制造业与生产性服务业关联发展的差异化分析——基于西江经济带面板数据的实证研究

乐小兵

（梧州学院，广西 梧州 543002）

近年来，在东部产业转移的背景下，西江经济带作为广西毗邻粤港澳的承接产业转移重要基地，生产性服务业发展对承接产业转移发挥了重要的作用.然而，西江经济带各城市在承接产业转移的过程中，在现代物流、金融、商务和信息服务等生产性服务业方面还存在诸多制约因素.如何提升西江经济带承接产业转移的竞争力，应促进制造业与生产性服务业“双轮齐驱”，构建有利于承接产业转移的生产性服务业发展体系.就西江经济带具体地区而言，生产性服务业与制造业到底具有什么样的相互作用机制？两者之间有什么样的产业关联？生产性服务业与制造业的关联发展存在什么差异？对承接产业转移地区的生产性服务业与制造业的关联发展有什么启示？这些将是本文研究的出发点，解决这些问题也就是本文的目的之所在.

1 文献回顾

对制造业与生产性服务业的关联发展，国内外学者做了大量的研究.有学者从需求角度出发，比如Cohen＆Zysman（1987）[1]认为制造业是生产性服务业的前提和基础，是生产性服务业需求的源泉，即生产性服务业附属于制造业发展；Dnniels（1989）[2]、Illeris（1994）[3]认为有效率的生产性服务业是制造业提高劳动生产率、提升产品竞争力的前提和保障.

有学者从供给角度出发，比如Pappas＆Sheehan（1998）[4]认为服务业尤其是生产性服务业是制造业生产率得以提高的前提和基础，没有发达的生产性服务业，就不可能形成具有较强竞争力的制造业，即制造业相当于服务业处于主导地位；邓丽姝（2011）[5]运用计量经济方法分析了我国服务业尤其是生产性服务业对制造业发展的推动作用，计量经济分析支持服务业对制造业发展具有积极作用和生产性服务投入对制造业发展具有积极作用的原假设.但个别变量不显著，也表明服务业对制造业的推动作用尚未充分发挥出来；黄莉芳、黄良文、郭玮（2011）[6]分析了生产性服务业通过前向关联和后向关联对制造业产生技术溢出效应的内在机理，结果发现生产性服务业对资本密集型制造业技术效率前向正溢出效应最强，对技术密集型制造业产生微弱的后向正溢出效应；汪斌、金星（2007）[7]运用计量模型分析15个发达国家的生产性服务对制造业竞争力的提升作用，结果表明生产性服务已成为提升制造业竞争力的重要的中间投入.

也有学者从互动角度出发，比如Park＆Chan（1989）[8]认为随着制造部门的扩大，对相关服务业的需求会迅速增加，而生产性服务业的投入也会促进制造业生产率的提高.庞博慧（2012）[9]认为生产服务业和制造业二者之间互动发展属于非对称互惠共生模式，生产服务业对制造业的影响大于制造业对生产服务业的影响；张长森，杨振华（2010）[10]从专业分工与外包、价值链角度来剖析生产性服务业与制造业互动机制，得到二者互动共生关系：制造业的发展能够带动生产性服务业的发展，而生产性服务业的发展反过来促进制造业的升级.

虽然已有学者对制造业与生产性服务业的关联发展做了大量研究，但研究结果并不一致，这主要原因是各学者的研究视角不同.理论上说，制造业与生产性服务业的关系越来越密切，从生产性服务业发展这一现象本身来看，伴随着生产组织方式的变革和专业分工细化的趋势，制造业企业基于自身核心竞争力，对价值链进行分解的趋势也就变得非常明显，它们将自身价值链的一些支持活动，甚至是基本活动都外包出去.这些外包出去的业务就逐渐形成了独立的产业，这些产业在为客户提供专业化服务的同时，自身的业务水平也不断提高，同时分工也更加细化，提供服务所发生的成本也在不断降低，规模经济效应和学习效应不断得到释放，进而又推动制造业企业将更多业务进行外部化，从而进一步促进了生产性服务业的发展.

2 实证研究

2.1 数据指标的选取

对于生产性服务业，目前还没有明确的定义，1966年美国经济学家-H.Greenfield在研究服务业及其分类时，最早提出了生产性服务业（Producer Services）的概念.1975年，Browning和Singelman在对服务业进行功能性分类时，也提出了生产性服务业(Producer Services)概念，并认为生产性服务业包括金融、保险、法律工商服务、经纪等具有知识密集和为客户提供专门性服务的行业.我国政府在《国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》中将生产性服务业分为交通运输业、现代物流业、金融服务业、信息服务业和商务服务业.

本文选择西江经济带7个具有代表性的地区作为研究对象，包括广西段的南宁、柳州和广东段的肇庆、佛山、广州和深圳等地区.研究指标为生产性服务业和制造业，其中生产性服务业包括交通运输仓储和邮政业、信息传输计算机服务和软件业、批发和零售业、金融业、房地产业、商务服务业、科学研究和技术服务业，研究数据为1995-2010年的各行业增加值，用scfwy表示.制造业主要包括扣除采掘业、公用业后的所有30个行业，根据数据的可获得性，本文主要采用工业增加值，用zzy表示.为了消除数据的波动，对上述两个数据分别取对数，用lnzzy和lnscfwy表示.数据根据南宁、柳州、梧州、肇庆、佛山、广州、深圳2011年统计年鉴以及中国统计网统计公告整理而得.7个地区各变量面板数据的描述性统计见表1所示.

表1 7个地区各变量面板数据的描述性统计

2.2 面板回归模型的选择

对面板回归模型的选择通常有两个极端策略，一个是将其看成是横截面数据进行混合回归，即要求样本中每个个体都拥有完全相同的回归方程.另一个极端策略是为每个个体估计一个单独的回归方程.在这两个极端策略中，前一个忽略了个体间不可观测或被遗漏的异质性，而该异质性可能与解释变量相关从而导致估计不一致.后者忽略了个体间的共性，也可能没有足够大的样本容量.因此，在实践中常采用折中的估计策略，即假定个体的回归方程拥有相同的斜率，但可以有不同的截距，以此来捕捉异质性，这种模型被称为“个体效应模型”，即

如果zi与某个解释变量相关，则进一步称之为“固定效应模型”.如果zi与所有解释变量（xit,zi）均不相关，则进一步被称之为“随机效应模型”.在面板数据估计模型形式的选择方法上，经常采用F检验决定选用混合模型还是个体效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型.

把lnscfwy作为因变量，lnzzy作为自变量，建立固定效应模型为：

式中β1i表示截距，β2表示自变量的系数，uit表示随机误差项.

随机效应模型为：

式中β1表示截距，β2和β3分别表示自变量的系数，εi表示特定个体误差部分，uit表示时间序列和横截面混合误差部分.运行stata11检验结果如表2所示.

表2 固定效应模型检验

通过固定效应模型的F检验发现F统计量为121.71，相对应的概率为0.0000，在1%的显著水平下强烈拒绝原假设，固定效应非常显著，表明固定效应模型优于混合回归模型.

下面检验随机效应模型是否也优于混合回归模型，Breusch and Pagan提供了一个检验个体效应的LM检验，其原假设为“H0：σu2=0”，备择假设为“H1：σu2≠0”，如果拒绝原假设，则说明应该有一个反映个体特性的随机扰动项ui，而不应该使用混合回归.运行stata11检验结果如下表3所示.

表3 随机效应模型检验

从表3可知wald chi的值为2125.33，相对应的P值为0.0000，在1%的显著水平下LM检验强烈的拒绝“不存在个体效应”的原假设，表明在“随机效应”与“混合回归”二者之间，应该选择“随机效应”.

从以上分析可知存在个体效应，至于固定效应模型和随机效应模型的选择，则要使用Hausman检验进行判断.Hausman检验的基本思想是：在固定效应ui和其他解释变量不相关的原假设下，用OLS估计的固定效应模型和用GLS估计的随机效应模型的参数估计都是一致的.反之，OLS是一致的，但GLS则不是.因此，在原假设下，二者的参数估计应该不会有系统的差异，可以基于二者参数估计的差异构造统计检验量.如果拒绝了原假设，就认为选择固定效应模型是比较合适的.运行stata11检验结果得到的P值为0.0041，在1%显著水平下拒绝原假设，所以应该选择固定效应模型.建立估计模型如下：

其中，lnscfwy表示生产性服务业，lnzzy表示制造业，i表示地区，t表示年份，β0为截距项，β1表示制造业对生产性服务业的影响系数，εit表示随机误差项.

2.3 制造业与生产性服务业需求弹性分析

由上分析可知面板回归模型的估计选择固定效应模型，为了消除不同面板数据之间可能存在的异方差，采用截面数据残差进行加权，运用广义最小二乘法（GLS）对模型（4）进行回归，回归结果如表4所示.

表4 GLS回归结果

从表4可知，变量的系数均为正，这表明制造业对生产性服务业的发展有正向的影响，而且统计量非常显著（P值都为0），从正向影响的关系来看，制造业每提升一个百分点生产性服务业就提升0.9753个百分点.

2.4 西江经济带制造业与生产性服务业关联发展差异化分析

下面用变系数模型分析西江经济带制造业与生产性服务业关联发展的地区差异，让每个个体都拥有自己的截距项，并允许每个个体的回归方程斜率也不同，即引入变系数模型，构建模型如下：

上式中，αi（i=1,2,3,4,5,6,7）代表各地区的截距，βi（i=1,2,3,4,5,6,7）分别为各个地区自变量的系数，εit表示随机误差项.运行stata11检验结果如表5所示.

表5 最小二乘虚拟变量检验结果

由表5可以看出，各地区估计系数均为正，且统计显著，这表明所有地区制造业与生产性服务业的发展都存在正向相关的关系，但这种关系在不同地区间存在较大差异，其中广州、南宁、深圳排在前3位，系数分别为1.13476、0.97364和0.93436，即制造业每增长1个百分点，将能推动生产性服务业增长1.13476、0.97364和0.93436个百分点.其后依次是梧州、佛山、肇庆和柳州.

3 实证结论

从以上实证结果可知，西江经济带七个地区制造业与生产性服务业的关联发展效果排名依次是广州、南宁、深圳、梧州、佛山、肇庆和柳州.从地区经济发展水平来看，广州、深圳以及佛山相对南宁、梧州、肇庆、柳州要较发达.从制造业与生产性服务业的关联发展情况来看，排在前三位的依次是广州、南宁和深圳.广州是广东省的省会城市，是全国高校、科研院所比较集中的城市，教育、科学研究、技术服务在广东省内优势明显.在珠三角经济区中生产性服务业发展也最为成熟，产业发展潜力最强的城市.自1989年以来广州市的产业结构就已经实现了从二、三、一到三、二、一的转变，生产性服务业占据了社会经济增长的主导地位，其中是以交通运输邮电、批发零售餐饮、金融保险、房地产等生产性服务业为主导.

南宁市作为广西的首府，其经济发展虽尚不如广州、深圳和佛山，但制造业与生产性服务业的互动关联效果排在第二超过深圳和佛山，这可能是由于南宁市的制造业尚处于不发达阶段，2010年南宁市制造业总产值为456亿元，而同一时期的生产性服务业已达到608.3亿元，生产性服务业生产总值远超过制造业生产总值，这一方面说明南宁市的制造业发展速度缓慢，同时也说明南宁市的生产性服务业配套投入能跟上制造业的发展水平，能为南宁市制造业发展提供较好的配套服务业.

排在第四的为梧州，从制造业发展水平来看，梧州是7个地区中制造业最不发达的地区，2010年佛山、肇庆、柳州的工业总产值分别是3419.185、411.87、776.8445亿元，而同一时期的梧州工业总产值仅有262.67亿元，制造业发展速度缓慢以及低附加值的制造业产业结构是梧州市制造业与生产性服务业关联效果好于佛山、肇庆以及柳州的一个关键原因.

柳州市的制造业与生产性服务业的关联发展效果排在最后一位，这主要原因之一可能是因为柳州市广西的重要工业城市，制造业发展速度快，从2010年柳州市的统计数据来看也反映出这一点，2010年柳州工业总产值已达到776.8亿元，是南宁市的一倍多，而与之配套的生产性服务业的生产总值却只有256.1亿元，这说明柳州市生产性服务业的发展远远滞后于制造业的发展.

从以上研究结果可以总结出，西江经济带这7个地区的制造业与生产性服务业关联发展效果可以分为三个层次：第一个层次为广州、南宁、深圳，制造业与生产性服务业的关联效果较好，生产性服务业为制造业提供较好的配套服务，并在一定程度上促进制造业的发展；第二层次为梧州，制造业与生产性服务业关联效果虽然较好，但主要是因为制造业与生产性服务业总量不大，供给和需求均不足，制造业和生产性服务业关联发展存在双向的矛盾；第三个层次为佛山、肇庆、和柳州，三个地区面临同样的问题，都是制造业发展速度较快，但生产性服务业的发展速度滞后于制造业，供给不足是这三个地区制造业与生产性服务业关联效果较差的主要原因.

〔1〕Cohen S S，Zysman J．Manufacturing matters．the myth of the post -industrial economy，New York: Basic Books，1987．

〔2〕Dnniels P.W.Some Perspectives on the Geography of Services [J].Progress in Human Geography,1989(13):427-437.

〔3〕Illeris S.Proximity between service producers and service users [J].Tijdschrift voor Economische en sociale Geografie,1994(85):185-196.

〔4〕Pappas N，Sheehan P．The new manufacturing:linkage between production and service activities，in Sheehan P，Tegart G ( eds．) Working for the future，Melbourne: Victoria University Press，1998: 127-155．

〔5〕邓丽姝.生产性服务业推动制造业发展的实证分析[J]. 技术经济与管理研究，2011 （2）:120-123.

〔6〕黄莉芳,黄良文,郭玮.生产性服务业对制造业前向和后向技术溢出效应检验[J].产业经济研究，2011（3）:29-37.

〔7〕汪斌,金星.生产性服务业提升制造业竞争力的作用分析[J].技术经济，2007（1）:44-46.

〔8〕Park S H，Chan K S．A cross-country input output analysis of intersectoral relationships between manufacturing and services and their employment implications，World Development，1989，17 (2) : 199－212．

〔9〕庞博慧.中国生产服务业与制造业共生演化模型实证研究[J].中国管理科学,2012（2）:176-183.

〔10〕张长森,杨振华.基于共生机理的生产性服务业与制造业互动研究[J].南昌大学学报(人文社会科学版)，2010（3）:71-74.