丁 博，曹希廣，鄧 敏，奚君羊

(上海財經(jīng)大學 a.金融學院；b.財經(jīng)研究所，上海 200433)

一、 引言

隨著工業(yè)化進程的不斷推進，制造業(yè)在國民經(jīng)濟中的地位日漸提升，已逐漸成為基礎(chǔ)性、支柱性的產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展水平的高低標志著一個國家或地區(qū)的經(jīng)濟實力和國際競爭力。中國從改革開放以來憑借其要素成本優(yōu)勢成了國際制造業(yè)的中心，但隨著制造業(yè)“召回”趨勢和要素成本的不斷上升使得發(fā)達國家的“高端回流”與其他發(fā)展中國家的“中低端分流”對中國制造業(yè)產(chǎn)生了“雙向擠壓”。因此當下必須從全球范圍出發(fā)，抓緊相關(guān)戰(zhàn)略的實施，以打造制造強國為目標，強基固本，將壓力轉(zhuǎn)化為動力，在新的一波工業(yè)化浪潮中拿到競爭制造強國的入場券。在此背景之下，中國在2014年底提出了“中國制造2025”的制造業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，根本目的在于發(fā)動整個國家人民的力量來大力發(fā)展制造業(yè)，共同推動中國制造強國的進程。脫胎于制造業(yè)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間存在著休戚與共、唇齒相依的密切聯(lián)系，它作為制造業(yè)生產(chǎn)的中間投入，能夠使制造業(yè)的內(nèi)部生產(chǎn)成本縮小，推動規(guī)?；?jīng)營生產(chǎn)，實現(xiàn)產(chǎn)品價值鏈上的攀升，從而增加其生產(chǎn)效率。當前從世界范圍來看，美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、德國的“工業(yè)4.0”以及英國的“高價值制造業(yè)戰(zhàn)略”等再工業(yè)化發(fā)展戰(zhàn)略均把生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為制造業(yè)發(fā)展的支撐力量，促進制造業(yè)生產(chǎn)效率的提升。由此可見，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在推動制造業(yè)發(fā)展中具有十分重要的地位。那么，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展是怎樣促進制造業(yè)效率提升的？不同區(qū)域的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展又是怎樣促進制造業(yè)效率提升的？是否存在差異？基于此，本文嘗試在探討生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)影響制造業(yè)效率提升內(nèi)在機制的基礎(chǔ)上，采用我國239個城市樣本，在考慮空間外溢效應(yīng)的情況下，采用空間計量模型實證檢驗城市層面的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率提升的作用。

二、 文獻綜述

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為知識和技術(shù)高度密集的中間品被投入到制造業(yè)生產(chǎn)當中，二者之間的關(guān)系一直是學者們所關(guān)注的焦點。根據(jù)目前已有的國內(nèi)外研究成果，學者們對于二者之間關(guān)系的研究主要圍繞以下幾種視角展開：第一，基于需求遵從論的研究。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)本身是一種中間投入品，主要依靠制造業(yè)部門的生產(chǎn)需求而發(fā)展。持此類觀點的學者普遍認為，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)本身產(chǎn)生就是來源于生產(chǎn)部門，僅僅是一種中間投入的商品或者說是服務(wù)，由生產(chǎn)部門進行消費，也即生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)部門的發(fā)展來自于生產(chǎn)部門尤其是制造業(yè)部門的需求，是制造業(yè)部門的附屬部門[1-3]。第二，基于供給主導(dǎo)論的研究。制造業(yè)的迅速發(fā)展離不開生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的支撐。James等研究發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)性服務(wù)作為一種必要的服務(wù)商品，其投入程度在一定程度上決定了制造業(yè)競爭力的高低。另外，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為社會分工的結(jié)果，它的發(fā)展也代表了社會分工的更加深化，也意味著制造業(yè)生產(chǎn)專業(yè)化程度的增加，使制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部成本大大降低[4]。Eswaran和Kotwal經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，在全球化背景下，服務(wù)部門分工的深化程度與所提供服務(wù)種類的多樣化可以有效縮減制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營成本[5]。第三，基于互動論的研究。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間存在彼此互動的關(guān)系，二者彼此依賴且相互作用。持該觀點的學者認為當制造業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模逐步擴大時，對生產(chǎn)性服務(wù)所產(chǎn)生的需求也會隨之上升，從而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也會因此而迅速發(fā)展；反過來，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展使得投入到生產(chǎn)部門的生產(chǎn)性服務(wù)更加專業(yè)化、知識技術(shù)密集度更高，進一步促進了生產(chǎn)部門特別是制造業(yè)部門的迅速發(fā)展[6-8]。此外，經(jīng)濟水平的提高會使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的分工越來越細，所提供的服務(wù)也越來越細化，這樣便會參與到制造業(yè)產(chǎn)品價值鏈更多的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，從而二者之間的互動關(guān)系也隨之增強。第四，基于融合論的研究。部分學者認為當社會與經(jīng)濟發(fā)展到一定程度時，知識技術(shù)也會相應(yīng)地發(fā)生轉(zhuǎn)變，此時制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的聯(lián)系會越加密切，會在許多方面表現(xiàn)出彼此交叉與融合的趨勢[9-10]。

另外，就生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)的促進作用方面，國內(nèi)外學者進行了大量理論與實證的研究。Gruble和Walker經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為制造業(yè)的高級中間投入，可以把知識、技術(shù)以及人力資本轉(zhuǎn)移到制造業(yè)部門，從而促進制造業(yè)部門的競爭力[11]。Ethier通過構(gòu)建數(shù)理模型進行分析，發(fā)現(xiàn)在制造業(yè)部門的生產(chǎn)環(huán)節(jié)中加入生產(chǎn)性服務(wù)投入后，會提高制造業(yè)的效率，并且推動了經(jīng)濟的增長[12]。Daniels、O’Farrell以及Lanaspa等學者通過研究均認為制造業(yè)生產(chǎn)效率與競爭力的提升需要生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展作為重要的支撐[13-15]。國內(nèi)學者顧乃華等經(jīng)理論分析與實證分析，研究結(jié)果表明，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的互動作用大小與市場化程度有關(guān)。當?shù)貐^(qū)市場化水平越高時，二者之間的互動作用越明顯，而且生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率的提升作用越大[16]。江靜等從理論與實證兩個方面分析了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展對制造業(yè)效率的提升作用[17]。余泳澤等基于空間的視角就生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚對制造業(yè)生產(chǎn)效率的影響作用進行了實證研究，結(jié)果表明：生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間聚集對制造業(yè)生產(chǎn)效率提升的空間外溢效應(yīng)表現(xiàn)較為明顯，且呈現(xiàn)空間衰減的特點[18]。

雖然學者們對于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)影響制造業(yè)效率這一問題進行了大量的研究，但是從目前已有的研究來看，以往的學者們普遍接受空間事物之間是彼此獨立的假設(shè)，忽略了空間單位之間的相關(guān)性，相應(yīng)地，他們在研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率的影響作用時會忽略空間外溢效應(yīng)。然而，這種假設(shè)并不能反映現(xiàn)實中真實的情況。此外，以往學者的研究主要考察全國層面的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)及其效率的影響，較少細分區(qū)域?qū)用嫔隙咧g的關(guān)系。因此本文在研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率的提升作用時，運用空間面板計量面板模型(SEM和SAR)，并且構(gòu)建地理鄰接和地理距離兩種空間權(quán)重矩陣，從全國層面與地區(qū)層面不同的視角進行實證分析。

三、 理論分析

(一) 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)影響制造業(yè)效率的理論基礎(chǔ)

1. 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展對制造業(yè)效率的促進效應(yīng)

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為制造業(yè)產(chǎn)品價值鏈生產(chǎn)環(huán)節(jié)上的重要投入品，脫胎于制造業(yè)中，是社會分工不斷深化的產(chǎn)物。因此，它可經(jīng)過生產(chǎn)部門外包服務(wù)繼續(xù)深化與價值鏈中各個環(huán)節(jié)的互動促進制造業(yè)效率的提升。

基于價值鏈理論發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)加工生產(chǎn)環(huán)節(jié)的附加值越來越低，意味著其競爭力已經(jīng)不是通過加工生產(chǎn)環(huán)節(jié)來體現(xiàn)了，而是體現(xiàn)在研究設(shè)計以及市場營銷等附加值高的兩端(微笑曲線的兩端)(見圖1)，兩端的生產(chǎn)環(huán)節(jié)也恰恰是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集中投入的環(huán)節(jié)。價值鏈的兩端是掌握競爭力的核心環(huán)節(jié)，也是技術(shù)與知識密集的環(huán)節(jié)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)投入成本決定了制造業(yè)產(chǎn)品價值的高低，進而關(guān)系到其生產(chǎn)效率的高低。

圖1 制造業(yè)的價值鏈

2. 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率的知識及技術(shù)溢出效應(yīng)

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間具有非常密切的聯(lián)系，前者在向后者提供生產(chǎn)性服務(wù)的過程中，也隨之將附加在自身的先進技術(shù)轉(zhuǎn)移到了制造業(yè)生產(chǎn)中，即技術(shù)溢出效應(yīng)。該效應(yīng)可以看作是外部性的一種體現(xiàn)，具體過程為制造業(yè)將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)投入到生產(chǎn)環(huán)節(jié)后，同時把生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)附加的技術(shù)跟本部門的生產(chǎn)經(jīng)營活動融合，結(jié)合出更具效率的生產(chǎn)方式，進而促進制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與生產(chǎn)效率。

圖2 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)縱向集聚影響制造業(yè)效率提升的機制模型

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)可以通過多種途徑或者方式對制造業(yè)產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，包括相互貿(mào)易、人才資源流動以及產(chǎn)業(yè)合作創(chuàng)新等途徑。

3. 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率的產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對制造業(yè)效率的影響主要通過兩種機制實現(xiàn)：縱向集聚和橫向集聚機制。

(1) 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)縱向集聚對制造業(yè)效率的直接提升機制

縱向集聚指的是在垂直分工的產(chǎn)業(yè)格局下位于價值鏈上下游的企業(yè)在空間上表現(xiàn)為集聚狀態(tài)，屬于多樣化集聚[19]。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的縱向集聚實質(zhì)是分工不斷深化的條件下不同類型生產(chǎn)服務(wù)所組成的供應(yīng)鏈的空間集聚。該產(chǎn)業(yè)的縱向集聚對制造業(yè)效率的影響表現(xiàn)為直接提升作用，其中包括垂直分工效應(yīng)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)效應(yīng)與縱向合作效應(yīng)(見圖2)。

圖3 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)橫向集聚影響制造業(yè)效率提升的機制模型

(2) 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)橫向集聚對制造業(yè)效率的間接提升機制

橫向空間集聚指的是水平分工產(chǎn)業(yè)格局下同類型的企業(yè)在空間上表現(xiàn)為集聚狀態(tài)，屬于專業(yè)化集聚[19]。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的橫向集聚實質(zhì)上是同類型的企業(yè)在一個區(qū)域內(nèi)進行集聚，該產(chǎn)業(yè)的橫向集聚對制造業(yè)效率的影響表現(xiàn)為間接提升作用，包括學習效應(yīng)、合作競爭效應(yīng)與人力資源"蓄水池"效應(yīng)(見圖3)。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)通過橫向集聚所產(chǎn)生的幾種效應(yīng)能夠提升其效率，進而在為制造業(yè)企業(yè)提高服務(wù)時可以通過降低企業(yè)搜尋成本、提高生產(chǎn)性服務(wù)匹配度等路徑來提升制造業(yè)的生產(chǎn)效率。

(二) 理論模型

以上我們分別從促進效應(yīng)、溢出效應(yīng)以及產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)來闡述生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提升制造業(yè)生產(chǎn)效率的作用機制。我們將通過構(gòu)建一個理論模型來分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)系。假設(shè)一個經(jīng)濟體的制造業(yè)生產(chǎn)過程中不僅需要勞動L和資本K，還需要生產(chǎn)性服務(wù)這種中間投入品，用勞動數(shù)量進行衡量。我們采用Dixit-Stiglitz(D-S)模型中的壟斷競爭框架來分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對制造業(yè)生產(chǎn)效率的提升效應(yīng)。假設(shè)生產(chǎn)性服務(wù)P為各種中間投入組合，即：

(1)

其中，σ表示不同生產(chǎn)性服務(wù)之間的替代彈性，且σ>1，n代表生產(chǎn)性服務(wù)的種類數(shù)。制造業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)為：

F(L，P，K)=A(LθP1-θ)αK1-α

(2)

在該生產(chǎn)函數(shù)中，勞動的投入分為兩個部分：一部分勞動力用于生產(chǎn)制造業(yè)產(chǎn)品，另一部分為中間產(chǎn)品投入，即提供生產(chǎn)性服務(wù)。

在D-S模型壟斷競爭框架中，生產(chǎn)性服務(wù)企業(yè)由其邊際成本MC來確定產(chǎn)品價格，且可以自由進入退出市場，因此，在長期均衡中其利潤等于0。進而我們可以得到均衡下的生產(chǎn)性服務(wù)產(chǎn)品的價格：φ=MC/(1-1/σ)。此外，在模型中設(shè)定可以刻畫技術(shù)進步所引致生產(chǎn)性服務(wù)效率提升的參數(shù)ζ，當生產(chǎn)性服務(wù)企業(yè)生產(chǎn)p單位的服務(wù)產(chǎn)品時，對應(yīng)著ζp+f單位的勞動投入，f為固定成本，用勞動投入來進行衡量。我們設(shè)單位勞動工資為w，則MC=ζw，生產(chǎn)性服務(wù)企業(yè)將最大化其利潤，均衡時利潤函數(shù)為：

(3)

根據(jù)前面的假設(shè)，在長期均衡中，π=0，可以得到：

(4)

假設(shè)制造業(yè)的生產(chǎn)過程中總勞動投入數(shù)量為N，則以1-θ份額的勞動從事生產(chǎn)性服務(wù)產(chǎn)品的生產(chǎn)，故：

(5)

由式(5)可知，隨著生產(chǎn)性服務(wù)企業(yè)的勞動投入量的增加，其服務(wù)產(chǎn)品種類亦會相應(yīng)增加，意味著生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多樣化水平的提高。

若生產(chǎn)性服務(wù)產(chǎn)品均為同質(zhì)的，那么式(1)可以表示為:

(6)

假設(shè)每種生產(chǎn)性服務(wù)產(chǎn)品均投入ζp單位的勞動量，且存在n種生產(chǎn)性服務(wù)，那么對生產(chǎn)性服務(wù)產(chǎn)品總的勞動投入為nζp。采用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出率ηp代表它的勞動生產(chǎn)率，其表達式為:

(7)

其中，σ>1，故?ηp/?n>0。由此可知，技術(shù)進步通過降低參數(shù)ζ提升了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)效率，而且通過規(guī)模的擴大或者多樣化水平的提升，也促進了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出效率的增加。

假設(shè)在制造業(yè)生產(chǎn)函數(shù)中，資本數(shù)量和價格均為外生給定的，在只考慮勞動力數(shù)量與技術(shù)進步的情況下，制造業(yè)生產(chǎn)函數(shù)形式可以表示為：

(8)

對應(yīng)的制造業(yè)成本函數(shù)為：

(9)

其中，Φ代表生產(chǎn)性服務(wù)總的價格指數(shù)。我們根據(jù)前面的生產(chǎn)性服務(wù)同質(zhì)性假設(shè)，可以將生產(chǎn)性服務(wù)總的價格指數(shù)表示為：

(10)

將式(10)代入到式(9)中，因為σ>1，θ<1，可以得到：

(11)

因此，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為知識和技術(shù)高度密集的中間品被投入到制造業(yè)生產(chǎn)過程中，其專業(yè)化分工、多樣化水平和規(guī)模的擴大可以促進自身產(chǎn)出效率的提升，同時生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展會降低制造業(yè)的生產(chǎn)成本，提升其生產(chǎn)效率。

四、 模型、變量與數(shù)據(jù)

(一) 空間相關(guān)性檢驗

1. 空間相關(guān)檢驗方法

考慮到本文所研究的制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率在區(qū)域間存在著一定的空間相關(guān)性，為了驗證這種判斷，就需要進行空間相關(guān)性檢驗。如果經(jīng)檢驗存在空間相關(guān)時，此時我們采用普通的計量回歸模型所得到的結(jié)果就存在著較大的估計偏差，精確度大大降低，而必須采用空間計量模型進行分析。因此，此處進行空間相關(guān)性檢驗的根本目的是為了確定采用空間計量模型進行分析是否合適。目前普遍被國內(nèi)外學者們采用的檢驗方法是Morans’ I指數(shù)檢驗法，其計算方法如下式所示：

(12)

(1) 地理鄰接(0—1)權(quán)重矩陣W1，地理鄰接的標準決定于空間單位間是否相鄰，當?shù)貐^(qū)i與地區(qū)j存在相鄰邊界時，權(quán)重矩陣W1中的元素wij取1，否則取0，并且矩陣中對角線上的元素取0，其元素wij定義如下：

(13)

(2) 地理距離權(quán)重矩陣W2，本文采用不同空間單位間地理距離平方的倒數(shù)來衡量空間的相關(guān)性，其元素wij定義如下：

(14)

其中，dij表示地區(qū)i與地區(qū)j行政中心間的距離，該距離越近表明兩地區(qū)互相影響越大，反之，越小。

其中，-1≤Morans’I指數(shù)≤1，當Morans’I指數(shù)取值的區(qū)間不同時，代表不同的空間相關(guān)性狀態(tài)：

(15)

表1 殘差的Moran’I空間自相關(guān)檢驗結(jié)果

2. 空間相關(guān)性檢驗結(jié)果

本文以2005—2016年城市樣本數(shù)據(jù)進行普通最小二乘估計，采用所得到的殘差來計算Morans’I指數(shù)，其中的空間權(quán)重矩陣采用距離空間權(quán)重矩陣。表1報告了Morans’I檢驗所得到的空間相關(guān)性結(jié)果，可以看出Morans’I值均顯著正，并且該值基本呈現(xiàn)逐年上升趨勢，說明城市間制造業(yè)效率具有空間正相關(guān)性且相關(guān)性在不斷加強，也即在空間上表現(xiàn)為制造業(yè)效率相似的地區(qū)更相近，所以，在進行本文研究時忽略這種空間相關(guān)性會導(dǎo)致回歸模型選擇失誤，估計出現(xiàn)偏差。本文選用空間計量模型作為計量回歸模型是合適的。

(二) 計量模型的設(shè)定

Anselin最早構(gòu)建了空間計量模型，將反映空間結(jié)構(gòu)的矩陣引入到經(jīng)典計量模型當中，使模型可以反映空間的關(guān)聯(lián)性和異質(zhì)性[20]?？臻g計量模型主要分為空間自回歸模型(Spatial Autoregressive Model，SAR)和空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)。

對不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行分析需要的計量回歸模型也有所不同。最初的空間計量模型僅僅可用來對截面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行分析，只是考察空間上的依賴性，而未考慮時間特性間的關(guān)聯(lián)性，因此會損失大量自由度和具有時間屬性的行為信息，難以描述具有時空特性的經(jīng)濟行為。而本文所采用的研究數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，集合了空間與時間的雙維信息，力求在考察中國制造業(yè)生產(chǎn)效率及影響因素的關(guān)系時更加符合客觀現(xiàn)實，因此本文選用空間面板計量模型來研究制造業(yè)生產(chǎn)效率受生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響作用及對周邊地區(qū)的空間溢出效應(yīng)。模型具體設(shè)定形式如下。

(1) 空間滯后面板模型：

lnMEit=ρWlnMEit+β1lnPSit+β2lnPS_asit+Xitθ+εit

(16)

(2) 空間誤差面板模型：

lnMEit=β1lnPSit+β2lnPS_asit+Xitθ+εit

εit=λWεit+μit

(17)

其中，i表示城市，t表示年份；ME(High-technology Manufacturing Efficiency)為被解釋變量，表示制造業(yè)效率；PS(Producer Services)表示生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出水平；PS_as表示生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚度；X表示其他影響被解釋變量的控制變量；ρ與λ各自表示被解釋變量的空間依賴程度和誤差項的空間依賴程度；W表示空間權(quán)重矩陣；ε和μ均表示隨機誤差項。

(三) 變量說明與數(shù)據(jù)來源

1. 變量的說明

(1) 被解釋變量。制造業(yè)效率(ME)：采用制造業(yè)產(chǎn)出與其從業(yè)人數(shù)的比值(全員勞動生產(chǎn)率)來衡量，我們采用各地區(qū)的分行業(yè)工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)對制造業(yè)總產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行處理，從而剔除物價因素的影響。

(2) 核心解釋變量：①生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出水平(PS)，本文采用各地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù)占其總的從業(yè)人數(shù)的比重來衡量當?shù)卦摦a(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，我們選取交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)以及科學研究、技術(shù)服務(wù)業(yè)和地質(zhì)勘探業(yè)六個行業(yè)作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。②生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚度(PS_as)，本文借鑒范劍勇的做法，采用各地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的從業(yè)人數(shù)與該地區(qū)總面積的比重來衡量[21]。有關(guān)學者認為以該指標衡量的產(chǎn)業(yè)集聚程度較為穩(wěn)定。

(3) 控制變量：①對外開放度(fdi)，采用各地區(qū)FDI(外商直接投資)占GDP(國內(nèi)生產(chǎn)總值)的比重進行衡量，F(xiàn)DI按當年美元對人民幣匯率調(diào)整成人民幣計價。②研發(fā)強度(RD)，采用制造業(yè)研發(fā)經(jīng)費支出占其總產(chǎn)出的比重進行衡量。③制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平(MRQ)，采用區(qū)位熵來衡量地區(qū)制造業(yè)集聚水平。④經(jīng)濟發(fā)展水平(gdp)，采用各地區(qū)人均GDP來衡量該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，并采用各地區(qū)的居民消費價格指數(shù)將人均名義GDP折算成以2005年不變價格計算的人均實際GDP，從而剔除物價因素的影響。⑤交通環(huán)境(tra)，采用各地區(qū)每100平方公里內(nèi)公路的公里數(shù)來衡量地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平。

2. 數(shù)據(jù)來源

本文選取2005—2016年239個城市的面板數(shù)據(jù)作為樣本進行研究分析，數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2006—2017)、《中國城市統(tǒng)計年鑒》(2006—2017)、《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2006—2017)、各省(市，自治區(qū))統(tǒng)計年鑒(2006—2017)以及Wind數(shù)據(jù)庫，并對以上相關(guān)數(shù)據(jù)做了相應(yīng)的處理。其中研究與開發(fā)(R&D)經(jīng)費支出，本文采用研發(fā)支出指數(shù)對其進行處理，以剔除物價因素。此外，本文對相關(guān)指標數(shù)據(jù)均進行了對數(shù)化處理。

五、 實證分析

本文構(gòu)建了兩種空間面板計量模型：空間滯后面板模型和空間誤差面板模型。首先，經(jīng)豪斯曼檢驗發(fā)現(xiàn)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型，因為本文所研究的樣本都是具有個體特征的區(qū)域，回歸分析會受其影響，所以固定效應(yīng)模型更為合適。其次，對于最優(yōu)空間面板計量模型的判定需要依據(jù)Anselin等提出的判斷規(guī)則，即通過調(diào)整的擬合優(yōu)度R2檢驗、自然對數(shù)函數(shù)值(LogLikelihood，LogL)、赤池信息準則(Akaike Information Criterion，AIC)以及施瓦茨準則(Schwartz criterion，SC)等指標進行判斷[20]。此外，本文運用極大似然估計方法(Maximum Likelihood Estimate，MLE)對空間計量模型進行回歸分析，避免普通最小二乘法(OLS)造成回歸結(jié)果的有偏及不一致。

表2 不同權(quán)重矩陣下的最優(yōu)模型選擇

注：基于判斷規(guī)則的最優(yōu)模型選擇方法：adjust-R2越大，LogL值越大及AIC值越小,則模型的擬合效果越好。

(一) 全國層面的實證結(jié)果分析

我們分別在地理鄰接和地理距離兩種空間權(quán)重矩陣下選擇出最恰當?shù)哪Ｐ?，該過程中的判決指標均基于Matlab 2010a軟件估計所得。根據(jù)表2可知，SEM模型是更加合適的模型，本文將采用該模型就生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率的影響作用進行實證分析。

表3 基于地理鄰接(0-1)權(quán)重矩陣的實證結(jié)果

注：括號內(nèi)為相應(yīng)估計量的伴隨概率p值；*、**和***分別代表顯著性水平為10%、5%和1%。

表4基于地理距離權(quán)重矩陣的實證結(jié)果

變量SEM模型空間固定時間固定時空雙固定lnPS0.223???(0.000)0.132?(0.053)0.302???(0.002)lnPS_as0.155??(0.046)0.167??(0.029)0.218??(0.037)lnfdi0.498??(0.046)0.213?(0.069)0.407??(0.021)lnRD0.193?(0.088)0.230???(0.002)0.273???(0.009)lnMRQ0.233???(0.000)0.106??(0.016)0.138??(0.047)lngdp0.336???(0.003)0.420?(0.064)0.214(0.136)lntra0.099?(0.083)0.056??(0.015)0.011??(0.071)λ0.693???(0.000)0.399?(0.072)0.289?(0.061)adjust R20.7600.4930.689LogL555.10231.36535.338

注：括號內(nèi)為相應(yīng)估計量的伴隨概率p值；*、**和***分別代表顯著性水平為10%、5%和1%。

本文采用Matlab 2010a軟件對設(shè)定的SEM面板模型進行ML估計，實證結(jié)果如表3、表4所示，兩表分別是基于地理鄰接和地理距離兩種形式的權(quán)重矩陣所得到的回歸結(jié)果，并且分為空間固定、時間固定和空間時間雙固定三種固定效應(yīng)進行估計檢驗。通過報告結(jié)果中adjustR2和LogL值的比較可知，空間固定模型要優(yōu)于其他類型的固定模型，說明制造業(yè)效率的差距主要是由于空間結(jié)構(gòu)特征因素的影響，因此我們采用空間固定SEM模型的回歸結(jié)果進行分析。我們根據(jù)回歸結(jié)果分析如下。

首先，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)效率具有明顯的正相關(guān)關(guān)系，兩種權(quán)重矩陣下模型的回歸系數(shù)分別為0.301和0.223，均通過1%顯著性水平上檢驗，說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展可以顯著地提升制造業(yè)的效率，此結(jié)論與本文的機理分析結(jié)論相一致。而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚與制造業(yè)的相關(guān)關(guān)系在各種權(quán)重矩陣設(shè)定下均呈現(xiàn)顯著正向相關(guān)，回歸系數(shù)分別是0.305和0.155，且分別均通過5%顯著性水平上的檢驗，這與本文機理分析結(jié)論一致，即生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚促進了制造業(yè)效率的提升。

其次，兩種權(quán)重矩陣設(shè)定下的空間溢出系數(shù)分別為0.623和0.693，皆通過了1%顯著性水平上的檢驗，說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展對制造業(yè)效率的影響具有顯著正向的空間溢出效應(yīng)。從地理鄰接和地理距離兩種權(quán)重矩陣設(shè)定的角度進行分析，其空間溢出效應(yīng)顯著為正，表明空間位置的鄰近程度對地區(qū)間制造業(yè)效率所產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)的程度不同，二者呈現(xiàn)正向關(guān)系?？臻g位置相鄰或者靠近，有利于知識技術(shù)的傳播和擴散，促進不同產(chǎn)業(yè)擴大地區(qū)合作與交流，從而使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展在提升本地區(qū)制造業(yè)效率的同時，也促進了周邊鄰近地區(qū)制造業(yè)效率的增加。之所以將以上兩種權(quán)重矩陣一起進行分析，是因為它們都是從自然地理上反映空間結(jié)構(gòu)，具有地理上的特征。我們通過比較兩種權(quán)重矩陣，會發(fā)現(xiàn)基于地理距離權(quán)重矩陣所估計的空間溢出系數(shù)要大于地理鄰接矩陣的，可能的原因是溢出效應(yīng)并不僅僅受限于鄰接地區(qū)，而是隨地理距離的增加而衰減，所以前者相對后者可以更加精確地反映相應(yīng)的空間關(guān)系。

最后，控制變量的回歸結(jié)果分析如下：外商投資占比的回歸系數(shù)均顯著為正，說明外商直接投資通過溢出效應(yīng)對制造業(yè)效率產(chǎn)生了明顯提升作用。研發(fā)強度與制造業(yè)效率存在顯著的正向關(guān)系，即隨著制造業(yè)企業(yè)研究和開發(fā)強度的加大，制造業(yè)效率也會提升。制造業(yè)的集聚與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚都顯著地推動了制造業(yè)效率的提升。經(jīng)濟發(fā)展水平與制造業(yè)效率呈現(xiàn)正向相關(guān)關(guān)系，這與以往學者的研究一致。交通環(huán)境的改善也會顯著地促進制造業(yè)效率的提高，因為交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善可以促進要素流動的效率，進而提高生產(chǎn)效率。知識溢出環(huán)境也與制造業(yè)效率存在較為顯著的正向關(guān)系，其回歸系數(shù)均通過1%顯著性水平上的檢驗，但對制造業(yè)效率的提升作用相對較小，可能的原因是與當前各地區(qū)產(chǎn)學研合作深度不夠有關(guān)。

表5 2005—2016年各區(qū)域制造業(yè)效率的Morans’I指數(shù)值

注：*、**和***分別代表顯著性水平為10%、5%和1%。

(二) 地區(qū)層面的實證結(jié)果分析

本文結(jié)合中國區(qū)域的發(fā)展特點將中國劃分為環(huán)渤海及東北地區(qū)、長江三角洲地區(qū)、珠江三角洲地區(qū)、中部地區(qū)、西南部地區(qū)和西北部地區(qū)六個區(qū)域。本文分別對六個區(qū)域進行空間自相關(guān)檢驗，采用各區(qū)域的制造業(yè)效率來計算Morans’I指數(shù)，Morans’I檢驗所得到的空間相關(guān)性結(jié)果如表5所示。

由表5可知，除中部地區(qū)外，其他地區(qū)的制造業(yè)效率均呈現(xiàn)空間正相關(guān)性并且顯著，表明中部地區(qū)的制造業(yè)效率呈分散狀態(tài)，而其他地區(qū)的制造業(yè)效率呈同類集聚狀態(tài)。具體來看，環(huán)渤海及東北地區(qū)的制造業(yè)效率Morans’I指數(shù)值從2005年到2016年均顯著為正，期間呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，說明該地區(qū)制造業(yè)效率的集聚程度經(jīng)歷了一定的起伏，但集聚狀態(tài)在不斷加強。珠江三角洲地區(qū)制造業(yè)效率的空間相關(guān)性在2005—2016年間一直顯著為正，但是呈現(xiàn)下降之勢，表明該區(qū)域在制造業(yè)發(fā)展上的差距逐漸在縮小。長江三角洲地區(qū)、西北地區(qū)和西南地區(qū)三個區(qū)域的制造業(yè)效率的空間正相關(guān)性正在不斷地增加，表明這些區(qū)域內(nèi)各地區(qū)間制造業(yè)效率呈現(xiàn)趨同現(xiàn)象，集聚狀態(tài)也在不斷地加強?？傊ㄟ^對各個區(qū)域制造業(yè)效率的Morans’I檢驗，可以發(fā)現(xiàn)中國區(qū)域間的制造業(yè)效率存在空間的相關(guān)性，應(yīng)該采用空間計量模型對各區(qū)域樣本進行實證研究。

通過豪斯曼檢驗以及模型選擇的判斷規(guī)則，我們采用固定效應(yīng)SEM空間面板模型對環(huán)渤海及東北地區(qū)、長江三角洲地區(qū)和中部地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)進行回歸，而采用固定效應(yīng)SAR空間面板模型對珠江三角洲地區(qū)、西北地區(qū)和西南地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)進行回歸，回歸結(jié)果如表6所示。

由表6可知，各個區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展均與制造業(yè)效率呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系并且顯著，表明每個區(qū)域的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對制造業(yè)效率都具有提升作用，然而作用大小卻不同。長江三角洲地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的回歸系數(shù)為0.396，意味著該區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展程度提高1%，則制造業(yè)效率提升39.6%，提升作用最大；環(huán)渤海及東北地區(qū)與珠江三角洲地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的回歸系數(shù)分別為0.267和0.211，提升作用相對較大；而西北、西南和中部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的回歸系數(shù)為分別為0.139、0.199和0.107，提升作用相對較??；這是由于東部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展迅速，各個細分行業(yè)發(fā)展較為均衡，而且生產(chǎn)效率較高，可以為制造業(yè)提供更加專業(yè)的服務(wù)，從而提高其生產(chǎn)效率，而西部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展相對落后，尤其是現(xiàn)代生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，主要依靠傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)的發(fā)展，難以滿足當?shù)刂圃鞓I(yè)的需求，因此對其效率的提升作用較小。

表6 不同區(qū)域?qū)用娴膶嵶C結(jié)果

注：括號內(nèi)為相應(yīng)估計量的伴隨概率p值；*、**和***分別代表顯著性水平為10%、5%和1%。

從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚度來看，環(huán)渤海及東北地區(qū)、長江三角洲地區(qū)、珠江三角洲地區(qū)以及西北地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚度的回歸系數(shù)分別為0.0.286、0.315、0.127和0.012，各自通過了1%、1%、10%和10%顯著性水平檢驗，表明該四個區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚度顯著地促進制造業(yè)效率的提升，其中長江三角洲地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚度對制造業(yè)效率的提升作用稍高于環(huán)渤海及東北地區(qū)，但遠高于其他兩個區(qū)域。而中部和西南地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與制造業(yè)效率呈現(xiàn)負向關(guān)系，但是并不顯著，說明這兩個區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚對其制造業(yè)效率沒有起到提升的作用，這是因為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主要布局在制造業(yè)的周邊，而這些地區(qū)的制造業(yè)尤其是制造業(yè)布局較為分散，致使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也呈現(xiàn)出較為分散布局的狀態(tài)，從而難以獲得來自集聚所產(chǎn)生的知識溢出效應(yīng)、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)以及競爭效應(yīng)，最終表現(xiàn)為對制造業(yè)效率提升作用不明顯，甚至出現(xiàn)負效應(yīng)。

從制造業(yè)效率的空間溢出效應(yīng)來看，各個區(qū)域的空間溢出系數(shù)均為正，表明所考察區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率的提升作用都具有空間溢出效應(yīng)。具體來看，環(huán)渤海及東北地區(qū)、長江三角洲地區(qū)、珠江三角洲地區(qū)、西北地區(qū)以及西南地區(qū)空間溢出系數(shù)分別為0.723、0.798、0.777、0.656和0.633，分別通過1%、1%、5%、5%和5%顯著性水平上的檢驗，表明以上區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展也可以推動區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟水平周邊地區(qū)的制造業(yè)效率提升。相比而言，長江三角洲地區(qū)、環(huán)渤海及東北地區(qū)以及珠江三角洲地區(qū)的空間溢出效應(yīng)更大一些。另外，中部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率具有正向溢出效應(yīng)，但空間溢出系數(shù)不顯著，表明該區(qū)域內(nèi)各地區(qū)間的相互作用不明顯，可能的原因是該區(qū)域內(nèi)部地方政府各自為政，地區(qū)間交流較少，要素流動不暢，存在較為嚴重的同構(gòu)現(xiàn)象。此外，控制變量除了在個別區(qū)域樣本中不顯著的情況外，基本與前文的研究一致。

(三) 穩(wěn)健性檢驗

為了保證實證結(jié)果的可靠性，本文將通過制造業(yè)生產(chǎn)效率替代與空間權(quán)重矩陣替代兩個方面進行穩(wěn)健性檢驗。前文的實證分析中，采用的是勞動生產(chǎn)率來對制造業(yè)生產(chǎn)效率進行衡量，我們將運用DEA方法計算的全要素生產(chǎn)率TFP進行替代，具體的方法為：該方法測度的產(chǎn)出指標采用各地級市工業(yè)增加值，而投入指標采用固定資產(chǎn)凈值與從業(yè)人員數(shù)，并且進行相應(yīng)地數(shù)據(jù)處理。空間權(quán)重矩陣由鄰近權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣替換為經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣，采用不同空間單位人均GDP差值的絕對值的倒數(shù)來設(shè)定空間權(quán)重矩陣，兩個地區(qū)之間人均GDP差距越小，那么兩地的經(jīng)濟水平越接近，所以權(quán)重越大，反之則越小，定義如下：

由估計結(jié)果可知，穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果與前文整體回歸結(jié)果基本一致。其中，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平與集聚度的估計系數(shù)符號與前文的結(jié)果是一致的，并且顯著性也未發(fā)生明顯的變化，空間溢出效應(yīng)也十分顯著且符號與前文結(jié)果一致，驗證了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對制造業(yè)生產(chǎn)效率的提升效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)的結(jié)論。另外，其他控制變量的估計系數(shù)與前文結(jié)果基本保持一致。這表明我們的實證結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

六、 結(jié)論與政策啟示

本文采取2005—2016年中國239個城市的面板數(shù)據(jù)，運用空間面板計量面板模型(SEM和SAR)，并且構(gòu)建地理鄰接和地理距離兩種空間權(quán)重矩陣，從全國層面與地區(qū)層面不同的視角，實證分析了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率的影響作用，根據(jù)對實證結(jié)果的分析可以得到以下主要結(jié)論。

首先，從全國層面來看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展和集聚對制造業(yè)效率具有顯著的提升作用，并且在兩種權(quán)重矩陣設(shè)定下制造業(yè)效率提升作用的空間溢出效應(yīng)均顯著為正，表明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)不僅可以提升本地區(qū)的制造業(yè)效率，而且通過空間溢出效應(yīng)提升其鄰近地區(qū)的制造業(yè)效率。其次，從區(qū)域?qū)用鎭砜矗鱾€區(qū)域的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率的影響作用存在一定的差異。通過對比以環(huán)渤海及東北地區(qū)、長江三角洲地區(qū)、珠江三角洲地區(qū)、中部地區(qū)、西北地區(qū)和西南地區(qū)為樣本的回歸結(jié)果，我們可以發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對制造業(yè)效率的提升作用，在不同的區(qū)域其作用效果不同。長江三角洲地區(qū)的提升作用明顯高于其他地區(qū)，而中部地區(qū)的提升作用最小。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚對制造業(yè)效率的提升作用在不同區(qū)域的作用效果也不同。各個區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率的提升作用均具有空間溢出效應(yīng)，而作用效果同樣存在差異。

本文的政策啟示為：第一,圍繞制造業(yè)的需求發(fā)展配套的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)企業(yè)需抓住發(fā)展機遇，大力發(fā)展計算機及軟件業(yè)、科學研究與技術(shù)服務(wù)業(yè)、金融業(yè)等服務(wù)部門，加強該產(chǎn)業(yè)與高技術(shù)制造業(yè)相關(guān)部門的關(guān)聯(lián)性，整合各方面資源，構(gòu)建互動發(fā)展平臺。第二,加快區(qū)域一體化進程，區(qū)域內(nèi)各地區(qū)突出特色生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展。相關(guān)政策制定部門需積極統(tǒng)籌規(guī)劃生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)間區(qū)域布局，把生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各行業(yè)與制造業(yè)生產(chǎn)布局緊密地聯(lián)系起來，避免區(qū)域內(nèi)的各地區(qū)行業(yè)發(fā)展趨同化現(xiàn)象，將行政地區(qū)內(nèi)制造業(yè)惡性競爭轉(zhuǎn)變?yōu)閰^(qū)域范圍的合作式競爭。第三,建立生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚區(qū)，促進產(chǎn)業(yè)集群式發(fā)展。需要以制造業(yè)為核心建立綜合型的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚區(qū)，以此為保證，力求為制造業(yè)的發(fā)展提供所需的各種生產(chǎn)性服務(wù)，提升其產(chǎn)品附加值和生產(chǎn)效率。