安徽省城镇化与服务业灰色关联分析

田 淑 芳(安徽新华学院 商学院，安徽 合肥 230088)

在城镇化的进程中，最突出的变化是产业结构的不断升级，随着农村人口不断转变为城市人口，生活方式也不断转变为城市生活方式。目前，对于服务业的具体概念理论界尚未达成一致意见，但大多数学者将生产销售服务商品的部门与企业的集合视为服务业。

相比于发达省份，安徽省城镇化进程较慢，服务业发展水平较低，这是当前安徽省经济发展的两个关键问题。城镇化的过程中离不开服务业的发展，两者之间是相互依存和相互促进的。如何协调好城镇化与服务业的发展，使得服务业在城镇化进程中的推动作用达到最大化，是目前研究的热点问题。

一、文献综述

国内外学者主要从理论研究和实证研究两个角度展开对城镇化和服务业内在联系方面的研究。

(一)理论研究方面

对于城市形成和发展的原因，国外学者Harris认为城市服务业的发展聚集是主要因素，并且城市人口的不断增加和扩张也促进了服务业的发展[1]。国内学者马鹏和李文秀主要关注城镇化与第三产业之间的关系，发现整体而言城镇化对第三产业的促进作用较强，但不同发展阶段作用大小有所区别[2]。高敏通过研究发现社会服务业总供给不足成为阻碍中国城镇化进程的关键因素，但中国城镇化与服务业两者间接的关系也在不断调整变化，朝着协调发展的方向进行[3]。

(二)实证研究

国外对城镇化与服务业之间的关联分析实证研究起步较早，Riddle利用多个国家的截面数据进行定量研究，提出“服务业是推动其他产业增长的过程产业”的观点[4]。Daniels通过对美国国内不同规模城市中服务业的发展进行对比分析，认为城市发展形成区域内具有一定规模的市场是服务业发展的基本条件，城镇化的发展促进了服务业的规模扩张[5]。

国内学者台冰通过实证分析，认为城镇化进程中应重视服务业的发展，并且根据各地区特点，因地制宜地发挥好各产业对城镇化的促进作用[6]。曾桂珍和曾润忠研究东部、西部和中部地区的面板数据发现，城镇化与服务业之间存在稳定的促进关系[7]。

二、安徽省城镇化与服务业灰色关联分析

分析安徽省城镇化与服务业的发展现状，有助于研究目前安徽省服务业在推动城镇化进程中的作用。

(一)方法介绍

灰色关联分析方法是针对比较序列计算其关联度值，与参考序列进行关联度对比，寻找系统因素变动的一种动态实证分析方法。灰色关联分析理论的逻辑思路是借助相关序列曲线的相似程度来判断变量间的关联程度。如果两个变量随时间或某一变化对象呈现出相同趋势，即认为变量之间存在较强的关联性，否则变量之间的相互关联程度较弱。具体计算方法与步骤如下：

1.确定参考数列

首先，根据可比性和先进性原则确定评价标准，以此对各个方案进行评价。灰色关联方法的评价标准确定，主要考虑的是各指标中的最优值。

设：母序列为

子序列为

Xi={Xi(1),Xi(2),…，Xi(n)}

文章中，母序列为安徽省城镇率，子序列分别为服务业各细分行业增加值所占比重。

2.无量纲化

对数据消除量纲，进行初始化处理，为灰色关联分析作好数据准备，采用均值法进行无量纲处理，即在原数据基础上，各数据除以该数列均值。

3.计算关联系数

现实情况下，现象之间的关系错综复杂，难以区分它们之间的密切程度，从而影响到对他们之间主要矛盾和主要关系的分析。关联分析可以解决这类问题，在确定关联度系数的基础上，计算出关联度，依次分析系统内各因素之间的关联程度[8]。关联系数定义为

η(k)=

式中：

ρ为分辨率，0<ρ<1，一般取ρ=0.5。

有的序列计量单位不同，初始值不同，这种情况应首先对其进行初始化，然后才能计算关联系数。

4.计算关联度

关联度，是对各类关联系数取平均值。

通过r表现出参考序列与比较序列的灰色关联大小，进一步对r值的大小进行排序，便可以清楚地看出各个比较序列对参考序列的不同影响程度。

(二)数据分析

操作具体步骤如上，处理数据步骤如下：

1.原始数据无量纲处理并求差数列

采用均值法对原序列数据进行无量纲化处理，处理结果见表1。

2.计算关联系数

对表1中相关数据进行处理，带入关联系数公式计算，得到2008—2015年安徽省城镇化与服务业14个细分行业的灰色关联系数，并进一步计算出最终的关联度，见表2。对表2中的各关联度排序之后，得到关联度矩阵，结果如下：

X={X3，X4，X14，X6，X9，X7，X12，X8，X11，X5，X2，X1，X13，X10}

={0.9344，0.8634，0.8530，0.8435，0.8290，0.7777，0.7160，0.6968，0.6899，0.6893，0.6879，0.6765，0.6222，0.4584}

依据灰色关联分析理论，关联度越接近1，表明变量之间关联程度越大。一般认为0≤r<0.4，关联程度较低。0.4≤r<0.6，关联程度中等。0.6≤r<0.8，关联程度较强。0.8≤r≤1,关联程度极强[8]。由表2可知，服务业各细分行业与城镇化率的关联度均在0.4以上，说明服务业与城镇化之间有显著的相互推动效果。其中，以批发和零售业、住宿和餐饮业、公共管理和社会组织、房地产业、水利以及环境和公共设施管理业为代表的第一层次与城镇化关联度在0.8以上，说明这些行业与城镇化关联度较强。生活性服务业和公共设施管理占据这一层次的主导地位，这些基本都是传统服务业。可见，随着大量农村人口转变为城镇人口，对满足城镇居民基本生活服务及公共服务的需求也在不断增加；另一方面，生活性服务业和公共设施管理等行业能够接纳较多的就业人口，也对城镇化起到推动作用。第二层次主要包括以租赁和商务服务业、社会保障和社会福利业、卫生、技术服务和勘查业、金融业、计算机服务和软件业、教育、信息传输、交通运输、仓储和邮政业以及文化、体育和娱乐业，这一层次与城镇化关联度介于0.6～0.8之间，表明两者之间存在一定关联度，但关联度不强。生产性服务业和休闲服务业这类现代服务业在这一层次中占据主要地位，这表明安徽省生产性服务业和休闲服务业对城镇化的推动作用偏弱，这与安徽省经济发展水平和城镇居民收入水平不高有一定关系，也反映出安徽省城镇化水平不高，现代服务业对城镇化的推动作用尚未得到充分发挥。

表1 2008—2015年安徽省城镇化与服务业各细分行业统计数据无量纲化结果

表2 安徽省城镇化与服务业各细分行业的灰色关联度

三、安徽省服务业发展问题对策

通过安徽省城镇化与服务业灰色关联分析发现，服务业与城镇化之间存在较大关联度，针对安徽省服务业中存在的问题，提出3点建议。

(一)全面提升生活性服务业，实现多样性

1.文化服务业

鼓励特色文化产业进行兼并重组，做大做强，形成一批龙头文化企业。加快安徽文化出版集团等传媒集团的规模扩张，引导安徽报业传媒集团和广电传媒集团等向国内一流文化企业的方向发展。

2.商贸服务业

对商业网点等新型城市综合体的建设进行合理布局，多层次定位，既有大型专业市场和批发市场，也有精品高端购物中心和大型超市，同时完善社区便利店与餐饮服务业，形成多层次和多方位的惠民商贸综合体。

3.旅游业

发挥省会合肥经济圈旅游区的辐射作用，发展城市观光和休闲度假为主题的科教人文城市旅游。皖南地区重点建设国际旅游文化示范区，打造世界级旅游目的地。皖北地区应凸显红色旅游和生态旅游的特色，引导乡村旅游的现代化发展。

4.房地产业

对房地产业进行供给侧改革，规范房地产市场秩序，加大保障性住房建设，引导居民理性购房，使得房地产业与经济发展协调共进。

(二)大力发展生产性服务业，强调差异性

1.现代物流业

加快合肥、芜湖和马鞍山等全国重要的物流枢纽建设，形成合肥物流圈，推进皖江外向型现代物流产业带。扶持其他物流节点城市区域物流中心建设，构建完善的现代物流体系。

2.金融服务业

大力建设地方金融服务业。为各类银行和金融机构在安徽省发展提供必要的支持与政策鼓励。对传统金融产品和服务方式进行创新，开发新型金融衍生产品，加快试点地区金融改革与创新，为企业发展提供完善的融资渠道。

3.商务服务业

积极开展招商引资，引进知名商务服务企业入驻。建设商务服务业集群，鼓励本土商务服务业龙头企业规模扩张，逐步推出有影响力的自主品牌。

(三)培育发展新兴服务业，注重创新性

加强服务外包产业园区发展保障建设，开发先进的技术开发平台、公共资源库和服务外包信息平台，构建完善的服务配套体系。环境建设中强调对知识产权和信息安全的保护。文化信息产业紧跟消费新时尚，培育动漫游戏产业和网络出版等创意产业，丰富城市生活。

在借鉴已有研究成果的基础上，对安徽省城镇化与服务业的相互关系进行实证研究，发现在安徽省城镇化进程中占据主导地位的仍然是传统服务业，而生产性服务业和休闲服务业对城镇化的推动作用偏弱，现代服务业对城镇化的推动作用尚未得到充分发挥。针对这些问题提出相应的解决对策，以期实现两者之间协调发展，起到相互促进的作用。

注释：

① 数据均来自2009—2016年《安徽省统计年鉴》。

[1] HARRIS J R，TODARO M P.Migration，unemployment and development：a two- sector analysis[J].The Economic Journal，1970,60：22- 25.

[2] 马鹏，李文秀.城市化、集聚效应与第三产业发展[J].财经科学，2010(8)：101- 108.

[3] 高敏.服务业与城市化协调发展研究[D].厦门：厦门大学，2006.

[4] RIDDLE D.Service- led growth:the role of the service Sector in world development[M].NY:praeger Publisher,1986：57- 59.

[5] DANIELS P W.Service industries in the world economy[M].Oxford:Blackwell，1993：33- 35.

[6] 台冰.人均第三产业增加值与人口城市化水平关系研究[J].西安交通大学学报，2007，27(2)：24- 27.

[7] 曾桂珍，曾润忠.城市化与服务业的协整及因果关系研究[J].华东交通大学学报，2012(5)：121- 126.

[8] 武勇杰，张梅青.新型城镇化、交通网络化与服务业集聚：基于时空耦合的视阈[J].软科学,2016，30(6)：1- 5.