宋大強，王紫綺

(南京財經(jīng)大學(xué) 產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院，江蘇 南京 210046)

經(jīng)濟增長與服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的異質(zhì)性分析
——基于我國省際面板數(shù)據(jù)空間計量研究

宋大強，王紫綺

(南京財經(jīng)大學(xué) 產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院，江蘇 南京 210046)

基于空間計量模型，選取我國28個省市2007～2013年的面板數(shù)據(jù)，分別探討了貿(mào)易成本對各省市經(jīng)濟總量和服務(wù)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響。在此基礎(chǔ)之上，同時采用簡單權(quán)重矩陣和地理權(quán)重矩陣，檢驗并比較了各省總體經(jīng)濟和服務(wù)業(yè)經(jīng)濟的空間溢出效應(yīng)。實證結(jié)果表明，貿(mào)易成本對各省市總體經(jīng)濟和服務(wù)業(yè)經(jīng)濟均具有正向促進作用，但經(jīng)濟總量對貿(mào)易成本的敏感度比服務(wù)業(yè)經(jīng)濟要高。此外，各省市的總體經(jīng)濟增長和服務(wù)業(yè)增長都存在空間溢出效應(yīng)。最后，本文提出了提升經(jīng)濟增長總量和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的政策建議。

空間計量；溢出效應(yīng)；經(jīng)濟總量；服務(wù)業(yè)；異質(zhì)性

面對全球經(jīng)濟復(fù)蘇動力不足，國內(nèi)工業(yè)經(jīng)濟增長放緩的復(fù)雜國內(nèi)外環(huán)境，以中間品貿(mào)易為代表的服務(wù)業(yè)保持了良好的發(fā)展態(tài)勢，為我國經(jīng)濟增長做出了極大的貢獻。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，我國服務(wù)業(yè)對GDP的貢獻率從2000年的36.3%增長至2015年的50.5%，其中，2015年服務(wù)業(yè)對GDP的貢獻率首次超過了50%。這表明，現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展的一個標(biāo)志性特征是服務(wù)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重不斷上升[1]。2000～2015年，我國服務(wù)業(yè)對GDP增長的拉動從3.1%攀升至3.5%，其中，2014年服務(wù)業(yè)對GDP增長的拉動首次超過了工業(yè)。可以看出，服務(wù)業(yè)在我國經(jīng)濟活動中將逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位。目前，我國正處于從工業(yè)主導(dǎo)向服務(wù)業(yè)主導(dǎo)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時刻，黨和政府明確提出，“十三五”時期要加快經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級，形成以服務(wù)業(yè)主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。顯然，服務(wù)業(yè)已經(jīng)成為新一輪工業(yè)革命趨勢下推動一國經(jīng)濟增長的關(guān)鍵性產(chǎn)業(yè)。

伴隨著新一輪工業(yè)革命，信息技術(shù)的快速發(fā)展大大增強了服務(wù)業(yè)的可貿(mào)易性[2]，服務(wù)業(yè)不再是一種“獨立式發(fā)展”的產(chǎn)業(yè)，服務(wù)業(yè)發(fā)展的區(qū)域聯(lián)系密切，服務(wù)貿(mào)易往來愈加頻繁。尤其是，隨著交通運輸?shù)娜蚧?、網(wǎng)絡(luò)式發(fā)展帶來的市場規(guī)模擴大及貿(mào)易成本降低，極大促進了國內(nèi)貿(mào)易、國際貿(mào)易的發(fā)展?jié)摿?。而依?jù)新貿(mào)易理論和新經(jīng)濟地理理論，貿(mào)易成本是影響產(chǎn)業(yè)空間經(jīng)濟活動的重要因素。一般來說，貿(mào)易成本會提高地區(qū)之間產(chǎn)品和生產(chǎn)要素自由流動的門檻，阻礙專業(yè)化分工的形成，進而無法獲得由規(guī)模經(jīng)濟性和要素空間溢出效應(yīng)帶來的巨大收益[3]。因此，本文選擇從貿(mào)易成本角度切入，研究我國31個省市的服務(wù)業(yè)及整體經(jīng)濟之間的空間影響效應(yīng)。

那么，貿(mào)易成本對各地區(qū)服務(wù)業(yè)及整體經(jīng)濟有何影響？貿(mào)易成本是否對各地區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了異質(zhì)性影響？我國各地區(qū)服務(wù)業(yè)經(jīng)濟增長以及整體經(jīng)濟增長之間是否產(chǎn)生空間上的溢出效應(yīng)？在新常態(tài)背景下，對這些問題的探索和研究，不僅有助于厘清服務(wù)業(yè)發(fā)展的動態(tài)軌跡和提升路徑，解釋經(jīng)濟服務(wù)化時代世界經(jīng)濟增長的新動力，還有助于進一步促進我國服務(wù)業(yè)發(fā)展，帶動國內(nèi)貿(mào)易深化，實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)增長，為政府制定區(qū)域政策提供參考依據(jù)。

一、文獻綜述

(一)運輸成本對經(jīng)濟的影響研究

自空間經(jīng)濟學(xué)者提出“冰山運輸成本”以來，國內(nèi)外學(xué)者對如何降低服務(wù)業(yè)的貿(mào)易成本展開了研究。一部分學(xué)者提出，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)之間具有緊密的聯(lián)系——生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出正是制造業(yè)的投入[4-5]，兩者之間的地理距離需要在合理的范圍之內(nèi)，否則制造業(yè)無法有效利用作為中間投入品的生產(chǎn)性服務(wù)。這種觀點認為，制造業(yè)和服務(wù)業(yè)通過相互吸引而集聚在一起，最終極大地降低了服務(wù)對象的運輸成本。對于這種觀點，Kolko運用美國的行業(yè)樣本數(shù)據(jù)從經(jīng)驗上間接地給出了證據(jù)[6]，即隨著運輸成本的上升，服務(wù)業(yè)和制造業(yè)集聚在一起的趨勢更強。Markusen和Strand也得出了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的運輸成本是決定兩種產(chǎn)業(yè)集聚與否的關(guān)鍵因素[7]。也就是說，運輸成本的存在促使服務(wù)業(yè)集聚發(fā)展，這促進了服務(wù)行業(yè)的分工與合作，有利于服務(wù)業(yè)健康快速地發(fā)展。

國內(nèi)學(xué)者關(guān)于運輸成本影響服務(wù)業(yè)發(fā)展的研究正在興起。胡鞍鋼、劉生龍基于空間經(jīng)濟計量模型證明了交通運輸?shù)恼獠啃訹8]，舉例來說，交通運輸?shù)陌l(fā)展增強了勞動力的空間流動性，部分勞動力自發(fā)地從低工資水平區(qū)域流向高工資水平區(qū)域，從而縮小了貧富差距，這顯然提升了社會的福利水平。從另一個角度來看，運輸成本的下降能夠促進勞動力的流動，而勞動力的大規(guī)模流動使得市場在地理空間上進行擴展，這時，生產(chǎn)的規(guī)模經(jīng)濟性便會產(chǎn)生。更重要的是，夏杰長等[9](P103-112)提出中國勢必迎來服務(wù)經(jīng)濟時代①，服務(wù)業(yè)將會占據(jù)中國經(jīng)濟的“半壁江山”，可以想象，運輸成本外部性的有效發(fā)揮將會對服務(wù)業(yè)的發(fā)展起到巨大作用。

另外，宣燁認為中國中西部地區(qū)服務(wù)業(yè)的發(fā)展情況較之于東部地區(qū)處于劣勢[10]，交通基礎(chǔ)設(shè)施的落后帶來了高額的運輸成本，西部地區(qū)服務(wù)業(yè)競爭力提升的一個方法是通過改善交通條件來降低運輸成本。與之相反的是，胡宗彪在異質(zhì)性企業(yè)的內(nèi)生技術(shù)選擇視角下對中國的不同生產(chǎn)率服務(wù)業(yè)出口企業(yè)進行了研究[11]，總結(jié)出運輸成本的下降并不會提升服務(wù)業(yè)的生產(chǎn)率。究其原因是國內(nèi)服務(wù)部門的開放度仍然比較低，由政府規(guī)制等壁壘帶來的服務(wù)貿(mào)易成本依舊居高不下，運輸成本的下降幅度未達到發(fā)揮效應(yīng)的最低水平。不僅如此，運輸成本還會因地方保護主義的存在而被抬高[12-13]，服務(wù)業(yè)的發(fā)展將會再次受阻。

(二)服務(wù)業(yè)的空間溢出效應(yīng)研究

由Tobler[14]的地理學(xué)第一定律②可知，在一定的地理區(qū)域如洲、國家、省等空間單元內(nèi)搜集到的數(shù)據(jù)一般具有空間相關(guān)性[15]。鑒于此，從空間視角來分析經(jīng)濟現(xiàn)象越來越引起國內(nèi)外諸多學(xué)者的關(guān)注。

近年來，相關(guān)學(xué)者基于新經(jīng)濟地理學(xué)的理論框架對服務(wù)業(yè)展開了研究，但相對集中在服務(wù)業(yè)的空間集聚和區(qū)位選擇等宏觀層面。比如，Eswaran and Kotwal[16]認為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚在改善區(qū)域投資環(huán)境、增強企業(yè)之間的信息共享以及加快地區(qū)科技創(chuàng)新等方面起著“催化劑”作用，也就是說，服務(wù)業(yè)的空間集聚將會大大提升區(qū)域內(nèi)部的經(jīng)濟活力。值得注意的是，服務(wù)業(yè)的集聚加快了高新技術(shù)的到來進而激發(fā)地區(qū)經(jīng)濟增長潛力，而經(jīng)濟的增長又會更多地依賴高新技術(shù)，這又會引起服務(wù)業(yè)的集聚[17-18]。眾所周知，不同于農(nóng)業(yè)品和工業(yè)品，服務(wù)業(yè)具有生產(chǎn)和消費在時空上的同一性。據(jù)此，服務(wù)業(yè)集聚需要考慮諸如經(jīng)濟、信息、人文和空間等區(qū)位因素[19-21]，且不同的區(qū)位因素側(cè)重會帶來差異化的服務(wù)業(yè)集聚。

整體而言，國內(nèi)外學(xué)者對服務(wù)業(yè)空間集聚的研究為深入地考察服務(wù)業(yè)的空間溢出效應(yīng)提供了理論和實證支撐。例如，王琢卓[22]運用中國2003～2011年的城市面板數(shù)據(jù)測度了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長的作用范圍，結(jié)果表明，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的有效溢出范圍是200公里，這與余泳澤等[23]的結(jié)論是一致的。此外，席強敏和李國平[24]認為在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)不斷集聚的這一背景之下，京津冀地區(qū)可以通過合理分工來協(xié)調(diào)地區(qū)之間的發(fā)展，從而實現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間外溢效應(yīng)。

總的來看，運輸成本的降低有利于經(jīng)濟的發(fā)展這一觀點得到了大多數(shù)學(xué)者的認同；而且，隨著服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟中比值的不斷上升，運輸成本在服務(wù)業(yè)發(fā)展中越來越受到重視。與以往的研究相比，本文試圖在以下兩個方面進行創(chuàng)新：第一，從理論上探討運輸成本影響經(jīng)濟增長的機制，在此基礎(chǔ)之上，尋求降低運輸成本進而促進經(jīng)濟增長的最佳路徑；第二，運用空間計量學(xué)的方法分別測算中國整體GDP和服務(wù)業(yè)GDP的空間效應(yīng)，以豐富前人的研究。

二、實證模型與數(shù)據(jù)

(一)莫蘭指數(shù)

1970年美國地理學(xué)家W.R.Tobler提出了“地理學(xué)第一定律”，他認為“距離近的事物之間的聯(lián)系要大于距離遠的事物”。這里的聯(lián)系是指空間上的事物的空間相關(guān)性常常使用莫蘭指數(shù)來度量。一般說來，莫蘭指數(shù)分為全局莫蘭指數(shù)(Global Moran I)和局部莫蘭指數(shù)(Anselin Local Moran I)。本文為了更好地說明GDP和服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值的空間效應(yīng)，選取全局莫蘭指數(shù)來進行研究。莫蘭指數(shù)是一個有理數(shù)，經(jīng)過方差歸一化之后，它的值會被歸一化到-1.0～1.0之間。其中Moran’s I>0時表示空間正相關(guān)性，所謂正相關(guān)顧名思義就是隨著自變量的增長，應(yīng)變量也隨著增長，那么空間上面的正相關(guān)，就是指隨著空間分布位置(距離)的聚集，相關(guān)性就也就越發(fā)顯著。其值越大，空間相關(guān)性越明顯。Moran’s I<0時則表示空間負相關(guān)性，其值越小，空間差異越大，即相關(guān)性隨著自變量的增長而減少，即隨著空間分布位置的離散，反而相關(guān)性變得顯著了。Moran’s I=0，表示空間分布呈隨機性。全局Moran I指數(shù)的具體表達式為：

(1)

關(guān)于莫蘭指數(shù)，可以使用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計量Z來檢驗空間自相關(guān)是否能通過顯著性檢驗，Z的計算公式為：

(2)

當(dāng)Z值為正并且顯著時(對應(yīng)I∈(0,1]，表明存在正的空間自相關(guān)；當(dāng)Z值為負且顯著時(對應(yīng)I∈[-1,0)，表明存在負的空間自相關(guān)；當(dāng)Z值為零時(對應(yīng)I=0)，表明不存在空間自相關(guān)，即觀測值呈獨立隨機。

(二)權(quán)重矩陣

(1)簡單權(quán)重矩陣

這是一種簡單而又常用的空間權(quán)重矩陣，它的主要根據(jù)就是看兩個區(qū)域在空間上是否相鄰，如果相鄰就取值為1，否則取值為0。用這種方法來構(gòu)建空間權(quán)重矩陣是有一定合理性的，主要是因為通常兩地在空間上相鄰的話，交流起來也會更加方便，進行貨物貿(mào)易也可以大大地節(jié)約運輸成本。

(3)

(2)地理距離權(quán)重矩陣

這種權(quán)重矩陣是以兩個省的省會距離的倒數(shù)來衡量的，從而為這兩個相鄰省份之間的“相鄰”程度進行賦值。如果兩個省的省會距離越短，說明這兩個地區(qū)的“相鄰”程度就會越高，那么這兩個地區(qū)相互流動和滲透的可能性顯然會越高，因而用地理距離權(quán)重矩陣也有一定的合理性。

(三)空間回歸模型

空間回歸模型主要解決線性回歸中空間依賴關(guān)系的相關(guān)問題。根據(jù)模型設(shè)定時對“空間”的體現(xiàn)方法的不同，空間計量模型主要分為空間滯后模型(SAR模型)和空間誤差模型(SEM模型)?？臻g滯后模型反映了因變量的影響因素會通過空間傳導(dǎo)機制作用于其他地區(qū)；而空間誤差模型則強調(diào)區(qū)域外溢并不是主動的，而是隨機沖擊的結(jié)果。

空間滯后通常被假定是空間自回歸過程，因此空間滯后模型(SAR模型)又稱為空間自回歸模型，其表達式如下：

(4)

其中，y是因變量，X是解釋變量，W是空間權(quán)重矩陣，β是的參數(shù)向量，ρ是空間滯后項wy的參數(shù)，其衡量觀測值之間的空間相互作用程度，ε是白噪音干擾項。

空間誤差模型(SEM模型)的空間AR(1)的形式：

(5)

(5)式中，W是空間權(quán)重矩陣，ε是回歸殘差向量，λ是自回歸參數(shù)，衡量了樣本觀察值之間的空間依賴作用，即相鄰地區(qū)的觀察值y與本地區(qū)觀察值y之間的影響程度以及方向，當(dāng)?shù)貐^(qū)之間的相互作用因所處的相對位置不同而產(chǎn)生差異時，則采用這種模型。

(四)數(shù)據(jù)說明

本文研究的樣本范圍是中國31個省市(不包含港澳臺)，選取了從2007～2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析。本文數(shù)據(jù)主要來源于中國統(tǒng)計年鑒，交通統(tǒng)計年鑒，中國財政年鑒，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自分省統(tǒng)計年鑒。

(1)被解釋變量

分省市服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值(service)。表示某一省市某一年的服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值。本文選取了中國大陸31個省市的2007～2013年的服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值。

分省市國民生產(chǎn)總值(gdp)。表示某一省市某一年的國民生產(chǎn)總值。本文選取了中國大陸31個省市的2007～2013年的國民生產(chǎn)總值。

(2)解釋變量

貿(mào)易成本(cost)。貿(mào)易保護主義或多或少一直都在各地存在，但是各省的保護程度還是有所差別的，由于貿(mào)易成本沒法直接獲取，本文采用譚洪波(2013)[25]所采用的方法，選取當(dāng)?shù)卣钠髽I(yè)所得稅占當(dāng)?shù)刎斦杖氲谋戎兀缓笤俪艘援?dāng)?shù)氐腉DP占全國的GDP的比值來作為各個地方政府保護程度即貿(mào)易成本的代理變量。

勞動投人(labor)。在理論上，勞動投入應(yīng)綜合考慮多種因素，如勞動人數(shù)、勞動時間、勞動質(zhì)量(效率)等，但實際研究中由于一些數(shù)據(jù)不便收集，因此我們查閱相關(guān)資料后決定采用王恕立[26]采用的方法，將服務(wù)業(yè)分行業(yè)的“年末從業(yè)人員數(shù)”作為勞動投人指標(biāo)的代理變量。為了得到2007～2013年服務(wù)業(yè)分行業(yè)的全社會年末從業(yè)人數(shù)，本文采用如下公式進行估算：“服務(wù)業(yè)分行業(yè)的全社會就業(yè)人數(shù)= 服務(wù)業(yè)全社會總就業(yè)人數(shù)x(服務(wù)業(yè)分行業(yè)的城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)/服務(wù)業(yè)城鎮(zhèn)單位總就業(yè)人數(shù))”。

資本投入(capital)。資本投入我們用國際上通用的永續(xù)盤存法(perpetual inventory method)③來進估算，公式為:

(6)

其中Ki,t表示i地區(qū)在t年的服務(wù)業(yè)資本存量，Ii,t表示i地區(qū)在t年的服務(wù)業(yè)不變價固定資本投資額。δi,t表示資本折舊率。Ki,t-1運用Harberger[27](P69-151)提出的穩(wěn)態(tài)方法來推導(dǎo)：

(7)

本文分別使用各省市的服務(wù)業(yè)實際增加值在2007～2013年和服務(wù)業(yè)分行業(yè)實際增加值在2007～2013年的幾何平均增長率來表示。本文依然參照遵循王恕立[26]的做法，將中國服務(wù)業(yè)的資本折舊率統(tǒng)一設(shè)為4%。

數(shù)據(jù)描述如表1所示。

表1 描述性統(tǒng)計

注：表中結(jié)果由Stata14.0軟件計算整理得出。

三、實證結(jié)果及分析

(一)貿(mào)易成本分布情況簡介

根據(jù)我國31個各省市的貿(mào)易成本數(shù)據(jù)，運用ArcGIS軟件回歸出的結(jié)果見圖1，從圖中可以看出，我國東南沿海地區(qū)的貿(mào)易成本最高，其次是靠近東南沿海地區(qū)的中部地區(qū)，再者是東北地區(qū)以及少數(shù)南部地區(qū)，貿(mào)易成本最低的區(qū)域當(dāng)屬西部地區(qū)。由上圖可知，我國的貿(mào)易成本分布情況具有較強的地域特征。

圖1 貿(mào)易成本分布情況

(二)空間相關(guān)性的檢驗結(jié)果

我國31省之間到底存不存在著空間相關(guān)性呢?表1給出了在統(tǒng)計性描述部分所說的簡單權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣條件下，我國2007～2013年各省市GDP的莫蘭統(tǒng)計值情況。

表2 2007～2013年中國31省市GDP的Moran’s I 統(tǒng)計指標(biāo)

注：上表根據(jù)Stata14.0中的相關(guān)命令運行結(jié)果整理所得。

從表2中我們可以看出我國31省市的GDP存在著顯著的正的空間自相關(guān)。 無論是簡單權(quán)重矩陣，抑或是地理距離權(quán)重矩陣，莫蘭統(tǒng)計值都通過了5%的顯著性水平檢驗。我們還可以從表1中看出我國各省市GDP之間的空間相關(guān)性比較穩(wěn)定，上下浮動并不大。由于我國各省市GDP之間存在著顯著的正的空間相關(guān)性，這表明在考慮各省間GDP的情況時應(yīng)該考慮這種空間關(guān)系。

同樣，表3給出了在簡單權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣條件下，2007～2013年我國各省市的服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值的莫蘭統(tǒng)計值情況。

表3 2007～2013年中國31省市服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值的Moran’s I統(tǒng)計指標(biāo)

注：上表根據(jù)Stata14.0中的相關(guān)命令運行結(jié)果整理所得。

從表3中可以看出我國31省市的服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值存在著較為顯著的空間自相關(guān)，但簡單權(quán)重矩陣下的空間自相關(guān)性相對于地理距離權(quán)重矩陣條件下的空間相關(guān)性要大得多，兩種情況下莫蘭值大多通過了5%的顯著性水平檢驗。從表2中我們還能夠看出我國各省市服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值之間的空間相關(guān)性比較穩(wěn)定④。

對比表2不難發(fā)現(xiàn)，簡單權(quán)重矩陣條件下各省市GDP之間的空間相關(guān)性要比各省市服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值之間的空間相關(guān)性強，而在地理距離權(quán)重矩陣條件下各省市GDP之間的空間相關(guān)性則不如服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值之間的空間相關(guān)性。

(三)貿(mào)易成本外溢效應(yīng)研究

因為本文所用到的模型出現(xiàn)了空間滯后因變量以及空間滯后誤差項，所以不再滿足高斯馬爾科夫定理，不能再用簡單的OLS進行回歸。我們分別在簡單權(quán)重和地理距離權(quán)重條件下，運用SEM和SAR模型進行分析，估計結(jié)果見表4。

表4 空間溢出效應(yīng)的估計結(jié)果(1)

注：綜合運用STATA14.0和MARTLAB13.0兩種軟件，采用SEM模型(空間誤差模型)和SAR模型(空間滯后模型)兩種空間效應(yīng)模型進行對比分析；*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平；圓括號內(nèi)顯示的是穩(wěn)健的P值。

表4的解釋變量中第七到第九行數(shù)據(jù)為與空間計量相關(guān)的統(tǒng)計檢驗,根據(jù)這些統(tǒng)計檢驗的結(jié)果,我們發(fā)現(xiàn)用簡單權(quán)重和地理距離權(quán)重作為空間權(quán)重矩陣的選擇時,模型不光存在空間自回歸效應(yīng),也存在空間誤差滯后效應(yīng)。

從方程(1)中可以看出, 貿(mào)易成本、勞動投入和資本投入的產(chǎn)出彈性分別為0.159、0.191、0.653，略大于地理距離權(quán)重作為空間權(quán)重矩陣時對應(yīng)的各結(jié)果(即(3)式對應(yīng)的參數(shù))。具體地，勞動投入每增加1個單位，國內(nèi)生產(chǎn)總值(gdp)提高19.1%；資本投入每提高1個單位，國內(nèi)生產(chǎn)總值(gdp)則會有65.3%的提升。特別的，貿(mào)易成本每增加1個單位，能夠顯著促進國內(nèi)生產(chǎn)總值(gdp)增長15.9%。各參數(shù)都通過了1%的顯著性水平檢驗。(2)式中的SAR回歸結(jié)果顯示，貿(mào)易成本、勞動投入和資本投入的產(chǎn)出彈性分別為0.124、0.138、0.674，與(4)式結(jié)果相差不大。其中，貿(mào)易成本每增加1個單位，使得國內(nèi)生產(chǎn)總值(gdp)提升12.4%；勞動投入每提升1個單位，國內(nèi)生產(chǎn)總值(gdp)增長13.8%；資本投入每提高1個單位，國內(nèi)生產(chǎn)總值(gdp)的增加程度達到67.4%，各參數(shù)同樣都通過了5%的顯著性水平檢驗。由以上各式中我們可以看出λ和ρ都通過了1%的顯著性水平檢驗，貿(mào)易成本的系數(shù)較高且十分顯著，由此可見我國以lngdp作為被解釋變量的空間溢出效應(yīng)的存在性十分明顯。

表5 空間溢出效應(yīng)的估計結(jié)果(2)

注：綜合運用STATA14.0和MARTLAB13.0兩種軟件，采用SEM模型(空間誤差模型)和SAR模型(空間滯后模型)兩種空間效應(yīng)模型進行對比；*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平；圓括號內(nèi)顯示的是穩(wěn)健的P值。

表5為以中國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值的對數(shù)(lnservice)為被解釋變量的空間溢出效應(yīng)的估計結(jié)果，分別運用了簡單權(quán)重和地理距離權(quán)重作為空間權(quán)重矩陣?？傮w看來，各變量大多十分顯著，且各模型R2均大于0.93，擬合效果很好。不難發(fā)現(xiàn)(1)、(3)式中均存在空間自回歸效應(yīng),而且估計出的空間自回歸系數(shù)λ值均小于1。同樣，(2)和(4)式中的空間滯后參數(shù)ρ也同樣小于1，因此,我們分析的模型是穩(wěn)定的。

在方程(1)中，貿(mào)易成本、勞動投入和資本投入的產(chǎn)出彈性分別為0.021、0.428、0.642,它們之和處于1的附近,這和生產(chǎn)函數(shù)規(guī)模報酬不變的性質(zhì)是相符合的，(3)式的結(jié)果與此類似，且各參數(shù)均通過了1%的顯著性水平檢驗。具體地，勞動投入每增加1個單位，能夠使得中國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值(service)增長42.8%；資本投入每提高1個單位，中國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值(service)則增加64.2%。特別地，貿(mào)易成本每增加1個單位，中國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值(service)會有2.1%的提升?？傊?，(1)、(3)的估計結(jié)果基本上符合經(jīng)濟學(xué)解釋,且我們從實證(λ十分顯著)中可以看出中國服務(wù)業(yè)空間溢出效應(yīng)的確是存在的。

同樣對于方程(2)，貿(mào)易成本每增加1個單位，能夠顯著促進中國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值(service)提升2.7%；勞動投入每提升1個單位，中國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值(service)增長39.5%；資本投入每提高1個單位，中國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值(service)就增加63.2%，各參數(shù)同樣都通過了1%的顯著性水平檢驗。同樣可以看出中國服務(wù)業(yè)空間溢出效應(yīng)的存在性。

通過比較表3和表4中cost的系數(shù)以及對應(yīng)的λ與ρ系數(shù)，我們不難發(fā)現(xiàn)以lngdp作為被解釋變量的空間溢出效應(yīng)要顯然大于以lnservice作為被解釋變量的空間溢出效應(yīng)，即我國的空間溢出效應(yīng)對于我國的GDP作用更加明顯。

四、結(jié)論與政策建議

本文采用空間經(jīng)濟計量手段建立對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型，利用2007～2013年中國31省市的面板數(shù)據(jù)，從實證維度驗證了貿(mào)易成本對中國經(jīng)濟總量和服務(wù)業(yè)發(fā)展的作用影響，并對總體經(jīng)濟與服務(wù)經(jīng)濟的空間溢出效應(yīng)進行了驗證，主要結(jié)論如下：

用簡單權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣檢驗經(jīng)濟總量增長和服務(wù)業(yè)增長時，Moran’I值均通過了顯著性檢驗，即中國28省市的經(jīng)濟增長和服務(wù)業(yè)增長均存在空間溢出效應(yīng)。根據(jù)我們的實證結(jié)果，無論是中國經(jīng)濟總量的增長還是服務(wù)業(yè)總量的提升，貿(mào)易成本都對其表現(xiàn)出顯著正向作用。具體來看，對于經(jīng)濟總量而言，簡單權(quán)重和地理距離權(quán)重下的貿(mào)易成本彈性系數(shù)大體一致，貿(mào)易成本每增加1%，經(jīng)濟總量平均增加13.4%，同樣對于服務(wù)業(yè)增長情況，貿(mào)易成本每增長1個百分點，服務(wù)業(yè)將平均增長0.024個百分點。這一現(xiàn)象與企業(yè)隨貿(mào)易成本提升而提高其勞動分工水平與勞動生產(chǎn)率有關(guān)，進而擴大市場范圍，加快經(jīng)濟增長總量與服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平。另外，中國貿(mào)易成本的地域特征也比較明顯，表現(xiàn)為從東南沿海到中部地區(qū)再到東北以及少數(shù)南部地區(qū)呈逐漸降低的趨勢。

本文的政策啟示主要有以下幾點：

(1)宏觀經(jīng)濟發(fā)展水平的提升，尤其是服務(wù)業(yè)在地區(qū)GDP中的占比日益突出，是增加居民整體收入水平和減少社會貧困的重要手段，而貿(mào)易成本的提升既能夠直接促進經(jīng)濟增長，又能夠通過其正外部性間接對經(jīng)濟增長產(chǎn)生拉動作用，經(jīng)濟增長又進一步降低我國貧困發(fā)生率，增加居民福祉，保障社會安定團結(jié)。因此，加大地區(qū)之間的貿(mào)易成本，是激勵本地與鄰近地區(qū)經(jīng)濟總量和服務(wù)業(yè)增長的有效途徑。

(2)由于歷史原因以及資源稟賦不同，我國地區(qū)之間發(fā)展并不均衡，呈東、中、西三大經(jīng)濟帶分布，東南沿海地區(qū)貿(mào)易成本相對較高，中部地區(qū)次之，西北地區(qū)相對落后。因此政府應(yīng)該在政策上加以引導(dǎo)，充分發(fā)揮東部沿海的帶動作用，與此同時加大中西部地區(qū)貿(mào)易成本財政投入，增加交通等基礎(chǔ)設(shè)施投入，這將有利于減緩中國地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展的不平衡現(xiàn)象，縮小地域間經(jīng)濟發(fā)展差距，協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。

(3)過高的貿(mào)易成本對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展具有雙向影響，一方面貿(mào)易成本具有正向外部性，可以帶動本地區(qū)與相鄰區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展，另一方面，貿(mào)易成本的負向外部作用也不容忽視，貿(mào)易成本加大也會導(dǎo)致不同地區(qū)間貿(mào)易壁壘增加，較高的貿(mào)易壁壘將抑制經(jīng)濟總量尤其是服務(wù)經(jīng)濟的發(fā)展。所以在一定范圍內(nèi)適度增加貿(mào)易成本，使貿(mào)易成本的正、負外部性相抵之后的“凈外部性”盡可能地大，是相關(guān)部門應(yīng)著重考慮的問題。

注釋：

① 夏杰長等(2010)認為，中國在“十二五”時期末(2015年)最有可能進入服務(wù)經(jīng)濟時代。

② 地理學(xué)第一定律——萬物都是關(guān)聯(lián)的，但近的比遠的關(guān)聯(lián)大。

③ 永續(xù)盤存法(Perpetual inventory(stock) system)，亦稱“賬面盤存法”。它是對于資產(chǎn)的增加和減少，根據(jù)各種有關(guān)憑證，在賬簿中逐日逐筆進行登記，并隨時結(jié)算出各種資產(chǎn)賬面結(jié)存數(shù)額的一種方法。

④ 簡單權(quán)重矩陣下我國各省市服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值的Moran’s I值穩(wěn)定在0.165到0.185之間，地理距離權(quán)重矩陣條件下我國各省市服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值的Moran’s I值穩(wěn)定在0.040到0.044之間。

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Heterogeneity of Economic Growth and Development Level of Service Industry— Spatial Econometrics Study Based on Chinese Provincial Panel Data

SONG Daqiang, WANG Ziqi

(SchoolofIndustrialDevelopment,NanjingUniversityofFinance&Economics,Nanjing210046,China)Abstract: Based on panel data of 28 Chinese provinces from 2007 to 2013, this paper uses spatial econometric model to discuss the impact of trade costs on total economy and service economic of each province respectively. On this basis, the article tests and compares the space spillover effect of overall provincial economy and the service economy by using simple and geographical weight matrix at the same time. The empirical results show that the trade costs have a positive role in promoting the provinces overall economy and service economy, but the total economy is more sensitive to trade costs than the service economy does. In addition, the growth of overall economy and service industry has spatial spillover effects. Finally, this paper proposes policies and recommendations to enhance the level of overall growth and development of the service sector of the economy.

spatial econometrics; spillover effect；economic aggregate; service industry; heterogeneity

2016-09-02

國家社會科學(xué)基金“創(chuàng)新驅(qū)動下的我國高端服務(wù)業(yè)國際競爭力提升研究”(13BJL045)；教育部人文社科基金(11YJA790175)。

宋大強(1992-)，男，安徽亳州人，碩士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)組織與服務(wù)經(jīng)濟；王紫綺(1993-)，女，江蘇常熟人，碩士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)組織與服務(wù)經(jīng)濟。

F224.0

A

1009-9735(2017)01-0074-08