生產(chǎn)性服務業(yè)FDI是否促進制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提升？

郭根龍,魯慧鑫

(山西師范大學 經(jīng)濟與管理學院,山西 臨汾 041000)

生產(chǎn)性服務業(yè)FDI是否促進制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提升？

郭根龍,魯慧鑫

(山西師范大學 經(jīng)濟與管理學院,山西 臨汾 041000)

針對2005—2014年省級面板數(shù)據(jù)，可以使用漢森(Hansen)門檻面板回歸模型，實證分析生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的門檻效應。研究發(fā)現(xiàn)：總體上生產(chǎn)性服務業(yè)FDI可以促進制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，人力資本水平和研發(fā)投入水平在生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響中確實存在門檻效應；生產(chǎn)性服務業(yè)FDI促進制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提高與人力資本水平及研發(fā)投入水平之間呈非單調的關系：隨著人力資本水平的提高，這種提升作用就會發(fā)生顯著性改變；隨著研發(fā)投入水平的提高，生產(chǎn)性服務業(yè)FDI促制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的系數(shù)就發(fā)生由負轉正的變化，由抑制作用轉變?yōu)榇龠M作用。

生產(chǎn)性服務業(yè)FDI；制造業(yè)；全要素生產(chǎn)率；門檻面板回歸模型

一、問題提出

隨著經(jīng)濟全球化和科技革命的興起，世界各國都紛紛指定以重振制造業(yè)為核心的再工業(yè)化戰(zhàn)略，發(fā)達國家諸如美國等出現(xiàn)了“高端制造業(yè)回流”的現(xiàn)象，與此同時，發(fā)展中國家也出現(xiàn)了“中低端制造業(yè)分流”的情況，中國制造業(yè)作為支撐工業(yè)發(fā)展的重要組成部分，受到了雙向擠壓。中國的工業(yè)化進程遠遠趕不上世界水平，目前面臨著國內人口紅利和勞動力成本等優(yōu)勢逐漸消失的狀況，工業(yè)尤其是制造業(yè)的轉型升級成為必然。制造業(yè)轉型升級的路徑有很多，服務業(yè)對于制造業(yè)轉型升級的支撐也很重要，尤其是生產(chǎn)性服務業(yè)。2005年生產(chǎn)性服務業(yè)FDI流入580億美元，2014年生產(chǎn)性服務業(yè)FDI流入1 300億元，10年內增加了2.3倍①根據(jù)各地統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)計算得出。。生產(chǎn)性服務業(yè)FDI的增長，很大程度上支撐了制造業(yè)的發(fā)展，但中國的服務業(yè)供給不足，難以滿足制造業(yè)對生產(chǎn)性服務業(yè)日益增長的需求，因此需加強生產(chǎn)性服務業(yè)的進口及FDI。

本文擬使用數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)對中國各省級區(qū)域進行制造業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)指數(shù)的測算。從時間序列數(shù)據(jù)來看，中國各省級區(qū)域制造業(yè)全要素生產(chǎn)率總體上呈現(xiàn)緩慢增長趨勢，除了個別地區(qū)2005—2014年呈現(xiàn)惡化趨勢，如寧夏、山東等。從省級角度來看，各個省級區(qū)域的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)差異，北京、上海、廣東等增長速度較快，而寧夏、山西、內蒙古等制造業(yè)TFP增長速度緩慢，甚至停滯不前，出現(xiàn)負增長?？赡艽嬖诘脑蚓褪歉鱾€地區(qū)的吸收能力不同，即人力資本水平和研發(fā)投入水平的差異，導致了各個地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的差異，這可能是存在門檻效應的結果。因此，本文將從吸收能力角度入手，實證分析門檻變量對于制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

基于上述國內外趨勢和數(shù)據(jù)基礎，本文將使用2005—2014年的省級面板數(shù)據(jù)，采用門檻面板回歸模型，就生產(chǎn)性服務業(yè)FDI與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的門檻效應進行實證研究，并根據(jù)門檻值對樣本進行分組，進而對結果進行分析，以期得到一些啟示。

二、文獻綜述

現(xiàn)有文獻已經(jīng)從多個領域研究了服務業(yè)FDI與制造業(yè)生產(chǎn)率的關系，主要分為以下幾個方面。

關于服務業(yè)FDI對制造業(yè)生產(chǎn)率的影響，學者們分別從宏觀和微觀的數(shù)據(jù)視角進行研究，并且使用不同的計量分析方法。巴斯(Bas，2014)從微觀的公司層面出發(fā)，通過建立模型分析貿易自由化是否影響印度制造業(yè)企業(yè)的效率表現(xiàn)，研究表明貿易自由化對于生產(chǎn)率高的企業(yè)的促進效應更加明顯[1]。費爾南德斯和保諾夫(Fernandes & Paunov，2012)從企業(yè)層面實證研究發(fā)現(xiàn)，服務業(yè)FDI確實使得智利制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)率得到提高，并且證實了服務業(yè)FDI有利于企業(yè)優(yōu)勝劣汰，為落后企業(yè)追上先進企業(yè)提供了機會[2]。塔爾(Tarr，2012)則是從國家層面研究貿易自由化對六個轉型國家的工業(yè)生產(chǎn)率、進口及發(fā)展的影響，結果證明貿易自由化促進了這六個轉型國家的工業(yè)生產(chǎn)率，提升了進口能力[3]。張艷等(2013)從不同地區(qū)差異和不同所有制形式的角度進行研究，結果表明服務貿易自由化促進了制造業(yè)升級[4]。李強(2014)則是通過不同的細分服務業(yè)行業(yè)進行跨國數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務貿易自由化對高收入國家的影響要大于低收入國家[5]。

關于服務業(yè)FDI對制造業(yè)生產(chǎn)率的影響也是基于不同的研究方法。阿諾德等(Arnold et al.，2011)使用OLS分析方法研究了貿易自由化對于捷克共和國14個制造業(yè)公司全要素生產(chǎn)率的影響，結果顯示貿易自由化促進了捷克制造業(yè)公司全要素生產(chǎn)率的提高，二者之間呈積極的關系[6]。安托萬庫利和薩維德斯(Ei Khoury & Savvides，2006)使用單一門檻模型研究服務貿易開放與經(jīng)濟增長之間的門檻效應，發(fā)現(xiàn)人均GDP存在門檻效應，對于高收入國家和低收入國家的回歸結果存在顯著的差異[7]。紀玉俊和張鵬(2014)通過門檻回歸得出對于市場化水平高低的制造業(yè)企業(yè)FDI有不同的影響，即市場化水平越低，集聚效果越差，反之同理[8]。紀玉俊和丁科華(2015)提出生產(chǎn)性服務業(yè)的集聚促進地區(qū)制造業(yè)的升級，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務業(yè)集聚與制造業(yè)升級之間存在顯著的門檻效應，即隨著生產(chǎn)性服務業(yè)集聚水平的不斷提高，其對制造業(yè)升級的影響會由抑制作用轉變?yōu)榇龠M作用[9]。潘曉光(2014)采用省級面板數(shù)據(jù)使用門檻面板回歸模型研究FDI的技術溢出及其門檻特征，選取的人力資本水平、市場化程度等門檻變量，均對FDI溢出效應有顯著的差異化影響[10]。

吸收能力最早是由科恩和利文索爾(Cohen & Levithal，1989)[11]提出，是指識別、獲取、消化和應用外部知識于商業(yè)目的的能力，這種能力代表著一種有別于“干中學”的學習方式。吸收能力的強弱對技術溢出效應大小有著重要的影響，人力資本和研發(fā)投入都發(fā)揮著作用，這一點在大量研究中已經(jīng)得到了廣泛的驗證。納如拉(Narula，2004)指出，東道國吸收能力的一個衡量標準就是人力資本水平[12]。東道國只有擁有較高的人力資本水平，企業(yè)才能獲得技術外溢效應。波恩茲坦等(Borenztein et al.，1998)使用內生增長模型構建人力資本與FDI的交互項，發(fā)現(xiàn)只有當東道國對于先進技術有充分吸收能力，F(xiàn)DI才能促進經(jīng)濟增長，這意味著FDI對經(jīng)濟的促進作用與東道國的人力資本水平相關，F(xiàn)DI與東道國的人力資本結合起來對經(jīng)濟增長起到明顯的推動作用；同時，人力資本存在門檻效應，這意味著人力資本水平必須跨越一定門檻才能起到推動作用[13]。許(Xu，2000)對以人力資本衡量的吸收能力“門檻”效應進行檢驗，發(fā)現(xiàn)隨著樣本的人力資本存量值增加，F(xiàn)DI的技術外溢效應越來越明顯[14]。

基于當下服務業(yè)促進制造業(yè)的熱點研究，本文的創(chuàng)新點在于：對2005—2014年省級面板數(shù)據(jù)進行分析，相對于國內文獻中單取一年的面板數(shù)據(jù)，樣本量更大，回歸結果更加真實；以人力資本水平和研發(fā)投入水平視角為切入點，實證分析生產(chǎn)性服務業(yè)FDI促進制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的門檻效應，并進行分組檢驗，得出更為細致的研究結論；此外，本文使用漢森(Hansen)雙重門檻面板回歸模型，擬從省級層面分析生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的門檻效應。

三、計量模型

(一)計量模型的設定

根據(jù)已有學者對于生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)升級的路徑研究可知，在生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率作用的過程中，人力資本和研發(fā)投入發(fā)揮著重要的作用，但到底人力資本達到何種程度、研發(fā)投入達到何種水平才會更加促進制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，不可以人為進行界定，因此采用漢森(Hansen)門檻面板回歸模型，根據(jù)省級面板數(shù)據(jù)進行內生分組，進而研究不同組內生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。本文設定門檻面板回歸模型*本文借鑒郭桂霞和彭艷(2016)[15]的計量模型。見式(1)：

(1)

其中，TFP和SFDI分別為被解釋變量(制造業(yè)全要素生產(chǎn)率)和解釋變量(生產(chǎn)性服務業(yè)FDI)。X為一組對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著影響的控制變量，包括人力資本、研發(fā)投入和環(huán)境污染程度。qi為門檻變量，本文表示為人力資本水平和研發(fā)投入水平，γ為特定的門檻值。通過檢驗β1、β2和β3是否相等，可檢驗門檻效應是否存在。

(二)模型的估計過程

(三)顯著性檢驗

對門檻效應的顯著性進行檢驗，包括兩個方面：存在性檢驗和真實性檢驗。

1.門檻效應的存在性檢驗

首先檢驗是否存在門檻效應。原假設為不存在門檻效應：H0∶β1=β2=β3；相應的備擇假設*備擇假設為至少有一個門檻存在，其中β1、β2、β3可以互換。為H1∶β1≠β2。采用自舉抽樣法(Bootstrap)估計F統(tǒng)計量及相應的P值。

如果P值小于臨界值(1%、5%和10%)，那么就拒絕原假設，認為存在門檻效應。

2.門檻值的個數(shù)確定

3.門檻效應的真實性檢驗

在確定了門檻值之后，要構造門檻值γ的置信區(qū)間對門檻效應的真實性進行檢驗。對于單一門檻模型，構造似然比統(tǒng)計量：

四、生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率門檻效應的實證分析

本部分基于2005—2014年的省級面板數(shù)據(jù)，采用門檻面板回歸方法，檢驗生產(chǎn)性服務業(yè)FDI與中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的“門檻效應”，并根據(jù)測算得出的門檻值對面板數(shù)據(jù)進行內生分組，從而分析不同組別下的影響。

(一)數(shù)據(jù)說明

本文使用的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率、生產(chǎn)性服務業(yè)FDI、人力資本、研發(fā)投入和環(huán)境污染程度等多個變量，均來自各省份統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)、國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)以及田力數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。鑒于數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文剔除云南、西藏、青海和新疆四個地區(qū)的數(shù)據(jù)，最終獲得了由27個省級區(qū)域2005—2014年數(shù)據(jù)構成的省級面板數(shù)據(jù)(表1)。

制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率使用數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)測算得出，記為TFP，測算TFP使用的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)處理方法具體如下：

制造業(yè)的生產(chǎn)總值：本文采用各個省級區(qū)域統(tǒng)計年鑒中的制造業(yè)名義增加值，然后使用以2005年為基期的定基指數(shù)進行平減。

勞動投入：勞動投入的數(shù)據(jù)使用各省級區(qū)域統(tǒng)計年鑒中的制造業(yè)年末從業(yè)人員數(shù)(萬人)來衡量。

資本投入：本文采用戈德史密斯(Goldsmith，1951)創(chuàng)建的永續(xù)盤存法(PIM)[17]。公式為K=Kt-1(1-σt)+It，其中Kt表示第t期的資本存量，Kt-1表示第t-1期的資本存量，σt表示第t期的資本重置率(一般視為折舊率)，It表示第t期的新增投資。

生產(chǎn)性服務業(yè)FDI：生產(chǎn)性服務業(yè)FDI的數(shù)據(jù)來自田力數(shù)據(jù)庫中生產(chǎn)性服務業(yè)FDI的實際利用額，由于沒有合適的進口價格指數(shù)對FDI額進行平減，因此采用生產(chǎn)性服務業(yè)FDI占各地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值比重來對這個變量進行衡量，從而消除價格因素的影響。生產(chǎn)性服務業(yè)選取以下幾種服務業(yè)：交通運輸、倉儲和郵政服務業(yè)；租賃和商務服務業(yè)；科學研究技術服務和地質勘查服務業(yè)；住宿餐飲服務業(yè)；批發(fā)零售服務業(yè)；信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)；金融業(yè)；會計保險服務業(yè)。在文中記為SFDI。

門檻變量：人力資本水平和研發(fā)投入水平。人力資本指標使用平均受教育年限進行衡量，平均受教育年限通過人口普查數(shù)據(jù)和統(tǒng)計年鑒中的數(shù)據(jù)進行推算得出，記為HU；研發(fā)投入指標采用規(guī)模以上工業(yè)研發(fā)投入占各地區(qū)生產(chǎn)總值比重來衡量，同時剔除價格因素的影響，記為RD。

環(huán)境污染程度：采用樣本期內各地區(qū)廢水排放量(萬噸)、二氧化硫排放量(萬噸)、氨氮排放量(萬噸)、氮氧排放量(萬噸)、煙塵排放量(萬噸)之和與總產(chǎn)值之比進行衡量，記為EP。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

表1(續(xù))

數(shù)據(jù)來源：SFDI的數(shù)據(jù)來自于數(shù)析網(wǎng)(http://www.tjsql.com)數(shù)據(jù)庫；其他數(shù)據(jù)均來自于各地區(qū)的統(tǒng)計年鑒和國家統(tǒng)計局。

(二)門檻面板回歸模型實證結果及分析

本文采用人力資本變量作為門檻變量，使用多門檻面板回歸模型，對人力資本進行門檻回歸和檢驗。依據(jù)門檻變量對面板數(shù)據(jù)進行內生分組，從而進行回歸分析。

1.以人力資本作為門檻變量

在單一門檻、雙重門檻的設定下對模型(1)進行估計，得到F統(tǒng)計量和采用自舉抽樣法(Bootstrap)得到的P值(表2)。

表2 人力資本的門檻模型檢驗

注：***、**和*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著。

從表2可以看出，人力資本的單一門檻模型和雙重門檻模型均通過顯著性水平檢驗，拒絕原假設，說明存在雙重門檻。

在人力資本的雙重門檻模型基礎下，估計得出人力資本的雙重門檻值，分別是7.73和10.03，且處于95%的置信區(qū)間范圍內(表3)，同時構造門檻值在95%置信區(qū)間的圖形，見圖1和圖2。從兩個圖中可以看出，估計得到的門檻值能夠確保LR函數(shù)值最小(等于零)，它位于圖形的最低點。在圖中可以觀察到，穿過水平虛線位置的點都落在了置信區(qū)間范圍內。

表3 雙重門檻估計值及置信區(qū)間

圖1 第1個門檻值的置信區(qū)間

圖2 第2個門檻值的置信區(qū)間

由此，本文根據(jù)各地區(qū)2005—2014年的人力資本水平，將27個省級區(qū)域分為4個較低人力資本水平的省級區(qū)域{HUit<7.73}、20個中等人力資本水平的省級區(qū)域{7.73≤HUit<10.03}和3個較高人力資本水平的省級區(qū)域{HUit≥10.03}(表4)。

表4 各省級區(qū)域依據(jù)人力資本水平分組結果

采用全樣本數(shù)據(jù)進行估計之后，可以發(fā)現(xiàn)SFDI對于制造業(yè)全要素生產(chǎn)率是正向的促進作用；人力資本水平的提升和研發(fā)投入水平的提高均不同程度地促進了制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高；環(huán)境污染程度的檢驗結果顯示環(huán)境越污染，生產(chǎn)性服務業(yè)FDI越抑制制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，因此國家應該加強環(huán)境規(guī)制，保護環(huán)境。

雙重門檻面板回歸模型估計結果顯示：對于較低人力資本水平的省級區(qū)域，生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對于制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為負值，說明低人力資本水平阻礙了生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，但是在擁有中等和高人力資本水平的省級區(qū)域，生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響得到了顯著提升，系數(shù)由負值變?yōu)檎?，且在高人資本水平的省級區(qū)域，提升的幅度更大。這意味著當平均受教育年限小于7.73時，負效應出現(xiàn)；當平均受教育年限大于7.73小于10.03后，正效應產(chǎn)生；當平均受教育年限大于第二個門檻值10.03之后，生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響得到了更高幅度提升。從這個角度看，北京、天津和上海已經(jīng)處于高人力資本水平，其制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升幅度或許更大。具體結果見表5。

表5 人力資本的雙重門檻模型估計結果

注：***、**和*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著。

2.以研發(fā)投入作為門檻變量

研發(fā)投入水平作為第二個門檻變量，本文對單一門檻、雙重門檻的設定下對模型(1)進行再次估計，得到F統(tǒng)計量和采用自舉抽樣法(Bootstrap)得到的P值(表6)。

表6 研發(fā)投入的門檻模型檢驗

注：***、**和*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著。

從表6中可以看出，研發(fā)投入的單一門檻模型和雙重門檻模型均通過顯著性檢驗，拒絕原假設，說明存在雙重門檻。

根據(jù)上述人力資本門檻的估計過程，本文在研發(fā)投入的雙重門檻模型基礎下，估計得出研發(fā)投入的雙重門檻值，分別是0.4%和0.7%，且處于95%的置信區(qū)間范圍內(表7)，同時構造門檻值在95%置信區(qū)間的圖形，如圖3和圖4。從圖中可以看出，估計得到的門檻值能夠確保LR函數(shù)值最小(等于零)，它位于圖形的最低點，同時穿過水平虛線位置的點都落在了置信區(qū)間范圍內。

表7 研發(fā)水平門檻估計值及置信區(qū)間

圖3 第1個門檻值的置信區(qū)間

圖4 第2個門檻值的置信區(qū)間

由此，本文根據(jù)每個地區(qū)2005—2014年的研發(fā)投入水平，將27個省級區(qū)域分為6個較低研發(fā)投入的省份{0.4%

表8 各省級區(qū)域依據(jù)研發(fā)投入水平水平分組結果

表9 研發(fā)水平的雙重門檻模型估計結果

注：***、**和*分別代表在1%、5%和10%的顯著性水平上顯著。

通過研發(fā)水平的雙重門檻模型估計，可以發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入水平存在門檻效應。對于較低研發(fā)投入水平的省級區(qū)域，生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對于制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響受到了抑制作用，系數(shù)為負值；過了較低研發(fā)投入水平這個門檻(0.4%)之后，負值有所增加，這說明隨著研發(fā)投入水平的不斷提升，對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響也在提升；最后在研發(fā)投入水平達到第2個門檻值0.7%之后，生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的系數(shù)變?yōu)檎?，起到了正向的促進作用。從此角度看，北京、天津和上海已經(jīng)處于高研發(fā)投入水平地區(qū)，其制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升幅度更大。其他因素的回歸結果與前文全樣本數(shù)據(jù)估計結果保持一致，這里不再贅述。具體回歸結果見表9。

吸收能力的影響因素主要包括東道國自身的研發(fā)水平、人力資本水平、金融市場效率以及知識產(chǎn)權保護程度等[18]。格雷戈里奧等(Borensztein et al，1998)把人力資本存量作為一個門檻變量，檢驗東道國人力資本存量是否是影響外資企業(yè)技術外溢效應的關鍵因素，發(fā)現(xiàn)東道國人力資本水平越高，吸收能力越強。尤其是生產(chǎn)性服務業(yè)的FDI更加會提升發(fā)展東道國的技術吸收能力[13]。本文選取的生產(chǎn)性服務業(yè)FDI促進了中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的發(fā)展，但是仍有一些因素在制約著中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的進一步提升，這就是前文實證研究的人力資本水平和研發(fā)水平。這些服務的FDI均需要中國擁有高人力資本水平和高研發(fā)水平。因此，上述理論和本文的實證分析結果很好地結合在一起，結果顯示人力資本水平和研發(fā)水平均存在門檻效應，這就說明國家應注重教育的投入和研發(fā)的投入支持，培養(yǎng)高技術、高水平的人才，不僅要注重開放服務業(yè)，也要注重本國內部提質增效、苦練內功，努力向技術創(chuàng)新前進。

五、研究結論與政策建議

(一)研究結論

生產(chǎn)性服務業(yè)FDI對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提高確實存在顯著的門檻效應，門檻變量分別是人力資本水平和研發(fā)投入水平。人力資本水平及研發(fā)投入水平與生產(chǎn)性服務業(yè)FDI促進制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提高之間呈非單調的關系，隨著人力資本水平的提升，這種提升作用就會發(fā)生顯著性改變，即門檻效應。進一步對研發(fā)投入水平這一門檻變量進行門檻檢驗，結果顯示：隨著研發(fā)投入水平的提高，生產(chǎn)性服務業(yè)FDI促進制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的系數(shù)就發(fā)生了由負轉正的變化，由抑制作用轉變?yōu)榇龠M作用，即研發(fā)投入水平與二者之間的關系存在門檻效應，這也解釋了各個地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率存在差異的重要原因。

(二)政策建議

當前，制造業(yè)轉型升級已成為國家發(fā)展的一項重要內容，在“新常態(tài)”的背景之下，如果制造業(yè)不能夠實現(xiàn)轉型升級，將使得中國制造業(yè)面臨來自發(fā)達國家高端制造業(yè)回流和發(fā)展中國家中低端制造業(yè)分流的雙重擠壓，為了防止雙重擠壓的嚴重后果，本文從以下兩方面提出建議來緩解目前制造業(yè)的困境：

一方面，大力引進生產(chǎn)性服務業(yè)外商直接投資企業(yè)，加大生產(chǎn)性服務業(yè)的進口，積極調整和優(yōu)化生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結構，提高兩行業(yè)關聯(lián)度[20]，以生產(chǎn)性服務推動制造業(yè)轉型升級，加快推進“十三五”期間中國由制造業(yè)大國向服務業(yè)大國轉型。

另一方面，注重吸收能力的提升。根據(jù)本文的研究結果，吸收能力的強弱很大程度上取決于國內的人力資本水平、研發(fā)投入水平和金融發(fā)展水平等。首先，應該重視人力資本的作用，提升人力資本水平，人力資本的積累無論是對增強吸收能力，還是對中國未來的經(jīng)濟發(fā)展都具有重要的意義。其次，應加強國內研發(fā)投入的力度，以創(chuàng)新帶動企業(yè)發(fā)展?？萍际堑谝簧a(chǎn)力，只有本國企業(yè)提高自身的研發(fā)水平，才能夠具備吸收國外溢出技術的能力。因此，國內企業(yè)應加大對企業(yè)內部研發(fā)的投入；政府通過制定相關的法律法規(guī)和政策，如保護專利技術和自主知識產(chǎn)權，激發(fā)技術人員創(chuàng)新的積極性，為企業(yè)技術人員提供技術創(chuàng)新的公平環(huán)境；開展國際技術合作，使得國內企業(yè)積極參與國際競爭，學習國外先進技術和管理經(jīng)驗，提高企業(yè)自主創(chuàng)新的能力。最后，提升中國的金融發(fā)展水平。注重金融對制造業(yè)企業(yè)的服務，更好地發(fā)揮配置資源、調節(jié)經(jīng)濟、服務發(fā)展的功能，保持經(jīng)濟平穩(wěn)快速發(fā)展。

[1]BAS M.Does services liberalization affect manufacturing firms’ export performance? Evidence from India[J].Journal of Comparative Economics,2014,42(3):569-589.

[2]FERNANDES A M,PAUNOV C.Foreign direct investment in services and manufacturing productivity:evidence for Chile[J].Journal of Development Economics,2012,97(2): 305-321.

[3]TARR D.Impact of services liberalization on industry productivity,exports and development: six empirical studies in the transition countries[Z].World Bank Policy Research Working Paper No.6023,2012.

[4]張艷，唐宜紅，周默涵.服務貿易自由化是否提高了制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)效率[J].世界經(jīng)濟,2013(11):51-71 .

[5]李強.生產(chǎn)性服務貿易自由化與制造業(yè)生產(chǎn)率提升：基于跨國數(shù)據(jù)的分析[J].商業(yè)經(jīng)濟與管理，2014(11)：85-96.

[6]ARNOLD J M,JAVORCIK B S,MATTOO A.Does services liberalization benefit manufacturing firms? Evidence from the Czech Republic[J].Journal of International Economics, 2011,85(1):136-146.

[7]EI KHOURY A C,SAVVIDES A.Openness in service trade and economic growth[J].Economics Letters,2006,92(2):277-283.

[8]紀玉俊，張鵬.FDI、地區(qū)市場化進程與制造業(yè)集聚——基于門檻回歸模型的實證檢驗[J].中南財經(jīng)政法大學學報，2014(2)：65-70.

[9]紀玉俊，丁科華.生產(chǎn)性服務業(yè)集聚與地區(qū)制造業(yè)升級——基于門檻回歸模型的實證檢驗[J].山東工商學院學報,2015(2)：58-64.

[10]潘曉光.FDI的技術溢出及其門檻特征——來自中國省級數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究[D].上海：華東師范大學，2014.

[11]COHEN W M,LEVITHAL D.Innovation and learning:the two faces of R&D[J].The Economic Journal,1989,99(397):569-596.

[12]NARULA R.Understanding absorptive capacities in an“innovation system ”context: consequence for economic and employment growth[Z].MERIT-Infonomics Research Menorandum Series,2004.

[13]BORENZTEIN E,DE GREGORIO J,LEE J.How does foreign direct investment affect economic growth?[J].Journal of International Economics,1998,45(1):115-135.

[14]XU B.Multinational enterprises,technology diffusion,and host country productivity growth [J].Journal of Development Economics,2000,62(2):477-493.

[15]郭桂霞，彭艷.我國資本賬戶開放的門檻效應研究[J].金融研究，2016(3)：42-58.

[16]HANSEN B E.Threshold effects in non-dynamic panels:estimation,testing,and inference[J].Journal of Econometrics,1999,93(2):345-368.

[17]GOLDSMITH R W.A perpetual inventory of national wealth[M]//GAINSBURGH M R.Studies in income and wealth.New Jersey:Princeton University Press,1951.

[18]郭根龍.服務貿易競爭自由化與競爭力[M].北京：經(jīng)濟科學出版社，2007.

[19]包群，賴明勇.FDI技術外溢的動態(tài)測算及原因解釋[J].統(tǒng)計研究,2003(6)：33-38.

[20]唐曉華，張欣鈺.制造業(yè)與生產(chǎn)性服務業(yè)聯(lián)動發(fā)展行業(yè)差異性分析[J].經(jīng)濟與管理研究，2016(7)：83-93.

(責任編輯：蔣 琰)

Could FDI in Producer Services Promote the Total Factor Productivity of the Manufacturing Industry?

GUO Genlong,LU Huixin

(Shanxi Normal University,Linfen 041000,China)

This paper, using Hansen’s threshold regression model, analyses the threshold effect between FDI in producer services and total factor productivity in manufacturing with provincial panel data from 2005 to 2014.The empirical results show that the human capital level and the R&D level of FDI in producer services have a threshold impact on total factor productivity of manufacturing；FDI in producer services can promote total factor productivity of manufacturing and the human capital level and the R&D level show non-monotonous relationship.With the increase of the human capital level, the promotion will significantly change; with the improvement of the R&D level, the coefficient of FDI in producer services promoting total factor productivity in manufacturing is changed from negative to positive, from inhibition to promotion.

FDI in producer services；manufacturing；total factor productivity；threshold regression model

10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2017.05.006

2016-12-19

山西省高等學校人文社會科學重點研究基地項目“山西金融服務實體經(jīng)濟的薄弱環(huán)節(jié)治理研究”(2016318)

郭根龍(1967—)，男，山西師范大學經(jīng)濟與管理學院教授；魯慧鑫(1993—)，女，山西師范大學經(jīng)濟與管理學院碩士研究生。

F740

A

1008-2700(2017)05-0044-09