基于誤差修正模型的制造業與生產性服務業、貨物貿易的關系研究——以江蘇為例

李進才

(江蘇信息職業技術學院 工商管理系，江蘇 無錫214153)

一、引言

進入21世紀以后，生產性服務和制造業的關系越來越密切，這主要表現為，制造業發展已經呈現出高度的“服務化”新趨向，即制造業產品的生產融入越來越多的生產性服務作為中間投入，在制造業的附加值中，有越來越大的比重來源于服務業，而不是加工制造過程。生產性服務作為一種軟性生產資料越來越多地進入生產領域，將會對制造業的國際競爭力產生重要影響。［1］改革開放以來，我國貨物貿易一直飛速發展，中國成為世界加工廠，但是中國的貨物貿易處于價值鏈中的低端環節，隨著經濟的發展，資源短缺凸顯發展瓶頸，勞動力優勢逐漸消失，需要對制造產業進行優化升級，提升貨物貿易的國際競爭力。

二、文獻綜述

生產性服務業這一概念最早是由布朗寧和辛格曼在1975年對服務業進行功能性分類時提出的。他們認為生產性服務業包括金融、保險、法律、工商服務、經紀等具有知識密集和為客戶提供專門性服務的行業。［2］Guerrieri和Melieiani研究指出，制造業不僅是生產性服務業產出的主要需求部門，而且決定著生產性服務業的發展程度與國際競爭力。Geo認為，制造業企業內部的技術缺陷促使企業對相關服務的需求必須通過外部購買來實現，從而促進生產性服務業的發展。Hansen和Macpherson認為，生產性服務業外部化有利于制造企業專注于核心技術、降低生產風險和應對偶然需求。［3］國內許多學者就生產性服務業和制造業的關系進行了深入研究(劉戒驕(2002)，陳憲、黃建鋒(2004)，高傳勝，劉志彪(2005)，顧乃華等(2006)，劉志彪(2006)，高傳勝(2006)，江靜等(2007)，馬風華，李江帆(2008)，尚濤，陶蘊芳(2009)，鄧麗姝(2011)，熊宇(2011)等等)，并已基本形成一致的觀點，即認為生產性服務業與制造業表現為相互影響、相互作用、唇齒相依的互動發展關系。［4］

關于貨物貿易的研究，主要集中在服務貿易與貨物貿易的關系上。Melvin(1989)指出，服務貿易出口的增加必然會使貨物貿易存在赤字，在一定條件下，一國的生產性服務出口會促進;［5］Marrewijk等(1996)采用一般均衡模型進行模型分析，認為當其他條件相同時，生產性服務市場占主導的國家(地區)將出口生產性服務而進口貨物商品貨物進口。［6］藍春汛、周升起(2009)，王英(2010)等認為中國貨物貿易對于服務貿易的作用，中國的貨物貿易對于服務貿易起到了一定程度的促進作用，并且這一作用主要表現為貨物貿易對于服務進口的促進，貨物貿易對于服務出口的作用則不顯著。［7］

三、江蘇省制造業和生產性服務業、貨物貿易的發展現狀

自上世紀80年代末以來，江蘇省制造業呈現出快速發展的良好態勢。根據統計資料可知，江蘇省制造業的增加值由1989年的599.91億元上升至2009年的15430億元，年均增長率為17.63%;而其占GDP比重也基本維持在45%左右。制造業的發展推動了地區產業結構的調整與優化，加快了向工業化階段過渡的步伐，極大地促進了江蘇省乃至整個長三角地區的社會經濟發展，并有利于更多的外資向該地區集聚。

與此同時，生產者服務業逐漸成為江蘇省國民經濟的重要組成部分之一。在總量方面，生產者服務業實現了快速的增長，由1989年的178.49億元增長到2009年的10694.8億元，且期間年平均增長率為22.7%;同期，其占GDP比重也由13.5%上升到31%，這表明生產者服務業對經濟增長的貢獻率呈現不斷上升的趨勢。

改革開放以來，江蘇省的對外貿易飛速發展，1989年的貨物貿易總額為36.4億美元，加入WTO后，對外貿易發展迅猛，2003年、2005年、2007年分別突破1000億美元、2000億美元、3000億美元的大關，2009年盡管受到金融危機的影響，貨物貿易總額仍然達到近4000億美元，相當于江蘇省生產總值的61%，年增長率高達25.2%。

四、模型分析及方法概述

(一)Johansen協整檢驗

協整(Cointegration)是指經濟變量之間存在的長期均衡(靜態)穩定的關系，協整理論認為某些非平穩的經濟變量間存在著長期均衡關系，這種均衡關系意味著經濟系統不存在破壞均衡的內在機制。對于多個變量之間的協整關系檢驗采用的是Johansen協整檢驗方法，它是一種以VAR模型為基礎的檢驗回歸系數的方法。根據Johansen定義，構建內生變量Yt的P階向量自回歸(VAR)模型如下:

其中，Yt是K維的非平穩的I(1)向量，Xt是確實的d維的確定性的外生變量，代表趨勢項、常數項等，A1…Ap和Bt是待估計參數矩陣，p是Yt的滯后期階數，εt是服從獨立均勻分布的m維隨機擾動項。該方程的差分形式或向量誤差糾正模型(VECM)的形式:

(二)向量誤差修正模型(VECM)

協整反映三個變量間的長期均衡關系，而向量誤差修正模型(VECM)是基于VAR模型，將變量變化分解為對長期均衡的偏離和短期的動態調整過程，用以反映變量的短期波動和長期均衡特征。誤差修正模型等式右側的變量差分項的系數反映了各變量的短期波動對被解釋變量的短期變化的影響。

其中，ECMt-1=β＇Yt稱之為誤差修正項，這樣得到的每一個方程都是誤差修正模型，誤差修正項反映了變量之間長期均衡關系(即變量之間的協整關系)，即對長期均衡的偏離可以通過一系列的部分短期調整而得到修正，誤差修正項的系數向量α則表示將這種偏離調整到長期均衡狀態的調整速度。而各解釋變量的滯后差分項△Yt-1的系數Γi則反映了各變量的短期波動對△Yt的影響。由于向量誤差修正模型僅僅只能應用于存在協整關系的變量序列，因此在建立VEC模型之前需要進行Johansen協整關系檢驗。［8］

五、變量選擇、數據來源

制造業(pro):采用江蘇省制造業的增加值作為變量，依據是其反映了江蘇省制造業的發展狀況。

生產性服務業(serv):采用江蘇省生產性服務業的增加值作為變量，依據是生產性服務業的增加值能夠反映江蘇省生產性服務業的發展水平。由于沒有生產性服務業現成數據，生產性服務業囊括運輸郵電業、金融保險業、房地產業、社會服務業和科學研究綜合技術服務業等行業，所以以這些行業的增加值加總算得生產者服務業的總增加值。

貨物貿易(trade):采用江蘇省按經營單位所在地統計的進出口商品總額作為度量貨物貿易的指標。

本文考慮到數據的完整性和權威性，數據均來自1989-2009各年度的《江蘇省統計年鑒》或對其中數據整理計算所得，共63個(見表1)。本文對各變量取自然對數以減少數據的波動性和異方差性，相應地，這些變量的對數序列分別用Lnpro、Lnserv和Lntrade表示。

表1 江蘇省(1989-2009)制造業與生產性服務業、貨物貿易發展狀況 單位:億元

六、實證分析

本文首先對江蘇省貨物貿易與生產性服務業、制造業發展進行相關性分析，然后利用協整檢驗的方法從整體上判斷三者的變動是否存在長期的均衡，然后利用誤差修正模型來分析三者變動的長期和短期動態變化關系。

(一)相關分析

數據表明，1989年以來，江蘇省制造業與生產性服務業、貨物貿易都呈現出增長勢頭，將三個變量數據繪制成時間序列圖如圖1。

圖1 Lnpro、Lnserv和Lntrade變化趨勢圖

數據表明，1989年以來，江蘇省制造業與生產性服務業、貨物貿易都呈現出增長勢頭，繪制時間序列圖。從圖1可以看出，各變量都有不斷增長的趨勢，并且變動的方向與步調較為一致。這說明其間可能存在著較強的相關關系，計算出各變量之間的相關系數如表2。

表2 相關系數

由表2可知，江蘇省制造業、生產性服務業、貨物貿易之間的相關系數都大于0.8，由此可以說明三者之間存在明顯的相關性。高度的正向相關說明江蘇省發達的制造業有利于生產性服務業和貨物貿易的增長，同時繁榮的生產性服務業和貨物貿易也會促進制造業的發展。為了研究這種相關關系，采用協整來處理非平穩數據，以不忽視水平序列所包含的有用信息。

(二)數據平穩性

為避免出現偽回歸，我們利用ADF單位根檢驗法來確定江蘇省貨物貿易與生產性服務業、制造業的平穩性。表3的結果顯示，三個變量江蘇省貨物貿易、生產性服務業及制造業的對數序列都存在單位根，即不平穩，而它們的一階差分值均大于它們各自在5%顯著性水平下的臨界值，可見它們都是一階單整，即Lnpro、Lnserv和Lntrade都是I(1)過程，符合協整分析的必要條件。

表3 單位根檢驗(ADF)

(三)VAR最優滯后期的選擇

在進行協整檢驗前首先建立向量自回歸模型(VAR)，這是因為協整分析的結果對滯后期長度的選擇很敏感。我們根據AC信息準則和SC準則取最小值的原則來確定模型VAR的最優滯后階數。表4的結果顯示滯后2階是最合適的。

表4 VAR滯后階數的選擇

(四)協整分析與長期均衡

在確定最優滯后期后，為了研究各變量之間是否有長期穩定關系，可以進一步進行協整關系檢驗。對于多變量方程組協整關系的檢驗，一般采用Johansen協整檢驗，用極大似然估計方法來估計協整向量，用似然比檢驗來確定協整向量的個數(即協整關系的個數)。

對江蘇省貨物貿易與生產性服務業、制造業的對數序列進行Johansen協整檢驗，結果(表5)顯示在5%的顯著水平下，至多有兩個協整向量，說明三者之間存在協整關系(即長期均衡)。

表5 關于Lnpro、Lnserv和Lntrade的Johnson協整檢驗結果

(五)向量誤差修正模型

上述結果證明Lnpro與Lnserv、Lntrade在長期趨勢中存在協整關系，根據Granger(1987)的代表性定理，一組具有協整關系的變量可建立誤差修正模型。用以反映變量的短期波動和長期均衡特征。由于在誤差修正模型中，滯后期數對模型參數的估計具有重要影響。誤差修正模型滯后期應與VAR模型滯后期數相同。因為前述Lnpro與Lnserv、Lntrade的VAR模型滯后期數為2，所以誤差修正模型的滯后期數同樣取為2期。標準化協整系數如表6。

表6 標準化協整系數

將協整關系寫成數學表達式，并令其等于VECM，得到:

VECM=Lnpro-1.005468*Lnserv-1.290450*Lntrade-7.768387

上系。對序列VECM進行單位根檢驗，已經是平穩序列，并且取值在0附近上下波動，驗證了協整關系的正確性。滿足該條件后，下一步可建立并分析與之相關的VECM模型。

其中，Yt=(LnprotLnservtLntrade)＇，AIC 和SC 值分別為-7.887127，-6.551570，都較小，說明模型的整體效果比較好。

雖然上面的VEC模型有少量參數不顯著，但該模型能反應了江蘇省制造業與生產性服務業、貨物貿易之間的短期波動關系，該波動不僅受偏離均衡的影響，還受到生產性服務業、貨物貿易自身變動的影響。

從VEC的回歸檢驗結果來分析，生產性服務業對制造業的短期波動影響的調整速度為-0.218，誤差修正項的負值系數說明對當期值起反向調整作用，從而導致當期制造業回落(或上升)。但滯后1期與2期的制造業對生產性服務業的彈性系數分別是0.402和0.401，說明江蘇省制造產業對生產性服務業的影響是正向的，前者的發展推動了后者的繁榮;但是滯后1期與2期的生產性服務業對制造業的影響是前期為正向，后期為負向，分別為0.102和-0.002，說明江蘇省生產性服務業發展層次比較低，對制造業推動作用還沒有完全展現出來。貨物貿易對制造業短期波動影響的調整速度是-0.207，同樣，誤差修正項的負值系數對當期值起反向調整作用，從而導致當期制造業回落(或上升)，說明貨物貿易的繁榮，會促進制造產業的發展，而滯后1期和2期的貨物貿易的變化對后面的制造業是負向影響，分別是-0.064和-0.266，滯后1期和2期的制造業變化對貨物貿易的影響前期為正向影響，后期為負向影響，分別為-0.332和0.932。滯后1期和2期的生產性服務業變化對貨物貿易的影響是負向影響，分別為-0.771 和-0.120。

七、結論與相關建議

(一)結論

運用相關性分析、單位根檢驗、協整檢驗以及誤差修正模型等計量經濟學工具，對江蘇省1989-2009年間制造業發展與生產性服務業、貨物貿易的增長之間的關系進行了研究，結論如下:1.江蘇省制造業與生產性服務業，貨物貿易具有高度的相關性;2.單位根和協整檢驗表明 Lnpro與 Lnserv、Lntrade都是一階單整序列，三者之間存在長期均衡關系;3.誤差修正模型表明誤差修正項對制造業發展、生產性服務業和貨物貿易發展的長期均衡具有調節作用。短期內，生產性服務業、貨物貿易對制造業的波動是負向的，而江蘇省制造產業對生產性服務業的影響是正向的。

總的來說，制造業的發展帶動了生產性服務業的發展，貨物貿易的發展促進了制造業和生產性服務業的發展，相對于貨物貿易，生產性服務業的作用沒有完全顯現，加快生產性服務業發展，促進與制造業的有機融合具有非常重要的經濟意義。

(二)相關建議

1.重視制造業與生產性服務業、貨物貿易的關系，有利于推動三者的協調發展。計量結果顯示生產性服務業和貨物貿易的發展對制造業發展有推動作用。通過推動生產性服務業和貨物貿易來推動制造業的發展，既可以使貨物貿易產生新的動力，又可以促進生產性服務業發展，改善生產性服務業與制造業不均衡的狀態。

2.大力發展生產性服務業，增加其對制造業的推動作用。在企業層面，一方面要鼓勵制造業企業借助服務業，發展產業鏈附加值高的環節，提高盈利能力;另一方面要促進制造業非核心產業活動外置，形成獨立的服務企業。在產業層面，江蘇應以制造業的國際資本轉移帶動服務業投資，依托與跨國公司戰略伙伴關系加快承接國際服務業轉移，并通過產業關聯促進江蘇制造業的升級。同時，以制造業與服務業的協調互動促進新興產業的孵化，充分利用各種優勢資源，培養各種特色生產性服務企業。此外在區域層面上，圍繞江蘇省內產業，完善生產性服務業支撐體系，打造完整、具有較強競爭優勢的綜合產業集群，并鼓勵不同類型集群進行聯動，實現集群間協調共贏。

3.繼續保持貨物貿易的國際競爭優勢，促進貨物貿易內部結構調整和產業結構升級。制造業與生產性服務業、貨物貿易之間存在長期的均衡關系，貨物貿易附加值的提高越來越倚仗生產性服務業和制造業的發展。沒有高附加值的生產性服務業和制造業的發展，貨物貿易結構調整也難以實現，因此，應把生產性服務業的發展與貨物貿易內部結構調整和制造業產業升級有機結合起來。

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