我国制造业与生产性服务业耦合协调度及其影响因素分析
作者: 孔宪香 张钰军
[摘要]制造业和生产性服务业在产业效率、经济效益等方面有密切的关联,具有协同发展的内在逻辑。基于制造业与生产性服务业协调发展的机制与内在逻辑,构建制造业—生产性服务业耦合协调度评价指标体系,运用熵值法、耦合协调度模型,对全国制造业与生产性服务业协调发展程度进行了计量分析,结果表明全国耦合协调度后期与前期相比较为薄弱,这说明在制造业转型升级的过程中,还存在制约生产性服务业与制造业协同发展的因素。进而从行业自身要素投入、外部影响、环境政策3个维度提出了影响制造业与生产性服务业耦合协调度的5个理论假设,采用面板模型对制造业与生产性服务业耦合协调度的影响因素展开进一步分析,得出资本投入、人力投入、环境治理与两业协同发展呈正相关,而环境污染与两业协同发展呈负相关,最后就增进两业协同发展、促进产业转型升级提出对策建议。
[关键词]制造业;生产性服务业;耦合协调度;协同发展;面板模型
一、 引言
改革开放以来,我国制造业快速发展,2021年制造业总量达到了31.4万亿元,连续12年位居世界首位1。目前中国正处在工业化中后期加速发展阶段,从国际经验上看,这个阶段基本是走现代制造业与生产性服务业“双轮驱动”和融合发展的道路。国家有关制造业的规划2指出要积极发展服务型制造和生产性服务业,实现制造业和服务业协同发展。2020年10月,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》3也进一步强调推动现代服务业同先进制造业深度融合。为了贯彻落实这一国家战略决策,2021年3月,国家13个部委联合印发了《关于加快推动制造服务业高质量发展的意见》4。推动制造业和生产性服务业深度融合发展,对摆脱全球价值链分工中的“低端锁定”,迈向价值链中高端,建设制造业强国意义重大。因此,基于以上背景,本文运用熵值法、耦合协调度模型,分析我国制造业与生产性服务业耦合协调度及其影响因素,为推动我国制造业和生产性服务业协调发展提供新的思路。
二、 文献综述
关于制造业与生产性服务业的关系,很多学者对之进行了研究,归纳起来主要有4种观点,即需求论、供给论、互动论和融合论[1],这4种观点相互补充层层递进,其中融合论指的是将生产性服务嵌入制造业产业链,促进制造业产业链优化,表现为制造业服务化,这也是当今世界制造业高质量发展的趋势。不少学者从实证角度论证两者之间的关系并对之进行测度,如唐晓华等[2]从行业和区域层面测度了我国制造业与生产性服务业耦合协调度发展水平;刘伟等[3]对区域制造业与生产性服务业耦合协调度进行了测度分析。
生产性服务业能极大地促进制造业转型升级已经成为共识。张志醒等[4]通过面板数据的实证研究,表明生产服务化可以显著促进制造业转型升级。杜宇玮[5]从效率视角上分析,发现生产性服务业发展规模的持续扩大是制造业转型升级的主要动力。
关于生产性服务业促进制造业转型升级的实现机理,学者们也从不同角度展开了研究。首先从分工深化和专业化角度提升制造业生产效率上看,Akhter[6]认为,服务业尤其是生产性服务业,能刺激商品生产,同时可以促进其他部门价值或产值的增长,是有助于一切经济交易的产业;Francois[7]认为,随着生产规模的扩大,生产性服务业可以促进制造业的分工深化,从而提高生产的专业化程度以及间接劳动相对于直接劳动的比重;赵玉林等[8]指出,随着企业规模的扩大,企业将内部的服务项目不断地“外包”给专业的中间部门,这催生了生产性服务业,提升了制造业的知识技术含量并且深化了分工,进而有利于制造业向价值链的高端攀升;宣烨等[9]对长三角38个城市数据进行分析,结果表明生产性服务业层级分工通过专业化分工和空间外溢效应以及比较优势的发挥显著提升了制造业生产效率。其次从交易成本的降低促进制造业生产效率的提高上看,Markusen[10]认为,生产性服务业一般都是知识高度密集型行业,在后期提供服务的边际成本比前期小,因此后期获得生产性服务的制造业成本逐渐下降,从而促进生产效率的提升;黄莉芳等[11]通过对生产性服务业提升制造业生产效率的传导机制进行检验,指出生产性服务业对技术密集型制造业的成本和规模的中介效应十分显著。最后从多途径共同作用促进制造业转型发展看,刘奕辰等[12]认为,制造业服务化会基于科研创新、人力资本积累等提升制造业效率进而促进制造业改进升级;白清[13]从全球价值链视角出发,认为生产性服务业通过促进制造业核心竞争力形成、效率提升、规模效益提升、附加值提升、创新能力提升等途径来推动制造业转型升级。
综上所述,国内外学者关于制造业和生产性服务业关系的研究比较丰富,为本文的研究提供了有益的参考。但有的研究只对某个区域制造业与生产性服务业协调发展情况进行测度,缺少对影响协调度因素的分析;有的研究从省际或区域出发,寻找影响制造业与生产性服务业耦合协调度的驱动因素。本文拟从行业出发,通过分析制造业与7个生产性服务业子行业的耦合协调度,探究制造业与生产性服务业耦合协调度的影响因素,以期为促进我国制造业与生产性服务业协调发展以及推动制造业转型升级提供政策建议。
三、 指标体系的构建与研究方法
1. 测度逻辑
通过已有研究,可以看出制造业与生产性服务业之间存在着耦合协同关系。可以把制造业和生产性服务业看成是两个独立的系统,对于制造业来说产业规模、经济效益、产业效率决定制造业的高质量发展,而这些同样也是生产性服务业的重要组成部分,影响着生产性服务业的发展。在世界科技革命和产业变革愈演愈烈的今天,制造业要转型升级,必须与生产性服务业融合发展,这就要求生产性服务业在创新能力、供给质量、生产效率、绿色发展等方面齐头并进,来推动制造业实行绿色转型升级,同时制造业的高质量发展带来的外部效应也应辐射到生产性服务业上,为生产性服务业的发展带来源源不断的动力,真正实现两业“双轮驱动”。总体来看制造业与生产性服务业关系紧密,各自发展的同时也影响着对方的发展,具有耦合协同发展的内在逻辑(图1)。
2. 指标体系的构建
本文参考张虎等[14]的设计方法,构建了制造业子系统与生产性服务业子系统耦合协调发展的指标体系(表1)。本文研究所需数据来源于2010—2019年的《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。
3. 研究方法
(1)熵权法
本文采用熵权法测度制造业与生产性服务业的综合水平,在计算权重之前需要对数据进行标准化处理,根据指标的类型将指标分为正向指标与负向指标。对两种指标的处理过程如下:
aij=[xij-min(xj)max(xj)-min(xj)+0.0001 正向指标max(xj)-xijmax(xj)-min(xj)+0.0001 负向指标] (1)
其中[aij]为标准化之后的值,max(xj)、min(xj)为第j项指标下的大值和最小值,为避免在熵值法求权重时对数计算的无意义,故需要调零,方法为在处理的结果后统一加上0.0001。
计算第i年度第j项指标占j项指标所有数之和的比重,记为[pij],公式为:
[pij]=[aij]/[i=1nxij] (2)
计算第j项指标的信息熵,记为[hj],公式为:
[hj=-1/ln(n)×i=1npijln(pij)] (3)
其中n为年份数。
定义差异系数[dj]为:
[dj]=[1-hj] (4)
计算每个指标的熵权,记为[wj],公式为:
[wj=dj/j=1kdj] (5)
最后通过加权计算得到综合发展水平,记为[ui]:
[ui=j=1kwj×aij][,i=(1,2,⋅⋅⋅,n)] (6)
每个二级指标的权重如表2所示:
(2)耦合协调度模型
耦合协调度模型用于分析事物的协调发展水平。耦合度是指两个或两个以上子系统之间相互促进的程度,用C来表示;协调度反映的是子系统之间良性耦合程度的大小,用T来表示;耦合协调度反映的是系统之间协调发展的程度,用D来表示,在本文中构建模型如下:
[C=2U1×U2/(U1+U2)] (7)
[D=C×T;T=αU1+βU2] (8)
其中U1、U2分别代表制造业子系统和生产性服务业子系统的综合评价指数,α、β为待定系数,表示制造业与生产性服务业的权重,参考李宁等[15]的做法,取α=β=0.5。根据数值大小将D值划分为10个区间,每个区间对应不同的等级,分类标准和分类类型如表3所示。
四、 实证结果与分析
本文根据构建的指标体系,选择2010—2019年制造业与生产性服务业的相关数据进行整理计算,得到了制造业与生产性服务业的综合发展水平以及相对应的耦合协调度,结果如表4所示。
1. 两系统综合评价值分析
通过雷达图对制造业综合发展水平、生产性服务业综合发展水平、协调指数进行分析,如图2所示。从制造业系统来看,2010—2019年,整个系统的综合发展呈现小幅萎缩的态势,具体来看,2010—2013年,制造业发展整体波动上升,并于2013年达到高峰,随后制造业发展呈逐年下降态势并于2019年达到全年最低水平。说明2010—2019年,制造业在产业规模、经济效益和成长潜力上可能呈现阶段性波动下降的态势,集中体现在制造业系统的综合发展水平在十年来整体趋于下降。从生产性服务业系统来看,2010—2019年,系统整体向前发展,从2010年的0.12到2019年的0.78可以看出生产性服务业有一个大幅度的跨越式发展,2011—2017年,生产性服务业综合发展水平呈现先上升后小幅下降再上升的过程,并于2013年达到一个小高峰,2014—2019年整个系统稳步向前发展并于2019年达到10年来最高水平,说明在产业规模、经济效益和成长潜力上生产性服务业整体有一个增量上的提升。制造业与生产性服务业相比,2010—2017年制造业的综合发展水平一直高于生产性服务业发展水平,不同的是一个在下降一个在上升,2017年之后制造业与生产性服务业发展逐渐拉开差距。从两者协调指数来看,制造业与生产性服务业的整体发展得分与两子系统紧密相关,从图2中可以看出,2010—2017年制造业系统得分整体圈住了生产性服务业和整体系统得分,也就是说2011—2017年的波动过程表现为制造业对两系统具有整体拉动作用,其实质是制造业拉动生产性服务业发展,2017年之后生产性服务业的发展得分超过了制造业的发展得分,但生产性服务业有着较快发展的同时,制造业的发展却处于下降状态,这说明生产性服务业对制造业的拉动作用没有体现出来,因此,需要推动发展服务型制造,强化生产性服务业对制造业的支撑作用,真正实现制造业与生产性服务业“双轮驱动”。
2. 耦合协调度分析
根据测算的结果绘制了制造业与生产性服务业耦合度和耦合协调度的折线图,如图3所示。从耦合度来看2011—2018年两系统的耦合度均超过了0.8,表明近十年来制造业与生产性服务业之间保持着较强的关联度,两者关系紧密,相互作用程度很大。从耦合协调度来看,整体的耦合协调度的变化范围处于0.18~0.88之间,并且协调等级也随之变动,严重失调的年份有2010年,勉强协调的年份有2011年、2012年、2018年,良好协调的年份有2013年,初级协调的年份有2014年、2015年、2016年、2017年,轻度失调的年份有2019年。从图3中可以看出2013—2017年的耦合协调度均大于0.6,说明制造业系统与生产性服务业系统之间具有较强的同步性,两者之间是有序、正向的相互影响关系。但是对照耦合度与耦合协调度来看,在图中可以看出耦合度折线居于耦合协调度折线上方,说明两者之间的同步性明显弱于两者之间的相关性,再结合图2来看,说明近年来通过对制造业调整产业结构,引导制造业延伸服务链条,推动生产型制造向服务型制造转变使得制造业与生产性服务业联系越来越紧密,但是生产性服务业发展的同时,其对制造业的带动作用并没有完全发挥出来,甚至从2018—2019年的数据来看,制造业与生产性服务业的同步性和相关性分别表现出不同程度的下降,说明在制造业转型升级的过程中依然存在制约生产性服务业与制造业协同发展的因素。