生产性服务业视角下的制造业升级路径研究——基于中国与东盟国家的比较

魏景赋，巩凡歌

（上海理工大学管理学院，上海 200093）

一、引言

在国际分工日益成熟的环境下，国际区域性的经济合作方向逐步向产业链、价值链转移，供应链紧密度也随之加强。但因地缘政治冲突不断、个别国家逆全球化政策取向所导致的国家间竞争加剧也不容忽视。此时，区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）的签署表明亚太地区多国对自由贸易、多边主义的的坚守和彼此信任，它为签约国多边市场合作与开放打下了良好基础。①区域内的中国与“海上丝绸之路”首站的东盟拥有“黄金十年”的合作积淀，双方经贸关系发展势头良好。［1］2010 年成立中国—东盟自由贸易区后，中国同东南亚各国双边产业对外贸易额实现了飞速发展，据中国海关总署统计，2020 年我国对东盟货物进出口额再创新高，达4.74 万亿元，同比增长7.02%，东盟成为了我国第一大贸易伙伴。RCEP 的生效将让双方合作关系连接得更为紧密，促进产业链尤其是制造业领域的分工协作。而近年来，中国正在向制造强国的方向发展，东盟中的新加坡、马来西亚、泰国等国的制造业也不再仅着重于初级劳动力密集型产业，亦逐渐转型，将资本与技术密集型产业作为发展支柱，双方在RCEP 框架内未来的竞争趋势也将只增不减。然而，面对美国等发达经济体“再工业化”与制造业回流的逆全球化政策冲击，在技术与市场两方面对外依赖都比较严重的中国和东盟均存在生产性服务业发展的短板，“低端锁定”风险日益凸显。世界发达经济体的制造业发展经验表明，若要化解“低端锁定”的风险，关键在于健全生产性服务业的发展。［2］为制造业提供高质量、高效率的服务支持，避免制造业和生产性服务业发展脱节，提高产能融合，从而减少双方市场和技术的长期对外依赖，从生产服务业出发更有针对性地升级制造业，将最终推动中国和东盟制造业向中高端迈进。

一、文献综述

经济全球化下，服务贸易兴起，近十年国内外学者对服务贸易研究热度不减，多围绕服务贸易的国际间比较及其对经济发展的影响等进行研究。与此同时，伴随制造业“服务化”，生产性服务业得以迅速发展。生产性服务业最早由Machlup（1962）［3］定义为产出知识的产业，Greenfield（1966）［4］、Gruble & Walker（1989）［5］、Hansen（1990）［6］补充并延伸了其定义，认为它是其他货物与服务的生产者用作中间投入的服务，即可用于商品和服务的进一步生产的非最终消费服务，能够促进生产专业化，提高劳动与其他生产要素的生产率。Browning &Singlemann（1975）［7］、Daniel（1985）［8］、Markusen（1989）［9］等对生产性服务业进行了分类。国内学者对生产性服务业的研究起步较晚，钟韵、阎小培（2003）［10］首次对我国生产性服务业进行定义与分类，并从全国与区域层面探讨其对经济增长的促进作用，并强调其在国民经济中日益凸显的地位。

对生产性服务业的研究，国内外学者多从理论与实证出发，比较与分析其国际竞争力与影响因素。汪素芹（2007）［11］、余道先（2010）［12］等通过研究我国生产性服务业发展现状及进出口结构，进行经验分析，得出一致结论：我国生产性服务业发展速度较快，但进出口结构不平衡，现代生产性服务业发展滞后，总体国际竞争力较弱，因此，扩大其规模、改善其结构，是提高我国生产性服务业竞争力的重要举措；付华（2014）［13］、孙秀丽（2015）［14］、Rodriguez（2018）［15］等基于国际层面，分别测算或比较中国与东亚国家、欧盟、波罗地海国家等生产性服务业规模、结构及相应TC、RCA、NRCA、Michaely、IMS 等贸易竞争力指数，不仅对中国生产性服务业进行全球范围的清晰定位，同时也总结了提升中国与各研究对象生产性服务业竞争力的主要途径。

作为服务业与制造业的“黏合剂”，生产性服务业高效连接制造业产品内分工的各环节，优化制造业结构。因此，生产性服务业与制造业的关联和协同发展也逐渐成为学术界的关注重点。Francois（1990）［16］得出生产性服务业的成本决定制造业专业化水平，因此生产性服务业的发展障碍会影响制造业收益的结论；Karaomerioglu & Carlsson（1999）［17］认为生产性服务业是制造业生产率得以提高的前提与基础；Keller（2002）［18］、Francois & Woerz（2008）［19］等采用OECD 国家相关数据研究发现，利用生产性服务业进口贸易的技术溢出效应提升了国内技术效率，增加了高端技术制造业的出口；Hoekman（2006）［20］得出生产性服务业进口或FDI 流入保障了制造业生产者服务的有效供给，以此促进进口国制造业发展的结论；Macpherson（2008）［21］通过对纽约制造业工厂12 年的追踪研究，发现生产性服务业的发展对制造业创新具有显著影响；李冠霖（2002）［22］、顾乃华（2006）［23］利用投入产出法，前者实证检验了美、日、英、澳、俄和中国生产性服务业与制造业的产业关联波及效应，后者发现英国高新技术产业与生产性服务业存在耦合现象，并表明这一现象有利于生产性服务业提高核心竞争力。国内诸多学者还从不同角度，例如，生产性服务业集聚［24］、规模［25、26］、开放程度［27］等，基于不同国家（地区）和年份，实证检验与分析上述因素对制造业效率提升和价值链攀升的影响与意义。

综上，已有研究为理解生产性服务业及其竞争力，以及生产性服务业与制造业发展的紧密关系提供了重要启发。沿着上述研究思路，此次研究提出问题：国际分工趋势下，各国的优势更多地体现在价值链中某一特定产业上，那么生产性服务业作为工业制品生产的中间投入，其整体与各分部门能否通过行业竞争力影响制造业升级？而已有文献对制造业亟待升级的中国与东盟国家的相关行业的统一测度与比较分析鲜少，通过提升生产性服务业竞争力升级制造业的研究更是呈现空白，且大多文献都以出口额这一“量”的指标作为生产性服务业发展的代理变量，难以为生产性服务业助推制造业转型升级提供针对性参考。鉴于此，本文试图从生产性服务业竞争力角度出发来测算分析中国和东盟国家该行业竞争力指数与各自竞争优劣势所在，同时引进制造业出口技术复杂度指标，作为制造业升级的代理变量，一并考虑外商投资、人力资本、研发创新等其他外部因素，定量检验中国与东盟国家生产性服务业竞争力的提高对制造业升级的影响，以此探寻在生产性服务业视角下双方升级制造业的具体路径。

二、中国与东盟制造业发展现状

（一）中国与东盟制造业规模与结构演变

21 世纪以来，中国与东盟制造业规模呈扩大趋势。出口方面（图1），2005 年中国制造业向世界出口约6987 亿美元，东盟约4202 亿美元。中国制造业发展迅猛，除2008 年全球金融危机和2015 年经济增速放缓，致使制造业出口小幅下降，其出口体量基本呈明显上升，2019年制造业出口达23410 亿美元，约为2005 年的四倍，国际市场占有率近18%。由于可利用土地面积、基础设施等原因，东盟制造业体量变化不大，2019 年达9947 亿美元，约为2005 年的两倍，国际市场占有率7.6%。进口方面（图2），中国制造业进口规模明显小于出口，从2005年的4910 亿美元上升到2019 年的11864 亿美元，期间均呈贸易顺差，且顺差规模逐渐扩大。东盟制造业进出口规模相当，由2005 年的3993 亿美元增至2019 年的9608 亿美元，呈贸易顺差，顺差规模较小。东盟各国制造业进出口呈波动中上升态势。新加坡制造业规模一直居东盟之首，泰国与马来西亚制造业规模在2015 年前分别排名二、三，由于近年来越南制造业飞速发展，其制造业体量直线上升，2015 年后逐步超越马来西亚与泰国，于2017 年攀升至东盟第二的位置。

图1 2005—2019年中国、东盟制造业出口规模

图2 2005—2019年中国、东盟制造业进口规模

Lall（2000）［28］根据学习效应、技术活动、进入壁垒、规模经济等因素将国际贸易标准分类（SITC）三位编码的产品按技术含量分为五大类。结合研究需要，本文取低、中、高端技术产品进行研究，并参照Lall（2000）在此基础上细分，低端技术产品分为纺织、服装、鞋类（LT1）和其他低端技术（LT2）产品，中端技术产品分为自动化（MT1）、加工（MT2）和机械（MT3）产品，高端技术产品分为电子电气（HT1）和航空航天及医疗、精密、光学仪器等其他高端技术（HT2）产品。按产品技术水平对中国和东盟制造业分类后，本文计算了不同技术水平产品的出口占制造业总出口的比率，即一国制造业出口技术结构（图3）。

图3 2005—2019 年中国、东盟制造业出口技术结构

2005—2019 年，中国制造业出口占比最大的是电子电气类高端技术产品，平均约占35%；其次是机械类中端技术产品和纺织、服装、鞋类低端技术产品；占比倒数第二的是其他高端技术产品，自动化中端技术产品位居末尾，约占3%。由此可见，中国制造业仍处于以规模发展为支撑的阶段，出口仍以劳动密集型及中端技术密集型产品为主，制造业高质量转型之路任重道远。

东盟制造业出口中，电子电气类高端技术产品平均占比高达45%，其中，菲律宾该类产品出口占比一直高于其他东盟国家；其次是纺织、服装、鞋类低端技术产品，平均占比10%，主要以柬埔寨、缅甸的出口为主；自动化和加工类中端技术产品及其他高端技术类产品出口占比位于末端，新加坡与泰国贡献较多。

从制造业出口技术结构变动来看，中国与东盟国家制造业出口都在向中高端技术密集型产业发展，结构不断优化，但仍面临高精技术密度偏低的问题与“低端锁定”风险。

（二）中国与东盟制造业出口技术复杂度

Michealy（1984）［29］用一国出口商品占全球该商品的份额作为权重，对该国人均GDP 进行加权平均，以此计算该商品的技术复杂度，Hausmann（2003）［30］利用产品的出口技术复杂度来测度其技术含量，并将绝对权重改为相对权重，优化了计算方法。目前大部分研究基于此进行计算，并以此衡量一国出口产品的技术水平与竞争力。本文借鉴Hausmann（2007）［31］等人的方法，计算中国与东盟制造业出口技术复杂度。计算分两步：

第一步，测算制造业分类中每一类制造产品的技术复杂度：

其中，ESj为国家j 制造业出口技术复杂度指数，其他符号含义与前述公式相同。

由于计算上述指标需要使用全球各国制造产品贸易数据，圃于数据可获性及计算复杂度，借鉴尹宗成（2013）［32］、戴翔（2015）［33］等学者经验，选取2019 年全球制造业出口额前40 位的国家和地区，同时添入本研究涉及的额外4 个东盟国家作为计算对象，这44 个国家和地区②的制造业出口总值占当年世界制造业总出口比重超95%，具有相当高的代表性，满足研究需要。

上述样本国家在2005 年至2019 年制造业分类的出口数据来自联合国贸易和发展会议（UNCTAD）数据库，依据国际贸易标准分类第三版（SITC Rev.3），在三位编码基础上，借鉴Lall（2000）对制造产品的分类方法进行分类。各国人均GDP 数据来自世界银行。

利用公式（1）和（2）计算出的中国与东盟国家的制造业出口技术复杂度表明（图4），除制造业水平最高的新加坡与工业化程度较低的柬埔寨的制造业出口技术复杂度略微下降外，中国与其他东盟国家制造业出口技术复杂度均明显上升。

图4 2010 年、2019 年中国、东盟国家制造业出口复杂度及趋势

三、中国与东盟生产性服务业基础

（一）中国与东盟生产性服务业规模

中国与东盟生产性服务业规模在2005 年至2019 年间均呈逐年增长趋势（图5）。2019 年中国生产性服务贸易总量达4545 亿美元，同化增幅3.89%，东盟达5612 亿美元，同比增幅0.8% ，两者同比增长率较2018 年都有所减小。中国生产性服务业出口占服务业总出口之比基本呈逐年增长（除2009 年），由2005 年的45%上升至2019 年的76%，保持每年约2%的增幅；东盟生产性服务业出口占服务业总出口之比呈逐年下降趋势，由2005 年的64%下滑至2019 年的59%。

图5 2005—2019 年中国、东盟生产性服务贸易趋势

2005 年至2019 年中国生产性服务业出口额从352 亿美元增至2163 亿美元（参见表1），增长约6 倍，进口额从614 亿美元增至2382 亿美元，呈贸易逆差，但逆差规模逐年缩小。东盟国家生产性服务业出口额从723 亿美元增至2618 亿美元，进口额从1089 亿美元增至2994 亿美元，也呈贸易逆差，其规模逐年减小。东盟国家生产性服务业进出口体量表现各异。出于生产性服务业相关数据可得性，结合制造业规模与出口技术复杂度结果，本文剔除制造业规模最小及出口技术复杂度最低的文莱、老挝，只选取东盟中的柬埔寨、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国、越南7 国进行后续研究。

表1 2005 年与2019 年中国与东盟7 国生产性服务业进出口情况（单位：亿美元）

（二）中国与东盟生产性服务业竞争力分析

国内外学术界衡量行业竞争力最常用的指标包括显示性比较优势指数（Revealed Compartive Advantage Index，RCA）、贸易竞争力指数（Trade Competitiveness Index，TC）等，其中TC 指数同时考虑了进出口，且剔除了通货膨胀等宏观因素影响，故本文以TC 指数衡量研究对象生产性服务业总体与分部门的竞争力水平。选取2005 年至2019 年的相关数据，按照公式（3）进行计算。

公式中，xij与Mij分别表示i 国生产性服务业总体或各部门j 的出口额与进口额。TC 指数的结果范围为（-1，1）：TC ∈（-1，-0.6）说明该行业具有极大竞争劣势，TC ∈（-0.6，-0.3）代表较大竞争劣势，TC ∈（-0.3，0）代表微弱竞争劣势，TC ∈（0，0.3）代表微弱竞争优势，TC ∈（0.3，0.6）代表较强竞争优势，TC ∈（0.6，1）代表极强竞争优势。

2005 年至2019 年中国与东盟7 国生产性服务业整体竞争力指数（TC）的计算结果参见表2。因为取值范围区间不大，所以结果以平均值与标准差（括号内）表示，前者能使读者直观了解竞争力水平的平均情况，后者能使读者了解数据集的离散程度。

表2 中国与东盟7 国2005 年—2019 年生产性服务业整体竞争力指数计算结果

宏观看来，中国生产性服务业TC 指数呈负值，且样本期间内均为负值，处微弱竞争劣势地位，但指数值逐年接近0，说明中国生产性服务业在向具有竞争优势的方向发展。东盟7国中只有菲律宾TC 指数为正值，且样本期间内持续呈正值，说明其生产性服务业拥有较强竞争优势，而其他东盟6 国的生产性服务业都处于竞争劣势区间，其中，柬埔寨、印尼、泰国、越南的生产性服务业常年具有较大竞争劣势。

再从分部门来看（参见表3），交通运输服务领域，中国的国际竞争力处于劣势地位，出于基础设施与资金投入等的限制，在建设物流运输通道时对相关服务业的重视程度不高，发展力度不大；建筑服务领域，中国拥有较强竞争优势，这也符合我国建筑业发展相对成熟的形象；信息技术服务领域，菲律宾具有突出竞争优势，由于菲律宾宽松的投资环境和持续大量的外资刺激，电子信息产品于20 世纪90 年代后期成为菲律宾出口创汇的主要产品及工业增长支柱之一，故其相关服务业发展也相对迅速；金融与保险服务领域，新加坡一枝独秀，在样本期间持续拥有极强竞争优势，由于新加坡具有良好的硬件基础设施、众多的全球银行地区总部、严格的法律监管体系、高效的押汇业务、地处马六甲海峡的优越地理位置，国际货物流、资金流等在此频繁交汇，因此其拥有了发展与完善金融和保险服务的坚实条件；知识产权服务领域，中国与东盟都不具有竞争优势，可见技术创新、研发投入仍是中国与东盟7 国发展生产性服务业的弊端；其他商业服务领域，菲律宾拥有极强竞争优势，这可能得益于其电子产品制造及半导体研发形成的知识与技术外溢效应。

表3 中国与东盟7 国2005—2019 年生产性服务业分部门竞争力指数计算结果

四、生产性服务业对制造业升级影响的检验

（一）模型构建与变量选取

基于中国与东盟7 国2005 年至2019 年的面板数据，根据本文的研究目的，为进一步定量分析研究对象生产性服务业及其分部门竞争力对制造业升级的影响，构建实证模型如下：

lnESi,t= α0+ α1TCi,t+ α2lnGDPi,t+ α3FDI + α4lnRDi,t+ α5lnHUi,t+ μt+ vi+ εi,t

其中，以制造业出口技术复杂度（ES）作为代表制造业升级的被解释变量，生产性服务业整体（TC）与分部门竞争力作为解释变量，两者计算方法与结果说明详见本文第三、四部分内容，在此不做赘述。加入人均GDP（GDP）、研发创新（RD）与人力资本（HU）等控制变量，提高计量结果稳健性。为消除异方差，分别对ES、GDP、RD、HU 取对数。各变量的名称、解释、数据来源以及关键变量的描述性统计分别参见表4、表5。

表4 变量名称缩写、解释与数据来源

表5 关键变量的描述性统计

（二）全面FGLS 估计与结果分析

在回归前先采用LLC 法和ADF - Fisher 法进行单位根检验，所有变量的时间序列皆为平稳序列，故继续实证检验（结果参见表6）。本文样本数据属于长面板，选择Wald 检验与LM 检验，发现扰动项存在组内自相关、组间异方差与组间同期相关，因此采用全面可行广义最小二乘法估计（全面FGLS）进行回归。另外，考虑到国家和生产性服务业的异质性，为使分析更全面，本文将研究所涉及的不同国家的不同生产性服务业分部门对制造业升级的影响分别进行相应回归。

表6 单位根检验

首先，进行初步的全面FGLS 回归。总体来看，生产性服务业竞争力的提升对制造业升级的回归系数为正，且在1%的水平上显著（参见表7）。凸显生产性服务业作为生产环节的中高级要素投入、制造业产品内分工的重要连接环节，其竞争力越强则越有利于制造业的有效分工与技术含量的提升。印证了生产性服务业对制造业的“供给主导”作用，没有发达的、具有竞争力的生产性服务业就不可能形成制造业的转型与发展（Eswaran&Kotwal，2002）。［34］

表7 初步的全面FGLS 回归结果

续表

细看生产性服务业分部门，建筑服务、信息技术服务与其他商业服务行业的竞争力优势均促进制造业升级，且都在1%的水平上显著。近年来，在“一带一路”建设的推进下，中国与东盟国家在建筑服务领域的发展与合作推进较快，同时也加大了对信息化建设的重视程度，使这些行业的竞争力不断提升。但交通运输服务、金融服务、保险服务与知识产权服务行业的竞争力均明显抑制制造业升级，这可能是因为作为发展中经济体，中国与相关东盟国家，特别是东南亚大多数国家对外开放程度相对不高、相关外资资本有限、产品开发和服务能力较薄弱，相应基础建设不够完善，使其资本与知识密集型行业的竞争力较弱，无法高效带动制造业中间环节协同发展。

回归结果显示（表8），中国生产性服务业竞争力优势对制造业升级具有促进作用，且在1%的水平上显著，说明我国在生产性服务业发展方面的努力取得了较大成效。我国人均GDP 对制造业升级影响显著，同时，中国近年来在科技创新和专利申请方面的强劲势头，尤其在新能源、数字技术等关键领域，无疑也有助于制造产品技术的提升，因此，研发创新也显著促进着制造业升级。

表8 全面FGLS 回归结果

东盟方面，交通运输服务与建筑服务行业竞争力的提高对印尼、马来西亚、柬埔寨、泰国的制造业升级都有显著促进作用。印尼与马来西亚海上运输发达，柬埔寨内陆运输建设也已取得可观发展，均有利于其与其他国家的货物交易，引进中高端技术密集型产品与相关技术经验等，推进制造业升级。同时，印尼、马来西亚与泰国正加速开展大型基建项目，这也有助于制造要素高效流通，从基础设施层面升级制造业。

不同于交通运输服务，信息技术作为无形的运输载体，其竞争力的增强使各产业与产业各环节实现更高效的互联互通，推动制造产业链向上游发展。信息技术服务行业竞争力的提高对柬埔寨、菲律宾、泰国、越南的制造业升级都有显著促进作用。因为近年来这些国家均在大力发展信息技术，例如，柬埔寨积极开展与中国科技和通信企业的合作；菲律宾加大力度布局区块链建设；泰国增加对物联网、大数据和人工智能等领域的投资，努力发展数字经济；越南加入WTO 后，外资企业的进入为其带来了先进的技术、资本与管理经验，使相应行业提高了自主研发能力，由此提升了制造产品技术含量。

金融服务、保险服务等资本与知识密集型的生产性服务行业中，金融服务业竞争力的提升显著推动柬埔寨、马来西亚、新加坡的制造业升级。其中，柬埔寨拥有向好的经济形势与高度开放的金融体系，还向投资者提供诸如不实行外汇管制等低门槛限制；马来西亚银行业集中度较高，巩固了金融体系的基础，畅通了融资对接渠道；作为发达国家的新加坡拥有独立的金融司法机构、健全的金融保护和监管制度、多元化的金融市场主体，促使其金融服务竞争力首屈一指，对制造业的升级发展都有一定的促进作用。保险服务业的竞争力优势也显著促进印尼、菲律宾与越南的制造业升级。其中，印尼和菲律宾的保险市场增长较快，保险服务体系健全且对外开放程度较高；越南政府通过颁布《保险法》及引进外资，建立健全保险体系，深入挖掘保险市场潜力，为生产提供更多保障，进一步强化了制造业。

六、结论与启示

本文分析比较了2005 年至2019 年中国与东盟国家制造业发展现状、生产性服务业基础，并基于通过Hausman“两步法”测算中国与东盟国家的制造业出口技术复杂度，以及生产性服务业及其分部门的竞争力指数，构建实证检验模型，利用全面FGLS 法考察中国与东盟国家通过提升生产性服务业竞争力升级制造业的具体路径，由此得出如下主要结论：

第一，中国与东盟国家制造业出口结构相似度较高，其劳动密集型中低端技术产品出口比重总和仍远高于高端技术产品。中国与东盟国家的制造业出口技术复杂度均呈上升趋势，表明双方的制造业出口虽面临“低端锁定”风险，但制造水平正在提升，产业结构也在优化。

第二，中国与东盟国家生产性服务业规模不断扩大，但总体国际竞争力较弱，就生产性服务业分部门而言，中国在建筑服务领域拥有较强竞争力，菲律宾在信息技术与其他商业服务领域具有突出的竞争优势，新加坡在金融、保险服务领域竞争力显著，而在知识产权服务方面，中国和东盟国家都处于竞争劣势地位。

第三，中国与东盟国家通过提升生产性服务业竞争力升级制造业的路径不尽相同。交通运输服务与建筑服务行业竞争力的提高对中国、印尼、马来西亚、柬埔寨、泰国的制造业升级都有显著促进作用；信息技术服务行业竞争力的提升助推柬埔寨、菲律宾、泰国、越南的制造业升级；金融服务业的竞争力优势显著推动柬埔寨、马来西亚、新加坡的制造业升级；保险服务业竞争力的提高促进了印尼、菲律宾与越南的制造业升级。

通过分析中国与东盟国家的生产性服务业竞争力及其他宏观外部因素对制造业升级的不同影响，本文提出以下政策建议：

中国与大部分东盟国家仍需紧抓生产性服务业的发展，提高其国际竞争力，特别是在RCEP 签订的背景下，利用协定增强合作共识，打造中国—东盟区域价值链，强化中高端制造业的国际合作。由于中国与东盟国家通过提升生产性服务业竞争力升级制造业的路径各不相同，所以在协同发展生产性服务业各部门的同时也要着眼重点，着力扶持支撑先进制造的生产性服务业部门的发展。例如，越南应着力提升交通运输与建筑服务竞争力，加大对目前发展薄弱的铁路建设，提高物流效率；马来西亚应特别关注信息技术与保险服务，强化新基础建设，重点发展互联网、大数据、人工智能等，并推动保险险种增长与完善，保障制造业发展；印尼应加速孵化金融法律框架，推动金融服务纵深发展，提高其竞争力，为制造业升级提供雄厚经济基础。中国与东盟国家应积极通过技术创新等手段在国际分工中建立技术比较优势，实现价值链分工体系重构，为制造业向价值链中高端攀升提供更多专业支持。同时，中国和东盟国家也应充分利用RCEP 生效后的溢出效应，发挥各自比较优势，推动产业链分工协作，形成优势互补的产业格局，以此助推制造业升级。

当然，在中国与东盟国家，知识产权服务与人力资本明显抑制制造业升级的问题也不容忽视。中国与东盟国家必须在知识产权领域加强法律法规建设与执行力度，同时辅以系列性的政策来提升人口素质与技术水平，尽快摆脱对低端劳动力的过度依赖，为制造业升级创造有利条件。

注释：

① 当地时间2019 年11 月4 日上午，国务院总理李克强在泰国曼谷出席第二十二次东盟与中日韩（10+3）领导人会议中的发言。

② 40 个国家和地区分别是中国、德国、美国、日本、（中国）香港、荷兰、韩国、法国、意大利、墨西哥、比利时、英国、（中国）台湾、新加坡、西班牙、瑞士、印度、越南、加拿大、波兰、捷克、泰国、马来西亚、爱尔兰、奥地利、土耳其、阿联酋、瑞典、匈牙利、俄罗斯、斯洛伐克、丹麦、印度尼西亚、巴西、罗马尼亚、菲律宾、芬兰、以色列、葡萄牙、沙特；额外4 个东盟国家是文莱、柬埔寨、老挝、缅甸。