我國服務業(yè)增長和城市化互動關系的區(qū)域差異—基于我國省級面板數據的經驗證據

■ 王兆宇 博士（中共北京市委黨校經濟學教研部 北京 100044）

引言

隨著改革開放的深入，我國社會經濟發(fā)展水平得以穩(wěn)步提高，特別是城市化進程不斷加快，服務業(yè)發(fā)展水平不斷提高。一方面，我國城市數量不斷增多，城市規(guī)模不斷擴大，城市硬件設施和軟件環(huán)境的現(xiàn)代化水平不斷提高；另一方面，我國服務業(yè)就業(yè)結構不斷細化，生產性服務業(yè)發(fā)展迅猛，知識密集型服務業(yè)占比提高。作為衡量國民經濟發(fā)展水平的重要標志，服務業(yè)發(fā)展和城市化兩者之間的互動顯得尤為重要，城市化過程不僅是城鎮(zhèn)人口占總人口比重不斷提高的過程，更是城市產業(yè)結構由傳統(tǒng)低效率的第一產業(yè)向現(xiàn)代高效率的第二產業(yè)、第三產業(yè)提升的過程，其對服務業(yè)的推動力不言而喻。而服務業(yè)的大力發(fā)展也會進一步帶動城市化浪潮，促進城市化進程。國內目前對于我國服務業(yè)發(fā)展和城市化互動關系的研究僅局限于全國、單獨省份或三大區(qū)域口徑，或有些數據稍有滯后。本文則是立足于近年的省級面板數據，通過測度我國各地區(qū)間二者互動強弱程度，來衡量我國服務業(yè)發(fā)展和城市化的關系。

我國服務業(yè)發(fā)展和城市化互動關系的區(qū)域差異

（一）數據來源與模型設定

本文采用中國經濟統(tǒng)計數據庫中2009-2012年全國31個省市自治區(qū)（不包括港澳臺地區(qū)）的城市化率URBAN（%）和第三產業(yè)增加值SERV（百億元），為減少異方差性，使趨勢線性化，分別對變量去對數，記為LnURBAN和LnSERV，利用Eviews 6軟件來進行面板數據模型檢驗。

面板數據分為三類，即不含個體影響的不變系數模型（混合回歸模型），含個體影響的不變系數模型（變截距模型），含個體影響的變系數模型。一般采用協(xié)方差分析方法來對模型形式設定檢驗，對于含有N個截面成員的面板數據模型：

其中，i=1,2,…,N，表示截面成員個數；t=1,2,…,T，表示時期總數。其中Xit為k×1向量，βi為1×k向量，K表示解釋變量的個數。誤差項uit相互獨立，且滿足零均值和同方差。對方程（1）檢驗如下兩個原假設：

H0： 模型（1）中的解釋變量系數對于所有的截面成員是相同的（即斜率系數是齊性的），但截距項不同，即該模型形式為變截距模型。

H1：模型（1）中的解釋變量系數和截距項對于所有的截面成員都是相同的，即該模型為混合回歸模型。

模型形式檢驗有如下兩個F檢驗統(tǒng)計量：

其中，N是截面成員個數，T是每個截面成員的樣本觀測時期數，k是非常數項解釋變量的個數，s1、s2、s3分別是變系數模型、變截距模型、混合回歸模型的回歸殘差平方和。在原假設H1、H0成立的條件下，檢驗統(tǒng)計量F2、F1分別服從特定自由度的F分布。

通過計算得出：

在以LnSERV作為解釋變量，LnURBAN作為被解釋變量的模型中，s1=0.01， s2=0.09， s3=7.31。先檢驗原假設H1，由于F2=579.22＞F分布臨界值，故拒絕原假設H1，并繼續(xù)檢驗原假設H0，由于F1=11.32＞F分布臨界值，故拒絕原假設H0，說明利用變系數模型擬合本文的樣本數據是合適的。

在以LnURBAN作為解釋變量，LnSERV作為被解釋變量的模型中，s1=0.20，s2=2.71，s3=102.84。先檢驗原假設H1，由于F2=540.32＞F分布臨界值，故拒絕原假設H1，并繼續(xù)檢驗原假設H0，由于F1=26.42＞F分布臨界值，故拒絕原假設H0，說明利用變系數模型擬合本文的樣本數據是合適的。

表1 各區(qū)域服務業(yè)發(fā)展促進城市化進程的彈性系數表

表2 各區(qū)域自發(fā)城市化增長率相對于平均值的偏離數值表

表3 各區(qū)域城市化進程推動服務業(yè)發(fā)展的彈性系數表

由于本文中截面成員個數沒有達到隨機效應變系數模型估計的要求，因此只估計固定效應變系數模型，而固定效應變系數模型還可分為個體固定效應變系數模型、時刻固定效應變系數模型和個體時刻固定效應變系數模型。本文要考察的是我國服務業(yè)發(fā)展和城市化互動關系的區(qū)域差異，因此本文采用個體固定效應變系數模型，并使用截面加權的GLS估計方法，以減少估計過程中隨機誤差項存在的截面異方差。

（二）模型估計結果

1.服務業(yè)發(fā)展促進城市化的面板數據模型估計結果。以LnSERV作為解釋變量，LnURBAN作為被解釋變量，建立個體固定效應變系數模型，得出模型估計結果中：R2=0.99，F(xiàn)值=76973.12，這都顯示模型擬合效果很好；截距項常數C的估計值為3.40，且其t統(tǒng)計量非常顯著，為554.19，它代表這31個省市自治區(qū)自發(fā)城市化增長率的平均值；解釋變量服務業(yè)增加值的系數表示這31個省市自治區(qū)服務業(yè)發(fā)展促進城市化進程的彈性，例如當河南省服務業(yè)增加值（百億元）每增加1%，則河南省城市化率（%）將上升0.34%（見表1）。模型還給出了各個省市自治區(qū)截距項的固定效應值，表示相應省市自治區(qū)的自發(fā)城市化增長率相對于平均值的偏離，其中，偏離自發(fā)城市化增長率平均值最大的是上海（見表2）。

2.城市化促進服務業(yè)發(fā)展的面板數據模型估計結果。以LnURBAN作為解釋變量，LnSERV作為被解釋變量，建立個體固定效應變系數模型，得出模型估計結果中：R2=0.99，F(xiàn)值=2466.63，這顯示模型擬合效果很好；截距項常數C的估計值為-1.45但其t統(tǒng)計量不顯著，僅為-0.12；解釋變量各區(qū)域城市化增長率的系數表示這31個省市自治區(qū)城市化進程推動服務業(yè)發(fā)展的彈性系數，例如當吉林省城市化率（%）每上升1%，則吉林省服務業(yè)增加值（百億元）將上升72.87%（見表3）。由于截距項常數c的t統(tǒng)計量不顯著，故此處不再分析其模型給出的各個省市自治區(qū)截距項的固定效應值。

結論

（一）城市化進程能夠有效提高各區(qū)域服務業(yè)發(fā)展水平但仍有區(qū)域差異

由于吉林省、遼寧省等老工業(yè)基地在產業(yè)轉型時亟需服務業(yè)特別是生產性服務業(yè)的配合，因此其城市化率的增加對本區(qū)域服務業(yè)發(fā)展有較強的推動作用。北京、廣東、浙江等省市由于各自經濟發(fā)展水平較高，產業(yè)結構間的互動已經進入良性軌道，城市化水平提高所產生的勞動力供給和基礎設施建設的完善對生產性服務業(yè)和消費性服務業(yè)的進一步發(fā)展提供了有利的條件。而中西部地區(qū)大部分處于城市化進程初期向中期過渡的過程中，第二產業(yè)比重較大，農村富裕勞動力首先會轉移到工業(yè)中，其促進服務業(yè)發(fā)展水平的作用相比較之下就較為有限。

（二）服務業(yè)發(fā)展水平的提高能夠有效加快各區(qū)域的城市化進程

特別是中西部地區(qū)服務業(yè)發(fā)展水平對加快各區(qū)域城市化進程有較強的促進作用，由于河南、安徽、廣西、四川、云南等省的城市化率本身就較低，因此只要服務業(yè)水平有所提高，其引致創(chuàng)造的就業(yè)需求就會促進城市化水平有較大提高。而諸如北京、廣東、天津、浙江、遼寧、吉林等省市的城市化率已經達到較高水平了，再進一步發(fā)展服務業(yè)對其區(qū)域經濟其他方面可能會有較強的促進作用，但相比而言對于提升城市化水平的空間則有限。

為了保證服務業(yè)發(fā)展和城市化繼續(xù)保持良性的互動關系，一方面，各區(qū)域要繼續(xù)加快城市化進程，促進服務業(yè)發(fā)展。城市化可通過投資效應、消費效應等對服務業(yè)增長產生持續(xù)的正向拉動作用，特別是發(fā)展高端服務業(yè)和現(xiàn)代服務業(yè)需要城市化為其創(chuàng)造市場需求，通過農業(yè)生產率的不斷提高，實現(xiàn)勞動力要素從農村向城市的自由流動，不斷加快城市化進程，通過不斷增加的城市數量和就業(yè)數量、不斷擴大的城市規(guī)模、不斷提升的城市質量為服務業(yè)的發(fā)展提供更好的市場環(huán)境，提高服務業(yè)的產值比重。另一方面，大城市尤其是特大城市要調整優(yōu)化就業(yè)結構，引導更多的勞動力進入服務業(yè)。相較制造業(yè)而言，服務業(yè)增長存在較高的就業(yè)彈性，有助于提升居民收入水平，為加快城市化進程創(chuàng)造條件。同時，各地區(qū)還應大力發(fā)展生產性服務業(yè)，鼓勵制造業(yè)行業(yè)的服務外部化，通過主輔分離大力發(fā)展服務外包，優(yōu)化服務業(yè)的內部結構，提高城市化的內在質量。

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