我国现代服务业和城市化进程动态计量探究

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1、我国现代服务业和城市化进程动态计量探究　　【摘要】城市是现代服务业发展的重要载体，城市数量增加、城市规模扩张、非农人口比重提升等因素不断刺激着社会对服务业的需求，城市直接推动了现代服务业的发展。同时，不断发展的现代服务业也会提高一个城市的城市化质量。加快城市化进程，推动现代服务业不断发展，应进一步调整就业结构，引导更多的劳动力进入现代服务业，提高居民收入和消费水平，从而提升现代服务业水平。【关键词】城市化现代服务业计量研究一、问题引出8现代服务产业是城市经济系统发挥整体功能不可或缺的重要组成部分，发达的服务业是城市

2、正常运转的重要前提。国内外许多学者关于现代服务业和城市化都有相关讨论。Singelmann首次明确了城市化是服务业发展的原因，实证研究了实现工业化国家1920—1970年劳动力转移过程，纵向动态比较的结果说明劳动力在城市非农业部门特别是服务业部门集中。Daniels等（1991）通过计量分析检验了美国大中小城市区域的服务业成长，研究认为，城市形成的区域性市场是服务业发展的基础，城市化的发展促进了服务业的扩张。江小涓等（2004）研究了服务业与经济增长的相关性和增长潜力，结果表明城市化水平是影响城市服务业增加值比重的

3、重要因素。许多发达国家的经验数据表明：随着经济水平的提高，一国城市化进程与现代服务业的发展水平呈现出高度的正相关性。因此，探究我国现代服务业与城市化进程之间的关系、发展状况，对今后我国城市化进程中现代服务业的构建发展是十分必要的。本文利用动态计量经济模型对我国城市化进程和现代服务业的发展进行了实证研究，发现城市化进程和现代服务业存在长期均衡关系，且城市化能够显著推动现代服务业的发展。二、数据选择8现代服务业是指在工业化较发达阶段产生的，主要依托电子信息等高技术和现代管理理念、经营方式和组织形式而发展起来的服务部门。

4、这一概念是由我国首先提出的，出现于20世纪90年代。为了更好地反映我国现代服务发展状况及其与城市化之间的关系，本文选取数据的时间段为1990—2011年。在变量选择方面，充分考虑城市化与现代服务业之间的互动关系，选用城市化水平（URB）、第三产业贡献率（SER）作为分析变量。其中城市化水平，即城市化率，是衡量城市化发展程度的数量指标，拟选用全国城镇人口数与总人口数表示。现代服务业水平，拟选用第三产业贡献率表示。为了消除时间序列引起的异方差现象，分别对其取自然对数。分析软件使用Eviews6.0，数据见表1。三、经济

5、计量分析1、平稳性检验计量经济学中，为避免出现伪回归问题，在对时间序列进行传统的回归分析时要求所使用的变量序列是平稳的。检查序列平稳性的标准方法是单位根检验，通过观察ADF检验下的图形来确定是否包含常数项、时间趋势，并在AIC准则下确定给定时间序列模型的滞后阶数。对城市化水平和现代服务业水平变量序列的单位根检验结果见表2。结果显示，原序列都是非平稳序列，二阶差分后序列在5%显著水平下，都是平稳序列，从而具有相同的单整阶数，即都是I（2）序列，满足协整检验的条件。2、协整检验如果非平稳时间序列的线性组合是平稳的，则这

6、种组合所反映的变量之间存在长期稳定的比例关系，即协整关系。为进一步分析城市化与现代服务业之间是否存在长期的均衡关系，对上述变量进行协整分析。采用Engle和Granger提出的两步法协整检验方法，利用OLS方法对LNURB和LNSER的回归方程进行回归：8上述结果表明，我国现代服务业水平的变化不仅取决于城市化水平的变化，而且取决于以前城市化对均衡水平的偏离，误差项ecm（t-2）估计的系数-0.132677体现了对偏差的修正，即系统存在误差修正机制。城市化水平的短期波动对现代服务业水平存在正向影响，短期影响弹性为3

7、.501811，每年实际发生的LNSER与其长期均衡值的偏差中的23.7%被修正。4、格兰杰因果关系检验通过上述协整检验可以表明时间序列之间是否存在长期均衡关系，但这并不意味着变量之间必然存在因果关系，从而无法揭示变量之间的内在联系。对此，可以通过格兰杰因果检验考察变量之间的因果关系，检验结果见表3。表3的检验结果表明，滞后2期，LNURB不是LNSER的格兰杰原因的概率为3.65%，说明现代服务业水平对城市化水平提高的效应在滞后2期时最为明显，可以说明城市化水平是现代服务业水平的格兰杰原因。另外，在滞后4期的时期

8、内，LNURB不是LNSER的格兰杰原因的概率都在15%以上，说明我国城市化对现代服务业水平的提升具有很大的促进作用。通过上述的格兰杰因果关系分析表明，现代服务业发展在很大程度上提高了城市化水平，城市化水平的提高对服务业的拉动作用也比较显著。5、VAR模型估计8为了规避对随机误差项施加一个标准差的偏误，可以通过脉冲响应分析当一个误差项发生变化或者说模型受到某