制造业与服务业耦合的经济增长效应研究——以环渤海经济区为例

2022-11-01许慧源

辽宁工业大学学报(社会科学版) 2022年5期

许慧源，陈晶

许慧源，陈晶

(沈阳工业大学经济学院，辽宁沈阳 110870)

制造业与服务业深度融合是现代经济增长和产业发展的重要趋势，两产业耦合协同可以有效提高经济增长速度与增长质量。为考察制造业与服务业协同对环渤海地区经济增长的影响，本文基于2000—2019年环渤海地区“三省二市”的面板数据，对制造业与服务业发展情况进行综合分析，计算二者间耦合协调度，并以新型城镇化水平作为门限变量，利用门限回归方法分析制造业与服务业间协同水平对经济增长的影响，发现协同水平的提高确实能促进经济增长，且协同水平提高与经济增长之间存在非线性关系。

门限回归；新型城镇化率；耦合协调度；全要素生产率

一、引言

“十四五”规划纲要指出，我国在“十四五”期间要以服务业高质量发展为导向，推动现代服务业与先进制造业深度融合，深入实施制造强国战略，培育具有国际竞争力的服务企业。当前制造业与服务业的协同发展已经成为我国经济高质量发展的重要动力。

环渤海地区有中国北方现代化水平最高的工业密集区和大城市集群，但与长三角经济区、珠三角经济区相比，经济发展速度明显滞后。大量学者研究认为，制造业与服务业的耦合协同能有效促进区域经济增长和社会可持续发展，但尚未有学者从新型城镇化发展的视角探讨两种产业的协同效应对经济增长的影响。本文力求在门限回归模型的基础上，深入论证环渤海地区制造业、服务业、新型城镇化发展程度与经济增长之间的关系，为环渤海地区提高经济发展质量、促进新型城镇化建设、促进产业深度融合提供理论依据和政策建议。

二、文献综述

制造业与服务业协同对经济增长和经济高质量发展的促进作用在近年来受到国内外学者的广泛关注，学者们从不同视角，使用不同计量方法和数据进行了广泛的实证研究。孟卫军等[1]发现，高端制造业与科技服务业的协同配合已成为优化创新资源配置、推动创新发展、促进经济增长的重要载体。郝凤霞等[2]基于2010—2018年中国省级面板数据，以制造业与知识密集型服务业协同聚集的合理化效应、创新效应和经济增长效应为研究对象做回归分析，研究显示产业协调对经济增长有积极影响。江静等[3]利用2002—2017年上海、江苏、浙江和安徽投入产出表及中国区域间投入产出表，对长三角地区制造业和服务业融合、长三角地区与区域外的产业关联进行测度，发现制造业与服务业的深度融合有利于实现长三角高质量一体化。金浩等[4]基于2009—2018年中国省级面板数据，利用中介效应模型发现产业协同集聚可以促进经济增长由传统模式向创新驱动模式转型，提高经济增长效率。吕平等[5]通过构建空间计量模型，发现生产性服务业与高技术制造业协同集聚能显著促进经济高质量发展。AMITI[6]使用欧盟国家数据进行分析，认为产业协同集聚能够通过知识、技术外溢效应影响创新环境和创新成本，促进创新发展、助推经济进步。汤长安等[7]利用产业协同集聚指数测度2003—2019省级制造业与生产性服务业产业协同集聚水平，结果表明，产业协同集聚能够提高生产效率、促进创新进步和经济增长，且这种促进作用具有显著的空间溢出效应，对实现区域经济“量”与“质”的增长具有重要意义。

基于学者们的研究成果，本文以环渤海地区作为研究对象，以门限回归为分析方法，使用新型城镇化率为门限变量，考察制造业与服务业的协同发展对经济增长的影响。

三、模型设定及数据处理

文章选取2000—2019年环渤海地区“三省二市”省域数据作为研究对象，对环渤海地区20年来地区生产总值、制造业与服务业耦合协调度、资产总额、全要素生产率、新型城镇化率等统计指标进行分析处理，以考察制造业与服务业的耦合协同对经济增长的影响。

（一）模型设定

依据柯布—道格拉斯生产函数，选择各省市地区生产总值（）作为被解释变量，全社会固定资产投资（），劳动年龄人口（），全要素生产率（）作为控制变量。在此基础上构建门限回归模型：

其中，新型城镇化率（）作为门限变量，为门限值；区制变量为制造业与服务业的耦合协调度（）。

（二）变量选择

1. 区制变量

刘维刚等[8]研究发现制造业与服务业融合能够促进经济高质量发展，张虎等[9]从空间溢出的角度分析了制造业与服务业协同集聚的作用。他们的研究成果表明制造业与服务业协同对经济有着显著的积极影响，故选取制造业与服务业耦合协调度（）作为区制变量，以探究制造业与服务业协同程度对经济增长的影响。

2. 门限变量

段巍等[10]研究发现，改革开放以来，经济的高速增长与城镇化的快速推进并行，且传统城镇化建设的福利效应低于新型城镇化建设，所以此处选择新型城镇化率（）代替传统城镇化率作为门限变量，描述在城镇化发展的各阶段，制造业与服务业协同对经济增长的促进作用。

（三）数据处理

1. 制造业与服务业耦合协调度

制造业与服务业的协同水平可以利用耦合协调度衡量，两系统下耦合度的计算方法表示为：

其中，M代表省市在年的制造业发展水平，S代表省市在年的服务业发展水平。这种计算方法在制造业与服务业同时处于较低的发展水平时，却有可能出现数值上的高耦合状态，因此，为了避免这种不合理性，利用耦合协调度模型对耦合度进行修正以更好地反映二者之间的相互作用关系。

其中，，皆取0.5，T反映制造业与服务业整体发展水平。

2. 制造业与服务业发展水平

为了计算环渤海地区制造业与服务业的耦合协调度，需要先对该地区制造业与服务业的发展水平进行综合测度。

在对制造业发展水平进行综合测度时，由于数据资料的限制，仅选取环渤海地区规模及规模以上工业企业的数据对制造业综合发展水平进行评价，具体指标选取见表1。生产性服务业主要包括金融、保险、银行以及其他诸如会计、法律服务等商业化服务业。这些行业通常与制造业结合紧密，对制造业发展起重要作用，所以，此处选择生产性服务业数据来评价服务业综合发展水平，具体指标解释见表2。

表1 制造业综合发展水平评价指标

数据来源：国家统计局及各地区统计年鉴

表2 服务业综合发展水平评价指标

数据来源：国家统计局及各地区统计年鉴

为避免各指标量纲上的不同，先对数据进行标准化处理：

其中，X表示某省市第年指标的标准化数据，minx和maxx分别表示某项指标的最小值和最大值，然后求熵权：

其中e表示信息熵，再进行加总计算可以得到制造业和服务业的综合发展水平。

3. 新型城镇化率

新型城镇化是指以人为本、经济繁荣、舒适宜居、节约绿色的城镇化过程，参照新型城镇化有关资料，构建新型城镇化率评价体系，具体评价指标见表3，同样利用熵权法对新型城镇化率做出综合评价。

表3 新型城镇化率评价体系

数据来源：国家统计局及各地区统计年鉴

4. 全要素生产率的计算

以地区生产总值作为产出值；全社会固定资产投资和劳动年龄人口数作为投入值，利用DEAP2.1软件选用非参数的DEA-Malmquist模型来测算环渤海地区“三省二市”全要素生产率的变化情况。在计算出各省市全要素生产率变化情况后，为了体现各地区全要素生产率的年度变化情况，把2000年全要素生产率设为1，再根据年变化率得出每一年的全要素生产率情况。各指标描述性统计如表4所示。

表4 各指标数据描述性统计

数据来源：国家统计局及《中国人口和就业统计年鉴》

四、实证结果分析

估计方法仿照HANSEN[11]使用的包含个体固定效应的静态平衡面板数据门限回归模型。在设最优门槛数时以BIC（Bayesian Information Criterion）信息准则进行判断。

分别检验由1到3个门槛值的显著性，发现在单一门槛值时最优且在单一门槛值情况下，值均为0，门槛值为0.375 8。具体门限回归结果如表5所示。

表5 门限回归结果

由表5可知，在不同的城镇化率下，提高制造业与服务业协同发展水平均能显著促进经济增长。当新型城镇化率低于0.375 8时，经济发展水平较低，制造业与服务业协同融合处于起步阶段，这时，制造业中“服务内置化”现象较多，制造业与服务业的简单配合就能使协同水平提高，因而效率相对较低。此时协同水平每增加1%，经济同方向增长1.7881%。

当新型城镇化率超过0.375 8时，由于经济发展水平已处于较高阶段，制造业与服务业得到比较好的发展，协调程度较高，此时协调程度的每一次提升都需要制造业与服务业的全方位升级，提升难度大，但效率更高。在这一阶段，耦合协调度每提升1%，经济增长2.1001%，协同水平的提高对经济增长的促进作用进一步增强。

五、结论与建议

（一）结论

以环渤海地区“三省二市”2000—2019年省级面板数据，测度制造业与服务业耦合协调程度，使用DEA-Malmquist方法描述衡量全要素增长率情况。然后应用门限回归模型，以新型城镇化率为门限变量，对产业协同之于经济增长的促进作用做出估计。结果显示，在不同的新型城镇化率下，影响效果具有显著差异，但无论是在哪个阶段，产业协同水平提高都能促进经济增长，所以提高环渤海地区经济增长速度，解决环渤海地区发展难题，可以从提高产业协同水平入手。

（二）对策建议

第一，推动制造业与服务业协同发展要充分发挥产业链的作用，以产业链中资金、信息、需求等要素流动为导向，以要素流动带动产业链上下游企业分工协作与联动融通，实现资金、信息、产能、市场的深度整合与共用共享，形成资源集中、合作高效、深度融合的产业形态。通过互联网等信息手段推动制造业产品生产端与需求端的直接对话，推进产品定制化生产，推动制造业服务化，使制造业与服务业深度融合，提高生产与资源利用效率。

第二，提升制造业与服务业协同水平，要以人员交付的服务为桥梁，以人才投入为导向，加大人才培养和科研经费投入，通过住房补贴等政策吸引人才、留住人才，为产业协同提供人力资源支撑。另外，要充分利用新型信息化技术，引导产业间技术、资本、信息等资源的流通、交流，促进产业融合互补，提高产业协同水平；要为产业融合发展创造良好的环境，积极发展新型信息技术服务业、培育构建智能物流体系等，鼓励制造业企业服务外包化，提高制造业流通效率。还要为制造业提供更好的金融服务，解决制造业发展融资问题，同时要加强信贷政策引导，优先制造业资金流入。

第三，在城镇化建设方面，北京、天津的城镇化率远高于全国平均水平，但从新型城镇化水平来看，北京、天津却低于河北、辽宁、山东，主要是因为城区交通拥挤、住房紧张、城乡收入差距大造成的，这些问题限制了地区的发展速度和对人才、资金、技术的吸引力。虽然河北、辽宁、山东的类似问题还不严重，但为了可持续发展，加快新型城镇化建设非常必要，这需要地区加强基础设施建设，合理规划功能分区，对一些落后产业进行转移，使城市更绿色宜居，更科技智慧，提升城市形象，增强城市竞争力，吸引更多人才、技术、资金，从而促进经济增长。

[1] 孟卫军, 林刚, 刘名武. 科技服务业与高技术制造业协同集聚对创新效率的影响[J]. 西部论坛，2021, 31(3): 82-96.

[2] 郝凤霞, 王宇冰, 楼永. 区域服务化视角下产业协同集聚效应研究[J]. 科技进步与对策, 2021, 38(13): 55-63.

[3] 江静, 丁春林. 制造业和服务业深度融合: 长三角高质量一体化的战略新选择[J]. 南通大学学报(社会科学版), 2021, 37(4): 33-42.

[4] 金浩, 刘肖. 产业协同集聚、技术创新与经济增长——一个中介效应模型[J]. 科技进步与对策, 2021, 38(11): 46-53.

[5] 吕平, 袁易明. 产业协同集聚、技术创新与经济高质量发展——基于生产性服务业与高技术制造业实证分析[J]. 财经理论与实践, 2020, 41(6): 118-125.

[6] AMITI M. Location of vertically linked industries: Agglomeration versus comparative advantage[J]. European Economic Review, 2005, 49(4): 809-832.

[7] 汤长安, 邱佳炜, 张丽家, 等. 要素流动、产业协同集聚对区域经济增长影响的空间计量分析——以制造业与生产性服务业为例[J]. 经济地理, 2021, 41(7): 146-154.

[8] 刘维刚, 周凌云, 李静. 生产投入的服务质量与企业创新——基于生产外包模型的分析[J]. 中国工业经济, 2020(8): 61-79.

[9] 张虎, 韩爱华, 杨青龙. 中国制造业与生产性服务业协同集聚的空间效应分析[J]. 数量经济技术经济研究, 2017, 34(2): 3-20.

[10] 段巍, 王明, 吴福象. 中国式城镇化的福利效应评价(2000—2017)——基于量化空间模型的结构估计[J]. 经济研究, 2020, 55(5): 166-182.

[11] BRUCE E. HANSEN. Inference when a nuisance parameter is not identified under the null hypothesis[J]. Econometrica, 1996, 64(2): 413-430.

10.15916/j.issn1674-327x.2022.05.011