生產性服務業集聚與制造業競爭力

江　茜，王耀中，2

(1.湖南大學　經濟與貿易學院，湖南　長沙　410079；

2.長沙理工大學　經濟與管理學院，湖南　長沙　410114)

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生產性服務業集聚與制造業競爭力

江茜1，王耀中1，2

(1.湖南大學經濟與貿易學院，湖南長沙410079；

2.長沙理工大學經濟與管理學院，湖南長沙410114)

摘要：基于長江中游城市群30個城市2003—2012年面板數據，可以運用空間計量模型分析生產性服務業集聚對制造業競爭力的影響。生產性服務業集聚通過推動制造業升級、促進制造業創新和支撐制造業集聚三個角度作用于制造業競爭力。實證結果表明，生產性服務業集聚正向作用于制造業競爭力提升，且通過空間外溢輻射影響周邊地區制造業競爭力，長期趨勢穩定。FDI、城市交通水平和人力資本對制造業競爭力加強促進作用顯著。

關鍵詞：生產性服務業集聚；制造業競爭力；空間外溢

一、問題提出

2015年4月16日，國家發展和改革委員會發布了《長江中游城市群發展規劃》，這是貫徹落實長江經濟帶重大國家戰略的重要舉措。長江中游城市群是以武漢城市圈、環長株潭城市群和環鄱陽湖城市群為主體而形成的特大型城市群，將成為長江經濟帶三大跨區域城市群支撐之一，被定位于“中國經濟發展新增長極”。目前，長江中游城市群所涉及的湖北、湖南和江西這三個省份在制造業方面有較堅實的基礎，而隨著規劃的不斷深入，區域制造業競爭優勢將進一步突顯。

近年來，生產性服務業對制造業發展的影響日趨明顯，生產性服務業從制造業中分化衍生而來，通過提高專業化分工、降低交易成本、產生外溢效應等途徑作用于制造業競爭力的提升。隨著知識密集度和信息化水平提高以及城市規模的擴大，生產性服務業空間集聚的趨勢愈呈明朗[1]。生產性服務業脫胎于制造業，服務于制造業，而制造業盈利能力增強和持續發展也依賴于生產性服務業的輔助，共生關系典型[2]。生產性服務業集聚在促進自身發展的同時，通過學習效應、競爭效應、專業化效應促進制造業升級[3]。生產性服務業與制造業之間存在耦合協調效應，但仍處于中低水平，加快生產性服務業發展，有助于實現與制造業的良性協同，推動區域工業化進程[4]。生產性服務業內含的高級生產要素內嵌于制造業生產環節，調整制造業產業結構，助其在全球價值鏈中向高端攀升[5]。在考慮空間外部性的情況下，生產性服務業層級分工通過自身效率的提升、空間外溢效應以及降低內耗等途徑來提升制造業效率[6]。生產性服務業與制造業的地理距離負向作用于工業獲利能力的外溢效應，存在區域邊界，提高生產性服務業集聚程度有助于工業外溢效用的提升[7]。生產性服務業作為制造業的中間投入要素，借助運輸倉儲成本、信息成本、融資成本和分銷成本等貿易成本的縮減效應而加速制造業集聚[8]。發達的生產性服務業能夠降低區域制造業交易成本，深化新型資本和專業化分工，培育制造業競爭優勢，強有力地支撐制造業的集聚和發展[9]。生產性服務業的服務功能可帶動制造業企業的技術進步，縮短技術創新周期，提高技術創新績效，生產性服務業與制造業融合形成的網絡化、專業化柔性生產體系對制造業提高動態創新能力具備重大作用[10]。本文著眼于長江中游城市群制造業“大而不強”的問題，從生產性服務業集聚的角度出發，討論生產性服務業集聚對制造業競爭力的影響。

二、生產性服務業集聚影響制造業競爭力的內在機制

(一)生產性服務業集聚推動制造業升級

第一，橫向集聚特征顯著的生產性服務業在一個相對集中的地域范圍內，對于市場份額、人力資源、服務要素和基礎設施等均存在顯著的競合博弈，且通常競爭大于合作，在這種市場環境下，生產性服務業企業只有不斷提高服務質量、降低服務產品價格、建立服務信用，才能不被市場淘汰。對于制造業來說，這種競爭效應一方面能降低其取得服務的直接及間接成本，使得制造業企業獲得更大的盈利空間，并將資金投入高新產品的研發與生產中，延長價值鏈。另一方面，由于生產性服務業企業在競爭中必須建立服務信用才能獲得生存機會，這也意味著制造業企業服務外包環境改善，制造業企業不必擔心委托-代理問題而將非核心生產環節外包，這樣制造業企業能進一步著力于關鍵制造環節的優化，提供產品的附加價值。此外，生產性服務業企業的大量集聚，能降低制造業尋找對口服務的成本和難度，使制造業企業能更快速、高效地應對市場需求。第二，由于大量生產性服務業企業集聚，企業生存必須具有差異化優勢，這也使得生產性服務業廠商不斷尋求突破，細分生產環節，實現更加專業化的精細生產或服務，制造業企業選擇服務成本更低、服務質量更高、服務功能性更強的企業外包其服務環節，如研究調研服務、設計創意服務、技術開發服務、營銷推廣服務和售后建議服務等，有助于制造業企業產品及服務升級，樹立品牌價值，打造企業名聲。第三，因為生產性服務業屬于知識密集型行業，對于高素質綜合型人才的需求較大，使得集聚區周邊容易形成較大的專業化勞動力市場，這也更便于制造業企業獲得穩定的勞動力來源，搜尋和培訓人才的成本也更低，人力資本的積累有助于加快制造業的升級進程。

(二)生產性服務業集聚促進制造業創新

生產性服務業集聚區內企業掌握著較高端、專業的知識和技術，而地理上的鄰近使得企業之間正式或非正式的交流和互動變得更加便利，這也加速了知識和技術的外溢，而人力資源的流動性也使得前沿技術和隱性知識得到更廣泛的傳播，這種集聚學習效應使得制造業企業能更快獲得高級生產要素及關鍵高新技術、無形資產，從而更容易有創新產出，進一步提升技術競爭力[11]。制造業知識專業化程度高，但投入要素之間缺乏關聯互補性，行業中各環節參與者聯系途徑被局限，此外制造業創新對制度的敏感度較差，這些都阻礙了制造業創新外溢。而生產性服務業集聚能較好地彌補上述缺陷，大量集聚的生產性服務業企業承擔各制造業企業聯系橋梁的角色，有效地整合投入要素之間的關聯互補性，加之生產性服務業對政策環境更為敏感，使得與之協作的制造業能根據它們的改變而調整技術戰略，避免因誤讀政策導向而造成的沉沒成本而更能專注于創新。此外，集聚所帶來的服務外包成本的降低，制造業企業有更多的資金投入于研發環節，促進制造業的專業化發展，而在技術創新時不需要再對外包環節花費時間進行調整，一定程度上縮短技術創新的周期。

(三)生產性服務業集聚支撐制造業集聚

生產性服務業集聚通過專業化分工、規模經濟、先進技術手段、制度創新、風險管理等途徑降低制造業交易成本，集聚所形成的金融、技術、物流等專業的生產者服務體系能拉動制造業企業創造更大的利潤和競爭優勢，生產性服務業集聚區如同“磁極”一般，吸引制造業的集聚。生產性服務業集聚能釋放更多日益專業化的人力及知識資本，并在制造業生產過程中發揮不容小覷的作用，提高制造業要素利用率、規模水平、生產效率及產出價值等，制造業企業集聚在生產性服務業企業周圍將促使其獲得發展的主導動力。生產性服務業集聚使得制造業能選擇競爭力更顯著的服務和營銷組合而培育產品之外的差異化優勢，在降低交易成本的層面上也有所裨益，更能為制造業企業營造先行市場優勢、拓寬營銷網絡，此外，生產性服務業集聚的地區更能吸引跨國公司落戶，跨國公司所外溢的技術和市場，也引致更多制造業企業集聚。

三、模型建立、數據來源及變量說明

(一)空間計量模型的建立

為考察生產性服務業集聚對區域制造業競爭力的影響，基于機理分析，構建如下空間計量模型：

其中，MIC表示城市制造業競爭力，i、t分別表示地區和年份，εit表示隨機擾動項，λ和ρ分別表示空間誤差系數和空間滯后系數，表示城市之間制造業競爭力的空間溢出效應；Wij表示空間權重矩陣，反映城市之間的空間聯系，本文選擇基于100km門檻半徑原則下的空間權重矩陣，可以實際反映城市之間實際的地理鄰近關系；X為模型的控制變量，借鑒已有的研究成果，除生產性服務業集聚外，選取以下變量作為影響制造業競爭力的其他影響變量：外商直接投資(FDI)、城市交通水平(TL)、人力資本(HC)、信息化水平(IL)。

(二)數據來源及變量說明

本文選取2003—2012年《長江中游城市群發展規劃》所涉及的30個地、縣級市作為研究對象，原始數據來源于《中國城市統計年鑒》及各地、縣級市統計公報。

1.被解釋變量：制造業競爭力(MIC)。針對制造業競爭力測度，將利用軟件MAXPRO 5.0并采用非導向SBM超效率模型，該模型綜合考慮了投入產出、松弛變量、區分有效DMU等要點。根據內在機制分析，生產性服務業集聚提升制造業競爭力體現在推動制造業升級、促進制造業創新、支撐制造業集聚三個方面，因此，選取制造業利潤率、制造業集聚度作為產出，制造業資本投入量、從業人員數量作為投入構建制造業競爭力指標。其中，制造業集聚度利用區位熵方法衡量，資本投入量采取永續盤存法進行估算。

3.其他控制變量。(1)外商直接投資(FDI)：中國制造業對外依存度較高，外商直接投資可以提供更多制造業就業崗位，同時利用技術轉移以及技術外溢效應來提高制造業競爭力，本文采用各城市實際利用外資額占GDP的比重來衡量FDI的影響。(2)城市交通水平(TL)：發達的交通水平能夠加速生產要素的流動，突破地域的約束，降低制造業產品生產、銷售所付出的運輸成本和交易費用，使制造業企業更能著力于創新產品，提高競爭力，由于數據的可得性，本文選用各城市人均貨運總量為代理變量；(3)人力資本(HC)：專業化的人力資本是產業競爭力提升的必備條件，人力資本的積累能加速制造業技術創新并提升管理效率，由內而外影響制造業所在層級，以各城市萬人中高等在校學生數在制造業中的就業份額來衡量某地區人力資本屬性；(4)信息化水平(IL)：信息化媒介是技術、知識外溢的載體，信息化水平的提高也能降低因信息不對稱、不完全而帶來的交易成本，加速技術和知識的傳播速度，為制造業競爭力提高創造更大的空間，采用各城市人均電信業務收入來度量信息化發展程度。

四、空間相關性檢驗及實證結果解釋

(一)空間相關性檢驗

本文采用Moran’s I指數來衡量制造業競爭力的全局空間相關性。Moran’s I的取值范圍為[-1,1]，當Moran’s I大于0時，表明各城市觀測值空間正相關，反之，觀測值之間呈空間負相關性。空間權重矩陣行標準化的Moran’s I的計算公式如下：

根據表1顯示的2003—2012年長江中游城市群30個城市制造業競爭力集聚度Moran’s I指數的系數值及P值可知，系數均為正值，且在10%水平上均通過了顯著性檢驗，說明在城市層面上，制造業競爭力在空間上并非隨機分布，而是存在空間依賴性。

表1　Moran’s I 指標檢驗

(二)實證結果解釋

在選擇空間SAR模型還是空間SEM模型的問題上，有如下判定標準：在空間依賴性檢驗中，若LM-LAG較LM-ERR更顯著，且穩健的LM-LAG顯著，而穩健的LM-ERR不顯著，則選擇空間SAR模型，反之，則采用SEM模型。根據以上準則并結合檢驗結果發現，空間SAR模型的設定更為合理，同時，Hausman統計量為29.90，拒絕接受隨機效應的原假設，故應使用固定效應模型，估計結果見表2。

表2　空間計量估計結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著，括號內為t統計量。

表2列示了普通面板固定效應模型估計結果，調整的R2僅為0.225，回歸結果不佳，且核心變量SA的估計值與其他模型相差較大，說明未將空間依賴性考慮在內的普通面板固定效應模型解釋力不強。空間SEM模型關于lnSA的估計未通過顯著性檢驗，也不能較好地解釋核心變量對制造業競爭力的影響。在空間SAR模型中，生產性服務業集聚的估計結果為0.104，且在10%水平上通過了顯著性檢驗，即生產性服務業集聚是制造業競爭力提升的促進因素，與內在機理分析結果一致。再看其他控制變量，lnFDI的估計值為0.209，在1%的顯著性水平下顯著，說明lnFDI對制造業競爭力存在正相關性，在制造業發展進程中仍扮演重要角色，對外商所掌握的高新技術依賴性較強，但這也預示著中國制造業應加強自主創新能力；lnTL的系數為0.324，通過1%顯著性水平檢驗，這表明城市交通水平的發達程度正向作用于制造業競爭力，便利、通達的交通基礎設施能有效地推動制造業要素的交換，并開闊更廣泛的市場，從物流的角度提升制造業競爭力；lnHC的估計值為0.192，顯著為正，即人力資本正向作用于制造業競爭力，且影響因子較大，說明長江中游城市群制造業競爭力的提升對高素質人才有較大需求；lnIL對制造業競爭力并未表現顯著的促進作用，究其原因，一方面可能在于指標選取的局限性，另一方面，可能是由于長江中游城市群信息化基礎建設并不完善，且信息化水平直接作用于制造業的效應較低，信息化的發展所帶來的技術、知識外溢以及交易成本降低等優勢更多的是先正向集聚生產性服務業，進而間接對制造業競爭力產生影響。

此外，從表2可以看出，空間滯后項系數ρ為0.689，且在1%的水平下通過顯著性檢驗，這說明空間技術外溢效應對制造業競爭力提升有顯著的正向作用，實際距離鄰近的城市制造業競爭力的提升有助于本城市制造業加強競爭力，這是因為鄰近的城市之間人力資本要素以及生產要素的流動更加便利，進而有利于衍生知識以及技術的空間外溢效應；鄰近城市之間大多有著相似的城市經濟特征以及產業結構，城市之間制造業的合作可以優化資源配置，互補利用資源，從而降低成本，為競爭力提升奠定堅實基礎；由于地理位置鄰近，企業之間面對面的交流可以更容易實現，這種相互學習推動了隱性知識和高新技術的傳播，為競爭力提升提供了更大的可能性。此外，在長期的角度，生產性服務業集聚會提升制造業競爭力，而制造業競爭力的增強也會反哺于生產性服務業的進一步集聚，這樣就會導致內生性問題的出現。為檢驗模型結論的穩定性，本文進一步將制造業競爭力的一階滯后作為被解釋變量，即采用動態面板來解決內生性問題。表2結果顯示，調整的R2較理想，生產性服務業集聚與制造業競爭力提升表現為顯著的正向關系，空間外溢效應系數也正向顯著，同時，其他控制變量與空間SAR模型相比并未產生太大偏差，克服了內生性問題。

五、結論與啟示

本文深入分析了生產性服務業集聚影響制造業競爭力的內在機制，認為生產性服務業集聚從制造業升級、創新和集聚這三個層面作用于競爭力的提升。選取2003—2012年長江中游城市群面板數據，實證分析了生產性服務業集聚對制造業競爭力的空間影響效應。結論如下：(1)制造業競爭力空間相關性顯著，競爭力強的城市經濟增長極帶動周邊城市制造業的發展；(2)生產服務業集聚顯著正向影響制造業競爭力，且空間技術外溢效應明顯；(3)外商直接投資、城市交通水平和人力資本的影響系數為正，對制造業競爭力提升產生積極效應，信息化水平直接影響不顯著，有待進一步討論其作為生產性服務業集聚和制造業競爭力中介變量的間接作用。

基于以上結論，本文提出以下思考：首先，在生產性服務業中引入良性競爭，決策部門因根據城市功能特性、戰略定位和經濟階段等因素制定生產性服務業發展方向，避免生產性服務業盲目扎堆于追求高端化發展而導致過度競爭；第二，優化生產性服務業集聚布局，通過政策引導、財政鼓勵等措施引導生產性服務業的有序集聚，綜合考慮當地發展現狀及地理特征推動生產性服務業產業基地的打造，加強與制造業的銜接；第三，根據不同的生產性服務行業制定差異化產業政策，由于制造業對生產性服務業中不同性質的服務有不同程度的需求，應掌握制造業產業發展需要，對不同的生產性服務業行業有差別地、有針對性地進行調控，促進與制造業的協同定位；第四，打破城市地方性保護壁壘，發揮生產性服務業集聚空間外溢效應，城市之間為了保護本地優勢產業的發展，對于關鍵要素、技術等均加以流動障礙，城市之間應加強合作和交流，共同打造制造業競爭力，塑造經濟增長極。

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(責任編輯：宛恬伊)

The Spatial Agglomeration of Producer Service Industry and the

Competitiveness of Manufacturing Industry

JIANG Xi1，WANG Yaozhong1，2

(1.Hunan University，Changsha 410079，China；

2.Changsha University of Science and Technology，Changsha 410114，China)

Abstract：Based on the panel data of 30 cities in the middle of Yangtze River 2003 to 2012，this paper uses spatial econometric model to analyze the producer service industry agglomeration effect on the competitiveness of the manufacturing industry.Producer service industry agglomeration influences the competitiveness of the manufacturing industry from the aspects of pushing the manufacturing industry upgrading，the promotion of manufacturing industry innovation and supporting manufacturing agglomeration.Empirical results show that producer services agglomeration has positive effect on promoting the competitiveness of manufacturing industry，and through the spatial spillover effects radiates manufacturing industry competitiveness of surrounding area，meanwhile,long-term trend shows stable.FDI，the level of urban traffic and human capital significantly strengthen the competitiveness of the manufacturing industry.

Keywords：producer service industry；competitiveness of the manufacturing industry；spatial spillover

作者簡介：江茜(1991—)，女，湖南大學經濟與貿易學院碩士研究生，研究方向為現代服務業與產業發展；王耀中(1953—)，男，湖南大學經濟與貿易學院、長沙理工大學經濟與管理學院教授,博士生導師，研究方向為服務經濟與產業經濟。

收稿日期：2015-06-17

中圖分類號：F269.24

文獻標識碼：A

文章編號：1008-2700(2016)01-0074-07

DOI：10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2016.01.009