生產性服務業集聚與內生經濟增長
——基于空間聯立模型的經驗研究

侯淑霞, 王雪瑞

(內蒙古財經大學商務學院,內蒙古 呼和浩特 010070)

近年的綜合經濟先行指數報告顯示,世界各國經濟普遍呈現增長減速趨勢。中國經濟雖然保持著穩中有進的態勢,但內生動力不足、結構失衡等諸多瓶頸對發揮市場在資源配置中的決定性作用造成了嚴重阻礙。如何提升內生動力、調節產業結構是亟待解決的問題。經驗研究顯示,諸多OECD國家多年來不斷提高生產性服務業在經濟中的比重,其增加值占國內生產總值的比重已超過了1/3[1]。生產性服務業比重的提高,被Hansen證明能促進區域經濟發展[2]。同時,皮特(Peter,2012)也指出生產性服務業對中國經濟總體和主要城市的發展是一個機會[3]。

從中國生產性服務業空間分布和集聚效應的研究可以看出,中國的經濟在長期平穩發展的同時,也帶動了中國生產性服務業的集聚式發展[4]。然而,中國各省區生產性服務業的發展水平出現了較大的區域差異、生產性服務業集聚的空間分布極不平衡,大體上呈從東至西依次遞減[4]。這與中國經濟發展水平極其相似,表明生產性服務業集聚與經濟增長之間可能存在較強的相關關系,與鮑爾溫等(Baldwin et al,2004)指出的經濟增長與空間集聚存在關系十分吻合*鮑德溫等(Baldwin et al,2004)認為經濟增長和空間集聚的理論研究表明經濟增長和空間集聚是兩個難以分離的變化過程,在本質上是相互影響的內生化過程。[5]。對工業集聚與經濟增長的研究也表明,中國經濟增長與產業集聚之間存在內生關系[6]。然而,諸多研究證明了生產性服務業集聚與工業集聚性質具有顯著的差異,中國生產性服務業與經濟增長是否存在內生關系,生產性服務業集聚對中國經濟增長作用如何,這些都是值得深入探討的熱點問題。

一、研究文獻回顧

在理論研究方面,學者們(Martin和Ottaviano,1999,2001;Baldwin et al,2004)以內生增長理論為基礎,結合新經濟地理學的空間集聚相關思想,構建了集聚經濟模型,對產業集聚與經濟增長的關系進行了研究[7][8]。馬丁等(Martin和Ottaviano,2001)從創新和成本的角度,證明了產業集聚與經濟增長之間的相互促進作用,認為二者是此增彼漲、累積循環的過程[8]。杜邦(Dupont,2007)從知識溢出的角度,論證了產業集聚對經濟增長的促進作用[9]。

在實證研究方面,西庫恩等(Ciccone和Hall,1996)通過對勞動生產率與就業密度的研究,發現美國各州就業密度的增長對勞動生產率具有顯著的促進作用[10]。西庫恩(Ciccone,2002)對歐洲的進一步研究也得出了同樣的結論[11]。另外,以E-G指數表示產業集聚對瑞典的研究(Braunerhjelm和Borgman,2006)、以面板數據對歐洲的研究(Brülhart和Mathys,2008)都顯示了同樣的結論[12][13]。對芬蘭的研究顯示了類似的結果,人口密度對收入增長有正向促進作用[14]。

國內學者對產業集聚的研究大多是圍繞工業集聚進行的。通過E-G指數表示的產業集聚也被證明(羅勇和曹麗莉,2005)與工業總產值存在高度正相關[15]。在使用工具變量法的研究中(章元和劉修巖,2008),與鮑蒂斯塔(Bautista,2006)得出了不同的結論,認為中國產業集聚對經濟增長具有顯著的正向促進作用[16]。

總之,盡管有少數不同的結論,但多數實證研究都證明了工業集聚對經濟增長的促進作用以及經濟增長對工業集聚的促進作用。然而,基于內生的生產性服務業集聚與經濟增長的內生關系的研究還有待補充。

二、內生性假設與理論模型結構

(一)生產性服務業對經濟增長的貢獻率

在西方發達國家的服務業中,生產性服務業是國民經濟貢獻最大的一部分。生產性服務業對經濟增長的貢獻可以用其增加值貢獻率來做初步的簡單衡量。從中國各省2011年生產性服務業對經濟增長的貢獻率可以看出*具體數據可向作者索取。,經濟較發達的省份(如北京、上海、山東、天津、江蘇等),其生產性服務業對經濟的貢獻率較高(在24%以上),而經濟欠發達的新疆、甘肅、四川等省份,其生產性服務業的貢獻率較低(在11%以下)。總體而言,中國生產性服務業發展水平還很低,各省的貢獻率都在40%以下。

(二)生產性服務業集聚的經濟增長效應假設

學者們從理論上提出了集聚經濟對經濟增長的促進作用,國內學者也通過實證研究驗證了工業集聚對經濟增長的正向效應,但對生產性服務業與經濟增長的關系尚未得到經驗證明。基于此,本文對中國生產性服務業與經濟增長之間的關系做一假設:中國生產性服務業集聚對經濟增長具有正向促進作用,二者之間具有內生關系。

(三)理論模型結構

在經濟增長與產業集聚的關系研究中,Baldwin和Martin(2004)通過擁堵成本檢驗了經濟增長與產業集聚的理論聯系[17],認為產業集聚與經濟增長之間存在雙向互動關系。依此經驗和上文假設,我們構建如下的理論模型:

其中,g為經濟增長率,h為產業集聚度,Xg為影響經濟增長的相關要素,Xa為影響產業集聚的相關要素。

對于g方程,本文在羅默爾(Romer,1986,1994)的內生增長模型基礎上進行了擴展[18],引入生產性服務業集聚度變量,將擴展后的增長模型作為研究經濟增長效應的模型。對于h方程,我們選取影響生產性服務業集聚的相關變量,考慮到生產性服務業集聚程度的內生性,弱化了生產性服務業增加值在模型中的作用,構建了集聚方程。根據假設,生產性服務業集聚與經濟增長是一個互相影響的內生化過程,為準確檢驗它們的相互關系,本文采用聯立方程模型來分析這一過程,模型中所有變量均采用對數形式。模型具體形式如下:

(四)數據選取與變量詮釋

模型中的變量取值均根據2010-2011年的《中國統計年鑒》和2010-2011年的《中國人口統計年鑒》的相關統計數據計算得出。變量rgdp表示經濟增長率,用各省2011年的GDP對數值減去2010年的GDP的值再除以2010年的GDP值衡量。變量pifa表示人均固定資產投資,用2011年的固定資產投資除以2011年的人口數衡量。變量ppp表示人均人力資本投入,用2011年各省大專以上人口數衡量。變量prde表示技術進步,用2011年各省的研發投入經費除以人口數衡量。變量rvps表示生產性服務業集聚度,以往的研究采用了人口密度等多種集聚度量方法,但相比較而言產業增加值占該行業全國總值的比重更能代表其集聚性,我們用2011年各省生產性服務業增加值占全國的生產性服務業增加值的比重衡量。變量pdpg表示各省的知識溢出,知識溢出是產業集聚的主要因素,但對其量化卻十分困難,我們用各省專利授權數除以生產性服務業就業人數衡量。變量pifaps表示生產性服務業勞均固定資產投資,用2011年各省生產性服務業的固定資產投資除以生產性服務業就業人數衡量,并表示生產性服務業基礎設施建設水平。變量rvpsp表示勞動力價值(即生產性服務業勞均增加值),用2011年生產性服務業增加值除以生產性服務業就業人數衡量。

三、空間相關性檢驗下的實證模型

(一)單方程空間自相關性檢驗

空間自相關性檢驗主要是檢驗模型回歸殘差的空間自相關性問題,對聯立方程模型的空間自相關性檢驗,目前還沒有比較成熟和具體的方法。我們通過對聯立方程模型中各方程OLS回歸殘差的Moran’s I檢驗每個方程的空間自相關性問題,最后根據安瑟林給出的空間計量模型選擇方法決定空間聯立方程模型的形式*Anselin(2005)給出了空間計量模型形式的選擇規則,即考慮LM(Error)和LM(Lag)檢驗統計量。如果二者都不能拒絕0假設,則直接使用OLS的估計結果,無需進行空間計量模型的設定與估計。如果有且僅有一個LM檢驗統計量拒絕了0假設,則選擇其對應的空間回歸模型。當兩個LM 檢驗統計量都拒絕了0假設,則考慮檢驗統計量的抗差(Robust)形式。一般地,兩個抗差(Robust)LM檢驗統計量只有一個是顯著的,或其中一個的重要性比另一個更顯著(如P<0.00000比P<0.03更顯著)。在此情況下,選擇與最顯著的統計量相對應的空間回歸模型。。由于這樣的檢驗方法沒有考慮聯立方程模型中各方程間的相互影響,故只能作為模型構建的初步檢驗。在空間聯立方程模型確立后,還要通過空間聯立方程模型與經典聯立方程模型的估計效果再次驗證其空間自相關性的消除效果。

1.經濟增長模型的空間自相關性檢驗

假設生產性服務業集聚變量為外生變量,對經濟增長模型進行OLS回歸,通過其殘差的Moran’s I檢驗方程的空間自相關性。從回歸及診斷結果來看*詳細回歸結果可向作者索取。,模型OLS估計的殘差Moran’s I指數高度顯著(P=0.0059230<0.01),說明模型具有強烈的空間自相關性。由于LM(lag)顯著(P=0.0072857<0.01),而LM(error)不顯著(P=0.1723610),根據安瑟林的空間計量模型選擇方法*Anselin(2005)給出了空間計量模型形式的選擇規則。,經濟增長模型應使用空間滯后模型進行估計。

2.生產性服務業集聚模型的空間自相關性檢驗

4.3.2.2 化學防治。枯萎病、莖點枯病、葉部病害用50%多菌靈500倍液、70%甲基硫菌靈(甲托)800倍液、70%代森錳鋅800倍、75%百菌清600倍液防治。一般在發病初期用藥，全田噴霧2～3次，間隔時間為5～7 d。

假設經濟增長率變量為外生變量,對生產性服務業集聚模型進行OLS回歸,通過其殘差的Moran’s I檢驗方程的空間自相關性。從回歸及診斷結果來看*詳細回歸結果可向作者索取。,模型OLS估計的殘差Moran’s I指數高度顯著(P=0.0193264<0.05),說明模型具有強烈的空間自相關性。由于LM(lag)顯著(P=0.0917793<0.1),而LM(error)不顯著(P=0.4197219),根據安瑟林的空間計量模型選擇方法*Anselin(2005)給出了空間計量模型形式的選擇規則。,生產性服務業集聚模型應使用空間滯后模型進行估計。

(二)空間聯立方程模型形式

通過對聯立方程模型中兩個方程的OLS估計及其殘差的Moran’s I檢驗,我們確立了各方程的空間滯后模型形式。據此,空間聯立方程模型的形式可以寫成:

模型中的變量總數K為9,ln(rgdp)方程中包含的變量數M1為6,ln(rvps)方程中包含的變量數M2為5,模型方程總數G為2。因K-M1>G-1、K-M2>G-1,故模型中的方程均可識別。

四、模型估計及結果分析

(一)二階段最小二乘估計

在聯立方程中,由于內生變量是作為解釋變量出現的,所以OLS估計是有偏的。蒙特卡羅的研究表明,二階段最小二乘法(2SLS)的小樣本性質在大多數方面優于其他估計量且相當穩定,即對其他估計問題(如多重共線性、誤設定的存在)不敏感,因而我們用2SLS對空間聯立方程模型進行估計。具體步驟如下:

1.工具變量的選取。2SLS的思路是將所有的前定變量結合起來產生一個復合變量,以此作為“最佳工具變量”。首先將方程中作為解釋變量的每一個內生變量對聯立方程模型中全部前定變量回歸(即估計相應的簡化式方程),然后計算這些內生變量的估計值。本文聯立方程模型中選取ln(rgdp)和ln(rvps)的簡化式方程估計變量和作為工具變量*具體內容及估計結果可向作者索取。。

2.模型替換。用上一階段中得出的內生變量的估計值代替空間聯立方程模型中各方程右端的內生變量(即作為這些變量的工具變量),對原方程進行OLS估計后可得到結構參數的估計值。

(二)模型結果及空間自相關性驗證

我們分別對模型進行“空間聯立方程模型的2SLS估計”和“經典聯立方程模型的2SLS估計”,通過對經典聯立方程模型的2SLS估計結果與空間計量模型的估計結果進行比較*兩次估計的詳細結果可向作者索取。,進一步驗證聯立方程模型單方程空間自相關性檢驗的結果。

(三)模型結果分析

從空間聯立方程模型經濟增長方程的估計結果可以看出,GDP增長率的回歸結果與中國的經濟發展情況基本相符。首先,經濟增長率的空間滯后變量高度顯著,表明中國經濟增長具有較明顯的空間自相關性,各省的經濟增長會受到一定距離內的鄰近省份經濟增長的影響*這正是空間權重矩陣所要表達的內容。。其次,生產性服務業集聚程度系數為正且在5%水平顯著,表明生產性服務業集聚對中國經濟增長具有明顯的正向效應。另外,從其系數可知,當生產性服務業集聚度增加1%時,經濟增長率增長0.083327%,表明生產性服務業集聚程度的增加,其經濟增長效應將有明顯提高。這與對工業集聚的研究結果不同,從模型結果來看,中國生產性服務業集聚還未出現因集聚過度影響經濟發展的“擁擠效應”*“擁擠效應”是種群增長過程中隨著密度增加而使種群增長速度降低的現象,此處指因產業集聚過度而引起經濟增長速度下降的現象。。再次,人均固定資產投資對中國經濟增長的作用顯著,當人均固定資產投資增加1%時,經濟增長率增長0.101648%。人均人力資本水平對經濟增長的作用也比較顯著,當大專以上人口數增加1%時,經濟增長率增長0.086963%,表明高級人才在經濟增長中具有重要作用。最后,技術進步對經濟增長的作用顯著,當技術進步增加1%時,經濟增長率增長0.058803%。上述結果證實了生產性服務業集聚等因素對中國經濟增長的巨大拉動效應。

從空間聯立方程模型生產性服務業集聚方程的估計結果可以看出,生產性服務業集聚的空間滯后變量顯著,表明在經濟增長內生的情況下,生產性服務業也存在空間自相關。各變量系數都為正且全部顯著,表明經濟增長、人力資本水平、人均固定資產投資和知識溢出均對生產性服務業集聚具有顯著的促進作用。從各變量系數來看,在其他變量不變的情況下,當經濟增長率增加1%時,生產性服務業集聚程度增加0.350618%,表明隨著經濟的不斷增長,生產性服務業的空間集聚效應還會加強。當人力資本價值(即生產性服務業的勞均增加值)增加1%時,生產性服務業集聚增加0.662916%。當生產性服務業勞均固定資產投資增加1%時,生產性服務業集聚增加0.345878%。當知識溢出增加1%時,生產性服務業集聚增加0.140491%。

五、結 語

本文通過構建生產性服務業集聚和經濟增長之間的聯立方程模型,利用2010、2011年各省截面數據,對生產性服務業集聚和經濟增長之間的關系進行了實證分析。研究結果表明,生產性服務業集聚影響經濟增長,經濟增長反過來又會影響生產性服務業集聚,生產性服務業集聚和經濟增長之間具有內生關聯性。

同時,我們發現中國經濟增長具有較明顯的空間自相關性,各省的經濟增長受到一定距離內的鄰近省份經濟增長的影響,且生產性服務業集聚對中國整體經濟增長具有顯著的促進作用。人均固定資產投資、人均人力資本水平和技術進步等內生經濟增長理論的重要影響因素對中國經濟增長的作用比較顯著。生產性服務業集聚的回歸結果表明,經濟發展水平、人力資本價值、固定資產投入和知識溢出對生產性服務業集聚具有顯著的促進作用。

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