辽宁省制造业服务化水平影响因素研究
来源:用户上传
作者:
【摘要】在市场竞争日趋激烈的今天，制造业服务化成为显著趋势，成为各国制造业转型升级、提升竞争优势的重要途径，制造业主要价值增值环节从以产品制造为中心向以产品服务系统为中心转变。辽宁省要走出经济发展的低谷，振兴制造业，就必须转变观念，着力推进制造业服务化进程，走制造业服务化转型之路。论文选取了经济发展水平、从业者素质、研发投入、服务经济水平和产业集聚水平，五项影响辽宁省制造业服务化的重要因素，运用固定效应模型对制造业服务化的影响因素进行实证分析。经济发展水平、从业者素质、研发投入、服务经济水平都在一定程度上推动了制造业服务化进程。重视人才培养，建立和完善服务型制造人才培养机制、加大研发投入，培养自主创新能力、促进制造业和服务业的融合发展等促进辽宁省制造业服务化，进一步实现辽宁省制造业服务化转型提出建议。
【关键词】制造业 生产性服务业 制造业服务化 辽宁省
目前，作为制造业大省的辽宁省经济发展处于低谷阶段，面临制造业服务化的趋势，研究辽宁省制造业服务水平的影响因素，可以更加明确辽宁省制造业服务化的影响因素，提出对促进辽宁省制造业服务化具有针对性的建议。对于辽宁省走制造业服务化转型之路，振兴制造业，走出经济发展的低谷，具有重要的理论和现实意义。
一、评价指标体系的构建
根据前文对制造业服务化影响因素基于事实数据和理论层面的分析，在这一小节论文就经济发展水平、从业者素质、研发投入、服务经济水平和产业集聚水平五个影响因素构建指标体系，如表1所示。其中，人均 GDP 是个人拥有的国民生产总值，其高低反映出经济发展的真实水平，而经济发展的程度则可以进一步反映出顾客的消费能力;人力资本水平和研发支出占比分别反映出制造生产过程中人力资源要素投入与技术创新进步的影响，可以用来验证从业者素质和研发投入两个因素对制造业服务化的影响;相对生产率中的行业劳动生产率为各个部门中单位个体的劳动产出量，该指标可以准确显示出服务部门与制造部门劳动效率的差异;城市化率可以在一定程度上反映出要素集中供给程度，所以在此将其作为产业集聚水平的指标，用来验证产业集聚水平对制造业服务化产生的影响。
二、数据来源与模型构建
（一）数据来源
为保证数据的真实合理性，论文中的数据主要来自于具有权威性和可靠性的《辽宁省统计年鉴》（2009—2017年），部分数据来自《中国统计年鉴》、《辽宁省国民经济和社会发展统计公报》。
（二）模型构建
基于数据可得性和论文需要，将采用固定效应变系数模型，就制造业服务化影响因素和制造业服务化水平构建实证回归模型如下：
lnY=α0+α1lnX1+α2lnX2+α3lnX3+α4lnX4+α5lnX5+μ （2-1）
公式2-1各元素的含义是：Y表示制造业服务化水平;X1表示人均 GDP;X2表示人力资本水平;X3表示研发投入;X4表示相对生产率;X5表示城市化率;（i=1，2，3，4，5）为系数;μ为误差项。
三、分析过程
（一）制造业服务化水平测算
参考前人的研究成果，论文采用制造业服务化系数来对制造业服务化水平进行衡量。某制造产业 i 的服务化系数可以表示为：
Yi= （3-1）
其中，S表示某制造产业i所能提供的服务产品j的数量，T表示某制造产业i的全部产出。论文的制造业服务化水平可以理解为生产性服务业产品产出占制造业全部产出所的比重，用生产性服务业总产值与制造业总产值的比值来表示。
表2所示，2008年—2010年这三年间辽宁省制造业服务化水平处于下降态势，由2008年的17.55%下降到了2010年的14.36%，2011年辽宁省制造业服务化水平由2010的负增长转为了正增长，增长率为2.83%。但2012年制造业服务化水平由2011年的增长变为了下降，下降的幅度为7.88%。2013—2017年辽宁省制造业服务化水平呈增长态势，其中，2015年由于制造业总产值的大幅下降，生产性服务业总产值占制造业总产值的比重达到了26.08%，与上年相比有了显著的增加，增幅高达了63.15%。2016年也由于相同的原因，制造业服务化水平达到了36.58%，与2015年相比增幅达到了40.26%。2017年生产性服务业总产值与制造业总产值均有所增加，生产性服务业总产值增幅较大，使制造业服务化水平也增长到了37.27%，与2016年相比增加了1.88%。总体来看，辽宁省制造业服务化水平将呈逐步上升的态势。
（二）相关性分析
1.Pearson 相关系数分析
论文首先对回归模型中的所有变量进行 Pearson 相关系数分析，对变量间的相关性大小及方向进行初步判断，Pearson 相关系数分析的结果如表3所示。
从表3中可以发现：因变量制造业服务化水平（lnY）与人均 GDP（lnX1）、人力资本水平（lnX2）、研发投入（lnX3）、相对生产率（lnX4）、城市化率（lnX5）的相关系数均为正。其中制造业服务化水平与人力资本水平、研发投入和相对生产率的相关系数较大，其相关系数分别为0.905、0.977和0.983，在0.01水平（双侧）上显著相关。制造业服务化水平与城市化率的相关系数也较大，在了0.2以上，達到了0.373;与人均 GDP 的相关系数较小，为0.141。说明制造业服务化水平与人力资本水平、研发投入、相对生产率和城市化率之间的关系较为显著;这与论文的设想相符。
2.拟合优度检验
拟合优度检验，是专门用来研究模型自变量与因变量之间的拟合程度。检验结果如表4所示。 根据表4检验的计算结果，R，R2，r2分别为0.999，0.997和0.994，都属于高度相关。说明该回归模型的拟合优度比较高，也即自变量对因变量的解释程度较高，模型显著有效。
3.F 检验
为了检验样本回归的总体显著性，论文采用 F 检验，得到 ANOVA 表，具体结果如表5所示。
如表5所示，与 F 对应的相伴概率 Sig 为0.000，小于显著性水平0.05，所以拒絕制造业服务化水平与人均 GDP、人力资本水平、研发投入、相对生产率、城市化率的自然对数之间的线性相关关系不显著得假设，即模型总体显著，整体有效。
（二）结果分析
相关分析只能大致判断变量间的相关关系和程度，本节论文将通过 SPSS 统计软件进一步分析自变量与因变量之间的具体变动关系。
根据回归结果，辽宁省2008-2017年制造业服务化各影响因素的弹性系数分别为0.210、0.735、0.391、0.676和-1.668。说明人均 GDP 是制造业服务化的一个重要影响因素，对制造业服务化产生了较大的正向效应。
四、结论
通过多元线性回归来分析制造业服务化各影响因素对辽宁省制造业服务化发展产生的实际影响，经过分析可以得出如下结论：从回归系数可以看出：
（1）人均 GDP（X1）是制造业服务化的一个重要影响因素，对制造业服务化产生了较大的正向效应。在其他条件一定时，人均 GDP 每提1%，辽宁省制造业服务化水平将会相应提高0.210%。
（2）人力资本水平（X2）与制造业服务化进程的正向影响最为显著，其对促进制造业服务化的推动作用比其他指标都要大。在其他条件一定时，人力资本水平每提升1%，制造业服务化水平相应可以提高0.735%。
（3）研发投入（X3）的提高也在很大程度上推动了制造业服务化进程。在其他条件一定时，研发投入每提升1%，制造业服务化水平相应可以提高0.391%。
（4）相对生产率（X4）对制造业的服务化发展的推动作用较为显著。在其他条件一定时，相对生产率每提升1%，辽宁省制造业服务化水平相应能够提升0.676%。
（5）城市化率（X5）与制造业的服务水平呈负相关，未达到预期效果。利用辽宁省的数据进行实证检验没能实现正向推动作用的预期效果，这可能是因为我国城市化率是以户籍为划分依据，城市化率提高只能说明拥有城镇户籍的人口数增多，并不代表城市建设水平能真正提升。因此，高城市化率未必真正地实现了各类资源要素的集聚。
参考文献：
[1]王小波，李婧雯.中国制造业服务化水平及影响因素分析[J].湘潭大学学报（哲学社会科学版），2016，40（05）：53-60.
[2]吴妍妍.“中国制造2025”背景下安徽制造业服务化路径研究[J].理论建设，2017（05）：52-60.
[3]朱文兴，谢明珠，吴立珺.制造业服务化的影响因素及驱动路径研究[J].江西理工大学学报，2018，39（06）：44-50.
[4]李强，原毅军，孙佳.制造企业服务化的驱动因素[J].经济与管理研究，2017，38（12）：55-62.
[5]杜海玲.加速辽宁省装备制造业服务化转型对策研究[J].黑龙江工业学院学报（综合版），2018，18（10）：61-65.
基金项目：项目资助：辽宁省大学生创新创业训练计划项目（项目编号：201910154026）;辽宁工业大学创新创业训练计划项目（项目编号：201902024）。
转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-15200677.htm
