服務業FDI提升了我國制造業的生產效率嗎

魏作磊，劉海紅

(廣東外語外貿大學 國際經濟貿易學院，廣東 廣州 510006)

服務業FDI提升了我國制造業的生產效率嗎

魏作磊，劉海紅

(廣東外語外貿大學 國際經濟貿易學院，廣東 廣州 510006)

本文研究了服務業FDI對下游制造業生產效率的影響。首先分析了服務業FDI作用于下游制造業生產效率的理論機制，然后利用2005-2014年中國制造業15個行業的面板數據，實證檢驗了服務業FDI的流入對我國下游制造業生產效率的影響。結果顯示，在當期服務業FDI并不會促進下游制造業的生產效率，但其滯后一期的提升效果則非常顯著；從全要素生產率的分解項來看，服務業FDI主要是通過促進制造業技術進步，從而促進其全要素生產率提升的。

服務業FDI；制造業；生產效率；技術外溢

一、引言與文獻

步入21世紀，服務業成為吸引全球FDI的重點領域。服務業FDI不僅可以為東道國創造更多就業機會，還可以從供給、成本、質量和服務種類等多方面提升東道國服務供給水平。除了滿足消費需求，作為中間投入提升其它產業尤其是制造業生產效率是服務業產出的另一主要功能。服務業FDI對制造業績效的影響也是近年來國際學術界關注的一個重點內容。通過擴大服務業對外開放提升服務業發展水平進而促進制造業發展水平是各國吸引服務業FDI的一個重要政策目標。入世以來，我國服務業對外開放步伐加快，服務業FDI占FDI總額的比重持續攀升，從2011年的44.9%提高到2015年的61.1%。顯然，服務業利用外資已經成為當前對外開放的最大亮點。那么，服務業FDI的流入對我國制造業的生產效率影響如何？弄清這一問題對于進一步擴大我國服務業對外開放、發揮服務業FDI對我國產業結構調整的促進作用無疑具有重要意義。

理論上，服務業FDI的流入會對下游制造業的生產效率產生積極影響。早期的理論模型從服務的“中間投入”角度證明了這一點。Either[1]將D-S效用函數引申為生產函數，論證了中間投入品種類的増加能夠提高廠商的生產效率。之后Markusen[2]將生產者服務作為中間投入品納入到D-S生產函數當中，建立了一個壟斷競爭模型分析生產者服務貿易對兩個國家福利的影響，得出服務貿易自由化優于單純的貨物貿易自由化的結論。Francois[3]在Markusen的基礎上，進一步考察生產性服務業在工業生產過程中的作用以及規模經濟之間的關系，發現生產服務業的發展不僅能促進生產服務業部門內的分工，還能深化其他部門的勞動分工，而通過直接貿易或通過跨國公司獲得的生產者服務會促進發展中國家的專業化分工，推動發展中國家服務業融入國際市場，因此，生產者服務貿易有助于實現“國際規模報酬”。這些早期的理論模型表明服務業FDI能夠通過促進東道國專業化分工形成規模經濟，從而對東道國的產業和經濟產生技術溢出效應。

就實證研究而言，可以將國內外的文獻粗略地分為兩類。一類是基于整體服務貿易自由化與制造業生產效率關系的研究[4-7]，這些研究都得出了服務貿易自由化可以促進制造業生產效率的積極結論。其中，服務業FDI是這些文獻衡量服務自由化最重要的指標，這也為我們提供了服務業FDI與制造業生產效率關系的直觀認識。另一類研究則直接考察服務業FDI與制造業生產效率的關系。如Fernandes和Paunov[8]利用智利1992-2004年的企業層面的微觀數據進行實證檢驗，發現服務業FDI對服務投入依賴性強的制造業影響更為顯著。Damijan[9]等對歐盟六個國家的服務業FDI與制造業生產效率關系進行研究，發現服務業FDI對下游制造業的垂直溢出效應還取決于企業規模、所有權結構、最初的生產率水平以及供給和需求部門之間的技術強度等因素。該研究充分展示了使用微觀數據進行企業異質性分析的優勢和價值。

與國外相比，我國學者對這一問題的研究還比較薄弱。一是受數據可得性限制，我國學者大多使用的是宏觀數據進行研究。如夏晴[10]、劉艷[11]等利用制造業行業面板數據對服務業FDI和制造業的生產效率進行了檢驗，魏作磊、佘穎[12]利用中國25個省的面板數據考察了生產服務業FDI與制造業競爭力的關系。這些研究使用的都是2010年以前較為陳舊的宏觀數據，這在一定程度上限制了實證結果的準確性和豐富性。二是對理論機制的分析不夠細致深入，羅立彬[13]對國外的研究文獻進行系統梳理后，指出我國對這一問題的研究重視不足，尤其缺乏針對服務業 FDI 對東道國制造業發展影響的細致的理論機制分析。

鑒于此，本文試圖對國內文獻進行拓展和補充。主要做了三個方面的努力：(1)從專業化分工和技術溢出兩個角度分析了服務業FDI作用于下游制造業生產效率的理論機制。(2)采用最新的2005-2014年中國制造業15個行業的面板數據，測算了中國制造業全要素生產率 (TFP) 指數及其各分解項的值，實證檢驗了服務業FDI對中國制造業全要素生產率的影響及其傳導機制。(3)利用全要素生產率(TFP)和勞動生產率(LP)兩個指標衡量了制造業生產效率，使得實證結果較為穩健。

二、服務業FDI對制造業效率提升的理論機制

(一)專業化分工加深機制

大量研究證明了生產服務業與制造業之間存在著緊密相聯的互動關系[14-16]。制造業的需求推動著生產服務業的發展，而生產服務業的發展反過來又將加深制造業的專業化和精細化，提高其生產效率。基于生產服務業與制造業的這種互動關系，服務業FDI的流入勢必會對制造業產生積極影響，原因在于服務業對外直接投資體現的是跨國服務企業在全球范圍內資源配置，專業化分工的加深使得制造業可以獲得更多種類、更好質量和更低價格的服務投入，生產效率得以提升。

首先，根據羅默的品種增長理論[17]，作為“中間投入”的生產者服務種類增加會提高下游產業的全要素生產率。與制造業相比，服務具有更為明顯的差異化特質，服務業FDI的流入可增加服務產出的種類，如帶來新的、技術更先進的服務產品，這使得跨國服務企業與本土服務企業的服務產品間的互補性可能大于替代性，這種良性競爭將促進東道國整體服務市場的改善。其次，服務價格的降低能夠降低下游制造業企業的生產成本，促進生產效率的提高。服務業FDI的進入將加劇東道國服務市場的競爭，促使本土服務企業尋求創新，降低成本，提高服務質量，而那些被少數企業壟斷的行業也會隨著跨國公司的進入而打破壟斷格局，服務價格逐漸下降。此外，服務質量和效率的提高也將使得生產更有效率。服務跨國企業具備先進的經營管理理念、營銷方式和更有效率的運作方式，在進入東道國之后，本土制造業企業成為這些服務的直接受益者。如Aronld[18]指出服務跨國公司進入東道國之后，服務的可靠性得到提高，例如國外電信供應商帶來的網絡更加穩定，使得下游制造業生產環節受到的干擾減少，生產更有效率。

(二) FDI技術溢出機制

與制造業FDI一樣，服務業FDI同樣可以通過競爭效應、示范效應、人員流動效應和產業關聯效應對東道國服務業產生技術溢出①，服務市場的改善將間接對制造業的生產效率產生積極影響。

1. 競爭效應。競爭機制是國際直接投資作用于東道國經濟的一個重要渠道，跨國服務企業進入東道國勢必會加劇東道國服務市場的競爭，本土企業不得不改革創新，提高自身的生產效率和產品品質，下游制造業由此能獲得更多更高質量和更低價格的服務投入，從而生產效率得到提高。

2.示范效應。Kokko[19]認為東道國企業與跨國公司技術差距較大時，前者會通過學習、模仿后者來提高企業生產力和技術水平。服務業FDI不僅能夠給東道國帶來工藝、設備、流程等“硬技術”，也可以帶來知識、管理、營銷等“軟技術”，同時由于服務的不可分割性、消費的同時性等特性，本土服務企業能夠更方便地通過“干中學”、“看中學”以及模仿的方式獲取技術溢出，因此服務業FDI的示范效應可能比制造業FDI更大。

3.人員流動效應。Haacker[20]認為人員流動帶來的知識是FDI溢出效應最重要的渠道。跨國服務公司擁有先進的管理經驗、培訓知識和優秀的企業文化，這些無形資產會隨著企業員工的非正式交流和人員流動而轉移到本土企業，從而產生技術外溢效應。而當內部人員流出，跨國公司對當地人員的吸納和培養會進一步擴大這種技術溢出的效果。

4.產業關聯效應。不同產業直接存在著千絲萬縷的經濟技術聯系，服務業FDI的流入會對制造業各行業產生帶動作用。以房地產為例，房地產作為一個綜合性產業載體，直接涉及到鋼鐵、水泥、有色金屬、機械、化學、建材、電器、儀表等多個制造業行業。當前，我國服務業FDI主要集中于房地產、交通運輸、租賃和商務服務業等產業關聯度大，帶動效應強的行業。服務業跨國公司通過對這些行業直接投資的增加，會通過產業關聯效應促進制造業的生產效率。

綜上所述，服務業FDI對下游制造業生產效率的影響主要通過兩種機制實現：一是基于生產服務業與制造業的互動關系，通過加深東道國的專業化分工直接促進制造業生產效率的提高。二是與制造業FDI技術溢出類似，通過競爭、示范和人員流動等效應對東道國服務業產生技術溢出改善制造業的服務投入，以及通過產業關聯直接對下游制造業產生積極影響。

三、計量模型、變量與數據描述

(一) 計量模型設定

為研究服務業FDI的關聯效應對我國制造業生產率的影響，本文構建如下基礎方程：

lnTFP=αi+β1lnSL+β2lnK+β3lnR+β4lnE+β5lnS+ηi+εit

(1)

同時，為了進一步探究服務業FDI通過何種傳導機制影響制造業的全要素生產率，我們將全要素生產率(TFP)分解為了技術進步(TC)與技術效率(EC)，由此構建了如下方程：

lnTC=αi+β1lnSL+β2lnK+β3lnR+β4lnE+β5lnS+ηi+εit

(2)

lnEC=αi+β1lnSL+β2lnK+β3lnR+β4lnE+β5lnS+ηi+εit

(3)

下標i和t分別代表行業和年份，α代表截距項，η為不隨時間變化的行業效應，ε代表了整個回歸方程的誤差項, 服從獨立同分布。其他變量的具體含義如下：

TFP、TC和EC分別代表全要素生產率、技術進步與技術效率；SL為服務業FDI與制造業的關聯指標，衡量服務業FDI對下游制造業生產率的影響；這里有一個潛在的假定：在其他條件不變的情況下，使用中間服務投入較多的部門能夠獲得較大的生產率增長。K為制造業的資本密集度；R為制造業的研發投入；E為企業出口交貨值；S為企業規模。

本研究重點考察服務業FDI與制造業的關聯指數(SL)對制造業全要素生產率的影響。

(二)變量與數據描述

1. 制造業全要素生產率的測算

本文采用Fare等[21]構建的DEA 曼奎斯特(Malmquist) 指數法來測算全要素生產率的變化。假設每個決策單位即每個行業使用兩種生產要素(勞動與資本)生產單個產品，我們用制造業各行業的“工業總產值”來表示產出, 各行業的“全部從業人員年平均人數”來表示勞動投入，各行業的“固定資產凈值”來表示資本投入。利用DEAP2.1軟件可以計算出Malmquist 生產率指數(tfpch，TFP)，并且可以將TFP進一步分解為技術進步(techch，TC)和技術效率變化(effch，EC)，即：TFP = TC×EC。當技術進步或技術效率變化大于1 時，表示它們是全要素生產率TFP 增長的源泉，反之則是TFP 下降的原因。

由于本研究是要對全要素生產率進行回歸分析，而不是全要素生產率指數，因此需要對各指數進行變換。Malmquist生產率指數是指相對于上一年的生產率變化率, 由此我們假設2004年TFP為1，則2005年TFP為2004年TFP乘以2005年Malmquist生產率指數；2006年TFP為2005年TFP乘以2006年Malmquist生產率指數，依此類推。EC和TP計算方法同TFP的計算一樣。

“工業總產值”、“全部從業人員年平均數”、“固定資產凈值年平均余額”的數據均來自《中國工業經濟統計年鑒》。“工業總產值”根據工業生產者出廠價格指數平減為2005年的可比價格，“固定資產凈值年平均余額”根據固定資產價格投資指數平減為2005年可比價格。

2. 服務業FDI與制造業的關聯指數的構造

為了從服務業FDI垂直溢出的角度來考慮服務業FDI對制造業生產率增長的影響，我們借鑒Fernandes(2012)的方法，構造了一個服務業FDI與制造業的關聯指數。

潛在的假定是：使用較多服務作為中間投入的制造業行業會從服務業FDI的增長中獲益更多。結合中國投入產出表中的數據，我們將制造業各行業對服務業的直接消耗系數與服務業FDI存量②占服務業增加值的比重相乘，就得到了服務業FDI與制造業各行業的關聯指數。具體計算公式如下：

ServicesLinkage=αit×(SFDIt/SVAt)3

αit表示制造業i在t年內對服務業的直接消耗系數；SGDIt表示服務業FDI在t年的存量；SVAt表示第t年服務業的增加值。

投入產出數據來自于2005、2007、2010和2012年中國投入產出表。其中，2005-2006年、2007-2009年、2010-2011年和2012-2014年的直接消耗系數分別根據2005年、2007年、2010年、2012年的中國投入產出表的數據進行計算。

3. 控制變量的選取

R是制造業企業的科研投入，用規模以上工業企業研究與試驗發展經費表示。研發是技術進步與生產率增長的重要源泉之一，工業企業研發投入具有兩種作用，一方面提高了工業企業自身的創新能力，另一方面也會增強工業企業對來自生產性服務中的技術的消化吸收能力。科研投入被認為是技術進步與生產率增長的重要源泉，技術進步是引起近 20年來中國經濟增長的重要原因，而這種技術進步應來源于本土創新能力的提升，而并非外商直接投資。 K是資本密集度，用“制造業固定資產凈值/從業人員數”來衡量。經濟增長理論認為，資本積聚是勞動生產率提高的源泉之一。E代表制造業企業的出口交貨值，用來代替制造業出口規模。S代表企業規模，用“企業平均從業人員數”來衡量，計算方法為“制造業從業人員數/企業單位數”。

以上數據來自于國家統計局官網、《中國工業經濟統計年鑒》和《中國統計年鑒》。所有數據都用固定資產價格指數調整到了2005年的不變價格。本研究采用2005-2014年中國15個制造業行業的面板數據,由于《中國統計年鑒》及《中國工業經濟統計年鑒》中的行業分類與投入產出表的行業分類不完全一致,本文將兩者的制造業行業進行分類合并,使其與投入產出表中的制造業行業分類一致,最終采用的15個行業分別為食品制造及煙草加工業、紡織業、服裝皮革羽絨及其制品業、木材加工及家具制造業、造紙印刷及文教用品制造業、石油加工、煉焦及核燃料加工業、化學工業、非金屬礦物制品業、金屬冶煉及壓延加工業、金屬制品業、通用專用設備制造業、交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業、通信設備、計算機及其它電子設備制造業、儀器儀表及文化辦公用機械制造業。

(三)數據描述

1.Malmquist全要素生產率指數計算結果

本文對全要素生產率的分解是通過軟件DEAP2.1 來實現的，得到的結果顯示：在2001-2011 年間我國制造業絕大部分行業的全要素生產率(TFP)都一直處于增長的狀態，只有極個別的行業在個別年份的TFP 值是下降的。在2005-2007，我國制造業各行業技術效率和技術進步率都呈上升態勢。2007年之后受金融危機的影響，技術效率和技術進步率都出現了大幅下降，2009年之后，制造業各行業的技術效率較穩定，而技術進步率水平波動較大。從表1可以看出制造業各年各效率指數的平均值在大部分的年份都是上升的。

表1 制造業各年各項生產率指數變動均值

從表2 可以看出各行業全部效率指數基本上都是上升的，技術效率和技術進步對全要素生產率的作用相差不大，技術進步的作用稍微大一些。這說明中國制造業生產率顯著增長主要依靠技術的進步，相對于大幅度技術進步，新技術的利用效率不高，消化吸收能力有待增強。[22]

表2 制造業各行業各項生產率指數均值

2. 服務業FDI關聯指數

圖1顯示，服務業FDI與制造業總體關聯指數除了在2006-2008年有大幅下降，基本呈穩定上升態勢。這一趨勢和我國制造業全要素生產率的上升趨勢大致相同。

圖1 服務業FDI與制造業的關聯指數年均值變動情況

四、實證結果與分析

(一)實證結果

本文通過 F 統計量檢驗和 Hausman 檢驗最終選擇了個體固定效應模型。考慮到面板數據的復雜性會使得模型分析可能產生異方差和序列相關性，本文采用“截面加權”方法和加入因變量的滯后一期作為控制變量來消除截面異方差和時間序列相關。經過Hausman檢驗，公式(5)對應的回歸均采用固定效應模型(FE)，回歸結果見表3。考慮到FDI行為的滯后性，我們對的FDI做了滯后一期的回歸，回歸結果為表4。

表3 固定效應回歸結果

注：括號內為標準誤；*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著。Hausman檢驗的零假設是FE和RE 的估計系數不存在系統性差異，若拒絕原假設則采用FE模型。下同.

表4 FDI滯后一期回歸結果

表3顯示，在當期，服務業FDI與制造業的全要素生產率(TFP)呈現微弱的負相關關系，從分解項來看，服務業FDI與制造業的技術進步(TC)的關系顯著為負，與技術效率(EC)則呈現微弱的正相關，但在統計上并不顯著。本文在對服務業FDI滯后一期再進行回歸，得到了表4的結果。表4顯示，服務業FDI與制造業的全要素生產率呈正相關關系，系數為0.128，且在5%的水平上統計顯著，其中服務業FDI對制造業技術進步的促進作用較大，為0.13，這一系數在1%的顯著水平上統計顯著。這表明，服務業FDI對制造業全要素生產率的提升作用存在著滯后效應，而且從傳導機制來看，服務業FDI主要是通過技術進步來促進制造業全要素生產率的提升的，這一結論與劉艷、邱愛蓮[23]的研究相同。在對FDI進行滯后一期回歸之后，技術效率的系數從0.023提升到了0.058，這表明在后期服務業FDI對制造業的技術效率提升作用是在不斷增進的，這需要我國制造業企業加強對國外企業先進技術的吸收利用，從而提高其技術效率。

科研投入能夠顯著促進我國制造業全要素生產率提升，無論是對技術效率還是技術進步都有顯著的提升作用，這與大多數學者的研究結果一致。出口交貨值對制造業的全要素生產率具有顯著正向影響，但對技術效率的影響為負。邱斌[24]認為可能是由于中國還沒有形成完善的市場體系和公平競爭的市場制度，缺乏預算軟約束等因素，出口沒能對生產率的增長產生正向影響。資本密集度與生產率、技術效率和技術進步呈現負相關，可能的解釋是資本深化對技術進步也會產生負面作用。企業規模對制造業的技術進步存在促進作用，但對技術效率卻存在相反的作用。

(二)原因分析

上述回歸結果表明，服務業FDI在當期并不能促進我國制造業全要素生產率的提升，甚至存在反作用。FDI滯后一期的促進作用顯著，且是通過技術進步促進全要素生產率的增長。出現這一結果的原因有三：

第一，我國服務業FDI的行業分布不均衡。2005-2014年間，我國房地產行業吸引的外商直接投資所占比重一直比較大，平均維持在40%左右，2014年占比高達46.73%；而知識密集度高的服務業，如金融業、信息傳輸軟件業等行業的FDI吸收較少，就2014年來說金融業FDI占比只有5.64%③。根據前面的理論分析，服務業FDI對下游制造業的作用機制之一就是基于生產服務業與制造業的互動關系，生產服務業具有高知識高技術密集的特點，服務業FDI能夠把大量的人力資本和知識資本引入到制造業的生產過程中，從而促進制造業技術進步。因此我國服務業FDI行業分布過于集中在房地產、商貿等非生產性服務行業會影響其對下游制造業生產效率的提升作用。但隨著我國吸收生產服務業FDI越來越多，這種情況也會隨之改善。

第二，我國制造業對服務業尤其是生產性服務業的吸收不足。魏作磊和陳麗嫻[25]的研究表明，我國制造業對物質消耗較高，而與產品制造相關的金融、市場銷售等生產性服務投入偏低，我國制造業生產方式的落后限制了企業對生產性服務的需求，這也可能減弱生產服務業 FDI對本土制造業生產效率的提升作用。

第三，FDI進入前期的“學習成本”的影響。徐宏毅[26]指出，在FDI流入的初期，制造業企業要想獲得技術轉移，可能需要投入較大的“學習成本”，即制造業企業在引進上游外資企業的先進技術或管理理念時，為了讓自身的人員配備和管理方法與其相匹配，初期需要投入的各種成本(學習、管理成本等)也相應增多，因此在初期服務業FDI會產生一定的負面作用，尤其是如果制造業企業不能對外資技術進行完全吸收消化并應用于實際時。而且，外資企業在本土的上下游行業企業進行合作時，會有明顯的選擇性，那些處于龍頭地位的企業會不斷發展，而其他企業會受到抑制而發展緩慢，甚至漸漸退出競爭。

(三)穩健性討論

制造業生產效率是本文的被解釋變量，制造業生產效率的衡量對于模型的估計結果至關重要。本文采用勞動生產率(LP)代替全要素生產率(TFP)來衡量制造業的生產效率以求進一步的穩健性分析，基準方程如(1)。估計結果顯示(表5)，服務業FDI對下游制造業的影響的確存在滯后效應，在當期系數為負，滯后一期之后在1%的顯著性水平提高了制造業的勞動生產率。對于控制變量，各系數大小波動不大，顯著性也沒有發生實質性變化，與表3的估計結果基本一致，說明本文研究結果是可靠的，即服務業FDI能夠促進下游制造業的生產效率，但這種作用存在一定的時滯。

表5 穩健性檢驗結果

五、結論與政策啟示

本文首先從理論上闡述了服務業FDI作用于下游制造業生產效率的理論機制，一是專業化分工加深機制，二是FDI技術溢出機制。然后利用DEA-Malmquist非參數分析法測算了2005-2014年中國制造業全要素生產率 (TFP) 指數及其分解項的值，結合投入產出表數據，對服務業FDI與中國制造業全要素生產率的關系進行了實證檢驗。結論顯示：

第一，服務業FDI對下游制造業生產效率存在積極的提升作用，但這種提升作用存在一定時滯效應。在當期，服務業FDI并不會促進下游制造業的生產效率，但其滯后一期的提升效果則非常顯著。這啟示我國應該加大力度引進服務業外商直接投資，尤其是鼓勵外商在生產性服務領域進行直接投資，打破我國服務業FDI行業分布不均的現象，充分發揮服務業FDI對制造業生產效率的長遠影響。

第二，從全要素生產率的分解項來看，服務業FDI在當期對技術進步的作用為負，但滯后一期則顯著為正，這表明我國服務業FDI主要是通過促進制造業技術進步，從而促進其全要素生產率提升的。服務業FDI對當期的技術效率作用為正，但在統計上并不顯著，這表明國企業對國外企業先進技術的吸收不足。因此，一方面我國要加大對服務業FDI的引進，以期通過促進制造業的技術進步來促進其全要素生產率的提升。另一方面，優化服務業FDI結構，加大知識技術密集型服務業FDI的引進，促進制造業企業對國外企業先進技術的吸收利用，提高制造業技術效率從而提高全要素生產率。

[注 釋]

① 一般認為，FDI的技術溢出渠道主要包括示范效應、競爭效應、人員流動效應、產業關聯效應等.

② 服務業FDI存量根據戈登·史密斯在1951年開創的永續盤存法計算，具體公式為：St=It+(1-δ)×St-1其中，S為服務業FDI的存量，I表示服務業FDI的凈流入量，δ 為折舊率，t 指第t 年。參考梁琦和施曉蘇[21]的處理方法，直接取折舊率為10%，則以1997年的流量數據除以10%作為基期的流量。各年的服務業FDI和服務業增加值分別根據固定資產投資價格指數和第三產業GDP平減指數調整為1998年不變價。服務業FDI即服務業“實際使用外資額”以及服務業增加值的數據來自于《中國對外經濟統計年鑒》和國家統計局官網，并分別根據固定資產投資價格指數和服務業增加值指數平減到了2005年的不變價格。

③ 作者根據國家統計局官網公布的我國服務業實際使用外商直接投資金額計算得出。

[1] Ethier W J.National and International Returns to Scale in the Modern Theory of International Trade[J].American Economic Review,2005,72(3):389-405.

[2] Markusen J R.Trade in Producer Services and in Other Specialized Inputs[J].American Economic Review,1989,79(1):85-95.

[3] Francois J F.Producer Services,Scale,and the Division of Labor[J].Oxford Economic Papers,1990,42(4):715-29.

[4] Arnold J,Javorcik B S,Mattoo A.The Productivity Effects of Services Liberalization Evidence from the Czech Republic[P].World Bank Working Paper,2006,85(2).

[5] Shepotylo O,Vakhitov V.Services Liberalization and Productivity of Manufacturing Firms:Evidence from Ukraine[J].Economics of Transition,2012,23(1):1-44.

[6] Forlani E.Competition in the Service Sector and the Performances of Manufacturing Firms:Does Liberalization Matter?[J].Social Science Electronic Publishing,2010,(2).

[7] 張艷,唐宜紅,周默涵.服務貿易自由化是否提高了制造業企業生產效率[J].世界經濟,2013,(11):51-71.

[8] Fernandes A M,Paunov C.Foreign direct investment in services and manufacturing productivity:Evidence for Chile[J].Journal of Development Economics,2008,97(4730):305-321.

[10] 夏晴.服務業FDI流入與制造業生產率:基于中國的經驗研究[J].浙江樹人大學學報,2011,11(1):34-40.

[11] 劉艷.服務業FDI的前向關聯和中國制造業生產率增長——基于行業面板數據的實證分析[J].上海對外經貿大學學報,2013,(3):70-78.

[12] 魏作磊,佘穎.生產服務業FDI對中國制造業競爭力的影響研究[J].國際經貿探索,2013,教育部重大課題攻關項目(1):71-79.

[13] 羅立彬.服務業FDI與東道國制造業效率:運用中國數據的實證分析[D].中國社會科學院研究生院,中國社會科學院,2010.

[14] Park S H,Chan K S.A cross-country input-output analysis of inter-sectoral relationships between manufacturing and services and their employment implications[J].World Development,1989,17(2):199-212.

[15] Guerrieri P,Meliciani V.Technology and international competitiveness:The interdependence between manufacturing and producer services[J].Structural Change & Economic Dynamics,2005,16(4):489-502.

[16] 顧乃華,畢斗斗,任旺兵.生產性服務業與制造業互動發展:文獻綜述[J].經濟學家,2006,(6):35-41.

[17] Romer P M.Endogenous Technical Change[J].Journal of Political Economy,1990,98(5):71-102.

[18] Kokko A.Foreign direct investment,host country characteristics and spillovers[Z].the Economic Research Institute,1992.

[19] Haaker M,Haaker M.Spillovers from Foreign Direct Investment through Labour Turnover:The Supply of Management Skills[Z].Dissussion paper,London School of Economics,1999.

[20] F?re R,Norris M.Productivity Growth,Technical Progress,and Efficiency Change in Industrialized Countries:Comment.[J].American Economic Review,1994,84(1):66-83.

[21] 梁琦,施曉蘇.中國對外貿易和FDI相互關系的研究[J].經濟學:季刊,2004,3(3):59-78.

[22] 張海洋.R&D兩面性、外資活動與中國工業生產率增長[J].經濟研究,2005,(5):107-117.

[23] 邱愛蓮,崔日明,徐曉龍.生產性服務貿易對中國制造業全要素生產率提升的影響:機理及實證研究——基于價值鏈規模經濟效應角度[J].國際貿易問題,2014,(6):71-80.

[24] 邱斌,楊帥,辛培江.FDI技術溢出渠道與中國制造業生產率增長研究:基于面板數據的分析[J].中國經濟學前沿,2009,31(2):20-31.

[25] 魏作磊,陳麗嫻.中國服務業發展物化消耗的國際比較——基于1995—2011年間的投入產出分析[J].經濟學家,2014,(9):96-102.

[26] 徐宏毅,黃岷江,李程,等.生產性服務業FDI生產率溢出效應的實證研究[J].管理評論,2016,28(1):22-30.

[責任編輯：安 錦]

The Impact of Services FDI on the Productivity of Manufacturing Industry

WEI Zuo-lei，LIU Hai-hong

(International Economics and Trade Institute,Guangdong University of Foreign studies，Guangzhou，510006，China)

This paper studies the impact of services FDI on the productivity of downstream manufacturing industry. Firstly, the paper analyzes the theoretical mechanism of how services FDI affects the total factor productivity of downstream manufacturing, and then uses the panel data of 15 manufacturing industries in China from 2005 to 2014 to test the influence of services FDI on the productivity of downstream manufacturing industry. The results show that in the current period services FDI does not promote the productivity of downstream manufacturing industry, but the lagging effect is very significant. Besides, services FDI improving the total factor productivity of manufacturing industry is mainly through promoting its technological progress.

services FDI; manufacturing industry; total factor productivity; technology spillover

2017-04-10

教育部哲學社會科學研究重大攻關項目(14JZD021)；國家社科基金項目(14BJY141)

魏作磊(1976-)，男，河南滑縣人，廣東外語外貿大學國際經濟貿易學院教授，碩士研究生導師，兼任中山大學中國第三產業研究中心副主任，主要從事服務經濟學、產業經濟學、發展經濟學的研究.

F740

A

2095-5863(2017)03-0062-010