制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)關(guān)聯(lián)發(fā)展的差異化分析
——基于西江經(jīng)濟(jì)帶面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

樂(lè)小兵

（梧州學(xué)院，廣西 梧州 543002）

近年來(lái)，在東部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的背景下，西江經(jīng)濟(jì)帶作為廣西毗鄰粵港澳的承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移重要基地，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移發(fā)揮了重要的作用.然而，西江經(jīng)濟(jì)帶各城市在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過(guò)程中，在現(xiàn)代物流、金融、商務(wù)和信息服務(wù)等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)方面還存在諸多制約因素.如何提升西江經(jīng)濟(jì)帶承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的競(jìng)爭(zhēng)力，應(yīng)促進(jìn)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)“雙輪齊驅(qū)”，構(gòu)建有利于承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展體系.就西江經(jīng)濟(jì)帶具體地區(qū)而言，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)到底具有什么樣的相互作用機(jī)制？?jī)烧咧g有什么樣的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)？生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的關(guān)聯(lián)發(fā)展存在什么差異？對(duì)承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的關(guān)聯(lián)發(fā)展有什么啟示？這些將是本文研究的出發(fā)點(diǎn)，解決這些問(wèn)題也就是本文的目的之所在.

1 文獻(xiàn)回顧

對(duì)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的關(guān)聯(lián)發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了大量的研究.有學(xué)者從需求角度出發(fā)，比如Cohen＆Zysman（1987）[1]認(rèn)為制造業(yè)是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的前提和基礎(chǔ)，是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)需求的源泉，即生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)附屬于制造業(yè)發(fā)展；Dnniels（1989）[2]、Illeris（1994）[3]認(rèn)為有效率的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是制造業(yè)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的前提和保障.

有學(xué)者從供給角度出發(fā)，比如Pappas＆Sheehan（1998）[4]認(rèn)為服務(wù)業(yè)尤其是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是制造業(yè)生產(chǎn)率得以提高的前提和基礎(chǔ)，沒(méi)有發(fā)達(dá)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，就不可能形成具有較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的制造業(yè)，即制造業(yè)相當(dāng)于服務(wù)業(yè)處于主導(dǎo)地位；鄧麗姝（2011）[5]運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法分析了我國(guó)服務(wù)業(yè)尤其是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)發(fā)展的推動(dòng)作用，計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析支持服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)發(fā)展具有積極作用和生產(chǎn)性服務(wù)投入對(duì)制造業(yè)發(fā)展具有積極作用的原假設(shè).但個(gè)別變量不顯著，也表明服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的推動(dòng)作用尚未充分發(fā)揮出來(lái)；黃莉芳、黃良文、郭瑋（2011）[6]分析了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)通過(guò)前向關(guān)聯(lián)和后向關(guān)聯(lián)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)的內(nèi)在機(jī)理，結(jié)果發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)資本密集型制造業(yè)技術(shù)效率前向正溢出效應(yīng)最強(qiáng)，對(duì)技術(shù)密集型制造業(yè)產(chǎn)生微弱的后向正溢出效應(yīng)；汪斌、金星（2007）[7]運(yùn)用計(jì)量模型分析15個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家的生產(chǎn)性服務(wù)對(duì)制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升作用，結(jié)果表明生產(chǎn)性服務(wù)已成為提升制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要的中間投入.

也有學(xué)者從互動(dòng)角度出發(fā)，比如Park＆Chan（1989）[8]認(rèn)為隨著制造部門的擴(kuò)大，對(duì)相關(guān)服務(wù)業(yè)的需求會(huì)迅速增加，而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的投入也會(huì)促進(jìn)制造業(yè)生產(chǎn)率的提高.龐博慧（2012）[9]認(rèn)為生產(chǎn)服務(wù)業(yè)和制造業(yè)二者之間互動(dòng)發(fā)展屬于非對(duì)稱互惠共生模式，生產(chǎn)服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的影響大于制造業(yè)對(duì)生產(chǎn)服務(wù)業(yè)的影響；張長(zhǎng)森，楊振華（2010）[10]從專業(yè)分工與外包、價(jià)值鏈角度來(lái)剖析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)互動(dòng)機(jī)制，得到二者互動(dòng)共生關(guān)系：制造業(yè)的發(fā)展能夠帶動(dòng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展反過(guò)來(lái)促進(jìn)制造業(yè)的升級(jí).

雖然已有學(xué)者對(duì)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的關(guān)聯(lián)發(fā)展做了大量研究，但研究結(jié)果并不一致，這主要原因是各學(xué)者的研究視角不同.理論上說(shuō)，制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的關(guān)系越來(lái)越密切，從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展這一現(xiàn)象本身來(lái)看，伴隨著生產(chǎn)組織方式的變革和專業(yè)分工細(xì)化的趨勢(shì)，制造業(yè)企業(yè)基于自身核心競(jìng)爭(zhēng)力，對(duì)價(jià)值鏈進(jìn)行分解的趨勢(shì)也就變得非常明顯，它們將自身價(jià)值鏈的一些支持活動(dòng)，甚至是基本活動(dòng)都外包出去.這些外包出去的業(yè)務(wù)就逐漸形成了獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)，這些產(chǎn)業(yè)在為客戶提供專業(yè)化服務(wù)的同時(shí)，自身的業(yè)務(wù)水平也不斷提高，同時(shí)分工也更加細(xì)化，提供服務(wù)所發(fā)生的成本也在不斷降低，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng)不斷得到釋放，進(jìn)而又推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)將更多業(yè)務(wù)進(jìn)行外部化，從而進(jìn)一步促進(jìn)了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展.

2 實(shí)證研究

2.1 數(shù)據(jù)指標(biāo)的選取

對(duì)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，目前還沒(méi)有明確的定義，1966年美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家-H.Greenfield在研究服務(wù)業(yè)及其分類時(shí)，最早提出了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)（Producer Services）的概念.1975年，Browning和Singelman在對(duì)服務(wù)業(yè)進(jìn)行功能性分類時(shí)，也提出了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)(Producer Services)概念，并認(rèn)為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)包括金融、保險(xiǎn)、法律工商服務(wù)、經(jīng)紀(jì)等具有知識(shí)密集和為客戶提供專門性服務(wù)的行業(yè).我國(guó)政府在《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十一個(gè)五年規(guī)劃綱要》中將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)分為交通運(yùn)輸業(yè)、現(xiàn)代物流業(yè)、金融服務(wù)業(yè)、信息服務(wù)業(yè)和商務(wù)服務(wù)業(yè).

本文選擇西江經(jīng)濟(jì)帶7個(gè)具有代表性的地區(qū)作為研究對(duì)象，包括廣西段的南寧、柳州和廣東段的肇慶、佛山、廣州和深圳等地區(qū).研究指標(biāo)為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)，其中生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)包括交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、商務(wù)服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，研究數(shù)據(jù)為1995-2010年的各行業(yè)增加值，用scfwy表示.制造業(yè)主要包括扣除采掘業(yè)、公用業(yè)后的所有30個(gè)行業(yè)，根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文主要采用工業(yè)增加值，用zzy表示.為了消除數(shù)據(jù)的波動(dòng)，對(duì)上述兩個(gè)數(shù)據(jù)分別取對(duì)數(shù)，用lnzzy和lnscfwy表示.數(shù)據(jù)根據(jù)南寧、柳州、梧州、肇慶、佛山、廣州、深圳2011年統(tǒng)計(jì)年鑒以及中國(guó)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)公告整理而得.7個(gè)地區(qū)各變量面板數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1所示.

表1 7個(gè)地區(qū)各變量面板數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 面板回歸模型的選擇

對(duì)面板回歸模型的選擇通常有兩個(gè)極端策略，一個(gè)是將其看成是橫截面數(shù)據(jù)進(jìn)行混合回歸，即要求樣本中每個(gè)個(gè)體都擁有完全相同的回歸方程.另一個(gè)極端策略是為每個(gè)個(gè)體估計(jì)一個(gè)單獨(dú)的回歸方程.在這兩個(gè)極端策略中，前一個(gè)忽略了個(gè)體間不可觀測(cè)或被遺漏的異質(zhì)性，而該異質(zhì)性可能與解釋變量相關(guān)從而導(dǎo)致估計(jì)不一致.后者忽略了個(gè)體間的共性，也可能沒(méi)有足夠大的樣本容量.因此，在實(shí)踐中常采用折中的估計(jì)策略，即假定個(gè)體的回歸方程擁有相同的斜率，但可以有不同的截距，以此來(lái)捕捉異質(zhì)性，這種模型被稱為“個(gè)體效應(yīng)模型”，即

如果zi與某個(gè)解釋變量相關(guān)，則進(jìn)一步稱之為“固定效應(yīng)模型”.如果zi與所有解釋變量（xit,zi）均不相關(guān)，則進(jìn)一步被稱之為“隨機(jī)效應(yīng)模型”.在面板數(shù)據(jù)估計(jì)模型形式的選擇方法上，經(jīng)常采用F檢驗(yàn)決定選用混合模型還是個(gè)體效應(yīng)模型，然后用Hausman檢驗(yàn)確定應(yīng)該建立隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型.

把lnscfwy作為因變量，lnzzy作為自變量，建立固定效應(yīng)模型為：

式中β1i表示截距，β2表示自變量的系數(shù)，uit表示隨機(jī)誤差項(xiàng).

隨機(jī)效應(yīng)模型為：

式中β1表示截距，β2和β3分別表示自變量的系數(shù)，εi表示特定個(gè)體誤差部分，uit表示時(shí)間序列和橫截面混合誤差部分.運(yùn)行stata11檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示.

表2 固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)

通過(guò)固定效應(yīng)模型的F檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)F統(tǒng)計(jì)量為121.71，相對(duì)應(yīng)的概率為0.0000，在1%的顯著水平下強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，固定效應(yīng)非常顯著，表明固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合回歸模型.

下面檢驗(yàn)隨機(jī)效應(yīng)模型是否也優(yōu)于混合回歸模型，Breusch and Pagan提供了一個(gè)檢驗(yàn)個(gè)體效應(yīng)的LM檢驗(yàn)，其原假設(shè)為“H0：σu2=0”，備擇假設(shè)為“H1：σu2≠0”，如果拒絕原假設(shè)，則說(shuō)明應(yīng)該有一個(gè)反映個(gè)體特性的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ui，而不應(yīng)該使用混合回歸.運(yùn)行stata11檢驗(yàn)結(jié)果如下表3所示.

表3 隨機(jī)效應(yīng)模型檢驗(yàn)

從表3可知wald chi的值為2125.33，相對(duì)應(yīng)的P值為0.0000，在1%的顯著水平下LM檢驗(yàn)強(qiáng)烈的拒絕“不存在個(gè)體效應(yīng)”的原假設(shè)，表明在“隨機(jī)效應(yīng)”與“混合回歸”二者之間，應(yīng)該選擇“隨機(jī)效應(yīng)”.

從以上分析可知存在個(gè)體效應(yīng)，至于固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的選擇，則要使用Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行判斷.Hausman檢驗(yàn)的基本思想是：在固定效應(yīng)ui和其他解釋變量不相關(guān)的原假設(shè)下，用OLS估計(jì)的固定效應(yīng)模型和用GLS估計(jì)的隨機(jī)效應(yīng)模型的參數(shù)估計(jì)都是一致的.反之，OLS是一致的，但GLS則不是.因此，在原假設(shè)下，二者的參數(shù)估計(jì)應(yīng)該不會(huì)有系統(tǒng)的差異，可以基于二者參數(shù)估計(jì)的差異構(gòu)造統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量.如果拒絕了原假設(shè)，就認(rèn)為選擇固定效應(yīng)模型是比較合適的.運(yùn)行stata11檢驗(yàn)結(jié)果得到的P值為0.0041，在1%顯著水平下拒絕原假設(shè)，所以應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型.建立估計(jì)模型如下：

其中，lnscfwy表示生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，lnzzy表示制造業(yè)，i表示地區(qū)，t表示年份，β0為截距項(xiàng)，β1表示制造業(yè)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響系數(shù)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng).

2.3 制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)需求彈性分析

由上分析可知面板回歸模型的估計(jì)選擇固定效應(yīng)模型，為了消除不同面板數(shù)據(jù)之間可能存在的異方差，采用截面數(shù)據(jù)殘差進(jìn)行加權(quán)，運(yùn)用廣義最小二乘法（GLS）對(duì)模型（4）進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表4所示.

表4 GLS回歸結(jié)果

從表4可知，變量的系數(shù)均為正，這表明制造業(yè)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展有正向的影響，而且統(tǒng)計(jì)量非常顯著（P值都為0），從正向影響的關(guān)系來(lái)看，制造業(yè)每提升一個(gè)百分點(diǎn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就提升0.9753個(gè)百分點(diǎn).

2.4 西江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)關(guān)聯(lián)發(fā)展差異化分析

下面用變系數(shù)模型分析西江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)關(guān)聯(lián)發(fā)展的地區(qū)差異，讓每個(gè)個(gè)體都擁有自己的截距項(xiàng)，并允許每個(gè)個(gè)體的回歸方程斜率也不同，即引入變系數(shù)模型，構(gòu)建模型如下：

上式中，αi（i=1,2,3,4,5,6,7）代表各地區(qū)的截距，βi（i=1,2,3,4,5,6,7）分別為各個(gè)地區(qū)自變量的系數(shù)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng).運(yùn)行stata11檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示.

表5 最小二乘虛擬變量檢驗(yàn)結(jié)果

由表5可以看出，各地區(qū)估計(jì)系數(shù)均為正，且統(tǒng)計(jì)顯著，這表明所有地區(qū)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展都存在正向相關(guān)的關(guān)系，但這種關(guān)系在不同地區(qū)間存在較大差異，其中廣州、南寧、深圳排在前3位，系數(shù)分別為1.13476、0.97364和0.93436，即制造業(yè)每增長(zhǎng)1個(gè)百分點(diǎn)，將能推動(dòng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增長(zhǎng)1.13476、0.97364和0.93436個(gè)百分點(diǎn).其后依次是梧州、佛山、肇慶和柳州.

3 實(shí)證結(jié)論

從以上實(shí)證結(jié)果可知，西江經(jīng)濟(jì)帶七個(gè)地區(qū)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的關(guān)聯(lián)發(fā)展效果排名依次是廣州、南寧、深圳、梧州、佛山、肇慶和柳州.從地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來(lái)看，廣州、深圳以及佛山相對(duì)南寧、梧州、肇慶、柳州要較發(fā)達(dá).從制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的關(guān)聯(lián)發(fā)展情況來(lái)看，排在前三位的依次是廣州、南寧和深圳.廣州是廣東省的省會(huì)城市，是全國(guó)高校、科研院所比較集中的城市，教育、科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)在廣東省內(nèi)優(yōu)勢(shì)明顯.在珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)中生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展也最為成熟，產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿ψ顝?qiáng)的城市.自1989年以來(lái)廣州市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)就已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從二、三、一到三、二、一的轉(zhuǎn)變，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占據(jù)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主導(dǎo)地位，其中是以交通運(yùn)輸郵電、批發(fā)零售餐飲、金融保險(xiǎn)、房地產(chǎn)等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)為主導(dǎo).

南寧市作為廣西的首府，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展雖尚不如廣州、深圳和佛山，但制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的互動(dòng)關(guān)聯(lián)效果排在第二超過(guò)深圳和佛山，這可能是由于南寧市的制造業(yè)尚處于不發(fā)達(dá)階段，2010年南寧市制造業(yè)總產(chǎn)值為456億元，而同一時(shí)期的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)已達(dá)到608.3億元，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值遠(yuǎn)超過(guò)制造業(yè)生產(chǎn)總值，這一方面說(shuō)明南寧市的制造業(yè)發(fā)展速度緩慢，同時(shí)也說(shuō)明南寧市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)配套投入能跟上制造業(yè)的發(fā)展水平，能為南寧市制造業(yè)發(fā)展提供較好的配套服務(wù)業(yè).

排在第四的為梧州，從制造業(yè)發(fā)展水平來(lái)看，梧州是7個(gè)地區(qū)中制造業(yè)最不發(fā)達(dá)的地區(qū)，2010年佛山、肇慶、柳州的工業(yè)總產(chǎn)值分別是3419.185、411.87、776.8445億元，而同一時(shí)期的梧州工業(yè)總產(chǎn)值僅有262.67億元，制造業(yè)發(fā)展速度緩慢以及低附加值的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是梧州市制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)關(guān)聯(lián)效果好于佛山、肇慶以及柳州的一個(gè)關(guān)鍵原因.

柳州市的制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的關(guān)聯(lián)發(fā)展效果排在最后一位，這主要原因之一可能是因?yàn)榱菔袕V西的重要工業(yè)城市，制造業(yè)發(fā)展速度快，從2010年柳州市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)看也反映出這一點(diǎn)，2010年柳州工業(yè)總產(chǎn)值已達(dá)到776.8億元，是南寧市的一倍多，而與之配套的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)總值卻只有256.1億元，這說(shuō)明柳州市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于制造業(yè)的發(fā)展.

從以上研究結(jié)果可以總結(jié)出，西江經(jīng)濟(jì)帶這7個(gè)地區(qū)的制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)關(guān)聯(lián)發(fā)展效果可以分為三個(gè)層次：第一個(gè)層次為廣州、南寧、深圳，制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的關(guān)聯(lián)效果較好，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)為制造業(yè)提供較好的配套服務(wù)，并在一定程度上促進(jìn)制造業(yè)的發(fā)展；第二層次為梧州，制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)關(guān)聯(lián)效果雖然較好，但主要是因?yàn)橹圃鞓I(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)總量不大，供給和需求均不足，制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)關(guān)聯(lián)發(fā)展存在雙向的矛盾；第三個(gè)層次為佛山、肇慶、和柳州，三個(gè)地區(qū)面臨同樣的問(wèn)題，都是制造業(yè)發(fā)展速度較快，但生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展速度滯后于制造業(yè)，供給不足是這三個(gè)地區(qū)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)關(guān)聯(lián)效果較差的主要原因.

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