生产性服务业集聚对制造业效率的影响研究

(重庆师范大学　重庆　400030)

一、引言与文献综述

随着我国经济进入“新常态”的发展阶段，经济由原来的高速增长进入高质量发展，处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，以往的经济增长方式难以适应我国新的经济发展形势。而制造业和服务业是我国国民经济的重要组成部分，生产性服务业作为制造业的中间投入品，具有行业关联、人才与资本集聚和知识密集等一系列的特征，能够提高产业分工的专业化，推进产业的价值链向高端延伸，引起学者的关注。

有关于生产性服务业与制造业关系的研究可以归纳为“需求论”、“供给论”和“互动论”、“融合论”，无论是何种研究理论，都发现生产性服务业对制造业效率有着重要的影响，所以学者用不同的方式和思路对生产性服务业于制造业效率展开研究。

首先是关于生产性服务业与制造业关系研究，关于这一方面，学者们分别从行业异质性(陈建军、陈菁菁，2011)，区域异质性(张超，2014)，层级分工(余泳泽,宣烨,沈扬扬2013)等不同视角得出一致的结论，即生产性服务业与制造业发展存在相互存进关系。其次，关于生产性服务业集聚对制造业效率的影响，学者基于不同的视角，得出以下两种结论：(1)生产性服务业集聚对制造业效率没有显著的促进作用(Aanerson，2004；魏峰和曹中，2007)；(2)生产性服务业集聚对制造业效率有显著地促进作用(宣烨，2012；程中华，李廉水，刘军，2017；吴风波，朱小龙，2016)。

基于学者研究基础，本文根据经济规模将全国30个省市进行分组，研究生产性服务业集聚对制造业效率的影响。这样可以依据经济发展的不同情况采取不同的政策建议。

二、生产性服务业集聚对制造业效率影响机理分析及假说

首先，从理论上分析生产性服务业集聚对制造业效率影响的机理，然后在此基础上提出相关假说。

生产性服务业集聚区内知识，人才、信息大量集聚，有利于技术与信息交流网络的形成。一方面，生产性服务业集聚有利于降低制造业的交易成本，促进制造业效率。另一方面，生产性服务业集聚区完善的知识、技术和信息交流网络不仅可以为制造业提供更多的平台，还可以提供更多良好的销售渠道，进而促进制造业效率的提升。

由于不同地区经济规模的空间差异较大，这种规模差异可能导致生产性服务业集聚对制造业效率影响的差异。因此：

本文提出以下假说：

H1：生产性服务业集聚对制造业效率的影响存在经济规模差异。

三、指标选取、模型构建和数据来源

由于服务行业的门类比较繁多，不同的国家，即使同一国家和地区对生产性服务业范围的界定有一定的差异，本文考虑学界、政府部门的分类标准、行业数据的采集的历史变迁以及数据的可获得性，采用张付玲所采用的方法，根据中国社会科学学院对生产性服务业的分类，将生产性服务业分为5类：交通运输业(包括仓储和邮政业)、信息传输、计算机服务和软件业、金融业、租赁和商务服务业、科学研究、技术服务和地质勘查业。

(一)指标的选取。

1.被解释变量：制造业效率(y)。国内外研究发现，劳动生产率指标更加符合中国制造业的发展趋势，可以较为客观的反映制造业的效率。刘志彪(2010)、华光敏(2013)、杨仁发(2013)和王辉(2015)等学者都采用劳动生产率作为制造业效率的衡量指标。所以，本文借鉴这些学者的做法，将规模以上的工业企业的劳动生产率(工业总产值/从业人数)作为被解释变量。

2.解释变量：生产性服务业专业化集聚(x)。学者对产业集聚的测度方法多种多样，主要有集中度、产业相对密集度、EG指数、专业化指数、多样化指数、共同集中指数、区位熵指数等。王琢军(2013)和余泳泽、刘大勇和宣烨(2016)等学者根据马歇尔和雅各布的集聚经济理论，分别做了生产性服务业专业化集聚与多样化集聚对制造业效率的影响研究。基于本文的需要，采取王琢军的方法构建生产性服务业专业化集聚指标，其计算公式如下：

(3.1)

其中：xi表示i区域生产性服务业的总体专业化水平；ci,p表示i城市p产业的就业人数，ci表示i城市的就业人数，cp表示全国p产业的就业人数，c表示全国的就业人数。

3.控制变量。制造业的效率除了受到生产性服务业集聚的影响以外，还受到很多的其他的因素的影响制约。所以采用了人力资本水平(labor)、交通发达程度(pcm)、政府干预程度(gov)、R&D从业的人数(RD)。

对于人力资本水平(labor)，许多学者已经证实其对制造业效率的影响。本文基于学者的研究，采用受教育的从业人数占全部人口数的比值予以代替，即i市受教育从业人数与i市人口数的比值；交通发达程度(pcm)对制造业效率有重要的影响，本文采用人均城市道路面积衡量。政府的干预程度(gov)用政府支出所占的比重衡量。众多研究表明研发投入强度(RD)也是影响制造业效率的重要变量，所以本文用技术服务、科学研究与地址勘查从业人数数量作为研发人员衡量研发投入强度。

(二)模型的构建

本文研究的不同GDP下生产性服务业集聚对制造业效率的影响，为了更准确的度量这种影响，本文使用面板数据实证模型。构建如下模型：

yit=α1+α2xit+α3govit+α4pcmit+α5laborit+α6RDit+ui+εit

(3.2)

模型中yit是地区i第t年的制造业效率，是被解释变量；α1是常数项；xit、laborit、pcmit、govit、RDit分别是地区i第t年生产性专业化集聚、人力资本水平、交通发达程度、政府干预程度、R&D从业的人数，是解释变量与控制变量；α1,α2,α3,α4,α5,α6是待估参数；ui是指地区i的个体效应，不随时间的变化而变化；εit是误差项。

表1　统计性描述

(三)数据的来源。本文的数据来源于《中国统计年鉴》、《中国工业经济年鉴》、《中国城市年鉴》，个别的指标在少数的年份存在数据的缺失，在本文中，采用趋势平滑法予以补齐。

(四)变量统计性描述，根据以上模型，只有控制了一系列的相关变量之后才能得到。根据已有相关的研究情况，本文选取人力资本水平、交通发达程度、政府干预程度等控制变量，并且在行业、时间和地区三个维度进行了控制。模型的变量统计性描述如表1所示：

四、实证结果及分析

本文使用统计软件SPSS 19以及计量软件stata 14进行统计检验，其结果分析如下：

表2　区域层次的回归结果

根据表2的回归结果可以看出，生产性服务业集聚对制造业效率影响存在较为明显的地区差异；对于西部地区，生产性服务业集聚对制造业效率有明显的抑制作用。但是，对于中部地区，生产性服务业集聚对制造业效率有显著的促进作用。而相比较，东部地区的城市生产性服务业集聚对制造业效率的影响并不显著。出现以下结果，可以从以下两个方面解释：

(1)经济发展水平差异；

(2)产业结构层次的差异；西部地区明显的经济发展较为缓慢，产业结构层次较低，且制造业与服务业在发展的过程中不能有机结合，并未形成互动式的发展，生产性服务业可能过度的脱离制造业，这也限制了产业的规模水平的提高，最终抑制制造业效率。东部地区，整体经济发展水平相对较高，且大部分地区处于工业化中期的最后阶段，甚至是有的地区已经进入工业化后期阶段，由于产业结构层次的调整，使得生产性服务业不断由低端向高端变迁，制造业也由于技术的提升，出现转型升级，由于两者脱离，导致生产性服务业对制造业有抑制作用，但是这种影响的结果并不显著。中部地区，中部地区经济发展到了一定的水平，以及东部地区的制造业向中部地区的转移，并且中部地区对生产性服务业存在巨大的市场，而市场供给明显不足，所以使得中部地区的生产性服务集聚对制造业效率有显著的促进作用；从表2控制变量的回归结果进行分析：(1)政府支出水平，回归结果均为正，并且西部地区有较为明显的促进作用，这是由于地方政府的支出大大增加并且主要用于改善民生以及公共设施，这有助于促进制造业效率的提高。(2)交通基础设施，西部和中部的回归结果为正，具有明显的促进作用，东部地区具有抑制作用，这是由于东部地区面积小，人口密度大，造成交通拥堵，抑制制造业的效率提升。(3)人力资本水平，根据回归结果，西部和中部地区，人力资本水平提升对制造业效率有显著的促进作用，提高了企业的核心竞争力，进而提升了制造业效率。(4)R&D从业人数，从回归结果来看，回归结果均为正，西部和中部地区科技创新的支出对制造业效果更为显著，这是因为，生产性服务业属于知识密集型产业，而科技研发，需要依靠高端人才以及专业化人才，在产业集聚效应下，产业化水平的提升，有利于产业的发展，更好的提升了制造业的效率。

(二)按地区经济规模分组回归分析

表3　经济规模层次混合OLS模型回归结果

为了进一步研究生产性服务业集聚对制造业生产效率影响的经济规模的差异，本文将规模GDP作为分组变量，根据省市的GDP均值以及发展情况，本文将以9000亿元和16000亿元作为按GDP进行分组的标准，观察不同的经济规模下，生产性服务业集聚对制造业效率的影响研究，本文采用混合OLS模型以及随机效应模型(random effects models)进行分析，首先对各个分组做一个基本回归，其次，加入控制变量进行回归。实证结果如下表3。

根据表3的结果可以看出，不同城市经济规模下，生产性服务业集聚对制造业效率产生了较大的差异性影响。经济规模在9000亿元以下的省市，生产性服务业集聚可以显著的抑制制造业的效率，表现为专业化集聚指标为负，且通过1%的显著性检验。加入控制变量：人力资本水平、交通发达程度、政府干预程度、R&D从业的人数，回归结果可以看出，控制变量可以显著的促进制造业效率，表现为四个指标均为正，且通过1%的显著性检验。经济规模在9000—16000亿元的省市，生产性服务业却可以显著的促进制造业的效率，表现为专业化集聚指标为正，并且通过了5%的显著性检验。经济规模在16000亿元以上的省市，生产性服务业专业化集聚指标为正，但是生产性服务业专业化集聚对制造业效率影响并不显著。由以下原因：(1)交通运输方式，经济规模小于9000亿元的省市，地区由于特殊的地理形貌主要依靠铁路运输。而经济规模在9000亿元以上的省市大部分以水路和公路为主，这些地区由于经济发展比较好，基础设施较为完善，区域内的人均道路面积越多，则集聚力较其他城市相对不足。(2)人口密度，人口密度在经济规模小于9000亿元的西部省市，密度较小，此时生产性服务业集聚造成的知识和技术的扩散，而这些积极作用对制造业效率的提升还并未充分挖掘；而人口密度在经济规模9000-16000亿元的中部地区，人口集聚逐步形成规模效应。但是在经济规模大于16000亿元的东部省市，人口密度较大，人口集聚的规模效应不断的被集聚成本所抵消，制造业趋于到要素价格低和资源环境约束弱的中部地区分布。中部这些地区可以形成规模效应和专业化分工的效应，自身的技术水平和效率相对提高，使得辖区内的制造业受到生产性服务业的外溢效应，进而使得生产性服务业集聚对制造业效率的提升有较为显著的影响。相反西部地区，生产性服务业规模较小，服务能力较低，难以形成规模效应和专业化分工的效应，所以较为分散的发展生产性服务业，反而会抑制制造业效率的提升。

五、结论

本文基于中国30(西藏除外)个省市2006—2015年的统计数据，运用混合OLS回归模型和随机效应模型，分析了区域层次以及经济规模层次的不同，生产性服务业集聚对制造业效率影响的差异。济规模大于16000亿元的地区生产性服务业集聚对制造业效率影响不显著，经济规模小于9000亿元的地区生产性服务业集聚对制造业效率有显著的抑制作用，而经济规模在9000-16000亿元的地区生产性服务业对制造业效率影响有显著的促进作用。

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