廣州市制造業和服務業協同發展的影響機制及經濟效應研究

羅嘉雯 崔文曉 萬欣怡

摘要：本研究基于2011—2020年廣州市101家上市企業的面板數據，從微觀層面探究廣州市制造業和服務業間的協同集聚效應，并進一步分析制造業與服務業協同發展的影響因素和經濟效應。通過復合協同度模型和時間序列模型的分析結果表明，廣州市制造業和服務業整體上協同效果較弱且缺少穩定性，在相同基期的統計口徑下二者于2018年進入并保持基本協同階段；在相鄰基期的統計口徑下二者僅在2018年達到過中度協同演變，其他觀察期內均為非協同演變到低度協同演變的階段。此外，廣州市制造業與服務業協同發展對區域經濟高質量發展具有促進作用，并且受到產業結構優化升級、研發資金投入以及市場開放水平的積極影響。

關鍵詞：制造業；服務業；產業協同效應；經濟效應；高質量發展

【中圖分類號】 F719? ? doi：10.3969/j.issn.1674-7178.2024.03.005

引言

2021年3月，國家發展改革委等13個部門發布的《關于加快推動制造服務業高質量發展的意見》指出，“構建協同發展生態，加強區域協作，增強產業布局協同性，實現功能互補、錯位發展，形成一體化發展的制造服務業生態圈”[1]。2023年4月，習近平總書記在廣東考察時強調，“廣東要始終堅持以制造業立省，更加重視發展實體經濟，加快產業轉型升級，推進產業基礎高級化、產業鏈現代化，發展戰略性新興產業，建設更具國際競爭力的現代化產業體系”[2]。產業協同發展可以促進區域內各要素合理配置，充分發揮區域的資源優勢，不斷推動區域產業轉型升級、提升區域產業發展整體競爭能力。因此，立足現有資源稟賦與產業優勢，構建多層次、多元化的產業分工協作體制，推動產業協同發展，對于廣州市建設現代化產業體系、促進經濟體系優化升級具有重要意義。

改革開放以來，廣州憑借優越的區位優勢和獨特的資源優勢，實現了經濟的快速發展。根據《廣州統計年鑒2022》的相關數據，2021年廣州市地區生產總值為28231.97億元，同比增長8.1%。其中，第一產業增加值為306.41億元，同比增長5.5%；第二產業增加值為7722.67億元，同比增長8.5%；第三產業增加值為20202.89億元，同比增長8.0%。按照行業劃分，2021年廣州市的工業產值為6716.71億元；交通運輸、倉儲和郵政業，以及房地產業和其他服務業的產值分別為1524.84億元、3258.10億元、8765.43億元。由此可見，廣州市各產業、各行業的產值雖穩步增長，但仍存在產業發展不平衡不協調的問題。

分析2011—2020年廣州市三大產業的產值和增長率（圖1）可知，廣州市三次產業的發展存在較大差距，第一產業產值始終處于較低的水平，第二產業、第三產業則是廣州市的支柱產業。在2015年之前，第二產業和第三產業產值相近，且第二產業略微領先第三產業；在2015年之后，廣州市第三產業迅猛發展，第二產業增長率卻逐年下降。究其原因可能是，2015年廣州工業企業生產經營困難加大，但金融業、房地產業以及以“互聯網+”為代表的新產業、新業態、新商業模式蓬勃發展，拉動第三產業經濟迅速增長。此外，隨著廣州市“十三五”規劃強化“三農”基礎地位、加快農業現代化建設等政策的推行，廣州市第一產業產值增長率在2016—2020年期間逐年上升。

不過，在產業協同發展過程中，廣州市仍存在產業結構不合理、傳統制造業和服務業面臨改造升級、新興產業發展不充分、龍頭企業較少等問題。廣州市第二產業結構中的汽車、電子、石化三大支柱產業增長率雖逐年下滑，但這三大支柱產業產值占全市工業總產值的比值仍超過50%，產業結構偏離度較高；作為廣州市優勢產業的傳統制造業和傳統服務業受到新冠疫情的沖擊，亟須改造升級以及培育新興產業；廣州市雖已具備在移動互聯網、人工智能等戰略性新興產業領域的發展基礎，并形成了眾多產業園區，產業集聚效應顯著，但仍存在資源配置能力不夠強，科技服務業、金融產業、文化創意產業等高端服務業發展不充分、龍頭企業不多等短板。隨著廣州市新舊動能轉換的縱深發展、產業結構高端化趨勢加強，開展廣州市產業協同發展效應方面的研究就顯得尤為重要。因此，本文以廣州市兩大優勢產業——制造業和服務業為研究對象，通過收集廣州市制造業和服務業上市企業的相關財務數據，構建具有高解釋度的產業投入產出量化指標，建立產業復合系統協同度模型，研究廣州市制造業和服務業及其子系統的協同發展關系與經濟效應，并對進一步推進廣州市產業協同發展提出相關建議。

一、文獻綜述

產業協同是一個從生產和發展實踐中得到的概念，一般是指不同企業從相互獨立、相互隔絕的無序產業系統演化成為相互聯系、相互支撐的先進產業體系的過程和狀態。目前國內外對于產業協同發展的研究，產出了一系列成果。本研究將從產業發展協同效應以及產業協同發展的經濟效應兩個方面進行介紹。

關于產業發展協同效應的相關研究，Jed Kolko分析了成對的產業而不是單個產業的區位模式，并且加入了額外的衡量標準，發現知識溢出和行業之間的直接貿易關系驅動了制造業與服務業的協同集聚[3]。從產業演變的角度看，Markus Kelle在分析德國制造商的出口服務活動時，認為無論是制造業還是生產性服務業在其發展的過程中都離不開彼此間的互動協同作用[4]。江曼琦和席強敏研究了2008年上海市的制造業各部門與生產性服務業各部門的空間協同集聚狀況，發現投入產出關系并不是決定制造業和生產性服務業空間協同集聚的重要動因[5]。王文成和隋苑利用省級面板數據測算區域創新效率，結合空間計量模型分析了生產性服務業和高技術產業協同集聚對區域創新效率的空間效應[6]。郭然和原毅軍基于2005—2018年地市級面板數據分析了互聯網發展對產業協同聚集的影響，結果表明互聯網發展水平超過一定閾值將促使生產性服務業與制造業向空間非一體化方向轉變[7]。還有研究表明，產業協同集聚具有空間溢出效應，可以促進區域綠色發展[8]。

針對產業協同發展的經濟效應研究，Ron Boschma等在分析意大利進出口數據時，認為生產性服務業與制造業集聚有助于兩者互補，產業協同發展有助于提高兩個產業的生產效率，促進區域經濟增長[9]。周四清和龐程基于粵港澳大灣區制造業、金融業及教育行業的面板數據，通過多元回歸分析發現制造業、金融業及教育行業相互協調和滲透，能有效提升區域經濟發展水平[10]。金浩和劉肖基于省級面板數據利用中介效應模型研究產業協同效應，發現產業協同集聚對經濟增長具有直接促進作用，并且通過促進技術創新發揮積極部分中介效應[11]。Nicolas Bijon 等關注了工業共生與生物經濟的概念，試圖通過相關研究減少對不可再生資源的依賴性并強調農業與工業協同發展的重要意義[12]。汪慧玲等基于2011—2020年的省級數據分析生產性服務業與制造業協同集聚對區域經濟韌性的影響，發現產業協同集聚對區域經濟韌性具有顯著的促進作用[13]。

從上述文獻可以看出，許多學者對省級及以上地區的產業協同發展進行研究，分析視角偏向宏觀層面，或是將不同地域內的產業協同程度進行比較，或是在研究產業結構及產業體系的基礎上提出優化發展路徑，或是研究兩種產業的空間關聯效應，而較少從系統角度研究兩種產業之間的協同效應。本文將廣州市制造業和服務業作為協同運作的復合系統進行研究，從微觀層面的新視角進行實證分析，以期為廣州產業政策提供參考。本研究的貢獻主要體現在以下幾點。首先，本研究借鑒協同性的序參量原理構造了研究序參量，并構建子系統有序度測度模型與標準的復合系統協同度模型，賦予廣州市制造業和服務業不同的變量指標與權重，對兩種產業協同發展的趨勢效應進行分析。其次，現有文獻較少研究某一城市不同產業間的協同集聚效應，而本研究基于廣州市相關經濟數據構建產業復合系統協同度模型，分析了廣州市制造業和服務業的協同集聚效應，并對完善廣州市產業協同發展體系提出建議。

二、研究設計

本文的研究對象是廣州市制造業與服務業之間的協同程度。兩種產業可被視為一個復合系統，系統內部又包含若干相互影響的子系統。在協同度測度模型的選擇上，本研究參考高舒銳和孟衛東、曹東坡等人的研究[14-15]，采用孟慶松和韓文秀提出的復合系統協同度模型[16]，對制造業與服務業間協同度的影響因素及經濟效應進行實證分析。

（一）復合系統協同度模型

復合系統協同度模型是以協同學①為基礎，對復合系統內部各要素的有序度以及系統協同度進行有效測度的一類模型。復合系統包含由若干序參量組成的子系統，各子系統之間存在著關聯關系。子系統協同度是通過序參量的時間序列變化進行的動態分析，復合系統協同度則是根據不同時期子系統協同度的變化進行測度的結果[17]。復合系統協同度模型作為協同性理論相關應用中最為常見的研究模型，被廣泛應用于所研究協同對象協同效果的度量，如在宏觀層面上對跨區域協同發展狀況的研究[18-20]，在中觀層面上對產業間協同狀況、產業升級與創新協同關系的研究[21-23]，在微觀層面上對企業內部門間協同效果的研究等[24-26]。基于復合系統協調度模型，結合制造業和服務業系統協同的特點，本研究建立了廣州市制造業和服務業系統協同的測度模型，將廣州市制造業和服務業的復合協同系統定義為系統S，并將其分為制造業產出投入子系統[S1]和服務業產出投入子系統[S2]。各個子系統由若干序參量組成，即[ej=（ej1，ej2，...eji，...ejn）]，其中[j=1，2]；[βji≤eji≤αji]，[i∈1，n]，[n≥2]，[βji]和[αji]分別為序參量分量[eji]的下限和上限。

復合系統有序度的測算過程包括序參量有序度測算、子系統有序度測算、復合系統協同度測算。假定[ej1，ej2，...ejl]的取值越大，系統的有序程度越高；其取值越小，系統的有序程度越低。假定[ejl+1，...ejn]取值越大，系統的有序程度越低；其取值越小，系統的有序程度越高。各子系統的序參量有序度[μjeji]的測算方法為：

[μj（eji）=eji-βjiαji-βji，i∈1，lαji-ejiαji-βji，i∈l+1，n]? ? ? ? ? ?（1）

[μj（eji）]為序參量分量對系統有序的功效。當對應的序參量分量指標越大越好時，稱之為正向指標；當對應的序參量分量指標越小越好時，稱之為逆向指標[27]。即在式（1）功效函數中，當[i∈1，l]時，[eji]代表正向指標，[μj（eji）]具有正功效；當[i∈l+1，n]時，[eji]代表逆向指標，[μj（eji）]具有負功效。由式（1）可知，[μj（eji）∈0，1]，其值越大，則[eji]對系統有序的功效就越大。本研究根據3σ原則將標準化后的數據向右平移3個單位，保證所有的數據都大于0。同時，為避免求得波動水平時出現不易處理的0、1極值，本研究以現有時間序列數據的最小值[βji]乘以（1-5%）確定下限，以最大值[αji]乘以（1+5%）確定上限。

各子系統[Sj]的有序度測算則通過各子系統序參量有序度的集成來實現。本研究采用線性加權求和法對各序參量進行集成，并采用客觀賦權法中的熵值法確定權系數[λi]。各子系統[Sj]（[j=1，2]）的有序度測算公式為：

[μj（ej）=i=1nλiμj（eji），λi≥0，i=1nλi=1]? ?（2）

由子系統有序度測算公式可知[μj（ej）∈0，1]。

復合系統協同度根據兩時刻間各子系統有序度的變化來測算。設初始時刻t0各子系統的有序度為[μ0j（ej）]，在復合系統發展演變過程中的時刻t1各子系統的有序度為[μ1j（ej）]，則復合系統協同度的測算公式為：

[C=θj=12u1jej-u0jej]? ? ? ? ? ? （3）

其中，[θ=minju1jej-u0jejminju1jej-u0jej]，故而可知[C∈-1，1]，協同度數值越高，表明復合系統的協同效應越好。式（3）有兩種運算法則，一種是以相同時期為基期，反映一段時期內復合系統的長期演化趨勢，目前被大多數國家和國際組織普遍采用；另一種是以相鄰時期為基期，可以較好地分析復合系統是否處于穩定的協同狀態。基于此，本研究將運用上述兩種運算法則，分別測算復合系統相同基期協同度與復合系統相鄰基期協同度。對于相同基期的協同度評價，本研究采用目前多數國際組織的協同度狀態劃分標準；對于相鄰基期的協同度評價，本研究參照夏業領和何剛的研究[28]采用具體等級劃分，詳見表1。

（二）數據與變量

1.制造業和服務業協同度測算指標

本研究參考陳運森等人的方法[29]，選用注冊地為廣州市且上市時間在2020年之前的上市企業，以2011—2020年的數據為研究樣本，從微觀視角對廣州市制造業和服務業的協同集聚效應進行研究。依據廣州統計年鑒產業分類目錄，服務業包含的行業類型為交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，房地產業，租賃和商務服務業，科學研究和技術服務業，水利、環境和公共設施管理業，衛生和社會工作，文化、體育和娛樂業。因此，本研究在萬得（Wind）數據庫中參照證監會門類行業分類標準，對廣州市屬于制造業以及交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，房地產業，租賃和商務服務業，科學研究和技術服務業，水利、環境和公共設施管理業，衛生和社會工作，文化、體育和娛樂業行業類型的上市企業進行篩選，獲得符合要求的上市企業101家，其中制造業企業64家、服務業企業37家。本研究將基于上市公司披露的資料和數據來探究制造業和服務業上市企業間關于資本投入和成果產出的協同效應，選取合適的代表企業資本投入和成果產出的指標，構建復合協同度模型，并進一步通過實證分析得出相應的結論。

在制造業和服務業投入指標的選取上，本研究參考陳海聲和盧丹的方法[30]，將企業資本投入劃分為研發（R&D）資金投入和研發人員投入，其中研發（R&D）資金投入用企業平均研發投入強度（RDI）來衡量。RDI的計算方式為同一產業下企業的平均研發費用占營業收入的比重，比重越大表明企業研發（R&D）資金投入占比越高。另外，研發人員投入也體現了企業資本投入的側重程度，企業平均研發人員占比越高直接說明了研發人員投入越高。

隨著企業研發投入的增加，企業創造知識的能力得到提升，推動了技術進步，具體表現為專利授權與發明授權的增加。技術進步又帶動企業創新能力的提升，進而促進企業擴大自身規模。因此，本研究在對企業成果產出和企業規模的指標選取上，參考李習保對企業成果變量的定義[31]，將企業平均專利授權數量和發明授權數量之和作為企業成果產出的指標，用企業平均年末總資產的對數和平均利潤總額的對數作為企業規模的指標。

綜上可知，本研究將制造業和服務業子系統分為資本投入和成果產出兩個序參量，具體的要素指標如表2所示。本研究的指標數據均來源于萬得（Wind）數據庫及中國經濟金融研究數據庫（CSMAR）。

2.協同度影響因素與其經濟效應相關指標

為進一步探究廣州市制造業和服務業上市企業間關于資本投入和成果產出協同度的影響因素以及產業協同的經濟效應，本研究借鑒相關研究[32-35]，從產業結構、投資因素和市場環境三個層面選擇經濟指標對產業協同度的影響因素進行實證檢驗，并將它們作為控制變量分析產業協同度的經濟效應。同時，本研究將地區生產總值作為經濟效應的代理變量，用于制造業與服務業資本投入和成果產出協同度的經濟效應研究。上述指標數據均來源于相應年份的廣州統計年鑒，具體的指標定義如表3所示。

三、實證分析

（一）制造業和服務業投入與產出協同度測算

由于各指標量綱的不同，并且受到指標正向或是負向指標的共同影響，本研究在構建復合協同度模型時首先用式（1）進行標準化處理，最終得到的各序參量有序度計算結果如表4所示。

根據由各序參量有序度繪制的時間趨勢折線圖（圖2），相應的子系統之間各序參量相互發展趨勢相同，并且整體水平上呈現出大致逐年遞增的趨勢。從不同產業情況來看，制造業在2017年開始有著較大幅度的提升，表明廣州市制造業的投入及產出在2017年開始呈明顯的上升趨勢，然而其在前幾年均處于波動的狀態；與之對應的服務業在整體上均保持逐年上升的局面。這是國家近幾年來對服務業加大支持力度的體現。此外，粵港澳大灣區的建設發展也進一步提升了廣州市整體的服務業水平。

本研究運用熵值法對各有序度的結果進行指標權重計算，然后按照式（2）進行加權組合得到各子系統的有序度，最后根據式（3）建立制造業和服務業的協同度模型以及兩大產業間的復合協同度模型。其中，相同基期數據測算以2011年為基年，相鄰基期數據測算以其上一年為基年。各系統有序度以及復合系統協同度的計算結果如表5所示。

表5的前兩欄展示了各子系統的有序度時間序列，由此可得出時間趨勢折線圖（圖3）。從圖3可以看出，廣州市制造業和服務業的投入產出結果在2017年以前均處于平穩波動的態勢，但自2017年以來呈現出新的爆發趨勢。這主要得益于廣州市實施IAB②、NEM③等新興產業發展行動，并重點抓住了琶洲互聯網創新集聚區、增城新型顯示價值創新園、番禺思科智慧城等10個價值創新園區的建設，全方位地形成6個千億級產業集群，建設影響全球、引領全國的IAB產業集聚區。

同樣，根據廣州市制造業和服務業間的協同度時間趨勢折線圖（圖4），以相同基期作為統計口徑，2011—2017年這兩大產業的發展處于不協同局面，協同度始終沒有超過0.2。從2018年開始，制造業和服務業的協同度上漲至2018年的0.62，2019年維持在0.5以上，并于2020年達到0.68，實現了基本協同。而以相鄰基期為統計口徑，兩大產業間的協同度除了在2018年達到0.48之外，其他觀察期內均在0附近波動。總體而言，以相同基期作為統計口徑，2011—2017年制造業和服務業處于輕度的不協同階段，并于2018年開始進入并保持基本協同階段。以相鄰基期作為統計口徑，制造業和服務業除了在2018年達到中度協同演變外，其他觀察期內均為非協同演變到低度協同演變的階段。

綜上可知，廣州市制造業和服務業協同發展雖然近年來有所進步，但協同度波動較大且協同效果仍不明顯，其背后的影響機制值得進一步研究。

（二）制造業和服務業協同度的影響因素研究

為分析廣州市制造業和服務業間資本投入和成果產出協同度的影響因素，本研究將利用復合系統協同度模型測算的制造業和服務業協同度作為被解釋變量，基于過往研究從產業結構、投資因素和市場環境三個層面選擇變量作為解釋變量，構建如式（4）至（7）所示的計量模型進行實證分析。其中，為分析各類影響因素指標對產業協同度的影響，各解釋變量均取滯后一期，且進行標準化處理以消除量級的影響。

[ISt=β0+β1ISRt-1+εt]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

[ISt=β0+β1FAIt-1+β2RDt-1+εt]? ? ? ? （5）

[? ? ? ? ISt=β0+β1FDIt-1+β2domestict-1+β3foreignt-1+εt]? ? （6）

[? ? ? ISt=β0+β1ISRt-1+β2FAIt-1+β3RDt-1+β4FDIt-1+β5domestict-1+β6foreignt-1+εt? ] （7）

表6展示了不同類型的經濟變量對制造業和服務業間協同度影響程度的檢驗結果。從第（1）、第（4）列的回歸結果可以看出，產業結構優化率的回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為正，說明產業結構因素對制造業和服務業復合系統協同度具有顯著影響，當其從低水平向高水平轉化時，可以推動制造業和服務業間的協同發展[36]。究其原因，一方面，基于外部經濟理論、交易費用理論、產業區位理論等產業集聚理論，制造業和服務業之間的投入產出關聯可以通過互補和虹吸效應增強產業間的協商能力和有機聯系，以規模經濟、要素積累、技術溢出等方式促進產業結構優化。高水平的產業結構有助于吸引企業入駐集聚區，同時降低產業間的協同交易成本，從而促進制造業和服務業間的協同發展[37]。另一方面，產業升級可以通過拉動本地制造業或生產性服務業的市場需求、擴大市場規模、降低交易成本、促進技術創新等，吸引制造業或生產性服務業企業入駐，進而擴大協同集聚規模，推動不同產業間的協同發展[38]。

在投資因素層面，雖然固定資產投資的回歸系數并不顯著，但R&D經費內部支出的回歸系數在第（2）、第（4）列的回歸結果中均顯著為正。這說明在經濟增長過程中，投資水平對產業升級與協同創新有著重要影響 [39]，特別是對研發活動的投資有助于制造業和服務業間的協同發展。分析其原因，傳統產業的改造升級與新興產業的技術投資均離不開相關研發活動的資金投入，而R&D經費內部支出是產學研合作中人才與產業協同創新的重要載體，是產業進行科技創新活動的直接來源。高強度的R&D經費內部支出既可以增強企業的研發實力、提升企業的技術水平，為產業協同創新提供更多的機會，也可以加快產業創新的推廣應用，從而更有利于不同產業的協同創新發展。

在市場環境層面，第（3）、第（4）列的回歸結果中社會消費品零售總額的系數顯著為負，說明國內市場需求增加對廣州市產業協同具有抑制作用。究其可能的原因，一是當期的產業結構并不能完全匹配消費結構。當國內市場的消費需求增大、消費結構升級時，傳統工業企業由于投資大、周期長以及生產線限制等原因難以在短期內進行轉型和創新，甚至出現產能過剩，降低了產業結構的優化效率，進而不利于制造業與服務業的協同創新[40]。二是由于受限于數據可得性，廣州市制造業和服務業產業協同度的測算數據僅包括上市企業數據，而沒有考慮未上市制造業和服務業企業的經濟數據，因而也可能造成回歸結果出現一定的偏差。此外，回歸結果中外商直接投資和商品出口總值的回歸系數均顯著為正，說明開放的經濟環境營造了活躍的市場氛圍，有助于提高產業間的協同度。市場在生產要素配置過程中發揮著決定性作用，當市場發育較為成熟、環境高度開放時，往往會發生市場牽引型城市群產業協同。而且，在產業協同過程中，市場主體在市場機制下會自動形成優勢互補、分工協作、空間優化的城市群區域產業體系[41]。

（三）制造業和服務業協同度的經濟效應研究

為進一步分析制造業和服務業間資本投入和成果產出協同度的經濟效應，本研究用廣州市地區生產總值指代經濟效應并將其作為計量經濟模型的被解釋變量，將前文測算的產業協同度作為關鍵解釋變量，將從產業結構、投資因素以及市場環境三個層面選擇的經濟變量作為控制變量，構建如式（8）所示的計量模型進行實證分析。其中，為分析產業協同度對經濟發展的影響，產業協同度指標和各控制變量均取滯后一期，并對控制變量和經濟效應指標進行標準化處理以消除量級的影響。

[GDPt=α+βISt-1+γControlt-1+εt]? ?（8）

表7展示了在設置不同的控制變量條件下，制造業和服務業協同度的經濟效應回歸結果。從第（1）列的回歸結果可知，產業協同度指標的回歸系數為2.519，并在1%的水平上顯著，說明制造業和服務業之間的協同集聚對區域經濟發展具有顯著的正向影響。究其原因，一方面，產業協同往往伴隨著生產要素的跨區域流動。通過資源的有效配置，產業集聚區內所有產業可以共享通信、交通等基礎設施，節約生產成本，提升生產效率，實現經濟“量”的增長。另一方面，產業協同有助于知識的傳播，可以有效地促進區域內信息、技術以及工作經驗的快速擴散，營造有利于技術創新發展的環境，推動產業集聚區內同類企業之間形成良性競爭，從而形成創新成果，實現經濟增長“質”的提升[42]。

從第（2）至（4）列的回歸結果可知，增加控制變量之后，產業協同度的回歸系數仍顯著為正。加入產業結構層面控制變量，回歸結果中產業結構優化率的系數均顯著為正，說明產業結構的優化升級可以有效推動經濟發展[43]。從低水平向高水平轉化的過程中，產業結構也從勞動密集型產業占優發展到資本密集型產業占優，最后轉化成技術密集型產業占據主導地位[44]。這將促進資源的有效供給和配置，從而釋放產業結構紅利，促使經濟持續增長[45]。加入投資因素層面控制變量，回歸結果中固定資產投資和R&D經費內部支出的系數均顯著為正，說明這兩者對經濟增長有積極影響。政府可以通過實施主動的R&D經費投入、固定資產投資等措施來實現要素收益的遞增，最終實現經濟的長期增長 [46]。回歸結果中社會消費品零售總額的系數顯著為正，說明消費的增長可以拉動投資需求、推動經濟增長。此外，消費也是引導資源有效配置和產業結構優化的重要因素。消費結構變動使得產業結構隨之變動，從而對經濟增長產生一定的影響[47]。

四、結論討論與對策建議

（一）結論討論

產業協同集聚對區域經濟高質量發展具有重要影響。本研究把廣州市制造業和服務業視為協同運作的復合系統，測算和分析該系統的協同度水平并得出以下結論。第一，本研究測算得出，廣州市制造業和服務業子系統各序參量的發展趨勢相同，并且在整體水平上呈現出逐年遞增的趨勢，但制造業和服務業之間的協同集聚效應尚不明顯、發展趨勢穩定性有所欠缺。第二，本研究從產業結構、投資因素以及市場環境三個層面選取經濟變量，對制造業和服務業協同度的影響因素進行實證分析，發現產業結構優化率、R&D經費內部支出和外商直接投資在回歸結果中的系數均顯著為正。這說明優化升級產業結構、增加研發投入和提升市場開放水平，均可以推動廣州市制造業和服務業的協同發展。第三，本研究將廣州市地區生產總值作為經濟發展指標，分析制造業和服務業間資本投入和成果產出協同度的經濟效應，發現協同度的回歸系數顯著為正。這說明制造業與服務業協同發展具有積極的經濟效應。

（二）對策建議

推動制造業與服務業協同發展對于廣州市形成協同發展的產業體系、實現高質量發展具有重要意義。本研究圍繞推進廣州市這兩大產業更好地協同發展提出以下三方面的對策建議：

1.推進制造業和服務業良性協同融合，加快產業結構優化升級進程。一是運用新技術、新工藝等加大對傳統優勢產業的改造力度，利用原有優勢進行品牌培育，開拓品牌供應鏈和價值鏈等。以傳統的輕紡工業為例，廣州可利用新工藝自主研發高密織物等新材料，培育廣州服裝品牌，提高產品的附加價值。二是對于紡織服裝、食品飲料、建筑材料等傳統制造業，有序引導污染較大、市場競爭力較差的企業外遷，同時引入行業內龍頭企業，并加強與粵港澳大灣區其他城市在現代化制造業上的合作。廣州應發揮各類產業園區的帶動作用，加強本地企業與周邊城市先進制造業企業的技術合作，推動與深圳、東莞共建珠江東岸高端電子信息制造產業帶，與佛山、珠海、中山等城市共建珠江西岸先進裝備制造業產業帶，形成區域內產業集群，實現產業的協同創新發展。三是加速廣州服務業結構的優化升級，從以生活性服務業為主向強調發展生產性服務業轉變。廣州的金融業、信息傳輸、計算機服務和軟件業等附加值較高的現代服務業發展有待進一步加快，金融業增加值占服務業的比值與北京、上海等其他一線城市比還有差距。未來，廣州應提升現代服務業內生增長動力，利用國家服務業擴大開放綜合試點等途徑推動生產性服務業發展，建設現代服務業強市。

2.加大研發投入，推動產業協同創新、區域經濟高質量發展。一是加速科研成果的轉化，實現“產學研用”協同創新。廣州可通過優化產權保護政策、營造更好的科研氛圍、完善科研成果轉化與專業服務體系等措施，提高企業開展研發活動的積極性；通過建立知識產權運營平臺、建立完善的知識產權服務體系等措施，開展企業與高校、科研主體的技術合作，并保障科研人員對科研成果的收益權，進而推動創新成果產業化。二是積極引導企業增加在研發領域的資金和人力投入。廣州可通過出臺允許企業研發支出稅收加計扣除、設立產業基金和財政補貼等一系列扶持政策，加大對先進制造業、高技術企業的扶持力度，從而激勵企業增加研發投入；通過設立符合產業發展定位的基金，利用財政資金扶持新興產業的發展。三是加強與粵港澳大灣區周邊城市的區域協同創新合作。廣州應充分發揮廣州科學城、琶洲人工智能與數字經濟試驗區等高水平科技創新平臺的作用，實現粵港澳大灣區人才、技術、資金等創新要素的流動，實現資源配置優化與優勢互補。

3.優化營商環境，提高市場開放水平。一是完善外貿環境，提高進出口岸的保障服務能力。一方面，廣州可通過實施口岸全天候通關通航、內外貿和進出口“同船運輸”，以及建設“單一窗口”來提高廣州口岸的通關效率，解決外貿通關步驟冗長等問題。另一方面，廣州可通過建設南沙自貿片區和廣州國際航運中心，加強與國外城市的互聯互通，積極開拓海外市場。二是鼓勵跨境電商的發展，引導跨境電商企業數字化轉型。一方面，跨境電商企業可通過數字貿易平臺進行智能化運營和云化供應鏈管理，實現銷售渠道數字化。另一方面，政府可利用人工智能、證件圖像識別、云計算等科技手段實現企業通關數字化，支持跨境電商數字化轉型；通過建設廣州數字貿易公共服務平臺、跨境電商公共服務平臺等，提升數字政務服務能力，優化跨境電商營商環境。三是加強法治環境建設，優化企業經營環境。政府可以借助互聯網等現代信息技術全面深化推進“互聯網+政務服務”，依托網絡平臺推行“智慧服務”，實現政府服務的便捷化、高效化；借助互聯網搭建監管信息化系統，形成信息透明的政府監管體系，提高企業、個人的失信成本。

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注釋：

①作為一種理論體系，系統協同學由德國理論物理學家 Hermann Haken于20世紀70年代創立。

②IAB指互聯網架構委員會（Internet Architecture Board）。

③NEM指新能源（New Energy）、新材料（New Material）產業。

作者簡介：羅嘉雯，華南理工大學工商管理學院副教授。崔文曉，華南理工大學工商管理學院博士生。萬欣怡，中泰證券股份有限公司研究員。

【基金項目】國家自然科學基金面上項目“混頻數據視角和時變環境下金融市場波動關聯性的預測與應用研究” （72171088）、廣州市哲學社會科學發展“十四五”規劃2023年度智庫課題“廣州加快建設以實體經濟為支撐的現代化產業體系研究”（2023GZZK11）、廣州市哲學社會科學“十四五”規劃面上項目“廣州推動沿江、東南部和西部三大產業協同發展研究”（2021GZYB23）、廣東金融學會2023—2024年度基礎課題“產業協同集聚對企業創新活動的影響研究”（JCKT202307） 成果。

責任編輯：李? ? 鈞