城市化與服務業的協整及因果關系研究

曾桂珍，曾潤忠

（華東交通大學軌道交通學院，江西南昌330013）

改革開放以來，我國把加速城市化作為重要的戰略目標，相應地，我國的城市化水平經歷了一個快速的增長，由1978年的17.92%增長到2010年的45.68%。同時，我國的服務業也得到了蓬勃發展，服務業增加值占GDP的比重已由1978年的23.9%增加到2010年的40.1%，服務業在國民經濟中的重要性突顯。

對于城市化與服務業的關系，國內外一些學者做出了大量有益的研究。根據錢納里（1988）的結論，經濟結構的變遷主要體現為非農人口不斷提高的城市化過程和服務業產值及就業比重不斷提高的經濟服務化過程[1]。城市化水平從兩方面對服務業發展產生影響，一方面，城市數量增加及規模擴大帶來的消費者和生產者需求的膨脹為服務業成長創造了巨大的需求；另一方面，城市化進程中農業人口的非農化又為服務業提供了寶貴的勞動力供給。反過來，服務業發展促進城市化軟硬件設施的完善和人民生活水平的提高，隨著服務業在國民經濟的比重增大，服務業為城市化提供了強大的后續動力。同時，另一些學者對城市化與服務業之間的關系進行了實證研究。Singelmann（1978）首先對工業化國家1920－1970年的勞動力轉移過程進行實證研究發現，城市化是促進農業型經濟向服務型經濟轉型的重要原因[2]。Tiffen（2004）也發現城市化水平與服務業就業之間存在顯著的正相關關系[3]。Chang等（2006）利用中國的數據也證實城市化推動了服務業發展[4]。國內學者多以中國為研究對象，得出了一些有意義的結論。如高敏（2005）認為城市是影響服務業發展的重要因素，但長期以來我國較低的城市化水平制約了服務業的發展[5]。郭文杰（2006）利用現代經濟計量方法對改革開放以來服務業與城市化等經濟因素的綜合關系進行實證檢驗，證實城市化是推動服務業發展的重要動力[6]。裴長洪，謝廉（2009）認為，城市化發展推動了工業和服務業的產業集聚，我國不僅可以利用城市化發展服務業，還應當積極通過城市改造和提升來加速服務業的集聚和發展[7]。

總體來看，當前文獻對城市化與服務業之間關系的研究較為深入，對我們了解城市化與服務業之間互動關系的機理，為我國制定促進城市化與服務業協調發展的政策有著重要的導向作用。但已有文獻研究的數據基礎多以時間序列數據為主，以面板數據為研究對象的較為少見；并且，我國各區域經濟的發展極不平衡，但已有研究較少考慮到我國的區域差異。那么，以面板數據為研究對象，是否能得出相同的結論呢？城市化與服務業之間的關系在不同的區域是否存在差異呢？為解答上述問題，基于我國1978－2010年間的省際面板數據，利用面板數據模型進行實證分析，期望在已有結論的基礎上更進一步闡釋城市化與服務業之間的互動關系。

1 研究設計

1.1 指標選擇和數據來源

在服務業發展指標的選擇上，鑒于數據的來源和可獲取性，本文選取服務業增加值（R）來度量服務業發展水平。為剔除物價變動水平的影響，實際計算中以1978為基期進行平減。而在城市化水平（U）指標的選擇上，與現有文獻一致，用非農業人口占總人口的比重來衡量。為清除可能存在的異方差，對兩個指標分別取自然對數，相應記為lnR和lnU。

由于我國各區域城市化發展水平及服務業發展水平的差異性，本文將我國分為東、中、西部分別進行考察。由于重慶市于1997年從四川省劃出成為直轄市，其人口數據連續性無法得到保證而在計算樣本中予以剔除。因此，本文分析的基本單元為東部、西部、中部所包括的30個省區:東部地區包括北京、天津、河北等11個省市，中部地區包括吉林、黑龍江、山西、等8個省市，西部地區包括內蒙古、陜西、青海等11個省區。研究的時間跨度為1978－2010年，數據來源于《中國統計年鑒》相應各期。

1.2 計量方法

分3步對城市化與服務業的關系進行檢驗及分析。首先對城市化及服務業增加值的面板數據進行單位根檢驗，然后在此基礎上進行協整檢驗，最后建立對應的面板數據誤差修正模型進行因果關系檢驗。

1）面板數據單位根檢驗。面板數據的單位根檢驗當前并未達成一致，因此常用多種方法綜合進行檢驗，常用的有LLC檢驗、IPS檢驗、Breitung檢驗、Maddala和Wu檢驗、Hadri檢驗5種。這5類檢驗方法思路如下:

式中:i為截面序號；t是時間變量；ρi為自回歸系數；εit為獨立且異質的擾動項。若 ||ρi＜1，則yi為弱穩定過程，而 ||ρi=1時，yi為非平穩的I（1）過程。

2）面板數據的協整檢驗。面板數據協整檢驗中最常用的方法為Pedroni協整檢驗[8]，利用如下協整方程的殘差:

式中:αi為常數項；δi為時間變量系數；βi為自變量系數；ei為殘變項；N為樣本單位個數；T為樣本的時間跨度；M為回歸變量數。定義xit=(x1i，t，x2i，t，...，xMi，t)，zit=(yit，x'it)，ξ'it=(ξy it，ξx it)，zit=zi，t-1+ξit，ξ為殘差項；其中滿足:對?i， 當為漸近方差為 Ωi的向量布朗運動，滿足Ω2i＞0。

3）面板數據誤差修正模型及因果關系檢驗。協整關系只反映變量之間的長期均衡關系，但不知道因果關系的方向，因此有必要對變量進行因果關系檢驗。面板數據的因果關系檢驗通常運用Engle和Granger（1987）提出的基于面板的誤差修正模型來解決。其中包括兩個步驟:

第1步，根據已有文獻，建立并估計如下城市化與服務業的面板協整方程（3），并取得殘差項εit。

第2步，根據Granger表述定理，面板協整模型（3）所對應的面板數據誤差修正模型為

式中:αi為常數項；θi為自變量系數；?i為面板協整子式量與數；Δ表示一階差分運算；Ei，t-1為模型（3）的面板協整殘差；下標i和t分別表示第i個省份的第t年；ν1it和ν2it為隨機擾動項。

2 實證結果及分析

2.1 面板數據單位根檢驗

利用前述的5種方法對城市化、服務業增加值及其一階差分進行單位根檢驗，且檢驗回歸式中同時包含常數項和趨勢項。檢驗結果表明，對于東部和中部，變量ΔlnU和ΔlnR均存在單位根，且其一階差分序列ΔlnU和ΔlnR均顯著地不存在單位根；因此，對于東部和中部地區而言，變量ΔlnU和ΔlnR均為非平穩序列，但其一階差分均平穩。對于西部地區，變量ΔlnU和ΔlnR均存在單位根；但其一階差分中，ΔlnU的Hadri檢驗結果仍在10%顯著性水平上拒絕不存在單位根的原假設，與其他檢驗結果不一致，考慮到ΔlnU的其他幾種檢驗結果均在1%顯著性水平上拒絕存在單位根的原假設，因此ΔlnU不存在單位根，為平穩序列。綜合可知，對于東、中、西部，變量ΔlnU和ΔlnR均為一階單整I（1）。

2.2 面板數據協整檢驗結果

由于東、中、西部變量ΔlnU和ΔlnR均為一階單整I（1），因此存在協整關系的可能，利用Pedroni協整檢驗方法，分別對東、中、西部ΔlnU和ΔlnR進行協整檢驗，在檢驗時考慮了樣本數據中各省間協整向量的差異及各省的固定效應，檢驗結果見表1。由表1可以看出，Pedroni檢驗結果并不一致，根據Pedroni（1999）的結論，PanelADF、GroupADF檢驗效果最好，PanelV、GroupRho檢驗效果最差，其他處于中間，在結果不一致的情況下，我們以此為判斷根據。對于東部，檢驗結果較一致，各統計量分別在1%，5%，10%的顯著性水平下拒絕不存在協整關系的原假設，因此認為東部ΔlnU和ΔlnR存在面板協整關系。對于中部地區和西部地區，雖然檢驗結果不一致，但Panel ADF在10%顯著性水平上、GroupADF在1%顯著性水平上拒絕原假設，因此可認為中部地區及西部地區ΔlnU和ΔlnR也存在面板協整關系。

表1 面板數據協整的Pedroni檢驗結果Tab.1 Pedroni inspection results of panel data cointegration

2.3 面板協整方程估計及分析

由于東、中、西部地區ΔlnU和ΔlnR均存在面板協整關系，故可分別對其數據進行估計，不會出現偽回歸的現象。在具體的計量方法上，采取了在面板數據的計量分析過程中常用的PLS（pooled least squares）方法。在固定效應和隨機效應的選擇上，使用Hausman檢驗進行判定，結果表明3個區域選取固定效應模型比較合適，Hausman檢驗結果見表2。

表2 Hausman檢驗結果Tab.2 Hausman inspection results

2.4 面板數據誤差修正模型及因果關系檢驗

面板數據協整檢驗結果證實東、中、西部地區城市化與服務業均存在長期均衡關系，且東、中、西部地區城市化對服務業均產生正向效應。變量之間有協整關系只能告訴我們變量之間在長期存在因果關系，但不知道因果關系的方向，因此有必要對變量之間進行因果關系檢驗，本文建立面板誤差修正模型進行因果關系檢驗。由于誤差修正模型中變量均為平穩變量，因此短期因果檢驗可采用標準的F檢驗進行分析；長期因果關系檢驗則可對誤差修正項的系數進行顯著性檢驗。根據AIC和SC信息準則，設定模型滯后階數為2階。估計結果見表3。

表3 東中西部面板誤差修正模型檢驗結果Tab.3 Inspection results of error correction model of the eastern，central and western panel

從表3可以看出，對于東部地區，模型（4）與模型（5）的檢驗結果中F值在1%顯著性水平上顯著，這說明短期而言，東部地區城市化與服務業之間存在雙向因果關系。考察誤差修正項E(-1)的回歸系數，模型（4）與模型（5）分別在1%顯著性水平及10%顯著性水平上通過檢驗，這表明長期來說，東部地區城市化與服務業之間也存在雙向因果關系。對于中部地區，模型（4）的檢驗結果中F值及誤差修正項的系數均在1%顯著性水平上通過檢驗，這說明長短期城市化都是服務業增加值的原因。模型（5）的檢驗結果中，誤差修正項不能通過顯著性檢驗，服務業增加值不是城市化的長期原因；F值在1%顯著性水平上通過檢驗，這說明中部地區服務業增加值是城市化的短期原因。

對于西部地區，模型（4）的檢驗結果中F值及誤差修正項的系數分別在1%及5%顯著性水平上通過檢驗，這說明長短期城市化都是服務業增加值的原因。模型（5）的檢驗結果中，誤差修正項在1%顯著性水平上通過檢驗，說明西部地區服務業增加值是城市化的長期原因；但F值不能通過顯著性檢驗，表明西部地區服務業增加值不是城市化的短期原因。

由上述檢驗可以發現，不管是東部，還是中西部地區，城市化是服務業增加值的格蘭杰原因，這更進一步從面板數據的角度證實了文獻[5]，[6]，[7]的結論，表明城市化促進了資本、人才和市場的集聚，為服務業的發展提供了良好的基礎環境，因而能促進服務業的發展。而服務業對城市化的作用在東、中、西部并不一致，其原因在于東部地區服務業發展水平較高，更好地成為吸納非農就業的渠道，從而促進了城市化水平的提高，而中西部地區服務業發展水平相對較低，因此對城市化的作用相對較小。

3 結論

基于我國1978－2010年省際面板數據，利用面板數據模型，對城市化與服務業增加值之間的關系進行了實證研究。結論如下:

1）面板單位根檢驗結果表明，東、中、西部地區城市化（ΔlnU）及服務業增加值（ΔlnR）均為一階單整I（1）。進一步的協整分析結果說明，東、中、西部地區城市化及服務業增加值之間均存在協整關系，且城市化對服務業增加值均產生正向效應，但東、中、西部地區城市化對服務業增加值的效應是不一致的，東部地區城市化對服務業的彈性效應為1.444 4；中部地區城市化對服務業的彈性效應為2.343 4；西部地區城市化對服務業的彈性效應為1.794 9。

2）通過建立面板誤差修正模型進行因果檢驗表明，東、中、西部地區城市化及服務業增加值之間的因果關系也存在差異。長期而言，各區域城市化均是服務業增加值的格蘭杰原因，該結論與已有文獻的結論是一致的；反過來，東部和西部地區服務業增加值是城市化的長期原因，但中部地區服務業增加值是城市化的長期原因得不到證實。短期而言，東、中部地區城市化與服務業增加值之間互為因果關系；西部地區城市化是服務業增加值的短期原因，但服務業增加值不是城市化的短期原因。

各區域城市化都是服務業的長期原因且具有正向效應證實了理論的正確性，城市化水平的提高對于服務業的發展和產業結構的升級有正向促進作用，其內在機理是城市化有效地促進了勞動要素的集聚，而這種集聚效應將導致市場容量的擴大，從而增加對服務業的需求，促進服務業的發展；另外，集聚效應引起的外部經濟效應能有效地提升服務業發展的質量，從而實現服務業產業結構的升級。這對我們的啟示是，長期內我國可以健康有序地推進城市化水平，促進服務業發展，推進產業結構優化升級。東、西部服務業增加值是城市化的長期原因則說明，長期內東、西部地區可以通過大力推進服務業發展，利用服務業行業勞動密集型居多的特點，廣泛提供各種就業機會，特別是吸納從一、二產業轉移出來的大批富余勞動力，從而提升這些地區的城市化水平。中部地區服務業不是城市化的長期原因說明，中部地區的服務業對城市化沒有產生應用的拉動力，其主要原因是中部地區服務業內部結構不盡合理，且投資主體較為單一；因此可以制定長期政策，鼓勵多種投資主體以資金、房產、設備、技術和勞務等多種形式投入技術密集和知識密集型服務業，優化服務業結構及實現投資主體的多元化，提升服務業對城市化的拉動作用。短期因果關系檢驗結果則說明短期內東、中部地區均可以制定促進服務業與城市化水平提升的短期政策，以實現服務業與城市化的協調發展；而西部地區服務業增加值不是城市化的短期原因則說明短期內西部地區的政策應該以服務業的結構化調整為主，而不應該急于提升服務業的發展水平。

[1]錢納里.工業化和經濟增長的比較研究[M].上海:上海三聯書店，1995:49-51.

[2] SINGLMANN J.The sectoral transformation of the labor force in seven industrialized countries，1920-1970[J].The American Journal of Sociology，1978，83（5）:1224-1234.

[3]TIFFEN M.Transition in sub-saharan africa:agriculture，urbanization and income growth[J].World Development，2003，31，（8）:1343-1366.

[4]CHANG G H，BRADAJ C.The paradox of china’s growing under urbanization[J].Economic Systems，2006，30（1）:24-40.

[5]高敏.中國城市化對服務業發展的制約作用分析[J].經濟經緯，2005（4）:51-53.

[6]郭文杰.服務業增長、城市化與經濟發展——改革開放后中國數據的經驗研究[J].當代經濟科學，2006，28（5）:91-97.

[7]裴長洪，謝廉.集聚、組織創新與外包模式——我國現代服務業發展的理論視角[J].財貿經濟，2009（7）:5-15.

[8] PEDRONI P.Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors[J].Oxford Bulletin of Economics and Statistics，1999，61（S1）:653-678.