制造业与生产性服务业联动发展行业差异性分析，本文主要内容关键词为：差异性论文,服务业论文,制造业论文,行业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F424;F719 文献标识码：A 文章编号：1000-7636(2016)07-0083-11 一、问题提出与文献综述 随着制造业生产专业分工的细化，制造企业逐渐将价值链中的非核心部分外包给更专业化的服务类企业，促使生产性服务业向专业化、定制化的细分市场拓展，与生产性服务业实现循环发展。生产性服务业在提高制造产品附加值与知识含量的基础上，其服务能够进一步降低制造产业价值链中的相关成本，这是促进制造业转型升级、实现制造业价值链升级的有力支撑。 现有的研究表明制造业是生产性服务业发展的前提和基础，生产性服务业是制造业升级和效率提高的重要源泉[1-3]。随着制造业与生产性服务业间相互融合程度的不断深化，两产业间的互动日渐频繁。近年来，国内外学者在制造业与生产性服务业联动发展方面做了大量实证研究。帕克和陈(Park & Chan，1989)通过研究制造业与服务业在不同的工业化阶段所表现出的互动关系，指出服务业对制造业的依赖程度要大于制造业对其自身的依赖程度，两者间具有不对称依赖的关系[4]。卡考梅里奥格鲁和卡尔森(Kakaomerlioglu & Carlsson，1999)基于投入产出表中的数据，指出1987-1994年美国制造业对生产性服务业的使用需求增加了一倍[5]。邱灵等(2008)利用投入产出模型指出北京市生产性服务业的投入与制造业生产效益的增加趋势呈现出正向相关性，不同类型的制造业对生产性服务业各自行业的需求也存在显著的差异性[6]。圭列里和梅利恰尼(Guerrieri & Meliciani，2005)基于技术差距方法，指出国家制造业的强弱对生产性服务业的国际竞争力方面有重要的影响作用[7]。韩德超(2009)基于时间序列数据，指出中国在短期的经济发展中制造业与生产性服务业呈现相互促进的趋势，而在长期的发展中生产性服务业则依赖于制造业，处于需求遵从的地位[8]。高觉民和李晓慧(2011)从产业视角出发构建了生产性服务业与制造业互动机理模型，以资本要素和劳动要素为核心对其互动关系进行实证研究[9]。彭本红等(2014)运用社会网络分析模型指出江苏省高端生产性服务行业具有较强的吸收、整合资源的能力，低端生产性服务业与制造业联系最为广泛[10]。马卫红和黄繁华(2012)利用双对数模型对长三角两省一市进行实证研究，指出制造业与生产性服务业内部各子行业间相互影响，但由于各行业所属的特征不同，其影响程度也具有一定的差异[11]。陈赤平和李青松(2015)通过建立VEC模型指出湖南省制造业对生产性服务业的增长能产生5.3％的带动作用，而生产性服务业对制造业的带动程度仅为1.04％，两者间的互动关系并不平衡[12]。阿诺德等(Arnold et al.，2011)基于捷克国有企业数据分析得出生产性服务业部门发展改革与下游制造企业的生产效率呈现积极的互动关系[13]。聂清(2006)通过对跨国公司经营方式的分析，指出生产性服务业对制造业有一定的支持功能，同时是城市制造业产生辐射效应的基础[14]。唐强荣等(2007)从企业财务绩效和运作绩效的角度出发，指出生产性服务业自身发展滞后，与制造业企业在交易过程中存在成本较高的问题[15]。 现阶段虽然相关实证研究较多，但仍具有一定的局限性，主要在于：一是数据来源，采用投入产出分析方法的研究数据来源于投入产出表，其研究虽在一定程度上验证了生产性服务业与制造业间的互动关系，但投入产出表编制周期长且会存在一定的滞后性，不能及时反映产业间的动态变化与关联特征；并且采用计量分析方法的研究多数针对产业增加值或总产值单一统计数据进行回归分析，缺乏大量的数据作为支撑，未能实质性地揭示产业的关系与发展规律；二是研究方法，早期多以回归统计分析、投入产出法为主，后期则引入多样化的研究方法，如社会网络分析、技术差距法、DEA分析法等，鲜有学者运用灰色关联分析模型；三是研究结果，在已有的研究成果中，缺乏对中国生产性服务业不同行业与制造业各子行业间关联度的测算。在部分文献中不少学者虽然指出不同的制造行业与生产性服务业间会呈现差异性的互动关系，不同的生产性服务行业也向制造业提出不同需求，但研究多数是从主观角度出发进行阐述，仅有的定量研究也只是针对部分制造业做简要分析。此外，本文拟从动态的角度探究中国制造业与生产性服务业间联动发展的时间演化规律，并充分考虑两行业各细分子行业间内部发展的差异性，以期为今后中国合理制定制造业与生产性服务业互动发展政策提供参考和理论依据，同时也为促进两大产业间各行业互补升级进行积极地探索。 制造业与生产性服务业间的互动关系经常呈现出不确定性和随机性的特征，相关数据反映的信息并不全面且具有灰色性，而灰色关联模型则可以弥补以上不足，通过对部分已知信息的挖掘提取有价值的信息，实现对其系统运行行为、演化规律等的正确描述和深入分析，进而揭示产业间动态的关联程度与互动特征。鉴于此，本文将从产业规模、经济效益、运营管理三个方面系统地建立制造业与生产性服务业发展指标研究体系，采用灰色网格关联度模型分析2003-2013年制造业与生产性服务业各子行业的面板数据，探究两产业互动发展的演化轨迹，同时测算中国制造业和生产性服务业各行业的关联程度，并通过层次聚类对测算结果进行辅助分析。 二、研究范围和指标体系构建 (一)产业研究范围筛选与划分 本文依据《行业分类国家标准》对制造业的分类进行界定，将二位数代码为C13～C37、C39～C43的行业明确界定为制造业。为了更好对不同类型制造业差异化的分析，本文对28个制造业划分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三大类产业①。对于生产性服务业而言，现阶段中国并没有明确地界定行业范畴，本文依据《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》以及《行业分类国家标准》将二位数代码为1～63、65、68～78的(F)交通运输业、仓储和邮政业，(G)信息传输、计算机服务和软件业，(H)批发零售业，(J)金融业，(L)租赁和商业服务业，(M)科学研究、技术服务业这6大类与制造业关联紧密的服务业定为生产性服务业。其所选择的行业范围已经非常广泛，能够为生产性服务业与制造业间的关联度测度提供广泛的数据支持。研究中所使用的数据来源于2004-2014年的《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》以及《中国经济普查年鉴(2004)》的整理。 (二)制造业与生产性服务业发展指标体系 本着科学性、系统性、可测度性的原则，同时考虑到数据的可获得性，本文分别从产业总规模、经济效益、管理运营这三个方面出发确立制造业与生产性服务业的发展水平指标体系。“产业规模”指标能够衡量产业在特定时间范围内全部资产的规模存量，反映出该产业为实现自身发展而投入的生产资料水平。“经济效益”指标能够客观反映某一产业盈利能力以及产业经济质量。“管理运营”指标能从行业发展软实力方面对整个行业进行评价，是对产业未来发展能力及水平的测度。鉴于6个生产性服务业分别隶属于不同的经济门类，各行业的经营业务领域有所差异，所以二级指标的选取既存在一定的共性又具有产业自身特色，具体指标如表1所示。
三、制造业与生产性服务业联动发展关联模型构建 灰色关联度分析的基本思想是根据各因素之间发展趋势的相似程度来测量因素间相关性，进而有效地揭示产业间动态的关联程度与互动特征。本文选取带有时间序列并以生产性服务业与制造业各指标为截面的面板数据，保留数据对象维度、时间维度及指标维度间的相关性，其测算结果能最大程度保留数据的多维信息，更加全面地挖掘两行业数据间的关联性。同时，本文首次尝试采用刘震等(2014)[18]提出的灰色网格关联度模型进行分析，此模型能够克服时间序列的多重共线性并将数据分析扩展到三维空间，使数据信息具有更加丰富的内涵。 1.面板数据矩阵化 与单指标数据序列不同，面板数据在进行关联度测算时需考虑指标维度、时间维度、对象维度三个方面，本文在对面板数据矩阵化处理时数据序列均为1时，对象和指标间的距离也视为1。设制造业对象和生产性服务业对象的面板数据为
，则其面板数据矩阵化见式(1)：
2.数据初始化 面板数据矩阵化后各对象间存在数据量纲不一或数值差异过大等问题，所以需对其进行数据初始化处理，以去除不同对象数据量纲、数值等方面的差异，便于实现数据间的测算及比较。目前常用的数据初始化算子有始点零化算子、初值化算子、均值划算子等，本文选取面板数据初值化算子对矩阵化数据进行初始化处理。若对象制造业的面板数据为
，B为其初始化算子，则可推出式(2)和式(3)：
其中，
分别为制造业与生产性服务业经初始化去量纲后的数据。 3.指标维度和时间维度斜率函数求解
4.制造业和生产性服务业面板数据间网格关系数求解
为指标和时间维度的网格关系数，网格关系数将制造业和生产性服务业的面板数据相关联，反映了对应面板数据间在空间位置的相似度。 5.灰色网格关联度计算
灰色网格关联度是两面板数据所有网格关联系数的算术平均值，表示的是面板数据间的关联程度。通过对制造业和生产性服务业不同子行业及指标等面板数据进行测算，可得到两大行业灰色网格关联系数矩阵，其相互耦合作用可从矩阵数据中得到体现。对相关关联度进行进一步针对性分析对比，可得促进制造业和生产性服务业相互融合发展的显著因素以及子行业间影响关系，亦可知其各指标间关联影响。 在关联度分析中，
表示制造业与生产性服务业的关联程度，各产业间相关的密切程度判定如表2所示。
四、制造业与生产性服务业互动分析 本文运用软件Matlab对关联度进行求解，分别从时间和行业层面对制造业与生产性服务业间的联动发展情况进行分析。 2003-2013年制造业与生产性服务业间的互动关系并不稳定，呈现M型波动趋势(图1)。随着两者不断的反馈与协调，其总体产业关联度呈现中度—高度—中度—高度的循环演化路径。波动期间共有两次波峰，大致在2005年和2012年，波谷大致在2007-2008年。2008年之后，随着制造业与生产性服务业间的不断融合与互动发展，其产业关联程度呈现出反弹趋势，在2012年两产业间关联程度达到11年里最高值0.683，但在2013年却出现11％的降幅，回落至0.617。
图1 2003-2013年制造业与生产性服务业关联度时间趋势变化 (一)制造业与生产性服务业联动发展时间趋势分析 两行业在2005年互动程度出现转折性变化，其原因可能在于自中国2001年入世以后，制造业随之嵌入全球化产业链条中，在国际开放性竞争环境中制造业迫于压力纷纷加大科研投入、加快技术升级。生产性服务业作为制造业升级的有效依托，制造业对生产性服务业的投入得到极大提高，在带动生产性服务业发展的同时增强了两者的相关性。而在2005年之后制造业结束阶段性快速扩张期，对生产性服务业服务质量提出了较高要求，但该时期中国生产性服务业的行业基础较为薄弱，子行业能力与水平参差不齐，且存在一些不合理与不完善的情况，因此在一定程度上影响其互动发展，使两产业关联发展程度逐步走低。 2007-2008年，中国经济增长模式由主要依靠工业带动逐步转向三次产业协同发展带动的模式，这也在一定程度上促进了生产性服务业的发展与完善，为两产业间的紧密互动提供有利契机。自2008年之后制造业与生产性服务业间的关联度则有了较大幅度的提升，中国生产性服务业在夯实产业基础、弥补行业短板的同时，也一定程度满足了制造业的生产性服务需求，使得两产业间的互动关系日益紧密，自2010年后两产业间均表现为中度性相关，相关性逐年提高。与此同时，随着中国工业化进程从中期向后期的推进，以制造业为代表的第二产业增速总体持续放缓，而第三产业呈现加速发展的良好态势。 在2013年中国服务业增加值到达262204亿元，占国内生产总值的比重达到46.1％，服务业规模持续扩大并超过第二产业，这都表明随着中国产业结构的优化，生产性服务业得到了持续性的发展，自身产业能力强化较为明显。虽然生产性服务业规模和能力不断优化，但2013年中国生产性服务业与制造业间的关联度略微下降至0.617，呈现出局部波动的趋势。 (二)制造业与生产性服务业行业差异关联度分析 1.制造业各子行业关联度差异分析 如表3所示，2003-2013年，中国制造业与生产性服务业关联程度并不高，关联度波动范围为0.104～0.833，总体平均值为0.550，处于中度相关水平，可以看出生产性服务业已然渗透到部分制造行业当中，但制造业各子行业与生产性服务业联动发展水平仍存在一定差异。例如C15饮料制造业(0.606)、C14食品制造业(0.603)和C34金属制品业(0.603)在制造业中与生产性服务业联动最为密切，展现出较强的产业关联性。相比之下，生产性服务业在部分制造产业融合与升级中发挥作用并不显著，例如关联度排在末尾的是C16烟草制品业(0.332)、C42工艺品及其他制造业(0.488)和C28化学纤维制造业(0.496)。
为进一步挖掘隐没在关联数据中的内在规律，研究采用对数据结构假设较少的层次聚类方法辅助分析，并运用相对智能的轮廓图法确定最优分割类别数，从Silhouette函数绘制的轮廓图中可以判断出合理的分类，其中轮廓平均值越大证明分类越合理。 如图2、图3所示，轮廓图平均值在类别数为2时最大，其次是类别数为4时；综合分类中的聚类个数，类别数确定为4时较为合理。利用凝聚层次聚类方法AGENES，自底向上将每个制造业子行业样本点作为单独的一类，为所有不同无序样本对的类间距离构造一个序列，对每一个不同的阈值形成一个样本图，图将距离比阀值更近的各对样本合并成一个新的类，反复执行合并直至所有的制造业子行业样本都是图的组成元素为止(见图4)。
图2 类别数为2～10时的轮廓值
图3 不同类别数对应的平均轮廓值
图4 中国制造业各子行业关联度聚类 如图4所示，根据聚类结果，制造业按与生产性服务业的关联度数值可分为4类，第一类：C13农副食品加工业、C14食品制造业、C15饮料制造业、C17纺织业、C18纺织服装—鞋—帽制造业、C21家具制造业、C22造纸和纸制品业、C24文教—工美—体育和娱乐用品制造业、C27医药制造业、C34金属制品业、C36专用设备制造业、C37交通运输设备制造业、C39电气机械和器材制造业、C40计算机—通信和其他电子设备制造业；第二类：C19皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业、C23印刷和记录媒介复制业、C25石油加工—炼焦及核燃料加工业、C26化学原料及化学制品制造业、C29—30橡胶与塑料制品业、C31非金属矿物制品业、C35通用设备制造业、C41仪器仪表级文化办公用机械制造业；第三类：C20木材加工和木—竹—藤—棕—草制品业、C28化学纤维制造业、C32黑色金属冶炼及压延加工业、C33有色金属冶炼及压延加工业、C42工艺品及其他制造业；第四类：C16烟草制品业。 由表4与图5可看出2003-2013年制造业各大类与生产性服务业各子行业的关联特征。第一类制造业行业除了在与(F)交通运输业关联程度略逊于第二类制造行业外，与其余五项生产性服务业的关联紧密程度均好于其他大类，并在(M)科学研究服务业、(H)批发和零售业、(J)金融业和(F)交通运输业中展现出较强的产业关联性，这说明生产性服务业能够较好融入第一类制造业生产链的各个环节中，两产业整体呈现良好的互动趋势。第二类制造业与生产性服务的关联度总体均优于第三类制造业，并与交通运输服务业呈现高度关联状态，这反映出此类制造业最具有借助外包物流业务来增加利润点和附加值的优势。而第四类C16烟草制品业与生产性服务业各子行业均呈现出低度的关联特征，与生产性服务业并未形成良性互动。
图5 制造业各大类的特征分析
2.生产性服务业各子行业关联度差异分析 如表5所示，生产性服务各行业与制造业关联度强弱顺序为：(M)科学研究、技术服务业＞(H)批发和零售业＞(J)金融业＞(F)交通运输业、仓储和邮政业＞(L)租赁和商业服务业＞(G)信息传输、计算机服务和软件业。相比之下G与制造业总体关联程度为0.257，呈极低度相关，而L与制造业关联程度稍好一些为0.456，但也处于中度偏低度失调边缘。其结果侧面反映出近年来中国生产性服务业随着技术、知识等生产要素密集性的投入，产业结构日益优化，过去制造业对生产性服务业以交通运输、批发零售、商业租赁服务等传统需求占主体的情况发生了改变，其互动需求从产业链末端逐渐向前端科技研发转移。以科学技术服务业、金融服务业为代表的现代生产性服务业已然表现出与制造业较强的互动关联性，对制造业影响日益增强。但制造业企业在信息传递、知识流动之间的联系不够密切，信息服务业与制造业在协同发展中并未形成良性互动，反映出中国制造业发展缺乏信息层面的高端生产性服务业的支撑。
2003-2013年，生产性服务业主要与技术密集型制造业关联度相对紧密为0.571，劳动密集型制造业关联程度为0.564，资本密集型制造业关联度最低，为0.502。生产性服务业主要与技术密集型制造业关联度最为紧密，与劳动密集型制造业最低，侧面反映出中国劳动密集型、资源密集型制造业产品缺乏技术设计和研发优势。生产性服务业属于知识密集型产业，让生产性服务业与劳动密集型、资源密集型制造业有机结合能够有助于创新资源的相互注入，进而提升此类制造业价值链各环节中技术创新能力，促进劳动、资本密集型制造企业转型升级。 五、政策建议 实证分析结果显示，中国制造业与生产性服务业各子行业的互动关联水平仍存在较大差异，部分行业已渗透到双方产业内部，展现出较强的关联性；部分行业在产业融合和升级中的作用还未能有效发挥，致使产业间关联性较低，有待于进一步提升和发展。为更好地推进制造业与生产性服务业协同发展，促进中国生产性服务业与制造业融合，缩小行业间互动关联水平差异，本文基于以上研究结论提出以下政策建议： 第一，鉴于2013年制造业与生产性服务业间联动发展程度出现降低趋势，政府应立足于长远，科学规划制造业和生产性服务业的产业布局，加强两产业间的产业关联。提升制造业产业结构层次，延伸制造产业链，促进制造企业在产业链中上下游企业间的合作；在保留核心技术环节的基础上，鼓励制造业企业让渡非核心价值环节的服务部分给专业的第三方生产性服务业，积极促进推动制造业服务化进程。 第二，积极培育发展新兴知识密集型生产性服务业，大力发展金融服务、现代物流、信息服务、科技服务等现代生产性服务业，尤其重点关注与制造业产业关联度最低的信息传输业，建立产业间互动信息平台，加强信息共享与交流，形成制造业与生产性服务业互动发展网络体系。同时政府应扶持一批具有战略主导特色的新型先进生产性服务业，发挥其在技术进步、节能降耗、信息集成等关键制造环节的服务效应，使其成为助推制造业转型升级的有力手段。 第三，积极促进协调制造业与生产性服务业间的关系，扶持和发展知识密集型生产性服务业，重点加快劳动密集型、资本密集型制造业与生产性服务业各部门产业间的关联合作，提升资源利用率和产品科技含量，确保劳动密集型、资本密集型制造业稳定健康的发展。通过制造业与生产性服务业的协作与联盟，对先进制造业捕捉与匹配[19]，形成利益共同体，共同规划产业链条，使生产性服务业成为推动和加快新型工业化体系建设的有力支撑。 注释： ①综合罗胤晨和谷人旭(2014)和曹毅等(2009)对制造业类型的分类[16-17]，本文将劳动密集型产业划分为：C13农副食品加工业、C14食品制造业、C17纺织业；C18纺织服装—鞋—帽制造业、C19皮革—毛皮—羽毛(绒)及其制品业、C20木材加工制品业、C21家具制造业、C22造纸和纸制品业、C23印刷和记录媒介复制业、C24文教—工美—体育和娱乐用品制造业、C29-30橡胶与塑料制品业、C31非金属矿物制品业、C42工艺品及其他制造业；资本密集型产业划分为：C16烟草加工业、C15饮料制造业、C25石油加工一炼焦及核燃料加工业、C26化学原料及化学制品制造业、C28化学纤维制造业、C32黑色金属冶炼及压延加工业、C33有色金属冶炼及压延加工业；技术密集型产业划分为：C27医药制造业、C34金属制品业、C35通用设备制造业、C36专用设备制造业、C37交通运输设备制造业、C39电气机械和器材制造业、C40计算机—通信和其他电子设备制造业、C41仪器仪表—文化办公用机械制造业。
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