粵港澳大灣區及周邊城市生產性服務業空間網絡結構及經濟效應研究*

毛艷華 信超輝 卓乘風

引 言

20世紀70年代末期內地開始實行改革開放政策后，粵港澳三地抓住經濟全球化和國際分工重構的契機，積極承接國際產業轉移，制造業領域形成了“前店后廠”的分工合作模式。這種垂直產業分工體系集中反映了港澳與廣東之間基于資源稟賦條件差異形成的有效組合，通過發揮比較優勢迅速有效促進了經濟高速增長。在這一過程中，廣東在經濟總量、吸引外資、對外貿易等方面連續多年位居全國前列，香港也成功實現了經濟轉型，成為世界重要的金融、航運和貿易中心，澳門則成為國際旅游休閑中心。然而，這種以廉價勞動力和資源投入為基礎的經濟增長驅動方式，長期而言不具有可持續性。①毛艷華：《珠三角增長模式：特征、影響與轉型》，《廣東社會科學》2009年第5期。隨著廣東人口紅利的逐漸消失，以及勞動力、土地、環境等要素成本的上漲，粵港澳在制造業領域比較優勢的互補關系逐漸發生逆轉。一方面，廣東經過前期外向型經濟的快速發展，已經形成了具有一定競爭力的工業體系和較為完整的產業鏈，并著力尋求制造業產業結構的進一步升級，但制造業的轉型升級離不開生產性服務業的協同，除了從本身制造業的支持部門中分離出來的生產性服務業外，仍然存在較大的生產性服務業市場需求。另一方面，港澳特別是香港需為其具有國際領先水平的金融、專業服務和航運貿易等生產性服務業尋求市場空間。在此背景下，粵港澳三地均有在服務業領域開展戰略合作的動機與需求。

2003年6月，《內地與香港關于建立更緊密經貿關系的安排》（CEPA）簽署，隨后又陸續簽訂了十個CEPA補充協議、CEPA廣東協議、CEPA服務貿易協議等，旨在逐步減少或取消內地與港澳之間所有貨物貿易的關稅和非關稅壁壘，逐步實現服務貿易的自由化，促進貿易投資便利化。尤其是CEPA廣東協議為內地首份參照國際標準、以準入前國民待遇加負面清單的方式制定的自由貿易協議，在廣東率先擴大對港澳服務貿易市場準入，推動粵港澳率先實現服務貿易自由化。CEPA的簽訂推動了粵港澳合作領域由早期的制造業為主向服務業為主的轉變，港澳地區部分生產性服務業或相關環節開始向珠三角地區轉移，粵港澳三地生產性服務業呈現競爭與合作并存狀態，促進了廣東現代服務業的發展。2019年2月發布的《粵港澳大灣區發展規劃綱要》則進一步提出，支持傳統產業改造升級，加快發展先進制造業和現代服務業，建立現代產業體系。《廣東省國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》也提出要加快先進制造業和現代服務業的深度融合發展。

生產性服務業是現代服務業的重要組成部分。隨著互聯網的快速發展和國際分工的進一步深化，生產性服務業作為融通產業循環的關鍵力量，已經成為全球產業競爭的制高點。進入新發展階段，做大做強生產性服務業，不僅是我國推動產業結構轉型升級的重要抓手，也是引領我國產業向價值鏈高端提升的重要途徑。那么，粵港澳區域生產性服務業發展狀況如何？是否形成了良好的協同關系？對各城市的經濟增長有何影響？作用機制是什么？探討這些問題對“十四五”時期推動粵港澳服務業合作和加快粵港澳大灣區建設現代服務業體系具有重要指導意義。

生產性服務業發展一直是學界關注的熱點。早期研究集中在生產性服務業的概念與界定上，盡管研究視角存在差異，但生產性服務業是提供中間投入環節的概念已經成為學術界的共識。②Coffey WJ and A.S.Bailly,“Producer Services and Flexible Production:An Exploratory Analysis,”Growth and Change,vol.22,no.4,1991,pp.95-118.自Scott（1988）提出“服務業集聚”的概念后，①Scott A J,“Flexible Production Systems and Regional Development:The Rise of New Industrial Space in North America and Western Europe,”International Journal of Urban and Regional Research,vol.12,no.2,1988,pp.71-86.生產性服務業的空間分布和經濟影響受到廣泛關注。一些學者研究發現生產性服務業區域分布不均衡的現象十分明顯，大都偏向集聚在大都市區或者中心城市等經濟水平較高的地區；②Beyers W B,“Producer services,”Progress in Human Geography,vol.16,no.4,1992,pp.573-583；馬風華、劉俊：《我國服務業地區性集聚程度實證研究》，《經濟管理》2006年第23期。也有研究發現制造業發達的地方，相應的生產性服務業也更為集中。③Anderssen M,“Co-location of Manufacturing&Producer Services:a Simultaneous Equation Approach,”Electronic Working Paper Series,2004；陳建軍、陳菁菁：《生產性服務業與制造業的協同定位研究——以浙江省69個城市和地區為例》，《中國工業經濟》2011年第6期。隨著研究的深入，生產性服務業對經濟增長的影響和渠道逐漸成為研究的熱點問題?，F有研究多從生產性服務業集聚與制造業的協同等角度，分別基于跨國層面、省際層面以及行業層面進行了探討，大都認為生產性服務業有利于經濟增長，但基于區域和細分行業的異質性有一定的差異。④Markusen J R,“Trade in Producer Services and in Other Specialized Inputs”American Economic Review,vol.79,no.1,1989,pp.85-95；張浩然：《生產性服務業集聚與城市經濟績效——基于行業和地區異質性視角的分析》，《財經研究》2015年第5期；黃繁華、郭衛軍：《空間溢出視角下的生產性服務業集聚與長三角城市群經濟增長效率》，《統計研究》2020年第7期。

縱觀現有生產性服務業的相關研究，仍然存在值得進一步推進的地方：一是研究對象多以跨國層面、省際層面以及長三角等內陸城市群為主，對珠三角地區，尤其是包含香港和澳門的粵港澳地區的研究較少。二是分析方法大多基于產業集聚相關指標的測算和傳統的空間計量模型。三是對生產性服務業空間網絡特征的刻畫及其經濟增長影響的研究相對較少。

自Snyder和Kick（1979）將“社會網絡分析法（下簡稱SNA）”引入經濟研究后，⑤Snyder D and E.L.Kick,“Structural Position in the World System and Economic Growth,1955-1970:A Multiple-Network Analysis of Transnational Interactions”American Journal of Sociology,vol.84,no.5,1979,pp.1096-1126.學者們基于網絡空間結構的視角，分別從國家和城市群層面對經濟活動給出了新的詮釋與描繪。⑥Strumsky D and J.C.Thill,“Profiling U.S.Metropolitan Regions by Their Social Research Networks and Regional Economic Performance”Journal of Regional Science,vol.53,no.5,2013,pp.813-833；劉華軍、劉傳明、孫亞男：《中國能源消費的空間關聯網絡結構特征及其效應研究》，《中國工業經濟》2015年第5期；彭芳梅：《粵港澳大灣區及周邊城市經濟空間聯系與空間結構——基于改進引力模型與社會網絡分析的實證分析》，《經濟地理》2017年第12期。隨著國內市場化改革的深入，區域一體化水平逐漸提升，城市群網絡逐漸成為城市間聯系的主要形式，區域內城市間的經濟聯系越來越重要，傳統的刻畫產業集聚和互動關系的方法有待進一步改善。SNA憑借分析“關系數據”的獨特優勢開始在城市群區域研究中得到廣泛應用。

針對現有城市群生產性服務業經濟聯系研究存在的不足，本文以粵港澳大灣區及周邊城市區域為對象，運用SNA刻畫生產性服務業空間網絡特征，采用2005—2018年23個大灣區及周邊城市的面板數據，實證檢驗生產性服務業空間網絡聯系的經濟增長效應及其作用機制。相對于已有研究，本文可能的創新和貢獻有以下兩點：一是研究對象的創新，本研究將香港和澳門同時納入考察對象，探討粵港澳大灣區及周邊城市的生產性服務業網絡聯系特征以及經濟效應。二是研究方法的創新，本文在修正傳統引力模型的基礎上，借助SNA分析區域內生產性服務業的空間網絡特征，最后通過實證分析檢驗該空間網絡結構特征對經濟增長的影響及作用機制。

一、粵港澳大灣區及其周邊城市空間網絡結構特征事實分析

（一）空間網絡結構特征識別方法

本文采用SNA識別粵港澳大灣區及其周邊城市空間網絡結構特征，該方法近年來被廣泛應用于各種網絡組織結構分析，已有部分學者將SNA引入城市群空間組織結構分析，考察城市群的整體網絡特征、密度、結構。①李敬、陳澍、萬廣華、付陳梅：《中國區域經濟增長的空間關聯及其解釋——基于網絡分析方法》，《經濟研究》2014年第11期。但通過SNA識別城市網絡的空間結構特征之前，需要先得到城市間生產性服務業經濟聯系矩陣。借鑒陳建軍等（2009）和于斌斌（2017）等學者的研究，②陳建軍、陳國亮、黃潔：《新經濟地理學視角下的生產性服務業集聚及其影響因素研究——來自中國222個城市的經驗證據》，《管理世界》2009年第4期；于斌斌：《生產性服務業集聚能提高制造業生產率嗎?——基于行業、地區和城市異質性視角的分析》，《南開經濟研究》2017年第2期。本文采用修正后的引力模型構建城市間經濟聯系矩陣。城市間經濟聯系強度可表示為Fij，各城市的經濟聯系總量可表示為TFi，計算方式如式（1）：

式中：Pi、Pj分別為城市i、j的生產性服務業就業人數（單位：萬人），Vi、Vj分別為城市i、j的生產性服務業增加值（單位：億元，港澳地區按照當年匯率換算）；kij表示經濟聯系強度的方向；Dij為兩城市之間的空間地理距離，本文采用百度地圖駕車推薦路線的距離來表示。

在得到各個城市間生產性服務業經濟聯系矩陣的基礎上③本文采用修正后的引力模型測算和構建了粵港澳大灣區及周邊城市生產性服務業的經濟聯系矩陣，以及交通運輸業和金融業兩個行業的經濟聯系矩陣，限于篇幅未列出，感興趣的讀者可向作者索取。，本文將分別應用網絡密度分析、中心度分析及核心邊緣分析對粵港澳大灣區及周邊城市的生產性服務業空間網絡結構進行識別和分析。

1.網絡密度分析

網絡密度表示整體網絡中實際存在的空間關聯數目m和在理論上最大聯系數目n（n-1）的比值，用來反映區域內空間關聯網絡的整體關系強弱以及整體網絡的開放程度。在社會網絡分析中，網絡密度越大，代表區域內城市之間的交流和合作行為越多。計算公式如式（2）：

2.中心度分析

中心度分析是指通過測算網絡節點城市的點度中心度、接近中心度和中間中心度等指標，來判斷節點城市在整個網絡中所處的地位和影響力的一種SNA。

點度中心度是在網絡中與一個城市節點直接相連的其他所有節點的數量，在有向網絡中，點度中心度包括點入度和點出度。如果一個城市節點的點度中心度高，則反映了該城市節點在網絡中與更多的其他城市節點相聯系，說明城市就居于中心地位，從而擁有較大權力。計算公式如表1所示，式中，CADi表示節點i的絕對度數中心度（點入度和點出度的和），CRDi表示節點i的相對度數中心度。

接近中心度是在網絡中一個城市節點與其他城市節點的捷徑之和，捷徑表示網絡中兩個節點通過最短的方式相聯系的路徑。如果一個城市節點的接近中心度高，則反映了該城市節點通過比較短的路徑與其他節點相連，說明該城市不受其他城市控制的能力較強。計算公式如表1所示，式中，dij為節點i和節點j之間的捷徑距離。

中間中心度是在網絡中一個城市節點在多大程度上位于其他節點聯系的捷徑上。如果一個城市節點的中間中心度高，則反映了該城市節點較大程度充當溝通其他節點之間聯系的橋梁或者中間人作用，說明該城市資源控制能力較高。在有向網絡中，計算公式如表1所示，式中，bjk（i）表示在連接節點j與節點k之間的路徑中依靠節點i作為“中間人”的概率，C ABi表示節點i的絕對中間中心度，CRBi表示節點i的相對中間中心度。

表1 中心度指標計算公式

3.核心—邊緣分析

通過核心—邊緣分析可直觀反映節點在網絡中處于核心位置還是邊緣位置，也就是說，利用該分析方法我們可以清晰得出節點城市在網絡中所處位置，同時可驗證關于中心和邊緣城市識別的準確性。

本文根據《國民經濟行業分類》（GB/T 4754-2017）和《生產性服務業統計分類（2019）》，參考陳建軍和陳菁菁（2011）的做法①陳建軍、陳菁菁：《生產性服務業與制造業的協同定位研究——以浙江省69個城市和地區為例》，《中國工業經濟》2011年第6期。，界定6個細分行業為生產性服務業，并在此基礎上整合粵港澳三地的統計口徑。②廣東省各市2008年后“信息傳輸、計算機服務和軟件業”“租賃和商業服務業”和“科學研究、技術服務和地質勘查業”增加值明細數據不可得。根據測算，我們發現上述三個產業增加值在第三產業增加值中的占比小且較為穩定，因此，本文以2005—2008年上述三個行業總增加值占第三產業的比重測算一個平均占比，后續年份上述三個產業的增加值則分別以當年各城市的第三產業增加值乘以該比例近似得到。城市之間的空間地理距離數據來源于百度地圖駕車推薦路線的距離數據。個別缺失數據利用插值法、平均法等補齊。

（二）整體區域網絡結構特征事實分析

基于數據的有效性和可比性原則，通過多次試驗確認閾值，最終本文將閾值設定為1。將前述得到的經濟聯系矩陣轉換為二值矩陣后，借助SNA進行分析，結果如圖1所示?？梢钥闯?，一方面區域內城市間連線條數越多，表明實際聯系越多；另一方面，更多數量的城市融入區域發展，相對于2005年，2018年韶關、梅州、汕尾、陽江、潮州、揭陽、云浮等城市新融入到區域生產性服務業空間聯系網絡中。還可以看出，區域內城市間生產性服務業經濟聯系連線數量較多的城市集中在香港、深圳市和廣州市，三城市作為“特別行政區+經濟特區+省會”的組合是形成區域經濟聯系空間關聯的重要力量。與大灣區城市相比，粵東西北周邊城市之間的連線相對較少，但也正在不斷融入。動態來看，大灣區及周邊城市生產性服務業的空間結構從松散型逐步演變為緊密型。

圖1 2005年和2018年粵港澳大灣區及周邊城市生產性服務業的網絡空間圖

（三）圈層結構特征事實分析

進一步使用SNA中的核心—邊緣分析法定量考察大灣區及周邊城市生產性服務業空間結構特征。利用Ucinet軟件對粵港澳大灣區及周邊城市在生產性服務業方面的地位進行核心城市和邊緣城市的區分，參照鄒嘉齡和劉衛東（2016）的方法，①鄒嘉齡、劉衛東：《2001—2013年中國與“一帶一路”沿線國家貿易網絡分析》，《地理科學》2016年第11期。將大于0.2的城市劃分為核心地區，小于0.2的劃分為邊緣地區，分析結果如表2所示。

表2 生產性服務業網絡空間的核心—邊緣分析

從表2結果來看，自2005年以來核心度指標處于前4位的一直是香港、廣州、深圳和澳門四個城市。隨著城市之間經濟聯系強度逐漸增強，澳門、珠海、佛山、江門、肇慶、惠州、東莞、中山等周邊城市相繼融入核心區，廣東其他12個非粵港澳大灣區城市一直處于邊緣區。進一步區分發現，即使是核心區，各個城市的核心度指標也存在較大差異，新入核心區的珠海、佛山、江門、肇慶、惠州、東莞、中山等大灣區非中心城市的核心度相近，但與4個大灣區中心城市的核心度差距較大。根據這一圈層結構特征，可以將大灣區及周邊城市生產性服務業空間網絡結構劃分為核心區（港澳廣深4個中心城市）—半核心區（粵港澳大灣區非中心城市）—邊緣區（廣東12個非粵港澳大灣區城市）。從經濟發展實際情況看，粵港澳大灣區及周邊城市之間存在較大的發展差距，既有發展相對成熟的中心城市，又有位于粵東西北地區相對欠發達的邊緣城市，也有處于二者之間的中間地帶城市。隨著區域一體化程度的提高，與中心城市相鄰或經濟聯系較強的城市能優先獲得中心城市的輻射帶動作用，擁有率先發展的優勢地位，總體來說，符合“核心—半邊緣—邊緣”的空間發展特征。

二、實證模型與數據

（一）實證模型

本文構建實證模型（3）來檢驗粵港澳大灣區及周邊城市生產性服務業的空間網絡結構特征所帶來的經濟增長效應：

（二）變量說明與數據來源

1.變量說明

被解釋變量為經濟增長Y it：采用人均地區生產總值對數值衡量，為消除價格差異影響，用地區生產總值指數進行價格平減。

核心解釋變量為生產性服務業的空間結構特征X it：采用中心度指標來衡量，本文分別以度數中心度和接近中心度為核心解釋變量進行回歸。

控制變量主要考慮固定資本存量K it、勞動力數量L it、人力資本H it、政府支持Govit和信息化水平Techit。其中，固定資本存量和勞動力數量被普遍認為是促進經濟增長的兩大生產要素。固定資本存量使用永續盤存法計算獲得，折舊率設定為9.6%，香港和澳門的資本存量以其統計部門每年公布的資本形成額再以當年匯率換算成人民幣。勞動力數量用當年總就業人數。政府支持以當年該城市國內生產總值中政府的財政支出占比表征，該比例越大，說明政府支持力度越大，反之，則越小。人力資本參考劉葉和劉伯凡（2016）的做法，①劉葉、劉伯凡：《生產性服務業與制造業協同集聚對制造業效率的影響——基于中國城市群面板數據的實證研究》，《經濟管理》2016年第6期。用“每萬人普通高等學校在校學生數”來表征。②考慮到教育制度的差異，廣東21個城市的在校大學生人數以《中國城市統計年鑒》公布的為準，香港在校人數包括教資會資助的大學、職業訓練局認可的高等學院以及其他類型高等學院的在校學生人數，澳門相應的數據為高等教育注冊人數，數據分別來源于香港統計處、澳門統計暨普查局。信息化水平借鑒于斌斌（2017）的方法，采用互聯網戶數作為代理變量③于斌斌：《生產性服務業集聚能提高制造業生產率嗎？——基于行業、地區和城市異質性視角的分析》，《南開經濟研究》2017年第2期。，其中廣東21個城市用“互聯網接入數”來衡量信息化水平，香港和澳門根據EPS公布的互聯網登記用戶數來表示。

2.數據來源

考慮到樣本連續性和統計口徑的一致性，本文選取粵港澳大灣區及周邊共23個城市2005—2018年的面板數據。以上變量數據來源于歷年《中國城市統計年鑒》《廣東統計年鑒》《香港統計年刊》《澳門統計年鑒》、EPS數據庫和CNRDS數據庫，個別缺失數據利用插值法、平均法等補齊。為緩解異方差和多重共線性問題，文本對相關變量進行了對數化處理，描述性統計結果如表3所示。

表3 各主要變量描述性統計表

三、實證結果與分析

（一）基準回歸結果分析

利用23個粵港澳大灣區及周邊城市2005—2018年的面板數據對模型（3）進行回歸，結果如表4所示。

表4 生產性服務業空間結構特征的經濟效應分析回歸結果

表4中，第（1）列中度數中心度的回歸系數為0.105且通過了1%的顯著性水平檢驗，說明度數中心度每提高1個百分點，個體城市的人均地區生產總值將提高0.105個百分點，進一步說明個體城市在整體生產性服務業與其他城市之間的關聯程度越高，越有利于城市經濟水平的增長。港深穗等度數中心度較高的城市，與區域內其他城市之間的生產性服務業合作更加頻繁，是區域生產性服務業網絡空間的中心城市，經濟發展也取得了較好的表現。因此，對于度數中心度較小且經濟水平較低的城市，如大灣區的肇慶、江門、中山和大灣區周邊城市等，可以加強與其他城市的生產性服務業合作，積極嵌入區域生產性服務業網絡空間，從中爭取人才、資金等資源，提高自身城市知識與技術創新的效率，從而有效促進經濟增長。第（3）列中接近中心度的回歸系數為0.111且通過了1%的顯著性水平檢驗，說明接近中心度每提高1個百分點，個體城市的人均地區生產總值將提高0.111個百分點。接近中心度的上升使得個體城市在生產性服務業的網絡空間中與其他城市之間的距離更近，生產性服務業合作的成本就會越低，城市之間產業分工與合作更合理，從而提高生產性服務業對城市經濟增長的貢獻度。同樣，對于接近中心度較小且經濟水平較低的城市，應積極融入區域生產性服務業的發展，依靠鄰近的城市發揮比較優勢，積極與其開展生產性服務業合作往來，從而有效促進經濟增長。

從控制變量來看，固定資本存量、勞動力數量、人力資本、政府支持和信息化水平與經濟增長均呈顯著正相關關系。固定資本存量、勞動力數量的回歸結果顯示資本和勞動力仍是推動我國地區經濟增長最為重要的動力源。人力資本的回歸結果與預期一致，人力資本水平的提高有利于區域經濟增長，原因在于較高的人力資本水平意味著較高的勞動力素質，有利用創造較高的生產力，從而促進經濟增長。而政府支持程度的增加同樣對區域經濟增長起到了顯著促進作用，許多現實情況表明，在區域內多個城市之間將構成更大的市場，政府政策的合理調控有助于人力、資金和技術等流向政府重點扶持的城市，進一步推進知識與技術的溢出，從而促進經濟增長?；ヂ摼W等信息化基礎設施建設則有利于推動知識技術等生產要素更快地傳播與交流，在生產性服務業企業之間的交流中占據重要作用，信息化水平對于生產性服務業空間結構特征的經濟增長效應是否具有調節作用有待進一步檢驗。

（二）分行業檢驗

本文選取交通運輸業和金融業進一步分析生產性服務業細分行業的空間網絡結構特征對區域經濟增長的影響，以考察行業上的異質性，得到回歸結果如表5所示。

表5 交通運輸業/金融業空間結構特征的效應分析回歸結果

表5中，第（1）、（2）列分別為以交通運輸業的中心度指標為核心解釋變量的回歸結果，第（3）、（4）列分別為以金融業的中心度指標為核心解釋變量的回歸結果。從細分行業結果來看，交通運輸業、金融業的中間度指標的提高有利于城市經濟水平的提高。也就是說，交通運輸業、金融業在區域內的空間分布特征確實具有經濟增長效應，一方面是因為交通運輸具有較強的外部性特征，交通運輸空間網絡水平的提升能夠降低交易成本，通過網絡效應促進城市規模經濟和技術溢出，從而帶動城市經濟增長；另一方面，城市經濟的增長離不開穩定有效的資金支持，金融業生產服務業空間網絡水平的提升能夠通過融資、風險投資和創新風險轉移機制，為城市經濟增長提供良好的金融服務?；貧w結果也表明，交通運輸業中心度指標的系數略大于金融業中心度指標的系數，說明相比金融業的空間網絡聯系，目前粵港澳大灣區及周邊城市交通運輸業對于區域經濟增長的作用更大。

（三）調節機制檢驗

從生產性服務業的性質和發展特征來看，人力資本和信息化程度是其產生經濟增長效應的重要渠道。人力資本的投入一方面可以看作生產要素投入，另一方面也可以提高管理效率和創新效率等，從而降低成本提高產出，是影響經濟增長的關鍵因素。信息化水平提高有利于降低交易成本提高交易效率，還有助于提高知識、技能等的傳播速度，從而促進經濟增長。尤其對于生產性服務業中的金融業等，信息化水平的提高有利于降低交易的溝通成本，加快商貿經濟等的往來。因此，本文通過引入中心度指標與人力資本和信息化水平的交互項，以考察二者對生產性服務業空間結構特征的經濟增長效應的調節作用，回歸結果如表6所示。

表6 人力資本水平和信息化水平的調節效應檢驗回歸結果

表6結果顯示，人力資本和生產性服務業空間網絡結構交互項lndeg*lnHc的系數，在以度數中心度為被解釋變量時均為正，在（1）中顯著，而在（3）中則不顯著；在以接近中心度為被解釋變量時，人力資本和生產性服務業空間網絡結構交互項lnclo*lnHc的系數則為負，在（4）中不顯著，而在（6）中則顯著，估計結果不穩健。表明當前粵港澳大灣區及周圍城市的人力資本對生產性服務業空間結構特征的經濟增長效應的調節能力尚不明顯。這一結果的可能原因，一方面是粵港澳大灣區及周邊城市人力資本分布結構極不均衡，既有廣州、深圳、東莞等城市每年吸引大量大學生落戶工作，又有本來人力資本缺乏且人口長期處于凈流出的粵東、粵西和粵北等非大灣區城市；另一方面是由于粵港澳三地在職業資格評審機制和行業標準互認機制尚需進一步對接，港澳特別是香港大量現代服務業專業人才來廣東各城市工作和創業的意愿與人數都不高，因此這種制度差異導致人力資本在生產性服務業空間網絡結構的經濟增長的調節作用不明顯，甚至為負。而信息化水平對生產性服務業空間結構特征的經濟增長的調節效應顯著，信息化水平的提高可以降低知識和信息等的溢出成本，提高信息的傳播速度，不僅能夠增強城市間生產性服務業的經濟聯系，而且能夠增強區域經濟增長的促進效應。因此，在區域經濟建設中，重視區域內信息化水平的提高，加強城市內通信基礎設施的綜合規劃十分重要。

（四）內生性問題與處理

由于生產性服務業空間網絡結構能影響經濟增長，經濟增長也能反向影響生產性服務業空間網絡結構，雙向因果關系帶來的內生性問題可能導致估計結果有偏和不一致。為此，本文采用度數中心度和接近中心度的相應滯后項作為工具變量，一方面二者與其滯后項滿足一定的相關關系，另一方面以引力模型為基礎測算的網絡結構滯后項與擾動項的相關性較弱。經過對比，本文最終分別以各個城市度數中心度的滯后4期和接近中心度的滯后1期作為工具變量，進行二階段最小二乘法（2SLS）估計，結果如表7所示。

表7 二階段最小二乘法（2SLS）回歸結果

從表7中列（1）估計結果來看，工具變量IV的系數為0.2964，在1%的水平上顯著，說明工具變量與度數中心度之間存在顯著的正相關關系，第一階段F值為24.12，大于臨界值10，說明不存在弱工具變量問題，即工具變量IV選擇是合理的。列（2）中，lndeg的系數為0.03579，并在1%的水平上顯著。從接近中心度工具變量估計結果來看，列（3）中IV的系數為0.1318，顯著為正，弱工具變量檢驗F值為17.52，也表明工具變量選擇是合理的。列（4）中，lnclo的系數0.1162，顯著為正。上述結果再次說明生產性服務業空間網絡結構顯著的經濟增長效應，與基準估計結果相比，考慮內生性問題后，度數中心度和接近中心度lnclo系數的方向和系數顯著性一致，但2SLS估計結果的系數小于不考慮內生性問題時估計結果的系數，這一方面驗證前文基準回歸結果是穩健的，另一方面也說明不考慮內生性問題可能會高估生產性服務業空間網絡結構的經濟增長效應。

四、結論與討論

本文基于2005—2018年粵港澳大灣區及周邊城市的面板數據，從網絡空間視角刻畫了粵港澳大灣區及周邊城市生產性服務業的空間網絡結構特征，分析空間網絡結構特征的經濟增長效應。研究發現：（1）粵港澳大灣區及周邊城市生產性服務業呈現以香港、廣州、深圳為中心的圈層結構空間網絡分布特征，形成了“特別行政區+經濟特區+省會城市”組合的空間分布格局，整體網絡正逐漸由松散型向緊密型網絡化的空間格局轉變。（2）粵港澳大灣區及周邊城市生產性服務業的空間網絡結構特征存在顯著經濟增長效應，信息化水平的提高對其經濟增長效應具有調節作用，而人力資本的調節作用不顯著。進一步檢驗發現，交通運輸業相比金融業的空間網絡分布對于區域經濟增長的效應更強。

本文研究結論具有以下政策啟示：（1）結合區域各城市的特點構建合理的生產性服務業布局，優化粵港澳大灣區及周邊城市的空間網絡結構。一方面應根據城市的定位和比較優勢，差異化發展生產性服務業，帶動各個城市生產性服務業增加值和就業人數的增長。另一方面應加快構建以廣州、深圳、香港以及澳門四大中心城市為樞紐的基礎設施網絡，著力提升港澳與廣東21地市基礎設施的互聯互通水平，促進以中心城市為樞紐的基礎設施網絡化，縮短城市之間的通勤時間。（2）加快數字化和信息化建設，依托大數據、云計算、人工智能等新技術打破地理限制、催生空間近鄰效應，促進各類數據便利流動，強化城市間生產性服務業的經濟聯系，不斷放大生產性服務業空間網絡聯系對城市經濟的增長效應。（3）要著力減少生產性服務業勞動力要素流動的限制，加快推動粵港澳職業資格和行業標準互認，支持擴大跨境執業資格準入范圍，推動重點領域以單邊認可帶動雙向互認，建立完善港澳及境外專業人才職稱申報評審機制，推動港澳生產性服務業專業人才在廣東各城市便利執業。