服务业对经济增长的反应

时间:2022-08-23 04:33:22

服务业对经济增长的反应

一、问题的提出及文献综述

改革开放30年来,我国服务业产值占同期GDP的比重由1978年的23.9%增至2009年的43.4%,实现了总量上的持续增长、结构上的逐步优化和地位上的不断提升。然而,与世界水平相比,我国服务业特别是与制造业密切相关的生产性服务业的集聚程度和发展规模仍然偏低。国际上服务业产值比重平均已超过60%,发达国家平均超过70%,而我国服务业占GDP的比重仍然在40%徘徊。党的十七大报告中明确指出,要加快转变经济增长方式,推动经济结构优化升级,促进经济增长由依靠第二产业带动向依靠第三产业的协调发展转变,大力发展现代服务业。大力发展现代服务业尤其要提高生产性服务业的集聚程度和发展规模。生产性服务业集聚是在一个相对较小的地域范围内(一般指城市),大量生产性服务业按照价值链展开并延伸的集中布局方式,是分工进一步深化的结果。关于产业集聚对经济增长的作用机制,Marshall(1961;原版,1890)、Jacobs(1969)和以克鲁格曼为代表的新经济地理学派(Krugman,1980)做出了突出贡献。尽管人们大多关注的是制造业,但与制造业相比,服务业有更强的空间集聚效应(Illersisetal,1993)。其中马歇尔外部性来源于同一产业内厂商的集中布局和专业化分工;雅各布斯外部性和新经济地理的递增收益来源于不同产业的集中分布或经济的多样性集聚,不同的是雅各布斯外部性理论注重知识的“集体学习过程”而后者强调对中间投入和最终商品的多样性需求(陈建军等,2009)。现实中,产业内集聚与产业间的多样性集聚是同时存在、相辅相成的。将其置于同一逻辑框架从不同角度全面分析生产性服务业集聚对经济增长的作用机制对于合理安排经济布局、提高区域产业竞争力、促进经济增长方式转变具有明显的理论和现实意义。总体来说,关于生产性服务业集聚对经济增长作用的研究主要有两种观点。

一种观点认为生产性服务业的集聚和发展明显地促进了经济增长(凌艳平等,2010)。Ochel等(1987)以“新经济”视角研究了生产性服务业与经济增长的关系,认为商品与服务之间的互补性使服务功能得到加强,从而刺激对于技术、信息等市场化服务的需求,不仅对于服务业本身而且对于整个经济增长均具有促进作用。Hansda(2001)则从产业之间的关联效应角度利用印度1993年~1994年的投入产出表分析了服务导向的经济增长的可持续性。结果显示,与其他行业相比服务部门在前后向产业关联方面更有利于经济增长;服务部门的增长对其他部门的增长具有溢出效应。徐从才等(2008)以大型零售商纵向约束与供应链流程再造为视角,分析了大型零售商主导下服务业与制造业价值链创新与流程再造的相互关系,认为生产性服务业与制造业的互动发展有利于提升整体产业竞争力。顾乃华(2010)利用城市面板数据和随机前沿模型对生产性服务业对工业的外溢效应进行了研究,结果显示整体而言,城市生产性服务业对工业获利技术效率提升发挥着正向作用。

第二种观点认为生产性服务业没有明显的促进经济发展。Andersson(2004)对生产性服务业与制造业的关系进行了实证分析。结果认为生产性服务业没有对制造业起到积极的促进作用,从而对区域整体发展也没有显著影响。魏峰等(2007)运用协整检验以及误差修正模型等方法,对我国东、中、西部地区的服务业与经济增长的关系进行实证研究,发现服务业对经济发展并没有明显的促进作用。徐全勇(2010)利用时间序列VAR模型检验了1980年~2008年上海工业与服务业的动态关系,指出服务业发展并没有起到提高制造业效率,从而促进工业发展的作用;服务业发展并没有表现出较强的自身增强效应,从而没有显著的促进整体经济增长。由于研究依据的理论、方法、行业的选择和指标构建存在差异,学术界对生产性服务业对经济增长的影响机制和效果的分析尚未形成共识。仅以马歇尔、雅各布斯外部性或新经济地理一种理论作为研究生产性服务业对经济增长的作用机制的框架具有一定的片面性。另外,鲜有研究对具体城市的生产性服务业集聚指标进行设定、评价和分析,定性分析和回归模型也无法反应经济增长在生产性服务业集聚冲击下的动态变化过程。为此,本文尝试从马歇尔、雅各布斯外部性和新经济地理学的综合视角入手,通过建立面板VAR模型,利用脉冲响应和方差分解的动态计量方法全面考察生产性服务业集聚的市场外部性与技术外部性。

二、生产性服务业集聚对经济增长的作用机制及检验模型

假设代表性城市具有与Griliches(1979)生产函数相类似的扩展的Cobb-Douglas形式Yit=A0AφitLλ1itKλ2itTλ3iteεit(1)其中,Yit、Lit、Kit、Tit分别为城市i在第t期的总产出、就业、资本和技术创新。A0为常数,λ1、λ2、λ3为相应的弹性系数,ε为随机误差,反映了其它未知因素的影响。Ait为由本地经济规模和城市区位条件决定的全要素生产率。根据新经济地理理论,生产性服务厂商在城市集聚,可以实现规模经济,有利于降低制造业生产成本、扩大厂商盈利空间,进而吸引更多下游厂商集聚;下游厂商集聚又为生产性服务业提供广阔市场空间。这一累积因果关系有利于提高全要素生产率,带动整个区域经济获得规模收益。故Ait可表示为Ait=f(Git)=B0Gαit(2)其中,Gi表示i城市生产性服务业的集聚规模,B0为常数。将(2)代入(1)得到Yit=CGδitLλ1itKλ2itTλ3iteεit(3)其中,C=A0B0φ为常数,δ=αφ代表生产性服务业集聚的规模效应或市场外部性。对上式取对数得lnYit=α0+δlnGit+λ1lnLit+λ2lnKit+λ3lnTit+εit(4)式(4)中T代表了城市自主创新能力。生产性服务业集聚能够促进技术外溢,提高厂商获得外部知识、开展相应的技术学习活动的能力。马歇尔认为同一个产业的地理集中和专业化分工有利于厂商间外部性的产生、传播和积累,而雅各布斯外部性强调经济的多样性或产业多元化在产业间知识溢出中的作用。由于技术溢出来源不同,可将T看作生产性服务业专业化和多样性集聚的函数Tit=B1Sθ1itDθ2it(5)其中Si表示i区域生产性服务业的总体专业化水平;Di表示i城市生产性服务业的总体多样性程度,B1为常数。将(5)式代入(4)得到lnYit=β0+δlnGit+λ1lnLit+λ2lnKit+γ1lnSit+γ2lnDit+εit(6)其中,β0=α0+λ3lnB1,γ1=λ3θ1,γ2=λ3θ2。式(6)便是需要检验的计量方程。

三、变量与数据说明

本文样本为全国286个地级及以上城市2000年~2009年数据,数据主要来自2001年~2010年《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》,价格指数来自2002年以来各省《统计年鉴》。下面对有关变量和测度做简要说明。本文根据我国城市分行业就业统计口径和《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》,把19个行业中的电力煤气供水、交通运输仓储邮政、信息传输计算机服务和软件、金融、租赁和商业服务、科技服务和地质勘查、水利环境和公共设施管理等7个行业作为生产性服务业。由于2002年前后的行业标准不同,因而需要根据2002年和2007年投入产出表和相应行业标准对某些行业(比如信息传输计算机服务和软件等)进行拆分处理,以得到前后连贯的行业数据。(1)生产性服务业专业化的测度:根据Feser(2002),用生产性服务业各行业区位商之和来表示城市中生产性服务业的专业化程度。其中,Ei,p表示i城市p产业的就业人数(单位:万人),Ei表示i城市的就业人数,Ep表示全国p产业的就业人数,E表示全国的就业人数。(2)生产性服务业多样性测度:Glaeser等(1992)采用除被研究产业之外就业人口前五位产业占总就业的份额来表示产业多样性,该指标值越小,代表多样性程度越强。但该指标忽略了经济结构中各产业的重要性以及各产业与国家层面相比的多样性差异。本文用改进的HHI指数(Herfindahl-Hirshman-Index)来表示多样性该指标越大表示多样性程度越高。当生产性服务业各部门所占劳动份额相同时,该指标达到最大值。(3)生产性服务业的集聚规模G用每个城市生产性服务业就业规模占全国总就业人口的比例来表示。其他变量中,非农业GDP(单位:万元)和就业(单位:万人)数据直接取自《中国城市统计年鉴》。国内资本投入K:统计资料中没有所有工业企业的国内资本投入,根据柯善咨等(2008)用城市限额以上工业年均固定资产与流动资产总和来表示,单位:万元。限额以上工业增加值约占工业GDP的90%,由于限额以下企业大多是劳动更密集的小企业,上述资本投入应相当于所有工业企业的90%以上。各年数据均以2000年为基期进行价格调整。

四、计量模型估计与结果说明

(一)协整检验

首先分别采用ipshin、levinlin、及pescadf方法对模型中的非农业GDP、资本、劳动力、产业多样化水平、专业化水平和生产性服务业规模进行单位根检验,以确定各变量的平稳性①。结果显示,LY、LL、LK、LD、LS和LG的原序列均未通过单位根检验,而其一阶差分序列均在10%及以上显著水平通过稳定性检验,因而各变量均是非平稳的一阶单整序列,经济增长与生产性服务业集聚之间可能存在长期稳定的均衡关系。采用AIC和SC信息准则确定变量的最优滞后期为2。协整检验结果如表1所示,统计量均在5%及以上显著水平拒绝序列无协整关系的假定。充分的证据说明LY、LL、LK、LD、LS和LG之间存在协整关系。

(二)面板VAR模型及其估计结果

采用面板VAR模型有利于准确描述生产性服务业集聚与经济增长之间动态作用机制。根据AIC和SC准则确定模型变量滞后期为1,则模型的GMM估计结果如表2所示。(尽管显著水平各不相同),但生产性服务业专业化对经济增长影响为负,可见,短期内同一产业在城市中的集聚已经产生拥堵效应;同时,滞后1期的生产性服务业规模对经济增长的影响也不显著,这可能因为短期内生产性服务业的总体规模仍然偏低,其规模经济效益还未能明显体现。滞后1期经济增长对各因素的反作用不甚显著,说明短期内在城市经济增长与生产性服务业集聚的相互关系中,只存在生产性服务业多样化集聚导致城市经济波动的单向因果关系。这可能因为我国目前城市化水平依然偏低,城市规模和经济发展水平在短期内还未能给生产性服务业的发展提供充分的机会和广阔的发展空间。

(三)脉冲响应分析

生产性服务业各集聚变量与城市经济增长之间存在协整关系,并且是城市经济增长的重要原因。这就为在VAR模型的基础上采用脉冲响应分析方法探讨生产性服务业规模、专业化集聚和多样性集聚对城市经济增长的长期的动态影响过程提供了依据。首先来看一般因素变动对经济增长的作用。经济增长自身在当期的一单位标准正向冲击有利于自身的发展,不过其长期增长幅度在不断降低;劳动力冲击在长期内对经济增长的作用不甚显著,而资本变动在长期内对经济增长具有稳定而持久的正向作用。除了影响经济增长的一般因素外,我们重点关注的是各生产性服务业集聚变量对经济增长的动态影响。

第一,不同种类生产性服务业在某一地域范围的集中分布总体上有利于城市经济增长,这一效果随时间逐渐增强并在长期内趋于稳定。结合VAR模型估计结果我们可以发现,无论在短期还是长期,生产性服务业的多样化集聚对经济增长均有促进作用。说明增加城市中生产性服务业的种类和促进不同种类生产性服务业在同一地域的集聚有利于知识在厂商之间、个人之间的传播、学习、重组和再创造,从而提高劳动生产率、促进生产的发展。

第二,城市中同一种生产性服务业的集聚在短期或长期都会导致经济下滑。与VAR模型的估计结果基本吻合,说明我国大多数城市中生产性服务业的专业化集聚已经出现拥堵效应,过度的专业化非但不能加速知识传播速度,反而增加了知识获得的成本,阻碍了技术创新进程,降低生产效率。

第三,生产性服务业的总体规模对城市经济增长的作用不甚显著。受生产性服务业规模当期的一个标准冲击,城市经济并没有马上作出反应,而是从第三年以后才有小幅增长趋势。根据新经济地理理论,中间服务的规模经济能够通过上下游产业的关联效应降低下游产业生产成本,促进下游产业生产发展的同时吸引更多的下游产业向该地区集聚;下游产业的集聚和发展又为中间服务生产获得规模收益奠定基础。生产性服务业与下游产业之间的这种循环因果关系促进了地区生产率的提高和经济增长。在这里,生产性服务业的规模经济是关键。生产性服务业整体规模越小,其对经济增长的作用就越不显著。

五、结论与启示

研究结果表明:生产性服务业专业化、多样性及其规模与城市经济增长之间具有长期的动态均衡关系,且存在生产性服务业专业化与多样化对经济增长的单向因果关系。生产性服务业多样化无论从短期还是长期均对城市经济增长具有持久、稳定的促进作用,而在预测期间内专业化对城市经济增长具有明显的负向影响,这表明相对于专业化,生产性服务业多样化集聚更有利于厂商之间的技术溢出及劳动生产率的提高。估计结果还表明生产性服务业对经济增长的规模效应不显著,新经济地理理论所主张的产业间关联效应及中间服务对下游产业生产上的经济性并未实现,这可能与我国大部分城市目前的生产性服务业总体规模偏小有关。

本文的研究结论支持了雅各布斯关于产业多样化集聚促进技术外溢、进而经济增长的观点。同时也为我国各地区以发展现代生产性服务业为契机,积极调整和优化产业结构、提升产业竞争优势,进而带动区域经济增长的战略提供了一定依据。然而,正如本文研究所示城市中某种生产性服务业的专业化集聚已经出现拥堵效应,非但不利于资源的优化配置、增加了城市发展成本,而且阻碍了知识学习和创新活动的开展,降低了劳动生产率。因而在具体的政策安排中应避免同一生产性服务部门的过度集聚,鼓励多种生产性服务业在同一地域的集中布局,并着重提高某些重点生产性服务部门的发展规模,发挥其规模经济优势,以带动产业链条中上下游产业的联动发展,促进区域经济增长。