甘肃省现代服务业发展与产业结构优化效应

　　

        一、引言
　　
　　服务业是国民经济的重要组成部分，现代服务业发展水平是衡量社会经济发达程度的重要标志[1 ].加快现代服务业的发展有利于加速产业结构逐渐由“工业型”向“服务型”转变，对产业结构调整优化有着重要的意义。随着经济社会的发展，甘肃省现代服务业发展取得显着成就。现代服务业 增 加 值2013年 达 到954.45亿 元 , 占 服 务 业42.05%,占三次产业16.89%,为2000年的7.17倍；现代服务业年底职工人数2012年达到65.34万人，占服务业52.53%,占三次产业33.64%,为2000年的1.43倍。无论是从产值上，还是从就业人数上都可以看出，甘肃省现代服务业取得较快发展，并且在服务业和三次产业中占据较大比例，已经成为甘肃省经济发展的重要支撑。但甘肃省现代服务业发展与全国及周边地区相比仍然落后，从增加值看，2013年全国现代服务业占服务业比重为50.38%,占三次产业比重为22.50%,分别比甘肃省高8.33个百分点和5.61个百分点；且甘肃省现代服务业内部行业结构和地区结构差异较大，从增加值看，2013年最高值教育行业是最低值文体娱乐 行 业 的6.10倍 , 从 生 产 总 值 看 ,2013年最高值地区兰州市是最低值地区金昌市的17.83倍。可以看出，甘肃省现代服务业发展水平有待进一步提高，现代服务业发展对产业结构的优化作用可以进一步提升。本研究对甘肃省现代服务业发展与产业结构优化关系进行实证分析，测度两者间的关联度，为进一步促进甘肃省现代服务业发展和产业结构优化提供借鉴。
　　
　　国内外关于现代服务业发展与产业结构优化关系研究的文献不是很多，从已有文献看，大致可以归为以下几类。第一类运用里昂惕夫投入产出模型对现代服务业发展水平与产业关联效应进行分析，如潘海岚（2008）基于2002年中国投入产出数据，运用直接消耗系数、影响力系数和感应度系数三个指标，分析了中国现代服务业产业关联效应[2];林龙斌（2010）基于投入产出模型，分析了上海现代服务业产业关联效应，得出无论从前向关联还是后向关联均显示现代生产性服务业对其他产业有着较强的带动作用[3];宋培培和罗芳（2014）基于投入产出模型对长江三角洲地区现代服务业产业关联效应进行了分析，分别探讨了上海、浙江和江苏现代服务业与国民经济各部门的前向和后向关联[4 ].第二类运用回归分析方法分析现代服务业与产业结构的关联效应，如刘徐方（2012）运用回归方法分析了现代服务业对第三产业的贡献及对传统服务业的外溢效应，认为现代服务业对产业发展的贡献较大[5];张涑贤（2014）通过构建评价指标体系，运用回归分析方法分析陕西省现代服务业发展与经济结构的影响程度，分别从产业结构、就业结构、消费结构和投资结构四个方面分析现代服务业结构效应[6 ].第三类运用灰色关联方法分析现代服务业与产业结构的关联效应，如王忠吉（2012）运用灰色关联度方法，分析了吉林省现代服务业与一、二产业及传统服务业之间的关联度，认为现代服务业与一、二产业关联度较强，而传统服务业与一、二产业关联度较弱[7];朱卫东（2010）运用灰色关联模型，对上海市现代服务业内部结构关联度进行了分析，认为现代服务业内部各行业对现代服务业均有着较大关联度且差异不大[8].此外还有陈婷（2009）运用Shift- share法对陕西省现代服务业内部结构效应进行分析，肖琛（2009）分析湖南省现代服务业与新型工业化关联性等。
　　
　　关于甘肃省现代服务业发展与产业结构优化研究的文献几乎空白，仅有的关于甘肃省现代服务业研究的文献集中在探讨现代服务业发展问题研究，如李发展（2007）、胡广阔（2008）、张存刚（2012）和牛永红（2013）对甘肃省现代服务业发展现状、问题进行了探讨，并提出相应对策；杨洵和金梅（2009）对甘肃省现代服务业集聚水平进行了研究，认为甘肃省现代服务业集聚效应较弱；此外还有金梅（2007）、李绚（2011）和辛丽（2012）对兰州市现代服务业发展问题进行了探讨。
　　
　　可以看出，关于现代服务业与产业结构优化问题国内外学者进行了积极探讨，也取得一些丰硕成果。但已有研究主要从产值角度衡量现代服务业发展的产业结构效应，而现代服务业吸纳就业能力功能却往往被忽视，且关于甘肃省现代服务业发展与产业结构优化的研究处于空白。本文运用灰色关联分析法，对甘肃省现代服务业发展与产业结构优化效应进行分析，测出两者间的关联度，以期为促进甘肃省现代服务业发展提供借鉴。
　　
　　二、研究方法选择和数据来源、处理
　　
　　（一）研究方法选择
　　
　　灰色关联分析作为一种统计分析技术，是分析系统中各因素关联程度的方法，或者说是对系统动态发展态势的量化比较分析的方法。灰色关联分析一般包括下列几个步骤[9]:（1）原始数据的确定；（2）原始数据的初始化即无量纲化；（3）求关联系数；（4）求关联度；（5）排关联序；（6）列关联矩阵。在6个步骤中，求关联系数和求关联度尤为关键。
　　
　　1.求关联系数。关联性实质上是曲线间几何形状的差别，因此可以将曲线间差值的大小，作为关联程度的衡量尺度。因此，可以定义以下的关系系数计算公式[10]:
　　
　　
　　
　　式中ξi（k）是第k个时刻比较曲线xi对于参考曲线x0的相对差值，这种形式的相对差值称xi对于x0的在k时刻的关联系数。式中的ε为分辨系数，取值在0至1之间，一般取0.5.