服务业的扭曲是否挤压了制造业？

傅春杨 陆江源

一、引 言

近年来，中国经济结构快速调整，制造业比重不断下降，以金融业、房地产为主的服务业突飞猛进。人们将这归结为结构不断优化和经济发展的动能不断由制造业向服务业倾斜的结果。与此同时，在学术界和社会上也引发了关于经济过度“服务化”和“金融化”的激烈争论。其实，无论是近些年热议不断的互联网经济与实体经济之争，还是 2016年以来的“脱实向虚”现象的讨论，争论问题的本质都在于中国现有的服务业发展是否挤压和冲击了制造业，对制造业带来了不利影响。要回答这个问题，则需要对服务业进行细化，因为直观上批发贸易、金融业、交通运输业等服务业很可能对制造业的影响迥异；另外制造业和服务业的复杂上下游和网络关系，使得这个问题的答案超越了“是”与“否”的简单架构。因此，只有更全面地从产业交互联动的角度来考察细分服务业和细分制造业是否能够相互协同促进并建立影响系数矩阵，才能够对制造业与服务业之争有个初步的探讨。

中国部分服务业由于体制机制的制约，还存在较大的扭曲(中国经济增长前沿课题组，2014)。这些扭曲是只影响行业自身，还是会通过产业上下游影响到其他行业尤其是制造业呢？更直接的也是最直观的，金融业的扭曲是否挤压了制造业的发展？这些有趣的问题很可能需要在具有投入产出结构的一般均衡框架下进行研究，才能对问题的整体有所把握。

因此，本文构建了具有投入产出结构的一般均衡模型，并估算了中间投入的价格替代弹性，以消除行业扭曲为动力，进行反事实估计，研究某一行业的扭曲消除如何影响其他细分行业的产出份额和产出量，为全面考察产业协同效果和进一步的产业政策提供了新的思路。

国内外对产业协同的研究比较丰富，主要集中在产业协同水平的衡量(Ethier，1982；Markusen，1987；高觉民和李晓慧，2011；吉亚辉、李岩和苏晓晨，2012；江曼琦和席强敏，2014；刘婷婷、曾洪勇和张华，2014；吴昌南和苏婷，2015；等)和产业协同的效果层面(陈建军和陈菁菁，2011；豆建民和刘叶，2016；等)。特别地，以投入产出表作为数据基础探讨产业联动协同的文献，给了本文较大的灵感。支燕和白雪洁(2011)用四时点全国投入产出数据研究了汽车行业的上下游产业协同和演进；刘婷婷、曾洪勇和张华(2014)用地区投入产出表讨论了京津地区的产业协同和差异。但是以上的文献有两类局限:一是并没有将产业协同水平的衡量和产业协同的效果结合在一起研究，不能全面地讨论产业协同这个话题；二是止步于过去数据的研究和挖掘，并没有对价格变动导致的产业结构变化进行研究。基于过去数据得出结论，并采取产业政策，往往会影响各个行业的价格和行业份额的动态变化，导致原先的结论失去意义。

针对第一类局限，同时伴随着网络经济学的兴起，讨论产业网络化联结的一般均衡模型出现。Acemoglu、Akcigit和Kerr(2015)讨论了宏观经济冲击如何通过投入产出和地理的网络化产业结构影响经济。Bartelme和 Gorodnichenko(2015)讨论了产业联结网络化和专业化对于经济增长的影响。针对第二类局限，由于柯布-道格拉斯形式(C-D)的生产函数导致的结果是各个行业的价格变动毫无弹性，因此现有文献改用常数替代弹性(CES)生产函数的一般均衡框架，引入并估算各个行业间的产品价格替代弹性，用来更好地刻画价格变动对生产结构变动的影响。Atalay(2017)构建了 CES函数的一般均衡模型，估算了美国的行业价格替代弹性，在 DSGE框架下探究行业特有的冲击如何影响产出波动，但 Atalay(2017)只讨论了产业价格弹性的重要性，并没有具体测算其对行业协同的影响。本文则是顺着经济扭曲文献的路子，将产出偏离最优产出的部分理解为由经济扭曲带来。因此，在含有经济扭曲的一般均衡讨论框架下，研究各个行业价格变动对产业份额产生动态影响，进一步分析产业协同联动效果，本文还是先例。

在经济扭曲文献层面，国内外也有较为细致的研究。此类文献由 Hsieh 和Klenow(2009)开先河，将产品价格扭曲引入一般均衡模型。陈永伟和胡伟民(2011)在此模型的基础上引入了中间品投入，研究了中国制造业TFP损失问题。Jones(2011)最早建立了含有投入产出结构的网络化一般均衡模型。Leal(2015)将产品价格扭曲和劳动力价格扭曲引入单生产要素模型，丰富了扭曲种类。但是，以上扭曲文献都只是停留在测算扭曲对整体经济产出损失的层面，并没有深入细致地讨论某行业的价格扭曲变量如何通过产业联结影响其他行业产出，又由于生产函数都假定为 C-D形式，因而并不能展现扭曲价格变量对产出结构的影响。本文旨在弥补这一不足。

二、理论模型与数据来源

（一）消费部门

消费者的最优化决策是在预算约束下最大化效用:

C为最终消费，Pf表示最终品价格，w1、w2、w3分别表示高技能、中等技能、低技能劳动力平均工资，H、M、L分别表示高技能、中等技能、低技能劳动。K 、r分别是资本及其回报率，θi是部门i产品在总消费中的占比。市场出清条件为C=Yf，Yf为最终产出。εD为需求替代弹性。

（二）生产部门

市场中存在n个生产中间品的部门，各个部门均使用其他部门的产品作为中间品。每个中间厂商的生产需要使用资本、劳动力(高、中、低技能)以及其他部门的中间品。中间品部门的生产函数为:

其中，Qi是部门 i的总产出，Ai代表部门 i的技术水平，Ki、Hi、Mi、Li分别代表这个部门所使用的资本、高技能劳动力、中等技能劳动力和低技能劳动力。α、β1、β2、β3分别表示资本、各技能劳动力的产出弹性。σi代表中间品占总成本的份额。Xi代表部门i使用的全部中间投入。

Xi为部门i使用的全部中间投入，由各部门的中间品打包构成，有:

其中各部门产品的价格替代弹性为εM,i，我们称为中间投入产品价格弹性。xi,j为部门i在成本中的使用的部门 j的产品量。μi,j代表在部门i总中间投入中部门j中间投入所占的份额。

中间品厂商的决策为利润最大化问题:

中间投入厂商雇用的资本价格和技能劳动力价格存在扭曲，其中部门i资本的扭曲为iφ，高、中、低技能劳动力的价格扭曲分别为η1,i、η2,i和η3,i。且令Misi=，代表在部门i中全部生产要素价格扭曲带来的影响。

用拉格朗日方法，求解利润最大化问题，得到:

由于上述前四个等式右侧都是常数，因此我们将高技能工资扭曲的形式定义为:

因为w1i为无扭曲时的工资，我们假定该工资与全国的平均价格wi一致，因此等式可以成立。当扭曲消除，即1iω为1时，意味着高技能劳动力在所有行业的平均工资都相等，这个假定过于理想化而忽略了行业特性导致的价格差异。单纯将扭曲消除为 1，会有两个问题:首先是行业存在自身特性，生产的异质性就很难保证所有行业的工资水平都相等；其次是模型只将某一个行业的扭曲消除为 1，由于产业的联动性，很可能导致其他行业的资源错配加重，类似按下葫芦浮起瓢的道理。因此，通过模型计算寻找消除行业扭曲以后可以最大限度地改进全经济和其他行业效率的行业，才是至关重要的。基于以上原因，本文考虑采用基准国扭曲校准的形式，即假设基准国的要素价格扭曲为1，反事实估计中国扭曲消除达到基准国水平时全经济和其他行业的反应。

基于此，我们得到:

同样的推导可以得到η2,i和η3,i的表达式。资本价格iφ扭曲直接消除到1，而不进行基准国调整。

（三）最终产量、行业份额变化和行业产量变化的解

本文所采用的模型属于静态模型，只考察短期的经济扭曲及产业协同变化趋势。同时也不牵扯到技术A在中长期的变动。

当行业扭曲发生变动时，总最终产出的变化率 Δ lnYf、产出份额的变化率 Δ lnmi、行业总产出绝对值变化率 Δ lnQi，分别可以用以下公式计算①读者可扫描本文二维码，获取“附录”，从中查看推导过程。:

（四）数据来源和参数取值

考虑国际可比的因素，我们采用国际投入产出数据库(WIOD)中的国家投入产出表(NIOD)的投入产出数据。分析国为2009年的中国，以美国、英国、德国、法国、意大利、日本、韩国、中国的台湾省8个经济体1995—2009年15年的扭曲数据作为基准参照，也就是120次基准经济体的选取。换言之将中国2009年各行业iφ、η1,i、η2,i和η3,i这些扭曲项纠正到这些经济体不同年份的水平。这样可以有效地避免数据选取偶然性带来的偶然结果。同时也主要由于国际投入产出表2013年版本中的附属的社会经济账户(SEA)只包括 1995—2009年的时间序列。行业的资本存量、资本回报绝对值、从业人员劳动时间(分高、中、低技能)、劳动回报绝对值(分高、中、低技能)都来自WIOD附属的社会经济账户(SEA)，见表1。

特别地，根据WIOD数据库2012年版本的定义，小学及以下学历的劳动力被划为低技能劳动力，中学及技校学历的劳动力被划为中等技能劳动力，大学及以上学历的劳动力被划为高技能劳动力。行业平均工资由行业的劳动回报(labour compensation)除以劳动时间(working hours)计算，行业资本回报率由资本回报(capital compensation)除以实际资本存量(real fixed capital stock)获得。这些数据都可以从WIOD附属的社会经济账户获得。

在测算弹性的时候，我们采用 1995—2009年中国的投入产出和行业价格数据，以1995年为基准年。

表1 各系数含义、计算方法及数据来源

三、行业投入弹性的估算和反事实估计结果

（一）弹性的测算

由于现有的文献还没有对中国的较可靠的需求替代弹性εD的估算，也就是中间品打包的弹性。本文的目的也在于分析行业间的协同效用，因此在反事实估计中简单地假设需求弹性εD＝1。在后续的稳健性检验中，本文将尝试改变这两类弹性的值，以考察模型结果对弹性取值的稳健程度。这样本文就可以着重讨论中间投入产品价格弹性εM,i的测算和影响。参照Atalay(2017)的研究，εM,i具体的测算方程为:

其中，γ为常数，为部门j中间投入价格指数，Pi为部门i产出价格指数。因为每个行业的产品都可以作为别的行业的投入品，就此可以扩大估算样本量。根据这个测算方程，我们测算了 33个行业的 1-εM,i值，每次测算的有效样本为 462个，即 14年×33个行业。本文采用 OLS法估算弹性，各行业的弹性取值见表2。由于弹性不可能小于0或大于1，因此我们将弹性大于1的取值为1，弹性小于0的取值为0。

表2 行业弹性测算结果及最终取值

（二）反事实估计与稳健性分析

本文采用Matlab R2012b软件进行反事实估计。通过将某一个行业的全部扭曲纠正到各个国家的扭曲水平，可以得到扭曲消除以后的最终产出变化率 Δ lnYf、各个行业产出份额变化率Δlnm、各行业产出绝对值变化率ΔlnQ。因此，本模型不但可以考察细分服务业扭曲对细分制造业的影响，还可以考察制造业对制造业、服务业对服务业、制造业对服务业的影响等。不过囿于篇幅，同时本文的主要研究目的是服务业和制造业的产业协同，因此仅讨论特定服务业扭曲对细分制造业的影响。

中国经济扭曲对最终产出的影响显著。通过将各个行业的经济扭曲消除到基准经济体的水平，得到 120×33组最终产出变化数据 Δ lnYf。每一个行业所在的位置都有120簇数据线，代表120次基准经济体的选择。其中建筑业(F)、批发贸易(52)、金融业(J)、计算机和研发等(71t74)的扭曲消除对最终产出的影响最大，并且结果相当稳健，虽然不同基准经济体的选取会影响数值的大小，但是数值的正负、规模几乎不受基准经济体选取影响。这表明中国经济扭曲确实与发达经济体存在着显著的差异，这些扭曲对中国经济产生了深刻的影响①限于篇幅，未列出各行业扭曲图和后续的稳健性检验。感兴趣的读者可向作者索取。。

其中计算机、研发及其他商业活动(71t74)是以下四个行业的归并:不配备操作人员的机械和设备以及个人和家庭用品的租赁(71)，计算机及有关活动(72)，研究与发展(73)，法律、会计、广告等其他商业活动(74)。这一个大类主要是和企业生产相关的服务业，我们可以理解为生产促进型的现代服务业。

金融业、建筑业、现代服务业的扭曲消除，分别可以带来约 8%、4%、3%的最终产出增长。需要特别注意的是，消除扭曲以后产出可能下降，这是由于我们只消除了某一个行业的扭曲，该行业的价格变动会通过行业联结传导到其他行业，影响其他行业的要素配置。这样可能减弱也可能增大其他行业的扭曲，也就可能使产出下降。因为作了发达国家的扭曲调整，将中国2009年的要素价格扭曲调整到基准经济体的程度，由于欧美国家农业价格补贴较高，中国扭曲进行调整以后反而会不利于经济产出。

既然某些行业如金融业、批发零售的扭曲会带来如此严重的产出损失，那么这些行业的扭曲又是如何影响其他行业的呢？图1展示了以2009年的美国扭曲调整和中国各行业扭曲消除以后的产出份额变化超过±5‰的行业个数。从图1中可以看出，服务业中的批发零售和金融业以及计算机、研发和其他服务业会带来大量的其他行业份额变化，而制造业扭曲的消除并不会显著影响其他行业的产出份额。

金融业扭曲显著影响了其他行业。在消除金融业扭曲以后，制造业的产出份额基本都得到了提升，平均 5‰左右。另一方面，金融业自身将下降 80‰左右，同时带动其他服务业的产出份额下降。在更换基准经济体的情况下，此结果也十分稳健，120簇数据线基本未出现正负变化，而且数据绝对值相差不大。

建筑业与其他行业产业联动效果较多。在消除建筑的扭曲以后，制造业的产出份额普遍只能增长 0.5‰左右，同时也将降低其他服务业的份额。该结果也相当稳定，在更换基准经济体以后，120组线簇的方向和绝对值呈现聚拢的效果。

现代服务业与其他行业的产业联结效果较强。现代服务业是一个加总的大类行业，我们可以理解为企业生产促进型的现代服务业。现代服务业扭曲的消除，对不同行业的影响不同，部分制造业如木材制造、纸类制造、焦炭等行业可增长 5‰，而如食品、纺织等行业则仅增加1‰～2‰。同样在更换基准经济体的情况下，结果也十分稳健。

更换 120次基准经济体，事实上是对经济扭曲偶然性的排除。通过不断更换基准经济体，中国的经济扭曲衡量标准也在不断变化。但稳健结果表明，在经济扭曲显著影响经济的绩效情况下，各行业的联动效果并不因扭曲的取值而产生显著的异动。因此，本文的结果并不是由于经济扭曲的选值而带来的数据巧合。

那么是否是由于产出弹性的取值带来的结果巧合呢？为了检验这个问题，本文以0.1为分位数，所有的行业弹性从 0～1取值。通过如此取值发现，随着弹性取值的变化，120组线簇的正负向并没有发生变化，只是线簇的绝对值发生变化(这是显然的，当弹性取值为 1时，生产函数为柯布-道格拉斯函数，所有行业无联动效果，所以弹性取值越大，绝对数值越小)。

行业联动效果主要由投入产出结构带来的。如表3，本文所采用的参数可以分成四大类:经济扭曲类、行业弹性类、投入产出系数矩阵以及与行业无关的产出弹性类。表3将参数进行了分类。通过 120组基准经济体的选择，排除了经济扭曲弹性选取带来的偶然性；通过将行业弹性从 0～1进行取值，排除了行业弹性测算结果带来的偶然性。产出弹性α、1β、2β、3β是由全经济的数值决定的，与行业特性无关。因此，各个行业的联动效果就是由投入产出系数矩阵带来的。尽管金融业、制造业、现代服务业的扭曲消除对整体经济都会产生显著影响，但是由于金融业与其他行业在投入产出结构中的联结性最强，因而金融业扭曲的消除对于其他行业的影响最为显著①因篇幅有限，本文不再展示其他行业扭曲消除后的结果图，有兴趣的读者可以向作者索要数据结果和代码。。

表3 参数分类

与金融业不同的是，交通运输业扭曲的消除，对制造业的影响很小，基本都无法通过 1‰的显著性检验。这反映了交通运输业在中国工业化进程中已经和制造业有了比较好的耦合效果，交通运输业较好地服务了中国的制造业。事实也是如此，较之其他国家，中国的交通运输和物流十分便捷和高效，运输行业的行业垄断和扭曲并没有其他服务业严重。

因此，在对生产促进型服务业和制造业协同效果的评价中，如果简单地将行业加总来整体评价其对制造业的影响，由于不同服务业行业差异性较大，显然会失于偏颇。

四、经济扭曲、产业变动与结构变迁

通过改变经济扭曲，导致行业间的产品价格比价发生变化，在行业替代弹性的作用下，会引发全行业的要素再配置和产量变化。在本文所采用的模型中，经济扭曲作为外生改变的变量，在行业替代弹性和投入产出结构的作用下，最终导致要素的再配置、行业产出变化及全经济产出的变化。产业的联动效果，实际主要是由投入产出结构引起的，如图2所示。

金融业扭曲通过产业的投入产出网络来扩大对经济的影响。金融业对各个行业和全经济产出的影响最显著，但据表4所示，这显然不是因为金融业的扭曲最大。各类劳动力扭曲是指行业平均工资相对于全国平均工资的比值，高于1表示工资过高，低于1表示工资过低。表4作了美国2009年的基准调整，即假设美国经济价格无扭曲，用中国的扭曲除以美国的扭曲。结果显示中国在金融业的扭曲值并不是最高的，房地产业，计算机、研发业的扭曲实际上更高。但是金融业对各个行业的网络连接效果最高，因此消除较少的扭曲，对各个行业的影响就十分显著，同时对最终产出的影响也最大。

表4 以美国2009年为基准的中国特定行业经济扭曲

从投入产出结构网络化水平来看，金融业与现代服务业对其他行业的完全消耗系数较高。这部分网络化水平的衡量已经通过B矩阵(投入产出系数矩阵)在模型中得到体现。表5则是简单地呈现了2009年特定行业的最终产出与总产出的比值。建筑业、房地产业、国防、教育、医疗等行业都属于最终消费为主的行业，参与中间投入的程度较低，与其他行业的网络化联结较弱，因而扭曲消除仅仅引起行业本身的产出变化。金融业、现代服务业比值较低，说明总产出中中间投入的水平较高，与其他行业的网络化联结水平较高。因此，经济扭曲还要通过该行业在整体投入产出结构中的网络化程度来扩大其对整体经济的影响。

表5 中国2009年特定行业的最终消费占行业总产出的比值(%)

中国的金融业效率较低，金融分割十分严重，国有背景的公共实体获得大量资金，而民营背景的实体以及中小企业获得的资金支持十分有限。这种分割式的市场结构，造成了金融过高定价。同时现有的金融创新往往基于逃避监管，这种创新导致了监管的低效率和金融业的层层定价，实体部门受到更加严重的挤压。在2011年金融市场化以前，整个经济增长是以信贷投放为驱动模式的，各个行业都与金融业有着紧密的联系，因此金融业的要素扭曲显著地挤压了制造业的产出水平。这个结果很好地回答了经济是否过度“金融化”的问题。因为在中国，重要的不是金融是否过度发展，而是金融业扭曲和过高定价导致的制造业受到挤压的问题。从上文的反事实估计可以看出，扭曲的消除不但能促进制造业的份额增长，同时也将大大提高金融业和其他服务业的产出绝对值，是一种相互促进式的改进。

对于建筑业、房地产业、教育医疗等行业，虽然扭曲也十分严重，但由于面向的是最终消费端，扭曲的消除主要影响自身产出以及少数上游行业的产出，因此并不会带来所有行业的巨大变动，即对整体产出的增加效果有限。

读者很可能会就本文与产业结构变迁的文献进行对比。事实上本文的模型只是一个截面的模型，研究的是资源优化配置下的产业状态变化，该效应并不影响结构变迁的趋势。这个问题可以分两点来说明。

首先，传统的结构变迁文献有两类假定处理。第一类是财富扩张下需求曲线非线性(这样导致财富变化下需求比重发生变化)，而本文采用的总需求函数是位似效用函数，没有财富效用；第二类假定是各行业的技术增速不同或者要素禀赋因素导致的相对价格变动。由于本文是静态模型，技术在模型中是常数，因此这类动态效用在本文中并不存在。

其次，在本文中，扭曲的消除会导致某些行业的生产成本降低，通过投入产出关系，导致其下游行业的价格也发生变化。本文发现，消除金融业的扭曲，去掉了不合理的垄断性，会带来金融业价格的下降，而因为投入产出结构存在互补性，又会导致不同行业的价格变动幅度不同。此时由于大部分服务业在中间投入中使用金融业占比较高，导致其相对于工业价格下降更快，从而导致服务业在总量中的占比下降。因此，份额的下降是由于这些服务业的价格下降，但是扭曲消除后这些服务业的绝对产出是增加的，这一点可以从模型结构的dlnQ中看出。

本文的机制并不会改变各个行业的技术增速，进而不会改变结构转型的趋势，只会改变经济体在结构转型期所处的状态，类似于曲线的平移，不改变曲线的斜率。事实上也就是一般的要素配置理论的共同点:要素配置优化只会影响产出绝对值，不会影响长期产出增长率；长期的产出增长率还是由技术进步、人力资本提升带来的。

五、结论及政策建议

本文采用常数替代弹性生产函数(CES)取代柯布-道格拉斯生产函数(C-D)，引入了行业中间投入价格的弹性，在投入产出网络的结构中，较完整地刻画了各个行业间的联动协同效果。本文具体研究了在行业扭曲消除的情况下特定的行业如何影响其他行业的产出份额和产出绝对值，从价格变动、产出份额结构变化的角度延伸，为更全面地考察产业协同效果和更合理的产业政策作出了新的尝试。另外，本文通过 120次基准经济体的选择以及 0～1弹性的取值，进行稳健性检验，排除了经济扭曲、产业弹性取值任意性带来的结果偶然性，因而本文结果较为稳健。

本文得出如下结论。

第一，行业产出价格的弹性会对行业联动协同效果产生显著的影响。要进行产业联动协同背景下的产出份额动态变化的研究，需要对弹性进行更深入的研究和探讨，而弹性这个话题正是先前的文献所忽略的内容。因为此前文献均采用C-D形式的生产函数，在测算结果中不会出现产出结构的变化。

第二，消除金融业和现代服务业的要素价格扭曲对制造业的影响显著。金融业扭曲的消除将大大提高制造业的产出份额，同时大幅降低自身的产出份额，与之相对的是，所有行业的产出绝对值也将大幅提升，而金融业的产出绝对值更增长一倍以上。这表明中国金融业的扭曲严重制约了中国制造业的发展，过高的金融定价使得金融供给不足，金融业占产出的比重却很高。现代服务业也类似，但扭曲程度没有金融业严重，扭曲的消除不但可以促进制造业的发展，还可以提高自身的产出份额。服务业的扭曲严重制约了中国产业协同效率的提高。因此，本文认为，经济“金融化”和“服务化”的说法有一定的合理性，并不是说金融业和现代服务业发展过度，而是说金融业和现代服务业的扭曲显然对制造业产生了挤压，制约了制造业的产出提升。

基于以上结果，本文提出以下政策建议。

第一，进行更细分产业类别的市场化改革，根据不同行业的扭曲特点制定针对性的产业政策。同样是为制造业服务的服务业，交通运输业的扭曲并不影响制造业，而中国现阶段的产业扭曲主要体现在金融和其他服务业上。同时制造业一方面受到自身的转型升级压力，另一方面也确实受到了服务业扭曲的挤压。因此，对于制造业，应该侧重于技术改造和技术进步；对于现代服务业，应该侧重于消除扭曲，破除垄断，进一步改革体制机制，使得服务业可以更好地与制造业协同。

第二，仍旧应该支持金融业和现代服务业发展，但发展的方向是消除市场化的扭曲。与生产相关的服务业，尤其是金融业，受到体制机制带来的扭曲限制，产生大量的套利空间的同时，也严重制约了中国制造业的产出增加。应进一步推进金融体制改革，消除金融扭曲，让金融体制更好地服务实体经济。