摘要：产业集聚是现代经济发展的重要特征，特别是随着后工业时代的到来，服务业集聚受到了学术界越来越多的关注。通过对现有文献的梳理，发现涉及到服务业集聚水平的测度的文献较少。本文以此为出发点，在回顾了有关产业集聚测度方面的相关理论后，对CES函数进行了扩展应用，以更好地得到能反映服务业集聚水平的h指数，并从指数中分解出布局集聚经济、城市集聚经济和内部集聚经济等三个因素来分析其具体的影响程度。之后，在对广州市批发零售业集聚水平的实证中发现，广州市批发零售业呈现出了集聚态势，整体行业处于规模报酬递增阶段，从2004年开始有持续上升趋势，但是这一集聚水平明显受到布局集聚经济和城市集聚经济的影响，而内部集聚经济影响不明显。
关键词：服务业；集聚水平；影响因素；批发零售业
一、问题的提出
产业集聚就是在一个经济区域内生产某种产品的若干个同类企业，以及为这些企业配套的上下游企业和相关服务业高密度地聚集在一起的产业现象和经济过程。产业集聚是近年来国际上重要的经济现象之一，作为一种区域组织形式，对区域经济的发展和竞争力的提高起着重要的推进作用，并成为推动区域及国家经济发展的重要经济发展模式[1]。由于产业集聚的成功实践和对经济发展的重要意义，它已成为当前学术界的热点研究问题。
产业集聚的研究从早期以马歇尔为代表的新古典经济学发展到后来以克鲁格曼为代表的新经济地理学，关于产业集聚的理论文献主要以制造业为例，对服务业集聚的研究相对较少，但随着服务经济的到来，服务业集聚现象的研究已成为经济地理学、产业经济学和城市经济学研究领域的新热点。当前国际上有关服务业集聚的研究主要集中在四个方面：与制造业集聚的比较；集聚的空间分布，包括服务业整体和分部门分布；集聚的成因，如集体学习过程、社会因素以及共同集聚等；集聚的效应。而如何基于新经济地理学等理论构建适应于服务业集聚研究的分析框架，如何进行服务业集聚度的测算，以及如何推进服务业集聚与区域经济发展互动等问题研究甚少，将成为今后亟须探讨的问题[2-3]。
由于服务业的行业有多种，对于服务业集聚的研究也可以细分成具体行业的研究。其中批发零售店铺在一定空间范围内的相对集中，就形成了一定规模的商业集聚现象。经济上的规模效应，例如降低单位成本、分摊促销成本等，以及商业本地资源的竞争导致批发零售商选择了集聚来实现销售。而经济发展推动下个体消费者社会生活形态的变化，则促使零售集聚获得了进一步发展。在现代社会中，个体消费者面临的时间约束不断加强，这促使其在降低购物频率的同时，增加单次购物旅程的购买品种及数量，从而导致大量的购物行为由单目标购物变为多目标购物，即在一次购物旅程中实现多种产品的购买。O’Kelly(1981)[4]研究发现美国74%的消费者购物行为属多目标购物。Thrill和Thomas(1987)[5]，Peter， Popkowski 和 Timmermrnas(2001)[6]实证研究表明：多目标购物行为占到了消费者所有购物行为的30%-50%。多目标购物驱动消费者将目光转向了异质性 的商业集聚，既实现了一站式购物，又可节约时间和交通成本。这种趋势促进异质性零售集聚取得了快速发展，在国际市场上，特级市场、购物中心等不断涌现。另外，消费者在购买某种产品时，往往希望能够降低搜寻成本、减小产品购买风险及不确定性。时间约束强化了顾客进行比较购物的需求，增强了可提供更多商品的同质性零售集聚对顾客的吸引力，进而促进了这种集聚形式的发展 [7]。
我国的批发零售业发展起步虽然较晚，但在经济逐年增长和加入WTO后批发零售业逐渐完全开放的共同作用下，批发零售集聚也取得了很大发展，对我国经济的发展起着重要的作用。例如，作为一种集聚形式的商业街，其改建或新建工作正在各个城市纷纷展开，代表有北京的王府井、上海的南京路等。而购物中心作为一种集合了休闲、娱乐功能的商业集聚，近年来更是发展迅速。到2009年初，中国开业购物中心总体数量达到1936家，购物中心累计商业建筑面积达到11513.7万平方米，典型代表有广州的天河城、北京的新燕莎等 。从全国批发零售业的总产值来看，2006-2009年分别为16530.7亿元、 20937.8亿元和26182.3亿元，远远大于其他13个服务业 。从全国服务业的各个行业的增加值所占第三产业总值的比重来看，批发零售业近十年都在20%左右，对服务业经济贡献最大，经济拉动作用明显。 具体在2009年占到19.6%，远高于交通运输、仓储和邮政业的11.6%、住宿餐饮业的4.8%、金融业的12.0%和房地产业的12.6%。从批发零售业的产值分布来看，在2009的31个省市直辖区中，排在二三位的分别是江苏和山东省，产值分别是3579.81亿元和3106.24亿元，而广东省的批发零售业产值居于第一位，达到3907.43亿元。
进入21世纪，广东省开始进入工业化中后期，经济结构的服务化倾向越来越明显，服务业的蓬勃发展正在成为推动经济增长、影响区域发展的新动力，作为省会城市的广州市的服务业的发展将起到关键的带动和示范作用。广东省服务业的内部结构比较中，在行业的产值贡献、就业贡献和税收贡献等三个方面批发零售业都是居于前列，就业吸纳能力和税收贡献最大，有很强的发展前景，可以说是广东服务业的“基础产业”，是服务业发展应重点关注的行业[8]。 2009年广州市批发零售业产值1123.72亿元，高于本省的其他20个城市，占广东省批发零售业总产值的28.76%；占到广州市第三产业总产值的20.21%。那么广州的服务业发展的集聚状况如何，可以用哪些指标来定量地进行描述，其发展受到哪些因素的影响，这些问题是政策制定的基础，了解这些问题将为政策的制定实施提供可靠的依据。基于以上思考，并结合行业数据的完整性和权威性，同时论述过程又不失一般性，本文拟从广州的批发零售行业出发，通过建立模型来测度其集聚水平并对影响集聚的因素进行分解，进而了解广州服务业的内部结构、批发零售业的发展规模、发展效率、变动趋势和影响因素，以更好地认清广州批发零售业发展的优劣势，为促进服务业发展的政策提供意见参考。
二、产业集聚水平测度的理论
（一）产业集聚水平的测度综述
关于产业集聚水平的测度指标有多种，从简单的单指标说明逐渐向综合性的多指标分析发展。早期使用的有较为简单的有就业人数或就业密度，这种测度方法使用简便，只需对搜集到的数据做简单的处理即可。不过，可能由于这种方法较粗略，在实际的研究中只有较少学者用到。国内有部分学者使用产值比重作为产业集聚的测度指标。有代表性的是张威(2002)[9]在研究我国装备制造业的产业集聚时，用装备制造业的国内产值比重作为衡量装备制造业产品国内市场实现程度的重要指标；敖荣军(2005)[10]在论证我国制造业地区集中程度与中部地区劳动力迁移的相关性时，用制造业产值在全国中的比重来衡量我国制造业的地区集中状况。
随后在90年代，著名经济学家克鲁格曼(1991)[11]在考察美国一些行业地方化程度时力图回答两个问题：“典型”的美国行业的地方化程度如何；哪些行业是高度地方性的行业。为回答以上问题，作者使用了计算美国尽可能多的制造业的空间基尼系数这一方法，第一个构造了这个指标。这也是经济学文献中现在运用比较多的度量产业集聚水平的方法。其构造方法如下：首先，对于样本中所有的空间单位，计算出在全国制造业中的就业份额，以及在全国该行业就业中的份额。然后，根据这两个数字的比率大小对空间单位进行排序。最后，按照排序，依次计算出总就业份额的累积之和，以及行业的就业份额的累积之和。计算公式为： G=∑(Xi-Si)2 。其中，G表示产业空间基尼系数；Xi表示区域i内就业占所有考察区域总就业中的份额，Si表示区位i内该产业就业在所有考察区域此产业中的就业份额。其中就业份额也可以用产值等指标来替代。基尼系数法运用比较普遍的原因是简单灵活，各个指标数据容易获取。该系数越高，表明集聚水平越高，即该产业在地理空间上愈加集中。如果G=0，表示该产业的空间分布与总就业的空间分布完全一致，不存在产业集聚现象；如果G=l，表示产业完全集中在一个区位。这一指标非常适合于细分产业进行研究，在对产业集聚问题的研究越来越深入的条件下，此指标的实际意义不言而喻，国内外很多学者也都乐于使用此指标。国内学者中，梁琦(2003)[12]以中国工业24个行业为研究对象，计算其基尼系数值，分析了工业行业在中国的集聚程度，研究证明外商直接投资和行业的集聚水平具有一定的相关性。文玫(2004)[13]则用基尼系数重点分析了影响工业集聚的原因，首对我国工业集聚区产业的基尼系数进行纵向比较，从历年数据中分析工业企业集聚于此的原因，比如交通便利和基尼系数变化的关系等，从而把基尼系数的变化作为因变量并试图找出自变量以发掘影响我国工业集聚的原因。
区位商 也是一种衡量产业集中度的常用方法，在指标选择时和基尼系数法有相似之处，但计算方法不同。以就业量指标为例，用公式表示如下：LQ=(Eij/ Ei)/ Ekj/ Ek。其中，Eij代表i地区产业j的就业，Ei代表i地区的总就业，Ekj代表k区域（包含多地区）产业j的总就业量，Ek代表区域k的总就业量。通常我们用就业量或者产值、主营业务收入等指标计算，另外根据不同地区的具体情况和要研究的具体目的不同，计算时选用的指标可能有所差异。但说明性质上不会出现质的不同。如赵娟(2006)[16]对广东省和浙江省制造业对比分析时用就业人数来计算，范剑勇(2004)[17]也采用行业就业人数作为区位商的统计数据，研究指出区位商的高低决定了产业集中度和产业布局，而产业布局的集中决定了区域竞争力的高低。通过计算某一区域产业的区位商，可以找出该区域具有一定地位的优势产业，并根据区位商Q值的大小来衡量其专门化率。LQ的值越大，则专门化率也越大。如果某一特定行业的区位商大于1，我们即可假定此区域内的该产业正向区域外部输出一定比例的产品，是该区域的财富创造者。一般来讲，如果产业的区位商大于1.5，则该产业在当地就具有明显的比较优势[17]。
随着集聚指标的广泛应用，在实际操作中学者们也发现了许多不足之处，经济学家为了克服这些缺陷做了诸多努力，其中Glenn Ellison和Edward L.Glaser(1997)提出为了消除产业组织差异的影响，可以把用基尼系数除以(1-∑Xi2)，这样得出的结果就可以和一般的没有垄断组织的区域进行比较，该方法对基尼系数法进行了一定的改进，很多经济学家用此法进行产业集中度的衡量[18]。Glenn Ellison和Edward L.Glaser(1997)[19]在研究美国制造产业的地理集中状况时，考虑到空间基尼系数无法排除产业组织因素的影响，也就是说，如果G大于0并且接近l，这可能是产业集聚的结果，但也可能是产业自身的垄断性(即产业内只有一个或很少几个大的公司)造成的。为此，作者提出了一个针对空间基尼系数的改进指标。计算公式如下：r=[G-(1-∑Xi2)H]/ [(1-∑Xi2)(1-H)]。其中，H为赫芬达尔指数 ，G为空间基尼系数，在完全竞争的产业中，H接近0，r接近于G/(1-∑Xi2)，此时，G就测度了不受产业组织因素影响的空间集中度。产业空间集聚指标分为三个区间：第一个区间为r<0.02，表示该产业不存在区域集聚现象；第二个区间为0.02<r<0.05，表示该产业在区域分布相对较为均匀；第三个区间为r>0.05，表示该产业在区域分布的集聚程度较高。
（二）CES函数和h指数
在产业集聚经济的计量研究中，唐杰(1989)[20]的h指数被广泛应用，并取得了很好的实证效果。这一指数的提出是基于不变弹性生产函数(CES)的W=AQβLγ，得聚集效果h=(1+γ)/(1-β)，其中W为工资，Q为产量，L为劳动力，γ为劳动力的收入弹性，β是产出工资弹性。唐杰在实际计算中出于分析需要用P= AQβKγ，其中P表示某行业某年份的实际利润，Q表示某行业某年份的总产值，A为系数，K为行业某年份固定资产净值，β作为产出利润弹性，γ作为固定资产占用的利润弹性。唐杰等人已证明，如果h大于1，则说明该地区的规模报酬递增；如果h=l则规模报酬不变；如果h小于1则规模报酬递减。唐杰等以上述方法的变式P= AQβKγ，成功地测算出天津各主要工业部门的集聚效应。因其以固定资产作为实现利润的主要解释变量，较原先具有更强的现实意义和解释能力，因此更被广泛引用。之后，为了进一步分析产业集聚经济，唐杰将总体的聚集经济分为内部聚集经济 (ISE)、布局聚集经济 (LOC)和城市聚集经济 (UBE)。与h指数存在函数关系，即h=f(ISE，LOC，UBE)。如果上述指标被赋予负值，说明上述三种因素对整体集聚经济效果的影响为负，或者说该产业没有获得上述三种集聚经济因素所带来的使长期平均成本下降的收益。反之，则说明该产业获得了上述集聚经济因素所带来的使长期平均成本下降的收益，其数值越大，说明此因素的影响越显著。
随后我国不少学者利用h指数进行了相关研究。汪炜(2001)[21]等用h指数分析了杭州的集聚经济，得出杭州的集聚经济在改革开放后，总体上呈先下降后上升的趋势，其中80年代的集聚经济明显，而在90年代初集聚经济降为最低点。金相郁和高雪莲(2004)[22]用h指数对1987年至2001年期间天津市聚集经济进行实证检验其分析。结果表明：在1990年至1994年问天津市呈现出正的聚集经济经济；在1996年至2001年期间呈现出负的聚集经济经济，就是聚集不经济；最近五年聚集经济呈现出上升趋势，相当靠近l，2001年的聚集经济系数为0.984。吕晓英和吕胜利(2004)[23]运用这种方法计算了1985-2002年兰州市工业行业的集聚经济，并从内部集聚经济、布局集聚经济和城市集聚经济三方面对兰州市工业行业集聚经济进行了因素分解。结果表明，兰州市工业行业在整体上具有一定的集聚经济，但这种集聚经济基本呈现出一种逐渐减弱的走势。陈迅和童华建(2006)[24]运用h指数对东西部城市集聚经济大小进行了测度，计量结果表明不管是整个区域还是单个城市，西部集聚经济均小于东部，并在此基础上得出一些对西部开发较有针对性的政策启示。
综合上述文献，对我国产业经济集聚水平进行的评价从方法上来看，从简单的产值比重、就业密度到复杂的空间基尼系数、h指数等，还有综合运用计量经济学中的回归分析技术等；从研究对象来看，涉及我国整体的东西部经济集聚经济的对比研究、各大城市如北京、上海、天津、杭州等城市的局部和对比研究；从产业分布上主要以第二产业为主。因此，在应用以上相关理论与方法对服务业的集聚状况进行研究的文献较少，至于对服务业各个分支行业那就更少了。基于此，本文对服务业集聚水平的研究采用h指数，这一指数不但能说明研究经济体的集聚状况，而且能从定量的角度具体地说明集聚的影响因素及其程度大小，为定性的研究提供了数量基础。由于服务业是由多种行业组成的 ，为了突出方法的适用性和使研究更有针对性，本文具体以广州市的批发零售业作为对象来详细阐述。
三、实证研究
（一）方法模型的建立与说明
本文对广州批发零售的集聚效果的测量采用对不变替代弹性生产函数(CES)的改进算法，变换后的CES生产函数以固定资产作为实现利润的主要解释变量，比原来的方程具有更强的现实意义和解释能力(唐杰，1989)。具体公式为P= AQβKγ，利用统计数据得到β和γ，就可以算出聚集的h指数，公式为h=(1+γ)/(1-β)。其中P表示某行业某年份的实际利润，Q表示某行业某年份的总产值，A为系数，K为行业某年份固定资产净值，β作为产出利润弹性，表明每增中单位产出所提供的实现利润，γ作为固定资产实现的利润弹性，表明每增加单位固定资产所提供的实现利润。针对批发零售业的产业特点，对CES公式中各个指标含义进行了调整，其中P表示广州市批发零售业某年份的利润总额； Q表示广州市批发零售业某年份销售额； K表示广州市批发零售业某年份固定资产值。该式说明了固定资产投入和销售额对实现利润的关系。β作为广州市批发零售业产出利润弹性，表明每增加批发零售业单位产出所提供的实现利润。γ作为广州市批发零售业固定资产投入的利润弹性,表明批发零售业每增加单位固定资产所提供的实现利润。按照上述逻辑，只要能收集到广州市批发零售业的按时间排序的P、Q和K的数据,通过计量经济学进行回归分析，就可求得β和γ值,进而可求得h值。通过移动平均法求出一系列的h值，则可得出其变化趋势，从而判断广州市批发零售业所处的集聚水平。
（二）数据来源及计量处理结果
通过中经网数据库、《广东统计年鉴》和《广州统计年鉴》收集整理出广州市1994年-2007年批发零售业的利润总额、销售额、固定资产值的数据，并为了遵从集聚经济效应的理论分析中有关资本价格和劳动力价格不变的假定，将三个变量(P，Q，K)的时间序列样本数据进行处理转换，使其表示为1994年的不变价格。对上述广州市批发零售业14年的利润总额、销售额以及固定资产值取对数，即得14年间的LN(P)、LN(Q)和LN(K)的数据。然后再以LN(P)为因变量，LN(Q)和LN(K)为自变量分时段进行时间序列回归。利用SPSS17.0对上述数据进行8年期的移动回归处理，共得到7组LN(A)、β、γ数据，如表1所示：
表1 计量回归结果
注：﹡表示在0.05水平上显著，其余表示不显著。括号内是t值
从表1可以看出每组方程都是显著的，但是前两个方程的变量系数t值较小没有通过检验，调整R2不高，说明拟合度不太理想 ，因此为了更好的反应广州批发零售业的集聚状况，将其剔除掉。后五组方程的变量系数都通过t检验，从调整R2的水平看拟合效果良好，D.W.值在2附近，说明不存在残差的自相关问题。将剔除掉后还剩余的5组数据代入公式h=1+γ/1-β，就可以计算出h指数(见图1)。
图1 广州市批发零售业h指数趋势(1996年-2007年)
从图1可以看出，广州市批发零售业的h指数在1左右幅动，第一时期即1996-2003的h值大于1，到了第二期的1997-2004有所下降，随后在第三期的1008-2005开始上升，并在后三期处于稳步上升阶段。h指数反映了产业的集聚状况，其数值与规模报酬密切联系(唐杰，1989)。具体到广州市批发零售业在2000年左右开始出现规模报酬逐渐递增的趋势，这与广州作为全国经贸前沿的区域位置，广州具有大的影响力的重点批发零售企业规模的扩大有着紧密的联系。广州地区的大型批发市场、专业市场、购物广场、超市、连锁店等经历了90年代的孕育期，开始发挥出规模效应，不断拉动广州社会消费品零售额增长，对商业发挥集聚作用逐渐显现，具体影响集聚的因素我们可以从以下三个方面来分析。
（三）集聚水平影响因素分解
反映集聚水平的h指数的影响因素可以分解为内部聚集经济 (ISE)、布局聚集经济 (LOC)和城市聚集经济 (UBE)等三个方面。针对本文的研究，内部聚集经济主要是用于解释广州市批发零售业内部企业生产规模扩大对聚集水平产生的影响，本文用广州市批发零售业中统计的企业平均固定资产额表示，即：内部集聚经济=广州市批发零售业固定资产额/批发零售企业数。布局聚集经济是受当地自然因素如气候、各种资源等、经济因素如生产技术、基础设施等、社会因素如人口、社会观念等的综合影响，广州市批发零售业有可能获得较之在其他地区所获得的集聚效果，可采用区位商进行测量，具体到本文选取以广州市批发零售业的产值占广州地区的总产值的比重与全国的同类指标相比来计算。城市聚集经济，指广州市批发零售业由于相关的各产业部门在广州市内集中所带来的长期平均成本下降的收益，用来估计广州市批发零售业的各个企业之间能否充分利用同类企业集中布局所形成的专业化分工协作，用各时期广州市批发零售业的企业数的变化来表示。以上所需数据经过计算如表2所示。
表2 广州市批发零售业的h指数、ISE、LOC和UBE值
h指数 ISE LOC UBE
1.038 42.568 1.283 100.000
0.949 56.050 1.081 109.339
1.193 54.082 1.273 115.848
1.203 57.375 1.295 115.155
1.206 69.329 1.317 115.359
注：对ISE进行了与计算h值相对应的为期8年的移动平均处理，考虑到ISE和UBE可能存在共线性问题，为了消除这一问题，在这里对UBE指标作了指数化处理：即以第一期1996-2003年的批发零售零售企业数的平均数为100，以后各期表示为第一期的指数。
根据以上数据和函数关系h=f(ISE，LOC，UBE)，运用SPSS17.0进行计量回归得到的结果为：(方程8)h= -0.889-0.001ISE+0.663LOC+0.011UBE
(34.951﹡) (-3.882) (35.896﹡) (31.040﹡)
R2=0.998 F=228.173 D.W. =2.204
(方程9)h= -0.861 +0.694LOC+0.010UBE
(-12.468﹡) (14.705﹡) (16.160﹡)
R2=0.998 F=247.265 D.W. =2.014
从上述回归方程8和方程9的结果来看，方程总体显著性较好，拟合优度较高，F统计检验很显著(其中p值分别为p=0.016<0.05，p=0.002<0.05)，模型的整体解释能力较强。括号内的数值为值，其中方程8的ISE的系数没有通过5%的显著性检验(p=0.161>0.05)，但LOC和UBE的系数通过了5%的显著性检验(p值分别为p=0.018<0.05和p=0.021<0.05)，说明广州批发零售业的内部集聚经济没有显著地提高整体集聚水平，而布局集聚经济与城市集聚经济明显地提高了h指数。方程9是在剔除ISE后进行回归的结果，LOC和UBE的系数通过了5%的显著性检验(p值分别为p=0.005<0.05和p=0.004<0.05)。
四、研究结论与政策建议
通过前面的分析可以得出三个基本结论：一是广州的批发零售业已呈现出一定的集聚水平，但是水平不高，h指数在1处波动。二是整体行业处于规模报酬递增阶段，从2004年开始有持续上升态势。三是这一集聚明显受到布局集聚经济和城市集聚经济的影响，而内部集聚经济影响不明显。其中内部集聚经济为负值但不是很大 ，根据广州市具体的企业情况一方面是由于一些企业的规模超过了最佳规模，这与企业间的盲目竞争与低水平扩张有直接关系，另一方面在周边的一些地区批发零售的网点过稀疏，没有达到平均的产出水平，制约整体集聚水平的提高。
随着“十二五”的到来，广州的经济发展正在迎来新一轮的机遇和挑战，在此阶段加快广州批发零售业的发展，促进集聚经济的水平对于扩大内需，提升整体经济实力具有重要意义。结合以上的分析，本文认为应从以下几方面着手：
（一）推动产业优化升级，提升行业竞争力，增强企业内部集聚经济
当前服务业的发展正逐渐从低水平扩张，盲目增产向技术化、国际化和标准化发展，像批发零售业这样的传统服务业亟待提高其经营的现代化和技术化，注意积极运用现代经营方式、服务技术和管理手段进行改造提高，全面提升批发了零售企业素质、管理水平和经济效益。目前广州的批发零售业科技含量较低，与国际大型的零售商如沃尔玛的全球运输网络系统、自动电子输送系统等的水平还有较大差距。要加大科技在上述服务行业上的含量和渗透，加大通信技术、网络技术等的应用程度，努力提高自身效率，增加产业的附加价值。同时加大和其他服务行业，如物流、金融等的合作，以进一步整合上下游行业，提升自身的竞争能力和比较优势，向现代的服务业迈进。
（二）合理产业规划布局，扩大区域比较优势，提升布局集聚经济
广州市作为省会城市、珠三角经济区的核心城市其区域位置对批发零售行业的发展起到了重要作用。相关各产业部门的完善推动了广州市的比较优势，带来了批发零售业长期平均成本的下降(方程9所示)。因此，广州市应规划好各相关产业的经济布局，将这一任务作为一个长期坚持不懈的工作，认真做好相关产业的规划政策，为广州服务业的发展奠定一个良好的基础。布局规划应以广东省政府制定的珠三角产业总体空间布局——“A”字型 为指导，切实贯彻好省政府关于珠三角五个一体化的规划，即从基础设施、产业布局、基本公共服务、城乡规划和环境保护等五个方面，在2009年到2020年这一时间段加大珠三角深层次融合。
（三）构建产业分工体系，加大行业开放度，提高城市集聚经济
广州的城市集聚经济较低反映出自身产业结构不均衡的问题，企业间的相互协作水平和上下游企业之间的专业化分工需要在市场经济体制下进一步充分发展。因此，一方面在发展机制上，要构建专业化分工体系。从经济演化角度看，服务业的发展原本就是代表着社会专业化分工的深化与泛化。要通过各种政策、措施和环境的引导，从机制构建起整个社会的专业化分工体系，无疑是加快服务业发展所必需的。另一方面在发展模式上，要对服务业加大开放的力度。开放可以通过引进竞争者和导入竞争机制，打破服务行业行政垄断的坚冰；开放可以引进国内紧缺的关键性人才，从而弥补发展现代服务业所面临的人才短缺问题；开放还可以让中国服务业企业走出去，并利用国际大市场来培育竞争优势。
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