葉阿忠， 陳生明， 馮 烽， 2

(1.福州大學 經濟與管理學院，福建 福州 350108; 2.廣西財經學院 數學與統計系，廣西 南寧 530003)

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服務業集聚和經濟增長對我國城鎮化影響的實證研究
——基于半參數空間滯后模型

葉阿忠， 陳生明1， 馮 烽1， 2

(1.福州大學 經濟與管理學院，福建 福州 350108; 2.廣西財經學院 數學與統計系，廣西 南寧 530003)

針對已有文獻研究城鎮化時忽視的服務業的空間集聚效應以及經濟增長對人口城鎮化的非線性關系的問題，文章根據第六次全國人口普查數據，利用半參數空間滯后模型實證研究了我國人口城鎮化的影響因素。結果表明：(1)服務業的發展大力推動了我國區域人口城鎮化發展，且它的影響強度明顯高于工業化發展所帶來的影響。服務業集聚效應對該省的人口城鎮化具有促進作用，第二產業集聚對該省的人口城鎮化的作用不顯著。(2)經濟欠發達地區(云貴川等)的經濟增長對人口城鎮化的促進作用較小。而多數位于中部和沿海經濟較發達地區(福建、廣州等)的經濟增長顯著促進了人口城鎮化的發展。然而，在經濟發達地區(如上海、北京、浙江)的經濟增長對人口城鎮化的促進效果明顯開始減弱，甚至是負向的關系。(3)半參數空間滯后模型比普通參數模型具有更高的擬合優度和更豐富的結論，它能夠有效刻畫城鎮化過程中空間相關性與非線性特征。

數量經濟學；人口城鎮化；半參數空間滯后；服務業集聚；經濟增長

0 引言

推進城鎮化建設既是“十二五”規劃中促進城鄉協調發展的戰略重點，也是“十八大”工作報告中加快轉變經濟發展方式的重要途徑。近十多年來，我國人口城鎮化水平穩步增長，按照城鎮常住人口計算，從2000年的36.22%提高2012年的52.57%，年均提高了1.26%。然而作為人口城鎮化發展重要推動力的服務業發展相對滯后。2011年我國服務業增加值占GDP的比重仍保持43%，遠低于發達國家及同等發展水平國家。過去我國人口城鎮化主要依賴工業化來推動，但目前我國開始逐步進入后工業化時代，第二產業難以有大幅度的提升，其對城鎮的推動作用也將開始減弱。同時大多數學者(趙新平，周一星[1]，申玉銘等[2])普遍認同未來服務業將進一步促進人口城鎮化的發展，但他們大多忽視鄰近省份服務產業對本省份城鎮化的影響。服務業空間集聚是指大量服務型企業為追求比較優勢而在特定地域上集群而形成相互受益又相互競爭的統一體的進程，是現代服務業發展的重要標志。在這一背景下，大力發展服務業，通過服務業集聚來推動我國的城鎮化的發展，顯得尤為重要。

與此同時，經濟增長(Northam[3]，周一星[4])對城鎮化的推動作用得到了大量理論和實證研究的支持。但二十世紀以來，我國城鎮化的空間格局和經濟背景已發生深刻變化，各省區的經濟增長對城鎮化促進作用差異比較大。因此，有必要深入研究服務業集聚和經濟增長對我國區域城鎮化的影響。

1 文獻回顧

近年來，國內外學者已經對人口城鎮化、服務業集聚和經濟增長做出了大量研究。本文根據研究現狀做出以下文獻綜述：

(1)我國幅員遼闊，不同省市之間的城鎮發展存在越來越多的相關性和依賴性，城鎮化水平和速度的地區差異受到眾多學者的廣泛關注。簡新華和黃錕[5]通過對國內外城鎮化水平比較，得出中國城鎮化水平是滯后的，城鎮化目前的速度基本合適。陳洋等[6]分析了改革開放以來中國城鎮化演變，認為我國省域城鎮化水平具有明顯的東中西差異。曹廣忠、邊雪和劉濤[7]認為城鎮化發展水平存在較強的空間正相關，內陸地區進一步城鎮化需要開拓國際市場和吸收沿海地區產業。劉彥隨和楊忍[8]分析了我國縣域城鎮化問題，認為中國城鎮化水平存在顯著時空差異，目前區域差異逐漸減小。

(2)服務業空間集聚是指大量服務型企業為追求比較優勢而在特定地域上集群而形成相互受益又相互競爭的統一體的進程，其對經濟生活的影響無處不在。然而，從集聚視角下分析服務業的研究大多數聚焦于其與工業或制造業集聚的對比(O.Farrell[9]，陳建軍[10])、服務業集聚效應(Braunerhjelm and Borgman[11],陳建軍[12])、服務業集聚的空間分布(Coffey[13]，顧乃華[14])、和服務業集聚的成因(程大中[15]，胡霞[16])，研究服務業集聚對城鎮化進程的影響則相對較少。

(3)目前，大多數學者認為服務業發展和經濟增長是城鎮化發展的重要影響因素。趙新平和周一星[1]認為在初始階段城鎮化的根本動力是工業發展，在中后期主要是城市服務業的發展與新興產業的創新。曹廣忠等[17]認為工業和服務業共同推動區域城鎮化，當前服務業的驅動作用已超過第二產業。汪段泳等[18]認為城市化進程的差異非常顯著，特別在沿海地區，第三產業推動了城鎮化發展。而諾瑟姆[3]認為經濟增長與城鎮化水平大致呈現正線性相關；周一星[4]認為經濟發展水平與城鎮化水平之間是明顯的對數關系。

從現有研究來看，大部分文獻都在理論和經驗分析上證實服務業、經濟增長促進了人口城鎮化。但是，已有研究尚存在以下不足：(1)有關人口城鎮化的研究主要集中在產業等影響因素的分析，較少關注服務業集聚對該省人口城鎮化水平促進作用。這種做法忽略了變量間的內生性問題，難以揭示變量之間的互動關系。(2)已有文獻對區域人口城鎮化水平與經濟發展水平關系不是設定為線性關系就是對數線性關系，可能會造成實證模型的設定錯誤。本文利用非參數方法可以更加準確地刻畫它們的非線性關系。

因此，本文在借鑒前人研究的基礎上并針對研究現狀的不足，首先，提出了服務業集聚影響人口城鎮化進程的作用機理。然后，計算Moran′I值來分析各地區人口城鎮化和服務產業的空間相關性，并將服務業集聚引入人口城鎮化水平的影響因素。最后，應用半參數空間滯后模型實證研究服務業集聚和經濟增長對我國區域人口城鎮化發展的影響。

2 服務業集聚推進城鎮化進程的作用機理

現代城鎮化主要表現為工業和服務業集聚的過程，隨著我國工業化的逐步實現，工業對城鎮化影響不斷削弱，服務業對城鎮化日趨重要。文章認為服務業集聚對加快城鎮化進程的積極作用可以歸結為人口、空間和經濟城鎮化三方面：

(1)服務業集聚有利于人口城鎮化

服務業集聚區的一系列乘數效應可以促進勞動力轉移和農村人口集中，由于服務業集聚區大多位于城鎮，大多數服務業為勞動密集型產業，吸納勞動人口能力較強，因此發展服務進一步推動農村剩余勞動力轉移，實質上推動了地區城鎮化(陳立泰等[19])。同時，服務型產品的特殊特點決定了其發展需要較高的人口密度，使得越來越多的人口開始向城鎮集中，因而發展服務業集聚有助于人口集聚(顧乃華、李江帆[14])。故其影響機制可概括為：服務業集聚→乘數效應→勞動力需求增加→服務業就業人數增加→農村剩余勞動力轉移城鎮→人口城鎮化。

(2)服務業有利于空間城鎮化

服務業集聚必須緊緊依靠城市這一載體，城市區域形態總是隨著服務業集聚的不斷發展而變化。Park &Nahm[20]分析了漢城服務業空間分布，認為其已經開始改變漢城的城市機構，并驗證了服務業的本地企業間架構和都市化地區的多元化是相關的。徐維祥[21]對我國的研究也得出了類似的結論。故其影響機制可概括為：服務業集聚→服務企業布局集中化→企業環境改善→更多服務企業集聚→原有城市空間規模擴大、結構變化→空間城鎮化。

(3)服務業有利于促進經濟城鎮化

服務業集聚具有外部性，服務業集聚使服務企業獲得內部規模經濟，使其提升企業競爭力，最終促進城鎮經濟增長。馬鵬等[22]結合目前服務業集聚的實踐行為，認為服務業集聚通過三方面來促進城市經濟增長，即服務產業競爭力、內部規模經濟和創新能力。此外，不少學者對服務業進行細分，分行業研究了服務業集聚對經濟城鎮化的影響，均得出類似結論，如，旅游行業(李江帆)[23]，金融服務業(Amin and Thrift)[24]，等。故其影響機制可概括為：服務業集聚→服務型企業相互合作和競爭→企業競爭力提高→區域創新能力提高→經濟城鎮化。

3 半參數空間滯后模型的估計方法

隨著空間計量經濟學的發展，越來越多的學者致力于研究空間計量經濟模型的估計，他們無論在方法估計方面還是在實證研究方面，均是從空間線性參數模型出發來進行研究的，但是在實際生活中，經濟系統各變量之間不僅僅存在線性關系，還存在大量非線性關系。因此近兩年來學者們開始圍繞非參數空間滯后模型進行探索。在方法估計方面，李坤明和陳建寶[25]提出一類全新的半參數變系數空間滯后模型，導出該模型的截面極大似然估計，并證明了該估計的一致性。方麗婷和錢爭鳴[26]采用貝葉斯方法對非參數空間滯后模型，并通過設計一般的隨機游動Metropoliscuo抽樣器來方便抽樣和方法的數值模擬。在實證方面，郭炬和葉阿忠等[27]應用半參數空間滯后模型，對2008年中國大陸地區技術創新能力聚集性進行實證分析。

半參數空間滯后模型既可捕捉解釋變量的空間集聚效用對被解釋變量的影響，還可以刻畫出變量間非線性關系。因而，被廣泛應用于宏觀經濟和區域經濟領域的實證研究。設半參數空間滯后模型的某結構式方程為

(1)

其中yi是被解釋變量，x1i是與ui相關的參數部分解釋變量，x2i是與ui不相關的非參數部分解釋變量，ρ和β1為空間效應系數,權數wij是根據個體i和個體j之間的距離(如地理上的距離，經濟上距離，社會上的距離等)而定義的，G(·)是未知的非線性函數，ui是噪音。該模型的被解釋變量除了受解釋變量影響外，還受被解釋變量的空間滯后項和解釋變量的空間滯后項的影響，而且相關關系是一部分已知為線性關系和另一部分為未知的非參數函數的形式。

(2)

模型(2)的參數分量ρ,β0,β1非參數分量G(·)的估計方法如下：

先假定參數ρ,β0,β1已知，由模型(2)可得

(3)

所以，可得到非參數分量的初步估計：

(4)

(5)

(6)

(7)

4 數據說明與模型設定

歷年國家統計年鑒是抽查調整數據，與人口普查數據相比，無法合理反映我國人口城鎮化水平。伴隨第六次全國人口普查數據的完成，運用最新數據才能衡量當前我國省份間人口城鎮化水平差異。因此，本文以省份為分析單位，利用第六次全國人口普查數據中地區城鎮常住人口數據與地區常住總人口數來計算人口城鎮化率(URB)。鑒于第六次全國人口普查數據是2010年人口數據，故文章采用2010年統計年鑒中的30個省、市和自治區(西藏因部分數據缺失，予以刪除)數據來分析大陸地區的城鎮化水平和它的空間差異及影響因素。其他數據來源于2011年《中國統計年鑒》、2011年《中國人口統計年鑒》。數據說明如下：

GDP表示人均地區生產總值，代表區域經濟發展水平，因為Northam[3]認為經濟發展與城鎮化水平存在模糊的正線性關系。周一星[4]認為經濟發展水平與城鎮化水平之間是明顯的對數關系。

SER表示人均第三產業產出，非農產業的發展為城鎮化提供了產業基礎,，是城鎮化的核心動力。趙新平和周一星[1]認為在中后期城鎮化的根本動力是服務業的發展與新興產業的創新。

INR表示人均第二產業產出，特別在初期城鎮化的根本動力是工業發展，leris等[28]也揭示了工業化與城鎮化的正相關關系。

FDI表示地區人均外商投資，李小健等[29]認為引進外資和對外貿易促進我國城鎮化，外資利用的不平衡對城鎮化的區域差異具有重要影響。

URR表示各地區城鄉收入差距，吳先華[30]認為人口城鎮化與城鄉收入差距呈長期穩定的負向關系，縮小城鄉收入差距是促進城鄉統籌發展的重要途徑。

本文借鑒Zhang[31]與曹廣忠和劉濤[19]的研究，將所有解釋變量取對數，以消除異方差性。首先，對城鎮化水平(URB)、對數的人均服務產出(LNSER)、對數的人均工業產出(LNINR)進行空間相關性檢驗分析。由表1的結果表明，URB、LNSER、LNINR的Moran′I值都大于0.38，這表示了城鎮化、服務業和工業化呈現出明顯的空間正相關性。

表1 我國城鎮化、服務業和工業化水平的Moran′I值

考慮到服務業和工業產出不僅在區域內部促進了城鎮化進程，而且還可能對臨近區域的城鎮化產生影響。同時，針對人均地區生產總值(LNGDP)對城鎮化的非線性關系，在模型中進行非參數處理，建立半參數空間滯后模型：

URB=ρW·URB+β1LNSER+β2LNINR+β3LNFDI+β4LNURR+α1W·LNSER+α2W·LNINR+G(LNGDP)+ε

(8)

其中αi、ρ、βi為空間效應系數，G(·)是未知函數，W是空間權重，采用比較常用的二進制鄰接矩陣來確定空間權重矩陣，依據兩個省份是否擁有共同邊界來設定空間權重矩陣：第i個省份和第j個省份若擁有共同邊界，則空間權重wij取值為1，否則取值為0。即W=(wij)：

(9)

5 實證結果分析

本文將采用線性回歸模型、空間滯后模型以及半參數空間滯后模型實證分析，并對三者結果進行比較分析，計算結果見表2。

線性回歸模型和空間滯后模型的結果表明：(1)對數的人均服務產業產出(LNSER)對城鎮化水平有很強的正的影響力。對數的人均第二產業產出(LNINR)對城鎮化水平的影響不顯著，這說明了我國城鎮化的動力已經從工業化驅動轉到服務業驅動，進一步驗證了趙新平的說法。(2)對數人均外商投資(LNFDI)對城鎮化的影響一直顯著為正的，這說明外商投資的提高會推動城鎮化的發展，符合李曉健等的觀點。各地區城鄉收入差距與人口城鎮化呈明顯的負向關系，也符合了吳先華的觀點。(3)人均地區生產總值(LNGDP)對城鎮化的影響不明顯，既可能是正向關系，也可能是負向關系，可能的原因是LNGDP與URB之間的關系是非線性的。那么經濟增長和人口城鎮之間沒有關系嗎？顯然不是，本文嘗試使用半參數空間滯后模型來做進一步的調整，采用Epanechnikov核函數和固定窗寬局部線性工具變量估計，并通過R、Eviews、Matlab和Gauss軟件來實現半參數空間滯后模型估計。

表2 三種模型擬合效果比較

注:***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平顯著。

半參數空間滯后模型的結果表明：半參數空間滯后模型的R2明顯高于前兩個方程，說明它的擬合效果最好，能夠更好解釋的各變量對城鎮化的影響。同時，進一步證實了外商投資和服務產業推動城鎮化的發展，城鄉收入差距擴大將抑制人口城鎮化發展。對數人均服務產業產出(LNSER)對城鎮化水平的影響為0.235182，對數人均第二產業產出(LNINR)對城鎮化水平的影響為0.053561，也說明了現階段服務產業對城鎮化發展的影響力強于第三產業對城鎮化的影響。服務業集聚對該省的城鎮化具有促進作用，工業集聚和鄰近省份的城鎮化對該省的城鎮化具有抑制作用，進一步驗證了馬鵬等的說法。

另外，經濟增長對城鎮化的非線性影響是本文研究的另一重點。半參數空間滯后模型中G(·)的偏導數圖(圖1)可以直觀反映經濟增長對省域城鎮化的非線性影響，其中橫坐標表示人均地區生產總值(LNGDP)；縱坐標表示其對城鎮化發展的偏導數，即每提高1%的人均地區生產總值對城鎮化率的增量。

該散點圖總體上呈現倒U形狀，可以明顯看出經濟增長對不同區域城鎮化的影響力度不同：(1)在經濟欠發達地區(云南、貴州、四川等地區)，經濟增長對城鎮化的促進作用相對較低。可能是因為這些地區經濟較落后，城市的基礎設施相對不完善、社會保障制度仍不健全等因素制約了經濟增長對城鎮化的促進效果。(2)LNGDP在[10,10.6]這個中間區域地區的偏導數很大，主要原因是這些地區大多數位于中部地區和靠近沿海的經濟較發達地區，他們經濟發達、交通便利，與周邊省份聯系緊密，同時城市的基礎設施、社會保障等相對較完善。因此，當經濟進一步增長，城市會涌入更多的農村人口，以享受更好的教育、就業醫療、養老公共服務等方面。(3)在經濟特發達的沿海地區(如上海、天津等)，經濟增長對城鎮化的促進效果明顯開始減弱，甚至是負向的，這是因為這些地區普遍已經有很高的城鎮化水平，存在高房價、高污染、生活和工作壓力持續增大等嚴重問題，導致越來越多的城鎮人口，為了消除焦慮，減緩壓力，移居到其它二線城市，尋找另一種相對輕松的生活方式。因此，即便經濟進一步增長和居民收入提高，這些地區城鎮化水平也可能不升反降。

圖1 經濟增長對城鎮化的偏導數圖

6 結論和建議

本文利用第六次全國人口普查數據，構建了半參數空間滯后模型，實證研究了服務業和經濟增長對我國區域城鎮化發展的影響。實證結果表明：(1)服務業的發展以及其空間集聚效應大力推動了我國區域城鎮化發展，且它的影響強度明顯高于工業化發展所帶來的影響。鄰近省份的服務業和城鎮化對該省的城鎮化具有促進作用，鄰近省份的第二產業產出對該省的城鎮化具有抑制作用。(2)經濟欠發達地區(云南、貴州、四川等地區)的經濟增長對城鎮化的促進作用較小。而多數位于中部和沿海經濟較發達地區(吉林、福建等地區)的經濟增長顯著促進了城鎮化的發展。但是，在經濟發達地區(如上海、北京、天津等地區)的經濟增長對城鎮化的促進效果明顯開始減弱，甚至是負向的關系。(3)半參數空間滯后模型比普通參數模型具有更高的擬合優度和更豐富的結論，它能夠有效刻畫城鎮化過程中空間相關性與非線性特征。

因此，目前發展服務業成為我國優化經濟結構，城鎮健康發展的必然選擇。同時，中央和地方政府在制定區域城鎮化發展戰略時，必須要充分考慮區域間的聯系和空間的特殊性。具體建議如下：第一，加快轉變區域城鎮化發展模式，應重視服務業發展，特別是服務業集聚區建設，實行促進服務業集聚的財政政策，以實現地區城鎮化健康發展，并充分利用服務業空間集聚效應實現與周邊省市的服務業相互促進，以進一步提升周邊省市的城鎮化建設。注重服務產業規劃和城市規劃相結合，通過服務業集聚創造良好的發展環境來提高產業核心競爭力，吸引農村勞動人口，推動地區服務業規模化，品牌化，進而促進經濟發展，提高城鎮化質量。

第二、針對不同地區制定相應的經濟發展策略以促進城鎮化發展。針對經濟欠發達地區除了追求經濟增長之外還要加強城鎮基礎設施建設，建立健全社會保障制度，吸引農村人口往城鎮遷移。而對于經濟較為發達地區要充分利用經濟發展對城鎮化發展的高促進效用，大力發展經濟建設。針對經濟發達地區(如上海、北京、天津)，不應一味地追求經濟增長，還需要重視提高城市居民的生活水平，為居民提供良好的生活和工作環境。

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Empirical Study on the Space Effect of Service Industry Agglomerationand Economic Growth on China’s Urbanization ——Based on Semi-parametric Spatial Lag Model

YE A-zhong1, CHEN Sheng-ming1, FENG Feng1,2

(1.School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou 350002, China; 2.School of Information and Staistics,Guangxi University of Finance and Economics,Nanning 530003,China)

The existing literature about urbanization generally ignores the problem with the Agglomeration effect of the service industry as well as how economic growth influences the urbanization nonlinearly. According to the situation of China, this paper uses the semi-parametric spatial lag model to explain these two issues empirically. The results are as follows: A, the development of service industry and its spatial spillover effects promote the urbanization significantly. It brings the influence which has even surpassed the industrialization. Agglomeration of the province’s service industry has a promoting effect on the province’s urbanization, and agglomeration of the second industry output has an inhibitory effect on the province’s urbanization. B, economic growth has different effects on urbanization for different regions. Generally,economic growth contributes to the promotion of urbanization, especially in central China and the developed coastal area. However, in some highly developed areas, like Zhejiang, Shanghai and Tianjin,the effect begins to weaken, and even shows itself negatively. C, semi-parametric model of spatial lag works better than the parameter model in goodness of fit. The model effectively elaborates the characteristic of spatial correlation and nonlinear in China’s urbanization phenomenon.

quantitative economics; urbanization; semi-parametric spatial lag mode; service industry agglomeration; economic growth

2013- 06- 20

國家自然科學基金資助項目(71171057)；國家社會科學基金資助項目(12CJY011)；教育部人文社會科學基金項目(10YJA790227)；教育部高等學校博士點基金項目 (20103514110009)

葉阿忠(1963-)，男，福建沙縣人，教授，博士生導師，研究方向：數量經濟學；陳生明(1989-)，男，福建福清人，碩士研究生，研究方向：區域經濟與數量經濟學；馮烽(1980-)男，廣西梧州人，副教授，研究方向：技術進步與經濟增長。

F291

A

1007-3221(2015)03- 0205- 07