本文用我国各省1998～2002年数据，分别从2002年截面数据和1998～2002年增长数据两方面分析了我国地区服务业发展的影响因素。分析发现，经济增长和同时发生的城市化进程是影响服务业发展的最重要因素，另外，居民消费和政府挤出的减少对促进服务业吸收更多劳动力有重要影响。

我国各省市自治区服务业的发展是我国在新时期服务业加快发展的重要组成部分。由于经济单位规模不同，相互之间经济关系也不同，与国家整体服务业发展相比，地区服务业具有不同的发展特征。因此有必要单独研究我国各地区单位服务业发展的规律。本文通过对2002年截面数据分析，并建立多元模型对决定我国地区单位服务业发展的因素进行了分析。

一 文献回顾

对我国地区服务业发展状况进行研究的文献已有很多，但绝大多数都是针对某一个省份服务业发展的时间序列数据进行分析。这种研究可以对某一省份服务业发展的某一个方面进行深入的探讨，比如陈宝敏、张蕴如（2001）对南京服务业发展的总体状况、内部结构等进行了分析，并分别对传统服务业和新兴服务业构造了不同的与GDP关系的回归方程。何金耿（1999）建立了第三产业比重与人均GDP的指数增长模型，并确认了服务业发展的影响因素包括有人均收入水平、工业化水平、城市化水平以及政府的作用。魏作磊（2003）则专门计算了服务业内部各行业的就业增长弹性，并将其结果与美国服务业内部就业增长弹性做了一个粗略的比较，最后确认居民服务业、金融保险业、房地产业、公用事业、批发和零售贸易餐饮业、卫生、体育等行业应作为广东重点发展的行业。

在地区一级上分析服务业发展的影响因素，使用一个省份的时间序列数据存在几个问题。首先，可用的时间序列长度最多是改革后的20多年，以前年份的数据由于存在统计口径和制度变迁的原因不可比；其次，使用时间序列数据容易产生共同趋势的问题，两个变量的模型仅仅因为具有相同的趋势而表现出较高的拟合效果。相比之下，我们更倾向于使用我国所有省份的横截面数据。一方面，样本容量为31，而且都是同一时间，不存在制度变迁的因素；另外，可以避免共同趋势的问题。另一方面，使用截面数据也往往得不到时间序列模型的高拟合优度，一般只能解释因变量一半的方差。

二 对我国2002年数据的分析

为了更详细地考察这种相关性，我们分别计算了服务业发展指标和人均GDP、城市化率之间的相关系数。表1列出了简单相关系数和偏相关系数两类相关系数，每一类又分别对包含和排除四个直辖市的情形做了计算。

表1 相关系数表

首先看简单相关系数的结果，在全部样本范围内，服务业的发展指标和人均GDP、城市化率之间都存在显著的正相关关系，而且相关系数很高。在排除了四个直辖市以后，只有服务业吸收的就业比重与这两个指标是显著相关的。而且，无论在何种情况下，人均GDP和城市化率之间都存在显著的正向相关关系。这说明，伴随着经济增长，城市化进程是一个必然的现象与趋势。

偏相关系数是通过构造以服务业发展指标为因变量，以省份人口、人均GDP、城市化率为自变量的多元模型来计算的。由于人均GDP和城市化率之间存在显著的正向相关关系，而且样本量较小，直接构造多元回归模型都得到了严重的多重共线性。因此，这里使用能够排除其他因素影响的偏相关系数来计算其中的相关关系。在包含全部样本的情况下，只有服务业就业比重与城市化率之间是显著的正向相关关系，而且这种相关性还主要是受到了四个直辖市极端值的影响。在排除直辖市后，服务业增加值比重与人均GDP、城市化率之间是显著的相关关系，而服务业就业比重则不再具有这种显著相关性。而且，服务业增加值比重与城市化率之间是负的相关性显著。

综上所述，服务业的发展水平与经济增长和城市化的过程紧密联系在一起，而且，这一问题由于经济增长和城市化过程两者之间的同步性而更加复杂。这里我们用“经济发展”来表示“经济增长”和“城市化”同时存在的发展过程。从我国地区数据来看，在同时有经济增长和城市化的情况下，服务业就业比重与这一经济发展过程紧密相关，随着经济发展，更多的劳动力转移到了服务业。但是服务业的增加值比重并没有必然随着经济发展而提高，其中的原因可能在于不同地区之间服务业内部构成