二 影響服務業發展的相關因素：國際比較

根據產業發展理論，服務業的增長速度和在經濟總量、就業總量中的比重，受許多因素的影響。這一部分，我們將通過建立數量經濟模型，使用橫截面數據、時間序列數據和面板數據，探究影響服務業發展的重要因素及其影響權重。為了使研究具有可比性，本節使用世界銀行數據，涵蓋全球214個國家或經濟體自1960年以來的所有可得數據，但是，在不同時期各國能夠提供的數據和指標并不一致，例如提供服務業增加值指標的國家要明顯多于提供就業比重指標的國家。因此下面的表格中的樣本數有變化。

（一）從橫截面數據看相關性

表3-11是1980年以來服務業增加值、服務業就業比重與人均收入的相關性。

服務業增加值的相關性，除了1980年，其他年份都在0.60以上。從橫截面看，1990年以來，服務業增加值和人均收入的相關性更強、更穩定。

勞動力比重與人均收入的相關性分為男性和女性。男性和女性勞動力比重與人均收入的關系在不同年份變動較大。特別是1990年有一次顯著下降。但是，2000年以后，提升到0.7左右。而且，1990年以后，女性勞動力比重與人均收入的相關性要強于男性勞動力。

總之，1990年以后，服務業兩個比重指標與人均收入的相關性都普遍提高了。

（二）從時間序列數據看相關性

從時間序列數據分析看，服務業增加值比重與人均收入的相關性更強。全球平均的相關系數達到0.9539，其中，按收入分組計算，只有低收入國家和發展中國家相關性較低，其他類別都在0.9以上，并且高收入國家又顯著高于中等收入國家，見表3-12。

（三）從面板數據看相關性

使用面板數據模型來分析影響服務業發展水平的決定因素，如下式：

R=α+β1·GNIP+βT·XT

其中：R表示服務業的比重，分別對服務業增加值、男性勞動力、女性勞動力比重進行估計。服務業增加值比重，即服務業增加值占國內生產總值（GDP）的比重，是衡量服務業發展水平的最重要指標。

服務業勞動力就業比重仍然分為男性勞動力和女性勞動力所占第三產業就業比重兩項指標，由于不同國家勞動力總量的性別構成存在較大差異，我們沒有做簡單平均，而是對兩個指標分別建立模型。中國沒有分性別統計，因此只是作為一個參考對照。

GNIP表示人均GNI。世界銀行劃分國家組別的標準就是人均國民總收入，因此這里使用這一指標而不是人均 GDP。為了消除可能的異方差影響，對這一指標取自然對數處理。

XT表示控制變量向量。這些控制變量分為經濟規模變量和經濟特征變量兩類。經濟規模變量為勞動力總量，做取自然對數處理。經濟特征變量表現一個國家的宏觀經濟特征，分別有固定資本形成總額占GDP比重、商品和服務出口占GDP比重、國內金融部門發行信貸占GDP比重、城市人口比重共4個指標，分別用來表征國家的投資規模、經濟外向型程度、金融系統發展程度和城市化進程。

對各個模型分別進行隨機效應和固定效應估計，結果如下。

1.增加值模型

從表3-13看，服務業增加值確實與經濟發展水平呈現明顯的正向相關關系。即便考慮其他控制變量，人均GNI都是一個顯著變量，系數大約為4。對數函數形式說明增加值比重提高幅度低于人均GNI的增長速度。

控制變量的系數基本符合預期。總勞動力的系數是負值，說明勞動力越少，服務業比重越大，因此人口規模小的國家更容易實現服務業占主導的經濟。城市人口比重越高，說明城市化程度越高，我們的模型證明，城市化和第三產業發展是正向的關系。固定資本形成總額的比重與服務業增加值的發展呈現反向關系，一定程度上可能是因為工業化的程度和固定資產投資正相關。國內信貸對服務業比重的關系為正，但是影響系數很小，只有0.03左右。商品和服務出口占GDP的比重對于服務業增加值比重是一個負向的影響，但是對于服務業就業比重都是正向的影響，見表3-13。

2.勞動力模型

勞動力模型的結論與增加值模型基本相同。無論對男性勞動力還是女性勞動力，我們最關心的人均GNI都是正向的影響。對女性勞動力就業的影響更高，男性勞動力的系數大概為3，而女性勞動力的系數大概為7。說明女性勞動力在服務業的就業隨著經濟發展變化更加敏感，服務業對女性就業的吸納能力更強，這與我們一般的認知一致。

幾個控制變量的系數方向也基本與預期相同。印證了服務業的發展與城市化水平、金融發展水平等之間的正向關系，而與工業化高度相關的固定資產投資水平則呈現負相關關系。

3.按收入組別分別建模

雖然面板數據模型已經考慮了不同類型經濟主體的差異，但是我們仍然有必要考慮不同收入組別的國家是否有顯著的不同特征。根據世界銀行分組，我們分為低收入國家、下中等收入國家、上中等收入國家、OECD高收入國家和非OECD高收入國家等5個組別來分別建模。結果見表3-14。

在所有組別，經濟發展水平都是決定服務業增加值比重的顯著影響因素。但是，不同組別影響系數大小差異很大。低收入國家組系數最低，說明在發展水平較低時，服務業比重與經濟增長的關系最弱。下中等收入國家組別則達到了6.2左右，是全部組別中最高的。說明在下中等收入國家階段，隨著經濟增長，服務業的比重會顯著快速上升。到了上中等收入階段，仍然達到較高的4.4。高收入國家組的系數都不大，一定程度上是因為發達國家服務業比重進一步提升的空間已經不大。但是 OECD 高收入國家明顯比非OECD高收入國家系數高。非OECD高收入國家主要是一些小型島國、小型城市型經濟體以及石油輸出國。可見，具有一定規模的OECD高收入國家在經濟發展經驗上更具有可參考性。

4.其他重要因素的影響

除上一節所分析的因素外，下面幾個因素對服務業發展也有明顯影響。

（1）投資強度的影響。投資強度是指固定資產投資占GDP的比重。總體看，投資強度對服務業發展是一個負向影響因素。按收入組別看，只有在低收入階段，投資強度是一個正向影響因素，但在其他階段是負向因素。

（2）開放度的影響。開放度定義為商品和服務的出口占GDP的比重。總體上是一個負向影響因素，服務業增加值比重和勞動力比重都隨開放度的提高而下降，而且在不同發展階段，商品和服務出口比重都是服務業增加值比重的負向因素，這可能是因為構成出口的主要是商品，因此開放度高，表明制造業出口多，從而提高了制造業占GDP的比重。

（3）金融發展的影響。金融發展定義為國內信貸占GDP的比重。總體上看，這是服務業比重提高的正向因素，而且對服務業增加值比重的影響要大于對就業比重的影響。僅在低收入國家組是顯著的負向因素。從長期趨勢看，隨著收入水平的提高，金融發展的影響仍然為正，但逐漸變弱。

（4）城市化水平的影響。城市化水平定義為城市人口占全部人口的比重。總體上看，這是一個正向影響因素，而且對女性勞動力比重的影響更大，達到0.26，而對男性勞動力影響系數只有0.19。分階段看，僅在下中等收入階段是負向因素，這可能是因為在這個階段，主要依靠工業化來推動城市化。