4.1.1 市场动力机制 ........................................... 24
4.1.2 政府动力机制 ...................................... 25
5 服务业空间集聚对企业出口影响实证分析 ...................... 33
5.1 数据来源及处理 ...................................... 33
5.2 集聚指标测度 ......................................... 33
5 服务业空间集聚对企业出口影响实证分析
5.1 数据来源及处理
本文所采用的数据主要来源于国家统计局、《中国城市统计年鉴》、中国工业企业数据库及中国海关数据库。首先，本文计算各年度各省份服务业专业化和多样化集聚水平时所使用的就业人员数据来自于各年的《中国城市统计年鉴》，该年鉴中涵盖了我国31 个省份中每个服务行业的具体就业人数。结合数据的完整度情况，本文选取 31 个省份数据作为样本进行集聚水平测度，时间区间为 2009 年至 2018 年。在服务业空间集聚效应实证分析时由于国家强调服务业集聚建设开始时间较晚，前期集聚变动幅度较小，本文选取 2009-2013 年数据对集聚效应进行分析。各行业外部融资依赖度数据来自中国统计局，企业层面出口数据则来自 2009-2013 年海关数据库，并参考余淼杰（2013）对 2009 年-2013 年中国工业企业数据库与中国海关数据库进行匹配。其次，为了保证回归时样本的完整性和可比性，企业层面微观数据主要来自中国工业企业数据库，该数据库拥有较为全面的企业统计信息，包括各企业的出口额、工业产值、固定资产规模和经营时间等微观数据。在数据处理时参考现有学者处理法，剔除工业销售额、固定资产净值为负，企业就业人数少于 8 人的企业。同时，为了提升研究的严谨性，回归时选择了 5 年间持续经营的企业同时剔除计算后人均产值低于 5 的企业。2011 年工业企业数据库中企业的就业人数与工业产值数据存在缺失，采用线性插补法进行计算，无法插补的企业作剔除处理。最后部分企业数据存在某些目标值缺失情况，回归时同样作剔除处理。在筛选后，本文最终选取 668991 条样本数进行回归分析。
表 3-1 2000-2019 年中国货物出口分类年度统计
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6 研究结论与政策建议
6.1 研究结论
本文主要运用中国城市统计年鉴、中国工业企业数据库、中国海关数据库和中国统计局中 2009 至 2018 年数据，测算了各地服务业空间集聚水平和企业的生产率水平及行业的外部融资依赖程度，并构建实证模型，加入企业规模、经营时间等作为控制变量并考虑时间、地区、行业固定效应进行拟合回归，并具体到分地区、分行业类型、分企业类型进行进一步分析。研究结果表明：
第一，我国服务业发展存在着由多样化集聚模式更多向专业化集聚模式转化特征，东西部专业化集聚水平波动上升，中部地区受产业转移等影响集聚发展存在“倒退”风险。
第二，专业化和多样化服务业空间集聚对企业出口参与产生积极的推动作用，但由于集聚水平仍存在提升空间，集聚对企业出口量的提升作用效果有限。全要素生产率则对各类企业出口皆产生积极影响。
第三，从外部融资依赖角度看，服务业的多样化集聚效应相较于专业化集聚更为显著。东西部地区的服务业集聚对企业出口可产生显著影响，而中部地区的集聚效应则较不明显。不同企业类型层面，服务业空间集聚对外资企业的出口促进作用最为明显，对于国有企业出口的影响最不显著，民营企业的出口则多受服务业多样化集聚影响。
第四，从企业全要素生产率角度看，结论与融资角度恰恰相反，服务业的专业化集聚效应相较于多样化集聚更为显著。东部地区产生的服务业空间集聚效应明显显著于中西部地区。行业类型差异同样也带来了集聚效应差异，就劳动密集型和技术密集型行业企业而言，专业化集聚更有利于出口。多样化集聚则更有利于资本密集型行业企业出口。
参考文献（略）
