京津冀区域生产性服务业空间分布影响因素研究

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1、京津冀区域生产性服务业空间分布影响因素研究摘要：以2008-2014年京津冀13个地区生产性服务业数据为基础，运用回归分析方法对京津冀生产性服务业空间分布影响因素进行研究，结果显示科技创新实力、信息化水平、城市经济发展水平、政府规模和外资规模对京津冀生产性服务业空间分布的影响较为显著。中国2/vie　　关键词：京津冀；生产性服务业；空间分布；影响因素　　中图分类号：F2文献标识码：Adoi：10.19311/j.ki.16723198.2017.06.002　　1引言　　京津冀地区是我国除长三角、珠三角

2、以外的第三大经济区，正逐步成为我国经济发展的新增长极。但相比长三角和珠三角而言，京津冀区域各地间关系更加复杂，经济发展中不均衡的隐患更加突出。生产性服务业是为生产者供给中间产品及服务的产业，其通过向生产企业提供人力资源、金融支持、信息服务、科技成果等资源和服务来提高工业生产效率，对于促进二、三产业的融合和实现产业转型升级发展等发挥了重要作用。综上，分析京津冀生产性服务业的空间分布的影响因素，对推动区域生产性服务业集聚发展，促进区域生产性服务业合理布局，实现京津冀产业协同发展有重大的理论和现实意义。　　2

3、文献综述　　区域经济发展问题也越来越受到各方关注，经济学界和地理学界对区域产业空间分布影响因素进行了大量研究。国外方面，Keeble（2002）从学习视角分析生产性服务业为集聚原因，研究发现知识分享和创新是驱动生产性服务业集聚的关键因素。Jed（2007）讨论了自然资源禀赋、知识溢出和劳动力等因素对服务业集聚的影响，并进一步探讨了服务业与其他产业集聚的原因。　　陈建军（2009）通过对全国地级市数据的分析发现城市和政府的规模、信息化水平、知识密集程度等会对生产性服务业的空间集聚产生影响。刘辉煌（2012

4、）利用中部地区81的城市的面板数据对中部生产性服务业的集聚机制进行了研究，结果显示政府决策、对外开放程度、城市规模、信息化水平、制造业集聚和金融发展程度对生产性服务业集聚有显著影响。周文通和陆军（2015）则分析了京津冀区域各地方政府的公共支出对于生产性服务业以及细分行业的影响。　　综上所述，国内外学者从生产要素、知识共享、政府决策等角度对生产性服务业空间分布影响因素进行了大量研究，但针对京津冀的相关研究相对不足，基于此，本文综合前人研究成果，针对京津冀区域建立指标体系，运用计量回归模型对生产性服务业空

5、间分布影响因素进行了分析。　　3数据选取与实证分析　　3.1面板模型原理　　本部分使用2008-2014年京津冀13个地区横截面数据来进行研究，即在一定时间段内针对研究对象每年进行重复测量而得的数据。面板数据的计量回归模型的基本表述为：　　其中，yit代表被解释变量，xit代表解释变量，i为横截面数据，t则代表时间序列数据，β表示回归系数向量，截距项为C+αi+γ。　　面板数据模型有三种基本回归模型，（1）普通混合回归模型。这类模型假设截距αi和γt不随时间t和个体i变化。（2）固定效应模型。该模型假设

6、截距αi和γt与时间t和个体i相关，但具体情况受解释变量x影响。（3）随机效应模型。该模型假设αi，γt，，εit均为正态分布，且互不相关，且αi，γt与解释变量x不相关。本部分采用F检验和Hausman检验来确定最优模型。　　3.1.1F检验　　对POLS模型和FEM模型适用性比较一般采用F检验进行。如果原假设未通过检验，则POLS模型不适合用来分析该面板数据，本数据适用于FEM模型。F检验式定义如下：　　式中，N指的是研究对象的数目，T代表面板数据中时间段的长度，k为解释变量的个数，SSEFEM为F

7、EM模型残差平方和，SSEPOLS代表POLS模型的残差平方和。　　3.1.2Hausman检验　　判断FEM模型和REM模型对数据的适用性一般采用Hausman检验。如果原假设未通过，则采用FEM模型，反之数据则适用于REM模型。Hausman检验式定义如下：　　（3）式中，βFEM和βREM分别代表两个模型的参数估计值；V1和V2则为协方差矩阵的一致估计量，k为解释变量个数。　　3.2变量选择和数据来源　　本文使用的实证数据来是京津冀三地2008～2014年市一级层面统计数据，原始数据来源于《中国城

8、市统计年鉴（2009～2015）》和北京市、天津市、河北省2009～2015年统计年鉴等，部分专利数据则来自各市历年国民经济统计公报，其中个别指标的部分年份数据因统计口径变化导致数据缺失，则采用政府统计公告中相关指标增长率由其他年份数据近似推导而得，或者利用回归和均值等方法进行补齐，对结论不会产生实质性影响。使用的计量软件为Stata，本文选取历年各市生产性服务业就业人数（万人）为被解释变量，为了全面研究京津冀生产性服务业空间分布影响因素，