基于VAR模型的湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化進(jìn)程相關(guān)關(guān)系研究

王新華,王　銳,鄧　義

(武漢輕工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北 武漢 430023)

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基于VAR模型的湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化進(jìn)程相關(guān)關(guān)系研究

王新華,王銳,鄧義

(武漢輕工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北 武漢 430023)

摘要：服務(wù)業(yè)發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程之間是相互影響，相互促進(jìn)的。利用VAR模型對(duì)湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)、服務(wù)業(yè)增加值、城鎮(zhèn)化進(jìn)程三者之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，湖北省服務(wù)業(yè)增加值的增加帶動(dòng)了城鎮(zhèn)化進(jìn)程，而且城鎮(zhèn)化進(jìn)程的發(fā)展又帶動(dòng)了服務(wù)業(yè)就業(yè)水平的增加。但是，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快并沒有帶動(dòng)湖北省服務(wù)業(yè)增加值的提升，服務(wù)業(yè)就業(yè)水平的提高并沒有帶動(dòng)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快?；谘芯拷Y(jié)果，文章最后提出了相應(yīng)的對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：服務(wù)業(yè)增加值；服務(wù)業(yè)就業(yè)；城鎮(zhèn)化；VAR模型

1引言

城鎮(zhèn)化的實(shí)質(zhì)是農(nóng)村勞動(dòng)力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)人口集聚的過程。城鎮(zhèn)化水平是衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)，城鎮(zhèn)化具有經(jīng)濟(jì)和人口集聚的雙重特征，城鎮(zhèn)規(guī)模的擴(kuò)展，產(chǎn)生了生產(chǎn)服務(wù)和生活服務(wù)等各種需求，而服務(wù)業(yè)的發(fā)展又可以集聚勞動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)外部經(jīng)濟(jì)效益。因此，服務(wù)業(yè)發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程之間是相互影響，相互促進(jìn)的。

近幾年，國內(nèi)專家和學(xué)者對(duì)服務(wù)業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化進(jìn)程的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了研究與實(shí)踐，并取得了不少的經(jīng)驗(yàn)與成果。王美霞、樊秀峰[1]認(rèn)為服務(wù)業(yè)是城市化的重要源泉和動(dòng)力，城市化是服務(wù)業(yè)發(fā)展的需求基礎(chǔ)和空間依托；崔宏橋、沈頌東[2]認(rèn)為城鎮(zhèn)化與服務(wù)業(yè)要協(xié)調(diào)發(fā)展；郭進(jìn)、徐盈之[3]認(rèn)為扭曲的城鎮(zhèn)化會(huì)通過增加低技能的勞動(dòng)力供給、擴(kuò)大土地財(cái)政規(guī)模和降低城鎮(zhèn)創(chuàng)新活力來加劇生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的滯后狀況，通過增加低技能勞動(dòng)力供給、擴(kuò)大土地財(cái)政規(guī)模和抑制城鎮(zhèn)消費(fèi)潛力來加劇生活性服務(wù)業(yè)的滯后狀況；劉德軍、尚蔚[4]認(rèn)為服務(wù)業(yè)的發(fā)展對(duì)城鎮(zhèn)化水平的提高在短期內(nèi)效應(yīng)不顯著，但長期內(nèi)就有很強(qiáng)的正向效應(yīng)，影響具有滯后性；李靜、劉英基[5]研究認(rèn)為城鎮(zhèn)化對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)水平存在單向的因果關(guān)系，但城鎮(zhèn)化對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)水平的影響有一定的滯后性；王國惠、韓克勇[6]認(rèn)為服務(wù)業(yè)增長與城市化水平具有高度的相關(guān)關(guān)系，但近年來服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)城市化率提升的促進(jìn)作用有所減弱；孔杰[7]認(rèn)為隨著時(shí)間的推移，服務(wù)業(yè)的增長更加直接地導(dǎo)致了城鎮(zhèn)化水平的提高，但單位增加值的邊際效率卻在下降；王向[8]認(rèn)為城市化進(jìn)程在長期和短期兩個(gè)方面對(duì)服務(wù)業(yè)比重產(chǎn)生影響，城市化進(jìn)程對(duì)服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響要強(qiáng)于服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)城市化進(jìn)程的影響；李程驊、鄭瓊潔[9]認(rèn)為服務(wù)業(yè)在長期和短期對(duì)城市化有著正向的促進(jìn)作用，而城市化在長期和短期尚未明顯作用于服務(wù)業(yè)；龔新蜀、胡志高[10]認(rèn)為城鎮(zhèn)化與就業(yè)的關(guān)系存在顯著的“三門檻效應(yīng)”。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2013年湖北省城鎮(zhèn)化水平為54.51%，服務(wù)業(yè)增加值占GDP比重為38.10%，服務(wù)業(yè)從業(yè)人員所占比重為35.65%，而同期全國城鎮(zhèn)化水平為53.73%，服務(wù)業(yè)增加值占GDP比重為46.92%，服務(wù)業(yè)從業(yè)人員所占比重為38.50%，與全國平均水平相比，湖北省城鎮(zhèn)化水平略高于全國平均水平，但是服務(wù)業(yè)發(fā)展卻落后于全國平均水平。因此研究湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化進(jìn)程的相關(guān)關(guān)系，從中尋求提高湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展的途徑具有十分重要意義。

2湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化進(jìn)程的現(xiàn)狀分析

從1990年到2013年，湖北省的城鎮(zhèn)化率由28.52%上升到54.51%；服務(wù)業(yè)從業(yè)人員所占比重由18.16%上升到35.65%，均呈現(xiàn)不斷上升的趨勢。但服務(wù)業(yè)增加值占GDP比重卻呈現(xiàn)出先升后降，2002年成為拐點(diǎn)，即從2002年到2013年服務(wù)業(yè)增加值占GDP比重由42.63%下降38.10%。說明雖然湖北省服務(wù)業(yè)吸納就業(yè)能力不斷增強(qiáng)，但是服務(wù)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)卻呈下降趨勢(資料來源:《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》(1990-2013年))，如圖1所示。

圖1　1990—2013年湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化指標(biāo)圖(%)

另外，為了更好地分析湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化水平在全國所處的地位，筆者選取了東部地區(qū)(以北京市、江蘇省為代表)、中部地區(qū)(以湖南省為代表)、西部地區(qū)(以四川省為代表)的不同省市為代表進(jìn)行橫向比較(見表1)。

表1湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平與全國其他省市的比較(2013年)/%

省市服務(wù)業(yè)從業(yè)人員占比服務(wù)業(yè)增加值占比城鎮(zhèn)化率湖北35.6538.1054.51北京76.6777.5286.29江蘇37.0045.5264.11湖南35.0840.9347.96四川33.3635.8744.90全國38.5046.9253.73

資料來源：國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站www.stats.gov.cn。

從表1可以看到，2013年全國服務(wù)業(yè)從業(yè)人員占比為38.50%，服務(wù)業(yè)增加值占比為46.92%，而湖北省這兩個(gè)指標(biāo)均低于全國水平，特別是服務(wù)業(yè)增加值占比僅為38.10%，比全國水平要低9%左右。同時(shí)，還可以看到，湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展水平和北京的水平相差最大，與江蘇省的差距相對(duì)較小，與湖南省的服務(wù)業(yè)發(fā)展水平相當(dāng)，要高于四川省的服務(wù)業(yè)發(fā)展水平。另外，2013年全國城鎮(zhèn)化率為53.73%，湖北省城鎮(zhèn)化率為54.51%，略高于全國水平，與其他省市相比較，落后于北京市(86.29%)、江蘇省(64.11%)，但是要高于湖南省(47.96%)和四川省(44.90%)。

3湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化進(jìn)程相關(guān)關(guān)系的實(shí)證分析

Sims于1980年提出向量自回歸模型(vector autoregressive model,簡稱VAR模型)，VAR模型不以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，采用多方程聯(lián)立的形式，在模型的每一個(gè)方程中，內(nèi)生變量對(duì)模型的全部內(nèi)生變量的滯后值進(jìn)行回歸，進(jìn)而估計(jì)全部內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。VAR模型常用于預(yù)測相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)，也常用于分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，進(jìn)而解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量形成的影響[11]。

利用VAR模型來研究湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化進(jìn)程相關(guān)關(guān)系，其中涉及三個(gè)變量，第一個(gè)是服務(wù)業(yè)增加值水平(SGDP)，用服務(wù)業(yè)增加值占GDP比重來表示，第二個(gè)是服務(wù)業(yè)就業(yè)水平(SEMPLOY)，用服務(wù)業(yè)從業(yè)人員占總從業(yè)人員的比重來表示，第三個(gè)城鎮(zhèn)化率(URBAN)，用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋肀硎?，所用?shù)據(jù)為湖北省1990—2013年的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來自《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》各期。其中會(huì)用到協(xié)整分析、脈沖響應(yīng)分析、方差分解、格蘭杰因果檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法。

3.1協(xié)整檢驗(yàn)及格蘭杰因果檢驗(yàn)

根據(jù)VAR模型理論，為了避免偽回歸，需要對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)(見表2)。

表2變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

變量檢驗(yàn)形式ADF統(tǒng)計(jì)量5%水平臨界值檢驗(yàn)結(jié)果SEMPLOY(c,t,1)-2.4825-3.0049不平穩(wěn)D(SEMPLOY)(0,0,0)-4.2976-1.9572平穩(wěn)SGDP(c,t,2)-1.7260-3.0124不平穩(wěn)D(SGDP)(c,0,0)-3.6690-3.0049平穩(wěn)URBAN(c,t,0)-3.2907-3.6220不平穩(wěn)D(URBAN)(0,0,0)-4.4794-3.0124平穩(wěn)

注：檢驗(yàn)形式中“c”表示常數(shù)，“t”表示時(shí)間，“n”表示滯后期，“D”表示一階差分。

從表2可以看出，SEMPLOY、SGDP、URBAN這三個(gè)變量在5%水平下是不平穩(wěn)的，但是其一階差分在5%水平下卻是平穩(wěn)的，說明這三個(gè)變量都是一階平穩(wěn)變量，符合協(xié)整方程要求。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證這三個(gè)變量間是否存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，我們進(jìn)行了Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。當(dāng)滯后階數(shù)為4時(shí)，進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

原假設(shè)特征值跡統(tǒng)計(jì)量5%臨界值P值結(jié)論無0.9913125.481729.79710.0000拒絕至多一個(gè)0.837835.414315.49470.0000拒絕至多兩個(gè)0.04390.85263.84150.3558接受

從表3可以看出，在5%的顯著性水平下，至多存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系，這說明這三個(gè)變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，適宜做VAR模型。

另外，VAR模型的建立需要各個(gè)變量之間必須有因果關(guān)系，否則該模型是無效的。利用格蘭杰因果檢驗(yàn)法，當(dāng)滯后階數(shù)為5時(shí)，得到三個(gè)變量之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果(見表4)。從表4可以看出，在顯著性水平為10%時(shí)，湖北省服務(wù)業(yè)發(fā)展水平與城鎮(zhèn)化之間存在一定的因果關(guān)系。其中，湖北省服務(wù)業(yè)增加值是服務(wù)業(yè)就業(yè)的格蘭杰原因，但是服務(wù)業(yè)就業(yè)卻不是服務(wù)業(yè)增加值的格蘭杰原因；湖北省城鎮(zhèn)化是服務(wù)業(yè)就業(yè)的格蘭杰原因，但是服務(wù)業(yè)就業(yè)卻不是城鎮(zhèn)化的格蘭杰原因；湖北省服務(wù)業(yè)增加值是城鎮(zhèn)化的格蘭杰原因，但是城鎮(zhèn)化不是服務(wù)業(yè)增加值的格蘭杰原因。因此，該三個(gè)變量是適合做VAR模型分析的。

表4格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

原假設(shè)樣本數(shù)量F值P值結(jié)論SGDPdoesnotGrangerCauseSEMPLOY193.188660.0707拒絕原假設(shè)SEMPLOYdoesnotGrangerCauseSGDP190.881360.5345接受原假設(shè)URBANdoesnotGrangerCauseSEMPLOY1935.326103.E-05拒絕原假設(shè)SEMPLOYdoesnotGrangerCauseURBAN191.740550.2314接受原假設(shè)URBANdoesnotGrangerCauseSGDP190.086520.9923接受原假設(shè)SGDPdoesnotGrangerCauseURBAN192.763200.0972拒絕原假設(shè)

3.2確定最優(yōu)滯后階數(shù)

在VAR模型分析中，滯后階數(shù)的選擇時(shí)非常重要的，考慮到所有時(shí)間序列的時(shí)間為1990-2013年，共有24年的數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度較短，不宜選擇較大的滯后階數(shù)，所以從0、1、2、3、4中選擇一個(gè)相對(duì)合適的滯后階數(shù)。根據(jù)不同的判定準(zhǔn)則(包括LR、FPE、AIC、SC、HQ)(見表5)，均選擇滯后階數(shù)為4，因此最后選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)為4。

表5VAR模型最大滯后階數(shù)選擇結(jié)果

LagLogLLRFPEAICSCHQ0-147.49900NA689.88230015.0499015.19926015.0790601-73.79442117.927401.0856798.5794429.1768818.6960682-64.6017811.950431.1493648.5601789.6056978.7642743-54.5992010.002571.2739558.4599209.9535198.7514874-28.2208618.464840.3535426.7220868.6637647.101122

3.3平穩(wěn)性檢驗(yàn)

當(dāng)最優(yōu)滯后階數(shù)為4時(shí)，建立VAR模型，再進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷钠椒€(wěn)性，發(fā)現(xiàn)特征根基本上都落在了單位圓以內(nèi)，表明序列是平穩(wěn)的，該VAR模型是有效的，如圖2所示。

圖2　VAR模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

3.4VAR模型參數(shù)估計(jì)

當(dāng)滯后階數(shù)為4，建立VAR模型，估計(jì)結(jié)果如式(1):

(1)

該模型的整體檢驗(yàn)結(jié)果(見表6)，從VAR模型的檢驗(yàn)結(jié)果來看，殘差協(xié)方差較小，對(duì)數(shù)似然值也較小，AIC和SC信息量均較小，所以該模型的整體效果較好。

表6VAR模型整體檢驗(yàn)結(jié)果

模型檢驗(yàn)指標(biāo)數(shù)值Determinantresidcovariance(dofadj.)0.078703Determinantresidcovariance0.003374Loglikelihood-28.22086Akaikeinformationcriterion6.722086Schwarzcriterion8.663764

3.5脈沖響應(yīng)函數(shù)

在VAR模型中，一個(gè)重要的方面是系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征，即每個(gè)內(nèi)生變量的變動(dòng)或沖擊對(duì)它自己及所有其他內(nèi)生變量產(chǎn)生的影響作者，這個(gè)是通過脈沖響應(yīng)函數(shù)(impulse response function, IRF)來加以刻畫。下面利用脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)、服務(wù)業(yè)增加值、城鎮(zhèn)化之間的相互影響[12]。

3.5.1湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)與城鎮(zhèn)化的相互影響

湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)與城鎮(zhèn)化之間相互影響關(guān)系如圖3，圖4所示。

從圖3可以看出湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的沖擊較小，且波動(dòng)較大，較為復(fù)雜，正負(fù)影響交替出現(xiàn)，不太穩(wěn)定。湖北省城鎮(zhèn)化對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化新息的響應(yīng)在第1期是負(fù)向的，為-1.07，第2期仍然為負(fù)，為-0.92，第3期轉(zhuǎn)為正向，為0.34，后又開始下降，第5期僅為0.09，第6期又轉(zhuǎn)為負(fù)向，為-0.02，第7期再次轉(zhuǎn)為正向，為0.18，第8期開始一直為負(fù)，其中第10期為-0.25。

圖3　城鎮(zhèn)化對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)的響應(yīng)

圖4　服務(wù)業(yè)就業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的響應(yīng)

從圖4可以看出湖北省城鎮(zhèn)化對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)的沖擊較大，且先為負(fù)向影響，后轉(zhuǎn)為正向影響。湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化新息的響應(yīng)在第1期為0，第2期為負(fù)向影響，為-0.25，第3期仍為負(fù)向影響，為-0.10，第4期轉(zhuǎn)為正向影響，為0.15，并且從第4期開始，一直為正向影響，且影響程度不斷加大，其中第10期達(dá)到0.48。

3.5.2湖北省服務(wù)業(yè)增加值與城鎮(zhèn)化的相互影響

湖北省服務(wù)業(yè)增加值與城鎮(zhèn)化之間相互影響關(guān)系如圖5，圖6所示。

從圖5可以看出，湖北省服務(wù)業(yè)增加值對(duì)城鎮(zhèn)化的沖擊較大，且一直為負(fù)向影響。湖北省城鎮(zhèn)化對(duì)服務(wù)業(yè)增加值一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化新息的響應(yīng)在第1期為-0.45，第2-3期的負(fù)向影響有所增大，第3期達(dá)到了-1.61，第4-6期負(fù)向影響有所降低，第6期為-0.65，第7期增大到-1.57，一直到第10期達(dá)到了-1.75，均為負(fù)向影響。

圖5　城鎮(zhèn)化對(duì)服務(wù)業(yè)增加值的響應(yīng)

從圖6可以看出，湖北省城鎮(zhèn)化對(duì)服務(wù)業(yè)增加值的沖擊較小，而且先為負(fù)向影響，后轉(zhuǎn)為正向影響。湖北省服務(wù)業(yè)增加值對(duì)城鎮(zhèn)化一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化新息的響應(yīng)在第1期為0，第2期為負(fù)向影響，為-0.04，從第2期開始，其負(fù)向影響不斷增加，一直到第6期達(dá)到最大負(fù)向影響，為-0.30，第7期有所下降，為-0.15，第8期轉(zhuǎn)為正向影響，為0.13，第9、第10期變化不大，基本上在0.15左右。

圖6　服務(wù)業(yè)增加值對(duì)城鎮(zhèn)化的響應(yīng)

3.5.3湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)與服務(wù)業(yè)增加值的相互影響

湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)與服務(wù)業(yè)增加值之間相互影響關(guān)系如圖7，圖8所示。

從圖7可以看出，湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)對(duì)服務(wù)業(yè)增加值的沖擊較小，且變動(dòng)較大，先為負(fù)向影響，后轉(zhuǎn)為正向影響。湖北省服務(wù)業(yè)增加值對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化新息的響應(yīng)在第1期為負(fù)向影響，為-0.36，第2期轉(zhuǎn)為正向影響，為0.14，從第2期開始正向影響不斷增大，一直增加到第6期的0.61，第7期又下降到0.38，第8-10期降幅更大，基本上在0.05左右。

圖7　服務(wù)業(yè)增加值對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)的響應(yīng)

從圖8可以看出，湖北省增加值對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)的沖擊較大，且先為正向影響，后轉(zhuǎn)為負(fù)向影響。湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)對(duì)服務(wù)業(yè)增加值一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化新息的響應(yīng)在第1期為0，第2期為0.17，第3期增加到0.21，第4期下降到0.08，第5期轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，為-0.45，從第5期開始負(fù)向影響不斷增大，第10期達(dá)到了-1.41。

圖8　服務(wù)業(yè)就業(yè)對(duì)服務(wù)業(yè)增加值的響應(yīng)

3.6方差分解

利用VAR模型，還可以進(jìn)行方差分解研究模型的動(dòng)態(tài)特征。其主要思想是，把系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量(共m個(gè))的波動(dòng)按其成因(k步預(yù)測均方誤差)分解為與各方程新息相關(guān)聯(lián)的m個(gè)組成部分，從而了解各新息對(duì)模型內(nèi)生變量的相對(duì)重要性[15]。

從湖北省城鎮(zhèn)化方差分解的結(jié)果來看(見表7)，服務(wù)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到71.84%，城鎮(zhèn)化本身和服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響均較小，其中城鎮(zhèn)化本身的貢獻(xiàn)率僅為15.90%，服務(wù)業(yè)就業(yè)的貢獻(xiàn)率為12.26%。這也進(jìn)一步說明了服務(wù)業(yè)增加值對(duì)城鎮(zhèn)化的影響較大。

表7URBAN的方差分解表

PeriodS.E.SEMPLOYSGDPURBAN10.34375648.816228.7765442.4072420.67056234.1469537.3462628.5067830.80183324.2578854.9710320.7711040.82625223.7323955.3172320.9503750.98446023.4633555.9043620.6322961.17562221.9113656.6700821.4185671.40145817.5618264.7368317.7013581.73016215.0681867.9677216.9641092.15350414.4966068.6940816.80932102.64090612.2631371.8358715.90100

從湖北省服務(wù)業(yè)增加值方差分解的結(jié)果來看(見表8)，服務(wù)業(yè)增加值本身的貢獻(xiàn)率最大，即達(dá)到了60.97%，其次服務(wù)業(yè)就業(yè)的貢獻(xiàn)率為30.74%，城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)最小，僅為8.29%。這說明城鎮(zhèn)化對(duì)服務(wù)業(yè)增加值的影響很小，服務(wù)業(yè)就業(yè)對(duì)服務(wù)業(yè)增加值的影響也不大。

表8SGDP的方差分解表

PeriodS.E.SEMPLOYSGDPURBAN10.34375616.5465583.453450.00000020.67056214.4541685.429390.11644230.80183321.4357076.020792.54351240.82625226.3813768.668214.95041750.98446028.1877165.976515.83577561.17562232.4510960.451257.09765871.40145832.5884460.489526.92203181.73016232.0627760.688417.24881792.15350431.5522660.326288.121460102.64090630.7383760.970158.291477

從湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)方差分解的結(jié)果來看(見表9)，服務(wù)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到了75.51%，城鎮(zhèn)化與服務(wù)業(yè)就業(yè)本身的貢獻(xiàn)率均較小，分別為12.89%、11.60%，這也說明服務(wù)業(yè)增加值對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響較大，城鎮(zhèn)化對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)的影響不大。

表9SEMPLOY的方差分解表

PeriodS.E.SEMPLOYSGDPURBAN10.343756100.00000.0000000.0000020.67056279.641126.42640113.9324830.80183377.1525511.6404811.2069840.82625274.0811012.0117713.9071350.98446056.2345329.6805214.0849561.17562239.7799945.3758914.8441171.40145829.3059155.3825815.3115181.73016220.4449563.8509115.7041492.15350414.6331770.9714514.39538102.64090611.5990975.5109912.88992

4結(jié)束語

筆者利用VAR模型對(duì)湖北省服務(wù)業(yè)就業(yè)、服務(wù)業(yè)增加值、城鎮(zhèn)化三者之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明：湖北省城鎮(zhèn)化進(jìn)程推動(dòng)了服務(wù)業(yè)的就業(yè)水平的提升，但是服務(wù)業(yè)的就業(yè)水平的提高卻沒有推進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程；服務(wù)業(yè)的增加值的增加推動(dòng)了城鎮(zhèn)化進(jìn)程，但是城鎮(zhèn)化進(jìn)程卻沒有帶動(dòng)服務(wù)業(yè)增加值的增加；服務(wù)業(yè)的增加值的增加帶動(dòng)了服務(wù)業(yè)的就業(yè)水平的提升，但是服務(wù)業(yè)的就業(yè)水平的提升卻沒有帶動(dòng)服務(wù)業(yè)增加值的增加。同時(shí)還發(fā)現(xiàn)，湖北省城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)服務(wù)業(yè)就業(yè)水平的沖擊較大，且短期內(nèi)為負(fù)向影響，長期才轉(zhuǎn)為正向影響。其服務(wù)業(yè)的就業(yè)水平對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的沖擊較小，且波動(dòng)較大，較為復(fù)雜，正負(fù)影響交替出現(xiàn)，不太穩(wěn)定。湖北省服務(wù)業(yè)的增加值對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的沖擊較大，且一直為負(fù)向影響，其城鎮(zhèn)化進(jìn)程對(duì)服務(wù)業(yè)增加值的沖擊較小，短期內(nèi)為負(fù)向影響，長期才轉(zhuǎn)為正向影響。

總之，湖北省服務(wù)業(yè)增加值的增加帶動(dòng)了城鎮(zhèn)化進(jìn)程，而且城鎮(zhèn)化進(jìn)程的發(fā)展又帶動(dòng)了服務(wù)業(yè)就業(yè)水平的提升。但是，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快沒有帶動(dòng)湖北省服務(wù)業(yè)增加值的增長，服務(wù)業(yè)的就業(yè)水平的提升沒有帶動(dòng)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的發(fā)展。其原因是與湖北省服務(wù)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理有較大關(guān)系，即傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)所占比重過高，而現(xiàn)代服務(wù)業(yè)所占比重過低，盡管服務(wù)業(yè)的就業(yè)比重較高，但是主要集中在傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)，一定程度上影響了城鎮(zhèn)化進(jìn)程。因此，在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，應(yīng)該調(diào)整服務(wù)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，適當(dāng)增加現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的比重，大力發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有較大貢獻(xiàn)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，比如金融、物流、電子商務(wù)、咨詢等行業(yè)。同時(shí)，還要加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的后期教育與培訓(xùn)工

作，提高農(nóng)村勞動(dòng)力的知識(shí)結(jié)構(gòu)和技能水平，使得在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中轉(zhuǎn)移的農(nóng)村勞動(dòng)力能夠較好適應(yīng)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的要求，從而提高服務(wù)業(yè)增加值所占比重。

參考文獻(xiàn)：

[1]王美霞,樊秀峰.陜西服務(wù)業(yè)發(fā)展與城市化進(jìn)程的互動(dòng)關(guān)系研究[J].陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2012,41(1):150-158.

[2]崔宏橋,沈頌東.吉林省城鎮(zhèn)化與服務(wù)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展問題研究[J].經(jīng)濟(jì)縱橫,2014,20(1):112-115.

[3]郭進(jìn),徐盈之.城鎮(zhèn)化扭曲與服務(wù)業(yè)滯后:機(jī)理與實(shí)證研究[J].財(cái)貿(mào)研究,2015,41(12):118-128.

[4]劉德軍,商蔚.城鎮(zhèn)化與服務(wù)業(yè)互動(dòng)發(fā)展的動(dòng)態(tài)計(jì)量分析及對(duì)策建議[J].湖南社會(huì)科學(xué),2015,28(4):128-131.

[5]李靜,劉英基.城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的服務(wù)業(yè)就業(yè)吸納能力的實(shí)證分析——以山東省為例[J].湖北社會(huì)科學(xué),2011(10):85-88.

[6]王春國,馮丹.基于面板數(shù)據(jù)的中國西部地區(qū)城鎮(zhèn)化、工業(yè)化與服務(wù)業(yè)發(fā)展的實(shí)證研究[J].甘肅聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2013,29(1):41-45.

[7]孔杰.服務(wù)業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的影響分析——以淄博市為例[J].山東行政學(xué)院學(xué)報(bào),2012(5):89-91.

[8]王向.城市化進(jìn)程與服務(wù)業(yè)發(fā)展的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系研究——來自上海的經(jīng)驗(yàn)(1949-2010)[J].上海經(jīng)濟(jì)研究,2013(3):125-134.

[9]李程驊,鄭瓊潔.城市化進(jìn)程與服務(wù)業(yè)發(fā)展的動(dòng)態(tài)關(guān)系探討——基于江蘇省域的樣本檢驗(yàn)[J].南京社會(huì)科學(xué),2012(2):20-25,33.

[10]龔新蜀，胡志高.服務(wù)業(yè)發(fā)展、城鎮(zhèn)化與就業(yè)[J].軟科學(xué)，2015，29(11)：45-49.

[11]潘省初.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中級(jí)教程[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009.

[12]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與Eviews應(yīng)用[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2008.

Study on the correlation of service industry development and urbanization in Hubei province based on VAR model

WANGXin-hua,WANGRui,DENGYi

(School of Economics and Management,Wuhan Polytechnic University,Wuhan 430023,China)

Abstract：Service industry development and urbanization are correlated. The paper uses VAR model to study the correlation of service employment, service added value and urbanization in Hubei Province. The results show that service added value promotes the process of urbanization. Urbanization promotes service industry’s employment. However the urbanization does not increase service added value. Service industry’s employment does not promote urbanization. Finally the paper puts forward some suggestions.

Key words：service added value; service industry’s employment; urbanization; VAR model

收稿日期:2016-04-12.修回日期:2016-04-27.

作者簡介:王新華(1980-),男,博士,副教授,E-mail:whpuwxh@163.com.

基金項(xiàng)目:國家社科基金青年項(xiàng)目(14CJY081);湖北省高等學(xué)校優(yōu)秀中青年科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)計(jì)劃(T201609).

文章編號(hào)：2095-7386(2016)02-0100-06

DOI:10.3969/j.issn.2095-7386.2016.02.019

中圖分類號(hào)：F 290

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A