中国生产性服务业发展的影响因素分析——基于贝叶斯模型平均(BMA)方法的实证研究

基于模型不确定性视角,选取2004-2015年省际面板数据,尝试利用贝叶斯模型平均方法对影响中国生产性服务业发展的重要因素予以识别和检验。研究结论表明:在事先选取的16个解释变量中,服务效率、工业化程度、经济发展水平、劳动力投入以及人口老龄化等5个解释变量是影响中国生产性服务业发展的主导因素,此外,专业化程度、人力资本投入以及基础设施水平等3个解释变量对生产性服务业发展也具有较好的解释能力。同时,证实了BMA方法在处理模型不确定性问题上优于单一模型。最后,提出了经济新常态下加快生产性服务业发展的政策建议。