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    長三角地區(qū)知識密集型服務(wù)業(yè)集聚特征研究

    2020-01-06 03:48李爽張永慶
    經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2020年34期
    關(guān)鍵詞:長三角地區(qū)

    李爽 張永慶

    摘 要:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級要求我國加快發(fā)展知識密集型服務(wù)業(yè)。以長三角地區(qū)知識密集型服務(wù)業(yè)為研究對象,采用區(qū)位熵指標(biāo)對2005—2018年長三角地區(qū)知識密集型服務(wù)業(yè)空間集聚程度進行測算,根據(jù)結(jié)果制作了長三角地區(qū)知識密集型服務(wù)業(yè)的集聚地圖,發(fā)現(xiàn)金融業(yè)整體發(fā)展較好,信息計算機服務(wù)業(yè)從多核態(tài)勢轉(zhuǎn)向以上海、南京等城市為中心的集中態(tài)勢,并在此基礎(chǔ)上給出應(yīng)該因地制宜,針對不同行業(yè)制定有效的發(fā)展政策的建議。

    關(guān)鍵詞:知識密集型服務(wù)業(yè);長三角地區(qū);空間集聚

    一、文獻(xiàn)綜述

    知識密集型服務(wù)業(yè)是發(fā)達(dá)國家和國際組織在研究和統(tǒng)計上廣泛采用的一個概念。在國外研究中,較為權(quán)威的說法有:Miles等人認(rèn)為,知識密集型服務(wù)業(yè)的內(nèi)涵包括三個層次:從事KIBS(Knowledge-intensive business service)或者本身就是信息和知識的主要來源;KIBS依賴于專業(yè)知識;KIBS具有競爭重要性,主要提供給企業(yè)[1]。Den Hertog給出了一個更為精確的定義,即KIBS是那些高度依賴專業(yè)知識的私人公司[2]。Bettencourt等人將KIBS定義為主要增值活動包括積累、創(chuàng)造或傳播知識的企業(yè),目的是開發(fā)定制的服務(wù)或產(chǎn)品解決方案以滿足客戶的需求[3]。

    不同地理位置與行業(yè)內(nèi)的KIBS集聚度表現(xiàn)也有不同。國內(nèi)學(xué)者方遠(yuǎn)平等發(fā)現(xiàn),我國城市群KIBS集聚度在空間布局上呈現(xiàn)出非均衡現(xiàn)象[4]。史安娜等通過構(gòu)建知識密集型服務(wù)業(yè)集聚度指標(biāo)體系,發(fā)現(xiàn)長三角地區(qū)KIBS集聚由以上海為核心的單核態(tài)勢演變?yōu)槎嗪说木奂瘧B(tài)勢[5]。

    二、研究方法和數(shù)據(jù)

    (一)研究方法

    區(qū)位熵衡量某一區(qū)域要素的空間分布情況,反映某一產(chǎn)業(yè)部門的專業(yè)化程度,以及某一區(qū)域在高層次區(qū)域的地位和作用,公式如下:

    式中,LQ表示區(qū)位熵,Xij表示i城市j行業(yè)就業(yè)人數(shù),∑iXij表示i城所有行業(yè)總就業(yè)人數(shù),∑jXij表示區(qū)域j行業(yè)就業(yè)人數(shù),∑i∑jXij表示區(qū)域所有行業(yè)總就業(yè)人數(shù)。LQ的數(shù)值大于1,表示知識密集型服務(wù)業(yè)在i城市集聚程度較高,競爭力較強;反之集聚度低,競爭力較弱。

    (二)數(shù)據(jù)來源

    本文采用Miles等人對知識密集型服務(wù)業(yè)的界定,即認(rèn)為KIBS是指組織和公司高度依賴于專門領(lǐng)域的專業(yè)性知識和技術(shù),向社會提供知識和技術(shù)密集的產(chǎn)品或服務(wù)。本文分析的知識密集型服務(wù)業(yè)主要包括信息傳輸、計算機和軟件業(yè)、金融業(yè)、租賃和商業(yè)服務(wù)業(yè),科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)四個行業(yè),選用長三角地區(qū)26個地級市就業(yè)人數(shù)來計算區(qū)位熵指標(biāo),所用數(shù)據(jù)來自2005—2018年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和長三角地區(qū)各地級市統(tǒng)計局網(wǎng)站。

    三、長三角地區(qū)知識密集型服務(wù)業(yè)集聚水平分析

    (一)整體發(fā)展態(tài)勢

    長三角地區(qū)KIBS整體發(fā)展迅速,KIBS就業(yè)人數(shù)近十年來迅速增長,從2005年148.34萬人到2018年389.93萬人,增長率高達(dá)162.86%,其中信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)的增長率高達(dá)423.13%,發(fā)展最為迅速(如下頁表1所示)。

    從下頁表2不難看出,2015—2018年間長三角地區(qū)KIBS就業(yè)人數(shù)的增長顯著,增長率高達(dá)163.13%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了制造業(yè)的增長率。這表明在制造業(yè)迅猛發(fā)展的同時,對知識密集型服務(wù)業(yè)的需求也是不斷上升的。

    (二)基于區(qū)位熵的長三角地區(qū)KIBS集聚水平分析

    長三角地區(qū)KIBS服務(wù)業(yè)在不同行業(yè)和空間上均反映出差異性,本文計算了2005—2018年四個行業(yè)的區(qū)位熵。由于篇幅所限,利用Geoda軟件繪制出表現(xiàn)2018年長三角地區(qū)各城市KIBS集聚度地圖(如本文圖中所示)。總體來看,金融業(yè)LQ>1的城市最多,表明長三角地區(qū)整體的金融專業(yè)化程度和空間集中特征最為明顯。科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)LQ>1的城市總體較少,并集中在上海、南京、杭州這樣的人才高度集中的發(fā)達(dá)城市,表明該行業(yè)對于技術(shù)的專業(yè)度要求很高。其中,2005年金融業(yè)LQ>1的城市有14個,到了2018年減少為11個,呈現(xiàn)出高度集聚的是經(jīng)濟較為不發(fā)達(dá)的鹽城和池州,這是由于不適度的集聚會對經(jīng)濟產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)[6]。信息計算機服務(wù)業(yè)LQ>1的城市從2005年的8個減少到了2018年的3個,即上海、南京和杭州。這表明近年來,計算機服務(wù)業(yè)人才由分散轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨燃性诖笮统鞘小W赓U及商業(yè)服務(wù)業(yè)LQ>1的城市一直較穩(wěn)定,上海一直位居第一(見表3)。

    四、總結(jié)建議

    在知識密集型服務(wù)業(yè)集聚政策的制定上,應(yīng)對于不同的行業(yè)有針對性地制定相應(yīng)的發(fā)展政策,例如金融業(yè)的程度良好,發(fā)展比較成熟,信息計算機服務(wù)業(yè)由于處于新興起階段,聚集度低,發(fā)展過程往往需要從集中態(tài)勢走向均勻分布。所以,應(yīng)根據(jù)行業(yè)的特點,制定相應(yīng)的政策,促進不同行業(yè)的發(fā)展。

    參考文獻(xiàn):

    [1]? Miles I.,Kastrinos N.,F(xiàn)lanagan K.,Bilderbeek R.,Den Hertog P.,Huntink W.,Bouman M.Knowledge-intensive business services[J].EIMS publication,1995,(15):25-90.

    [2]? Hertog,Pim den.Knowledge-intensive business services as co-producers of innovation[J].International journal of innovation management,2000,(4):491-528.

    [3]? Bettencourt Lance A.,et al.Client co-production in knowledge-intensive business services[J].California management review,44.4 (2002):100-128.

    [4]? 方遠(yuǎn)平,唐瑤,陳宏洋,等.中國城市群知識密集型服務(wù)業(yè)集聚與經(jīng)濟增長關(guān)系研究——基于動態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM方法[J].經(jīng)濟問題探索,2018,(2):85-93.

    [5]? 史安娜,劉海榮.長三角城市群知識密集型服務(wù)業(yè)的空間極化與輻射分析[J].河海大學(xué)學(xué)報:哲學(xué)社會科學(xué)版,2019,(3):29-36+106.

    [6]? 萬麗娟,楊艷琳,尹希果.知識密集型服務(wù)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長的影響研究[J].重慶大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版,2016,(2):32-38.

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