生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響研究
——基于我國東部省會城市面板數(shù)據(jù)的分析

何 駿

1 引言及文獻回顧

近年來，我國的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)都取得了較快發(fā)展。即便如此，目前我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的發(fā)展水平距離發(fā)達國家仍然有很大的差距。如果我國的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)能充分發(fā)揮其對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的帶動促進作用，那將更好地促進我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的良性發(fā)展。為此，需要著眼于它們之間的作用機制，從理論上研究如何使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)帶動促進制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率。通過生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展來帶動制造業(yè)的發(fā)展，提升制造業(yè)的總體產(chǎn)業(yè)競爭力。

國外學者關(guān)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的研究主要集中在以下領(lǐng)域：Karaomerlioglu （1999）認為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是制造業(yè)的基礎(chǔ)和動力，只有生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展迅速，才能帶動制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率上升[1]；P. Hansen（1990）認為：制造業(yè)的創(chuàng)新是根植在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的需求變更上的，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新將帶動制造業(yè)的發(fā)展和勞動生產(chǎn)率進步[2]；Guerrieri & Meliciani（2005）從兩者相互融合的角度研究了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率提升的重要作用。他們提出在市場化程度較高的地區(qū)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展極大地提高了制造業(yè)的競爭力。相反，制造業(yè)的發(fā)展同時增加了對金融、交通運輸?shù)壬a(chǎn)性服務(wù)部門的需求，使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的大規(guī)模發(fā)展得到了支持[3]；Harrington（2006）考察了中國 1998-2001年超過10000家外國投資企業(yè)和港澳臺投資企業(yè)，研究發(fā)現(xiàn)：在中國，就生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)內(nèi)溢出效應(yīng)而言，OECD國家投資的企業(yè)的表現(xiàn)要比港澳臺投資的企業(yè)更加優(yōu)秀[4]。

國內(nèi)學者關(guān)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的研究主要為：黃德春和劉志彪（2006）認為，只有放眼于現(xiàn)代生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的進程來推進制造業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級之后，才會得到可行性程度高的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化政策。相反，如果只是從制造業(yè)自身來談制造業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級，那么這無異于丟失了現(xiàn)代制造業(yè)發(fā)展的靈魂[5]；孔婷（2010）等人研究認為，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)并沒有直接影響制造業(yè)效率，而是通過調(diào)節(jié)效應(yīng)實現(xiàn)對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升[6]；俞春嬌、肖德和胡小潔（2012）用武漢城市群2002-2009年9個城市的數(shù)據(jù)證明了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)明顯提升了制造業(yè)勞動生產(chǎn)率。具體原因是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加了制造業(yè)的知識技術(shù)和人力資本密集度，減少了交易成本和制造成本，從而提高了制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率[7]。顧乃華（2011）通過研究2000-2002年的數(shù)據(jù)得到結(jié)論：生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的大力發(fā)展是我國擺脫制造業(yè)勞動生產(chǎn)率低下的主要途徑，尤其需要在科技方面探索生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的互動關(guān)系，隨著其中一方的發(fā)展情況，另一方也需要及時進行調(diào)整，才能保證生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)動態(tài)的契合[8]。

通過上述國內(nèi)外學者的研究可以發(fā)現(xiàn)，由于西方較早開始有這方面的研究，在這方面研究的較為深入，研究內(nèi)容更為全面，而國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的研究稍微晚一些，而且研究的區(qū)域更加局限，研究成果多以介紹和描述居多。本文認為，我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)達的地區(qū)主要集中在東部沿海省份，特別是東部沿海省會城市。為此，本文將以我國東部主要省會城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)為例，通過這些城市的實證研究來驗證本文提出的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的機制。全文共有5個部分，分別是：第一部分引言和文獻回顧，第二部分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的作用機制，第三部分為我國東部省會城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)現(xiàn)狀，第四部分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的實證研究，第五部分為結(jié)論與建議。

2 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的作用機制

本文認為，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的作用機制包括直接作用機制和間接作用機制兩方面。直接作用機制的主要要素包括物質(zhì)資本、人力資本和FDI（外商直接投資）等。間接作用機制的主要要素包括政府制度和創(chuàng)新因素等。

2.1 直接作用機制

2.1.1 物質(zhì)資本

根據(jù)積累循環(huán)理論，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在對制造業(yè)產(chǎn)生物質(zhì)資本積累的過程中其本身也在不斷發(fā)展，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響也越來越大。隨著生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的逐漸發(fā)展，其中的會計服務(wù)、金融保險、物流運輸?shù)刃袠I(yè)逐步外部化。制造業(yè)企業(yè)就可節(jié)約出此類生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的物質(zhì)投入，將這部分的物質(zhì)資本專心用于制造業(yè)的發(fā)展，更易實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟，大力促進制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升。

2.1.2 人力資本

人力資本是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的真正源泉。制造業(yè)企業(yè)將內(nèi)部的一部分職能外包如咨詢服務(wù)、物流服務(wù)等，這樣制造業(yè)內(nèi)部就可以節(jié)約這部分工作人員的工資和培訓費用。而形成的新的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)環(huán)節(jié)致力于提供專業(yè)化的產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品營銷、產(chǎn)品售后服務(wù)等一系列活動，將制造業(yè)企業(yè)從這些產(chǎn)品差異化的活動中釋放出來專注于本身的生產(chǎn)行為。

2.1.3 FDI

FDI對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響表現(xiàn)為以下方面：首先是示范效應(yīng)，很多優(yōu)秀的國外企業(yè)起到了行業(yè)示范的作用，本土企業(yè)通過模仿提升服務(wù)比自己獨自創(chuàng)新要節(jié)約不少成本。其次是人員流動，國外企業(yè)高效率的人才向本土企業(yè)流動或者為本土員工培訓，輸送了先進管理觀念。最后是競爭效應(yīng)，國外企業(yè)的介入使得本土企業(yè)產(chǎn)生了危機意識。不得不改進自己的生產(chǎn)模式或者管理模式以應(yīng)對新的挑戰(zhàn)。以上所說的僅僅針對制造業(yè)本身，事實上，F(xiàn)DI更多的是從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)入手，因為國外企業(yè)會提防不要把核心技術(shù)泄露給同行業(yè)競爭對手，但是卻不得不與制造業(yè)主要的中間投入者（生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)）打交道。

2.2 間接作用

2.2.1 政府制度

在我國，政府對產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和發(fā)展前景的預(yù)期很大程度上會影響產(chǎn)業(yè)布局。事實上，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的規(guī)劃對制造業(yè)的發(fā)展影響很大。例如廣州市的批發(fā)零售業(yè)和濟南市的金融業(yè)對各自區(qū)域的制造業(yè)集聚影響非常顯著。

2.2.2 創(chuàng)新因素

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)通過外包咨詢服務(wù)、金融保險等服務(wù)后，制造業(yè)創(chuàng)業(yè)門檻下降不少。過去如果要從事制造業(yè)生產(chǎn)，通常需要全方位的了解生產(chǎn)過程、營銷流程等，但是隨著生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，原來需要的一次性的投入或者專業(yè)服務(wù)都可以通過向?qū)I(yè)技術(shù)公司購買獲得。無論是產(chǎn)品設(shè)計、員工培訓、還是營銷網(wǎng)絡(luò)的建立，都有與之相對應(yīng)的技術(shù)公司專業(yè)從業(yè)人員來提供。這也意味著，如果能夠投入足夠的資金和高端人才發(fā)展這些知識密集型的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，這些行業(yè)一定可以為產(chǎn)品增加更多的附加值，提高制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率。

綜合上述分析，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)通過直接和間接5個主要要素（即物質(zhì)資本、人力資本、FDI、政府制度和創(chuàng)新因素）對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率提升起到促進作用。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從這5個方面入手，不斷地減少制造成本和交易成本并且提升制造業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)，達到了提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的效果。

3 我國東部省會城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)現(xiàn)狀

本文從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的定義和中間需求率來界定生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的內(nèi)涵。中間需求指的是由投入系數(shù)所判定的其他產(chǎn)業(yè)（包括該產(chǎn)業(yè)本身）在經(jīng)濟活動中對某產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出消耗之和。中間需求率（Gi）則代表了各產(chǎn)業(yè)對某產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的中間需求之和占到整個國民經(jīng)濟對該部門產(chǎn)品總需求之和的比例。計算公式如下：

3.1 我國東部省會城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)現(xiàn)狀

本文中所指的東部省會城市是指北京、天津、石家莊、沈陽、濟南、上海、南京、杭州、廣州、福州10個省會城市。我國東部地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)以批發(fā)零售業(yè)、交通運輸倉儲郵政業(yè)、金融業(yè)、科學研究綜合服務(wù)業(yè)和住宿餐飲業(yè)加總而得到。我國東部省會城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從2004年的8457.89億元飛速增長到2013年的30306.69億元，在這10年之間增長了3.6倍，平均增速達到13.6%，東部省會城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值GDP的比例一直維持在30%以上，較之全國20%的比例更多?？梢?，我國東部省會城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)規(guī)模在全國范圍內(nèi)處于領(lǐng)先地位。另外，我國東部省會城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比例都超過了50%，比全國的比例高約5%。事實上，發(fā)達國家生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比例都已達到70%以上。所以我國東部省會城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)仍然有很大的發(fā)展空間。見圖1。

圖1 2004-2013年我國東部省會城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展趨勢

3.2 我國東部省會城市制造業(yè)現(xiàn)狀

我國東部地區(qū)的制造業(yè)發(fā)展水平一直領(lǐng)先于全國其他地區(qū)。本文的制造業(yè)數(shù)據(jù)由21個制造業(yè)分行業(yè)的產(chǎn)值加總得到①。從圖2就可以看出我國東部省會城市制造業(yè)產(chǎn)值逐年遞升，制造業(yè)最為發(fā)達的城市依次為：上海、天津、廣州和北京。其他的省會城市制造業(yè)產(chǎn)值規(guī)模也不斷上升。從增長幅度來看的話，沈陽和天津的增長速度名列前茅。

4 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的實證研究

4.1 制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的測定

本文選擇用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）來測算制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率，用DEA中的BCC方法來衡量制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率。它的基本思路可以表述為：假設(shè)決策單元的個數(shù)為I，并且其投入的種類有N種，由此可以帶來的產(chǎn)出種類就有M種，單個決策單元的投入可用向量Xi 表示，產(chǎn)出則用Qi表示。在投入產(chǎn)出比例不變的情況下，為了使第i個效率單元得到最大的效率，可以得到以下公式：

圖2 2004-2013年我國東部省會城市制造業(yè)發(fā)展情況（億元）

其中，δ為I*1的常數(shù)向量，θ為第i個決策單元的效率值，而且這里的θ?1。如果此時θ=1，就表示決策單元存在于前沿面中，帶來的效果是，技術(shù)有效；如果此時θ＜1，則無效。BCC模型可以運用于規(guī)模報酬可變的情況之下，也就是說如果存在宏觀約束、非完全競爭的時候，決策單元就沒有辦法在最優(yōu)規(guī)模下生產(chǎn)。本質(zhì)上也就是在公式（2）的基礎(chǔ)上加上凸性約束。基本模型如下：

這時，得到的綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率*規(guī)模效率，只有當純技術(shù)效率和規(guī)模效率同時有效時，綜合技術(shù)效率才有效。這種方法不同于其他單一指標的測定，它需要用不同經(jīng)濟體同一個時點的投入和產(chǎn)出來擬合一個最佳的前沿產(chǎn)出水平。然后，用各個時點的實際產(chǎn)出和得到的最佳前沿水平比較，于是就得到了行業(yè)勞動效率。這樣看來，要計算出一個DEA效率指標，需要綜合考慮產(chǎn)出、資本投入和人力投入三個方面的因素：

4.1.1 投入指標

在投入方面，分成資本和人力兩個方面來考慮。

人力：人力是制造業(yè)生產(chǎn)中最基礎(chǔ)的投入要素。因此本文采用制造業(yè)21個分行業(yè)的從業(yè)人員年平均人數(shù)作為制造業(yè)勞動生產(chǎn)率當中的人力投入。

資本：資本是除了人力之外最重要的投入要素，因此本文采用制造業(yè)21個分行業(yè)的固定資本和流動資本之和作為制造業(yè)勞動生產(chǎn)率當中的資本投入。為了消除價格因素的影響用投資資產(chǎn)投資價格指數(shù)以2004年為基期進行折算。

4.1.2 產(chǎn)出指標

產(chǎn)出方面，本文選擇用制造業(yè)總產(chǎn)值來測量，制造業(yè)總產(chǎn)值由制造業(yè)21個細分行業(yè)加總而得到，為了消除價格因素的影響用工業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)以2004年為基期進行折算。之后，我們選擇通過DEAP2.1軟件計算出的Malmquist指數(shù)作為制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的指標。因為Malmquist指數(shù)是以兩年之間的增加值來進行計算，所有數(shù)據(jù)來源為2004-2013年的固定資產(chǎn)和流動資產(chǎn)投資完成額、制造業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)和制造業(yè)總產(chǎn)值。所需數(shù)據(jù)來自歷年各個省會城市的統(tǒng)計年鑒、《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》以及中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

本文對我國東部10個省會城市的制造業(yè)勞動生產(chǎn)率進行了計算，具體結(jié)果見表1所示?？傮w來說從2004到2013年我國東部10個省會城市的制造業(yè)勞動生產(chǎn)率呈現(xiàn)上升趨勢，不同城市的制造業(yè)勞動生產(chǎn)率也呈現(xiàn)出不同的趨勢。整體而言，所有城市的制造業(yè)勞動生產(chǎn)率都呈現(xiàn)震蕩上升的趨勢，其中杭州、上海和北京在2004年到2013年的10年里制造業(yè)勞動生產(chǎn)率上漲的幅度最高，分別達到了18.39%，13.75%以及12.17%。

4.2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展主要集中在東部地區(qū)。本文采用的數(shù)據(jù)為東部10個省會城市北京、沈陽、天津、石家莊、濟南、上海、南京、杭州、廣州和福州2004年到2013年的數(shù)據(jù)作為研究對象。所有變量數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)、歷年各個城市的統(tǒng)計年鑒、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》。具體來說，各變量選擇如下：

表1 2004-2013年我國東部主要省會城市制造業(yè)勞動生產(chǎn)率

4.2.1 因變量

制造業(yè)勞動生產(chǎn)率proit，由第i個省會城市第t年的DEA測算出來的勞動生產(chǎn)率來度量。本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）進行估計，資本投入考慮制造業(yè)固定資本投入和流動資本之和，為了消除通貨膨脹的影響，資產(chǎn)凈值使用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)（2004年=100）計算。勞動投入以制造業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)衡量?？偖a(chǎn)出是用制造業(yè)總產(chǎn)值衡量，由21個分行業(yè)制造業(yè)總產(chǎn)值加總得到。之后用DEAP2.1軟件計算出制造業(yè)全要素生產(chǎn)率。

4.2.2 核心自變量

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)水平Psit，本文中指的是i省會城市t年的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例。因為不同的省會城市發(fā)展程度不同用比例來表示更加有可比性。本文中選擇生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主要行業(yè)住宿與餐飲業(yè)、交通運輸倉儲郵政業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、科學研究技術(shù)服務(wù)業(yè)和金融業(yè)的增加值來加總作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的增加值，再根據(jù)消費者價格指數(shù)（2004年=100）進行平減消除價格變動影響。

此外，本文還包括的其他控制變量如下：

4.2.3 物質(zhì)資本投入（investit）

一般的說，人均固定資本的多少很大程度上影響著制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率，人均資本值越大，該地區(qū)的制造業(yè)的資本可利用率也越高，相應(yīng)的，制造業(yè)勞動生產(chǎn)率也會越高。本文用人均固定資產(chǎn)凈值年平均余額來衡量i省會城市t年的變量。其中，固定資產(chǎn)投資完成額根據(jù)固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)(2004年=100)進行平減消除價格變動影響。

4.2.4 熟練勞動力投入（humanit）

根據(jù)人力資本理論，熟練勞動力的投入對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生十分重要的影響。關(guān)于熟練勞動力和非熟練勞動力的區(qū)分，主要體現(xiàn)在受教育程度上。一般情況下，教育水平越高，勞動力的素質(zhì)水平也會越高，掌握的勞動技能也越多，生產(chǎn)的效率也會提升。所以本文將用i省會城市t年的普通高校和中等專業(yè)學校畢業(yè)生人數(shù)之和來擬合這個熟練勞動力投入。

4.2.5 創(chuàng)新水平（newit）

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)一般為知識密集型或技術(shù)密集型行業(yè)，它以中間投入的方式參加到生產(chǎn)過程之中，提升了生產(chǎn)過程的營運效率。本文用i省會城市t年的國內(nèi)專利申請受理量來擬合這個創(chuàng)新水平。

4.2.6 政府制度（govit）

在我國，政府部門的規(guī)模很大程度上影響著制造業(yè)的勞動效率。這里，本文用i省會城市t年的政府消費支出占社會最終消費支出的比例來描述該變量。其中，政府消費支出和社會最終消費支出根據(jù)消費者價格指數(shù)（2004年=100）進行平減消除價格變動影響。

4.2.7 外資影響程度（fdiit）

外商直接投資較多的地區(qū)，不僅在物質(zhì)資本上有一些優(yōu)勢，而且還有技術(shù)外溢，也比較有可能獲得最先進的生產(chǎn)方法，進一步提高制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率。本文中，我們用i省會城市t年的實際利用外資金額占地區(qū)GDP的比例來衡量該變量，也是為了消除不同地區(qū)的影響因素。實際利用外資金額也根據(jù)當年的美元人民幣匯率進行了兌換，然后以消費者價格指數(shù)（2004年=100）進行平減消除價格變動影響。地區(qū)GDP總額用地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)（2004年=100）來進行平減消除價格變動影響。

4.3 面板數(shù)據(jù)回歸模型設(shè)定

為了進一步分析不同省會城市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響，結(jié)合之前的理論分析，并且借鑒肖文、樊文靜（2011）提出的模型[10]，增加了政府制度和創(chuàng)新水平變量后，本文構(gòu)建如下的面板數(shù)據(jù)模型：

其中，i表示各個省會城市，i=1,2,……10。t表示年份，t=2004,2005,…,2013。Ps表示生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例，pro表示DEA方法測算的制造業(yè)勞動生產(chǎn)率，invest表示人均固定資本，new表示國內(nèi)專利申請受理量，gov表示政府消費占最終消費的比例，fdi表示實際利用外資總額占GDP的比值，human表示高等學校畢業(yè)生人數(shù)，ν是隨機擾動項。面板模型的通用形式如下所示：

其中yit為被解釋變量向量，xit為隨時間和個體變化的向量，zi為不隨時間變化的個體特征向量，ui和εit表示隨機擾動項。如果ui=0，則表明各個截面估計方程的截距和斜率項都一樣，認為混合效應(yīng)模型適合這樣的面板數(shù)據(jù)，如果ui與xit相關(guān)時，即誤差項和解釋變量相關(guān)時，認為固定效應(yīng)模型適合這樣的面板數(shù)據(jù)，當ui與xit不相關(guān)的時候，即誤差項與解釋變量不相關(guān)時，認為隨機效應(yīng)模型適合這樣的面板數(shù)據(jù)。因此需要進一步做實證檢驗來分析選擇哪個模型更加合適：

首先觀察固定效應(yīng)假設(shè)下的p值，用來選擇混合效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型更加適合本文的研究。對于擾動項ui=0的F統(tǒng)計量值為14.62，原假設(shè)成立的可能性P值位0＜0.05，拒絕了原假設(shè)，也就說明在本文中個體效應(yīng)不可忽略，混合效應(yīng)模型不是很適合本文的研究，應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型而不是混合效應(yīng)模型。接下來為了確定固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型中哪一個更加適合我們的研究對象。本文采用Hausman檢驗來做出這個判斷。運用stata12.0軟件得到Chi^2統(tǒng)計量=20.03，原假設(shè)成立的可能性P值為0.0027＜0.05，因此可以拒絕隨機效應(yīng)模型優(yōu)于固定效應(yīng)模型的假設(shè)，本文中選擇固定效應(yīng)。

通過以上的步驟，已經(jīng)可以確定模型的類型，但是因為面板數(shù)據(jù)兼具截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)的特點，所以我們要對面板數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的異方差、組內(nèi)序列相關(guān)和組間截面相關(guān)進行進一步的考量，以保證回歸結(jié)果的準確性和一致性，也對模型進行修正。

首先為了檢驗?zāi)Ｐ偷慕M間異方差性，本文對固定效應(yīng)模型運行xttest3命令，得到了檢驗組間異方差的Chi^2統(tǒng)計量=103.02，原假設(shè)成立的可能性P值=0＜0.05，結(jié)果顯示存在組間異方差。接著為了檢驗?zāi)Ｐ偷慕M內(nèi)序列相關(guān)性，本文對固定效應(yīng)模型運行xtserial命令，得到F統(tǒng)計量為0.299，原假設(shè)成立的可能性p值為0.59＞0.05。因此在5%的顯著性水平上接受原假設(shè)“不存在一階組內(nèi)自相關(guān)”，結(jié)果顯示面板數(shù)據(jù)不是組內(nèi)序列相關(guān)的。最后為了檢驗?zāi)Ｐ偷慕M間截面相關(guān)性，選擇Pesaran檢驗，Pesaran檢驗統(tǒng)計量=2.209，原假設(shè)成立的可能性P值=0.027＜0.05，得到的結(jié)果證明存在組間截面相關(guān)。為了消除上述問題，本文采用可以同時解決異方差和組間截面相關(guān)的可行廣義最小二乘法（FGLS）進行進一步的估計。

另一方面，靜態(tài)面板分析中忽略了內(nèi)生性的問題。為了解決內(nèi)生性的問題，本文又引入了動態(tài)面板分析系統(tǒng)廣義矩估計方法（SYS-GMM）做進一步的統(tǒng)計分析，系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）融合了方程的水平系統(tǒng)和差分系統(tǒng)作為整個系統(tǒng)，極大程度上提高了方程的有效性。但也要對模型設(shè)置的是否合理和工具變量是否過度識別做一個檢驗即AR檢驗和SARGAN檢驗。AR檢驗內(nèi)容是差分方程的殘差二階序列是否相關(guān)，SARGAN檢驗的是工具變量設(shè)定的是否合理。實證結(jié)果的主要統(tǒng)計指標如表2所示②：

4.4 結(jié)果分析

實證結(jié)果顯示，對我國東部10個省會城市制造業(yè)勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響的變量是：生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平、熟練勞動力投入、FDI和創(chuàng)新水平。具體而言，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響是最顯著的，即生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的水平每上升1%，制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率會增加0.0721%。此外，熟練勞動力投入水平對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率有很顯著的提升效果。這是因為從事生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的熟練勞動力越多，專業(yè)化分工也越強，就可以更加具體更加直接地服務(wù)于制造業(yè)的各個方面，提高制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率。創(chuàng)新水平和FDI與制造業(yè)勞動生產(chǎn)率也呈現(xiàn)正相關(guān)，這也符合之前的理論分析。另外，政府制度對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率起到了正向提升作用，這與我國的具體國情有關(guān)，在系統(tǒng)廣義矩估計中，變量系數(shù)的大小和方向基本一致，只是要注意制造業(yè)勞動生產(chǎn)率滯后一期對當期制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率也有一定的促進作用，勞動生產(chǎn)率滯后一期每上升1%，當期制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率就會提高0.1389%。這也解釋了大部分的東部省會城市的制造業(yè)勞動生產(chǎn)率呈現(xiàn)不斷上升的趨勢。

表2 FGLS模型和系統(tǒng)廣義矩估計估計結(jié)果

5 結(jié)論與建議

本文通過理論分析構(gòu)建實證模型，首先采用了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）來計算制造業(yè)勞動生產(chǎn)率，再分別用靜態(tài)和動態(tài)面板分析方法即可行廣義最小二乘法（FGLS）和系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）方法來研究我國東部10個省會城市的數(shù)據(jù)。從本文的研究得出如下主要結(jié)論和重點建議：

5.1 主要結(jié)論

（1）實證結(jié)果顯示，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率作用非常顯著，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的水平每上升1%，制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率會增加0.0721%。

（2）熟練勞動力投入水平對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率有很顯著的提升效果，熟練勞動力每上升1%，制造業(yè)勞動生產(chǎn)率會上升0.0339%。此外，創(chuàng)新水平和FDI對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率也呈現(xiàn)正相關(guān)，但提升效果與其他變量相比較弱。

（3）政府制度對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率起到了正向提升作用，政府參與程度每上升1%，制造業(yè)勞動生產(chǎn)率會上升0.0893%。

（4）制造業(yè)勞動生產(chǎn)率滯后一期對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著影響。這意味著，制造業(yè)勞動生產(chǎn)率發(fā)揮作用是不斷累積加強的。

5.2 重點建議

（1）建立制造業(yè)行業(yè)協(xié)會，強化制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的應(yīng)用。由于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率提升作用顯著，我國可以建立制造業(yè)行業(yè)協(xié)會，通過行業(yè)協(xié)會來強化生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的提升引領(lǐng)作用。通過與相關(guān)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)建立良好的溝通平臺，在構(gòu)建信息交流平臺、生產(chǎn)經(jīng)營交流和指定產(chǎn)品統(tǒng)一標準方面，制造業(yè)行業(yè)協(xié)會能充分發(fā)揮其作用。制造業(yè)行業(yè)協(xié)會的有效運行將可以增強行業(yè)之間的自我管理，加強對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的應(yīng)用。

（2）完善人力資本培訓系統(tǒng)，提高人力資本素質(zhì)。實證結(jié)果表明，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的人力資本水平對提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生較大影響。我國雖然人力資源豐富但是分布不均，而且人員的素質(zhì)和結(jié)構(gòu)方面有待進一步提升。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)不同行業(yè)之間對人力資本的要求不盡相同，對人才技能要求的重點也不同。所以在制定人力資本激勵機制時候要多方面地考慮，爭取建立不同類型的人才培訓系統(tǒng)。提高生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)人員培養(yǎng)水平有利于高附加值的研發(fā)、設(shè)計和咨詢等業(yè)務(wù)向制造業(yè)領(lǐng)域延伸，促進制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高。

（3）加強對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的規(guī)劃。由于政府制度對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率起到了正向提升作用。政府可以通過規(guī)劃生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，從而提升制造業(yè)勞動生產(chǎn)率。上海市政府在這方面就有創(chuàng)新之舉，2012年上海市政府出臺的《關(guān)于促進本市服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實施意見》中就推出了一系列的政策，旨在推動生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚發(fā)展。政府大力促進上海成立上海生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)聯(lián)盟組織，并且重點扶持了汽車服務(wù)、工程裝備和工業(yè)信息服務(wù)這3個重點專業(yè)性服務(wù)業(yè)。經(jīng)過這些年的發(fā)展，張江研發(fā)服務(wù)區(qū)、漕河涇技術(shù)服務(wù)區(qū)、嘉定汽車服務(wù)區(qū)、浦東業(yè)務(wù)流程外包服務(wù)區(qū)和外高橋臨港新城服務(wù)區(qū)這5個大型生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚區(qū)也為上海的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提供了新的發(fā)展力量。這5大集聚區(qū)的形成為上海制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升打下了基礎(chǔ)。

注釋：

①數(shù)據(jù)來源：2005-2014年各省會城市統(tǒng)計年鑒。因缺少沈陽2005年、濟南2006年、杭州2005年的制造業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù)。所以以其相鄰兩年的平均值估算出制造業(yè)分行業(yè)產(chǎn)值。因缺少石家莊2013年制造業(yè)分行業(yè)數(shù)據(jù)，所以用2011-2012年的增長率作為2012-2013的增長率，由此估算出2013年的數(shù)據(jù)。

②用FGLS估計固定效應(yīng)模型時，采用的方法是引入個體虛擬變量，受限于篇幅，并沒有給出各虛擬變量的回歸系數(shù)和相關(guān)統(tǒng)計量。

參考文獻：

[1]Karaomerliojlu.Manufacturing In Decline A Matter of Definition[J].Economy Innovation New Technology,1999,8(3):175-196.

[2]P.Hansen.Do producer services induce regional economic development[J].Journal of Regional Science,1990,30(4):465-476.

[3]Guerrieri & Meliciani V.Technology and international competitiveness:The interdependence between manufacturing and producer services[J].Structural Change & Economic Dynamics,2005, 16(4):489-502.

[4]Harrington.The sub urbanization of producer service employment[J]. Growth & Change,2006,28(3):335-359.

[5]黃德春,劉志彪.環(huán)境規(guī)制與企業(yè)自主創(chuàng)新——基于波特假設(shè)的企業(yè)競爭優(yōu)勢構(gòu)建[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2006(3):100-106.

[6]孔婷,孫林巖,馮泰文.生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率調(diào)節(jié)效應(yīng)的實證研究[J].科學學研究,2010,28(3):357-364.

[7]喻春嬌,肖德,胡小潔.武漢城市圈生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率提升作用的實證[J].經(jīng)濟地理,2012(5):93-98.

[8]顧乃華.城市化與服務(wù)業(yè)發(fā)展:基于省市制度互動視角的研究[J].世界經(jīng)濟,2011(1):126-142.

[9]李冠霖.第三產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出分析——從投入產(chǎn)出角度看第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)與產(chǎn)業(yè)波及特征[M]北京:中國物價出版社,2002.

[10]肖文,樊文靜.產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)下的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展——基于需求規(guī)模和需求結(jié)構(gòu)的研究[J]. 經(jīng)濟學家,2011(6):72-80.