生产性服务业集聚影响城市经济增长效应分析-来自285个城市面板数据的检验

生产性服务业集聚影响城市经济增长效应分析——来自285个城市面板数据的检验【摘要】对于生产性服务，其属于中间品的范畴，并在经济双循环发展、全球产业分工当中发挥着突出性的积极作用。中国生产性服务业的高速发展展示出了国内生产制造业逐步走向专业化、高质量的方向发展，并表明此产业与其他产业的深度融合发展，进一步提高了分工水平。总体而言，生产性服务业的高质量发展，将可增强城市循环经济的发展动力。因此，本文基于2010年-2019年全国285个地级市的城市面板数据，运用回归分析模型，分析了在城市规模、教育水平、财政支持、对外开放水平和信息化水平等条件的约束下生产性服务业集聚对城市经济增长的影响。其次，本研究还从异质性视角分析了涉及到交通仓储、房产租赁、信息传输、软件、金融、科研技术、地质勘查等行业的五种生产性服务业的实际情况，并对这五类行业在城市中汇聚可能对城市经济增长产生的影响差异进行探究。研究结果表明：一、生产性服务业集聚可以显著促进国内城市经济发展；二、各类生产性服务业汇聚对于城市经济增长的影响程度存在差异性，在这里面，信息传输计算机服务这类高端生产性服务业的发展和集聚，对于城市经济发展的助推作用更强。本课题当中，利用对生产性服务业在城市中的汇聚情况和改善产值增值情况进行分析，生产性服务业集聚有利于促进经济结构的转型，在逐渐向服务型经济转换方面具有重要意义。【关键词】生产性服务业集聚；产业聚集；经济增长

ResearchontheAgglomerationofProducerServiceIndustryandUrbanEconomicGrowth——EmpiricalresearchbasedonPaneldatafrom285citiesAbstract:Forproductionservices,theybelongtothecategoryofintermediategoodsandplayaprominentandactiveroleinthedouble-cycledevelopmentoftheeconomyandtheglobalindustrialdivisionoflabor.TherapiddevelopmentofChina'sproductionserviceindustrydemonstratesthegradualdevelopmentofdomesticproductionandmanufacturingtowardsspecializationandhighquality,andshowsthedeepintegrationofthisindustrywithotherindustries,furtherimprovingthedivisionoflabor.Overall,thehigh-qualitydevelopmentoftheproductionserviceindustrywillenhancethedevelopmentmomentumofurbancirculareconomy.Therefore,basedontheurbanpaneldataof285prefecture-levelcitiesacrossChinafrom2010-2019,thispaperusesaregressionanalysismodeltoanalyzetheimpactofproductiveserviceindustryagglomerationonurbaneconomicgrowthundertheconstraintsofcitysize,educationlevel,financialsupport,opennesslevelandinformationizationlevel.Secondly,thisstudyalsoanalyzestheactualsituationoffivetypesofproductiveserviceindustriesinvolvingtransportationandstorage,propertyleasing,informationtransmission,software,finance,scientificresearchandtechnology,andgeologicalexplorationfromtheperspectiveofheterogeneity,andexploresthedifferencesinthepossibleeffectsoftheconvergenceofthesefivetypesofindustriesincitiesonurbaneconomicgrowth.Theresultsofthestudyshowthat:i)theconvergenceofproductiveserviceindustriescansignificantlycontributetotheeconomicdevelopmentofdomesticcities;ii)thereisvariabilityinthedegreeofimpactoftheconvergenceofdifferenttypesofproductiveserviceindustriesonurbaneconomicgrowth,withhigh-endindustriessuchascomputerservices,whicharerelatedtotheinformationtransmissionindustry,playingagreaterroleinpromotingurbaneconomicgrowth.Inthisstudy,byanalyzingtheconvergenceofproductiveserviceindustriesincitiesandimprovingthevalue-addedofoutput,theconvergenceofproductiveserviceindustriesisconducivetopromotingthetransformationofeconomicstructureandisimportantinthegradualconversiontoaservice-orientedeconomy.Keywords:ProducerservicesIndustryclusteringEconomicgrowth目录一、引言 1（一）研究背景 1（二）研究意义 2（三）文献综述 21. 生产性服务业内涵 22. 生产性服务业外延分类 33. 生产性服务业集聚对城市经济发展的影响研究 44. 文献评述 5（四）创新点 6二、理论研究基础 6（一）生产性服务业集聚的内涵 6（二）生产性服务业集聚的模式 7（三）生产性服务业集聚的机理 8（四）生产性服务业集聚的测量 8三、现状分析 9（一）生产性服务业增加值变动趋势 9（二）生产性服务对国内经济的拉动作用 10（三）我国生产性服务业集聚特征 11四、模型构建 11（一）模型设定 11（二）变量选取 12（三）数据来源及处理 13五、实证分析 13（一）描述性统计分析 13（二）相关性分析 14（三）基准回归结果分析 15（四）稳健性检验 17（五）中介效应分析 18（六）异质性分析 201.高端和低端生产性服务业行业异质性分析 202. 五类生产性服务业细分行业异质性分析 21六、研究结论 221一、引言（一）研究背景中国共产党在进行“十四五”规划时指出，为了实现国民经济的良性发展，就要促进产业链供应链现代化发展，将产业链上中下游供销体系紧密衔接，实现生产性服务业的专业化和向高端行业方向发展，构建集现代服务业、制造业、农业与一体的综合性产业。“十四五”规划进一步指明我国生产性服务业会在促进市场经济循环和提升价值链影响方面发挥重要作用。据国家统计局数据分析，到2019，我国第三产业对国民生产总值的贡献率约为60%，这也说明我国的第三产业是促进我国市场经济稳步增长的关键力量；从2012年到2018年，我国第三产业服务业年均增加值增长率约为8%，其增长率比国民生产总值的年均增长率高约1%。目前服务业经济成为推动我国经济发展的主要能动力。服务业的范围十分广泛，而里面给制造业产品生产提供中间服务支持的行业也就是生产性服务业，从统计局所发布规定来看，对于生产性服务业，其涉及诸多行业，如，交通运输业、软件行业、地产行业、科研行业等，这展示出了其多产业融合发展的特征。但是生产性服务业作为服务业中的一个类别，其对生产性行业的支撑作用将对促进我国制造行业的快速高效发展，可促进经济的深入发展，带动产业结构的转型升级发展，持续增强中国经济高质量发展的动力。分析来看，在生产性服务业给生产行业提供相关专业服务当中，还会产生知识溢出效应、外部效应等，这些也会促进城市经济的高速发展，加快城市内人才技术等要素的流转，进而促进区域经济的发展。从行业内部视角来看，随着行业的扩张，固定成本被摊薄，形成行业内部的规模经济；对于行业间，当生产性服务业处于扩张状态时，获得成本优势,形成行业间的规模经济。本文将基于2010年-2019年全国285个地级市的城市面板数据，运用回归分析模型，分析了在城市规模、教育水平、财政支持、对外开放水平和信息化水平等条件的约束下生产性服务业集聚对于城市经济增长的实际效应。其次，文章还基于异质性视角分析了涉及到交通仓储、房产租赁、信息传输、软件、金融、科研技术、地质勘查等行业的五种生产性服务业的实际情况，并对这五类行业在城市中汇聚可能对城市的经济增长产生的的影响差异进行探究，着重关注生产性服务业的发展规律和影响效用，提出能够提升生产性服务业的质量水平和发展效率的可行性方案，实现城市经济循环的优化和畅通，从而促进生产性服务业在国民经济分工中的地位提升。（二）研究意义研究具有以下两个方面的意义：理论意义利用搜集、阅读相关专业文献资料得知，从近期学术界的产业集聚效应研究课题来看，多是选择制造业为研究对象，鲜有学者对生产性服务业可以促进城市经济增长的作用机制以及影响差异性进行研究。在这种背景下，本研究在对生产性服务业在城市中的汇聚情况进行调查和研究后，采用实证分析的方法对生产性服务促进城市经济增长的作用机制和影响差异性进行探究，本研究弥补了生产性服务业理论研究在汇聚效应方面的不足，希望能够促进我国生产性服务业理论研究的发展。现实意义对于生产性服务业，其是服务业中的一类，同时与许多行业都存在着联系，如农业、工商业等，并且行业的发展会对其他关联行业的发展产生积极的促进作用。因此，可以说，生产性服务行业的发展对国民经济发展速度、效率、产业结构优化和调整等方面发挥着关键的作用。本研究正是基于这样的研究背景下开展了对生产性服务业促进城市经济增长的作用机制和影响差异性的研究，不仅可以提升城市中生产性服务业的汇聚程度和改善产值增值，有利于促进经济结构的转型，逐渐向服务型经济转换，对促进各行业发展方面具有重要意义。（三）文献综述在经济全球化，服务业全球化的大经济背景下，全球的生产性服务业开始迅速发展，城市中生产性服务业的大量汇聚现象也陆续出现。本研究选择生产性服务业作为研究对象，在对其内涵、分类和对于城市经济的影响通过参考中外文献进行简单梳理及评述后，通过整理比较中外的思想差异，以及归纳目前研究的不完善部分是非常有必要的，有助于对我国生产性服务业的发展，制定相适宜的政策和规划战略。生产性服务业内涵生产性服务业一词首次出现在上个世纪70年代的西方国家，随后经济学家陆续开展了关于生产性服务业的含义的研究，经过一百多年的漫长发展，目前国内外关于生产性服务业的研究已经十分深入。笔者在进行相关研究文献的查阅后发现，Machlup[1](1962)在很早就开始了有关生产性服务业的探析，并在研究后得出，生产性服务业，实际上是一种知识产出型行业，未来的发展潜力巨大；Greenfield[2](1966)也十分关注生产性服务业的发展，并开展了多视角研究后发现，此行业的发展，对比其他服务业的差异在于它提供服务的对象是生产者，而不是终极消费者；Browning&Singelman[3]（1975）从功能入手，做出了这一界定：在市场经济当中，给市场客户提供专业服务的行业，同时可服务行业很多；格鲁伯，沃克[4](1993)在其研究中指出：生产性服务业属于一种中间行业，主要是给生产行业的实际生产活动来提供相关专业服务。在上世纪末期，国内经济学家就开始进行生产性服务业的相关理论研究。阎小培(1999)结合我国国情和市场经济发展的实际情况后发现，我国的生产性服务业主要会涉及到金融保险行业、房地产行业、信息咨询行业、计算机应用服务行业、科研技术服务业等有关行业，具体分析看，这些行业存在一大共同特征，即为知识技术密集型行业，所以，国内生产性服务业在发展当中，核心是给这些行业提供相关的专业服务，属于一种中间行业，并不会直接影响到这些行业的生产和研发进度，但是会对这些行业的产出以及运营效率产生间接的影响[5]；吴智刚等[6](2003)指出是为社会的物质生产业提供非物质性服务的行业就是生产性服务业，该行业的出现的意义在于作为一种中间工具对生产性行业提供信息知识和技术支持，该行业具备外部化特质，是具备贸易性的信息知识技术密集型行业；马龙龙[7](2011)在对生产性服务业的本质进行探究时提出，生产性服务业就是为生产部门提供专业性的知识密集型服务的中间行业；随后，刘曙华等人在查阅梳理了相关研究成果后发现，生产性服务业是在制造业内部的生产服务部门衍生出来的，与生产部门的上下游行业等多环节的衔接十分密切，为生产活动提供相关的专业中间服务。综合全球学术界在生产性服务业的概念研究来看，学者做出界定的视角多样，如，功能、服务对象等，而多视角的界定提出也加深了人们对于这一行业的认识。通过对这些定义进行研究后，本文给出界定为：给企业经营提供中间服务的产业，同时其是属于知识密集型产业，也是服务业在市场经济深入发展下的新型产物。生产性服务业外延分类Katouzain(1970)基于服务业在各经济发展阶段的特征，同时参考了罗斯托经济发展阶段理论知识，由此给出了新的服务业分类方法，具体来看，此方法将服务业共划分成三类，其一为传统服务业，这是大家所熟知的，其二为新兴服务业，这是市场经济变化发展下所诞生的，其三为补充性服务业。对于里面的第三类，即为生产线服务业，具体指的是可对生产行业提供涉及金融、商业、法律等多行业知识技术服务的行业；Singelman(1978)十分关注服务业的发展，并认为在其持续发展当中，此时需科学分类，从而更加灵活的促进各类服务业的发展，他在综合各方因素后分成四类，而其中一种是生产者服务，这也就是本文研究所涉及的生产性服务业，其涉及银行、金融、保险、房地产、会计等。2002年在我国颁布的新《国民经济行业分类与代码》文件中将服务业种类按照功能进行了划分，分别包括生产性、分配性、消费性、社会性四种类别的服务业。生产性服务业包含涉及到金融保险、房地产、信息咨询、计算机应用、科研技术等六种行业。生产性服务业集聚对城市经济发展的影响研究在研究城市中的生产性服务业的汇聚情况时发现，不同生产性服务业对城市经济的增长程度并不相同。一方面，与信息、金融、商务等行业有关的生产性服务业在城市中汇聚会极大促进区域经济的快速发展和增长，其中金融业行业的正向效应最大，信息行业次之、商务行业最小。另一方面，与物流运输、科技等行业有关的生产性服务业在城市中汇聚会对区域经济的快速发展和增长产生消极作用，其中物流运输业的逆向效应要超过科技行业。当前，全球学者纷纷开展生产性服务业汇聚对城市经济增长的作用机制开展多视角的分析。Beyers[8](2012)从经济危机视角开展生产性服务业对于城市经济增长促进效应的研究，并得出，在经济危机环境下，此时促进作用更加突出化。Greenfield[9](1996)在对上个世纪70年代到90年代期间20年美国的经济发展状况进行研究时发现，这一时期美国的服务行业对全国经济的正向作用效果十分显著。Illeris(1996)[10]在研究生产性服务业对区域经济的影响效应时发现，生产性服务业可以对地方经济起到基础性的支撑作用，贡献就业、税收和收入；同时可以激发当地经济活力，间接促进地方市场经济的发展。Hansen[11](1990)在对美国大都市区域的上产性服务业的发展情况进行调查后发现，目前，在经济信息化发展的大背景下，生产性服务业的快速发展能够促进当地经济的劳动分工并提高生产率。将视角转移到国内经济，生产性服务业对于我国的经济发展发挥了极大的推动力。赵成柏[12](2008)在研究生产性服务业对地方GDP的影响效应时选择了江苏省作为研究样本，在对江苏省生产性服务业的发展情况进行调查分析后发现，生产性服务业的确会对地方GDP和产业结构合理化有着很大的助推作用。顾乃华(2005)[13]在对生产性服务业的知识信息密集型特征进行研究时选择了新贸易理论作为研究基础，发现了该特性是造成生产性服务业呈现出规模报酬递增特点的主要原因，生产性服务业也因此会激活当地经济的内生性优势，从而激发当地市场经济活力，促进地方经济的发展。文丰安（2018）[14]在研究中国经济的发展情况受生产性服务业的影响效应后得出，对于生产性服务业的发展，其具有多样化、专业化的特征，由此也对中国经济发展产生了差异性的影响，同时在区域、城市规模、行业等因素的变化产生不同的影响效果。本研究在进行实证分析后发现，第一，中国城市经济的增长质量和城市中生产性服务业汇聚情况都具有显著的空间相关性；第二，中国城市中汇聚的生产性服务业对当地经济增长质量的提高具有消极影响，但是再考虑到城市的实际发展情况、区域经济发展、政府、人力资源等多方面的影响后，这种消极作用会被缓解；第三，位于中西部地区的城市以及大中型规模的城市的生产性服务业，特别是高端型的生产性服务业的专业化和多样化汇聚水平会对中国经济增长质量的提高产生显著影响。国内情况来看，学术界也十分关注城市经济的助推因素，并从生产性服务业集聚层面开展了多视角的分析。于斌斌(2016)[15]搜选取国内285个城市的面板数据，日期是在2003年至2012年，同时还利用专业性强的空间杜宾模型来帮助研究的开展，核心内容即为本课题研究内容，结果显示有显著影响。徐从才等(2008)[16]开展了服务业对于制造业影响的探析，最后结果显示，通过汇聚生产性服务业衔接的上下游产业的关联程度越高，整体产业的市场核心竞争能力越强。文献评述从产业集聚的研究历程中，可发现在各时期的研究当中，产业集聚微观理论均以制造业为研究案例，同时有关服务业集聚的理论研究数量显得比较不足。在西方国家经济发展步入后工业化时期后，此时服务业快速发展，并且在整个经济中的占比持续的提高，由此加速了服务业的集聚发展，并逐步获得了经济学者的关注。但是，因为生产性服务业集聚研究时间还不长，并且对于服务业集聚的研究也是建立在日益成熟的制造业集聚的研究基础上的，因此服务业集聚并没有一个独立的完整的理论体系。此外，在服务业的实证分析方面，也存在一些不足之处。大部分服务业无法实现分离，这与制造业的产品生产存在着很大的差异性，所以，量化服务业产出成为了一大技术性难题。受制于数据的收集、处理技术水平，此时大部分生产性服务业集聚实证分析多是现象性的简单描述，例如上述文献中一些经济学家提到的集聚程度的衡量指标只是片面的描述集聚现象而已。（四）创新点通过梳理已有文献发现：在针对样本选取研究上，很少有专家从生产性服务产业空间汇聚这一角度进行深度探究分析。对于所研究的内容中，对于探究生产性服务产业集合情况是否对城市经济增长有一定影响的相关文献还处于空白状态。所以，本研究将在生产性服务产业汇聚概念研究之上,定量评估探究生产性服务对经济发展的影响。研究构建空间计量模型，将参考值量化开展实证分析，探析生产性服务业与其他行业聚合对于城市经济增长的影响效应，并基于分析结果来制定出科学化的政策建议。二、理论研究基础（一）生产性服务业集聚的内涵对于生产性服务业汇聚概念研究最早是在20世纪70年代，在这个时间段以前，西方国家普遍认为工业发展是国家未来发展的重心，服务业为消费者提供服务需要一定的环境空间。认定其为工业的从属产业，经济发展并不能起到决定性地位，一直被人所忽视该产业所独有的潜力。随着产业结构的高级化，经济的迅速发展带动着生产性服务业发展，使其成为城市经济的主要产业。因为服务产业可以说是涉及到城市的角角落落，对城市经济影响逐渐增加，这使得生产性服务业的聚合问题成为了未来研究的热点。上述进行总结，生产性服务业其本质就是生产者从价值链的角度考虑，将相关的企业布局集中分布从而实现企业自身利益的最大化，减少交易成本，增加竞争优势，减轻市场的不确定风险，最终也就导致了生产性服务业汇聚在一起的情况。（二）生产性服务业集聚的模式对于生产性服务业集聚，其展示为各集聚区内，各区存在差异性的集聚模式，即为集聚模式的存在着实际差异。Naresh&Gary(2003)十分关注生产性服务业集聚模式，并创新发展出了相应分类方法，详细可从下表1中进行观察。表1生产性服务业集聚模式马歇尔式新产业区模式中心辐射模式卫星平台模式政府主导模式内部企业数量规模众多小企业原子式的聚集大型核心企业和众多小型企业大型企业的分支机构大型国有企业和众多小型企业内部企业联系程度联系密切主要是核心企业和小型企业之间联系密切集群内部联系较少主要是大型企业的分支机构与外部母公司联系密切大型国有企业和众多小型企业之间以分包合同为基础的联系集聚效应高集聚效应高集聚效应低集聚效应低集聚效应集群导向内部导向外部导向外部导向外部导向制度密度高；提供专业化的教育和培训，强势的贸易协会不重要政府可能对基础方面建设有投资不重要劳动力流动性集群内部流动性强，对外流动性弱流动性弱流动性弱在国有组织间劳动力流动性弱，但有可能有劳动力从大学研究机构流入资料来源：NareshRPandit,GaryCook,“ThebenefitsofIndustrialClustering:insightsfromthefinancialservicesindustryatthreelocations”,JournalofFinancialServicesMarketing,2003。由上表可知不同集聚模式所拥有的特征存在差异，所以，政府在设计具体化的产业集聚政策当中，需关注本地区的适宜性方面，分析各种模式的差异所在，从各让所制定出的政策措施可灵活的适应各种模式，充分利用好汇聚所带来的积极效应，促进本地区经济社会的发展。（三）生产性服务业集聚的机理在生产性服务业汇聚规则理论层面，不少学者是基于马歇尔(1920)、韦伯(1929)等的集聚理论，并提出，集聚的本质层面动因是为获取到外部经济。对比制造业的发展，生产性服务业存在一些不同，前者主要为生产、营销、销售的分销活动，将产品顺利销售给终端消费者，而后者主要是给生产活动提供相应专业服务支持的中间服务行业。Moullaert&Gllouj学者将集聚原理和制造业两者相关联，其主张集聚原理于制造业中有一定共通之处。这两位研究专家，仅对生产性服务业的特性对集聚理论是否适用提出了怀疑，但并没有提出新的理论依据。因此，目前为止仍然缺乏对生产性服务业集聚机理的研究。众多学者则是从生产性服务业集聚的原因入手分析生产性服务业集聚的机理。综上所述，集聚都能带来巨大的经济盈利使得生产性服务业聚合的产生和繁荣。（四）生产性服务业集聚的测量生产性服务业汇聚效应于城市经济中有着不可替代的重要地位，这就意味着不仅要对它进行定性的分析，还要通过一系列的测量方法进行定量的分析，从而使其集聚效应具体化有助于相关政策的制定实施。国外研究者对于生产性服务业的集聚度有着以下的测量方法：1．统计聚类分析方法(Statisticalclusteranalysisapproach)研究专家&()在进行聚集度探讨时，借助统计学的计算模式，使用产业间的直接需求系数，对产业关联情况进行分析并用拓扑图表示。这种图表的形式，简洁明了地将服务业与其他产业区分开来，借助产业区位商及出口数据即可算出相关产业的集中程度。2．地理性系统(GIS)部分的研究专家借助软件对生产性服务业汇聚情况进行探究。研究专家在年借助软件并收集企业阶层信息来开展探析，并就华盛顿地区的生产性服务企业分布情况开展了全面、深入的探析。3．赫芬达尔指数（H）对于H指数，即为赫芬达尔—赫希曼指数，其是当下全球通用的测量产业集中度的综合性指数，获得了大量的实践应用，其展示的是某一行业当中，各市场竞争主体在该行业总经营营收的占比的平方和，通过对该数据的计算可以将市场比例变动情况量化，可以说是市场中厂商规模的指标偏离波动的程度。公式如下：HHI=对于公式中的X，其代表的是市场总规模；对于公式中的Xi，其中i是企业规模；对于Si，其是=Xi/X，即为第i个企业的市占率；对于n,即为产业当中的企业数量。分析来看，HHI指数具备这些特征：如果存在着独家垄断情况，此时HHI=1；如果全部企业规模均是一样，那么此时HHI=1/n。所以这一指标的波动范围是1/n~1,数值越大，表明该聚集区内的企业分布不均匀程度越高。4．空间基尼系数(G)克鲁格曼（1991）十分关注制造业集聚程度的测算，在综合多方面知识后创立出了下面这一测算公式：G=对于其中的G,即为空间基尼系数，是地区i某一产业指标在全国此产业中的比例。对于其中的N，即为全国地区数量。G值范围在之间，若G的数值无限趋近于，这表明该地域内产业分布状态越均匀。若G的数值无限趋近于，这表明该地域内产业分布状态越聚合。三、现状分析（一）生产性服务业增加值变动趋势自从我国经济开始转型为“服务型经济”以来，在信息化、数字化、城市化、经济全球化的推动下我国第三产业一路增速发展。如图3-1所示生产性服务业作为国民经济活动中主要为满足中间需求，自1978年以来在我国逐渐得到了发展。图3-11978～1990年国内生产性服务业的整体发展速度比较慢，此时整个行业处于发展的萌芽阶段。从上图观察可知，在此时期当中，国内经济的发展侧重于一二产业的发展，没有关注到第三产业的发展导致投入资源少，发展被遏制。生产性服务业各行业在这个阶段对于我国国民经济的发展只是起到了补充或弥补不足的作用，并未占到了较大比重。于至，这10年内生产性服务业被人所关注，成为了该服务业的繁荣兴盛进程的启端。自改革开放以后，各行各业都呈空白待发展状态，中国开始关注第三产业的生长情况，政策扶持多次调整产业比例，把控经济发展走向。从这个时间节点，成为生产性服务业发展的新里程碑，为经济发展提供协助动力。于年后，服务业正式崛起，中国从传统工业型经济体系向“服务型”经济体系靠拢，开始了中国经济的转型之路，第三产业成为经济增长的新动力。下图中（），我国现有的生产性服务业各版块之间发展还处于不对等状态。其中2017年的增加值指数为9050.6，足足是其1978年的90多倍，成为了所有服务业中发展最快的行业。与此相对的交通运输、仓储、邮政业、批发和零售业发展较为迂缓，并没有达到现有的平均发展水准。这表明，当前对第三产业的需求比较集中于较高档、科学、技术类生产性服务业，未来热点也集中在这几种高、精、尖产业上。（二）生产性服务对国内经济的拉动作用图3-2中，利用折线波动表现第三产业于国内经济增长有明显推动作用，图像中数据均来自国家统计局官网历年公开报告提炼而得。分析图像可知，第三产业的贡献率呈现出明显的上升趋势。自1990年以后我国重点发展第三产业，1992年国务院发布的《关于加快生产第三产业的决定》更是提出了加快发展第三产业的目标、重点方向，以及相关政策和具体措施，其中包括：深化改革扩大开放加快发展第三产业的步伐；构建一个充满积极向上的第三产业自我优化发展体系等。于年，我国第三产业推动助增长率为，超越第二产业的比数，一跃成为我国经济增长主要标杆产业。于年后该数值一直在持续不断的增长，而第二产业逐步落后。我国颁布的十三五规划文件中，也指明了我国将不断向“服务型”经济体系靠拢，第三产业从此成为经济增长的新动力。图3-2（三）我国生产性服务业集聚特征整合相关信息，总结得出：我国东部地区靠近海岸线城市，近几年较高档次的生产性服务业汇聚情况呈稳定增长状态。相对来说汇聚区较少或未发展到一定产业汇聚状态的区域，较为集中在西部欠发达省份。对于中部城市，发展水平较为稳定无明显波动。根据上述情况可得，中国生产性服务业汇聚情况呈西、中、东依次递增的发展格局，而且从年份对发现来看，这种差距有不断加剧的趋势。四、模型构建（一）模型设定此研究课题是生产性服务业集聚影响城市经济增长效应，为顺利的完成研究，构建出了下面这一固定效应模型：Yi上述公式中，Y是被解释变量，表示地区生产总值增长率%；x是核心解释变量，表示生产性服务业空间基尼系数；lnsize、edu、gov、ope和com是控制变量，分别表示城市规模的对数形式、教育水平、财政支持、对外开放水平和信息化水平；下标i表示地级市编号；ε是干扰项。（二）变量选取1.被解释变量目前关于经济发展水平的测度大多可分为两类：一类是以全要素生产率为代表的经济效率的单一指标测度；二类是以城市地区生产总值增长率为代表的测度。经济水平提升代表着国家或某一区域内产出商品畅销或服务行业增多。这说明了该地域的生产水平提升以及产业规模逐步增长，这一正向积极的改变昭示了国家或某一区域经济能力逐步提升。当前中国采用国内生产商品总数的增长比率来对经济增长情况进行衡量。因此，本研究主要采用了城市地区生产总值增长率作为城市经济发展的代理变量。2.核心解释变量基于本文第二章中介绍的生产性服务业聚集的测量方法，研究采用空间基尼系数计算方法，来估算城市生产性服务行业的产业聚集度。具体的计算公式如下：G=G表示空间基尼系数，Si指i地区生产性服务行业在中国范围内生产性服务行业所就职工作人群比值，X3.控制变量鉴于已有学者研究，本文以下几种控制变量：城市规模，采用城市年末常住人数进行计算；受教育水平，通过每万人普通高等学校专任教师人数进行表示；财政支持，通过地方财政每年支出金额占该地区生产总值表示；对外开放水平，用当年实际使用的外资金额表示；信息化水平，用城市人均互联网用户数目表示。需要强调的是，研究对城市规模数据进行了对数化处理。（三）数据来源及处理本文选取2010年-2019年全国285个地级市的城市面板数据。收集的数据主要包括城市地区生产总值增长率、城市年末常住人口、第三产业就业人数、普通高等学校专任教师人数、政府每年的财政支出、以及五类生产性服务行业入职工作人数等信息，本文信息数值均为《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》当中获取的信息。文中运用了Stata16来开展数据的统计、分析工作。首先，通过Excel2016对收集到的3268条数据进行整理与初步分析，剔除缺失值。其次，通过Stata16对由Excel2016初步整理的数据进行描述性统计和回归分析。开始开展了Hausman检验，从结果来看，选择固定效应更好，所以基于此来构建固定效应模式来具体分析本课题的研究内容。表1变量说明表变量符号衡量指标城市经济增长Y地区生产总值增长率%生产性服务业聚集x空间基尼系数城市规模lnsize城市年末常住人数受教育水平edu每万人普通高等学校专任教师人数财政支持gov财政每年支出金额/该地区生产总值对外开放水平ope当年实际使用的外资金额信息化水平com人均互联网用户数目五、实证分析（一）描述性统计分析对于描述性分析，此时需对调查总体全部变量的各类数据开展统计性分析，具体有数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。而在描述数据集方面，运用了四大指标，具体为平均值四分位数标准差标准分，并基于这些指标来开展上述的具体分析活动。如，均值。标准差则能反映一个数据集的离散程度，标准差越大，说明数据波动越大。描述性统计分析针对纳入本文模型中的影响因素，如城市经济增长、生产性服务业聚集、城市规模、受教育水平、财政支持、对外开放水平、信息化水平，上述因素表示影响经济增长的部分因素。由表2可看出，城市规模、对外开放水平和信息化水平的最小值和最大值相差较大，说明这些因素对经济增长具有明显的影响；生产性服务业聚集、财政支持、对外开放水平、信息化水平四个个变量的均值和中位数比较接近，说明数据集中，离散程度低；同时，城市经济增长、生产性服务业聚集、城市规模、财政支持、对外开放水平、信息化水平的标准差和标准误都非常小，说明数值波动小，比较稳定。有上述分析可知，本模型中的影响因素都是较为稳定的。表2描述性统计分析均值标准差最小值中位数最大值Y9.354.43-19.388.8109x0.00040.00353.34e-087.17e-060.08787lnsize5.940.653.435.968.14edu10.7614.1205.4883.47gov0.080.030.020.070.23ope10.101.851.1010.1614.94com7.410.724.617.4110.51（二）相关性分析为了判断本文中各个变量之间是否存在相关关系，这里借助Stata对相关系数输出结果，得到如表3所示的相关系数矩阵图。有学者对相关系数的强弱程度进行了分级，认为0-0.33之间是弱相关关系；处于0.34-0.66，即为中相关关系；处于0.67-0.99，即为强相关关系，如果是1，那么此时即为完全相关关系。通过观察表3可得，生产性服务业集聚的空间基尼系数与城市经济增长的相关系数为0.023，具有正相关性，相关程度较弱；城市规模、政府财政支持与城市经济增长的相关系数分别为0.045、0.027，也具有正相关性；而其他各个变量与城市经济增长的相关系数为负。通过观察自变量和控制变量之间的相关性发现，对外开放水平与城市规模、城市居民受教育水平、政府财政支持之间的相关系数分别为0.413、0.440和0.383，具有中度相关性；信息化水平与城市居民受教育水平、政府财政支持以及城市对外开放水平之间的相关系数分别为0.465、0.376和0.363，具有中度相关性；其他的变量之间相关性系数低于0.33，存在弱相关性。接下来，研究将关注核心变量对因变量的解释程度，以及是否显著、模型是否存在多重共线性等问题。表3相关性分析结果YxsizeedugovopecomY1x0.0230(0.2386)1size0.045**(0.0219)0.156***(0.000)1edu-0.0110(0.5749)0.195***(0.000)0.120***(0.000)1gov-0.067***(0.0006)0.260***(0.000)-0.045**(0.0228)0.396***(0.000)1ope0.0270(0.1720)0.168***(0.000)0.413***(0.000)0.440***(0.000)0.383***(0.000)1com-0.363***(0.000)0.108***(0.000)-0.099***(0.000)0.465***(0.000)0.376***(0.000)0.363***(0.000)1注：括号内为城市层面聚类标准差的t统计量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。（三）基准回归结果分析基于上述章节对模型的描述，在Stata16统计分析软件中，利用回归统计方法，求得了各个回归系数，并对回归方程和回归系数作了显著性检验（见表3）。第（1）-（6）列只是考虑到核心解释变量生产性服务业集聚的空间基尼系数的回归结果，观察可发现，其空间基尼系数的估计系数显著为正，也就表明生产性服务业的空间集聚可促进城市经济的发展；从第（2）列后逐步引入了相关的控制变量，观察可发现，核心解释变量的系数都是在5%的统计水平上显著，可见在管控了许多因素后，此时生产性服务业集聚还是对城市经济发展拥有显著的正向促进作用。从上述结果来看，对于生产性服务业集聚，可利用市场规模效应、创新能力的提高来增强对城市经济发展的效应。同时，回归模型调整的R2为0.744，说明自变量以及控制变量能对将近75%经济增长进行解释。最后，除了生产性服务业聚集在一定程度上带动城市经济的发展，来自政府的资金投入也能极大地促进了城市基础设施建设，带动城市经济快速发展。表4回归分析结果变量（1）（2）（3）（4）（5）（6）x0.054***(2.75)0.069***（3.28）0.085***（3.32）0.078***（2.88）0.064**（2.26）0.064**（1.98）size0.529***（2.89）0.327（1.59）0.237（1.05）0.108（0.48）0.034（0.14）edu-0.007（-0.09）-0.049（-0.60）-0.078（-0.91）-0.080（-0.88）gov0.140***(4.71)0.151***（5.05）0.141***（4.50）ope-0.031（0.92）0.029（0.82）com-0.11(-0.29)Constant1.525***（39.86）1.529***(38.79)1.541***（36.20）1.642***（33.19）1.650***（21.04）1.639***（22.30）年份控制控制控制控制控制控制N295727362589253224962448R20.7410.7460.7480.7470.7590.744注：括号内为城市层面聚类标准差的t统计量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。为检验模型是不是存在多重共线性，文中算出了方差膨胀因子VIF的数值。通常我们以10作为判断边界，当VIF<10,即为不存在多重共线性:当处于10<VIF<100,即为存在较强的多重共线性:当VIF>100时，即为模型则存在重多重共线性。表5共线性诊断变量VIF1/VIFx1.2700.790size1.2800.781ope1.3700.729com1.2600.796edu1.2200.822gov1.1700.853均值VIF1.260（四）稳健性检验为了验证回归模型结果是否稳健和可靠，研究采取替换核心解释变量的方式进行稳健性检验。在解释变量选择上，通过阅读相关文献，最终选取以生产性服务业的就业总人数在第三产业中的占比，表示城市生产性服务业的集聚程度。模型的基本公式如下：x1=式中，li代表生产性服务业的就业总人数，而L表6稳健性检验结果分析变量替换解释变量（替换之前）替换解释变量（替换之后）x10.064**（1.98）0.008*（1.78）size0.034（0.14）-0.015（-0.07）edu-0.080（-0.88）-0.071（-0.79）gov0.141***（4.50）0.137***（4.45）ope0.029（0.82）0.034(1.00)com-0.11(-0.29)-0.015(-0.37)Constant1.639***（22.30）1.656***(21.79)年份控制控制N24482446R20.7440.738注：括号内为城市层面聚类标准差的t统计量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。（五）中介效应分析若变量X与变量Y之间存在关系，考虑自变量X要受通过影响变量N来影响因变量Y，此时变量N即为中介变量。对于中介变量，其表示相应机制，并且与自变量、因变量都存在显著相关性，显示出的是变量X利用中介变量来对变量Y产生相应的影响。三者的具体关系，可从下图4-1中进行观察。XXYXYN主效应：中介效应：图4-1中介变量示意图对于本文研究所用中介效应检验方法，参考的是Preacher等（2007）、Heyes（2013）研究成果。首先对自变量生产性服务行业产业聚集与城市经济增长开展回归分析同时检验主效应回归系数的显著性；第二步对自变量生产性服务行业产业聚集与中介变量第三行业就业人数进行回归分析；第三步将生产性服务行业产业聚集、中介变量第三行业劳动力人数与城市经济增长同时纳入回归模型，并检验中介变量第三行业劳动力人数的回归系数显著性。同时，如果自变量的回归系数不显著，那么也就是完全中介效应，如果自变量的回归系数还是显著同时回归系数减小，那么也就是部分中介效应。从表7结果来看，当加入第三行业劳动力人数作为中介变量时，自变量（生产性服务行业的聚集）的回归系数显著但呈减小的状态，因此存在部分中介效应。表7中介效应分析变量模型一模型二模型三控制变量size0.034（0.14）0.431**（1.28）0.0275（0.11）edu-0.080（-0.88）-0.045（-0.03）-0.078（-0.84）gov0.141***（4.50）0.045**（0.94）0.124***（3.90）ope0.029（0.82）0.054**(1.04)0.134（3.32）com-0.11(-0.29)-0.046**(-0.72)-0.0172（-0.43）Constant1.639***（22.30）0.716*(19.64)1.633***（21.70）自变量x0.064**（1.98）0.056*（1.95）中介变量第三产业就业人数0.011*（1.21）0.026**（1.41）年份控制控制控制N244824462446R20.7440.6970.740注：括号内为城市层面聚类标准差的t统计量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。（六）异质性分析1.高端和低端生产性服务业行业异质性分析本文将根据国民经济行业分类与代码(GB/T4754-2017)和《生产性服务业统计分类（2019）》，确定出了研究的生产性服务业有5个行业，具体为：交通运输仓储和邮政业、信息传输计算机服务和软件业、金融业、租赁和商务服务业和科学技术和技术服务业。因为文中要开展行业异质性分析，所以将这5个行业划分成两类，具体为：高端生产性服务业，有金融业、信息传输计算机服务、科学技术和技术服务业；低端生产性服务业，有租赁和商务服务业、交通运输仓储和邮政业。而对于生产性服务业的集聚水平，可通过测算能够反映某一地区产业集中度的空间基尼系数来进行衡量。对于M1，即为高端生产性服务业的空间基尼系数。对于M2，即为低端生产性服务业的空间基尼系数。从下表8结果可知，高端、低端生产性服务业集聚均大于5%，对城市经济增长产生着相应影响。从高端生产性服务业产业聚集的回归系数分析看，其数值是0.035>0.033。对比低端生产性服务业产业聚集，高端生产性服务业产业聚集更能带动经济增长。但是，具体哪一类高端生产性服务业产业聚集对经济的拉动效果更大，还需要在下一节进一步分析。表8异质性的结果分析变量高端生产性服务业低端生产性服务业M0.035**(1.48)0.033**（1.25）size-0.047(-0.19)0.021（0.08）edu-0.087**(-0.95)-0.061（-0.660）gov0.134***(4.27)0.123***（3.82）ope0.029**(0.83)0.022(0.62)com-0.014(-0.37)-0.012(-0.31)Constant1.62***（22.01）1.618***(21.97)年份控制控制N24462446R20.7400.7440注：括号内为城市层面聚类标准差的t统计量；***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。五类生产性服务业细分行业异质性分析前文回归分析中解释变量为生产性服务业聚集程度。下文当中，将生产性服务业划分为交通仓储邮电业（Z1）、租赁和商业服务业（Z2）、信息传输计算机服务和软件业(Z3)、金融业(Z4)、以及科学研发技术服务和地质探查业（Z5）5类生产性服务行业。由于不同类型服务业对城市经济增长的影响有一定的不同。针对其五种的影响区别，深度剖析其基本原理以及作用机制，探讨其上述五种的空间基尼系数。所以接下来将重点关注5种不同类型生产性服务业对经济增长的影响差异。通过观察表10异质性检验结果分析发现，交通仓储邮电业（Z1）、租赁和商业服务业（Z2）、信息传输计算机服务和软件业(Z3)、金融业(Z4)、以及科研技术服务和地质勘查业（Z5）对城市经济增长的显著性影响方面存在差异。只有Z3对城市增长产生了显著性影响，并顺利通过1%的显著性检验。由此可见，高端生产性服务业的发展和集聚，更能推动城市经济发展，带动更大效应的城市经济增长。因此，在政府制定城市经济发展政策的同时，更应该注重信息传输计算机服务和软件这类高端生产性服务业的产业群聚经济，确保专业精英、理论观点、技术等诸多要素的流通性，达到外部环境作用与产业发展的有机结合。表9异质性的结果分析变量交通仓储邮电业（1）租赁和商业服务业（2）信息传输计算机服务和软件业（3）金融业（4）科研技术服务和地质勘查业（5）Z0.38(1.22)0.035（1.55）0.093***（3.44）0.009（0.39）0.038（1.22）size0.057(0.22)0.107（0.40）-0.035（-0.15）-0.067（-0.26）0.057（0.22）edu-0.084(-0.90)-0.057（-0.61）-0.013（-0.14）-0.129（-1.38）-0.084（-0.90）gov0.131***(4.09)0.107***（3.33）0.124***（3.90）0.14***(4.45)0.131***（4.09）ope0.032(0.90)0.051(1.45)0.046（1.32）0.025(0.72)-0.032（0.90）com-0.024(-0.59)-0.01(-0.25)-0.01（-0.24）-0.023（-0.58）-0.024（-0.59）Constant1.597***（21.04）1.632***(22.04)1.656***（21.77）1.587***（21.03）1.597***（21