中国服务业开放与发展：地区差异及影响因素分析

——以中国地级及地级以上城市和省际数据为例

本章以服务密度这一指标来描述并比较不同地区服务业的发展水平，服务密度以某地区的服务业增加值与该地区的面积[1]之比表示，即单位面积的服务业增加值。本章分别以我国现有的287个地级及地级以上城市和31个省（直辖市）为研究对象，比较不同地区的服务密度，分析影响不同地区的服务密度的因素，以期为各地提高服务业发展水平提供合理的政策建议。

如图3-1所示，我国287个地级及地级以上城市的服务密度平均值为669.98万元/平方公里。其中，118个城市的服务密度高于全国的平均水平，25

图3-1　地级及地级以上城市的服务密度

资料来源：国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

个城市的服务密度分布在669.98万~1000万元/平方公里的区间内，53个城市的服务密度分布在1000万~2000万元/平方公里的区间内，19个城市的服务密度分布在2000万~3000万元/平方公里的区间内，13个城市的服务密度分布在3000万~4000万元/平方公里的区间内，8个城市的服务密度分布在4000万~ 8000万元/平方公里的区间内。石家庄和长沙的服务密度最高，分别为7967.30万元/平方公里和7026.998万元/平方公里。

服务密度作为衡量一个地区的服务业发展水平的指标，与该地区的经济发展水平、人口总量、人口密度、城市化水平、服务业增加值占GDP的比重、服务业就业比重等指标有一定的关系。本章以287个地级及地级以上城市为样本，以上述六个指标为因变量，构建了一个多元回归模型，分析影响我国城市服务密度的因素，对服务密度与人均GDP、总人口、人口密度、城市化水平（非农人口占总人口的比重）、服务业增加值占GDP的比重、服务业就业占就业总人数的比重等因素之间的相关程度进行线性回归，分别得到各变量对服务密度的影响程度（如表3-1所示）。

表3-1　各因素对地级及地级以上城市的服务密度的影响

资料来源：国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

对各变量进行无量纲化处理后，记服务密度为变量F，人均GDP为变量F1，总人口为变量F2，人口密度为变量F3，城市化水平为变量F4，服务业增加值占GDP的比重为变量F5，服务业就业占总就业的比重为F6，得到服务密度与下列变量之间的多元回归方程：

由上述回归分析结果可知，各统计指标都符合要求，统计结果基本合理，据此可以做进一步的分析。

（1）人均GDP对服务密度的影响显著为正。这表明，随着一个地区的人均GDP的增长，服务密度也相应地上升。一个地区的经济发展水平越高，该地区的单位面积所创造的服务业增加值越大。如图3-2所示，二者之间呈现显著的正向相关关系。

图3-2　地级及地级以上城市的服务密度与人均GDP之间的关系

资料来源：国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

（2）总人口对服务密度之间几乎不存在线性相关关系，总人口对服务密度的影响可以近似地认为是零。但是，如图3-3所示，当服务密度位于0～2000的区间内，二者之间呈现微弱正相关的关系，具体的相关系数为0.28。当服务密度位于0～100的区间内，二者之间又呈现显著正相关关系，相关系数为0.32。当服务密度位于0～50的区间内，二者之间呈现微弱正相关关系，相关系数为0.17。由图3-3可见，当服务密度位于0～2000的区间内时，有许多点重合在这一区间，实际上，有247个城市位于这一区间，占所有城市数量的86%。这表明，虽然总体而言，城市人口总量与服务密度之间几乎不存在线性相关关系，但绝大多数城市的服务密度与总人口之间呈现微弱正相关关系，而且服务密度与总人口之间的相关性呈现阶段性变化的特征。

（3）人口密度对服务密度的影响最大，并显著为正。这表明，一个地区的人口密度越大，服务密度也相应地上升。一个地区单位面积承载的人口越多，该地区的单位面积所创造的服务业增加值越大（如图3-4所示）。在本章分析的服务密度影响因素之中，人口密度对服务密度的影响最大。

图3-3　地级及地级以上城市的服务密度与总人口之间的关系

资料来源：国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

图3-4　地级及地级以上城市的服务密度与人口密度之间的关系

资料来源：国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

（4）城市化水平与服务密度之间几乎不存在相关关系，城市化水平对服务密度的影响可以近似地认为是零。这表明，一个地区单位面积所创造的服务业增加值的多少与该地区非农业人口占人口总量的比例之间几乎不存在相关关系，随着该地区非农业人口所占比例的提高，该地区单位面积所创造的服务业增加值变化不大。这一结果与预期相反，需要进一步分析。

如图3-5所示，除了城市化水平高于70%（图3-5左上角部分）和服务密度高于3000万元/平方公里的部分城市（图3-5右下角部分）外，其他城市的数据得到“正相关”的结论。但是，将这些城市化水平高、服务密度高的城市加入进来后，出现了二者之间几乎不存在相关关系的情况，城市化水平对服务密度的影响可以近似地认为是零。实际上，对于城市化水平高于70%的部分城市（图3-5左上角部分）而言，服务密度与城市化水平之间的相关系数为0.19，甚至对城市化水平高于90%的城市而言，服务密度与城市化水平之间的相关系数为0.07，二者之间几乎不存在相关关系。对于服务密度高于3000万元/平方公里的部分城市（图3-5右下角部分）而言，服务密度与城市化水平之间的相关系数为0.08，二者之间几乎不存在相关关系。

城市化水平高于70%和服务密度高于3000万元/平方公里区间范围内的城市分别有112个和21个，如表3-2所示，第一列城市是服务密度最高的几个城市，随着服务密度的上升，城市化水平没有出现显著的变化。第二列城市是城市化水平最高的几个城市，随着服务密度的上升，城市化水平并没有出现显著的变化。出现上述特殊情况的原因，与云浮、四平等城市的人口密度较高但服务业增加值比重不高有关，同时与石家庄、长沙等城市的人均GDP较高、人口密度较高等因素有关。

表3-2　部分城市的城市化水平与服务密度

资料来源：国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

（5）服务业增加值占GDP的比重对服务密度的影响为正，二者之间呈现微弱正相关的关系。这表明，一个地区的服务业增加值占该地区GDP的比重越高，该地区的单位面积所创造的服务业增加值越大，但这种相关关系并不强，这与我们的判断不符。进一步分析可见，除了服务业增加值比重高于60%（图3-6左上角部分）和服务密度高于5000万元/平方公里（图3-6右下角部分）以外，其他城市的服务业增加值比重与服务密度之间呈现微弱的正相关关

图3-5　地级及地级以上城市的服务密度与城市化水平之间的关系

图3-6　地级及地级以上城市的服务密度与服务业增加值比重之间的关系

资料来源：国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

系。对于服务业增加值比重高于60%的部分城市（图3-6左上角部分）而言，服务业增加值比重与服务密度之间呈现显著的负相关关系，相关系数为-0.48。对于服务密度高于5000万元/平方公里的部分城市（图3-6右下角部分）而言，服务业增加值比重与服务密度之间呈现显著的正相关关系，相关系数为0.37。

这些特殊的城市或者是服务密度显著地高于其他城市，或者是服务业增加值比重明显高于其他城市。如表3-3所示，第一列城市是服务密度最高的几个城市，随着服务密度的上升，服务业增加值比重相应地上升，二者之间呈现显著的正相关关系。第二列城市是服务业增加值比重最高的几个城市，随着服务业增加值比重的上升，服务密度相应地下降，二者之间呈现显著的负相关关系。出现这种特殊情况的原因，与石家庄、长沙等城市的人均GDP、人口密度较高，怀化、鹰潭等城市的人均GDP、人口密度较低有着密切的联系。

表3-3　部分城市的服务业增加值比重与服务密度

资料来源：国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

（6）服务业就业占总就业的比重与服务密度之间几乎不存在线性相关关系，服务业就业占总就业的比重对服务密度的影响可以近似地认为是零。这表明，一个地区的服务业就业占总就业的比重高低与否对服务密度的高低几乎不产生影响，这与我们的判断不符，进一步分析可见，除了服务业就业比重高于80%的城市（图3-7左上角部分）和服务密度高于5000万元/平方公里的城市（图3-7右下角部分）以外，其他城市的服务业就业占总就业的比重高低与服务密度之间相关性非常弱，几乎不存在线性相关关系。服务业就业比重高于80%的城市（图3-7左上角部分）和服务密度高于5000万元/平方公里的城市（图3-7右下角部分）的服务业就业比重与服务密度之间都呈现显著正相关的关系。

这些特殊的城市或者是服务密度显著地高于其他城市，或者是服务业就业比重明显高于其他城市。如表3-4所示，第一列城市是服务密度最高的几个城市，随着服务密度的上升，服务业增加值比重相应地上升，二者之间呈现显著的正相关关系，相关系数为0.37。第二列城市是服务业就业比重最高的几个城市，随着服务业就业比重的上升，服务密度也相应地上升，二者之间呈现高度正相关关系，相关系数为0.98。出现这种特殊情况的原因，与石家庄、长沙等城市的人均GDP、服务业增加值比重、人口密度较高，阳江、庆阳等城市的人均GDP、服务业增加值比重、人口密度较低有着密切的联系。

图3-7　地级及地级以上城市的服务业从业人员比重与服务密度之间的关系

资料来源：国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

表3-4　部分城市的服务业就业比重与服务密度

资料来源：国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

如图3-8所示，全国31个省（自治区、直辖市）（以下简称省）总体的服务密度的平均水平为80.85万元/平方公里，除了北京、上海、天津三个直辖市以外，其他省区的服务密度都不足1000万元/平方公里。其中，18个省的服务密度高于全国的平均水平，3个省的服务密度分布在1万~10万元/平方公里的区间内，11个省的服务密度分布在10万~100万元/平方公里的区间内，8个省的服务密度分布在100万~200万元/平方公里的区间内，3个省的服务密度分布在200万~500万元/平方公里的区间内，3个省的服务密度分布在500万~ 1000万元/平方公里的区间内。上海、北京和天津的服务密度最高，依次为7287.94万元/平方公里、2833.10万元/平方公里和1356.98万元/平方公里，远远高于全国其他省份和直辖市。

图3-8　中国各省的服务密度(www.chuimin.cn)

资料来源：国家统计局：《中国统计年鉴2006》，中国统计出版社2006年版。

本节以31个省（自治区、直辖市）为样本，以人均GDP、总人口、人口密度、城市化水平（非农人口占总人口的比重）、服务业增加值占GDP的比重、服务业就业占就业总人数的比重6个指标为因变量，构建了一个多元回归模型，分析影响我国各省区服务密度的因素，对服务密度与人均GDP、总人口、人口密度、城市化水平（非农人口占总人口的比重）、服务业增加值占GDP的比重、服务业就业占就业总人数的比重等因素之间的相关程度进行线性回归，分别得到各变量对服务密度的影响程度（如表3-5所示）。

表3-5　各因素对各省的服务密度的影响

资料来源：国家统计局：《中国统计年鉴2006》，中国统计出版社2006年版。

对各变量进行无量纲化处理后，记服务密度为变量F，人均GDP为变量F1，总人口为变量F2，人口密度为变量F3，城市化水平为变量F4，服务业增加值占GDP的比重为变量F5，服务业就业占总就业的比重为F6，得到服务密度与下列变量之间的多元回归方程：

由上述回归分析结果可知，各统计指标都符合要求，统计结果基本合理，据此可以做进一步的分析。

（1）人均GDP对服务密度的影响显著为正，同时人均GDP在所有因素中对服务密度的影响最大。这表明，随着一个地区的人均GDP的增长，服务密度也相应地上升。一个地区的经济发展水平越高，该地区的单位面积所创造的服务业增加值越大。如图3-9所示，二者之间呈现显著的正向相关关系。

图3-9　中国各省的服务密度与人均GDP的关系

资料来源：国家统计局：《中国统计年鉴2006》，中国统计出版社2006年版。

（2）总人口对服务密度的影响为正，二者之间呈现微弱正相关关系。这意味着，随着一个地区的总人口的增长，服务密度也相应地上升，但是这种相关性并不强。如图3-10所示，当总人口位于（0，2000）区间内时，总人口与服务密度之间呈现显著正相关关系，相关系数为0.53；当总人口位于（2000，6000）区间内时，总人口与服务密度之间也呈现显著正相关关系，相关系数为0.46；当总人口位于（6000，10000）区间内时，总人口与服务密度之间呈现微弱正相关关系。这表明，总人口对服务密度的影响是分阶段的，随着总人口数量的增长，服务密度相应地上升，当总人口数量位于一定阶段内，服务密度随着总人口数量的增长而显著上升，但就总人口数量的不同阶段而言，服务密度上升的幅度呈现逐渐缩小的趋势。

图3-10　中国各省的服务密度与总人口的关系

资料来源：国家统计局：《中国统计年鉴2006》，中国统计出版社2006年版。

（3）人口密度对服务密度的影响为正，二者之间呈现显著正相关关系。这表明，随着一个地区的人口密度的增大，服务密度也相应地上升。一个地区的单位面积分布的人口越多，该地区的单位面积所创造的服务业增加值越大。如图3-11所示，二者之间呈现显著的正向相关关系。

（4）城市化水平对服务密度的影响为负，二者之间呈现微弱负相关关系。这意味着，随着各省城市化水平的提高，服务密度有可能会下降，但是这种相关性不强。如图3-12所示，当城市化水平处于20%～40%的范围内时，服务密度与城市化水平之间呈现微弱的负相关关系，当城市化水平处于40%～80%的范围内时，服务密度与城市化水平之间呈现显著的正相关关系。处于20%～40%的城市化水平的省份有17个，占全部省份的一半以上，导致整体上全国各省的城市化水平与服务密度之间呈现微弱的负相关关系。

图3-11　中国各省的服务密度与人口密度的关系

资料来源：国家统计局：《中国统计年鉴2006》，中国统计出版社2006年版。

图3-12　中国各省的服务密度与城市化水平的关系

资料来源：国家统计局：《中国统计年鉴2006》，中国统计出版社2006年版。

（5）服务业增加值占GDP的比重对服务密度的影响为正，二者之间呈现微弱正相关关系。这表明，随着服务业增加值占GDP的比重的上升，服务密度会相应地上升，但是这种相关性并不强。这与我们的判断不符。进一步分析可见，当服务密度低于500万元/平方公里时，服务密度与服务业增加值占GDP的比重之间呈现显著负相关关系，相关系数为-0.40。当服务密度高于500万元/平方公里时，服务密度与服务业增加值占GDP的比重之间呈现显著正相关关系，相关系数为0.46。由图3-13可见，尽管服务密度高于500万元/平方公里时服务密度与服务业增加值占GDP比重之间呈现显著正相关关系，但服务密度低于500万元/平方公里的省份有25个，占全部省份数量的81%，影响了全部省份的服务业增加值与服务密度之间的关系，仍然导致二者之间整体上呈现微弱正相关关系。

图3-13　中国各省的服务密度与服务业增加值占GDP比重的关系

资料来源：国家统计局：《中国统计年鉴2006》，中国统计出版社2006年版。

（6）服务业就业占总就业的比重与服务密度之间几乎不存在线性关系，服务业就业占总就业的比重对服务密度的影响近似地可以认为是零。如图3-14所示，服务业就业占总就业比重位于30%～40%之间时，服务业就业占总就业比重与服务密度之间呈现显著正相关关系，相关系数为0.39。当服务业就业占总就业比重位于0～30%和40%以上的范围内时，服务业就业占总就业比重与服务密度之间几乎不存在线性关系，相关系数分别为0.22和0。服务业就业占总就业比重位于30%～40%范围内的省份有19个，这表明，绝大部分地区的服务业就业占总就业的比重与服务密度之间存在显著正相关关系。

图3-14　中国各省的服务密度与服务业就业占总就业比重的关系

资料来源：国家统计局：《中国统计年鉴2006》，中国统计出版社2006年版。

根据以上对影响我国287个地级及地级以上城市和31个省的服务密度的因素的分析可知，总体而言，一个地区的人均GDP、人口密度与当地的服务业发展水平之间存在显著的正相关关系，一个地区的人口总量和城市化水平对当地的服务业发展水平的影响不显著，服务业增加值占GDP的比重与服务密度之间呈现微弱的正相关关系，服务业就业占总就业的比重与服务密度之间几乎不存在线性关系。其中，人口总量、城市化水平、服务业增加值占GDP的比重、服务业就业占总就业的比重对服务密度的影响呈现阶段性、区间性的特征。

根据以上的分析结果，我们认为，各地区如果要提高本地区以服务密度表示的服务业发展水平，可以从以下几个方面入手：

（1）促进当地的经济发展。提高经济总量对于提高本地区以服务密度表示的服务业发展水平而言至关重要，在人口总量短期内不会有显著提升的情况下，经济总量的上升意味着人均GDP的相应上升，相应地，服务密度会随着人均GDP的上升而上升。

（2）以城市群为主体形态推进城市化。从各国城市化的模式看，当城市化进入一定阶段后，城市群已逐渐成为城市化进程中的主体形态。目前中国已经形成了长三角、珠三角、京津冀三大城市群，是支撑中国经济高速增长的核心极。应当密切关注这些城市群的发展趋势，探讨政府在促进城市群健康发展中的作用，特别要通过制度完善、规划引导、政策推动等措施，在城市群空间布局上，逐步形成以沿海、长江为带，主要铁路线为轴，十几个城市群为主体，城市群内经济布局、就业岗位、人口居住、资源环境特别是水资源相协调，永久耕地、生态保护区等绿色空间相间隔，基础设施网络完善、分工协作高效的可持续发展的城市布局的空间格局。

（3）提高一些城市的人口密度，形成合理的人口空间分布格局。目前，三大城市群的空间开发密度已经较高，资源环境的承载能力有所减弱。今后的问题是如何通过结构升级、优化整合，进一步提高资源的利用集约程度，提高竞争力，提高可持续发展的水平，在经济持续增长的同时，集聚更多的人口。根据预测，到2030年中国人口达到高峰时将有15亿，其中城市人口将达到9亿，净增3.6亿。[2]这就决定了中国只发展几个大的城市群是不够的，需要在资源环境承载能力较强、集聚经济和人口条件较好的区域，发展若干新的城市群，承接现有城市群地区结构升级和优化整合后转移出来的产业，承接生态环境脆弱地区和自然保护区的转移出来的人口，逐步成为支撑全国经济持续增长的新的经济密集区和人口密集区。而在资源环境承载能力较弱、大规模集聚经济和人口条件不够好的生态环境脆弱区域，重点是发展好现有的城市，提高城市质量，而不是盲目地单纯扩大规模。

（4）促进服务业的产业结构优化升级，提高服务业增加值占当地GDP的比重。这要求服务业的增长速度高于第二产业增加值的增长速度，2005年和2006年上半年的统计数字均显示，中国服务业增长低于第二产业增长。我国的“十一五”规划要求“产业结构优化升级。产业、产品、企业组织结构更趋合理，服务业增加值占国内生产总值比重和就业人员占全社会就业人员比重分别提高3个和4个百分点”。因此，服务业的发展应突出重点，着力改善服务业的内部结构，促进传统服务业和新兴服务业的协调发展。根据我国经济社会发展的总体要求和服务业发展的现状，服务业的发展重点应在巩固和提高商贸流通业、交通运输业、金融业、房地产业等传统服务业的基础上，培育服务业的新的经济增长点，着力发展旅游业、社区服务业、信息服务业、文化、社会保障等新兴服务业。

（5）优化服务业内部的就业结构，提高服务业就业占总就业的比重。我国的服务业就业以传统服务业为主，知识密集型服务业就业比重偏低。20多年来，我国第三产业中就业比重提升较快的行业有批发和零售、贸易、餐饮业等传统社会服务业，而地质勘查、水利管理、交通通信、卫生、教育、科研和机关等知识密集型服务业就业比重出现下降，金融保险和房地产业的就业比重变动幅度较小。随着经济的快速增长，一些生产性服务需求和居民消费个性化服务需求将会不断增加，因此应大力发展适应新兴服务需求的知识密集型服务业的就业，优化服务业内部的就业结构，提高服务业就业占总就业的比重。

（执笔人：李蕊[3]）

参考文献：

1．《国家发展改革委：第二次中国城市群发展研讨会观点综述》，http：//www.ecjem.com/ show_new.asp？id=8387，2005年9月1日。

2．国家统计局：《中国城市统计年鉴2005》，中国统计出版社2006年版。

3．国家统计局：《中国统计年鉴2006》，中国统计出版社2006年版。

[1]按照《中国城市统计年鉴》，城市经济指标分为全市指标和市辖区指标两类统计口径，本章使用的城市经济指标全部都使用市辖区指标，因此，这里的城市面积是指一个城市的市区面积。

[2]《国家发展改革委：第二次中国城市群发展研讨会观点综述》，http：//www.ecjem.com/show_new. asp？id=8387，2005年9月1日。

[3]本章执笔人系中国社会科学院财政与贸易经济研究所助理研究员李蕊博士；中国社会科学院财政与贸易经济研究所副所长荆林波研究员。