空间视域下生产性服务业集聚的资源错配效应研究

高康 原毅军

摘要：破除资源错配是实现经济效率偏向性发展的关键，也是推动中国经济由高速增长向高质量发展转变的重要保障。本文以城市空间作为分析边界，构建动态空间面板模型，基于空间外溢视角对生产性服务业集聚的资源错配效应进行研究。结果表明：资源错配具有时间累积性和空间交互性的复杂特征。生产性服务业专业化集聚具有倒“U”型的本地资源错配效应，而多样化集聚则呈现倒“U”型的“本地邻地”资源错配效应，并且在各城市间表现出“一荣俱荣、一损俱损”的关系。进一步从行业层级和城市规模等级两方面验证了上述结论：其中，高端生产性服务业专业化集聚对资源错配发挥出显著的倒“U”型空间外溢效应;生产性服务业多样化集聚对资源配置的影响存在一定的城市规模“选择效应”，并且小型城市的专业化集聚和大型城市的多样化集聚具有显著的邻地资源错配效应。

关键词：资源错配;生产性服务业;专业化集聚;多样化集聚;空间外溢

文献标识码：A

文章编号：1002-2848-2020（06）-0108-12

一、问题提出

改革开放以来，中国依靠劳动力、资本等要素密集投入的方式驱动经济发展，并取得了显著成效。但长期高速发展的同时也积存了许多阻碍要素市场高效配置的因素，如城乡二元体制、金融抑制、政治锦标赛、行政制度藩篱，以及国有企业政策倾斜等，不同程度造成了行业内、行业间，以及区域之间要素市场的扭曲和资源的空间错配，严重制约经济发展质量的提升。现阶段，中国经济已步入了高质量发展阶段，更加注重经济的增长质量和区域间的协调发展。破解资源错配，增加资源的有效供给则是实现“粗放型增长”向“集约型发展”转变，进而推动经济高质量发展的重要保障。在此背景下，探索资源错配的破解之道具有重要的现实意义。自20世纪90年代以来，中国的产业集聚现象日益突出，而且随着“服务经济”的不断发展，以及由于服务业特别是生产性服务业具有更为便捷与广阔的市场交易网络，使得生产性服务业的空间集聚现象愈发明显，已成为我国经济发展过程中的典型事实。并且，在中国经济进入“新常态”时期后，为响应国家产业结构优化和经济转型发展的目标，各地政府在中央产业政策的指引下，将推进生产性服务业集聚发展作为实现经济高质量发展的重要抓手。生产性服务业集聚带来的劳动力和资本的频繁流动，对化解地区内劳动力过剩和实现资本优化配置具有重要影响。这也为改善资源错配提供了一个新的思路和方向，即生产性服务业集聚能否实现资源错配的纠正效应？进一步地，异质性的生产性服务业集聚模式对资源错配是否存在不同的影响效应和传导机制？明晰此问题可从改善资源错配视角为地区的生产性服务业集聚模式选择提供借鉴。

二、文献综述

作为资源配置理论的重要内容，资源错配问题得到了世界范围内学者们的广泛关注。在现有的研究框架内，已从资源错配类型、资源错配来源、资源错配后果，以及资源错配改善手段等方面做出了许多有益探索。首先，就资源错配类型来看，国内外学者已从资本错配、劳动力错配和土地资源错配等视角对资源错配问题展开研究，但整体而言，对于资本与劳动力错配的研究较多，这其中又以Hsieh等构建的内涵型资源错配测算框架最具代表性。其次，从资源错配的成因来看，主要可归咎于市场分割、政府干预、行政垄断、税收竞争与差异及金融与信息摩擦等因素导致的要素市场扭曲和资源误配。另外，学界已对资源错配引发全要素生产率损失的观点形成共识，这种效率损失广泛存在于行业内与行业间，并且，微观层面的资源错配通常会导致宏观层面全要素生产率的损失。相反，资源配置效率的改善则能够不同程度地提升行业及地区生产率，进而激发地区经济增长潜力，这同样也是缩小区域和国家发展差距，进而实现协调发展的重要手段。最后，从破除资源错配的实现路径来看，Weinberger等分别对出口退税、最低工资标准、环境规制、对外直接投资和基础设施投资的资源错配纠正效应进行了理论阐述和实证检验。

综上，从现有对于资源错配的研究来看，国内外学者已对资源错配“是什么”“为什么”和“怎么样”的问题有了较为广泛的研究和成熟的认识，但对“怎么办”的探索则相对较少，而这恰恰是最為重要和关键的。聚焦到产业集聚视角的资源错配效应而言，虽然学界已对此问题进行了考察，但结论仍莫衷一是。部分学者认为集聚经济很好地发挥了资源错配的纠正效应。Behrens等认为大城市产生的集聚效应和选择效应使其具有更高的生产率，一方面，集聚经济能够发挥“优胜劣汰”的筛选功能，让具有更高效率的企业存活下来，另一方面，选择效应会使低效率企业在选址决策时主动回避大城市的激烈竞争，在这两种效应的共同作用下，资源会得到最优配置。Fontagne等研究发现集聚密度与资源错配成反比，集聚密度越高的地区，资源误配的可能性越小。季书涵等研究发现，产业集聚通过降低资本门槛和优化劳动力结构发挥了资源错配的纠正效应。相反，部分学者认为集聚经济并不具有显著的资源错配纠正效应，甚至会加剧资源错配。Chaudhry等对巴基斯坦城市旁遮普的集聚经济与资源扭曲、全要素生产率之间的关系进行了实证分析，但并未得到集聚经济能够改善资源配置效率的结论。Chen等以开发区这一中国典型的产业集聚模式为研究对象，利用准自然实验对开发区设立与企业层面全要素生产率的关系进行了识别，结论显示中国将开发区作为地方政策来鼓励内陆发展可能会导致资源的空间错配。另外，还有学者认为产业集聚与资源错配之间的关系并不确定。季书涵等的研究表明，产业集聚与资源错配之间并不仅仅是单一的线性关系，而是呈现出“U”型或倒“U”型的传导路径，而这可能与产业集聚的发展阶段有关。崔书会等研究发现中国的产业协同集聚对资源错配的影响具有明显的空间异质性，在东、中、西部呈现差异化的资源错配纠正效应。

回顾文献可以发现，对于如何改善资源错配的研究相对薄弱，而就产业集聚的资源错配效应研究更是匮乏。现有的文献也仅考察了行业层面制造业集聚的资源错配效应，而并未单独研究区域层面生产性服务业集聚与资源错配之间的关系。随着近些年中国经济结构的优化调整和发展动力的逐步转换，生产性服务业得到了迅速发展，其在空间上的集聚态势日益明显。因此，生产性服务业空间集聚产生的集聚外部效应对资源配置的影响不容忽视。另外，大多数研究在考察资源错配问题时往往对其具有的空间相关性语焉不详，而资源错配又恰恰反映了区域之间的策略互动与博弈过程。因此，若忽视要素流动引发的资源错配而对周边地区产生的空间交互影响，所得到的实证结果可能存在偏误。

针对上述研究不足，本文的创新性主要体现在以下几个方面：其一，以中国城市空间作为资源错配效应的分析边界，分别具体考察了生产性服务业专业化集聚和多样化集聚对城市资源错配的影响效果和作用机制;其二，基于行业和城市规模异质性视角，对比分析生产性服务业专业化集聚和多样化集聚的资源错配效应差异;最后，基于生产性服务业集聚的外部性视角和资源错配的空间关联性，采用动态空间面板模型对生产性服务业专业化集聚和多样化集聚的资源错配效应进行分解。

三、理论分析与研究假说

集聚经济理论与新经济地理学理论认为，产业集聚引发的集聚效应与扩散效应会对地区内的资本与劳动力产生影响，并能提高资源的配置效率，即产生空间资源配置效应。聚焦到生产性服务业来看，生产性服务业集聚产生的正外部效应理论上会对地区内的资源错配产生一定的纠正作用。具体而言，一方面，生产性服务业集聚能够通过规模经济效应，以及产业间前后向关联产生的循环累积效应实现资本与劳动力在产业间的流动与共享，从而提高资源利用效率，改善行业间的资源错配。另一方面，在生产性服务业广阔的市场网络与信息网络加持下，生产性服务业集聚不仅能为弱化“信息鸿沟”带来的要素错配提供外部协同环境，而且，集聚具有的空间根植性也决定了其会对周边地区的资源配置产生影响，集聚产生的空间溢出效应能够加速生产要素在更广阔的空间范围内流动，从而借助范围经济效应提高资源的配置效率和使用效率。

当然，从集聚模式角度来看，生产性服务业专业化集聚与多样化集聚会通过不同的作用机制产生资源错配的纠正效应。生产性服务业专业化集聚的资源错配纠正效应主要源于集聚产生的规模经济效应，表现为区域“劳动力蓄水池”与专业化分工带来的资源配置效率的提高。一方面，生产性服务业专业化集聚会促进劳动力在集聚区内的汇聚，如此有利于减少企业在搜寻和匹配劳动力方面的经营成本，从而产生成本剩余;并且，在“趋利性”的驱使下，劳动力一般会流向规模较大与效益较好的企业、行业与地区，从而实现资源的优化配置。另一方面，专业化集聚能够使不同地区形成具有竞争力的比较优势，不仅能实现劳动分工与生产的专业化，提高劳动生产率，而且有利于资本集聚产生机器设备共享、分工深化与技术溢出的生产率效益，进而改善资源错配。生产性服务业多样化集聚的资源错配纠正效应则主要来自结构效应对资源的优化配置，以及知识与技术溢出对要素水平高级化的推动作用。一方面，多样化集聚作为一个开放系统，能够突破行业与空间边界的锁定效应，有利于企业降低经营风险，并且在资本配置出现缺口时表现出更强的要素吸纳能力。另一方面，多样化集聚便于不同行业与地区间人员的接触与交流，利于旧知识的传播和扩散，以及新知识的孕育和产生，引发的学习效应能够持续提高劳动力水平，改善劳动力结构，进而实现资源的高效配置。

假说1：生产性服务业的专业化集聚与多样化集聚不仅对本地的资源错配产生纠正作用，亦会通过产业集聚的溢出效应而对邻地产生资源配置效应。

诚然，生产性服务业专业化集聚与多样化集聚具有资源错配的纠偏作用，但同时也存在加剧资源错配的可能，而这与生产性服务业的集聚阶段密切相关。作为地区经济发展的重要“增长极”，产业的集聚与发展始终是政府关注的焦点，为了优化资源配置和促进产业发展，政府通常会在产业集聚初期制定一定的产业政策加以干预和引导。但在现实中，产业政策的实施往往会背离政府制定产业政策的初衷，扭曲市场对资源的配置。这主要是因为在政府政策红利的吸引下，可能会出现大量低端、低效、同质的企业形成“扎堆”式的集聚现象，虚高的集聚不但不利于生产率的提高，还会造成对资源的挤占与浪费，引发资源的空间错配。随着集聚规模的不断扩大，以及在市场机制优胜劣汰的筛选下，高生产率企业会对低生产率企业产生挤出效应，使得资源获得最优配置，进而依靠生产性服务业集聚的正外部效应改善资源错配。

假说2：生产性服务业的专业化集聚、多样化集聚与资源错配之间呈现非线性的影響关系，在集聚水平达到一定门槛值后才能产生资源错配的纠正效应。

四、研究设计

（一）计量模型构建

为考察生产性服务业专业化集聚与多样化集聚对资源错配的影响和作用机制，构建如下计量模型：

另外，在考虑到生产性服务业集聚的外部效应及资源错配空间相关性的基础上，将上述传统模型拓展为融入空间计量技术的空间面板模型。为考察生产性服务业集聚是否对资源错配具有空间外溢效应，这里借鉴LeSage等构建的空间杜宾模型（Spatial Durbin Model，SDM）对其进行分析。在此基础上，为克服因遗漏变量及双向因果关系带来的内生性问题，将被解释变量的滞后一期纳入静态空间杜宾模型，最终构建出如下的动态空间杜宾模型：

对于空间杜宾模型（SDM）而言，由于其包含的空间滞后项并不能很好地反映变量的边际效应，且LeSage等指出采用点估计来检验空间溢出效应是不准确的，对此提出了偏微分法以弥补点估计法在解释空间效应方面存在的缺陷。具体是将SDM纳入到锡夫矩阵中，将自变量对因变量的影响分解为直接效应和间接效应，也即本地效应和邻地（空间溢出）效应。其中，本地效应表示某地自变量对本地区内部因变量产生的平均影响，而邻地效应指周边地区自变量对本地区因变量产生的平均影响。

（二）变量说明

1.被解释变量

资源错配指数（Rm）。经验表明一个地区内往往同时存在着资本错配和劳动力错配，因此，这里借鉴季书涵等的方法，对地区内的资本错配指数（Rm_K）和劳动力错配指数（Rm_L）分别进行测算。具体测算公式如下：

2.核心解释变量

生产性服务业专业化集聚（Sa）与多样化集聚（Da）。对于生产性服务业的界定，参考国家统计局划分标准及大多学者的研究，选取交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘探业5大行业，并以生产性服务业的就业人数对集聚指数进行测度。对于专业化集聚（Sa），借鉴Glaeser等的测度方法，具体计算公式如下：

3.控制變量

除核心解释变量外，本文还选取以下控制变量：（1）地区经济发展水平（Inpgdp），用各城市的实际人均GDP表征;（2）对外开放程度（fdi），用外商直接投资额占GDP的比重表征;（3）产业结构（is），用第三产业占比表征;（4）信息化水平（infor），用城市邮电业务收入占GDP比重表征;（5）市场化程度（mark），用城镇私营及个体从业人数与单位从业人数的比重表征：（6）交通条件（road），用城市道路密度进行表征。

（三）样本与数据来源

本文选取的研究时期和对象为2006-2017年中国大陆地级市及以上城市，考虑到数据缺失及行政区划调整情况，本文剔除了安徽省的巢湖，贵州省的毕节和铜仁，海南省的三沙和儋州，青海省的海东，新疆自治区的吐鲁番和哈密，西藏自治区的日喀则、昌都、林芝和那曲，剩余样本共计285个地级市。为保持统计口径的一致性，数据均来源于《中国城市统计年鉴》（2007-2018年）。另外，为保证数据的准确性和平稳性，对于受价格波动影响的指标数据均以2006年为基期，利用GDP平减指数折算为真实值。

五、实证结果分析

（一）空间面板模型的识别与确定

在进行实证分析前，首先要对空间杜宾模型的适用性进行判断。本文的样本回归限于特定个体，无需以个体性质推断总体性质，因此这里选择固定效应。其次，根据LeSage等的检验思路，通过比较非空间面板模型残差项的拉格朗日乘数（LM-SAR和LM-SEM）及其稳健性（Robust LM-SAR和Robust LM-SEM）来判断空间面板模型使用的合理性。然后，根据空间杜宾模型（SDM）的Wald和LR检验来判断其是否可以简化为空间自回归面板模型（SAR）和空间误差面板模型（SEM）。具体检验结果见表1。

观察表1可以发现，LM和Robust LM的结果几乎都在1%显著性下通过检验，且空间和时间效应下的似然比（LR）也通过1%显著性检验，拒绝了联合非显著的原假设，因此空间计量模型要优于传统计量模型。另外，空间杜宾模型的Wald和LR检验结果显示拒绝了空间杜宾模型简化为空间自回归模型和空间误差模型的原假设，因此选用空间杜宾模型。根据固定效应对地区和时间两类非观测效应的不同控制，可分为无固定效应、地区固定效应、时间固定效应和时空双固定效应4种，在对比对数似然值和结果显著性后，最终选用地区固定效应下的空间杜宾模型进行实证分析。

（二）全国层面计量结果分析

表2给出了全国层面下生产性服务业专业化集聚和多样化集聚的资源错配效应计量结果。为验证模型的稳定性，本文在动态空间杜宾模型中采用逐步引入解释变量的方式，若核心变量的系数和显著性未发生根本变化，则说明模型和结果具有稳健性。表3为空间杜宾模型的效应分解结果。

表2回归结果显示，在分别单独使用模型（1）（4）进行分析时，生产性服务业专业化集聚和多样化集聚与资源错配之间均不存在显著的线性关系。而在逐步加入专业化集聚和多样化集聚的二次项及各控制变量的情况下，核心解释变量均通过了一定程度的显著性检验，且模型的可决系数（R²）和对数似然值（log-likelihood）逐渐变大，模型的优越性和稳健性不断提高。

具体分析来看，在时间维度上，资源错配的滞后项系数显著为正，表明资源错配具有一定的“时间惯性”和路径依赖性，上一期的资源错配会加剧当期的资源错配程度，表现出“滚雪球效应”。在空间维度上，资源错配的空间项系数也显著为正，表明资源错配具有空间相关性，本地资源错配会加剧空间关联地区的资源错配程度。在时空维度上，资源错配滞后项的空间外溢系数显著为负，表明本地上一期的资源错配会弱化空间关联地区当期的资源错配程度。总体来看，中国城市间的资源错配在时间维度、空间维度和时空维度上表现出累积、交互的复杂特征。

从表3的效应分解结果来看，生产性服务业专业化集聚对本地资源错配影响的一次项系数显著为正，二次项系数显著为负，表明专业化集聚与资源错配之间呈现先扬后抑的倒“U”型传导路径，只有在跨过专业化集聚的门槛值后，才会改善当地的资源错配。另外，从生产性服务业多样化集聚对资源错配的影响来看，多样化集聚的“本地-邻地”资源错配效应具有一致性，均表现出先扬后抑的门槛特征。在多样化集聚水平位于倒“U”型曲线左侧时，各城市间生产性服务业多样化集聚的资源错配效应呈现出“以邻为壑”的加剧现象，而当多样化集聚跨过峰值拐点落入倒“U”型曲线右侧时，各城市间生产性服务业多样化集聚的资源错配效应呈现出“以邻为伴”的改善效果，整体上表现出“一荣俱荣、一损俱损”关系。

造成以上现象的原因可能是产业集聚的极化效应和扩散效应之间相互作用的结果。在生产性服务业集聚初期，为发展本地产业，各企业与各产业之间会形成对资源的过度竞争，随着集聚水平的不断提升，会在地区内引发集聚的极化效应，在“效用最大化”的支配下，劳动力和资本等生产要素会逐渐流人高集聚区，从而造成企业间与行业间的资源错配。但随着集聚水平的进一步加深，一方面，会对低生产率企业形成挤出效应，引导其资源流向高生产率企业，从而使整个行业的资源得到优化再配置;另一方面，优势产业会形成对其他产业的扩散效应，不同行业之间的沟通交流会在地区内构建起社会关系网络，进而产生本地“学习效应”，知识的创造、累积和扩散会促进要素的高级化发展，提升资源配置水平;而且，集聚还能够扩大本地“劳动力蓄水池”，减少企业对资源的搜寻和协作成本，提升资源的配置效率。另外，对比发现，多样化集聚较专业化集聚发挥了更高强度和更广范围的资源错配纠正效应，这主要是因为多样化集聚不仅可以通过范围经济改善行业间的资源错配，而且发挥的Jacobs外部性有利于资本和劳动力在城市间的流动和交换，从而纠正地区间的资源错配;除此之外，多样化集聚还可以营造有利于互补性和差异化思想及知识产生的环境，在区域内形成的“技术池”有利于提升资源的高级化水平，从而提升资源的配置水平和效率。

（三）異质性效应检验结果

生产性服务业的行业差异是否会带来异质性的资源配置效应，以及是否真的存在“大城市生产率优势”？接下来分别从行业层级和城市规模等级两个视角进行细分考察，一方面可以实证检验上述问题，并从资源配置视角为城市的生产性服务业集聚模式选择提供经验证据，另一方面也是对全国层面结果的稳健性检验。

1.按行业层级分组考察

依据要素密集度及研发强度等指标，将生产性服务业分为高端生产性服务业和低端生产性服务业：其中，高端生产性服务业包括信息传输、计算机服务和软件业，金融业，科学研究、技术服务和地质勘探业;低端生产性服务业包括交通运输、仓储和邮政业，租赁和商务服务业。具体效应分解结果见表4。

从表4可以看出，高端生产性服务业和低端生产性服务业的专业化集聚和多样化集聚对资源错配的影响具有显著差异。首先，高端生产性服务业和低端生产性服务业的专业化集聚整体上对资源错配具有倒“U”型的影响机制，其中，仅高端生产性服务业专业化集聚表现出显著的“本地邻地”资源错配效应，同样呈现出先扬后抑的门槛特征，而低端生产性服务业专业化集聚并未对周边城市的资源错配产生显著影响。此结果可以很好解释为何全国层面的专业化集聚并未发挥出邻地资源错配效应，主要在于中国大部分城市仍处于工业化的追赶阶段，产业体系位于价值链的中低端，低端生产性服务业的过度专业化集聚无法起到明显的规模经济效应、产业结构升级效应和技术外溢效应，对周边地区的资源配置影响不明显。

其次，高端生产性服务业和低端生产性服务业的多样化集聚都只具有显著的本地资源错配效应。其中，高端生产性服务业多样化集聚同全国层面一致，表现出先扬后抑的倒“U”型影响机制，而低端生产性服务业多样化集聚则表现出先抑后扬的“U”型影响机制。原因可能在于：现阶段我国低端生产性服务业占比较高，在低端生产性服务业多样化集聚水平合理时，产业集聚发挥的规模经济效应能够带来要素成本和经营风险的降低，会吸引更多的企业聚居于此，从而有效化解集聚区周边的剩余劳动力，提高整个区域的资源配置效率。另外，低端生产性服务业具有较低的门槛约束，多样化集聚带来流动成本的降低可提高行业间劳动力的交换频率，使要素在行业间得到优化配置。但随着低端生产性服务业多样化的过度集聚，会在地区内引发激烈竞争，不当竞争带来的要素价格上涨、人口拥挤、环境污染等不良后果，会抵消集聚产生的正外部效应，一方面会增加企业的经营成本和资金风险，另一方面会使部分劳动力流失，进而导致集聚区的资源配置缺口。

2.按城市规模分组考察

参照2014年国务院印发的《关于调整城市规模划分标准的通告》，本文采用城市年末市区总人口来定义城市规模，并结合计量研究需求，将中国城市分为特大型城市（500万以上人口数）、大型城市（100万-500万人口数）、中型城市（50万-100万人口数）和小型城市（50万以下人口数）。为方便分析，以2017年的城市规模为标准定义其他年份，各类型的城市个数分别为13个、142个、89个和41个。具体计量结果见表5。

从表5可知，生产性服务业专业化集聚和多样化集聚的资源错配效应具有一定的城市规模异质性。整体上看，小型城市和大型城市对资源错配的影响较为显著。就本地效应而言，随着城市规模的扩大，生产性服务业专业化集聚对资源错配的负向影响逐渐减小，当人口规模超过500万后，专业化集聚不对资源错配产生显著影响。这主要因为随着城市规模的扩张，城市内的产业专业化水平不断下降，而多样化集聚现象越发突显，显示出更强的资源配置效应，从多样化集聚资源错配效应的影响强度和显著性也很好地验证了此结论。专业化集聚的平方项在小型城市和大型城市显著为负，这表明专业化集聚的本地资源错配效应呈现倒“U”型的影响机制。此结论也进一步验证了全国层面所得结果的稳健性。这可能因为大型城市和小型城市的总数占到中国城市的65%左右，是中国城市的主力军，可以大致反映出全国层面生产性服务业专业化集聚的资源错配效应。此外，只有当城市人口规模大于100万后，生产性服务业多样化集聚才会对资源错配产生影响，并且资源错配效应与城市规模成正相关，结合一次项系数和平方项系数的符号可知，多样化集聚的资源错配效应同全国层面一致，呈现倒“U”型的传导路径。上述结论体现出两方面的信息：一方面，生产性服务业多样化集聚对资源配置的影响存在城市规模的“选择效应”，只有当城市规模达到一定水平后，产业多样化集聚才会产生显著的资源配置效应;另一方面，大城市和特大城市的生产性服务业多样化集聚水平仍较低，并没有很好地发挥出资源错配的纠正效应。

就邻地效应而言，在人口规模小于50万的小型城市和位于100万-500万之间的大型城市内，生产性服务业集聚具有显著的邻地资源错配效应，但二者之间存在着集聚类型的显著差异，具体是小型城市的专业化集聚具有邻地资源错配效应，而大型城市则是多样化集聚存在邻地资源错配效应。出现这种差异的原因可能是：大城市大多已处于城市化发展阶段或工业化后期，随着城市内部工业产业链的延伸与价值链的升级，高端生产性服务业会对低端生产性服务业在空间上形成挤出效应，高端生产性服务业的专业化分工不断深化，集聚模式也逐渐从专业化向多样化演变，高端生产性服务业具有的知识密集型特征，使得所提供的很多无形产品可通过区域内构建的无形网络进行传输，无须面对面接触和交流，这就大大延展了服务半径，更有利于发挥对资源配置的空间溢出影响;另外，大城市具有种类繁多的产品、服务和多样化的劳动力优势，地区内具有更大的市场潜能，会使周边地区对本地区产生更高的市场需求依赖性，从而不同产业之间在频繁的资源交换过程中产生空间溢出效应。对小城市而言，因其体量和市场规模相对较小，对生产性服务业的需求较为单一，但具有集中有限资源发展特色产业的比较优势，因此，城市内产业专业化集聚能更好地发挥出对资源的配置作用。另外，值得注意的是，特大型城市的专业化集聚和多样化集聚均未发挥对资源错配影响的空间外溢效应，这主要缘于特大型城市之间的地理距离较远且分布得较为分散，生产性服务业集聚对资源错配的外部效应具有随地理距离增加而衰减的特征，而特大型城市之间的地理距离远远超过了生产性服务业集聚外部效应的溢出边界，因此导致特大型城市的生产性服务业集聚不具有对资源错配的空间外溢影响。

六、结论与政策启示

破除资源错配是加速推动中国经济实现由高速增长向高质量发展转型的重要保障，而集聚经济发挥的外部效应是影响资源配置的重要因素。因此，本文选择了现阶段发展迅速且集聚态势日益明显的生产性服务业作为研究对象，基于产业集聚外部性视角，利用空间计量技术实证考察了生产性服务业专业化集聚和多样化集聚的资源错配效应，并进一步从产业层级和城市规模等级两方面进行细分考察。本文主要得到以下研究结论：（1）中国城市间的资源错配在时间维度、空间维度和时空维度上表现出累积、交互的复杂特征。（2）从全国层面看，生产性服务业专业化集聚仅存在倒“U”型的本地资源错配效应，只有在跨过门槛值后，生产性服务业专业化集聚才能发挥“去”资源错配的功效;而多样化集聚则同时发挥了“本地一邻地”的资源错配效应，同样呈现倒“U”型传导路径，与周边地区表现出“一荣俱荣、一损俱损”的相关关系。（3）分行业考察结果表明，不管是高端生产性服务业还是低端生产性服务业，其专业化集聚和多样化集聚均存在本地资源错配效应，其中仅低端生产性服务业多样化集聚呈现“U”型曲线，其余与全国层面保持一致;另外，只有高端生产性服务业专业化集聚对资源错配产生了显著空间外溢效应。（4）分城市规模等级考察结果表明，整体上小型城市和大型城市对资源错配的影响较为显著，生产性服务业多样化集聚对资源配置的影响存在城市规模的门槛约束，只有在人口规模大于100万后，多样化集聚才能发挥出资源错配效应;另外，生产性服务业集聚对资源错配的空间外溢影响具有明显的城市规模和集聚模式异质性，具体表现为小型城市的专业化集聚具有邻地资源错配效应，而大型城市则是多样化集聚发挥了邻地資源错配效应。

本文的研究结论对于生产性服务业集聚模式的选择和改善资源错配具有如下现实启示：

（1）着力提升和扩大生产性服务业集聚的速度和规模，加速释放生产性服务业集聚的资源错配纠正效应。实证结果显示生产性服务业集聚与资源错配之间呈现倒“U”型的影响关系，而目前大部分城市处于曲线的左侧，生产性服务业集聚未显示出对资源错配的改善效果。对此，各城市要着眼于产业集聚的长期效应，从财政、税收、土地政策等方面继续加强对生产性服务业集聚发展的扶持力度，逐步消除生产性服务业的行业壁垒，从而为生产性服务业集聚提供良好的外部营商环境，并在遵循产业集聚规律的基础上，因势利导地鼓励生产性服务业在市场机制的引导下和自身外部性的作用下自发形成产业集聚，通过提升城市的生产性服务业集聚水平，使其跨越过集聚的峰值门槛，进而发挥其对资源错配的改善效果。

（2）各城市应因地制宜选择生产性服务业的集聚模式和发展方向。实证结果显示小型城市专业化集聚具有显著的资源错配效应，而大型城市和特大型城市的多样化集聚对资源错配的影响更显著。鉴于此，对于人口规模小于50万的小型城市，应发挥专业化集聚优势，依托资源禀赋的比较优势发展强势产业，与邻近城市形成产业链上下游的关联、互补和协同关系，通过MAR外部性实现资金、劳动力等生产要素近距离、高频次地流动与共享，从而在集聚水平达到一定程度后发挥对资源的高效配置。对于人口规模大于100万的大型和特大型城市而言，要坚持走以多样化集聚为主的产业发展道路，在保证生产性服务业专业化发展的同时不断扩展生产性服务的种类和服务外延，实现产业内部和跨产业的协同集聚，定位于发展成为区域性、综合型的生产性服务中心，培养多产业集聚以满足本地市场需求，并形成对周边城市的外延和辐射，通过Jacobs外部性形成产业内、产业间以及地区间的要素流动，进而实现资源要素的最优配置。另外，各地应致力于加快产业结构调整，逐步向高端服务业转型发展，研究结果显示低端生产性服务业多样化集聚呈现“U”型的本地资源错配效应，因此，要在多样化集聚水平跨越门槛前及时实施产业转型升级，注重对金融业、信息产业等高端生产性服务业的培育和发展，依托知识与技术密集型产业提升资源的配置水平和效率。

（3）为发挥生产性服务业集聚对资源配置的空间外溢影响营造良好的外部环境。研究结果表明生产性服务业集聚对资源错配具有一定的空间外溢影响，并且，产业结构优化、信息化和交通条件均显示出对周边地区资源错配的改善效果。因此，一方面，地方政府要着眼“森林”而非“树木”，形成依托城市群的生产性服务业集群，致力于消除阻碍生产性服务业要素流动的体制性障碍和市场分割现象，提升要素在集群间和地区间流动的流畅度和可达性，引领经济资源在不同地区间流转，从而在市场机制的调节下发挥产业集聚对资源的优化配置。另一方面，地方政府要以产业升级为主线，加强在信息化水平提升和交通基础设施改善等方面的投入和积累，形成倒逼要素高级化发展和促进资源空间溢出的长效机制。