一、引言

2000年来，我国以9.137%的平均增长率实现经济高速增长，稳居世界第二大经济体。然而，长时期追求高投资、高增速的传统工业增长方式也导致环境污染、能源紧缺、产能过剩、成本增加等问题。当今世界面临百年未有之大变局，单边主义和贸易保护主义抬头，贸易摩擦不断升级、世界经济增长乏力。在这样的背景下，中国经济下行压力加大，持续推进经济高质量发展成为新时代中国经济发展的方向和着力点。

20世纪80年代西方发达国家的“去工业化”战略实现“工业经济”到“服务经济”的转变，全球性金融危机之后，为了对经济结构的“过度虚拟化”进行纠偏，西方发达国家加大了发展高附加值的先进制造业，为服务业的发展提供可服务的对象。至此，制造业和服务业又将呈现新的集聚趋势。在我国，“十一五”规划纲要第一次将生产性服务业从服务业中细分出来。为推动生产性服务业高效发展，进而加快产业升级和制造业高质量发展，国务院于2014年印发了加快发展生产性服务业的指导意见。2019年12月中央经济工作会议再次强调推动生产性服务业“向专业化和价值链高端延伸”这一目标，但需要更多地依靠市场机制和现代科技创新来推动。相较于“十三五”规划纲要，目标一致，但动力机制需要转变。近年来，国家为了缓解环境和资源约束，优化地区产业结构，最终实现经济高质量发展，高度重视生产性服务业的发展。

生产性服务业是从制造业内部分离出来的，具有知识、技术、信息、人才密集的特点1，可以深化分工、技术进步、产业集聚、改善投资环境等促进经济增长2。大多数实证研究表明，生产性服务业对制造业和经济增长有重要影响3，通过对湖南的实证分析表明专业化集聚的作用更大4。吉亚辉、甘丽娟对全国31个省市进行了实证研究，验证了生产性服务业集聚对地区经济增长的显著促进作用，尤其是多样化集聚的影响更加突出5。刘书瀚等实证检验发现，生产性服务业集聚与区域经济增长存在显著的空间自相关性，生产性服务业集聚对区域经济增长的作用方向及影响表现为单向的促进作用6。韩增林等从供给侧视角研究了中国生产性服务业集聚对城市全要素生产率的影响7。张浩然从行业和地区差异角度探讨了生产性服务业集聚与城市经济绩效的关系8。谢泗薪等对京津冀区域的实证研究表明，生产性服务业对GDP、就业等方面的贡献度逐年增高，生产性服务业对于区域经济发展具有重要作用9。

生产性服务业技术含量高、规模经济显著和劳动生产率提升快，为生产活动提供的研发设计与其他技术服务、信息服务等属于高技术含量的现代化产业，货物运输、批发与贸易经纪代理服务等则属于技术含量较低的传统产业。在中国，研究历史较短，学者们大多只关注生产性服务业及生产性服务业集聚对经济增长的促进作用，与自身行业特征相结合的研究相对较少。高技术含量的高端产业和低技术含量的低端产业集聚的经济效应研究尚处于起步阶段。虽然学者们已经开始关注层级分工现象，但鲜有研究将关注点放在高端产业的经济发展效应上来。同时，在衡量经济效应时大多数学者简单选取GDP指标进行评价，并不能反映新时代中国经济高质量发展本质，在世界经济增速减慢、资源短缺、环境污染亟待解决的背景下一味地去研究经济增速问题有些片面。基于此，本文的研究视角落在高端生产性服务业对经济发展的影响上，采用最小二乘线性模型验证高端生产性服务业的经济效应是否显现阶段性特征，以期为中国经济高质量发展释放新动能提供智力支持。

二、指标选取与数据来源

（一）指标选取

被解释变量。本文被解释变量为经济高质量发展水平（Dqua），用全要素生产率来反应。后期的研究则是根据生产过程不断进步和变化的实际，采用全要素生产率指标以更全面客观地反映总产出的变动。在Hicks中性假定下，生产技术水平相同的企业实际产出效率是不同的，说明有更多的约束条件影响了总产出，所以广义的技术进步包括科技创新、组织制度改善、管理水平优化等多重因素。Fareetal在DEA架构下将全要素生产率动态分离为技术进步、技术效率和规模效率10。Kumbuakaretal(2000）通过随机前沿法，将全要素生产率进一步分解为技术进步、技术效率、规模效率、配置效率四个方面11。

全要素生产率常用的估计方法有非参数法、参数法和半参数法。本文总产出指标选取实际GDP，利用国内生产总值指数（按不变价格计算）将2003—2018年名义GDP转变为实际GDP，进而剔除历年价格变动的影响。具体公式为：

式中，Kt、Kt-1分别表示第t、t-1年物质资本存量；Et为第t年固定资本形成总额（以当期价格计价）与固定资产投资价格指数的比值；δ表示折旧率，综合相关学者研究取9.6%。由DEAP2.1计算得出2003年至2018年我国全要素生产率的变动率，进一步对变动率做累乘处理，得到全要素生产率的累计指数。

解释变量。解释变量为生产性服务业高端集聚（HLq）。根据国家统计局于2019年4月17日修订的《生产性服务业统计分类（2019）》，生产性服务业共有10个大类、35个中类、171个小类。目前，学术界并未对高端生产性服务业形成统一概念，一般认为是生产性服务业向专业化和高端延伸的行业，具有高知识、高技术、高资本、高成长空间、强带动作用的特征12。本文借鉴杨芳（201713）的观点将高端生产性服务业集聚定义为知识技术和资本密集度高、市场辐射范围大、不需要与服务对象“面对面”频繁接触的高端生产性服务业企业和要素向特定区域集中的现象和过程13。中国对于生产性服务业的统计数据目前还未形成完整的体系，在考察了数据的获得性后，我们将生产性服务业中为生产活动提供的研发设计与其他技术服务作为观测对象。其中，为生产活动提供的研发设计与其他技术服务、信息服务、金融服务3项服务为高端服务，其余为低端服务。国内外部分学者采用可直接获取的数据测量集聚度，如产值、从业人数和就业密度等。还有些学者采用了专门度量集聚的方法，包括基于总体经济活动的测量方法，如产业集中度指数（CRn指数）、赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）、区位熵（LQ）、空间基尼系数、EllisionGlaeser集聚指数（EG指数）、M-S指数和基于距离空间测度方法，如Repley的K函数、D-O指数、M函数、Moran’sI指数等。由于我国生产性服务业细分行业的就业数据相对于产值数据更加连续，因此本文生产性服务业高端集聚用生产性服务业高端服务就业人数在全部就业人员中的占比来表示。

控制变量包括财政支出（gov）、信息化程度(in鄄fo)、对外开放水平（open）。内生经济增长理论认为经济系统内行为主体的偏好参数（比如储蓄率、研究与开发投资率等）决定了一国经济的长期增长，而这些偏好参数对财政政策敏感，受到财政政策的影响14。政府财政政策能够影响行为主体的偏好参数，处理外部性，进而促进经济增长。也有研究认为政府的介入会影响市场机制的作用发挥，以致资源配置的不合理。本文采用一般公共预算支出占GDP比重来衡量财政支出水平。

经济高质量发展是现在及今后中国经济发展的基调，随着5G时代的到来，信息技术的发展和应用即信息化程度成为经济高质量发展的强大引擎。综合已有文献可知，衡量信息化程度的指标包括宽带接入、移动电话、人均通信线路数、邮电业务量等。本文信息化程度借鉴相关学者的研究采用邮电业务量与GDP的比值来反映15。

改革开放以来，我国对外开放的能力和水平都有了较大提高。尤其十八大以后，我国不断扩大开放程度，形成全面开放新格局，对外贸易成为拉动我国经济高速发展的重要动力之一。Sinha、Alguacilet.al、HerzerandNowak-Lehnmann等学者通过对包含中国在内的几十个国家的研究发现对外开放和投资对地区经济增长都有直接的促进作用和正向关系16，还可以通过提升人力资本存量对地区经济增长带来间接的促进作用17。也有研究表明，对外开放水平与经济增长之间的关系是不明确的1819。本文采用货物进出口总额占GDP比重来衡量对外开放水平。

（二）数据来源

本文采用2003至2018年来自国家统计局发布的各年度统计年鉴数据。为了消除价格变动的影响，不同学者采用了不同的方法。朱平芳等用55%的消费物价指数和45%的固定资产投资价格指数加权后的综合指数对当期数据进行平减20，还有学者采用CPI进行平减21。本文借鉴相关学者的研究，实际GDP采用按不变价格计算的国内生产总值指数对名义GDP进行缩减，其余所有用到的数据（生产性服务业高端集聚水平除外）均采用CPI指数做处理，所有变量的原始数据如表1所示。

（三）模型构建

表1原始数据汇总

选取2003—2018年数据为研究基础，探究生产性服务业高端聚集影响经济高质量发展的具体效应。根据经济发展的惯性趋势，为了消除和降低模型的异方差性，通过对数变换减少数值间的差异且残差表示为相对误差后具有较小的差异。对数化后建立如下数据模型：

其中，被解释变量lnDqua为经济高质量发展水平对数，解释变量lnHLq为生产性服务业高端集聚对数，lngov为财政支出对数，lninfo为信息化程度对数，lnopen为对外开放对数，α、βi(i=1,2,3,4)为估计参数，ε为随机误差项，包含了其他影响经济高质量发展的因素总和。本文采用最小二乘法对生产性服务业高端集聚影响经济高质量发展的多元线性回归模型进行参数估计。

三、实证研究

（一）变量的描述性统计分析

我们首先对这些指标进行统计描述。统计结果如表2所示。

表2各变量整体描述性统计

（二）ADF检验

如果时间序列的统计特征随着时间的变化而发生变化，说明该时间序列为非平稳序列。采用非平稳序列进行回归分析时，产生的t、F、R2统计量是失效的，检验结果也是无效的。在此，利用ADF检验法检验时间序列Dqua、HLq、gov、info和open的平稳性。本文采用Eviews10对各变量进行单位根检验，结果如表3所示。

lnDqua变量的原始序列ADF值为-1.530494，高于10%临界值，ADF值为-3.483266，低于5%临界值-3.175352，因此该序列为I(1）单整平稳序列。lnHLq变量的原始序列ADF值为-2.680030，高于10%临界值0.256350，说明该变量的原始序列不平稳，一阶差分后，ADF值为-3.041992，低于10%临界值-2.690439，因此该序列为I(1）单整平稳序列。lngov变量的原始序列ADF值为-0.150225，高于10%临界值，ADF值为-2.708789，低于10%临界值-2.690439，该序列为I(1）单整平稳序列。lninfo变量的原始序列ADF值为-1.533500，高于10%临界值-2.681330，表明lninfo变量原始序列是非平稳序列，一阶差分后，ADF值为-2.872589，低于10%临界值-2.690439，因此该序列为I(1）单整平稳序列。lnopen变量的原始序列ADF值为-0.615733，高于10%临界值，ADF值为-3.560428，低于5%临界值-3.098896，因此该序列为I(1）单整平稳序列。所有变量均为一阶单整，符合协整检验标准。

表3单位根检验

（三）协整检验

采用Engle和Granger提出的E-G协整检验对Dqua、HLq、gov、info与open原始时间序列之间进行协整关系检验。由协整理论可知，如果时间序列之间协整关系存在，说明变量之间存在长期均衡关系。被解释变量中不能被解释变量所解释的部分形成残差项，残差项如果平稳，说明被解释变量与解释变量之间存在协整关系，可以避免模型出现伪回归。因此，判断变量间协整关系是否存在可以通过检验残差项的平稳性得到。由于非平稳的时间序列是同阶单整的，建立回归方程为：

估计后得到的残差项为

检验残差项的平稳性。若残差项存在单位根，即非平稳，则回归模型中k+1个变量不是协整的，不存在长期均衡关系。若残差项不存在单位根，即平稳，则k+1个变量是协整的，存在长期均衡关系。用u1表示方程中的残差项，检验残差项u1的平稳性，检验结果如表4所示。由表4显示的P值可以看出，在5%的显著性水平下e1不存在单位根，是平稳的。因而，原始时间序列Dqua、HLq、gov、info与open之间协整关系存在。

表4残差项单位根检验结果

（四）参数估计

本文采用最小二乘法对模型进行参数估计，由模型估计结果可知，拟合优度检验R2统计量为0.994781，调整后的R2统计量为0.992883，模型的拟合优度较高，表明该模型对被解释变量拟合较好，被解释变量的实际值与拟合值较为接近。F统计量为524.153656,P值为0.000000，在1%的显著性水平下拒绝原假设，即方程通过F检验，该模型的线性关系成立。D.W.为1.812265，该数值接近2说明自变量的自相关性不明显，模型未遗漏重要的解释变量，模型的函数形式适当（表5）。

表5最小二乘线性模型估计结果

在1%的显著水平上，四个解释变量的回归系数均大于0，这表明生产性服务业高端集聚、财政支出、信息化程度、对外开放水平对经济高质量发展均存在正面影响。lnHLq的系数为1.760164，这表明我国生产性服务业高端集聚程度每提升1%，相应的对经济高质量发展就会带来1.76%的增长点，说明生产性服务业高端集聚能够有效促进经济高质量发展，影响呈现线性特征。生产性服务业高端集聚能够通过知识溢出效应、规模经济效应、要素重组效应等提升经济高质量发展水平。lngov的系数为1.158492，即我国财政支出水平每提高1%，就会促使经济高质量发展水平上涨1.16%。lninfo的系数为0.146728，表明信息化程度每提升1%，我国经济高质量发展水平就随之提高0.15%，说明信息产业虽然发展迅速，但信息化程度并未得到充分的利用。这有可能是信息产业并没有与其他产业很好地融合发展。lnopen的系数为0.427980，说明我国对外开放水平每提高1%，相应的经济高质量发展水平随之提高0.43%。

四、结论、建议与展望

本文经过上述分析，产生结论：

（一）营造发展环境

转变高端生产性服务业发展导向，由产业升级和提高效率导向转变为依靠市场机制和现代科技创新导向。要营造优化宏观政策环境、中观区域环境、微观企业环境。宏观层面，政府部门应建立健全促进生产性服务业高端集聚的体制机制和政策体系，破除制约因素。中观层面，由于高端生产性服务业研发、设计等方面都与知识产权有关，知识产权保护尤为重要，各区域要结合自身产业发展现状创造知识产权保护环境。一线区域需对标国际环境改善自身环境。微观层面，企业需要建立诚信环境，通过诚信吸引顾客。三个层面形成合力，才能使区域和城市焕发生机活力，为生产性服务业高端集聚创造良好的外部环境。

（二）供给和需求两端发力

供给端，要加快技术创新，增加高端生产性服务业的研发投入。近些年，中国的生产技术、科研水平和企业创新能力不断提高，高端生产性服务业的驱动要素需要由原来的效率驱动转变为科技创新驱动。要重视高端人才的培养，积极发挥人才红利效应。有学者预测，2030年中国人口总量将达到顶峰，为14.06亿；随后出现下滑趋势，人口红利趋于消失。结合产业和区域特征，构建多层次人才支撑体系，尤其重视高端人才，实施多元化的引才育才措施。人才不仅要引得对，更要育得好，让人才的作用能够充分地发挥，加速实现由“人口红利”向“人才红利”的转变。技术的创新和应用需要具备创新和持续学习能力的人才。人才是促进生产性服务业高端集聚的强劲动力，推动中国经济持续高质量发展需要我们大力发挥和释放人才红利效应。需求端，促进高端生产性服务业与下游产业互动融合。高端生产性服务业不仅贯穿于制造业上、中、下游，还是农业和其他服务业中间投入的高技术含量行业。促进制造业、农业和其他服务产业转变传统理念，由“自我服务”“供需对立”变为“需求拉动”和“供需协同联动”。激发高端生产性服务业市场需求，促进产业分工更深入、更细化。

（三）加强高端生产性服务业的开放水平

一是扩大高端生产性服务业对内开放水平。消除体制性障碍，放宽行业市场准入，鼓励社会资本以多种方式发展高端生产性服务业。二是扩大高端生产性服务业对外开放水平。我国对外贸易发展战略较为完善，但对服务出口的重视程度还不够。推进高端生产性服务业的有序开放，吸收外资，发挥外资背后的技术、管理、供应链、品牌、营销渠道优势。缩短负面清单，在涉及企业科学技术服务、金融服务等外资限制较多的重点领域降低外资准入限制。三是积极实施“走出去”战略，鼓励和支持高端生产性服务业在更高层次、更大范围、更宽领域参与国际经济合作，整合全球资源，开展跨国投资和跨国经营。

（四）研究展望

如前所述，生产性服务业集聚对于制造业的促进作用已经有丰富的研究成果。也有学者直接研究了分地区、分行业的生产性服务业对经济增长的促进作用。但很少有学者将研究视角锁定在生产性服务业高端集聚对经济高质量发展的影响上来。本文对生产性服务业高端集聚的经济发展效应做了初步探索，揭示了生产性服务业高端集聚对于经济高质量发展的促进作用和阶段性特征，对新时代持续推进经济高质量发展提供了智力支持。然而，本文是站在国家层面，选取时序数据进行的实证分析，并没有反映出不同区域生产性服务业高端集聚对经济高质量发展影响的差异程度。将来的研究可以进一步以面板数据为基础，衡量生产性服务业高端集聚的区域差异和空间关联，为促进不同区域高端生产性服务业的特色化发展和区域之间的系统联动提供理论依据。另外，在生产性服务业高端集聚水平的测量上，也可以采用不同的方法，以此来检验模型会出现何种变化。在全面建设新时代中国特色社会主义之际，发挥生产性服务业高端集聚之力，持续推进经济高质量发展，实现人民幸福终极目标。

文章来源：任继如.生产性服务业高端集聚对经济高质量发展的影响研究[J].江苏商论,2021(09):68-73.