生產性服務業空間關聯促進了制造業企業異地投資嗎？

陳麗嫻，陽 揚

（1.廣東外語外貿大學 經濟貿易學院，廣東 廣州 510006；2.中共中央黨校（國家行政學院）研究生院，北京 100091）

一、引言

生產性服務業作為制造業重要中間投入品，具有人才集聚、知識技術密集和附加值高等特征，對于保持制造業生產過程的連續性和促進制造業技術進步具有重要意義。為此，制造業對生產性服務的可獲得性和便利性會影響其企業布局，即生產性服務業在區域間的可達性和貿易性會顯著影響制造業企業區域空間布局。同時，制造業企業異地投資又是企業發展的常態化行為（Masulis 等，2011；潘紅波和余明貴，2014）。然而，中國部分地區生產性服務業發展存在滯后、水平不高和結構不合理的客觀事實，制造業發展又存在與該地區生產性服務業規模大小和內部結構不完全匹配的情形（陳麗嫻，2022）。相較于在生產性服務業集聚的地區發展，制造業企業在生產性服務業欠發達的地區投資子公司會面臨服務中間品需求不足的問題，這會降低企業異地投資意愿。那么，倘若不同地區的生產性服務業借助交通基礎設施和信息技術手段在地理空間上建立關聯關系，是否可以緩解制造業企業異地投資后對服務要素需求的痛點呢？研究這一問題對擴大生產性服務業規模和優化結構，以及促進制造業企業異地投資具有重要現實意義。

關于中國企業異地投資的影響因素，國內外學者從多視角進行了詳細探討。宋淵洋和黃禮偉（2014）以及宋淵洋（2015）均基于制度環境視角，認為目標市場的制度環境會影響企業跨地區經營戰略。Huyghebaert 和Wang（2016）指出，地區間法律和金融機構差異會顯著影響制造業企業異地投資的經營決策。朱凱等（2019）的研究也認為，通過在市場分割程度高的地區設立異地子公司，企業集團反而能夠擴大銷售規模和提升毛利率。曹春方等（2019）則從地區間信任的視角認為，母公司所在地與異地間的相互信任程度越高，母公司在該異地建立子公司的數量越多。馬光榮等（2020）指出，地區間的高鐵連通之后，上市公司赴異地投資的數量呈明顯增加趨勢。曹春方和賈凡勝（2020）、程玲等（2021）的研究發現，異地商會促進了家鄉企業的跨地區發展。Dai 等（2021）從產業政策視角的研究認為，企業傾向于在產業政策支持的地區投資子公司。張孝蔚等（2022）基于稅收分成視角的研究發現，市縣級政府的企業所得稅分成比例上升，企業異地設立子公司數量會顯著減少。綜上，圍繞企業異地投資的影響因素，學者們從企業生產經營的外部環境角度展開了大量研究，為本文的研究奠定了扎實的理論基礎。

但除外部因素外，企業是否赴異地投資還會受異地對內部生產要素供給（如服務要素）的影響。為此，若生產性服務業能借助交通基礎設施和信息技術等手段在各地區之間形成空間關聯，則有助于發揮生產性服務業的輻射帶動作用，確保制造業企業在異地投資后仍有服務要素可投入。從產業關聯角度來看，在其他條件不變的情形下，生產性服務業在地理空間形成關聯關系，異地投資的子公司仍可以以較低的交易成本使用母公司所在地區的服務要素，保障了子公司對服務要素的需求，從而能有效促進企業異地投資。綜上，本文基于修正的引力模型，測算省份間生產性服務業空間關聯程度，并以手工整理的2004?2020 年制造業上市公司的異地投資子公司數量測度制造業企業異地投資情形，從理論模型和實證檢驗兩個維度探究生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的影響。研究表明：（1）生產性服務業空間關聯顯著促進了制造業企業異地投資，主要是細分生產性服務業行業（信息傳輸、計算機服務和軟件業，金融業，科學研究、技術服務和地質勘查業）空間關聯發揮了顯著的正向作用。（2）生產性服務業空間關聯主要通過提高省份間服務要素投入來促進企業異地投資；省份間交通連接和信息技術聯通水平越高，生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的促進作用越凸顯。（3）從異地投資業務類型、要素密集型和股權性質的視角來看，生產性服務業空間關聯對異地投資制造子公司，以及對技術密集型和非國有制造業企業異地投資的促進作用更為明顯。本文的研究為破除企業異地投資障礙和實現制造業高質量發展提供了重要的經驗證據與政策啟示。

相比現有文獻，本文的邊際貢獻主要有以下三方面：第一，國內外學者關于生產性服務業空間集聚、區位選擇、對外開放和進出口的研究已有豐碩成果，但較少有文獻從空間經濟學角度，深入分析生產性服務業在地理空間上的關聯關系。本文采用修正的引力模型，測算得到地區間生產性服務業的空間關聯矩陣，有助于從空間地理角度深化生產性服務業發展理論。第二，國內外學者從制度、商會、地區間信任和交通基礎設施等外部環境視角研討其對制造業企業異地投資的影響效應，鮮有文獻從企業內部投入要素的視角揭示中國制造業企業異地投資難的問題。本文基于制造業生產投入要素的視角，探究生產性服務業空間關聯和細分生產性服務業行業空間關聯對制造業企業異地投資的影響效應和作用機制，拓展和豐富了制造業企業異地投資的分析，同時為中國促進制造業企業異地投資提供了理論支持。第三，明晰提高生產性服務業空間關聯水平的具體舉措是促進制造業企業異地投資的重要保障，深入探究如何通過提高省份間交通連接和信息技術聯通水平來加強生產性服務業在地理空間上的關聯程度，能更好地促進制造業企業異地投資。此外，本文還基于異地投資子公司業務類型、要素密集型和股權性質視角展開異質性分析。這對采取有針對性的異地投資發展策略具有實踐啟示，同時為政府科學指導制造業企業異地投資提供了政策建議。

二、理論分析與研究假設

本文在Halpern 等（2015）研究基礎上，構建生產性服務業空間關聯影響制造業企業異地投資的分析框架。假設經濟體有N個地區，每個地區有I個制造業企業，每個制造業企業只生產一種最終產品，最終產品的生產均需資本、勞動力和中間品（本文特指生產性服務業）這三種生產投入要素，且每個制造業企業i生產需要M種生產性服務業中間品，即：

其中，σ表示不同生產性服務業之間的替代彈性，且σ>1，M表示生產性服務業的種類數。代表性制造業企業i在t年的總產出可寫成：

其中，Ai為全要素生產率，Kit、Lit分別為企業i投入的資本和勞動力，S it為制造業在生產過程中對生產性服務業的投入量，α、β、γ為生產函數的固定參數。

制造業生產所需的生產性服務業并非完全來自本地區，當本地生產性服務業企業無法提供必需的服務要素時，其他地區的生產性服務業供給便能保障本地區制造業生產活動的正常進行?；蛘?，當其他地區的服務要素相對成本更低或質量更優時，本地的制造業生產也會投入其他地區的生產性服務業。因此，本文將生產性服務業中間品劃分為本地生產性服務業中間品（S dit）和外地生產性服務業中間品（S fit），以CES函數表示如下：

其中，Bit表示外地中間品的使用參數。借助于交通基礎設施和互聯網技術等快速發展，生產性服務業已能消除傳統上生產消費的時空不可分割性、不可存儲性、需“面對面”服務等特性，即生產性服務業可在地理空間上形成關聯關系。因此，生產性服務業空間關聯強度越大，尤其是當外地服務要素具有比較優勢或本地服務要素無法滿足需求時，制造業企業使用外地服務要素的概率就會越高，即Bit就越大。

本文假定企業為價格接受者，S dit、S fit的價格分別為Pdit、Pfit。根據式（3），制造業投入生產性服務業中間品的價格指數為：

對于M種生產性服務業中間品，本文均設定Zit=BitPdit/Pfit，Zit表示相對于本地提供的生產性服務業中間品，外地提供的生產性服務業中間品更具有價格、質量和多樣性優勢。地區間生產性服務業空間關聯強度越大，Zit就會越大。本文將本地生產性服務業中間品的價格Pdit設定為1，則有Zit=Bit/Pfit。式（4）可改簡寫為：

根據式（2）可知，單位產量的成本構成分別為資本價格r、勞動力工資w和生產性服務業的成本P。制造業企業實現利潤最大化的條件為：

可得到最終產品產出Yit的邊際成本，并將式（5）代入，有：

進一步比較只使用本地生產性服務業中間品S dit與同時使用本地生產性服務業中間品和外地生產性服務業中間品（S dit+Sfit）會節省多少的生產成本。本文使用兩者的價格之比，有dit=Pdit/Pit。dit越大，表明同時使用本地和外地生產性服務業中間品所節省的成本越多。

因此，式（8）可改寫為：

根據式（9）可知，制造業企業的邊際成本會受同時使用本地和外地生產性服務業中間品所節省成本dit的影響。當制造業企業可以投入外地生產性服務業中間品S fit時，相對于只投入本地生產性服務業中間品S dit，同時投入本地和外地生產性服務業中間品所節省成本dit越多，越會顯著降低企業邊際成本cit，進而提高企業利潤。這也意味著，如果生產性服務業形成空間關聯能降低本地制造業企業使用外地中間品的交易成本和溝通成本，那么就有可能促進制造業企業異地投資，企業異地投資后也無需再顧慮對生產性服務業中間品的投入問題?；诖?，本文提出假說H1：地區間生產性服務業形成空間關聯將顯著促進制造業企業異地投資。

根據前文分析，生產性服務業空間關聯會顯著促進制造業企業異地投資。這是因為省份間生產性服務業形成空間關聯，意味著省份間服務要素聯系更加緊密，省份間可以相互共享服務要素，在空間上形成生產性服務業與制造業相互協調的布局。尤其當企業異地投資的地區生產性服務業發展規模較小或質量低下時，如果生產性服務業的輻射范圍能突破行政邊界，仍能吸引其他地區制造業到該地區發展。因此，制造業企業除了可以投入本地生產性服務業中間品S dit，還可以選擇投入外地生產性服務業中間品S fit，有效解決了制造業企業異地投資對服務要素需求的痛點。同時，企業生產經營可以節省更多的成本dit，使得邊際成本cit更低，企業異地投資積極性得以提高?；诖?，本文提出假說H2：生產性服務業空間關聯通過提高省份間服務要素投入來促進制造業企業異地投資。

傳統觀點認為，生產性服務業存在不可貿易性、需“面對面”交流等特征（Autor 和Dorn，2013），決定了制造業區位布局會受到生產性服務業規模和結構的影響。然而，隨著交通基礎設施和信息技術快速發展，一定程度上改變了生產性服務業和制造業的空間集聚特征，兩者的協同集聚開始部分分離（白雪潔和孟輝，2017）。即生產性服務業和制造業發展無需拘泥于同一地理空間，生產性服務業對制造業影響范圍已突破行政邊界線（Hoekman 和Mattoo，2008）。這是由于省份間的交通連接和信息技術聯通有效提高了地區間的區位可達性和縮短了地區間的時空距離，有助于服務中間品（S dit+S fit）在地區間的自由流動和高效配置，促進了技術、知識和信息等高端服務要素的緊密聯系與合作。因此，省份間生產性服務業空間關聯強度會更大，對制造業企業異地投資的促進作用會更顯著?；诖?，本文提出假說H3：省份間交通連接和信息技術聯通水平越高，生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的促進作用越明顯。

三、研究設計、變量度量與數據來源

（一）模型設定

為實證分析生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的影響，本文基于省份?省份配對數據，構建了如下計量模型：

其中，下標i、j和t分別表示母公司所在省份、子公司所在省份和年份。manuijt表示省份i所有母公司在省份j投資的子公司總數量，本文以此刻畫制造業企業異地投資。proi jt表示省份i和省份j之間的生產性服務業空間關聯強度，還包括細分生產性服務業行業空間關聯強度。controlijt表示控制變量的集合。δi表示母公司所在省份固定效應，λj表示子公司所在省份固定效應，ηt表示年份固定效應。εijt為隨機擾動項。

（二）變量描述與數據來源

1.制造業企業異地投資。上市公司子公司數據來源為國泰安經濟金融研究數據庫的附注其他項目中的“上市公司子公司情況表”，該項目詳細記錄了子公司名稱、經營范圍、注冊地、注冊成立時間、國家區域和直接持股比例等內容。本文將研究樣本區間限定為2004?2020 年，具體篩選過程如下：（1）根據證監會2012 版行業分類，只保留行業屬性為制造業行業的公司。（2）剔除持股比例小于50%的母公司和持股比例不詳的子公司樣本。（3）剔除子公司國家區域不是中國的子公司樣本。（4）依據子公司注冊地和子公司名稱判斷公司所在省份，對于無法判斷地理位置的子公司，通過高德地圖進行搜索獲得。（5）為獲得省份?省份配對層面制造業企業異地投資數據，本文借鑒Siegel 等（2011）、曹春方和賈凡勝（2020）的研究，將母公司、子公司個數匯總到省份層面，構建省份層面配對樣本，得到省份i的所有母公司在省份j投資的子公司數量，由此得到15 810個省份層面配對的觀察值。此外，上市公司（母公司）基本信息來自萬得數據庫，本文還剔除了研究期間上市公司母公司所在省份發生變化的樣本，再依據證券代碼和年份與子公司數據庫進行匹配?；诖?，本文從省份i母公司在省份j投資子公司數量（manu）的維度來刻畫制造業企業異地投資。

2.生產性服務業空間關聯。生產性服務業空間關聯是指不同地區的生產性服務業在地理空間上發生關聯關系。即本地區生產性服務業不僅作為本地區產業的中間投入品，還可以提供給其他地區的產業作為生產投入要素。引力模型是探究要素和產出在空間相互作用和相互影響的一個主流模型，借鑒Hoekman 等（2009）、白俊紅和蔣伏心（2015）基于引力模型測算地區間創新系統空間關聯關系的方法，本文為刻畫各省份間生產性服務業空間關聯情況，同樣將引力模型引入地區生產性服務業之間的空間關聯研究。具體而言，通過構造相應的指標對兩省份之間生產性服務業的要素在t時期的流動量進行測算。由于省份i與省份j間的引力大小不一致，即省份之間經濟引力存在單向性和差異性，表現為在從業人員和經濟地理距離等維度都一致的情形下，產業增加值大的省份對產業增加值小的省份的引力可能會顯著大于產業增加值小的省份對產業增加值大的省份的引力。為此本文借鑒方大春和孫明月（2015）、李琳和牛婷玉（2017）的研究，引入參數k對省份間生產性服務業空間關聯的引力模型進行修正，使得生產性服務業空間關聯指標具備矢量特點。本文關于省份i與省份j的生產性服務業空間關聯、省份j與省份i的生產性服務業空間關聯的測算公式分別如式（11）和式（12）所示。

其中，pit、pjt分別表示在第t年的i省份和j省份的生產性服務業從業人員數量；①本文參考國民經濟行業分類標準（GB/T 4 754-2017），將生產性服務業界定如下：（1）交通運輸、倉儲和郵政業；（2）信息傳輸、計算機服務和軟件業；（3）金融業；（4）租賃和商務服務業；（5）科學研究、技術服務和地質勘查業。mit和mjt分別表示在第t年的i省份和j省份的服務業增加值。①由于目前無法獲得中國服務業分行業增加值數據，本文參考已有學者的研究，以服務業增加值代替生產性服務業增加值。本文采用地區服務業增加值與兩地區服務業增加值之和的比值來刻畫引力常數（k）。本文以[dij/(gdpi?gdpj)]2刻畫地區間的“經濟地理距離”，該指標同時考慮了經濟距離和地理距離因素對生產性服務業空間關聯的影響。其中，gdp表示人均地區生產總值。dij表示i省份和j省份之間的中心位置距離，本文利用高德地圖獲得的兩省份間的公路里程表示。根據式（11）和式（12）可測算得到地區間生產性服務業的空間關聯矩陣。

3.控制變量。本文借鑒曹春方和賈凡勝（2020）的研究，加入如下企業和省份層面的變量用以控制地區經濟、社會和地理等影響因素。（1）省份間經濟發展水平差距（gdpdiff），以省份i與省份j的人均國內生產總值差值表示。（2）省份間地理距離（geodiff），以省份i與省份j的省會城市地理距離衡量。（3）省份間工資水平差距（wagediff），以省份i與省份j的平均工資差值度量。（4）省份間人口規模差距（popdiff），以省份i與省份j的年末人口數差值刻畫。（5）省份間信息技術水平差距（internetdiff），以省份i與省份j的互聯網普及率差值表示。（6）省份間交通基礎設施水平差距（traffdiff），以省份i與省份j的交通網營業里程差值度量，各省份交通網營業里程包括鐵路營業里程、內河航道里程和公路里程之和。（7）省份間制造業資產報酬率差距（roadiff），以省份i與省份j的制造業上市公司平均總資產報酬率差值衡量。（8）省份間制造業資產負債率差距（debtdiff），以省份i與省份j的制造業上市公司平均資產負債率差值刻畫。（9）省份間制造業營業利潤差距（profitdiff），以i省份與j省份的制造業上市公司營業利潤占利潤總額比重的差值表示。為避免極端值影響，對上述變量進行對數化處理。

四、實證結果分析

（一）基準結果

1.總體回歸結果。本文基于式（10），采用簡單最小二乘法（OLS）實證分析省份配對層面的生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的影響效應，結果如表1 所示。列（1）?列（3）依次加入控制變量、年份固定效應、母公司和子公司所在省份固定效應，發現生產性服務業空間關聯的系數至少在5%的統計水平上顯著為正。這表明兩個省份間的生產性服務業空間關聯強度增加，制造業企業異地投資子公司數量會顯著提高。因此，生產性服務業形成空間關聯有助于降低異地投資子公司使用外地生產性服務業中間品的交易成本和溝通成本等，從而有效促進企業異地投資。這驗證了本文研究假說H1。對于控制變量，本文發現，在加入全部固定效應后，省份間經濟發展水平差距、省份間地理差距、省份間平均工資水平差距、省份間人口規模差距、省份間制造業資產報酬率差距、省份間制造業資產負債率差距和省份間制造業營業利潤率差距的系數基本顯著為負。這表明本地經濟發展越好、地理距離越遠、本地工資水平越高、本地人口規模越大、本地制造業上市公司經濟效益越高，企業向異地投資子公司的數量越少。省份間信息技術水平差距和省份間交通基礎設施水平差距的系數顯著為正，這說明本地信息技術水平越高和交通基礎設施越完善，企業越傾向于進行異地投資。上述實證結果與曹春方和賈凡勝（2020）以及程玲等（2021）的研究結論基本一致。

表1 生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的基準回歸結果

續表1 生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的基準回歸結果

2.細分生產性服務業行業空間關聯的作用效果。不同細分生產性服務業行業的表現特征和作用方式不同，其空間關聯是否都能顯著促進制造業企業異地投資還有待進一步考察。為此，本文基于式（11）和式（12）重新測算不同細分生產性服務業行業空間關聯，并采用式（10）實證檢驗不同細分生產性服務業行業空間關聯對制造業企業異地投資的影響。表2 估計結果顯示：（1）省份間交通運輸、倉儲和郵政業空間關聯，以及省份間租賃和商務服務業空間關聯的系數分別為0.0116、0.0072，但并不顯著?？赡艿脑蚴?，交通運輸、倉儲和郵政業以及租賃和商務服務業相對難以借助互聯網等技術手段跨越地理距離進行遠程的供給，且遠程交易成本相對較高，服務對象更多為本土的制造業企業，對其他地區產業發展的輻射帶動能力較小。另外，交通運輸、倉儲和郵政業、租賃和商務服務業屬于低端生產性服務業，從業人員多為低學歷和低技能勞動者，知識和技術溢出效應較低，對吸引企業異地投資發揮的作用較?。ㄐ麩詈陀嘤緷?，2017；陳麗嫻，2021）。因此，交通運輸、倉儲和郵政業空間關聯，以及租賃和商務服務業空間關聯對企業異地投資的作用效果不明顯。（2）省份間信息傳輸、計算機服務和軟件業空間關聯，省份間金融業空間關聯以及省份間科學研究、技術服務和地質勘查業空間關聯的系數分別為0.4572、0.2446、0.3364，且至少通過了5%的顯著性檢驗。這可能是因為金融信息和計算機軟件等服務可以實現遠距離的辦公和業務合作，對其他地區產業發展產生了正向的空間外溢效應。同時，這些細分生產性服務業行業屬于高端生產性服務業，知識和技術溢出效應更明顯，對制造業企業提高市場競爭力和攀升價值鏈高端具有重要推動作用。綜上，信息傳輸、計算機服務和軟件業空間關聯，金融業空間關聯，以及技術服務和地質勘查業空間關聯顯著促進了企業異地投資。

表2 細分生產性服務業行業空間關聯對制造業企業異地投資的回歸結果

續表2 細分生產性服務業行業空間關聯對制造業企業異地投資的回歸結果

（二）穩健性檢驗

1.新增子公司。除了考慮制造業企業異地投資子公司存量，本文還將制造業企業異地新增子公司數量作為被解釋變量重新進行實證回歸，進一步考察生產性服務業空間關聯對制造業企業異地新增子公司的影響效應。樣本量的時間跨度為2005?2020 年，共有14 480 個觀測值。估計結果見表3 列（1），在加入一系列固定效應后，生產性服務業空間關聯的系數為0.0245，且在10%的水平上顯著為正。這支持了本文基準回歸結果的穩健性。

表3 穩健性檢驗結果（1）

2.重新度量被解釋變量。本文基于制造業企業異地投資子公司人員數量的自然對數重新度量制造業企業異地投資，用以探究生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的影響。實證結果如表3 列（2）所示，生產性服務業空間關聯的系數為0.3019，且仍顯著為正，這進一步說明生產性服務業形成空間關聯可以促進制造業企業異地投資的基本結論是穩健的。

3.重新度量核心解釋變量。本文借鑒李敬等（2014）、劉華軍和何禮偉（2016）的研究，建立兩兩省份間生產性服務業變量的計量模型，進而采用非線性Granger因果檢驗識別生產性服務業在地區之間的相互關聯（pros）。如果省份i生產性服務業的從業人員數量變動對省份j生產性服務業產生影響，則說明省份i生產性服務業與省份j生產性服務業之間存在空間關聯，取值為1，否則取值為0。由于省份i指向省份j與省份j指向省份i不同，即Granger因果得到的省份間關系可能不是對稱的，因此本文得到的是一個有向的空間關聯。估計結果如表3 列（3）所示，可以發現采用非線性Granger因果方法構造生產性服務業空間關聯指標后，生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的系數仍顯著為正，為1.8393。這說明前文估計結果是穩健可靠的。

4.子樣本檢驗。由于直轄市有著不同于其他省份的特殊地位，直轄市向其他省份投資或其他省份向直轄市投資的意愿往往更強，這可能會高估生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的作用。因此，本文剔除制造業母公司或子公司所在地區為直轄市的樣本，以及制造業母公司和子公司所在地區同時為直轄市的樣本，結果見表3 列（4），生產性服務業空間關聯系數為0.3678，且在1%的水平上顯著為正，這說明本文基本結論是穩健的。此外，考慮到2008 年全球金融危機和2020 年新冠疫情等外生沖擊帶來的干擾，制造業企業生產和投資行為會受到較大沖擊，即生產性服務業空間關聯強度和制造業企業異地投資意愿可能會偏弱，因此剔除2008 和2020 年的研究樣本，結果見表3 列（5），同樣發現了生產性服務業空間關聯的系數顯著為正，這進一步佐證了基準模型估計結果的穩健性。

5.系統GMM估計?？紤]到制造業企業異地投資行為具有延續性，以及靜態面板模型中生產性服務業空間關聯與制造業企業異地投資間可能存在內生性問題，為此本文在式（10）的基礎上加入制造業企業異地投資的滯后一期項，采用系統GMM模型進行估計。構建動態面板模型，不僅能夠揭示制造業企業異地投資行為的動態變化特征，也能有效克服內生性帶來的估計偏誤問題。表4 列（1）報告的是生產性服務業空間關聯影響制造業企業異地投資的系統GMM估計結果。根據動態面板模型的特征，將被解釋變量（manu）的滯后期與核心解釋變量（pro）當作內生變量，加入控制變量、年份固定效應、母公司和子公司所在省份固定效應。同時，為了增強回歸結果的可靠性，對模型設定的合理性和工具變量的有效性進行檢驗。在擾動項自相關檢驗中，AR（1）顯著相關和AR（2）不相關，即接受原假設“擾動項無自相關”；Sargan檢驗的P值大于0.1，接受“所有工具變量有效”原假設。估計結果也表明，在考慮內生性問題后，生產性服務業空間關聯仍顯著推動制造業企業異地投資子公司。這印證了生產性空間關聯有助于推動制造業企業異地投資的結論。

表4 穩健性檢驗結果（2）

6.工具變量法。本文進一步借鑒趙奎等（2021）、張平淡和屠西偉（2022）的做法，采用份額移動法構造Bartik工具變量消除實證過程中可能的內生性問題。份額移動法的基本思路是基于分析單元初始年份的份額構成與總體增長率的交乘項來構造Bartik IV，該估計值與實際值高度相關，但與模型殘差項不相關，滿足了工具變量的相關性和外生性條件。因此，其可以很好地解決反向因果和遺漏變量等多種原因導致的內生性問題，能得到一致性估計。在本文中，核心解釋變量為生產性服務業空間關聯，其由五個分行業構成，那么，Bartik工具變量可通過初始年份的分行業生產性服務業空間關聯與分行業增加值的全國增長率的交乘得到，具體表示為：pro_ivijt=∑proijst0×(1+Gst)。其中，t0表示初始年份，即2004 年；proi jst0表示子行業s在2004 年的空間關聯水平；Gst表示子行業s在t年的全國增加值相對于2004 年的增長率。

表4 列（2）?列（3）報告了Bartik工具變量的兩階段回歸結果。在第一階段，工具變量的系數值顯著為正，這表明運用份額移動法構造的生產性服務業空間關聯水平與實際的生產性服務業空間關聯水平高度接近。在第二階段，Kleibergen-Paaprk LM統計量的P值小于1%，拒絕“工具變量識別不足”的原假設；Kleibergen-Paaprk F統計量大于Stock-Yogo弱識別檢驗的10%臨界值（16.38），拒絕“工具變量弱識別”的原假設。這說明Bartik工具變量具有合理性。同時，結果還發現對于制造業企業異地投資子公司，生產性服務業空間關聯的系數顯著為正。這說明在使用Bartik工具變量后，生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資仍有顯著的促進作用，這進一步印證了前文估計結果是穩健可靠的。

（三）影響機制與拓展分析①這部分只報告了整體生產性服務業空間關聯與制造業企業異地投資的影響機制與拓展分析結果，對于細分生產性服務業行業空間關聯的影響機制與拓展分析結果，限于篇幅，留存備索。

1.影響機制分析。前文理論機制分析表明，生產性服務業空間關聯可能通過提高省份間服務要素投入來促進制造業企業異地投資。為驗證研究假說H2，本文采用中介效應模型進行實證檢驗。對于中介變量（省份間服務要素投入）的度量，使用2007 年、2010 年、2012 年、2015 年和2017 年的區域間投入產出表②考慮到數據的可獲得性，以及結合年份就近原則，本文在構造2004?2007 年、2008?2010 年、2011?2012 年、2013?2015 年和2016?2020 年的省份間服務要素投入指標時，分別對應使用的是2007 年、2010 年、2012 年、2015 年和2017 年區域間投入產出表。測算區域間制造業對生產性服務業的完全消耗系數，用以刻畫省份間服務要素投入指標（per）。該指標反映的是制造業部門的生產和生產性服務業部門發生的經濟數量關系，即省份i制造業單位產品的生產對省份j生產性服務業的直接和間接消耗量的總和。測算公式為：...。其中，perijk表示省份i制造業行業k對省份j生產性服務業的完全消耗系數，右側第一項表示對生產性服務業的直接消耗量；第二項表示為生產制造業行業k產品的第一輪間接消耗生產性服務業的量；后面以此類推。表5 報告了實證檢驗結果，列（1）顯示，生產性服務業空間關聯的系數為0.6416，且在1%的統計水平上顯著為正，這表明生產性服務業空間關聯顯著促進了省份間服務要素投入。同時，將表1 列（3）與表5 列（2）的生產性服務業空間關聯系數對比可知，生產性服務業空間關聯對企業異地投資子公司存在以省份間服務要素投入為中介變量的中介效應。另外，Sobel檢驗報告的Z值大于5%顯著性水平上的臨界值，這同樣進一步證實了中介效應的存在。這說明生產性服務業空間關聯通過提高省份間服務要素投入，可以有效解決制造業企業異地投資后對服務要素需求的痛點，即研究假說H2 的省份間服務要素投入的影響機制得到驗證。

表5 省份間服務要素投入的影響機制結果

2.拓展分析。研究假說H3指出，省份間交通連接和信息技術聯通水平的提高，有助于加強生產性服務業空間關聯，促使服務要素在省份間的聯系變得更加緊密，進而對制造業企業異地投資發揮正向作用。為驗證這一假說，本文在式（10）解釋變量中加入生產性服務業空間關聯與省份間交通連接的交互項、生產性服務業空間關聯與省份間信息技術聯通的交互項，用以檢驗省份間交通連接和信息技術聯通對生產性服務業空間關聯作用效果的影響。其中，對于構造省份間有向的交通連接指標，借鑒丁如曦和倪鵬飛（2017）的研究，采用的是省份間在交通時間上的最短距離。測算方法為，計算和比較省份間的高速鐵路、普通鐵路和公路的各自出行時間，并選取出行的最短交通時間作為省份間交通連接指標。數據來源為各年份的中國高速鐵路開通運行線路和《全國鐵路旅客時刻表》。構造省份間非對稱的信息技術聯通指標，主要是借鑒Tombe 和Zhu（2019）以及余典范等（2022）的研究，測算公式為：其中，intijt為年份t省份i與省份j的信息技術聯通強度；intit和intjt分別為省份i和省份j的互聯網普及率；edit和edjt分別為省份i和省份j的人均電信業務量，以電信業務總量與互聯網上網人數的比值表示。由于edit/edjt刻畫了省份間“不同的”雙邊成分，即intijt≠intjit，因此同樣可以得到省份j與省份i信息技術聯通強度的測算結果，數據來自《中國統計年鑒》?；貧w結果如表6 所示，對于制造業企業異地投資子公司，生產性服務業空間關聯與省份間交通連接和信息技術聯通的交互項系數均顯著為正。這說明省份間的交通連接和信息技術聯通水平越高，越有助于提高生產性服務業空間關聯水平，進而生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的促進作用也越大。因此，研究假說H3 得到驗證。

表6 基于省份間交通連接和信息技術聯通的影響分析結果

（四）異質性分析

1.基于異地投資子公司業務類型的異質性分析?？紤]到制造業異地投資的子公司既有制造子公司又有服務子公司，且不同業務類型的子公司對生產要素和配套設施等需求存在差異。為此，本文手工整理和區分省份i母公司在省份j投資的制造子公司數量和服務子公司數量，進而采用式（10）分別進行實證回歸。結果如表7 所示，省份間生產性服務業空間關聯強度提高，制造業企業異地投資的制造子公司數量和服務子公司數量均提高，且至少在10%的水平上顯著。同時發現，生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資制造子公司的回歸系數比其對異地投資服務子公司的回歸系數明顯更大。為進一步檢驗前者是否在統計意義上顯著高于后者，使用自主法估計相應系數間差異的標準差，結果在1%的水平上顯著。這表明省份間生產性服務業空間關聯強度提高對制造業企業異地投資制造子公司具有更加明顯的促進作用。這可能是因為，生產性服務業形成空間關聯后，投資制造子公司可以獲得知識溢出、降低交易成本和推進專業化分工，而投資服務子公司是為主營業務提供相關配套服務。即生產性服務業形成空間關聯能夠為異地投資的制造子公司提供更多的中間品，因此對異地投資制造子公司的促進作用更大。

表7 異地投資子公司業務類型的異質性分析結果

2.基于制造業要素密集型的異質性分析。不同要素密集型制造業對服務要素的需求存在差異，那么生產性服務業空間關聯對不同要素密集型的制造業企業異地投資是否存在異質性影響呢？相比勞動密集型制造業對原材料和簡單勞動力的高度依賴，資本密集型制造業對科技創新、計算機軟件和商務咨詢等生產性服務業的需求較高，技術密集型制造業對生產性服務業需求最高。因此，本文預期生產性服務業空間關聯對技術密集型制造業企業異地投資的促進作用最明顯，其次是資本密集型制造業企業，最后是勞動密集型制造業企業。為探究生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的要素密集型異質性影響，從國泰安經濟金融研究數據庫中獲取制造業上市公司的行業屬性，將制造業企業劃分為勞動、資本和技術密集型，并按照前文的做法獲得省份?省份配對層面的不同要素密集型的制造業企業異地投資數據。表8 列（1）?列（3）報告了要素密集型異質性的回歸結果，結果顯示，生產性服務業空間關聯的系數分別為0.0288、0.0640和0.0988，且至少在10%的水平上顯著，即生產性服務業空間關聯對技術密集型制造業企業異地投資的促進作用大于資本和勞動密集型制造業企業。按照前文做法報告了bootstrap組間差異結果，同樣發現生產性服務業空間關聯對技術、資本和勞動密集型制造業企業異地投資促進作用的排序結論穩健可靠。

表8 要素密集型和股權性質的異質性分析結果

3.基于制造業企業股權性質的異質性分析。根據前文分析，生產性服務業空間關聯顯著促進了制造業企業異地投資，主要是因為生產性服務業形成空間關聯后有助于本地制造業以較低的交易成本獲取外地多樣化和高質量的服務要素，進而提高了企業生產經營利潤。相較于非國有企業，國有企業對生產和交易成本的反應不敏感（徐明東和陳學彬，2012），生產性服務業空間關聯對國有制造業企業異地投資驅逐利潤的影響較為有限。而且，地方政府有著較強的資源配置權力，基于增加財政收入和擴大地方就業的考量，有動機干預國有企業的異地投資決策，因此國有制造業企業異地投資可能會受政府一定程度的限制。為此，本文按照股權性質將制造業上市公司劃分為國有企業和非國有企業兩組樣本，進一步檢驗生產性服務業空間關聯對制造業異地投資的股權異質性影響，結果見表8 列（4）和列（5）?？梢园l現，生產性服務業空間關聯的系數分別為0.1141 和0.0694，即生產性服務業空間關聯對非國有制造業企業異地投資的影響要遠大于其對國有制造業企業異地投資的影響。同樣地，bootstrap組間差異結果也支持這一結論。

五、結論與啟示

生產性服務業是為制造業生產活動提供保障的行業，對于促進制造業技術創新和提高生產效率具有重要意義。那么，生產性服務業在區域之間因要素流動所形成的空間關聯是否可以有效緩解企業異地投資后對服務要素需求的痛點，進而促進制造業企業異地投資呢？本文在理論模型分析的基礎上，以手工整理的制造業上市公司在異地投資的子公司數量刻畫企業異地投資，并基于修正的引力模型度量省份間的生產性服務業空間關聯程度，采用計量模型探究生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的影響效應。結果發現：（1）提高省份間生產性服務業空間關聯會顯著促進制造業企業異地投資，其中，只有信息傳輸、計算機服務和軟件業空間關聯，金融業空間關聯以及科學研究、技術服務和地質勘查業空間關聯對企業異地投資發揮了正向的促進作用。（2）生產性服務業空間關聯主要是通過提高省份間服務要素投入的途徑對制造業企業異地投資發揮積極作用。此外，省份間的交通連接和信息技術聯通水平越高，生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的作用效果會越明顯。（3）基于企業異地投資子公司業務類型，相對于異地投資服務子公司，生產性服務業空間關聯對異地投資制造子公司的促進作用更大；基于要素密集型和股權性質來看，生產性服務業空間關聯對技術密集型和非國有制造業企業異地投資的促進作用顯著大于資本、勞動密集型和國有制造業企業。

本文研究結論具有較強的政策啟示。第一，應加強各省份之間的生產性服務業空間關聯，尤其要加強信息傳輸、計算機服務和軟件業等高端生產性服務業空間關聯，可以此有效緩解制造業企業異地投資后對服務要素的需求，在有助于促進制造業企業異地投資的同時，還有利于實現制造業高質量發展。在生產性服務業形成空間關聯后，異地投資的子公司發展不僅可以享有廉價的土地成本和豐富的自然資源等具有優勢的區位條件，還可以通過提高服務要素投入促進兩省份間的知識和信息等的交流與合作。因此，制造業企業異地投資對服務要素的需求能得到充分保障。第二，為提高生產性服務業空間關聯對制造業企業異地投資的促進作用，需要重點提高省份間的交通基礎設施連接和信息技術聯通水平。應繼續加大交通基礎設施的建設和完善信息互聯網技術的互聯互通，促進服務要素在省份之間的高效流通與配置，進而構筑生產性服務業營銷網絡。這有助于突破地理距離對服務要素投入的時空約束，降低遠距離投入服務要素引起的交易成本，顯著提高制造業企業異地投資對生產性服務業中間品的投入。第三，制造業企業在異地投資子公司時，要綜合考慮子公司業務與所要投資地區的生產要素和自然稟賦等的匹配情形，有選擇地進行投資。同時，在推進不同要素密集型和股權性質的制造業企業異地投資時，應緊密結合生產性服務業空間關聯的影響來針對性地采取不同的發展策略。此外，可通過積極發揮生產性服務業空間關聯的正向作用來促進技術密集型和非國有制造業企業異地投資。