生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)融合發(fā)展研究
——基于京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)的觀察

周亞雄，常藝馨，張 蕊

（杭州電子科技大學(xué)，杭州 310018）

引言

制造業(yè)發(fā)展水平和創(chuàng)新能力是衡量一個(gè)國(guó)家綜合國(guó)力的重要指標(biāo)。在復(fù)雜多變的國(guó)際環(huán)境和日益發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)革命推動(dòng)下，我國(guó)亟需突破以資源和勞動(dòng)力密集化為特征的制造業(yè)發(fā)展模式。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是指為保持工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的連續(xù)性、促進(jìn)工業(yè)技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和提高生產(chǎn)效率等提供保障的服務(wù)行業(yè)。推進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)融合，改變傳統(tǒng)擴(kuò)大規(guī)模的發(fā)展模式，使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)良性互動(dòng)、互促共贏是當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要議題之一。京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角地區(qū)是目前我國(guó)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平較高的地區(qū)①，并且制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)之間已經(jīng)初現(xiàn)融合發(fā)展趨勢(shì)，研究這些地區(qū)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合發(fā)展，對(duì)于今后的深化融合發(fā)展提供有效政策推動(dòng)以及推動(dòng)其他地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、融合發(fā)展也具有參考價(jià)值。

一、相關(guān)研究綜述

Guerrieri和Melician(2005）[1]提出，知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)結(jié)合最為緊密，例如電子產(chǎn)業(yè)、化學(xué)和藥品產(chǎn)業(yè)、媒體與社交產(chǎn)品等，并認(rèn)為電子通信行業(yè)對(duì)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展質(zhì)量和可交易性具有重要的推動(dòng)作用。Ellison(1994）[2]首次提出產(chǎn)業(yè)共同集聚這一概念，且認(rèn)為不僅單一產(chǎn)業(yè)內(nèi)會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚，存在差異的產(chǎn)業(yè)之間同樣會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚的現(xiàn)象。Felicia fai(2001）[3]認(rèn)為，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是推動(dòng)制造業(yè)發(fā)展的核心力量，有利于一個(gè)國(guó)家整體的發(fā)展和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的提高。

目前，國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究，制造業(yè)和服務(wù)業(yè)融合主要分為理論研究和實(shí)證研究?jī)蓚€(gè)方面。理論研究主要基于價(jià)值鏈理論、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型分工理論等。實(shí)證研究方面主要運(yùn)用了灰色關(guān)聯(lián)度、投入產(chǎn)出法、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)等方法。理論研究分析方面，彭徽（2019）[4]基于國(guó)際產(chǎn)出投入表，構(gòu)建融合度指標(biāo)體系，來(lái)分析產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。發(fā)現(xiàn)中國(guó)目前產(chǎn)業(yè)融合較落后，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的依賴作用更強(qiáng)。華廣敏（2019）[5]運(yùn)用非競(jìng)爭(zhēng)型I-O，分析我國(guó)目前高技術(shù)服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的融合發(fā)展程度，發(fā)現(xiàn)目前高技術(shù)服務(wù)業(yè)還不能較好地刺激制造業(yè)的發(fā)展。實(shí)證分析方面，鄭運(yùn)權(quán)(2018）[6]則通過(guò)實(shí)證分析來(lái)研究商貿(mào)服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的融合情況，得出了商貿(mào)流通服務(wù)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)貢獻(xiàn)不斷提高，且其對(duì)制造業(yè)的拉動(dòng)作用更強(qiáng)?；诋a(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈角度，劉洪民(2014）[7]從組織、創(chuàng)新及模式分析，提出我國(guó)應(yīng)當(dāng)將生產(chǎn)性制造業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)榉?wù)性制造，從而推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)向“微笑曲線”的兩端移動(dòng)。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)可以看到，隨著世界信息技術(shù)革命和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)逐漸向制造業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部滲透、參與到制造業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程中，同時(shí)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新帶動(dòng)了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步，且兩者之間深度融合具有互利作用。同時(shí)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究存在以下不足：⑴關(guān)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的融合發(fā)展評(píng)估研究較多，但對(duì)于不同地區(qū)之間融合程度的不同，并分析其影響因素所做的相關(guān)研究不足。⑵由于各個(gè)地區(qū)之間的制造業(yè)和服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同，可能導(dǎo)致地區(qū)之間生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的融合程度不同，而有關(guān)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同與融合程度的不同之間是否有聯(lián)系所做的研究較少。這兩點(diǎn)研究不足正是本文力圖闡述的問(wèn)題。

二、模型建立和數(shù)據(jù)處理

（一）VAR模型構(gòu)建

文章借鑒鄭運(yùn)權(quán)（2018）的做法，建立西姆斯提出的VAR模型即向量自回歸模型，分析京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間融合發(fā)展的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系，向量自回歸模型在多個(gè)變量的長(zhǎng)期均衡研究方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。具體模型如下：

其中：Yt=（LnMI，LnPS）為制造業(yè)增加值和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值的t期值，MI為制造業(yè)增加值，PS為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值；k為模型的最大滯后階數(shù)；Yt-k是制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在滯后k期時(shí)的增加值水平；Ai=(1,2,...,p)是第i個(gè)待估參數(shù)2x2階矩陣；以Ut=（u1t，u2t）為隨機(jī)誤差列向量。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)處理

根據(jù)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2019），生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主要包括研發(fā)設(shè)計(jì)與其他技術(shù)服務(wù)，貨物運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政快遞服務(wù)，信息服務(wù)、金融服務(wù)、節(jié)能與環(huán)保服務(wù)、生產(chǎn)性租賃服務(wù)、商務(wù)服務(wù)、批發(fā)經(jīng)紀(jì)代理服務(wù)、生產(chǎn)性支持服務(wù)和房地產(chǎn)服務(wù)這幾類服務(wù)行業(yè)。由于有些省份相關(guān)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，文章選取交通運(yùn)輸服務(wù)業(yè)、批發(fā)零售服務(wù)業(yè)、金融業(yè)務(wù)、房地產(chǎn)業(yè)，將這幾項(xiàng)服務(wù)業(yè)增加值作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值，表示為PS。

由于制造業(yè)增加值目前國(guó)內(nèi)官方并沒(méi)有統(tǒng)計(jì)，缺乏相關(guān)的數(shù)據(jù)。因此，根據(jù)目前國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于制造業(yè)定義，本文中制造業(yè)增加值用工業(yè)增加值代替，表示為MI。

選取2000年-2019年的數(shù)據(jù)?？紤]到制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值包含市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的影響，本文利用歷年商品零售價(jià)格指數(shù)，對(duì)增加值進(jìn)行平減以消除價(jià)格波動(dòng)的影響，然后將實(shí)際制造業(yè)增加值與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值分別取對(duì)數(shù)，以消除異方差的影響，得到LnMI與LnPS為VAR模型的內(nèi)生變量。

（三）模型平穩(wěn)性與協(xié)整檢驗(yàn)

1.ADF檢驗(yàn)

在建立VAR模型之前，內(nèi)生變量LnMI與LnPS必須為平穩(wěn)的時(shí)間序列，因此，對(duì)LnPS和LnMI進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文分別對(duì)LnMS和LnPS做一階差分及二階差分，運(yùn)用AIC、SIC等作為滯后階數(shù)選取標(biāo)準(zhǔn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 長(zhǎng)三角地區(qū)的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

如表1所示，通過(guò)對(duì)LnPS和LnMI做點(diǎn)線圖，可以看出兩個(gè)內(nèi)生變量存在明顯的截距，存在擾動(dòng)項(xiàng)，故檢驗(yàn)?zāi)Ｊ皆O(shè)為（C，T）。

由于VAR模型需要內(nèi)生變量為同階單整的。由上述檢驗(yàn)可知，長(zhǎng)三角地區(qū)LnMI在5%水平平穩(wěn)，但LnPS在相同水平不平穩(wěn)，故對(duì)兩者進(jìn)行一階差分。DLnPS和DLnMI在1%、5%水平都是不平穩(wěn)的，故繼續(xù)進(jìn)行二階差分。發(fā)現(xiàn)D（LnPS，2）和D（LnMI，2）在1%、5%水平都是平穩(wěn)的，可以建立VAR模型。三個(gè)地區(qū)根據(jù)AIC、SIC、HQ準(zhǔn)則得出的滯后階數(shù)為2時(shí)，模型效果最佳。

京津冀地區(qū)根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，LnMI在5%水平平穩(wěn)，但LnPS在相同水平不平穩(wěn)，故對(duì)兩者進(jìn)行一階差分。DLnPS和DLnMI在1%、5%水平都是不平穩(wěn)的，故繼續(xù)二階差分。發(fā)現(xiàn)D(LnPS，2）和D(LnMI，2）在1%、5%水平都是平穩(wěn)的，可以建立VAR模型。根據(jù)AIC、SIC、HQ準(zhǔn)則得出的滯后階數(shù)為2時(shí)，模型效果最佳。

珠三角地區(qū)根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，LnMI在5%水平平穩(wěn)，但LnPS在相同水平不平穩(wěn)，故對(duì)兩者進(jìn)行一階差分。DLnPS和DLnMI在1%、5%水平都是不平穩(wěn)的，故做二階差分。發(fā)現(xiàn)D(LnPS，2）和D(LnMI，2）在1%、5%水平都是平穩(wěn)的，可以建立VAR模型。根據(jù)AIC、SIC、HQ準(zhǔn)則得出的滯后階數(shù)為2時(shí)，模型效果最佳。

2.AR根檢驗(yàn)

為了說(shuō)明VAR模型是否穩(wěn)定，需要進(jìn)行AR根檢驗(yàn)。得到結(jié)果如圖1、圖2、圖3所示。

圖1 長(zhǎng)三角地區(qū)AR根檢驗(yàn)

圖2 京津冀地區(qū)AR根檢驗(yàn)

圖3 珠三角地區(qū)AR根檢驗(yàn)

由圖1-3可見(jiàn)，三個(gè)地區(qū)的AR根檢驗(yàn)均通過(guò)。

3.VAR模型

利用上述分析結(jié)果已經(jīng)平穩(wěn)的D（LnPS，2）和D（LnMI，2）建立VAR模型，結(jié)果如表2所示。

表2 VAR模型

三、脈沖響應(yīng)與方差分解分析

（一）脈沖響應(yīng)模型

脈沖響應(yīng)函數(shù)的基本思想是考慮擾動(dòng)項(xiàng)的影響是如何傳播到各個(gè)變量的，即分析在擾動(dòng)項(xiàng)上加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊時(shí)，對(duì)系統(tǒng)中其他內(nèi)生變量所帶來(lái)的影響。得出的結(jié)果如圖4所示。

圖4 長(zhǎng)三角地區(qū)脈沖響應(yīng)模型

1.基于長(zhǎng)三角地區(qū)

由圖4可知，在D2LnPS面對(duì)來(lái)自自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，在第一期表現(xiàn)出強(qiáng)反饋，隨后逐漸遞減，在第三期時(shí)出現(xiàn)反彈后圍繞0波動(dòng)。在D2LnPS面對(duì)來(lái)自D2LnMI的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，在第一期并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的響應(yīng)，第二期出現(xiàn)負(fù)響應(yīng)，隨后圍繞0波動(dòng)。D2LnMI在面對(duì)來(lái)自D2LnPS的沖擊時(shí)，在第一期表現(xiàn)出了正響應(yīng)，隨后二三期出現(xiàn)負(fù)響應(yīng)。D2LnMI在面對(duì)來(lái)自自身的沖擊時(shí)，在第一期做出了強(qiáng)響應(yīng)，隨后在第二三期下降到負(fù)值，之后有所回升并在第七期時(shí)圍繞0波動(dòng)。

總體來(lái)看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)自身的沖擊響應(yīng)更強(qiáng)而其對(duì)來(lái)自制造業(yè)的沖擊響應(yīng)較小。

2.基于京津冀地區(qū)

由圖5可知，在D2LnPS面對(duì)來(lái)自自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，在第一期表現(xiàn)出強(qiáng)反饋，在第二期時(shí)迅速下降變?yōu)樨?fù)值后在第三期時(shí)圍繞0波動(dòng)。在D2LnPS面對(duì)來(lái)自D2LnMI的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的響應(yīng)。D2LnMI在面對(duì)來(lái)自D2LnPS的沖擊時(shí)，在第一期表現(xiàn)出了較弱的正響應(yīng)，隨后第二期出現(xiàn)負(fù)響應(yīng)。D2LnMI在面對(duì)來(lái)自自身的沖擊時(shí)，在第一期做出了強(qiáng)響應(yīng)，之后有所回升并在第七期時(shí)圍繞0波動(dòng)。

圖5 京津冀地區(qū)脈沖響應(yīng)模型

總體來(lái)看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)兩者對(duì)其自身的響應(yīng)都更為明顯，但生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)之間相互響應(yīng)關(guān)系較弱。

3.基于珠三角地區(qū)

由圖6可知，在D2LnPS面對(duì)來(lái)自自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，在第一期表現(xiàn)出強(qiáng)反饋，隨后逐漸遞減，隨后在第三期時(shí)出現(xiàn)反彈，之后第五期后逐漸趨于0。在D2LnPS面對(duì)來(lái)自D2LnMI的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，在第一期并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的響應(yīng)，第三期時(shí)出現(xiàn)反彈后逐漸趨向于0。D2LnMI在面對(duì)來(lái)自D2LnPS的沖擊時(shí)，在第一期表現(xiàn)出了較弱的正響應(yīng)，二三期出現(xiàn)負(fù)響應(yīng)，隨后圍繞0波動(dòng)。D2LnMI在面對(duì)來(lái)自自身的沖擊時(shí)，在第一期做出了強(qiáng)響應(yīng)，在第二三期下降到負(fù)值，之后有所回升并圍繞0波動(dòng)。

圖6 珠三角地區(qū)脈沖響應(yīng)模型

總體來(lái)看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)自身的沖擊響應(yīng)更強(qiáng)，而其對(duì)來(lái)自制造業(yè)的沖擊響應(yīng)較弱。制造業(yè)對(duì)來(lái)自生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也表現(xiàn)出較弱的響應(yīng)。

（二）方差分解模型

方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，從而進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。表3為方差分解的結(jié)果。

表3 方差分解結(jié)果

1.基于長(zhǎng)三角地區(qū)

制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)來(lái)自自身的貢獻(xiàn)率更高。從制造業(yè)方面來(lái)看，其自身的帶動(dòng)效果遠(yuǎn)大于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)它的帶動(dòng)效果。在第一期時(shí)，制造業(yè)對(duì)自身的擾動(dòng)達(dá)到了91.74%，隨后開(kāi)始有所衰減并穩(wěn)定在77%左右。由生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)所引起的擾動(dòng)，在第一期時(shí)為8.26%，隨后逐漸增強(qiáng)，并在第六期后逐漸穩(wěn)定在22.1%的水平。從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的角度出發(fā)，其對(duì)自身的影響在第一期達(dá)到了100%，隨后開(kāi)始下降，在第五期之后穩(wěn)定在96%以上水平。由制造業(yè)所引起的擾動(dòng)部分在第一期時(shí)為0，但隨后逐漸增加，并在第五期后逐漸穩(wěn)定在3%的水平。

可以看出，長(zhǎng)三角地區(qū)制造業(yè)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的帶動(dòng)程度有所不足，但生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的影響較為明顯。

2.基于京津冀地區(qū)

制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)來(lái)自自身的貢獻(xiàn)率更高。從制造業(yè)方面來(lái)看，其自身的帶動(dòng)效果遠(yuǎn)大于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)它的帶動(dòng)效果。在第一期時(shí)，制造業(yè)對(duì)自身的擾動(dòng)達(dá)到了97.66%，隨后開(kāi)始有所衰減，并在第四期穩(wěn)定在96.2%左右。由生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)所引起的擾動(dòng)，在第一期時(shí)為2.33%，隨后逐漸增強(qiáng)，并在第四期后逐漸穩(wěn)定在3.78%的水平。從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的角度出發(fā)，其對(duì)自身的影響在第一期達(dá)到了100%，隨后開(kāi)始下降，在第五期之后穩(wěn)定在97%以上水平。由制造業(yè)所引起的擾動(dòng)部分在第一期時(shí)為0，但隨后逐漸增加，并在第五期后逐漸穩(wěn)定在2.2%的水平。

可以看出，京津冀地區(qū)制造業(yè)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的帶動(dòng)程度和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的帶動(dòng)作用都有所不足，融合表現(xiàn)較差。

3.基于珠三角地區(qū)

制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)來(lái)自自身的貢獻(xiàn)率更高。從制造業(yè)方面來(lái)看，其自身的帶動(dòng)效果遠(yuǎn)大于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)它的帶動(dòng)效果。在第一期時(shí)，制造業(yè)對(duì)自身的擾動(dòng)達(dá)到了99%，隨后開(kāi)始有所衰減，并在第五期穩(wěn)定在84.5%左右。由生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)所引起的擾動(dòng)，在第一期時(shí)為0.99%，隨后逐漸增強(qiáng)，并在第六期后逐漸穩(wěn)定在15.44%的水平。從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的角度出發(fā)，其對(duì)自身的影響在第一期時(shí)達(dá)到了100%，隨后開(kāi)始下降，在第五期后穩(wěn)定在94%以上水平。由制造業(yè)所引起的擾動(dòng)部分在第一期時(shí)為0，但隨后逐漸增加，并在第六期后逐漸穩(wěn)定在5.6%的水平。

可以看出，珠三角地區(qū)制造業(yè)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的帶動(dòng)程度相對(duì)較弱，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的帶動(dòng)作用表現(xiàn)較為明顯。

（三）融合評(píng)估結(jié)果分析

基于模型可知，長(zhǎng)三角地區(qū)制造業(yè)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的帶動(dòng)程度有所不足，但生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的影響較為明顯；京津冀地區(qū)制造業(yè)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的帶動(dòng)程度和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的帶動(dòng)作用都有所不足，融合表現(xiàn)較差；珠三角地區(qū)制造業(yè)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的帶動(dòng)程度相對(duì)較弱，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的帶動(dòng)作用表現(xiàn)較為明顯。

長(zhǎng)三角地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的帶動(dòng)作用是三個(gè)地區(qū)中最為顯著的。總體上看，制造業(yè)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響帶動(dòng)程度在三個(gè)經(jīng)濟(jì)圈均較差，珠三角地區(qū)相對(duì)較好。且生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的影響均具有一定的延遲，表現(xiàn)在較長(zhǎng)的時(shí)間段中。

四、結(jié)語(yǔ)

本文運(yùn)用向量自回歸模型對(duì)京津冀、珠三角和長(zhǎng)三角地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的融合發(fā)展進(jìn)行了評(píng)估與對(duì)比分析得知：長(zhǎng)三角地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)融合發(fā)展效果較好，珠三角地區(qū)次之，京津冀地區(qū)又次之。

由于互聯(lián)網(wǎng)和通信行業(yè)的高速發(fā)展，長(zhǎng)三角地區(qū)在這場(chǎng)科技革命中處于優(yōu)勢(shì)地位，因此，制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)之間的融合效果更好，兩者之間的相互帶動(dòng)作用更為明顯；京津冀地區(qū)雖然發(fā)展水平都較高，但兩者之間的協(xié)同作用并不明顯，制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局不合理、成本較高，會(huì)對(duì)制造業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生不利影響；珠三角地區(qū)制造業(yè)的發(fā)展水平較高，但生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平較低，較為發(fā)達(dá)的制造業(yè)為尚處于發(fā)展初期的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提供了更多的支持，珠三角地區(qū)的制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展的潛力更大。

因此，長(zhǎng)三角地區(qū)應(yīng)當(dāng)注重金融業(yè)對(duì)制造業(yè)的融合發(fā)展，且長(zhǎng)三角地區(qū)科技和信息技術(shù)的發(fā)展水平較高，應(yīng)充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，積極向電子信息技術(shù)發(fā)展所產(chǎn)生的新興產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，結(jié)合長(zhǎng)三角地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)，利用技術(shù)創(chuàng)新為制造業(yè)增添新的發(fā)展活力和技術(shù)支持。

京津冀地區(qū)科技和信息技術(shù)發(fā)展水平相對(duì)較低，應(yīng)當(dāng)注重創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。借助京津冀地區(qū)的金融發(fā)展優(yōu)勢(shì)，利用優(yōu)質(zhì)的金融資源和良好的制造業(yè)基礎(chǔ)，大力發(fā)展與商務(wù)和金融服務(wù)業(yè)相結(jié)合的新型制造業(yè)。

珠三角地區(qū)的金融業(yè)發(fā)展水平相對(duì)較弱，因而對(duì)制造業(yè)發(fā)展的帶動(dòng)作用也相對(duì)較弱，應(yīng)通過(guò)不斷完善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、增加研發(fā)投入，推動(dòng)制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)向高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將制造業(yè)企業(yè)介入到生產(chǎn)價(jià)值鏈的下游環(huán)節(jié)中，如售后服務(wù)等，實(shí)現(xiàn)技術(shù)密集型制造業(yè)與技術(shù)密集型生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的結(jié)合。

注釋：

①京津冀地區(qū)數(shù)據(jù)選擇北京市、天津市和河北省，長(zhǎng)三角地區(qū)選擇江蘇省、浙江省和上海市，珠三角地區(qū)選擇廣東省。