城鎮(zhèn)化與第三產(chǎn)業(yè)及其就業(yè)拉動(dòng)的關(guān)系研究

陳珊+劉琪

【摘要】本文利用VAR模型，對(duì)城鎮(zhèn)化及其就業(yè)拉動(dòng)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)城市化率、第三產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)率與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重間存在如下關(guān)系：第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重的上升將對(duì)其自身、第三產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)率以及城鎮(zhèn)化率產(chǎn)生持續(xù)的正向影響；鎮(zhèn)化率主要受其自身和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重的雙重影響，第三產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)率的影響很小。

【關(guān)鍵詞】城鎮(zhèn)化 第三產(chǎn)業(yè) VAR模型

城市化與第三產(chǎn)業(yè)的關(guān)系之一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)，但在這一領(lǐng)域地研究多偏向于定性、地域?qū)嵶C和宏觀辯證分析，少有將城市化、第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)和其就業(yè)聯(lián)動(dòng)并行分析的成果。

一、文獻(xiàn)回顧

對(duì)城市化與第三產(chǎn)業(yè)的關(guān)系，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從進(jìn)行了大量研究，產(chǎn)生了眾多研究成果，其中代表性的觀點(diǎn)有：城市化與第三產(chǎn)業(yè)協(xié)同演進(jìn)。多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，城市化與第三產(chǎn)業(yè)協(xié)同演進(jìn)、協(xié)調(diào)發(fā)展，彼此存在著顯著正向影響；第三產(chǎn)業(yè)與城市化的彼此影響并不對(duì)等；城市化對(duì)推動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要作用。城市是第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的重要需求部門——制造業(yè)的集聚場(chǎng)所，其發(fā)展為第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了必要的要素，促使服務(wù)企業(yè)發(fā)展成長(zhǎng)；中國(guó)的城市化和第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展同時(shí)滯后。我國(guó)城市化與工業(yè)化的發(fā)展并不同步，其突出的表現(xiàn)正是第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與城市化長(zhǎng)期滯后于工業(yè)化。

上述研究成果表明，學(xué)者們對(duì)城市化與第三產(chǎn)業(yè)之間存在著某種互動(dòng)關(guān)系都予以認(rèn)同。

二、變量選擇與模型構(gòu)建

（一）變量選擇

本文采用狹義的城市化定義，用城鎮(zhèn)化率作為核心指標(biāo)，衡量我國(guó)的城市化水平的，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平則選取“第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員”和“第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重”來體現(xiàn)，用ur、tg、te 分別代表人口城市化水平、第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)水平及第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平，并用dur、dtg、dte分別三個(gè)變量的方差。

（二）數(shù)據(jù)來源

ur、tg、te的數(shù)據(jù)分別來自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》。

（三）模型構(gòu)建

本文采用向量自回歸模型（VectorAutoregression，記為VAR）進(jìn)行分析，以避免模型模擬因內(nèi)外生變量區(qū)分不當(dāng)而導(dǎo)致錯(cuò)誤的現(xiàn)象。

三、實(shí)證研究

（一）變量的ADF單位根檢驗(yàn)

為了避免“偽回歸”問題，對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析前，首先對(duì)原變量序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)（平穩(wěn)性檢驗(yàn)）。本文利用Eviews6.0軟件，選取ADF方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，三個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)都在5%的顯著性水平下通過了t檢驗(yàn)，為平穩(wěn)序列，即TG、TE、UR均為I（1）序列。

（二）VAR最優(yōu)滯后階數(shù)的確定

如表2所示，本文根據(jù)AIC、HQIC、SBIC等信息準(zhǔn)則，以及LR似然比、FPE均方誤差等判別方法，選擇滯后期為3，即VAR（3）。

（三）VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

如圖1所示，本文所構(gòu)建的VAR（3）模型的特征方程的所有根的倒數(shù)都在小于1，在單位圓內(nèi)。因此，本文所構(gòu)建的模型是穩(wěn)定的。

（四）格蘭杰（Granger）因果關(guān)系檢驗(yàn)

兩個(gè)經(jīng)濟(jì)變量之間的格蘭杰（Granger）因果關(guān)系是指，若一個(gè)變量有助于解釋另一個(gè)變量的未來變化，那么第一個(gè)變量被認(rèn)為是導(dǎo)致第二個(gè)變量變動(dòng)的格蘭杰原因。

（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)

VAR模型系數(shù)僅反映的是局部的動(dòng)態(tài)關(guān)系，而不是全面復(fù)雜的動(dòng)態(tài)關(guān)系，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)，可以彌補(bǔ)這個(gè)缺陷，分析模型中的每個(gè)內(nèi)生變量對(duì)自身及其余內(nèi)生變量的沖擊做出的反應(yīng)。

（六）方差分解分析

方差分解通過分析結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，來評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。

四、結(jié)論

本文通過構(gòu)建VAR模型，利用格蘭杰（Granger）因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解分析等得出如下結(jié)論：

第一，變量之間的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)顯示，對(duì)城鎮(zhèn)化率而言，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重是其單向Granger原因；第三產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)率與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重之間、第三產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)率與城鎮(zhèn)化率之間不存在Granger因果關(guān)系。

第二，對(duì)短期脈沖響應(yīng)的分析得出，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重的上升對(duì)其自身、城鎮(zhèn)化率和第三產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)率都將產(chǎn)生持續(xù)的正向影響；第三產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)率上升對(duì)城鎮(zhèn)化率、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平影響較小，只對(duì)其自身的影響最為顯著；城鎮(zhèn)化率的上升對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值和就業(yè)水平及其自身的影響都較小。

第三，對(duì)預(yù)測(cè)誤差方差分解的分析得出，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重主要受其自身影響，第三產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)率和城鎮(zhèn)化率對(duì)其影響可以忽略不計(jì)；第三產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)率主要受其自身變動(dòng)的影響，受第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重的和城鎮(zhèn)化率的影響相對(duì)較小；對(duì)城鎮(zhèn)化率的預(yù)測(cè)除第1期主要受其自身影響外，第2期及以后受其自身和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重的雙重影響，第三產(chǎn)業(yè)GDP貢獻(xiàn)率的影響很小。