我國生產性服務業集聚對區域技術進步的影響
——基于空間經濟學視角

郭星原 副教授

（呂梁學院經管系 山西呂梁 033000）

文獻綜述

生產性服務業的相關研究。生產性服務業的發展是實現制造業高質量的主要路徑，現有研究從不同角度考察了生產性服務業對周邊產業的帶動能力。高覺民和李曉慧（2011）構建了生產性服務業與制造業互動機理模型，研究考察生產性服務業的發展對制造業的促進作用，研究發現，制造業的增長顯著促進了生產性服務業的發展，而且生產性服務業內部各部門與制造業均呈現互動發展關系。盛豐（2014）從生產性服務業聚集促進制造業升級的機制出發，實證發現生產性服務業集聚對制造業升級具有明顯的提升作用，這種作用不僅體現在對本地區制造業升級的影響，而且通過空間外溢效應對周邊區域制造業升級有明顯促進作用。黃群慧（2014）認為，我國必須重視制造業產能過剩、產業結構轉型升級和第三次工業革命三方面問題，對此，要著力發展生產性服務業，通過提高生產性服務業水平帶動制造業質量，進而實現工業經濟的整體增長。余泳澤等（2016）進一步引入了空間權重概念，并以空間計量模型分析生產性服務業空間聚集對制造業生產效率提升的空間外溢效應及衰減邊界，發現生產性服務業空間聚集對制造業生產效率提升的空間外溢效應表現較為明顯，并且這種空間外溢效應會存在具有空間衰減特征的地理邊界?？偟膩砜?，現有研究主要集中于生產性服務業和制造業的關聯上，而生產性服務業與第三產業的聯系分析較少。

區域技術進步的相關研究。我國區域技術進步進程較慢，提升區域技術效率、促進區域技術進步，有助于我國經濟轉型和市場發展，已是諸多研究者的共識。當前研究中，學者們從不同角度分析了我國區域技術效率水平。趙霞等（2018）針對區域技術效率展開深入研究，通過將碳排放指標納入模型，在剔除了環境噪聲和隨機干擾后，利用三階段DEA 方法測度了我國區域技術效率的真實水平，發現我國各個省域的技術效率總體水平較低，規模無效是導致區域技術效率不高的主要原因。當前研究從不同角度說明了區域技術進步的重要性，但現有研究中針對區域技術效率的測算方法仍莫衷一是，如何更好測算區域技術效率，是實現生產性服務業集聚對區域進步分析的重點。

區域技術效率水平測度

（一）基于自抽樣的數據包絡方法

數據包絡分析方法（DEA）在技術進步研究中應用廣泛，主要用以測度區域技術效率水平。但從我國現有研究來看，大多數學者在測度區域技術效率水平時，僅僅考慮了要素配置的情況，而沒有剔除環境要素的影響，造成技術效率的測算存在 “高估”。本文借鑒黃雨婷和文雯（2019）的最新研究成果，采用基于自抽樣的數據包絡方法（Bootstrap-DEA），該方法在三步DEA 模型的基礎上，進一步剔除環境要素的影響，使得技術效率評估更加精確，方法具備一定前沿性。同時，應用該方法需要考慮區域內部不同產業的投入產出效率，進而準確衡量我國區域技術效率水平，本文借鑒李江宇（2020）的研究成果，選取如下指標，包括6 個投入指標、4 個產出指標和2 個環境指標，指標選取情況如表1 所示。

如表1 所示，本文研究的觀測期為2009-2019 年，觀測區域選取我國30 個省市區（不包括香港、澳門、臺灣和西藏）。數據來源于《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國環境統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。

（二）計算結果

利用Bootstrap-DEA計算得到2009-2019年30個省市區的技術效率水平，結果如表2 所示。由表2 可見，基于Bootstrap-DEA 計算得到的各省市區技術效率水平來看，第一，我國各省份技術效率水平整體偏低，即使是排第一位的江蘇省，其技術效率也僅為0.4306。第二，我國不同地區的技術效率得分相差較大，東部地區平均為0.3655、中部平均為0.3046、西部平均為0.2147，說明我國不同地區技術發展不均勻，極易產生區域間的技術溢出與技術流動。第三，區域技術效率與地區經濟實力關聯密切，排名前列的省份均為經濟強省，這也說明地區的技術進步需要較強的周邊產業實力與經濟實力帶動。

表1 衡量生產性服務業技術效率的相關指標

表2 樣本期內中國各省域技術效率得分

實證分析

（一）計量模型

本文依據國務院發布的《生產性服務業統計分類（2019）》對生產性服務業進行分類，包括研發設計與其他技術服務；貨物運輸、通用航空生產、倉儲和郵政快遞服務；信息服務；金融服務；節能與環保服務；生產性租賃服務；商務服務；人力資源管理與職業教育培訓服務；批發與貿易經紀代理服務；生產性支持服務10 個大類的產業總和。由于生產性服務業的集聚是一種典型的空間特征，因此本文需要設定空間計量模型進行分析，首先采用最基本的空間滯后模型進行設定：

公式（1）中，y 代表被解釋變量，即上文所求得的各省份技術效率值；X 代表一個n*k 的系數矩陣，β 代表生產性服務業的總體產出水平，λ 為空間自回歸系數，W代表空間權重矩陣；這里采用的是服從0-1 分布的空間臨近矩陣，ε 代表系統隨機誤差，服從正態分布特征。

空間滯后模型主要說明解釋變量與被解釋變量間是否存在相關性，但難以說明隨機沖擊導致的變動情況。由于生產性服務業集聚是一個長期過程，對技術所造成的影響也需要較長時間進行累計。因此需要進一步引入空間誤差模型（SEM），從而分析隨機誤差或遺漏變量對變量的空間影響：

公式（2）的相關系數設定與公式（1）完全一致，同時空間誤差模型的隨機向量μ 可以由空間誤差系數ρ 得到。因此利用公式（2）可以估計臨近區域的技術效率變動對本區域技術效率的隨機沖擊水平。

最后，本區域的技術效率還可能受到臨近區域除生產性服務業集聚外的影響，因此需要進一步設定空間杜賓模型（SDM），形式為：

公式（3）相比于公式（2）多出的一項WXδ，其主要分析除生產性服務業集聚以外的其他變量的影響，通過剔除其他變量的影響，可以更穩健觀測生產性服務業集聚對技術進步的影響情況。綜上，本文的實證模型如下：

其中，CTit代表區域技術效率，由上文的Bootstrap-DEA 方法計算得出。PSit代表生產性服務產業產出水平；GDPit、FINit和OPENit是本文選擇的3 個控制變量，分別是區域內GDP 水平、金融水平和開放水平，金融水平是該區域的貸款額總量，開放水平則來源于《中國市場化進程報告》的市場化指數。

（二）基準檢驗

在Matlab 2017 軟件環境中，基于公式（4）（5）（6）展開分析，從而找到生產性服務業集聚與地區技術效率的關系?；趯Ω鱾€變量的單位根檢驗，本文的三個空間模型均為隨機效應模型，基準檢驗結果如表3 所示。根據表3 的基準檢驗結果，筆者認為，可以進行如下三個方面的經濟解釋：

表3 基準檢驗結果

第一，從生產性服務產業集聚水平（PS）和區域技術效率的空間回歸系數來看，三種空間計量模型下系數均為正值，且均在1%的顯著性水平下通過檢驗。由此能夠說明，生產性服務業的集聚能夠促進技術效率的進步，在剔除相關控制變量的影響下，該結果依然成立。該研究結論與已有研究一致，即本區域出現的生產性服務業集聚現象有助于提升地區技術效率，實現地區技術進步。生產性服務業的集聚是資源配置優化的結果，隨著生產性服務業逐步集聚，區域內部的技術服務能力、倉儲能力、信息能力、金融能力、節能環保能力、租賃商務能力、人力資源管理能力、批發貿易能力均顯著提升，區域中任何產業都可以借助生產性服務業的集聚實現技術發展，從而加強區域整體的技術效率，實現區域內部的技術進步。

第二，從控制變量的角度來看，除了生產性服務業集聚外，經濟水平（GDP）在三類模型中均能顯著正向促進區域技術進步，這也印證了上文中對表2 的猜想，經濟基礎是保證技術進步的重要原因，經濟大省的基礎設施建設水平更強，更能夠對區域技術發展提供資金保障，并能夠更快地將技術進步的成果應用到市場中。金融水平（FIN）僅在空間誤差模型和空間杜賓模型中顯著正向促進區域技術進步，金融市場的發展對于區域內部的資金建設有著明顯作用，但金融市場對于產業的技術發展反而有著一定的審慎發展性，一般而言，區域技術效率提升需要較大的前期投入，對資金的需求極高，而金融投資者處于投機目的，對大量資金投入但前期產出較小的情況比較排斥。市場開放（OPEN）對區域技術進步的影響并不明顯，區域技術發展主要源于資源的有效配置，因此市場的開放對區域技術效率的影響并不直接。

第三，從空間自回歸系數來看，區域技術進步的空間影響為正向的（λ），而鄰接地區的生產性服務業對本地區的區域技術效率影響顯著為負（ρ），同時鄰接地區的其他控制變量對本地區的區域技術效率影響顯著為負（δ）。該研究結論支持了 “技術內溢觀”，說明生產性服務業具備類似于制造業的 “技術內溢效應”，而非類似于服務業的 “技術外溢效應”。對此，有如下經濟學解釋：其一，生產性服務業的技術效率提升是一個長期過程，區域技術進步需要大量資源的投入和集中；其二，生產性服務業的集聚實質上造成了要素的集中，因此對鄰接地區的技術效率反而有負面作用，也就是說，生產性服務業的集聚造成了區域技術的流動和向內溢出，當本區域生產性服務業水平顯著強于鄰接地區時，周邊地區的周邊產業為了實現企業發展，會主動向核心地區遷移，并抽離周邊地區的人力資本和知識資本，造成核心區位技術進步下的周邊地區技術退步。其三，周邊控制變量也能夠導致區域技術內溢現象，這說明生產性服務業的集聚實質上是與其他經濟變量相連通，區域技術進步是周邊產業發展合力結果，也是生產性服務業對基礎資源配置的綜合作用體現。

（三）穩健性檢驗

由于本文的核心變量區域技術效率是通過非參數方法計算得到，指標選擇上可能存在一定主觀性，為了強化本文的研究結論，這里基于Malmquist 指數計算該區域的全要素生產率（TFP），并以全要素生產率衡量區域技術進步水平，代入公式（4）（5）（6）。穩健性檢驗結果如表4 所示。表4 中，生產性服務業集聚在三個空間模型下對區域技術效率的影響依舊顯著為正，空間自回歸系數與表3 的結果基本一致，這說明本文所構建的區域技術效率指數具備合理性，空間模型的實證結果具備穩健性。

政策建議

第一，集聚生產性服務業優勢力量，形成發展規模效應。建議對我國各個地區的生產性服務業進行有效整合，形成 “中心- 外圍” 的產業分布結構，最終呈現具備產業服務特色的規模效應。同時，要參考國際、國內生產性服務業的發展情況，針對落后地區進行對應補充，針對優勢地區進行資金幫助，從而更好集聚生產性服務業的優勢，以強調發展的規模效應。

表4 穩健性檢驗結果

第二，打造地方產業品牌，形成生產服務與產業發展的相互結合。需要著重提高地方產業的技術應用效率，倡導地方產業在自主創新上下功夫，推動我國生產性服務業與地方產業相互勾連，并以建設國際知名的地方產業品牌為目標，保證地方產業在有效利用生產性服務業資源整合優勢同時，亦能積極投入創新研發。

第三，規范產業政策導向，形成區域輻射效應。具體政策降低企業運行的實際交易成本，推動生產性服務業內部的技術研發投入，例如讓生產性服務業享受制造業同等待遇，降低相關產業的運營成本，對大力投入技術研發的生產性服務企業進行財政補貼。要著力建立現代化產業體系，利用生產性服務業的功能，強化生產性服務能力，在生產專業化的基礎上進一步推動研發專業化，讓創新發展成為常例，以全面的方案規劃生產性服務業發展方向。