楊艷琳 張恒



摘要 為了探尋服務業與城市化之間互動關系,為中國產業轉型升級和城市化發展提供參考,本文收集整理了22個國家1960-2013年的相關數據,首先進行系統聚類,將樣本國家分為三個梯隊,中國被歸為第三梯隊;再針對各個梯隊進行描述性統計,發現:第一梯隊處于經濟高度發達、城市化和服務業發展較高的階段,第二梯隊次之,而第三梯隊屬于典型的國土和人口大國,其經濟發展水平有限,城市化水平和服務業發展水平均較低。隨后,本文對各梯隊分別建立以城市化和服務業為因變量的面板回歸。研究結果表明:城市化和服務業發展從初期到高度發達過程中,其相互促進作用呈現由強到弱的趨勢,且城市化對服務業發展的促進作用較之服務業對城市化的促進作用要大;當達到潛在最大城市化率后,其正相關關系會轉為負相關。基于研究結果,本文針對中國目前、近期以及將來的服務業和城市化發展路徑和方式進行了探討,指出中國現階段應以發展新型城市化為突破口,帶動服務業發展,從而形成服務業與城市化相互促進的良性循環;當中國的服務業和城市化水平進一步提高時,應將現代服務業作為實現城市產業結構、空間布局升級的重要引擎,提高現代服務業的知識溢出效益和技術溢出效應;當中國服務業與城市化達到高度發達時,應加強中心城市的輻射作用,形成以產業特別是高端制造業和現代服務業為節點的多中心的網路型城市群,對城市空間規劃進行優化,實現精明增長。
關鍵詞 全球視角;服務業;城市化;互動關系
中圖分類號 F062.9;F291.1 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104(2015)11-0095-10
從世界各國的城市化發展歷程可以發現工業是城市化的基本力量,服務業是城市化發展的后續動力,工業和服務業先后對城市化發展起著不同的促進作用。根據城市產業結構的不同,可以將城市分為制造業為主型的城市、服務業為主型的城市以及制造業與服務業綜合型的城市。目前,中國工業化程度達到了較高水平,部分城市甚至進入工業化的后期,服務業為主的城市將成為城市化發展的方向。同時,中國經濟發展進入了“新常態”,經濟增長由傳統的粗放型高速增長逐漸進入高效率、低成本的集約型、可持續的穩態增長,服務業以其就業容量大的產業特性而成為實現“新常態”經濟結構戰略性轉型的核心。中國共產黨的“十八大”提出“要推進經濟結構戰略性調整,必須以改善需求結構、優化產業結構、促進區域協調發展、推進城鎮化為重點”;中國共產黨“十八屆三中全會”明確強調“推進以人為核心的城鎮化,推動產業、城鎮融合發展”。由此可見,推動服務業與城市化的協同互動發展成為“新常態”下推動中國經濟高質量發展的重要途徑,而基于全球化視角來探究服務業與城市化之間的互動關系,梳理兩者之間相互影響的內在聯系,對于促進兩者之間的協調互動發展具有較強的現實意義。
1 文獻述評
國內外學者對服務業與城市化相互影響關系的研究,形成了較多的理論成果,主要包括以下三個方面。
一是研究產業結構變動與城市化演進的表象聯系。Chenery最早研究產業結構與城市化的關聯問題, 發現隨著城市人口的不斷增加,工業和服務業的勞動力份額也呈現出不斷增加的趨勢[1]。Moir考察了產業勞動力結構與城市化聯系緊密程度在不同經濟發展階段的差異,發現經濟發展水平較低時,城市化與第二產業聯系得更為緊密;而當經濟發展達到較高水平時,第三產業的勞動力份額與城市化之間的關系更加密切[2]。Singelmann研究了工業化國家1920-1970年期間的勞動力轉移過程,發現勞動力在服務業部門相對集中[3]。Black和Heiiderson重點考察了城市規模與主導產業之間的關系,發現大規模城市的主導產業多為現代服務業,而小規模城市多為制造業[4]。
二是研究服務業發展與城市化進程之間的單向作用機制。國內外學者從兩個方面研究兩者之間的單向影響機制。其一是重點研究城市化對服務業發展的促進作用。Daniels等實證檢驗了美國大中小城市發展水平與服務業之間的關系,認為城市形成的區域性市場是服務業發展的基礎,城市化的發展促進了服務業的擴張[5]。Harris考察了印度的城市化過程,指出城市具有強大的網絡效應,是服務行業發展的核心載體[6]。Keeble和Nacham認為城市化能夠促進服務業知識外溢,有助于服務業的發展,但是人口向城市過度集中,則會對服務業發展帶來限制[7]。中國經濟增長與宏觀穩定課題組發現城市化的積聚效應對服務業競爭力產生正向效應,工資成本和住房成本對服務業競爭力產生負向效應[8]。顧乃華研究了中國252個城市,發現各省市的不同制度會影響城市化進程,進而造成服務業發展不均衡的現象[9]。曾淑婉通過建立靜態與動態的省際面板模型,得出的結論是城市化進程對服務業發展的影響存在區域差異,且城市化進程對服務業發展的邊際作用遞減[10]。其二是重點研究了服務業發展對城市化進程的影響機制。Chang等對中國城市化與經濟增長關系的研究表明,服務業部門的擴張吸納了城市化過程中大量的勞動力[11]。陳健和蔣敏研究了生產性服務業與制造業的關聯效應,認為規模關聯對城市化的發展具有顯著的促進作用,其他關聯效應對城市化的影響不大[12]。曾國平運用空間計量模型實證檢驗了2000-2011 年各省市服務業集聚對城市化水平的影響,發現物質資本集聚度對城市化發展的作用呈下降趨勢,人力資本集聚度的作用呈上升趨勢,而就業密度對城市化發展呈負效應[13]。王為東認為中國生產性服務業的專業化發展對現階段城市化進程起到了顯著的促進作用,而對部分進入工業化后期的城市而言,生產性服務業專業化的作用相對減弱,競爭對城市化進程的影響增強[14]。李逢春利用中國55個城市的數據檢驗并分析了現代服務業推動城市轉型的機理,結果表明中國東中西部地區的現代服務業發展都對城市轉型升級起到了顯著的促進作用[15]。
三是研究服務業發展與城市化進程的雙向作用機制。Tiffen通過建立三部門模型來分析撒哈拉地區經濟體,研究結果表明轉移到城市的農業勞動力規模與服務業發展水平之間存在雙向關系[16]。Messina將政府部門規模作為變量之一進行分析,發現政府部門規模、城市化水平與服務業就業之間存在著顯著的正相關關系[17]。王向研究了1949-2010年上海城市化與服務業之間的動態互動關系,分析得出的結論是城市化進程對服務業發展的影響要強于服務業發展對城市化進程的影響[18]。于斌斌基于制造業與服務業的互動視角對產業集群與城市化的共生演化路徑進行實證分析,發現隨著城市規模的擴大,現代服務業的發展逐漸呈現出較強的獨立性和主導性,而且制造業與服務業的互惠效應越強,城市的整體經濟容量就越大[19]。當然,也有少數學者的研究表明城市化與服務業之間不存在顯著的影響關系,如李程驊認為中國的城市化進程與服務業的發展尚未形成互動關系,提出要以制度的創新、多重倒逼機制的實施來加快服務經濟體系的建立[20]。
綜上所述,國內外學者關于服務業與城市化互動關系的研究,經歷了從前期簡單的現象描述到近期探究本質、再到解釋影響機理的過程。通過梳理文獻可發現,大多數學者都在討論服務業與城市化之間的單向影響關系,但是實際上服務業與城市化應該是同一個問題的兩個方面,應該同時討論兩者的互動關系[21]。而從現有研究兩者互動關系的文獻來看,都沒有基于全球視角,選取具有代表性的大樣本進行分析,而僅僅以某個地方或國家為研究對象來進行分析,這無法得到較為普適性、前瞻性的科學結論。因此,本文收集整理了22個國家1960-2013年的數據進行面板回歸分析,嘗試解答從全球范圍來看服務業與城市化之間是否存在顯著的互動關系的問題、揭示處于不同發展階段的國家的服務業與城市化之間的影響程度是否具有異質性和規律性及其原因,以期為處于“新常態”下的中國提供促進服務業與城市化互動協調發展的正確路徑。
2 研究方法及數據說明
2.1 變量選取
為了進行國際比較, 遵循統計口徑統一的原則,本文從世界銀行WDI數據庫(http://data.worldbank.org/topic)中選取有關國家的主要變量。其中,核心變量是“城鎮人口(占總人口比例)”(urban)和“服務等,附加值(占GDP的比例)”(service),控制變量是反映各國其他經濟社會發展的指標:實際GDP(rgdp)、實際人均GDP(cgdp)、人口總數(PP)和國土面積(land)。各個變量的具體含義見表1。
2.2 研究樣本和聚類分析
為了在全球大樣本下研究服務業與城市化之間的互動關系,并得到對中國經濟發展有借鑒意義的經驗,首先要考慮的問題是選取哪些國家的樣本進行研究。其實,沒有必要也沒有可能對全球所有國家進行實證分析,一方面是受到數據可獲得性的約束,更重要的是, 并不是所有國家對中國都具有參考價值。李浩將國土面積和GDP作為中國進行國際比較的重要參考指標,最后選取了24個國土面積大于200萬km2或GDP總額大于6 500億美元的國家,形成了“24國集團”和三個梯隊[22]。其研究思路的可借鑒性在于縮小了樣本國家的選擇范圍,但是筆者認為其對三個梯隊的劃分標準過于主觀、劃分依據過于簡單,因此,本文在“24國集團”的基礎上,剔除數據缺失嚴重或差異性較大的加拿大、蘇丹和剛果(金),并加入“金磚五國”的成員國南非,形成“22國集團”。原始數據來源于世界銀行WDI數據庫公布的2013年數值,度量標準選用平方Euclidean距離,對原始數據進行Z得分標準化后,再使用Ward法進行系統聚類分析,聚類后的樹圖見圖1。
從圖1可以發現,22個國家被聚類為三個梯隊,第一梯隊成員國有10個:澳大利亞、法國、德國、意大利、日本、荷蘭、西班牙、英國、美國、韓國;第二梯隊成員國有10個:阿爾及利亞、阿根廷、哈薩克斯坦、墨西哥、沙特阿拉伯、土耳其、印度尼西亞、巴西、南非、俄羅斯;第三梯隊成員國有2個:中國、印度。
2.3 描述性統計
在選取研究樣本之后,現對“22國集團”和各梯隊國家進行描述性統計,結果見表2。同時,為了更直觀地觀察樣本國家中服務業發展和城市化進程之間的動態關系,現計算各梯隊國家1960-2013年服務業和城市化水平的均值,并繪制成時序圖2、圖3、圖4。
描述性統計結果顯示:城市化水平和服務業水平最高的是第一梯隊國家,分別為:73.422 77%和66.186 27%,超過了整體均值的11個百分點;第二梯隊國家的城市化水平和服務業水平與整體均值相當,而第三梯隊國家的城市化水平和服務業水平遠低于整體均值。同時,將服務業水平和城市化水平進行對比還可發現,兩者幾乎是同步發展的,城市化率高的國家,其服務業發展水平一定也很高;反則依然。實際GDP和實際人均GDP反映了一國的經濟發展水平,第一梯隊國家仍然排名第一,分別為:1960美元和24 214.78美元,第二梯隊國家的實際GDP遠低于第三梯隊國家,僅為287美元,但是由于其人口總規模還不到第三梯隊國家的三分之一,因而導致其實際人均GDP遠超于第三梯隊國家。再從國土面積和人口規模上看,第三梯隊國家排名第一,第二梯隊國家和第三梯隊國家逐步遞減。總體而言,三個梯隊分別代表了不同經濟發展水平、城市化水平、服務業發展的階段,第一梯隊處于經濟高度發達、城市化和服務業發展較高的階段,第二梯隊次之,而第三梯隊屬于典型的國土和人口大國,其經濟發展水平有限,城市化水平和服務業發展水平均較低。
縱觀圖2至圖4,通過比較兩個變量的發展趨勢可發現,除部分年份出現背離外,整體上呈現同向的關系。從三個梯隊的變化情況來看,第一梯隊的城市化率曲線走勢逐步平緩,漲幅不大,而服務業在1970年之前出現大幅度增加,之后增速放慢,但是仍然快于城市化率的變化,使之與城市化率之間的差距逐漸縮小;第二梯隊的服務業發展呈現波動上升態勢,雖然在樣本期初服務業水平與城市化水平相當,但是城市化發展速率一直快過服務業的發展速率,致使兩者之間的差距逐步放大;第三梯隊較為特別,服務業發展水平一直高于城市化水平,并且城市化的增長速率逐步加快導致兩者之間的差距有逐步縮小的趨勢。盡管無法獲得各個樣本國家城市化率與服務業水平更早的歷史數據,也無法預測將來的數據,但是若用三個梯隊分別代表城市化與服務業發展的三個時期,則可以做出以下推斷:當城市化率與服務業發展水平均較低時(初期),服務業發展水平高于城市化發展水平;隨著城市化發展的加速(中期),城市化發展水平開始趕超服務業發展水平;隨著城市化發展水平不斷逼近潛在的最大值(最高城鎮化率),其增長速率變緩,并且與服務業發展水平之間的差距不斷減小;當城市化發展水平超過最大值之后(發達期),城市化率和服務業占比有可能出現減少趨勢。上述兩者的變化關系,可用圖5進行表示。
2.4 計量模型構建
由于圖2、圖3和圖4的數據是各個樣本國家的平均值,圖5的推導也是基于平均值的分析,因而其結論忽略了時序或截面個體的差異性。為了充分挖掘并論證兩者之間的互動關系,本文建立以下面板模型,主要是因為面板數據兼具時間和截面空間的二維特性,一方面提供了更完全、更有價值的信息,增加了變量之間的多變性,減少了共線性,提高了自由度和有效性;另一方面能夠更好地檢測和度量單純使用橫截面數據或時間序列數據無法觀測到的影響或關系。
3 實證分析過程及結果
3.1 面板數據的單位根檢驗
為避免因變量的不平穩而引起回歸方程的參數估計出現偏差,本文分別采用兩種類型面板數據單位根檢驗來檢驗各變量的平穩性:第一個是原假設為相同單位根過程的LLC檢驗;第二個是原假設為個體具有單位根過程的IPS檢驗、ADF檢驗和PP檢驗,檢驗結果見表3,各個結果表明本文的面板數據是平穩的。
3.2 面板數據的異方差、截面相關性、序列相關性檢驗
面板數據存在截面相關或異方差時,容易造成參數估計的有偏。為此,在估計面板數據模型之前,先對面板數據的異方差、截面相關性和序列相關性進行檢驗。本文根據Wooldridge和Drukker的檢驗方法[23-24],使用stata軟件對面板數據異方差、截面相關性和序列相關性進行檢驗,結果見表4。
檢驗結果表明,四個樣本組都存在異方差、截面相關性和序列相關性,因此本文采用可行廣義最小二乘法(Feasible Generalized Least Squares)進行面板數據的估計。
3.3 模型估計
靜態面板數據模型主要有三種,即混合效應模型、固定效應模型和隨機效應模型,本文通過 F統計量及Hausman檢驗來判斷,模型(1)和模型(2)的檢驗及回歸結果分別見表5和表6。
上述檢驗結果表明:僅有模型(2)中的第三梯隊采用隨機模型,其他均采用的是固定模型。首先,觀察模型(1):“22國集團”的回歸系數為0.028 04,體現了樣本國家服務業發展對城市化的平均支撐水平,第三梯隊至第一梯隊的回歸系數呈遞減趨勢,分別為0.396 61,0.045 09,-0.163 82,其中第一梯隊的回歸系數較為特別,符號為負,且絕對值大于第二梯隊,表明其服務業發展對城市化產生了阻礙作用,且阻力較大,即服務業占比每增加1個百分點,其城市化率會減少0.163 81個百分點。其次,觀察模型(2):“22國集團”的回歸系數是0.051 551,體現了樣本國家城市化對服務業發展的平均支撐水平,第三梯隊至第一梯隊的回歸系數呈明顯的遞減趨勢,分別為0.834 002,0.100 529,-0.118 31,其中第一梯隊的回歸系數仍是負數,表明第一梯隊國家的城市化對其服務業發展 同樣也產生了阻礙作用。最后,將模型(1)和模型(2)的結果綜合起來對比,可以發現服務業發展與城市化之間存在著顯著的互動效應,且具有較強的規律性,也就是:隨著經濟發展水平以及城市化進程和服務業發展水平的提高,服務業發展與城市化的相互支撐力度在不斷減弱,達到潛在最大城市化率后,兩者之間的互動關系會由推力轉為阻力,呈現出負相關關系;而且,當服務業發展與城市化之間仍處于正相關關系階段,城市化對服務業發展的促進作用大于服務業發展對城市化的促進作用。
3.4 結果分析
面板數據的回歸結果表明:在服務業發展和城市化發展的初期和中期,服務業與城市化之間主要呈現出相互促進的關系,但是,隨著經濟發展水平的提高,這種促進力度逐漸減小,當服務業發展與城市化達到較高水平時,兩者之間的相互作用由正轉負。本文從以下兩個方面給出解釋:
一方面,考察服務業發展對城市化的作用機制。按照要素使用的特點,服務業可分為勞動密集型服務業和知識密集型服務業,其中勞動密集型服務業通常是指傳統服務業,如住宿和飲食業、批發和零售業等,其特征是生產主要依靠大量勞動力,技術和資本的使用程度較低;知識密集型服務業即現代服務業,如信息和研發服務業、會計、金融和法律服務等, 其特征是高素質、高智力的人力資源結構,且產出附加值高,資源利用率高。兩種服務業的特征直接決定了服務業在經濟發展過程中的集聚效應和溢出效應。本文所稱的集聚效應主要是指服務業發展使得勞動力向城市集聚,這有助于城市非農產業特別是服務業吸納城市化過程中從農業轉移來的大量勞動力,解決就業問題,傳統服務業是發揮集聚效應的主要部門;而溢出效應主要是指服務業的知識溢出、技術溢出等正外部效應,有助于推動城市內部非農產業結構的優化升級、城市環境的優化等,服務業尤其是現代服務業是發揮溢出效應的主要部門。
另一方面,考察城市化對服務業發展的影響方式。城市化對服務業發展也有兩種作用機制。一種是正向的推力機制,即從要素市場上看,隨著城市化水平的提高,勞動力規模會擴大、其質量會逐步上升,可以為服務業的發展提供豐富的人力資源;同時,更多的資本會隨之聚集在城市,這可以為服務業的發展提供資金保障,若考慮制度因素,隨著城市規模的擴大,產業和市場制度也會越來越完善,這可以為服務業的發展營造良好的外部環境。而從產品市場來看,城市規模的擴大會增加相應的產品或服務的消費需求,這無疑會加速服務業的增長。另一種則是負向的阻力機制,主要是城市化過程中的環境負外部效應。這 里的環境包括自然環境、生活環境、工作環境和社會環境等。它集中表現為,部分發達國家曾經出現過“逆城市化”,就是因為大量人口聚集在城市,造成了交通擁堵、生活成本上升、大氣污染、社會矛盾突出等一系列“大城市病”問題;一些發展中國家在城市化水平還不是較高的現階段已經出現了日益嚴重的“大城市病”問題。
服務業發展與城市化之間的相互作用之所以呈現出實證結果所顯示的規律,主要是因為處于不同發展階段的城市化與服務業各自的兩種作用機制的強弱變化所帶來的互動和對沖的結果所致。
首先,當城市化和服務業發展水平均處于較低階段時,服務業的集聚效應非常顯著,而溢出效應較低。在這一時期,經濟發展以工業化推動城市化為主線,服務業規模較小且結構偏低,主要以傳統服務業為主,現代服務業發展滯后,但是此時的服務業發展的邊際效應顯著,其就業吸納能力很強,對城市化可以產生較大的促進作用。而此時的城市人口容納空間和產業容納空間都很大,其外部負效應并不明顯;同時,大量進入城市的農業轉移人口為服務業的發展提供了非常好的要素供給,并形成了對傳統服務業的龐大需求市場。所以在這個階段,城市化與服務業發展的綜合效應都呈現出明顯的正向支撐作用。
其次,當城市化和服務業發展水平均進入高速發展階段時,專業化分工加深使傳統服務業占比開始降低,而現代服務業占比逐漸上升,這直接導致服務業的勞動力集聚能力下降,溢出效應開始發揮主要作用。由于服務業結構的升級,現代服務業逐步占主導地位,其對勞動力素質的要求不斷提高,出現對勞動力需求由量到質的轉變;與此同時,現代服務業發展所產生的知識和技術溢出提高了城市運行和管理的效率,在有限的地域空間內,進一步拓展城市的人口和產業容納能力。在此階段,隨著工業化水平的提高,工業部門對勞動力要素的需求逐步減少,第三產業的人均收入和單位資本回報率開始上升,甚至超過第二產業,從而加速了要素向服務業流動,城市化對服務業發展的推力作用得到了加強;但是,與此同時,城市人口規模逐步達到一個較大的層級,在有限的城市空間和資源約束條件下,環境污染、交通擁堵、生活成本上升、社會矛盾突出等外部負效應會日益突顯出來,再加上服務業內部結構升級所帶來的就業門檻提高,這些因素必然會阻礙更多的外來人口進入城市,或者迫使城市人口向外遷徙。很多發達國家曾經都出現過“逆城市化”現象,這種“逆城市化”是城市人口在生活和工作環境惡化下所做出的被動行為。
最后,當城市化和服務業發展水平均達到較高水平階段時,即城市化率達到70%和現代服務業在服務業中的占比達到70%以上,服務業的溢出效應大幅度上升,而勞動力集聚效應進一步下降。此時,一國經濟發展已經進入了工業化后期或者后工業化階段,制造業已經升級為高端制造業,自動化或半自動化機器、計算機等現代裝備取代了人力操作。在服務業領域,尤其是現代交通、信息、物流、金融、新能源等產業的發展使得就業和生活方式發生了較大轉變,遠程辦公、視頻會議、電子商務、互聯網以及智能服務手段等更適合新型城市化的發展要求,技術進步在更大程度上打破了空間枷鎖和體制約束,有利于人口自由地選擇留在城市或是往城外遷移。這與20世紀80-90年代在歐美等國發生的被動的“逆城市化”不同,此時的“逆城市化”是主動的“逆城市化”。反觀城市化對服務業發展的影響,由于本文衡量服務業發展水平的指標是服務業占比,并非服務業的絕對產值,而衡量城市化的指標主要是人口的城市化,所以此時城市化每增加一個百分點,實際上會減少服務業在整體GDP中的占比,其主要原因在于:在高度發達階段,城市人口已經接近飽和甚至逼近城市的最大承載值,此時城市人口規模的阻力彈性非常大,即多一個百分點的人口進入城市,所帶來的城市擁堵、資源消耗、環境污染、社會矛盾等問題都會非常嚴重。一方面,巨大的城市人口規模對城市現代物流網絡、信息光纜、交通設施等產業會產生不利影響,造成服務業絕對產值的減少;另一方面,現代服務業強大的知識和技術溢出為制造業提供了優質的人力資源、多元化、高效率的融資渠道,這都促使制造業不斷轉型升級,最終形成資源利用率高、環境污染少的現代高端制造業,升級后的制造業再一次成為城市的主導產業或者支柱產業,使其在GDP中的占比重歸主要地位,服務業占比自然就會有所下降。
4 研究結論和啟示
本文通過收集整理22個國家1960-2013年服務業規模和城市化率的面板數據,將樣本國家分為三個梯隊,作為不同發展階段進行對比研究,發現服務業與城市化之間確實存在互動關系。但是,與以往的研究結論所不同的是:第一,系統聚類分析得出,在全球具有代表性的22個國家中,中國屬于典型的國土和人口大國,其經濟發展水平偏低,城市化和服務業發展水平仍然較低;第二,根據描述性統計結果,發現城市化與服務業的發展大致會經歷三個時期;第三,從經濟社會發展初期到高度發達的過程中,服務業與城市化的相互促進作用由強到弱,且城市化對服務業的促進作用大于服務業對城市化的促進作用,在達到潛在最大值后,其正相關關系會轉為負相關關系。
根據以上的結論,可以得到如下啟示:
從全球范圍來看,中國的服務業與城市化發展正處于第三梯隊發展時期,其城市化和服務業水平相比第一梯隊、第二梯隊國家呈現雙滯后特征,均處于較低水平。該時期的服務業與城市化之間的相互促進作用最強,其核心驅動力主要來自于城市化。因此,中國現階段應重點以發展新型城市化為突破口,深化戶籍制度、社會保障制度改革,大膽進行制度創新,增強城市的集聚能力,帶動服務業發展,從而形成服務業與城市化相互促進的良性循環狀態。
當中國的城市化和服務業發展均達到更高水平,進入第二梯隊時期,城市化的負效應將成為一個突出問題。此時的中國應以發展現代服務業為核心,通過提高現代服務業的知識溢出效益和技術溢出效應,改良傳統工業生產模式,促使裝備制造業升級;同時不斷優化城市規劃設計,積極承接更符合新型城市化發展要求的產業轉移,將現代服務業作為實現城市產業結構、空間布局升級的重要引擎。
當中國的城市化和服務業水平均達到高度發達水平,進入第一梯隊時期,城市承載能力將逼近峰值。那時的中國應通過協調土地利用、基礎設施建設、公共服務均等化,引導人才、資金、技術等生產要素向城市周邊流動,加強中心城市的輻射作用,形成以產業特別是高端制造業和現代服務業為節點的多中心的網路型城市群;同時,在城市內部,用足城市存量空間,減少或控制盲目的外延性擴張,綜合考慮經濟、社會和生態環境承載力,對城市空間規劃進行優化,實現精明增長。
特別值得注意的是,上述從全球視角所揭示的有關服務業與城鎮化發展的互動關系及其變化規律,在中國還表現為東部、中部、西部地區服務業與城鎮化發展的差異以及大城市、中等城市、小城市服務業與城鎮化發展的差異。不同地區、不同等級的城市應該結合當地發展的實際來合理協調服務業與城鎮化之間的互動關系。這是本文進一步深化研究的方向。
(編輯:劉呈慶)
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Abstract In order to explore the interactive relationship between service industry and urbanization, and propose suggestions for industrial transformation and upgrading, as well as for the development of urbanization in China, this paper collects relevant data of 22 countries from year 1960 to 2013, and divides all the those countries into three categories by applying the method of system clustering. After analyzing each category with descriptive statistics, we find that the economy, urbanization and services industry of the first category have been highly developed, faster than those of the second category, while the third category is a group of countries with large homeland, population and less development in economy, urbanization, and service industry. Subsequently, two panel regressions have been set up for each category taking urbanization and service industry as dependent variable respectively. The results reveal that: in the process from early to advanced stage, mutual promotion between service industry and urbanization gradually becomes weak; the effect of urbanization on service industry is larger than that of service industry on urbanization; after reaching the potential maximum urbanization rate, the positive correlation will change to negative relation. Based on the research, this paper explores the path and pattern of service industry and urbanization in China for now and near future, and suggests that at present China should take new urbanization into a breakthrough to drive the development of service industry and to form a virtuous cycle between service industry and urbanization; when Chinas service industry and urbanization further develop, modern services industry should have to be considered as an important engine for upgrading the municipal industrial structure and space layout, and countermeasures should be taken to improve the spillover effect of knowledge and technology of modern service industry; when Chinas service industry and urbanization achieve senior level, the radiation effect of central cities should be enhanced to form conurbation with multicenter network featured with highend manufacturing and modern service industry as node, and optimize the urban space to achieve smart growth.
Key words global perspective; service industry; urbanization; interactive relationship