安徽省城镇化与服务业互动关系的实证研究——基于联立方程的3SLS方法

吴宏伟，朱智猛，金声琅

（1.淮北师范大学 经济与管理学院，安徽 淮北 235000；2.黄山学院 旅游学院，安徽 黄山 245041）

1 引言与文献综述

城镇化是一个关乎国计民生的重大战略，是推动一个国家或地区实现现代化的主要力量，是各个国家和地区经济发展过程中的必经之路。上世纪90 年代我国城镇化进程开始进入快速发展阶段，安徽省也积极抓住发展机遇，取得了巨大的成就。截止2020 年底，安徽省常住人口城镇化率已达到56%，户籍人口城镇化率达到35%。目前，安徽省城镇化速度加快的同时更加注重发展质量，努力实现高效率、低成本、可持续发展的城镇化。发达国家城镇化的历史经验表明，产业结构会经历一个由“工业经济”向“服务经济”转变的过程，服务业会随着经济质量的提高在产业结构中的占比不断上升，逐渐在产业结构中占据主导地位，成为经济发展和城镇化进程中重要战略转型产业。因此，为了落实安徽省新型城镇化发展纲要，应从改善服务业要素投入结构入手，实现城镇化和服务业的协调发展，延伸服务业价值链。基于这样的时代背景，安徽省现代服务业与城镇化建设间的互动关系研究具有重要的理论和现实意义。

1.1 城镇化与服务业相互关系的理论研究

学术界关于城镇化和服务业之间的协同关系从不同视角做出了相关的理论分析，主要包括以下几个方面。第一，从发展经济学出发，Chenery[1]认为在产业结构变迁的过程中，城镇化和服务业都在持续稳定的增长。Singelmann[2]认为城镇化水平的提高有利于服务业的发展，是促进一个国家由农业型经济向服务型经济转变的重要因素。第二，从新经济地理学出发，Daniels[3]通过对美国大中小城市的服务业研究，认为在城镇化过程中形成的区域市场中心能够使服务业的投入要素得到最大限度的利用。Davis[4]从人力资本和劳动分工角度出发，认为通过发挥集聚效应的作用有利于城镇化和服务业的互促发展。第三，从新经济增长理论出发，Krugman等[5,6]利用规模报酬递增从劳动、资本、技术等方面解释服务业对城镇化的互动影响。李许卡、杨天英[7]分析服务业对城镇化效率的影响机理，认为服务业发展对城镇化效率的提升至关重要。朱万春[8]认为推动新型城镇化发展应该改变目前城市和城镇之间的层级体系结构，推进新型城镇化发展与现代消费性服务业、生产性服务业的融合。

1.2 城镇化与服务业相互关系的实证研究

国内学术界对于城镇化与服务业之间的协调关系的研究侧重于计量经济学方法。徐海峰、王晓东[9]采用面板向量自回归模型，研究发现服务业与城镇化之间存在着明显的因果关系和稳定均衡关系。张晓娜[10]利用灰色关联度方法分析认为我国城镇化水平实现了低水平向高水平的转变，服务业与城镇化之间呈线性正相关关系，服务业各细分行业与城镇化的关联度各不相同。吴风波[11]运用区位熵测度生产性服务业集聚水平，发现区域经济中服务业集聚与新型城镇化水平二者呈显著正向促进作用。梁向东、黄妍[12]利用Shift-Share 分析法计算生产性服务业的结构效应和竞争效应，用聚类稳健标准误固定效应模型测度了各指标对城市人口净流入量的影响，认为生产性服务业具有协同扩散效应但随机效应不明显。瞿华、刘荣荣[13]运用动态面板模型系统广义矩估计(SGMM)方法研究表明，城镇化水平对服务业发展有较显著的促进作用，但促进作用还比较小且各区域之间存在较明显的差异。黄大为[14]基于改进的空间引力模型，认为服务业集聚水平与服务业空间关联程度是城镇化发展的重要驱动因素。

综上，由于西方国家的城镇化起步较早，国外学者更加注重于城镇化与服务业之间的理论分析，而国内学者更偏向于通过建立经济计量模型对二者的关系进行实证研究。但是，对于省级层面尤其是对安徽省城镇化与服务业的互动关系的研究较少，因此采取从系统学出发建立的联立方程模型，能考虑各变量之间的内生性，有效地解释影响安徽省城镇化和服务业变量之间的关系。

2 模型理论与设定

2.1 模型理论

联立方程模型的估计一般分为两类，包括单方程估计法和系统估计法。基于本文的研究目的，单一方程估计可能会忽视各方程之间的联系，因此系统估计法更适合。系统估计方法中的三阶段最小二乘法比其他估计方法更有效，该方法通常使用两阶段最小二乘法来估计每个方程，然后使用广义最小二乘法来估计整个方程系统。第一阶段先估计方程组系统的简化形式，第二阶段使用所有内生变量的近似值来拟合方程组中所有方程的2SLS 估计，并使用每个方程的残差值来估计方程之间的方差和协方差，类似于似乎不相关回归估计过程。第三阶段获得广义最小二乘法的参数估计。由于3SLS考虑了方程之间的相关关系，所以得到的参数估计量比2SLS更有效。

在平衡系统的情况下，使用3SLS 得到的估计量为：

Z 是前定变量矩阵，Xi是式(1)中的第i个方程的T×ki阶解释变量矩阵。当残差的协方差矩阵∑是未知时，三阶段最小二乘法利用从二阶段得到的残差来获得∑的一致估计。

2.2 模型设定

城镇化与服务业本质上是一个双向互动的关系，用单方程计量模型来分析容易忽视各变量之间存在内生性问题，只考虑到了变量之间的单向因果关系作用，无法确切地解释各变量之间的经济现象。因此，从系统学角度出发建立的联立方程模型，更适合来分析城镇化和服务业之间的互动关系，模型的估计结果可能会更加有效。故借鉴郭斌[15]所采用的联立方程模型，建立如下联立方程模型：

上式第一行为城镇化方程，用于分析相关外生变量对城镇化水平的影响。对于如何测度城镇化水平，国内外学者采取了不同指标进行测算，其中最常用指标是人口城镇化率，这里采取欧阳敏华[16]的做法，以城镇人口占总人口比例来表示城镇化水平（city），并将其作为城镇化方程的内生变量。参考陈立泰[17]，周明生[18]的做法用人均国内生产总值表示经济发展水平（pgdp），用工业增加值占GDP 比重表示工业化水平（ind），用固定资产投资额表示固定资产投资状况（fix），将其作为城镇化方程的外生变量来解释城镇化水平。

(3)式第二行为服务业方程，用于分析城镇化水平对服务业发展水平的影响。综合考虑数据的可获得性和指标的代表性，在参考相关文献[19，20]的基础上，本文选取以服务业增加值占GDP 比重来表示服务业发展水平（ser），并将其作为服务业方程的内生变量。用普通高校毕业生数量表示教育水平（edu），用城镇居民人均消费支出表示消费水平（con），用区位熵[21]来表示服务业专业化程度（spe），衡量要素在区间内的分布情况，其公式为：

考虑到数据的可获得性与可比性，选取了安徽省2000-2019 年的时间序列数据作为研究样本，原始数据来自于《中国统计年鉴》《安徽省统计年鉴》和《安徽省国民经济和社会发展统计公报》。

表1 变量的描述性统计

3 实证结果及分析

3.1 模型的识别

在进行联立方程模型估计之前，首先要解决方程的识别问题。在上述联立方程模型中，一共设置了2 个内生变量（k=2）以及6 个先决变量（g=6）。在城镇化方程中，内生变量个数ki=2，先决变量gi=3，根据秩条件的识别方法，系数矩阵的秩rank = k -1= 2 - 1= 1 符合秩条件的要求，城镇化方程是可识别的；从阶条件来看g - gi= 6 - 3= 3 ＞ki- 1=2 - 1= 1，城镇化方程是过度识别的。同理，服务业方程也是过度识别的。根据联立方程模型建立的秩条件和阶条件要求，上述联立方程是符合识别条件的。

3.2 模型的估计

联立方程模型的估计结果如表2所示。

表2 联立方程模型的估计结果

由表2 的估计结果可以得出，城镇化方程R2=0.9537 和服务业方程的R2=0.8765，都呈良好水平，说明联立方程模型的回归估计结果良好，能够比较准确地反映出城镇化和服务业之间的互动关系。安徽省城镇化和服务业之间存在着显著的正向互动关系，当服务业水平提高1%，城镇化水平提高1.0983%;当城镇化水平提高1%，服务业水平提高1.1272%，城镇化对服务业的影响略高于服务业对城镇化的影响。

基于城镇化方程的回归结果可以得出，第一，外生变量包括人均GDP、工业化水平和固定资产投资额对城镇化水平都呈正向互动关系，说明在安徽省城镇化进程中，各项外生变量的提升，都对城镇化水平产生正向影响，其中人均GDP相对于其他变量对城镇化水平影响较大，说明经济发展水平质量的提高对安徽省城镇化有着明显的推进效用。第二，服务业的发展对城镇化水平产生正向影响，并且影响系数大于其他外生变量，说明服务业对城镇化推进作用显著，城镇化对服务业发展水平有较强的依赖性，服务业发展水平越高，城镇化水平也就越高。第三，固定资产投资额在城镇化方程中显示出负效应，这是由于固定资产投资周期一般相对较长，在某种程度上会对城镇化产生滞后影响效应，并且无效投资的增多造成固定资产投入冗余，会严重影响到固定资产投资在城镇化进程中的使用效率。

基于服务业方程的回归结果可以看出，城镇化水平每提高1%会使服务业发展水平提高1.127%，城镇化发展水平对服务业发展水平显示出较强的推进作用。教育水平对服务业发展水平呈正向互动关系，这说明服务业的发展逐渐向高技术、高知识聚集的层次转移，随着普通高校毕业生数量的不断增加，能够为服务业提供大量的技术性、管理性的人才，教育水平的提高，使得整个服务业的发展水平、发展效率都得到极大的提升。消费水平和专业化程度与服务业发展水平却呈现出负向效应，随着网络购物和互联网的普及，且本地产品出现质低价高的情况，这会导致一部分居民消费支出外流，为其他地区的服务业提供了发展的机会。而专业化程度与服务业发展水平也呈负向影响，这说明生产性服务业专业化程度低，要素在空间上分布并不均匀反而阻碍了服务业自身的发展。

4 结论与建议

根据联立方程模型的实证分析结果，可以将安徽省2000-2019年城镇化水平和服务业水平的互动关系简单概括为安徽省城镇化水平与服务业发展水平呈正向互动关系。具体来说，第一，从影响系数可以看出，安徽省在城镇化进程中，城镇化建设水平对服务业发展水平的影响显著大于服务业对城镇化的影响。第二，各外生变量中，人均GDP 和工业化水平对城镇化建设水平呈正向影响，教育水平对服务业发展水平呈正向影响；固定资产投资额对城镇化产生负向影响，城镇居民人均消费水平和专业化程度对服务业发展水平产生负效应。第三，城镇化与服务业之间的互动关系影响水平显著大于各自方程中外生变量的影响，说明二者之间存在着较强的互动关系。因此，为促进安徽省城镇化与服务业协调发展提出以下建议。

第一，完善新型城镇化保障机制，注重人的城镇化。人的城镇化是城镇化进程中的首要之义，只有实现人的城镇化才能完善城镇化的内涵。要积极推进农业转移人口落户城镇，完善就业创业、医疗保障、社会保障等方面的配套政策，使城市的新居民能够进得来、留得住、过得好，另外需要保障农业转移人口子女平等接受教育的权利，在义务教育全面覆盖的同时鼓励私立教育的发展，提高教育质量。注重合肥、芜湖等省内较发达城市的人口流动，防止“城市病”的恶化，实施城市群战略，将农村转移人口合理分流。积极引进各类复合型人才，尤其是各类高校毕业生，通过引进高素质人才为城市化建设提供更高质量的劳动力资源。

第二，大力发展生产性服务业，注重农村、农业生产性服务业的发展。生产性服务业以其生产性、网络化的特征，能够突破生产过程中的地域限制，有利于提高生产效率，加速城镇化进程。重点发展金融、物流、电子商务、技术服务和其他生产性服务业，实现价值链从中端到高端的扩展，支持制造强省的建设。在新型城镇化下推进乡村振兴，大力发展农村、农业生产性服务业，重点发展政府支持的农业生产性服务业，发挥其在城镇化过程中的先导作用，拓宽农业生产性服务业的融资渠道，建立完善的财税体系，根据各类农业生产性服务业的特点，积极发展农业咨询服务、农业科技服务、农产品销售服务等农业生产性服务业。同时，加大政府财政对农业生产性服务业的支持，加强政府推动、市场引导的发展模式，促进新型城镇化的发展。

第三，因地制宜协调发展各地区城镇化和服务业，完善各地发展政策。进一步发挥蚌埠、芜湖、合肥等城市的现代物流业的作用，加强各地区中心城市的引领、辐射和集散功能，加快建立现代服务业体系，以点带面，实现各地区之间产业的协同联动。加快淮北、淮南、铜陵、马鞍山等资源性城市产业结构的转型升级，根据现有产业的发展方向，不断延伸产业链，不应在短期内对原有产业结构持否定态度，应在原有产业的基础上，为新兴产业提供足够的发展条件。对于阜阳、亳州、宿州等相对落后的城市，大力推进乡村振兴战略，从产业振兴、绿色发展、就业培训、基础设施建设和公共服务等方面入手，加速新型城镇化进程。黄山、宣城、六安等城市积极发挥自身旅游资源优势，发展特色旅游业。各地区加强区域中心城市建设，加快城镇化进程，提高城镇化质量。