现代服务业发展与经济增长关系的实证分析

内容摘要：本文利用协整理论和格兰杰因果关系理论，建立了我国现代服务业发展与经济增长的长期数量均衡关系及其短期误差修正模型。研究表明，我国现代服务业发展与经济增长之间互为因果关系。现代服务业对经济增长的带动作用相对地在减小。
关键词：现代服务业   经济增长   协整分析
研究概述
随着信息化和知识经济在全球范围内的广泛传播和发展，世界范围内经济活动服务化趋势日益明显，国与国之间经济竞争的重心日益从制造业向服务业转移。近年来，发展现代服务业对经济可持续发展的作用已被我国学者和管理部门所认知，有关研究日益增多。
我国学者对现代服务业发展与经济增长的关系进行了许多理论上的有益探讨。例如，钟韵和阎小培（2003）从就业和产出两方面比较了生产性服务业与国民经济增长的相关关系，研究了生产服务业对不同区域经济的影响；李京文（2005）论述了现代服务业与城市化的互动共生关系；郑吉昌（2005）对现代生产性服务业与分工深化的关系进行了考察，论述了生产性服务业是现代经济增长的基本动力来源；刘重（2006）从现代服务业与制造业的相互依赖关系出发，得出发展现代服务业是现代经济增长的必然选择。
但是，关于我国现代服务业发展与经济增长在数量上的依赖关系，目前还缺乏经验上的研究证据。本文试图利用协整理论和格兰杰因果关系理论，建立我国现代服务业发展和经济增长的长期数量均衡关系及其短期误差修正模型。
指标及数据来源
目前，在我国对现代服务业范畴还没有形成统一的认识。从狭义上看，现代服务业主要指信息传输、计算机和软件服务业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、科研技术服务业等现代生产性服务业；从广义上看，现代服务业除了现代生产性服务业外，还包括教育、卫生、文化等现代生活性服务业。
为了研究方便，本文使用广义现代服务业概念，把现代服务业确定为在服务业（即第三产业）中除了交通运输仓储和邮政业、批发零售贸易和餐饮业等传统服务业以外的所有产业。对于现代服务业的发展指标用现代服务业增加值发展速度MSV来代表，为了与现代服务业发展相对应，用GDP发展速度GDPV代表国民经济的增长情况。在实证研究中，为了减轻数据的波动程度，消除可能存在的异方差，分别选用现代服务业增加值发展速度的自然对数和GDP发展速度的自然对数lnMSV和lnGDPV作为研究的基础数据。由于我国以现代信息技术和现代管理理念为支撑的现代服务业只有在改革开放之后才可能产生，所以本文把研究的数据区间定为改革开放后的1978年至2005年。现代服务业增加值发展速度和GDP发展速度均取自《中国统计年鉴（2006年）》。为了消除价格变化的影响，现代服务业增加值发展速度和GDP发展速度均采用1978年的可比价计算，即1978年三个发展速度的指标值均等于1，其对数值等于0。
实证研究
为了避免经济变量关系研究中可能存在的虚假回归现象，通常采用协整分析法。协整是指虽然两个或多个时间序列变量本身是非平稳序列，但是，它们的线性组合是平稳序列。这种平稳的线性组合称为协整方程或协整模型，可被解释为变量之间长期稳定的数量均衡关系。协整分析的过程，首先是进行单位根检验，确定各变量的单整阶数；然后是建立长期协整模型和短期误差修正模型，并对模型进行检验；最后还要对变量进行格兰杰因果检验，确定变量之间的因果关系。
（一）单位根检验
单位根是表示序列非平稳的一种方式。单位根检验是对变量序列平稳性检验的转化形式。单位根检验常用ADF检验法，它的模型为：
不含常数项和时间趋势项：
仅包含常数项：
包含常数项和时间趋势项：
式中，p、ui分别代表滞后阶数和随机误差项。此检验是通过对γ估计量的t统计量值与Mackinnon给出的显著性水平下的临界值比较，或计算出p-值对原假设H0：γ=0做出取舍。如果拒绝原假设，说明yt序列平稳；否则，对yt的差分△yt序列继续上述检验。
利用Evies5.0对lnMSV和lnGDPV两个序列的单位根检验结果见表1所示。结果表明，lnMSV和lnGDPV两个序列在5%的显著性水平下均不能拒绝存在单位根的假设，为非平稳序列。但是，它们的一阶差分序列△lnMSV和△lnGDPV在5%的显著性水平下均能拒绝存在单位根的假设，成为平稳序列。因此认为，lnMSV和lnGDPV均为一阶单整序列。
（二）协整模型及其检验
根据协整理论，如果两个序列存在协整关系，那么它们必须具有相同的单整阶数。通过对lnMSV和lnGDPV进行的单位根检验，得知它们同为1阶单整序列，因此可建立lnMSV和lnGDPV的协整模型。
设lnMSV和lnGDPV的协整模型为：lnGDPVt=α+βlnMSVt+ut
用最小平方法估计得：
lnGDPVt=－0.0573 + 0.8756lnMSVt+t
s.e=(－0.0223)  (0.0131)
R2=0.9943，Adjusted R2=0.9940，D.W = 0.2095
显然，该模型中截距项α的估计值为负值，不符合经济意义。对估计的残差序列=lnGDPVt+ 0.0573－0.8756lnMSVt进行平稳性检验。在（0，T，1）的检验形式下，得到该残差序列存在单位根的p-值为0.2095，表明在10%的显著性水平下模型的残差序列为非平稳序列，回归模型是虚假的。因为上述模型的D.W检验值较小，意味着模型中可能遗漏了某些重要变量。考虑到经济增长存在惯性，在原模型中加入滞后变量。设新的回归模型为
lnGDPVt=α+βlnMSVt++ u t
用最小平方法估计得：
lnGDPVt=0.1654 lnMSVt+1.4290 lnGDPVt-1-0.6131 lnGDPVt-2+t
s.e= (0.0544)  (0.1801)  (0.1302)
Adjusted R2 = 0.9991 ，D.W=1.3160
对估计的残差序列t=lnGDPVt-0.1654 lnMSVt-1.4290 lnGDPVt-1+ 0.6131 lnGDPVt-2进行平稳性检验。在（0，T，1）的检验形式下，得到该残差序列存在单位根的p-值为0.0011，表明在1%的显著性水平下拒绝原假设。回归模型的残差序列为一平稳序列，是真实的协整模型，它反映了lnMSV和lnGDP的长期均衡数量关系。而且，上述协整模型通过了t检验和F检验，不存在序列相关，拟合得很好。其中，系数0.1654是GDPV的MSV弹性系数，它表示现代服务业增加值发展速度每增加1%，将会引起GDP发展速度增加0.1654%。
（三）误差修正模型
协整模型反映的是变量之间的长期均衡关系。为了说明短期内变量对长期均衡的偏离程度，引入下列误差修正模型：
△lnGDPt=a+b△lnMSVt+cECMt-1+εt
用最小二乘法估计得：
△lnGDPt= 0.0613+0.3007△lnMSVt+
0.4889ECMt-1+
s.e=(0.0145)  (0.1313)  (0.2152)
Adjusted R2 = 0.3548 ， D.W = 1.2513
通过对模型残差项的估计值序列的单位根检验，得知其存在单位根的p-值只有0.0011，表明在1%的显著性水平下它是平稳的。其他检验都通过，表明模型拟合效果较理想。模型中ECM反映了变量在短期波动中偏离它们长期均衡关系的程度，系数0.4889为正值，说明lnGDP的实际值偏离它们长期值的力度以0.4889的速度在扩大。
（四）格兰杰因果检验
对GDPV和MSV两个变量进行Granger因果检验得到的检验结果见表2。
表2中的检验结果显示，在滞后阶数为6以上时，MSV在10%的显著性水平下是GDPV稳定的格兰杰原因。这意味着，现代服务业发展是带动国民经济增长的一个明显的因素之一。GDPV只有滞后阶数为7时在5%的显著性水平下是MSV的格兰杰原因。这意味着，国民经济增长也构成了现代服务业发展的一个因素，但是后者不如前者稳定。