廣東省生產性服務業對制造業影響的實證分析

摘要：生產性服務業通過降低制造業的生產成本和交易成本，提升制造業效率。本文以2003～2010年為時限，對廣東省生產性服務業同制造業的關系進行實證分析，得出以下結論：一是廣東省生產性服務業對制造業整體有一定的提升作用，但效果不明顯；二是交通運輸倉儲和郵電通信業對制造業效率具有明顯地正向作用；三是廣東省金融業對制造業產生負向影響；四是廣東省科學研究與綜合技術服務當期對制造業效率產生正向作用，其滯后一期項同制造業效率沒有明顯相關性。

關鍵詞：生產性服務業；制造業；面板數據

一、文獻綜述

目前，有許多學者對生產性服務業和制造業進行了研究，發現了生產性服務業與制造業之間的密切關系。Glasmeier 和 Howland （1994） 研究發現，一個地區內生產性服務業的發展將促進該地區其他產業的競爭效率。顧乃華、畢斗斗等（2006）通過面板數據得出以下結論：發展生產性服務業有利于提升制造業的競爭力；東部地區生產性服務業發揮的作用最充分；金融保險業最能發揮提升制造業競爭力的功能。江靜、劉志彪等（2007）運用中國地區層面1998～2004年及細分行業1993～2003年面板數據進行回歸的分析結果表明，生產性服務業整體上促進制造業效率提高，其中交通運輸倉儲和郵電通信業對勞動密集型行業影響明顯，金融保險業對資本密集型行業影響較大，科學技術研究對技術密集型行業影響最大。劉純彬、楊仁發（2013）運用2004～2010 年我國20個省市（自治區）的面板數據，采用靜態和動態模型估計方法，實證分析我國生產性服務業發展對制造業效率的影響，得出我國整體生產性服務業發展對制造業效率的提升具有顯著作用。在細分行業中，交通運輸、倉儲和郵政業對制造業效率的促進作用最大，而科學研究、技術服務和地質勘查業的促進作用不顯著；東部和中西部地區生產性服務業發展均對制造業效率提升有促進作用。

這些研究結論均表明生產性服務業對制造業有一定的影響作用。但是目前以廣東省為對象的研究較少，在已有文獻中，只是對廣東省生產性服務業或制造業二者中其一進行單一研究，缺乏構建面板數據以直接討論生產性服務業與制造業關系的研究。基于此，本文著力于建立以廣東省為基礎的面板數據，探討廣東省生產性服務業對制造業的影響，為政府相關政策提供依據。

二、實證分析

（一）理論模型

根據以上分析，建立三個模型。

模型一：廣東省生產性服務業整體上對制造業的影響

其中，Efit表示i行業t年規模以上工業企業中的制造業的全員勞動生產率，用來衡量制造業的效率水平；t為2003～2010年；Servt表示t年生產性服務業就業人員占總就業人員的比例；Capit和Compit是兩個控制變量，分別表示i行業t年人均固定資產凈值年均余額與企業數，表示資本有機構成和市場競爭程度。

模型二：生產性服務業細分行業對制造業的影響

根據數據可得性，選擇最具代表性的交通運輸倉儲和郵電通信業、金融業和科學研究與綜合技術服務。

其中，ICT、Fin、RD分別為交通運輸和郵電通信業、金融業、科學研究與綜合技術服務業的就業人數占總就業人數的比重。

模型三：科學技術滯后的生產性服務業細分行業對制造業的影響

其中，RDt-1為科學研究與綜合技術服務業的滯后一期。建立該模型是由于科學研究可能存在滯后效應；RDt-1用軟件直接生成。

（二）數據來源及說明

數據來自《廣東省統計年鑒》，鑒于統計口徑的原因選取2003～2010年的數據。選擇規模以上工業企業中的制造業的全員勞動生產率為被解釋變量。由于年鑒中并未直接列出規模以上制造業的數據，本文在規模以上工業企業中剔除煤炭采選業、石油和天然氣開采業、黑色金屬礦采選業、有色金屬礦采選業、非金屬礦采選業、電力蒸汽熱水的生產和供應業、煤氣生產和供應業及自來水的生產和供應業這八個行業。

本文選取對制造業影響最為顯著的交通運輸和郵電通信業、金融業、科學研究與綜合技術服務。其中，交通運輸倉儲和郵電通信業包括交通運輸倉儲郵政業和信息通信軟件業兩大類，而科學研究與綜合技術服務包含地質勘探業。從2009年起，年鑒中未統計固定資產凈值年平均余額，所以2009、2010年的數據選用人均固定資產凈值代替。本文采用Stata.12統計軟件進行實證檢驗。

（三）實證結果

1.生產性服務業及其細分行業對制造業的影響

經過Hausman檢驗，對應選擇固定效應模型或隨機效應模型，得到如表1所示的結果。

根據表1可知，廣東省生產性服務業整體上和制造業有較強的正向關系。生產性服務業提升1%，制造業效率提升1.431%。在服務業細分行業中，對制造業影響最大的是交通運輸倉儲和郵電通信業，其每提升1%，制造業效率提升1.322%。其次是科學研究與綜合技術服務業，其對制造業有正向影響，對制造業提升彈性為0.578%。而科學研究與綜合技術服務業滯后一期項同制造業沒有明顯相關性，這與一般情況不相符。而廣東省不同尋常的情況可能基于其信息知識渠道多且通暢，且人員平均素質高，從接受新技術到應用耗費時間短，因此滯后效應弱。除此之外，金融業對制造業呈明顯的負相關，金融業每提升1%，制造業效率降低1.173%。廣東省金融業較全國處于前列水平，發展穩步，但廣東省金融業對第三產業支持力度較大，對第二產業支持力度稍小。林文煉（2012）通過計算直接消耗系數得出廣東省的金融業同第二產業的關聯度從2001年到2007年只增加了0.08，而金融業與第三產業的關聯度增加了0.34，且2002年和2007年金融業影響力系數均小于1，表明廣東省金融業尚未發展成為主導產業，對其他產業影響能力較弱。同時，也不排除在2008年金融危機的影響下廣東省制造業遭受重大損失，全員勞動生產率大幅下降的異常影響。

2.生產性服務業及其細分行業對制造業細分行業的影響

規模以上的制造業可劃分為勞動密集型、資本密集型和技術密集型。勞動密集型包括農副食品加工業、食品制造業、飲料制造業、煙草加工業、紡織業、工藝品及其他制造業、紡織服裝鞋帽制造業、皮革毛皮羽絨及其制品業、木材加工及木竹藤棕草制品業、家具制造業、造紙及紙制品業、印刷業和記錄媒介的復制、廢棄資源和廢舊材料回收工業、文教體育用品制造業、橡膠制品業和塑料制品業等16個行業；資本密集型包括石油加工煉焦及核燃料加工業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、金屬制品業、通用設備制造業、專用設備制造業和儀器儀表及文化辦公用機械制造業等八個行業；技術密集型包括醫藥制造業、化學原料及化學制品制造業、化學纖維制造業、交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業、通信設備計算機及其他電子設備制造業等六個行業。下面分三類進行討論，如表2所示。

由表2可知，廣東省生產性服務業對不同要素密集度的行業影響程度不同，對勞動密集型行業產生正向影響，生產性服務業每提升1%，勞動密集型制造業效率提升1.674%，而對技術密集型和資本密集型行業沒有明顯的相關性。這在一定程度上說明廣東省低利潤、低附加值的勞動密集型制造業享受生產性服務業的程度較高，而附加值空間大的技術密集型和資本密集型制造業還未同生產性服務業建立良好的關系。

交通運輸倉儲和郵電通信業對勞動密集型和技術密集型制造業的影響較大，產生正向影響，其每提升1%，勞動密集型提升1.346%，技術密集型提升1.814%，而同資本密集型沒有明顯相關性。勞動密集型制造業利潤微薄，增加利潤的空間在于壓低成本，因此交通運輸倉儲和郵電通信的便利程度對其成本至關重要。

金融業對勞動密集型、技術密集型和資本密集型制造業均產生負向影響，且影響程度較大。金融業每提升1%，勞動密集型制造業效率降低1.355%，技術密集型降低1.941%，資本密集型降低1.953%。這明顯偏離了正常情況。這在一定程度上說明廣東省金融業發展路徑不正確，未與制造業建立正確的關系。

科學研究與綜合技術服務當期對勞動密集型、技術密集型和資本密集型制造業均產生正向影響，而其滯后一期項同三種類型的制造業行業沒有明顯的相關性。科學研究與綜合技術服務每提升1%，勞動密集型制造業效率提升0.795%，技術密集型制造業效率提升0.887%，資本密集型制造業效率提升0.792%。

四、結論

本文以2003～2010年為時限，對廣東省生產性服務業同制造業的關系進行了實證分析。根據結論，廣東省的生產性服務業對制造業雖然整體上有一定的支持作用，但是不夠有效。再者，生產性服務業的代表行業對制造業的提升作用不夠明顯，且多作用于勞動密集型制造業等處于價值鏈低端的行業，而對技術密集型和資本密集型等處于價值鏈高端的行業無明顯促進作用，尤其是金融業對制造業產生顯著的負向影響，這是極不正常的現象。廣東省若想實現產業升級與轉型，務必要加強生產性服務業同制造業之間的正向關聯作用，金融業要為制造業轉型與升級提供必要的條件與資金，增強生產性服務業對技術密集型和資本密集型的支持作用，構建一個健康、相互聯系和支持的產業結構。

參考文獻：

[1]江靜，劉志彪，于明超.生產者服務業與制造業效率提升：基于地區和行業面板數據的經驗分析[J].世界經濟，2007（08）.

[2]Glasmeier A.， Howland M..Service-led Rural Development： Definitions Theories and Empirical Evidence[J].International Regional Science Review，1994（16）.

[3]顧乃華，畢斗斗，任旺兵.中國轉型期生產性服務業發展與制造業競爭力關系研究[J].中國工業經濟，2006（09）.

[4]劉純彬，楊仁發.中國生產性服務業發展對制造業效率影響實證分析[J].中央財經大學學報，2013（08）.

[5]林文煉.廣東省金融業狀況發展研究[D].華南師范大學，2012.

[6]顧乃華.生產性服務業對工業獲利能力的影響和渠道——基于城市面板數據和SFA模型的實證研究[J].中國工業經濟，2010（05）.