生产性服务业对经济增长的影响研究——门槛特征与行业异质性

戴 鹏， 吴 杰

(1.贵州财经大学 西部现代化研究中心， 贵阳 550025； 2.贵州财经大学 大数据应用与经济学院， 贵阳 550025)

生产性服务业发挥着为各类生产活动提供专业化服务的作用，已发展成为独立的产业组织形态，成为现代经济发展最具活力的产业，逐步成为推动经济增长的新引擎。研究生产性服务业对经济增长的影响，将有助于生产性服务业更好地服务于经济增长。

已有研究表明，生产性服务业的发展对经济增长起着积极的促进作用。曹景林等[1]利用系统GMM方法研究指出，生产性服务业的发展对经济的高质量发展起着积极的促进作用，同时不同的生产性服务业对经济的影响程度是不同的。郑健壮等[2]在分析浙江省产业结构优化对经济高质量的影响时，发现生产性服务业对第三产业的产值增长起着很好的引擎作用，其中金融业对经济的增长作用最为明显。张明等[3]指出扩大以生产性服务业为主体的服务业份额将有利于促进经济的增长。王琴英等[4]通过对京沪深生产性服务研究的发展，指出其已经成为拉动地区经济增长，促进就业的重要驱动力。李平等[5]从经济增长的动力机制出发，得出生产性服务业的发展完全可以成为经济高质量发展的新动能。白雪等[6]从差异化的视角出发，指出无论是高水平地区的生产性服务业发展还是低水平地区的，生产性服务业的发展都会有助于提高经济发展水平。

同时已有研究还发现，生产性服务业对经济的增长存在行业异质性。金浩等[7]从行业异质性出发，指出高端生产性服务业对经济增长的促进效应高于传统生产性服务业。吴敬伟等[8]从产业融合的角度出发，指出不同的生产性服务业对于经济增长的空间影响存在差异。程红等[9]指出金融、信息和科技服务业对北京经济的增长发挥着带头作用。冯华等[10]通过协整分析指出科技服务业有利于国民经济增加值的创造能力。黄繁华等[11]从空间溢出效应视角研究指出，生产性服务业的经济增长效应具有行业异质性。王媛[12]运用协整检验指出，山东省生产性服务业的发展对该市经济增长作用明显，其中科学研究影响作用最大。

然而，梳理相关文献时发现，已有研究主要围绕生产性服务业集聚、生产性服务业与制造业协同集聚以及生产性服务业与产业结构升级等展开研究，关于生产性服务业对经济增长的影响研究，多隐藏在有关生产性服务业与其他产业融合和协同发展对经济增长的分析里，较少有文献直接进行实证分析。尤其是关于生产性服务业和经济增长之间的非线性关系，更是少有研究。本文利用 2003—2019年全国30个省区市的生产性服务业相关数据，实证分析生产性服务业对经济增长的影响，利用面板门槛模型辨析两者之间的非线性关系，以期为进一步发展生产性服务业、促进经济发展提供依据和参考，具有重要的现实意义。

1 研究设计

1.1 模型设定

1)为研究生产性服务业对经济增长的影响，构建如下面板模型：

ln ecoit=β0+β1ln psiit+β2ln indit+β3ln infit+β4ln hciit+β5urbit+β6ln teciit+μi+εit

(1)

式中：eco表示的是经济发展水平，为被解释变量；核心解释变量psi表示生产性服务业发展水平，用房地产业、金融业等六大细分生产性服务业就业人数表示；ln ind、ln inf、ln hci、urb、ln teci为控制变量，其中ln ind反映的是工业化水平，用工业增加值表示；ln inf反映的是信息化水平，用年末移动电话用户数来表示；ln hci表示的是人力资本投入，用普通高校在校学生数来表示；urb表示的是城镇化水平(即城镇人口/年末总人口)；ln teci表示的是科技投入，用政府财政支出中的科技支出来表示；μi为不可观测的地区固定效应；εit表示随机扰动项；β0为常数项；βi(i=1,2,3,4,5,6)为待估参数，分别表示生产性服务业、工业化水平、信息化水平、人力资本投入、城镇化水平和科技投入对经济发展的影响。

2)考虑到不同城市化水平下，生产性服务业对经济增长的影响可能不同，城市化水平高的地区，生产性服务业集聚更为明显，将更有助于促进经济增长。因此，为捕捉生产性服务业和经济增长之间可能存在的非线性关系，以城市化水平为门槛变量，构建如下面板门槛模型：

ln ecoit=β0+β1ln psiit×I(urbit≤γ)+β2ln psiit×I(urbit>γ)+β3ln indit+β4ln hciit+β5ln infit+β6ln teciit+μi+εit

(2)

式中：I(·)为示性函数；γ为待估计的城市化水平门槛值。

1.2 数据说明

由于西藏和港澳台地区数据获得困难，本文仅选取2003—2019年30个省区市的数据进行研究。参照已有研究，本文的生产性服务业包括以下6个细分行业：交通运输、仓储和邮政业(以下简称为交通运输服务业)，金融业，房地产业，租赁和商务服务业(以下简称为租赁商务服务业)，科技研究和技术服务业(以下简称为科技研究服务业)，信息传输、计算机和软件服务业(以下简称为科技软服务业)。相关数据主要从国家统计局、《中国城市统计年鉴》以及各省的统计年鉴整理而来，对于城市化水平缺失的4个样本数据采用平均值代替。另外，为了尽可能削弱异方差、共线性对估计结果的影响，除了比例数据外，其余数据都采用对数的形式，变量的描述性统计见表1。

表1 变量描述性统计

2 实证结果分析

2.1 模型选择与检验

对于面板模型，到底是用面板固定效应模型还是面板随机效应模型？常用的判断标准为Hausman检验，Hausman检验结果见表2。Hausman检验结果表明，在1%的显著性水平上拒绝原假设，表明面板随机效应模型的假设条件不成立，宜采用面板固定效应模型。

表2 面板模型的Hausman检验结果

2.2 整体估计结果

整体层面的面板固定效应模型估计结果见表3。列(1)为控制其他变量影响之前的估计结果，列(2)～(6)为逐步添加控制变量后的估计结果。研究发现，从整体来看，生产性服务业发展对经济增长有显著的促进作用，研究结论与已有研究一致。进一步控制其他变量的影响，研究结论保持不变，表明估计结果较为稳健。

表3 整体估计结果

研究还发现，工业化水平、信息化水平和城镇化水平的系数为正，且分别在10%、1%、1%的水平上显著，表明发展工业、提高信息化和城镇化水平将显著有助于经济增长。在控制其他影响因素不变的情况下，生产性服务业水平提高1%，经济增长0.208 0%；工业化水平提高1%，经济增长0.429 9%；信息化水平提高1%，经济增长0.325 1%；城镇化率提高1%，经济增长0.008 1%。可以看出，尽管生产性服务业对经济增长的影响要低于工业化水平对经济增长的影响，约为后者的1/2，但与信息化水平对经济增长的影响大体相当，远高于城镇化率对经济增长的影响，表明发展生产性服务业确实可以成为经济增长的新动能。

值得注意的是，尽管人力资本投入的回归系数为正，但在10%的水平上不显著，控制城镇化率和科技投入之后，人力资本投入的回归系数由正转负，同样在10%的水平上不显著。这说明人力资本投入对经济增长的影响未如预期明显，未对经济增长产生显著的正向影响，其中一个原因可能是人力资本存在结构不协调，未根据经济发展及时调整人力资本结构，没有及时为经济发展输送合适的人才，从而导致人力资本投入对经济增长的影响不显著。

同样，虽然科技投入对经济的发展起着正向作用，但是没有通过10%的显著性水平检验，作用不显著，其中一个原因可能是因为中国科技投入比例还较小，对于经济拉动作用没有完全地发挥出来，效果不明显。

2.3 面板门槛模型估计结果

以城市化水平为门槛变量，面板门槛效应检验结果见表4。可以看出，生产性服务业对经济增长具有非线性影响。城市化水平的单门槛值为53.78%,在10%的水平上通过了显著性检验，双门槛检验结果不显著，表明生产性服务业对经济增长的影响具有显著的单门槛特征。

表4 面板门槛效应检验结果

以城市化水平为门槛变量，生产性服务业对经济增长的单门槛回归结果见表5。基于门槛值的测算结果，可将城市化水平划分为两个区间，在不同的城市化水平下，生产性服务业对经济增长的影响不同。当城市化水平小于53.78%时，生产性服务业对经济增长的影响为正，影响系数为0.182 1，且通过了1%的显著性水平检验；当城市化水平高于53.78%时，生产性服务业对经济增长的影响为0.203 2，同样在1%水平下显著。由此说明随着城市化水平的提高，生产性服务业对经济增长的影响逐步扩大。

表5 面板门槛模型估计结果

2.4 细分行业估计结果

考虑到生产性服务业由六大细分行业构成，这六大细分行业对经济增长的影响是否相同，还有待进一步研究。为此，本文进一步比较分析了六大细分行业对经济增长的影响，研究发现，各细分行业对经济增长存在不同程度的影响，体现出明显的行业异质性，见表6。具体而言：

科学研究业对经济增长的影响最小，为0.041 9，虽然其系数为正但是并不显著，交通运输业和商务租赁业对经济增长的影响次之，分别位列倒数第2、第3。其中部分原因是这两个行业作为低端生产性服务业，行业效率相对较低，在中国经济向高质量发展的阶段，不具备大的优势，经济增长效应不明显。

房地产业和信息传输业对经济增长的影响较大，回归系数分别为0.106 0、0.115 6，在控制其他影响因素不变的情况下，房地产行业增加1%，经济增长0.106 0%；信息传输业增加1%，经济增长0.115 6%。房地产业的发展带动了许多相关产业的发展，引致出了大量的市场需求，极大地促进了经济增长，信息传输业也为增强国家的经济实力提供了很大的优势。

金融业对经济增长的影响程度最大，且非常显著，当金融业变动1个单位时，经济增长将变动0.13个单位。金融业作为高端的生产性服务业，符合国家战略的发展。金融业满足了大规模的融资需求，促进了市场主体的活力，也为人们的生活带来了便利，对经济增长的贡献较大。

表6 分行业面板固定效应模型回归结果

3 结论

利用全国30个省区市2003—2019年的相关数据，首先，考察了生产性服务业整体对经济增长的影响；其次，辨析了生产性服务业对经济增长影响的门槛特征；最后，细分六大行业，比较分析了各细分行业对经济增长的影响，得出以下结论并提出相应的对策建议：

1)生产性服务业对经济增长起着积极的作用，在城市化水平高的地区，作用相对更为明显，确实可以成为经济增长的新动能。但是在发展生产性服务业的过程中，要注意传统生产性服务业和高端生产性服务业的不同发展路径，要以改造传统型生产性服务业为基础，大力发展高端生产性服务业，积极调整生产性服务业内部结构，促进产业结构升级，进一步促进经济的增长。

2)金融业对促进经济增长做出了很大的贡献，要继续注重金融业的发展。首先，要为金融业的发展提供一个好的市场环境。其次，完善金融监管体系，做到行业的发展心中有数；最后，为其提供专业型的人才。

3)科技投入对经济发展同样起着正向的积极作用。科技是第一生产力，是每一个城市发展都必不可缺的要素，生产性服务业各个行业都要注重对科技的投入，特别是信息传输、计算和软件服务业还有科学研究和技术服务业。首先，要扩大科技人才的储备量，对于各高校相关专业的学生可以着重培养，并多提供相关实习机会；其次，鼓励各科研人才申请专利，并积极与同行业人才进行交流；最后，国家不仅要加大经费支持，还有制定相应的优惠政策，比如税收方面的减免等。

4)人力资本投入的经济增长效应不明显，一定程度上表明人力资本存在结构不协调。全国第7次人口调查报告显示，与2010年相比中国的人口受教育水平明显提高，人口素质不断提升，文盲率与2010年相比下降了1.41%。各地应该加大对所需专业人才的培养，政府应该架起企业与学校合作的桥梁，为校企合作提供便利，使得人尽其用，人才市场供需平衡，从而促进各个行业的良性发展。