楊小杰，肖 艷

(廣西大學(xué)商學(xué)院，廣西 南寧 530004)

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產(chǎn)業(yè)融合視角下信息產(chǎn)業(yè)對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)
——基于面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸

楊小杰，肖 艷

(廣西大學(xué)商學(xué)院，廣西 南寧 530004)

產(chǎn)業(yè)融合為產(chǎn)業(yè)成長和經(jīng)濟(jì)增長注入新活力，并成為引領(lǐng)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新趨勢。在服務(wù)業(yè)成長的不同階段，產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)整體上保持了較高水平，并且超越勞動力和資本的貢獻(xiàn)，充分說明產(chǎn)業(yè)融合推動了服務(wù)業(yè)成長，也體現(xiàn)出服務(wù)業(yè)成長對信息業(yè)的強(qiáng)烈依賴。產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)在服務(wù)業(yè)成長過程中經(jīng)歷了由低到高的變化，且其貢獻(xiàn)隨著服務(wù)業(yè)不斷成長出現(xiàn)小幅下降，這主要是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不均衡性和服務(wù)業(yè)勞動生產(chǎn)率滯后性引起的。應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)落后地區(qū)信息技術(shù)投入，縮小產(chǎn)業(yè)融合的地區(qū)差距，強(qiáng)化信息人才隊伍建設(shè)，構(gòu)建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)融合體系，注重技術(shù)創(chuàng)新和全產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)，促進(jìn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展。

產(chǎn)業(yè)融合；信息產(chǎn)業(yè)；服務(wù)業(yè)成長；面板數(shù)據(jù)；分位數(shù)回歸

伴隨著新一輪產(chǎn)業(yè)革命的深化拓展，技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)融合促使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)間的邊界逐漸被打破，新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新商業(yè)模式如雨后春筍般涌現(xiàn)。產(chǎn)業(yè)融合為產(chǎn)業(yè)成長和經(jīng)濟(jì)增長注入新活力，并成為引領(lǐng)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的新趨勢。經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，我國服務(wù)業(yè)保持較快增長，但仍然存在生產(chǎn)效率不高、科技創(chuàng)新能力不強(qiáng)、人才隊伍實力薄弱等問題，服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型升級面臨諸多挑戰(zhàn)。在“互聯(lián)網(wǎng)+”的帶動下，應(yīng)實現(xiàn)傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)與信息技術(shù)的融合，推動服務(wù)業(yè)向現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

一、文獻(xiàn)綜述

產(chǎn)業(yè)融合一直是學(xué)者關(guān)注的熱點和研究的前沿，許多學(xué)者嘗試從不同的角度對產(chǎn)業(yè)融合的含義進(jìn)行界定，如技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)品、創(chuàng)新等視角，但至今尚未達(dá)成共識[1-2]。有學(xué)者從產(chǎn)業(yè)性質(zhì)、產(chǎn)業(yè)融合過程以及融合技術(shù)的角度對產(chǎn)業(yè)融合的類型進(jìn)行研究[3]，也有學(xué)者對產(chǎn)業(yè)融合的動因進(jìn)行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合的動因包括內(nèi)部因素(技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新、戰(zhàn)略聯(lián)盟等)和外部因素(政府管制放松、市場需求、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展等)[4]。對于產(chǎn)業(yè)融合與產(chǎn)業(yè)成長關(guān)系的研究，Stieglitz(2003)、Gerum E等(2004)分別指出產(chǎn)業(yè)融合驅(qū)動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系發(fā)生轉(zhuǎn)變，并推動產(chǎn)業(yè)裂變、演化發(fā)展[5-6]；周振華等(2003)指出產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)造出巨大的復(fù)合經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，對產(chǎn)業(yè)成長速度產(chǎn)生極大的刺激效應(yīng)[7]；李曉丹(2003)認(rèn)為產(chǎn)業(yè)融合在中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級和經(jīng)濟(jì)效益提升方面發(fā)揮重要作用[8]；顧乃華等(2006)、肖挺等(2013)認(rèn)為服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的融合有利于服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)績效的進(jìn)一步提高[9-10]；陶長琪等(2009)認(rèn)為信息業(yè)通過融合創(chuàng)新，與其他產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，有助于信息產(chǎn)業(yè)的成長[11]；譚瑩等(2009)認(rèn)為加大西術(shù)與資本的投入，有助于降低我國服務(wù)業(yè)“成本病”發(fā)生的可能[12]；汪芳等(2015)認(rèn)為信息業(yè)與制造業(yè)融合對制造業(yè)成長的促進(jìn)顯著于績效提升[13]。

綜上所述，國內(nèi)外相關(guān)研究主要從含義、類型、動因等視角研究產(chǎn)業(yè)融合，以定性分析研究為主，定量研究產(chǎn)業(yè)融合與產(chǎn)業(yè)成長關(guān)系的成果較少，采用面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸研究產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的文獻(xiàn)并不多見。本文從產(chǎn)業(yè)融合度衡量切入，通過面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸的實證分析，從信息業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的角度，研究融合對于服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)程度。

二、產(chǎn)業(yè)融合的衡量與評價

(一)產(chǎn)業(yè)融合衡量的方法

由于學(xué)界對于產(chǎn)業(yè)融合的含義尚未達(dá)成共識，加之產(chǎn)業(yè)融合過程存在高度復(fù)雜性，所以至今還未形成一套完整統(tǒng)一的產(chǎn)業(yè)融合度衡量指標(biāo)體系。目前學(xué)術(shù)界對產(chǎn)業(yè)融合度的測算一般是利用技術(shù)融合度近似代替產(chǎn)業(yè)融合度，所采用的主要方法如表1所示。

表1 測算產(chǎn)業(yè)融合度的主要方法

資料來源：在肖挺、劉華(2013)研究基礎(chǔ)上歸納

綜合表1的對比分析，本文采用投入產(chǎn)出表法，即采用信息產(chǎn)業(yè)投入占服務(wù)行業(yè)營運過程中的中間投入比重作為衡量服務(wù)業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)融合程度的指標(biāo)。

(二)信息產(chǎn)業(yè)與服務(wù)業(yè)各細(xì)分行業(yè)融合現(xiàn)狀

依據(jù)中國統(tǒng)計信息網(wǎng)對信息產(chǎn)業(yè)相關(guān)行業(yè)的界定，對比投入產(chǎn)出表中對投入產(chǎn)出各部門分類的界定，在所有42個部門中，將部門18(電氣機(jī)械及器材制造業(yè))、部門19(通信設(shè)備、計算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè))、部門20(儀器儀表及文化辦公用機(jī)械制造業(yè))、部門29(信息傳輸、計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè))以及部門41(文化、體育和娛樂業(yè))歸為信息產(chǎn)業(yè)[14]。選取交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、金融業(yè)以及房地產(chǎn)業(yè)(包括物業(yè)管理、咨詢、估價和中介等)這5個在服務(wù)業(yè)中產(chǎn)值較高的產(chǎn)業(yè)作為與信息產(chǎn)業(yè)融合的個體服務(wù)行業(yè)[10]。其中，信息產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)來自2002、2007和2012年《中國投入產(chǎn)出表》與2005和2010年《中國投入產(chǎn)出的延長表》以及《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。利用投入產(chǎn)出法計算出交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、金融業(yè)以及房地產(chǎn)業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)的融合度，結(jié)果如表2所示，并在此基礎(chǔ)上，繪制2002-2012年服務(wù)業(yè)各細(xì)分行業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)融合度的趨勢圖，如圖1所示。

表2 2002-2012年中國服務(wù)業(yè)各細(xì)分行業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)融合度 (%)

數(shù)據(jù)來源：2002、2007、2012年投入產(chǎn)出表及2005、2010年投入產(chǎn)出延長表，作者計算

圖1 中國服務(wù)業(yè)各細(xì)分行業(yè)與

通過圖1不難發(fā)現(xiàn)，融合度較高的是金融業(yè)與批發(fā)和零售業(yè)，而交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)的融合度基本在0%-3%之間波動。2002-2012年間服務(wù)業(yè)各細(xì)分行業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)融合程度呈現(xiàn)出劇烈波動性的特征，整體上呈現(xiàn)下降趨勢。2007年之前，服務(wù)業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)的融合程度基本上呈上升趨勢，主要得益于國家在“十五規(guī)劃綱要”中對信息產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的重視，政府提出要實現(xiàn)信息產(chǎn)業(yè)跨越式發(fā)展，這在一定程度上推動了服務(wù)業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)的融合。2007年之后，服務(wù)業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)的融合程度呈下降趨勢，一方面是2008年全球金融危機(jī)給我國經(jīng)濟(jì)增長帶來了巨大壓力，制造業(yè)危機(jī)導(dǎo)致服務(wù)業(yè)發(fā)展迎來寒冬期，到2012年這種影響還尚未消除；另一方面，服務(wù)業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)融合度下降，并不意味著服務(wù)業(yè)中信息技術(shù)的投入也呈下降趨勢，隨著信息產(chǎn)業(yè)與服務(wù)業(yè)的融合不斷加深，服務(wù)業(yè)產(chǎn)出的增加值已遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于信息技術(shù)投入的增加值，但由于現(xiàn)有指標(biāo)無法測算出信息技術(shù)投入創(chuàng)造的產(chǎn)出，因此不可避免地造成了信息產(chǎn)業(yè)與服務(wù)業(yè)的融合度被低估的結(jié)果。但是隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來，電子商務(wù)與餐飲住宿業(yè)實現(xiàn)高度融合，互聯(lián)網(wǎng)金融井噴式發(fā)展，進(jìn)一步推動了信息產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的融合，未來服務(wù)業(yè)與信息產(chǎn)業(yè)的融合將會達(dá)到一個全新的高度。

三、產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)：基于傳統(tǒng)的C-D生產(chǎn)函數(shù)

(一)研究方法

分位數(shù)回歸(Quantile Regression)由Koenker和Bassett(1978)提出，使用殘差絕對值的加權(quán)平均作為最小化的目標(biāo)函數(shù)，是一種在若干條件分位數(shù)下對被解釋變量的條件分布的擬合。Koenker和Hallock(2001)認(rèn)為經(jīng)典的線性回歸都是考察解釋變量對被解釋變量的條件期望的影響，實際上都是均值回歸。分位數(shù)回歸是在估計被解釋變量取不同分位數(shù)時，對特定分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計，就能對條件分布有更加精細(xì)的估計。分位數(shù)回歸模型在以下4個方面優(yōu)于經(jīng)典曲線估計：第一，存在異方差的模型也能適用；第二，對條件分布的刻畫更加細(xì)致，能給出條件分布的全貌，不同分位點下所給出的參數(shù)估計本身也可能有進(jìn)一步探討的意義；第三，分位數(shù)回歸對分布假設(shè)要求不強(qiáng)，在隨機(jī)擾動不服從正態(tài)分布時，分位數(shù)回歸估計量比經(jīng)典線性回歸估計量更有效；第四，估計量不容易受到極端值的影響[15]。

面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸方法一方面可有效利用面板數(shù)據(jù)增加數(shù)據(jù)的變異性，減少變量間的多重共線性，增大自由度，增加模型的參數(shù)估計值可靠性；另一方面，分位數(shù)能從不同層面對數(shù)據(jù)做一個全方位的分析，發(fā)現(xiàn)一些在均值回歸中難以發(fā)現(xiàn)的信息[16]。

(二)模型建立與變量設(shè)計

基于傳統(tǒng)的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，為分析產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)，將產(chǎn)業(yè)融合的影響從全要素生產(chǎn)率中析出，建立如下面板數(shù)據(jù)模型：

log(Yit)=Ait+αitlog(Kit) +βitlog(Lit)+γitlog(Iit)+μit

(1)

式(1)中，Y為中國服務(wù)業(yè)各行業(yè)的年末總產(chǎn)值，表示中國服務(wù)業(yè)的成長；L為年末就業(yè)人數(shù)，表示勞動力投入；K為年末固定資產(chǎn)凈值，表示資本投入；I為產(chǎn)業(yè)融合水平；A為截距項表示除資本、勞動力和產(chǎn)業(yè)融合之外影響服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)增長的其他重要因素的貢獻(xiàn)；i為截面?zhèn)€體：表示第i個服務(wù)業(yè)部門；t為時間變量；μ為隨機(jī)誤差項；α、β與γ分別表示資本、勞動力和產(chǎn)業(yè)融合水平的產(chǎn)出彈性，其數(shù)值分別反映了各投入要素對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)。各變量的描述性統(tǒng)計如表3所示。

表3 變量的描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)來源：2003-2013年《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》，作者計算

(三)實證結(jié)果

1.面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

各變量零階單整或者存在協(xié)整關(guān)系是面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸應(yīng)用的前提條件。單位根檢驗是檢驗面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的標(biāo)準(zhǔn)方法，面板數(shù)據(jù)單位根檢驗常用的方法有LLC檢驗、HT檢驗、Breitung檢驗、IPS檢驗、費雪檢驗以及Hardri LM檢驗等[17]。本文采用LLC檢驗與費雪檢驗兩種方法，結(jié)果如表4所示。考慮到兩種檢驗方法的差異性，本文以同時滿足兩種檢驗方法的結(jié)果為準(zhǔn)，以增強(qiáng)檢驗的說服力。經(jīng)檢驗，在顯著性水平0.05的情況下，一階差分后的所有變量均滿足平穩(wěn)性檢驗。

表4 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗結(jié)果

2.面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗

面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果表明變量之間并非零階單整，，因此需要進(jìn)一步檢驗變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系。面板數(shù)據(jù)的常用協(xié)整檢驗方法為Kao test和 Pedroni test。檢驗結(jié)果顯示，當(dāng)最大滯后階數(shù)為1時，存在協(xié)整關(guān)系。

3.產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長貢獻(xiàn)的面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸

在滿足面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸的前提條件下，面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸還需要考慮模型的設(shè)定形式。面板數(shù)據(jù)模型可分為變截距、變系數(shù)與混合回歸三類，模型形式的選擇可通過F檢驗獲得，表5顯示了F檢驗的結(jié)果。通過固定效應(yīng)回歸方程rho值0.98321，判斷拒絕混合模型，即面板數(shù)據(jù)存在個體效應(yīng)，隨機(jī)效應(yīng)的模型rho值為0.71937，拒絕混合模型選擇隨機(jī)效應(yīng)模型，最終選擇變截距模型。此外，固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)的選擇也是面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸應(yīng)考慮的問題。通過Hausman檢驗判斷個體效應(yīng)是以固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)存在。如表6所示，拒絕原假設(shè)系數(shù)沒有系統(tǒng)差異，認(rèn)為固定模型更加有效。

表5 模型形式的F檢驗結(jié)果

注：* p<0.1,** p<0.05, ***p<0.01

表6 Hausman檢驗結(jié)果

為了準(zhǔn)確地衡量在服務(wù)業(yè)成長的不同階段產(chǎn)業(yè)融合帶來的貢獻(xiàn)，將服務(wù)業(yè)成長階段劃分為9個分位數(shù)(r=0.1～0.9)共3個階段，起步階段(r=0.1～0.3)、中期階段(r=0.4～0.6)、后期階段(r=0.7～0.9)。以分位數(shù)回歸的方法進(jìn)行測算。分位數(shù)從小到大的變化過程代表服務(wù)業(yè)成長水平由低級向高級演變，各投入要素彈性系數(shù)的變化揭示了各投入要素對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)與服務(wù)業(yè)成長水平提升之間的關(guān)系。為了對比產(chǎn)業(yè)融合與資本、勞動力等要素對服務(wù)業(yè)成長貢獻(xiàn)的差異，表7為投入要素的面板分位數(shù)回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，分位數(shù)回歸模型的擬合優(yōu)度值(R2)位于0.7620～0.9231之間，表明分位數(shù)回歸模型在整體上擬合優(yōu)度較好。

表7 面板分位數(shù)回歸結(jié)果

注：*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平下檢驗顯著

為了直觀地反映和比較各投入要素在服務(wù)業(yè)成長不同階段的貢獻(xiàn)，歸納各要素變化的趨勢特征，繪制出各投入要素的彈性系數(shù)變化趨勢折線圖，結(jié)果如圖2所示，共歸納出以下五點規(guī)律：

(1)服務(wù)業(yè)成長的不同水平階段，各投入要素的貢獻(xiàn)不同

當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于起步階段時(r=0.1～0.3)，勞動力對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)最大，資本次之，產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)最小；當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于中期階段時(r=0.4～0.6)，資本超越勞動力成為貢獻(xiàn)最大的要素，產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)呈現(xiàn)出持續(xù)上升的態(tài)勢，僅次于資本要素，勞動力的貢獻(xiàn)持續(xù)下降，貢獻(xiàn)最?。划?dāng)服務(wù)業(yè)成長處于后期階段時(r=0.7～0.9)，產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)略高于資本，位居第一，資本次之，勞動力的貢獻(xiàn)降至最低。這反映出在服務(wù)業(yè)成長的不同水平階段，各投入要素對服務(wù)業(yè)成長所起到的主導(dǎo)作用是動態(tài)變化的。

圖2 服務(wù)業(yè)成長的不同階段各投入要素貢獻(xiàn)的變化

(2)產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)經(jīng)歷了由低到高的變化

當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于起步階段時(r=0.1～0.3)，產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)均低于資本和勞動力；當(dāng)服務(wù)業(yè)成長的中后期階段(r=0.4～0.9)，產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)均穩(wěn)定在較高水平。這表明產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)與Solow 提出的“生產(chǎn)率悖論”相關(guān)，即信息技術(shù)對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)存在時滯效應(yīng)，同時也表明信息業(yè)與服務(wù)業(yè)融合是推動服務(wù)業(yè)成長的重要力量之一。

(3)產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)整體上保持較高水平

當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于起步階段時(r=0.1～0.3)，產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)較低，服務(wù)業(yè)成長對信息產(chǎn)業(yè)低度依賴；當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于中期階段時(r=0.4～0.6)，產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)持續(xù)增長，服務(wù)業(yè)對信息產(chǎn)業(yè)中度依賴；當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于后期階段時(r=0.7～0.9)，產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)超越其他要素位居第一，服務(wù)業(yè)對信息產(chǎn)業(yè)高度依賴。這一結(jié)論表明，隨著服務(wù)業(yè)的不斷成長，產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)作用不斷加強(qiáng)，體現(xiàn)了服務(wù)業(yè)對信息技術(shù)的強(qiáng)烈依賴性。

(4)資本的貢獻(xiàn)整體上保持均衡水平

資本的貢獻(xiàn)在服務(wù)業(yè)成長的中后期階段呈現(xiàn)小幅下降的趨勢，整體上保持在0.4左右的水平。總的來說，資本的貢獻(xiàn)在服務(wù)業(yè)成長的各階段始終保持均衡水平。這主要歸因于資本密集型產(chǎn)業(yè)在服務(wù)業(yè)中占有相當(dāng)?shù)谋戎?，其對資本的依賴性偏高。

(5)勞動力的貢獻(xiàn)在服務(wù)業(yè)成長過程中持續(xù)下降

當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于起步階段時(r=0.1～0.3)，勞動力的貢獻(xiàn)在較高水平呈平緩下降趨勢，一方面是由于在服務(wù)業(yè)成長初期，絕大部分產(chǎn)業(yè)是勞動密集型產(chǎn)業(yè)，勞動力的貢獻(xiàn)偏高，另一方面，由于服務(wù)業(yè)需求缺乏價格彈性，難以避免“鮑莫爾成本病”帶來的影響；當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于中期階段時(r=0.4～0.6)，勞動力的貢獻(xiàn)出現(xiàn)急劇下降，因為隨著信息技術(shù)與資本的投入不斷加大，服務(wù)業(yè)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)的不斷融合，促使傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)向現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型，勞動力被大量解放出來；當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于后期階段時(r=0.7～0.9)，勞動力的貢獻(xiàn)并未持續(xù)下跌趨向0，而是基本在0.2附近波動，這是因為服務(wù)業(yè)難以像制造業(yè)達(dá)到完全機(jī)械化，導(dǎo)致勞動力的貢獻(xiàn)仍然存在。

四、結(jié)論

在信息業(yè)與服務(wù)業(yè)融合關(guān)系的研究文獻(xiàn)中，較少涉及產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長貢獻(xiàn)的實證研究。本文基于面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸法，分析了我國產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)。綜合實證分析結(jié)果，得出如下結(jié)論：

(一)從整體上看，在服務(wù)業(yè)成長的不同階段，產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)保持了較高水平，并且超越勞動力和資本的貢獻(xiàn)，充分說明產(chǎn)業(yè)融合推動了服務(wù)業(yè)成長，與此同時，也體現(xiàn)出服務(wù)業(yè)成長對信息業(yè)的強(qiáng)烈依賴。

面板數(shù)據(jù)均值回歸結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)是顯著的，且均大于勞動力和資本的貢獻(xiàn)。面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)整體上保持較高水平，除了服務(wù)業(yè)成長的初級階段低于勞動力和資本外，在其他階段均高于資本和勞動力的貢獻(xiàn)。因此，從服務(wù)業(yè)成長各個階段的不同表現(xiàn)來看，產(chǎn)業(yè)融合是推動我國服務(wù)業(yè)成長的重要力量。此外，面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸結(jié)果也表明，隨著服務(wù)業(yè)成長水平的提升，資本的貢獻(xiàn)基本上在較高水平上保持平穩(wěn)，勞動力的貢獻(xiàn)總體上不斷下降，而產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)雖然有所變化，但相對穩(wěn)定。這表明，隨著服務(wù)業(yè)成長水平的提升，服務(wù)業(yè)成長對產(chǎn)業(yè)融合和資本的依賴不斷加強(qiáng)，服務(wù)業(yè)將逐漸從以勞動力密集型產(chǎn)業(yè)為主的傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型為信息和資本密集型產(chǎn)業(yè)為支撐的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。在這個過程中，服務(wù)業(yè)從業(yè)人員要逐漸從簡單的數(shù)量增加向質(zhì)量的提升轉(zhuǎn)變，服務(wù)業(yè)應(yīng)該更加重視人才隊伍建設(shè)，在我國產(chǎn)業(yè)融合不斷深入和擴(kuò)展的背景下，服務(wù)業(yè)應(yīng)加大對信息人才培養(yǎng)的力度。

(二)產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)在服務(wù)業(yè)成長過程中經(jīng)歷了由低到高的變化，且其貢獻(xiàn)隨著服務(wù)業(yè)不斷成長出現(xiàn)小幅下降

面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)與服務(wù)業(yè)成長水平有直接關(guān)系。當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于初期階段時，產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)并不明顯；當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于后期階段時，產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)出現(xiàn)小幅降低，但基本穩(wěn)定；當(dāng)服務(wù)業(yè)成長處于中期階段時，產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)在較高水平波動。本文認(rèn)為導(dǎo)致這種結(jié)果的原因是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不均衡性和服務(wù)業(yè)自身問題。首先，從服務(wù)業(yè)成長的不均衡性來看，我國服務(wù)業(yè)成長存在明顯的區(qū)域不均衡性，主要體現(xiàn)在各省份之間與省份內(nèi)部城鄉(xiāng)之間服務(wù)業(yè)成長水平差異較大。對于服務(wù)業(yè)成長水平較低的西部省份，服務(wù)業(yè)中的信息技術(shù)投入相對缺乏，產(chǎn)業(yè)融合水平較低，產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)尚未得以釋放。因此，加強(qiáng)信息業(yè)投入，提高產(chǎn)業(yè)融合水平，西部省份的服務(wù)業(yè)成長水平將會得到顯著提升。對于服務(wù)業(yè)成長水平較高的東部沿海省份，信息技術(shù)的投入相對飽和，因此產(chǎn)業(yè)融合對這些省市的服務(wù)業(yè)成長貢獻(xiàn)相對而言并不明顯。

服務(wù)業(yè)自身問題的解釋與“鮑莫爾假說”和索洛“生產(chǎn)率悖論”的觀點相關(guān)，“鮑莫爾假說”認(rèn)為制造業(yè)部門應(yīng)歸為技術(shù)進(jìn)步部門，而服務(wù)業(yè)部門則應(yīng)歸為技術(shù)滯后部門，制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率整體上高于服務(wù)業(yè)的勞動生產(chǎn)率，服務(wù)業(yè)存在的勞動生產(chǎn)率滯后性的特點。索洛發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)對生產(chǎn)率發(fā)展的推動并沒有想象的那么顯著。造成“生產(chǎn)率悖論”的原因很多，其中一個是利潤的重新分配與擴(kuò)散，即信息技術(shù)投資可能導(dǎo)致一部分產(chǎn)業(yè)搶占較大的市場和利潤份額，對另一部分產(chǎn)業(yè)來說會遭受損失，只是收益在不同產(chǎn)業(yè)之間的重新分配，并不能從整體上擴(kuò)大收益。因此，也可以理解為某個產(chǎn)業(yè)信息技術(shù)投資所產(chǎn)生的收益增加效應(yīng)會因為其他產(chǎn)業(yè)同時加強(qiáng)信息技術(shù)投入而部分甚至全部抵消。體現(xiàn)在服務(wù)業(yè)成長的后期階段，當(dāng)各產(chǎn)業(yè)都在加強(qiáng)信息技術(shù)投入時，產(chǎn)業(yè)融合對服務(wù)業(yè)成長的貢獻(xiàn)并未隨之增長。

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(責(zé)任編輯：楊成平)

The Contribution of Information Industry to Service Industry Growth from Industrial Integration Perspective: Based on Quantile Regression of Panel Data

YANG Xiao-jie, XIAO Yan

(School of Business, Guangxi University, Nanning 530004, China)

Industrial integration promotes industry and economic growth, and leads modern industrial restructuring and development. The empirical results show in different stages of service industry growth, the contribution of industrial integration maintains a relatively high level, and beyond the contribution of labor and capital. This demonstrates that industry integration can promote the service industry growth, and the growth of service industry is strongly dependent on information industry. The contribution of industry integration is experiencing a change from low to high in the development of service industry, and contribution declines slightly with the continuous growth of service industry. It’s mainly caused by industrial development imbalance and labor productivity lag in service industry. It’s suggested to further increase the investment of information technology in backward areas, narrow regional disparities of industrial integration, build a qualified personnel team, construct a modern industrial integration system, make technological innovation and build the whole industry chain to promote the development of modern service industry.

industrial integration; information industry; service industry growth; panel data; quantile regression

2016-08-16

2014年國家旅游局項目“鄉(xiāng)村旅游推進(jìn)旅游精準(zhǔn)扶貧的路徑與利益協(xié)調(diào)機(jī)制研究”(TYETP201334-2)。

楊小杰(1990—)，男，河南平頂山人，研究生。研究方向：旅游規(guī)劃設(shè)計與旅游經(jīng)濟(jì)。

F49

A

1008-4940(2016)05-0001-09