(二)地理位置与地区服务业发展
地理位置会在两个方面对服务业产生影响:一是地理位置使得自然资源的分布有所差别。在三次产业中,因其本身特性,服务业依赖自然资源的程度最低,但是其发展也会受到一定的影响。特定的地理位置会有一些特定的自然环境、气候、人文风情、社会风俗、习惯等,这些是某些服务业的发展所必须具备的基本条件。只有在具备这些条件的地区,其服务业才可能有较大发展。比如旅游业,只有拥有良好自然风光或深厚历史底蕴的城市才能发展旅游业,靠近海岸线的城市才能大打阳光、沙滩、海岸的招牌,以海边休闲活动(游泳、冲浪、帆板、游艇等)吸引游客。交通运输业与地理位置的关系也十分紧密,便利的位置能使城市成为交通重镇,邻近港口、高速公路、铁路的地区,发展交通运输业才有优势。二是地理位置会影响吸纳社会资源的多少,从而直接影响服务业的发展。地理位置优越,如靠近港口,便于企业出口和进口,开展国际贸易,具备这种优势的城市会吸引国内外的资金、技术,也会引来大量的各种层次的劳动力。城市利用科技发达、人才荟萃、内外联系广泛、信息量大、交易方便等优势,可以形成促进服务业乃至整体经济发展的良好环境。
上述分析表明,地理位置和经济集聚度对地区服务业发展有明显的影响。经济集聚度越高的地区,对服务业发展的推动力越强。地理位置越优越,越有利于地区服务业发展。
三、 实证检验
(一)模型选择及数据说明
在前述理论的基础上,本文将城市人口集聚、产业集聚和城市区位因素纳入分析模型,以中国大陆地级及以上城市为研究对象,实证分析新经济地理因素对于解释地区服务业差异的重要作用。
要检验以上因素的作用,遇到的一个技术上的困难是经济地理因素往往是不变的。如果直接用截面数据,那么时间的选取往往会导致结果的不同,结论的稳定性值得质疑。如果直接采用面板数据分析,将这些不变的量作为虚拟变量,那么采用普通最小二乘法(OLS)往往会因为非观测效应(unobserved effect)与解释变量相关而产生有偏不一致的估计,这又被称为差异性偏误(heterogeneity)。如果采用固定效应分析,那么虽然可以消除非观测效应,但是重要的不变的因素也被消除,而这恰好是我们所关注的(金煜,2004)。
分层线性模型(Hierarchical Liner Modeling) 能避免上述分析模式的缺点,比较适合本文的研究初衷。多层线性分析方法是目前国际上较前沿的一种社会科学数据分析的理论方法。相对于线性回归和方差分析依靠的普通二乘法估计,分层分析使用收缩估计(shrinkage estimation)更加稳定和精确。分层线性模型用两个估计的加权综合作为最后的估计:一是来自每个组的OLS估计,二是组间的加权最小二乘法(WLS)估计。最后的估计来自于对这两个回归的加权平均,如果样本规模小,则更为依赖第二层的WLS估计,如果样本规模大,则更为依赖第一层的OLS估计。分层估计的另一个优点是对于样本规模不相等的数据结构,由于采用了极大似然估计的迭代过程(iterative process),所以可以估计方差和协方差。
对分层数据进行计量需要专业软件。HLM软件是专门解决层次数据间的关系的软件,在社会学研究中已被逐步确认。本文使用HLM5.04(学生版)进行分层线性模型分析。分析过程如下:
首先建立第一层计量方程模型:
ln(PSGDPti)=ati+btiln(SKa)+ctiln(SLti)(1)
t表示时间,i表示地区。式(1)是参照生产函数建立的模型,其中ati表示各城市所处地区不同形成的生产效率差异。bti表示各城市资金投入对人均服务业增加值变化的弹性系数,cti表示各城市劳动投入对人均服务业增加值变化的弹性系数。PSGDP、SK 和SL分别表示人均服务业增加值、服务业投入资本和服务业从业人员。
第一层次所解释的ati和bti对应于各个城市都有不同的影响,如果对上述方程采用普通最小二乘法(OLS)估计,那么存在残差不满足同方差假定的问题。采用固定效应估计法(FEE)虽然可以消除截距项,但是对于关心截距项差异的研究,它同样消除差异背后的经济学含义。而层次线性模型估计方法可以解决以上问题,它考虑其他随机因素对a璽i和b璽i的影响。
第二层次计量方程为:
ai=a0+aiXi+εi(2)
其中,Xi表示影响ati的因素,在这里我们主要分析人口集聚、产业集聚和区位(主要是用东中西三大区域划分)不同造成的影响, 分别用企业密度(IDE)、GDP密度(GDE)、东部(DB)虚拟变量与中部(ZHB)虚拟变量指标分析。本文用两个方程分别分析企业密度和GDP密度对地区服务业发展差异的影响。第二层的模型分别为:
ai=a0+a1IDEi+a2DBi+a3ZHBi+εi(3)
ai=a0+a1GDEi+a2DBi+a3ZHBi+εi(4)
所用数据包括两个层次:第一个层次的数据包括2001-2003年中国大陆各地级及以上城市服务业的资本投入额、从业人员数量和人均服务业增加值。其中资本数据因为各城市历年资本数据不全,难以用永续盘存法估计各地的固定资本存量,只好在假设往年投资与当年投资呈一定比例关系的前提下,用当年服务业固定资产投资量代替。因为统计口径的调整,选择了2001年《中国城市统计年鉴》所统计的地级及以上城市作为研究对象,共有265个。数据来自于2002-2004年《中国城市统计年鉴》、2002-2004年《中国统计年鉴》和2002-2004年的部分省份和城市统计年鉴。第二个层次的数据包括2003年各城市的企业密度、GDP密度、东部虚拟变量和中部虚拟变量。数据来自于2004年《中国城市统计年鉴》。
(二)实证结果
按照分层线性模型的估计步骤,首先估计一个不包括第二层预测变量的固定效应回归模型。估计的结果见表2。除了允许自变量和截距项的回归系数在各个城市(第二层)随机变化外,建立的模型与普通的回归模型一样。模型采用了限制最大似然法估计,结果收敛,似然函数值为-855.727201。资本变量的系数为0.111861(P=0.000),劳动力变量的系数是0.080161(P=0.242),截距项的系数是8.546637(P=0.000)。检验结果表明:资金和劳动对服务业的发展水平均有正向推动作用,且资本的影响更大。资本投入在推动服务业发展水平上表现出强劲的作用,资本投入增长1%能带来0.11%的人均服务业增加值的'增长,而劳动力只能推动0.08%。所以当前我国服务业还是资金驱动型的,劳动力对人均服务业的推动作用还不明显。
由于工业增加值密度和GDP密集度有高度的相关性,不适宜放入同个方程,本文分别对它们进行分析。对第二层模型的分析分别见表3和表4。分层线性模型认为当某个第二层变量的系数和相应第一层的系数符号相同时,说明该第二层变量能加强第一层上该系数的关联强度,加强的方向与系数符号所表示的方向一致。当两层系数符号相反时,则说明第二层变量削弱第一层上该系数所表示的关联强度,但影响方向与第一层系数的符号所表示的方向相反(张雷,2003)。
产业密集程度、经济密集程度和城市所处区域的状况对服务业的发展差异具有一定的影响。企业似然函数值-669.195359估计方法限制最大似然法密度、GDP密度、东部地区和中部地区的系数均为正,与第一层模型的截距项的系数符号相同,也就是说对于第一层模型的截距项即服务业生产效率起到加强的影响,这与本文前文中的假设一致,验证了理论假设。包括产业密集度指标的模型回归结果表示,企业密度的系数为正数,T检验的P值为0.000,通过检验,意味着企业密度对式(1)中的截距项——生产效率有加强影响,即企业密度越高的地区,服务业的生产效率越高,从而服务业发展水平越高。东部地区虚拟变量和中部地区虚拟变量的系数也为正数,它们对式(1)中的截距项也有正向促进作用,意味着与西部相比,位于东部地区和中部地区的城市比西部地区能对服务业的生产效率起到更大的促进作用,从而在推动当地服务业发展方面发挥了更强的作用。但中部地区的这种影响力并不显着,没能通过检验。从地区的系数来看,东部地区比中部和西部地区更能推动服务业发展,而中部和西部地区并没有显着区别。包括GDP密集度指标的回归模型结果表明,GDP的密集程度对服务业的生产效率有加强影响,东部地区对服务业的生产效率也有加强影响,GDP密集度系数和东部地区的系数都通过1%显着水平的假设检验,而中部地区仍然没能通过检验,此模型也进一步验证了前文的假设。
经济地理、新经济地理所强调的各种力量对经济的影响一直被主流经济学家所忽略。近年来由于新经济地理学理论的兴起,使得更多的人开始关注这些空间因素对经济差异作用的解释。然而在服务业差异研究中,还很少有人从此角度分析。本文的检验证实了这些经济规律的作用。服务业更多地使用外部知识、信息等要素和更广阔的市场空间,而经济密集地带和东部地区独特的地理位置、发育相对成熟的主导产业、高层次的结构转型、完善的社会网络体系、良好的发展氛围、便利的技术传播途径等有效地引导了服务业的发展。
层次分析结果表明:资本投入仍然是各城市服务业增长的主要来源,劳动力的推动作用还不够明显。经济的集聚程度对服务业的生产效率有显着的正向促进作用,企业越密集,经济活动越密集,服务业的生产效率就越高,当地的服务业发展水平就越高。城市的区位也对服务业的生产效率产生显着影响,处于东部地区的城市比位于中部地区或西部地区的城市的服务业生产效率高,更能加强对服务业生产效率的正向影响作用,对服务业的发展水平的推动力更强,中部地区和西部地区具有同质性,两地带对服务业效率的影响没有显着差别。企业集聚和经济集聚为服务业发展创造了良好的发展基础。相关产业的集聚,对生产服务业和生活服务业都能构成大规模的需求,刺激服务业发展。同时,企业集聚通过资源共享,节约成本,获得外部经济利益。企业聚集为隐性知识的传播提供了便利条件,有益于知识溢出,促进企业技术进步,进而提高企业和整个城市的整体竞争力。各种各样的联系形成的社会资本有助于加强集聚地区企业彼此间的信任,建立长期合作关系,减少不确定性,降低交易成本。
地理位置也表现出对服务业的显着影响,与落后地区相比,沿海地区在地理上容易与外界交流,发展条件完善,集中了大批人才,这些突出的优势对东部地区服务业发展起到了很大的推动作用。四、简短结论
基于新经济地理理论,本文从地理因素角度探寻地区服务业发展差距的原因。理论方面,从外部经济、知识溢出和社会资本等角度分析了企业集聚、经济集聚状况和区位条件与地区服务业发展的关系。通过分层线性模型,对2001-2003年265个地级及以上城市进行检验,发现:经济的集聚程度对服务业的生产效率有显着的正向促进作用,企业越密集,经济活动越密集,服务业的生产效率就越高,当地的服务业发展水平就越高。城市的区位也对服务业的生产效率产生显着影响,处于东部地区的城市比位于中部地区或西部地区的城市的服务业生产效率高,对服务业的发展水平的推动力要强,中部地区和西部地区具有同质性,两地区对服务业效率的影响没有显着差别。
本文的政策含义在于:对地区服务业发展差异起影响作用的地理因素是很难通过政策加以调整的。由于新经济地理因素的作用,服务业地区间的差异是服务业发展过程中的必然趋势。实现地区服务业的协调发展并不是要扭转由经济力量的收益递增性导致的服务业发展差异,而是应该通过深化经济改革和加强基础设施建设加快落后地区的服务业发展进程。
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