知識密集型服務業集聚對制造業結構升級的影響研究
——基于浙江省2008—2017 年面板數據

沈運紅，孫 莉

(杭州電子科技大學管理學院，浙江杭州 310018)

隨著我國經濟發展由高速轉為高質量發展階段，建設現代化經濟體系是轉變發展方式、優化經濟結構、轉換新舊驅動的戰略需要。黨的十九大報告也進一步指出現階段需要加快發展先進制造業、建設制造強國。制造業結構升級的重點在于高技術和高生產率行業的比重不斷增加。生產性服務業通過向生產過程投入中間產品或服務推動了制造業的專業化分工、降低交易成本，是提升制造業競爭力的基礎。為制造業提供高附加值要素的知識密集型服務業，具有高度的交互性、先進的技術、高知識度及高創新度的特點，其空間集聚產生的知識、技術外溢效應，不僅提升了生產的專業化，而且促使制造業技術創新、生產率提高，從而實現制造業結構升級。其中各子行業的集聚對制造業結構升級的影響存在不同程度的差異。基于此，本文從知識密集型服務業整體和各細分行業的角度切入，研究其集聚水平對制造業結構升級的影響，探索其內在的路徑機制。

1 文獻綜述

1.1 知識密集型服務業

對于知識密集型服務業目前國內外學者并沒有統一的定義，從國內外文獻來看，Miles 等［1］是最早提出的有關于知識密集型服務業的概念并被普遍認可和接受，他認為知識密集型服務業是一個附加值高的增殖服務行業，整合了知識、技術和其他高級要素，發揮了知識轉移和創造的作用，并且充當了企業與創新技術之間的中介作用。Dathe 等［2］認為知識密集型服務業能夠優化企業的生產及價值鏈結構，并提供創新服務，是產業轉型的重要動力。Hertog P 等［3］認為知識密集型服務業是知識的來源和載體，通過服務創新所產出的溢出效應共享和轉換知識。劉順忠［4］認為，知識密集型服務業是一個高度創新的產業，它以提供知識和其他先進生產要素為主要業務，并不斷促進客戶公司提高其技術水平。

關于知識密集型服務業分類方面，在以往的研究中往往以生產性服務業整體作為研究對象，未對生產性服務業進行區分，近幾年的研究中，生產性服務業行業的異質性開始被學者們關注，將金融服務業、科研服務業等知識密集型的生產性服務業與交通運輸業、批發零售業等基礎性生產性服務業加以區分。霍鵬等［5］將“租賃和商務服務業”“科學研究和技術服務”“金融業”“信息傳輸、軟件和信息服務業”作為知識密集型服務業，研究其集聚的影響因素和特征。方遠平等［6］根據2011 年公布的《國民經濟行業分類與代碼》（GB/T4754-2011），將金融業，租賃和商務服務業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，科學研究、技術服務和地質勘查服務業四大類行業作為知識密集型服務業統計類別，研究其對城市群經濟增長的影響。本文則采用這種分類方法，將這四類行業作為知識密集型服務業細分行業進行研究分析。

國內生產者服務業空間集聚度并不均衡，在城市地區較為明顯，直轄市中信息服務業、科研服務業、金融業、商務服務業集聚程度較高［7］。關于知識密集型服務業集聚動因方面的研究，李文秀等［8］認為與制造業集聚追求成本剩余不同，追求收益剩余是服務業集聚的內在動因。盛龍等［9］以2003—2010年中國地級市數據對生產線服務業集聚的影響因素進行實證研究，結果表明其主要影響因素為信息化水平、制造業集聚、市場化程度、人力資本等四個方面，并且因區域不同具有一定差異。陳建軍等［10］通過對全國222個地級市的截面數據進行實證分析，研究表明信息技術水平、知識密集都、城市和政府規模對生產性服務業集聚具有顯著影響，具有一定的區域差異性。

1.2 知識密集型服務業與制造業

制造業產業結構升級的過程就是使經濟體向利潤更大或技術含量更高的資本、技能密集型方向轉移［11］，而在這一過程中知識密集型服務業發揮了重要作用，信息與通訊技術（ICT）的高度使用是知識密集型服務業的一個重要特征［12］。多數學者認為知識密集型服務業對制造業升級產生正向影響。知識密集型服務業把知識、技術、信息融入到制造業的生產過程［1］,其自身的輻射效應和創新能力能夠通過知識外溢提高制造業的技術能力。知識密集型服務業的空間溢出效應對高技術企業和低技術水平企業的作用效果也不同，根據研究發現，溢出效應對高技術水平企業效果更強［13］。趙明霏［14］提出我國知識密集型服務業發展對制造業企業全要素生產率具有顯著正向影響，其中對勞動密集型制造業企業生產效率的提升作用最為明顯。除此之外，有學者提出知識密集型服務業與制造業還可能是一種互為影響、共同發展的協同關系，而不一定只是簡單的單向影響。胡曉鵬等［15］認為生產性服務業與制造業之間存在共生關系，并以長三角地區投入產出表為依據，從產業共生角度對兩者之間的關系進行了研究。高覺民等［16］運用省際面板數據實證分析了生產性服務業以及內部各部門與制造業均呈現互動發展關系。

關于知識密集型服務業具體是如何影響制造業升級方面，Venables［17］研究發現如果知識密集型服務業的產出被投入到制造業部門中，知識密集型服務業將通過技術、知識的溢出效應提高制造業企業的生產效率。呂民樂等［18］通過省際面板數據，定量分析了知識密集型服務業對高技術制造業創新的影響，提出知識密集型服務業通過知識的創造和擴散推動創新。程中華等［19］理論分析了生產性服務業集聚對本地及周邊工業效率提升的影響機制，認為集聚產生的知識與技術溢出效應、規模效應、專業化效應以及競爭效應能夠促進本地工業效率的提升，此外信息技術的不斷發展有利于生產性服務業跨區域提供服務。

綜上，通過對已有文獻研究成果的整理發現，對于知識密集型服務業的定義雖然沒有形成統一，但是所表達含義基本一致。而目前關于知識密集型服務業和制造業的研究，更多的是從生產性服務業層面出發的，分析其集聚程度、內在機制、影響因素等，以及對制造業效率及創新的影響，從知識密集型服務業角度，研究其對制造業結構升級的影響則相對較少。因此，探究知識密集型服務業及其各子行業對制造業結構升級的影響是本文的研究重點。

2 理論機制與研究假說

知識密集型服務業集聚可能會通過以下間接或直接的路徑影響制造業結構升級的水平。如圖1。

第一種間接路徑，生產性服務業作為中間投入型產業，制造業產業鏈的每個環節都離不開生產性服務要素的投入，上游研發環節依賴于研發、信息服務，知識產權服務等，中游生產環節依賴于交通運輸、軟件開發服務等，下游的銷售環節依賴于商務服務等的投入。知識密集型服務業集聚所帶來的規模效應、勞動力市場共享、專業化效應和競爭效應，會降低生產性服務業的提供成本，提升服務水平和質量，通過自身產業水平的不斷提升從而間接促進制造業效率的提升，幫助制造業結構逐步的轉型升級。規模效應是指由于集聚使得生產所需的基礎設施、技術和資金等資源相對集中，可以降低知識密集型服務業的成本費用；勞動力市場共享則是由于知識密集型服務業集聚，會吸引高素質、高學歷人才集聚，形成專業化的勞動市場，可以加快知識擴散，提升生產性服務業的效率水平；專業化效應，集聚區域內服務更加專業化，行業分工更為精細化，從而帶動產品創新，促使制造業進行產品升級和進一步革新；競爭效應使集聚區域內知識密集型服務業降低服務成本，提升服務質量，最終效率更高的企業存活下來，從而提高整個集聚區內的效率。

第二種直接路徑，知識密集型服務業可以通過知識的溢出效應和更加精細化的分工促使制造業的結構升級。知識溢出就是集聚區內信息的溝通成本降低，企業間通過信息互動共享，將新理論、新技術、新知識等傳遞到制造業的生產過程中，形成知識密集型服務業與制造業之間的知識外溢，從而提高制造業研發、技術創新的效率，推進制造業的結構升級。其中知識外溢主要表現在兩個方面：一是隱性知識溢出效應。因知識密集型服務業集聚區內匯集了大量高層次、高學歷的專業人才，服務業與制造業企業的從業人員會在日常的接觸和溝通中將支持制造業價值創造環節的知識進行傳播共享，尤其從業人員跨行業流動時，更加會帶動知識、技術的流動。二是顯性知識外溢效應。就是通過信息網絡等日益發達的互聯網通訊技術進行傳播，集聚區內的專業知識、技術、信息不斷得到分析和整合，再向制造業進行傳遞，使其能持續不斷的獲得新技術、新知識和增殖服務，促進制造業企業不斷進行技術革新，滿足制造業結構升級的需要。更加精細化的分工是指制造業將內部非核心的生產活動分離出去，使制造業分工更加專業化、精細化，從而更加注重于企業核心競爭力的發展，提升制造業發展水平，促使企業向高端制造業發展。

知識密集型服務業集聚不僅可以通過直接、間接路徑影響制造業結構升級水平，而且其中子行業科學研究、技術服務和地質勘查業，信息傳輸、計算機服務和軟件業等通過向制造業傳遞新理論、技術和其他高級要素，可以增強企業的研發、創新能力，對制造業的結構升級起到促進作用。金融服務業等把資本要素投入到制造業生產過程中，金融行為對整個行業的資源再配置發揮很大的作用［20］，從而提高制造業的資源配置效率，不斷優化制造業發展方式和產業結構。租賃和商務服務業等可為制造業提供良好的商業流通環境，完善市場機制，通過知識的外溢刺激制造業發展，實現制造業結構的升級。由此，可得到本文的研究假設：

H1：知識密集型服務業整體集聚對制造業結構升級存在正向作用

H2：知識密集型服務業各細分行業集聚對制造業結構升級存在正向作用，即：

H2a：科學研究、技術服務和地質勘查業集聚對制造業結構升級存在正向作用

H2b：租賃和商務服務業集聚對制造業結構升級存在正向作用

H2c：金融業集聚對制造業結構升級存在正向作用

H2d：信息傳輸、計算機服務和軟件業集聚對制造業結構升級存在正向作用

圖1 知識密集型服務業對制造業結構升級的影響途徑

3 研究設計

3.1 模型構建

本文通過知識密集型服務業整體集聚以及四個子行業集聚，來分別考察對制造業結構升級的影響，同時根據以往研究為防止出現偽回歸，對所有變量取對數。根據研究假設，構建以下計量模型：

3.2 變量說明

3.2.1 被解釋變量

3.2.2 解釋變量

（1）知識密集型服務業整體集聚。空間基尼系數、赫芬達爾指數和區位熵是測算產業集聚的主要方法。本文主要選擇的是區位熵的方法來衡量浙江省知識密集型服務業的集聚度。區位熵指數通常用來衡量某地區的要素空間分布情況、某地區的主導產業和專業化分布情況以及某地區的產業集中度情況。借鑒陳建軍等［10］以及孟凡峰［23］的研究方法，本文計算區位熵的具體指標選用各特定行業的就業人數來衡量。具體計算公式如下：

（2）知識密集型服務業各細分行業集聚。各細分行業集聚度的測算方法與前文方法一致，使用區位熵分別計算各細分行業集聚水平,即科學研究、技術服務和地質勘查業，記為；租賃和商務服務業，記為；金融業，記為；信息傳輸、計算機服務和軟件業，記為。具體計算公式如下：

（3）控制變量。

1）人力資本hr。基于Morkel A 等［24］學者的研究，選取高等教育受教育人數表示。

2）政府參與程度gov。基于石喜愛等［25］學者的研究，選取地方財政一般預算內支出占GDP 的比值表示政府參與程度。

3）固定資產投資水平fc。基于王振揚［26］學者的研究，使用人均固定資產投資額來衡量固定資產投資水平。

4）地區經濟發展水平ed。基于徐偉呈等［27］學者的研究，選用人均GDP 衡量各地區經濟發展水平。

5）市場化水平sc。選用城鎮私營和個體從業人員占全社會就業人數的比值衡量市場化水平。

3.3 數據來源：

本研究數據均來自于國研網和浙江省各地級市統計年鑒，考慮到數據的可得性，將時間跨度設定為2008—2017 年。由于麗水市經濟總量占浙江省經濟總量比較小，而且多項關鍵性指標數據缺乏，難以統計，所以除麗水市以外將浙江省的其余10 個地級市作為研究對象。對于數據收集過程中所缺失的部分采取均等化的方法進行補全，對數據進行處理時，考慮到異方差的問題，對各個變量指標取對數處理，并且采取縮尾的方法避免極端異常值影響結果。所得各變量的描述性特征如表1 所示。

表1 變量指標的描述性統計

表1 （續）

4 實證研究

4.1 回歸分析

為了計量結果的穩健性，參考國內外學者的研究，面板數據的處理方法通常有混合估計模型、隨機效應模型和固定效應模型。本文先對所有模型進行F檢驗，P值為0.000 0，所以拒絕混合回歸的原假設，應考慮每個個體時間特征的變截距回歸模型，經Hausman 檢驗進行估計，根據P值選擇使用固定效應模型或隨機效應模型。采用stata15.0 軟件進行處理，回歸結果見表2。

表2 2008—2017 年浙江省制造業結構升級模型回歸結果

知識密集型服務業整體和各子行業集聚度對制造業結構升級影響的回歸結果如表2 所示，Hausman檢驗的p值分別為0.002 4、0.008 4、0.289 3、0.000 2、0.021 7，模型（1）（2）（4）（5）p值均小于0.01，強烈拒絕原假設，說明固定效應模型的估計結果更穩健，模型（3）p 值大于0.1，故采用隨機效應模型更適合。

從表2 模型（1）的回歸結果中可知，在控制人力資本、政府參與程度、固定資產投資水平、經濟發展水平和市場化水平變量后，知識密集型服務業整體集聚度對制造業結構升級存在顯著的正向影響作用，通過了1%顯著性水平檢驗，即知識密集型服務業整體集聚度每提升1%，制造業結構升級的程度就會提升0.369%，因此H1得到驗證。

表2 中模型（2）—（5）分別反映科學研究、技術服務和地質勘查業；租賃和商務服務業；金融業；信息傳輸、計算機服務和軟件業等四個子行業集聚對制造業結構升級的影響。

由模型（2）可知，在固定效應回歸下，科學研究、技術服務和地質勘查業集聚程度在10%水平下顯著為正，每提高1%，制造業結構升級的程度將提高0.162%，即該行業集聚可以通過知識、技術外溢提高制造業的技術創新能力，促進結構升級，H2a得到驗證。

由模型（3）可知，在隨機效應回歸下，租賃和商務服務業在1%水平下顯著為正，每提高1%，制造業結構升級的程度將提高0.222%，即租賃和商務服務業集聚區的空間外溢效應發揮作用，對制造業結構升級產生正向作用，H2b得到驗證。

由模型（4）可知，在固定效應回歸下，金融業在1%水平下顯著為正，每提高1%，制造業結構升級的程度將提高0.396%，即金融業提供的專業化服務和對資源的再配置能對制造業產生重要的正向作用，H2c得到驗證。

由模型（5）可知，在固定效應下，信息傳輸、計算機服務和軟件業集聚對制造業結構升級具有負向影響，信息傳輸、計算機服務和軟件業集聚度每提高1%，制造業結構升級的程度將降低0.127%，與H2d不符合。由于浙江省除杭州市信息傳輸、計算機服務和軟件業集聚程度較高，其他地區該行業集聚度普遍不高且有逐年下降的趨勢，對制造業升級的影響為負，還可能是由于信息傳輸、計算機服務和軟件業的客戶主要是面向其他服務部門，信息化企業與制造業的協調度較低導致制造業結構升級的困難，需進一步進行驗證。

綜合模型（1）—（5）的分析結果可得：知識密集型服務業整體集聚對與制造業的結構升級具有正向影響，各子行業集聚的影響有所不同，當中的科學研究、技術服務和地質勘查業，租賃和商務服務業，金融業對于制造業結構的升級會產生正向影響；而信息傳輸、計算機服務和軟件業對制造業轉型升級具有負向影響，這是由于浙江省除杭州市外其他地級市的信息傳輸、計算機服務和軟件業集聚程度都較低，且呈每年逐漸下降趨勢，信息產業不發達，所以對制造業結構升級影響為負，除此之外還可能是由于信息化與制造業的融合程度較低。

5 結論及政策建議

5.1 結論

本文首先通過理論分析了知識密集型服務業影響制造業的路徑機制，運用區位熵對集聚程度進行測量，以2008—2017 年浙江省10 個地級市的面板數據作為樣本，運用固定效應模型及隨機效應模型，實證分析了知識密集型服務業和各子行業集聚對制造業結構升級的影響，得出以下結論：

（1）知識密集型服務業整體集聚有利于制造業結構升級，存在明顯的正向作用。其中影響制造業結構升級的機制大致可以從直接和間接路徑兩個方面，通過知識溢出效應、深化價格、規模效應、勞動力市場共享、專業化效應和競爭效應等促進制造業結構升級。

（2）知識密集型服務業中各子行業集聚對制造業結構升級的影響有所不同。其中科學研究、技術服務和地質勘查業，租賃和商務服務業以及金融業集聚程度較高，能夠較好的發揮區域內的空間溢出效應，明顯優化制造業結構，對產業升級具有顯著的正向影響。

（3）知識密集型服務業中信息傳輸、計算機服務和軟件業集聚對制造業結構升級具有負向影響，與研究假設背離，由于浙江省只有杭州市信息傳輸、計算機服務和軟件業集聚程度較高，信息產業發達，而其他地級市集聚程度都較低，且集聚度有逐年下降趨勢，所以對制造業結構升級影響為負。還可能是由于浙江省信息傳輸、計算機服務和軟件業的客戶主要是面向其他服務部門，其技術成果沒有投入到制造業的生產過程，與制造業企業的協調度較低導致制造業結構升級的困難。

5.2 政策建議

（1）針對制造業結構升級的需求，加快知識密集型服務業的發展。根據上文分析可知知識密集型服務業整體集聚對制造業結構升級具有促進作用，但各地政府在制定產業政策時，不能只單純考慮服務業比重和規模，要更多關注和不斷優化知識密集型服務業的內部結構，鼓勵服務業的高質量集聚和發展，減少地方政府在促進知識密集型服務業發展過程中的盲目競爭行為，同時營造良好的市場競爭環境，加強產業間的溝通互動，充分發揮知識密集型服務業集聚對制造業的支撐作用。

（2）重點發展科學研究、技術服務和地質勘查業，租賃和商務服務業以及金融業，充分發揮集聚區的優勢作用，帶動制造業結構升級。在各子行業中，這三個行業對制造業結構升級水平均產生顯著正向影響。對于科學研究、技術服務和地質勘查業，應該提高在經濟結構中的比重，創造條件促進其進行區域間的集聚，并進一步加強科創平臺建設、建立產學研聯盟，發揮科技創新的引領作用。對于租賃和商務服務業應建設良好的商貿流通環境，加強地區間產業的統籌規劃和協同推進，充分發揮租賃和商務服務業的空間外溢效應。金融業應加強產業集聚，同時地方政府應該要降低對金融發展的不當干預，使金融業的專業化服務為周邊地區的優勢產業和高端技術產業的發展提供服務，充分發揮金融業集聚的空間外溢效應。

（3）平衡各區域信息傳輸、計算機服務業和軟件業的發展水平，強化與制造業間的融合程度。對于信息傳輸、計算機服務業和軟件業，地方政府可以通過相關產業政策鼓勵、支持其發展，推動制造業與信息化的深度融合，首先要完善信息化的基礎設施建設，積極投入互聯網、云計算、物聯網、大數據等數字化的基礎設施建設，提升信息化發展水平，并充分利用將技術成果轉換為生產力，投入到制造業部門的生產過程中，不斷推動制造業進行技術革新從而向高端制造業發展，實現制造業結構升級。