產(chǎn)業(yè)融合促進了制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級嗎？
——基于先進制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合的視角

夏 倫

(湖北經(jīng)濟學(xué)院 信息管理與統(tǒng)計學(xué)院，武漢 430205)

引 言

制造業(yè)既是國民經(jīng)濟的主體，又是立國之本、興國之器、強國之基。改革開放以來，我國制造業(yè)迅速發(fā)展，形成了門類齊全、獨立完善的產(chǎn)業(yè)體系，有力地推動了我國工業(yè)化和現(xiàn)代化發(fā)展，國際競爭力顯著提升，國力明顯增強。然而，與發(fā)達國家相比，我國制造業(yè)依然大而不強，在高、精、尖端領(lǐng)域缺乏核心競爭力。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的潮流下，美(制造業(yè)振興框架)、英(制造業(yè)新戰(zhàn)略)、德(工業(yè)4.0)、法(新工業(yè)法國)、日(制造業(yè)基礎(chǔ)白皮書)等制造業(yè)強國先后提出“再工業(yè)化”戰(zhàn)略，意在進一步鞏固和加強制造業(yè)的全球領(lǐng)先地位，占據(jù)制造業(yè)價值鏈的制高點，而印度、越南等發(fā)展中國家不斷興起，積極承接發(fā)達國家的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，制造業(yè)水平不斷上升，競爭力大幅增強。加之突如其來的新冠疫情，導(dǎo)致國際形勢發(fā)生深刻變化，少數(shù)發(fā)達國家借此采用經(jīng)濟封鎖和制裁等方式試圖打壓我國經(jīng)濟發(fā)展。在多重壓力下，我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級任務(wù)緊迫且艱巨，中央政府于2015年制定了《中國制造2025》行動綱領(lǐng)，對未來十年中國制造業(yè)強國路線進行了規(guī)劃。

加快現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和先進制造業(yè)的深度融合成為促進制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要手段，對我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。近年來，國家政策傾向非常明晰，2019年政府工作報告中明確強調(diào)“要推動先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的深度融合，堅定不移建設(shè)制造強國”。2019年11月我國15部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于推動先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合發(fā)展的實施意見》明確了“兩業(yè)”(現(xiàn)代服務(wù)業(yè)與先進制造業(yè)，簡稱“兩業(yè)”)融合發(fā)展的總體思路與目標、融合路徑和融合主體作用，確定了兩業(yè)融合發(fā)展的現(xiàn)實意義。兩業(yè)融合發(fā)展是供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的主要內(nèi)容，是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的趨勢，是建立現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重要保障，是實現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和制造強國戰(zhàn)略的內(nèi)在需要和必然選擇。在國家發(fā)展戰(zhàn)略的指導(dǎo)下，地方政府也紛紛跟進，湖北、河北、吉林、江西等多個省(市、自治區(qū))試點“兩業(yè)”深度融合，以促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展(1)詳見《經(jīng)濟參考報》，2020年12月2日 http://www.jjckb.cn/2020-12/02/c_139556919.htm。在兩業(yè)融合發(fā)展的基礎(chǔ)上，誕生了新的行業(yè)，被業(yè)界稱為“制造服務(wù)業(yè)”，它是數(shù)字化、信息化、智能化時代背景下出現(xiàn)的一個制造業(yè)新業(yè)態(tài)，是服務(wù)業(yè)與制造業(yè)融合的新形式，也體現(xiàn)出近年來制造業(yè)與服務(wù)業(yè)概念邊界日益模糊、兩業(yè)相輔相成的共生發(fā)展局面。近年來，我國積極推進制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的深度融合并取得了良好的成效。有調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，近五年我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)重點領(lǐng)域企業(yè)數(shù)量大幅增加，營業(yè)收入年均增長率達10%以上，增速明顯高于其他服務(wù)業(yè)，制造業(yè)發(fā)展不僅在數(shù)量上實現(xiàn)擴張，在質(zhì)量上也顯著提升。盡管我國服務(wù)業(yè)和制造業(yè)都得到了長足的發(fā)展，但與世界先進水平相比依然存在較大差距，2018年中國制造業(yè)勞動生產(chǎn)率為28 974.93美元/人，僅為美國的20%、德國的27%、日本的30%。在兩業(yè)深度融合上同樣存在突出的問題。從世界范圍來看，制造業(yè)服務(wù)化、智能化的發(fā)展趨勢非常明顯，全球成品貿(mào)易中超過1/3的增加值來源于服務(wù)業(yè)，發(fā)達國家制造業(yè)生成過程中的服務(wù)投入普遍超過30%，而我國僅保持在10%左右。

面對世界百年未有之大變局，明確我國兩業(yè)融合的發(fā)展現(xiàn)狀與短板，并進一步研究兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響非常必要。本文將重點探討兩業(yè)融合程度并對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級進行測度，通過數(shù)據(jù)揭示我國兩業(yè)融合發(fā)展的水平和趨勢、制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的現(xiàn)狀和特征以及兩業(yè)融合如何定量影響制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

一、文獻綜述

先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)是關(guān)乎我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的核心產(chǎn)業(yè)，學(xué)術(shù)界圍繞兩業(yè)的研究非常豐富。目前大量文獻主要從制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的關(guān)系進行分析[1-5]，關(guān)于兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響的文獻主要是政策分析或定性研究，定量研究相對較少，少量文獻分別從兩業(yè)融合的測算和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的評價進行探討[6-8]。從兩業(yè)融合的測算來看，主要包括三類方法：技術(shù)系數(shù)法、統(tǒng)計模型法和投入產(chǎn)出法。技術(shù)系數(shù)法通常包含相關(guān)系數(shù)法、赫芬達爾指數(shù)和熵指數(shù)法等，投入產(chǎn)出法主要指以投入產(chǎn)出表為基礎(chǔ)計算的融合指數(shù)。對產(chǎn)業(yè)融合的研究起源于20世紀70年代，數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)促使計算機、廣播技術(shù)、印刷技術(shù)的融合，不同行業(yè)間通過數(shù)字技術(shù)互聯(lián)互通，形成了產(chǎn)業(yè)間相互服務(wù)的紐帶，為產(chǎn)業(yè)融合建立了技術(shù)支撐。在早期的產(chǎn)業(yè)融合的研究中，主流觀點認為技術(shù)創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)融合的重要動因，故而采用產(chǎn)業(yè)間的技術(shù)融合度測量產(chǎn)業(yè)間的融合程度，最具代表性的指標為赫芬達爾指數(shù)和熵指數(shù)法。Gambardella and Torrisi (1998) 在研究技術(shù)融合對市場的影響時，提出采用赫芬達爾指數(shù)測算計算機、電子、電信等五個產(chǎn)業(yè)的融合水平，即采用企業(yè)每個產(chǎn)業(yè)技術(shù)專利占所有專利比重的平方和來衡量技術(shù)融合水平，并將技術(shù)融合水平看作產(chǎn)業(yè)融合水平的近似替代[9]；熵指數(shù)主要借鑒信息理論中熵的概念，與赫芬達爾指數(shù)構(gòu)造形式類似，不同的是在權(quán)重分配上采用了不同的方式。早期相關(guān)系數(shù)也作為衡量產(chǎn)業(yè)融合的一種方法，F(xiàn)ai等(2001)采用專利數(shù)量的相關(guān)系數(shù)確定產(chǎn)業(yè)間的融合情況[10]。從統(tǒng)計模型法來看，統(tǒng)計模型法主要包括利用耦合協(xié)調(diào)度模型、灰色關(guān)聯(lián)模型、計量經(jīng)濟模型等方法測算產(chǎn)業(yè)融合水平。張健和李沛(2016)利用灰色關(guān)聯(lián)法研究京津地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)與制造業(yè)、農(nóng)業(yè)的融合程度，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合趨勢不斷上升，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展有效促進地區(qū)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級[11]；高智和魯志國(2019)利用系統(tǒng)耦合理論研究裝備制造業(yè)和高技術(shù)服務(wù)業(yè)的融合水平，研究發(fā)現(xiàn)，整體上兩業(yè)融合水平不高，并呈現(xiàn)出地區(qū)差異[12]；傅為忠等(2017)利用耦聯(lián)評價模型對我國2006—2015年現(xiàn)代服務(wù)業(yè)與裝備制造業(yè)的融合程度進行測算，研究表明兩業(yè)融合程度良好，并呈現(xiàn)上升趨勢[13]；姜博等(2019)運用ISCNFI指數(shù)模型測算省際裝備制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)融合狀況，并進一步分析其對創(chuàng)新效率的影響[14]；張虎等(2019)運用耦合協(xié)調(diào)法測算城市制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)融合水平，并分析其對空間區(qū)域協(xié)調(diào)的影響[15]。投入產(chǎn)出表揭示了各產(chǎn)業(yè)之間的密切關(guān)系，利用投入產(chǎn)出表測算產(chǎn)業(yè)融合程度是較為普遍的一種方式，方來等(2016)利用中國投入產(chǎn)出表分析甘肅省制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的融合關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)對知識密集型服務(wù)業(yè)融合較低[16]；彭徽等(2019)利用國際投入產(chǎn)出表測算中國制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的融合程度，并與國際比較，發(fā)現(xiàn)中國產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展相對滯后[17]。我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的發(fā)展目標已提出多年，對此展開研究的文獻也比較豐富，然而對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的測度一直未形成權(quán)威的標準，早期研究的文獻較多采用一維指標，即僅僅采用一個指標來衡量，如采用制造業(yè)增加值、制造業(yè)生成率、制造業(yè)人均GDP、工業(yè)利潤率等來測度轉(zhuǎn)型升級，顯然單指標難以全面反映制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級狀況。近年來，隨著國家宏觀政策的不斷深化，相關(guān)文件對制造業(yè)發(fā)展的維度進行了詳細的闡述，利用指標體系測度備受青睞，馬茹等(2019)認為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級應(yīng)從高質(zhì)量供給、需求、生產(chǎn)效率、經(jīng)濟運行和對外開放五個方面進行分析[18]；任保平(2019)認為，制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級應(yīng)該體現(xiàn)在結(jié)構(gòu)升級、技術(shù)創(chuàng)新、新動能培育、生成效率和競爭力等方面[19]；簡新華等(2020)認為制造業(yè)高質(zhì)量的轉(zhuǎn)型升級包括經(jīng)濟效益、社會效益、生態(tài)效益和運行質(zhì)量四個方面[20]；余東華等(2020)借鑒國家“五大新發(fā)展理念”的思路，認為制造業(yè)可從要素投入低、資源配置效率高、生態(tài)環(huán)境優(yōu)、社會效益好等方面升級[21]。

從已有文獻來看，諸多學(xué)者對兩業(yè)融合、制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級等問題進行了探討并取得豐碩的研究成果。然而，研究兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級定量影響的文獻相對較少，對該影響在我國不同區(qū)域間異質(zhì)性分析更是少見。鑒于此，本文擬從以下方面展開研究：(1)分別構(gòu)建兩業(yè)融合指標體系和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級指標體系，并測算中國各省綜合指標，描述我國兩業(yè)融合與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級特征與趨勢；(2)采用面板數(shù)據(jù)空間杜賓模型研究兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響，探索空間效應(yīng)關(guān)系；(3)選擇最優(yōu)的局部帶寬，運用變系數(shù)地理加權(quán)回歸研究各地區(qū)兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的異質(zhì)性，為我國制定差異化發(fā)展政策提供基礎(chǔ)。

二、數(shù)據(jù)來源與指標測度

(一)數(shù)據(jù)來源與說明

本文選擇2003—2018年作為樣本時間范圍，選擇這個期限的原因為：第一，2003年開始制造業(yè)統(tǒng)計口徑發(fā)生變化，納入生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的行業(yè)增多(后期雖然也存在多次行業(yè)修改，但整體穩(wěn)定)；第二，目前我國最新的數(shù)據(jù)更新到2018年。選擇中國31個內(nèi)陸省份(包括直轄市、自治區(qū)，不包含港澳臺地區(qū))作為個體代表。研究數(shù)據(jù)主要來自《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》(2004—2019)、《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2004—2019)、31個內(nèi)陸省份《統(tǒng)計年鑒》(2004—2019)以及《中國統(tǒng)計年鑒》(2004—2019)，部分數(shù)據(jù)還參考了中國投入產(chǎn)出表、世界投入產(chǎn)出表(WOID)、EPS數(shù)據(jù)庫等資料，所有數(shù)據(jù)均來自政府官方數(shù)據(jù)。為消除價格指數(shù)變化帶來的影響，本文涉及的價格變量(主要包括各地區(qū)行業(yè)增加值)均以2003年為基期進行價格調(diào)整。

(二)兩業(yè)融合的測度

為了有效測度兩業(yè)融合水平，首先需要對兩業(yè)的范圍進行界定?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)是指以現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)特別是信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為主要支撐，建立在新的商業(yè)模式、服務(wù)方式和管理方法基礎(chǔ)上的服務(wù)產(chǎn)業(yè)。從概念上來看，難以對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)所涵蓋的行業(yè)進行精準的界定，我們參考科技部頒布的《現(xiàn)代服務(wù)業(yè)科技發(fā)展“十二五”專項規(guī)劃》(國科發(fā)計〔2012〕70號)文件，以及學(xué)界普遍采用的處理方式，認為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)主要指生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)(服務(wù)業(yè)還包括生活性服務(wù)業(yè))，按照國家統(tǒng)計局頒布的《生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)統(tǒng)計分類(2019)》(國統(tǒng)字〔2019〕43號)文件，擬定現(xiàn)代服務(wù)業(yè)具體包括交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)共五個行業(yè)。先進制造業(yè)是相對于傳統(tǒng)制造業(yè)而言，指吸收信息技術(shù)、智能技術(shù)等高新技術(shù)成果，并將高新技術(shù)、制造模式和管理理念貫穿于設(shè)計、研發(fā)、制造、生產(chǎn)和檢測等全過程的制造業(yè)。從現(xiàn)實來看，隨著信息技術(shù)的不斷完善，人工智能的不斷發(fā)展，近年來制造業(yè)各行各業(yè)都或多或少引入了高新技術(shù)，因此根據(jù)2019年國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局和國家標準化管理委員會聯(lián)合頒布的《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》(2019修改版)標準，選擇其制造業(yè)類目中的所有行業(yè)(2)《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》(2019修改版)中將所有行業(yè)劃分為20個大類行業(yè)、97個細分行業(yè)，分別用字母A到T表示大類行業(yè)，其中制造業(yè)代號為C，其細分行業(yè)代號范圍為13-43，共31個行業(yè)。。

1.兩業(yè)融合的測算方法

從文獻中看，衡量產(chǎn)業(yè)融合的方法包括技術(shù)系數(shù)法、統(tǒng)計模型法和投入產(chǎn)出法。其中技術(shù)系數(shù)法僅用少數(shù)技術(shù)指標來綜合衡量產(chǎn)業(yè)融合水平，相對比較片面；投入產(chǎn)出法可較為全面地反映產(chǎn)業(yè)融合水平，然而考慮到我國投入產(chǎn)出表每五年發(fā)布一次，數(shù)據(jù)缺乏連續(xù)性，難以精確揭示全時期水平。因此本文選擇統(tǒng)計模型法，具體采用耦合評價模型進行測度，耦合評價模型主要用于衡量兩個系統(tǒng)之間的相關(guān)性，先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)都包含諸多部門，是相對較大的產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)。因此，耦合評價模型適用于衡量兩業(yè)融合水平，采用Cao L等(2020)(3)Cao L,Li L, Wu Y, et al.Does industrial convergence promote regional metabolism? Evidence from China. Journal of Cleaner Production, 2020, 273:123010. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123010.的計算方法進行測算。具體模型構(gòu)建步驟如下：

(1)指標標準化采用最大—最小歸一化方法對數(shù)據(jù)進行標準化處理，先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)指標的標準化公式如式(1)、式(2)：

mij=(xij-xijmin)/(xijmax-xijmin)

(1)

sij=(yij-yijmin)/(yijmax-yijmin)

(2)

式(1)中，xij表示先進制造業(yè)第i個部門第j個指標的取值，xijmax和xijmin分別表示該指標的最大值和最小值；式(2)中，yij表示現(xiàn)代服務(wù)業(yè)第i個部門第j個指標的取值，yijmax和yijmin分別表示該指標的最大值和最小值；mij和sij分別表示兩業(yè)標準化后的取值。

(2)子系統(tǒng)貢獻值計算。先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的貢獻值計算如式(3)、式(4)：

MC=Σλijmij

(3)

SC=Σμijsij

(4)

其中，MC和SC分別表示先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的貢獻值；λij表示制造業(yè)子系統(tǒng)各指標的權(quán)重，mij是式(1)先進制造業(yè)標準化后的取值；μij表示現(xiàn)代服務(wù)業(yè)子系統(tǒng)各指標的權(quán)重，Sij是式(2)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)標準化后的取值；其中各指標的權(quán)重λij和μij采用熵權(quán)法進行計算。

一般而言，若MC取值越大，則先進制造業(yè)發(fā)展水平越高，SC取值越大，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平越高；當MC>SC，表明先進制造業(yè)發(fā)展水平領(lǐng)先于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平，反之則現(xiàn)代服務(wù)業(yè)領(lǐng)先制造業(yè)發(fā)展水平。

(3)融合水平計算。先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展有著各自的演化過程，并存在緊密的聯(lián)系，當整體系統(tǒng)達到穩(wěn)定的狀態(tài)時，可計算兩業(yè)的耦合度(coupling degree，簡記為C)，計算方法如式(5)：

(5)

然而，兩個產(chǎn)業(yè)的子系統(tǒng)在發(fā)展環(huán)境與演化基礎(chǔ)上存在差異，因此僅靠耦合度來衡量并不全面，故而引入耦合協(xié)調(diào)度(記作D)指標進行更加全面的測度。其構(gòu)造模式是在耦合度基礎(chǔ)上考慮綜合協(xié)調(diào)度，具體計算方法為式(6)：

(6)

其中，T=α×MC+β×SC表示兩個產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的綜合協(xié)調(diào)系數(shù)；α與β分別表示兩個產(chǎn)業(yè)的行業(yè)貢獻度；D表示兩個產(chǎn)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度，本文作為最終衡量兩業(yè)融合水平的指標，通常來看，耦合協(xié)調(diào)度越高表明兩個產(chǎn)業(yè)融合水平越高。

2.指標選擇

目前的文獻大多采用少數(shù)指標(如行業(yè)增加值、就業(yè)人數(shù))甚至單一指標作為兩個產(chǎn)業(yè)融合測算的基礎(chǔ)(蘇永偉，2020[6]；鄧明亮等，2020[8])。本文認為，兩個產(chǎn)業(yè)的融合是多維度的，結(jié)合國家部委出臺促進兩業(yè)融合發(fā)展的文件內(nèi)容，并遵循全面性、科學(xué)性、數(shù)據(jù)可得性原則，選擇從產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、空間集聚、發(fā)展速度四個方面進行綜合測量。具體指標體系與計算方法見表1。

表1 兩業(yè)融合維度指標

3.兩業(yè)融合發(fā)展特征

根據(jù)測算方法和數(shù)據(jù)，計算全國31個內(nèi)陸省份2003—2018年兩業(yè)融合水平(圖1)(4)為了節(jié)約篇幅，此處對全國31個內(nèi)陸省份按地理區(qū)域劃分為四大區(qū)域，分為東部地區(qū)(包括北京、天津、上海、河北、山東、江蘇、浙江、福建、廣東)、中部地區(qū)(包括湖南、湖北、河南、安徽、江西、山西)、西部地區(qū)(包括內(nèi)蒙古、新疆、寧夏、陜西、甘肅、青海、重慶、四川、西藏、廣西、貴州、海南、云南)、東北地區(qū)(包括遼寧、吉林、黑龍江)進行分類匯總。，可以看出，整體上我國先進制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合水平呈現(xiàn)上升趨勢；從地區(qū)來看，四大區(qū)域同樣呈現(xiàn)兩業(yè)融合水平不斷提高的發(fā)展態(tài)勢，然而各地區(qū)發(fā)展不均衡的矛盾依然突出，東部地區(qū)2003年兩

圖1 兩業(yè)融合水平時間演變圖(分區(qū)域)

業(yè)融合水平已達到0.55，大幅領(lǐng)先于其他三大地區(qū)，經(jīng)過2012年大幅提升并穩(wěn)定發(fā)展后，到2018已經(jīng)達到0.8的融合水平，不僅保持了全國領(lǐng)先地位，并進一步拉開了區(qū)域發(fā)展差距。中部、西部和東北地區(qū)到2018年兩業(yè)平均融合水平分別為0.61、0.52和0.56，西部地區(qū)和東北地區(qū)2018年兩業(yè)融合水平和東部地區(qū)2003年水平相差無幾，充分展現(xiàn)了我國區(qū)域發(fā)展的差距，對于中、西、東北地區(qū)而言，兩業(yè)發(fā)展不充分，兩業(yè)融合水平較低依然是目前存在的突出矛盾。

(三) 制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的測度

1.制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的測度方法

改革開放以來，我國制造業(yè)取得了巨大的發(fā)展成就，同時也存在一些短板，面對日益復(fù)雜和嚴峻的國際形勢，加快制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級是保持我國經(jīng)濟健康穩(wěn)定發(fā)展的關(guān)鍵。如何有效衡量制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級是學(xué)界關(guān)注的熱點話題之一。從已有文獻來看，在早期的研究中有采用單一指標衡量的，如采用制造業(yè)增加值、制造業(yè)生產(chǎn)率、制造業(yè)人均增加值、高技術(shù)制造業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)增加值比重等直接作為反映制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的指標，也有利用計算指數(shù)方式來衡量的(余東華等，2020[21])，采用單一指標顯然無法全面準確衡量產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平，因此近年來學(xué)者們主要采用構(gòu)建指標體系的方式測度制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(潘為華，2019[22]；王玉燕，2015[23]；羅序斌等，2020[24])。指標體系法可以從多維度寬視角全面反映制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級狀況，然而目前官方和學(xué)界均未形成權(quán)威評價制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的指標體系，因此，為了滿足指標體系構(gòu)建的科學(xué)性，我們在參考相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，重點借鑒國務(wù)院發(fā)布的《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級規(guī)劃(2011—2015年)》(國發(fā)〔2011〕47號)和《中國制造2025》(國發(fā)〔2015〕28號)兩個文件精神，確定制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的內(nèi)涵包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、質(zhì)量效益、創(chuàng)新能力、兩化融合、環(huán)境保護五個方面，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建指標體系，其中一級指標為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，也是最終的核心目標指標。五個二級指標，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)包括反映產(chǎn)業(yè)規(guī)模和高技術(shù)制造業(yè)的比重兩個三級指標；質(zhì)量效益高的具體體現(xiàn)為生產(chǎn)效率高、附加值高和價值鏈高，是制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心體現(xiàn)，因此選擇勞動生產(chǎn)率、增加值率和高技術(shù)產(chǎn)品比重作為測量指標；創(chuàng)新能力是發(fā)展的生命線，是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵和直接推動力，學(xué)界通常的作法是選擇專利數(shù)量和研發(fā)投入類指標進行衡量，專利是研發(fā)活動的直接成果之一，研發(fā)投入體現(xiàn)對創(chuàng)新的重視程度。一般而言，較高的研發(fā)投入更易產(chǎn)生創(chuàng)新成果，本文在選擇這兩項通用指標后，還考慮到高技術(shù)新產(chǎn)品的銷售情況。產(chǎn)品是創(chuàng)新能力的終極承載和體現(xiàn)，因此將高技術(shù)制造業(yè)新產(chǎn)品的收入占比作為一個指標引入創(chuàng)新能力指標體系；兩化融合是指信息化和工業(yè)化的高度融合，主要體現(xiàn)制造業(yè)信息化、數(shù)字化、智能化水平，由于缺乏兩化融合的直接數(shù)據(jù)，《中國制造2025》文件中采用寬帶和互聯(lián)網(wǎng)普及率和數(shù)字化研發(fā)設(shè)計工具普及率作為衡量指標，數(shù)字化研發(fā)設(shè)計工具是“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的新產(chǎn)物，近幾年出現(xiàn)的新指標目前缺乏完整的數(shù)據(jù)，因此采用傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)與寬帶普及率和人均電信業(yè)務(wù)作為替代指標，同時借鑒羅序斌等(2020)[24]文獻引入數(shù)字化人才儲備和智能生產(chǎn)從業(yè)人員作為數(shù)字化和智能化指標；環(huán)境保護是當前世界關(guān)注的熱點，也是我國高質(zhì)量發(fā)展的重要體現(xiàn)之一，單位能耗和“三廢”排放量是衡量環(huán)境保護的核心指標，本文補充近年來備受關(guān)注的PM2.5作為指標，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，我們選擇單位工業(yè)廢水排放量、單位工業(yè)廢氣排放量和單位電耗、單位煤耗和PM2.5值作為衡量測量指標。指標體系的具體構(gòu)建和指標計算詳見表2。

表2 制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級評價指標體系設(shè)計

本部分的數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計年鑒》(2004—2019)、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2004—2019)(5)2012年及以前為《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》，2013年開始為《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。、《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2004—2019)、《中國科技統(tǒng)計年鑒》(2004—2019)、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》(2004—2019)以及各省統(tǒng)計年鑒(2004—2019)。部分地區(qū)缺失數(shù)據(jù)采用移動平均進行補齊。測算各地區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級指數(shù)，需要將指標進行同方向處理，19個三級指標中，除環(huán)境保護的五個指標是逆指標(6)評估指標依照性質(zhì)可分為正指標和逆指標。逆指標是指該指標取值越大，負向結(jié)果越明顯。外，其余指標均為正指標，本文將環(huán)境保護的五個指標取倒數(shù)進行正向化處理。

2.制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級綜合指數(shù)

在指標體系的基礎(chǔ)上，計算綜合指數(shù)以反映全國及各地區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級狀況。為了科學(xué)獲得綜合指數(shù)，各指標權(quán)重設(shè)置非常重要。本文選擇熵權(quán)法對指標進行賦權(quán)，該方法依靠數(shù)據(jù)本身的特征計算權(quán)重，相對客觀，是多指標綜合評價問題中確定權(quán)重的重要方法之一。根據(jù)表2的指標，利用熵權(quán)法計算的各指標權(quán)重如表3所示(7)此處給出的是2003—2018年各指標權(quán)重的平均值。后續(xù)計算各地區(qū)綜合指數(shù)，為保證數(shù)據(jù)可比性，取平均權(quán)重作為每年各指標的權(quán)重。，可以看出，環(huán)境保護和創(chuàng)新能力權(quán)重占據(jù)前兩位(8)每個二級指標下三級指標數(shù)量不同，而二級指標的權(quán)重由三級指標權(quán)重求和所得，因此不能完全依照總權(quán)重確定二級指標的重要性，本部分主要測算綜合指數(shù)，并不比較各二級指標的重要性，因此不影響后續(xù)分析。，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因三級指標數(shù)量少而權(quán)重最低。平均來看，各三級指標權(quán)重分布較為均勻，在0.025-0.066之間小幅波動。

表3 熵權(quán)法指標權(quán)重表

根據(jù)各指標權(quán)重，我們計算全國2003—2018年制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級綜合指數(shù)，從表4可以看出，近16年來我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級綜合水平不斷提升，綜合指數(shù)從2003年0.1814上升到2018年0.9048，整體呈現(xiàn)良好發(fā)展趨勢；從五個二級指標來看，基本呈現(xiàn)出前期波動、中后期穩(wěn)定向好的發(fā)展態(tài)勢。

表4揭示了全國整體制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的發(fā)展特征，進一步地，我們計算31個內(nèi)陸省份(直轄市、自治區(qū))2003—2018年制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級指數(shù)，計算結(jié)果見圖2(9)為了節(jié)省篇幅，同時揭示數(shù)據(jù)主要特征，按照區(qū)域進行匯總展示，區(qū)域劃分同上文兩業(yè)融合的劃分標準，分為東部、中部、西部和東北地區(qū)四個部分。。從圖2可以看出，整體上2003—2006年制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平比較平穩(wěn)，2006年以后發(fā)展速度明顯加快，2016年之后保持穩(wěn)定發(fā)展；從地區(qū)來看，各區(qū)域發(fā)展軌跡相似，均呈現(xiàn)上升趨勢，東部地區(qū)依然保持領(lǐng)先優(yōu)勢，中部、西部和東北地區(qū)差距較小，和兩業(yè)融合發(fā)展態(tài)勢不同的是，從制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平來看，東部地區(qū)與其他地區(qū)差距逐漸縮小，呈現(xiàn)均衡發(fā)展的趨勢。

圖2 制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級綜合指數(shù)時間演變圖(分區(qū)域)

表4 2003—2018年中國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級綜合指數(shù)

三、兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的實證研究

目前關(guān)于兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響的文獻相對較少，少量近似文獻為我們的研究提供了參考[25-29]。在參考相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，根據(jù)前文對兩業(yè)融合和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的測算結(jié)果，分析兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的定量影響。

(一)模型選擇

在傳統(tǒng)計量經(jīng)濟模型中，通常假設(shè)觀測個體之間相互獨立。然而，現(xiàn)實中該假設(shè)并非一定成立尤其在經(jīng)濟領(lǐng)域，隨著全球一體化、區(qū)域一體化發(fā)展的不斷深入，區(qū)域之間存在著密切的關(guān)聯(lián)，如發(fā)達地區(qū)對周邊的輻射效應(yīng)就是空間相關(guān)的重要體現(xiàn)之一，本文研究的產(chǎn)業(yè)融合與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級同樣存在這種外部性，因此將個體之間的空間相關(guān)因素引入模型將更加科學(xué)合理。通常而言，個體之間的空間相關(guān)體現(xiàn)在兩方面：一方面是不同空間個體的觀測數(shù)據(jù)存在空間相關(guān)(包括空間自回歸模型和空間杜賓模型)；另一方面是通過誤差項相關(guān)來體現(xiàn)(空間誤差模型)。

面板數(shù)據(jù)的空間自回歸模型(通常也被稱為空間滯后模型)形式為：

yit=ρΣwijyjt+xitβ+μ+εit,i=1,2...,N,t=1,2，...,T

(7)

其中，yit為被解釋變量；xit為k維解釋變量向量；ρ是空間自回歸系數(shù)；wij是空間權(quán)重矩陣；N是樣本數(shù)量；T是時間長度；μi是個體固定效應(yīng)(或隨機效應(yīng))；β是解釋變量回歸系數(shù)向量；εit為隨機誤差項。

在空間自回歸的基礎(chǔ)上，如果存在某個體受到相鄰個體解釋變量的影響，則形成空間杜賓模型，其形式如下：

(8)

而當空間關(guān)系由誤差項體現(xiàn)時，則采用空間誤差模型，其形式為：

yit=xitβ+μi+εit

(9)

(二)空間回歸模型

本文的核心是研究兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響，被解釋變量為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平(記作Y)，解釋變量為兩業(yè)融合程度(記作X)，為了消除遺漏變量的影響，模型中將設(shè)置若干控制變量。根據(jù)經(jīng)濟學(xué)理論和對相關(guān)文獻的借鑒，本文最終選擇經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模(采用國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)衡量，記作lnGDP)、外商直接投資占比(采用外商直接投資與GDP的比衡量，記作FDI)、固定資產(chǎn)投資(取對數(shù)，記作lnIFA)、人力資本(采用每萬人科研機構(gòu)和高校職工人數(shù)衡量，記作HUM)、政府支持(采用財政支出與GDP的比衡量，記作FES)、城鎮(zhèn)化率(記作UR)六個變量作為控制變量。

在考慮空間因素的計量模型中，空間權(quán)重矩陣的選擇非常重要，目前構(gòu)建空間權(quán)重矩陣常見的方法包括0-1鄰接矩陣法、地理距離法和經(jīng)濟社會距離法。為了得到可靠并穩(wěn)健的結(jié)果，我們分別對三種常見空間權(quán)重矩陣進行空間計量分析，其中0-1鄰接矩陣法即相鄰地區(qū)權(quán)重為1、不相鄰地區(qū)權(quán)重為0,記作W1；地理距離法的設(shè)置方法是：首先計算各地區(qū)省會間的經(jīng)緯度距離，然后采用該距離的倒數(shù)(距離越遠，空間相關(guān)性越低，也稱反距離空間權(quán)重)作為權(quán)重，記作W2；社會經(jīng)濟距離的設(shè)置方法是：先計算各地區(qū)GDP離差的絕對值，然后求倒數(shù)(經(jīng)濟距離越小，空間相關(guān)程度越高)作為權(quán)重(10)與地理信息權(quán)重矩陣不同，經(jīng)濟距離的空間權(quán)重矩陣通常是時變的，不同時期各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展特征發(fā)生變化，導(dǎo)致每年都會產(chǎn)生一個空間權(quán)重，為了簡化計算，本文采用取平均值的方法計算經(jīng)濟距離，即每年的經(jīng)濟空間權(quán)重保持一致。，記作W3。

在進行空間計量模型分析前，按照Anselin(1998)[30]提出的建議，首先，進行空間相關(guān)性檢驗，采用目前最廣泛使用的Moran’I指數(shù)對三種空間權(quán)重矩陣進行空間相關(guān)性檢驗。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不論是被解釋變量制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平，還是解釋變量兩業(yè)融合程度，三種空間權(quán)重矩陣均拒絕無空間自相關(guān)的原假設(shè)，證實了將空間關(guān)系引入模型的必要性。其次，通過拉格朗日數(shù)乘檢驗(LM)發(fā)現(xiàn)，針對空間滯后模型，拒絕“無空間自相關(guān)”假設(shè)，針對空間誤差模型，同樣拒絕“無空間自相關(guān)”假設(shè)，進一步表明考慮空間效應(yīng)更加合適，同時兩種模型相較于不考慮空間模型均更優(yōu)。最后，在空間面板模型中，需要對固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)進行檢驗，采用豪斯曼(Hausman)檢驗，檢驗結(jié)果表明，對于空間滯后模型和空間誤差模型，固定效應(yīng)優(yōu)于隨機效應(yīng)。因此，我們選擇空間滯后和空間誤差模型進行分析，同時為了便于對比，將最小二乘估計(OLS)作為參照。

回歸結(jié)果見表5，可以看出，整體上兩業(yè)融合程度對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級存在顯著的提升效應(yīng)。從參數(shù)估計值來看，在不考慮空間效應(yīng)的情況下，解釋變量X的估計結(jié)果(OLS)小于空間模型結(jié)果(除空間誤差W2的估計結(jié)果外)，空間自回歸系數(shù)ρ的結(jié)果為正且顯著，表明相鄰地區(qū)的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平將顯著影響本地區(qū)，并存在促進作用；空間誤差項回歸系數(shù)λ顯著為正，表明我國地區(qū)間制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級可通過誤差項輻射周邊地區(qū)；從控制變量來看，經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模、外商直接投資、固定資產(chǎn)投資和政府支持對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有顯著的促進作用，而人力資本和城鎮(zhèn)化率則在各模型中表現(xiàn)出分歧，人力資本對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級不存在顯著影響，部分模型得到的參數(shù)甚至為負，表明人力資本在制造業(yè)發(fā)展過程中并未充分發(fā)揮功效，將人才優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的動力依然有待挖掘，城鎮(zhèn)化率則在部分模型中不顯著；從擬合優(yōu)度R2和似然比檢驗Log-L來看，空間回歸模型優(yōu)于OLS，其中空間滯后模型略優(yōu)于空間誤差模型。

通過對面板數(shù)據(jù)的空間滯后模型和空間誤差模型分析后，我們發(fā)現(xiàn)兩個模型均比OLS模型更優(yōu)，同時通過檢驗證實空間滯后效應(yīng)和空間誤差效應(yīng)均顯著存在，接下來探討解釋變量的滯后效應(yīng)是否存在，這里采用面板數(shù)據(jù)的空間杜賓模型進行探索。根據(jù)表5的實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，三種空間權(quán)重矩陣的結(jié)果差異較小，因此選擇其中效果最好的W2(即反地理距離空間權(quán)重矩陣)進行分析。前文通過檢驗已發(fā)現(xiàn)固定效應(yīng)模型更優(yōu)。對于空間面板模型而言，又可分為空間固定效應(yīng)。時間固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng)模型三種，其中空間固定效應(yīng)模型主要揭示空間面板數(shù)據(jù)中隨個體變化但不隨時間變化變量的影響規(guī)律，時點固定效應(yīng)則反映隨時間變化而不隨個體變化變量的影響規(guī)律，雙固定效應(yīng)揭示空間和時間兩者均發(fā)生變化變量的影響規(guī)律。

表5 空間回歸模型參數(shù)估計表

從表6可以看出，兩業(yè)融合程度對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級存在顯著的促進作用，并且同時存在空間固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)。我們以雙固定效應(yīng)模型進行解釋。從主效應(yīng)來看，兩業(yè)融合程度每增加1個單位，制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平平均提升0.007個單位；控制變量中，除人力資本不顯著外，其他變量均通過顯著性檢驗，表明經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模、固定資產(chǎn)投資、政府支持等因素對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級存在顯著作用。從空間效應(yīng)來看，相鄰地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展對本地制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級存在正向促進作用，而外商直接投資、固定資產(chǎn)投資、人力資本和政府支持則存在負的空間效應(yīng)，表明鄰近地區(qū)的優(yōu)勢可能會吸引本地資源外流進而抑制本地發(fā)展;城鎮(zhèn)化率沒有通過顯著性檢驗，表明鄰近地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展對本地制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響不明顯。雖然模型給出了解釋變量及其滯后項的回歸參數(shù)，但其數(shù)值大小并非真實對被解釋變量作用的大小，而真實效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)(11)LeSage and Pace(2009)提出空間效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，參見LeSage, J. P. & Pace, R. K. Introduction to Spatial Econometrics[M], Boca Raton, Taylor & Francis, 2009.，從空間效應(yīng)分解來看，某地區(qū)的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級既受到自身兩業(yè)融合程度的影響，同時也受到鄰近地區(qū)兩業(yè)融合程度的影響，從數(shù)值大小來看，直接效應(yīng)更加突出。

表6 空間杜賓模型參數(shù)估計表

(三)空間變量系數(shù)地理加權(quán)回歸

從空間杜賓模型可以得到整體上解釋變量以及控制變量對被解釋變量的平均影響，從實證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)兩業(yè)融合程度對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級存在顯著的促進作用，經(jīng)濟發(fā)展、外商直接投資等控制變量同樣顯著影響制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，然而經(jīng)濟發(fā)展的異質(zhì)性并沒有揭示。因此應(yīng)進一步探討區(qū)域異質(zhì)性特征，而非全域固定特征。在經(jīng)典回歸模型(包括經(jīng)典空間模型)中，通常假設(shè)待估參數(shù)具有空間平穩(wěn)性，即變量之間的關(guān)系不隨個體空間位置變化而變化，得到參數(shù)是兩變量之間的一種平均關(guān)系。如果這種關(guān)系隨著位置的變化而發(fā)生改變，或者需要知道不同空間個體兩變量之間的關(guān)系，則需要采用地理加權(quán)回歸模型，Chris,Brunsdon等(1996)首次提出了地理加權(quán)回歸模型[31]，其表達式為：

Yi=Xiβ(ui,vi)+εi=1,2,...B

(10)

其中,Yi表示被解釋變量，Xi表示1×K維解釋變量向量，β(ui,vi)表示待估參數(shù)，該參數(shù)是空間信息ui、vi的函數(shù)，ui、vi表示個體i的空間特征，如表示地理位置特征的經(jīng)度和緯度。

地理加權(quán)回歸模型將地理位置特征的參數(shù)引入模型，采用局部加權(quán)對參數(shù)進行估計。在估計參數(shù)時，帶寬選擇非常重要，空間個體i與個體j的權(quán)重是兩個體距離的函數(shù)，最常見的函數(shù)形式為指數(shù)距離函數(shù)wij=exp(-dij/h)、高斯距離函數(shù)wij=exp[-(dij/h)2]和三次距離函數(shù)wij=[1-(h/dij)3]3，其中，dij為兩個體的地理距離，h為帶寬，如果在整個分析中選擇相同的h，即每一個體的帶寬都相同，則稱為全局帶寬，全局帶寬保證了與個體i距離相同的任意若干個體的權(quán)重相同。式(10)為最基礎(chǔ)的地理加權(quán)模型，后來Brunsdon等(1998,1999)學(xué)者進行了完善[32-33]，接著Paez等(2002)借鑒空間滯后和空間誤差模型的形式將其引入模型，提出了更為一般化的空間地理加權(quán)回歸模型[34]：

yi=ρiW1tY+Xiβ(ui,vi)+μi

(11)

至今運用地理加權(quán)回歸模型進行實證研究的文獻已較為豐富，但大多是對橫截面數(shù)據(jù)的研究，而對面板數(shù)據(jù)的研究相對較少，同時在設(shè)置帶寬時通常是選擇全局帶寬，對局部帶寬研究較少，林志鵬等(2012)提出了針對面板數(shù)據(jù)的地理加權(quán)模型，并對局部帶寬展開了研究，其面板數(shù)據(jù)地理加權(quán)回歸形式為(12)模型設(shè)置參考林志鵬,龍志和,吳梅.中國人口年齡結(jié)構(gòu)對地區(qū)居民消費的差異影響——基于空間面板數(shù)據(jù)的地理加權(quán)回歸方法[J].廣東商學(xué)院學(xué)報,2012,27(2):56-64.：

Yit=ρ0WitY+Xitβ0+μiti=1,2,...,N

μit=vit+εitt=1,2,...,N

(12)

最終模型的形式還需要進行兩個檢驗來確定是空間滯后模型還是空間誤差模型、是固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)。檢驗結(jié)果如下：

第一，通過空間相關(guān)性檢驗發(fā)現(xiàn)，LM -Error 檢驗(統(tǒng)計量值為8.547，p值為0.007)和LM -Lag檢驗(統(tǒng)計量值為11.682，p值為0.000)均通過1%的顯著性檢驗，即拒絕不存在空間相關(guān)的假設(shè)；然后進一步通過穩(wěn)健性統(tǒng)計量Robust LM-Error 和 Robust LM -Lag檢驗，發(fā)現(xiàn)Robust LM-Error的值為0.267，p值為0.351，未通過10%水平下的顯著性檢驗；Robust LM -Lag的值為2.892，p值為0.072，通過10%水平下的顯著性檢驗，因此選擇空間滯后效應(yīng)模型。

第二，通過Elhorst(2010)提出的空間面板豪斯曼(Hausman)檢驗[35]確定固定效應(yīng)或隨機效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)Hausman統(tǒng)計量值為-1.372，p值為0.614，不能拒絕個體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)的假設(shè)，因此采用隨機效應(yīng)模型。

基于本文研究的主題和變量設(shè)置，結(jié)合上述檢驗結(jié)果，得到兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響的模型如下：

Y=conslo,la+ρWY+β1,lo,laX+β2,lo,lalnGDP+β3,lo,laFDI+β4,lo,lalnIFA+β5,lo,laHUA+β6,lo,laFES+β7,lo,laUR+ulo,la,ulo,la=v+ε

(13)

其中，Y代表制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平，X代表兩業(yè)融合程度，cons代表常數(shù)項，下角標lo、la分別代表地理經(jīng)度和緯度(下同)，ρ代表空間滯后系數(shù)，W代表進行行標準化的空間權(quán)重矩陣，β1,lo,la代表考慮地理位置特征的待估參數(shù)，INGDP、FDI、InIFA、HUM、FES和UR表示控制變量，含義與前文一致，ulo,la代表包含地理位置特征的隨機擾動項，其中包括個體效應(yīng)v和隨機誤差項ε。

表7為被解釋變量的空間滯后回歸系數(shù)結(jié)果，即反映相近地區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級狀況對本地區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平的影響。為了觀察結(jié)果，按照東部、中部、東北、西部地區(qū)四個區(qū)域進行排列，由估計結(jié)果可知，有19個地區(qū)在10%顯著性水平下通過檢驗，整體來看，東部沿海地區(qū)通過檢驗的地區(qū)較多，并且系數(shù)值相比其他地區(qū)較大，表明我國東部地區(qū)區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略實施效果良好，不僅單個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平領(lǐng)先全國，區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展能力也非常突出。具體來看，東部地區(qū)除河北、福建兩省系數(shù)為負且未通過檢驗外，其他地區(qū)均顯著為正，其原因可能在于區(qū)域發(fā)展定位的差異，河北與北京、天津兩直轄市毗鄰，在政策和資源分配上存在一定差距，導(dǎo)致周邊的發(fā)展未能顯著促進河北發(fā)展，而福建雖與浙江、廣東兩省接壤，浙江更傾向于向上海、江蘇所在的長三角一體化發(fā)展，廣東則傾向于珠三角和粵港澳一體化發(fā)展，因此福建在兩大城市群中均無法充分享受到顯著的輻射效應(yīng)，相反可能存在一定的負影響。從中部地區(qū)來看，江西和山西系數(shù)不顯著，其他四省系數(shù)顯著但系數(shù)相比于東部地區(qū)較小，反映出和發(fā)達地區(qū)的差距，中部地區(qū)區(qū)位優(yōu)勢得天獨厚，然而六省之間并未形成發(fā)展合力，其原因主要有兩個：第一，缺乏具有絕對領(lǐng)導(dǎo)力的核心省份帶動周邊發(fā)展，中部各省實力差距不大，在全國經(jīng)濟發(fā)展大格局中，屬于中等偏上水平，致使長期以來各自為戰(zhàn)的局面沒有根本改變。第二，經(jīng)濟、文化、人口等多種特征趨同，導(dǎo)致難以形成互補、容易形成競爭的發(fā)展態(tài)勢，加之湖南可融入珠三角，安徽、江西可融入長三角等一系列現(xiàn)實需求，導(dǎo)致中部多年以來未形成強大的城市群體尤其是跨省城市群，實證結(jié)果較為真實地揭示了中部各省的發(fā)展狀態(tài)。東北地區(qū)也存在發(fā)展后勁不足的趨勢，東北三省近年來經(jīng)濟發(fā)展速度相對較慢，人才流失嚴重，各省之間難以形成有效互動，輻射效應(yīng)難以發(fā)揮。西部地區(qū)除了重慶、四川和陜西經(jīng)濟實力較強外，多數(shù)省份經(jīng)濟發(fā)展相對落后，因此形成具有強輻射力的地區(qū)較少，大多數(shù)省份不具備輻射周邊的能力?？臻g滯后回歸系數(shù)的結(jié)果證實了區(qū)域發(fā)展存在異質(zhì)性的結(jié)論。

表7 面板數(shù)據(jù)地理加權(quán)模型空間滯后系數(shù)估計結(jié)果

從各地區(qū)帶寬系數(shù)來看(見表8)，所有地區(qū)均通過了5%顯著性水平檢驗，表明兩業(yè)融合程度對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響隨著地理位置的不同而發(fā)生變化。從數(shù)值來看，中部地區(qū)帶寬整體較小，邊疆地區(qū)帶寬較大。這是因為從區(qū)位來看，中部地區(qū)省份離全國各省份的平均距離最短，其帶寬則相對較小，而邊疆偏遠省份到全國各省份平均距離最遠，所以帶寬較大。

表8 各地區(qū)局部帶寬系數(shù)估計結(jié)果

從兩業(yè)融合程度對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響來看(見表9)，廣東、上海、浙江、江蘇、北京等東部地區(qū)兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的促進作用更突出，東部地區(qū)平均影響系數(shù)為0.017，表明兩業(yè)融合程度每增加1個單位平均可提升制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平0.017個單位，中部地區(qū)其次，平均影響系數(shù)為0.006，而東北地區(qū)和西部地區(qū)分別為0.001和0.0008。從整體結(jié)果可以看出，經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響更顯著，東部地區(qū)先進制造業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平較高，為兩者的融合發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)，西部部分地區(qū)由于各種客觀原因而缺乏具有競爭力的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)或者現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，導(dǎo)致兩業(yè)融合不夠，限制了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。值得關(guān)注的是，在最發(fā)達的東部地區(qū)，兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的促進作用也尚未充分發(fā)揮，其提升空間依然較大，兩業(yè)融合的經(jīng)濟動能如何有效發(fā)揮仍然值得進一步探索。

表9 兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的參數(shù)估計表

從結(jié)果來看，經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模、外商直接投資、固定資產(chǎn)投資和政府支持對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級存在顯著影響，同時也存在區(qū)域異質(zhì)性。人力資本在相對發(fā)達的地區(qū)影響顯著，在欠發(fā)達地區(qū)沒有表現(xiàn)出顯著效應(yīng)，而城鎮(zhèn)化率對多數(shù)地區(qū)影響并不顯著。

四、研究結(jié)論及啟示

本文構(gòu)建了先進制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級兩套指標體系，并測算兩業(yè)融合程度與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平，最后利用面板數(shù)據(jù)空間計量模型分析兩業(yè)融合程度對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響。主要研究結(jié)論如下：

第一，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、空間集聚和發(fā)展速度四個維度構(gòu)建兩業(yè)融合指標體系，采用耦合評價模型分別測算2003—2018年中國31個省(直轄市、自治區(qū)，不包含港澳臺)兩業(yè)融合水平。研究結(jié)果表明，無論從全國整體看還是從區(qū)域看，兩業(yè)融合程度均呈現(xiàn)上升趨勢，東部地區(qū)領(lǐng)先于全國，地區(qū)發(fā)展不均衡的現(xiàn)象依然存在并呈現(xiàn)擴大趨勢。2003年東、西部兩業(yè)融合程度的差距為0.14個單位，而到2018年差距擴大到0.28個單位，縮小區(qū)域間發(fā)展不均衡、提高欠發(fā)達地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的任務(wù)依然艱巨。

第二，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、質(zhì)量效益、創(chuàng)新能力、兩化融合和環(huán)境保護五個維度建立制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級指標體系，采用熵權(quán)法確定三級指標權(quán)重，并分別計算2003—2018年31個省(直轄市、自治區(qū)，不包含港澳臺)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平。結(jié)果表明，我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級呈現(xiàn)良好趨勢，各區(qū)域發(fā)展軌跡均表現(xiàn)出逐漸提升的態(tài)勢，值得關(guān)注的是，東部地區(qū)與中西部、東北地區(qū)的差距在縮小，體現(xiàn)了制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級向均衡的方向發(fā)展。

第三，利用空間面板模型研究兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的定量影響。通過空間滯后和空間誤差模型檢驗空間關(guān)系的存在性和傳導(dǎo)方式，研究發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級存在顯著的空間效應(yīng)，這種空間效應(yīng)既可通過被解釋變量滯后項體現(xiàn)，也可通過誤差項體現(xiàn)，在三種空間權(quán)重矩陣條件下分別求解待估參數(shù)，結(jié)果表明，兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級存在顯著促進作用，顯著的空間回歸參數(shù)證實了地區(qū)之間存在明顯的輻射效應(yīng)。進一步通過空間杜賓面板模型探索解釋變量的空間效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)鄰近地區(qū)兩業(yè)融合程度對本地區(qū)的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級存在顯著影響，通過空間效應(yīng)分解發(fā)現(xiàn)直接效應(yīng)大于間接效應(yīng)，即地區(qū)的發(fā)展內(nèi)部因素大于外部因素。

第四，為了探索對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響的異質(zhì)性，采用面板數(shù)據(jù)空間變系數(shù)地理加權(quán)回歸模型分析兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響，引入局部帶寬法更加精確地捕捉地理位置特征對空間關(guān)系的影響。研究發(fā)現(xiàn)，兩業(yè)融合對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響存在非線性，東、中、西部和東北地區(qū)影響特征存在明顯差異，在相對發(fā)達地區(qū)兩業(yè)融合顯著促進制造業(yè)轉(zhuǎn)型，而欠發(fā)達地區(qū)兩者關(guān)系較弱。

基于上述研究結(jié)論，本文認為我國先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深入融合水平依然不夠，除少數(shù)發(fā)達地區(qū)初見成效外，大部分地區(qū)存在較大的提升空間，究其原因是由于兩大產(chǎn)業(yè)本身發(fā)展不足。兩業(yè)融合首先需要兩業(yè)自身發(fā)展良好，融合才能發(fā)揮出共贏的效果，否則容易出現(xiàn)相互爭奪資源、形成零和博弈的局面；高端價值鏈產(chǎn)業(yè)份額較低同樣制約著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，在服務(wù)業(yè)中相對低端的生活性服務(wù)業(yè)比重較大，高附加值的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展相對滯后，而制造業(yè)中高新技術(shù)制造業(yè)占比較低，尤其涉及“高、精、尖”領(lǐng)域，依然受制于發(fā)達國家，我國制造業(yè)大而不強的狀態(tài)沒有發(fā)生根本轉(zhuǎn)變。因此，要進一步促進先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合，首先需要在“先進”和“現(xiàn)代”上下功夫，提高先進制造業(yè)的比重，激勵高新技術(shù)研究，充分發(fā)揮人才優(yōu)勢、資金優(yōu)勢，實施科技興國戰(zhàn)略，大力發(fā)展研發(fā)、設(shè)計、咨詢、現(xiàn)代物流、金融、軟件、信息技術(shù)、通訊技術(shù)等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，為兩業(yè)深度融合打下堅實基礎(chǔ)。除此之外，區(qū)域發(fā)展不平衡、落后地區(qū)發(fā)展不夠的現(xiàn)象值得關(guān)注，“強者恒強、弱者恒弱”的現(xiàn)象合理但不科學(xué)，容易導(dǎo)致強弱差距進一步拉大，發(fā)展不均衡是常態(tài)，均衡發(fā)展是最終目標，因此建議在制定經(jīng)濟發(fā)展政策時應(yīng)加大對落后地區(qū)的支持，激發(fā)其發(fā)展?jié)摿?。只有實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟均衡發(fā)展、兩大產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，才能更好地完成中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略目標。