杨 磊, 乌日斯哈乐
(中国石油大学 经济管理学院,山东 青岛 266580)
转型期石油资源型城市生产性服务业与资源型产业的互动发展
——以东营市为例
杨 磊, 乌日斯哈乐
(中国石油大学 经济管理学院,山东 青岛 266580)
东营市是典型的油气资源型城市,已进入转型期的关键阶段,发展生产性服务业是促进其经济转型的重要途径。现阶段,东营市的生产性服务业与资源型产业之间存在一定的产业关联,与资源型产业关联较大的生产性服务业是金融业与批发和零售业。东营市的生产性服务业与资源型产业之间是一种双向的互动发展关系,但资源型产业发展对生产性服务业的拉动作用大于生产性服务业发展对资源型产业的带动作用。东营市要增强生产性服务业的带动作用,加快东营市资源型产业转型升级,必须大力发展生产性服务业。
资源型产业;经济转型;生产性服务业;灰色关联度;VAR模型
从20世纪50年代开始,服务业发展带动经济增长成为世界经济发展的一般趋势。发达国家经济发展的历程充分证明现代服务业中最能影响区域经济发展的是生产性服务业。生产性服务业具有产业关联度高、专业性强、创新活跃等特点,发展生产性服务业是促进中国经济结构转型非常重要的一环。资源型城市经济转型是一个世界难题。生产性服务业的发展与结构优化对资源型城市特别是处于转型期的资源型城市的经济转型尤为重要。发展生产性服务业促进资源型城市经济转型有两条途径:一是资源型产业内部服务项目分离出来形成专业性生产服务业,延长资源型产业链条;二是发展一般生产性服务业使其成为资源型产业的替代产业。东营市是典型的油气资源型城市,目前已进入发展阶段的成熟期,这一时期是经济转型的关键时期和迫切时期,能否成功实现经济转型决定着该市能否持续发展的问题。
前人对于生产性服务业发展问题的研究多集中在三个方面:一是对生产性服务业与制造业之间的关系的探讨。刘婷婷等采用投入产出法分析了京津生产性服务业和制造业的产业关联[1];吉亚辉等采用投入产出表中的相关数据分析了甘肃省生产性服务业与制造业之间的互动与融合关系[2];张亚龙通过建立VAR模型探讨了重庆市生产性服务业和制造业之间的互动关系[3];盛丰采用空间计量模型分析了全国230个城市生产性服务业空间聚集对制造业升级的影响及其空间外溢效应[4]。二是对生产性服务业发展的影响因素研究。如万千欢等运用灰色关联分析对影响广州市生产性服务业的主导因素进行了研究[5];杜德瑞等采用面板数据对中国东、中、西部和东北地区四大经济区影响生产性服务业发展的因素进行了分析[6]。三是关于生产性服务业发展与经济增长、城市化等方面的关系的研究。如刘纯彬等采用面板数据模型分析了中国20个省份生产性服务业发展对经济增长的贡献[7];刘小青等分析了黄河三角洲生产性服务业与城市化互动关系的传导途径[8]。这些研究多以一般省份或城市为研究对象,将生产性服务业与制造业或经济增长联系起来进行探讨,但是将生产性服务业与资源型城市联系起来探讨资源型城市转型过程中生产性服务业发展问题的文献较少。虽然笔者目前发现三篇相关文献,但它们都是定性地探讨资源型城市中生产性服务业发展现状、问题及发展对策的[9-11],而定量探讨生产性服务业与资源型产业发展关系问题的研究欠缺。本文拟以东营市为例,将生产性服务业与资源型城市经济转型联系起来,创新性地采用灰色关联度与VAR模型结合的方法探讨转型期资源型城市生产性服务业与油气资源型产业之间的产业关联与互动发展关系,探寻通过发展生产性服务业促进资源型城市转型的对策。
本文根据中国行业划分标准和《东营市统计年鉴》的行业分类,把东营市的生产性服务业划分为:交通运输、仓储和邮政业,信息传输、计算机服务和软件业,批发和零售业,金融业,租赁和商务服务业,科学研究、技术服务和地质勘查业六个行业。
(一)东营市生产性服务业发展及对经济增长的贡献
从表1可以看出,近几年来,东营市生产性服务业发展迅速,经济规模不断扩大,增长速度较快。生产性服务业增加值自2005年以来呈现稳步增长趋势, 从2005年的161.83亿元增长到2012年的466.91亿元,年均增长速度为15%以上。生产性服务业增加值占东营市地区生产总值的比重保持持续上升趋势,2012年达到16.63%;占第三产业增加值的比重一直稳步上升,自2009年超过60%。可见,生产性服务业对东营市经济增长的贡献是不断增加的。
表1 2005—2012年东营市生产性服务业增加值及所占比重
数据来源:2006—2013年东营市统计年鉴
注:生产性服务业增加值为可比价格。
(二)东营市生产性服务业的内部结构情况
从表2可以看出,东营市主要的生产性服务业有三个:批发和零售业,交通运输、仓储和邮政业,金融业,2012年这三个行业增加值之和占生产性服务业总增加值的比重接近85%。其中批发和零售业发展规模最大,发展势头最好,其增加值比重自2005年逐步上升,到2012年达到42.18%。交通运输、仓储和邮政业以及金融业分别是东营市生产性服务业的第二和第三大行业,这两个行业增加值比重都维持在20%左右。其他三个生产性服务业增加值比重较小,均在10%以下,而且其增加值比重总体呈现下降趋势。
表2 2005—2012年东营市生产性服务业内部结构变动 %
数据来源:2006—2013年东营市统计年鉴
注:表格内是各行业增加值占生产性服务业增加值的比重。
(三)东营市生产性服务业的特点
综合以上分析可以看出,东营市生产性服务业主要有以下两个典型特点:
一是发展规模小,对地区经济的带动作用小。近几年,虽然东营市生产性服务业得到了快速发展,对经济增长的贡献也越来越明显,但与其他城市相比,无论增加值规模还是占地区生产总值的比重都相差甚远。例如国内一线城市北京、上海、杭州等生产性服务业增加值占地区生产总值的比重已达到30%,资源型城市榆林市的水平已达到20%以上,而2012年东营市的生产性服务业所占比重仅为16.63%,明显偏低。可见,东营市生产性服务业发展滞后、规模较小,对地区经济增长的贡献不突出。
二是生产性服务业的内部结构层次低。一般情况下,生产性服务业所包含的行业中,交通运输、仓储和邮政业及批发和零售业这两个行业被划分到传统服务业之列,而信息传输、计算机服务和软件业,金融业,租赁和商务服务业,科学研究、技术服务和地质勘查业这四个行业被划分到新兴服务业之中。从东营市生产性服务业内部结构可以看出,批发和零售业以及交通运输、仓储和邮政业增加值所占比重最大,占60%以上,而其他四个行业增加值所占比重偏小。这说明东营市生产性服务业仍然以传统服务业为主,新兴现代化生产性服务业发展规模小,总体生产性服务业内部结构层次低。
(一)东营市资源型产业发展及对经济增长的贡献
东营市的资源型产业主要是指油气资源型产业,包括石油和天然气开采业,石油加工、炼焦及核燃料加工业,化学原料及化学制品制造业,医药制造业,化学纤维制造业,橡胶和塑料制品业以及专用设备制造业(主要是与油气勘探开发有关的设备)。从表3可以看出,2005年以来东营市油气资源型产业总体发展比较稳定,其增加值呈现出增长趋势,从2005年的696.12亿元增长到2012年的1 527.02亿元。东营市油气资源型产业增加值占地区生产总值的比重位于54%~65%之间(2009年略低于50%)。由此可见,油气资源型产业仍然是东营市的支柱产业,是东营市经济增长的主要贡献者。但由于油气资源型产业增长速度变缓,其对东营市经济增长的拉动作用变小,经济贡献下降。
表3 2005—2012年东营市油气资源型产业增加值及所占比重
数据来源:2006—2013年东营市统计年鉴
注:油气资源型产业增加值为可比价格(2010)。
(二)东营市资源型产业的内部结构情况
根据2006—2013年东营市统计年鉴的数据,由图1可以看出,东营市的资源型产业中最主要的行业有三个:石油和天然气开采业,石油加工、炼焦和核燃料加工业,化学原料及化学制品制造业。其中,石油和天然气开采业是油气资源的上游产业,是东营市最主要的资源型产业,自2005年以来其增加值比重不断下降,由2005年的80%下降到2012年的49%,但仍然占据油气资源型产业的半壁江山。石油加工、炼焦和核燃料加工业,化学原料及化学制品制造业分别是东营市油气资源型产业的第二和第三大行业,与医药制造业、化学纤维制造业、橡胶和塑料制品业同属于油气资源的中游产业,这五大行业增加值之和所占比重基本呈现上升趋势,2012年达到47%,基本能与上游的石油和天然气开采业抗衡。而专用设备制造业是油气资源的下游产业,近几年虽然发展势头较好,但总体发展规模很小,2012年其增加值比重不到4%。由此可以看出,2005—2012年东营市的油气资源型产业内部经历了一定程度的结构调整与优化,呈现出从上游向中下游转变的趋势,但目前仍以上中游产业为主,上游的石油和天然气开采业仍然是最主要的资源型产业。
图1 2005—2012东营市油气资源型产业内部结构变动
为了探讨东营市生产性服务业与资源型产业之间的产业关联,本文采用灰色关联度分析方法,以油气资源型产业总增加值作为参考数据列,以生产性服务业总增加值以及生产性服务业内部各行业增加值作为比较数据列,按照灰色关联分析计算步骤[12],分别计算2005—2012年东营市生产性服务业及内部各行业与油气资源型产业的平均关联度(见表4),然后根据关联度大小,确定出生产性服务业与油气资源型产业的关联程度。
表4 东营市生产性服务业与油气资源型产业的关联度数值
由表4可以看出,东营市生产性服务业综合与油气资源型产业的关联度为0.6,数值较小,说明这两个产业具有一定的产业关联,但产业关联不是很大,相互之间的联系不是很紧密。在生产性服务业内部行业中,与油气资源型产业关联度较大的是金融业与批发和零售业,其关联度数值都大于0.6,而其他四个生产性服务业与油气资源型产业关联度都小于0.6,说明金融业与批发和零售业的发展与油气资源型产业发展联系较紧密。金融业与油气资源型产业关联度较大是因为东营市油气资源型产业经过30多年的发展,为东营市创造了大量的资本积累,使金融业得以发展起来。东营市进入发展阶段的成熟期后,金融业的发展为东营市油气资源型产业的发展与结构调整提供了有力的金融支持。而批发和零售业与油气资源型产业关系紧密是因为批发和零售业的发展能够为油气资源型产业的相关产品提供广泛的销售途径和广阔的市场,带动油气相关产品的生产,从而促进油气资源型产业的发展。然而由于东营市已处于油气资源开发的成熟期,油气相关产品的运输主要依靠管道和公路,因此交通运输、仓储和邮政业对油气资源型产业发展的约束或促进作用明显降低;受高层次人力资源数量的约束,东营市信息传输、计算机服务和软件业,租赁和商务服务业,科学研究、技术服务和地质勘查业等替代服务性产业发展滞后。所以,这四个生产性服务行业与油气资源型产业关联度较小。
由上面的分析可知,东营市生产性服务业与油气资源型产业具有一定的产业关联,那么,是生产性服务业发展带动油气资源型产业发展,还是油气资源型产业发展拉动生产性服务业发展?为了进一步探索东营市生产性服务业与油气资源型产业之间是双向的互动关系还是单向的因果关系,下面以生产性服务业增加值(SF)和油气产业增加值(ZY)为变量,通过建立VAR模型并对模型进行格兰杰因果检验、脉冲响应函数分析、方差分解分析,来探讨两者之间的互动关系。原始数据源于1996—2013年东营市统计年鉴,由于统计年鉴中缺失2005年以前信息传输、计算机服务和软件业的数据,2005年以前的信息传输、计算机服务和软件业的数据从广播传输行业推出。为了消除可能存在的异方差问题,所以对序列取对数,记为lnSF、lnZY。
(一)平稳性检验
为了避免建立VAR 模型时产生伪回归现象,首先要检验各变量的平稳性。本文采取最常用的ADF检验方法,对各个时间序列进行单位根检验,根据序列的时序图选取最合适的检验模型。Eviews6.0检验结果(见表5)显示,lnSF、lnZY的单位根检验都不通过,所以进而对一阶差分后的D(lnZY)、D(lnSF)进行了检验。
表5 变量单位根检验结果
检验结果表明,lnSF、lnZY的单位根检验的P值都大于0.05,因此不是平稳序列。差分后的D(lnZY)、D(lnSF)的检验结果显示P值小于0.05,认为不存在单位根,是平稳序列。
(二)协整检验
协整方程是非平稳序列的因果关系检验。从上面的单位根检验可知,变量lnZY和lnSF都是一阶单整非平稳序列,各变量之间可能存在协整关系,现采用Johansen协整检验对变量之间的协整关系进行检验。Johansen检验法是一种在VAR模型的基础上对回归系数进行检验的多变量协整检验的方法,以VAR模型为基础,所以在分析之前先要建立VAR模型,确定滞后期数值。通过Eviews软件得到如表6所示的结果。在滞后3期时,Eviews中LogL、LR、FPE、AIC、SC以及HQ六种检验准则中三个是显著的,就可认为3为最优滞后阶数。
表6 模型最佳滞后长度选择标准
注:*表明选择的最优结果。
Johansen协整检验有两种方法:特征根迹检验和最大特征值检验。两种检验结果相同时,可以采取检验结果;如果两种检验结果不同,则可以用E-G两步法进行进一步检验。
从表7特征根迹检验可以看出,当原假设为“不存在协整关系”时,迹统计量等于 18.645 00,而 5%显著性水平下的临界值等于15.494 71,迹统计量的值大于Johansen分布的临界值,拒绝原假设,说明至少存在一个协整关系。再看备选假设“只有一个协整向量”的迹统计量为0.134 847,小于5%显著性水平下的临界值3.841 466,P值大于0.05,所以接受备选假设。从特征根迹检验可得出如下结论:在5%的显著性水平下,lnSF和lnZY只存在一个协整关系。
表7 特征根迹检验结果
表8是Johansen检验的另外一个方法——最大特征值检验的结果。最大特征值检验的结果分析同样比较Johansen分布的临界值与某显著性水平下的统计量值来确定是拒绝假设还是接受假设。最大特征值检验结果表明在5%的显著性水平下,lnZY和lnSF两个变量之间只存在一个协整关系,与特征根迹检验结果一样,因此,可以确定东营市生产性服务业和资源型产业增加值的对数序列lnSF和lnZY之间存在一个协整关系。
表8 最大特征值检验结果
从Johansen协整检验的两种检验方法的结果可以看出,东营市生产性服务业与资源型产业之间存在协整关系,应以lnSF和lnZY建立协整约束性VAR模型,即向量误差修正模型。
(三)建立模型
lnSF和lnZY两个非平稳性序列之间存在协整关系,可以建立向量误差修正模型(VEC),即含有协整约束的VAR模型。该VEC模型在含有协整关系的非平稳序列建模中普遍应用,可以进一步探索lnSF和lnZY两者之间存在长期均衡或短期变动关系。VEC模型的滞后期就是上面协整检验时确定的模型滞后期3。因此,建立滞后期为3的lnSF和lnZY的VEC 模型。将Eviews6.0软件得出的结果进行整理,整理后的结果见表9和表10。
表9 协整关系式估计结果
表9是Johansen检验过程中得到的结果,是变量间协整方程的参数估计值。可见协整方程是由一个常数项和两个变量组成的误差修正向量(ecm),只是把两个变量名改写成原来变量滞后一阶的形式,可得到协整方程:
ecm=lnSF(-1)-1.46lnZY(-1)+4.77
该协整方程表明资源型产业增加值每增长1%,生产性服务业增加值将会增长1.46%;反过来,生产性服务业增加值每增长1%,资源型产业增加值仅会增长0.68%。
表10是以误差修正项CointEq1作为回归量的一阶差分D(lnSF)和D(lnZY)的VAR模型,也就是lnSF和lnZY的向量误差修正(VEC)模型。
建立VEC模型后对其进行稳定性检验,本文采取AR根图检验法,检验结果如图2所示。
表10 VEC模型估计结果
图2 AR根图检验法检验结果
从图2可以看出,VEC模型全部特征根的倒数都落在单位圆内,这说明所建立的VEC模型是稳定的,满足脉冲响应函数分析的前提条件。
(四)格兰杰因果检验
在平稳性检验中已经确定D(lnSF)和D(lnZY)是平稳性序列,满足格兰杰因果检验的条件。文本在滞后期为2~4中对两个变量进行格兰杰检验。用Eviews6.0软件检验的结果如表11所示。
从结果可以看出,在检验滞后期为3时,假设“D(lnSF)不是D(lnZY)的格兰杰原因”在10%的显著性水平下,其P值小于0.1,拒绝原假设,则认为D(lnSF)是D(lnZY)的格兰杰原因。同样在三阶模型中,假设“D(lnZY)不是D(lnSF)的格兰杰原因”被拒绝,则认为D(lnZY)是D(lnSF)的格兰杰原因。
表11 格兰杰检验结果
VAR 模型的建立不需要对各变量进行先验性约束,所以在分析 VAR 模型时,一般不会分析一个变量的变化如何影响另一个变量,而是分析模型在受到某种冲击时对系统产生怎样的动态影响,即脉冲响应函数方法。下面,在VEC模型建立的基础上,对模型进行脉冲响应函数分析,研究两个变量之间如何影响,影响程度为多大。生产性服务业与资源型产业之间的脉冲响应函数分析结果如图3所示。
图3 脉冲响应函数分析结果
图3(b)为东营市生产性服务业对资源型产业的脉冲响应函数。资源型产业受到一个正的冲击后,给生产性服务业带来正的影响,这种影响第4期达到最高值0.13,然后下降,这种趋势一直延续到第10期后出现反弹的迹象,但最后逐步趋于0.08。由此可见,东营市资源型产业的增长对生产性服务业的增长有较长期持续的正向效应,这说明东营市资源型产业对生产性服务业的发展有持续的推动作用,生产性服务业的发展以资源型产业的良好发展为基础。
图3(c)为东营市资源型产业对生产性服务业的脉冲响应函数。生产性服务业受到一个正的冲击,在第1期对资源型产业就有正的影响,紧接着第2期就达到最高值0.128,随后快速下降到最小值0.017。从第4期到第12期生产性服务业对资源型产业的影响一直上下波动,但波动幅度不是很大。从12期开始逐步趋于0.05。从以上分析可以看出,东营市生产性服务业对资源型产业有长期持续的正面影响,生产性服务业的增长能够持续地带动资源型产业的转型升级与发展。
总体来说,东营市生产性服务业与资源型产业之间存在明显的相互带动关系,但带动幅度和带动作用时间有差别。生产性服务业带动资源型产业的大幅度增长时间短于资源型产业引起生产性服务业增长的时间,前者维持两年,后者维持四年。从长期来看,生产性服务业对资源型产业的带动力度要小于资源型产业对生产性服务业的拉动力度。
(五)方差分解分析
除了脉冲响应函数,研究VAR 模型的动态特征的另一个方法是方差分解分析方法。这种方法是通过分析每个结构冲击(包括自身和相关变量)对内生变量变化产生影响的程度来评价不同结构冲击的重要性。
从图4的(a)(b)两个图来看,生产性服务业对自身的贡献率随着时间的推移而快速下降,在第4期后逐步稳定于44%左右,而资源型产业对生产性服务业的贡献率随着时间的推移而快速上升,第4期后稳定于55%左右。这说明,东营市生产性服务业的增长来源于自身和资源型产业两方面的推动,从长期来看,资源型产业的推动作用大于自身的推动作用。
图4的(c)(d)两个图中,生产性服务业对资源型产业的贡献率逐步增大并趋于40%左右;资源型产业开始对自身的贡献率很大,随着时间的推移,其自身的贡献率逐步减弱,最后稳定于60%左右。资源型产业对自身的贡献率大于生产性服务业对资源型产业的贡献率。由此可见,东营市生产性服务业发展能够长期推动资源型产业的发展,但资源型产业发展对其自身发展的推动作用更大些。可见方差分解分析结果同脉冲响应函数分析结果相同。
图4 方差分解分析结果
1.东营市生产性服务业与资源型产业具有一定的产业关联,但产业关联不大,相互之间的发展带动作用不明显。在生产性服务业内部各行业中,与油气资源型产业关联度较大的是金融业与批发和零售业。说明东营市油气资源型产业经过30多年的发展,创造了大量的资本积累,使金融业得以发展起来,而批发和零售业为了给油气相关产品提供销售渠道与市场也随着油气资源型产业的发展而发展起来。
2.东营市生产性服务业与资源型产业之间是双向互动发展的关系,即两者之间是相互促进、相互带动的关系。但资源型产业对生产性服务业的拉动作用大于生产性服务业对资源型产业的带动作用。定量来看,资源型产业增加值每增长1%,生产性服务业增加值将会增长1.46%;反过来,生产性服务业增加值每增长1%,资源型产业增加值仅会增长0.68%。由于东营市处于油气资源开发的成熟期,多元化的产业结构还没有建立起来,油气资源型产业仍然是经济增长的支柱产业,其他产业(包括生产性服务业)的发展对油气资源型产业的依赖性较大,因此,油气资源型产业对生产性服务业的拉动作用仍然较大。但是,生产性服务业的发展同时能正向带动油气资源型产业的发展与结构调整。随着生产性服务业规模的不断壮大,其溢出作用会越来越强,对油气资源型产业的带动作用也会越来越明显。因此,大力发展生产性服务业能带动油气资源型产业的转型,改变东营市经济主要依赖于油气资源型产业的局面,实现从单一资源型经济向多元化产业经济共同发展的经济转型。如,发展科学研究、技术服务和地质勘查业可以延长东营市油气资源型产业链条,促进油气资源型产业内部结构转型升级。信息传输、计算机服务和软件业以及租赁和商务服务业可以发展成为东营市油气资源型产业的替代产业。加快发展金融业,批发和零售业,交通运输、仓储和邮政业可以为东营市产业结构尽快转型升级提供资金、市场和基础设施服务支持。
3.生产性服务业和资源型产业都具有规模效益,都能带动自身发展,但规模效益对其自身发展的作用大小不同。经过30多年的油气勘探与开发,东营市已经形成一定规模的油气资源型产业集群,因此,油气资源型产业规模效益对其自身发展效果较明显。但东营市生产性服务业起步较晚,规模较小,产业集聚能力差,因此,更加依赖于外部因素的拉动与制约,规模效益对其自身发展效果较小。这进一步证明了东营市发展壮大生产性服务业的必要性。
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责任编辑:赵 玲
Study on the Interactive Development of Productive Service Industries and Resources-oriented Industries in the Transition Period of the Resources-oriented City
YANG Lei, Wurisihale
(SchoolofEconomicsandManagement,ChinaUniversityofPetroleum,Qingdao,Shandong266580,China)
As a typical oil and gas resource-oriented city, Dongying has got into the critical stage of the transitional period. One way to promote the economic transition is to develop the productive service industries. At this stage, the productive service industries have a certain correlation to the resource-oriented industries in Dongying. Among the productive industries, financial sector, wholesale and retail sector have a bigger correlation to the resource-oriented industries. It is a two-way interactive relationship between the productive service industries and the resources-oriented industries. Comparatively speaking, however, the resources-oriented industries have a greater pushing effect on the productive-oriented industries. Therefore, the productive service industries have to be developed rapidly to accelerate the resource-oriented industries transformation in Dongying city.
resource-oriented industry;economic transition;productive service industry;Gray Correlation Degree;VAR model
2015-09-01
山东省高校人文社科项目(J12WG53);山东省社科基金项目(14CJJJ09);山东社科规划课题(13CGLZ06)
杨 磊(1974—),女,山东东营人,中国石油大学(华东)经济管理学院讲师,博士,研究方向为区域经济。
10.13216/j.cnki.upcjess.2016.02.0006
F127
A
1673-5595(2016)02-0026-08