我國制造業與生產性服務業耦合協調度及其影響因素分析

孔憲香 張鈺軍

[摘要]制造業和生產性服務業在產業效率、經濟效益等方面有密切的關聯，具有協同發展的內在邏輯。基于制造業與生產性服務業協調發展的機制與內在邏輯，構建制造業—生產性服務業耦合協調度評價指標體系，運用熵值法、耦合協調度模型，對全國制造業與生產性服務業協調發展程度進行了計量分析，結果表明全國耦合協調度后期與前期相比較為薄弱，這說明在制造業轉型升級的過程中，還存在制約生產性服務業與制造業協同發展的因素。進而從行業自身要素投入、外部影響、環境政策3個維度提出了影響制造業與生產性服務業耦合協調度的5個理論假設，采用面板模型對制造業與生產性服務業耦合協調度的影響因素展開進一步分析，得出資本投入、人力投入、環境治理與兩業協同發展呈正相關，而環境污染與兩業協同發展呈負相關，最后就增進兩業協同發展、促進產業轉型升級提出對策建議。

[關鍵詞]制造業；生產性服務業；耦合協調度；協同發展；面板模型

一、 引言

改革開放以來，我國制造業快速發展，2021年制造業總量達到了31.4萬億元，連續12年位居世界首位1。目前中國正處在工業化中后期加速發展階段，從國際經驗上看，這個階段基本是走現代制造業與生產性服務業“雙輪驅動”和融合發展的道路。國家有關制造業的規劃2指出要積極發展服務型制造和生產性服務業，實現制造業和服務業協同發展。2020年10月，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》3也進一步強調推動現代服務業同先進制造業深度融合。為了貫徹落實這一國家戰略決策，2021年3月，國家13個部委聯合印發了《關于加快推動制造服務業高質量發展的意見》4。推動制造業和生產性服務業深度融合發展，對擺脫全球價值鏈分工中的“低端鎖定”，邁向價值鏈中高端，建設制造業強國意義重大。因此，基于以上背景，本文運用熵值法、耦合協調度模型，分析我國制造業與生產性服務業耦合協調度及其影響因素，為推動我國制造業和生產性服務業協調發展提供新的思路。

二、 文獻綜述

關于制造業與生產性服務業的關系，很多學者對之進行了研究，歸納起來主要有4種觀點，即需求論、供給論、互動論和融合論[1]，這4種觀點相互補充層層遞進，其中融合論指的是將生產性服務嵌入制造業產業鏈，促進制造業產業鏈優化，表現為制造業服務化，這也是當今世界制造業高質量發展的趨勢。不少學者從實證角度論證兩者之間的關系并對之進行測度，如唐曉華等[2]從行業和區域層面測度了我國制造業與生產性服務業耦合協調度發展水平；劉偉等[3]對區域制造業與生產性服務業耦合協調度進行了測度分析。

生產性服務業能極大地促進制造業轉型升級已經成為共識。張志醒等[4]通過面板數據的實證研究，表明生產服務化可以顯著促進制造業轉型升級。杜宇瑋[5]從效率視角上分析，發現生產性服務業發展規模的持續擴大是制造業轉型升級的主要動力。

關于生產性服務業促進制造業轉型升級的實現機理，學者們也從不同角度展開了研究。首先從分工深化和專業化角度提升制造業生產效率上看，Akhter[6]認為，服務業尤其是生產性服務業，能刺激商品生產，同時可以促進其他部門價值或產值的增長，是有助于一切經濟交易的產業；Francois[7]認為，隨著生產規模的擴大，生產性服務業可以促進制造業的分工深化，從而提高生產的專業化程度以及間接勞動相對于直接勞動的比重；趙玉林等[8]指出，隨著企業規模的擴大，企業將內部的服務項目不斷地“外包”給專業的中間部門，這催生了生產性服務業，提升了制造業的知識技術含量并且深化了分工，進而有利于制造業向價值鏈的高端攀升；宣燁等[9]對長三角38個城市數據進行分析，結果表明生產性服務業層級分工通過專業化分工和空間外溢效應以及比較優勢的發揮顯著提升了制造業生產效率。其次從交易成本的降低促進制造業生產效率的提高上看，Markusen[10]認為，生產性服務業一般都是知識高度密集型行業，在后期提供服務的邊際成本比前期小，因此后期獲得生產性服務的制造業成本逐漸下降，從而促進生產效率的提升；黃莉芳等[11]通過對生產性服務業提升制造業生產效率的傳導機制進行檢驗，指出生產性服務業對技術密集型制造業的成本和規模的中介效應十分顯著。最后從多途徑共同作用促進制造業轉型發展看，劉奕辰等[12]認為，制造業服務化會基于科研創新、人力資本積累等提升制造業效率進而促進制造業改進升級；白清[13]從全球價值鏈視角出發，認為生產性服務業通過促進制造業核心競爭力形成、效率提升、規模效益提升、附加值提升、創新能力提升等途徑來推動制造業轉型升級。

綜上所述，國內外學者關于制造業和生產性服務業關系的研究比較豐富，為本文的研究提供了有益的參考。但有的研究只對某個區域制造業與生產性服務業協調發展情況進行測度，缺少對影響協調度因素的分析；有的研究從省際或區域出發，尋找影響制造業與生產性服務業耦合協調度的驅動因素。本文擬從行業出發，通過分析制造業與7個生產性服務業子行業的耦合協調度，探究制造業與生產性服務業耦合協調度的影響因素，以期為促進我國制造業與生產性服務業協調發展以及推動制造業轉型升級提供政策建議。

三、 指標體系的構建與研究方法

1. 測度邏輯

通過已有研究，可以看出制造業與生產性服務業之間存在著耦合協同關系。可以把制造業和生產性服務業看成是兩個獨立的系統，對于制造業來說產業規模、經濟效益、產業效率決定制造業的高質量發展，而這些同樣也是生產性服務業的重要組成部分，影響著生產性服務業的發展。在世界科技革命和產業變革愈演愈烈的今天，制造業要轉型升級，必須與生產性服務業融合發展，這就要求生產性服務業在創新能力、供給質量、生產效率、綠色發展等方面齊頭并進，來推動制造業實行綠色轉型升級，同時制造業的高質量發展帶來的外部效應也應輻射到生產性服務業上，為生產性服務業的發展帶來源源不斷的動力，真正實現兩業“雙輪驅動”。總體來看制造業與生產性服務業關系緊密，各自發展的同時也影響著對方的發展，具有耦合協同發展的內在邏輯（圖1）。

2. 指標體系的構建

本文參考張虎等[14]的設計方法，構建了制造業子系統與生產性服務業子系統耦合協調發展的指標體系（表1）。本文研究所需數據來源于2010—2019年的《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》和《中國勞動統計年鑒》。

3. 研究方法

（1）熵權法

本文采用熵權法測度制造業與生產性服務業的綜合水平，在計算權重之前需要對數據進行標準化處理，根據指標的類型將指標分為正向指標與負向指標。對兩種指標的處理過程如下：

aij=[xij-min（xj）max（xj）-min（xj）+0.0001? ? 正向指標max（xj）-xijmax（xj）-min（xj）+0.0001? ? 負向指標] （1）

其中[aij]為標準化之后的值，max（xj）、min（xj）為第j項指標下的大值和最小值，為避免在熵值法求權重時對數計算的無意義，故需要調零，方法為在處理的結果后統一加上0.0001。

計算第i年度第j項指標占j項指標所有數之和的比重，記為[pij]，公式為：

[pij]=[aij]/[i=1nxij] （2）

計算第j項指標的信息熵，記為[hj]，公式為：

[hj=-1/ln（n）×i=1npijln（pij）] （3）

其中n為年份數。

定義差異系數[dj]為：

[dj]=[1-hj] （4）

計算每個指標的熵權，記為[wj]，公式為：

[wj=dj/j=1kdj] （5）

最后通過加權計算得到綜合發展水平，記為[ui]：

[ui=j=1kwj×aij][，i=（1，2，???，n）] （6）

每個二級指標的權重如表2所示：

（2）耦合協調度模型

耦合協調度模型用于分析事物的協調發展水平。耦合度是指兩個或兩個以上子系統之間相互促進的程度，用C來表示；協調度反映的是子系統之間良性耦合程度的大小，用T來表示；耦合協調度反映的是系統之間協調發展的程度，用D來表示，在本文中構建模型如下：

[C=2U1×U2/（U1+U2）] （7）

[D=C×T；T=αU1+βU2] （8）

其中U1、U2分別代表制造業子系統和生產性服務業子系統的綜合評價指數，α、β為待定系數，表示制造業與生產性服務業的權重，參考李寧等[15]的做法，取α=β=0.5。根據數值大小將D值劃分為10個區間，每個區間對應不同的等級，分類標準和分類類型如表3所示。

四、 實證結果與分析

本文根據構建的指標體系，選擇2010—2019年制造業與生產性服務業的相關數據進行整理計算，得到了制造業與生產性服務業的綜合發展水平以及相對應的耦合協調度，結果如表4所示。

1. 兩系統綜合評價值分析

通過雷達圖對制造業綜合發展水平、生產性服務業綜合發展水平、協調指數進行分析，如圖2所示。從制造業系統來看，2010—2019年，整個系統的綜合發展呈現小幅萎縮的態勢，具體來看，2010—2013年，制造業發展整體波動上升，并于2013年達到高峰，隨后制造業發展呈逐年下降態勢并于2019年達到全年最低水平。說明2010—2019年，制造業在產業規模、經濟效益和成長潛力上可能呈現階段性波動下降的態勢，集中體現在制造業系統的綜合發展水平在十年來整體趨于下降。從生產性服務業系統來看，2010—2019年，系統整體向前發展，從2010年的0.12到2019年的0.78可以看出生產性服務業有一個大幅度的跨越式發展，2011—2017年，生產性服務業綜合發展水平呈現先上升后小幅下降再上升的過程，并于2013年達到一個小高峰，2014—2019年整個系統穩步向前發展并于2019年達到10年來最高水平，說明在產業規模、經濟效益和成長潛力上生產性服務業整體有一個增量上的提升。制造業與生產性服務業相比，2010—2017年制造業的綜合發展水平一直高于生產性服務業發展水平，不同的是一個在下降一個在上升，2017年之后制造業與生產性服務業發展逐漸拉開差距。從兩者協調指數來看，制造業與生產性服務業的整體發展得分與兩子系統緊密相關，從圖2中可以看出，2010—2017年制造業系統得分整體圈住了生產性服務業和整體系統得分，也就是說2011—2017年的波動過程表現為制造業對兩系統具有整體拉動作用，其實質是制造業拉動生產性服務業發展，2017年之后生產性服務業的發展得分超過了制造業的發展得分，但生產性服務業有著較快發展的同時，制造業的發展卻處于下降狀態，這說明生產性服務業對制造業的拉動作用沒有體現出來，因此，需要推動發展服務型制造，強化生產性服務業對制造業的支撐作用，真正實現制造業與生產性服務業“雙輪驅動”。

2. 耦合協調度分析

根據測算的結果繪制了制造業與生產性服務業耦合度和耦合協調度的折線圖，如圖3所示。從耦合度來看2011—2018年兩系統的耦合度均超過了0.8，表明近十年來制造業與生產性服務業之間保持著較強的關聯度，兩者關系緊密，相互作用程度很大。從耦合協調度來看，整體的耦合協調度的變化范圍處于0.18～0.88之間，并且協調等級也隨之變動，嚴重失調的年份有2010年，勉強協調的年份有2011年、2012年、2018年，良好協調的年份有2013年，初級協調的年份有2014年、2015年、2016年、2017年，輕度失調的年份有2019年。從圖3中可以看出2013—2017年的耦合協調度均大于0.6，說明制造業系統與生產性服務業系統之間具有較強的同步性，兩者之間是有序、正向的相互影響關系。但是對照耦合度與耦合協調度來看，在圖中可以看出耦合度折線居于耦合協調度折線上方，說明兩者之間的同步性明顯弱于兩者之間的相關性，再結合圖2來看，說明近年來通過對制造業調整產業結構，引導制造業延伸服務鏈條，推動生產型制造向服務型制造轉變使得制造業與生產性服務業聯系越來越緊密，但是生產性服務業發展的同時，其對制造業的帶動作用并沒有完全發揮出來，甚至從2018—2019年的數據來看，制造業與生產性服務業的同步性和相關性分別表現出不同程度的下降，說明在制造業轉型升級的過程中依然存在制約生產性服務業與制造業協同發展的因素。

五、 制造業—生產性服務業耦合協調發展影響因素實證分析

1. 影響因素的理論假設

已有研究大多從省際或區域出發，尋找影響制造業與生產性服務業耦合協調度的驅動因素，而本部分從行業出發，通過分析制造業與7個生產性服務業子行業的耦合協調度，探究制造業與生產性服務業耦合協調度的影響因素。基于已有研究，本文從行業自身要素投入、外部影響、環境政策3個維度提出了影響制造業與生產性服務業耦合協調度的5個理論假設。

假設1：制造業與生產性服務業的耦合協調度與生產性服務業的資本要素投入呈正相關關系，并且隨著生產性服務行業的資本投入增加而增加。

假設2：制造業與生產性服務業的耦合協調度與生產性服務行業的人力規模呈正比，即生產性服務行業人力規模的擴大加深了專業化的分工，有利于促進制造業與生產性服務業的耦合協同。

假設3：制造業與生產性服務業的耦合協調度隨著行業得到的外商直接投資的遞增而遞增。

假設4：制造業與生產性服務業的耦合協調度受到環境的約束，生產性服務業行業對環境污染越嚴重越不利于制造業與生產性服務業的協同融合。

假設5：環境治理對制造業與生產性服務業的耦合協調度有著正向的影響，隨著環境治理力度的增加，制造業與生產性服務業的協同程度也會加深。

2. 面板模型設定

（1）模型設定

本文以2010—2019年制造業與7個生產性服務業子行業的耦合協調度為被解釋變量，按照以上5個理論假設，確定將資本投入、人力投入、外部動力、環境污染、環境治理作為解釋變量，采用多元逐步回歸的方法，以面板數據模型為框架，構建計量模型，如式（9）：

[Cocoupit=c+αlnCIit+βlnSWit+χlnGWit+γlnMIit+δlnEPit+εit] （9）

其中，i和t分別表示年份和各個生產性服務業子行業，i的取值范圍是2010—2019年；t指的是交通運輸、倉儲和郵政業，批發和零售業，房地產業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，金融業，科學研究和技術服務業，租賃和商務服務業。[Cocoupit]為制造業與生產性服務業子行業的耦合協調度，[CIit]為資本投入，[SWit]表示環境污染變量，[GWit]表示環境治理，[MIit]為人力投入，[EPit]表示外部動力，[α、β、χ、γ、δ]為各變量系數，[c]為常數項，[εit]為隨機誤差項。本文為避免異方差性對模型結果帶來的影響，在模型中對解釋變量取對數進行分析。

（2）指標說明（表5）

資本投入（CI）指標：用行業固定資產投資表示。

人力投入（MI）指標：用行業就業人數表示。

外部動力（EP）指標：用外商直接投資（FDI）表示。

環境污染（SW）指標：用行業固體廢棄物人均產生量表示。

環境治理（GW）指標：用行業人均廢氣治理設施擁有量表示。

3. 模型類別的確定（表6）

（1）F檢驗

通過SPSS計算F檢驗呈現出5%水平的顯著性F（6，58）=7.053，p=0.000<0.05，應拒絕使用混合POOL模型的原假設，即相對于混合POOL模型而言，使用固定模型更優。

（2）Hausman檢驗

通過SPSS分析，對模型的Hausman檢驗呈現出5%水平的顯著性chi（5）=44.719，p=0.000<0.05，應拒絕原假設，說明個體效應與解釋變量之間存在相關性，即相對于隨機效應模型而言，使用固定效應模型更優。

4. 實證結果分析

通過以上分析，采用固定效應模型的逐步回歸法分析制造業與生產性服務業耦合協調度的影響因素，得到的面板模型計量分析結果如表7所示。其中變量lnEP（外商直接投資）不顯著，應剔除，其余變量均通過了10%的顯著性水平，且均采用了固定效應模型。

通過分析結果可知，資本投入（CI）的回歸系數為0.167，且通過了5%的顯著性水平檢驗，表明資本投入每提高1個百分點，制造業與生產性服務業的耦合協調度能提升0.167個百分點，同時也滿足了假設1：制造業與生產性服務業的耦合協調度與生產性服務業行業的資本要素投入呈正相關關系，并且隨著生產性服務業行業資本投入的增加而增加。固定資產投資的增加有利于擴大生產性服務子行業的規模，其產生的規模效應與外溢效應輻射到制造業中，有利于促進制造業的發展，提高制造業與生產性服務業之間的融合度。

環境污染（SW）的回歸系數為-1.460，且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明行業固體廢棄物人均產生量每提高1個百分點，制造業與生產性服務業的耦合協調度就下降1.460個百分點，即制造業與生產性服務業的耦合協調度與環境污染程度呈負相關關系，滿足假設4：制造業與生產性服務業的耦合協調度受到環境的約束，生產性行業對環境污染越嚴重越不利于制造業與生產性服務業的協同融合。生產性行業對環境的污染程度加劇，基于制造業的“外包作用”[8]，制造業生產的各個環節對環境的污染程度也在加深。制造業結構要優化升級，在綠色環保這一方面對制造業提出了更高的要求，從而對驅動制造業發展的生產性服務業提出了高要求。矛盾是現有的生產性服務行業在生產流通環節中對環境的污染程度未能顯著性降低，從而達不到制造業優化升級的要求，影響了制造業與生產性服務業的協同發展，由此制造業與生產性服務業的耦合協調度與環境污染程度呈負相關關系。

環境治理（GW）的回歸系數為1.266，且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明行業人均廢氣治理設施擁有量每提高1個百分點，制造業與生產性服務業的耦合協調度就上升1.266個百分點，同時滿足了假設5：環境治理對制造業與生產性服務業的耦合協調度有著正向的影響，隨著環境治理力度的增加，制造業與生產性服務業的協同程度也會加深。生產性服務業行業環境治理力度的加強，符合制造業轉型升級的要求，能夠更好促進制造業發展轉向綠色環保方向，有利于實現制造業與生產性服務業的“雙輪驅動”。從回歸系數上看，環境污染與環境治理這兩個解釋變量系數的絕對值均大于1，說明制造業與生產性服務業要實現“雙輪驅動”，協同發展，環境這一要素起著重要作用。

人力投入（MI）的回歸系數為0.566，且通過了1%的顯著性水平檢驗，表明行業就業人數每提高1個百分點，制造業與生產性服務業的耦合協調度就上升0.566個百分點，同時滿足假設2：制造業與生產性服務業的耦合協調度與生產服務行業的人力規模呈正比，生產性服務行業人力規模的擴大加深了專業化的分工，有利于促進制造業與生產性服務業的耦合協同。擴大的人力規模可以促進制造業的分工深化，提高生產的專業化程度，從而加速制造業與生產性服務業的協同。

六、 結論與建議

本文基于制造業與生產性服務業協調發展的機制與內在邏輯，構建制造業—生產性服務業耦合協調度評價指標體系，并利用熵值法對各指標的權重進行測算，同時在測算結果的基礎上運用耦合協調度模型定量測度全國近10年制造業與生產性服務業耦合協調度水平，結果表明：以2017年為分界線，2017年后生產性服務業的發展優于制造業。但對制造業的驅動作用沒有很好地體現出來，導致制造業與生產性服務業協同融合程度低于前期水平，沒有很好地實現“雙輪驅動”，在制造業轉型升級的過程中依然存在制約生產性服務業與制造業協同發展的因素。隨后，本文繼續探討影響制造業與生產性服務業耦合協調度的因素，采用固定效應的面板數據模型對所確定的解釋變量進行逐步回歸分析，得出結論：資本投資、人力投入、環境治理能夠提高制造業與生產性服務業的耦合協調度。基于此，本文提出如下建議。

首先，優化固定資產投資，提高效益。制造業與生產性服務業各個子行業應從自身特點出發，做好固定資產投資可行性研究，根據實際情況釋放固定投資需求。為滿足行業投資需求，我國應優化經濟結構，注重第二、第三產業的發展，擴大固定資產投資的空間。協調區域結構，提升中西部不發達地區的投資規模，整體提升投資效率。拓寬融資渠道，降低中小型企業上市門檻，幫助其降低信貸風險預期，降低融資難度，激發投資活力。優化營商環境，縮小地區間營商環境差異，降低企業跨地區流動成本。同時，以政府為媒介，在省內與省際同行業、同性質企業之間建立以效益為中心的合作機制，滿足企業之間固定資產投資的供給與需求；政府加強與社會資本的合作，通過ppp模式等吸引民營資本的加入，加強基礎建設的投資。

其次，加強要素流動，促進行業專業化分工。人力資本的提升對于提高制造業與生產性服務業的協調融合程度具有重要的作用。加大對人力資本的持續培育，借鑒國外職業教育體制與工業實驗室人才培養機制，加強校企合作，注重基礎研究，鼓勵學科交叉，培養人才自主創新能力，構建功能強大的專業性培訓市場，為企業培育專業化、高質量的人才。強化對技術交換、知識外溢的認識，健全人力資本的流動機制，鼓勵制造業與生產性服務人才的空間集聚。優化人力資本激勵機制，根據企業自身發展需求，完善人才聘用流程；根據行業特點，制定完善薪酬制度；以績效和能力為導向，科學制定人才評價標準，提升企業對高技術人才的吸引力，發揮人力資本的最大效用。

最后，重視環境要素，謀求綠色發展。隨著綠色制造成為可持續發展的必然趨勢，資源、環境的約束倒逼制造業綠色轉型。制造業需要優化結構，根據資源要素稟賦與產業基礎，改進生產函數，向中高端制造突破。高耗能行業調整能源結構、兼并效益差、污染高的企業，淘汰落后產能，加快新舊動能轉換，同時聯合第三方平臺引入環境管理機制，構建能源供應消費體系，監管能源利用狀況，提升能源消納能力。制造業科技企業加強與高校科研機構合作力度，產學研融合，提升創新能力，讓數字化、智能化更好地與綠色技術融合，構建綠色技術創新體系。發揮生產性服務業自身優勢，強化其對制造業的支撐作用，加快產業轉型以及相應的服務配套設施和能力建設，使其與制造業同步發展，讓制造業與生產性服務業最終走上綠色融合發展的道路。

參考文獻：

[1] 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.

[2] 唐曉華，張欣鈕，李陽.中國制造業與生產性服務業動態協調發展實證研究[J].經濟研究，2018（3）：79-93.

[3] 劉偉，卞淑賢，韓梅.安徽省制造業與生產性服務業融合發展影響因素分析——基于全球價值鏈的視角[J].安徽農業大學學報（社會科學版），2022（2）：55-60.

[4] 張志醒，劉東升.生產服務化與制造業轉型升級[J].現代經濟探討，2018（1）：59-68.

[5] 杜宇瑋.中國生產性服務業對制造業升級的促進作用研究——基于效率視角的評價[J].當代經濟管理，2017，39（5）：65-72.

[6] Akhter H.Book Review：Service-Led Growth： The Role of the Service Sector in World Development[J].Journal of Marketing，1987，51（2）：135-137.

[7] Francois J F.Trade in Producer Services and the Realization of Increasing Returns due to Specialization[D].Washington：University of Maryland， College Park，1988.

[8] 趙玉林，徐娟娟.武漢生產性服務業發展與制造業升級[J].華中農業大學學報（社會科學版），2008（5）：75-79.

[9] 宣燁，余泳澤.生產性服務業層級分工對制造業效率提升的影響——基于長三角地區38城市的經驗分析[J].產業經濟研究，2014（3）：1-10.

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

[11] 黃莉芳，黃良文，郭瑋.生產性服務業提升制造業效率的傳導機制檢驗——基于成本和規模中介效應的實證分析[J].財貿研究，2012，23（3）：22-30.

[12] 劉奕辰，來維新，萬述林.制造業服務化是否匹配制造業生產效率——基于聯立方程的多重中介效應實證[J].山西財經大學學報，2020（1）：56-71.

[13] 白清.生產性服務業促進制造業升級的機制分析——基于全球價值鏈視角[J].財經問題研究，2015（4）：17-23.

[14] 張虎，韓愛華.制造業與生產性服務業耦合能否促進空間協調——基于285個城市數據的檢驗[J].統計研究，2019（1）：39-50.

[15] 李寧，韓同銀.京津冀生產性服務業與制造業協同發展實證研究[J].城市發展研究，2018，25（9）：16-22.

基金項目：國家社會科學基金一般項目“人力資本驅動我國產業邁向價值鏈中高端的作用機理和路徑研究”（項目編號：2020BJY004）；山東省社科基金重點項目“人力資本驅動山東制造業邁向價值鏈中高端的作用機理和路徑研究”（項目編號：20BJJJ02）；山東省委黨校2022年度重大項目攻關創新科研支撐項目“山東提升產業鏈供應鏈穩定性研究——基于制造業服務化視角”（項目編號：2022CX062）。

作者簡介：孔憲香（1971-），女，博士，中共山東省委黨校經濟學部教授，碩士生導師，山東省社科理論重點研究基地“高質量發展研究中心”首席專家，研究方向為產業經濟、人力資本理論；張鈺軍（1997-），男，中共山東省委黨校經濟學部碩士生，研究方向為可持續發展與產業經濟。

（收稿日期：2022-06-26? 責任編輯：殷 俊）

1 資料來源于光明網，https：//m.gmw.cn/2022-03/03/content_1302827934.htm。

2 資料來源于中國政府網，http：//www.gov.cn/zhengce/content/2015-05/19/content_9784.htm。

3 資料來源于中國政府網，http：//www.gov.cn/zhengce/2020-11/03/content_5556991.htm。

4 資料來源于中國政府網，http：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-03/23/content_5595161.htm。