上海制造業對服務業的作用機制與融合發展

龔晨

摘 要：中國經濟已經進入新常態，要實現制造業強國戰略的目標就必須加快產業結構轉型發展。上海在新時期的“五個中心”建設以及深化“科創中心”功能的戰略目標下，探索如何實現制造業和服務業的融合發展，對轉變發展方式具有重要的意義。本文運用VAR模型對改革開放以來上海市制造業和服務業協同發展進行實證分析。研究結果表明，二者存在著單向的協同性，協同效應還有待提高。在此基礎之上，可以從加快傳統制造業轉型發展，給予科學的政策支持，合理規劃產業分布以及注重人力資本的提升來推動形成制造業融合服務業發展的良好態勢。

關鍵詞：制造業;服務業;融合發展;VAR模型

一、引言

近幾年來，世界經濟發展的重要趨勢逐漸傾向于制造業和服務業的融合發展，服務業的發展對經濟增長的拉力更加明顯。主要表現為制造業的國際經營銷售網絡的形成，通過招聘全球優秀營銷人才、協同企業產、研、銷以及物流、物資管理等方面的系統發展，在這個開發市場的過程中，廣告、會計和法律服務等都應運而生。

我國經濟發展已經進入到改革開放的深水區，經濟增速放緩迫使我們轉變發展思想，我國正在積極探尋優化經濟結構、轉換增長動力的發展模式。在此基礎上，上海要實現經濟平穩健康發展，響應《中國制造2025》的戰略部署，實現“四個中心”戰略目標就必須重視制造業的服務化轉變，促進上海產業結構優化升級，充分發揮制造業與服務業發展的協同效應。

二、文獻綜述

產業的協同發展已經成為世界經濟發展的一個新的增長點，表現為制造業的服務化。協同理論是20世紀70年代，著名物理學家Hermann Haken創立的，意思是多個不同個體，相互合作取長補短完成共同的目標，達到共同發展的雙贏效果。

在制造業和服務業協同發展等方面，Zysman（1987）、Klodt（2000）等學者指出只有制造業發展到一定階段才會有服務業的發展。Park和Chan（1989）則認為在產業發展高級化的進程中，制造業會出現服務化趨勢，主要表現為制造業的發展過程要素投入中服務比重會大量增加。郭懷英等（2014）研究表示上海閔行區、徐匯區都出現了工業增速下滑，服務業快速增長，服務業與制造業融合發展加快的情況，認為要從政策、財政、人才措施等多個角度促進融合發展。馬駿（2016）認為則發展生產性服務業已經成為上海產業經濟發展的重要方向，支持上海制造業服務化是促進實現制造和服務“雙輪驅動”。

通過對國內外文獻的仔細研讀，學習到國外對制造業和服務業協同發展已經有了較深入的了解，對二者協同發展的內在聯系進行了邏輯說明，國內的學者則認為制造業服務化將是中國未來經濟發展的重點領域，能夠助推產業結構轉軌調整。上海是改革開放的領頭兵和東部發展的核心力量，對上海第二、第三產業的融合發展進入深入研究和經驗總結，將對全國中西部制造業升級提供借鑒之處，在新常態經濟形勢下，充分調動我國區域梯度發展的地理優勢。

三、實證分析

1.研究變量與研究樣本

研究關于制造業和服務業發展的衡量指標最常見的分為兩種，一種是增加值，指某指標的本期值與上個統計周期的值的差值;另一種是增加率，是以基期值為標準，衡量現期值相較于基期值的增減幅度。

考慮到數據的真實性和可獲取等方面，本文選取了上海市地區第二產業（S）和第三產業（T）的實際增加值，作為制造業與服務業發展的指標，樣本數據來自于1978年-2017年的《上海統計年鑒》，樣本容量為39。

2.VAR模型實證分析

（1）ADF單位根檢驗

VAR模型分析第一步，要對時間序列變量的平穩與否進行判斷。單位根平穩性檢驗，是指分析變量序列是不是存在單位根。檢驗前對各個變量取自然對數以消除可能存在的異方差，變量命名為lns、lnt。對數據序列lns、lnt是否平穩進行判斷，ADF單位根檢驗數據見表1。

由表1結果我們不難得出，在1%的顯著水平下，lnt的ADF檢驗值為-5.60左尾超過了臨界值-3.61，檢驗通過，而lns檢驗未通過，說明原數據序列在1%水平下是不平穩的。需要對數據序列差分后，進行單位根檢驗。通過檢驗我們得出在1%的顯著水平下，dlns和dlnt都拒絕了原假設，通過單位根檢驗。這說明dlns、dlnt分別是平穩序列，序列lns、lnt是一階差分平穩，符合建立VAR模型的基礎條件，記為I（1）。

（2）Johansen協整檢驗

通過檢驗確定最優滯后階數為2，下一步是Johansen協整檢驗。有些經濟序列原本不是平穩的序列數據，但是有另一種可能繼續研究，也就是它們的線性組合可能是平穩的。協整方程指的就是這一系列具有平穩性的線性組合。本文中的lns和lnt都是一階單整序列，通過Johansen檢驗我們得到表2。

由表2的結果顯示，在5%的顯著水平下，至少存在著2個協整關系。在表中H0原假設為0個協整向量情況時（none），跡檢驗36.28559結果大于0.05臨界值15.49471，拒絕H0，接受H1得出結論至少存在著一個協整關系;當原假設H0為至多為一個協整關系時（At most 1），跡檢驗結果也大于0.05臨界值，因此拒絕原假設H0，即模型的時間序列變量至少存在著2個長時間均衡的協整關系。

（3）Granger因果檢驗

格蘭杰因果檢驗是檢驗某個變量的滯后值（過去的信息）對被解釋變量是否有預測能力。經過上述一系列檢驗，滿足Granger檢驗的基本前提，檢驗結果如下。

在5%的顯著水平下，lnt接受原假設H0，說明lnt不是lns的Granger原因，即第三產業的發展不是第二產業發展的格蘭杰原因;lns拒絕原假設H0，可以得到結論說明第二產業的發展對第三產業發展具有一定的預測能力，是第三產業發展的Granger原因。

（4）脈沖響應函數

脈沖響應函數描述的是內生變量對誤差項加上一個標準差大小沖擊的反應。本文通過EViews10對VAR模進行分析，得到有關上海制造業與服務業的脈沖響應函數曲線，如圖2所示。

左圖描述的是上海服務業lnt沖擊影響制造業lns的反應情況，右圖則為上海制造業lns沖擊影響服務業lnt的反應效果，橫軸為期數，縱軸為制造業或服務業發展增長率的變化。

通過圖1結果發現，上海制造業對服務業的影響在第1期至第2期中段處于快速上升的狀態，在第2期的時候達到最高處，然后在3-6期慢慢下降，此后，逐漸趨近于零;而服務業對制造業的影響在1-2期屬于上升趨勢，在第三期到達頂峰，隨后下降在第7期接近于零。但是我們要注意右圖縱坐標的刻度數，我們可以明顯看出上海服務業對制造業的沖擊作用是比較微小的，制造業反過來沖擊服務業的作用則比較顯著。

1.方差分解

方差分解就是將系統的預測均方誤差分解成系統中各變量沖擊所做的貢獻。我們可以通過方差分解比較分析不同變量貢獻的程度，更加深入了解變量之間的交互關系。圖2是我們通過EViews10得到的有關上海制造業與服務業期數為10的方差分解圖。

通過圖2我們可以得出，上海制造業對服務業發展的貢獻在1-3期逐漸上升到30%左右，之后一直處于穩定的狀態;而服務業對制造業的貢獻作用非常小，長期維持在一個較低的水平上。

四、結論與建議

通過實證分析的結果我們可以得到上海制造業與服務業發展在長期來看具有長期的均衡關系，但產業結構協同效應發展卻并不完善，上海制造業與服務業的發展的交互融合明顯存在著單向性和非協同性的問題。在實現上海“五個中心”目標過程中，重點發展生產性服務業將具有深遠的意義。因此，我們需要采取有效措施促進上海制造業與服務業健康融合發展。

1.促進傳統制造業轉型升級，刺激生產性服務業需求

部分傳統的制造業生產方式相對落后，從而導致第三產業中生產性服務業的需求沒有被激發出來。優化產業結構的根本要落實到提升自身的創新能力和核心競爭力，因此在產業結構轉型的過程中要逐漸淘汰勞動密集型產業，發展知識密集型產業和融合型新興產業。在工業企業產業鏈中鼓勵與產品制造相關的金融、物流、人力資源和信息技術的投入。

2.政府簡政放權，盡力掃除服務業成長路上的制度性障礙

政府進一步簡政放權，推進資源配置由政府為主轉變為市場為主，加快改革的步伐，提高上海制造業和服務業發展的市場化程度。降低生產性服務業的準入門檻，鼓勵外資和民間資本參與到產業結構升級的過程中，推動產業轉型升級。政府應該提供積極的法律政策保障，建立公平、開放的市場監管體制，對市場環境進行高效合規的監督。同時加強對產業發展的全面規劃和科學管理，降低行政事業性收費，加大財政稅收支持的力度，提供具有針對性的政策支持，降低產業轉型成本。

3.優化產業布局，營造集聚式發展良好氛圍

深化戶籍管理、土地流轉和社會保障等體制改革，科學合理規劃產業布局，依托制造業集中發展擴大生產性服務業的有效需求，發展區域產業發展的互利協同模式。通過政策支持和強調集聚發展和輻射帶動的空間規劃，吸引優質勞動力、資源、信息和企業的匯集，從而使制造業鏈上的研發合作、人力資源管理、會計、咨詢等功能性服務，通過相關集聚支撐服務體系的協作與配合，促進制造業服務化的集聚式發展。

4.注重高級人力資本的積累，消除產業融合人才瓶頸

通過調查，目前上海吸引人才最突出的問題是住房問題和保險問題，因此政府應實施合理的人才政策，完善落戶制度，給予高級人才住房、子女教育和醫療優惠，吸引創新性，創造性人才;同時建立多層次的人才培訓體系和科學的人力資源開發利用體系，為制造業和服務業的融合發展提供大量高質量的專業人才，積極從世界各地引進服務領域的人才，促進生產性服務領域的人才的流動。

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