|摘要 |

本文運用投入產出子系統方法，將中國投入產出流量矩陣變換為垂直關聯的生產系統，基于垂直視角研究了中國制造業發展與產業關聯，分析了服務在中國制造業產業結構升級中的作用，旨在為中國去工業化進程及其主要特征提供新的證據。研究結果表明，2010年后中國呈現明顯去工業化特征，且主要體現在低技術水平制造業上。中國制造業最終產品生產中生產性服務，尤其是知識密集型服務，勞動貢獻較低。制造產品生產的技術特征影響著其與知識密集型服務業的關聯程度，但同時在各技術水平制造業內部可觀察到明顯異質性。通過與傳統投入產出分析方法結果的比較可以看出，隨著產業關聯日益緊密，子系統方法是更適合的產業結構分析工具。

| 關鍵詞 |

投入產出子系統方法；制造業；生產性服務業；知識密集型服務業

| Abstract |

This paper investigates the evolution of manufacturing and industrial linkages in China， following the input-output subsystem approach. The analysis aims to provide new findings on the extent and principle aspects of deindustrialization process in China. The results show that China has experienced deindustrialization after 2010， especially in the low-tech manufacturing industry. Productive services， especially Knowledge- intensive business service （KIBS）， vertically integration with manufacturing has been very low. Furthermore， the extent to which manufacturing sectors outsource to KIBS affected by their technology intensity can been found， but significant heterogeneity has been observed within the manufacturing industry at various technological intensity. In addition， by comparing with the results of traditional input-output analysis， it is proposed that the subsystem approach may be a more suitable tool for industrial structure research.

| Keywords |

Input-output subsystem approach；Manufacturing industry； Productive services；KIBS

1.導言

經濟發展極大改變了生產系統的結構，發達國家經歷了制造業的萎縮和逐漸向服務業的轉移。對服務中間需求的增加，尤其制造業對服務的中間需求作用，是發達國家服務增長的關鍵（Melikhova et al.，2015）。服務活動蘊含著知識和技術，中間服務投入的生產和使用促進了產業部門間的關聯，帶來了經濟產出和就業結構的變化（Di Meglio et al.，2018）。經濟增長與經濟體系的競爭力越來越依賴于構成生產結構的不同活動之間的溢出效應（De Souza，2016）。

制造業的發展日益依賴于其所使用的服務的質量（Mishra et al.，2016）。服務的使用，有助于制造業控制成本、提高質量，進而提高競爭力。生產性服務業，尤其知識密集型服務業（Knowledge-intensive business services： KIBS），被認為是服務中最具活力的部分。KIBS是制造業新知識開發的重要載體，它有助于促進產品差異化、提高制造產品的技術內容和質量（Ciriaci and palma，2016），是構成制造業非價格競爭力的重要因素（Montresor and Vittucci Marzetti，2011） 。

不同制造部門生產、使用和傳遞的知識有所不同，制造業生產結構會影響制造業與服務業間互動的質量和強度（Strambach，2008）。制造業對服務活動和整個經濟體系的作用受到產業技術水平的影響（Falk and Peng，2013）。在技術先進的制造部門中，KIBS扮演著越來越重要的作用（Ciriaci and palma，2016）。

以往關于產業結構與關聯的研究，大多以價值量作為活動衡量指標，使用傳統的投入產出分析方法進行分析。價值量指標對相對價格的變化比較敏感。傳統投入產出分析方法，則是基于生產系統“水平”視角、假設各產業部門間相互獨立（Claudio Di Berardino， 2018），可能“低估”或“高估”制造業和服務業在整個經濟系統中作用（Claudio Di Berardino & Gianni Onesti，2020）。本文使用投入產出子系統方法（Input-output subsystem approach），從勞動投入的角度，對中國制造業產業結構與關聯進行跨期比較和分析，旨在為中國制造業和服務業關聯發展提供新的證據。

2.研究方法與數據來源

2.1 投入產出子系統方法

投入產出子系統方法將滿足某種特定產品或服務所需的所有直接和間接國內活動視為一個子系統。每個子系統可視為一個完整的、“垂直關聯”的生產系統，其中包括滿足最終需求所需的每一種國內投入。

其技術方法是，對國家投入產出流量矩陣進行變換，將原來表示部門間相互關系的正方矩陣轉化為垂直關聯的、按子系統表示的正方矩陣 。 矩陣作為算子，可將任一變量從基于部門的變量轉換為基于子系統的變量。

式中， 是列昂惕夫逆矩陣。 是各產業部門最終產出的對角矩陣，其中單位元素 表示部門 用于最終使用的產出。 是各產業部門總產出的對角矩陣， 表示部門 當前價格下的總產出。矩陣 的行和為1，第 行表示部門 對各個子系統的活動分配比例。矩陣 的每一列代表一個子系統，每個子系統代表用于滿足某一特定產品最終需求的所有活動。

式中， 是各產業部門勞動投入對角矩陣。矩陣 中的元素 ，表示為了滿足最終需求，子系統 所直接和間接使用的部門 的勞動投入量 。矩陣 的行和表示各個子系統所直接和間接使用的、與部門 相關的勞動投入量 的總和。 矩陣的每一列代表一個產品子系統， 矩陣第 列表示子系統j最終產品的生產所使用的來自各產業部門的、直接和間接貢獻于該產品生產 的勞動投入量 的總和。

2.2 變量的選取和數據來源

文中分行業就業數據源自中國第五、六、七次全國人口普查數據，相應選擇實施全國人口普查的2000年?2010年?2020年三個年份的中國投入產出表進行分析。

通過計算進口系數（進口/國內總需求），并假設總產出中的國內最終使用與進口的比例，與中間使用中的國內使用與進口比例相同且所有進口產品不得再次出口，本文將中國2000年和2010年競爭型投入產出表進行拆分，構建了2000年、2010年非競爭型投入產出表。2020年中國非競爭型投入產出表直接從中國統計局網站獲得。然后利用2000年?2010年?2020年三個年份的非競爭型投入產出表進行投入產出子系統分析。

鑒于不同細分部門間的關聯關系懸殊較大，為了使數據結果更具可讀性、解釋性，本文參照OECD（2003）對制造業進行分類的方法，按技術密集程度將制造業部門分為四類：低技術制造業（Low-tech：LT）、中低技術制造業（Medium-low-tech：MLT）、中高技術制造業（Medium-high-tech：MHT）、高技術制造業（High-tech：HT），以研究不同技術水平制造業與服務業的關聯特征。其中LT包括“食品和煙草”“紡織品”“紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品”“木材加工品和家具”“造紙印刷和文教體育用品”“其他制造產品和廢品廢料”“金屬制品、機械和設備修理服務”“電、氣、水生產與供應”；MLT包括“石油、煉焦產品和核燃料加工品”“非金屬礦物制品”“金屬冶煉和壓延加工品”“金屬制品”；MHT包括“通用、專用設備”“交通運輸設備”；HT包括“化學產品”“電氣機械和器材”“通信設備、計算機和其他電子設備”“儀器儀表”。

結合中國國家投入產出表中服務部門細分以及國家統計局《生產性服務業統計分類（2019）》，本文將服務活動分為生產性服務業和公共、社會服務業。其中生產性服務業包括“批發和零售”“交通運輸、倉儲和郵政”等傳統流通商貿服務業，以及“金融”“信息傳輸、軟件和信息技術服務”“租賃和商務服務”“研究和試驗發展”“綜合技術服務”“水利、環境和公共設施管理”等現代知識密集型服務業（KIBS）。

3. 中國產業結構組成與變化

3.1 傳統投入產出分析方法與子系統方法的比較

圖1和圖2分別報告了傳統投入產出分析方法和子系統方法下2000年?2010年?2020年中國服務業和制造業勞動力投入在國民經濟總勞動投入中的比重。

圖1 2000—2020年間中國產業結構變化-傳統方法

圖2 2000-2020年間中國產業結構變化-子系統方法

圖1傳統方法結果顯示，2000—2020年間中國服務業、制造業就業人數持續上升。其中，服務業就業比重從2000年的18.72%大幅上升至2020年的48.36%，尤其在2010年后上升超20個百分點，成為中國吸納就業最多的部門。制造業就業占比從2000年的13.06%上升至2020年的18.93%，增加了5.87個百分點。

圖2子系統方法結果顯示，20年間，服務業就業占比從2000年的18.87%上升至2020年的40.19%。制造業就業比重先升后降，從2000年的32.83%上升至2010年的42.64%，繼而下降至2020年的27.05%。2010年后中國呈現去工業化特征。

由圖1和圖2可發現傳統方法和子系統方法之間的重要差異。相較于子系統方法，傳統方法下2000年、2010年、2020年中國制造業就業規模分別要低19.77、25.09、8.12個百分點。由此可見，傳統部門方法明顯低估了制造業吸納就業的能力。對于服務業，2000年、2010年、2020年傳統方法計算出的服務業就業占比分別較子系統方法高出-0.15、1.11和8.17個百分點。說明2010年后傳統方法對服務吸納就業的能力有明顯高估。這種制造“低估”和服務“高估”，與Di Berardino & Onesti（2017）的研究結論相一致。

之所以會出現這種服務的“高估”和制造的“低估”，是因為子系統方法對于制造業的界定更為廣泛，認為所有包含在制造產品最終需求中的直接和間接投入都屬于制造勞動投入。而服務業勞動投入增長相當程度可能是制造業勞動投入增長的另一種表現形式。如很多人看似在服務部門工作，但實際上參與到其他部門(尤其是制造業)對于最終需求的實現過程中。服務的“高估”和制造的“低估”也在一定程度上說明經濟中存在制造和服務之間的互動，制造業價值創造過程中包含了更多的中間服務投入。

但在2000年，傳統方法下中國服務業就業占比18.72%小幅低于子系統方法的結果18.87%，即在2000年并未觀察到服務“高估”的情況，這可能是由于中國早期服務業發展主要集中在公共、社會服務部門所導致的，生產性服務業發展遲緩、處于相對低端水平且在發展初期依賴于工業品的投入。

3.2 制造業和服務業行業結構組成

不同行業的知識生產、使用和轉化有所不同，因此產業間關聯的“質”與“量”會受到其產業結構的影響。下面將基于對制造業和服務業的分類，分析中國產業結構組成及變化。

表1中國制造業和服務業行業結構（%）

表1中，第1、2、3列是傳統方法的計算結果，表示2000年、2010年、2020年制造業、服務業及細分產業部門的勞動投入在國民經濟總勞動投入中所占比重。第4、5、6列是子系統方法的計算結果，表示國民經濟整體中各個細分產業部門最終產品生產所需勞動力的分配，即3個年度不同部門為滿足最終產品的生產而所需所有直接和間接勞動投入在國民經濟總勞動投入中所占比重。在某種意義上說，子系統方法更能真實反映社會勞動分工情況。下面本文將基于“垂直的”子系統視角，分析中國制造業和服務業內部勞動投入結構的變化。

子系統方法的結果顯示，LT制造業仍是中國最重要的制造部門。二十年間LT制造業勞動投入在整個制造業勞動投入中所占比重下降超20個百分點，但占比仍超50%。MLT制造業勞動投入所占比重先降后升小幅變化。MHT和HT制造業持續發展，在整個制造業勞動投入中所占比重顯著增加，分別從2000年的9.48%、14.08%上升至2022年的21.84%、21.35%。由此可見，中國制造業去工業化過程主要體現在LT制造業上，LT制造業是中國產業結構調整的主要對象，勞動投入越來越多地投入到了經濟系統中更高技術水平的產品生產中。

由表1還可觀察到，服務活動勞動投入在整個國民經濟勞動投入中的占比呈上升趨勢。在服務業構成上，生產性服務業勞動投入在整個服務業勞動投入中所占比重從2000年的28.38%大幅上升至2020年的44.48%，雖低于公共、社會服務業的55.52%，但二者之間的差距不斷縮小。生產性服務業勞動投入的增加主要源于KIBS，KIBS服務業發展迅速。2020年KIBS勞動投入占比超過批發零售、交通倉儲運輸等傳統流通商貿服務業。但與發達國家相比，中國服務業發展明顯落后。不管是國民經濟整體中服務投入占比，還是生產性服務（尤其是KIBS）投入在服務業總投入中所占比重均遠低于發達國家。

比較傳統方法和子系統方法的結果可以發現，在制造業和服務業內部，傳統部門方法下MLT制造業勞動投入在國民經濟整體中的占比并未呈現明顯“低估”，而KIBS服務業勞動投入則未呈現明顯“高估”。這可能是因為MLT制造業多是基礎原材料工業，更多是作為中間投入參與到其他產業部門產品的生產之中。而KIBS服務業作為典型的生產性服務業，并未呈現明顯的“高估”，說明中國KIBS仍處于發展初期，對工業品依賴度較高，且并未積極參與到其他部門（尤其是制造業）最終需求的滿足過程中。

4.制造產品生產中服務勞動投入的貢獻

通過測量制造子系統勞動投入中服務投入所占比重，可以衡量服務對制造產品生產的貢獻程度。

式中， 表示制造子系統 的生產投入結構中服務的貢獻比例， 到 表示服務部門。其中分子表示制造子系統 中從服務部門 到服務部門 的勞動投入的和，分母表示制造子系統中所有 個部門勞動投入之和。

表2數據顯示，中國制造產品生產中服務勞動投入不斷增加。2020年，服務勞動投入對制造業的貢獻達27.86%，相較于2000年的10.04%上升17.82個百分點，其貢獻增加主要源自制造業中生產性服務被更多的使用。不同服務部門對制造產品生產的貢獻有明顯不同?！芭l和零售”服務對制造產品生產的貢獻最大，“交通運輸、倉儲和郵政”次之，服務對制造產品生產的勞動貢獻中近80%來自這些傳統流通商貿服務。KIBS服務業與制造業的關聯雖不斷上升，但對制造業產出的貢獻較弱，并沒有很好地嵌入到制造產品的生產過程中。說明中國制造業對各種專業化和創新性服務的需求還較低。尤其“研究和試驗發展”服務發展獨立性較強，與制造業的關聯近乎為0。

表2服務對中國制造產品生產的勞動貢獻（%）

表3數據具體說明了中國不同制造子系統勞動投入中服務投入所占比重，即各類服務勞動投入對不同制造子系統產品產出的貢獻。從隨時間的動態變化來看，中國各技術水平制造產品中服務（以及其中的生產性服務）勞動投入的平均貢獻顯著上升。但在LT制造子系統和其他技術水平制造子系統之間可觀察到明顯差異。中國LT制造子系統中服務、生產性服務的平均貢獻水平遠低于制造子系統整體平均水平。MHT制造子系統中服務、生產性服務勞動投入貢獻最高、增幅最大，2020年分別達到39.82%和32.77%。HT制造子系統次之，其2020年服務、生產性服務勞動投入占比分別為36.60%和30.31%。

表3服務業對不同制造業的貢獻程度（%）

進一步具體到KIBS對制造產品生產的勞動貢獻。從制造業總體來看，中國制造產品的生產雖越來越依賴于生產性服務勞動投入，但其中KIBS的貢獻較低。從動態發展來看，中國所有四個技術水平制造子系統在滿足其最終需求的過程中，對KIBS的依賴均有所增加。在2010年和2020年，相對而言中國較高技術水平制造子系統對KIBS的勞動投入依賴更大，技術密集性越高的制造活動對KIBS需求拉動越強。KIBS與LT制造子系統的關聯程度明顯要低得多。MLT制造子系統中KIBS平均勞動貢獻雖較MHT、HT制造子系統低，但差異較小。在2000年，在中國并未觀察到制造子系統中KIBS的直接和間接使用隨其技術水平的增加而增加的現象。

在中國各技術水平制造子系統內部，也可觀察到明顯的異質性。LT制造業中，“電力、煤氣及水的生產和供應業”對于服務、生產性服務勞動投入的依賴明顯高于其他LT制造業乃至制造業整體均值。其8.81%的勞動投入來自于KIBS，甚至是所有制造活動中最高的?！笆称泛蜔煵荨薄凹徔椘贰痹谥圃鞓I勞動總投入中占比降幅最大（分別從2000年的45.17%、8.35%下降至2022年的26.71%和3.95%），且與KIBS服務業的關聯最弱。MLT制造業中，2020年“石油、煉焦產品和核燃料加工品”“金屬冶煉和壓延加工品”制造業生產對服務的依賴超過40%，二者對KIBS的使用分別達到8.11%、7.82%。這可能是由于石化、冶金行業一直是中國企業改革的排頭兵，KIBS在這些行業集約化、智能化、清潔化發展中扮演著重要的角色。2020年，在所有制造業中，MHT制造業中“交通運輸設備”生產中服務、生產性服務直接和間接勞動投入占比達45.06%和37.64%，是所有制造活動中最高的。“交通運輸設備”制造業也是所有制造業中勞動投入比重增幅較大的行業（從2000年的4.64%增加到2020年的10.01%），該行業一直是中國重點發展的制造部門。HT制造業中發展最快的是“通信設備、計算機和其他電子設備”制造業，2020年其勞動投入在制造業總勞動投入中所占比重達10.50%。雖然“通信設備、計算機和其他電子設備”生產活動中服務、生產性服務業勞動投入比重略低于HT制造業的均值，但其對KIBS的使用（2020年為7.16%）是HT 制造業中最高的。

5. 結論與建議

5.1 研究結論

本文采用投入產出子系統方法，引入就業人數這一勞動投入變量，從垂直視角研究了服務業在中國制造業產業結構升級中的作用。通過觀察制造子系統中勞動投入的變化以及滿足制造產品最終需求所需服務活動的變化，捕捉了制造行業生產重組的過程。

隨著服務作為中間投入更多參與到了其他行業的最終需求滿足過程中，傳統的投入產出方法低估了制造業創造就業機會的能力，對服務業則表現出明顯的“高估”且這種“高估”隨著制造業與服務業的關聯日益緊密而愈發突出。但由于制造業和服務業內部各細分行業性質存在差異、發展階段各有不同，在制造業和服務業整體上呈現出的這種傳統方法的服務“高估”、制造“低估”在一些細分行業（如KIBS和MLT）中并未顯現。

與傳統部門方法的結果不同，子系統方法下2000年至2020年間中國國民經濟中制造子系統就業比重先升后降，2010年后中國呈現明顯去工業化特征。制造業中，LT制造活動勞動投入占比下降明顯，MHT和HT制造業勞動投入占比顯著增加。這說明中國去工業化過程主要體現在LT制造業上，制造業內部勞動投入分配呈現由“輕”到“重”，由“勞動力密集型”向“技術密集型”的轉變。二十年來中國服務業就業占比持續大幅上升，成為中國吸納就業最多的部門。服務業中，生產性服務尤其是KIBS發展迅速?？傊?000年以來，中國制造和服務活動中勞動投入比例有所調整。尤其是2010—2020年，中國產業結構不斷優化，但仍有巨大的改進空間。

中國制造業最終產品生產中服務勞動貢獻雖呈上升趨勢，但總體上服務勞動貢獻較低，且主要來自傳統勞動密集型的流通、商貿服務業。與其他發達國家相比，中國KIBS與制造業關聯較弱，尤其“研究和試驗發展”活動對制造產品生產的貢獻近乎為零。

2010年后，中國制造子系統中KIBS的貢獻隨制造業技術水平的提高而增加。說明與KIBS垂直關聯對于具有創新特性的制造子系統更為重要，技術水平越高的子系統對于KIBS的直接和間接使用更高。這與已有學者的研究結果相一致。但在2010年前，卻發現了一些不同。中國MLT制造業中KIBS貢獻明顯高于MHT、HT制造業。這可能是由于MLT制造業多是石油化工、鋼鐵、橡膠等基礎原材料工業，2010年前一直是中國重點扶持、高速發展的行業。另外，在中國各技術水平制造業內部也存在明顯異質性?！半娏?、煤氣及水的生產和供應業”“石油、煉焦產品和核燃料加工品”“金屬冶煉和壓延加工品”“通信設備、計算機和其他電子設備”“交通運輸設備”是與KIBS關聯最密切的制造子系統。不同技術水平制造業子系統中KIBS關聯程度的差異，使我們能更好地了解制造業內部的技術多樣性對直接和間接關聯的影響。

5.2 研究建議

在研究方法上，投入產出子系統方法可能是更適合的產業結構研究工具。在產業關聯日益密切、制造業服務外包日益盛行的生產特征下，基于部門的傳統投入產出方法在捕捉結構性變化和市場、企業內部之間邊界的變化上具有一定局限性，可能導致對制造和服務之間不同關系的“高估”或“低估”。相比之下，基于產品生產垂直關聯視角的子系統方法，考慮到了某種產品和服務的生產和提供過程中所需的所有關聯活動，是一種用于捕捉產業關聯和分析最終產品的勞動力成本結構的有用方法。

制造企業中服務中間投入的增加必將是中國未來經濟發展的一個重要特征。制造企業更多地使用創新性服務、提供物中伴隨更多的附加服務，會積極影響制造行業的生產績效和競爭力。現階段，中國制造業中服務投入水平較低，阻礙了部門間可能的經濟溢出。數據顯示，中國生產性服務（尤其是KIBS）發展迅速，但其勞動投入占國民經濟總勞動投入比重仍較低。

過去數十年來，中國建立起了強大的工業基礎。但要保持持續、穩定的經濟增長，面臨著服務化的挑戰。先進的生產組織結構往往意味著更高的外包水平和更多創新性活動的使用。制造產品生產中的KIBS“含量”通常被視為提高產品差異化的一種手段。在中國服務業總勞動投入中，KIBS勞動投入占比不及25%。要提高中國制造業競爭力，必須加速服務業的結構改革。

研究表明，對制造業的間接投入有助于推動整個生產系統的關聯，相較于對制造業的直接投入帶來的影響更大。因此決策者們在制定制造業或服務業產業政策時必須考慮到經濟組織作為一個整體在滿足最終需求中的戰略重要性，理解、評估經濟中制造業與生產性服務業（尤其是KIBS）的相互依賴性，關注其在中國產業結構調整中的作用?？梢酝ㄟ^制定促進服務企業和制造企業之間合作網絡形成的產業政策，促進生產性服務業（尤其是KIBS）和制造業的緊密關聯，在特定領域促進服務和制造活動的集群發展。

湖北省教育廳人文社會科學研究項目（No.18Y033）“湖北制造業服務化發展模式及推動政策研究”。

作者簡介

楊依依 武漢科技大學管理學院、武漢科技大學湖北產業政策與管理研究中心副教授，博士、博士后，碩士生導師

劉麗 武漢科技大學管理學院講師，博士

參考文獻