安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)影響因素的實證分析

任丹丹

（安徽農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，安徽 合肥 230036）

生產(chǎn)性服務業(yè)是從制造業(yè)的生產(chǎn)服務部門中獨立出來并主要向制造業(yè)提供服務的新興產(chǎn)業(yè)，以金融服務、信息服務、研發(fā)、科技服務等為主導產(chǎn)業(yè)，具有知識密集、技術密集、信息密集、人才密集的特點，是實現(xiàn)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構與升級的新動力[1]。

近年來，有關生產(chǎn)性服務業(yè)的研究成果較多，基于國家層面的成果有：白雪等對2003—2015 年的中國生產(chǎn)性服務業(yè)的影響因素進行分析，得出除工業(yè)化水平對其有擠出效應以外，服務生產(chǎn)率、開放程度、城市化率等對其發(fā)展有促進作用[2]。張超等基于貝葉斯模型平均方法得出服務效率、經(jīng)濟發(fā)展水平和勞動力投入對中國生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展有促進作用，人口老齡化和工業(yè)化水平則相反[3]。劉英杰運用多元線性回歸得出政府因素和市場機制不利于中國生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展，經(jīng)濟發(fā)展模式和水平有利于其發(fā)展[4]。

基于省域的研究成果有：張玉榮通過多元回歸分析法對影響浙江省生產(chǎn)性服務業(yè)的因素進行分析，得出信息化水平、創(chuàng)新因素、人力資源、政府投入對浙江省生產(chǎn)性服務業(yè)的集聚都有促進作用[5]。田振中運用偏最小二乘回歸分析法的出城市化水平、創(chuàng)新能力、信息化水平、政府作用和經(jīng)濟發(fā)展水平對河南省生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展有積極影響[6]。于洪深運用多元線性回歸得出經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)化進程及對外開放程度對吉林省生產(chǎn)性服務業(yè)有影響[7]。余得生等運用多元線性回歸得出專業(yè)化分工、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、體制因素和創(chuàng)新因素對江西省生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展有正向影響，工業(yè)化程度、市場機制因素和城市化水平對其有消極影響[8]。胡心宇運用灰色關聯(lián)度和向量自回歸模型得出湖北省生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展受到資本投入和勞動投入的正向推動，工業(yè)化水平具有階段性影響[9]。駱嫕等對影響浙江省生產(chǎn)性服務業(yè)的因素進行主成分分析，得出影響最大的因素是經(jīng)濟發(fā)展模式，其次是創(chuàng)新因素、政府因素、制造業(yè)發(fā)展水平因素[10]。萬千歡等基于2001—2011 年廣州市的時間序列數(shù)據(jù)，運用灰色關聯(lián)分析得出影響廣州市生產(chǎn)性服務業(yè)的主要因素是政府作用和工業(yè)發(fā)展水平[11]。

基于以上研究可以發(fā)現(xiàn)，在研究方法上大多數(shù)學者采用線性回歸法、主成分分析法等進行研究，而線性回歸可能出現(xiàn)偽回歸，主成分分析法指標選取受人為因素影響；在研究地域上對全國和部分省市的研究較為廣泛，對安徽省的生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展的影響因素研究較少；在研究對象上大多數(shù)就一個或者幾個因素對生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展的影響因素進行研究。本文以安徽省為研究對象，基于1989—2018 年的相關數(shù)據(jù)，運用灰色關聯(lián)模型對主要影響因素進行識別，再建立向量自回歸模型，利用脈沖響應函數(shù)和方差分解分析來探究主要影響因素與生產(chǎn)性服務業(yè)的具體互動關系，并根據(jù)分析結(jié)果提出相應的對策建議。

國內(nèi)外至今對生產(chǎn)性服務業(yè)的范圍沒有權威且統(tǒng)一的界定，本文根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的《生產(chǎn)性服務業(yè)分類（2015）》，并且考慮數(shù)據(jù)獲取的可能性，將生產(chǎn)性服務業(yè)界定為交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，信息傳輸、軟件和計算機技術服務業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務服務業(yè)，科學研究和技術服務業(yè)共六大行業(yè)[6]。

一、數(shù)據(jù)說明與研究方法

（一）指標選取

通過對相關文獻的參考和對數(shù)據(jù)的可獲得性的綜合考慮，選取經(jīng)濟發(fā)展水平、城市化水平、對外開放程度、創(chuàng)新水平、工業(yè)化水平、專業(yè)化分工、政府因素、生產(chǎn)性服務業(yè)服務效率、產(chǎn)業(yè)融合程度、勞動力投入和人口老齡化這11 個影響安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展的因素。以安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)增加值來衡量安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)；以人均GDP 來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平（按常住人口計算）；以工業(yè)增加值占GDP 的比重來衡量工業(yè)化水平；以進出口總額（海關口徑）占GDP 的比重來衡量對外開放程度；以城鎮(zhèn)人口比重來衡量城市化水平（按常住人口計算）；以人均專利授權數(shù)來衡量創(chuàng)新水平；以政府消費占最終消費的比例衡量政府因素；以工業(yè)增加值占工業(yè)總產(chǎn)值衡量專業(yè)化分工程度；以生產(chǎn)性服務業(yè)增加值占GDP 的比重除以生產(chǎn)性服務業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重來衡量生產(chǎn)性服務業(yè)服務效率；以人均電信業(yè)務總量來衡量產(chǎn)業(yè)融合程度；以生產(chǎn)性服務業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重來衡量勞動力投入；以老年撫養(yǎng)系數(shù)來衡量人口老齡化程度。

（二）數(shù)據(jù)來源與研究方法

考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，本文使用的是1989—2018 年的年度統(tǒng)計數(shù)據(jù)，共30 年樣本，數(shù)據(jù)主要來源于《安徽統(tǒng)計年鑒》并經(jīng)過整理。

本文首先利用灰色關聯(lián)分析（Grey Relation Analysis，GRA）篩選出與安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展密切相關的變量，再使用計量模型中的向量自回歸模型（VAR）及脈沖響應函數(shù)和方差分解對影響安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展的主要因素與生產(chǎn)性服務業(yè)的作用進行深入分析。

1.灰色關聯(lián)分析

影響生產(chǎn)性服務業(yè)的因素有很多，判斷哪些是主要的影響因素，哪些影響效果較為次要但在研究中至關重要。而運用灰色關聯(lián)度分析可以識別出哪些因素與被研究指標的關聯(lián)性較強。因此，選擇使用灰色關聯(lián)分析法來分析哪些因素對安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展的有主導作用。具體步驟[12]如下：

①確定參考數(shù)列(X0) 和比較數(shù)列(Xt)。第一時刻的參考序列值記為x0(1)，第二時刻的值為x0(2)，第K 時刻的值為x0(k)。比較數(shù)列記為Xt(t=1,2,…,n)。則：

參考序列：X0={x0(k)|=1,2,···,n}=[x0(1)+x0(2)+···x0(n)]

比較數(shù)列：Xt={xt(k)|=1,2,···,n}=[xt(1)+xt(2)+···xt(n)]

②求絕對差序列 Δt(k)。

③比較序列Xt對參考序列X0在k點的灰色關聯(lián)系數(shù)為：

其中，ρ∈[0,1]為分辨系數(shù)。一般情況下ρ 取0.5。

④求灰色關聯(lián)度rt。

其中rt為各序列的灰色關聯(lián)度，rt的值越大說明Xt與X0的關聯(lián)性越強，反之則越弱。

2.計量模型

向量自回歸模型（VAR）是一種多變量數(shù)據(jù)分析方法，由Sims 在1980 年最先提出。與傳統(tǒng)的結(jié)構化模型不同，VAR 在建立各個變量之間關系的非結(jié)構化模型時并不需要復雜的經(jīng)濟理論基礎，并且能夠通過構建模型準確地分析變量間的動態(tài)關系。因此，本文建立VAR 模型，并且運用脈沖響應函數(shù)和方差分解進行深入分析。

二、結(jié)果與分析

（一）灰色關聯(lián)分析結(jié)果

本文以安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)為參考序列，以經(jīng)濟發(fā)展水平、城市化水平、對外開放程度、創(chuàng)新水平、工業(yè)化水平、專業(yè)化分工、政府因素、生產(chǎn)性服務業(yè)服務效率、產(chǎn)業(yè)融合程度、勞動力投入和人口老齡化作為對比序列。使用的數(shù)據(jù)初始值均來自《安徽統(tǒng)計年鑒》并進行整理，見表1。首先對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，本文采用均值法處理，然后通過計算得到差值絕對值，進而求得關聯(lián)系數(shù)和關聯(lián)度（表2）。

由表2 可知，灰色關聯(lián)度結(jié)果均大于0.5。即這11 個因素與生產(chǎn)性服務業(yè)之間都存在著一定的關聯(lián)性。其中與生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展關聯(lián)性由高到低依次為產(chǎn)業(yè)融合程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新水平、勞動力投入、城市化水平、政府因素、對外開放程度、工業(yè)化水平、專業(yè)化分工、生產(chǎn)性服務業(yè)服務效率和人口老齡化。經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)融合程度的灰色關聯(lián)結(jié)果均大于0.8，表示這兩者是對安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展影響最為顯著的因素。此外，創(chuàng)新水平與生產(chǎn)性服務業(yè)的灰色關聯(lián)度接近0.8，表明創(chuàng)新水平與安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展的聯(lián)系也很緊密，其對生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展也有著顯著的影響。

（二）實證分析結(jié)果

基于灰色關聯(lián)度分析結(jié)果可知，產(chǎn)業(yè)融合程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新水平是影響安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)最為顯著的因素，但此結(jié)果并不能夠?qū)ιa(chǎn)性服務業(yè)的影響進行動態(tài)的分析。因此，通過構建VAR 模型和脈沖響應函數(shù)及方差分解來對以上結(jié)果進行深入的分析。

本文所有檢驗結(jié)果均使用Eviews7.0 分析軟件而得。首先，選取ADF 檢驗方法對產(chǎn)業(yè)融合程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新水平和安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)進行平穩(wěn)性檢驗。為了避免異方差的影響，用取對數(shù)的方式先對變量進行線性化處理。本文對衡量安徽省產(chǎn)業(yè)融合程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新水平和生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展的指標進行對數(shù)化處理，分別記為lico、lpgdp 和linn 和lpsi。檢驗結(jié)果見表3。

由表3 可看出，一階差分后的lpgdp、lico、linn 和lpsi 是平穩(wěn)序列，其中Δlico、Δlinn 和Δlpsi 在1%的顯著水平下平穩(wěn)，而Δlpgdp 在10%的顯著水平下平穩(wěn)。因此可以采用序列Δlpsi、Δlpgdp、Δlico 和Δlinn 的數(shù)據(jù)來構建VAR 模型。首先利用Eviews7.0 選擇VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，結(jié)果如表4 所示，有3 個指標確定滯后1 期為最優(yōu)滯后期，因此將模型滯后期設定為1，即VAR(1)。

表1 各變量初始值

表2 灰色關聯(lián)分析結(jié)果

接下來對模型的穩(wěn)定性進行檢驗，若是不穩(wěn)定，脈沖響應函數(shù)和方差分解的結(jié)果可能是無意義的。本文運用AR 根進行檢驗，檢驗結(jié)果如圖1 和表5。

由圖1 和表5 能夠看出所有的單位根都落在圓內(nèi)，表明該模型是穩(wěn)定的，可以進行下一步研究。接下來利用脈沖響應函數(shù)分析生產(chǎn)性服務業(yè)對這三個影響因素的動態(tài)響應。

表3 ADF 單位根檢驗結(jié)果

表4 各準則下的滯后階數(shù)

由圖2 可以看出安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)變動對自身的動態(tài)影響情況。在安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)的較強的正向沖擊下，其自身從第一期到第二期出現(xiàn)一個急速地下降，第三期到第四期下降的速度減慢，隨后緩慢下降逐漸收斂。這可能是因為隨著安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)飛速發(fā)展，需求和市場隨之擴大，生產(chǎn)性服務業(yè)的企業(yè)會大量增多從而導致競爭加劇，市場上可能出現(xiàn)惡性競爭等造成生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展迅速的下降，隨后經(jīng)過市場的篩選進行不斷的平衡，最后逐漸收斂。

表5 AR 根

從圖3 可以看出，當給本期經(jīng)濟發(fā)展水平一個正向沖擊后，生產(chǎn)性服務業(yè)做出迅速反應，從第一期開始出現(xiàn)一個微小上升的過程，第二期達到最高點，隨后緩慢下降逐漸收斂，在第六期趨向原點?？赡艿脑蚴前不帐∧壳斑€處于大力發(fā)展工業(yè)的階段，缺少對于生產(chǎn)性服務業(yè)的扶持政策，雖然經(jīng)濟發(fā)展水平不斷升高，而生產(chǎn)性服務業(yè)的占比依舊較低，工業(yè)的生產(chǎn)模式并沒有更依賴生產(chǎn)性服務業(yè)等外包企業(yè)，因此經(jīng)濟增長并不能明顯地帶動安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展，對生產(chǎn)性服務業(yè)的影響并不明顯。

由圖4 可以看出，當給創(chuàng)新水平一個正向沖擊后，生產(chǎn)性服務業(yè)迅速做出反應，從第一期到第二期出現(xiàn)一個迅速的上升，在第二期達到最高點，然后迅速下降，在第四期開始緩慢下降，之后逐漸收斂。這表明生產(chǎn)性服務業(yè)對創(chuàng)新水平的響應是迅速且正向的?？赡苁且驗榘不帐∧壳凹夹g密集型、知識密集型產(chǎn)業(yè)并不多，所以隨著創(chuàng)新水平的提升、科學技術水平的提高，不僅能夠使生產(chǎn)性服務業(yè)效率隨之提高，也能為生產(chǎn)性服務業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供技術支持。

由圖5 可以看出，當給產(chǎn)業(yè)融合程度一個正向的外部沖擊后，生產(chǎn)性服務業(yè)迅速做出反應，從第一期到第二期出現(xiàn)一個迅速上升的過程，在第二期達到最高點，然后出現(xiàn)迅速地下降，在第三期達到最低點之后又上升，在第四期緩慢下降并逐漸收斂。這可能是因為產(chǎn)業(yè)融合程度的提高，意味著生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)之間的生產(chǎn)互動成本會減小，同時會為生產(chǎn)性服務業(yè)提供更多的需求和市場，并且能夠有更多的資源可供使用，生產(chǎn)性服務業(yè)會得到迅速發(fā)展和升級，制造業(yè)的生產(chǎn)效率也會得到提高，并且產(chǎn)生良性循環(huán)。因此，產(chǎn)業(yè)融合程度的提高能帶動生產(chǎn)性服務業(yè)更好發(fā)展。

方差分解模型是分析每個結(jié)構沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度，通常用方差度量貢獻度，以此評價不同結(jié)構沖擊的相對重要性[13]?；谝陨蟅AR 模型進行方差分解，結(jié)果見圖6 和表6。

表6 第一列是預測期，d(lico)列、d(linn)列、d(lpgdp)和d(lpsi) 表示以d(lpsi) 為因變量的方程對各期預測誤差的貢獻度，每行相加的結(jié)果為100%。由圖6 和表6 可以看出，生產(chǎn)性服務業(yè)第一期只受到自身波動的影響。從第六期開始趨于穩(wěn)定，到第十期時生產(chǎn)性服務業(yè)的波動81.67%由自身解釋，0.92%由經(jīng)濟發(fā)展水平解釋，9.02%由創(chuàng)新水平解釋，8.39%由產(chǎn)業(yè)融合程度解釋。與其他變量相比，經(jīng)濟發(fā)展水平的貢獻度較小，主要原因是安徽省目前處于大力發(fā)展工業(yè)的階段，制造業(yè)是經(jīng)濟增長的主要依托部門，因此政府可能會弱化對生產(chǎn)性服務業(yè)的相關扶持，生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展依舊緩慢。并且，傳統(tǒng)的制造業(yè)中大多數(shù)的服務項目還是依靠自身提供，并沒有將相關服務外部化，對生產(chǎn)性服務業(yè)的依賴性不夠強。因此雖然經(jīng)濟整體有增長，但是對生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展沒有明顯的帶動。產(chǎn)業(yè)融合程度對生產(chǎn)性服務業(yè)的貢獻度在第二期達到最大，在第六期之后逐漸穩(wěn)定。創(chuàng)新水平的貢獻度在第六期之后逐漸穩(wěn)定，表明創(chuàng)新水平對生產(chǎn)性服務業(yè)的影響是正向的，科技創(chuàng)新能夠為生產(chǎn)性服務業(yè)帶來技術支持，使其生產(chǎn)成本降低、生產(chǎn)效率提高，從而使生產(chǎn)性服務業(yè)更好的發(fā)展。

表6 方差分解表

三、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

運用1989—2018 年安徽省的相關時間序列數(shù)據(jù)，通過灰色關聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)影響生產(chǎn)性服務業(yè)的主導因素為政府因素、經(jīng)濟發(fā)展水平和工業(yè)化水平。在此基礎上建立VAR 模型，脈沖響應函數(shù)和方差分解進行深入研究。具體結(jié)論如下。

1.產(chǎn)業(yè)融合程度對安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展有明顯的促進作用

工業(yè)與生產(chǎn)性服務業(yè)的關系密不可分，工業(yè)的發(fā)展需要生產(chǎn)性服務業(yè)的支撐，同時工業(yè)化水平的提高也能為生產(chǎn)性服務業(yè)提供更廣闊的市場需求。產(chǎn)業(yè)融合程度的提高能夠減小行業(yè)間的壁壘，降低生產(chǎn)成本，并且能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構的不斷優(yōu)化，因此，工業(yè)的生產(chǎn)效率隨之提高，同時生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展也得到促進。

2.經(jīng)濟發(fā)展水平對安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展作用不顯著

總體來說，經(jīng)濟增長對于生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展影響較小，主要原因是安徽省目前的經(jīng)濟增長主要依靠傳統(tǒng)的制造業(yè)，還處于工業(yè)快速發(fā)展的階段，生產(chǎn)性服務業(yè)的總體經(jīng)濟占比較低。政府對生產(chǎn)性服務業(yè)的相關扶持力度較小，雖然經(jīng)濟發(fā)展水平提高了，但對生產(chǎn)性服務業(yè)的帶動較為微弱。

3.創(chuàng)新水平對安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展有積極作用

創(chuàng)新水平對生產(chǎn)性服務業(yè)的貢獻度最強，可以從脈沖響應函數(shù)和方差分解分析得出，創(chuàng)新水平對安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)的影響是顯著且正向的。創(chuàng)新水平的提高意味著科技水平和科技能力的增強，而科學技術是第一生產(chǎn)力，其對生產(chǎn)性服務業(yè)效率的提高有促進作用。

（二）政策建議

1.加大政府對技術、知識密集型企業(yè)的扶持力度

目前，安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展速度很快，但是與發(fā)達城市相比總量依舊偏小，細分行業(yè)中科技服務等新興產(chǎn)業(yè)的占比偏低。需要通過財政投入、制定相關稅收優(yōu)惠政策等使市場環(huán)境成熟化，從而降低生產(chǎn)性服務業(yè)的成本，使生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展更有生產(chǎn)力。同時，加強對生產(chǎn)性服務業(yè)的引導力度，對技術創(chuàng)新等科學研究成果進行相應的獎勵，加強對有創(chuàng)新能力、高科技水平企業(yè)的關注和培育，對于實力雄厚的企業(yè)適當進行培養(yǎng)，對于有發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)給予補貼和相關資助，促進行業(yè)內(nèi)技術密集和知識密集型的企業(yè)合理競爭和良性發(fā)展。

2.進一步促進產(chǎn)業(yè)融合程度

工業(yè)化水平的提高會促進生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展，為生產(chǎn)性服務業(yè)提供技術支撐的同時，還能帶來更為廣泛的市場和需求。產(chǎn)業(yè)融合程度的提高能夠減小行業(yè)間的壁壘，降低生產(chǎn)成本，并且能夠促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構的不斷優(yōu)化。同時，加大生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)聯(lián)動，促進制造業(yè)的生產(chǎn)性服務活動分離，鼓勵制造業(yè)將核心競爭力以外的環(huán)節(jié)外部化，加深產(chǎn)業(yè)融合的程度，不僅能加快制造業(yè)的生產(chǎn)效率，同時也可以促進生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展。