郝鳳霞，王宇冰，樓 永

(同濟大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，上海 200092)

0 引言

改革開放以來，中國制造業(yè)在成本優(yōu)勢驅(qū)動下快速發(fā)展，門類齊全，體系完整，但傳統(tǒng)高投入、高耗能、高污染的粗獷式發(fā)展也造成諸多發(fā)展瓶頸。在提高創(chuàng)新能力、消費者滿意度和附加值等多重壓力下，制造業(yè)投入結(jié)構(gòu)逐漸軟化，通過在產(chǎn)品業(yè)務(wù)中增加配套服務(wù)元素形成服務(wù)化經(jīng)營模式。2019年，以服務(wù)業(yè)為主的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比達(dá)到53.9%，中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)由工業(yè)經(jīng)濟到服務(wù)經(jīng)濟的轉(zhuǎn)變，但服務(wù)業(yè)發(fā)展的效率促進(jìn)效果不顯著，低技術(shù)效率乘數(shù)的低端服務(wù)業(yè)還不能成為制造業(yè)和整體經(jīng)濟效率持續(xù)改進(jìn)的基礎(chǔ)。

基于制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型對服務(wù)需求形成的制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚，引發(fā)了學(xué)者對突破微觀企業(yè)邊界、從中觀區(qū)域?qū)用嫜芯糠?wù)化的思考，并由此提出區(qū)域服務(wù)化概念。這一概念為在中國制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型背景下，研究由制造業(yè)單一驅(qū)動向制造業(yè)與高端知識密集型服務(wù)業(yè)雙向驅(qū)動轉(zhuǎn)換，以充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚優(yōu)勢、創(chuàng)造多重經(jīng)濟效應(yīng)提供了新視角。

1 文獻(xiàn)綜述

制造業(yè)是以產(chǎn)品銷售為目的、按市場要求通過對資源(采掘的自然物質(zhì)和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)原材料)和中間產(chǎn)品進(jìn)行加工與再加工，使其經(jīng)物理或化學(xué)變化轉(zhuǎn)化為可供社會最終使用的工業(yè)品和消費品的產(chǎn)業(yè)。以生產(chǎn)要素比例差異為標(biāo)準(zhǔn)，參考已有研究分類[1]，中國《國民經(jīng)濟行業(yè)分類(GB/T 4754-2017)》規(guī)定的31個制造業(yè)可劃分為勞動密集型、資本密集型和技術(shù)密集型3類，如表1所示。

表1 制造業(yè)分類

伴隨傳統(tǒng)制造產(chǎn)品利潤收縮和消費者需求變化，制造企業(yè)意識到缺少附加服務(wù)的單純制造產(chǎn)品會被市場淘汰，核心產(chǎn)品應(yīng)該是產(chǎn)品+服務(wù)形式[2]，于是將高附加值服務(wù)環(huán)節(jié)回收至企業(yè)內(nèi)部，采取服務(wù)化戰(zhàn)略進(jìn)行應(yīng)對。例如，以低勞動力和資源成本為特征的低附加值勞動密集型制造業(yè)，可以以差異性附加服務(wù)打破低價同質(zhì)化競爭困境；以龐大設(shè)備和資金需求為特征的資本密集型制造業(yè)，可以以融資租賃服務(wù)代替出售購買從而降低自身生產(chǎn)成本，并通過服務(wù)合同強化收入穩(wěn)定性；以利用先進(jìn)科學(xué)技術(shù)加工的高速更新?lián)Q代產(chǎn)品為特征的技術(shù)密集型制造業(yè)，可以以一站式解決和全生命周期管理等服務(wù)模式增強客戶粘性。

全新的服務(wù)是制造企業(yè)難以憑借在制造領(lǐng)域的經(jīng)驗、知識和能力等開展的創(chuàng)新活動[3]。而且，服務(wù)化所需核心資源難以通過市場交易獲取，而基于對時效、成本、風(fēng)險和資源基礎(chǔ)等的考慮，也不易通過企業(yè)內(nèi)部積累獲取。此時，制造業(yè)需要與外部專業(yè)化生產(chǎn)和銷售服務(wù)產(chǎn)品的服務(wù)業(yè)主體建立聯(lián)系。其中，由制造業(yè)經(jīng)專業(yè)化分工內(nèi)生而成、以市場化模式為生產(chǎn)過程提供中間投入服務(wù)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就成為核心合作對象。

知識密集型服務(wù)業(yè)是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中高知識度、高技術(shù)度、高互動度和高創(chuàng)新度的活躍部門[4]，是依賴專門領(lǐng)域?qū)I(yè)性知識提供與制造業(yè)產(chǎn)品相關(guān)的各種通過創(chuàng)造知識滿足客戶需求的中間服務(wù)產(chǎn)品的行業(yè)[5]，具體包括信息傳輸、軟件、信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)以及科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)4類。通過與不同產(chǎn)業(yè)企業(yè)、組織關(guān)聯(lián)合作獲取外部知識并對其進(jìn)行過濾加工，以降低不確定性，知識密集型服務(wù)企業(yè)作為外部可提供服務(wù)創(chuàng)新資源的知識生產(chǎn)主體，能為制造企業(yè)提供穩(wěn)定可靠的異質(zhì)性知識，與其構(gòu)建戰(zhàn)略合作關(guān)系是制造業(yè)克服服務(wù)化困難的最優(yōu)解決方案。

由于服務(wù)可見度低、勞動依賴度高，同時涉及大量隱性知識，作為提供者的知識密集型服務(wù)企業(yè)和作為客戶的制造企業(yè)需要頻繁面對面互動，為知識生產(chǎn)和擴散提供可能。服務(wù)內(nèi)容和質(zhì)量也取決于兩者互動程度和溝通方式，互動越緊密持久，越有可能將組織和技術(shù)訣竅應(yīng)用到制造企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新中。由于空間協(xié)同布局對可達(dá)性條件的改善有利于實現(xiàn)互動、降低技術(shù)知識傳播成本從而促進(jìn)產(chǎn)品開發(fā)，制造企業(yè)與知識密集型服務(wù)企業(yè)都傾向于在更小空間尺度中合作。因此，在特定區(qū)域內(nèi)，制造企業(yè)集聚形成穩(wěn)固的制造業(yè)基礎(chǔ)會吸引與之配套的知識密集型服務(wù)企業(yè)進(jìn)入與發(fā)展，而后者的發(fā)展壯大又會有效促進(jìn)該區(qū)域知識創(chuàng)造與交流，這又進(jìn)一步吸引更多制造企業(yè)在該地區(qū)創(chuàng)立并發(fā)展[6]。

關(guān)于異質(zhì)性產(chǎn)業(yè)相互吸引、共同選址的空間集聚現(xiàn)象，Ellison&Glaser[7]提出協(xié)同集聚(co-agglomeration)概念用以描述。伴隨企業(yè)創(chuàng)立與發(fā)展，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)形成產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚，即兩者在供應(yīng)商—客戶的內(nèi)在關(guān)聯(lián)調(diào)解下不僅各自在地理上不斷集中，同時互相吸引，呈現(xiàn)出在特定空間范圍內(nèi)共同選址和良性循環(huán)集中。協(xié)同強調(diào)產(chǎn)業(yè)層面相關(guān)產(chǎn)業(yè)間相互協(xié)調(diào)、合作發(fā)展的經(jīng)濟聯(lián)系，能基于互補性資源和優(yōu)勢創(chuàng)造1+1>2的協(xié)同效應(yīng)；集聚強調(diào)空間層面相同或相關(guān)產(chǎn)業(yè)相鄰集中，能基于外部性降低特定區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)成本，創(chuàng)造集聚效應(yīng)。由此，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚能夠產(chǎn)生協(xié)同集聚效應(yīng)，即這兩個異質(zhì)性產(chǎn)業(yè)因資源互補和合作關(guān)聯(lián)集中在彼此附近區(qū)域內(nèi)，從而產(chǎn)生對所在區(qū)域經(jīng)濟表現(xiàn)具有顯著貢獻(xiàn)的各種經(jīng)濟效果[8]。以此為切入點，國內(nèi)學(xué)者發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚會抑制區(qū)域內(nèi)總就業(yè)[9]，同時形成創(chuàng)新群落，發(fā)揮對區(qū)域創(chuàng)新活動的正向驅(qū)動作用[10-11]，還能充分發(fā)揮彼此優(yōu)勢，對區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)生超出各產(chǎn)業(yè)單獨集聚的促進(jìn)效果[12-13]。

制造企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型形成的制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚能夠在滿足服務(wù)化需要的同時，進(jìn)一步創(chuàng)造超出微觀企業(yè)邊界的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)。Lafuente等[14]最先提出不能再將服務(wù)化理解為是針對某一家制造企業(yè)提出的戰(zhàn)略，并進(jìn)一步定義這種發(fā)生在一個焦點區(qū)域內(nèi)的服務(wù)化，從中觀層面提出區(qū)域服務(wù)化(territorial servitization)概念，即若尋求服務(wù)的產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))和服務(wù)供應(yīng)產(chǎn)業(yè)(知識密集型服務(wù)業(yè))都聚集于同一核心區(qū)域內(nèi)，那么其共同創(chuàng)建和發(fā)展的各種相互依賴的聯(lián)系能夠?qū)?jīng)濟結(jié)構(gòu)、就業(yè)吸納、創(chuàng)新和其它社會產(chǎn)出等總結(jié)果產(chǎn)生綜合影響。這里的綜合影響則是對制造業(yè)與知識密集型服務(wù)協(xié)同集聚效應(yīng)的高度概括，具體包括兩方面內(nèi)涵，一是產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚能直接產(chǎn)生一系列效應(yīng)，二是產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚還能通過其直接產(chǎn)生的某一項效應(yīng)間接作用于另一項效應(yīng)，兩者相結(jié)合最終構(gòu)成區(qū)域服務(wù)化視角下產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的綜合影響。

綜上所述，國內(nèi)尚未形成由制造業(yè)服務(wù)化到區(qū)域服務(wù)化的理解框架。由于缺少概念層面的引領(lǐng)，國內(nèi)研究僅聚焦于產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚在特定方面創(chuàng)造的單一效應(yīng)，并沒有在產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)的系統(tǒng)理論框架下探討各效應(yīng)之間的作用。由于產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚可能會產(chǎn)生某一促進(jìn)(抑制)效應(yīng)，同時間接通過其它效應(yīng)強化或削弱該促進(jìn)(抑制)效應(yīng)，此時，對后者的遺漏就會造成對前者分析的不全面甚至錯誤。

為彌補上述研究空白，本文首先基于制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚，構(gòu)建由制造業(yè)服務(wù)化到區(qū)域服務(wù)化的邏輯框架，并在區(qū)域服務(wù)化概念下，結(jié)合中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展實際需要，實證檢驗產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)、經(jīng)濟增長效應(yīng)以及三者的進(jìn)一步作用關(guān)系，進(jìn)而形成對產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)的系統(tǒng)研究體系。

2 理論與假設(shè)

隨著制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平提高，區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平也會逐漸提高。一方面體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)比例合理程度提高。知識密集型服務(wù)業(yè)尚不成熟甚至缺乏的區(qū)域，其制造企業(yè)在服務(wù)化轉(zhuǎn)型中對服務(wù)的需求不能從區(qū)域內(nèi)現(xiàn)有知識密集型服務(wù)企業(yè)那里獲得充分滿足，當(dāng)?shù)刂圃炱髽I(yè)存量及其經(jīng)濟活動會創(chuàng)造條件吸引補充性知識密集型服務(wù)企業(yè)到該區(qū)域內(nèi)創(chuàng)建，為新知識密集型服務(wù)企業(yè)與其在地理位置上形成共處并協(xié)同發(fā)展創(chuàng)造條件[6]。同時，新服務(wù)企業(yè)創(chuàng)立對現(xiàn)有制造企業(yè)的影響比區(qū)域內(nèi)其它企業(yè)的創(chuàng)立更為積極[15]，知識密集型服務(wù)業(yè)集聚又能反過來鞏固已有制造企業(yè)并促進(jìn)新制造企業(yè)創(chuàng)立。此時，新老制造企業(yè)相互作用下的制造業(yè)發(fā)展又能推動知識密集型服務(wù)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。因此，區(qū)域內(nèi)制造業(yè)和知識密集型服務(wù)業(yè)在整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中所占比重會隨企業(yè)創(chuàng)建而調(diào)整至最佳水平。

另一方面，也體現(xiàn)在制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)間資源配置和耦合程度提高。制造業(yè)以需求拉動知識密集型服務(wù)業(yè)發(fā)展并提供物質(zhì)基礎(chǔ)、先進(jìn)裝備、技術(shù)平臺等作為后者的基礎(chǔ)投入，同時，知識密集型服務(wù)業(yè)倒逼制造業(yè)升級，并提供知識創(chuàng)造和傳遞等服務(wù)作為制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型的核心投入。因此，異質(zhì)性產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚能有效打破產(chǎn)業(yè)壁壘，通過要素互補匹配打破要素市場分割、糾正要素價格扭曲，提升要素資源在制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)中的利用效率和協(xié)調(diào)程度，同時通過投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)充分發(fā)揮互補效應(yīng)和虹吸效應(yīng)，不斷提升產(chǎn)業(yè)間協(xié)商能力和有機聯(lián)系[16]。由此，提出如下假設(shè)：

H1：制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚能夠提高區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平。

創(chuàng)新活動的開展在很大程度上得益于產(chǎn)業(yè)集聚，因為知識轉(zhuǎn)移是創(chuàng)新的本質(zhì)，也是創(chuàng)新主體間相互作用的基本方式。同時，相關(guān)產(chǎn)業(yè)高度集聚和空間鄰近有利于降低要素流動成本、擴展知識池并發(fā)揮外部經(jīng)濟效應(yīng)和協(xié)同效應(yīng)，進(jìn)而對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生重要影響[17]。因此，當(dāng)制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚時，上下游可達(dá)性增強，從而顯著降低制造企業(yè)為搜索、匹配和獲取與生產(chǎn)、管理及營銷環(huán)節(jié)相關(guān)的知識密集型服務(wù)花費的時間、人力和資金成本，有利于企業(yè)將更多資源投入到創(chuàng)新活動中。此外，作為知識經(jīng)紀(jì)商或知識橋梁，知識密集型服務(wù)企業(yè)還能促進(jìn)異質(zhì)性知識融入制造企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新過程，從而增加制造企業(yè)知識存量并拓展其知識邊界，進(jìn)而提高創(chuàng)新效率和能力[18]。

知識密集型服務(wù)企業(yè)向制造企業(yè)提供服務(wù)的同時，能夠發(fā)現(xiàn)客戶企業(yè)面臨的困難，也就發(fā)現(xiàn)了市場需求，進(jìn)而以實際需求為導(dǎo)向、以產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景為依托，根據(jù)客戶企業(yè)疑難問題學(xué)習(xí)新技術(shù)、吸收新知識，再進(jìn)行知識整合與技術(shù)研發(fā)，創(chuàng)造出新的知識體系和資源。因此，服務(wù)提供過程是一個雙邊互動學(xué)習(xí)過程，知識密集型服務(wù)業(yè)在這個過程中也實現(xiàn)對知識、技術(shù)和資源等的創(chuàng)新。在此基礎(chǔ)上，知識密集型服務(wù)業(yè)因制造業(yè)需要而創(chuàng)造的新知識也會同時向社會其它角色擴散，流向與之關(guān)聯(lián)合作的高校、科研機構(gòu)等技術(shù)知識源以及消費者、競爭對手等市場知識源。因此，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚存在知識溢出效應(yīng)，會促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)知識創(chuàng)造與流動，提升區(qū)域內(nèi)在知識含量，進(jìn)而提升區(qū)域創(chuàng)新能力。由此，提出如下假設(shè)：

H2：制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚有利于提升區(qū)域創(chuàng)新能力。

制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚能夠形成兩個產(chǎn)業(yè)各自專業(yè)化集聚，同時還完成了整體層面的多樣化集聚。外部性理論證明了專業(yè)化集聚和多樣化集聚均能加強區(qū)域內(nèi)企業(yè)間溝通與交流，進(jìn)而有利于經(jīng)濟增長[19]。一方面，產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚下分工產(chǎn)生的收益大于其產(chǎn)生的交易費用，制造業(yè)因而能夠?qū)⒕o密圍繞制造產(chǎn)品的服務(wù)業(yè)務(wù)外包。這種價廉卻高效、高質(zhì)的服務(wù)提供促使制造業(yè)在其核心產(chǎn)品業(yè)務(wù)上加大資源投入，從而使分工持續(xù)專業(yè)化和細(xì)化，進(jìn)而實現(xiàn)生產(chǎn)效率持續(xù)提升。同時，制造業(yè)在其持續(xù)專業(yè)化集聚過程中對高級服務(wù)要素投入的需求，使知識密集型服務(wù)業(yè)在發(fā)展壯大過程中專業(yè)化和細(xì)化程度門檻提高，進(jìn)而為其生產(chǎn)效率提升提供穩(wěn)定保障。另一方面，產(chǎn)業(yè)多樣化集聚借助地理鄰近優(yōu)勢提高資源配置效率并形成溢出效應(yīng)。資本、勞動力等生產(chǎn)要素資源在制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚過程中實現(xiàn)在特定空間區(qū)域內(nèi)集聚，并能夠自由流向具有比較優(yōu)勢的業(yè)務(wù)領(lǐng)域從而提升資源配置效率，同時能避免由單一產(chǎn)業(yè)集聚引致的產(chǎn)業(yè)同構(gòu)和過度競爭導(dǎo)致的資源配置低效。此外，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚以服務(wù)投入為基礎(chǔ)，而服務(wù)的人員交付屬性促使各產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚下的特定專業(yè)人才間形成頻繁交流與溝通，通過向區(qū)域內(nèi)異質(zhì)性產(chǎn)業(yè)學(xué)習(xí)，知識和技術(shù)外溢效應(yīng)得以形成。

綜上，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚一方面在專業(yè)化集聚中加速分工專業(yè)化和細(xì)化進(jìn)而提升區(qū)域生產(chǎn)效率，另一方面在多樣化集聚中高效配置資源并充分發(fā)揮集群溢出效應(yīng)，兩者相結(jié)合實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟迅速發(fā)展。由此，提出如下假設(shè)：

H3：制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚有利于區(qū)域經(jīng)濟增長。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化使要素資源配置效率提高從而促進(jìn)總量增長。從生產(chǎn)要素的轉(zhuǎn)移與配置看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化表明制造業(yè)和知識密集型服務(wù)業(yè)的數(shù)量比例與投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)逐漸趨于動態(tài)均衡，資源處于最佳配置狀態(tài)。資源配置效率提高充分釋放各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率，經(jīng)濟得以持久平衡增長。同時，以制造業(yè)對服務(wù)投入的需求為導(dǎo)向形成的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，還會提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與市場需求結(jié)構(gòu)的契合度。在這一適應(yīng)過程中，利潤逐漸趨于最大化，經(jīng)濟增長得以實現(xiàn)[20]。由此，提出如下假設(shè)：

H4：制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚通過提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平促進(jìn)經(jīng)濟增長。

隨著中國經(jīng)濟進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，經(jīng)濟增長方式由傳統(tǒng)要素驅(qū)動、出口驅(qū)動、投資驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動。創(chuàng)新對經(jīng)濟增長的驅(qū)動機制可以歸納為3個方面：①通過創(chuàng)新產(chǎn)生各種新產(chǎn)品、新服務(wù)，提升產(chǎn)品與服務(wù)多樣化水平，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟增長；②通過創(chuàng)新促進(jìn)新產(chǎn)品部門或新服務(wù)部門興起與發(fā)展，推動產(chǎn)品或服務(wù)更新?lián)Q代，基于供給端促進(jìn)經(jīng)濟增長，并帶動需求結(jié)構(gòu)調(diào)整；③通過創(chuàng)新提高勞動力、技術(shù)等生產(chǎn)投入要素質(zhì)量，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率不斷提高，帶動經(jīng)濟長期增長。由此，提出如下假設(shè)：

H5：制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚通過創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟增長。

3 模型設(shè)定與變量說明

3.1 數(shù)據(jù)檢驗

首先，借助F檢驗、BP-LM檢驗和Hausman檢驗對用于面板數(shù)據(jù)分析的混合回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型進(jìn)行初步篩選；其次，通過Modified Wald檢驗、Wooldridge檢驗和Pesaran檢驗證實數(shù)據(jù)存在組間異方差、組內(nèi)自相關(guān)和橫截面相關(guān)問題；最后，通過過度識別檢驗輔助Hausman檢驗確定選擇隨機效應(yīng)模型估計產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化效應(yīng)，選擇固定效應(yīng)模型估計創(chuàng)新效應(yīng)和經(jīng)濟增長效應(yīng)。

綜上，本文最終通過引入虛擬變量代表個體和年份構(gòu)建LSDV(最小二乘虛擬變量)模型，以控制個體和時間效應(yīng)，并采用PCSE(面板校正標(biāo)準(zhǔn)誤差)方法進(jìn)行估計，從而有效處理復(fù)雜的面板誤差結(jié)構(gòu)。

3.2 模型設(shè)定

根據(jù)不同被解釋變量分別設(shè)定如下6個模型:

SRit=a0+a1LQcollit+a2lnecoit+a3lnhcit+a4lnhumit+νt+εit

(1)

lninnovit=b0+b1LQcollit+b2lnecoit+b3lnhcit+b4lnhumit+μi+νt+εit

(2)

lnGDPit=c0+c1LQcollit+c2lnecoit+c3lnhcit+c4lnhumit+μi+νt+εit

(3)

lnGDPit=d0+d1LQcollit+d2SRit+d3lnecoit+d4lnhcit+d5lnhumit+μi+υt+εit

(4)

lnGDPit=e0+e1LQcollit+e2lninnovit+e3lnecoit+e4lnhcit+e5lnhumit+μi+υt+εit

(5)

lnGDPit=f0+f1LQcollit+f2SRit+f3lninnovit+f4lnecoit+f5lnhcit+f6lnhumit+μi+υt+εit

(6)

模型(1)～(3)檢驗制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)和經(jīng)濟增長效應(yīng)，模型(4)～(6)檢驗三者間的進(jìn)一步作用。其中，SR代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平，innov表示創(chuàng)新能力，GDP為經(jīng)濟增長，LQcoll代表制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平，eco為金融發(fā)展程度，hc為人力資本，hum為人口數(shù)量，下標(biāo)i、t分別表示第i個省域和第t年，μi為省域虛擬變量，νt為時間虛擬變量，εit為隨機擾動項。此外，對變量中的水平值取對數(shù)，以縮小數(shù)據(jù)的絕對數(shù)值差異進(jìn)而降低模型共線性和異方差等。

3.3 變量說明

3.3.1 被解釋變量

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平(SR)：根據(jù)產(chǎn)業(yè)重要性，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度衡量。具體方法如下：

SR=

其中，Y為總GDP，L為總就業(yè)人數(shù)，Y2為第二產(chǎn)業(yè)GDP，L2為第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)，Y3為第三產(chǎn)業(yè)GDP，L3為第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)。

(2)創(chuàng)新能力(innov)：專利是正式并經(jīng)過公開驗證的創(chuàng)新和發(fā)明活動，其申請、審查和授權(quán)在各區(qū)域基本一致，因此具有可比性、通用性、一致性和易得性。為避免從申請到授權(quán)因時間滯后導(dǎo)致的誤差，本文選擇專利申請數(shù)進(jìn)行測度。

(3)經(jīng)濟增長(GDP)：以國內(nèi)生產(chǎn)總值衡量。

3.3.2 解釋變量

制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平(LQcolli)：首先，利用區(qū)位熵分別構(gòu)建單個產(chǎn)業(yè)集聚度；其次，引入省域GDP與全國GDP之比糾正可能出現(xiàn)的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平虛高現(xiàn)象。具體通過如下兩個公式構(gòu)建：

其中，LQij是i省域j產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)，qij和qj分別表示j產(chǎn)業(yè)在i省域和全國的就業(yè)人數(shù)，qi和q分別表示i省域和全國所有產(chǎn)業(yè)總就業(yè)人數(shù)，由此計算得到LQiman為i省域制造業(yè)集聚度，LQikibs為i省域知識密集型服務(wù)業(yè)集聚度；GDPi為i省域國內(nèi)生產(chǎn)總值，GDP為全國國內(nèi)生產(chǎn)總值。

3.3.3 控制變量

(1)人力資本(hc)：提升人力資本水平是創(chuàng)新驅(qū)動和效率驅(qū)動的關(guān)鍵，也是經(jīng)濟增長內(nèi)生化的重要因素，以各學(xué)歷層次(小學(xué)、初中、高中、?？婆c本科、研究生)就業(yè)人員比例與對應(yīng)受教育年限(6、9、12、16、19)之積衡量。

(2)金融發(fā)展程度(eco)：創(chuàng)新的高風(fēng)險和超前性決定其需要大量資金，產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)運營效率、業(yè)績、失敗風(fēng)險和增長潛力在一定程度上取決于其融資效果，金融發(fā)展能夠通過優(yōu)化資本配置和分散風(fēng)險等影響經(jīng)濟增長，以年末金融機構(gòu)人民幣各項貸款余額衡量。

(3)人口數(shù)量(hum)：人口高度集聚可以提高知識外溢效率，形成高效的勞動力市場，是推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、提升創(chuàng)新能力、促進(jìn)經(jīng)濟發(fā)展的內(nèi)生力量，以年末人口數(shù)衡量。

本文研究樣本為2010—2018年中國內(nèi)地31個省域面板數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來自《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒等，所有貨幣價值數(shù)據(jù)均在2010年國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)整。表2為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

4 實證檢驗與結(jié)果分析

4.1 實證結(jié)果

如表3所示，模型(1)中制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平系數(shù)估計值在5%水平下顯著，說明產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的正向驅(qū)動作用顯著，H1成立。區(qū)域人力資本水平和金融發(fā)展程度顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，但人口數(shù)量卻不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，這有悖于理論預(yù)期。可能的原因是，集聚對結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響依賴于要素配置情況，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚帶來人口要素集聚，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化產(chǎn)生外部性抑制效應(yīng)。在模型(2)中，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平系數(shù)估計值為3.942，在1%水平下顯著。表明產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平提升對區(qū)域創(chuàng)新具有很大推動作用，即相互關(guān)聯(lián)的制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)市場主體協(xié)同互動發(fā)展能帶動更多創(chuàng)新，H2成立?？刂谱兞恐?，金融發(fā)展水平越高、人口數(shù)量越多，越有利于區(qū)域創(chuàng)新能力提高。在模型(3)中，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平系數(shù)估計值通過1%顯著性檢驗，表明兩個產(chǎn)業(yè)相輔相成，其協(xié)同集聚能夠充分發(fā)揮彼此優(yōu)勢，推動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，這符合前述理論分析，H3成立?？刂谱兞恐校鹑诎l(fā)展能夠為區(qū)域經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展提供充足資金，擁有足夠人口作為消費基礎(chǔ)也是驅(qū)動經(jīng)濟長期增長的重要保障。

表3 制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)檢驗結(jié)果

結(jié)合模型(1)、(3)、(4)結(jié)果可知，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平每提升1個單位，會直接促使GDP提升448.751%，同時間接通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化使GDP降低7.408%(7.408×0.010×100%)。結(jié)合模型(2)、(3)、(5)結(jié)果可知，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平每提升1個單位，會直接促使GDP提升404%，同時間接通過創(chuàng)新使GDP提升13.403%(3.942×100%×0.034)。上述結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化在產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚與經(jīng)濟增長間的正相關(guān)關(guān)系中起部分負(fù)向中介作用，而創(chuàng)新能力則起部分正向中介作用，但兩者的中介作用都遠(yuǎn)低于產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的直接作用。

模型(6)同時包含產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和創(chuàng)新能力兩個變量。其中，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平和創(chuàng)新能力的估計系數(shù)顯著為正，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的估計系數(shù)仍然為負(fù)但不顯著，因此無法同時比較兩個變量的中介作用。此外，這一結(jié)論在一定程度上證明，當(dāng)同時考慮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和創(chuàng)新能力的中介作用時，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚經(jīng)由產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化抑制GDP增長的效果十分微弱。綜上所述，H4不成立，H5成立。

4.2 交互項分析

表3中模型(4)估計結(jié)果表明，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平提高會通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化抑制GDP增長，出現(xiàn)這一有悖于理論預(yù)期的結(jié)果，可能是因為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對經(jīng)濟增長的作用還會受產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平影響。當(dāng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平達(dá)到某一高度后，其繼續(xù)提升會引導(dǎo)要素資源向制造業(yè)和知識密集型服務(wù)業(yè)流入、集中和配置，從而相應(yīng)提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平，但是受制于特定區(qū)域有限資源，以農(nóng)業(yè)和生活性服務(wù)業(yè)為代表的其它產(chǎn)業(yè)會流失相應(yīng)資源。因此，對由所有國民經(jīng)濟行業(yè)構(gòu)成的整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)而言，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚水平繼續(xù)提升促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平持續(xù)上升，反而會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)間要素配置比例失衡，從而產(chǎn)生非經(jīng)濟性效應(yīng)，不利于經(jīng)濟增長。

為此，本文在模型(4)中引入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化與產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平的交互項，構(gòu)建模型(7)檢驗其在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對GDP影響中的調(diào)節(jié)作用。

lnGDPit=g0+g1LQcollit+g2SRit+g3LQcollit×SRit+g4lnecoit+g5lnhcit+g6lnhumit+μi+υt+εit

(7)

表4中模型(7)結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的估計系數(shù)均顯著為正，兩者交互項的估計系數(shù)顯著為負(fù)。該結(jié)果證實了上述猜測，即產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚經(jīng)由產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對GDP增長的正向促進(jìn)作用受到產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚負(fù)向調(diào)節(jié)，存在產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平門檻效應(yīng)。計算得到門檻值為0.015(0.099/6.519)，即當(dāng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平大于0.015時，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚會通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化間接抑制GDP增長。本文279個樣本中，有199個樣本(71.3%)的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平高于該值，只有北京、海南、貴州、西藏、甘肅、青海、寧夏和新疆8個省域產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平在2010-2018年間未達(dá)到門檻值。因此，表3中模型(4)結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的估計系數(shù)顯著為負(fù)。

表4 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化與產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對經(jīng)濟增長交互作用的回歸結(jié)果

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為驗證以上研究結(jié)論的可靠性與穩(wěn)定性，本文采用產(chǎn)業(yè)法人單位數(shù)代替產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)，對產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平進(jìn)行重新構(gòu)建，再次對模型進(jìn)行估計。由于第四次經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)正在審核驗收中，2018年產(chǎn)業(yè)法人單位數(shù)尚未公布，因此使用2010—2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

表5報告了制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。對比表3中相應(yīng)參數(shù)估計結(jié)果，唯一不同在于模型(4)中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的估計系數(shù)為負(fù)但不顯著，其余核心解釋變量和控制變量參數(shù)估計值的顯著性和符號方向均與前文結(jié)果高度一致。

出現(xiàn)上述不同的原因是，根據(jù)表5中模型(7)估計結(jié)果，使用產(chǎn)業(yè)法人單位數(shù)計算產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平時得到的門檻值為0.020(0.116/5.733)，在248個樣本中，僅有133個樣本(53.6%)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平超出該值，使得利用總樣本回歸得到的結(jié)果并不顯著。但是，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚會負(fù)向調(diào)節(jié)其經(jīng)由產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化間接促進(jìn)GDP增長的中介作用，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化呈現(xiàn)負(fù)向中介作用態(tài)勢的結(jié)論仍然成立。同樣，北京、海南、貴州、西藏、甘肅、青海、寧夏和新疆8個省域產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平在樣本期內(nèi)仍未達(dá)到門檻值。因此，前述實證分析對理論假設(shè)的驗證是穩(wěn)健的，據(jù)此得到的結(jié)論是可靠的。

表5 制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

5 結(jié)論與展望

5.1 研究結(jié)論

本文分析了制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)相互吸引進(jìn)而在同一區(qū)域內(nèi)形成協(xié)同集聚產(chǎn)生的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)和經(jīng)濟增長效應(yīng)，并基于2010—2018年中國內(nèi)地31個省域面板數(shù)據(jù)構(gòu)建LSDV模型，運用PCSE方法進(jìn)行實證分析，研究結(jié)論如圖1所示。

圖1 結(jié)論框架

(1)制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚能直接產(chǎn)生區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)和經(jīng)濟增長效應(yīng)?？刂迫肆Y本、金融發(fā)展程度和人口數(shù)量后，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚通過資源配置和投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)提升區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平，是產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級的重要途徑；基于知識共享，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新有正向促進(jìn)作用且效果顯著；產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域經(jīng)濟總量增長也有顯著積極影響。

(2)制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化效應(yīng)、創(chuàng)新效應(yīng)與經(jīng)濟增長效應(yīng)之間還存在間接中介作用。當(dāng)分別獨立考慮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化效應(yīng)和創(chuàng)新效應(yīng)的中介作用時，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚通過前者間接抑制區(qū)域經(jīng)濟增長，通過后者間接促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟增長。當(dāng)同時考慮兩者的中介作用時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化效應(yīng)的抑制作用并未凸顯，僅創(chuàng)新效應(yīng)的促進(jìn)作用仍然顯著。整體而言，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和創(chuàng)新作用于經(jīng)濟增長的中介作用在兩種情況下都相對較弱，遠(yuǎn)不及其對經(jīng)濟增長的直接促進(jìn)作用。

(3)制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚經(jīng)由區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化促進(jìn)經(jīng)濟增長的作用效果受協(xié)同集聚水平負(fù)向調(diào)節(jié)，且樣本期內(nèi)，北京、海南、貴州、西藏、甘肅、青海、寧夏和新疆之外的省域產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平已達(dá)到門檻值，使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化效應(yīng)在整體上呈現(xiàn)出對經(jīng)濟增長效應(yīng)的負(fù)向中介作用趨勢。

為此，雖然制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚呈現(xiàn)出通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化間接輕微抑制經(jīng)濟增長的趨勢，但同時卻能大幅直接促進(jìn)經(jīng)濟增長，因此不能因微弱甚至不顯著的抑制作用而阻止產(chǎn)業(yè)自發(fā)協(xié)同集聚和結(jié)構(gòu)合理化，也不能因其微弱或尚不顯著就忽視這種已經(jīng)展露出來的消極態(tài)勢，即在基于制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)天然緊密聯(lián)系而推進(jìn)兩者協(xié)同集聚的同時，忽略其它產(chǎn)業(yè)同步融合發(fā)展會為經(jīng)濟發(fā)展受制于各產(chǎn)業(yè)間要素資源配置失衡埋下隱患。

5.2 理論貢獻(xiàn)

本文以制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚為機制，構(gòu)建由微觀制造業(yè)服務(wù)化到中觀區(qū)域服務(wù)化的理論邏輯，基于區(qū)域服務(wù)化視角，從產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的直接效應(yīng)和各效應(yīng)之間的間接效應(yīng)兩方面，對產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)進(jìn)行綜合分析。本文在區(qū)域服務(wù)化理論概念下形成對產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)的系統(tǒng)研究體系，打破了現(xiàn)有研究角度彼此孤立的局面。同時，本文實證結(jié)果也證實，對產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)間間接作用的遺漏可能導(dǎo)致忽視產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的負(fù)向影響，進(jìn)而造成對現(xiàn)實的錯誤性指導(dǎo)，甚至導(dǎo)致負(fù)向影響效果愈發(fā)顯著。

5.3 政策啟示

(1)以政府為主導(dǎo)制定科學(xué)的產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，同步推進(jìn)制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)發(fā)展，縮小發(fā)展差距，為實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚奠定基礎(chǔ)。一方面，在制造強國戰(zhàn)略部署下貫徹實施《中國制造2025》，以高水平制造業(yè)作為知識密集型服務(wù)業(yè)持續(xù)發(fā)展的支撐點；另一方面，各省市區(qū)政府要合理分配經(jīng)濟資源與制度紅利，消除對知識密集型服務(wù)業(yè)在稅收、金融和科研等方面的政策性歧視，以提高其發(fā)展質(zhì)量和水平，將其作為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的推動力量。

(2)提升制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚能力，進(jìn)一步發(fā)揮產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的多重效應(yīng)。首先，完善市場競爭機制，規(guī)范壟斷行為，放松政府行業(yè)管制，促進(jìn)企業(yè)在區(qū)域內(nèi)創(chuàng)立發(fā)展，達(dá)到最優(yōu)數(shù)量與生產(chǎn)產(chǎn)量；其次，通過規(guī)劃布局、政策引導(dǎo)和財政支持等形式鼓勵大規(guī)模、高信譽、高質(zhì)量企業(yè)進(jìn)行跨地區(qū)、跨產(chǎn)業(yè)兼并重組，促進(jìn)企業(yè)實現(xiàn)區(qū)域性集中化、大型化和組織化，進(jìn)而實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展和有效互動；第三，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚以通過人員交付的服務(wù)為構(gòu)建橋梁，因此需要以面向制造的服務(wù)人才投入和面向服務(wù)的制造人才投入為導(dǎo)向，加大人才培養(yǎng)的教育和科研經(jīng)費投入，通過合作分紅、股權(quán)投資、解決住房等吸引人才，為構(gòu)建產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚并釋放其效應(yīng)提供人力資源支撐；最后，以物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在產(chǎn)業(yè)間構(gòu)建引導(dǎo)知識、技術(shù)、資本、人力等要素資源便捷交易和流動的功能性平臺，加強產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢融合重整和資源優(yōu)化配置，推動區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，促進(jìn)創(chuàng)新能力提升，實現(xiàn)經(jīng)濟快速增長。

(3)推進(jìn)制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚中協(xié)作研發(fā)產(chǎn)品或業(yè)務(wù)在其它國民經(jīng)濟行業(yè)的應(yīng)用。例如，基于農(nóng)機制造產(chǎn)品與軟件套件、數(shù)據(jù)管理和分析工具等服務(wù)融合研制的智能化農(nóng)業(yè)裝備加速農(nóng)業(yè)智慧發(fā)展；將大數(shù)據(jù)、云計算等服務(wù)引入交通運輸制造產(chǎn)品中，實現(xiàn)倉儲、運輸、配送等各環(huán)節(jié)柔性化、敏捷化、定制化，促進(jìn)批發(fā)和零售業(yè)轉(zhuǎn)型升級。以此促進(jìn)各產(chǎn)業(yè)間的互動聯(lián)系和要素資源的重新配置，避免資源過度集中于制造業(yè)或知識密集型服務(wù)業(yè)導(dǎo)致各產(chǎn)業(yè)發(fā)展失衡，產(chǎn)生非經(jīng)濟效果，為區(qū)域經(jīng)濟總量穩(wěn)定增長提供持續(xù)動能。

5.4 研究不足與展望

本文不足之處在于，制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)，不僅僅局限于文中基于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展核心需要所選的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、創(chuàng)新和經(jīng)濟增長。未來以區(qū)域服務(wù)化為視角的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚效應(yīng)研究需要納入更多方面。例如，制造業(yè)與大學(xué)存在密切合作，知識密集型服務(wù)業(yè)比其它產(chǎn)業(yè)更有可能與大學(xué)進(jìn)行合作創(chuàng)新，兩者協(xié)同集聚同時還能產(chǎn)生知識溢出效應(yīng)。因此，區(qū)域內(nèi)高校技術(shù)水平提升、尖端科學(xué)知識創(chuàng)造也是重要直接效應(yīng)之一，同時也是能作用于區(qū)域創(chuàng)新能力提升與經(jīng)濟增長的間接中介效應(yīng)。此外，還要進(jìn)一步挖掘各直接效應(yīng)之間復(fù)雜的作用關(guān)系，即一些效應(yīng)可以在產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚與其某一特定效應(yīng)之間同時起中介作用，或表現(xiàn)出順序性中介作用構(gòu)成中介鏈，抑或是同時具備這兩種特征。