集聚效應對中國城市服務業(yè)發(fā)展差異影響論文
摘 要:本文從外部經濟、知識溢出和社會資本等角度分析了企業(yè)集聚、經濟集聚狀況、城市地理位置與城市服務業(yè)發(fā)展的關系,并利用分層線性模型(HML)檢驗了集聚效應對服務業(yè)差異的影響。研究結果表明:經濟集聚程度對服務業(yè)生產效率有顯著的正向促進作用,城市區(qū)位也對服務業(yè)生產效率產生顯著影響。東部地區(qū)城市比中部或西部地區(qū)城市的服務業(yè)生產效率高,對服務業(yè)發(fā)展水平的推動力強;中部和西部具有同質性,二者對服務業(yè)效率的影響沒有顯著差別。
關鍵詞:服務業(yè);集聚;分層線性模型オ
一、引言
改革開放后,中國服務業(yè)增長迅速,但同時卻出現(xiàn)了地區(qū)差距逐漸擴大的現(xiàn)象。不斷擴大的地區(qū)發(fā)展差距必然會影響到中國城市經濟的可持續(xù)發(fā)展能力。對服務業(yè)地區(qū)差距問題的研究,就成了亟待解決的問題,具有十分重要的現(xiàn)實意義。
2003年,在284個地級及以上城市中,服務業(yè)增加值最高的(上海)達到3000.13億元,最低的(定西)只有4.54億元,相差2995.6億元,差別非常懸殊。人均服務業(yè)增加值最高的(廣州)有30682元,而最低的(六安)只有922元,前者是后者的33倍多(人均服務業(yè)增加值的分布情況見圖1)。服務業(yè)在各城市經濟中的地位也非常懸殊,服務業(yè)占GDP比重最高的達到80.89%,最低的只有10.45%,兩者相差70%多。全國城市平均服務業(yè)比重是43.9%,只有89個城市在平均值以上。
2003年各城市之間服務業(yè)的標準差系數(shù)為2.39,高于GDP的差異程度(2.10),同時也高于工業(yè)的差異程度(2.02)。從時間序列來看,服務業(yè)的差異在逐漸擴大,1990年服務業(yè)增加值的標準差系數(shù)為2.21,到了2003年提高了0.18個百分點。各城市間人均服務業(yè)增加值的差異不如服務業(yè)增加值的差異明顯(詳見表1),2003年其標準差系數(shù)是0.72,略低于人均GDP和人均工業(yè)增加值的差異,它們分別是0.73、0.96。
2003年,284個城市的平均人均服務業(yè)增加值是9588元,其中有59個城市超過平均水平,在這59個城市中,東部地區(qū)城市約占68%,中部地區(qū)城市占19%,西部地區(qū)城市只有13%。
上述數(shù)據(jù)分析表明,當前各城市間、三大地帶城市間的服務業(yè)都存在非常明顯的差距,發(fā)展程度高的城市和落后城市的差別有擴大的趨勢。
二、集聚效應對中國城市服務業(yè)發(fā)展差異的影響
國內學術界對影響地區(qū)服務業(yè)差異的因素已有所研究,但相當多的實證研究是基于新古典增長論,將服務業(yè)的地區(qū)發(fā)展差異歸納為要素投入、市場條件和政策等方面,很少有研究關注到集聚效應對地區(qū)服務業(yè)發(fā)展差異的作用 (李輝,2004;倪鵬飛,2004)。
傳統(tǒng)的經濟學假定空間是勻質的,并假定所有生產要素可以完全無成本地瞬時流動�，F(xiàn)實世界中勞動力與自然資源在空間上不是均勻分布的,而不同地理條件稟賦給各地區(qū)帶來不同的發(fā)展機會,地區(qū)的經濟密集程度和地理區(qū)位與經濟發(fā)展是緊密相關的。最近興起的新經濟地理學在考慮地理空間因素對經濟的影響的前提下,從規(guī)模經濟和不完全競爭假設出發(fā),對地區(qū)經濟發(fā)展差異作出全新解釋。本文以新經濟地理理論為基礎,引入集聚效應和其它地理空間變量,從一個比較新的角度重新解釋地區(qū)服務業(yè)的發(fā)展差距。
(一)經濟集聚與地區(qū)服務業(yè)發(fā)展
經濟高集聚度地區(qū)會對服務企業(yè)形成較大的吸引力,主要是因為生產者在城市集聚能給服務企業(yè)帶來一定的經濟效益。
首先,有利于資源共享,節(jié)約成本,共同分享外部經濟利益。如果服務企業(yè)間彼此聚集,則每個企業(yè)都可通過共享某些公共投入,例如同一勞動力市場、公共資本、城市基礎設施、商業(yè)信息及新技術革新等,降低各自的生產成本,且在不犧牲個體靈活性的情況下,從規(guī)模經濟和范圍經濟中獲取收益。
其次,企業(yè)聚集利于知識溢出,促進企業(yè)技術進步,進而提高企業(yè)和整個城市的整體競爭力。新增長理論認為一國或地區(qū)經濟增長情況取決于其知識積累、技術進步和人力資本水平。知識經驗具有遞增的生產力,在邊干邊學中可以得到積累。知識是公共產品,具有“外溢效應”。而知識積累量、技術進步的速度和水平、人力資本提升可以由企業(yè)進行正式的專項研究開發(fā)得到,也可由企業(yè)非正式研究與開發(fā)活動得到,如借鑒同行經驗、互相交流學習等。而“今天技術變化的主流已不再取決于正式的研究與開發(fā),而是取決于包括學習在內的各種非正式研究與開發(fā)活動。據(jù)有關學者測算,目前,正式的研究與開發(fā)支出只占到產品和服務創(chuàng)新費用的35%”(王緝慈,2001)。
如果雙方相距不遠,處于同一個城市甚至同一個集聚區(qū)內,由于空間鄰近和共同的產業(yè)文化背景,可以加強隱性知識的傳播與擴散。在傳遞信息、共享知識和交流思想的各種媒介中,“面對面”交流被認為是信息量傳遞最多的方式,因為“口頭載體要比書面媒介更富裕,電子郵件雖然克服了距離的限制,具有很強的覆蓋性,但它仍然無法傳遞諸如暗示、個人感官體驗等信息,在反饋的及時性方面,它弱于電話,更弱于面對面交流”(比歇爾和勞布,2001)。Lissoni(2001)的調查結果也證明,超過80%以上的人認為自己在解決問題時首選的方式是口頭解釋,其次才是實踐說明、參考其它書面資料等。這一切都說明面對面的正式和非正式交流是隱性知識學習和共享的最有效方式 (鄭勝利,2004) 。地理的接近為溝通提供了便利的渠道,空間鄰近可以使大量的“面對面”交流更加密集和方便,節(jié)省了時間和交通成本。服務企業(yè)可與客戶通過直接接觸,探討如何更好地改進服務,優(yōu)化生產流程,減少等待時間,滿足顧客多樣化需求,提供優(yōu)質、快捷、便利、貼心的服務等。
不僅如此,非正式的渠道,如員工之間的關系網絡、人員的工作時間之外的流動和生活聯(lián)系都可以使得隱性知識在更廣的范圍內進行傳播。工作之余,人們利用各種機會,如朋友聚會、公共場所聊天、休閑娛樂健身場所偶遇等互相溝通交流,增加每個人所擁有的知識量,產生思想碰撞,加速知識創(chuàng)新。Freeman(1991)認為,隱性知識學習主要是通過非正式網絡完成的,所以非正式網絡對集群創(chuàng)新具有特別重要的意義。企業(yè)在空間上的鄰近有利于人員的溝通交流和信息的積累、傳遞與擴散,在較小的空間范圍內可以很方便地面對面溝通,而超出一定的地理范圍再進行這樣的交流很費力,信息難以向范圍外滲透和擴散(魏江,2004)。
企業(yè)集聚使得近距離觀察競爭對手的技術和管理經驗以實現(xiàn)模仿成為可能,集群內先進服務企業(yè)的創(chuàng)新理念、創(chuàng)新產品、創(chuàng)新工藝、創(chuàng)新服務等會起到示范作用,先進的企業(yè)知識成為集群知識場中的“知識極”,在集群內產生極化效應。后進企業(yè)迫于競爭和在這種知識極化的作用下,就會立即學習、模仿和追趕。英國經濟學家馬歇爾(1997)很早就描述過這種現(xiàn)象,在這里“行業(yè)的秘密不再成為秘密;而似乎是公開了,……如果一個人有了新思想,就為別人所采納,并與別人的意見結合起來,因此它就成為新的思想源泉……”。
最后,集聚于同一地區(qū)的企業(yè),各種各樣的聯(lián)系形成的社會資本有助于加強彼此間的信任,建立長期合作關系,減少不確定性,降低交易成本。服務企業(yè)的生產方式與其它企業(yè)有所不同,其生產與消費的同時性使服務生產過程存在很多不確定性。實物產品有確定的產品質量標準,顧客購買前可以先驗貨再與生產企業(yè)商定價格,進而簽訂購買合同。整個交易過程非常明晰,雙方都有機會減少交易的'不確定性,降低風險。但服務企業(yè)的交易過程不同,雙方的信息非常不對稱,顧客不知道服務質量如何,生產者也不知道顧客是否存在嚴重的機會主義。在顧客購買前,服務產品還不存在,顧客無法判別產品質量,不敢輕易付費,害怕“貨不對路”或產品質量達不到自己的要求,而服務企業(yè)在與顧客商談且確定價格進而簽訂契約之前是不會貿然提供服務的,因為服務企業(yè)提供的往往是無形產品,它們可能是一套方案,一個規(guī)劃,一種思想,一句口號,一個標語等,如果沒有以實物為載體,其所有權是不清晰的,其它人在聽到或看到后都可以將其轉化為自己的思想,稍加轉化就可以用于實踐。如果生產企業(yè)在沒有與顧客達成協(xié)議之前就提供服務,生產結束,顧客消費完后,將接受的服務已經轉化為自己的思想,如果存在道德風險和機會主義傾向,就可能會以產品質量不合格等多種理由拒絕履行責任。
地理位置接近的企業(yè)家們的聯(lián)系比較多,對彼此都非常了解,有的甚至是親戚、朋友,同學、同鄉(xiāng)等,或有過接觸、一直保持長期合作關系等,這些關系形成社會網絡。在社會網絡中,各種聯(lián)系培育的社會資本可以增強彼此的信任,降低不確定性,減少交易成本。
(二)地理位置與地區(qū)服務業(yè)發(fā)展
地理位置會在兩個方面對服務業(yè)產生影響:一是地理位置使得自然資源的分布有所差別。在三次產業(yè)中,因其本身特性,服務業(yè)依賴自然資源的程度最低,但是其發(fā)展也會受到一定的影響。特定的地理位置會有一些特定的自然環(huán)境、氣候、人文風情、社會風俗、習慣等,這些是某些服務業(yè)的發(fā)展所必須具備的基本條件。只有在具備這些條件的地區(qū),其服務業(yè)才可能有較大發(fā)展。比如旅游業(yè),只有擁有良好自然風光或深厚歷史底蘊的城市才能發(fā)展旅游業(yè),靠近海岸線的城市才能大打陽光、沙灘、海岸的招牌,以海邊休閑活動(游泳、沖浪、帆板、游艇等)吸引游客。交通運輸業(yè)與地理位置的關系也十分緊密,便利的位置能使城市成為交通重鎮(zhèn),鄰近港口、高速公路、鐵路的地區(qū),發(fā)展交通運輸業(yè)才有優(yōu)勢。二是地理位置會影響吸納社會資源的多少,從而直接影響服務業(yè)的發(fā)展。地理位置優(yōu)越,如靠近港口,便于企業(yè)出口和進口,開展國際貿易,具備這種優(yōu)勢的城市會吸引國內外的資金、技術,也會引來大量的各種層次的勞動力。城市利用科技發(fā)達、人才薈萃、內外聯(lián)系廣泛、信息量大、交易方便等優(yōu)勢,可以形成促進服務業(yè)乃至整體經濟發(fā)展的良好環(huán)境。
上述分析表明,地理位置和經濟集聚度對地區(qū)服務業(yè)發(fā)展有明顯的影響。經濟集聚度越高的地區(qū),對服務業(yè)發(fā)展的推動力越強。地理位置越優(yōu)越,越有利于地區(qū)服務業(yè)發(fā)展。
三、 實證檢驗
(一)模型選擇及數(shù)據(jù)說明
在前述理論的基礎上,本文將城市人口集聚、產業(yè)集聚和城市區(qū)位因素納入分析模型,以中國大陸地級及以上城市為研究對象,實證分析新經濟地理因素對于解釋地區(qū)服務業(yè)差異的重要作用。
要檢驗以上因素的作用,遇到的一個技術上的困難是經濟地理因素往往是不變的。如果直接用截面數(shù)據(jù),那么時間的選取往往會導致結果的不同,結論的穩(wěn)定性值得質疑。如果直接采用面板數(shù)據(jù)分析,將這些不變的量作為虛擬變量,那么采用普通最小二乘法(OLS)往往會因為非觀測效應(unobserved effect)與解釋變量相關而產生有偏不一致的估計,這又被稱為差異性偏誤(heterogeneity)。如果采用固定效應分析,那么雖然可以消除非觀測效應,但是重要的不變的因素也被消除,而這恰好是我們所關注的(金煜,2004)。
分層線性模型(Hierarchical Liner Modeling) 能避免上述分析模式的缺點,比較適合本文的研究初衷。多層線性分析方法是目前國際上較前沿的一種社會科學數(shù)據(jù)分析的理論方法。相對于線性回歸和方差分析依靠的普通二乘法估計,分層分析使用收縮估計(shrinkage estimation)更加穩(wěn)定和精確。分層線性模型用兩個估計的加權綜合作為最后的估計:一是來自每個組的OLS估計,二是組間的加權最小二乘法(WLS)估計。最后的估計來自于對這兩個回歸的加權平均,如果樣本規(guī)模小,則更為依賴第二層的WLS估計,如果樣本規(guī)模大,則更為依賴第一層的OLS估計。分層估計的另一個優(yōu)點是對于樣本規(guī)模不相等的數(shù)據(jù)結構,由于采用了極大似然估計的迭代過程(iterative process),所以可以估計方差和協(xié)方差。
對分層數(shù)據(jù)進行計量需要專業(yè)軟件。HLM軟件是專門解決層次數(shù)據(jù)間的關系的軟件,在社會學研究中已被逐步確認。本文使用HLM5.04(學生版)進行分層線性模型分析。分析過程如下:
首先建立第一層計量方程模型:
ln(PSGDPti)=ati+btiln(SKa)+ctiln(SLti)(1)
t表示時間,i表示地區(qū)。式(1)是參照生產函數(shù)建立的模型,其中ati表示各城市所處地區(qū)不同形成的生產效率差異。bti表示各城市資金投入對人均服務業(yè)增加值變化的彈性系數(shù),cti表示各城市勞動投入對人均服務業(yè)增加值變化的彈性系數(shù)。PSGDP、SK 和SL分別表示人均服務業(yè)增加值、服務業(yè)投入資本和服務業(yè)從業(yè)人員。
第一層次所解釋的ati和bti對應于各個城市都有不同的影響,如果對上述方程采用普通最小二乘法(OLS)估計,那么存在殘差不滿足同方差假定的問題。采用固定效應估計法(FEE)雖然可以消除截距項,但是對于關心截距項差異的研究,它同樣消除差異背后的經濟學含義。而層次線性模型估計方法可以解決以上問題,它考慮其他隨機因素對a璽i和b璽i的影響。
第二層次計量方程為:
ai=a0+aiXi+εi(2)
其中,Xi表示影響ati的因素,在這里我們主要分析人口集聚、產業(yè)集聚和區(qū)位(主要是用東中西三大區(qū)域劃分)不同造成的影響, 分別用企業(yè)密度(IDE)、GDP密度(GDE)、東部(DB)虛擬變量與中部(ZHB)虛擬變量指標分析。本文用兩個方程分別分析企業(yè)密度和GDP密度對地區(qū)服務業(yè)發(fā)展差異的影響。第二層的模型分別為:
ai=a0+a1IDEi+a2DBi+a3ZHBi+εi(3)
ai=a0+a1GDEi+a2DBi+a3ZHBi+εi(4)
所用數(shù)據(jù)包括兩個層次:第一個層次的數(shù)據(jù)包括2001-2003年中國大陸各地級及以上城市服務業(yè)的資本投入額、從業(yè)人員數(shù)量和人均服務業(yè)增加值。其中資本數(shù)據(jù)因為各城市歷年資本數(shù)據(jù)不全,難以用永續(xù)盤存法估計各地的固定資本存量,只好在假設往年投資與當年投資呈一定比例關系的前提下,用當年服務業(yè)固定資產投資量代替。因為統(tǒng)計口徑的調整,選擇了2001年《中國城市統(tǒng)計年鑒》所統(tǒng)計的地級及以上城市作為研究對象,共有265個。數(shù)據(jù)來自于2002-2004年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、2002-2004年《中國統(tǒng)計年鑒》和2002-2004年的部分省份和城市統(tǒng)計年鑒。第二個層次的數(shù)據(jù)包括2003年各城市的企業(yè)密度、GDP密度、東部虛擬變量和中部虛擬變量。數(shù)據(jù)來自于2004年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。
(二)實證結果
按照分層線性模型的估計步驟,首先估計一個不包括第二層預測變量的固定效應回歸模型。估計的結果見表2。除了允許自變量和截距項的回歸系數(shù)在各個城市(第二層)隨機變化外,建立的模型與普通的回歸模型一樣。模型采用了限制最大似然法估計,結果收斂,似然函數(shù)值為-855.727201。資本變量的系數(shù)為0.111861(P=0.000),勞動力變量的系數(shù)是0.080161(P=0.242),截距項的系數(shù)是8.546637(P=0.000)。檢驗結果表明:資金和勞動對服務業(yè)的發(fā)展水平均有正向推動作用,且資本的影響更大。資本投入在推動服務業(yè)發(fā)展水平上表現(xiàn)出強勁的作用,資本投入增長1%能帶來0.11%的人均服務業(yè)增加值的增長,而勞動力只能推動0.08%。所以當前我國服務業(yè)還是資金驅動型的,勞動力對人均服務業(yè)的推動作用還不明顯。
由于工業(yè)增加值密度和GDP密集度有高度的相關性,不適宜放入同個方程,本文分別對它們進行分析。對第二層模型的分析分別見表3和表4。分層線性模型認為當某個第二層變量的系數(shù)和相應第一層的系數(shù)符號相同時,說明該第二層變量能加強第一層上該系數(shù)的關聯(lián)強度,加強的方向與系數(shù)符號所表示的方向一致。當兩層系數(shù)符號相反時,則說明第二層變量削弱第一層上該系數(shù)所表示的關聯(lián)強度,但影響方向與第一層系數(shù)的符號所表示的方向相反(張雷,2003)。
產業(yè)密集程度、經濟密集程度和城市所處區(qū)域的狀況對服務業(yè)的發(fā)展差異具有一定的影響。企業(yè)似然函數(shù)值-669.195359估計方法限制最大似然法密度、GDP密度、東部地區(qū)和中部地區(qū)的系數(shù)均為正,與第一層模型的截距項的系數(shù)符號相同,也就是說對于第一層模型的截距項即服務業(yè)生產效率起到加強的影響,這與本文前文中的假設一致,驗證了理論假設。包括產業(yè)密集度指標的模型回歸結果表示,企業(yè)密度的系數(shù)為正數(shù),T檢驗的P值為0.000,通過檢驗,意味著企業(yè)密度對式(1)中的截距項——生產效率有加強影響,即企業(yè)密度越高的地區(qū),服務業(yè)的生產效率越高,從而服務業(yè)發(fā)展水平越高。東部地區(qū)虛擬變量和中部地區(qū)虛擬變量的系數(shù)也為正數(shù),它們對式(1)中的截距項也有正向促進作用,意味著與西部相比,位于東部地區(qū)和中部地區(qū)的城市比西部地區(qū)能對服務業(yè)的生產效率起到更大的促進作用,從而在推動當?shù)胤⻊諛I(yè)發(fā)展方面發(fā)揮了更強的作用。但中部地區(qū)的這種影響力并不顯著,沒能通過檢驗。從地區(qū)的系數(shù)來看,東部地區(qū)比中部和西部地區(qū)更能推動服務業(yè)發(fā)展,而中部和西部地區(qū)并沒有顯著區(qū)別。包括GDP密集度指標的回歸模型結果表明,GDP的密集程度對服務業(yè)的生產效率有加強影響,東部地區(qū)對服務業(yè)的生產效率也有加強影響,GDP密集度系數(shù)和東部地區(qū)的系數(shù)都通過1%顯著水平的假設檢驗,而中部地區(qū)仍然沒能通過檢驗,此模型也進一步驗證了前文的假設。
經濟地理、新經濟地理所強調的各種力量對經濟的影響一直被主流經濟學家所忽略。近年來由于新經濟地理學理論的興起,使得更多的人開始關注這些空間因素對經濟差異作用的解釋。然而在服務業(yè)差異研究中,還很少有人從此角度分析。本文的檢驗證實了這些經濟規(guī)律的作用。服務業(yè)更多地使用外部知識、信息等要素和更廣闊的市場空間,而經濟密集地帶和東部地區(qū)獨特的地理位置、發(fā)育相對成熟的主導產業(yè)、高層次的結構轉型、完善的社會網絡體系、良好的發(fā)展氛圍、便利的技術傳播途徑等有效地引導了服務業(yè)的發(fā)展。
層次分析結果表明:資本投入仍然是各城市服務業(yè)增長的主要來源,勞動力的推動作用還不夠明顯。經濟的集聚程度對服務業(yè)的生產效率有顯著的正向促進作用,企業(yè)越密集,經濟活動越密集,服務業(yè)的生產效率就越高,當?shù)氐姆⻊諛I(yè)發(fā)展水平就越高。城市的區(qū)位也對服務業(yè)的生產效率產生顯著影響,處于東部地區(qū)的城市比位于中部地區(qū)或西部地區(qū)的城市的服務業(yè)生產效率高,更能加強對服務業(yè)生產效率的正向影響作用,對服務業(yè)的發(fā)展水平的推動力更強,中部地區(qū)和西部地區(qū)具有同質性,兩地帶對服務業(yè)效率的影響沒有顯著差別。企業(yè)集聚和經濟集聚為服務業(yè)發(fā)展創(chuàng)造了良好的發(fā)展基礎。相關產業(yè)的集聚,對生產服務業(yè)和生活服務業(yè)都能構成大規(guī)模的需求,刺激服務業(yè)發(fā)展。同時,企業(yè)集聚通過資源共享,節(jié)約成本,獲得外部經濟利益。企業(yè)聚集為隱性知識的傳播提供了便利條件,有益于知識溢出,促進企業(yè)技術進步,進而提高企業(yè)和整個城市的整體競爭力。各種各樣的聯(lián)系形成的社會資本有助于加強集聚地區(qū)企業(yè)彼此間的信任,建立長期合作關系,減少不確定性,降低交易成本。
地理位置也表現(xiàn)出對服務業(yè)的顯著影響,與落后地區(qū)相比,沿海地區(qū)在地理上容易與外界交流,發(fā)展條件完善,集中了大批人才,這些突出的優(yōu)勢對東部地區(qū)服務業(yè)發(fā)展起到了很大的推動作用。
四、簡短結論
基于新經濟地理理論,本文從地理因素角度探尋地區(qū)服務業(yè)發(fā)展差距的原因。理論方面,從外部經濟、知識溢出和社會資本等角度分析了企業(yè)集聚、經濟集聚狀況和區(qū)位條件與地區(qū)服務業(yè)發(fā)展的關系。通過分層線性模型,對2001-2003年265個地級及以上城市進行檢驗,發(fā)現(xiàn):經濟的集聚程度對服務業(yè)的生產效率有顯著的正向促進作用,企業(yè)越密集,經濟活動越密集,服務業(yè)的生產效率就越高,當?shù)氐姆⻊諛I(yè)發(fā)展水平就越高。城市的區(qū)位也對服務業(yè)的生產效率產生顯著影響,處于東部地區(qū)的城市比位于中部地區(qū)或西部地區(qū)的城市的服務業(yè)生產效率高,對服務業(yè)的發(fā)展水平的推動力要強,中部地區(qū)和西部地區(qū)具有同質性,兩地區(qū)對服務業(yè)效率的影響沒有顯著差別。
本文的政策含義在于:對地區(qū)服務業(yè)發(fā)展差異起影響作用的地理因素是很難通過政策加以調整的。由于新經濟地理因素的作用,服務業(yè)地區(qū)間的差異是服務業(yè)發(fā)展過程中的必然趨勢。實現(xiàn)地區(qū)服務業(yè)的協(xié)調發(fā)展并不是要扭轉由經濟力量的收益遞增性導致的服務業(yè)發(fā)展差異,而是應該通過深化經濟改革和加強基礎設施建設加快落后地區(qū)的服務業(yè)發(fā)展進程。
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教育服務業(yè)發(fā)展對低碳經濟發(fā)展的影響論文03-30
中國現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展與演化論文02-08
關于服務業(yè)發(fā)展的論文04-03
服務業(yè)發(fā)展信用分析論文06-30