第二章 中国特大城市产业结构服务化特征的整体考察

根据产业结构演进理论，产业结构服务化进程的判断主要是以经济发展水平（总量特征和人均特征）与增加值结构、就业结构的对应关系，产业内部结构特征为标准。因此，本书拟通过对经济总量、从业人数、增加值结构、就业结构、产业内部结构、人均地区生产总值、人均收入特征及其关联关系进行考察，判断中国特大城市产业结构服务化进程并对产业结构演进理论进行验证。

第一节 特大城市的界定

本书所探讨的“特大城市”专指中国语境下的“特大城市”，但并未包括港澳台地区的“特大城市”。

一 中国城市等级划分标准的变迁

城市人口统计范围的大小直接影响城市规模界定的科学性和合理性。中国统计年鉴、统计公报中对于城市人口的统计范围经常使用行政区划、全市、市域、市辖区、城区、市区、主城区、中心城区等不同概念。其中，行政区划、全市、市域基本属于同一范围，市辖区、市区、城区基本属于同一范围，主城区、中心城区基本属于同一范围。这一方面是中国城市的二元化结构特征所造成的，另一方面是中国城镇化过程中行政区划及其功能的不断调整所造成的。因此，在不同口径下统计出来的人口数据经常有很大出入。比如，周口、南阳、保定、临沂和阜阳在2012年末全市总人口均超过1000万人，但是市辖区年末总人口分别为59万、194万、108万、249万和214万人。这与北京、上海、重庆这些全市和市辖区年末总人口均超过1000万人的城市明显有巨大区别。因此，相对于行政区划，市辖区概念更为科学。与市辖区比较，主城区是指本级城市人民政府驻地建成区及其相连的集体建设用地区域，而市辖区范围内包括没有与主城区相连接的农村。虽然主城区人口可能会更准确地反映城市人口的精确规模，但由于城市主城区边界很难明确以及目前并不存在相关统计口径，很难推广将其作为城市划分标准。

中国城市的划分标准自中华人民共和国成立以来也历经多次变化（见表2-1）。国家建设委员会于1955年在《关于当前城市建设工作的情况和几个问题的报告》中将城市划分为大城市（50万人口以上）、中等城市（50万人口以下、20万人口以上）和小城市（20万人口以下），首次确立城市规模划分标准。1980年，国家建设委员会在城市规模划分标准中增加了“特大城市”（100万人口以上）。1984年，国务院在《城市规划条例》中又明确城市是“国家行政区域划分设立的直辖市、市、镇，以及未设镇的县城”，城市人口为“市区和郊区的非农业人口”。1989年，《中华人民共和国城市规划法》正式实施，其中明确指出城市是“国家按行政建制设立的直辖市、市、镇”，关于“城市等级”“人口规模”“人口界定”则仍然沿用1984年《城市规划条例》标准。2008年，《中华人民共和国城乡规划法》正式实施，《中华人民共和国城市规划法》自动废止。由于《中华人民共和国城乡规划法》中并无关于城市等级规模的划分标准，因此之后中国没有明确可依的城市等级划分标准。

直至2014年10月29日，《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》以《中国城市统计年鉴》中相关统计数据作为支撑，明确提出：以城区常住人口为统计口径，将城市划分为五类七档。其中，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”。

二 中国特大城市的界定标准与名单筛选

中国城市人口统计中以“户籍人口”和“常住人口”为统计对象。户籍人口是指公民依《中华人民共和国户口登记条例》已在其经常居住地的公安户籍管理机关登记常住户口的人。这类人口不管其是否外出，也不管外出时间长短，只要在某地注册有常住户口，则为该地区的户籍人口。然而，虽然中国城市户籍制度较为严格，但是户籍人口并未统计人口流入和流出数量，因此会对城市真实人口数量造成扭曲。比如，郑州市2012年年末市辖区户籍人口为587.2万人，而2012年年平均市辖区户籍人口为313万人，表明出现大量人口户籍转入。在《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》中明确“常住人口包括：居住在本乡镇街道，且户口在本乡镇街道或户口待定的人；居住在本乡镇街道，且离开户口登记地所在的乡镇街道半年以上的人；户口在本乡镇街道，且外出不满半年或在境外工作学习的人”。与户籍人口比较，常住人口考虑了人口的流动性，因而更能反映城市人口真实数量。因此，将常住人口作为中国城市人口统计对象更为科学。

目前，在中国统计年鉴中对于人口的统计主要采用的是户籍人口。虽然许多地区统计年鉴也有常住人口统计数据，但多是抽样调查数据，可能准确但并不严谨。因此，中国目前能够准确反映城区常住人口的最新数据只有2010年全国第六次人口普查数据。实际上，2014年3月16日国务院公布的《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》对城市最新分类标准进行了梳理，但并未列出相关城市的名单（见表2-2）。通过对2010年全国第六次人口普查数据可整理出中国特大城市名单，包括上海、北京、重庆、天津、广州、深圳、武汉、东莞、成都、佛山、南京、西安、杭州、哈尔滨、汕头和沈阳（见表2-3）。本书所指的特大城市包括特大城市和超大城市。

第二节 中国特大城市产业结构服务化进程研判

一 经济总量与增加值结构

1．经济总量

产业结构作为经济结构的重要组成部分，发展水平往往由地区经济总量的高低决定。本书将依据2003～2012年中国16个特大城市市辖区地区生产总值（见表2-4），对2003年、2008年和2012年三个时间节点的中国特大城市经济总量及其变化趋势进行分析。

2003年，按地区生产总值进行划分，中国特大城市明显分为三个梯度。其中，上海、北京、广州、深圳、天津5个城市地区生产总值均超过2000亿元，排名居特大城市前五位；武汉、杭州、南京、沈阳、佛山、重庆、成都7个城市地区生产总值为1100亿～1700亿元，排名居特大城市第6～12位；东莞、西安、哈尔滨、汕头4个城市地区生产总值均未超过1000亿元，排名居特大城市最后四位。

2008年，按地区生产总值进行划分，中国特大城市仍然明显分为三个梯度，但三个梯度间的差距明显扩大。其中，上海、北京、深圳、广州、天津5个城市地区生产总值均超过5900亿元，排名仍然居特大城市前五位；佛山、杭州、东莞、南京、重庆、沈阳、武汉、成都8个城市地区生产总值为2700亿～4500亿元，排名居特大城市第6～13位，哈尔滨、西安、汕头3个城市地区生产总值为900亿～2100亿元，排名居特大城市最后三位。另外，东莞地区生产总值由2003年第13位上升为2008年第8位，佛山地区生产总值由2003年第10位上升为2008年第6位，均呈快速发展态势；武汉地区生产总值由2003年第6位下降为2008年第11位，发展速度滞后。

2012年，按地区生产总值进行划分，中国特大城市仍然明显分为三个梯度，三个梯度间的差距略有扩大，但各梯度内部差距并未继续扩大。其中，上海、北京、深圳、广州、天津5个城市地区生产总值均超过11000亿元，排名仍然居特大城市前五位；重庆、佛山、武汉、南京、杭州、成都、沈阳、东莞8个城市地区生产总值为5000亿～9000亿元，排名居特大城市第6～13位；西安、哈尔滨、汕头3个城市地区生产总值均未超过3700亿元，排名仍然居特大城市最后三位。另外，重庆地区生产总值由2008年第9位上升为2012年第6位，武汉地区生产总值由2008年第11位上升为2012年第8位，均呈现快速上升趋势；东莞地区生产总值由2008年第8位下降为2012年第13位，发展速度滞后。

从2003～2012年中国特大城市市辖区地区生产总值的年均增速来看，天津、重庆、东莞地区生产总值的年均增速均超过20%，北京、佛山、成都地区生产总值的年均增速接近20%，其他特大城市地区生产总值的年均增速为11% ～18%。

从2003～2012年中国特大城市市辖区地区生产总值变化趋势来看（见图2-1），第一梯度的上海、北京、深圳、广州、天津5个城市地区生产总值上升趋势明显，与其他11个特大城市差距不断扩大；第二梯度的重庆、佛山、武汉、南京、杭州、成都、沈阳、东莞地区生产总值与第三梯度的西安、哈尔滨、汕头差距也在缓慢扩大。在第一梯度的5个城市之间，上海、北京地区生产总值与深圳、广州、天津差距不断扩大。在第二梯度的8个城市中，从2008年开始，重庆地区生产总值增长开始提速，上升趋势十分明显，高于同梯度其他7个城市，与第一梯度的5个城市的差距开始缩小。其他各城市地区生产总值差距呈缓慢扩大趋势。

2．增加值结构

产业结构是国民经济各产业部门之间以及各产业部门内部的构成。增加值结构是反映产业结构最常用、最直观的方式。本书将依据2003～2012年中国16个特大城市第二、第三产业增加值占地区生产总值的比重对其增加值结构特征进行分析（见表2-5）。

2012年，在中国16个特大城市中，仅有北京第三产业增加值占地区生产总值比重超过70%，广州、上海第三产业增加值占地区生产总值比重为60% ～70%，哈尔滨、南京、杭州、西安、成都、武汉、东莞第三产业增加值占地区生产总值比重为50% ～60%，沈阳、天津、汕头、重庆第三产业增加值占地区生产总值比重为40% ～50%，佛山第三产业增加值占地区生产总值比重尚未超过40%。

2003～2012年，在中国16个特大城市中，北京、广州、武汉、成都、西安、哈尔滨第三产业增加值总体上高于第二产业；上海、南京、杭州、深圳第三产业增加值分别自2005年、2006年、2006年、2008年起超过第二产业；天津、汕头、佛山、东莞、重庆第三产业增加值基本低于第二产业；沈阳第三产业增加值与第二产业基本相同。总体而言，中国特大城市中只有11个城市第三产业增加值比重超过50%。

从第三产业增加值比重变化趋势看（见图2-2）, 2003～2012年，北京、广州、上海、南京、杭州、深圳、东莞第三产业增加值比重提升10个至15个百分点，上升趋势较为明显；武汉、成都、西安、哈尔滨第三产业增加值比重提升约3个百分点，上升趋势不明显；沈阳、汕头第三产业增加值比重基本无变化；天津、重庆第三产业增加值比重呈小幅波动状态；佛山第三产业增加值比重总体上呈下降趋势。

从第二产业增加值比重变化趋势看（见图2-3）, 2003～2012年，佛山、汕头第二产业增加值比重总体呈缓慢上升趋势，但近三年来开始下降；重庆、天津、沈阳、武汉、成都、西安、哈尔滨第二产业增加值比重基本稳定，变化幅度在3个百分点以内；北京、广州、上海、深圳、南京、杭州、东莞第二产业增加值比重下降趋势比较明显，变化幅度为7个至15个百分点。

3．经济总量与增加值结构的关联特征

按照产业结构演进理论，经济发展水平与产业结构之间存在密切的关联。本书将依据2003～2012年中国16个特大城市相关统计数据，分析经济总量与三次产业增加值规模之间的关联。

根据中国特大城市经济总量与第一产业增加值规模关联散点可以看出（见图2-4），中国特大城市第一产业增加值基本在150亿元以下，增长缓慢。中国特大城市地区生产总值与第一产业增加值没有可靠的拟合关系，但两者之间的关联仍有以下规律：当地区生产总值在2000亿元以下时，中国特大城市第一产业增加值随地区生产总值增长呈发散状态；当地区生产总值为2000亿～6000亿元时，中国特大城市第一产业增加值随地区生产总值增长呈局部收敛态势，部分城市第一产业增加值增长出现停滞，部分城市第一产业增加值呈明显下降态势；当地区生产总值超过6000亿元时，各城市第一产业增加值增长基本停滞。

根据中国特大城市经济总量与第二产业增加值规模关联散点可以看出（见图2-5），中国特大城市地区生产总值与第二产业增加值关联度较高，第二产业增加值随地区生产总值的增加成幂指增长趋势，且幂指拟合曲线的拟合度高达0.9417，但第二产业增加值随地区生产总值的增加增速不断放缓，所占比重不断降低。按照拟合曲线估算，当地区生产总值在5000亿元时，第二产业增加值为2237.44亿元，占地区生产总值比重为44.75%；当地区生产总值在8000亿元时，第二产业增加值为3444.07亿元，占地区生产总值比重为43.05%；当地区生产总值在10000亿元时，第二产业增加值为4226.75亿元，占地区生产总值比重为42.27%；当地区生产总值在12000亿元时，第二产业增加值为4996.56亿元，占地区生产总值比重为41.64%；当地区生产总值在15000亿元时，第二产业增加值为6132.05亿元，占地区生产总值比重为40.88%。

根据中国特大城市经济总量与第三产业增加值规模关联散点可以看出（见图2-6），中国特大城市地区生产总值与第三产业增加值关联度较高，第三产业增加值随地区生产总值的增加成幂指增长趋势，且幂指拟合曲线的拟合度高达0.9696。同时，第三产业增加值随地区生产总值的增加增速不断加快，所占比重不断上升。按照拟合曲线估算，当地区生产总值在5000亿元时，第三产业增加值为2566.11亿元，占地区生产总值比重为51.32%；当地区生产总值在8000亿元时，第三产业增加值为4280.76亿元，占地区生产总值比重为53.51%；当地区生产总值在10000亿元时，第三产业增加值为5458.04亿元，占地区生产总值比重为54.58%；当地区生产总值在12000亿元时，第三产业增加值为6656.55亿元，占地区生产总值比重为55.47%；当地区生产总值在15000亿元时，第三产业增加值为8487.21亿元，占地区生产总值比重为56.58%。

二 人均地区生产总值和人均收入

人均地区生产总值和人均收入是反映地区经济发展水平和产业结构水平的重要指标，与产业结构变动有规律性的关联，因此也是产业结构演进理论中用来划分产业结构转变阶段的主要特征指标。

1．人均地区生产总值

本书将依据2003～2012年中国16个特大城市市辖区人均地区生产总值，对2003年、2008年和2012年三个时间节点的人均地区生产总值特征及其变化趋势进行分析（见表2-6）。

2003年，按人均地区生产总值进行划分，中国特大城市明显分为三个梯度。其中，东莞、广州、深圳3个城市人均地区生产总值均超过54000元，排名居特大城市前三位；上海、杭州、佛山3个城市人均地区生产总值为40000～49000元，排名居特大城市第4 ～6位；北京、南京、天津、沈阳、哈尔滨、成都、武汉、西安、重庆、汕头10个城市人均地区生产总值在32000元以下，排名居特大城市第7～16位。

2008年，按人均地区生产总值进行划分，中国特大城市仍然明显分为三个梯度，但三个梯度间的差距明显扩大，进入第二梯度的城市明显增加。其中，深圳、杭州、广州3个城市人均地区生产总值均超过85000元，排名居特大城市前三位；上海、佛山、沈阳、北京、南京、天津、武汉、东莞7个城市人均地区生产总值为53000～75000元，排名居特大城市第4～11位；哈尔滨、成都、西安、重庆、汕头5个城市人均地区生产总值在44000元以下，排名居特大城市最后五位。杭州人均地区生产总值由2003年第5位上升为2008年第2位，沈阳人均地区生产总值由2003年第10位上升为2008年第6位，均呈快速发展态势；东莞人均地区生产总值由2003年第1位下降为2008年第11位，发展速度滞后。

2012年，按人均地区生产总值进行划分，中国特大城市仍然明显分为三个梯度，但三个梯度间的差距以及梯度内部的相对差距明显缩小。其中，深圳、广州两个城市人均地区生产总值均超过110000元，排名居特大城市前两位；杭州、武汉、天津、佛山、北京、南京、上海、沈阳8个城市人均地区生产总值为82000～100000元，排名居特大城市第3～10位；成都、西安、哈尔滨、东莞、重庆、汕头6个城市人均地区生产总值均未超过75000元，排名居特大城市最后六位。天津人均地区生产总值由2008年第9位上升为2012年第5位，武汉人均地区生产总值由2008年第10位上升为2012年第4位，均呈现快速上升趋势；上海人均地区生产总值由2008年第4位下降为2012年第9位，沈阳人均地区生产总值由2008年第6位下降为2013年第10位，发展较为滞后。

从2003～2012年中国特大城市市辖区人均地区生产总值年均增速来看，武汉、重庆人均地区生产总值的年均增速均接近18%；西安、天津、南京、沈阳、成都、北京、哈尔滨、杭州人均地区生产总值的年均增速为10% ～15%；深圳、广州、佛山、上海、东莞、汕头人均地区生产总值的年均增速低于10%，其中，东莞人均地区生产总值的年均增速是负值，呈现明显下降趋势。

从2003～2012年中国特大城市市辖区人均地区生产总值变化趋势来看，16个特大城市人均地区生产总值基本呈上升趋势（见图2-7）。其中，第一梯度深圳、广州两个城市人均地区生产总值上升趋势明显，虽与其他14个特大城市的绝对差距在扩大，但相对差距在缩小；第二梯度杭州、武汉、天津、佛山、北京、南京、上海、沈阳人均地区生产总值与第三梯度成都、哈尔滨、东莞、西安、重庆、汕头的绝对差距也在缓慢扩大，但相对差距正在缩小。在第二梯度的8个城市中，相互之间的绝对差距和相对差距都在缩小。在第三梯度的城市中，东莞人均地区生产总值波动剧烈；西安、重庆自2007年开始人均地区生产总值开始加速上升。

2．钱纳里“标准产业结构”的验证

如前所述，钱纳里“标准产业结构”理论通过人均地区生产总值对产业结构转变进行阶段性划分，并将产业结构转变阶段与产值结构和就业结构一一对应。本书将依据2003～2012年中国16个特大城市市辖区人均地区生产总值、产值结构和就业结构对钱纳里“标准产业结构”进行验证。

按照1970年美元购买力平价换算的中国特大城市人均地区生产总值（见表2-7），根据钱纳里“标准产业结构”理论中工业化阶段划分标准，除哈尔滨、东莞、西安、重庆、汕头目前仍处于工业化末期外，其他11个特大城市均已进入发达经济阶段（见表2 -8）。但由于钱纳里“标准产业结构”理论是从国家层面对工业化阶段进行划分的，其设定标准可能低于经济发达程度相对较高的特大城市，另外受到统计数据的可靠性和币值换算的合理性的影响，这一判断有被高估的可能。

钱纳里“标准产业结构”理论具体论述了人均地区生产总值和地区产值结构、就业结构的对应关系。为便于对理论进行进一步验证，本书采用第三产业与第二产业产值的比值作为验证指标。按照1980年美元购买力平价换算的中国特大城市人均地区生产总值如表2 -9所示。从表2-10中可以看出：广州、北京、上海、沈阳的产值结构、就业结构符合钱纳里“标准产业结构”规律，深圳、天津、佛山、重庆、汕头的产值结构、就业结构均不符合钱纳里“标准产业结构”规律，其他特大城市的产值结构和就业结构中均只有一个符合钱纳里“标准产业结构”规律。其中，中国特大城市就业结构与“标准产业结构”的背离比较明显。

总体而言，钱纳里“标准产业结构”是在不同时空背景下对不同国家而不是城市产业结构演进规律的总结，但是空间异质性导致产业结构服务化动力机制和影响因素具有差异，因此并不存在真正的“标准产业结构”。这是本书研究的出发点之一。

3．人均收入

地区人均收入是反映地区经济发展水平和产业结构质量的重要指标，在产业结构演进理论中是用来判断地区经济发展阶段的重要标准。本书将依据2003～2012年中国16个特大城市市辖区职工平均工资（见表2-11），对2003年、2008年和2012年三个时间节点的人均收入及其变化趋势进行分析。

2003年，按职工平均工资进行划分，中国特大城市可分为三个梯度。其中，深圳、广州、上海、北京、杭州5个城市职工平均工资均超过25000元，排名居特大城市前五位；东莞、南京、天津3个城市职工平均工资为19000～23000元，排名居特大城市第6～8位；佛山、成都、沈阳、西安、武汉、重庆、哈尔滨、汕头8个城市职工平均工资在18000元以下，排名居特大城市第9～16位。

2008年，按职工平均工资进行划分，中国特大城市仍然明显分为三个梯度，但三个梯度间的差距明显扩大。其中，北京、上海、广州3个城市职工平均工资均超过47000元，排名居特大城市前三位；深圳、天津、杭州、南京、东莞5个城市职工平均工资为39000～44000元，排名居特大城市第4～8位；沈阳、西安、佛山、成都、武汉、重庆、哈尔滨、汕头8个城市职工平均工资在35000元以下，排名居特大城市最后八位。北京职工平均工资由2003年第4位上升为2008年第1位，天津职工平均工资由2003年第8位上升为2008年第5位，均呈快速发展态势；深圳职工平均工资由2003年第1位下降为2008年第4位，发展速度滞后。

2012年，按职工平均工资进行划分，中国特大城市仍然明显分为三个梯度，但三个梯度间的差距明显扩大。其中，北京、上海两个城市职工平均工资均超过80000元，排名居特大城市前两位；广州、天津、南京、东莞、深圳、杭州6个城市职工平均工资为57000～70000元，排名居特大城市第3～8位；成都、武汉、沈阳、西安、重庆、佛山、哈尔滨、汕头8个城市职工平均工资均未超过52000元，排名居特大城市最后八位。

从2003～2012年中国特大城市市辖区职工平均工资的年均增速来看，所有特大城市职工平均工资的年均增速基本为10% ～15%，差距较小。其中，深圳职工平均工资的年均增速最低，为7.4%，武汉职工平均工资的年均增速最高，为15.7%。

从2003～2012年中国特大城市市辖区职工平均工资变化趋势来看（见图2-8）,16个特大城市职工平均工资总体呈上升趋势。其中，第一梯度北京、上海两个城市职工平均工资上升趋势明显，与其他14个特大城市的绝对差距不断扩大；其他城市间职工平均工资差距并未出现明显扩大。总体而言，中国特大城市人均收入具有很强的刚性特征，满足“成本病”理论假设。

4．贝尔“后工业化社会”理论的验证

如前所述，贝尔的“后工业化社会”理论基于人均收入水平对人类社会发展进行了阶段性划分，并描述了各阶段服务业发展状况。本书将依据2003～2012年中国16个特大城市市辖区职工平均工资对贝尔“后工业化社会”理论进行检验。

根据贝尔“后工业化社会”理论关于社会发展阶段的划分标准和服务业发展思路，按照1974年美元购买力平价换算的中国特大城市市辖区职工平均工资，从表2 -12中可以得出以下结论：北京、上海分别自2010年、2009年进入后工业化社会阶段，其他城市基本处于发达工业化社会阶段。总体而言，中国特大城市经济社会发展现状基本符合贝尔“后工业化社会”理论判断。

三 从业人数与就业结构

1．从业人数

地区从业人数总数大小也反映地区经济发展水平的高低。本书将依据2003～2012年中国16个特大城市市辖区从业人数，对2003年、2008年和2012年三个时间节点中国特大城市从业总人数及其变化趋势进行分析（见表2-13）。

2003年，按市辖区从业人数总数进行划分，中国特大城市可分为三个梯度。第一梯度北京、上海从业人数总数超过300万人，排名居前两位；第二梯度天津、广州、哈尔滨、武汉、重庆、深圳、西安从业人数为100万～180万人，排名居第3 ～9位；第三梯度沈阳、成都、南京、杭州、佛山、汕头、东莞从业人数在100万人以下，排名居第10 ～16位。

2008年，按市辖区从业人数总数进行划分，中国特大城市仍可分为三个梯度。第一梯度北京、上海从业人数总数超过350万人，排名居前两位；第二梯度广州、深圳、天津、重庆、杭州从业人数为150万～210万人，排名居第3～7位；第三梯度武汉、西安、哈尔滨、成都、南京、沈阳、佛山、汕头、东莞从业人数在140万人以下，排名居第8～16位。其中，从2003年至2008年，深圳、杭州从业人数增长约100万人，排名分别从第8位上升到第4位、第13位上升到第7位，成为第一梯度城市，上升趋势十分明显；哈尔滨从业人数减少约40万人，排名从第5位下降到第10位，成为第三梯度城市，下降趋势十分明显。

2012年，按市辖区从业人数总数进行划分，中国特大城市仍可分为三个梯度。第一梯度北京、上海从业人数总数超过500万人，排名居前两位；第二梯度广州、深圳、天津、杭州、重庆从业人数为240万～310万人，排名居第3～7位；第三梯度成都、武汉、西安、南京、沈阳、哈尔滨、佛山、汕头、东莞从业人数在160万人以下，排名居第8～16位。其中，从2008年至2012年，哈尔滨从业人数减少约10万人，排名从第10位下降到第13位，下降趋势十分明显。

从2003～2012年中国特大城市市辖区从业人数的年均增速来看，杭州、深圳从业人数的年均增速均超过10%，杭州从业人数的年均增速甚至高达15%；北京、上海、广州、天津、重庆、成都、西安、南京、佛山、汕头、东莞从业人数年均增速为3% ～7%；武汉、沈阳从业人数的年均增速低于3%；哈尔滨从业人数的年均增速为负数。

从2003～2012年中国特大城市市辖区从业总人数变化趋势来看（见图2-9），第一梯度上海、北京两个城市从业人数上升趋势明显，与其他14个特大城市差距有扩大趋势；第二梯度广州、深圳、天津、杭州、重庆自2008年开始与第三梯度成都、武汉、西安、南京、沈阳、哈尔滨、佛山、汕头、东莞的差距也在缓慢扩大；第三梯度城市从业人数基本无变化。在第一梯度城市中，上海从2010年开始从业人数上升趋势比较明显。在第二梯度城市中，深圳、杭州从业人数一直处于上升趋势，增长速度高于其他城市。在第三梯度城市中，哈尔滨从业人数呈现明显的下降趋势，是中国特大城市中唯一从业人数出现下降的城市。

2．就业结构

就业结构是反映产业结构的另外一种常用形式。本书将依据2003～2012年中国16个特大城市第二、第三产业从业人数占从业总人数的比重对其就业结构特征进行分析（见表2-14）。

2012年，在中国16个特大城市中，只有北京第三产业从业人数的比重超过75%，东莞第三产业从业人数的比重超过65%，沈阳、哈尔滨、广州、西安、南京、武汉、上海第三产业从业人数的比重为50% ～60%，深圳、杭州、成都、重庆、天津、佛山第三产业从业人数的比重为40% ～50%，汕头第三产业从业人数的比重尚未超过40%。与第二产业从业人数的比重比较，2003～2012年，在中国16个特大城市中，北京、东莞、沈阳、广州、西安、南京、武汉、上海第三产业从业人数的比重一直高于第二产业；哈尔滨自2009年开始第三产业从业人数的比重超过第二产业；杭州、成都、汕头分别自2007年、2009年、2012年开始第二产业从业人数的比重超过第三产业；深圳、重庆、佛山第二产业从业人数的比重一直高于第三产业；天津第二产业从业人数的比重与第三产业基本相同，但2011年开始第二产业就业人数的比重大幅上升，远超第三产业。

从第三产业从业人数的比重变化趋势看（见图2-10）, 2003～2012年，北京、哈尔滨、东莞第三产业从业人数的比重提升8个至17个百分点，上升趋势较为明显；沈阳、广州、西安、武汉、深圳第三产业从业人数的比重提升低于3.5个百分点，变化趋势不明显；南京、上海、杭州、成都、重庆、天津、佛山、汕头第三产业从业人员的比重总体呈下降趋势，其中，杭州、汕头的比重下降超过15个百分点，下降趋势十分明显。

从第二产业从业人数的比重变化趋势看（见图2-11）, 2003～2012年，汕头、杭州第二产业从业人数的比重提升15个至23个百分点，上升趋势较为明显；佛山、天津、重庆、成都、上海、武汉、南京、广州第二产业从业人数的比重提升低于6个百分点，变化趋势不明显；哈尔滨、沈阳、东莞、北京第二产业从业人数的比重总体呈下降趋势，其中，哈尔滨、北京的比重下降超过10个百分点，下降趋势十分明显。

3．从业人数与就业结构的关联特征

从业人数反映了地区经济发展水平与就业结构之间存在密切的关联。本书将依据2003～2012年中国16个特大城市相关统计数据，分析从业总人数与三次产业从业人数规模之间的关联。

根据中国特大城市从业总人数与第一产业从业人数规模关联散点可以看出（见图2-12），中国特大城市第一产业从业人数基本在3万人以下。中国特大城市从业总人数规模与第一产业从业人数没有可靠的拟合关系，除武汉外，其他城市第一产业从业人数基本无变化。

根据中国特大城市从业总人数与第二产业从业人数规模关联散点可以看出（见图2-13），中国特大城市从业总人数与第二产业从业人数关联度较高，第二产业从业人数随从业总人数的增加成幂指增长趋势，且幂指拟合曲线的拟合度高达0.9477，但第二产业从业人数随从业总人数的增加增速不断放缓，所占比重不断降低。按照拟合曲线估算，当从业总人数在100万人时，第二产业从业人数为45.13万人，占从业总人数比重为45.13%；当从业总人数在200万人时，第二产业从业人数为88.03万人，占从业总人数比重为44.02%；当从业总人数在250万人时，第二产业从业人数为109.15万人，占从业总人数比重为43.66%；当从业总人数在350万人时，第二产业从业人数为150.96万人，占从业总人数比重为43.13%。

根据中国特大城市从业总人数与第三产业从业人数规模关联散点可以看出（见图2-14），中国特大城市从业总人数与第三产业从业人数关联度较高，第三产业从业人数随从业总人数的增加成幂指增长趋势，且幂指拟合曲线的拟合度高达0.974。同时，第三产业从业人数随从业总人数的增加增速不断加快，所占比重不断上升。按照拟合曲线估算当从业总人数在100万人时，第三产业从业人数为53.38万人，占从业人数总量比重为53.38%；当从业总人数在200万人时，第三产业从业人数为107.52万人，占从业总人数比重为53.76%；当从业总人数在250万人时，第三产业从业人数为134.7万人，占从业总人数比重为53.88%；当从业总人数在350万人时，第三产业从业人数为189.23万人，占从业总人数比重为54.07%。

四 产业内部结构

贝尔的“后工业化社会”理论认为，产业结构的演进必然会导致产业内部结构的变化，尤其是服务业内部结构在工业社会向后工业化社会发展过程中会按照一定的规律变化。本书将依据2003～2012年中国16个特大城市第二产业和第三产业中相关细分行业从业人数所占比重作为衡量16个特大城市产业内部结构变化的指标。

1．第二产业内部结构

从表2-15可以看出，2003～2012年，中国16个特大城市中，电力、燃气及水的生产和供应业，采矿业在第二产业中所占比重均低于10%；制造业在第二产业中所占比重大多超过50%，天津、沈阳、上海、南京、广州、深圳、佛山、东莞、西安制造业所占比重甚至大多高达70%；北京、哈尔滨、杭州、武汉、汕头、重庆、成都建筑业在第二产业中所占比重大多超过20%，重庆、成都建筑业所占比重甚至大多高达35%。从所占比重变化趋势来看，中国16个特大城市中，电力、燃气及水的生产和供应业，采矿业在第二产业中所占比重比较稳定；制造业所占比重整体处于上升趋势而建筑业所占比重整体处于下降趋势的只有北京；制造业所占比重整体处于下降趋势而建筑业所占比重整体处于上升趋势的有天津、沈阳、哈尔滨、上海、南京、杭州、武汉、汕头、重庆、成都、西安。其中，广州、深圳、佛山、东莞制造业与建筑业所占比重基本稳定。

2．第三产业内部结构

从图2-15可以看出，2003～2012年，北京第三产业中，批发和零售业，租赁和商务服务业，交通运输、仓储及邮政业，科学研究、技术服务和地质勘查业所占比重大多超过10%，排名居前四位；卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业所占比重均未超过5%，排名居最后四位；信息传输、计算机服务和软件业，金融业所占比重上升幅度分别为4个、2.5个百分点，是增幅排名前两位的细分行业；教育，科学研究、技术服务和地质勘查业所占比重下降幅度分别为2.2个、1.7个百分点，是降幅排名前两位的细分行业。

从北京第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，信息传输、计算机服务和软件业，金融业总体呈上升趋势；教育、居民服务和其他服务业则总体呈下降趋势；租赁和商务服务业自2010年开始呈现明显的下降趋势；其他细分行业则基本保持稳定。

从图2-16可以看出，2003～2012年，上海第三产业中，批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业，教育所占比重大多超过10%，排名居前三位；水利、环境和公共设施管理业，文化、体育和娱乐业，居民服务和其他服务业所占比重均未超过3%，排名居最后三位；批发和零售业所占比重上升幅度约为7.6个百分点，是增幅最大的细分行业；交通运输、仓储及邮政业所占比重下降幅度为4.6个百分点，是降幅最大的细分行业。

从上海第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，金融业，住宿、餐饮业呈缓慢上升趋势；交通运输、仓储及邮政业，教育总体呈缓慢下降趋势；批发和零售业自2010年开始呈现明显的上升趋势；其他细分行业则基本保持稳定。

从图2-17可以看出，2003～2012年，广州第三产业中，批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业，教育所占比重大多超过11%，排名居前三位；水利、环境和公共设施管理业，文化、体育和娱乐业，居民服务和其他服务业所占比重均未超过2.5%，排名居最后三位；房地产业所占比重上升幅度约为3个百分点，是增幅最大的细分行业；交通运输、仓储及邮政业所占比重下降幅度约为3.9个百分点，是降幅最大的细分行业。

从广州第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，交通运输、仓储及邮政业所占比重总体呈下降趋势；批发和零售业所占比重在2010年以前总体处于缓慢下降趋势，之后快速上升；其他细分行业则基本保持稳定。

从图2-18可以看出，2003～2012年，天津第三产业中，批发和零售业，教育，交通运输、仓储及邮政业，公共管理和社会组织所占比重均超过10%，排名居前四位；水利、环境和公共设施管理业，信息传输、计算机服务和软件业，文化、体育和娱乐业所占比重大多未超过3%，排名居最后三位；居民服务和其他服务业、房地产业所占比重上升幅度分别为5.5个、2.4个百分点，是增幅排名前两位的细分行业；教育，交通运输、仓储及邮政业所占比重下降幅度分别为5个、3.5个百分点，是降幅排名前两位的细分行业。

从天津第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，居民服务和其他服务业、房地产业总体呈上升趋势；教育，交通运输、仓储及邮政业，公共管理和社会组织则总体呈下降趋势；批发和零售业，住宿、餐饮业自2010年开始出现明显的上升；租赁和商务服务业自2010年开始出现明显下降；其他细分行业则基本保持稳定。

从图2-19可以看出，2003～2012年，南京第三产业中，教育，批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业，公共管理和社会组织所占比重大多超过10%，排名居前四位；文化、体育和娱乐业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业所占比重大多未超过3%，排名居最后三位；批发和零售业，信息传输、计算机服务和软件业，租赁和商务服务业所占比重上升幅度分别为3.8个、2.8个、2.4个百分点，是增幅排名靠前的细分行业；交通运输、仓储及邮政业，教育所占比重下降幅度分别为5.8个、3.2个百分点，是降幅靠前的细分行业。

从南京第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，租赁和商务服务业总体呈缓慢上升趋势；交通运输、仓储及邮政业，教育总体呈缓慢下降趋势；批发和零售业，信息传输、计算机服务和软件业分别自2007年、2009年开始呈现明显的上升趋势；其他细分行业则基本保持稳定。

从图2-20可以看出，2003～2012年，东莞第三产业中，公共管理和社会组织，卫生、社会保障和社会福利业，教育，金融业所占比重大多超过15%，排名居前四位；住宿、餐饮业，水利、环境和公共设施管理业，房地产业，居民服务和其他服务业所占比重大多未超过1%，排名居最后四位；公共管理和社会组织，卫生、社会保障和社会福利业所占比重增幅分别为7.9个、5.6个百分点，是增幅前两位的细分行业；教育，信息传输、计算机服务和软件业，交通运输、仓储及邮政业降幅分别为4.8个、3.4个、3个百分点，是降幅前三位的细分行业。

从东莞第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，公共管理和社会组织，卫生、社会保障和社会福利业总体呈上升趋势；教育，信息传输、计算机服务和软件业总体呈下降趋势；其他各细分行业基本保持稳定。

从图2-21可以看出，2003～2012年，深圳第三产业中，交通运输、仓储及邮政业，租赁和商务服务业，批发和零售业，公共管理和社会组织，房地产业所占比重大多超过10%，排名居前五位；居民服务和其他服务业，文化、体育和娱乐业，水利、环境和公共设施管理业所占比重大多未超过2%，排名居最后三位；租赁和商务服务业所占比重上升幅度为5.6个百分点，是增幅最大的细分行业；公共管理和社会组织所占比重下降幅度为3.3个百分点，是降幅最大的细分行业。

从深圳第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，金融业，科学研究、技术服务和地质勘查业所占比重总体呈缓慢上升趋势；批发和零售业、公共管理和社会组织总体处于缓慢下降趋势；租赁和商务服务业所占比重分别在2005年和2012年出现两次飞跃；交通运输、仓储及邮政业在2008年以前处于缓慢下降趋势，之后呈现快速上升趋势；其他细分行业则基本保持稳定。

从图2-22可以看出，2003～2012年，杭州第三产业中，教育、批发和零售业所占比重均超过10%，排名居前两位；文化、体育和娱乐业，居民服务和其他服务业所占比重大多未超过2%，排名居最后两位；信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，房地产业所占比重上升幅度分别为4.6个、3.8个、3.6个百分点，是增幅排名靠前的细分行业；教育，公共管理和社会组织，交通运输、仓储及邮政业所占比重下降幅度分别为6个、4.8个、4.2个百分点，是降幅靠前的细分行业。

从杭州第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，房地产业总体呈上升趋势；教育，公共管理和社会组织，交通运输、仓储及邮政业，卫生、社会保障和社会福利业总体呈快速下降趋势；租赁和商务服务业在2007年以前快速上升，之后开始出现缓慢下降趋势；其他细分行业则基本保持稳定。

从图2-23可以看出，2003～2012年，成都第三产业中，教育，批发和零售业，公共管理和社会组织，科学研究、技术服务和地质勘查业所占比重均超过10%，排名居前四位；房地产业，信息传输、计算机服务和软件业，租赁和商务服务业，水利、环境和公共设施管理业，文化、体育和娱乐业，居民服务和其他服务业所占比重大多未超过3%，排名居最后六位；批发和零售业，卫生、社会保障和社会福利业，住宿、餐饮业所占比重增幅在2个百分点左右，是增幅靠前的细分行业；交通运输、仓储及邮政业降幅为5.3个百分点，是降幅最大的细分行业。

从成都第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，批发和零售业，卫生、社会保障和社会福利业分别自2007年、2009年开始呈缓慢上升趋势；交通运输、仓储及邮政业自2009年开始快速下降；其他各细分行业基本保持稳定。

从图2-24可以看出，2003～2012年，武汉第三产业中，批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业，教育所占比重大多超过13%，排名居前三位；信息传输、计算机服务和软件业，租赁和商务服务业，水利、环境和公共设施管理业，文化、体育和娱乐业，居民服务和其他服务业所占比重大多未超过3%，排名居最后五位；批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业所占比重上升幅度分别为5.5个、4.8个百分点，是增幅排名前两位的细分行业；教育、公共管理和社会组织所占比重下降幅度分别为4.3个、3.5个百分点，是降幅前两位的细分行业。

从武汉第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，批发和零售业自2006年开始一直呈上升趋势；教育、公共管理和社会组织总体呈下降趋势；交通运输、仓储及邮政业在2006年以前快速上升，之后开始出现缓慢下降趋势；其他细分行业则基本保持稳定。

从图2-25可以看出，2003～2012年，沈阳第三产业中，教育，交通运输、仓储及邮政业，公共管理和社会组织所占比重均超过10%，排名居前三位；信息传输、计算机服务和软件业，文化、体育和娱乐业，居民服务和其他服务业所占比重大多未超过3%，排名居最后三位；科学研究、技术服务和地质勘查业所占比重上升幅度为2.4个百分点，是增幅最大的细分行业；批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业所占比重下降幅度分别为2.8个、2.6个百分点，是降幅排名前两位的细分行业。

从沈阳第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，科学研究、技术服务和地质勘查业总体呈上升趋势；批发和零售业、公共管理和社会组织则总体呈下降趋势；租赁和商务服务业自2009年开始呈现明显的上升趋势；交通运输、仓储及邮政业自2007年开始出现明显下降；其他细分行业则基本保持稳定。

从图2-26可以看出，2003～2012年，西安第三产业中，教育，科学研究、技术服务和地质勘查业，交通运输、仓储及邮政业所占比重均超过10%，排名居前三位；水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业所占比重均未超过3%，排名居最后两位；信息传输、计算机服务和软件业，房地产业所占比重增幅分别为6.9个、4个百分点，是增幅前两位的细分行业；批发和零售业降幅为9.7个百分点，是降幅最大的细分行业。

从西安第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，信息传输、计算机服务和软件业，房地产业自2008年开始呈快速上升趋势；交通运输、仓储及邮政业，批发和零售业自2008年开始快速下降；其他各细分行业基本保持稳定。

从图2-27可以看出，2003～2012年，重庆第三产业中，教育，公共管理和社会组织，交通运输、仓储及邮政业所占比重均超过11%，排名居前三位；信息传输、计算机服务和软件业，水利、环境和公共设施管理业，文化、体育和娱乐业，居民服务和其他服务业所占比重均未超过3%，排名居最后四位；租赁和商务服务业，住宿、餐饮业，批发和零售业所占比重增幅在3个百分点左右，是增幅前三位的细分行业；交通运输、仓储及邮政业，科学研究、技术服务和地质勘查业降幅分别为6.5个、5个百分点，是降幅前两位的细分行业。

从重庆第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，租赁和商务服务业，住宿、餐饮业总体呈缓慢上升趋势；交通运输、仓储及邮政业，科学研究、技术服务和地质勘查业总体呈下降趋势；批发和零售业自2010年开始快速上升；其他各细分行业基本保持稳定。

从图2-28可以看出，2003～2012年，佛山第三产业中，教育，公共管理和社会组织，卫生、社会保障和社会福利业，金融业所占比重均超过10%，排名居前四位；房地产业，租赁和商务服务业，文化、体育和娱乐业，居民服务和其他服务业所占比重均未超过3%，排名居最后四位；卫生、社会保障和社会福利业所占比重增幅为6个百分点，是增幅最大的细分行业；批发和零售业降幅为4.6个百分点，是降幅最大的细分行业。

从佛山第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，卫生、社会保障和社会福利业总体呈上升趋势；批发和零售业总体呈缓慢下降趋势；教育所占比重自2006年开始缓慢上升；公共管理和社会组织自2007年开始缓慢下降；其他各细分行业基本保持稳定。

从图2-29可以看出，2003～2012年，哈尔滨第三产业中，教育，交通运输、仓储及邮政业，公共管理和社会组织，批发和零售业所占比重大多超过10%，排名居前四位；信息传输、计算机服务和软件业，文化、体育和娱乐业，租赁和商务服务业，居民服务和其他服务业所占比重均未超过4%，排名居最后四位；教育所占比重上升幅度为7.1个百分点，是增幅最大的细分行业；批发和零售业所占比重下降幅度为14.94个百分点，是降幅最大的细分行业。

从哈尔滨第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，教育，金融业，卫生、社会保障和社会福利业呈缓慢上升趋势；批发和零售业总体呈快速下降趋势；居民服务和其他服务业呈缓慢下降趋势；其他细分行业则基本保持稳定。

从图2-30可以看出，2003～2012年，汕头第三产业中，教育、公共管理和社会组织、批发和零售业所占比重大多超过10%，排名居前三位；科学研究、技术服务和地质勘查业，租赁和商务服务业，文化、体育和娱乐业，居民服务和其他服务业所占比重均未超过2%，排名居最后四位；教育所占比重增幅为2个百分点，是增幅最大的细分行业；批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业降幅分别为2.2个、3.3个百分点，是降幅前两位的细分行业。

从汕头第三产业各细分行业变化趋势来看，2003～2012年，批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业呈缓慢下降趋势；其他各细分行业基本保持稳定。

总体而言，中国特大城市中北京、上海第三产业内部结构中交通、商业比重较大，但知识密集型服务业比重开始上升；其他特大城市第三产业结构中交通、商业和公共服务比重仍然较大（见表2-16）。因此，中国特大城市第三产业内部结构也基本符合贝尔“后工业化社会”理论设想。

第三节 中国特大城市产业结构转换速度与方向测度

产业结构服务化最直接的表征就是产值结构或就业结构中第三产业比重高于第二产业，其直接原因是第三产业增长速度高于其他产业。地区内部产业增长速度差异越大，地区产业结构转换越快。因此，测度中国特大城市产业结构转换速度与方向可对其产业结构服务化进程态势进行分析。

一 中国特大城市产业结构转换速度测度

1．测度方法

本书采用贺灿飞（2004）提出的产业结构转换系数φ测度中国特大城市产业结构转换速度，即服务化进程特征。

式（2-1）中，Xi是地区i产业产值或从业人数年均增速，Xp是地区生产总值或从业总人数年均增速，Ri是i产业产值或从业人数在地区生产总值或从业总人数中的比重。

2．数据来源

本书采用中国统计出版社2004～2013年出版的《中国城市统计年鉴》中16个特大城市市辖区年末从业人数、市辖区三次产业从业人数、市辖区地区生产总值、市辖区三次产业产值数据，测度中国特大城市产业结构转换速度。其中，三次产业产值根据市辖区地区生产总值、市辖区三次产业产值占比数据计算整理。

3．测度结果

测度结果如表2-17所示。2003～2012年，从产值结构转换速度来看，中国16个特大城市的产值结构转换速度整体不高，产值结构比较稳定；产值结构转换速度存在区域差异，除天津外，所有东南沿海地区特大城市产值结构转换速度均高于内陆特大城市。从就业结构转换速度来看，除汕头、哈尔滨、武汉、北京4个城市外，其他特大城市就业结构转换速度也不高，就业结构比较稳定且不存在区域差异。另外，中国特大城市产值结构转换速度的城市间差异小于就业结构转换速度的城市间差异。

二 中国特大城市产业结构转换方向测度

产业结构服务化是产业结构向以服务业为主的方向转换的。但从上节研究结论看，中国特大城市产业结构服务化进程并不完全符合已有规律。因此，有必要通过产业结构转换方向的变化特征来考量中国特大城市产业结构服务化进程特征。

1．测度方法

本书采用贺灿飞（2004）提出的产业结构变动系数θi测度中国特大城市产业结构转换方向，即服务化进程特征。

式（2-2）中，Xi是地区i产业产值或从业人数年均增速，Xp是地区生产总值或从业总人数年均增速，Ri是i产业产值或从业人数在地区生产总值或从业总人数中的比重。θi＞1表明产业结构重心向该产业移动。

2．数据来源

本书数据采用中国统计出版社2004～2013年出版的《中国城市统计年鉴》中16个特大城市市辖区年末从业人数、市辖区三次产业从业人数、市辖区地区生产总值、市辖区三次产业产值数据，测度中国特大城市产业结构转换方向。其中，三次产业产值根据市辖区地区生产总值、市辖区三次产业产值占比数据计算整理。

3．测度结果

测度结果如表2-18所示。从产值结构变动方向来看，2003～2012年，中国16个特大城市第一产业产值结构变动系数均小于1；重庆、天津、武汉、汕头、佛山第二产业产值结构变动系数均大于1，其他特大城市均小于1；除佛山外，其他特大城市第三产业产值结构变动系数均大于1；除佛山、汕头外，其他特大城市第三产业产值结构变动系数均大于第二产业。这说明中国16个特大城市中，佛山、汕头的产值结构重心向第二产业变动，其他特大城市产值结构重心均向第三产业变动。

从就业结构变动方向来看，2003～2012年，除哈尔滨、东莞外，其他特大城市第一产业就业结构变动系数均小于1；重庆、天津、上海、武汉、汕头、南京、杭州、广州、佛山、成都10个城市第二产业就业结构变动系数大于1，其他特大城市第二产业就业结构变动系数均小于1；北京、西安、武汉、沈阳、深圳、哈尔滨、广州、东莞8个城市第三产业就业结构变动系数均大于1，其他特大城市就业结构变动系数均小于1；北京、西安、沈阳、深圳、哈尔滨、东莞6个城市第三产业就业结构变动系数高于第二产业，重庆、天津、上海、武汉、汕头、南京、杭州、广州、佛山、成都10个城市第二产业就业结构变动系数高于第三产业。这说明中国16个特大城市中，重庆、天津、上海、武汉、汕头、南京、杭州、广州、佛山、成都10个城市就业结构重心均向第二产业变动，北京、西安、沈阳、深圳、哈尔滨、东莞6个城市就业结构重心均向第三产业变动。

第四节 中国特大城市产业结构效应测度

产业结构对地区经济发展有促进作用表明地区经济发展存在产业结构效应。如前所述，中国特大城市的经济发展对产业结构服务化有一定促进作用，但产业结构服务化是否存在同样的反作用尚未可知。因此，测度中国特大城市产业结构效应并分析其动力源能帮助我们回答这一问题。

一 测度方法

静态偏离份额模型又称经典偏离份额模型，它将区域某时期的经济增长分解为份额分量和偏离分量，其中，偏离分量可分为因区域产业结构优势形成的结构偏离分量和因区域产业竞争力产生的竞争力偏离分量。动态偏离份额模型是静态偏离份额模型的动态化，只须在静态偏离份额模型的基础上对研究时段进行细分。其基本式如下：

式（2-3）中：表示区域r在t时期的地区生产总值增长量。是份额分量，表示区域r在t时期三次产业按照参照区域地区生产总值平均增长率发展产生的理论产值总和。表示产业结构偏离分量，是指区域r在t时期各产业按照实际增长率与参照区域产业实际增长率差值发展产生的理论产值总和。如果该值为正则表明在参照区域增长较快的产业在区域r产业结构中所占份额较大，区域经济增长具有产业结构效应。表示产业竞争力偏离分量，是指区域r在t时期各产业实际增长量与参照区域产业实际增长量差值之和。如果该值为正则表明区域r大多数产业产值大于参照区域对应产业产值，或者比重较大产业增长超过参照区域对应产业，区域r产业有竞争力优势。式（2-4）中：表示区域r在t时期i产业的份额分量，表示区域r的i产业按照参照区域产业增长率发展产生的理论产值。式（2-5）中：表示区域r在t时期i产业的结构偏离分量，表示区域r的i产业t时期按照实际增长率与参照区域产业增长率之差发展产生的理论产值。如果区域r的i产业的增长速度超过参照区域产业平均增速，分量为正。该值越大表明研究区域r的i产业对地区经济增长贡献越大。式（2-6）中：表示区域r在t时期i产业的竞争力偏离分量，表示区域r的i产业实际增长量与参照区域产业实际增长量的差值。值为正则表明研究区域r的i 产业具有竞争力。式（2 -4）、式（2 -5）、式（2-6）中：为区域r在t时期i产业产值或从业人数，为参照区域t时期地区生产总值和从业总人数增长率，为参照区域的i产业在t时期产值或从业人数增长率，为区域r的i产业在t时期产值或从业人数增长率。

二 数据来源

本书研究以城区常住人口界定的特大城市，动态偏离份额分析中的参照区域是全国地级以上城市市辖区，因此，研究数据采用中国统计出版社2004～2013年出版的《中国城市统计年鉴》中16个特大城市市辖区年末从业人数、市辖区三次产业从业人数、市辖区地区生产总值、市辖区三次产业产值数据。其中，三次产业产值根据市辖区地区生产总值、市辖区三次产业产值占比数据计算整理，参照区域数据由所有地级以上城市市辖区相关数据求和计算整理。

三 测度结果

测度结果如表2-19所示。以产值结构为考查目标，根据2003～2012年动态偏离份额计算结果，可以得到以下结论：中国16个特大城市中，北京、天津、南京、武汉、重庆、成都、西安7个城市地区生产总值实际增长高于全国城市平均水平，其他特大城市地区生产总值实际增长低于全国城市平均水平；天津、汕头、佛山、重庆4个城市产业结构分量为负，不具有产业结构效应，其他特大城市产业结构分量为正，具有产业结构效应，增长性产业在产值结构中占比较高；天津、重庆、南京、武汉、成都、西安6个城市产业竞争力分量为正，重要产业部门具有相对竞争优势，其他特大城市产业竞争力分量为负，重要产业部门不具有相对竞争优势；除北京、武汉外，其他特大城市产业竞争力分量绝对值均大于产业结构分量绝对值，表明产业竞争力是影响中国特大城市经济增长的主要因素。

按三次产业对产业结构分量和产业竞争力分量进行分解（见表2-20），可以得出以下结论：中国16个特大城市第三产业的产业结构分量均为正，第一、第二产业的结构分量均为负，表明第三产业是中国特大城市产值结构中发展速度较快、所占比重较高的产业部门；大多特大城市第一产业不具有竞争力；天津、武汉、佛山、重庆、成都、西安6个城市第二产业是具有相对竞争力的产业部门，其他特大城市第二产业不具有竞争力；除沈阳、哈尔滨、上海、杭州、武汉、广州、汕头、佛山8个城市外，其他特大城市第三产业是具有竞争力的产业部门。

以就业结构为考查目标，根据2003～2012年动态偏离份额计算结果（见表2-21），可以得到以下结论：中国16个特大城市中，西安、沈阳、佛山、武汉、哈尔滨5个城市就业人数实际增长低于全国城市平均水平，其他特大城市就业人数实际增长高于全国城市平均水平；西安、武汉、哈尔滨3个城市产业结构分量为负，不具有产业结构效应，其他特大城市产业结构分量为正，具有产业结构效应，增长性产业部门在产业结构中占比较高；西安、沈阳、佛山、武汉、哈尔滨5个城市产业竞争力分量为负，重要产业部门不具有相对竞争优势，其他特大城市产业竞争力分量为正，重要产业部门具有相对竞争优势；除东莞外，其他特大城市产业竞争力分量绝对值均大于产业结构分量绝对值，表明产业竞争力是影响中国特大城市吸纳就业的主要因素。

按三次产业对产业结构分量和产业竞争力分量进行分解，可以得出以下结论（见表2-22）：中国16个特大城市中第一产业的产业结构分量均为负，除哈尔滨、西安的第二产业和杭州、深圳的第三产业的产业结构分量为负外，其他特大城市第二、第三产业的产业结构分量均为正，表明中国特大城市就业结构中第一产业发展速度低于全国平均水平，第二、第三产业发展速度基本高于全国平均水平；上海、重庆的三次产业，南京、杭州、广州、深圳、成都的第二、第三产业，北京、东莞的第一、第三产业，汕头的第一、第二产业，沈阳、哈尔滨的第一产业，天津、佛山的第二产业，西安的第三产业，均是有相对竞争力的产业部门。

第五节 中国特大城市产业专业化水平与全要素生产效率测度

如前所述，中国多数特大城市经济发展存在产业结构效应，但产业竞争力才是影响特大城市经济发展的动力源。因此，测度中国特大城市重要细分行业专业化水平对寻找其产业动力源并探索产业结构服务化进程中产业动力源变化规律具有重要意义。

一 中国特大城市产业专业化水平测度

1．测度方法

区位熵主要用于计算一个区域某产业各个部门的专业化水平，是测度区域产业比较优势和竞争力最常用的指标。区位熵的计算公式为：

式（2-7）中：Q为区位熵或专业化率，Lij为i区域j产业部门的就业人数（产值）, Lj为较高层次区域j产业部门的就业人数（产值）, Li为i区域整个产业的总就业人数（总产值）, L为较高层次区域整个产业的总就业人数（总产值）。一般认为，当Q＞1时，该产业部门才能构成区域专业化部门。Q值越大，表明该产业部门的专业化程度越高；反之亦然。但是，区位熵只是反映地区专业化的相对程度，区位熵大于1的产业部门可能总体规模很小。因此，区位熵只能反映产业的相对优势。

2．数据来源

由于缺乏中国特大城市细分行业产值连续统计数据，本书采用中国统计出版社2004～2013年出版的《中国城市统计年鉴》中市辖区年末就业人数、重要细分行业市辖区就业人数数据，分别测度中国16个特大城市重要细分行业区位熵值。其中，参照区域数据由所有地级以上城市市辖区相关数据求和计算整理。

3．测度结果

根据2003～2012年以中国城市市辖区总体为参照计算的中国特大城市重要细分行业区位熵几何均值，可以得出以下结论。

从产业视角分析（见表2-23）, 16个特大城市中，深圳、佛山、天津、上海、南京、广州、东莞、西安、杭州、哈尔滨的制造业具有比较优势，但区位熵均值均未超过1.5，北京的制造业比较优势最低，仅为0.54；成都、重庆、武汉、杭州、哈尔滨的建筑业具有比较优势，其中成都、重庆区位熵均值高达2.3、1.9，比较优势明显；除杭州、成都、东莞、佛山、汕头外，其他特大城市的交通运输、仓储及邮政业都具有比较优势，但区位熵均值均未超过1.8；北京、杭州、广州、西安、深圳、佛山的信息传输、计算机服务和软件业具有比较优势，其中北京的区位熵均值高达3，比较优势明显；除沈阳、重庆、东莞、佛山外，其他特大城市的批发和零售业具有比较优势，但区位熵均值大多未超过1.5；北京、广州、杭州、深圳、武汉、南京、上海、西安的住宿、餐饮业具有比较优势，其中北京、广州的区位熵均值均超过2，比较优势明显；东莞、佛山、上海、沈阳、汕头、北京的金融业具有比较优势，其中东莞的区位熵均值高达2.5；深圳、北京、广州、上海、哈尔滨、重庆、杭州的房地产业具有比较优势，其中深圳、北京的区位熵均值高达2.7、2.4，比较优势明显；北京、深圳、上海、广州、杭州、天津的租赁和商务服务业具有比较优势，其中北京的区位熵均值高达3.6，比较优势明显；北京、西安、成都、沈阳、上海、南京、武汉、杭州的科学研究、技术服务和地质勘查业具有比较优势，其中北京、西安的区位熵均值高达2.4，比较优势明显；沈阳、武汉、汕头、南京、天津、哈尔滨的水利、环境和公共设施管理业具有比较优势，但比较优势并不明显；天津、北京、哈尔滨、西安、广州、上海、沈阳的居民服务和其他服务业具有比较优势，其中天津、北京的区位熵均值高达4.3、2.3，比较优势明显；汕头、东莞、佛山、南京、重庆、西安、沈阳、武汉、成都的教育具有比较优势，但比较优势大多不明显；东莞、佛山、汕头、沈阳、成都、广州、南京、上海、武汉的卫生、社会保障和社会福利业具有比较优势，但比较优势大多不明显；北京、西安、沈阳、广州、武汉、成都、南京的文化、体育和娱乐业具有比较优势，其中北京的区位熵均值为2.1，比较优势明显；东莞、汕头、佛山的公共管理和社会组织具有比较优势。

从区域视角分析（见表2-24），北京有10个细分行业具有比较优势，分别是租赁和商务服务业，信息传输、计算机服务和软件业，房地产业，科学研究、技术服务和地质勘查业，居民服务和其他服务业，文化、体育和娱乐业，住宿、餐饮业，批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业，金融业；天津有6个细分行业具有比较优势，分别是居民服务和其他服务业，制造业，批发和零售业，租赁和商务服务业，水利、环境和公共设施管理业，交通运输、仓储及邮政业；沈阳有8个细分行业具有比较优势，分别是交通运输、仓储及邮政业，水利、环境和公共设施管理业，科学研究、技术服务和地质勘查业，卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐业，教育，金融业，居民服务和其他服务业；哈尔滨有7个细分行业具有比较优势，分别是居民服务和其他服务业，批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业，建筑业，房地产业，水利、环境和公共设施管理业，制造业；上海有10个细分行业具有比较优势，分别是租赁和商务服务业，居民服务和其他服务业，交通运输、仓储及邮政业，批发和零售业，房地产业，金融业，科学研究、技术服务和地质勘查业，住宿、餐饮业，制造业，卫生、社会保障和社会福利业；南京有9个细分行业具有比较优势，分别是交通运输、仓储及邮政业，住宿、餐饮业，科学研究、技术服务和地质勘查业，教育，制造业，文化、体育和娱乐业，批发和零售业，水利、环境和公共设施管理业，卫生、社会保障和社会福利业；杭州有8个细分行业具有比较优势，分别是住宿、餐饮业，信息传输、计算机服务和软件业，租赁和商务服务业，建筑业，科学研究、技术服务和地质勘查业，制造业，批发和零售业，房地产业；武汉有9个细分行业具有比较优势，分别是交通运输、仓储及邮政业，建筑业，住宿、餐饮业，科学研究、技术服务和地质勘查业，批发和零售业，文化、体育和娱乐业，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；广州有10个细分行业具有比较优势，分别是住宿、餐饮业，居民服务和其他服务业，房地产业，交通运输、仓储及邮政业，租赁和商务服务业，文化、体育和娱乐业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，制造业，卫生、社会保障和社会福利业；深圳有7个细分行业具有比较优势，分别是房地产业，租赁和商务服务业，制造业，住宿、餐饮业，批发和零售业，信息传输、计算机服务和软件业，交通运输、仓储及邮政业；汕头有6个细分行业具有比较优势，分别是教育，卫生、社会保障和社会福利业，公共管理和社会组织，批发和零售业，水利、环境和公共设施管理业，金融业；佛山有6个细分行业具有比较优势，分别是卫生、社会保障和社会福利业，制造业，金融业，教育，公共管理和社会组织，信息传输、计算机服务和软件业；东莞有5个细分行业具有比较优势，分别是卫生、社会保障和社会福利业，金融业，公共管理和社会组织，教育，制造业；重庆有4个细分行业具有比较优势，分别是建筑业，教育，交通运输、仓储及邮政业，房地产业；成都有6个细分行业具有比较优势，分别是建筑业，科学研究、技术服务和地质勘查业，卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐业，教育，批发和零售业；西安有10个细分行业具有比较优势，分别是科学研究、技术服务和地质勘查业，居民服务和其他服务业，交通运输、仓储及邮政业，文化、体育和娱乐业，住宿、餐饮业，教育，批发和零售业，信息传输、计算机服务和软件业，制造业。

二 中国特大城市产业全要素生产率测度

产业结构能否促进生产率提高是判断产业结构优劣的标准之一。因此，产业结构服务化能否提高地区生产率将直接反映产业结构服务化质量水平。鲍莫尔-富克斯假说对该问题持悲观态度，而假说修正则主要集中于对生产率尤其是服务业生产率测度方法的改进上。本书拟采用相对科学的DEA方法对中国特大城市产业结构服务化过程中产业全要素生产率进行测度，并对其产业结构服务化原因进行分析。

1．测度方法

数据包络分析（DEA）方法的基本思想是通过线性规划估算产出距离函数，无须假定生产函数形式，从而避免了新古典模式下对生产函数极强的理论约束。基于DEA理论的Malmquist指数的计算公式如下：

式（2-8）中，Dk表示产出距离函数，t代表不同的参照期，k代表研究对象某个样本。如果公式分别用TFPch、EFFch和TECHch表示，则样本k在考察期内的全要素生产率可表示为：

式（2-9）中，TFPch代表t到t+1期全要素生产率的变动，EFFch代表t到t+1期的技术效率变化指数，表示对生产前沿面的追赶，TECHch代表t到t+1期的技术进步变化指数，表示生产前沿面的变化。其中，

式（2-10）中，PEch代表t到t+1期规模报酬不变条件下纯技术效率变动，表示对生产前沿面的追赶程度，SEch代表t到t+1期规模效率变动，表示实际规模与最优规模的差距。

DEA方法测度全要素生产率主要采用投入与产出指标。产出一般用地区生产总值衡量，投入包括劳动力和资本投入。由于中国尚未对资本存量进行统计，可以采用Goldsmith（1951）提出的永续盘存法进行测算，公式如下：

式（2-11）中，Ki, t表示研究对象第i个样本在t期的固定资本存量， Ki, t-1表示其t-1期的固定资本存量，Ii, t表示其t期固定资产投资额，δi, t表示其t期的资本折旧率，一般采用张军等（2004）的研究成果，取值为9.6%。

2．数据来源

本书采用中国统计出版社2005～2013年出版的《中国城市统计年鉴》中市辖区地区生产总值、市辖区第二产业增加值占比、市辖区第三产业增加值占比计算整理Malmquist指数测度中的产出指标；采用中国统计出版社2005～2013年出版的《中国城市统计年鉴》中市辖区年末就业人数、市辖区第二产业就业人数、市辖区第三产业就业人数作为Malmquist指数测度中的劳动力投入指标；采用2005～2013年16个特大城市统计年鉴和国民经济与社会发展统计公报中全社会固定资产投资、第二产业固定资产投资、第三产业固定资产投资，按照永续盘存法计算整理Malmquist指数测度中的资本投入指标，部分缺失数据采用几何平均进行平滑。全要素生产率数据由DEAP软件运算得出。

3．测度结果

从2005～2012年全要素生产率指数的几何均值可以看出（见表2-25），中国16个特大城市中，东莞、深圳、北京、广州4个城市的全要素生产率指数总体呈增长趋势，其他特大城市的全要素生产率指数总体呈下降趋势；东莞、深圳、成都3个城市的第二产业全要素生产率指数总体呈增长趋势，其他特大城市的第二产业全要素生产率指数总体呈下降趋势；深圳、东莞、北京、广州、杭州、南京、成都、上海8个城市的第三产业全要素生产率指数总体呈增长趋势，其他特大城市的第三产业全要素生产率指数总体呈下降趋势。其中，除佛山外，其他特大城市的第三产业全要素生产率指数高于第二产业，表明这些城市在产业结构服务化进程中第三产业全要素生产率改善程度好于第二产业。

从2005～2012年中国特大城市全要素生产率指数分解值的几何均值来看（见表2-26），除东莞外，其他特大城市的技术进步水平总体均呈下降趋势；上海、佛山、武汉、汕头、西安、哈尔滨、沈阳7个城市的技术效率水平和技术进步水平总体均呈下降趋势；深圳、北京、广州、成都、杭州、天津、南京、重庆8个城市的技术效率水平总体呈上升趋势而技术进步水平总体呈下降趋势；东莞的技术进步水平和技术效率水平均呈上升趋势，但前者优于后者。

根据技术效率分解值的几何均值可进一步分析中国特大城市技术效率变化的原因（见表2-26），佛山、武汉、西安、哈尔滨、沈阳5个城市的纯技术效率水平和规模效率水平总体均呈下降趋势；深圳、北京、广州、成都4个城市的纯技术效率水平和规模效率水平总体均呈上升趋势；南京、天津、重庆3个城市的纯技术效率水平总体呈上升趋势而规模效率水平总体呈下降趋势；杭州的规模效率水平总体呈上升趋势而纯技术效率水平总体呈下降趋势；上海、汕头的纯技术效率水平总体无变化，但规模效率水平总体呈下降趋势；东莞的纯技术效率水平和规模效率水平总体无变化。

从2005～2012年中国特大城市第二产业全要素生产率指数分解值的几何均值来看（见表2-27），除东莞外，其他特大城市的第二产业技术进步水平总体均呈下降趋势；杭州、北京、天津、南京、上海、汕头、武汉、西安、哈尔滨、沈阳10个城市的第二产业技术效率水平和技术进步水平总体均呈下降趋势；深圳、成都、广州、佛山、重庆5个城市的第二产业技术效率水平总体呈上升趋势而技术进步水平总体呈下降趋势；东莞的第二产业技术进步水平呈上升趋势，但技术效率水平总体无变化。

根据技术效率分解值的几何均值可进一步分析中国特大城市第二产业技术效率变化的原因（见表2-27），武汉、西安、哈尔滨、沈阳4个城市的第二产业纯技术效率水平和规模效率水平总体均呈下降趋势；广州的第二产业纯技术效率水平和规模效率水平总体均呈上升趋势；北京、成都、天津、重庆4个城市的第二产业纯技术效率水平总体呈上升趋势而规模效率水平总体呈下降趋势；南京、杭州的第二产业纯技术效率水平总体呈下降趋势而规模效率水平总体呈上升趋势；上海、汕头的第二产业纯技术效率水平总体无变化，但规模效率水平总体呈下降趋势；深圳的第二产业纯技术效率水平总体无变化，但规模效率水平总体呈上升趋势；东莞、佛山的第二产业纯技术效率水平和规模效率水平总体无变化。

从2005～2012年中国特大城市第三产业全要素生产率分解值的几何均值来看（见表2-28），除深圳、北京、东莞外，其他特大城市的第三产业技术效率总体均呈下降趋势；所有特大城市技术进步水平总体均呈上升趋势，且均优于技术效率水平。

根据技术效率分解值的几何均值可进一步分析中国特大城市第三产业技术效率变化的原因（见表2-28），广州、佛山、武汉、西安、哈尔滨、沈阳6个城市的第三产业纯技术效率水平和规模效率水平总体均呈下降趋势；深圳的第三产业纯技术效率水平和规模效率水平总体均呈上升趋势；北京、南京、成都、天津、重庆5个城市的第三产业纯技术效率水平总体呈上升趋势而规模效率水平总体呈下降趋势；杭州的第三产业纯技术效率水平总体呈下降趋势而规模效率水平总体呈上升趋势；上海、汕头的第三产业纯技术效率水平总体无变化，但规模效率水平总体呈下降趋势；东莞的第三产业纯技术效率水平和规模效率水平总体无变化。

第六节 研究结论

1．中国特大城市产业结构服务化进程缓慢

2012年，中国特大城市中只有北京的增加值结构和就业结构中第三产业比重超过70%，其生产性服务业在第三产业中比重也较高，达到学术界普遍认可的产业结构服务化标准；广州、上海、哈尔滨、南京、西安、武汉、东莞的增加值结构和就业结构中第三产业比重超过50%，达到一般产业结构服务化标准，但其生产性服务业在第三产业中比重并不大。

2．中国特大城市产业结构服务化进程差异明显

从增加值角度分析，2003～2012年，中国特大城市地区间经济总量绝对差距扩大比较明显，但相对差距略有缩小。其中，东莞、北京、广州、上海、深圳、南京、杭州第三产业增加值比重上升对地区生产总值增速有明显促进作用。从就业角度分析，2003～2012年，北京、上海与其他特大城市就业人数绝对差距扩大比较明显。其中，北京、东莞第三产业就业人数比重上升对就业总人数增速有一定促进作用。汕头、杭州、上海、成都、佛山、重庆、天津、南京第三产业就业人数增速较慢，表明这些城市就业结构服务化进程缓慢。

3．中国特大城市产业结构服务化进程仍处于工业化向后工业化发展的初级阶段

从中国特大城市产业内部结构来看，多数特大城市制造业在第二产业中占据绝对优势，但杭州、武汉、重庆、成都第二产业中制造业与建筑业比重快速接近，表明这4个城市可能正在经历要素结构的迅速变化；几乎所有特大城市的批发和零售业，交通运输、仓储及邮政业，教育，公共管理和社会组织4个行业在第三产业中占比较高。

4．中国特大城市在产业结构服务化进程中有出现“成本病”的趋势

从人民生活水平来看，将中国特大城市人均地区生产总值与地区生产总值的变化趋势进行对比可以发现，除武汉外的其他特大城市地区生产总值增速均高于人均地区生产总值，表明这些城市的劳动生产率呈下降趋势。从人民收入水平看，一般第三产业比重较高的特大城市的收入水平也较高。这与“成本病”理论的假设基本一致。

5．中国特大城市产业结构服务化进程并不满足“标准产业结构”模型但与“后工业化社会”理论基本一致

根据中国特大城市经济发展水平对产业结构演进理论的验证可以发现：按照“标准产业结构”理论，中国特大城市多数已进入发达经济阶段，部分仍处于工业化阶段末期，但除广州、北京、上海、沈阳外的其他特大城市的产值结构和就业结构与“标准产业结构”均有较大差异。按照“后工业化社会”理论，中国特大城市中北京、上海已进入后工业化时代，其他特大城市处于发达工业化阶段，而且第三产业内部结构也与“后工业化理论”设想基本一致。

6．中国特大城市基本进入工业化后期阶段且多数城市产业结构比较稳定但服务化进程缓慢

从产业结构转换速度和变动方向来看，2003～2012年，中国特大城市产值结构比较稳定，产值结构服务化倾向十分明显，相对而言东南沿海经济发达特大城市产值服务化进程较快；中国特大城市就业结构也基本稳定，但城市之间就业结构转换速度存在差异，就业结构服务化倾向不太明显；相当数量的城市第二产业仍存在发展惯性。

7．中国特大城市基本处于产业结构服务化进程加速状态而产业结构服务化进程主要受到各自产业竞争力水平的影响

从产业结构效应来看，2003～2012年，大多数中国特大城市产值结构与就业结构均对经济增长和吸纳就业有正向作用，并且第三产业在产业结构中的比重相对较高，发展速度相对较快。但是，由于中国各特大城市所处产业结构服务化进程阶段不同，产业竞争力水平具有明显差异，产业结构服务化效应尚未完全发挥。

8．中国特大城市产业结构服务化进程与经济规模和产业专业化水平关联度较高

从产业专业化水平来看，由于没有增加值数据进行对比，中国特大城市产业专业化水平测度结果缺乏说服力。因此，可以把中国特大城市按经济总量规模分成三类分别进行分析。2003～2012年，在地区生产总值超过1万亿元的特大城市中，北京有10个服务业细分行业具有竞争力，多数是生产性服务业且比较优势明显；上海、广州各有10个服务业细分行业具有竞争力，生产性服务业比较优势开始显现，但制造业优势仍然存在；深圳、天津具有竞争力的服务业细分行业不多，但制造业比较优势明显。在地区生产总值为5000亿～8000亿元的特大城市中，重庆、佛山、成都、东莞具有竞争力的服务业细分行业不多但第二产业比较优势明显，武汉、南京、杭州、沈阳则有一半的服务业细分行业具有竞争力，这8个城市的生产性服务业缺乏比较优势。在地区生产总值低于4000亿元的特大城市中，哈尔滨、西安、汕头的第二产业和生产性服务业均无竞争优势，但生活性服务业具备一定比较优势。

9．技术进步尚未成为中国特大城市产业结构服务化加速的关键因素且产业集聚水平不高阻碍部分特大城市产业结构服务化进程

从全要素生产率水平来看，2005～2012年，中国特大城市中只有北京、深圳、广州、东莞的全要素生产率总体呈上升趋势。对于全要素增长率变化的原因，几乎所有特大城市都受到技术进步水平恶化的影响，相对而言技术效率变化的影响是正面的，说明技术进步尚未对要素结构和供求结构产生影响。关于技术效率变化的原因，中国特大城市基本上均受到纯技术效率变化的正向影响，相对而言规模效率变化影响较小。

10．中国特大城市产业结构服务化进程与“成本病”理论假设并不一致

从第二、第三产业的全要素生产率水平来看，2005～2012年，中国特大城市尤其是产业结构服务化进程较快的城市第三产业全要素生产率改善程度好于第二产业。对于第二、第三产业全要素增长率变化的原因，第二产业主要受到技术效率变化的正向影响，而第三产业主要受到技术进步的正向影响。根据前面分析的结论——整体全要素增长率主要受技术效率而不是技术进步影响，可以判断出中国特大城市在产业结构服务化进程中第三产业技术进步水平提升快于其他产业，但其生产性服务业发展水平较低，产业服务化和企业服务化未能有效开展，从而使整体全要素生产率的改善并不明显。

总而言之，中国各特大城市处于经济社会发展不同阶段，产业结构服务化进程各不相同，虽然都基本符合产业结构服务化理论对产业结构服务化规律与特征的判断，但是与发达国家和地区的产业结构服务化进程规律并不一致。相对而言，中国特大城市产业结构服务化进程较为缓慢，尤其是就业结构服务化趋势与发达国家同期具有较大差异。各特大城市第三产业主导经济发展趋势虽已显现，但产业结构效应并不明显，不同经济发展水平和产业竞争力水平导致地区差异明显。同时，各特大城市服务业竞争力水平也存在巨大差异，绝大多数生产性服务业竞争力水平不高但制造业优势明显。究其原因，主要是技术进步尚未成为中国特大城市产业结构服务化加速的关键因素，而且第三产业对于技术进步引致的全要素生产率提升十分敏感，这也表明中国特大城市产业结构服务化进程并未出现“成本病”。