生產性服務業發展的區域比較研究

劉曉科，胡振東

（1.寶雞文理學院 經濟管理系，陜西寶雞721013；2.湖北省信息中心，武漢430071）

0 引言

伴隨著產業升級換代和經濟結構調整轉型，經濟服務化已成為經濟全球化的顯著特征，內生于制造業產業鏈中的服務活動通過專業化分工而外置，生產性服務業正不斷促進區域經濟實現外延式和內涵式增長的平衡發展。完善的基礎設施和發達的制造業基礎，為生產性服務業發展提供了良好的市場條件，生產性服務業主要集聚于相對意義上具有較大市場規模和更優經濟地理位置的區域。國內目前形成了經濟區、城市群、都市圈為主導的經濟發展格局，生產性服務業成為區域經濟發展的新引擎，由于東部地區和中西部地區在產業結構、經濟發展水平方面存在顯著差異，生產性服務業在集聚發展模式、經濟發展貢獻率方面的區域比較研究顯得更有價值和意義。

文章以空間基尼系數為測算指標，基于國內六大城市群的近10年面板數據，進行描述統計分析，探索不同城市群的生產性服務業細分行業的集聚演化趨勢；進而建立以國內生產總值為因變量，生產性服務業六個細分行業的就業規模為自變量的回歸模型，進行實證分析，探究不同區域生產性服務業對經濟增長的影響差異。

1 研究對象和模型的選取

1.1 研究對象的選擇

以國內長三角，珠三角，京津冀，關天經濟區，成渝經濟區，長株潭、武漢都市圈等六大城市群為研究對象，依據《中國城市統計年鑒》，采集整理81個城市2003～2012近10年關于生產性服務業的相關數據。之所以，研究的時間起點為2003年，是因為國家統計局在2003年頒布了最新的《三次產業劃分規定》，明確了生產性服務業的細分行業，為了保持數據的一致性，從2003年開始計算。

表1 國內主要城市群規模一覽表

1.2 研究模型的選取

（1）用于研究生產性服務業集聚演化的指標——區域基尼系數。

（2）用于研究生產性服務業與區域經濟增長關系的模型——回歸模型。

劉曙華（2012）研究長三角地區生產性服務業與經濟增長關系的時候，建立了長三角各城市國內生產總值與生產性服務業六大細分行業就業規模之間的多元線性回歸分析模型。本文研究借鑒這個模型，多元線性回歸的一般數學模型為：

其中，因變量Yi代表的是第i個城市的國內生產總值，自變量Xi1到Xi6，依次代表生產性服務業交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，金融業，房地產業，租賃和商務服務業，科學研究、技術服務和地質勘查業的單位從業人數。通過對模型中未知參數β0到β6的估計，對建立的多元線性回歸方程進行參數檢驗和設定檢驗。

2 基于基尼系數的的生產性服務業區域比較分析

2.1 總體分布及集聚演化特征

按照模型（1），計算近10年（選取5個時間點）六大城市群的生產性服務業基尼系數，其結果見表2。可以看出，六大城市群生產性服務業的集聚程度隨著時間的推移均呈上升趨勢，同時，可以看出長三角、珠三角、京津冀等東部發達地區的集聚增幅在減小，趨于穩定，而長株潭武、關天、成渝等中西部地區的集聚增幅相對偏大，在空間布局上需要進一步優化調整。以2012年的數據為例，橫向比較來看，京津冀和成渝兩個城市群的集聚程度較高，分析其原因，這兩個城市群均形成了兩核驅動發展的格局，京津冀以北京、天津為核心，而成渝則以成都、重慶為核心，高度發達的城市化水平帶動了生產性服務業的高度集聚。而其它城市群基本上是多核集聚發展模式，或者是網狀集聚模式。

表2 2003～2012年國內主要城市群生產性服務業基尼系數一覽表

2.2 細分行業集聚演化規律的區域比較

通過模型（1）計算六大細分行業的基尼系數，總體上呈現出不同程度的增長趨勢。相比較而言，金融業由于其提供服務的“終端化”布局需求，其集聚程度相對較低，基尼系數基本上在0.4-0.5之間；而租賃與商務服務業、科學研究技術服務業、信息傳輸和計算機服務業由于其高科技含量、高附加值、高人力資本投入等原因，呈現出較高的集聚度，基尼系數基本上在0.6-0.7之間。

（1）以交通運輸、倉儲和郵政業為例。

交通運輸、倉儲和郵政業作為生產性服務業中的傳統行業，通過直接服務于制造業，從而帶動區域經濟發展。東部地區以長三角為例，中西部地區以成渝經濟區為例，這兩個城市群在交通運輸、倉儲和郵政業的發展過程中，呈現出不同的集聚趨勢，長三角的發展趨于平穩，而成渝經濟區呈現出不斷上升的趨勢，中西部欠發達地區，通過整合優勢資源，逐步剝離制造業部門的物流服務功能，以承接東部制造業為物流發展提供市場需求，在核心城市大力發展物流園區，搭建物資流通的平臺網絡，發揮交通運輸、倉儲和郵政業生產服務的基礎性作用。

圖1 長三角和成渝經濟區交通運輸、倉儲和郵政業集聚演化規律對比圖

（2）以房地產業為例。

生產性服務業的發展，一般要依托較好的城市配套設施，尤其是環境良好的商務大樓。其高人力資本的投入帶來的就是高端人才在核心城市的高度聚集，必將產生辦公居住的需求。所以作為傳統生產性服務業，房地產業在區域經濟發展過程中扮演重要角色。東部地區以珠三角為例，中西部地區以關天經濟區為例，房地產業呈現出不同的發展趨勢。珠三角地區房地產業的集聚度穩中有降，正在從核心城市向核心城市邊緣以及衛星城市發展，而關天經濟區的房地產業集聚度不斷提高，在核心城市大規模發展。同時，房地產業的集聚趨勢有升有降，也與國家相關調控政策有直接關系。

圖2 珠三角和關天經濟區房地產業集聚演化規律對比圖

（3）以科學研究技術服務業為例。

科技研發服務為生產性服務業發展提供人才技術保障，是其它產業發展的創新源泉。以高等院校、科研機構為主體的科學研究技術服務業的發展，在區域空間布局受到傳統體制的限制，形成了較為穩定的分布格局。相對于其它細分行業，其具有較高的集聚度，從集聚演化趨勢來看，基本維持在一個穩定的水平。東部地區以京津冀為例，中西部地區以關天經濟區為例，科學研究技術服務業集聚演化趨勢如圖3所示。

圖3 京津冀和關天經濟區科學研究技術服務業集聚演化規律對比圖

3 實證分析

把六大城市群分為兩組，即東部組（包括長三角、珠三角、京津冀）和中西部組（包括長株潭武、關天、成渝），分別利用模型（2）通過IBM SPSS Statistics 22.0分析，結果如下。（以東部組為例展開詳細分析）

3.1 相關系數矩陣

從相關系數來看，六個細分行業的就業人數與國內生產總值具有較高的相關性，可以進行回歸分析。

圖4 殘差分布直方圖圖

圖5 正態概率P-P圖

表3 Pearson相關性

3.2 回歸分析過程

采用逐步多元線性回歸，其中交通運輸倉儲和郵政業和信息傳輸計算機服務與軟件業兩個變量未通過檢驗而被剔除。由表4可知，模型的擬合系數為0.791，反映了因變量和自變量之間具有顯著的線性關系。

表4 模型摘要e

由表5可知，模型的設定檢驗F統計量的值為227.659，顯著性水平的P值為零，模型通過設定檢驗，由此得出因變量與自變量之間的線性關系明顯。

表5 ANOVAa

標準化殘差的絕對值為0.648，小于3，說明樣本數據中沒有奇異值，模型殘差的直方圖和正態概率P-P圖如圖4和圖5所示，兩者相比較可以認為殘差分布基本服從正態分布。由表6可知，東部地區國內生產總值與金融業、科學研究技術服務和地質勘查業、房地產業、租賃和商業服務業從業人數存在高度的線性相關關系，其回歸模型為：

表6 回歸系數a

式中，Y東為國內生產總值，X1到X4分別代表金融業、科學研究技術服務和地質勘查業、房地產業、租賃和商業服務業的從業人數。同樣分析可以得到中西部地區國內生產總值與生產性服務業就業的回歸模型如下：

式中，Y中西為國內生產總值，X1到X3分別代表金融業、房地產業、交通運輸倉儲和郵政業從業人數。

4 結論及政策建議

由模型（3）和模型（4）比較可知，不管作為東部發達地區還是中西部欠發達地區，金融業和房地產業兩個細分行業的就業規模對地區經濟增長都具有較強的帶動作用，東部地區應適當走分散化、區域梯度轉移發展之路，帶動非核心城市這兩個行業的規模化擴張，從而帶動區域經濟整體增長；西部地區應走金融業和房地產業集聚化發展之路，在大城市進一步營造金融、商業地產的良好政策環境，從東部地區吸引大量優秀人才，擴大就業，從而帶動經濟整體增長。

從模型（3）的進一步分析來看，作為東部地區，科學研究技術服務和地質勘查業與租賃和商業服務業的就業規模，對經濟增長具有一定的抑制作用，這兩個作為高人力資本投入的行業，顯然帶動經濟增長，憑借的是其技術創新、隱性知識的價值轉化等知識溢出效應來完成，相反一味的擴大規模，盲目增設科研院所、建立中介機構，帶來的是惡性競爭以及優勢科技資源無法效用最大化發揮。作為這兩個行業，應該走“產學研聯盟”之路，整合區域行業優勢資源，形成合作共贏的利益機制和共享高效的服務供給機制。

而作為中西部地區，從模型（4）可以看出，傳統行業交通運輸、倉儲和郵政業依然與經濟增長具有顯著的關系，但不是預估的正相關關系。中西部地區在承接了東部地區制造業轉移之后，原有物流配套服務未能及時跟進，外部強大的物流服務需求，催生了大量非專業物流服務從原有大型企業中剝離并成立物流公司，“亂戰”中的物流服務供給，勢必是低效率的。如何借助現代信息技術，建立物流信息平臺，共享資源，實現區域物資高效流通，是中西部地區首當其沖要解決的事情。當真正走上集約化、信息化、平臺化、網絡化發展之路，這種“效益背反”才會逐步消失。

綜上，生產性服務業的發展有其內在復雜的細分行業之間的互相牽制關系，只有根據區域經濟發展的階段，按照產業集聚發展的一般規律，調整戰略重點和統籌安排，才能發揮生產性服務業對于經濟增長的引擎作用。

[1]李君華.產業集聚與布局理論[M].北京:經濟科學出版社,2010,(7).

[2]劉曙華.生產性服務業集聚與區域空間重構[M].北京:經濟科學出版社,2012,(11).

[3]馬鵬,李文秀.高端服務業集聚效應研究——基于產業控制力視角的分析[J].中國軟科學,2014,(4).

[4]沈玉芳,劉曙華.長三角地區生產性服務業布局的結構與趨勢分析[J].城市發展研究,2011,(4).

[5]陳國權,于洋.服務業非集聚化的縣政體制影響——基于浙江的研究[J].公共管理學報,2013,(3).

[6]劉曉科,楊嘉歆.關天經濟區生產性服務業空間集聚及其演化規律[J].商業時代,2014(26).

[7]劉純彬,李筱樂.生產性服務業發展與經濟增長的非線性關系[J].上海經濟研究,2013,(9).

[8]席艷樂,易瑩瑩.生產性服務業發展與上海制造業國際競爭力的提升[J].統計與決策,2013,(4).