生產性服務業中間投入對制造業貿易利益的影響

凌 丹，劉慧嶺，肖德云

(武漢理工大學經濟學院，湖北 武漢 430070)

0 引言

近年來，以生產國際分割為特征的全球價值鏈 (GVC)分工模式成為世界經濟的顯著特征和趨勢，中間產品跨境流動現象愈來愈普遍，一國出口產品的價值可能源自多個國家或地區[1]，各國貿易競爭的焦點不再只是對大規模出口的追求，而是更為關注以出口國內增加值度量的貿易利益大小。中國制造業憑借廉價的成本優勢快速融入GVC，實現了規模的快速擴張，但貿易獲利卻未同步增長。根據世界銀行統計數據顯示，1990年中國制造業產值僅占全球制造業總產值的3%，而2010年這一比重升至19.8%，超過美國的19.4%，并從2010年連續多年保持全球第一的位置，中國已成為名副其實的世界第一制造業大國。但中國制造業規模迅速擴張的背后，許多出口企業卻面臨著僅僅賺取低廉組裝加工費用的困境，如對惠普和聯想筆記本電腦的案例研究顯示，中國從其中獲得的實際利益僅占出廠價的3%左右，大部分利潤被發達國家攫取[2]。龐大的生產規模與微薄的貿易利益形成巨大反差，給中國制造業貿易發展、轉型及升級帶來極大挑戰。

生產性服務業是為企業生產過程提供中間產品或服務的行業，其貫穿于企業價值鏈的多個環節(如上游環節的設計研發、中游環節的物流運輸以及下游環節的品牌營銷等)，具有高度的產業關聯，以及高成長、高智力、高附加值的特征[3]。該特征使生產性服務業成為制造業進入價值鏈高端環節、提升知識技術水平和生產效率，進而提高貿易獲利能力的重要著力點。歐美等發達國家長期占據GVC高端環節的重要原因就是其注重投入生產性服務業所內含的技術、知識和人力資本[4]。由此可知，大力發展生產性服務業，提升其對制造業所需中間品的供給規模和供給質量，成為中國制造業轉型升級、提升貿易利益的重要突破口。因此，探索生產性服務業中間投入對制造業貿易利益的具體影響，對于發現并解決生產性服務業發展中存在的迫切問題，助推制造業攀升價值鏈高端，增強貿易利益獲取能力具有重要研究意義。

1 文獻綜述

生產性服務業中間投入如何影響制造業貿易利益？生產性服務業中間投入對制造業貿易利益的提升效果究竟如何？以下研究對上述問題的探討具有重要參考和借鑒價值。

(1)關于貿易利益來源的研究。古典國際貿易理論的代表Ricardo所提出的 “比較優勢論”認為，造成國際貿易和貿易利得(或損失)的原因是生產技術的差異。 “新貿易理論”派認為貿易利益不僅來源于比較優勢，同時受到規模經濟、產業的競爭程度、產品差異性等因素影響[5-7]。近年來，隨著運輸模式和信息技術的快速進步，全球價值鏈分工模式日漸深化，產品生產過程被分割為設計、采購、裝配、分銷等多個環節，國際貿易理論關注的重點由最終產品轉向產品內分工的鏈條環節內，不少學者提出專業化分工水平成為貿易利益的重要來源[8，9]。

(2)關于生產性服務業影響制造業生產效率、產業集聚、產業升級等的研究。隨著產品分工模式的不斷演化，專業化分工水平對制造業貿易利益的影響愈發突出，而生產性服務業就是制造業專業化分工深化的產物。對生產性服務業影響制造業貿易利益的直接研究相對較少，已有文獻主要圍繞生產性服務業如何影響制造業生產效率、產業集聚、產業升級等方面展開。代表性的研究有：陳光等基于2004—2011年各地區面板數據探究了生產性服務業對制造業生產率的影響，研究發現流通、金融、商務三類生產性服務對整體制造業的生產率有顯著促進作用；生產性服務業對不同要素密集型制造業生產率影響差異較大，對資本密集型制造業生產率的提升效果最突出[10]。趙偉等以2001—2008年28個制造行業為樣本，實證研究得出生產性服務業發展對制造業集聚具有正向促進影響，且交通運輸、倉儲和郵政業的提升作用最明顯[11]。杜宇瑋運用數據包絡分析法評價1999—2014年生產性服務業對制造業升級的影響，發現前者對制造業經濟效益的促進作用不斷增強，但對制造業創新能力的促進作用進步緩慢[12]。

在貿易利益的測度方面，按照貿易規模、貿易差額等指標衡量貿易利益的方法難以真實反映出一國在全球價值鏈分工網絡中的貿易利得水平[13]。關于GVC背景下國際貿易利益新的衡量方式在近年來被廣泛討論。Hummels等首先針對國際貿易性質的變化，運用國際化分工程度的垂直專業化率來衡量一國的貿易利益水平奠定了增加值貿易的研究基礎(即HIY測算法)[14]。其后，Koopman 等基于投入產出模型，將出口中的國內外價值增值分離，確立了增加值貿易分析框架，提供了一種更為準確的衡量一國從國際貿易中獲利大小的方法[15]。在此分析框架下，王嵐將附加值口徑與傳統貿易口徑下所測算的中美貿易差額進行對比，發現傳統貿易統計嚴重高估了中美貿易順差[16]。李清如在測度全球各國出口中的本國增加值時發現，1995—2011年高技術制造業出口中的國內增加值比重由79%降至70%，說明在全球生產網絡下中國高技術制造業貿易獲利能力呈現下降趨勢[17]。

上述文獻所指出的如下兩點對本文研究有重要啟示作用：一是不同生產性服務行業對制造業相關影響效果存在差異；二是在當前GVC分工背景下，基于增加值口徑的度量結果更能客觀反映一國制造業貿易利益。基于此，本文嘗試闡釋生產性服務業中間投入對制造業貿易利益的影響機理，并以2005—2014年的面板數據為樣本考察生產性服務業對制造業整體及不同要素密集型制造業貿易利益的具體影響效果。在指標設計上，生產性服務業中間投入指標以世界投入產出表(WIOTs)內中國生產性服務業對制造業的中間品投入量表征；制造業貿易利益指標則是基于Koopman(2012)增加值核算方法，以出口國內增加值來衡量。此外，考慮到2015年之前國家統計局一直未對生產性服務業范圍進行界定，故已有研究對生產性服務業的劃分標準不一，行業選取亦存在差異，影響研究間的對比。本文對生產性服務業的選取嘗試參照國家統計局2015年發布的分類標準，并實現其與WIOTs中生產性服務行業的對接。

2 影響機理與研究假說

已有研究已經論證，比較優勢、規模經濟、技術水平等是貿易利益的重要來源。生產性服務業高成長、高智力、高附加值的特性決定其在向制造業供給中間品的過程中，通過發揮專業化分工效應、成本降低效應和技術創新效應可有效促進制造業形成新的比較優勢、實現規模經濟、提高整體技術水平，進而提升貿易獲利。

(1)專業化分工效應。隨著制造業產品內分工模式的深化，原先嵌入在制造企業中的服務活動逐漸從制造業價值鏈中分離。剝離出的生產性服務業專業化水平快速增長，并實現規模經濟和生產效率的提高[18]；然后根據制造業各價值鏈條的需求，將運輸、信息、金融、批發、技術等生產性服務導入制造業，豐富制造業服務內容與質量，提升制造業價值增值能力。另一方面，制造企業將非核心業務外包，可有效降低自身的生產成本，減少對服務的固定投入，使更多資本及資源配置到企業本身的核心業務環節，培育核心競爭力，從而實現技術水平的提升及生產率的提高，形成新的比較優勢，進而提升貿易獲利水平。

(2)成本降低效應。生產性服務業的中間投入可有效降低制造業生產成本和交易成本，助推制造企業剩余價值最大化的實現，為制造業貿易競爭提供資本積累。一是生產性服務業向制造企業投入可編碼的、標準化的服務活動，供給規模擴張后制造企業平均生產成本顯著降低[19]。如交通運輸業和物流業充分發揮自身的樞紐作用，將制造業內的上下游供應產業聯系起來，實現物流成本的降低；金融業開發出多種金融工具供企業選擇，加快資本流通的效率，實現制造企業融資成本的降低。二是生產性服務業向制造業生產的各環節提供全面的服務，為生產要素在生產環節的流通開拓了渠道，鞏固兩部門間的 “客戶-供應商”關系，減少制造業獲取生產要素的不必要環節，降低了交易成本。

(3)技術創新效應。增強技術創新能力是制造業提升貿易獲利能力的重要方式。生產性服務業中間投入通過知識傳送和知識擴散兩種方式提升制造企業技術創新能力。首先，如奧地利學派的 “迂回生產學說”觀點所述，生產性服務業在制造業生產中實質上扮演了人力資本和知識資本的傳送器角色，通過將這兩類能大幅提高制造產品附加值的資本導入制造業各環節生產過程中[20]，能夠有效提高制造業產品的科技含量，進而實現其產品市場競爭力的提升，增強貿易獲利能力。其次，長期以來，管理經驗不足、難以獲得創新項目所需的關鍵技術和信息是大多制造企業進行創新活動面臨的兩個主要障礙因素[21]。生產性服務業通過提供技術咨詢、信息咨詢與管理服務等方式分析、診斷并解決制造企業面臨的技術或管理難題，在此過程中新技術、新管理模式、關鍵性信息等稀缺知識要素不斷擴散，在溢出效應影響下，制造企業的學習和創新的能力得以提高，這對于制造業生產方式的轉變、產品的創新、科學技術水平的提高具有重要作用。

基于上述分析，本文提出假說H1：一國生產性服務業中間投入對其制造業貿易利益有提升作用。

值得注意的是，由于各生產性服務業所內含的知識、信息和技術差異較大，制造企業引入不同類型的生產性服務，勢必帶來不同水平的知識溢出，對企業生產效率起到不同促進作用，進而對貿易利益的提升產生差異性影響。對2004—2010年省級面板數據實證研究得出，交通運輸、倉儲、郵政等低知識服務對制造業效率提升作用明顯，而科學研究、技術服務等高知識服務的提升效果不顯著[22]。基于此，本文提出假說H2：不同生產性服務行業的中間投入對制造業整體貿易利益影響效果不同。此外，有學者發現不同生產性服務投入對不同類型制造行業影響存在較大差異，生產性服務業所內含的知識、信息、人力等高級要素更易同資本和技術密集型制造企業對知識或技術的密集化訴求形成有效對接[3]，進而提升制造企業的貿易獲利；而勞動密集型制造行業由于對資金和技術需求較小，其貿易利益提升主要依靠節省運輸、物流、倉儲等費用實現，故該類制造業受交通運輸倉儲和郵政業影響可能更大。交通運輸倉儲和郵政業擴張對勞動密集型制造業效率促進作用最大，金融保險業發展對資本密集型制造業效率提升效果最明顯，科學研究服務對技術密集型制造業影響突出[23]。基于此，本文提出假說H3：不同生產性服務業中間投入對不同要素密集型制造業貿易利益的影響亦不相同。

3 計量模型設定與數據說明

3.1 變量設定

(1)被解釋變量的設定。本文以出口國內增加值 (DV)作為制造業各行業國際貿易利益的表征指標，某行業的該指標值越大，表示該行業在國際貿易競爭中獲利越多。

GVC使得產品生產工序跨越國界，實現了不同經濟體在GVC活動中價值鏈環節間的相互關聯和互動。一國出口增加值往往被分為國內與國外兩個部分[24]。其中，出口國外增加值包含了從別國進口的中間產品的價值；而出口國內增加值中包含了出口國本國的資源、勞動等要素帶來的貿易附加值，更能體現一國從GVC活動中獲取的貿易利益[25]。

Koopman(2012)提出了一國各個產業出口增加值在世界各經濟體各產業的分配向量，能夠分離出口的國內增加值部分。以三國模型為例：

(1)

其中，V表示各國增加值率對角矩陣；B是里昂惕夫逆矩陣；E為各國出口對角陣。分塊矩陣對角線元素表示出口產品的本國增加值DV，列向非對角線元素表示出口產品的外國增加值FV，即出口貿易中進口中間品的增加值，本文重點關注的是中國出口貿易中內含的國內增加值部分，以r國為例，出口國內增加值DV的計算公式如下：

(2)

(2)核心解釋變量的設定。參照何青松等的做法，選取生產性服務業對制造業的中間品投入量作為生產性服務業中間投入的測度指標[26]。

(3)控制變量的設定。已有研究結果顯示，技術水平[27]、專業化分工程度[28]、比較優勢[29]、規模經濟[30]等因素也會對制造業貿易利益產生影響。故本文加入全要素生產率、行業要素稟賦、外商直接投資(FDI)及行業出口份額等變量來控制其他因素對出口國內增加值的影響。①全要素生產率的計算參考李梅等[31]的做法，使用DEA-Malmquist法計算各行業各年全要素生產率值。其中，由于2012—2014年工業總產值數據缺失，考慮數據的連續性，本文所選取的產出變量由各制造行業的 “工業銷售產值”表征，資本投入變量由各行業 “資產總計”表征，勞動投入變量由各行業全部從業人員年平均人數表示。為了消除通貨膨脹影響，對產出和資本投入數據采用2003年為基期的 “工業生產者出廠價格指數”進行平減處理。②由于無法直接獲取制造業各行業外商直接投資(FDI)的具體數據，但FDI滲透度一定程度上反映了被投資國接受國外先進技術與經驗的程度，可作為FDI的表征指標。某行業的FDI滲透度由該行業外商資本與行業總產值之比得到，其中行業總產值由 “工業銷售產值”替代。③行業要素稟賦采用某行業資產合計與該行業年平均從業人員數的比值衡量，其中各年 “資產合計”亦采用2003年為基期的 “工業生產者出廠價格指數”進行平減處理。④行業出口份額由某行業出口額與當年各行業出口總額的比值衡量。此外，諸如金融風險、價格波動等宏觀經濟因素也會對貿易利益產生影響，本文將此類因素均歸于其他影響因素，體現在擾動項中。

3.2 模型構建

本文旨在分析不同生產性服務業中間投入對制造業貿易利益的影響，驗證所提假說。考慮數據和樣本的可獲得性，選取2005—2014年生產性服務業及制造業相關行業數據為樣本。為了減少變量量綱不同所引起的數據波動，本文對被解釋變量和核心解釋變量均做對數處理，所建立的平衡面板數據模型如下：

ln(DV)i,t=α0+β1ln(Intermediate)i,t+

β2TFPi,t+β3FDIi,t+β4Endowmenti,t+β5Exportsi,t+

YearFE+μi+ε

(3)

其中，ln(DV)i,t表示制造業i在t年出口國內增加值的自然對數；ln(Intermediate)i,t表示七種生產性服務業對制造業i在t年中間品投入的自然對數；TFPi,t表示制造業i在t年的全要素生產率；FDIi,t表示制造業i在t年的FDI滲透度；Endowmenti,t表示制造業i在t年的要素稟賦；Exportsi,t表示制造業i在t年的制造業出口占總出口比例；YearFE為年份固定效應矩陣；μi表示行業個體效應；ε表示隨機擾動項。

3.3 數據來源及說明

本文研究樣本包括15個制造行業2005—2014年的年度數據，形成由150個觀測值構成的平衡面板數據。其中被解釋變量和核心解釋變量的樣本數據均由世界投入產出數據庫網站2016年公布的世界投入產出表 (WIOTs)中相關數據計算所得，此表內含2000—2014年全球44個經濟體56個行業 (含19個制造業和16個生產性服務業)的投入產出數據。計算全要素生產率、FDI滲透度和要素稟賦所需的工業銷售產值、資產合計、全部從業人員年平均人數指標、外商資本數據均源自 《中國工業統計年鑒》，其中2012年缺失的全部從業人員年平均人數根據Wind咨詢公布的行業從業人員月度數據計算所得；計算行業出口份額所需的行業出口額和所有行業出口總額數據由WIOTs中相關數據計算得到。

需要說明的是，生產性服務業的選取參照國家統計局2015年頒布的 《生產性服務業分類》標準，選取研發設計與其他技術服務業(c1)、貨物運輸倉儲和郵政快遞服務業(c2)、信息服務業(c3)、金融服務業(c4)、商務服務業(c5)、批發經紀代理服務業(c6)、生產性支持服務業(c7)七大類作為研究對象，其占生產性服務業對制造業中間投入總量比例超過90%，具有較強的代表性。一般認為，c1和c5為高知識類服務業、c3和c4為中知識類服務業、其余三類為低知識服務業。另外，由于WIOTs中的產業分類是按照國際標準行業分類(ISIC Rev 4.0)進行的，為了保證數據統計口徑的一致性，將其與上述 《生產性服務業分類》中的產業進行對接，具體對接方法見表1。

制造業的選取通過《中國統計年鑒》與WIOTs的行業對接實現。為了保證數據的連續性與行業一致性，剔除家具制造與其他制造業、機械設備的修理和安裝兩個行業，并將汽車、拖車和半掛車的制造業、其他運輸設備的制造業合并為交通運輸設備制造業，將橡膠制品業和塑料制品業合并為橡膠和塑料制品業，最終整理確定15個制造行業。

對樣本數據進行相關性分析可知(見表2)，所有加入同一模型自變量兩者間的相關系數絕對值都小于0.5，可以判斷所有回歸模型均不存在較高的多重共線性影響。通過相關系數的初步分析可知：①通過生產性服務業中間品投入值與制造業出口國內附加值衡量變量兩兩之間相關系數，可以初步判斷生產性服務業中間投入與制造業貿易利益之間存在一定的統計關系；②其他控制變量與制造業貿易利益之間關系符合現有文獻結論。

表1 《生產性服務業分類》與WIOTs中生產性服務行業的對接方法

表2 主要變量相關系數

注釋：***、**、*分別表示回歸系數在1%、5%、10%的顯著性水平下顯著,下同。

4 實證結果分析

4.1 整體回歸分析

采用前文構建的模型，即式(3)，分析生產性服務業整體中間投入對整體制造業貿易利益的影響作用。面板數據回歸采用固定效應還是隨機效應，通常利用Hausman檢驗來判定，經檢驗，全樣本數據適宜用隨機效應對計量模型進行回歸。為了保證實證結果的穩健性，本文逐次將解釋變量納入回歸模型，形成模型 (1)～(5)的回歸結果(見表3)。觀察可知，逐次回歸得到的五個模型中，ln(Intermediate)的系數均為正，且都通過了1%的顯著性水平檢驗，說明生產性服務業中間投入對制造業貿易利益具有顯著提升作用，充分驗證了假說1。

表3 生產性服務業整體中間投入對制造業整體貿易利益影響的回歸結果

4.2 生產性服務業分部門回歸分析

仍采用式(3)，分析七類生產性服務業中間投入對制造業貿易利益的影響作用，回歸結果如表4所示。首先對模型有效性進行檢驗，觀察可知，所有模型F統計量均在1%的顯著性水平下顯著，說明模型通過整體顯著性水平檢測，回歸系數有統計意義；所有回歸模型調整后的R2均大于85%，說明模型擬合度良好，具有較強解釋力。模型所有Hausman統計量均在1%水平顯著，說明應使用固定效應模型。

采用固定效應模型進行回歸分析發現：①本文所研究的七個生產性服務業中間品投入指標中，交通運輸倉儲和郵政業、批發經紀代理服務業、生產性支持服務業、信息服務業中間品投入與制造業出口國內增加值存在顯著的正相關關系，該四類生產性服務業相較于其他生產性服務業而言，發展速度較快，已初步度過了發展初期的積累階段，具備一定的規模效應，對制造業貿易利益增長的貢獻已初步顯現；②金融服務、研發設計與其他技術服務業中間品投入對制造業出口國內增加值不存在顯著影響，這主要是因為中國在當前一段時期主要集中于對基礎性生產服務的提供，而對于技術與人力資源需求較高的行業(如研發服務)服務能力與服務機制尚不成熟，難以滿足當前制造業發展需要；③商務服務業中間品投入對制造業出口國內增加值存在顯著的負向影響，可能的原因是我國在企業管理、法律服務、廣告宣傳等方面投入不足，樣本期內商務服務業增加值在生產性服務業中的占比整體呈下降趨勢，在一定程度上致使制造業在營銷及售后服務等高附加值環節處于國際競爭劣勢，不利于貿易獲利能力的提升。以上結論與劉純彬等[22]的研究所得出的低知識類服務業中間投入對制造業促進效果更明顯的結論吻合，同時也驗證了本文假說2。其他控制變量如要素稟賦在大多數模型中均與制造業出口國內增加值存在顯著的正相關關系，但統計上的影響并不明顯(回歸系數的絕對值相對偏小)。

表4 生產性服務業中間投入對制造業整體貿易利益影響的回歸結果

4.3 制造業分類型回歸分析

這里仍然采用制造業整體分析的基本模型，同時借鑒王志等對制造業的分類方法，將制造業劃分為勞動密集型行業、資本密集型行業與技術密集型行業，分組檢驗與分析生產性服務業對此三類不同要素密集型制造業的影響效果(見表5)。對模型有效性進行檢驗可知，所有模型F統計量均在1%的顯著性水平下顯著，說明模型通過整體顯著性水平檢測，回歸系數有統計意義；模型所有Hausman統計量均在1%顯著，所有模型均使用固定效應模型。

表5 七類生產性服務業中間投入對不同要素密集型制造業貿易利益影響的回歸結果

由表5所示的回歸結果可知，在對勞動密集型制造業貿易利益的影響方面，僅交通運輸倉儲和郵政業與批發經紀代理服務業中間投入存在顯著促進效應，金融服務、商務服務、信息服務呈顯著負影響，生產性支持服務、研發設計與其他技術服務影響不顯著。造成這一現象的主要原因是我國勞動密集型制造業產品內分工程度相對較低，對知識和技術等高級要素的要求較低，對交通運輸倉儲和郵政業、批發經紀代理服務業等低技術類生產性服務業的需求旺盛。此外，此類生產性服務業是制造業產品內分工的有效潤滑劑與連接樞紐，通過發揮其潤滑與銜接功能可以有效降低制造業生產成本，提升專業化分工程度，從而促進制造業出口國內增加值的提高。

在對資本密集型制造業貿易利益的影響方面，僅金融服務中間投入有顯著的正向影響，其余生產性服務業影響均不顯著。究其原因，資本密集型制造業以資本作為主要生產要素，需要投入大量的生產設備、廠房等硬件，大量的資本投入需要依托銀行、證券、保險、信托、基金等機構，滿足其借貸、擔保、抵押以及金融咨詢等需求。因此金融服務業更容易融入資本密集型制造業，通過提供便利的金融服務提高制造企業資本利用效率，從而降低企業生產和經營成本，以便企業將更多的資金用于技術研發和創新，從而提升貿易獲利能力。其余生產性服務業對資本密集型制造業也存在一定規模的中間品投入，但回歸結果卻顯示二者不相關。可能是因為我國資本密集型制造企業在經營管理水平、研發投入機制、資源配置能力等方面不夠成熟，未能與此類生產性服務有機融合。

在對技術密集型制造業貿易利益的影響方面，交通運輸倉儲和郵政業、批發經紀代理服務業、生產性支持服務業以及信息服務業四類生產性服務業中間投入表現出顯著的促進作用；商務服務業、研發服務及其他技術服務業中間投入的影響呈現顯著負相關。說明我國技術密集型制造業的研發以及營銷業務中，較多地依賴購買專利、品牌或技術引進，自主創新和自主品牌塑造的占比較低，大量的研發和營銷投入未能帶來企業利潤的提高，反而占據了企業較多資源，一定程度上增加了 “制造成本”。與此同時，說明我國技術密集型制造業多依靠逆向研發取得一定的生產制造能力，并依托所購買品牌實現產品的大規模生產與銷售。所以技術密集型制造業對交通運輸倉儲和郵政業、批發經紀代理服務業、生產性支持服務業以及信息服務業等生產性服務需求旺盛，可以通過引入此類生產性服務業實現產品各分工環節的有效銜接，節約生產成本，從而提升貿易獲利水平。上述實證結果中，交通運輸倉儲和郵政業投入顯著提升勞動密集型制造業貿易利益，金融服務投入提高資本密集型制造業貿易利益的實證結果與江靜等[23]的研究結論基本吻合，但研發服務及其他技術服務業投入并未表現出對技術密集型制造業貿易利益的促進作用，二者結論的差異可能是由于樣本周期內技術服務特征不同所致，以上結論驗證了假說3。

4.4 穩健性檢驗

選取生產性服務業發展水平滯后一階變量對制造業貿易利益的主要模型及分樣本模型進行回歸，進行穩健性檢驗。結果表明，大多數變量的回歸系數符號與原模型結果基本一致，且顯著性程度處于同一水平。少數變量回歸系數存在些許顯著性水平差異，但不存在邏輯上的矛盾。基于以上結果判定，本文的研究結論穩定可靠，潛在的內生性問題不影響實證結論。

5 總結、啟示與討論

本文得出如下結論：①從影響機理來說，生產性服務業中間投入通過專業化分工效應、成本降低效應、技術創新效應可助推制造業形成新的比較優勢、實現規模經濟、提高整體技術水平，進而促進制造業貿易利益提升；②交通運輸倉儲和郵政業、批發經紀代理服務業、生產性支持服務業、信息服務業等中低知識類服務業中間投入對制造業貿易利益的提升作用明顯，但金融服務、研發設計與其他技術服務業等高知識類服務業中間投入對制造業貿易利益不存在顯著影響。制造業分類型來看，生產性服務業中間投入對不同類型的制造業貿易利益影響表現出明顯的行業異質性。對勞動密集型制造業貿易利益的影響方面，交通運輸倉儲和郵政業與批發經紀代理服務業兩類低知識服務業中間投入呈現促進作用。對資本密集型制造業貿易利益的影響方面，僅金融服務業中間投入有促進作用。值得關注的是，在對技術密集型制造業貿易利益的影響方面，商務服務業、研發服務及其他技術服務業等高知識服務業中間投入呈現出顯著負效應。

由上述結論不難發現：①在當前一段時期內，相比高知識類生產性服務業，中低知識類生產性服務業中間投入對制造業貿易利益提升效果更明顯。為了保證此類行業快速成長，應注重優化生產性服務業市場競爭環境，加速金融服務、交通運輸服務、信息服務等仍有壟斷性質的服務行業的體制改革進程，放寬市場準入限制條件，培養多元化競爭主體，為制造業提供種類更多、價格更優的中間服務。②商務服務業、研發設計與其他技術服務業等高知識類生產性服務業中間投入未能有效促進中國制造業貿易利益的提升。而該類行業可通過技術創新效應助推制造企業創新能力提升，是制造企業提升附加值實現轉型升級的重要動力源。當前我國此類服務業對制造業中間投入占比較低(2014年兩行業對制造業的中間投入占生產性服務業總投入的比重均不到7%)，增長速度緩慢，供給規模亟待擴大。政府應抓緊制定關于高知識型生產性服務企業人才引進、融資、稅收、土地使用等方面政策扶持計劃，壯大服務供給規模，培育一批服務質量突出、具有國際競爭力的領軍企業。

值得注意的是，囿于生產性服務業在國民經濟中的地位變化較快，在不同階段，學者們對生產性服務業的界定方法莫衷一是，可能會影響研究間的對比。目前主要存在客觀定量計算方法和主管判定方法兩類，尚于力等以中間需求系數大于50%作為劃定生產性服務行業的標準[32]；而上海統計局、國家統計局分別于2013年和2015年所頒布的分類目錄則是把是否為生產活動提供中間服務作為判斷依據。中國統計局2015年頒布 《生產性服務業分類》，對生產性服務業的范圍界定無疑具有里程碑意義，但這并非意味著對生產性服務業分類探討的結束，而是新的起點。此外，國際貿易利益是一個內涵豐富的概念，本文所采用的是其顯性貿易利益部分，而由貿易引致的生產技術和管理經驗的外溢、資源和環境成本等隱性貿易利益由于統計困難，未納入本文考慮范圍。所以，如何更為全面地測度一國及其主要部門的貿易利益也是值得繼續深入研究的方向。