蒋雅如

摘要：本文收集2008～ 2017年我国30个省市的面板数据，采用区位熵和赫芬达尔指数分别测算生产性服务业专业化和多样化集聚度，用Malmquist指数测算制造业生产率，构建固定效应混合回归模型，测度生产性服务业集聚对制造业生产率的影响。结果表明：我国生产性服务业专业化集聚和多样化集聚均对制造业生产率有正向显著的促进作用。

关键词：生产性服务业;专业化集聚;多样化集聚;制造业生产率

一、引言

我国经济增长目前正从高速、粗放型、要素驱动增长转变为中高速、集约型、创新驱动增长模式，供给侧改革成为产业发展重要的转型趋势。第二产业在我国三次产业结构中依旧占据主要比重，而制造业作为第二产业的核心部分，如何提高制造业生产率，促进制造业增长依旧是重要命题。在调整制造业产业结构的过程中，生产性服务业引领制造业向高端、高效、智能、创新的方向发展，成为制造业增长的重要驱动。2014年，国务院印发《关于加快发展生产性服务业促进产业结构调整升级的指导意见》，明确提出“加快发展生产性服务业是推动我国产业结构优化调整和促进经济提质增效升级的重大举措”。因此，研究如何通过提高生产性服务业发展，从而促进我国制造业的转型升级具有重要意义。

二、文献综述

近年来，关于产业集聚与产业生产效率的研究是国内外学者的研究热点，研究结论有促进论、阻碍论、条件论、分类论等。比如，宣烨和余永泽（2017）通过对230个城市微观企业研究发现，城市生产性服务业空间集聚对城市工业企业生产率有显著提升;周圣强和朱卫平（ 2013）研究发现，自2003年起，产业集聚从规模经济效应转变为拥挤效应：韦曙林和欧梅（ 2017）引入外部条件，发现资产专用性水平越低，产业集聚更能促进企业生产率提高;孙晓华和郭旭（ 2015）将制造业分为劳动、资本和技术密集三种类型，并分别对要素集聚与生产率之问的关系进行了实证检验。

三、研究设计

（一）指标选取、测度及数据来源

1.被解释变量

被解释变量是制造业生产率，参考田友春（ 2008）使用DEA-Malmquist指数模型测算全要素生产率。测算DEA-Malmquist生产率指数需要投入指标和产出指标，因此选用产出Yt，资本投入K和人力投入Lt。Yt的数据使用国家统计局2008～ 2017年30个省份（除西藏）“T业增加值”数据，并用工业生产者出厂价格指数（ 2007= 100）进行平滑处理。采用永续盘存法计算K，测算公式为K= It/Pt+（1-&）Kt-1，其中Kt为当期资本存量，Kt-1为上一期资本存量，It是投资额，Pt为价格，8为折旧率。基期物质资本存量即K采用国家统计局2007年的“制造业全社会同定资产投资”，所有的It均用2007年同定资产投资价格指数做平减处理（ 2007 =100），折旧率采用田友春（2016）中制造业的折旧率7.98%。Lt的原始数据来自2008～ 2017年国家统计局的“制造业城镇单位就业人员”。使用Deap 2.1测算得到Malmquist值，即为制造业全要素生产率。

2.解释变量

（1）专业化集聚测度方法及数据来源

对产业集聚指标的测度方法主要包括区位熵指数、空间基尼系数、集中度、赫希曼——赫芬达尔系数、产业相对密集度、EG指数、专业化指数、多样化指数等。本文在研究和衡量生产性服务业的专业化集聚水平时，考虑到数据的可获得性，运用区位熵的方法测算全国各省的生产性服务业的集聚水平。区位熵的计算公式为：

Lqij表示i省j产业的区位熵指数，psij表示i省j产业的就业人数占i省总就业人数的比重，xi表示j产业的全国就业人数占全国总就业人数的比重。当Lqi>1时，说明i省j产业的集聚程度高，反之，则集聚程度低。

数据来源于国家统计局2008～ 2017年30个省（除西藏）5个生产性服务业细分行业的城镇就业人数，五个细分行业分别是交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务与地质勘查业五类。借鉴顾乃华（ 2011）、张浩然（ 2015）的做法，将5个细分行业的就业人数加总作为整体生产性服务业就业人数。

（2）多样化集聚测度方法及数据来源

生产性服务业多样化集聚指标的度量，参考刘奕（ 2017）的做法，采用赫希曼赫芬达尔指数。测算公式如下：

Ni代表省份i的生产性服务业种类，Sin为省份i第n个生产性服务行业从业人数与该省份所有生产性服务业从业人数的比值，该指数越大，说明该省份生产性服务业多样性程度越高。

本文利用除西藏30个省级行政单位为样本，测算2008～ 2017年这30个省份生产性服务业的多样化集聚水平。数据来源于同家统计局，采用城镇就业人员数。

3.控制变量

（1）外商直接投资（FDI）

采取外商直接投资与GDP之比来代表外资对于我国制作业效率的影响，FDI的效应大小将取决于外资的溢出效应和对内资企业竞争效应。因此，外商直接投资的效应取决于两方面的对比。本文参考吴延兵（ 2012）的思路采用各省份实际外商直接投资额占GDP的比重来衡量该地区经济开放的程度。本文将外商直接投资根据各年度的汇率平均值调整为人民币计价。

（2）城镇化水平（URB）

城市化水平的提高带动生产资源在城市的集中，通过良好的基础设施、集中的市场规模和人口的集中导致的技术和知识的外溢效应推动产业效率的提升。城市化带来的社会效益大于社会成本的提高，城市化水平将继续提高，直至城市化社会效益不足以抵消城市化扩张带来的社会成本。借鉴现有研究的普遍做法，综观各类指标，“城镇人口占总人口比重”这一指标得到了广泛认同和应用，且有权威数据来源，故这里使用年末城鎮人口在总人口中所占的比重来衡量城市化水平。

控制变量数据来源于国家统计局2008～ 2017年30个省（除西藏）的统计数据。

（二）模型设定

TFPit=C+a1LQit+a2HHIit+a3FDIit+a4URBit+εit

（3）

其中，下标i，t表示省份和时问，TFPit表示制造业生产率，是被解释变量。LQit表示专业化生产性服务业集聚，HHlit表示多样化生产性服务业集聚，同时作为解释变量。FDlit URBit为控制变量，分别表示外商直接投资和城镇化水平，εit表示随机误差项。四、我国生产性服务业集聚对制造业生产率的影响分析

（一）描述性统计

解释变量和被解释变量测算值及控制变量统计数据的描述性统计如表l所示。

（二）实证结果

本文用Stata14计算实证结果，首先进行豪斯曼检验，P值无限趋近于零，表明存在同定效应，因此本文使用同定效应混合回归模型，并用OLS方法进行估计，估计结果如表2所示。

模型l给出了在控制省份同定效应前提下区位熵和赫芬达尔指数对制造业全要素生产率的估计结果，模型2是在模型一的基础上引入控制变量后的估计结果。模型1结果显示，区位熵和赫芬达尔指数均在1%水平上的显著为正，说明生产性服务业集聚明显提升了制造业全要素生产率水平，且专业化集聚和多样化集聚均显著提升制造业生产率水平。在引入控制变量后，模型2中区位熵在5%水平上为正，赫芬达尔指数在lO%水平上显著为正，结论与模型l结论一致，说明生产性服务业集聚提升制造业全要素生产率水平这一结论是准确的。

同时，控制变量的系数表明，城市化水平与制造业全要素生产率呈显著的正相关关系，说明城市化水平越高，越利于制造业全要素生产率的提高，这可能是南于随着城镇化的过程通常也伴随着工业化，工业的发展直接带来制造业生产率的提高，这也说明我国制造业的发展还有上升的空问：而外商直接投资与制造业全要素生产率呈明显的负向关系，说明外商直接投资越多，越不利于制造业生产率的提高。

五、结论

本文研究省级层面生产性服务业的专业化集聚和多样化集聚是对制造业生产率的影响方向和大小，分别测算生产性服务业专业化集聚度和多样化集聚度，以及测算制造业全要素生产率。研究得出结论，我国省级层面生产性服务业的专业化集聚和多样化集聚均显著提升了制造业生产率。

参考文献：

[1] Rizov Marian， Oskam Arie， Walsh Paul. 2012，“IsThere a Limit to Agglomeration？ Evidence from Productivity ofDutch Firms"， Regional Science and Urban Economics， 42（4）：595-606.

[2]宣烨，余泳泽.生产性服务业集聚对制造业企业全要素生产率提升研究——来自230个城市微观企业的证据[J].数量经济技术经济研究，2017，34（02）：89-104.

[3]周圣強，朱卫平.产业集聚一定能带来经济效率吗：规模效应与拥挤效应[J].产业经济研究，2013（ 03）：12-22.

[4]韦曙林，欧梅.产业集聚、资产专用性和制造企业生产率[J].当代经济科学，2017，39（03）：77-85+126-127.

[5]孙晓华，郭旭.工业集聚效应的来源：劳动还是资本[J].中国工业经济，2015（11）：78-93.

[6]惠炜，韩先锋.生产性服务业集聚促进了地区劳动生产率吗？[J].数量经济技术经济研究，2016，33（ 10）：37-56.