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服务业发展与“结构性减速”辨析  

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第一作者:张月友

作者简介:张月友,南京大学长江产业经济研究院,zzy857@163.com。南京 210093;董启昌,南京财经大学国际经济与贸易学院。南京 210023;倪敏,美国硅谷NM科技创新企业发展工作室。174174

人大复印:《产业经济》2018 年 07 期

原发期刊:《经济学动态》2018 年第 20182 期 第 23-35 页

关键词: “结构性减速”/ 经济服务化/ 高质量发展/ 现代化经济体系/

摘要:学界流行用“结构性减速”解释经济下行,将我国增速放缓的产业原因归于经济服务化。我们研究发现:虽然我国经济问题的根源在于重大结构性失衡,但导致此轮增长动力衰减的产业成因不在服务业,而在工业;当前我国产业结构的服务化趋势还不突出,产业结构服务化非但没有阻碍反而显著促进了我国(尤其是东部地区)全要素生产率的提升;服务业的技术性质并非一成不变,随着现代科技的进步和生产性服务业的发展,经济服务化过程中制造业与服务业的生产率差距将趋于收敛,服务业已成为在经济增长换挡期进行调结构和稳就业的重要抓手。因此,应正确认识服务业的行业性质;及时从发展基于全球价值链(GVC)下的制造业全球化转向嵌入全球创新链(GIC)的服务业全球化;以创新促改革,着力解决我国生产性服务业发展不足的问题。

一、引言与文献述评

近年来,世界经济复苏缓慢,国内经济下行压力不断加大,市场对中国经济运行可能滑出预定区间下限的担忧日益加深①。对于本轮中国经济放缓的原因,理论界有很多解释。其中,“结构性减速”(袁富华,2012;中国经济增长前沿课题组②,2012;张平,2012;张平、陆明涛,2013;裴长洪,2013;沈坤荣、滕永乐,2013;李扬,2013;张斌,2014;陆明涛等,2016)尤为引人关注,且获得了较为广泛的认同。“结构性减速”尝试将我国经济增速放缓与服务业发展相结合,认为服务业比重的快速提升是我国经济增速自2011年左右开始明显下降的主要原因③。其基本逻辑为:我国经济结构在金融危机爆发前后出现了转折性变化,制造业比重由2008年危机前的持续提高转变为危机后的趋势性下降,而服务业比重则显著上升;由于服务业发展滞后和高技术服务业供给不足等原因,我国服务业生产效率低于制造业,这一变化过程势必导致我国经济进入“结构性减速”阶段。

因为“结构性减速”认为发展服务业与保持经济合理增速相冲突,不少学者开始对我国在经济增速放缓的现实背景下继续出台推进服务业发展的政策表示怀疑与担忧。但是,这些怀疑与担忧忽视了“结构性减速”的理论背景,即中国发展相对滞后、高技术服务和生产性服务供给不足的服务业现状。其实,“结构性减速”并不否认在未来服务业生产效率提高后,中国经济保持理想增速的可能,而是一再呼吁,政府必须保持定力、尊重规律、顺势而为,继续深化改革、调整产业结构,向结构调整要动力。此外,“结构性减速”在论证二、三产业比重此消彼长导致近年来的经济减速时,并没有对我国产业结构服务化的趋势进行具体量化。也就是说,如果在服务业生产率远远落后于制造业的背景下,短短几年的结构变迁已使我国的产业结构服务化程度大为加深,那么“结构性减速”的影响将是巨大的;反之,则大可不必对产业结构的服务化过于敏感,何况从理论上讲,产业结构服务化的程度也是有阈值的。

关于中国经济放缓的成因,理论界有不同声音。作为“结构性减速”提法的主要争辩方,以林毅夫为主要代表的“周期性减速”论者更强调中国经济放缓的“国际周期性”外因(林毅夫,2016)。另外,国内也有多篇文献对“结构性减速”的“中国经济进入结构性减速阶段”这一重大命题提出了正面质疑。杨天宇、曹志楠(2015)构建了一个可分解到产业层面的经济增长分析框架,发现2008-2013年劳动力的产业间流动总体上是促进经济增长的,经济增速放缓的真正原因在于三次产业全要素生产率对经济增长的贡献率“同时”下降,从而认为中国经济增长的“结构性减速”证据不足,但指出中国的“结构性减速”在未来某个时段有可能出现。张月友等(2017)虽然也认为决定中国处于“结构性减速”阶段的经济服务化条件尚不具备,但同时指出产业结构的服务化在未来也不会成为中国经济发展的阻碍因素,因为服务业的技术属性并非一成不变,发展服务业不仅与经济增长不矛盾,反而是中国经济在未来继续保持中高速增长和发挥结构效应的重要战略变量。不过,这两篇文章都没有质疑“结构性减速”的理论基础——“服务业成本病”理论本身,而是质疑随着时间推移该理论的适用性。金刚、沈坤荣(2017)更进一步通过对“服务业成本病”最新研究进展的介绍,不仅综述了现有文献从中观视角对“服务业成本病”随时间推移的适用性的质疑,还特别介绍了Young(2014)如何从微观视角出发,放松劳动力同质假设,发现服务业成本病很可能只是生产率误测的结果,从而从理论基础的角度对“结构性减速”提出根本质疑。与上述文献不同,本文目的并不在于否定“结构性减速”,而在于论证服务业发展与经济减速的关系,试图从“对象”“时间”“关系”三维角度为我国的产业结构服务化转型正名。

本文在以下几个方面力图有所创新:第一,以往质疑“结构性减速”的相关文献多是定性研究,而且鲜有文献探讨我国服务业发展提升全要素生产率(TFP)的现实存在性和机制路径问题。本文借助计量模型,就“产业结构服务化水平”变化对TFP的影响展开实证分析,试图对服务业发展导致“结构性减速”的现实存在性进行直观的判断。第二,以往有关服务业生产率的文献,涉及对我国服务业生产率高低的争论(顾乃华、李江帆,2006;王耀中、张阳,2011;庞瑞芝、邓忠奇,2014)、影响我国服务业生产率的因素(杨青青等,2009;胡宗彪,2014)和产业结构变迁与经济增长关系(刘伟、张辉,2008;程大中,2010;干春晖等,2011)的研究较多,专门探究产业结构服务化对我国全要素生产率增长影响的实证文献不多见。第三,以往有关减速治理的文献,关注某一个重点或者侧面。比如,要么关注效率激励模式的完善(袁富华等,2015),要么关注解决减速治理的体制改革和存量调整问题(中国经济增长前沿课题组,2014;张平,2015)。本文试图从全局视角,研究有关我国产业结构转型与经济增长的三个递进问题:首先,实证研究产业结构服务化对我国全要素生产率的影响,从对象上说明我国处于“结构性减速”阶段的产业成因不在服务业;其次,从时间维度上,论证我国增长动力发生衰减的直接原因在第二产业,并指出开启2.0版经济全球化具有紧迫性,为我国未来发展服务业的合理性与可行性提供理论支撑;最后,就正确理解与把握新常态下宏观调控与服务业发展之间的关系,发表看法。

二、“结构性减速”下的中国服务业发展及其对生产率的影响

中国产业结构的服务化趋势是此轮经济减速的重要原因吗?解答这一问题需要深入考察我国经济服务化对全要素生产率的影响。

(一)中国经济服务化变化与经济增长率变动关系的统计表现

我国劳动生产率增长变化的历史数据显示,相对“滞后”的中国服务业名义比重提高并不与经济增长率负相关。例如,以1978年不变价人均GDP作为衡量标准,改革开放以来,我国的劳动生产率共经历了三个较长时间的明显增长下降阶段:除此轮金融危机后的中国劳动生产率增长下降外,之前的我国劳动生产率增长其实还经历了1984-1989年和1992-1998年两段下降时期。在这两段时期,各产业名义比重变化和经济增长率的对应关系为:在1984-1989年,按当年价格计算的我国第二产业比重持续下降,服务业比重变化呈近似45度仰角显著上升,同期我国实际GDP增长率在多数年份强势上升,并未呈现因“滞后”的服务业名义比重提高而下降的局面,而是相反,二者同向发展;在1992-1998年,再次发现,我国实际GDP增长率明显下降,但与此同时,我国第二产业的名义比重显著提高,“滞后”的服务业的名义比重却在下降,我国经济增长率再次与服务业名义比重同向变化。因此,我们没有理由认为此轮服务业名义比重与经济增长率的反向变化关系是一对因果关系。

(二)重新审视传统服务业生产效率理论

1.现代技术对传统服务经济理论提出挑战。传统服务经济理论认为服务业中有许多“停滞性个人服务”(stagnant personal services),由于它们的本质,生产率不存在提高的可能,这类服务的两个特点决定了它们的这个性质:第一,这类服务就是劳动过程;第二,这类服务要求服务提供者与服务消费者物理接触。但是,实践正表明,服务业的技术性质并非一成不变。伴随现代技术(尤其是通讯信息技术)的快速发展及其在我国服务业领域的大量运用,新产业、新业态和新模式层出不穷。特别是在“互联网+”的大背景下,许多传统服务业经过现代技术的改造和提升之后,开始具备现代服务业的高技术、高智力化和高附加值特征。比如,通过把VR(虚拟现实)技术引入建材家居服务市场,传统的建材家居商贸业转型为第四代数字化大家居卖场。在这种新型的家居服务大市场中,过去那种一对一、面对面的劝说型销售不见了,取而代之的是售卖人员既可以在现场也可以通过远程终端进行控制,以设计师和导购员的多重角色带领消费者进行全新的三维场景式销售。可以说,现代通讯信息技术在我国的广泛运用正在改变服务业的基本性质,引起广泛的资源重组与聚合,对传统服务经济理论提出挑战,传统的有关服务业生产率低的关键假说已不再成立(江小涓,2017)。

2.服务业分行业生产率的异质性。不同于制造业,服务业是异质性较强的行业:有些服务业增长速度快,有些慢;有些服务业具有聚焦特征,有些生产分散。Singlemann(1978)提出将服务业分成四类:生产性服务业(Producer Services)、分销服务业(Distributive Services)、个人服务业/消费性服务业(Personal Services)和公共服务业/社会服务业(Social Services)。根据这一分类,一些生产性服务业甚至比制造业生产率更高,而和制造业具有技术偏差的服务业恰恰是分销服务业、消费性服务业和公共服务业。其中,分销服务业具有辅助生产属性,其发展高度依赖于制造业规模。随着服务外包兴起,制造业企业将那些适宜外包的分销服务业务和一些生产率滞后的生产性服务业务外部化,在规模上导致制造业的萎缩和服务业的扩张,在生产率上导致制造业与服务业间的技术差距进一步扩大。但是,如果将这种服务业纳入外包前的生产链条综合考察,很明显,全部生产链条的生产率在外包前后其实基本保持不变。个人服务业和公共服务业与制造业部门的技术偏差扩大实际上是由于这些服务业的需求偏好引致,但在我国这类服务业不仅不存在超额供给,反而存在巨大的供给短缺。

3.服务业与非服务业的生产率趋同。即使考察整体服务业与制造业的生产率差距,Klodt(1995)研究发现,在经济服务化过程中,几乎所有OECD国家的服务业与非服务业之间的生产率偏差都在大幅缩小(挪威的服务业与非服务业间生产率偏差轻微扩大),尤其在美国、意大利和葡萄牙,这一偏差甚至消失。当然,需要注意的是,发达国家产业生产率偏差之所以会在时序上缩小,主要与其服务业中有70%以上属于生产性服务业的服务业结构有关。

4.劳动生产率与全要素生产率的评价标准差异。自20世纪中叶美国率先步入服务经济社会以来,关于产业服务化与生产率关系的争论就一直未曾停歇,相关实证也不胜枚举。但早期的实证研究,主要集中于阐释产业结构服务化对“劳动生产率”的影响(Baumol,1967;Fuchs,1968;Bell,1976)。随着研究的深入,人们发现,“劳动生产率”作为一种单要素生产率,难以全面反映“总经济生产率”的实质与内涵:服务业产出具有非实物化特征,服务业产出的不可测度性,传统研究对服务产品质量和服务业溢出效应的忽视,导致服务化的生产率增长效应被严重低估(Barcet,1988;Griliches,1994;Bosworth et al.,2005)。相比之下,全要素生产率(Total Factor Productivity,简称TFP)能全面反映影响产出增长的所有非要素投入因素,越来越多的国外学者开始用TFP变化来衡量产业结构服务化对总经济生产率的影响(Last & Wetzel,2011;Evangelinos et al,2012)。而且我国人口红利日渐消失,开启经济的内生增长已成必然,也就是说,新常态下的我国经济增长将更多地取决于TFP的提升。在此背景下,将TFP作为总经济生产率的衡量指标更为合理。

综上可知,一方面,现代技术对服务业技术性质的改进,使我国当前的服务业发展有异于20世纪中后期西方发达国家刚步入服务经济社会时的状况,传统服务业生产率低的假定在时下或许已不再成立;不同于其他服务行业,生产性服务业具有高生产率的特征,伴随生产性服务业在我国的长足发展,服务业与非服务业的生产率趋同或许已在悄然发生;传统研究方法对服务化的生产率增长效应存在较为严重的低估现象。另一方面,我国区域发展不平衡的现象较为突出,当前国家层面的产业结构服务化趋势并不明显,现代技术和生产性服务业在发展程度上具有明显的地区差异,使得产业结构服务化对全要素生产率可能存在的促进作用在显著程度上将呈现地域差异。因此,本文提出如下假说:

假说:产业结构的服务化变化对我国全要素生产率具有促进作用,而且该促进作用呈现出由西部地区到中部地区再到东部地区渐进增强的态势。

(三)实证检验

本文以中国1987-2014年的省际平衡面板数据为样本,构建动态面板模型,就产业结构服务化对中国全要素生产率的影响以及该影响在我国东、中、西不同地区的差异进行尝试性探索。相对于偏离-份额法等传统实证方法,基于计量模型的分析可以更有效地反映服务业对其他产业部门生产率增长的正外部效应(Peneder,2003)。

1.数据说明与描述性统计。本文采用的数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国教育事业统计年鉴》《新中国60年统计资料汇编》《中国国内生产总值核算历史资料1952-1995》以及各省统计年鉴等。为了前后一致,将重庆并入四川。研究样本涉及1987-2014年我国30个省、自治区、直辖市的样本数据,并沿袭传统经济地域划分法,将全样本划分为东部地区、中部地区和西部地区三个子样本④。实证涉及的主要变量如表1所示。

实证所使用的TFP为全要素生产率的累计变动率形式,其计算过程如下:

第一步,求出测算全要素生产率所需要的投入产出数据。其中,产出数据为各省以1978年不变价格计算的地区生产总值,劳动投入数据为各省从业人员数,重点在于对资本投入数据——省际资本存量的估算。本文借鉴单豪杰(2008)的做法,计算出了以1978年为基期的省际资本存量,其过程如下:(1)利用《中国国内生产总值核算历史资料1952-1995》和国家统计局提供的相关数据,计算出以1978年为基期的固定资本形成价格指数,继而得出各省1978年以来的实际资本形成总额;(2)用1979年的实际资本形成总额除以折旧率与1979-1983年实际固定资本形成额几何平均增长率二者之和,估算出各省的基期资本存量;(3)利用Goldsmith的永续盘存法对1979-2014年的省际资本存量进行计算。

第二步,运用DEA—Malmquist指数法,计算各省1979-2014年Malmquist全要素生产率指数⑤。该指数代表当年全要素生产率相对上一年的变化情况——指数大于1表示增长,小于1表示下降。也就是说,Malmquist全要素生产率指数反映的只是全要素生产率的年度变动情况,而非全要素生产率的实际水平。

最后一步,借鉴Fre et al.(1994)的做法,将Malmquist全要素生产率指数转换成以1978年为基期的累计变动率形式,以反映1987-2014年各省全要素生产率的实际水平差异。

2.模型的构建。由于在非平稳面板序列基础上构建的回归分析易造成“伪回归”问题,本文在构建模型前,先对对数化处理之后的各个变量进行面板单位根检验,结果发现:对数化以后的各个面板序列依旧为非平稳的,进一步进行一阶差分后才变平稳。为了保证回归结果的真实性,本文以各变量的对数差分形式为基础⑥,构建如下两个动态面板数据模型,分别从服务业与第二产业的增加值之比、就业人数之比两个视角出发,来探讨产业结构服务化对我国TFP的整体影响以及该影响在地区间的表现差异:

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