中國制造業服務化的就業效應影響

肖 挺

（江西財經大學 國際經貿學院，南昌 330013）

制造業與服務業產業之間相互融合的進程在近年中呈不斷加速的態勢［1］，表現為生產者服務業產值的提升，制造商們不斷地增加其產品中服務業元素所占比重，基于“制造+服務”的商業模式進行不斷的創新成為廠商競爭的主要手段［2］。事實上，根據歷年《中國投入產出表》數據計算的結果顯示（投入產出表在逢末位為2和7的年份編制主表，逢5和0的年份編制延長表），1995～2010年制造業產出中服務業元素作為中間投入部分的比例從8.86%上升至10.26%，這凸顯出服務業元素在我國制造業生產運營中的作用。在制造業部門中，生產者服務業的從業人員數量也在這10余年中有一定程度的提升，根據歷年國家統計年鑒數據計算，生產者服務業從業人員與制造業全員人數的比重由1995年26.6%的上漲至2010年的51.9%，增長幅度幾乎翻了1倍，這表明，制造行業的主營業務從產品制造向產品服務拓展的大趨勢方向。然而，在不同的行業之間，就業人口比重的變化有所差別，統計表明，信息等高科技行業，從業員工的增長都呈現出幾何級數的加速提升，而在其他行業中，上述指標則保持了較為穩定的水平，有些行業的指標值甚至出現了下滑。由此可見，制造業“服務化”［3］對生產者服務業各具體行業從業人員數量的影響是非均衡的。本文研究了制造業服務化與生產者服務業分行業就業之間的關系，即探索哪些生產者服務業就業人口的擴張速度會更多的受益于二、三產業融合這一趨勢。采用投入產出表數據構建制造業服務化程度的模型，在此基礎上，用計量分析的手段對本文假設進行檢驗。

1 相關研究

所謂生產者服務業，是指直接或間接為工業生產過程提供中間服務的服務產業。它是指圍繞制造業生產過程的各種業務，開展的專業服務活動，屬于二、三產業融合的業態。眾多實證或案例研究的文獻都指出，制造型企業能夠從企業業務流程服務化過程中獲得收益、提升產業結構或是提高生產效率等［4-6］。制造業企業所拓展的服務業務領域不僅包括與產品相關的設計研發和安裝售后調試等一系列活動，還涉及到金融服務、企業動產與不動產管理以及商業咨詢等［4，11］。產業的融合增加了與制造業相關的服務業就業崗位，而很多潛在的因素都對提升制造業服務化的水平起到至關重要的推動作用，包括產品技術的復雜性，產品的差異化策略，以及對制造業的產品及對生產者服務業的服務質量需求的提升等［1］。

目前的文獻對于制造業服務化問題的研討多集中于利用企業層面的數據進行分析，一個明顯的趨勢就是，現有的研究多數基于調查問卷或投入產出表進行［8-10］。Abramovsky［11］則基于對英國部分企業的調查數據分析發現，制造企業中信息通信技術（ICT）的運用提升了制造業產品的國際競爭力。徐盈之等［8］通過對1997～2005年我國制造業投入產出表分析信息業與制造業產業融合對制造業產業績效的影響，實證結果證實了兩者之間明顯的正相關關系，據此，筆者認為產業融合是提升制造業績效新的切人點［4］。

現有的文獻都顯示，在制造部門以及整體國民經濟體系中，生產者服務業作為投入要素的作用正不斷得到強化。現代制造企業基本上都在產品生產的同時提供相應的服務，生產者服務業作為中間投入是現代制造業發展的重要生產要素，改變了人們的就業方向。Francois［12］認為生產者服務業在制造業生產運作中扮演了流程協調與控制的角色，改變了人們的就業取向。Tomlinson［13］通過對英國制造企業進行的調查研究表明，生產者服務業的發展有利于人才的流動及知識的拓展，尤其是對于知識密集型行業的從業人員，需要不斷的進行團隊學習，提升自身的個人能力的同時，還要進行工作崗位的輪換，積累新的工作經驗，為員工的發展提供更為廣闊的前景，這就使得高知識含量的生產者服務業對員工具有更強的吸引力。然而，過往的文獻很少關注到產業融合程度的加深對各種分行業就業狀況的影響。顯然，制造部門對服務元素需求的增加導致了新型服務行業業態的出現與變遷，但就目前而言，“制造+服務”商業模式的出現主要還是導致了對高科技含量而非低端服務業需求的膨脹。Francois等［10］通過對經合組織（OECD）國家投入產出表數據的分析也發現，服務業要素投入比例的增加促進了制造行業的產業增加值與就業人口數量的提升，而且這種促進作用在高科技服務行業中尤為顯著。Edquist［14］認為這種現象出現的原因在于制造業的高科技依賴于知識密集型的服務業知識的創新與積累，因此，制造業的發展就隨之帶動了與之配套高技術附加值的服務行業部門就業人口數量的急劇擴張。Falk等［1］通過實證研究發現，制造業服務化進程加速增加了知識密集型服務行業（如金融服務、商業咨詢等）的就業人數，但對較為基礎的服務業領域（如辦公室文員）就業情況卻無顯著的影響。該領域國內僅有少數學者有所涉及，鄭吉昌等［15］認為某些產業的發展不僅吸納本行業的就業，同時通過乘數效應以及產業關聯等促進其他相關產業的就業。白玲等［16］研究發現，由于我國生產者服務業的發展滯后，生產者服務業內部存在著發展的結構性失衡，導致這些行業對高端勞動力吸納能力的不足。田喜洲［17］利用2007年投入產出表，運用參數估計手段，研究該時期內生產者服務業的就業狀況及制造業發展對這些行業就業的影響，研究結果表明，制造業發展僅對交通運輸、倉儲郵電及批發零售等行業影響較大，對其他行業的影響并不顯著。總體而言，目前國內對該領域的分行業就業效應的研究較為匱乏，而從實證角度對該問題進行論證也有待于進一步深化。

2 假設提出與變量設計

2.1 假設提出

根據前文的論述，本文認為推動產業融合應當是加速我國工業化進程的主要工作任務之一，在這一過程中，通過采用現代服務行業中的先進技術以及運營模式推動制造業的分解和重構，為制造行業尋找業務與市場發展的新空間［8］。換言之，制造業的發展需要依靠生產者服務業提供的一系列支持，因此，產業融合的深化就為生產者服務業提供了更多的就業崗位，在制造業中服務行業從業人員的比重將大大提升，但根據之前眾多學者的研究成果發現，分行業就業人口數的增長主要體現在一部分行業之中，產業融合對不同行業就業人口數變化的影響可能并不同步，因此，提出以下假設。

假設1產業融合程度與生產者服務業從業人口占制造業從業人口數的比重正相關。

假設2產業融合程度的加深對不同的生產者服務業從業人口數變化所起的作用是非均衡的。針對上述假設，建立以下回歸模型進行檢驗：

式中：sempi，t為各類生產者服務業i在時期t的就業人口數，我國“十一五”規劃綱要文件中將生產者服務業定義為物流倉儲、批發零售、金融保險、信息服務、租賃商務服務以及會展服務等6個行業，其中會展服務業由于缺乏相關統計數據，故本文不予采納。在對原始數據的處理過程中，本文取式（2）中5個分行業就業人數的自然對數值以消除其偏度。mempt為制造業在時期t的就業人數；cont表示在時期t制造業服務化的水平，即二、三產業融合的程度；αi，t為截距項；β與b為各解釋變量的回歸系數；μi，t為殘差項。同時，為了控制其他因素對結果變量產生的影響，在參考文獻［7，18］的基礎上，提出城市化水平及市場競爭程度等因素作為控制變量，分析其對服務業就業狀況的影響。提出以下假設。

假設3城市化水平的提升，加速了工業化的進程，對生產者服務業需求的增加，客觀上促進了生產者服務業從業人數占制造業人口比例的提高。

假設4激烈的市場競爭要求在制造企業中必須吸納更多的服務業元素，尤其體現在對高科技服務業的需求上［26］，因此，促進行業競爭有利于提升不同的生產者服務業之間從業人數占制造業人口比例非均衡性提高。

根據以上分析，建立加入上述控制變量后的回歸模型：

式中：urb表示城市化水平；com表示制造業的產業競爭強度，由于本文的假設中僅認為市場競爭對分行業就業人口數的變化有非均衡的影響，故式（4）中沒有引入城市化變量。同前文一致，β1、β2、β3及b1、b2為各解釋變量的系數。

2.2 變量設計

以上模型的變量所需數據，主要來自于1995～2010年《中國統計年鑒》、《中國工業統計年鑒》以及1997、2002、2007年中國投入產出表及1995、2000、2005和2010年延長表。模型（3）、（4）中除了制造業服務化即二、三產業融合度（con）以外的結果變量與控制變量設計如下：

memp，semp—制造業與生產者服務業從業人數，其中生產者服務業包含物流倉儲、批發零售、金融保險服務、租賃商務服務、科技服務（1995～2002）以及信息技術服務（2003～2010）等行業

urb—城市化水平，以中國城市常住人口的比重作為城市化水平的衡量指標

com—制造業產業競爭強度，柯江林等［29］的研究表明，市場的競爭激烈程度與國有資產在本行業所占的比例相關，國有成分越少，左右市場的非經濟因素就越少，企業的市場化程度就越高，企業間的競爭愈發激烈。因此，本文以制造業中的國有成分比例反映制造業的競爭程度，但限于各年統計口徑不一，1995～2010年國有制造業投資額以國有企事業單位投資額來加以表示。

2.3 產業融合度（con）的衡量

制造業服務化是本文重要的研究問題，其實質上是一種產業融合，由于產業融合包含了技術融合、業務融合、組織結構融合以及市場融合4個階段［30］，理論上對這4個階段的融合度應當采用不同的手段進行核算計量，但實際上，由于技術和數據采集上的緣故，目前學術界多采用技術融合度來近似產業融合度，圖1歸納了國內外對于產業融合度衡量手段的大致分類。

圖1 產業融合度衡量手段分類脈絡圖

（1）微觀的技術手段。西方學者對于產業融合的研究有相當部分針對企業進行，采用的手段主要有：

①赫芬達爾指數法（HHI），該方法由熵指數演化而來［19］，Gambardela［20］將該指數進行調整后用于衡量產業融合的程度，指數主要以企業業務所涉及不同領域的專利數量為基礎，研究信息產業的技術融合狀況，公式為，其中，Xi為企業所從事的某種類型業務的專利數量，X企業所有的專利數或投資額，n為企業所從事業務類型的總數。當Xi=X/n時，HHI指數最大。在數據可得的前提下，采用該手段可以較為簡單地對產業融合程度進行估算，郭新茹等［21］采用這種方法計算高新技術產業與文化產業的融合水平。但客觀而言，該手段在數據處理問題上存在一定難度。其有效性較大程度上依賴于行業分類的合理性，而目前國內各省區統計口徑上還存在一定分歧。

②專利相關系數法，該方法由Fai等［22］提出并用于測算美國在公司所申報的專利在化學、電子、機械和交通4個部門之間的分布，分別計算各個領域所占的份額，然后測算份額間的相關系數。這一手段可以檢驗兩兩產業之間產業融合現象的存在與否，但進一步進行實證分析的意義不大。

③NEGOPY網絡分析方法，該技術描述社會單位間關系結構，將企業看作網絡中的節點，企業間的聯盟與并購等行為作為鏈接。將網絡中的結點位置不同分為不同的角色。這種方法能較好地判斷網絡結構的變化，但是數據收集難度極大，技術上的實用性也并不強。

（2）宏觀的技術手段。我國目前還缺乏西方學者研究時所需要的企業投資以及專利方面明細的數據資料，所以眾多學者對產業融合問題的研究主要是通過國家統計數據尤其是投入產出表進行計算，根據所選擇投入產出不同的數據口徑，包含3種計算方法：

①以制造業各行業生產過程中服務性產出占總產出的比重表示服務業與制造業的融合程度［8］。這種做法理論上計算結果是最為準確的，但實際上，無法有效區分哪些產出部分是由服務業生產者中間投入所帶來的，所以這限制了該方法實際運用。

②徐盈之等［4］在前一種思想基礎上提出“量入為出”的作法，即認為服務業的中間投入將全部凝結為最終的產出，故以生產者服務業的投入占制造業產出作為產業融合度的表征。這種做法有較強的可行性，對實證的研究結果沒有方向性的影響，但是，如果僅從核算產業融合度的角度來看，計算結果肯定會有所低估，該方法也就不可避免地存在一定的瑕疵。

③參照美國商務部（USDC）計算工業信息化水平的作法，以投入產出表中信息技術投資占所涉及融合對象的總投資比重表示企業或產業的技術融合度，并以此方法調查制造業的信息化程度。這種方法最大的優點在于數據獲得較為簡便，而且該指標能充分反映出生產者服務業在技術、勞動以及原材料上的投入，在一定程度上體現出二、三產業在技術融合、業務融合、組織結構融合以及市場融合等方面的水平。因此，本文沿襲這一做法，對原文的計算模型進行改造來核算制造業服務化水平。本文設計以下模型衡量服務化程度：

式中：mipser，j，t為在時期t制造業j中生產者服務業元素的中間投入值；mipj，t為在該時期該行業全部中間投入值。本文選擇的制造業包括食品制造業、紡織縫紉皮革制造業、建筑材料制造業、金屬制造業以及機械設備制造業等5大部門。將前文中所提到的服務業作為中間投入元素，在此基礎上，計算制造業分行業服務化程度。conj，t為制造業j在時期t服務化的程度，ωj，t為該時期制造業分行業j總投入值占所有工業產業中間投入的比重，是對工業產品j產業服務化的加權。cont表示在時期t樣本中所包含的制造行業服務化的平均水平，用以衡量該時期產業融合的程度。該值介于［0，1］之間，0表示某制造業中沒有生產者服務業元素的融入，1表示該制造業完全是由生產者服務業投入所支撐的，這實際上也是不可能的。需要說明的是，由于我國投入產出表編制的間斷性，學者們通過投入產出表計算產業融合度時經常采用移動平均的方法對cont缺失年份的數據予以補齊。

3 實證結果與分析

3.1 數據描述

結合1997～2010年中國投入產出主表及延長表，以式（5）、（6）計算在此期間制造行業分行業及整體的服務化程度，計算結果如表1所示。

表1數據表明，1995～2010年制造行業的服務化水平表現出明顯的波動性，但6個制造業部門大體上都保持了相似的“U型”走勢：在加速社會主義市場經濟體制建設的過程中，我國生產者服務業于上世紀90年代中期興起（《中國生產者服務業發展報告2007》），二、三產業融合的程度由此開始呈加速上揚的趨勢，直至本世紀初的前幾年達到峰值的水平。之后，由于全球經濟放緩（如次貸危機），中國的實體產業受到影響，制造業出現了發展的瓶頸，生產者服務業的發展也受到桎梏，造成2005～2007年服務化指數較為明顯的下行，該狀況直至2010年前后經濟形勢的好轉才有小幅度的反彈。

表1 1995～2010中國制造業信息化水平表

對于此前文獻研究中凸顯的分行業就業非均衡的問題，本文結合宏觀統計數據進行了分析，由于《國家統計年鑒》在2003年底對服務業的分行業口徑做了調整，“信息技術”條目在此之后出現了相關數據，在此之前的統計年鑒中大致對應項為“科技服務業”，而“商業租賃服務”項也是在2003年后才獨立出現，而且在該年前后同一行業所容納的統計范圍有一定變化，如在2003年前交通運輸倉儲業與郵電業一并統計，而批發零售則與餐飲行業整合在一起，數據上無法對接，因此，本文分別對1995～2002年以及2003～2010年2個時段內生產者服務業分行業的就業人數進行比較，如圖2所示。

由圖2可見，在兩段時期內金融保險就業人口保持了持續增長，租賃服務從業人數在2003年后也呈現增長態勢，批發零售業就業人口呈現“倒U型”走勢，2003年之后的下滑幅度比較明顯，科研信息技術服務業就業人口數的走勢則與之相反，呈“U型”走勢，2003年之后從業人員加速增長，而交通物流倉儲行業從業人口整體上并未顯著的增長。在生產者服務業中，的確存在就業不均衡，相對而言，以金融、信息為代表的知識密集型產業，其就業人口較之物流倉儲以及批發零售等基礎性服務業人數增長更為明顯。

圖2 1995～2010年生產者服務業分行業就業人數走勢圖

本文對式（3）、（4）所涉及到的其他變量也進行了描述性統計，具體統計說明如表2所示。

數據表明，在我國1995～2010年，物流倉儲以及批發零售等行業是生產者服務業就業人口的主要去向，而以科技信息技術為代表的高技術附加值產業的就業人口數遠少于前2個行業。制造業的從業人數在此期間波動較大（標準差達到829.91），事實上，制造業從業人口數在此時段內一直處于下降的狀態。我國城市化進程與產業競爭強度都達到了較高的水平，其中到2010年，這2個指數分別達到50%與52.1%。此外，本文繪制了制造業中生產者服務業從業人員比重與產業融合度的散點圖，由圖3可以看出，雖然時段內點的分布較為分散，但總體而言制造業服務化程度與生產者服務業從業人數的比重還是正相關的，當然，這種關系仍有待于進一步通過回歸方程加以確認。此外，回歸方程還將檢驗各分行業就業人口的變化與產業融合度之間的關系。

表2 變量描述性統計

圖3 產業融合度與制造業中生產者服務業就業人口的比重

3.2 回歸結果分析

表3顯示了1995～2010年制造業服務化等因素對制造業中生產者服務業就業人口比重以及各分行業就業人數變化的影響。其中回歸式的第1列因變量為生產者服務業從業人口比重，2～7列為6個行業（其中，科技服務業時段為1995～2002年，租賃商務業與信息服務業為2003～2010年）。為了消除異方差對研究結論的影響，表3采用可行廣義最小二乘法（FGLS）進行回歸分析，DW值顯示，各個產業的回歸結果基本上沒有序列自相關的問題，且回歸模型的擬合優度較高。根據回歸結果，在結合本文假設的基礎上，可得以下結論：

（1）制造業服務化與制造業中生產者服務業從業人口的比重正相關。在回歸模式第1列中，產業融合變量的系數顯著為正且數值較大（4.192），說明二、三產業融合程度的加深對就業結構向第三產業傾斜有顯著的影響。這符合“配第-克拉克”原理所描述的隨著經濟的發展，勞動力就業出現所謂的“二次轉移”現象，也印證了本文的假設1。此外，控制變量方面，無論是產業競爭強度還是城市化水平的系數都證實了前文的假設。表明這2個因素在推動服務業就業人口比重方面有積極的促進作用。一方面，國有產權的企業在市場競爭中存在“軟預算約束”［23］的問題，即企業的發展并不完全依賴于自身所擁有的資源，對外部尤其是政府財政撥款等方面的需求使得企業在心理上無法實現“斷奶”，導致制造企業進行技術乃至商業模式等環節的創新以謀求發展的動力不足，也就限制了與之配套的生產者服務業的發展，而隨著非國有資本對制造業的滲透，局面將有所改觀，將為生產者服務業發展帶來更多的契機；另一方面，隨著城市人口的增加，對服務業的需求自然會水漲船高，服務業從業人員與制造業人口比重也將有所上升，這是顯而易見的，假設3得到了證實。

（2）制造業服務化程度的變化對不同的生產者服務業從業人口數影響有較大的差異。估計結果顯示，受產業融合程度提升影響的行業排名依次是信息服務業（2003～2010）、批發零售服務業、金融保險業與科技服務業（1995～2002）以及物流倉儲業，這與田喜洲［17］的研究結論基本相符，其中產業融合對信息服務業就業人口促進作用（6.221）大于該行業前身的科技服務業（0.845），這印證了近年來信息化與工業化融合速度加速的趨勢，信息產業的發展為制造業產業結構升級提供了極大的發展機遇。數據還顯示，制造業的服務化，主要是在信息業的帶動下，以網店為主要載體的批發零售業以及與之相關的物流配送倉儲等行業發展迅猛，導致從業人口數的激增，這在現實生活中也得到很好的印證，同時，網絡零售所依賴的金融支付系統也隨之水漲船高就不難理解了。而實證數據表明，租賃服務業從業人口數與產業融合的程度呈現負相關的關系，原因可能是源自電商行業的發展，其海量的商品，方便快捷且低廉成本的商業模式減少了商家對實體店鋪的依賴，導致該行業從業人口數出現較大程度的萎縮（—7.311）。但也正因如此，假設2得到證實。

表3 制造業服務化的就業效應（FGLS）

（3）市場競爭程度與物流倉儲、批發零售、金融保險以及商務租賃等行業的就業人數正相關，但其對信息服務（科研服務）等行業人口數沒有顯著的影響，假設4得到證實，事實上，目前我國信息研發產業主要還是由政府進行主導與控制，并未完全實現市場化運營，因此，相較其他行業所面臨的市場競爭，這一領域猶如市場經濟大潮中的“安全島”，在國家主導的研發機構以及高校的科研院所中，其人員崗位編制相對固定，這也就使得該行業從業人員的流動不太受市場環境的影響。

3.3 穩健性檢驗

由于本文的宏觀數據僅僅跨越16年，其中部分行業（租賃、信息）的樣本甚至僅局限在8年內，為了克服小樣本的缺陷，同時為驗證以上實證結果的穩健性，采用bootstrap法對本文的回歸模型重新進行估計，該方法主要的原理是通過計算機對樣本數據進行重復抽樣獲得相對較大的樣本，從而實現對新樣本重新進行估計，這是一種非參數統計方法，Mackinnon［24］認為這種方法能夠獲得比大樣本回歸更為準確的結論。為獲得較為穩定的標準誤，將抽樣重復次數設定為500。以此方法重新對樣本進行估計，統計結果如表4所示。報告的結果與表3基本一致，這也就表明本文的結論是穩健的。

表4 制造業服務化的就業效應（bootstrap抽樣）

4 結語

由于產業融合本身是一個包含非常豐富內容的理論范疇，故使得進行科學的定量分析存在一定的困難。本文對已有相關進行了文獻梳理，在對現有產業融合的計量方法進行比較的基礎上，提出通過1995～2010年中國投入產出表衡量制造業與服務業產業融合程度的計量方法，通過實證分析研究了制造業中服務業元素增加對制造業中生產者服務業從業人員就業比重變化的影響，還測算了產業融合對不同類型生產者服務業就業人數所造成的差別性影響。研究發現：①制造業的服務化水平與行業中生產者服務業從業人口的比重存在顯著正相關性，金融危機過后，我國制造業行業中的勞動需求逐步從產品制造等領域逐步轉向技術研發等服務部門，這就為金融保險、技術信息以及物流配送等生產者服務業帶來了發展契機。②城市化水平也對生產者服務業行業的就業人數比重起到了推動作用，城市的發展增加了就業崗位，促進了生產者服務業的發展。③產業融合對不同類型的生產者服務業就業人數變化所造成的影響是有所差異的，金融、批發零售、信息科技以及物流配送行業與產業融合度正相關，但其中產業融合對信息服務業的就業影響約為對物流倉儲行業影響的8倍，而且產業融合度與租賃服務業從業人數甚至出現了負相關關系。④市場競爭的程度與多數行業的就業人口數正相關，這說明，充分的市場競爭有利于服務業的發展與壯大，但實證結果也表明，這種正相關性在不同行業間也是存在差異的，而就業的非均衡反映的是目前生產者服務業分行業的發展還存在一定的落差。

本文主要政策建議的目標是推動二、三產業融合，以此拉動第三產業就業，縮小分行業間就業發展的鴻溝，主要包括：①大力推動生產者服務業的深入發展，以生產者服務業的發展加快我國制造業的調整和升級，特別是對以信息技術為代表的高科技服務業，應當增加對這些行業的政策傾斜與投資力度，以科技化、信息化拉動工業化，不斷調整和優化產業結構，促進二、三產業融合。②優先發展高科技服務業同時對傳統服務行業如物流倉儲、配送、批發零售、商務租賃等進行改造，加速這些行業向現代服務業轉型的進程。對目前發展還較為的滯后的商務租賃、物流倉儲服務行業進行有效地引導和扶持。③城市化的發展有利于服務業的發展，吸納產業轉型造成的冗余勞動力，因此，發揮城市在區域經濟帶動中的作用，使生產者服務業在城鄉間實現協調發展，應當是解決就業問題的題中之意。④制定出臺服務業人才戰略。現代生產者服務業的發展依賴于一批擁有專業知識和專門技術的現代服務業人才隊伍，應當更加重視對服務行業人才在創新與專業水平方面的培養，努力構建現代服務業人才培養機制，在高校中設置相關專業，專業的方向應當與社會需求進行對接，打造產學研一體化的態勢。應努力創造更多機會加速人才實踐經驗的積累，以拓展現代服務業就業渠道，創新人才激勵體系，充分調動人才的積極性、創造性，在此基礎上，改革戶籍制度，消除勞動力流動限制，使得高素質人才就業不受桎梏。⑤在以政府為主導的信息技術研發及經營等行業中引入健康良性的市場競爭機制，同時增強行業抗拒市場風險、自我有序發展的能力，提升這些行業市場化水平，藉此完善人才引進及晉升體系，為高端技術人員提供良好的科研環境。