5 京津冀生产性服务业集聚对绿色经济效率的计量检验
5.1 模型设定、变量解释与数据来源
5.1.1 模型设定
结合前文所述，生产性服务业集聚对绿色经济效率的影响可能是非线性的，并参考林伯强和谭睿鹏（2019）[60]的模型设定，为检验生产性服务业集聚对绿色经济效率的非线性而加入生产性服务业集聚度的二次项，并将被解释变量绿色经济效率的一阶滞后项作为解释变量，后进一步加入其他控制变量，本文用来估计的计量模型如下：
geeit=α+ β1geeit−1+ β2aggit+β3aggit2+β4Xit+εit （5.1）
模型中，i 为不同的城市；t 表示年份；gee 代表绿色经济效率；agg 为生产性服务业集聚度，用区位熵方法计算；X 代表其他控制变量，主要包括政府干预程度、科技创新水平以及城市信息基础设施；α表示常数项；β为相关变量所对应的系数；εit 为随机扰动项。
5.1.2 变量解释
1.被解释变量：绿色经济效率（gee）。绿色经济效率越小说明该城市绿色发展不足，其作为被解释变量可较好地衡量经济发展效益与绿色生态保护的整体效率，具体公式和数值已于前文 4.2 详细列出。
2.核心解释变量：生产性服务业集聚水平（agg）。与前文所述一致，本文将采用区位熵来测度京津冀各城市的生产性服务业集聚水平，该指标可消除城市规模差异对生产性服务业集聚水平的影响，可科学合理地反映各城市的生产性服务业集聚水平，且区位熵与生产性服务业的集聚水平呈正比关系，故采用区位熵作为核心解释变量，具体公式和数值已于前文 4.1 详细列出。在此基础上，根据技术含量的差别将生产性服务业划分为高端与低端两种，分别测量二者的集聚指标并将其作为核心解释变量进行行业异质性检验。
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6 结论、对策及研究展望
6.1 结论
本文基于 2008-2018 年京津冀 13 个地级及以上城市的面板数据，在总结梳理已有文献研究生产性服务业集聚与绿色经济效率的相关理论基础上，对生产性服务业集聚影响绿色经济效率的作用机理进行分析，采用区位熵、数据包络分析（非径向、非角度的超效率 SBM-Undesirable 模型）分别测算各城市的生产性服务业集聚水平及绿色经济效率，并针对各城市的生产性服务业集聚水平与绿色经济效率发展水平进行动态演变分析，为避免生产性服务业集聚与绿色经济效率的内生性，最后构建动态面板模型采用系统广义矩估计方法（SGMM）对生产性服务业集聚与绿色经济效率的关系进行计量检验。主要研究结论如下：
其一，京津冀各城市的生产性服务业集聚水平 2008-2018 年这十一年间表现为此消彼长的特征。从时间演变上看，京津冀各城市的生产性服务业集聚水平整体处于缓慢变动的状态，不同城市的变化趋势共呈现出倒“U”型、正“U”型、线性上升及先行下降等特征；从空间分布上看，京津冀地区的生产性服务业空间分布呈现出典型的中心－外围特征，其中北京是当之无愧的中心城市，天津、石家庄、秦皇岛和承德等城市也表现出较强的空间聚集趋势，其余城市的生产性服务业则有待进一步集聚。
其二，从时间演变上看，京津冀各城市的绿色经济效率水平整体具有高涨的上升趋势，北京、沧州、天津和唐山等城市呈现为持续缓慢上升的趋势，而石家庄、邯郸、承德、秦皇岛、廊坊、衡水、保定、张家口和邢台等城市却表现为剧烈波动的上升；从空间分布上来看，北京的绿色经济效率一直处于较高的位置且缓慢上升，天津，石家庄、沧州和唐山等城市的绿色经济效率也较高，而邢台、张家口、保定和衡水等城市的绿色经济效率均值却较低。
其三，京津冀地区各城市的生产性服务业集聚对绿色经济效率的影响表现为显著的正相关关系，且二者之间呈现为非线性的倒“U”型变化趋势，生产性服务业集聚对绿色经济效率的影响是先促进后抑制。具体来看，高端生产性服务业集聚对绿色经济效率的影响虽呈现为非线性的倒“U”型但并不显著，而低端生产性服务业集聚对绿色经济效率的影响表现为显著的正相关关系，且二者之间呈现为非线性的倒“U”型变化趋势。
参考文献（略）
