生产性服务业空间关联是否加速了制造业区域转移？_陈丽娴.pdf

交通基础设施和互联网技术的快速发展，深刻改变了服务贸易模式，本文探究了生产性服务业空间关联对制造业区域转移的影响效应，对于构建协调、可持续和高质量的区域经济格局具有一定意义。本文通过理论分析并结合行业-地区层面数据的实证研究发现，生产性服务业空间关联显著促进了区域制造业迁出，且交通基础设施和信息技术发展均能够增强这一作用效果。异质性分析还发现，生产性服务业空间关联只对区域劳动和资本密集型制造业迁出、东部地区制造业迁出发挥正向促进作用；低端生产性服务业空间关联对区域制造业迁出的促进作用大于高端生产性服务业空间关联的作用。本文从生产性服务业空间关联视角出发，为加快制造业区域转移提供了参考依据。关键词：生产性服务业空间关联；制造业区域转移；区域协调发展 DOI:10.19343/ki.111302/c.2023.03.004 中图分类号：F426 文献标识码：A 文章编号：10024565(2023)03004313 *基金项目：国家自然科学基金青年项目“生产性服务业空间布局对制造业价值链升级的影响研究”（72003048）；广东省自然科学基金面上项目“生产性服务业结构性扩张对广东服务型制造的影响机理及优化策略研究”（2022A1515010714）。Does Spatial Connectivity of Producer Services Accelerate Regional Transfer of Manufacturing Industry?Chen Lixian Abstract:The rapid development of transportation infrastructure and Internet technology has profoundly changed the mode of trade in services.Therefore,this paper explores the impact of the spatial connectivity of producer services on the regional transfer of manufacturing industry,which is of significance to building a coordinated,sustainable and high-quality regional economic structure.Based on theoretical analysis and empirical research on industry-region data,this paper finds that the spatial connectivity of producer services significantly promotes the migration of regional manufacturing industry,and the development of transportation infrastructure and information technology can both enhance this effect.Heterogeneity analysis also shows that the spatial connectivity of producer services only plays a positive role in promoting the migration of labor-intensive and capital-intensive manufacturing industries in the region and manufacturing industries in the eastern region of China.And the spatial connectivity of low-end producer services has a greater promoting effect on regional manufacturing industry migration than that of high-end producer services.From the perspective of spatial connectivity of producer services,this paper provides reference basis and policy enlightenment for solving the problem of slow regional transfer of manufacturing industry.Key words:Spatial Connectivity of Producer Services;Regional Transfer of Manufacturing Industry;Regional Coordinated Development 44 统计研究 2023 年 3 月 一、引言 中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要提出优化区域经济布局，促进区域协调发展。现阶段我国区域发展不平衡不充分的问题仍然存在，因此促进区域协调发展除划分区域空间范围外，更要制定协调措施，缩小区域发展差距、促进生产要素自由有序流动等。我国制定了一系列方针政策，统筹推进东、中、西部地区发展，着力破解区域经济社会发展不协调等问题，但如何加强区域间的分工、联系与合作，发挥各区域经济发展的比较优势，克服省级行政边界壁垒，促进生产要素在国内区域间充分流动，畅通不同区域间循环。发达国家实践经验表明，制造业企业将随着经济发展水平的提高逐渐从发达国家转移至发展中国家，实现发达国家的产业转型升级和区域协调发展，进入服务型经济时代（Lin和Rosenblatt，2012）。同时，Thompson（1996）提出的区域生命周期理论，阐明区域在不同生命周期阶段会对产业结构和要素流动等提出差异性要求。我国地域辽阔、各区域经济发展差距较大，要素禀赋和劳动力资源等的区域异质性是否为制造业在各区域间的转移提供了可能，值得深入研究。现有研究表明，生产性服务业为制造业提供中间投入品，其可达性和贸易性影响制造业区域空间布局。但制造业企业的不同业务环节所处价值链区段不同，使得其对最高土地价格的承受能力和对生产性服务业的需求不同，导致城市产业布局出现价值链的区段分工。例如，总部、综合部门等具备控制能力的部门，销售和售后等服务性质的部门以及研发等创新部门会临近城市中心区位，而负责制造加工环节的部门则位于离市中心相对较远的区位。当前，我国加快推进制造业主辅分离发展现代服务业，逐渐从“工业型经济”步入“服务型经济”阶段，产业结构不断软化和优化，生产性服务业增加值占比不断提高。从城市产业布局看，生产性服务业空间主要呈圈层分布，总体上向心集聚，从中心城区向郊区逐渐递减。而城市郊区或偏远地区大多分布着从中心外迁出来的制造业企业，这些分散出来的制造业在开发区与产业园区又会形成空间集聚。那么，生产性服务业与制造业在区域布局上的离散态势是否会影响制造业企业区域转移？在这一背景下，如何促进东部地区的制造业向中西部地区大规模转移？如何调动生产要素的合理配置，实现区域协调发展？消除生产性服务业传统上不可存储性、“面对面”服务、生产消费的时空不可分性等特性，能够促进生产性服务业在区域间形成空间关联，进而使制造业在实现区域转移后仍能以低交易成本投入生产服务要素。生产性服务业形成空间关联将有助于制造业区域转移，促进新制造业企业进入中部、西部和东北地区，通过新旧动能转换实现产业升级换代和增加地区经济活力。因而，生产性服务业空间关联对制造业区域转移的作用程度及影响因素是本文重点关注的问题。本文主要贡献包括三方面，第一，国内外有关生产性服务业发展、生产性服务业集聚、生产性服务业开放等的研究丰富，但鲜有文献探究各区域生产性服务业在地理空间维度的关联情况。本文采用引力模型和Morans I指数测算了我国20042018年各区域生产性服务业空间关联强度。第二，从理论和实证两个维度较为全面和系统地探究生产性服务业空间关联对制造业区域转移的影响效应，有助于更好地理解我国制造业区域转移缓慢的原因，为我国促进区域协调发展提供理论发现和经验证据。第三，鉴于交通基础设施和信息技术发展是生产性服务业形成空间关联的必要条件，本文进一步探讨了两者在生产性服务业空间关联推进制造业区域转移中的作用，其研究结论在政策层面具有一定的启示意义。二、文献综述 制造业区域转移是指制造业企业由于发展战略布局、生产要素成本和供求关系等发生变化，而第 40 卷第 3 期 陈丽娴：生产性服务业空间关联是否加速了制造业区域转移？45 发生的地理空间位移和自身规模结构变动。制造业区域转移是优化区域经济布局和促进区域协调发展的重要内容，一直受到政府和学术界的高度关注。目前，国内外学者围绕制造业区域转移的机制、测度方法、空间模式、经济效应和影响因素等进行了大量研究，但在制造业区域转移指标测度、空间布局等方面的研究结论尚未达成一致，关于如何构建协调、可持续和高质量的区域经济格局，尚缺乏相应的理论指导。在制造业区域转移的测度方法、空间模式和经济效应研究方面。刘红光等（2011）基于我国19972007年的区域间投入产出表对各区域间产业转型进行定量测算，发现三大产业未呈现出明显的向中西部转移趋势。但刘明和王霞（2020）基于产业份额的绝对变动分析，认为我国已呈现出东部和东北地区制造业逐渐向中西部地区转移的特征，其中向中部地区转移的效果最为明显。胡安俊和孙久文（2014）进一步分析发现，制造业依据产业替代弹性的逆序进行转移，高替代弹性产业先转移，低替代弹性产业后转移。另外，国内外学者对于制造业区域转移的经济效应研究结论不一致。汤维祺等（2016）研究认为，虽然高耗能、高排放的重化工业逐渐从东南沿海向中西部地区转移，但若积极发挥碳市场的作用，会降低重化工业对中西部的环境污染，且能够显著促进中西部地区的经济增长。孙慧文（2017）研究得出，产业转出抑制转出地经济增长，但显著推动转入地经济增长，且转入地的经济效应大小与转移规模呈正相关。但冯南平和杨善林（2012）研究发现，产业转移阻碍了区域创新投入和创新产出的增加。Charles等（2019）以美国为研究样本，也发现制造业迁出会对迁出地的就业率造成严重的负面影响。在制造业区域转移机制和影响因素研究方面。韦伯（1997）在其创立的工业区位论中指出，运费和劳动力成本是影响工业区位的一般区位因子。Vanchan等（2018）分析认为，制造业企业的管理成本下降、质量提升策略和市场邻近性，是英美制造业“回流”的重要原因。Pappas等（2017）指出，劳动力成本会促使制造业企业从我国转移到印度和东南亚国家。李伟和贺灿飞（2017）研究也发现，劳动力成本提升已成为推动我国各省份间制造业空间转移的重要影响因素。程宇丹等（2020）指出，地方政府提供工业用地补贴和低价出让工业用地的地区间竞争是阻碍工业区域转移的重要原因。Wang等（2021）同样认为，政府扩大协议土地流转面积的土地流转模式阻碍了产业结构转移。李娅和伏润民（2010）研究发现，西部资源优势对产业转移的吸引力小于成本节约对东部产业的集聚力。严立刚和曾小明（2020）研究指出，人力资本集聚是阻碍东部制造业向中西部地区转移的重要原因。张虎和韩爱华（2019）研究发现，制造业与生产性服务业协调发展的正向溢出作用促进了区域协调发展。因此，本文在国内外学者的研究基础上，力求弥补现有文献的不足，从产业关联、产业空间协同发展的“新中心边缘”视角切入，基于理论和实证两个维度探究生产性服务业空间关联对制造业区域转移的影响效应。本文对于通过空间协同促进制造业和生产性服务业在产业链上的融合发展，充分发挥各区域的资源禀赋优势、促进区域生产要素合理有序流动和高效集聚、有效完善区域经济一体化建设，以及落实中央区域协调发展战略具有一定实践意义。三、理论机制分析（一）生产性服务业与制造业区位关系研究 在各国深度融入全球经济和参与国际专业化分工的背景下，生产性服务业在地理空间维度的发展呈现明显的大城市集聚特征。当前，关于生产性服务业与制造业区位关系的研究，普遍认为存在以下两种区域布局的发展模式。一是区域内布局，在布局制造业的开发区和产业园区内或邻近区域46 统计研究 2023 年 3 月 形成上下游生产性服务业集聚区，打造完整产业链的竞争优势；二是区域间布局，在发达区域形成生产性服务业集聚区，在经济欠发达区域或偏远区域进行制造业布局，进而形成制造业和生产性服务业空间协同发展的“新中心边缘”结构（刘奕等，2017）。席强敏等（2015）指出，生产性服务业不仅对同区域内的制造业生产率有促进作用，还对一定地理距离范围内的周边区域的制造业发展发挥着正向溢出作用。另外，该研究还指出，同一区域内的制造业发展与生产性服务业规模结构并不完全匹配，某些制造业的生产性服务业需求只能通过其他区域来满足，自身提供的生产性服务业也可能惠及其他区域。因此，会出现“生产性服务业制造业生产”跨区域的产业分工合作格局。（二）生产性服务业空间关联背景下制造业区域转移分析 当生产性服务业从制造业内部分离或从市场内生发展出来时，制造业外购将生产性服务业作为中间投入品，两者表现为需求者和供给者的关系。因此，制造业企业是否会形成区位再选择，取决于生产成本和交易成本间的权衡。制造业留在中心城市需承担较高的土地、劳动力等生产成本，但能以较低交易成本获取多样化和专业化的生产性服务业；若制造业转移至生产成本较低的周边区域，则会因远离生产性服务业而增加相应的交易成本。此外，核心城市与周边区域互动的空间半径取决于信息技术和交通基础设施的发展程度。随着交通基础设施和信息技术的快速发展，生产性服务业克服物理时空约束并提高区域可达性，实现了从“不可贸易”向“可贸易”转变，从短距离互动到远距离供给，其与制造业发展呈现出与工业经济时代完全迥异的模式（陈国亮和唐根年，2016）。因此，在资源禀赋、产业政策等区位影响因素不变的前提下，制造业是否会发生区域转移，取决于其在周边区域的生产成本和中心区域生产性服务业间的交易成本的比较，而生产性服务业在各区域间形成空间关联，淡化了空间距离所引起的交易成本，使得周边区域的制造业仍可利用中心区域生产性服务业形成的空间网络实现高质量发展。另外，从制造业企业价值链角度来看，制造业发展的上游（技术研发、品牌设计）、中游（仓储管理、融资租赁）、下游（销售维护）均涉及生产性服务业投入。因此，具有上下游紧密关系的制造业和生产性服务业倾向于在同一区域内集聚，制造业的区位选择也必然会受到生产性服务业空间布局的影响。但在大数据、区块链、云计算和交通基础设施快速发展的背景下，生产性服务业空间关联有效解决了制造业从中心城市迁入到周边区域对服务中间投入品需求不足的问题，使服务提供者和消费者之间实现直接互动，且弱化了由传统上下游企业价值链关联形成的单边锁定风险。制造业可以布局生产性服务业提供商网络，稳固企业生产经营。例如，通讯科技发展提供了服务数字化基础，使制造业可以通过电子网络在区域间完成“云交付”，实现数字化经营管理，并且各种即时通讯软件使得在线提供信息技术、金融商务或专业服务成为可能。基于以上分析，本文提出如下假说。假说1：加强生产性服务业空间关联有助于促进制造业区域转移。（三）交通基础设施和信息技术发展、生产性服务业空间关联与制造业区域转移 上文理论分析表明，在交通基础设施和信息技术充分发展的情况下，生产性服务业通过克服传统属性形成空间关联，将加速制造业区域转移。从交通基础设施发展角度看，交通基础设施发展通过提升区位可达性、降低区际交易成本，加强生产性服务业空间关联对制造业区域转移的作用。首先，交通基础设施发展有效缩短了城市间的时空距离，提升了城市的区位可达性水平，使得原有区域生产性服务业的对外辐射能力加强、服务半径扩大，为更远区域的制造业发展带来契机。同时，交通基础设施发展促使城市间的人口和经济往来更加便捷，提高了制造业与价值链上的生产性服务业合作与交流的可能性。其次，交通基础设施发展会降低生产性服务业与制造业间交易成本中的运输成本和协调成本。一方面，交通基础设施发展有助于实现生产要素的自由流动，即技术、知识和第 40 卷第 3 期 陈丽娴：生产性服务业空间关联是否加速了制造业区域转移？47 信息等高端生产要素可在更大区域范围内或区域间实现时空配置（宣烨等，2019）；另一方面，其可以克服高昂的必须“面对面”交流专利技术、内部信息等缄默知识的运输成本，地理空间距离的邻近有助于生产性服务业和制造业的“集体学习过程”，即交通基础设施发展“时空收敛”效应带来的区位可达性提高和交易成本的降低，使得生产性服务业空间关联有利于制造业区域转移。从信息技术发展角度看，信息技术发展有助于降低制造业与生产性服务业间的搜寻成本和交易成本，增强知识和技术溢出效应。信息技术的快速发展，使得各区域广泛的资源重组与集聚，服务的规模经济、范围经济和长尾效应日益显著（江小涓，2017）。首先，信息技术发展使得产业空间布局不再囿于地理空间邻近，以信息技术作为交流渠道和创新媒介，能够快速构建企业间的沟通渠道和分销网络，降低制造业对生产性服务业的信息搜寻成本，缩短供应链响应时间以降低交易成本等。Brynjolfsson等（2011）研究也认为，互联网的长尾效应能够显著降低制造业企业服务要素搜索成本，可快速在区域间匹配最高生产效率的生产性服务业。其次，信息技术发展可突破资源配置在时空维度的隔阂和刚性约束，制造业与生产性服务业的地理关联性降低仍可共享人力资本、技能知识，同时信息技术的发展有助于生产性服务业的新产品推广并加快知识外溢速度，制造业可以在短时间内接触最新的生产性服务业成果。综上，信息技术发展带来的成本节约和知识外溢，使得制造业和生产性服务业从集聚区域扩散开来。基于以上分析，本文提出如下假说。假说2：随着交通基础设施和信息技术发展水平不断提高，生产性服务业空间关联对制造业区域转移的影响会逐渐增强。四、计量模型与变量度量（一）基准计量模型 根据本文研究目的及第三部分提出的理论假说，将基本计量模型设定为如下形式：01iktititiktmanupros=+X?（1）其中，下标 i、k、t 分别表示省份、行业和年份，manu表示各省份、各细分制造业行业区域转移变量，pros 表示各省份的生产性服务业空间关联情况，X?表示控制变量的集合，包括市场规模、劳动力成本、土地成本、对外开放度、技术创新。1反映生产性服务业空间关联对制造业区域转移的影响程度，为控制变量的系数向量。i、t分别表示省份和年份固定效应，表示随机扰动项。（二）变量刻画 1.生产性服务业空间关联。生产性服务业空间关联主要是指区域交通基础设施和信息技术发展引起的生产性服务业之间由于劳动力流动而产生的空间相互作用，即各区域生产性服务业在地理空间上的联结关系。首先，本文基于引力模型刻画区域生产性服务业间的空间关联强度。Zipf（1946）最早将引力模型运用于空间相互作用领域，指出人口流动数量会受到两地区人口数量与两区域间空间距离的影响。本文借鉴这一研究成果，将引力模型引入到区域生产性服务业之间的空间关联研究中，并通过构造相应指标对两区域之间生产性服务业劳动力在t时期的流动量进行测算。具体公式为：ijtitjtijprop pd=（2）其中，ijtpro 表示 t 时期区域 i 和区域 j 生产性服务业从业人员的空间关联强度，其与两区域生产性 参考刘奕等（2017）、宣烨和余泳泽（2017）的研究，本文生产性服务业包括交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业。48 统计研究 2023 年 3 月 服务业从业人员数呈正比，与两区域间的地理距离呈反比。ijtpro 数值越大，表明两区域的生产性服务业空间关联强度越大。itp、jtp分别表示t时期i和j区域的生产性服务业从业人员数，数据来源为20052019年的中国城市统计年鉴。ijd表示i和j两区域之间中心位置的距离，利用高德地图获得区域间的公路里程。因此，i区域生产性服务业从业人员的空间关联强度为：3011,itijtjprosproij=（3）其次，本文采用全域Morans I指数测算生产性服务业空间关联强度，其反映的是生产性服务业在整个时空系统中的关联性情况。Morans I指数的取值范围为1，1，其绝对值大小反映了生产性服务业的空间关联强度，越接近于0，表示生产性服务业不存在空间自相关性，越接近1，表示生产性服务业在各区域间的关联度越强。测算公式为：()()()()111=12211112nnnnijiijijijijnnnnijiijijijnwppwppppproswppSw=（4）其中，n表示研究区域总数，()1niippn=，为各区域生产性服务业从业人员数的平均值，2S=()2=1niippn为各区域生产性服务业从业人员数的方差，ijw为空间权重矩阵中的元素，用以度 量区域i与区域j间的距离，本文采用地理距离标准来构造权重矩阵。当ij时，1ijijwd=；当ij=时，0ijw=。其余变量含义和数据来源同指标pros1。2.制造业区域转移。制造业区域转移是指制造业企业在地理空间上的位移和自身规模结构的变动。本文借鉴Zhao和Yin（2011）以份额变动刻画产业转移的思想，从省份行业维度针对制造业企业单位数和工业总产值两方面进行测算，不仅体现了区域企业数量的空间流动，还反映了区域行业生产要素的收缩与扩张。后文在实证检验制造业细分行业的区域转移异质性以及揭示制造业在区域间的转移路径时，本文将制造业细分行业划分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型，测算了不同要素密集型制造业区域转移情况。数据样本包括我国30个省份（西藏地区数据不包含在内）27个细分制造业行业，数据来源于20052019年各省份统计年鉴、中国工业统计年鉴。具体测算公式如下：,1,111,11,1111111mmkkkkititi ti tkkkkiti tnmnnmntktkiitii tikiikixxxxmanumanumanuxxxx=（5）manu包括_manuw和_manuv两个维度，分别表示以制造业企业单位数和工业总产值测算的制造业区域转移指标。以制造业总产值的测算为例，i、t、k分别表示省份、年份和行业，n和m 分别表示全国省份总数、制造业行业总数，kitx表示i省份t年k制造业行业的总产值，1ntiix=表示该制造业行业的所有省份总产值，1mkitkx=表示i省份全部制造业行业的总产值，kitmanu和,1ki tmanu分别表示t年和t1年的i省份k制造业行业的总产值。如果0manu，表示所考察t年份i省份k制 由于大部分省份的其他制造业，废弃资源和废旧材料回收加工业，金属制品、机械和设备修理业数据缺失严重，因此本文未将其纳入研究范围。其中，劳动密集型行业包括农副食品加工业，食品制造业，酒、饮料和精制茶制造业，烟草制品业，纺织业，纺织服装、服饰业，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业，家具制造业，造纸和纸制品业，印刷和记录媒介复制业，文教、工美、体育和娱乐用品制造业，共计12个行业。资本密集型行业包括石油加工、炼焦和核燃料加工业，化学原料和化学制品制造业，医药制造业，化学纤维制造业，橡胶和塑料制品业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼和压延加工业，有色金属冶炼和压延加工业，金属制品业，共计9个行业。技术密集型行业包括通用设备制造业，专用设备制造业，交通运输设备制造业，电气机械和器材制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，仪器仪表制造业，共计6个行业。第 40 卷第 3 期 陈丽娴：生产性服务业空间关联是否加速了制造业区域转移？49 造业行业的规模相对上一期发生了迁入；如果0manu，表明i省份k制造业行业相对于上一期发生了迁出；如果0manu=，表明i省份k制造业行业没有发生迁出或者迁入。该指标既可以体现制造业区域转移的方向性，又可以反映区域间制造业转移量的大小。3.控制变量。本文借鉴胡安俊和孙久文（2014）、刘明和王霞（2020）的研究，加入5个控制变量。一是市场规模（mar），企业经营利润与市场规模紧密相关，市场规模越大，越容易为制造业提供知识和信息交流机会、产品销售渠道和高质量中间投入品。因此，市场规模是影响制造业区位选择的重要因素，本文以各区域地区生产总值（GDP）占全国的比重进行刻画。二是劳动力成本（wage），劳动力成本是发生区域制造业转移的重要原因，本文以各区域劳动力平均工资的自然对数度量劳动力成本。三是土地成本（are），土地作为制造业生产经营的空间和场所，往往需要面积大且承受压力强的土地，同时由于区域中心土地成本高昂，区域内部土地利用已形成显著的圈层分化，因此土地成本会对制造业区位选择产生影响，本文以各地区商品房价格的自然对数形式来度量。四是对外开放度（open），在对外开放度高的地区集聚是企业获取先进知识和管理理念的重要方式，也是企业利用自由流动的生产要素提高生产效率的途径，本文以区域实际利用外资总额占GDP比重刻画对外开放度。五是技术创新（rnp），企业技术创新有助于提高生产要素利用率、降低生产成本、获取超额利润以及保持行业间竞争力。企业在技术创新能力高的区域集聚可以获取知识技术的溢出和共享人力资本，因此区域技术创新能力会影响企业区位选择。研究与试验发展（R&D）是技术创新的主要活动之一，本文以区域发明、实用新型和外观设计三种专利授权数的自然对数衡量。数据来源为20052019年的中国劳动统计年鉴。五、实证结果与分析（一）生产性服务业空间关联对制造业区域转移的影响检验 本文目的在于通过分析生产性服务业空间关联对制造业区域转移的影响，为调整空间结构和缩小区域差距提供依据，因而选择制造业区域迁出作为研究对象（_0manuw和_0manuv），并采用普通最小二乘法（OLS）对式（1）进行实证估计。结果如表1所示，本文在列（1）、（3）、（5）和（7）中只加入固定效应，采用式（3）和式（4）测算生产性服务业空间关联（pros1、pros2），并 表1 生产性服务业空间关联与制造业区域转移的计量结果 _0manuw _0manuv（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）（8）pros1 1.8020*（0.3409）1.6270*（0.5468）1.9250*（0.6709）3.3709*（1.4284）pros2 1.7631*（0.6462）1.3840*（0.6481）3.4472*（1.7501）1.7778*（1.0137）control No Yes No Yes No Yes No Yes province Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes year Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes R2 0.0827 0.0874 0.0879 0.0886 0.1850 0.1892 0.2349 0.2408 N 5728 5703 5728 5703 5399 5383 5399 5383 注：*、*、*分别表示在10%、5%和1%的水平上显著，圆括号内为稳健标准误。下同。当_0manuw时，采用制造业企业单位数刻画迁出情况；当_0manuv时，采用制造业总产值刻画迁出情况。50 统计研究 2023 年 3 月 以_0manuw和_0manuv刻画制造业区域迁出的情况，生产性服务业空间关联的估计系数均至少在5%的水平上显著为正，这说明生产性服务业空间关联对制造业区域迁出发挥着正向促进作用。本文在列（2）、（4）、（6）和（8）中进一步加入了一系列控制变量和固定效应后，生产性服务业空间关联的估计系数有所下降，但仍然显著为正。这说明本文估计结果具有稳健性，证明生产性服务业空间关联显著促进了区域制造业迁出，验证了理论假说1。（二）稳健性检验 1.制造业区域迁入视角。制造业区域转移不仅包括区域制造业迁出，还体现在区域制造业迁入。因此，本文进一步以制造业区域迁入为被解释变量进行回归，结果显示，生产性服务业空间关联pros1、pros2的估计系数均显著为负，与表1的估计系数结果完全相反，这说明生产性服务业空间关联显著抑制了区域制造业迁入。2.更换指标测算方法。考虑到遗漏变量与测算偏误问题，本文借鉴克鲁格曼专业化指数的构建方法，通过测算制造业空间集聚程度来替代制造业区域转移指标重新进行估计。本文利用各省份制造业细分行业的企业单位数和工业总产值来构建制造业集聚程度的指标iG，测算公式为：1niikkkGSS=（6）其中，以工业总产值为例，ikS为i省份k制造业行业的总产值占该省份全部制造业总产值的比重，kS为全国k制造业行业总产值占全国总产值的比重。后文以_Gw、_Gv分别表示以制造业企业单位数和工业总产值测算的结果。iG数值越大，说明该省份的制造业空间集聚程度越高；iG数值越小，说明该省份制造业分布不均衡。因此，制造业空间集聚程度iG的大小与区域制造业转移强弱呈正相关关系。实证结果显示，加入控制变量和固定效应后，对于两种维度测算的制造业空间集聚指标_Gw和_Gv，生产性服务业空间关联pros1、pros2的估计系数均至少在5%的水平上显著为正。这说明生产性服务业空间关联是制造业发生空间集聚的重要驱动因素，即随着生产性服务业空间关联度的提高，区域制造业转移的趋势和强度加大。因此，该模型估计结果与表1结论保持一致，说明了本文研究结论的稳健性。3.工具变量法。考虑到生产性服务业空间关联与制造业区域转移之间可能互为因果关系，以及尽管前文已加入一系列控制变量和固定效应，但仍可能存在遗漏变量问题，本文进一步采用工具变量法进行回归。具体而言，本文借鉴宣烨和余泳泽（2017）、陈丽娴（2021）的做法，选取各省份的地区海拔高度作为生产性服务业空间关联的工具变量，并采用工具变量法（IV）进行回归。衡量工具变量有效性的标准包括外生性和相关性两方面。首先，地区海拔高度是由地球内力和外力共同作用的结果，不受经济结构、居民收入等经济因素的影响，因此其较好地满足了外生性要求。其次，对于相关性，区域海拔高低与区域经济发展水平（生产性服务业空间关联程度）紧密相关。区域海拔较高意味着该区域经济发展水平较落后（宣烨和余泳泽，2017），生产性服务业发展也相对欠缺，同时由于交通基础设施不完善和信息技术较为落后，生产性服务业空间关联也受到地域限制，表现为生产性服务业 因篇幅所限，制造业区域迁入视角的稳健性检验结果以附表1展示，见统计研究网站所列附件。下同。因篇幅所限，更换指标测算方法的稳健性检验结果以附表2展示。地区海拔数据来源于http:/ 40 卷第 3 期 陈丽娴：生产性服务业空间关联是否加速了制造业区域转移？51 交易成本较大、空间流动性有限，即生产性服务业空间关联程度较低。另外，考虑到工具变量的排他性要求，本文在实证回归过程中加入政府干预、人力资本等可能的影响渠道，避免区域海拔通过该类渠道干扰制造业区域转移。实证结果显示，内生变量的估计系数并没有发生显著变化，即说明本文工具变量满足排他性约束。工具变量的估计结果显示，在第一阶段回归，各省份地区海拔的估计系数在1%的水平上显著为负，说明地区海拔与生产性服务业空间关联有较强的负相关性。根据本文工具变量识别不足的Kleibergen-Paap rk LM统计量、弱识别的Kleibergen-Paap rk Wald F统计量可知，工具变量与内生性变量间有较强的相关性，不存在弱工具变量问题。在第二阶段回归，生产性服务业空间关联pros1、pros2对制造业区域迁出仍具有显著的正向影响。回归结果说明，在使用地区海拔作为工具变量解决内生性问题后，生产性服务业空间关联对区域制造业迁出的促进作用仍然是稳健的。（三）异质性检验 生产性服务业空间关联对制造业区域转移的影响可能会因要素密集型、地理位置和生产性服务业层级的不同而存在差异，本文对此作进一步分析。其中，对于要素密集型和地理位置的异质性，本文首先在式（1）的基础上，进行分组回归。其次，利用全样本数据，定义虚拟变量，在主模型中加入生产性服务业空间关联与虚拟变量的交互项，用以考察生产性服务业空间关联的影响是否存在系统性差异。计量方程如下：0123ijtititititijtmanuprosprostecproslab=+X?（7）01234ijtitititititijtmanuprosprosmidproswestprosnortheast=+X?（8）对于生产性服务业层级的异质性检验，本文借鉴宣烨和余泳泽（2017）的研究将“交通运输、仓储和邮政业”“租赁和商务服务业”界定为低端生产性服务业（lpros），将“信息传输、计算机服务和软件业”“金融业”“科学研究、技术服务和地质勘查业”界定为高端生产性服务业（hpros），再分别采用式（3）和式（4）计算空间关联度，观察不同层级的生产性服务业空间关联对制造业区域转移是否存在异质性影响。1.要素密集型的异质性分析。生产性服务业并不是所有制造业企业生产经营过程中的必要中间投入品，制造业企业对投入生产性服务业的需求，还取决于其产业层次等。如Zhao和Zhang（2012）研究认为，制造业特别是高端技术密集型制造业会对本区域甚至周边区域的生产性服务业有着较大份额的市场需求。本文以制造业区域迁出_0manuw和生产性服务业空间关联pros1的实证结果为例。表2列（1）（3）的分样本回归结果显示，生产性服务业空间关联对技术密集型制造业行业迁出的影响虽为正但不显著，对资本密集型和劳动密集型制造业行业迁出均有显著的正向促进作用。列（4）的全样本回归结果显示，生产性服务业空间关联对资本密集型制造业行业迁出的影响显著高于技术密集型和劳动密集型制造业行业（pros1tec的估计系数显著为负，pros1lab的估计系数不显著）。这说明各区域生产性服务业 因篇幅所限，工具变量法的稳健性检验结果以附表3展示。东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆；东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江。对于要素密集型异质性，划分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型制造业。本文将tec定义为技术密集型取值为1，其余取值0；lab定义为劳动密集型取值为1，其余取值为0。对于地理位置异质性，划分为东、中、西和东北地区。本文将mid定义为中部地区省份取值为1，其余取值为0；west定义为西部地区省份取值为1，其余取值为0；northeast定义为东北地区省份取值为1，其余取值为0。52 统计研究 2023 年 3 月 表2 生产性服务业空间关联对制造业区域转移影响的要素密集型异质性 劳动密集型（1）资本密集型（2）技术密集型（3）要素密集型差异（4）pros1 1.3219*（0.2848）3.0075*（1.5733）0.2284（0.1923）2.4931*（0.9454）pros1tec 1.8941*（0.6364）pros1lab 0.9615（0.6443）control Yes Yes Yes Yes province Yes Yes Yes Yes year Yes Yes Yes Yes R2 0.1519 0.0773 0.0477 0.0902 N 2553 1878 1272 5703 加强空间关联度，对资本密集型制