中國生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率的溢出效應研究

陳 菲 周鈺玲 劉艷敏

中國生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率的溢出效應研究

陳 菲 周鈺玲 劉艷敏

中國制造業(yè)發(fā)展面臨著創(chuàng)新能力不強、技術薄弱、資源利用率低等困局。打破困局，需要深入研究生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率的作用機制以及不同行業(yè)的影響途徑。基于制造業(yè)與生產性服務業(yè)之間的內在機理分析，運用2004-2014年中國省級面板數(shù)據(jù)，使用普通最小二乘法與空間計量分析法，引入生產成本和創(chuàng)新能力兩個中介變量，實證分析我國生產性服務業(yè)發(fā)展對制造業(yè)技術效率的影響。分析結果表明：生產性服務業(yè)不僅能直接促進本地區(qū)制造業(yè)技術效率的提高，還通過降低生產成本和提高創(chuàng)新能力，間接促進制造業(yè)企業(yè)技術效率水平的提高；并且能促進周邊地區(qū)資本密集型和技術密集型制造業(yè)技術效率水平的提高，尤其是通過降低生產成本提高技術效率的效果顯著。因此，應充分重視激勵生產性服務業(yè)的發(fā)展，促進生產性服務業(yè)與制造業(yè)的產業(yè)融合，增強區(qū)域間的交流與合作。

生產性服務業(yè); 制造業(yè)技術效率; 生產成本; 創(chuàng)新能力; 溢出效應

一 引 言

20 世紀80 年代以來, 西方發(fā)達國家經濟發(fā)展的顯著特點之一是生產性服務業(yè)與制造業(yè)互動發(fā)展，成為經濟增長的主要動力和創(chuàng)新源泉。美國曾經將制造業(yè)視為“夕陽產業(yè)”，同時轉移其發(fā)展重心，這一戰(zhàn)略調整嚴重削弱了美國制造業(yè)的國際競爭力，汽車、半導體等優(yōu)勢領域被日本趕超。后來的反思與再調整使美國更加重視生產性服務業(yè)的發(fā)展。縱觀30多年來美國生產性服務業(yè)與制造業(yè)的發(fā)展歷史發(fā)現(xiàn)，生產性服務業(yè)的角色經歷了從輔助服務到管理支持，再到戰(zhàn)略指導的轉變，產業(yè)融合度不斷提高。次貸危機后，美國提出的再工業(yè)化計劃，不是簡單的傳統(tǒng)工業(yè)復蘇和回歸，而是以人工智能、機器人和數(shù)字制造技術為主的現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展，其在全球產業(yè)鏈中的優(yōu)勢主要來自于先進的生產性服務業(yè)。中國制造業(yè)發(fā)展面臨著產業(yè)結構調整、發(fā)展方式轉變、需求擴大以及經濟與環(huán)境協(xié)調發(fā)展等問題，應合理借鑒先進工業(yè)國家的發(fā)展經驗，重視發(fā)揮服務投入在制造業(yè)發(fā)展過程中的重要作用。“中國制造2025”計劃中已明確提出積極發(fā)展服務型制造和生產性服務業(yè)。

已有關于生產性服務業(yè)與制造業(yè)關系的研究大致分為“需求遵從論”、“供給主導論”、“互動論”和“融合論”四類。“需求遵從論”認為制造業(yè)是生產性服務業(yè)發(fā)展的基礎前提，生產性服務業(yè)依附于制造業(yè)發(fā)展對中間服務的需求，制造業(yè)企業(yè)通過外部購買來滿足其對一些自身相對劣勢的相關服務的需求，從而促進了生產性服務業(yè)的發(fā)展(Goe，1991)[1]。“供給主導論”認為沒有發(fā)達的生產性服務業(yè)就不可能形成具有較強競爭力的制造業(yè)部門，生產性服務業(yè)是制造業(yè)生產效率得以提高的前提和保障(Daniels，1991)[2]。“互動論”認為生產性服務業(yè)和制造業(yè)間的關系表現(xiàn)為相互作用、相互依賴、共同發(fā)展的互動關系。如Coffey和Bailly(1991[3]，2007[4])提出，服務和產品創(chuàng)新與差異化發(fā)展趨勢使研發(fā)、設計、廣告、營銷渠道的重要性逐漸提高；公司規(guī)模擴大和生產鏈延長使內部管理和協(xié)調需求迅速增長，從而促進了生產性服務業(yè)的發(fā)展。“融合論”認為隨著制造業(yè)與生產性服務業(yè)的不斷發(fā)展，二者之間出現(xiàn)一定程度的融合，從而產生了新型的產業(yè)形態(tài)，主要表現(xiàn)為“制造業(yè)服務化”、“服務型制造”。這兩個概念反映了一個事物的兩個方面，前者強調過程，后者強調結果。服務化就是制造商由物品提供者轉變?yōu)榉仗峁┱叩倪^程(Reiskin et al.，2000)[5]。

生產性服務業(yè)主要通過兩個路徑促進制造業(yè)效率的提升。(1)降低制造業(yè)成本。生產性服務業(yè)的發(fā)展能夠促進轉移化程度的提高和勞動分工的深化，進而促使勞動生產率的提高；服務部門的發(fā)展能為制造業(yè)部門提供成本較低的中間投入(服務)(Kakaomerlioglu和Carlsson，1999)[6]。馮泰文(2009)[7]分析了交易成本在生產性服務業(yè)提升制造業(yè)效率作用中的中介效應。(2)提高制造業(yè)技術水平。Riddle(1986)[8]指出，服務業(yè)作為一種過程產業(yè)(Process Industries)，以經濟粘合劑的形式，為市場交易和產品生產提供便利，從而促進該產業(yè)部門的發(fā)展。生產性服務業(yè)是人力資本和知識資本密集型產業(yè)，其實質上充當了人力資本和知識資本的傳送器，最終將這兩種能顯著提高最終產品增加值的資本導入生產過程中(Grubel和Walker，1989)[9]。生產性服務業(yè)通過產學研合作、合同研發(fā)等方式，將人力資本和知識資本轉移到制造業(yè)內部技術和產品研發(fā)過程中，促使制造業(yè)企業(yè)能快速獲取和積累先進的生產經驗和知識，將資源和精力集中于核心技術的開發(fā)上，突破企業(yè)內部范圍不經濟。

綜上所述，將生產性服務業(yè)對制造業(yè)的影響機制歸納成圖1。

圖1 生產性服務業(yè)影響制造業(yè)的內在機理分析

根據(jù)圖1，首先，生產性服務業(yè)作為制造業(yè)分化出來的價值環(huán)節(jié)，直接影響制造業(yè)發(fā)展。第二，生產性服務業(yè)有利于降低制造業(yè)的生產成本與交易成本。第三，生產性服務業(yè)主要屬于知識和技術密集型行業(yè)，其發(fā)展有利于提高制造業(yè)技術水平。

以往文獻主要關注生產性服務業(yè)對制造業(yè)整體效率提升的作用及內在機制，實證結果也表明生產性服務業(yè)發(fā)展有助于提高制造業(yè)效率，但缺乏對生產性服務業(yè)對不同行業(yè)制造業(yè)效率的影響，及其空間外溢效應的深入研究。據(jù)此，下面運用2004-2014年31個省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)，實證分析地區(qū)生產性服務業(yè)發(fā)展與制造業(yè)技術效率關系，重點回答3個問題：一是生產性服務業(yè)發(fā)展對提升制造業(yè)效率是否存在積極影響，且這種影響是否具有空間外溢性？二是如果存在影響效應及空間外溢性，作用的路徑是怎樣的，其效應值有多大？三是這種外溢效應對制造業(yè)不同行業(yè)的影響是否存在差異？回答這些問題的意義：(1)將空間計量分析方法引入生產性服務業(yè)發(fā)展對制造業(yè)技術效率分析，拓寬研究視角；(2)構建包含生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率影響路徑的模型，使研究結果能清晰地展現(xiàn)生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率的影響過程；(3)通過分析生產性服務業(yè)發(fā)展對不同制造業(yè)行業(yè)技術效率的影響，拓展研究深度。基于以上研究思路，余下內容安排為：第二部分對我國生產性服務業(yè)發(fā)展以及制造業(yè)技術效率及其空間相關性的動態(tài)演進進行統(tǒng)計性描述；第三部分運用普通最小二乘法與空間計量分析法進行實證分析；第四部分提出相應的對策建議。

二 統(tǒng)計分析

(一)中國生產性服務業(yè)發(fā)展情況

生產性服務業(yè)屬于人力資本密集型行業(yè)，勞動投入是決定生產性服務業(yè)類型的重要變量，因此選取生產性服務業(yè)的從業(yè)人員數(shù)作為代理指標來分析2004-2014年中國生產性服務業(yè)的發(fā)展情況。關于生產性服務業(yè)所包含的行業(yè)的界定，至今尚未形成較為統(tǒng)一的意見，因為許多服務行業(yè)都具有生產性服務與消費性服務的雙向性能，劃分的差異取決于側重點的不同。參考程大中(2008)[10]對生產性服務業(yè)部門構成的歸納，結合數(shù)據(jù)的可得性與完整性，選取交通運輸倉儲和郵政業(yè)，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)，批發(fā)零售業(yè)，住宿餐飲業(yè)，金融業(yè)，房地產業(yè)，租賃和商務服務業(yè)，科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)數(shù)據(jù)代表中國生產性服務業(yè)的發(fā)展情況。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。

圖2 中國生產性服務業(yè)各地區(qū)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)(萬人)

2004-2014年中國生產性服務業(yè)各地區(qū)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)大致呈逐年上升趨勢(圖2)。其中，東部地區(qū)相較于中西部地區(qū)始終居于領先水平，就業(yè)規(guī)模占全國一半以上，增長趨勢與全國整體趨勢基本一致。中部地區(qū)經濟發(fā)展水平領先于西部地區(qū)，但生產性服務業(yè)從業(yè)人員規(guī)模與西部地區(qū)基本相同。分行業(yè)來看(圖3)，我國生產性服務業(yè)的產業(yè)結構變化較為明顯。具體而言，交通運輸倉儲和郵政業(yè)，批發(fā)零售業(yè)在我國生產性服務業(yè)就業(yè)比重中占比較高，其絕對值也呈現(xiàn)持續(xù)增長的趨勢。原本在生產性服務業(yè)內占比較小的科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)，租賃與商務服務業(yè)，房地產業(yè)，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)的增長尤為顯著，就業(yè)比重不斷提高。

總體而言，我國生產性服務業(yè)從業(yè)人員規(guī)模逐年擴大。但傳統(tǒng)的生產性服務業(yè)部門從業(yè)人員所占比重過高，新興生產性服務業(yè)從業(yè)人員所占比重仍然較低，生產性服務業(yè)內部結構有待優(yōu)化，生產性服務業(yè)整體發(fā)展層次仍然較低。

圖3 生產性服務業(yè)分行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)(萬人)

(二)2004-2014年中國制造業(yè)技術效率變化

技術效率指生產者的實際產出水平與生產前沿面的接近程度，測度的關鍵在于生產前沿面的確定。技術效率的測算有不同標準和不同分類方式。其中，按照是否確定前沿生產函數(shù)，可分為參數(shù)法與非參數(shù)法:參數(shù)法主要包括隨機性參數(shù)前沿法(Stochastic Frontier Analysis, SFA)，非參數(shù)法主要包括數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)。SFA方法相較于DEA方法最大的優(yōu)點在于考慮了隨機誤差，但SFA方法需要提前假設生產函數(shù)，主觀性較強。DEA不用事先假定生產函數(shù)，確定評價指標體系，參數(shù)估計更加合理和客觀。因此，采用DEA方法測度我國制造業(yè)技術效率。投入為資本和勞動力，產出為中國31個省市區(qū)21個制造業(yè)工業(yè)企業(yè)總產值*數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》2005年卷-2015年卷。其中，2013年、2014年產值用工業(yè)企業(yè)銷售產值代替。。其中，資本的測算采用永續(xù)盤存法，公式為：

Kit=Kit-1(1-δit)+Iit

Kit為第i個地區(qū)第t年的固定資本存量，Iit為該地區(qū)當年的固定資產凈值，資本存量和投資均以基年不變價格計算，δit為折舊率。基期資本存量的估計采用資本產出比率法，即以基期固定資產凈值除以估計期內各年資本產出比率的平均值為基期資本存量。由于投資項采用固定資產凈值進行估計，故取折舊率為零。勞動力采用各行業(yè)全部從業(yè)人員平均人數(shù)。

從全行業(yè)技術效率來看，我國制造業(yè)技術效率發(fā)展水平仍然不高，且區(qū)域差異明顯。如圖4所示，2004-2014年，我國制造業(yè)技術效率沒有明顯變化，始終在0.7的水平線上徘徊，只是2014年呈現(xiàn)出小幅下降的趨勢。東部地區(qū)制造業(yè)的技術效率水平基本維持在0.9左右，遠高于全國及中西部地區(qū)，但仍有繼續(xù)上升的空間和必要。中西部地區(qū)制造業(yè)的技術效率水平低于全國整體水平，尤其是西部地區(qū)較低。勞動密集型制造業(yè)技術效率水平的地區(qū)差異相對較小，除東部地區(qū)勞動密集型制造業(yè)技術效率水平仍然居首外，全國以及中西部地區(qū)勞動密集型制造業(yè)的技術效率水平高于制造業(yè)技術效率的整體水平。由此說明，我國大部分地區(qū)的制造業(yè)發(fā)展仍以勞動密集型產業(yè)為主。2004-2014年間，我國資本密集型制造業(yè)的整體技術效率水平小幅下降，東部地區(qū)仍是領先區(qū)域，并且其資本密集型制造業(yè)的技術效率整體水平高于勞動密集型制造業(yè)。中部地區(qū)資本密集型制造業(yè)的技術效率接近于全國整體水平，差距不斷縮小。2004-2014年間，我國技術密集型制造業(yè)的技術效率水平在2010年出現(xiàn)小幅振蕩，但整體呈現(xiàn)出上升趨勢。具體而言，東部地區(qū)技術密集型制造業(yè)技術效率水平始終高于全國及其他地區(qū)，但未呈現(xiàn)上升趨勢，中部地區(qū)與西部地區(qū)的技術密集型制造業(yè)技術效率上升明顯。

圖4 中國各地區(qū)制造業(yè)技術效率平均值

(三)制造業(yè)技術效率的空間相關性檢驗

在模型設定中，忽視空間效應可能造成模型不當或解釋力不足。一般而言，被忽視的空間效應來源主要為：空間依賴性(Spatial Dependence)與空間異質性(Spatial Heterogeneity)。其中，空間依賴性是現(xiàn)實存在的空間交互作用，如要素耦合形成的經濟行為在空間上的相互影響和研發(fā)及政策在空間上的示范和激勵作用等(Anselin，1988)[11]。

1.空間自相關指數(shù)模型

對于空間相關性的檢驗一般使用Moran’s I指數(shù):

空間權重矩陣的構建方法主要有三種：外生構建法、數(shù)據(jù)生成法和估計法。其中外生構建法操作性最強，發(fā)展最成熟，使用最廣泛。本文旨在運用空間計量分析方法來研究省際生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率的溢出影響，選擇使用廣泛且直觀的一階臨近矩陣為空間權重矩陣，對中國31個省市區(qū)制造業(yè)技術效率水平進行空間相關性檢驗*勞動密集型制造業(yè)包括農副產品加工工業(yè)，食品制造業(yè)，酒、飲料和精制茶制造業(yè)，煙草制造業(yè)，紡織業(yè)，紡織服裝、服飾業(yè)，造紙和紙制品業(yè)；資本密集型制造業(yè)包括石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，金屬制品業(yè)，通用設備制造業(yè)，專用設備制造業(yè)，儀器儀表制造業(yè)；技術密集型制造業(yè)包括化學原料和化學制品制造業(yè)，醫(yī)藥制造業(yè)，化學纖維制造業(yè)，交通運輸設備制造業(yè)，電氣機械和器材制造業(yè)，計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)。，結果見表1。

表1 2004-2014年中國31個省市區(qū)制造業(yè)技術效率水平空間相關性檢驗

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。

如表1所示，2004-2014年，中國31個省市區(qū)制造業(yè)技術效率水平呈現(xiàn)顯著的正相關性。并且從圖5-圖8中可以看出*圖5-圖8中1-31分別為北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、山西、甘肅、青海、寧夏、新疆。，2004年中國制造業(yè)技術效率的集聚主要表現(xiàn)為低-低集聚；而隨著經濟發(fā)展，到2014年表現(xiàn)為高-高、低-低集聚分布比較均衡的狀態(tài)，這也說明10多年間中國制造業(yè)技術效率水平有所提升。分行業(yè)看，中國勞動密集型制造業(yè)的技術效率水平不存在明顯的相關性，可能是受到各地區(qū)戶籍制度等因素的影響，勞動力要素的流動要落后于其他生產要素。資本密集型和技術密集型制造業(yè)技術效率呈現(xiàn)顯著的正相關關系，技術效率高的地區(qū)與技術效率高的地區(qū)相鄰，技術效率較低的地區(qū)與同樣技術效率較低的地區(qū)相鄰。可見研究生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率的影響時，不應忽視空間效應問題。

圖5 2004、2009、2014年制造業(yè)技術效率Moran’s I散點圖

圖6 2004、2009、2014年勞動密集型制造業(yè)技術效率Moran’s I散點圖

圖7 2004、2009、2014年資本密集型制造業(yè)技術效率Moran’s I散點圖

圖8 2004、2009、2014年技術密集型制造業(yè)技術效率Moran’s I散點圖

三 實證研究

(一)實證模型構建

根據(jù)前面的理論分析，構建實證模型如下：

TEit*=α+β1PSit+β2ISit+β3Govit+β4PSit×Costit+β5PSit×Inoit+uit

(1)

TE為制造業(yè)技術效率水平，關于數(shù)據(jù)選取前文已做詳細說明，不再贅述。PS為生產性服務業(yè)發(fā)展水平，使用生產性服務業(yè)就業(yè)人員占全社會總就業(yè)人員比例作為代理變量。引入工業(yè)企業(yè)發(fā)展規(guī)模(IS)和政府規(guī)模(Gov)作為影響制造業(yè)效率的控制變量，制造業(yè)成本(Cost)、工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力(Ino)與生產性服務業(yè)(PS)的乘積作為生產性服務業(yè)影響制造業(yè)技術效率水平的中介變量。α為常數(shù)項，i(i=1,2,3,…,31)代表31個省市區(qū)，t代表年份。其中使用工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員平均數(shù)作為工業(yè)企業(yè)發(fā)展規(guī)模(IS)的代理變量*數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》，2007年起為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè),2012年數(shù)據(jù)來自《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》“采礦業(yè)，制造業(yè)，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè)，建筑業(yè)”國有企業(yè)、集體企業(yè)和其他單位就業(yè)人員數(shù)之和。。使用地方財政預算外支出與其GDP之比作為政府規(guī)模(Gov)的代理變量。使用制造業(yè)產值成本費用率作為制造業(yè)成本(Cost)的代理變量*產值成本費用率為單位產出所使用的生產成本。成本因素使用主營業(yè)務成本進行度量。制造業(yè)、勞動密集型制造業(yè)、資本密集型制造業(yè)和技術密集型制造業(yè)的“主營業(yè)務成本”，通過各細分行業(yè)加總計算得出。其中，2004、2005年各地區(qū)分行業(yè)主營業(yè)務成本由“主營業(yè)務收入”減去“利潤總額”代替。數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。。使用各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)專利申請數(shù)作為工業(yè)企業(yè)技術創(chuàng)新能力(Ino)的代理變量*數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》。由于統(tǒng)計口徑的差異，缺失年份的數(shù)據(jù)采用一階指數(shù)平滑法補齊。。為避免多重共線性，基本模型剔除了制造業(yè)成本和工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力的獨立項。除此之外，考慮到變量的穩(wěn)定性，對模型中的數(shù)據(jù)均取對數(shù)形式后進行檢驗。

(二)普通面板模型實證回歸結果

對基本模型(1)進行估計，結果如表2所示。

表2 生產性服務業(yè)發(fā)展對制造業(yè)技術效率影響的OLS實證分析結果

(續(xù)上表)

變量制造業(yè)勞動密集型制造業(yè)資本密集型制造業(yè)技術密集型制造業(yè)α04996???03769???06763???04196???(661)(420)(725)(426)R205318040910502904535Prob>F03087001910000004641Prob>chibar210000100001000010000Hausman00005模型選擇混合效應模型固定效應模型固定效應模型混合效應模型Obs341341341341

注：***、**、*分別表示參數(shù)在1%、5%、10%的水平上顯著。

根據(jù)Hausman檢驗結果，制造業(yè)和技術密集型制造業(yè)應采用混合效應模型，資本密集型和勞動密集型制造業(yè)應采用固定效應模型。

1.生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率的影響

表2顯示，2004-2014年各省區(qū)生產性服務業(yè)的發(fā)展有利于制造業(yè)整體及各分類行業(yè)技術效率的提高，這一結論和理論分析一致。就整體制造業(yè)而言，生產性服務業(yè)對其技術效率水平提高的影響系數(shù)為0.9838，表明生產性服務業(yè)規(guī)模擴大1%，制造業(yè)技術效率水平將提高0.9838%；就勞動密集型制造業(yè)而言，生產性服務業(yè)對其技術效率提高的直接影響十分顯著，影響系數(shù)為1.127，超過制造業(yè)整體水平；就資本密集型制造業(yè)而言，生產性服務業(yè)對其技術效率提高的直接作用較為明顯，影響系數(shù)為0.9938，與制造業(yè)整體水平基本持平；就技術密集型制造業(yè)而言，生產性服務業(yè)對其技術效率提升的直接影響為正，影響系數(shù)為0.2176，直接影響效應不顯著。

2.通過降低制造業(yè)生產成本對技術效率的影響

根據(jù)前文分析,通過降低生產成本來提高制造業(yè)技術效率，是生產性服務業(yè)影響制造業(yè)發(fā)展的重要途徑之一，實證結果證實了這一觀點。生產性服務業(yè)通過降低制造業(yè)成本促進制造業(yè)技術效率水平提升這一作用在制造業(yè)行業(yè)整體及各細分行業(yè)均通過1%置信水平的顯著性檢驗。其中，對制造業(yè)整體的影響系數(shù)為-2.010；對于資本密集型制造業(yè)的影響最為顯著，影響系數(shù)為-3.6865；對勞動密集型制造業(yè)的影響系數(shù)為-2.6219；對技術密集型制造業(yè)的影響系數(shù)相對偏低，為-1.6163，但絕對效應仍然較大，且十分顯著。

3.通過提高制造業(yè)創(chuàng)新能力對技術效率的影響

從表2可以看出，生產性服務業(yè)通過提高創(chuàng)新能力對制造業(yè)技術效率的影響為正，且除勞動密集型制造業(yè)外，均通過1%置信水平的顯著性檢驗。生產性服務業(yè)通過提升制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力，對資本密集型制造業(yè)和技術密集型制造業(yè)技術效率的影響系數(shù)分別為0.1915和0.1903，差異不大，均高于對制造業(yè)整體技術效率的影響水平0.1104。對勞動密集型制造業(yè)沒有顯著影響，說明勞動密集型制造業(yè)對生產性服務業(yè)知識、技術服務輸出的利用水平不高。

4.其他因素對制造業(yè)技術效率的影響

通過觀察表2控制變量的回歸系數(shù)可知，除了勞動密集型制造業(yè)外，工業(yè)企業(yè)規(guī)模與制造業(yè)技術效率的提高成負相關，這可能與許多工業(yè)企業(yè)，尤其是國有工業(yè)企業(yè)存在較為嚴重的冗員現(xiàn)象有關。同時，政府規(guī)模過大也不利于制造業(yè)技術效率水平的提高。

值得注意的是，無論是整體分析還是分行業(yè)分析的結果均顯示，生產性服務業(yè)通過降低生產成本影響制造業(yè)技術效率的作用遠大于通過提高創(chuàng)新水平帶來的影響，表明我國制造業(yè)對生產性服務業(yè)人力資本和知識資本“傳送帶”屬性的利用水平還有進一步擴展的必要和可能。

(三)空間計量經濟學模型

為提高模型的解釋能力，了解生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率影響的空間溢出效應，在模型(1)的基礎上，引入空間計量分析法進一步分析生產性服務業(yè)對上述三類產業(yè)的影響。根據(jù)空間相關性測度結果，使用空間杜賓模型進行回歸分析，模型如下：

TEit=β1PSit+β2PSit×Costit+β3PSit×Inoit+β4ISit+β5Govit+β6PSit+β7WPSit×Costit+β8WPSit×Inoit+β9WISit+β10WGovit+ρWTEit+uit

(2)

模型(2)中變量含義及代表數(shù)據(jù)與模型(1)一致，W為一階臨近矩陣。

表3 空間計量模型的回歸結果

(續(xù)上表)

變量制造業(yè)資本密集型制造業(yè)技術密集型制造業(yè)Obs341341341Moran檢驗-04501 17163? 19637??R2092550843309479Log-g659034851855986895313個體固定效應4966208???2507298???6664917???時間固定效應341833???823634???745741???SDM和SLMWald檢驗244807???546032???126262??SDM和SEMWald檢驗244192???548868???144018??SDM和SLMLR檢驗272003???584635???120445??SDM和SEMLR檢驗271625???601800???139378??Hausman161673398166???109006

注：***、**、*分別表示參數(shù)在1%、5%、10%的水平上顯著。

從表3看，制造業(yè)空間計量模型回歸結果的Moran檢驗不顯著，但表1顯示2004-2014年我國31個省市區(qū)制造業(yè)技術效率具有顯著的空間正相關性。正如前文中提到的，如果基本模型設定不當或解釋力不足，可考慮加入空間因素以增強模型的解釋力，但如果基本模型已經將空間效應包含在內，則不需要通過空間計量模型來增強模型的解釋力。以上結果表明，基礎計量模型式(1)較好地說明了我國生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率的影響，但資本密集型制造業(yè)技術效率和技術密集型制造業(yè)效率模型回歸結果Moran檢驗值分別通過了5%和1%置信水平下的顯著性檢驗，表示對于資本密集型和技術密集型制造業(yè)而言空間計量經濟模型較OLS模型有更強的解釋力。因此，對于空間計量回歸結果的分析，重點關注資本密集型制造業(yè)和技術密集型制造業(yè)。

1.各地區(qū)制造業(yè)技術效率的空間效應

從空間滯后項的回歸系數(shù)看(表3)，資本密集型制造業(yè)和技術密集型制造業(yè)的Moran檢測值顯著為正，與之前測算的Moran’s I指數(shù)結果相符，表明各地區(qū)資本密集型和技術密集型制造業(yè)存在相互學習和模仿效應。制造業(yè)整體的空間效應雖不顯著，但如前文提到的，檢測結果與模型設定有關。根據(jù)Moran’s I指數(shù)的檢驗結果，制造業(yè)整體技術效率存在顯著的正向空間相關性。

與勞動密集型制造業(yè)主要依靠勞動力要素投入不同，資本密集型、技術密集型制造業(yè)更多的依賴于資本、知識、技術等要素，這些要素相較于勞動力要素有更強的流動性，也更易產生臨近地區(qū)的學習和模仿效應。因此，臨近區(qū)域資本密集型、技術密集型制造業(yè)的技術效率水平表現(xiàn)出較強空間相關性。

2.生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率的影響

表3結果顯示，生產性服務業(yè)對于本地區(qū)資本密集型、技術密集型制造業(yè)技術效率影響的回歸系數(shù)都為正，表明在其他影響因素不變的情況下，生產性服務業(yè)的發(fā)展有利于提高本地區(qū)資本密集型、技術密集型制造業(yè)技術效率水平。與此同時，地區(qū)生產性服務業(yè)的發(fā)展對周邊地區(qū)資本密集型、技術密集型制造業(yè)技術效率影響的回歸系數(shù)也為正，表明生產性服務業(yè)的發(fā)展對周邊地區(qū)也存在類似的激勵作用。這也表明，生產性服務業(yè)對制造業(yè)空間外溢效應存在一定的邊界。生產性服務業(yè)能促進專業(yè)化分工不斷加深，斯密最早論述了社會分工深化對提高社會生產效率的積極作用。奧地利學派的生產迂回學說認為，除了提高人均資本以外，生產過程的迂回和重組也是提高生產力的重要因素。生產性服務業(yè)的發(fā)展使制造業(yè)企業(yè)能將更多的資源集中于發(fā)展自身優(yōu)勢，不斷提高企業(yè)的核心競爭力，促使自身效率水平的不斷提高。關于這一影響作用的邊界問題，從生產性服務業(yè)的產業(yè)特征來看，有效的信息溝通對于生產性服務業(yè)對制造業(yè)效率的作用具有重要影響，而信息的傳遞存在著隨空間距離擴大而衰減的特征(余泳澤等，2016)[12]。因此，生產性服務業(yè)對制造業(yè)空間外溢效應會存在一定的邊界。

3.通過降低制造業(yè)企業(yè)生產成本對制造業(yè)技術效率的影響

表3顯示，生產性服務業(yè)通過影響資本密集型制造業(yè)和技術密集型制造業(yè)的生產成本來提高其技術效率的影響系數(shù)顯著為負，表明一個地區(qū)生產性服務業(yè)的發(fā)展有利于資本密集型制造業(yè)與技術密集型制造業(yè)降低生產成本，從而促進其技術效率水平的提高。另外，生產性服務業(yè)還能通過降低生產成本，促進周邊地區(qū)資本密集型、技術密集型制造業(yè)技術效率水平的提高，對資本密集型制造業(yè)的作用尤為顯著。生產性服務業(yè)行業(yè)內部競爭的不斷增強，有利于降低制造業(yè)服務外包成本。由于生產性服務業(yè)的“產品”具有無形性和消費、供給同時性等特征，在服務交易過程中，需求方既無法在交易前對產品進行質量檢驗，又很難在事后對其質量進行有效評價，因此多數(shù)服務產品屬于“信任品”范疇(顧乃華，2011)[13]。因此，生產性服務業(yè)更傾向于和地理位置臨近的企業(yè)進行市場交易，從而產生了這種相鄰區(qū)域的影響效應。

4.通過提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力對制造業(yè)技術效率的影響

表3表明，生產性服務業(yè)通過提高創(chuàng)新能力提升本地區(qū)資本密集型制造業(yè)技術效率水平，并且能激勵周邊地區(qū)該類制造業(yè)企業(yè)技術效率的提升，但該效應并不是十分顯著。另外，生產性服務業(yè)沒有通過提高技術密集型制造業(yè)的創(chuàng)新能力提升本地或周邊地區(qū)該類制造業(yè)的技術效率水平。從前文的統(tǒng)計性分析看，2004-2014年我國生產性服務業(yè)的產業(yè)結構不斷優(yōu)化，金融業(yè)，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)，科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)等知識和技術含量偏高的行業(yè)的比重不斷提高。但整體情況來看，新興的、知識技術含量較高的生產性服務業(yè)在行業(yè)內所占比重仍然偏低。要真正實現(xiàn)制造業(yè)從“制造”到“智造”的轉變，提高知識技術密集型生產性服務業(yè)的發(fā)展水平，更好地發(fā)揮生產性服務業(yè)作為知識、技術“傳送帶”的作用是必要手段。

四 結論與建議

本文結合OLS計量法與空間計量分析法，對2004-2014年中國31個省市區(qū)生產性服務業(yè)對地區(qū)制造業(yè)與其分類行業(yè)技術效率的影響及其空間溢出效應進行實證檢驗，發(fā)現(xiàn)我國生產性服務業(yè)發(fā)展對本地區(qū)制造業(yè)及其分類行業(yè)技術效率的提高有激勵作用，與此同時，還通過降低生產成本和提高創(chuàng)新能力促進本地區(qū)制造業(yè)及其分類行業(yè)技術效率水平的提高。其中，生產性服務業(yè)對降低制造業(yè)生產成本的作用尤為顯著。并且，生產性服務業(yè)對除勞動密集型制造業(yè)以外的制造業(yè)技術效率有正向的空間外溢效應，即生產性服務業(yè)的發(fā)展能促進周邊地區(qū)除勞動密集型制造業(yè)以外的制造業(yè)技術效率水平的提高。并且，這種外溢效應通過降低制造業(yè)企業(yè)生產成本方式發(fā)生作用的效果十分顯著，而通過增強企業(yè)創(chuàng)新能力來產生影響的作用效果則有待提高。

基于以上實證結果提出如下對策建議：(1)鼓勵和支持發(fā)展生產性服務業(yè)，生產性服務業(yè)自身發(fā)展及其對服務對象產業(yè)的優(yōu)勢輸出都是推動經濟發(fā)展的重要力量。生產性服務業(yè)企業(yè)也應重視產業(yè)內部的結構調整，迎合經濟發(fā)展需求。(2)企業(yè)要獲取更多的相對優(yōu)勢，一方面依賴于自身技術水平的提高，降低成本，提高效率；另一方面應重視并充分利用生產性服務業(yè)來幫助自身發(fā)展，依托無形和有形資源建立差異化的競爭優(yōu)勢。(3)加強區(qū)域間的交流與合作，利用生產性服務業(yè)對制造業(yè)技術效率影響的空間溢出效應，擴大生產性服務業(yè)發(fā)展在區(qū)域經濟發(fā)展中的正向外部性。

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[責任編輯：莫 揚]

Spillover Effect Between Producer Services and Technical Efficiency of the Manufacturing Industry

CHEN Fei ZHOU Yu-ling LIU Yan-min

China’s manufacturing industry has been facing lots of troubles in recent years, such as poor innovation ability, weak technology power. Since the 1980s, producer services have played important roles in the reform of manufacturing industries of developed countries. Drawing lessons from history, this paper aims to find out the efforts of China’s producer services on its manufacturing industry, in order to make the producer services service the manufacturing industry in a better way. This paper, using ordinary least squares and spatial econometric analysis, investigates the mechanism of producer services advancing technical efficiency of the manufacturing industry, using the data of 2004-2014, based on the theoretical analysis and empirical study. The results indicate that the development of producer services promote the technical efficiency of local manufacturing industry. Moreover, cost reduction and innovation ability is the mediating variable of this process. By the same way, the development of producer services in one area has positive spillover effects on the technical efficiency of capital-intensive and technology-intensive manufacturing industry in the neighbor regions. And the cost reduction plays as a mediating role in this spillover effect. Consequently, it is significant to develop producer services and optimize its industrial structure, promote industry amalgamation of producer services and manufacturing industry, encourage regional exchanges.

producer services; technical efficiency of manufacturing industry; producing cost; innovation ability; spillover effect

10.14007/j.cnki.cjpl.2017.02.001

2016-10-10

陳菲，華南理工大學經濟與貿易學院副教授、碩士生導師，主要研究方向：第三產業(yè)經濟與管理；周鈺玲，華南理工大學產業(yè)與城鎮(zhèn)發(fā)展研究中心，華南理工大學經濟與貿易學院碩士研究生，主要研究方向：第三產業(yè)經濟與管理；劉艷敏，華南理工大學經濟與貿易學院碩士研究生，主要研究方向：第三產業(yè)經濟與管理。

F719； F424

A

1674-8298(2017)02-0020-14

[引用方式]劉金山, 李雨培. “互聯(lián)網+”下制造業(yè)集聚： 行業(yè)差異與類型細分[J]. 產經評論, 2017, 8(2): 5-19.