基于空間模型的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系研究

劉麗萍

(安徽工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽馬鞍山 243000)

一、引言及文獻(xiàn)綜述

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，通常是指為保持工業(yè)生產(chǎn)過程的連續(xù)性、促進(jìn)工業(yè)技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)升級和提高生產(chǎn)效率提供保障服務(wù)的服務(wù)行業(yè)。在我國2006年出臺的《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十一個五年規(guī)劃綱要》中，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)被劃分為交通運(yùn)輸業(yè)、現(xiàn)代物流業(yè)、金融服務(wù)業(yè)、信息服務(wù)業(yè)和商務(wù)服務(wù)業(yè)。在2011年《十二五規(guī)劃綱要》(簡稱)中，國家明確提出，促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與先進(jìn)制造業(yè)融合以及加快生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展。21世紀(jì)以來，隨著我國工業(yè)化程度加深、區(qū)域經(jīng)濟(jì)布局優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，生產(chǎn)要素資源在區(qū)域內(nèi)的流動、重組、合并趨勢加速，金融業(yè)、交通物流業(yè)、信息服務(wù)業(yè)和電子商務(wù)業(yè)等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)出現(xiàn)空間集聚現(xiàn)象。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對我國各大區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有關(guān)鍵性的推動作用。在東部地區(qū)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動先進(jìn)制造業(yè)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與服務(wù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等;在中西部地區(qū)，由于承接以加工制造業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是其現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)增長的重要方式，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的適度發(fā)展可避免產(chǎn)業(yè)承接出現(xiàn)脫節(jié)、產(chǎn)業(yè)鏈斷裂與產(chǎn)業(yè)對接不暢等現(xiàn)象出現(xiàn)。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展對東中西地區(qū)的其他行業(yè)健康發(fā)展有著極其重要的意義。

學(xué)術(shù)界對于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚現(xiàn)象及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行了深入研究。1966年，美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Greenfield在研究服務(wù)業(yè)及其分類時，基于服務(wù)業(yè)的“功能性分類”，最早提出了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的概念［1］。1986年，Riddle對產(chǎn)業(yè)分工進(jìn)行研究，認(rèn)為制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)存在共生性［2］。2000年，Coffer認(rèn)為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)包含大量的人力資本和知識資本，是一種中間投入而非最終產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)，是用來生產(chǎn)其他產(chǎn)品或服務(wù)的產(chǎn)業(yè)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)能夠促進(jìn)生產(chǎn)專業(yè)化、擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)資本，從而提高勞動與其他生產(chǎn)要素的生產(chǎn)率［3］。2005年，Paolo等在研究制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的互動關(guān)系及作用機(jī)理時發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)以中間性服務(wù)投入聯(lián)系起來，兩者之間存在相互作用、相互依賴、共同發(fā)展的互動關(guān)系［4］。2007年，Ellison等通過投入－產(chǎn)出法測度服務(wù)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)，指出服務(wù)部門的擴(kuò)張通過兩種途徑促進(jìn)制造業(yè)發(fā)展［5］。

近年來我國學(xué)者對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系也開展了相關(guān)研究。在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的誘因方面，2011年，吳義爽、徐夢周對浙江制造業(yè)戰(zhàn)略創(chuàng)新研究發(fā)現(xiàn)，個體制造企業(yè)通過服務(wù)平臺戰(zhàn)略，不僅獲取了服務(wù)產(chǎn)業(yè)的新利潤增長點(diǎn)和競爭優(yōu)勢，為自身“產(chǎn)業(yè)間”升級奠定堅實(shí)基礎(chǔ)，而且在產(chǎn)業(yè)層面上催化生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚［6］。在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各分行業(yè)集聚程度及其對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響方面，2011年，鐘祖昌利用區(qū)位熵理論分析了我國物流產(chǎn)業(yè)集聚狀況，發(fā)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)集聚在省域之間存在較強(qiáng)的空間相關(guān)性，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對物流業(yè)集聚具有明顯的促進(jìn)作用［7］。2012年，王琢卓，韓峰采用面板VAR模型研究我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對城市經(jīng)濟(jì)增長的影響，發(fā)現(xiàn)兩者間存在因果關(guān)系［8］。2011年，李林、丁藝等運(yùn)用空間計量方法對我國金融集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的空間效應(yīng)進(jìn)行分析，得出金融集聚具有空間相關(guān)性結(jié)論，并檢驗金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)［9］。2012年，吳福象等采用空間計量方法研究了電子信息產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)融合效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)電子信息產(chǎn)業(yè)存在空間集聚特征并且集聚程度在逐年提高［10］。

通過已有文獻(xiàn)來看，國外研究從概念、理論和實(shí)證等方面對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及其溢出效應(yīng)進(jìn)行了系統(tǒng)性研究，具有借鑒意義，但是他們較多地著眼于第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移輸出區(qū)，并且認(rèn)為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展由市場主導(dǎo)等，這些與我國相關(guān)國情存在顯著差別。國內(nèi)相關(guān)研究文獻(xiàn)，在研究目標(biāo)方面，主要為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各分行業(yè)，而基于《十二五規(guī)劃綱要》界定的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，相關(guān)研究成果目前尚不豐富;在研究方法上，現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn)大多通過普通計量方法完成，缺乏規(guī)范的空間計量方法，難于對內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行深入探討;在研究成果方面，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展及其與制造業(yè)的關(guān)系得到較多的研究，而在空間集聚及其經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)方面的研究較為欠缺。本文基于前述兩個《規(guī)劃綱要》對于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的界定，利用空間計量方法，通過Moran'I指數(shù)來確定我國省域?qū)用嫔辖?jīng)濟(jì)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間集聚性，建立空間計量模型分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的溢出效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上提出相關(guān)的對策建議。

二、理論分析框架

(一)空間相關(guān)性檢驗?zāi)Ｐ?/h3>

1988年，Anselin的空間計量經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)體內(nèi)不同區(qū)域間經(jīng)濟(jì)增長過程中存在空間自相關(guān)性［11］。為驗證經(jīng)濟(jì)要素在地理空間上是否隨機(jī)分布，學(xué)者們一般運(yùn)用Moran'I指數(shù)或者G統(tǒng)計量進(jìn)行檢驗。Moran'I指數(shù)反映統(tǒng)計學(xué)意義上相鄰空間區(qū)域單元屬性值的相關(guān)程度。本文采用Moran'I指數(shù)對我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)全局、局域的空間自相關(guān)性進(jìn)行檢驗。

其中Y為因變向量，X和ε分別為自變向量與誤差向量。

其中e為(1)式的最小二乘法估計(OLS)殘差，W是行標(biāo)準(zhǔn)化的空間權(quán)重矩陣。

其中，Yi為經(jīng)濟(jì)體內(nèi)第i個區(qū)域的統(tǒng)計指標(biāo)量，它不包含第一產(chǎn)業(yè)的國內(nèi)生產(chǎn)總值(后文簡稱非農(nóng)gdp)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各分產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(如金融業(yè)、商務(wù)業(yè)等)以及非農(nóng)勞動力投入量。分別為樣本均值和樣本標(biāo)準(zhǔn)差，n為樣本個數(shù)(n=31)。

Moran'I指數(shù)檢驗的原假設(shè)為OLS估計殘差間不存在空間相關(guān)性，備擇假設(shè)為OLS估計殘差間存在空間相關(guān)性。當(dāng)模型誤差服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布時，Moran'I統(tǒng)計量服從:

空間權(quán)矩陣W一般按照地理相鄰、經(jīng)濟(jì)相鄰、網(wǎng)絡(luò)劃分等進(jìn)行設(shè)置。Moran'I指數(shù)的值在［－1，1］之間，它等于0時顯示不相關(guān)。如果Zd通過標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布檢驗(0.01或者0.05置信水平)，則顯示統(tǒng)計指標(biāo)量在空間分布上存在全局性自相關(guān)。通過繪制Moran'I指數(shù)的散點(diǎn)圖我們可以直觀地發(fā)現(xiàn)研究指標(biāo)之間的空間相關(guān)性。本文運(yùn)用Excel、Matlab、Eviews軟件進(jìn)行計算。

(二)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)支持經(jīng)濟(jì)增長的空間計量模型

在得出研究指標(biāo)存在顯著的空間相關(guān)性之后，有關(guān)產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)增長空間溢出程度的計量模型，空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)常采用空間滯后模型(SLM:Spatial lag model)、空間誤差模型(SEM:Spatial error model)和杜賓空間計量模型(DEM)進(jìn)行分析，對這些模型的適用性甄別、檢驗的原理可見相關(guān)文獻(xiàn)［12］。

1.根據(jù)柯布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)推衍出的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系為［2，11］:

(6)式中，Y代表經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出;Si為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各部門產(chǎn)值;Lb為非農(nóng)勞動力投入量。

2.在本文中，空間滯后模型(SLM)主要用于研究被解釋變量在區(qū)域間的擴(kuò)散效應(yīng)，其表達(dá)式為Y=αWY+βX+ε，該表達(dá)式可變化為:

3.在檢驗解釋變量的相互作用是否因所處區(qū)位不同而存在差異時，本文采用空間滯后模型(SEM)進(jìn)行研究，其表達(dá)式為，其中，ε為隨機(jī)誤差項向量，該表達(dá)式可變化為:

4.當(dāng)空間相關(guān)性體現(xiàn)在解釋變量時，Anselin根據(jù)Durbin的殘差自相關(guān)時間序列模型推導(dǎo)出杜賓空間計量模型(DEM)［11］Y= αWY+βX+λWX+ε，該表達(dá)式可變化為:

在(7)式至(9)式中，w_X代表X的空間滯后量，w為空間權(quán)矩陣，σ為SEM空間誤差項，c為回歸常數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項，ai、α和β為回歸系數(shù)。根據(jù)Anselin的建議，并參考相關(guān)文獻(xiàn)，本文運(yùn)用極大似然估計法并采用軟件Eviews6.0進(jìn)行回歸分析［11］。

(三)變量選取與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)研究目標(biāo)的經(jīng)濟(jì)學(xué)屬性和數(shù)據(jù)的可得性，本文選取全國31個行政省份(不含港澳臺)作為子區(qū)域研究對象。關(guān)于經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，為保證實(shí)證數(shù)據(jù)的新穎性與可靠性，同時為考察2008年全球金融危機(jī)對我國經(jīng)濟(jì)的影響，本文選用2009—2011年各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)。被解釋變量(gdp)為各省份的非農(nóng)國內(nèi)生產(chǎn)總值;解釋變量組根據(jù)前述兩個《規(guī)劃綱要》的界定，本文選取商務(wù)業(yè)產(chǎn)值(bn)、金融業(yè)產(chǎn)值(fina)、信息業(yè)產(chǎn)值(it)、交通運(yùn)輸業(yè)產(chǎn)值(trans)和非農(nóng)勞動力投入量(lb)。根據(jù)中國統(tǒng)計局的統(tǒng)計分類，本文中商務(wù)業(yè)用統(tǒng)計年鑒相關(guān)目錄下的“租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)”與“科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘察業(yè)”來代表;金融業(yè)用所在行業(yè)增加值來表示;信息業(yè)用電信業(yè)務(wù)總產(chǎn)值來表示;物流業(yè)限于數(shù)據(jù)的可得性，參考已有文獻(xiàn)的研究并結(jié)合該行業(yè)的現(xiàn)實(shí)，采取與交通運(yùn)輸業(yè)歸并，用“交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)總值”來表示。

本文采用國內(nèi)生產(chǎn)總值(包含第一產(chǎn)業(yè)gdp)作為被解釋變量進(jìn)行回歸分析時，其顯著度與擬合度檢驗相對較低。2008年，程大中有關(guān)我國生產(chǎn)性服務(wù)的投入結(jié)構(gòu)研究顯示，第二、第三產(chǎn)業(yè)共獲得92.6%的投入量，而第一產(chǎn)業(yè)僅獲得7.4%的投入量［11］。其他有關(guān)我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的研究，主要著眼于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與第二、第三產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)。為了進(jìn)行符合特定經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的實(shí)證研究，本文采用剔除第一產(chǎn)業(yè)之后的各省份非農(nóng)gdp作為被解釋變量。電信業(yè)務(wù)總產(chǎn)值的數(shù)據(jù)來源于2009—2011年全國電信業(yè)統(tǒng)計公報，其他數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒2010—2012》。

三、檢驗結(jié)果與分析

(一)空間相關(guān)性檢驗

在建立空間權(quán)矩陣時，如果省域間地理相鄰則系數(shù)為1，否則系數(shù)為0(本文設(shè)定海南省與廣東省、廣西壯族自治區(qū)隔海相鄰)。根據(jù)前述理論與計量模型，本文得到各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的Moran'I值及檢驗值，具體計算結(jié)果見表1。

表1 2009—2011年非農(nóng)gdp、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)指標(biāo)及非農(nóng)勞動力投入量的Moran'I值

由表1可知，Moran'I值的正態(tài)統(tǒng)計量Zd基本大于正態(tài)分布函數(shù)在0.01顯著性水平上的臨界值，該結(jié)果顯示，在研究時段內(nèi)各研究變量在空間分布上具有顯著的空間正自相關(guān)關(guān)系，存在明顯的空間集聚現(xiàn)象。對各研究變量Moran'I值的波動分析可知，商務(wù)業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)的Moran'I值小幅增長，反映這些產(chǎn)業(yè)存在空間集聚加強(qiáng)的趨勢;非農(nóng)勞動力投入量的Moran'I值逐年下降，顯示其空間集聚性逐漸減弱;非農(nóng)gdp、信息業(yè)和金融業(yè)的Moran'I值微幅振蕩，反映其空間集聚趨勢存在波動。從各研究變量Moran'I值的同期相對比較來看，非農(nóng)gdp、金融業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和非農(nóng)勞動力投入量(均大于0.2)接近，明顯高于商務(wù)業(yè)和信息業(yè)(處于0.15左右)。結(jié)合2008年全球金融危機(jī)以及我國同期出臺的促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長政策可知，本文研究時段內(nèi)“民工返鄉(xiāng)潮”、中西部地區(qū)承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移以及“四萬億基建”投資等事件，對我國非農(nóng)勞動力空間集聚、交通運(yùn)輸業(yè)以及信息業(yè)發(fā)展布局產(chǎn)生顯著影響。綜合來看，經(jīng)濟(jì)增長的集聚趨勢與國家區(qū)域經(jīng)濟(jì)優(yōu)化布局之間存在動態(tài)博弈的長期過程，這一點(diǎn)從非農(nóng)gdp與金融業(yè)的Moran'I值波動以及各研究變量依然存在顯著的全局性空間集聚現(xiàn)象中得以體現(xiàn)。

Moran'I指數(shù)散點(diǎn)圖直觀地顯示出各省域與臨近省域同類研究指標(biāo)之間的關(guān)系，揭示研究變量的局域相關(guān)關(guān)系。散點(diǎn)圖的橫坐標(biāo)表示研究量值的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)值，縱坐標(biāo)表示該量鄰近值的加權(quán)平均值。圖1(見下頁)為本研究中具有代表性的我國2011年非農(nóng)gdp、金融業(yè)、信息業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)Moran'I指數(shù)散點(diǎn)圖。從圖1(a)中可知，落在第一象限的有上海、福建、山東、江蘇、浙江、河北和河南等9個省市，表示非農(nóng)gdp高產(chǎn)值區(qū)域與同為高產(chǎn)值區(qū)域相鄰的正空間自相關(guān)集群;落在第二象限有海南、安徽、江西、天津等6個省市，這是非農(nóng)gdp低產(chǎn)值區(qū)域被高產(chǎn)值區(qū)域包圍的負(fù)空間自相關(guān)集群;落在第三象限同為非農(nóng)gdp低產(chǎn)值相鄰的省市有新疆、青海、云南、西藏、寧夏和貴州等12個研究省份，代表具有正空間自相關(guān)關(guān)系的集群;落在第四象限有廣東、四川、湖北等4個省份，這是自身為非農(nóng)gdp高產(chǎn)值區(qū)域而被低產(chǎn)值區(qū)域包圍的負(fù)空間自相關(guān)集群。圖1(a)中處于第一、第三象限，顯示具有正空間自相關(guān)關(guān)系的集群省市有21個，占比為67.7%，說明我國非農(nóng)gdp集聚顯著存在。對圖1中金融業(yè)、信息業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)可同理進(jìn)行類似的解讀。

綜合圖1可知，江蘇、上海、浙江、山東和福建5省市一直落在第一象限，而廣東省一直落在第四象限，顯示我國東部沿海各省市在社會經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展的各關(guān)鍵領(lǐng)域中都領(lǐng)先。西藏、青海、新疆、寧夏、甘肅、云南和貴州7省總是落在第三象限，說明我國西部區(qū)域尤其是邊疆省區(qū)具有很大的發(fā)展?jié)摿?。海南、安徽、江西、天津?省一直落在第三象限，反映這些低值省市與高值區(qū)域相鄰，具有良好的承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移地理空間基礎(chǔ)。河南、河北、四川、湖北4個人口、經(jīng)濟(jì)大省并不總是落在某個象限，結(jié)合4省的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及其各自周邊省市區(qū)狀況可知，這些省份的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展對我國整體的均衡發(fā)展具有關(guān)鍵作用。對數(shù)據(jù)進(jìn)一步整理可知，總是落在同一象限的省市區(qū)有22個，占比為71%，顯示本文的研究指標(biāo)各自存在空間相關(guān)性之外，指標(biāo)間的空間相關(guān)性也具有一致性。

圖1 (a)2011年非農(nóng)gdpMoran'I散點(diǎn)圖

圖1 (b)2011年金融業(yè)Moran'I散點(diǎn)圖

圖1 (c)2011年信息業(yè)Moran'I散點(diǎn)圖

圖1 (d)2011年交通運(yùn)輸業(yè)Moran'I散點(diǎn)圖

(二)參數(shù)估計

前述檢驗結(jié)果顯示:研究變量之間存在顯著空間相關(guān)性;生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系應(yīng)根據(jù)空間計量模型來分析，即由公式(7)至公式(9)來進(jìn)行回歸參數(shù)估計。為了比對分析，本文首先對2011年度各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行不含空間相關(guān)量的估計，分別采用最小二乘法(OLS)和極大似然估計(ML)兩種回歸分析方法，其中在ML中采用有“異方差”回歸模式，結(jié)果見表2。從表2可知，兩種回歸模型中所得系數(shù)一致，擬合優(yōu)度較高;在OLS模型中商務(wù)業(yè)、金融業(yè)數(shù)據(jù)未通過檢驗;ML模型中所有變量通過10%顯著性檢驗，并且SC值較小，說明采用“異方差”的ML模型回歸方程的擬合優(yōu)度良好，不過模型中變量間存在顯著空間相關(guān)，這又證實(shí)了具有空間相關(guān)性的研究變量可以存在于擬合優(yōu)度較好的普通回歸模型中。本文對2009年度、2010年度數(shù)據(jù)同理處理可得到類似的結(jié)果。

表2 未考慮空間效應(yīng)的OLS、ML參數(shù)估計結(jié)果(2011年)

在引入空間相關(guān)性進(jìn)行估計時，區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與要素之間可能存在滯后效應(yīng)。為使預(yù)測更加合理，本文以非農(nóng)gdp為被解釋變量建立當(dāng)期模型和跨期模型。當(dāng)期模型中，本文選取2011年非農(nóng)gdp及其解釋變量數(shù)據(jù)?？缙谀Ｐ椭?，本文選取2011年非農(nóng)gdp為被解釋變量，2009年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)及非農(nóng)勞動力數(shù)據(jù)為解釋變量，該模型反映期初投入對期末產(chǎn)出的跨期效應(yīng)。本文利用極大似然估計方法(有異方差模式下)對當(dāng)期模型和跨期模型的空間效應(yīng)進(jìn)行估計，并分別采用SLM、SEM、DEM空間模型進(jìn)行計量分析，結(jié)果見下頁表3和表4。

對2011年當(dāng)期模型回歸檢驗可得(見表3)，SEM、DEM模型的估計參數(shù)分別有4項、5項未通過5%置信水平檢驗，并且其擬合優(yōu)度較低(小于0.7)，說明這兩種空間計量模型檢驗效果較差。相比之下，SLM模型的Log－l的絕對值相對較大而S－c值最小，參數(shù)中除商務(wù)業(yè)bn項以外都通過了5%置信水平檢驗，擬合優(yōu)度為0.7682，顯示SLM模型較好地擬合空間溢出效應(yīng)。與已有的研究結(jié)果不同的是，從擬合優(yōu)度方面考察，本文考慮空間效應(yīng)的三種模型擬合優(yōu)度值(該值中最大的為0.7682)，都小于未考慮空間效應(yīng)的ML模型(大于0.98)，這說明具有顯著空間效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)變量數(shù)據(jù)組可以較好地通過普通模型的回歸檢驗。

表3 服務(wù)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長的SLM、SEM、DEM估計結(jié)果(當(dāng)期模型)

考察表3的空間滯后模型(SLM)參數(shù)估計結(jié)果可知，金融業(yè)、信息業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)的系數(shù)均為正值，顯示這些產(chǎn)業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長存在正向相關(guān)關(guān)系。信息業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和非農(nóng)勞動力投入量的系數(shù)分別高達(dá)7.4674、5.6973和6.0398，說明基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人力資源投入對區(qū)域非農(nóng)經(jīng)濟(jì)的拉動效應(yīng)十分顯著。相比之下金融業(yè)(即金融行業(yè)增加值)的系數(shù)為1.1382，顯示金融業(yè)對區(qū)域非農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長的正向拉動效應(yīng)一般，可能合理的解釋是，金融業(yè)相比模型中的其他各項，在產(chǎn)業(yè)競爭力與運(yùn)行效率方面存在差距。考察相關(guān)系數(shù)可知，在SLM模型中投入量系數(shù)為－0.0211，即其經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)為負(fù)，說明我國省域經(jīng)濟(jì)增長空間滯后負(fù)向效應(yīng)明顯，特定省市的經(jīng)濟(jì)增長與其所相鄰的省份存在較強(qiáng)的資源競爭關(guān)系。

表4 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長的SLM、SEM、DEM估計結(jié)果(跨期模型)

由表4可知，相對于當(dāng)期模型，跨期模型中SLM、SEM和DEM三種空間計量模型的擬合優(yōu)度檢驗值都有顯著提高(R2值達(dá)到0.8以上)。尤為關(guān)鍵的是，跨期模型中未通過5%顯著性檢驗的變量大幅減少，僅出現(xiàn)在SLM模型中的非農(nóng)gdp溢出項(p=0.0738)以及在DEM模型中的非農(nóng)gdp溢出項(p=0.2256)和非農(nóng)勞動力溢出項(p=0.4135)上，而在SEM模型中各參數(shù)基本上通過1%置信水平檢驗。以上結(jié)果顯示跨期模型比當(dāng)期模型具有更好的擬合優(yōu)度，跨期模型由于考慮了經(jīng)濟(jì)增長中要素投入的滯后效應(yīng)，從而有效地提高了估計參數(shù)的可信度。

由表4中全部參數(shù)通過檢驗的SEM模型可知，解釋變量的商務(wù)業(yè)、金融業(yè)、信息業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)和非農(nóng)勞動力項系數(shù)為正，這些變量對區(qū)域非農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長具有正向拉動作用。結(jié)合我國經(jīng)濟(jì)增長的現(xiàn)實(shí)來看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各分產(chǎn)業(yè)可有效促進(jìn)東部省市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、中西部省市承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。非農(nóng)勞動力投入量對于東部省市出口導(dǎo)向型、勞動密集型產(chǎn)業(yè)具有重要意義。具體而言，商務(wù)業(yè)對區(qū)域非農(nóng)gdp增長的拉動作用最大，而非農(nóng)勞動力投入量、交通運(yùn)輸業(yè)和金融業(yè)次之，這與現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)細(xì)分以及我國國民經(jīng)濟(jì)主要靠要素驅(qū)動密切相關(guān)。相比之下，信息業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用雖然存在，但是明顯小于人們的預(yù)期，可能合理的解釋是，廣大中西部省域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較弱、區(qū)域創(chuàng)新能力一般，信息業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用尚未彰顯。結(jié)合表3的SLM模型信息業(yè)系數(shù)可知，信息業(yè)有效推動區(qū)域內(nèi)技術(shù)與創(chuàng)新知識的擴(kuò)散，從而對經(jīng)濟(jì)增長具有較大的拉動作用。表4中，空間滯后誤差項系數(shù)為負(fù)并且通過1%置信水平檢驗，不僅進(jìn)一步證實(shí)空間相關(guān)性存在，而且再次證實(shí)鄰近區(qū)域的解釋變量誤差沖擊對本區(qū)域被解釋變量存在負(fù)向影響，即我國省域間存在較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)資源競爭關(guān)系。

DEM模型反映各解釋變量對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出程度。觀察表4可知，商務(wù)業(yè)、金融業(yè)、信息業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)的空間溢出項基本通過置信度5%顯著度檢驗，系數(shù)為6.4342的商務(wù)業(yè)溢出項通過地理機(jī)制對區(qū)域非農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長發(fā)揮顯著的正向拉動作用，金融業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)的溢出項具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)增長正向拉動作用，而信息業(yè)溢出項具有顯著的負(fù)向拖拽作用。對此合理的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋為:商務(wù)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)有助于經(jīng)濟(jì)大省集聚資源;信息業(yè)對經(jīng)濟(jì)大省的作用有兩種，在省市內(nèi)部，信息業(yè)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(系數(shù)為3.8806)，而在省市之間，信息快速有效的傳遞使產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、招商引資等經(jīng)濟(jì)活動向相對弱勢省份擴(kuò)散，信息業(yè)溢出項在促進(jìn)非農(nóng)gdp低產(chǎn)值省市經(jīng)濟(jì)增長的同時可能拉低高產(chǎn)值省市經(jīng)濟(jì)增長?？紤]到當(dāng)前我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整尚在進(jìn)行中，非農(nóng)gdp增量主要由經(jīng)濟(jì)大省完成，因此信息業(yè)溢出項對經(jīng)濟(jì)增長起著負(fù)向作用(系數(shù)為－3.4741)。由此可見，在DEM模型中，商務(wù)業(yè)、金融業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)及其溢出項對區(qū)域非農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長的作用表現(xiàn)各異。

綜上可知:(1)我國省域非農(nóng)gdp發(fā)展及其解釋變量(生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各產(chǎn)業(yè)以及非農(nóng)勞動力投入量)各自存在顯著的空間相關(guān)性，此外，對比Moran'I指數(shù)散點(diǎn)圖可知，變量間的空間相關(guān)性具有一致性。(2)普通回歸模型的擬合優(yōu)度最好，但不能反映變量的空間相關(guān)性;當(dāng)期空間計量模型能夠反映空間相關(guān)性，但參數(shù)估計置信水平較差;跨期空間計量模型既有效地反映空間相關(guān)性，也具有較好的擬合優(yōu)度和參數(shù)估計置信水平。(3)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各產(chǎn)業(yè)及非農(nóng)勞動力投入量對省域非農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的跨期正向拉動作用。這可能與處于工業(yè)化中后期階段，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長既依靠要素投入，又逐漸提高要素效能有關(guān)。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，商務(wù)業(yè)拉動作用最大，非農(nóng)勞動力投入量、交通運(yùn)輸業(yè)與金融業(yè)拉動作用次之，而信息業(yè)拉動作用最小。信息業(yè)作為知識密集型產(chǎn)業(yè)代表、金融業(yè)作為資金密集型產(chǎn)業(yè)代表，兩者對我國省域非農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用不僅小于正常的預(yù)期水平，而且處于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各產(chǎn)業(yè)中拉動效能的最后兩位?？赡艿暮侠斫忉屖?，占一定比例的省市，在轉(zhuǎn)化高新科技產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代金融產(chǎn)業(yè)服務(wù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長方面存在不足。(4)當(dāng)期SLM模型的空間滯后項系數(shù)和跨期SEM模型的空間誤差項系數(shù)都是負(fù)數(shù)，該結(jié)果顯示，省域經(jīng)濟(jì)增長空間的負(fù)相關(guān)效應(yīng)顯著，省市的經(jīng)濟(jì)增長與相鄰省市存在較強(qiáng)的資源競爭關(guān)系。在空間溢出效應(yīng)方面，商務(wù)業(yè)、金融業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)的溢出項正向拉動區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長，而信息業(yè)空間溢出項具有明顯的負(fù)向拖拽作用。

四、結(jié)論與啟示

本文基于柯布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，引入空間計量模型，以生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和非農(nóng)勞動力投入為解釋變量，建立當(dāng)期模型和跨期模型來考察其對非農(nóng)國內(nèi)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)及其空間溢出效應(yīng)。研究結(jié)論如下:(1)研究指標(biāo)各自具有顯著的空間集聚性，研究指標(biāo)間的空間集聚具有某種一致性，因此在分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)支持非農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長時，采用普通的回歸模型進(jìn)行計量分析存在缺陷(即便其檢驗效果顯著)，而采用空間計量模型并且考慮資源稟賦對經(jīng)濟(jì)增長的跨期效應(yīng)，能夠合理地研究指標(biāo)之間的關(guān)系。(2)我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)支持非農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長的空間集聚呈現(xiàn)四大特征，可分為四大區(qū)域，即以“江、浙、滬”為代表的東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省域，以“新、青、藏”為代表的西部經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱省域，以“粵、川”為代表的經(jīng)濟(jì)影響輸出省域(其特點(diǎn)是自身為經(jīng)濟(jì)大省而相鄰省域經(jīng)濟(jì)相對較弱)和以“皖、贛、桂、海南”等為代表的承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移省域。(3)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對非農(nóng)國內(nèi)生產(chǎn)總值存在正相關(guān)關(guān)系，其正向拉動效應(yīng)由強(qiáng)到弱依次為商務(wù)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、金融業(yè)和信息業(yè)。在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間溢出項支持經(jīng)濟(jì)增長方面，正向拉動效應(yīng)由強(qiáng)到弱依次為商務(wù)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、金融業(yè)，而信息業(yè)溢出項與經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。(4)從省域?qū)用嫔峡?，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)支持非農(nóng)經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)具有顯著的負(fù)相關(guān)效應(yīng)，即本省市的經(jīng)濟(jì)增長與相鄰省市存在較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)資源稟賦(如資金、技術(shù)、人力與市場等)競爭關(guān)系。

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對于提升我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和效能具有關(guān)鍵作用，其自身發(fā)展在空間上呈現(xiàn)顯著的集聚特征。隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入一個新的歷史時期，我們必須利用市場引導(dǎo)和政府調(diào)控雙重手段，對我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展進(jìn)行優(yōu)化布局和宏觀調(diào)控。

(一)關(guān)注經(jīng)濟(jì)要素的空間集聚效應(yīng)，對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)進(jìn)行宏觀調(diào)控并統(tǒng)籌發(fā)展

在國家層面上，政府應(yīng)建立有助于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的長效機(jī)制;優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局并提升其內(nèi)部結(jié)構(gòu);出臺相應(yīng)政策以擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)開放度、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)外部環(huán)境;根據(jù)各地社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，引導(dǎo)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在我國各區(qū)域梯度發(fā)展;制定促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的財稅、金融和專利保護(hù)等優(yōu)惠政策以及適合高?？蒲性核?、企業(yè)界投入生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的政策;加大資源支持力度，提升產(chǎn)業(yè)的核心競爭力。

在省域?qū)用嫔?。各省市可根?jù)自身社會綜合發(fā)展水平，因地制宜、適度超前地發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)產(chǎn)業(yè)。具體而言，東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省域以發(fā)展具有引領(lǐng)作用、高附加值產(chǎn)業(yè)為重點(diǎn)，優(yōu)先發(fā)展對高端研發(fā)人才、高新技術(shù)與重大資金投入有較強(qiáng)需求的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的中部省域，優(yōu)先發(fā)展與本地加工貿(mào)易制造業(yè)密切相關(guān)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，從而為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)順利轉(zhuǎn)移提供支持條件。經(jīng)濟(jì)影響輸出省域(粵、川為代表)作為我國經(jīng)濟(jì)版圖上重要的輻射節(jié)點(diǎn)，應(yīng)利用自身經(jīng)濟(jì)腹地寬廣優(yōu)勢，均衡發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。西部經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱省域，在完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的同時，應(yīng)優(yōu)先發(fā)展與礦產(chǎn)、能源等資源性加工行業(yè)密切相關(guān)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。

(二)加強(qiáng)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)溢出的轉(zhuǎn)化能力建設(shè)，拓展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)中的應(yīng)用領(lǐng)域

“盤活存量、優(yōu)化增量”原則有助于指導(dǎo)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)中發(fā)揮更大作用。關(guān)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)各產(chǎn)業(yè)現(xiàn)有發(fā)展方面，商務(wù)業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)在我國各省市得到較好發(fā)展，可充分利用空間集聚帶來的便利做大做強(qiáng)。信息業(yè)和金融業(yè)為代表的技術(shù)、資金和高端科技人才密集的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，其分布除在東部沿海地區(qū)之外，主要在廣大中西部省域的大型城市，對中西部區(qū)域經(jīng)濟(jì)拉動作用相對較弱，這與我國中西部省市社會綜合發(fā)展水平較低有關(guān)。政府對信息業(yè)和金融業(yè)完善硬件建設(shè)的同時，應(yīng)加大對從業(yè)人員基本業(yè)務(wù)能力培養(yǎng)力度，并鼓勵從業(yè)人員結(jié)合工作實(shí)際進(jìn)行應(yīng)用型技術(shù)創(chuàng)新。

在挖掘生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)溢出效能方面:首先，政府應(yīng)推動生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)互動融合中的產(chǎn)業(yè)價值鏈提升，加大對體制創(chuàng)新的探索，如擴(kuò)大生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對國內(nèi)外資本的開放力度，營造公平、誠信的競爭性市場環(huán)境等;其次，政府應(yīng)打破生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)僅僅與制造業(yè)關(guān)聯(lián)的狹隘思維，拓展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域，探索其在第一產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化運(yùn)營方面的積極作用。在農(nóng)資物流、農(nóng)技推廣、農(nóng)業(yè)信息服務(wù)、農(nóng)產(chǎn)品營銷、農(nóng)業(yè)信貸支持與期貨交易等方面，政府應(yīng)推動我國從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向集約化、規(guī)?；?、商品化的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。政府通過提升生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在東部發(fā)達(dá)地區(qū)的輻射力以及在中西部地區(qū)的應(yīng)用力，從而提高生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對我國經(jīng)濟(jì)增長的溢出效應(yīng)。

(三)提高生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)知識創(chuàng)新與制度創(chuàng)新水平，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并提升產(chǎn)業(yè)效率

為促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與先進(jìn)制造業(yè)有序融合，不斷提高生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)比重和水平，在進(jìn)行必要的“跟蹤式”發(fā)展之外，相關(guān)企業(yè)必須加強(qiáng)知識技術(shù)原創(chuàng)基礎(chǔ)，加大與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主體(從業(yè)人員)相關(guān)的激勵機(jī)制創(chuàng)新(如大力培養(yǎng)、引進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)技術(shù)人才，并為專業(yè)技術(shù)人才營造良好的發(fā)展空間和人居環(huán)境)，有效地轉(zhuǎn)化先進(jìn)科技成果為經(jīng)濟(jì)效益，推進(jìn)服務(wù)業(yè)開放程度并引導(dǎo)各類資本投向服務(wù)業(yè)。同時政府應(yīng)加大對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的要素投入，如創(chuàng)立研發(fā)與協(xié)同創(chuàng)新平臺、加大相關(guān)高層次人才培養(yǎng)以及建立相關(guān)發(fā)展基金等。

(四)夯實(shí)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化、動態(tài)均衡化發(fā)展基礎(chǔ)，避免省域間重復(fù)建設(shè)與惡性競爭

我國的行政體制、官員考評機(jī)制以及國民“跟風(fēng)式”發(fā)展理念，在很大程度上影響地方支柱性產(chǎn)業(yè)建設(shè)與發(fā)展，如重大項目論證階段的全民招商、一窩蜂上馬，不重視項目配套的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)培育與發(fā)展，對原料和銷售市場的無序競爭等。政府應(yīng)從國家層面建立跨區(qū)域協(xié)調(diào)機(jī)制與官員長效考評機(jī)制，加大對欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持力度，促進(jìn)加工制造業(yè)轉(zhuǎn)移中的有序?qū)樱蛐姓^(qū)劃產(chǎn)生的區(qū)域經(jīng)濟(jì)條塊割據(jù)狀況，加強(qiáng)省域區(qū)域經(jīng)濟(jì)合作，走集群化、錯位化、創(chuàng)新導(dǎo)向與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)配套化的第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展之路，從而使生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在相鄰省域的經(jīng)濟(jì)溢出從負(fù)向效應(yīng)扭轉(zhuǎn)為正向效應(yīng)，發(fā)揮生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)應(yīng)有的倍增器作用。

［1］Greenfield H.Manpower and the growth of producer services［M］.New York:Columbia University Press，1966.

［2］Riddle D.Service-led growth:the role of the service sector in the world development［M］.New York:Praeger Publishers，1986.

［3］Coffer J.The geographies of producer services［J］.Urban Geography，2000，21(2):170 － 183.

［4］Paolo G，Valentina M.Technology and international competitiveness:the interdependence between manufacturing and producer services［J］.Structural Change and Economic Dynamics，2005，16(4):489 －502..

［5］Ellison G，Edward L，Kerr G W.What causes industry agglomeration?［R］.NBER Working Paper，2007:1195－1213.

［6］吳義爽，徐夢周.制造企業(yè)“服務(wù)平臺”戰(zhàn)略、跨層面協(xié)同與產(chǎn)業(yè)間互動發(fā)展［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011(11):48－58.

［7］鐘祖昌.空間經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下的物流業(yè)集聚及影響因素——中國31個省市的經(jīng)驗證據(jù)［J］.山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2011(11):55－62.

［8］王琢卓，韓峰等.生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的集聚效應(yīng)研究［J］.經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2012(4):1－5.

［9］李林，丁藝，劉志華.金融集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長溢出作用的空間計量分析［J］.金融研究，2011(5)40－45.

［10］吳福象，王新新.企業(yè)集團(tuán)的適度規(guī)模經(jīng)濟(jì)與聚集經(jīng)濟(jì)研究［J］.審計與經(jīng)濟(jì)研究，2012(3):97－104.

［11］Anselin L.Spatial econometrics:methods and models［M］.Dordrecht:Kluwer Academic Publishers，1988.

［12］程大中，中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的水平、結(jié)構(gòu)及影響——基于投入—產(chǎn)出法的國際比較研究［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2008(1):76－88.