吳風波

(安徽工商職業(yè)學院管理學院, 安徽 合肥 231131)

隨著近年來國內(nèi)經(jīng)濟增長幅度趨于減緩，經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量和效率的重要性日益凸顯，對經(jīng)濟質(zhì)量和經(jīng)濟效率提升的研究越來越得到重視。作為第三產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)性服務業(yè)在經(jīng)濟總量中的比重越來越大，產(chǎn)業(yè)發(fā)展的速度和規(guī)模不斷增加，對經(jīng)濟活動的影響日漸明顯。這種變化既能夠帶來經(jīng)濟總量數(shù)值的提升，其集聚效應也能夠帶來規(guī)模經(jīng)濟產(chǎn)出、人口聚集、資源利用率提升、成本損耗下降等益處，也就是帶來相應的規(guī)模經(jīng)濟效應、知識技術(shù)外溢效應、集聚競爭效應、專業(yè)服務效應等。因此，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和創(chuàng)新水平提升有很好的作用[1]。經(jīng)濟效率是對要素投入產(chǎn)出的效率大小的反映，而生產(chǎn)性服務業(yè)過度集聚可能會帶來經(jīng)濟效率增長的滯緩，因此集聚程度多少較為合適值得探討。安徽省近年來不斷融入長三角區(qū)域一體化，在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展競爭程度不斷加劇的背景下，探討生產(chǎn)性服務業(yè)集聚和經(jīng)濟效率關(guān)系，以期更好地促進生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)揮集聚效應優(yōu)勢，最終提升經(jīng)濟效益，推動整個地區(qū)經(jīng)濟更高質(zhì)量更高效率地發(fā)展。

1 安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)現(xiàn)狀及集聚分析

1.1 生產(chǎn)性服務業(yè)概況

2020年安徽省第三產(chǎn)業(yè)的增加值為19 824.26億元，占全省國民生產(chǎn)總值的51.8%，已占據(jù)全年GDP的一半以上，其值超過第二產(chǎn)業(yè)10.8個百分點，較上一年度相比與第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總量差距繼續(xù)拉大。(1)資料來源：《2021安徽統(tǒng)計年鑒》。生產(chǎn)性服務業(yè)根據(jù)統(tǒng)計部門劃分行業(yè)設定為交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)、金融業(yè)、租賃和商務服務業(yè)、科學研究和技術(shù)服務業(yè)等五個行業(yè)。安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)2020年的從業(yè)人口、產(chǎn)值按照收入法構(gòu)成分別占GDP比重、固定資產(chǎn)投資增長情況統(tǒng)計如表1所示。

表1 2020年安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)現(xiàn)狀表

截至2020年末全省就業(yè)人口中從事第三產(chǎn)業(yè)的總計有1 408萬余人，占總就業(yè)人口的43.4%，其中生產(chǎn)性服務業(yè)就業(yè)人口為877 037人，較上一年度增加51 467人，數(shù)據(jù)占城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)人數(shù)的15.5%，吸納越來越多的從業(yè)人員從事生產(chǎn)性服務業(yè)各行業(yè)就業(yè)，從業(yè)人口保持持續(xù)增長而且增長速度在提升。依據(jù)收入法構(gòu)成統(tǒng)計的2020年安徽省國民生產(chǎn)總值，并從各個行業(yè)分析可得生產(chǎn)性服務業(yè)的生產(chǎn)總量為6 865.43億元，占全省年度GDP的18.8%，比重近五分之一。2020年固定資產(chǎn)投資按照產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來分一、二、三產(chǎn)業(yè)分別為1.5%、30.1%和68.3%。第三產(chǎn)業(yè)的固定資產(chǎn)投資增長率達到9.3%，生產(chǎn)性服務業(yè)五個細分行業(yè)增長率都在十個百分點以上，其中信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務業(yè)增長率達到89.6%位居生產(chǎn)性服務業(yè)中增長第一，而金融業(yè)增長率為負值-8.8%，可能受到疫情因素和進出口貿(mào)易多方面影響，但生產(chǎn)性服務業(yè)總體固定資產(chǎn)投資繼續(xù)呈現(xiàn)增長態(tài)勢(2)同注釋①。。

1.2 生產(chǎn)性服務業(yè)集聚水平測度及分析

產(chǎn)業(yè)集聚水平反應產(chǎn)業(yè)在空間分布上的集中分散情況，測算生產(chǎn)性服務業(yè)集聚手段有很多種，常見的像產(chǎn)業(yè)地理集中度、基尼系數(shù)、赫芬達爾指數(shù)等，這幾種方法使用中優(yōu)劣各異。本研究采用區(qū)位熵對集聚水平開展測度研究。區(qū)位熵的數(shù)值計算方法公式是:

(1)

Xj為生產(chǎn)性服務業(yè)j的產(chǎn)值在總產(chǎn)值中的比重，Zij表示為城市i中生產(chǎn)性服務業(yè)j產(chǎn)出占比。產(chǎn)值以就業(yè)人口數(shù)量來代入[2]。區(qū)位熵計算結(jié)果大小反應生產(chǎn)性服務業(yè)集中程度，結(jié)果大表示集聚程度高，相反則表示集聚程度低。利用歷年Xj和Zij數(shù)據(jù)(3)資料來源：《2017中國城市統(tǒng)計年鑒》《2018中國城市統(tǒng)計年鑒》《2019中國城市統(tǒng)計年鑒》《2020中國城市統(tǒng)計年鑒》《2021中國城市統(tǒng)計年鑒》。根據(jù)公式(1)計算得出各市區(qū)位熵數(shù)值如表2所示，反映各市生產(chǎn)性服務業(yè)集聚水平。

表2 各市生產(chǎn)性服務業(yè)集聚水平

總體分析來看2016—2020年期間全省16個城市的生產(chǎn)性服務業(yè)集聚水平的區(qū)位熵值總體呈現(xiàn)歷年增長的態(tài)勢，各城市的集聚水平大都趨于逐年上升，但上升幅度比較溫和不是特別大；與長三角江浙滬城市相比較，安徽省各城市的集聚水平較低缺乏競爭優(yōu)勢，也說明安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)的集聚潛力大發(fā)展空間足。

通過比較結(jié)果發(fā)現(xiàn)各個城市的區(qū)位熵大多低于1，合肥、滁州和蕪湖三個城市在2020年的區(qū)位熵值大于1，其中合肥市最高1.047，滁州市和蕪湖市分別為1.019和1.014，這三個城市相較于其他城市來說產(chǎn)業(yè)更為集中集聚程度更高一些。合肥作為省會城市，基礎設施完善、綜合服務范圍廣、具備高素質(zhì)的勞動力、市場機制完善等條件是發(fā)展生產(chǎn)性服務業(yè)的優(yōu)質(zhì)條件。以上三個城市的集聚水平也與省內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展水平現(xiàn)狀一致，在2020年以上三個城市無論是經(jīng)濟總量還是第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值也都在全省處于前列。結(jié)合安徽省城市地理位置分布得出江淮之間的城市總體生產(chǎn)性服務業(yè)集聚水平高于皖南和皖北的城市，存在地區(qū)不均衡狀況。

2 安徽省城市經(jīng)濟效率測度分析及評價

經(jīng)濟效率是經(jīng)濟發(fā)展過程中資源配置和利用的效率，主要測度的是投入與產(chǎn)出的效率，當下采用比較多的分析方法有數(shù)據(jù)包絡分析和隨機前沿分析法。張明斗、李維露、吳慶幫等人[3]研究采用SFA分析方法測算中國285個地級以上城市的綠色經(jīng)濟效率值；林東華[4]采用DEA法對國內(nèi)11個特大城市經(jīng)濟效率進行測度研究。本文結(jié)合數(shù)據(jù)代表性、可得性研究采用經(jīng)典的數(shù)據(jù)包絡分析方法DEA中CCR模型對安徽省所轄的16個地級市的經(jīng)濟效率進行測度[5]。CCR是DEA眾多模型之一，由美國Charnes、Cooper和Rhodes創(chuàng)設，用來評價經(jīng)濟發(fā)展中多個投入-產(chǎn)出單元效率，計算模型為：

(2)

其中x和y分別代表投入與產(chǎn)出量，uT=(u1，u2,…,um)T，vT=(v1，v2,…,vs)T，分別為產(chǎn)出與投入的權(quán)重系數(shù)。選取權(quán)重系數(shù)和使其滿足Ej≤1，j=1，2，…,t。其中t表示決策單元的個數(shù)，在本文中也就是地級市個數(shù)。經(jīng)濟效率投入指標有人口投入、資本投入、土地投入三個，其數(shù)據(jù)分別選擇就業(yè)人口數(shù)量、固定資產(chǎn)投資額和城市建設用地面積等，而產(chǎn)出指標用經(jīng)濟產(chǎn)生總量來說明[6]，具體數(shù)據(jù)選取各個城市的生產(chǎn)總值也即GDP值來予以表征，上述指標采用各城市歷年面板數(shù)據(jù)(4)同注釋③。利用公式(2)計算出各個城市的經(jīng)濟效率均值如表3所示。

表3 2016—2020年城市經(jīng)濟效率(CCR)均值

分析數(shù)據(jù)可知全省城市整體經(jīng)濟效率均值為0.914，反映全省城市總體經(jīng)濟效率并不有效，同時各城市效率值差距很大，其中五年經(jīng)濟效率均值中合肥市、滁州市和馬鞍山市的經(jīng)濟效率值為1且多年持續(xù)，體現(xiàn)這三個城市的經(jīng)濟效率發(fā)展好資源配置高效；淮北、亳州、阜陽、淮南、蕪湖、宣城、銅陵和黃山等八個城市的效率均值在0.9到1之間，其中部分城市在個別年份處于經(jīng)濟效率值為1的有效階段，這些城市的投入產(chǎn)出和資源配置趨于合理，較為接近經(jīng)濟有效的門檻。但是蚌埠、宿州、池州、六安、安慶，五個城市經(jīng)濟效率均值皆低于0.9，其中最小值池州為0.742，這些城市總得來說經(jīng)濟投入產(chǎn)出不均衡，發(fā)展?jié)摿臻g大，急需提升自身經(jīng)濟發(fā)展的效率和質(zhì)量。

3 安徽省生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對經(jīng)濟效率影響實證研究

3.1 變量及指標選取

經(jīng)濟效率(EE)作為被解釋變量，采用DEA-CCR予以測算。生產(chǎn)性服務業(yè)集聚(LQ)作為解釋變量，采用區(qū)位熵方法來測算。控制變量選取經(jīng)濟發(fā)展水平(EL)，以城市年度人均生產(chǎn)總值來表征；城鎮(zhèn)化率(UR)，以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎貋肀碚鳎徽?guī)制(GS)，政府行政干預和政策制定對產(chǎn)業(yè)集聚和經(jīng)濟效率都起到顯著影響作用，該指標以城市財政收入占該城市生產(chǎn)總值的比重來表征；科技水平(TL)以科技支出在當年一般財政預算支出中比例來表征[7]。

3.2 模型構(gòu)建

依據(jù)對變量選擇設計本文采用周杰文[8]等人研究成果，為檢驗生產(chǎn)性服務業(yè)集聚與經(jīng)濟效率之間可能存在的非線性關(guān)系加入了生產(chǎn)性服務業(yè)集聚的二次項和一階滯后項，另外為了規(guī)避減少各變量采集數(shù)據(jù)差距過大的原因?qū)ρ芯拷Y(jié)果產(chǎn)生的影響所以對所有數(shù)據(jù)作對數(shù)處理。最后構(gòu)建研究的計量模型如下：

lnEEit=β0+β1lnLQ+β2lnEEit-1+β3lnLQ2+β4lnEL+β5LnUR+β6LnGS+β7LnTL+μi+εit

(3)

其中μi是城市個體效應，εit是隨機擾動項，β0是截距項，i是城市，t是年份。

參考Blundell和Bond的成果，利用系統(tǒng)廣義矩估計方法(System-GMM)對模型數(shù)據(jù)予以檢驗回歸分析研究[9]。選取全省所轄16個地級市2011—2020年面板數(shù)據(jù)(5)資料來源：《2012安徽統(tǒng)計年鑒》《2013安徽統(tǒng)計年鑒》《2014安徽統(tǒng)計年鑒》《2015安徽統(tǒng)計年鑒》《2016安徽統(tǒng)計年鑒》《2017安徽統(tǒng)計年鑒》《2018安徽統(tǒng)計年鑒》《2019安徽統(tǒng)計年鑒》《2020安徽統(tǒng)計年鑒》《2021安徽統(tǒng)計年鑒》《2012中國城市統(tǒng)計年鑒》《2013中國城市統(tǒng)計年鑒》《2014中國城市統(tǒng)計年鑒》《2015中國城市統(tǒng)計年鑒》《2016中國城市統(tǒng)計年鑒》《2017中國城市統(tǒng)計年鑒》《2018中國城市統(tǒng)計年鑒》《2019中國城市統(tǒng)計年鑒》《2020中國城市統(tǒng)計年鑒》《2021中國城市統(tǒng)計年鑒》。通過公式(3)利用系統(tǒng)廣義矩估計方法(System-GMM)回歸結(jié)果如表4所示。

表4 動態(tài)面板System-GMM模型回歸結(jié)果

3.3 結(jié)果分析

回歸結(jié)果見表4，根據(jù)表中呈現(xiàn)所有回歸方程都顯示一階序列具備顯著相關(guān)，而二階序列則不相關(guān)，數(shù)據(jù)通過Sargan有效性檢驗并且五個回歸估計的經(jīng)濟效率滯后項系數(shù)為0.787、0.762、0.754、0.634和0.511，由此可見滯后期作為被解釋變量的加入是科學合理的，也充分說明滯后效應在經(jīng)濟效率中是存在的，并且各模型的工具變量系數(shù)在1%水平顯著差異，這表明滯后項的加入不僅合理而且非常有必要的[10]，從另一個角度說明以此構(gòu)建的計量模型也是可行有效的。

當僅對生產(chǎn)性服務業(yè)集聚及其二次項進行回歸時，系數(shù)分別為-0.074和0.094，并1%水平上顯著，表明在開始階段經(jīng)濟效率會受到生產(chǎn)性服務業(yè)集聚的抑制，即產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期缺乏規(guī)劃集聚粗放單一無法形成規(guī)模效應、無序競爭和開發(fā)建設增加了企業(yè)經(jīng)營成本，從而導致經(jīng)濟效率下降。隨著集聚進一步深入，將慢慢開始促進經(jīng)濟效率的提升，當集聚水平越過門檻之后會因為產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應、規(guī)模效應、知識溢出效應等提升生產(chǎn)效率降低成本而促進經(jīng)濟良性向好發(fā)展，經(jīng)濟效率也因此得到提升。

在模型中陸續(xù)加入經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率、政府規(guī)制、科技水平等因素繼續(xù)回歸檢驗發(fā)現(xiàn)系數(shù)前符號并沒有改變僅數(shù)值大小改變，說明研究所選變量會對經(jīng)濟效率具有影響作用。通過回歸結(jié)果來看經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化率和科技水平都對經(jīng)濟效率起到正面促進，并通過顯著性檢驗：每當經(jīng)濟發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化率提升1%，經(jīng)濟效率分別增長0.039%和0.057%，溢出效應在城鎮(zhèn)化水平上得到體現(xiàn)，城鎮(zhèn)化率高使得人口集中勞動成本下降，提高勞動力效率；每當科技水平增長1%，促進經(jīng)濟效率增長0.017%，科技投入加大促進產(chǎn)出效率，進而促進整體經(jīng)濟效率的提升。研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟效率受到政府規(guī)制的抑制，這可能與政府缺乏科學規(guī)劃，沒有引導產(chǎn)業(yè)集聚導致市場資源配置沒有得到優(yōu)化，進而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生負面的影響。

4 啟示與建議

根據(jù)以上回歸結(jié)果，結(jié)合測度分析提出加快城市生產(chǎn)性服務業(yè)集聚促進區(qū)域經(jīng)濟效率提升方面的一些建議。

4.1 加快生產(chǎn)性服務業(yè)合理科學集聚

生產(chǎn)性服務業(yè)集聚規(guī)模提升后會積極促進經(jīng)濟效率。各城市因地制宜打破集聚不均衡狀態(tài)，集聚水平低的城市學習先進城市的經(jīng)驗和政策，防止因集聚水平低而對經(jīng)濟的抑制作用，加速促進生產(chǎn)性服務業(yè)集聚質(zhì)量。加深全省協(xié)同集聚，形成區(qū)域城市群產(chǎn)業(yè)集聚的整體效應，集聚與經(jīng)濟發(fā)展之間相互影響，需要快速突破集聚初期的障礙，實現(xiàn)生產(chǎn)性服務業(yè)集聚帶來的經(jīng)濟效率紅利。

4.2 加快城鎮(zhèn)化建設，推動人才集聚，加大科學技術(shù)投入

城鎮(zhèn)化率提升加速會促進區(qū)域內(nèi)資源利用的效率，減少資源在市場中的流通成本，也會在某些情形上減輕生產(chǎn)性服務業(yè)在少數(shù)地區(qū)集聚而催生競爭成本的增加。城鎮(zhèn)化建設的推動帶來人才在區(qū)域內(nèi)集聚，而人才集聚給經(jīng)濟發(fā)展注入原生動力?？茖W技術(shù)對經(jīng)濟高效率發(fā)展起到積極促進作用，加大科技資金投入，完善人才發(fā)展制度，給予科技創(chuàng)新發(fā)展的企業(yè)政策上的支持，從而利用人才集聚效應提升經(jīng)濟效率。

4.3 政府科學引導產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，激活企業(yè)在市場中的主體地位

市場是資源配置的重要方式，自身會使資源配置效率得到提升。政府不能脫離市場規(guī)律，更不能在未對市場做充分調(diào)研的基礎上盲目開展產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和設置，而應該因地制宜地將資源配置的主動權(quán)還給市場本身，讓企業(yè)承擔市場發(fā)展的主體作用，發(fā)揮企業(yè)資源配置方面的運作動能。政府結(jié)合生產(chǎn)性服務業(yè)集聚發(fā)展規(guī)律不過多干預市場運作，科學制定產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的公平氛圍，引導其有序高效集聚，為經(jīng)濟效率的提升在政策、資金、技術(shù)、人力等要素方面提供保障。