异质性企业空间选择、集聚与服务业生产率*

南京邮电大学经济学院 王晶晶 朱冬明

一、引言

2018年我国服务业增加值占比达53.3%，服务业已成长为国民经济的第一大产业。与此同时，在吸纳就业方面，服务业也发挥着重要的“蓄水池”作用，2018年服务业从业人员占总就业人员的比重达46.3%。但与其他经济体相比，我国服务业发展相对滞后，截至2018年，服务业增加值占全球经济产出的比重以及服务业从业人数占比均已超过70%。党的十九大报告明确指出，应支持传统产业优化升级，加快发展现代服务业，瞄准国际标准，提高水平，促进我国产业向全球价值链高端发展。服务业全要素生产率的提升是服务业高质量发展、效益优先的重要体现，是解决服务业发展滞后与服务业“成本病”问题的重要路径。

伴随着全球产业结构升级以及服务业规模报酬递增的特征，服务业空间集聚日趋明显，如伦敦金融服务业集聚、加利福尼亚多媒体集聚、上海陆家嘴金融业集聚等，2018年，广东、江苏、山东、浙江及上海的服务业增加值占全国的比重已接近50%。经济活动的集聚效应是空间经济学经久不衰的论题(Ciccone & Hall，1996；Baldwin & Martin，2004；Herdenson，2003；Brülhart & Myths，2008；范剑勇，2006；陆铭和向宽虎，2012；孙浦阳等，2013)。集聚效应是提升生产率的重要途径之一，大量研究表明，大市场的企业生产率较高，存在显著的生产率优势。新新经济地理学认为，除了集聚效应，企业的选择效应也是大市场生产率优势的重要来源。

二、文献综述

Marshall(1890)最早对产业集聚现象进行系统研究，指出产业集聚效应的源泉是厚的劳动力共享市场、中间投入品多样化以及知识溢出。以Krugman(1991)、Fujita和Thisse(2002)等为代表的新经济地理学，引入了规模报酬递增和不完全竞争，并结合区位理论中的运输成本，构建了“中心—外围”模型，解释了产业集聚与企业生产率提升的内在机制。新经济地理学认为产业集聚是由循环累积因果效应引起的，偶然的扰动打破了对称区域原有的均衡，引起产业集聚区市场规模的扩大，产生本土市场效应。新经济地理学文献依赖于企业同质性假设，而大量的经验研究文献表明，企业在规模(Cabral & Mata,2003)、生产力以及贸易行为方面具有很大差异(Bernard et al.,2003；Helpman et al.,2004)。Melitz(2003)构建的异质性企业贸易模型为新经济地理学拓展至企业层面的研究奠定了基础。学者们将企业异质性纳入新经济地理学的模型中(Baldwin & Okubo,2006；Okubo et al.，2010)，形成了基于企业与个体异质性的“新”新经济地理学(Ottaviano,2011)。

新新经济地理学认为，除了集聚效应，选择效应也是影响地区生产率差异的重要因素。对于选择效应，现有文献可被分为以下两类：第一，选择效应来源于异质性企业的“选址效应”，生产率最高的企业比效率低的企业更倾向于在大市场中集聚，因为效率高的企业有更高的销售额，因此享受更大的贸易成本节约，此外在大市场上的额外本地竞争对效率高的企业而言并非大的问题(Baldwin & Okubo，2006)。Baldwin和Okubo(2006)在Melitz(2003)文献的基础上构建了第一个基于微观主体异质性的经济地理模型，指出生产率最高的企业是那些首先进入大市场的企业，这种非随机的“选择”效应意味着标准的经验方法论会高估集聚效应，选择效应及分类效应将会导致生产率最高的企业选择定位于“中心”地区，而生产率较低的地区选择外围地区。第二，选择效应来源于市场竞争效应，Melitz和Ottaviano(2008)、Venables(2011)指出，大市场中竞争激烈，而“优胜劣汰”的机制会淘汰生产率低的企业，从而退出市场。Melitz和Ottaviano(2008)构建了企业异质性的垄断竞争贸易模型，表明市场规模和贸易影响市场竞争激烈程度，进而反馈至异质性生产厂商的定位选择，市场规模越大，竞争激烈程度越高，从而导致较低的平均加成和较高的生产率。

新新经济地理学认为集聚效应的标准计量经济学测度可能高估了集聚经济对企业效率的影响，产生一定的选择效应偏差。Syverson(2004)研究了产品市场生产率差异的空间替代效应。当生产者集聚在一个市场中，消费者更容易在不同的生产商之间转换，从某种意义上使得市场更具有竞争性，此时，生产率较低的生产商更难因此获利。可替代性的增加将生产率分布从下方截断，从而导致最低的生产率和平均生产率水平更高，且生产率分散程度降低。Combes等(2012)得出大城市的企业平均生产效率更高，有两种主要解释即选择效应和集聚效应，为了区分选择效应和集聚效应，构建了一个简单的企业选择模型和标准集聚模型的通用版本。在大城市中，较强的选择效应使得生产率的分布呈现左断尾，而较强的集聚效应会使得生产率分布右移，并扩大分布。

国内文献基于新新经济地理学模型，对异质性企业选择效应与集聚效应进行了实证检验，研究结果并不一致，主要包括以下几点：

第一，异质性企业的选择效应显著。梁琦等(2013)利用中国工业企业微观数据，运用分位数回归的方法，检验了异质性企业的空间选择效率与产业集聚效应对企业生产率的影响，研究结果表明异质性企业的选择效应显著，而集聚效应并不显著。朱江丽和李子联(2014)认为异质性企业会主动进行空间选择，并产生显著的归类效应，从而影响地区经济差异的形成。刘海洋等(2015)指出中国集群显示的企业具有生产率优势，低生产率企业少，呈现左断尾，而高效率企业也少，未呈现右移动，即中国集群地区的生产率优势来源于选择效应而非集聚效应。赵曜和柯善咨(2017)通过改进的新新经济地理模型考察了城市与企业之间的双向选择机制。研究结果表明，生产率高的企业能够制定较低的价格、占有较大的市场，因此倾向于进入大城市，而生产率低的企业倾向于选择规模较小的城市。李瑞琴和孙浦阳(2018)基于企业异质性使用嵌套Logit模型检验了中国企业的区位自选择效应，研究结果表明，在专业化经济程度较高的中心地区，企业的自选择效应较为明显。吕大国等(2019)以新新经济地理模型为基础，分析了生产率异质性企业定位选择对地区生产率差距的影响，研究发现，异质性企业定位选择是中国地区经济差距缩小和生产率差距扩大的原因，但导致异质性企业分类集聚的原因是劳动力成本差异，而非市场规模差异。

第二，集聚效应显著，选择效应不显著。余壮雄和杨扬(2014)基于格点搜索的NLS回归检验大城市的生产率优势，基于中国工业企业数据分析表明，集聚效应是解释大城市生产率优势的基本原因，而选择效应并不存在。王文雯等(2015)运用无条件分布特征—参数对应的计量方法，研究了集聚效应和选择效应对我国制造业企业效率的影响。研究结果表明，不同行业集聚效应对企业效率的影响存在差异，资本技术密集型行业在大城市拥有更强的集聚效应，劳动密集型行业在中小城市拥有更强的集聚效应；而选择效应对企业效率的影响并不显著。孙楚仁和陈瑾(2017)考察了企业生产率异质性是否会影响工业集聚，构造了一个两地区、两部门、异质性企业经济地理模型考察了工业企业生产率异质性对工业集聚的影响。研究结果表明，企业生产率差异越大，工业越趋于集聚，生产率异质性与运输成本对经济集聚的影响方向相反。

第三，集聚效应和选择效应均显著。陈强远等(2016)考察了选择效应、分类效应、竞争效应与集聚效应如何导致城市间异质性企业生产率分布差异。研究结果表明，城市企业的生产率溢价是集聚效应、选择效应、竞争效应和分类效应的共同作用结果，集聚效应提高了大部分行业企业的生产率溢价。王永进和张国峰(2016)运用Combes等(2012)文献中系统识别的方法对开发区和非开发区生产率分布进行了比较，结果表明“选择效应”和“集聚效应”都显著提高了开发区的生产率水平。

现有文献对新新经济地理学视角下企业生产率差距优势来源是集聚效应还是空间选择效应的研究仍主要聚焦于制造业，国内相关文献主要以中国工业企业数据库为基础与城市数据匹配，对服务业层面的研究甚少。考虑到服务业发展相对滞后以及成本病的问题，本文将基于2001～2015年中国服务业上市企业数据，与地区数据相匹配，考察新新经济地理学视角下服务业企业生产率增长的来源，分析市场规模与服务业集聚对异质性服务企业生产率的影响，丰富新新经济地理学以及异质性企业理论在服务业领域的研究。

三、理论与假说

本文在Combes等(2012)文献的基础上，基于异质性企业空间选择模型，揭示异质性服务企业空间选择效应与集聚效应。假设有i个地区，i地区的人口规模为Ni，单个消费者的效用如下：

(1)

式(1)中，qk表示差异化产品集合Ω中的第k种产品的消费量，q0表示同质产品的消费量，α、γ、η为差异化产品的效用识别参数。当α越高、η越低的时候，对差异化产品的消费需求越高；当γ越高时，产品的差异化程度越高。根据效应最大化条件以及预算约束条件，可知对个体消费者而言差异化产品k的反向需求如下：

(2)

(3)

同质产品的生产满足规模报酬不变，每生产1单位同质产品需要投入1单位劳动，可在城市间自由贸易，这意味着企业雇用一单位劳动力的成本是统一的。差异化产品是在垄断竞争的市场中产生的。企业开发一种新产品，会产生沉没成本s，每单位产出需投入h单位劳动力。假定每单位劳动力成本等于1个计价单位，h同时也是边际成本，每个企业的h存在差异。每个h都是随机的，在产生沉没成本以后，地区概率密度函数为g(h)和累计分布G(h)。当企业边际成本高于价格时，消费需求为0，则企业无法支付其边际成本，并选择退出市场，因此最终产品组合是在均衡状态下产生的。

根据Melitz和Ottaviano (2008)的假设，企业生产率1/h服从帕累托分布，而本文并未对g(h)采用任何特定的分布，仅需要G(·)是有差异的。假定差异化产品的市场是细分的，当将产品销售至其他地区时，需要支付冰山成本τ(>1)至目的地。产品是可贸易的，而企业是不可自由移动的。

由于所有的差异化产品效用都是对称的，我们用企业的单位劳动需求h和城市i来替代特定产品。引入J地区的消费者，那么，个人消费需求如下：

(4)

将个人消费需求乘以j城市中消费数量Nj，得到i城市企业在J地区面临的需求表达式：

(5)

(6)

将式(5)和式(6)代入利润公式中，得到均衡利润如下：

企业进入垄断竞争行业，直至市场中所有企业的预期利润转变为0。因此在进入垄断竞争市场之前，预期经营利润必须完全由沉没进入成本抵消。

(7)

下面考虑模型中的集聚效应，工人被赋予单一的工作时间，每一单位工作时间均是非弹性的，通过与其他工人的互动与学习，每个工人的工作效率都提高了，这种集聚经济的动机可从企业劳动力之间的互动中寻求。但这种相互作用具有一定的空间衰减效应，这就意味着城市i中每个工人的有效劳动供给为a(Ni+δ∑j≠iNj), 参数δ测度了城市间企业互动强度，考虑到给予每单位有效劳动供给的单位报酬，每个工人的劳动收入为a(Ni+δ∑j≠iNj)。

城市i中企业需要雇用劳动力数量为：

li(h)=∑jQij(h)h/a(Ni+δ∑j≠iNj)

(8)

总成本为：

a(Ni+δ∑j≠iNj)l(h)=∑jQij(h)h

(9)

Ai≡ln[a(Ni+δ∑j≠iNj)]

(10)

企业生产率的自然对数如下：

(11)

i城市不能在产品市场竞争中存活企业所占的比例：

(12)

(13)

集聚效应使得生产率对数的分布向右移动Ai，选择效应消除Si的进入者，即那些生产率较低的企业。

假设单位劳动力在其单位工作时间内提供的有效劳动单位是a(Ni+δ∑j≠iNj)h-(Di-1),有：

Di≡ln[d(Ni)+δ∑j≠iNj]

(14)

且d(0)=1,d′>0,d″<0，在这种情况下，城市i中单位成本为h的企业生产率自然对数为：

(15)

城市i活跃企业生产率对数的累计分布函数如下：

(16)

根据生产率对数的累计概率分布，我们得到以下假说：

假说1：当异质性企业存在空间选择效应时，企业生产率对数的概率分布呈现左断尾，淘汰比例为Si的低效率企业，当τ>1时，地区规模越大，其左断尾的程度越高。当存在选择效应时，大市场中的竞争程度加强，生产率高的企业更能够在竞争中生产，而生产率低的企业退出市场，提高企业生产率。

假说2：当异质性企业存在集聚效应时，企业生产率对数的概率分布扩大Di，右移动Ai，如果当δ<1时，规模越大的地区右移动程度越大。企业集聚产生劳动力共享、中间投入品共享、知识溢出等外部经济，促进大市场之间的互动，促进地区企业生产率提升。

四、模型、变量及数据

(一)计量模型构建

根据理论假说，本文将实证检验异质性服务企业的空间选择、集聚与生产率，分析大市场集聚效应与选择效应的存在性，构建了市场潜能、服务业集聚等经济地理因素及企业微观因素对服务业企业生产率影响的计量模型，基本模型如下：

productivityit=α0+α1mpit+α2saggit+α3Xit+εit

(17)

其中，i和t分别表示企业和时间变量，α0和εit分别表示常数项和扰动项；productivity为服务企业全要素生产率(tfp)；主要解释变量为市场潜能(mp)、服务业集聚(sagg)，以考察服务企业的空间选择效应和集聚效应；X为一个多元组合，包含了影响服务企业生产率的一系列控制变量，包括人力资本、信息化水平、企业利润率、企业资本密集度及企业劳动力成本。

(二)相关变量

服务企业全要素生产率。本文采用LP方法测度服务企业的全要素生产率，该方法可减少样本选择性偏差及同时性偏差。LP方法用中间投入指标作为代理变量，其数据更具可得性。在全要素生产率的计算中，采用主营业务收入来衡量产出，采用企业员工数来衡量劳动投入，采用固定资产净额来衡量资本投入，用中间投入指标作为生产率不可观测冲击的代理变量。中间投入参考朱荃和张天华(2015)的方法，中间投入=主营业务成本+销售、财务、管理费用-本期固定资产折旧-劳动者报酬。

服务业集聚(sagg)。测度产业集聚的方法包括空间基尼系数、赫芬达尔指数、E-G系数等。本文利用区位熵指数来衡量地区服务业集聚程度，该指数主要衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，可以排除区域规模差异因素，更能显示区域的真正优势行业。服务业集聚区位熵指数如下：

(18)

式中，SLQij(t)表示i地区j服务行业的区位熵指数，Lij表示i地区服务业j的就业人数，当SLQij>1时，表示j服务业在i地区相对集中，区位熵指数越大，表明服务业集聚程度越高。

人力资本(hr)。人力资本是地区生产率提升的重要动力，人力资本可通过增加工人的边际生产率提高企业生产率，还可以通过技术扩散等渠道产生溢出效应，促进大市场全要素生产率的提高。本文选取地区每万人普通高等学校专任教师数来衡量人力资本。

信息化水平(inform)。从地区层面来看，信息化水平越高的地区，信息传输费用越低，更容易集聚更多的服务企业(盛龙和陆根尧，2013)，从而促进企业生产率提升。本文采用地区电信业务总量来衡量信息化水平。

企业利润率(profit)。企业的利润率反映了企业的盈利能力，利润率越高则企业拥有更丰厚的资金用于开发新产品、扩大规模等，有利于生产率的提高。本文采用净利润除以营业总收入来衡量利润率。

资本密集度(kdensity)。服务业本身具有资本和知识密集度较高的特征，当企业资本密集度高时，有更多的资本采用先进的生产技术和设备，从而促进企业研发和创新，提升生产率。本文采用服务企业固定资产净值与员工总数的比值来衡量资本密集度。

劳动力成本(lcost)。异质性服务企业的集聚会产生劳动力蓄水池效应，导致大量的服务业专业化人才与企业集中在集聚区域，高生产率企业需要高技能劳动者，会选择集聚在高劳动力成本地区，低生产率企业选择集聚在低劳动力成本地区。本文采用服务企业应付职工薪酬来衡量。

(三)数据来源及核密度比较

本文选取中国2001～2015年沪深两市A股服务业上市公司作为研究样本，并遵循上市公司数据处理的方式，删除ST、PT公司样本，删除有重要财务指标缺失及雇员人数为10人以下的企业样本，得到11370个样本。为研究服务企业的集聚效应和选择效应，本文利用Wind数据库中服务企业所在省份信息，将企业编码信息与国家统计局的数据进行匹配。图1是市场潜能与服务企业生产率之间关系的散点图，如图所示，市场潜能与服务企业全要素生产率之间成正相关关系，即异质性生产率高的服务企业越倾向于选择集聚在市场规模大的地区。

图1 市场潜能与服务企业生产率散点图

为初步识别服务业企业生产率优势是来源于集聚效应还是选择效应，将样本分为“中心”和“外围”两个部分，参考陈强远等(2016)采用平均值的处理方法，当地区服务业集聚的区位熵高于平均值时，则为中心地区，否则为外围地区。根据理论模型中的结论，对服务企业生产率的选择效应和集聚效应进行初步鉴定。如图2所示：第一，在概率密度分布图形的左端，较之外围地区，中心地区低效率企业较少，产生了左断尾，表明存在一定的选择效应；二是在分布图形的右端，中心地区企业生产率分布向右移动，表明我国大市场中服务业生产率的提升也存在集聚效应。

图2 中心与外围地区服务企业生产率核密度

表1中给出中心地区和外围地区生产率对数的相关统计，表中数据显示中心地区生产率对数的平均值高于外围地区，而标准差小于外围地区。Syverson(2004)指出，空间选择效应产生时，空间可替代性增强，从而导致集聚区的最低生产和平均生产率水平更高，而生产率的分散程度降低。

表1 中心、外围地区服务企业全要素生产率对数的相关统计

表2中给出中心地区和外围地区服务企业生产率对数的分布差异，本文参考Combes等(2012)构建的“左断尾—右移动”的系统识别方法。当存在选择效应时，大市场中企业生产率在低端分位点上较高，在5%、10%、25%分位点上，中心地区服务企业全要素生产率高于外围地区；当存在集聚效应时，右移动使得大市场中较大分位点上的企业生产率较高，表中数据显示在75%、90%以及95%的分位点上，中心地区服务企业生产率高于外围地区。

表2 中心、外围地区服务企业生产率对数的分布差异

五、实证分析

(一)全样本分位数回归分析

表3 全样本分位数回归结果

研究结论如下：

市场潜能能够显著促进服务企业平均生产率的提升，随着分位数的增加，市场潜能的分位数回归系数呈现逐步上升的趋势，即国内市场潜能对高效率企业的空间选择作用大于低效率企业，在10%、25%、50%、75%及90%的分位数下，市场潜能的分位数回归系数分别是0.17、0.176、0.179、 0.210及0.289，均在1%的显著性水平显著。这一结论验证了异质性服务企业空间选择效应显著，高效率的服务企业更倾向于集聚在市场规模较大的地区，低效率的企业为了避免激烈的竞争，退出大市场，选择定位于市场规模较小的地区。而根据企业生产率分位点来识别选择效应和集聚效应的基本思想是，选择效应只作用于生产率分布的左端，集聚效应则使得生产率分布向右移动。在低端分位数上，市场规模与企业生产率分布成正相关，根据假说1，服务企业的空间选择效应显著；而在高端分位数上，市场规模与企业生产率分布同样呈现正相关，根据假说2，服务企业同样存在集聚效应。

服务业集聚对地区服务企业生产率的影响并不显著，导致这一结果可能有两方面原因。一方面，服务业空间集聚对地区企业生产率的影响是动态的，既存在促进生产率的集聚效应，也存在抑制生产率的拥塞效应，而对生产率的影响取决于净效应的大小。服务业集聚对生产率的促进作用存在一定的拐点，经济发展的初期，由于信息、交通等基础设施的改善以及资本市场的扩张，集聚效应为正，一旦达到某一临界点时，集聚区内的拥挤成本上升，竞争加剧，拥塞效应占主导。另一方面，服务业本身行业异质性较大，不同行业及地区服务业集聚对企业生产率的影响可能存在差异。这一实证结果证明大市场服务业企业生产率优势的主要来源是空间选择效应。

地区人力资本对异质性服务企业区位选择的影响为正，人力资本越高，地区服务业生产率越高。分位数回归结果显示，人力资本的分位数系数对生产率条件分布的两端影响不显著，而对中间部分影响显著，并呈现递增趋势。信息化水平对服务企业平均生产率的影响并不显著，但在75%的分位数下，信息化水平越高，服务企业越倾向于选择定位在该地区。

企业的利润率与劳动力成本对异质性服务企业生产率的提升作用显著为正，资本密集度的系数为负。分位数回归的结果显示，企业利润率的回归系数随着分位数的提升逐步下降，即企业利润率对低生产率服务企业的促进作用大于高生产率企业。劳动力成本的分位数基本符合逐步上升的趋势，当地区劳动力成本存在差异时，生产率异质性的服务企业会呈现分类集聚的态势，高生产率企业选择集聚在劳动力成本较高的地区，而低生产率企业选择集聚在低劳动力成本地区，这与吕大国等(2019)的研究结果一致。

(二)分地区实证结果分析

我国经济发展存在显著的区域差异性，因此将企业样本分为东部地区、中部地区及西部地区，表4为分区域的计量结果。其中，方程7、方程9、方程11的解释变量仅包括市场规模及服务业集聚水平，方程8、方程10、方程12为东、中、西部固定效应的最终计量结果。

表4 分地区计量结果

续表

区域层面计量结果表明：第一，东、中、西部市场规模对服务企业生产率的促进作用均显著，表明大市场的服务企业空间选择效应显著；而市场规模对于东部地区和西部服务企业生产率的提升作用高于中部地区。在东部地区，大市场较多，一方面，生产率高的服务企业会通过归类效应选择定位于大市场中；另一方面，生产率低的服务企业可能在竞争中处于劣势，致使其退出大市场。而西部地区可通过政策优惠、生产补贴等方式促进非优势地区服务业产生归类效应。第二，服务业集聚对不同区域企业生产率的影响差异较大。西部地区服务业空间集聚能够显著促进服务企业生产率的提升，产生正向溢出。而中部地区集聚效应并不显著，东部地区服务业集聚对企业生产率的影响为负。威廉姆森假说认为当经济发展到一定水平后，空间集聚对经济增长的影响会产生一定的拥塞效应，东部地区服务企业的集聚程度较高，其市场竞争激烈等产生的拥塞效应大于正向集聚效应时，使得东部地区服务业集聚的回归系数显著为负。第三，东、中、西部的劳动力成本对服务企业生产率提升作用均显著为正，且东部地区回归系数最高，服务企业生产率高的企业更倾向于选择劳动力成本较高的地区。第四，人力资本、信息化水平、企业利润率以及资本密集度对服务企业生产率的影响在不同区域存在显著差异。

(三)分行业异质性计量结果

服务业内部的行业异质性较大，本文按照细分服务业的定义及特征，将服务业划分为生产性服务业、消费性服务业以及公共服务业。其中，生产性服务业包括交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务业和软件业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业；消费性服务业包括批发和零售业、房地产业、住宿和餐饮业、居民服务和其他服务业；公共服务业包括教育、水利、环境和公共设施管理业，以及卫生管理和社会组织、文化体育和娱乐业。

分行业异质性计量结果如表5所示。第一，无论生产性服务业、消费性服务业还是公共服务业，市场规模对服务企业生产率的促进作用均显著，生产率越高的企业越倾向于定位于市场规模大的区域。第二，生产性服务业集聚对生产性服务业企业生产率的提升作用显著，即集聚效应显著，但消费性服务业的集聚效应尚未显现，公共服务业的集聚效应显著为负。第三，在不同类型的服务业中，劳动力成本对服务企业生产率影响均显著为正，服务业本身具有资本与技术密集度较高的特征，这也决定了高生产率的服务企业会定位于知识密集度较高的地区，以寻求高端服务人才，减少搜索成本。第四，企业利润率对分行业服务业企业生产率的提升作用均显著，而企业的资本密集度回归系数均为负，地区人力资本水平对不同类型的服务业存在显著差异。

表5 分行业计量结果

六、主要结论与政策建议

在经济全球化的背景下，地区服务业集聚现象日趋显著，服务业生产率增长相对滞后，而大市场中服务企业生产率的优势到底来源于选择效应还是集聚效应。本文在Combes等(2012)文献的基础上，解释了异质性服务企业空间选择效应与集聚效应，并基于2001～2015年我国服务企业上市公司数据与31个省份数据进行匹配，分析了市场规模、服务业集聚对服务业企业生产率的影响，得出以下结论与启示。

第一，根据概率密度分布图以及“左断尾—右移动”系统识别方法可知，中心地区相对于外围地区存在左断尾和右移动，而大市场中企业生产率在低端分位数上较高，较大分位数上的企业生产率也较高，初步判断存在空间选择效应与集聚效应。

第二，分位数回归的计量结果表明，市场规模能够显著促进服务企业平均生产率的提升，随着分位数的提高，市场规模分位数回归系数呈现逐步上升的趋势，异质性服务企业的空间选择效应显著。东、中、西部服务企业的空间选择效应均显著，而市场规模对东部地区与西部地区的影响大于中部地区。中、西部地区可通过政策优惠、生产补贴等方式促进非优势地区服务业空间选择效应的发挥，因地制宜，发挥各自区域服务业的比较优势，提高人力资本、信息化水平，缩小地区的差距，缓解地区发展不平衡的现状。

第三，分位数回归的结果得出服务业集聚对地区服务企业生产率的影响并不显著。而东、中、西部的结果存在较大差异，西部地区服务业空间集聚能够显著促进服务企业生产率提升，而中部地区这一效应不显著，东部地区的集聚效应显著为负。服务业集聚对企业生产率的促进作用存在一定的拐点，在临界点之前集聚对生产率的促进作用为正，超过拐点之后，集聚区内竞争加剧，拥塞效应占主导，过度的集聚反而会抑制服务企业生产率的提升。因此，各地区政府应保持适度的服务业空间集聚程度，避免集聚的负效应的产生。