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服务业专业化集聚与服务业内部结构演进
服务业专业化集聚与服务业内部结构演进
王**产业经济学201*******
[摘要]:
服务业结构升级是当下中国经济面临的主要问题之一。
本文试图从服务业专业化集聚的角度提供新的动力解释,研究发现服务业专业化集聚对服务业内部结构演进有正的显著的影响,它推动着服务业内部结构的升级和转型。
本文先构建一个非均衡的增长模型分析服务业专业化集聚如果影响资源在各个部门间的流动,接着采用省际面板数据分析两者间的关系,最后由于地区间指标显著的差异采用分位数回归方法来进一步验证,结果表明服务业专业化集聚对服务业内部结构演进有着正的影响的结论稳健可靠。
[关键词]:
服务业专业化集聚,服务业内部结构,集聚效应
中图分类号:
F061.5文献标志码:
A
1前言
改革开放30多年来,中国经济高速增长,举世瞩目。
但这种高速增长主要是依靠工业“一条腿”走路的粗放型的增长模式。
这种模式随着全球服务经济的到来,已经面临严重的瓶颈。
随着知识经济和信息技术的高度发展,生产者服务业由于其科技含量高,附加值高,关联效应强的特点,逐渐成为全球发达经济体的主导产业,同时也深刻地改变了各国的产业结构和服务业内部结构。
经济合作与发展组织(OECD)对1984年——1998年OECD国家的经济数据进行研究得出,OECD国家三大产业间结构变动已趋于停止,而服务业内部结构变动明显,其中生产者服务业是服务业内部变动最大的部门[9]。
OECD数据显示,2005年OECD七国生产者服务业占整体服务业增加值约为25.63%,,生产者服务业与生产消费双重效用服务业增加值之和占整体服务业增加值为46.69%(根据荷兰格罗宁根大学增长与发展中心(GGDC)提供数据库算得)。
而同期,我国的数值为12.5%和35.98%,与OECD国家相比还存在明显的差距(根据第三产业统计年鉴计算)。
2001年的十一五规划和2011年的十二五规划纲要中均明确指出要加快发展服务业,并把优化服务业行业结构作为第一条举措。
大力发展生产者服务业,提升服务业的知识和信息附加值,发挥生产者服务业对其他产业的外溢效应,在当下显得特别重要。
服务业集聚是当今产业组织发展的重要特征之一。
随着全球服务经济的到来和国际分工的不断深化,区域的服务业集聚不断加速形成,并且以生产者服务业为主体。
现实中,生产者服务业集聚现象非常常见。
如著名美国的曼哈顿,英国的伦敦金融城,日本东京丸之内金融区。
而近几年在中国,北京、上海、深圳、广州等地也逐渐形成了各类生产者服务业、大公司总部的集聚区。
对产业集聚机制作出突出贡献的新经济地理学派尽管研究对象为制造业,但以克鲁格曼为代表的经济学家在现代服务经济的质疑声中也不得不承认,服务业集聚让他的理论显得“过时”。
生产者服务业大量集聚的深层原因在于存在明显的集聚效应。
狄普斯瓜与魏盾等(Dipasquale&wheaton,2002)指出享受人力资源的“蓄水池”、快速的信息交流、商务往来的便利性和业务的互补促进了服务业的集聚[10]。
Keeble(2002)研究表明区域的集体学习是知识型服务业创新的主要来源,为获取全球网络带来的学习机会促使企业空间集聚[22]。
现代服务业集聚不但能降低交易成本,改善营商环境,提高效率,创造出品牌、专业化、名声等集聚企业间的集体财富,而且由集聚产生的辐射效应对区域经济发展产生着深刻的影响,生产者服务业业集聚成为优化一国服务业结构的重要方式。
2文献综述及生产服务业的界定
对服务业内部结构演变的研究方面,国内外学者的研究成果都支持了生产者服务业主导性作用。
格鲁伯和沃克(1993)研究表明,生产者服务业一般占GDP的1/3,占整个服务业份额一半以上[11]。
刘志彪(2006)认为,生产者服务业把大量的人力资源和知识资源引入产品的生产制造中,逐渐成为现代产业竞争力的源泉和后工业时期国民经济的支柱产业[16]。
陈凯(2008)研究1950—2005年间美国服务业内部结构演变表明,生产服务业具有高附加值率、高生产率特征等特征,其增加值和就业比重都不断上升,是服务业内部结构升级优化的方向[12]。
邓于君(2010)全面研究了发达国家、发展中国家和我国的服务业内部结构演进得出,不同经济发展阶段,服务业内部居于主导地位的行业不同,流通服务行业在工业化前中期居于主导地位,但其比重存在饱和点。
随着,工业化进程的加深,生产者服务业比重逐渐上升是服务业结构演讲的内在规律。
其中,分工、交易费用、人均收入、城市化是影响服务业结构演讲的重要因素[9]。
对服务业集聚研究方面,Illeris和Philippe(1993)认为与工业相比,服务业更依赖本地市场容量,并且有着更强的空间集聚性[20]。
胡霞(2008)运用嫡指数测算了我国2005年285个地级市的数据,中国的服务业呈现明显的集聚现象,其集聚强度高于工业[8]。
李文秀(2008)研究美国服务业集聚得出,现代服务行业集聚程度相比传统服务行业要高出许多[13]。
杨勇(2008)通过转换区域分布基尼系数和产业集中度指标对服务业14个细分行业的区域集中进行测算,得出信息传输、计算机服务和软件业,房地产业,科学研究、技术服务和地质勘查业,,租赁和商务服务业四类生产者服务行业集聚程度高于平均水平,其中租赁和商务服务业最高[14]。
管驰明、高雅娜(2011))利用空间基尼系数对2004-2009的城市数据进行研究得出:
生产者服务业集聚程度高,远远超过生活性服务业;东部地区服务业的集聚程度高于中西部地区;经济发达地区的服务业集聚程度要高于不发达地区[4]。
对服务业集聚测量研究的同时,国内也涌现了不少关于服务业集聚效应的研究。
这其中还要分为专业化集聚效应,又称“本地化经济”和多样化集聚效应,又称“城市化”经济[22]。
原毅军,宋洋(2011)分别采用区位商和赫芬达尔指数对服务业专业化和多样化进行研究得出,从劳动生产率的角度来看,专业化集聚效应显著为正,多样化集聚效应显著为负[2]。
韩峰等(2011)研究生产者服务业专业化集聚和多样化集聚对经济增长的影响得出,生产者服务业专业化对城市经济增长具有显著的促进作用,而多样化的影响却不显著,提出了以生产者服务业带动产业结构升级[1]。
顾乃华(2011)研究认为生产性服务业集聚对工业存在显著的正的外溢效应[5]。
李文秀等(2012)基于省级分行业投资效率面板数据研究服务业区域集聚得出,整体上服务业趋向集聚,存在集聚效应,投资效率比较高[3]。
Brülhartetal(2008)考察在欧洲地区劳动力密集所带来的集聚经济时,金融部门集聚会产生强大且积极的生产效应[19]。
夏杰长(2008)认为发展生产性服务业是推动我国服务业结构升级的重要途径[15]。
从国内外的研究来看,目前国内外对生产者服务业专业化集聚与服务业内部结构演进间关系的研究仍相对较少。
国内虽有少量学者对生产者服务业专业化集聚与服务业内部结构演进进行了研究,但没有深入分析其影响机制并进行实证研究。
在服务业集聚研究中,生产者服务业集聚现象和其显著的专业化集聚效应已是大家认知的共同点。
本文依据前人的研究成果,构建生产者服务业专业化集聚影响服务业内部结构演进的模型并进行实证分析。
在具体分析前,先界定一下生产者服务业。
目前,学界对生产者服务业还缺乏明确统一的界定,甚至对服务业内部行业分类方法也有着不同的观点。
同时,生产者服务业又称生产性服务业,但与现代服务业却非完全等同。
这里按照邓于君(2010)的做法,采用服务业四个层次的分法,把服务业分为流通服务业、生产者服务业、消费服务业,政府公共服务业。
其中,生产者服务是指在整个产品生产流程过程被作为中间投入的服务(GrubelandWalker,1988)。
按照2003年国家统计局《三次产业划分界定》,把信息传输、计算机服务和软件业,房地产业,科学研究、技术服务和地质勘查业,租赁和商务服务业、金融业五类行业归为生产者服务业。
3服务业专业化集聚与服务业内部结构演讲的模型
在本节,我们将结合Baumol(1967)和周辰亮等(2007)的做法通过构建一个非均衡增长模型来分析服务业专业化集聚对服务业内部结构的影响。
结合Baumol(1967)和周辰亮等(2007)的假定,本文把经济体分为三个部门:
部门1为工业部门,部门2为趋于分散分布的服务业部门,部门3为趋向集聚的服务业部门,依照国内外的研究,一般为生产者服务业。
部门1的劳动生产率是固定的不变的,也就是不存在技术进步。
部门2和部门3存在技术进步,假定技术进步率为r。
同时按照Baumol(1967)的做法来简化模型,只引入劳动这一要素。
因此,三部门生产函数表示为:
(1)
(2)
(3)
其中,Y1t表示部门1的产出,Y2t表示部门2的产出,Y3t表示部门3的产出,
。
假设经济体的劳动投入总数为1,劳动力在三部门间自由流动,L1t+L2t+L3t=1。
服务业的专业化集聚会产生集聚效应,促进集聚的生产者服务业的发展。
在这里,设c为服务业专业化集聚程度,f(c)为单调增函数,集聚程度c越高,则f(c)越大,部门3的产出就越大,且0 由于劳动力在两个部门间自由流动,因此均衡时有相等的工资wt。 通过一阶条件可得: (4) (5) (6) 合并(4)、(5)和(6)式可得, (7) 由于仅存在一种劳动一种投入要素,均衡时我们可得, (8) (9) (10) 其中, , 。 当其他条件不变时,X13随着集聚程度c和技术进步而增加,X23随着集聚程度c的提高而增加,X12随着技术进步而增加。 因此,依据(8)我们可以的得知,随着专业化集聚效应的扩大和技术的进步,工业部门产出和就业比重不断下降,趋向集聚的服务业部门产出和就业比重不断增加。 同样,依据(9)我们可以的得知,趋于分散分布的服务业部门产出和就业比重不断下降,趋向集聚的服务业部门产出和就业比重不断增加。 依据(10),部门2的比重相对部门1不断上升。 基于上面分析,我们提出以下假说: 假说一: 随着均衡工资的不断上涨,由于技术进步的存在,工业部门的资源不断流向服务业部门,体现为经济服务业化。 假说二: 由于服务业专业化集聚效应的存在,趋向集聚的生产者服务业增长逐渐快于其他服务业部门,影响服务业内部结构的演变,使得生产者服务业逐渐成为服务业内部的主导产业。 4实证检验 4.1模型设定 根据上文的分析我们可以得知,政府的集聚园区政策或者服务业自发的集聚行为都会产生集聚效应,集聚效应会促进趋向于集聚的生产者服务业的发展,从而改变服务业的内部结构,促进服务业内部结构的升级。 在分析两者间关系时,我们还需要考虑影响服务业内部结构演变的其他因素,并以之作为控制变量。 这里综合参考邓于君(2010)[9]和陈凯(2006)[17]的做法,选用城市化率、人口、市场化率、人均GDP、人力资本作为控制变量,设定模型如下: SERit=α0+giniit+urbait+popit+mktit+gdpit+hrit+βi+γt+εit(11) (11)式中,SERit表示i地区t时间的服务业内部结构,giniit表示i地区t时间的地区基尼系数,urbait表示i地区t时间的城市化率,popit表示i地区t时间的人口总数,mktit表示i地区t时间的市场化率,gdpit表示i地区t时间的人均GDP,hrit表示i地区t时间的人力资本。 βi和γt分别为不可观测的个体效应和时间效应,εit为残差项。 4.2变量说明和数据来源 (1)服务业内部结构(SERit)是指服务业内部各行业的比例关系。 依据国内外的研究可知,生产者服务业是服务业内部结构演进的方向,因此该变量设为当年价格计算的生产者服务业增加值占服务业总增加值的比例。 依照不同年份,不同省区来计算。 所有数据均来源于历年《第三产业统计年鉴》和各地方每年的统计年鉴。 (2)地区基尼系数(giniit)是衡量地区服务业专业化集聚的指标。 由于理想的空间集聚指标至今仍然没有建立(Combesetal,2008)[23],本文采用最常用的专业化集聚水平测度指标之一——地区基尼系数(梁琦,2013)。 公式表示如下: 其中, 表示目标指标的差的绝对值,n是样本数量,μ是样本均值。 尝试对该公式进行变形,基尼系数计算公式可简化为: 其中 表示某地区的i产业占该地区总产业的比重。 依据2003年国家统计局《三次产业划分界定》把服务业行业划分为14个细分行业,采用各细分行业每年各省区的增加值计算。 这里,通过查找历年《第三产业统计年鉴》和各地方每年的统计年鉴等相关资料只能找到21个省份的数据。 贵州,河北,黑龙江,湖北,江西,辽宁,陕西,四川,西藏,云南10个省份的14个细分行业的数据均已缺失,仅有交通运输及仓储和邮政业,批发零售餐饮业,金融业,租赁和商务业,居民服务和其他服务业六类数据,难以计算其服务业集聚指标,因而将其排除。 同时,本文在计算各省区生产性服务业和地区基尼系数中发现,部分地区生产性服务业落后,但地区基尼系数却较高。 这些省份大多地广人稀,较高的基尼系数不是由于服务业集聚造成的,而是其他服务产业的单一化带来的。 因而本文的第一部分,只依据2011年生产者服务业增加值排名前八的省份(广东、北京、山东、江苏、上海、浙江、河南、福建)作为分析对象。 因为较高的生产者服务业增加值才有可能有生产者服务业集聚,以及产生专业化集聚效应。 鉴于这样的选择可能造成结果的误差,文中在实证中再加入生产者服务业增加值(ps)作为控制变量,用以剔除生产者服务业的影响。 同时,在第一轮实证分析后,我们将使用分位数回归把21个省份的数据全部加入,以求取得稳健的结论。 (3)城镇化率(urbait)用城市人口占总人口比重表示。 数据来源于国家统计局地方数据库。 (4)人口(popit)用各年份省市总人口表示。 数据来源于国家统计局地区数据库。 (5)市场化率(mktit)借鉴陈凯(2006)的做法,采用工业总产值中非国有经济的比重表示。 具体鉴于数据的可获取性,采用私营工业企业销售产值占规模以上工业企业销售产值的比重。 数据来源于国家统计局地区数据库整理计算。 (6)人力资本(hr)采用每年各省市所有普通高等学校毕业生数,包括全日制大学、专门学院、职业技术学院、高等专科学校。 数据来源于国家统计局地区数据库。 4.3面板估计结果和说明 由于国家统计局在2003年颁布的了新的行业划分标准,而很多地方2004的数据仍以旧行业划分标准统计数据,同时2005年前的城镇人口数据大量缺失,所以本文第一部分的面板分析只选用了2005——2011年间生产者服务业排名前八的省份。 表1列出各变量的描述性统计。 表1: 各变量的统计性分析 变量 样本数 均值 标准差 最小值 最大值 服务业内部结构(ser) 56 0.3964428 0.0975118 0.2474452 0.5838308 地区基尼系数(gini) 56 0.4361909 0.0306663 0.3719015 0.5184441 城市化率(urba) 56 0.6105796 0.1715873 0.3065032 0.893055 人口(POP) 56 6158.625 3205.952 1538 10505 市场化(mkt) 56 0.2398862 0.1212048 0.0471878 .4422583 人均GDP(gdp) 56 41430.84 18121.16 11346 82560 人力资本(hr) 56 23.61286 11.65055 6.48 47.89 生产性服务业增加值(ps) 56 3752.087 2170.857 787.19 10219.9 在进行面板分析之前,先选择合适的估计分析模型。 表2列出了全部检验的结果。 本文先使用依次使用F检验、LM检验、Hausman检验来判定混合回归模型、固定效应模型、随机效应模型三者该选哪个。 经过分析确定选用固定效应模型后,依次使用Wald检验、Wooldridge检验法和SarafidiandDeHoyos检验来判定是否存在异方差、序列相关和截面相关问题。 三个检验的结果都显著地拒绝了原假设,表明存在异方差、序列相关和截面相关问题。 最后使用FGLS方法来修正模型。 表2: 计量模型检验结果 检验类型 原假设 检验统计量 伴随概率 结论 F检验 采用混合回归模型 F统计量=399.89 Prob>F=0.0000 拒绝混合模型,采用固定效应模型 L-M检验 采用混合回归模型 LM统计量=144.92 Prob>chibar2=0.0000 拒绝混合模型,采用随机效应模型 Hausman检验 采用随机效应模型 Wald统计值=479.29 Prob>chi2=0.0000 拒绝随机效应模型,采用个体固定效应模型 Wald检验 不同个体的扰动项方差均相等 Wald统计值=45.74 Prob>chi2=0.0000 模型存在组间异方差 Wooldridge检验法 不同个体的扰动项不相关 F统计量=34.196 Prob>F=0.0006 模型存在序列相关 SarafidisandDeHoyos的截面相关性检验 不存在组间截面相关 Pesaran统计值=8.295 Pr=0.0000 存在组间截面相关 Friedman统计值=23.571 Pr=0.0014 存在组间截面相关 Frees统计值=1.351 alpha=0.10: 0.3583alpha=0.05: 0.4923alpha=0.01: 0.7678 存在组间截面相关 表3报告了服务业专业集聚对服务业内部结构作用的面板估计结果。 为了避免多重共线性和可能造成的低效率回归,模型采用逐步加个每一个控制变量的方法。 这也是检验其两者关系是否稳健的关键步骤。 可以看到, (1)-(7)模型中,地区基尼系数对服务业内部结构总有着正的显著的影响。 虽然逐步加入的控制变量不断地削弱地区基尼系数的影响程度,但它也证明了服务业专业化集聚正的效应的存在。 服务业专业化集聚程度越高,服务业内部结构越朝着生产者服务业方向演进的结论稳健可靠。 服务业专业化基尼系数每提高1单位,服务业内部机构大约上升0.07。 同时,由于之前我们以生产者服务业增加值的大小来选取数据范围,在(7)中我们同样加入生产者服务业增加值作为控制变量以剔除其对结果的影响。 结果显示,地区基尼系数对服务业内部结构总有着正的显著的影响的结论依然稳健。 在 (2)-(7)的模型中我们可以看到城市化率、人口、市场化率、人均GDP、人力资本都对服务业内部结构有显著的影响。 个别不显著和预期不符的系数符合可能由于存在的多重共线性等原因造成,在此不再详细检测。 表3: 面板数据FGLS估计 变量 服务业内部结构(SER) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 地区基尼系数(gini) 0.2016*** (8.35) 0.1202*** (7.75) 0.1207*** (7.82) 0.1762*** (30.28) 0.1058*** (5.69) 0.0740*** (2.74) 0.0314** (1.88) 城市化率(urba) 0.5321*** (17.77) 0.5381*** (16.55) 0.2155*** (10.30) 0.0888*** (3.91) -0.0644*** (-1.68) -0.0906*** (-2.62) 人口(POP) -5.14e-07 (-0.13) -5.16e-06** (-1.99) -0.00001*** (-2.94) -0.00001*** (-3.84) -.00005*** (-22.21) 市场化(mkt) 0.3259*** (48.46) 0.3249*** (37.78) 0.2541*** (11.68) 0.3543*** (20.74) 人均GDP(gdp) 4.55e-07*** (4.15) 5.97e-07*** (3.27) -3.61e-07*** (-3.57) 人力资本(hr) 0.0011*** (3.61) 0.00005 (0.46) 生产性服务业增加值(ps) 0.00001*** (18.42) 常数项 0.3226*** (26.37) 0.047813** (2.39) 0.0466** (1.99) 0.2130*** (5.84) 0.2263*** (7.62) 0.3697*** (9.53) 0(omitted) 模 型 信 息 N 56 56 56 56 56 56 56 Wald 统计值 4891.98 11829.52 12922.17 107464.49 218949.48 181333.93 5063639 P值 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 4.4分位数回归 虽然上文的面板数据分析显示,地区基尼系数对服务业内部结构有着正的显著的影响的结论成立并且稳健可靠。 但是条件期望E(y︱x)非对称分布的问题,依然困扰着结论的使用范围。 而由于难有合适的指标统计全部地区的生产者服务业专业化集聚程度以及各省区集聚程度天然地不对称的存在的事实,本文将参照梁琦(2013)的做法,加入全部的21个省市的数据,使用分位数回归研究服务业专业化集聚对服务业内部结构不同层面的影响的差别,同时也是为结论进行进一步的稳健性检验。 由于数据比较少,按照通常做法,选取了0.25分位、0.5分位、0.75分位。 表4展示了分位数回归的结果。 地区基尼系数在0.25分位、0.5分位、0.75分位都通过了显著性检验,表明服务业专业化集聚对服务业内部结构的影响是显著的。 从系数的大小来,服务业内部结构指数处于中层的省市受服务业专业化集聚的影响最为明显。 较高的服务业内部结构的省市,如上海,生产者服务业已经达到或者接近服务业总值的一半,接近了发达国家的水平,故其服务业的结构演变对地区基尼系数的敏感度要略低。 另外,较低服务业内部结构的省市如甘肃、安徽等,生产者服务业发展仍比较落后,难以形成产业集聚,微弱的专业化集聚效应导致其对地区基尼系数的敏感度同样较低。 另外,较大的地区基尼系数的省市不一定表明有着高的专业化集聚程度,从实际统计来看,他们是由于产业单一化造成的。 低端的产业的单一化,主要是在工业化的前期,由于基本的生产生活需要而相对其他高端服务业尚未发展起来时,生活服务业、流通仓储、商业服务业类服务业在服务业结构中占据过大的份额。 这跟国际组织ILO所定义的非正式部门现象相一致。 而生产者服务业是高知识含量、高附加值产业,它的专业化集聚与低端服务业行业的单一化存在着明显的区别。 生产者服务业的集聚效应、外溢效应和对国民经济的拉动效应对服务业内部结构升级和经济增长都有着不可忽视的推动作用。 同时,我们也可以看到,在一般的OLS回归里面,由于受到个别省市极端数值的影响,地区基尼系数并不显著,这与我们的预期相符。 在相对落后的省
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