城市CBD建設對服務業集聚影響的實證分析

趙曉陽 ，毛霞

（1.華僑大學 工商管理學院，泉州 362021；2.西南財經大學 經濟學院，成都 611130）

一、引言

改革開放以來，以服務業為主體的第三產業發展迅速，對國家和地區綜合競爭力的作用日漸明顯。據統計局數據顯示，2020年，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，金融業，房地產業增加值比上年分別增長16.9%、7.0%和2.9%，合計拉動服務業增加值增長2.7個百分點，有力支撐了總體經濟的恢復。在城市化進程加速、土地供應緊張、土地價格上漲以及人地矛盾日益嚴峻的背景之下，集約、節約、垂直立體利用城市空間成為當下實現城市的可持續發展的重要路徑。中央商務區（Central Business District，簡稱 CBD）作為城市功能及產業發展水平標志逐漸演變為聚集金融、科技、文化等產業的現代服務業集聚區，有助于形成空間緊湊式的城市發展模式，提高城市的活力和土地利用率（曾德珩和何滎，2013）。因此，在推進新型城鎮化和產業結構轉型的過程中，地方政府越來越強調依托交通樞紐和信息網絡，以高度鮮明的商務樓宇為載體的現代服務業集聚區的建設，如倫敦的金融服務業集群、加利福尼亞州的多媒體集群、中國上海的陸家嘴金融服務業集群等。那么，各地CBD的建設是否能夠通過節約土地資源，通過資源合理利用而提高城市經濟效益呢？本文將通過CBD的建設對城市服務業集聚的影響對此問題進行探討。

CBD的建設受眾多因素的影響，已有關于CBD的研究主要從建筑高度的視角來闡述其經濟效應，如Takase（1997）以城市系統模型為基礎，探討城市建筑調控措施對城市經濟的影響，證實諸如高度、面積限制等規定會損害資源的有效配置，降低經濟福利。Ding（2013）利用土地開發數據估算建筑限高的經濟成本，進一步指出政府對于建筑物高度的限制會帶來巨大的經濟成本，不利于城市資源的有效配置，降低了經濟福利。就中國而言，CBD的大量出現很大程度上是經濟全面改革和城市化進程加快所導致的城市人口和GDP等經濟要素快速增長的結果（Barr，2017）。郭嵐（2015）以上海服務業為例，研究發現中心城區已成為生產性服務業集聚發展的核心載體，城市中央商務區在一定程度上起到了聚集效應。單菁菁等（2019）研究表明，CBD對城市的資本配置效率和人才集散產生正向影響，進而促進了區域協同發展。然而，現有文獻中關于CBD經濟效應的研究多集中于城市規模、產業結構等方面（如曾德珩和何滎，2013等；梁興輝和馬雪筠，2015），關于城市CBD建設與服務業集聚的相關研究還有待進一步完善。

產業集聚有利于降低企業的生產和交易成本，促進土地、勞動等資源的集約利用，最終提高整個地區的經濟發展水平。早期的研究更多地集中在制造業領域，隨著世界經濟的產業結構轉型，服務業的集聚效應逐漸得到關注。Marshall（1920）的外部經濟理論提出產業集聚主要由勞動力共享、中間產品的投入和專業化市場三種因素引起。陳建軍等（2009）對中國生產性服務業集聚水平及影響因素進行了探究，發現知識密集度、信息技術水平、城市和政府規模等對中國生產性服務業集聚水平有顯著影響。陳立泰（2010）采用熵指數、H指數以及空間基尼系數，分別從總體水平、區域視角和行業視角測度了服務業集聚水平，結果表明對外開放水平、要素稟賦（人力資本）、地理位置、工業發展水平對服務業集聚水平產生顯著的正向影響，而政府干預能力對服務業集聚水平負相關。童紀新和曹越美（2019）研究指出，長三角城市群現代服務業與城市化耦合協調度呈現“Z”字走向空間格局。康江江和汪明峰（2021）研究發現，數字經濟基礎對數字經濟企業的區位選擇會產生正向推動作用，同時也會促進先進生產性服務業的發展。

綜上所述，現有文獻中關于服務業集聚影響因素的研究相對成熟，但并未從其建設功能的視角討論其經濟效應，關于中央商務區的研究也依然存在爭議。本文將在已有研究的基礎上，討論CBD的建設對服務業專業化集聚和多樣化集聚的影響。基于此，我們使用2003—2018年城市層面的非平衡面板數據，以CBD在不同地區建成時間上的差異構成一個“準自然實驗”，采用雙重差分的方法來分析CBD建設對城市服務業的專業化及多樣化集聚的影響。本文的主要貢獻在于：第一，由CBD的功能視角出發，探討CBD建設帶來的城市經濟效應，豐富了以往單一對CBD高度的研究文獻；第二，我們將服務業集聚細分為專業化集聚和多樣化集聚兩個維度，進一步分析城市CBD建設對服務業集聚的影響機制，擴展了服務業集聚影響因素的研究視角；第三，本文以各地區CBD建設構造一個準自然實驗，使用雙重差分方法考察CBD建設對服務業集聚的影響，能夠較好地克服構造摩天指數而帶來的內生性問題。

二、理論分析與研究假說

據我們的數據統計1數據來源：由Council on Tall Buildings and Urban Habitat網站的數據整理所得，如無特別說明，均指200米及以上的高樓。，2019年，全世界建成的200米以上（包含200米）摩天大樓有1613座，而中國有753座，占全球的46.7%，在全球高度排名前10的高樓中，中國就有6座，現已建成的摩天大樓遍及了中國包括港澳臺在內的63個市（區）。城市中央商務區建設有利于城市土地的高效利用，其內部完善的設施、多種功能的綜合化、功能組織模式的多樣化以及建筑交通的一體化為第三產業發展提供了良好的空間建筑載體，將對城市現代服務業（如信息服務、科技服務、商務服務、金融、交通運輸、物流等生產性服務業）的空間集聚產生直接且深遠的影響。

一方面，城市CBD的區位優勢降低了企業的交易成本，拓寬了企業的市場需求，從而促進服務業集聚。眾多學者表明交易成本的降低是產業集聚程度提高的原因之一（Hanson，2005；Forslid 和 Moe，2002）。現代服務業生產和消費不可分割，其較高的信息技術和知識含量特征更注重消費者的感觀及與合作方的面對面溝通，使得交通的便捷性和信息、技術資源的易獲性成為現代服務業企業區位選擇的重要影響因素。首先，CBD所處區域一般多為城市的交通樞紐之一，擁有一個便捷的交通網絡，能有效提高單位時間內的通達機會，有效降低要素的流通成本。對于服務供給方而言，其較高的可達性可以帶來更多的客流量、潛在客戶和合作機會，有效擴大企業服務的可達半徑，為企業的發展提供更廣闊的市場；對于服務需求方而言則可以有效節省其時間成本，更有效地滿足其多元化、綜合性或者科技含量較高的服務需求，提高辦事效率。其次，CBD作為城市的信息中樞，還具有高度的信息可達性。CBD的選址一般鄰近于地方政府機關部門以及行業主管機構，企業可依靠這種區位優勢快速獲得行業發展的相關信息，有利于增強政府部門與企業之間的合作，提高企業對于信息資源的易獲性，同時CBD所處區域通信基礎設施更為完善，信息流通也更為密集，無論是對供給者本身還是對需求者而言，信息的收集和輸送成本則更低。再次，CBD具有較高的區域輻射力和影響力能夠為企業的發展提供廣闊的市場需求。CBD所在區域是城市中輻射力最強、影響力最大的區域，區域中的企業所面臨的需求具有空間分布廣泛性，外圍區域形成的強大需求是吸引大量現代服務企業集聚的重要原因。最后，CBD的高租金彰顯了企業實力，賦予企業品牌效應。CBD的區位優勢能夠為區域內企業提供良好的發展條件，但與之相伴的是極高的地價和租金，這就意味著只有具有較強實力、業務量較大的企業才能在CBD內生存，而現代服務業是知識和技術密集型產業，位于微笑曲線的兩端，具有高附加值、高收益性，使其能夠支付CBD內的高額地租，這種支付地租的能力在區位空間競爭中具有較強的比較優勢，這也進一步彰顯了CBD中服務企業的實力，為企業在消費者心中樹立了良好的聲譽和形象，賦予了企業品牌效應，有利于提高企業的業務需求，同時還能降低企業的廣告宣傳成本。因此，CBD能有效降低要素流通成本、信息搜集成本等交易成本，同時賦予企業品牌效應，為企業的發展提供了廣闊的市場需求，從而促進服務業企業向CBD集聚。

另一方面，城市CBD建設提高了區域內的要素豐裕度，從而促進服務業集聚。要素稟賦理論認為，不同地區由于人力、資本等要素稟賦不同，產生地區比較優勢，從而產生專業化生產，而Marshall的產業區位理論中更加強調人力資本要素的作用。享受人力資源的蓄水池是促進服務業空間集聚的重要原因，人力資本要素稟賦越強，生產者服務業發展水平越高（陳建軍，2009）?，F代服務業作為高人力資本投入的知識密集型產業，往往需要從業人員較高的文化素養和職業技術水平，能否接近高素質的勞動市場并獲得相應的人才配套是現代服務業發展命脈也是其向城市中心集聚的重要原因。CBD作為城市形象和現代化的標志，擁有完善的基礎設施、便捷的交通與通訊、和諧優美的工作環境、較大的發展空間，能夠吸引各種類型的服務業發展所需的優秀人才，使CBD所在區域形成了一個專業化的勞動力市場，這樣高級人才能夠很容易找到適合自己的企業，同時企業也能夠很容易地找到自己所需要的人才，減少搜索成本，提高匹配效率，發揮市場對資源配置的作用。高端人才的集聚在一定程度上還有利于CBD內的企業應對服務供給中的不確定性風險。因此，CBD為現代服務業提供了發展所需的人才要素，通過勞動力市場的作用，供求雙方均能獲得集聚帶來的經濟利益，使得CBD所處的區域通常是人才高地，人才供給較為充足，這也是需要高素質人才支撐的現代服務企業愿意集聚于CBD的重要原因之一。

最后，城市CBD建設有助于形成知識和技術溢出效應，從而促進服務業集聚。馬歇爾認為知識溢出是產業空間集聚的主要原因之一。集群內企業能夠優先獲取集群內知識溢出，從而具有較高的成長和創新業績（Freeman，1991）?，F代服務業特別強調其服務的高新知識特性，因此對于知識的儲備、更新與恰當運用，是現代服務業核心能力的重要體現。CBD內企業地理位置鄰近，增強了企業員工之間面對面交流和合作的機會，容易形成企業之間的“集體學習過程”。不少學者強調集體學習有利于服務業創新環境演化，從而有效的提升集群內企業共享和學習以及創造新知識的能力（Camagni，1991；Keeble 和Nacham，2000），因此具備不同行業知識和技術的人才的集體學習，有助于形成知識溢出，促進新知識、新技術的創造和產生。而且與制造業相比，服務業不同行業之間的知識外溢更少的受制于行業特性和空間距離的限制，使得知識溢出外部性在服務業集聚中的作用將更加顯著。因此，在CBD集約、有限的空間范圍內，大批相同或類似產業的企業集聚不僅有利于知識與信息的傳播和共享，而且能加快形成產業間的知識外溢和創新外溢，為區域內的企業帶來范圍經濟，從而進一步促進服務業集聚。基于以上分析，提出如下假設：

假設H1：CBD的建設對地區服務業集聚具有顯著的促進作用。

三、變量選擇與模型構建

（一）被解釋變量

本文實證所選用的數據來源于中國城市統計年鑒和國家統計局，2003—2018年的290個地級市非平衡面板數據，主試驗選用的是“全市”統計口徑數據。其中，對第三產業的統計包括14個細分行業：批發和零售業；交通運輸、倉儲和郵政業；住宿、餐飲業；信息傳輸、計算機服務和軟件業；金融業；房地產業；租賃和商業服務業；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、修理和其他服務業；教育；衛生、社會保障和社會福利業；文化、體育、娛樂用房屋；公共管理和社會組織。從已有研究來看，對于產業空間集聚問題的研究主要從專業化和多樣化兩個方面展開。因此，本文的被解釋變量將以專業化指數（sag）、多樣化指數（dag）兩個角度來度量服務業的集聚效應。

1.服務業集聚專業化指數

其中，i代表城市、s代表第三產業所包含的行業、t代表年份。Eist表示i城市t年s類行業的從業人數；Eit表示i城市t年所有產業的從業人數；Est表示t年全國s類服務業的從業人數；Et表示t年全國所有產業的從業人數。該指數越大，說明該城市的服務業專業化集聚程度越高。

2.服務業集聚多樣化指數

對于多樣化指標，本文借鑒韓峰等（2015）的測算方法，利用改進的荷芬達爾-赫希曼集中性指數來表示：

（二）核心解釋變量

本文的核心解釋變量是城市是否建設CBD，一般城市中的CBD中心為城市最高建筑，我們使用摩天大樓高度來衡量CBD建設，其理由如下：第一，摩天大樓一般在城市的中心城區，且周圍配套措施完善，易形成中央商務區。第二，城市的CBD中心一般為城市的標志性建筑，一般高于城市的平均建筑高度。為保證研究的準確性，本文分別使用200米、225米、250米和275米高度以上的高樓來定義城市CBD建設，數據來源于高層建筑和城市委員會（Council on Tall Buildings and Urban Habitat）。核心解釋變量skyit反映i城市t年是否建設CBD：某城市建設CBD的當年和此后各年均取值為1，否則取值為02根據CBD的建設時間，在 6月份之后建設的，將年份推遲一年，6月及之前則視為當年建設。。如果存在重復建設CBD的城市，均以其首次建設的CBD為準。

（三）控制變量

（1）制造業集聚（lq）：服務業和制造業之間存在著緊密的產業互動關系，如制造業與生產性服務業之間存在空間協同集聚效應，因此制造業集聚也會對服務業的集聚過程產生影響。借鑒唐紅祥（2017）的做法，用區位熵指數來衡量制造業集聚程度，計算公式為：

其中，i表示第二產業， j表示城市，t是年份。eijt表示 j城市t年第二產業從業人數；ejt表示 j城市所有產業t年的從業人數；eit表示全國t年第二產業從業人數；et表示全國t年總就業人數。

（2）經濟發展水平（rgdp），用城市人均GDP表示。一方面，地區的經濟發展水平越高，則該地區的市場需求越大，服務企業越傾向于在該地區的集聚；另一方面，地區經濟發展水平也一定程度上反映了地區的市場規模，而一個地區的市場規模越大，就越能夠吸引外部企業的進入，同時由于越來越多的企業進駐，該地區的市場規模進一步擴大，導致產業集聚的產生（Krugman，1980）。因此，經濟發展水平的提高將加快本地區服務業的集聚。

（3）人力資本（hr），用高等在校學生人數占總人口比重的對數表示。人力資本上的比較優勢會對區域創新行為產生驅動力，加快區域創新能力的提升，而區域創新能力的提升又會反過來加快企業創新和服務業的集聚水平。因此，人力資本水平會對地區服務業集聚產生影響。

（4）城市化水平（urban），用市轄區人口與全市人口之比表示。城市化水平的提高會使人口呈現大規模集中，為服務業的發展提供了大量的市場需求，從而吸引服務業企業集聚。

（5）交通基礎設施（infra），用人均道路面積表示。交通網絡化能夠促進服務業行業或企業的多樣化發展，此外高整合度交通網絡的區位指向性更強，也更易誘發服務業的集聚（Deranton，2000），因此，通達性好的區位服務業集聚程度也應越高。

以上包含價值的數據均為實際價值，使用城市所在省市的CPI作為平減指數，將名義值除以1990為基期的地區CPI指數，CPI數據來源于國家統計局。表1是各個變量的描述性統計。

表1 變量描述性統計

（四）模型設計

本文使用雙重差分的方法來考察CBD的建設對地區服務業集聚的影響。模型設計如下：

其中，sagit、dagit分別衡量城市專業化和多樣化集聚指標，skyit為核心解釋變量，Xit是其他的控制變量。iμ表示城市固定效應，代表所有不隨時間變化的影響服務業集聚的城市特定因素，如地理位置等；tν是年份固定效應，代表只隨時間變化與城市特定要素無關的影響服務業集聚的因素，如經濟周期等；itε是隨機誤差。

自變量skyit的估計系數1α是本文關注的焦點。如果1α顯著為正，則表示CBD的建設對服務業集聚具有積極的影響；如果1α顯著為負，則表示CBD的建設降低了城市的服務業集聚水平；如果1α不顯著，則表明二者之間沒有直接關系。

四、實證結果分析

本文實證分析包括三個部分：首先運用雙重差分（DID）模型考察CBD建設對城市服務業集聚的影響。其次，通過對核心解釋變量滯后1～5年的方式檢驗CBD建設對服務業集聚的時滯效應，并使用傾向得分匹配法（PSM）排除雙重差分可能存在的混雜偏倚與選擇偏倚。最后按照國家發改委對地區的劃分方式，將大樣本分為東、中、西部三個地區的小樣本以檢驗CBD建設對服務業集聚影響的地區差異。

（一）基準回歸結果

1.CBD建設對服務業專業化集聚的影響

首先，本文以200米以上高樓作為主實驗，使用OLS方法對模型式（4）進行估計，并采用城市和年份的雙固定效應方法來控制城市的個體差異和時間趨勢，結果如表2中第（1）、（2）列所示，其中第（1）列是未加入控制變量的估計結果，第2列是加入控制變量的估計結果。對模型（4）的回歸結果顯示，核心解釋變量的系數為正，但并不顯著，表明CBD的建設并未對城市服務業專業化集聚產生顯著影響。由于迄今對于CBD的高度并沒有一個明確的標準，為了規避核心解釋變量的定義方式對估計結果產生的影響，本文進一步按照225米、250米和275米三種高度來定義CBD，并重新設定核心解釋變量再對（4）式進行估計，結果如表2中（3）-（8）列所示。依然可以看出CBD的建設對城市服務業專業化集聚并無顯著影響，且各個控制變量的估計系數也沒有發生明顯的變化。造成這一現象的原因可以從Henderson（2003）基于MAR外部性理論提出的專業化集聚帶來要素成本上升問題中得到解釋。以勞動力要素為例，一方面，專業化集聚導致的勞動力要素成本上升可能使得服務業企業被迫向CBD周邊勞動力要素成本更低的地區轉移；另一方面，CBD興建帶來的更多的是具備不同知識、技能的高端多樣化人才，而非只具備特定知識技能的勞動專業人才，因而專業化集聚效果并不顯著。

表2 服務業集聚專業化指數回歸結果

2.CBD建設對服務業多樣化集聚的影響

我們按照上述同樣方式對（5）式進行估計以檢驗CBD建設對服務業多樣化集聚的影響，結果如表3所示。第（1）-（2）列以200米以上高樓為主實驗的結果顯示，CBD的建設對服務業多樣化集聚城市具有明顯的促進作用，其中第（1）列為未加入控制變量時的回歸結果，核心解釋變量的估計系數為0.0244且通過5%的顯著性水平，說明相對于未建設CBD的城市，建成CBD將使城市服務業多樣化集聚提升2.44%。第（2）列加入控制變量后結果顯示，CBD的建設對服務業多樣化集聚的影響依然顯著。為保證研究結論的準確性，本文進一步按照225米、250米和275米三種高度標準，重新來定義核心解釋變量并對（5）式進行估計，表3中（3）～（8）列的結果顯示，在未加入控制變量的情況下，估計結果依然是顯著的。說明CBD的建設能夠促進城市服務業的多樣化集聚，而通過調整CBD高度標準得到的估計結果基本上也說明本文研究結論是穩健的。

同時，通過橫向比較表3中的結果，發現一個有趣的現象：核心解釋變量的估計系數大小呈現倒U型變化趨勢（在250米時最大），也就是說在當下CBD的建設高度競爭背景下，其對服務業多樣化集聚的促進作用呈現倒U型規律，并非CBD的高度越高，其經濟效應越強，而是存在一個相對最優的高度。另外，而在加入控制變量后，我們發現，僅有250米這一高度標準下，核心解釋變量仍然保持顯著影響，225米和275米標準時不再顯著，這從側面也印證了我們對于CBD的建設對服務業多樣化集聚的促進作用存在一個相對最優高度的猜想。此結果也側面體現了CBD建設的確有助于服務業的集聚，但是相對于盲目競爭，適度的建設更有利于發揮其最大的經濟效應。

表3 服務業集聚多樣化指數回歸結果

而控制變量的估計結果也基本和預期一致，服務業多樣化集聚與城市經濟特征密切相關。因此，作為服務業的服務對象之一，制造業的集聚對于服務業多樣化集聚的促進作用顯著為正；經濟發展水平和城市化水平的提高為服務業發展帶來更大、更多元的市場需求從而顯著加快了服務業多樣化集聚；而人力資本與交通基礎設施水平的估計結果雖然為正但并不顯著，可能是因為CBD與人力資本和交通基礎設施水平之間存在著較強的相關性，使得CBD的建設對服務業多樣化集聚的影響抵消了二者的促進作用，從而相對于CBD的影響效應沒那么明顯。

（二）時滯效應與PSM

1.時滯效應檢驗

前文已經初步驗證了CBD促進了城市服務業多樣化集聚這一結論，但CBD帶來的經濟效益可能是一個長期的過程，因而可能存在滯后的影響效應。為考察CBD的時間趨勢效應，本文對CBD建立1～5年的效果進行估計，基本方法是將核心解釋變量分別滯后1年、2年、3年、4年和5年設置，再對模型式（5）做估計。時滯效應的檢驗結果如表4中的（1）～（5）列所示。

從核心解釋變量估計系數的統計特征來看，其系數均為正，顯著性水平在第5年開始下降，第5年CBD建設對服務業多樣化集聚的促進便不再顯著。從估計系數的數值大小來看，在CBD建立的前4年，其對服務業多樣化集聚的影響效應高于2%且逐漸增強，但第5年開始突然下降為1.04%。即從長期來看，CBD的建設對服務業多樣化的顯著正向影響會一直持續到第四年，并在第三年達到頂峰，第五年開始這一效應急劇下降并不再顯著。

2.PSM方法

使用雙重差分方法需要滿足共同趨勢假設和政策選擇的隨機性假設。前者是指在建立CBD之前，城市之間具有相同的服務業集聚變化趨勢，控制組與對照組之間只存在是否建設CBD這一區別；后者是指何時何地建設CBD是隨機的。為獲得更為準確的CBD建設對服務業多樣化集聚的凈效應，本文使用Heckman et al.（1999）提出的“傾向得分匹配方法”（Propensity Score Matching，PSM），通過構造更完美的對照組來降低樣本匹配誤差帶來的偏倚，提升研究的可信度。遵照實驗組與對照組樣本多對一的最近鄰居匹配原則，利用匹配后的數據再次對模型式（4）進行估計3PSM分為兩步：第一步，使用Probit模型估計出每個城市建設CBD的傾向得分，對于建設CBD的城市選擇其建設前一年（2003年之前建設的均選擇2003年）的數據，未建設CBD的城市選擇第一年（本文為2003年）的數據做傾向得分估計；第二步，根據Probit模型估計的結果做匹配。，結果如表4中的第（6）列和第（7）列。PSM的結果顯示，CBD對地區服務業多樣化集聚依然具有顯著的促進效應，與表3中的主實驗結果相比，核心解釋變量的系數明顯變大且顯著性水平提升到1%，說明樣本匹配的誤差傾向于低估CBD的影響效應，但并不影響本文主要的結論。PSM方法在一定程度上能夠克服原模型匹配誤差導致的偏誤，進而提升模型估計的準確性。但總體結果顯示，估計系數的符號及顯著性依然穩健，因此，CBD的建設對地區服務業多樣化集聚仍然有明顯的促進作用，樣本匹配誤差并沒有改變本質結論，前文得到的估計結論是穩健有效的。

表4 時滯效應與PSM估計

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著。

（三）地區差異

中國的經濟發展具有明顯的區位特征，東部區位優勢突出，而西部硬件基礎設施落后，經濟發展也相對較弱，總體呈現出東中西逐級遞減的趨勢。為了檢驗CBD建設對服務業集聚的區域異質性，本文按照國家發改委對地區的劃分方式，將大樣本分為東、中、西部三個地區的小樣本進行分析。由于前文已經證實CBD建設對地區專業化集聚的影響不明顯，而對多樣化集聚的影響效果顯著，因此，本部分只對地區的多樣化集聚做區域異質性分析。結果如表5所示。

根據表5的結果可知，CBD建設對服務業多樣化集聚產生了明顯的地區差異性，主要在東部地區呈現出CBD建設顯著促進地區服務業多樣化集聚，中部地區在不加控制變量時，核心解釋變量系數雖然為正，但是數值極小且不顯著，加入控制變量后結果仍然不顯著，說明CBD的建設在中部地區的服務業多樣化集聚效應不穩健，而西部地區的估計結果顯示CBD的建設顯著降低了服務業多樣化集聚?？赡苡腥矫嬖颍浩湟唬瑬|部地區本身經濟發展水平較高，具備建設CBD的資本實力，因而建設數量更多，擁有CBD的城市比例明顯高于中西部地區，且建設時間也早于中西部地區；其二，東部地區的產業結構更為合理，以服務業為主的第三產業占比較高，加之東部地區城市密集，對于人才、技術、知識等的競爭更為激烈，生產要素更易向該地區聚集，從而蘊造出了巨大且多元化的服務業市場需求。其三，近年來，中西部地區逐步建設起CBD，并呈現出高度競爭趨勢，因此，部分總體經濟水平較為落后的地區建設CBD明顯是一種資源浪費，并沒有按照地區發展需要以及經濟承受能力合理建設，從而導致中西部地區CBD建設的經濟效應不能夠與東部地區相比擬。

表5 集聚多樣化分地區的回歸結果

五、結論及啟示

在中國各地區不斷推進新型城鎮化和產業結構轉型的過程中，地方政府越來越強調依托交通樞紐和信息網絡，以高度鮮明的商務樓宇為載體的現代服務業集聚區的建設。本文基于2003—2018年城市層面的非平衡面板數據，使用雙重差分方法，從多樣化集聚和專業化集聚兩個維度研究了各地區CBD建設對服務業集聚產生的影響。理論分析表明，CBD的建設能夠通過其區位優勢來降低企業的交易成本、提高區域內的要素豐裕度、形成知識和技術溢出效應三個方面來促進地區的服務業集聚。實證結果顯示，CBD建設對于地區服務業的專業化集聚沒有顯著的影響，而對服務業的多樣化集聚有顯著的促進作用，并且隨著時間的推移，促進作用先逐漸增強后迅速減弱，且CBD建設對于服務業多樣化集聚的促進作用存在著區域異質性，在東部地區其促進作用顯著，但在中西部地區的促進作用不明顯。本文的研究結論將為進一步合理規范城市CBD的建設以及充分發揮CBD的集聚經濟效應提供參考意見。

基于以上研究結論，本文具有以下幾個方面的政策啟示：第一，各城市一方面在促進本市產業結構升級與多樣化服務業集聚的同時，還應在更大合理范圍內利用土地資源，通過規劃城市CBD的建設來帶動城市服務業多樣化的發展；另一方面則要在專業化資源的基礎上提升城市CBD的經濟輻射效應，充分發揮CBD服務業集聚對優化城市營商環境的作用，緩解因低質量城市規劃帶來的專業化不足、集聚效應不充分和產業空間錯配問題。第二，不同等級城市應因地制宜地根據當地經濟發展規模和服務業需求合理規劃CBD建設，努力擺脫土地市場扭曲依賴，通過合理規劃城市建設從而為本市及周邊城市提供更多高質量、多樣化的生產性服務產品，努力推進城市經濟的高質量發展。第三，CBD的選址要緊緊圍繞城市中心區域進行確定，充分利用城市中心所帶來的高可達性，有利于生產要素的快速流動，提高企業的生產效率，從而更好地促進服務業的發展。在充分發揮CBD的經濟效應方面，應當完善產業結構，增加行業內部企業的集聚程度。一方面，要合理規劃服務業行業布局，完善產業結構，避免因CBD的集聚效應致使產業同質化，容易阻礙價格水平的提高，也不利于提高企業生產效率，阻礙服務業的發展；另一方面，政府方要積極引導服務業行業內部各類型企業向CBD集聚，從而充分發揮多樣化集聚優勢，有效降低企業成本，促進服務業企業的發展。