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中高职衔接中的课程设计———以餐饮服务与督导课程为例

发布时间:2021-08-14所属分类:教育论文浏览:1

摘 要: [摘要]文章采用区位商测度了安徽省生产性服务业及其细分行业的集聚水平,并构建20062017年安徽省各市动态面板数据模型,运用系统GMM估计方法实证分析了生产性服务业及其细分行业集聚的经济溢出效应。研究发现:生产性服务业集聚对地区经济增长具有显著的促进

  [摘要]文章采用区位商测度了安徽省生产性服务业及其细分行业的集聚水平,并构建2006—2017年安徽省各市动态面板数据模型,运用系统GMM估计方法实证分析了生产性服务业及其细分行业集聚的经济溢出效应。研究发现:生产性服务业集聚对地区经济增长具有显著的促进作用,其细分行业集聚的经济效应具有行业异质性,交通运输仓储和邮政业、信息传输计算机服务和软件业、金融业集聚显著地促进经济发展;房地产业集聚、租赁和商业服务业、地质勘查业、水利环境和公共设施管理业集聚抑制地区经济发展,但作用不显著;批发零售业和科学研究技术服务业集聚变量前的系数为正,但没有通过显著性检验;不同行业集聚对经济增长的作用方向和影响程度有较大差异。

中高职衔接中的课程设计———以餐饮服务与督导课程为例

  [关键词]柯布道格拉斯生产函数;系统GMM;生产性服务业集聚;经济效应

  一、引言及文献回顾

  随着我国经济进入新常态,长久以来的粗放型经济增长方式不再适应现实发展的需要,寻找新的经济动力点成为当务之急。2017年,安徽省生产性服务业产值在国民经济中占比42.9%,其中以技术密集作为主要特点的生产性服务业在服务业中的份额逐渐增加,且其集聚现象愈加明显,在拉动经济发展方面发挥着重要作用。因此,推动生产性服务业集聚成为推动经济结构调整和转型升级的重要措施。但生产性服务业内涵丰富,包括金融业、批发零售业和房地产业等若干细分产业,客观上看这些细分产业的集聚程度存在差异,其经济溢出效应是否存在行业异质性值得研究。安徽省是极具代表性的中部省份,研究其生产性服务业及其细分行业集聚的经济溢出效应对于其他省份实施具体的产业政策具有较强的参考价值。

  Browning界定了生产性服务业的内涵以后,[1]对于生产性服务业的研究成为学术界的研究热点。学者们的研究视角和研究方法各异,但对于生产性服务业集聚和经济增长的关系基本达成一致,均认为集聚水平越高,越能促进经济增长。刘丽萍通过实证研究发现,生产性服务业集聚对经济增长的带动作用十分显著。[2]周明生研究发现,京津冀地区的服务业集聚具有空间不平衡性,并且在短期内,生产性服务业集聚能够促进经济增长,但长期来看,这一结论不成立。[3]刘书涵、于化龙通过格兰杰因果检验实证分析了生产性服务业集聚与经济增长的关系,得出生产性服务业集聚对经济增长具有单向影响的结论。[4]闫奕荣、姚芳从产业集聚的不同阶段出发研究生产性服务业集聚对经济增长的影响,得出我国生产性服务业过度集聚,存在拥堵效应,对地方经济的发展起负作用的结论。[5]张浩然将生产性服务业划分为低端和高端两个类别,通过实证研究发现,生产性服务业集聚对城市经济效率具有促进作用,但这种促进作用具有地区异质性。[6]蔡雅琴认为,生产性服务业集聚能够显著地促进经济增长,并且各地区经济差距的主要原因在于生产性服务业集聚水平的不同。[7]李斌、杨冉基于空间相关性的视角,分析生产性服务业集聚对城市经济绩效的空间溢出效应,发现这种正向的溢出效应主要表现为省内溢出。[8]

  由上可知,对于生产性服务业和经济增长关系的研究集中于实证分析,缺乏对二者之间作用机理的解读,对于生产性服务业集聚通过何种路径作用于经济增长缺乏系统性认识。从研究对象来看,主要集中于对全国的生产性服务业集聚对经济增长的影响,对具有特殊地位的省份研究不足,并且研究主要集中于生产性服务业集聚整体,缺少对于其细分行业与经济增长之间关系的研究。本文在这些方面力争有所突破,从而为安徽省及其他省份生产性服务业的合理布局和经济增长提供新思路。

  二、生产性服务业集聚的经济效应机制分析

  为了获得某区域在地理位置、资源能源、政府政策等方面的优势,大量具有紧密联系的企业在该区域集中,产业集聚化是产业发展的必然趋势。生产性服务业集聚对经济产生溢出效应的作用路径主要有:规模效应、技术溢出效应、竞争和示范效应、专业化效应。

  (一)规模效应

  大量的生产性服务业在某一区域的集中,必然使得围绕该行业的资金、技术、人才等生产要素在该区域迅速集中,从而使得区域企业的服务水平提高。区域内基础设施等资源具有共享性,企业可以根据自身的发展需求合理使用区域内资源,节约了在市场上寻找合适资源所需要花费的时间和经济成本,从而有利于企业提高生产和运营效率。

  (二)技术溢出效应

  马歇尔认为,技术因素是造成产业在地区集聚的主要原因,产业倾向于在技术水平较高的地区集中。生产性服务业在地理位置上的临近使得技术在企业之间的传播更加便利,加上集聚区域内人才的流动性,产业间先进的技术和创新能够在各企业迅速传播,进而促进集聚区域内技术水平的提高。

  (三)竞争和示范效应

  集聚区域内的生产性服务业天然存在竞争关系,为了获取更大的利润,这些企业在人才、资源、管理等方面展开了激烈的争夺。同时,当某些企业在某些环节进行改进、创新,并取得较好的效果,也会引起其他企业的模仿、跟进。各企业间的良性竞争,使得生产性服务业整体的产品质量得到提高,人们能够享受到更高品质的商品以及更低廉的价格。

  (四)专业化效应

  生产性服务业的产生和发展本身是社会生产专业化的结果,而其集聚化趋势反过来又能促进服务的专业化生产。为了谋求更大的市场份额,集聚区域内的企业在经营过程中往往注重提高服务质量和服务的专业化。为了集中主要资源提高企业服务的专业化水平,企业可以把与服务的专业化经营联系不大的非核心业务外包出去,交给其他企业运作。

  三、模型建立与变量说明

  (一)安徽省生产性服务业集聚水平的测度

  区位商、空间基尼系数、HHI指数等方法都可以用来测度产业集聚程度,[9-10]这些方法各有优劣。区位商不仅可以表示某一产业在某地区的集中程度,还可以表示该产业在全国的相对规模,且具有数据易得、操作简便等优点。本文借鉴陈建军[11]的做法采取区位商法测度安徽省生产性服务业集聚水平。

  (一)全样本估计结果

  为了系统的研究生产性服务业及其细分行业集聚的经济效应,本文基于2006—2017年安徽省市级面板数据构建了经济模型。如果遗漏重要变量,或者解释变量和扰动项相关可能导致内生性问题。为了解决该问题,笔者将被解释变量人均国内生产总值的滞后一期作为解释变量引入模型,构建动态面板数据模型。动态面板数据模型估计最多的是系统GMM模型估计,要判断系统GMM是否适用,首先要检验模型的扰动项εit是否存在自相关。笔者根据Arellano的观点,采用两步式的估计结果判断采用系统GMM模型还是差分GMM模型,根据一步式的回归结果进行系数显著性分析。AR(1)和AR(2)检验的z统计量分别为-1.94和-0.95,其伴随概率分别为0.051和0.339,说明模型扰动项的差分存在一阶自相关,但不存在二阶自相关,即扰动项εit无自相关,适用系统GMM。Sargan检验的统计量数值说明无法拒绝“所有工具变量均有效”的原假设,说明模型不存在过度识别问题,所用工具变量的选择均有效,适用于系统GMM分析方法,模型设定合理。本文采用stata软件进行实证分析,结果见表2。

  逐项把控制变量加入模型,通过实证结果发现,人均国内生产总值的一阶滞后项与地区经济增长呈现显著的正相关关系。说明地区经济发展状况不仅取决于当期的各种因素,也受到往期经济状况的影响,往期经济发展水平越高,越会促进当期地区经济增长,说明经济发展具有惯性,这符合本研究预期,也说明了本研究使用动态面板数据分析具有合理性。

  从整体看,生产性服务业集聚变量回归系数显著为正,即生产性服务业集聚对地区经济增长具有显著的正向影响,这与大多数学者的研究结果一致,也与本研究理论分析一致,说明生产性服务业集聚对地区经济发展有显著的溢出效应,能通过规模效应、技术溢出效应、竞争和示范效应、专业化效应促进地区经济发展。

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  劳动力投入总量的回归系数显著为负,说明地区劳动力投入总量对地区经济增长具有显著的负向影响,可以这样理解:在当今的经济发展过程中,需要的是掌握尖端技术的高素质劳动力,单纯依靠劳动力总量的投入不仅不能推动经济增长,还会由于低素质劳动力大量涌入劳动密集型企业从事低端产品的生产,造成经济资源的浪费,从而抑制经济的发展。

  固定资产投资变量的回归系数为正,但随着控制变量逐渐加入,固定资产投资对经济增长的影响从显著到不显著。这可能是因为投资是促进经济增长的三驾马车之一,固定资产投资不仅可以提高生产能力,还可以刺激生产需求,是拉动经济增长的重要力量。但安徽省内固定资产投资总额不足,其投向没有覆盖到关键部门,暂时没能发挥其带动经济增长的作用。

  外商直接投资变量没有通过显著性检验,这可能是因为外商直接投资虽然能够带来资金技术和管理经验,从而提高地区的劳动生产率,进而促进经济增长。但可能由于各种原因影响,实际利用外资水平不高,利用率低下,还没有实现利用外资的红利。

  人力资本变量前的回归系数显著为正,说明人力资本对地区经济增长具有显著的正向影响,高学历人力资本在本地区就业能提升企业的管理水平、生产效率,进而促进经济发展。

  (二)分样本估计结果

  为了进一步分析生产性服务业各细分行业集聚的经济溢出效应,本文将各细分行业集聚变量分别放入计量模型进行回归,估计结果如表3和表4所示。

  由于生产性服务业各细分行业的性质和发展状况差异较大,实证结果中各变量回归系数和显著性水平也有所差异,限于篇幅,本文仅对各细分行业集聚水平变量与地区经济发展的关系进行具体分析,其余变量的分析省略。由表3和表4可以看出,生产性服务业各细分行业中交通运输仓储和邮政业、信息传输计算机服务和软件业、金融业集聚对地区经济增长均具有显著的正向影响,对应的回归系数分别为0.0574、0.0584和0.1849,经济溢出效应最大的是金融业集聚,其次是信息传输计算机服务和软件业集聚,最小的是交通运输仓储和邮政业集聚,这说明生产性服务业这几个细分行业集聚虽然都具有显著的正向经济溢出效应,但溢出强度具有差异性,即具有行业异质性。批发零售业和科学研究技术服务业集聚变量前的回归系数为正,但没有通过显著性检验,说明批发零售业和科学研究技术服务业集聚虽然能够拉动地区经济发展,但对地区经济增长的作用不明显,原因可能是安徽省该行业整体发展水平较低,规模较小,集聚现象不明显,由于其集聚程度较低,产生的规模效应、竞争效应等力量较弱,对于地区经济发展的推动作用还没有发挥出来。房地产业、租赁和商业服务业和地质勘查业、水利环境和公共设施管理业集聚变量前的回归系数为负,即对地区经济发展产生负向外溢效应,但没有通过显著性检验,这可能是企业在集聚过程中存在恶性竞争使得集聚区域内环境质量下降、生产要素成本上升、管理混乱及产品的同质化过度竞争等问题,从而对地区经济发展产生负向作用。

  五、结论及建议

  本文基于2006—2017年安徽省16个地级市的经济数据,构建市级动态面板数据模型,采用系统GMM从计量角度实证分析了生产性服务业及其细分行业集聚对地区经济发展的溢出效应,得出如下结论:总的来说,生产性服务业集聚对于地区经济发展有显著的溢出效应,但就其细分行业而言,该结论并不必然成立,即具有行业异质性;固定资产投资、教育水平和外商直接投资显著地促进地区经济发展,且教育水平对经济发展影响最大;而就业总量的增加会抑制地区经济发展。

  本文基于上述研究结论,从促进各地区生产性服务业合理布局的角度出发,提出以下建议:(1)推动生产性服务业向地区集中化发展时,应注意适度原则,即考虑到集聚规模的大小对经济的溢出效应,根据自身资源禀赋和战略规划,制定合理、合适的发展政策,不片面的追求集聚水平提高,避免出现集聚的拥挤效应继而产生对经济的负向溢出效应。(2)在制定生产性服务业发展政策时,应注意因地制宜原则,即结合生产性服务业集聚对经济的溢出效应的行业异质性,根据地区实际情况,有主次、有先后、有差异地推动生产性服务业各细分行业的发展,进而更好地促进地区经济发展。(3)政府出台一系列政策支持地区发展。一方面根据实际发展情况加大资本投入,另一方面加大招商引资力度,不仅仅单纯增加省内资本投入,要更多地利用外资,为省内企业掌握高水平技术创造优良环境。(4)提高教育经费的投入,培养高素质劳动力。生产性服务业与其行业相比的突出点在于技术性较强,它的发展主要依靠技术进步推动,而不依赖于低素质劳动力的投入和资源消耗的增加。加大对教育的倾斜力度,培养高素质劳动力能够增强自主创新能力,推动技术进步从而拉动经济增长。——论文作者:宋洒洒

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