粤港澳大湾区服务业空间集聚特征及影响因素研究

徐芳燕, 曹沅怡

(1.广东外语外贸大学 经济贸易学院，广州 广东 510006；2.广东外语外贸大学 数学与统计学院，广州 广东 510006)

一、引言

2017年3月5日，中央政府提出制定粤港澳大湾区城市群发展规划，提升其在国家经济发展和对外开放中的地位与功能，粤港澳合作进入新阶段。共建“粤港澳大湾区”除了要利用“一国两制”之长共谋共赢发展外，还要善于利用国内和国际资源，找准在经济全球化中区域分工的位置(陈德宁等，2010)。世界经济逐渐从“工业经济”向“服务经济”转型，服务业是现代社会中具有重要战略地位的产业部门[1](李文秀和谭力文，2008)。现代服务业的发展对优化经济结构、扩大内需和吸纳就业都有着重要的现实价值，是拉动经济发展的重要引擎(王佳宁等，2017)。港澳两地服务业都已于当地经济体系中占据主导地位，两地产业体系发展的特点决定其与广东合作的重点产业领域在于服务业(薛凤旋，2000)。为推动粤港澳大湾区建设成为国际一流湾区和世界级城市群，深化服务业领域的合作符合粤港澳三地的共同发展需求[3](钟韵，2017)。国家发展改革委员会亦于2009年1月8日就明确指出支持粤港澳合作发展服务业，计划建设世界先进制造业和现代服务业基地。而中国服务业区域发展表现出空间依赖和集聚特性，正确处理它们与服务业发展的相互关系，有效利用优势条件和主动创造发展条件，才能促进服务业的发展(胡霞和魏作磊，2016)。本文将测度粤港澳大湾区服务业的空间集聚程度，同时挖掘湾区服务业集聚的主要影响因素。与已有研究相比，本文贡献在于以下两个方面：首次研究粤港澳大湾区的服务业空间集聚特征；首次将中国内地城市与经济体制不相同的香港、澳门特别行政区结合起来进行研究。

本文余下部分结构如下：第二部分是服务业和产业集聚研究的文献评述；第三部分建立粤港澳大湾区服务业集聚影响因素的理论假设；第四部分是研究方法、模型设定和数据来源说明；第五部分为实证分析粤港澳大湾区服务业空间集聚态势和影响因素；第六部分是结论与政策建议。

二、文献综述

(一)服务业的内涵

最早，亚当·斯密在讨论决定人均国民收入的两个因素时，从区分生产性劳动和非生产性劳动的角度对货物和服务加以区分。霍尔(T.P.Hill，1977)指出服务是指人或隶属于一定经济单位的物在事先合意的前提下，由于其他经济单位的活动所发生的变化，包括服务给消费者带来的身体和心理变化。目前，服务业无论在概念的外延还是内涵上都仍然没有形成一个广为接受的定义，最早研究服务经济的美国经济学家维克多·富克斯采用排它法，将其定义为“第三”部门或“剩余”部门(陶纪明，2007)。克鲁伯和沃克(H.G.Grubel,I.A.Walker，1993)将服务业分为消费服务、生产服务和政府服务三种类型。但是服务业的多样性导致了服务业分类的多样化，为了数据的一致性和可比性，本文将第三产业作为服务业进行讨论。①

(二)产业集聚理论

亚当·斯密(1976)在《国富论》中提出分工理论——认为分工可以提高劳动生产率——成为现代产业集聚理论成因的理论基础。内部经济是有赖于从事该工业的个别企业的资源、组织和经营效率的经济；外部经济是有赖于该工业的一般发达的经济(马歇尔，1890)。马歇尔认为外部经济非常重要，这些工业能够在产业区内集聚的最根本原因在于获取外部规模经济。影响工业区位的因素有“区域性因素”和“集聚因素”两种，其中“区域因素”以运输成本和劳动力成本为主，工业在区位选择中的基本原则是经济利益成本的节约(雷德·韦伯，1909)。迈克尔·波特(1990)从国家竞争力的角度研究产业的地方化现象，认为“钻石理论”中生产要素、需求因素、产业因素、企业竞争、一国的机遇和政府作用决定一个国家某种产业的竞争力。新经济地理学派的代表Krugman (1991)首次引入空间概念以揭示经济地理集聚的内在运行机制，建立“中心—外围”模型，认为产业地理集中主要受市场准入效应、生活成本效应和市场挤出效应的驱动。国内学者梁琦(2003)采用数学模型和实证分析相结合的研究方法阐述产业集聚理论，提出“集聚组”概念、“地方中枢产业”理论、产业区位生命周期说“集中—分散—再集”、市场关联与贸易成本等，对中国20年来产业区位的变迁从空间经济角度给出独到的解释。

(三)产业集聚测度方法

测算产业集聚程度的方法可根据有无考虑企业规模因素分成两类(文东伟，2014)。一类忽略企业规模差异，仅考虑行业和地区范围大小影响的方法，如行业集中度、产业空间基尼系数(Krugman，1991a； Amiti，1998)、区位熵(Haggent，1966)、泰尔指数(Theil，1967)、Hoover地方化系数(Hoover，1936)、产业方差系数(Hallet，2000)、产业基尼系数(Wen，2004)。代表性的文献有：根据1994、1996和2000年24个工业行业产值数据和2001年制造业171个行业数据，通过区位基尼系数度量中国工业和制造业的集中程度，得出外商直接投资和行业的集聚水平有着直接关联(梁琦，2003)；基于1985-1997年中国29个省区32个工业行业的产出数据，白重恩(2004)利用Hoover地方化系数进行区域专业化测度，发现中国工业行业的平均地理集中度呈上升趋势；杨仁发(2013)选用区位熵衡量制造业与服务业集聚水平，发现服务业集聚能显著提高地区工资水平，制造业分别与服务业、生产性服务业、消费性服务业的共同集聚对地区工资水平也有显著影响[18]。另一类考虑到企业规模和地区范围差异影响的方法，有赫尔芬达尔-赫希曼指数(Hirschman，Herfindahl，1950)、EG指数[45](Ellison，1997；Glaeser，1999 )、DO指数(Duranton，Overman，2005)。代表性文献有：顾乃华(2011)通过区位熵和赫芬达尔指数测算生产性服务业的集聚程度，发现中国城市生产性服务业的集聚能显著提高全要素生产率；在产业和空间层面上运用EG指数测算长三角地区2001～2006年产业的集聚程度、产业集聚间的分工状态以及区域溢出效应，陈建军(2008)揭示了产业集聚间分工对整合离散的产业集聚，形成长三角地区竞争优势的内在机理；袁海红(2014)应用DO指数对背景企业微观数据进行产业集聚测度研究，得出高技术行业最集聚，低技术的劳动密集型行业最分散。

(四) 产业集聚的影响因素

工业领域：金煜等(2006)通过对我国1987-2001年省级面板数据的分析，发现经济开放、经济政策、城市化、市场容量、基础设施的改善和政府作用的弱化利于工业集聚。金融领域：通过对中国2010 年286 个中心城市数据的因子分析，茹乐峰等(2014)总结出规模因子(包含金融业从业人员数、地区生产总值)，质量因子(包含人均GDP、人均金融存贷款余额)和活跃程度因子(包含金融密度、金融深度)对金融业集聚的贡献度依次递减。制造业领域：樊秀峰、康晓琴(2013)运用面板数据对2006-2011年陕西制造业的行业数据进行实证分析，认为行业增长水平，行业劳动力密集度，规模经济，劳动生产率的提高、运输成本的降低和政府干预的减少都显著促进制造业的集聚，外商直接投资水平则没有明显影响。韩峰和柯善咨(2012)也发现中间投入可得性、区际研发溢出、专业化劳动力和市场需求对制造业空间集聚有明显促进作用。服务业领域：何永达(2015)通过检验各因素对服务业空间集聚的经济关系，得出经济发展水平、人力资本、知识创新、城市化及短期内工业发展水平对服务业集聚有积极影响，但长期看，过高的工业比例可能带来挤出效应。而对外开放水平和政府干预能力对服务业集聚影响并不显著。服务业内部构成具有多样性，很难从整体上对其布局的影响因素进行研究，不同类型的服务业空间布局影响因素也是不同的，因此部分学者是针对分类服务业进行研究的。盛龙(2013)从行业层面提出，制造业需求、信息化程度、知识密集度和国有化程度对生产性服务业集集聚的影响显著；从地区层面提出，制造业集聚、信息化水平、人力资本和地方保护主义对生产性服务业集聚存在显著影响[29]。另外，技术投入、资本投入、工资水平、交易成本、工业规模、市场规模、城市和政府规模等经证实也是生产性服务业集聚的影响因素(陈建军，2009；宣烨，2013)。对于知识密集型服务业，郑长娟(2017)通过实证表明信息化水平、人力资本、制造业集聚、政府支持力度、经济开放程度和城镇化水平对知识密集型服务业集聚有正效应[32]。在空间计量模型框架下对科技服务业进行分析，张清正，李国平(2015)认为规模经济、科技实力、知识溢出和政府行为等均有利于科技服务业集聚发展。

对以上文献的总结分析，我们发现：(1)产业集聚特征的相关研究主要应用于工业与制造业，关于服务业集聚的研究相对不足。(2)在产业集聚影响因素的研究方面，研究服务业整体集聚影响因素的相关文献很少。(3)国内关于“湾区”经济方面研究经验较少，没有港澳与内地两种不同经济体之间产业集聚的对比研究。本文选用空间基尼系数和区位熵测算粤港澳大湾区服务业的区域集聚程度，应用空间计量模型识别和检验服务业空间集聚的影响因素，在此基础上对粤港澳大湾区服务业的集聚发展提出政策建议。

三、 理论假设

为了获得规模经济， 服务业企业会有向某个区域集中的趋势。与此同时，专业化优势和品牌效应促进整个行业服务质量和效率的提高，大幅度降低单位服务产品的长期平均成本，实现规模基础上的收益递增，进一步推动服务业集聚区的发展，促进服务业的集聚(沈能，2013)。创新是服务业空间集聚发展的不竭驱动力，区别于传统制造业，服务业特别注重创新环境与集聚学习获取集聚发展的动力(Keeble D, Nacham L.，2002)。而且服务业空间集聚的本质亦是一种创新网络，是高技术服务业和科技服务业企业发展的重要动力。创新将提高企业适应外部市场环境的能力，增强企业核心竞争力，激发企业内部的新思想、新方法和新产品，促进服务业企业的空间集聚发展(沈能，2013)。贸易开放通过在降低运输成本、扩大国内外市场规模、吸引外资集聚和积累人力及知识资本、促进技术外溢和扩散效应来推动产业区域集聚。贸易成本的降低，对外进出口贸易的增加，国外资金、技术和现金管理方法的引进也都有利于服务业企业的集聚。工业部门是服务业产出的需求部门，工业亦是服务业发展的前提和基础，工业的扩张将会带动服务业需求的显著组织，而服务业发展必须依赖工业发展。工业是中国生产性服务的最重要需求对象之一。工业的发展不但提供了广阔的市场和需求，同时还为生产性服务业发展提供了技术支撑，带来商务服务业、金融业、物流业等服务业的集聚和发展。综合前文的论述，本文选取规模经济、贸易开放度、工业化程度、创新能力作为服务业集聚的影响因素进行研究，并提出关于规模经济、创新能力、贸易开放度、工业化程度的4个理论假设如下：

假设1：规模经济对于服务业集聚有正向的促进作用。

假设2：创新能力对于服务业集聚有正向的促进作用。

假设3：贸易开放程度对于服务业集聚有正向的促进作用。

假设4：工业化程度对于服务业集聚有正向的促进作用。

四、研究方法、模型设定和数据来源

(一) 集聚测度方法

1. 空间基尼系数

Krugman(1991)等在研究美国制造业集聚程度测量时，利用洛伦茨曲线和基尼系数的原理和方法，构造了测定行业在空间分布均衡程度的空间基尼系数，计算公式为：

(1)

其中，G为空间基尼系数，n为地理区域的数量。sj为某行业在地理区域j相关指标总值(生产总值、就业人数、销售额、资产总额等)占某一经济体(国家或地区)该行业相关指标总值的比例，xj为地理区域j相关指标总值占该经济体相关指标总值的比例。基尼系数G越接近于零，说明该行业的空间分布与整个产业的空间分布是相匹配的，即行业在空间分布越均匀；基尼系数G越接近1(最大值为1)，说明该行业的空间分布与整个产业的空间分布不一致，该行业的集中程度高于其他行业的集中程度，即该行业的地方化程度高。

2. 区位熵

区位熵(Location quotient)也称生产的地区集中度指标或专门化率，是比率的比率，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用，计算公式如下：

(2)

公式中，LQij就是j地区的i产业在该经济体的区位熵；qij为j地区的i产业的相关指标(如生产总值，就业人数等)；qj为j地区所有产业的相关指标；qi指在该经济体范围内i产业的相关指标；q为该经济体所有产业的相关指标。区位熵值越高，地区产业集聚水平就越高。一般来说：当LQij=1，表明某产业在某地区的集聚度并不显著，即处于均势地位；当LQij>1时，表明某产业在某地区的集聚度较强，即认为j地区的区域经济在经济体中具有优势；当LQij<1时，表明某产业在某地区的集聚度较弱，即认为j地区的区域经济在经济体中存在劣势。

(二) 模型设定

1. 模型构建

为了准确考察粤港澳大湾区服务业发展的影响因素，本研究将时间序列数据扩展为面板数据，借鉴已有的研究成果，并根据前述的理论分析，构建如下模型：

LQit=αit+β1SCALEit+β2KNOWit+β3OPENit+β4INDUit+μit

i=1，2，…，N;t=1，2，…，T

(3)

其中，i表示地区(即广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆、香港、澳门)，t表示年份(2005-2015年)，βi(i=1，2，3，4)为待估系数，αit为常数项，μit为随机误差项，LQ表示区位熵，SCALE表示规模经济，KNOW表示创新能力，OPEN表示贸易开放程度，INDU表示工业化程度。

2. 变量选取

模型各变量的解释说明如下表1所示。

表1 模型的变量定义及解释说明

(三) 数据来源

受到实际数据可获性和一致性的限制，本研究以粤港澳大湾区中的珠三角九个地市和港澳两个特别行政区2005-2015年的面板数据为测算依据，数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国第三产业统计年鉴》、《广东统计年鉴》、《香港统计年刊》和《澳门统计年鉴》。

五、 实证研究

(一) 服务业集聚态势分析

在采用空间基尼系数和区位熵进行粤港澳大湾区的空间集聚分析和专业化水平测度时，由于以往研究认为中国服务业总产值和增加值被低估(许宪春，2004)[38]，故在此以产业就业人数表示产业规模。

1. 空间集聚分析

由图1的空间集聚情况可知，2005-2015年粤港澳大湾区的空间基尼系数普遍较低，表明该时期粤港澳大湾区服务业的整体发展较为均衡，没有出现地域上的较大差异。从时间序列上可以看出，2010年湾区服务业空间集聚程度有明显的提升，此后的变化呈现先升后降的“倒U型”趋势。说明自2009年国家发改委明确指出支持发展服务业后，一些具有服务业优势的城市在政策的有力支持下，服务业发展迅速，粤港澳大湾区的服务业空间集聚程度增强；随着大湾区服务业的不断发展，服务业的区域分布将会趋向均匀，空间集聚程度会弱化。

图1 2005-2015年粤港澳大湾区服务业空间基尼系数变化趋势数据来源：作者查询《中国第三产业统计年鉴》、《广东统计年鉴》、《香港统计年刊》和《澳门统计年鉴》相关数据，并根据式(1)计算得到.

2. 专业化水平测度

根据式(2)计算出粤港澳大湾区各城市服务业区位熵，整理成表2。大湾区的11个城市中，2005-2012年区位熵大于1的城市有5个，到2013-2015年减少为4个城市，占总城市数的1/3，说明大湾区服务业整体具有一定程度的地区专业化和空间集中特征。其中，香港、澳门这两个特别行政区的地区专业化程度最高，广州、深圳、珠海次之，中山、江门和肇庆最低。

表2 港澳大湾区各城市服务业区位熵测算结果(2005-2015)

资料来源：作者查询《中国第三产业统计年鉴》、《广东统计年鉴》、《香港统计年刊》和《澳门统计年鉴》相关数据，并根据式(2)计算得到.

从图2各地市区位熵变化趋势可以看出，2010年广州、深圳、香港和澳门这4个一线城市的区位熵均有明显的提升，此后呈现不同程度的下降趋势。结合空间基尼系数分析，在政府相关政策的推动下，这4个具有服务业区位优势的城市对大湾区整体服务业的集聚发展发挥引领作用。

图2 服务业区位熵变化趋势(2005-2015)数据来源：本文表(2).

(二) 服务业集聚影响因素分析

1. 数据描述

模型中用到的各相关变量的基本数据特征如下表3所示。除创新能力KNOW变量为绝对值数据外，其余变量均为比值数据。创新能力变量的标准偏差较大，最小值为澳门于2015年的168个专利申请受理数，最大值为2015年深圳的105481个专利申请受理数。而人口规模是影响创新能力差异的主要因素之一，因为创新能力的提高除了需要研发资金的投入，还需要人员的投入，澳门与深圳的人口规模悬殊也正是造成两者创新能力差异大的原因[39]。

表3 变量的描述统计

注：样本量是指粤港澳大湾区9个地市加港、澳两个特别行政区共11个地区，时间跨度11年(2005-2015年)，即11×11=121.

2. 单位根检验

非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，对非平稳数据直接回归可能出现虚假回归或者伪回归。为了避免伪回归，确保结果有效性，需要对面板数据模型进行单位根检验。避免单一检验方法可能存在的缺陷，本文采用相同根单位根检验LLC(Levin-Lin-Chu)检验与不同根单位根检验Fisher-ADF检验这两种面板数据单位根检验方法。如果两种检验方法都是拒绝存在单位根的原假设，则可以判断此序列是平稳的，反之为不平稳序列。由EViews9.0软件所得的检验结果如下表4所示。

表4 各变量单位根检验结果

注：d为差分算子；***、**和*分别表示通过双边1%、5%和10%水平下的显著性检验.

LLC检验和Fisher-ADF检验结果显示，在5%的显著水平下，LQ、SCALE、OPEN、INDU、KNOW五个变量的水平序列均存在单位根，是非平稳序列。但经过一阶差分处理后，序列都拒绝存在单位根的原假设，序列平稳，变量之间表现为一阶单整。可以判断LQ与SCALE、OPEN、INDU、KNOW之间可能存在协整关系。

3. 协整性检验

为了确保模型估计的准确性，在对纳入分析框架的各变量进行单位根检验的基础上，仍需要对各变量是否存在协整关系进行检验，即检验变量之间是否存在稳定的关系。面板数据的协整检验方法主要有三种，分别为Pedroni检验(1999，2004)、Kao检验(1999)和Johansen面板协整检验(2001)。本文采用Pedroni检验和Kao检验两种方法，检验结果如下表5和表6所示：

表5 各变量的Pedroni面板协整检验结果

注：Pedroni检验中，前4个检验统计量为组内统计量，后3个为组间统计量.

Pedroni检验结果表明，在5%的显著水平下，组内与组间的PP统计量及ADF统计量都拒绝不存在协整关系的零假设；组内v统计量以及组内和组间的Rho统计量则不能拒绝不存在协整关系的零假设。根据Pedroni(1997)的Monte Carlo模拟实验结果显示，对大于100的样本来说，所有7个统计量的检验效力都很好而且很稳定。但是对于小样本(T<20)来说，组间ADF统计量是最有效力的。因此，通过Pedroni检验基本可以认为本研究基准模型各变量存在协整关系。而Kao检验的结果也显示，在5%的显著性水平下拒绝不存在协整关系的零假设，故综合两个检验可以得出在服务业集聚中各变量具有长期稳定的均衡关系。

表6各变量的 Kao协整检验结果

4. 实证结果

在面板数据平稳的基础上，可以建立数据模型并进行回归估计。但是首先需要对面板数据的影响形式进行判定，明确建立固定效应模型还是随机效应模型。通过Hausman检验可知，应该建立固定效应模型。为了直观地反映参数估计的意义，面板模型用原始数据进行分析(牛叔文等，2010)。具体的模型估计结果如下表7所示。

表7 服务业集聚影响因素回归分析结果

注：括号外与括号内的数字分别为回归系数与t统计量值；***、**和*分别表示通过双边1%、5%和10%水平下的显著性检验；①②③处的实际数据分别是1.868×10-6、4.1734×10-6、8.6040×10-8.

固定效应模型检验结果表明：从解释变量的符号来看，各变量对服务业集聚均有正效应，符号与预期相一致；从R2来看，模型的拟合度较高，变量对模型有较好的解释力。规模经济显著促进服务业集聚，与假设1的预期一致，规模经济的扩大，吸引外部资本的进入和人才的流入，利于专业化优势的形成，促进服务业集聚；创新能力对服务业集聚具有显著的促进作用，与假设2的预期一致，创新能力的增强，提升企业的市场适应能力和激发企业内部新理念和新事物的产生，促进服务企业集聚；贸易开放程度对服务业集聚有积极的促进作用，与假设3的预期一致，贸易开放程度提高，吸引区域外的资本和高端人才向本地区的流动和集聚，利于服务业集聚；尽管工业化程度变量符号为正，但是未能通过显著性检验，表明工业化程度对服务业集聚的影响并不显著，与假设4观点不一致。原因可能如刘勇等(2013)提到的，工业自身内循环特征较明显，外包服务业刚兴起，对服务业的中间需求不足，依赖程度低，现阶段工业化对服务业发展和集聚的影响尚未充分显现[42]。

5. 稳健性检验

本文通过对原来样本进行分组的方式进行稳健性检验。按照各地区土地面积的大小，将样本划分为土地面积大于2000平方公里(广州、佛山、东莞、江门、肇庆)和小于等于2000平方公里(深圳、珠海、惠州、中山、香港、澳门)两部分。统计检验的步骤与前文相同，最后都是采用固定效应模型进行统计分析。表7的模型(2)和模型(3)报告了基于地区土地面积划分的稳健性检验结果。回归结果表明，各变量的回归系数与前文基准估计的符号完全一致，仅是在显著性上略有差异。因此，模型的计量分析具有较好的稳健性，并进一步验证了已有结论的可靠性。

六、 结论与政策建议

本文得出以下结论：粤港澳大湾区近十年以来都存在服务业集聚现象，并且在政府政策扶持下，服务业集聚现象更明显。香港、澳门两个特别行政区与广州、深圳两个一线城市的服务业集聚程度都较其他城市高。规模经济、贸易开放程度、创新能力对服务业集聚有积极和显著正向的影响，工业化程度的提升一定程度上也有利于服务业集聚发展。基于上述研究理论，为促进粤港澳大湾区服务业集聚发展，本研究提出以下政策建议：

第一，提升政府支持力度，推动建设服务业集聚区。政府应该加大外包服务的激励，增强企业服务外包意识，鼓励企业专注于主业发展，提高核心竞争力，将自身不擅长的服务环节外包。另外，政府还应积极发挥引领作用，从全局出发合理引导服务企业空间集聚，加强区域间的服务业合作，充分发挥服务业在资源配置中的作用，促进服务业要素在区域间的自由流动，通过区域服务业合作实现规模化发展，并从机制上构建起整个社会的专业化分工体系。加大服务业集聚区建设的投入，推动服务业集聚区的建设，为服务业创造良好的发展环境。

第二，促进地区对外开放，形成利用外资的优势。充分利用粤港澳大湾区的区位优势，推进重点产业领域加快开放发展，帮助本地区企业开拓海外市场，引进海外新项目、新技术。同时加大外资的招引力度，逐步放宽政策限制，放开外资准入限制，拆除大湾区人才往还和服务贸易壁垒。吸引国内外服务机构进入，引导外资更多投向高新技术、战略性新兴产业以及现代服务业，扩大对外开放与交流，充分发挥外资的“技术溢出”效应和人力资源效应，提升我国服务业技术水平、管理水平、服务能力等。

第三，完善创新环境，重视培养创新人才。以技术创新为支撑，政府要加大服务业集聚区研发投入，引导服务企业开展技术创新、业态创新与品牌创新，培育拥有自主品牌和自主知识产权的创新型企业。支持和鼓励企业和科研院所加强技术创新投入，提升地区知识创新水平，充分挖掘知识创新能力对服务业集聚发展的促进潜力，营造良好的创新环境，促进区域服务业协调和可持续发展。以人才创新为动力，坚持人才优先发展战略，建立多层次教育、培训和人才流动体系，推进境内人才培养，境外高端人才吸纳以带动国内人力资源优势的发挥，重视企业技术需求的对接，将科教优势转化为创新优势和竞争优势。

[注 释]

① 《国民经济行业分类》(GB/T 4754—2011)明确第三产业，即服务业包括“交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育，卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐业，公共管理和社会组织，国际组织等行业”。《香港标准行业分类2.0版》划分的第三产业包括：(1)批发、零售及进出口贸易、饮食及酒店业；(2)运输、仓库及通讯业；(3)金融、保险、地产及商业服务业；(4)社区、社会及个人服务；(5)楼宇业权。澳门统计稽查局定义的第三产业包含(1)批发及零售业、维修、酒店业和饮食业；(2)运输、仓储及通讯业；(3)银行、保险及退休基金、不动产业务、租赁及向企业提供的服务；(4)和公共行政、社会服务及个人服务(包括博彩业)。