生產性服務業發展如何影響了制造業出口復雜度？

李晶晶 張卿

[摘 要]基于2005—2018年29個省市生產性服務業與制造業面板數據，運用中介效應模型從理論和實證角度探究了生產性服務業對制造業出口復雜度的影響機制，并對制造業效率發揮的中介效應進行了檢驗。研究表明：中國生產性服務業的發展正向促進了制造業出口復雜度的提升;但這一影響受到地區差異與城市發展水平的影響，東部地區以及中國較發達地區生產性服務業對出口復雜度的影響顯著，而中西部與欠發達地區不顯著;制造業效率在生產性服務業對制造業出口復雜度的影響上有效發揮了中介效應，且檢驗結果顯示這一中介效應在不同行業均顯著。建議城市間要有差異的協調發展，應大力推進生產性服務業與制造業的深度融合發展，加大對內對外開放水平，從而暢通國內國際雙循環。

[關鍵詞]生產性服務業 ;制造業效率;出口復雜度;中介效應

[中圖分類號]A73 [文獻標識碼]A [文章編號]1672-1071（2021）05-0067-10

引言

生產性服務業逐漸從制造業中獨立分化出來是社會分工深化和經濟特定發展條件下的產物。生產性服務業的發展促進并加快了經濟社會的快速發展（凌永輝，2017）[1]，并以其強大的支撐功能不斷成為制造業發展的新動力，是制造業起飛的“翅膀”和“聰明的腦袋”（劉志彪，2018）[2]，形成較強競爭力的制造業部門離不開發達的生產性服務業（Eswaran &Kotwal，2001）[3]。制造業發展的表現是不斷向中高端價值鏈邁進，使出口復雜度不斷提升。以發達國家為例，現代生產性服務業不斷將內涵豐富的技術、知識和人力資本投入到制造業的發展中，使發達國家不斷占據全球價值鏈高位，且結構得以“軟化”（Gereffi，1999）[4]。

面對國內外形勢的復雜多變，實現結構調整是經濟發展新常態背景下實現高質量發展的關鍵，也是我國從“制造大國”邁向“制造強國”的關鍵。黨的十九大報告提出要“促進我國產業鏈邁向全球價值鏈中高端，培育若干世界級先進制造業集群”。制造業不斷向全球價值鏈中高端攀升的表現之一就是出口復雜度不斷提升。那么，生產性服務業的發展是否有助于高技術制造業出口技術復雜度（簡稱“高技術出口復雜度”）的提升？生產性服務業又是通過何種機制影響高技術制造業出口復雜度的？未來我國產業結構調整與優化的著力點在何處？解答這些問題無疑具有重要的現實意義。

一、 文獻述評

生產性服務業與高技術制造業是國民經濟的重要組成部分，對國民經濟的拉動日益明顯。國內外對生產性服務業與高技術出口技術復雜度的研究主要圍繞以下兩大方面：

一是生產性服務業發展與制造業效率。關于生產性服務業發展能否提高制造業效率，國內外學者主要從交易成本理論、價值鏈理論、專業化分工理論以及技術外溢效應四大層面展開分析，提出生產性服務業對制造業效率提升的作用。Grubel&Walke（1998）[5]認為，生產性服務業的產出中體現有大量人力資本和知識資本服務，它們不斷導入商品和服務的生產過程，從而提高生產過程的運營效率以及其他要素生產率。王玉玲（2017）[6]從價值鏈視角切入，認為生產性服務業的發展有利于提高制造業的資源配置和運營效率，國際背景下制造業企業需加強與生產性服務業的合作，進而提高制造業效率來獲得競爭優勢。呂平和袁易明（2020）[7]認為生產性服務業通過提高產業的專業化分工，促使高技術制造業不斷向產業價值鏈中高端發展。余泳澤等（2016）[8]研究發現，生產性服務業發展會通過交通基礎設施的完善、市場規模的限制以及信息技術的發展對制造業效率產生正的外部性。但是，也有少量研究認為生產性服務業對制造業效率的提升存在局限性。王文等（2020）[9]認為生產性服務業對制造業效率提升的作用大小取決于所在城市的規模，即城市需達到一定的門檻規模才能促使生產性服務業和制造業形成更加有效的產業關聯。于斌斌（2017）[10]研究認為生產性服務業對制造業效率的影響受行業與區域的影響，低端生產性服務業集聚和中國西部地區的生產性服務業集聚對制造業生產率并不存在顯著的促進作用。

二是研究出口復雜度的影響因素。國內外學者從外商直接投資（Xu和Lu，2009[11];郭晶，2010[12]）、基礎設施（王永進等，2010[13]）、國際貿易（盛斌和毛其淋，2017[14]）、技術市場發展（戴魁早，2018[15]）等角度對高技術出口復雜度進行研究。其中與本文密切相關的研究主要有：姚戰琪（2021）[16]使用結構方程等檢驗方法，實證檢驗了中國知識密集型服務業與制造業協同集聚對制造業出口復雜度的影響，認為產業協同集聚能促進出口復雜度的提升。張營營等（2020）[17]基于中國2003—2016的高技術產業數據，實證分析了生產性服務業集聚對高技術出口復雜度的影響，認為生產性服務業集聚主要通過研發激勵效應、技術擴散效應和人力資本效應推動高技術出口復雜度的提升。陳曉華（2019）[18]以發展中國家為樣本，分析了生產性服務業資源錯配對高技術產品出口的作用機理，得出生產性服務資源環節錯配不利于發展中國家高技術產品的出口等結論。

綜觀現有相關文獻，中外學者從不同角度對高技術出口復雜度的影響因素進行了廣泛且深入的研究，為后來者的繼續深化探究提供了理論基礎和方法參考。但就生產性服務業影響高技術出口復雜度這一主題而言，仍存在著以下值得拓展之處：一是出口復雜度分析集中于跨國比較，以揭示國別間全球價值鏈地位水平的差異，較少涉及一國區域發展及行業發展的異質性。二是聚焦生產性服務業FDI、生產性服務業集聚、生產性服務業融合功能對制造業出口復雜度的影響解析，相對忽視生產性服務業發展對高技術出口復雜度的影響剖析。本文在以往研究的基礎上，作出以下兩方面的貢獻：一是通過制造業效率這一中介效應，研究生產性服務業對高技術出口復雜度影響的內在機制，二是從全國層面檢驗生產性服務業發展對高技術出口復雜度的影響，并考慮了區域異質性與動態變化的影響。

二、 理論機制與研究假說

（一） 生產性服務業發展對制造業效率的影響

生產性服務業發展初期主要表現為專業化發展，產業結構相對單一。隨著經濟發展與工業化水平的提高，生產性服務業逐漸表現為多樣化的發展趨勢。無論是專業化還是多樣化，生產性服務業的發展對制造業的效率都會產生一定的正向作用，但各自機理不同（席強敏等，2015）[19]。受馬歇爾外部性影響，專業化發展的生產性服務業通過降低運營成本，對相關制造業的溢出性增強，提高了制造業生產效率。受雅各布斯外部性影響，生產性服務業的多樣化發展逐漸與其他產業在技術、知識、技能間融合，并通過服務的分工與交易建立起相互信任關系，這種相互信任關系的建立進一步促使生產性服務業各行業之間緊密聯系，從而使生產性服務業的溢出范圍得到擴大，結構得到優化。生產性服務業結構的優化有助于企業降低搜尋成本，通過為制造業提供更加細化以及專業的服務，來實現制造業效率的提升。

但是生產性服務業對制造業效率提升的外溢效應會隨著地理距離的增加而遞減（宋大強，2021）[20]。受區位條件、資源稟賦、產業政策等多種因素影響，各個城市制造業發展規模和水平存在差異，故對生產性服務業的需求也存在差異，從而形成城市發展與分行業生產性服務業專業化發展。對于規模較大的綜合性城市而言，制造業規模較大，產業鏈較為完善，其對生產性服務業的市場需求總量較大且形式多樣，加之大城市資金、技術、人才、信息等資源較為豐富，因此能夠滿足和實現生產性服務的高端化發展。對于制造業相對落后地區而言，生產性服務業的發展會受到制造業規模及種類的限制，從而不利于生產性服務業多樣化和高端化發展，進而不利于制造業效率的提升。對此，我們提出如下假說：

假說1a：生產性服務業對制造業效率產生正向作用。

假說1b：生產性服務業對制造業效率的影響受區域和行業的影響。

（二） 生產性服務業對高技術出口復雜度的影響

生產性服務業通過融入到制造業生產的上、中、下游環節來提高出口復雜度[6]。制造業產業鏈的上游，需要生產性服務業提供研發設計、低成本融資等服務，生產性服務業通過產品的運輸、提供金融保障等參與到制造業的中游。下游主要表現為品牌推廣等信息服務的支持。出口復雜度提升意味著制造業需不斷向價值鏈兩端攀升，其中離不開生產性服務業尤其是高端生產性服務業的支持。

制造業生產的上、中、下游環節，都需要不同行業的生產性服務業的融合與支持，導致不同行業的生產性服務業對制造業復雜度提升的影響存在差異。生產性服務業發展需依托城市與社會經濟的發展，不同經濟發展水平的地區生產性服務業分行業的布局不同。比如歐洲高端生產性服務業主要集中在倫敦、巴黎、法蘭克福等全球性大都市區。生產性服務業與城市發展水平密切相關，中心城市往往會集聚更多的高端生產性服務業。因此提出如下假說：

假說2a：生產性服務業發展對高技術出口復雜度產生正向影響作用。

假說2b：生產性服務業發展對高技術出口復雜度的影響受區域和行業的影響。

（三） 制造業效率的中介效應

生產性服務業不僅通過直接途徑提升對高技術出口復雜度的生產運行效率，還會通過提升制造業效率促進高技術出口復雜度的提升。生產性服務業對制造業的效率能夠產生正向積極作用，隨著制造業效率的提高，制造業一方面會進一步把稀缺的資源和要素投放到企業核心業務的發展上，提高自身的專業化能力。專業化能力的提升會進一步促進制造業不斷向價值鏈兩端攀升，進而對出口復雜度的提升產生正向作用。另一方面，生產性服務業的發展與制造業效率的提升會使生產性服務業與制造業更加緊密融合，由此會帶來知識溢出等，這會促使勞動力市場高質量發展，進而導致外貿市場高質量發展，從而提高高技術出口復雜度。對此，本文提出以下假說：

假說3：制造業效率在生產性服務業對高技術出口復雜度的影響中發揮了中介效應。

三、 研究設計

（一） 數據來源

考慮到數據的可得性，本文的數據包含全國29個省市（即不包含數據缺失較多的西藏、青海和新疆，以及港澳臺地區）2005—2018年的數據。其中高技術出口復雜度的計算數據來源于《中國高技術統計年鑒（2006—2017）》，生產性服務業發展相關數據來源于《中國城市統計年鑒（2006—2019）》，分行業制造業效率數據來源于《中國工業統計年鑒（2006—2017）》。其他數據還來源于2006—2019年各省市統計年鑒。個別年份缺失數據用前后年份均值替代或用平均增長率進行填補。

（二） 變量說明

1. 被解釋變量——高技術出口復雜度（TEC）

本文采用Hausmann（2007）[21]提出的出口復雜度測算方法。考慮到數據的可得性以及本文的研究意義，本文借鑒戴魁早（2018）[22]對出口復雜度測算的改進，構建適合省域面板數據的復雜度計算公式。出口復雜度越高，說明該地區高技術產業全球價值鏈地位就越高。將t時期某一行業的出口復雜度按地區匯總，便可得到行業層面出口復雜度（TECHkt）：

其中，xikt表示i地區t時期k行業出口額，對高技術行業的劃分，本文遵循《中國高技術統計年鑒（2005—2019）》的行業劃分方法，具體指醫藥制造業、航空、航天器及設備制造業、電子及通訊設備制造業、計算機及辦公設備制造業和醫療儀器設備。Xit表示i地區t時期的出口總額，Yit表示i地區的人均GDP，單位為萬元。

在上式的基礎上，t時期具體到某一省市或區域的高技術出口復雜度（TCEjt）：

其中，xjkt表示j地區t時期高技術產業內k行業的出口額，xjt表示j地區高技術產品的出口總額，兩者比重乘以行業層面出口復雜度，再按行業匯總便可以得到中國不同省市高技術產業出口復雜度。

2. 核心解釋變量——生產性服務業發展（SEP）

生產性服務業發展的典型特征是知識密集型、技術密集型等生產性服務業（或現代服務業）不斷發展。本文采取生產性服務業就業總人數與服務業就業總人數來衡量服務業的發展，即生產性服務業發展=生產性服務業就業人數/服務業就業總人數，即生產性服務業就業人數占比越多代表生產性服務業發展的越快。同時參考過往研究，我們把生產性服務業界定為“金融業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，租賃和商務服務業，科研、技術服務和地質勘探業”四大行業。

3. 中介變量——制造業效率（LP）

本文借鑒華廣敏（2012）[23]對制造業效率的衡量，選取先進制造業細分行業的工業銷售產值（億元）與當年平均用工人數（萬人）的比值來度量制造業的效率。其中，結合國家統計局頒布的《高技術產業（制造業）分類（2017）》（國統字〔2017〕200號）對高技術產業的劃分，以及曹東坡等（2014）[24]對先進制造業的劃分，本文最終選取化學原料和化學制品制造業，醫藥制造業，化學纖維制造業，通用設備制造業，專用設備制造業，汽車制造業，鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業，電氣機械和器材制造業和計算機、通信和其他電子設備制造業作為所考察的先進制造業。

4. 控制變量

考慮到遺漏重要的解釋變量可能造成估計結果有偏，結合已有的文獻研究，本文加入了以下控制變量：城市發展水平（agdp），用各省市人均GDP（萬元）表示。人力資本（hcl），參考凌丹和鄒夢婷（2020）[25]的做法，用大專及以上人口數量占勞動力總人口衡量。制度環境（lawer），用各省市當年律師總數（千人）來表示。投資水平（invest）用各省市固定資產投資占當年GDP的比重來表示。外商直接投資（fdi）的計算：首先利用年平均匯率將各省市區當年實際利用外商投資額轉換成億元，再計算與當年GDP（億元）的比值。地區開放程度（rop）用貨物進出口總額（億元）與GDP（億元）的比重表示。基礎設施水平（icp）用各省市鐵路里程與公路里程之和與全國總和之比來表示。

為消除通脹的影響，對所有以貨幣為單位的變量均以2005年為基期進行平減處理。為減少異方差的影響，對制造業出口復雜度（tec）、制度環境（lawer）、城市發展水平（rgdp）對數化處理。全國水平的變量描述性統計如表1所示。

（三） 模型構建

為了檢驗生產性服務業發展對高技術制造業出口復雜度的直接影響，本文構建如下基準模型：

同時為了檢驗制造業效率是否是服務業影響制造業出口復雜度提升的中介變量，本文參考溫忠麟等（2014）[26]關于中介效應的研究方法，在（1）式的基礎上設定如下模型：

模型中各變量下標i、t分別表示區域和年份。Tec表示高技術出口復雜度，Sep表示生產性服務業發展。Lp為制造業效率。Controls代表控制變量，vi表示省份固定效應，ut表示年份固定效應。α、β、λ表示常數項，ε為隨機擾動項。

中介效應檢驗通常采用逐步檢驗法。逐步檢驗比較不容易檢驗到中介效應顯著，但如果研究者用依次檢驗已經得到中介效應顯著，檢驗力低的問題對其而言就不是問題。本文首先采用逐步檢驗法即依次檢驗對模型進行中介效應檢驗，如果中介效應成立則停止檢驗，否則繼續采用Sobel Test進行檢驗。依次檢驗的步驟為：首先檢驗模型（1）的系數α1，若顯著，則依次檢驗模型（2）的系數β1和模型（3）的λ2，若β1和λ2均顯著，則間接效應顯著。此時若λ1不顯著，即直接效應不顯著，只有中介效應，若λ1顯著，則直接效應顯著。若β1和λ2至少有一個不顯著，接著繼續用Sobel Test做進一步的檢驗判斷是否存在中介效應。

四、 實證分析

（一） 基準回歸

為更準確地反映服務業結構優化對高技術出口復雜度的影響，有必要確定面板數據模型的具體形式，通過構造F統計量比較個體固定效應模型和混合回歸模型，通過Hausman檢驗選擇固定效應模型（FE）或隨機效應模型（RE），借助于stata16，結果表明固定效應模型解釋力更強，更能通過系列檢驗，下文如無特殊說明，均采用固定效應模型（FE）。

表2報告了基準回歸結果。列（1）的結果顯示未加控制變量時，生產性服務業發展（sep）的回歸系數為1.736，在1%的水平上顯著為正。列（2）的結果顯示加入控制變量后，該系數變為0.349，在5%的顯著性水平上為依然正，說明生產性服務業發展能夠促進高技術出口復雜度的提升，由此驗證了假說2a。列（3）是生產性服務業對制造業效率的影響結果，結果顯示生產性服務業在5%的顯著性水平上顯著為正，說明生產性服務業發展能夠正向促進制造業效率的提升，由此驗證了假說1a。列（4）是生產性服務業與制造業效率共同對高技術出口復雜度影響的結果，結果顯示在5%的顯著性水平下，生產性服務業發展對出口復雜度的影響不顯著，而制造業效率對出口復雜度顯著為正，說明制造業效率在生產性服務業發展對出口復雜度的影響中發揮間接效應。進一步通過對比系數可知，列（4）中生產性服務業發展的系數為0.218，小于列（2）中生產性服務業發展的系數0.349，再一次說明制造業效率發揮了中介效應，即生產性服務業發展通過推動制造業效率的提高，進而促進高技術制造業出口復雜度的提升，由此驗證了假說3。

從控制變量的結果看，城市發展水平的系數為正，這是由于隨著經濟的發展，服務業在大城市集聚，城市規模的擴大有利于形成集聚經濟，從而提高產業生產效率和制造業出口復雜度。人力資本的系數顯著為正，且對出口復雜度的彈性系數高達3.880，與姚戰琪（2021）[16]結果一致。姚戰琪認為，人力資本能夠通過優化產業結構促進貿易結構優化、提高勞動生產率等對出口復雜度產生促進作用。投資水平在5%的顯著性水平下為正，說明固定資產投資的增加有助于高技術產業出口復雜度的提升。地區開放程度系數在1%的顯著性水平為負，說明各省市地區開放水平并沒有提高制造業出口復雜度，證實了凌丹和鄒夢婷（2020）[25]的結果。凌丹和鄒夢婷認為：“地區開放程度通常會對制造業出口復雜度產生正向作用。但在某些情況下，地區參與到國際價值鏈分工以后，它的國際價值鏈地位有可能被固化甚至降低，因而高技術產業出口復雜度的下降也是有可能的”。制度環境在1%的顯著性水平下顯著為正，彈性系數為0.208，說明制度環境能夠促進出口復雜度的提高，完善的制度能夠促進部門勞動分工，從而提高行業的勞動生產率水平，進而對制造業出口復雜度產生正向作用。

（二） 異質性分析

1. 生產性服務業發展對出口復雜度影響的區域差異

考慮到生產性服務業與高技術制造業的發展很大程度上受到城市特定地理位置以及城市經濟發展水平的影響，本文將樣本按照地理區域劃分為東、中、西部，①同時對各地區按照2005—2018年的經濟高質量發展水平數值取均值并排序，并選取前16個城市作為高水平區域，②其余為低水平區域，結果如表3所示。

由表3可知，只有東部和高水平地區的生產性服務業發展能顯著促進高技術出口復雜度的提升，由此驗證假說2b。這主要是由于生產性服務業與高技術制造業是經濟發展到特定階段的產物。東部地區和高水平區域發展生產性服務業與高技術制造業的技術與資金基礎較好，生產性服務業與高技術制造業的融合更加緊密，在新一代信息技術背景下，更能通過發展生產性服務業來促進制造業效率提升，進而提高高技術出口復雜度。中西部地區與低水平地區的生產性服務業與高技術制造業的發展相對薄弱，制造業與生產性服務業的融合度還需進一步提高，因此服務業發展對制造業出口復雜度的影響相對不明顯。

2. 生產性服務業發展對出口復雜度影響的行業異質性分析

考慮到中西部地區與低水平地區生產性服務業對高技術出口復雜度的影響相對不顯著。下文的樣本僅考慮高水平地區16個省市的情況。本文選取信息傳輸、金融業、租賃和商務服務業（下文簡稱“租賃業”）、科學研究和技術服務業（下文簡稱“科學研究”）四大生產性服務業進行行業異質性分析，結果如表4所示。其中，被解釋變量與基準回歸一致，解釋變量分別為計算信息傳輸業、金融業、租賃業與科學研究業就業人數與服務業總就業人員的比重。同時與基準回歸一致，檢驗制造業效率是否在中間起中介效應。逐步檢驗法第一步結果基準回歸表2已給出，表4僅展示后兩步回歸結果。

由表4可知，不同行業對制造業效率影響不同。具體來看，列（1）表示信息傳輸生產服務業對制造業效率產生正向影響作用，且在10%的顯著性水平下通過了檢驗。列（3）表示金融業對制造業效率在10%的顯著性水平下為正，而租賃（列5）和科學研究業（列7）的發展并沒有對制造業效率的提升產生顯著性影響。即生產性服務業對制造業效率的影響受行業的影響，由此驗證假說1b。

制造業效率在信息傳輸生產性服務業對出口復雜度的影響中起部分中介效應，在金融業對出口復雜度的影響中起完全中介效應。具體來看，列（2）表示信息傳輸生產性服務業發展與制造業效率均在1%的顯著性水平下對出口復雜度產生正向影響，說明信息傳輸生產性服務業發展與制造業效率對出口復雜度的提升具有協調促進作用。租賃業也有相同的結果（見列6）。對于金融業（見列4），制造業效率發揮了完全中介效應，即金融業的發展有效促進了制造業效率的提升，但制造業效率與金融業的發展不能協調促進高技術出口復雜度的提升。最后對于科學研究業（見列8），制造業效率與科學研究業發展對高技術出口復雜度的影響通過了1%的顯著性檢驗，但科學研究業發展對出口復雜度的影響顯著為負，即科學研究業發展并沒有促進高技術出口復雜度的提升。

而根據逐步檢驗法不能直接判斷租賃業和科學研究業對出口復雜度的影響中是否起到中介效應，需采用Sobel Test進行進一步檢驗。首先對制造效率是否在租賃業對出口復雜度的影響中起中介效應進行檢驗，Sobel Test的檢驗結果顯示，p值為0.007，在1%的顯著性水平下能夠說明存在中介效應。接著繼續對科學研究業進行檢驗，Sobel Test的檢驗結果顯示p值約等于0，說明制造業效率在科學研究對出口復雜度的影響中也存在中介效應。即生產性服務業分行業的發展通過正向影響制造業效率進而對制造業出口復雜度產生影響。

3. 穩健性檢驗

本文主要從變量、樣本以及模型三大角度進行穩健性檢驗。結果如表5所示。

更換核心解釋變量。采用產業結構優化（inp）這一指標替換上文中生產性服務業發展這一解釋變量，

第（1）行是更換解釋變量后的回歸結果。產業結構優化的計算方式為先進制造業與生產服務業（劃分方式與上文保持一致）的就業人員之和與制造業與服務業就業人員之和的比值。由表5可知，更換解釋變量后，產業結構優化對出口復雜度的影響在全國水平、東部地區以及高水平地區中，均在1%的顯著性水平下為正。解釋變量與控制變量的系數和符號均未發生明顯變化，說明模型較為穩健。

添加控制變量。在原有控制變量的基礎上，增加對外開放水平即外商投資水平（fdi）和基礎設施建設（icp）水平，結果如表5第（2）行所示。在增加控制變量后，全國、東部以及高水平地區服務業結構優化對出口復雜度的影響在5%的顯著性水平下為正，且大小未發生較大的變化。兩者共同說明本文構建的模型足夠穩健。

剔除極端值與增加控制變量。去掉總體樣本的前后1%的極端數據，然后重新回歸，結果見表5第（3）行。在對樣本進行截尾處理后，關鍵解釋變量的回歸系數的大小和方向均未發生明顯變化，這在全國、東部以及高水平地區表現一致。

模型的選擇——Tobit模型;如表5第（4）行所示，考慮到出口復雜度的取值為正，不滿足OLS的正態性這一條件。為了檢驗結果的穩健性，我們繼續采用Tobit模型進行回歸，經過LR檢驗，認為存在個體效應，應使用隨機效應的面板Tobit回歸。Tobit回歸結果顯示，不同地區生產性服務業發展對出口復雜度的影響在1%的水平下顯著為正，回歸大小也僅有微小變動，與基準回歸基本保持一致。從模型的角度再一次證明了穩健性。

五、 結論與政策建議

本文采用省級面板數據，從區域和行業兩大角度，分析了2005—2018年中國及中國部分區域生產性服務業發展對制造業出口復雜度的影響。主要研究結論包括：（1）生產性服務業的發展對高技術出口復雜度的提升產生正向影響作用，制造業效率發揮了中介效應。（2）生產性服務業發展對制造業出口復雜度的提升存在區域異質性，中國東部地區或高水平地區生產性服務業對高技術制造業出口復雜度提升的作用較為顯著。（3）制造業效率在信息傳輸、金融業、租賃和商務服務業、科學研究和技術服務業分行業生產性服務業中均發揮了中介效應。（4）除科學研究業之外，生產性服務業發展與制造業效率在信息傳輸、金融和租賃業等領域均對出口復雜度產生正向促進作用。

基于上述結論，提出如下建議：（1）城市間要有差異地協調發展。本文的研究表明，大城市尤其是經濟發展水平高的城市生產性服務業發展更能促進制造業效率提升進而促進出口復雜度的提高，但這并不意味這不需要發展或者只注重大城市的發展。各城市間應有差異地協調發展，避免區域間差距過大以及避免強調過度趨同而帶來的生產率低下以及“重復建設”問題等。（2）大力推進生產性服務業與制造業的深度融合發展，繼續深化生產性服務領域的市場化改革，完善生產性服務企業與制造企業間有效銜接和高度互動的市場機制、專業化生產機制、成本比較機制等，推動互聯網、大數據、人工智能等生產服務業與制造業深度融合，助推制造業高質量發展，實現“制造大國”向“制造強國”邁進的目標。（3）加大對內對外開放水平，暢通國內國際雙循環。在對外開放中樹立全球意識，以開放的姿態與他國展開互利共贏的友好合作，逐步提高我國高技術產業全球價值鏈地位。對內加大各省市間的融匯互通，形成優勢互補的協調發展局面。

注釋：

①東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省區。中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省區;西部地區包括內蒙古、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、廣西9個省區。考慮到數據的可得性，本文暫不考察港澳臺地區與數據缺失較多的青海、新疆與西藏。

②高水平地區包括：北京、天津、河北、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、福建、江西、山東、湖北、廣東、海南、重慶。

③考慮到篇幅影響，行業的異質性分析以及穩健性檢驗不再匯報控制變量的結果。為保證回歸結果的可比性，異質性分析與穩健性檢驗的控制變量與上文保持一致。

參考文獻：

[1]凌永輝，張月友，沈凱玲.生產性服務業發展、先進制造業效率提升與產業互動——基于面板聯立方程模型的實證研究[J].當代經濟科學，2017，39（2）：62-71+126.

[2]劉志彪.攀升全球價值鏈與培育世界級先進制造業集群——學習十九大報告關于加快建設制造強國的體會[J].南京社會科學，2018（1）：13-20.

[3]Eswaran M， Kotwal A. Agriculture， Innovational Ability， and Dynamic Comparative Advantage of LDCs[J].Journal of International Trade and Economic Development， 2001，10（3）：275-289.

[4]Gereffi G. International Trade and Industrial Upgrading in the Apparel Commodity Chain， Journal of International Economics，1999（48）：37-40.

[5]Grubel H G， Walker M A. Service Industry Growth： Causes and Effects[M]. The Fraser Institute Press，1989：1-68.

[6]王玉玲. 中國生產性服務業與制造業的互動融合：理論分析和經驗研究[D].上海社會科學院，2017.

[7]呂平，袁易明.產業協同集聚、技術創新與經濟高質量發展——基于生產性服務業與高技術制造業實證分析[J].財經理論與實踐，2020，41（6）：118-125.

[8]余泳澤，劉大勇，宣燁.生產性服務業集聚對制造業生產效率的外溢效應及其衰減邊界——基于空間計量模型的實證分析[J].金融研究，2016（2）：23-36.

[9]王文，牛澤東，孫早.生產性服務業發展、城市規模與制造業效率[J].當代經濟科學，2020，42（3）：15-27.

[10]于斌斌.生產性服務業集聚能提高制造業生產率嗎？——基于行業、地區和城市異質性視角的分析[J].南開經濟研究，2017（2）：112-132.

[11]Xu，B， Lu， J Y. Foreign Direct Investment，Processing Trade and The Sophistication of China’s Exports[J].China Economic Review，2009，20（3）：425-439.

[12]郭晶.FDI對高技術產業出口復雜度的影響[J].管理世界，2010（07）：173-174.

[13]王永進，盛丹，施炳展，李坤望.基礎設施如何提升了出口技術復雜度？[J].經濟研究，2010，45（7）：103-115.

[14]盛斌，毛其淋.進口貿易自由化是否影響了中國制造業出口技術復雜度[J].世界經濟，2017，40（12）：52-75.

[15]戴魁早.技術市場發展對出口技術復雜度的影響及其作用機制[J].中國工業經濟，2018（7）：117-135.

[16]姚戰琪.數字貿易、產業結構升級與出口技術復雜度——基于結構方程模型的多重中介效應[J].改革，2021（1）：50-64.

[17]張營營，白東北，高煜.生產性服務業集聚促進中國高技術產業出口升級了嗎？[J].經濟經緯，2020，37（5）：72-80.

[18]陳曉華，黃先海，劉慧.生產性服務資源環節錯配對高技術產品出口的影響分析[J].統計研究，2019，36（1）：65-76.

[19]席強敏，陳曦，李國平.中國城市生產性服務業模式選擇研究——以工業效率提升為導向[J].中國工業經濟，2015（2）：18-30.

[20]宋大強.生產性服務業發展的經濟影響：一個文獻綜述[J].現代經濟探討，2021（3）：97-104.

[21]Hausmann R H， Rodrik D， “What You Export Matter”， Journal of Economic Growth[J]. 2007，12（1）：1-25.

[22]戴魁早.技術市場發展對出口技術復雜度的影響及其作用機制[J].中國工業經濟，2018（7）：117-135.

[23]華廣敏.高技術服務業FDI對東道國制造業效率影響的研究——基于中介效應分析[J].世界經濟研究，2012（12）：58-64+85-86.

[24]曹東坡，于誠，徐保昌.高端服務業與先進制造業的協同機制與實證分析——基于長三角地區的研究[J].經濟與管理研究，2014（3）：76-86.

[25]凌丹，鄒夢婷.金融支持、研發創新與出口復雜度——基于中國高新技術產業價值鏈的分析[J].技術經濟，2020，39（11）：77-86.

[26]溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發展[J].心理科學進展，2014，22（5）：731-745.

（責任編輯：董玥玥）

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