張惠萍

（閩南師范大學 經(jīng)濟學系，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 經(jīng)濟學系，福建 漳州 363000）

文章以福建省為例，從鄰近知識源、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個區(qū)（縣）和1076個郵編區(qū)為空間單元，應(yīng)用負二項分布模型研究區(qū)位策略對信息服務(wù)業(yè)和三個子行業(yè)企業(yè)集聚的影響。研究發(fā)現(xiàn)，空間單元變小，能夠更細致地刻畫出各個區(qū)位因子對信息服務(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)眾多的開發(fā)區(qū)，鄰近大學和科研機構(gòu)，并沒有出現(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；負二項分布

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)，對信息進行生產(chǎn)、收集、處理、輸送、存儲、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)性較強的產(chǎn)業(yè)之一。

信息服務(wù)業(yè)在發(fā)達國家國民經(jīng)濟中所占的比重越來越大，已超過了信息產(chǎn)品制造業(yè)。美國硅谷、舊金山、馬里蘭州米德堡、波士頓128號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。班加羅爾被稱之為印度的“硅谷”，其軟件業(yè)相當發(fā)達，三分之一強的IT行業(yè)人員集中在這個城市。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。

在我國信息服務(wù)業(yè)的發(fā)展過程中，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)部公布的首批國家電子信息產(chǎn)業(yè)基地全部分布在長三角、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個城市和地區(qū)。臺灣的信息服務(wù)業(yè)發(fā)展水平走在世界前列，其中新竹科學園區(qū)、臺南科學工業(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，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。

面對國內(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，理論界對制造業(yè)集聚的研究比較深入，對服務(wù)業(yè)集聚特別是信息服務(wù)業(yè)這類新興服務(wù)業(yè)空間結(jié)構(gòu)及集聚機理的研究尚不深入，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)地理學的研究。分析這些問題還有助于進行科學的產(chǎn)業(yè)布局，對（第27卷第07期）（Vol.27，No.07）相關(guān)決策部門有一定的借鑒價值。

通過對福建省信息服務(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？本文試圖從這個角度入手，研究以下幾個問題：在理論分析之后，以福建省86個區(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個郵編區(qū)為空間單元，運用負二項分布模型考察區(qū)位策略如何影響信息服務(wù)企業(yè)集聚并進行比較分析；進一步地，探討信息服務(wù)業(yè)三個子行業(yè)區(qū)位策略對集聚的影響及其差異，并通過實證分析驗證提出的觀點。

二、文獻回顧和研究假設(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90年代初東京信息服務(wù)業(yè)銷售額占全國的1/2強，規(guī)模達到400多億美元，企業(yè)數(shù)占國內(nèi)行業(yè)比例達30%以上，經(jīng)濟地位十分突出［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。

國內(nèi)對信息服務(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，認為信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)遵循由市中心向外擴散的規(guī)律，而且在新區(qū)表現(xiàn)出集中布局的區(qū)位趨勢，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)達的20多個街區(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、東南大學、南京工業(yè)大學一帶。

根據(jù)上述文獻研究結(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或研究機構(gòu)的傾向，鄰近大學或研究機構(gòu)成為很多高科技企業(yè)的區(qū)位策略，例如美國的硅谷和128公路、我國臺灣的新竹科技園區(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)選擇鄰近大學的學者，他們發(fā)現(xiàn)高科技產(chǎn)業(yè)集聚在劍橋大學附近，稱之為“劍橋現(xiàn)象”。Audretsch和Feldman（1999）［9］考察了創(chuàng)新活動的空間分布和生產(chǎn)的地理集中，他們發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新活動更容易發(fā)生在毗鄰知識源的地方，這些地方是大學實驗室、公司的研發(fā)部門，或者是接近身上擁有知識的熟練工人。已經(jīng)有證據(jù)表明集群的發(fā)展受研究型大學的影響（Feldman，2000）［10］。國外的學者們還發(fā)現(xiàn)鄰近大學對科技型的初創(chuàng)企業(yè)更有利。Audretsch等（2005）［11］認為科技型的初創(chuàng)企業(yè)有很高的鄰近大學的區(qū)位傾向，其主要動因是為了獲得大學的知識溢出。和已創(chuàng)立的高科技企業(yè)相比，對年輕的新公司來說更重要的是鄰近大學以得到大學的技術(shù)支持（Audretsch和Thurik，2001）［12］。這是因為新企業(yè)更需要由其他企業(yè)或大學所生產(chǎn)的外部知識（Link和Scott，2003［13］；Hall et al.，2003［14］）。

國內(nèi)對信息服務(wù)業(yè)鄰近大學或研究機構(gòu)的研究主要是針對廣州、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所大專院校，40多個研究所，這些高校和研究所構(gòu)成高水平研究與開發(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)北京信息咨詢類服務(wù)業(yè)集中在東部的朝陽CBD方向，而計算機服務(wù)業(yè)在北部和西部的高校密集區(qū)分布。計算機服務(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構(gòu)密集，為計算機服務(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，這些企業(yè)已經(jīng)是創(chuàng)新系統(tǒng)中的某一個環(huán)節(jié)，是創(chuàng)新系統(tǒng)的重要組成部分。Saxenian（1996）［17］比較了美國硅谷和128號公路這兩個技術(shù)領(lǐng)先地區(qū)的信息產(chǎn)業(yè)集群，她認為地理鄰近促進了企業(yè)間重復(fù)的、面對面交流，這種交流促進了現(xiàn)代快節(jié)奏的技術(shù)產(chǎn)業(yè)所需要的競爭和合作的融合。

獲得相關(guān)企業(yè)或機構(gòu)的知識溢出，獲得正的空間外部性也是企業(yè)集聚的主要動因之一。Daniels（1985）［18］對服務(wù)區(qū)位的解釋中強調(diào)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對知識和信息的高度依賴，信息圍繞著服務(wù)需求并在服務(wù)活動中被交換。Pinch和Henry（1999）［19］則指出知識密集型集聚現(xiàn)象的持續(xù)增長主要源于這類企業(yè)較易獲取本地化的隱性知識以及溢出的知識。Dahl和Pedersen（2004）［20］對丹麥無線通訊集群的研究表明，集群企業(yè)知識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)的工程師之間通過非正式聯(lián)系形成了相當有價值的知識傳播。地理鄰近使集群中的企業(yè)獲得知識和信息的成本下降了，隱性知識的傳遞變得更加容易和快捷。這些隱性知識傳播有助于營造創(chuàng)新氛圍并深深地根植于當?shù)氐奈幕?、社會關(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，鄰近同行業(yè)企業(yè)或其他相關(guān)企業(yè)對于企業(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)新活動的區(qū)域集中度較高。根據(jù)上述文獻回顧及分析，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)眾多的開發(fā)區(qū)集中，成為福建省信息服務(wù)企業(yè)集聚的重要動因。

三、研究設(shè)計

（一）空間尺度

空間尺度較大的研究中，城市只能表現(xiàn)為一個點，表達與之相關(guān)的屬性是相當有限的。在較大空間尺度上，如針對城市或者某個區(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］）。當比例尺增大到一定程度，也就是空間單元足夠小時，所能揭示的內(nèi)容、屬性會越來越豐富。近年來，越來越多的學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)驗證集聚經(jīng)濟效應(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)域四個層次中我國制造業(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行微觀尺度的分析，研究北京市經(jīng)濟集聚密度與勞動生產(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年以來北京市的經(jīng)濟空間發(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)計的數(shù)據(jù)，適合于用來表示面域內(nèi)個體的數(shù)量或密度。這種情況下，統(tǒng)計的數(shù)值是對整個面域而言，而不是指面域中的某一點、某一位置的數(shù)值。如果要統(tǒng)計的要素已經(jīng)具有面域的編碼，只需對數(shù)據(jù)表進行統(tǒng)計即可，在應(yīng)用GIS過程中無須通過疊置操作（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)的實際空間特征，無法更細致地刻畫福建省信息服務(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）指標設(shè)計與數(shù)據(jù)來源

福建省的郵政編碼數(shù)為1076個，郵政編碼區(qū)數(shù)據(jù)來源于國家郵政局的《中國地址郵政編碼大全》。將福建省1076個郵編區(qū)分成三個圈層，城市中心區(qū)、近郊區(qū)和遠郊區(qū)。城市中心區(qū)一般是指人口相對周邊集中，經(jīng)濟和商業(yè)相對周邊發(fā)展的市區(qū)地帶。本文的城市中心區(qū)是指城市行政部門所在地或者商業(yè)比較發(fā)達集中的地帶。將城市中心區(qū)周邊的區(qū)域和縣級市行政部門所在地等定義為近郊區(qū)，其他區(qū)域為遠郊區(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)域為0；遠郊區(qū)所在的郵編區(qū)用SUB表示，賦值為1，其他區(qū)域為0，CITY、SUB為虛擬變量，也是區(qū)位變量。

大學樣本來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78所，用U表示，涉及39個郵編區(qū)。本文選取的科研機構(gòu)包括自然科學研究機構(gòu)和社會科學研究機構(gòu)，共有133所，用SCI表示，涉及46個郵編區(qū)。福建省科研機構(gòu)數(shù)據(jù)來源于《福建省電信大黃頁2010》。

福建省同行業(yè)代表性企業(yè)數(shù)據(jù)來源于福建信息產(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個郵編區(qū)，用FIRM表示。福建省開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)來源于《福建省電信大黃頁2010》，剔除掉某些與信息服務(wù)業(yè)相關(guān)性不強的開發(fā)區(qū)如各個地區(qū)的旅游開發(fā)區(qū)，得到69個樣本，涉及60個郵編區(qū)，用ZONE表示。

信息服務(wù)企業(yè)樣本的數(shù)據(jù)來源于截至2010年底的福建省工商局統(tǒng)計信息。由于《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》（GB/ T4754-2002）中沒有信息服務(wù)業(yè)的分類，筆者用信息傳輸、計算機服務(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)、計算機服務(wù)業(yè)和軟件業(yè)（分類代號分別是60、61、62）。在電信和其他信息傳輸服務(wù)業(yè)中重點分析三位數(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子行業(yè)是計算機服務(wù)業(yè)、軟件服務(wù)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)。通過數(shù)據(jù)補缺、篩選、校對、分類和整理，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，其中計算機服務(wù)企業(yè)樣本3161個，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)企業(yè)樣本1331個，軟件服務(wù)企業(yè)樣本893個。

（三）計數(shù)模型的選擇

用郵編區(qū)內(nèi)企業(yè)個數(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)，取值為零的個數(shù)較多，考慮使用計數(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制造業(yè)在縣一級的區(qū)位選擇；張華等（2007）［31］用該模型研究區(qū)位通達性與在京外資企業(yè)的區(qū)位選擇。但是，張華等（2007）并未對是否適用泊松模型作進一步的驗證。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下方報告的輔助回歸中α值及相關(guān)統(tǒng)計量的估計結(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，改用負二項分布的QML估計可以得到參數(shù)的準-極大似然估計。

四、福建省信息服務(wù)業(yè)的空間分布狀況

以福建省86個區(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39.4%，廈門市所占比重達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)的主要集聚點呈現(xiàn)以福州鼓樓區(qū)和廈門思明區(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)縣進行統(tǒng)計分析，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)、計算機服務(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75%。就信息服務(wù)業(yè)整體而言，主要集聚在廈門和福州，這兩個市的企業(yè)數(shù)占全省企業(yè)數(shù)的比例達到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到35.9%，在全省所占的比例達到39.1%；其次是廈門，在全省所占的比例達到32.6%。互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)的主要集聚地是廈門，在前十名所占比例達到38.6%，在全省所占的比例高達41.8%；其次是福州，在全省所占的比例達到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到16.4%。計算機服務(wù)業(yè)的主要集聚地是福州，在前十名所占比例超過40%，在全省所占的比例更是高達45.6%；其次是廈門，在全省所占的比例達到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、實證結(jié)果及分析

在實證分析中，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)位選擇策略對集聚的影響，并對估計結(jié)果進行比較分析。表3列出了以86個區(qū)（縣）為空間單元的估計結(jié)果。

由表3可以看出，CITY在全行業(yè)及三個子行業(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得以驗證。SUB的系數(shù)值都為負值，在全行業(yè)的估計結(jié)果中是極高度顯著的，在計算機服務(wù)業(yè)中的估計結(jié)果中是高度顯著的，說明全行業(yè)企業(yè)和計算機服務(wù)企業(yè)選擇偏離遠郊區(qū)的區(qū)位，而另外兩個子行業(yè)的估計結(jié)果則不顯著。假設(shè)2得以驗證的同時再次驗證了假設(shè)1。

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

FIRM在互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)的估計結(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)對全行業(yè)和計算機服務(wù)業(yè)的影響并不顯著。假設(shè)5得到部分驗證。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)位選擇過程中更愿意鄰近企業(yè)數(shù)量眾多的開發(fā)區(qū)，其次是計算機服務(wù)業(yè)。假設(shè)6得到部分驗證。

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

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

一是出現(xiàn)了向城市中心區(qū)域集中的明顯態(tài)勢。CITY對軟件服務(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)，計算機服務(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，通達性好，方便客戶聯(lián)系，使企業(yè)容易接近客戶，更能吸引信息服務(wù)企業(yè)進駐。城市中心區(qū)域成為這類企業(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)及各個子行業(yè)的估計結(jié)果都為負值，表明離遠郊區(qū)越遠，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，其次是計算機服務(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都得到驗證。

二是鄰近大學和科研機構(gòu)所在的區(qū)域。在全行業(yè)的估計結(jié)果中可以看出，信息服務(wù)企業(yè)有顯著的鄰近大學的傾向。除了軟件服務(wù)業(yè)之外，U在其他三個估計結(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)和計算機服務(wù)業(yè)選擇鄰近大學和科研機構(gòu)的意愿更強烈一些，對于這兩類知識源有更強的依賴。

SCI對計算機服務(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)并沒有選擇鄰近科研機構(gòu)的區(qū)域，甚至是在偏離科研機構(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。

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

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)成果可能會傳遞或者擴散，對新企業(yè)可能起著積極的示范效應(yīng)和學習效應(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，會選擇鄰近這類企業(yè)眾多的區(qū)域，以獲得正的空間外部性，進而形成知識共享的合作機制。以此同時，同行業(yè)企業(yè)的地理鄰近促進了隱性知識的傳播，使該區(qū)域的創(chuàng)新氛圍更加濃厚，進一步吸引其他企業(yè)進駐。

ZONE對互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)的影響更顯著一些，其次是計算機服務(wù)業(yè)，表明這兩個子行業(yè)對企業(yè)數(shù)量眾多的開發(fā)區(qū)有較明顯的區(qū)位傾向。企業(yè)集中程度較高的開發(fā)區(qū)對信息服務(wù)企業(yè)仍有吸引力，可能是因為選擇企業(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)間的競爭、合作與融合，吸引更多的企業(yè)進駐該區(qū)域。此外，開發(fā)區(qū)通過實施投融資政策、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，同時提供良好的基礎(chǔ)設(shè)施和優(yōu)質(zhì)的政府服務(wù)，對信息服務(wù)企業(yè)具有很強的吸引作用。假設(shè)5和假設(shè)6都得到驗證。

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

六、結(jié)論與政策建議

由以上分析可見，以郵編區(qū)為空間單元，能夠更細致地描述信息服務(wù)企業(yè)區(qū)位策略對集聚的影響。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)眾多的開發(fā)區(qū)，鄰近大學和科研機構(gòu)，并沒有出現(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)并沒有選擇鄰近大學的區(qū)域，是否選擇城市的中央商務(wù)區(qū)或者其他區(qū)域，有待進一步考察?；ヂ?lián)網(wǎng)信息服務(wù)業(yè)有更強烈的鄰近大學的意愿，但卻不將科研機構(gòu)作為其區(qū)位選擇的主要因素，這類企業(yè)是否考慮鄰近市場或者是其他因素，有待進一步研究。

與U、SCI相比較而言，F(xiàn)IRM和ZONE對企業(yè)區(qū)位選擇的影響程度更大一些。從某種程度上說，與大學和科研機構(gòu)顯性知識的傳播相比，企業(yè)之間隱性知識的傳遞對于信息服務(wù)業(yè)這樣的高科技行業(yè)來說更重要一些。距離縮短使主體間能更容易、更充分地進行面對面交流，促進隱性知識的轉(zhuǎn)移。距離越遠，知識的正外部性就越弱，隱性知識的轉(zhuǎn)移就變得更加困難。即使是顯性知識的使用和傳播上，距離也會產(chǎn)生重要影響，因為顯性知識的解釋和吸收需要隱性知識和空間的鄰近（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、廈門的城市中心區(qū)域為核心，由北至南在福州、泉州、廈門構(gòu)建軟件服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)帶。由于軟件服務(wù)業(yè)對城市中心區(qū)域有較強的區(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)濟效應(yīng)。二是積極推動以廈門、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，通過互聯(lián)網(wǎng)建立商脈網(wǎng)絡(luò)。同時，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“增長極”，在空間上對其他企業(yè)產(chǎn)生示范效應(yīng)，吸引其他企業(yè)進駐該區(qū)域，推動“增長極”所在區(qū)域信息服務(wù)業(yè)快速增長的同時，可以帶動相鄰地區(qū)該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。四是借鑒臺灣經(jīng)驗，積極承接臺灣信息服務(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)，進而積極嵌入全球信息服務(wù)業(yè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)。

［1］張文忠.大城市服務(wù)業(yè)區(qū)位理論及其實證研究［J］.地理研究，1999（3）：273-281.

［2］Nachum L，Keeble D.MNE Linkages in Localised Clusters：Foreign and Indigenous Firms in the Media Cluster of Central London［J］.Journal of International Management，2003，9（2）：171-192.

［3］張潔，高汝熹.東京的知識服務(wù)業(yè)［J］.上海綜合經(jīng)濟，2001（6）：45-47.

［4］Glen Searle，Gerard de Valence.The urban emergence of a new information industry：Sydney's multi-media firms［J］. Geographical Research，2005，43（2）：238-253.

［5］閆小培.廣州信息產(chǎn)業(yè)空間分布的區(qū)際差異分析［J］.經(jīng)濟地理，1998，18（4）：5-10.

［6］閆小培.廣州信息密集服務(wù)業(yè)的空間發(fā)展及其對城市地域結(jié)構(gòu)的影響［J］.地理科學，1999（10）：405-410.

［7］甄峰，劉慧，鄭俊.城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)空間分布研究：以南京為例［J］.世界地理研究，2008（1）：24-31.

［8］Segal Quince，Partners.The Cambridge phenomenon：the growth of the high technology industry in a university town［M］.Cambridge：Brand Brothers and Co.，1985.

［9］Audretsch D B，F(xiàn)eldman M P.R&D spillovers and the geogra?phy of innovation and production［J］.The American Economic Review，1999（6）：630-640.

［10］Feldman M P.Location and innovation：the new economic geography of innovation［M］//Clark G，F(xiàn)eldman M P，Gertler M.Oxford Handbook of Economic Geography.Oxford：Ox?ford University Press，2000.

［11］Audretsch D B，Lehmann E E，Warning S.University spill?overs and new firm location［J］.Research Policy，2005（34）：1113–1122.

［12］Audretsch D B，Thurik R.What’s new about the new econo?my?Sources of growth in the managed and entrepreneurial economies［J］.Industrial and Corporate Change 2001，10：267-315.

［13］Link A N，Scott J T.In Press.U.S.science parks：the diffu?sion of an innovation and its effects on the academic mission of universities［J］.International Journal of Industrial Organi?zation，2003，21（9）：1323-1356.

［14］Hall B A，Link N，Scott J T.Universities as research partners［J］.Review of Economics and Statistics，2003，85（2）：485–491.

［15］閆小培.廣州信息服務(wù)業(yè)增長的地域類型分析［J］.熱帶地理，1999（3）：18-22.

［16］陳秀山，邵暉.大都市生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇及發(fā)展趨勢——以北京市為案例的研究［J］.學習與實踐，2007（10）：14-23.

［17］Anna Lee Saxenian.Inside-Out：Regional networks and in?dustrial adaptation in Silicon Valley and Route 128［J］.A Journal of Policy Development and Research，1996，5（2）：41-60.

［18］Daniels P W.Services Industries［M］.Great Britain：Cam?bridge University Press，1985.

［19］Pinch S，Henry A.Paul Krugman's geographical economics，industrial clustering and the British motor sport industry［J］. Regional Studies，1999，33（9）：815-827.

［20］Dahl M S，Pedersen C.Knowledge flows through informal contacts in industrial clusters：myth of reality［J］.Research Policy，2004，33（10）：1673-1686.

［21］Fotheringham A S.Trends in quantitative methods I：Stress?ing the local［J］.Progress in Human Geography，1997，21（1）：51-65.

［22］Fotheringham A S，Brunsdon C.Local forms of spatial analysis［J］.Geographical Analysis，1999，31（4）：340-358.

［23］Rosenthal S，Strange W.Evidence on the Nature and Sources of Agglomeration Economies［M］//Henderson J，Thisse J. Handbook of Regional and Urban Economics.Amsterdam：North-Holland，2004.

［24］Arzaghi M，Henderson J.Networking off Madison Avenue［R］.Brown University：Working Paper，2006.

［25］路江涌，陶志剛.中國制造業(yè)區(qū)域聚集及國際比較［J］.經(jīng)濟研究，2006（3）：103-114.

［26］陳良文，楊開忠，沈體雁，等.經(jīng)濟集聚密度與勞動生產(chǎn)率差異——基于北京市微觀數(shù)據(jù)的實證研究［J］.經(jīng)濟學（季刊），2008（10）：99-114.

［27］楊振山，蔡建明，高曉路.利用探索式空間數(shù)據(jù)解析北京城市空間經(jīng)濟發(fā)展模式［J］.地理學報，2009（8）：945-955.

［28］吳升，王欽敏，陳崇成，等.GIS分析中的地理模式［J］.測繪信息與工程，2004（2）：10-12.

［29］Wu F.Intrametropolitan FDI firm location in Guangzhou，China：A Poisson and negative binomial analysis［J］.Annals of Regional Science，1999，33（4）：535-555.

［30］Figueiredo O，Guimaraes P，Woodward D.Modeling industri?al location decisions in U.S.counties［R］.ERSA conference papers，European Regional Science Association，2002.

［31］張華，賀燦飛.區(qū)位通達性與在京外資企業(yè)的區(qū)位選擇［J］.地理研究，2007，26（5）：984-994.

［32］林善浪，張惠萍.通達性、區(qū)位選擇和信息服務(wù)業(yè)集聚——以上海為例［J］.財貿(mào)經(jīng)濟，2011（5）：106-114.

［33］Howells J.Tacit knowledge，innovation and economic geogra?phy［J］.Urban Studies，2002，39（3）：871-884.

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

閩南師范大學新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目

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］

●財經(jīng)透視