摘要：本文运用投入产出子系统方法，将中国投入产出流量矩阵变换为垂直关联的生产系统，基于垂直视角研究了中国制造业发展与产业关联，分析了服务在中国制造业产业结构升级中的作用，旨在为中国去工业化进程及其主要特征提供新的证据。研究结果表明，2010年后中国呈现明显去工业化特

本文运用投入产出子系统方法，将中国投入产出流量矩阵变换为垂直关联的生产系统，基于垂直视角研究了中国制造业发展与产业关联，分析了服务在中国制造业产业结构升级中的作用，旨在为中国去工业化进程及其主要特征提供新的证据。研究结果表明，2010年后中国呈现明显去工业化特征，且主要体现在低技术水平制造业上。中国制造业最终产品生产中生产性服务，尤其是知识密集型服务，劳动贡献较低。制造产品生产的技术特征影响着其与知识密集型服务业的关联程度，但同时在各技术水平制造业内部可观察到明显异质性。通过与传统投入产出分析方法结果的比较可以看出，随着产业关联日益紧密，子系统方法是更适合的产业结构分析工具。

| 关键词 |

投入产出子系统方法；制造业；生产性服务业；知识密集型服务业

| 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.导言

经济发展极大改变了生产系统的结构，发达国家经历了制造业的萎缩和逐渐向服务业的转移。对服务中间需求的增加，尤其制造业对服务的中间需求作用，是发达国家服务增长的关键（Melikhova et al.，2015）。服务活动蕴含着知识和技术，中间服务投入的生产和使用促进了产业部门间的关联，带来了经济产出和就业结构的变化（Di Meglio et al.，2018）。经济增长与经济体系的竞争力越来越依赖于构成生产结构的不同活动之间的溢出效应（De Souza，2016）。

制造业的发展日益依赖于其所使用的服务的质量（Mishra et al.，2016）。服务的使用，有助于制造业控制成本、提高质量，进而提高竞争力。生产性服务业，尤其知识密集型服务业（Knowledge-intensive business services： KIBS），被认为是服务中最具活力的部分。KIBS是制造业新知识开发的重要载体，它有助于促进产品差异化、提高制造产品的技术内容和质量（Ciriaci and palma，2016），是构成制造业非价格竞争力的重要因素（Montresor and Vittucci Marzetti，2011） 。

不同制造部门生产、使用和传递的知识有所不同，制造业生产结构会影响制造业与服务业间互动的质量和强度（Strambach，2008）。制造业对服务活动和整个经济体系的作用受到产业技术水平的影响（Falk and Peng，2013）。在技术先进的制造部门中，KIBS扮演着越来越重要的作用（Ciriaci and palma，2016）。

以往关于产业结构与关联的研究，大多以价值量作为活动衡量指标，使用传统的投入产出分析方法进行分析。价值量指标对相对价格的变化比较敏感。传统投入产出分析方法，则是基于生产系统“水平”视角、假设各产业部门间相互独立（Claudio Di Berardino， 2018），可能“低估”或“高估”制造业和服务业在整个经济系统中作用（Claudio Di Berardino & Gianni Onesti，2020）。本文使用投入产出子系统方法（Input-output subsystem approach），从劳动投入的角度，对中国制造业产业结构与关联进行跨期比较和分析，旨在为中国制造业和服务业关联发展提供新的证据。

2.研究方法与数据来源

2.1 投入产出子系统方法

投入产出子系统方法将满足某种特定产品或服务所需的所有直接和间接国内活动视为一个子系统。每个子系统可视为一个完整的、“垂直关联”的生产系统，其中包括满足最终需求所需的每一种国内投入。

2.2 变量的选取和数据来源

文中分行业就业数据源自中国第五、六、七次全国人口普查数据，相应选择实施全国人口普查的2000年､2010年､2020年三个年份的中国投入产出表进行分析。

通过计算进口系数（进口/国内总需求），并假设总产出中的国内最终使用与进口的比例，与中间使用中的国内使用与进口比例相同且所有进口产品不得再次出口，本文将中国2000年和2010年竞争型投入产出表进行拆分，构建了2000年、2010年非竞争型投入产出表。2020年中国非竞争型投入产出表直接从中国统计局网站获得。然后利用2000年､2010年､2020年三个年份的非竞争型投入产出表进行投入产出子系统分析。

鉴于不同细分部门间的关联关系悬殊较大，为了使数据结果更具可读性、解释性，本文参照OECD（2003）对制造业进行分类的方法，按技术密集程度将制造业部门分为四类：低技术制造业（Low-tech：LT）、中低技术制造业（Medium-low-tech：MLT）、中高技术制造业（Medium-high-tech：MHT）、高技术制造业（High-tech：HT），以研究不同技术水平制造业与服务业的关联特征。其中LT包括“食品和烟草”“纺织品”“纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品”“木材加工品和家具”“造纸印刷和文教体育用品”“其他制造产品和废品废料”“金属制品、机械和设备修理服务”“电、气、水生产与供应”；MLT包括“石油、炼焦产品和核燃料加工品”“非金属矿物制品”“金属冶炼和压延加工品”“金属制品”；MHT包括“通用、专用设备”“交通运输设备”；HT包括“化学产品”“电气机械和器材”“通信设备、计算机和其他电子设备”“仪器仪表”。

结合中国国家投入产出表中服务部门细分以及国家统计局《生产性服务业统计分类（2019）》，本文将服务活动分为生产性服务业和公共、社会服务业。其中生产性服务业包括“批发和零售”“交通运输、仓储和邮政”等传统流通商贸服务业，以及“金融”“信息传输、软件和信息技术服务”“租赁和商务服务”“研究和试验发展”“综合技术服务”“水利、环境和公共设施管理”等现代知识密集型服务业（KIBS）。

3. 中国产业结构组成与变化

3.1 传统投入产出分析方法与子系统方法的比较

图1和图2分别报告了传统投入产出分析方法和子系统方法下2000年､2010年､2020年中国服务业和制造业劳动力投入在国民经济总劳动投入中的比重。

图1 2000—2020年间中国产业结构变化-传统方法

图2 2000-2020年间中国产业结构变化-子系统方法

图1传统方法结果显示，2000—2020年间中国服务业、制造业就业人数持续上升。其中，服务业就业比重从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个百分点，成为中国吸纳就业最多的部门。制造业就业占比从2000年的13.06%上升至2020年的18.93%，增加了5.87个百分点。

图2子系统方法结果显示，20年间，服务业就业占比从2000年的18.87%上升至2020年的40.19%。制造业就业比重先升后降，从2000年的32.83%上升至2010年的42.64%，继而下降至2020年的27.05%。2010年后中国呈现去工业化特征。

由图1和图2可发现传统方法和子系统方法之间的重要差异。相较于子系统方法，传统方法下2000年、2010年、2020年中国制造业就业规模分别要低19.77、25.09、8.12个百分点。由此可见，传统部门方法明显低估了制造业吸纳就业的能力。对于服务业，2000年、2010年、2020年传统方法计算出的服务业就业占比分别较子系统方法高出-0.15、1.11和8.17个百分点。说明2010年后传统方法对服务吸纳就业的能力有明显高估。这种制造“低估”和服务“高估”，与Di Berardino & Onesti（2017）的研究结论相一致。

之所以会出现这种服务的“高估”和制造的“低估”，是因为子系统方法对于制造业的界定更为广泛，认为所有包含在制造产品最终需求中的直接和间接投入都属于制造劳动投入。而服务业劳动投入增长相当程度可能是制造业劳动投入增长的另一种表现形式。如很多人看似在服务部门工作，但实际上参与到其他部门(尤其是制造业)对于最终需求的实现过程中。服务的“高估”和制造的“低估”也在一定程度上说明经济中存在制造和服务之间的互动，制造业价值创造过程中包含了更多的中间服务投入。

但在2000年，传统方法下中国服务业就业占比18.72%小幅低于子系统方法的结果18.87%，即在2000年并未观察到服务“高估”的情况，这可能是由于中国早期服务业发展主要集中在公共、社会服务部门所导致的，生产性服务业发展迟缓、处于相对低端水平且在发展初期依赖于工业品的投入。

3.2 制造业和服务业行业结构组成

不同行业的知识生产、使用和转化有所不同，因此产业间关联的“质”与“量”会受到其产业结构的影响。下面将基于对制造业和服务业的分类，分析中国产业结构组成及变化。

表1 中国制造业和服务业行业结构 （%）

表1中，第1、2、3列是传统方法的计算结果，表示2000年、2010年、2020年制造业、服务业及细分产业部门的劳动投入在国民经济总劳动投入中所占比重。第4、5、6列是子系统方法的计算结果，表示国民经济整体中各个细分产业部门最终产品生产所需劳动力的分配，即3个年度不同部门为满足最终产品的生产而所需所有直接和间接劳动投入在国民经济总劳动投入中所占比重。在某种意义上说，子系统方法更能真实反映社会劳动分工情况。下面本文将基于“垂直的”子系统视角，分析中国制造业和服务业内部劳动投入结构的变化。

子系统方法的结果显示，LT制造业仍是中国最重要的制造部门。二十年间LT制造业劳动投入在整个制造业劳动投入中所占比重下降超20个百分点，但占比仍超50%。MLT制造业劳动投入所占比重先降后升小幅变化。MHT和HT制造业持续发展，在整个制造业劳动投入中所占比重显著增加，分别从2000年的9.48%、14.08%上升至2022年的21.84%、21.35%。由此可见，中国制造业去工业化过程主要体现在LT制造业上，LT制造业是中国产业结构调整的主要对象，劳动投入越来越多地投入到了经济系统中更高技术水平的产品生产中。

由表1还可观察到，服务活动劳动投入在整个国民经济劳动投入中的占比呈上升趋势。在服务业构成上，生产性服务业劳动投入在整个服务业劳动投入中所占比重从2000年的28.38%大幅上升至2020年的44.48%，虽低于公共、社会服务业的55.52%，但二者之间的差距不断缩小。生产性服务业劳动投入的增加主要源于KIBS，KIBS服务业发展迅速。2020年KIBS劳动投入占比超过批发零售、交通仓储运输等传统流通商贸服务业。但与发达国家相比，中国服务业发展明显落后。不管是国民经济整体中服务投入占比，还是生产性服务（尤其是KIBS）投入在服务业总投入中所占比重均远低于发达国家。

比较传统方法和子系统方法的结果可以发现，在制造业和服务业内部，传统部门方法下MLT制造业劳动投入在国民经济整体中的占比并未呈现明显“低估”，而KIBS服务业劳动投入则未呈现明显“高估”。这可能是因为MLT制造业多是基础原材料工业，更多是作为中间投入参与到其他产业部门产品的生产之中。而KIBS服务业作为典型的生产性服务业，并未呈现明显的“高估”，说明中国KIBS仍处于发展初期，对工业品依赖度较高，且并未积极参与到其他部门（尤其是制造业）最终需求的满足过程中。

4.制造产品生产中服务劳动投入的贡献

通过测量制造子系统劳动投入中服务投入所占比重，可以衡量服务对制造产品生产的贡献程度。

表2数据显示，中国制造产品生产中服务劳动投入不断增加。2020年，服务劳动投入对制造业的贡献达27.86%，相较于2000年的10.04%上升17.82个百分点，其贡献增加主要源自制造业中生产性服务被更多的使用。不同服务部门对制造产品生产的贡献有明显不同。“批发和零售”服务对制造产品生产的贡献最大，“交通运输、仓储和邮政”次之，服务对制造产品生产的劳动贡献中近80%来自这些传统流通商贸服务。KIBS服务业与制造业的关联虽不断上升，但对制造业产出的贡献较弱，并没有很好地嵌入到制造产品的生产过程中。说明中国制造业对各种专业化和创新性服务的需求还较低。尤其“研究和试验发展”服务发展独立性较强，与制造业的关联近乎为0。

表2 服务对中国制造产品生产的劳动贡献（%）

表3数据具体说明了中国不同制造子系统劳动投入中服务投入所占比重，即各类服务劳动投入对不同制造子系统产品产出的贡献。从随时间的动态变化来看，中国各技术水平制造产品中服务（以及其中的生产性服务）劳动投入的平均贡献显著上升。但在LT制造子系统和其他技术水平制造子系统之间可观察到明显差异。中国LT制造子系统中服务、生产性服务的平均贡献水平远低于制造子系统整体平均水平。MHT制造子系统中服务、生产性服务劳动投入贡献最高、增幅最大，2020年分别达到39.82%和32.77%。HT制造子系统次之，其2020年服务、生产性服务劳动投入占比分别为36.60%和30.31%。

表3 服务业对不同制造业的贡献程度（%）

进一步具体到KIBS对制造产品生产的劳动贡献。从制造业总体来看，中国制造产品的生产虽越来越依赖于生产性服务劳动投入，但其中KIBS的贡献较低。从动态发展来看，中国所有四个技术水平制造子系统在满足其最终需求的过程中，对KIBS的依赖均有所增加。在2010年和2020年，相对而言中国较高技术水平制造子系统对KIBS的劳动投入依赖更大，技术密集性越高的制造活动对KIBS需求拉动越强。KIBS与LT制造子系统的关联程度明显要低得多。MLT制造子系统中KIBS平均劳动贡献虽较MHT、HT制造子系统低，但差异较小。在2000年，在中国并未观察到制造子系统中KIBS的直接和间接使用随其技术水平的增加而增加的现象。

在中国各技术水平制造子系统内部，也可观察到明显的异质性。LT制造业中，“电力、煤气及水的生产和供应业”对于服务、生产性服务劳动投入的依赖明显高于其他LT制造业乃至制造业整体均值。其8.81%的劳动投入来自于KIBS，甚至是所有制造活动中最高的。“食品和烟草”“纺织品”在制造业劳动总投入中占比降幅最大（分别从2000年的45.17%、8.35%下降至2022年的26.71%和3.95%），且与KIBS服务业的关联最弱。MLT制造业中，2020年“石油、炼焦产品和核燃料加工品”“金属冶炼和压延加工品”制造业生产对服务的依赖超过40%，二者对KIBS的使用分别达到8.11%、7.82%。这可能是由于石化、冶金行业一直是中国企业改革的排头兵，KIBS在这些行业集约化、智能化、清洁化发展中扮演着重要的角色。2020年，在所有制造业中，MHT制造业中“交通运输设备”生产中服务、生产性服务直接和间接劳动投入占比达45.06%和37.64%，是所有制造活动中最高的。“交通运输设备”制造业也是所有制造业中劳动投入比重增幅较大的行业（从2000年的4.64%增加到2020年的10.01%），该行业一直是中国重点发展的制造部门。HT制造业中发展最快的是“通信设备、计算机和其他电子设备”制造业，2020年其劳动投入在制造业总劳动投入中所占比重达10.50%。虽然“通信设备、计算机和其他电子设备”生产活动中服务、生产性服务业劳动投入比重略低于HT制造业的均值，但其对KIBS的使用（2020年为7.16%）是HT 制造业中最高的。

5. 结论与建议

5.1 研究结论

本文采用投入产出子系统方法，引入就业人数这一劳动投入变量，从垂直视角研究了服务业在中国制造业产业结构升级中的作用。通过观察制造子系统中劳动投入的变化以及满足制造产品最终需求所需服务活动的变化，捕捉了制造行业生产重组的过程。

随着服务作为中间投入更多参与到了其他行业的最终需求满足过程中，传统的投入产出方法低估了制造业创造就业机会的能力，对服务业则表现出明显的“高估”且这种“高估”随着制造业与服务业的关联日益紧密而愈发突出。但由于制造业和服务业内部各细分行业性质存在差异、发展阶段各有不同，在制造业和服务业整体上呈现出的这种传统方法的服务“高估”、制造“低估”在一些细分行业（如KIBS和MLT）中并未显现。

与传统部门方法的结果不同，子系统方法下2000年至2020年间中国国民经济中制造子系统就业比重先升后降，2010年后中国呈现明显去工业化特征。制造业中，LT制造活动劳动投入占比下降明显，MHT和HT制造业劳动投入占比显著增加。这说明中国去工业化过程主要体现在LT制造业上，制造业内部劳动投入分配呈现由“轻”到“重”，由“劳动力密集型”向“技术密集型”的转变。二十年来中国服务业就业占比持续大幅上升，成为中国吸纳就业最多的部门。服务业中，生产性服务尤其是KIBS发展迅速。总之，2000年以来，中国制造和服务活动中劳动投入比例有所调整。尤其是2010—2020年，中国产业结构不断优化，但仍有巨大的改进空间。

中国制造业最终产品生产中服务劳动贡献虽呈上升趋势，但总体上服务劳动贡献较低，且主要来自传统劳动密集型的流通、商贸服务业。与其他发达国家相比，中国KIBS与制造业关联较弱，尤其“研究和试验发展”活动对制造产品生产的贡献近乎为零。

2010年后，中国制造子系统中KIBS的贡献随制造业技术水平的提高而增加。说明与KIBS垂直关联对于具有创新特性的制造子系统更为重要，技术水平越高的子系统对于KIBS的直接和间接使用更高。这与已有学者的研究结果相一致。但在2010年前，却发现了一些不同。中国MLT制造业中KIBS贡献明显高于MHT、HT制造业。这可能是由于MLT制造业多是石油化工、钢铁、橡胶等基础原材料工业，2010年前一直是中国重点扶持、高速发展的行业。另外，在中国各技术水平制造业内部也存在明显异质性。“电力、煤气及水的生产和供应业”“石油、炼焦产品和核燃料加工品”“金属冶炼和压延加工品”“通信设备、计算机和其他电子设备”“交通运输设备”是与KIBS关联最密切的制造子系统。不同技术水平制造业子系统中KIBS关联程度的差异，使我们能更好地了解制造业内部的技术多样性对直接和间接关联的影响。

5.2 研究建议

在研究方法上，投入产出子系统方法可能是更适合的产业结构研究工具。在产业关联日益密切、制造业服务外包日益盛行的生产特征下，基于部门的传统投入产出方法在捕捉结构性变化和市场、企业内部之间边界的变化上具有一定局限性，可能导致对制造和服务之间不同关系的“高估”或“低估”。相比之下，基于产品生产垂直关联视角的子系统方法，考虑到了某种产品和服务的生产和提供过程中所需的所有关联活动，是一种用于捕捉产业关联和分析最终产品的劳动力成本结构的有用方法。

制造企业中服务中间投入的增加必将是中国未来经济发展的一个重要特征。制造企业更多地使用创新性服务、提供物中伴随更多的附加服务，会积极影响制造行业的生产绩效和竞争力。现阶段，中国制造业中服务投入水平较低，阻碍了部门间可能的经济溢出。数据显示，中国生产性服务（尤其是KIBS）发展迅速，但其劳动投入占国民经济总劳动投入比重仍较低。

过去数十年来，中国建立起了强大的工业基础。但要保持持续、稳定的经济增长，面临着服务化的挑战。先进的生产组织结构往往意味着更高的外包水平和更多创新性活动的使用。制造产品生产中的KIBS“含量”通常被视为提高产品差异化的一种手段。在中国服务业总劳动投入中，KIBS劳动投入占比不及25%。要提高中国制造业竞争力，必须加速服务业的结构改革。

研究表明，对制造业的间接投入有助于推动整个生产系统的关联，相较于对制造业的直接投入带来的影响更大。因此决策者们在制定制造业或服务业产业政策时必须考虑到经济组织作为一个整体在满足最终需求中的战略重要性，理解、评估经济中制造业与生产性服务业（尤其是KIBS）的相互依赖性，关注其在中国产业结构调整中的作用。可以通过制定促进服务企业和制造企业之间合作网络形成的产业政策，促进生产性服务业（尤其是KIBS）和制造业的紧密关联，在特定领域促进服务和制造活动的集群发展。

湖北省教育厅人文社会科学研究项目（No.18Y033）“湖北制造业服务化发展模式及推动政策研究”。

作者简介

杨依依 武汉科技大学管理学院、武汉科技大学湖北产业政策与管理研究中心副教授，博士、博士后，硕士生导师

刘丽 武汉科技大学管理学院讲师，博士

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参考文献

来源：现代广告杂志社