生產性服務業集聚外部性如何影響區域創新？
——基于長三角地區的實證分析

張慧一，祝濱濱

（1.吉林農業大學人文學院，吉林長春 130118；2.東北師范大學經濟與管理學院，吉林長春 130117）

1 研究背景

黨的十九大報告提出創新是引領發展的第一動力。在構建創新型國家和區域協調發展戰略的新時代背景下，生產性服務業已成為區域創新的重要產業支撐。Krugman［1］指出，與制造業相比，生產性服務業在發展過程中逐漸具有更加明顯的集聚性。作為一種緊湊型空間發展模式，產業集聚已經成為推動區域創新發展的重要途徑之一。

長三角地區作為我國經濟發展最為活躍的區域，也是我國最具活力的創新發展前沿陣地。長三角地區匯集了大量人力資本與資源，為生產性服務業快速發展奠定了基礎，并形成了相應的生產性服務業集聚區。然而，長三角地區存在區域內發展不平衡問題，地區間的創新資源稟賦、創新能力均存在著不同程度的差異。相對而言，上海、江蘇、浙江占據著長三角主要的創新資源，安徽成為創新資源的貧瘠區，中心城市與邊緣城市的生產性服務業集聚水平和創新能力仍存在較大差異，制約著長三角地區整體創新能力的提升。這為從行業、區域和外部性異質性角度，研究生產性服務業集聚如何影響區域創新能力提供了較好的實證素材。如何充分發揮生產性服務業集聚的外部性效應，實現區域內各城市聯動、協同發展，進而提升區域整體創新能力、推進長三角一體化發展具有重要意義。

2 文獻綜述

當把研究內容聚焦于產業集聚對創新的影響時，國內外研究基本上來源于外部性理論。外部性理論主要包括MAR 外部性、Jacobs 外部性和Porter 外部性三種。Marshall［2］最早關注產業集聚與創新之間的關系，指出產業集聚特定地區有利于新生意、新知識和新技能在企業之間傳播利用，推動了企業創新。Arrow［3］和Romer［4］對MAR 外部性觀點進行了拓展研究，指出同一產業內企業間知識溢出帶來的外部性（MAR 外部性）是促進創新的主要原因。與MAR 外部性不同，Jacobs［5］認為，那些具有多樣性和差異化的經濟個體之間互補知識的交流和碰撞，是創新的主要來源。Porter 外部性理論沒有將焦點放在企業的交易關聯，而是著眼于競爭互動中所產生的知識溢出［6］，認為競爭能夠刺激技術模仿和傳遞，更有利于知識和技術的外部性，從而促進創新。Porter 外部性認同Jacobs 外部性關于競爭促進知識溢出的觀點，但同時也強調產業內的有效競爭更有利于知識溢出。

雖然學術界廣泛認同產業集聚對創新的推動作用，然而何種類型的產業集聚是推動創新的主要原因卻存在較大爭議，大致形成了三種不同流派觀點。觀點一的代表如Kekezi 等［7］、陳大峰等［8］認為MAR 外部性有利于創新。觀點二認為Jacobs 外部性有利于創新，但一些學者持相反意見，認為MAR 外部性具有時變性和不穩定性［9］，專業化集聚對區域創新或經濟增長產生負向作用［10］。觀點三認為兩種外部性均有利于創新。兩種外部性并非對立的［11］，對區域內部企業創新活動同時產生積極作用［12］。但是不同外部性的促進作用既存在行業差異，也存在區域差異［13］，這也源于不同地區所處經濟發展階段或創新發展階段的差異［14］。受不同條件所限，兩種外部性的影響作用程度也存在差異。在產業發展初期階段，Jacobs 外部性影響最大，隨著產業發展進入成熟階段，MAR 外部性作用最大［15］。MAR外部性和Jacobs 外部性的作用程度大小還受到企業規模和集聚規模的影響［16］。

在生產性服務業集聚與區域創新能力的研究中，程中華［17］采用專利授權量作為區域創新能力的代理變量，實證檢驗了生產性服務業集聚對區域創新能力的抑制作用。雷振丹等［18］，采用專利授權量作為區域創新的代理變量，以2004—2016 年中國地級市面板數據為基礎，實證檢驗了生產性服務業層級分工的區域創新效應，結果表明，生產性服務業專業化和多樣化集聚對區域創新均產生推動作用，且多樣化集聚的效應更強。從全國層面來看，楊仁發等［19］與之結論基本一致，且進一步指出了生產性服務業專業化集聚和多樣化集聚在東、中、西部地區的影響差異。從空間效應來看，在專業化集聚和多樣化集聚兩種模式下，生產性服務業集聚均能夠對區域創新產生正向空間溢出效應［20］。

具體到某一區域視角下，陳恩等［21］選取廣東省21 個地級市作為研究對象，采用專利申請受理量來衡量區域創新能力，檢驗了生產性服務業集聚對區域創新能力的影響效應。針對于長三角地區創新能力的研究，學者李永盛等［22］、謝露露［23］、李勇輝等［24］普遍從城市群的視角出發，分別以長三角城市群25 個單體城市、長江經濟帶111 個地級市、長江經濟帶108 個城市為研究對象，實證檢驗了長三角地區生產性服務業專業化集聚、多樣化集聚的影響效應，且結論各有不同。可以發現，在生產性服務業集聚影響區域創新能力的研究中，學者們基本均采用了單一指標來衡量區域創新能力，并未構建綜合指標體系計算區域創新能力指數。分析不同外部性視角下生產性服務業集聚對區域創新能力的影響時，學者們將重點放在了MAR 外部性和Jacobs外部性上，忽略了Porter 外部性的影響效應，而這也是不容忽視的，如于斌斌等［25］全面探討了集聚的三種外部性，檢驗了生產性服務業集聚對制造業創新效率提升的影響機制。

從現有研究來看，已有文獻存在兩點不足：第一，在產業集聚之于區域創新的命題研究中，基本都采用專利受理量、專利授權量等單一指標作為區域創新的代理變量，研究較粗泛，難以全面反映區域創新能力的真實水平。第二，基于外部性視角研究生產性服務業集聚對區域創新影響的研究較少，缺少不同外部性視角下引發的影響差異和作用機制的深入分析，對Porter 外部性的研究不足。

基于以上兩點不足，本文的邊際貢獻體現在：第一，在理論機制上，從外部性視角出發，深入探討生產性服務業集聚對區域創新能力的作用機制，考察地區差異視角下的外部性作用機制。第二，在研究方法上，結合長三角地區創新發展特征，構建區域創新能力綜合評價指標體系，通過建立空間計量模型從區域異質性角度驗證生產性服務業集聚在三種不同外部性作用下對區域創新能力的影響及其空間溢出效應，尤其關注Porter 外部性的影響效應。

3 理論分析

3.1 核心概念界定

3.1.1 生產性服務業

本文認為，生產性服務業是以人力資本和知識資本作為主要生產要素、為滿足中間需求而向其他企業和組織的生產活動提供中間投入服務，從而使之實現進一步生產運作的服務性行業。

根據《國民經濟行業分類》（GB/T4754—2017）的行業分類標準，綜合考慮學界普遍分類方法和我國統計年鑒對于行業分類數據采集的歷史變遷，將生產性服務業的范圍界定為七大類：交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、計算機服務業和軟件業，金融業，房地產業，租賃和商務服務業，科學研究和技術服務業，批發和零售業。

3.1.2 生產性服務業集聚

本文以產業集聚的概念為基礎、結合生產性服務業的行業特性，將生產性服務業集聚界定為某個地理區域范圍內，大量生產性服務業企業為實現降低交易成本、滿足企業自身生產需求、增強競爭優勢、追求利益最大化等目標而選擇在空間位置上高度集中，不斷推動各類要素和生產性服務業企業在區域內匯集、集聚的現象和過程。

3.1.3 區域創新能力

本文將區域創新能力定義為：在一定區域范圍內，以提升區域競爭力、推動區域經濟增長為目的，充分激發企業、高校、研究機構、科技中介服務機構、金融機構及政府等主體的創新主觀能動性，依托并高效配置區域內創新資源，持續地將知識、技術、信息等創新投入轉化為新產品、新工藝、新服務進而實現新價值的綜合能力。在區域創新能力這一形成過程中，可以將區域創新能力解構為區域創新承載能力、投入能力、產出能力和擴散能力四個方面。

3.2 集聚外部性的作用機制

3.2.1 MAR 外部性視角下的作用機制

MAR 外部性由相同或相似產業在同一地區空間集聚產生，具有專業化集聚經濟效應，且主要通過專業化壟斷市場機制、共享機制、專業化知識溢出機制和垂直專業性貨幣關聯機制作用于區域創新能力。專業化壟斷市場機制是指集聚區企業專業化分工帶來的市場效應而產生的提高區域創新能力的機制。共享機制是指集聚區企業通過專業化勞動力、交通、信息等地方研發基礎設施以及中間投入產出品市場的共享與合作而產生的提高區域創新能力的機制。專業化知識溢出機制是指相同或相似企業集聚通過專業化知識空間溢出而產生的不斷提高區域創新能力的機制。垂直專業性貨幣關聯機制是指基于產業企業間垂直方向專業性生產交易關聯而產生的提高區域創新能力的機制［26］。

3.2.2 Jacobs 外部性視角下的作用機制

Jacobs 外部性源于不同產業在同一地區空間集聚，具有多樣化集聚經濟效應，且主要通過協同匹配機制、多樣化知識溢出機制、水平多樣性貨幣關聯機制和多樣化競爭市場機制作用于區域創新能力。協同匹配機制是指集聚區企業通過異質性、多樣化的人力資本、信息資源等生產要素的協同匹配與互補而產生的不斷提高區域創新能力的機制。多樣化知識溢出機制是指不同產業集聚通過多樣化知識空間溢出而產生的不斷提高區域創新能力的機制。水平多樣性貨幣關聯機制是指基于不同產業企業間水平方向多樣性交易關聯而產生的提高區域創新能力的機制。多樣化競爭市場機制是指集聚區企業多樣化協作競爭帶來的市場效應而產生的提高區域創新能力的機制。

3.2.3 Porter 外部性視角下的作用機制

Porter 外部性是指基于產業企業的競爭互動關系而形成的地理空間上的集聚現象，具有競爭性集聚經濟效應，且主要通過共享機制、競爭性知識溢出機制和專業化競爭市場機制作用于區域創新能力。Porter 外部性視角下的共享機制并不強調企業間的生產交易關聯，而突出同一產業內競爭激烈，更加側重集聚區內制度環境等軟性基礎設施共享而產生的經濟效益。競爭性知識溢出機制是指產業集聚通過競爭互動性知識空間溢出而產生的不斷提高區域創新能力的機制。專業化競爭市場機制是指集聚區企業專業化競爭帶來的市場效應而產生的提高區域創新能力的機制。

3.2.4 考慮地區差異視角下的外部性作用機制

依據前文所述，可將外部性對區域創新能力的作用機制梳理為“外部性—集聚經濟效應—區域創新能力發展”的鏈條機制，且對應著不同類型的外部性，表現為“專業化集聚經濟效應”“多樣化集聚經濟效應”和“競爭性集聚經濟效應”。不同類型的集聚經濟效應在不同地區間存在“選擇效應”。受地區差異因素影響，三種外部性的作用方向有所差異。

在地區視角下，對于產業結構較為單一的低創新能力地區和處于產業轉型時期的中等創新能力地區，Mar 外部性形成的專業化集聚經濟效應能夠滿足當地較為單一的生產性服務業需求，卻無法適應高創新能力地區對生產性服務業的多樣化需求，因而Mar外部性有利于中低創新能力地區的創新發展，卻不利于高創新能力地區的創新發展。對于產業類型大而多樣的中高創新能力地區，Jacobs 外部性形成的多樣化集聚經濟效應滿足了當地經濟發展對生產性服務業的多樣化需求，卻無法與低創新能力地區的單一性生產性服務業需求相匹配，因而Jacobs外部性有利于中高創新能力地區的創新發展，卻無法帶動低創新能力地區的創新發展。Porter 外部性強調專業化產業結構與競爭性市場結構。對于產業類型較為單一的中低創新能力地區，專業集聚性較強，隨著創新產品的上市以及知識技術的迅速傳播，Porter 外部性的競爭性知識溢出機制和專業化競爭市場機制推動了區域創新。高創新能力地區處于多樣化的環境中，需要汲取產業間的創新靈感和思路匹配到各自的創新產品中，Porter 外部性的專業化競爭市場機制不利于創新成果產出，阻礙了創新發展。

4 研究設計

4.1 長三角地區生產性服務業集聚外部性的測度

外部性通常使用相應的指數進行衡量，本文借鑒于斌斌［27］的測算方法，采用專業化指數衡量MAR 外部性，多樣化指數衡量Jacobs 外部性，競爭性指數衡量Porter 外部性。借鑒劉勝等［28］的方法，選用城鎮職工平均工資水平取對數來衡量市場競爭程度。其計算公式分別為：

4.2 長三角區域創新能力的測度

4.2.1 長三角地區創新特征

長三角地區創新發展呈現4 個典型特征：第一，長三角地區企業眾多、創新活躍，以企業為主體的創新活動為區域創新發展做出了巨大貢獻。第二，作為“有形之手”，地方政府發揮了其創新引導作用。第三，長三角區域內部產業分工有序，競爭與合作并存，區域一體化程度不斷提高，通過產業鏈合作實現創新鏈構建、進而促進產業鏈與創新鏈的深度融合，最終實現跨地區協同創新發展。第四，長三角地區工業基礎雄厚、商品經濟發達、水陸交通便利，外資吸引能力強，外向型經濟度較高，有利于實現以開放促進創新。由此可見，長三角地區已經逐步形成了市場主導、政府引導、區域協同、開放創新、具有特色化的區域創新體系。

4.2.2 區域創新能力評價指標體系

結合長三角地區創新特征，依據區域創新能力的概念界定，綜合參考中國科技發展戰略研究小組［29］、萬勇等［30］、張婧等［31］的研究，構建長三角區域創新能力評價指標體系如表1 所示。

表1 長三角區域創新能力綜合評價指標體系

本文在傳統主成分分析法的基礎上，參考葉明確等［32］的做法，采用改進的非線性主成分分析法對2003—2018 年長三角地區41 個地級市的區域創新能力進行評價。

4.3 模型設定與變量說明

4.3.1 模型設定

本文以知識生產函數為基礎，設定區域創新的知識生產函數如公式（4）所示，

式（5）中，i和t分別為地區和年份；Y為區域創新指標；為空間相關系數，用來捕捉生產性服務業集聚和區域創新的空間溢出效應；W為空間權重矩陣，采用反距離權重矩陣；K為研發資本存量；L為研發人員投入；X為四大控制變量。和 分別為行業個體效應和無法觀測的因素。

4.3.2 變量選取與指標說明

模型中，區域創新能力（Y）為被解釋變量，依據綜合評價指標體系采用改進的非線性主成分分析法計算得來；解釋變量MAR 外部性、Jacobs 外部性和Porter 外部性，采用前文的專業化集聚指數、多樣化集聚指數和競爭性指數來衡量。根據以往研究，選取區域基礎設施建設、開放度、地區規模和政府作用這四種因素作為控制變量。采用社會固定資產投資占GDP 比重衡量區域基礎設施建設（infra）；地區進出口總額占GDP 比重衡量開放程度（open）；地區人口數衡量地區規模（pepl）；各地區財政支出占GDP 比重來衡量政府作用（gov）。

限于篇幅，本文未將改進的非線性主成分分析法的具體步驟和計算結果置于文中，備索。

4.3.3 數據來源

本文以國家統計局、科技部公布的有關年度科技數據、宏觀經濟數據作為獲取數據的基礎，所有原始數據來源于各市統計年鑒。

4.4 實證結果分析

4.4.1 總體影響效應計量分析

本文遵循從傳統計量模型檢驗到空間計量模型檢驗的邏輯，首先構建混合OLS 模型、空間固定、時間固定、空間時間雙固定的非空面板4 種模型，由此來判斷是否可構建空間模型。采用檢驗兩個拉格朗日乘數（LM-sar 和LM-error）及其穩健形式（Robust LM-sar 和 Robust LM—error）、Hausman 檢驗、Wald 檢驗，最終確定采用雙重固定效應模型。依據檢驗結果（見表2），均采用雙重固定效應模型進行估計分析。從回歸結果來看，Jacobs 外部性和Porter外部性的系數顯著為正，且Jacobs 外部性的系數大于Porter 外部性的系數；Mar 外部性的系數未通過顯著性檢驗。總體而言，長三角地區創新發展主要受益于生產性服務業集聚的Porter 外部性和Jacobs 外部性，即生產性服務業的多樣化集聚和競爭性集聚對區域創新能力具有顯著的促進作用，且多樣化集聚的創新帶動作用明顯強于競爭性集聚。這一結論與長三角地區的產業結構類型有關，長三角地區不僅是技術、知識密集型企業的集聚地，更是高校、研究院所、跨國公司的集聚地，不同產業的集聚帶來了產業、產品和經濟的多元化，能夠滿足多樣化的市場需求，多元化的需求進一步激勵城市創新主體不斷地更新現有技術，提高創新能力。生產性服務業多樣化集聚強化了不同產業間的投入產出聯系，通過協同匹配、多樣化知識溢出、多樣性交易關聯以及多樣化協作競爭帶來的市場效應推動了區域創新發展。多樣化的產業易于形成優勝劣汰的市場競爭環境，生產性服務業競爭性集聚通過競爭互動性知識空間溢出推動區域創新能力不斷提升。上述結論再次印證了不同集聚外部性之間并非完全排斥這一觀點。空間效應方面，三種外部性的空間滯后項均顯著為正。鄰近地區的生產性服務業專業化集聚、多樣化集聚和競爭性集聚均能推動本地創新能力發展，這主要得益于集聚所產生的知識溢出效應，在地理相鄰區域間不斷擴散，進而帶動創新。

表2 變量的不同外部性空間回歸分析估計結果

表2 （續）

控制變量方面，研發資本存量、研發人員投入、區域基礎設施建設、開放程度和政府作用均能促進本地創新能力提升，城市規模的影響不顯著。然而，全部控制變量的空間滯后項均不顯著，尚未對周邊地區形成空間溢出，后文將進行空間效應分解進一步分析。

進一步地，對空間溢出效應進行分解，結果見表3 所示。Mar 外部性的直接效應不顯著，間接效應和總效應均顯著。這說明，雖然生產性服務業專業化集聚無法促進本地創新，但是本地創新發展能夠從周邊地區生產性服務業專業化集聚中明顯受益。Jacobs 外部性和Porter 外部性的直接效應、間接效應以及總效應均顯著為正，這意味著生產性服務業多樣化集聚和競爭性集聚不僅有利于本地創新，也會對周邊地區產生正向空間溢出效應。控制變量方面，研發資本存量和開放程度的直接效應顯著為正，間接效應和總效應均不顯著，尚未產生空間溢出效應；研發人員投入和區域基礎設施建設的直接效應顯著為正，間接效應顯著為負，總效應不顯著；這可能由研發人員、基礎設施建設投資的搶奪與競爭、缺乏統籌協調所致。政府作用的直接效應、間接效應和總效應均顯著為正，城市規模變量的影響不顯著。

表3 變量的不同外部性空間效應分解

表3 （續）

4.4.2 分區域影響效應計量分析

依據前文測算得到的各地區2003—2018 年創新能力水平得分值的加總合計，通過MATLAB 軟件編程、采用K-means 聚類分析法對長三角區域內41 個城市的創新能力進行分類，劃分為高創新能力地區、中等創新能力地區和低創新能力地區。

依據檢驗結果（見表4），三類地區空間面板杜賓模型均采用雙重固定效應模型進行估計分析。從回歸結果來看，生產性服務業集聚的不同外部性對區域創新的影響存在明顯的區際差異。對于高創新能力地區而言，Mar 外部性的系數顯著為負，其空間滯后項的系數顯著為正。Jacobs 外部性的系數顯著為正，其空間滯后項的系數顯著為正。Porter 外部性的系數顯著為負，其空間滯后項的系數未通過顯著性檢驗。對于中等創新能力地區而言，Mar 外部性和Jacobs 外部性的系數均顯著為正，且二者的空間滯后項的系數均未通過檢驗。Porter 外部性的系數顯著為正，其空間滯后項的系數顯著為正。對于低創新能力地區而言，Jacobs 外部性的系數和其空間滯后項的系數均不顯著。Mar 外部性和Porter 外部性的系數顯著為正，二者空間滯后項的系數均顯著為負。

表4 基于地區差異的變量不同外部性回歸分析結果

表4 （續）

這可以從產業結構調整上得到解釋：其一，高創新能力地區處于工業化中后期的發展階段，率先實行產業轉移與產業結構升級，對于生產性服務業的需求也逐漸從單一、低端向多樣、高端演進，導致生產性服務業專業化集聚難以滿足高創新能力地區創新發展對生產性服務業的多樣化需求。空間影響來看，在多樣化的產業結構下，MAR 外部性所產生的共享機制和Jacobs 外部性所產生的協同匹配機制、多樣化知識溢出機制均有助于地區間協同創新，有效帶動了周邊地區創新發展。其二，隨著高創新能力地區向中低創新能力地區實施產業轉移，中等創新能力地區兼收并蓄，形成了對生產性服務業的巨大市場需求，使得專業化集聚和多樣化集聚兩種方式都能滿足生產性服務業的需求，從而顯著地帶動創新發展。空間影響來看，在承接產業轉移過程中，MAR 外部性和Jacobs 外部性的作用機制尚未實現空間聯動、無法帶動周邊地區創新發展。其三，低創新能力地區的產業發展尚處于起步階段、相對滯后，產業結構較為單一，因而對生產性服務業的需求較為單一。空間影響來看，MAR 外部性的專業化壟斷市場機制有利于本地創新，卻不利于周邊地區創新。此外，高創新能力地區對生產性服務業存在多樣化需求，Porter 外部性引發的產業內的激烈競爭無法適應多樣化知識溢出的需要，從而使得生產性服務業的Porter 外部性阻礙了高創新能力本地創新發展，也無法帶動周邊地區創新發展。相反，中、低創新能力地區產業類型較少，專業化集聚程度更高，產業內的競爭較為激烈，創新活動頻繁，從而使得生產性服務業的Porter 外部性推動了中、低創新能力地區創新發展。空間影響來看，中等創新能力地區承接產業轉移、兼收并蓄，形成了良好的開放競爭文化氛圍，Porter 外部性下的共享機制有利于本地與周邊地區協同創新發展。低創新能力地區產業結構單一，受地方保護主義影響，專業化競爭市場機制不利于周邊地區創新發展。

控制變量方面，三類地區中，不同控制變量對本地創新和周邊地區創新的空間效應均存在差異，這與不同地區規模、經濟發展水平、人力資源水平、外資利用水平等因素相關，在此不做詳細解釋。

4.5 穩健性檢驗

為了保證研究結論的可靠性，本文將從以下兩方面對全樣本基礎回歸結果的穩健性進行檢驗。第一，更換被解釋變量的衡量指標，采用專利申請授權量衡量區域創新能力。這也是學術界最普遍廣泛采用的衡量區域創新能力的指標，如卞元超等［33］、雷淑珍等［34］。第二，改變空間權重矩陣設置。借鑒張學良［35］的做法，采用各城市人均GDP 構建經濟距離矩陣進行估計。通過上述穩健性檢驗，證實了本文研究結論具有較強的穩健性。

5 結論與建議

本文基于理論分析與實證檢驗，得到結論如下：長三角地區，不同外部性視角下生產性服務業集聚對區域創新的影響存在區際差異，應當結合地區特點與行業特點來發揮集聚外部性的創新效應。據此，提出以下建議：

第一，對于低創新能力地區而言，應注重發揮Mar 外部性優勢，不可片面追求生產性服務業“大而全”的發展模式，應基于產業基礎和資源優勢，尊重產業發展規律，發展與低創新能力地區支柱性產業關聯性強的生產性服務業，依托資源稟賦的比較優勢發展特色強勢產業，培育高質量的生產性服務業，融入整個區域的分工，形成產業鏈上下游的關聯、互補和協同關系，大力推動生產性服務業專業化集聚助力區域創新發展。對于中等創新能力地區，應當在適度發展生產性服務業專業化集聚的基礎上創造Jacobs 溢出，重視多產業、多樣化的知識溢出，以“多樣化集聚為主、專業集聚為輔”的模式引領產業和創新能力更高階發展。對于高創新能力地區而言，應堅持多樣化集聚模式，不斷擴展生產性服務業的種類和服務外延，利用其顯著的Jacobs 溢出，推動產業內、產業間以及地區間的要素流動，在滿足本地市場需求的基礎上，擴大對周邊城市的輻射，充分發揮其孵化創新的作用，提供更廣泛的區域知識交流平臺，推動創新。

第二，由于鄰近地區間生產性服務業集聚存在負向溢出，通過區域統籌規劃、引導生產性服務業的合理集聚就顯得尤為重要。長三角地區一些城市要素稟賦和地理條件頗為相近，應在考慮長三角整體生產性服務業發展的基礎上合理規劃布局各地區生產性服務業發展，不斷完善產業鏈、促進區域分工、錯位發展與差異化競爭，避免陷入低水平重復建設、同質化競爭的困境，推動區域整體生產性服務業協調發展，提升區域創新能力。