长三角知识密集型服务业集聚特征与成因_任国岩

收稿时间：2014-10-14；修回时间：2015-02-03基金项目：国家自然科学基金项目（71372001）；浙江省社会科学基金项目（14NDJC240YB ）作者简介：任国岩（1964—），男，浙江宁波人，副教授。

主要研究方向为区域经济与会展经济。

E-mail:rgyztx@ 。

※通讯作者：蒋天颖（1976—），男，浙江诸暨人，教授。

主要研究方向为区域创新。

E-mail:jty7608@ 。

2008年国务院出台《关于加快发展服务业若干政策措施的实施意见》，从完善产业政策、降低准入门槛、扩大服务业开放等为服务业发展创造条件；2011年国家“十二五”发展规划纲要强调要营造环境推动服务业大发展，将推动服务业大发展作为产业结构优化升级的战略重点。

在此背景下，加快推进现代化服务产业的发展，使其更好地服务于经济就显得更为迫切。

知识密集型服务业作为服务业的重要组成部分，其发展对于优化产业结构，促进经济增长具有不可替代的重要作用［1-2］。

自1990年代起，不论发达国家还是发展中国家投资领域的重点都已经从制造业中的技术密集型制造业转向服务业中的知识密集型服务业。

产业集聚是区域产业发展的一种形式，能够促进区域经济的增长，如浙江的打火机企业集群、美国的硅谷IT 企业集群。

通过对产业集聚的测算与分析，能够较好地了解产业的集聚程度、变化趋势以及分布状况等。

在国内，知识密集型服务业的发展尚属起步阶段，且地区之间发展不均衡，不具备足够的国际竞争力。

因此，测度知识密集型服务业的长三角知识密集型服务业集聚特征与成因任国岩1，蒋天颖※2（1.浙江万里学院经济地理研究所，中国浙江宁波315100；2.宁波大红鹰学院，中国浙江宁波315175）摘要：以长三角地区知识密集型服务业集聚为研究对象，采用空间基尼系数、区位商、EG 指数，对2003—2012年长三角知识密集型服务业集聚程度进行测算，并通过回归分析探究集聚成因，得出以下结论：长三角知识密集型服务业集聚程度不高，上海是空间集聚程度最高的城市；长三角知识密集型服务业的产业集聚结构较好，产业发展相对成熟；资本资源和经济环境是影响长三角知识密集型服务业集聚的主要因素。

在此基础之上，提出发展长三角知识密集型服务业的对策建议。

关键词：知识密集型服务业；空间集聚；影响因素；回归分析；长三角地区中图分类号：F127文献标志码：A 文章编号：1000-8462（2015）05-0085-07DOI ：10.15957/ki.jjdl.2015.05.013The Agglomeration and Reasons of Knowledge-Intensive Business Service in YangtzeRiver Delta RegionREN Guo -yan 1，JIANG Tian -ying 2（1.Economic Geography Research Institute ，Zhejiang Wanli College ，Ningbo 315100，Zhejiang ，China ；2.Ningbo Dahongying University ，Ningbo 315175，Zhejiang ，China ）Abstract:With the subject of study being the agglomeration of knowledge-intensive business service in Yangtze RiverDelta region,this paper chooses spatial gini coefficient,location quotient,EG index to calculate the degree of knowledge-intensive business service from 2003to 2012.Empirical results show that:The degree of concentration of knowledge-intensive business service in Yangtze River Delta region is not high,and Shanghai is the city with the highest degree of spatial agglomeration.The agglomeration structure of knowledge-intensive business service is better.The industry is relatively mature.Capital resources and the economic environment are the main factors affecting the Yangtze River Delta in knowledge-intensive business service.On this basis,this paper proposed the development of knowledge-intensive business services in the Yangtze River Delta suggestions.Key words:knowledge-intensive business service;spatial agglomeration;influencing factors;regression analysis;Yangtze River Delta region第35卷第5期经济地理Vol.35，No.52015年5月ECONOMIC GEOGRAPHY May ，2015集聚程度，分析其集聚效应以及集聚产生的影响因素，不仅有助于丰富服务业集群理论，还有利于区域产业结构调整优化，推动知识密集型服务业的发展。

长三角地区经济发达，知识密集型服务业的发展基础相对良好，探究其集聚特征与演化情况具有相当的合理性与典型性。

基于此，本研究以长三角为研究区域，试图测度该地区知识密集型服务业的集聚程度，分析其集聚演化特征，探索集聚形成原因，以期通过定量分析来评价长三角知识密集型服务业集聚化发展的现状与成因，从而为推动长三角知识密集型服务业发展提供参考。

1文献回顾随着现代经济的高速发展与信息技术的迅速提升，知识密集型服务业得到了飞速发展，在逐渐成为区域经济新增长点的同时，受到了国内外学者的广泛关注。

国外对于知识密集型服务业的研究开始较早，主要围绕知识、创新、区位三个方面进行研究。

Divide认为知识密集型服务企业专门从事知识的筛选、评估以及贸易专业咨询服务［3］；Muller等进一步发现知识密集型服务业在知识生产、转化、传播过程中发挥着巨大的作用，并且通过实证分析指出创新活动通过知识创造和传播过程将中小企业与知识密集型服务业链接起来［4-5］；Wernerheim提出知识密集型服务业与传统制造业一样以集群的方式存在，成功地将集群理论应用到知识密集型服务业当中，并且从缩短产品的生命周期、提高产业的关联效应两个方面阐述了产业集群的重要性［6］。

国内学者对于知识密集型服务业的研究开展相对较晚，但也取得了不少成果。

魏江从知识密集型服务业的高技术性、高知识性、高创造性、高互动性的特点出发定义知识密集型服务业［7］；曹勇等也通过人力资源的知识密集、与制造业紧密联系、高度的客户导向等特征界定了我国知识密集型服务业的动态概念［8］；魏江指出知识密集型服务业创新的主要障碍因素分别是人力资源、创新资金、创新知识、组织结构和法律管制，并进一步提出了知识密集型服务业创新的对策建议［9］。

对于知识密集型服务业的集聚研究，更多的是基于集群视角进行探讨，如陈守明等构建知识转移模型，分析了知识密集型服务业集群内的企业间知识转移及其影响因素［10］；朱海燕运用社会网络理论，提出了基于知识密集型服务业嵌入的内生型产业集群网络结构优化模型［11］；魏江等认为知识密集型服务业在产业集群中属于知识创新的主体之一，能够通过连接与融合公共知识库和组织特有知识库的方式来达到集群创新的目的［12］；朱红梅、乔妍菁借鉴国外城市知识密集型服务业集群发展模式，分析国内知识密集型服务业存在问题，提出适合我国省、市发展知识密集型服务业的集群模式［13-14］。

2研究方法与数据来源2.1研究方法基于不同指数的不同功能，为确保分析结果稳固，本研究选取了空间基尼系数、区位商以及EG指数来测算长三角知识密集型服务业的集聚程度与集聚结构。

2.1.1空间基尼系数。

空间基尼系数最初用于计算收入分配的公平程度，近年来，越来越多地被运用于产业集聚的研究。

其计算公式［15］为：G=∑i(s i-x i)2（1）式中：G为空间基尼系数；s i为长三角i城市知识密集型服务业就业人数占整个长三角知识密集型服务业就业人数比重；x i为i城市就业人数占长三角总就业人数的比重。

G值越高，表明产业在空间上的集聚程度越高。

2.1.2区位商。

区位商通常用以表示区域内某一地区的产业结构与整个区域水平间的比较差异，以此来评价某一产业在该地区的专业化水平。

本研究运用区位商来反映知识密集型服务业及其各行业在长三角各城市的集中情况，具体计算公式如下［16］：LQij=LijLiLjL（2）式中：LQ ij为区域j行业i的区位商指数；L ij表示i城市知识密集型服务业的就业人数；L i表示i城市所有行业的总就业人数；L j为长三角知识密集型服务业的就业人数；L为长三角所有行业的总就业人数。

LQ值大于1，表明知识密集型服务业在i城市相对集中。

2.1.3EG指数。

Ellison和Glaeser构建衡量产业集聚水平的EG指数，充分考虑了企业规模大小与区域发展差异所造成的影响，从而弥补了空间基尼系数的不足。

具体公式［15］为：γEG=G-(1-∑i x2i)H(1-∑i x2i)(1-H)（3）式中：G为空间基尼系数；H为赫芬达尔指数；x i为i86经济地理第35卷城市的就业总人数占整个长三角地区就业总人数的比重。

当γEG越小，表明产业集聚结构越好；反之，则表明集聚结构较差。

2.2数据来源根据《国民经济行业分类》中第三产业的统计门类，本研究实证分析的知识密集型服务业主要包括信息传输、计算机服务和软件业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业这四个行业。

本研究以长三角为研究区域，以就业人数反映知识密集型服务业的发展水平，测度2003—2012年长三角知识密集型服务业的集聚水平，分析其形成原因。

研究所用数据来自于《中国城市统计年鉴》（2004—2013）。