楊 潔，孫 超，辛 靈

(華北理工大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，河北 唐山 063009)

唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)互動發(fā)展關(guān)系探討
——基于VAR模型的實證檢驗

楊 潔，孫 超，辛 靈

(華北理工大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，河北 唐山 063009)

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從制造業(yè)內(nèi)部發(fā)展起來，又貫穿于制造業(yè)發(fā)展的始終。探索兩者之間的相關(guān)性，對推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整具有重要意義。文章應(yīng)用向量自回歸模型(簡稱VAR模型)探討了唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造行業(yè)之間的互動關(guān)系。實證檢驗結(jié)果表明：唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間存在持久穩(wěn)定的均衡關(guān)系，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)子行業(yè)對制造業(yè)具有不同的影響效果。唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)的沖擊作用由積極變消極。建議選擇性地發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，且政府應(yīng)加大對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的財政投入，注重相關(guān)人才培養(yǎng)，加快構(gòu)建市場平臺。

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)；制造業(yè)；VAR模型；唐山

0 引言

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)作為新興行業(yè)，已日益成為經(jīng)濟增長的新動力。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，在OECD國家中，金融、保險、房地產(chǎn)及經(jīng)營服務(wù)等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的增加值占GDP的比重均超過了三分之一，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟和服務(wù)業(yè)內(nèi)部的比重大大增加，并且有進一步提高的趨勢[1]。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在經(jīng)濟價值鏈中的作用已經(jīng)不言而喻。

唐山長期“偏科”的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，使得唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的根基薄弱，對制造業(yè)的促進作用也因此不能完全體現(xiàn)。在這種背景下，本文采集唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)建立VAR模型，通過Eviews7.2軟件進行檢驗，旨在找出現(xiàn)階段唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的互動發(fā)展關(guān)系，并預(yù)測對每個變量進行沖擊時，各變量對自身和對方的反應(yīng)程度和貢獻率。

1 VAR模型的概念及條件

VAR模型是一種向量自回歸模型，19世紀(jì)80年代由克里斯托弗·西姆斯(Christopher·Sims)提出并引入經(jīng)濟學(xué)研究中，用于刻畫每個時間序列對所有時間序列滯后項的回歸[2]。

一般地，考慮一組時間序列變量y1t，y2t，…，ynt，可將其定義為一個n×1維向量Yt：

Yt=[y1t，y2t，…，ynt]T，其中t=1，2，…，T。

一個P階VAR模型，即VAR(P)，可以定義為：

Yt=C+Φ1Yt-1+Φ2Yt-2+…+ΦpYt-p+εt。

其中，C為n×1維常數(shù)向量，Φi為n×n維自回歸系數(shù)矩陣，εt為n×1維向量白噪音，且滿足：

E(εt)=0，E(εtεt′)=Ω，E(εtYt-i)=0，i=1，1，2，…，p，

也就是εt的期望為0，εt的協(xié)方差矩陣為Ω，同時εt與內(nèi)生變量Yt-i及各滯后期不相關(guān)。

2 基于VAR模型分析唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)互動發(fā)展關(guān)系

2.1 數(shù)據(jù)選取與處理

本文數(shù)據(jù)來源于1998-2014年《唐山市統(tǒng)計年鑒》，選取生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值(PS)和制造業(yè)增加值(MI)研究兩者互動發(fā)展相關(guān)性。為了更好地說明兩者關(guān)系，本文首先分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)三個典型子行業(yè)增加值，即交通運輸、倉儲及郵電通信業(yè)增加值(TI)，金融業(yè)增加值(FI)，信息傳輸、計算機服務(wù)與軟件業(yè)增加值(ST)對制造業(yè)增加值(MI)的影響，其次分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的互動發(fā)展關(guān)系。

在數(shù)據(jù)處理上，用唐山工業(yè)增加值表示制造業(yè)增加值，采用唐山交通運輸、倉儲及郵電通信業(yè)，信息傳輸、計算機服務(wù)與軟件，金融業(yè)，商業(yè)服務(wù)業(yè)，房地產(chǎn)和批發(fā)零售業(yè)6個行業(yè)增加值的總和表示生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值[3-5]。此外，為了消除異方差和不改變時間序列的性質(zhì)及關(guān)系，對所有時間序列數(shù)據(jù)取對數(shù)，以使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)。

2.2 實證分析

2.2.1 唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)子行業(yè)對制造業(yè)發(fā)展的影響

為研究唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)子行業(yè)對制造業(yè)發(fā)展的影響，建立基本回歸模型：

lnMIt=?0+?1lnTIt+?2lnFIt+?3lnSTt+εt。

其中，?0代表常數(shù)項，t代表年份，εt為隨機誤差項。

首先對唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)子行業(yè)增加值與制造業(yè)增加值的平穩(wěn)性進行檢驗，通過Eviews7.2檢驗，結(jié)果如表1所示。

表1 單位根檢驗結(jié)果

注：表中C，T，K分別表示截距項、趨勢項和滯后項

檢驗結(jié)果表明，在5%顯著水平下，解釋變量lnTI，lnFI和lnST，及被解釋變量lnMI都是平穩(wěn)的，為避免偽回歸出現(xiàn)，隨后進行OLS估計。進行異方差修正和利用廣義差分消除自相關(guān)后，結(jié)果如下：

lnMI=2.666 815+0.693 294lnTI+0.015 927lnFI+0.260 468lnST。

方程的擬合優(yōu)度R2，F(xiàn)統(tǒng)計量和DW檢驗值分別為：

R2=0.993 954，F(xiàn)=712.400 1，DW=1.642 006。

從解釋變量的系數(shù)可以看出，發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)子行業(yè)對制造業(yè)具有積極作用，其中運輸、倉儲、郵電等行業(yè)對制造業(yè)影響最大，金融業(yè)對制造業(yè)影響最小。

具體來說，假設(shè)其他變量保持不變，交通運輸、倉儲及郵電通信業(yè)每增長1%，就會帶來制造業(yè)0.693 294%的增長。信息傳輸、計算機服務(wù)與軟件業(yè)每增長1%，制造業(yè)就增加0.260 468%。金融業(yè)每增加1%，制造業(yè)會增加0.015 927%。2.2.2 唐山制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的互動發(fā)展關(guān)系

為了進一步探究兩者的互動發(fā)展關(guān)系，首先建立兩個變量的VAR(p)模型：

Yt=(lnMIt，lnPSt)，ut=(u1，u2)T。

2.2.2.1 平穩(wěn)性檢驗

首先對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，由表2可知，在同等檢驗形式下，變量lnMI和lnPS的原序列平穩(wěn)，但基于其建立的VAR模型卻無法平穩(wěn)。因此，對原序列進行一階差分，通過Eviews7.2分析，發(fā)現(xiàn)在5%顯著性水平下滿足I(1)，即一階單整，即已滿足建立模型的前提條件。

2.2.2.2 AR根檢驗

根據(jù)AIC和SC最小值準(zhǔn)則，得到最大滯后期數(shù)為2，建立VAR(2)為：

表2 單位根檢驗結(jié)果

注：表中C，T，K分別表示截距項、趨勢項和滯后項

對VAR(2)穩(wěn)定性進行檢驗，如圖1所示。VAR模型對應(yīng)的特征方程的特征根都在單位圓內(nèi)，所以建立的VAR模型是平穩(wěn)的，可以用來分析一個脈沖施加到模型時的沖擊影響情況。

圖1 VAR模型單位根檢驗圖

2.2.2.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

在VAR(2)模型下，進一步得到各個變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)，結(jié)果如圖2所示。圖2中縱坐標(biāo)主要指解釋變量的變化情況，橫坐標(biāo)主要指沖擊作用下的滯后期數(shù)，虛線表示標(biāo)準(zhǔn)差偏離范圍，并設(shè)置預(yù)測期為30期。

圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)

從圖2a可以看出，制造業(yè)對來自自身的一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，立即會產(chǎn)生一個正向反應(yīng)，且在第1期達到最大值0.093 935，隨后急遽下降，在第3期達到最小值-0.017 905，之后沖擊緩慢減小，這說明唐山制造業(yè)有較好的自我調(diào)節(jié)的能力。圖2b顯示，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，在第1期沒有反應(yīng)，第2期達到最大值0.042 306，第3期達到最小值-0.014 048，此后逐漸趨于0，說明唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)有一定影響，但相對較小。從圖2c中可以看到，制造業(yè)給生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)一個沖擊，會在第1期立即反應(yīng)且達到最大值0.042 772，隨后反應(yīng)下降，到第4期達到最小值-0.006 924，最后趨于0，說明唐山制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有正向拉動的作用。圖2d表示，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對自身一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，會立即產(chǎn)生反應(yīng)，且在第1期達到最大值0.045 006，響應(yīng)隨后逐漸放緩趨于0，不夠持久，說明唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)自我調(diào)節(jié)功能較差，產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)業(yè)之間的相關(guān)性不強。2.2.2.4 方差分解分析

為了進一步分析各信息對VAR(2)模型內(nèi)生變量的重要性，進行方差分解，按照VAR(2)模型中各變量的發(fā)生原因，分析影響內(nèi)生變量結(jié)構(gòu)變化的因素的貢獻度。方差分解結(jié)果如圖3所示。

圖3 方差分解

圖3e表示，隨時間推移，制造業(yè)自身擾動所引起的預(yù)測方差不斷減小，從第4期起穩(wěn)定在81.2%左右，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)自身擾動引起的預(yù)測方差比重穩(wěn)定在18.7%左右，說明相較于制造業(yè)對自身的貢獻而言，唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)的貢獻較小，推動作用較弱。從圖3f看出，在1-30預(yù)測期內(nèi)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對自身增長率的貢獻在最初最大，達到52.5%左右，但隨后貢獻率急遽減小。制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增長率的貢獻在開始時迅速增加，并在第6期趨于平穩(wěn)，達到53.2%左右，說明唐山制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的拉動作用越來越大。

3 結(jié)論及政策建議

3.1 結(jié)論

(1)唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)子行業(yè)對制造業(yè)發(fā)展存在影響，其中交通運輸業(yè)影響最大，信息服務(wù)業(yè)次之，金融業(yè)影響較小。

(2)唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間存在持久穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

(3)唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)的沖擊作用由積極變消極，后期會制約制造業(yè)的發(fā)展，而制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的正沖擊顯著而持久。

(4)唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)結(jié)構(gòu)的沖擊有越來越大的方差貢獻率，但仍然較低。唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展明顯不足，對制造業(yè)的推動性較弱。唐山制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)預(yù)測均方誤差的方差貢獻率與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對自身預(yù)測均方誤差的方差貢獻率差距不斷縮小，說明唐山制造業(yè)發(fā)展對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的推動作用不斷增強，在某種程度上，對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增長起著決定作用。

3.2 政策建議

(1)合理利用資源，選擇性地發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)子行業(yè)[6]。從模型檢驗結(jié)果上看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)子行業(yè)對制造業(yè)的貢獻程度是不一樣的，而唐山市的資源有限，不能同時使每個行業(yè)都做到均衡發(fā)展，尤其在轉(zhuǎn)型時期，更應(yīng)該合理利用資源，著重發(fā)展與制造業(yè)相關(guān)的交通運輸業(yè)、信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)。交通先行，才能讓各種資源自由流動起來，借助信息技術(shù)讓大數(shù)據(jù)為我所用，用金融力量為制造業(yè)提供后備支撐。選擇性地發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，也能為社會提供更多的就業(yè)機會。

(2)加大財政投入，調(diào)整生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例與產(chǎn)業(yè)布局模式。在現(xiàn)階段，唐山工業(yè)制造業(yè)相對于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)而言，仍是經(jīng)濟發(fā)展的主力，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的資源依舊受到制造業(yè)的牽制。政府應(yīng)加大財政投入，支持工業(yè)制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展，提供更多的優(yōu)惠條件，促進現(xiàn)代交通運輸業(yè)、第三方物流業(yè)、金融業(yè)及信息技術(shù)行業(yè)的快速發(fā)展，增強生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)自身的調(diào)節(jié)能力，為制造業(yè)提供更多動力支撐。

(3)培養(yǎng)專業(yè)人才，為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展提供根本動力。人才是制約經(jīng)濟發(fā)展和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要資源[7]。唐山市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展滯后很重要的原因在于沒有相應(yīng)的專業(yè)人才，所以應(yīng)將唐山市自身的人口劣勢轉(zhuǎn)化為人才優(yōu)勢，從而更好地促進生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展。

(4)構(gòu)建市場平臺，促進生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)調(diào)互動發(fā)展[8]。唐山生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的協(xié)調(diào)互動發(fā)展模式尚未完全構(gòu)成，制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各自為營的局勢依舊限制著產(chǎn)業(yè)調(diào)整的步調(diào)。除了政府加強干預(yù)外，更多地應(yīng)該根據(jù)市場的需要，構(gòu)建良性的市場平臺，讓市場自動調(diào)節(jié)供需平衡，促進兩大產(chǎn)業(yè)之間長久而持續(xù)的互動發(fā)展。

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(責(zé)任編校：白麗娟)

On the Relationship Between Producer Service Industries and Manufacturing Industries in Tangshan： a Empirical Test Based on VAR Model

YANG Jie， SUN Chao， XIN Ling

(School of Economics， North China University of Technology， Tangshan 063009， China)

Producer services derived from manufacturing industries， but are attached to it. It is of great significance for the promotion of both industrial structure adjustment and economic structure adjustment to explore the correlation between them. The authors of this paper have studies the correlation between producer service industries and manufacturing industries in Tangshan through vector auto-regression model(VAR). The results show that there is a lasting and stable equilibrium relationship between the producer service industries and the manufacturing industries in Tangshan， that the influence of producer services sub-industries on the manufacturing industries are many and varied， and that the impact of producer services on the manufacturing industries in Tangshan is positive. The authors suggest that the government should increase the financial investment in productive service industry and pay more attention to the personnel training， and accelerate the construction of the marketing platforms.

producer services； manufacturing； VAR model； Tangshan

F426

A

1672-349X(2015)06-0076-04

10.16160/j.cnki.tsxyxb.2015.06.026