服務業結構升級及其動因研究
——來自上海的經驗證據

靖學青

(上海社會科學院 應用經濟研究所, 上海 200020)

中國高質量發展意味著中國的經濟發展由數量型快速增長模式轉入質量型效益提升模式,意味著經濟發展方式的轉變,也意味著整個經濟結構的全面轉型升級。為適應這種變化,高端服務業必須以更快的速度發展,盡快實現服務業結構優化升級。高質量發展本質上是科技創新驅動的經濟發展,通過科技創新降低物質投入消耗,提高投入產出效率,實現人口、產業、生態良性循環。創新驅動發展需要良好的創新生態,而服務業結構升級可以為國家和地區集聚創新資源、提高創新效率提供有力支撐。

上海是一個服務業比較發達的超大城市,2018年第三產業增加值比重已經接近70%。除了服務本地、服務長三角、服務全國經濟高質量發展的需要外,從服務業自身發展規律考慮,上海需要升級服務業結構,大力發展現代服務業、生產性服務業、知識密集型服務業、高端服務業,實現服務業可持續發展。因此,開展服務業結構升級研究,探尋結構升級的動力源泉,對上海來講就顯得更為急迫和有價值。

一、 文獻綜述

按照國民經濟行業分類,服務業指第三產業[1]。關于服務業結構升級,目前尚沒有一個明確的概念。本文贊同這樣的觀點:所謂服務業結構升級是服務業適應國民經濟發展需要、支撐整體經濟增長和各產業部門健康發展的結構變化過程,亦是現代服務業、生產性服務業、知識密集型服務業或高端服務業相對較快發展及其比重上升的過程。但是,何謂現代服務業、生產性服務業、知識密集型服務業、高端服務業?它們應該包括哪些服務業細分行業?迄今為止學界對此并未形成一致意見。另外,服務業結構升級如何定量測度,服務業結構升級有哪些影響因素?這也是本文研究涉及的內容。為此,首先需要對相關研究文獻進行回顧和綜述。

李江帆[2]認為,現代服務業是指現代社會中以現代科學技術為裝備的、實施現代管理方式的服務業。鐘云燕[3]指出,現代服務業不僅包括新興的服務業,還包括改造和升級后的傳統服務業,其本質是完成服務業的現代化。張彩霞等[4]將服務業劃分為傳統服務業和現代服務業,其中現代服務業包括9個細分行業。原小能[5]首先把服務業劃分為私人服務業和公共服務業兩個層次,然后又將私人服務業分為傳統服務業和現代服務業,其中現代服務業包括7個行業。查貴勇[6]雖然也認為現代服務業應該包括7個行業,不過其細分行業與原小能所提出的并不相同。

關于生產性服務業的確切內涵,裴瑱、畢玉江[7]認為,生產性服務業是向生產者而不是最終向消費者提供產品和服務的中間需求性服務業,并且提出生產性服務業具體包括8個行業。羅時龍[8]將服務業分為分配性服務業、生產性服務業、社會性服務業和個人服務業四類,其中生產性服務業包括4個細分行業。查貴勇[6],段煉[9]與國家、李橙[10]的意見比較一致,都認為生產性服務業應該包括6個行業。余泳澤、潘妍[11]按服務對象將服務業分為能夠提高制造業生產效率的生產性服務業和不能提高制造業生產效率的生活性服務業兩大類,其中生產性服務業包括5個行業。杜傳忠、杜新建[12]以行業生產所需要素的主要類型為依據,界定服務業內部行業的類型歸屬,將服務業劃分為勞動密集型、資本密集型和知識密集型服務業三類。孫湘湘、周小亮[13]則明確認定,知識密集型服務業應該包括5個行業。關于高端服務業的定義,各方表述各不相同[14-15],對高端服務業所包括的細分行業的界定也存在差異。王冠鳳[16]認為,高端服務業應該包括7個行業;而余泳澤、潘妍[11]則認為,高端服務業應只包括其中的4個行業。此外,還有學者[2]沿用第三產業四個層次的劃分,這是國家統計局 1985年對我國第三產業行業的劃分方法。

行業分類和歸屬出現上述認識差異的原因,主要是某一服務業行業并非只提供一種業務類型,而是提供兩種甚至是多種,導致其歸屬不是很清晰。例如金融業,它是現代服務業,在現代企業發展中起到重要支撐作用,但它也是傳統服務業,在近代甚至古代就已經出現并且廣泛存在,服務于人類生產和生活。金融業既為企業提供生產性服務,也為個人提供消費性服務,因此把它歸入生產性服務業實至名歸,而說它是消費性服務業也無可厚非。金融業在屬于知識密集型還是資本和勞動密集型的分類上,以及是高端還是非高端服務業的歸屬上,也存在類似的問題。其他服務業行業也存在類似于金融業的情況。

關于服務業結構升級的衡量指標,學界大多采用現代服務業比重[2]、生產性服務業比重[7]、知識密集型服務業比重[13]、高端服務業比重[11,16]]來代理,而陳潔、王耀中等[17]的做法是,在將服務業劃分為消費性服務業、公共服務業、生產性服務業的基礎上,通過計算這三類服務業的向量夾角衡量服務業結構高度化水平,以此來代理服務業結構升級。關于服務業結構升級的動因,檢索相關研究文獻,可得為數不多的一些研究成果。裴瑱、畢玉江[7]研究了加工貿易對長三角地區服務業結構升級的影響,發現加工貿易制約了生產性服務業的發展,生產性服務業的滯后發展阻礙了服務業結構升級。杜傳忠、杜新建[12]研究了經濟發展、城鎮化、市場化、服務業投資對中國服務業結構升級的就業效應,發現其對我國服務業結構升級的就業效應具有明顯影響,但對各細分行業的影響存在差異。王冠鳳[16]研究了科技創新、金融發展水平對以高端服務業比重為代理指標的上海服務業結構升級的影響,發現研發經費投入和金融發展水平的影響顯著為正,而專利申請授權的影響不顯著。陳潔、王耀中等[17]探討了地區工資差異、外商直接投資對中國省域服務業結構升級的影響,發現本地區服務業工資上漲對該地區服務業結構高級化有顯著的負向影響,但本地區服務業外商直接投資的影響不顯著,而且存在空間效應,不同時期的作用效果也不同。段煉[9]的中國實證研究發現,經濟增長、人口規模,城鎮化、政府消費、居民消費、生產性服務業固定資產投資、生產性服務出口、非公有企業職工等因素對服務業結構升級均具有顯著的積極作用。此外,在實證分析的研究文獻中,政府規模和行為、經濟開放程度、人力資本、專業化分工等因素作為控制變量納入其實證模型中[7,16-17]。

通過回顧和梳理相關研究文獻,可以對此獲得較為全面的了解和把握,這為解決服務業合理分類、服務業結構升級定量測度、服務業結構升級動力因素選擇三大問題奠定了良好和扎實的基礎。

二、 服務業結構升級的特征事實

根據現行中國國民經濟行業分類標準,第三產業總共包括14個兩位數細分行業。首先,根據服務性質的不同,采納原小能[5]的做法,將服務業劃分為公共服務業與私人服務業,其中,公共服務業包括水利、環境和公共設施管理業,教育,衛生和社會工作,公共管理、社會保障和社會組織,共計4個行業[5-6]。其次,將私人服務業劃分為高端私人服務業(簡稱“高端服務業”)與非高端私人服務業(簡稱“非高端服務業”),其中高端服務業所屬行業采納余泳澤、潘妍[11]的劃分方法,包括4個行業,即:信息傳輸、軟件和信息技術服務業,金融業,租賃和商務服務業,科學研究和技術服務業。這4個行業既是現代服務業[4-6],也是生產性服務業[6-7,9-10],還是知識密集型服務業[12-13],其代表了服務業的長遠發展前景,能夠比較準確地揭示服務業結構升級的方向。非高端服務業包括余下的6個行業,即:批發和零售業,交通運輸、倉儲和郵政業,住宿和餐飲業,房地產業,居民服務、修理和其他服務業,文化、體育和娛樂業。

服務業結構升級,通常用結構高度化(或者高級化)水平的動態變化來衡量。關于結構高度化水平指標,本文選擇向量夾角法來代理。計算步驟是:

第一步,分別利用非高端服務業、公共服務業和高端服務業的增加值比重構成一組三維向量X0=(x1,0,x2,0,x3,0),并且計算X0與服務業從低層次到高層次排列向量X1=(1,0,0)、X2=(0,1,0)、X3=(0,0,1)的夾角θ1、θ2、θ3,令φ1=π-θ2—θ3。其中,θj的算法是:

(1)

第三步,計算Fgd1=φ1+φ2,Fgd1數值越大,說明服務業結構高度化水平越高。

根據所選擇的服務業行業分類,運用公式(1)和非高端服務業、公共服務業、高端服務業三類行業的增加值比重,計算2001—2017年上海服務業結構高度化指標Fgd1如圖1所示,其中幾個典型年份數值如表1所示。為了滿足穩健性實證檢驗的需要,本文還將采用另外兩個結構高度化指標,即:Fgd2=高端服務業增加值比重(即高端服務業增加值除以服務業總體增加值),Fgd3=高端服務業增加值比重/(1—高端服務業增加值比重)。其中,指標Fgd3在度量制造業結構結構高度化時得到廣泛運用[18-20],該指標也可以較好地衡量服務業結構高度化水平。這兩個指標在上海的具體數值如圖2、圖3和表1所示。

圖1 Fgd1

圖2 Fgd2

圖3 Fgd3

表1 上海服務業結構高度化指標(典型年份)

由表1可知,上海Fgd1從2001年的2.001增長到2017年的2.362,17年間增長了18%,每年平均增長約1個多百分點。因此,進入21世紀以來,上海服務業結構升級比較明顯,上升幅度較大。從動態走勢上看(見圖1),經過最初幾年的短期下降后,上海Fgd1進入上升通道,除了個別年份外是不斷上升的。這說明,上海服務業結構升級不僅是明顯上升的,而且是持續穩定上升的。

雖然Fgd2、Fgd3具體數值與Fgd1存在明顯不同,增長幅度也存在一些差異,但是從動態變化的趨勢和規律來看,它們的走勢基本上是相似的。這說明,上海服務業結構升級幅度較大且持續穩定的結論是穩健和可靠的。

三、 變量選擇與模型設定

總括來說,服務業結構變遷和升級的動因主要是需求和供給。從市場運行機制方面考慮,結合上海實際情況,上海服務業結構升級的動力因素選擇如下8個,即:經濟增長、消費需求、資本供給、人力資本、城市化水平、市場化水平、科技創新、環境規制?？紤]到政府部門產業政策和宏觀調控的干預作用,應將政府行為因素也納入其中。在一個高度對外開放的經濟系統中,對外經濟交流也是服務業結構變遷和升級的重要影響因素。因此,為探討上海服務業結構升級的動力機制,特設置如下計量模型:

lnFgdt=α0+β1lnPgdpt+β2lnCont+β3lnCapt+β4lnHumt+β5lnUrbt+β6lnKarkt+β7lnTect+β8lnEnret+β9lnGovt+β10lnFdit+β11lnTrat+θt+εt

(2)

式(2)中,t表示時間即年份;被解釋變量Fgd為服務業結構升級,即服務業結構高度化指標;等式右邊的解釋變量中,Pgdp表示經濟增長,Con表示消費需求,Cap表示資本供給,Hum表示人力資本,Urb表示城市化水平,Mark表示市場化程度,Tec表示科技創新能力,Enre表示環境規制,Fdi 表示資本國際流動,Tra表示對外貿易,Gov表示政府行為;α0表示截距項,β表示待估回歸參數,θ表示不隨時間變化的因素,ε表示隨機誤差項。被解釋變量Fgd的指標分別由服務業結構高度化指標Fgd1、Fgd2、Fgd3來代理,這樣可用以檢驗實證結果的穩健性。

改革開放后,中國不同時段產業結構變遷和升級的影響因素是不同的[21]。對于上海來說,2008年金融危機后、2010年代初期科技創新驅動結構轉型發展戰略的提出和實施是一個標志性事項,其前后兩個不同時段服務業結構升級的動力應該有所不同,政府意愿和行為取向也不同。為落實創新驅動戰略,上海采取了一系列相應措施,主要是:增加科技研發投入以促進科技創新和技術進步,提高環境規制強度以抑制低端產業和高污染、重污染產業發展,促進提高工藝技術水平,加強政策引導以加速產業結構轉型升級,等等。為了檢驗創新驅動戰略及其措施對策對上海服務業結構升級的影響,這里構建如下計量模型:

lnFgdt=α0+δ1lnPgdpt+δ2lnCont+δ3lnUrbt+δ4lnMarkt+δ5lnInnt+δ6lnEnret+δ7lnGovt+δ8lnFistt+D1+ρ1D1lnTect+ρ2D1lnEnret+ρ3D1lnGovt+ρ4D1lnFistt+θt+εt

(3)

式(3)中,δ和ρ是待估回歸參數,Inn表示科技研發投入,Fist表示財政科技投入;D1表示相對于創新驅動結構轉型戰略的虛擬變量,其取值在2010年之前為0,2010年(含)之后取值為1;D1lnInn、D1lnEnre、D1lnGov、D1lnFist分別表示虛擬變量D1與科技研發投入Inn、環境規制Enre、政府行為Gov、財政科技投入Fist的交互項;其他符號含義與式(2)相同。這個計量模型主要是檢驗科技研發投入及其政府行為對上海制造業產出結構升級的影響,因此科技研發投入(Inn)、環境規制(Enre)、政府行為(Gov)、財政科技投入(Fist)是解釋變量,而經濟增長(Pgdp)、消費需求(Con)、城市化(Urb)、市場化(Mark)等可以看作控制變量。被解釋變量Fgd的指標分別由服務業結構高度化指標Fgd1、Fgd2、Fgd3來代理,用以檢驗實證結果的穩健性。

為保證數據的平穩性和消除異方差的影響,且使相關變量間具有“彈性”的經濟意義,此處對計量模型(2)(3)的各個變量都進行了自然對數處理[22]。

四、 變量詮釋、代理指標定義與數據說明

本文的被解釋變量是服務業結構升級(Str),代理指標是服務業結構高度化水平,其數據是前文計算得到的結構高度化指標數值Fgd1、Fgd2、Fgd3。解釋變量和控制變量的理論詮釋和代理指標定義如下:

經濟增長(Pgdp):經濟增長既增加需求又增加供給,是服務業結構變遷和升級的綜合動因。但是,不同的經濟增長方式會對服務業結構變化造成不同的影響,集約式的、高質量的增長方式會促進高端服務業發展和服務業結構升級,而初級要素專業化下的粗放經濟增長方式不利于服務業結構升級。該變量用人均地區生產總值(2010年不變價)來代理,計量單位是萬元/人。

消費需求(Con):伴隨經濟增長的是居民收入水平提高,收入提高導致消費水平上升,消費需求結構變化會拉動高端服務業發展,促進服務業結構變遷和升級。當然,如果消費水平上升緩慢,消費結構停滯不前,也會抑制服務業結構升級。該變量用居民消費水平(2010年不變價)來代理,計量單位是萬元/人。

資本供給(Cap):物質資本是經濟活動必不可少的投入要素,這為服務業結構變遷和升級提供可能。但是,在服務業領域,資本供給如果主要指向非高端私人服務業,高端服務業生產條件得不到明顯改善,則資本供給就不會促進制造業結構升級。該變量用全社會固定資產投資總額與地區生產總值的比值來代理,計量單位是元/百元。

人力資本(Hum):勞動力是服務業的主要生產要素,人力資本是度量勞動力素質的主要指標,不斷提高的人力資本水平是服務業結構升級的重要供給因素。但在現實的經濟系統中,人力資本能否促進服務業結構升級則取決于人力資本的主要投入方向:如果人力資本主要用于高端服務業領域,則人力資本水平提高可以促進服務業結構升級;反之則不利于服務業結構升級。該變量用大專以上文化程度人口比重來代理,計量單位是%。

城市化水平(Urb):城市化是一個復雜的經濟社會現象,不僅僅是人口由鄉村進入城鎮、城鎮人口比例上升的過程,而且也是非農產業向城鎮集聚、居民生活質量提高和生活方式現代化、城鎮地域景觀擴大和市政基礎設施改善的過程。城市化可以改善供給質量,提高需求水平,促進市場完善,通過創造合適的環境條件促進服務業發展和升級。但是,城市化如果只是數量型的人口和非農產業集聚,沒有質量型的生活方式和城市基礎設施提升,則城市化不利于服務業結構升級。上海是一個超大城市,人口城市化水平高且研究期內變化很小,不能夠揭示上海綜合城市化水平及其變化特征。為了比較準確地刻畫城市化概念的全貌,本文構建了“城市化水平指數”這一指標來代理城市化變量。這個指數由4個基礎指標構成,取其幾何平均值。這4個基礎指標分別是城鎮人口比重(人口城市化)、非農產業產值比重(產業城市化)、城鎮居民非食品衣著消費支出占總支出比重(生活方式城市化)和人均城市基礎設施建設投資額(地域景觀城市化)。其中,第4個基礎指標等于城市基礎設施投資額除以常住人口數量,城市基礎設施投資額是通過平減指數平減后的2010年不變價,平減指數由固定資產投資價格指數和城市基礎設施投資額換算得到。當然,在對4個基礎指標作幾何平均值計算之前,需事先對其作均值標準化處理。

市場化(Mark):市場化改革是改革開放后我國經濟增長的重要動力,同時也通過需求和供給對服務業結構變遷和升級產生重要影響。市場化可以降低市場進入門檻,提高市場競爭程度,而市場競爭程度適度增加可以帶來產業發展與升級。但是,如果非國有經濟主體管理和生產技術落后,主要聚集于非高端服務業領域,則市場化程度提高不但不會促進服務業結構升級,反而會因為占用寶貴的經濟資源而抑制服務業結構升級。該變量用市場化水平指數來代理,這個指數是3個基礎指標的幾何平均值,這3個基礎指標分別是全社會固定資產投資的非國有經濟投資比重、地區生產總值的非國有經濟增加值比重和職工工資總額的非國有單位工資比重。當然,在作幾何平均值計算之前,需事先對3個基礎指標均作均值標準化處理。

科技創新能力(Tec):技術進步來源于科技創新,科技自主創新能力取決于地區研發(R&D)投入、科技成果產出、科技成果轉化。綜合這3個方面,構建科技創新能力指數,以此來代理這個變量。該指數是3個基礎指標的幾何平均值,3個基礎指標分別是研發(R&D)經費內部支出與地區生產總值的比值(即研發投入)、人均發明專利申請量(即科技產出)、人均新產品銷售收入(即科技成果轉化)。其中,人均發明專利申請量等于年度發明專利申請量除以總人口數,人均新產品銷售收入等于新產品銷售收入除以總人口數,而新產品銷售收入由社會消費品零售總額平減指數折算為2010年不變價。

科技研發投入(Inn):科技研發投入是技術進步的主要源泉,但能否促進服務業結構升級并不確定,這取決于諸多因素,例如投入規模、投入方向、投入產出效率、產出成果轉化率等。研發投入主要包括經費投入和人力投入,限于數據的可得性,這里該變量使用研發經費內部支出與地區生產總值的比值來代理,計量單位是元/百元。

財政科技投入(Fist):如果政府重視本地科技創新發展,則可以通過財政支出的手段表達政府意愿。一般而言,增加財政科技投入不僅可以直接增加科技創新資金規模,還能起到示范作用,引導社會資源投向科技創新領域。不過,與科技研發投入一樣,財政科技投入能否促進制造業結構升級并不確定。本文使用財政科技經費支出占地方財政總支出比重作為該變量的代理指標,計量單位是%。

環境規制(Enre):高強度的環境規制可以提高污染物排放的技術要求和治理成本,形成新企業的進入壁壘,通過優化企業進入結構影響地區服務業結構升級。同時,環境規制強度提高可以促進污染型企業技術創新和技術升級以求污染物排放達標,甚至能夠推動產業區域轉移,這都有利于服務業結構升級。但由于環境規制對不同產業的影響力度及其方式存在差異,其對服務業結構變化的影響并非線性的。該變量使用環境保護投資額與地區生產總值的比值來代理,計量單位為元/百元。

資本國際流動(Fdi):與世界各國進行資本流動可以調節資金余缺,與本地企業競爭和合作則可以促進技術提升,進而優化服務業結構,但是其作用效果尚存在爭議。該變量用外商直接投資額與地區生產總值的比值來代理,美元與人民幣的換算使用官方公布的匯率,計量單位是元/百元。

對外貿易(Tra):進出口貿易通過增加產品和服務的供給和需求而對服務業結構產生影響,但是其影響力度和方向在已有研究中存在分歧。該變量用貨物進出口貿易總額與地區生產總值的比值來代理,計量單位是元/百元。

政府行為(Gov):通常情況下,政府會進行干預以達到服務業結構轉型升級的目的,在所制定的經濟政策(包括產業政策)指導下通過財政收支等手段進行操作。這里使用財政總支出與地區生產總值的比值作為該變量的代理指標,計量單位是元/百元。

除了匯率來源于相應年份的《中國統計年鑒》,2000—2004年總人口和城鎮人口來源于《新中國六十年統計資料匯編》以外,本文變量指標的其他基礎數據都來源于歷年《上海統計年鑒》。個別年份數據缺失,通過適當方法予以補齊,不再贅述。本文研究的樣本時間區間選擇為2001—2017年,形成17年的時間序列數據,表2是變量代理指標定義及數據描述性統計。

表2 變量代理指標定義及數據描述性統計

五、 實證分析與穩健性檢驗

1. 基準回歸

將被解釋變量代理指標Fgd1和各解釋變量代理指標的2001—2017年時間序列數據導入E-Views計量經濟軟件系統,對計量模型(2)進行最小二乘法(OLS)估計,得到表3方程(1)的估計結果。

表3 基準回歸結果

經Breusch-Godfrey檢驗,該估計結果存在自相關性,運用廣義差分法對其進行消除,同時為了消除共線性的影響,運用逐步回歸法,將T檢驗最不顯著(即不顯著且T檢驗統計量最小)的解釋變量逐次剔除。在剔除lnCap和lnEnre后,得到解釋變量T檢驗全部顯著的估計結果,如表3方程(2)所示。

在表3方程(2)中,經濟增長(Pgdp)、人力資本(Hum)、市場化(Mark)、政府行為(Gov)等4個變量的回歸參數均為正值,分別為1.605、0.124、0.868、0.350,而且T檢驗分別在1%、10%、1%、5%的置信水平上顯著。這表明,這4個因素對上海服務業結構高度化具有顯著的積極影響,促進了上海服務業結構升級,是推動上海服務業結構升級的動力源泉。

但是,有些變量對上海服務業結構升級也產生了“拖后腿”的作用。在方程(2)中,消費需求(Can)、城市化(Urb)、科技創新(Tec)、外商直接投資(Fdi)、貨物進出口貿易(Tra)等5個變量的回歸參數均為負值,分別為-1.139、-2.070、-0.497、-0.514、-0.093,而且T檢驗在1%或者5%的置信水平上顯著。這表明,這5個因素對上海服務業結構高度化的影響是顯著負面的,抑制了上海服務業結構升級。居民消費水平的提高主要有利于非高端的消費性服務業發展,對高端的生產性服務業發展促進作用較小。城市化抑制上海服務業結構升級,主要原因是城市化進程仍然較慢,未能滿足高端服務業發展需求,尤其是城市基礎設施建設方面對高端服務業支持不足?？萍紕撔碌姆e極影響直接且主要作用于工業、農業和建筑業,對服務業的影響是間接性的,這種間接性的影響在上海對高端服務業發展是負面的。與科技創新相似,外資外貿影響的直接作用對象主要在物質生產方面,對服務業的積極影響主要集中在非高端的消費服務業發展上,對高端服務業促進作用較小。從作用力度來看,消費需求對上海服務業結構升級的抑制作用最大,其次是城市化。

使用與上述同樣的估計方法和步驟,將被解釋變量分別替換為Fgd2、Fgd3后對計量模型(2)進行OLS估計,得到解釋變量T檢驗全部顯著的估計結果,如表3方程(3)和方程(4)所示。觀察方程(3)和方程(4)的檢驗結果可以發現,其各個解釋變量回歸參數的正負符號及其T檢驗顯著性與方程(2)保持了較好的一致性,尤其是在方程(2)中4個動力因素和5個抑制因素的情況方面,這3個方程是完全一致的,這表明方程(2)的實證結果是穩健和可靠的。

2. 分時段考察

為了考察2010年以來上海實施創新驅動戰略及其措施對制造業產出結構升級的作用效果,運用被解釋變量代理指標Fgd1和各解釋變量代理指標的2001—2017年時間序列數據,對計量模型(3)進行OLS估計,得到表4方程(5)的估計結果。經Breusch-Godfrey檢驗,該估計結果存在自相關性,運用廣義差分法對其進行消除,加入AR項后重新估計,得到方程(6)的估計結果。方程(6)估計結果控制變量的T檢驗均為顯著,因此不再需要進行逐步回歸步驟,可以運用此結果直接進行實證分析。

表4 分階段考察結果

表4(續)

在表4方程(6)中,lnGov和lnFist的回歸系數分別為0.131和0.004,二者T檢驗均不顯著,而D1lnGov和D1lnFist的回歸系數分別為1.073和0.290,并且T檢驗分別在5%和10%的置信水平上顯著。這表明:2010年創新驅動戰略實施后,政府行為和政府通過財政渠道的科技直接投入對上海服務業結構高度化的影響都是積極的、顯著的,而且都是強有力的,都促進了上海服務業結構升級。lnInn和D1lnInn的回歸系數分別為-1.048和0.162,而且T檢驗均在10%的置信水平上顯著,這表明:創新驅動戰略之后,科技研發經費投入對上海服務業結構升級的負向影響程度有所減弱,其回歸參數由前一時段(2001—2009)的-1.048變為-0.886(即-1.048+0.162),但僅僅是減弱,總的作用效果仍然是負面的。lnEnre和D1lnEnre的回歸系數分別為0.129和-0.033,但是T檢驗均不顯著,這表明:創新驅動戰略之前和之后時段,環境規制對上海服務業結構升級均不顯著,未造成明顯影響。

使用同樣的估計方法,將被解釋變量Fgd1分別替換為Fgd2、Fgd3后對計量模型(3)進行OLS估計,得到如表4方程(7)和方程(8)的估計結果。方程(7)和方程(8)的檢驗結果與方程(6)保持了較好的一致性,這說明方程(6)的實證結果具有良好的穩健性。

六、 結論與啟示

1. 結論

第一,2001年以來,上海服務業結構變化程度較大,服務業結構升級趨勢明顯,高端服務業增加值比重由2001年的35.1%上升到47.8%,上升了12.7個百分點,年均上升約0.79個百分點,其中商務服務業上升幅度最大,其次是信息技術服務業。

第二,經濟增長、人力資本、市場化、政府行為4個因素促進了上海服務業結構升級,是推動上海服務業結構升級的動力源泉。作用力度上,經濟增長對上海服務業結構升級的推動力最大,其次是市場化改革。但是,消費需求、城市化、科技創新、外商直接投資、貨物進出口貿易5個因素的影響是顯著負面的,抑制了上海服務業結構升級。資本供給和環境規制兩個因素的影響不顯著。

第三,2010年創新驅動戰略實施后,政府行為和政府通過財政渠道的科技直接投入是有成效的,有力地促進了上海服務業結構升級,科技研發經費投入對上海服務業結構升級的負向影響程度有所減弱,但作用效果仍然是負面的,而環境規制對上海服務業結構升級的影響不顯著,未造成明顯影響。

2. 啟示

第一,信息傳輸、軟件和信息技術服務業,金融業,租賃和商務服務業,科學研究和技術服務業這4個行業既是生產性服務業和現代服務業,也是知識密集型服務業和高端服務業,是研究期間上海增長最快的服務業部門,促進了上海服務業結構升級,對上海服務業發展的貢獻也最大,今后上海仍應繼續重視和支持這4個服務業行業的健康發展。

第二,為了促進服務業結構升級,使服務業走向現代化、知識化和高端化,上海應維持穩定的較快經濟增長態勢,大力培養和積極引進服務業高端人才,不斷積累人力資本,積極發展非國有經濟,進一步提高經濟市場化水平;同時,適度地調整消費需求、城市化、科技創新、外資和外貿的方向,使其有利于高端服務業更快增長。

第三,政府直接干預對上海服務業結構升級是積極有效的,今后上海仍應運用財政支出杠桿支持高端服務業發展,特別是通過財政渠道的科技直接投入對上海服務業結構升級的作用十分明顯,尤其應該得到重視。