生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響及門檻效應(yīng)*

李體欣，倪志興，許瑞琦

（1.昆明學(xué)院，云南 昆明 650214；2.云南財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院，云南 昆明 650221；3.云南中煙有限責(zé)任公司，云南 昆明 650000）

一、引言及文獻(xiàn)綜述

作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)正逐漸成為促進(jìn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)從生產(chǎn)制造型向生產(chǎn)服務(wù)型轉(zhuǎn)變，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力量（袁冬梅和李恒輝，2021）。其功能正由“促進(jìn)生產(chǎn)力發(fā)展”轉(zhuǎn)變?yōu)椤凹涌飚a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略調(diào)整”。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的核心在于為制造業(yè)生產(chǎn)服務(wù)，與其他行業(yè)的黏性較強(qiáng)，在我國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及升級(jí)的過程中，逐漸呈現(xiàn)出集聚效應(yīng)。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)一旦形成集聚，會(huì)對(duì)城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、生產(chǎn)效率提升及經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生重大影響（溫婷，2020）。

與傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率相比，綠色全要素生產(chǎn)率（以下簡(jiǎn)稱GTFP）能更科學(xué)地衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量水平?？疾焐a(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響及其渠道，有助于加深對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的理解?，F(xiàn)有關(guān)于綠色全要素生產(chǎn)率的研究，多數(shù)主要基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）及其擴(kuò)展模型（SBM-DEA 模型）的Malmquist-Luenberger（ML）指數(shù)對(duì)GTFP 增長(zhǎng)進(jìn)行測(cè)度。Aparicio 等（2017）運(yùn)用DEA-Malmquist 指數(shù)測(cè)算了國(guó)家層面的GTFP；劉華軍等（2018）采用非期望產(chǎn)出DEA 模型結(jié)合Malmquist 指數(shù)測(cè)算了中國(guó)省域的GTFP；李衛(wèi)兵等（2017）基于非徑向、非角度的SBM 方向性距離函數(shù)的Global Malmquist-Luenberger（GML）指數(shù)測(cè)度了中國(guó)城市GTFP。對(duì)于GTFP 增長(zhǎng)的影響因素，部分學(xué)者從環(huán)境規(guī)制胡玉鳳等（2022）、制造業(yè)集聚（陳陽(yáng)和唐曉華，2018）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（劉贏時(shí)等，2018）、數(shù)字普惠金融發(fā)展（惠獻(xiàn)波，2021）等角度探討了該因素對(duì)GTFP 的影響，未得出一致結(jié)論。

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的功能已由最初經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)潤(rùn)滑劑逐漸演變?yōu)樘嵘?jīng)濟(jì)效率的引擎（段文斌等，2016）。對(duì)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的集聚效應(yīng)，以往研究主要集中在以下三個(gè)方面：第一，探討生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)。服務(wù)業(yè)集聚能夠促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（周明生和王帥，2018）；交通運(yùn)輸業(yè)和通訊業(yè)集聚可以有效促進(jìn)地區(qū)生產(chǎn)力提升和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Jetpan 和Hironori，2017）。也有學(xué)者認(rèn)為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)集聚通過刺激區(qū)域創(chuàng)新而非效率變化對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生積極影響（Hong 等，2014）。還有部分學(xué)者關(guān)注了城市規(guī)模對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)效率關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。柯善咨和趙曜（2014）研究發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與城市生產(chǎn)率的關(guān)系隨著城市規(guī)模的擴(kuò)張呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后下降的倒“U”形。

第二，探討生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)中的作用機(jī)制。梁軍和從振楠（2018）指出，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚通過提升技術(shù)效率的途徑促進(jìn)城市全要素生產(chǎn)率提升。Han 等（2018）認(rèn)為，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚與多樣化集聚，在短期和長(zhǎng)期內(nèi)對(duì)城市及周邊城市的工業(yè)產(chǎn)業(yè)能源效率并沒有積極影響，反而在不同程度上產(chǎn)生了抑制作用。Cie?lik 等（2018）研究了烏克蘭企業(yè)生產(chǎn)率的決定因素，特別關(guān)注了集聚外部性和競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)的作用，發(fā)現(xiàn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)多樣化的減少阻礙了烏克蘭企業(yè)生產(chǎn)率提高。

第三，探討生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。李珊珊和馬艷芹（2020）采用省級(jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板門檻模型考察生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)在不同集聚視角下能源強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率存在不同程度的門檻效應(yīng)。徐曉紅和汪俠（2020）采用動(dòng)態(tài)SDM 和SLX 模型實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化和多樣化集聚均提升了本市綠色生產(chǎn)率，多樣化集聚對(duì)鄰市也存在提升效應(yīng)。余奕杉等（2021）采用城市面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響隨城市規(guī)模等級(jí)差異、城市行政級(jí)別差異、行業(yè)結(jié)構(gòu)差異而表現(xiàn)出異質(zhì)性。

以往文獻(xiàn)從不同視角系統(tǒng)地探討了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)，以及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)GTFP 的影響，這為本文研究提供了豐富的理論基礎(chǔ)。但相關(guān)研究還存在以下不足：第一，缺少考察生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)影響城市GTFP 的最適集聚度的研究；第二，缺少生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)不同水平GTFP 影響的差異性研究；第三，缺少生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚影響GTFP的機(jī)制分析與實(shí)證檢驗(yàn)；第四，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚影響GTFP 的門檻效應(yīng)還需進(jìn)一步完善。鑒于此，本文基于理論分析，采用非線性模型、面板分位數(shù)模型、系統(tǒng)GMM 模型與面板門檻模型系統(tǒng)考察生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率影響，進(jìn)一步彌補(bǔ)以往研究的不足。

二、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響機(jī)理

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚可通過技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)GTFP 提升。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚在促進(jìn)知識(shí)溢出、節(jié)約創(chuàng)新成本等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)（紀(jì)祥裕和顧乃華，2020）。具體來(lái)說，知識(shí)溢出是技術(shù)創(chuàng)新的重要基礎(chǔ)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚能夠發(fā)揮外部性作用，使得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)借助知識(shí)關(guān)聯(lián)將創(chuàng)新要素傳導(dǎo)至制造業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，促進(jìn)知識(shí)、技術(shù)在產(chǎn)業(yè)間雙向流動(dòng)，并通過形成具備知識(shí)鏈技術(shù)依賴特征的知識(shí)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)等方式促進(jìn)創(chuàng)新效率提升。與此同時(shí)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚能夠增加創(chuàng)新要素交流頻率，知識(shí)、技術(shù)差異化產(chǎn)生的知識(shí)溢出會(huì)以更低的成本流向區(qū)域間各企業(yè)（紀(jì)祥裕和顧乃華，2020）。當(dāng)新技術(shù)發(fā)展規(guī)模不斷壯大、形成產(chǎn)業(yè)并能夠獲取利潤(rùn)時(shí)，可能會(huì)催生新的業(yè)務(wù)部門和主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。特別是當(dāng)各領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性技術(shù)時(shí)，傳統(tǒng)生產(chǎn)方式和組織方式會(huì)被打破，而新興產(chǎn)業(yè)將隨之誕生。新興產(chǎn)業(yè)將促使全球價(jià)值鏈分解和重組，引發(fā)供給結(jié)構(gòu)顛覆性變化，成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能。

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚可通過改善資源錯(cuò)配來(lái)促進(jìn)城市GTFP 提升。資源錯(cuò)配不利于區(qū)域內(nèi)部資源配置，進(jìn)而不利于綠色發(fā)展（謝宜章和趙玉奇，2018）。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)專業(yè)化集聚的資源錯(cuò)配糾正效應(yīng)主要源于集聚產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，表現(xiàn)為區(qū)域“勞動(dòng)力蓄水池”與專業(yè)化分工帶來(lái)的資源配置效率的提高（高康和原毅軍，2020）。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚有利于資本集聚，產(chǎn)生機(jī)器設(shè)備共享、分工深化與技術(shù)溢出帶來(lái)的生產(chǎn)率效益，進(jìn)而改善資源錯(cuò)配。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)多樣化集聚的資源錯(cuò)配糾正效應(yīng)則主要來(lái)自結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)資源的優(yōu)化配置，以及知識(shí)與技術(shù)溢出對(duì)要素水平高級(jí)化的推動(dòng)作用。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)等的多樣化集聚有利于舊知識(shí)的傳播和擴(kuò)散，以及新知識(shí)的孕育和產(chǎn)生，引發(fā)的學(xué)習(xí)效應(yīng)能夠持續(xù)提高勞動(dòng)力水平，改善勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)資源的高效配置，促進(jìn)城市GTFP 提升。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

本文構(gòu)建以下模型驗(yàn)證生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚與城市GTFP 之間的關(guān)系：

其中：GTFP為被解釋變量，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚（AGG）為核心解釋變量，AGGit×AGGit表示生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚平方項(xiàng)，Xit為控制變量，ai與vt分別表示城市和時(shí)間固定效應(yīng)，εit表示擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）變量選擇與數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量，綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）。GTFP 的計(jì)算涉及投入與產(chǎn)出指標(biāo)。綠色全要素生產(chǎn)率核算涉及投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三類指標(biāo)。投入指標(biāo)包括能源消耗、勞動(dòng)投入和資本投入，采用各個(gè)城市用電量來(lái)表征能源消費(fèi)，采用城市就業(yè)總?cè)藬?shù)表征勞動(dòng)投入，采用資本存量表征資本投入，資本存量借鑒張軍等（2004）用永續(xù)盤存法計(jì)算獲得。期望產(chǎn)出以經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出為衡量指標(biāo)，采用地區(qū)GDP。非期望產(chǎn)出選擇工業(yè)污染物排放量近似代替，包括城市工業(yè)廢水排放量、工業(yè)二氧化硫排放量與工業(yè)煙塵排放量。

本文采用EBM-GML 模型測(cè)度城市GTFP，其中超效率EBM 模型為：

2.核心解釋變量，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚（AGG）。采用的區(qū)位商計(jì)算生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚指數(shù)①本文選取交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)和軟件業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，租賃和商業(yè)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)業(yè)和地質(zhì)勘查業(yè)7 個(gè)行業(yè)來(lái)代表生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。，計(jì)算公式如下：

其中：i為城市，t為時(shí)期，j為城市產(chǎn)業(yè)數(shù)目，xit為城市i生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)數(shù)， 表示城市i的總就業(yè)數(shù)， 表示全國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)數(shù)， 為全國(guó)總就業(yè)數(shù)。

3.控制變量?？刂谱兞恐饕谐擎?zhèn)化（URB）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INDUSTR）、對(duì)外開放（OPEN）、人力資本（HUAMN）、環(huán)境規(guī)制（ER）、財(cái)政投入（GOVKJ）與資源稟賦（MINJING）。

本文所有變量原始數(shù)據(jù)來(lái)源于2004-2017 年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒。樣本為2003-2016 年中國(guó)283 個(gè)城市。

變量含義及描述性統(tǒng)計(jì)見表1：

表1 變量定義及統(tǒng)計(jì)性描述

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

結(jié)合前文構(gòu)建的模型（1），本文分別采用未考慮截面相關(guān)和異方差的城市—年份雙固定效應(yīng)模型、考慮截面相關(guān)和異方差的城市年份雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表2 中第（1）-（4）列。表2 中第（1）列的Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果顯著拒絕了存在隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，說明選擇固定效應(yīng)模型是合理的。此外，將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚滯后一期、二期作為工具變量再次進(jìn)行重新估計(jì)，結(jié)果見表2 中第（5）-（6）列。綜上可知，從表1 基準(zhǔn)模型估計(jì)第（1）-（6）列的估計(jì)系數(shù)和顯著性可以看出，生產(chǎn)性服務(wù)集聚顯著促進(jìn)了城市GTFP 的提升，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可以成為綠色發(fā)展的新動(dòng)能，助推我國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

表2 基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果

注：“*”、“**”、“***”分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著，括號(hào)內(nèi)數(shù)字為t 統(tǒng)計(jì)量，下同。

為驗(yàn)證二者之間關(guān)系的非線性特征，本文進(jìn)一步結(jié)合模型（2），采用未考慮截面相關(guān)和異方差的城市年份雙固定效應(yīng)模型、考慮截面相關(guān)和異方差的城市年份雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。結(jié)合估計(jì)結(jié)果表3 第（1）-（4）列可知，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚變量一次項(xiàng)的系數(shù)依然顯著為正，與表2 中第（1）-（6）列估計(jì)系數(shù)的顯著性水平和符號(hào)基本一致。同時(shí)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的二次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，這說明適度集聚水平的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有利于GTFP 的提升，過度集聚則不利于其提升。結(jié)合表3 第（3）列可求得生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的最優(yōu)水平為1.571（e0.0779/(2×0.0862)），即當(dāng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚水平小于1.571 時(shí)，其對(duì)GTFP 有顯著的正向促進(jìn)作用；而當(dāng)其水平超過1.571 之后，其對(duì)GTFP 將產(chǎn)生抑制作用。

表3 加入生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚二次項(xiàng)的基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果

（二）分位數(shù)回歸分析

本文借鑒Koenker 和Bassett（1978）的研究，采用分位數(shù)回歸模型進(jìn)一步考察生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)不同水平GTFP 的影響。結(jié)果見表4 所示，在10%、25%和75%分位點(diǎn)上生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)GTFP 的回歸系數(shù)均為正，但未通過顯著性檢驗(yàn)，而在50%和90%分位點(diǎn)上，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)GTFP 的回歸系數(shù)為正，分別在1%和5%顯著性水平下顯著。

表4 基準(zhǔn)模型分位數(shù)估計(jì)

以上結(jié)果表明，在GTFP 的水平較低時(shí)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)GTFP 的影響較弱，這可能因?yàn)檫@個(gè)階段城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展屬于粗放式的發(fā)展模式，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更多地依靠工業(yè)發(fā)展來(lái)帶動(dòng)，而此時(shí)的工業(yè)主要依靠高投入、高耗能的發(fā)展模式來(lái)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，未能充分借助生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)。隨著綠色發(fā)展逐步被政府重視，粗放式的工業(yè)發(fā)展模式已與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求不相適應(yīng)，工業(yè)企業(yè)亟需進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)，此時(shí)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚將在一定程度上有利于城市GTFP 的提升，而隨著GTFP 水平進(jìn)一步提高，城市發(fā)展迫切需要加強(qiáng)生態(tài)創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)，這時(shí)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將會(huì)發(fā)展改變，污染高、效率低、產(chǎn)能落后工業(yè)將逐步被淘汰，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)逐步由低端向高端轉(zhuǎn)變，以適應(yīng)結(jié)構(gòu)的變化。在結(jié)構(gòu)調(diào)整初期，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚暫未能帶動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率提升。隨著GTFP 逐步提升到一定水平，城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整已基本適應(yīng)城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展的要求，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在城市集聚有利于GTFP 的提升。

五、進(jìn)一步分析

（一）影響機(jī)制檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚影響城市GTFP 的技術(shù)創(chuàng)新與資源配置機(jī)制，本文采用《中國(guó)城市和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力報(bào)告2017》中測(cè)算的城市創(chuàng)新指數(shù)衡量技術(shù)創(chuàng)新（INNOV），該數(shù)據(jù)可以避免傳統(tǒng)的以專利數(shù)量衡量技術(shù)創(chuàng)新水平所產(chǎn)生的測(cè)量誤差（寇宗來(lái)等，2017）。同時(shí)，借鑒崔書會(huì)等（2019）的做法，采用勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)（LMISS）與資本錯(cuò)配指數(shù)（KMISS）分別反向衡量勞動(dòng)和資本資源配置水平。

本文結(jié)合系統(tǒng)GMM 估計(jì)方法，采用Baron 和Kenny（1986）提出的中介效應(yīng)模型，運(yùn)用逐步回歸法考察生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚影響城市GTFP 的作用機(jī)制。首先，構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型，見模型（6）；其次，將機(jī)制變量（MED）對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚進(jìn)行回歸，見模型（7）；最后，在基準(zhǔn)模型（6）中加入中介變量，見模型（8）。

其中：若α1和γ2系數(shù)顯著，則生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚通過機(jī)制變量影響GTFP；若γ1系數(shù)相對(duì)模型（6）中β1系數(shù)減弱，并且顯著，則說明存在部分中介效應(yīng)；若該系數(shù)不顯著，則存在完全中介效應(yīng)。模型（6）、（7）、（8）中Xit、ai、vt和εit的含義與模型（1）中一致。

由表5 可以看出，機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?，所?P-AR（1）檢驗(yàn)拒絕一階序列不相關(guān)，所有P-AR（2）檢驗(yàn)均支持回歸方程不存在二階序列相關(guān)，P-SAR 顯示，所有工具變量是有效的。從第（2）、（3）列可知生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚顯著促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新的提升，技術(shù)創(chuàng)新顯著提升了城市GTFP，與基準(zhǔn)模型相比，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的促進(jìn)系數(shù)有所減弱，說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚通過技術(shù)創(chuàng)新提升了城市GTFP；從第（4）、（5）列可知，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚顯著抑制了勞動(dòng)力錯(cuò)配，勞動(dòng)力錯(cuò)配顯著抑制了城市GTFP，與基準(zhǔn)模型相比，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的促進(jìn)系數(shù)有所減弱，說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚通過改善勞動(dòng)力錯(cuò)配，促進(jìn)了城市GTFP 提升；從第（6）、（7）列可知，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚顯著抑制了資本錯(cuò)配，資本錯(cuò)配顯著抑制了城市GTFP，與基準(zhǔn)模型相比，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的促進(jìn)系數(shù)有所減弱，說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚通過改善資本錯(cuò)配，促進(jìn)了城市GTFP 提升。

表5 機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

（二）門檻分析

本文進(jìn)一步采用面板門檻模型檢驗(yàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)城市GTFP 的影響是否會(huì)受到市場(chǎng)化水平與城市規(guī)模大小的約束。假設(shè)存在一個(gè)門檻值η1，構(gòu)建單一門檻模型，具體結(jié)合實(shí)證分析中門檻檢驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行選擇單門檻或多門檻模型的檢驗(yàn)，首先建立單一門檻模型：

其中：i表示不同的個(gè)體，t表示時(shí)間，qit為門檻變量，I(g)為指示性函數(shù)，相應(yīng)條件成立時(shí)取1，否則取0。qit為門檻變量，分別表示地方政府干預(yù)、市場(chǎng)化水平和城市規(guī)模。其中：市場(chǎng)化水平（MARKit）采用城市私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員數(shù)占城市總就業(yè)人數(shù)的比重衡量，城市規(guī)模（SCALEit）采用市轄區(qū)人數(shù)進(jìn)行衡量。Xit為控制變量，定義與前文一致。

結(jié)合面板門檻模型，具體回歸結(jié)果見表6 與表7。市場(chǎng)化水平存在三個(gè)門檻，分別為0.352、0.409、0.571，市場(chǎng)化水平門檻把生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚影響城市GTFP 的效果分為四類，當(dāng)市場(chǎng)化水平小于0.352 時(shí)，其影響系數(shù)為-0.0790，在1%顯著性水平下顯著；當(dāng)市場(chǎng)化水平大于0.352，且小于0.409 時(shí)，其影響系數(shù)為0.0226，未通過顯著性檢驗(yàn)；當(dāng)市場(chǎng)化水平大于0.409，且小于0.571 時(shí)，其影響系數(shù)為0.0830，在1%顯著性水平下顯著；當(dāng)市場(chǎng)化水平大于0.571時(shí)，其影響系數(shù)為0.1484，在1%顯著性水平下顯著。這說明市場(chǎng)化水平越高，越有利于發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)城市GTFP 的促進(jìn)作用，綜合地方政府干預(yù)可知，應(yīng)進(jìn)一步營(yíng)造良好的市場(chǎng)環(huán)境，充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用。

表6 門檻個(gè)數(shù)及估計(jì)值檢驗(yàn)

表7 門檻模型估計(jì)結(jié)果

城市規(guī)模存在三個(gè)門檻，分別為19.3 萬(wàn)人、51.8 萬(wàn)人、1175.0 萬(wàn)人，城市規(guī)模門檻把生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚影響城市GTFP 的效果分為四類，當(dāng)城市規(guī)模水平小于19.3 萬(wàn)人時(shí)，其影響系數(shù)為-0.2220，在1%顯著性水平下顯著；當(dāng)城市規(guī)模水平大于19.3，且小于51.8 萬(wàn)人時(shí)，其影響系數(shù)為0.2359，在1%顯著性水平下顯著；當(dāng)城市規(guī)模水平大于51.8 萬(wàn)人，且小于1175.0 萬(wàn)人時(shí)，其影響系數(shù)為0.1220，在1%顯著性水平下顯著；當(dāng)城市規(guī)模水平大于1175.0 萬(wàn)人時(shí)，其影響效果系數(shù)為0.4031，在1%顯著性水平下顯著。這說明城市規(guī)模越大，越容易發(fā)揮生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)城市GTFP 的促進(jìn)作用?？赡茉蛟谟?，規(guī)模較大的城市，其市場(chǎng)潛能越大，加強(qiáng)了產(chǎn)業(yè)間的縱向關(guān)聯(lián)和專業(yè)化生產(chǎn)，有利于產(chǎn)業(yè)集聚提升生產(chǎn)要素的利用效率，降低污染排放，促進(jìn)城市GTFP 提升。

六、結(jié)論與啟示

本文分析了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚影響城市GTFP 的理論機(jī)制，采用2003-2016 年中國(guó)283個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，考察了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)城市GTFP 的影響及門限效應(yīng)。研究表明：第一，在一定范圍內(nèi)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚可以促進(jìn)城市GTFP 的提升，但過度集聚反而不利于城市GTFP 的提升；第二，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、改善勞動(dòng)力錯(cuò)配與資本錯(cuò)配的渠道促進(jìn)了城市GTFP 的提升；第三，市場(chǎng)化水平越高，城市規(guī)模越大，越有利于發(fā)揮生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚對(duì)城市GTFP 的促進(jìn)作用。

上述研究結(jié)論的政策啟示：第一，應(yīng)優(yōu)化社會(huì)營(yíng)商環(huán)境，支持生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展，降低生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)企業(yè)在大城市的準(zhǔn)入門檻，充分發(fā)揮生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)城市GTFP 提升的促進(jìn)作用。第二，要在充分掌握生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的微觀數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過空間規(guī)劃合理科學(xué)引導(dǎo)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚，合理、有序推進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在經(jīng)濟(jì)總量中的比重，最大程度避免其過度集聚對(duì)城市綠色發(fā)展帶來(lái)的不利影響；第三，要不斷優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)，加強(qiáng)區(qū)域間人才、知識(shí)、技術(shù)交流合作，健全市場(chǎng)要素流動(dòng)體制機(jī)制。