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专利共分类视角下制造业与服务业技术融合的创业效应

刘胜 刘华杰 陈秀英

刘胜, 刘华杰, 陈秀英. 专利共分类视角下制造业与服务业技术融合的创业效应[J]. 广东财经大学学报, 2026, 41(4): 30-47.
引用本文: 刘胜, 刘华杰, 陈秀英. 专利共分类视角下制造业与服务业技术融合的创业效应[J]. 广东财经大学学报, 2026, 41(4): 30-47.
LIU Sheng, LIU Huajie, CHEN Xiuying. Entrepreneurial Effects of Manufacturing-Service Technology Fusion from the Perspective of Patent Co-Classification[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2026, 41(4): 30-47.
Citation: LIU Sheng, LIU Huajie, CHEN Xiuying. Entrepreneurial Effects of Manufacturing-Service Technology Fusion from the Perspective of Patent Co-Classification[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2026, 41(4): 30-47.

专利共分类视角下制造业与服务业技术融合的创业效应

基金项目: 

广东省哲学社会科学规划项目 GD25YYJ60

广东省软科学研究计划项目 2026A1010020030

详细信息
    作者简介:

    刘胜(1987-),男,广东高州人,广东外语外贸大学粤港澳大湾区研究院教授,博士生导师

    刘华杰(2002-),男,安徽淮南人,广东外语外贸大学经济贸易学院研究助理

    通讯作者:

    陈秀英(1987-)(通讯作者),女,湖南邵阳人,广东金融学院经济贸易学院副教授

  • 中图分类号: F062.9

Entrepreneurial Effects of Manufacturing-Service Technology Fusion from the Perspective of Patent Co-Classification

  • 摘要: 在新型工业化与数字技术扩散的推动下,制造业与服务业的融合正深化为创新成果内部的跨产业知识耦合与技术功能重组。利用国家知识产权局专利明细数据,测度我国制造业-服务业技术融合水平,并考察其对城市创业活力的影响。研究发现,制造业-服务业技术融合显著激发了城市创业活力,风险资本配置、数字服务人才集聚和居民消费需求支撑是其主要作用渠道。进一步分析表明,该效应在知识宽度较大城市、以发明专利表征的高技术融合、服务业创业、制造业向服务业融合以及双向互融等情境下更为突出;传统与新兴行业组合的两业技术融合,以及先进制造业与现代服务业的技术融合,也能显著促进创业活力。同时,两业技术融合的嵌入度、均衡性、新颖度与加权嵌入度均具有显著的创业促进效应。本研究从专利共分类视角厘清了技术驱动型两业融合的概念边界,拓展了产业技术融合经济后果与城市创业活力来源的研究,为推进服务型制造、数字服务化和培育新质生产力提供了经验证据。
  • 图  1  IV_1it与基准回归残差的散点图

    图  2  IV_2it与基准回归残差的散点图

    表  1  变量描述性统计

    变量 均值 标准差 最小值 最大值 样本量
    entrpit 76.766 69.507 0.979 1 074.356 4 781
    IDMSIit 256.297 981.421 0 18 013 4 781
    lngdpit 6.606 1.082 3.212 10.286 4 781
    HMLit 0.538 0.715 0.001 11.477 4 781
    PSLit 5.721 10.131 0 432.495 4 781
    Popit 437.136 312.165 16.370 3 416 4 781
    IS_1it 46.871 11.543 2.660 90.970 4 781
    IS_2it 39.068 9.888 8.580 85.340 4 781
    DFDit 0.472 0.226 0.021 1.541 4 781
    lnDBit 16.282 1.293 12.745 21.477 4 781
    lnLBit 15.849 1.378 12.548 20.688 4 781
    lnTrait 8.235 1.171 0.519 12.566 4 781
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    表  2  基准回归结果

    变量 (1) (2) (3)
    IDMSIit 0.026*** 0.008*** 0.007***
    (0.007) (0.003) (0.003)
    控制变量
    年份固定效应
    城市固定效应
    样本量 4 781 4 781 4 781
    R2 0.140 0.788 0.798
    注:括号内为标准误,标准误聚类到城市层面,* * *、* *、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。下表同。
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    表  3  工具变量回归结果

    变量 IV_1it IV_2it IV_pairit
    IDMSIit
    (1)
    entrpit
    (2)
    IDMSIit
    (3)
    entrpit
    (4)
    IDMSIit
    (5)
    entrpit
    (6)
    IV_1it 378.107***
    (95.780)
    IV_2it 439.868***
    (87.634)
    IV_pairit 355.850***
    (63.634)
    IDMSIit 0.017** 0.016** 0.018***
    (0.008) (0.006) (0.006)
    控制变量
    年份固定效应
    城市固定效应
    样本量 4 781 4 781 4 781 4 781 4 781 4 781
    Kleibergen-Paap rk Wald F统计量 15.584 25.194 31.272
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    表  4  敏感性分析结果

    变量 IV_1it IV_2it
    内生相关性为-0.01
    (1)
    内生相关性为-0.02
    (2)
    内生相关性为-0.1
    (3)
    内生相关性为-0.2
    (4)
    内生相关性为-0.01
    (5)
    内生相关性为-0.02
    (6)
    内生相关性为-0.1
    (7)
    内生相关性为-0.2
    (8)
    IDMSIit 0.008*** 0.009*** 0.016*** 0.026*** 0.008*** 0.009*** 0.016*** 0.026***
    (0.001) (0.001) (0.003) (0.008) (0.001) (0.001) (0.003) (0.008)
    控制变量
    年份固定效应
    城市固定效应
    样本量 4 781 4 781 4 781 4 781 4 781 4 781 4 781 4 781
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    表  5  稳健性检验结果Ⅰ

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    IDMSIit 0.007** 0.007*** 0.009*** 0.007** 0.007**
    (0.003) (0.002) (0.003) (0.003) (0.002)
    控制变量
    年份固定效应
    城市固定效应
    样本量 4 781 4 781 4 714 4 781 4 781
    R2 0.798 0.799 0.798 0.798 0.798
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    表  6  稳健性检验结果Ⅱ

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
    IDMSIit 9.181*** 13.878*** 0.015*** 0.008*** 0.006** 0.012** 0.001
    (2.700) (3.858) (0.005) (0.003) (0.003) (0.005) (0.003)
    控制变量
    年份固定效应
    城市固定效应
    样本量 4 781 4 218 4 218 3 888 1 885 3 380 1 394
    R2 0.868 0.748 0.730 0.833 0.852 0.825 0.835
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    表  7  异质性分析结果Ⅰ

    变量 创新边界 专利类型

    (1)

    (2)
    发明
    (3)
    实用新型
    (4)
    发明与实用新型
    (5)
    IDMSIit 0.014*** -0.001
    (0.002) (0.002)
    IDMSI_1it 0.007*** 0.007***
    (0.003) (0.003)
    IDMSI_2it 0.084* 0.012
    (0.045) (0.043)
    控制变量
    年份固定效应
    城市固定效应
    样本量 2 378 2 372 4 781 4 781 4 781
    R2 0.829 0.808 0.798 0.795 0.798
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    表  8  异质性分析结果Ⅱ

    变量 创业行业 融合方向
    制造业
    (1)
    服务业
    (2)
    制造业向服务业融合
    (3)
    服务业向制造业融合
    (4)
    制造业与服务业互融
    (5)
    IDMSIit 0.000 0.006*** 0.116* 0.222 0.008***
    (0.001) (0.002) (0.066) (0.179) (0.003)
    控制变量
    年份固定效应
    城市固定效应
    样本量 4 781 4 781 4 781 4 781 4 781
    R2 0.839 0.780 0.798 0.799 0.797
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    表  9  异质性分析结果Ⅲ

    变量 传统制造业与传统服务业融合
    (1)
    传统制造业与新兴服务业融合
    (2)
    新兴制造业与传统服务业融合
    (3)
    新兴制造业与新兴服务业融合
    (4)
    先进制造业与现代服务业融合
    (5)
    IDMSIit 0.006** 0.006** 0.013** 0.015*** 0.015***
    (0.003) (0.003) (0.005) (0.005) (0.005)
    控制变量
    年份固定效应
    城市固定效应
    样本量 4 781 4 781 4 781 4 781 4 780
    R2 0.797 0.797 0.797 0.798 0.798
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    表  10  机制检验的实证结果

    变量 风险资本配置效应 数字服务人才集聚效应 居民消费需求支撑潜力效应
    VC_1it
    (1)
    VC_2it
    (2)
    Taleit
    (3)
    MEit
    (4)
    IDMSIit 4.907*** 0.097*** 0.0003*** 4.546***
    (1.870) (0.028) (0.0001) (0.617)
    控制变量
    年份固定效应
    城市固定效应
    样本量 4713 4 713 4 181 4 768
    R2 0.614 0.615 0.622 0.888
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    表  11  进一步分析结果

    变量 (1) (2) (3) (4)
    lnembit 9.359***
    (2.183)
    lndeepbalanceit 11.429***
    (2.423)
    lnnoveltyit 3.118***
    (1.134)
    lnQDit 7.035***
    (1.766)
    控制变量
    年份固定效应
    城市固定效应
    样本量 2 396 2 396 2 396 2 396
    R2 0.817 0.818 0.815 0.816
    注:受指标构建所依赖的制造业-服务业技术融合专利数据限制,若某城市在特定年份没有此类融合专利,则四个深度指标均无法计算,相应城市-年份观测值被剔除,故样本量少于基准回归。
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出版历程
  • 收稿日期:  2026-05-04
  • 网络出版日期:  2026-09-08
  • 刊出日期:  2026-07-28

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