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摘要：本文利用我國的24個省市2008—2017年的數據進行分析，采用區位熵指數計算我國生產性服務業的集聚規模；采用空間計量經濟模型構建空間權重矩陣，借助Moran‟sI指數、GeodaEDA分析、空間滯后及空間誤差模型進行實證檢驗，對生產性服務業集聚對制造業競爭力的影響進行研究。結果表明各省份間經濟關系成正相關，存在明顯的空間正相關和空間集聚的特征。人力資本是生產性服務業FDI空間集聚最重要的正相關因素，相較于其他因素人力資本狀況對制造業競爭力具有比較大的影響，政府干預度對制造業競爭力的影響作用位居其后，生產性服務業集聚規模與制造業競爭力呈負向影響關系，但是這種負向效應并不顯著。

關鍵詞：生產性服務業；FDI空間集聚；制造業競爭力

一、引言

改革開放以來，伴隨著我國的經濟實力和國際地位的提升，許多問題也隨之而來。就發展速度來看，生產性服務業的發展速度在制造業迅猛發展的對比之下顯得極為緩慢，我國經濟的產業結構正處于嚴重失衡的狀態[1]。本文是對產業集聚更加深入的研究，并對生產性服務業FDI空間集聚的經濟效應進行深入分析，以期從新的視角探討提高制造業競爭力的有效建議及措施。所以，不管從何種角度來講，研究生產性服務業FDI空間集聚對制造業競爭力的影響都至關重要。

二、數據與方法

本文主要采用理論分析與實證分析相結合、定性分析與定量分析相結合以及比較分析等方法。本文通過調查分析各省的生產性服務業FDI數據進行研究，分析的空間單元限定為24個省市，以2008—2017年為樣本期，所采用的數據均來自《中國統計年鑒》。數據處理過程主要通過Excel進行對數處理，通過ArcGIS軟件來進行數據格式的轉換，實證分析部分通過GeoDa軟件進行空間計量分析。其中選擇制造業競爭力表示被解釋變量Y、生產性服務業集聚規模用D表示、人力資本狀況用H表示、政府干涉程度用G表示。

三、結果與分析

（一）全局莫蘭檢驗

采用GeoDa軟件對我國2008—2017年各省數據進行莫蘭檢驗，因為篇幅有限本文只列出2008年莫蘭檢驗結果。從圖1可知，2008年Moran‟sI為0.039，各省份間經濟關系成正相關。

（二）散點圖分析

分別對2008年及2017年各省份lnY、lnD、lnP以及lnG的數據進行散點圖矩陣可視化處理。其中下降的折線表示指標之間呈負向影響，上升表示指標之間呈正向影響。對比可知，兩幅圖中各指標變量兩兩之間的關系有正向也有負向，且在2008年和2017年對比之下各個指標關系中沒有太大變化，這說明，2008年與2017年對比來看，各個指標在生產性服務業FDI集聚更好的優化上都可能發揮了作用。

（三）GeoDaEDA分析

空間計量中平行坐標圖和散點圖矩陣的作用就相當于是SPSS中的描述性統計分析，是對于數據基本特征及變量之間相關關系的描述，并未對實際分析造成重要的影響[2]。在圖4中，4.1360和6.9882表示在該標簽下的最小值和最大值，5.4807和0.8059表示在該標簽下的均值與標準差。綜合圖4和圖5可知，人力資本是影響制造業競爭力最重要的因素，對提高制造業競爭力有著不可替代的作用，政府干預位居其后，與人力資本狀況相比對制造業競爭力的影響效果較弱，而其余指標也對制造業競爭力的提高起到了或多或少的效果。

（四）空間模型建立及結果說明

（1）2008年空間模型建立根據2008的各項數據，建立空間滯后模型，如表1所示。空間滯后模型（SpatialAutoregressiveModel）,簡記為SAR，其經濟學定義是，若所關心的數據變量之間與留存使用空間矩陣說明的空間關聯性，則單單思考其自身的自變量X不能夠完美的估量和預測該數據指標的發展方向。在模型中恰當的思考由于地理空間結構造成的不良影響，便可以更好的決定這一空間效應制造的影響[3]。其基礎模型為：),0(~,2nyIXWy（1）其中ρ和X為變量前系數，為常數，Wy和為變量。在表1中，除lnP外，其余變量的概率值均大于0.1，所以只留lnP，其余變量都舍去，把lnP引入公式（1），系數為0.788066，獲得公式（2）如下：ln788066.0lnPY（2）在公式（2）中可以看出，人力資本與制造業競爭力呈正向影響關系；政府對提高制造業競爭力起到正向調節作用。（2）2017年空間模型建立對于2017年的各省份的指標數據進行空間滯后模型檢驗，其結果如表2所示。在表2中，除常數項和lnG外，其余變量概率值均小0.1，把其余變量引入公式（1），其中的WlnY系數為0.590718，lnD的系數為-0.434076，lnP的系數為1.3369，獲得方程（3）如下：lnln0.5907180.434076ln1.33691lnYYWDP（3）在公式（3）中可以看出，生產性服務業集聚規模與制造業競爭力呈負向影響關系；人力資本狀況與遼寧省制造業競爭力呈正向影響關系，對提高制造業競爭力起到正向調節作用。綜合2008年和2017年的結果可知，長久以來人力資本狀況對制造業競爭力有著正向影響，是提高制造業競爭力不可或缺的因素。

四、結論

1.因地制宜采取不同集聚政策對于具有較高產業關聯度和較大發展潛力的行業進行重點關注。通過采取政策措施為制造業企業營造出良好的環境，搭建更高的發展平臺，分類推進企業發展[4]。2.刺激制造業對生產性服務業的需求通過GeodaEDA分析可以得出在經濟發展的大形勢下，要想發揮出最大的優勢，生產性服務業的發展是必不可少的，因為作為二三產業之間的粘合劑，生產性服務業的產業聯動性可以促使制造業將企業內部不太重要的服務環節外包給專業的服務提供商。3.增強生產性服務業創新能力作為生產性服務業的重要優勢，知識密集性和智力密集性的功能推動了服務業的改造提升，并在信息技術和高新技術方面對產業實行了全面網絡化的信息管理[5]。4.加大高級生產性服務業FDI力度在市場化水平方面，生產性服務業需要加大對具有壟斷性的服務部門的開放，以此來拓寬服務業的市場準入條件，達到提高生產性服務業市場份額并最終達到提高制造業競爭力的目的。

參考文獻：

[1]肖珣.中國生產性服務業發展對制造業升級的影響研究[D].武漢:中南財經政法大學,2018.

[2]矯萍.生產性服務業FDI空間集聚的經濟增長效應——基于省級面板數據的空間計量分析[J].對外經貿,2014(8):66-68.

[3]蘇晶蕾.生產性服務業集聚對我國制造業升級的影響研究[D].長春:東北師范大學,2018.

[4]矯萍,姜明輝.生產性服務業FDI空間集聚的影響因素研究——基于空間計量的分析[J].預測,2015,34(2):41-47.

[5]杜宇瑋.中國生產性服務業對制造業升級的促進作用研究——基于效率視角的評價[J].當代經濟管理,2017,39(5):65-72.

作者：殷曉紅 李笑 孫宏宇 單位：遼寧工業大學 經濟管理學院