黄河流域城市群生产性服务业集聚、产业结构调整与经济增长

何 静，李 芸，金 丹

（1.西安建筑科技大学 管理学院，陕西 西安 710055；2.陕西省房地产业绿色发展与机制创新研究中心，陕西 西安 710055）

一、引言

《中华人民中和国国民经济和社会发展第十四个五年规划纲要》提出，要构建“以国内大循环为主体，国内国际双循环相互促进的新发展格局”，生产性服务业作为衡量地区现代化水平和综合竞争力的重要标志，具有强功能支撑、高密度空间集聚和不断对内对外辐射扩散的特点，能重塑城市产业格局，是城市在国内国际双循环背景下高质量发展的重要支撑。

黄河流域横跨九省，是国家生态安全的重要屏障，是高质量发展的重要试验区以及中华文化保护传承弘扬的重要承载区。近年来，黄河流域的发展很受重视，但就目前来看，黄河流域各省区要素资源比较匮乏、产业倚能倚重、低质低效问题严重，需要有较强竞争力的新兴产业集群。随着城市化进程的逐步推进，城市群成为中国未来经济发展的必然选择，近年来，黄河流域中心城市和城市群加快建设，新的经济增长点不断涌现。生产性服务业是推动先进制造业和现代服务业两业融合的重要结合点，为了增强制造业核心竞争力，实现经济高质量发展，发展生产性服务业、引领产业结构升级是当前经济发展的重要途径。对于黄河流域城市群而言，生产性服务业的发展和集聚如何影响城市经济增长？产业结构如何调整才能更好地适应市场环境变化，获得更大的经济效益？

二、文献综述与理论假说

（一）生产性服务业集聚与经济增长的关系研究

Hansen（1990）[1]分析了美国地区数据，认为生产性服务业是生产率增长的关键。Grubel 和Walker（1989）[2]指出，生产性服务业蕴含着更多的人力资本和知识资本，能够提高全社会的生产率。黄繁华和郭卫军（2020）[3]从本地效应和溢出效应角度出发，发现生产性服务业集聚能显著促进长三角城市群本地和邻近地区的经济增长。李斌和杨冉（2020）[4]从经济效益、社会效益和资源效益三方面构建城市经济绩效评价指标，研究发现生产性服务业专业化和多样化集聚对城市经济增长均有正向溢出效应。生产性服务业发展还能够通过降低制造业的生产成本提高制造业效率（江静等，2007；宣烨，2012）[5-6]。陈明和魏作磊（2018）[7]认为我国生产性服务业开放对制造业生产率存在较弱的正向效应，各细分行业对制造业生产率影响具有差异性。王文等（2020）[8]采用PSTR 模型研究发现生产性服务业发展能促进制造业生产率的提升，且证实了城市规模在其中的调节作用。刘叶和刘伯凡（2016）[9]的研究表明，技术进步是城市群生产性服务业与制造业协同集聚提升制造业全要素生产率的主要途径。总的来说，生产性服务业集聚能在一定程度上通过知识技术溢出效应、规模效应、要素配置效应等促进地区经济发展。基于此，本文提出假设1：

假设1：生产性服务业集聚在一定程度上会促进黄河流域城市群经济增长。

（二）生产性服务业集聚与产业结构调整的研究

关于生产性服务业集聚与产业结构调整的研究，大部分结论具有一致性。生产性服务业集聚能通过知识技术的空间溢出效应、规模效应及环境的正外部性推动制造业升级，促进制造业价值链攀升（高康和原毅军，2020；喻盛华等，2020）[10-11]。温婷（2020）[12]基于全国239 个地级市的数据，从生产性服务业整体集聚和分行业内部集聚两维度进行实证分析，研究发现生产性服务业整体集聚对产业升级有正向的空间溢出效应，各行业内部集聚溢出效应各异。张治栋和黄钱利（2021）[13]通过空间面板模型和门槛效应模型进行研究，发现生产性服务业集聚能显著促进产业结构高级化，生产性服务业与制造业协同集聚有利于产业结构合理化。裴耀琳和郭淑芬（2021）[14]基于2008—2017 年的中国城市面板数据，研究发现生产性服务业集聚能促进资源型城市与非资源型城市的产业结构调整。可见，生产性服务业集聚主要通过要素流动、结构优化等促进产业结构调整。基于此，本文提出假设2：

假设2：生产性服务业集聚能促进黄河流域城市群产业结构调整。

（三）产业结构调整与经济增长的关系研究

赵越强等（2021）[15]认为现阶段主要依靠产业结构升级拉动区域经济增长，产业结构升级与经济增长呈倒“U”型关系。曹聪丽和陈宪（2019）[16]运用空间杜宾模型进行研究，发现在不同城市经济发展阶段和不同城市规模条件下，生产性服务业集聚模式和产业结构调整的经济增长效应不同。张治栋和秦淑悦（2018）[17]研究发现产业结构合理化和高级化调整能明显促进本地区绿色效率的提升，但对周边城市绿色效率提升有一定的抑制作用。于斌斌（2015）[18]认为在城市化阶段，产业结构的合理化调整能带给地区经济增长较为明显的“结构红利”，高级化调整是中国经济进入“结构性减速”阶段的主要原因之一。可以发现，产业结构调整能通过要素配置效应、知识技术溢出效应、竞争效应等影响经济发展，此外，生产性服务业作为知识、劳动密集型产业，产业结构调整能促进其中的要素流动，进而对经济发展产生作用。基于此，本文提出假设3：

假设3：产业结构调整对黄河流域城市群生产性服务业集聚与经济发展的关系产生影响。

综上所述，大部分学者直接研究生产性服务业发展对经济增长或产业结构升级的影响，忽略了城市产业结构调整在生产性服务业发展与经济增长之间产生的作用，且多数文献以长三角、珠三角、京津冀等经济比较发达的城市群为研究对象，关于地级市的研究中，也较多讨论了东部地区城市的情况，不论是在城市群的层面，还是在地级市的层面，鲜见关于西部地区和黄河流域城市群的研究。因此，本文建立空间计量模型研究黄河流域城市群整体生产性服务业集聚、产业结构调整与经济增长的关系，并在此基础上进一步以山东半岛城市群、中原城市群、关中平原城市群为样本，实证分析生产性服务业集聚、产业结构调整对经济增长的异质性影响。

三、数据说明与模型设定

（一）变量选取

1.被解释变量

城市经济增长：用各城市实际人均国内生产总值作为代理变量。为了剔除价格因素影响，以2003年为基年，用各地区各年的GDP 指数对GDP 进行调整。人口用全市年末总人口表示。

2.核心解释变量

（1）生产性服务业集聚指数。本文选用区位熵来测算生产性服务业集聚水平，构建方法如下：

其中，Eis表示城市i 的生产性服务行业s 的就业人数，Ei为城市i 的全部就业人数，Es表示全国生产性服务业的就业人数，E 为全国总就业人数。就业人员均为城镇单位就业人数。

（2）产业结构调整。合理化和高级化是优化产业结构的两个基点，本文从产业结构高级化和合理化两个方面来构建产业结构调整指标。

产业结构合理化：借鉴陈纪平（2013）[19]的做法，用泰尔指数来衡量产业结构合理化。泰尔指数与产业结构合理化水平负相关，为了将其转换为正项指标，最终选取泰尔指数的倒数来计算产业结构合理化水平，计算公式为：

其中，Yi和Li分别表示产业i 的产值及从业人数，Y 和L 分别表示总产值和总从业人员数。RIS 是正向指标，RIS 值越大，产业结构越合理。从业人员为城镇单位从业人员。

产业结构高级化：采用付凌晖（2010）[20]的做法，将一、二、三各产业GDP 增加值占GDP 比重的组成三维空间向量X0=（x1，0，x2，0，x3，0），然后分别计算向量X0与按一、二、三产业排列的向量X1=（1，0，0）、X2=（0，1，0）与X3=（0，0，1）之间的夹角θ1、θ2、θ3：

产业结构高级化（OIS）的计算公式为：

OIS 是正项指标，OIS 值越大，产业结构水平越高。

3.控制变量

除核心解释变量外，还选取以下控制变量：（1）城市消费水平（Cons）：采用市辖区社会消费品零售总额作为代理变量，消费一直以来是经济增长的主要动因之一，需要控制消费对经济增长的影响。（2）房地产投资（Real）：用市辖区房地产投资额表征。（3）城市金融存量（Fin）：用市辖区年末金融机构存款余额与年末金融机构贷款余额之比衡量，良好的金融系统能促进资金向高效率部门转移，增强系统经济效率。（4）居民工资水平（W）：用市辖区职工平均工资衡量。工资水平可能通过影响企业成本或调整产业结构进而影响企业的生产效率。（5）固定资产投资水平（Inv）：用城市固定资产投资总额表征。（6）政府干预程度（Gov）：用市辖区财政支出占GDP 比重衡量。（7）技术投入水平（Tec）：用市辖区政府财政支出中科学与教育的支出比重表示。

（二）数据来源

剔除济源、杨凌示范区、临夏回族自治州临夏市、海东市、海北藏族自治州、海南藏族自治州、黄南藏族自治州、平罗、青铜峡、灵武、贺兰、永宁、中宁等13 个数据严重缺失的城市，本文最终选取2003—2019 年黄河流域66 个地级市数据进行研究。所有指标数据来源于国家统计局网站、《中国城市统计年鉴》、EPS 数据库以及各城市国民经济和社会统计公报，个别缺失值采用插值法及平均增长率方法进行填充。为了消除异方差的影响，本文对变量进行了对数处理。各变量的描述性统计如表1 所示：

表1 各变量描述性统计

（三）模型设定

为研究空间溢出效应，本文建立了空间计量模型。同时，为确保计量检验结果的稳健性，根据空间相关性来源的不同，在空间经济地理嵌套权重矩阵下分别进行LM、LR、Hausman 检验和联合显著性检验。如表2 所示，LM 检验和LR 检验结果均显著拒绝原假设，选择空间杜宾模型，同时，根据Hausman和联合显著性检验结果，选择时间固定效应模型。模型设定形式如下：

表2 模型估计形式的检验结果

其中，i 和t 分别表示城市和年份，PGDPit代表城市经济增长，β 为系数矩阵，Xit为控制变量向量，μt表示时间非观察效应，φit为服从正态分布的随机误差项。

四、实证结果及分析

（一）空间相关性检验

本文采用Moran's 指数对经济发展水平进行空间相关性检验。表3 的结果显示，2003—2019 年黄河流域样本城市的全局Moran's 指数总体上呈先增后减的趋势，2011 年达到最大值0.222，此后逐步下降，2019 年达到最小值0.084。检验结果均通过显著性检验，且均为正数，说明黄河流域城市经济增长在空间分布上并不是随机的，存在较强的空间正相关性，可以对其进行空间计量回归。

表3 黄河流域城市经济增长的Moran's I 指数检验结果

（二）黄河流域城市群整体的回归结果与分析

从表4 回归结果列（2）可以看出，生产性服务业集聚系数为4.897，在1%水平上显著为正，说明生产性服务业能通过知识溢出、规模经济、要素重组等促进黄河流域城市群经济发展，而其空间滞后项系数为-1.414，显著为负，说明本地区生产性服务业集聚阻碍了邻近城市GDP 的提升。OIS 和RIS每提升1%，经济发展分别提升1.539%和0.104%左右，说明黄河流域城市群产业结构高级化和合理化能明显促进本地城市经济增长，且高级化影响程度远高于合理化，目前我国黄河流域的产业发展以第二产业为主，产业结构高级化程度比较低，需要相应提高和促进产业结构调整，尤其是第三产业的发展。生产性服务业集聚与产业结构高级化的交互项系数在1%水平上显著为负，对其求导ρPGDP/OIS=-2.768SG，说明产业结构高级化的边际经济增长效应与生产性服务业集聚水平负相关，原因可能是黄河流域仍处于生产性服务业集聚的早期阶段，产业结构单一，产业基础薄弱。

表4 黄河流域城市群整体回归结果分析

从控制变量来看，城市消费水平（Cons）估计系数为0.127，在1%水平上显著为正，居民消费释放可以通过带动资金流通、刺激市场等推动黄河流域经济发展。居民工资水平（W）估计系数为0.292，在1%水平上显著为正，提高居民工资水平能吸引更多的劳动力进而推动经济发展。固定资产投资水平（Inv）系数为0.293，在1%水平上显著为正，增加固定资产投资能提高黄河流域城市经济发展水平。政府干预（Gov）系数为-0.409，在1%水平上抑制城市经济增长，过度的政府干预会扰乱市场秩序，造成资源浪费，阻碍黄河流域城市经济增长，不利于城市发展。房地产投资（Real）估计系数为-0.055 3，在5%水平上抑制地区经济增长，原因可能是黄河流域经济发展水平较低，房地产行业发展状况欠佳，对地方经济拉动作用不突出。城市金融存量（Fin）对黄河流域城市经济增长促进作用较小，原因可能是黄河流域发展基础较为薄弱，金融结构需要完善。就各变量估计系数的大小来看，固定资产投资（Inv）和居民工资水平（W）估计系数分别为0.293 和0.292，对经济增长的正效应最大。

（三）黄河流域城市群整体直接效应与间接效应分析

如表5 结果所示，各变量的直接效应和溢出效应的显著性均有较高一致性。生产性服务业集聚的直接效应为4.975，显著为正，生产性服务业集聚能显著促进本地城市经济增长，而其间接效应为-2.017，显著为负，说明本地区生产性服务业集聚阻碍了邻近城市GDP 的提升，可能是由于黄河流域生产性服务业集聚程度较低，且受地理条件等的制约，各区域之间经济联系程度不高，难以形成有效的区域分工和协作机制。产业结构高级化和合理化直接效应在1%水平上显著为正，说明产业结构调整能明显促进黄河流域本地区城市经济增长；间接效应在5%水平上显著为负，说明产业结构调整对周边城市经济增长产生一定抑制作用，OIS 每提升1%，PGDP 下降0.248%，RIS 每提升1%，PGDP 下降0.0173%。由此可见，产业结构合理化和高度化的提高在促进黄河流域本地区经济的增长同时吸纳了部分其他城市资源，从而抑制其他城市经济增长。

表5 黄河流域城市群整体直接效应与间接效应分析

（四）黄河流域三大城市群的比较分析

黄河流域城市群是黄河流域高质量发展的重心，其经济发展与黄河流域发展前景息息相关，同时，横跨北方多个省份的黄河流域城市群，在缩小南北差距、促进民生改善中有着举足轻重的作用。目前，黄河流域区域发展差异较大，生产性服务业集聚水平不同，需进一步研究各城市群生产性服务业集聚、产业结构调整对经济增长的影响。考虑到数据的可得性，本文选取黄河流域三大城市群—山东半岛城市群、中原城市群、关中平原城市群进行研究。

1.三大城市群生产性服务业集聚特征比较。图1为黄河流域三大城市群生产性服务业集聚指数结果，可以看出黄河流域三大城市群的生产性服务业集聚水平在2003—2019 年整体上呈现出不断增强的趋势，同时，各城市群生产性服务业集聚水平存在差异。其中，2003—2019 年关中平原城市群的生产性服务业集聚水平最高，山东半岛城市群的集聚水平在2003—2011 年低于中原城市群，2011 年山东半岛城市群和中原城市群集聚指数分别为0.817 2和0.816 8，之后两城市群生产性服务业集聚指数基本持平。

图1 黄河流域三大城市群生产性服务业集聚水平比较

2.基于空间杜宾模型的三大城市群回归结果分析。从表6 中SG 的估计结果来看，中原城市群和关中平原城市群生产性服务业集聚系数都在1%水平上显著，估计结果分别为9.521 和16.890，说明两城市群生产性服务业集聚能显著促进地区经济增长，较之于中原城市群和关中平原城市群，山东半岛城市群生产性服务业集聚对城市经济增长的影响不太显著（10%水平上显著），可能的原因在于黄河流域三大城市群在生产性服务业集聚水平上存在差异，山东半岛城市群集聚水平相对较低，规模效应得不到有效发挥，因此对经济增长没有显著的影响。从产业结构的估计结果来看，山东半岛、中原和关中平原城市群RIS 系数估计结果分别为0.099 2、0.198、0.107，三大城市群产业结构合理化均能显著促进地区经济增长，关中平原城市群和山东半岛城市群OIS 系数分别为-2.128 和-0.140，说明产业结构高级化在一定程度上会抑制两城市群经济增长，可能是由于关中平原城市群和山东半岛城市群产业结构高级化水平过高，政府盲目追求产业升级，“过度去工业化”现象严重，导致产业结构与经济质量水平不匹配。就生产性服务业集聚与产业结构调整的交互项结果来看，三大城市群产业结构合理化的边际经济增长效应与生产性服务业集聚水平正相关，产业结构高级化的边际经济增长效应与生产性服务业集聚水平负相关。

表6 黄河流域三大城市群回归结果分析

五、稳健性检验

（一）改变权重矩阵

为了保证研究结论的可靠性，本文将改变空间权重矩阵来对基础回归结果的稳健性进行检验。本文在空间计量模型中主要采用的是经济地理嵌套矩阵，在稳健性检验中将选取地理矩阵作为空间权重矩阵进行SDM 模型回归。表7 结果表明，改变空间权重矩阵设置带来的影响并不明显，仍与上文基础回归结果基本保持一致，说明本文的计量结果是稳健的。

表7 地理矩阵回归结果分析

（二）样本偏差

考虑到省会城市在城市规模、行政级别、生产性服务业集聚水平等方面和其他地级市存在显著差异，为了降低这种非随机性对估计结果的影响，在回归中选择剔除省会城市的样本数据，以此验证本文估计结果的稳健性，结果如表8 所示，由估计结果可得，在剔除济南、郑州、太原、西安、呼和浩特、银川、兰州、西宁八个省会城市的样本数据后，仅有房地产投资系数符号发生变化和个别变量显著性发生变化，在一定程度上说明本文的计量结果是稳健的。

表8 剔除省会城市回归结果分析

六、结论与政策建议

本文基于黄河流域城市群2003—2019 年的面板数据，分别以黄河流域城市群整体及山东半岛、中原和关中平原三大城市群为样本城市，运用空间杜宾模型实证分析了黄河流域城市群生产性服务业集聚、产业结构调整与城市经济增长的关系，研究发现，第一，黄河流域城市群经济增长存在空间相关性，在统计上是显著的。第二，从黄河流域城市群整体来看，产业结构高级化和合理化能明显促进黄河流域生产性服务业集聚的经济增长效应，且高级化影响程度远高于合理化；在产业结构高级化与合理化的双重作用下，生产性服务业集聚能明显促进黄河流域城市群本地区经济发展，但阻碍了邻近城市GDP 的提升。第三，从三大城市群来看，生产性服务业集聚对经济增长的作用效应还受各城市群集聚水平影响：在产业结构调整影响下，中原城市群和关中平原城市群生产性服务业集聚能显著促进经济增长，山东半岛城市群生产性服务业集聚对城市经济增长的影响不太显著。第四，产业结构高级化的边际经济增长效应与生产性服务业集聚水平负相关，产业结构合理化的边际经济增长效应与生产性服务业集聚水平正相关

基于上述结论，本文认为当前黄河流域发展要充分发挥产业结构调整对生产性服务业集聚经济增长效应的带动作用。现阶段需要合理规划和引导黄河流域的生产性服务业发展，根据不同城市群的现实情况制定合适的生产性服务业发展规划；要注重产业结构的合理化与高级化水平，建立与城市群当前经济发展水平相匹配的产业结构；同时，生产性服务业发展与产业结构调整相辅相成，大力发展高端生产性服务业；要强化固定资产投入和资金投入，优化发展环境，加快人才队伍建设。