相关多样化、不相关多样化与城市服务业增长

王叶军，周京奎

(南开大学 经济学院，天津 300071)

一、问题提出

进入21世纪以来，随着国民经济的快速发展，中国经济结构发生显著变化：工业的主导性地位正在逐步下降，服务业在国民经济发展中日益占据主导地位。中国正逐步迈入服务经济时代。这突出表现为，2015年以来，服务业占国内生产总值的比重均超过50%。在国家2015年提出《中国制造2025》计划之后，2017年6月国家发展改革委制定了《服务业创新发展大纲(2017—2025)》，对服务业的创新发展提出了纲要性指南，这对促进服务业创新发展具有重要意义。与此同时，中国服务业的发展面临诸多挑战，这突出表现为服务业在不同地区存在巨大差异，东部沿海地区服务业相对较为发达，中西部地区尤其是西部地区服务业发展相对滞后，服务业结构相对单一，多样化发展不足。

在现代经济体系中，城市是产业的主要聚集区，相应的服务业也主要聚集在城市。对于城市而言，受限于城镇化发展阶段、城区人口规模等因素的制约，不同类型城市的服务业行业结构存在较大差异，相应地就会影响到服务业的结构优化和产业增长。改革开放以来，从东南沿海的经济特区、沿海开放城市，到内陆省会开放城市、出口加工区、综合保税区、国家级开发区，再到近年设立的自贸区，这些经济开放政策大大促进了城市的开放。明显地，城市服务业的发展会受益于开放政策。

目前，国内外针对产业相关多样化和不相关多样化经济增长效应的实证研究，大多关注于国家和地区层面的经济增长、工业经济的增长，而对城市层面服务业经济增长的分析相对匮乏。而值得注意的是，在互联网创新、共享经济以及人工智能创新不断涌现的背景下，产业的多样化增强了服务业跨行业的创新活力，刺激了服务业的快速增长。因此，本文从城市层面来研究相关多样化、不相关多样化对服务业增长的影响，具有较强的理论和现实意义。

二、文献回顾

有学者创造性地把总体多样化划分为相关多样化和不相关多样化[1]，这是对产业多样化理论的重要拓展。其中，相关多样化是指在特定地理范围内具有技术替代性或技术互补性的关联性产业聚集在一起，由此带来技术创新、成本节约等方面的经济收益；而不相关多样化则是在特定地理范围内技术替代性或技术互补性较低的多种产业聚集在一起，由此形成的产业组合效应能够有效抵御外部贸易、经济危机的冲击。相应地，相关多样化代表了具有知识溢出效应的雅各布斯外部性，不相关多样化则代表能够抵御外部冲击的投资组合效应。以这一理论为基础，国内外学者研究了相关多样化、不相关多样化对经济增长的影响。

其中，相关多样化的经济增长效应是即时的，不相关多样化在长期经济中也促进了经济增长[2]。原因在于，产业的相关多样化可以促进具有技术相近性或互补性生产关联的邻近性产品的生产和产业创新，由于此种邻近性创新主要产生于生产关系密切的行业之中，因此，在短期内即可实现。产业的不相关多样化则能够带来突破式产品和产业创新，而这种突破式创新大多发生在技术关联性不大的行业之中，故而需要长期的技术酝酿，因而对经济增长的促进作用也是长期的。显然，这是两种产业多样化的经济增长机制。

此外，博施玛和拉马里诺(Boschma & Iammarino，2009)利用意大利1995—2003年的省域层面数据，研究发现相关多样化对地区经济增长具有促进作用[3]。法尔西格鲁(Falcioglu，2011)以土耳其制造业为对象，在研究产业区位和地区生产率的影响因素的过程中发现，产业的相关多样性、核心区域的技术近似性对地区生产率具有重要影响[4]。博施玛等(Boschma et al.，2012)对西班牙1995—2007年的省级层面数据进行研究，发现产业相关多样化程度高的省份具有更高的地区增长率[5]。弗里奇和库布利纳(Fritsch & Kublina，2016)利用德国西部地区的经济数据，实证分析了相关多样化、不相关多样化对地区经济增长的影响，发现产业相关多样化和不相关多样化都具有对经济增长的促进作用[6]。

国内学者也就产业相关多样化、不相关多样化对经济增长的影响进行了研究，主要集中在工业行业、区域经济增长、城市经济增长三个方面。

在工业行业方面：苏红键和赵坚(2012)通过对2004—2009年的省级层面工业增长的研究发现，相关多样化显著推动了工业经济增长，而不相关多样化则对工业增加值具有负向效应[7]。李福柱和厉梦泉的(2013)的研究也倾向于支持相关多样化对工业劳动生产率的促进作用[8]。

在区域经济增长方面：祝树金等(2014)、张辽和杨成林(2016)的研究，均支持产业相关多样化对地区经济增长的促进作用，而产业不相关多样化不具有显著促进效应[9-10]。此外，魏玮和郑延平(2013)的研究在支持相关多样化的经济促进作用的同时，也肯定了不相关多样化的经济稳定功能[11]。

在城市经济增长方面：孙晓华和柴玲玲(2012)通过对城市层面经济增长的研究发现，相关多样化对经济增长具有显著正向作用，而无关多样化具有增强经济稳定的功能[12]。王俊松(2016)的研究也支持产业相关多样化对城市经济增长的促进作用[13]。此外，魏玮等(2015)通过对长三角和中原城市群2003—2012年的实证研究，在佐证相关多样化具有经济增长效应的同时也发现，相关多样化的这种增长促进作用受到城市职能专业化调节效应的制约[14]。

综上分析可知，尽管国内外学者研究了产业相关多样化、不相关多样化的经济增长效应，但是相关研究大多集中在工业经济增长、国家和地区经济增长方面。部分学者对城市经济增长也进行了研究，而专门针对服务业增长的研究是匮乏的。另一方面，与工业行业相比，服务业在生产方式、消费方式以及分工模式方面存在显著差异，这可能导致相关多样化、不相关多样化对服务业增长的影响具有自身的特点。为此，本文利用中国城市层面数据，实证分析相关多样化、不相关多样化对服务业增长的影响。

与现有研究相比，本文可能的创新贡献主要包括两方面：(1)从中国总体城市层面初步考察产业相关多样化、不相关多样化对服务业增长的影响，从而扩展了相关研究的范围，这是产业多样化理论在城市服务业层面的有益尝试；(2)充分考察了中国不同类型城市的异质性，即地区异质性、城市规模异质性和市场开放度差异，从而能够科学、细致地考察相关多样化、不相关多样化对服务业增长的影响规律，这同时也有利于为城市服务业发展提供有益的政策启示。

三、数据来源与模型设定

(一)数据来源

为检验产业相关多样化、不相关多样化对城市服务业增长的影响，本文主要使用《中国城市统计年鉴》进行相关数据的统计。另外，还使用2010年全国人口经济普查数据对城市人口规模进行统计，以便进行分城市规模的实证研究。需要强调的是，本文借鉴已有的关于发展中国家城市经济开放和市场化程度的数据库构建方法[15]，并根据全国地级以上城市历年获得国家级优惠政策的种类和数量，构建了一个新的中国城市经济开放与市场化数据库。结合这个数据库，对全国地级以上城市的经济开放和市场化程度类型进行了更为科学的划分，并展开分组实证回归。此外，鉴于从2003起使用新的国民经济行业划分标准，本文实证研究的时间范围是2003—2016年[注]值得强调的是，尽管2011年国家出台新的国民经济行业划分标准，《中国城市统计年鉴》对服务业就业的行业分组仍旧为原有2002年制定的行业标准，这有利于进行连续稳定的经济统计分析。；由于中国城市的市辖区范围变动过大，不利于展开稳定、连续的经济变量统计和实证分析，本文的变量统计范围为全市范围(除个别指标外)。在样本量方面，样本城市数为283个。

(二)服务业相关多样化、不相关多样化的测度

相关多样化是指在特定地理范围内具有技术替代性或技术互补性的关联性产业聚集在一起，由此带来技术创新、成本节约等方面的经济收益；不相关多样化则是技术替代性或互补性较差的非关联性产业在同一地区的分布。

从现有文献来看，已有学者提出了产业相关多样化、不相关多样化的区分和测度方法[1，16]。在此基础上，国外学者进一步利用这种测度方法展开研究。国内学者也都是基于这种测度方法进行研究。因此，本文对城市层面服务业相关多样化和不相关多样化的测度，也是基于该方法。

对服务业多样化测度，首先要对服务业行业进行层级分类。根据《中国城市统计年鉴》所能观测到的14个服务业行业，借鉴袁志刚和高虹(2015)[17]对服务业的分类方法，把14个服务行业划分为三个大类。相应地，这三个大类服务业即作为一级产业分类，而14个服务业行业则作为二级产业分类。依据这两个层次的服务业产业分类，本文来进行城市服务业相关多样化(TV)、不相关多样化(UV)和总体多样化(TV)的测算。

根据以上对14个服务业产业的类型划分，城市服务业总体多样化、不相关多样化、相关多样化的计算公式如下所示。

总体多样化为：

(1)

其中，i为14个服务业行业，Pi为14个服务业行业各自就业人数占服务业总就业人数的比重。

不相关多样化为：

(2)

其中，g为3个服务业大类行业，Pg为3个大类服务业就业人数占服务业总就业人数的比重。

相关多样化为：

RV=TV-UV

(3)

(三)变量选择

解释变量SerGDP是城市服务业的增加值，本文使用取对数的变量lnSerGDP。鉴于《中国城市统计年鉴》并没有对服务业增加值进行直接统计，而是对城市地区生产总值和三次产业增加值的比重进行了统计，因此采取间接推算的方法，以城市地区生产总值乘以第三产业的增加值比重来测算城市服务业增加值。此外，对于服务业增加值，本文以2000年为价格基期，运用CPI指数进行了价格平滑。由于地级城市的历年CPI指数难以获取，本文借鉴柯善咨(2014)[18]的处理方法，统一以该城市所在省份当年的CPI指数为标准进行价格平滑。

服务业的相关多样化和不相关多样化是核心解释变量，除此之外，实证分析中还包括以下控制变量：

(1)城市服务业的就业人数(third)。这里，服务业的劳动力就业是影响服务业发展的重要投入要素，衡量单位是万人，取对数形式lnthird。

(2)城市服务业的固定资产投资(pkinvest)，实证分析中取对数形式lnpkinvest。鉴于《中国城市统计年鉴》中仅有全社会固定资产投资指标，欠缺分行业的固定资产投资，本文根据已有数据构建一种综合加权比重来推算服务业固定资产投资额。这种综合加权比重，即是服务业增加值占GDP比重与服务业就业人数占全部就业比重的均值。再以全社会固定资产投资乘以服务业综合加权比重，即为服务业固定资产投资额。此外，服务业固定资产投资也以2000年为基期，运用城市所在省份的固定资产价格指数进行价格平滑，表示为：服务业固定资产投资=全社会固定资产投资×服务业综合加权比重。

(3)城市制造业的专业化水平(quwei)。由于制造业的发展与服务业紧密相关，尤其是制造业与生产性服务业的产业互动是服务业经济增长的重要推动力。鉴于城市层面制造业数据的可得性，本文以城市制造业的区位商来衡量其专业化水平。

(4)政府的科技支持政策(tecratio)。良好的科技政策能够有效刺激生产企业和研发机构的科技创新活动，促进服务业生产率的提高，带动服务业经济总量的增长。本文以财政支出中科技支出所占比重来衡量政府的科技支持政策。

(5)人力资本的衡量(tedu)。刘修岩(2010)[18]、柯善咨(2014)[19]等采用每万人大学生人数作为衡量指标，孙浦阳(2013)[20]则以城市中小学专职教师数量来衡量，本文采用孙浦阳(2013)[20]的方法。在实证分析中，取对数形式(lntedu)。

(6)本地交通基础设施1，用城市道路总面积(troad)衡量，在实证分析中取对数形式(lntroad)。

(7)本地交通基础设施2，以城市公交车运营量(bus)代表。

(8)本地对外资依赖程度(lpfdi)，以城市当年实际利用外商投资总额占全市生产总值的比重来衡量。

比如，浙江医院总院利用现有RIS/PACS服务器端软硬件系统，通过光纤专线与三墩分院区实现连接，所有服务器软件均使用总院的原有系统。总院及分院的放射科统一采用分布式模式调用RIS/PACS系统影像和报告[19]。同一医院不同院区间的医学影像共享促使RIS/PACS系统走向区域化，成为不同医院间甚至在区域医疗体系内实现影像共享的基石。

(9)城市平均工资水平(pwage)，运用城市所在省份CPI指数，以2000年为基期进行价格平滑。

变量含义如表1所示。

表1 变量含义

表1(续)

变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量的描述性统计

(四)计量模型设定

本文在研究相关多样化、不相关多样化对城市服务业经济增长的过程中，进行了分层次、多维度的计量实证检验。基准计量方程为：

lnSerGDPit=C+β1UVit+β2RVit+β3Xit+Uit

(4)

在式(4)中，lnSerGDP是被解释变量，即城市服务业增加值(取对数)；UV和RV是两个核心解释变量，即服务业的不相关多样化和相关多样化；还包括控制变量和随机误差项。各个变量的下标i代表不同的城市，下标t则代表相应的年份。

此外，在计量估计中，本文使用OLS方法和面板估计方法(包括固定效应FE和随机效应RE)。这里，OLS方法的结果作为参照，鉴于面板数据方法可以有效控制不可观测因素，以该类方法的实证结果为主。进一步，本文还会使用豪斯曼检验判断固定效应和随机效应的适用性。

鉴于式(4)可能存在遗漏重要变量以及内生性的问题。重要变量的遗漏主要在控制变量的选取方面，为了克服和缓解遗漏变量问题，本文在稳健性检验过程中添加了新的控制变量：城市工资水平(lnpwage)和公交车运营量(lnbus)。对于内生性问题，服务业劳动就业(lnthird)和服务业固定资产投资(lnpkinvest)作为服务业的主要投入要素，可能存在时间滞后效应，滞后项带来内生性问题。有鉴于此，本文使用两个核心控制变量的滞后一期作为其自身的工具变量，进行面板工具变量(IV)估计检验。

四、计量实证分析

在考察相关多样化、不相关多样化对城市服务业增长的实证研究过程中，本文首先利用基准估计模型对全国283个地级以上城市数据进行初步的分析，并选定改进后的固定效应模型(SCC模型)作为扩展分析的合适模型。基于SCC模型，进一步从地区异质性、城市规模异质性和市场开放度差异三个方面进行扩展分析。最后，运用工具变量面板估计、新增控制变量方法进行稳健性检验。

(一)基准模型估计

在基准计量估计中，本文实证分析全国层面283个地级以上城市，主要运用OLS方法和FE、RE、SCC三种面板模型估计方法，其中SCC模型是改进后的固定效应模型。估计结果(如表3所示)显示，不论是普通的OLS估计方法，还是3种面板估计方法均表明：相关多样化和不相关多样化都对城市服务业经济增长具有显著的促进作用；相对而言，相关多样化所带来的促进作用都要强于不相关多样化的促进作用。其中，OLS方法和RE面板估计显示的相关多样化对城市服务业的推动力远高于FE方法和SCC方法；另外，OLS方法显示的不相关多样化对城市服务业的促进作用则显著高于其他3种面板估计方法。以SCC估计结果为例，相关多样化每增加1个单位，会带来城市服务业0.267个百分点的增长；不相关多样化每增加1个单位，则会带来城市服务业0.196个百分点的增长。

由此可见，城市服务业内在的两种多样化关联，对推动城市服务业经济增长都发挥了显著作用。相关多样化的经济增长效应是即时的，不相关多样化在长期经济中也会促进经济增长[2]，这是因为相关多样化可以带来短期内邻近关联产业和产品的创新，而不相关多样化则会带来突破式创新。由于21世纪以来中国经济结构的快速变迁，尤其是工业化和城镇化的加速推进，不仅服务业内在相关多样化带来了产品和产业创新，同时不相关多样化也带来了突破式创新，这些创新突出表现为电子移动支付、互联网销售的兴起等。因此，相关多样化和不相关多样化通过促进不同类型的产品和产业创新，有力带动了中国服务业的增长。

此外，根据豪斯曼估计检验，固定效应估计方法要优于随机效应估计方法。鉴于改进后的固定效应模型(SCC模型)在处理面板数据异方差、序列相关性和截面相关性问题方面显著优于FE模型，本文把SCC模型作为标准模型来进行实证扩展分析。

表3 相关多样化、不相关多样化对城市服务业增长的估计结果

表3(续)

注：各序列的被解释变量为lnSerGDP；系数下方的括号内为稳健标准误；*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平；表中回归分析均控制了年份和地区固定效应。后同。

(二)扩展分析——基于地区异质性的视角

中国区域经济发展存在差异，不同区域在经济发展阶段、产业结构、城镇化水平等方面具有异质性，这种地区异质性也会影响城市服务业的增长。基于此，根据国家统计局的区域划分标准，将全国283个地级以上城市划分为东部地区、中部地区、西部地区和东北地区，并利用面板SCC模型进行估计检验。分地区的估计结果如表4所示。

表4 分地区相关多样化、不相关多样化对城市服务业增长的影响

由表4可知，在四大地区中，东部地区的相关多样化显著促进了城市服务业增长，而不相关多样化则具有不显著的促进作用。综合来看，东部地区是经济发达地区，市场发育程度相对较高，大中小城市众多。因此，东部地区城市服务业内在的相关多样化有利于带来邻近产业和产品的创新，从而推动服务业的增长。另一方面，由于东部地区大中小城市众多，不同类型城市差异显著，各种类型城市服务业不相关多样化的增长效应相互抵消，从而表现出对服务业增长不显著的促进作用。

中部地区的不相关多样化显著带动了城市服务业的经济增长，但是相关多样化对服务业的促进作用不显著。这可能与中部地区所处的发展阶段密切相关，中部地区正处于城镇化的加速发展阶段，城市服务业的结构尚有待优化调整，那些具有生产相近、互补关系的邻近服务行业彼此之间的协作程度不高，从而制约了产品和产业创新。西部地区的相关多样化和不相关多样化，均未表现出对城市服务业的显著推动作用。这是由于西部地区尚处于城镇化的初期，大部分城市的服务业结构仍存在单一和僵化的问题，因此服务业的多样化水平相对较低，还不足以带动服务业的增长。

东北地区的相关多样化显著带动了城市服务业的增长，而不相关多样化则具有不显著的促进作用。由于东北地区得益于历史时期的经济发展，产业体系和城镇体系的完备程度相对较高，尽管目前仍存在经济体制僵化和市场发育不健全的问题，服务业内在的相关多样化结构依旧能够显著带动服务业的增长；另一方面，经济体制的僵化和市场发育不健全则制约了不相关多样化引致的突破式产品和产业创新，从而未展现出对城市服务业增长的显著促进作用。

(三)扩展分析——基于城市规模异质性的视角

基于人口统计数据的可得性和科学性，全国人口普查数据相较于《中国城市统计年鉴》提供了更为准确的城市人口规模统计[注]《中国城市统计年鉴》主要是以城市户籍人口为口径进行统计，而人口普查数据则是以常住人口为口径进行统计，从而能够把那些在本地城市工作但没有户籍的人口也纳入其中。。鉴于本文的计量实证范围为2003—2016年，以2010年中国人口普查数据为准，对全国283个地级以上城市的城区人口[注]根据2014年《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》，城区是指在市辖区和不设区的市，区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会所辖区域和其他区域。进行统计。在参考2014年国家城市规模划分新标准的基础上，把样本城市按城区人口规模分为小城市、中等城市、大城市和特大城市[注]这里划分的城市规模类型中，小城市、中等城市、大城市的人口规模标准与国家新标准一致，分别是小于50万、50万～100万、100万～500万。本文划分的特大城市，包括国家新标准中的特大城市(人口500万～1000万)和超大城市(1000万以上)，这是由于超大城市的个数极少，不宜进行稳健的计量估计，故而将两者统一归并至一类中。四个类别。分城市规模异质性的计量估计结果如表5所示。

表5 分城市规模相关多样化、不相关多样化对城市服务业增长的影响

表5(续)

由表5可知，相关多样化和不相关多样化对城市服务业的效应在不同规模类型的城市中具有差异性。对于中等城市和大城市，相关多样化、不相关多样化都表现出对服务业的显著推动作用。由此可见，在中等城市和大城市，相关多样化和不相关多样化分别通过促进服务业行业中的邻近产品和产业创新、突破式创新，带动了两种类型城市服务业的增长。尤其是对相关多样化而言，其在大城市中对服务业的增长促进效应明显高于中等城市，这一定程度上反映出大城市的相关多样化集聚效应更高。

对于小城市和特大城市，相关多样化、不相关多样化对城市服务业的增长均没有显著的促进效应。这主要是因为，小城市的服务业还普遍存在结构单一的问题，导致服务业的多样化发展不够充分，从而制约了服务业的增长。对于特大城市而言，土地成本的高涨、房价的居高不下以及劳动力成本的上升等因素，使得其潜在的集聚不经济效应日益凸显，因此相关多样化、不相关多样化这两种多样化集聚反而表现出对服务业的轻微负向效应。

(四)扩展分析——基于市场开放度差异的视角

基于已有的研究方法[15]，本文构建改进型的城市经济政策数据库，把283个地级以上城市分为无特区城市、有特区城市、特区Ⅰ型城市、特区Ⅱ型城市、特区Ⅲ型城市，旨在区分不同类型经济开放和市场化城市的差异。实证研究的时间范围是2003—2016年，国家级优惠政策的种类和数量统计时限截止到2016年年底。具体而言，国家级的经济优惠政策划分为9种类型，根据城市享有国家级优惠政策的种类不同进行划分：(1)无特区城市没有国家级优惠政策，有特区城市享有至少一项国家级优惠政策；(2)特区Ⅰ型城市享有1～2项优惠政策，特区Ⅱ型城市享有3～4项优惠政策，特区Ⅲ型享有5～8项优惠政策[注]对于不同类型经济特区的划分，需要的读者可向笔者索取。[注]不同类型的经济特区，其国家级优惠政策的项数划分，是根据283个城市拥有优惠政策项数的分布趋势，并结合面板数据对样本量的要求(本文以大于100个样本为底限)进行的。。基于此种城市类型划分方法，运用SCC模型进行分组实证检验，估计结果见表6。

表6 分市场开放度的相关多样化、不相关多样化对城市服务业增长的影响

由表6可知，在无特区的城市，相关多样化、不相关多样化都没有表现对服务业增长的显著推动作用。而在有特区的城市，相关多样化和不相关多样化均显著促进了城市服务业的增长。这表明，那些市场开放型城市得益于良好的市场发育和相对发达的对外贸易，相关多样化、不相关多样化更容易通过邻近型创新和突破式创新推动服务业的增长；而那些非市场开放型的城市，市场发育程度较低、对外贸易不发达，相应就制约了相关多样化和不相关多样化对两类创新的带动作用。

从有特区城市内部来看，从特区Ⅰ型城市到特区Ⅲ型城市，其享有的国家级优惠政策逐步递增。总体来看，除了在特区Ⅱ型城市中，不相关多样化表现出对服务业极小幅度的不显著负向效应以外，在所有特区类型的城市中，两种多样化都对服务业增长显示出正向效应。从细分特区类型来看，相关多样化对服务业的增长效应在特区Ⅰ型城市中最为显著，而在特区Ⅱ型和特区Ⅲ型城市中增长效应呈现依次递减趋势；不相关多样化对服务业的增长效应则只有在特区Ⅰ型城市中是显著，而在特区Ⅲ型城市中的增长效应为不显著。可能的原因在于，本文构建的市场开放度指标是基于国家级特区优惠政策种类和数量的，更倾向于反映市场开放政策的影响。相应地，伴随城市享有的国家级优惠政策种类和数量的递增，经济政策对服务业发展的影响会逐步让位于市场内生力量，因此在城市开放政策实施的初期，市场开放政策对服务业经济的促进作用十分显著；而随着经济开放政策的不断增加和城市内部市场的不断完善，市场力量逐步居于主导地位，开放政策对服务业的推进作用变得不明显。这从另一面表明，在新一轮深化改革的过程中，经济特区政策的展开和实施应当更加遵循市场规律，坚持市场的决定性作用，以利于产业的多样化发展，带动服务业增长。

(五)稳健性检验

为确保计量估计检验的可靠性，本文参照基准模型估计方法，采取新增控制变量法和面板工具变量估计两种方法进行稳健性检验。基于FE模型和SCC模型，本文在原有控制变量基础上添加了城市工资水平(lnpwage)、公交车运营量(lnbus)两个新变量，进行估计检验。与此同时，鉴于本文计量模型中的核心控制变量服务业就业量(lnthird)、服务业固定资产投资(lnpkinvest)均存在内生性，选择两者的滞后一期变量作为工具变量，进行面板工具变量(面板IV)检验。因篇幅限制，这里不再展示检验结果。根据估计结果可知，相关多样化、不相关多样化依旧表现出对城市服务业增长的显著促进作用，而且相关多样化对服务业的增长效应均明显高于不相关多样化。因此，本文进行的计量估计检验具有可靠的稳健性。

五、结论与政策启示

从全国层面来讲，相关多样化和不相关多样化都对城市服务业增长具有显著促进效应。可能的解释是，相关多样化通过促进服务业行业的邻近性产业创新，不相关多样化则通过非相邻产业的突破式创新，均有效促进了城市服务业增长。在产业转型升级和服务经济特征日益显著的背景下，以新一轮经济改革为契机，应当逐步放宽服务业行业的市场准入门槛，以民营经济的市场活力带动城市服务业的多样化，促进服务业行业创新与经济增长。

从区域经济来看，由于地区发展阶段和经济特征的差异，东部地区和东北地区的相关多样化显著促进了服务业增长，中部地区的不相关多样化显著带动了服务业增长。西部地区受限于产业结构单一、城镇化水平较低，相关多样化和不相关多样化发展水平较低，未能有效发挥对服务业的促进作用。西部地区应当采取切实有效措施，加快本地城镇化进程，培育服务业市场的活力，以带动服务业行业的多样化发展。

从城市规模来讲，中等城市和大城市的相关多样化、不相关多样化都显著促进了服务业增长，因而在这两种类型城市中应当继续发挥两种多样化对服务业的带动作用。对于小城市来说，服务业结构单一的问题制约了两种多样化的增长促进效应，应当根据小城市的经济发展阶段和特点，科学合理地促进服务业的多样化。对于特大城市来说，鉴于土地成本高涨、住房价格居高不下等带来的集聚不经济问题，应当实施有效政策，切实降低服务业行业的运营成本，防止部分服务业领域企业和人才的外溢，从而使得相关多样化和不相关多样化能够通过促进创新带动服务业的增长。

从市场开放类型的角度来讲，相较于非市场开放型城市，市场开放型城市的两种多样化都显著促进了服务业的增长。应当进一步扩大开放的范围，尤其是要扩大那些经济相对封闭型城市的开放力度，推动其服务业结构的多样化发展。另一方面，城市所享有的经济特区优惠政策并不是越多，就越能够实现两种多样化对服务业的增长效应。这表明，当城市经济开放政策实施到一定程度时，不能一味依赖经济政策的作用，而应当更为重视市场的力量，这时政策的实施也应更遵循市场规律。