生产性服务业与制造业协调发展与演化

谢小咪

(华南理工大学 经济与金融学院， 广州 510006)

要实现制造强国、创新型国家，制造业扮演着重要的角色。生产性服务作为一种产业间资源配置方式，对外有利于嵌入全球价值链，对内辅助促进经济增长新动能。分析生产性服务业与制造业的关联效应是否显著，对比各国不同阶段的发展规律，研究中国生产性服务业和制造业的发展有哪些不足，对竞争产业链制高点，推动制造业高质量发展具有现实意义。

关于制造业和生产性服务业之间的关系，学者们先后提出了需求论、供给论、互动论、融合论、协同共生等5种理论，这5种关系有所交叉，侧重不同。需求论和供给论分别主张制造业和生产性服务业在双方关系中占据主导地位，互动论结合了需求论和供给论，主张双方是相互作用、相互依赖、共同发展的互补型关系。一些学者发现，制造业和生产性服务业的生产率存在正相关或相互促进的现象，支持了互动论[1-3]。融合论指出两者的边界越来越模糊，出现了融合的趋势。日本经济学家植草益[4]认为信息通信业、金融业、能源业、运输业(特别是物流)的产业融合在加速进行。国内学者也发现，制造业正在日趋服务化，产业边界逐渐模糊，产业范围不断扩大[5]。协同共生理论认为两大产业关系机制是互利，两者相互适应，共同进化，协同一致地完成目标，如Kohtamaki等[6]主张两者关系已经从早期的“需求遵从”“供给主导”“互动融合”发展成协同共生关系。

产业关联是制造业和生产性服务业协同共生的基础，国外学者将投入产出分析法与网络分析法相结合，引入对产业关联的分析，拓展了产业经济学研究。Mcnerney[7]发现经合组织国家的投入产出网络共同遵循幂律分布。Contreras等[8]利用扩散模型考察了经济冲击如何通过发达经济体间的投入产出网络传播，发现经济冲击的影响大小取决于冲击的性质和国家的规模。国内学者也借助了投入产出分析法考察产业关联，如邢李志[9]研究了上下游产业间的技术经济联系，殷瑞瑞等[10]通过投入产出关联测算产业波及效果，分析产业部门的相互影响。

1 生产性服务业与制造业协调发展理论

1.1 生产性服务业的界定

人为划定生产性服务业的细分行业，在整理数据方面具有便利性，但是由于服务对象范围不唯一的先天原因，消费型、流通型、生产型的服务业既服务个人，也服务于生产，人为划分方法具有主观性，判断的准确性降低。为了克服人为划分方法的片面性，采用投入产出(I-O)法和内涵界定法双重判断生产性服务业。利用世界投入产出表，计算服务业细分产业的中间需求率，以行业总产值为权重计算服务业平均中间需求率，高于该均值则初步定为生产性服务业，低于平均值则初步定为非生产性服务业。在此基础上，对细分行业进行内涵界定，最终界定生产性服务业的范围。有的文献以50%的中间需求率界定，也有以60%为界。文献[11]指出中国生产性服务业中间需求率过高，达到53.9%，其他经济体则较低，如果事先设置静态界线，难以进行国际比较，以中间需求率均值为界，减少了人为划分界限的任意性。并且通过内涵界定法辅助，避免了行业发展水平低下导致其不被列为生产性服务业的情况。最终确定的产业见表1。

表1 生产性服务业细分行业代码及名称

1.2 生产性服务投入制造业的效应

制造业和服务业是经济增长的决定性产业，中国第三产业增长速度快，占比提升，产出增长的主要驱动力在制造业和服务业，只有少数发展缓慢的发展中国家是典型的农业国。随着专业化分工水平提高，作为生产性服务业前身的生产服务部门从制造业内部剥离出来，在生产过程的各个环节起到支撑作用。由生产性服务业与制造业的关联演化分析可知，制造业企业通过市场购买生产所需的中间服务，能够运用成本效应、分工效应、技术效应的传导机制来影响产出，提高生产效率。并且产业内部的横向联系加强了两者技术关联，间接促进制造业的效率，增强了制造业生产能力，解释为两者融合的溢出效应。制造业企业越来越注重业务拓展，生产性服务业与制造业深入融合发展的态势更加明显，因此可以把生产性服务业作为制造业产出函数的因素。参考文献 [12]的研究思路，建立制造业和服务业的两部门模型。理论模型设定经济实体中共有两个部门，生产要素为资本K和劳动力L。

L=LM+LP

(1)

K=KM+KP

(2)

式中：LM、LP分别为投入到制造业和服务业的劳动力；KM、KP分别为投入到制造业和服务业的资本。服务(P)类型分为生产性服务(PM)、消费性服务、流通性服务、公共服务业等，P=PM+P-M。服务业和制造业产出函数为

M=M(LM,KM,PM)

(3)

P=P(LP,KP)

(4)

式中：ML、MK代表制造业产出对劳动和资本求导，得到制造业生产中劳动和资本的边际产出。同理，PL、PK代表服务业产出对劳动和资本求导，得到服务业中劳动和资本的边际产出。

总产值是制造业和服务业两部门产值的加总：Y=P+M， 所以

dP=PLdLP+PKdKP；

dM=MLdLM+MKdKM+MPdPM；

dY=MLdLM+MKdKM+MPdPM+PLdLP+PKdKP；

产出的增长可由两部门模型解释，决定要素是劳动增长率、资本增长率、生产性服务规模的增长率。dPM/PM是生产性服务的增长率，MPPM/Y是制造业对生产性服务的弹性。同理，dLP/L、dLM/L是组成劳动力增长率的服务业、制造业部分。PLL/Y、PKK/Y是服务业对劳动力、资本的弹性。在技术水平不变的条件下，劳动节约型和资本节约型技术进步没有发生，产出的增长由劳动增长率、资本增长率、生产性服务业规模的提升来解释。

生产性服务业对制造业的促进作用受到制造业对生产性服务的弹性影响，要发挥溢出效应，关键在于实现两者的有效匹配。如果两者发展水平不均衡，一高一低，将影响生产性服务业对制造业的促进作用，比如某国的生产性服务业处于较低水平，制造业处于领先水平，则该国制造业对本国的生产性服务需求弹性小，本国生产性服务业对制造业的促进作用有限，两者的协调耦合程度反映了制造业对生产性服务需求的弹性。

因此，选择模型主要解释变量：PM代表生产性服务业的增长率，Dit代表生产性服务业与制造业的耦合协调度，β3、β4衡量了生产性服务的作用。被解释变量是经济增长率，其他控制变量分别是：l为劳动增长率，k为资本增长率，模型表示为

yit=c0+β1l+β2k+β3PM+β4Dit+β5X+εit

(5)

以耦合协调度(Dit)作为调节变量，投入制造业的生产性服务业的增长率(PM)对经济增长的影响过程中，调节变量耦合协调度(Dit)取值不同时，PM对于经济增长的影响幅度并不一致，说明有调节作用，反之则说明Dit没有调节作用。

2 实证检验

2.1 模型变量

模型变量及数据来源见表2。

表2 模型变量及数据来源

2.2 主要解释变量：产业耦合协调度(Dit)

耦合协调度是对产业关联度、融合度研究的继承和拓展。相较于制造业自我提供服务，生产性服务业在提供服务上更具专业优势和规模优势，两个子系统的有效匹配对生产性服务的促进作用有重要影响。借鉴唐晓华等[13]的研究思路，构建子系统发展水平的综合评价指标体系，并利用熵值法确定指标的权重，用两子系统的发展水平评价数据测算两子系统的协调程度。

2.2.1 构建指标体系衡量子系统发展水平

本着科学性、客观性、可操作性的原则，分别从产业规模、经济效益、成长潜力3个方面和7个二级指标构建评价体系，对两个产业的发展水平进行测算。补充数据来源于中国投入产出学会、中国投入产出表(产品表)以及世界银行。二级指标分别为产值、名义资本投资总额、就业人员数量、就业人员劳动报酬、劳动生产率、产值增长率、名义资本占全社会投资的比重，这7个指标数据的方向均一致，因此不需要逆向化处理。利用熵值法计算权重是一种较为精确的综合评价方法。数值都已经过标准化，两个子系统在第t年的发展水平用线性加权和法计算。

2.2.2 测算耦合协调度

耦合协调度是指两个及超过两个的子系统之间彼此相互影响的协调发展关系，借鉴国内学者的研究思路，构建耦合协调度模型的第一步是构建耦合度模型：

(6)

为了避免“伪评估”，即低水平高耦合度的情况，增加贡献度指标，利用两个子系统的产值比重衡量贡献大小，得到最终的耦合协调度测算即

(7)

(8)

式中：Dit表示两个子系统的耦合协调度；α和β分别表示制造业占两部门总产出的比重、生产性服务业占两部门总产出的比重。

2.2.3 耦合协调度的描述性统计

由图1可以直观地看出，2001—2014年曲线位置总体右移，说明耦合协调水平总体得到提升， 2001—2008年密度曲线往右移动，说明世界各国耦合协调水平不断提升。然而，2009年位置迅速左移，耦合协调水平大幅降低，2009年之后核密度图位置逐渐回归。从核密度图曲线的峰度和形状观察，2001、2002、2008、2014年的双峰形状比较明显，2009—2014年，峰度由尖峰变宽峰，说明国家间耦合协调度的差距拉大，出现两极分化，2014年的双峰宽峰形状可以看出某些国家单一子系统遥遥领先于另一子系统，生产性服务业和制造业发展不均衡，少数国家耦合协调度值很高。

图1 世界各国生产性服务业与制造业耦合协调度的核密度图

2.3 计量模型构建与结果分析

2.3.1 模型选择与模型形式设定

为了保证结果的可靠性，首先检验变量的平稳性，进行面板数据单位根检验。经检验得，所有变量的原始数据均拒绝有单位根的假设，数据平稳。

第二步，对模型设定形式进行检验。检验被解释变量的截距和系数是否对所有截面都一样，即检验样本数据符合不变参数、变截距还是变参数模型，以此避免模型设定的误差。为了通过统计检验设定模型，要构建LR检验统计量，检验后发现均在5%显著性水平拒绝原假设，不可以建立混合模型。

LR检验均拒绝原假设，并非就代表为固定效应变截距面板数据模型，仍需要检验是否为固定效应、随机效应还是两者兼有，需要进行Hausman检验。检验结果显示，检验统计量17.576 9的P值为0.001 5，表明在5%显著性水平下拒绝存在随机效应的原假设，即面板数据存在固定效应。因此，模型选择建立双固定效应变截距面板数据模型。

2.3.2 模型回归结果分析

耦合协调度的调节作用分析是自变量对因变量影响关系的延伸，因此需要分析自变量PM对于因变量的影响关系，对变量进行层次回归分析，影响关系确认之后才可能会有后续调节作用。分层回归的估计结果见表3。

表3 面板计量模型估计结果汇总

模型1给出了引入控制变量估计结果,模型2 增加了主要解释变量，作用是判断主要解释变量PM对经济增长率的直接影响。模型3和4分别给出了引入交互项耦合度×PM、耦合协调度×PM的估计结果，模型3和4的主要功能是为了测算耦合度、耦合协调度的调节作用。

结果发现，劳动力、资本、服务业均对经济增长有正向影响，符合预期，其中劳动力变量的系数不显著，资本和服务业变量的系数均在1%显著性水平显著，说明经济增长单纯依靠劳动力增长是不可行的。PM系数很小，但是符号为负，说明生产性服务业不如其他服务业的作用强烈，可能是生产性服务业水平发展水平低的原因。根据模型3和模型4，耦合度和耦合协调度对PM的调节作用是正向的，模型2中PM的系数为-0.001 7，显著水平为0.1，加入交互项“耦合度×PM”后系数为-0.003 8，显著水平为0.001，加入交互项“耦合协调度×PM”后系数为-0.002 8，显著水平为0.05，此外交互项系数均显著，支持了耦合度和耦合协调度的调节作用，说明两个子系统的协调有利于促进制造业和生产性服务业的发展，进而促进经济增长。

结合中国的实际情况，进一步了解中国生产性服务业与制造业的协调结果，模型估计结果见模型5～8。结果发现，资本、服务业均对中国经济增长有显著正向影响，符合预期。模型6中PM系数很小，但是符号为正，在模型3和模型4中，加入交互项后PM的系数发生改变，显著水平提高。调节作用是正向的，交互项“耦合度×PM”和“耦合协调度×PM”系数分别为0.274 6和0.487 6，而且均显著，支持了耦合度和耦合协调度的调节作用。

综上，生产性服务业与制造业有效协调匹配的情况下，投入到制造业的生产性服务才能发挥正溢出效应。要实现生产性服务对制造业的促进作用，关键是实现生产性服务业与制造业的耦合协调。

3 生产性服务业和制造业关联网络演化

计量模型验证了生产性服务业的现实绩效，两者的协调影响发挥作用的效果，那么影响生产性服务业与制造业产生关联的因素有哪些，如何加强两者关系，回答这些问题需要构建产业网络，探索关联网络演化的动力，分析关联的演化。

3.1 产业网络的构建

3.1.1 引入直接消耗系数

以投入产出表中的产业作为点，产业间的中间投入关系作为边，实现投入产出表到产业网络的变换。直接消耗系数aij是生产单位单位j产品对另一种产品i的消耗量。aij可以反映两个产业直接的投入和消耗关系。aij的取值在[0，1]之间，aij值越大，说明产业部门j越依赖于产业部门i的直接提供产品、信息、服务。

3.1.2 构建邻接矩阵

基于威弗组合指数方法，以直接消耗系数矩阵为基础，将矩阵的N列数据分别取得各列阈值α1,α2,α3，…,αN，邻接矩阵c(i,j)的构建方法为

(9)

利用邻接矩阵来进行网络模型的构建，矩阵中数值0代表两个产业部门之间不存在关联，1表示两个产业部门间存在关联。

3.2 产业网络分析——产业关联性与中介性

首先考察产业的度大小，度是点的属性，计算与该点相关联的边数。出度越大，就意味着该行业对其他行业的投入越多，前向联系越多，推动作用越强；入度越大，则是接受其他行业的投入越多，后向联系越多，拉动作用越强。

服务业占据出度排名前列，生产性服务、公共服务的出度值高。用雷达图直观地展示中、德、日、美四国生产性服务业细分行业的出度和制造业细分行业的入度。如图2所示，与其他三国相比，中国生产性服务业出度低，德、日、美各有其优势。德国生产性服务业出度突出的行业是仓储和运输支持(34)、法律和会计、管理咨询活动(45)、管理和支持服务活动(50)，日本则是金融服务(41)、其他专业、科技活动(49)，美国则是陆上运输和管道运输(31)、通信(39)、广告和市场研究(48)。

图2 生产性服务业出度雷达图

图3 制造业入度雷达图

与生产性服务业的低出度相反，中国制造业细分行业的入度远高于德、日、美三国。由图3可见，18个制造业细分行业，特别是10、11、15、16、17、18、19、20等行业，中国的入度高于三国。说明中国制造业的后向联系多，但是生产性服务业未能实现有效对接，生产性服务业对于制造业的投入较为依赖，而对制造业产生带动效应较弱，亟待改变生产性服务业落后的情况，实现两者协调融合。

介数中心度是所有最短路径中，通过某节点的条数所占的比例。生产性服务业担当了产业关联网络中的重要的中介角色。介数中心性排名前15的产业，中、德、日、美国的批发贸易业(29)、陆上运输和管道运输(31)、法律和会计、管理咨询活动(45)、管理和支持服务活动(50)介数中心度很高，这些都是生产性服务业的细分行业。

3.3 生产性服务业和制造业关联网络演化

参考Wal[14]的思路，采用分析网络变化模式的方法——SIENA方法进行研究。进行关联网络演化实证分析首先用Ucinet 软件进行相关分析(QAP)，评估各影响因素对网络的作用，接着用R软件的SIENA包验证内外部因素、邻近性和网络结构如何驱动网络演化。以下均借助 R 语言中的SIENA包完成相应编程。

3.3.1 演化动力因素分析

有关网络影响机制的研究主要存在两条路径: 一条路径从企业内外部因素切入，除此之外则从邻近性切入。

1)技术邻近。认知上的邻近意味着行动者更有可能与拥有相同知识基础和能力的其他行动者建立联系，行动者更可能与认知距离更近的建立关联，由于技术领域完全不同，伴随着交流障碍，导致交易成本比较高，因此关联比较少，技术邻近性使得企业更容易建立联系，基于此，建立假设1a：技术邻近对建立产业关联有促进作用。然而，因为技术领域相同，技术邻近会阻碍行动者对新信息、新知识等的披露，技术越邻近，越不利于建立联系，因此，建立假设1b：技术邻近对建立产业关联有抑制作用。

2)市场邻近。对生产者来说，与之关联最密切的就是供应商和消费者市场。在相同的技术领域，过多的市场邻近会意味着互为竞争对手，企业进而减少关联。然而，在不同的产品领域，市场邻近性反映了企业间受市场约束的相似程度，市场邻近减少了合作的不确定性，为了形成规模效应、提高市场占有率、减少竞争消耗，企业倾向于在行业内进行联合。基于此，建立假设2a：产业间市场越邻近，建立关联关系的可能性更低，和假设2b：产业间市场越邻近，更有可能建立关联关系。

市场邻近通过供应商和消费者市场的相似性计算，两个节点的市场距离的公式描述为

作为供应商，i和j同时投入中间产品到k产品部门，zik是k购买i的中间产品，Ri是i生产的所有中间产品，zjk和Rj同理；k作为供应商，把中间产品投入到i和j产品部门，zki是i购买k的中间产品，Ci是i投入其他部门的所有中间产品，zkj和Cj同理。dij越小，意味着i和j两个产品部门的市场越邻近。

3)开放度。进出口贸易对国内相关产业的发展起推动作用，一般开放度高的产业与其他产业的关联比较多。建立假设3：产业开放度越高，与本国其他产业建立关联的可能性越高。

3.3.2 估计结果分析

1)相关性检验。首先用Ucinet 软件进行相关分析(QAP)。在常规的统计分析中，前提条件之一是要求多个自变量之间相互独立。当研究变量为关系型数据，观测值之间不是相互独立的，不能运用计量经济学的方法进行统计检验。QAP相关分析以重新抽样为基础，可以研究关系之间或关系与属性之间的相关性。相关分析结果见表4。

表4 QAP相关分析结果

除了2002年市场邻近性不显著以外，开放度、技术邻近对网络演化也具有显著作用，历年开放度的分析结果分别为0.129、0.141和0.086，且都是显著的。总体来看市场邻近的相关性系数呈现上升趋势，由不显著变为1%显著。因此，从统计检验结果来看，开放度、技术邻近、市场邻近可以作为分析网络演化机制的变量。

2)结果分析。在完成QAP相关性分析，验证各影响因素与网络的相关性的基础上，利用R软件中的Siena包，对网络演化的驱动因素进行分析。汇报模型结果见表5。

表5 网络演化机制模型结果

产业关联网络朝着关系不断加深的方向演化，网络结构、节点属性、邻近性等影响因素对网络演化的作用分析如下：

由模型结果可见， 网络结构变量的指标“度”的参数估计显著，在整体网上符号为负，这说明在2002—2017年，与其他产品部门关联较多的部门，在网络的演化中，逐渐减少了对外联系，生产性服务业与制造业两者的子系统网络也存在相似的结果，在2002—2017年，出度小的产品部门，即投入关联少的产品与其他产品增加了连边，互动加深。

互惠性变量的参数估计为正，但是不显著，说明产品部门之间的关联对产品网络的演化有正向的影响，但是产品部门的双向关联还不够多，在两部门网络也是如此，关系是不均衡的，属于单方主导，互惠效应不显著，说明生产性服务业与制造业的融合对产业关联网络的演化还不足以产生显著影响，产业融合水平比较低。

技术邻近性不管在整体网还是子系统网络均显著为正，技术邻近值越大，网络关联越多，说明技术领域相似使得企业容易建立联系，技术邻近促进关系的产生，假设1b得证。

市场邻近变量的参数估计为-0.671 1和-3.210，均在1%水平显著，产业间市场差别越大，建立关联关系的可能性更低，假设2b得证，且市场邻近性在子系统网络中影响更大。说明保持其他变量不变时，两个行业分享共同的供应商和市场，意味着两者建立关联的可能性高，市场邻近增加了关联的机会，降低市场距离能够增加产品部门产生关联的可能性，所以共享市场企业间更有可能进行联合，进而增加产业间关联。

产品部门开放度的属性变量对网络演化的影响是正向的，并且对生产性服务业与制造业的网络演化产生了显著影响。在制造业与生产性服务业的网络中，开放度高的产业与其他产业的关联比较多，产业开放度越高，与本国其他产业建立关联的可能性越高，假设3得证。但是整体网络受到开放度变量的影响不显著，可能是开放度在其他子系统中呈现抑制作用，国外产品部门代替了与国内产品部门。因此，实行针对生产性服务业和制造业部门的开放策略，有利于产业关联网络的演化。

综上所述，目前生产性服务业与制造业融合程度比较低，要促进产业关联网络向前演化，加强不同技术领域以及市场领域的合作，提高产品部门的开放度是促进关联关系的有效方式。

4 结论与政策建议

通过理论推导验证、计量模型实证检验了生产性服务业与制造业耦合协调度的作用，应用SIENA模型探索生产性服务业与制造业网络演化的机制，得到了以下结论：

1)中国生产性服务业发展仍有很大的提升空间。中国生产性服务业细分行业规模差异大，以传统生产性服务业为主，现代生产性服务业占比低，结构不合理。有些行业的发展规模比较大，如交通运输、物流、批发、金融等，但有些行业还处于起步阶段，比重比较小，如广告和市场研究、计算机程序设计、管理咨询、科技服务等生产性服务业。

2)要实现生产性服务对制造业的促进作用，关键是实现两者的耦合协调。目前中国生产性服务业与制造业协同程度比较低。在两者有效协调匹配的情况下，生产性服务业才能发挥溢出作用，加之各细分行业对制造业增长的影响存在差异，要重视发挥管理咨询业、广告和市场研究业的作用。

3)市场邻近减少了合作的不确定性，企业倾向于在行业内进行联合，拉近市场距离，加强开放有利于生产性服务业与制造业关联网络向前演化。与整体网相比，子系统网络演化速度快，两者的互惠效应不显著，产业融合水平比较低，低融合程度对产业关联网络的演化不足以产生显著影响。

基于研究结论衍生出几点建议：①加快重点领域生产性服务业发展，加强生产性服务供给，推动中国制造业不断向价值链中高端发展。加快广告和市场研究、管理支持、咨询、法律会计等生产性服务业的发展，鼓励企业将这部分生产性服务外包，指导制造业部门进行技术变革和产品创新，促进企业突出核心业务，提高生产质量和效率。②制造业中小企业要增加生产服务要素投入产出活动中的比重。中小企业要主动与重点领域生产性服务业企业加强协作，提高市场需求响应效率，提高管理效率，降低成本，通过购买生产性服务引进先进技术，提高产品技术水平和生产能力。③扩大生产性服务业和制造业领域的开放。应鼓励中国企业充分考虑自身发展需求，能够积极参与国际产业分工，引进先进的制造业和生产性服务业，融入国际，发挥优势，适应国际标准，补足短板，促进创新的同时，提高科技水平，实现制造业的转型升级。