基于var模型西部地区生产性服务业与制造业互动融合评价-崔莉.pdf
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1、巷窜镌协 二O一六年第四朗(总第303期)2016年4月lO日出版基于VAR模型西部地区生产性服务业与制造业互动融合评价崔 莉I摘要】文章基于西部地区1993年至2014年的制造业和生产性服务业数据,利用VAR模型对该区域两者之间的互动融合关系进行了实证分析,结果表明:西部地区制造业和生产性服务业虽然存在着互动关系但是二者的互动融合程度不明显。生产性服务业虽然有时对提升制造业的效率具有一定的正向作用但短期内在西部地区难以形成高效的服务能力和规模效应。同时,需求的不足制约了制造业对生产性服务业的促进作用。【关键词】西部地区;生产性服务业;制造业;VAR模型作者简介】崔莉,陕西师范大学商学院博士研
2、究生,西北政法大学经济学院讲师,陕西西安710000中图分类号】F427 文献标识码】A 【文章编号】1004-4434(2016)040056-06一、引 言我国制造业的发展模式一直以来都是以资源和劳动力密集化使用为其特征,资源和环境所承受的巨大压力带来的负面影响近年来逐步显现出来。处于产业分工链中低附加值环节的我国制造业正由于资源和人口红利的消失面临着竞争力急剧下降的困境。制造业转型升级,除了要提升自主创新能力还要实现与服务业尤其是生产性服务业发展之间的良性互动和彼此支撑。生产性服务业的概念最先由美国经济学家GREENFIELD于1966年提出他认为生产性服务业与面向最终消费者的消费性服务
3、业不同,是面向生产者提供商品和服务的服务行业(GREENFIELD,1966)t1】(睨圳。随着对生产性服务业研究的不断推进和深化,国内外很多学者都对其内涵做出过相应的界定,虽然表述上各有不同,但基本上都认为生产性服务业具备以下两个特征:(1)它是面向生产者而非最终消费者提供用于商品和服务进一步生产所需的中间投人服务的产业,与制造业直接相关;(2)它往往具有知识和信息密集性的特征。从整体发展上看我国近几年生产性服务业发展迅猛。根据国家统计局公布的数据,2014年我国第三产业增加值累计实现306,739亿元。比上年增长81。其中,金融、交运、仓储和邮政等生产性服务业的增长均达到7以上金融业增加值
4、更是累计增长了102。2015年我国第三产业增加值为34173754亿元,占国内生产总值的比重为505,比2014年提高24个百分点,高于第二产业10个百分点。但生产性服务业发展的区域差异较为明显。图l和图2为长三角地区与西部地区嚯以金融业、交通运输、仓储和邮政业为代表的生产性服务业发展方面的整体对比。从数据上可以看出西部地区生产性服务业远远落后于东部地区。这除了本身经济规模和发展程度的差异外,也受制于西部地区技术、知识和人力资本等竞争要素的滞后以及诸如产业集群式协同创新与发展等新型产业发展模式的欠缺。在当前整体经济调结构稳增长的大环境下。西部地区借助承接东部地区产业转移的契机大力发展制造业仍
5、然是推动本区域经济发展和解决就业问题的主要手段,但依赖相对低成本的资源和劳动力所实现的单纯承接势必会导致西部地经济地理意义上的西部包括十省(自治区、直辖市):重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。万方数据区的产业进入永久落后发展的恶性循环同时也会给西部的资源和环境带来巨大的压力。图1长三角与西部地区金融业增加值动态比较图数据来源:据国家统计局区域生产性服务业增加值数据计算而得。图2长三角与西部地区交通、运输和邮政业增加值动态比较图数据来源:据国家统计局区域生产性服务业增加值数据计算而得。要想实现可持续性发展,必须考虑产业如何优化升级的问题。目前,学界的主流观点是实现产业优
6、化升级的路径之一是生产性服务业与制造业的正向互动与协同融合。分析西部地区生产性服务业与制造业的互动融合关系。对于我们抓住新一轮产业结构调整的契机,在深入理解生产性服务业对制造业升级所发挥作用的基础上。实现西部地区产业的优化升级具有一定的理论意义和实践价值。二、文献综述在研究生产性服务业和制造业的关系上学界已经摆脱了对两者从属关系的争论。广泛认为互动融合论所主张的两者之间彼此融合的双向互动关系才能科学地描述两者之间的关系。就两者的互动融合关系,有些学者是从分工深化提升竞争力的角度展开研究。张振刚等(2014)tn利用空间面板数据模型,从专业、空间和时间三个维度研究认为生产性服务业可以显著提升本地
7、区制造业的同时通过空间溢出效应提升相邻乃至不相邻地区的制造业效率。楚明钦等(2014)3j以装备制造业为研究对象考察了交易成本对生产性服务与制造业分离的影响,认为生产性服务业与制造业分离发展的不足制约了生产性服务业的发展。而有些学者则是从细分行业的层面和产业价值链的角度分析生产性服务业和制造业的互动对彼此的贡献。刘纯彬等(2013)4分析了生产性服务业中的细分行业对制造业效率的贡献。认为各细分行业对制造业效率的促进作用存在明显的差异。姚战琪(2014)t习将生产性服务业与制造业的互动关系置于全球价值链框架下进行分析,认为前者是后者升级的重要媒介和工具。有些学者则是从产业共生网络的角度分析两者之
8、间复杂的融合关系。盛革(2014)tq从价值网的视角,研究认为各生产性服务企业之间及其与制造企业在服务外包的交互中形成了以价值为纽带的关系网络,通过实现规模经济、专业化和知识互动。来取得以技术和管理创新优势为代表的战略优势。还有些学者关注到以往研究中未能考虑生产性服务业和制造业在发展周期上的差异,从产业捕捉和匹配的角度研究两者的互动融合关系。李逢春(2015)【7l基于反应与扩散模型研究生产性服务业对先进制造业的捕捉与匹配问题,推演出两者是存在均衡匹配解的。从文献梳理可以看出,大量的理论与实证研究都证明两者之间具有密切的关系。但具体互动效应的定量测定上仍存有差异,这主要是因为研究方法并不统一。
9、就实证研究所采用的方法来看,目前主要有基于投入产出表的产业关联分析、计量回归分析、社会网络分析和基于问卷调查的分析研究。而在分析生产性服务业与制造业互动发展的区域差异方面,经济发达区域及其之间的比较是多数研究者聚焦的领域,概因经济发达区域的生产性服务业发展较为充分,可方便获得研究所需的数据与资料。而针对西部地区两者互动关系的研究近些年虽也逐步增多和深入,但相对而言仍有拓展的空间。本文拟利用向量自回归模型(VAR模型),着重考察西部地区生产性服务业与制造业的动态互动关系。三、指标选取、数据处理与模型初设VAR模型又称向量自回归模型(vector autoregressive model),这种模
10、型采用多方程联立的形式捕捉多个内生变量之间的关系。在模型的每一个方程中,内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归,多方程联立从而估计全部内生变量的动态关系。这种方法的优势是摆脱了传统计量经济建模对经济理论的依赖,主要用于多变量预测和分析随机扰动对变量系统动态冲击的大小、正负及持续的时间。本文利用这一实证分析方法选取西部地区57万方数据能够代表生产性服务业发展水平的生产性服务业增加值和能够代表制造业发展水平的制造业增加值作为模型的内生变量,能够满足本文分析西部地区生产性服务业与制造业长期互动关系这一研究目的。在考虑实际研究需要和数据的可获得性基础上,本文将样本选用的时间跨度界定为1993至2
11、014年,从而尽可能符合VAR模型对样本的要求,避免因为样本容量较小,导致模型出现较大的误差。在建立VAR模型时,作为内生变量的生产性服务业增加值,其数据的获取与生产性服务业所包含的具体行业内容有关。本文定义生产性服务业的具体行业范围主要包含:交通运输、仓储和邮政业;金融业;批发和零售业;房地产业;租赁和商业服务业;信息传输、软件和信息技术服务业及科学研究与技术服务业共7个行业。而参照国家统计局对于上述行业增加值的定义,本文所选择的计量分析指标之一,生产性服务业增加值理论上应为上述7个产业增加值的和,但是由于租赁和商业服务业;信息传输、软件和信息技术服务业及科学研究与技术服务业在西部各省数据缺
12、失严重,已经不具备统计研究意义,且参照刘纯彬等(2013)闩的研究结论,即三者对于制造业效率的促进作用不明显,而且考虑到它们在生产性服务业中所占的比重较小,忽略后不会影响本文实证分析的最终结论。因此本文中生产性服务业增加值为交通运输、仓储和邮政业:金融业;批发和零售业以及房地产业四行业的增加值之和,用Ps代表。同时,为了方便获取制造业增加值的数据。考虑到西部地区某些省份缺乏专门的制造业统计指标,本文依据统计指标对“工业”的解释同时参考2012年国民经济行业分类注释目录,对制造业增加值做以下定义:制造业增加值=工业增加值一采掘工业增加值。西部地区制造业增加值的计算总和用MI表示。数据来源于国家统
13、计局数据库、西部各省(直辖市、自治区)的统计年鉴和第三产业统计年鉴。为建立VAR模型,首先以1978年(=100)为基期,利用各对应年份的商品零售价格指数,对生产性服务业增加值和制造业增加值进行平减,去除物价变动带来的影响。再对所有变量数据取对数,即LnMI和LnPS,从而消除异方差的影响。据此,将本文的VAR模型初设为:占Y。=上AiY一+以-AlY+A 2Y;-24-+A,l,。,+以i=I式中:Y:=(LnMI,jmPS,)为制造业增加值和生产性服务业增加值的t期值;P为模型的最大滞后阶数;Y。是制造业和生产性服务业在滞后P期时的增加值水平;Ai 0=1,2,p)是第i个待估参数2x2阶
14、矩阵;以=(“蛔tt2t)为随机误差列向量。四、实证分析(一)平稳性单位根检验平稳的时间序列是VAR模型建立的前提考虑到ADF单位根检验方法较容易实现的特点。采取Eviews60软件,利用ADF单位根检验方法对西部地区生产性服务业增加值和制造业增加值的自然对数时间序列作数据平稳性检验。由ADF检验结果可知,两个变量即L棚,和LaPS均存在单位根,不是平稳序列。对两个变量进行一阶差分,见表1,变量DLnPS的ADF检验值在5的显著水平下大于临界值是平稳的时间序列。但是变量DLnMl的ADF检验值显示现,删仍旧不是平稳的时间序列。由于VAR模型的建模前提要求变量为同阶单整,因此,对两个变量进行二阶
15、差分,变量D(LnPS,2)和D(LnMI,2)的ADF检验值在5的显著水平下大于临界值,见表1,均为平稳的序列。表1 变量平稳性检验结果变量 检验形式 ADF统计量 5临界值 检验结果Ln尸S (C,T,0) 一2233653 3644963 非平稳说riPS (C,T,O) 一5445875 3658446 平稳D(LnPS,2) (C,T,1) -6504770 -3690814 平稳Lr蝴i (C,T,1) 一2114935 3658446 非平稳DLnMI (C,T,0) 一2009283 3658446 非平稳D(LnMI,2) (C,T,0) -5570713 3673616 平
16、稳(二)滞后阶数P的确定滞后阶数P的确定是VAR模型的关键。本文综合似然比检验LR、最终预测误差FPE、赤池信息58准则AIC、施瓦茨信息准则SC和汉南一昆准则HQ这5个检验准则,判断出当滞后阶数P为2时,模型为最佳,见表2。万方数据表2滞后阶数检验结果hg bgL ut n)E AIC SC HQO 3473515 NA幸 573e一05 -4091893 -3995320$ -4086948l 3924990 7336471 542e05 -4156237 3866517 -414140l2 4365979 6063600 533e05 -4207474* 一3724606 _418274
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