錢 龍,謝榮見
(安徽工程大學(xué) 管理工程學(xué)院,安徽 蕪湖 241000)
目前,我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體上正處于工業(yè)化中期階段,在這個階段,工業(yè)化呈現(xiàn)出以下兩個方面的特征,一方面,經(jīng)過改革開放以來的長期建設(shè),大部分行業(yè)都形成了相當(dāng)規(guī)模的過剩產(chǎn)能,同時,我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展和需求的持續(xù)旺盛也造成了較為嚴(yán)重的重復(fù)建設(shè)現(xiàn)象。因此,工業(yè)行業(yè)迫切需要消化過剩產(chǎn)能,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,而工業(yè)進(jìn)行結(jié)構(gòu)升級必須借助第三產(chǎn)業(yè)——尤其是生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)——來引進(jìn)先進(jìn)的生產(chǎn)要素。另一方面,企業(yè)需求是現(xiàn)代生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)發(fā)展最重要的動力,同時第三產(chǎn)業(yè)也需要工業(yè)所提供的資本品來提高裝備水平,否則極易出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)“空心化”的局面。因此,工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的融合、協(xié)同發(fā)展將成為我國目前產(chǎn)業(yè)發(fā)展與轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。我國政府提出“以信息化帶動工業(yè)化,以工業(yè)化促進(jìn)信息化,走出一條科技含量高,經(jīng)濟(jì)效益好、資源消耗低、環(huán)境污染少、人力資源優(yōu)勢得到充分發(fā)揮的新型工業(yè)化道路”,這在實質(zhì)上就是強(qiáng)調(diào)工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的互動與協(xié)同發(fā)展。但是,一系列問題接踵而至:我國工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)是否實現(xiàn)了協(xié)同發(fā)展?目前的協(xié)同發(fā)展水平如何?若沒有實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展應(yīng)如何從政策上促成協(xié)同發(fā)展的實現(xiàn)?
通常,協(xié)整檢驗?zāi)軌驇椭覀儚撵o態(tài)角度考察變量之間是否具有長期均衡關(guān)系,而建立在協(xié)整檢驗基礎(chǔ)上的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解可以從動態(tài)角度考察變量之間的協(xié)同關(guān)系,也即在兩者發(fā)生自發(fā)性變化時施加給對方的短期沖擊和長期影響。因此,本文將應(yīng)用協(xié)整、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分析方法探討我國工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)同發(fā)展水平。
要做脈沖響應(yīng)函數(shù)分析,前提在于分析的每個變量是平穩(wěn)數(shù)據(jù),所以需要對變量之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗。我們以工業(yè)總產(chǎn)值反映工業(yè)發(fā)展水平,以第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值反映第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平,樣本區(qū)間選定為1978~2008年,數(shù)據(jù)取自《中國統(tǒng)計年鑒(1979~2009)》。
對數(shù)化處理時間序列數(shù)據(jù)不僅不會改變時間序列數(shù)據(jù)的特征,而且還容易得到平穩(wěn)序列,所以需要對變量進(jìn)行對數(shù)化處理,將工業(yè)總產(chǎn)值記為lnm,其一階差分為dlnm,第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值記為lns,用服務(wù)業(yè)產(chǎn)值來代替。
直接對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行計量回歸分析,很有可能出現(xiàn)偽回歸,因為時間序列數(shù)據(jù)可能存在非平穩(wěn)性問題,所以應(yīng)先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗,而檢驗平穩(wěn)性常用方法是ADF單位根檢驗方法,檢驗結(jié)果如表1所示。
表1 變量的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果
從表1可以看到,lnm和lns均是非平穩(wěn)序列,但它們在5%的顯著性水平下一階差分是平穩(wěn)的,所以lnm和lns均為一階單整,記為I(1),這樣我們就可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行協(xié)整檢驗了。
表2 lnm與lns的Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果
運用Johansen協(xié)整檢驗法,我們對工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗,結(jié)果如表2所示,lnm與lns在5%的顯著性水平下拒絕接受原假設(shè),可知兩個變量之間存在一個協(xié)整方程,也即第三產(chǎn)業(yè)和工業(yè)之間存在著長期均衡關(guān)系。
協(xié)整分析只能說明變量之間是否存在因果關(guān)系和長期關(guān)系,但無法解釋如果各個變量發(fā)生變化時,對其各自內(nèi)在關(guān)系的影響。因此,可用VAR函數(shù)對變量之間的內(nèi)部關(guān)系作脈沖響應(yīng)研究,目的是要找出各個變量之間的長期內(nèi)在關(guān)系。
向量自回歸VAR模型通常用于時間序列變量的隨機(jī)擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響。VAR模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為:
(1)式中,yt是一個內(nèi)生變量(K 維),xt是一個外生變量(d維)。 A1,…,Ap都是需要被估計的矩陣,εt是隨機(jī)誤差,εt與yt-1,…,yt-p和xt不相關(guān)。這樣可以用OLS算出方程式,算出來的參數(shù)估計量均是無偏估計,結(jié)果都具有一致性。
我們以VAR模型為基礎(chǔ),以lnm和lns建立自回歸模型VAR。根據(jù)SC準(zhǔn)則確定最佳滯后階數(shù)為2,模型為VAR(2),運用普通最小二乘法得到估計式為:
可見模型整體檢驗結(jié)果比較理想,對數(shù)似然值是98.41,可決性殘差是4.50E-06,赤池信息值是-6.32,施瓦茲值為﹣5.84,指標(biāo)值均通過檢驗。同時,穩(wěn)定性檢驗VAR模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)方程全部跟的倒數(shù)值均落在單位圓內(nèi),由此可以判斷VAR模型是穩(wěn)定的,并且各隨機(jī)誤差項不與其滯后值相關(guān),通過White檢驗發(fā)現(xiàn)異方差并不存在,從各個指標(biāo)來看,模型效果較好,接下來可以對lnm和lns建立的VAR自回歸模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)研究了。
在前述VAR模型基礎(chǔ)上,檢測對各個內(nèi)生變量的影響,就需要運用脈沖響應(yīng)函數(shù)隨機(jī)擾動項的一個標(biāo)準(zhǔn)差變化來檢測,其影響既包括當(dāng)前也包括未來綜合影響。由lnm和lns建立VAR自回歸模型,運用脈沖響應(yīng)函數(shù)式,可以得到第三產(chǎn)業(yè)和工業(yè)之間的沖擊動態(tài)響應(yīng)路徑。圖1和圖2的縱坐標(biāo)是因變量對擾動項一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)程度,橫坐標(biāo)是未來響應(yīng)基數(shù)。
從圖1不難發(fā)現(xiàn),工業(yè)對其工業(yè)自身的標(biāo)準(zhǔn)差擾動具有很明顯的正效應(yīng),該正效應(yīng)從第一期開始顯露,并在第三期達(dá)到最大化,之后逐漸下降但仍然維持在0.04的水平之上。而lnm對lns標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的整體反應(yīng)也是正效應(yīng)的,只是該正效應(yīng)對應(yīng)于自身標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊的反應(yīng)要弱的多,第一期沒有反應(yīng),第二期為負(fù)效應(yīng),只是在第三期正效應(yīng)才慢慢體現(xiàn),之后逐漸變大。換句話言之,在第一期,lnm只受到自身標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊,從第3期,lnm受到來自自身和lns雙重標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊。通過計算分析期內(nèi)lnm的累計反應(yīng),得到lnm面對自身的新息沖擊的累計反應(yīng)為0.6538,lnm對lns的新息沖擊的累計反應(yīng)為0.5226,在計算分析期內(nèi)我們發(fā)現(xiàn)lnm受到lns標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊沒有明顯超過lnm受到來自自身標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊。
圖1經(jīng)濟(jì)含義可以總結(jié)如下:工業(yè)發(fā)展水平對自身有一個較強(qiáng)的正效應(yīng),第三產(chǎn)業(yè)對工業(yè)的發(fā)展也具有正的效應(yīng),只是這種正效應(yīng)一開始并沒有顯露出,有一定的滯后性,而且這種正效應(yīng)跟工業(yè)對自身的正效應(yīng)相比要小。換言之,中國工業(yè)發(fā)展水平受到工業(yè)本身和第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的共同影響,但第三產(chǎn)業(yè)對工業(yè)的促進(jìn)作用要小于工業(yè)本身的促進(jìn)作用,也就是說工業(yè)的發(fā)展更多依靠其自身,第三產(chǎn)業(yè)沒有很好起到促進(jìn)工業(yè)的發(fā)展。
從圖2可以發(fā)現(xiàn),第三產(chǎn)業(yè)對其自身的沖擊立刻就能顯現(xiàn)出很高的正效應(yīng),并且正效應(yīng)一直在增大,在第1期為0.0399,在第10期為0.1001;lns對lnm的標(biāo)準(zhǔn)差新息響應(yīng)也一直呈現(xiàn)出正效應(yīng),在第4期達(dá)到最大,從第5期開始回落,但最低正效應(yīng)水平均維持在0.04水平之上。我們還發(fā)現(xiàn)在第5期以前,第三產(chǎn)業(yè)對工業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)差新息響應(yīng)要大于第三產(chǎn)業(yè)對其自身的標(biāo)準(zhǔn)差響應(yīng),但從第5期以后,情況則剛好相反。通過計算lns的累計反應(yīng),得出lns對其自身標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊的累計反應(yīng)程度為0.7709,而lns對lnm的標(biāo)準(zhǔn)差新息沖擊的累計反應(yīng)為0.6274。
圖2經(jīng)濟(jì)含義可以總結(jié)如下:工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)本身對第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平都有正的效應(yīng),在初期,工業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的正效應(yīng)較明顯,但到后期第三產(chǎn)業(yè)本身的正效應(yīng)占主導(dǎo),從總體上來看,第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展更多來自第三產(chǎn)業(yè)本身的正效應(yīng)。
為了更進(jìn)一步了解工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)之間相互作用機(jī)制,衡量二者相互影響的重要程度,可以對lnm和lns建立VAR自回歸模型作方差分解。方差分解是對變量預(yù)測方差進(jìn)行分解成系統(tǒng)內(nèi)自身和其他內(nèi)生變量作用結(jié)果的方法,利用該方法可以發(fā)現(xiàn)變量發(fā)生變化的原因,方差分析結(jié)果在表3和表4顯示。
由表3可以看出,我國工業(yè)發(fā)展水平的預(yù)測方差主要受到其自身波動影響,第三產(chǎn)業(yè)對工業(yè)的預(yù)測方差在基期并沒有變化,雖然后期緩緩增大,但直到第十期數(shù)值也僅為48.9827%不及工業(yè)對其自身的預(yù)測方差分解值51.0173%,這表明我國工業(yè)發(fā)展主要受其自身水平影響。
由表4可以看出,我國服務(wù)業(yè)起初受到工業(yè)發(fā)展水平的影響較大,為60.4091%,而服務(wù)業(yè)對其自身的影響僅為39.5909%。與表3數(shù)據(jù)所表現(xiàn)的情形不同的是,第三產(chǎn)業(yè)受工業(yè)的影響隨著時間的推移逐漸衰減,而服務(wù)業(yè)受其自身的影響隨著時間的推移逐漸增大。到第10期,預(yù)測方差分解值分別為38.8348%和61.1652%,第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展受其自身的影響占主導(dǎo)。
表3 lnm的預(yù)測方差分解
表4 lns的預(yù)測方差分解
實證研究結(jié)果表明,我國第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展與工業(yè)發(fā)展之間存在相互作用、相互影響的動態(tài)關(guān)系。具體而言如下:現(xiàn)階段我國工業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展有較明顯的促進(jìn)作用,只不過該促進(jìn)作用小于第三產(chǎn)業(yè)自身產(chǎn)生的作用。第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展同樣對工業(yè)的發(fā)展有較大的促進(jìn)作用,但這種作用同樣小于工業(yè)自身產(chǎn)生的作用。也即,工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動力主要來源于其自身,工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)沒有很好互動促進(jìn)。這顯然與理論上工業(yè)化中期階段工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的良性互動關(guān)系是相悖的。
這種理論與實證結(jié)果上的背離主要有兩方面的原因,一方面,我國工業(yè)總量還不夠強(qiáng)大,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度不足。由于產(chǎn)業(yè)鏈條和價值鏈條不完整,技術(shù)和知識密集型的產(chǎn)業(yè)比重低,具有優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)集群尚未形成,這些因素都使得工業(yè)對現(xiàn)代第三產(chǎn)業(yè)的“拉力”不足;另一方面,第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理,傳統(tǒng)第三產(chǎn)業(yè)所占比重較高,以現(xiàn)代物流、營銷網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)服務(wù)業(yè)等為代表的新型服務(wù)業(yè)的比重過低,這制約了第三產(chǎn)業(yè)自身的進(jìn)一步發(fā)展,也制約著第三產(chǎn)業(yè)對工業(yè)部門的結(jié)構(gòu)提升作用。綜合以上分析,我們提出了促進(jìn)工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的政策建議。
第一,積極推動工業(yè)向工業(yè)園區(qū)聚集,促使第三產(chǎn)業(yè)集群集聚發(fā)展。各種工業(yè)企業(yè)應(yīng)該向功能區(qū)域集中,走工業(yè)集聚之路,提高工業(yè)對生產(chǎn)性第三產(chǎn)業(yè)的需求,同時在工業(yè)企業(yè)集聚區(qū)域,興建各種公共資源服務(wù)平臺、科研研發(fā)平臺、信息、法律、金融、物流等支撐體系,逐步形成生產(chǎn)性第三產(chǎn)業(yè)集群集聚,從而獲得范圍經(jīng)濟(jì)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)效果。
第二,以自主創(chuàng)新促進(jìn)工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)互動融合發(fā)展。建設(shè)創(chuàng)新型國家能夠有效促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)與工業(yè)的融合發(fā)展,這就需要進(jìn)一步推進(jìn)科技進(jìn)步創(chuàng)新和加快科技成果市場化步伐。具體而言:首先,在信息、咨詢、設(shè)計等領(lǐng)域,加快生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的科技公關(guān)和成果推廣,開展各種管理工程技術(shù)公關(guān),最終提高生產(chǎn)性第三產(chǎn)業(yè)的科技含量;其次,加強(qiáng)大專院校與科研機(jī)構(gòu)的協(xié)同合作,鼓勵企業(yè)設(shè)立各種研發(fā)中心,支持企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)、大專院校的產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制,共創(chuàng)技術(shù)聯(lián)盟,收益共享分險共擔(dān),最終建立以市場需求為導(dǎo)向,以企業(yè)為主體,各大專院校和科研機(jī)構(gòu)參與的技術(shù)創(chuàng)新制度;最后,積極培育社會中介服務(wù)機(jī)構(gòu),發(fā)展企業(yè)孵化器、科技融資機(jī)構(gòu)、科技評估中心、工業(yè)產(chǎn)權(quán)交易中心、知識產(chǎn)權(quán)交易中心、公共科技信息平臺等多層次的社會中介服務(wù)機(jī)構(gòu)。
第三,加快推進(jìn)市場化改革步伐,消除制約工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的體制性障礙。以市場化改革推進(jìn)市場秩序環(huán)境建設(shè)。首先,加大政策支持力度,消除阻礙工業(yè)升級妨礙就業(yè)的政策歧視,積極支持有利于工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的企業(yè);其次,深化對外對內(nèi)開放水平和深度,啟動壟斷行業(yè)改革步伐,引導(dǎo)外資和民營資本參與國有企業(yè)重組,轉(zhuǎn)變非公共服務(wù)行業(yè)資源配置市場化改革,讓政府有形之手在非公共服務(wù)行業(yè)中逐步退出;最后,建立高效率、嚴(yán)格規(guī)范、三公開(公平公開公正)的市場監(jiān)管體制,統(tǒng)籌管理生產(chǎn)性第三產(chǎn)業(yè)與工業(yè)發(fā)展,建立第三產(chǎn)業(yè)和工業(yè)行業(yè)協(xié)會,健全行業(yè)自律機(jī)制,推進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化工作,優(yōu)化服務(wù)水平,規(guī)范服務(wù)行為,盡量減少和避免無序化競爭帶來的資源浪費。
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