生产性服务业发展的区域比较研究

刘晓科，胡振东

（1.宝鸡文理学院 经济管理系，陕西宝鸡721013；2.湖北省信息中心，武汉430071）

0 引言

伴随着产业升级换代和经济结构调整转型，经济服务化已成为经济全球化的显著特征，内生于制造业产业链中的服务活动通过专业化分工而外置，生产性服务业正不断促进区域经济实现外延式和内涵式增长的平衡发展。完善的基础设施和发达的制造业基础，为生产性服务业发展提供了良好的市场条件，生产性服务业主要集聚于相对意义上具有较大市场规模和更优经济地理位置的区域。国内目前形成了经济区、城市群、都市圈为主导的经济发展格局，生产性服务业成为区域经济发展的新引擎，由于东部地区和中西部地区在产业结构、经济发展水平方面存在显著差异，生产性服务业在集聚发展模式、经济发展贡献率方面的区域比较研究显得更有价值和意义。

文章以空间基尼系数为测算指标，基于国内六大城市群的近10年面板数据，进行描述统计分析，探索不同城市群的生产性服务业细分行业的集聚演化趋势；进而建立以国内生产总值为因变量，生产性服务业六个细分行业的就业规模为自变量的回归模型，进行实证分析，探究不同区域生产性服务业对经济增长的影响差异。

1 研究对象和模型的选取

1.1 研究对象的选择

以国内长三角，珠三角，京津冀，关天经济区，成渝经济区，长株潭、武汉都市圈等六大城市群为研究对象，依据《中国城市统计年鉴》，采集整理81个城市2003～2012近10年关于生产性服务业的相关数据。之所以，研究的时间起点为2003年，是因为国家统计局在2003年颁布了最新的《三次产业划分规定》，明确了生产性服务业的细分行业，为了保持数据的一致性，从2003年开始计算。

表1 国内主要城市群规模一览表

1.2 研究模型的选取

（1）用于研究生产性服务业集聚演化的指标——区域基尼系数。

（2）用于研究生产性服务业与区域经济增长关系的模型——回归模型。

刘曙华（2012）研究长三角地区生产性服务业与经济增长关系的时候，建立了长三角各城市国内生产总值与生产性服务业六大细分行业就业规模之间的多元线性回归分析模型。本文研究借鉴这个模型，多元线性回归的一般数学模型为：

其中，因变量Yi代表的是第i个城市的国内生产总值，自变量Xi1到Xi6，依次代表生产性服务业交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业的单位从业人数。通过对模型中未知参数β0到β6的估计，对建立的多元线性回归方程进行参数检验和设定检验。

2 基于基尼系数的的生产性服务业区域比较分析

2.1 总体分布及集聚演化特征

按照模型（1），计算近10年（选取5个时间点）六大城市群的生产性服务业基尼系数，其结果见表2。可以看出，六大城市群生产性服务业的集聚程度随着时间的推移均呈上升趋势，同时，可以看出长三角、珠三角、京津冀等东部发达地区的集聚增幅在减小，趋于稳定，而长株潭武、关天、成渝等中西部地区的集聚增幅相对偏大，在空间布局上需要进一步优化调整。以2012年的数据为例，横向比较来看，京津冀和成渝两个城市群的集聚程度较高，分析其原因，这两个城市群均形成了两核驱动发展的格局，京津冀以北京、天津为核心，而成渝则以成都、重庆为核心，高度发达的城市化水平带动了生产性服务业的高度集聚。而其它城市群基本上是多核集聚发展模式，或者是网状集聚模式。

表2 2003～2012年国内主要城市群生产性服务业基尼系数一览表

2.2 细分行业集聚演化规律的区域比较

通过模型（1）计算六大细分行业的基尼系数，总体上呈现出不同程度的增长趋势。相比较而言，金融业由于其提供服务的“终端化”布局需求，其集聚程度相对较低，基尼系数基本上在0.4-0.5之间；而租赁与商务服务业、科学研究技术服务业、信息传输和计算机服务业由于其高科技含量、高附加值、高人力资本投入等原因，呈现出较高的集聚度，基尼系数基本上在0.6-0.7之间。

（1）以交通运输、仓储和邮政业为例。

交通运输、仓储和邮政业作为生产性服务业中的传统行业，通过直接服务于制造业，从而带动区域经济发展。东部地区以长三角为例，中西部地区以成渝经济区为例，这两个城市群在交通运输、仓储和邮政业的发展过程中，呈现出不同的集聚趋势，长三角的发展趋于平稳，而成渝经济区呈现出不断上升的趋势，中西部欠发达地区，通过整合优势资源，逐步剥离制造业部门的物流服务功能，以承接东部制造业为物流发展提供市场需求，在核心城市大力发展物流园区，搭建物资流通的平台网络，发挥交通运输、仓储和邮政业生产服务的基础性作用。

图1 长三角和成渝经济区交通运输、仓储和邮政业集聚演化规律对比图

（2）以房地产业为例。

生产性服务业的发展，一般要依托较好的城市配套设施，尤其是环境良好的商务大楼。其高人力资本的投入带来的就是高端人才在核心城市的高度聚集，必将产生办公居住的需求。所以作为传统生产性服务业，房地产业在区域经济发展过程中扮演重要角色。东部地区以珠三角为例，中西部地区以关天经济区为例，房地产业呈现出不同的发展趋势。珠三角地区房地产业的集聚度稳中有降，正在从核心城市向核心城市边缘以及卫星城市发展，而关天经济区的房地产业集聚度不断提高，在核心城市大规模发展。同时，房地产业的集聚趋势有升有降，也与国家相关调控政策有直接关系。

图2 珠三角和关天经济区房地产业集聚演化规律对比图

（3）以科学研究技术服务业为例。

科技研发服务为生产性服务业发展提供人才技术保障，是其它产业发展的创新源泉。以高等院校、科研机构为主体的科学研究技术服务业的发展，在区域空间布局受到传统体制的限制，形成了较为稳定的分布格局。相对于其它细分行业，其具有较高的集聚度，从集聚演化趋势来看，基本维持在一个稳定的水平。东部地区以京津冀为例，中西部地区以关天经济区为例，科学研究技术服务业集聚演化趋势如图3所示。

图3 京津冀和关天经济区科学研究技术服务业集聚演化规律对比图

3 实证分析

把六大城市群分为两组，即东部组（包括长三角、珠三角、京津冀）和中西部组（包括长株潭武、关天、成渝），分别利用模型（2）通过IBM SPSS Statistics 22.0分析，结果如下。（以东部组为例展开详细分析）

3.1 相关系数矩阵

从相关系数来看，六个细分行业的就业人数与国内生产总值具有较高的相关性，可以进行回归分析。

图4 残差分布直方图图

图5 正态概率P-P图

表3 Pearson相关性

3.2 回归分析过程

采用逐步多元线性回归，其中交通运输仓储和邮政业和信息传输计算机服务与软件业两个变量未通过检验而被剔除。由表4可知，模型的拟合系数为0.791，反映了因变量和自变量之间具有显著的线性关系。

表4 模型摘要e

由表5可知，模型的设定检验F统计量的值为227.659，显著性水平的P值为零，模型通过设定检验，由此得出因变量与自变量之间的线性关系明显。

表5 ANOVAa

标准化残差的绝对值为0.648，小于3，说明样本数据中没有奇异值，模型残差的直方图和正态概率P-P图如图4和图5所示，两者相比较可以认为残差分布基本服从正态分布。由表6可知，东部地区国内生产总值与金融业、科学研究技术服务和地质勘查业、房地产业、租赁和商业服务业从业人数存在高度的线性相关关系，其回归模型为：

表6 回归系数a

式中，Y东为国内生产总值，X1到X4分别代表金融业、科学研究技术服务和地质勘查业、房地产业、租赁和商业服务业的从业人数。同样分析可以得到中西部地区国内生产总值与生产性服务业就业的回归模型如下：

式中，Y中西为国内生产总值，X1到X3分别代表金融业、房地产业、交通运输仓储和邮政业从业人数。

4 结论及政策建议

由模型（3）和模型（4）比较可知，不管作为东部发达地区还是中西部欠发达地区，金融业和房地产业两个细分行业的就业规模对地区经济增长都具有较强的带动作用，东部地区应适当走分散化、区域梯度转移发展之路，带动非核心城市这两个行业的规模化扩张，从而带动区域经济整体增长；西部地区应走金融业和房地产业集聚化发展之路，在大城市进一步营造金融、商业地产的良好政策环境，从东部地区吸引大量优秀人才，扩大就业，从而带动经济整体增长。

从模型（3）的进一步分析来看，作为东部地区，科学研究技术服务和地质勘查业与租赁和商业服务业的就业规模，对经济增长具有一定的抑制作用，这两个作为高人力资本投入的行业，显然带动经济增长，凭借的是其技术创新、隐性知识的价值转化等知识溢出效应来完成，相反一味的扩大规模，盲目增设科研院所、建立中介机构，带来的是恶性竞争以及优势科技资源无法效用最大化发挥。作为这两个行业，应该走“产学研联盟”之路，整合区域行业优势资源，形成合作共赢的利益机制和共享高效的服务供给机制。

而作为中西部地区，从模型（4）可以看出，传统行业交通运输、仓储和邮政业依然与经济增长具有显著的关系，但不是预估的正相关关系。中西部地区在承接了东部地区制造业转移之后，原有物流配套服务未能及时跟进，外部强大的物流服务需求，催生了大量非专业物流服务从原有大型企业中剥离并成立物流公司，“乱战”中的物流服务供给，势必是低效率的。如何借助现代信息技术，建立物流信息平台，共享资源，实现区域物资高效流通，是中西部地区首当其冲要解决的事情。当真正走上集约化、信息化、平台化、网络化发展之路，这种“效益背反”才会逐步消失。

综上，生产性服务业的发展有其内在复杂的细分行业之间的互相牵制关系，只有根据区域经济发展的阶段，按照产业集聚发展的一般规律，调整战略重点和统筹安排，才能发挥生产性服务业对于经济增长的引擎作用。

[1]李君华.产业集聚与布局理论[M].北京:经济科学出版社,2010,(7).

[2]刘曙华.生产性服务业集聚与区域空间重构[M].北京:经济科学出版社,2012,(11).

[3]马鹏,李文秀.高端服务业集聚效应研究——基于产业控制力视角的分析[J].中国软科学,2014,(4).

[4]沈玉芳,刘曙华.长三角地区生产性服务业布局的结构与趋势分析[J].城市发展研究,2011,(4).

[5]陈国权,于洋.服务业非集聚化的县政体制影响——基于浙江的研究[J].公共管理学报,2013,(3).

[6]刘晓科,杨嘉歆.关天经济区生产性服务业空间集聚及其演化规律[J].商业时代,2014(26).

[7]刘纯彬,李筱乐.生产性服务业发展与经济增长的非线性关系[J].上海经济研究,2013,(9).

[8]席艳乐,易莹莹.生产性服务业发展与上海制造业国际竞争力的提升[J].统计与决策,2013,(4).