隋昊轩 于子博 陈树良

(辽宁工业大学经济学院 辽宁 锦州 121001)

目前，随着全球经济的持续改善，产业结构也在加速转型升级，注重服务业逐渐成为一种趋势。随着服务业的发展，城镇化增长已经对城市产生了深远的影响，因此，服务业已经成为一种衡量一国经济好坏的重要指标。

辽宁省政府推出《辽宁省新型城镇化规划》政策。该政策指出预计到2020年，全省城镇化率争取取得历史性突破，着力全面提高城镇化质量，以争取缩小城乡差距。同时积极发展城乡配套建设，乡城的建设要与市民相配套的教育、住房、社保、就业等政策相配套，增强农村人口的吸纳能力。从传统意义上来说，城镇化可以促进服务业的发展，而当城镇化趋于稳定之后，服务业的发展会反过来提升城镇化。

一、文献综述

已有文献对城镇化从不同方向进行调研。例如李许卡、杨天英(2017)[1]通过研究服务业对城镇化的影响机理发现了服务业可以通过各种方式提高陈振华的效率。张国俊,邓鸿鹄(2018)[2]在文章中运用耦合协调度模型发现二者之间的协调度存在较大的差异但总体上趋于稳定。史晓英(2019)[3]通过研究供给和需求机理结合面板回归模型得出城镇化与第三产业相关性强且发展越来越迅速的结论。丁宏岩(2018)[4]通过实证眼界证明了城镇化与服务业互动关系较强。余小燕(2018)[5]在研究中分析得出服务业与城镇化相互作用的机理。

二、现状分析

(一)服务业现状分析

1.辽宁省三次产业所占比重

反映服务业的指标有很多，本文主要采用服务业所占比重来表示服务业的发展水平。将从辽宁统计年鉴中收集的相关数据进行整理设计了图1。

图1 三次产业所占比重折线图

从上图看到，辽宁省第一产业所占比重逐渐下降到低于10%；第二产业占比到2011年为止都在增加，2011年后开始减少；第三产业所占比重以U型的态势逐渐增加。最初占比最大的是第二产业，占比最小的是第一产业。

2.服务业细分行业所占比重

根据国家数据得到的2011年-2018年的数据制作了表1，从表1我们可以看出金融业所占比重逐年上升，现代物流业、住宿和餐饮业和房地产业所占比重呈现逐渐下降的趋势。

表1 服务业细分行业所占比重 单位：%

注：其他服务业包括：包扩科学技术研究、环境保护服务、地质勘探，水利服务、公共设施服务管理，技术服务，租赁，居民服务，计算机服务和软件等。

(二)辽宁省城镇化现状

1.辽宁省城镇化的发展趋势分析

在本文中，为了选择指标来代表城镇化，而选取了单一指标方法中普遍使用的城镇人口所占比重。根据辽宁统计年鉴中的数据绘制了图2的发展趋势图。

图2 2005年至2018年辽宁省城市化发展趋势分析

为了便于对辽宁省城镇化的发展趋势进行深入的了解，本文引入了世界上最常用的纳瑟姆曲线。纳瑟姆曲线是指在城镇化发展进程中所经历的与正弦曲线螺旋上升的过程相似的曲线。这个正弦上升的曲线包括两个转折点：首先是当城镇化水平大于等于30%时，就会出现第一个转折点，这代表着国家进入工业社会。接着当城镇化水平大于或等于70%时，将会出现第二个转折点，这代表着经济发展逐渐缓慢并进入平稳的阶段。

2.辽宁省城镇化率与全国水平的比较

根据辽宁统计年鉴和中国统计年鉴可知辽宁省城镇化率从2015年的58.71%增长到2018年的59.58%，而全国的城镇化率从2005年的42.99%增长到2018年的68.09%。在对辽宁省的现状进行分析后，我们发现辽宁省城镇化的发展速度低于全国水平。

三、实证分析

(一)数据选取

为了便于数据的获取,且由于2004年服务业产业分类标准发生了改变，因此选择从2005年到2018年的数据作为样本。在数据分析中以Ur表示城镇人口所占比重，Se表示服务业所占比重。

(二)研究方法

1.ADF单位根检验

要判断时间序列是否稳定，我们需要判断时间序列的均值，方差和自协方差。

2.协整检验

在进行有关时间序列分析的时候，我们应该保持一个主要的前提是选择的时间的序列应该要较为稳定的，并且是没有较大的数据的波动的。若是选择较为不稳定的时间数据，就会产生分析的误差。

3.误差修正模型(ECM模型)

修正模型包括长期的趋势模型，也包括短期的波动模型。误差修正模型的步骤是：通过协整检验后将修正项看做解释变量，建立短期模型：Yt=α0+α1xt+μt(α0≠0)

4.格兰杰因果检验

时间序列只有稳定时才能执行格兰杰因果检验。因此，在进行检验之前，必须对每个指标进行检验。在进行格兰杰因果关系检验之前，我们应该坚持的是在变量X和Y下，变量Y自身的预测是比变量X的预测来得是较好的。

5.灰色关联分析

辽宁省的服务业和城镇化水平相对较落后。但是，在一些服务行业中若是将其更为细分，可能存在一些少量的行业是与城镇化有密切关系的。因此，对服务业与城镇化进行灰色关系分析是非常重要的。灰色关联分析进行计算的具体步骤如下：

(1)建立参考序列和比较序列

(2)无量纲化处理

不同因素有不同的含义，在进行数据分析时会产生很多麻烦，因此对在数据分析前应先进行无纲量化的处理。

(3)计算序列间的相关系数

关联度的物理含义就是指曲线间的差别。因此衡量关联程度的一个重要指标就是曲线间的差别程度。对于具有多个比较序列的X1,X2,…,Xn的参考序列X0，可以通过以下公式计算比较序列和参考序列之间的相关系数ξ(Xi)可由以下公式算出：其中ρ通常取0.5。

(4)求关联度ri

(5)排序

把第4步求得的关联度按大小进行排序，将排序后的序列记为{x}。通常情况下当0

(三)研究结果

就辽宁省现状来说无法判断服务业与城镇化之间是否存在双向因果关系，引入灰色关联分析。

表2 灰色关联分析

根据分析的结果来看对城镇化影响最大的是住宿、餐饮业，其次是房地产业和金融业，关联度最差的是其他行业。

(四)结论

通过以上的数据分析可以得出辽宁省服务业与城镇化发展有关的结论:

1.辽宁省的城镇化和服务业发展速度较慢，与先进省份之间存在着很大的差距。在经济发展的大潮中，服务业总值在GDP中所占的比重由2005年的40.95%增加到2018年的52.37%。但是，辽宁省服务业的发展速度跟全国相比还是存在很大差距的。辽宁省的城镇化率从2005年的58.71%提高到2018年的68.09%，增幅9.38%；全国的城镇化率从2005年的42.99%提高到2018年的59.58%，增幅16.59%。说明辽宁省城镇化的发展越来越好，低于全国速度。

2.辽宁省城镇化水平与服务业发展之间存在稳定平衡的关系。从最小二乘法的回归结果来看，要是每一个变动都是一个百分点，则该城镇化的水平就会有所增加，增加的数量为0.97的百分点。其原因可能是辽宁省城镇化的速度和水平较低，并且该省中属于大城市的数量较为的少，大都是小城镇，这样的城镇化的规模相比于其他的省份来说，是较为不合理的，导致农村劳动力疲软，各种劳动力和资源流向经济发达的城市。

3.服务业的内部细分结构不合理。对于辽宁省来说，尽管两者之间的格兰杰因果关系检验在现阶段并不重要，但服务业中的某些子行业与城市化之间可能存在某种关系。根据灰色关联分析，我们可以看出住宿和餐饮以及房地产业在促进城镇化方面都有极强的关联性，而这些行业都是传统服务业。

四、建议

根据前文的分析和结论可以提出如下建议：

1.加强发展服务业，提升城镇化发展速度。根据上述研究我们发现第二产业所占比重较高，然而第二产业不是辽宁省提高经济水平的方式，为此，我们应该对一些产业的结构进行不断的改善，并且对服务业的投资可以增大一些力度，使得可以发展其较为新型的服务业。还有，应该保留一些原来在服务业中较为有用的部分。

2.将关注的重点从传统型服务业转向科技服务业。根据经验来看，科技服务业最后终将成为城镇化的领导者。先进技术的产生是以服务业的发展为基础的，反过来先进科学技术可以引领服务业发展。

3.发展生产性服务业，加强城镇化发展过程中的质量。生产性服务业可以为促进城镇化发展提供推动力。生产性的服务业可以让农村的人员或者是一些待业的人员可以重新的进行就业，还能够吸引更多消费。把发展工业设计和研发作为战略任务的重点。