周亞雄，常藝馨，張 蕊

（杭州電子科技大學，杭州 310018）

引言

制造業(yè)發(fā)展水平和創(chuàng)新能力是衡量一個國家綜合國力的重要指標。在復雜多變的國際環(huán)境和日益發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)革命推動下，我國亟需突破以資源和勞動力密集化為特征的制造業(yè)發(fā)展模式。生產(chǎn)性服務業(yè)是指為保持工業(yè)生產(chǎn)過程的連續(xù)性、促進工業(yè)技術(shù)進步、產(chǎn)業(yè)升級和提高生產(chǎn)效率等提供保障的服務行業(yè)。推進制造業(yè)與現(xiàn)代生產(chǎn)性服務業(yè)融合，改變傳統(tǒng)擴大規(guī)模的發(fā)展模式，使生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)良性互動、互促共贏是當前我國經(jīng)濟發(fā)展的重要議題之一。京津冀、長三角、珠三角地區(qū)是目前我國制造業(yè)與生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展水平較高的地區(qū)①，并且制造業(yè)與生產(chǎn)性服務業(yè)之間已經(jīng)初現(xiàn)融合發(fā)展趨勢，研究這些地區(qū)制造業(yè)和服務業(yè)的融合發(fā)展，對于今后的深化融合發(fā)展提供有效政策推動以及推動其他地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、融合發(fā)展也具有參考價值。

一、相關(guān)研究綜述

Guerrieri和Melician(2005）[1]提出，知識密集型產(chǎn)業(yè)與生產(chǎn)性服務業(yè)結(jié)合最為緊密，例如電子產(chǎn)業(yè)、化學和藥品產(chǎn)業(yè)、媒體與社交產(chǎn)品等，并認為電子通信行業(yè)對于生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展質(zhì)量和可交易性具有重要的推動作用。Ellison(1994）[2]首次提出產(chǎn)業(yè)共同集聚這一概念，且認為不僅單一產(chǎn)業(yè)內(nèi)會出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚，存在差異的產(chǎn)業(yè)之間同樣會出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚的現(xiàn)象。Felicia fai(2001）[3]認為，生產(chǎn)性服務業(yè)是推動制造業(yè)發(fā)展的核心力量，有利于一個國家整體的發(fā)展和國際競爭力的提高。

目前，國內(nèi)的相關(guān)研究，制造業(yè)和服務業(yè)融合主要分為理論研究和實證研究兩個方面。理論研究主要基于價值鏈理論、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型分工理論等。實證研究方面主要運用了灰色關(guān)聯(lián)度、投入產(chǎn)出法、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)等方法。理論研究分析方面，彭徽（2019）[4]基于國際產(chǎn)出投入表，構(gòu)建融合度指標體系，來分析產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。發(fā)現(xiàn)中國目前產(chǎn)業(yè)融合較落后，生產(chǎn)性服務業(yè)對制造業(yè)的依賴作用更強。華廣敏（2019）[5]運用非競爭型I-O，分析我國目前高技術(shù)服務業(yè)和制造業(yè)的融合發(fā)展程度，發(fā)現(xiàn)目前高技術(shù)服務業(yè)還不能較好地刺激制造業(yè)的發(fā)展。實證分析方面，鄭運權(quán)(2018）[6]則通過實證分析來研究商貿(mào)服務業(yè)與制造業(yè)的融合情況，得出了商貿(mào)流通服務業(yè)對經(jīng)濟增長的拉動貢獻不斷提高，且其對制造業(yè)的拉動作用更強?；诋a(chǎn)業(yè)價值鏈角度，劉洪民(2014）[7]從組織、創(chuàng)新及模式分析，提出我國應當將生產(chǎn)性制造業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榉招灾圃欤瑥亩苿游覈a(chǎn)業(yè)向“微笑曲線”的兩端移動。

從現(xiàn)有文獻可以看到，隨著世界信息技術(shù)革命和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，生產(chǎn)性服務業(yè)逐漸向制造業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部滲透、參與到制造業(yè)的價值創(chuàng)造過程中，同時生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新帶動了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的進步，且兩者之間深度融合具有互利作用。同時，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究存在以下不足：⑴關(guān)于生產(chǎn)性服務業(yè)和制造業(yè)的融合發(fā)展評估研究較多，但對于不同地區(qū)之間融合程度的不同，并分析其影響因素所做的相關(guān)研究不足。⑵由于各個地區(qū)之間的制造業(yè)和服務業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同，可能導致地區(qū)之間生產(chǎn)性服務業(yè)和制造業(yè)的融合程度不同，而有關(guān)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同與融合程度的不同之間是否有聯(lián)系所做的研究較少。這兩點研究不足正是本文力圖闡述的問題。

二、模型建立和數(shù)據(jù)處理

（一）VAR模型構(gòu)建

文章借鑒鄭運權(quán)（2018）的做法，建立西姆斯提出的VAR模型即向量自回歸模型，分析京津冀、長三角和珠三角地區(qū)生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)之間融合發(fā)展的動態(tài)均衡關(guān)系，向量自回歸模型在多個變量的長期均衡研究方面具有明顯優(yōu)勢。具體模型如下：

其中：Yt=（LnMI，LnPS）為制造業(yè)增加值和生產(chǎn)性服務業(yè)增加值的t期值，MI為制造業(yè)增加值，PS為生產(chǎn)性服務業(yè)增加值；k為模型的最大滯后階數(shù)；Yt-k是制造業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)在滯后k期時的增加值水平；Ai=(1,2,...,p)是第i個待估參數(shù)2x2階矩陣；以Ut=（u1t，u2t）為隨機誤差列向量。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)處理

根據(jù)生產(chǎn)性服務業(yè)統(tǒng)計分類（2019），生產(chǎn)性服務業(yè)主要包括研發(fā)設計與其他技術(shù)服務，貨物運輸、倉儲和郵政快遞服務，信息服務、金融服務、節(jié)能與環(huán)保服務、生產(chǎn)性租賃服務、商務服務、批發(fā)經(jīng)紀代理服務、生產(chǎn)性支持服務和房地產(chǎn)服務這幾類服務行業(yè)。由于有些省份相關(guān)數(shù)據(jù)缺失嚴重，文章選取交通運輸服務業(yè)、批發(fā)零售服務業(yè)、金融業(yè)務、房地產(chǎn)業(yè)，將這幾項服務業(yè)增加值作為生產(chǎn)性服務業(yè)增加值，表示為PS。

由于制造業(yè)增加值目前國內(nèi)官方并沒有統(tǒng)計，缺乏相關(guān)的數(shù)據(jù)。因此，根據(jù)目前國家統(tǒng)計局關(guān)于制造業(yè)定義，本文中制造業(yè)增加值用工業(yè)增加值代替，表示為MI。

選取2000年-2019年的數(shù)據(jù)?？紤]到制造業(yè)與生產(chǎn)性服務業(yè)增加值包含市場價格波動的影響，本文利用歷年商品零售價格指數(shù)，對增加值進行平減以消除價格波動的影響，然后將實際制造業(yè)增加值與生產(chǎn)性服務業(yè)增加值分別取對數(shù)，以消除異方差的影響，得到LnMI與LnPS為VAR模型的內(nèi)生變量。

（三）模型平穩(wěn)性與協(xié)整檢驗

1.ADF檢驗

在建立VAR模型之前，內(nèi)生變量LnMI與LnPS必須為平穩(wěn)的時間序列，因此，對LnPS和LnMI進行單位根檢驗。本文分別對LnMS和LnPS做一階差分及二階差分，運用AIC、SIC等作為滯后階數(shù)選取標準，檢驗結(jié)果如表1所示。

表1 長三角地區(qū)的ADF檢驗結(jié)果

如表1所示，通過對LnPS和LnMI做點線圖，可以看出兩個內(nèi)生變量存在明顯的截距，存在擾動項，故檢驗模式設為（C，T）。

由于VAR模型需要內(nèi)生變量為同階單整的。由上述檢驗可知，長三角地區(qū)LnMI在5%水平平穩(wěn)，但LnPS在相同水平不平穩(wěn)，故對兩者進行一階差分。DLnPS和DLnMI在1%、5%水平都是不平穩(wěn)的，故繼續(xù)進行二階差分。發(fā)現(xiàn)D（LnPS，2）和D（LnMI，2）在1%、5%水平都是平穩(wěn)的，可以建立VAR模型。三個地區(qū)根據(jù)AIC、SIC、HQ準則得出的滯后階數(shù)為2時，模型效果最佳。

京津冀地區(qū)根據(jù)上述檢驗結(jié)果可以看出，LnMI在5%水平平穩(wěn)，但LnPS在相同水平不平穩(wěn)，故對兩者進行一階差分。DLnPS和DLnMI在1%、5%水平都是不平穩(wěn)的，故繼續(xù)二階差分。發(fā)現(xiàn)D(LnPS，2）和D(LnMI，2）在1%、5%水平都是平穩(wěn)的，可以建立VAR模型。根據(jù)AIC、SIC、HQ準則得出的滯后階數(shù)為2時，模型效果最佳。

珠三角地區(qū)根據(jù)上述檢驗結(jié)果可以看出，LnMI在5%水平平穩(wěn)，但LnPS在相同水平不平穩(wěn)，故對兩者進行一階差分。DLnPS和DLnMI在1%、5%水平都是不平穩(wěn)的，故做二階差分。發(fā)現(xiàn)D(LnPS，2）和D(LnMI，2）在1%、5%水平都是平穩(wěn)的，可以建立VAR模型。根據(jù)AIC、SIC、HQ準則得出的滯后階數(shù)為2時，模型效果最佳。

2.AR根檢驗

為了說明VAR模型是否穩(wěn)定，需要進行AR根檢驗。得到結(jié)果如圖1、圖2、圖3所示。

圖1 長三角地區(qū)AR根檢驗

圖2 京津冀地區(qū)AR根檢驗

圖3 珠三角地區(qū)AR根檢驗

由圖1-3可見，三個地區(qū)的AR根檢驗均通過。

3.VAR模型

利用上述分析結(jié)果已經(jīng)平穩(wěn)的D（LnPS，2）和D（LnMI，2）建立VAR模型，結(jié)果如表2所示。

表2 VAR模型

三、脈沖響應與方差分解分析

（一）脈沖響應模型

脈沖響應函數(shù)的基本思想是考慮擾動項的影響是如何傳播到各個變量的，即分析在擾動項上加一個標準差大小的沖擊時，對系統(tǒng)中其他內(nèi)生變量所帶來的影響。得出的結(jié)果如圖4所示。

圖4 長三角地區(qū)脈沖響應模型

1.基于長三角地區(qū)

由圖4可知，在D2LnPS面對來自自身的一個標準差的沖擊后，在第一期表現(xiàn)出強反饋，隨后逐漸遞減，在第三期時出現(xiàn)反彈后圍繞0波動。在D2LnPS面對來自D2LnMI的一個標準差的沖擊時，在第一期并沒有表現(xiàn)出明顯的響應，第二期出現(xiàn)負響應，隨后圍繞0波動。D2LnMI在面對來自D2LnPS的沖擊時，在第一期表現(xiàn)出了正響應，隨后二三期出現(xiàn)負響應。D2LnMI在面對來自自身的沖擊時，在第一期做出了強響應，隨后在第二三期下降到負值，之后有所回升并在第七期時圍繞0波動。

總體來看，生產(chǎn)性服務業(yè)對自身的沖擊響應更強而其對來自制造業(yè)的沖擊響應較小。

2.基于京津冀地區(qū)

由圖5可知，在D2LnPS面對來自自身的一個標準差的沖擊后，在第一期表現(xiàn)出強反饋，在第二期時迅速下降變?yōu)樨撝岛笤诘谌跁r圍繞0波動。在D2LnPS面對來自D2LnMI的一個標準差的沖擊時，并沒有表現(xiàn)出明顯的響應。D2LnMI在面對來自D2LnPS的沖擊時，在第一期表現(xiàn)出了較弱的正響應，隨后第二期出現(xiàn)負響應。D2LnMI在面對來自自身的沖擊時，在第一期做出了強響應，之后有所回升并在第七期時圍繞0波動。

圖5 京津冀地區(qū)脈沖響應模型

總體來看，生產(chǎn)性服務業(yè)和制造業(yè)兩者對其自身的響應都更為明顯，但生產(chǎn)性服務業(yè)和制造業(yè)之間相互響應關(guān)系較弱。

3.基于珠三角地區(qū)

由圖6可知，在D2LnPS面對來自自身的一個標準差的沖擊后，在第一期表現(xiàn)出強反饋，隨后逐漸遞減，隨后在第三期時出現(xiàn)反彈，之后第五期后逐漸趨于0。在D2LnPS面對來自D2LnMI的一個標準差的沖擊時，在第一期并沒有表現(xiàn)出明顯的響應，第三期時出現(xiàn)反彈后逐漸趨向于0。D2LnMI在面對來自D2LnPS的沖擊時，在第一期表現(xiàn)出了較弱的正響應，二三期出現(xiàn)負響應，隨后圍繞0波動。D2LnMI在面對來自自身的沖擊時，在第一期做出了強響應，在第二三期下降到負值，之后有所回升并圍繞0波動。

圖6 珠三角地區(qū)脈沖響應模型

總體來看，生產(chǎn)性服務業(yè)對自身的沖擊響應更強，而其對來自制造業(yè)的沖擊響應較弱。制造業(yè)對來自生產(chǎn)性服務業(yè)也表現(xiàn)出較弱的響應。

（二）方差分解模型

方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度，從而進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。表3為方差分解的結(jié)果。

表3 方差分解結(jié)果

1.基于長三角地區(qū)

制造業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)來自自身的貢獻率更高。從制造業(yè)方面來看，其自身的帶動效果遠大于生產(chǎn)性服務業(yè)對它的帶動效果。在第一期時，制造業(yè)對自身的擾動達到了91.74%，隨后開始有所衰減并穩(wěn)定在77%左右。由生產(chǎn)性服務業(yè)所引起的擾動，在第一期時為8.26%，隨后逐漸增強，并在第六期后逐漸穩(wěn)定在22.1%的水平。從生產(chǎn)性服務業(yè)的角度出發(fā)，其對自身的影響在第一期達到了100%，隨后開始下降，在第五期之后穩(wěn)定在96%以上水平。由制造業(yè)所引起的擾動部分在第一期時為0，但隨后逐漸增加，并在第五期后逐漸穩(wěn)定在3%的水平。

可以看出，長三角地區(qū)制造業(yè)對生產(chǎn)性服務業(yè)的帶動程度有所不足，但生產(chǎn)性服務業(yè)對制造業(yè)的影響較為明顯。

2.基于京津冀地區(qū)

制造業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)來自自身的貢獻率更高。從制造業(yè)方面來看，其自身的帶動效果遠大于生產(chǎn)性服務業(yè)對它的帶動效果。在第一期時，制造業(yè)對自身的擾動達到了97.66%，隨后開始有所衰減，并在第四期穩(wěn)定在96.2%左右。由生產(chǎn)性服務業(yè)所引起的擾動，在第一期時為2.33%，隨后逐漸增強，并在第四期后逐漸穩(wěn)定在3.78%的水平。從生產(chǎn)性服務業(yè)的角度出發(fā)，其對自身的影響在第一期達到了100%，隨后開始下降，在第五期之后穩(wěn)定在97%以上水平。由制造業(yè)所引起的擾動部分在第一期時為0，但隨后逐漸增加，并在第五期后逐漸穩(wěn)定在2.2%的水平。

可以看出，京津冀地區(qū)制造業(yè)對生產(chǎn)性服務業(yè)的帶動程度和生產(chǎn)性服務業(yè)對制造業(yè)的帶動作用都有所不足，融合表現(xiàn)較差。

3.基于珠三角地區(qū)

制造業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)來自自身的貢獻率更高。從制造業(yè)方面來看，其自身的帶動效果遠大于生產(chǎn)性服務業(yè)對它的帶動效果。在第一期時，制造業(yè)對自身的擾動達到了99%，隨后開始有所衰減，并在第五期穩(wěn)定在84.5%左右。由生產(chǎn)性服務業(yè)所引起的擾動，在第一期時為0.99%，隨后逐漸增強，并在第六期后逐漸穩(wěn)定在15.44%的水平。從生產(chǎn)性服務業(yè)的角度出發(fā)，其對自身的影響在第一期時達到了100%，隨后開始下降，在第五期后穩(wěn)定在94%以上水平。由制造業(yè)所引起的擾動部分在第一期時為0，但隨后逐漸增加，并在第六期后逐漸穩(wěn)定在5.6%的水平。

可以看出，珠三角地區(qū)制造業(yè)對生產(chǎn)性服務業(yè)的帶動程度相對較弱，生產(chǎn)性服務業(yè)對制造業(yè)的帶動作用表現(xiàn)較為明顯。

（三）融合評估結(jié)果分析

基于模型可知，長三角地區(qū)制造業(yè)對生產(chǎn)性服務業(yè)的帶動程度有所不足，但生產(chǎn)性服務業(yè)對制造業(yè)的影響較為明顯；京津冀地區(qū)制造業(yè)對生產(chǎn)性服務業(yè)的帶動程度和生產(chǎn)性服務業(yè)對制造業(yè)的帶動作用都有所不足，融合表現(xiàn)較差；珠三角地區(qū)制造業(yè)對生產(chǎn)性服務業(yè)的帶動程度相對較弱，生產(chǎn)性服務業(yè)對制造業(yè)的帶動作用表現(xiàn)較為明顯。

長三角地區(qū)生產(chǎn)性服務業(yè)對制造業(yè)的帶動作用是三個地區(qū)中最為顯著的。總體上看，制造業(yè)對生產(chǎn)性服務業(yè)的影響帶動程度在三個經(jīng)濟圈均較差，珠三角地區(qū)相對較好。且生產(chǎn)性服務業(yè)對制造業(yè)的影響均具有一定的延遲，表現(xiàn)在較長的時間段中。

四、結(jié)語

本文運用向量自回歸模型對京津冀、珠三角和長三角地區(qū)生產(chǎn)性服務業(yè)和制造業(yè)的融合發(fā)展進行了評估與對比分析得知：長三角地區(qū)的生產(chǎn)性服務業(yè)和制造業(yè)融合發(fā)展效果較好，珠三角地區(qū)次之，京津冀地區(qū)又次之。

由于互聯(lián)網(wǎng)和通信行業(yè)的高速發(fā)展，長三角地區(qū)在這場科技革命中處于優(yōu)勢地位，因此，制造業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)之間的融合效果更好，兩者之間的相互帶動作用更為明顯；京津冀地區(qū)雖然發(fā)展水平都較高，但兩者之間的協(xié)同作用并不明顯，制造業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局不合理、成本較高，會對制造業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生不利影響；珠三角地區(qū)制造業(yè)的發(fā)展水平較高，但生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展水平較低，較為發(fā)達的制造業(yè)為尚處于發(fā)展初期的生產(chǎn)性服務業(yè)提供了更多的支持，珠三角地區(qū)的制造業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)協(xié)同發(fā)展的潛力更大。

因此，長三角地區(qū)應當注重金融業(yè)對制造業(yè)的融合發(fā)展，且長三角地區(qū)科技和信息技術(shù)的發(fā)展水平較高，應充分發(fā)揮其優(yōu)勢，積極向電子信息技術(shù)發(fā)展所產(chǎn)生的新興產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，結(jié)合長三角地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的優(yōu)勢，利用技術(shù)創(chuàng)新為制造業(yè)增添新的發(fā)展活力和技術(shù)支持。

京津冀地區(qū)科技和信息技術(shù)發(fā)展水平相對較低，應當注重創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。借助京津冀地區(qū)的金融發(fā)展優(yōu)勢，利用優(yōu)質(zhì)的金融資源和良好的制造業(yè)基礎，大力發(fā)展與商務和金融服務業(yè)相結(jié)合的新型制造業(yè)。

珠三角地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展水平相對較弱，因而對制造業(yè)發(fā)展的帶動作用也相對較弱，應通過不斷完善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、增加研發(fā)投入，推動制造業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)向高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將制造業(yè)企業(yè)介入到生產(chǎn)價值鏈的下游環(huán)節(jié)中，如售后服務等，實現(xiàn)技術(shù)密集型制造業(yè)與技術(shù)密集型生產(chǎn)性服務業(yè)的結(jié)合。

注釋：

①京津冀地區(qū)數(shù)據(jù)選擇北京市、天津市和河北省，長三角地區(qū)選擇江蘇省、浙江省和上海市，珠三角地區(qū)選擇廣東省。