服務業(yè)集聚及對服務效率的影響＊

趙維良

（遼寧師范大學 管理學院，遼寧 大連116029）

一、引 言

工業(yè)化中后期，服務業(yè)快速增長成為經濟發(fā)展的重要特征，服務業(yè)集聚已經成為許多國家和地區(qū)增強競爭力的重要戰(zhàn)略。隨著全球服務業(yè)的迅速發(fā)展，服務業(yè)在地理空間上的集聚趨勢進一步增強，集聚發(fā)展對服務業(yè)競爭力的影響大大提高。

服務業(yè)比工業(yè)有更明顯的空間集聚特征，由于其自身時空上的不可分性、非物化性以及不可儲存性，使得其比工業(yè)更依賴于本地市場的容量，且集聚效應更強［1］。我國服務業(yè)中絕大部分行業(yè)的集聚程度呈上升趨勢［2］，而且服務業(yè)集聚有向制造業(yè)密集地區(qū)集中的態(tài)勢［3］，集聚程度上升最明顯的是住宿餐飲業(yè)，而房地產業(yè)和金融保險業(yè)集聚水平下降趨勢明顯［4］。

人口聚集與服務業(yè)發(fā)展水平高度正相關［5］，經濟集聚程度會對服務業(yè)生產效率產生顯著影響［6］。Ciccone［7］研究了產業(yè)集聚對法國、德國、意大利、西班牙和英國的勞動生產率的影響，結果表明，這些歐洲國家的勞動生產率對就業(yè)密度的彈性系數(shù)為4.5%，略低于美國的5%。而我國非農產業(yè)勞動生產率對非農就業(yè)密度的彈性為8.8%［8］。程大中和陳福炯［9］發(fā)現(xiàn)，除房地產外，中國服務業(yè)及其分部門的相對密集度與其勞動生產率存在正向關系。

二、我國服務業(yè)發(fā)展態(tài)勢

我國正處于產業(yè)結構調整、經濟發(fā)展方式轉變的關鍵時期。服務業(yè)集聚通過優(yōu)化資源整合，可以更好地使資源集約利用，凸現(xiàn)集聚效應。

（一）服務業(yè)在國民經濟中的地位

我國正處于工業(yè)化中后期，第二產業(yè)增加值占GDP比重仍然最高，但服務業(yè)發(fā)展較快，在經濟結構中的比重不斷增加，與第二產業(yè)的差距正逐漸減小。如圖1、圖2所示。服務業(yè)增加值占GDP的比重從1978年的23.9%提高到2010年的43.1%，但2002年以來，服務業(yè)增加值占GDP的比重提高較慢，2004－2006年略有下降，與第二產業(yè)差距縮小趨勢減慢；服務業(yè)就業(yè)人數(shù)占就業(yè)總人數(shù)的比重從1978年的12.2%提高到2010年的34.6%，從1994年開始，服務業(yè)就業(yè)人數(shù)超過第二產業(yè)，并保持穩(wěn)步提高態(tài)勢。

圖1 1978－2010年我國三次產業(yè)增加值占GDP的比重

圖2 1978－2010年我國三次產業(yè)就業(yè)比重

（二）服務業(yè)內部結構

從服務業(yè)各行業(yè)增加值來看（見表1），批發(fā)零售業(yè)、房地產業(yè)、金融業(yè)、交通運輸倉儲和郵政業(yè)成為服務業(yè)產值增加的支柱行業(yè)，對GDP的貢獻分別為8.5%、5.5%、5.2%和4.9%；公共管理和社會組織占GDP比重也達到4.4%；科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)，水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)，文化、體育和娛樂業(yè)產值規(guī)模相對較小，分別占1.4%、0.4%和0.7%，它們主要屬于社會性服務業(yè)。全國城鎮(zhèn)服務業(yè)就業(yè)人數(shù)最多的是批發(fā)和零售業(yè)，就業(yè)人數(shù)達到4 815.7萬人，教育、公共管理和社會組織也分別達到1 581.8萬人和1 428.5萬人；就業(yè)人數(shù)最少的是文化、體育和娛樂業(yè)，水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)，分別為228.9萬人和244.7萬人。

表1 服務業(yè)各行業(yè)增加值及就業(yè)人數(shù)

三、我國服務業(yè)集聚狀況

（一）測算方法

1.空間基尼系數(shù)

產業(yè)集聚有多種測算方法，Krugrman（1991）［10］等人用空間基尼系數(shù)來測定美國制造業(yè)集聚程度，本文用空間基尼系數(shù)來測定我國服務業(yè)的集聚程度，其計算方法如下：

Gj為行業(yè)j的空間基尼系數(shù)，Gj介于0和1之間，Gj越大，表示行業(yè)j集聚度越高，反之則越趨向于分散；Eij代表地區(qū)i中j行業(yè)的就業(yè)人數(shù)，Ej表示全國行業(yè)j的就業(yè)人數(shù)，Ei為地區(qū)i所有行業(yè)的就業(yè)人數(shù)，E為全國總就業(yè)人數(shù)。

2.區(qū)位熵

為了考察各地區(qū)服務業(yè)空間分布和集聚情況，對各地區(qū)的區(qū)位熵進行計算，計算公式為：

LQi＝（Eij/Ei）/（Ej/E）。

其中，LQ是i地區(qū)的區(qū)位熵，Eij代表地區(qū)i的j行業(yè)就業(yè)人數(shù)，Ej表示全國該行業(yè)j的就業(yè)人數(shù)，Ei為地區(qū)i所有行業(yè)的就業(yè)人數(shù)，E為全國總就業(yè)人數(shù)。當LQij＞1時，表示i地區(qū)的j行業(yè)供給能力大于本地區(qū)的需求能力，該行業(yè)或其產品可以向外輸出，反之當LQi＜l時，則表示i地區(qū)的j行業(yè)的供給不能滿足本地的需求，需要從外部獲得部分供給。

（二）服務業(yè)各行業(yè)集聚情況

表2 中國2008－2010年各行業(yè)空間基尼系數(shù)

我國2008－2010年各行業(yè)空間基尼系數(shù)見表2，從發(fā)展趨勢看，2008－2010年間第三產業(yè)以及第三產業(yè)內部的各行業(yè)的集聚程度呈上升趨勢；從集聚程度來看，服務業(yè)集聚程度較高的行業(yè)主要集中在租賃和商務服務業(yè)，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)，居民服務和其他服務業(yè)，房地產業(yè)也較高；集聚程度較低的是衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)，金融業(yè)?？偟膩砜?，我國商務、信息和房地產等現(xiàn)代服務業(yè)集聚程度較高，社會保障等社會性服務業(yè)集聚程度較低，金融業(yè)由于在各個地區(qū)都有分支機構和大量的從業(yè)人員，致使以就業(yè)人數(shù)作為指標衡量集聚程度不明顯。

（三）各地區(qū)主要行業(yè)集聚情況

從表3可看出，多數(shù)地區(qū)的區(qū)位熵大于1，說明第三產業(yè)發(fā)展已經有一定集聚程度，區(qū)位熵最高的是北京，青海、貴州和海南等區(qū)位熵也較高，主要是工業(yè)相對落后造成的。從服務業(yè)主要行業(yè)來看，北京、上海、天津等經濟發(fā)達地區(qū)區(qū)位熵較突出，而經濟落后地區(qū)和以工業(yè)為主的地區(qū)主要服務行業(yè)區(qū)位熵較低。在制定服務業(yè)集群發(fā)展戰(zhàn)略時，要注意各地區(qū)優(yōu)勢服務業(yè)之間的布局。尤其是要考慮各行業(yè)布局的影響因素以及本地的區(qū)位優(yōu)勢、資源優(yōu)勢、產業(yè)優(yōu)勢等進行科學布局。

表3 2010年我國各地區(qū)服務業(yè)及主要行業(yè)區(qū)位熵

四、服務業(yè)集聚對服務效率的影響

采用比較勞動生產率來衡量服務業(yè)效率，即服務業(yè)的產值比重同在此部門就業(yè)的勞動力比重的比率。比較勞動生產率越高，表明服務業(yè)的產值與勞動力比值越大，服務效率越高，其計算公式為：

B1為服務業(yè)比較勞動生產率，G為總產值，G1為服務業(yè)產值，L為勞動力總數(shù)，L1為服務業(yè)勞動力人數(shù)。

從表4可以看出，全國比較勞動生產率達到1.25，表明服務業(yè)效率較高；比較勞動生產率最高的是西藏和云南等工業(yè)相對落后地區(qū)，江蘇、浙江等沿海發(fā)達地區(qū)也較高，遼寧、吉林等老工業(yè)基地服務業(yè)的比較勞動生產率相對較低。

表4 全國及各地區(qū)比較勞動生產率

續(xù)上表

為了考察服務業(yè)集聚對服務效率的影響，用2010年全國各地區(qū)截面數(shù)據(jù)來檢驗服務業(yè)集聚度與比較勞動生產率的關系（見表5）。從回歸分析結果來看，服務業(yè)集聚對服務效率的影響不顯著，表明我國服務業(yè)集聚還處在初級階段，由集聚帶來的效率還沒有明顯體現(xiàn)。

表5 服務業(yè)集聚與比較勞動生產率回歸分析

五、結 論

本文利用產業(yè)集聚相關測量指標，計算了我國服務業(yè)集聚情況。服務業(yè)以及內部的各行業(yè)的集聚程度呈上升趨勢，服務業(yè)集聚程度較高的行業(yè)主要集中在租賃和商務服務業(yè)，信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)，居民服務和其他服務業(yè)，房地產業(yè)；集聚程度較低的是衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)、金融業(yè)。商務、信息和房地產等現(xiàn)代服務業(yè)集聚程度較高，社會保障等社會性服務業(yè)集聚程度較低，多數(shù)地區(qū)的服務業(yè)區(qū)位熵大于1，說明我國服務業(yè)發(fā)展已經有一定集聚程度，區(qū)位熵最高的是北京，青海、貴州和海南等區(qū)位熵也較高，主要是工業(yè)相對落后造成的。從服務業(yè)主要行業(yè)來看，北京、上海、天津等經濟發(fā)達地區(qū)區(qū)位熵較突出，而經濟落后地區(qū)和以工業(yè)為主的地區(qū)主要服務行業(yè)區(qū)位熵較低。因此，在制定服務業(yè)集群發(fā)展戰(zhàn)略時，要注意各地區(qū)優(yōu)勢服務業(yè)之間的布局，尤其是要考慮各行業(yè)布局的影響因素以及本地的區(qū)位優(yōu)勢、資源優(yōu)勢、產業(yè)優(yōu)勢等進行科學布局。

在服務效率的計算中，全國比較勞動生產率達到1.25，服務業(yè)效率較高；比較勞動生產率最高的是西藏和云南等工業(yè)相對落后地區(qū)，江蘇、浙江等沿海發(fā)達地區(qū)也較高，遼寧、吉林等老工業(yè)基地服務業(yè)的比較勞動生產率相對較低，服務業(yè)相對工業(yè)發(fā)展還不夠發(fā)達。回歸分析表明，服務業(yè)集聚對服務效率的影響不顯著，表明我國服務業(yè)集聚還處在初級階段，由集聚帶來的效率還沒有明顯體現(xiàn)。

［1］Illeris S，Philippe.Introduction：the role of service in regional economic growth［J］.Service Industries Journal，1993，13，（2）：3－10.

［2］李文秀，胡繼明.中國服務業(yè)集聚實證研究及國際比較［J］.武漢大學學報（哲學社會科學版），2008，（2）：213－219.

［3］馬風華，劉俊.我國服務業(yè)地區(qū)性集聚程度實證研究［J］.經濟管理，2006，（23）：10－13.

［4］陳立泰，張祖妞.我國服務業(yè)空間集聚水平測度及影響因素研究［J］.中國科技論壇，2010，（9）：51－57.

［5］周天勇.高級發(fā)展經濟學［M］.北京：中國人民大學出版社，2006.

［6］胡霞.集聚效應對中國城市服務業(yè)發(fā)展差異影響的實證研究［J］.財貿研究，2007，（5）：44－50.

［7］Ciccone A.Agglomeration Effects in Europe［J］.European Economic Review，2002，46，（2）：213－227.

［8］范劍勇.產業(yè)集聚與地區(qū)間勞動生產率差異［J］.經濟研究，2006，（11）：72－81.

［9］程大中，陳福炯.中國服務業(yè)相對密集度及對其勞動生產率的影響［J］.管理世界，2005，（2）：77－84.

［10］Krugman P.Geography and trade［M］.Leuven：Leuven University，1991.