京津冀現代服務業空間布局的非對稱效應

閻東彬

內容摘要：本文建立了帶有隨機波動率的時變參數向量自回歸模型（SV-TVP-VAR），分析了不同時期京津冀地區現代服務業集聚性對地區生產總值、經濟結構以及就業的非對稱效應。研究結果發現：現代服務業集聚性對地區生產總值和就業具有非對稱效應，而對經濟結構不存在非對稱效應；經濟結構對現代服務業集聚性的敏感性最強，就業次之，而地區生產總值的敏感性最差；現代服務業集聚性對地區生產總值和經濟結構具有長期效應，而對就業只有短期影響；現代服務業的空間布局要視經濟目標而定，如果希望改善就業情況，那么現代服務業的空間布局應該以分散化、網絡布局為主；如果希望拉動經濟增長及調整產業結構，空間布局應該以產業集聚模式為主。

關鍵詞：現代服務業 京津冀地區 空間集聚 非對稱效應 SV-TVP-VAR

引言

隨著我國進入新常態時期，經濟總量增長率呈現下滑趨勢，因此我國出臺了一系列調整產業結構以拉動經濟增長的措施。與此同時，京津冀地區作為我國重要的經濟圈之一，順應國家重大戰略目標，調整產業結構，已是勢在必行。其中，現代服務業作為21世紀的重要產業，其發展水平是衡量一個地區與國家產業結構是否良好以及一個國家的經濟增長是否有持續動力的重要標準（Sealte，1998）。京津冀地區也出臺了一系列扶持現代服務業發展的政策與措施。然而，衡量一個地區或國家的現代服務業發展程度，除了其發展水平是一個衡量標準外，更重要的在于現代服務業在其內部的空間布局，特別是京津冀地區，其內部發展差異性較大，造成了資源沒有得到合理的利用，因此探索現代服務業在京津冀地區內部的空間布局，研究現代服務業集聚呈均勻分布才會對整體經濟發展有著良好的促進作用，這對于更好地理解現代服務業發展、制定出更具有針對性的政策措施，有著至關重要的作用。

近些年來，現代服務業發展模式及其區域效應得到了深入與細化研究，其中很多學者認為，隨著經濟發展進程的加快，以及科技革命以來生產方式的轉變，現代服務業集聚效應越來越明顯，特別是金融服務業以及信息技術服務業，其集聚程度為其它部門的發展提供了很好的支持作用，從而對拉動整體經濟發展做出了重要貢獻（Coffey，2000；Krenz，2010等）。另外，Markusen（1996）也支持此觀點，他以美國、日本、韓國和巴西在二戰后發展現代服務業的政策為研究對象，研究結果發現，這些國家在發展現代服務業的模式及區域上做出了創新，特別是在其內部地區的集聚化，很好地配合了其他行業的發展，導致了其在二戰后出現整體經濟的高速增長。朱樺（2012）研究了上海地區現代服務業的集聚模式，他認為建設上海現代服務業集聚區有利于轉變上海經濟的發展方式，有利于上海落實創新驅動和轉型。

然而，對于現代服務業集聚的經濟效應卻存在著一些相反的觀點，現代服務業過度集中于城市中心，不利于其合理的發展，應該探索現代服務業新的發展模式，例如網絡型、組織型等發展模式可以很好地實現現代服務業合理空間布局，有利于更好地促進現代服務業發展，消除地區發展差異，以達到資源配置最優化，進而拉動經濟的持續增長（Agnew，2012； Jonas，2012；Taylor，2014），而蔣三庚（2008）在研究我國城市經濟與現代服務業集聚關系時得到了一個結論，他認為由于交通擁擠、生產要素成本上升、負外部性以及安全風險增大等因素，導致了現代服務業集聚產生了“集聚不經濟效應”。

本文構建帶有隨機波動率的時變參數向量自回歸模型（SV-TVP-VAR），應用赫芬達爾指數來刻畫現代服務業的集聚程度，以地區生產總值代表經濟增長、以第三產業比例代表經濟結構、以就業代表福利水平來刻畫整體經濟發展狀況。并以京津冀地區1997年Q1到2015年Q3的季度數據作為樣本，把2004年Q3、2008年Q1和2015年Q1作為典型經濟時期分別代表經濟高速發展時期、全球經濟危機時期和經濟新常態時期，檢驗了不同時期京津冀地區現代服務業集聚程度對地區生產總值、第三產業比例以及就業的動態影響。

模型建立

實證分析

本文首先對所取變量進行了描述，并對樣本數據進行了指數平減和季度調整；然后對京津冀地區的現代服務業集聚性建立赫芬達爾指數，并結合京津冀地區生產總值、第三產業比例以及就業進行了走勢分析，從而證明所取得三個典型時期基本符合經濟發展事實；最后檢驗了不同時期京津冀地區的現代服務業集聚性對地區生產總值、第三產業比例以及就業的動態影響。

（一）變量選取及數據處理

根據任英華和邱碧槐（2010）的分析，本文以赫芬達爾指數的大小代表京津冀地區現代服務業的集聚程度。其中，現代服務業根據潘海嵐（2008）的分類標準：物流業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，電子商務，金融業，房地產業，租賃和商務服務業、會展業，科學研究、技術服務業，教育培訓業，衛生、社會保障和社會福利業，文化體育和娛樂業，旅游業。以上述行業增加值的加總代表現代服務業，以地區生產總值、第三產業比例、城鎮單位就業人員數分別代表京津冀的經濟增長水平、經濟結構以及福利水平來刻畫整體經濟發展狀況。上述變量數據均來自于京津冀地區的1997年Q1到2015年Q3的季度數據，所有數據取自中經網數據庫及各地區統計局網站，其中現代服務業增加值、地區生產總值、第三產業增加值經過消費者價格指數進行平減處理，然后利用Gensus X 12方法對包括城鎮單位就業人員數在內的所有數據進行季節調整，最后應用ADF檢驗，對不平穩數據進行了取對數/差分處理。

赫芬達爾指數的構建參考任英華和邱碧槐（2010）的分析，以赫芬達爾指數衡量京津冀地區現代服務業的集聚程度，其中i分別代表北京、天津以及河北，N=3，xi代表各地區的現代服務業增加值，x代表京津冀整體現代服務業增加值。

另外，本文以2004年Q3、2008年Q1和2015年Q1作為典型經濟時期分別代表經濟高速發展時期、全球經濟危機時期和經濟新常態時期，來研究不同時期京津冀的現代服務業集聚性對地區生產總值、第三產業比例以及就業的動態影響。

（二）脈沖響應分析

本文以京津冀地區現代服務業赫芬達爾指數代表現代服務業的集聚程度，分別檢驗了在經濟高速發展時期、全球經濟危機時期以及經濟新常態時期，京津冀現代服務業集聚程度的提升對地區生產總值、第三產業比例和就業的動態影響，研究結果如圖1所示，其中Panel1、Panel2和Panel3分別代表京津冀地區現代服務業集聚程度提升一個正向標準差對地區生產總值GDP、第三產業比例RAT3和就業EMP的動態影響，在各Panel中，橫軸表示影響的持續時間，縱軸表示影響的程度，藍線、紅線和綠線分別代表在經濟高速發展時期、全球經濟危機時期和經濟新常態時期的影響。

第一，京津冀地區現代服務業集聚性對地區生產總值的影響。從Panel1中可以看出，京津冀地區現代服務業集聚程度的一個標準差正向提升，在經濟新常態時期和全球經濟危機時期都會導致京津冀地區生產總值的增加，分別在第五期（拉動生產總值0.032）和第六期有最大影響（拉動生產總值0.015），并且影響都是在第18期左右效果基本消失；而在經濟高速發展時期，現代服務業集聚性的提升會對地區生產總值產生周期性效應，在前兩期會顯著提高地區生產總值，并在第一期即達到最大正向影響0.014，然而在第三期到第六期產生負向影響，并在第三期達到最大負向影響0.020，在第18期左右影響效果基本消失。可見，京津冀現代服務業的集聚性對地區生產總值具有長期效應，并且在經濟新常態時期和全球經濟危機時期，現代服務業集聚性的提升可以很好地拉動經濟增長，而在經濟高速發展時期，現代服務業集聚性的提升卻導致經濟出現較大波動。

第二，京津冀地區現代服務業集聚性對經濟結構的影響。從Panel2中可以看出，京津冀地區現代服務業集聚程度的一個標準差正向提升，在經濟新常態時期、全球經濟危機時期和經濟高速發展時期對第三產業比例的影響具有一致性，都是產生周期性影響，在第一期即引起第三產業比例的增加，在第二期達到最大響應，響應值分別為0.24、0.25和0.29，然后在第三期開始出現下降趨勢，直到第五期左右出現最大負向影響，響應值分別為0.17、0.11和0.12，在第24期左右影響效果基本消失。可見，京津冀地區現代服務業集聚性對經濟結構不會產生非對稱效應，無論是從影響程度還是從影響的持續時間來看，在各個時期都基本一致，說明了京津冀地區現代服務業集聚性對經濟結構具有長期效應，并且具有周期性效應。

第三，京津冀地區現代服務業集聚性對就業的影響。從Panel3中可以看出，京津冀地區現代服務業集聚程度的一個標準差正向提升，在經濟新常態時期會對就業產生周期性波動效應，在第一期即引起就業的下降，并在第三期達到最大負向影響0.09，然后開始呈現上升趨勢，在第五期達到最大正向影響0.025，影響效果在第十二期左右基本消失；然而，在全球經濟危機時期和經濟高速增長時期，現代服務業集聚程度的提高卻只會對就業產生負向影響，分別在第二期有最大負向影響0.24和在第四期有最大負向影響0.17，并且影響效果都是在第十二期作用基本消失。可見，京津冀地區現代服務業集聚性對就業確實會產生非對稱效應，在全球經濟危機時期和經濟高速發展時期，京津冀地區現代服務業集聚程度的提高只會惡化該地區的就業狀況，在經濟新常態時期會對就業產生周期性影響，并且各時期的影響都只有短期效應。

從Panel1、Panel2和Panel3的對比來看，京津冀地區現代服務業集聚程度的提高在大部分時間內都會改善該地區的生產總值和經濟結構，而對該地區的就業狀況卻產生不良影響；從影響水平來看，經濟結構對現代服務業集聚性的敏感性最強，就業對現代服務業集聚性的敏感性次之，而地區生產總值對現代服務業集聚性的敏感性最差；從影響的持續時間來看，京津冀地區現代服務業集聚程度的提高對地區生產總值和經濟結構具有長期效應，而對就業卻只有短期影響。

結論

本文建立了帶有隨機波動率的時變參數向量自回歸模型（SV-TVP-VAR），以京津冀地區現代服務業的赫芬達爾指數作為衡量現代服務業集聚性的代理變量，以地區生產總值、第三產業比例以及就業代表地區整體經濟發展狀況，并以京津冀地區的1997年Q1到2015年Q3的季度數據作為樣本，把2004年Q3、2008年Q1和2015年Q1作為典型經濟時期分別代表經濟高速發展時期、全球經濟危機時期和經濟新常態時期，檢驗了不同時期京津冀地區現代服務業集聚程度的提高對地區生產總值、經濟結構以及就業的動態影響。本文通過實證分析得到如下結論：

第一，不同時期京津冀地區現代服務業集聚程度的提高對地區生產總值和就業具有非對稱效應，而對經濟結構不存在非對稱效應；京津冀地區現代服務業集聚程度的提高在大部分時間內都會改善該地區的生產總值和經濟結構，而對該地區的就業狀況卻產生不良影響。

第二，從影響水平來看，經濟結構對現代服務業集聚性的敏感性最強，就業對現代服務業集聚性的敏感性次之，而地區生產總值對現代服務業集聚性的敏感性最差；從影響的持續時間來看，京津冀地區現代服務業集聚程度的提高對地區生產總值和經濟結構具有長期效應，而對就業卻只有短期影響。

所以，京津冀地區對現代服務業的空間布局要視經濟目標而定，如果京津冀更希望改善該地區的就業情況，那么現代服務業的空間布局應該以分散化、網絡布局為主；如果京津冀更希望拉動經濟增長及調整產業結構，那么現代服務業的空間布局應該以產業集聚模式為主。

參考文獻：

1.Sealte G.H.Changes in Producer Services Location，Sydney：Globalization，Technology and Labor [J].Asia Pacific Viewpoint，1998，39（2）

2.Coffey W.J.The Geographies of Producer Services [J].Urban Geography，2000，21（2）

3.Krenz A.Services Sector Agglomeration and Its Interdependence with Industrial Agglomeration in the European Union [R].CEGE Discussion Paper，2010，107（6）

4.Kolko J.Urbanization， Agglomeration，and Co-agglomeration of Service Industries，in Agglomeration Economics[M].University of Chicago Press，2010

5. Taylor P. J.，Derudder B.，Hoyler M.，et al.New Regional Geographies of the World as Practiced by Leading Advanced Producer Service Firms in 2010[J].Transactions of the Institute of British Geography，2013，38（3）

6.Markusen A.Interaction between Regional and Industrial Policies：Evidence from Four Countries[J].International Regional Science Review，1996，19（1）

7.Mytelka L.，Farinelli F.Local Clusters，Innovation Systems and Sustained Competitiveness[R].UNU/INTECH Discussion Papers，2000

8.朱樺.上海現代服務業集聚區發展模式探討[J].上海經濟研究，2012（8）

9.Agnew J.A.Arguing with Regions[J]. Regional Studies，2012，47（1）

10.Jonas A.E.G.Region and Place：Regionalism in Question[J].Progress in Human Geography，2012，36（36）

11.Taylor P.J.，Hoyler M.，Pain K.，et al.Extensive and Intensive Globalizations： Explicating the Low Connectivity Puzzle of US Cities Using a City-Dyad Analysis[J]. Journal of Urban Affairs，2014，36（5）

12.Smith R.G.Service Industries and Asia-Pacific Cities：New development Trajectories [J].Geography，2005，17（2）

13.蔣三庚.現代服務業集聚若干理論問題研究 [J]. 北京工商大學學報（社會科學版），2008，23（1）

14.Koop G.，Leon-Gonzalez R.，Strachan R.W.On the Evolution of the Monetary Policy Transmission Mechanism[J]. Journal of Economic Dynamics&Control，2009，33（4）

15.Bekiros S.Forecasting with a State Space Time-varying Parameter VAR Model：Evidence from the Euro Area[J].Economic Modeling，2014，38（C）

16. Primiceri G.E.Time Varying Structural Vector Autoregressions and Monetary Policy[J].Review of Economic Studies，2005，72（3）

17.Cogley T.，Sargent T.Drifts and Volatilities：Monetary Policies and Outcomes in the Post WWII U.S.[J].Review of Economic Dynamics，2005，8（2）

18.Canova F.，Gambetti L.Structural Changes in the US Economy：Is There a Role for Monetary Policy[J].Journal of Economic Dynamics&Control，2009，33（2）

19.任英華，邱碧槐.現代服務業空間集聚特征分析—以湖南省為例[J].經濟地理， 2010（3）

20.潘海嵐.現代服務業部門統計分類的概述與構想[J].統計與決策，2008（3）

21.Korobilis D.Assessing the Transmission of Monetary Policy Using Time-varying Parameter Dynamic Factor Models[J].Oxford Bulletin of Economics&Statistics，2013，75（2）