大数据背景下泉州市生产性服务业发展分析

王 倩

（仰恩大学经济学院，福建泉州302014）

一、引言

生产性服务业的概念源于1966年，由美国经济学家H·Greenfield提出。生产性服务业是从制造业内部的生产部门独立产生并发展起来的新兴产业，生产性服务业具有产业关联性和中间投入性，同时具有人力资本密集和知识资本密集的特点，为国民经济中的其他产业直接提供专业性、技术性和科学性的服务，在国民经济生产中具有强大的外部溢出效应，是现代服务经济的重要组成部分。随着计算机技术与信息技术的发展，大数据已经成为引领社会经济高质量发展的新动力，并伴随着移动互联网技术和物联网技术的发展，渗透到社会经济的各部门，而大数据时代的来临，给生产性服务业的发展创造了更大的发展空间。

2016年底，泉州被确立为“中国制造2025”试点示范城市。而在泉州建设示范城市的过程中，生产性服务业作为现代服务经济的核心，是泉州建设示范城市的重要方向，也是推进泉州经济增长方式转变和产业升级的重要力量。随着大数据时代的到来，中国工程院受泉州市委、市政府的委托而牵头制定的《泉州制造2025发展纲要》中，将“云制造建设平台”作为“泉州制造2025”的重大战略任务之一，并且明确提出“以服务模式牵引云制造系统开发”的发展路线，在《泉州“智慧城市”规划纲要（2014—2020年）》中也明确提出“加快物联网、大数据、云计算等新一代信息技术发展，促进新一代信息技术与传统产业融合发展，提升新一代信息技术产业发展支撑能力和创新能力”的要求，因此，在大数据时代，生产性服务业面临着新的机遇，现从规模、结构、效率和区域产业集群角度分析了泉州生产性服务业的发展现状，并提出了大数据背景下泉州生产性服务业的对策建议。

二、泉州市生产性服务业发展现状分析

本研究从规模、结构、效率及产业区域内产业集群四个方面分析了泉州市生产性服务业的发展现状：用生产性服务业增加值、生产性服务业增加值增长率来衡量泉州市生产性服务业的发展规模。用生产性服务业各产业构成比例来衡量泉州市生产性服务业的结构。用生产性服务业对经济增长的贡献率与拉动、生产性服务业劳动生产率及生产性服务业就业人数占总人数的比重三个指标来衡量泉州市生产服务业的发展效率。用区位商法来衡量泉州生产性服务业的区域内产业集群状况。本研究数据均来自于历年《泉州统计年鉴》。借鉴以往文献的做法，生产性服务业包括如下六个大类：交通运输仓储和邮政业、信息传输和计算机服务业、批发业、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）泉州生产性服务业的发展规模

泉州生产性服务业总体增长显著，但增速放缓（见图1）。从图1可知，泉州的GDP总额从2006年的19 324 764元增长到2016年的66 466 294元，增长了3.44倍，年均增长率为13.66%。2015泉州生产性服务业增加值从2006年的4 099 814元增长到2016年的13 604 204元，增长了3.32倍，年均增长率为13.57%。生产性服务业增长率在2006-2008年间保持了较快的增长速度，均超过20%，2010-2014年间保持了平稳的增长态势，年均增长率维持在10%左右，进入2015年、2016年增速放缓。从图1可知，2006-2016年间，泉州市生产性服务业增长速度显著，但是总体增长速度略低于GDP增长速度，且增长速度逐渐放缓。笔者认为，泉州市生产性服务业总体增速低于GDP增长速度的原因在于泉州是制造业大市，泉州市统计局数据显示，2016年，泉州市工业增加值完成3 480.31亿元，连续26年居福建省首位，经济贡献率达73%。泉州生产性服务业相比传统工业产业并无显著的优势。

图1 泉州市生产性服务业增加值（单位：元）与生产性服务业增加值增长率（2006-2016年）

（二）泉州市生产性服务业的结构

为进一步分析大数据背景下泉州市生产性服务业的结构，现将生产性服务业分为新兴生产性服务业传统生产性服务业，新兴生产性服务业主要表现为知识和技术密集的特点，与现代通讯技术和互联网技术充分结合，根据这一分类，新兴生产性服务业包括信息传输、软件和信息技术服务业、科学技术服务和地质勘查业、租赁和商业服务业及金融业，而传统生产性服务业包括批发业及交融运输、仓储和邮政业。从图2可知，在泉州生产性服务业的产业构成比例中，传统生产性服务业占绝对优势，交通运输、仓储和邮政业占比最大，为30.1%，其次为批发业28.77%。而新兴生产性服务业的各部门均占比较低，其中，科学技术服务和地质勘查业占比最低，仅为2.33%。这说明泉州生产性服务业虽然总量增长显著，但是知识密集型的新兴服务业并无显著优势，增长主要依赖于传统生产性服务业。

图2 泉州市生产性服务业结构（2016年）

（三）泉州市生产性服务业的效率

表1为泉州生产性服务业对经济增长的贡献率及拉动效应，从表中的数据可知，2006-2009年、2014-2015年泉州生产性服务业保持着20%以上的经济增长贡献率，2010-2013年间贡献率均低于20%，2016年生产性服务业对经济增长的贡献率仅为7.2%。根据泉州市统计局的资料显示，从进入九十年代以后，泉州市制造业对经济增长的贡献率占绝对优势，始终保持在60%左右。服务业总体而在生产性服务业贡献率中，批发业的经济增长贡献率在10%左右，比例最高。换句话说，生产性服务业对经济增长的贡献主要是依靠传统的生产性服务业，而新兴的生产性服务业对经济增长的贡献率相对较低。因此，实现制造业带动生产性服务业的发展、以及通过生产性服务业助推制造业产业升级，是泉州市在建设示范城市中的重要方向。

表1 生产性服务业对经济增长的贡献率及拉动效应（2006-2016年）单位：%

图3为泉州市服务业劳动生产率及服务业从业人数占总从业人数的比率（总从业人数为全社会第一产业、第二产业、第三产业从业人数的总和）。受统计资料局限，无法获取泉州市生产性服务业从业人员数据，因此，用泉州市服务业整体劳动生产率和服务业从业人数占总从业人数的比重来代替生产性服务业相关数据。从劳动生产率来看，2006年泉州市全社会劳动生产率为41 623.75元/人，2016年为108 684.83元/人，而泉州服务业劳动生产率为64 395.58元/人，2016年上升至115 164.62元/人，增长了1.79倍。服务业劳动生产率高于全社会劳动生产率水平。从服务业从业人数占总从业人数的比率来看，2006-2016年间，泉州服务业从业人数在社会总就业人数的比重中逐年上升，2016年为36.23%，泉州服务业的发展为社会提供了大量的就业岗位，服务业也是泉州产业升级转型解决就业问题的着力点。

图3 泉州市服务业劳动生产率与服务业从业人数占总从业人数比率（2006-2016年）

（四）泉州市生产性服务业区域内集群情况

泉州县域经济十分发达，2016年，全国县域经济百强中，泉州有石狮市、晋江市、惠安市、南安市上榜，因此，研究泉州市生产性服务业在各县（区）的集群情况对于推动生产性服务业的发展和整个区域经济的整合具有重要的意义。用区位商法来分析泉州市生产性服务业的区域集聚程度及区域专业化程度。区位商法在产业经济学与区域经济学中常用来分析区域产业布局和产业优势的指标。

截至2017年12月，泉州辖鲤城、丰泽、洛江、泉港4个区，代管晋江、石狮、南安3个县级市，惠安、台商、安溪、永春、德化5个县区，选取泉州生产性服务业占据绝对优势比重的批发业（30%）、交通运输、仓储和邮政业（29%）和金融业（30%）三个行业来分析泉州生产性服务业的区域内集群情况，泉州各县（区）生产性服务业区位商情况如表2所示。

表2 泉州市各县（区）生产性服务业区位商（2016年）

表2为泉州市各县（区）2016年区位商的计算结果，从表中数据来看，泉州市各县（市）的生产性服务业的区位商集中在0.6-1.5之间。2016年，鲤城区、丰泽区、石狮市、晋江市、泉港区区位商大于1的产业有2个，而其余县（区）区位商大于1的产业有1个。鲤城区、丰泽区、石狮市及晋江市在批发业中表现出了显著的优势，鲤城区、丰泽区隶属泉州中心城区，而石狮市、晋江市鞋服产业发达，及生产贸易于一体，因此，在批发业方面具有显著的优势。台商区、泉港区、惠安区在交通运输、仓储及邮政业方面具有显著的优势，其中台商区的区位优势最显著为2.13，这主要是由于台商区的城市性质定位为国际级台商投资区，是现代化的港口保税物流工业区，地理交通位置优越，区位优势明显。在金融业方面，洛江区、丰泽区、鲤城区三个老城区则具有明显优势。综合分析，泉州市生产性服务业的地理分布表现出不均衡的特点，区域内产业集群已经初步形成。

三、大数据背景下泉州生产性服务业发展的新机遇

生产性服务业是社会经济转型升级和质量提升的重要力量，生产性服务业的发展水平，已经成为衡量一个地区经济综合实力和现代化水平的重要标志之一，大数据时代的来临，为泉州生产性服务业的发展带来了新机遇。

（一）成为新兴生产服务业的重要领域之一

数据分析，往往只是企业工作的一部分。把不同类型的数据结合在一起，进行深度的分析和挖掘，比单独分析客户的数据更为重要，也更加有意义。但是对大多数企业来说，大量数据的获取和分析都是非常冗繁复杂的工作，很多企业往往不具备进行千万亿次级别的大数据分析的能力，在一般情况下，企业只是需要数据分析处理后的可视化结果。这就为大数据服务市场的崛起提供了广阔的空间，成为了新兴生产性服务业的重要发展方向。

（二）有利于提供个性化的服务

生产性服务业作为制造业的中间“发动机”，是大数据应用的重点领域。当前大数据应用较为广泛和成熟的领域主要集中在零售、电子商务、金融服务等行业和领域。大数据时代的来临，消费者能在最大程度上选择具有个性化的商品。在大数据时代，商家在对消费者的偏好、需求、购买动机、对品牌的感情和忠诚度进行分析的基础上，制定相应的营销决策，为客户定制服务，采用与客户情况相对应的个性化的促销手段，不再单一出售产品或提供服务，而是将一系列的产品和服务进行捆绑和关联销售，以此扩大市场份额。个性化越强的商品，往往生命周期越短，淘汰率也相对较高。这就要求企业应根据市场和客户的历史数据来进行预测、科学分析，根据市场和客户的变化，不断创新产品和服务。

（三）有利于生产性服务业企业商业模式的转变

生产性服务业传统的商业模式为企业根据客户提出的需求而提供服务，大数据时代的来临，生产性服务业企业将改变这一传统的商业模式，大数据运用其巨大的数据储存能力，为企业提供海量市场、客户和行业的数据，并在挖掘数据的同时，分析和预测相关主体的行为，为企业决策提供重要参考，生产性服务业企业利用线上大数据市场和线下大数据市场，将从以往的“了解客户的需求”，向预测客户需求与创造客户需求转变。与此同时，利用大数据云服务平台，实行生产性服务业企业间共享核心的竞争力。

四、大数据背景下泉州生产性服务业发展对策

（一）提高创新意识，不断创新生产性服务业产品和服务

从整体上来看，当前泉州大部分产业都在全球价值链中处于中低端环节，企业创新能力较弱，产品附加值较低，缺乏核心竞争力。生产性服务业作为社会生产的中间环节，应在大数据的背景下，不断创新产品和服务，在与其他产业融合发展的过程中不断向高端价值链环节拓展。一方面，创新生产性服务业产品，如在工业服务业领域，充分利用大数据的技术优势开展市场调研和技术开发，给企业提供个性化服务的空间，为工业企业提供品牌的建设思路，创新企业的销售方式和系统，增强工业企业上下游的产业链的协同整合能力。在金融服务业领域，利用大数据和云服务平台，创新债券发行及正确质押抵押等。另一方面，创新生产性服务业服务，不断增强生产性服务业和制作业在高端价值链上的融合，如在物流服务体系中，利用大数据和云平台服务，推进物流平台标准化的建设，搭建公共物流信息平台和货物配送中心，并不断推动制造业与第三方物流业的协同发展。三是生产性服务业产业创新，在发展商贸服务、金融服务、物流服务、信息服务等重点产业的同时，积极培育生产性服务业的新产业，如大数据服务，实现生产性服务业从“传统服务功能”迈向“高端服务品牌”，生产性服务业通过产品和服务、产业的创新，在扩大自身产业规模和提升竞争力的同时，也能充分发挥生产性服务业在国民经济体系中的功能，促进泉州产业升级和整体竞争力的提升。

（二）加快人才培养，提升生产性服务业核心竞争力

生产性服务业的发展尤其是以信息技术为代表的新兴生产性服务业的发展离不开人才的支撑，目前，泉州整体生产性服务业高层次人才较为匮乏，掌握大数据技术同时具备管理才能和经营的专业人才很少，在很大程度上限制了区域产业竞争力的提升。因此，要将技术服务人才的培养提高到与高新技术人才的培养同等重要的地位。地方政府应该根据生产性服务业发展要求制定教育的发展规范，培养同时具有计算机信息技术、市场营销知识和管理营运知识的综合型人才，重视职业培训、职业教育尤其是高等教育中服务性人才的培养。同时，制定高层次人才引进的政策，多渠道引进技术人才，依托原有的资源，定期举办与产业相关的展会，组建技术团队和创新团队，通过人才的培养，不断提高产业的核心竞争力。

（三）促进区域内部合作，推进生产性服务业区域品牌建设

泉州县域经济发展各具特色，同行业也相对集中，泉州生产性服务业的发展已经形成一定的集群效应，在此基础上，通过大数据提供技术支持实现区域技术融合、业务融合、终端融合及网络融合实现生产性服务业整体区域资源的共享，政府通过制定有利于区域品牌建设的政策法规，并充分发挥行业协会的作用，将分散的企业通过技术手段和政策引导组织起来，在促进泉州市经济转型升级和提质增效的同时，不断推进生产性服务业区域整体品牌的建设。