安徽省制造业与生产性服务业融合发展影响因素分析*——基于全球价值链的视角

刘 伟，卞淑贤，韩 梅

(合肥师范学院 经济与管理学院，安徽 合肥 230601)

《中国制造2025》提出，要引导制造业与服务业相融共生、协同发展，加快生产型制造向服务型制造转变[1]。中央2019年经济工作会议强调要推动制造业高质量发展，提高先进制造业和现代服务业融合发展水平，逐步提高生产性服务投入[2]。在国内国际双循环发展格局背景下，发展国内大循环，提高参与国际大循环的水平，必须坚持创新驱动发展，在扩大内需市场的同时加快发展高水平开放型经济，进一步增强参与国际分工的能力，提升我国制造业在全球价值链中的地位。

近年来，安徽省全面贯彻新发展理念，积极推进制造强省建设，不断促进“皖美制造”提质扩量增效，省规模以上工业增加值年均增长8.1%，全国排名前列，制造业增加值超万亿元，2021年跨入全国制造业十强省，制造业高质量发展指数位于中部地区首位[2]。在全球分工局势变化和国家寻求经济结构优化改革的契机下，安徽省制造业要提高产品附加值，增强制造业和生产性服务业深入融合发展，提升制造业在全球价值链中的地位，推动制造业实现高质量发展。

一、制造业与生产性服务业嵌入到全球价值链中的实现机制

(一)通过加工贸易方式嵌入全球价值链——投入产出效应

中国作为“世界工厂”，加工贸易一直是出口贸易的主导，出口贸易产品以工业制造品为主。中国深度参与国际分工是制造业发展的强大动力。然而，中国虽然通过加工贸易的方式嵌入到了全球价值链之中，但由于缺乏对关键技术的掌握及对先进核心技术的控制，仍处于价值链的中低端环节。根据波特的价值链理论，全球价值链可分为上游、中游、下游三个生产阶段。而生产性服务业与制造业产出的关系正是价值链分工中的上下游投入产出关系。因此，优化上游的生产性服务要素投入，可以提高下游制造业的产出水平，从而提升制造业的全产业链水平。

(二)通过一般贸易方式嵌入全球价值链——比较优势效应

一般贸易作为我国的传统贸易模式，随着我国贸易规模的不断扩大，比重逐渐增加，成为我国制造业融入全球价值链中的重要方式。近年来，产业结构中工业制成品出口迅猛增加，出口量扩大明显，产业结构不断优化。由于一般贸易从初始的原材料到最终的产成品，整个产业链都是在本国完成的，就要求一国在该产品的生产阶段具有比较优势。生产性服务业将知识、技术等生产要素融入制造业，可以提升生产要素利用的效率，从而推动生产率的提高，形成比较优势，促进整体产业结构的优化升级[3]。

(三)通过对外直接投资和外商直接投资方式嵌入全球价值链——技术溢出效应

随着中国企业“走出去”、外资企业“引进来”战略的实施，对外直接投资与外商直接投资发展迅速。发达国家的企业和发展中国家的加工业之间的双向合作关系，为技术交流与合作提供了契机，技术溢出效应较为显著。由于外商直接投资给东道国带来先进技术、管理经验等，外商专业化于特定环节的生产方式更易于东道国模仿，使得加工贸易相对于一般贸易而言，可以产生技术溢出效果，从而更胜一筹。中国对外直接投资进程中，通过参与到当地企业的生产体系，学习当地先进的经验，获取关键技术等。因此，中国制造业正在嵌入全球价值链的高端环节。

二、基于熵权法的安徽省制造业与生产性服务业融合度测算

随着全球价值链的深度融入，制造业和生产性服务业两者彼此影响，协同发展。耦合度可以体现两个或两个以上实体之间的相互关联、相互影响，并反映两者协调持续发展的动态关联关系[4]。因此耦合协调模型可以用来衡量安徽省制造业和生产性服务业的融合程度[5]。

(一)耦合度模型简介

耦合协调度模型原本是物理学模型，因其可以良好地测算两个或多个实体之间的关联程度也被广泛应用于经济学的研究。该模型使用的条件是互相耦合的各因子之间存在联系。制造业与生产性服务业之间彼此相互影响和促进，具备耦合协调的条件，可以使用该模型。测算公式为：

T=αf(x)+βf(y)

(1)

式中，C表示制造业与生产性服务业两者的协调度，反映的是两大产业各自的综合发展水平；D代表两大产业的耦合度，取值区间是[0，1]；x、y代表制造业和生产性服务业两个产业，α、β分别表示两大产业发展水平的权重。参阅已有文献，将α值设定为0.4，β值设定为0.6，f(x)和f(y)代表两大产业的功效函数，它们的公式为：

(2)

式中，wi是序参量的权重。从规模、结构、投入及增速四个方面建立测算指标，有i年j个指标的原始样本数据，获得原始数列矩阵R=(Rab)i X j，Rab代表第b个指标第a年的原始数据。熵权法能够较为客观地得出各指标的计算权重。

(二)熵权法简介

熵权法以熵作为信息量的度量，通过计算某个指标的信息熵来反映该指标提供的信息量的多少，以确定该指标在综合评估中的作用大小[6]。信息熵的大小与该指标的变异程度呈反比，变异程度的大小又反映出提供信息量的多少，提供的信息量越多，则其权重越大。熵值的计算方法：

(3)

基于历年《安徽统计年鉴》《中国商务年鉴》及《中国信息年鉴》测算2010—2019年安徽省制造业和生产性服务业的融合情况。利用表1数据，结合公式(1)和(2)测算安徽省制造业和生产性服务业的耦合协调度(见表2)。

表1 安徽省制造业与生产性服务业各项指标选取和权重计算

表2 安徽省制造业与生产性服务业的耦合协调度

由表2和图1发现，安徽省制造业与生产性服务业在2010—2019年耦合度稳步提高，并于2019年达到0.601，其中在2010—2012年以及2017—2018年有小幅回调，但是没有改变总体的上升趋势。

图1 安徽省制造业和生产性服务业耦合协调指数

三、安徽省制造业与生产性服务业融合发展影响因素实证分析

(一)影响因素

选取制造业与生产性服务业的融合度作为因变量。选取如下8个指标变量作为自变量：市场竞争程度(doc)，以企业数量表示；技术创新能力(ina)，以研发投入R&D衡量；信息技术运用(int)，以安徽省信息经济指数表示；人才资源投入(hum)，以就业人数表示；流动资金投入(wci)，以对外直接投资FDI表示。经济发展水平(gdp)，以安徽省GDP表示；政策环境(poe)，以安徽省政府财政支出表示。其中，企业竞争程度加剧，逐渐形成竞争优势，生产性服务业的专业化程度提高，从而推动制造业与生产性服务业的融合发展。人才资源、技术、资金等的投入是推动制造业与生产性服务业稳步融合的重要因素；对外开放程度(open)，以进出口贸易额表示。对外开放程度的高低与生产性服务业的需求成正比[7]，需求的增多推动安徽省制造业产业形成资源优化配置，促进制造业与生产性服务业向更深层次融合发展，提高全球价值链中所处地位。

(二)模型构建及实证分析

使用多元线性逐步回归的方法，利用固定面板数据模型作为框架，构建安徽省制造业与生产性服务业融合影响因素评价的理论模型。多元回归的方法可以规避多重共线性问题，面板数据模型有利于正确分析经济变量之间的关系。具体计算公式为：

(4)

式中，Y为因变量，X为自变量，β为模型参数，ε是误差项。选取上文计算得出的产业融合度作为因变量，各影响因素为自变量。以安徽省2010—2019年时间序列数据作为安徽两大产业融合影响因素的分析数据。

选取的数据变量有：市场竞争程度(X1)，用企业数量来表示；技术创新能力(X2)，用R&D投入表示；经济发展水平(X3)，用安徽省GDP表示；政策制度环境(X4)，用安徽省政府财政支出表示；信息技术运用(X5)，用安徽省信息经济指数来表示；人才资源投入(X6)，用就业人数表示；流动资金投入(X7)，用FDI表示；对外开放程度(X8)，用对外贸易额表示。

利用表3的指标和数据，对制造业所选择的8个指标进行回归，在回归之前进行变量的稳定性检验，以避免伪回归并保证结果的可信性(见表3)。

表3 制造业指标的稳定性检验

分析回归结果发现，除了经济增长GDP之外，因变量和其他解释变量的原始序列都不是平稳的，但是一阶差分序列是平稳的，因此属于I(1)过程。利用逐步回归方法对模型(4)的多元回归进行变量筛选，以避免共线性。经过逐步回归，剩下5个解释变量：市场竞争程度(doc)、政策制度环境(poe)、人才资源投入(hum)、流动资金投入(wci)、对外开放程度(open)。回归模型见公式(5)，结果见表4。

Cordt=0.187+3.36E-07×doct-0.000143×poet+0.0017×humt+0.003×wcit+0.00577×opent

(5)

表4 安徽省制造业耦合协调的影响因素

由表4发现，市场竞争程度(doc)对制造业和生产性服务业的耦合协调影响不显著，人力资源投入(hum)、流动资金投入(wci)以及对外开放水平(open)的回归系数显著为正，说明这三个变量对促进制造业和生产性服务业的协调发展有一定积极作用。政策制度环境(poe)的回归系数显著为负，说明政策制度环境对安徽省的制造业和生产性服务业的协调发展具有一定的消极影响。

采用同样方法，以两大产业的融合度为因变量，以生产性服务业的8个影响因素为自变量，利用表3的指标和数据，对生产性服务业所选择的8个指标进行回归，用于分析生产性服务业的各个影响因素对两大产业融合的影响程度。在回归之前进行变量的稳定性检验，以避免伪回归并保证结果的可信性(见表5)。

表5 生产性服务业指标的稳定性检验

由表5发现，除了经济增长GDP和人力资源投入之外，因变量和其他解释变量的原始序列都不是平稳的，但是一阶差分序列是平稳的，因此属于I(1)过程。利用逐步回归方法对模型(4)的多元回归进行变量筛选，以避免共线性。经过逐步回归，最后保留了5个变量：技术创新能力(ina)、政策制度环境(poe)、信息技术运用(int)、流动资金投入(wci)、对外开放程度(open)。回归模型见公式(6)，结果见表6。

Cordt=0.396+0.001×inat-0.000125×poet+0.3897×intt+0.002585×wcit+0.007×opent

(6)

由表6可见，技术创新能力(ina)以及信息技术应用(int)的回归系数不显著，说明二者对制造业和生产性服务业的耦合协调影响不显著，流动资金投入(wci)以及对外开放水平(open)的回归系数显著为正，说明这两个变量对制造业和生产性服务业的协调发展具有一定正向促进作用。政策制度环境(poe)的回归系数显著为负，说明政策制度环境对安徽省的制造业和生产性服务业的协调发展产生了消极影响。

表6 安徽省生产性服务业的耦合协调影响因素

根据单位根检验和逐步回归结果，共有7个变量对制造业和生产性服务业的耦合协调产生影响，分别是市场竞争程度(doc)、技术创新能力(ina)、信息技术应用(int)、人力资源投入(hum)、流动资金投入(wci)、对外开放水平(open)、政策制度环境(poe)。市场竞争程度表示制造业和生产性服务业的企业数量，技术创新能力表示制造业和生产性服务业的R&D研发投入，再加上安徽省的信息技术指数，这三个变量对安徽省制造业和生产性服务业的耦合协调发展没有显著的影响作用。人力资源投入表示安徽省的制造业和生产性服务业的人力数量，流动资金投入表示安徽省制造业和生产性服务业的FDI水平，对外开放程度反映制造业和生产性服务业的对外贸易额，这三个变量对制造业和生产性服务业的融合协调发展起到正向促进作用。无论是制造业的回归还是生产性服务业的回归，政策制度环境都产生了明显的消极影响，无益于安徽省制造业和生产性服务业的协调发展。

综上所述，在全球价值链视角下，人力资源投入、流动资金投入以及对外开放水平等因素对安徽省制造业与生产性服务业的融合有促进作用，其中对外开放水平对其影响效果最佳。

四、对策建议

(一)优化营商环境

加强安徽省的政策制度环境建设，持续优化营商环境。一方面，规范市场竞争秩序，完善市场竞争机制，放松政府行业管制，避免采取过多的行政干预和财税手段，降低产业间壁垒，促进安徽省制造业和生产性服务业融合发展[8]；另一方面，进一步放松外商投资管制，精简外资准入负面清单和减免部分进口关税，吸引外商资本等国际高端生产要素集聚，使制造业与生产性服务业能最大程度得到外资方面的支持，通过“技术溢出效应”，提升行业生产效率及技术水平，不断深化安徽省制造业在全球价值链中的嵌入程度。

(二)加大资本投入

加大人力资源和流动资金等要素的投入。安徽省制造业转型升级离不开技术的进步与创新，生产性服务业是知识和技术密集型服务业，高素质的人才是关键要素，其对制造业与生产性服务业的融合发展起到重要作用。一方面，安徽省可依托现有高等院校、科研机构及其他社会机构，合理设置区域产业发展所需要的学科，发展各类型、各层次的人才。另一方面，制定人才引进与激励机制，吸引各类创新人才集聚并发挥人力资本优势，以提升安徽省制造业和生产性服务业生产效率，提升上下游关联产业形成的产业链技术水平。另外，增加对先进制造业和生产性服务业资金投入，降低生产成本和研发成本；鼓励制造业与生产性服务业对外直接投资，利用大数据、信息技术等发挥分工协作、技术创新等功能，推动安徽省制造业与生产性服务业向融合化方向深度发展。

(三)扩大对外开放力度

“双循环”新发展格局下，安徽省应主动适应当前全球价值链分工发展新特点、新趋势的需要，扩大国际市场，提高参与国际大循环的水平，进一步提高制造业与生产性服务业利用外资水平，加快制造业与生产性服务业有序对外开放，鼓励制造业和生产性服务企业“走出去”，促进 “引进来”和 “走出去”协调发展，主动为“一带一路”建设服务，提高制造业和生产性服务业的产业协调能力，促进两大产业向全球价值链高端攀升。