武漢國家中心城市化會提升服務業發展嗎

汪 純， 鄭瑞坤

(湖北工業大學理學院， 湖北 武漢 430068)

一些國外學者通過實證研究發現城市化與服務業發展密切相關[1-3]。近年來，國內許多學者基于城市化和服務業的互動關系、服務業發展對城市化進程的影響、城市化對服務業發展的影響等內容開展研究[4-9],關于武漢市中心城市化與服務業發展關系的研究文獻不多。路洪衛雖從定性角度探討了二者的關系[10]，但對于武漢國家中心城市化能否提升服務業發展缺少實證分析結論。鑒于武漢國家中心城市建設的主要目的是為了增強輻射中部的現代服務功能，其發展機理與新經濟地理學派克魯格曼的“中心—外圍”理論具有很強的相通性，故選擇該理論作為本文的基礎理論。克魯格曼新經濟地理模型的理論基礎是，經濟活動在空間上將處于聚集狀態還是分散狀態主要取決于促使產業地理集中的向心力(包括市場規模效應、充裕的勞動力市場和純外部經濟性)和消減產業地理集中的離心力(包括要素的不可流動性、地租和純外部非經濟性)何者占據主導地位。通過對比分析，克魯格曼認為產業集聚的過程機制是：對于一個中心區域，隨著勞動力遷入，需求擴大，規模經濟提高，企業經營能力提高，產業形成聚集狀態；產業集中后企業間交易效率提高，企業進一步獲得規模發展而使整體產業得到提升。

基于上述理論，本文假設，隨著勞動力遷入，武漢城市化水平不斷提高，服務業聚集后整體發展水平應該獲得提升。為檢驗這一假設的成立性，首先，構建空間面板模型以考察武漢中心城市化是否會提升服務業發展，其次，從規模經濟與空間聚集角度探討空間面板模型得出的結論。

1 研究設計

1.1 模型設定

根據克魯格曼的“中心—外圍”理論，為突出空間地理作用，選擇空間面板模型進行分析。鑒于空間杜賓模型(SDM)在描述變量空間特性上的優越性，擬將其作為武漢國家中心城市化是否會提升服務業發展的分析模型，一般形式為：

(1)

式中：Yit為服務業增長水平；Xit為影響產業集聚的向心力因素；ρ為空間回歸系數；β和θ為待估計參數；ai為個體固定效應；λt為時間固定效應；εit為隨機誤差項，且εit～N(0,σ2In)；Wij為空間權重矩陣的第i行第j列元素。鑒于本文研究單元是武漢市各行政區，行政區的劃分在地理上存在共同邊界，而Queen鄰近的空間矩陣與周圍地區具有更加緊密的關聯結構，適合本研究的空間特征，若θ顯著，說明武漢國家中心城市化會對服務業發展產生作用：當θ為正時，則為促進作用；反之，則結論相反。

為進一步探索模型所獲結論的原因及其發展路徑，擬基于空間集聚角度和全要素生產率角度，判斷武漢服務業企業能否從集聚中獲得規模經濟效率使產業整體提升。

1)關于空間集聚性的測度，采用全局與局域空間相關性檢驗進行分析。全局空間相關性采用Moran’sI衡量，即

(2)

式中：S2為樣本方差，Xi、Yj為第i、第j個區的屬性；n為區域數量等于13個，I為雙變量空間自相關系數，反映地區i的城市化水平與地區j的服務業增長水平總體空間分布相關性。

局部空間自相關性采用局部Moran’sI衡量，即

(3)

式中：Vi、Vj為武漢市分區i和j標準化方差值；Ii為區域i的城市化水平與區域j的服務業增長水平之間的局部相關性。

2)關于全要素生產率的測算，鑒于DEA-Malmquist方法不僅可以弱化數據質量對結果的影響，還無需構建生產函數，能夠避免因一些主觀性或內生性問題影響結果的準確性，而且可以將全要素生產率進行分解，使分析更加全面透徹。因此，本文擬采用DEA-Malmquist方法[11]對武漢市服務業及分行業的全要素生產率進行測算并分解，即

(4)

式中：effch為技術效率指數，可進一步分解為純技術效率(pech)和規模效率(sech)；techch為技術進步指數。

1.2 指標選取與測度

為了探究武漢國家中心城市化是否會提升服務業發展，本文擬運用空間面板杜賓模型進行實證分析。因變量選擇服務業增長水平(lny)，用人均服務業生產總值來表示，采用第三產業生產總值與常住人口比值計算；自變量是涉及產業集聚的向心力因素，本文僅考慮市場規模效應和充裕的勞動力市場。其中，市場規模用消費水平與購買力水平表示；充裕的勞動力市場代表勞動力能夠遷入的容量，用城市化水平表示。具體如下：

1)消費水平(lnx1)。消費水平反映了市場需求狀況，選取社會商品零售總額表示[12]。

2)購買力水平(lnx2)。購買力水平用于反映市場需求貨幣支付能力，與消費水平一同構成市場和影響市場規模大小的重要因素，選取城鎮居民人均可支配收入表示。

3)城市化水平(lnx3)。結合城市化率測算方法，選取市區非農業人口占年末戶籍總人口數衡量城市化水平。該測算方法既反映了一個地區的城市化水平，也衡量了勞動力市場的容量。

1.3 數據來源與處理

自武漢市在“十二五”規劃中明確提出未來5年“努力建設國家中心城市”的設想，到2017年國家發改委發布《關于支持武漢建設國家中心城市的復函》，這段時期是武漢謀略國家中心城市化的建設時期，本文將這段時期作為樣本期。基于空間面板模型及空間集聚角度，由于武漢市13個行政區2012年數據無法獲取，本文采用2013-2017年的數據進行分析；基于全要素生產率角度，本文采用2012-2017年武漢市服務業及分行業相關數據進行分析。文中使用的分行業城鎮單位年末從業人員數來源于《中國城市統計年鑒》，其他指標數據均來源于《武漢市統計年鑒》。資本投入指標采用永續盤存法估算資本存量(按主要行業的500萬以上固定資產投資的2011年統計口徑計算)，折舊率設為4%[13]。針對2016-2017年漢南區的部分缺失數據，采用年均增長率法進行插補。

2 實證分析

2.1 武漢國家中心城市化對服務業發展的空間效應分析

2.1.1實證分析模型的選取首先進行空間相關性檢驗，在1%的顯著性水平下，服務業增長水平的Moran’s I均顯著為正，存在空間效應；然后進行LM與RLM檢驗，結果表明應選取SDM模型；接著進行Wald和LR檢驗，在10%的顯著性水平下，拒絕原假設，即建立SDM模型是合理的(表1)。

表1 武漢市服務業空間相關性及模型選擇檢驗

2.1.2模型結果與分析為了厘清各向心力因素對服務業增長水平的影響效應，采用偏微分的形式對模型回歸系數進行分解，獲取直接效應與間接效應。表2顯示，服務業增長水平具有明顯的空間正溢出效應，即本地服務業增長水平提高會帶動相鄰地區的服務業增長水平提高，使服務業地理范圍擴大，延伸城市的邊界范圍，在服務業尚未形成聚集前，單純的地理范圍擴大理論上并不利于產業的集聚。不過，促使服務業集聚的向心力因素阻滯了這種離心力的作用。消費水平對服務業增長的直接效應不顯著，溢出效應顯著為負，說明本地消費水平雖沒顯著提升自身服務業增長水平，但對臨近區域產生了虹吸效應。購買力水平每提高1%，能促使自身區域服務業增長水平相應提升1.1858%，但溢出效應不顯著，可見，市場規模的兩個因素合力推動了武漢服務業走向集聚。

表2 模型估計與效應分解結果

然而，武漢中心城市化卻產生了與市場規模相反的效應，直接效應顯著為負，溢出效應顯著為正，反映出隨著武漢各區城市化建設水平提高，勞動力的遷入并未提升自身區域服務業增長，相反帶動相鄰地區服務業增長,為何城市化沒有促進本地服務業增長呢?

2.2 原因探析

2.2.1基于空間集聚角度圖1顯示，江岸、江漢、武昌位于中心位置，服務業增長水平高；洪山、硚口、漢陽、青山服務業增長水平次之；黃陂、新洲、東西湖位于第三層級；漢南、蔡甸、江夏服務業增長水平處于外圍，服務業增長水平低。這說明2013-2017年武漢市服務業增長水平呈現“中心高—外圍低”，與克魯格曼的“中心—外圍”理論一致，表明武漢服務業發展尚未形成整體提升的格局。

圖 1 武漢市分區服務業增長水平四分位圖

但全局空間相關性檢驗結果(表1)表明，服務業增長水平和城市化水平均存在空間正相關性，且兩者總體空間分布存在關聯性，只要通過局部的空間關系調整，形成局部的服務業提升趨勢，武漢就有望在國家中心城市化建設中實現服務業整體提升。

然而，由城市化水平與服務業增長水平的雙變量局部空間自相關檢驗結果(圖2)可知，5年來武漢市各區局部集聚特征無明顯變化，一直以高—高型(如武昌、江岸、江漢)與低—低型(如漢南與江夏)集聚為主，局部未出現交錯提升的態勢。理論上，隨著一系列助力國家中心城市建設舉措的實施，武漢服務業發展格局應該會有所變化，那么，是什么原因導致武漢服務業集聚格局未能形成突破之勢呢？

圖 2 城市化水平與服務業增長水平雙變量LISA圖

2.2.2基于全要素生產率角度通過挖掘武漢服務業規模經濟狀況與技術水平來探析原因，武漢市服務業及分行業全要素生產率指數測算與分解結果見表3。表3顯示，武漢市服務業全要素生產率年均增長7.3%，技術進步年均增長率為9.3%，但綜合技術效率值只有0.982，說明武漢市服務業技術效率不高，呈下降趨勢。武漢市服務業全要素生產率增長主要得益于技術進步，但技術進步波動與技術效率下降導致武漢市服務業全要素生產率處于波動狀態，未呈現明顯的上升趨勢。

表3 2012-2017年武漢市服務業及分行業DEA-Malmquist生產率指數及其分解結果

由技術效率分解結果可知，服務業規模效率變動呈“S”型：在“十二五”前期，規模效率較低，呈負增長；到中期階段，形成了規模效率，增長速度較快；2016年增長率達到4.8%，2017年再次下降。這種波動導致樣本期內服務業規模效率平均來看是下降的，規模效率的下降，反映出勞動力遷入促使服務業需求擴大形成了一定規模效率，但因純技術效率不高，服務業在集聚過程中未能形成規模效率，這就在很大程度上解釋了武漢中心城市化過程中雖然服務業存在空間效應，但因規模效率未能形成強勁趨勢，局部集聚難形成突破之勢，中心城市化未對服務業整體提升產生顯著作用。

進一步對武漢市目前服務業發展比重較大的五大行業全要素生產率進行分析，分行業全要素生產率均大于1，呈增長趨勢，但行業間存在較大差異：金融業與交通運輸、倉儲和郵政業的全要素生產率較高，這兩大行業既包括了武漢市特色服務業，又包括了現代服務業，反映出武漢市服務業的定位及其向現代服務業轉化過程中表現出了良好的效率，這種效率來源于技術進步及其效率；代表現代服務業的金融業雖具有較高的技術進步率，但技術效率及其規模效率維持現狀，未呈現出增長勢頭；代表特色服務業的交通運輸、倉儲及郵政業純技術效率最高但規模效率最低；傳統服務業中的兩大典型服務業批發與零售業、住宿與餐飲業技術進步明顯但技術效率低下，特別是批發與零售業，是所有行業中純技術率最低的行業，卻又是五大行業中唯一具有規模效率的行業，這也是武漢服務業在城市化過程雖然整體存在空間效應卻難在局部形成提升態勢的原因之一。房地產行業是一個關聯性很強的行業，卻是是五大行業中全要素生產率與技術進步最低的行業，技術效率低下且尚未形成規模效率。房地產行業的技術進步與效率滯后，不能與其他行業形成上下游的規模經濟，是武漢服務業中心城市化過程中服務業難以集聚的另一個原因。

綜上所述，武漢市服務業整體規模效率波動大，技術進步不足以促使服務業形成穩定的規模效率，阻滯了服務業集聚格局的變化；同時，各行業全要素生產率差異較大，不具備相互支撐發展的條件，影響了服務業集聚的形成，而城市地理空間在服務業集聚上的缺乏最終未能使服務業整體提升發展。

3 結論與建議

3.1 結論

1)根據克魯格曼的“中心—外圍”理論，隨著勞動力遷入，武漢城市化水平不斷提高，服務業企業將會獲得規模經濟，服務業聚集后整體發展水平應該能夠獲得提升，但模型結果表明，武漢各區的城市化只能促進相鄰區域服務業發展，且以自身區域服務業增加值下降為代價。

2)造成上述現象的原因，是因為武漢市各區域內居民消費水平對臨近區域產生了虹吸效應，且購買力對本區域產生了較大的直接效應，市場規模促使武漢市服務業整體上形成了“中心高—外圍低”的聚集格局，但由于局部保持“高高”與“低低”型格局不變，不能通過“高低”或“低高”集聚轉化，使得中心區域服務業出現過度集聚而效率低下的現象。

3)分析武漢市服務業的全要素生產率發現，雖然武漢市服務業及其分行業全要素生產率保持增長，但技術進步效率與規模效率呈現波動特征，樣本期內整體表現為負增長，這是因為傳統行業技術進步效率低，而現代服務業雖技術進步快，但尚未形成規模經濟；一些以批發與零售業為主要服務業的區域，產生了規模經濟效率，但由于技術進步效率低下，很難在關聯服務業間形成良性對接，使得各區間很難形成新的聚集形式。

3.2 建議

1)政府在建設國家中心城市、打造現代服務業過程中，既要注重各區服務業發展狀態，打造新型服務業集聚模式，促使整體服務業提升，又要處理好各服務行業間技術進步與規模效率的關系，即采取雙管齊下的政策，在助力技術進步的同時，提高技術進步效率與規模效率。

2)對武漢市各區而言，對于已經形成高高聚集的區域，中心城市化已不能發揮提升服務業發展的作用，需要提防服務業對臨近區域溢出的過程中受行業技術進步效率低下影響而出現傳統服務業不能升級的現象；對于低低聚集區，在充分發揮自身優勢的同時，需要利用好臨近區域服務業的溢出效應，發揮遠城區交通運輸、倉儲、郵政服務業布局的優勢，在保持行業技術進步效率的同時形成規模經濟，通過發展房地產等行業增強綜合服務功能，助力區域內服務業規模經濟效率的提升，改變目前的服務業集聚格局。

3)各服務行業應明確自身優勢與短板，提高全要素生產率。批發和零售業、住宿和餐飲業需要提高技術效率：交通運輸、倉儲和郵政、住宿和餐飲、金融業應注意提高其規模效率；房地產業應雙管齊下，在提高純技術效率的同時形成規模經濟效率。