姚洋洋　李江帆

摘 要： 从服务经济理论和新经济地理学出发，探讨了城市群演进对服务业发展的作用机理，建立了城市群演进对服务业发展影响的分析框架，从城市群的专业化分工、市场规模和区域协调三条路径分别进行阐述。对中国五大城市群的实证研究发现城市群的经济联系总强度、地区专业化系数和运输联系强度对服务业的发展水平有显著的正向影响。最后，根据本文的研究结论，结合中国城市群的发展现状提出了几点促进城市群服务业发展的建议。

关键词： 城市群演进；服务业；影响机理；中国五大城市群

中图分类号： F290 文献标志码：A 文章编号：1009-055X（2015）02-0013-09

一、引言

自20世纪中期以来，全世界服务业快速发展，在国民经济中的地位逐步上升，成为推动经济增长的最主要力量。2011年，全球服务业增加值占GDP的比重达到70.2%。高收入国家服务业增加值的平均比重达到74%，已经进入服务经济社会。由于我国经济基础薄弱，对服务产品理论的认识不足，我国的服务业一直处于较低的发展水平，但发展势头很强劲。从1992年到2013年，服务业增加值的年均增长率超过10%，占GDP的比重首次超过第二产业，达到46.1%，中国的经济进入了由工业化中期转向工业化后期的阶段。

在服务业快速增长的同时，城市群的形成与发展也是近20年来我国经济社会发展过程中一个备受关注的热点，全国已经形成了以城市群为代表的区域经济发展模式。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》明确提出：“以大城市为依托，以中小城市为重点，逐步形成辐射作用大的城市群，促进大中小城市和小城镇协调发展”“在东部地区逐步打造更具国际竞争力的城市群，在中西部有条件的地区培育壮大若干城市群”。

城市群的发展引起学者们的关注，关于城市化与服务业发展的研究层出不穷。近年来，许多学者也开始了对城市群服务业的研究，但现有的分析基本上是画一个圈，把或多或少的城市放进“圈”内，然后关起门来分析“圈”内“城市群”的服务业特征。其实，这还是分析一个城市（或圈起来的较大城市）的服务业，而不是分析城市“群”的服务业，只见城市不见“群”。这样的研究忽略了一个重要问题，就是城市群在形成和发展过程中所产生的分工与合作、集聚与扩散等效应对服务业发展产生的深远影响。而这正是本研究将要探讨的最主要问题。

本文致力于探讨在城市群的形成和发育过程中服务业的发展变化。对城市群演进促进服务业发展进行分析有助于认清城市群服务业发展的路径，为促进城市群服务业的发展提供依据。本文的研究框架如下：第二部分回顾城市群和服务业发展的相关文献；第三部分构建城市群演进对服务业发展影响的分析框架，从分工和专业化效应、市场规模效应、区域协调效应三条路径展开阐述；第四部分以中国沿海五大城市群为研究对象进行实证分析；第五部分总结全文并提出推进城市群服务业发展的建议。

二、相关文献回顾

（一）城市群发展的相关研究

城市群是人类经济社会发展到一定阶段的产物。随着英国工业革命的兴起及其在全世界的传播，工业化和城市化的进程加速，推动了城市群的形成和发育。在20世纪50年代，城市群开始进入地理学家的研究视野，并逐渐得到包括经济学在内的相关学科的关注。

现代意义上对城市群进行的研究始于法国地理学家戈特曼（J. Gottmann，1957）。他在考察北美的城市化历程后，首次提出了大都市带概念，于1976年在《世界上的特大都市系统》中指出：大都市带不是大城市的过度扩张，也不是在数量上的增加，而是一种展现不同特质的现象。中国学者对城市群的研究始于20世纪80年代中后期，是伴随着中国经济的快速增长和城镇化进程的推进而展开的。最早对城市群进行研究的是地理学家周一星，他于1988年提出了都市连绵区的概念。[1]姚士谋等（1992）把城市群（Urban Agglomeration）定义为“在特定的地域范围内具有相当数量的不同性质、类型和等级规模的城市，依托一定的自然环境条件，以一两个超大或特大城市作为地区经济的核心，借助于现代化的交通工具和综合运输网的通达性，以及高度发达的信息网络，发生于发展着城市个体之间的内在联系，共同构成一个相对完整的城市集合体”。[2]方创琳等（2011）总结了国际公认的六大城市群的发展特征：集中发育在自然条件和区位条件优越的地带；发挥着全球及国家中枢的重要职能；具有完整的城市等级体系和现代产业体系；具有合理的国际分工协作体系；具有发达的基础设施网络；与世界经济重心的转移密切相关。[3]

在经济理论的发展过程中，出现了几支与城市群发展相关的理论——古典区位论、城市体系论和新经济地理学。

古典区位理论从成本的角度分析原材料产地、产品的市场以及运输成本等因素对产业布局的影响，奠定了产业布局理论的基础。克里斯塔勒在“中心地理论”（Central Place Theory）中首次把研究对象扩展到了商业、服务业等领域，为服务业的区位分布研究奠定了基础。他认为高级中心地通常能提供更多品种的商品与服务，服务范围也更大。而低级中心地提供的商品与服务档次比较低，服务范围也比较窄。[4]城市体系论是在城市经济学家亨德森（Henderson，1974）的研究基础上发展起来的。他在阿隆索（W. Alonso）城市内部结构模型的基础上，把马歇尔型集聚、拥挤导致分散、产品和劳动完全自由流动引入到对城市体系形成的静态分析框架中，强调政府在城市体系形成中的作用。新经济地理学（也称空间经济学）的研究者在D-S模型基础上，从规模经济、运输成本和城市区位出发，将积聚向心力和离心力纳入到同一个分析框架，建立了城市体系空间模型， 认为，当企业发现建立新工厂生产“高等级商品”（即运输费用较低和/或替代参数较小的商品）有利可图时，考虑到现有的低等级城市中消费者的后相关联效应，将趋向于在这些城市建立工厂。因此，高等级城市的形成通常是通过对现有低等级城市的升级得到的。不断重复这个过程，最终就形成了一个城市层级体系。[5]

对中国城市群演进规律的研究发现，政府政策扶持在城市群发展过程中起到了非常重要的、实质性的推动作用（张蕾，2008；方创琳等，2011），政府制定的区域发展规划和政府间的协调机制在促进地区间要素和商品的流动、形成一体化市场的过程中扮演了十分重要的角色。

（二）[JP2]城市群服务业发展研究的相关文献

城市是服务业发展的载体，城市化与服务业发展之间存在着显著正相关关系，这一结论已经得到学术界的证明与认可。城市化是服务业增长的一个重要原因（Singelmann，1978；李江帆，1994；李江帆和黄少军，2001），城市基础设施为服务产品的供需双方面对面接触提供了便利的条件（Singelmann，1978；Michalak & Fairbairn，1993；倪鹏飞，2004）。服务需求尤其是中间服务需求受到技术变革和分工程度的影响，在城市化的进程中，由人口的集中和产业的积聚带来的外部效应节省了交易的成本，提高了交易的效率，是服务业发展的推进器（黄少军，2000；Davis & Henderson，2004；夏晴，2004）。许多学者对中国服务业发展滞后原因的分析揭示了城市化水平低是我国服务业发展速度慢这一现象，城镇人口比重小、大城市发育不足、城市规模偏小等问题阻碍了城市规模效益的发挥，对我国服务业的发展产生了重要的影响（陈可和顾乃华，2002；国务院第二次全国经济普查领导小组办公室，2011）。

随着中国城市群的迅速发展，近年来国内学者对城市群的研究也逐渐增加，其中有些研究的视角已经聚焦到城市群服务业上，对中外城市群服务业的布局和集聚水平、竞争力、演化路径等内容展开了研究。

王淑婧等（2005）、夏传文和刘亦文（2010）分别研究了中国长三角、珠三角和长株潭城市群内各城市服务业的竞争力。研究发现，城市群内部不同城市间的服务业发展水平存在较大差异，中心城市服务业的竞争力远高于其他城市。[6]，[7]李红锦和李胜会（2011）运用引力模型测算了珠三角城市群的经济空间联系强度和竞争力，发现珠三角城市群的经济空间联系强度呈现出逐年上升的趋势，并且广州的中心城市地位一直很稳固，深圳的中心城市地位还不够明显[8]。柳坤等（2012）以中国三大城市群为对象，研究了城市群服务业规模结构的演化特征，发现京津冀城市群的服务业分布符合位序-规模法则，长三角城市群服务业的规模结构较为合理，而其他两个城市群的规模结构体系并不均衡；北京和上海的区域服务业中心城市地位比较明显，而广州的中心地位出现了弱化。[9]曹邦宇和姚洋洋（2013）研究了美国纽约城市群服务业的布局，发现生产服务业表现出集聚特征，在城市群内的分布较为集中，而生活服务业并没有表现出集聚的特征，布局相对分散。他们认为，城市群服务业的集聚与扩散推动了城市群经济的发展，并对中国城市群服务业的发展提出建议：结合特定行业的具体情况进行产业布局规划，充分利用地区特殊资源禀赋、率先发展相关的产业。[10]谷永芬和洪娟（2013）利用长三角城市群的面板数据，研究了城市群服务业的集聚与经济增长之间的关系。发现长三角城市群服务业的聚集程度较高，但呈现下降趋势；计量分析结果发现由服务业集聚带来的规模经济和专业化优势对经济增长的效应开始出现逆转，服务业集聚程度对经济增长存在负面的影响。[11]何俊（2013）比较了中国三大城市群服务业外商直接投资的经济效应，发现城市群服务业FDI出现了重心北移的现象，并且城市群内部呈现出“双核”化的趋势。[12]三大城市群服务业FDI的就业效应都很显著，但其他效应存在差异：环渤海城市群的技术进步效应最显著，长三角城市群的资本形成效应最显著，而珠三角城市群的政策制度效应最显著。

上述研究虽然直接以城市群服务业为研究对象，但未剖析城市群演进历程中服务业发展的规律，没有从城市群的特性出发，探究城市群服务业的影响因素，缺乏对城市群服务业发展的机理的深入分析。

三、城市群演进对服务业发展的影响机理分析

基于前人对城市群的研究，本文认为，城市群的演进是城市群内部城市间相互联系不断增强、产业结构不断优化，从而实现互利共赢、共同发展的动态发展过程。通过分工程度的提高、市场规模的扩大和城市间协调能力的增强，城市群的演进对服务业的发展产生了重要的促进作用，如图1所示。

（一）专业化分工对服务业发展的影响

分工是经济学中一个古老的概念，早在经济学鼻祖亚当·斯密那里，就被置于极高的地位，被认为是“富国裕民”的最重要的途径，“劳动生产力上最大的增进，以及运用劳动时所表现的更大的熟练、技巧和判断力，似乎都是分工的结果”。[13]分工和专业化密不可分，有分工就必然出现与之相对应的专业化。随着劳动分工和生产专业化程度的不断提高，混生于实物生产部门中的非实物生产分离出来、人类社会生活过程中某一阶段的活动独立化，便形成了新的服务行业。城市群作为一种经济社会发展到一定层次的集合体，其内部产业分工程度随着经济的发展不断提高，许多新型服务行业从原有的生产生活活动中独立出来，并得到发展。

在城市群的演进过程中，随着生产技术的发展和企业管理方式的变革，制造业部门中以技术研发、人力资源管理、产品售后服务等“辅助活动”为主的价值链增值环节逐渐与实物产品的制造环节分离，形成新的生产服务业部门。中间服务产品生产阶段的分离改变了企业“大而全”“小而全”的传统生产经营方式，使其能够专注于具有核心竞争力的实物产品或服务产品的生产与供给。从部分服务行业的生产阶段中也分化出了新的服务行业。随着生活水平的提高，一些自我服务或义务服务从生活阶段中独立出来，转化为职业服务。服务行业的独立化，使服务生产效率的提高成为可能，这就为服务业提供了良好的发展途径。

同时，生产的区域分工和地方专业化使城市群的产业呈现出集聚发展的态势。国内外产业集聚发达的地区，大多是城市化水平高、城市群发展较成熟的区域。如中国两大计算机产业集群分别位于东莞和苏州，金融业则集聚在北京的“金融一条街”、上海的陆家嘴和深圳的深南大道。在城市群内部，城市之间表现出明显的产业结构差异，产业的区域分工和地方专业化现象非常明显。对集聚效应的追求使某些产业集中于特定地区，特定城市因其自然条件或历史与偶然原因特别适合这些产业集聚生长。这样，通过循环累积效应，这些产业就被长期锁定在这一城市。

城市群内部各个组成单元之间经济联系越紧密，区域分工与地方专业化程度越高，制造业和服务业在不同城市的集聚现象就越发凸显。现代服务业与制造业在空间上具有协同定位的要求，决定了城市群内大都市区适宜发展现代高端服务业，而其周边地区比较适合发展先进制造业。[14]这种中心城市重点发展现代服务业、其周边城市重点发展制造业的现象在中国发展最成熟的三个城市群得到证明：北京与天津唐山，上海与苏州无锡，广州与东莞、佛山。中心城市具有优越的经济区位，服务业发展基础好，辐射能力强，因而成为现代服务业集聚地的首选，而周边城市则通过专业化发展制造业并从中心城市购买相应服务产品实现经济协调发展，这就导致城市群内中心城市的服务业发展速度远远快于周边城市，城市群服务业的分布表现出中心区—次中心区—三级中心区的层次结构。

（二）市场规模扩大对服务业发展的驱动

城市群的形成与发展带来了人口、资金和产业的集中，为服务业发展提供了丰富的生产要素；城市群经济发展水平的提高和人口规模的扩大，又为服务业的发展提供了更多的需求。

1. 城市群的发展吸引了大量劳动力和资金的流入

劳动力在市场价格的引导下实现自由流动，其方向是从工资水平低的地区向高的地区流动，从劳动力过剩的部门向供给不足的部门流动。地区之间、部门之间的这种差别越大，劳动流动性程度也越高。在市场机制的作用下，资本由回报率低的地区向回报率高的地区流动，从而实现优化配置。在中国城市群的发育过程中，城市群凭借其优越的地理区位和良好的经济基础，不仅吸引国内众多投资，而且在相关政策扶持下吸引大量国际资本。资金的流入又导致城市群的薪酬高于其他地区，使劳动力从劳动报酬低的地区向资金充足的城市群流动。

新古典经济增长理论认为，劳动力、资本和技术进步是经济增长的源泉，服务业的发展也不例外。胡霞（2007）从要素供给的角度分析了中国城市服务业发展的差异，发现服务生产要素的供给对服务业的发展起了显著的推动作用。[15]在城市群的形成和发展过程中，生产要素的集中使投入到服务产品生产过程中的要素增加，服务业的产出水平就会提高。由生产规模扩大产生的规模经济效应会提高服务业的生产效率，等量服务生产要素投入的产出也越来越多。

2. 城市群的发展扩大了服务需求

城市规模的扩大也表现为对实物产品和服务产品的市场需求的扩大。服务产品就其使用价值可分为服务消费品和服务型生产资料，或称生活服务和生产服务。就生活服务而言，由于相当多服务产品的需求收入弹性高于实物产品，对生活服务的需求随收入水平的提高获得更快增长。与实物产品相比，服务产品的相当部分属享受资料和发展资料（如医疗保险、娱乐休闲等），其需求收入弹性在经济水平高的地区远远高于实物产品。就生产服务而言，随着生产向信息化、社会化、专业化的发展，服务形式的生产资料在生产过程中所发挥的作用越来越大。尤其在20世纪以来，应用学科的发展将基础学科的研究与提高人类生产率很好地结合起来，以研发设计、教育培训为主要形式的服务行业得到飞速发展。[16]

城市群的形成与发展往往伴随着经济的增长和收入水平的提高。在基本生存需要得到满足的情况下，需求收入弹性大的服务产品的需求呈现出快速上升的趋势。人口向城市群的集中也绝对地增加了服务产品的需求量。这两者的共同作用促进了生活服务业的发展。同时，城市群的工业化程度越高，消费者对产品多样化的要求也越高，生产实物产品的制造业为了提高生产率，满足消费者的产品差异化需求，会加大其在产品研发设计、广告、营销等方面的投入，促使生产服务业得到快速发展。

（三）区域协调效应对服务业发展的影响

城市群的形成与发展伴随着基础设施网络的完善和城市间区域协调机制的建立，扫清了服务业发展的障碍，为服务业的健康有序发展创造了良好的外部环境。

1. 基础设施对服务业发展的影响

从古典经济学开始，基础设施对经济增长的作用就受到经济学家的关注，到了20世纪40年代，基础设施被发展经济学家引入经济学领域，并在区域经济学、新经济增长理论、城市经济学中得到广泛应用。基础设施对经济增长的正向促进作用已经得到理论和实践的充分证明。通过降低生产成本，提高要素生产效率，协调市场的供求关系，基础设施的建设对区域经济增长具有相当重要的作用。

由于服务产品的非实物特性，服务产品的生产、交换和消费需同时进行，其非贮存性和非转移性使服务产品的供求在空间上存在矛盾，需通过生产者和消费者的相对位移来克服。城市群建设了发达的基础设施网络，城市群内道路密集，信息传输和通讯服务发达，人们生产生活的沟通方式快捷多样，对服务业的发展产生着巨大的影响。发达的基础设施网络不仅缓和了服务生产和服务消费之间的空间矛盾，还扩大了服务产品的需求规模，为服务业的生产和再生产提供了必备的条件。

2. 政府协调机制对服务业发展的影响

自凯恩斯主义开始，传统经济学中的“完全竞争市场”理念被打破，政府在解决现实生活中普遍存在的“市场失灵”中的作用越来越受到经济学家的关注。在城市群经济发展中，群内各城市在实现自身利益最大化的目标驱使下，可能产生过度竞争、基础设施重复建设、产业结构趋同等问题，需要不同城市政府间协调合作，通过建立统一规划机制对城市群的建设加以引导。

在中国经济发展的历程中，由于历史、思想观念、利益体制等多方面的原因，不同省、市甚至乡镇之间都存在着地方保护主义，区域内的城市建设和经济规划缺乏相互间的密切联系，阻碍了人们高瞻远瞩的战略眼光。[17]而服务产品的非实物性和生产、交换、消费的同时性决定了服务供需双方通常要进行面对面的交换，因此服务产品需求的扩大受到地方保护主义的影响更严重。此外，由于生产服务业提供的税收主要为地方税，与当地政府的利益紧密联系，因此在生产服务业的发展过程中存在地方保护的可能性更大。[18]城市群的形成是中心城市与周边地区双向流动的结果，城市群的运作是以内在的社会经济联系为基础，以便利的交通通讯条件为支撑，以行政的协调领导为保障的。通过建立城市群发展的政府协调机制，政府能够对城市群服务业的发展进行统一规划，促进城市群经济一体化发展，消除因地方保护而产生的负面影响。

四、实证检验和结果分析

改革开放以来，在我国沿海地区，诸多城市由于经济基础好、对外联系紧密吸引了大量国外资本的投入，经济发展水平迅速提高。在经济发展的基础上，城市建设也取得了巨大成效。随着城市之间经济联系的进一步增强，城市群便逐步形成。根据我国主要城市群的发育状况，本文选取京津冀城市群、辽中南城市群、长三角城市群、山东半岛城市群、珠三角城市群作为研究对象，分析城市群演进对服务业发展的影响。五大城市群包含的城市如表1所示。

（一）计量模型构建

以下基于上文分析构建计量模型。其中因变量为人均服务产品占有量，用于衡量城市群服务业的绝对发展水平；自变量分别为城市群的分工水平、经济联系强度和公路客运总量。因一个地区的服务业发展水平与城市化率紧密相关，所以模型中加入了城市化率这一控制变量。为减少模型数据的的异方差，本文对所有变量进行了对数化处理。

式1中，i和t分别表示个体和时间。lnPerS代表城市群人均服务产品占有量的自然对数，是模型的被解释变量。lnSpe、LnR和LnTra分别为本文所要研究的三个主要变量的自然对数。其中Spe代表城市群的专业化系数，反映地区的专业化分工水平；R代表城市群的经济联系总强度，反映一个地区的市场规模；Tra代表城市群的人群公路客运量，反映地区内的协调效应。lnUrb为城市化率的自然对数，是模型的控制变量，εit为随机扰动项，其他为待估参数。

（二）变量说明

1. 因变量。以人均服务产品占有量（服务业增加值与地区常住人口数量之比）为被解释变量，来衡量城市群服务业的发展水平。人均服务产品占有量能够反映地区服务业的绝对发展水平，是衡量地区服务业发展水平高低的重要指标之一。

2. 地区专业化水平。衡量地区专业化程度的传统指标主要有区位商指数和E-G系数，但是这类指数在讨论地区专业化问题时，忽略了地区（或行业）相对规模因素，在实践中可能会得出错误的判断。[19]本文根据樊福卓（2007）的研究，选取地区专业化系数作为衡量地区专业化程度的指标（计算方法如式1所示）。地区专业化系数综合考虑了行业分工和区域分工的程度，反映了区域内贸易的相对规模，与其他仅考虑产业分工或区域分工的指标相比更具一般性。樊福卓（2007）在计算中国的工业地区专业化系数时，以工业细分行业的产值作为基础数据。本文考察了城市群经济的所有行业，但是《中国城市统计年鉴》没有报告细分行业的增加值，故根据细分行业的就业数据进行计算。

4. 运输联系强度。交通运输网络的建设在很大程度上代表了地区基础设施建设水平的高低，运输联系强度衡量了某一城市与其他地区发生联系的强弱，反映了城市群交通运输网络的发达性。运输联系强度越高，意味着城市群的人口、资源、商品的流动性越强，城市间经济协调功能发挥得越好。由于城市群内各个城市之间的距离相对较短，城市间人口、资源、商品的流动以公路运输为主，故选取城市群的人均公路客运量来衡量城市群的运输联系强度，通过《中国城市统计年鉴》中各城市的公路客运量加总求得。

（三）结果分析

本文所使用的数据均来自2000—2010年《中国城市统计年鉴》和各省市的统计年鉴。由于样本时期跨度较长，且不同行业之间的数据存在较大差别，对模型数据自相关检验和截面异方差检验的结果都拒绝了原假设（Wooldridge自相关检验的统计量为24.084，Wald异方差检验的统计量为543.03）。本文采用去序列相关和去截面异方差的可行广义最小二乘法（Feasible Generalized Least Squares，FGLS）对模型的参数进行估计[20]， [21]（Baltagi，2005；Baltagi等，2007），以消除非球形扰动对估计系数准确性的影响。结果如表2所示。

表2的前3列显示了当模型仅有一个城市群特征变量时的回归结果，Wald chi2统计量显示，三个模型总体拟合情况较高。系数估计结果显示，三个主要变量的系数分别在0.05、0.01、0.1的置信水平上通过了显著性检验，说明城市群的专业化分工水平、经济联系强度、运输联系强度对城市群服务业的发展水平有显著的正向促进作用。城市群内部产业分工和区域分工越细，生产的社会化程度越高，服务业从分工中获得的好处就越多，发展水平也就越高；城市群经济联系强度越高，城市群内各城市之间的联系越紧密，服务业的发展水平就越高；城市群内部交通运输联系越紧密，城市间的人口、资源、商品的流动越频繁，服务产品的生产、交换、消费环节越畅通，服务业的发展水平就越高。

第4列显示了整体模型的回归结果。与前3列的结果相比，发现即使将城市群的专业化分工水平、经济联系强度、运输联系强度放入同一个模型中，这3个变量对被解释变量仍然具有较高的解释力度，分别在0.1、0.01和0.05的置信水平上显著。回归系数表明，地区专业化系数、经济联系总强度和人均公路客运量每增加1%，将分别带来城市群的人均服务产品占有量提高0.187%、0.426%和0.065。系数大小说明，经济联系总强度对服务业发展的弹性最高，专业化分工水平次之，弹性最小的是城市群的运输联系强度。这在一定程度上表明，城市群服务业的绝对发展水平与地区的市场规模或经济发展程度高低的关系最密切。尽管城市化率不是本文研究的重点，但是表2的回归结果显示，4个模型中的城市化率变量都显著为正，说明城市化率也是影响城市群服务业发展水平的一个非常重要的因素。

五、主要结论与政策建议

本文从新经济地理学和服务经济学的角度探讨了城市群服务业发展的影响因素。在城市群的演进过程中，城市群分工的深化是服务业发展的前提，市场规模的扩大为服务业的进一步发展创造了条件，而地区之间协调能力的增强则为服务业的发展扫清了障碍。文章利用面板数据模型实证检验了城市群的经济联系总强度、地区专业化系数和运输联系强度对城市群服务业发展的影响，发现这三个因素对城市群服务业的发展水平均存在显著的促进作用。根据本文研究结论，可以对中国城市群服务业的发展提出以下政策建议。

1. 进一步深化分工，促进服务行业的专业化生产和集聚式发展。分工是服务业出现和发展的前提，城市群服务业的发展水平受分工程度的重要影响。一方面政府和企业应当深刻认识到劳动分工和专业化生产带来的高效率，鼓励生产服务活动的分离，实现物尽其用，增加产品价值的增值环节，提高资源的配置效率。另一方面，实行区域差别化发展战略，各个城市或地区应当根据自己的区位特点，重点发展具有优势的服务行业，通过优势服务行业的集聚发展形成地区服务业的特色，打造服务企业名牌。

2. 树立一体化市场观念，实现城市群经济协调发展。城市群内部各个城市之间资源禀赋不同、服务业发展基础和重点不一，因此区域市场一体化的建设和城市间合作能力的增强能够实现长短互补，达到共赢的目的。在社会分工细化的现代社会，服务行业生产出来的服务产品主要用于满足他人或其他企业的需求，这就对服务产品的流通环节提出了严格的要求。城市群市场一体化建设要求消除由行政独立性带来的市场分割和地方保护，打破区域封锁，促进人口、资源、资金等要素和商品的自由流动。

3. 加快基础设施网络建设，加强城市群内部沟通能力。基础设施在经济发展中起着基础性和先行性的重要作用，但由于其公共性或准公共性，市场对基础设施建设的投入严重不足，此时政府就要发挥其重要作用，通过财政支出修建基础设施网络。我国城市群存在着部分地区基础设施供给不足而部分地区投资过度的严重问题，城市群作为一个区域发展的整体，为了实现区域协调发展、增强内部经济联系，应加大对经济相对落后地区基础设施的投资，不断完善城市群基础设施网络的建设。

4. 建立政府协调机制，成立统一的有权威的区域协调机构，提升政府对城市群的规划水平。全球最成功的几大城市群在发展的过程中，都出现过官方的或半官方性质的区域协调机构，在城市群的整体规划、区域协调分工等方面做出了很大贡献。中国城市群的管理应结合我国的实际情况，借鉴国外发达城市群的管理经验，成立城市群管制机构，建立健全地方政府协调机制。同时编制科学的区域发展规划，突破行政区的概念，充分发挥各个城市或地区的优势，着眼于城市群的统筹发展，对城市群服务业的发展进行规划。

参考文献：

[1] Zhou， Y. X. Definitions of Urban Places and Statistical Standards of Urban Population in China： Problems and Solutions [J]. Asian Geographer， 1988（1）： 12-28.

[2] 姚士谋，朱英明，陈振光，等.中国的城市群[M].合肥：中国科学技术大学出版社，1992.

[3] 方创琳，姚士谋，刘盛和.2010中国城市群发展报告[M].北京：科学出版社，2011.

[4] [DK][德]阿尔佛雷德·韦伯.工业区位论[M].李刚剑，等，译.北京：商务印书馆，2009.

[5] [DK][美]藤田昌久，克鲁格曼，维纳布尔斯.空间经济学——城市、区域与国际贸易[M] .梁琦，译.北京：中国人民大学出版社，2005.

[6] 王淑婧，陈忠暖，王开泳.珠江三角洲与长江三角洲城市服务业竞争力比较分析[J].热带地理，2005（3）：54-58.

[7] 夏传文，刘亦文.长株潭城市群服务业竞争力的实证分析[J].人文地理，2010（3）：100-104.

[8] 李红锦，李胜会. 基于引力模型的城市群经济空间联系研究[J].华南理工大学学报：社会科学版，2011（2）：1-24.

[9] 柳坤，申玉铭，刘辉.中国三大城市群服务业规模结构及演化特征[J].地理科学进展，2012（10）：1289-1294.

[10] 曹邦宇，姚洋洋.美国城市群服务业空间布局研究[J].当代经济管理，2013（8）：78-83.

[11] 谷永芬，洪娟.城市群服务业集聚与经济增长[J].江西社会科学，2013（4）：43-47.

[12] 何骏.中国三大城市群引进服务业FDI经济效应比较研究[J].现代财经（天津财经大学学报），2013（2）：82-93.

[13] [DK][英]亚当·斯密.国民财富的性质和原因的研究[M].郭大力，王亚南，译.北京：商务印书馆，1972.

[14] 刘志彪.为什么我国发达地区的服务业比重反而较低？[J].南京大学学报：哲学、人文科学、社会科学，2011（3）：13-19.

[15] 胡霞，胡伟.供给要素对我国城市服务业差异影响的理论与实证分析[J].广东行政学院学报，2007（1）：53-57.

[16] 李江帆.第三产业经济学[M].广州：广东人民出版社，1990.

[17] 马志强.论我国城市群的发展趋势及存在的问题[J].商业经济与管理，2003（7）：37-40.

[18] 顾乃华.我国城市生产性服务业集聚对工业的外溢效应及其区域边界[J] .财贸经济，2011（5）：115-122.

[19] 樊福卓.地区专业化的度量[J].经济研究，2007（9）：71-79.

[20] Baltagi， B. H. Econometrics Analysis of Panal Data， 3rd ed. New York： John Wiley and Sons， 2005.

[21] Baltagi， B. H.， Song， S. H.， Jung， B. C.， Koh， W. Testing for serial correlation， spatial autocorrelation and random effects using panel data. Journal of Econometrics， 2007， 140：5-51.

（责任编辑：余树华）