资源型城市生产性服务业和制造业融合水平测度研究

申洪源 万巧铃 周凌

【摘要】本文基于2000—2020年攀枝花市生产性服务业和制造业的相关数据，运用贝叶斯VAR模型和耦合协调度模型研究二者的动态互动关系和融合水平。研究结果表明：攀枝花市生产性服务业和制造业发展存在着非平衡的相互影响关系；攀枝花市生產性服务业和制造业融合发展水平和协调度均较低。根据研究结论提出如下政策建议：推进传统制造业转型升级；积极发展生产性服务业；促进生产性服务业与制造业深度融合。

【关键词】生产性服务业；制造业；融合发展；贝叶斯VAR模型；耦合协调度模型

【中图分类号】F427；F719    【文献标识码】A    【文章编号】1672-4860（2023）05-0051-07

为早日实现经济高质量发展，资源型地区亟需通过转型发展解决其经济发展不充分、经济结构不合理等问题。随着服务经济的兴起，生产性服务业作为战略性新兴产业，与制造业融合发展已逐渐成为实现资源型城市转型发展的重要方式。

攀枝花市作为西部典型的资源型城市，长期依靠钢铁制造和矿石初加工发展经济，导致当地制造业一家独大、产业结构不合理等问题日益凸显。近些年，为解决这些问题实现经济可持续发展，攀枝花政府陆续出台相关政策推进传统制造业转型升级，推动服务业积极发展。目前已取得一些成绩，但当地制造业仍以传统资源消耗型产业为主，新兴的装备制造业和高新技术制造业占比较少，且生产性服务业虽有所发展但整体占比仍较小。如今制造业服务化趋势明显，“互联网+”等技术与当地钢铁制造等传统行业融合，可以促进制造业生产向智能化和生态化转变，提升生产效率，实现制造业转型升级。同时，制造业转型升级又会不断增加对研发、设计、物流等服务的需求，不断刺激当地生产性服务业发展，增加其行业规模和占比，从而调整当地的经济结构。因此，对攀枝花市而言，生产性服务业和制造业融合发展意义重大，研究二者的融合水平，找准影响二者融合的因素，提出针对性的意见，有利于攀枝花市产业结构优化和经济转型发展。

目前，关于生产性服务业和制造业融合水平的研究主要是从国家或省级（经济区）层面出发，较少关注西部资源型城市。彭徽等^[1]用投入产出法测算了2010—2014年中国制造业和生产性服务业的融合水平。刘红英等^[2]用广东省的相关数据研究了当地制造业和生产性服务业的协调发展程度。刘亚清^[3]等利用空间面板数据结构VAR模型研究了京津冀13个城市生产性服务业和制造业的协同发展水平。此外，目前研究产业融合的常用方法有耦合协调度模型^[4]、投入产出法^[1]、VAR模型^[2]和专利系数法^[5]。专利系数法和投入产出法一般只能分析产业间的静态关联；VAR模型一般用于分析产业间的动态关联；耦合协调度模型一般用于研究产业间相互影响程度和协调发展水平。已有文献中大多数都只采用一种研究方法，从静态或动态的角度研究生产性服务业和制造业的关联互动和融合水平。但研究产业间的融合发展不仅需考虑产业间的关联互动，也需关注产业间融合发展的协调水平。基于此，本文以攀枝花市为研究对象，运用贝叶斯VAR模型研究当地生产性服务业和制造业的动态关联，在此基础上用耦合协调度模型研究二者的融合度和融合协调度，以期更加全面地评价二者的融合水平。

一、生产性服务业和制造业的融合机理

生产性服务业和制造业融合发展的核心内涵是价值链的延伸、渗透、分解和重组。在生产性服务业和制造业融合过程中，价值链延伸和渗透通常是同时进行的。为满足随着经济发展和社会进步变化的消费者需求，制造业企业价值链向上下游延伸至生产性服务业环节，如研发设计、售后服务等。在这个过程中，制造业企业逐步建立起自己的核心服务增值环节，实现与生产性服务业融合发展。制造业企业对生产性服务环节需求增多的同时，生产性服务业企业的研发设计、物流运输、销售服务、售后服务等环节便渗透到制造业企业价值链相应的环节中，推动生产性服务业和制造业进一步融合。

价值链分解和重组也是实现生产性服务业和制造业融合的途径之一。早期生产性服务业和制造业的联系并不紧密，但随着社会专业化分工不断细化，价值链的增值环节逐渐增加，其结构也会越来越复杂^[6]。为提升自身的市场竞争力，降低经营成本，制造业企业将价值链上增值较低的非核心环节剥离，同时加入与生产制造环节联系更紧密的生产性服务业环节。同样，生产性服务业企业也将原有的生产加工环节剥离，将侧重点转向构建增值水平更高的价值链。在这个过程中，二者固有的价值链分解，并依据新需求构建增值能力更强的价值链，实现生产性服务业和制造业的融合发展。

二、生产性服务业和制造业之间的动态关系研究

为更全面研究攀枝花市生产性服务业和制造业的融合发展现状，本文运用贝叶斯VAR模型分析攀枝花市生产性服务业和制造业的动态互动关系，对二者间的动态关联进行分析。

（一）贝叶斯VAR模型构建

通常研究多个时间序列变量之间的内生动态关系采用的是传统VAR模型。但在估计参数和时间序列较少的情况下，贝叶斯VAR模型可以提高结果的精准性。因此，为保证研究结果的科学性和精准性，本文运用贝叶斯VAR模型进行后续分析。

1. 变量选取及处理

衡量生产性服务业发展水平的统计指标有生产性服务业增加值、生产性服务业总销售收入等，衡量制造业发展水平的统计指标有制造业增加值、制造业总产值、制造业人均GDP等。为保证数据可得性和真实性，本文用攀枝花市2001—2020年生产性服务业增加值（X）作为衡量生产性服务业发展水平的统计指标，用2000—2020年攀枝花市工业增加值代替制造业增加值（Y）作为衡量制造业发展水平的统计指标，所需数据均来自《攀枝花市统计年鉴（2000—2020）》。本文以2000年为基期，利用攀枝花市CPI指数对2000—2020年的生产性服务业增加值和制造业增加值做不变价处理，同时为避免时间序列的异方差影响实证结果对不变价处理后的数据取自然对数。

此外，鉴于数据可得性和真实性，本文研究的生产性服务业仅包括以下5个行业：租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业、交通运输、仓储和邮政业、金融业、信息传输、软件和信息服务业。

2. ADF单位根检验

在时间序列中经常会出现伪回归现象，为保证分析的准确性、规避伪回归，本文采用ADF单位根检验对数据平稳性进行检验（表1）。

由表1可知，二阶差分D2lnX和D2lnY是平稳序列，因此变量lnX和lnY为同阶单整序列，可进行后续检验。

3. E-G协整检验

本文选用E-G协整检验对lnX和lnY进行协整检验（表2）。

由表2可知，残差序列E是平稳的，说明lnX和lnY之间存在协整关系，满足进行后续分析的前提。

4. 确定滞后阶数

本文选用Minnesota先验分布，参照宓淑婧等^[7]的方法设定总体紧凑度为0.1，相对紧凑度为0.99，参数衰减滞后期为1。设定相应参数后，依据AIC、SC、HQ等信息准则的判断标准，将该模型的滞后阶数设定为1（表3）。

（二）实证结果与分析

1. 脉冲响应分析

脉冲响应分析函数可以衡量攀枝花市生产性服务业和制造业受到来自自身和对方的一个标准差冲击后，其自身产生的动态响应。由图1-a可知，生产性服务业对自身的一个标准差冲击在第1期便有正向响应，此后这种正向响应逐期递减，但直至第10期这种正向响应仍然存在，说明攀枝花市生产性服务业具有较好的自我增强作用。生产性服务业对来自制造业的一个标准差冲击在第1期无任何响应，从第2期开始有正向响应并随时间推移逐期增强，在第5期达到最大值后开始收敛，但直至第10期仍存在正向响应，说明攀枝花市制造业对生产性服务业发展产生积极的促进作用。

由图1-b可知，制造业对自身的一个标准差冲击具有较强的正向响应，这种响应在第1期达到最大值，之后逐期递减，但直至第10期这种正向响应仍然存在，说明攀枝花市制造业具有较好的自我增强作用。制造业对来自生产性服务业的一个标准差冲击在第1期便有负向响应，之后这种负向响应逐期减弱，并在第5期时转为正向响应，即攀枝花市生产性服务业对同期制造业有一定的“挤出效应”，这种反向效应会随时间推移逐渐减弱并最终转变为正向的促进作用。说明攀枝花市生产性服务业对制造業发展产生的影响并不稳定，既有负向的阻碍，又有正向的促进。

2. 方差分解分析

方差分解主要是分析攀枝花市生产性服务业和制造业造成的冲击对自身和对方变化的贡献度。由表4-a可知，生产性服务业对自身变化的贡献度逐期下降，从第1期100%下降到第10期70.79%。制造业对生产性服务业变化的贡献度逐期增加，从第1期0增长到第10期29.21%。说明攀枝花市生产性服务的变化中自身冲击占主导作用，但制造业对其影响会随时间推移逐渐增加。

由表4-b可知，制造业对其自身变化的贡献度逐期增加，从第1期83.10%增加到第10期91.03%。生产性服务业对制造业变化的贡献度逐期减少，从第1期16.90%降低到第10期8.97%。说明攀枝花市制造业的变化中其自身冲击占主导作用，且生产性服务业对其影响会随时间推移逐渐减少。

从整体来看，攀枝花市生产性服务业和制造业的发展均主要受自身影响，也从侧面说明二者互动性不强，融合水平不高。

三、生产性服务业和制造业融合水平测度

（一）模型构建

本文使用耦合协调度模型研究攀枝花市生产性服务业和制造业的融合水平。将攀枝花市生产性服务业和制造业看作同一系统中的两个子系统，用耦合度评价二者之间相互依赖、相互制约的程度，用耦合协调度评价二者协调发展的水平高低。

1. 功效函数及指标化

令Q和Z分别为生产性服务业子系统和制造业子系统的综合序参量， 和 分别为生产性服务业子系统和制造业子系统中第i个指标中第j个变量，其值分别为 （i=1，2，……，m；j=1，2，……，n）和 （i=1，2，……，m；j=1，2，……，n）。

2. 子系统综合发展指数

= ∑ jj （3）

= ∑jj （4）

A和B分别表示生产性服务业和制造业子系统的综合发展指数， 和 分别表示生产性服务业和制造业子系统各指标变量， 和 表示各子系统的权重，本文采用熵值赋权法来确定权重。

3. 耦合度与耦合协调度模型

借鉴李晓钟^[8]等学者的研究成果，本文构建如下的耦合度和耦合协调度模型：

C为耦合度，D为耦合协调度，二者取值范围均为[0，1]。

T为综合调和指数，α和β分别为生产性服务业和制造业的重要程度，可根据实际情况进行设定。借鉴以往学者的研究成果和攀枝花市经济发展的实际情况，本文令α=0.4，β=0.6。

依据当前国内外学者对耦合协调度的等级划分，可得到等级划分标准（表5）。

（二）评价指标体系建立

以科学性、综合性和数据可获得性为原则，参考杜传忠等学者^[9]和张华等学者^[10]的研究成果，本文从产业规模、产业结构、成长潜力以及经济效率出发构建评价攀枝花市生产性服务业和制造业综合发展水平的指标体系（表6）。

（三）实证结果分析

利用上文所构建的模型，测算出2000—2020年攀枝花市生产性服务业和制造业两个子系统的综合发展指数、二者的耦合度和耦合协调度，并依据表5进行相应等级划分，最终结果见表7。

由表7可知，2000—2020年攀枝花市生产性服务业和制造业耦合度无显著性变化，但耦合协调度从中度失调提升为勉强失调。依据耦合协调度等级的不同可大致将考察期内当地生产性服务业和制造业融合发展大致划分为三个阶段。

第一阶段是2000—2008年，二者的融合协调水平较低，基本处于中度失调阶段。因为当时攀枝花市主要是依靠开采和利用当地丰富的矿产资源发展经济，钢铁行业和矿石初加工行业发展迅猛，导致制造业在当地一家独大。同时，服务业在当地的规模较小，生产性服务业更无明显发展，无法和制造业产生较大的关联，故二者融合协调度较低。

第二阶段是2009—2016年，二者的融合协调水平提升为濒临失调，较前一阶段有所进步。这是由于当地经济结构不合理问题日益突出，政府出台政策淘汰耗能高产能低的制造业，并积极引导传统制造业企业通过引入生产性服务业环节延伸产业链，实现产业升级。此外，随着服务经济的兴起，当地政府大力发展服务业，积极发展科学研发服务、现代物流业和金融服务业，并引导其与制造业融合发展，一定程度上增强了二者的融合水平和融合协调度。

第三阶段是2017—2020年，二者的融合协调水平提升为勉强协调。这得益于云计算、大数据等数字技术快速发展，为当地科学研究和软件信息服务业等新兴生产性服务业的发展注入新动力，并凭借“互联网+”的发展模式促进当地新兴生产性服务业和传统制造业进一步融合发展。

从整体来看，2000—2020年攀枝花市生产性服务业和制造业融合协调水平虽有所提升，但仍处于较低水平且离优质的融合还有一定差距。

四、结论与建议

（一）结论

本文利用攀枝花市2000—2020年产业发展的相关数据，运用贝叶斯VAR模型和耦合协调度模型研究攀枝花市生产性服务业和制造业的融合水平，得到如下结论：

第一，攀枝花市生产性服务业和制造业发展存在非平衡的相互影响关系。攀枝花市制造业对生产性服务业发展存在促进作用，而生产性服务业对制造业发展既存在促进作用又存在抑制作用。

第二，攀枝花市生产性服务业和制造业融合发展水平和协调度均较低。2000—2020年，攀枝花市生产性服务业和制造业的耦合度一直无明显变化，耦合协调度虽有所提升但仍处于较低水平。但当地传统制造业转型升级会增加对生产性服务环节的需求，提升二者融合度和协调发展水平，同时当地生产性服务业规模的增加也会促进二者进一步融合发展。

（二）建议

为进一步提升攀枝花市生产性服务业和制造业的融合水平，基于研究结论，本文提出如下建議：

第一，推进传统制造业转型升级。制造业服务化转型升级会提升其与生产性服务业的融合度，政府需积极引导当地传统制造业将生产性服务环节嵌入产业链，实现制造业服务化转型升级，实现当地制造业与生产性服务业的进一步融合发展。

第二，积极发展生产性服务业。生产性服务业发展规模和水平的提升会促进其与制造业融合发展。政府应借助大数据、人工智能等数字技术推动当地传统生产性服务业进一步发展，同时支持和引导建立社会化的服务业，发展科学研发、信息服务等新兴生产性服务业，促进当地生产性服务业进一步发展。

第三，促进生产性服务业与制造业深度融合。加快构建生产性服务业和制造业相关产业链，加快当地高新技术制造业和装备制造业的发展，将高新技术等先进制造业作为生产性服务业和制造业融合发展的新支撑点，深化当地生产性服务业和制造业的融合发展。

最后，感谢攀枝花学院资源型城市发展研究中心，项目“资源型城市生产性服务业和制造业产业融合水平测度研究——以攀枝花市为例”（项目编号：ZYZX-YB-2105）的资助。

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Research on the Measurement of the Level of Fusion of Producer Services andManufacturing in Resource-type Cities

——Take Panzhihua City as an Example

SHEN Hongyuan¹， WAN Qiaoling¹， ZHOU Ling²

（1. School of Economics and Management， Southwest University of Science and Technology， Mianyang 621010， Sichuan ， China;2. River Basin Management Center of China Three Gorges Corporation， Yichang 443000， Hubei， China）

Abstract： Based on the relevant data of productive service industry and manufacturing industry in Panzhihua City from 2000 to 2020， using the Bayesian VAR model and the coupling coordination degree model， the dynamic interactive relationship and integration level of the two are studied. The study shows that there is a non-equilibrium mutual influence relationship between the development of productive service industry and manufacturing industry in Panzhihua City; the integration development level and coordination degree of productive service industry and manufacturing industry in Panzhihua City are comparatively low. According to the conclusions of the study， the following policy recommendations are put forward： to promote the transformation and upgrading of traditional manufacturing industry; to actively develop productive service industry; to promote the deep integration of productive service industry and manufacturing industry.

Keywords：producer services， manufacturing， integrated development， Bayesian VAR model， coupling harmonious degree model