生产性服务业对制造业劳动生产率的影响研究——基于我国东部省会城市面板数据的分析

何 骏

1 引言及文献回顾

近年来，我国的生产性服务业和制造业都取得了较快发展。即便如此，目前我国生产性服务业和制造业的发展水平距离发达国家仍然有很大的差距。如果我国的生产性服务业能充分发挥其对制造业劳动生产率的带动促进作用，那将更好地促进我国生产性服务业和制造业的良性发展。为此，需要着眼于它们之间的作用机制，从理论上研究如何使生产性服务业带动促进制造业的劳动生产率。通过生产性服务业的发展来带动制造业的发展，提升制造业的总体产业竞争力。

国外学者关于生产性服务业与制造业劳动生产率的研究主要集中在以下领域：Karaomerlioglu （1999）认为生产性服务业是制造业的基础和动力，只有生产性服务业发展迅速，才能带动制造业的劳动生产率上升[1]；P. Hansen（1990）认为：制造业的创新是根植在生产性服务业的需求变更上的，生产性服务业的发展和创新将带动制造业的发展和劳动生产率进步[2]；Guerrieri & Meliciani（2005）从两者相互融合的角度研究了生产性服务业对制造业劳动生产率提升的重要作用。他们提出在市场化程度较高的地区，生产性服务业的发展极大地提高了制造业的竞争力。相反，制造业的发展同时增加了对金融、交通运输等生产性服务部门的需求，使得生产性服务业的大规模发展得到了支持[3]；Harrington（2006）考察了中国 1998-2001年超过10000家外国投资企业和港澳台投资企业，研究发现：在中国，就生产性服务业对制造业的产业内溢出效应而言，OECD国家投资的企业的表现要比港澳台投资的企业更加优秀[4]。

国内学者关于生产性服务业对制造业劳动生产率的研究主要为：黄德春和刘志彪（2006）认为，只有放眼于现代生产性服务业的进程来推进制造业的结构调整和升级之后，才会得到可行性程度高的产业结构调整优化政策。相反，如果只是从制造业自身来谈制造业的结构调整和升级，那么这无异于丢失了现代制造业发展的灵魂[5]；孔婷（2010）等人研究认为，生产性服务业并没有直接影响制造业效率，而是通过调节效应实现对制造业劳动生产率的提升[6]；俞春娇、肖德和胡小洁（2012）用武汉城市群2002-2009年9个城市的数据证明了生产性服务业明显提升了制造业劳动生产率。具体原因是生产性服务业增加了制造业的知识技术和人力资本密集度，减少了交易成本和制造成本，从而提高了制造业的劳动生产率[7]。顾乃华（2011）通过研究2000-2002年的数据得到结论：生产性服务业的大力发展是我国摆脱制造业劳动生产率低下的主要途径，尤其需要在科技方面探索生产性服务业和制造业的互动关系，随着其中一方的发展情况，另一方也需要及时进行调整，才能保证生产性服务业和制造业动态的契合[8]。

通过上述国内外学者的研究可以发现，由于西方较早开始有这方面的研究，在这方面研究的较为深入，研究内容更为全面，而国内相关领域的研究稍微晚一些，而且研究的区域更加局限，研究成果多以介绍和描述居多。本文认为，我国生产性服务业发达的地区主要集中在东部沿海省份，特别是东部沿海省会城市。为此，本文将以我国东部主要省会城市的生产性服务业为例，通过这些城市的实证研究来验证本文提出的生产性服务业提升制造业劳动生产率的机制。全文共有5个部分，分别是：第一部分引言和文献回顾，第二部分为生产性服务业提升制造业劳动生产率的作用机制，第三部分为我国东部省会城市生产性服务业和制造业现状，第四部分为生产性服务业提升制造业劳动生产率的实证研究，第五部分为结论与建议。

2 生产性服务业提升制造业劳动生产率的作用机制

本文认为，生产性服务业提升制造业劳动生产率的作用机制包括直接作用机制和间接作用机制两方面。直接作用机制的主要要素包括物质资本、人力资本和FDI（外商直接投资）等。间接作用机制的主要要素包括政府制度和创新因素等。

2.1 直接作用机制

2.1.1 物质资本

根据积累循环理论，生产性服务业在对制造业产生物质资本积累的过程中其本身也在不断发展，生产性服务业对制造业劳动生产率的影响也越来越大。随着生产性服务业的逐渐发展，其中的会计服务、金融保险、物流运输等行业逐步外部化。制造业企业就可节约出此类生产性服务业的物质投入，将这部分的物质资本专心用于制造业的发展，更易实现规模经济，大力促进制造业劳动生产率的提升。

2.1.2 人力资本

人力资本是产业发展的真正源泉。制造业企业将内部的一部分职能外包如咨询服务、物流服务等，这样制造业内部就可以节约这部分工作人员的工资和培训费用。而形成的新的生产性服务业环节致力于提供专业化的产品设计、产品营销、产品售后服务等一系列活动，将制造业企业从这些产品差异化的活动中释放出来专注于本身的生产行为。

2.1.3 FDI

FDI对制造业劳动生产率的影响表现为以下方面：首先是示范效应，很多优秀的国外企业起到了行业示范的作用，本土企业通过模仿提升服务比自己独自创新要节约不少成本。其次是人员流动，国外企业高效率的人才向本土企业流动或者为本土员工培训，输送了先进管理观念。最后是竞争效应，国外企业的介入使得本土企业产生了危机意识。不得不改进自己的生产模式或者管理模式以应对新的挑战。以上所说的仅仅针对制造业本身，事实上，FDI更多的是从生产性服务业入手，因为国外企业会提防不要把核心技术泄露给同行业竞争对手，但是却不得不与制造业主要的中间投入者（生产性服务业）打交道。

2.2 间接作用

2.2.1 政府制度

在我国，政府对产业规划和发展前景的预期很大程度上会影响产业布局。事实上，生产性服务业的规划对制造业的发展影响很大。例如广州市的批发零售业和济南市的金融业对各自区域的制造业集聚影响非常显著。

2.2.2 创新因素

生产性服务业通过外包咨询服务、金融保险等服务后，制造业创业门槛下降不少。过去如果要从事制造业生产，通常需要全方位的了解生产过程、营销流程等，但是随着生产性服务业的发展，原来需要的一次性的投入或者专业服务都可以通过向专业技术公司购买获得。无论是产品设计、员工培训、还是营销网络的建立，都有与之相对应的技术公司专业从业人员来提供。这也意味着，如果能够投入足够的资金和高端人才发展这些知识密集型的生产性服务业，这些行业一定可以为产品增加更多的附加值，提高制造业的劳动生产率。

综合上述分析，生产性服务业通过直接和间接5个主要要素（即物质资本、人力资本、FDI、政府制度和创新因素）对制造业劳动生产率提升起到促进作用。生产性服务业从这5个方面入手，不断地减少制造成本和交易成本并且提升制造业的规模经济效应，达到了提升制造业劳动生产率的效果。

3 我国东部省会城市生产性服务业和制造业现状

本文从生产性服务业的定义和中间需求率来界定生产性服务业的内涵。中间需求指的是由投入系数所判定的其他产业（包括该产业本身）在经济活动中对某产业产出消耗之和。中间需求率（Gi）则代表了各产业对某产业产品的中间需求之和占到整个国民经济对该部门产品总需求之和的比例。计算公式如下：

3.1 我国东部省会城市生产性服务业现状

本文中所指的东部省会城市是指北京、天津、石家庄、沈阳、济南、上海、南京、杭州、广州、福州10个省会城市。我国东部地区的生产性服务业以批发零售业、交通运输仓储邮政业、金融业、科学研究综合服务业和住宿餐饮业加总而得到。我国东部省会城市的生产性服务业从2004年的8457.89亿元飞速增长到2013年的30306.69亿元，在这10年之间增长了3.6倍，平均增速达到13.6%，东部省会城市生产性服务业占地区生产总值GDP的比例一直维持在30%以上，较之全国20%的比例更多。可见，我国东部省会城市的生产性服务业规模在全国范围内处于领先地位。另外，我国东部省会城市生产性服务业占第三产业产值的比例都超过了50%，比全国的比例高约5%。事实上，发达国家生产性服务业占第三产业产值的比例都已达到70%以上。所以我国东部省会城市的生产性服务业仍然有很大的发展空间。见图1。

图1 2004-2013年我国东部省会城市生产性服务业发展趋势

3.2 我国东部省会城市制造业现状

我国东部地区的制造业发展水平一直领先于全国其他地区。本文的制造业数据由21个制造业分行业的产值加总得到①。从图2就可以看出我国东部省会城市制造业产值逐年递升，制造业最为发达的城市依次为：上海、天津、广州和北京。其他的省会城市制造业产值规模也不断上升。从增长幅度来看的话，沈阳和天津的增长速度名列前茅。

4 生产性服务业提升制造业劳动生产率的实证研究

4.1 制造业劳动生产率的测定

本文选择用数据包络分析法（DEA）来测算制造业的劳动生产率，用DEA中的BCC方法来衡量制造业的劳动生产率。它的基本思路可以表述为：假设决策单元的个数为I，并且其投入的种类有N种，由此可以带来的产出种类就有M种，单个决策单元的投入可用向量Xi 表示，产出则用Qi表示。在投入产出比例不变的情况下，为了使第i个效率单元得到最大的效率，可以得到以下公式：

图2 2004-2013年我国东部省会城市制造业发展情况（亿元）

其中，δ为I*1的常数向量，θ为第i个决策单元的效率值，而且这里的θ?1。如果此时θ=1，就表示决策单元存在于前沿面中，带来的效果是，技术有效；如果此时θ＜1，则无效。BCC模型可以运用于规模报酬可变的情况之下，也就是说如果存在宏观约束、非完全竞争的时候，决策单元就没有办法在最优规模下生产。本质上也就是在公式（2）的基础上加上凸性约束。基本模型如下：

这时，得到的综合技术效率=纯技术效率*规模效率，只有当纯技术效率和规模效率同时有效时，综合技术效率才有效。这种方法不同于其他单一指标的测定，它需要用不同经济体同一个时点的投入和产出来拟合一个最佳的前沿产出水平。然后，用各个时点的实际产出和得到的最佳前沿水平比较，于是就得到了行业劳动效率。这样看来，要计算出一个DEA效率指标，需要综合考虑产出、资本投入和人力投入三个方面的因素：

4.1.1 投入指标

在投入方面，分成资本和人力两个方面来考虑。

人力：人力是制造业生产中最基础的投入要素。因此本文采用制造业21个分行业的从业人员年平均人数作为制造业劳动生产率当中的人力投入。

资本：资本是除了人力之外最重要的投入要素，因此本文采用制造业21个分行业的固定资本和流动资本之和作为制造业劳动生产率当中的资本投入。为了消除价格因素的影响用投资资产投资价格指数以2004年为基期进行折算。

4.1.2 产出指标

产出方面，本文选择用制造业总产值来测量，制造业总产值由制造业21个细分行业加总而得到，为了消除价格因素的影响用工业总产值指数以2004年为基期进行折算。之后，我们选择通过DEAP2.1软件计算出的Malmquist指数作为制造业劳动生产率的指标。因为Malmquist指数是以两年之间的增加值来进行计算，所有数据来源为2004-2013年的固定资产和流动资产投资完成额、制造业从业人员年平均人数和制造业总产值。所需数据来自历年各个省会城市的统计年鉴、《中国工业经济统计年鉴》以及中经网数据库。

本文对我国东部10个省会城市的制造业劳动生产率进行了计算，具体结果见表1所示。总体来说从2004到2013年我国东部10个省会城市的制造业劳动生产率呈现上升趋势，不同城市的制造业劳动生产率也呈现出不同的趋势。整体而言，所有城市的制造业劳动生产率都呈现震荡上升的趋势，其中杭州、上海和北京在2004年到2013年的10年里制造业劳动生产率上涨的幅度最高，分别达到了18.39%，13.75%以及12.17%。

4.2 变量选取与数据来源

我国生产性服务业的发展主要集中在东部地区。本文采用的数据为东部10个省会城市北京、沈阳、天津、石家庄、济南、上海、南京、杭州、广州和福州2004年到2013年的数据作为研究对象。所有变量数据来自中经网、历年各个城市的统计年鉴、《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》。具体来说，各变量选择如下：

表1 2004-2013年我国东部主要省会城市制造业劳动生产率

4.2.1 因变量

制造业劳动生产率proit，由第i个省会城市第t年的DEA测算出来的劳动生产率来度量。本文采用数据包络分析法（DEA）进行估计，资本投入考虑制造业固定资本投入和流动资本之和，为了消除通货膨胀的影响，资产净值使用固定资产投资价格指数（2004年=100）计算。劳动投入以制造业从业人员年平均人数衡量。总产出是用制造业总产值衡量，由21个分行业制造业总产值加总得到。之后用DEAP2.1软件计算出制造业全要素生产率。

4.2.2 核心自变量

生产性服务业水平Psit，本文中指的是i省会城市t年的生产性服务业增加值占地区生产总值的比例。因为不同的省会城市发展程度不同用比例来表示更加有可比性。本文中选择生产性服务业主要行业住宿与餐饮业、交通运输仓储邮政业、批发零售业、科学研究技术服务业和金融业的增加值来加总作为生产性服务业的增加值，再根据消费者价格指数（2004年=100）进行平减消除价格变动影响。

此外，本文还包括的其他控制变量如下：

4.2.3 物质资本投入（investit）

一般的说，人均固定资本的多少很大程度上影响着制造业的劳动生产率，人均资本值越大，该地区的制造业的资本可利用率也越高，相应的，制造业劳动生产率也会越高。本文用人均固定资产净值年平均余额来衡量i省会城市t年的变量。其中，固定资产投资完成额根据固定资产投资价格指数(2004年=100)进行平减消除价格变动影响。

4.2.4 熟练劳动力投入（humanit）

根据人力资本理论，熟练劳动力的投入对制造业劳动生产率产生十分重要的影响。关于熟练劳动力和非熟练劳动力的区分，主要体现在受教育程度上。一般情况下，教育水平越高，劳动力的素质水平也会越高，掌握的劳动技能也越多，生产的效率也会提升。所以本文将用i省会城市t年的普通高校和中等专业学校毕业生人数之和来拟合这个熟练劳动力投入。

4.2.5 创新水平（newit）

生产性服务业一般为知识密集型或技术密集型行业，它以中间投入的方式参加到生产过程之中，提升了生产过程的营运效率。本文用i省会城市t年的国内专利申请受理量来拟合这个创新水平。

4.2.6 政府制度（govit）

在我国，政府部门的规模很大程度上影响着制造业的劳动效率。这里，本文用i省会城市t年的政府消费支出占社会最终消费支出的比例来描述该变量。其中，政府消费支出和社会最终消费支出根据消费者价格指数（2004年=100）进行平减消除价格变动影响。

4.2.7 外资影响程度（fdiit）

外商直接投资较多的地区，不仅在物质资本上有一些优势，而且还有技术外溢，也比较有可能获得最先进的生产方法，进一步提高制造业的劳动生产率。本文中，我们用i省会城市t年的实际利用外资金额占地区GDP的比例来衡量该变量，也是为了消除不同地区的影响因素。实际利用外资金额也根据当年的美元人民币汇率进行了兑换，然后以消费者价格指数（2004年=100）进行平减消除价格变动影响。地区GDP总额用地区生产总值指数（2004年=100）来进行平减消除价格变动影响。

4.3 面板数据回归模型设定

为了进一步分析不同省会城市的生产性服务业对制造业劳动生产率的影响，结合之前的理论分析，并且借鉴肖文、樊文静（2011）提出的模型[10]，增加了政府制度和创新水平变量后，本文构建如下的面板数据模型：

其中，i表示各个省会城市，i=1,2,……10。t表示年份，t=2004,2005,…,2013。Ps表示生产性服务业增加值占地区生产总值的比例，pro表示DEA方法测算的制造业劳动生产率，invest表示人均固定资本，new表示国内专利申请受理量，gov表示政府消费占最终消费的比例，fdi表示实际利用外资总额占GDP的比值，human表示高等学校毕业生人数，ν是随机扰动项。面板模型的通用形式如下所示：

其中yit为被解释变量向量，xit为随时间和个体变化的向量，zi为不随时间变化的个体特征向量，ui和εit表示随机扰动项。如果ui=0，则表明各个截面估计方程的截距和斜率项都一样，认为混合效应模型适合这样的面板数据，如果ui与xit相关时，即误差项和解释变量相关时，认为固定效应模型适合这样的面板数据，当ui与xit不相关的时候，即误差项与解释变量不相关时，认为随机效应模型适合这样的面板数据。因此需要进一步做实证检验来分析选择哪个模型更加合适：

首先观察固定效应假设下的p值，用来选择混合效应模型还是固定效应模型更加适合本文的研究。对于扰动项ui=0的F统计量值为14.62，原假设成立的可能性P值位0＜0.05，拒绝了原假设，也就说明在本文中个体效应不可忽略，混合效应模型不是很适合本文的研究，应该选择固定效应模型而不是混合效应模型。接下来为了确定固定效应模型还是随机效应模型中哪一个更加适合我们的研究对象。本文采用Hausman检验来做出这个判断。运用stata12.0软件得到Chi^2统计量=20.03，原假设成立的可能性P值为0.0027＜0.05，因此可以拒绝随机效应模型优于固定效应模型的假设，本文中选择固定效应。

通过以上的步骤，已经可以确定模型的类型，但是因为面板数据兼具截面数据和时间序列数据的特点，所以我们要对面板数据可能出现的异方差、组内序列相关和组间截面相关进行进一步的考量，以保证回归结果的准确性和一致性，也对模型进行修正。

首先为了检验模型的组间异方差性，本文对固定效应模型运行xttest3命令，得到了检验组间异方差的Chi^2统计量=103.02，原假设成立的可能性P值=0＜0.05，结果显示存在组间异方差。接着为了检验模型的组内序列相关性，本文对固定效应模型运行xtserial命令，得到F统计量为0.299，原假设成立的可能性p值为0.59＞0.05。因此在5%的显著性水平上接受原假设“不存在一阶组内自相关”，结果显示面板数据不是组内序列相关的。最后为了检验模型的组间截面相关性，选择Pesaran检验，Pesaran检验统计量=2.209，原假设成立的可能性P值=0.027＜0.05，得到的结果证明存在组间截面相关。为了消除上述问题，本文采用可以同时解决异方差和组间截面相关的可行广义最小二乘法（FGLS）进行进一步的估计。

另一方面，静态面板分析中忽略了内生性的问题。为了解决内生性的问题，本文又引入了动态面板分析系统广义矩估计方法（SYS-GMM）做进一步的统计分析，系统广义矩估计（SYS-GMM）融合了方程的水平系统和差分系统作为整个系统，极大程度上提高了方程的有效性。但也要对模型设置的是否合理和工具变量是否过度识别做一个检验即AR检验和SARGAN检验。AR检验内容是差分方程的残差二阶序列是否相关，SARGAN检验的是工具变量设定的是否合理。实证结果的主要统计指标如表2所示②：

4.4 结果分析

实证结果显示，对我国东部10个省会城市制造业劳动生产率产生显著影响的变量是：生产性服务业的发展水平、熟练劳动力投入、FDI和创新水平。具体而言，生产性服务业的发展水平对制造业劳动生产率的影响是最显著的，即生产性服务业的水平每上升1%，制造业的劳动生产率会增加0.0721%。此外，熟练劳动力投入水平对制造业劳动生产率有很显著的提升效果。这是因为从事生产性服务业的熟练劳动力越多，专业化分工也越强，就可以更加具体更加直接地服务于制造业的各个方面，提高制造业的劳动生产率。创新水平和FDI与制造业劳动生产率也呈现正相关，这也符合之前的理论分析。另外，政府制度对制造业劳动生产率起到了正向提升作用，这与我国的具体国情有关，在系统广义矩估计中，变量系数的大小和方向基本一致，只是要注意制造业劳动生产率滞后一期对当期制造业的劳动生产率也有一定的促进作用，劳动生产率滞后一期每上升1%，当期制造业的劳动生产率就会提高0.1389%。这也解释了大部分的东部省会城市的制造业劳动生产率呈现不断上升的趋势。

表2 FGLS模型和系统广义矩估计估计结果

5 结论与建议

本文通过理论分析构建实证模型，首先采用了数据包络分析法（DEA）来计算制造业劳动生产率，再分别用静态和动态面板分析方法即可行广义最小二乘法（FGLS）和系统广义矩估计（SYS-GMM）方法来研究我国东部10个省会城市的数据。从本文的研究得出如下主要结论和重点建议：

5.1 主要结论

（1）实证结果显示，生产性服务业对提升制造业劳动生产率作用非常显著，生产性服务业的水平每上升1%，制造业的劳动生产率会增加0.0721%。

（2）熟练劳动力投入水平对制造业劳动生产率有很显著的提升效果，熟练劳动力每上升1%，制造业劳动生产率会上升0.0339%。此外，创新水平和FDI对制造业劳动生产率也呈现正相关，但提升效果与其他变量相比较弱。

（3）政府制度对制造业劳动生产率起到了正向提升作用，政府参与程度每上升1%，制造业劳动生产率会上升0.0893%。

（4）制造业劳动生产率滞后一期对制造业劳动生产率产生了显著影响。这意味着，制造业劳动生产率发挥作用是不断累积加强的。

5.2 重点建议

（1）建立制造业行业协会，强化制造业对生产性服务业的应用。由于生产性服务业对制造业劳动生产率提升作用显著，我国可以建立制造业行业协会，通过行业协会来强化生产性服务业的提升引领作用。通过与相关生产性服务业建立良好的沟通平台，在构建信息交流平台、生产经营交流和指定产品统一标准方面，制造业行业协会能充分发挥其作用。制造业行业协会的有效运行将可以增强行业之间的自我管理，加强对生产性服务业的应用。

（2）完善人力资本培训系统，提高人力资本素质。实证结果表明，生产性服务业的人力资本水平对提升制造业劳动生产率产生较大影响。我国虽然人力资源丰富但是分布不均，而且人员的素质和结构方面有待进一步提升。生产性服务业不同行业之间对人力资本的要求不尽相同，对人才技能要求的重点也不同。所以在制定人力资本激励机制时候要多方面地考虑，争取建立不同类型的人才培训系统。提高生产性服务业人员培养水平有利于高附加值的研发、设计和咨询等业务向制造业领域延伸，促进制造业劳动生产率的提高。

（3）加强对生产性服务业的规划。由于政府制度对制造业劳动生产率起到了正向提升作用。政府可以通过规划生产性服务业的发展，从而提升制造业劳动生产率。上海市政府在这方面就有创新之举，2012年上海市政府出台的《关于促进本市服务外包产业发展的实施意见》中就推出了一系列的政策，旨在推动生产性服务业的集聚发展。政府大力促进上海成立上海生产性服务业联盟组织，并且重点扶持了汽车服务、工程装备和工业信息服务这3个重点专业性服务业。经过这些年的发展，张江研发服务区、漕河泾技术服务区、嘉定汽车服务区、浦东业务流程外包服务区和外高桥临港新城服务区这5个大型生产性服务业集聚区也为上海的生产性服务业提供了新的发展力量。这5大集聚区的形成为上海制造业劳动生产率的提升打下了基础。

注释：

①数据来源：2005-2014年各省会城市统计年鉴。因缺少沈阳2005年、济南2006年、杭州2005年的制造业分行业数据。所以以其相邻两年的平均值估算出制造业分行业产值。因缺少石家庄2013年制造业分行业数据，所以用2011-2012年的增长率作为2012-2013的增长率，由此估算出2013年的数据。

②用FGLS估计固定效应模型时，采用的方法是引入个体虚拟变量，受限于篇幅，并没有给出各虚拟变量的回归系数和相关统计量。

参考文献：

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