服务业发展、城镇化与就业

摘要：城镇化与就业之间并非简单的相关关系或者线性关系，而是随着服务业的发展表现出阶段性变化。我国31 个省市的面板门槛回归模型结果显示：我国城镇化与就业的关系存在显著的“三门槛效应”；我国整体服务业发展水平不高，大部分省市仍未跨过第二门槛；我国服务业发展水平和城镇化水平均存在较大的区域差异，需要采取差异化战略促进就业。

关键词：城镇化；就业；服务业；门槛模型；工业化

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.11.10

中图分类号：F124；F241 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2015）11-0045-05

Abstract：The relationship between the urbanization and employment is not simple， but changes with the development of service industry. Result of provincial panel data threshold model shows that， firstly， there is a significant “three threshold effect’ between urbanization and employment； secondly， Chinese service industry development is not so high， most of provinces still can’t cross the second threshold； in the end， the level of service industry development and the level of urbanization in China are largely regional differences， so it needs to adopt the differential strategy to promote employment.

Key words：urbanization； employment； service industry； threshold model； industrialization

1问题的提出

城镇化是扩大内需、缩小城乡差距、加快第三产业发展的需要，是一国文明发达程度和社会进步的重要标志，因此，各国争相进行工业化的同时，也不断推动着城镇化的发展。然而，快速发展的城镇化却出现了各种各样的问题：欧美正面临城市贫困问题、拉丁美洲及亚洲部分国家出现了过度城市化问题、我国存在人口城镇化与土地城镇化不协调等问题，而这些归根到底都与城镇就业问题密不可分。对城镇化与就业关系的探讨并不是一个全新的话题，而学者们对此却各执己见。

黄明和丁守海认为城镇化与就业间不存在显著关系；黄明和耿中元认为城镇化率对城镇就业率的影响不太显著，大部分地区的影响程度为负，其他地区即使影响为正，影响程度也很小[1]；丁守海则根据河南、湖南、山东、四川、甘肃5省的调研数据进行了实证分析，得出我国乡镇城镇化的就业效应具有较大的不确定性[2]；相关论者James等指出：城镇化水平与就业结构之间存在非常密切的关系，特别是在非农就业方面，联系更加紧密[3]；Davis和Uwe blien等进一步从聚集经济角度出发，认定当主导产业发生变化，从农业向工业以及服务业转变时，会促使企业和劳动力从农村迁移到城市[3，4]；而Haider Khan对孟加拉国的分析表明：快速城镇化有可能导致大规模就业不足和失业，与此同时还会造成低收入和普遍贫困等现象[5]。部分学者进一步认为城镇化与就业存在线性关系。刘爱英等、汪泓等、张艳等学者针对不同的样本分别对城镇化与就业间的长期关系及其格兰杰因果关系进行了验证，结果表明，虽然城镇化对就业的促进效果因样本不同而略有差异，但他们一致认为城镇化与就业存在着线性关系[6～8]。薛继亮、Yasuhiro Sato则认为城镇化与就业之间并不是简单的线性关系。薛继亮通过Chow’s断点检验提出了我国城镇化与就业的演进具有阶段性，且每个阶段都有自己的特征[9]；Yasuhiro Sato等通过构造社会关系没有互动和充分互动的两种社会情境，并求解均衡，得出城镇化对社会关系的互动具有较大的影响，当城镇化率超过某一门槛时，就会使得社会关系的互动发生显著改变，就业就会从较低水平的均衡迈入较高水平的均衡中[10]。

本文认为我国城镇化水平与就业具有一定的相关性，但并非线性关系。研究非线性问题通常采用交叉模型法、分组检验法及Chows断点检验法等，其中分组检验法和Chows断点检验需要已知结构突变点的位置，进而进行验证，另外，以上几种方法对于外生变量造成的结构突变的验证具有一定的有效性，而对于内生的结构突变却无能为力。Yasuhiro Sato的研究表明：城镇化对就业的影响很可能存在内生因素导致的结构突变，且突变点的位置无法事先得知，因此，以上方法就失去了适用性。而Hansen提出的门槛模型能够有效弥补上述方法的不足，对于研究城镇化与就业之间的非线性关系就显得非常合适[11]。

2门槛模型的理论、应用和数据说明

21门槛回归模型

211模型设置

在上述式子中，S0所表示的是在零假设的前提下，所求得的残差平方和。因为在具体对LM统计量进行分析时，并不符合标准χ2分布。对此，Hansen率先提出通过Bootstrap法来对概率p的值进行求解，这一经典的求解方法也被叫做Bootstrap P值法。它通过模拟数据抽取来形成一组变量序列，并使服从0为均值，e∧为方差的正态分布。抽取足够次数后可根据样本观测值个数和运算量选择合适的自抽取次数 ，就可以形成相应的概率值P，此时的P值与普通计量方法中的伴随概率相类似。当门槛值有2个时，固定第一个门槛值后继续检验，但此时原假设θ1=θ2的意义就变为只有一个门槛值，多门槛检验也是采取这种方法来实现的。 322城镇化就业效应分析

根据门槛效应检验结果能够得出：我国城镇化进程中，城镇化对就业的影响存在显著的基于服务发展的“三门槛效应”，门槛值分别为026、044和07。具体而言，服务业占GDP比重未跨越最低门槛值026时，城镇化的就业效应仅为0190；跨越最低门槛后，就业效应提升为0493；若跨越了较高的门槛值044后，就业效应就提升为0627，当跨过更高门槛07时，城镇化的就业效应就陡升至1064。这说明，我国城镇化就业效应很大程度上决定于各地区服务业发展水平。要更好地实现就业，需要城镇产业发展作为支撑，只有城镇吸纳就业能力跨过一定的门槛，城镇化引入的人口才能实现有效就业，而有效的就业又能加快行业自身发展，进而提升就业需求，增强城镇就业吸纳能力，当就业吸纳能力冲破下一门槛时，城镇化水平的提升就会带来更大程度的有效就业，形成一个马太效应。

323扩展分析

利用3门槛模型对我国31个省市进行划分，可以划分为4个区域，所对应的发展程度区间分别为：低服务业发展程度区间（tr≤ 026）、中等服务业发展程度区间（026