粵港澳大灣區服務業空間集聚特征及影響因素研究

徐芳燕, 曹沅怡

(1.廣東外語外貿大學 經濟貿易學院，廣州 廣東 510006；2.廣東外語外貿大學 數學與統計學院，廣州 廣東 510006)

一、引言

2017年3月5日，中央政府提出制定粵港澳大灣區城市群發展規劃，提升其在國家經濟發展和對外開放中的地位與功能，粵港澳合作進入新階段。共建“粵港澳大灣區”除了要利用“一國兩制”之長共謀共贏發展外，還要善于利用國內和國際資源，找準在經濟全球化中區域分工的位置(陳德寧等，2010)。世界經濟逐漸從“工業經濟”向“服務經濟”轉型，服務業是現代社會中具有重要戰略地位的產業部門[1](李文秀和譚力文，2008)。現代服務業的發展對優化經濟結構、擴大內需和吸納就業都有著重要的現實價值，是拉動經濟發展的重要引擎(王佳寧等，2017)。港澳兩地服務業都已于當地經濟體系中占據主導地位，兩地產業體系發展的特點決定其與廣東合作的重點產業領域在于服務業(薛鳳旋，2000)。為推動粵港澳大灣區建設成為國際一流灣區和世界級城市群，深化服務業領域的合作符合粵港澳三地的共同發展需求[3](鐘韻，2017)。國家發展改革委員會亦于2009年1月8日就明確指出支持粵港澳合作發展服務業，計劃建設世界先進制造業和現代服務業基地。而中國服務業區域發展表現出空間依賴和集聚特性，正確處理它們與服務業發展的相互關系，有效利用優勢條件和主動創造發展條件，才能促進服務業的發展(胡霞和魏作磊，2016)。本文將測度粵港澳大灣區服務業的空間集聚程度，同時挖掘灣區服務業集聚的主要影響因素。與已有研究相比，本文貢獻在于以下兩個方面：首次研究粵港澳大灣區的服務業空間集聚特征；首次將中國內地城市與經濟體制不相同的香港、澳門特別行政區結合起來進行研究。

本文余下部分結構如下：第二部分是服務業和產業集聚研究的文獻評述；第三部分建立粵港澳大灣區服務業集聚影響因素的理論假設；第四部分是研究方法、模型設定和數據來源說明；第五部分為實證分析粵港澳大灣區服務業空間集聚態勢和影響因素；第六部分是結論與政策建議。

二、文獻綜述

(一)服務業的內涵

最早，亞當·斯密在討論決定人均國民收入的兩個因素時，從區分生產性勞動和非生產性勞動的角度對貨物和服務加以區分。霍爾(T.P.Hill，1977)指出服務是指人或隸屬于一定經濟單位的物在事先合意的前提下，由于其他經濟單位的活動所發生的變化，包括服務給消費者帶來的身體和心理變化。目前，服務業無論在概念的外延還是內涵上都仍然沒有形成一個廣為接受的定義，最早研究服務經濟的美國經濟學家維克多·富克斯采用排它法，將其定義為“第三”部門或“剩余”部門(陶紀明，2007)。克魯伯和沃克(H.G.Grubel,I.A.Walker，1993)將服務業分為消費服務、生產服務和政府服務三種類型。但是服務業的多樣性導致了服務業分類的多樣化，為了數據的一致性和可比性，本文將第三產業作為服務業進行討論。①

(二)產業集聚理論

亞當·斯密(1976)在《國富論》中提出分工理論——認為分工可以提高勞動生產率——成為現代產業集聚理論成因的理論基礎。內部經濟是有賴于從事該工業的個別企業的資源、組織和經營效率的經濟；外部經濟是有賴于該工業的一般發達的經濟(馬歇爾，1890)。馬歇爾認為外部經濟非常重要，這些工業能夠在產業區內集聚的最根本原因在于獲取外部規模經濟。影響工業區位的因素有“區域性因素”和“集聚因素”兩種，其中“區域因素”以運輸成本和勞動力成本為主，工業在區位選擇中的基本原則是經濟利益成本的節約(雷德·韋伯，1909)。邁克爾·波特(1990)從國家競爭力的角度研究產業的地方化現象，認為“鉆石理論”中生產要素、需求因素、產業因素、企業競爭、一國的機遇和政府作用決定一個國家某種產業的競爭力。新經濟地理學派的代表Krugman (1991)首次引入空間概念以揭示經濟地理集聚的內在運行機制，建立“中心—外圍”模型，認為產業地理集中主要受市場準入效應、生活成本效應和市場擠出效應的驅動。國內學者梁琦(2003)采用數學模型和實證分析相結合的研究方法闡述產業集聚理論，提出“集聚組”概念、“地方中樞產業”理論、產業區位生命周期說“集中—分散—再集”、市場關聯與貿易成本等，對中國20年來產業區位的變遷從空間經濟角度給出獨到的解釋。

(三)產業集聚測度方法

測算產業集聚程度的方法可根據有無考慮企業規模因素分成兩類(文東偉，2014)。一類忽略企業規模差異，僅考慮行業和地區范圍大小影響的方法，如行業集中度、產業空間基尼系數(Krugman，1991a； Amiti，1998)、區位熵(Haggent，1966)、泰爾指數(Theil，1967)、Hoover地方化系數(Hoover，1936)、產業方差系數(Hallet，2000)、產業基尼系數(Wen，2004)。代表性的文獻有：根據1994、1996和2000年24個工業行業產值數據和2001年制造業171個行業數據，通過區位基尼系數度量中國工業和制造業的集中程度，得出外商直接投資和行業的集聚水平有著直接關聯(梁琦，2003)；基于1985-1997年中國29個省區32個工業行業的產出數據，白重恩(2004)利用Hoover地方化系數進行區域專業化測度，發現中國工業行業的平均地理集中度呈上升趨勢；楊仁發(2013)選用區位熵衡量制造業與服務業集聚水平，發現服務業集聚能顯著提高地區工資水平，制造業分別與服務業、生產性服務業、消費性服務業的共同集聚對地區工資水平也有顯著影響[18]。另一類考慮到企業規模和地區范圍差異影響的方法，有赫爾芬達爾-赫希曼指數(Hirschman，Herfindahl，1950)、EG指數[45](Ellison，1997；Glaeser，1999 )、DO指數(Duranton，Overman，2005)。代表性文獻有：顧乃華(2011)通過區位熵和赫芬達爾指數測算生產性服務業的集聚程度，發現中國城市生產性服務業的集聚能顯著提高全要素生產率；在產業和空間層面上運用EG指數測算長三角地區2001～2006年產業的集聚程度、產業集聚間的分工狀態以及區域溢出效應，陳建軍(2008)揭示了產業集聚間分工對整合離散的產業集聚，形成長三角地區競爭優勢的內在機理；袁海紅(2014)應用DO指數對背景企業微觀數據進行產業集聚測度研究，得出高技術行業最集聚，低技術的勞動密集型行業最分散。

(四) 產業集聚的影響因素

工業領域：金煜等(2006)通過對我國1987-2001年省級面板數據的分析，發現經濟開放、經濟政策、城市化、市場容量、基礎設施的改善和政府作用的弱化利于工業集聚。金融領域：通過對中國2010 年286 個中心城市數據的因子分析，茹樂峰等(2014)總結出規模因子(包含金融業從業人員數、地區生產總值)，質量因子(包含人均GDP、人均金融存貸款余額)和活躍程度因子(包含金融密度、金融深度)對金融業集聚的貢獻度依次遞減。制造業領域：樊秀峰、康曉琴(2013)運用面板數據對2006-2011年陜西制造業的行業數據進行實證分析，認為行業增長水平，行業勞動力密集度，規模經濟，勞動生產率的提高、運輸成本的降低和政府干預的減少都顯著促進制造業的集聚，外商直接投資水平則沒有明顯影響。韓峰和柯善咨(2012)也發現中間投入可得性、區際研發溢出、專業化勞動力和市場需求對制造業空間集聚有明顯促進作用。服務業領域：何永達(2015)通過檢驗各因素對服務業空間集聚的經濟關系，得出經濟發展水平、人力資本、知識創新、城市化及短期內工業發展水平對服務業集聚有積極影響，但長期看，過高的工業比例可能帶來擠出效應。而對外開放水平和政府干預能力對服務業集聚影響并不顯著。服務業內部構成具有多樣性，很難從整體上對其布局的影響因素進行研究，不同類型的服務業空間布局影響因素也是不同的，因此部分學者是針對分類服務業進行研究的。盛龍(2013)從行業層面提出，制造業需求、信息化程度、知識密集度和國有化程度對生產性服務業集集聚的影響顯著；從地區層面提出，制造業集聚、信息化水平、人力資本和地方保護主義對生產性服務業集聚存在顯著影響[29]。另外，技術投入、資本投入、工資水平、交易成本、工業規模、市場規模、城市和政府規模等經證實也是生產性服務業集聚的影響因素(陳建軍，2009；宣燁，2013)。對于知識密集型服務業，鄭長娟(2017)通過實證表明信息化水平、人力資本、制造業集聚、政府支持力度、經濟開放程度和城鎮化水平對知識密集型服務業集聚有正效應[32]。在空間計量模型框架下對科技服務業進行分析，張清正，李國平(2015)認為規模經濟、科技實力、知識溢出和政府行為等均有利于科技服務業集聚發展。

對以上文獻的總結分析，我們發現：(1)產業集聚特征的相關研究主要應用于工業與制造業，關于服務業集聚的研究相對不足。(2)在產業集聚影響因素的研究方面，研究服務業整體集聚影響因素的相關文獻很少。(3)國內關于“灣區”經濟方面研究經驗較少，沒有港澳與內地兩種不同經濟體之間產業集聚的對比研究。本文選用空間基尼系數和區位熵測算粵港澳大灣區服務業的區域集聚程度，應用空間計量模型識別和檢驗服務業空間集聚的影響因素，在此基礎上對粵港澳大灣區服務業的集聚發展提出政策建議。

三、 理論假設

為了獲得規模經濟， 服務業企業會有向某個區域集中的趨勢。與此同時，專業化優勢和品牌效應促進整個行業服務質量和效率的提高，大幅度降低單位服務產品的長期平均成本，實現規模基礎上的收益遞增，進一步推動服務業集聚區的發展，促進服務業的集聚(沈能，2013)。創新是服務業空間集聚發展的不竭驅動力，區別于傳統制造業，服務業特別注重創新環境與集聚學習獲取集聚發展的動力(Keeble D, Nacham L.，2002)。而且服務業空間集聚的本質亦是一種創新網絡，是高技術服務業和科技服務業企業發展的重要動力。創新將提高企業適應外部市場環境的能力，增強企業核心競爭力，激發企業內部的新思想、新方法和新產品，促進服務業企業的空間集聚發展(沈能，2013)。貿易開放通過在降低運輸成本、擴大國內外市場規模、吸引外資集聚和積累人力及知識資本、促進技術外溢和擴散效應來推動產業區域集聚。貿易成本的降低，對外進出口貿易的增加，國外資金、技術和現金管理方法的引進也都有利于服務業企業的集聚。工業部門是服務業產出的需求部門，工業亦是服務業發展的前提和基礎，工業的擴張將會帶動服務業需求的顯著組織，而服務業發展必須依賴工業發展。工業是中國生產性服務的最重要需求對象之一。工業的發展不但提供了廣闊的市場和需求，同時還為生產性服務業發展提供了技術支撐，帶來商務服務業、金融業、物流業等服務業的集聚和發展。綜合前文的論述，本文選取規模經濟、貿易開放度、工業化程度、創新能力作為服務業集聚的影響因素進行研究，并提出關于規模經濟、創新能力、貿易開放度、工業化程度的4個理論假設如下：

假設1：規模經濟對于服務業集聚有正向的促進作用。

假設2：創新能力對于服務業集聚有正向的促進作用。

假設3：貿易開放程度對于服務業集聚有正向的促進作用。

假設4：工業化程度對于服務業集聚有正向的促進作用。

四、研究方法、模型設定和數據來源

(一) 集聚測度方法

1. 空間基尼系數

Krugman(1991)等在研究美國制造業集聚程度測量時，利用洛倫茨曲線和基尼系數的原理和方法，構造了測定行業在空間分布均衡程度的空間基尼系數，計算公式為：

(1)

其中，G為空間基尼系數，n為地理區域的數量。sj為某行業在地理區域j相關指標總值(生產總值、就業人數、銷售額、資產總額等)占某一經濟體(國家或地區)該行業相關指標總值的比例，xj為地理區域j相關指標總值占該經濟體相關指標總值的比例。基尼系數G越接近于零，說明該行業的空間分布與整個產業的空間分布是相匹配的，即行業在空間分布越均勻；基尼系數G越接近1(最大值為1)，說明該行業的空間分布與整個產業的空間分布不一致，該行業的集中程度高于其他行業的集中程度，即該行業的地方化程度高。

2. 區位熵

區位熵(Location quotient)也稱生產的地區集中度指標或專門化率，是比率的比率，反映某一產業部門的專業化程度，以及某一區域在高層次區域的地位和作用，計算公式如下：

(2)

公式中，LQij就是j地區的i產業在該經濟體的區位熵；qij為j地區的i產業的相關指標(如生產總值，就業人數等)；qj為j地區所有產業的相關指標；qi指在該經濟體范圍內i產業的相關指標；q為該經濟體所有產業的相關指標。區位熵值越高，地區產業集聚水平就越高。一般來說：當LQij=1，表明某產業在某地區的集聚度并不顯著，即處于均勢地位；當LQij>1時，表明某產業在某地區的集聚度較強，即認為j地區的區域經濟在經濟體中具有優勢；當LQij<1時，表明某產業在某地區的集聚度較弱，即認為j地區的區域經濟在經濟體中存在劣勢。

(二) 模型設定

1. 模型構建

為了準確考察粵港澳大灣區服務業發展的影響因素，本研究將時間序列數據擴展為面板數據，借鑒已有的研究成果，并根據前述的理論分析，構建如下模型：

LQit=αit+β1SCALEit+β2KNOWit+β3OPENit+β4INDUit+μit

i=1，2，…，N;t=1，2，…，T

(3)

其中，i表示地區(即廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、東莞、中山、江門、肇慶、香港、澳門)，t表示年份(2005-2015年)，βi(i=1，2，3，4)為待估系數，αit為常數項，μit為隨機誤差項，LQ表示區位熵，SCALE表示規模經濟，KNOW表示創新能力，OPEN表示貿易開放程度，INDU表示工業化程度。

2. 變量選取

模型各變量的解釋說明如下表1所示。

表1 模型的變量定義及解釋說明

(三) 數據來源

受到實際數據可獲性和一致性的限制，本研究以粵港澳大灣區中的珠三角九個地市和港澳兩個特別行政區2005-2015年的面板數據為測算依據，數據主要來源于《中國統計年鑒》、《中國第三產業統計年鑒》、《廣東統計年鑒》、《香港統計年刊》和《澳門統計年鑒》。

五、 實證研究

(一) 服務業集聚態勢分析

在采用空間基尼系數和區位熵進行粵港澳大灣區的空間集聚分析和專業化水平測度時，由于以往研究認為中國服務業總產值和增加值被低估(許憲春，2004)[38]，故在此以產業就業人數表示產業規模。

1. 空間集聚分析

由圖1的空間集聚情況可知，2005-2015年粵港澳大灣區的空間基尼系數普遍較低，表明該時期粵港澳大灣區服務業的整體發展較為均衡，沒有出現地域上的較大差異。從時間序列上可以看出，2010年灣區服務業空間集聚程度有明顯的提升，此后的變化呈現先升后降的“倒U型”趨勢。說明自2009年國家發改委明確指出支持發展服務業后，一些具有服務業優勢的城市在政策的有力支持下，服務業發展迅速，粵港澳大灣區的服務業空間集聚程度增強；隨著大灣區服務業的不斷發展，服務業的區域分布將會趨向均勻，空間集聚程度會弱化。

圖1 2005-2015年粵港澳大灣區服務業空間基尼系數變化趨勢數據來源：作者查詢《中國第三產業統計年鑒》、《廣東統計年鑒》、《香港統計年刊》和《澳門統計年鑒》相關數據，并根據式(1)計算得到.

2. 專業化水平測度

根據式(2)計算出粵港澳大灣區各城市服務業區位熵，整理成表2。大灣區的11個城市中，2005-2012年區位熵大于1的城市有5個，到2013-2015年減少為4個城市，占總城市數的1/3，說明大灣區服務業整體具有一定程度的地區專業化和空間集中特征。其中，香港、澳門這兩個特別行政區的地區專業化程度最高，廣州、深圳、珠海次之，中山、江門和肇慶最低。

表2 港澳大灣區各城市服務業區位熵測算結果(2005-2015)

資料來源：作者查詢《中國第三產業統計年鑒》、《廣東統計年鑒》、《香港統計年刊》和《澳門統計年鑒》相關數據，并根據式(2)計算得到.

從圖2各地市區位熵變化趨勢可以看出，2010年廣州、深圳、香港和澳門這4個一線城市的區位熵均有明顯的提升，此后呈現不同程度的下降趨勢。結合空間基尼系數分析，在政府相關政策的推動下，這4個具有服務業區位優勢的城市對大灣區整體服務業的集聚發展發揮引領作用。

圖2 服務業區位熵變化趨勢(2005-2015)數據來源：本文表(2).

(二) 服務業集聚影響因素分析

1. 數據描述

模型中用到的各相關變量的基本數據特征如下表3所示。除創新能力KNOW變量為絕對值數據外，其余變量均為比值數據。創新能力變量的標準偏差較大，最小值為澳門于2015年的168個專利申請受理數，最大值為2015年深圳的105481個專利申請受理數。而人口規模是影響創新能力差異的主要因素之一，因為創新能力的提高除了需要研發資金的投入，還需要人員的投入，澳門與深圳的人口規模懸殊也正是造成兩者創新能力差異大的原因[39]。

表3 變量的描述統計

注：樣本量是指粵港澳大灣區9個地市加港、澳兩個特別行政區共11個地區，時間跨度11年(2005-2015年)，即11×11=121.

2. 單位根檢驗

非平穩的經濟時間序列往往表現出共同的變化趨勢，對非平穩數據直接回歸可能出現虛假回歸或者偽回歸。為了避免偽回歸，確保結果有效性，需要對面板數據模型進行單位根檢驗。避免單一檢驗方法可能存在的缺陷，本文采用相同根單位根檢驗LLC(Levin-Lin-Chu)檢驗與不同根單位根檢驗Fisher-ADF檢驗這兩種面板數據單位根檢驗方法。如果兩種檢驗方法都是拒絕存在單位根的原假設，則可以判斷此序列是平穩的，反之為不平穩序列。由EViews9.0軟件所得的檢驗結果如下表4所示。

表4 各變量單位根檢驗結果

注：d為差分算子；***、**和*分別表示通過雙邊1%、5%和10%水平下的顯著性檢驗.

LLC檢驗和Fisher-ADF檢驗結果顯示，在5%的顯著水平下，LQ、SCALE、OPEN、INDU、KNOW五個變量的水平序列均存在單位根，是非平穩序列。但經過一階差分處理后，序列都拒絕存在單位根的原假設，序列平穩，變量之間表現為一階單整。可以判斷LQ與SCALE、OPEN、INDU、KNOW之間可能存在協整關系。

3. 協整性檢驗

為了確保模型估計的準確性，在對納入分析框架的各變量進行單位根檢驗的基礎上，仍需要對各變量是否存在協整關系進行檢驗，即檢驗變量之間是否存在穩定的關系。面板數據的協整檢驗方法主要有三種，分別為Pedroni檢驗(1999，2004)、Kao檢驗(1999)和Johansen面板協整檢驗(2001)。本文采用Pedroni檢驗和Kao檢驗兩種方法，檢驗結果如下表5和表6所示：

表5 各變量的Pedroni面板協整檢驗結果

注：Pedroni檢驗中，前4個檢驗統計量為組內統計量，后3個為組間統計量.

Pedroni檢驗結果表明，在5%的顯著水平下，組內與組間的PP統計量及ADF統計量都拒絕不存在協整關系的零假設；組內v統計量以及組內和組間的Rho統計量則不能拒絕不存在協整關系的零假設。根據Pedroni(1997)的Monte Carlo模擬實驗結果顯示，對大于100的樣本來說，所有7個統計量的檢驗效力都很好而且很穩定。但是對于小樣本(T<20)來說，組間ADF統計量是最有效力的。因此，通過Pedroni檢驗基本可以認為本研究基準模型各變量存在協整關系。而Kao檢驗的結果也顯示，在5%的顯著性水平下拒絕不存在協整關系的零假設，故綜合兩個檢驗可以得出在服務業集聚中各變量具有長期穩定的均衡關系。

表6各變量的 Kao協整檢驗結果

4. 實證結果

在面板數據平穩的基礎上，可以建立數據模型并進行回歸估計。但是首先需要對面板數據的影響形式進行判定，明確建立固定效應模型還是隨機效應模型。通過Hausman檢驗可知，應該建立固定效應模型。為了直觀地反映參數估計的意義，面板模型用原始數據進行分析(牛叔文等，2010)。具體的模型估計結果如下表7所示。

表7 服務業集聚影響因素回歸分析結果

注：括號外與括號內的數字分別為回歸系數與t統計量值；***、**和*分別表示通過雙邊1%、5%和10%水平下的顯著性檢驗；①②③處的實際數據分別是1.868×10-6、4.1734×10-6、8.6040×10-8.

固定效應模型檢驗結果表明：從解釋變量的符號來看，各變量對服務業集聚均有正效應，符號與預期相一致；從R2來看，模型的擬合度較高，變量對模型有較好的解釋力。規模經濟顯著促進服務業集聚，與假設1的預期一致，規模經濟的擴大，吸引外部資本的進入和人才的流入，利于專業化優勢的形成，促進服務業集聚；創新能力對服務業集聚具有顯著的促進作用，與假設2的預期一致，創新能力的增強，提升企業的市場適應能力和激發企業內部新理念和新事物的產生，促進服務企業集聚；貿易開放程度對服務業集聚有積極的促進作用，與假設3的預期一致，貿易開放程度提高，吸引區域外的資本和高端人才向本地區的流動和集聚，利于服務業集聚；盡管工業化程度變量符號為正，但是未能通過顯著性檢驗，表明工業化程度對服務業集聚的影響并不顯著，與假設4觀點不一致。原因可能如劉勇等(2013)提到的，工業自身內循環特征較明顯，外包服務業剛興起，對服務業的中間需求不足，依賴程度低，現階段工業化對服務業發展和集聚的影響尚未充分顯現[42]。

5. 穩健性檢驗

本文通過對原來樣本進行分組的方式進行穩健性檢驗。按照各地區土地面積的大小，將樣本劃分為土地面積大于2000平方公里(廣州、佛山、東莞、江門、肇慶)和小于等于2000平方公里(深圳、珠海、惠州、中山、香港、澳門)兩部分。統計檢驗的步驟與前文相同，最后都是采用固定效應模型進行統計分析。表7的模型(2)和模型(3)報告了基于地區土地面積劃分的穩健性檢驗結果。回歸結果表明，各變量的回歸系數與前文基準估計的符號完全一致，僅是在顯著性上略有差異。因此，模型的計量分析具有較好的穩健性，并進一步驗證了已有結論的可靠性。

六、 結論與政策建議

本文得出以下結論：粵港澳大灣區近十年以來都存在服務業集聚現象，并且在政府政策扶持下，服務業集聚現象更明顯。香港、澳門兩個特別行政區與廣州、深圳兩個一線城市的服務業集聚程度都較其他城市高。規模經濟、貿易開放程度、創新能力對服務業集聚有積極和顯著正向的影響，工業化程度的提升一定程度上也有利于服務業集聚發展。基于上述研究理論，為促進粵港澳大灣區服務業集聚發展，本研究提出以下政策建議：

第一，提升政府支持力度，推動建設服務業集聚區。政府應該加大外包服務的激勵，增強企業服務外包意識，鼓勵企業專注于主業發展，提高核心競爭力，將自身不擅長的服務環節外包。另外，政府還應積極發揮引領作用，從全局出發合理引導服務企業空間集聚，加強區域間的服務業合作，充分發揮服務業在資源配置中的作用，促進服務業要素在區域間的自由流動，通過區域服務業合作實現規模化發展，并從機制上構建起整個社會的專業化分工體系。加大服務業集聚區建設的投入，推動服務業集聚區的建設，為服務業創造良好的發展環境。

第二，促進地區對外開放，形成利用外資的優勢。充分利用粵港澳大灣區的區位優勢，推進重點產業領域加快開放發展，幫助本地區企業開拓海外市場，引進海外新項目、新技術。同時加大外資的招引力度，逐步放寬政策限制，放開外資準入限制，拆除大灣區人才往還和服務貿易壁壘。吸引國內外服務機構進入，引導外資更多投向高新技術、戰略性新興產業以及現代服務業，擴大對外開放與交流，充分發揮外資的“技術溢出”效應和人力資源效應，提升我國服務業技術水平、管理水平、服務能力等。

第三，完善創新環境，重視培養創新人才。以技術創新為支撐，政府要加大服務業集聚區研發投入，引導服務企業開展技術創新、業態創新與品牌創新，培育擁有自主品牌和自主知識產權的創新型企業。支持和鼓勵企業和科研院所加強技術創新投入，提升地區知識創新水平，充分挖掘知識創新能力對服務業集聚發展的促進潛力，營造良好的創新環境，促進區域服務業協調和可持續發展。以人才創新為動力，堅持人才優先發展戰略，建立多層次教育、培訓和人才流動體系，推進境內人才培養，境外高端人才吸納以帶動國內人力資源優勢的發揮，重視企業技術需求的對接，將科教優勢轉化為創新優勢和競爭優勢。

[注 釋]

① 《國民經濟行業分類》(GB/T 4754—2011)明確第三產業，即服務業包括“交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，批發和零售業，住宿和餐飲業，金融業，房地產業，租賃和商務服務業，科學研究、技術服務和地質勘查業，水利、環境和公共設施管理業，居民服務和其他服務業，教育，衛生、社會保障和社會福利業，文化、體育和娛樂業，公共管理和社會組織，國際組織等行業”。《香港標準行業分類2.0版》劃分的第三產業包括：(1)批發、零售及進出口貿易、飲食及酒店業；(2)運輸、倉庫及通訊業；(3)金融、保險、地產及商業服務業；(4)社區、社會及個人服務；(5)樓宇業權。澳門統計稽查局定義的第三產業包含(1)批發及零售業、維修、酒店業和飲食業；(2)運輸、倉儲及通訊業；(3)銀行、保險及退休基金、不動產業務、租賃及向企業提供的服務；(4)和公共行政、社會服務及個人服務(包括博彩業)。