数字经济能否助推服务业结构高级化——基于效率提升视角的经验证据

齐 平,张 健

(吉林大学 经济学院,吉林 长春 130012)

改革开放以来,随着经济社会体制改革的稳步推进,在有为政府和有效市场合力推动下,我国服务业逐渐发展成为国民经济的第一大产业,中国产业结构呈现出“三二一”格局。服务业不仅成为经济发展的重要动力,也逐渐成为带动就业和增进民生福祉的蓄水池和稳定器。服务业比重随着经济发展不断上升已成为普遍认可的规律,我国服务业总量稳步增加,对经济增长的贡献加大[1]。2022年,中国服务业增加值达到63.87万亿元,占国内生产总值比重为52.8%[2]。随着服务业规模的不断扩张,以及服务业新业态新模式快速涌现,优化服务业结构既具有迫切性又充满了挑战,经济“脱实向虚”使得经济的“鲍莫尔成本病”风险增大[3],服务业空间布局不均衡、生产效率低、高级化程度低等问题急需得到解决。党的二十大报告明确提出“构建优质高效的服务业新体系,推动现代服务业同先进制造业、现代农业深度融合”,于是服务业结构高级化作为服务业发展的内在要求和应有之义,愈发得到关注。

服务业结构高级化主要指的是服务业内部结构实现由低级形式向高级形式的转变[4]。已有研究关于服务业结构高级化的影响因素主要聚焦于经济发展水平、人力资本因素、宏观政策和技术进步等方面。随着数字经济的发展,数字经济对于增强经济韧性与活力的作用日益凸显,对推动经济高质量发展的意义愈发彰显。数字经济规模在2021年45.5万亿元的基础上取得新突破,2022年数字经济规模达到50.2万亿元,占GDP比重达到41.5%,总量稳居世界第二[5]。党的二十大报告提出“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合”。数字经济在生产要素配置中的优化与集成作用愈发凸显,数字经济逐步发展成为产业结构优化的重要引擎。在服务业结构高级化的现实需求下,有学者研究发现数字技术的应用可以显著提高服务业生产效率[6],还有学者从人口老龄化[7]、人力资本结构[8]、城镇灵活就业[9]等方面对服务业结构升级进行了研究,当然也有学者研究发现数字经济对服务业结构升级有正向作用[10-11],然而关于数字经济能否助推服务业结构高级化的经验证据依然匮乏。纵观现有研究,鲜有学者从“效率”视角探究数字经济能否助推服务业结构高级化。面对数字经济正逐步成为中国服务业发展助力军的不争事实,数字经济发展极有可能对服务业结构高级化产生深刻影响,因此以“效率”为切入视角探究数字经济能否助推服务业结构高级化,并运用多种计量分析方法实证检验数字经济对服务业结构高级化的影响及其作用机制,这对于瞄准服务业结构高级化的机制、更好地释放服务业高级化助力经济增长潜能具有重要意义。

本文可能的边际贡献在于以下几个方面:第一,在借鉴现有文献的基础上,对数字经济发展水平和服务业结构高级化指标体系重新进行了较为全面的构建和较为合理的测算,丰富了关于数字经济与服务业结构高级化的研究;第二,通过深入探讨数字经济和服务业结构高级化的关系,丰富现有研究的同时以效率提升为视角探究数字经济赋能服务业结构高级化的效应机理,创新了研究视角;第三,为服务业的高质量发展开拓新的路径,为数字经济发展背景下更好地推进服务业高质量发展提供了一定的政策启示。

一、理论分析与研究假设

在传统的经济分析中“服务”具有“同步性”“不可储存性”“不可远距离贸易性”三个特点,这使得服务业劳动生产率较低且长期保持不变[12]。随着我国老龄人口比重和居民收入水平的不断提高,服务业需求快速增长,然而在服务业比重增长过程中却存在“成本病”现象[13],数字经济为解决服务业“成本病”提供了新的路径。数字经济的发展可以有效减缓服务业“成本病”,分行业来看,对交通运输、仓储和邮政业、金融业等对数字化投入依赖度较高行业的“成本病”弱化效果显著[14]。

数字经济是在数字技术催生下继农业经济、工业经济之后一种新的经济社会发展形态。依托数字经济与服务业深度融合有利于优化资源配置,提升生产效率,降低生产成本,驱动服务业数字化转型和结构高级化。随着数字经济的深入发展,服务业数字化将是未来经济发展的大趋势[15],如果传统服务业不进行数字化转型,难以为继。

(一)数字经济与服务业结构高级化

数字经济对服务业结构的影响一方面表现为数字经济发展带来的数字技术供给带动的数字产业化发展,即数字产业化,为构建高级化的服务业结构注入新动力,促使现代服务业比重、高端服务业比重不断增加,进而实现服务业结构高级化。例如,教育、医疗、金融等服务行业借助数字技术实现数字化转型升级,使得这些行业在劳动力投入量不变的条件下实现更高的产出或劳动力替代,从而提升生产效率、降低服务成本。另一方面表现为数字技术供给向其他产业渗透融合带来的产业数字化转型[16],即产业数字化。服务业可以通过数字经济打破跨行业的壁垒,提供精准高效的供需匹配,实现供给端与需求端的有效链接,使供给端能够实现柔性生产,为需求端提供个性化服务,形成“长尾效应”[17],进而提升交易效率,降低交易成本[18]。此外,运用数字技术还可以优化服务业内部分工结构,促进服务业与多产业融合发展,将多种生产要素进行优化组合,推动企业产业链融合,提高分工与协作效率,实现服务业结构优化升级。

研究假设1:数字经济对服务业结构高级化具有促进作用。随着数字经济发展水平不断提升,数字经济对服务业结构高级化的促进作用不断增强。

(二)数字经济、效率提升与服务业结构高级化

威廉·鲍莫尔(W.J.BAVMOL)在1967年率先提出了服务业效率低下这个著名判断,并发现其是导致以服务业为主的经济体增长速度缓慢的原因[19]。传统服务业以提供劳务为主,无法使用提高生产效率的设备,加之不可远距离交易,容易缺少规模经济和范围经济,导致规模效率和分工效率低下。随着云计算、人工智能、大数据等代表的数字时代的到来,数字经济可以通过促进服务业效率提升,使之向效率更高的知识密集型、技术密集型服务业转型升级,推动服务业结构高级化。一方面,数字技术与数据资源作为关键生产要素,可以贯穿于生产、分配、交换、消费各个环节,驱动区域社会实现更高水平的分工,促使劳动力、资本和技术等生产要素转移至生产率较高的服务业,提高服务业的生产技术水平;另一方面,传统服务业具有不可储存、远距离运输的性质,数字信息产品的特殊属性决定了其交换主要在互联网上进行,可以打破时间、空间这一限制[20],通过数字平台实现空间跨区域共享、分工、协作,提升服务业整体效率,实现远距离运输且成本低,促进服务业结构高级化发展。

研究假设2:数字经济通过提高服务业效率促进服务业结构高级化。

二、研究设计

(一)模型构建

为了检验数字经济发展水平对服务业结构高级化的影响效应,本文设计计量模型如下:

upgradeit=β0+β1*digitalit+

βj*Xjit+αi+γt+εit

(1)

其中,被解释变量upgradeit表示i省份在t年的服务业结构高级化程度,核心解释变量digitalit表示i省份在t年的数字经济发展水平,系列控制变量Xit表示省份层面的控制变量,β0表示常数项,β1和βj均为模型估计系数,αi表示个体效应,γt表示时间效应,εit表示随机扰动项,i表示省份,t表示年份。

除了式(1)中所体现的直接效应,为了进一步探究数字经济发展和服务业结构高级化二者之间可能存在的中介效应,对服务业效率是否为二者之间的中介变量进行检验。具体操作为在直接效应模型检验通过后,分别探究数字经济和服务业效率二者对服务业结构高级化影响效应,通过β2、β3和β4的显著性来判断中介效应,具体模型设定如下:

efficiencyit=β0+β2*digitalit+

βj*Xjit+αi+γt+εit

(2)

upgradeit=β0+β3*digitalit+

β4*efficiencyit+βj*Xjit+αi+γt+εit

(3)

efficiencyit代表中介变量服务业效率,用单位劳动力产出来衡量,计算方法为服务业产出与就业人数两者之比。

(二)指标选取

1.被解释变量

服务业结构高级化水平。考虑到不论哪个层次的产业升级,低端服务转向高端服务是必不可少的,生产性服务业是提供保障服务的服务行业,因此加快发展生产性服务业和高端服务业有利于促进我国服务业结构高级化。参考国家统计局划分标准[21],生产性服务业包括交通运输、仓储和邮政业,高端服务业包括信息传输、软件和信息技术服务业、金融业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业。借鉴余泳泽、潘妍所论[22],本文从生产性服务业发展水平、高端服务业发展水平两个维度来衡量服务业结构高级化,分别用生产性服务业从业人员占第三产业从业人员的比重、高端服务业从业人员占第三产业从业人员的比重来衡量服务业结构高级化水平,两者的占比代表服务业结构高级化程度。

2.核心解释变量

数字经济发展水平(digital)。当前,不同学者和机构对数字经济的理解存在一定的差异,进而在测算数字经济发展水平结果上不尽相同。在数字经济发展水平测度上,已有研究主要基于增加值测算、指数编制、卫星账户编制等方法评价数字经济发展水平。一是基于规模和结构对数字经济增加值进行测算,从数字基础设施、数字产业化、产业数字化等方面构建数字经济发展水平评价指标体系[23-27];二是在指数编制方面,中国信息通信研究院编制了中国数字经济指数,周世军、陈博文[28]用腾讯研究院发布的《中国“互联网+”数字经济指数》报告中的指标来衡量数字经济发展水平;三是进行数字经济卫星账户编制,许宪春、张美慧[29]从数字化赋权基础设施、数字化媒体、数字化交易三方面系统测算数字经济规模。

本文在参考已有文献研究基础上,基于数据要素目前难以测度的现实,未将数据要素纳入指标体系,而是结合数据的可获得性,选取数字基础设施、互联网发展水平、数字用户情况、数字技术应用4个一级指标,12个二级指标构建数字经济发展综合评价指标体系(具体指标体系构建详见表1),然后运用面板数据熵值法对其进行计算,记为digital。

表1 中国省级数字经济发展水平评价指标体系

数据来源:数字普惠金融指数由北京大学数字金融研究中心发布,其他二级指标数据根据国家统计局数据计算整理得来。

熵值法是基于某一变量体系内各项指标的观测值通过计算来赋予各项指标不同的权重值,进而计算某一变量的综合得分。设原始数据为矩阵E,其中eij表示某一年第i个省第j个指标:

(4)

首先,对观测值为正的指标进行数据标准化:

(5)

其次,第i个省第j个指标占总体水平的比重为:

(6)

再次,计算各个指标的信息熵:

(7)

最后,根据信息熵确定各个指标的权重:

(8)

数字经济发展水平(digital)为以信息熵为权重的各指标加权平均值:

(9)

根据计算结果,从全国来看,2013—2020年省域数字经济发展水平均值为0.156,已从2013年的0.073增至2020年的0.262,整体水平仍明显偏低,但总体呈现逐年递增的态势,分地区来看,各地区数字经济发展水平参差不齐,区域发展存在不平衡。

3.控制变量

为解决一部分因为遗漏变量而产生的内生性问题,本文参考服务业结构优化领域的已有研究,并考虑变量间多重共线性等问题,将一系列影响服务业结构的因素纳入控制变量。

(1)人口数量。人口数量越多,越能为市场提供更多的劳动力,但是也会增加服务业数字化转型的压力,本文用各省份年末人口数量取自然对数值来表示。

(2)人口老龄化程度。人口老龄化会通过供给和需求两个方面作用于服务业,进而对服务业结构的转型升级产生重要影响。本文用65岁及以上人口数占总人口比重来衡量人口老龄化程度。

(3)服务业固定资产投资。服务业固定资产投资水平越高越有助于服务业基础设施建设,本文用各省份服务业固定资产投资同比增长率来表示。

(4)人力资本结构高级化。随着人口老龄化程度的加深,劳动密集型服务业的发展受到制约,人力资本结构水平决定服务业能否向知识及技术密集型的生产性服务业、高端服务业转变。

人力资本质量在人力资本结构方面主要体现为高级人力资本比重的上升和初级人力资本比重的降低,因此本文借鉴刘智勇等[30]运用测度结构变化的常用方法——向量夹角法来测算人力资本质量。该方法考虑了各层次人力资本相对变化对人力资本整体质量的影响,因此能够较为全面地刻画人力资本质量。

具体计算步骤如下:首先,构建一个人力资本空间向量,将人力资本按照未上过学、小学、初中、高中与大专及以上分为5类,利用各级教育程度人口比重数据计算空间向量中每一个分量,详见式(11);随后构建一个基准单位向量,运用式(13)计算出人力资本空间向量与每一个维度基准向量的夹角;最后参考已有文献确定权重ω1、ω2、ω3、ω4、ω5依次为5、4、3、2、1,运用式(14)计算出人力资本质量水平:

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(三)数据来源

基于数据可获得性,本文选取2013—2020年中国31个省级区域的面板数据来研究数字经济发展水平对服务业结构高级化的影响。数据来源于国家统计局官方网站、《中国统计年鉴》、《中国第三产业统计年鉴》、各省历年统计年鉴,对个别缺失值运用线性插值法进行补充,各变量的描述性统计结果见下页表2。

表2 变量描述性统计结果

三、实证检验

(一)变量相关性分析

由表3可知,各解释变量间相关系数最大值为0.632,小于0.7。在估计之前,运用方差膨胀因子方法检验解释变量之间的多重共线性,各解释变量VIF值最大为1.90,小于5。因此模型不存在多重共线性问题,可进行接下来的实证研究。

表3 变量相关性分析结果

(二)基准回归

首先,运用统计分析软件stata17.0对数字经济发展与服务业结构高级化的影响进行回归分析,依次将生产性服务业、高端服务业作为被解释变量分别进行面板混合回归、面板固定效应、面板随机效应分析,分析结果见表4。

表4 基准回归分析结果

由表4可知,面板固定效应附带F检验结果p值小于0.01,在1%水平上显著拒绝各个样本没有自己的截距项的原假设,表明面板固定效应在一定程度上优于混合回归,随机效应检验结果p值小于0.01,在1%水平上显著拒绝不存在个体随机效应的原假设,表明面板随机效应优于面板混合回归。通过豪斯曼检验得到检验结果p值小于0.01,在1%水平上显著拒绝个体效应与解释变量不相关的原假设,表明固定效应优于随机效应。综上,应选用面板固定效应模型。

面板固定效应分析结果显示,分别以生产性服务业、高端服务业来衡量服务业结构高级化估计结果基本一致,核心解释变量数字经济发展水平均在1%水平上显著为正。第2列中回归系数为0.070,表明数字经济发展水平每提升1个单位,生产性服务业从业人员比重提升0.070个单位,第5列回归系数为0.083,表明数字经济发展水平每提升1个单位,高端服务业从业人员比重提升0.083个单位。

分控制变量来看,第2列和第5列中各控制变量对服务业结构高级化影响效应中,人力资本结构对生产性服务业影响效应为正,但不显著;对高端服务业影响效应在5%水平上显著为正,这说明人力资本结构高级化更有助于促进高端服务业结构高级化;人口数量对生产性服务业和高端服务业的影响效应在1%水平上均显著为负,这可能是因为过多的人口数量不利于服务业结构优化升级;服务业固定资产投资对生产性服务业和高端服务业的影响效应在5%水平上均显著为正,这说明增加服务业基础设施建设有利于推动服务业结构高级化;人口老龄化对生产性服务业和高端服务业的影响效应在5%水平上均显著为负,这可能是因为人口老龄化的供给效应小于需求效应,使服务业的发展陷入了低效率模式。

(三)区域异质性分析

为进一步探究区域性影响,根据国家统计局划分标准,将样本划分为东、中、西、东北四个区域,在各区域内依次将生产性服务业从业人员比重、高端服务业从业人员比重作为被解释变量进行回归分析,分析结果见表5。

表5 区域异质性分析结果

根据国家统计局划分标准,东部包括:北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南10个省(直辖市);中部包括:山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6个省;西部包括:内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆12个省(自治区、直辖市);东北包括:辽宁、吉林和黑龙江3个省。

由表5可知,分地区来看,数字经济发展助推服务业结构高级化主要集中在东部和中部地区,但在中部地区对生产性服务业作用不显著,对东部地区的促进作用大于中部地区,在西部和东北地区作用不显著。

(四)中介效应分析

为了验证服务业效率的中介效应,本文对式(2)和式(3)进行回归分析,分析结果见下页表6。结果显示,数字经济对服务业效率影响在1%水平上显著为正,服务业效率对生产性服务业、高端服务业影响效应也在1%水平上显著为正。综合来看,数字经济可以通过提升服务业效率来促进服务业结构优化。

表6 中介效应分析结果

(五)稳健性检验

1.分位数回归

为了探究在服务业不同发展阶段数字经济发展水平对其结构高级化的影响,本文构建分位数回归模型进一步探究,在参考已有文献基础上,选择0.25、0.5、0.75三个分位点,回归结果见表7。在分位数回归中,在不同分位点,数字经济发展水平回归系数均在1%水平上显著为正,表明数字经济发展可以促进服务业结构高级化。同时,随着分位点的进一步提高,数字经济对服务业结构高级化的促进作用越强。

表7 分位数回归分析结果

2.动态面板

为进一步解决因遗漏变量等所引起的内生性问题,本文将被解释变量服务业结构高级化滞后一期作为解释变量加入模型中进行系统GMM估计,估计结果见下页表8。表8的估计结果显示,AR(2)和Hansen test p值均大于0.1,都无法拒绝原假设,因此扰动项不存在自相关且工具变量有效。不论是生产性服务业还是高端服务业,数字经济发展水平回归系数都显著为正,因此进一步证明数字经济发展可以促进服务业结构高级化。

表8 SYS-GMM估计结果

四、结论与政策建议

(一)研究结论

本文在阐释数字经济对服务业结构高级化的影响以及服务业效率发挥的中介机制理论基础上,采用面板数据熵值法对2013—2020年中国31个省级区域数字经济发展水平测算与比较,实证检验了数字经济对服务业结构的影响效应和作用机制。通过研究得出以下结论:第一,省域数字经济发展水平整体呈现出逐渐递增态势,各地区间数字经济发展水平差异较大,区域发展不平衡;第二,数字经济对服务业结构高级化有显著的促进作用;第三,提高服务业效率是发挥数字经济助推服务业结构高级化的重要机制;第四,数字经济对服务业结构高级化的促进作用越强,在服务业发展的中高级阶段更需要充分发挥数字经济的作用。

(二)政策建议

首先,各级政府应该充分认识并重视数字经济对服务业结构高级化的作用,加快推进数字经济发展。服务业结构高级化的推进要及时把握好新一轮科技革命和产业变革机遇,因地制宜制定和实施数字经济发展规划,优化数字经济营商环境,释放数字经济助推服务业结构高级化的潜力。通过积极推动服务业相关的数字产业化和产业数字化,实现数字经济与服务业的深度融合,拓展数字化应用于公共服务的深度和广度,在公共服务发展中充分发挥大数据决策与公共服务支撑体系的重要作用,使数字经济成为助推服务业结构升级和结构高级化的重要动力。

其次,缩小区域间数字经济发展差异,全面提升服务业效率。因此,要加快推进创新驱动发展战略在西部地区和东北地区的落实力度,精确评估区域数字经济发展水平,加快夯实数字基础设施建设,培育壮大区域数字经济赋能服务业结构高级化的核心依托产业,充分发挥数字经济对于服务业效率提升的牵引作用。加快生产性服务业数字化建设,提高生产性服务业比例[31],以生产性服务业为牵引,提升服务业整体效率。要充分发挥产业转移升级等政策支持优势,缩小区域间数字经济发展差异,解除数字经济发展助力服务业效率提升的桎梏。

再次,以人力资本结构高级化助推服务业结构高级化。人口老龄化背景下,要加快推动人口质量转型,优化人力资本结构,尤其要发挥人力资本结构对推动高端服务业发展的重要作用。各地区要积极推动地方人力资本结构高级化,加快构建人才发展的相关体系[8],尤其要加强专业复合型数字人才的培育,弥合服务业高素质数字型人才的缺口,以人力资源管理数字化转型为依托,打造服务业数字化人才培养体系,实现服务业数字人才化和人才数字化。

最后,服务业结构高级化要遵循阶段性原则,要坚持兼顾服务业结构高级化与合理化。要根据地区特征和服务业发展实际,结合服务业供给企业的组织方式、数字经济下服务业的供给方式以及数字经济时代服务需求方的特质,有针对性和侧重点地将数字经济嵌入到服务业结构高级化的全过程,提升服务业发展的数字化水平,以此提高服务业效率水平和实现服务业结构高级化,实现数字经济在服务业中普惠共享,助力构建优质高效服务业新体系,探索中国式现代化背景下服务业结构高级化的数字化之路。