崔大樹　楊永亮

摘 要：長三角城市群生產性服務業(yè)的空間分異發(fā)端于知識局域溢出，而城市等級體系演變以及生產性服務業(yè)與制造業(yè)的相互作用在生產性服務業(yè)空間分異過程中發(fā)揮著重要作用。其機理表現為：勞動力人均受教育年限與生產性服務業(yè)發(fā)展水平正相關，人均受教育年限每增加1單位能帶動生產性服務業(yè)發(fā)展0.354個單位的提升；城市規(guī)模與生產性服務業(yè)發(fā)展正相關，生產性服務業(yè)的集聚總是依賴核心城市和城市核心區(qū)，城市規(guī)模對生產性服務業(yè)發(fā)展有極明顯的推動作用；城市群區(qū)域的工業(yè)增加值相對比值與生產性服務業(yè)發(fā)展水平負相關，表明長三角城市群制造業(yè)的規(guī)模擴張具有制約生產性服務業(yè)發(fā)展的作用。

關鍵詞：長三角城市群 生產性服務業(yè) 產業(yè)空間分異 機理

中圖分類號：F290 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2016）01-038-04

長三角城市群（以下簡稱長三角）持續(xù)的城市化和工業(yè)化過程為研究生產性服務業(yè)空間分異提供了一定的現實基礎。國內外相關研究證明，生產性服務業(yè)集聚于城市中心和區(qū)域核心城市，實現一定的集聚規(guī)模就會輻射周邊空間圍。同時，又會產生新的集聚推動影響范圍的城鎮(zhèn)化過程。如沈玉芳和劉曙華（2011）等發(fā)現生產性服務業(yè)表現出從全球和區(qū)域城市向次級中心城市擴散的現象；Knaap（2011）等發(fā)現生產性服務業(yè)越來越依賴于城市等級序列。但上述認識缺乏相應實證研究部分作為支撐，并大都從制造業(yè)的視角展開，削弱了生產性服務業(yè)的本質特性。我們認為，生產性服務業(yè)空間分異是指生產性服務業(yè)在空間上持續(xù)演變，形成空間能量流和結構及功能分化的過程和表現。根據這一認識，我們從整體和時序過程、空間響應等方面，對長三角城市群生產性服務業(yè)空間分異的機理進行分析，為優(yōu)化該產業(yè)空間發(fā)展模式提供相應的理論依據。

一、長三角城市群生產性服務業(yè)空間分異的基本表現

（一）研究方法

吳玉鳴（2007）、潘文卿（2012）和覃成林等（2012）分別用空間自相關方法對長三角區(qū)域的經濟發(fā)展趨同等時發(fā)現空間經濟過程應以空間相關性進行檢驗?？臻g數據分析分為探索性空間數據分析（Exploratory Spatial Data Analysis，又稱ESDA）和空間計量經濟學。ESDA將空間統(tǒng)計學和現代圖形計算技術結合，用直觀的方式展現空間數據中隱含的空間分布、空間模式，以及空間相互作用等特征，一般常用全局空間自相關和局域空間自相關進行研究。全局Moran指數I分析空間數據在整塊地區(qū)表現出的分布特征，即全局空間相關性，可以檢測全部研究范圍內臨近地區(qū)間是否相似、相異，或是互相自立。分析局部空間是否存在相似和相異等現象，一般用Moran散點圖以及LISA測度，即局域空間自相關。

（二）基本表現

1.時空分異的總體趨勢。表1顯示，長三角城市群生產性服務業(yè)分異指數8年來處于0.25～0.31區(qū)間，說明生產性服務業(yè)總體呈空間分異狀態(tài)，但并未嚴重分異，分異指數以2.5%的年均增速增加，分異程度逐漸加強。從全局自相關Morgan指數逐年增加可以看出，城市群內部不同區(qū)域間生產性服務業(yè)發(fā)展存在顯著的正相關關系，表現為總體分異漸趨明顯，同類集聚現象顯著。即出現發(fā)展相對較好區(qū)域會趨于與較好區(qū)域靠近的空間關聯結構；同理，也會出現發(fā)展相對較落后的區(qū)域趨于與較落后區(qū)域靠近的空間關聯結構。

2.細分行業(yè)特征。從細分行業(yè)來看，ROS（居民服務以及其他服務業(yè)）的分異值一直在0.6左右，屬于重度空間分異，但無加劇趨勢。EST（房地產服務業(yè)）分異值在0.35～0.45之間，存在相對較為顯著的空間分異，并呈現出一定的上升之勢。LBS（租賃和商業(yè)服務業(yè)）分異數值在0.41～0.47之間，說明這些行業(yè)已經存在明顯的空間分異，但沒有進一步加劇。從自相關數據看，地區(qū)間關聯性顯著且發(fā)展程度越是相同的地區(qū)越趨向聚集。STG（科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)）的分異指數值在0.43～0.55之間，較高的值表明空間分異情況較為明顯，且其趨勢同EST呈上升之勢，但其地區(qū)間關聯性弱。這說明科研院所和大學等機構集中在核心城市，導致研究和科技類服務業(yè)發(fā)展具有很強的路徑依賴。FIN（金融業(yè)）的分異程度是較低的，甚至是低于平均水準。說明金融業(yè)大部分集中在少數幾個城市區(qū)域，而其他區(qū)域分布較為均勻。ICS（信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)）在0.25-0.4之間，還不存在顯著的空間分異，但其分異趨勢明顯加劇。從空間關聯性的角度，則由顯著的正相關變成獨立分布。TWS（交通運輸、倉儲及郵政業(yè)）不存在顯著的空間分異，也是唯一分異狀況減弱的行業(yè)，近年開始出現顯著的正空間自相關，表明這些原本主要為工業(yè)服務的產業(yè)與居民生活結合更為緊密。EDU（教育行業(yè)）分異值相比其他是最低的，其分異狀況也最是微弱但數值較為平穩(wěn)。這些分析說明生產性服務業(yè)及各細分行業(yè)存在一定程度的空間差異性，而且大多數行業(yè)的空間不均衡非常顯著，并已趨向于同類集聚。

3.空間分異表現。圖1（見上頁）是2003年和2010年的6分位圖。將2003年和2010年兩圖進行對比發(fā)現，浙江南部和江蘇北部的落后地區(qū)，生產性服務業(yè)空間分異明顯。8年來，上海、杭州、南京、寧波等地生產性服務業(yè)高度發(fā)達，集中在以上海為中心的長三角核心區(qū)。長三角城市群生產性服務業(yè)空間分異基本表現為四核心——外圍結構，并呈網絡化演變趨勢。

二、長三角城市群生產性服務業(yè)空間分異過程

新經濟地理學揭示了交易成本、要素流動和集聚之間的關系，認為空間距離的不可滅性導致所有經濟行為在空間上都非均勻分布。知識密集型、產業(yè)關聯性強的產業(yè)集中在最核心城市和城市核心區(qū)，隱性知識溢出隨距離衰減迅速，但卻是引發(fā)產業(yè)集聚的主要力量。由于知識與人力資本初始分布的不均和局域地理溢出，導致經濟行為的不平衡空間分布及增長的趨異，形成知識密集型產業(yè)集聚區(qū)。所以，生產性服務業(yè)空間分異的表現是在初始稟賦下多種原因共同影響的結果，其過程分為以下三個階段。

（一）知識局部外溢引發(fā)空間分異

生產性服務類企業(yè)是以知識和人力資本為主要投入要素的知識密集型企業(yè)，高質量的密集要素可以降低搜尋成本和不確定性，知識溢出具有明顯的空間范圍限定。空間知識積累和人力資本狀況的差異導致地區(qū)間知識生產、應用和擴散的差異，是生產性服務業(yè)空間分異過程的起始點。前述研究可以看出，上海、南京、杭州、寧波等城市在知識積累和人力資本方面是長三角城市群最強的城市，是該城市群甚至全國的大學及科研機構集聚地。生產性服務業(yè)集聚的城市具有較高的社會平均知識水平、高素質勞動力充沛，其空間分異的決定因素是人力資本的分布不均。STG行業(yè)分異嚴重，LBS行業(yè)分異明顯，科學研究、技術服務，以及會計和律師事務所等對知識精英的大量吸收，表現為知識密集程度越高，那么服務行業(yè)空間不均衡性越強。FIN、LBS等具有顯著正空間自相關性的行業(yè)都對知識與人力資本敏感，反映了知識外溢作用明顯。

據此，形成假說1：高人力資本水平推動生產性服務業(yè)發(fā)展。

（二）城市等級體系演變推動生產性服務業(yè)的空間分異

隨著生產性服務業(yè)的集聚，勞動力對公共服務、居住和文化娛樂項目的選擇權增加，導致中間投入性強的生產性服務業(yè)更傾向于集中。而這一過程依賴于城市等級體系的形成和演變，城市區(qū)域的等級體系推動生產性服務業(yè)的空間分異形成與區(qū)域乃至全球城市層級體系地位一致的空間結構。前述關于時空分異特征的分析表明，生產性服務業(yè)發(fā)達的上海、杭州、南京、寧波等都是全球性都市或區(qū)域性中心城市，而發(fā)展落后的浙南、蘇北地區(qū)不僅本身在城市等級體系中靠后，周邊也沒有核心城市。

根據以上分析，形成假說2：城市規(guī)模的擴大及在區(qū)域城市等級體系中位序的提升，對中心城市及周邊地區(qū)生產性服務業(yè)的空間分異具有推動作用。

（三）生產性服務業(yè)與制造業(yè)互動促進生產性服務業(yè)空間分異

理論研究與現實都已說明生產性服務業(yè)與制造業(yè)存在互動關系。Desmet & Fafchamps （2005）、陳建軍和陳菁菁（2011）認為生產性服務之間存在促進和擠出效應，所以應該存在一個最優(yōu)距離。事實上，長三角生產性服務業(yè)集聚中心的制造業(yè)規(guī)模比其他城市更高，麗水、宿遷、連云港、淮安等城市少有制造業(yè)集聚區(qū)，且生產性服務業(yè)集聚度也是相應最低的。長三角城市群制造業(yè)具有明顯的加工生產、代工貿易特征，所以制造業(yè)推動生產性服務業(yè)的發(fā)展具有明顯的不確定性。因此，當前長三角城市群制造業(yè)已擁有較高水平，而生產性服務業(yè)的發(fā)展實則相對滯后。若本地制造業(yè)不隨技術創(chuàng)新進行進一步擴張，不僅不會對本地生產性服務業(yè)發(fā)展產生帶動作用，反而可能會引起負面的擠出效應。

假說3：如無技術進步，制造業(yè)規(guī)模擴張對該區(qū)域生產性服務業(yè)產生凈負面影響。

三、長三角城市群生產性服務業(yè)空間分異機理

根據長三角城市群生產性服務業(yè)空間分異的表現及過程分析所提出的三個假說，我們進一步檢驗空間自相關性，以揭示這種空間分異的機理。

（一）空間回歸模型的構建

1.空間滯后模型（SLM）。不同空間生產性服務業(yè)的相互影響是研究生產性服務業(yè)空間分異的重要因素，被解釋變量生產性服務業(yè)的發(fā)展受周邊地區(qū)的空間外部性作用， 即為空間滯后回歸模型（spatial lag model，SLM）。

式中描述區(qū)域i和區(qū)域j之間相互聯系的wij為空間權值矩陣W中的元素，p為空間滯后自回歸系數，度量鄰近地區(qū)生產性服務業(yè)發(fā)展的空間外部溢出效應。給定特定的空間權值矩陣，區(qū)域之間空間依賴性的大小隨著區(qū)際距離的增加而遞減。

2.空間誤差模型（SEM）。如果本地區(qū)生產性服務業(yè)的發(fā)展還取決于經濟系統(tǒng)中其他局域特征的影響，及建模過程中被忽略的地理空間上的一些相關重要變量，為空間誤差模型（spatial error model，SEM）。

4.空間杜賓模型（SDM）。在SLM模型中，除了考慮鄰域生產性服務業(yè)發(fā)展的空間溢出效應外，鄰近區(qū)域的城市規(guī)模、知識積累和制造業(yè)中的部分或者全部因素對本區(qū)域該產業(yè)發(fā)展也有影響，則將所有解釋變量的空間滯后項均作為解釋變量，隨后可得空間杜賓模型（spatial durbin model，SDM）。

由于空間回歸模型中空間滯后的存在，我們以OLS和空間廣義矩估計（spatial autoregressive generalized method of moments，SPGMM）的方法作為對比，比較LMLAG與LMERR的顯著性。如果樣本數量少，截面空間計量數據模型使用IV估計會造成較大偏差。所以，我們采用推薦的ML估計。同時，空間計量將普通計量忽視的地區(qū)關聯性納入，降低了內生性問題的影響。

（二）數據來源與變量的選取

服務業(yè)數據歷年可比性差。考慮到數據的規(guī)范，包括一致性和可得性等，我們采用截面數據模型，截面分析也基本上能反映當前狀況。選取長三角城市群25個城市作為樣本，數據主要來自《2011年中國城市統(tǒng)計年鑒》和各地級市2010年第六次人口普查公告。

1.Service表示城市的生產性服務業(yè)發(fā)展水平。我們認為采用城市單位行業(yè)從業(yè)人口指標進行研究更為科學。用城市i人均生產性服務業(yè)從業(yè)人數與區(qū)域平均水準的對比來表示城市i該產業(yè)的發(fā)展水平。

2.citysize為城市相對規(guī)模。對于區(qū)域城市等級的計算涉及到許多指標，隨著城市經濟規(guī)模的擴大，城市在區(qū)域經濟中所處的功能與地位能為生產性服務業(yè)發(fā)展提供更大的空間，所以我們認為城市經濟總量與區(qū)域平均水平的比值來衡量城市相對規(guī)模更為科學。

3.knowledge是該城市群平均人力資本水平。使用了平均受教育年限來檢驗教育對產業(yè)競爭力提升的影響。本文認為用人均受教育年限來衡量人力資本對生產性服務業(yè)技術進步的影響是合適的指標。分析結果表明各城市地區(qū)人力資本現狀呈現顯著的空間關聯性，即存在強知識溢出效應。針對Morgan指數0.3242的顯著性檢驗，結果表明檢驗在1%顯著性下通過。

4.Manufacture代表城市制造業(yè)相對規(guī)模。通過分析長三角城市群制造業(yè)規(guī)模擴張對生產性服務業(yè)發(fā)展的影響，研究目前兩產業(yè)發(fā)展所處階段。我們用本地制造業(yè)產值與區(qū)域平均值的比值來衡量城市的制造業(yè)相對規(guī)模。

（三）測算與檢驗

根據OLS顯示結果看，城市等級規(guī)模以及區(qū)域平均知識水平對生產性服務業(yè)發(fā)展有明顯的積極作用，而制造業(yè)規(guī)模擴張對該產業(yè)產生擠出效應。OLS估計雖然擬合優(yōu)度達到68.78%，模型整體通過1%水平的顯著性檢驗，但由于空間自相關Morgan’s I檢驗未通過，表明存在一定的空間依賴性和異質性，可能遺漏了重要變量導致模型設定有誤。表2中LMLAG、R-LMALG值均通過了5%顯著性檢驗，而且AIC、Log likeihood及對應約束Wald檢驗均表明，兩種空間計量模型中空間滯后模型（SAR）比空間誤差模型（SEM）更合適，前者的回歸系數顯著，可以認為生產性服務業(yè)在發(fā)展過程中對臨近地區(qū)產生溢出效應。前述研究對知識水平的空間相關檢驗發(fā)現了自相關，而城市規(guī)模和制造業(yè)相對規(guī)模并未發(fā)現。從SDM的回歸結果發(fā)現，顯著表明生產性服務業(yè)發(fā)展的空間溢出效應得到驗證，并且地區(qū)知識水平也存在空間外溢，推動相應空間范圍的產業(yè)發(fā)展。空間滯后誤差模型（SLEM）估計的擬合度不高，空間廣義矩估計（SPGMM）的結果與空間杜賓模型（SDM）非常吻合。通過對各模型回歸系數和相關檢驗的對比，可以認為SDM是最合適的選擇，同時回歸結果穩(wěn)健。并且，對SDM模型分別進行了Ramsey、DeBenedictis-Giles和White的模型誤設檢驗（RESET），相對OLS下的受約束Wald檢驗等均能通過?？梢哉J為，基于SDM的估計結果具有科學性。

（四）分析結果

上述分析表明，各變量對生產性服務業(yè)發(fā)展的空間分異具有相對顯著的解釋能力，并以SDM論證了本文提出的三個假說，從而揭示了長三角城市群生產性服務業(yè)的空間分異機理，主要可分為以下三個方面的結論。

第一，人均受教育年限每增加1單位就能引起生產性服務業(yè)發(fā)展0.354個單位的提升。人力資本越豐富的區(qū)域越容易促進生產性服務業(yè)在空間上的集聚，因為這將吸引同類企業(yè)集中以及資本進入該區(qū)域，所以該產業(yè)更偏向于在人力資本總水平高的區(qū)域集聚。

第二，城市規(guī)模與生產性服務業(yè)發(fā)展呈正相關，城市規(guī)模的擴大以及對應等級的提升是該產業(yè)快速發(fā)展的重要保障，該研究結果驗證了前述生產性服務業(yè)的集聚地主要是規(guī)模較大的城市及城市的中心區(qū)域。目前長三角城市群中大城市規(guī)模的增長速度低于總體水平，平均城市規(guī)模小、城市化率低，生產性服務業(yè)集聚水平不高。所以，城鎮(zhèn)化過程能夠促進服務業(yè)的發(fā)展。

第三，代表區(qū)域制造業(yè)相對規(guī)模的工業(yè)增加值相對比值與生產性服務業(yè)發(fā)展程度負相關，表明長三角的制造業(yè)規(guī)模擴張會在一定程度抑制本地生產性服務業(yè)發(fā)展。目前長三角制造業(yè)發(fā)展水平較高，核心城市的制造業(yè)已經開始向周邊中小城市擴散轉移，能夠推動生產性服務業(yè)集群的形成。

四、政策啟示

以上分析結果主要形成三個方面的政策啟示。第一，長三角城市群應切實把生產性服務業(yè)作為拉動經濟增長的引擎，通過提高人均教育水平促進生產性服務業(yè)進一步發(fā)展，制定促進知識溢出的政策，如完善知識產權交易市場等，積極承接國際生產性服務業(yè)轉移與提升本地區(qū)知識溢出吸收能力并重。第二，在制度安排方面應注重通過城市群空間效率的提升推進城市化，以城市化過程的近域推進擴大二級城市的規(guī)模，從而為各個行業(yè)帶來更廣闊的需求以及勞動力市場。培育區(qū)域性核心城市，形成若干核心大城市集聚生產性服務業(yè)以發(fā)揮極化作用，促進城市群內部的合理分工和功能互補。第三，政府引導制造業(yè)轉移、扶持生產性服務業(yè)發(fā)展的進程中，要及時也應盡量出臺因地制宜以及適應不同地區(qū)不同行業(yè)的各類政策。連云港、宿遷、淮安、徐州等城市這兩類產業(yè)是相對落后的，因而目前這些城市應主動承接核心區(qū)產業(yè)轉移、加快戰(zhàn)略新興產業(yè)的發(fā)展。并促進兩類產業(yè)形成有效集聚，從而在保持均衡發(fā)展的基礎上能夠進一步實現規(guī)模經濟的集聚優(yōu)勢以及集群發(fā)展，推動區(qū)域專業(yè)化分工的形成以及促進區(qū)域協(xié)調發(fā)展。

[國家社科規(guī)劃基金項目“長江三角洲城市群空間組織優(yōu)化模式研究”（項目編號：13BJL095）。]

參考文獻：

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（作者單位：崔大樹，浙江財經大學經濟與國際貿易學院 浙江杭州 310018；楊永亮，浙江大學經濟學院 浙江杭州 310012）

（作者簡介：崔大樹，浙江財經大學經濟與國際貿易學院教授、博士后；楊永亮，浙江大學經濟學院博士研究生。）

（責編：賈偉）