淮安市服务业发展与经济增长关系的协整分析

王从盛

(淮阴师范学院 经济与管理学院， 江苏 淮安 223300)

淮安市服务业发展与经济增长关系的协整分析

王从盛

(淮阴师范学院 经济与管理学院， 江苏 淮安 223300)

为探讨淮安市服务业发展与经济增长之间的关系，根据1988—2007年淮安市服务业产值和国民生产总值数据，运用单位根检验、协整检验、Granger因果关系检验进行实证分析，结果表明：淮安市服务业与经济增长之间存在着长期稳定的动态均衡关系；服务业的发展对经济增长发挥着重要的作用。

服务业；经济增长；协整分析；淮安

一、研究现状

近年来，服务业飞速发展，无论在发展中国家还是在发达国家，服务业都备受关注，被誉为制造业之后经济发展的又一巨大推动力。英国经济学家威廉·配第和C·克拉克根据20多个国家的各部门的劳动投入和总产出的时间数据，提出了配第—克拉克定理，该定理认为越是发达国家，人均国民收入越高，产业结构中农业的份额越少，制造业和服务业所占的份额越高。克拉克在研究中发现，一个国家从事三个产业的劳动力比重会随着国民经济的发展及人均收入的提高而变化，农业的劳动力将随人均国民收入的提高急剧下降，从事制造业的劳动力与经济增长同步增长，但会在一段时间后趋于稳定，服务业劳动力的比重则会不断增加[1]。从现在各国的经济发展状况来看，实际的经济发展趋势验证了配第—克拉克定理。在发达国家，服务业占GDP的比重超过60%，甚至更高，美国已达75%。在中等发达国家，服务业一般占GDP的50%—60%，低收入国家服务业的比重一般在40%以下[2]。由此可以看出服务业的发展对GDP有着至关重要的作用。

关于服务业对国民经济的作用，国内外在微观环境和宏观环境两个方面都做了不少研究。詹姆斯·赫斯科特认为，服务业中，利润增长、忠诚度及满意度和顾客获得服务的价值与产出存在着直接的、牢固的关系[3]。在宏观方面的研究中，美国经济学家谢尔普指出，农业、工业是经济发展的砖块，而服务业是把它们黏合起来的”灰泥”。库兹涅兹进一步总结认为，现代经济增长实际上是经济结构的全面变化，它绝不仅仅是一场工业革命，更是一场农业革命和以交通通讯为主要代表的服务业的革命[4]。富克斯研究认为，服务业在未来经济发展中将处于战略地位，其取代农业、工业成为国民经济的第一大产业是经济发展的必然趋势[5]。在对中国经济的研究中，我国学者李江帆从生产性服务业、服务业、GDP贡献率、就业贡献份额和第三产业比重增大趋势等6个方面解释了第三产业在中国国民经济中的重要战略地位[6]。黄少军则实证研究了服务业与经济增长的关系，并提出了服务经济发展的一般规律[7]。

自上个世纪90年代以来，淮安市经济持续快速增长，到2007年全市国民生产总值突破700多亿元，在此期间，服务业也快速发展，到2007年服务业增加值增至266余亿元，对全市经济的贡献率呈逐年上升趋势，到2007年达37%以上。因此，对淮安市服务业发展水平与经济增长的内在联系机制进行实证研究是十分必要的。在早期的实证研究中，经济学家们采用普通最小二乘法(OLS)对一些国家或地区的时间序列数据进行实证研究，但这可能存在“伪回归”问题。当前，运用协整检验、因果关系分析等方法对时间序列数据进行分析已成为实证研究的主流[8][9]。本文根据1988—2007年淮安市服务业增加值和全市国民生产总值数据，运用单位根检验、协整检验、Granger因果关系检验等计量经济学主流研究方法，对淮安市服务业发展与经济增长关系进行实证研究。

二、模型建立及实证分析

(一)数据来源与变量设定。

本研究收集了淮安市1988至2007年的GDP和服务业产值的数据。由于在很多研究中，一般把第三产业等同于服务业，所以本文用第三产业的产值来代替服务业的产值，数据源于历年《江苏省统计年鉴》。

用服务业产值(SERV)反映服务业发展状况，用宏观经济总量指标全市生产总值(GDP)反映经济增长状况。本研究所使用的数据均是名义值，没有消除物价变动对全市生产总值和服务业产值的影响。由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以对GDP、SERV进行自然对数变换，分别用lnGDP、lnSERV表示自然对数变换后的全市国民生产总值、服务业增加值，见表1。

表1 淮安市GDP和服务业增加值(1988—2007)

数据来源：《江苏省统计年鉴》(1989—2008)，其中1992年数据缺失。lnGDP和lnSERV是GDP和SERV值的自然对数。

(二)GDP与服务业增加值的时间序列分析。

由于GDP和服务业产值的数据都属于时间序列，本文采用动态时间序列来分析它们之间的关系。分析的步骤是，首先对时间序列进行平稳性检验，再进行协整检验。

1、时间序列的单位根检验。

从表1中可以看出，两变量具有很强的上升趋势，属于非平稳的时间序列。由于经济变量的非平稳性，使得基于普通回归方法所估计的方程可能存在“伪回归”问题。因此，本文首先运用ADF检验法对lnGDP和lnSERV进行单位根检验，经eviews5.0运行具体结果见表2。

表2 时间序列lnGDP、 lnSERV的ADF单位根检验

从表2可以看出，在1%的显著性水平上，两时间序列经过一阶差分是平稳的，即lnGDP和lnSERV均是I(1)序列，因此可以进行协整检验。

2、协整检验。

虽然时间序列lnGDP和lnSERV是非平稳的，但均为一阶单整序列，其可能存在某种平稳的线性组合，这个组合反映了变量之间长期稳定的比例关系，即协整关系。本文运用E-G两步法对两变量lnGDP和lnSERV时间序列进行协整检验。首先运用E-G方法进行分析，建立协整回归模型(1)：

lnGDP1=c+αlnSERV1+U1(1)

(1)

经eviews5.0运行得到的结果如表3：

表3 协整方程(1)的eviews运行结果

由表3数据显示，协整方程(1)的估计如下：

lnGDP1=2.475+0.735lnSERV1+U1(1)

t=(17.511) (22.293)

R2=0.967F=496.96

D.W.=1.429

由上可知，模型的拟合优度R2=0.967，D.W.=1.429，F=496.96，相随概率为0。方程的总体线性关系成立，方程的变量和常数在95%的致信度上通过t值检验，因此协整模型(1)可被采用。

为了确定lnGDP和lnSERV序列是否存在协整关系，需要检验式(1)的残差序列Ut(1)的平稳性。运用ADF检验法对Ut(1)进行单位根检验，得到的结果为表4：

表4协整方程(1)的残差Ut(1)的ADF检验

t-统计量伴随概率AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.0624180.0043检验值1%level-2.6997695%level-1.96140910%level-1.606610

表4显示，Ut(1)的ADF检验值为-3.0624，小于1%的临界值-2.6997，可以看出所估计的Ut(1)是平稳的(即没有单位根)。因此，尽管lnGDP和lnSERV个别而论并非平稳，但两者却存在着协整关系，即长期均衡关系。从协整模型(1)的估计结果可以看出，lnGDP和lnSERV之间具有较高的相关性，假设其他条件不变，GDP对SERV的弹性为2.085(e0.735)，即服务业产值每增加1元，将促进经济增长2.085元。可见，服务业对经济增长拉动作用很显著。

3、误差纠正模型(ECM)。

通过协整检验可以看出，lnGDP和lnSERV之间存在长期均衡关系，当然，在短期内也许会出现失衡。因此，令ECMt=Ut(1)，利用表1数据采用hendry的一般到特殊的建模方式构建误差修正模型(2)为：

ΔInGDPt=β0+αECMt-1+β1ΔInSERVt+εt

(2)

经eviews5.0运行得到估计结果如表5：得到的误差修正模型为：

ΔInGDPt=-0.072-0.4903ECMt-1+1.1921ΔlnSERVt+εt

t= (-3.5803) (-3.3557) (14.8556)

F=140.212 ，调整后R2=0.9424

D.W.=1.8034

在式(2)中，Δ表示一阶差分，ECMt-1表示式(1)中的残差的一期滞后值，作为均衡误差项的经验估计，而ε是具有通常性质的误差项。式(2)把lnGDP和lnSERV的短期动态变化以及前期的“均衡”误差联系起来。在此回归中，ΔlnSERVt象征lnSERV中的短期干扰，而误差纠正项ECMt-1象征着朝向长期均衡的调整。在式(2)中，不存在自相关，且误差修正项的回归系数为负值，符合反向修正机制，从误差修正模型可以看出：服务业的短期波动将引起经济增长同方向变化；长期来看，协整关系式起到引力线的作用，将非均衡状态拉回到均衡状态，如果本期的全市经济增长偏离长期均衡值，到下一时期这一偏离度将有49%得到纠正或清除。

表5误差修正模型(2)的估计结果

变量系数标准误t-统计量伴随概率C-0.0720000.020110-3.5803290.0027ΔlnSERVt1.1921450.08024914.855600.0000ECMt-1-0.4903410.146123-3.3556800.0043R20.949226因变量平均0.117894调整R20.942456因变量S.D.值0.279435SE回归值0.067032AK信息准则-2.416283总残差平方0.067399施瓦茨准则-2.267888似然率24.74655F-统计量140.2120D.W.统计量1.803445伴随概率0.000000

4、格兰杰因果关系检验。

协整检验结果证明了淮安市服务业与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系,但这种均关系是否构成因果关系,还需进一步检验。本文借助Granger(1969)提出的因果关系检验方法对这一问题进行分析[10]。Granger因果关系检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。一个变量如果受到其他变量的滞后影响,则称它们具有Granger因果关系。Granger因果关系检验中一个重要的问题就是滞后阶数的确定。在选择滞后阶数时,一方面想使滞后阶数足够大,以便能完整反映所构造模型的动态特征。但是另一方面,滞后期越大,需要估计的参数也就越多,模型的自由度也就越少。所以通常进行选择时,需要综合考虑,既要有足够数目的滞后项,又要有足够数目的自由度[9]。对两变量的Granger因果关系检验结果见表6。

表6 lnGDP和lnSERV的格兰杰因果检验表

滞后阶数原假设F值P-值结论4LNSERV不是LNGDP的Granger原因30.95990.0004拒绝LNGDP不是LNSERV的Granger原因25.25900.0007拒绝5LNSERV不是LNGDP的Granger原因117.2800.0012拒绝LNGDP不是LNSERV的Granger原因227.7340.0005拒绝

从表6可以看出,从长期来看,在滞后阶数为4、5时，服务业发展是经济增长的Granger原因，经济增长也是服务业发展的Granger原因，其P-值均小于1%。

三、结论

本文运用计量经济分析方法进行研究，得出以下结论：

(1)通过非平稳序列的单位根检验证实，时间序列lnGDP和lnSERV均是1阶单整序列，即lnGDP～I(1)，lnSERV～I(1)。协整分析表明，淮安市服务业与经济增长之间存在着长期稳定的动态均衡关系。服务业对经济增长的拉动作用显著，服务业产值每增加1%，将促进经济增长2.085%。

(2)误差修正模型(ECM)表明，服务业产值的同期变化对全市生产总值有显著的正效应，并且每年全市生产总值的实际值与均衡值的差距约有49%得到纠正或清除，全市生产总值在受到干扰后以较快的速度调整到它的长期成长途径上。

(3)Granger因果关系检验表明,服务业与经济增长之间存在着双向的Granger因果关系,服务业对经济增长具有明显的促进作用,经济增长又进一步促进了服务业的发展。

当前，淮安市服务业发展处于一个关键时期，加快发展服务业，不仅可以直接拉动全市经济增长，满足人民日益增长的物质文化生活需要，开拓就业门路，提高服务的社会化、专业化水平，而且有利于促进市场经济发育，优化资源配置，提高全市经济整体效益和运行质量。要采取切实可行的措施加快发展服务业，优化产业结构，从而进一步促进淮安市服务业健康发展和经济又好有快发展。

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F244.0

A

1007-8444(2010)02-0202-04

2009-11-20

2009年度淮安市科技支撑计划项目(HAS2009045-1)；2009年度江苏省教育厅高校哲学社会科学基金“金融危机对江苏省就业的影响及应对措施”(09SJB790008)。

王从盛(1974-)，男，安徽凤阳人，助教，主要从事区域经济研究。

责任编辑：张言彩