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    信息服務(wù)業(yè)的空間分布、區(qū)位策略與集聚——以福建省為例

    2013-03-06 10:59:06張惠萍
    華東經(jīng)濟(jì)管理 2013年7期
    關(guān)鍵詞:區(qū)位福建省服務(wù)業(yè)

    張惠萍

    (閩南師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)系,福建 漳州 363000)

    信息服務(wù)業(yè)的空間分布、區(qū)位策略與集聚
    ——以福建省為例

    張惠萍

    (閩南師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)系,福建 漳州 363000)

    文章以福建省為例,從鄰近知識(shí)源、鄰近相關(guān)企業(yè)和鄰近城市中心區(qū)域等角度探討信息服務(wù)企業(yè)的區(qū)位策略對(duì)集聚的影響。在分析福建省信息服務(wù)業(yè)空間分布的基礎(chǔ)上,以86個(gè)區(qū)(縣)和1076個(gè)郵編區(qū)為空間單元,應(yīng)用負(fù)二項(xiàng)分布模型研究區(qū)位策略對(duì)信息服務(wù)業(yè)和三個(gè)子行業(yè)企業(yè)集聚的影響。研究發(fā)現(xiàn),空間單元變小,能夠更細(xì)致地刻畫(huà)出各個(gè)區(qū)位因子對(duì)信息服務(wù)業(yè)集聚的影響程度。福建省信息服務(wù)企業(yè)主要集聚在城市中心區(qū)域,鄰近同行業(yè)代表性企業(yè)和企業(yè)眾多的開(kāi)發(fā)區(qū),鄰近大學(xué)和科研機(jī)構(gòu),并沒(méi)有出現(xiàn)明顯的郊區(qū)化傾向。

    信息服務(wù)業(yè);區(qū)位策略;空間分布;集聚;負(fù)二項(xiàng)分布

    一、引 言

    本文所指的信息服務(wù)業(yè)是指以信息資源為基礎(chǔ),利用現(xiàn)代信息技術(shù),對(duì)信息進(jìn)行生產(chǎn)、收集、處理、輸送、存儲(chǔ)、傳播、使用并提供信息產(chǎn)品和服務(wù)的產(chǎn)業(yè)。信息服務(wù)業(yè)作為一種新興的、跨產(chǎn)業(yè)的、復(fù)合型行業(yè),涵蓋了第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)中的部分產(chǎn)業(yè),成為關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)之一。

    信息服務(wù)業(yè)在發(fā)達(dá)國(guó)家國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占的比重越來(lái)越大,已超過(guò)了信息產(chǎn)品制造業(yè)。美國(guó)硅谷、舊金山、馬里蘭州米德堡、波士頓128號(hào)公路等地是全球知名的IT圣地,也是信息服務(wù)企業(yè)主要的集聚地。班加羅爾被稱(chēng)之為印度的“硅谷”,其軟件業(yè)相當(dāng)發(fā)達(dá),三分之一強(qiáng)的IT行業(yè)人員集中在這個(gè)城市。日本東京、大阪、橫濱等地也成為信息服務(wù)企業(yè)主要集聚地。

    在我國(guó)信息服務(wù)業(yè)的發(fā)展過(guò)程中,也出現(xiàn)了區(qū)域性集聚的現(xiàn)象。2004年9月28日,由信息產(chǎn)業(yè)部公布的首批國(guó)家電子信息產(chǎn)業(yè)基地全部分布在長(zhǎng)三角、珠三角和環(huán)渤海三大信息產(chǎn)業(yè)地區(qū),它們是北京、天津、上海、青島、蘇州、杭州、深圳、福廈沿海地區(qū)、廣東珠江三角洲地區(qū)等9個(gè)城市和地區(qū)。臺(tái)灣的信息服務(wù)業(yè)發(fā)展水平走在世界前列,其中新竹科學(xué)園區(qū)、臺(tái)南科學(xué)工業(yè)園區(qū)所在區(qū)域呈現(xiàn)明顯的集聚效應(yīng)。從各城市信息服務(wù)業(yè)發(fā)展的角度看,北京、上海、天津、大連、西安、深圳發(fā)展較快,這些城市的軟件服務(wù)業(yè)出現(xiàn)了明顯的局部集聚態(tài)勢(shì),北京的中關(guān)村、上海的浦東軟件園、大連軟件園等地成為信息服務(wù)企業(yè)集聚的群落。

    面對(duì)國(guó)內(nèi)外信息服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展,在?。ㄊ校﹥?nèi)部,信息服務(wù)業(yè)的空間布局是否有其獨(dú)特的規(guī)律?哪些因素影響著信息服務(wù)業(yè)的集聚或分散?目前,理論界對(duì)制造業(yè)集聚的研究比較深入,對(duì)服務(wù)業(yè)集聚特別是信息服務(wù)業(yè)這類(lèi)新興服務(wù)業(yè)空間結(jié)構(gòu)及集聚機(jī)理的研究尚不深入,缺乏系統(tǒng)的研究。研究信息服務(wù)業(yè)空間結(jié)構(gòu)、區(qū)位策略及其政策含義,有利于豐富產(chǎn)業(yè)集聚理論,豐富服務(wù)業(yè)區(qū)位理論和服務(wù)業(yè)地理學(xué)的研究。分析這些問(wèn)題還有助于進(jìn)行科學(xué)的產(chǎn)業(yè)布局,對(duì)(第27卷第07期)(Vol.27,No.07)相關(guān)決策部門(mén)有一定的借鑒價(jià)值。

    通過(guò)對(duì)福建省信息服務(wù)企業(yè)樣本空間分布的分析,發(fā)現(xiàn)福建省信息服務(wù)企業(yè)呈現(xiàn)“雙核”分布的集聚發(fā)展格局,這些企業(yè)的區(qū)位選擇策略如何影響集聚?本文試圖從這個(gè)角度入手,研究以下幾個(gè)問(wèn)題:在理論分析之后,以福建省86個(gè)區(qū)(縣)為空間單元考察信息服務(wù)業(yè)的空間分布狀況;分別以區(qū)(縣)和1076個(gè)郵編區(qū)為空間單元,運(yùn)用負(fù)二項(xiàng)分布模型考察區(qū)位策略如何影響信息服務(wù)企業(yè)集聚并進(jìn)行比較分析;進(jìn)一步地,探討信息服務(wù)業(yè)三個(gè)子行業(yè)區(qū)位策略對(duì)集聚的影響及其差異,并通過(guò)實(shí)證分析驗(yàn)證提出的觀點(diǎn)。

    二、文獻(xiàn)回顧和研究假設(shè)

    在信息服務(wù)業(yè)發(fā)展水平較高的國(guó)家中,信息服務(wù)業(yè)出現(xiàn)了在城市核心區(qū)域集中的現(xiàn)象,例如紐約和倫敦的多媒體產(chǎn)業(yè)、東京的信息服務(wù)業(yè)在都市核心區(qū)域集聚。紐約都心區(qū)聚集著軟件及軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)企業(yè),它們?yōu)楸竟净蚱渌咎峁┸浖团c此相關(guān)的信息服務(wù)(張文忠,1999)[1]。Nachum和Keeble(2001)[2]的研究顯示在倫敦,多媒體產(chǎn)業(yè)在市中心一小塊地區(qū),即有名的索霍區(qū)(Soho)出現(xiàn)了驚人的地理集中現(xiàn)象。在東京,信息服務(wù)業(yè)在都市區(qū)內(nèi)部集聚的現(xiàn)象也比較明顯。20世紀(jì)90年代初東京信息服務(wù)業(yè)銷(xiāo)售額占全國(guó)的1/2強(qiáng),規(guī)模達(dá)到400多億美元,企業(yè)數(shù)占國(guó)內(nèi)行業(yè)比例達(dá)30%以上,經(jīng)濟(jì)地位十分突出[3]。Searle和valence(2005)[4]發(fā)現(xiàn)大都市區(qū)的核心區(qū)域成為澳大利亞悉尼多媒體企業(yè)集中分布的地方。

    國(guó)內(nèi)對(duì)信息服務(wù)業(yè)空間分布的研究主要集中在廣州、北京、南京等地。閆小培(1998)[5]研究廣州信息產(chǎn)業(yè)的空間分布,認(rèn)為信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)遵循由市中心向外擴(kuò)散的規(guī)律,而且在新區(qū)表現(xiàn)出集中布局的區(qū)位趨勢(shì),但城市中心區(qū)特別是CBD仍然是信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的首選區(qū)位。廣州信息密集服務(wù)業(yè)比較發(fā)達(dá)的20多個(gè)街區(qū)絕大部分集中在珠江以北的核心區(qū)和內(nèi)層區(qū),多核集聚發(fā)展的特征十分顯著(閆小培,1999a)[6]。甄峰等(2008)[7]分析南京城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間變化,發(fā)現(xiàn)南京信息服務(wù)業(yè)的集聚區(qū)域是主城區(qū)的新街口、珠江路及南京大學(xué)、東南大學(xué)、南京工業(yè)大學(xué)一帶。

    根據(jù)上述文獻(xiàn)研究結(jié)果,提出下列假設(shè):

    假設(shè)1:福建省信息服務(wù)企業(yè)越靠近城市中心區(qū),企業(yè)數(shù)量越多。

    假設(shè)2:福建省信息服務(wù)企業(yè)并未出現(xiàn)郊區(qū)化傾向。

    信息服務(wù)企業(yè)也有較明顯的鄰近大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)的傾向,鄰近大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)成為很多高科技企業(yè)的區(qū)位策略,例如美國(guó)的硅谷和128公路、我國(guó)臺(tái)灣的新竹科技園區(qū)以及北京的中關(guān)村等。Quince和Partners(1985)[8]是比較早地研究科技企業(yè)選擇鄰近大學(xué)的學(xué)者,他們發(fā)現(xiàn)高科技產(chǎn)業(yè)集聚在劍橋大學(xué)附近,稱(chēng)之為“劍橋現(xiàn)象”。Audretsch和Feldman(1999)[9]考察了創(chuàng)新活動(dòng)的空間分布和生產(chǎn)的地理集中,他們發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新活動(dòng)更容易發(fā)生在毗鄰知識(shí)源的地方,這些地方是大學(xué)實(shí)驗(yàn)室、公司的研發(fā)部門(mén),或者是接近身上擁有知識(shí)的熟練工人。已經(jīng)有證據(jù)表明集群的發(fā)展受研究型大學(xué)的影響(Feldman,2000)[10]。國(guó)外的學(xué)者們還發(fā)現(xiàn)鄰近大學(xué)對(duì)科技型的初創(chuàng)企業(yè)更有利。Audretsch等(2005)[11]認(rèn)為科技型的初創(chuàng)企業(yè)有很高的鄰近大學(xué)的區(qū)位傾向,其主要?jiǎng)右蚴菫榱双@得大學(xué)的知識(shí)溢出。和已創(chuàng)立的高科技企業(yè)相比,對(duì)年輕的新公司來(lái)說(shuō)更重要的是鄰近大學(xué)以得到大學(xué)的技術(shù)支持(Audretsch和Thurik,2001)[12]。這是因?yàn)樾缕髽I(yè)更需要由其他企業(yè)或大學(xué)所生產(chǎn)的外部知識(shí)(Link和Scott,2003[13];Hall et al.,2003[14])。

    國(guó)內(nèi)對(duì)信息服務(wù)業(yè)鄰近大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)的研究主要是針對(duì)廣州、上海、北京、南京等大城市。閆小培(1999b)[15]發(fā)現(xiàn)廣州信息密集服務(wù)業(yè)集中在天河區(qū),轄區(qū)內(nèi)有21所大專(zhuān)院校,40多個(gè)研究所,這些高校和研究所構(gòu)成高水平研究與開(kāi)發(fā)能力的新型智力資源集中區(qū),是廣東省智力最密集的區(qū)域,成為技術(shù)創(chuàng)新源。陳秀山、邵輝(2007)[16]研究發(fā)現(xiàn)北京信息咨詢(xún)類(lèi)服務(wù)業(yè)集中在東部的朝陽(yáng)CBD方向,而計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)在北部和西部的高校密集區(qū)分布。計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)較為集中的是城市中心區(qū)外圍的海淀區(qū),這里高??蒲袡C(jī)構(gòu)密集,為計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)發(fā)展提供了良好的基礎(chǔ)。根據(jù)上述研究結(jié)果,提出以下假設(shè):

    假設(shè)3:鄰近大學(xué)是福建省信息服務(wù)企業(yè)的區(qū)位策略之一。

    假設(shè)4:鄰近研究機(jī)構(gòu)成為福建省信息服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的重要因素。

    企業(yè)的地理鄰近使知識(shí)和信息在上下游企業(yè)間傳遞和使用,它們之間的合作變得更容易、更方便,營(yíng)造了良好的創(chuàng)新氛圍從而吸引其他企業(yè)向某一集聚地靠攏。在某種意義上說(shuō),這些企業(yè)已經(jīng)是創(chuàng)新系統(tǒng)中的某一個(gè)環(huán)節(jié),是創(chuàng)新系統(tǒng)的重要組成部分。Saxenian(1996)[17]比較了美國(guó)硅谷和128號(hào)公路這兩個(gè)技術(shù)領(lǐng)先地區(qū)的信息產(chǎn)業(yè)集群,她認(rèn)為地理鄰近促進(jìn)了企業(yè)間重復(fù)的、面對(duì)面交流,這種交流促進(jìn)了現(xiàn)代快節(jié)奏的技術(shù)產(chǎn)業(yè)所需要的競(jìng)爭(zhēng)和合作的融合。

    獲得相關(guān)企業(yè)或機(jī)構(gòu)的知識(shí)溢出,獲得正的空間外部性也是企業(yè)集聚的主要?jiǎng)右蛑?。Daniels(1985)[18]對(duì)服務(wù)區(qū)位的解釋中強(qiáng)調(diào)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對(duì)知識(shí)和信息的高度依賴(lài),信息圍繞著服務(wù)需求并在服務(wù)活動(dòng)中被交換。Pinch和Henry(1999)[19]則指出知識(shí)密集型集聚現(xiàn)象的持續(xù)增長(zhǎng)主要源于這類(lèi)企業(yè)較易獲取本地化的隱性知識(shí)以及溢出的知識(shí)。Dahl和Pedersen(2004)[20]對(duì)丹麥無(wú)線通訊集群的研究表明,集群企業(yè)知識(shí)傳播的重要渠道之一是集群中企業(yè)的員工之間的非正式聯(lián)系或交流,集群中企業(yè)的工程師之間通過(guò)非正式聯(lián)系形成了相當(dāng)有價(jià)值的知識(shí)傳播。地理鄰近使集群中的企業(yè)獲得知識(shí)和信息的成本下降了,隱性知識(shí)的傳遞變得更加容易和快捷。這些隱性知識(shí)傳播有助于營(yíng)造創(chuàng)新氛圍并深深地根植于當(dāng)?shù)氐奈幕⑸鐣?huì)關(guān)系之中,而且具有不易模仿的特性,集聚地之外的企業(yè)很難仿效。

    由此可見(jiàn),鄰近同行業(yè)企業(yè)或其他相關(guān)企業(yè)對(duì)于企業(yè)間的交流與合作是至關(guān)重要的,特別是高科技中小企業(yè)在信息、技術(shù)、人才、資金等方面都比較缺乏,鄰近相關(guān)企業(yè)成為其獲得知識(shí)溢出、選擇合作伙伴的重要考慮因素,這種企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的區(qū)域集中度較高。根據(jù)上述文獻(xiàn)回顧及分析,提出以下假設(shè):

    假設(shè)5:鄰近同行業(yè)代表性企業(yè)是福建省信息服務(wù)企業(yè)集聚的重要區(qū)位因子。

    假設(shè)6:向企業(yè)眾多的開(kāi)發(fā)區(qū)集中,成為福建省信息服務(wù)企業(yè)集聚的重要?jiǎng)右颉?/p>

    三、研究設(shè)計(jì)

    (一)空間尺度

    空間尺度較大的研究中,城市只能表現(xiàn)為一個(gè)點(diǎn),表達(dá)與之相關(guān)的屬性是相當(dāng)有限的。在較大空間尺度上,如針對(duì)城市或者某個(gè)區(qū)域,其內(nèi)部發(fā)展并非同質(zhì),全局上的衡量往往掩蓋了空間內(nèi)部的差異(Fotheringham,1997[21],1999[22])。當(dāng)比例尺增大到一定程度,也就是空間單元足夠小時(shí),所能揭示的內(nèi)容、屬性會(huì)越來(lái)越豐富。近年來(lái),越來(lái)越多的學(xué)者采用更小的地理單元研究集聚,例如,Rosenthal和Strange(2003)[23]用郵政編碼區(qū)層次的數(shù)據(jù)驗(yàn)證集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。Ar?zaghi和Henderson(2006)[24]用紐約市曼哈頓地區(qū)每100m× 100m柵格這樣更小的空間單元研究曼哈頓廣告代理業(yè)集群的空間分布狀況。路江涌、陶志剛(2006)[25]比較省、市、縣和郵政編碼區(qū)域四個(gè)層次中我國(guó)制造業(yè)的區(qū)域集聚系數(shù),他們發(fā)現(xiàn)空間單元越小,區(qū)域集聚程度也越小。陳良文等(2008)[26]以街道為空間單元進(jìn)行微觀尺度的分析,研究北京市經(jīng)濟(jì)集聚密度與勞動(dòng)生產(chǎn)率差異。楊振山、蔡建明等(2009)[27]在郵政分區(qū)的水平上分析1949年以來(lái)北京市的經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展模式。

    郵政編碼區(qū)的數(shù)據(jù)從地理屬性上講,是一種按面域統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù),適合于用來(lái)表示面域內(nèi)個(gè)體的數(shù)量或密度。這種情況下,統(tǒng)計(jì)的數(shù)值是對(duì)整個(gè)面域而言,而不是指面域中的某一點(diǎn)、某一位置的數(shù)值。如果要統(tǒng)計(jì)的要素已經(jīng)具有面域的編碼,只需對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可,在應(yīng)用GIS過(guò)程中無(wú)須通過(guò)疊置操作(吳升等,2004)[28]。如果空間單元范圍較大,不能反映福建省內(nèi)部信息服務(wù)業(yè)的實(shí)際空間特征,無(wú)法更細(xì)致地刻畫(huà)福建省信息服務(wù)業(yè)集聚的區(qū)位影響因素。因此,本文選擇區(qū)(縣)為空間單元分析福建省信息服務(wù)業(yè)的空間分布狀況;以郵政編碼區(qū)為空間單元,考察影響福建省信息服務(wù)企業(yè)集聚的區(qū)位選擇特性。

    (二)指標(biāo)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來(lái)源

    福建省的郵政編碼數(shù)為1076個(gè),郵政編碼區(qū)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家郵政局的《中國(guó)地址郵政編碼大全》。將福建省1076個(gè)郵編區(qū)分成三個(gè)圈層,城市中心區(qū)、近郊區(qū)和遠(yuǎn)郊區(qū)。城市中心區(qū)一般是指人口相對(duì)周邊集中,經(jīng)濟(jì)和商業(yè)相對(duì)周邊發(fā)展的市區(qū)地帶。本文的城市中心區(qū)是指城市行政部門(mén)所在地或者商業(yè)比較發(fā)達(dá)集中的地帶。將城市中心區(qū)周邊的區(qū)域和縣級(jí)市行政部門(mén)所在地等定義為近郊區(qū),其他區(qū)域?yàn)檫h(yuǎn)郊區(qū)。城市中心區(qū)用CITY表示,將其所在的郵編區(qū)賦值為1,其他區(qū)域?yàn)?;遠(yuǎn)郊區(qū)所在的郵編區(qū)用SUB表示,賦值為1,其他區(qū)域?yàn)?,CITY、SUB為虛擬變量,也是區(qū)位變量。

    大學(xué)樣本來(lái)自福建省高校招生信息網(wǎng),選取的樣本包括福建省本科院校及高職院校,總計(jì)78所,用U表示,涉及39個(gè)郵編區(qū)。本文選取的科研機(jī)構(gòu)包括自然科學(xué)研究機(jī)構(gòu)和社會(huì)科學(xué)研究機(jī)構(gòu),共有133所,用SCI表示,涉及46個(gè)郵編區(qū)。福建省科研機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源于《福建省電信大黃頁(yè)2010》。

    福建省同行業(yè)代表性企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源于福建信息產(chǎn)業(yè)廳網(wǎng)站,根據(jù)福建省信息化局官網(wǎng)上公布的企業(yè)名錄,對(duì)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重大影響的企業(yè)如冠捷電子、三五互聯(lián)、榕基軟件、派克斯、萊茵科技、新大陸等75家企業(yè)作為本文的樣本數(shù)據(jù),涉及25個(gè)郵編區(qū),用FIRM表示。福建省開(kāi)發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)來(lái)源于《福建省電信大黃頁(yè)2010》,剔除掉某些與信息服務(wù)業(yè)相關(guān)性不強(qiáng)的開(kāi)發(fā)區(qū)如各個(gè)地區(qū)的旅游開(kāi)發(fā)區(qū),得到69個(gè)樣本,涉及60個(gè)郵編區(qū),用ZONE表示。

    信息服務(wù)企業(yè)樣本的數(shù)據(jù)來(lái)源于截至2010年底的福建省工商局統(tǒng)計(jì)信息。由于《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》(GB/ T4754-2002)中沒(méi)有信息服務(wù)業(yè)的分類(lèi),筆者用信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)代表信息服務(wù)業(yè)。該行業(yè)包括電信和其他信息傳輸服務(wù)業(yè)、計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)和軟件業(yè)(分類(lèi)代號(hào)分別是60、61、62)。在電信和其他信息傳輸服務(wù)業(yè)中重點(diǎn)分析三位數(shù)行業(yè)中的互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)(602),最終確定本文研究的三個(gè)子行業(yè)是計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)、軟件服務(wù)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)。通過(guò)數(shù)據(jù)補(bǔ)缺、篩選、校對(duì)、分類(lèi)和整理,去掉數(shù)據(jù)缺失的樣本,整理出福建省信息服務(wù)企業(yè)樣本共5385個(gè),其中計(jì)算機(jī)服務(wù)企業(yè)樣本3161個(gè),互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)企業(yè)樣本1331個(gè),軟件服務(wù)企業(yè)樣本893個(gè)。

    (三)計(jì)數(shù)模型的選擇

    用郵編區(qū)內(nèi)企業(yè)個(gè)數(shù)代表集聚水平的高低,以此作為因變量。由于因變量是離散的整數(shù),取值為零的個(gè)數(shù)較多,考慮使用計(jì)數(shù)模型中使用較廣泛的泊松模型。Wu(1999)[29]用此模型研究外資企業(yè)在廣州的區(qū)位選擇;Figueiredo(2002)[30]利用該模型研究美國(guó)制造業(yè)在縣一級(jí)的區(qū)位選擇;張華等(2007)[31]用該模型研究區(qū)位通達(dá)性與在京外資企業(yè)的區(qū)位選擇。但是,張華等(2007)并未對(duì)是否適用泊松模型作進(jìn)一步的驗(yàn)證。輔助回歸中的α值可以衡量條件方差超出條件均值的程度,表3和表4下方報(bào)告的輔助回歸中α值及相關(guān)統(tǒng)計(jì)量的估計(jì)結(jié)果顯示,α值明顯地大于零,泊松模型中條件方差和條件均值相等的條件不能滿足,改用負(fù)二項(xiàng)分布的QML估計(jì)可以得到參數(shù)的準(zhǔn)-極大似然估計(jì)。

    四、福建省信息服務(wù)業(yè)的空間分布狀況

    以福建省86個(gè)區(qū)縣為空間單元,從全行業(yè)的分布情況看,福州市信息服務(wù)企業(yè)所占比重高達(dá)39.4%,廈門(mén)市所占比重達(dá)28.4%,泉州市所占比重為18.2%。信息服務(wù)業(yè)及其子行業(yè)的主要集聚點(diǎn)呈現(xiàn)以福州鼓樓區(qū)和廈門(mén)思明區(qū)為中心的南北“雙核”分布格局。

    取企業(yè)數(shù)量排序前十名的區(qū)縣進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,由表1和表2可知,福建省信息服務(wù)業(yè)、軟件服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)、計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)排名前十的區(qū)縣的企業(yè)數(shù)總和占全省該行業(yè)總企業(yè)數(shù)的比例均超過(guò)75%。就信息服務(wù)業(yè)整體而言,主要集聚在廈門(mén)和福州,這兩個(gè)市的企業(yè)數(shù)占全省企業(yè)數(shù)的比例達(dá)到67.8%,出現(xiàn)了區(qū)域性集聚的特征。軟件服務(wù)業(yè)的主要集聚地是福州,在前十名所占比例達(dá)到35.9%,在全省所占的比例達(dá)到39.1%;其次是廈門(mén),在全省所占的比例達(dá)到32.6%。互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)的主要集聚地是廈門(mén),在前十名所占比例達(dá)到38.6%,在全省所占的比例高達(dá)41.8%;其次是福州,在全省所占的比例達(dá)到25.3%;泉州互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)企業(yè)數(shù)所占的比重也較高,在全省所占的比例達(dá)到16.4%。計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)的主要集聚地是福州,在前十名所占比例超過(guò)40%,在全省所占的比例更是高達(dá)45.6%;其次是廈門(mén),在全省所占的比例達(dá)到21.5%。這表明,福建省信息服務(wù)業(yè)及其子行業(yè)的空間分布均出現(xiàn)明顯的集聚特征。

    表1 信息服務(wù)業(yè)與軟件服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)量排名前十的區(qū)(縣)情況

    表2 互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)和軟件服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)量排名前十的區(qū)(縣)情況

    五、實(shí)證結(jié)果及分析

    在實(shí)證分析中,以區(qū)(縣)和郵編區(qū)為空間單元分別考察信息服務(wù)企業(yè)區(qū)位選擇策略對(duì)集聚的影響,并對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行比較分析。表3列出了以86個(gè)區(qū)(縣)為空間單元的估計(jì)結(jié)果。

    由表3可以看出,CITY在全行業(yè)及三個(gè)子行業(yè)的系數(shù)值較大且極高度顯著,表明信息服務(wù)業(yè)選擇城市中心區(qū)域作為辦公所在地,其中,軟件服務(wù)業(yè)選擇城市中心區(qū)的區(qū)位傾向更顯著,假設(shè)1得以驗(yàn)證。SUB的系數(shù)值都為負(fù)值,在全行業(yè)的估計(jì)結(jié)果中是極高度顯著的,在計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)中的估計(jì)結(jié)果中是高度顯著的,說(shuō)明全行業(yè)企業(yè)和計(jì)算機(jī)服務(wù)企業(yè)選擇偏離遠(yuǎn)郊區(qū)的區(qū)位,而另外兩個(gè)子行業(yè)的估計(jì)結(jié)果則不顯著。假設(shè)2得以驗(yàn)證的同時(shí)再次驗(yàn)證了假設(shè)1。

    在以區(qū)(縣)為空間單元的估計(jì)結(jié)果中,U的系數(shù)值均是不顯著的,由此可見(jiàn),全行業(yè)及三個(gè)子行業(yè)的企業(yè)并沒(méi)有選擇鄰近大學(xué)的區(qū)域??赡苁强臻g單元較大,無(wú)法細(xì)致地描述信息服務(wù)業(yè)的區(qū)位傾向性。假設(shè)3無(wú)法得到驗(yàn)證。除了互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè),SCI的估計(jì)結(jié)果是顯著的,其中計(jì)算機(jī)服務(wù)企業(yè)的系數(shù)值更大,意味著這類(lèi)企業(yè)鄰近科研機(jī)構(gòu)的區(qū)位指向性更明顯。假設(shè)4得到部分驗(yàn)證。

    FIRM在互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)的估計(jì)結(jié)果中系數(shù)值最大且極高度顯著,其次是軟件服務(wù)業(yè),表明信息產(chǎn)業(yè)中代表性企業(yè)有一定的示范作用,吸引同行業(yè)的企業(yè)進(jìn)駐它們所處的區(qū)域,其中互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)企業(yè)的區(qū)位選擇受代表性企業(yè)影響更大。但是,同行業(yè)代表性企業(yè)對(duì)全行業(yè)和計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)的影響并不顯著。假設(shè)5得到部分驗(yàn)證。除了軟件服務(wù)業(yè)之外,ZONE的系數(shù)值都是高度顯著的,表明互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇過(guò)程中更愿意鄰近企業(yè)數(shù)量眾多的開(kāi)發(fā)區(qū),其次是計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)。假設(shè)6得到部分驗(yàn)證。

    表3 以區(qū)(縣)為空間單元區(qū)位策略對(duì)信息服務(wù)業(yè)集聚影響的QML估計(jì)

    表4列出了以1076個(gè)郵編區(qū)為空間單元的估計(jì)結(jié)果。除了U對(duì)軟件服務(wù)業(yè)的影響、SCI對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)的影響是不顯著的,其余估計(jì)結(jié)果都是極高度顯著的??梢?jiàn),空間單元較小,能夠更細(xì)致地刻畫(huà)出各個(gè)區(qū)位因子對(duì)信息服務(wù)業(yè)集聚的影響程度。從估計(jì)結(jié)果中可以總結(jié)出福建省信息服企業(yè)區(qū)位策略對(duì)行業(yè)集聚影響的幾個(gè)特征。

    一是出現(xiàn)了向城市中心區(qū)域集中的明顯態(tài)勢(shì)。CITY對(duì)軟件服務(wù)業(yè)的影響系數(shù)最大,其次是互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè),計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)選擇城市中心區(qū)的幾率更小一些。軟件服務(wù)業(yè)所需的辦公空間較小,租金成本較低,其辦公選址選擇更靠近中心市場(chǎng)的區(qū)域,城市中心區(qū)域有較好的基礎(chǔ)設(shè)施和環(huán)境條件,通達(dá)性好,方便客戶(hù)聯(lián)系,使企業(yè)容易接近客戶(hù),更能吸引信息服務(wù)企業(yè)進(jìn)駐。城市中心區(qū)域成為這類(lèi)企業(yè)的主要集聚地,還可能是由于區(qū)域形象較好,有助于提升企業(yè)的地位。這個(gè)結(jié)論和都市內(nèi)部信息服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的傾向相同(林善浪,張惠萍)[32]。

    SUB在全行業(yè)及各個(gè)子行業(yè)的估計(jì)結(jié)果都為負(fù)值,表明離遠(yuǎn)郊區(qū)越遠(yuǎn),企業(yè)的數(shù)量越多。其中,軟件服務(wù)業(yè)受到的影響更大一些,其次是計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè),它們更傾向于選擇偏離郊區(qū)的區(qū)位,也就是傾向于選擇鄰近城市中心區(qū),和表3的分析結(jié)果一致。假設(shè)1和假設(shè)2都得到驗(yàn)證。

    二是鄰近大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)所在的區(qū)域。在全行業(yè)的估計(jì)結(jié)果中可以看出,信息服務(wù)企業(yè)有顯著的鄰近大學(xué)的傾向。除了軟件服務(wù)業(yè)之外,U在其他三個(gè)估計(jì)結(jié)果的系數(shù)值為正值且極高度顯著,其中互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)和計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)選擇鄰近大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)的意愿更強(qiáng)烈一些,對(duì)于這兩類(lèi)知識(shí)源有更強(qiáng)的依賴(lài)。

    SCI對(duì)計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè)和軟件服務(wù)業(yè)的影響更顯著,在全行業(yè)的估計(jì)結(jié)果中也是極高度顯著的。比較特別的是互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)企業(yè)并沒(méi)有選擇鄰近科研機(jī)構(gòu)的區(qū)域,甚至是在偏離科研機(jī)構(gòu)的地方集中,其區(qū)位策略的選擇受到其他因素影響可能性更大一些。

    這類(lèi)企業(yè)為了獲得大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)的知識(shí)溢出,往往選擇在大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)密集的區(qū)域創(chuàng)辦企業(yè)以尋求技術(shù)支持。它們更看重大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)在技術(shù)上的專(zhuān)業(yè)指導(dǎo),希望在研發(fā)和技術(shù)人才的培養(yǎng)方面得到專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)的支持,而信息服務(wù)企業(yè)也有可能成為專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)科技成果轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新合作的平臺(tái),還有可能吸納專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)的人才。此外,大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)的科研人員創(chuàng)辦企業(yè),也可能選擇鄰近這些區(qū)域??傊?,這類(lèi)高科技企業(yè)希望分享大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)知識(shí)溢出所帶來(lái)的空間外部性,或者是與大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)合作推動(dòng)創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展,提高企業(yè)的研發(fā)水平。除了軟件服務(wù)業(yè)沒(méi)有顯著的鄰近大學(xué)傾向、互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)沒(méi)有選擇鄰近研究機(jī)構(gòu)之外,假設(shè)3和假設(shè)4得到驗(yàn)證。

    三是有非常顯著的鄰近同行業(yè)代表性企業(yè)和相關(guān)企業(yè)的區(qū)位傾向。從FIRM的系數(shù)值可以看出,軟件服務(wù)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)鄰近同行業(yè)知名代表性企業(yè)的意愿更強(qiáng)烈。同行業(yè)代表性企業(yè)在信息產(chǎn)業(yè)中地位較突出,其率先創(chuàng)新的技術(shù)成果可能會(huì)傳遞或者擴(kuò)散,對(duì)新企業(yè)可能起著積極的示范效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng)。因此,初創(chuàng)企業(yè)為了方便與同行業(yè)企業(yè)的交流與合作,會(huì)選擇鄰近這類(lèi)企業(yè)眾多的區(qū)域,以獲得正的空間外部性,進(jìn)而形成知識(shí)共享的合作機(jī)制。以此同時(shí),同行業(yè)企業(yè)的地理鄰近促進(jìn)了隱性知識(shí)的傳播,使該區(qū)域的創(chuàng)新氛圍更加濃厚,進(jìn)一步吸引其他企業(yè)進(jìn)駐。

    ZONE對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)的影響更顯著一些,其次是計(jì)算機(jī)服務(wù)業(yè),表明這兩個(gè)子行業(yè)對(duì)企業(yè)數(shù)量眾多的開(kāi)發(fā)區(qū)有較明顯的區(qū)位傾向。企業(yè)集中程度較高的開(kāi)發(fā)區(qū)對(duì)信息服務(wù)企業(yè)仍有吸引力,可能是因?yàn)檫x擇企業(yè)數(shù)量較多的區(qū)域方便了企業(yè)間的非正式交流和合作,可以享受集聚效應(yīng)帶來(lái)的積極影響。眾多企業(yè)在空間上毗鄰,使企業(yè)之間聯(lián)系、交流與合作的頻率增加,加大了企業(yè)之間信息交換和知識(shí)的轉(zhuǎn)移。而且,和眾多企業(yè)地理鄰近,有利于企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)、合作與融合,吸引更多的企業(yè)進(jìn)駐該區(qū)域。此外,開(kāi)發(fā)區(qū)通過(guò)實(shí)施投融資政策、稅收和廠房租賃等優(yōu)惠政策,可以降低企業(yè)生產(chǎn)成本,同時(shí)提供良好的基礎(chǔ)設(shè)施和優(yōu)質(zhì)的政府服務(wù),對(duì)信息服務(wù)企業(yè)具有很強(qiáng)的吸引作用。假設(shè)5和假設(shè)6都得到驗(yàn)證。

    表4 郵編區(qū)為空間單元區(qū)位策略對(duì)信息服務(wù)業(yè)集聚影響的QML估計(jì)

    六、結(jié)論與政策建議

    由以上分析可見(jiàn),以郵編區(qū)為空間單元,能夠更細(xì)致地描述信息服務(wù)企業(yè)區(qū)位策略對(duì)集聚的影響。福建省信息服務(wù)業(yè)主要集聚在城市中心區(qū)域,鄰近同行業(yè)代表性企業(yè)和企業(yè)眾多的開(kāi)發(fā)區(qū),鄰近大學(xué)和科研機(jī)構(gòu),并沒(méi)有出現(xiàn)明顯的郊區(qū)化傾向。軟件服務(wù)企業(yè)偏好城市中心區(qū)域,受同行業(yè)代表性企業(yè)的影響比較大。軟件服務(wù)業(yè)并沒(méi)有選擇鄰近大學(xué)的區(qū)域,是否選擇城市的中央商務(wù)區(qū)或者其他區(qū)域,有待進(jìn)一步考察?;ヂ?lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)有更強(qiáng)烈的鄰近大學(xué)的意愿,但卻不將科研機(jī)構(gòu)作為其區(qū)位選擇的主要因素,這類(lèi)企業(yè)是否考慮鄰近市場(chǎng)或者是其他因素,有待進(jìn)一步研究。

    與U、SCI相比較而言,F(xiàn)IRM和ZONE對(duì)企業(yè)區(qū)位選擇的影響程度更大一些。從某種程度上說(shuō),與大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)顯性知識(shí)的傳播相比,企業(yè)之間隱性知識(shí)的傳遞對(duì)于信息服務(wù)業(yè)這樣的高科技行業(yè)來(lái)說(shuō)更重要一些。距離縮短使主體間能更容易、更充分地進(jìn)行面對(duì)面交流,促進(jìn)隱性知識(shí)的轉(zhuǎn)移。距離越遠(yuǎn),知識(shí)的正外部性就越弱,隱性知識(shí)的轉(zhuǎn)移就變得更加困難。即使是顯性知識(shí)的使用和傳播上,距離也會(huì)產(chǎn)生重要影響,因?yàn)轱@性知識(shí)的解釋和吸收需要隱性知識(shí)和空間的鄰近(Howells J.,2002)[33]。

    鑒于以上研究,筆者提出以下政策建議。一是以福州、廈門(mén)的城市中心區(qū)域?yàn)楹诵?,由北至南在福州、泉州、廈門(mén)構(gòu)建軟件服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)帶。由于軟件服務(wù)業(yè)對(duì)城市中心區(qū)域有較強(qiáng)的區(qū)位指向性,偏好區(qū)域形象好的區(qū)位,因此,可以考慮在城市核心區(qū)及中心城區(qū)的外圍規(guī)劃軟件服務(wù)業(yè)集聚帶,使之能較好地體現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。二是積極推動(dòng)以廈門(mén)、福州為中心的互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)商圈的建設(shè),以這兩地為中心,通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)建立商脈網(wǎng)絡(luò)。同時(shí),由于泉州互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)企業(yè)在全省所占的比例較大,有必要扶持泉州互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)商圈的建設(shè)。三是培育福建省信息服務(wù)業(yè)的代表性企業(yè),使之成為信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“增長(zhǎng)極”,在空間上對(duì)其他企業(yè)產(chǎn)生示范效應(yīng),吸引其他企業(yè)進(jìn)駐該區(qū)域,推動(dòng)“增長(zhǎng)極”所在區(qū)域信息服務(wù)業(yè)快速增長(zhǎng)的同時(shí),可以帶動(dòng)相鄰地區(qū)該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。四是借鑒臺(tái)灣經(jīng)驗(yàn),積極承接臺(tái)灣信息服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)移,構(gòu)建海西區(qū)信息服務(wù)業(yè)的跨界生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而積極嵌入全球信息服務(wù)業(yè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)。

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    The Spatial Distribution,Location Strategy and Agglomeration of Information Service Industry——Taking Fujian Province as the Example

    ZHANG Hui-ping
    (Department of Economics,Minnan Normal University,Zhangzhou 363000,China)

    The paper elaborates that location strategy affects agglomeration of information service industry from the perspec?tives of nearby the source of knowledge,related companies and the city center area.Based on the analysis of the spatial distri?bution of information service industry in Fujian Province,taking 86 districts(counties) and 1076 postal code regions as spa?tial units,we apply negative binomial model to study that location strategy affects the agglomeration of the information service industry and three sub-sector industries.Our study indicates that smaller space units can depict the degree of impact more spe?cifically which the various location factors have on agglomeration of information service industry.Fujian information service firms are primarily located in central area in cities,and close to the representative enterprises in the same industry and Enter?prise Development Zone full of varieties of firms,universities and research institutions.There is no obvious tendency of subur?banization for them.

    information service industry;location strategy;spatial distribution;agglomeration;negative binomial model

    F062.5

    A

    1007-5097(2013)07-0079-06

    10.3969/j.issn.1007-5097.2013.07.018

    2012-04-04

    閩南師范大學(xué)新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目

    張惠萍(1972-),女,福建南靖人,副教授,博士,研究方向:服務(wù)業(yè)空間結(jié)構(gòu)。

    張 青]

    ●財(cái)經(jīng)透視

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