“互联网+”背景下浙江生产性服务业与制造业融合发展研究

魏艳秋　高寿华

内容摘要：文章根据浙江省1994-2015年的时间序列数据，建立制造业和生产性服务业两变量的自回归模型（VAR），并利用VAR模型的广义脉冲响应函数和方差分解对制造业和生产性服务业之间的长期动态关系进行实证分析。分析结果显示，目前浙江省制造业和生产性服务业发展的主要源动力还是自我增强作用，二者之间虽存在一定的互动关系，但是相互融合促进作用还不够明显；生产性服务业对制造业的促进作用明显弱于制造业对生产性服务业的需求拉动作用；浙江省制造业服务化和服务业产业化程度都比较低。

关键词：制造业 生产性服务业 VAR模型

相关文献综述

关于生产性服务业与制造业的关系，早已受到国内外学者的广泛关注，收集整理已有文献，发现目前主要存在以下两种观点：一是关于制造业和生产性服务业哪一个处于主导和前提地位而出现的“需求论”与“供给论”。需求论认为生产性服务业得以产生、发展的前提和基础是因制造业发展所产生的引致需求，相比较而言，制造业处于主导地位，生产性服务业处于附属地位。国内学者张世贤认为，随着工业化和城市化的发展，产生了物流、贸易、金融等服务业需求和市场。与需求论相反，供给论的核心思想是制造业内部各生产环节生产效率的提高依赖于日益发展的生产性服务业，生产性服务业处于供给主导地位。二是随着服务经济和互联网经济的发展，许多学者先后提出了“互动融合论”，认为在“互联网+”时代，新一代信息技术使得生产性服务业与制造业之间已经开始出现跨界融合发展，边界日渐模糊并逐渐形成“互联网+X”的新产业、新业态。

随着生产性服务业与制造业之间“互动融合论”的日益发展和普遍被人们所接受，众多学者分别从产业关联、互动以及空间协同定位等视角，运用国家层面、区域层面、省际层面数据进行定量实证分析，以下两类研究方法应用较多：一是根据列昂惕夫的部门联系平衡表（投入产出表）进行研究，二是通过计量模型进行检验。

综上所述，当前国内外对生产性服务业与制造业关系的理论研究和实证研究都已经比较丰富，为本文的研究提供支撑，在“互联网+”背景下二者之间关系将越来越紧密，但是目前相关理论研究还比较少。本文借助两变量的向量自回归模型VAR，对浙江省制造业和生产性服务业之间的关系进行深入分析，对于促进浙江省制造业和生产性服务业协同融合发展具有一定的理论和现实意义。

数据选取与研究方法

（一）数据选取

本文以浙江省生产性服务业产值（SP）和制造业产值（MP）作为内生变量（鉴于数据获得受限，选取时间段为1994-2015年）。2015年国家统计局公布了最新的《生产性服务业分类》，依据这一分类标准，本文统计的生产性服务业产值为十大类生产性服务业增加值之和。根据制造业的定义，本文所分析的制造业增加值为工业增加值减去采掘业、电力、煤气及水的生产和供应业的产值。为消除价格上下波动对实际数值产生的影响，本文对所有数据按平均指数（1994=100）进行平减处理和对数处理。

（二）模型初设

为全面分析浙江省制造业与生产性服务业之间的互动关系，文章采用由西姆斯（1980）提出的VAR模型——向量自回归模型。该模型的定义式为：设Yt =（y1t，y2t，…，yNt ）T是N×1阶时序应变量列向量，则p阶VAR模型记为VAR（p）：

（一）变量检验

样本数据平稳性检验。本文通过ADF单位根检验，对浙江省制造业产值和生产性服务业产值的对数序列logMP和logSP做平稳性检验。由表1可知，水平值检验下的变量logMP和logSP都存在单位根，因此是非平稳序列。其次进行一阶差分检验，发现在1%和5%的显著性水平下原假设都被拒绝，即一阶差分后的时间序列logMP和logSP是平稳的，满足建模前提。

协整检验。在对向量logMP和logSP进行ADF平稳性检验的基础上，本文采用JJ检验方法分析上述变量之间的协整关系。表2表示，在5%的显著性水平下向量logMP和logSP之间存在2个协整关系，原假设被拒绝。基于Eviews8.0输出结果，得出协整方程为：logMP=μt+0.006412logSP。通过这一协整方程可以看出浙江省生产性服务业每增长1%，制造业将增加0.006412%。由此可见，浙江省生产性服务业对制造业有一定促进作用，但是作用比较微弱。

（二）模型构建与实证分析

建立logMP和logSP一阶差分的VAR模型。确保VAR 模型对参数估计的有效性关键要确定合适的最大滞后阶数p。因为解释变量的最大滞后阶数p值太大或者太小都会直接影响参数估计的效果。其中，P值太小，残差可能会存在自相关，并导致参数估计的非一致性；p值过大，导致待估计的参数数量增多，变量自由度降低，模型参数估计的有效性会受到影响。本文采用Eviews8的似然比统计量（LR）、FPE、赤池信息准则（AIC）、施瓦茨（SC）和HQ准则进行判定，检验结果见表3，输出结果显示带“*”号为滞后阶数选择标准，因此当p=2时VAR模型是最理想的，即VAR（2）最为有效。

利用EVIEWS8.0构建logMP和logSP一阶差分的VAR互动关系模型，矩阵形式为：

用线性方程组表示VAR模型：

其中，Yt=DlogMP，Xt=DlogSP，分别表示logMP和logSP一阶差分。

VAR模型稳定性检验。利用AR根检验方法对VAR模型做平稳性检验。检验原理为只有VAR模型所有根模的倒数都小于1，即都在单位圆内，模型才是稳定的；反之，VAR模型则是不稳定的，最终得到的结果有些就是无效的。本文利用Eviews8对VAR模型滞后结构进行检验，结果见表4和图1。VAR模型所有根模的倒数最大值为0.970697，最小值为0.572764，全部都小于1，并且全部特征根的点都落在单位圆之内，证明上述基于变量DlogMP、DlogSP所建立的VAR模型是穩定的，满足继续做脉冲响应分析和方差分解的前提条件。

脉冲响应分析和方差分解。为进一步分析变量间的互动关系，文章基于VAR模型分别进行脉冲响应和方差分解分析。

脉冲响应分析。脉冲响应函数分析某一内生变量的当前值和未来值在受到某一标准差冲击时将发生多大程度的变化。图2显示的是VAR（2）的脉冲响应结果，由图2（1）可见，浙江省制造业因受到对于来自其自身的一个标准差的冲击而出现的响应程度：在第2期时达到最大值约为0.034233，从第3期开始基本稳定在0.032左右，而且持续较长时间，到了第10期响应程度数值依然还有0.032107，未向零趋近，说明浙江省制造业发展主要依赖长期自我增强作用；图2（2）显示的是来自生产性服务业的一个标准差对制造业造成的冲击程度：在第1期时是零，之后虽有所上升，但是最大值在第4期也只有0.007343，第8期后开始逐渐趋近于零。由此可见，浙江省生产性服务业发展对促进制造业发展已经产生了一定促进作用，但还比较微弱。由图2（3）可见，浙江省生产性服务业在受到来自制造业的一个标准差的冲击后响应比较明显，在第1期值约0.015018，然后逐渐上升，到第10期值仍然有0.039035，说明浙江省生产性服务业发展受到来自制造业的正的较强的持续拉动；在图2（4）中，浙江省生产性服务业因受到来自其自身的一个标准差的冲击，响应程度在第2期达到最大值0.017805，之后就一直减弱，从第5期开始，就逐渐趋于零，这说明浙江省生产性服务业的自我增强作用比较小。

方差分解是通过分析每一个随机扰动对变量方差的贡献度，进一步评价不同结构冲击哪个占主体地位。表5显示，对于制造业而言，在第1期时，由其自身扰动所引起的预测方差达100%，从第4期开始，98%来自于制造业自身扰动，仅有2%由生产性服务业的扰动所引起，说明制造业预测方差产生原因中，其自身内部的冲击居于主体地位；对于生产性服务业而言，从第4期开始，预测方差由生产性服务业自身扰动引起的部分基本稳定在49%左右，而由制造业扰动引起的部分则稳定在51%左右。说明制造业对生产性服务业的冲击占主体，要大于生产性服务业自身的冲击。这一分析结果刚好与脉冲函数分析结果一致，即制造业对生产性服务业的拉动促进作用远大于生产性服务业对制造业的影响程度。

（三）VEC误差修正模型构建

向量误差修正模型VEC围绕变量长期协整关系来分析变量之间的短期动态关系，将其短期行为与长期行为结合在一起。基于长期VAR模型建立的误差修正模型为：

其中，ecmt-1表示誤差修正项，反映变量间长期均衡关系，ecmt-1前面的系数α表示当变量偏离长期均衡状态时，将其调整到均衡状态的调整速度。根据Eviews8.0输出的误差修正结果，建立误差修正方程为：

DlogMPt=0.528842*（DlogMPt-1-1.195770DlogSPt-1

+0.024982）-0.041578DlogMPt-1-0.216470DlogSPt-1

-0.291006DlogMPt-2-0.068082DlogSPt-2 -0.005464

DlogSPt=0.414180*（DlogMPt-1-1.195770DlogSPt-1

+0.024982）-0.437363DlogMPt-1+0.145589DlogSPt-1

-0.613128DlogMPt-2+0.39496DlogSPt-2-0.004596

由上述误差修正修正模型可知，当发生短期波动使得变量偏离长期均衡时，将会以0.528842和0.414180的力度进行修正。

图3显示的是VEC模型协整关系图。横轴代表变量长期均衡，折线代表短期波动与长期均衡的偏离幅度。从图3中可以看出，2005年左右浙江省制造业与生产性服务业的短期波动偏离长期均衡的幅度最大，到了2007年再次处于长期均衡状态。然后误差修正项的值在较长时间内都比较小，由此可以认为在2007年之后短期波动与长期均衡的偏离幅度比较小。

对策建议

（一）智能制造，以新业态促进制造业与生产性服务业融合发展

浙江省生产性服务业要积极向跨境电子商务、城市配送物流、互联网金融、航运金融、数字会展等一批新业态转型，在管理、销售、金融、物流等方面加强向制造业的融合与渗透，比如通过B2C等电商平台提供产品设计、销售、咨询等服务；通过云计算、大数据等信息平台，提供现代化物流服务等。总之，浙江省生产性服务业要围绕现代智能制造提供智能化服务。

（二）调结构去产能，基于需求与供给加快制造业与服务业融合

在供给侧改革背景下，加大调结构去产能的力度，基于市场需求增加有效供给：一方面制造业要自主创新，传统制造业要由资本密集型、资源密集型向技术密集型、知识密集型转变，向制造业价值链高端攀升，提高产品技术含量和附加值，以生产技术研发、品牌建设、信息技术服务高附加值的服务业作为主要动力，推动制造业产业结构优化升级。另一方面，生产性服务业应根据现代制造业发展趋势及需求，重点开拓研发设计、信息技术服务、电子商务、第三方物流、商务咨询、服务外包和品牌建设等领域的高端服务业务，不断提升自身服务质量，为制造业发展提供有效供给。

（三）加快机制创新和组织模式创新，推动制造业服务化和服务业制造化

一是大力发展服务外包。基于国家“一带一路”发展战略与机遇，利用浙江省外向型经济和地理位置优势，可以在现代物流、国际商务、研发设计、人力资源等领域大力开展国际服务外包业务，借助国际化市场提升生产性服务业发展空间。二是推动“制造业服务化，服务业产业化”。鼓励规模以上的传统大型制造企业由以制造加工为核心逐渐向生产提供技术开发、产品推广、品牌整合等服务转变。三是大力推进制造业和生产性服务业集聚化发展。借助产业集聚的规模效应、资源优势和成本优势，提高产业集群内部制造业与服务业的相互协同、融合互促，带动产业结构转型升级。

参考文献：

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