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论文写作模式-江西省生产性服务业发展影响因素及对经济增长贡献

2021-03-27 14:11


   生产性服务业的发展是时代的必然趋势,随着生产过程中知识水平、技术水平、人力资本和信息化水平的提高,生产已不仅仅是工业部门的任务,更需要配套的服务业为工业化生产提供有关服务。

 
  江西省经济近年来虽然高速增长,经济增速一度居于全国前列,但是经济总量依然较小,经济结构依然停留在工业化中期。为促进江西省经济发展与产业升级,省政府更是出台多项政策助力服务业发展。
 
  生产性服务业是“为生产、制造而服务的行业”,生产性服务业的作用便是为生产、制造行业提供服务。因此,研究江西省生产性服务业发展有着重要的意义。本文通过对文献的阅读、学习前辈的经验,将生产性服务业划分为以下六个子行业。一是批发和零售业,其次是交通运输、仓储和邮政业,其三是信息传输、软件和信息技术服务业,其四是金融业,其五是租赁和商务服务业,其六是科学研究和技术服务业。
 
  本文研究对象聚焦江西省生产性服务业,在研究方法上通过使用矢量自回归(VAR)模型、变系数面板模型、地理加权回归(GWR)模型,进而得到关于江西省生产性服务业发展现状、发展影响因素、对经济增长贡献进行分析。
 
  在江西省生产性服务业分布现状方面,生产性服务业行业规模总体上是扩大趋势,但在行业结构上以批发和零售业与交通运输、仓储和邮政业这两个子行业为主。空间分布上以南昌市为中心,呈现东北-西南走向。发展程度则是呈现出南北强中间弱的空间格局,并且各地级市的生产性服务业行业结构不合理,批发和零售业占比太大,科学研究和技术服务业这类技术密集型产业规模都较小。
 
  在江西省生产性服务业发展影响因素方面,生产性服务业的发展水平会受到工业化水平、科技水平这两个外部因素的影响,也会受到其自身发展水平这一内部因素的影响。从影响时间来看,以上三个因素在短期内都会促进生产性服务业的发展,但在影响程度上,工业化水平和科技水平的影响程度较弱。
 
  在江西省生产性服务业对经济增长方面,江西省生产性服务业的发展对经济增长有明显的拉动作用,虽然各地级市的拉动幅度不一样。而从各地级市生产性服务业子行业对经济增长的贡献来看,金融业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业和信息传输、软件和信息技术服务业这四个子行业对经济增长有比较强的拉动作用,其中信息传输、软件和信息技术服务业对经济增长拉动作用最明显。
 
  因此本文对江西省生产性服务业发展提出如下:首先,推动行业规模扩大。生产性服务业的发展对经济增长有较强的拉动作用,但是江西省近年来生产性服务业发展缓慢;其次,促进行业结构优化。江西省生产性服务业的行业结构不合理,各子行业占比不一样,这对生产性服务业发展不利;其三,把握行业发展重心,确立以赣北为区域重心,以金融业和信息传输、软件和信息技术服务业为行业重心的发展战略;其四,因地制宜出台政策。江西省各地级市生产性服务业发展情况不同,不宜政策一刀切,应当根据具体情况、考虑现实因素;其五,做好行业发展规划。江西省生产性服务业发展规划不仅需要考虑各地区的实际情况,也需要考虑有关政策的长期影响。
 
  “服务经济”是上个世纪80年代开始崛起的一种经济模式,在经历了数十年的高速发展之后,服务经济已经成为西方多个国家的重要产业,发达国家如美、英、法等国家都是服务业强国,更是将服务业当做国家经济的支柱产业,服务业占GDP比重超过70%。由此可见,服务业发展程度是衡量一个国家经济发展水平、综合国力的重要标志,对一个国家而言,不仅需要高度发达的工业、制造业,更需要高度发达的服务业,服务业的发展对经济的发展更是有巨大的推动作用。
 
  西方服务经济的高速发展源于上个世纪80年代,上世纪末出现的新一轮技术革命是推动服务经济的主要动力,计算机技术和互联网技术的普及造就了西方的繁荣。这是因为随着工业化的进程不断加深,不仅需要更多技术突破推动工业发展,更需要不同产业彼此合作、相互配合才能提高工业实力。
 
  生产性服务业有着知识、技术、人才、信息密集四大特点,属于高水平、高层次的服务业,更是未来服务业的发展方向。一方面,生产性服务业服务于生产的特性,对于促进制造业发展有着重要作用,不仅能通过技术突破发展制造业,更能在制造业发展过程中提供相应服务。另一方面,生产性服务业由于聚集程度高、知识化水平高,在区域经济发展中能发挥重要的作用,其强大的辐射能力和就业拉动力对促进区域经济发展也有重要意义,更是成为诸多城市、地区乃至国家的支柱产业。在服务业与制造业深度融合、相互促进的今天,生产性服务业的发展对制造业的发展有很大的作用,对促进制造业升级更是至关重要。
 
  目前中国正处在制造业转型升级的关键时期,更是长期面临经济下行压力,需要增强科技创新在经济发展中的作用、提高自主创新能力、转变经济发展动力,在此过程中,生产性服务业的作用不可或缺。2011年,国务院就在《十二五规划纲要》中提出“要把推动服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点。深化专业化分工,加快服务业产品和服务模式创新,促进生产性服务业和先进制造业融合,推动生产性服务业加速发展。”因此,推动生产性服务业的发展,不仅有着推动经济发展、增加国家经济实力的巨大的经济意义,更有提高国际竞争力、实现制造业转型升级的重大的战略意义。
 
  1.1.2江西省情
 
  江西省作为中国的中部六省之一,有着丰富的自然资源、优美的自然环境,更是有着“物华天宝,人杰地灵”的美誉。但是江西省的经济实力却并不强大,不仅在中部六省中屈居末流,在全国也是较弱后的存在。江西省的发展长期以农业为主,是中国的农业大省,但是工业、服务业的发展起步较晚、水平较低。因此,转变经济发展方式、提高经济发展水平,是江西省近年来经济发展的重要任务。
 
  生产性服务业在经济发展中有着巨大的推动作用,但是江西省生产性服务业发展状况却并不乐观。由于起步晚、发展环境差,江西省生产性服务业有规模小、层次低的特征,这不仅不利于行业自身发展,更是不利于区域经济的发展。因此,为实现经济发展、促进产业升级,2012年以来江西省出台多项政策助力生产性服务业发展,希望打造现代服务业聚集区,通过为科技型行业、创新型行业、中央商务型服务业、文化休闲、现代物流等服务业的发展提供大力支持以促进现代服务业的发展。因此,研究江西省生产性服务业发展状况、了解生产性服务业发展的原因对江西省有着重要意义。
 
  1.2概念界定与研究对象
 
  1.2.1生产性服务业概念界定
 
  生产性服务业的概念,学者们的观点众多。考虑到本次研究必须使用有关部门的统计数据,因此,主要列举了统计部门所划分的生产性服务业。
 
  根据2004年联合国出版的国际标准产业分类,生产性服务业包括以下几个子行业:一是教育,二是运输与仓储,三是金融和保险,四是信息和通讯,五是房地产、出租和租赁,六是行政和支付活动,七是科技活动。
 
  一些国家对生产性服务业的界定和联合国分类存在差别,甚至其国内各个部门的界定也不相同。比如美国统计局对生产性服务业的界定,是指保险、金融、商务服务、法律服务、不动产以及其他服务。但是美国商务部对生产性服务业的界定和美国统计局相比,只有金融业和保险业是一样的,其他不同的行业有商业、教育、电子信息和技术。
 
  从国内的界定来看,中国社科院生产性服务业的行业分类则是将生产性服务业分为五个子行业,一是交通运输、仓储和邮政业;二是信息传输、计算机服务和软件业;三是金融业;四是商务服务和租赁业;五是科学研究、技术服务和地质勘察业。
 
  可见,生产性服务业的行业分类较为多样,各个国家的界定有较大不同。但是,生产性服务业的特点却比较明显,综合以上统计上的分类,本文将生产性服务业理解为“为生产、制造而服务的行业”,生产性服务业的作用便是为生产、制造行业提供服务,以促进生产、制造行业的发展。
 
  1.2.2研究对象界定
 
  通过对生产性服务业的概念界定,本文对生产性服务业的界定为“为生产、制造而服务的行业”,生产性服务业的作用便是为生产、制造行业提供服务,以促进生产、制造行业的发展。
 
  而在统计数据的选取上,因此本文将依据中国社科院的行业分类,将生产性服务业分为五个子行业,一是交通运输、仓储和邮政业;二是信息传输、计算机服务和软件业;三是金融业;四是商务服务和租赁业;五是科学研究、技术服务和地质勘察业。缘由在于一方面不同国家的国情不同,中国社科院的界定更加贴近中国国情。另一方面,在数据搜集上需要使用各级统计局的公开数据,其统计口径是基于中国社科院、中国统计局的行业分类。
 
  但是,通过对前辈们文献的阅读,本文学习樊菊花(2018)的经验,同时根据中国社科院对生产性服务业划分的行业大类,将生产性服务业划分为以下六个子行业。一是批发和零售业,其次是交通运输、仓储和邮政业,其三是信息传输、软件和信息技术服务业,其四是金融业,其五是租赁和商务服务业,其六是科学研究和技术服务业。
 
  在研究数据的范围界定方面,首先是空间范围界定,本文选择研究江西省市域数据,收集江西省11个地级市生产性服务业的有关数据进行研究。在时间范围上,通过搜集江西省2003年-2018年之间16年的生产性服务业发展数据进行研究。
 
  1.3研究思路和方法
 
  1.3.1研究思路
 
  本文研究针对江西省生产性服务业发展现状、发展影响因素以及生产性服务业发展对经济增长影响,本文研究流程如图1-1所示。
 
  图1-1研究流程图
 
  本文主要研究江西省生产性服务业发展的现状、影响因素及对经济增长的贡献。具体研究内容主要包含三个部分。
 
  一是江西省生产性服务业发展的现状,主要研究江西省生产性服务业发展的行业规模、行业结构、空间分布特征等。
 
  二是江西省生产性服务业发展的影响因素研究,主要探寻促进江西省生产性服务业发展、阻碍江西省生产性服务业发展的因素。
 
  三是江西省生产性服务业发展对经济增长的贡献研究,主要研究生产性服务业的发展与经济增长的关系、是如何促进经济发展的。
 
  1.3.2研究方法
 
  文献综述部分,通过对生产性服务业、江西省生产性服务业的有关综述,了解各位学者在研究中使用的研究方法之后,本文将使用如下研究方法。
 
  (1)文献综述法
 
  通过对生产性服务业、江西省生产性服务业的有关文献进行阅读,整理各位学者有关的研究,首先对生产性服务业有一定的了解,学习前辈们的优点。在此基础上进一步了解江西省生产性服务业的有关研究,了解目前研究现状,在前辈们的基础上进行改进。
 
  (2)实证分析法
 
  在搜集有关数据的基础上,使用计量模型进行实证分析。包括使用地理加权回归(GWR)模型、变系数面板模型、矢量自回归(VAR)模型,分析影响不同地级市生产性服务业发展的因素、各地级市生产性服务业发展之间的动态关系、各地级市生产性服务业发展与经济增长的动态关系。
 
  1.4创新点与不足
 
  1.4.1创新点
 
  (1)研究方法改进
 
  在生产性服务业发展现状分析方面,之前学者较多描述生产性服务业发展的集聚现状,而本文尝试使用空间计量进行描述,更好的掌握生产性服务业的空间分布情况。在生产性服务业发展影响因素方面,之前学者较多使用多元线性回归等静态模型进行分析,而本文选择矢量自回归模型(VAR)这一类动态模型分析各个因素在时间上对生产性服务业发展的影响。在生产性服务业发展与经济增长关系方面,之前学者较多研究江西省生产性服务业发展与经济增长关系,较少进行市域数据的研究,而本文通过通过面板模型使用市域数据研究江西省各地级市生产性服务业发展与经济增长关系。
 
  (2)研究内容更全面
 
  首先,在生产性服务业发展现状方面,通过空间分布的研究更准确地描述江西省生产性服务业分布现状。其次,在分析江西省生产性服务业发展影响因素方面,动态模型更准确分析生产性服务业发展的影响因素,了解不同因素在不同时期对生产性服务业发展的影响。最后,在生产性服务业发展与经济增长关系方面,面板模型、地理加权回归(GWR)能更详细的研究江西省各地级市生产性服务业发展与经济增长关系。
 
  1.4.2本文不足之处
 
  (1)影响因素分析变量较少
 
  在数据获取方面,受到江西省及其所辖地级市统计口径在2003年前后变动的影响,只能搜集2003-2018年的江西省生产性服务业的数据,因此在使用VAR矢量自回归模型的时候,最多只能分析两个因素对生产性服务业发展的影响,无法进一步使用动态模型分析生产性服务业发展的影响因素。
 
  (2)缺乏机理研究
 
  在研究生产性服务业对经济增长贡献方面,只停留在分析生产性服务业总就业人数、生产性服务业各子行业就业人数对经济增长拉动作用,没有分析生产性服务业的发展是如何拉动经济增长,其运作机理、传导途径如何,对此方面的剖析存在一定不足。
 
  
 
  2.文献综述
 
  生产性服务业的有关研究文献较多,考虑到本文研究江西省生产性服务业发展影响因素与对经济增长贡献,故分别综述生产性服务业发展影响因素、生产性服务业发展与经济增长关系、江西省生产性服务业有关研究。
 
  2.1生产性服务业发展影响因素
 
  对于生产性服务业是如何发展的,国内外学者有不同的观点和意见。国外研究相较于国内较早起步。这是由于国外工业化进程较中国更早起步,因此有关研究也更早开始。而伴随着中国工业化进程的加快,有关的生产性服务业也随之发展起来,国内对此方面的研究也随之开始。
 
  2.1.1国外研究
 
  对于生产性服务业如何发展的、产生的环境又是什么,国外主要提出了迂回生产理论和中间需求理论。
 
  首先是迂回生产理论。Katouzian(1970)认为,生产性服务业产生的原因是生产过程延长。这是因为随着全球化的发展和科学技术进步使得全球水平分工、垂直分工不断发展,其结果便是生产越来越精细化,生产的复杂性也不断提高。这种环境客观上导致制造业的发展需要更多的服务解决生产中的各类问题,是生产性服务业的发展的土壤。Geo(1996)的观点认为生产性服务业的发展有多个因素发挥作用,首先是企业转变经营方式进而产生需求,其次是产品更新的加速,最后是生产方式的变革。三个因素使得现代企业在生产过程中需要加大对研发、宣传的投入。
 
  其次是中间需求理论。Markusen(1989)认为市场规模的扩大是生产性服务业发展的根本原因,理由在于市场规模扩大使得生产所需服务数量更多、服务类型更多。生产性服务业为满足企业需要必须发展新业务,这就使得其发展多元化而不是单一化。Martinelli(1991)认为,市场环境、消费需求的快速变化使得企业必须生产各类新产品以满足市场需求,生产产品的频繁变化需要生产性服务业提供更优质的专业化服务,是生产性服务业发展的动力。
 
  至于影响生产性服务业发展的具体因素研究,国外研究主要有以下几个方面。需要注意的是,与上文的两大理论不同,以下所列举的,是基于两大理论所提出的具体因素。
 
  首先是制造业空间分布。Andersson(2005)认为制造业分布会影响生产性服务。生产性服务业和制造业是“伴生”关系,生产性服务业的发展依赖于制造业,在空间因素无法完全克服的情况,生产性服务业往往伴随制造业而分布,在空间上存在相关性。
 
  其次是人力资本的增加。Illeris(1996)认为人力资本的投资促进生产性服务业发展。生产性服务业不同于制造业,强调的是服务,这就必然需要高素质的劳动力,因而人力资本至关重要。因而人力资本的投资会促进从业者质量的提高,进而推动生产性服务业发展。
 
  其三是制造业发展需求。Guerrieri(2005)认为生产性服务业的发展因素中,制造业的发展是重要原因。制造业发展过程中不断扩大规模、增加种类使得生产性服务业必须根据需要而作出改变,生产性服务业这种主动适应是其发展的原因。
 
  其四是生产过程专业化。Markusen(1989)认为制造业分工的不断细化是促进生产性服务业发展的原因。理由在于企业之间的日益提高的专业分工水平使得企业得以从事最擅长的工作,在对产品的长期生产中产品和服务的质量。而服务业必须服务于制造业的特性使得服务业必须进一步发展以满足企业需要。
 
  其五是信息技术水平。Guerrieri等(2005)认为专业化程度和信息技术水平对生产性服务业影响较大。作者通过对OECD多国的生产性服务业进行研究,发现随着专业化程度和信息技术水平的提高,生产性服务业会得到更好地发展,二者之间存在正相关关系。
 
  2.1.2国内研究
 
  对于生产性服务业发展的,国内学者也提出了有关的理论解释。但是国内学者的研究促进生产性服务业发展的因素较多,具体可以分为以下几大因素。
 
  首先是科技水平的发展。陈保启等(2006)认为技术进步在生产性服务业发展中的作用是通过技术进步提高生产力并加强企业分工实现的,技术在企业中的推广普及使得企业生产规模扩大、生产专业化程度提高,这就迫使生产性服务业发展以满足企业需要。
 
  其次是专业化分工的发展。陈宪等(2004)在回归分析中使用2000年中国31个省市截面数据,其回归结果认为专业化分工的发展使得企业从事各种擅长生产,这种生产会降低成本、提高收益,而生产性服务业的发展有赖于此。刘重(2006)认为生产性服务业的发展受到环境影响较大,同时,社会分工导致的生产专业化也会助力生产性服务业发展。程俊杰等(2013)赞同专业化是影响生产性服务业发展的因素这一观点。但是,其认为生产性服务业的发展也有其他因素的助推,诸如生产性服务业发展过程中市场化程度的提高、生产过程延长,此外还有信息技术发展引发的信息化。
 
  其三是劳动力水平的变化。曾国平等(2011)在分析中使用二级CES生产函数模型分析第三产业投入产出效应。其结论认为同等投入的情况下,劳动力素质的提高会使得产出增多。此外,技术水平的进行、分工的专业化加强也会在投入不变的情况下增加产出,而产出的提高会促进生产性服务业的发展。
 
  其四是国外资产的投入。郑长娟(2005)认为外资对中国生产性服务业发展有重大帮助。这是因为国内发展初期资金缺乏、技术弱后,需要引入外资以满足资金需求,而外资所携带的先进技术和管理经营对生产性服务业的发展会产生巨大的帮助,同时促进国内生产性服务业的变革。
 
  其五是外部环境的影响。比如胡国平和徐显峰等(2012),通过使用中国1999-2008年15个副省级市的面板数据回归对制造业发展与生产性服务业的发展之间存在的关系进行研究,其分析结果显示制造业发展和生产性服务业发展之间并不存在显著的相关性,但是我国生产性服务业发展和“外部影响”这一因素却存在较强的关联。
 
  通过对外部环境进一步了解,外部环境可以从国内、国际两方面来看。首先是国内这一方面,在此方面的研究诸如万千欢,千庆兰等研究者(2014)便以广州市为研究样本进行研究,通过灰色关联分析、VAR模型与脉冲响应分析等分项方法,认为生产性服务业的发展会受到政府作用这一外部环境的影响,但是政府作用并不能永久的产生影响,一段时间之后政府作用便会消失。但是,制造业在此方面的持续时间却更长,影响也更为深远。从国际这一角度来看,曹媛媛(2012)利用2004-2010中国31个省市面板数据,分析我国生产性服务业发展滞后的原因后提出产业链分工这一观点,认为全球分工中中国一直处于价值链末端,这种在全球生产中处于低端的产业分工不利于生产性服务业发展。
 
  除了以上列举的五大因素,其他一些影响生产性服务业发展的因素如下所示。
 
  盛龙等(2013)首先利用基尼系数和地区平均集中率指标,分析生产性服务业空间集聚特征。接着使用面板数据分析,认为内、外两方面各有因素影响生产性服务业发展。在内因方面,作者提出人力资本、技术水平这两个因素;而外因方面作者则认为是市场秩序和外部环境。
 
  綦良群,李蒙蒙,王莉静(2014)从产业集群的角度,利用2007-2011年30个省的有关数据,将生产性服务业产业集聚水平设置为因变量,同时设置基础设施、政府支持、城市化水平、市场需求和人力资本这五个自变量,通过回归分析进行研究。
 
  翁春颖(2013)在其研究中利用因子分析与主成分分析对多个可能影响生产性服务业发展的因素进行提取,最终提取出四个因素,分别为经济发展水平、市场化水平、对外开放水平和技术水平,认为这几个因素是生产性服务业发展的主要因素。
 
  2.2生产性服务业发展与经济增长
 
  生产性服务业的发展是否会促进经济增长,是存在争论的。梳理国内外的研究文献,大部分学者认为生产性服务业集聚和发展明显的促进了经济增长,但也有学者研究认为生产性服务业对经济增长没有显著促进作用。
 
  认为生产性服务业促进经济增长的学者,诸如Coffey(2000)表示生产性服务业一方面可以提高社会创新能力、技术水平,另一方面生产性服务业在优化资源配置、提高投资效率方面也有着巨大的作用。这些作用对促进社会经济发展有重要作用。
 
  Aslesen等(2007)认为生产性服务业在经济发达地区的集聚能为经济发展提供更多帮助,这会促进经济增长。另外,经济发展又会产生更多对生产性服务业的需求,二者之间形成良性互补,推动彼此发展。Giacinto、Micucci(2009)两位学者和的观点和Aslesen一样,提出生产性服务业有助于区域经济竞争力的加强、区域经济竞争力的加强自然而然会促进经济增长这一论断。
 
  Taylor和Derudder等(2013)则通过调研进行研究,其调研对象为175个美国企业。调研结果显示,生产性服务业是能够为跨国企业提供专业服务、技能服务和知识服务以促进跨国公司的发展,而跨国公司的发展最终会加强经济全球化,经济全球化进一步推动经济增长。
 
  除此之外,国内的学者也一致认可生产性服务业集聚能提升经济水平的观点。
 
  刘曙华(2011)认为随着生产性服务业的聚集水平提高到一定程度便会产生外部规模经济,一旦形成外部规模经济,企业之间的沟通、协作便会加强,这对提高企业效益有着巨大的帮助,企业的发展最终会促进经济增长。
 
  祝佳(2012)在分析广东省各地市服务业集聚情况中进行了区位熵的计算,再通过对行业集聚水平和经济发展水平关系进行实证研究,得出生产性服务业集聚水平的提高会促进地区经济发展的结论。
 
  侯淑霞,王雪瑞(2014)赞成Aslesen的观点,认为生产性服务业集聚和经济增长之间互为正相关关系。并通过建立空间滞后模型,使用空间联立方程模型2SLS估计、经典联立方程模型2SLS估计等估计方法进行研究,最终认为我国生产性服务业集聚不会抢占经济发展所需要的其他资源,即不存在挤出效应。
 
  吉亚辉,甘丽娟(2015)认为产业集聚分为专业化集聚和多样化集聚,专业化集聚产生规模效应而多样化集聚产生协同效应,不同效应对经济增长影响不同。在分析方法上,通过OLS模型、SLM模型、SEM模型分析不同集聚类型与经济增长关系,发现多样化集聚在促进经济增长方面效应更强。
 
  但是,也有一些学者认为生产性服务的发展对经济增长并没有显著的作用。
 
  Combes等(2000)在研究中发现如果一国的服务业结构有丰富的多样性,那么产生的协同效应会促进经济增长;但是,如果服务业在集聚中只有专业化集聚,那么缺乏协同效应最终会阻碍经济增长。
 
  Andersson(2004)在使用实证分析之后对生产性服务业促进经济增长提出了质疑。其实证分析结果并没有发现生产性服务业对促进制造业发展有显著作用,既然无法促进制造业发展自然也无法促进区域经济增长。
 
  魏峰等(2007)使用我国东部地区、中部地区和西部地区的服务业与经济增长的面板数据对服务业和经济增长进行实证研究,也没有发现较强的相关性。
 
  2.3江西省生产性服务业有关研究
 
  2.3.1江西省生产性服务业发展影响因素
 
  吕俊婕(2015)在研究江西省生产性服务业集聚影响因素中,通过空间基尼系数(G)和区位熵指数(LQ)得出江西省生产性服务业集聚程度不高的结论。进一步使用空间计量得出劳动力资源、基础设施水平、工业发展水平和政府支持是影响江西省生产性服务业集聚的关键因素。
 
  刘俊(2016)在研究生产性服务业发展的影响因素时,选取了工业化程度、专业化分工、区域经济发展情况、体制因素、市场机制因素、城市化水平、创新因素七个变量为自变量,将生产性服务业细分为五个子行业作为因变量,多元回归之后得出促进生产性服务业发展、阻碍生产性服务业发展的因素。
 
  詹春雷(2017)在研究生产性服务业发展的影响因素时,从供给因素、需求因素和外部因素出发,将需求因素分为地区经济发展水平、分工专业化程度;将供给因素分为劳动生产率、资本投入、劳动力投入;将外部因素分为城市化水平、对外开放程度、科研投入、体制机制。通过多元回归之后,最终认为从全省角度看,政府支持和外商投资是关键因素,但是各个地级市的情况会有所不同。
 
  2.3.2江西省生产性服务业对经济增长影响
 
  樊菊花(2018)研究江西省生产性服务业集聚现状及集聚现状对经济增长的影响时使用面板VAR模型,动态分析生产性服务业集聚与经济增长关系。认为生产性服务业集聚能积极促进江西省经济增长。一方面是专业化集聚使得同一产业间的企业之间进行知识的扩散和传播,进而带动并刺激企业进行创新和学习,推动经济增长。另一方面是多样化集聚使得不同产业间的企业通过知识外溢,培育出交叉性创新思维,并获得创新的动力,促进技术外溢和经济增长。因此,从动态分析结果来看,生产性服务业集聚与经济增长是长期的动态均衡关系,专业化和多样化集聚能够在对经济的促进作用具有长期效应。
 
  黄传明(2017)认为生产性服务业的发展一方面可以促进经济增长模式的转型,另一方面生产性服务业通过对后发国家先进技术的吸收实现自主创新,提高创新能力与核心竞争力,进而推动产业结构优化升级,助力创新驱动。
 
  2.4研究意义
 
  对于生产性服务业发展的影响因素、对经济增长的贡献,学者们做出了较多的研究。在江西省生产性服务业的研究方面,虽然参考了以往学者们提出的观点,通过计量模型进行定量分析,并得出了一定的结论,但是也存在一些不足。
 
  首先,在对于江西省生产性服务业发展的影响因素分析中,使用的计量模型较为简单。虽然选取了较多的自变量和因变量进行了细致的分析,但是使用多元线性回归模型较难分析出彼此之间的动态关系。
 
  其次,对于江西省生产性服务业分布的现状,研究较少。虽然学者们在研究的时候使用了诸如空间基尼系数(G)、区位熵(LQ)、赫芬达尔指数(HHI)来研究集聚现状,但是对于不同地级市之间生产性服务业发展、分布的关系较少进行描述。
 
  其三,对于生产性服务业如何促进经济增长这方面,虽然使用了动态VAR模型分析集聚效应如何促进经济增长,但是一方面没有仔细研究各个地级市之间生产性服务业与经济增长之间的动态关系,另一方面通过没有研究生产性服务业行业本身如何促进经济增长而是研究集聚效应对经济增长的贡献。
 
  综合来看,对江西省生产性服务业发展影响因素及与经济增长贡献的分析存在以上三点不足。因此,本次研究的意义从理论方面、实际方面分别有如下意义。
 
  2.4.1理论意义
 
  首先,丰富了江西省生产性服务业发展影响因素的研究。使用动态模型分析江西省生产性服务业发展的影响因素,将更好的剖析促进生产性服务业发展、阻碍生产性服务业发展的影响因素。
 
  其次,丰富了江西省生产性服务员发展现状的研究。尝试使用空间计量描述江西省生产性服务业分布的现状与各地级市之间的关系,将更好的了解江西省生产性服务发展的现状、布局。
 
  其三,丰富了江西省生产性服务业发展与经济增长的研究。通过研究生产性服务业是如何促进经济增长,更好的了解二者之间的关系。
 
  2.4.2现实意义
 
  首先,研究了影响江西省生产性服务业发展的因素,帮助政府了解生产性服务业发展所需要的条件,更好的制定发展政策。
 
  其次,研究了江西省生产性服务业发展现状,帮助政府更好的了解生产性服务员发展的布局与现状,更好的把握江西省省情。
 
  其三,研究了江西省生产性服务业与经济增长的关系,帮助企业更好的把握生产性服务业如何促进经济增长,为江西省经济发展提供更好的策略选择。
 
  3.江西省经济发展与生产性服务业发展水平现状分析
 
  3.1江西省经济发展水平现状
 
  3.1.1江西省地区生产总值
 
  图3-1江西省三大产业产值
 
  由图3-1可知,2003年以来江西省的GDP总量一直呈现增长态势,经济增速也较快,可见近年来江西省的经济发展势头良好。产业分布上,第二、第三产业增加远多远第一产业,可见江西省经济结构不断优化,经济发展正快速进入工业化中期。2011年之后,第三产业的增速开始快于第二产业的增速。但是,从2018年数据来看,江西省的第三产业和第二产业的产值大致相等,由此可见江西省尚未进入经济高度发达的社会形态,经济发展还有很大潜力,也证明江西省需要大力发展第三产业以促进经济发展。3.1.2江西省三大产业就业人数
 
  由图3-2可知,2003年以来,江西省第一产业吸纳的就业人数持续减少,而第二产业、第三产业吸纳的就业人数持续增多,可见第二、第三产业持续发展。另外,2010-2013年间,第三产业、第二产业吸纳的就业人数相继超过第一产业吸纳的就业人数,且第三产业吸纳的就业人数始终超过第二产业。由此可见,江西省第三产业的发展较好,具备提高工业化程度、持续发展第三产业以促进经济发展的条件,这也为促进生产性服务业的发展提供了合适的土壤。
 
  图3-2江西省三大产业就业人数
 
  3.2江西省生产性服务业发展现状
 
  3.2.1江西省生产性服务就业人数
 
  图3-3江西省生产性服务业子行业就业人数
 
  由图3-3可知,从江西省生产性服务业的各子行业就业人数来看,批发和零售业的就业人数在2013年达到峰值之后便开始减少,近年来呈现波动趋势。而交通运输业、仓储和邮政业的就业人数在2015年之后也保持稳定。与之相似的还有信息传输、软件和信息技术服务业,此外租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业、金融业也在就业人数上变化不大。可见近年来江西省生产性服务业发展缓慢,但是结构有所优化。
 
  从各子行业就业人数占比来看,批发和零售业吸纳最多的就业人数,其次是交通运输、仓储和邮政业,其他行业吸纳的就业较少,科学研究和技术服务业吸纳的就业人数最少。可见江西省生产性服务业的行业结构依然不太合理。
 
  3.2.2江西省生产性服务业就业占比
 
  图3-4江西省生产性服务业就业人数占比
 
  从图3-4可知,从江西省生产性服务业的就业总人数来看,生产性服务业的就业总人数一直呈现增长的态势,从2003年的350万增加到2018年的600万,发展迅速。但是,江西省生产服务业的总就业人数在2013年之后却增长缓慢,可见生产性服务业的发展可能存在一定瓶颈。
 
  从生产性服务业就业人数占总就业人数比来看,生产性服务业就业人数占比在2003年稳步增加,从18%逐步上升并在2013之后维持在23%左右,可见近年来生产性服务业陷入停滞,无法吸纳更多的就业人口,迫切需要有关政策助力行业发展。
 
  3.3.各地级市经济发展情况
 
  3.3.1各地级市地方生产总值
 
  由图3-5可知,江西省经济发展在空间上呈现出北强南弱的格局,区域经济发展不平衡。赣北各市的经济实力强于赣南各市,其中省会南昌经济实力最强。此外,各省经济实力与面积存在一定关系,比如萍乡、鹰潭、景德镇等地级市面积较小,经济发展水平也较低。
 
  图3-5江西省各地级市地方生产总值
 
  3.3.2各地级市三大产业就业人数
 
  图3-6江西各省地级市三大产业比重
 
  由图3-6可知,从江西省三大产业结构的空间布局来看,江西省普遍存在第二产业比重大的空间格局,多个地级市甚至出现了第二产业占地方生产总值一半以上份额的情况,但是没有出现第三产业占主导的情况,由此可见江西省各地级市尚处在工业化中期,经济发展水平都较为弱后。而从第一产业比重来看,赣中、赣南各市第一产业比重比赣北各市更大,由此可见赣中、赣南各地经济发展水平相较赣北弱后。
 
  3.4各地级市生产性服务业发展状况
 
  3.4.1各地级市生产性服务业就业总人数
 
  图3-7江西省各地级市生产性服务业就业人数
 
  由图3-7可知,从江西省各地级市生产性服务业的就业人数来看,江西省呈现出南北强、中间弱的格局,而赣北和赣南各市的生产服务业就业人数较多,赣中各地生产性服务业的就业人数较少。可见江西省生产性服务业空间发展不平衡。另一方面,面积较小的地级市生产性服务业的就业人数也较少,比如萍乡、新余、鹰潭、景德镇的生产服务业就业人数就在20万以下。
 
  3.4.2各地级市生产性服务业各子行业就业人数占比
 
  图3-8江西省各地级市生产性服务业各子行业就业人数占比
 
  由图3-8可知,从江西省各地级市生产性服务业的子行业就业人数来看,各市的批发和零售业都占据着主体地位。从生产性服务业的产业结构来看,赣北的产业结构优于赣南地区,尤其是鹰潭市,其生产性服务业产业结构中各子行业都有一定的规模。而其他各市都出现了批发和零售业占据半壁江山的情况,尤其是赣州、新余两市,批发和零售业占比甚至高达75%,产业结构不合理。
 
  3.5江西省生产性服务业空间分布
 
  图3-9江西省生产性服务业分布方向
 
  图3-10江西省生产性服务业中心要素
 
  由图3-9可知,通过使用椭圆分析发现,江西省生产性服务业的空间分布成东北-西南走向,这与江西省南北走向的地理分布近似。但是空间分布的椭圆中心却大部分出于赣北、赣中地区,可见生产性服务业分布总体是偏向赣北、赣中分布。因此江西省生产性服务业空间分布上偏向赣北、呈现出东北-西南走向。
 
  由图3-10可知,通过分析江西省生产性服务业的要素中心发现,江西省生产性服务业在空间分布上以南昌市为中心。这一方面是由于南昌市是江西省省会,有政策大力支持。另一方面是南昌市经济发展水平处于江西省头把交椅,经济实力发达,为生产性服务业发展提供了物质基础。
 
  图3-11生产性服务业行业重心移动轨迹
 
  由图3-11可知,江西省生产性服务业的行业重心2003-2018年间大致位于宜春市和南昌市的交界处。2003年行业重心更偏向于宜春市,落在宜春市东南方位。但是2006年开始生产性服务业行业重心开始北移动,2009年位于南昌市中心位置,可见2003-2009年这一期间赣北地区生产性服务业发展迅速。但是此后,生产性服务重心开始南移动,2012年、2015年、2018年江西省生产性服务业重心都大致位于宜春市和南昌市的交界处,可见2009年之后赣中、赣南地区生产性服务业发展较快。
 
  另一方面,从江西省生产性服务业的行业重心来看,可以看出江西省生产性服务业总体上是以赣北地区为发展重心,赣南地区发展较为落后。
 
  3.6江西省生产性服务业各子行业空间分布
 
  图3-12江西省生产性服务业六大子行业分布中心
 
  由图3-12可知,通过分别计算江西省生产性服务业六大子行业的分布平均中心可以看出,江西省生产性服务业各个子行业的平均分布中心总体上位于吉安市、宜春市、抚州市的交界处,其中交通运输、仓储和邮政业的平均分布中心和科学研究与技术服务业的平均分布中心更是高度重叠。在分布空间上,六大中心总体都位于赣北地区,可见大力发展生产性服务业要从赣北着手。
 
  3.7本章小结
 
  通过以上分析,对于江西省生产性服务业发展的现状,本部分得出如下结论。
 
  首先,在行业规模上看,江西省生产性服务业总体处于增长状态,但是2013年之后生产性服务业的总体规模增长较慢,可见近年来发展处于瓶颈期。从各个地级市生产性服务业行业规模来看,江西省整体上呈现出南北强、中间弱的格局,即赣北和赣南各市的生产服务业规模较大,而赣中各地生产性服务业的就业人数较少。可见江西省生产性服务业空间发展不平衡。另一方面,面积较小的地级市生产性服务业的就业人数也较少,比如萍乡、新余、鹰潭、景德镇的生产服务业就业人数就在20万以下。
 
  其次,从行业结构上,江西省生产性服务业的行业结构不合理,总体上以批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业两大子行业为主,这两大子行业吸纳了江西省生产性服务业80%左右的就业。但是2013年之后,江西省生产性服务业的行业结构开始改善,生产性服务业其余四个子行业就业人数增多。而江西省各地级市的生产性服务业行业结构也并不合理,仅有部分地级市略微合理。
 
  其三,从空间分布上看,江西省生产性服务业的要素中心是南昌市,而生产性服务业的椭圆分布也显示江西省生产性服务业总体偏向赣北,呈现东北-西南走向。从江西省生产性服务业六大子行业的平均分布来看,六大子行业的平均分布中心都处于赣北、赣中的交界处。可见江西省生产性服务业发展重心在赣北地区,中心位于南昌市。
 
  4.江西省生产性服务业发展影响因素实证研究
 
  4.1变量说明
 
  本文研究江西省生产性服务业发展影响因素,选取生产性服务业发展水平为因变量。同时,文献综述部分详细阐述了有关生产性服务业发展影响因素理论,在结合前辈们经验的基础上,本文选取工业化水平、科技水平作为自变量,研究江西省生产性服务业发展的影响因素。在数据获取上,依靠《江西统计年鉴》、国家统计局的公开数据库进行数据搜集。
 
  4.1.1生产性服务业发展水平
 
  生产性服务业发展水平是本部分研究的被解释变量,行业发展水平可由产业规模、就业人数两个指标反映。本部分结合《江西统计年鉴》所获取数据,选取生产性服务业就业人数以代表生产性服务业发展水平。
 
论文写作模式-江西省生产性服务业发展影响因素及对经济增长贡献分析
  4.1.2工业化水平
 
  工业化水平是本部分研究的解释变量。如文献综述部分,众多学者认为专业化分工水平、制造业的发展会促进生产性服务业的发展。一般而言,工业化的发展需要更多部门协调合作,因此社会分工会逐步发展,制造业水平也会逐步提高。此外,生产性服务业以服务生产为目的,工业化的发展自然会影响生产性服务业的发展。而工业化水平可以通过第二产业增加值占地区生产总值得到反映。因此,本部分通过计算江西省第二产业增加值占江西省地区生产总值比重代表工业化水平。
 
  4.1.3科技水平
 
  科技水平是本部分研究的解释变量。国内学者认为,科技水平在企业中的使用,会对企业发展产生影响。而企业发展会直接影响生产性服务业的发展。而科技水平的应用,可以通过技术市场成交额来进行判断,这是因为只有在生产中使用的技术才会直接作用于企业以促进经济增长。因此本部分通过计算技术市场成交额占地方生产总值的比重来反映科技水平。
 
  4.2实证分析过程
 
  矢量自回归(VAR)模型是一种动态模型,其思想是将每一个外生变量作为内生变量的滞后值的函数来构造模型。本部分选择VAR矢量自回归模型,是因为之前研究江西省生产性服务业发展影响因素的学者使用的是多元线性回归模型这一静态模型,难以较好分析各变量之间的动态关系。
 
  4.2.1时间序列单位根检验
 
  时间序列平稳性是时间序列分析的基础。VAR模型需要使用平稳的时间序列,只有平稳序列,对其进行分析才具有统计学上的意义。因此,对于本部分分析的三个时间序列进行单位根检验。其中LNJY表示生产性服务业发展水平,LNGYH表示工业化水平,LNKJ表示科技水平。
 
  表4.1各变量单位根检验
 
  变量 ADF
 
  统计量值 Prob. 临界检验值 结论
 
   1% 5% 10%
 
  DDLNJY -4.711581 0.0039 -4.121990 -3.144920 -2.713751 平稳
 
  DDLNGYH -4.008618 0.0135 -4.200056 -3.175352 -2.728985 平稳
 
  DDLNKJ -4.254863 0.0071 -4.057910 -3.119910 -2.701103 平稳
 
  由表4.1可知,LNJY这一时间序列二阶差分之后P值为0.0039,因此可以认为二阶差分之后LNJY是平稳的。LNGYH这一时间序列二阶差分之后P值为0.0135,因此可以认为二阶差分之后LNGYH是平稳的。LNKJ这一时间序列二阶差分之后P值为0.0071,因此可以认为二阶差分之后LNKJ是平稳的。
 
  因此,本部分矢量自回归(VAR)模型的建立通过对上述三个变量进行二阶差分处理以保证时间序列的平稳。二阶差分之后,LNJY、LNGYH、LNKJ分别表示为DDLNJY、DDLNGYH、DDLNKJ。
 
  4.2.2建立VAR模型
 
  在保证了时间序列的稳定性之后,为了更好地分析彼此之间的动态关系,本部分以生产性服务业发展水平作为因变量,以工业化水平、科技水平作为自变量,构建VAR模型。
 
  在尝试之后,选择建立VAR(2)模型。上图为VAR(2)模型的参数估计结果。可见,各时间序列的R2都超过了0.5,并且SC和AIC的值都较低。因此,可以认为VAR(2)建立比较合理,其表达式为1.1。建立结果如表4.2
 
  Yt=Yt-1+Yt-2+ε(1.1)
 
  其中,Y=,ε=。
 
  其中,DDLNJY表示生产性服务业的发展水平,DDLNGYH表示工业化水平,DDLNKJ表示科技水平。
 
  表4.2VAR模型估计结果
 
   DDLNJY DDLNGYH DDLNKJ
 
  DDLNJY(-1) -1.013102
 
  (0.43130)
 
  [-2.34894] -0.046575
 
  (0.23568)
 
  [-0.19762] -4.105912
 
  (1.91981)
 
  [-2.13871]
 
  DDLNJY(-2) -0.770295
 
  (0.56734)
 
  [-1.35774] 0.216268
 
  (0.31001)
 
  [-0.69762] -1.300977
 
  (2.52532)
 
  [-0.51517]
 
  DDLNGYH(-1) 0.296168
 
  (0.61335)
 
  [0.48287] -0.437827
 
  (0.33515)
 
  [-1.36535] 1.519784
 
  (2.73016)
 
  [0.55667]
 
  DDLNGYH(-2) 0.332885
 
  (0.79463)
 
  [0.41892] -0.923724
 
  (0.43421)
 
  [-2.12737] -2.670836
 
  (3.53705)
 
  [-0.75510]
 
  DDLNKJ(-1) 0.037234
 
  (0.08630)
 
  [0.43145] 0.050074
 
  (0.04716)
 
  [-1.06187] 0.030753
 
  (0.38414)
 
  [0.08006]
 
  DDLNKJ(-2) 0.052643
 
  (0.08200)
 
  [0.64202] -0.003727
 
  (0.04480)
 
  [-0.08319] 0.142242
 
  (0.36498)
 
  [0.38973]
 
  C -0.007412
 
  (0.01860)
 
  [-0.39862] -0.014854
 
  (0.01016)
 
  [-1.46187] 0.007237
 
  (0.08277)
 
  [0.08743]
 
  R-squared 0.557172 0.602992 0.611207
 
  S.E.equation 0.061052 0.033361 0.271755
 
  F-statistic 1.048510 1.265701 1.310054
 
  Loglikelihood 21.77789 29.03011 3.859820
 
  AkaikeAIC -2.462982 -3.671684 0.523363
 
  SchwarzSC -2.180120 -3.388822 0.806225
 
  4.2.3模型单位根检验
 
  图4-1单位根检验
 
  VAR模型建立之后,需要对模型的稳定性进行检验。本部分通过对VAR模型的单位根检验,得到下图。由图4-1可知,点都落在单位圆之内,因此,可以认为VAR(2)模型是稳定的。
 
  4.2.4脉冲响应函数
 
  接着,为了确定各个变量之间的动态关系,了解各个变量变动对其他变量的冲击,使用IRF脉冲响应函数。
 
  图4-2脉冲响应函数分析
 
  上图以此展示的是生产性服务业发展水平自身、工业化水平和科技水平对生产性服务业发展水平的脉冲响应函数分析,本部分可以得到如下解读。
 
  第一幅图为生产性服务业发展水平对自身的冲击。可见,生产性服务业发展水平对自身的冲击一直存在,第一期有较大的正向作用,第二期迅速下降转为负向作用,此后各期一直正负效应交替,但是幅度相比第一、二期更小。可见生产性服务业发展水平对自身的冲击主要在前两期。
 
  第二幅图为工业化对生产性服务业的冲击。前三期来看,工业化水平对生产性服务业发展水平的冲击为正,并在第二期达到最大。此后,工业化水平对生产性服务业发展水平的冲击便呈现正负效应交替。
 
  第三幅图为科技水平对生产性服务业发展水平的冲击。相较之下,科技水平对生产性服务业发展水平的冲击,在前三期为正,第四、五期转为负,此后科技水平对生产性服务业发展水平的影响便较小。
 
  4.3.5方差分解
 
  为进一步分析各影响因素对生产性服务业发展的影响,本部分进行方差分解以进行进一步研究,方差分解可以将VAR模型系统内一个变量的方差分解到各个扰动项上。
 
  图4-3的三幅图依次为生产性服务业发展水平变动受到其自身水平的影响、生产性服务业发展水平受到工业化水平的影响、生产性服务发展水平受到科技水平的影响。
 
  图4-3方程分解
 
  首先生产性服务业发展水平的变动受其自身影响较大,但是生产线服务业发展水平对自身的影响持续减弱。
 
  其次,工业化对生产服务业发展水平的影响会持续增强,前三年对生产性服务业发展水平影响较小,此后逐渐增强,并在10年之后达到峰值,能解释约15%的生产性服务业发展水平变动情况。
 
  其三,科技对生产性服务业发展水平的影响较为稳定,前三年对生产性服务业发展水平的影响逐渐加强,在4年之后达到峰值并逐渐趋于稳定,能解释与5%的生产性服务业发展水平变动情况。
 
  4.3本章小结
 
  通过建立生产线服务业发展水平、工业化水平和科技水平的VAR模型,并使用脉冲响应方程和方差分解等动态分析方法,本章得出如下结论。
 
  首先,从影响因素来看,生产性服务业的发展水平会受到工业化水平、科技水平的影响,但是,生产性服务业发展水平也会受到其自身发展水平的影响。
 
  其次,从影响时间来看,无论是生产性服务业发展水平对其自身影响,还是工业化水平、科技水平对生产性服务业发展水平的影响,在短期来看都存在一定正效应,即短期内工业化水平和提高、科技水平的提高和生产性服务业自身水平的提高,在一期之内都会促进生产性服务业的发展。但在长期来看都是波动的,可能存在正效应有可能存在负效用。
 
  其三,从影响程度来看,生产性服务业发展水平更多是受到其自身发展水平的影响,工业化水平、科技水平对生产性服务业发展水平影响不大。工业化水平和科技水平对生产性服务业水平的影响要等到四期之后才会逐渐显示,但是二者依然只能在一定程度上影响生产性服务业的发展。
 
  5.江西省生产性服务业发展对经济增长贡献实证分析
 
  5.1变量说明
 
  本部分研究江西省生产性服务业的发展对经济增长的影响,选取生产性服务业发展水平作为自变量,将经济增长设为因变量。在分析范围上,研究江西省十一个地级市生产性服务业发展对经济增长的贡献。在数据获取方式上,通过《江西统计年鉴》、江西省各地级市编纂的《统计年鉴》、中国宏观经济统计数据库获取数据。
 
  5.1.1经济增长
 
  经济增长是本部分研究的被解释变量。一般而言,经济增长可以使用人均GDP、GDP增长速度进行反应,但是经济增长最直接的反应是通过GDP总量进行反应。因此本部分直接选择江西省各地级市GDP总量来代表经济增长。
 
  5.1.2生产性服务业发展水平
 
  生产性服务业发展水平是本部分研究的解释变量,行业发展水平可由产业规模、就业人数两个指标反映。考虑到在数据获取过程中生产性服务业的产业规模缺乏统计,故而本部分选取江西省各地级市生产性服务业就业人数以代表生产性服务业发展水平。
 
  5.2江西省各地级市生产性服务业与经济增长
 
  5.2.1面板模型设定
 
  本部分研究江西省各地级市生产性服务业与经济增长的关系,因此在模型设定上,将各地级市地区生产总值作为被解释变量,将各地级市生产性服务业就业人数作为解释变量,在时间上,选择2003-2018年的有关数据进行面板模型分析。
 
  5.2.2面板模型分析
 
  在模型设定上,本部分以江西省各地级市2003-2018年生产性服务业就业人数作为自变量,以江西省各地级市2003-2018年地方GDP作为因变量,最终使用固定效应变系数面板模型进行回归分析,回归结果如表5.1所示。
 
  表5.1面板回归模型结果
 
  变量 系数 标准差 T检验 P值
 
  C -341.5823 117.8127 -2.899367 0.0043
 
  JYNC 83.05873 6.269271 13.24855 0.0000
 
  JYSR 19.97425 3.193441 6.254773 0.0000
 
  JYFZ -21.20261 21.99075 -0.964160 0.0365
 
  JYGZ 15.73600 2.138454 7.358585 0.0000
 
  JYJA 10.50258 8.881602 1.182510 0.0388
 
  JYJD 53.49561 21.86737 2.446367 0.0156
 
  JYJJ 45.87445 7.163162 6.404217 0.0000
 
  JYPX -1.1384400 16.67622 -0.083016 0.0339
 
  JYXY 125.2127 36.13755 3.464892 0.0007
 
  JYYC 62.97245 12.19930 5.161974 0.0000
 
  JYYT 85.98181 41.07329 2.093375 0.0380
 
  FixedEffects(Cross)
 
  NC-C -2399.915
 
  SR-C 47.03969
 
  FZ-C 1691.619
 
  GZ-C 686.3941
 
  JA-C 759.0793
 
  JD-C 206.3446
 
  JJ-C -746.0083
 
  PX-C 971.7966
 
  XY-C -104.1002
 
  YC-C -1321.178
 
  YT-C 209.9315
 
  Cross-sectionfixed
 
  R-squared
 
  S.E.equation
 
  Loglikelihood 0.835810
 
  382.5794
 
  -1284.643 F-statistic
 
  AkaikeAIC
 
  SchwarzSC 37.33027
 
  14.84822
 
  15.24453
 
  从分析结果来看,各个变量、常数的p值都小于0.05。可以接受各个系数、常数的分析结果。而模型的R2为0.85,拟合优度较好,AIC和SC检验的数值也较低,因此可以认为模型可以接受。该分析结果的数学表达式1.2。
 
  经济发展水平i=αi+β+生产性服务业发展水平*εi(1.2)
 
  其中i依次指南昌市、上饶市、抚州市、赣州市、吉安市、景德镇市、九江市、萍乡市、新余市、宜春市和鹰潭市。系数矩阵如下所示。
 
  αi=β=εi=
 
  5.2.3本节小结
 
  从分析结果来看,大部分地级市生产性服务业就业人数的增加都会促进经济增长,但是抚州市和萍乡市生产性服务业的发展却会阻碍经济发展。根据文献综述部分所整理的研究成果以及现状部分所进行的分析,推断原因可能是抚州市和萍乡市生产性服务业规模较小,并且行业结构不合理,大多是批发和零售业,如此导致生产性服务业的专业化集聚最终会阻碍经济发展。
 
  而从各个地级市生产性服务业发展对经济增长拉动幅度来看,新余市的拉动幅度最大,生产性服务业就业人数每增加1万人,便会拉动GDP增长125亿。除新余市外,南昌市、鹰潭市、宜春市的生产性服务业发展对经济增长拉动也较大。可见,以上地级市可以考虑将生产性服务业作为主导产业大力发展以拉动经济增长。
 
  但是,吉安市、赣州市等赣中、赣南地区城市的生产性服务业对经济增长拉动幅度却较弱,而其周围的萍乡市、抚州市生产性服务业发展居然阻碍经济增长。可见,江西省生产性服务业发展对经济增长拉动作用呈现出“北强南弱”的格局。
 
  5.3江西省各地级市生产性服务业子行业与经济增长
 
  5.3.1地理加权回归模型设定
 
  为了进一步分析各地级市生产性服务业子行业对经济增长的拉动,本部分使用地理加权回归(GWR)进行回归分析,将各地级市生产性服务业的各子行业就业人数作为解释变量,将各地级市的地区生产总值作为被解释变量。
 
  5.3.2地理加权回归模型分析
 
  表5.2GWR与OLS分析比较
 
  变量 GWR OLS
 
  R2 0.962350 0.915104
 
  R2Adjusted 0.905595 0.830290
 
  AICc 239.926031 15.68566
 
  由表5.2可知,通过对地理加权回归(GWR)和OLS回归两种分析方法结果的分析来看,OLS回归的拟合优度相较于GWR回归更低,虽然OLS回归的AICc值比GWR更低。因此,本部分认为GWR回归相较于OLS回归更优。
 
  图5-1地理加权回归残差图
 
  根据表5.2、图5-1,地理加权回归的R2为0.96,调整后的R2为0.9,可见地理加权回归的拟合优度较好。从残差图来看,各地级市的残差都在2.5之内,因此可以接受地理加权回归的分析结果。
 
  5.3.3江西省各地级市生产性服务业子行业空间分析
 
  (1)批发与零售业
 
  根据图5-2,从批发与零售业拉动经济增长的系数图可以看出,总体上批发和零售业对经济增长会产生阻碍作用,空间布局上各地级市批发和零售业对经济增长的阻碍作用呈现“东强西弱”的格局。
 
  分析批发和零售业阻碍经济增长的原因一方面可能是因素批发和零售业属于中间流通环节,无法产生价值增殖。另一方面可能是因为批发和零售业的技术含量比较低,规模的扩大不能优化行业增量和存量以拉动经济增长,也无法产生规模经济增加行业收益。
 
  图5-2批发和零售业拉动经济增长系数
 
  (2)交通运输、仓储和邮政业
 
  图5-3交通运输、仓储和邮政业拉动经济增长系数
 
  根据图5-3,从交通运输、仓储和邮政业拉动经济增长的系数图可以看出,总体上交通运输、仓储和邮政业对经济增长有一定的拉动作用,但是拉动作用较弱,各地级市发展交通运输、仓储和邮政业可以一定程度上拉动经济增长。在空间布局上,江西省呈现出“南强北弱”的格局,可见赣南地区交通运输、仓储和邮政业对经济增长的拉动作用较大。但是各地级市交通运输、仓储和邮政业对经济增长的拉动系数都较为接近。
 
  分析原因可能是由于交通运输、仓储和邮政业能促进商品交换、加强分工合作,这对经济增长有促进作用,但是江西省交通运输、仓储和邮政业发展相对弱后,且江西省商品经济不发达、工业化程度不高,因此交通运输、仓储和邮政业对经济增长拉动作用较弱。
 
  (3)信息传输、软件和信息技术服务业
 
  图5-4信息传输、软件和信息技术服务业拉动经济增长系数
 
  根据图5-4,从信息传输、软件和信息技术服务业拉动经济增长的系数图可以看出,总体上信息传输、软件和信息技术服务业对经济增长有很强的拉动作为。从空间分布来看,信息传输、软件和信息技术服务业对经济增长拉动作用呈现出北强南弱的格局。
 
  分析信息传输、软件和信息技术服务业对经济增长拉动作用较强可能是因为信息传输、软件和信息技术服务业能极大的促进信息交换,同时能促进数字经济的发展,同时提高生产、生活的智能化水平。而拉动作用北强南弱可能是因为赣北地区经济相较赣南发达,工业化程度较高,因此更有利于信息传输、软件和信息技术服务业发挥作用。
 
  (4)金融业
 
  根据图5-5,从金融业拉动经济增长的系数图可以看出,从总体上,金融业的发展对经济增长呈现正向的拉动作用,并且拉动作用较强。在空间分布上,赣南地区金融业对经济增长的拉动作用强于赣北地区,呈现出“南强北弱”的格局。
 
  分析原因可能是由于金融业有促进资源优化配置的作用,因此金融业总体上能拉动经济增长。而“南强北弱”的格局可能是因为赣南地区金融业相较于赣北弱后,因为发展金融业拉动经济增长的边际效用较强。
 
  图5-5金融业拉动经济增长系数
 
  (5)租赁和商务服务业
 
  图5-6租赁和商务服务业拉动经济增长系数
 
  根据图5-6,从租赁和商务服务业拉动经济增长的系数图可以看出,从总体上,租赁和商务服务业对经济增长呈现正向拉动作用,拉动作用较强。从空间分布看,赣南地区租赁和商务服务业对经济增长的拉动作用强于赣北地区租赁和商务服务业对经济增长的拉动作用,呈现出北强南弱的格局。
 
  分析原因可能是因为租赁和商务服务业是直接对接消费者,对促进商品流通、资源配置有较大帮助作用。
 
  (6)科学研究和技术服务业
 
  图5-7租赁和商务服务业拉动经济增长系数
 
  根据图5-7,从科学研究和技术服务业拉动经济增长的系数图可以看出,总体上科学研究和技术服务业的发展会拉动经济增长,对经济增长拉动作用较强。在空间布局上,赣南地区科学研究和技术服务业对经济增长的拉动作用强于赣北地区科学研究和技术服务业对经济增长的拉动作用,呈现出“南强北弱”的格局。
 
  分析原因可能是因为科学技术的发展能转换为现实的生产力以促进经济增长,更能帮助企业改变生产方式,提高生产效率。“南强北弱”的格局可能是因为赣南地区技术水平弱后与赣北,因此发展科学研究和技术服务业对经济增长拉动的边际效用较强。
 
  5.3.4本节小结
 
  通过地理加权回归,本节得出如下结论。
 
  首先,生产性服务业各子行业对经济增长的拉动作用不一样。金融业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业、信息传输、软件和信息技术服务业四个子行业对各地级市经济增长都有较强的拉动作用,其中交通运输、仓储和邮政业对经济增长拉动作用最强,往后依次是金融业、科学研究和技术服务业、租赁和商务服务业。
 
  其次,交通运输、仓储和邮政业对经济增长的拉动作用较弱,空间上呈现“南强北弱”的格局。分析原因可能是由于交通运输、仓储和邮政业能促进商品交换、加强分工合作,这对经济增长有促进作用,但是江西省交通运输、仓储和邮政业发展相对弱后,且江西省商品经济不发达、工业化程度不高,因此交通运输、仓储和邮政业对经济增长拉动作用较弱。
 
  其三,总体上批发和零售业对经济增长会产生阻碍作用,空间布局上各地级市批发和零售业对经济增长的阻碍作用呈现“东强西弱”的格局。分析批发和零售业阻碍经济增长的原因一方面可能是因素批发和零售业属于中间流通环节,无法产生价值增殖。另一方面可能是因为批发和零售业的技术含量比较低,规模的扩大不能优化行业增量和存量以拉动经济增长,也无法产生规模经济增加行业收益。
 
  6.结论与建议
 
  6.1主要结论
 
  本文在研究内容上分别对江西省生产性服务业发展现状、发展影响因素、对经济增长贡献进行分析,在研究方法上使用矢量自回归(VAR)模型、变系数面板模型、地理加权回归(GWR)模型,得出结论如下。
 
  6.1.1江西省生产性服务业分布现状
 
  首先,从江西省生产性服务业的行业规模来看,生产性服务业2003年后一直处于发展状态,但是在2013年开始,生产性服务业的就业人数便增长缓慢。可见江西省生产性服务业的发展在近年来存在一定的发展瓶颈,无法吸纳更多的就业人数。
 
  其次,从江西省生产性服务业的行业结构来看,批发和零售业是江西省生产性服务业的主力,其规模较大。批发和零售与交通运输、仓储和邮政业这两个子行业的就业人数占江西省生产性服务业就业人数80%左右。可见江西省生产性服务业的行业结构不合理,科学研究和技术服务业这类技术密集型产业的缺乏可以反映出江西省经济发展较少源于技术进步,江西省经济增长方式有待转变。
 
  其三,从各地级市生产性服务业的空间分布来看,各地级市生产性服务业发展呈现出南北强中间弱的空间格局,这与各地级市GDP的空间分布情况近似,可见生产性服务业规模还是取决于各地级市经济总量。
 
  其四,从各地级市的生产性服务业的行业结构来看,各地级市的生产性服务业行业结构不合理,批发和零售业占比太大,科学研究和技术服务业这类技术密集型产业规模都较小,这与江西省的总体情况相符。但是部分地级市生产性服务业中批发与零售业占比高达75%,可见江西省各地级市对于调整生产性服务业行业结构有迫切的需求。
 
  其五,从空间分布上看,江西省生产性服务业的要素中心是南昌市,而生产性服务业的椭圆分布也显示江西省生产性服务业总体偏向赣北,呈现东北-西南走向。从江西省生产性服务业六大子行业的平均分布来看,六大子行业的平均分布中心都处于赣北、赣中的交界处。可见江西省生产性服务业发展重心在赣北地区,中心位于南昌市,在发展生产性服务业时应当以赣北地区为重点。
 
  6.1.2江西省生产性服务业发展影响因素
 
  首先,从江西省生产性服务业发展的影响因素来看,生产性服务业的发展水平会受到工业化水平、科技水平这两个外部因素的影响,但是,生产性服务业发展水平也会受到其自身发展水平这一内部因素的影响。可见刺激生产性服务业发展要从多方面着手。
 
  其次,从各影响因素对生产性服务业发展的影响时间来看,无论是生产性服务业发展水平对其自身影响,还是工业化水平、科技水平对生产性服务业发展水平的影响,在短期来看都存在一定正效应,即短期内工业化水平和提高、科技水平的提高和生产性服务业自身水平的提高,在一期之内都会促进生产性服务业的发展。但在长期来看都是波动的,可能存在正效应有可能存在负效用。可见刺激生产性服务业发展只能在短期内起到促进作用,长期内需要做好规划,以应对长期可能存在的负效用。
 
  其三,从各影响因素对生产性服务业发展的影响程度来看,生产性服务业发展水平更多是受到其自身发展水平的影响,工业化水平、科技水平对生产性服务业发展水平影响不大。工业化水平和科技水平对生产性服务业水平的影响要等到四期之后才会逐渐显示,但是二者依然只能在一定程度上影响生产性服务业的发展,仅能解释生产性服务业发展过程中20%的变动。可见刺激生产性服务业发展更多要出台直接政策助力生产性服务业发展。
 
  6.1.3江西省生产性服务业对经济增长
 
  首先,从江西省生产性对经济增长的贡献来看,除抚州市和萍乡市外,其余地级市生产性服务业的发展都会促进当地经济增长。而从各个地级市生产性服务业发展对经济增长拉动幅度来看,新余市的拉动幅度最大,此外,南昌市、鹰潭市、宜春市的生产性服务业发展对经济增长拉动也较大。可见,以上地级市可以考虑将生产性服务业作为主导产业大力发展以拉动经济增长。
 
  其次,从拉动作用的空间布局来看,吉安市、赣州市等赣中、赣南地区城市的生产性服务业对经济增长拉动幅度却较弱,而其周围的萍乡市、抚州市生产性服务业发展居然阻碍经济增长。与之对应的是赣北各市生产性服务业发展拉动经济增长的幅度更大,可见,江西省生产性服务业发展对经济增长拉动作用呈现出北强南弱的格局。
 
  其三,从各地级市生产性服务业子行业对经济增长的贡献来看,各地级市的经济增长虽然受到生产性服务业各子行业的拉动也不一样,但是金融业、科学研究和技术服务业、交通运输、仓储和邮政业以及信息传输、软件和信息技术服务业这四个子行业对经济增长有比较强的拉动作用,其中信息传输、软件和信息技术服务业对经济增长拉动作用最明显,往后依次是金融业、科学研究和技术服务业、租赁和商务服务业。租赁和商务服务业对经济增长的拉动作用则较弱。而批发和零售业、的发展对经济增长缺乏拉动作用,但是这些批发和零售业的存在是经济发展中不可或缺的。
 
  6.2政策建议
 
  基于对江西省生产性服务业发展现状、发展影响因素、对经济增长贡献进行分析所得出的结论,本文对江西省生产性服务业发展提出如下建议。
 
  6.2.1推动行业规模扩大
 
  生产性服务业的发展对经济增长有较强的拉动作用,但是江西省近年来生产性服务业发展缓慢,因此建议江西省出台有关政策助力生产性服务业行业规模扩大。
 
  首先,注重出台生产性服务业发展的直接扶持政策。生产性服务业发展更多受到自身发展影响,通过直接刺激生产性服务业发展的政策可以较好的推动生产性服务业发展。
 
  其次,注意完善生产性服务业发展的相关配套政策。通过促进第二产业发展提高工业化水平,或者通过促进科学技术在生产中使用提高科技水平都可以在一定程度上刺激生产性服务业发展。
 
  6.2.2促进行业结构优化
 
  江西省生产性服务业的行业结构不合理,各子行业占比不一样,这对生产性服务业发展不利,因此建议江西省出台政策促进生产性服务业行业结构优化。
 
  首先,提高批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业这两大子行业的技术水平。通过诸如加强智能化建设、数字化建设减少低端从业人员,以促进行业改善存量和优化增量。
 
  其次,加大对金融业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业以及信息传输、软件和信息技术服务业这些子行业的扶持力度。这四大子行业规模较小,但是对经济增长拉动作用很大,发展空间巨大。
 
  6.2.3把握行业发展重心
 
  江西省经济并不发达、资源也不充足,江西省生产性服务业发展的发展不能大水漫灌,应当抓住重心精准滴灌,因此建议江西省把握行业发展重心。
 
  首先,确立空间重心,发展生产性服务业应当以赣北为主、赣南为辅,赣北地区以南昌市为中心,通过有关政策扶植赣北生产性服务业发展。
 
  其次,明确行业重点,发展生产性服务业因着眼于拉动力度大的行业,大力发展信息传输、软件和信息技术服务业与金融业这两大行业。
 
  6.2.4因地制宜出台政策
 
  江西省各地级市生产性服务业发展情况不同,不宜政策一刀切,应当根据具体情况、考虑现实因素,因此建议江西省出台政策是应因地址出台政策。
 
  首先,加大对赣北生产性服务业发展扶持力度。不同地区生产性服务业对经济增长拉动作用不一样,新余市、南昌市、鹰潭市、宜春市这几个地级市的生产性服务业发展对经济增长拉动较大,因此省内刺激生产性服务业发展政策可以以这些地级市为主。
 
  其次,适度对赣南地区生产性服务业发展资源倾斜。不同地区生产性服务业子行业对经济增长拉动作用不一样,赣南地区金融业、科学研究和技术服务业、交通运输、仓储和邮政业这三个生产性服务业子行业对经济增长拉动作用略强于赣北地区,出于地区均衡发展考虑,可以适当进行资源倾斜。
 
  6.2.5做好行业发展规划
 
  江西省生产性服务业发展,不仅需要考虑各地区的实际情况,也需要考虑有关政策的中长期影响,因此建议江西省出台政策时做好行业发展规划。
 
  首先,协调各地区生产性服务业发展。生产性服务业发展不仅要考虑因地制宜,也需要考虑各地区均衡发展需要,促进区域经济发展和区域经济协调发展。
 
  其次,做好生产性服务业发展长期规划。刺激生产性服务业发展有关政策长期来看效应有波动,因此需要做好应对方案防止意外情况。
 
  


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