揚子江城市群生產性服務業集聚測度研究

摘 要：為了探索促進揚子江城市群生產性服務業的具體方法，對現階段揚子江城市群生產性服務業的集聚情況進行了測度研究，首先介紹了θ指數以及區位熵法這兩種產業集聚測度分析方法，另外，從整體以及不同區域兩個方面對揚子江城市群生產性服務業的具體測度進行了研究與分析，最后指出揚子江城市群應從發展制造業方面提升自身生產性服務業集聚。

關鍵詞：揚子江城市群;生產性服務業;集聚測度

自從上個世紀70年代起世界經濟發展逐漸過渡到“服務”經濟時代，學術界關于產業集聚測度的相關研究也逐漸開始向服務業傾斜。與西方發達國家相比我國經濟發展相對滯后，尤其是服務業尚處于起步階段，產業規模相對較小。但自十八大之后我國逐步提升了“降產能、調結構”的步伐，服務業在我國經濟結構中的占比逐步提升。從我國服務業發展現狀來看，生產性服務業是服務業的重要組成部分，同時對于我國第一、二產業的發展具有較大的意義，自從上個世紀90年代開始，生產性服務業在我國就已經取得了一定的發展成效。由于生產性服務業具備產業融合能力強、創新程度高等優勢，在未來必然將成為國際競爭的關鍵領域。

2017年12月江蘇省委聯合江蘇省人民政府聯合下發的《關于建設揚子江城市群的指導意見》提出了要圍繞南京市建設揚子江城市區的重要發展戰略，進而推動江蘇省的全面發展。在此之后，揚子江城市區建設逐步被納入到長江經濟帶發展以及長江三角洲城市群建設等國家級戰略之中。當前階段進一步加快揚子江城市群生產性服務業的集聚，能為揚子江地區八大城市以及長江經濟帶下游地區產業結構轉型提供更充足的動力，進而提升區域內制造業的全面發展，促進區域經濟增長。

一、相關方法

1.本文關于生產性服務業集聚測度的具體方法

對當前階段學術界關于產業集聚測度的具體指標進行歸納總結，主要有以下幾種：（1）赫爾達芬指數（H）;（2）產業集中度（CR）;（3）空間基尼系數（G）;（4）區位熵（LQ）;（5）空間聚集指數（EG）。為了避免因單一方法研究所得結果失真，本文選擇了兩種不同的方法對揚子江城市群生產性服務業進行集聚測度：區位熵法以及基于空間聚集指數改進而來的θ指數。

（1）區位熵

區位熵又被稱為專業轉化率，主要反映了區域內特定部門的專業化程度以及具體要素的空間分布情況，區位熵的具體計算如下：

在上式中Xij表示在j區域內i產業的總就業人數或產業總產值，Xj表示在j區域內的總就業人數或總產值，X表示在全國總就業人數或總產值。區位熵的計算結果以“1”為界限，要計算結果低于1則說明未出現集聚趨勢，若超過1則說明產業開始集聚，同時計算數值越大這說明集聚趨勢越明顯。

（2）θ指數

一直以來空間聚集指數都是衡量產業集聚的一個重要指標，但隨著研究的逐漸深入，人們發現用空間聚集指數來衡量產業集聚情況對數據具有較高的要求，同時也存在較大的波動性。為此，有學者基于空間聚集指數提出了一種新的產業聚集測度指標——θ指數，經過大量實證分析結果發現θ指數與空間聚集指數的計算結果存在較高的一致性，同時也能實現對數據的模糊處理?；诖朔N情況，在本文的研究當中筆者采用θ指數來進行測度研究。

假設某一特定區域內存在m個分區域以及n個產業，那么第i個產業的集聚度則可以以下式計算：

在上式中Xij表示在j區域內i產業的總就業人數或產業總產值，Xi表示第i產業在特定區域內的平均從業人員數量，k表示所有產業中大于平均就業數的產業數量。對上式的計算結果進行分析發現，θi的非分布區間為[0，1]，若θi計算結果低于0.325則說明未出現集聚趨勢，若θi計算結果位于[0.325，0.555]則說明該產業屬于中度集聚，若計算結果大于0.555，則說明該產業集聚程度較高。

2.研究范圍與研究數據來源

在本文的研究中揚子江城市群的范圍規定以《關于建設揚子江城市群的指導意見》的規定為準，具體包含南京、鎮江、常州、無錫、蘇州、揚州、泰州、南通沿江八市。本文研究中所采用的相關數據為《中國城市統計年鑒》（2008-2017）中所提供的相關數據，其中不同產業就業人數按照城鎮單位就業人數計算。

二、研究結果

為了從宏觀上對揚子江城市群生產性服務業集聚進行詳細研究與分析，本文分別基于上述兩種分析模型對揚子江城市群整體生產性服務業集聚以及揚子江城市群不同區位的集聚進行了測度研究，現分別從這兩個方面介紹具體的研究成果。為了進一步簡化研究過程，本文對揚子江城市群生產性服務業集聚測度的研究選擇國家統計局頒發的《生產性服務統計分類（2015）》中所規定的10個分類中的5個為研究對象，具體為：（1）貨物運輸、倉儲和郵政快遞服務;（2）信息服務;（3）金融服務;（4）生產性租賃服務;（5）研發設計與其他技術服務。

1.基于揚子江城市群整體產業的分析

利用《中國城市統計年鑒》（2008-2017）中所提供的統計數據對揚子江城市群五個生產性服務業的θ指數進行計算分析，結果如下表1中所示。對表1中的統計數據進行詳細研究與分析發現2017年除金融服務外θ指數低于0.325以外，其他四項基本中度聚集，同時也呈現出明顯的“非均衡”分布格局。其中貨物運輸、倉儲和郵政快遞服務產業聚集為中等聚集，這主要是由于揚子江城市群同時擁有水路與陸路兩種不同的運輸方式，同行條件較為發達，同時南京、鎮江、泰州以及南京等市均擁有超過10億噸的大型港口;信息服務業在2015年之前發展基本沒有集聚，但自2015年之后信息服務業逐漸開始發展起來。這主要是由于“十三五”規劃對信息服務業給予了高度關注，同時揚子江城市群也逐漸加大了對這一方面的資金投入;生產性租賃服務業從總體上來看，近十年基本處于中等集聚狀態，并未發生明顯變化;研發設計與其他技術服務也未發生顯著變化。

2.基于不同區位的揚子江城市群產業集聚測度

單純從總體上分析揚子江城市群整體的生產性服務業集聚度無法有效反映出真實情況?；诖朔N情況，本文的研究當中分別將揚子江城市群按照地理位置劃分為上游：南京、鎮江、揚州市;中游：泰州、常州、無錫市;下游：蘇州、南通市，并采用區位熵法對揚子江城市群不同位置的生產性服務業集群進行測度研究，具體結果如下表2中所示。對2008年-2017年揚子江城市群沿線不同區位生產性服務業集聚度進行計算分析，發現其區位熵排列結果大致上為：下游>上游>中游，同時從平均值的角度進行分析，在四年中下游的計算結果均大于1，這主要是由于下游地區的制造業相對較為發達，從而確保了貨物運輸、倉儲和郵政快遞服務等產業處于高度集聚狀況之中。另外，對相關數據進行進一步深入分析可以發現揚子江城市群中游地區在產業集聚方面幾乎處于停滯狀態，但隨著近年來江蘇省東部產業轉移的逐步發展，在最近幾年當中中游地區產業集聚逐漸開始發展，但部分產業也呈現出反向發展特征，例如生產性租賃服務產業，這主要是由于現階段中游位置的產業分布相對較為松散，無法在短時間內形成較大范圍的聚集效應，在新型城鎮化的沖擊之下，其產業結構松散性也逐步提升。

三、結論與研究

從總體上來看，近年來揚子江城市群生產性服務業的發展相對較為迅速，產業集聚度也逐步提升，但從總體上來看現階段依然處于發展階段，呈現出中度集聚水平，同時在具體行業與區域方面依然表現出明顯的差異性。從行業角度來看，在最近十年中揚子江城市群生產性服務業在信息服務領域發展相對較為迅速，而金融行業由于自身產業特征，聚集度并未得以有效提升。從區域角度來看，下游聚集度明顯要超過上游與中游地區，這主要是由于中游與上游地區發展對資源依賴性要明顯高于下游，生產性服務業發展相對滯后。

根據現階段已有的研究結果，生產性服務業與制造業發展之間存在緊密聯系，二者之間能夠相互促進發展。為此，在未來一段時間揚子江城市群必須要把發展制造業與生產性服務業發展聯系起來促進整體產業結構轉型。具體而言，一方面，揚子江城市群應主動融入到長江經濟帶，打造生產性服務業創新高地。另一方面，則應進一步加強與中下游地區生產制造業的投入力度，帶動自身生產性服務業的進一步發展。

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作者簡介：姚?。?979.06- ），男，漢族，江蘇靖江人，常州工學院黨委組織部，中共黨員，講師，碩士，主要從事統計模型及應用，教育統計與評價