基于空間自相關(guān)的中國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)地理集聚研究

張 健 ，狄乾斌 ，2，涂文偉

（1.遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院；2.遼寧師范大學(xué) 海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心，遼寧 大連 116029）

一、研究背景及文獻(xiàn)綜述

隨著信息技術(shù)和知識經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，基于新興服務(wù)業(yè)成長和傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)改造升級而形成的新型服務(wù)業(yè)體系，稱之為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)以專業(yè)化分工和國民收入提高引發(fā)的需求為導(dǎo)向，主要依托信息技術(shù)和現(xiàn)代化的管理理念，更加突出科技知識、技術(shù)密集的特點(diǎn)，[1]一般分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和消費(fèi)性服務(wù)業(yè)兩類。自20世紀(jì)80年代以來，世界產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出由“工業(yè)型經(jīng)濟(jì)”向“服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)”轉(zhuǎn)型的總趨勢。到目前為止，全球服務(wù)業(yè)占GDP的60%以上，主要發(fā)達(dá)國家超過了70%，并建立了以服務(wù)業(yè)經(jīng)濟(jì)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。[2]隨著經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)也實(shí)現(xiàn)了快速發(fā)展，并呈現(xiàn)出不斷變化的分布分局和地理集聚格局。

一般認(rèn)為，關(guān)于產(chǎn)業(yè)集群的研究是從馬歇爾（1890）開始的。后來，韋伯（1929）、胡佛（1937）、克魯格曼（1991）和波特（1990，1998）等先后豐富和發(fā)展了產(chǎn)業(yè)集群的理論研究。但這些集群研究大多數(shù)集中在工業(yè)和制造業(yè)上，對服務(wù)業(yè)的集群研究甚少。而對于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的集聚研究始于80年代，盡管傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集聚理論起源于制造業(yè)研究，但不少學(xué)者認(rèn)為基于工業(yè)的集聚理論對服務(wù)業(yè)集聚仍然有著基本的解釋力。[3]但Moullaert和Galfouj（1993）[4]認(rèn)為，制造業(yè)集聚的理論與模型并不適合服務(wù)業(yè)，因?yàn)榉?wù)性企業(yè)提供用戶定制的服務(wù)，其創(chuàng)新的信息、專門的知識和技能有別于為最終消費(fèi)生產(chǎn)產(chǎn)品的制造企業(yè)。Storper和Walker（1989）[5]認(rèn)為，服務(wù)業(yè)在地域上的布局是建立在產(chǎn)業(yè)生命周期模型基礎(chǔ)上的。Bennett R J和 Graham D J（1999）、Pandit和 Cook（2001）[6-7]研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中的商務(wù)服務(wù)業(yè)、金融業(yè)在英國也具有很高的集聚度。Beyers（1993）、Illeris S和 Sjoholt P（1995）[8-9]等分別對美國、英國、加拿大和北歐國家等研究發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)主要集中在大都市內(nèi)。Selya（1994）[10]認(rèn)為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在集聚的同時也呈現(xiàn)出空間選擇的擴(kuò)散趨勢。

國內(nèi)對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的研究起步較晚、研究成果較少，從區(qū)域上來講，在我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展中處于領(lǐng)先位置的上海市和北京市的研究成果較多，而第一個提出現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚區(qū)概念的也是上海。[11]李文秀（2008）和任英華（2010）[12-14]利用空間基尼系數(shù)、H指數(shù)和E-G模型等分析美國和湖南省的服務(wù)業(yè)集聚狀況，發(fā)現(xiàn)不同服務(wù)業(yè)具有不同的集聚發(fā)展過程和特征。胡霞（2006）和吉亞輝（2012）[15-16]利用空間統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量學(xué)的原理和方法分別研究了中國城市服務(wù)業(yè)和省域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間分布和集聚狀況。任英華（2011）[17]則進(jìn)一步分析了我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚的形成機(jī)理空間計(jì)量分析。邱靈、申玉銘（2008）[18]利用投入產(chǎn)出模型、空間自相關(guān)模型等研究了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的空間關(guān)聯(lián)和協(xié)同作用分析。

我國現(xiàn)有的研究多是利用空間基尼系數(shù)、H指數(shù)、E-G模型等方法對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)特別是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的靜態(tài)分析，忽視了空間因素對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚的影響，而且也無法體現(xiàn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的集聚類別及其分布區(qū)域，并且其研究的目標(biāo)區(qū)域主要集中在上海、北京等大都市區(qū)內(nèi)部，較少有從全國的角度整體分析現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的集聚狀況。為彌補(bǔ)這些不足，本研究將采用 Anselin（1988）[19]等學(xué)者創(chuàng)立的空間統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和方法，利用OpenGeoDa空間數(shù)據(jù)分析工具對我國省域?qū)用娴默F(xiàn)代服務(wù)業(yè)的空間分布特征和集聚發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分層次研究，以期對我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展格局和集聚狀況形成整體認(rèn)識，為全面深度分析我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)打下理論基礎(chǔ)。對于處于轉(zhuǎn)型期中的中國，特別是在胡錦濤同志在中共十八大報(bào)告中指出要“壯大現(xiàn)代服務(wù)業(yè)”這一背景下，本研究更加具有重要的理論價值和實(shí)踐意義。

二、研究方法和數(shù)據(jù)

（一）研究對象與數(shù)據(jù)

關(guān)于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的分類，不同的專家學(xué)者基于不同的研究目的和標(biāo)準(zhǔn)研究形成了不同的分類。但大家一致認(rèn)為，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)是在工業(yè)化高度發(fā)展階段伴隨科學(xué)技術(shù)進(jìn)步特別是信息革命和高新技術(shù)對產(chǎn)業(yè)的滲透和運(yùn)用而產(chǎn)生的，其本身是一個相對動態(tài)的概念，是相對于傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)而言的。而隨著科技的快速發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)意義上的服務(wù)業(yè)吸收并運(yùn)用了現(xiàn)代的科學(xué)技術(shù)和管理理念，成為了具有某些“現(xiàn)代”特征的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)。雖然服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)之間存在著一定的差別，但由于我國統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中并沒有現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的數(shù)據(jù)分類，而從服務(wù)業(yè)中提取現(xiàn)代服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)也缺乏可操作性，因此本研究把服務(wù)業(yè)數(shù)據(jù)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚分析的數(shù)據(jù)來源。

由于統(tǒng)計(jì)口徑的不同和研究的時間段為2007—2011年，本研究并沒有采用最新的行業(yè)分類，仍根據(jù)我國《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》（GBT4754-2002）把涉及的14個服務(wù)行業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的研究對象。同時，為了便于深層次地分析，將14個服務(wù)行業(yè)分為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和消費(fèi)性服務(wù)業(yè)，其中生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)包括F交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)，G信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)，J金融業(yè)，K房地產(chǎn)業(yè)，L租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，M科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)等六個行業(yè)；消費(fèi)性服務(wù)業(yè)包括H批發(fā)和零售業(yè)，I住宿和餐飲業(yè)，N水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，O居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)，P教育，Q衛(wèi)生、社會保障和社會福利業(yè)，R文化、體育和娛樂業(yè)，S公共管理和社會組織等8個行業(yè)。

本研究的目標(biāo)區(qū)域是除香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺灣省的中國31個省、自治區(qū)和直轄市，以下文中的提到的全國或各省份都不包括以上三個行政區(qū)。樣本數(shù)據(jù)來源于2008—2012年的《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，采用的屬性值是各服務(wù)行業(yè)的就業(yè)人數(shù)。利用OpenGoeda空間計(jì)量軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。

（二）空間統(tǒng)計(jì)分析方法

1.M oran'sⅠ指數(shù)。空間自相關(guān)分析能夠從區(qū)域空間整體上刻畫區(qū)域?qū)傩灾档目臻g關(guān)系，常用的空間自相關(guān)指標(biāo)有 Moran's I指數(shù)、Getis G和Geary's C比值等。[20]Moran's I指數(shù)即全局空間自相關(guān)是用于統(tǒng)計(jì)衡量空間分布對象屬性值之間關(guān)系的分析，來用判斷一個區(qū)域是否存在空間聚集相對而言更加合適。其計(jì)算公式有很多種，常用的公式如下

2.LⅠSA指數(shù)。Moran's I指數(shù)是對空間對象屬性值的一種整體趨勢分析，難以探測出聚集的位置所在及區(qū)域相關(guān)的程度。而Local Moran's I指數(shù)可以彌補(bǔ)了這一局限，它是用來分析局域空間是否存在空間自相關(guān)和識別屬性值的熱點(diǎn)、冷點(diǎn)和空間異常值。其原理是將Moran's I指數(shù)方法分解到局域空間中，我們通常稱之為LISA指數(shù)（Local Indices of Spatial Association）。其公式如下：

式中，S2為yj的離散方差；其他符號意義同Moran's I指數(shù)公式。當(dāng)Ii>0，表示該空間區(qū)域存在空間正相關(guān)，該區(qū)域有同樣高或同樣低的屬性值的鄰近區(qū)域，即高值（HH）聚類或者低值（LL）聚類，通常分別稱這些地區(qū)為熱點(diǎn)地區(qū)和冷點(diǎn)地區(qū)；當(dāng)Ii<0，表示該空間區(qū)域存在空間負(fù)相關(guān)，該區(qū)域有不同值的鄰近區(qū)域，即存在空間異常值，包括高值主要有低值圍繞的異常值（HL）和低值主要有高值圍繞的異常值（LH）。LISA指數(shù)進(jìn)行的空間聚類和異常值分析結(jié)果一般以散點(diǎn)圖的方式表示，散點(diǎn)圖有四個象限組成，按順序分別表示HH、LH、LL和HL四種情況。

三、中國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的空間分布

首先，分析和了解2007—2011五年間我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的空間分布和整體的發(fā)展格局。圖1中兩圖分別是2007年和2011年我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)的空間分布圖。在圖中香港、澳門和臺灣的屬性值為零，未計(jì)入總的省區(qū)數(shù)中。圖例中數(shù)字為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的總就業(yè)人數(shù)，單位是萬人，括號內(nèi)的數(shù)字表示位于該范圍內(nèi)的省區(qū)個數(shù)。

圖1 2007年和2011年現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)的空間分布圖

從圖1中兩圖的比較分析來看，我國大多省區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)五年來有明顯的增長，其中江蘇省增幅最大，由第二位次上升到第一位次中，但整體上并沒有發(fā)生太大變化?，F(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展格局與我國整體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相同出現(xiàn)了嚴(yán)重的失衡，呈現(xiàn)東、中、西梯次遞減的狀況，同時存在著差距不斷擴(kuò)大的趨勢。其中現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展最快的主要分布在東部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高的廣東省、江蘇省、山東省和北京市等地區(qū)，東部其他地區(qū)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平也較高。中部地區(qū)的大部分省區(qū)位于第三位次，而四川省和河南省由于人口眾多，其現(xiàn)代服務(wù)業(yè)特別是消費(fèi)性服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)也相應(yīng)較多，一直處于第二位次。而西部地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)基礎(chǔ)差、發(fā)展速度也十分緩慢，大多省區(qū)一直處于第四位次。從全國角度看，我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)“半環(huán)狀”的發(fā)展格局，東部地區(qū)特別是東南沿海地區(qū)發(fā)展水平最高，中部次之，西部發(fā)展水平最低。

四、中國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的空間自相關(guān)分析

在對我們現(xiàn)代服務(wù)業(yè)空間分布的基本了解基礎(chǔ)上，采用Moran's I指數(shù)和LISA指數(shù)分析我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的空間自相關(guān)性和聚類特征。首先對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)進(jìn)行總分析，而后分層次對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和消費(fèi)性服務(wù)業(yè)做具體分析。

（一）現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的空間集聚分析

先對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的Moran's I指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。表1的P值為顯著性水平，表示所觀測到的空間分布模式是由某一隨機(jī)過程創(chuàng)建而成的概率。Z-score為正態(tài)性統(tǒng)計(jì)量，是標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)，其公式為 Z=I-E（I）/Sd，各個符號意義如表1所示。當(dāng)|Z|>1.65且P<0.10時，統(tǒng)計(jì)屬性值在90%的概率下存在空間自相關(guān)；當(dāng)|Z|>1.96且P<0.05時，統(tǒng)計(jì)屬性值在95%的概率下存在空間自相關(guān)，一般通過了這一標(biāo)準(zhǔn)的檢驗(yàn)說明空間自相關(guān)有顯著效果；當(dāng)|Z|>2.58且P<0.01時，屬性值在99%的概率下存在空間自相關(guān)。

表1 中國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)Moran's I指數(shù)統(tǒng)計(jì)值

通過表1我們發(fā)現(xiàn)，我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的Moran's I指數(shù)一直為正數(shù)且處于上升的狀態(tài)，前三年的Z-score大于正態(tài)分布函數(shù)在0.10顯著性水平下的臨界值（1.65），2010年和 2011年的 Z-score大于正態(tài)分布函數(shù)在0.05顯著性水平下的臨界值（1.96）。這說明我國的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平具有明顯的空間正自相關(guān)性（空間依賴性），空間上鄰近的地區(qū)具有相似的屬性值，存在近鄰效應(yīng)，即現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平高的省區(qū)在空間上相互靠近，或者說現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平低的省區(qū)在空間上相互靠近；我國省域現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展在空間分布并非表現(xiàn)出完全隨機(jī)的狀態(tài)，存在明顯的空間集聚現(xiàn)象，相鄰省區(qū)間存在較強(qiáng)的相互帶動作用或擴(kuò)散效應(yīng)；從Moran's I指數(shù)和Z-score的變化來看，這種集聚狀態(tài)呈現(xiàn)出愈加明顯的態(tài)勢。

利用全域空間自相關(guān)分析了我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)屬性值的整體發(fā)展態(tài)勢之后，我們用LISA指數(shù)分析局域空間存在的自相關(guān)性及其聚類和異常值。由于散點(diǎn)圖無法顯示各個象限的省區(qū)名稱，因此我們用表格的形式來顯示散點(diǎn)圖的結(jié)果，如表2所示。

分析表2可知，2007—2011年五年間處于第一象限（HH）和第四象限（HL）內(nèi)的省區(qū)沒有任何變化，而第二象限（HL）和第三象限（LL）之間發(fā)生變動的是云南和重慶。從數(shù)量上來看，2011年各省區(qū)處于四個象限的分別有10、10、8和3個，其中處于第一象限和第三象限的共有18個省區(qū)，占到全國的58.06%，這也進(jìn)一步驗(yàn)證了全局空間自相關(guān)分析到的正相關(guān)分布特征（Moran's I=0.1067）。從聚類分布來看，HH聚類的省區(qū)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平較高的省區(qū)相同主要分布在東部，東部地區(qū)省區(qū)間的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)水平都較高，空間上的鄰近性和帶動作用為雙方的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都提供了良好的外部條件，存在明顯的“循環(huán)積累效應(yīng)”，使得東部地區(qū)成為了我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展的熱點(diǎn)地區(qū)；LL聚類的大部分省區(qū)與較低現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的省區(qū)相同，主要分布在西部，西部地區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平整體較低，省區(qū)間缺乏強(qiáng)有力的“增長極”的帶動，長期保持低水平空間集聚狀態(tài)，形成整體衰落的現(xiàn)狀；而表現(xiàn)為HL和LH異常值的省區(qū)主要分布在中部，中部地區(qū)各省區(qū)間現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平差異較大，區(qū)域間的相互作用和關(guān)系相對復(fù)雜，省區(qū)間的發(fā)展水平并沒有體現(xiàn)相互間的擴(kuò)散效應(yīng)和合作帶來的帶動作用，表現(xiàn)為個體增長或衰落的發(fā)展現(xiàn)狀；比較有趣的是廣東省，由于其現(xiàn)代服務(wù)業(yè)相當(dāng)發(fā)達(dá)（現(xiàn)代服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)居全國第一），周圍其他省區(qū)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平與其相比差距較大，導(dǎo)致增長極的擴(kuò)散效應(yīng)和帶動作用在廣東沒有明顯的體現(xiàn)，造成了我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)最發(fā)達(dá)的省區(qū)卻與鄰近省區(qū)未形成集聚發(fā)展的“尷尬”現(xiàn)象。

表2 中國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)局域空間自相關(guān)模式表

（二）生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間集聚分析

現(xiàn)代服務(wù)業(yè)存在地理集聚現(xiàn)象并不代表其所包括的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也會存在這一現(xiàn)象，即使存在集聚，其集聚特征也應(yīng)不盡相同。首先對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)進(jìn)行Moran's I指數(shù)檢驗(yàn)，如表3所示。

表3 中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)Moran's I指數(shù)統(tǒng)計(jì)值

從表3我們可以得到，五年中生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)屬性值的Moran's I指數(shù)和其Z-score在總體上是曲折中上升，但只有2011年的正態(tài)性統(tǒng)計(jì)量通過了正態(tài)分布函數(shù)在0.05顯著性水平下的檢驗(yàn)（臨界值大于 1.96），2008年、2009年和 2010三年的Z-score則大于正態(tài)分布函數(shù)在0.10顯著性水平下的臨界值（1.65）。這說明我國的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)存在空間正相關(guān)，從總體上來看趨于集聚，但在2007—2010年間較低的Z-score說明這種集聚并不理想，或者說這時段的集聚存在較大可能是某一隨機(jī)過程造成的，但生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展到2011年形成了顯著的集聚效果，省區(qū)間的相互帶動作用更加突出。而從表1和表3中的Moran's I指數(shù)來看，2009—2011三年間現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的指數(shù)要比生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的大，也就是說這三年間現(xiàn)代服務(wù)業(yè)表現(xiàn)出來的集聚狀態(tài)要優(yōu)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，而從兩者的正態(tài)性統(tǒng)計(jì)量對比來看也進(jìn)一步驗(yàn)證了這一觀點(diǎn)。

由于只有2011年的Z-score通過了0.05顯著性水平下的檢驗(yàn)，現(xiàn)把2011年的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的LISA指數(shù)中的散點(diǎn)圖用表格輸出，來進(jìn)一步分析生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的區(qū)域空間自相關(guān)性和聚類異常值分析，見表4。表4處于四個象限的省區(qū)分別有7、12、8和 4個，其中處于第一象限（HH）和第三象限（LL）共有15個省區(qū)，要比現(xiàn)代服務(wù)業(yè)處于這兩個象限的省區(qū)少三個，僅占到全國的48.39%，這與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)之間的Moran's I指數(shù)、Z-score對比的結(jié)果基本相符。而從各種聚類省區(qū)的分布范圍來看，與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的聚類分布格局相似，HH聚類和LL聚類的省區(qū)分別主要分布在東部和西部，而存在HL和LH異常值的省區(qū)主要分布在中部地區(qū)。同樣生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也存在最發(fā)達(dá)的省區(qū)（廣東省）與鄰近省區(qū)未形成集聚發(fā)展的這一“尷尬”。

（三）消費(fèi)性服務(wù)業(yè)的空間集聚分析

表4 2011年中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的局域空間自相關(guān)模式表

相對于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，消費(fèi)性服務(wù)業(yè)最大的特點(diǎn)是其服務(wù)對象是大眾，而且提供的大多為接觸式的個性化服務(wù)產(chǎn)品（如住宿和餐飲業(yè)、零售業(yè)等），因此有人口居住的地方就有消費(fèi)性服務(wù)行業(yè)。并且有些行業(yè)屬于公益性行業(yè)（如水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，教育，衛(wèi)生等），這種行業(yè)多由政府按照公平原則而非市場原則進(jìn)行區(qū)域規(guī)劃而分布，而且在我國這類行業(yè)中國有企業(yè)、集體企業(yè)和事業(yè)單位占多數(shù)，這些企事業(yè)單位更多體現(xiàn)的是國家的意志，而非追求利益目標(biāo)。因此我們認(rèn)為消費(fèi)性服務(wù)業(yè)并不存在集聚發(fā)展的現(xiàn)象，而且也不適合集聚發(fā)展。但至今并沒有學(xué)者定量分析我國的消費(fèi)性服務(wù)業(yè)是否真的不存在集聚發(fā)展，下面我們用Moran's I指數(shù)對其進(jìn)行驗(yàn)證分析。

表5 中國消費(fèi)性服務(wù)業(yè)Moran's I指數(shù)統(tǒng)計(jì)值

從表5中的Moran's I指數(shù)統(tǒng)計(jì)值我們發(fā)現(xiàn)，我國消費(fèi)性服務(wù)業(yè)有存在空間正相關(guān)的可能性（Moran's I>0），但僅有2010年和2011年的正態(tài)性統(tǒng)計(jì)量（Z-score）通過了正態(tài)分布函數(shù)在0.10顯著性水平下的檢驗(yàn)（Z>1.65），即這種正相關(guān)性存在由隨機(jī)過程造成的較大可能，也就是說我國消費(fèi)性服務(wù)業(yè)即使存在集聚發(fā)展也很有可能是由某一隨機(jī)過程造成的“假象”，我國的消費(fèi)性服務(wù)業(yè)并不存在集聚發(fā)展的現(xiàn)象。

五、結(jié)論

本研究利用全局和局部空間自相關(guān)對2005—2011年中國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)省域間的地理集聚進(jìn)行了實(shí)證分析，得到以下結(jié)論：（1）我國現(xiàn)代服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)“半環(huán)狀”的地理分布格局，東部地區(qū)特別是東南沿海地區(qū)發(fā)展水平最高，中部次之，西部發(fā)展水平最低。（2）現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展在空間上有明顯的正相關(guān)性，存在地理集聚發(fā)展，而且這種集聚狀態(tài)呈現(xiàn)出愈加明顯的態(tài)勢。HH和LL聚類的省區(qū)分別主要分布在東部和西部，而HL和LH聚類的省區(qū)主要分布在中部。廣東省作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)最發(fā)達(dá)的省區(qū)存在與鄰近省區(qū)未形成集聚發(fā)展的“尷尬”現(xiàn)象。（3）生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)存在集聚發(fā)展，但沒有現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的明顯，只有在2011年通過了0.05顯著性水平下的檢驗(yàn)。同樣廣東省在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中也存在最發(fā)達(dá)省區(qū)卻與鄰近省區(qū)未形成集聚發(fā)展的“尷尬”。（4）我國的消費(fèi)性服務(wù)業(yè)并不存在集聚發(fā)展的現(xiàn)象，也不適合集聚發(fā)展。

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