康 思

(云南民族大学经济学院, 昆明 650000)

威廉·配第最早揭示了三次产业结构演变的规律性,提出了农业比重持续下降、工业比重先升后降、服务业比重逐步提高的“配第-克拉克定律”。工业化是一个长期迭代与螺旋式上升的过程。目前,我国仍处于工业化后期阶段,产业结构转型期制造业与服务业的互动关系逐步加强。产业融合发展有利于实现资源的更优配置、提高生产效率,是促进经济发展的重要方法,也是实现经济高质量增长的必要途径。2021年《关于加快推动制造服务业高质量发展的意见》的出台更是将两业融合提升到了前所未有的高度。长三角作为全国经济的增长极,2022年长三角三省一市的经济总量占全国比重达到24.2%,辐射带动作用显著。但长三角内部市场分割导致的区域内产业同构现象较为明显,产业融合发展已经成为实现制造业专业化和高级化的重要手段,也是提高服务业生产率的关键举措。

生产率与经济增长理论紧密联系在一起,是衡量经济发展程度的指标。随着产业分工细化以及服务化进程的加速,服务业生产率的提升将会成为中国经济发展的新动力,“鲍莫尔-富克斯”假说认为随着服务业占比逐步增加,服务业生产率长期处于较低水平会对经济增长产生不利影响。因此,在经济发展进入新常态后,服务业的真实发展质量如何,作为国民经济主体的服务业生产率将以何种方式得到提升值得研究。鉴于此,本文以长三角地区的相关数据为样本,通过对服务业生产率测算与分解,探讨服务业生产率的提升能否通过产业融合发展实现,为经济转型期新的驱动力的选择提供参考。

1 文献综述

20世纪70年代以来,在经济全球化和信息化的推动下,许多国家的服务业快速发展,主要表现为服务业就业比重和产值比重显著上升。服务业生产率、需求弹性及经济增长一直是学术界关注的热点问题。服务业“成本病”问题最早可追溯到1967年。20世纪中期,美国城市政府出现财政危机。为应对危机,Baumol[1]提出了著名的鲍莫尔成本病(Baumol’s Cost-disease)概念。为解释这一概念,Baumol构建了一个两部门的非均衡增长模型。制造业被看作是 “技术进步部门”,而服务业的劳动生产率增速较低,被看作是“停滞部门”。该模型认为,在两部门名义工资相同、相对产出保持不变的情况下,进步部门生产率不断提升,两部门名义工资将实现同水平增加,从而导致社会整体工资水平上升,增加了滞后部门产品的需求。滞后部门在工资水平不断积累和就业份额不断提升双重作用下,产品的消费成本也将不断提高[2]。而产业结构变迁的规律就是当服务业在国民经济中占比逐渐升高,由于服务业生产率增长的疲软,会出现服务业“成本病”现象,整体的经济增长速度就会受到抑制。Fuchs[3]在Baumol的基础上进行了补充,形成了Baumol-Fuchs(鲍莫尔-富克斯)假说。该假说的核心是服务业滞后的生产率会拖累整体经济的增长,最终还给服务业自身发展带来困难。

“鲍莫尔-富克斯”假说有效解释了发达经济体中服务业高成本的现象,假说一经提出就得到广泛应用。但限于该假说只考虑劳动投入,模型仍存在一定的局限性,因此国内外学者结合各自的领域对“鲍莫尔-富克斯”模型进行修正。程大中[4]、朱轶和熊思敏[5]对两部门模型进行扩展,以便于对中国的经验分析。彭刚和李超[6]将同一行业内部各企业存在生产率差异引入服务业“成本病”和增长停滞的模型中,构建产业部门生产率增长对部门价格增长及名义产出增长影响的理论机制,细分了产业类型对服务业“成本病”的论证。

梳理鲍莫尔成本病的理论发现,服务业部门生产率相对较低是导致鲍莫尔成本病的主要原因。我国工业部门的产出占比持续下降,服务业部门的产值快速攀升,就业人口不断向服务业部门转移。在这一过程中,服务业过度发展已经成为当前我国一些地区经济发展的特征性事实,主要表现为服务业发展效率较低[7]。基于此,学者们从不同角度提出解决方案。一方面,数字经济的快速发展赋予了服务业新的发展契机。江小涓和靳景[8]以数字技术促进分工与协作为主线,数字技术提高经济效率的作用体现在创新产业组织形态、提高服务业分工与协作效率,贯通全域全链业务、提升产业协同能力,实现数字空间与现实空间全景融合、创造新的数实孪生3个方面。庞瑞芝和李帅娜[9]认为生产性服务业对数字化投入依赖较高,数字经济的发展可以有效弱化生产性服务业“成本病”。

另一方面,随着服务功能在先进制造业中的作用逐步凸显,制造业与服务业的融合备受关注,两业融合在提高全要素生产率(total factor productivity,TFP)的应用也更为广泛。数字技术通过提升技术创新、增强通用性资产投资、打破时空局限性促进制造业与服务业的技术融合、业务融合、市场融合[10]。两业融合使得经济结构服务化和产业边界模糊化,在此基础上产业间的竞争合作关系得以重新塑造,共同的知识和技术基础也加速了溢出效应,为产生更好的经济效益创造了条件[11],且这种融合对产业转型升级存在显著的空间效应,呈现出区域异质性,发达地区两业融合对产业转型升级的促进作用更显著[12]。于洋等[13]从资源配置效率的角度,提出产业融合可以促进制造业内部环节的分离,降低企业成本,提高竞争力与生产效率。杜传忠和侯佳妮[14]认为制造业与服务业融合存在明显的不对称性,从需求端增加对高端服务业的有效需求,从供给侧优化制造业对服务业的中间投入结构,进而从供求两端同时发力提升服务业生产率促进服务业与制造业之间产业融合的良性循环。伏开宝和陈宪[15]分析了后工业化时期我国服务业生产率的主要影响因素,认为新技术、互联网新模式、人力资本质量能够缓解服务业生产率低下的问题。

综上所述,关于两业融合度及其经济效应的研究成果颇丰,且集中于这种互动关系对经济增长、区域协调发展、制造业转型升级的影响结果的研究,并且多数学者认为中国两业融合程度相对较低,两业融合生态体系尚未成型。在两业融合与生产率的互动关系方面,现有研究侧重于对社会全要素生产率的测度,两业融合发展对国民经济某个行业生产率的影响有待补充。

随着世界经济的增长,发展中国家的服务业逐渐扩张,也开始面临着服务业“成本病”的困扰。中国作为最大的发展中国家,已经步入以服务业为主导产业的时代,对服务业生产率的研究十分必要,且长三角城市群服务业的发展位于全国前列,其提高服务业生产率的方法可以在全国范围内起到示范借鉴作用。由此,本文对已有文献进行补充,利用耦合协调度模型测算长三角三省一市2012—2021年两业融合水平,借助DEA(data envelopment analysis,数据包络分析)-Malmquist指数法计算长三角地区服务业全要素生产率的变动情况,随后基于固定效应模型探究二者互动对全要素生产率的作用,并分析其影响机制,最后得出结论并提出建议。

2 两业融合对服务业全要素生产率的影响机制分析

改革开放以来,我国创造了经济增长奇迹,但同时在经济发展中存在经济结构不合理等问题。在产业转型升级的过程中,第三产业的比重不断升高,随着经济由高速发展转为高质量发展,生产性服务业产业融合发展的产物,在产业结构优化升级中扮演着重要角色。两业融合对服务业全要素生产率的影响分为直接影响与间接影响(图1)。

图1 两业融合对服务业生产率的作用机制

一方面,生产性服务业与制造业融合发展可以直接影响区域服务业发展。制造业和服务业互相扶持,二者发展存在螺旋式演进的良性互动关系。一是服务业发展依附于制造业。生产性服务业多为制造业提供研发设计、物流运输和宣传销售等服务,在产业融合过程中生产性服务业能吸收制造业的先进知识和管理经验,引发技术进步,进而推动生产率提升。二是制造业转型升级扩大了对服务业的需求。服务经济发展迅速的相当一部分原因是其他部门对服务业需求的增加。全球产业链正在重塑,呈现出不断向两端拓展和延伸的趋势,制造业内部环节的分离,增值环节逐步由制造环节转向服务环节,因而制造业对服务业的中间需求会日益扩大,产生纵向产业关联,对服务业生产率的提升效应也会愈发明显。

另一方面,生产性服务业与制造业融合发展能够间接提高服务业生产率。首先,两业融合能够加快产业结构调整,更容易形成产业集聚。生产性服务业具有较强的产业关联性,制造业与生产性服务业融合程度的增加,使得资本在区域间流动性增强,可以加速实现区域间资源共享和人才互通,形成知识的空间溢出或人才的虹吸作用,影响企业生产效率。其次,根据“鲍莫尔-富克斯”假说,服务部门的产成品具有较低的需求弹性,社会整体工资水平上涨相应地会产生更多的社会需求。一方面,需求扩张会刺激服务企业扩大生产规模、增加雇佣工人,促进联合生产,有利于服务企业产生规模经济;另一方面,需求扩张有助于服务业企业获利,而利润的提升使得服务业企业拥有充足的资金增加研发投入,间接促进企业技术进步,提高企业的全要素生产率。此外,制造业对服务业中间需求的增加还能够促进中间投入商尤其是生产性服务业的加速兴起,加速新服务企业的进入,造成市场范围内的竞争程度提高,服务业迫于生存压力和逐利本能将寻求单位最低成本,以期实现既定成本下产出最大化,有利于企业技术效率提高。

3 两业融合水平测度

3.1 制造业与生产性服务业耦合协调度模型

现有文献多以统计模型法和投入产出法衡量产业融合水平。投入产出法可较为全面地反映产业融合水平。由于我国投入产出表每5年发布一次,数据缺乏连续性,因此本文选择统计模型法,具体采用耦合评价模型进行测度。鉴于只研究制造业与生产性服务业的耦合度,模型简化如下:

(1)

(2)

(3)

式中:C为耦合度,取值范围为(0,1),C值越接近1,耦合度越高;ui(i= 1,2)表示子系统的综合发展程度;λij为各一级指标的权重;uij为系统i中第j个指标的标准值;n为指标数。考虑到区域内产业发展具有交错、动态的特征,在计算制造业与生产性服务业的耦合度时,可能存在二者发展水平均较低的情况,由此计算出C值较大,出现伪协同的现象,故采用以下方法进行改善:

(4)

T=αu1+βu2

(5)

式中:D为改良后的耦合协调度;T为反映制造业与生产性服务业协同效应的综合评价指数;α、β为待定系数,结合目前长三角地区产业体系发展现状,取α=0.4,β=0.6。

3.2 评价指标体系构建与数据来源说明

江小涓[16]将2000年至今划分为产业融合时期,据此方法,参照《国民经济行业分类》标准,同时限于数据的统计口径的变化,本文将研究期限划定为2012—2021年。生产性服务业数据来自交通运输仓储和邮政业、信息传输软件和信息技术服务业、金融业、科学研究和技术服务业、租赁和商务服务业5大行业的相应数据的加总。本着遵循产业发展特性、数据可获得性等原则,选取发展规模、经济效益、社会贡献和成长潜力4个维度共11个指标构建综合发展水平评价指标体系(表1)。

表1 长三角三省一市“两业”融合发展综合评价指标体系

根据该指标体系,4个一级指标权重由德菲尔法确定,分别为发展规模0.3、经济效益0.2、社会贡献0.3、成长潜力0.2。11个二级指标权重由熵值法确定。

所有数据均来源于《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国税务年鉴》《中国投资领域统计年鉴》和各省份地方统计年鉴等,部分缺失数据采取插值法补全。

3.3 耦合协调度测算结果

依据以上的评价指标体系,对原始数据进行标准化处理,借助熵权法计算出长三角地区的制造业发展程度u1和生产性服务业发展程度u2。将数据代入改良后的耦合协调度计算式(4)、式(5),得到产业融合发展水平(图2)。

为探究不同省份在研究时段内制造业与生产性服务业耦合协调度的变化情况,参照余文文等[17]的方法,制定耦合协调度评价标准,将计算得到的各省份在2012年、2016年、2021年的D值变化情况进行了可视化处理(图3)。从时间维度看,各个省市两业融合度均有上升,部分省份实现了从失调向协调的转变。从区域异质性看,长三角地区内部不均衡程度较大,浙江与安徽于2012年已达到勉强协调的水平,上海和江苏仍处于失调阶段[图3(a)];浙江、安徽2021年已达到中度协调阶段,而上海仍处于勉强协调水平,虽重要性在不断增强,但在长三角一体化中的龙头作用不太显著[图3(c)]。

图3 2012年、2016年、2020年长三角各省市制造业与生产性服务业耦合协调度变化情况

4 服务业全要素生产率的计算

4.1 计算方法与变量说明

国内外学者对全要素生产率水平进行测算的方法通常为非参数分析方法和参数分析方法。非参数方法使用频率较高的为随机前沿分析(stochastic frontier analysis,SFA)法,SFA模型考虑到了随机因素对生产率和效率的影响,即使该模型对于不同的研究对象有不同的生产函数,测度的技术效率有一定的针对性[18]。但在SFA模型构建之前需要设定生产函数的形式[超越生产函数或C-D(Cobb-Douglas)生产函数],假设技术无效率项服从一定的分布,模型的内生性问题难以避免。参数方法计算全要素生产率的主要方法为数据包络分析法(DEA),该模型不需要设定具体的生产函数,允许技术无效率的存在。数据包络分析法多与Malmquist指数法结合使用,从而实现多个样本跨时期分析。

经比较,选择DEA-Malmquist指数法对长三角地区三省一市2012—2021年的服务业全要素生产率进行测算。选择的变量包括服务业实际产出Y(用服务业产值表示)、资本投入K(借鉴张军等[19]提出的方法)、当年投资I(以固定资产投资额衡量,资本折旧率取0.5)、劳动投入L(用服务业就业人员数量表示)。由于本研究时段在2011年之后,因此各年的服务业产值与固定资产投资额均以2011年为基准进行平减与转换。

4.2 服务业全要素生产率的估算结果与分析

利用数据包络分析软件Deap2.1对长三角地区2012—2021服务业全要素生产率水平进行测算(表2)。从表2中的测算结果可以看出,在2013年和2017年,受经济发展方式和理念转变的影响,服务业全要素生产率同比下降。2012年以来,我国经济进入新常态,经济增速减缓,2017以后国民经济进入高质量发展阶段,更加注重发展的质量和效益。同时,2019—2020全要素生产率增长率也呈递减趋势,这与疫情的爆发时间相吻合,期间服务业复工复产缓慢,受到了严重冲击,生产率也相应下降。

表2 2012—2021 年长三角地区服务业全要素增长率变化率及其分解

总体而言,研究时段长三角地区服务业全要素生产率呈正增长态势,2012—2021平均增长0.3%。结合上文制造业与生产性服务业的变动曲线,进一步绘制了两业融合水平与服务业生产率、人均GDP的散点图(图4),初步分析两业融合对服务业生产率的影响,并提出如下假设。

图4 耦合协调度和GDP增长率、服务业全要素生产率散点图

假设 1: 制造业和生产性服务业协同发展可以促进全要素生产率的提升。

从Malmqusit指数的分解结果可知,两业融合时期技术效率平均增长0.7%,技术进步平均增长0.4%,也即2012年以来,长三角地区制造业与生产性服务业融合发展可以实现技术效率的改进和技术进步,从而提高服务业的全要素生产率。由此提出如下假设。

假设2:制造业与生产性服务业融合发展对技术效率的改善和技术进步均会产生影响。

5 实证分析

5.1 模型设定

为了探讨两业融合是否真正有利于提升服务业的全要素生产率,构建线性回归模型,将全要素生产率的分解项技术效率(EFF)和技术进步(TEC)作为因变量以进一步剖析两业融合对服务业全要素生产率的作用机理,模型如下:

lnTFPit=β0+α1lnDit+βlnXit+εit

(6)

lnEFFit=β0+α2lnDit+βlnXit+εit

(7)

lnTECit=β0+α3lnDit+βlnXit+εit

(8)

式中:β0为常数项;α1～α3、β为回归系数;εit为随机扰动项,Xit为影响服务业全要素生产率的一系列控制变量。控制变量中,产业集聚(agg)用区位熵表示,高的产业集聚程度能促进区域内部资源与人才共享,实现要素的合理配置。研发投入(tech)用R&D经费支出与GDP之比表示,研发投入增加会对企业形成创新激励,促进科技成果转化,提高生产效率。资本深化(klo)用资本存量与就业人数之比表示,资本深化代表了地区的资本聚集程度,地区资本密集度高,吸引人才与投资,从而实现产品更新迭代,实现经济增长。发展规模(scale)用服务业产值增加值表示,市场规模的扩大,有利于形成规模效应,实现规模经济。政府干预度(gov)用一般公共预算支出与GDP之比表示,市场中的外部性、垄断等行为会导致市场失灵,需要政府进行一定程度的干预,营造良好的营商环境。市场化水平(market)采取王小鲁等[20]的做法,市场化程度越高,效率越高,企业能够公平有序地开展竞争,进而优化资源的配置,促进全要素生产率的提高。

5.2 两业融合对服务业全要素生产率影响的回归结果

选择固定效应模型进行回归,结果见表3。表中第(1)列回归结果显示,制造业与生产性服务业的耦合协调度的估计系数为正,通过了10%水平上的显著性检验,说明制造业与生产性服务业融合度提高1%能促进服务业全要素生产率平均意义上提高0.329%。加入控制变量后,耦合度的系数一直为正且显著性未发生改变,结论具有稳健性,验证了本文的假设1。对于控制变量而言,产业集聚程度(agg)、研发投入(tech)、资本深化(klo)均对服务业全要素生产率产生正向影响,虽然投入的研发资本、研发人员等生产要素在短期内形成较大的沉没成本,集聚可以通过短时共享效应提高集聚区域内的资本和资源的利用率,随着时间变化,形成带动辐射作用。地区可以通过打造产业园,增加科研经费支出并吸引有效投资,提高全要素生产率从而实现经济稳步增长。市场规模、政府干预程度和市场化水平系数为正,但不显著,这与我国目前处于服务业经济时代初期有关,未形成范围经济与规模经济。一方面,扩张性的财政政策从颁布执行,中间有很长的沉没时间,存在一定时滞,其效果无法在短期内呈现;开放的市场利于企业的自由进入或退出,本地市场开放程度高,吸引临近地区企业进驻,与本土企业形成竞争,为抢占市场份额,本土企业只有降本增效才能不断适应变化的市场环境。因此在从工业经济时代向服务经济时代转变的过程中,需要协调好政府与市场的关系,促进全国统一大市场的形成。

表3 模型(6)回归结果

进一步,对模型(7)和模型(8)的回归结果(表4)显示,制造业与生产性服务业的融合对技术效率改进和技术进步均有显著影响,验证了本文的假设2。然而,两业融合对技术效率的改进影响为负,说明两业融合对服务业全要素生产率的促进作用主要是通过技术进步实现的,结合上文,服务业全要素生成率的增长受技术进步拉动的作用小于技术效率改进,这是由于我国的制造业在参与国际分工时,仍处于微笑曲线的低端,而低端制造业只需低端服务投入,容易造成服务企业技术的“低端锁定”,因此难以对技术进步产生显著的促进作用。因此,两业融合在促进技术进步上仍具有较大提升空间。

表4 模型(7)、模型(8)回归结果

6 研究结论与建议

结合目前我国产业结构逐步向服务业为主导变迁的事实,依据“鲍莫尔-富克斯”的假说,服务业的低生产率有可能会对经济增长产生不利影响,探讨产业融合发展是否能促进全要素生产率的提升。经检验,得出以下结论。

对于制造业与生产性服务业产业融合度的测算,基于耦合协同模型,从发展规模、经济效率、成长潜力、社会贡献4个维度构建评价指标体系,研究发现长三角地区整体耦合度呈上升趋势,省市之间的耦合度具有异质性,浙江、安徽已经达到中级协调的水平,江苏和上海仍处于快速发展阶段。

采用参数方法(DEA-Malmquist指数法)计算研究区域的服务业全要素生产率并分解,研究发现受国内经济理念与方式的转变和突发事件的影响,生产率的增长出现下滑,但总体而言,研究时段内长三角地区服务业全要素生产率不断上升,且主要由技术效率改进和技术进步驱动。

在两业融合与服务业全要素生产率的互动关系上,构建了固定效应模型,引入产业集聚水平、资本深化、政府干预程度、发展规模、研发投入和市场化水平作为控制变量,以全要素生产率及其分解作为被解释变量,证实了产业融合对生产率的正向影响,这种影响主要通过产业融合对技术进步的促进作用实现。

基于此,提出如下建议。

(1)加快部门间的资源流动。生产性服务业作为产业融合发展的产物,其是否能与制造业实现更好的协同取决于两部门生产要素是否能实现自由流动,这就要求进一步完善市场机制,减少市场壁垒。当前长三角区域内两业融合率低以及与国内周边地区两业融合度较弱的现状,表面看是服务业与制造业孤立发展带来的产业关联度较低,更深层次的原因在于市场一体化尤其是要素市场一体化程度相对较低,因此要促进全国统一大市场的形成,从而减少劳动力市场、资本市场、技术部门间的信息不对称,防止部门发展的不平衡导致的生产率低下的问题。

(2)促进制造业与生产性服务业的高质量融合。目前长三角地区制造业与生产性服务业仍未实现良好的融合,制造业价值链攀升缓慢,要加快向技术密集型过渡,增加对生产性服务业需求,形成先进制造业与生产性服务业的良性互动,更好地发挥两业融合对服务业提质增效的正向作用。

(3)实现区域协调发展。制造业和服务业深度融合是长三角高质量一体化的重要路径。高质量一体化本质上是产业一体化和市场一体化。各省市要充分发挥示范效应,加大研发支出和人力资本投资,推动知识溢出,充分发挥虹吸和辐射效应,带动周边地区产业结构的升级与调整,提高区域内两业融合率。

(4)建设有效市场与有为政府。政府充分发挥好调节市场失灵的作用,明确与市场的边界,为两业融合发展提供有利的政策环境和更加公平的营商环境。