生产性服务业集聚对区域经济增长的影响——以长三角为例

■ 林秋萍

（中国人民银行西宁中心支行 青海西宁 810001）

引 言

“十四五”规划提出要推动生产性服务业的融合发展，合力打造中国经济新增长点，为国民经济增长提供新动力。Feng等（2017）梳理出发达国家的经济结构特征，明确发达国家的经济结构呈现“双70%”的特点，即服务业占国内生产总值、生产性服务业增加值占服务业增加值的比重均超过70%，强调了服务业和生产性服务业的重要性。据《中国统计年鉴2020》，我国2019年两个比重分别为53.27%、51.86%，远未达到“双70%”，服务业和生产性服务业增加值还有极大提升空间，如何发展生产性服务业，以此推动产业融合升级，成为经济发展新增长点的当务之急，对实现经济稳定协调发展具有重要意义。

对于生产性服务业集聚对经济增长的作用机制，国外学者Hansen（2006）通过探究制造业和服务业的关系，明确生产性服务业通过发展生产力、创新能力等推动制造业发展，从而形成规模经济。Taylor等（2013）通过研究美国175个企业APS的供求关系，得出跨国企业与生产性服务业的依赖关系，即生产性服务业通过提供专业化技能、知识和服务来推动经济全球化。Delgado等（2014）通过探究产业集聚对产业绩效的影响，发现生产性服务业集聚通过发挥就业和创新优势，对区域经济起到积极作用。

国内学者宋志刚等（2012）根据马歇尔外部性和新经济地理理论，运用集聚专业化、规模、多样化水平来描述生产性服务业集聚对经济增长的作用效果。韩峰等（2014）以新经济地理理论为基础，构建模型来检验生产性服务业的空间溢出效应，并提出这种溢出效应存在空间上的限制。于爽（2018）运用区位熵来测度产业集聚情况，并构建VAR模型分析广东省各生产性服务业集聚对经济增长的动态影响。肖沛余和葛幼松（2019）运用空间杜宾模型对长江经济带生产性服务业集聚效应进行探究，发现不同生产性服务业对地区经济发展的作用和溢出效应不同。

生产性服务业集聚对经济增长的拉动作用不言而喻，在实证过程中，学者常采用不同方法进行探究，如描述性统计、计量分析等，研究角度亦多样，但大部分研究多停留于对某一省（市）的研究，缺乏对区域、城市群的探讨，随着区域经济的不断发展，探究包含区位因素情况下生产性服务业集聚对经济发展的影响情况具有一定的现实意义。本文利用空间计量方法，以长三角为例，探讨区域生产性服务业集聚对经济发展的影响情况，从而为区域经济的发展提供思路。

一、生产性服务业相关理论和研究方法

（一）生产性服务业定义及分类

一般而言，生产性服务业指满足其他行业中间服务需求的服务业，具备知识密集的特征。根据国家统计局明确规定，生产性服务业应包括交通运输、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。

（二）生产性服务业集聚对经济增长影响的理论基础

通过阅读国内外相关文献，生产性服务业集聚对区域经济的推动作用可通过以下几种途径来实现。

生产性服务业集聚通过规模经济推动区域经济增长。对于行业内部，随着行业的扩张，固定成本被摊薄，形成行业内部的规模经济；对于行业间，当生产性服务业处于扩张状态时，获得成本优势，形成行业间的规模经济，故提出假设1。

假设1：生产性服务业集聚规模的扩大有利于区域经济发展。

生产性服务业集聚通过马歇尔—阿罗—罗默外部性（MAR外部性）推动区域经济增长。随着生产性服务业的发展，专业化行为实现知识共享、技术共鉴，促进知识的溢出，从而获得外部性溢出，故提出假设2。

假设2：生产性服务业集聚专业化水平的提升有利于区域经济发展。

生产性服务业集聚通过雅格布斯外部性（Jacobs外部性）推动区域经济增长。Jacobs（1969）认为不同产业聚集在某一地区产生的多样化、差异性有助于资源互补、知识溢出，进而优化资源配置、加快区域的技术发展，实现经济正增长，故提出假设3。一般而言，技术成熟行业从多样化中获得外部经济，低技术行业从专业化集聚中获得外部经济。

假设3：生产性服务业集聚多样化水平的提高有利于区域经济发展。

（三）空间面板数据模型介绍

空间面板数据模型分空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型三种基础模型。空间滞后模型（SLM）指包含因变量空间滞后项的模型；空间误差模型（SEM）指随机误差项具有空间相关性的模型；空间杜宾模型（SDM）指包含自变量和因变量的空间滞后项，且随机误差项具有空间相关性的模型。构建空间面板数据模型步骤如下：首先构建空间权重矩阵，本文根据两地地理距离的倒数构建空间权重矩阵W，对角线数值均为0；其次，判断因变量空间自相关性。只有存在显著空间相关性时，构建空间面板数据模型才有意义。王福军和叶阿忠（2015）、张帅（2016）提出可根据经验法、莫兰指数判断空间相关性。若空间权重矩阵通过标准化处理，则莫兰指数分布在（-1，1）。莫兰指数大于0，表示呈空间正相关，数值越大，空间相关性越明显，空间分布越聚集；小于0，表示呈空间负相关，其绝对值越大，空间差异性越强，空间分布越分散；等于0，表示空间分布具有随机性。

不同于经典回归模型，空间面板模型还需进行效应分解。Lesage & Pace（2008）认为解释变量的系数估计值无法表示真实的偏回归系数，需要进一步利用偏微分方法将系数估计值进行分解，分解效应是衡量空间溢出的关键步骤。

二、生产性服务业集聚对经济增长影响的实证分析

为探究生产性服务业集聚对经济增长的作用效果，从产业集聚、外部环境、生产要素三方面考虑了模型的自变量。产业集聚通过规模经济、MAR外部性和Jacobs外部性等促进经济发展，这部分影响通过集聚规模、专业化水平、多样化水平来描述。外部环境层面，经济发展离不开外资投入、政府引导和互联网环境的作用。生产要素层面，通过加大生产要素投入，实现经济增长。

（一）实证数据

基于长三角经济总量高、生产性服务业发展迅速的特征，选取集聚现状明显的长三角作为研究对象，讨论生产性服务业集聚对经济增长的贡献作用。

选取的数据包括2003～2019年江、浙、沪、皖41城的相关数据，来源于《城市统计年鉴》、国家统计局等，数据口径为全市。通过剔除价格、汇率等因素，得到以人民币为单位、以2003年的价格为基期的数值，用到的软件有EViews7.2、MATLAB等。

2011年8月22日，安徽省宣布撤销地级巢湖市，将其境内的县、市等分别归入马鞍山市、芜湖市、合肥市。鉴于县级市数据不易寻找，且归入合肥市的巢湖市、庐江县对巢湖市的经济贡献较大，于是将2003～2010年巢湖市的相关数据并入合肥市。2003～2005年部分城市的常住人口数据缺失，故利用2006～2019年常住人口的年平均增长率，推算2003～2005年的常住人口数据。

（二）变量选择

为准确描述生产性服务业集聚对经济增长的作用效果，考虑相关研究和数据可获得性，文章选取以下变量（表1）。

表1 各变量相关信息表

实际地区生产总值（Y）：描述经济发展状况，选择实际地区生产总值作为因变量。

生产性服务业集聚规模（X1）：描述生产性服务业集聚的规模水平，利用各地生产性服务业的区位熵来描述，若区位熵大于1，说明该地生产性服务业集聚规模形成，反之亦然。

生产性服务业集聚专业化水平（X2）：描述行业内的专业化程度，利用各地各生产性服务业的区位熵之和来描述。

生产性服务业集聚多样化水平（X3）：描述行业间的多样化程度，利用改进后的赫芬达尔-赫希曼指数来描述。

对外开放度（X4）：描述各地对外开放的程度，利用以人民币为单位的实际外资金额占实际地区生产总值的比重来描述。

政府干预度（X5）：描述政府对市场发展的干预程度，利用实际财政收入占实际地区生产总值的百分比来描述。

互联网普及率（X6）：描述各地互联网的发展情况，利用互联网接入用户占常住人口的百分比来描述。

年末单位就业人数（L）：描述各地的劳动力投入情况，利用各地城镇年末单位就业人数来描述。

人均全社会固定资产投资总额（K）：描述各地的资本投入情况，利用各地全社会实际固定资产投资总额与常住人口的比值来描述。

（三）基于道格拉斯生产函数的面板模型设定

柯布、道格拉斯通过研究1899～1922年美国制造业的生产函数，发现决定产业发展的重要因素有劳动力投入、固定资产投入和综合技术能力。本文利用改进后的柯布—道格拉斯生产函数，如（1）所示。

C、μit分别表示i城市在t时期的不变量、随机干扰影响，分别表示不同变量对Yit的作用效果。

因为这几个变量的量纲差距大，故对（1）采取两边取对数处理，即可得到空间面板模型形式。因为控制变量X4it、X5it、X6it用百分比显示，为确保这三个变量的意义，未对X4it、X5it、X6it取自然对数。因此分别得到SLM、SEM、SDM的表达式，如（2）～（4）所示。

其中，WLNYit、WLNX1it、WLNX2it、WLNX3it、WX4it、WX5it、WX6it、WLNLit、WLNKit分 别 表 示 LNYit、LNX1it、LNX2it、LNX3it、X4it、X5it、X6it、LNLit、LNKit的空间滞后项。

（四）模型估计的准备工作

利用EViews7.2进行平稳性检验，结果见表2，在10%的显著性水平下，LNY、LNX1、LNX2、LNX3、X4、LNL、LNK的P值均小于0.1，拒绝非平稳假设，故认为序列平稳。对于X5、X6而言，P值均大于0.1，故认为X5、X6非平稳，且X5、X6一阶平稳。综上所述，各变量不是同阶平稳，无法直接构建面板数据模型，还要对各变量进行协整检验。

表2 各变量平稳性检验结果表

运用Kao检验方法对变量进行协整检验，结果见表3。在10%的显著性水平下，p值=0.00＜0.10，拒绝原假设，因此认为变量间存在协整关系，即变量间具有长期稳定的趋势，可以构建模型。

表3 协整检验结果表

根据Geoda操作结果可知（见表4），2003～2019年长三角各地级市地区生产总值的莫兰指数，在10%的显著性水平下，这17年来各地级市地区生产总值的莫兰指数有意义。莫兰指数分布在0.23～0.25之间，说明2003～2019年长三角各地级市空间分布聚集，因此可构建空间计量模型。

表4 2003~2019年长三角各地级市地区生产总值空间自相关显著性水平表

模型预检验结果见表5，在10%的显著性水平下，LMLAG、LMERR等检验均拒绝原假设，说明SLM、SEM应该同时成立，且SEM比SLM更显著；Wald检验也均拒绝原假设，说明SDM无法简化为SLM、SEM，初步判定应构建SDM。Hausman检验拒绝原假设，故应采用固定效应。LR检验也均拒绝原假设，故应采用双固定模型。综上可知，应建立双固定SDM模型。

表5 预检验结果表

（五）长三角经济增长的影响实证

为探究经济增长的空间相关性，利用Geoda软件生成2019年长三角地区生产总值莫兰指数散点图（见图1）。虚线将散点图分成了四个区域，横轴表示当地经济发展情况，纵轴表示周边城市经济发展情况，若将右上区域作为第一象限，按逆时针旋转，则这四个区域可表示为：第一象限HH区域，第二象限LH区域，第三象限LL区域，第四象限HL区域。第一、三象限呈空间正相关，经济发展的空间分布聚集；第二、四象限呈空间负相关，经济发展的空间分布离散。大部分地级市分布在原点周围，空间分布特征不明显，少数地级市的经济发展空间分布特征明显。

图1 2019年长三角地区生产总值莫兰指数散点图

2019年长三角各地级市地区生产总值空间自相关模式、显著性水平见表6、表7，在10%的显著性水平下，8个地级市的空间相关性显著，其余33个地级市不显著。上海、南通、苏州属于第一象限HH区域，该地区城市通过发挥经济中心作用，辐射周边城市的经济发展，产生正向外部效应。衢州、铜陵、安庆属于第三象限LL区域，本地、周边城市经济发展相对落后。嘉兴、湖州属于第四象限LH区域，周边地区对本地经济产生了负向外部效应。说明上海、南通、苏州、衢州、铜陵、安庆空间分布聚集，嘉兴、湖州空间分布离散，以上情况都说明长三角经济发展不均衡。

表6 2019年长三角地区生产总值空间自相关模式

表7 2019年长三角地区生产总值空间自相关显著性水平表

（六）生产性服务业集聚对经济增长影响的实证分析

根据表5结果，利用MATLAB构造了双固定空间杜宾模型，回归结果见表8。R2=99.96%，模型拟合效果较好，地区生产总值变化的99.96%都可以由自变量的变化解释。在10%的显著性水平下，大部分自变量对因变量的作用显著，生产性服务业集聚的三个指标均对经济发展起到积极作用，但集聚规模、多样化水平作用不显著。自变量的空间滞后项作用大多显著，且影响相对于自变量更大，说明周边地区自变量对于本地经济发展具有一定效益。经济发展的空间滞后项作用积极且显著，说明周边地区的经济发展在一定程度上会给本地区经济带来红利，且这种红利大于部分自变量空间滞后项的作用。

表8 空间杜宾模型结果表

（七）长三角生产性服务业集聚的外溢特征

对自变量的系数估计进行效应分解，结果见表9。在10%的显著性水平下，各自变量对经济发展的间接效应显著，且数值较直接效应大，即各自变量具有外溢性。生产性服务业集聚规模、专业化水平、多样化水平对经济发展的直接效应、间接效应分别是0.0294、0.7811；0.1134、3.4169；0.0689、1.9461，这三个指标的空间溢出效应较强，对本地、周边地区经济发展作用方向一致。集聚规模、专业化水平、多样化水平对本地区的经济发展起积极作用，与假设1、2、3一致。本地的对外开放程度、政府干预程度、互联网发展程度、劳动力投入、资本投入也会在一定程度上影响到周边城市的经济发展，且影响作用较本地强。互联网普及率等变量的直接效应、间接效应均为负，而对外开放水平、政府干预、劳动力投入水平、资本投入水平的提升，有利于本地、周边地区经济的发展。

表9 空间杜宾模型系数的效应分解表

长三角作为生产性服务业发展的先行区，总体规模庞大，通过加大投入成本以扩大集聚规模、提升专业化水平、多样化水平，来扩大行业规模，推动行业精细化发展。多种经济行为并行，提升行业发展水平，从而推动本地区经济发展。

就其他控制变量而言，理论上，对外开放、政府干预、互联网开放、劳动力投入、资本投入等水平的提升，会推动本地区经济的发展，模型基本符合。但互联网开放对经济发展起消极作用，可能的原因是互联网发展速度过快会损害实体经济活力，从而对经济产生负向影响。长三角作为经济发展中心，当地政府通过遵循当地经济发展规律提高对市场的干预作用和对外开放水平以继续推进长三角的区域经济发展，且这种积极作用可惠及周边地区。与其同时，加大劳动要素、资本要素的投入，可扩大生产规模，有效改进生产方式，提升服务质量，从而推动长三角经济高质量发展，对经济发展起积极作用。

三、结论与对策建议

（一）研究结论

1.不同生产性服务业集聚类型对经济发展影响程度不同。由实证结果可知，集聚规模、专业化水平、多样化水平的提升均对本地区经济有拉动作用。扩大生产性服务业集聚规模，使更多的生产要素流入区域内、区域间，提升全要素生产率，形成外部规模经济，从而拉动本地、周边经济发展；提升生产性服务业集聚专业化水平，推动专业化分工，提高劳动效率，从而带来较高的经济效益，实现本地经济增长。另一方面，提升本地集聚专业化水平，推动周边城市的技术、知识的交流互鉴，从而对周边地区经济增长发挥有益作用；提升生产性服务业集聚多样化水平，增加当地、周边地区行业类型，丰富经济行为，催生知识的溢出，带动区域的技术发展，推动本地经济发展。

2.对外开放、适度政府干预对经济增长有促进作用。根据实证结果，对外开放、政府干预对本地和周边地区的经济起显著的积极作用，且本地的市场环境对周边地区经济的影响程度较本地的大，对外开放和政府干预的正向外部性明显。

3.劳动力投入、资本要素投入有益于经济增长。根据实证结果，劳动力、资本要素投入对本地、周边地区的经济起显著的积极作用，且外溢性明显。从生产要素角度来看，未来行业发展的着力点可通过推动劳动密集型行业和资本密集型行业的发展和转型升级，实现行业的高质量发展，进一步带动本地、周边地区经济的发展。

4.集聚效应、外部环境作用、生产要素投入作用具有外溢性。由效应分解结果可知，生产性服务业集聚、外部环境、生产要素投入对本地区经济发展的影响作用不如对周边地区作用明显，说明随着区域间开放性、稳定性逐步提升，推动区域经济同步协调发展，生产性服务业集聚效应、外部环境作用、生产要素投入作用外溢性特征日益凸显。

（二）对策建议

1.完善政府职能，营造和谐政策环境引导集聚。通过完善政府职能，强化对生产性服务业的政策扶持，提高对外开放水平，引导生产性服务业集聚，从而推动区域经济发展。但政府干预不应该一刀切，而须因地制宜。以长三角为例，长三角部分地级市经济发展刚起步，各项指标远不如发达城市，这些地区亟需扩大当地的人口红利，政府通过推行人才政策、提升城市形象吸引生产性服务业相关人才；通过推行惠企政策，特别是出台生产性服务业相关的小规模企业优惠政策，激发创业热情，吸引资本入驻。长三角部分经济发展适中的地级市，可通过招揽候鸟式人才、建立银发人才库等方式，补充本地人才资源；促进生产性服务业新业态研发进程，创建本地区经济增长的转折点。像上海市、南京市等经济发展势头好的发达地区，亟需制定合适的对外开放、政府干预政策，如建立自由贸易区、加大减税降费力度、丰富招商引资方式、加大财政扶持力度等，释放政策红利，打通国内国际双循环，引导生产性服务业集聚，从而推动经济高质量发展。

2.推进基础设施建设，打造区域经济发展共同体。生产性服务业集聚效应、外部环境作用、生产要素投入作用具有明显的外溢性特征，为了使外溢效应最大化，推进基础设施建设刻不容缓。一方面，完善基础交通建设，优化交通结构，为经济融合和生产性服务业的飞速发展奠定基础。推动城际交通一体化发展，通过加快水陆空等运输方式的建设，缩短各城市间的经济距离，实现低运输成本、高运输效率，从而发挥城际联动效应，推动区域经济融合发展。另一方面，加强“产学研用”深度融合，以满足基础设施发展对新型技术的需求。强化校企对接，加快形成技术研发、成果转化、产业优质发展的良好生态，赋能基础设施建设，实现基础设施建设的可持续发展。