郭際 陳海棠

摘?要：本文主要對知識密集型行業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象從行業(yè)層面和地區(qū)層面進行數(shù)量分析，并對經(jīng)濟開放對知識密集型行業(yè)集聚現(xiàn)象的影響進行了研究。研究表明：從行業(yè)層面來看，知識密集型行業(yè)的集聚趨勢是在不斷增強;東部、中部和西部3個經(jīng)濟區(qū)的知識密集型行業(yè)的集聚程度不同;地區(qū)的經(jīng)濟開放程度會對知識密集型企業(yè)的集聚產(chǎn)生影響。

關(guān)?鍵?詞：經(jīng)濟開放指標;空間基尼系數(shù);知識密集型服務業(yè);集聚程度

DOI：10.16315/j.stm.2020.03.010

中圖分類號： F?0625

文獻標志碼： A

Research on the cluster relationship between economic openness

and knowledge?intensive business service industry

GUO Ji，?CHEN Hai?tang

（School of Economics and Management， Shanghai Maritime University， Shanghai 201306， China）

Abstract：In this paper， we analyzed the phenomenon of industrial agglomeration in knowledge intensive business service from the industrial and regional levels， and studied the impact of economic opening on the agglomeration of knowledge intensive business service. the conclusion shows： the concentration of knowledge intensive business service is increasing; the concentration of knowledge intensive business service of Chinese regional of Middle， East and West is different; the degree of economical openness of the region affects the concentration of knowledge intensive business service.

Keywords：economic opening indicators; spatial Gini coefficient; knowledge?intensive business service; concentration

自1978年改革開放以來，我國便進入了獨特的區(qū)域經(jīng)濟開放模式。獨特性主要體現(xiàn)在以下3點：一是區(qū)域和國際兩個層次同時對外開放，即同時開放國內(nèi)各區(qū)域的內(nèi)部市場和跨地區(qū)的外部市場;二是中國的區(qū)域?qū)ν忾_放有著明顯的區(qū)域色彩，中央政府和區(qū)域政府均是根據(jù)地方經(jīng)濟發(fā)展特色和政治特色采取不同的區(qū)域開放政策;三是我國同時開放了貿(mào)易、資本、非資本要素三者的流動，區(qū)域開放范圍明顯領(lǐng)先于先行市場經(jīng)濟國家，如美國和英國在工業(yè)化期間的開放程度。這種獨特的區(qū)域經(jīng)濟開放模式一方面促進了沿海地區(qū)經(jīng)濟的持續(xù)增長和轉(zhuǎn)型，另一方面拉大了內(nèi)陸和沿海地區(qū)之間的經(jīng)濟差異化，從而導致了區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡。近些年來，為了改變區(qū)域經(jīng)濟開放不平衡的現(xiàn)象，“十九大”提出了“推動形成全面開放的新格局”，通過擴大經(jīng)濟的開放范圍和深化服務體系等方式促使全面的經(jīng)濟開放體系逐漸形成。

在產(chǎn)業(yè)政策的引導之下，中國把握住了全球產(chǎn)業(yè)改革和技術(shù)革命，優(yōu)化原先以第二產(chǎn)業(yè)為主導地位的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，涌現(xiàn)出一批新的組織形式和產(chǎn)業(yè)模式，出現(xiàn)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的集群現(xiàn)象。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化提升了勞動率，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)的空間布局。到2018年為止，3大產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)逐漸合理化，形成以第三產(chǎn)業(yè)為主導地位的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。而知識密集型服務業(yè)增長速度明顯高于其他服務業(yè)的增速，這越能說明知識密集型服務業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)的貢獻作用大。

近些年來，國內(nèi)外逐漸意識到知識密集型服務業(yè)的重要性，加深對知識密集型服務業(yè)的理論研究。但目前的研究仍存在一些疏漏之處，一是沒有深入研究知識密集型服務業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系，二是沒有深入研究區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展程度與知識密集型服務業(yè)集聚現(xiàn)象的關(guān)系。而本文將根據(jù)我國的特色區(qū)域開放體系，建立一套經(jīng)濟開放程度指標體系，深入研究各區(qū)域經(jīng)濟開放指標與知識密集型服務業(yè)集聚之間的關(guān)系。為我國今后的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展提供一些政策建議。

1?相關(guān)研究評述

1.1?知識密集型服務業(yè)及經(jīng)濟開放的概念

最早在1995年的時候，歐盟委員會率先提出了知識密集型服務業(yè)（knowledge?intensive business service，KIBS）的概念。隨后不少學者從不同的角度給出KIBS的定義，Mile[1]指出KIBS是運用專業(yè)知識，為社會和客戶提供以知識為基礎(chǔ)產(chǎn)品服務的企業(yè)或組織構(gòu)成的產(chǎn)業(yè)。Dathe等[2]認為KIBS是指那些擁有豐富的人力資源和創(chuàng)新能力的服務業(yè)Divide[3]指出KIBS應該是從事金融和貿(mào)易等專業(yè)咨詢工作的企業(yè)。Bettencourt等[4]則認為KIBS是指通過對學習和創(chuàng)新的整合，為特定客戶提供知識類型服務或產(chǎn)品的一類企業(yè)或組織。魏江等[5]還提出KIBS的“四高”特征，即高技術(shù)、高知識、高創(chuàng)新以及高互動性。

經(jīng)濟開放主要包含2個層次，第1個層面是區(qū)域?qū)鴥?nèi)地區(qū)的經(jīng)濟開放程度，即區(qū)域開放。第2個層面是指區(qū)域?qū)馐袌龅拈_放程度，即國際開放。此外，我國的區(qū)域經(jīng)濟開放具有明顯的區(qū)域色彩，即中央政府和地方政府根據(jù)區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展特色和民族政治特色采取不同的經(jīng)濟開放模式。龔潔[6]對中國獨特的經(jīng)濟開放模式進行實證研究，建立了一套經(jīng)濟開放評價體系，包括以下4個方面：區(qū)域開放、國際開放、政府干預、地方基礎(chǔ)設備。本文將采用這套評價體系研究經(jīng)濟開放程度對KIBS集聚的影響。

1.2?KIBS集聚度評價研究綜述

在2009年，Muller和Doloreux總結(jié)各學者對KIBS的研究脈絡，并提出了以下觀點：KIBS包含知識、集聚和創(chuàng)新3個核心維度。即KIBS與知識相關(guān)，促進創(chuàng)新，主要集中在都市地區(qū)。Muller等[7]研究指出在知識經(jīng)濟快速發(fā)展的階段，KIBS對社會經(jīng)濟發(fā)展的作用越發(fā)突出，逐漸成為國家調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、促進科技創(chuàng)新的重要手段之一。

隨著全面開放經(jīng)濟體系的提出和KIBS對社會發(fā)展的貢獻度提高，國內(nèi)外眾多學者開始對KIBS集聚特征進行探討。Nachum等[8]從KIBS的作用和發(fā)展基礎(chǔ)進行分析，發(fā)現(xiàn)知識密集型企業(yè)主要傾向集聚在大型都市。紐約城市的金融服務業(yè)集聚現(xiàn)象、上海市的金融服務業(yè)集聚現(xiàn)象均逐一驗證了Nachum等觀點。Gallouj等[9]通過研究，提出了地區(qū)的信息技術(shù)水平、知識水平、客戶與相關(guān)企業(yè)的集聚程度均會對KIBS的集聚趨勢產(chǎn)生正向影響。時省等[10]通過建立以人力資源水平為門檻的回歸模型，發(fā)現(xiàn)KIBS對創(chuàng)新的促進作用受限于地區(qū)的人力資源水平。王曉亞等[11]對知識密集型產(chǎn)業(yè)協(xié)同度進行實證研究，發(fā)現(xiàn)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會對KIBS的集聚程度產(chǎn)生正向影響。王麗娟等[12]通過考察KIBS與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，指出KIBS和經(jīng)濟增長呈現(xiàn)出倒U型關(guān)系。現(xiàn)代學者除了對KIBS集聚特征進行深度研究外，還對KIBS集聚趨勢進行研究。胡霞[13]通過實證研究，提出當前服務業(yè)集聚趨勢逐漸增強，呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢。

學者們在研究KIBS的集聚程度時，采用了諸多不同的測量方法，例如空間基尼系數(shù)、區(qū)位熵、行業(yè)平均占有率、EG指數(shù)等。其中，許多學者都運用了空間基尼系數(shù)來測度服務業(yè)在不同省份上的集聚程度。例如：叢海彬等[14]運用空間基尼系數(shù)和EG指數(shù)來研究KIBS在浙江省的集聚程度[14];蘆津等[15]利用空間基尼系數(shù)和區(qū)位熵兩種指標對江蘇省的KIBS集聚程度進行了實證研究;張琳彥[16]通過對不同的產(chǎn)業(yè)集聚測度方法進行實證研究，提出了空間基尼系數(shù)的比較基準是全部產(chǎn)業(yè)在該經(jīng)濟區(qū)域的地理位置分布，可以用來比較同區(qū)域不同行業(yè)之間的空間集聚差異性?？臻g基尼系數(shù)是Krugman[17]于1991年提出的，用來測量美國制造業(yè)的集聚程度。本文將用空間基尼系數(shù)來比較經(jīng)濟區(qū)域中的制造業(yè)和知識密集型服務業(yè)集聚現(xiàn)象的差異性。

目前的學術(shù)研究主要集中于KIBS的概念界定和集聚特征，影響KIBS的主要因素為經(jīng)濟發(fā)展水平、區(qū)域地理位置、人力資源水平、創(chuàng)新水平、信息科技水平、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等經(jīng)濟開放指標。但多數(shù)學者只是從經(jīng)濟開放指標的單一層面進行研究，并沒有進行綜合性的研究。而本文首先建立完整的經(jīng)濟開放程度體系，其次從行業(yè)層面數(shù)據(jù)得出KIBS集聚加劇的結(jié)論，再次對經(jīng)濟開放與KIBS在空間上的集聚程度（即行業(yè)平均占有率）的關(guān)系進行了實證分析。最后，主要利用面板數(shù)據(jù)建立回歸模型，量化各項經(jīng)濟開放指標對KIBS集聚程度的影響，從深層次分析了經(jīng)濟開放程度對KIBS集聚影響的研究。

2?知識密集型服務業(yè)的集聚特征分析

2.1?全國知識密集型服務業(yè)集聚現(xiàn)狀

本文主要從行業(yè)層面數(shù)據(jù)來分析現(xiàn)階段KIBS的集聚現(xiàn)象是否加劇，再從地區(qū)層面數(shù)據(jù)評價全國各省KIBS的集聚程度。

2.1.1?知識密集型服務業(yè)集聚特征——行業(yè)層面研究

本文采用空間基尼系數(shù)來考察KIBS在行業(yè)層面的聚集特征。在1991年，Krugman提出空間基尼系數(shù)?？臻g基尼系數(shù)主要用來測算制造業(yè)集聚程度的指標，能夠有效衡量一個產(chǎn)業(yè)在空間的集聚程度?？臻g基尼系數(shù)（式中用Gini表示）計算如下：

Gini=2n∑nii×Sik-n+1n。（1）

空間基尼系數(shù)取值范圍為[0，1]，空間基尼系數(shù)值越大，表示該產(chǎn)業(yè)在空間上集聚程度越高。其中：n為樣本數(shù)據(jù)的地區(qū)個數(shù)，i表示地區(qū)i，k表示產(chǎn)業(yè)k，Sik為地區(qū)i產(chǎn)業(yè)k的就業(yè)人數(shù)與全國產(chǎn)業(yè)k總就業(yè)人數(shù)之比，i根據(jù)地區(qū)i的Sik值遞增排序。

由于目前對KIBS的分類沒有統(tǒng)一的標準，為了后文的研究方便和數(shù)據(jù)可得性，本文采用魏江等提出的行業(yè)劃分方法，將KIBS劃分為4大類，分別為金融服務業(yè)、通信與通訊服務業(yè)、科技服務業(yè)、商務服務業(yè)。以上計算數(shù)據(jù)均來源2010—2017年《中國城市統(tǒng)計年鑒》，選取我國的285個地級（除去西藏自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)）以上城市數(shù)據(jù)，減少了因地區(qū)劃分標準的模糊原因而帶來的誤差。4大服務行業(yè)的空間基尼系數(shù)計算結(jié)果，如表1所示。由表1可知，2010—2017年KIBS和制造業(yè)的空間基尼系數(shù)都存在不同程度的遞增趨勢，說明中國的KIBS和制造業(yè)仍處于集聚發(fā)展的階段。同時在2010—2017年中，科技服務業(yè)集聚程度的增長幅度最大，表明科技服務業(yè)集聚趨勢最強，其次是金融服務業(yè)、通信與通訊服務業(yè)，商務服務業(yè)的集聚趨勢最弱。相比較KIBS與制造業(yè)的空間基尼系數(shù)的增幅發(fā)現(xiàn)，KIBS的空間基尼系數(shù)增長幅度均大于制造業(yè)。因此，相比較于制造業(yè)，KIBS更加具有集聚特征，這一結(jié)果與Krugman等提出的服務業(yè)聚集程度強于制造業(yè)的觀點一致。

2.1.2?知識密集型服務業(yè)集聚特征——地區(qū)層面研究

行業(yè)平均占有率是衡量地區(qū)某個產(chǎn)業(yè)在全國中的平均占有率，適用于描述某行業(yè)在空間上的集聚特征。因此，本文將采用行業(yè)平均占有率作為知識密集型服務在地區(qū)層面上的集聚程度指標，行業(yè)平均占有率的計算式如下。

Vi=∑ksikm。（2）

其中：V表示行業(yè)平均占有率，取值范圍為[0，1]，數(shù)值越大表示集聚程度越大;i表示地區(qū)i;k表示產(chǎn)業(yè)k，表示KIBS的4個細分行業(yè);sik表示地區(qū)i產(chǎn)業(yè)k的就業(yè)人數(shù)占全國產(chǎn)業(yè)k總就業(yè)人數(shù)的比例;m為行業(yè)的總數(shù)。

根據(jù)國家相關(guān)的政策文件，將我國29個內(nèi)陸省劃分為東部經(jīng)濟區(qū)、中部經(jīng)濟區(qū)和西部經(jīng)濟區(qū)。北京、天津、上海、河北、遼寧、山東、浙江、江蘇、福建、廣東、廣西、海南為東部經(jīng)濟區(qū);黑龍江、內(nèi)蒙古、吉林、安徽、山西、江西、河南、湖南、湖北為中部經(jīng)濟區(qū);四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、青海為西部經(jīng)濟區(qū)（剔除西藏自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)）。以下的行業(yè)平均占有率的計算數(shù)據(jù)均來源于2010—2017年《中國城市統(tǒng)計年鑒》285個地級城市的行業(yè)細分就業(yè)人數(shù)。

2010年和2017年中國29個內(nèi)陸省KIBS行業(yè)平均占有率，如表2所示。為了更加清晰地顯示各省的差異，單位設為%。從靜態(tài)的數(shù)值上看，東部經(jīng)濟區(qū)的KIBS集聚程度最高，其次是中部經(jīng)濟區(qū)，西部經(jīng)濟區(qū)最低。因此，在地區(qū)層面上，KIBS的集聚程度呈現(xiàn)東、中、西部地區(qū)逐漸減弱的階梯狀分布。從省級層面上看，2010年KIBS的行業(yè)平均占有率前5的省市是北京市、廣東省、浙江省、上海市、山東省、江蘇省。2017年KIBS的行業(yè)平均占有率前5的省市是北京市、廣東省、上海市、江蘇省、浙江省。雖然從2010—2017年個別省份有變動，但是均屬于東部經(jīng)濟區(qū)。而且在2017年，前5個省份的KIBS的行業(yè)平均占有率均大于5%。2010年KIBS的行業(yè)平均占有率最后5個省份是海南、青海、寧夏、貴州、甘肅，2017年KIBS的行業(yè)平均占有率最后5個省份是青海、寧夏、海南、貴州、甘肅，其中除了海南省，其余4個省均屬于西部經(jīng)濟區(qū)。雖然海南位于最后5個省份之一，但是從2010年到2017年，海南省KIBS的行業(yè)平均占有率上升33.3%，均高于其他4個省份行業(yè)平均占有率的增長值。從以上的分析可知，KIBS有明顯的地區(qū)集聚特征，東部經(jīng)濟區(qū)明顯高于中西部經(jīng)濟區(qū)。東部經(jīng)濟區(qū)的經(jīng)濟發(fā)達程度高于中西部經(jīng)濟區(qū)，因此從地區(qū)層面上看，KIBS在經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)具有明顯的集聚特征。

從數(shù)值動態(tài)的趨勢上看，在2010年和2017年中，東部經(jīng)濟區(qū)KIBS的行業(yè)平均占有率呈現(xiàn)出上升的趨勢;中部經(jīng)濟區(qū)KIBS的行業(yè)平均占有率呈現(xiàn)出下降的趨勢;西部經(jīng)濟區(qū)KIBS的行業(yè)平均占有率呈現(xiàn)出上升的趨勢。如果除去經(jīng)濟較為發(fā)達的四川省，西部經(jīng)濟區(qū)KIBS的行業(yè)平均占有率在2010年為1.327%，2017年僅為1.329%，整體還是呈現(xiàn)下降的趨勢。從地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)達程度上看，東部地區(qū)除了個別省份略有下降的趨勢，其他省份KIBS的行業(yè)平均占有率均呈現(xiàn)上升的趨勢，而經(jīng)濟較為落后的中西部省份呈現(xiàn)出下降的趨勢。因此，這些年東部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的KIBS集聚程度逐漸提高，原因在于經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域的人力、資本、科技創(chuàng)新等要素對KIBS具有極大的吸引力，使得中西部KIBS逐漸向東部經(jīng)濟區(qū)域遷移。從以上的分析可以得出，KIBS具有明顯的地區(qū)分布特征，可以認為東部經(jīng)濟區(qū)是KIBS的凈流入地區(qū)，中西部經(jīng)濟區(qū)是KIBS的凈流出地區(qū)。而影響地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展最主要的因素之一便是地區(qū)的經(jīng)濟開放程度，因此下文將利用不同層次的經(jīng)濟開放指標對KIBS集聚現(xiàn)象進行分析。

3?經(jīng)濟開放程度對知識密集型服務業(yè)集聚影響的實證分析

從上文分析得知，地區(qū)經(jīng)濟開放程度的高低對KIBS集聚有著重要的影響。下文將參考一些經(jīng)濟開放指標體系相關(guān)的文獻，建立多層次的經(jīng)濟開放指標體系，對KIBS集聚現(xiàn)象進行實證分析。

3.1?模型設定

本文將通過構(gòu)建線性回歸模型來分析各項經(jīng)濟開放指標對KIBS集聚的影響程度。該模型從地區(qū)層面來檢驗經(jīng)濟開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)同程度、信息產(chǎn)業(yè)集聚程度、人力資源水平、政府保護程度等因素對KIBS集聚的影響。為了保留更多的樣本數(shù)據(jù)，減少自變量遺漏，引進一階滯后項。本文采用最小二乘法進行參數(shù)估計，但是被解釋變量V表示地區(qū)行業(yè)平均占有率，范圍為[0，1]，若直接將被解釋變量V代入模型，會使最小二乘法出現(xiàn)偏差。因此被解釋變量取對數(shù)后再代入模型，這使得解釋變量的取值范圍從[0，1]映射到（-SymboleB@

，+SymboleB@

）。模型設定如下：

log V=αi+β1logVit-1+β2govit+β3humit+β4EXit+β5informit+β6Industryit+β7PEOit+β8R&Dit+β9Marketit+β10R_Mit+β11M_Pit+uit。（3）

其中：下角標i、t分別表示地區(qū)、年份，t-1表示滯后1年;αi、β1、β2、β3……β11為待估參數(shù)，αi表示i地區(qū)不隨時間變化但無法檢驗到的個體效應;govit、humit、EXit、informit、Industryit、PEOit、R&Dit、Marketit分別表示地方政府保護程度、地區(qū)人力資源水平、外貿(mào)依存度、信息化程度、工業(yè)集聚程度、科學研究人員人數(shù)、工業(yè)R&D經(jīng)費、科技市場份額;R_Mit、M_Pit分別表示工業(yè)R&D經(jīng)費與科技市場份額的交互項、科技市場份額與科學研究人員人數(shù)的交互項（2個項目的乘積），uit為隨機擾動項。

從前面KIBS集聚特征分析中得知，東部地區(qū)屬于KIBS的流入地區(qū)，而中西部地區(qū)屬于KIBS的流出地區(qū)，可以推斷出KIBS集聚具有明顯的區(qū)域性，不同的經(jīng)濟地帶對KIBS集聚的影響因素可能存在差異。因此，本文在全國樣本的回歸模型后又分別加入了東部地區(qū)、中西部地區(qū)的回歸模型，更好體現(xiàn)出KIBS集聚的空間性，便于比較不同經(jīng)濟地帶對KIBS集聚的影響差異，能夠有針對性的提出政策建議。

3.2?變量選取及數(shù)據(jù)說明

選用2010—2017年4大知識密集型服務業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)和29個內(nèi)陸省、市、自治區(qū)（除去新疆維吾爾自治區(qū)和西藏自治區(qū)）的相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國投入產(chǎn)出表》。

3.3?變量選取的理論支撐

工業(yè)集聚程度、工業(yè)R&D經(jīng)費：新經(jīng)濟地理學表明，管理者們?yōu)榱私档拖到y(tǒng)成本，降低交通運輸?shù)荣M用，會選擇在市場需求較大的地方建立企業(yè)。上下游企業(yè)會隨之而來，隨著規(guī)模遞增效應逐漸累積，該地區(qū)的企業(yè)越來越多，聚集規(guī)模增大。而KIBS的輸出目標客戶主要是工業(yè)企業(yè)，因此KIBS的需求主要來源于制造業(yè)企業(yè)。近些年來，工業(yè)R&D經(jīng)費上升，制造業(yè)逐漸專業(yè)化，規(guī)模逐漸擴大，對知識型服務業(yè)的需求急劇上升，工業(yè)集聚程度對KIBS的帶動作用也越加明顯。

信息化程度、科研人數(shù)、科技市場份額：Marshall提出影響產(chǎn)業(yè)集聚的3個主要因素，其中包含了知識外溢。KIBS有別于其他服務業(yè)主要區(qū)別在于KIBS將大量的知識引入生產(chǎn)過程中，因此知識外溢效應對KIBS集聚有著重要的影響[18]。Keeble等[19]研究指明學習交流環(huán)境、科技創(chuàng)新等因素對KIBS更重要。而信息化程度、科研人數(shù)和科技市場份額這3個因素能夠共同體現(xiàn)出一個地區(qū)的學習交流環(huán)境以及科技創(chuàng)新能力。

地區(qū)人力資源水平：這個因素在經(jīng)濟開放指標體系中是衡量地區(qū)基礎(chǔ)設施水平的重要指標。時省、王臘芳等通過建立以人力資源為單一門檻的回歸模型，證明不同人力資源水平對知識密集型服務集聚有著不同程度的影響，因此地區(qū)的人力資源水平是影響KIBS集聚程度的重要因素之一。

外貿(mào)依存度是衡量某地區(qū)經(jīng)濟對外開放程度的重要指標，反映地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)達程度。地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)達程度有利于外資的引進，而外資的引進會間接影響著KIBS的集聚程度。

地區(qū)政府保護程度是衡量某地區(qū)經(jīng)濟市場開放程度的重要指標。政府干預程度過高將會給經(jīng)濟市場帶來消極影響，分割市場，對區(qū)域貿(mào)易產(chǎn)生阻礙作用，影響KIBS的產(chǎn)出[20]。陳建軍等[21]通過實證研究，得出政府的管制對KIBS的集聚有阻礙作用，因此地區(qū)的政府保護程度對KIBS聚集產(chǎn)生負面影響。

根據(jù)以上的理論分析對模型系數(shù)符號做出預判，如表4所示。

3.4?模型結(jié)果及分析

運用Stata15分別對全國樣本數(shù)據(jù)、東部地區(qū)數(shù)據(jù)、中西部地區(qū)數(shù)據(jù)進行面板數(shù)據(jù)分析。根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果，采用的固定效應回歸。回歸估計結(jié)果，如表5所示。

由表5可知，3個樣本的回歸模型擬合度都較高，R值平均為0.857，F(xiàn)檢驗均為顯著，說明回歸方程擬合效果好。從表5可以看出，解釋變量在不同的地區(qū)的顯著性存在差異，說明KIBS在不同地區(qū)受不同因素的影響，且同一因素影響程度不同。

全國樣本的回歸結(jié)果表明：除了工業(yè)R&D經(jīng)費之外，各項解釋變量符號均符合預期判斷，并且均在不同水平下顯著，因此本文選取的除了工業(yè)R&D經(jīng)費之外的解釋變量對KIBS的集聚程度都有不同程度上的促進或抑制作用。雖然工業(yè)R&D經(jīng)費不顯著，但是R&D和科技市場份額的交互項卻是顯著的，并且對KIBS的集聚有正向促進作用，這說明科技成果對KIBS集聚具有促進作用。通過投入科研經(jīng)費，產(chǎn)出科技成果，獲取較高的市場份額，促進當?shù)豄IBS內(nèi)部的學習交流等，從而吸引更多的KIBS人才流入?？萍际袌龇蓊~和科學研究人員的交互項系數(shù)是顯著的，但是符號是負的，對KIBS集聚具有明顯的抑制作用。但是科技市場份額與科學研究人員人數(shù)兩個單獨解釋變量對KIBS集聚都具有正向促進作用，原因在于過高的科技市場份額和科學研究人員數(shù)量將會促進更多新興產(chǎn)業(yè)的崛起，當?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展更多元化，反向抑制KIBS在該地區(qū)的集聚。從全國的樣本回歸結(jié)果分析得知，只有適當?shù)娜瞬耪?、資金支持等才有可能促進某地區(qū)的KIBS發(fā)展，過高或過低均會抑制KIBS在該地區(qū)的集聚。

由表5可知，KIBS集聚現(xiàn)象具有明顯的地區(qū)差異性，東部地區(qū)的外貿(mào)依存度、工業(yè)R&D經(jīng)費兩個解釋變量的系數(shù)項與全國樣本的回歸結(jié)果相反，對KIBS均為抑制作用，并且不顯著，這是因為東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達程度高于中西部經(jīng)濟帶，過高的外貿(mào)依存度和工業(yè)R&D經(jīng)費都會促進新型產(chǎn)業(yè)的出現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)的多元化將會抑制當?shù)氐腒IBS集聚，造成人才轉(zhuǎn)型和人才技術(shù)的流動。但是不排除后期新興產(chǎn)業(yè)會為KIBS帶來業(yè)務需求的可能性，將抑制作用轉(zhuǎn)變?yōu)榇龠M作用。

東部地區(qū)與中西部地區(qū)的差異性主要體現(xiàn)在地區(qū)政府保護程度、人力資源水平、工業(yè)集聚程度、科技市場份額4個經(jīng)濟開放指標上。在中西部地區(qū)中，政府保護程度對KIBS集聚具有正向促進作用。前文提到政府保護程度過高將會削弱經(jīng)濟市場的開放程度，分割市場，但是中西部地區(qū)經(jīng)濟開放度遠低于東部地區(qū)，且屬于KIBS的流出地區(qū)，因此對于中西部經(jīng)濟帶來說，政府的保護政策有利于抑制人才的流出，人才補貼等政策能夠減少人才流出量，促進中西部地區(qū)KIBS的發(fā)展。人力資源水平對中西部地區(qū)的KIBS集聚具有促進作用，但是在東部地區(qū)表現(xiàn)為抑制作用，這表明東部地區(qū)現(xiàn)有的人力資源水平已難以推動KIBS進一步的集聚，而中西部地區(qū)的人力資源水平仍能夠推動KIBS集聚，還未達到飽滿。工業(yè)集聚程度對中西部地區(qū)KIBS集聚的促進作用相對于東部地區(qū)來說并不顯著，這是因為中西部地區(qū)的第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值高于第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)達程度低于第二產(chǎn)業(yè)。雖然KIBS的目標輸出客戶是制造業(yè)企業(yè)，但是過高的工業(yè)集聚程度會削弱KIBS集聚，阻礙KIBS的進入，因此工業(yè)集聚程度對中西部地區(qū)的促進作用并不顯著。相比較于東部地區(qū)，科技市場份額對中西部地區(qū)KIBS的集聚作用較差，說明中西部地區(qū)的科技創(chuàng)新環(huán)境等因素并不是推動KIBS集聚的主要因素。

東部地區(qū)和中西部地區(qū)的一致性主要體現(xiàn)在科學研究人員人數(shù)和科技市場份額與科學研究人員人數(shù)的交互項上，這兩項對KIBS集聚都具有促進作用，并且促進效果都是顯著的，只是作用程度上略有不同。科技研究人員人數(shù)這一解釋變量的回歸估計結(jié)果表明，人才培養(yǎng)和引進對一個地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要性，帶動作用遠高于其他因素，這契合了當今中國的人才引進政策。而產(chǎn)業(yè)的多元化抑制KIBS集聚契合產(chǎn)業(yè)保護政策。

從以上分析可知，不同的經(jīng)濟開放程度將會對不同區(qū)域的KIBS集聚產(chǎn)生不同的影響。東部沿海地區(qū)的經(jīng)濟開放程度比中西部地區(qū)高，東部地區(qū)的模型系數(shù)均高于中西部地區(qū)，因此東部經(jīng)濟區(qū)各項經(jīng)濟開放指標對KIBS集聚程度的作用均強于中西部地區(qū)。

4?政策建議

第一，引導KIBS合理集聚，發(fā)揮集聚效應[22]。雖然KIBS的集聚程度已經(jīng)遠超過工業(yè)的集聚程度，增長趨勢平均超過了50%，但相對于發(fā)達國家來說，KIBS的集聚趨勢還是較弱的。因此在原有的基礎(chǔ)上，進一步引導KIBS的合理集聚，使得KIBS的集聚效應達到最大。從行業(yè)層面上看，雖然金融服務業(yè)集聚程度的變動趨勢達到80%以上，在4大細分行業(yè)中位列第2，但是集聚程度仍是最低的，2017年的行業(yè)空間基尼系數(shù)僅有0.544，并沒有發(fā)揮出金融服務業(yè)最大的集聚效應。因此，政府應該針對金融服務業(yè)推出定向的優(yōu)惠政策，可以考慮在稅收、租金等方面給予相關(guān)企業(yè)一定的政策照顧，增強金融服務業(yè)的集聚效應。從行業(yè)層面上看，中西部經(jīng)濟區(qū)KIBS的行業(yè)平均占有率遠低于東部經(jīng)濟區(qū)。截止2017年，西部經(jīng)濟區(qū)KIBS的行業(yè)平均占有率僅有1.88%，東部經(jīng)濟區(qū)卻達到了5.28%，KIBS集聚嚴重不平衡。因此，政府應加強對中西部經(jīng)濟區(qū)KIBS集聚引導，改變KIBS集聚不平衡的現(xiàn)狀。

第二，把握產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)效應，促進產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展。從上文的模型回歸結(jié)果分析可知，工業(yè)的集聚程度對全國KIBS的集聚程度產(chǎn)生顯著的促進作用。制造業(yè)是KIBS的主要輸出產(chǎn)業(yè)，制造業(yè)的集聚將會降低交通運輸?shù)瘸杀举M用，從而增強KIBS地區(qū)的集聚趨勢。因此，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，建立制造業(yè)和KIBS的雙重集聚產(chǎn)業(yè)園，增強兩種產(chǎn)業(yè)之間的互動和融合發(fā)展，從而提高知識密集型服務在該地區(qū)的集聚程度，從而發(fā)揮KIBS的集聚效應。

第三，推進信息科技建設，增加人力資本投入。從上文的模型分析可知，地區(qū)的人力資源水平、信息化程度和科技市場份額對全國的KIBS集聚均有顯著的促進作用，但這3個因素對東部經(jīng)濟區(qū)和中西部經(jīng)濟區(qū)的KIBS集聚影響具有差異性。東部經(jīng)濟區(qū)應該建立更健全的人才管理體系，通過完善的激勵獎賞、社會保障等各項制度，吸引和培養(yǎng)更多的優(yōu)秀人力資源，進一步提高KIBS在東部經(jīng)濟區(qū)的集聚程度。而在信息科技水平較為落后的中西部經(jīng)濟區(qū)，政府應該繼續(xù)推進信息科技創(chuàng)新的理念，完善信息網(wǎng)絡等基礎(chǔ)設施，推動物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)發(fā)展，實現(xiàn)信息產(chǎn)業(yè)和KIBS的協(xié)同發(fā)展。

第四，加大市場的開放程度，削弱地方政府對市場的保護作用。從上文的模型分析可知，只有政府保護程度這一因素會對全國的KIBS集聚產(chǎn)生抑制作用。東部經(jīng)濟區(qū)KIBS行業(yè)平均占有率均高于中西部經(jīng)濟區(qū)，這說明開放市場能夠提高KIBS的集聚程度，短暫的政府保護政策會對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生積極的保護作用，但是長期的保護作用將會阻礙地方產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此，政府應當逐漸削弱對地方市場的保護作用，提高市場的對外開放程度，實現(xiàn)不同地區(qū)之間的資源共享，引進更加優(yōu)質(zhì)的資源，從而推動地方產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

第五，引進外資，加大科研投入。雖然R&D經(jīng)費對KIBS集聚作用不顯著，但是R&D經(jīng)費和科技市場份額的交互項卻對KIBS集聚具有顯著的促進作用，這說明在科技市場份額較高的地區(qū)，加大R&D經(jīng)費的投入，能夠進一步的提高KIBS的集聚程度。因此政府應該加大科研方面的投入，構(gòu)建一個完整的創(chuàng)新體系，從而引進更高質(zhì)量的外資。

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