服務業專業化集聚與服務業內部結構演進

王智淵，馬 晶

一、前言

改革開放30多年來，中國取得了舉世矚目的經濟高速增長。但這種高速增長主要是依靠工業“一條腿”走路的粗放型增長模式。這種模式隨著全球服務經濟的到來，已經面臨嚴重的瓶頸。隨著知識經濟和信息技術的高度發展，生產性服務業由于其科技含量高、附加值高、關聯效應強的特點，逐漸成為全球發達經濟體的主導產業，同時也深刻地改變了各國的產業結構和服務業內部結構。經濟合作與發展組織（OECD）對1984年～1998年OECD國家的經濟數據研究發現，OECD國家三大產業間結構變動已趨于停止，而服務業內部結構變動明顯，其中生產性服務業是服務業內部變動最大的部門。OECD數據顯示，2005年OECD七國生產性服務業占整體服務業增加值約為25.63%，生產性服務業與生產消費雙重效用服務業增加值之和占整體服務業增加值為46.69%（根據荷蘭格羅寧根大學增長與發展中心提供數據庫算得）。而同期，我國的數值為12.5%和35.98%，與OECD國家相比還存在明顯的差距（根據《第三產業統計年鑒》計算）。2001年的“十一五”規劃綱要和2011年的“十二五”規劃綱要中均明確指出要加快發展服務業，并把優化服務業行業結構作為第一條舉措。大力發展生產性服務業，提升服務業的知識和信息附加值，發揮生產性服務業對其他產業的外溢效應，在當下顯得特別重要。

服務業集聚是當今產業組織發展的重要特征之一。隨著全球服務經濟的到來和國際分工的不斷深化，區域的服務業集聚不斷加速形成，并且以生產性服務業為主體。現實中，生產性服務業集聚現象非常常見，如著名美國的曼哈頓、英國的倫敦金融城、日本東京丸之內金融區。而近幾年在中國，北京、上海、深圳、廣州等地也逐漸形成了各類生產性服務業、大公司總部的集聚區。對產業集聚機制作出突出貢獻的新經濟地理學派盡管研究對象為制造業，但以克魯格曼為代表的經濟學家在現代服務經濟的質疑聲中也不得不承認，服務業集聚讓他的理論顯得“過時”。生產性服務業大量集聚的深層原因在于存在明顯的集聚效應。狄普斯瓜與魏盾等（Dipasquale&wheaton,2002）指出，享受人力資源的“蓄水池”、快速的信息交流、商務往來的便利性和業務的互補促進了服務業的集聚。Keeble（2002）研究表明，區域的集體學習是知識型服務業創新的主要來源，為獲取全球網絡帶來的學習機會促使企業空間集聚。現代服務業集聚不但能降低交易成本,改善營商環境,提高效率,創造出品牌、專業化、名聲等集聚企業間的集體財富,而且由集聚產生的輻射效應對區域經濟發展產生著深刻的影響。生產性服務業集聚成為優化一國服務業結構的重要方式。

二、文獻綜述及生產性服務業的界定

在具體分析前，先界定一下生產性服務業。目前，學界對生產性服務業還缺乏明確統一的界定，甚至對服務業內部行業分類方法也有著不同的觀點。同時，生產性服務業又稱生產性服務業，但與現代服務業卻非完全等同。這里按照鄧于君（2010）的做法，采用服務業四個層次的劃分法，把服務業分為流通服務業、生產性服務業、消費服務業、政府公共服務業。其中，生產性服務是指在整個產品生產流程過程被作為中間投入的服務（Grubel and Walker ,1988）。按照2003年國家統計局《三次產業劃分界定》，把信息傳輸、計算機服務和軟件業, 房地產業, 科學研究、技術服務和地質勘查業, 租賃和商務服務業，金融業五類行業歸為生產性服務業。

對服務業內部結構演變的研究方面，國內外學者的研究成果都支持了生產性服務業主導性作用。格魯伯和沃克（1993）研究表明，生產性服務業一般占GDP的1/3，占整個服務業份額一半以上。劉志彪（2006）認為，生產性服務業把大量的人力資源和知識資源引入產品的生產制造中，逐漸成為現代產業競爭力的源泉和后工業時期國民經濟的支柱產業。陳凱（2008）研究1950年～2005年間美國服務業內部結構演變表明，生產服務業具有高附加值率、高生產率等特征，其增加值和就業比重都不斷上升，是服務業內部結構升級優化的方向。鄧于君（2010）全面研究了發達國家、發展中國家和我國的服務業內部結構演進得出，不同經濟發展階段，服務業內部居于主導地位的行業不同，流通服務行業在工業化前中期居于主導地位，但其比重存在飽和點。隨著工業化進程的加深，生產性服務業比重逐漸上升是服務業結構演進的內在規律。其中，分工、交易費用、人均收入、城市化是影響服務業結構演進的重要因素。

對服務業集聚研究方面，Illeris和Philippe（1993）認為與工業相比，服務業更依賴本地市場容量，并且有著更強的空間集聚性。胡霞（2008）運用熵指數測算了我國2005年285個地級市的數據，發現中國的服務業呈現明顯的集聚現象，其集聚強度高于工業。李文秀（2008）研究美國服務業集聚得出，現代服務行業集聚程度相比傳統服務行業要高出許多。楊勇（2008）通過轉換區域分布基尼系數和產業集中度指標對服務業14個細分行業的區域集中進行測算，得出信息傳輸、計算機服務和軟件業，房地產業，科學研究、技術服務和地質勘查業，租賃和商務服務業四類生產性服務行業集聚程度高于平均水平，其中租賃和商務服務業最高。管馳明、高雅娜（2011)利用空間基尼系數對2004年～2009年的城市數據進行研究得出：生產性服務業集聚程度高，遠遠超過生活性服務業；東部地區服務業的集聚程度高于中西部地區；經濟發達地區的服務業集聚程度要高于不發達地區。對服務業集聚測量研究的同時，國內也涌現了不少關于服務業集聚效應的研究，這其中還要分為專業化集聚效應，又稱“本地化經濟”和多樣化集聚效應，又稱“城市化經濟”。原毅軍、宋洋（2011）分別采用區位商和赫芬達爾指數對服務業專業化和多樣化進行研究得出，從勞動生產率的角度來看，專業化集聚效應顯著為正, 多樣化集聚效應顯著為負。韓峰等（2011）研究生產性服務業專業化集聚和多樣化集聚對經濟增長的影響得出，生產性服務業專業化對城市經濟增長具有顯著的促進作用，而多樣化的影響卻不顯著，他提出了以生產性服務業帶動產業結構升級的思路。顧乃華（2011）研究認為生產性服務業集聚對工業存在顯著的正的外溢效應。李文秀等（2012）基于省級分行業投資效率面板數據研究服務業區域集聚得出，整體上服務業趨向集聚，存在集聚效應，投資效率比較高。Brülhart et al（2008）考察了歐洲地區勞動力密集所帶來的集聚經濟，發現，金融部門集聚會產生強大且積極的生產效應。夏杰長（2008）認為發展生產性服務業是推動我國服務業結構升級的重要途徑。

從國內外的研究來看，目前國內外對生產性服務業專業化集聚與服務業內部結構演進間關系的研究仍相對較少。國內雖有少量學者對生產性服務業專業化集聚與服務業內部結構演進進行了研究，但沒有深入分析其影響機制并進行實證研究。在服務業集聚研究中，生產性服務業集聚現象和其顯著的專業化集聚效應已是大家認知的共同點。本文依據前人的研究成果，構建生產性服務業專業化集聚影響服務業內部結構演進的模型并進行實證分析。

三、服務業專業化集聚與服務業內部結構演進的模型

在本節，我們將結合Baumol（1967）和周辰亮等（2007）的做法，通過構建一個非均衡增長模型來分析服務業專業化集聚對服務業內部結構的影響。結合Baumol（1967）和周辰亮等（2007）的假定，本文把經濟體分為三個部門：部門1為工業部門，部門2為趨于分散分布的服務業部門，部門3為趨向集聚的服務業部門，依照國內外的研究，一般為生產性服務業。部門1的勞動生產率是固定不變的，也就是不存在技術進步。部門2和部門3存在技術進步，假定技術進步率為r。同時按照Baumol（1967）的做法來簡化模型，只引入勞動這一要素。因此，三部門生產函數表示為：

其中，Y1t表示部門1的產出，Y2t表示部門2的產出，Y3t表示部門3的產出，0＜Y＜1。假設經濟體的勞動投入總數為1，勞動力在三部門間自由流動，L1t+L2t+L3t=1。服務業的專業化集聚會產生集聚效應，促進集聚的生產性服務業的發展。在這里，設c為服務業專業化集聚程度，f（c）為單調增函數，集聚程度c越高，則f（c）越大，部門3的產出就越大，且0＜f(c)＜1。

由于勞動力在兩個部門間自由流動，因此均衡時有相等的工資wt。通過一階條件可得：

合并（4）、（5）和（6）式可得，

由于僅存在一種勞動一種投入要素，均衡時我們可得，

假說一：隨著均衡工資的不斷上漲，由于技術進步的存在，工業部門的資源不斷流向服務業部門，體現為經濟服務業化。

假說二：由于服務業專業化集聚效應的存在，趨向集聚的生產性服務業增長逐漸快于其他服務業部門，影響服務業內部結構的演變，使得生產性服務業逐漸成為服務業內部的主導產業。

四、實證檢驗

（一）模型設定

根據上文的分析我們可以得知，政府的集聚園區政策或者服務業自發的集聚行為都會產生集聚效應，集聚效應會促進趨向于集聚的生產性服務業的發展，從而改變服務業的內部結構，促進服務業內部結構的升級。在分析兩者間關系時，我們還需要考慮影響服務業內部結構演變的其他因素，并以之作為控制變量。這里綜合參考鄧于君（2010）和陳凱（2006）的做法，選用城市化率、人口、市場化率、人均GDP、人力資本作為控制變量，設定模型如下：

（11）式中，SERit表示i地區t時間的服務業內部結構，giniit表示i地區t時間的地區基尼系數，urbait表示i地區t時間的城市化率，popit表示i地區t時間的人口總數，mktit表示i地區t時間的市場化率，gdpit表示i地區t時間的人均GDP，hrit表示i地區t時間的人力資本。βi和γt分別為不可觀測的個體效應和時間效應，εit為殘差項。

（二）變量說明和數據來源

（1）服務業內部結構（SERit）是指服務業內部各行業的比例關系。依據國內外的研究可知，生產性服務業是服務業內部結構演進的方向，因此該變量設為當年價格計算的生產性服務業增加值占服務業總增加值的比例。依照不同年份、不同省區來計算。所有數據均來源于歷年《第三產業統計年鑒》和各地方每年的統計年鑒。

（2）地區基尼系數（giniit）是衡量地區服務業專業化集聚的指標。由于理想的空間集聚指標至今仍然沒有建立（Combes et al，2008），本文采用最常用的專業化集聚水平測度指標之一——地區基尼系數（梁琦，2013）。公式表示如下：

Xi表示某地區的i產業占該地區總產業的比重。依據2003年國家統計局《三次產業劃分界定》把服務業行業劃分為14個細分行業，采用各細分行業每年各省區的增加值計算。這里，查找歷年《第三產業統計年鑒》和各地方每年的統計年鑒等相關資料，只能找到21個省份的數據。貴州、河北、黑龍江、湖北、江西、遼寧、陜西、四川、西藏、云南10個省份的14個細分行業的數據均已缺失，僅有交通運輸及倉儲和郵政業、批發零售餐飲業、金融業、租賃和商務業、居民服務和其他服務業六類數據，難以計算其服務業集聚指標，因而將其排除。同時，本文在計算各省區生產性服務業和地區基尼系數時中發現，部分地區生產性服務業落后，但地區基尼系數卻較高。這些省份大多地廣人稀，較高的基尼系數不是由于服務業集聚造成的，而是其他服務產業的單一化帶來的。因而本文的第一部分，只依據2011年生產性服務業增加值排名前八的省份（廣東、北京、山東、江蘇、上海、浙江、河南、福建）作為分析對象。因為較高的生產性服務業增加值才有可能有生產性服務業集聚，以及產生專業化集聚效應。鑒于這樣的選擇可能造成結果的誤差，文中在實證中再加入生產性服務業增加值（ps）作為控制變量，用以剔除生產性服務業的影響。同時，在第一輪實證分析后，我們將使用分位數回歸把21個省份的數據全部加入，以求取得穩健的結論。

（3）城鎮化率（urbait）用城市人口占總人口比重表示。數據來源于國家統計局地方數據庫。

（4）人口（popit）用各年份省市總人口表示。數據來源于國家統計局地區數據庫。

（5）市場化率（mktit）借鑒陳凱（2006）的做法，采用工業總產值中非國有經濟的比重表示。鑒于數據的可獲取性，采用私營工業企業銷售產值占規模以上工業企業銷售產值的比重。數據來源于國家統計局地區數據庫整理計算。

（6）人力資本（hr）采用每年各省市所有普通高等學校畢業生數，包括全日制大學、專門學院、職業技術學院、高等專科學校。數據來源于國家統計局地區數據庫。

（三）面板估計結果和說明

國家統計局在2003年頒布了新的行業劃分標準，而很多地方2004年的數據仍以舊行業劃分標準統計，同時2005年前的城鎮人口數據大量缺失，所以本文第一部分的面板分析只選用了2005年～2011年間生產性服務業排名前八的省份。表1是各變量的描述性統計。

在進行面板分析之前，先選擇合適的估計分析模型。表2列出了全部檢驗的結果。本文依次使用F檢驗、L-M檢驗、Hausman檢驗來判定混合回歸模型、固定效應模型、隨機效應模型三者該選哪個。經過分析確定選用固定效應模型后，依次使用Wald檢驗、Wooldridge檢驗法和Sarafidis and De Hoyos檢驗來判定是否存在異方差、序列相關和截面相關問題。三個檢驗的結果都顯著地拒絕了原假設，表明存在異方差、序列相關和截面相關問題。最后使用FGLS方法來修正模型。

表1 各變量的統計性分析

表2 計量模型檢驗結果

表3報告了服務業專業集聚對服務業內部結構作用的面板估計結果。為了避免多重共線性和可能造成的低效率回歸，模型采用逐步加個每一個控制變量的方法。這也是檢驗其兩者關系是否穩健的關鍵步驟。

可以看到，（1）-（7）模型中，地區基尼系數對服務業內部結構總有著正的顯著的影響。雖然逐步加入的控制變量不斷地削弱地區基尼系數的影響程度，但它也證明了服務業專業化集聚正的效應的存在。服務業專業化集聚程度越高，服務業內部結構越朝著生產性服務業方向演進的結論穩健可靠。服務業專業化基尼系數每提高1單位，服務業內部機構大約上升0.07。同時，由于之前我們以生產性服務業增加值的大小來選取數據范圍，在（7）中我們同樣加入生產性服務業增加值作為控制變量以剔除其對結果的影響。結果顯示，地區基尼系數對服務業內部結構總有著正的顯著的影響的結論依然穩健。在（2）-（7）的模型中我們可以看到了城市化率、人口、市場化率、人均GDP、人力資本都對服務業內部結構有顯著的影響。個別不顯著和與預期不符的系數,可能由于存在的多重共線性等原因造成，在此不再詳細檢測。

表3 面板數據FGLS估計

（四）分位數回歸

雖然上文的面板數據分析顯示，地區基尼系數對服務業內部結構有著正的顯著的影響的結論成立并且穩健可靠，但是條件期望E（y︱x）非對稱分布的問題，依然困擾著結論的使用范圍。而由于難有合適的指標統計全部地區的生產性服務業專業化集聚程度以及各省區市集聚程度天然不對稱存在的事實，本文將參照梁琦（2013）的做法，加入全部的21個省區市的數據，使用分位數回歸研究服務業專業化集聚對服務業內部結構不同層面的影響的差別，同時也是對結論進行進一步的穩健性檢驗。由于數據比較少，按照通常做法，選取了0.25分位、0.5分位、0.75分位。

表4展示了分位數回歸的結果。地區基尼系數在0.25分位、0.5分位、0.75分位都通過了顯著性檢驗，表明服務業專業化集聚對服務業內部結構的影響是顯著的。從系數的大小來看，服務業內部結構指數處于中層的省區市受服務業專業化集聚的影響最為明顯。較高的服務業內部結構的省區市，如上海，生產性服務業已經達到或者接近服務業總值的一半，接近了發達國家的水平，故其服務業的結構演變對地區基尼系數的敏感度要略低。另外，較低服務業內部結構的省區市如甘肅、安徽等，生產性服務業發展仍比較落后，難以形成產業集聚，微弱的專業化集聚效應導致其對地區基尼系數的敏感度同樣較低。另外，較大的地區基尼系數的省區市不一定表明有著高的專業化集聚程度，從實際統計來看，是由于產業單一化造成的。低端的產業的單一化，主要是在工業化的前期，由于基本的生產生活需要而其他高端服務業尚未發展起來，生活服務業、流通倉儲、商業服務業類服務業在服務業結構中占據過大的份額。這跟國際組織ILO所定義的非正式部門現象相一致。而生產性服務業是高知識含量、高附加值產業，它的專業化集聚與低端服務業行業的單一化存在著明顯的區別。生產性服務業的集聚效應、外溢效應和對國民經濟的拉動效應對服務業內部結構升級和經濟增長都有著不可忽視的推動作用。同時，我們也可以看到，在一般的OLS回歸里面，由于受到個別省區市極端數值的影響，地區基尼系數并不顯著，這與我們的預期相符。在相對落后的省份，服務業專業化集聚效應并不明顯，仍然存在著很大的發展空間。

表4 分位數回歸結果

（五）結論與啟示

服務業內部結構向生產性服務業演進是已被發達國家數據經驗所證實的經濟規律，是我們國家服務業升級的必經之路。目前，全球越來越明顯的服務業集聚現象也在激勵著我們政府在北京、上海、廣州等各大城市推行建立服務業集聚區的政策。本文試圖從服務業專業化集聚的全新視角為服務業結構升級提供新的動力解釋，同時為服務業專業集聚區的必要性給予模型和實證的支持。通過構建一個非均衡增長模型，表明服務業專業化集聚產生的集聚效應會導致資源流入生產性服務業，推動服務業內部結構的升級轉型。生產性服務業排名前八的省份數據實證表明，服務業專業集聚效應存在且對服務業內部結構升級的推動顯著為正。同時，使用分位數回歸檢驗不僅證實了上述的結論，也證明了我國各大省區市行業結構和集聚現狀差別較大。

基于上述結論，本文的政策建議是十分明顯的：服務業的專業化集聚有利于形成整合優勢、勞動力蓄水池、信息共享、知識溢出、投入品共享等集聚效應從而加速生產性服務業的發展，推動服務業內部結構的升級和轉型。建立服務業專業化集聚區，對優化我國經濟增長結構和增長方式有著重要的意義。

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