生产性服务业集聚与城市综合效率提升

吴乐文

[关键词]生产性服务业集聚;城市效率

中图分类号：F719           文献标识码：A           文章编号：1674-1722（2022）03-0013-03

一、引言与文献综述

生产性服务业集聚和城市效率一直是学界研究的重点。生产性服务业能够为制造业提供服务高知识密度的“中间产品”，在规模报酬递增与企业服务部门外包下提高了企业的生产效率[1]，同时推动企业管理技术升级，强化了生产性服务业与制造业间的互动，进而推动了城市复合效率的提升[2]。此外，生产性服务业集聚带来的城市创新外溢又进一步促进了城市综合效率的提升。

当前，学术界对城市综合效率的定义未达成一致，部分研究从城市的经济功能出发，认为城市的经济增长率就是城市综合效率，在此基础上衍生出城市绿色经济效率等概念。然而，关于城市效率的研究均忽视了城市存在的创新效率。城市的创新效率不仅停留在城市制造部门中，还出现在其城市的公共管理部门、服务部门以及多部门间的复合效率。城市综合效率测度也有所不同，在以城市经济指标为城市综合效率的研究中，往往直接使用其指标增长率为城市综合效率，或是以主成分分析法计算多维经济指标来指代城市的综合效率。在以城市制造业生产效率为城市综合效率的研究中，往往通过数据包络法或随机前沿分析测度城市制造业企业的全要素生产率来获得城市综合效率的数值。

上述研究均指出生产性服务业能够促进城市效率的提升，但其研究大多均以城市制造业全要素生产率作为城市的效率指标，仅从城市生产功能出发，忽视了生产性服务业带来的知识技术溢出对城市产业间互动关系与各部门间创新水平的提升。因此文章提出城市综合效率概念，构建反映产业关系与创新水平的城市总体的效率指标。同时在实证上，结合2010—2018年261个地级及以上城市数据加以计量检验，探究生产性服务业集聚与城市综合效率的关系。

二、理论机制与假说提出

在企业视角下，生产性服务业对城市综合效率的影響体现在企业成本降低与生产技术革新上。对于制造业企业来说，为追求生产成本的最小化，制造业企业将其服务工作外包，因此提供了生产性服务业的“引致需求”，也促成了生产性服务业的集聚发展。而在生产性服务业开始专业化集聚化后，其产生的集聚效应会反过来降低企业成本并加快企业创新速度[3]。生产性服务业集聚强化了城市内技术人员的面对面交流，降低制造业厂商创新活动的风险与难度，从而降低了企业的风险成本，同时提高了其生产效率。

在行业视角下，生产性服务业对城市综合效率的影响体现在产业间要素流动以及外部性上。生产性服务业集聚的外部性体现在规模经济与创新外溢上。一方面，生产性服务业集聚所为制造业厂商提供专业化的生产性服务，降低企业运输及交易成本，从而在产业层形成规模经济[4];另一方面，生产性服务业集聚加速了产业间知识要素流动，加快了信息传与技术传递共享，促成产业间创新技术溢出，因而提高了城市生产性服务业与制造业的复合效率。此外，生产性服务业的知识外溢与效率提高会以空间溢出的形式扩散到城市的管理创新以及全域知识存量的提升上，同时促进了城市创新氛围的形成[5]，从而在整体上促进了城市的综合效率提升。因此文章建立如下假说：生产性服务业集聚能够促进城市综合效率的提升，其提升作用在经济发达地区更为显著。

三、实证设计

（一）实证模型

按照模型的基本结论构建如下面板计量模型。

其中，为截距项，和分别表示相应变量系数或系数向量;分别表示城市个体与年份;为误差项，和分别为个体特征与时间特征;被解释变量Z为城市综合效率;模型中的核心解释变量ag是城市生产性服务业集聚水平;X为以向量形式表达的一系列控制变量。

（二）指标选取与数据来源

1.指标选取

（1）被解释变量。在被解释变量的指标构建上，文章的城市综合效率指标不仅要反映出城市的工业生产效率，还要反映出城市的生产性服务业、制造业的综合效率以及城市自身各部门的创新能力。因此，文章参考段文斌等[2]提出的城市复合效率指标，并在其基础上交互上北京大学企业大数据研究中心发布的城市人均创新创业得分指标，以此构建文章的城市综合效率指标。复合效率具体计算方法是：首先计算该城市单位服务业员工产值占全国单位服务业员工平均产值的比重，再乘上该城市的制造业全要素生产率。

（2）核心解释变量。以城市生产性服务业的区位熵来衡量城市生产服务业集聚指标（ag），其计算公式如下。

其中，Eis表示城市i高端服务s行业的就业人数;Ei表示i城市全部就业人数;Es为全国的生产性服务业s行业就业人数;E为全国总就业人数。

（3）控制变量。基于文章理论模型与现有研究结论，文章设定了以下控制变量：人力资本水平（hc），使用该城市的每万人在校大学生人数来代表;外商投资水平（fdi），用外商投资总额占比来表示;地方政府的行政垄断力度（gov），以该城市的政府财政收入占比来指代;城市交通水平（traf），文章以主成分分析法计算该城市的每万人出租车数、公交车数以及人均铺装道路面积的第一主成分得分，以作为城市交通水平指标。

2.数据来源

文章使用2010—2019年中国261个地级及以上城市数据。数据主要来自《中国城市统计年鉴》以及各城市的统计公报。本研究所用的货币单位指标数据均平减至2010年价格水平。同时，为消除指标单位的影响，文章对计量模型中所使用的指标均做了对数化处理。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

表1展示了生产性服务业集聚与城市综合效率的基准回归结果。结果显示，生产性服务业集聚显著促进了城市综合效率的提升，文章的假说得到验证。在控制变量中，人力资本的结果为正，表明人力资本有助城市综合效率的提升，但其结果并不显著，其原因可能是文章所选用的指标不能完整反映出城市的人力资本水平，从而在回归中通过其他中介变量产生完全中介效应，因此结果不显著;政府行政垄断力度系数同样为正，表明地方政府的行政干预在某种程度上促进了城市综合效率的提升，政府在引导地方产业发展与城市创新提升上发挥了正面作用，其结果在加入其他控制变量后不再显著，原因仍可能是受指标指代不全面以及模型暗含的中介效应的影响。外商直接投资系数显著为正，表明外商直接投资促进了城市综合效率的提升;城市交通水平系为正但不显著，体现为微弱的促进效应。

（二）稳健性检验

文章进一步通过样本缩减、替换因变量与自变量以及替换回归方法验证基准回归结果的稳健性。

在样本缩减上，文章剔除北京、上海、天津和重庆四个直辖市区样本;在因变量替换上，文章将原有的城市综合效率指标中人均创新得分替换为单位面积创新得分;在自变量替换上，以生产性服务业就业密度替代原核心解释变量;在替换回归方法上，以混合回归替换原有的面板固定效应回归。表2中，稳健性检验的回归结果与基准回归一致，因此文章的研究结论具有较强的稳健性。

（三）异质性分析

中国幅员辽阔，不同区域间经济地理格局差异较大。因此文章按经济地理格局差异划分样本，以进行异质性分析。在样本的经济地理异质性划分上，文章参考吕承超等（2021）的划分方法划分南方北方城市样本，按“胡焕庸线”东西侧划分东西部城市样本。具体异质性分析结果见表3。表3中，南方城市与东部城市的显著性分别高于北方城市与西部城市，表明生产性服务业集聚对城市综合效率的提升在经济发展水平较高的地区更为显著。

五、结论与启示

文章在理论上立足于城市生产功能与创新机制，构建了包含城市创新水平的城市综合效率指标，通过理论分析建立了生产性服务集聚促进城市综合效率提升的假说。同时在实证上，基于2010—2019年261个地级市面板据，验证了该理论假说。实证结果显示：当前我国生产性服务业集聚显著促进了城市综合效率的提升，其促进作用在经济发达区域更为显著。因此，文章可能对城市产业建设与综合效率提升有如下几点启示。

第一，完善城市生产性服务业基础设施建设，构建多产业间融合互动平台。良好的基础设施是产业发展的保障，大力推动城市生产性服务业基础设施建设有利于城市产业结构的升级与城市生产部门的效率提升。同时，多产业间融合互动平台的构建有助于区域各产业间资本、知识、技术等要素的流动，从而促使城市综合效率的提升。

第二，提高城市科研创新能力，打造生产性服务业的高质量集聚。科技创新是第一生产力，科技创新可以伴随区域内要素流动进入各产业部门，提高部门全要素生产率，提高生产性服务业的集聚质量，促使城市产业结构高级化。当发挥生产性服务业对创新技术与产业结构升级的引领作用，打破原有的“低端价值链陷阱”，逐步引导城市生产性服务业的高质量集聚，提升城市综合效率，推动城市经济的高质量发展。

参考文献：

[1]宣烨，余泳泽.生产性服务业集聚对制造业企业全要素生產率提升研究——来自230个城市微观企业的证据[J].数量经济技术经济研究，2017，（34）：89-104.

[2]段文斌，刘大勇，皮亚彬.现代服务业聚集的形成机制：空间视角下的理论与经验分析[J].世界经济，2016，（39）：144-165.

[3]余泳泽，刘大勇，宣烨.生产性服务业集聚对制造业生产效率的外溢效应及其衰减边界——基于空间计量模型的实证分析[J].金融研究，2016：23-36.

[4]韩峰，阳立高.生产性服务业集聚如何影响制造业结构升级？——一个集聚经济与熊彼特内生增长理论的综合框架[J].管理世界，2020，（36）：72-94+219.

[5]张志彬.生产性服务业集聚、城市体系演变与区域经济增长——基于京津冀、长三角和珠三角城市群的经验分析[J].湖南科技大学学报（社会科学版），2019，（22）：67-74.