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[摘要]通過分析黑龍江省生產性服務業與制造業發展現狀，構建黑龍江省十二個地市2008-2019年個體固定效應面板模型，實證分析顯示生產性服務業集聚對制造業轉型升級有正向作用，并得出人力資本水平、固定資產投資、經濟發達程度、信息發達水平都能促進制造業轉型升級。提出促進生產性服務業集聚，加快人才培養，政府科學布局，優化產業結構等合理可行的建議，以加速制造業轉型升級。

[關鍵詞]生產性服務業；區位熵；面板數據

在20世紀90年代以前，東北地區工業是我國工業重要支柱。但隨著時代的發展，東北工業發展逐漸停滯。國家為了振興東北、促進工業發展，出臺了大量政策。與此同時，生產性服務業是高技術、高附加值的產業，通過集聚帶來的外溢效應能顯著促進制造業發展。因此，研究生產性服務業集聚對制造業轉型升級有著重要意義。

一、文獻回顧

(一)生產性服務業集聚

韓峰(2020)等認為生產性服務業集聚的類型分為專業化和多樣化[1]。方慧(2021)等指出生產性服務業集聚主要體現在高信息流通、高知識人才、高技術科技、高效資本市場的集聚[2]。

(二)制造業轉型升級

陳元剛(2020)等認為制造業轉型升級分兩個方面，從轉型方面來看，是指制造業從勞動密集型轉向技術、知識密集型，是價值鏈的延伸。從升級方面來看，分為產業之間的升級和產業內的升級，主要是指產品從低附加價值轉變為高附加值[3]。

(三)生產性服務業集聚對制造業轉型升級的影響分析

蘇晶蕾(2018)、張志彬(2019)等認為生產性服務業集聚對制造業轉型升級的影響主要通過規模經濟、知識外溢、競爭、專業化等效應促進制造業轉型升級[4][5]。其中，規模經濟效應指的是產業規模的擴大，大量生產要素的集中，通過降低服務成本、生產成本從而促進制造業升級。知識外溢效應指的是通過加強企業間的交流合作，激勵知識貢獻來提高產品附加值。競爭效應是指企業面對競爭壓力，采取降低服務成本，提高服務質量，拉動產品升級，提高技術水平。專業化效應是指通過更為細致、專業的服務，提高資源利用率從而促進制造業升級。綜上所述，國內學者從不同角度對生產性服務業集聚與制造業轉型升級進行了研究，但大多過于宏觀，多以省份角度進行分析，對地級城市尤其是東北地區地級城市研究較少。本文在實證分析時，選用黑龍江省十二個地級市面板數據進行分析，在一定程度上豐富了生產性服務業集聚對制造業轉型升級影響的研究內容。

二、指標選取與模型構建

研究范圍主要以黑龍江省十二個地級市為主，進行黑龍江省生產性服務業集聚對制造業轉型升級的實證研究。本文選取黑龍江省2008-2019年原始數據，數據來源為《中國城市統計年鑒》《黑龍江統計年鑒》《中國統計年鑒》。

(一)指標選取

1.制造業轉型升級指標選取。根據相關文獻，不同學者衡量制造業轉型升級有不同方法，主要有制造業利潤率、勞動生產率、制造業生產效率等。基于數據的可得性，借鑒汪德華(2010)和宣燁(2012)等采用勞動生產率衡量制造業轉型升級的方法[6][7]。勞動生產率為工業總產值與從業人數的比值。鑒于相關統計年鑒未披露工業從業人員數據，而第二產業主要包括建筑業和制造業。因此，工業從業人數表示為第二產業從業人數減去建筑業從業人數。同時，對相關數據進行對數化處理。2.生產性服務業集聚指標選取。生產性服務業集聚的測度主要有赫芬達爾指數、空間基尼系數、區位熵等。本文依據數據的可得性，選取區位熵作為解釋變量對集聚程度進行研究，區位熵具體公式為：其中，LQ表示區位熵，i表示行業，j表示地區，Xij表示j地區i行業的從業人員數或生產總值等。通過LQ的大小，可以反應產業集聚程度的高低，LQ值越大，表示集聚程度越高。3.控制變量指標選取。根據相關研究，本文選取以下控制變量。一是人力資本水平：以每萬人中普通高等學校在校人數表示，人力資本主要通過管理和技術兩個方面推進制造業結構高級化。二是固定資產投資：以固定資產投資總額占地區GDP比重表示。三是政府行為：以財政支出占地區GDP比重表示，政府通過政策支持、資金補助等方法，充分發揮政府在促進制造業發展上的作用。四是信息發達水平：以人均電信業務收入表示，地區信息化程度越高，越強有力支撐制造業產業創新和發展。五是經濟發達程度：以城市人均地區生產總值表示，經濟持續高質量的增長，能促進制造業升級。

(二)模型建立

lnEffit=c+a1lnLqit+a2lnEduit+a3lnGovit+a4lnFaiit+a5lnDevit+a6lnInfit+εit其中：i和t分別表示地市和年份，Eff表示制造業升級指標，Lq表示生產性服務業集聚度，Edu表示人力資本水平，Gov表示政府行為，Fai表示固定資產投資，Dev表示經濟發達程度，Inf表示信息發達程度，ε表示隨機誤差項。

三、實證分析

(一)單位根檢驗

本文選取2008年-2019年黑龍江省十二個地市面板數據進行實證檢驗，為了避免偽回歸，進行單位根檢驗。本文采用LLC檢驗與PP-fisher檢驗，檢驗結果如下：

(二)回歸結果

在進行回歸之前，本文為確定模型進行Hausman檢驗和F檢驗，所得結果F值為60.2414，P值為0.0029。根據查表所得結果顯示，F值大于查表值且P值小于0.01，因此，本文選擇個體固定效應模型。結合相關理論，運用Eviews9進行回歸模型分析。從面板回歸結果可以得出，R值為0.975271，調整后的R值為0.971934，這說明模型擬合程度良好。而信息發達水平(INF)與制造業轉型升級指標并不顯著，這與實際經濟意義不太相符，可能是選取指標存在不足導致的。生產性服務業集聚的指標系數為0.044282，在5%的假設水平上通過了顯著性檢驗.說明黑龍江省生產性服務業集聚能促進制造業轉型升級。生產性服務業集聚通過知識外溢能讓企業更快捷獲取先進技術，大范圍集聚導致的競爭效應迫使企業提高自身專業化水平，增強企業競爭力，提供更優質的服務從而降低生產成本。從各個控制變量來看，政府行為、固定資產投資、人力資本水平、經濟發達程度的系數都為正，且都通過了1%的顯著性檢驗，均有利于促進制造業轉型升級。其中，政府行為的回歸系數為0.146944，政府可通過自身主觀能動性，頒布政策或資金補助等方式促進制造業轉型升級。固定資產投資的回歸系數為0.127171，固定資產投資在一定程度反應城市基礎設施建設水平，良好的基礎設施水平能有效拉動制造業發展。人力資本水平的回歸系數為0.390838，通過培養高新科技的人才，能提升產品核心競爭力，有效促進制造業轉型升級。經濟發達程度的回歸系數為1.35856，一個地方的經濟與其產業發展息息相關，經濟越發達，人民生活越富裕，一定程度上表示該地區產業結構越合理，發展水平越好。

四、啟示建議

本文實證分析了2008-2019年黑龍江省十二個地市生產性服務業集聚對制造業轉型升級的影響，根據回歸結果，本文提出以下建議：

(一)促進生產性服務業集聚

生產性服務業集聚通過垂直化分工，形成相關產業鏈條，進一步形成專業化服務市場。在大量從事生產性服務業企業集聚的地區，企業間信息交流及時，為了爭取客戶，獲得更大市場，加強企業競爭力。企業會努力提高自身專業化水平，提高服務質量，降低服務成本，促使制造業能以較低廉的價格享受同質的服務，從而降低交易成本。

(二)加快人才培養，增強創新驅動

提升勞動力素質，增強創新能力，能有效促進制造業發展。通過培養大量高素質的勞動力從事相關行業，通過集聚產生的學習、知識外溢等效應，能加快企業間技術交流合作，先進的管理理念和技術水平得到快速有效的傳播。大量人才的集聚，更有利于企業獲得所需要的優質人才，降低企業的人力成本，促進企業加大研發投入，增加產品附加值，提高產品核心競爭力。

(三)政府科學布局，優化產業結構

地方政府應完善自身職能，充分發揮主觀能動性，結合客觀現實，因地制宜做出產業規劃與結構調整。不同地市應該根據自身情況要有所取舍，不同的資源差距、勞動力素質、產業化水平所發展的產業結構應各不相同。因此要避免各地區競相模仿，造成產業單一、結構失調。政府應建立有序的市場，給企業提供良好的營商環境，增強企業抗風險能力，為生產性服務業集聚提供政策支持。

作者:幸思宇 宋德軍 單位:哈爾濱商業大學經濟學院