知識密集型服務業(yè)與制造業(yè)互動發(fā)展的實證分析
——基于就業(yè)與動能轉換的雙重視角

肖 挺

(江西財經大學，江西 南昌 330013)

0 引言

在21世紀以來的近20年里，制造產業(yè)結構的服務化被廣泛認為是驅動全球知識經濟發(fā)展的主動力。制造業(yè)部門對于配套的知識密集型服務業(yè)的需求也與日俱增[1]，制造商寄望于通過在業(yè)務范疇內增加服務元素，打造“實體+服務”的運營模式以拓展產品價值鏈，增加企業(yè)在行業(yè)市場內的競爭優(yōu)勢[2]。服務化在實業(yè)界普遍被認為是企業(yè)戰(zhàn)略轉型的大勢，并蘊含著巨大的經濟潛力，企業(yè)可以通過這種轉型提升其創(chuàng)新能力，并通過增加的服務項目更好地“取悅”于消費者[3-4]。根據(jù)西方觀察家們的調查研究發(fā)現(xiàn)，生產商在產品供應的過程中不斷增加配套服務業(yè)元素從而提升產品價值，該范式愈來愈成為競爭的主流方式，這種經營實踐為企業(yè)找到新的利潤源泉，在產品中增加服務元素的行為在學術界內被稱為制造業(yè)的“服務化”。 目前越來越多的學者從微觀企業(yè)層面對企業(yè)服務化的流程進行了解讀，這種視野當然有助于人們獲得對服務化問題更準確的結論，但也使得學者們忽略了對制造業(yè)服務化對區(qū)域經濟所帶來的作用變化，譬如整個地區(qū)制造業(yè)的產業(yè)發(fā)展。金融危機過后的若干年，諸多學者通過企業(yè)案例的研究指出，西方經濟體的制造業(yè)復蘇有賴于知識密集型服務業(yè)部門的發(fā)展為其“保駕護航”[5-6]，通過將本企業(yè)業(yè)務拓展進入高科技服務業(yè)等領域，使得企業(yè)可以將高利潤附加值加以內部化，同時在使得中小微制造企業(yè)的運營風險有所降低的同時也提升了產品生產系統(tǒng)的專業(yè)性[7]。

學術界將服務化定義為知識密集型服務業(yè)元素的注入為制造企業(yè)經營發(fā)展帶來“紅利”，僅僅在組織內部價值鏈體系的層面以內加以理解是不充分的。西方學者指出，企業(yè)的服務化戰(zhàn)略的制定和推進應當結合地區(qū)的產業(yè)結構大環(huán)境加以分析，事實上，由于諸多制造企業(yè)在運營過程中進行了服務化的轉型，從而形成了產業(yè)集聚，即出現(xiàn)“外部經濟”，這種現(xiàn)象有利于所謂的服務化戰(zhàn)略的實現(xiàn)。理論上，在一個地區(qū)內實現(xiàn)的服務化超越組織的邊界，體現(xiàn)為在一個地區(qū)內由于信息服務業(yè)與制造業(yè)之間相互的依存與促進，從而改善了當?shù)氐慕洕Y構、就業(yè)吸納以及其他社會經濟指標，概言之在我國體現(xiàn)為信息化與工業(yè)化的良性互動，提升了當?shù)毓I(yè)企業(yè)的競爭力。某一地區(qū)內，以工業(yè)園為代表的制造業(yè)集聚潛在地刺激了與之配套的知識密集型服務業(yè)的發(fā)展，而知識密集型服務業(yè)的發(fā)展壯大又有效促進了當?shù)氐幕A設施，從而又為更多的制造商進入該地區(qū)提供的便利，這就是良性循環(huán)的簡單邏輯。

1 理論分析與研究假設

制造業(yè)服務化的概念由Vandermerwe等提出[8]，表現(xiàn)為制造企業(yè)為提高競爭優(yōu)勢，將其經營的重心從單純的產品轉向“一攬子”整體解決方案，在生產實體產品的同時，廠商更強調其服務主張，向市場提供更專業(yè)的配套服務，并以此為企業(yè)找到更為廣闊的價值來源[9]。根據(jù)Fang對全美制造企業(yè)的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，順應這一趨勢潮流的制造企業(yè)超過1/3，且這些企業(yè)的服務性營收在其總營收中的占比超過六成[10]。目前對于服務化問題的研究文獻主要集中于以及幾個方面：服務化戰(zhàn)略落實的驅動力量[3]、企業(yè)服務化戰(zhàn)略的實施過程[11]以及服務化戰(zhàn)略給制造企業(yè)所帶來的組織績效促進[12-13]，而績效層面則包括了穩(wěn)定的收益、高利潤增長率以及企業(yè)長遠的發(fā)展空間等概念?，F(xiàn)有關于“服務化”的主流研究自然圍繞著微觀企業(yè)層面展開，盡管西方國家也都認識到公共管理對于一國或地區(qū)的服務創(chuàng)新存在潛在的變革力量，但分析區(qū)域宏觀層面對服務化影響的研究則是相對較為缺失的。

Rocha等研究指出，在地理上聚集大量產業(yè)具有關聯(lián)度的企業(yè)或機構對區(qū)域經濟會產生顯著的影響，服務化作為二三產業(yè)相互關聯(lián)融合的生產過程，將有效提升地區(qū)內的制造企業(yè)活動的影響力，從而提升地區(qū)經濟的競爭力，加速知識的傳播和流動[14]。長期以來，經濟學家們認為制造商的內部經濟可以通過將業(yè)務分解并外包給幾個業(yè)務上相互關聯(lián)的部門加以實現(xiàn)，時至今日，在很多國家和地區(qū)，其內部經濟已被外部經濟所取代，即通過非正式的知識傳播，知識密集型服務企業(yè)與制造商產生了業(yè)務上的關聯(lián)與合作，此時已經不是某一家企業(yè)的生產流程服務化問題，而是整個地區(qū)的產業(yè)結構已被“服務化”，這種地域性的服務化所衍生出的生產流程似乎更適合區(qū)域產業(yè)的戰(zhàn)略，而不是由某一家企業(yè)來做產業(yè)上的前后向壟斷。知識密集型服務業(yè)與現(xiàn)代制造業(yè)價值鏈不可避免地交織在一起，而作為現(xiàn)代制造企業(yè)，通過享受地區(qū)產業(yè)服務化所帶來外部經濟的惠及(主要表現(xiàn)為知識密集型服務業(yè)為企業(yè)所提供的智力支持)，有效增強了企業(yè)適應市場變化的柔性，進而提升其產品的辨識度，地區(qū)制造業(yè)的市場競爭力自然也水漲船高。Teece[15]指出制造企業(yè)要實現(xiàn)可持續(xù)的市場競爭力，有賴于一國或地區(qū)內服務業(yè)所實現(xiàn)的規(guī)模經濟以及“制造+服務”生產模式下的范圍經濟，而高效的核心產品和附加服務可以通過降低制造商的采購成本，部分消除信息不對稱問題，從而為客戶帶來利益[13]，上述論斷也表明制造商和服務提供商之間存在一種互動的關聯(lián)，對這種關聯(lián)本文用圖1進行簡要展示。

圖1 理論框架

西方學者指出，企業(yè)的創(chuàng)新行為往往是與地區(qū)經濟結構相關聯(lián)，制造業(yè)由此得到復蘇[16]，而這一結果又會引致出更多的就業(yè)崗位[17]。而產業(yè)規(guī)模的擴張以及動能的轉換也會自然催生知識密集型服務業(yè)的發(fā)展。這也就意味著制造業(yè)的發(fā)展帶動了知識密集服務業(yè)，而現(xiàn)代服務業(yè)所提供的知識信息能夠為企業(yè)創(chuàng)新提供基礎，由此又進一步帶動了制造業(yè)規(guī)模的擴張以及產業(yè)發(fā)展方式的轉變，出現(xiàn)新型制造企業(yè)。蓬勃發(fā)展的制造業(yè)以產業(yè)大量的集聚為征兆，固定資產投資總額的增長以及企業(yè)的經營活動對外部經濟產生了溢出效應，進而對當?shù)氐纳虡I(yè)產生了直接的影響，也為創(chuàng)業(yè)活動提供的外部條件[18]，這當然也為更多的知識密集型服務業(yè)的成長提供的平臺[5]。綜合以上所述及的論點和證據(jù)，本文認為決策者可以通過優(yōu)化本地區(qū)產業(yè)結構以促進新制造企業(yè)的整合，并創(chuàng)造穩(wěn)定的市場環(huán)境以保障知識型服務行業(yè)的茁壯成長。因此,本文提出假設1：地區(qū)的制造業(yè)的現(xiàn)有產業(yè)特征(如固定資本存量、貿易活動等)將正向的調節(jié)制造業(yè)產業(yè)規(guī)模的擴張以及產業(yè)動能的轉化與知識密集型服務業(yè)成長之間的相關性。

接下來將注意力轉移到知識密集型服務業(yè)對制造產業(yè)發(fā)展的影響上，從制造商的角度來看，服務性元素的注入將通過諸多方式改變企業(yè)的績效：第一，服務商就為制造商提供新穎且專業(yè)性的服務以提升新老生產企業(yè)的運營效率，譬如為一些制造商提供會計類服務(如專業(yè)的財務軟件)，或是為信息通信器材制造也配以數(shù)字化的增值服務，或是提高產品配送管理系統(tǒng)，還有為供應商提供招投標服務等等；第二，制造商通過服務化戰(zhàn)略的落實更好地了解消費者需求變化的信息，這對于企業(yè)產品的未來研發(fā)策略指明了方向[13]；第三，由于知識信息服務業(yè)可以降低服務成本，因此服務化戰(zhàn)略的落實可以為企業(yè)創(chuàng)新提供激勵，由此知識密集型服務業(yè)的發(fā)展可以在特定內實現(xiàn)溢出效應[19]；第四，盡管在傳統(tǒng)意義上，大家認為服務業(yè)的產業(yè)特征不似制造業(yè)那樣具有標準化、高效率的特征，但知識密集型服務業(yè)不同于傳統(tǒng)服務業(yè)，帶有極強的專業(yè)化特點，他的存在必然會對制造業(yè)產生促進效應，現(xiàn)實中制造產業(yè)發(fā)達的工業(yè)園區(qū)對于專業(yè)性服務具有更強的需求，這為服務業(yè)的發(fā)展提供了環(huán)境，增值服務通過降低制造企業(yè)的運營成本，提升企業(yè)的收益水平[20]?，F(xiàn)有的研究也證實知識密集型服務業(yè)對于中小企業(yè)維系其競爭優(yōu)勢確有貢獻。如Doloreux等針對加拿大804家制造企業(yè)進行的研究指出，以創(chuàng)新為導向的企業(yè)產出增長是知識密集型服務業(yè)服務發(fā)展的必然結果[21]。

服務化可以視作制造商應對市場壓力時的一種反應，之前的諸多研究都表明在企業(yè)生產流程中增加先進服務業(yè)的成分將積極影響到企業(yè)績效的方方面面，諸如利潤水平以及就業(yè)規(guī)模，等等[22],而現(xiàn)代科技的實施也實現(xiàn)了區(qū)域內產業(yè)結構的調整[23]?；谝陨详U述，本文提出假設2：地區(qū)內知識密集型服務業(yè)與制造業(yè)的產業(yè)規(guī)模之間存在積極的正相關性；假設3：地區(qū)的制造業(yè)產業(yè)的特征變量(固定資本存量增、產品貿易活動頻繁)將正向的調節(jié)知識密集型服務業(yè)與制造業(yè)產業(yè)規(guī)模的擴張之間的相關性。

縱觀世界范圍內的經濟發(fā)展方式，經濟增長方式或者說主要驅動力的改變是一國避免落入“中等收入陷阱”，實現(xiàn)跨越式增長的主動力。對我國而言，目前面臨人口紅利的消失、生產成本激增所帶來的問題，因此，通過發(fā)展知識密集型服務業(yè)，實現(xiàn)產業(yè)的轉型，深化制造業(yè)的產品線的深度與廣度，在此過程中重視人力資本的培育，從而提升TFP對經濟增長的貢獻，通過動能機制的轉化，使得經濟增長模式由粗放向高質量、低污染的方式轉化。劉偉等研究指出若“中國奇跡”中沒有含有足夠多的生產率內容，中國經濟增長勢必面臨增速下滑甚至停滯的危險，而無法跨越“中等收入陷阱”[24]。任保平等研究指出在新常態(tài)體系下我國經濟增長的潛力主要集中在TFP方向上，而這種潛力的開發(fā)有待于產業(yè)結構的轉化，通過服務業(yè)的發(fā)展經濟的“軟化”以實現(xiàn)要素配置的效率提升以及規(guī)模經濟等目標[25]。因此，產業(yè)結構的轉型、知識密集型服務業(yè)的發(fā)展對于經濟增長的生產要素動能轉換具有很強現(xiàn)實意義。據(jù)此，本文提出假設4：地區(qū)內知識密集型服務業(yè)對制造業(yè)動能的轉換存在顯著的作用影響。

2 實證設計

2.1 數(shù)據(jù)采集

本文的主要研究落腳點是分析地區(qū)經濟結構中知識密集型服務業(yè)與制造企業(yè)發(fā)展之間的關聯(lián)性，對于上述關聯(lián)度的計量，需要搜集三類數(shù)據(jù)，其一用于衡量知識密集型服務業(yè)在產業(yè)結構中的比重，其二反映新創(chuàng)制造企業(yè)的數(shù)量，其三要找到可以表征地區(qū)制造業(yè)部門特征的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來自于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》以及Wind數(shù)據(jù)庫，上述數(shù)據(jù)可以準確匯報2005—2015年的分省區(qū)情況，之所以時段始于2005年，是考慮到2003—2004年，統(tǒng)計局對于服務業(yè)的部門劃分進行了調整，如樣本推至2005年之前，想針對前后兩段進行的計量難以實現(xiàn)口徑對接。

2.2 變量定義

(1)前因變量。本文考察的是地區(qū)制造業(yè)中服務化的水平與產業(yè)規(guī)模擴張以及動能轉換之間的互為因果關系，因此包含了三類指標。首先我們先設定地域服務化水平的變量，即省區(qū)內制造業(yè)中知識密集型服務業(yè)的含量，承前所述，知識密集型服務業(yè)的存在已被視作為鞏固知識經濟的主要引擎動力，隨著我國對制造業(yè)國際市場競爭力量質齊飛的需求，知識密集型服務業(yè)的地位水漲船高，制造業(yè)寄望于通過在產業(yè)鏈中增加知識密集型服務業(yè)以增加產業(yè)價值[1]，此處本文將帶有鮮明知識密集型服務業(yè)特征的產業(yè)增加值總額與制造業(yè)產值之比作為各省區(qū)制造業(yè)服務化的表征。具體而言幾個知識密集型服務業(yè)的行業(yè)包括：信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)、金融業(yè)、租賃商務服務業(yè)、科技服務和地質勘查業(yè)、教育培訓、衛(wèi)生社保和社會福利業(yè)、文體娛樂業(yè)等幾大門類。知識密集型服務業(yè)占比(KIBS)可以有效地反映區(qū)域內經濟結構服務化的傾向，指標值的上升意味著經濟體系中有更多的知識密集型服務業(yè)元素，也體現(xiàn)著產業(yè)結構的優(yōu)化升級。接下來我們將設定制造業(yè)擴張的對應指標，這個指標主要反映的是各省際地區(qū)制造業(yè)規(guī)模發(fā)展速度，即制造企業(yè)在數(shù)量上增長，這點目前從統(tǒng)計報告中準確獲取存在難度，本文采用替代數(shù)據(jù)是各省區(qū)制造業(yè)的從業(yè)人口數(shù)，就業(yè)人口的增長意味著產業(yè)規(guī)模的擴張，因此用就業(yè)創(chuàng)造可大體反映企業(yè)數(shù)量的變化。以這種做法衡量制造業(yè)產業(yè)發(fā)展在諸多文獻中均有所提及[26-27]。

(2)自變量(省際內制造業(yè)產業(yè)特征變量)。本文所設定的核心自變量用于捕捉地區(qū)內制造業(yè)的產業(yè)特征，要驗證服務化與就業(yè)之間的良性循環(huán)，這些能反映地區(qū)產業(yè)特征的變量應當同時能夠對知識密集型服務業(yè)產業(yè)部門以及制造業(yè)的就業(yè)水平產生影響。根據(jù)這些要求，本文引入兩組變量，其一是各省制造業(yè)固定資產投資額(STOCK)，我們可以通過產業(yè)投資量的大小來反映地區(qū)內制造業(yè)的經濟活力[28]；另一個變量則是某一地區(qū)實體產品的外貿總量(FREIGHT)，該指標取自于《中國統(tǒng)計年鑒》中各地區(qū)全社會貨物周轉量，該變量用于反映的同樣是某一地區(qū)產業(yè)的繁盛程度。上述兩個指標皆均采用滯后一期的變量值以抗拒可能存在的內生性問題。

(3)控制變量。我們除了控制時間虛擬變量之外(年份虛擬變量包括Y2005、Y2006Y2015，該變量在當年設置為1，其他年份為0)，另外還設定了另外兩組變量用以控制地區(qū)宏觀層面的影響因素，包括地區(qū)經濟發(fā)展水平(GDPPC)以及失業(yè)率兩組指標(UNEMR),其中地區(qū)經濟發(fā)展水平以2005年價格調整的之后各年的人均收入表征，為平滑數(shù)據(jù)除KIBS以及UNEMPR之外的變量皆取自然對數(shù)。

3 實證策略

3.1 對產業(yè)規(guī)模的估計分析

根據(jù)前文所提出的假設，本文分析的是互為因果的兩組變量之間的關系，此處參考Baron等[29]提出的兩階段估計模型策略，以針對產業(yè)規(guī)模與知識密集型服務業(yè)變量間的調節(jié)效應進行準確的分析。

第一步，我們通過對制造產業(yè)特征變量以及控制變量進行的回歸計算關于KIBS以及MEMP兩組指標的工具變量，其具體方法為通過估計獲得兩組制造業(yè)產業(yè)特征變量的系數(shù)，進而在KIBS以及MEMP值中減去兩組產業(yè)特征指標的預測項后所獲得的殘差項即為本文所需的工具變量。模型采用固定效應，形式如下：

(1a)

T+δ+εi,t

(1b)

通過上述兩式我們可以計算本文實證模型所需要的核心工具變量，即在觀測值中減去通過估計所獲系數(shù)計算出的產業(yè)特征預測項后的余項，表達式如下：

(2a)

ln(STOCKi,t)-β2×ln(FREIGHTi,t)

(2b)

第二步，我們將考察諸產業(yè)特征變量在知識密集型服務業(yè)占比與制造業(yè)從業(yè)人數(shù)之間關系的調節(jié)作用，在模型中我們采用第一步(2a)與 (2b)式中所計算出的工具變量進行估計。

本文采用固定效應模型對變量關聯(lián)性進行估計，這種做法可以更為有效地克服共線性以及內生性問題。前者本文通過對各變量進行的pearson相關性檢驗予以了排除，而內生性問題主要是來自于前因變量與不隨時間變化的變量可能存在著關聯(lián)。而為了處理這樣的問題本文引入了滯后一期的數(shù)據(jù)，為了進行測算，我們設置了兩組不同類型的估計模型，第一組是直接考察核心變量(知識密集型服務業(yè)占比、制造業(yè)從業(yè)人員)的數(shù)理相關性：

KIBSi,t=α0+γ1ln(MEMPi,t-1)+γ2×CVi,t-1+

T+δi+εi,t

(3a)

ln(MEMPi,t)=α0+γ1×KIBSi,t-1+γ2×CVi,t-1+T+δ+εi,t

(3b)

第二組模型中我們將對產業(yè)特征變量在兩組核心變量之間的調節(jié)效應進行估計，模型形式如下：

(4a)

(4b)

根據(jù)假設1，即各地區(qū)制造業(yè)的產業(yè)特征變量對于知識密集型服務業(yè)占比與制造業(yè)從業(yè)人數(shù)之間的關系會產生調節(jié)效應，應滿足三個條件才能證實假設：第一，知識密集型服務業(yè)占比會對地區(qū)產業(yè)特征變量產生影響；第二，制造業(yè)從業(yè)人數(shù)增長可以提升知識密集型服務業(yè)的占比(即在式(3a)中的γ1>0)；第三，制造業(yè)從業(yè)人數(shù)的工具變量對于知識密集型服務業(yè)的占比應當不會產生顯著的影響(即式(4a)中δ1=0)，然而制造業(yè)的產業(yè)特征變量對于知識密集型服務業(yè)的占比則應表現(xiàn)出顯著的正相關性(即式(4a)中δ2,δ3>0)。同樣，假設2如需被證實，則式(3b)中的系數(shù)γ1>0，而假設3中所提及的產業(yè)特征變量對于制造業(yè)從業(yè)人數(shù)與知識密集型服務業(yè)占比之間的關系能否產生調節(jié)效應也需滿足三個條件：第一，知識密集型服務業(yè)占比會對地區(qū)產業(yè)特征變量產生影響；第二，知識密集型服務業(yè)占比可以提升制造業(yè)從業(yè)人數(shù)的增長(即在式(3b)中的γ1>0)；第三，知識密集型服務業(yè)占比的工具變量對于制造業(yè)從業(yè)人數(shù)的變化應當不會產生顯著的影響(即式(4b)中δ1=0)，然而制造業(yè)的產業(yè)特征變量對于制造業(yè)從業(yè)人數(shù)的變化則應表現(xiàn)出顯著的正相關性(即式(4b)中δ2,δ3>0)。只要上述幾組系數(shù)滿足我們判斷，就能證明服務化與產業(yè)規(guī)模擴張之間存在的良性循環(huán)。

表1匯報了四組模型(3a)～(4b)的估計結果，為了對抗內生性問題，根據(jù)各組回歸所計算的方差膨脹因子(VIF)均遠小于10，本文的回歸不存在多重共線性的問題。(3a)模型的估計結果表明，在制造業(yè)就業(yè)人口越高地區(qū)，其知識密集型服務業(yè)在制造業(yè)中的比重(即區(qū)域服務化程度)將顯著提高，而(4a)模型則顯示產業(yè)特征變量在知識密集型服務業(yè)發(fā)展與制造業(yè)就業(yè)創(chuàng)造之間的調節(jié)效應作用的確存在。具體而言，在(4a)模型中制造業(yè)就業(yè)創(chuàng)造工具變量對知識密集型服務業(yè)比重的影響不顯著，但制造業(yè)固定資產投資額以及外貿總量則對KIBS存在顯著的正向影響，這證實了假設1。而假設2提出地區(qū)內知識密集型服務業(yè)對制造業(yè)的就業(yè)夸張有積極的促進作用，模型(3b)的實證結果也證實了這一假設，KIBS指標滯后值的系數(shù)顯著為正。上述結論支持了本文之前的諸多論斷，知識信息的注入可以有效降低服務業(yè)的成本，增強了產業(yè)競爭力，從而使得服務業(yè)的消費變得更為普遍，這與Arnold等(2016)的研究發(fā)現(xiàn)相符，知識密集型服務業(yè)由其對制造商成本削減的作用，可以通過在產品價值鏈中引入服務業(yè)的元素為新型制造業(yè)的擴張?zhí)峁┝藦V闊的發(fā)展土壤。譬如通過打造更加完備的信息系統(tǒng)以挖掘和分析顧客的需求以提升產品市場的穩(wěn)定性，而這對企業(yè)的產品策略是至關重要的。

假設3認為地區(qū)的制造業(yè)產業(yè)的特征變量在知識密集型服務業(yè)占比與制造業(yè)發(fā)展的之間關系將表現(xiàn)出正向的調節(jié)效應。(3b)和 (4b)模型的實證結果也證實了上述假設，承前所述，產業(yè)結構中知識密集型服務業(yè)占比正向的影響就業(yè)人口數(shù)(式(3b))，但在考慮內生性的同時置入產業(yè)特征變量，那么這種實證上的關系將變得不再顯著，地區(qū)產業(yè)特征變量資本投資額以及貿易量則顯著影響到了制造業(yè)的就業(yè)規(guī)模。

綜合來看，研究支持了產業(yè)特征變量在知識密集型服務業(yè)發(fā)展與制造業(yè)就業(yè)之間存在調節(jié)作用的觀點，在引入地區(qū)產業(yè)特征變量之后，核心的兩組變量之間的相關系數(shù)變得不再顯著(式(4a)與(4b))，這一結果意味著知識密集型服務業(yè)發(fā)展與制造業(yè)就業(yè)之間良性的促進循環(huán)受到各地區(qū)產業(yè)特征，即產業(yè)投資規(guī)模以及產品商貿頻度所影響和調節(jié)的。此外，需要指出的是，根據(jù)我們在設置產業(yè)特征變量時所述，上述調節(jié)效應的存在前提是兩組核心變量對于產業(yè)特征變量存在顯著的影響，因此表2中進行了一組檢驗對此加以證實，在控制了時間與地區(qū)效應的基礎上，估計的結果也表明知識密集型服務業(yè)在制造業(yè)中的占比以及各地區(qū)制造業(yè)就業(yè)人數(shù)對于兩組地區(qū)制造業(yè)產業(yè)特征變量均會產生顯著的正向影響，這也保障了表2估計結果的有效性。

表1 固定效應模型估計結果(產業(yè)規(guī)模)

注：括號內為標準誤值，*、**與***分別表示在10%、5%和1%的水平下顯著，下同。

表2 產業(yè)特征變量的固定效應模型估計結果

3.2 知識密集型服務業(yè)的發(fā)展對制造產業(yè)動能轉換影響的估計分析

本文繼續(xù)估計知識密集型服務業(yè)發(fā)展與各類生產要素貢獻之間的關聯(lián)性，知識密集型服務業(yè)的發(fā)展是一個地區(qū)產業(yè)轉型的標志，也反映出當?shù)乜沙掷m(xù)發(fā)展動力的轉化，企業(yè)通過發(fā)展知識密集型服務業(yè)，實現(xiàn)產業(yè)的服務化，從而尋找到新的利潤來源，從而實現(xiàn)節(jié)能減排的政府工作目標，推進產業(yè)發(fā)展方式的轉變[31]。因此此處需要將三類生產要素貢獻率考慮進去，分析知識密集型服務業(yè)發(fā)展對于三類生產要素貢獻率之間的影響，對于實體產業(yè)動能轉換指標的設定也是本文的一大課題，根據(jù)古典經濟學的基本思想，經濟發(fā)展的主要動力來自于資本、勞動力以及生產率，因此可以通過計算全要素生產率的方式核算三類生產要素對于經濟增長的貢獻比率，此處本文采用的DEA-Malmquist指數(shù)加以計算TFP值，從而計算資本、勞動力以及TFP對于實體產業(yè)增長的貢獻比例，TFP指數(shù)的計算需要以下投入產出的數(shù)據(jù)：

(1)產出數(shù)據(jù)：本文選取的各省區(qū)工業(yè)產業(yè)增加值，根據(jù)平減指數(shù)調整為2004年的不變價格。

(2)投入數(shù)據(jù)，其一是資本存量，本文采用永續(xù)存盤法，由于缺乏資本存量的官方數(shù)據(jù)，目前對于資本投入的核算主要使用永續(xù)存盤法，這種方法的有效性取決于固定資產平減指數(shù)、起點時刻資本存量以及折舊率三個問題。其中資產價格指數(shù)可以從《中國統(tǒng)計年鑒》中獲得，同樣以1997年為基準進行換算。至于初始資本存量，本文參照Chou[32]的算法。假設第一期的資本存量是過去投資的加總，于是投資時間序列可以近似表示為：

It=I0eλt

(5)

對式(1)兩邊取對數(shù)：lnIt=lnI0+λt

(6)

式中I為投資額，I0為初始投資，e為自然常數(shù)，λ為系數(shù)值，后續(xù)可以用取對數(shù)和回歸的方法對I0與λ進行計算，繼而計算出首期的資本存量K，以后各年的資本存量為：對式(2)進行回歸分析，同時對序列相關進行處理，即可得到I(0)和λ。于是首期的資本存量為：

(7)

之后各年的資本存量為：

Kt=Kt-1×(1-δ)+It

(8)

此處的δ為折舊率，在該比率的選取問題上，學者們還存在較大的爭議，缺乏統(tǒng)一的標準，本文選擇多數(shù)文獻采納單豪杰[33]所設定的10.96%的折舊率。

(3)投入數(shù)據(jù)，其二是人力資本，最為理想的數(shù)據(jù)是各省區(qū)從業(yè)人數(shù)，但由于2010年之后統(tǒng)計年鑒中不再設有這一項目，無法直接獲得，因此此處我們采用的是分地區(qū)工業(yè)規(guī)模以上企業(yè)全部從業(yè)人員年均人數(shù)作為替代。

根據(jù)上述闡述，本文設計了三類貢獻，資本貢獻(Capshare)、勞動貢獻(Labshare)以及TFP貢獻(TFP share)。為了對抗內生性問題，最理想的技術手段當然是選取工具變量，但好的工具變量可遇不可求，式(2a)與(2b)所采納計算工具變量的方法并不適合估計單向的影響估計，那么此處本文采用系統(tǒng)GMM方法，具體做法是將水平回歸方程和差分回歸方程結合起來進行估計，在這種估計方法中滯后水平作為一階差分的工具變量，而一階差分又作為水平變量的工具變量，建立了類似于聯(lián)立方程的系統(tǒng)估計，從而保證工具變量的有效性。AR檢驗結果保障了估計過程無自相關問題，而Sargan檢驗也證明了工具變量的有效性。表3的估計結果表明：知識密集型服務業(yè)的發(fā)展顯著提升了TFP對制造業(yè)發(fā)展的貢獻，但對勞動貢獻比例的提升雖然顯著但幅度有限，而資本貢獻率則由于知識密集型服務業(yè)的發(fā)展受到了抑制，假設4得到了證實。這表明科技服務業(yè)發(fā)展所帶的產業(yè)結構優(yōu)化使得生產率在制造業(yè)經濟發(fā)展中的作用在大幅度的提升，而知識與科技存量的增長也帶動了人口的提高，這也使得制造業(yè)仍然可以受益于人力素質的提高，但資本對實體的貢獻則表現(xiàn)出了大幅度下滑的趨勢，知識密集型服務業(yè)的普及使得制造業(yè)更加依賴信息科技等軟性資源而非純粹的投資，那么這勢必要求決策者加強投資流向的控制以提高投資的效率。

表3 知識密集型服務業(yè)對產業(yè)動能轉換的系統(tǒng)GMM估計結果

注:括號內為標準差，*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平，AR項以及Hansen檢驗項的括號內則為相伴概率。

4 結論及建議

本文通過對我國省際知識密集型服務業(yè)的發(fā)展與制造業(yè)產業(yè)發(fā)展之間的關聯(lián)度分析，探討制造產業(yè)服務化對產業(yè)就業(yè)規(guī)模以及動能轉換的影響，地區(qū)產業(yè)結構的服務化可以有效提升地區(qū)經濟的整體競爭力，越來越多的配套于產業(yè)的知識密集型服務業(yè)元素注入制造業(yè)之中，與制造業(yè)的就業(yè)創(chuàng)造能力彼此之間產生了良性循環(huán)，并改變了舊有的發(fā)展模式。據(jù)此我們用制造業(yè)固定資產投資總額以及產品外貿進出口總量衡量的產業(yè)特征作為調節(jié)變量，分析知識密集型服務業(yè)以及以從業(yè)總人口衡量產業(yè)規(guī)模的關系進行論證，并通過系統(tǒng)GMM手段分析知識密集型服務業(yè)對于制造業(yè)發(fā)展動能轉換的影響。

制造業(yè)的服務化與產業(yè)就業(yè)規(guī)模的擴張在本文的實證結果中是一個強化的循環(huán)過程，但也具有“雙刃劍”的特征，它既可以使得兩個變量之間相互促進，也可能出現(xiàn)相互否定的消極結果，因而出現(xiàn)惡性循環(huán)問題。雖然本文的研究并未給出解決出現(xiàn)不良結果的方案，但還是提供了一些思路，在某些情況下，政府應盡力調動經濟的活力，使得經濟社會中的某些因素跨越出現(xiàn)惡性循環(huán)的可能區(qū)間，從而觸發(fā)制造業(yè)的產業(yè)規(guī)模擴張與知識性服務的發(fā)展彼此間出現(xiàn)良性的相互促進。正如近年來各地市以工業(yè)園為載體產業(yè)集聚的大量出現(xiàn)，制造業(yè)的復蘇依賴于知識經濟的大背景，但這也反過來帶動了服務業(yè)的共生性成長，我們需要的是在一個較大的環(huán)境內的產業(yè)服務化，而我國實體產業(yè)至少在產業(yè)規(guī)模以及產品貿易強度方面的做大，才是地域服務化戰(zhàn)略實施的“溫床”?，F(xiàn)實中，很多地區(qū)并未能夠在經濟運行中獲得本文所預期的良性循環(huán)，由于知識型服務業(yè)兼具知識的來源與載體雙方面的功能，它們通過向其他組織群體提供增值服務，從而促進制造行業(yè)的就業(yè)以及績效。而要打造地區(qū)內強大的知識密集型服務產業(yè)，決策者需集中注意力于本地區(qū)的制造業(yè)產業(yè)規(guī)模的建設，加大產品外貿進出口力度，并完善地區(qū)內如寬帶和移動通信業(yè)務等數(shù)字化基礎設施的建設，從而增強制造業(yè)與新興服務業(yè)之間的聯(lián)系與互動。

在本文實證部分，我們還證實了知識密集型服務業(yè)對于我國制造業(yè)發(fā)展動能轉變的影響，在知識經濟的當下，實體產業(yè)的發(fā)展更多將依賴于知識技能的提升所帶動的TFP增長，而單純依靠資本投入以期帶動制造業(yè)的發(fā)展變得越發(fā)困難，甚至在將來，過度投資將可能成為經濟發(fā)展的“包袱”，這在諸多西方先發(fā)國家的經濟史中可以找到明確的印證。那么在知識密集型服務業(yè)發(fā)展的過程中，決策層應繼續(xù)全面深化改革，為現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展掃除制度障礙，著力推進供給側結構性改革，通過打造配套于制造業(yè)的知識密集型服務業(yè)，提高工業(yè)的效率與效益，化解產能過剩問題。著眼于新領域、新產業(yè)、新業(yè)態(tài)，以長遠的嚴管來構建和培育新的增長動力，通過知識密集型服務業(yè)的發(fā)展，與世界科技進步發(fā)展的趨勢相適應，從而完善產業(yè)結構培育出新得發(fā)展動力結構。并通過積極的貨幣與財政政策，扶持知識密集型服務業(yè)的發(fā)展，改善創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略的實施環(huán)境，注重長時期內現(xiàn)代服務業(yè)對TFP增長的作用，避免基礎設施的重復建設以及資源投入的無效率性。