朱玉佩

[提要] 本文分析生產性服務業發展推動高端制造業增長的內在機理。基于西部地區的面板數據,實證分析發現生產性服務業投入規模擴大有助于促進制造業產出增長,且制造業產出增長率隨著生產性服務業投入規模擴大而降低,即生產性服務業投入規模和制造業產出增長呈現非線性關系。為此,對西部地區二者之間如何協調發展提出建議。
關鍵詞:生產性服務業;高端制造業;西部地區
中圖分類號:F12 文獻標識碼:A
收錄日期:2018年7月23日
目前,在新型工業化時期,工業化與信息化的緊密融合、生產型制造向服務型制造轉變的時代背景下,西部地區如何做到生產性服務業與高端制造業的互動發展,具有非常重要的理論價值和現實意義。
關于服務業與制造業的關系,國內外學者已經有了大量的研究,但是關于生產性服務業與高端制造業之間互動關系研究的文獻目前還是比較的少,從僅有的文獻,我們可以看到,國內外學者對于生產性服務業與高端制造業的關系主要是一種積極地肯定態度。如Guerrieri P and Meliciani(1998)對新興高端制造業的發展狀況進行了分析,發現制造業的產量與其內部服務量之間有著密切的關系,生產性服務業的發展促進了高端制造業的發展。鄭吉昌等(2008)以浙江先進制造業基地為研究對象,指出先進制造業基地的構建與發展,必須匹配相關的生產性服務業,這樣才可以形成產業的協同發展以及有實力的產業集聚,保障產業的競爭力。韓東林等(2013)通過理論與實證,發現高技術服務業與高端制造業呈現協同集聚的現象,并且高技術服務業的成本支出可以推動高端制造業的發展。陳仕鴻等(2014)實證發現,生產性服務業的各個細分行業與高端制造業之間存在長期均衡關系以及顯著地正相關關系。
以上對于二者之間的研究主要集中于理論層面,實證研究比較少。近年來,在經濟結構轉型升級、優化產業結構的發展目標下,西部地區生產性服務業發展迅速,但西部地區生產性服務業發展對于其制造業尤其是高端制造業發展是否具有促進作用呢?生產性服務業對高端制造業增加值的貢獻如何?都是值得我們去討論的問題,這對于西部地區經濟發展戰略的制定具有重大的借鑒意義。
為了解答上面的疑惑,有必要梳理生產性服務業發展與高端制造業增長的內在機理,本文借鑒Ciccone和Hall的研究模型,參考李楊、程斌琪的研究,使用迪克西特-斯蒂格利茨(D-S)的壟斷競爭框架,試圖分析生產性服務促進制造業增長的機理。設定制造業生產中的中間復合投入為Z:
其中,u為各種生產性服務業之間的替代彈性,u>1且u值越高,該生產性服務廠商的壟斷力越強,其他生產性服務的可替代性就越低。n是制造業生產過程中生產性服務業的類別。
以柯布-道格拉斯(C-D)生產函數作為設定模型的基礎,參考江靜、劉志彪和于明超的研究,本文將生產性服務中間投入加入函數式,作為除資本和勞動以外的第三生產要素:
函數式左邊代表各制造業行業增加值,函數式右邊A代表制造業行業的科技水平,L代表制造業行業勞動投入量,K代表制造業行業資本投入量,Z代表制造業行業生產性服務中間投入量。α、β、γ分別代表制造業行業勞動、資本、生產性服務中間投入的產出彈性,各系數值理論上均大于0。
在標準的D-S模型中,壟斷競爭的服務業企業實現邊際成本定價,并且自由進入使其均衡利潤為零。因此,均衡時每種服務的邊際成本之和等于彈性的倒數,生產性服務的價格P=mc×u,mc為生產性服務的邊際成本。假設生產x單位的生產性服務需要ax+v單位的勞動投入,單位勞動投入需要支付報酬w,ax和v分別代表可變成本和固定成本,則邊際成本為aw。單個服務企業最大化其利潤函數π=px-w(ax+v),在一般的均衡時,廠商的邊際凈收益為0,此時的均衡解為:π=0,即:
據此可得如下結論:生產性服務業投入規模擴大有助于促進制造業產出增長,且制造業產出增長率隨著生產性服務業投入規模擴大而降低,即生產性服務業投入規模和制造業產出增長呈現非線性關系。
本部分內容旨在對理論模型得出的結論進行實證分析,并試圖分析作為制造業高級投入的生產性服務業是否促進了制造業尤其是高端制造業的增長。
(一)數據資料來源及行業界定。數據資料來源于西部十省(甘肅、陜西、貴州、云南、四川、重慶、廣西、寧夏、青海、新疆)2005~2016的統計年鑒,在實際應用中對數據進行了必要的處理。
結合GB/T 4754-2011《國民經濟行業分類》以及國內外學者的研究,本文將生產性服務業的范圍界定為:交通運輸倉儲和郵政業、批發與零售業、信息傳輸、計算機服務和軟件業、金融業、租賃和商務服務業、科學研究、技術服務和地質勘察、房地產業這七個行業。
對于高端制造業,本文將其定義為制造業中具有高技術含量、高附加值、強競爭力的行業,主要包括醫藥制造、通用設備制造業、專用設備制造業、交通運輸設備制造業、電氣機械和器材制造業、通信設備、計算機及其他電子設備、儀器儀表及其他制造業等七個行業。
(二)模型設定。為驗證生產性服務業發展對制造業尤其是高端制造業增加值的影響,設定如下計量模型:
模型中各變量下標i均表示第i個標的高端制造業行業,t代表時間;為避免模型的內生性問題,對以上各個變量數據進行對數處理。
Lnindustry為被解釋變量,為了更加清晰反映二者之間的關系,高端制造業增長用高端制造業效率的提高來表示,不同的研究對制造業的效率指標選取也有相當的差異,本文采用全部國有及規模以上非國有制造業企業全員勞動生產率來衡量產出效率;Lnservice為解釋變量,本文選取生產性服務業的產值;考慮到固定資產凈值年均余額可以直接反映一定期間各制造行業的真實資本投入以及規模經濟效應,但考慮到數據的可獲得性,本文采用固定資產凈值代表各制造行業的資本要素投入,其對數值用Lncap表示;考慮到競爭因素,企業數量會對制造業產出產生重要影響,用Lncom表示規模以上制造業企業的企業數量的自然對數,反映的是行業的競爭程度;考慮到城市化水平可能影響制造業的增長,用城鎮就業人員占總就業人員的比例來表示,其對數值用Lncit表示。ε為隨機誤差項,待估參數為5個β值。
在模型設定過程中本文做以下的假設:(1)勞動(生產性服務業產值)、資本(固定資產凈值)投入、城市化水平與制造業效率的提升呈現正相關;(2)行業的競爭程度與制造業效率的提升呈現負相關。
(三)實證檢驗。表1給出了西北地區面板數據的分析結果,列出了隨機效應和固定效應兩種模型的結果,同時進行Hausman檢驗,本文選擇隨機效應。(表1)
在實證分析中,生產性服務業產值的回歸系數為0.43,在1%的水平下顯著。在本文中取的是自然對數,這也就是說生產性服務業的產值每增加1個百分點,高端制造業的生產效率提高0.43個百分點,即生產性服務業的發展與高端制造業生產效率的提升有明顯的正相關性。也就是說生產性服務業產值越高,高端制造業的生產效率越高。上述的分析結果支持了假設一。
規模以上工業企業的企業數量的回歸系數為-0.489,在1%的水平下顯著。也就是說,規模以上工業企業的企業數量每增加1個百分點,高端制造業的生產效率反而下降0.489個百分點。即行業競爭程度與高端制造業生產效率的提升有明顯的負相關性,這就支持了假說二。
固定資產凈值年均余額的回歸系數為0.375,在1%的水平下顯著。說明固定資產凈值年均余額每增加1個百分點,高端制造業的生產效率提高0.375個百分點。這就支持了假說一。
城市化水平與制造業生產效率的提高具有顯著的正相關性,回歸系數為1.223,在1%的水平下顯著。說明城市化水平每增加1個百分點,高端制造業的生產效率提高1.233個百分點。這就驗證了假說一。
本文的主要結論是,西部地區生產性服務業的發展促進了高端制造業的整體效率提高即西部地區生產性服務業的發展促進了高端制造業的增長。
目前,西部地區生產性服務的發展相較于東部地區而言,呈現出發展滯后、規模小、服務質量差的特點,成為制約制造業尤其是高端制造業發展乃至西部地區未來經濟增長的瓶頸。在“一帶一路”背景下,西部地區制造業要想實現向產業鏈高端的攀升,可以從生產性服務業體制改革、轉變對高端制造業的發展思路、財稅政策的創新等方面著手解決。
主要參考文獻:
[1]Guerrieri P,Meliciani V.Service and the changing economic structure[J].Service in World Economic Growth Sysposium Institute,1998.
[2]鄭吉昌.現代服務業:浙江經濟發展轉型的助推器[J].浙江經濟,2008(21).
[3]韓東林,曹曉禹,周東東.中國高技術產業對高技術服務業拉動效應研究[J].科技進步與對策,2013(1).
[4]陳仕鴻,李良勝,徐姝妤.高技術產業與高技術產業服務業關聯性的實證研究[J].統計與決策,2014(5).
[5]Ciccone,A.and R.E.Hall. Productivity and theDengity of Economic Activity [J].The AmericanEconomic Review,1996(1).
[6]李楊,程斌琪.北京市生產性服務業發展與高端制造業增長[J].北京社會科學,2017(10).