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摘要：基于2003—2016年中国城市面板数据，实证研究相关多样化、不相关多样化对城市服务业就业的影响。在分析过程中，运用不同地区和不同人口规模的城市所具有的异质性考察相关多样化、不相关多样化对城市服务业就业影响的差异性。研究显示：总体来看，产业不相关多样化促进了城市服务业就业的增长，相关多样化则对城市服务业就业具有抑制作用;从分地区和分城市规模来看，不相关多样化对城市服务业就业具有促进作用，而相关多样化则在不同城市规模中表现出差异性。在此基础上提出相应政策建议。
关键词：城市服务业;相关多样化;不相关多样化;就业
中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：1673-1573（2019）02-0059-08
城市是现代经济的主要载体，同时也是吸纳劳动就业的主要空间地域，尤其是在我国新型城镇化进程加快推进的背景下，城市经济部门在创造和扩大劳动就业方面的作用日益突出，其中服务业又是承载城市就业的主要部门。随着我国经济由高速增长向中高速增长阶段迈进，经济新常态下的产业结构转型、新旧动能转换日益凸显，服务经济在国民经济中的重要性日益增强。从2015年起服务业增加值占国民经济的比重已连续4年超过50%，这标志着我国逐步迈入服务经济时代。与之相应的，服务业就业比重却相对较低，2017年末服务业就业比重仅为44.9%，显然服务业行业存在较大的就业潜力。
城市服务业的多样化结构对服务业就业具有重要影响。演化经济地理学者所提出的产业相关多样化、不相关多样化理论，对于更为精细地刻画我国城市服务业的多样化结构，探究两种产业多样化对服务业就业的影响具有重要借鉴意义。在目前该领域基于中国经验证据的文献研究中，学者们的研究主要集中在产业相关多样化、不相关多样化对地区和城市的经济增长领域，关于两种产业多样化对城市服务业就业的影响则是欠缺的。因此，本文利用我国2003—2016年的270个地级以上城市实证研究产业相关多样化、不相关多样化对城市服务业就业的影响及其异质性规律，对探究产业多样化结构的就业效应以及实施更为精准的城市就业政策具有重要意义。
一、文献回顾
在Jacobs（1969）产业多样化理论的基础上，演化经济地理学者Frenken et al.（2007）[1]创造性地把总体多样化（Variety）划分为相关多样化（Related Variety）和不相关多样化（Unrelated Variety），这是对产业多样化理论的重要拓展。其中，相关多样化是指在特定地理范围内具有技术替代性或技术互补性的关联性产业聚集在一起，由此带来技术创新、成本节约等方面的经济收益;而不相关多样化则是在特定地理范围内技术替代性或技术互补性较低的多种产业聚集在一起，由此形成的产业组合效应能够有效抵御外部贸易、经济危机的冲击。相应地，相关多样化代表了具有知识溢出效应的雅各布斯外部性，不相关多样化则代表能够抵御外部冲击的投资组合效应。在这一理论的基础之上，国内外学者研究了相关多样化、不相关多样化对经济增长、劳动就业的影响。
其中，Boschma和Iammarino（2009）[2]利用意大利1995—2003年省域层面数据，研究了相关多样化对地区经济增长的促进作用。Saviotti和Frenken（2008）[3]的研究则发现，相关多样化的经济增长效应是即时的，不相关多样化在长期经济中也促进了经济增长。Fritsch和Kublina（2016）[4]利用德国西部地区的经济数据，实证分析了相关多样化、不相关多样化对地区经济增长的影响，结论是产业相关多样化和不相关多样化均具有对经济增长的促进作用。
国内学者也就产业多样化对经济增长的影响进行了研究。其中，祝树金等[5]（2014）、张辽和杨成林（2016）[6]的研究，均支持产业相关多样化对地区经济增长的促进作用。孙晓华和柴玲玲[7]（2012）、王俊松[8]（2016）则实证分析了产业相关多样化、不相关多样化对城市经济增长的影响，两者都表明相关多样化对城市经济增长的促进作用。而孙晓华和柴玲玲（2012）[7]的研究还支持了不相关多样化对城市经济的稳定功能。
关于演化经济地理学中产业多样化对劳动就业的影响，相对而言，国外的研究要比国内丰富。具体来看，Frenken等（2007）[1]对荷兰1996—2002年NUTS区层面的实证研究，分析了相关多样化、不相关多样化对地区劳动就业的影响，经验证据表明：产业相关多样化促进了就业增长，而不相关多样化则抑制了失业率的上升。Brachert等（2011）[9]则利用德国地区层面数据，同样佐证了产业相关多样化对就业的促进作用。Hartog等（2012）[10]利用芬兰1993—2006年地区层面的数据，证明高技术产业中的相关多样化能够促进就业增长，低技术产业的相关多样化则不显示这种就业促进效应。
相较于国外对相关多样化、不相关多样化与劳动就业问题的研究，国内学者把主要方向集中在两种产业多样化对地区或城市的经济增长影响方面，如地区经济发展、区域工业发展[11]、工业劳动生产率[12]等领域，而对两种产业多样化对劳动就业的影响则鲜有涉及。这就使演化经济地理学的产业多样化理论在中国城市劳动就业分析中存在研究缺失。另一方面，城市是承载服务业劳动就业的主要载体，城市服务业的多样化结构对服务业的就业增长具有重要影响。那么产业相关多样化和不相关多样化在现阶段我国城市层面对服务业劳动就业有何种影响？这种影响在不同地区、不同城市规模中又表现出哪些异质性规律？基于这些异质性规律，我国未来的城市服务业就业政策又应当做出怎样的制度和政策安排？
总体来看，本文利用演化经济地理学关于产业多样化的理论和方法来研究相关多样化、不相关多样化对中国城市服务业就业的影响及其异质性规律，具有两方面的创新贡献：1.在城市服务业层面归纳两种类型产业多样化结构对服务业就业的效应，以及这種就业效应在不同地区和城市规模中的异质性规律，从而拓展和丰富了产业多样化理论;2.根据两种产业多样化在不同类型城市中对服务业就业的影响差异，有助于为不同城市采取差异化的就业政策，即“因城施策”提供重要的政策借鉴。 二、产业多样化的测度方法
笔者首先对演化经济地理学中产业多样化的基本测度方法进行简要回顾，进而根据中国城市服务业的行业划分依据，提出我国城市服务业的多样化测度方法。
（一）演化经济地理学中产业多样化的测度方法
依照演化经济地理学的相关研究，相关多样化（Related Variety，RV）是指在特定地理范围内具有技术替代性或技术互补性的关联性产业聚集在一起，由此带来技术创新、成本节约等方面的经济收益;不相关多样化（Unrelated Variety，UV）则是技术替代性或互补性较差的非关联性产业在同一地区的集聚。
在演化经济地理学者中，Frenken等（2007）[1]在提出相关多样化（RV）和不相关多样化（UV）概念之后，将不相关多样化以两位数行业的加权熵值表示，相关多样化则是由5位数行业的熵加权得到。
UV=∑Gg=1Pglog2（■）（1）
RV=∑Gg=1PgHg（2）
Hg=∑ieSg■log2（■） （3）
其中，g代表两位数行业，G表示两位数行业的总个数;i代表5位数行业，Pg表示两位数行业的熵（就业比重），Pi则表示5位数行业的熵（就业比重）。
Bishop等（2007）[13]运用国际标准产业分类（SIC）的四位数和两位数行业来进行产业多样化的测度，并将四位数行业的熵称为总体多样化（TE），两位数行业的熵称为不相关多样化（UE）。
总体多样化（TE）的计算公式为：
TE=∑ni=1Siln（■）（4）
不相关多样化（UE）的计算公式为：
UE=∑mj=1Sjln（■）（5）
其中，i代表四位数行业，n表示四位数行业个数;j代表两位数行业，m表示两位数行业个数。Si为四位数行业的熵（比重），Sj为两位数行业的熵（比重）。
相关多样化（RE）是总体多样化与不相关多样化的差值：
RE=TE-UE（6）
在以上研究的基础上，Boschma等（2009）[2]、苏红键和赵坚（2012）[11]、李福柱和厉梦泉（2013）[12]分别对总体产业、工业行业的产业多样化提出了近似或相同的测度方法。
（二）服务业的产业多样化测度方法
关于中国城市服务业的产业多样化测度，首先要解决的是服务业行业的分类问题。这主要是由于我国城市层面的行业就业数据统计口径较粗所导致的，即现有的《中国城市统计年鉴》中只是对14个服务业行业部门进行就业统计，而没有给出更细化的劳动就业数据。而关于我国城市服务业的产业类型划分，不同学者提出了不同的划分方法。
孙晓华和柴玲玲（2012）[7]参照联合国产业划分标准，把14个服务业行业划分为四个大类来计算城市多样化指数。这四个大类服务业分别是生产性服务业、消费性服务业、流通性服务业、社会性服务业。其中，生产性服务业包括“房地产业”“金融业”以及“租赁和商务服务业”;消费性服务业包括“居民服务和其他服务业”“住宿餐饮业”及“文化、体育和娱乐业”;流通性服务业包括“信息传输计算机服务和软件业”“交通运输、仓储及邮政业”以及“批发和零售业”;社会性服务业包括“科学研究、技术服务与地质勘查业”“教育”“水利、环境和公共设施管理业”“卫生、社会保障和社会福利业”以及“公共管理和社会组织”。祝树金等（2014）[5]、魏玮等（2015）[14]在研究中也采用上述分类方法。
袁志刚和高虹（2015）[15]则将14个服务业行业划分为三个大类：生产性服务业、生活性服务业和公共服务业。其中，生产性服务业包括：“交通运输、仓储及邮政业”“金融业”“信息传输、计算机服务和软件业”“科学研究、技术服务和地质勘查业”以及“租赁和商业服务业”。生活性服务业包括：“住宿和餐饮业”“批发和零售业”“房地产业”以及“居民服务和其他服务业”。公共服务业包括：“教育”“卫生、社会保障和社会福利业”“水利、环境和公共设施管理业”“文化、体育和娱乐业”以及“公共管理和社会组织部门”①。
笔者采用袁志刚和高虹（2015）的服务业分类方法，把14个服务行业划分为三个大类。相应地，这三个大类服务业即作为一级产业分类，而14个服务业行业则作为二级产业分类。依据这两个层次的服务业产业分类，进行城市服务业相关多样化（RV）、不相关多样化（UV）和总体多样化（TV）的测算。
根据以上对14个服务业产业的类型划分，城市服务业总体多样化、不相关多样化、相关多样化的计算公式如下所示：
（1）总体多样化TV
TV=∑i14PiLn（1/Pi）（7）
其中，i为14个服务业行业，Pi为14个服务业产业各自就业人数占服务业总就业的比重。
（2）不相关多样化UV
UV=∑3g=1PgLn（1/Pg）（8）
其中，g为三个服务业大类行业，Pg为三个大类服务业就业人数占服务业总就业的比重。
（3）相关多样化RV
RV=TV-UV（9）
三、数据来源与计量模型的设定
（一）数据来源
为了检验产业相关多样化、不相关多样化对城市服务业就业的影响，本文主要使用2004—2017年的《中国城市统计年鉴》展开经济变量的统计。与此同时，为了获取较为准确的城市人口规模，本文主要使用2010年全国人口普查数据对地级以上城市的人口规模进行统计和实证分组，主要分为小城市、中等城市、大城市和特大城市四種类型。此外，由于自2003年起我国使用新产业划分标准，本文实证研究的时间范围是2003—2016年;计量实证的样本城市数为270个，这是由于部分西部地区的城市变量缺失过多导致的②。 （二）变量的简单介绍
在本文的实证研究中，产业相关多样化和不相关多样化是核心解释变量，这在第二部分“产业多样化的测度”中已进行了相应介绍。
除此之外，本文实证研究中还包括以下控制变量，变量的简介和统计描述见表1和表2。
1. 城市服务业的平均工资（pwage）。由于《中国城市统计年鉴》中没有服务业部门的平均工资指标，这里我们以所在城市的职工年平均工资作为城市服务业工资的替代变量，并以2000年为基期的CPI指数进行价格平滑。值得注意的是，由于城市的CPI指数无法获取，本文采用各城市所在省份的CPI指数进行价格平滑。
2. 城市人力资本的衡量。刘修岩[16]（2010）、柯善咨和赵曜[17]（2014）等采用每万人大学生人数作为衡量指标，孙浦阳等[18]（2013）则以城市中小学专职教师数量来衡量，本文采用孙浦阳的方法。
3. 其他控制变量。依次为城市固定资产投资，即市辖区全社会固定资产投资，以2000年为基期进行价格平减;城市经济规模，以每年市辖区GDP衡量，并以2000年为基期进行价格平减;城市公共基础设施，笔者选取城市道路总面积（road）和市辖区公共汽车数量（bus）进行衡量。
（三）计量模型的设定
为了研究产业相关多样化、不相关多样化对城市服务业就业的影响，本文进行如下形式的计量模型设定：
lnSit=C+？茁1RVit+？茁2UVit+？酌*Xit+Uit（10）
其中，lnS是被解释变量，即城市服务业就业人数;RV和UV是两个核心解释变量，即产业相关多样化和不相关多样化;X则代表其他控制变量，分别是城市服务业平均工资（pwage）、城市固定资产投资（lnfixed）、城市道路总面积（lnroad）、市辖区公交车数量（bus）、城市經济规模（lngdp）、城市人力资本水平（lnedu）。此外，各个变量的下标i代表不同的城市，下标t则代表相应的年份。
四、实证分析
（一）全国层面的实证研究
本文首先从全国层面分析产业相关多样化、不相关多样化对城市服务业就业的影响。根据全国270个地级以上城市面板数据，本文分别选取OLS、面板FE模型、面板RE模型进行实证检验。估计结果（见表3）显示，三种估计模型均表明产业不相关多样化对城市服务业就业具有显著的促进作用;FE模型和RE模型表明产业相关多样化对城市服务业就业具有显著抑制作用，而OLS方法则显示出正向促进作用。但是，根据模型选择检验（如表4所示），固定效应模型是较优的计量估计模型。因此，根据表3中的固定效应模型结果可知，产业不相关多样化（UV）水平每增加一个边际单位，城市服务业就业会相应增长1.041 3个百分点;而产业相关多样化（RV）水平每增加一个边际单位，城市服务业就业会相应降低0.346 5个百分点。
进一步地，对城市面板模型是否存在固定效应和随机效应进行检验。在此，对面板固定效应模型的检验采取F检验，结果（见表4）显示：F统计量的P值为0.00，显著小于0.05，从而拒绝混合效应模型。对于随机效应模型的检验，则采用Hausman检验，检验结果（见表4）拒绝了随机效应模型，接受固定效应模型。综合F统计检验和Huasman检验结果，本文选取固定面板模型（FE），在分地区和分城市规模实证研究中均统一采用固定面板模型。
（二）分地区的实证研究
根据国家统计局实施的区域划分新标准，把全国270个地级以上城市划分为东部、中部、西部和东北地区，分地区实证结果见表5。
由表5可知，对于我国四大区域来说，产业不相关多样化对城市服务业就业呈现显著的正向促进作用，即不相关多样化集聚对城市服务业就业增长具有明显的正向外部效应。具体来看，中部地区产业不相关多样化对服务业就业的促进效应最大，其次是西部、东部和东北地区。总体而言，中、西部地区产业不相关多样化的就业促进效应高于东部和东北地区，其中，东北地区产业不相关多样化的城市服务业就业促进效应，明显低于东部、中部和西部地区。这表明东北地区城市服务业存在结构单一、多样性发展不足等问题，制约了城市服务业就业的增长。从另一方面来看，在中部地区和西部地区，产业相关多样化呈现出对城市服务业就业的显著抑制作用;东部地区的相关多样化尽管也表现出抑制作用，但不具有显著性。与其他地区不同的是，东北地区的产业相关多样化对城市服务业就业具有不显著的促进效应。
（三）分城市规模的实证研究
本文根据2010年中国人口普查数据，统计全国270个地级以上城市的城区人口③，参考2014年国家出台的城市规模划分新标准，把不同城市按城区人口规模划分为小城市、中等城市、大城市和特大城市④四种类型，实证估计结果见表6。
由表6可知，总体来看，产业不相关多样化对不同规模城市的服务业就业均具有显著的促进作用。其中，在特大城市中，产业不相关多样化对服务业就业的促进效应最高，其次则是中等城市、小城市和大城市。这里，特大城市产业不相关多样化所带来的较高就业效应体现了城市经济学中多样化集聚外部性。相对而言，大城市产业不相关多样化所带来的就业效应最小。这在一定程度上反映出，我国大城市中不相关产业或者技术相近性、技术互补性较低的产业之间协作性不如其他规模类型的城市。
从另一方面来看，在不同规模类型的城市中，产业相关多样化对城市服务业就业的影响则具有显著的差异性。其中，对于中等城市和大城市来讲，产业相关多样化对服务业就业表现出显著的抑制作用，从而与全国层面的估计结果一致。对于小城市，产业相关多样化不显著地促进了服务业就业的增长;对于特大城市，产业相关多样化则对服务业就业具有显著的促进作用。并且，特大城市的就业促进效应高于小城市，即特大城市>小城市，这从另一个侧面佐证了城市多样化集聚效应。 总的来讲，分城市规模的实证结果表明：1. 在不同规模城市中，产业不相关多样化对服务业就业具有显著的正向促进效应，其中特大城市的就业效应最大;2. 产业相关多样化对城市服务业就业的影响具有异质性，其中，中等城市和大城市表现出显著的抑制效应，特大城市则表现出显著的促进效应，小城市则体现为不显著的促进效应。
五、结论与政策启示
（一）结论
总体来看，在现阶段我国城市经济发展中，多样化集聚对服务业就业的推动作用，主要表现为大类服务业产业之间的产业不相关多样化发展，而具有生产邻近性的产业相关多样化则对城市服务业就业主要体现为抑制效应。进一步来看，尽管在我国部分城市中，如小城市和特大城市，产业的相关多样化也表现出对服务业就业的促进作用。但是综合比较来看，即便在小城市和特大城市中产业相关多样化和不相关多样化都表现出对服务业就业的促进作用，相对而言，不相关多样化对服务业的就业促进效应仍旧要高于相关多样化。
从深层次来看，我国城市服务业多样化结构的如下特征可能制约着产业多样化就业促进作用的有效发挥：1. 大类服务业产业之间的协作程度较好，即城市服务业的不相关多样化协作水平较高，从而使得产业不相关多样化对就业具有促进作用;2. 那些具有生产邻近性关系的服务业内部之间的协作程度不高，从而使得产业相关多样化不能够体现出对服务业就业的促进作用，而是表现出抑制作用。
（二）政策启示
从全国层面来看，产业不相关多样化对城市服务业就业具有显著的促进作用，而产业相关多样化则具有显著的抑制效应。相应地，一方面应巩固和提升服务业大类产业之间的协作水平，保持其对城市服务业就业的促进效应;另一方面应加快提升我国服务业内部产业之间的协作水平，改善城市服务业的相关多样化结构，使其朝着有利于服务业就业的方向转化。
从区域经济来看，中部和西部地区城市产业不相关多样化对服务业就业的促进效应要高于东部和东北地區;并且，东北地区产业不相关多样化的就业促进效应明显低于其他三大地区。总体而言，在我国逐步进入服务经济的背景下，东部和东北地区应当着力加快服务业结构的优化调整，以增强不相关多样化对服务业就业的促进效应。
从城市规模来看，由于产业不相关多样化对城市服务业就业具有促进效应，因此应当在不同规模类型的城市，持续提高不相关产业之间的协作水平，尤其是大城市的跨产业协作发展，巩固和提升产业不相关多样化的就业促进效应。与此同时，鉴于产业相关多样化在小城市和特大城市呈现出对服务业就业的促进效应，而对中等城市和大城市具有显著抑制效应。因此，应当加快中等城市和大城市服务业结构调整，逐步改善和提升那些具有生产邻近性的服务业之间的协作水平。
注释：
①值得注意的是，尽管2002年的国民经济行业分类标准在2011年进行了较大调整，但是在《中国城市统计年鉴》2003—2016年的分行业就业数据中，对于2012—2016年14个服务业行业分类名目，除了2002年的“居民服务和其他服务业”调整为2011年的“居民服务、修理和其他服务业”（小幅度分类调整）外，其余13个服务业仍旧按照2002年的分类进行就业统计。因此，从总体上来看，可以把2003—2011年与2012—2016年的服务业就业统计分类视为同一个分类标准。相应地，这两个时间段所计算的城市服务业多样化指数，就具有很强的连贯性和可比性。
②由于四个直辖市具有较强的特殊性，本文剔除了四个直辖市。除此之外，尽管西藏自治区从2014年以来陆续设立了日喀则市、昌都市、林芝市和山南市，但都与拉萨市一样数据缺失严重;新疆自治区也在2015年和2016年设立吐鲁番市和哈密市，但统计时间范围很小;此外，海南省的三沙市、儋州市，云南省的丽江市，贵州省的毕节市、铜仁市，陕西省的延安市、商洛市，甘肃省的嘉峪关市、金昌市、陇南市，青海省的海东市，宁夏自治区的固原市、中卫市，四川省的巴中市、资阳市，广西省的防城港市，以及在2011年撤销的安徽省巢湖市，由于数据的缺失严重及其他原因，都被剔除在实证研究的样本之外。
③根据2014年《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》，城区是指在市辖区和不设区的市，区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会所辖区域和其他区域。
④这里划分的城市规模类型中，小城市、中等城市、大城市的人口规模标准与国家新标准一致，分别是小于50万、50万至100万、100万至500万。对于本文划分的特大城市，包括国家新标准中的特大城市（人口500万～1 000万）和超大城市（1 000万以上），这是由于超大城市的个数极少，不宜进行稳健的计量估计，故而将两者统一归并至一类中。
参考文献：
[1]Frenken K，Van Oort F，Verburg T. Related variety，unrelated variety and regional economic growth [J]. Regional Studies，2007，41（5）：685-697.
[2]Boschma R A，Iammarino S. Related variety，trade linkages and regional growth[J]. Economic Geography，2009，85（3）：289-311.
[3]Saviotti P P，Frenken K. Export variety and the economic performance of countries[J].Journal of Evolutionary Economics，2008，18（2）：201-218.
[4]Fritsch M ，Kublina S. Related Variety，Unrelated Variety and Regional Growth：The Role of Absorptive Capacity and Entrepreneurship[J/OL].Jena Economic Research Papers.2016，NO.2016-009.[EB/OL].https：//www.jenecon.de. [5]祝树金，于晓路，钟腾龙.我国地区产业多样化、技术创新与经济发展——基于面板数据联立方程模型的研究[J]. 产经评论，2014（6）：52-62.
[6]张辽，杨成林.产业多样化能够促进地区经济增长吗？——来自中国的证据[J].云南财经大学学报，2016（4）：64-71.
[7]孙晓华，柴玲玲.相关多样化、无关多样化与地区经济发展——基于中国282个地级市面板数据的实证研究[J]. 中国工业经济，2012（6）：5-17.
[8]王俊松.集聚经济、相关性多样化与城市经济增长——基于279个地级及以上城市面板数据的实证分析[J].财经研究，2016（5）：135-144.
[9]Brachert M，Kubis A，Titze M. Related variety，unrelated variety and regional functions：Identifying sources of regional employment growth in Germany from 2003 to 2008[J/OL].IWH-Diskussionspapiere，2011，N0.2011（15）.[EB/OL].http：//www.iwh-halle.de.
[10]Hartog M，Boschma R，Sotarauta M. The impact of related variety on regional employment growth in Finland 1993-2006：High-tech versus medium/lowtech [J]. Industry and Innovation，2012，19（6）：459-476.
[11]蘇红键，赵坚.相关多样化、不相关多样化与区域工业发展——基于中国省级工业面板数据[J].产业经济研究，2012（2）：26-32.
[12]李福柱，厉梦泉.相关多样性、非相关多样性与地区工业劳动生产率增长——兼对演化经济地理学理论观点的拓展研究[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2013（4）：10-20.
[13]Bishop P，Gripaios P. Explaining Spatial Patterns of Industrial Diversity：An Analysis of Sub-regions in Great Britain[J].Urban Studies，2007（9）：1739-1757.
[14]魏玮，周晓博，牛林祥.产业多样化、职能专业化与城市经济发展——基于长三角和中原城市群面板数据的分析[J].财经论丛，2015（11）：3-9.
[15]袁志刚，高虹.中国城市制造业就业对服务业就业的乘数效应[J].经济研究，2015（7）：30-41.
[16]刘修岩.集聚经济、公共基础设施与劳动生产率——来自中国城市动态面板数据的证据[J].财经研究，2010（5）：91-101.
[17]柯善咨，赵曜.产业结构、城市规模与中国城市生产率[J].经济研究，2014（4）：76-88，115.
[18]孙浦阳，韩帅，许启钦.产业集聚对劳动生产率的动态影响[J].世界经济，2013（3）：33-53.
责任编辑：母爱英
Abstract： Based on China's urban panel data from 2003 to 2016，this author studies the impact of industry related diversification and unrelated diversification on urban service employment. In the process of analysis，based on the heterogeneity of cities in different regions and of different sizes，this paper also examines the differences at regions and city sizes for the impact of related diversification and unrelated diversification on the urban service employment. The results show that： on the whole，the unrelated diversification promotes the growth of employment in urban service industry，but the related diversification has an inhibitory effect on the employment of urban service industry; among cities in different regions and different sizes，unrelated diversification has a positive effect on the employment of urban service industry，but the diversification shows different effects in different cities. Recommendations are put forward based on this analysis.
Key words： urban service industry，related diversification，unrelated diversification，employment
关键词：城市服务业;相关多样化;不相关多样化;就业
中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：1673-1573（2019）02-0059-08
城市是现代经济的主要载体，同时也是吸纳劳动就业的主要空间地域，尤其是在我国新型城镇化进程加快推进的背景下，城市经济部门在创造和扩大劳动就业方面的作用日益突出，其中服务业又是承载城市就业的主要部门。随着我国经济由高速增长向中高速增长阶段迈进，经济新常态下的产业结构转型、新旧动能转换日益凸显，服务经济在国民经济中的重要性日益增强。从2015年起服务业增加值占国民经济的比重已连续4年超过50%，这标志着我国逐步迈入服务经济时代。与之相应的，服务业就业比重却相对较低，2017年末服务业就业比重仅为44.9%，显然服务业行业存在较大的就业潜力。
城市服务业的多样化结构对服务业就业具有重要影响。演化经济地理学者所提出的产业相关多样化、不相关多样化理论，对于更为精细地刻画我国城市服务业的多样化结构，探究两种产业多样化对服务业就业的影响具有重要借鉴意义。在目前该领域基于中国经验证据的文献研究中，学者们的研究主要集中在产业相关多样化、不相关多样化对地区和城市的经济增长领域，关于两种产业多样化对城市服务业就业的影响则是欠缺的。因此，本文利用我国2003—2016年的270个地级以上城市实证研究产业相关多样化、不相关多样化对城市服务业就业的影响及其异质性规律，对探究产业多样化结构的就业效应以及实施更为精准的城市就业政策具有重要意义。
一、文献回顾
在Jacobs（1969）产业多样化理论的基础上，演化经济地理学者Frenken et al.（2007）[1]创造性地把总体多样化（Variety）划分为相关多样化（Related Variety）和不相关多样化（Unrelated Variety），这是对产业多样化理论的重要拓展。其中，相关多样化是指在特定地理范围内具有技术替代性或技术互补性的关联性产业聚集在一起，由此带来技术创新、成本节约等方面的经济收益;而不相关多样化则是在特定地理范围内技术替代性或技术互补性较低的多种产业聚集在一起，由此形成的产业组合效应能够有效抵御外部贸易、经济危机的冲击。相应地，相关多样化代表了具有知识溢出效应的雅各布斯外部性，不相关多样化则代表能够抵御外部冲击的投资组合效应。在这一理论的基础之上，国内外学者研究了相关多样化、不相关多样化对经济增长、劳动就业的影响。
其中，Boschma和Iammarino（2009）[2]利用意大利1995—2003年省域层面数据，研究了相关多样化对地区经济增长的促进作用。Saviotti和Frenken（2008）[3]的研究则发现，相关多样化的经济增长效应是即时的，不相关多样化在长期经济中也促进了经济增长。Fritsch和Kublina（2016）[4]利用德国西部地区的经济数据，实证分析了相关多样化、不相关多样化对地区经济增长的影响，结论是产业相关多样化和不相关多样化均具有对经济增长的促进作用。
国内学者也就产业多样化对经济增长的影响进行了研究。其中，祝树金等[5]（2014）、张辽和杨成林（2016）[6]的研究，均支持产业相关多样化对地区经济增长的促进作用。孙晓华和柴玲玲[7]（2012）、王俊松[8]（2016）则实证分析了产业相关多样化、不相关多样化对城市经济增长的影响，两者都表明相关多样化对城市经济增长的促进作用。而孙晓华和柴玲玲（2012）[7]的研究还支持了不相关多样化对城市经济的稳定功能。
关于演化经济地理学中产业多样化对劳动就业的影响，相对而言，国外的研究要比国内丰富。具体来看，Frenken等（2007）[1]对荷兰1996—2002年NUTS区层面的实证研究，分析了相关多样化、不相关多样化对地区劳动就业的影响，经验证据表明：产业相关多样化促进了就业增长，而不相关多样化则抑制了失业率的上升。Brachert等（2011）[9]则利用德国地区层面数据，同样佐证了产业相关多样化对就业的促进作用。Hartog等（2012）[10]利用芬兰1993—2006年地区层面的数据，证明高技术产业中的相关多样化能够促进就业增长，低技术产业的相关多样化则不显示这种就业促进效应。
相较于国外对相关多样化、不相关多样化与劳动就业问题的研究，国内学者把主要方向集中在两种产业多样化对地区或城市的经济增长影响方面，如地区经济发展、区域工业发展[11]、工业劳动生产率[12]等领域，而对两种产业多样化对劳动就业的影响则鲜有涉及。这就使演化经济地理学的产业多样化理论在中国城市劳动就业分析中存在研究缺失。另一方面，城市是承载服务业劳动就业的主要载体，城市服务业的多样化结构对服务业的就业增长具有重要影响。那么产业相关多样化和不相关多样化在现阶段我国城市层面对服务业劳动就业有何种影响？这种影响在不同地区、不同城市规模中又表现出哪些异质性规律？基于这些异质性规律，我国未来的城市服务业就业政策又应当做出怎样的制度和政策安排？
总体来看，本文利用演化经济地理学关于产业多样化的理论和方法来研究相关多样化、不相关多样化对中国城市服务业就业的影响及其异质性规律，具有两方面的创新贡献：1.在城市服务业层面归纳两种类型产业多样化结构对服务业就业的效应，以及这種就业效应在不同地区和城市规模中的异质性规律，从而拓展和丰富了产业多样化理论;2.根据两种产业多样化在不同类型城市中对服务业就业的影响差异，有助于为不同城市采取差异化的就业政策，即“因城施策”提供重要的政策借鉴。 二、产业多样化的测度方法
笔者首先对演化经济地理学中产业多样化的基本测度方法进行简要回顾，进而根据中国城市服务业的行业划分依据，提出我国城市服务业的多样化测度方法。
（一）演化经济地理学中产业多样化的测度方法
依照演化经济地理学的相关研究，相关多样化（Related Variety，RV）是指在特定地理范围内具有技术替代性或技术互补性的关联性产业聚集在一起，由此带来技术创新、成本节约等方面的经济收益;不相关多样化（Unrelated Variety，UV）则是技术替代性或互补性较差的非关联性产业在同一地区的集聚。
在演化经济地理学者中，Frenken等（2007）[1]在提出相关多样化（RV）和不相关多样化（UV）概念之后，将不相关多样化以两位数行业的加权熵值表示，相关多样化则是由5位数行业的熵加权得到。
UV=∑Gg=1Pglog2（■）（1）
RV=∑Gg=1PgHg（2）
Hg=∑ieSg■log2（■） （3）
其中，g代表两位数行业，G表示两位数行业的总个数;i代表5位数行业，Pg表示两位数行业的熵（就业比重），Pi则表示5位数行业的熵（就业比重）。
Bishop等（2007）[13]运用国际标准产业分类（SIC）的四位数和两位数行业来进行产业多样化的测度，并将四位数行业的熵称为总体多样化（TE），两位数行业的熵称为不相关多样化（UE）。
总体多样化（TE）的计算公式为：
TE=∑ni=1Siln（■）（4）
不相关多样化（UE）的计算公式为：
UE=∑mj=1Sjln（■）（5）
其中，i代表四位数行业，n表示四位数行业个数;j代表两位数行业，m表示两位数行业个数。Si为四位数行业的熵（比重），Sj为两位数行业的熵（比重）。
相关多样化（RE）是总体多样化与不相关多样化的差值：
RE=TE-UE（6）
在以上研究的基础上，Boschma等（2009）[2]、苏红键和赵坚（2012）[11]、李福柱和厉梦泉（2013）[12]分别对总体产业、工业行业的产业多样化提出了近似或相同的测度方法。
（二）服务业的产业多样化测度方法
关于中国城市服务业的产业多样化测度，首先要解决的是服务业行业的分类问题。这主要是由于我国城市层面的行业就业数据统计口径较粗所导致的，即现有的《中国城市统计年鉴》中只是对14个服务业行业部门进行就业统计，而没有给出更细化的劳动就业数据。而关于我国城市服务业的产业类型划分，不同学者提出了不同的划分方法。
孙晓华和柴玲玲（2012）[7]参照联合国产业划分标准，把14个服务业行业划分为四个大类来计算城市多样化指数。这四个大类服务业分别是生产性服务业、消费性服务业、流通性服务业、社会性服务业。其中，生产性服务业包括“房地产业”“金融业”以及“租赁和商务服务业”;消费性服务业包括“居民服务和其他服务业”“住宿餐饮业”及“文化、体育和娱乐业”;流通性服务业包括“信息传输计算机服务和软件业”“交通运输、仓储及邮政业”以及“批发和零售业”;社会性服务业包括“科学研究、技术服务与地质勘查业”“教育”“水利、环境和公共设施管理业”“卫生、社会保障和社会福利业”以及“公共管理和社会组织”。祝树金等（2014）[5]、魏玮等（2015）[14]在研究中也采用上述分类方法。
袁志刚和高虹（2015）[15]则将14个服务业行业划分为三个大类：生产性服务业、生活性服务业和公共服务业。其中，生产性服务业包括：“交通运输、仓储及邮政业”“金融业”“信息传输、计算机服务和软件业”“科学研究、技术服务和地质勘查业”以及“租赁和商业服务业”。生活性服务业包括：“住宿和餐饮业”“批发和零售业”“房地产业”以及“居民服务和其他服务业”。公共服务业包括：“教育”“卫生、社会保障和社会福利业”“水利、环境和公共设施管理业”“文化、体育和娱乐业”以及“公共管理和社会组织部门”①。
笔者采用袁志刚和高虹（2015）的服务业分类方法，把14个服务行业划分为三个大类。相应地，这三个大类服务业即作为一级产业分类，而14个服务业行业则作为二级产业分类。依据这两个层次的服务业产业分类，进行城市服务业相关多样化（RV）、不相关多样化（UV）和总体多样化（TV）的测算。
根据以上对14个服务业产业的类型划分，城市服务业总体多样化、不相关多样化、相关多样化的计算公式如下所示：
（1）总体多样化TV
TV=∑i14PiLn（1/Pi）（7）
其中，i为14个服务业行业，Pi为14个服务业产业各自就业人数占服务业总就业的比重。
（2）不相关多样化UV
UV=∑3g=1PgLn（1/Pg）（8）
其中，g为三个服务业大类行业，Pg为三个大类服务业就业人数占服务业总就业的比重。
（3）相关多样化RV
RV=TV-UV（9）
三、数据来源与计量模型的设定
（一）数据来源
为了检验产业相关多样化、不相关多样化对城市服务业就业的影响，本文主要使用2004—2017年的《中国城市统计年鉴》展开经济变量的统计。与此同时，为了获取较为准确的城市人口规模，本文主要使用2010年全国人口普查数据对地级以上城市的人口规模进行统计和实证分组，主要分为小城市、中等城市、大城市和特大城市四種类型。此外，由于自2003年起我国使用新产业划分标准，本文实证研究的时间范围是2003—2016年;计量实证的样本城市数为270个，这是由于部分西部地区的城市变量缺失过多导致的②。 （二）变量的简单介绍
在本文的实证研究中，产业相关多样化和不相关多样化是核心解释变量，这在第二部分“产业多样化的测度”中已进行了相应介绍。
除此之外，本文实证研究中还包括以下控制变量，变量的简介和统计描述见表1和表2。
1. 城市服务业的平均工资（pwage）。由于《中国城市统计年鉴》中没有服务业部门的平均工资指标，这里我们以所在城市的职工年平均工资作为城市服务业工资的替代变量，并以2000年为基期的CPI指数进行价格平滑。值得注意的是，由于城市的CPI指数无法获取，本文采用各城市所在省份的CPI指数进行价格平滑。
2. 城市人力资本的衡量。刘修岩[16]（2010）、柯善咨和赵曜[17]（2014）等采用每万人大学生人数作为衡量指标，孙浦阳等[18]（2013）则以城市中小学专职教师数量来衡量，本文采用孙浦阳的方法。
3. 其他控制变量。依次为城市固定资产投资，即市辖区全社会固定资产投资，以2000年为基期进行价格平减;城市经济规模，以每年市辖区GDP衡量，并以2000年为基期进行价格平减;城市公共基础设施，笔者选取城市道路总面积（road）和市辖区公共汽车数量（bus）进行衡量。
（三）计量模型的设定
为了研究产业相关多样化、不相关多样化对城市服务业就业的影响，本文进行如下形式的计量模型设定：
lnSit=C+？茁1RVit+？茁2UVit+？酌*Xit+Uit（10）
其中，lnS是被解释变量，即城市服务业就业人数;RV和UV是两个核心解释变量，即产业相关多样化和不相关多样化;X则代表其他控制变量，分别是城市服务业平均工资（pwage）、城市固定资产投资（lnfixed）、城市道路总面积（lnroad）、市辖区公交车数量（bus）、城市經济规模（lngdp）、城市人力资本水平（lnedu）。此外，各个变量的下标i代表不同的城市，下标t则代表相应的年份。
四、实证分析
（一）全国层面的实证研究
本文首先从全国层面分析产业相关多样化、不相关多样化对城市服务业就业的影响。根据全国270个地级以上城市面板数据，本文分别选取OLS、面板FE模型、面板RE模型进行实证检验。估计结果（见表3）显示，三种估计模型均表明产业不相关多样化对城市服务业就业具有显著的促进作用;FE模型和RE模型表明产业相关多样化对城市服务业就业具有显著抑制作用，而OLS方法则显示出正向促进作用。但是，根据模型选择检验（如表4所示），固定效应模型是较优的计量估计模型。因此，根据表3中的固定效应模型结果可知，产业不相关多样化（UV）水平每增加一个边际单位，城市服务业就业会相应增长1.041 3个百分点;而产业相关多样化（RV）水平每增加一个边际单位，城市服务业就业会相应降低0.346 5个百分点。
进一步地，对城市面板模型是否存在固定效应和随机效应进行检验。在此，对面板固定效应模型的检验采取F检验，结果（见表4）显示：F统计量的P值为0.00，显著小于0.05，从而拒绝混合效应模型。对于随机效应模型的检验，则采用Hausman检验，检验结果（见表4）拒绝了随机效应模型，接受固定效应模型。综合F统计检验和Huasman检验结果，本文选取固定面板模型（FE），在分地区和分城市规模实证研究中均统一采用固定面板模型。
（二）分地区的实证研究
根据国家统计局实施的区域划分新标准，把全国270个地级以上城市划分为东部、中部、西部和东北地区，分地区实证结果见表5。
由表5可知，对于我国四大区域来说，产业不相关多样化对城市服务业就业呈现显著的正向促进作用，即不相关多样化集聚对城市服务业就业增长具有明显的正向外部效应。具体来看，中部地区产业不相关多样化对服务业就业的促进效应最大，其次是西部、东部和东北地区。总体而言，中、西部地区产业不相关多样化的就业促进效应高于东部和东北地区，其中，东北地区产业不相关多样化的城市服务业就业促进效应，明显低于东部、中部和西部地区。这表明东北地区城市服务业存在结构单一、多样性发展不足等问题，制约了城市服务业就业的增长。从另一方面来看，在中部地区和西部地区，产业相关多样化呈现出对城市服务业就业的显著抑制作用;东部地区的相关多样化尽管也表现出抑制作用，但不具有显著性。与其他地区不同的是，东北地区的产业相关多样化对城市服务业就业具有不显著的促进效应。
（三）分城市规模的实证研究
本文根据2010年中国人口普查数据，统计全国270个地级以上城市的城区人口③，参考2014年国家出台的城市规模划分新标准，把不同城市按城区人口规模划分为小城市、中等城市、大城市和特大城市④四种类型，实证估计结果见表6。
由表6可知，总体来看，产业不相关多样化对不同规模城市的服务业就业均具有显著的促进作用。其中，在特大城市中，产业不相关多样化对服务业就业的促进效应最高，其次则是中等城市、小城市和大城市。这里，特大城市产业不相关多样化所带来的较高就业效应体现了城市经济学中多样化集聚外部性。相对而言，大城市产业不相关多样化所带来的就业效应最小。这在一定程度上反映出，我国大城市中不相关产业或者技术相近性、技术互补性较低的产业之间协作性不如其他规模类型的城市。
从另一方面来看，在不同规模类型的城市中，产业相关多样化对城市服务业就业的影响则具有显著的差异性。其中，对于中等城市和大城市来讲，产业相关多样化对服务业就业表现出显著的抑制作用，从而与全国层面的估计结果一致。对于小城市，产业相关多样化不显著地促进了服务业就业的增长;对于特大城市，产业相关多样化则对服务业就业具有显著的促进作用。并且，特大城市的就业促进效应高于小城市，即特大城市>小城市，这从另一个侧面佐证了城市多样化集聚效应。 总的来讲，分城市规模的实证结果表明：1. 在不同规模城市中，产业不相关多样化对服务业就业具有显著的正向促进效应，其中特大城市的就业效应最大;2. 产业相关多样化对城市服务业就业的影响具有异质性，其中，中等城市和大城市表现出显著的抑制效应，特大城市则表现出显著的促进效应，小城市则体现为不显著的促进效应。
五、结论与政策启示
（一）结论
总体来看，在现阶段我国城市经济发展中，多样化集聚对服务业就业的推动作用，主要表现为大类服务业产业之间的产业不相关多样化发展，而具有生产邻近性的产业相关多样化则对城市服务业就业主要体现为抑制效应。进一步来看，尽管在我国部分城市中，如小城市和特大城市，产业的相关多样化也表现出对服务业就业的促进作用。但是综合比较来看，即便在小城市和特大城市中产业相关多样化和不相关多样化都表现出对服务业就业的促进作用，相对而言，不相关多样化对服务业的就业促进效应仍旧要高于相关多样化。
从深层次来看，我国城市服务业多样化结构的如下特征可能制约着产业多样化就业促进作用的有效发挥：1. 大类服务业产业之间的协作程度较好，即城市服务业的不相关多样化协作水平较高，从而使得产业不相关多样化对就业具有促进作用;2. 那些具有生产邻近性关系的服务业内部之间的协作程度不高，从而使得产业相关多样化不能够体现出对服务业就业的促进作用，而是表现出抑制作用。
（二）政策启示
从全国层面来看，产业不相关多样化对城市服务业就业具有显著的促进作用，而产业相关多样化则具有显著的抑制效应。相应地，一方面应巩固和提升服务业大类产业之间的协作水平，保持其对城市服务业就业的促进效应;另一方面应加快提升我国服务业内部产业之间的协作水平，改善城市服务业的相关多样化结构，使其朝着有利于服务业就业的方向转化。
从区域经济来看，中部和西部地区城市产业不相关多样化对服务业就业的促进效应要高于东部和东北地區;并且，东北地区产业不相关多样化的就业促进效应明显低于其他三大地区。总体而言，在我国逐步进入服务经济的背景下，东部和东北地区应当着力加快服务业结构的优化调整，以增强不相关多样化对服务业就业的促进效应。
从城市规模来看，由于产业不相关多样化对城市服务业就业具有促进效应，因此应当在不同规模类型的城市，持续提高不相关产业之间的协作水平，尤其是大城市的跨产业协作发展，巩固和提升产业不相关多样化的就业促进效应。与此同时，鉴于产业相关多样化在小城市和特大城市呈现出对服务业就业的促进效应，而对中等城市和大城市具有显著抑制效应。因此，应当加快中等城市和大城市服务业结构调整，逐步改善和提升那些具有生产邻近性的服务业之间的协作水平。
注释：
①值得注意的是，尽管2002年的国民经济行业分类标准在2011年进行了较大调整，但是在《中国城市统计年鉴》2003—2016年的分行业就业数据中，对于2012—2016年14个服务业行业分类名目，除了2002年的“居民服务和其他服务业”调整为2011年的“居民服务、修理和其他服务业”（小幅度分类调整）外，其余13个服务业仍旧按照2002年的分类进行就业统计。因此，从总体上来看，可以把2003—2011年与2012—2016年的服务业就业统计分类视为同一个分类标准。相应地，这两个时间段所计算的城市服务业多样化指数，就具有很强的连贯性和可比性。
②由于四个直辖市具有较强的特殊性，本文剔除了四个直辖市。除此之外，尽管西藏自治区从2014年以来陆续设立了日喀则市、昌都市、林芝市和山南市，但都与拉萨市一样数据缺失严重;新疆自治区也在2015年和2016年设立吐鲁番市和哈密市，但统计时间范围很小;此外，海南省的三沙市、儋州市，云南省的丽江市，贵州省的毕节市、铜仁市，陕西省的延安市、商洛市，甘肃省的嘉峪关市、金昌市、陇南市，青海省的海东市，宁夏自治区的固原市、中卫市，四川省的巴中市、资阳市，广西省的防城港市，以及在2011年撤销的安徽省巢湖市，由于数据的缺失严重及其他原因，都被剔除在实证研究的样本之外。
③根据2014年《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》，城区是指在市辖区和不设区的市，区、市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会所辖区域和其他区域。
④这里划分的城市规模类型中，小城市、中等城市、大城市的人口规模标准与国家新标准一致，分别是小于50万、50万至100万、100万至500万。对于本文划分的特大城市，包括国家新标准中的特大城市（人口500万～1 000万）和超大城市（1 000万以上），这是由于超大城市的个数极少，不宜进行稳健的计量估计，故而将两者统一归并至一类中。
参考文献：
[1]Frenken K，Van Oort F，Verburg T. Related variety，unrelated variety and regional economic growth [J]. Regional Studies，2007，41（5）：685-697.
[2]Boschma R A，Iammarino S. Related variety，trade linkages and regional growth[J]. Economic Geography，2009，85（3）：289-311.
[3]Saviotti P P，Frenken K. Export variety and the economic performance of countries[J].Journal of Evolutionary Economics，2008，18（2）：201-218.
[4]Fritsch M ，Kublina S. Related Variety，Unrelated Variety and Regional Growth：The Role of Absorptive Capacity and Entrepreneurship[J/OL].Jena Economic Research Papers.2016，NO.2016-009.[EB/OL].https：//www.jenecon.de. [5]祝树金，于晓路，钟腾龙.我国地区产业多样化、技术创新与经济发展——基于面板数据联立方程模型的研究[J]. 产经评论，2014（6）：52-62.
[6]张辽，杨成林.产业多样化能够促进地区经济增长吗？——来自中国的证据[J].云南财经大学学报，2016（4）：64-71.
[7]孙晓华，柴玲玲.相关多样化、无关多样化与地区经济发展——基于中国282个地级市面板数据的实证研究[J]. 中国工业经济，2012（6）：5-17.
[8]王俊松.集聚经济、相关性多样化与城市经济增长——基于279个地级及以上城市面板数据的实证分析[J].财经研究，2016（5）：135-144.
[9]Brachert M，Kubis A，Titze M. Related variety，unrelated variety and regional functions：Identifying sources of regional employment growth in Germany from 2003 to 2008[J/OL].IWH-Diskussionspapiere，2011，N0.2011（15）.[EB/OL].http：//www.iwh-halle.de.
[10]Hartog M，Boschma R，Sotarauta M. The impact of related variety on regional employment growth in Finland 1993-2006：High-tech versus medium/lowtech [J]. Industry and Innovation，2012，19（6）：459-476.
[11]蘇红键，赵坚.相关多样化、不相关多样化与区域工业发展——基于中国省级工业面板数据[J].产业经济研究，2012（2）：26-32.
[12]李福柱，厉梦泉.相关多样性、非相关多样性与地区工业劳动生产率增长——兼对演化经济地理学理论观点的拓展研究[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2013（4）：10-20.
[13]Bishop P，Gripaios P. Explaining Spatial Patterns of Industrial Diversity：An Analysis of Sub-regions in Great Britain[J].Urban Studies，2007（9）：1739-1757.
[14]魏玮，周晓博，牛林祥.产业多样化、职能专业化与城市经济发展——基于长三角和中原城市群面板数据的分析[J].财经论丛，2015（11）：3-9.
[15]袁志刚，高虹.中国城市制造业就业对服务业就业的乘数效应[J].经济研究，2015（7）：30-41.
[16]刘修岩.集聚经济、公共基础设施与劳动生产率——来自中国城市动态面板数据的证据[J].财经研究，2010（5）：91-101.
[17]柯善咨，赵曜.产业结构、城市规模与中国城市生产率[J].经济研究，2014（4）：76-88，115.
[18]孙浦阳，韩帅，许启钦.产业集聚对劳动生产率的动态影响[J].世界经济，2013（3）：33-53.
责任编辑：母爱英
Abstract： Based on China's urban panel data from 2003 to 2016，this author studies the impact of industry related diversification and unrelated diversification on urban service employment. In the process of analysis，based on the heterogeneity of cities in different regions and of different sizes，this paper also examines the differences at regions and city sizes for the impact of related diversification and unrelated diversification on the urban service employment. The results show that： on the whole，the unrelated diversification promotes the growth of employment in urban service industry，but the related diversification has an inhibitory effect on the employment of urban service industry; among cities in different regions and different sizes，unrelated diversification has a positive effect on the employment of urban service industry，but the diversification shows different effects in different cities. Recommendations are put forward based on this analysis.
Key words： urban service industry，related diversification，unrelated diversification，employment