任丹丹

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 合肥 230036）

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是從制造業(yè)的生產(chǎn)服務(wù)部門中獨(dú)立出來并主要向制造業(yè)提供服務(wù)的新興產(chǎn)業(yè)，以金融服務(wù)、信息服務(wù)、研發(fā)、科技服務(wù)等為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，具有知識(shí)密集、技術(shù)密集、信息密集、人才密集的特點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與升級(jí)的新動(dòng)力[1]。

近年來，有關(guān)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的研究成果較多，基于國家層面的成果有：白雪等對(duì)2003—2015 年的中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響因素進(jìn)行分析，得出除工業(yè)化水平對(duì)其有擠出效應(yīng)以外，服務(wù)生產(chǎn)率、開放程度、城市化率等對(duì)其發(fā)展有促進(jìn)作用[2]。張超等基于貝葉斯模型平均方法得出服務(wù)效率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和勞動(dòng)力投入對(duì)中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展有促進(jìn)作用，人口老齡化和工業(yè)化水平則相反[3]。劉英杰運(yùn)用多元線性回歸得出政府因素和市場機(jī)制不利于中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)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(duì)影響浙江省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的因素進(jìn)行分析，得出信息化水平、創(chuàng)新因素、人力資源、政府投入對(duì)浙江省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚都有促進(jìn)作用[5]。田振中運(yùn)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(jì)發(fā)展水平對(duì)河南省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展有積極影響[6]。于洪深運(yùn)用多元線性回歸得出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)化進(jìn)程及對(duì)外開放程度對(duì)吉林省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有影響[7]。余得生等運(yùn)用多元線性回歸得出專業(yè)化分工、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、體制因素和創(chuàng)新因素對(duì)江西省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展有正向影響，工業(yè)化程度、市場機(jī)制因素和城市化水平對(duì)其有消極影響[8]。胡心宇運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度和向量自回歸模型得出湖北省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展受到資本投入和勞動(dòng)投入的正向推動(dòng)，工業(yè)化水平具有階段性影響[9]。駱?gòu)澋葘?duì)影響浙江省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的因素進(jìn)行主成分分析，得出影響最大的因素是經(jīng)濟(jì)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(shí)間序列數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析得出影響廣州市生產(chǎn)性服務(wù)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(xué)者采用線性回歸法、主成分分析法等進(jìn)行研究，而線性回歸可能出現(xiàn)偽回歸，主成分分析法指標(biāo)選取受人為因素影響；在研究地域上對(duì)全國和部分省市的研究較為廣泛，對(duì)安徽省的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響因素研究較少；在研究對(duì)象上大多數(shù)就一個(gè)或者幾個(gè)因素對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響因素進(jìn)行研究。本文以安徽省為研究對(duì)象，基于1989—2018 年的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)模型對(duì)主要影響因素進(jìn)行識(shí)別，再建立向量自回歸模型，利用脈沖響應(yīng)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(wù)業(yè)的具體互動(dòng)關(guān)系，并根據(jù)分析結(jié)果提出相應(yīng)的對(duì)策建議。

國內(nèi)外至今對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的范圍沒有權(quán)威且統(tǒng)一的界定，本文根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《生產(chǎn)性服務(wù)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(wù)業(yè)界定為交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、軟件和計(jì)算機(jī)技術(shù)服務(wù)業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，金融業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)共六大行業(yè)[6]。

一、數(shù)據(jù)說明與研究方法

（一）指標(biāo)選取

通過對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的參考和對(duì)數(shù)據(jù)的可獲得性的綜合考慮，選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平、對(duì)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(wù)業(yè)服務(wù)效率、產(chǎn)業(yè)融合程度、勞動(dòng)力投入和人口老齡化這11 個(gè)影響安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的因素。以安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值來衡量安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)；以人均GDP 來衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（按常住人口計(jì)算）；以工業(yè)增加值占GDP 的比重來衡量工業(yè)化水平；以進(jìn)出口總額（海關(guān)口徑）占GDP 的比重來衡量對(duì)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(jì)算）；以人均專利授權(quán)數(shù)來衡量創(chuàng)新水平；以政府消費(fèi)占最終消費(fèi)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(wù)業(yè)增加值占GDP 的比重除以生產(chǎn)性服務(wù)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(wù)業(yè)服務(wù)效率；以人均電信業(yè)務(wù)總量來衡量產(chǎn)業(yè)融合程度；以生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重來衡量勞動(dòng)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(jì)數(shù)據(jù)，共30 年樣本，數(shù)據(jù)主要來源于《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》并經(jīng)過整理。

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

1.灰色關(guān)聯(lián)分析

影響生產(chǎn)性服務(wù)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(guān)重要。而運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析可以識(shí)別出哪些因素與被研究指標(biāo)的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。因此，選擇使用灰色關(guān)聯(lián)分析法來分析哪些因素對(duì)安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的有主導(dǎo)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(shí)刻的參考序列值記為x0(1)，第二時(shí)刻的值為x0(2)，第K 時(shí)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(duì)差序列 Δt(k)。

③比較序列Xt對(duì)參考序列X0在k點(diǎn)的灰色關(guān)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(guān)聯(lián)度rt。

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

2.計(jì)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(gòu)化模型不同，VAR 在建立各個(gè)變量之間關(guān)系的非結(jié)構(gòu)化模型時(shí)并不需要復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)，并且能夠通過構(gòu)建模型準(zhǔn)確地分析變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。因此，本文建立VAR 模型，并且運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解進(jìn)行深入分析。

二、結(jié)果與分析

（一）灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

本文以安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)為參考序列，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平、對(duì)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(wù)業(yè)服務(wù)效率、產(chǎn)業(yè)融合程度、勞動(dòng)力投入和人口老齡化作為對(duì)比序列。使用的數(shù)據(jù)初始值均來自《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》并進(jìn)行整理，見表1。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，本文采用均值法處理，然后通過計(jì)算得到差值絕對(duì)值，進(jìn)而求得關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度（表2）。

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

（二）實(shí)證分析結(jié)果

基于灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果可知，產(chǎn)業(yè)融合程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、創(chuàng)新水平是影響安徽省生產(chǎn)性服務(wù)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(wù)業(yè)的影響進(jìn)行動(dòng)態(tài)的分析。因此，通過構(gòu)建VAR 模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解來對(duì)以上結(jié)果進(jìn)行深入的分析。

本文所有檢驗(yàn)結(jié)果均使用Eviews7.0 分析軟件而得。首先，選取ADF 檢驗(yàn)方法對(duì)產(chǎn)業(yè)融合程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、創(chuàng)新水平和安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為了避免異方差的影響，用取對(duì)數(shù)的方式先對(duì)變量進(jìn)行線性化處理。本文對(duì)衡量安徽省產(chǎn)業(yè)融合程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、創(chuàng)新水平和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，分別記為lico、lpgdp 和linn 和lpsi。檢驗(yàn)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(gòu)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(gè)指標(biāo)確定滯后1 期為最優(yōu)滯后期，因此將模型滯后期設(shè)定為1，即VAR(1)。

表1 各變量初始值

表2 灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

接下來對(duì)模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，若是不穩(wěn)定，脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解的結(jié)果可能是無意義的。本文運(yùn)用AR 根進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)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(jìn)行下一步研究。接下來利用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)這三個(gè)影響因素的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。

表3 ADF 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

表4 各準(zhǔn)則下的滯后階數(shù)

由圖2 可以看出安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)變動(dòng)對(duì)自身的動(dòng)態(tài)影響情況。在安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的較強(qiáng)的正向沖擊下，其自身從第一期到第二期出現(xiàn)一個(gè)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?yàn)殡S著安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)飛速發(fā)展，需求和市場隨之?dāng)U大，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的企業(yè)會(huì)大量增多從而導(dǎo)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(wù)業(yè)的發(fā)展迅速的下降，隨后經(jīng)過市場的篩選進(jìn)行不斷的平衡，最后逐漸收斂。

表5 AR 根

從圖3 可以看出，當(dāng)給本期經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一個(gè)正向沖擊后，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)做出迅速反應(yīng)，從第一期開始出現(xiàn)一個(gè)微小上升的過程，第二期達(dá)到最高點(diǎn)，隨后緩慢下降逐漸收斂，在第六期趨向原點(diǎn)。可能的原因是安徽省目前還處于大力發(fā)展工業(yè)的階段，缺少對(duì)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的扶持政策，雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷升高，而生產(chǎn)性服務(wù)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(wù)業(yè)等外包企業(yè)，因此經(jīng)濟(jì)增長并不能明顯地帶動(dòng)安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響并不明顯。

由圖4 可以看出，當(dāng)給創(chuàng)新水平一個(gè)正向沖擊后，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)迅速做出反應(yīng)，從第一期到第二期出現(xiàn)一個(gè)迅速的上升，在第二期達(dá)到最高點(diǎn)，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(wù)業(yè)對(duì)創(chuàng)新水平的響應(yīng)是迅速且正向的?？赡苁且?yàn)榘不帐∧壳凹夹g(shù)密集型、知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)并不多，所以隨著創(chuàng)新水平的提升、科學(xué)技術(shù)水平的提高，不僅能夠使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率隨之提高，也能為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供技術(shù)支持。

由圖5 可以看出，當(dāng)給產(chǎn)業(yè)融合程度一個(gè)正向的外部沖擊后，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)迅速做出反應(yīng)，從第一期到第二期出現(xiàn)一個(gè)迅速上升的過程，在第二期達(dá)到最高點(diǎn)，然后出現(xiàn)迅速地下降，在第三期達(dá)到最低點(diǎn)之后又上升，在第四期緩慢下降并逐漸收斂。這可能是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)融合程度的提高，意味著生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間的生產(chǎn)互動(dòng)成本會(huì)減小，同時(shí)會(huì)為生產(chǎn)性服務(wù)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(wù)業(yè)會(huì)得到迅速發(fā)展和升級(jí)，制造業(yè)的生產(chǎn)效率也會(huì)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(dòng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)更好發(fā)展。

方差分解模型是分析每個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，通常用方差度量貢獻(xiàn)度，以此評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的相對(duì)重要性[13]?；谝陨蟅AR 模型進(jìn)行方差分解，結(jié)果見圖6 和表6。

表6 第一列是預(yù)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(duì)各期預(yù)測誤差的貢獻(xiàn)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(wù)業(yè)第一期只受到自身波動(dòng)的影響。從第六期開始趨于穩(wěn)定，到第十期時(shí)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的波動(dòng)81.67%由自身解釋，0.92%由經(jīng)濟(jì)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(jì)發(fā)展水平的貢獻(xiàn)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(jì)增長的主要依托部門，因此政府可能會(huì)弱化對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的相關(guān)扶持，生產(chǎn)性服務(wù)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(wù)項(xiàng)目還是依靠自身提供，并沒有將相關(guān)服務(wù)外部化，對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的依賴性不夠強(qiáng)。因此雖然經(jīng)濟(jì)整體有增長，但是對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展沒有明顯的帶動(dòng)。產(chǎn)業(yè)融合程度對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的貢獻(xiàn)度在第二期達(dá)到最大，在第六期之后逐漸穩(wěn)定。創(chuàng)新水平的貢獻(xiàn)度在第六期之后逐漸穩(wěn)定，表明創(chuàng)新水平對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響是正向的，科技創(chuàng)新能夠?yàn)樯a(chǎn)性服務(wù)業(yè)帶來技術(shù)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(wù)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(yùn)用1989—2018 年安徽省的相關(guān)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過灰色關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)影響生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的主導(dǎo)因素為政府因素、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和工業(yè)化水平。在此基礎(chǔ)上建立VAR 模型，脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解進(jìn)行深入研究。具體結(jié)論如下。

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

工業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的關(guān)系密不可分，工業(yè)的發(fā)展需要生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的支撐，同時(shí)工業(yè)化水平的提高也能為生產(chǎn)性服務(wù)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(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，因此，工業(yè)的生產(chǎn)效率隨之提高，同時(shí)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展也得到促進(jìn)。

2.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展作用不顯著

總體來說，經(jīng)濟(jì)增長對(duì)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展影響較小，主要原因是安徽省目前的經(jīng)濟(jì)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(wù)業(yè)的總體經(jīng)濟(jì)占比較低。政府對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的相關(guān)扶持力度較小，雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高了，但對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的帶動(dòng)較為微弱。

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

創(chuàng)新水平對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的貢獻(xiàn)度最強(qiáng)，可以從脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析得出，創(chuàng)新水平對(duì)安徽省生產(chǎn)性服務(wù)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(qiáng)，而科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，其對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的提高有促進(jìn)作用。

（二）政策建議

1.加大政府對(duì)技術(shù)、知識(shí)密集型企業(yè)的扶持力度

目前，安徽省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展速度很快，但是與發(fā)達(dá)城市相比總量依舊偏小，細(xì)分行業(yè)中科技服務(wù)等新興產(chǎn)業(yè)的占比偏低。需要通過財(cái)政投入、制定相關(guān)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(wù)業(yè)的成本，使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展更有生產(chǎn)力。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的引導(dǎo)力度，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新等科學(xué)研究成果進(jìn)行相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)，加強(qiáng)對(duì)有創(chuàng)新能力、高科技水平企業(yè)的關(guān)注和培育，對(duì)于實(shí)力雄厚的企業(yè)適當(dāng)進(jìn)行培養(yǎng)，對(duì)于有發(fā)展?jié)摿Φ钠髽I(yè)給予補(bǔ)貼和相關(guān)資助，促進(jìn)行業(yè)內(nèi)技術(shù)密集和知識(shí)密集型的企業(yè)合理競爭和良性發(fā)展。

2.進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合程度

工業(yè)化水平的提高會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提供技術(shù)支撐的同時(shí)，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(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化。同時(shí)，加大生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)，促進(jìn)制造業(yè)的生產(chǎn)性服務(wù)活動(dòng)分離，鼓勵(lì)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(shí)也可以促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展。