生產性服務業集聚對云南制造業FDI的影響研究

先進的生產性服務業是制造業外資流入的重要因素。近年來，我國穩步推進產業結構調整，助力生產性服務業與制造業協同發展。本文從產業集聚的視角，探究生產性服務業與制造業外商投資之間的關系，并以云南省為例，通過系統矩估計（（System-GMM））實證分析。結果發現，高水平的生產性服務業集聚是促進制造業FDI增加的重要手段，而制度環境作為政府參與市場資源分配的體現，抑制了外資的正向流入。最后，針對性地提出適合云南省生產性服務業與制造業共同發展的政策建議。

一、引言

2023年中國國際服務貿易交易會（簡稱：CIFTIS）全球服務貿易峰會上，國家主席習近平明確提出“全球服務貿易和服務業合作深入發展，數字化、智能化、綠色化進程不斷加快，新技術、新業態、新模式層出不窮，為推動經濟全球化、恢復全球經濟活力、增強世界經濟發展韌性注入了強大動力”。顯然服務貿易成為拉動全球經濟增長的新動力，助力我國實現產業結構升級，參與全球價值鏈高位活動。作為重要的高級投入要素，高水平的生產性服務業，對制造業國際競爭力具有顯著提升作用，能夠促進FDI的正向流入（白清，2015; 劉京星等，2019）。以生產性服務業集聚發展，吸引制造業FDI的持續流入，成為推進制造業產業結構調整和升級的重要突破口。

目前，國內外文獻多集中在外商直接投資對產業集聚的單向影響，而從產業集聚角度研究外商直接投資的流入較少。在研究范圍上，以北京、長三角、珠三角等發達地區為主，所得結論可能對我國欠發達地區的借鑒學習存在局限性。因此，本文以云南省為例，研究生產性服務業集聚對制造業FDI的影響，以期探索我國欠發達地區的產業優化理論，為西南地區其他省份發展提供有益參考。

二、理論分析和研究假設

產業集聚能夠匯聚人才、信息、知識、技術等多種資源，形成分工明確，更加高效的產業鏈（Illeris，1993）。有研究表明，生產性服務業通過集聚效應能夠促進制造業FDI的正向流入（田學斌等，2023），但也有文獻結論恰好相反（呂連菊等，2017）。通過文獻梳理，生產性服務業集聚對制造業FDI的影響，主要體現在以下方面：

從規模經濟效應來看，生產性服務業集聚降低中間投入品的生產成本，擴大制造業的價格優勢來吸引外商投資。以金融行業為例，前期的研發成本和基礎設施建設費用較高，產業集聚使得金融服務產品能夠大量供給，優化行業資源配置，降低邊際成本，大大提高了經濟效益。此外，規模經濟降低區域內企業的信息成本、交易成本等，放寬了制造業企業參與國際出口市場的競爭門檻，從而提升制造業對外資的吸引力。

從競爭溢出效應來看，產業聚集加劇了行業內競爭，促進服務商品有效供給。一是價格競爭。生產性服務業同質化嚴重，使得多數企業會采取成本導向的生產策略，憑借低廉的價格在競爭中勝出（費亞敦（2007）。二是質量競爭。除了價格優勢，生產性服務業企業往往精益求精地提升服務質量，以形成差異化優勢。不斷提升的生產性服務質量，促進了制造業整體水平發展，進而有效吸引外國企業投資。

從專業化溢出效應來看，生產性服務業集聚使得專業化分工更徹底、更完全，進而提高了生產性服務業生產效率。一方面，處于全球價值鏈低端的制造業企業為了維持競爭優勢，通常將非核心業務外包給其他專業部門，由更專業的部門提供更周到的服務必然會促進制造業整體生產效率的進步（宣燁（2012）。另一方面，更專業和更高端的服務，還能以更便利的空間距離強化上下游產業鏈之間的聯系，從而促進制造業整體生產效率的提高。

從知識溢出效應來看，生產性服務業集聚提高了技術創新能力，進而吸引到FDI的關注。行業集聚縮小了企業間的距離，增大了互動交流頻率，前沿技術中的隱性知識的創造和共享通過人力資源流通得到傳播共享（Keeble，2000）。此外，生產性服務業通過集聚效應形成了相對穩定、可靠的社會信息網絡，極大地滿足了科研人員相互交流和學習的需求，從而孕育知識的創新和擴散。在這樣高效的知識學習環境中，高素質人才也往往更傾向于流入該地，進而推動跨國公司的人才互動與發展。

基于上述分析，本文提出假設 H1：生產性服務業集聚能夠提高制造業FDI的正向流入。

三、研究設計

（一）樣本與數據

本文以云南省2005-2019年16個市州的面板數據作為研究樣本，在剔除部分缺失數據的影響后，共計獲取了240個觀測值數據。數據主要來自《云南統計年鑒》《中國統計年鑒》。采用動態GMM模型為原理構建基本模型，使用stata17.0進行數據分析。依照中國國家統計局頒布的《生產性服務業統計分類（2019）》，以及參考張虎和韓愛華（2019）的分類做法，將生產性服務業劃分為六大類：一是信息傳輸、計算機服務和軟件業；二是房地產；三是金融業；四是租賃和商務服務業；五是交通運輸、倉儲及郵政業；六是科學研究、技術服務和地質勘查業。

（二）變量度量

（三）模型設定

本章在借鑒呂連菊等（2017）的理論模型基礎上加入新的變量，分析生產性服務業集聚、制度環境、勞動力成本、人口增長率、科技創新能力以及貿易開放度對云南制造業FDI的影響。為了使回歸結果更具準確性，采用系統GMM方法?，F將基本的計量模型設定如下：

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

表1可見，被解釋變量制造業外商直接投資lnMFDI的標準差為4.126348，這說明云南省各地區吸引的制造業FDI差距較大。其次，生產性服務業集聚SAGG的標準差為0.1007227，說明生產性服務業內部分布差異較小?？刂谱兞恐袆趧恿Τ杀緇nWAGE的總體標準差為0.5820331，這意味著云南各地區的勞動力要素價格比較均衡，在勞動力成本相對低的條件下，云南省各地區在接受勞動密集型產業轉移時具有比較優勢。從樣本標準角度來看，貿易開放度變量在州市之間差異最大，標準差達到 1.93902；人口增長率和創新能力次之，而變量制度環境在州市之間差異最小。

（二）平穩性檢驗

為了檢驗面板數據的平穩性，采用LLC檢驗和IPS檢驗方法，結果見表2。其中，LLC檢驗對變量的自回歸系數提出了都相等的要求，但是這個條件在實踐中不容易達到，而IPS檢驗則克服了這個缺點。當變量同時通過了這兩種檢驗方法時，可以認為變量的面板數據是平穩的。結果如表3所示，制度環境INST變量在5%置信水平上通過了LLC檢驗，而其他變量均在1%的置信水平上通過了LLC檢驗和IPS檢驗，

（三）基準回歸

表3提供了OLS回歸結果與GMM回歸結果。通過比較可知，GMM的估計結果更為準確。在模型2中，生產性服務業集聚能夠顯著地促進制造業外商投資的增加，表現為生產性服務業集聚SAGG每增加1%，制造業外商直接投資lnMFDI將會增加2.6531%。生產性服務業集聚帶來的一系列的經濟效益，如規模經濟、競爭溢出、知識溢出以及專業化效益，使得地區企業從事經濟活動的成本下降，服務質量提高，創新能力加強，進而吸引到相關的制造業外商的投資。近年來，云南省建立了大批特色鮮明的產業集聚區，如滇中新區主打旅游業、生物醫藥以及現代服務產業，曲靖國家級經濟技術開發區主打有色金屬產業，玉溪高新技術開發區主打電子信息產業等。伴隨著大量產業園區的建設，云南省的生產性服務業水平得到穩步提升，對制造業外商投資的吸引力也在提高。值得關注的是，制度環境INST在所有控制變量中對制造業FDI的負向影響最顯著，表明過多和不當的政府干預會抑制制造業FDI的流入，影響社會資源的公平分配。

（四）穩健性分析

首先，檢驗模型的穩健性。本文采用生產性服務業集聚的滯后一期作為其自身的工具變量。通常認為滯后變量只能影響當期從而作用到制造業FDI，并且與當期的擾動項無關。得到生產性服務業集聚的系數是2.5733，通過了1%水平的顯著檢驗，說明生產性服務業集聚水平的增加對制造業FDI的正向流入起到促進影響。其次，檢驗變量的穩健性。將核心解釋變量生產性服務業集聚替換為制造業集聚進行回歸，結果依然通過了5%水平的顯著檢驗。由此可知，制造業FDI影響系數的符號在制造業集聚作用下并未改變，僅僅只是系數大小和顯著性有所不同。因此制造業FDI指標的穩健性檢驗與前文結論根本性一致。

五、結語

本文研究表明，高水平的生產性服務集聚能夠提高制造業FDI的正向流入。此外，制度環境作為政府參與市場資源分配的體現，與制造業FDI呈現負向相關，表明制度環境變量越大，越不利于制造業FDI的增加，因此，在積極發展生產性服務業的同時，減少政府對市場的過度干預顯得尤為重要。

政策啟示：一是從國家層面，引導云南地區差別化發展，發揮生產性服務業集聚效應，形成以省會城市昆明為中心的產業集聚作用，輻射云南省其他地區的生產性服務業與制造業的協同發展。二是從地區政府層面，推進政府職能轉變，優化產業投資環境。落實配套的招商引資政策，拓寬云南省與周邊國家和地區的經貿合作領域，加大扶持中小型企業，給予優惠和寬松的投融資政策支持。三是從制造業企業層面，增加制造業服務要素，提升制造業附加值。如向江蘇、山東等制造業發達省份學習借鑒先進經驗，提高制造業生產管理水平。加大在科學技術與研發創造上的資金投入，培育核心競爭力。充分利用互聯網、大數據等信息技術為制造業產業賦能，持續不斷地為云南制造業提供發展動力。

參考文獻：

［1］白清.生產性服務業促進制造業升級的機制分析——基于全球價值鏈視角［J］.財經問題研究，2015（04）：17-23.

［2］劉京星，劉天琦.隨機前沿引力模型下中國與“一帶一路”國家鋼鐵產能合作潛力及區位差異研究［J］.湖南科技大學學報（社會科學版），2019，22（05）：63-73.

［3］田學斌，張胤，朱融豪.京津冀制造業與生產性服務業協同集聚研究［J］.合作經濟與科技，2023（21）：8-11.DOI：10.13665/j.cnki.hzjjykj.2023.21.002.

［4］呂連菊，闞大學. 服務業產業集聚對FDI影響的實證分析——基于江西城市動態面板數據［J］. 新余學院學報，2017，22（03）：69-73.

［5］費亞敦. FDI技術轉移效應與我國汽車產業國際競爭力［D］.廈門大學，2007.

［6］宣燁.生產性服務業空間集聚與制造業效率提升——基于空間外溢效應的實證研究［J］. 財貿經濟，2012（4）：121-128.

［7］張虎，韓愛華.制造業與生產性服務業耦合能否促進空間協調——基于285個城市數據的檢驗［J］.統計研究，2019，36（01）：39-50.

作者單位：桂林信息科技學院