省域市場潛力差異與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚：來自中國的證據(jù)

徐春華，劉 力

（廣東外語外貿(mào)大學(xué)，廣東，廣州 100872）

省域市場潛力差異與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚：來自中國的證據(jù)

徐春華，劉 力

（廣東外語外貿(mào)大學(xué)，廣東，廣州 100872）

本文對我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的時空演變及其與市場潛力的相互關(guān)系考察后發(fā)現(xiàn)：生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)表現(xiàn)出顯著的地區(qū)集聚特征，其集聚不僅在東中西部間具有顯著的梯度差異，而且在整體上呈現(xiàn)出向東部沿海地區(qū)逐漸“收攏”的特征；各省域的市場潛力同樣在東中西部間有明顯的梯度差異，且制造業(yè)集聚大省的市場潛力明顯高于其他地區(qū)；DOLS的實證結(jié)果表明，市場潛力對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚有顯著的促進(jìn)作用，但其作用力度及顯著性水平均自西向東呈遞減態(tài)勢，而面板誤差修正模型進(jìn)一步證實了這兩者間存在協(xié)整關(guān)系。

市場潛力；生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)；集聚；DOLS

一、引言

在全球化世界經(jīng)濟(jì)格局中，服務(wù)業(yè)已成為提升國際競爭力的重要領(lǐng)域。近年來，我國服務(wù)業(yè)①我國長期以來所使用的“第三產(chǎn)業(yè)”與“服務(wù)業(yè)”這兩個概念的內(nèi)涵大致相同，且可以參照西方的四分法將其分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、分配性服務(wù)業(yè)、消費性服務(wù)業(yè)及社會性服務(wù)業(yè)。快速發(fā)展，繼2012年第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資超過第二產(chǎn)業(yè)后，2013年服務(wù)業(yè)增加值比重達(dá)到46.1%，首次超過制造業(yè)占比。②2013年國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計公報，來自于國家統(tǒng)計局。我國經(jīng)濟(jì)地域差異明顯，服務(wù)業(yè)發(fā)展的空間規(guī)律及其集聚特征亦受到廣泛關(guān)注。Scott等人提出了服務(wù)業(yè)集聚概念后，大批學(xué)者加大了對服務(wù)業(yè)（包括生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)）集聚及其成因的研究力度。就影響服務(wù)業(yè)尤其是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的因素而言，它們往往和影響制造業(yè)集聚的因素截然不同。譬如，人們普遍認(rèn)為基于距離最小化的成本節(jié)約與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。已不足以解釋諸如知識密集型的服務(wù)業(yè)的集聚現(xiàn)象，也不能僅僅用工廠互相接近和工業(yè)的物質(zhì)聯(lián)系所帶來的總成本節(jié)約和總收益增大來解釋服務(wù)業(yè)（包括生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)）的空間集聚。服務(wù)業(yè)間的“互補共生”在相當(dāng)大程度上是理解服務(wù)業(yè)集聚的關(guān)鍵，且生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)更傾向于從集聚學(xué)習(xí)和創(chuàng)新環(huán)境等方面來探尋集聚利益。

盡管生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展而呈現(xiàn)出相互依賴、相互促進(jìn)的融合發(fā)展趨勢③Andersson, M. Co-location of Manufacturing and Producer Services: A Simultaneous Equation Approach, Electronic Working Paper Series, 2004,No.08.，但從社會生產(chǎn)力發(fā)展的一般規(guī)律來看，制造業(yè)是(生產(chǎn)性)服務(wù)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)并為后者的發(fā)展創(chuàng)造出了需求空間。在兩者的互動關(guān)系中，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)能提高制造業(yè)的勞動生產(chǎn)率及競爭力，而制造業(yè)的發(fā)展壯大則能為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展創(chuàng)造出更大的需求。制造業(yè)因集聚產(chǎn)生的需求是促使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的一個基本前提，需求的規(guī)模和發(fā)展?jié)摿t是決定生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展和集聚的關(guān)鍵因素。

若將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展階段劃分為種子期、成長期和成熟期三個階段，則可借助于圖1來說明外部市場的發(fā)育程度(縱軸)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展階段(橫軸)之間的關(guān)系。

圖1　 外部市場發(fā)育程度與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展階段

在種子期，制造業(yè)企業(yè)所需的各種生產(chǎn)性服務(wù)基本上均由企業(yè)內(nèi)部提供，尚未形成一個外部的生產(chǎn)性服務(wù)市場；在成長期，外部生產(chǎn)性服務(wù)市場逐步形成，此時制造業(yè)企業(yè)的內(nèi)部活動逐步開始外部化；在成熟期，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的市場細(xì)分程度及其發(fā)育程度更為高級和完善，服務(wù)的專業(yè)化水平也隨之不斷提高。總之，隨著制造業(yè)內(nèi)部企業(yè)數(shù)量的增多及其規(guī)模的擴(kuò)大，它們對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的需求就越大，從而擴(kuò)大了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的市場，由此不斷促使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展并提高其集聚水平。

對此，當(dāng)前研究往往將由制造業(yè)所衍生出來的市場潛力視為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的既定理論前提，即多數(shù)學(xué)者往往直接從制造業(yè)與服務(wù)業(yè)或生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)之間的互動關(guān)系來開展這一研究，而對市場潛力與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚之間的具體作用關(guān)系和作用力度的研究則尚付闕如。事實上，制造業(yè)對服務(wù)業(yè)(生產(chǎn)性服務(wù)業(yè))的主要作用途徑應(yīng)是由前者所衍生的市場需求對后者的拉動，這便涉及到市場潛力問題。與此同時，制造業(yè)高度集聚的地區(qū)誠然會對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)成長和集聚提供地方需求條件，然而僅局限于本地制造業(yè)所產(chǎn)生的拉動作用而無視相鄰地區(qū)制造業(yè)對本地服務(wù)業(yè)(生產(chǎn)性服務(wù)業(yè))的影響，則無疑是與我國大力促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的政策邏輯不相符的。對此，市場潛力這一概念可以在立足本地市場規(guī)模的同時還能考慮到其他地區(qū)(尤其是周邊地區(qū))的市場容量，從而捕獲各地區(qū)之間的空間關(guān)聯(lián)和市場互動作用，進(jìn)而更合理地衡量一地的市場需求規(guī)模。基于上述認(rèn)識，本文擬將對我生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的現(xiàn)狀、各地區(qū)市場潛力差異以及后者對前者的作用關(guān)系進(jìn)行分析，以期得出相應(yīng)的政策啟示。

二、中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚現(xiàn)狀

服務(wù)可分為生產(chǎn)性服務(wù)和非生產(chǎn)性服務(wù)，兩者間的主要區(qū)別在于服務(wù)提供者對包含于其中的產(chǎn)品生產(chǎn)過程所需擁有技術(shù)性知識的程度，特別地，生產(chǎn)性服務(wù)提供者若想隨時做出有效反應(yīng)，則需要被持續(xù)地置身于產(chǎn)品生產(chǎn)過程的新興生產(chǎn)需求、瓶頸及復(fù)雜性中，這正是為什么生產(chǎn)性服務(wù)提供者傾向于和制造商維持一定程度的鄰近性及共處一處進(jìn)而產(chǎn)生集聚經(jīng)濟(jì)的原因④Antonio Andreoni and Carlos López-Gómez. Can we live on services?’ Exploring manufacturing-services interfaces and their implications for industrial policy design”, Paper to be presented at the DRUID Academy, 2012,19(21).。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是指為其他企業(yè)提供相關(guān)服務(wù)的行業(yè)，包括提供與信息處理、實物商品等方面相關(guān)的服務(wù)活動，如研發(fā)、保險、銀行、金融、職業(yè)與科學(xué)服務(wù)、商品儲存與銷售以及市場調(diào)研與廣告宣傳等其他商業(yè)服務(wù)。

在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細(xì)分行業(yè)的選取上，顧乃華等人僅選取了金融保險業(yè)作為代表行業(yè)；邵暉選擇了金融服務(wù)業(yè)、信息咨詢服務(wù)業(yè)及計算機(jī)應(yīng)用等三大行業(yè)作為代表行業(yè)；馮泰文考慮數(shù)據(jù)可獲得性后，選取了交通運輸倉儲和郵政業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、金融業(yè)以及房地產(chǎn)業(yè)這4個行業(yè)代表生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)；韓峰等人把電力煤氣供水、建筑、交通運輸倉儲郵政、信息傳輸計算機(jī)服務(wù)和軟件、批發(fā)零售、金融、租賃和商品服務(wù)、科技服務(wù)和地質(zhì)勘查、水利環(huán)境和公共設(shè)施管理等9個行業(yè)作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。基于現(xiàn)有研究并考慮到前述生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的定義與特征，我們選取了2003-2012年間交通運輸倉儲和郵政業(yè)、信息傳輸計算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)等7個行業(yè)作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的主要代表行業(yè)進(jìn)行考察。

從地區(qū)產(chǎn)業(yè)集中率的視角考察產(chǎn)業(yè)的空間分布和地區(qū)差距更為直觀，從而本文采用這一指標(biāo)來考察我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的地區(qū)集聚，其公式為：

結(jié)合圖2以及相關(guān)計算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，北京的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚程度最高——從2003年的0.118上升到2012年的0.14（其余省域的數(shù)值均小于0.1），這與它身為全國政治中心及文化中心的地位密切相關(guān)；廣東緊隨其后——從2003年的0.08上升到2012年的0.098；此外，上海、江蘇、浙江、山東、河南等省域的集聚程度也普遍處于較高層級，而西藏、陜西、青海、寧夏等省域的集聚程度則普遍偏低。值得注意的是，山東、江蘇、浙江、廣東等省份⑦相關(guān)研究顯示，江蘇、浙江、山東、廣東等四大省域基本上是我國制造業(yè)集聚程度最高的地區(qū)。還是制造業(yè)高度集聚的省域，這表明制造業(yè)的集聚確實能為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造出必要的需求空間與市場潛力，使得兩者呈現(xiàn)出融合發(fā)展的態(tài)勢。

從圖2中還可以捕獲我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的空間演變趨勢：東北三省的集聚程度有所下降，這主要體現(xiàn)在黑龍江和吉林兩省；在中部地區(qū)其集聚程度也有所減弱，這主要體現(xiàn)在江西省；在東部沿海地區(qū)的福建、浙江兩省中，其集聚程度則不斷提高。總體上看，我國的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚呈現(xiàn)出向東南部沿海省域“收攏”的趨勢，表明東部沿海區(qū)域日益成為我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚重地。

圖2　 2003年(左圖)與2012年(右圖)我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的空間分布

圖3　 我國三大地區(qū)中生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的省域集聚均值

圖3進(jìn)一步反映出了2003-2012年間我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚均值在東、中、西部⑧本文測算的東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆，下同。三大地區(qū)的集聚差異。從總體上看，這一均值在這三大地區(qū)間除了呈現(xiàn)出相應(yīng)的梯度差距外，還表現(xiàn)出東部緩慢遞增、中部緩慢下降而西部基本不變的態(tài)勢。這一現(xiàn)象說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在東部地區(qū)的集聚確實隨著時間推移而表現(xiàn)出自我強化的特征，而由東部沿海地區(qū)制造業(yè)集聚而釋放的市場潛力則應(yīng)是導(dǎo)致這一現(xiàn)象的關(guān)鍵因素。

三、我國各省域的市場潛力差異

在市場潛力方面，就中國這么一個區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平嚴(yán)重失衡的經(jīng)濟(jì)體而言，不同省域在要素稟賦、經(jīng)濟(jì)總量、區(qū)域關(guān)聯(lián)、居民消費能力、制造業(yè)的發(fā)展與集聚水平等方面均存在顯著差異，由此必然使得各省域的市場潛力差異甚大。采用Keeble等人提出的關(guān)于市場潛力計算公式，可以估算出我國31個省域的市場潛力情況。其計算公式為：

其中，Dij是i省與j 省省會之間的距離，GDPi和GDPj分別是i省與j省的地區(qū)生產(chǎn)總值，該數(shù)值越大表明該地區(qū)的市場潛力越大。⑨省會城市(直轄市)間的距離數(shù)據(jù)可從中國物資儲運總公司網(wǎng)站(http://www.cmst.com/cn/mieage.asp)獲得；GDP數(shù)據(jù)來自各省域相應(yīng)年份的統(tǒng)計年鑒，并以1998年為基期的GDP平減指數(shù)對之進(jìn)行平減。事實上，這一涵括了“經(jīng)濟(jì)腹地”思想的市場潛力衡量指標(biāo)已為眾多學(xué)者普遍采用，因其在相當(dāng)大程度上將空間相關(guān)性納入到了衡量一地市場潛力的范疇內(nèi)。表1給出了各省域的市場潛力情況。

表1　 各省域市場潛力差異

（續(xù)表）

從表1可知，江蘇、浙江、山東、廣東等制造業(yè)集聚大省的市場潛力明顯高于其他地方，而西藏、青海、寧夏等西部省域及海南這一地理位置特殊的島嶼省份的市場潛力則遠(yuǎn)低于其他地區(qū)。前文已知，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚在東、中、西部三大地區(qū)之間表現(xiàn)出明顯的區(qū)域梯度差異，而通過計算2003-2012年這三大地區(qū)市場潛力的歷年均值，亦可發(fā)現(xiàn)類似的差異不僅明顯存在而且呈現(xiàn)固化趨勢(見圖4)。

圖4　 2003-2012年東中西部市場潛力的省域均值

圖5　 我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與市場潛力的散點圖

值得注意的是，由計算結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)北京生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出其市場潛力水平。造成這一差異主要有兩大原因：一方面，就生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚而言，北京的集聚程度在全國首屈一指且逐年遞增；另一方面，就市場潛力而言，北京的地區(qū)生產(chǎn)總值盡管在總額上高于一般省域，但是其他省域則往往因其在地域面積上的相對優(yōu)勢而使其經(jīng)濟(jì)總量仍不輸于北京，從而使得北京的市場潛力在客觀上受到自身地區(qū)規(guī)模的限制⑩其實，作為首都的北京，其距離的作用在計算方法上會遠(yuǎn)比其他省份小，故其市場潛力可能被低估。。鑒于此，我們將北京這一存在明顯異質(zhì)性的樣本剔除，以剩余30個省域作為研究對象。剔除異質(zhì)性樣本并對剩余樣本的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與市場潛力對數(shù)化處理后(分別為lnproserv與lnmp)不難發(fā)現(xiàn)，絕大部分樣本觀測值都被包含在擬合值90%的置信區(qū)間當(dāng)中，亦即生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與市場潛力之間存在顯著的相關(guān)性(見圖5)。

四、數(shù)據(jù)檢驗和方法選取

（一）對面板數(shù)據(jù)的相關(guān)檢驗

在前文基礎(chǔ)上，首先對lnproserv與lnmp進(jìn)行面板單位根檢驗，若各變量存有相同單位根則對之進(jìn)行協(xié)整檢驗。考慮到我國存在顯著的地區(qū)差異這一事實，我們還將分別對東中西部三大地區(qū)進(jìn)行探析。

1.面板數(shù)據(jù)單位根檢驗

為避免對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)直接回歸而導(dǎo)致的偽回歸(Spurious Regression)問題，同時考慮到面板數(shù)據(jù)單位根檢驗有多種檢驗統(tǒng)計量且每種均有其不可克服的缺陷，我們選用LLC檢驗、ISP檢驗、Fisher-PP檢驗和Fisher-ADF檢驗等四種常用的檢驗方法對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗。具體檢驗結(jié)果如表2所示。

表2　 各變量的面板單位根檢驗結(jié)果

從表2的檢驗結(jié)果可知，無論是全國還是東中西部三大地區(qū)，其各變量的原序列都是不平穩(wěn)的，而對之一階差分后的序列則至少在5%顯著性水平上拒絕了“存在單位根”的原假設(shè)，從而綜合判斷各變量均為I(1)過程。

2. 面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗

在面板單位根檢驗的基礎(chǔ)上，我們采用Pedroni與Kao提出的協(xié)整檢驗方法識別變量之間是否存有穩(wěn)定的長期關(guān)系。Pedroni在協(xié)整方程回歸殘差的基礎(chǔ)上構(gòu)造出7個統(tǒng)計量來檢驗面板變量之間的協(xié)整關(guān)系，其中Panel v、Panel ρ、Panel PP和Panel ADF等4個統(tǒng)計量利用組內(nèi)尺度來描述，而Group ρ、Group PP和Group ADF等3個統(tǒng)計量則以組間尺度來描述；原假設(shè)為變量之間不存在協(xié)整關(guān)系（見表3）。

表3　 Pedroni面板協(xié)整檢驗

從表3中協(xié)整檢驗的相關(guān)結(jié)果可知，無論是在全國層面還是三大地區(qū)層面，大部分檢驗結(jié)果都表明各變量至少在5%的顯著性水平下存在協(xié)整關(guān)系。由此判定全國及三大地區(qū)的lnproserv與lnmp之間存在協(xié)整關(guān)系，亦即各變量之間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。

（二）方法選取

當(dāng)面板數(shù)據(jù)的協(xié)整關(guān)系成立時，直接采用OLS估計的結(jié)果將是有偏的。對此，Pedroni提出了估計異質(zhì)性面板協(xié)整方程的完全修正最小二乘法(FMOLS)，Kao和Chiang提出了面板動態(tài)最小二乘估計(DOLS)。他們不僅發(fā)現(xiàn)FMOLS和DOLS在估計協(xié)整方程時優(yōu)于OLS，而且DOLS估計方法還不像FMOLS估計方法那樣需要以初始的OLS估計量為基礎(chǔ)進(jìn)行修正，同時仿真實驗也進(jìn)一步證實DOLS在SIZE和POWER等方面更優(yōu)良、更穩(wěn)健；在小樣本情況下，F(xiàn)MOLS會造成明顯偏差——這一偏差在同質(zhì)性面板數(shù)據(jù)中甚至?xí)^OLS估計量，而DOLS估計方法則會比Johansen與Engle-Granger等人提出的協(xié)整方法更為優(yōu)越。此外，DOLS估計量不但效果相對較好，而且還克服了可能存有的序列相關(guān)和變量間內(nèi)生性問題①DOLS估計過程中，協(xié)方差均采用Newey-West估計量, 因此對于模型中可能存在的異方差和自相關(guān)問題都是穩(wěn)健的。，因為DOLS方法通過增加滯后項(Lagged)與超前項(Lead)來克服回歸變量間可能存有的聯(lián)立性偏誤。由此可知，選用DOLS估計方法是較為理想的。

五、模型設(shè)定與回歸結(jié)果

（一）DOLS回歸結(jié)果分析

基于前文分析并考慮到DOLS在近年來面板協(xié)整關(guān)系的研究中被廣泛使用的事實，我們選用此法估計本文的相關(guān)結(jié)果，并將有待估計的DOLS回歸方程設(shè)定為：

其中，β是標(biāo)準(zhǔn)OLS估計量，cij為DOLS的修正系數(shù)，q1為超前時期，q2為滯后時期。對全國及東中西部三大地區(qū)服務(wù)業(yè)集聚與市場潛力的DOLS估計結(jié)果如表4所示，同時，為了比較分析，我們還給出了相應(yīng)的OLS估計結(jié)果。

表4　 全國及東中西部三大地區(qū)的面板估計結(jié)果

從表4的DOLS回歸結(jié)果可知，市場潛力總體上(全國層面)能對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用，其提高1個百分點，則將促使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚提升約0.88個百分點，這說明我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚程度對市場潛力的依賴性非常高，且后者的確是解釋前者的一大主要因素。具體到我國東中西部三大地區(qū)而言，DOLS回歸結(jié)果存有一定差異：市場潛力的顯著性呈現(xiàn)自西向東遞減態(tài)勢。這表明市場潛力在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的初期(亦即集聚程度較低的地區(qū)如西部)表現(xiàn)得最為明顯，而隨著集聚程度的不斷提高其顯著性會有所下降。這一結(jié)論大致與圖5中擬合曲線的含義相吻合。值得注意的是，OLS的回歸結(jié)果無論是在全國層面還是東中西部層面均小于相應(yīng)的DOLS回歸結(jié)果，且其顯著性也存有一定差異。在面板數(shù)據(jù)存在協(xié)整關(guān)系的情況下，有理由認(rèn)為這是由OLS回歸方法的自身偏誤使然。

此外，存有協(xié)整關(guān)系或長期均衡關(guān)系的非平穩(wěn)經(jīng)濟(jì)變量雖然會在短期內(nèi)出現(xiàn)失衡，但可以在短期動態(tài)過程中不斷調(diào)整。運用誤差修正模型則可排除由非平穩(wěn)變量導(dǎo)致的偽回歸的影響，從而辨析出各變量間的短期波動和長期均衡關(guān)系。誤差修正模型中既有描述變量長期關(guān)系的參數(shù)，又有刻畫變量短期關(guān)系的參數(shù)，從而可以同時探討經(jīng)濟(jì)問題的長期特征與短期特征。鑒于此，我們選用這一模型探析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與市場潛力之間的長期和短期因果關(guān)系，同時考慮到樣本自由度問題，我們僅對全國層面的這一關(guān)系進(jìn)行探析。

在對模型(3)進(jìn)行DOLS估計的基礎(chǔ)上，通過生成此估計模型中表示變量與長期均衡之差距的殘差項 ，將本文的面板誤差修正模型設(shè)定為如下形式：

其中，Δ表示一階差分，k為滯后長度，是在兩步估計中估計量最優(yōu)時選擇的一個最大值；δ為模型趨向均衡的調(diào)整速度從而反映了系統(tǒng)偏離長期均衡時的修正機(jī)制，同時還可由此檢驗長期Granger因果關(guān)系——若δ1i和δ2i不為零則變量之間存在因果關(guān)系。由于不同的滯后階數(shù)往往對Granger因果檢驗的結(jié)果十分敏感，故需通過R2、赤池信息準(zhǔn)則、施瓦茨信息準(zhǔn)則、DW統(tǒng)計量和F統(tǒng)計量等相關(guān)統(tǒng)計量來綜合判斷。經(jīng)過反復(fù)模擬比較，最終發(fā)現(xiàn)模型(4)和模型(5)均選擇滯后1期模型整體估計最優(yōu)。具體結(jié)果見表5。

表5　 面板誤差修正模型的估計結(jié)果

由表5的回歸結(jié)果不難看出，兩個模型中誤差修正項的回歸系數(shù)均符合誤差修正模型的反饋原理，從而進(jìn)一步印證了上述面板協(xié)整關(guān)系的存在——協(xié)整關(guān)系與誤差修正模型之間的必然聯(lián)系可以通過Granger定理加以證實。模型(4)中誤差修正項的回歸結(jié)果證實了解釋變量是生產(chǎn)性服務(wù)集聚的Granger長期原因。此外，模型(4)中△lnmpit-1項的回歸系數(shù)在5%的顯著性水平下顯著且其數(shù)值為-0.139 3，說明市場潛力對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的促進(jìn)作用確實是一個隨著市場發(fā)育程度的提高而遞減的過程。

（二）穩(wěn)健性檢驗

值得一提的是，前文僅就lnproserv和lnmp之間的關(guān)系進(jìn)行了考察，然而這種單一的回歸分析很可能存在遺漏變量的問題。鑒于此，同時出于穩(wěn)健性的考慮，我們加入了相應(yīng)的控制變量，并且選用隨機(jī)效應(yīng)或固定效應(yīng)的回歸方法進(jìn)行考察。

在控制變量的選取方面，首先，考慮到各省域的對外開放水平差異可能影響到生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚，故把各省域FDI(按歷年匯率換算)以及進(jìn)出口總額(經(jīng)匯率換算)分別在其地區(qū)生產(chǎn)總值（現(xiàn)價）中的比重作為開放因素的控制變量（分別記為rfdi和imexpo）。第二，不同省域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也將可能對其生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生影響，故使用各省域人均實際地區(qū)生產(chǎn)總值（pergdp，單位為“萬元/人年”）作為控制變量。第三，為了控制來自城鎮(zhèn)化的影響，我們用城鎮(zhèn)人口在總?cè)丝谥械谋戎剡@一指標(biāo)來衡量城鎮(zhèn)化水平（urban）。最后，為了控制地方政府的不同行為對各省域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚造成的影響，我們采用人均地方本級財政支出與總財政支出①總財政支出為人均地方財政支出與人均中央財政支出之和。比來捕獲地方政府的經(jīng)濟(jì)行為。特別地，為了減輕異方差問題對回歸結(jié)果的影響，我們對所有變量都進(jìn)行了對數(shù)化處理。相關(guān)回歸結(jié)果如表6所示。

表6　 普通面板模型的估計結(jié)果

（續(xù)表）

從表6中的回歸結(jié)果不難看出，在控制了相關(guān)變量的前提下，固定效應(yīng)的回歸結(jié)果表明，市場潛力的確能夠?qū)ιa(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚產(chǎn)生顯著的正向作用，而且這一積極作用受其他變量變化的影響不大，從而本文的主要結(jié)論是穩(wěn)健的。

六、小結(jié)與啟示

制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的主要作用途徑應(yīng)是由前者所衍生的市場需求對后者的拉動作用，而與需求規(guī)模和發(fā)展?jié)摿γ芮邢嚓P(guān)的市場潛力這一概念則可以在本地市場規(guī)模的基礎(chǔ)上同時考慮到其他地區(qū)(尤其是周邊臨近地區(qū))的市場容量，從而捕獲了各地區(qū)之間的空間關(guān)聯(lián)和市場互動作用。本文研究表明：(1)我國的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)表現(xiàn)出顯著的地區(qū)集聚態(tài)勢，而這一集聚現(xiàn)象不僅在東中西部三大地區(qū)間存有明顯的梯度差異，而且在整體上還呈現(xiàn)出向東部沿海地區(qū)逐漸“收攏”的特征；(2)我國各省域的市場潛力同樣存在顯著的地區(qū)差異且在東中西部三大地區(qū)間亦有明顯的梯度差異，江蘇、浙江、山東、廣東等制造業(yè)集聚大省的市場潛力明顯高于其他地方；(3)運用DOLS估計方法實證研究后發(fā)現(xiàn)，市場潛力在總體上(全國層面)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚有著顯著的促進(jìn)作用，而這一作用力度及其顯著性均自西向東呈遞減態(tài)勢，同時面板誤差修正模型進(jìn)一步證實了這兩者間協(xié)整關(guān)系的存在性；（4）加入控制變量后的固定效應(yīng)回歸結(jié)果表明本文的相關(guān)結(jié)論是穩(wěn)健的。

基于上述結(jié)論可得以下政策啟示：(1)重視生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在我國東中西部間存有的顯著梯度差異，引導(dǎo)東部沿海地區(qū)高度集聚的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的合理布局，以使其與制造業(yè)形成良性互動；(2)各地區(qū)應(yīng)大力拓展自身市場潛力，包括穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長速度、提高與周邊地區(qū)的互動合作水平、推動本地制造業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級等，由此為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的成長壯大提供保障；(3)擴(kuò)大內(nèi)需、優(yōu)化需求結(jié)構(gòu)，充分發(fā)揮市場潛力對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的顯著促進(jìn)作用，不同地區(qū)應(yīng)力求立足本地生產(chǎn)潛力狀況孕育出符合自身市場需求的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，而非盲目跟風(fēng)、罔顧自身實際地發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)；(4)運用市場潛力對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的促進(jìn)作用培育出具有國際市場競爭力的產(chǎn)業(yè)集群，由此提升我國服務(wù)業(yè)整體競爭力及其結(jié)構(gòu)水平，引領(lǐng)我國經(jīng)濟(jì)走出主要依靠工業(yè)帶動和數(shù)量擴(kuò)張這一非良性循環(huán)。

[1] 蔣麗.廣州市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布及成因研究[J].經(jīng)濟(jì)地理，2014,34(3):106-113.

[2]蔣三庚.現(xiàn)代服務(wù)業(yè)研究[M].中國經(jīng)濟(jì)出版社,2007.

[3] 顧乃華,畢斗斗,任旺兵.中國轉(zhuǎn)型期生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展和制造業(yè)競爭力關(guān)系研究——基于面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2006,(9): 14-21.

[4] 喻春嬌,肖德,胡小潔.武漢城市圈生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對制造業(yè)效率提升作用的實證[J].經(jīng)濟(jì)地理,2012, 32(5):93-98.

[5]曾國寧.生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集群：現(xiàn)象、機(jī)理和模式[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài),2006,(12): 59-61.

[6]胡曉鵬,李慶科.生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)共生關(guān)系研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2009,(2): 33-45.

[7]邵暉.北京市生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)聚集特征[J].地理學(xué)報,2008,63(12): 1289-1298.

[8]馮泰文.生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展對制造業(yè)效率的影響——以交易成本和制造業(yè)成本為中介變量[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2009,(3) : 56-65.

[9]韓峰,王琢卓,李玉雙.生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與城市經(jīng)濟(jì)增長——基于湖南省地級城市面板數(shù)據(jù)分析[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2011,(6) : 19-27.

[10]范劍勇.市場一體化、地區(qū)專業(yè)化與產(chǎn)業(yè)集聚趨勢[J].中國社會科學(xué),2004,(6): 39-51.

[11]金煜,陳釗,陸銘.中國的地區(qū)工業(yè)集聚：經(jīng)濟(jì)地理、新經(jīng)濟(jì)地理與經(jīng)濟(jì)政策[J].經(jīng)濟(jì)研究,2006,(4):79-89.

[12]魏梅,曹明福,江金榮.生產(chǎn)中碳排放效率長期決定及其收斂性分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究, 2010,(9):43-52.

[13]Scott A.J. Flexible Production Systems and Regional Development: the Rose of New Industrial Spaces in North America and Western Europe[J], International Journal of Urban and Regional Research, 1988, 12:71-86.

[14]Airoldi A., Jantti G.B., Gambardella A. The Impact of Urban Structure on the Location of Producer Services[J], The Service Industries Journal, 1997,17(1):91-114.

[15]Coffey W.J. The Geographies of Producer Services[J], Urban Geography, 2000, 21(2):170-183.

[16]Pinch S., and Henry N. Paul Krugman’s Geography Economics, Industrial Clustering and the British Motor Sport Industry[J], Regional Studies, 1999,33(9):815-827.

[17]Daniel P.W. Services and the Global System of Cities, in: P.W. Daniels (ed.), Service Industries in the World Economy[M]. Oxford: Blackwell, 1993.

[18] Keeble, D., and Nacham L. Why do Business Service Firms Cluster? Small Consultancies, Clustering and Decentralization in London and Southern England[J], Transactions of the Institute of British Geographers, 2002, 27(1):67-90.

[19] Geo W.R. The growth of producer service industries: sorting through the externalization debate[J]. Growth and Change, 1991,22(4):118-141.

[20]Guerrieri P., V. Meliciani. Technology and international competitiveness: The interdependence between manufacturing and producer services[J], Structural Change and Economic Dynamics, 2005,16( 4 ) : 489-502.

[21]Keeble D., Offord J., and Walker S., Peripheral Regions in a Community of Twelve Member States[M]. Luxembourg : Commission of the European Communities, 1986.

[22]Garretsen H. and J. Peeters. Capital Mobility, Agglomeration and Corporate Tax Rates: Is the Race to the Bottom for Real[J], CESifo Economic Studies, 2007, 53(2):263-294.

[23]Pedroni P. Critical Values for Cointegration of Heterogeneous Panels with Multiple Regressors[J], Oxford Bulletin of Economics and statistics, 1999, (61):653-670.

[24] Kao, C., Chiang , M.H., “On the estimation and inference of a cointegrated regression in panel data[J]. In: Baltagi, B.H., et al. (Ed.), Nonstationary Panels, Panel Cointegration and Dynamic Panels, Advances in Economics, 15. Elsevier Science, Amsterdam , 2000.

[25] Stock, J.H., Watson, M. A simple estimator of co integrating vectors in higher ordered systems[J], Econometrica, 1993, 61(4):783-820.

[26] Dong S.C., Li F., Li Z.H., Jin X.F. The Environmental Kuznets Curve and Spatial Pattern of Environmental-Economy in China: Evidence from a Panel Cointegration Test [J]. Journal of Resources and Ecology, 2010(2):169-176.

[27] Granger C.W.J. and Newbold P. Spurious Regressions in Econometrics[J]. Journal of Econometrics.1974, (2):111-120.

〔執(zhí)行編輯：韓超〕

Differences of Provincial Market Potential and Producer Services’ Agglomeration: the Evidence from China

Xu Chunhua, Liu Li
(Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou, 100872, China)

By analyzing spatial-temporal evolution of producer services’ agglomeration and the relationship between its agglomeration and market potential, this paper gets the results that producer services’agglomeration in China shows significant characteristics of regional agglomeration, this agglomeration not only has gradient differences in East Middle West Regions of China, but also draws close to Eastern coastal areas on the whole. Similarly, market potential also shows gradient differences in different regions of China, and its value in manufacturing provinces is greater than other areas. Furthermore, the DOLS empirical results show that, market potential has a significant role in promoting producer services’ agglomeration, but this driving force and its significance level show an increasing trend from East to West. Besides that, panel error correction model further confirms the co-integration relationship between market potential and producer services’ agglomeration.

Market Potential; Producer Services; Agglomeration; DOLS

F426

A

2095-7572(2016)06-0062-14

2016-8-10

徐春華(1986—），男，廣東韶關(guān)人，廣東外語外貿(mào)大學(xué)國際服務(wù)外包研究院講師，研究方向為西方經(jīng)濟(jì)學(xué)

劉力(1966—)，女，吉林四平人，廣東外語外貿(mào)大學(xué)經(jīng)貿(mào)學(xué)院，經(jīng)濟(jì)學(xué)教授，理學(xué)博士，從事產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與區(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展研究。