規模經濟、生產性服務業與制造業產業轉移：來自空間計量模型的實證檢驗

王思文　曹海鵬　劉雪強

內容摘要：本文以2003-2015年我國30個省、市、自治區（西藏除外）服務業以及制造業數據作為基礎，借助空間計量模型進行驗證。結果顯示：生產性服務業對促進制造業轉移有一定作用，而專業化和規模經濟在制造業產業轉移中具有一定抑制作用，主要是由于生產性服務業發展的盲目性、制造業發展的相對滯后性以及生產性服務業與制造業發展的不協調性所致。

關鍵詞：生產性服務業? ?規模經濟? ?產業轉移

引言

研究產業轉移的基礎理論一般在原有的規模報酬保持不變和完全競爭市場兩種條件下進行，可以看出產業轉移所需要的條件是資源雄厚和比較優勢的先天差異（鄭鑫，2012;許正松，2015）。近年來，隨著研究的深入，一些學者還發現影響產業轉移的因素還有地區經濟技術梯度，如王思文（2012）研究發現，存在經濟技術梯度時會影響地區間產業轉移，影響產業轉移的因素有基礎設施建設、人力資本等。由于我國經濟的不斷發展，產業升級與產業結構體系的轉變已經成為必然趨勢，同時也是企業發展的必然需要。而工業的轉型升級不僅表現為總體特征的變化，更表現在企業戰略選擇上。因此，越來越多工業企業選擇加強自身基礎服務，全面提升自身競爭力，而服務業與工業企業產業轉移之間的關系也變得相互交織（金碚，2011）。隨著制造業服務和全球產業結構的不斷發展，制造業產品在制造業中間投入中所占比例不斷提高，生產性服務業在制造業技術創新過程中的作用日益突出，產品創新引導和制造業價值鏈的滲透也逐步增強。

由于第三產業特別是生產性服務業的快速發展，對上下游產業的影響越來越大，在研究制造業產業轉移的過程中，有必要考慮生產性服務業的影響。本文從生產性服務業與制造業之間的關系入手，描述生產性服務業對于制造業產生的重要作用、生產性服務業對制造業所造成的巨大影響，從而產生比較成本優勢，促進產業轉移的發生。

研究設計

（一）數據來源與處理

本文為準確衡量我國生產性服務業和制造業，研究二者之間的關系，選取了2003-2015年我國30個省、市、自治區（西藏除外）的統計數據。通過查找《國民經濟行業分類》來確定生產性服務行業分類，其中有“批發和零售貿易”、“農、林、牧、漁業”以及“信息技術業”等。同樣通過查找《國民經濟行業分類》來確定制造業分類，主要包括行業二位代碼13-43的行業，去掉采礦業和公用事業行業樣本數據。其他數據主要來源于《中國統計年鑒》、《中國勞動統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》以及其他省市統計資料。

（二）變量選取與說明

本文主要變量有：制造業產業轉移變量（FDI），用制造業外商直接投資額表示;生產性服務業產出水平（VA），用生產性服務業分行業增加值之和表示;生產性服務業專業化（ZYH），用生產性服務業人均資本擁有量和生產性服務業專業技術人才占比表示;生產性服務業規模經濟（EOS），用生產性服務業國有就業人員比重表示;制造業勞動力成本（L），用制造業單位就業人員工資總額表示;制造業規模變量（SIZE），用制造業規模以上制造業銷售收入表示，具體如表1所示。

模型選擇及計量檢驗結果

（一）空間計量模型選擇

空間滯后模型與空間誤差模型選擇。為研究生產性服務對于整個制造生產所產生的影響，本文使用空間相互作用中的空間計量模型進行分析。通過檢驗可以看出，當Lmlag的值為59.5476時，大于Lmerr78.3328的值，那么所對應的R-LMLAG的值就是6.8626，要比R-LMERR25.6477的值要小，其都在1%的顯著性水平下比較顯著，代表兩者之間有比較明顯的空間關系，不能直接判斷使用空間誤差模型或者是滯后模型。

判斷空間杜賓面板模型可否簡化為空間滯后模型。本文所考慮到借助于LM不能夠選擇空間計量的方式，可以借助于WALD以及LR對空間杜賓模型進行檢驗，看是否可以變成空間誤差模型或者是滯后模型。通過檢驗可知，空間滯后的wald檢驗值是50.7212，其LR檢驗值是47.1546，空間誤差的wald檢驗值是50.8891，其LR值是45.2959，這四個數值在1%的顯著性水平下都比較顯著，拒絕了原假設，因此選擇空間杜賓模型能最好地擬合該數據。

固定與隨機效應選擇。本文借助Hausanm檢驗來考察空間效應和生產服務在制造業產業轉移中的影響，其最終結果顯示為19.387487，p的數值是0.0016，通過了1%的顯著檢驗，即拒絕了無關的假設，所以空間滯后模型需要選擇固定不變效應。

通過上文的描述，最好的模型就是選擇固定效應的杜賓模型。與此同時，本文所使用的參數估計方式是極大似然估計法。

（二）計量結果

SLM和SEM模型估計結果。SLM模型主要研究本地區制造產業轉移及對其它地區產業轉移的空間溢出效應。SEM模型主要是衡量地區服務業的發展狀況和在制造業進行產業轉移過程中所造成的影響。表2是對產業水平、專業化以及規模所進行的參數預估，且分別以空間固定效應、時間固定效應和空間時間雙固定效應三種形式給出。

從表2可得出以下結論：

在SLM以及SEM模型中，在對時間固定效應模型進行有關調整之后，R2最高，代表在時間一定的情況下模型擬合度最好，也是比較可靠的，所以對模型做出分析的時候要選擇固定時間。

當兩個模型的時間一致時，生產性服務業對于制造業產業轉移是比較有利的，這和本文的預測結果是一樣的。SLM模型中，生產性服務業GDP的提高帶動制造業FDI的提高，SEM模型中同樣如此，代表生產性服務業和制造業之間的關系將會越來越緊密，制造業中的生產服務對制造業轉移的作用也會越來越明顯。

對兩個模型結果進行對比，生產性服務業專業化和規模經濟都對制造業的產業轉移不利。SLM模型中，生產性服務業人均資本占有量和國有企業員工的增加都會造成制造業FDI的減少，SEM模型中同樣如此。

控制變量制造業規模有利于制造業產業轉移。那些規模相對較大的制造企業希望可以轉移到成本較低的地方，但是對于制造業來說，勞動力成本并不利于產業轉移。在SLM模型中，勞動力成本的提高會直接造成制造業FDI的增加，在SEM模型中，制造業增加勞動成本將會造成FDI的降低，反之亦然。

在時間固定效應模型中，本地區的制造業轉移對周邊地區產業轉移也會造成一定影響，會造成周邊地區制造業產業轉移能力的下降。本地區生產性服務對于制造業產業轉移所產生的正面誤差并不明顯。

空間杜賓模型估計結果。通過Wald和LR檢驗可以看出，空間滯后所產生的Wald檢驗值是66.5336，LR檢驗值是61.3197，空間誤差所產生的Wald檢驗值是66.4670，LR檢驗值是56.4691，這4個檢驗值結果在1%的顯著性水平下都比較顯著，拒絕了原假設，所以選擇空間杜賓模型是最合適的。

從表3可得出以下結論：

SDM模型在三個不同固定效應中的擬合度要比SLM以及SEM要高很多，其更加可靠，在時間固定效應模型進行了有關調整之后，R2最高，代表在時間一定的情況下，模型擬合度最好，也是比較可靠的。

在模型中可以看出，生產性服務業發展水平將會關系到制造業的產業轉移，和SLM以及SEM模型結果一樣，生產性服務業GDP的提高將會造成制造業FDI值的提高。

生產性服務業專業化對制造業的產業轉移造成了不利影響，生產性服務業規模經濟的變化對制造業的產業轉移會產生不利影響。模型結果中，生產性服務業人均資本占有量和國有企業員工的增加都會造成制造業FDI的減少，可能是由于生產性服務業發展中的盲目性以及制造業發展的相對滯后性引起的（韓峰等，2011）。

控制變量制造業勞動力成本對制造業產業轉移的作用顯著為正，制造業規模對制造業產業轉移的影響不顯著，和SLM以及SEM的結果是不一樣的，且二者對其它地區的空間溢出效果也不明顯。主要原因在于空間杜賓模型同時考慮了因變量的空間溢出效應和誤差項的空間依賴性，從而更加準確的衡量勞動力成本和產業規模對產業轉移所造成的影響。

結論與啟示

綜上所述，生產性服務業整體上有助于制造業產業轉移，生產性服務業在制造業產業轉移過程中對制造業也有一定影響。生產性服務業對于制造業產業轉移來說有著長期積極的影響，代表制造業和生產性服務業之間的關系正在不斷加深，二者關系越來越密切，生產性服務業在制造業產業轉移中所起到的作用越來越重要。在估計結果中可以看出，生產性服務業專業化發展對制造業產業轉移有不利影響，說明新經濟地理理論所主張的中間服務對下游產業生產上的正向經濟性并未實現，這可能是由于我國生產性服務業在實際發展過程中的盲目性和制造業在發展過程中的相對滯后性引起的。生產性服務業和制造業之間的規模效應需要建立在二者協調發展的基礎上。

參考文獻：

1.韓峰，王琢卓，李玉雙.生產性服務業集聚與城市經濟增長—基于湖南省地級城市面板數據分析[J].產業經濟研究，2011（6）

2.許正松，孔凡斌.相對勞動力成本與產業轉移的關系研究—基于江西制造業的實證分析[J].江西社會科學，2015，35（12）

3.王思文，祁繼鵬.要素流動性差異與地區間產業轉移粘性[J].蘭州大學學報（社會科學版），2012，40（2）

4.鄭鑫，陳耀.運輸費用、需求分布與產業轉移—基于區位論的模型分析[J].中國工業經濟，2012（2）

5.金碚.中國工業的轉型升級[J].中國工業經濟，2011（7）