李爽 張永慶

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

關鍵詞：知識密集型服務業(yè);長三角地區(qū);空間集聚

一、文獻綜述

知識密集型服務業(yè)是發(fā)達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，較為權威的說法有：Miles等人認為，知識密集型服務業(yè)的內涵包括三個層次：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)定制的服務或產品解決方案以滿足客戶的需求[3]。

不同地理位置與行業(yè)內的KIBS集聚度表現也有不同。國內學者方遠平等發(fā)現，我國城市群KIBS集聚度在空間布局上呈現出非均衡現象[4]。史安娜等通過構建知識密集型服務業(yè)集聚度指標體系，發(fā)現長三角地區(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、研究方法和數據

（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，∑iXij表示i城所有行業(yè)總就業(yè)人數，∑jXij表示區(qū)域j行業(yè)就業(yè)人數，∑i∑jXij表示區(qū)域所有行業(yè)總就業(yè)人數。LQ的數值大于1，表示知識密集型服務業(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）數據來源

本文采用Miles等人對知識密集型服務業(yè)的界定，即認為KIBS是指組織和公司高度依賴于專門領域的專業(yè)性知識和技術，向社會提供知識和技術密集的產品或服務。本文分析的知識密集型服務業(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)服務業(yè)，科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)四個行業(yè)，選用長三角地區(qū)26個地級市就業(yè)人數來計算區(qū)位熵指標，所用數據來自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)計局網站。

三、長三角地區(qū)知識密集型服務業(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162.86%，其中信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)的增長率高達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)人數的增長顯著，增長率高達163.13%，遠遠超過了制造業(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?？茖W研究、技術服務和地質勘查業(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)達城市，表明該行業(yè)對于技術的專業(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，呈現出高度集聚的是經濟較為不發(fā)達的鹽城和池州，這是由于不適度的集聚會對經濟產生負效應[6]。信息計算機服務業(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，計算機服務業(yè)人才由分散轉變?yōu)楦叨燃性诖笮统鞘?。租賃及商業(yè)服務業(yè)LQ>1的城市一直較穩(wěn)定，上海一直位居第一（見表3）。

四、總結建議

在知識密集型服務業(yè)集聚政策的制定上，應對于不同的行業(yè)有針對性地制定相應的發(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，應根據行業(yè)的特點，制定相應的政策，促進不同行業(yè)的發(fā)展。

參考文獻：

[1]? Miles I.，Kastrinos N.，Flanagan 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]? 方遠平，唐瑤，陳宏洋，等.中國城市群知識密集型服務業(yè)集聚與經濟增長關系研究——基于動態(tài)面板數據的GMM方法[J].經濟問題探索，2018，（2）：85-93.

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

[6]? 萬麗娟，楊艷琳，尹希果.知識密集型服務業(yè)集聚對經濟增長的影響研究[J].重慶大學學報：社會科學版，2016，（2）：32-38.