西部中心城市生产性服务业的驱动因素和集聚机制

彭伟斌，潘 娴

（杭州师范大学 经济与管理学院，浙江 杭州 311121）

一、引言

伴随着我国产业结构的不断调整，在加快促进产业转型，优化产业布局的迫切要求下，服务业占我国经济总量的比重也逐步提升，逐渐取代制造业成为提高我国综合竞争力与经济发展的重要产业之一。生产性服务业作为服务业的重要分支，将人力资本与知识资本引入制造业，为其他生产活动提供中间服务，促进产业升级、竞争力提升和工业技术进步，提高生产效率的同时，降低了社会交易成本。如何集聚生产性服务业，发挥生产性服务业重塑城市和区域内部产业空间结构的作用，已成为推动我国经济增长与加快经济发展方式转变的关键。

我国的生产性服务业具有较高的集聚趋势与集聚强度，主要集中在具有较大市场规模和经济地理位置相对优越的中心城市。但我国西部地区相对于东部沿海发达地区而言，集聚态势差距较大，存在着一定的区域差异性。国家“一带一路”倡议的提出与实施，为西部地区继西部大开发之后，又迎来了新一轮发展机遇与挑战。对西部地区生产性服务业的集聚发展进行研究，探究其驱动因素与集聚机制，对于提升西部自身经济竞争力以及缩减东西部发展差距起着极为重要的作用。

关于生产性服务业的相关文献研究早期主要从集聚特征、影响因素与形成机制等方面进行讨论。随着生产性服务业的发展，国内外学者也加深和拓宽了对生产性服务业的研究。在衡量生产性服务业空间集聚指标的选择上，国内外主要衡量指标有空间基尼系数、区位熵、G 系数、赫芬达指数等。从企业角度来看，可以通过赫芬达尔指数衡量集聚的程度，从行业角度看，可以通过空间基尼系数来测量集聚程度[1]，还有学者基于行业和地区层面使用基尼系数对中国生产性服务业集聚程度及其变动趋势进行考察[2]，空间基尼系数可以反映产业空间分布均衡性。国外学者Guillain 选择空间基尼系数和空间自相关Moran 指数, 测算了巴黎以及周边地区制造业和服务业的集聚程度[3]。而区位熵指数一般可以反映产业专业化水平，可以衡量生产性服务业及其细分行业的集聚水平[4]，宣烨选取247 个城市样本数据，采用区位熵指数研究生产性服务业空间集聚，探究其对制造业效率的空间外溢效应，空间集聚通过专业化效应和竞争效应等方式降低交易成本，以此提高本地区制造业效率的同时带动周边地区效率的提升[5]。

生产性服务业集聚作为服务业集聚中的热点一直被学者所研究。在对生产性服务业集聚影响因素的研究中不同学者从不同角度切入，韩德超和张建华从地区划分角度来揭示生产性服务业的影响因素。研究表明，不同地区生产性服务业集聚的影响因素各不相同，对于西部地区来讲，专业分工为主要影响因素，非国有产权发展状况为次要因素，对外开放程度为居中影响因素，而服务效率为最弱因素[6]。邱灵和方创琳从城市发展角度探究生产性服务业的影响因素，指出基础设施、制度环境、人力资源和市场腹地也是影响产业集聚的重要条件[7]。毕斗斗等从生产性服务业空间分布视角入手对我国31 个省市的生产性服务业分布特征进行研究，认为我国生产性服务业分布主要受信息技术、经济发展水平、城市化、经济开放度、地理位置影响且与其呈正相关关系，而工业化、人力资本、市场化、产权变迁与生产性服务业也有影响但与其呈负相关关系[8]。

随着全球经济的不断发展和经济开放程度的日益增大，新古典增长理论在解释发展中国家和经济转型国家地区间差距的持续扩大并出现工业生产集聚这一现象上显得捉襟见肘。而新兴的新经济地理学所提出的地理位置和历史优势、规模报酬递增和正反馈效应对这一现象做了很好的诠释[9]。新经济地理学的诞生以Krugman[10]的中心—外围（Core-Periphery）模型的提出为标志，在经济理论中把时间因素与空间因素相融合，为经济学开辟了全新的发展方向。邱竞和薛冰阐示了生产性服务业空间集聚是如何受到基础设施、制度环境和人力资源以及市场腹地等影响的[11]。还有学者将新古典经济学和城市经济学理论结合起来构建生产性服务业集聚的理论框架，用来探究信息集聚水平、城市和政府规模以及知识密集度对生产性服务业集聚产生的影响[1]。陈国亮在新经济地理学的视角下，通过运用信息技术来替换运输，构建了四维分析范式“要素—城市—空间—制度”的理论框架对集聚的影响因素进行研究[12]。盛龙和陆根尧分别从行业层面和地区层面出发来研究影响服务业生产集聚的因素。研究结论认为，制造业需求、信息化程度、知识密集度和国有化程度均对生产性服务业的集聚产生有利的影响；同时制造业集聚、信息化水平、人力资本和地方保护等也起着关键作用并在不同地区呈现出不同的差异性[13]。张志彬对我国三大城市群进行比较，研究发现生产性服务业空间上主要集中在城市群中的中心城市并因循环累积效应而集聚程度不断提高，生产性服务业集聚发展收到来自人均科学技术、教育投入、信息化程度和市场自由度等的影响[14]。基于中国的国情，国内部分学者专注于政策因素，万千欢等认为政府作用在初期对生产性服务业发展起主导因素[15]。与之相反，贺灿飞和郭瑛则认为地方政府由于财政分权制度产生的地方保护主义和过度竞争，不利于产业集聚[16]。孔令池等通过对收集到的面板数据进行实证检验，也证明地方政府干预行为由于具有地方保护主义倾向，从而不利于生产性服务业在空间上的集聚[17]。

不同区域引致生产性服务业集聚的关键性因素存在差异[18]，以往的研究多基于国家层面、省级层面和整个区域层面，少有文献专注于一个区域内的中心城市。我国生产性服务业大多集聚在中心城市，因此，本文主要结合新经济地理学相关理论，重点分析西部地区中心城市生产性服务业的驱动因素和集聚机制，首先采用空间基尼系数测度和对比西部地区中心城市的集聚水平和态势，在理论分析的基础上提出研究假设，通过构建计量经济模型,对我国西部地区中心城市的生产性服务业集聚的驱动因素和相关机制进行探究。

二、西部中心城市生产性服务业集聚的特征性描述

（一）测度方法

由于本文采取的数据为产业层面数据，故参考Krugman 等人[10]测算美国制造业集聚程度的方法，也采用新经济地理学中提出的空间基尼系数作为衡量西部地区中心城市生产性服务业集聚程度的测度指标，计算公式如下所示：

其中：G 表示j 行业的空间基尼系数，sij表示i 城市内部j 行业的就业人数，∑isij表示所有城市内部j 行业就业人数的加总，si表示i城市j 行业就业人数占所有城市j 行业就业人数的比重；xi表示城市的总就业人数，∑ixi表示所有城市的总就业人数，xi表示i 城市总就业人数占所有城市总就业人数的比重。空间基尼系数G 越大，说明产业集聚程度越高；G 越小，说明集聚程度越低（0≤G≤1）。本文研究集聚于中心城市的生产性服务业，使用城市层面的面板数据能更好地反映生产性服务业的集聚程度。近年来生产性服务业在区域和城市的集聚成为区域产业升级和城市经济转型的驱动核心，西部地区的传统制造业亟待优化升级，通过提升集聚水平发展生产性服务业，促进分工和深化是推进西部地区产业转型升级和经济发展的重要战略。本文以西部地区12 个中心城市为研究对象，中心城市是西部地区经济最有活力的地区，具有一定的代表性。根据国民经济行业分类标准，本文选取金融业，交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，科学研究、技术服务和地质勘查业，租赁和商务服务业5 个行业的数据来代表生产性服务业的统计指标。

（二）数据来源和测度结果分析

本文收集到的数据来源于《中国城市统计年鉴》，具体选取2008—2017 年的西部地区12 个中心城市市辖区数据来进行空间基尼系数测度和对比，分析生产性服务业未来集聚趋势。分别计算12 个城市生产性服务业的空间基尼系数并绘图发现：不同城市的集聚水平和变化趋势不同。除成都、重庆和西安外，其他城市的集聚水平极低。其中，成都是12 个城市中集聚水平最高的城市，主要因为成都是西部地区具有重要地位的国家级中心城市，作为拥有西部首个跨境电子商务综合试验区的商贸物流中心，逐渐成为国家重要的交通枢纽，是带动西部地区发展的核心之一，其服务业已成为拉动整个城市经济发展的第一大产业，如天府软件园和青羊文化金融商务区等特色鲜明的集聚区已经形成，生产性服务业具备较为突出的优势。重庆与西安在近几年也呈现一定的集聚趋势，而其他城市在集聚水平方面表现平平。

图1 2008—2017 年西部中心城市空间基尼系数变化趋势

三、生产性服务业集聚机制分析和理论假说

（一）基于空间因素

新经济地理的其中一个核心思想是冰山运输成本，运输费用较大时，竞争效应在当地起到很大的作用。当运输成本下降时，随着贸易开放度的提高，当地的竞争效应会不断减弱直到达到某一临界点，在这一临界点聚集力会超过分散力，使产业在当地发生突发性聚集，并在循环累积效应的作用下，本地市场效应不断被放大，因此运输成本的下降能够引发集聚，保证集聚的稳定。陈建军等指出由于生产性服务业产品无形的特点，实际上很难用运输成本的降低来解释生产性服务业的集聚，但运输成本下降过程中所依赖的媒介对于生产性服务业很重要，部分生产性服务业对基础设施的依赖程度高，无形的服务产品可以通过信息化手段进行传输，信息化水平的提高在一定程度上能够提高市场开放程度，进而促进生产性服务业集聚稳定[1]。此外，信息化水平的提高还有利于知识的传递，能够促进生产性服务企业与客户之间更好地交流，缓解信息不对称，降低交易成本，而且有利于生产性服务企业之间互相学习，提升创新能力和获得竞争优势。

假设1：信息化水平的提高能够提高市场开放度，进而促进生产性服务业集聚。

新经济地理中还有一个重要的机制——累积循环因果机制，产业在区域间的均衡分布一旦被打破，在本地市场效应的作用下，要素会向某一区域集聚，要素的集中会引发价格指数效应，节约交易成本和工人的生活成本，提高外部经济性，企业利润增加，进而能够吸引到新企业进入该区域，又引起资本和劳动力等要素进一步集中，市场规模扩大，形成良性循环[10]。集聚在一起的企业可以通过共享区域内的基础设施服务和中间投入产品来降低成本、获取利润，不同级别的城市能够引起生产性服务业不同程度的循环累积。

假设2：生产性服务业具有循环累积效应，集聚存在自我加强效应促进进一步的集聚。

（二）基于制度因素

产业集聚程度的高低也与制度因素密切相关，政府的地方保护容易限制区域间贸易，阻碍生产要素在区域间的自由流动，从而阻碍产业集聚。黄玖立等认为地方保护主义会导致当地市场细分，政府干预越多会使地区间贸易受到更大的阻碍，制造业企业的生产性服务需求更可能需要在地区内部解决，使得地区内部要同时注重各行业的发展，阻碍了地区间的专业分工[19]。由于很多生产性服务业涉及国民经济命脉，在国有经济中占重要地位，受政府干预相对更多，对政府干预也更敏感，生产性服务业也更难形成地区集聚。

假设3：政府干预越少，市场自由度越高的城市其生产性服务业越集聚。

（三）基于产业因素

随着工业化进程的推进和社会经济的发展，制造业企业的需求层次也逐渐提高，对交通运输、资本运营、信息技术的需求有所增加，而这些需求需要生产性服务业的发展才能得以满足，因此制造业需求的提升会带动生产性服务业专业化程度不断提高。但是随着制造业集聚程度的加深，城市内部密度过高，会导致生产成本上升、交通拥堵、生态恶化等城市拥挤效应和规模不经济，制造业会首先从中心区域向边缘区域扩散，生产性服务业则会借助制造业外迁留下的空间继续在中心区域进一步集聚发展。制造业呈现从中心城市向外围转移的趋势，集聚程度降低，生产性服务业则在中心城市内部集聚，制造业和生产性服务业的空间集聚表现出两种相反的态势。

假设4：制造业集聚会向中心城市外围转移，制造业集聚水平降低的同时生产性服务业集聚水平会提升。

（四）基于要素因素

生产性服务业是人力资本密集的行业，高水平的人力资本是其主要投入，高素质人才能够提供更多的知识创新。人才在一个区域集聚，能够通过正式与非正式交流造成知识外溢，促进行业的技术创新，进而保持生产性服务业在一个地区的集聚优势。

假设5：人力资本水平的提高能够促进生产性服务业集聚。

四、实证分析

（一）模型、变量定义和数据来源

区位熵是判断一个产业是否在区域内部产生集聚的重要指标，能够反映产业的专业化程度。熵值越大，代表产业的专业化程度和在区域内部的集聚程度越高，其计算公式如下：

其中，LQij为j 城市i 行业的区位熵，代表i行业在j 城市的集聚程度，xij为城市i 行业的就业人数，∑ixij为城市的总就业人数，∑jxij表示所有城市行业就业人数的加总，∑i∑jxij表示所有城市总就业人数的加总。

本文模型的被解释变量采用区位熵指标，代表西部中心城市内生产性服务业的集聚程度。具体的计量模型如下：

其中，i 代表城市，t 代表时间。被解释变量PS 是西部地区中心城市生产性服务业的区位熵。解释变量PS-1是被解释变量的滞后一期，用来反映生产性服务业集聚的循环累积效应；Manufacture 代表西部地区中心城市制造业的集聚程度，也通过区位熵来计算；Internet 代表城市的信息化水平，用电信业务收入占城市地方生产总值的比重来表示；Government 代表市场自由度，用地方财政收入占当地GDP 的比重来表示地方政府的干预程度；HumC 代表人力资本水平，用每万人中高校在校生数量来表示。本文选取2003—2017 年的西部地区12 个中心城市的样本数据，解释变量相关数据均来源于《中国城市统计年鉴》。

（二）回归结果

为了深入分析不同驱动因素对西部中心城市生产性服务业集聚水平发展的影响，并且由于要探究集聚的循环累积效应，模型包含了被解释变量的滞后一期，本文选用动态面板数据模型进行实证分析，用OLS、随机效应或固定效应等方法进行估计得到的结果是有偏的,因此为了解决回归中可能存在的内生性，本文将使用差分广义矩方法（GMM）进行估计，并对模型的残差项和工具变量进行检验来保证结果的有效性。表1 给出的检验结果显示，残差不存在二阶序列相关,只存在一阶序列相关，满足动态面板GMM估计不存在二阶序列相关的假设。同时对工具变量进行Sargan 检验时，P值大于10%，结果不显著，不能拒绝“工具变量为外生变量”的原假设，表明工具变量具有有效性，模型设定正确。最后，被解释变量滞后一期的差分GMM 估计系数值均位于OLS 和固定效应法的系数值之间，在三种方法的估计结果中，回归结果的显著情况相似，系数符号也一致，说明差分GMM的估计结果比较稳健。

回归的估计结果如表1 所示，在差分GMM模型中，生产性服务业区位熵滞后一期和制造业区位熵两个解释变量均为显著，其他解释变量均不显著。其中制造业集聚水平在三个回归中均在1%水平上显著，制造业集聚对生产性服务业集聚的影响系数是正的且影响系数较大，表示在西部中心城市中并未呈现制造业集聚和生产性服务业集聚的不同步性，相反制造业的集聚水平提升是生产性服务业在西部中心城市进一步集聚的驱动因素，反映出西部中心城市的制造业集聚反而可以有效推动该地生产性服务业的集聚发展，制造业和生产性服务业能够在中心城市内部形成协同集聚。差分GMM回归结果也证明西部中心城市生产性服务业的集聚存在循环累积效应，而信息化水平、市场自由度和人力资本水平对西部中心城市的生产性服务业集聚不存在显著的驱动作用。

表1 生产性服务业集聚驱动因素动态面板模型估计结果

五、结论

本文选取了2003—2017 年西部中心城市的面板数据，运用空间基尼系数对西部中心城市的生产性服务业集聚水平进行测度和对比，并用动态面板的差分GMM模型对其驱动因素进行分析，得出以下结论：（1）西部中心城市的集聚主要靠循环累积效应和区域内的制造业集聚来驱动。（2）西部中心城市的生产性服务业集聚中信息化水平、市场自由度和人力资本水平影响较为微弱。

根据以上研究得出的结论，为了更好地促进我国西部地区中心城市生产性服务业的发展，早日为东部地区产业产业转移奠定基础，服务于我国生产性服务业宏观布局，笔者针对性地提出以下几点建议。

第一，提高西部地区中心城市制造业集聚水平，促进制造业与生产性服务业的协同集聚，进一步发挥生产性服务业的循环累积效应，带动整个西部地区经济发展。政府应重视生产性服务业与制造业之间的互相促进作用，一方面增加制造业的中间需求能够促进生产性服务业集聚发展，另一方面生产性服务业的发展又能反过来促进制造业升级。所以，政府应以政策为导向促进制造业在西部地区中心城市的集聚，强化当地生产性服务业和制造业的融合效应，建立制造业和生产性服务业在空间上的协同集聚，拓展产业链，促进产业结构升级。

第二，发挥不同省份中心城市生产性服务业独特优势，加强省域间优势互补。总体来说，西部地区中心城市如拉萨、乌鲁木齐、西宁、银川等由于经济发展水平较为落后、自身技术水平和服务结构较为单一，难以形成大的规模效应和专业化分工，对促进本地区工业企业全要素生产率的提高影响较为微弱，无法满足辖区内的工业企业的所有需求。因此，各中心城市过于分散地发展生产性服务业不但不能提升本地区工业企业的生产率，反而会起到抑制作用。为了发挥集聚的规模经济效应、竞争效应以及专业化效应促进西部地区制造业的健康发展，西部地区大力推动比较繁荣的中心城市生产性服务业的多元化和差别化集聚，而在经济发展相对落后的中心城市则需要根据自身的要素禀赋优势发展相对专业化和特色性的生产性服务业集聚，实现省域间生产性服务业优势互补。

第三，转变经济发展方式，促进西部地区中心城市生产性服务业结构升级优化。西部中心城市一直依靠要素、资本驱动的经济增长方式，随着社会经济转型，其弊端日益显现。因此，要转变其发展方式，转向依靠资本和创新驱动发展才能更好地适应环境变化要求，并进一步推动制造业与生产性服务业转型后的新融合。加强西部中心城市经济发展和基础设施建设，不断吸引外来优质资金，提升优化各类产业结构，从而给服务业发展提供有力的物质保障，进而促进整个产业体系快速升级换代。尤其是对于西部地区生产性服务业发展较为困难的中心城市，政府应该着重推进基础设施建设，加大研发资金投入，根据城市经济发展的特点，重点引进一批高新技术企业，推动知识技术密集型产业在这些中心城市发展壮大。