Measurement of the Service Level of China's Equipment Manufacturing Industry：based on the Perspective of Value Flow

Qi Liangqun,Wang Jinshi,Cui Yueying,Gao Wenju

(School of Economics and Management, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150080,China)

Abstract：Based on GERT model, this paper reveals the change law of value added and the structure of value flow network between China's equipment manufacturing industry and other industries from the perspective of value flow.Based on the parameters of value-added multiplier and average value transfer times of inter industry value flow, this paper constructs and measures the input service level and output service level of China's equipment manufacturing industry.The results show that: from 2002 to 2018, the level of "input service of equipment manufacturing industry" in China is higher than that of "output service of equipment manufacturing industry" on the whole, the level of "input service of equipment manufacturing industry" has a slight upward trend on the whole, and the level of "output service of equipment manufacturing industry" has an upward trend since 2012.

Key Words:Value Flow；GERT Network；Equipment Manufacturing Industry; Input Service; Output Service

收稿日期：2021-01-07

修回日期：2021-02-19

基金项目：国家自然科学基金项目(72074062，72004044)；国家社会科学基金项目(18BJY102)；黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(19JLE254，20GLB118，20JYE278)

作者简介：綦良群(1964—)，男，吉林长春人，博士，哈尔滨理工大学经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为高技术产业发展战略与政策；王金石(1992—)，男，黑龙江哈尔滨人，哈尔滨理工大学经济与管理学院博士研究生，研究方向为高技术产业发展战略与政策；崔月莹(1995—)，女，黑龙江绥化人，哈尔滨理工大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为高技术产业发展战略与政策；高文鞠(1990—)，女，吉林松原人，哈尔滨理工大学经济与管理学院博士研究生，研究方向为装备制造业发展战略与政策。本文通讯作者：王金石。

DOI：10.6049/kjjbydc.2021010161

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F264.2

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2021)14-0072-10

0 引言

装备制造业作为一种母机行业，为其它制造业生产提供必需的技术装备和重要零部件，是制造业的核心和基础，具有极强的带动效应[1]。装备制造业发展水平很大程度上决定制造业技术水准高低和竞争力强弱[2]，对中国制造企业参与全球化竞争至关重要。受到中美贸易摩擦、新冠肺炎疫情导致的全球经济低迷影响，中国在航空航天、通讯等多个重点发展的装备制造产业面临高额关税、限制采购等贸易政策的威胁和影响，导致中国制造企业转型升级面临极大挑战。装备制造企业产品生命周期较一般制造企业产品长，复杂性、系统性也更强，其研发、使用、维护、回收过程中涉及到不同领域知识、技术和经验，因而装备制造企业在满足用户需求过程中往往需要跨组织、跨产业地协同多个主体。上世纪90年代，欧美发达国家依托服务化实现了制造业转型升级，此后，在世界经济范围内，服务与制造出现显著融合与相互增强作用，服务化也普遍被认为是实现企业转型升级的有效途径[3-4]，这为中国装备制造企业发展提供了有益借鉴。服务化有助于制造企业重构竞争优势[5]、实现价值共创[6]、提供针对性产品[7]，从而丰富制造业服务，通过丰富服务内容、创新服务形式满足生产制造需求，不断将服务融入装备制造产品的制造[8]。装备制造企业出于降低成本从而实现利润最大化、短期快速积累相关经验等目的，会将一些成本较高的服务、产品采用外包形式获取。生产性服务企业为装备制造业提供人力资本、知识资本等优质资源，在互动过程中有力提升装备制造业竞争力并促进产业结构转型升级。在产业间循环往复的互动中，装备制造业与生产性服务业之间相互融合趋势愈发显著。两个产业间的互动融合过程并不是服务要素与生产活动的简单叠加，而是互动融合行为主体在服务要素集聚过程中，利用服务要素重构要素流通流程的一系列复杂行为，装备制造业与生产性服务业互动融合的实质是产业行为主体提高产品价值增量、拓展产业利润空间的过程。因此，有必要从价值流动视角反映装备制造业与生产性服务业互动融合发展的演变趋势并得到科学合理的量化结论，为国家相关政策制定提供另一种参考依据。

目前，从产业层面测度服务化水平的研究大多从投入服务化和产出服务化两个角度分析。通常认为，装备制造业投入服务化是指装备制造业消耗生产性服务业提供的服务要素占装备制造业吸收各行业提供要素的比例，装备制造业产出服务化是指装备制造业产出的服务价值占总产出的比例。制造业服务化已有测度方法存在3类缺陷：一是测度结果较真实水平存在偏差，即准确性缺陷。依据投入产出法计算产业层面投入服务化水平，主要是通过基于中间品投入计算的完全消耗系数[9]、基于增加值投入占比的增加值率[10]等指标予以表征。产业层面产出服务化水平主要通过基于WIOD数据库供给表计算制造业提供的服务产品数量占比[11]、制造业上市公司披露的数据判断是否提供服务业务[12]等指标予以表征。完全消耗系数、增加值占比等投入服务化指标缺陷在于忽视了重复计算部分的价值，即重复计算中间品投入、进出口增加值在产业间流动的部分，因而测度的服务化水平往往较实际水平偏高；服务产品数量占比、是否提供服务业务并不能全面体现制造业产出服务价值体量，产出服务化水平有待进一步表征。二是测度结果强调服务化静态水平，忽略了服务化动态水平，即动态性缺陷。投入服务化水平的常规测度仅反映投入制造业的服务要素量占比等指标，无法反映制造业与生产性服务业互动过程中消耗服务要素的频次，即服务要素自生产性服务业流向制造业的频次；产出服务化水平的常规测度仅反映是否提供产出服务或产出服务数量等指标，无法反映制造业产出价值被生产性服务业消耗的频次，即服务价值自制造业流向生产性服务业的频次。三是测度结果忽略了服务化的关联性，即关联性缺陷。在国民经济系统中，资金、技术等价值载体流动促进各产业间互相联系并实现自身价值增值。已有服务化测度方法不能直观体现不同时段各产业间服务要素循环进程、价值流动增值进程。

GERT(图示评审技术)是一种广义的随机网络分析方法，通过对现实问题进行建模、计算，给出系统视角下现实问题的网络结构和节点间传递特性。近年来，该技术在社科、工程领域得到广泛应用。在社科领域，诸多学者利用GERT网络模型对现实问题反映出的复杂问题网络进行建模，并对网络中流动的资金、信息、知识、技术等要素展开特定分析。如俞斌等[13]利用GERT网络模型测度农业部门到服务业部门的价值流动情况；张海涛等[14]构绘信息生态链中各信息主体间的价值流动过程；郭本海等[15-16]通过对比不同主体主导下的乳制品全产业链质量管控情景，测度战略性新兴产业技术突破过程中的瓶颈发生节点；张瑜等[17]测度产学研项目研制过程中知识要素流动的顺畅程度及增值情况；Nelson等[18]采用GERT网络模型分析新产品开发(NPD)并行过程；Liu等[19]利用GERT网络模型计算碳纤维产业链各行业间价值转移概率并揭示各部门间动态等价价值转移关系。GERT模型的核心在于揭示系统按照一定概率实现状态转换的过程，是刻画复杂系统的有效工具，也是揭示系统内部价值动态的一种手段方法[20]。鉴于此，本文利用GERT模型探寻装备制造业和生产性服务业在国民经济系统中的价值流动过程，并以此为基础开展关键指标测度和服务化水平指标定义、测度，尝试规避传统服务化水平测度方法的准确性缺陷、动态性缺陷和关联性缺陷。因此，本文依据2002—2018年中国竞争型投入产出表，分类整理国民经济系统中各行业数据，在国民经济系统整体视域下构建各经济部门间价值流动、价值增值情况的GERT网络模型，计算与分析装备制造业服务化水平。

本文拟解决3个问题：首先，在国民经济系统整体视域下，基于价值流动视角探寻中国各经济部门间的价值流动、价值增值关系，重点探寻装备制造业与生产性服务业间价值流动关系；其次，依据价值流动GERT网络模型，构建装备制造业与生产性服务业间价值流动的服务化水平指标，并刻画系统的价值流动特征；最后，求解价值流动GERT模型时，采用矩阵表示法代替梅森公式法，对复杂的GERT网络结构进行表征和求解，提供了更为便捷、高效的量化计算方法。

1 价值流动GERT网络模型构建与求解

1.1 模型构建及主要参数设定

在国民经济系统中，产品、资金、知识等价值载体流动促进各行业间互相联系，构成复杂的GERT网络，产品、资金、知识等价值载体在流动中实现自身价值增值。因此，价值流动GERT网络的节点代表国民经济系统中各个产业，网络的边代表各个产业间的价值流动关系[13]。本文依据2002—2018年中国竞争型投入产出表，分析GERT网络中各节点之间的价值流动过程及衍生的价值增值过程，重点分析装备制造业与生产性服务业之间价值流动过程中产生的价值流动量、价值增值量及价值流动频次，进而从价值流动视角对装备制造业服务化水平进行定义和计算。涉及GERT网络模型构建的竞争型投入产出表如表1所示。

在国民经济系统价值流动GERT网络模型中，各产业代表的经济部门为GERT网络节点，价值由节点i到节点j的价值流动实现过程为价值活动ij，即价值活动ij为经济部门i向经济部门j投入中间品Zij的过程。价值活动ij实现概率为pij，在国民经济系统价值流动GERT网络模型中，pij等于价值活动ij实现时，价值流动量qij占节点i价值流动总量qi的比例，如式(1)所示，即pij为产业i流向产业j的中间品投入占产业i总投入的比重。

(1)

价值活动ij实现时，节点i向节点j传递的价值流为Uij，价值流包括劳动者报酬sij(1)、生产税净额sij(2)、固定资产折旧sij(3)和营业盈余sij(4)，该4项价值参量相互独立，其中i=1，2，…，n；j=1，2，…，l，n，l≥2。易知价值流为4项参量的线性加总，则价值流动GERT网络的基本构成单元如图1所示。依据中国竞争型投入产出表判断，国民经济系统价值流动GERT网络模型中输入端的逻辑关系为异或，输出端的逻辑关系为概率型。

价值活动ij实现时，价值流中各价值参量的矩母函数为Msij(k)，则各价值参量的矩母函数之积与价值流动分配概率pij的乘积称为价值活动ij的传递函数Wij，如式(2)所示。在国民经济系统价值流动GERT网络模型中，传递函数Wij的经济含义为各产业经产业i流向产业j的增加值投入总量。

(2)

易知节点i到节点j的等价价值传递概率Pij等于传递函数Wij(s1，s2，s3，s4)中所有sk取0时的值，如式(3)所示。

Pij=Wij(s1,s2,s3,s4)|sk=0

(3)

价值活动ij实现时，各价值参量sij(k)平均价值增值量为价值参量sij(k)的一阶矩，如式(4)所示，易知节点i到节点j的平均增值量为价值流动过程中各价值参量sij(k)一阶矩的线性组合。在价值流动GERT网络中，节点间的平均价值增值量E[X(k)]代表不同产业之间流动产生的价值增值总量。

(4)

若将GERT网络中节点间流动的价值总量设置为1，则价值活动ij实现过程中的价值转移量就等于等价传递概率，设Nij表示节点i到节点j价值增值活动实现时的价值增值乘数，由于Pij表示价值转移量，E[sij(k)]表示价值增值量，则价值增值乘数Nij等于价值活动ij平均价值增值量与累加后价值转移量的比值，如式(5)所示。在价值流动GERT网络中，价值增值乘数是指每单位中间品投入变化带来的价值增值变动情况，通过计算价值增值系数可以在相同量纲下实现各主体间价值增值情况的对比。求解价值增值乘数即判断不同产业间价值传递过程中价值增值能力的乘数效应，价值增值乘数值越大，表明产业间价值传递过程中价值增值能力越强。

(5)

在国民经济系统价值流动GERT网络中，令等价矩母函数ME(c；s1，s2，s3，s4)中sk=0，对节点i到节点j的价值活动ij进行C标记，可求出节点i到节点j的价值平均转移次数Tij，设Tij表示价值活动ij被执行的平均次数，如式(6)所示。价值平均转移次数值越大，表明产业间价值传递过程中价值增值活动越频繁、产业间互动程度越高。

(6)

1.2 模型求解步骤

GERT网络模型一般采用梅森公式求解等价传递函数，然而本文研究的GERT网络节点较多、回路繁杂，采用梅森公式分析拓扑结构特征较为繁琐，因此结合陶良彦等[21-22]、赵国枝和刘志决[23]提出的矩阵式表达方法，对GERT网络模型进行化简、求解，具体操作步骤如下：首先，根据实际问题具体特征，整理历年投入产出表并计算各节点价值流动分配概率Pij，分析GERT网络节点间价值流动流向和参量构成，构建国民经济系统价值流动GERT网络模型；其次，确定价值流动GERT网络中节点间价值流动各独立参量的分布参数，化简GERT网络至仅含目标节点，确定目标节点i到节点j价值活动的价值传递函数Wij并求解；最后，根据求解目标节点间价值活动的等价传递函数Wij，依次确定相应等价价值传递概率Pij、平均价值增值量E[sij(k)]、价值增值乘数Nij和价值平均转移次数Tij并对结果进行分析。

2 装备制造业服务化水平测度与分析

2.1 数据源

为简化国民经济系统价值流动GERT网络模型并探寻装备制造业与生产性服务业间价值流动特征，本文选取国家统计局发布的2002—2018年竞争型投入产出表数据进行分析，根据国家统计局发布的历年投入产出表实际情况以及历次产业划分规定，以《生产性服务业统计分类(2019)》和2017年投入产出表为基准，参考楚明钦[24]、惠利和丁新新[25]的分类方法，将中国所有经济部门划分为8个产业大类，以此规避历年投入产出表在统计口径、产业分类方面存在差异性的问题。

生产性服务业包含国民经济行业分类中的交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，农林牧渔业中的农、林、牧、渔服务业，采矿业中的开采辅助活动，以及装备制造业中的金属制品、机械和设备修理业。装备制造业包含国民经济行业分类中的金属制品业，通用设备制造业，专用设备制造业，汽车制造业，铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业，电气机械和器材制造业，计算机、通信和其它电子设备制造业，仪器仪表制造业。一般性服务业专指国民经济行业分类中除上述生产性服务业子类外的所有服务业子类，一般性制造业专指国民经济行业分类中除上述装备制造业子类外的所有制造业子类，农林牧渔业、采矿业、电热水业和建筑业依照常规划分方法确定。

2.2 国民经济系统价值流动GERT模型结构

通过分析产业间价值流动联系，构建国民经济系统内产业间价值流动GERT网络，网络中8个节点为上文国民经济行业分类划分的8个产业，网络的边为8个产业间价值流动关系，资金流动构成网络中的流，节点1表示农林牧渔业，节点2表示采矿业，节点3表示一般性制造业，节点4表示装备制造业，节点5表示生产性服务业，节点6表示一般性服务业，节点7表示电热水业，节点8表示建筑业。2002年和2018年中国国民经济系统价值流动GERT网络结构如图2、3所示。需要说明的是，结构图显示的是节点间价值流动关系中的主体部分而非全部，即各产业间价值流动中的重点进程，部分节点间价值流动数量过少，因此忽略不计并视作节点间无价值流动关系。国民经济系统价值流动GERT网络结构图演变有助于直观展现不同年份中国各产业间价值流动重点演化进程，限于篇幅，其它年份国民经济系统价值流动GERT网络结构图留存备索。以装备制造业(节点4)流向生产性服务业(节点5)为例，观察2002—2018年GERT网络结构图可知，装备制造业多通过建筑业、一般性服务业流向生产性服务业，部分年份(2007年、2010年、2018年)缺乏装备制造业直接流向生产性服务业，即装备制造业被生产性服务业消耗的价值往往需要多产业传导，说明装备制造业产出服务化并不完全是装备制造业直接衍生出生产性服务。在国民经济系统整体视域下进行综合分析，可以有效规避传统测度方法下服务化水平(直接消耗系数等)的关联性缺陷。

2.3 装备制造业服务化水平测度

依据国民经济系统价值流动GERT模型，在国民经济系统价值流动过程中，考量增加值流动而非中间品流动，可以规避传统测度方法下服务化水平的准确性缺陷。同时，计算产业间价值流动量、价值流动衍生价值增值量和价值流动转移频次，可以规避传统测度方法下服务化水平的动态性缺陷。综上，装备制造业服务化水平指标定义如下：

定义1：装备制造业投入服务化水平为生产性服务业流向装备制造业的价值增值乘数与价值平均转移次数之比，如式(7)所示。装备制造业投入服务化的经济含义为，每单位增加值投入由生产性服务业单次流向装备制造业带来的装备制造业价值增值变动情况。

(7)

定义2：装备制造业产出服务化水平为装备制造业流向生产性服务业的价值增值乘数与价值平均转移次数之比，如式(8)所示。装备制造业产出服务化的经济含义为，每单位增加值投入由装备制造业单次流向生产性服务业带来的生产性服务业价值增值变动情况。

(8)

以2018年为例，根据投入产出表计算、整理得到各节点概率分配矩阵为P2018，如式(9)所示。因国民经济系统中所有节点代表的产业间均存在价值流动现象，为简化模型，本文参考俞斌等[13]的研究成果，将各年份节点概率不足0.1等价于0统一处理。

(9)

在产业间价值流动过程中，流通价值由生产成本(CL)、劳动者报酬(NTP)、生产税净额(DFA)、营业盈余(OS)组成，该4项参量均符合正态分布，整理得到各参量分布情况(见表2)，则价值增值量为该4项数据的累加和，如式(10)所示。

V2018(CL，NTP，DFA，OS)=

(10)

求解上述问题的基础方法是分析网络的拓扑结构，以往文献大多利用梅森公式或柯特斯公式分析结构求解节点间的等价传递函数。然而，国民经济系统价值流动GERT网络内节点关系繁杂，依靠梅森公式极易出现漏判、错判现象且计算量巨大，因此本文结合图论思想，利用矩阵表示法，对图中网络结构进行表征和求解。将价值流动GERT网络模型转换成矩阵式As[23]，其中As中元素aji表示节点i到节点j的价值传递函数Wij，以2018年为例，将价值流动GERT网络模型转换为矩阵式A2018。

(11)

由于目标是求解节点间的等价传递函数，因此只需判定排除其它节点影响后节点i到节点j之间的传递关系，而价值流动GERT网络矩阵表达式往往存在自环现象，即节点k到节点k之间也存在价值传递关系。在消除非关注节点的过程中，为确保价值流动增值数据不缺失，本文提出矩阵表达式消除自环方法如式(12)所示，消除无关节点方法如式(13)所示。

(12)

(13)

考虑到在国民经济系统中，各节点间均存在不同程度的联系，即模型中所有节点均为起点和终点。因此，对GERT网络模型矩阵式As消除自环、依次逐个消除非相关节点，直至矩阵只含所求节点4和节点5，最终求得仅含节点4与节点5间等价传递函数Wij的矩阵As，如式(14)～(16)所示。限于篇幅，历年等价传递函数具体推导过程及等价函数简化后的形式留存备索。

(14)

A12=

(15)

A21=

(16)

历年生产性服务业与装备制造业间价值流动测度项目计算整理结果如表2、3所示。以2018年为例，由生产性服务业流入装备制造业的增加值投入总量中有27.03%的部分在装备制造业中得到价值增值产出，价值流动导致价值增值的平均增值量为3.455 7，两个产业间的价值转移次数为4.148 6次，价值增值乘数达13.690 8。

2.4 装备制造业服务化水平分析

价值由装备制造业流向生产性服务业，意味着对装备制造业的单位增加值投入，会有一定比例在生产性服务业中得到增加值产出，生产性服务业行业价值增值越来越多地来源于装备制造业，两个产业间价值链重合度、匹配程度提高[26]，该过程就是装备制造业产出服务化。价值由生产性服务业流向装备制造业，意味着对生产性服务业的单位增加值投入，会有一定比例在装备制造业中得到增加值产出，生产性服务业在流向装备制造业的价值流动过程中，价值增值能力的影响越来越大，装备制造企业价值增值越来越多地来源于生产性服务业，该过程就是装备制造业投入服务化。进一步从以下角度分析：

2.4.1 价值增值情况分析

从表2各项指标计算结果看，在装备制造业流向生产性服务业的价值流动环节中，生产性服务业价值增值呈现波动性下降趋势(见图4)，表明生产性服务业增值对装备制造业依赖程度整体呈下降趋势。从表3各项指标计算结果看，在生产性服务业流向装备制造业的价值流动环节中，装备制造业价值增值呈现U型发展趋势(见图5)，表明在国民经济系统中，装备制造业增值对生产性服务业依赖程度经历先下降后上升的发展过程。

2.4.2 增加值结构分析

国民经济系统中价值流动导致增加值结构变化，其实质就是经济部门间利润分配比例发生变化。在装备制造业流向生产性服务业的价值流动环节，生产性服务业增加值产出结构中4项参量的平均增值量均出现较大波动，整体呈下降发展趋势(见图6)。值得注意的是，在整个增加值结构中，固定资产折旧的平均增值量在2010年显著下降，从2010年的0.304 9陡然降至2012年的0.142 6，2017年又较2015年略微降低。固定资产折旧的平均增值量下降主要是因为2009—2014年间中国实施了一系列关于固定资产加速折旧的政策。装备制造企业固定资产加速折旧短期会缩短企业投资周期、改善企业现金流情况、加快企业设备更新并拉动固定资产投资需求[27]，但一般会产生延后企业利润、偏负面影响企业盈利和政府税收的现象，因而生产税净额平均增值量也有着相似的波动趋势。随着执行固定资产加速折旧优惠政策的行业范围在制造业领域逐步扩大，固定资产折旧平均增值量、生产税净额平均增值量预计将继续保持下降趋势。

在生产性服务业流向装备制造业的价值流动环节，装备制造业增加值中4项参量的平均增值量呈现U型发展趋势(见图7)，表明生产性服务业对装备制造业劳动者报酬、生产税净额、固定资产折旧和营业盈余4个方面增值能力的影响程度经历先下降后上升的发展过程。可能的原因是，2007年以前，中国生产性服务业整体发展程度滞后于装备制造业，2007年以后生产性服务业发展进步显著并对装备制造业的积极影响逐步彰显。在整个增加值结构中，分配到居民部门的劳动者报酬平均增值量上升最为显著，可能是因为，生产性服务业发展产生显著竞争优势并积累大量优质人力、技术，劳动者报酬的累积效应持续上升[28]。

2.4.3 价值增值乘数与价值转移次数情况分析

从价值增值乘数看，装备制造业流向生产性服务业与生产性服务业流向装备制造业的价值增值乘数在2002—2005年差别不大，在2005—2012年后者显著优于前者，2012年以后二者均有显著上涨但差距不大(见图8)。从价值转移次数看，装备制造业流向生产性服务业与生产性服务业流向装备制造业的价值转移次数在2002—2005年前者更优，2007—2010年后者更优，2012年以后二者均保持上涨势头，且前者优于后者(见图9)。

总体而言，2002—2017年，装备制造业流向生产性服务业的价值增值乘数、价值转移次数整体呈现下降趋势，但自2012年起有上升势头，说明生产性服务业增值对装备制造业部门依赖程度整体不高，但2012年以后有上升趋势；生产性服务业流向装备制造业的价值增值乘数、价值转移次数整体呈现倒U型发展趋势，说明中国装备制造业增值对生产性服务业依赖程度经历先上升后又下降的阶段，但2012年以后依赖程度保持一定上升趋势。

2.4.4 装备制造业服务化水平分析

如图10所示，2002—2017年，我国装备制造业投入服务化水平整体高于装备制造业产出服务化水平，装备制造业投入服务化整体存在轻微上升趋势，装备制造业产出服务化存在轻微下降趋势；装备制造业产出服务化自2012年以后呈现不断上升趋势。这表明对装备制造业的中间投入越来越多体现在生产性服务业价值增值中，生产性服务企业越来越受装备制造业实物产品研发、生产等活动影响并成为生产性服务业行业重要价值增值来源，这与白清[29]、尹洪涛[30]的研究结论一致。

3 结论与启示

3.1 结论与建议

本文利用GERT网络模型揭示2002—2018年中国国民经济系统价值流动GERT网络结构及相关核心参数，结果表明，中国装备制造业对生产性服务业的依赖在价值增值、细分增加值方面表现为先下降后上升的发展过程，但在价值增值乘数、价值转移次数方面表现为先上升后下降的发展过程，且2012年以后呈现不断上升的发展趋势；中国生产性服务业对装备制造业的依赖在价值增值、细分增加值方面呈现波动下降趋势，在价值增值乘数、价值转移次数方面呈现波动性发展趋势，但2012年以后呈现不断上升趋势；中国装备制造业投入服务化水平整体高于装备制造业产出服务化水平，装备制造业投入服务化整体存在轻微上升趋势，装备制造业产出服务化自2012年以后呈现上升趋势。

进一步分析发现，中国装备制造业对生产性服务业的依赖自2012年以后呈增长势头，但装备制造业投入服务化水平自2012年以后并未增长、产出服务化水平增长也十分缓慢。考虑到装备制造业产品知识密集度高、生命周期长、定制化、跨行业协同特性显著，对资金、知识等要素依赖程度较高，生产性服务业主要向其它行业投入人力、资金和知识技术等资源，且历年中国国民经济系统价值流动GERT网络结构也清晰反映出两个产业间价值流动离不开其它行业的价值转移。因此，装备制造业与生产性服务业之间可以通过拓展跨行业战略合作、区域产业融合[31-32]等多种渠道，与技术、知识、资金密集型组织建立传输与学习机制、传递与共享机制，促进优质资源要素富集优化，提高产业间相关信息的收集、管理和分析挖掘能力，促进知识持续性输入与更新，保障多源异构化知识的获取途径进而促进产业技术创新，以此重构价值网络内价值流动路径并提升价值流动能力和价值增值效率，从而加快产业间价值流动并提升服务化水平。

3.2 研究不足与展望

本文不足之处有以下几点：首先，为简化模型，本文将生产性服务业视为统一整体，并未细分服务种类，因此无法测度区分服务种类的装备制造业投入服务化和产出服务化水平；其次，仅测度了2002—2018年间中国非连续年份的装备制造业服务化水平，缺乏更长时段且连续的数据测算，因此难以完整反映装备制造业服务化水平的演进规律和特征；最后，缺乏对流动价值来源国别的区分，仅一体化测度了中国经济系统内价值流通情况，没有区分国内外各行业增加值投入对各产业价值增值的影响，因此无法测度区分服务来源的装备制造业服务化水平等细化指标。

针对上述不足，后续研究可以在中国投入产出表基础上细分生产性服务业和装备制造业，测度价值流动视角下细分服务种类或装备制造业子行业的投入服务化水平、产出服务化水平。同时，也可以尝试利用区域投入产出表数据开展区域装备制造业服务化水平测度。此外，还可以利用世界投入产出表或国际区域投入产出表的连续数据开展区分国别来源、服务种类的装备制造业服务化水平测度。

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(责任编辑：陈 井)