【基金項目】云南省哲學社會科學創(chuàng)新團隊項目“云南口岸建設發(fā)展研究”（2023CX05）、云南省教育廳科學研究基金項目“夜間經濟驅動云南省文旅消費潛力釋放的機制與路徑研究”（2024Y445）成果。

摘要：隨著服務功能在現代制造業(yè)中的作用逐步凸顯，產業(yè)之間的邊界逐漸模糊，先進制造業(yè)與現代服務業(yè)融合發(fā)展成為促進經濟增長的重要方式。文章利用隨機前沿分析法和評價指標體系法計算30個?。▍^(qū)、市）2012—2021年服務業(yè)生產率和“兩業(yè)”融合度，構建動態(tài)空間杜賓模型實證“兩業(yè)”融合對服務業(yè)全要素生產率的直接作用與空間溢出。研究發(fā)現：樣本期呈現出服務業(yè)比重不斷提高而整體經濟增速卻不斷趨緩的現象，或存在服務業(yè)“成本病”問題；“兩業(yè)”融合對本地服務業(yè)全要素生產率的提升在短期內更為明顯，對鄰近地區(qū)的空間溢出長期來看作用更大；“兩業(yè)”融合對東西部地區(qū)服務業(yè)生產率提升作用顯著，主要通過技術效率改進和規(guī)模效應增加實現。

關鍵詞：“兩業(yè)”融合；服務業(yè)；制造業(yè)；全要素生產率；空間溢出

【中圖分類號】 F719" " "DOI：10.改革開放以來，我國經濟迅猛發(fā)展，產業(yè)結構經歷了巨大變化。隨著產業(yè)分工細化以及服務化進程的加速，服務業(yè)在國民經濟中的地位日益凸顯。中國2023年人均GDP達到1.26萬美元，已接近高收入國家門檻（世行標準是人均GDP1.4萬美元）。隨著人均GDP水平提高，制造業(yè)產值占比會呈現出先上升后下降的倒U型庫茲涅茨曲線（Kuznets curve）變動特征，且從發(fā)達國家經驗看，高收入社會是服務型社會，各項服務需求大增。國家統(tǒng)計局的數據顯示，2012年我國服務業(yè)在GDP中的比重首次超過第二產業(yè)，2015年這一比重突破了50%的關口，2023年更是攀升至54.6%，服務業(yè)已成為中國第一大產業(yè)。服務業(yè)的快速發(fā)展也帶來了一系列挑戰(zhàn)，其中最為突出的莫過于服務業(yè)“成本病”問題。隨著服務業(yè)占比逐步增加，服務業(yè)生產率長期處于較低水平會對經濟的持續(xù)增長構成潛在威脅，限制整體經濟的增長潛力。生產率的提升與經濟增長息息相關，是解決“成本病”問題的核心，也是緩解服務業(yè)“成本病”的必要途徑。因此，探索服務業(yè)生產率的提升之道，成為經濟轉型期亟須解決的關鍵課題。

近年來，我國產業(yè)融合步伐顯著加快，產業(yè)之間的邊界逐漸模糊，服務業(yè)與制造業(yè)之間的互動日益緊密，彼此滲透。一些大型制造業(yè)企業(yè)積極向服務業(yè)轉型并取得矚目成果，而眾多服務業(yè)企業(yè)也相應拓寬業(yè)務邊界向制造業(yè)滲透延伸，形成了制造服務化與服務制造化并行的產業(yè)新生態(tài)，為服務業(yè)的發(fā)展注入了新的活力。為順應這一趨勢，2021年，國家發(fā)展改革委等13部門聯合印發(fā)《關于加快推動制造服務業(yè)高質量發(fā)展的意見》，明確提出要實現制造業(yè)與生產性服務業(yè)耦合共生、相融相長，推進制造業(yè)與生產性服務業(yè)融合（以下簡稱“兩業(yè)”融合）?！皟蓸I(yè)”融合發(fā)展打破了傳統(tǒng)產業(yè)的壁壘，有利于實現資源的更優(yōu)配置、提高生產效率，已經成為推動制造業(yè)向專業(yè)化和高級化邁進的重要手段，也是提高服務業(yè)生產效率的關鍵舉措。

鑒于此，本文以2012—2021年30個?。▍^(qū)、市）的相關數據為樣本，借助隨機前沿分析方法（Stochastic Frontier Analysis）對服務業(yè)生產率進行測算與分解，研判樣本期內服務業(yè)“成本病”存在與否，結合當前制造業(yè)與服務業(yè)不斷融合的發(fā)展趨勢，構建指標體系綜合評價“兩業(yè)”融合水平，刻畫其動態(tài)演進趨勢，并基于動態(tài)空間杜賓模型探討服務業(yè)生產率的提升能否通過“兩業(yè)”融合發(fā)展實現，進一步討論是否會對鄰近地區(qū)產生空間溢出效應，以期尋求服務業(yè)提質增效的路徑和區(qū)域產業(yè)結構調整的方向，挖掘新常態(tài)下特有的增長源泉，探求經濟轉型期的新動力。

一、文獻綜述

（一）服務業(yè)“成本病”的提出與研究進展

有關服務業(yè)“成本病”問題的討論最早由美國經濟學家威廉·鮑莫爾（William Baumol）在1967年發(fā)表的《非均衡增長的宏觀經濟學：城市病的剖析》一文中提出[1]。鮑莫爾構建了一個兩部門的非均衡增長模型，在模型中，他將整個經濟劃分為技術進步部門和技術停滯部門，前者能夠迅速實現技術進步和資本深化，勞動生產率以恒定的比率增長，而后者生產率則恒定不變。鮑莫爾認為，生產率分化的根源在于勞動在活動中所起的作用。以制造業(yè)為例，勞動主要是一種工具，是獲得最終產品的附帶條件，技術創(chuàng)新使得生產中對勞動力的需求減少，并且能提升該部門產品的質量。而在一些服務領域，其勞動本身就是最終產品，如教育、現場表演等，勞動力投入的多寡決定了產品質量好壞。該模型把勞動力視為唯一的要素投入品，因此在兩部門名義工資同水平增加、貨幣工資的增長和部門生產率增長一致的情況下，隨著時間的推移，進步部門生產率不斷提升將不可避免地導致停滯部門的單位產品成本將無限制上漲。如果停滯部門產品的需求不是完全無價格彈性的，那么不斷攀升的成本會促使消費者減少對該部門產品的需求，最終使得該部門萎縮甚至消失；反之，在停滯部門的產品需求完全無價格彈性的情況下，由于勞動力成本相對較低（相對于進步部門），勞動力將會不斷從進步部門轉移至停滯部門，拖累整個國家經濟增速逐漸變?yōu)榱悖歹U莫爾“成本病”。維克多·富克斯（Victor R. Fuchs）在鮑莫爾的基礎上進行了補充，形成了著名的“鮑莫爾—富克斯”假說[2]。

“鮑莫爾—富克斯”假說有效解釋了發(fā)達經濟體中服務業(yè)高成本的現象，假說一經提出就得到廣泛應用。然而，由于生產率在服務業(yè)內部行業(yè)、區(qū)域之間呈現明顯差異，學者們對是否存在服務業(yè)“成本病”的檢驗結果不盡相同。從生產過程是否可標準化的角度出發(fā)，根據投資就業(yè)彈性和專業(yè)職稱兩個統(tǒng)計依據，李建華和孫蚌珠[3]將服務業(yè)劃分為可標準化服務業(yè)和不可標準化服務業(yè)兩類，認為不可標準化服務業(yè)的過度增長會導致“成本病”。宋建和王靜[4]則主張中國服務業(yè)的生產率相對滯后的現象與城市經濟發(fā)展水平有較強關聯。由于“鮑莫爾—富克斯”假說在部門劃分中過于兩極化且只考慮勞動投入，國內外學者結合各自的領域對“鮑莫爾—富克斯”模型進行修正。Inman[5]認為事先將服務部門的勞動生產率假設為0與現實不符，而應將服務業(yè)勞動生產率的滯后程度改用制造業(yè)與服務業(yè)勞動生產率之差表示。程大中[6]、朱軼等[7]根據這一思路對兩部門模型進行擴展，以便于對中國經驗的分析。Oulton[8]在研究服務業(yè)對經濟增長的影響時將服務完全視作中間消費品。宋建和鄭江淮[9]在服務業(yè)與工業(yè)部門間產品的消費行為中構造了互補的“里昂惕夫”效用函數。彭剛和李超[10]則將同一行業(yè)內部各企業(yè)存在生產率差異引入服務業(yè)“成本病”和增長停滯的模型中，進一步細化了對服務業(yè)“成本病”的論證。

梳理“成本病”的相關理論發(fā)現，服務業(yè)生產率相對較低是導致服務業(yè)“成本病”的主要原因。基于此，學者們從不同角度提出解決方案。一方面，數字經濟的快速發(fā)展賦予了服務業(yè)新的發(fā)展契機。生產性服務業(yè)對數字化投入依賴較高，數字技術促進分工與協作，提高服務業(yè)分工與協作效率，可以有效緩解生產性服務業(yè)“成本病”[10-11]。不僅如此，得益于數據的易儲存性，數字經濟加速服務業(yè)資源優(yōu)化配置，在技術進步的同時產生規(guī)模經濟，促進提升創(chuàng)新績效，從而有效提高服務業(yè)生產率[12]。另一方面，隨著服務功能在現代制造業(yè)中的作用逐步凸顯，制造業(yè)與服務業(yè)的融合備受關注，“兩業(yè)”融合在提高全要素生產率上得到廣泛應用。產業(yè)之間交叉融合發(fā)展有利于實現信息資源集聚和共享，有效緩解了傳統(tǒng)服務業(yè)不可存儲性、不可遠距離貿易、生產消費共時性等制約因素，產生正向的知識溢出效應和激勵效應，已成為服務業(yè)高質量發(fā)展的新動能[13]。

（二）“兩業(yè)”融合的測度與經濟效應

關于“兩業(yè)”融合測度及其經濟效應的研究成果頗豐。在“兩業(yè)”融合發(fā)展的水平測度及影響因素上，梁培培等[14]基于投入產出表，構建單向融合度、融合互動度、綜合融合度指標，多維度量化呈現了我國“兩業(yè)”融合程度；鈔小靜等[15]發(fā)現數字技術通過提升技術創(chuàng)新、增強通用性資產投資、打破時空局限性促進制造業(yè)與服務業(yè)的技術融合、業(yè)務融合、市場融合。在“兩業(yè)”融合對生產率的影響效應上，現有研究重點關注服務業(yè)投入對制造業(yè)效率的影響。欒申洲[16]構建系統(tǒng)GMM模型，實證分析制造業(yè)與生產性服務業(yè)協同發(fā)展對全要素生產率的影響，得出“兩業(yè)”融合對全要素生產率具有顯著促進作用的結論。從資源配置效率的角度，于洋等[17]提出產業(yè)融合可以促進制造業(yè)內部環(huán)節(jié)的分離，降低企業(yè)成本，提高競爭力與生產效率?；谛袠I(yè)內部生產率異質性的視角，杜傳忠和侯佳妮[18]認為制造業(yè)與服務業(yè)融合存在明顯的不對稱性，要增加對高端服務業(yè)的有效需求，優(yōu)化制造業(yè)對服務業(yè)的中間投入結構，進而從供求兩端同時發(fā)力提升服務業(yè)生產率，促進服務業(yè)與制造業(yè)之間產業(yè)融合的良性循環(huán)。以區(qū)域經濟協調發(fā)展為導向，崔敏和趙增耀[19]提出“兩業(yè)”融合使不同的產業(yè)形態(tài)在同一區(qū)域內集聚，方便企業(yè)展開交流與合作，從而實現規(guī)模經濟效益，成為區(qū)域經濟協調發(fā)展的新增長點。賀靈和陳治亞[20]就“兩業(yè)”融合與制造業(yè)轉型升級互動關系展開論證，認為“兩業(yè)”融合在資本配置效率和研發(fā)創(chuàng)新方面發(fā)揮了正向作用，能夠促進制造業(yè)價值鏈攀升。夏杰長和肖宇[21]研究發(fā)現，“兩業(yè)”融合使得經濟結構服務化和產業(yè)邊界模糊化，在此基礎上產業(yè)間的競爭合作關系得以重新塑造，共同的知識和技術基礎加強了溢出效應，為產生更好的經濟效益創(chuàng)造了條件。夏倫[22]借助面板空間杜賓模型進一步發(fā)現“兩業(yè)”融合對產業(yè)轉型升級存在顯著的空間效應。

綜上，經過學術界的修正與擴展，“鮑莫爾—富克斯”假說已經成為研究服務業(yè)生產率頗具影響力與現實意義的學說。無論是從全國角度還是區(qū)域角度，現有研究普遍認為我國服務業(yè)發(fā)展過程中伴隨著“成本病”的潛在風險。隨著研究的深入，學者們開始關注服務業(yè)“成本病”的“治療”方法，數字經濟賦能與產業(yè)融合發(fā)展被認為是提高服務業(yè)生產率的有效途徑。就“兩業(yè)”融合的相關研究來看，學界普遍使用投入產出法預測產業(yè)融合趨勢、利用熵值法和耦合評價模型測量融合程度，以及借助空間模型分析“兩業(yè)”融合的時空分異特征等，且集中于這種互動關系對經濟增長、區(qū)域協調發(fā)展、產業(yè)轉型升級的影響研究。多數學者認為我國“兩業(yè)”融合程度相對較低，仍處于松散耦合階段。對于“兩業(yè)”融合所產生的經濟效應等相關問題，現有研究多從制造業(yè)服務化的單一視角切入，聚焦于融合過程中服務業(yè)作為制造業(yè)的中間投入對制造業(yè)升級的影響，鮮有文獻涉及“兩業(yè)”融合對服務業(yè)的反饋效應。

隨著經濟全球化進程的推進，發(fā)展中國家的服務業(yè)逐漸擴張，也開始面臨服務業(yè)“成本病”的困擾。我國是最大的發(fā)展中國家，因此，對服務業(yè)生產率的研究十分必要。由此，本文擬對已有文獻進行補充，邊際貢獻主要為：第一，將服務業(yè)全要素生產率作為被解釋變量，探討“兩業(yè)”融合對服務業(yè)提質增效的影響，拓展關于“兩業(yè)”融合的研究視角；第二，從空間視角切入，關注“兩業(yè)”融合對服務業(yè)生產率提升的直接影響的同時，運用空間統(tǒng)計模型深入探討，增加空間效應分析，彌補既有研究只關注傳統(tǒng)計量分析的不足，進一步補充現有的經驗研究成果。

二、機制分析與研究假設

首先，制造業(yè)和服務業(yè)互動共融，制造業(yè)通過服務化轉型提升生產效率和產品質量，而服務業(yè)則為制造業(yè)提供技術支持、市場拓展等增值服務，二者融合發(fā)展形成螺旋式演進的良性互動關系。生產率提升是產業(yè)互動的結果體現，為服務業(yè)“成本病”的緩解提供了可能[23]。一方面，服務業(yè)發(fā)展依附于制造業(yè)，“兩業(yè)”融合發(fā)展帶動服務業(yè)結構升級。生產性服務業(yè)作為制造業(yè)專業(yè)化分工后的產物，多為制造業(yè)提供研發(fā)設計、物流運輸和宣傳銷售等服務，在產業(yè)融合過程中生產性服務業(yè)充分吸收制造業(yè)的先進知識和管理經驗，有利于提升服務業(yè)產品的供給效率和質量，促進技術進步，進而推動服務業(yè)生產率提升。另一方面，制造業(yè)轉型升級推動服務業(yè)需求擴張，倒逼服務業(yè)生產率提升以適配制造業(yè)發(fā)展要求。全球產業(yè)鏈正在重塑，呈現出不斷向兩端拓展和延伸的趨勢，“制造+服務”的發(fā)展模式成為制造業(yè)躋身全球價值鏈高端環(huán)節(jié)的重要手段，提高制造業(yè)的全球參與度與國際競爭力離不開高質量的生產性服務業(yè)的支撐[24]。在此背景下，服務經濟發(fā)展迅速的主要原因是制造業(yè)對服務業(yè)需求的增加?！皟蓸I(yè)”融合程度不斷加深，制造業(yè)增值環(huán)節(jié)逐步由制造環(huán)節(jié)轉向服務環(huán)節(jié)，推動由生產制造型向生產服務型轉變，擴大制造業(yè)對服務業(yè)的中間需求，倒逼服務業(yè)提升技術水平，增強對制造業(yè)升級的服務支撐能力，實現供需有效對接，引領價值鏈向中高端延伸和產業(yè)高質量發(fā)展，凸顯服務業(yè)生產率的提升效應。據此，提出假設1：

H1：“兩業(yè)”融合對提升服務業(yè)生產率具有正向作用。

其次，“兩業(yè)”融合發(fā)展能夠加快產業(yè)結構調整，更易形成產業(yè)集聚。于微觀而言，生產性服務業(yè)具有較強的產業(yè)關聯性，對勞動力要素的依賴程度較低，其生產效率在資本驅動下存在巨大的提升空間[25]。制造業(yè)與生產性服務業(yè)融合程度的加深使得資本在區(qū)域間流動性增強，可以加速實現區(qū)域間資源共享和人才互通，形成知識的空間溢出或人才的虹吸作用，提高企業(yè)生產效率。于宏觀而言，制造業(yè)與生產性服務業(yè)協同集聚增強了異質性產業(yè)間的垂直關聯和縱向關聯，產生共生經濟效應[26]?！皟蓸I(yè)”融合使得傳統(tǒng)的制造業(yè)得以向更高端、更具附加值的方向轉型，也推動了生產性服務業(yè)的升級和創(chuàng)新，這種雙向互動的過程加速了產業(yè)結構的優(yōu)化和升級，形成高效和富有競爭力的經濟體系。隨著融合程度的加深，資本、技術、人才等生產要素在區(qū)域間的流動更為頻繁，服務業(yè)與不同產業(yè)之間的知識和技術得以交流和共享，信息網絡的易分享性則極大地降低了知識和信息傳播的成本和難度，使得本城市的服務業(yè)發(fā)展紅利惠及鄰近城市，促進資源的優(yōu)化配置，產生正向空間溢出效應，從而減弱城市地理邊界對服務業(yè)生產率提升的負向約束效果，縮減各城市之間存在的發(fā)展溝壑，加速區(qū)域間服務業(yè)發(fā)展的平衡和協調。據此，提出假設2：

H2：“兩業(yè)”融合不僅能促進本地區(qū)服務經濟發(fā)展，還能通過空間溢出效應對鄰近地區(qū)產生影響。

最后，根據“鮑莫爾—富克斯”假說，服務部門的產品具有較低的需求彈性，社會整體工資水平上漲相應地會產生更多的社會需求。傳統(tǒng)經濟理論認為，服務具有“結果無形”“生產消費同步”“不可儲存”的特點，生產更多地依賴于人力資本投入，技術含量低，且規(guī)模經濟效應主要體現在規(guī)?；洜I和市場份額的增加上，批量化生產的基本要求難以滿足，促使勞動生產率提高的主要因素無法在服務業(yè)得到直接體現[27]。而“兩業(yè)”融合進一步細化了服務業(yè)與制造業(yè)的分工，催生了以柔性制造、定制化生產為代表的新型生產模式，滿足服務產品的個性化需求[28]；需求擴張會刺激服務企業(yè)擴大生產規(guī)模、增加雇傭工人，促進聯合生產。同時，“兩業(yè)”融合能夠有效消除技術和知識的壁壘，促進異質性技術和知識在先導企業(yè)中的整合、積累、交流，為技術進步提供良好條件。此外，制造業(yè)對服務業(yè)中間需求的增加還能夠促進中間投入商尤其是生產性服務業(yè)的加速興起，加速新服務企業(yè)的進入，加劇市場范圍內的競爭程度，服務業(yè)迫于生存壓力和逐利本能將尋求單位最低成本，以期實現既定成本下產出最大化，有利于企業(yè)技術效率提高。據此，提出假設3：

H3：“兩業(yè)”融合能夠通過產生規(guī)模經濟、促進技術進步和提高技術效率來影響服務業(yè)生產率。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

2012年我國服務業(yè)增加值占GDP比重達到45.5%，首次超過第二產業(yè)，標志著我國正式步入服務經濟時代。在此事實背景下，本文將研究期限劃定為2012—2021年，選取2012—2021年中國30個?。▍^(qū)、市）為樣本展開研究，所用數據均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國第三產業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國稅務年鑒》《中國投資領域統(tǒng)計年鑒》和各省份地方統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報等，部分缺失數據采取插值法補全。

（二）變量設定與說明

1. 被解釋變量

被解釋變量為服務業(yè)全要素生產率（Y），以隨機前沿方法下超越對數生產函數的測算結果表示。國內外學者在對全要素生產率水平進行測算時通常選擇數據包絡分析法或隨機前沿分析法。相較于數據包絡分析法而言，隨機前沿分析法需要提前確定生產函數形式，考慮了隨機誤差對生產效率的影響，避免了生產函數誤設而產生的結構偏差，其計算過程不僅包含了生產過程中的確定性因素，亦充分考慮了隨機沖擊或擾動對生產效率的影響，且隨機前沿分析模型對于不同的研究對象有不同的生產函數，測度的技術效率有一定的針對性，有助于識別和分析生產效率低下的原因，評估更為全面和準確。因此，本文選擇隨機前沿分析法對2012—2021年30個?。▍^(qū)、市）的服務業(yè)全要素生產率進行測算，生產函數采用超越對數生產函數。為便于估計模型參數，隨機前沿分析模型基本設定為：

[lnYit=β0+βKlnKit+βLlnLit+βKK（lnKit）2+βLL（lnLit）2+βKLlnKit）（lnLit+βKtlnKitt+βLtlnLitt+βtt+βtt2+νit-μit] " （1）

其中，Y表示產出；K、L分別表示資本投入和勞動投入；下角標i表示地區(qū)，t表示年份；β表示待估參數。選擇的變量包括：實際產出（Y），以服務業(yè)增加值表示，依據產業(yè)增加值指數將各年產業(yè)增加值換算為2000年不變價。資本投入（K），借鑒張軍[29]提出的方法，采用永續(xù)盤存法計算。具體而言，以2000年為基期，初始資本投入以基期固定資產投資額的0.1倍表示，當年投資I以2000年為基準進行轉換，資本折舊率取0.96%。勞動力投入（L），用各產業(yè)就業(yè)人員數量表征。

基于隨機前沿分析模型，根據Kumbhakar[30]的分解方法，將全要素生產率（TFP）的增長分解為技術效率變動（TEC）、技術進步（TC）、規(guī)模效率提高（SC）和配置效率改進（AEC）。因此，本文計算TFP的增長公式最終分解為：

[CTFP=CTEC+CTC+CSC]" " " " " " " " （2）

2. 核心解釋變量

核心解釋變量為“兩業(yè)”融合水平（D），用基于熵值法的制造業(yè)與生產性服務業(yè)的耦合協調度衡量。受投入產出表數據發(fā)布頻率的限制，選擇統(tǒng)計模型法衡量“兩業(yè)”融合水平，具體采用耦合評價模型，通過構建發(fā)展規(guī)模、經濟效益和成長潛力三個維度共9個指標構建“兩業(yè)”融合水平評價指標體系（表1）并由熵值法確定各指標權重，全面評估“兩業(yè)”融合程度。

3. 控制變量

為防止遺漏變量帶來的估計偏誤，參考欒申洲[31]、高茜和陳國威[32]等的做法，選取一系列控制變量納入分析。選取的控制變量分別為：

①發(fā)展規(guī)模（X1）：服務業(yè)增加值。服務業(yè)市場規(guī)模的擴大，有利于形成規(guī)模效應，實現規(guī)模經濟。但是規(guī)模過大也可能會造成過度競爭，導致服務業(yè)生產率下降。

②資本深化（X2）：資本存量與就業(yè)人數之比。資本深化代表了地區(qū)的資本聚集程度，地區(qū)資本密集度高，吸引人才與投資，從而實現產品更新迭代，實現經濟增長。

③產業(yè)集聚（X3）：區(qū)位熵。產業(yè)集聚能促進區(qū)域內部資源與人才共享，實現要素的合理配置，產業(yè)集聚程度用區(qū)位熵表示。

④研發(fā)投入（X4）：Ramp;D經費支出與GDP之比。研發(fā)投入增加會對企業(yè)形成創(chuàng)新激勵，促進科技成果轉化，提高生產效率。

⑤人力資本（X5）：接受高等教育人口與總人口之比。勞動力的受教育程度越高，更容易運用新技術，提高技術效率。

⑥政府干預度（X6）：一般公共預算支出與GDP之比。市場中的外部性、壟斷等行為會導致市場失靈，需要政府進行一定程度的干預，營造良好的營商環(huán)境。

⑦市場化水平（X7）：采取王小魯等[33]的做法測算市場化指數，市場化程度越高，效率越高，企業(yè)能夠公平有序地開展競爭，進而優(yōu)化資源的配置，促進全要素生產率的提升。

4. 中介變量

根據研究假設，“兩業(yè)”融合能夠通過產生規(guī)模經濟效應、促進技術進步和提高技術效率三種途徑來提升服務業(yè)生產率，因此選取技術進步（M1）、技術效率（M2）、規(guī)模經濟（M3）三個指標進行機制分析。

（三）模型構建

空間杜賓模型（SDM）是研究各類空間溢出效應的一般化模型，可以較好地反映變量之間的空間相關性。動態(tài)空間杜賓模型（DSDM）作為SDM模型的拓展，通過引入被解釋變量的時間滯后項、空間滯后項、時空雙滯后項，能夠有效避免靜態(tài)空間杜賓模型的內生性問題。為探討“兩業(yè)”融合是否真正有利于提升服務業(yè)的全要素生產率，且這種提升作用是否存在空間關聯性，構建動態(tài)空間杜賓模型用于空間效應分析。模型設定如下：

[" " " " "Yit=α0+α1Yit-1+α2WYit-1+α3WYit+α4Xit+α5WXit+α6Zit+γtA+B+εit]" " " " " "（3）

式中，下標i為省份，t為時間。Yit為i地區(qū)t時期的服務業(yè)全要素生產率，Yit-1為服務業(yè)全要素生產率滯后一期，Xit為i地區(qū)t時期的“兩業(yè)”融合水平，Zit為一系列控制變量，W為空間權重矩陣。α3 、α5為相應變量的空間滯后項系數，α1為服務業(yè)全要素生產率的時間滯后項系數，α2為服務業(yè)全要素生產率的時空雙滯后項系數，當α1=α2=0時，模型退化為靜態(tài)空間杜賓模型。

四、“兩業(yè)”融合時空演化特征

與服務業(yè)“成本病”的檢驗

對不同時期的不同國家和地區(qū)而言，服務業(yè)的生產率是否相對較低，現有研究結果各不相同。本部分對服務業(yè)“成本病”問題進行檢驗，即探究樣本期內是否真正存在服務業(yè)生產率增長滯后同時經濟增長停滯的事實，初步判斷這一現象與“兩業(yè)”融合發(fā)展是否具有同期性。

（一）“兩業(yè)”融合時空演化特征

1. “兩業(yè)”融合水平時序演變特征

圖1展示了全國及三大區(qū)域耦合協調水平的分布動態(tài)。從分布位置來看，2012—2021年全國及東部、中部、西部地區(qū)的核密度曲線中心均發(fā)生右移，即各地區(qū)“兩業(yè)”融合的水平發(fā)展態(tài)勢整體向好。從波峰數量來看，東部、中部地區(qū)由單峰分布到2019年開始演變?yōu)殡p峰分布，說明東部、中部區(qū)域內部“兩業(yè)”融合水平近年來呈現兩極分化的趨勢。全國與西部地區(qū)核密度走勢較為一致，均呈現單峰分布，相較于西部地區(qū)，近年來全國整體的波峰更為扁平，可見經過東部和中部地區(qū)的中和，全國整體“兩業(yè)”融合水平的極化特征得到一定程度的緩解。從峰值來看，全國及各地區(qū)核密度曲線的峰值在樣本期內均有所下降，波峰從尖峰變?yōu)閷挿?，形狀逐漸增寬，表明各地區(qū)“兩業(yè)”融合水平提升的同時區(qū)域內部差距也在擴大。從尾部特征來看，各地區(qū)的核密度曲線不存在明顯的右拖尾特征，即各地區(qū)“兩業(yè)”融合度的高值部分相對較少，“兩業(yè)”融合發(fā)展水平在區(qū)域內部較為均衡。綜上所述，隨著全國各地區(qū)“兩業(yè)”融合水平不斷提高，區(qū)域間差距相應拉大，需警惕出現“馬太效應”。

2.“兩業(yè)”融合水平空間演化格局

為探究不同省份在研究時段內“兩業(yè)”融合度的變化情況，將計算得到的耦合值變化情況做可視化處理（圖2）。橫向來看，各?。▍^(qū)、市）“兩業(yè)”融合水平呈現較大差異。“兩業(yè)”融合水平相對較高的地區(qū)分布在東部沿海，尤其是珠三角和長三角地區(qū)，在“兩業(yè)”融合水平上一直保持領先優(yōu)勢，而西北和東北部分省份的“兩業(yè)”融合水平相對滯后，這可能與經濟發(fā)展水平、產業(yè)結構和資源稟賦等因素有關。縱向來看，除西北、東北部分省份外，研究時段內各省（區(qū)、市）“兩業(yè)”融合水平均有上升，東部地區(qū)的廣東和江蘇、中部地區(qū)的安徽、河南等地發(fā)展迅猛，與同區(qū)域其他?。▍^(qū)、市）差距呈擴張趨勢。

（二）服務業(yè)“成本病”的檢驗

1. 服務業(yè)生產率增長滯后分析

將2012—2021年的省級面板數據代入隨機前沿生產函數模型，運用Frontier 4.1軟件得到的參數估計結果如表2所示。表2結果顯示，γ值均接近于1，且在1%的水平上拒絕了無技術無效率項的假設，模型設定與生產函數選擇合理。在技術無效函數中，研究期內第二產業(yè)和第三產業(yè)的η值均小于0，技術效率有所下降，但第二產業(yè)仍慢于同期服務業(yè)技術效率2.9%的下降速度。從生產函數的時間趨勢系數（βt）看，服務業(yè)技術進步年均增長率為8.4%，低于同期第二產業(yè)技術進步年均增長率10.3%。根據表2推測，相對于第二產業(yè)，第三產業(yè)技術效率下降速度更快、技術進步較為緩慢，服務業(yè)生產率增長相對滯后。

2. 服務業(yè)就業(yè)份額變動情況

鮑莫爾非均衡增長模型認為，在進步部門與停滯部門產出比例保持不變的情況下，進步部門生產率提高將導致停滯部門就業(yè)份額增長。圖3呈現了2012—2021年服務業(yè)與第二產業(yè)實際增加值（2000年為基期）比重變動趨勢。從實際產出看，服務業(yè)增加值占比相對平穩(wěn)，大致維系在0.7左右，名義增加值之比則由2012年的1.00平穩(wěn)增加至2020年的1.44，2021年受不確定因素的沖擊比值雖有減小，但滿足兩部門產出比例基本保持不變的前提假設。從全社會總就業(yè)份額看（表3），第一產業(yè)和第二產業(yè)所占就業(yè)份額均有不同程度的下降，服務業(yè)就業(yè)份額則由2012年的36.05%提升至2021年的48.05%，以年均0.99%的速度增加；從服務業(yè)就業(yè)份額增長速度看，2012年服務業(yè)就業(yè)份額增速處于較低水平，2013—2019年增速加快，維持在1%～2%，2020年和2021年受疫情影響，增速有所放緩；從第二產業(yè)與服務業(yè)就業(yè)份額之比看，該比例由2012年的84.5%下降到2021年的60.5%，即第二產業(yè)相對服務業(yè)就業(yè)份額下降。結合前文對服務業(yè)生產率增長滯后的分析，在服務業(yè)與第二產業(yè)產出比例保持不變的前提下以及第一產業(yè)就業(yè)份額持續(xù)減少的趨勢下，第二產業(yè)相對于服務業(yè)就業(yè)份額的下降，證實了2012—2021年我國的勞動力由第二產業(yè)向服務業(yè)轉移，越來越多的勞動力被服務業(yè)吸納。服務業(yè)就業(yè)份額提升的事實，符合鮑莫爾非均衡增長模型的結論。

3. 經濟增長趨勢分析

2012年我國服務業(yè)增加值占GDP比重首次超過第二產業(yè)，2015年這一比重超過50%，經濟進入服務業(yè)為主的發(fā)展階段。國際經驗表明，服務業(yè)成為國民經濟主導產業(yè)后，伴隨而來的是經濟增速的放緩。2012—2021年數據顯示（圖4），我國未能脫離這個規(guī)律性趨勢。服務業(yè)在國民經濟的主導作用增強，同期呈現出服務業(yè)比重不斷提高而整體經濟增長卻不斷趨緩的現象，即服務業(yè)比重與經濟增長速度負相關，呈現出類似“喇叭口”的形態(tài)。

五、實證分析

現狀分析結果顯示，研究期內“兩業(yè)”融合水平提高，服務業(yè)存在“成本病”問題但生產率滯后程度有所緩解。服務業(yè)生產率提升是否受“兩業(yè)”融合水平的影響，這種影響通過何種機制實現，對鄰近地區(qū)有無空間溢出作用？要回答這些問題，需要進一步構建動態(tài)空間杜賓模型進行檢驗。

（一）空間相關性檢驗

在進行空間計量分析前，選擇地理距離權重矩陣，依據莫蘭指數（Moran’s I）來判別主要變量在空間上是否具有關聯性，檢驗結果如表4所示。除2016年“兩業(yè)”融合水平空間關聯性較弱外，樣本期內的I值均通過了顯著性檢驗，具有顯著的空間效應。從莫蘭指數來看，樣本期內莫蘭指數值為正，充分展現了服務業(yè)全要素生產率與“兩業(yè)”融合水平的正外部性。服務業(yè)全要素生產率和“兩業(yè)”融合的相關系數整體呈上升趨勢，即隨著區(qū)域協調發(fā)展政策的推動，地區(qū)間聯系更為緊密，在產業(yè)發(fā)展上互動關系增強。

（二）模型設定檢驗

空間自相關檢驗結果表明，服務業(yè)全要素生產率與“兩業(yè)”融合水平均存在顯著的空間相關性。在空間自相關檢驗的基礎上，依次通過拉格朗日乘子檢驗（Lagrange Multiplier Test，簡記LM）、似然比檢驗（Likelihood Ratio Test，簡記LR）和沃爾德檢驗（Wald Test）對計量模型進行篩選。從表5可以看出，空間杜賓模型無法退化為空間滯后模型或空間誤差模型。同時，Hausman檢驗的結果為109.3，在1%的水平下顯著，即選擇雙向固定效應下的空間杜賓模型能夠更為準確地反映出“兩業(yè)”融合對服務業(yè)全要素生產率提升發(fā)揮的作用。

為保證結果的穩(wěn)健性，在靜態(tài)杜賓模型的基礎上引入被解釋變量的時間滯后項、空間滯后項、時空雙滯后項，對三種形式的動態(tài)SDM模型進行估計（表6）?；貧w結果顯示，無論引入滯后項的形式如何變化，“兩業(yè)”融合水平對服務業(yè)生產率的影響系數顯著為正，表明地區(qū)“兩業(yè)”融合水平的提高有利于服務業(yè)提質增效，從根源上緩解服務業(yè)“成本病”。包含時空雙滯后項的回歸模型中擬合優(yōu)度相對較好，且核心解釋變量、控制變量均至少通過了10%的顯著性檢驗，結果優(yōu)于其他模型。綜上，選取包含時空雙滯后的動態(tài)SDM模型具有合理性。

（三）空間效應分解

為更好地解釋各影響因素對服務業(yè)全要素生產率的邊際影響，對雙滯后的動態(tài)SDM總效應進行分解（表7）。分解結果包含短期效應與長期效應，即“兩業(yè)”融合水平對服務業(yè)全要素生產率的短期影響與長期影響。其中，直接效應表示“兩業(yè)”融合水平對本地服務業(yè)全要素生產率的直接影響，溢出效應表示“兩業(yè)”融合水平對附近地區(qū)服務業(yè)全要素生產率的間接作用。

就核心解釋變量的影響而言，“兩業(yè)”融合能夠有效促進本地服務業(yè)全要素生產率的提升，“兩業(yè)”融合對本地服務業(yè)全要素生產率的促進效應在短期內顯著為正，長期來看其估計系數僅通過了5%的顯著性檢驗，說明“兩業(yè)”融合對本地服務業(yè)生產率發(fā)揮的作用在短期內更為明顯。對于鄰近地區(qū)，“兩業(yè)”融合發(fā)揮的溢出效應在長期更為顯著，這意味著“兩業(yè)”融合對鄰近地區(qū)服務業(yè)生產率的提升效果并非立竿見影，而是需要一定時間的積累才能顯現。

就主要控制變量的影響而言，服務業(yè)發(fā)展規(guī)模在短期內的擴張不但不利于本地服務業(yè)生產率的增長，反而對鄰近地區(qū)生產率產生提升作用，說明若一個地區(qū)服務業(yè)發(fā)展速度過快，與地方經濟發(fā)展之間呈現出不同步性，會導致要素抑制問題，影響本地經濟增長。資本深化與產業(yè)集聚水平對服務業(yè)全要素生產率的影響由短期正向促進轉變?yōu)殚L期負向抑制，表明集聚可以通過短時共享效應提高集聚區(qū)域內的資本和資源的利用率，但集聚的這種促進作用是有限度的，當集聚度超出最優(yōu)產業(yè)集聚規(guī)模時，集聚的負外部性就會顯現出來，削弱產業(yè)集聚對全要素生產率的促進作用，甚至會抑制生產率的發(fā)展。研發(fā)投入和人力資本對服務業(yè)全要素生產率的促進作用在長期內才會顯現，主要原因為研發(fā)周期長，投入的研發(fā)資本、研發(fā)人員等生產要素不能即時轉為產出，短期內形成較大的沉沒成本。另外，研發(fā)水平的提升短期內對周邊地區(qū)的虹吸力較強，只有隨著時間變化，才能形成輻射帶動作用。政府對市場的短期調節(jié)在緩解本地區(qū)服務業(yè)“成本病”的同時，也能夠有效減輕鄰近地區(qū)服務業(yè)“成本病”的程度。究其原因，一是地方政府受經濟增長目標的約束，導致財政支出偏好發(fā)生改變，加劇了“重生產、輕服務”支出結構扭曲程度，生產性服務業(yè)可用投資不足阻礙了生產性服務業(yè)效率提升[34]。二是擴張性的財政政策的執(zhí)行存在一定時滯，其效果無法在短期內呈現，長期來看政府對市場的過度干預會對服務業(yè)發(fā)展起到抑制作用。市場開放的短期直接效應為負，間接效應為正，說明開放的市場有利于企業(yè)的自由進入或退出，本地市場開放程度高，吸引鄰近地區(qū)企業(yè)進駐，與本土企業(yè)形成競爭，當地企業(yè)市場份額縮小，產出也相應縮小，這也側面反映現階段區(qū)域內產業(yè)發(fā)展并不能很好地適應變化的市場環(huán)境。

（四）影響機制檢驗

在實證考察了“兩業(yè)”融合對服務業(yè)生產率的影響效應之后，采用中介效應模型進一步剖析“兩業(yè)”融合對服務業(yè)生產率的作用機制（表8）。第（1）（5）列“兩業(yè)”融合（lnD）的系數顯著為正，說明制造業(yè)與生產性服務業(yè)的融合對服務業(yè)的技術效率提高和規(guī)模經濟實現均具有明顯的促進作用，雙方共享技術、知識和信息，促進服務企業(yè)的技術創(chuàng)新和流程優(yōu)化，進一步降低成本，提高生產效率；第（3）列“兩業(yè)”融合（lnD）的系數為正但不顯著，這是由于我國制造業(yè)的全球價值鏈參與指數在整體呈上升趨勢的同時，在全球價值鏈中仍位列中下游。制造環(huán)節(jié)附加值相對較低而中低端制造業(yè)只需低端服務投入，如物流、倉儲和勞動密集型服務等，容易造成服務企業(yè)技術的“低端鎖定”，缺乏足夠的市場激勵促進創(chuàng)新。因此，盡管“兩業(yè)”融合對服務業(yè)生產率具有潛在的促進作用，但在低端制造業(yè)的情境下，這種促進作用并未得到顯著體現。第（2）（6）列結果顯示，當將中介變量納入模型時，當期“兩業(yè)”融合度和中介變量的影響系數均通過了1%水平下的顯著性檢驗，意味著技術效率和規(guī)模效應發(fā)揮了部分中介作用，假設2得到驗證。

（五）異質性分析

1. 分位數回歸

本文選擇三個分位點，利用分位數回歸分析進一步揭示“兩業(yè)”融合對服務業(yè)生產率的異質性邊際影響，估計結果顯示（表9），“兩業(yè)”融合水平的回歸系數在各個分位點上均顯著為正，并隨分位點的增大而減小，即“兩業(yè)”融合對服務業(yè)全要素生產率較低的區(qū)域影響更大。對此可能的解釋為，在服務生產率較低時，“兩業(yè)”融合能夠打破原有的產業(yè)壁壘，促進資源、技術、信息等要素的交流共享，推動生產率快速提升；隨著生產率的不斷提高，服務業(yè)內部產業(yè)結構持續(xù)優(yōu)化，現代服務業(yè)逐漸崛起，這種產業(yè)結構的優(yōu)化帶來的生產率提升削弱了“兩業(yè)”融合對服務業(yè)生產率的直接促進作用。這也從側面說明，在產業(yè)結構調整過程中，對于服務業(yè)發(fā)展較為落后的地區(qū)，通過產業(yè)融合能夠有效打破資源利用效率低的瓶頸，實現資源的優(yōu)化配置和產業(yè)的協同發(fā)展，改變其產業(yè)間割裂發(fā)展的傳統(tǒng)發(fā)展模式，以制造業(yè)與生產性服務業(yè)融合發(fā)展促進服務業(yè)生產率提升和經濟增長具有更為顯著的意義。

2. 區(qū)域異質性分析

考慮到產業(yè)結構受到經濟發(fā)展水平的制約，將研究地區(qū)分為東部、中部和西部三大區(qū)域，進行分樣本回歸（表10）。東西部地區(qū)產業(yè)融合對服務業(yè)生產率的提升作用明顯，且西部地區(qū)的“兩業(yè)”融合系數高于東部地區(qū)，與分位數回歸結果相吻合，即“兩業(yè)”融合水平的提升對服務業(yè)生產率較低的區(qū)域產生較高的正向影響。中部地區(qū)“兩業(yè)”融合系數為正且不顯著，可能的原因是中部六省的制造業(yè)仍以傳統(tǒng)制造業(yè)為主，制造業(yè)的產能過剩和生產性服務業(yè)的發(fā)展滯后削弱了制造業(yè)生產效率和生產性服務業(yè)的規(guī)模經濟，阻礙產業(yè)融合，產業(yè)協同發(fā)展的效應未得到充分顯現。

（六）穩(wěn)健性檢驗

基于地理距離矩陣的模型估計結果表明，制造業(yè)與生產性服務業(yè)融合水平對服務業(yè)全要素生產率具有正向影響，為證明估計結果的可靠性，采用多種方式對動態(tài)空間杜賓模型的結果進行穩(wěn)健性檢驗（表11）。第一，剔除長三角三省一市與珠三角地區(qū)數據。Ke等[35]研究發(fā)現，制造業(yè)集聚較多的地區(qū)，生產性服務業(yè)發(fā)展必定相對完善，生產性服務業(yè)發(fā)達的地區(qū)更能吸引制造業(yè)企業(yè)集聚，二者形成了良好的產業(yè)間互動格局。長三角、珠三角地區(qū)作為全國經濟的增長極，具有良好的產業(yè)基礎和融合發(fā)展優(yōu)勢，產業(yè)融合度本身就高，容易形成估計偏誤。第二，剔除2019—2021年數據。2019—2021年正值新冠疫情時期，服務業(yè)受突發(fā)事件的沖擊影響較大，生產率因此下滑。第三，將地理距離矩陣更換為鄰接0-1矩陣和反距離平方矩陣后對模型再次回歸。穩(wěn)健性檢驗結果與上文基準檢驗結果基本一致，說明動態(tài)SDM模型的估計結果具有可信度。

六、結論與啟示

隨著技術革新、市場需求變化和政策方向的更新，產業(yè)結構也不斷演變，結合目前我國產業(yè)結構逐步向服務業(yè)為主導變遷的事實，依據“鮑莫爾—富克斯”假說，認為服務業(yè)的低生產率有可能會對經濟增長產生不利影響，從而探討產業(yè)融合發(fā)展是否能夠成為促進服務業(yè)生產率提升進而帶動經濟增長的途徑。納入動態(tài)空間杜賓模型檢驗，得出以下結論：

第一，2012—2021年服務業(yè)生產率的增長滯后于第二產業(yè)，勞動力由第一、第二產業(yè)向服務業(yè)轉移，越來越多的勞動力被服務業(yè)吸納，同期呈現出服務業(yè)比重不斷提高而整體經濟增長卻不斷趨緩的現象，樣本期存在服務業(yè)“成本病”問題。

第二，根據制造業(yè)與生產性服務業(yè)耦合協調水平的時序演變與區(qū)域差異，2012—2021年“兩業(yè)”融合的水平不斷提高，部分省份實現了從失調向協調的轉變，但區(qū)域差異明顯，融合度相對較高的地區(qū)分布在東部沿海地區(qū)，珠三角與長三角兩大城市群一直保持領先優(yōu)勢。在各地區(qū)“兩業(yè)”融合水平提升的同時，區(qū)域內部差距也在擴大，東部、中部區(qū)域內部“兩業(yè)”融合水平近年來呈現兩極分化的趨勢。

第三，“兩業(yè)”融合能夠有效促進本地服務業(yè)全要素生產率的提升，這種正反饋效應在短期內更為明顯，對鄰近地區(qū)產生空間的溢出作用則在長期內更大，主要通過提高服務業(yè)的技術效率和擴大規(guī)模經濟效應來實現。此外，產業(yè)融合對服務業(yè)生產率的提升效應具有異質性：服務業(yè)生產率越高，產業(yè)融合對服務業(yè)全要素生產率的提升效應減弱；東西部地區(qū)產業(yè)融合對服務業(yè)生產率的提升作用顯著，中部地區(qū)產業(yè)協同發(fā)展的效應未得到充分顯現。

基于此，本文提出如下建議：

首先，推動市場一體化，加快部門間的資源流動。進一步完善市場機制，減少市場壁壘，促進生產性服務業(yè)與制造業(yè)部門間要素實現自由流動。當前我國區(qū)域間“兩業(yè)”融合度差異大、中西部地區(qū)“兩業(yè)”融合率較低，這一現象表面看是服務業(yè)與制造業(yè)孤立發(fā)展帶來的產業(yè)關聯度較低，更深層次的原因在于市場一體化尤其是要素市場一體化程度相對較低。因此，要促進全國統(tǒng)一大市場的形成，從而減少勞動力市場、資本市場、技術部門間的信息不對稱，防止部門發(fā)展的不平衡導致的生產率低下的問題。

其次，充分利用數字技術，促進“兩業(yè)”深度融合。一是要以“服務型智能制造”促進制造業(yè)轉型升級。將數字技術創(chuàng)新貫穿產業(yè)融合的全過程，發(fā)揮數字技術對經濟發(fā)展的疊加倍增作用，推動形成以科技為引領的新質生產力，有效促進產業(yè)和資源要素深度融合，加快制造業(yè)向技術密集型過渡，增加對生產性服務業(yè)需求，形成先進制造業(yè)與生產性服務業(yè)的良性互動，更好地發(fā)揮“兩業(yè)”融合在服務業(yè)生產率提升中的正向效果。二是推進生產性服務業(yè)數字化發(fā)展進程。大力發(fā)展生產性服務貿易，通過技術創(chuàng)新、模式創(chuàng)新和業(yè)態(tài)創(chuàng)新，不斷提升生產性服務業(yè)的水平和層次，拉動服務業(yè)整體效率提升；鼓勵有實力的服務業(yè)企業(yè)實施逆向外包戰(zhàn)略，集聚全球先進生產要素，彌補高級生產性服務業(yè)的人才短缺，實現產業(yè)鏈的優(yōu)化和升級；通過數字技術加持，跨越服務業(yè)生產與消費不可分離的障礙，促進規(guī)模效應形成與技術進步實現。

最后，增強區(qū)域間、產業(yè)間互動，實現協調發(fā)展。制造業(yè)和服務業(yè)深度融合是區(qū)域高質量發(fā)展的重要路徑。通過技術轉移、人才培訓等方式，將先進的制造業(yè)技術和管理經驗引入服務業(yè)，將服務業(yè)的創(chuàng)新理念和高效運營模式融入制造業(yè)，從而實現“兩業(yè)”的相互促進和共同發(fā)展。此外，進一步加大經濟發(fā)展水平高的地區(qū)的研發(fā)投入，推動知識溢出，充分發(fā)揮輻射效應，帶動周邊地區(qū)產業(yè)結構的升級與調整，提高區(qū)域內“兩業(yè)”融合度，經濟欠發(fā)達地區(qū)要借助適當的政策吸引人才與投資，弱化虹吸效應，于協調發(fā)展中緩解服務業(yè)“成本病”。

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[14] 梁培培、崔世鵬：《先進制造業(yè)與現代服務業(yè)融合度測算——基于2002—2018年中國投入產出表》[J]，《安慶師范大學學報（社會科學版）》2022年第4期，第85-93頁。

[15] 鈔小靜、元茹靜：《數字技術對制造業(yè)與服務業(yè)融合發(fā)展的影響》[J]，《統(tǒng)計與信息論壇》2023年第4期，第33-47頁。

[16] 欒申洲：《產業(yè)協同發(fā)展對全要素生產率影響的實證研究——基于制造業(yè)與生產性服務業(yè)的分析》[J]，《管理現代化》2019年第5期，第28-31頁。

[17] 于洋、楊明月、肖宇：《生產性服務業(yè)與制造業(yè)融合發(fā)展：沿革、趨勢與國際比較》[J]，《國際貿易》2021年第1期，第24-31頁。

[18] 杜傳忠、侯佳妮：《制造業(yè)與服務業(yè)融合能否有效緩解服務業(yè)“成本病”——基于WIOD中國數據的經驗事實》[J]，《山西財經大學學報》2021年第3期，第28-42頁。

[19] 崔敏、趙增耀：《服務業(yè)內部結構異質性與高質量發(fā)展路徑——基于全要素生產率視角》[J]，《山西財經大學學報》2020年第6期，第73-86頁。

[20] 賀靈、陳治亞：《“兩業(yè)”融合對制造業(yè)價值鏈攀升的影響及對策探討》[J]，《理論探討》2021年第6期，第125-131頁。

[21] 夏杰長、肖宇：《以制造業(yè)和服務業(yè)融合發(fā)展壯大實體經濟》[J]，《中國流通經濟》2022年第3期，第3-13頁。

[22] 夏倫：《產業(yè)融合促進了制造業(yè)轉型升級嗎？——基于先進制造業(yè)與現代服務業(yè)融合的視角》[J]，《哈爾濱商業(yè)大學學報（社會科學版）》2021年第5期，第68-85頁。

[23] 宋培、李琳、白雪潔：《產業(yè)互動、結構轉型與中國經濟高質量發(fā)展》[J]，《經濟問題探索》2023年第4期，第121-141頁。

[24] 上官緒明、吳慧：《生產性服務業(yè)高質量發(fā)展對制造業(yè)升級的門檻效應》[J]，《地域研究與開發(fā)》2020年第5期，第8-12頁。

[25] 同[23]。

[26] 呂平、袁易明：《產業(yè)協同集聚、技術創(chuàng)新與經濟高質量發(fā)展——基于生產性服務業(yè)與高技術制造業(yè)實證分析》[J]，《財經理論與實踐》2020年第6期，第118-125頁。

[27] 江小涓：《數字時代的技術與文化》[J]，《中國社會科學》2021年第8期，第4-34、204頁。

[28] 倪鵬飛、肖宇：《服務業(yè)融合與高質量發(fā)展：表現形式、國際比較及政策建議》[J]，《學習與探索》2019年第6期，第107-117頁。

[29] 張軍、吳桂英、張吉鵬：《中國省際物質資本存量估算：1952—2000》[J]，《經濟研究》2004年第10期，第35-44頁。

[30] Subhash Chandra Kumbhakar， “Estimation and Decomposition of Productivity Change When Production is not Efficient： A Panel Data Approach” [J]， Econometric Reviews， 2000， 19（4）： 312-320.

[31] 同[16]。

[32] 同[12]。

[33] 王小魯、樊綱、余靜文：《中國分省份市場化指數報告》[M]，社會科學文獻出版社，2016年。

[34] 唐曉華、李靜雯：《經濟增長目標、策略性財政政策與產業(yè)協同集聚》[J]，《當代經濟科學》2023年第2期，第73-87頁。

[35] Shanzi Ke， Ming He and Chenhua Yuan， “Synergy and Co-agglomeration of Producer Services and Manufacturing： a Panneldata Analysis of Chinese Cities” [J]， Regional Studies， 2014， 48（11）： 1829-1841.

作者簡介：康思，云南民族大學經濟與管理學院碩士研究生。潘海嵐，云南民族大學經濟與管理學院教授。

責任編輯：盧小文3969/j.issn.1674-7178.2024.06.005