生产性服务业与制造业融合发展研究——基于京津冀、长三角和珠三角地区的观察

周亚雄，常艺馨，张 蕊

（杭州电子科技大学，杭州 310018）

引言

制造业发展水平和创新能力是衡量一个国家综合国力的重要指标。在复杂多变的国际环境和日益发展的互联网信息技术革命推动下，我国亟需突破以资源和劳动力密集化为特征的制造业发展模式。生产性服务业是指为保持工业生产过程的连续性、促进工业技术进步、产业升级和提高生产效率等提供保障的服务行业。推进制造业与现代生产性服务业融合，改变传统扩大规模的发展模式，使生产性服务业与制造业良性互动、互促共赢是当前我国经济发展的重要议题之一。京津冀、长三角、珠三角地区是目前我国制造业与生产性服务业发展水平较高的地区①，并且制造业与生产性服务业之间已经初现融合发展趋势，研究这些地区制造业和服务业的融合发展，对于今后的深化融合发展提供有效政策推动以及推动其他地区的产业转型、融合发展也具有参考价值。

一、相关研究综述

Guerrieri和Melician(2005）[1]提出，知识密集型产业与生产性服务业结合最为紧密，例如电子产业、化学和药品产业、媒体与社交产品等，并认为电子通信行业对于生产性服务业的发展质量和可交易性具有重要的推动作用。Ellison(1994）[2]首次提出产业共同集聚这一概念，且认为不仅单一产业内会出现产业集聚，存在差异的产业之间同样会出现产业集聚的现象。Felicia fai(2001）[3]认为，生产性服务业是推动制造业发展的核心力量，有利于一个国家整体的发展和国际竞争力的提高。

目前，国内的相关研究，制造业和服务业融合主要分为理论研究和实证研究两个方面。理论研究主要基于价值链理论、产业转型分工理论等。实证研究方面主要运用了灰色关联度、投入产出法、产业关联等方法。理论研究分析方面，彭徽（2019）[4]基于国际产出投入表，构建融合度指标体系，来分析产业融合发展。发现中国目前产业融合较落后，生产性服务业对制造业的依赖作用更强。华广敏（2019）[5]运用非竞争型I-O，分析我国目前高技术服务业和制造业的融合发展程度，发现目前高技术服务业还不能较好地刺激制造业的发展。实证分析方面，郑运权(2018）[6]则通过实证分析来研究商贸服务业与制造业的融合情况，得出了商贸流通服务业对经济增长的拉动贡献不断提高，且其对制造业的拉动作用更强。基于产业价值链角度，刘洪民(2014）[7]从组织、创新及模式分析，提出我国应当将生产性制造业转变为服务性制造，从而推动我国产业向“微笑曲线”的两端移动。

从现有文献可以看到，随着世界信息技术革命和互联网产业的发展，生产性服务业逐渐向制造业产业内部渗透、参与到制造业的价值创造过程中，同时生产性服务业的发展和创新带动了制造业产业的进步，且两者之间深度融合具有互利作用。同时，发现现有研究存在以下不足：⑴关于生产性服务业和制造业的融合发展评估研究较多，但对于不同地区之间融合程度的不同，并分析其影响因素所做的相关研究不足。⑵由于各个地区之间的制造业和服务业产业结构不同，可能导致地区之间生产性服务业和制造业的融合程度不同，而有关产业结构的不同与融合程度的不同之间是否有联系所做的研究较少。这两点研究不足正是本文力图阐述的问题。

二、模型建立和数据处理

（一）VAR模型构建

文章借鉴郑运权（2018）的做法，建立西姆斯提出的VAR模型即向量自回归模型，分析京津冀、长三角和珠三角地区生产性服务业与制造业之间融合发展的动态均衡关系，向量自回归模型在多个变量的长期均衡研究方面具有明显优势。具体模型如下：

其中：Yt=（LnMI，LnPS）为制造业增加值和生产性服务业增加值的t期值，MI为制造业增加值，PS为生产性服务业增加值；k为模型的最大滞后阶数；Yt-k是制造业和生产性服务业在滞后k期时的增加值水平；Ai=(1,2,...,p)是第i个待估参数2x2阶矩阵；以Ut=（u1t，u2t）为随机误差列向量。

（二）变量选取与数据处理

根据生产性服务业统计分类（2019），生产性服务业主要包括研发设计与其他技术服务，货物运输、仓储和邮政快递服务，信息服务、金融服务、节能与环保服务、生产性租赁服务、商务服务、批发经纪代理服务、生产性支持服务和房地产服务这几类服务行业。由于有些省份相关数据缺失严重，文章选取交通运输服务业、批发零售服务业、金融业务、房地产业，将这几项服务业增加值作为生产性服务业增加值，表示为PS。

由于制造业增加值目前国内官方并没有统计，缺乏相关的数据。因此，根据目前国家统计局关于制造业定义，本文中制造业增加值用工业增加值代替，表示为MI。

选取2000年-2019年的数据。考虑到制造业与生产性服务业增加值包含市场价格波动的影响，本文利用历年商品零售价格指数，对增加值进行平减以消除价格波动的影响，然后将实际制造业增加值与生产性服务业增加值分别取对数，以消除异方差的影响，得到LnMI与LnPS为VAR模型的内生变量。

（三）模型平稳性与协整检验

1.ADF检验

在建立VAR模型之前，内生变量LnMI与LnPS必须为平稳的时间序列，因此，对LnPS和LnMI进行单位根检验。本文分别对LnMS和LnPS做一阶差分及二阶差分，运用AIC、SIC等作为滞后阶数选取标准，检验结果如表1所示。

表1 长三角地区的ADF检验结果

如表1所示，通过对LnPS和LnMI做点线图，可以看出两个内生变量存在明显的截距，存在扰动项，故检验模式设为（C，T）。

由于VAR模型需要内生变量为同阶单整的。由上述检验可知，长三角地区LnMI在5%水平平稳，但LnPS在相同水平不平稳，故对两者进行一阶差分。DLnPS和DLnMI在1%、5%水平都是不平稳的，故继续进行二阶差分。发现D（LnPS，2）和D（LnMI，2）在1%、5%水平都是平稳的，可以建立VAR模型。三个地区根据AIC、SIC、HQ准则得出的滞后阶数为2时，模型效果最佳。

京津冀地区根据上述检验结果可以看出，LnMI在5%水平平稳，但LnPS在相同水平不平稳，故对两者进行一阶差分。DLnPS和DLnMI在1%、5%水平都是不平稳的，故继续二阶差分。发现D(LnPS，2）和D(LnMI，2）在1%、5%水平都是平稳的，可以建立VAR模型。根据AIC、SIC、HQ准则得出的滞后阶数为2时，模型效果最佳。

珠三角地区根据上述检验结果可以看出，LnMI在5%水平平稳，但LnPS在相同水平不平稳，故对两者进行一阶差分。DLnPS和DLnMI在1%、5%水平都是不平稳的，故做二阶差分。发现D(LnPS，2）和D(LnMI，2）在1%、5%水平都是平稳的，可以建立VAR模型。根据AIC、SIC、HQ准则得出的滞后阶数为2时，模型效果最佳。

2.AR根检验

为了说明VAR模型是否稳定，需要进行AR根检验。得到结果如图1、图2、图3所示。

图1 长三角地区AR根检验

图2 京津冀地区AR根检验

图3 珠三角地区AR根检验

由图1-3可见，三个地区的AR根检验均通过。

3.VAR模型

利用上述分析结果已经平稳的D（LnPS，2）和D（LnMI，2）建立VAR模型，结果如表2所示。

表2 VAR模型

三、脉冲响应与方差分解分析

（一）脉冲响应模型

脉冲响应函数的基本思想是考虑扰动项的影响是如何传播到各个变量的，即分析在扰动项上加一个标准差大小的冲击时，对系统中其他内生变量所带来的影响。得出的结果如图4所示。

图4 长三角地区脉冲响应模型

1.基于长三角地区

由图4可知，在D2LnPS面对来自自身的一个标准差的冲击后，在第一期表现出强反馈，随后逐渐递减，在第三期时出现反弹后围绕0波动。在D2LnPS面对来自D2LnMI的一个标准差的冲击时，在第一期并没有表现出明显的响应，第二期出现负响应，随后围绕0波动。D2LnMI在面对来自D2LnPS的冲击时，在第一期表现出了正响应，随后二三期出现负响应。D2LnMI在面对来自自身的冲击时，在第一期做出了强响应，随后在第二三期下降到负值，之后有所回升并在第七期时围绕0波动。

总体来看，生产性服务业对自身的冲击响应更强而其对来自制造业的冲击响应较小。

2.基于京津冀地区

由图5可知，在D2LnPS面对来自自身的一个标准差的冲击后，在第一期表现出强反馈，在第二期时迅速下降变为负值后在第三期时围绕0波动。在D2LnPS面对来自D2LnMI的一个标准差的冲击时，并没有表现出明显的响应。D2LnMI在面对来自D2LnPS的冲击时，在第一期表现出了较弱的正响应，随后第二期出现负响应。D2LnMI在面对来自自身的冲击时，在第一期做出了强响应，之后有所回升并在第七期时围绕0波动。

图5 京津冀地区脉冲响应模型

总体来看，生产性服务业和制造业两者对其自身的响应都更为明显，但生产性服务业和制造业之间相互响应关系较弱。

3.基于珠三角地区

由图6可知，在D2LnPS面对来自自身的一个标准差的冲击后，在第一期表现出强反馈，随后逐渐递减，随后在第三期时出现反弹，之后第五期后逐渐趋于0。在D2LnPS面对来自D2LnMI的一个标准差的冲击时，在第一期并没有表现出明显的响应，第三期时出现反弹后逐渐趋向于0。D2LnMI在面对来自D2LnPS的冲击时，在第一期表现出了较弱的正响应，二三期出现负响应，随后围绕0波动。D2LnMI在面对来自自身的冲击时，在第一期做出了强响应，在第二三期下降到负值，之后有所回升并围绕0波动。

图6 珠三角地区脉冲响应模型

总体来看，生产性服务业对自身的冲击响应更强，而其对来自制造业的冲击响应较弱。制造业对来自生产性服务业也表现出较弱的响应。

（二）方差分解模型

方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，从而进一步评价不同结构冲击的重要性。表3为方差分解的结果。

表3 方差分解结果

1.基于长三角地区

制造业和生产性服务业来自自身的贡献率更高。从制造业方面来看，其自身的带动效果远大于生产性服务业对它的带动效果。在第一期时，制造业对自身的扰动达到了91.74%，随后开始有所衰减并稳定在77%左右。由生产性服务业所引起的扰动，在第一期时为8.26%，随后逐渐增强，并在第六期后逐渐稳定在22.1%的水平。从生产性服务业的角度出发，其对自身的影响在第一期达到了100%，随后开始下降，在第五期之后稳定在96%以上水平。由制造业所引起的扰动部分在第一期时为0，但随后逐渐增加，并在第五期后逐渐稳定在3%的水平。

可以看出，长三角地区制造业对生产性服务业的带动程度有所不足，但生产性服务业对制造业的影响较为明显。

2.基于京津冀地区

制造业和生产性服务业来自自身的贡献率更高。从制造业方面来看，其自身的带动效果远大于生产性服务业对它的带动效果。在第一期时，制造业对自身的扰动达到了97.66%，随后开始有所衰减，并在第四期稳定在96.2%左右。由生产性服务业所引起的扰动，在第一期时为2.33%，随后逐渐增强，并在第四期后逐渐稳定在3.78%的水平。从生产性服务业的角度出发，其对自身的影响在第一期达到了100%，随后开始下降，在第五期之后稳定在97%以上水平。由制造业所引起的扰动部分在第一期时为0，但随后逐渐增加，并在第五期后逐渐稳定在2.2%的水平。

可以看出，京津冀地区制造业对生产性服务业的带动程度和生产性服务业对制造业的带动作用都有所不足，融合表现较差。

3.基于珠三角地区

制造业和生产性服务业来自自身的贡献率更高。从制造业方面来看，其自身的带动效果远大于生产性服务业对它的带动效果。在第一期时，制造业对自身的扰动达到了99%，随后开始有所衰减，并在第五期稳定在84.5%左右。由生产性服务业所引起的扰动，在第一期时为0.99%，随后逐渐增强，并在第六期后逐渐稳定在15.44%的水平。从生产性服务业的角度出发，其对自身的影响在第一期时达到了100%，随后开始下降，在第五期后稳定在94%以上水平。由制造业所引起的扰动部分在第一期时为0，但随后逐渐增加，并在第六期后逐渐稳定在5.6%的水平。

可以看出，珠三角地区制造业对生产性服务业的带动程度相对较弱，生产性服务业对制造业的带动作用表现较为明显。

（三）融合评估结果分析

基于模型可知，长三角地区制造业对生产性服务业的带动程度有所不足，但生产性服务业对制造业的影响较为明显；京津冀地区制造业对生产性服务业的带动程度和生产性服务业对制造业的带动作用都有所不足，融合表现较差；珠三角地区制造业对生产性服务业的带动程度相对较弱，生产性服务业对制造业的带动作用表现较为明显。

长三角地区生产性服务业对制造业的带动作用是三个地区中最为显著的。总体上看，制造业对生产性服务业的影响带动程度在三个经济圈均较差，珠三角地区相对较好。且生产性服务业对制造业的影响均具有一定的延迟，表现在较长的时间段中。

四、结语

本文运用向量自回归模型对京津冀、珠三角和长三角地区生产性服务业和制造业的融合发展进行了评估与对比分析得知：长三角地区的生产性服务业和制造业融合发展效果较好，珠三角地区次之，京津冀地区又次之。

由于互联网和通信行业的高速发展，长三角地区在这场科技革命中处于优势地位，因此，制造业和生产性服务业之间的融合效果更好，两者之间的相互带动作用更为明显；京津冀地区虽然发展水平都较高，但两者之间的协同作用并不明显，制造业和生产性服务业的产业结构布局不合理、成本较高，会对制造业的发展产生不利影响；珠三角地区制造业的发展水平较高，但生产性服务业的发展水平较低，较为发达的制造业为尚处于发展初期的生产性服务业提供了更多的支持，珠三角地区的制造业和生产性服务业协同发展的潜力更大。

因此，长三角地区应当注重金融业对制造业的融合发展，且长三角地区科技和信息技术的发展水平较高，应充分发挥其优势，积极向电子信息技术发展所产生的新兴产业转型，结合长三角地区互联网发展的优势，利用技术创新为制造业增添新的发展活力和技术支持。

京津冀地区科技和信息技术发展水平相对较低，应当注重创新创业和高新技术产业的发展。借助京津冀地区的金融发展优势，利用优质的金融资源和良好的制造业基础，大力发展与商务和金融服务业相结合的新型制造业。

珠三角地区的金融业发展水平相对较弱，因而对制造业发展的带动作用也相对较弱，应通过不断完善产业结构、增加研发投入，推动制造业和生产性服务业向高新技术产业发展，将制造业企业介入到生产价值链的下游环节中，如售后服务等，实现技术密集型制造业与技术密集型生产性服务业的结合。

注释：

①京津冀地区数据选择北京市、天津市和河北省，长三角地区选择江苏省、浙江省和上海市，珠三角地区选择广东省。