揚子江城市群生產性服務業集聚的經濟增長效應研究

姚俊

關鍵詞：揚子江城市群;生產性服務業;經濟增長;聚集

中圖分類號：F719;F127 文獻標識碼：A 文章編號：1009 — 2234（2020）06 — 0085 — 03

1.引言

城市群是城市發展的必然結果，同時城市群的經濟發展也能反向帶動城市的經濟發展。揚子江城市群是江蘇省委省政府依托長江經濟帶所劃分的城市群，并逐漸融入到長江經濟帶之中，其戰略目標在于推動揚子江沿線城市的快速發展。從揚子江城市群的經濟發展現狀來看，制造業與生產服務業是其經濟增大的兩大重要引擎，其與經濟增長之間的關聯性也已經逐漸突顯出來了。基于此種情況，本文對揚子江城市群生產性服務業的聚集與經濟增長效應進行了全面的分析。

2.相關理論與計量模型

2.1理論分析框架

生產性服務業對經濟增長的帶動作用主要體現在推動對知識外溢以及技術進步的推進作用，最終通過提升生產要素質量達到推動經濟增長的目標。現階段關于生產性服務業集聚與經濟增長的關系研究中，新增長理論的描述最為全面，同時新增長理論也將人力資源成本以及知識等帶入到經濟增長計算模型之中。因此，利用新增長理論來構建描述模型能夠有效反應出生產性服務業集聚對經濟增長的帶動作用。羅默模型是新增長理論描述產業集聚與經濟增長關系的主要模型，在該模型中經濟增長的基礎包含了資本、勞動力、知識、技術四個不同的要素。羅默模型的本質是對Cobb-Douglas生產函數的拓展，因此，該模型包含了人力資本與知識存量所依存的研發部門以及知識生產部門，此外還包含了生產具體產品的生產部門，羅默模型的具體形式如下式1中所示：

在上式當中Y、HKY、LAB、X、Xi、ɑ、β分別代表的含義為：產品、勞動力資本、勞動力成本、生產資料成本、資本品投入額、人力資本以及勞動力投入量。

假定在上式（1）中i是一個相對于時間連續的函數，那么對勞動力成本進行積分處理則可以得到下式：

在新增長理論當中總資本邊際報酬保持穩定的關鍵原因在于技術的進步以及人力資本的逐步累計優化，若某一產業所配備的資本存量逐步提升時，則產業發展對物質資本以及人力資本的投入也將逐步提升。其中對人力資本的投入具有非常重要的意義，能夠有效提升勞動者的綜合素質，使得知識資本的收益逐步提升。但是知識屬于一種非競爭資源，其往往會提升其他生產要素的實際價值。因此，利用羅默模型來分析產業集聚與經濟發展之間的關系還需要考慮一下幾個方面的因素：（1）由于投資包括人力資本和知識方面，資本的積累包括物質資本的增長、人力資本的開發、知識的積累。所以儲蓄增加必將促進要素生產力的提高，從而推動經濟增長。提高儲蓄率可以增加公共儲蓄并鼓勵私人儲蓄，負的政府公共儲蓄會擠出私人投資，增加債務負擔，通常是由市場競爭機制決定的，表明了市場環境的自由狀況是經濟增長的重要條件;（2）要想全面提升經濟增長速度必須要加大對技術的投資來逐步提升生產力水平，其本質是將人力資源成本轉化為生產力;（3）信息基礎關系到生產力水平的全面發展，先進的信息技術基礎設施建設能打通不同產業之間的信息壁壘，并縮短市場銷售渠道，從而提升整體產業經濟效益，促進經濟的全面發展。

2.1計量模型設定

生產性服務業屬于一種高度知識密集型產業，生產性服務業的發展會產生高度的知識溢出效應，進而推動整體產業技術進步。因此，綜合考慮多方面經濟增長要素的影響，可將上式（2）改為如下形式：

在上式當中A為常數，LQ表示生產性服務業的區位熵，SCI表示產業整體科技實力，LAB表示產業勞動力投入，KAP表示產業內固定資產總投資額，INF表示市場信息化水平，GOV表示市場環境，α1與α2分別表示產業科技水平系數以及彈性系數，ρ1、ρ2、ρ3分別表示產業內固定資產總投資額、市場信息化水平以及市場環境對經濟增長的影響調整系數。為了進一步簡化計算模型，還可以將上式（3）改寫為下式：

在上式當中λ表示對應指標的相關彈性系數。

為了使得該模型成為線性回歸模型，同時降低數據差異性方差，對式（4）進行取對數處理，最終可以得到下式，也即新增長理論的最終分析模型：

在上式當中i表示城市，t表示年份，ε表示隨機干擾。

3.數據與變量說明

3.1 數據來源以及對應說明

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。

3.2 具體變量介紹分析

國家統計局所頒發的《生產性服務業統計分類（2015）》將生產性服務業劃分為研發設計與其他技術服務、貨物運輸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、人力資源管理與培訓服務、批發經紀代理服務、生產性支持服務等十個大類，本文所解釋的變量為城市的經濟發展，因此，在本文的研究當中最終選擇以城市的GDP作為最終衡量指標。現對有關測度的變量進行進一步的詳細說明：

（1）區位熵LQ。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）產業整體科技實力SCI，用政府部門對科技產業的整體財政投入為具體評價指標。

（3）產業勞動力投入LAB，以服務業與生產制造業的從業人數總和。

（4）固定資產總投資額KAP，采用年度末人均固定資產總投資額表示。

（5）市場信息化水平INF，用城市網民數量進行衡量。

（6）市場環境GOV，用政府年度公共財政支出中扣除了教育與科研的剩余值表示。

4.實證分析

4.1實證分析結果

對揚子江經濟帶的相關面板數據進行實證分析，經羅默模型計算，并進行固定效應—隨機效應檢驗，具體結果如下表1中所示。

表1 揚子江城市群經濟增長影響因素實證分析

4.2經驗分析

從表1中可以得出揚子江城市群生產性服務業在羅默模型中的彈性系數為0.1366，這說明從總體上來看現階段揚子江城市群生產性服務對經濟增長的帶動效應并不明顯。對其原因進行分析可能在于：生產性服務業與其他服務業存在顯著差異，屬于一種中間投入型產業，且是多個行業的，且包含多種不同類型的產業，而現階段生產性服務業的聚集情況存在顯著差異，同時不同區域經濟發展水平以及工業基礎也并不完全相同。一方面，生產性服務業對經濟增長的驅動作用無法在短時間內突顯出來，另一方面，部分地區在經濟基礎方面較為薄弱，生產性服務業與制造業的融入力度依然存在較大問題，這也在一定程度上造成了生產性服務業的畸形聚集，也無法進一步推動城市群內部的經濟增長。揚子江城市群是我國經濟發展最為發達的地區之一，生產性服務業的基礎也相對較為穩定，從理論上來看隨著揚子江生產性服務業的不斷發展，其對經濟發展的帶動作用也將逐步提升，這主要是由于生產性服務業發展在降低企業運行成本，促進知識與信息聚集方面都有著明顯優勢。目前，揚子江城市群工業化發展相對較為迅速，生產性服務對經濟增長的服務力度也將逐步提升，要想實現經濟的跨越式發展就必須要完善生產性服務業的基礎設施，配合第二產業的升級需求，同時也為生產性服務業的生產提供新的基礎。

揚子江城市群生產性服務業產業科技實力對經濟增長的貢獻彈性系數為0.1025，這說明現階段揚子江城市群對生產性服務的科技研發已經越來越重視，生產性服務科技發展對經濟增長的帶動作用也將越來越突出，這主要是由于科技水平提升有利于生產力增長以及高素質人才聚集，進而逐步破解生產制造業瓶頸。揚子江城市群勞動力投入對經濟增長的貢獻彈性系數為0.3368，固定資產總投資對經濟增長的貢獻彈性系數為0.5013，這說明現階段揚子江城市群經濟發展中勞動力與資本依然是帶動經濟增長的主要因素，盡管不同區域內的發展存在顯著差異，但都必須要通過就業來消除勞動力累計，進而促進社會生產。在未來一段時間內揚子江城市群發展生產性服務業必須要充分考慮勞動力就業問題，必須要持續創造更多就業崗位。

揚子江城市群信息化水平與市場環境對經濟增長的貢獻彈性系數分別為0.0032與-0.2632，說明現階段揚子江城市群地區在信息化發展方面已經有所建樹，但市場環境依然有待改善。近年來，揚子江城市群信息軟件業的發展異常迅猛，為生產性服務業的發展提供了基本的技術環境。但政府部門在資源配置改革等方面遲滯不前，跟不上生產性服務業的發展需求。

〔參 考 文 獻〕

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〔責任編輯：孫玉婷〕