科技服務業集聚對制造業發展的影響

司增綽+張亞男

基金項目：國家社科基金一般項目（13BJL078）；教育部人文社會科學研究青年基金項目（12YJC790160）

中圖分類號：F062.9 文獻標識碼：A

內容摘要：本文首先從理論上分析了科技服務業集聚對制造業發展的影響；然后根據區位商指數對江蘇省科技服務業集聚狀況進行了測算，并利用江蘇省2005-2014年13個地級市數據建立面板模型，分析科技服務業集聚對制造業發展的帶動效應。研究結果表明：江蘇省科技服務業集聚水平與地區經濟發展狀況相關，其整體水平高于全國平均水平；科技服務業集聚對制造業發展的帶動效應顯著存在，但目前集聚效應的良好效果未能得到較好體現。

關鍵詞：科技服務業 制造業 產業集聚 區位商

研究背景及文獻綜述

隨著經濟社會信息化進程不斷加快，產業分工不斷細化，科技服務業作為第三產業的一項分支，依靠其強大的科學技術手段為其它產業提供科技支撐，不斷促使產業結構優化和產業轉型，成為推動經濟發展方式轉變的強大動力。黨中央、國務院及各級政府都致力于深化科技體制改革的部署，如何有效發展科技服務業，進而促使科技服務業與制造業等產業的協調發展，是經濟發展的重要目標，也是學術研究的重要方向。

學術界關于科技服務業的研究經歷了一個漫長的過程，由開始的科技服務業概念界定和科技服務業發展水平評價逐步轉向對科技服務業的促進作用研究和對其發展模式的探討。尤其近些年來，關于科技服務業與制造業間的協同發展的研究日益引起學術界的關注。羅建強、趙艷萍（2012）在構建科技服務業細分指標的基礎上，采用灰色關聯法對南京市科技服務業與民營制造業間的互動關系進行定量分析，研究認為R&D經費的合理使用對制造業的影響最大。袁兆億（2014）指出科技服務業與生產力的發展具有正向關系，應努力加大科技服務業與現代產業間的相互滲透和結合，提升二者互動發展水平。鄭陶、蘇朝暉（2015）以福建省先進制造業為例，建立超效率DEA模型和面板數據模型，探討了科技服務業對先進制造業生產效率的正向影響。周慧妮、龍子午（2015）以北京市2001-2014年科技服務業與制造業產值為樣本，采用灰色關聯分析法得出二者有一定的協同發展關系，并通過協整檢驗與誤差修正模型探討了二者的長期均衡關系與短期關聯效應。張琴、趙丙奇等（2015）以京、滬、粵等地區為樣本，對科技服務業集聚與制造業升級之間的效應進行機理分析與實證檢驗，分析得出科技服務業的集聚發展有助于促進我國制造業升級。劉媛、黃斌等（2016）對我國科技服務業集聚發展的5種典型模式和特點進行探討，并針對江蘇省科技服務業發展現狀提出差異化發展策略。

此外，不少學者對科技服務業的研究包含在生產性服務業之中。盛豐（2014）通過構建空間計量模型，研究發現生產性服務業集聚不僅對本地區制造業升級存在正向促進作用，而且通過空間溢出效益對周邊地區制造業升級存在正向影響。劉葉、劉凡（2016）以“城市群”為研究單位，構建生產性服務業與制造業協同集聚對制造業生產效率影響的動態面板模型，研究發現協同集聚效應主要通過技術進步發揮對制造業TFP的正向促進作用。金福子、王紅等（2016）以京津冀地區為樣本，實證分析了生產性服務業各個子行業的集聚效應對地區經濟發展的影響，研究得出信息業、金融業和交通業均有積極的經濟效應，而科研業、批發業和租賃業目前呈現出消極的經濟效應。

綜上所述，學術界對科技服務業與制造業的協同發展研究已經取得了一些成果，相關研究方法與結論對本研究具有重要借鑒意義。但大多數文獻中科技服務業對制造業影響的研究主要包含在生產性服務業中，對科技服務業單獨行業的實證探討較少。目前雖然我國科技服務業發展達到一定規模，但科技服務業集聚仍處于初步探索階段，相關研究存在不足。就江蘇省來說，尤其是對江蘇省地級市科技服務業集聚發展狀況的定量研究相對空白，本文主要就江蘇省科技服務業集聚現狀進行分析，并在此基礎上探討科技服務業集聚對制造業發展的影響，以期為促進江蘇省科技服務業和制造業協調發展提出合理性建議。

理論分析

科技服務業作為知識密集型產業，具有高知識性、高創新性、高人才性以及高外部性，這些特性使得科技服務業的發展對相關產業升級具有良好的促進作用。當科技服務業以集聚化模式發展時，其發展過程中所形成的集聚效應促使科技服務業對產業發展的促進作用更加凸顯。本文主要從三個方面探討科技服務業集聚效應對制造業發展的影響。

科技服務業集聚的創新效應。創新是制造業持續發展的內在動力，作為高技術的現代服務業，科技服務業企業依靠其豐富的科技資源、大量的高科技人才和技術手段，不斷推出為制造業企業生產環節乃至整個生產鏈服務的創新性服務和產品，從而不斷提高制造業企業的生產效率，推動傳統制造業結構轉型和升級。科技服務業企業集聚化發展，通過資源共享、技術互通、人才流動等手段進一步為科技服務企業間知識的交流和傳遞創造了良好的平臺，更有效地促進了科技服務業企業的技術創新，最終促使制造業生產鏈的優化。

科技服務業集聚的競爭效應。由于傳統制造業的轉型升級，越來越多的制造業企業選擇服務外包，對科技服務業企業產生了大量的潛在需求，促使科技服務業呈現集聚化模式發展。在優勝劣汰的市場機制作用下，各個企業為了保持自身的競爭優勢，必須不斷進行創新，提高自身專業化水平，其結果必然為制造業提供更高質量的、更專業化的、成本更為低廉的中間服務和產品，既降低了制造業企業的生產成本，又提高了制造業企業的生產效率，最終促使制造業持續發展。

科技服務業集聚的知識效應。由于科技服務業是專業化分工的產物，是從制造業生產環節分離出來的，因而科技服務業的發展在某種程度上與制造業的發展是彼此關聯的，因此制造業的集聚可能吸引大量的科技服務業聚集，科技服務業的集聚也有可能吸引制造業相關產業的聚集，從而出現產業集群的發展趨勢。由于人是知識與信息的載體，產業集群內人才的流入帶來了大量的專業知識和經驗技能，人才的交流增強了不同企業對新知識與信息的獲取能力，隨著產業集群的不斷擴大，集聚區域的信息網絡設施不斷完善，產業集群對企業提供的便利性就越大。因此，科技服務業集聚發展在吸引制造業企業聚集的同時，通過與制造業企業的知識與信息共享，使得制造業企業能夠快速地掌握最新的行業信息，降低了企業的交易成本，促使制造業升級加快。

綜上所述，科技服務業集聚對制造業發展的影響分別從創新效應、競爭效應和知識效應三個方面得到體現。科技服務業通過集聚不斷提升自身的專業化水平和創新水平，既為制造業提供更高質量的、更專業化的技術服務，也逐漸降低制造業企業的生產成本和交易成本，為制造業企業的發展和升級提供動力。

江蘇省科技服務業集聚程度測算

考慮數據獲取局限性，在參考相關文獻的基礎上，本文選取區位商指標對江蘇省13個地級市的科技服務業（本文指科學研究、技術服務和地質勘察業）集聚程度進行測算。區位商主要用來衡量某一地區要素的空間分布狀況和相對于全國平均水平的地區某產業專業化水平，在具體測算過程中可以選用產值，也可選用就業人數，此處選取就業人數指標，具體測算公式如下：

LQi=（ei/e）/（Ei/E），其中在確定的年份，LQi表示某地區的科技服務業集聚程度，ei與e分別表示該地區的科技服務業從業人數與該地區所有產業的從業人數，Ei與E分別表示全國科技服務業從業人數與全國所有產業從業人數。若LQi>1，則表示該地區的科技服務業集聚程度較高，且科技服務業產業專業化水平高于全國平均水平；若LQi<1，則表示該地區的科技服務業集聚程度較低，且科技服務業產業專業化水平低于全國平均水平。LQi值越高，表明該地區的科技服務業集聚程度越高。本文主要對江蘇省13個地級市2005-2014年的科技服務業集聚程度進行測算，相關數據主要來源于2006-2015年《中國城市統計年鑒》。具體測算結果如表1所示。

從整體來看，江蘇省13個地級市中只有宿遷市個別年份的區位商值小于1或接近于1，而其余地級市的科技服務業區位熵值都大于1，這表明江蘇省科技服務業集聚程度整體較高，其科技服務業產業專業化水平總體要高于全國平均水平，這與江蘇省制造業大規模發展是密切相關的。制造業占據江蘇省工業發展的主導地位，制造業持續發展產生了對科技服務業的大量需求。江蘇省制造業結構不斷調整和轉型，高新技術制造業比重不斷增大，對科技服務需求增大，從而促使其科技服務業規模不斷擴大，科技服務業集聚化發展趨勢凸顯。

從橫向結構來看，將江蘇省13個地級市按蘇北、蘇中和蘇南三個區域劃分，蘇南區域有4個地級市（按均值排名，由大到小分別為南京市、鎮江市、常州市和無錫市）進入區位商值排名前5的行列，這表明蘇南地區的科技服務業集聚發展水平整體較高，蘇中地區的3個地級市整體水平次之，蘇北地區整體水平最低。可見，不同地區經濟發展水平不同，對科技服務業集聚發展的影響也不同。科技服務業發展需要以經濟發展為基礎，在科技服務業集聚發展過程中，資金、基礎設施和技術等都是必要條件，地區經濟發展越強，越有助于促進科技服務業快速集聚發展。

從縱向結構來看，2005-2014年江蘇省13個地級市科技服務業集聚水平大體呈現波動下降趨勢，有個別地級市近年來集聚水平有所上升，如宿遷市、揚州市、常州市等。這表明江蘇省各個地級市科技服務業集聚發展雖然取得了一定成效，但在全國大力發展科技服務業背景下，相較于其它省份和地區，江蘇省各地級市科技服務業發展速度相對較慢，其區位商在縮小，科技服務業集聚程度相對呈現平緩下降。當前的情況是江蘇省各地級市科技服務業集聚規模仍較小，科技服務產業發展也比較分散，對于各個地級市來說，尋求因地制宜的科技服務業發展模式，促使科技服務業快速發展是重中之重。

科技服務業集聚對制造業發展的影響實證檢驗

（一）模型構建與數據來源

為了驗證上文的理論分析，本文構建基本模型如下：

Lnmgdpit=αi+β1iLnlqit+β2iLnsteit+β3Lnprit+μit

其中，mgdpit為被解釋變量，衡量江蘇省13個地級市的制造業發展狀況，基于指標選擇的合理性及數據的可得性，本文選取各地級市不同年份的工業增加值作為因變量，在計算過程中，用2005年不變價格（采用第二產業增加值指數進行縮減）對各年相應數據進行調整，以滿足數據的可比性。

lqit為解釋變量，衡量各個地級市不同年份的科技服務業集聚程度，即上文測算所得的科技服務業區位商系數值。lqit值越大，表明該地區科技服務業集聚程度越強。根據理論分析，科技服務業集聚有助于促進制造業發展，預測該變量系數值為正。

steit為控制變量，衡量地方政府部門的支持力度，基于指標選擇的合理性及數據的可得性，選取各個地級市不同年份的科學技術支出占地方公共財政支出的比重進行度量。創新是制造業發展的不竭動力，而良好創新環境的建設以及資金、人力資本等的投入都離不開政府財政的扶持，政府扶持力度在一定程度上也決定了該行業能否獲得持續發展，預測該變量系數值為正。

prit為控制變量，衡量城市基礎建設水平，基于指標選擇的合理性及數據的可得性，選取人均城市道路面積進行度量。制造業發展離不開城市基礎設施，尤其是與運輸有關的基礎設施，理論上該項值越高，越能促進制造業發展，預測該變量系數值為正。

本文收集了江蘇省13個地級市2005-2014年的面板數據，運用Eviews6軟件進行回歸分析。為使數據更為平滑和減少數據的波動性，對反映制造業發展、科技服務業集聚水平、政策財政支出水平和城市基礎設施水平的變量取自然對數，取對數后，變量分別以Lnmgdpit、Lnlqit、Lnsteit和Lnprit表示，數據主要來源于2006-2015年《中國城市統計年鑒》。

（二）面板單位根檢驗

一般在建立面板回歸模型之前，若時間長度接近或大于橫截面長度，就需對數據進行平穩性檢驗，以此避免造成偽回歸，影響結論的可靠性。本文此處對序列進行面板的單位根檢驗，采用LLC法、ADF法和PP法進行判斷，檢驗結果如表2所示。由表2可知，除序列lq在5%的顯著性水平下通過ADF檢驗和PP檢驗外，序列mgdp、lq、ste及pr均在1%的顯著性水平下拒絕序列存在單位根的原假設，這表明數據序列均是平穩的，可以直接建立回歸方程模型。

（三）實證結果分析

首先，先對方程建立隨機效應模型，并對模型進行Hausman檢驗，檢驗結果顯示模型卡方統計量為15.1459，統計量的伴隨概率為0.0017，這表明在1%的顯著性水平下，可以拒絕認為固定效應模型與隨機效應模型的估計量不存在顯著差異的假設，因而要建立固定效應模型；其次，對方程建立固定效應模型，并對其進行固定效應的冗余變量似然比檢驗，結果顯示LR統計量的伴隨概率顯著為0，表明固定效應模型與混合回歸模型的估計量也存在差異，應該建立固定效應模型。綜上，對該方程建立固定效應回歸模型，并采用截面加權以消除面板數據可能存在的異方差性。實證結果如表3所示。由表3可知，該固定效應回歸模型的F統計量的伴隨概率為0，表明在1%的顯著性水平下，該模型顯著成立，且模型的擬合程度較好，模型的調整擬合優度達到90%。

由于回歸時方程設定為變截距模型，因而模型的解釋變量和控制變量的系數對所有橫截面都是相同的。模型結果顯示控制變量的系數值均為正，二者均對工業增加值存在正向影響，變量ste對工業增加值的影響系數為0.1456，變量pr對工業增加值的影響系數為0.1850，且均在1%的水平下顯著成立，這表明制造業發展規模與地區城市基礎實施水平及政府部門的財政支持力度均正相關，城市基礎設施越完善，政府科技財政支持力度越大，越能促進制造業的發展。解釋變量lq的系數值為負，且在1%的顯著性水平下顯著成立，這表明就江蘇省各個地級市來說，目前科技服務業集聚并未發揮出集聚效應的良好效果，科技服務業集聚與制造業發展之間的協調機制還未有效建立。

鑒于上述區位商主要是將本地的科技服務業從業人員占比（ei/e）與全國平均水平（Ei/E）相比得出的，可以看出用區位商測算地區科技服務業集聚程度時實際算出的是一個相對量，是地區科技服務業集聚程度的絕對水平（ei/e）相對于全國平均水平（Ei/E）來講的，因此當全國科技服務業整體發展速度快于該地區的科技服務業發展速度時，就會出現該地區科技服務業集聚程度（用區位商測算）不斷下降的情況，從而掩蓋實際的地區科技服務業發展水平呈緩慢上升趨勢的狀況。為了凸顯科技服務業集聚效應帶來的科技服務業發展水平提升對制造業發展的重要性，本文建立比較回歸模型，測量科技服務業集聚絕對水平（ei/e）對制造業發展的影響。在參考相關文獻的基礎上，選取各市各年的ei/e值對地區科技服務業集聚絕對水平度量，若ei/e數值越高，則該地區科技服務業集聚絕對水平越高。理論上科技服務業集聚絕對水平對制造業發展存在正向促進作用，預測系數值為正。與原始回歸模型建立過程一樣，經過序列單位根檢驗及回歸方程模型選擇，建立原始回歸模型的比較回歸模型，回歸結果如表3所示。

由表3結果顯示，科技服務業集聚絕對水平對制造業發展存在顯著的正向促進作用，且科技服務業集聚絕對水平每提升1個百分點，可以促進制造業規模提升約0.3個百分點。但是，目前江蘇省13個地級市的科技服務業集聚絕對水平對其制造業發展的正向促進作用并不強，原因可能有：一是雖然江蘇省科技服務業在政策帶動下取得了不小的成效，但仍存在資源比較分散、發展模式較為單一及集聚發展規模較小的問題；二是江蘇省制造業規模較大，制造業結構也不斷優化升級，而科技服務業仍處于初步發展階段，相對而言，江蘇省制造業對科技服務業的促進作用要遠大于科技服務業對制造業發展的促進作用，其科技服務業集聚效應還未能有效發揮出來。因此，在江蘇省科技服務業集聚程度有限的背景下，隨著科技服務業規模的不斷擴大及科技服務業集聚效應的不斷增強，科技服務業集聚水平不斷提高，科技服務業對制造業發展的促進作用也會越來越強。

結論及對策

通過上述分析，可以發現科技服務業集聚是優化制造業產業結構和促進制造業發展的重要動力，如何更有效地引導該產業良好發展具有重要的現實意義。本文主要就江蘇省科技服務業集聚程度進行測算，并探討了科技服務業集聚對制造業發展的促進作用，在此分析上提出相關合理性建議。

加大政府扶持力度，規劃引導行業發展。首先，江蘇省科技服務業地區集聚水平要高于全國平均水平，這表明江蘇省科技服務業發展已經取得初步成效，但是在其發展中仍存在不足之處，如在全國大力推動科技服務業發展的背景下，江蘇省各地級市的科技服務業集聚水平部分年份呈現不同程度的下降趨勢，這表明相對于其它省份和城市，江蘇省各地級市對科技服務業集聚發展的推動力度還不夠強，江蘇省科技服務業集聚發展速度整體較慢，因而更加合理地推動科技服務業集聚發展是關鍵。科技服務業快速集聚發展既離不開政府財政的扶持，也離不開良好的政策環境和法律環境，而環境的創設和財政的支持都依賴于政府部門合理地規劃和引導。

推進地區經濟建設，加強產業間協調合作。科技服務業集聚程度隨地區經濟水平不同而有所差別，如蘇南區域科技服務業集聚水平相對高于蘇中區域和蘇北區域，南京市科技服務業集聚水平相對高于其它地級市集聚水平，這在一定程度上表明科技服務業集聚發展離不開地方經濟基礎支持，比如城市基礎設施建設、城市相關產業發展、城市消費結構、城市資源稟賦等；科技服務業是現代服務業的重要部分，相關產業發展狀況和城市消費情況直接影響對科技服務業的需求，尤其江蘇省作為制造業大省，必須注重制造業與科技服務業協調發展，以制造業市場需求引導科技服務業聚集化發展；科技服務業發展同樣離不開技術支持、資金投入和基礎設施的建設，因此，要促進科技服務業集聚快速發展，必須注重地區基本經濟建設。

創新科技服務業集聚模式，實施多元化發展戰略。除了政府部門扶持和地方經濟支持的基礎作用，科技服務業集聚化發展關鍵取決于其自身的發展模式，取決于不同集聚區相對于其它集聚區的綜合競爭能力，而這種競爭力的形成主要取決于科技服務業集聚發展過程中對地區資源稟賦的把握，如蘇州科技城利用現有園區資源拓寬產業鏈條所建立的“園中園”集聚模式，南京鼓樓科技園利用老城區先天區位優勢和豐富的科技人才資源所建立的“老城區”集聚模式等。因此由于各個地區資源稟賦不同，對科技服務業集聚發展的措施也應有所側重，只有對科技服務業集聚模式不斷創新，不斷提升集聚區域的競爭力，實施多元化發展策略，才能促進科技服務業長遠發展。

參考文獻：

1.羅建強，趙艷萍.科技服務業與制造業間關系的灰色關聯分析[J].技術經濟，2012，31（2）

2.袁兆億.科技服務業發展對現代產業的促進作用研究[J].科技創業，2014（9）

3.鄭濤，蘇朝暉.科技服務業對先進制造業效率影響的實證研究—以福建省為例[J].哈爾濱商業大學學報，2015（2）

4.周慧妮，龍子午.科技服務業與制造業協同發展探析—以北京市為例[J].財會月刊，2015（27）

5.張琴，趙丙奇，鄭旭.科技服務業集聚與制造業升級：機理與實證檢驗[J].管理世界，2015（11）

6.劉媛，黃斌，姚媛.我國典型科技服務業集聚發展模式對江蘇的啟示[J].科技管理研究，2016（2）

7.盛豐，生產性服務業集聚與制造業升級：機制與檢驗—來自230個城市數據的空間計量分析[J].產業經濟研究，2014（2）

8.劉葉，劉伯凡.生產性服務業與制造業協同集聚對制造業效率的影響[J].經濟管理，2016（6）

9.金福子，王紅，崔松虎.京津冀生產性服務業集聚經濟效應研究[J].開發研究，2016（4）

作者簡介：司增綽（1972-），男，江蘇豐縣人，博士，江蘇師范大學商學院教授，碩士研究生導師。

張亞男（1992-），女，山西平遙人，江蘇師范大學商學院應用經濟學專業碩士研究生。