改革開放以來，浙江省在對外貿易迅猛發展的同時，生產性服務業也取得了長足的發展，逐漸成為其國民經濟的重要組成部分，但與其他發達省市相比還有一定的差距。影響浙江省生產性服務業發展的因素有很多，如經濟發展水平、城市化水平、人力資本投入、制造業發展等，但從貿易視角研究生產性服務業發展的幾乎沒有。因此，本文引入中間需求因素，研究貿易方式對生產性服務業的影響，并進行了實證檢驗。

文獻回顧

20世紀中期，生產服務業在全球范圍內迅速崛起并持續快速發展，相關研究成果不斷涌現，研究的角度也日益多樣化。而將生產性服務業納入到開放經濟架構下的文獻較少，僅有的文獻大多集中在生產性服務業對出口或貿易的影響，如jones和ruane（1990）運用李嘉圖-維納貿易模型，hirsch（1989）、melvin（1989）burgess（1990）、djajic和kierzkowsk（i1989）借用赫克歇爾-俄林貿易模型，將生產性服務業引入貿易模型考察其影響。而通過出口視角研究生產性服務業發展的則不多見。國內學者的研究，主要集中在生產性服務業與經濟增長和就業方面。如程大中（2004）、顧乃華（2005）等，構建了一個反映生產服務業同經濟增長之間因果關系的模型，認為生產性服務業會創造出內生比較優勢，從而促進經濟發展。關于生產性服務業與其他產業尤其是與制造業的關系，如高傳勝、劉志彪（2005），呂政、劉勇、王欽（2006），江靜、劉志彪、于明超（2007）等；關于生產性服務業與出口的關聯效應，如劉書瀚、賈根良（2011）等指出，出口導向型經濟是我國生產性服務業發展滯后的根源，但缺乏有力的實證檢驗；邱小歡，黃建忠（2011）基于全國面板數據，用實證的方法說明了生產性服務發展與我國貿易結構提升的關系等。綜上可發現，大多數研究都是從供給和最終需求兩個角度，研究影響生產性服務業發展的因素，忽略了生產性服務業的最突出的特征———中間需求性。另外，學術界對于貿易對生產性服務業發展影響的研究也相對缺乏。

理論分析

中間需求，是指生產者和商家為進一步滿足加工和制造的需要而進行的購買需求。而生產性服務業的特征之一就是中間需求性，因此，本文引入中間需求的概念。假設制造業和生產性服務業是我們研究的經濟體中有且只有的兩個生產部門，生產性服務業部門的產品不會直接投入到消費函數，而是通過為制造業部門提供中間需求產品來產生作用。假設兩個部門的生產函數均為柯布-道格拉斯生產函數，引入中間需求因素后，函數形式如下：Y=Sα（akKt）β（aiLi）γ0<α，β,γ,αk,αl<1（1）S=（[1-ak）Kt]m（[1-ai）Lt]nYtθ0<m,n<1（2）其中，Y是制造業部門的最終產出，S是生產性服務業部門提供的中間產品，ak表示用于制造業部門生產的資本（占總資本支出的比例），al表示制造業部門的勞動投入（占勞動總投入的比例）。θ表示制造業部門對生產性服務業的中間需求系數，θ值越大，表示制造業部門的中間需求越大，也就越能帶動生產性服務業的發展。根據以上的理論模型，我們對加工貿易和一般貿易與生產性服務業發展之間的作用機制進行簡要分析如下：出口導向型經濟下，加工貿易的發展，使生產要素從生產性服務業部門向制造業部門轉移，這樣對生產性服務業產生擠出效應。加工貿易的發展，使得資金和勞動等生產要素大量用于制造業部門ak和al。

所以，用于生產性服務業部門的資金和勞動的份額自然就會減少，對生產性服務業的發展產生了一定的擠出效應。同理，基于生產要素既定和分配的角度，一般貿易的發展也會產生擠出效應。但是，一般貿易對生產性服務業也會產生一定的帶動作用。由公式（1）我們知道，a表示制造業部門對生產性服務業部門的中間需求大小。由于加工貿易在國內的產業鏈條短，很難與國內其他的企業建立合理的價值鏈，所以a偏小，即加工貿易對生產性服務業的拉動作用有限。而一般貿易下，全部的生產環節都在國內完成，形成了完整的產業鏈，a值較大，制造業對生產性服務業的中間需求很大，也就能夠較大的帶動國內生產性服務業的發展。實證分析

1.變量選取和數據來源

本文選取生產性服務業總產值占GDP的比值作為被解釋變量，用ps表示，主要用來衡量生產性服務業發展水平。結合已有的文獻研究，并考慮到數據的可獲得性和連續性，以及2003年前后國民經濟行業分類標準的不同，文中對統計數據進行了歸并（見表1）。本文選取加工貿易出口額和一般貿易出口額占GDP的比重作為解釋變量，分別用PEX和OEX來表示。研究數據主要來源于《浙江省統計年鑒》，《浙江省2010服務業發展報告》和浙江省統計局。為消除樣本數據可能存在的異方差性，故對PS、PEX和OEX三個變量分別取對數為lnPS、lnPEX和lnOEX。

2.實證檢驗

（1）單位根檢驗。由于經濟數據大多都是非平穩的，而非平穩的時間序列的各期均值等是隨著時間而變化的，這會使得計量結果出現偏差。所以，我們首先采用ADF檢驗變量的平穩性。其結果如表2所示。從表2可以看出，原序列在5%的顯著性水平下存在單位根，即原時間序列數據是非平穩的。經過一階差分，在1%的顯著水平下可以拒絕原假設，即差分序列是平穩的，各變量表現為一階單整，可以進行協整檢驗，從而判斷變量之間是否存在協整關系。

（2）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。利用似然比檢驗、最終預測誤差及AIC信息準則來確定VAR的最優滯后階數。表3的結果顯示滯后4階是最合適的。

（3）協整檢驗。本文根據Johansen提出的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），對生產性服務業發展水平、一般貿易規模和加工貿易規模的對數序列進行Johansen協整檢驗。表4的結果顯示，有且僅有一個協整向量，即三者之間存在協整關系（即長期均衡）。由惟一的標準化協整向量可知惟一的協整方程為：從協整方程可以看出，加工貿易與生產性服務業呈負相關，加工貿易占GDP的比重每增加1%，生產性服務業占GDP的比重則減少1.606%，而一般貿易則會給生產性服務業帶來正面的影響，然而幅度小于一般貿易給生產性服務業帶來的影響。