生產性服務業與先進制造業集群互動效應研究

摘? ? ? 要：隨著長三角區域經濟一體化上升為國家戰略，培育世界級先進制造業基地日益受到重視，生產性服務業作為先進制造業重要的中間投入要素，其與先進制造業集群的互動關系成為關注焦點。因此，在對先進制造業集群與生產性服務業互動機理分析的基礎上，文章以長三角20個城市的先進制造業集群為研究對象，運用2004-2016年的面板數據，建立聯立方程模型驗證了生產性服務業和先進制造業集群的互動關系。

關鍵詞：先進制造業集群;生產性服務業;互動發展;聯立方程

一、引言

2018年11月，長三角區域一體化發展正式上升為國家戰略，制造業作為實體經濟的主體和支撐，將成為長三角區域一體化的一個突破口，而培育世界級先進制造業集群，將是推動長三角制造業高質量發展和構建全產業鏈創新體系的重要舉措。

生產性服務業作為中間投入，是先進制造業集群發展過程中的重要一環，同時也無法脫離先進制造業孤立發展，因此生產性服務業和先進制造業集群之間的互動關系是本文研究重點。目前學術界對于兩者互動關系尚未充分探討，基于此，本文以長三角地區為研究區域，從與生產性服務業的互動視角實證研究長三角地區先進制造業集群，通過聯立方程模型研究二者互動關系，為我國制造業轉型提供有益的思路和參考。

二、研究設計和實證結果

（一）計量模型、數據與變量說明

1.模型選擇

聯立方程模型相比傳統單方程模型可以更為細致得刻畫變量間的互動關系，估計結果更為有效，因此本文建立聯立方程模型，來考察長三角城市先進制造業集群與生產性服務業的關系，方程如下：

2.數據與變量說明

本文研究城市集中于泛長三角城市群，基于數據可得性，以及產業和經濟發展特征的典型性，研究范圍包括：上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、鎮江、泰州、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺州、合肥、銅陵、安慶。以上20城市的2004-2016年數據來自于城市統計年鑒。考慮到異方差性，所有變量均取對數處理，變量具體說明如下：

（1）先進制造業集聚程度（ami）：由于集群難以測度，目前國內外學者較多采用集聚的量化指標來代替集群，參考吳福象，楊婧使用產業從業人數占比的平方和來表示集中度的方法，本文采用一城市先進制造業產值占比的平方這一指標測量該城市先進制造業的集中度，公式如下：

其中，[amiij]為i城市第j年先進制造業集中度，[xij]為i城市第j年先進制造業總產值，[xij]為i城市第j年規模以上工業企業總產值。

（2）生產性服務業（pros），目前國內研究對生產性服務業指標使用較多的是生產性服務業增加值數據，本文沿用這一指標，選取生產性服務業增加值衡量生產性服務業的發展水平。

控制變量：（1）市轄區普通高等學校專任教師人數（teacher）代表教育環境;（2）申請專利授權量（patent），作為一種可以帶來顯著知識溢出效應的變量;（3）地區總人口（n）代表人口規模;（4）固定資產投資（k）代表集群區域基礎設施環境;（5）外商直接投資（fdi），促進生產性服務業發展的一個不可忽視因素;（6）職工平均工資（wage），代表工資水平。

（二）聯立方程實證檢驗與結果分析

經檢驗，方程組滿足聯立方程組識別的秩條件，表1為聯立方程模型估計結果。模型1和模型2是廣義矩估計（GMM）估計結果，模型3和模型4是三階段最小二乘法（3SLS）估計結果。結果顯示，模型1和2核心解釋變量lnami和lnpros的彈性系數分別為0.379和0.173且在1%水平顯著，表明：（1）對于先進制造業集群來說，生產性服務業增加值每提高1%，將推動先進制造業集群度平均增加0.379%;（2）對于生產性服務業來說，先進制造業集群度每增加1%，將推動生產性服務業增加值平均提高0.173%。模型3和4核心解釋變量lnami和lnpros的彈性系數分別為0.630和0.351，且在1%的顯著性水平下顯著，表明：（1）對于先進制造業集群來說，生產性服務業增加值每提高1%，將推動先進制造業集群度平均增加0.630%;（2）對于生產性服務業來說，先進制造業集群度每增加1%，將推動生產性服務業增加值平均提高0.351%。以上結果表明長三角城市先進制造業集群和生產性服務業之間存在顯著的雙向促進關系，

對于控制變量而言，模型1和模型3中高校教師人數、申請專利授權量和固定資產投資對城市的先進制造業集群都有顯著的正向影響，表明良好的教育環境，技術環境和基礎設施環境均有利于吸引先進制造業集群;而人口規模的系數顯著為負，這可能是由于當城市人口規模過度擴張導致的要素價格競爭激烈，使其上漲幅度超過了交易成本下降的幅度，因此先進制造業趨于分散。模型2和模型4中高校教師人數、申請專利授權量、人口規模、外商直接投資、人均工資水平對生產性服務業發展均有顯著的正向影響，其中人口規模促進生產性服務業的原因可能在于生產性服務業對于要素價格變動不敏感而對交易成本變動敏感。

（三）穩健性檢驗

考慮到區位熵也能反應某一地區的先進制造業集聚程度，為驗證結果的穩健性，本文采用區位熵指標（lq）替代赫芬達爾系數（ami），公式如下：

其中，[lqij]為i城市第j年的先進制造業區位熵，[xij]為i城市j年的先進制造業總產值，[Xij]為i城市第j年規模以上工業企業總產值，[qij]為我國第j年的先進制造業總產值，[Qj]為我國第j年規模以上工業企業總產值。

表2是替換指標后先進制造業集聚和生產性服務業的聯立方程模型估計結果。模型中大部分控制變量的顯著性和方向均不變。本文重點在于研究生產性服務業與先進制造業集群的關系，模型1和模型3中生產性服務業產值的系數分別為0.076和0.132，且在1%的顯著性水平上顯著，表明生產性服務業對先進制造業集群有顯著的推動作用，需要注意的是，模型1和模型3的擬合優度均不高，這可能是由于所采用的區位熵指標波動幅度較小造成的;模型2和模型4中先進制造業區位熵的系數分別為0.713和1.305，均在1%的顯著性水平上顯著，且擬合優度均在0.9以上，解釋力較強，表明先進制造業集群對生產性服務業發展有顯著的促進作用。上述實證結果進一步驗證了本文的先進制造業集群與生產性服務業互動假說，且二者相互促進。

三、結論

長三角城市群生產性服務業與先進制造業集群之間存在顯著的雙向互動。一方面，生產性服務業通過降低交易成本、提供知識密集型服務等促進了先進制造業集群;另一方面，生產性服務業與先進制造業之間本身具有較強的技術關聯性，而先進制造業集群基于成本和高端價值鏈考慮，選擇與生產性服務業合作發展，生產性服務業因此發展得更為專業化和規模化。

參考文獻：

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作者簡介：

張曉紅（1995-? ），女，漢族，江蘇無錫人，經濟學學士，南京財經大學國際經貿學院研究生在讀，研究方向：產業經濟。