東北老工業(yè)地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動(dòng)實(shí)證分析

高月媚

（1.吉林大學(xué) 東北亞研究院，長(zhǎng)春 130012；2.長(zhǎng)春科技學(xué)院 財(cái)經(jīng)管理學(xué)院，長(zhǎng)春 130000）

0 引言

現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，加強(qiáng)了其與工業(yè)的融合，發(fā)達(dá)國(guó)家在此背景下紛紛調(diào)整了自己的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。以制造業(yè)為主的國(guó)家、地區(qū)以及傳統(tǒng)企業(yè)開始轉(zhuǎn)向發(fā)展管理服務(wù)、現(xiàn)代物流等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，導(dǎo)致現(xiàn)代社會(huì)朝“服務(wù)型制造”趨勢(shì)發(fā)展。該趨勢(shì)的出現(xiàn)說明傳統(tǒng)以制造業(yè)為核心的發(fā)展模式終將被生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)模式所取代，同時(shí)這也是制造業(yè)創(chuàng)新的重要途徑。

對(duì)外開放不僅對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)做出了巨大貢獻(xiàn)，且對(duì)我國(guó)的產(chǎn)業(yè)布局也產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。中國(guó)的產(chǎn)業(yè)在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)代呈現(xiàn)了較為平衡的空間分布，東北老工業(yè)地區(qū)的制造業(yè)也相對(duì)發(fā)達(dá)，并未與沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生較大的差距。然而，20世紀(jì)90年代以來，東北老工業(yè)地區(qū)的制造業(yè)由于日益嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與體制矛盾而呈現(xiàn)下坡路的趨勢(shì)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力下降，就業(yè)矛盾突出，此時(shí)期的制造業(yè)也逐漸轉(zhuǎn)向東部沿海地區(qū)，東北老工業(yè)地區(qū)逐漸淪為原材料供應(yīng)地，各區(qū)域間的產(chǎn)業(yè)差距與經(jīng)濟(jì)水平差距逐漸擴(kuò)大。“十一五”時(shí)期提出全面振興東北老工業(yè)基地的戰(zhàn)略，為東北老工業(yè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了優(yōu)良的環(huán)境。振興東北老工業(yè)基地也有利于我國(guó)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的協(xié)調(diào)發(fā)展，本文運(yùn)用VAR模型、格蘭杰因果檢驗(yàn)、E-G協(xié)整檢驗(yàn)計(jì)量等方法，選取2006—2016年我國(guó)東北老工業(yè)地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)，實(shí)證分析東北老工業(yè)地區(qū)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。

1 影響因素選取及模型構(gòu)建

1.1 影響因素選取

本文在研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響因素時(shí)，將從兩個(gè)角度著手即需求方和供給方。一般情況下分為經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式、體制因素、創(chuàng)新發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平四個(gè)方面。為了使四個(gè)影響因素處理的時(shí)候能夠量化，在模型構(gòu)建的過程中需要對(duì)其具體化。因此，本文用Y代表生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值中的比例，并將其作為因變量，本文的自變量為X1、X2、X3、X4，分別代表制造業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值中的比例、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出在地區(qū)生產(chǎn)總值中的比例、人均專利申請(qǐng)書。

本文的數(shù)據(jù)來源為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，時(shí)間序列數(shù)據(jù)為2005—2015年?yáng)|北老工業(yè)地區(qū)的指標(biāo)，模型的構(gòu)建選用的模型為多元線性回歸模型，用于模型檢驗(yàn)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包為Eviews7.0。

對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)與檢驗(yàn)時(shí)結(jié)合了OLS與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)，同時(shí)根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果修正模型，最終確定了符合經(jīng)濟(jì)學(xué)原理的多元線性回歸模型，并說明解釋了研究結(jié)果。

1.2 模型的構(gòu)建

根據(jù)多元線性回歸模型，構(gòu)造模型一：顯著性水平0.5下，各變量根據(jù)OLS原理的估計(jì)參數(shù)值如表1所示。

表1 模型一的回歸結(jié)果

由表1可知，變量X1與X4并沒有表現(xiàn)出顯著性的結(jié)果，因而在綜合考量后將人均專利申請(qǐng)書這一因變量剔除出去，構(gòu)建了多元線性回歸模型二：

各變量根據(jù)OLS原理的估計(jì)參數(shù)值如表2所示。

表2 模型二的回歸結(jié)果

由表2可知，C、X1、X2、X3的t檢驗(yàn)均通過了，且其顯著影響被解釋變量。判定系數(shù)與修正后的判定系數(shù)分別為0.961747、0.949672，估計(jì)的回歸方程與觀測(cè)值具有較好的擬合度，模型二的估計(jì)結(jié)果為：

1.3 模型檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型二是否回歸，需要運(yùn)用平穩(wěn)性檢驗(yàn)、異方差檢驗(yàn)以及自相關(guān)檢驗(yàn)等檢驗(yàn)法，并對(duì)模型進(jìn)行修正，并最終確定模型。

首先運(yùn)用單位根檢驗(yàn)法對(duì)模型二進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的內(nèi)容為模型的殘差序列μi，分別在顯著性水平1%、5%、10%下進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示顯著水平為5%時(shí)，模型二ADF的檢驗(yàn)值為-3.145736，μi并不存在單位根，代表殘差序列是平穩(wěn)的。其次，LM檢驗(yàn)法檢驗(yàn)了模型二的自相關(guān)性，結(jié)果顯示其相關(guān)性指標(biāo)為0.4578，比0.05大，原假設(shè)成立，即模型二的自相關(guān)并不存在，因而可以排除相關(guān)性對(duì)其的影響。最后，對(duì)模型二進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，制造業(yè)占GDP比例，人均地區(qū)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出在地區(qū)生產(chǎn)總值中的比例之間的相關(guān)性較高，修正其多重共線性的方法為逐步回歸法，最佳回歸方程的確立方法為：

（1）分別作Y與X1、Y與X2、Y與X3的回歸，在這三個(gè)變量中對(duì)Y影響最大因素為X1，以此構(gòu)建初始回歸模型：

（2）在此模型中分別檢驗(yàn)X2、X3引入后的擬合優(yōu)度，結(jié)果顯示X3表現(xiàn)出更好的擬合度，因而將X2剔除出去，且變量X3的t檢驗(yàn)也是通過的最優(yōu)模型確定為其擬合結(jié)果為：

該模型以此通過了平穩(wěn)性檢驗(yàn)、異方差檢驗(yàn)以及自相關(guān)檢驗(yàn)。

2 影響因素評(píng)價(jià)及分析

根據(jù)以上三個(gè)多元統(tǒng)計(jì)模型可以得知：

（1）根據(jù)式（2）的結(jié)果可知，X1、X2、X3對(duì)東北地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響比較顯著，但是人均專利申請(qǐng)數(shù)并未對(duì)其產(chǎn)生較為顯著的影響；

（2）式（2）的結(jié)果顯示，X1、X2、X3正向影響了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，且參數(shù)符號(hào)符合經(jīng)濟(jì)學(xué)原理。

（3）式（4）的結(jié)果表明，由于存在多重共線性，人均地區(qū)生產(chǎn)總值在逐步回歸法的原理下被剔除出去，因而最終的解釋變量即為制造業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重、財(cái)政支出在地區(qū)生產(chǎn)總值中的比重。

將解釋變量所表示的影響因素一一代入上述分析的模型結(jié)果，得出以下論點(diǎn)：

（1）與其他影響因素的系數(shù)相比，用來表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的X1系數(shù)值最高，由此說明在四個(gè)影響因素中，東北地區(qū)制造業(yè)的發(fā)展模式?jīng)Q定了其生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展。但是，必須從兩方面看待這種影響，一方面，生產(chǎn)率以及社會(huì)分工深化會(huì)隨著制造業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大以及水平的提高而不斷提升，從而生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的服務(wù)能夠移交給其他專業(yè)企業(yè)，以此促進(jìn)制造業(yè)的發(fā)展。從此角度來看，第二產(chǎn)業(yè)能夠正向影響生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。但另一方面，若從不合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，制造業(yè)增長(zhǎng)模式的轉(zhuǎn)型過程即由粗放型過渡到集約型，仍需要借助第二產(chǎn)業(yè)，無形之中減少了政府對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的財(cái)政支出。

（2）生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的人均地區(qū)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系為正相關(guān)，且這種關(guān)系比較顯著。由此代表生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展離不開人均地區(qū)生產(chǎn)總值的積極影響。人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為代表一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)鍵指標(biāo)，對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展有顯著作用，但由于存在多重共線性而被剔除。

（3）財(cái)政支出在地區(qū)生產(chǎn)總值中的比例正向影響生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，且這種影響是顯著的，由此可知生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在財(cái)政支出增加的影響下會(huì)不斷發(fā)展，這也代表在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中政府的支持以及相關(guān)政策的重要作用。

（4）人均專利申請(qǐng)書代表了一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展水平，其并未對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)生顯著性影響，由此說明東北地區(qū)當(dāng)前的創(chuàng)新型人才培養(yǎng)模式比較落后，創(chuàng)新型人才作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展提高的核心亟待加強(qiáng)。創(chuàng)新型人才的缺失加之薄弱的創(chuàng)新能力極大地阻礙了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展。

3 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動(dòng)分析

3.1 模型設(shè)定：向量自回歸模型

VAR通常用來預(yù)測(cè)相關(guān)時(shí)間序列系統(tǒng)，多變量向量自回歸模型的參數(shù)可以由應(yīng)用樣本進(jìn)行確定，從而獲取各變量之間的相互關(guān)系，因而其作為一個(gè)工作能夠?qū)Χ嘧兞繒r(shí)間序列進(jìn)行有效分析。一個(gè)n維隨機(jī)向量yt服從P階向量自回歸過程，記為VAR（P），其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

3.2 變量選取及數(shù)據(jù)說明

本文把VPA和MVA這兩個(gè)作為研究目標(biāo)，通過查閱《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，并從其里面收集2006—2016年我國(guó)東北老工業(yè)地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)。選取的數(shù)據(jù)都是扣除物價(jià)后的具有代表性、依據(jù)性的數(shù)據(jù)，整個(gè)實(shí)證分析過程用到了統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件。依照制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的時(shí)間序列圖可以發(fā)現(xiàn)，這兩大產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)大概一致，所以可以根據(jù)這個(gè)確定這兩個(gè)產(chǎn)業(yè)之間具有相關(guān)性，為了檢驗(yàn)這個(gè)，本文使用Granger關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。

3.3 實(shí)證分析及結(jié)果說明

3.3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為避免模型出現(xiàn)偽回歸，應(yīng)先對(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文對(duì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)使用的方法為ADF單位根檢驗(yàn)法，其具體內(nèi)容為：首先作出序列時(shí)序圖，然后進(jìn)一步對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)和常數(shù)項(xiàng)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。再運(yùn)用最小信息準(zhǔn)則選擇器滯后項(xiàng)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，各變量均是非平穩(wěn)的，但其二階差分后的序列都是平穩(wěn)的。表3所示為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值與制造業(yè)增加值的單位根檢驗(yàn)結(jié)果。

表3 MVA、VAP單位根檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表3結(jié)果可知，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值與制造業(yè)增加值的差分序列與一階差分序列都不具備平穩(wěn)性，因此有單位根的原假設(shè)無法拒絕。而5%水平下，VAP和MVA的二階差分序列是平穩(wěn)的，有單位根的零假設(shè)則被拒絕。因此，VAP和MVA兩者屬于二階單整，即I（2）。

3.3.2 E-G協(xié)整檢驗(yàn)

根據(jù)上述單位根檢驗(yàn)可知，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值與制造業(yè)增加值兩個(gè)變量有可能為協(xié)整關(guān)系，且這種關(guān)系比較穩(wěn)定。EG兩步法檢驗(yàn)變量的協(xié)整關(guān)系主要分為兩個(gè)步驟，首先運(yùn)用最小二乘法對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值和制造業(yè)增加值這兩個(gè)變量進(jìn)行估計(jì)，其次利用ADF單位根檢驗(yàn)對(duì)其殘差性進(jìn)行檢驗(yàn)，若這兩者存在穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，則其殘差序列也是平穩(wěn)的。回歸結(jié)果如表4所示。

根據(jù)表4可知，DW值接近2且統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)也通過了，自相關(guān)影響就可以被消除了，協(xié)整方程為：

表4 回歸結(jié)果

利用單位根檢驗(yàn)法對(duì)殘差序列μt進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。

表5 殘差序列ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

再對(duì)殘差數(shù)列進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表6 模型的異方差檢驗(yàn)

殘差的單位根結(jié)果表示，東北地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值和制造業(yè)增加值的協(xié)整關(guān)系是存在的，且東北地區(qū)的制造業(yè)每增長(zhǎng)1%，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加0.80%。

3.3.3 Granger檢驗(yàn)

采用格蘭杰因果檢驗(yàn)對(duì)東北地區(qū)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的因果關(guān)系進(jìn)行估計(jì)，其估計(jì)結(jié)果有四種：

（1）制造業(yè)的發(fā)展對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展的影響比較顯著；

（2）生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展對(duì)制造業(yè)發(fā)展的影響是顯著的；

（3）制造業(yè)既能影響生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展也對(duì)制造業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生影響，即互為因果；

（4）制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)兩者之間的發(fā)展不產(chǎn)生任何影響。

二階殘差序列的平穩(wěn)性均已通過證實(shí)，本文將對(duì)兩者之間的因果關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

表7 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表7結(jié)果，滯后階數(shù)為2的條件下，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)不是制造業(yè)的格蘭杰原因的假設(shè)經(jīng)過檢驗(yàn)是通過的，即生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展不受制造業(yè)發(fā)展的顯著影響。制造業(yè)是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的格蘭杰原因，因此可以用VAR模型對(duì)這兩個(gè)產(chǎn)業(yè)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系進(jìn)行分析。本文中將二期選為該模型的滯后期，殘差序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果顯示其存在相關(guān)性，但該相關(guān)性的水平較低，因而序列穩(wěn)定性的要求是滿足的，兩者之間可以構(gòu)建向量自回歸模型，其估計(jì)結(jié)果如下頁(yè)表8所示。

表8 回歸結(jié)果

模型結(jié)果如下：

3.3.4 分析結(jié)果

根據(jù)式（5）可知：呈現(xiàn)出長(zhǎng)時(shí)間的正相關(guān)平衡的關(guān)系。根據(jù)求出的結(jié)果可以知道，東北制造業(yè)每次的增加，都會(huì)使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的增加值也跟著變大，加上這兩個(gè)之間的相關(guān)性好，表明了東北地區(qū)的制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)彼此之間相互影響并且一直處于穩(wěn)定狀態(tài)，這兩個(gè)相關(guān)性好，相互影響相互依存。

從模型（7）的分析和檢驗(yàn)結(jié)果可以看出：（1）東北地區(qū)VPA發(fā)展促進(jìn)了MVA的發(fā)展，且隨著時(shí)間的推移，這種促進(jìn)作用會(huì)逐漸減弱；（2）MVA滯后期對(duì)其本身的作用是比較積極的，且隨著時(shí)間的推移，這種作用會(huì)逐漸減弱即VAPt-1＜VAPt-2。

4 結(jié)論

根據(jù)上述分析，本文得到了以下幾個(gè)結(jié)論：（1）東北地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平還處于初級(jí)階段，產(chǎn)業(yè)政策不能適應(yīng)當(dāng)前的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，兩者之間存在脫節(jié)，因此在促進(jìn)自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提下，更需從宏觀角度出發(fā)對(duì)其發(fā)展體制、政策以及模式進(jìn)行不斷調(diào)整；（2）目前制造業(yè)的發(fā)展還不能完全依靠生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的支持，主要是因?yàn)樯a(chǎn)性服務(wù)業(yè)缺乏高度的信息化水平，創(chuàng)新型人才以及技術(shù)水平都有很大的提升空間，嚴(yán)重阻礙了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)制造業(yè)的有效供給。（3）當(dāng)前東北生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)并沒有實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)發(fā)展，且發(fā)展水平較低。雖然后者在物質(zhì)上為前者的大力發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但是當(dāng)前制造業(yè)由于發(fā)展處于較低水平使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)無法實(shí)現(xiàn)發(fā)展，兩者的聯(lián)動(dòng)關(guān)系水平仍然較低。因此，若想實(shí)現(xiàn)兩個(gè)產(chǎn)業(yè)之間的聯(lián)動(dòng)發(fā)展，最關(guān)鍵的問題是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的提升效率。