二 影响服务业发展的相关因素：国际比较
根据产业发展理论，服务业的增长速度和在经济总量、就业总量中的比重，受许多因素的影响。这一部分，我们将通过建立数量经济模型，使用横截面数据、时间序列数据和面板数据，探究影响服务业发展的重要因素及其影响权重。为了使研究具有可比性，本节使用世界银行数据，涵盖全球214个国家或经济体自1960年以来的所有可得数据，但是，在不同时期各国能够提供的数据和指标并不一致，例如提供服务业增加值指标的国家要明显多于提供就业比重指标的国家。因此下面的表格中的样本数有变化。
（一）从横截面数据看相关性
表3-11是1980年以来服务业增加值、服务业就业比重与人均收入的相关性。
服务业增加值的相关性，除了1980年，其他年份都在0.60以上。从横截面看，1990年以来，服务业增加值和人均收入的相关性更强、更稳定。
劳动力比重与人均收入的相关性分为男性和女性。男性和女性劳动力比重与人均收入的关系在不同年份变动较大。特别是1990年有一次显著下降。但是，2000年以后，提升到0.7左右。而且，1990年以后，女性劳动力比重与人均收入的相关性要强于男性劳动力。
总之，1990年以后，服务业两个比重指标与人均收入的相关性都普遍提高了。
表3-11 不同年份服务业增加值、劳动力比重与人均收入的相关系数（全球平均数据）
数据来源：世界银行在线数据库。
（二）从时间序列数据看相关性
从时间序列数据分析看，服务业增加值比重与人均收入的相关性更强。全球平均的相关系数达到0.9539，其中，按收入分组计算，只有低收入国家和发展中国家相关性较低，其他类别都在0.9以上，并且高收入国家又显著高于中等收入国家，见表3-12。
表3-12 服务业增加值比重与人均GNI相关系数（时间序列数据）
数据来源：世界银行在线数据库。
（三）从面板数据看相关性
使用面板数据模型来分析影响服务业发展水平的决定因素，如下式：
R=α+β1·GNIP+βT·XT
其中：R表示服务业的比重，分别对服务业增加值、男性劳动力、女性劳动力比重进行估计。服务业增加值比重，即服务业增加值占国内生产总值（GDP）的比重，是衡量服务业发展水平的最重要指标。
服务业劳动力就业比重仍然分为男性劳动力和女性劳动力所占第三产业就业比重两项指标，由于不同国家劳动力总量的性别构成存在较大差异，我们没有做简单平均，而是对两个指标分别建立模型。中国没有分性别统计，因此只是作为一个参考对照。
GNIP表示人均GNI。世界银行划分国家组别的标准就是人均国民总收入，因此这里使用这一指标而不是人均 GDP。为了消除可能的异方差影响，对这一指标取自然对数处理。
XT表示控制变量向量。这些控制变量分为经济规模变量和经济特征变量两类。经济规模变量为劳动力总量，做取自然对数处理。经济特征变量表现一个国家的宏观经济特征，分别有固定资本形成总额占GDP比重、商品和服务出口占GDP比重、国内金融部门发行信贷占GDP比重、城市人口比重共4个指标，分别用来表征国家的投资规模、经济外向型程度、金融系统发展程度和城市化进程。
对各个模型分别进行随机效应和固定效应估计，结果如下。
1.增加值模型
从表3-13看，服务业增加值确实与经济发展水平呈现明显的正向相关关系。即便考虑其他控制变量，人均GNI都是一个显著变量，系数大约为4。对数函数形式说明增加值比重提高幅度低于人均GNI的增长速度。
控制变量的系数基本符合预期。总劳动力的系数是负值，说明劳动力越少，服务业比重越大，因此人口规模小的国家更容易实现服务业占主导的经济。城市人口比重越高，说明城市化程度越高，我们的模型证明，城市化和第三产业发展是正向的关系。固定资本形成总额的比重与服务业增加值的发展呈现反向关系，一定程度上可能是因为工业化的程度和固定资产投资正相关。国内信贷对服务业比重的关系为正，但是影响系数很小，只有0.03左右。商品和服务出口占GDP的比重对于服务业增加值比重是一个负向的影响，但是对于服务业就业比重都是正向的影响，见表3-13。
表3-13 模型估计结果
续表
2.劳动力模型
劳动力模型的结论与增加值模型基本相同。无论对男性劳动力还是女性劳动力，我们最关心的人均GNI都是正向的影响。对女性劳动力就业的影响更高，男性劳动力的系数大概为3，而女性劳动力的系数大概为7。说明女性劳动力在服务业的就业随着经济发展变化更加敏感，服务业对女性就业的吸纳能力更强，这与我们一般的认知一致。
几个控制变量的系数方向也基本与预期相同。印证了服务业的发展与城市化水平、金融发展水平等之间的正向关系，而与工业化高度相关的固定资产投资水平则呈现负相关关系。
3.按收入组别分别建模
虽然面板数据模型已经考虑了不同类型经济主体的差异，但是我们仍然有必要考虑不同收入组别的国家是否有显著的不同特征。根据世界银行分组，我们分为低收入国家、下中等收入国家、上中等收入国家、OECD高收入国家和非OECD高收入国家等5个组别来分别建模。结果见表3-14。
表3-14 服务业增加值比重模型（按收入组别，RE模型）
续表
在所有组别，经济发展水平都是决定服务业增加值比重的显著影响因素。但是，不同组别影响系数大小差异很大。低收入国家组系数最低，说明在发展水平较低时，服务业比重与经济增长的关系最弱。下中等收入国家组别则达到了6.2左右，是全部组别中最高的。说明在下中等收入国家阶段，随着经济增长，服务业的比重会显著快速上升。到了上中等收入阶段，仍然达到较高的4.4。高收入国家组的系数都不大，一定程度上是因为发达国家服务业比重进一步提升的空间已经不大。但是 OECD 高收入国家明显比非OECD高收入国家系数高。非OECD高收入国家主要是一些小型岛国、小型城市型经济体以及石油输出国。可见，具有一定规模的OECD高收入国家在经济发展经验上更具有可参考性。
4.其他重要因素的影响
除上一节所分析的因素外，下面几个因素对服务业发展也有明显影响。
（1）投资强度的影响。投资强度是指固定资产投资占GDP的比重。总体看，投资强度对服务业发展是一个负向影响因素。按收入组别看，只有在低收入阶段，投资强度是一个正向影响因素，但在其他阶段是负向因素。
（2）开放度的影响。开放度定义为商品和服务的出口占GDP的比重。总体上是一个负向影响因素，服务业增加值比重和劳动力比重都随开放度的提高而下降，而且在不同发展阶段，商品和服务出口比重都是服务业增加值比重的负向因素，这可能是因为构成出口的主要是商品，因此开放度高，表明制造业出口多，从而提高了制造业占GDP的比重。
（3）金融发展的影响。金融发展定义为国内信贷占GDP的比重。总体上看，这是服务业比重提高的正向因素，而且对服务业增加值比重的影响要大于对就业比重的影响。仅在低收入国家组是显著的负向因素。从长期趋势看，随着收入水平的提高，金融发展的影响仍然为正，但逐渐变弱。
（4）城市化水平的影响。城市化水平定义为城市人口占全部人口的比重。总体上看，这是一个正向影响因素，而且对女性劳动力比重的影响更大，达到0.26，而对男性劳动力影响系数只有0.19。分阶段看，仅在下中等收入阶段是负向因素，这可能是因为在这个阶段，主要依靠工业化来推动城市化。