柴志賢，何偉財

(浙江財經大學經濟學院，浙江　杭州　310018)

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城市功能、專業(yè)化分工與產業(yè)效率

柴志賢，何偉財

(浙江財經大學經濟學院，浙江杭州310018)

隨著城市化快速發(fā)展，城市功能開始呈現(xiàn)專業(yè)化分工特征，已成為推動產業(yè)發(fā)展的重要因素。本文利用部分城市面板數(shù)據，實證檢驗城市功能專業(yè)化對產業(yè)效率的影響。研究結果表明，城市功能專業(yè)化顯著推動了生產性服務業(yè)的效率增長，而對工業(yè)效率表現(xiàn)一定的抑制效應，長三角、珠三角和長江中游的城市群功能專業(yè)化對工業(yè)效率具有顯著的抑制作用，但京津冀城市群的功能專業(yè)化對工業(yè)效率的抑制效應不明顯。

城市功能；城市群；專業(yè)化；產業(yè)效率

一、引　言

城市是區(qū)域經濟發(fā)展的重要驅動力量。隨著城市經濟的發(fā)展，城市功能分工越來越精細。例如，一些制造企業(yè)或生產部門向外遷移，形成高附加值服務業(yè)集聚的城市(尤其是大城市)功能區(qū)及制造業(yè)集聚的中小城市生產功能區(qū)。

一些研究注意到了城市通過知識、人才等要素的集聚效應促進經濟增長與產業(yè)集聚。Black等(1999)的研究表明城市地方性知識的溢出和人力資本的集聚是內生經濟增長的動力，單個城市規(guī)模的擴張往往伴隨著知識的溢出和勞動力的集聚[1]。鄭恒等(2007)從產業(yè)集聚角度指出大城市能更好地集聚人才、知識等創(chuàng)新要素，支撐高新技術產業(yè)集群的發(fā)展，而小城鎮(zhèn)由于資源稟賦上的限制，較多集聚的是勞動密集型產業(yè)[2]。陳建軍等(2011)認為資本、技術密集型產業(yè)的區(qū)位選擇更多地收斂于城市化集聚，而傳統(tǒng)的勞動密集型產業(yè)則偏好于地方化集聚[3]。

隨著產品復雜程度日益提高及信息技術發(fā)展導致的交易成本降低，城市功能日漸多樣化且功能分工不斷深化。斯密在《國富論》中就注意到勞動分工對經濟效率的重要意義。城市發(fā)展的過程不僅表現(xiàn)為規(guī)模的擴大，還伴隨著城市產業(yè)功能的分工與深化。陳建軍等(2009)的研究表明知識密集度、信息技術水平、城市和政府規(guī)模對生產性服務業(yè)集聚具有顯著的影響。陳建軍等(2011)的分析表明大城市推進制造業(yè)的轉型升級首先應關注生產性服務業(yè)的發(fā)展與集聚，而中小城市則需通過推動制造業(yè)的集聚才能吸引生產性服務業(yè)集聚，同時交易成本也對協(xié)同定位效應產生重要作用，降低該成本將促進城市和地區(qū)的產業(yè)協(xié)調發(fā)展[4]。國內部分研究還發(fā)現(xiàn)我國區(qū)域城市功能專業(yè)化趨勢明顯并具有效率意義。賀燦飛等(2012)從企業(yè)微觀層面視角分析，發(fā)現(xiàn)中國城市尤其是處在城市體系高端的城市具有吸引價值鏈高端功能的競爭力，呈現(xiàn)一定的功能專業(yè)化趨勢[5]。宣燁等(2014)認為生產性服務業(yè)層級分工通過專業(yè)化分工提升了制造業(yè)生產效率[6]。Duranton等(2005)在城市功能分工演化機制分析中指出，企業(yè)遠程管理成本下降引起了均衡的城市產業(yè)結構變遷[7]。張若雪(2009)的理論分析表明制造業(yè)從中心城市到外圍城市的轉移成本下降，引起城市功能分工程度上升，提高了經濟圈的技術進步率。部分學者對城市功能與產業(yè)發(fā)展關系進行了研究。陳彩蘋等(2006)從規(guī)模等級、增長極層次和城市產業(yè)職能的專業(yè)化等方面對城市經濟功能與產業(yè)發(fā)展進行了研究。關于城市功能演進，孫建國(2012)認為隨著城市經濟的發(fā)展，城市所需的主導產業(yè)層次將發(fā)生變化。李維佳等(2008)認為調整優(yōu)化產業(yè)結構，提升工業(yè)、服務業(yè)和農業(yè)的產業(yè)發(fā)展層次是城市功能提升的關鍵。彭暉等(2011)認為城市產業(yè)升級和發(fā)展是城市功能不斷完善的基礎。張浩然(2016)對全國263個城市的研究發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域城市金融業(yè)的集聚及其演化呈現(xiàn)差異化的特征[8]。上述研究表明，城市功能演進與產業(yè)發(fā)展存在共生關系。一方面，城市功能分工演進依托于產業(yè)形態(tài)，產業(yè)結構的升級往往帶來城市功能的提升；另一方面，城市功能定位決定產業(yè)定位，城市功能分工演進趨勢影響產業(yè)發(fā)展方向。例如，高附加值集聚的中心服務型城市通過提供高端技術、管理等服務，往往影響外圍制造型城市的產業(yè)發(fā)展。大城市較強的集聚效應、易于創(chuàng)新的比較優(yōu)勢促使高端服務業(yè)在空間結構上高度集中于大城市，低端制造業(yè)高度集中于中小城市，而城市功能分工演進也必將影響區(qū)域城市的需求、供給和資源要素的空間配置，并以此影響城市產業(yè)結構的有序演變，所以地方政府在發(fā)展產業(yè)時必須充分考慮城市功能專業(yè)化的發(fā)展趨勢。因此，研究城市功能專業(yè)化與產業(yè)發(fā)展及效率具有十分重要的現(xiàn)實意義。

同時，不少學者對城市功能分工與經濟增長關系進行了研究。王猛等(2015)對城市功能專業(yè)化水平的研究發(fā)現(xiàn)城市功能分工顯著促進了經濟增長[9]。蘇紅鍵等(2011)將中國城市職能專業(yè)化指標引入動態(tài)外部性與城市經濟增長的分析框架中，指出城市產業(yè)專業(yè)化水平、職能專業(yè)化水平與城市經濟增長呈顯著的非線性關系[10]。還有少部分學者對城市空間功能分工進行研究。趙勇等(2015)的研究發(fā)現(xiàn)隨著城市群空間功能分工的深化，地區(qū)差距會擴大，但空間功能分工超過轉折點后，地區(qū)差距則會縮小[11]。周韜等(2015)的研究表明空間價值鏈整合與重組將替代產業(yè)集聚成為新一輪城市功能分工和區(qū)域經濟增長的源動力，城市群的形成有利于產業(yè)結構的優(yōu)化和經濟轉型[12]。

梳理已有研究可以發(fā)現(xiàn)，對城市功能研究大多是關注功能分工與城市規(guī)模及經濟增長之間的關系，關于城市功能分工對產業(yè)發(fā)展及其效率影響的研究較少。本文將從城市功能分工視角對主要城市群、不同等級城市的產業(yè)效率問題展開實證研究。首先運用區(qū)位指數(shù)測算并分析47個樣本城市的功能專業(yè)化水平特征，根據相關全要素生產率指數(shù)等對產業(yè)效率進行測評，采用面板計量方法實證檢驗城市功能專業(yè)化是否推動產業(yè)效率的提高，分析該影響在不同城市群、不同等級城市間有何差異。

二、城市功能專業(yè)化測算與分類

(一)測度方法

城市功能分工是城市發(fā)展的一個重要因素，隨著城市間新型分工形式的出現(xiàn)，對城市功能分工的研究也更加成熟。Duranton等(2005)、趙勇等(2012)的研究采用城市的“企業(yè)管理人員數(shù)/生產人員數(shù)”與全國的“企業(yè)管理人員數(shù)/生產人員數(shù)”的比值來測度城市功能專業(yè)化水平。基于城市的企業(yè)管理人員數(shù)具有易流動性及難以統(tǒng)計的特點，本文利用全市的“生產性服務業(yè)人員數(shù)/工業(yè)生產人員數(shù)”與全國的“生產性服務業(yè)人員數(shù)”/“工業(yè)生產人員數(shù)”的比值來測度城市功能專業(yè)化水平，具體的計算公式如下：

(1)

(二)數(shù)據來源及說明

為更清晰地分析城市功能專業(yè)化水平，本文選取中國發(fā)展程度較高的四大城市群作為研究樣本，具體包括長江三角洲城市群(上海、杭州、南京、蘇州、無錫、常州、鎮(zhèn)江、揚州、泰州、南通、嘉興、湖州、寧波、紹興、舟山、臺州等16個城市)、珠江三角洲城市群(廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、肇慶、江門、東莞、中山等9個城市)、京津冀城市群(北京、天津、唐山、廊坊、保定、秦皇島、石家莊、張家口、承德、滄州等10個城市)、長江中游城市群(武漢、黃石、鄂州、黃岡、孝感、咸寧、隨州、荊門、荊州、信陽、九江、岳陽等12個城市)，共計47個地級市。鑒于數(shù)據的可獲得性，本文采用蘇紅鍵等(2011)的做法，“租賃與商務服務業(yè)人員”表示管理部門人員，“采礦業(yè)”、“制造業(yè)”、“電力、燃氣及水的生產”的從業(yè)人員數(shù)之和表示生產部門人員[10]。相關數(shù)據來源于2004-2014年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒》。

關于城市功能分工的研究大都采用以城市群分類或城市人口數(shù)量進行等級城市分類。不同于以往的做法，本文以2003-2013年47個城市的年平均城市功能專業(yè)化水平為變量，采用系統(tǒng)聚類分析方法劃分為四種類型。為更深入研究城市功能專業(yè)化水平與產業(yè)效率增長的關系，從各年的城市功能專業(yè)化水平系統(tǒng)聚類分析結果來看，我們將第一、二、三類城市合并為第一等級城市，第四類城市為第二等級城市。由公式(1)可知，第一等級城市的城市功能專業(yè)化水平較大(基本都大于1)，則服務業(yè)管理水平相對發(fā)達，本文把它們歸為高附加值的服務城市；第二等級城市的城市功能專業(yè)化水平較低(基本都小于1)，則制造業(yè)生產部門相對集聚，本文把它們歸為低附加值的制造城市。聚類分析結果與城市功能專業(yè)化水平指數(shù)由表1給出。

由表1可知，第四類城市的城市功能專業(yè)化水平的年平均值小于1(僅為0.4986)，第一、二、三類的年平均值都大于1，表明第四類城市的城市功能分工程度較低，第一、二、三類相對較高，特別是第三類的城市功能專業(yè)化水平年平均值達到8.4365，大約是第四類城市的17倍。從時間順序維度看，第一、二、三類城市的城市功能專業(yè)化水平均呈先增長后降低的趨勢，第四類普遍呈降低趨勢，造成這一現(xiàn)象的原因可能是第一、二、三類城市的經濟發(fā)展水平相對較高，產業(yè)管理部門較為集聚，高技術核心服務業(yè)的輻射驅動作用帶動其他相對落后的小型城市的生產制造部門的發(fā)展，同時這些相對落后的小城市能更好地服務于本市，從而進一步促進城市的功能分工。

表1　2003-2013年47個城市中四類城市的城市功能專業(yè)化水平及變化趨勢

三、產業(yè)效率衡量與評價

(一)指標和數(shù)據

基于產業(yè)效率的評價指標和數(shù)據的可獲得性，本文的產業(yè)效率限指工業(yè)和生產性服務業(yè)效率。采用中國四大城市群的47個城市的面板數(shù)據來測算工業(yè)全要素生產率及生產性服務業(yè)發(fā)展水平，并將此體系作為產業(yè)效率評價指標。關于工業(yè)生產效率指標，大部分研究都選擇勞動生產率度量，而本文在勞動生產率的基礎上運用DEA模型測度了工業(yè)全要素生產率。在衡量產業(yè)效率時需有資本投入數(shù)據，這是因為資本作為投入指標的一個重要變量不能舍棄。但在已有的城市統(tǒng)計年鑒中，服務業(yè)缺少資本投入和資本存量的數(shù)據，使技術效率的度量無法進行，故產業(yè)效率由工業(yè)全要素生產率和生產性服務業(yè)發(fā)展水平兩項指標來代替。其中，總產出采用各市工業(yè)總產值并做指數(shù)處理，由于2008年以后的《中國城市統(tǒng)計年鑒》僅給出固定資產合計值，全市工業(yè)固定資產凈值、累計折舊或折舊率都沒有，進而無法估算2009-2013年全市工業(yè)固定資產凈值，本文選用全市固定資產投資總額作為投入指標。采用DEA方法測度工業(yè)技術效率，TFP的投入指標包括工業(yè)固定資產投資總額和全市從業(yè)人員。生產性服務業(yè)效率采用生產性服務業(yè)發(fā)展水平(PSL)衡量，即生產性服務業(yè)就業(yè)人數(shù)與全市單位年末就業(yè)人口數(shù)的比值。數(shù)據來源于歷年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒》。

(二)測算方法、結果和評價

對因變量工業(yè)生產效率，本文采用DEA方法測度工業(yè)全要素生產率。在測算過程中，以產出導向的規(guī)模報酬不變CRS模型，利用處理后的產出和投入數(shù)據，對47個城市的工業(yè)行業(yè)2003-2013年技術效率eff、技術進步率tech和全要素生產率TFP(TFP=eff×tech)的變動情況進行測算(結果見表2所示)。

表2　47個城市的工業(yè)行業(yè)2003-2013年平均全要素生產率指數(shù)及其分解

注：根據歷年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒》計算整理而得，測算軟件為DEAP2.1。

由表2可知，2003-2013年47個城市的工業(yè)技術效率、技術進步率和全要素生產率的平均值分別為1.022、0.957和0.978，從每個DMU來看，全要素生產率基本小于1，47個城市的工業(yè)效率整體上并未有明顯增長。從各個城市來看，黃石和鄂州的工業(yè)技術效率、技術進步率和全要素生產率分別為1.115、0.962、1.111和1.081、0.964、1.042，表明這兩個城市的工業(yè)生產效率相對較高，這可能是由于制造業(yè)集聚提供了制造業(yè)良好的發(fā)展環(huán)境；而九江的工業(yè)技術效率、技術進步率和全要素生產率分別為0.964、0.947和0.913，表明九江的工業(yè)生產效率相對落后，究其原因可能是九江主要以服務業(yè)主導。

四、城市功能專業(yè)化的產業(yè)效率影響分析

(一)模型設定

本文設立如下的計量模型：

Zit=α0+α1FSit++α2FDIit+α3HCit+α4ILit+α5CKGit+α6TCit+εit

(2)

其中，i代表城市；εit為隨機擾動項；Zit={TFPit,PSLit}T是一個包含兩個變量的列向量，分別采用工業(yè)全要素生產率(TFP)和生產性服務業(yè)發(fā)展水平(PSL)表示，以衡量產業(yè)效率情況；解釋變量FSit為城市功能專業(yè)化水平。關于控制變量：(1)外商直接投資水平(FDIit)采用三資工業(yè)企業(yè)總產值與全市工業(yè)總產值的比值衡量；(2)人力資本水平(HCit)采用一個地區(qū)的教育從業(yè)人員除以該地區(qū)年末人口總數(shù)來衡量；(3)信息化水平(ILit)。余泳澤等(2013)認為信息化水平可通過金融服務業(yè)的集聚間接提升工業(yè)效率。鑒于數(shù)據的可獲得性，本文采用全市人均郵政、電信業(yè)務收入與全國城市人均郵政、電信業(yè)務收入的比值來衡量；(4)城市空間規(guī)?；?CKGit)。一個城市的行政區(qū)域管理界限對區(qū)域一體化的影響使區(qū)域間市場分割至今仍然明顯，城市空間規(guī)模會影響其工業(yè)發(fā)展面臨的相關因素，本文采用全市行政土地面積與年末城市人口總數(shù)的比值來衡量；(5)交通運輸條件(TCit)。交通發(fā)達程度對制造業(yè)效率提升具有顯著影響，限于數(shù)據的可獲得性，本文采用城市貨運總量除以年末城市人口總數(shù)來衡量。

(二)實證檢驗

為獲得穩(wěn)健估計、避免偽回歸問題，我們先進行面板數(shù)據的單位根檢驗，以考察各變量的數(shù)據是否平穩(wěn)。采用HT檢驗、LLC檢驗、Fisher-ADF檢驗和Fisher-PP檢驗等四種方法對各變量進行單位根檢驗，除交通運輸條件(TC)外，無論同質單位根檢驗還是異質單位根檢驗，各變量的水平序列平穩(wěn)效果較好*限于篇幅，各變量的單位根檢驗結果未予列示，作者備索。。為防止可能存在的異方差，我們對變量TC取對數(shù)處理。

為考察自變量系數(shù)反映的整體效應，可選用的面板數(shù)據形式主要有混合回歸(pooled regression)、固定效應(FE)和隨機效應(RE)。本文通過F檢驗、Hausman檢驗進行模型篩選。在F檢驗中，結果接受原假設，表明混合回歸適用。固定效應(FE)檢驗時P>F=0.9671>0.1，說明混合回歸明顯優(yōu)于固定效應(FE)，故本文選用混合回歸估計。由于面板數(shù)據的特點，雖然通?？梢约僭O不同個體之間的擾動項相互獨立，但同一個體在不同時期的擾動項之間往往存在自相關。此時，對標準誤的估計應使用聚類穩(wěn)健的標準誤，我們采用以“城市”為聚類變量的聚類穩(wěn)健標準誤進行估計(結果見表3、4所示)。

表3　不同城市群功能分工對產業(yè)效率的影響結果

注：“* ”、“** ”和“*** ”分別表示在10%、5%和1%的顯著性水平下顯著；括號內為t統(tǒng)計值，回歸軟件為stata12.0。表4同此。

表3顯示，從不同城市群來看，長三角城市群、珠三角城市群和長江中游城市群的功能專業(yè)化與工業(yè)全要素生產率(TFP)呈顯著負相關，系數(shù)分別為-0.0186、-0.552和-0.0338，均在10%的水平下顯著。京津冀城市群的功能專業(yè)化對工業(yè)全要素生產率呈正相關，系數(shù)為0.0261，在10%的水平下顯著。對此，一個可能的解釋是：京津冀城市群的工業(yè)相對集聚于北京、天津等城市功能相對發(fā)達的城市，而其他三個城市群產業(yè)轉移比較明顯，導致工業(yè)轉移到城市功能相對較弱的中小城市，尤其是珠三角的城市功能對工業(yè)效率的負面效應最為顯著，說明該城市群中一些功能較弱的中小城市的工業(yè)競爭力比功能較強的大城市更強，從側面反映了產業(yè)轉移符合效率要求。在控制變量中，人力資本水平對長三角和珠三角的工業(yè)生產率具有顯著的正向效應，其他地區(qū)不明顯；除京津冀城市群外，其他城市群的FDI對工業(yè)生產率具有一定的負面影響，這與不少研究得出的FDI有利于提升行業(yè)效率并不一致；信息化水平并未如預期的那樣對工業(yè)生產率帶來正面影響，說明工業(yè)化與信息化融合還不夠，也可能是我們所選變量未能很好地反映信息化水平；城市空間規(guī)模和交通運輸對工業(yè)生產率的作用總體上也不顯著。

表4給出了不同等級城市的檢驗結果。從47個城市的整體情況來看，城市功能專業(yè)化水平對工業(yè)全要素生產率具有負向作用，在1%的水平下顯著；城市功能專業(yè)化水平對生產性服務業(yè)效率具有顯著的正向推動作用，城市功能專業(yè)化水平越高，表明城市服務業(yè)相對集聚，由于知識溢出等效應進一步促進生產性服務業(yè)效率的提升。從理論上講，城市服務業(yè)功能對工業(yè)效率應具有促進效應，但這種效應更多地取決于二者的匹配度，如果工業(yè)較少從服務業(yè)中得到支持，反而受到服務業(yè)快速發(fā)展帶來的成本擠壓，那么反映城市服務業(yè)水平的城市功能對工業(yè)效率可能帶來一定的負面影響。

表4　不同等級城市功能分工對產業(yè)效率的影響結果

從分等級城市來看，第一、二等級城市的功能分工專業(yè)化水平對生產性服務業(yè)發(fā)展水平都有明顯的正向促進作用，均在1%的水平下顯著，表明城市功能專業(yè)化推動了生產性服務業(yè)效率提高。然而，第一等級城市的功能專業(yè)化水平對工業(yè)全要素生產率呈現(xiàn)顯著的負向抑制效應，第二等級城市的功能專業(yè)化水平對工業(yè)全要素生產率的負向抑制作用并不明顯，主要原因可能是第一等級城市正處于后工業(yè)化階段，一些工業(yè)行業(yè)由于效率相對較低逐漸遷出，而第二等級城市則承接產業(yè)轉移，不顯著的回歸系數(shù)表明第二等級城市功能尚未對工業(yè)發(fā)展產生協(xié)同效應。外商直接投資對第一等級城市的生產性服務業(yè)效率具有顯著的正向促進作用，而與第一、二等級城市的工業(yè)效率增長均不顯著相關，這與近年來外商在國內的投資變化有關，制造業(yè)領域利用外資呈現(xiàn)一定的減緩趨勢，而服務業(yè)利用外資則顯著上升，服務業(yè)利用外資快速發(fā)展顯著推動了工業(yè)效率的增長。其他控制變量系數(shù)與表3的回歸結果比較一致。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證上述結果，我們采用計量方法調整分析的穩(wěn)健性檢驗。前文對模型的參數(shù)估計方法采用的是混合回歸，雖然在一定程度上可進行較為細致的分析，但它對數(shù)據要求需符合一定的假設條件(如不存在序列相關和異方差等)，而廣義矩估計方法(GMM)則不要求擾動項的準確分布信息，允許隨機誤差項存在異方差等。前文采用混合回歸的結果發(fā)現(xiàn)，城市功能專業(yè)化對工業(yè)全要素生產率具有負向抑制作用，通過了5%的顯著性水平，但由于城市功能專業(yè)化水平與工業(yè)全要素生產率、外商直接投資水平等指標之間存在相互影響，為減輕同時決定的內生性問題，本文對47個城市整體采用GMM估計進行穩(wěn)健性檢驗(見表5所示)。其中，L1.Z、L2.Z分別表示因變量的一階、二階滯后項，L1.FS表示城市功能分工專業(yè)化水平(FS)的一階滯后項。

由表5可以看出，在差分GMM和系統(tǒng)GMM的估計結果中，城市功能分工專業(yè)化水平對生產性服務業(yè)發(fā)展水平具有顯著的正向推動效應，且都通過了1%的顯著性水平。差分GMM估計時自相關檢驗AR(2)的P值為0.8644、Sargan檢驗值為0.4909(均大于0.05)，系統(tǒng)GMM估計時自相關檢驗AR(2)的P值為0.4717、Sargan檢驗值為0.1216(均大于0.05)，差分GMM和系統(tǒng)GMM估計對加入一階滯后項的動態(tài)面板數(shù)據模型估計均有效，城市功能分工專業(yè)化水平對生產性服務業(yè)發(fā)展水平具有較為顯著的正向影響，城市功能專業(yè)化推動了高附加值的生產性服務業(yè)的效率提高。然而，分別以工業(yè)技術效率eff和全要素生產率TFP為因變量時，在差分GMM和系統(tǒng)GMM的估計結果中，城市功能專業(yè)化水平對工業(yè)全要素生產率具有負向抑制作用，系統(tǒng)GMM的估計都通過了10%的顯著性水平。自相關檢驗AR(2)的P值和Sargan檢驗值都大于0.05，表明回歸都不存在二階自相關，工具變量的選擇也是恰當?shù)??？梢?，系統(tǒng)GMM估計對加入一階滯后項的動態(tài)面板數(shù)據模型估計有效，說明城市功能專業(yè)化抑制了工業(yè)全要素生產率的增長。

表5　城市功能專業(yè)化影響產業(yè)效率的動態(tài)面板估計結果

注：“* ”、“** ”和“*** ”分別表示在10%、5%和1%的顯著性水平下顯著；括號內為標準差，回歸軟件為stata12.0。

五、結　語

本文利用47個城市的2003-2013年面板數(shù)據，采用聚類分析法將這些城市劃分為四種類型及相應的第一等級城市和第二等級城市。以工業(yè)全要素生產率(TFP)和生產性服務業(yè)效率(PSL)兩項綜合指標作為產業(yè)效率評價指標，實證研究城市功能專業(yè)化水平對產業(yè)效率的影響。研究結果發(fā)現(xiàn)，從產業(yè)方面看，城市功能專業(yè)化顯著影響產業(yè)效率，城市功能專業(yè)化顯著推動生產性服務業(yè)的效率增長，但抑制工業(yè)效率的增長；從城市群分類看，四大城市群的功能分工都正向推動了生產性服務業(yè)的效率增長，而長三角、珠三角和長江中游的城市群功能分工抑制了工業(yè)效率的增長，但京津冀城市群的功能分工對工業(yè)效率的抑制作用不明顯；從分等級城市看，生產性服務業(yè)較為聚集的第一等級城市的功能專業(yè)化對生產性服務業(yè)效率增長具有顯著的正向推動效應，對工業(yè)效率增長產生較顯著的抑制效應，而制造業(yè)較為集聚的第二等級城市的功能專業(yè)化對生產性服務業(yè)效率增長具有顯著的正向推動效應，但對工業(yè)效率增長的影響效應并不明顯。

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(責任編輯:化木)

Urban Function，Specialization and Industry Efficiency

CHAI Zhi-xian，HE Wei-cai

(School of Economics，Zhejiang University of Finance and Economics，Hangzhou 310018，China)

With the rapid development of urbanization, urban function has showed a trend of specialization and become the important factor promoting industrial development.This paper uses panel data to test the impacts of urban functional specialization on industry efficiency.The results show that the division of urban function significantly contributes to the efficiency increase of producer services, while at the same time having some inhibitory effects on industry efficiency.Further studies indicate that the specialization of functional division of Urban Agglomeration such as the Yangtze River Delta, the Pearl River Delta and the Middle-reach areas of the Yangtze River poses negative influences on industry efficiency, whereas that of the Jing-Jin-Ji Urban Agglomeration remains unclear.

urban function；urban agglomeration；specialization；industry efficiency

2016-02-24

教育部人文社會科學研究基金資助項目(15YJA790003)

柴志賢(1977-)，男，江西萬年人，浙江財經大學經濟學院副教授；何偉財(1989-)，男，湖南岳陽人，浙江財經大學經濟學院碩士生。

F061.5

A

1004-4892(2016)11-0011-09