安徽省生產性服務業集聚的經濟效應研究
——基于動態面板數據的系統GMM分析

宋灑灑

(阜陽師范大學 經濟學院，安徽 阜陽 236037)

一、引言及文獻回顧

隨著我國經濟進入新常態，長久以來的粗放型經濟增長方式不再適應現實發展的需要，尋找新的經濟動力點成為當務之急。2017年，安徽省生產性服務業產值在國民經濟中占比42.9%，其中以技術密集作為主要特點的生產性服務業在服務業中的份額逐漸增加，且其集聚現象愈加明顯，在拉動經濟發展方面發揮著重要作用。因此，推動生產性服務業集聚成為推動經濟結構調整和轉型升級的重要措施。但生產性服務業內涵豐富，包括金融業、批發零售業和房地產業等若干細分產業，客觀上看這些細分產業的集聚程度存在差異，其經濟溢出效應是否存在行業異質性值得研究。安徽省是極具代表性的中部省份，研究其生產性服務業及其細分行業集聚的經濟溢出效應對于其他省份實施具體的產業政策具有較強的參考價值。

Browning界定了生產性服務業的內涵以后，[1]對于生產性服務業的研究成為學術界的研究熱點。學者們的研究視角和研究方法各異，但對于生產性服務業集聚和經濟增長的關系基本達成一致，均認為集聚水平越高，越能促進經濟增長。劉麗萍通過實證研究發現，生產性服務業集聚對經濟增長的帶動作用十分顯著。[2]周明生研究發現，京津冀地區的服務業集聚具有空間不平衡性，并且在短期內，生產性服務業集聚能夠促進經濟增長，但長期來看，這一結論不成立。[3]劉書涵、于化龍通過格蘭杰因果檢驗實證分析了生產性服務業集聚與經濟增長的關系，得出生產性服務業集聚對經濟增長具有單向影響的結論。[4]閆奕榮、姚芳從產業集聚的不同階段出發研究生產性服務業集聚對經濟增長的影響，得出我國生產性服務業過度集聚，存在擁堵效應，對地方經濟的發展起負作用的結論。[5]張浩然將生產性服務業劃分為低端和高端兩個類別，通過實證研究發現，生產性服務業集聚對城市經濟效率具有促進作用，但這種促進作用具有地區異質性。[6]蔡雅琴認為，生產性服務業集聚能夠顯著地促進經濟增長，并且各地區經濟差距的主要原因在于生產性服務業集聚水平的不同。[7]李斌、楊冉基于空間相關性的視角，分析生產性服務業集聚對城市經濟績效的空間溢出效應，發現這種正向的溢出效應主要表現為省內溢出。[8]

由上可知，對于生產性服務業和經濟增長關系的研究集中于實證分析，缺乏對二者之間作用機理的解讀，對于生產性服務業集聚通過何種路徑作用于經濟增長缺乏系統性認識。從研究對象來看，主要集中于對全國的生產性服務業集聚對經濟增長的影響，對具有特殊地位的省份研究不足，并且研究主要集中于生產性服務業集聚整體，缺少對于其細分行業與經濟增長之間關系的研究。本文在這些方面力爭有所突破，從而為安徽省及其他省份生產性服務業的合理布局和經濟增長提供新思路。

二、生產性服務業集聚的經濟效應機制分析

為了獲得某區域在地理位置、資源能源、政府政策等方面的優勢，大量具有緊密聯系的企業在該區域集中，產業集聚化是產業發展的必然趨勢。生產性服務業集聚對經濟產生溢出效應的作用路徑主要有：規模效應、技術溢出效應、競爭和示范效應、專業化效應。

(一)規模效應

大量的生產性服務業在某一區域的集中，必然使得圍繞該行業的資金、技術、人才等生產要素在該區域迅速集中，從而使得區域企業的服務水平提高。區域內基礎設施等資源具有共享性，企業可以根據自身的發展需求合理使用區域內資源，節約了在市場上尋找合適資源所需要花費的時間和經濟成本，從而有利于企業提高生產和運營效率。

(二)技術溢出效應

馬歇爾認為，技術因素是造成產業在地區集聚的主要原因，產業傾向于在技術水平較高的地區集中。生產性服務業在地理位置上的臨近使得技術在企業之間的傳播更加便利，加上集聚區域內人才的流動性，產業間先進的技術和創新能夠在各企業迅速傳播，進而促進集聚區域內技術水平的提高。

(三)競爭和示范效應

集聚區域內的生產性服務業天然存在競爭關系，為了獲取更大的利潤，這些企業在人才、資源、管理等方面展開了激烈的爭奪。同時，當某些企業在某些環節進行改進、創新，并取得較好的效果，也會引起其他企業的模仿、跟進。各企業間的良性競爭，使得生產性服務業整體的產品質量得到提高，人們能夠享受到更高品質的商品以及更低廉的價格。

(四)專業化效應

生產性服務業的產生和發展本身是社會生產專業化的結果，而其集聚化趨勢反過來又能促進服務的專業化生產。為了謀求更大的市場份額，集聚區域內的企業在經營過程中往往注重提高服務質量和服務的專業化。為了集中主要資源提高企業服務的專業化水平，企業可以把與服務的專業化經營聯系不大的非核心業務外包出去，交給其他企業運作。

三、模型建立與變量說明

(一)安徽省生產性服務業集聚水平的測度

區位商、空間基尼系數、HHI指數等方法都可以用來測度產業集聚程度，[9-10]這些方法各有優劣。區位商不僅可以表示某一產業在某地區的集中程度，還可以表示該產業在全國的相對規模，且具有數據易得、操作簡便等優點。本文借鑒陳建軍[11]的做法采取區位商法測度安徽省生產性服務業集聚水平。

區位商表示產業在某特定區域的集中程度，是指某區域的某一產業的從業人數占全國該產業的從業人數的比重，計算公式如下：

LQij是i產業在j區域的區位商值，代表i產業在j區域的集聚水平；eij是j區域i產業的就業人數，ej是j區域的總就業人數，ei是更高層次區域中i產業總就業人數，e是更高層次區域的總就業人數。區位商值大于1，表示產業i發展規模較大，集聚水平較高；區位商值小于1，表示產業i發展規模較小，集聚現象不明顯。

(二)面板數據模型的建立與變量說明

本文借鑒新古典經濟學做法，將生產性服務業集聚變量引入柯布道格拉斯生產函數，具體如下：

Y=ALαKβLQγ

(1)

Y表示地區經濟狀況，A表示自然資源狀況，L表示勞動力要素，K表示資本要素，LQ表示生產性服務業集聚程度，α、β、γ表示各要素的貢獻比例，均為參數，并且0<α、β、γ<1，α+β+γ=1。

將等式兩邊取對數，得

lnY=lnA+αlnL+βlnK+γlnLQ

(2)

在一定時間內，一般假定自然資源是不變的，結合上式，可推出

lnYit=α0+α1lnLit+α2lnKit+α3lnLQit+εit

(3)

除上述變量外，還有一些變量會影響地區經濟狀況，本文根據前人的研究結果和現實狀況，選取了外商直接投資和人力資本作為控制變量加入模型，則

LNPGDPit=α0+α1LNLit+α2LNKit+α3LNLQit

+α4LNFDIit+α5LNEDUit+εit

(4)

i表示安徽省各地級市，t表示不同的年份，PGDP表示各市的經濟狀況，采用地區人均國內生產總值衡量；L表示勞動力投入狀況，用各市年就業總量表示；K表示資本投入量，用各市固定資產投資額表示；用LQ表示生產性服務業集聚水平，用各市生產性服務業的區位商值來測度；FDI表示外商直接投資總額，采用各市年實際利用外資額表示；EDU表示人力資本，采用各市高等學校在校生人數表示；α表示相關系數；ε表示誤差項。

(三)數據來源

學術界對于生產性服務業的界定一直存在爭議。文章綜合已有研究成果，確定本文研究的生產性服務業細分行業主要包括批發零售業、交通運輸倉儲和郵政業、信息傳輸計算機服務和軟件業、金融業等八個行業。本文相關數據均來源于《中國城市統計年鑒》(2007—2018)和安徽省統計局。模型各變量數據的描述性統計如表1所示。

表1 變量的描述性統計

四、實證結果及分析

(一)全樣本估計結果

為了系統的研究生產性服務業及其細分行業集聚的經濟效應，本文基于2006—2017年安徽省市級面板數據構建了經濟模型。如果遺漏重要變量，或者解釋變量和擾動項相關可能導致內生性問題。為了解決該問題，筆者將被解釋變量人均國內生產總值的滯后一期作為解釋變量引入模型，構建動態面板數據模型。動態面板數據模型估計最多的是系統GMM模型估計，要判斷系統GMM是否適用，首先要檢驗模型的擾動項εit是否存在自相關。筆者根據Arellano的觀點，采用兩步式的估計結果判斷采用系統GMM模型還是差分GMM模型，根據一步式的回歸結果進行系數顯著性分析。AR(1)和AR(2)檢驗的z統計量分別為-1.94和-0.95，其伴隨概率分別為0.051和0.339，說明模型擾動項的差分存在一階自相關，但不存在二階自相關，即擾動項εit無自相關，適用系統GMM。Sargan檢驗的統計量數值說明無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設，說明模型不存在過度識別問題，所用工具變量的選擇均有效，適用于系統GMM分析方法，模型設定合理。本文采用stata軟件進行實證分析，結果見表2。

表2 全樣本回歸結果

逐項把控制變量加入模型，通過實證結果發現，人均國內生產總值的一階滯后項與地區經濟增長呈現顯著的正相關關系。說明地區經濟發展狀況不僅取決于當期的各種因素，也受到往期經濟狀況的影響，往期經濟發展水平越高，越會促進當期地區經濟增長，說明經濟發展具有慣性，這符合本研究預期，也說明了本研究使用動態面板數據分析具有合理性。

從整體看，生產性服務業集聚變量回歸系數顯著為正，即生產性服務業集聚對地區經濟增長具有顯著的正向影響，這與大多數學者的研究結果一致，也與本研究理論分析一致，說明生產性服務業集聚對地區經濟發展有顯著的溢出效應，能通過規模效應、技術溢出效應、競爭和示范效應、專業化效應促進地區經濟發展。

勞動力投入總量的回歸系數顯著為負，說明地區勞動力投入總量對地區經濟增長具有顯著的負向影響，可以這樣理解：在當今的經濟發展過程中，需要的是掌握尖端技術的高素質勞動力，單純依靠勞動力總量的投入不僅不能推動經濟增長，還會由于低素質勞動力大量涌入勞動密集型企業從事低端產品的生產，造成經濟資源的浪費，從而抑制經濟的發展。

固定資產投資變量的回歸系數為正，但隨著控制變量逐漸加入，固定資產投資對經濟增長的影響從顯著到不顯著。這可能是因為投資是促進經濟增長的三駕馬車之一，固定資產投資不僅可以提高生產能力，還可以刺激生產需求，是拉動經濟增長的重要力量。但安徽省內固定資產投資總額不足，其投向沒有覆蓋到關鍵部門，暫時沒能發揮其帶動經濟增長的作用。

外商直接投資變量沒有通過顯著性檢驗，這可能是因為外商直接投資雖然能夠帶來資金技術和管理經驗，從而提高地區的勞動生產率，進而促進經濟增長。但可能由于各種原因影響，實際利用外資水平不高，利用率低下，還沒有實現利用外資的紅利。

人力資本變量前的回歸系數顯著為正，說明人力資本對地區經濟增長具有顯著的正向影響，高學歷人力資本在本地區就業能提升企業的管理水平、生產效率，進而促進經濟發展。

(二)分樣本估計結果

為了進一步分析生產性服務業各細分行業集聚的經濟溢出效應，本文將各細分行業集聚變量分別放入計量模型進行回歸，估計結果如表3和表4所示。

表3 分樣本估計結果

表4 分樣本估計結果(續表)

由于生產性服務業各細分行業的性質和發展狀況差異較大，實證結果中各變量回歸系數和顯著性水平也有所差異，限于篇幅，本文僅對各細分行業集聚水平變量與地區經濟發展的關系進行具體分析，其余變量的分析省略。由表3和表4可以看出，生產性服務業各細分行業中交通運輸倉儲和郵政業、信息傳輸計算機服務和軟件業、金融業集聚對地區經濟增長均具有顯著的正向影響，對應的回歸系數分別為0.0574、0.0584和0.1849，經濟溢出效應最大的是金融業集聚，其次是信息傳輸計算機服務和軟件業集聚，最小的是交通運輸倉儲和郵政業集聚，這說明生產性服務業這幾個細分行業集聚雖然都具有顯著的正向經濟溢出效應，但溢出強度具有差異性，即具有行業異質性。批發零售業和科學研究技術服務業集聚變量前的回歸系數為正，但沒有通過顯著性檢驗，說明批發零售業和科學研究技術服務業集聚雖然能夠拉動地區經濟發展，但對地區經濟增長的作用不明顯，原因可能是安徽省該行業整體發展水平較低，規模較小，集聚現象不明顯，由于其集聚程度較低，產生的規模效應、競爭效應等力量較弱，對于地區經濟發展的推動作用還沒有發揮出來。房地產業、租賃和商業服務業和地質勘查業、水利環境和公共設施管理業集聚變量前的回歸系數為負，即對地區經濟發展產生負向外溢效應，但沒有通過顯著性檢驗，這可能是企業在集聚過程中存在惡性競爭使得集聚區域內環境質量下降、生產要素成本上升、管理混亂及產品的同質化過度競爭等問題，從而對地區經濟發展產生負向作用。

五、結論及建議

本文基于2006—2017年安徽省16個地級市的經濟數據，構建市級動態面板數據模型，采用系統GMM從計量角度實證分析了生產性服務業及其細分行業集聚對地區經濟發展的溢出效應，得出如下結論：總的來說，生產性服務業集聚對于地區經濟發展有顯著的溢出效應，但就其細分行業而言，該結論并不必然成立，即具有行業異質性；固定資產投資、教育水平和外商直接投資顯著地促進地區經濟發展，且教育水平對經濟發展影響最大；而就業總量的增加會抑制地區經濟發展。

本文基于上述研究結論，從促進各地區生產性服務業合理布局的角度出發，提出以下建議：(1)推動生產性服務業向地區集中化發展時，應注意適度原則，即考慮到集聚規模的大小對經濟的溢出效應，根據自身資源稟賦和戰略規劃，制定合理、合適的發展政策，不片面的追求集聚水平提高，避免出現集聚的擁擠效應繼而產生對經濟的負向溢出效應。(2)在制定生產性服務業發展政策時，應注意因地制宜原則，即結合生產性服務業集聚對經濟的溢出效應的行業異質性，根據地區實際情況，有主次、有先后、有差異地推動生產性服務業各細分行業的發展，進而更好地促進地區經濟發展。(3)政府出臺一系列政策支持地區發展。一方面根據實際發展情況加大資本投入，另一方面加大招商引資力度，不僅僅單純增加省內資本投入，要更多地利用外資，為省內企業掌握高水平技術創造優良環境。(4)提高教育經費的投入，培養高素質勞動力。生產性服務業與其行業相比的突出點在于技術性較強，它的發展主要依靠技術進步推動，而不依賴于低素質勞動力的投入和資源消耗的增加。加大對教育的傾斜力度，培養高素質勞動力能夠增強自主創新能力，推動技術進步從而拉動經濟增長。