生產性服務業與傳統制造業融合效應研究

夏斐 肖宇

摘要：生產性服務業與傳統制造業的融合發展，是推動傳統制造業改造升級，實現高質量發展的重要途徑。本文利用世界投入產出表測算了中國和OECD國家2000-2014年生產性服務業與傳統制造業融合程度，采用工具變量和GMM估計方法，重點就中美之間的指標進行了比較，并根據跨國面板數據測算了融合度指標對各國勞動生產率的影響。研究發現，與美國融合度指標相比，中國生產性服務業與傳統制造業的融合程度明顯偏低;在生產性服務業的細分領域，中國與美國的差距同樣明顯，美國生產性服務業對中國傳統制造業的融合度指數要顯著高于中國對美國的融合度指數;生產性服務業與傳統制造業的融合發展能夠明顯促進勞動生產率的改善。據此，筆者提出了支持生產性服務業發展壯大，促進與傳統制造業融合發展等政策建議。

關鍵詞：生產性服務業;傳統制造業;產業融合;勞動生產率;國際比較

中圖分類號：F203;FD62.9 文獻標識碼：A 文章編號：1000-176X（2020）04-0027-11

一、引言

當前，高質量發展日益成為社會各界的廣泛共識，改進升級傳統制造業是實現高質量發展戰略的重要方面。生產性服務業與傳統制造業融合互動推動產業升級、提高勞動生產率是實現高質量發展的重要途經。生產性服務業的重要性已經引起了國家的高度重視，國務院《關于加快發展生產性服務業促進產業結構調整升級的指導意見》（國發〔2014〕26號）明確指出，生產性服務業涉及農業、工業等產業多個環節，具有專業性強、創新活躍、產業融合度高、帶動作用顯著等特點，是全球產業競爭的戰略制高點。加快發展生產性服務業是向結構調整要動力、促進經濟穩定增長的重大措施，既可以有效激發內需潛力、帶動擴大社會就業、持續改善人民生活，又有利于引領產業向價值鏈高端提升。

在學術界，生產性服務業在產業轉型升級中的重要作用同樣引起了廣泛關注。夏杰長和倪紅福[1]認為，服務業和工業自身特點發生了根本變化，服務業與工業的界限日益模糊，形成了“你中有我、我中有你”的格局。在對生產性服務業的范圍進行界定后，Zheng和Sally[2]認為，作為經濟“粘合劑”，生產性服務業是知識和技術密集型的，它改變了服務產品的內容和性質以及它們在國民經濟中的地位和作用。服務越來越多地作為一種軟生產資料進入生產領域，使生產性服務業成為現代經濟增長的推動力。對此，王如忠和郭澄澄[3]通過對北京、天津和上海生產性服務業與制造業增加值樣本數據的比較和價值型投入產出模型進行實證研究后發現，發揮生產性服務業對制造業的引領作用，不僅有利于促進生產性服務業與制造業的協同發展，也是當前中國供給側結構性改革背景下提升產業發展能級、提高產業綜合競爭力的重要內容。郝一帆和王征兵等[4]研究發現，人世以來，生產性服務業顯著地促進了農業全要素生產率水平提升，已成為推動農業高質量發展的重要動力。就對城市的影響而言，金曉雨[5]認為，在中國城市體系下，制造業的內生分布使大城市相比小城市對生產性服務業有更高的需求。大城市發展生產性服務業，通過前后向關聯提升了城市生產率。Kozar[5]在對美國制造業的轉移過程進行研究后發現，知識密集型商業服務通過使用專業知識和創新技術，處于現代經濟增長的最前沿，而商業服務業的復雜性使其日益成為知識型大都市經濟的主導驅動力。

針對生產性服務業究竟是如何促進產業結構調整和轉型升級，唐曉華等[7]通過采用灰色GM（1，N）模型測度了制造業與生產性服務業協同演化發展程度，發現制造業與生產性服務業的良好協同發展對制造業生產效率的提升具有顯著的促進影響，這種影響主要是通過二者的融合發展來實現的。制造業投入服務化反映了制造業和服務業融合程度，是制造業轉型升級的重要推動力。劉維剛和倪紅福[8]利用匹配中國工業企業數據和全球投入產出表數據，將制造業投入服務化作為融合指標，認為二者的融合是制造業轉型升級的重要推動力。Hemila和Vilko[9]、Li和Gao[10]、周靜[11]與李超和張哲[12]將研究的切入點從二者的融合角度展開，認為生產性服務業通過與制造業藕合，不僅促進了自身發展，而且提升了制造業生產效率，促進了中國制造業全球價值鏈攀升。

已有研究大多采用一個國家或地區的數據，對生產性服務業通過融合互動促進制造業生產率的提升等進行了分析。從現有的研究成果來看，利用國際數據尤其是國際比較方面的研究尚存真空，這為本文的研究提供了一個難得的切入點。本文的創新和邊際貢獻主要在于：一是利用世界投入產出數據庫（WIOD）中2000-2014年的世界投入產出表，詳細測算了世界范圍內主要經濟體在此期間的生產性服務業與制造業的融合度，為本文進行跨國比較研究提供了數據支撐，并重點對中美進行了詳細的比較分析;二是在實證環節，利用OECD數據對產業融合與勞動生產率之間的關系進行跨國面板實證研究，填補了國內同類研究的空白;三是在回歸模型的選擇上，采用工具變量和GMM估計方法，有效地降低了模型的內生性，使結果更可信。

二、理論分析與假設的提出

隨著服務經濟時代的全面來臨，服務業和制造業之間的產業邊界日益模糊。智能制造、柔性生產、制造業的服務化和服務型制造早已司空見慣。宣燁[”]認為，就服務業與制造業的演化歷程來看，發達經濟體的實踐經驗表明，生產性服務業與制造業之間的關系經歷了從高度依附轉向相互支撐，進而轉向發展引領的演進過程。造成這種現象的一個根本原因是全球生產的日益碎片化。自20世紀70年代開始，以美國為首的發達國家基于成本的考量，將附加值較低的制造環節向發展中國家轉移，自己則占據并專注于設計、研發、品牌、銷售等附加值較高的環節。由此形成了一個聯系日益密切的全球價值鏈，并深刻地改寫了以制成品貿易為主的全球貿易格局。在這種分工體系下，發達國家占據著全球價值鏈的高端環節，而發展中國家處于全球價值鏈的低端制造環節。國家之間的競爭，在很大程度上體現在是否掌握全球價值鏈的話語權，而這種話語權又常常是通過發達的服務業，尤其是生產設計、金融、商務咨詢、物流等生產性服務業的發展來實現的。

生產性服務業發展水平較高的國家，往往擁有更強的設計研發、市場營銷和品牌管控能力，更有助于制造業的柔性制造和高質量發展，從而在全球價值鏈中占據優勢核心地位。反之，生產性服務業發展水平較低的國家，往往會在全球價值鏈中處于低端鎖定的不利地位，在全球競爭中失去優勢。從這個角度來說，生產性服務業的發展水平與制造業的全球競爭力之間是互為依存和相輔相成的。據此，筆者提出如下假設：

假設1：發展中國家傳統制造業的沒落，主要是源于在全球價值鏈高端環節涉入不足，導致了一定程度上的低端鎖定。服務型制造和制造業的服務化是傳統產業改造升級的現實路徑。在正常情況下，以美國為代表的發達國家的產業融合度應該高于以中國為代表的發展中國家。

沿著這個邏輯，我們再分析生產性服務業與制造業、尤其是與傳統產業改造之間的關系。顧名思義，傳統產業主要是指那些以勞動力密集型和以制造加工為主的行業，大到煤炭開采行業、鋼鐵冶煉行業、機械制造行業、造紙行業，小到紡織服裝行業、制鞋行業等都屬于這個范疇。傳統產業有幾個典型的特征，如其都是典型的勞動密集型產業，從細分行業來看，既有重資產的鋼鐵冶煉行業、機械制造行業，也有資源型的煤炭開采行業，還有中小企業相對集中的紡織服裝行業。從行業屬性來看，這些行業要么屬于改造欲望疲軟型的行業，如擁有較大資源優勢和壟斷性的煤炭行業;要么屬于改造成本較高型的行業，如鋼鐵冶煉行業和機械制造行業;要么屬于沒有資金優勢的行業，如紡織服裝行業。在這種情況下，依靠傳統產業自身的力量，往往無法進行技術突破和業務模式流程重塑，從而增加了轉型升級的難度。而這些傳統產業缺乏的屬性，往往是生產性服務業本身的天然屬性，如科技服務業往往具有較強的技術研發能力，而金融服務業往往資金實力雄厚，和制造業相比，物流行業通常能提高產品運輸的效率并可以有效降低成本，商務咨詢服務業能夠幫助企業有效地進行市場開拓和風險規避等。因此，二者的結合往往可以使傳統產業借助新技術、新模式和新業態延伸產業鏈，盤活無效低效的資源，增加優質產品的供給，從而提升競爭力并最終促使整個社會生產率的改善，實現高質量發展的目標。而這種作用的實現，更多是依靠產業融合來實現的。姚小遠等[14]的研究發現，近年來在中國產業升級中，制造業與服務業特別是生產性服務業的互動愈發頻繁，未來實現制造業與生產性服務業的融合發展是推進中國產業結構調整的重要路徑。據此，筆者提出如下假設：

假設2：生產性服務業通過發揮自身的獨特優勢實現與制造業的融合發展，是傳統產業改造提升的重要途徑。在高質量發展日益成為共識的大背景下，這種提升主要是通過勞動生產率的改善和經濟發展水平的提升等來實現的。

回到全球價值鏈本身，我們發現，在全球價值鏈的系統整合中處于關鍵性地位、擁有強大的研發能力并掌控整個價值鏈是生產性服務業的核心功能。如很多頂級品牌的智能電視和手機都是在美國和日本設計、在中國生產組裝、在全球銷售的。在全球價值鏈分工模式下，中國承接了美國企業的生產環節，使美國企業能夠將更多資金等要素資源投入創新和管理環節。在這種分工模式下，美國可以集中力量發展高端制造業和現代服務業，帶動產業向更高附加值、高技術含量領域升級，降低了國內能源資源消耗和環境保護的壓力，提升國家整體競爭力。

對于生產性服務業如何作用于傳統產業的改造提升，賈根良和劉書瀚[15]認為，依托巨大的國內市場、以生產性服務業為龍頭、構建獨立自主的制造業國家價值鏈是中國制造業轉型升級的根本措施。在中國制造業國家價值鏈的構建中，生產性服務業主要通過四種途徑發揮核心作用：中國制造業的領導型企業作為系統整合者主要執行的是包括研發在內的生產性服務功能，這是成長為中國跨國公司的基本途徑;專業化市場交易平臺承擔著國內市場高度組織化并獲取國際定價權的重要職能;國家價值鏈的國外布局是構建中國制造業全球價值鏈的初步嘗試;電子商務革命和連鎖專賣體系等新型生產性服務業的興起，不僅是中國制造業企業打破營銷商壟斷國內終端銷售渠道的有力途徑，也是其突破跨國公司壟斷發達國家終端銷售市場的歷史機遇。從這個角度來說，改造傳統產業、促進傳統產業轉型升級、使生產性服務業與制造業融合發展是關鍵。據此，筆者提出如下假設：

假設3：在當前全球價值鏈分工模式下，生產性服務業與傳統制造業的融合發展是促進勞動生產率提升并繼而實現中國傳統產業改造升級和高質量發展的重要決定因素。

三、生產性服務業與傳統制造業產業融合度的測算

（一）測算方法和數據來源

1.測算方法

生產性服務業與傳統產業的融合發展是推動傳統產業改造升級，實現傳統產業高質量發展的重要途徑。為了測算二者的融合度，本文參考張捷和陳田[16]與李曉慶[17]的做法，用正向融合度來表示生產性服務業與傳統制造業的融合程度;用反向融合度來表示傳統制造業與生產性服務業的融合程度。具體計算公式如下：

其中，Z_it表示在t年生產性服務業對傳統制造業i的正向融合度，分子表示生產性服務業對傳統制造業i的中間投入，分母表示傳統制造業i的總產出。

其中，F_it表示在t年生產性服務業對傳統制造業i的反向融合度，分子表示傳統制造業i對生產性服務業的中間投入，分母表示傳統制造業i的總產出。

式（1）和式（2）的政策含義是，正向融合度說明制造業吸收了較多的服務業產出，即制造業服務化，本文將其理解為制造業的競爭力更強;反之，反向融合度則說明服務業吸收了較多的制造業產出，也可稱為服務型制造，本文將其理解為服務業的競爭力更強。

2.數據來源

生產性服務業的范圍界定。根據中國國家統計局《生產性服務業統計分類（2015）》，本文將生產性服務業的范圍限定于：為生產活動提供的研發設計與其他技術服務、貨物運輸倉儲和郵政快遞服務、信息服務、金融服務和生產性租賃服務、商務服務、人力資源管理與培訓服務、批發經紀代理服務、節能與環保服務和生產性支持服務。在WIOD中，研發設計與其他技術服務業分別對應：建筑和工程活動、技術測試和分析（M71），①科學研究與發展（M72），廣告和市場研究（M73），其他專業、科學和技術活動、獸醫活動（M74 M75）。貨物運輸倉儲和郵政快遞服務分別對應：陸路運輸和通過管道運輸（H49），水運（H50），航空運輸（H51），運輸的倉儲和支持活動（H52），郵政和快遞活動（H53）。信息服務分別對應：電信（J61），計算機編程、咨詢和相關活動、信息服務活動（J62J63）。金融服務和生產性租賃服務分別對應：金融服務活動、保險和養老基金除外（K64），保險、再保險和養老基金、強制性社會保障除外（K65），金融服務和保險活動的輔助活動（K66）。商務服務對應：法律和會計活動、總公司的活動、管理咨詢活動（M69_M70），廣告和市場研究（M73）。人力資源管理與培訓服務分別對應：教育（P85），出版活動（J58）。批發經紀代理服務分別對應：汽車和摩托車的批發和零售貿易和維修（G45），批發貿易、汽車和摩托車除外（G46）。節能與環保服務和生產性支持服務分別對應：行政和支持服務活動（N），其他服務（ResS）。

傳統產業的范圍界定。相對于新興產業而言，傳統產業是一個相對概念，至今沒有對傳統產業的標準定義，結合現有研究，本文借鑒楊俊青等[18]的方法將傳統產業的范圍界定為：主要包括鋼鐵、煤炭、電力等以加工制造為主的行業。并根據國務院關于《印發“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃的通知》（國發[2016]67號）對新興產業的范圍界定，將除節能環保、新一代信息技術、生物、高端裝備制造、新能源、新材料和新能源汽車等以外的行業界定為傳統產業。據此，結合WIOD的行業分類，本文最終確定傳統產業的范圍界定為：食品、飲料和煙草制品的制造（C10_C12），紡織品、服裝和皮革制品的制造（C13_C15），木材和木制品和軟木制品的制造、家具除外、制造稻草和編結材料制品（C16），紙和紙制品的制造（C17），打印和復制錄制的媒體（C18），焦炭和精煉石油產品的制造（C19），化學品和化學產品的制造（C20），基礎藥物產品和藥物制劑的制造（C21），橡膠和塑料制品的制造（C22），制造其他非金屬礦物制品（C23），基礎金屬的制造（C24），制造金屬制品、機械和設備除外（C25），制造計算機、電子和光學產品（C26），電氣設備的制造（C27），機械設備的制造（C28），汽車、拖車和半掛車的制造（C29），制造其他運輸設備（C30），家具制造、其他制造業（C31_C32），修理和安裝機器和設備（C33）。

①括號內代碼表示世界投入產出表中的行業代碼，下文同。

（二）中美生產性服務業與傳統制造業融合的整體比較

1.正向融合度

2000-2014年中美正向融合度出現截然不同的發展態勢。具體來看，2000年美國正向融合度指數為0.1393，2010年該指數上升至0.1644，2014年繼續上升至0.1746。但與之形成鮮明對比的，2000年中國正向融合度為0.1169，2010年為0.0891，而到了2014年該指數繼續下降至0.0831。從中美對比來看，美國的正向融合度要顯著高于同期中國。同時，在此期間，美國的正向融合度指數呈上升態勢，而中國的正向融合度指數卻依舊在下降。這也驗證了一個直覺，即美國的生產性服務業發展水平高于中國。生產性服務業在傳統制造業轉型升級中具有重要的作用，較強的正向融合度使美國在全球價值鏈分工中的話語權更強，這反過來又促進了生產性服務業的發展以及與傳統制造業融合度的提升。而中國正向融合度的持續走低現象，一個可能的解釋是，中國生產性服務業發展水平的整體滯后，沒有對傳統制造業發展和轉型升級形成有力的支撐。這一發現也從側面提醒我們大力發展生產性服務業的緊要性和迫切性。基于此，本文的假設1得到驗證。

2.反向融合度

2000年美國的反向融合度指數為0.2852，2009年上升至0.2945，2014年繼續上升至0.31450總體來看，在此期間，美國的反向融合度指數呈現出了一個弱U型的走勢，而中國的數據卻依舊呈緩慢下降后又輕微走高態勢。2000年中國的反向融合度指數為0.1482，2007年下降至0.1164，2014年又上升至0.1359。從美國的走勢來看，其指數基本與自20世紀中后期開始輸出制造業的加工環節，自己保留增加值較高的服務業，以及奧巴馬政府實施的制造業回流等關鍵節點高度吻合。而中國指數的發展態勢說明，中國的傳統制造業自2011年開始再次發力，傳統制造業的發展水平開始提升。這說明，在產業轉型升級的戰略指引下，中國的傳統制造業在經歷了粗放式經營后發展態勢日漸向好。但從整體來看，美國反向融合度指數顯著高于中國，中美之間在這一領域的差距較大。至此，本文的假設1再次得到驗證。

（三）中美生產性服務業與傳統制造業融合細分行業對比

以2014年中美兩國生產性服務業與傳統制造業的融合度指數為例，如表1所示，在大部分生產性服務業的細分行業中，美國的融合度指數要顯著高于中國，中國只在商務服務業領域占據輕微優勢。這一發現，基本驗證了本文的理論假設1，即以美國為代表的發達國家的產業融合度要高于以中國為代表的發展中國家。造成這一現象的主要原因在于，從表象上看，發達國家與發展中國家處于不同的發展階段，技術水平的積累和對外開放的水平均存在很大差異。但從本質上看，發達國家通過全球價值鏈牢牢掌握全球分工和利益分配的格局才是根源所在。可見，發展中國家要改變這一現狀，必須依托高度發達的生產性服務業。

（四）中美生產性服務業對對方傳統制造業的融合度比較

為全面衡量兩國生產性服務業對傳統制造業的融合發展水平，本文考察了美國生產性服務業對中國傳統制造業的融合度指數（以下簡稱“美國對中國指數”）和中國生產性服務業對美國傳統制造業的融合度指數（以下簡稱“中國對美國指數，）。如表2所示，2005年美國對中國指數為0.0021，2013年基本不變為0.0019;而中國對美國的指數在2005年為0.0008，2013年上升至0.0011。從縱向的對比來看，2005-2014年美國對中國指數要顯著高于中國對美國指數，這說明美國生產性服務業對中國傳統制造業的影響要遠遠高于同期中國生產性服務業對美國傳統制造業的影響。至此，假設1完全得證。即以美國為代表的發達國家的生產性服務業與傳統制造業的融合度指數要顯著高于以中國為代表的發展中國家。但值得關注的是，自2008年以來，中美之間的這一差距在逐漸縮小，突出表現是兩者倍數的降低，如在2005年，美國對中國指數是中國對美國指數的2.6213倍，但自2008年開始下降，至2013年已降至1.7000倍。2014年倍數再次出現上升，主要原因是中國對美國指數下降，美國對中國指數上升所致，說明當年中國生產性服務業與美國制造業的聯系程度有所減弱。

四、產業融合對勞動生產率影響的實證分析

（一）實證模型

為了研究生產性服務業與傳統制造業的融合發展對勞動生產率的影響，本文在借鑒李琳和羅瑤[19]與王小波等[“]研究的基礎上，設立如下模型：

其中，t為年份，c為國家。Labor_tc為勞動生產率，用生產單位GDP的勞動時間表示，數據來源于OECD數據庫。Merge_tc為融合度指數，考慮到本文主要研究生產性服務業與傳統制造業融合發展對勞動生產率的影響，因而本文采用的是上文計算的正向融合度指數。R&D_tc為研發投入，用其衡量一國的科技研發投入水平，本文采用各國R&D經費在GDP中的比重表示。TiVA_tc為各國的增加值貿易指標，用其衡量各國參與全球價值鏈的程度，該數據OECD已提供原始數據。FDI_tc為各國吸引外商直接投資值，將其納入模型主要是想探究外資對一國勞動生產率的影響。Infra_tc為基礎設施投資，考慮到數據的可得性，用各國交通基礎設施的建設和維護費用來表示。

除融合度指數數據來自世界投入產出表之外，回歸模型的其他所有數據皆來自于OECD數據庫，其由36個國家或地區組成。但是，WIOD公布的世界投入產出表有43個國家或地區，經過匹配發現，OECD組織中的智利、冰島、以色列和新西蘭4個國家在世界投入產出表中的數據缺失。因此，在實際處理時將其刪除，本文最終的回歸樣本包含32個國家。①各變量的描述性統計如表3所示。

1.變量選擇

被解釋變量Labori_tc為生產單位GDP的勞動時間，用其表示勞動生產率。就傳統制造業而言，其往往憑借廉價的勞動力成本優勢在市場中求生存，而生產性服務業的高端發展，抑或是生產性服務業與傳統制造業的融合發展，及服務型制造和制造業的服務化，這些都會通過從根本上提升和改變傳統制造業的發展模式進而提升產業效率和勞動生產率。因此，筆者認為，將其作為被解釋變量考查生產性服務業與傳統制造業的融合發展具有較強的理論和現實意義。

①他們分別是：澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、捷克、丹麥、愛沙尼亞、芬蘭、法國、德國、希臘、匈牙利、愛爾蘭、意大利、日本、韓國、拉脫維亞、立陶宛、盧森堡、墨西哥、荷蘭、娜威、波蘭、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亞、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英國和美國。

解釋變量Merge_tc為生產性服務業與傳統制造業的融合度指數，也是本文模型重點關注的解釋變量。筆者認為，從二者的經濟邏輯來看，生產性服務業通常是知識密集型或資本密集型的行業，和傳統制造業相比，其在技術、勞動力、資本等生產要素方面具有相對的比較優勢，而這些生產要素往往又是傳統制造業的短板所在。在傳統制造業發展的過程中，這些匾乏的生產要素和資源成為了制造業轉型發展的重要短板。因此，二者的融合發展能夠有效彌補傳統制造業在轉型升級方面所缺乏的要素資源，從而通過提升傳統制造業的發展水平進而提升勞動生產率。

解釋變量R&D_tc將其納入模型的主要考量在于，研發投入往往會通過技術水平的提升和產業的更新換代作用于勞動生產率。對于趕超型經濟體而言，通過加大研發投入可以迅速在技術領域占據優勢，從而最大限度地提升經濟增長的潛力，實現高質量發展和彎道超車。而對于發達經濟體而言，較強的研發投入可以保持其核心優勢，實現較高的單位勞動產出。

解釋變量TiVA_tc，選擇將其作為衡量一個國家或地區融入世界市場程度的原因在于，雖然經濟全球化近年來有“回潮”的趨勢，但一個不爭的事實卻是生產過程在全球的日益碎片化，各國根據比較優勢參與世界市場分工。得益于OECD的工作，目前我們可以獲得全球大部分經濟體基于全球價值鏈分工的細分增加值貿易數據。而發展中經濟體往往可以先融入全球價值鏈參與全球生產，再逐步突破自身在人才、技術研發和資金要素等方面的瓶頸，而這些也正是傳統制造業轉型升級的必備要素。

解釋變量FDI_tc，外商直接投資既可以幫助跨國公司實現自己的利益，也可以通過技術外溢提升被投資國的生產技術水平，進而間接提升勞動生產率。

解釋變量Infra_tc，基礎設施投資一直是推動各國經濟增長并實現勞動生產率提升的重要工具，考量到本文的被解釋變量主要是勞動生產率，因而將其納入模型，考察在生產性服務業與傳統制造業融合發展的大背景下基礎設施投資對勞動生產率的可能影響，同樣具有較強的現實意義。

2.內生性問題

在本模型中，被解釋變量為勞動生產率，從解釋變量的構成來看，首先，生產性服務業的融合發展有可能通過技術水平的提升和生產要素的豐富提升勞動生產率;但反過來，勞動生產率較高的國家，有可能生產性服務業與傳統制造業的融合程度也比較高，因此，二者可能存在相互決定的內生性問題。而較強的技術研發投入同樣會作用于勞動生產率的提升，一個經濟體較高的勞動生產率也會使其有實力加大研發投入。因此，勞動生產率和研發投入指標也有可能存在相互決定的內生性問題。從融入世界市場的指標來看，一個國家或地區可以通過融入全球價值鏈參與全球生產，從而最大化自身的生產要素并繼而提升勞動生產率;但勞動生產率的提升是否一定能促使該國融入全球價值鏈，如果考慮到不同國家在生產要素稟賦方面的異質性，這一傳輸路徑則并不清晰。如一個自身具有強大市場且生產要素稟賦十分豐富的經濟體，其融入世界市場的欲望與那些生產要素稟賦并不豐富、國內市場狹小的經濟相比就會小得多。因此，二者是否存在相互作用的內生性問題尚不清晰。從外商投資指標來看，往往是發達國家憑借自身的資金優勢投資發展中國家，發展中國家在獲得發展所迫切需要的資金要素后，發揮自身在勞動力和原材料方面的成本優勢融入世界市場，進而提升勞動生產率，這一傳輸路徑邏輯清晰;但反過來，勞動生產率的提升使得一個國家或地區從外商投資的輸入國變成輸出國，這一轉變的決定因素還很多，如一國的金融政策、跨國企業的發展水平和國際市場環境等，因此，二者并不存在互相決定的內生性問題。同理，基礎設施投資會通過改善經濟發展的環境為經濟增長提供正外部性，從而作用于勞動生產率的提升;但反過來，勞動生產率高的經濟體通常為發達經濟體，其基礎設施通常也已經比較完善，勞動生產率的提升并不會作用于基礎設施的改善，因此，二者并不存在相互決定的內生性問題。

為解決模型可能存在的內生性，本文引入了工具變量，即OECD國家20-24歲的人口比重，從實際年齡分布來看，這個區間的人口往往正在上大學，可以作為大學生人數、人口創新活力的一個替代指標。筆者認為，該指標能在很大程度上衡量一個經濟體的創新和勞動力發展的潛力，其會直接作用于勞動生產率。因此，將其作為工具變量具有一定的合理性。此外，為了更好地解決可能存在的內生性問題，我們還采用了系統GMM的方法。

（二）回歸分析

1.面板回歸

生產性服務業與傳統制造業融合對勞動生產率的影響，如表4所示。無論加入何種變量，生產性服務業與傳統制造業的融合度指數都與勞動生產率之間呈正相關關系并且十分顯著。這說明，作為與傳統制造業直接相關的配套服務業，生產性服務業通過與傳統制造業的融合發展，能顯著促進傳統制造業的技術進步和產業升級，并繼而提升勞動生產率。至此，假設2基本得證，即生產性服務業與傳統制造業的融合發展可以有效提升勞動生產率。

此外，外商直接投資和增加值貿易也對勞動生產率的改善起促進作用。從經濟屬性來看，外商直接投資往往通過技術外溢提升投資目的國的技術和勞動生產率。而增加值貿易可以作為一個國家或地區參與全球價值鏈分工的重要衡量指標，參與全球生產分工可以充分將自身的比較優勢最大化，從而更好地融入全球市場，分享世界市場的紅利，在競爭合作中提升科技水平，進而提升勞動生產率。

回歸系數為負的兩個變量分別是研發投入和基礎設施投資，基礎設施投資對勞動生產率影響為負，因為勞動生產率的提升和改善更多地是依靠集約式發展，而作為投資的替代指標，其表征的是粗放式發展模式。因此，基礎設施投資并不能提高勞動生產率，這一發現基本和我們的經濟直覺相似。由此，假設3基本得證，即在當前全球價值鏈分工模式下，通過生產性服務業與傳統制造業的融合發展并積極融入世界市場，是促進勞動生產率提升的重要途徑。值得注意的是研發投入，其對勞動生產率的促進作用并不符合我們的經濟直覺，造成這一現象的主要原因可能在于，本文的變量數據主要來自于OECD國家，這些樣本國家以發達經濟體居多，其本身已具有較強的勞動生產率，因而即使增加研發投入也沒有顯著作用于勞動生產率的改善。另外一個可能的原因則是，本文的樣本大多為高福利國家，生育率較低，其居民相對更愿意享受閑暇，參與生產的意愿往往比較低。但更可行性的解釋則有可能是，發達經濟體依靠技術的改善和自動化設備的廣泛使用提高了生產率，但并沒有顯著提升自然人勞動生產率，這主要是由本文的被解釋變量數據統計口徑所決定的。

2.系統GMM回歸

為了更好地解決內生性問題，本文借鑒張鵬楊和唐宜紅[21]的方法，將式（3）擴展為：

其中，labor_t-1，c為滯后一期的勞動生產率指標，其他變量含義同式（3）。回歸結果如表5所示。

從表5中可以看出，無論加入何種解釋變量，融合度指數對勞動生產率的影響都為正，這說明生產性服務業與傳統制造業的融合發展是促進勞動生產率提升的有力手段。上一期的勞動生產率同樣會對本期的勞動生產率產生積極的影響。此外，和上文的發現基本一致，對于一個經濟體而言，如果外商直接投資的積極效應能得到有效發揮，則融入世界而會顯著促進其勞動生產率的改善。而簡單粗放的基礎設施投資并不能改善勞動生產率。至此，假設2和假設3再次得證，即生產性服務業與傳統制造業的融合發展是解決傳統制造業發展瓶頸的重要手段和提升勞動生產率的重要抓手。

（三）穩健性檢驗

為了進一步增強模型的可信性，保證研究結論切實有效，本文進一步進行穩健性檢驗。引入工具變量進行GMM分析，并將被解釋變量替換為制造業產值增長率①再次進行實證檢驗，觀察在加入工具變量和使用制造業產值增長率作為被解釋變量的回歸結果有何異同，回歸結果如表6所示。

本文重點分析表6列（5），在工具變量的回歸下，上一期的勞動生產率對本期的勞動生產率影響為正并且在1%的置信區間下顯著，這說明具有較高勞動生產率的經濟體往往會保持自身在勞動生產率方面的優勢并將其延續。而作為本文重點考察的指標，生產性服務業與傳統制造業的融合度指數和前文的回歸結果一致，雖然作用系數明顯降低，但其對勞動生產率的影響系數依舊為正。這說明，產業融合發展是提升勞動生產率的重要變量。

其他變量和前文的回歸結果相似，增加值貿易指標和外商直接投資指標對勞動生產率的影響依舊為正，而表征基礎設施投資的指標對勞動生產率的影響也依舊為負。這說明在當前的全球分工模式下，大力促進生產性服務業與傳統制造業的融合發展、積極融入世界市場、參與全球分工、吸引外

①使用制造業產值增長率作為被解釋變量的回歸結果說明，生產性服務業與傳統制造業的融合發展是提升制造業產值的有力推手。受篇幅所限，文中未給出具體的回歸結果，留存備索。資、走集約式發展道路是提升勞動生產率、實現高質量發展的重要路徑。至此，假設2和假設3完全得證。

五、結論與政策建議

（一）結論

1.2004-2011年中國正向融合度指數持續下降

雖然自2011年開始進入緩慢增長通道，但在2004-2014年中國生產性服務業與傳統制造業的正向融合度呈整體下降趨勢，而反向融合度整體變化不大，自2011年開始步人上升通道。從絕對值來看，反向融合度指數要高于正向融合度指數，說明在此期間中國生產性服務業與傳統制造業的融合度還比較低，生產性服務業的發展水平跟不上傳統制造業轉型升級的需要，存在較大的提升空間。

2.從國際比較來看，中國生產性服務業與傳統制造業的融合度指數與美國相比存在較大差距

綜合比較，中美在生產性服務業與傳統制造業融合發展領域的差距還比較明顯，中國的生產性服務業整體滯后于美國。（1）從發展趨勢來看，美國的融合度指數在提升，而同期中國指數在下降;（2）在生產性服務業的各個細分領域，美國的融合度指數都要顯著高于中國;（3）美國的生產性服務業對中國傳統制造業的融合度指數要顯著高于中國對美國的指數。

3.生產性服務性與傳統制造業的融合發展是提升勞動生產率的重要途徑

國際經驗告訴我們，生產性服務業與傳統制造業的融合發展是提升勞動生產率的重要途徑。在當前全球價值鏈深入發展的大背景下，生產性服務業與傳統制造業融合發展促進勞動生產率提升還需要一個國家或地區積極融入世界市場、持續改善營商環境、提升對外商直接投資的吸引力、走集約式的發展道路。唯有如此，才能改善在全球價值鏈分工的地位和實現經濟高質量發展目標。

（二）政策建議

1.大力發展服務型制造

促進制造企業向創意孵化、研發設計、售后服務等產業鏈兩端延伸，建立產品、服務協同盈利新模式。鼓勵有條件的制造企業向設計咨詢、設備制造及采購、施工安裝、維護管理等一體化服務總集成、總承包商轉變。支持領軍制造企業“裂變”專業優勢，面向全行業提供市場調研、研發設計、工程總包和系統控制等服務。鼓勵制造企業優化供應鏈管理，推動網絡化協同制造，積極發展服務外包。推進信息化與工業化深度融合，加快發展智能化服務，提高制造智能化水平。

2.推動以服務為主導的反向制造

鼓勵服務企業開展批量定制服務，推動生產制造環節組織調整和柔性化改造。支持服務企業利用信息、營銷渠道、創意等優勢向制造環節拓展業務范圍，實現服務產品化發展。發展產品全生命周期管理、網絡精準營銷和在線支持新型云制造服務，實現創新資源、生產能力和市場需求的智能匹配和高效協同。

3.建立健全有利于融合發展的體制機制

明確產業融合所衍生的交叉行業的市場準人規則。產業融合所產生的一些交叉行業，如電子商務、網絡文化產業、物聯網等往往涉及多個監管部門，因此，需要協調監管部門對市場準人、監管模式等各方面進行明確，盡量遵循底線思維、減少行政管制、降低準人門檻，避免政府過度干預、鼓勵產業融合可能產生的新業態、新服務自然成長。制定有利于產業融合發展的稅收政策，根據產業融合的發展趨勢，制定積極的稅收優惠政策，重點支持專業性強、產業融合度高、發展潛力大的產業融合項目。轉變扶持方式，由單一的獎勵調整為項目補貼、貸款貼息、稅收減免、土地優惠、獎勵配套等多種方式。盤活存量用地，提高土地利用率，支持工業用地、倉儲用地、傳統商業街存量房產興辦現代服務業。多渠道吸引社會資金參與和介人產業融合發展項目，探索設立產業融合項目融資登記中心，支持和引導符合條件有發展潛力的企業在國內外資本市場上市。構建有利于產業融合的公共環境。加快對壟斷性行業的改革步伐，建立科學合理的準人條件，打破金融保險、電信通訊、鐵路運輸等服務業的進入壁壘。充分發揮行業協會在促進產業融合發展中的推動和協調作用。健全知識產權保護制度，加強社會信用體系建設。

4.積極融入世界市場

當前全球市場正在通過全球價值鏈進行深度融合，沒有一個經濟體可以獨善其身。中國企業應通過融入世界市場、參與國際分工充分利用國內國外、境內境外的兩個市場、兩種資源，實現生產要素配置和市場價值最優化，進而提升國家經濟的整體發展水平。

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（責任編輯：徐雅雯）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2020.04.004

[引用格式]夏斐，肖宇.生產性服務業與傳統制造業融合效應研究——基于勞動生產率的視角[J].財經問題研究，2020，（4）：27-37.

收稿日期：2020-02-14

基金項目：國家自然科學基金青年項目“跨國生產視角下企業技術創新影響因素、機制及路徑優化研究”（71903009）

作者簡介：夏斐（1990-），男，湖南湘潭人，工程師，主要從事金融科技與產業經濟方面的研究。E-mail：xiafei900128@hotmail.com

肖宇（1986-），男，湖北十堰人，博士研究生，主要從事服務經濟與產業政策方面的研究。E-mail：wldx1010@foxmail.com