浙江省生產性服務業對制造業集聚效應影響研究

［摘 要］ 本文以浙江省為例，研究了生產性服務業對制造業集聚效應的影響作用。文章圍繞以下關鍵點進行了深入探討：在我國特有的轉型經濟體制下，影響集聚效應的因素有哪些，生產性服務業對制造業集聚效應的影響中充當了什么樣的角色，不同的生產性服務行業所起的作用效果大小是否相同。我們通過理論分析和基于DEA模型的實證檢驗得出結論：在我們所選取的代表性的生產性服務業中，金融業對制造業集聚的影響較大，交通運輸郵政倉儲業影響效應為負效應，而房地產業對制造業的影響最大。

［關鍵詞］ 生產性服務業 制造業集聚效應 DEA 轉型經濟

中小企業集聚指的是地理相近的規模中等或較小的企業和機構由于經濟的相關或互補性，在一定的區域內集聚。許多中外學者的研究表明，服務業特別是生產性服務業的發展，可以極大地促進制造業的集聚度，進而改善制造業的生產效率。如何充分利用集聚效應，拓展中小企業的生存空間，增強我們中小企業的國際競爭力，將是浙江省目前面臨的迫切問題。

一、文獻回顧與評述

生產性服務指那些被其他商品和服務的生產者用作中間投入的服務（格魯伯、沃克，1989），對應地，生產性服務業則指生產性服務企業的集合體。隨著生產者服務業日益發展，生產者服務業定義也在發生變化。

理論界對生產性服務業對制造業效率影響如何這一問題的相關觀點可歸納為“需求遵從論”、“供給主導論”、“互動論”和“融合論”。“需求遵從論”認為制造業是服務業（包括生產性服務業）發展的前提和基礎，服務業發展處于一種需求遵從地位，即其通過對經濟增長尤其是制造業擴張所引致的服務需求來產生影響，因此服務業發展附屬于制造業發展。“供給主導論”認為服務業尤其是生產性服務業是制造業生產率得以提高的前提和基礎，沒有發達的生產者服務業，就不可能形成具有較強競爭力的制造業部門。“互動論”認為生產性服務業和制造業部門表現為相互作用、相互依賴、共同發展的互動性關系。“融合論”是近年來才出現的觀點。該觀點認為，隨著信息通訊技術的發展和廣泛應用，生產性服務業與制造業之間的邊界越來越模糊，兩者出現了融合趨勢。

對上述四種論述生產性服務業同制造業之間關系的比較流行的觀點，目前我國學術界總體是：“需求遵從論”和“供給主導論”都過于偏激，只看到了問題的一面，缺乏對問題全面、深入的剖析；“互動論”比較切合實際；“融合論”反映的是未來產業演變趨勢。

二、DEA模型構造和說明

研究生產性服務業對制造業效率的影響效應需要定量地衡量制造業效率，不同研究者所使用衡量效率的指標也大相徑庭。數據包絡分析是一種用來評價一組具有多輸入多輸出的決策單元(Decision Mak-ing Units，DMUs)的相對效率的數學規劃方法，最早由著名運籌學家A. Chames等人提出。DEA可以得出每個DMU綜合效率的數量指標，并給出各DMU調整投入規模的正確方向和程度，因而顯得更科學、可靠。

DMU的相對效率可由以下方法來確定：若某個DMUj在一項經濟（生產）活動中的投人向量是Xj=(X1j，X2j，…，Xmj)T，Xij表示第j個決策單元對第i種輸入的投入量；產出向量Yj=(y1j，y2j，…，yrj)T，yrj表示第j個決策單元對第r種輸出的產出量；(Xj，Yj)對應DMUj的輸入、輸出向量，DMUj的效率就可以表示為：

…………………………(1)

其中，μT與νT分別為投入指標和產出指標的權向量，適當選取權重μ和ν，能夠使Ej≤1，j=1，2，...n。CCR模型如下：

………………………(2)

引入非阿基米德無窮小量ε，利用Charnes-Cooper變幻以及對偶規劃理論并引入松弛變量S-，，S+和，式(2)的分式規劃問題可以變換為等價的線性規劃模型如下：

其中，一般取ε=10-6，S-，，S+是分別與投入、產出相對應的松弛變量組成的向量。

當θ=1，且S-=S+=0時，DMU0為DEA有效，即n個DMU中，投入X0的基礎上產出Y0達到了最優當θ=1，且S-≠0或S+≠0時，稱DMU0為DEA弱有效，其含義是評價對象DMU0可以對投入X0減少S-而保持原來的產出Y0不變，或者在投入X0不變的情況下能夠使產出提高S+當1時，稱DMU0為DEA非有效，即DMU0可以將投入降低到X0而保持原來的產出Y0不變。

此外，還應該依據的值改善經營規模，時規模效益遞減，應縮減生產規模；時規模效益遞增，應擴大生產規模；時規模效益不變，為最佳規模。

三、實證分析結果

結合數據的可得性，我們將測量的時序區間設定為1990--2008年，輸出變量包括制造業增加值、制造業利潤總額，輸入包括勞動就業、基本建設投資額、實際利用外資、新增固定資產數額、科技活動經費五個變量。五個輸入變量分別從勞動、資本、技術和科技創新等方面全面反映了影響制造業效率的因素，輸出指標也能很好的說明制造業的最終成果。本文數據全部來源于國家統計年鑒和浙江省統計年鑒，由于數據為調整過的，這里不考慮通貨膨脹因，直接采用數據。

在規模經濟恒定假定基礎上，利用DEAP軟件計算出1990-2008年浙江省制造業的效率值，結果見表1所示。從結果來看，在這段時間里浙江制造業平均效率總體上變化不大，在出現輕度下降之后又慢慢上升。在1997年和2001年達到谷底后，浙江省制造業效率又出現抬頭上升趨勢。

為了表示方便，分別將各指標變量用字母表示：

變量變量含義

Effi制造業DEA效率

Tran交通運輸倉儲郵政業增加值

Fina金融業增加值

Esta房地產業增加值

Manu制造業增加值

CYJG生產性服務業占GDP比重

FGY非公有制企業比重

這里，我們利用浙江省數據對前文的假說進行計量檢驗，通過三個方程對實際情形進行模擬，研究不同的生產性服務業對制造業效率的影響。由于我們選取的時點1990—2008年浙江省制造業的效率值，而且我們研究的目的是僅以浙江省自身效應為條件進行研究，而非推廣范圍到全國的總體效應，所以單純的時序數據進行研究是合理的。

假設1：交通運輸郵政倉儲業對制造業效率影響顯著

對應的計量方程為:EFFI=C(1)+C(2)*TRAN+C(3)*MANU+C(4)*CYJG+C(5)*FGY

假設2：金融業對制造業效率影響顯著

對應的計量方程為:EFFI=C(1)+C(2)*FINA+C(3)*MANU+C(4)*CYJG+C(5)*FGY

假設3：房地產對制造業效率影響顯著

對應的計量方程為:EFFI=C(1)+C(2)*ESTA+C(3)*MANU+C(4)*CYJG+C(5)*FGY

其中，EFFI代表浙江省制造業效率，MANU表示制造業總產值，CYJG為產業結構，FGY代表非公有經濟在國民經濟中占有的比重，是所有制變量。而TRAN、FINA、ESTA分別為生產性服務業中的交通運輸郵政倉儲、金融業和房地產業。

為了消除異方差帶來的影響，我們采用加權最小二乘法對方程進行回歸估計，得到回歸結果。計量方程估計結果見下。

方程1：EFFI=0.79-3.45e-05*TRAN+6e-06*MANU+1.63*CYJG-0.17*FGY

方程2：EFFI=0.81+8.995e-05*FINA-9.07e-06*MANU+1.52*CYJG-0.15*FGY

方程3：EFFI=0.84+9.15e-05*ESTA-6.90e-06*MANU+1.29*CYJG-0.144*FGY

從計量結果看，可以確認生產性服務業的發展的確對制造業的競爭力有顯著影響。具體地說，可以得到如下幾個結論：①從三種生產性服務業系數符號來看，其對制造業效率影響有正有負，交通運輸郵政倉儲影響為負出乎我們意料，金融業和房地產業都能夠對提升制造業效率起到積極作用。②在生產性服務業的影響大小上看，交通運輸郵政倉儲起到的是負效應，金融業能夠在一定程度上提升制造業競爭力，房地產業對制造業效率的影響最大。③定量分析上可以看出，金融業每增長1個百分點，可以促進制造業效率提高8.995e-05個百分點，房地產每增長1個百分點，可以促進制造業效率提高9.15e-05個百分點。

四、政策建議

既然大力發展生產性服務業是我國制造業擺脫缺乏技術創新能力的被動局面，順利實現轉型升級，那么，各級地方政府理應盡快克服之前工作中“重制造業、輕服務業”的傾向，從多個層面尤其是科技層面探索生產性服務業與制造業互動的方式、方法，使生產性服務業的發展能夠與制造業轉型升級進程保持動態的契合。

從宏觀方面看，影響制造企業生產服務外包的主要因素是社會交易費用。在一個低交易費用的環境中，制造企業在外包生產性服務過程中，能夠有效地削弱集體行動中的“搭便車”行為、發現隱藏信息、轉移外包風險，從而穩定對外包利潤的預期。政府應不斷完善制度設施，應力爭盡快在私產和合同保護、行政環境的透明、產業政策的有效性、經濟機構間的信任和公共機構的誠信、市場的對外對內開放、勞動力再就業培訓等諸多方面。

從微觀角度看，影響制造企業生產性服務外包的主要因素是生產服務企業的效率。為此，政府要通過諸如放寬市場準入條件、簡化登記手續等產業組織政策，建立起有利于競爭的市場環境。與此同時，政府還應積極地對效益落后的國有服務企業進行改制，迫使它們硬化預算約束和完善治理結構。只有這樣，競爭性市場環境產生的信息比較動力、生存動力和信譽動力，才能有“著陸”的微觀基礎，最終形成對制造業實施服務外包戰略的強大吸引力。

參考文獻：

[1] 藺雷 吳貴生：服務創新[M ].北京:清華大學出版社， 2007

[2] 田曦：生產性服務影響我國制造業競爭力的實證分析[J].科技和產業，2007(11)

[3] 楊洪焦 孫林巖 宮俊濤：區域制造業競爭力評價體系研究經濟問題探索[J].2007(07)