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摘要：在已有文献的基础之上对2008～2016年长江三角洲城市群41个地级市的面板数据进行回归分析，结果显示：第三产业行业集聚能够有效促进长江三角洲城市群的经济发展。在单一回归分析中各变量对单一省市经济发展的影响由于技术的溢出效应以及过度集聚导致的拥塞效应而存在差异;整体回归分析可知，生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业对整个长江三角洲城市群的经济发展有非常显著的正向影响。与此同时，公共财政支出、教育支出以及固定资产投资对长江三角洲城市群也产生显著的正向影响。
关键词：长江三角洲城市群;第三产业;行业集聚;经济发展
中图分类号：F224.0文献标志码：A文章编号：1008-4657（2020）03-0019-05
0 引言
2013年国家领导人在会议上提出‘一带一路’合作倡议，希望通过中国与其他各国的共同努力实现共同富裕，同时带动中国经济的发展，把我国构建成更加美好的国家。此后各种重要经济会议中多有提及要加强城市群的建设，我国更将这种城市群的建设提升为国家战略。就目前中国经济发展速度、发展潜力而言，长江三角洲城市群是速度最快、潜力最大的地区，同时它作为“一带一路”与长江经济带至关重要的交点，对加快我国经济现代化建设、扩大对外开放的影响力不可忽视。
随着社会经济不断发展，经济增长模式不断调整，产业结构也在发生变化，全社会经济的支柱产业逐渐由第二产业转向第三产业，目前第三产业增长率已经慢慢超越第二产业，第三产业的迅猛发展也为行业集聚提供了机遇和支持。然而，国内外众多学者的研究重点仍然在第二产业或者仅仅就第三产业作为整体进行研究，对于行业集聚涉及不多，因此，分析第三产业行业集聚影响区域经济增长的程度、哪些影响因素更为显著并且依据分析结果提出建议，对长江三角洲城市群的经济发展具有深远意义。
1 文献综述
产业集聚对长江三角洲城市群快速发展的内在作用机理表现在产业集聚为经济增长提供动力、优化经济增长结构、保障经济增长稳定性。为了高效率推动长江三角洲城市群的经济发展，掌握行业集聚与区域经济发展两者之间的关系至关重要。许多学者关于产业集聚与经济发展进行了详细的研究。张治栋等[1]通过对2003～2015年长江经济带八个城市群进行实证分析提出，产业集聚和城市集群对区域经济增长具有显著作用，且产业集聚比城市集群更能加快经济增长。王帅等[2]在生产性服务业集聚与城市经济增长关系研究中，利用全国35个大中城市的面板数据进行实证分析，认为生产性服务业集聚对经济增长起促进作用，并且金融业、科学研究以及技术服务业对经济增长的促进作用更加明显。汪飞燕等[3]从理论出发归纳总结服务业集聚的形成条件以及三种集聚模式并分析分析服务业集聚对经济发展所产生的正面和负面影响，提出长三角地区服务业集聚发展建议。杨仁发等[4]通过对长江经济带省级面板数据实证分析发现：制造业对促进长江经济带高质量发展起正向影响，服务业对于其发展却存在负面影响。关于京津翼、长三角、珠三角三大城市群生产性服务业的集聚特征比较方面陈红霞等[5]通过建立多指标模型对其进行分析，发现三大城市群存在两种不同的集聚模式，分别为以长三角城市群代表的“专业化中心+专业化外围”以及京津翼、珠三角为代表的“多样化中心+专业化外围”，且三大城市群生产性服务业分别表现出不同方向的极化趋势。周奕[6]认为产业协同集聚从而推动区域经济发展、优化产业结构，要想实现区域经济长远发展，产业协同集聚是更为有效的模式。
产业集聚对区域快速发展的作用逐渐受到学者们的关注。关于产业集聚对于长江三角洲经济快速发展的推动作用，学者们从产业集聚与区域经济增长、全要素生产率、劳动生产率以及区域产业结构转型升级等角度进行了探究，从而为研究产业集聚与快速发展的关系提供借鉴。目前，学界对于第三产业行业集聚与经济快速发展的关系还较少涉及。
2 模型设定、变量与数据处理及指标选取
2.1 模型设定
第三产业行业集聚是本文的重点研究对象。为了深入分析其影响程度还需要进行实证分析，因此选取2008～2016年长三角城市群41个地级市的面板数据，数据来自《中国城市统计年鉴》。
分别以地区生产总值为被解释变量;以生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业作为核心解释变量;以公共财政支出状况、固定资产投资、外资利用、教育支出作为控制变量进行回归分析。由于数据可能会存在异方差和多重共线性等问题进而影响结果的准确性，因此在模型设定之前，将被解释变量、解释变量和控制变量对数化处理，然后建立回归模型
公式（1）中，被解释变量GDP为地区生产总值，核心解释变量AG代表细化的行业集聚，X为其他控制变量，在众多学者努力的基础上，同时要兼顾数据取得的完整性、难易程度，选取公共财政支出状况（gov）、固定资产投资（inv）、外资利用（fdi）、教育支出（edu）作为其他控制变量。ε为随机误差项。
2.2 变量选取与数据处理
2.2.1 被解释变量
地区生产总值（GDP）。衡量一个区域经济发展情况的指标有很多种，比如GDP增长率，人均GDP等，本文参考王帅[7]在研究过程中的变量选取方式，选取地区生产总值（GDP）来反映区域经济发展情况。
2.2.2 核心解释变量
根据国家统计局相关规定的划分，对第三产业做出如下划分，生产性服务业（psag）包括了传统的交通运输业等物流邮政相关行业，以及新兴计算机信息行业，同时也包括了金融服务业，科学研究、地质勘探业同样属于生产性服务业。
消费性服务业（consag）则包括了批发零售等传统消费行业、住宿餐饮等生活消费行业、房地产行业。
公共性服務业（pubsag）则包括了具有公益性的行业（教育、公共设施等）、水利和环境行业、医疗行业以及文化产业、体育行业。 2.2.3 其他控制变量
公共财政支出状况（gov）。虽然目前我国市场经济占主导地位，但是市场机制还有待完善，政府对推动产业和经济发展仍然发挥重要作用。政府主要通过公共财政支出来实现对市场干预，政府公共财政支出越多政府的干预程度越深，越能说明地区产业经济发展的政策倾向。选用公共财政支出状况来代表政府对市场干预水平。
固定资产投资（inv）。拉动经济增长的过程中“投资”“出口”“消费”举足轻重，固定资产投资对推进区域经济发展至关重要。直接采用当年全社会固定资产投资额进行表示。
外资利用（fdi）。行业集聚产生的首要条件是有足够的资本，长三角城市群靠近沿海，地理位置优越投资来源相对于其他城市更为广泛，选取外来资本的投入表征外资利用对地区经济发展程度的显著影响。
教育支出（edu）。居民受教育水平越高，知识储备就越多，一定程度上工作能力也就会越强。教育投入通过提升人力资源的质量从而推动经济发展，选用当年教育支出额来表示。
本文中长江三角洲城市群包括围绕长江入海口江苏、上海、浙江三省，同时也将安徽省纳入其中，总共涵盖41个市。以下数据除了采用了《中国统计年鉴》中的数据外，还采用了《中国城市统计年鉴》中的数据。其中安徽省巢湖市在2011年划归到合肥市区域内，因此将2008～2010年巢湖市数据采用插值法计入合肥市内。本文在计算时采用的数据是以年为单位，并进行平均后得到就业人数。
2.3 指标选取
经济上存在着多种方法来分析和计算产业集聚程度，其中最具代表性的方法有四种：计算空间基尼系数、计算整个区域的行业集中度、计算赫芬达尔—赫希曼指数、采用区位熵来进行计算。空间基尼系数虽然比较直观，但是测算集聚程度时没有考虑到区域差异，行业集中度容易受到选取范围的影响;赫希曼指数直观性相对较差;区位熵的优势在于它能针对某一要素分析其在区域内的分布情况和集中程度。因此选取区位熵指标来测算第三产业行业集聚程度，构建模型（2）
此模型中，左边的LQij中的j代表着长江三角洲内的某一特定区域，i则特指某一特定产业，LQij则是区位熵;qij则是指代j区域中有多少人从事着i产业的工作，而qj则是指代j区域中所有从事第三产业人口的总数;qi所代表范围更大，包括了整个长江三角洲内的i行业从业人口。q则指代着长江三角洲所有的从事第三产业的人口总数。LQij的值可大于1，也可小于1。当其数值超过1时，则说明j区域内i产业的集中程度较高，在整个长江三角洲城市群内具有竞争优势。当其数值小于1时则说明j区域内i产业的集中程度较低，在整个长江三角洲城市群内不具有竞争优势。
3 计量回归结果及分析
在建立模型时是按照固定效应模型进行数据处理，还是采用随机效应模型进行数据会影响着最终的计算结果。为了保证准确性，采用了豪斯曼检验，最终确定了采用固定效应模型。各解释变量及控制变量部分指标描述性统计如表1所示。
由表1可知生产性服务业区位熵（psag）、消费性服务业区位熵（consag）以及公共性服务业区位熵（pubsag）的平均值差别不大，但是均小于所选的其他控制变量，我们猜测其对地区总产值的影响性是否会较其他控制变量而言变得不太明显。
分别为对上海市、江苏省、浙江省、安徽省的单一回归分析，对整个长江三角洲城市群的多元回归，回归分析结果如表2所示。
拟合优度可对拟合程度进行测试，当拟合优度的结果越靠近数值1时，说明其拟合度就越好。在上表中的r2代表着拟合优度，从数值结果可以看出都十分靠近1，说明模型选择正确，拟合度良好。
从第三产业细分为生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业的产业集聚对地区总产值的影响的单一回归分析来看。上海市生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业对上海市经济发展呈现负效应但是影响不显著，这可能是由于单一城市的产业集聚产生的拥塞效应导致出现负面效应。江苏省生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业对江苏省经济发展起促进作用，而且分别在1%、10%、5%的显著性水平上显著。浙江省中生产性服务业以及公共性服务业对浙江省在一定程度抑制其经济发展，而消费性服务业产生正向效应但不显著。安徽省消费性服务业以及公共性服务业对安徽省经济发展产生正向影响，且在10%的水平上显著影响。
由整个长江三角洲城市群的多元回归来看，生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业对整个长江三角洲城市群的经济发展有非常显著的正向影响，分别在1%、5%、5%的水平上显著影响。生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业每提高一个百分点，地区生产总值平均分别提高0.18、0.07、0.12个百分点。当把長三角城市群作为一个整体来看时第三产业行业集聚对外产生溢出效应，有效促进各行业、各省市之间知识的扩散和传播，进而提升各自的学习和创新能力、促进长江三角洲城市群的经济发展。
同时，我们可以发现单一回归分析中，公共财政支出、外商投资对上海市起反向抑制作用，教育支出、固定投资、外商投资对江苏省产生非常显著的正向影响，且均在1%的水平上显著影响;教育支出增加的越多，就业人口教育质量也得到提升从而促进其经济发展，固定资产以及外商投资的增加能够缓解就业压力，增加就业人口数推动经济增长;在教育上的支出产生了1%的影响，而固定资产投入产生的影响更达到了5%，这两项支出都对浙江省的经济发展做出了贡献;公共财政支出、教育支出以及固定资产投资对安徽省发挥非常显著的正效应，分别在1%的水平上显著影响。
在多元回归分析中，可以发现共财政支出、教育支出以及固定资产投资对长江三角洲城市群产生正向的显著影响，且分别在1%的水平上显著影响，但是外商投资在某种程度上起抑制作用。
4 结论与对策建议 通过区位熵测算长江三角洲41个城市2008～2016年的第三产业行业集聚程度，并进行多元回归分析从而探索得知第三产业行业集聚与长江三角洲城市群经济发展的关系，得出如下结论：
第三产业行业集聚能够有效促进长江三角洲城市群的经济发展。在单一回归分析中各变量对单一省市经济发展的影响由于技术的溢出效应以及过度集聚导致的拥塞效应而存在差异，在整体多元回归分析中可知，生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业为整个长江三角洲城市群的经济增长做出了较大贡献。
生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业每提高一个百分点，地区生产总值平均分别提高0.18、0.07、0.12个百分点。共财政支出、教育支出以及固定资产投资对长江三角洲城市群产生正向的显著影响，且分别在1%的水平上显著影响。
虽然第三产业行业集聚有效的促进了区域经济的发展，但是从单一省市来看，促进作用并不明显甚至起一定程度抑制作用，因此，为了更好地促进长江三角洲城市群经济的发展，有如下建议：
加大对第三产业的帮扶和投入，促使第三产业产生更大的集聚效应。第三产业是推动长江三角洲城市群经济发展的关键途径。长江三角洲沿线各省市可以通过增加劳动投入和资本投入，加快形成具有影响力与辐射力的产业结构，不断发挥技术以及知识的溢出效应对长江三角洲城市群经济发展的促进作用。第三产业中生产性服务业、消费性服务业以及公共性服务业都对长三角经济的发展产生着积极的影响。在这三种服务业中，正向影响最为明显的生产性服务业，应该加大对生产性服务业的投入，提升消费性服务业服务质量，逐步优化公共性服务业结构，实现公共性服务业集聚展的拉动作用。
提高物资资本的投入比例。长江三角洲城市群作为“一带一路”与长江经济带经济发展的关键点，在打造高质量发展的过程中需要加大对有效物资资本的投资力度。上海市作为经济高度发达的城市，与周边城市在经济发展程度上存在着明显差异，要本着以先进带动落后的思想，充分发挥上海在知识和技术上的优势，实现整个产业群及周边城市的经济升级。
采取相应的政策优化产业结构，以产生更大的集聚效应。在单一回归分析中公共财政支出对上海市、江苏省经济发展产生负面影响，对浙江省影响不显著。因此，深化体制机制改革，发挥市场在资源配置中的决定作用，利用市场机制引导资源在长三角城市群之间高效配置，减少因政府过多干预而产生有失误的政策引导。政府应该充分发挥辅助引导作用，大力发展能够促进经济发展的产业，产生积极的辐射作用，强化产业集聚能力，推动产业结构优化升级，同时找出会抑制经济发展的产业存在的问题并努力改正。加大对第三产业的引导和投入，使第三产业产生更大的集聚效应，促进第三产业的技术创新和升级，从整体上提高长江三角洲的产业水平，并将这种影响扩散到周边地区，促进我国整体实力的上升。
参考文献：
[1] 张治栋，王亭亭.产业集群、城市群及其互动对区域经济增长的影响——以长江经济带城市群为例[J].城市问题，2019（1）：55-62.
[2] 王帅，吴传琦.生产性服务业集聚与城市经济增长关系研究——基于35个大中城市的实证分析[J].技术经济与管理研究，2019（12）：125-130.
[3] 汪飞燕，汪锋.服务业集聚对长三角地区经济效应的影响研究[J].山东农业工程学院学报，2015，32（5）：73-80.
[4] 楊仁发，李娜娜.产业集聚对长江经济带高质量发展的影响[J].区域经济评论，2019（2）：71-79.
[5] 陈红霞，贾舒雯.中国三大城市群生产性服务业的集聚特征比较[J].城市发展研究，2017，24（10）：104-110.
[6] 周奕.产业协同集聚效应的空间溢出与区域经济协调发展——基于“产业-空间-制度”三位一体视角[J].商业经济研究，2018（21）：135-138.
[7] 王帅，王军.服务业集聚、行业异质性与区域经济增长[J].财经理论研究，2018（6）：49-56.
[责任编辑：许立群]
关键词：长江三角洲城市群;第三产业;行业集聚;经济发展
中图分类号：F224.0文献标志码：A文章编号：1008-4657（2020）03-0019-05
0 引言
2013年国家领导人在会议上提出‘一带一路’合作倡议，希望通过中国与其他各国的共同努力实现共同富裕，同时带动中国经济的发展，把我国构建成更加美好的国家。此后各种重要经济会议中多有提及要加强城市群的建设，我国更将这种城市群的建设提升为国家战略。就目前中国经济发展速度、发展潜力而言，长江三角洲城市群是速度最快、潜力最大的地区，同时它作为“一带一路”与长江经济带至关重要的交点，对加快我国经济现代化建设、扩大对外开放的影响力不可忽视。
随着社会经济不断发展，经济增长模式不断调整，产业结构也在发生变化，全社会经济的支柱产业逐渐由第二产业转向第三产业，目前第三产业增长率已经慢慢超越第二产业，第三产业的迅猛发展也为行业集聚提供了机遇和支持。然而，国内外众多学者的研究重点仍然在第二产业或者仅仅就第三产业作为整体进行研究，对于行业集聚涉及不多，因此，分析第三产业行业集聚影响区域经济增长的程度、哪些影响因素更为显著并且依据分析结果提出建议，对长江三角洲城市群的经济发展具有深远意义。
1 文献综述
产业集聚对长江三角洲城市群快速发展的内在作用机理表现在产业集聚为经济增长提供动力、优化经济增长结构、保障经济增长稳定性。为了高效率推动长江三角洲城市群的经济发展，掌握行业集聚与区域经济发展两者之间的关系至关重要。许多学者关于产业集聚与经济发展进行了详细的研究。张治栋等[1]通过对2003～2015年长江经济带八个城市群进行实证分析提出，产业集聚和城市集群对区域经济增长具有显著作用，且产业集聚比城市集群更能加快经济增长。王帅等[2]在生产性服务业集聚与城市经济增长关系研究中，利用全国35个大中城市的面板数据进行实证分析，认为生产性服务业集聚对经济增长起促进作用，并且金融业、科学研究以及技术服务业对经济增长的促进作用更加明显。汪飞燕等[3]从理论出发归纳总结服务业集聚的形成条件以及三种集聚模式并分析分析服务业集聚对经济发展所产生的正面和负面影响，提出长三角地区服务业集聚发展建议。杨仁发等[4]通过对长江经济带省级面板数据实证分析发现：制造业对促进长江经济带高质量发展起正向影响，服务业对于其发展却存在负面影响。关于京津翼、长三角、珠三角三大城市群生产性服务业的集聚特征比较方面陈红霞等[5]通过建立多指标模型对其进行分析，发现三大城市群存在两种不同的集聚模式，分别为以长三角城市群代表的“专业化中心+专业化外围”以及京津翼、珠三角为代表的“多样化中心+专业化外围”，且三大城市群生产性服务业分别表现出不同方向的极化趋势。周奕[6]认为产业协同集聚从而推动区域经济发展、优化产业结构，要想实现区域经济长远发展，产业协同集聚是更为有效的模式。
产业集聚对区域快速发展的作用逐渐受到学者们的关注。关于产业集聚对于长江三角洲经济快速发展的推动作用，学者们从产业集聚与区域经济增长、全要素生产率、劳动生产率以及区域产业结构转型升级等角度进行了探究，从而为研究产业集聚与快速发展的关系提供借鉴。目前，学界对于第三产业行业集聚与经济快速发展的关系还较少涉及。
2 模型设定、变量与数据处理及指标选取
2.1 模型设定
第三产业行业集聚是本文的重点研究对象。为了深入分析其影响程度还需要进行实证分析，因此选取2008～2016年长三角城市群41个地级市的面板数据，数据来自《中国城市统计年鉴》。
分别以地区生产总值为被解释变量;以生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业作为核心解释变量;以公共财政支出状况、固定资产投资、外资利用、教育支出作为控制变量进行回归分析。由于数据可能会存在异方差和多重共线性等问题进而影响结果的准确性，因此在模型设定之前，将被解释变量、解释变量和控制变量对数化处理，然后建立回归模型
公式（1）中，被解释变量GDP为地区生产总值，核心解释变量AG代表细化的行业集聚，X为其他控制变量，在众多学者努力的基础上，同时要兼顾数据取得的完整性、难易程度，选取公共财政支出状况（gov）、固定资产投资（inv）、外资利用（fdi）、教育支出（edu）作为其他控制变量。ε为随机误差项。
2.2 变量选取与数据处理
2.2.1 被解释变量
地区生产总值（GDP）。衡量一个区域经济发展情况的指标有很多种，比如GDP增长率，人均GDP等，本文参考王帅[7]在研究过程中的变量选取方式，选取地区生产总值（GDP）来反映区域经济发展情况。
2.2.2 核心解释变量
根据国家统计局相关规定的划分，对第三产业做出如下划分，生产性服务业（psag）包括了传统的交通运输业等物流邮政相关行业，以及新兴计算机信息行业，同时也包括了金融服务业，科学研究、地质勘探业同样属于生产性服务业。
消费性服务业（consag）则包括了批发零售等传统消费行业、住宿餐饮等生活消费行业、房地产行业。
公共性服務业（pubsag）则包括了具有公益性的行业（教育、公共设施等）、水利和环境行业、医疗行业以及文化产业、体育行业。 2.2.3 其他控制变量
公共财政支出状况（gov）。虽然目前我国市场经济占主导地位，但是市场机制还有待完善，政府对推动产业和经济发展仍然发挥重要作用。政府主要通过公共财政支出来实现对市场干预，政府公共财政支出越多政府的干预程度越深，越能说明地区产业经济发展的政策倾向。选用公共财政支出状况来代表政府对市场干预水平。
固定资产投资（inv）。拉动经济增长的过程中“投资”“出口”“消费”举足轻重，固定资产投资对推进区域经济发展至关重要。直接采用当年全社会固定资产投资额进行表示。
外资利用（fdi）。行业集聚产生的首要条件是有足够的资本，长三角城市群靠近沿海，地理位置优越投资来源相对于其他城市更为广泛，选取外来资本的投入表征外资利用对地区经济发展程度的显著影响。
教育支出（edu）。居民受教育水平越高，知识储备就越多，一定程度上工作能力也就会越强。教育投入通过提升人力资源的质量从而推动经济发展，选用当年教育支出额来表示。
本文中长江三角洲城市群包括围绕长江入海口江苏、上海、浙江三省，同时也将安徽省纳入其中，总共涵盖41个市。以下数据除了采用了《中国统计年鉴》中的数据外，还采用了《中国城市统计年鉴》中的数据。其中安徽省巢湖市在2011年划归到合肥市区域内，因此将2008～2010年巢湖市数据采用插值法计入合肥市内。本文在计算时采用的数据是以年为单位，并进行平均后得到就业人数。
2.3 指标选取
经济上存在着多种方法来分析和计算产业集聚程度，其中最具代表性的方法有四种：计算空间基尼系数、计算整个区域的行业集中度、计算赫芬达尔—赫希曼指数、采用区位熵来进行计算。空间基尼系数虽然比较直观，但是测算集聚程度时没有考虑到区域差异，行业集中度容易受到选取范围的影响;赫希曼指数直观性相对较差;区位熵的优势在于它能针对某一要素分析其在区域内的分布情况和集中程度。因此选取区位熵指标来测算第三产业行业集聚程度，构建模型（2）
此模型中，左边的LQij中的j代表着长江三角洲内的某一特定区域，i则特指某一特定产业，LQij则是区位熵;qij则是指代j区域中有多少人从事着i产业的工作，而qj则是指代j区域中所有从事第三产业人口的总数;qi所代表范围更大，包括了整个长江三角洲内的i行业从业人口。q则指代着长江三角洲所有的从事第三产业的人口总数。LQij的值可大于1，也可小于1。当其数值超过1时，则说明j区域内i产业的集中程度较高，在整个长江三角洲城市群内具有竞争优势。当其数值小于1时则说明j区域内i产业的集中程度较低，在整个长江三角洲城市群内不具有竞争优势。
3 计量回归结果及分析
在建立模型时是按照固定效应模型进行数据处理，还是采用随机效应模型进行数据会影响着最终的计算结果。为了保证准确性，采用了豪斯曼检验，最终确定了采用固定效应模型。各解释变量及控制变量部分指标描述性统计如表1所示。
由表1可知生产性服务业区位熵（psag）、消费性服务业区位熵（consag）以及公共性服务业区位熵（pubsag）的平均值差别不大，但是均小于所选的其他控制变量，我们猜测其对地区总产值的影响性是否会较其他控制变量而言变得不太明显。
分别为对上海市、江苏省、浙江省、安徽省的单一回归分析，对整个长江三角洲城市群的多元回归，回归分析结果如表2所示。
拟合优度可对拟合程度进行测试，当拟合优度的结果越靠近数值1时，说明其拟合度就越好。在上表中的r2代表着拟合优度，从数值结果可以看出都十分靠近1，说明模型选择正确，拟合度良好。
从第三产业细分为生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业的产业集聚对地区总产值的影响的单一回归分析来看。上海市生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业对上海市经济发展呈现负效应但是影响不显著，这可能是由于单一城市的产业集聚产生的拥塞效应导致出现负面效应。江苏省生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业对江苏省经济发展起促进作用，而且分别在1%、10%、5%的显著性水平上显著。浙江省中生产性服务业以及公共性服务业对浙江省在一定程度抑制其经济发展，而消费性服务业产生正向效应但不显著。安徽省消费性服务业以及公共性服务业对安徽省经济发展产生正向影响，且在10%的水平上显著影响。
由整个长江三角洲城市群的多元回归来看，生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业对整个长江三角洲城市群的经济发展有非常显著的正向影响，分别在1%、5%、5%的水平上显著影响。生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业每提高一个百分点，地区生产总值平均分别提高0.18、0.07、0.12个百分点。当把長三角城市群作为一个整体来看时第三产业行业集聚对外产生溢出效应，有效促进各行业、各省市之间知识的扩散和传播，进而提升各自的学习和创新能力、促进长江三角洲城市群的经济发展。
同时，我们可以发现单一回归分析中，公共财政支出、外商投资对上海市起反向抑制作用，教育支出、固定投资、外商投资对江苏省产生非常显著的正向影响，且均在1%的水平上显著影响;教育支出增加的越多，就业人口教育质量也得到提升从而促进其经济发展，固定资产以及外商投资的增加能够缓解就业压力，增加就业人口数推动经济增长;在教育上的支出产生了1%的影响，而固定资产投入产生的影响更达到了5%，这两项支出都对浙江省的经济发展做出了贡献;公共财政支出、教育支出以及固定资产投资对安徽省发挥非常显著的正效应，分别在1%的水平上显著影响。
在多元回归分析中，可以发现共财政支出、教育支出以及固定资产投资对长江三角洲城市群产生正向的显著影响，且分别在1%的水平上显著影响，但是外商投资在某种程度上起抑制作用。
4 结论与对策建议 通过区位熵测算长江三角洲41个城市2008～2016年的第三产业行业集聚程度，并进行多元回归分析从而探索得知第三产业行业集聚与长江三角洲城市群经济发展的关系，得出如下结论：
第三产业行业集聚能够有效促进长江三角洲城市群的经济发展。在单一回归分析中各变量对单一省市经济发展的影响由于技术的溢出效应以及过度集聚导致的拥塞效应而存在差异，在整体多元回归分析中可知，生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业为整个长江三角洲城市群的经济增长做出了较大贡献。
生产性服务业、消费性服务业、公共性服务业每提高一个百分点，地区生产总值平均分别提高0.18、0.07、0.12个百分点。共财政支出、教育支出以及固定资产投资对长江三角洲城市群产生正向的显著影响，且分别在1%的水平上显著影响。
虽然第三产业行业集聚有效的促进了区域经济的发展，但是从单一省市来看，促进作用并不明显甚至起一定程度抑制作用，因此，为了更好地促进长江三角洲城市群经济的发展，有如下建议：
加大对第三产业的帮扶和投入，促使第三产业产生更大的集聚效应。第三产业是推动长江三角洲城市群经济发展的关键途径。长江三角洲沿线各省市可以通过增加劳动投入和资本投入，加快形成具有影响力与辐射力的产业结构，不断发挥技术以及知识的溢出效应对长江三角洲城市群经济发展的促进作用。第三产业中生产性服务业、消费性服务业以及公共性服务业都对长三角经济的发展产生着积极的影响。在这三种服务业中，正向影响最为明显的生产性服务业，应该加大对生产性服务业的投入，提升消费性服务业服务质量，逐步优化公共性服务业结构，实现公共性服务业集聚展的拉动作用。
提高物资资本的投入比例。长江三角洲城市群作为“一带一路”与长江经济带经济发展的关键点，在打造高质量发展的过程中需要加大对有效物资资本的投资力度。上海市作为经济高度发达的城市，与周边城市在经济发展程度上存在着明显差异，要本着以先进带动落后的思想，充分发挥上海在知识和技术上的优势，实现整个产业群及周边城市的经济升级。
采取相应的政策优化产业结构，以产生更大的集聚效应。在单一回归分析中公共财政支出对上海市、江苏省经济发展产生负面影响，对浙江省影响不显著。因此，深化体制机制改革，发挥市场在资源配置中的决定作用，利用市场机制引导资源在长三角城市群之间高效配置，减少因政府过多干预而产生有失误的政策引导。政府应该充分发挥辅助引导作用，大力发展能够促进经济发展的产业，产生积极的辐射作用，强化产业集聚能力，推动产业结构优化升级，同时找出会抑制经济发展的产业存在的问题并努力改正。加大对第三产业的引导和投入，使第三产业产生更大的集聚效应，促进第三产业的技术创新和升级，从整体上提高长江三角洲的产业水平，并将这种影响扩散到周边地区，促进我国整体实力的上升。
参考文献：
[1] 张治栋，王亭亭.产业集群、城市群及其互动对区域经济增长的影响——以长江经济带城市群为例[J].城市问题，2019（1）：55-62.
[2] 王帅，吴传琦.生产性服务业集聚与城市经济增长关系研究——基于35个大中城市的实证分析[J].技术经济与管理研究，2019（12）：125-130.
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[责任编辑：许立群]