馬子路，黃亞平

引言

新一輪技術(shù)革命加快重塑全球產(chǎn)業(yè)體系，我國創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略全面推行，科技服務(wù)業(yè)作為助推科技與經(jīng)濟(jì)有機(jī)融合的重點領(lǐng)域，成為引領(lǐng)城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，據(jù)統(tǒng)計，2019 年北京市科技服務(wù)業(yè)增加值為2826.4 億元，占全市生產(chǎn)總值的8.0%[1]。由科技部發(fā)布的《“十三五”現(xiàn)代服務(wù)業(yè)科技創(chuàng)新專項規(guī)劃》，提出加強(qiáng)科技創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，開展技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用示范，著力做大做強(qiáng)科技服務(wù)業(yè)?？萍挤?wù)業(yè)是以科學(xué)理論知識和專業(yè)技術(shù)方法為基礎(chǔ)，為科技創(chuàng)新推動社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供智力服務(wù)的行業(yè)[2]，在提升技術(shù)創(chuàng)新水平、促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和培育新興產(chǎn)業(yè)等方面發(fā)揮著重要作用[3]。因此，刻畫城市內(nèi)部科技服務(wù)業(yè)空間分布格局，辨析其區(qū)位選擇的影響因素，對于揭示城市科技服務(wù)業(yè)空間分布的規(guī)律，實現(xiàn)科技資源的優(yōu)化配置有著重要的理論和現(xiàn)實意義。

國外學(xué)者對城市科技服務(wù)業(yè)區(qū)位的研究開始于20 世紀(jì)90 年代，研究成果主要集中于科技服務(wù)業(yè)的分布特征和影響因素，如亞特蘭大[4]、鳳凰城[5]、巴黎[6]和維也納[7]。研究結(jié)果表明，科技服務(wù)業(yè)主要分布在城市郊區(qū)[4，5]、高科技中心[6]、綜合醫(yī)院和大學(xué)附近[7]等區(qū)域，影響因素集中在低廉土地價格、便利交通條件、高素質(zhì)人力資源[4]、消費者偏好、政府政策、居住模式[6]、合作伙伴互動、共享研發(fā)設(shè)施和獲取知識趨勢[7]等。國內(nèi)學(xué)者對城市科技服務(wù)業(yè)分布的研究開始于本世紀(jì)初，以北京[8]、上海[9]、廣州[10]和杭州[11]等城市為案例，研究了科技服務(wù)業(yè)的分布特征、空間格局演化及影響因素等內(nèi)容。在分布特征方面，科技服務(wù)業(yè)傾向于集聚在科技園和高等院校集中的區(qū)域[8，10]；在空間格局演化方面，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)一些企業(yè)呈現(xiàn)向外擴(kuò)展態(tài)勢[11，12]，向軟件園、科技園[11]等地分散；在影響因素方面，主要涉及經(jīng)濟(jì)實力、政府政策[9]、配套設(shè)施、發(fā)展空間、環(huán)境條件[13]和人才高地[14]等因素；研究方法上，采用基尼系數(shù)[8]、區(qū)位商[10]、核密度估計[11，12]、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓[12]等空間分析方法，刻畫科技服務(wù)業(yè)的空間格局及其演化特征，在影響因素分析中，多采用定性描述分析方法[9，13，14]。

綜上，①從研究對象來看，國內(nèi)研究集中于北京、上海和杭州等東部城市，對中部地區(qū)城市的研究較少；②從研究內(nèi)容來看，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多以科技服務(wù)業(yè)整體為對象，缺乏對不同類型科技服務(wù)業(yè)空間格局的差異性進(jìn)行探討，同時，忽略了文化環(huán)境、孵化環(huán)境和商業(yè)環(huán)境等因素對科技服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的影響，對不同類型企業(yè)影響因素的比較研究也少有涉及；③從研究方法來看，科技服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇影響因素的探討以定性描述分析為主，在定量分析方面尚顯薄弱。武漢市作為全國重要的增長極，對于異質(zhì)性的中國來說具有典型意義，以武漢都市區(qū)為案例，科技服務(wù)業(yè)的空間分布格局具有何種特點，不同行業(yè)之間是否存在差異？影響科技服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的因素有哪些，不同行業(yè)的區(qū)位選擇因素有何不同？這些是本文所要探討的問題。鑒于此，本文基于武漢市工商登記企業(yè)數(shù)據(jù)，運用圈層分析與核密度估計方法，對武漢都市區(qū)科技服務(wù)業(yè)空間格局及不同類型企業(yè)的區(qū)位差異進(jìn)行研究，并采用負(fù)二項回歸模型，定量分析其區(qū)位選擇的影響因素及不同行業(yè)間的差異，以期為城市科技服務(wù)業(yè)的健康發(fā)展和合理布局提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

武漢市是我國中部區(qū)域中心城市，其獨特的交通區(qū)位、科教資源和政策優(yōu)勢為科技服務(wù)業(yè)的快速增長提供了有力支撐。本文選取武漢市2010 版總體規(guī)劃中確定的都市發(fā)展區(qū)范圍作為研究區(qū)域，包括主城區(qū)和近郊區(qū)部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)，總面積為3261km2，是城市功能集聚與空間擴(kuò)展的主要區(qū)域。

科技服務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)來自2018 年武漢市工商登記企業(yè)數(shù)據(jù)，根據(jù)《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》（GB/T4754—2017），科技服務(wù)業(yè)主要包括研究和試驗發(fā)展、專業(yè)技術(shù)服務(wù)業(yè)以及科技推廣和應(yīng)用服務(wù)業(yè)三種類型，武漢都市區(qū)共計46505 條科技服務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)信息，包含單位名稱、行業(yè)類型、企業(yè)地址和經(jīng)營范圍等屬性信息，采用地理編碼技術(shù)獲取企業(yè)地址對應(yīng)的經(jīng)緯度坐標(biāo)，利用ArcGIS10.2 平臺構(gòu)建科技服務(wù)企業(yè)空間數(shù)據(jù)庫。在影響因素分析中，參照武漢市自然資源和規(guī)劃局公布的武漢市城鎮(zhèn)土地級別與基準(zhǔn)地價，通過數(shù)字化處理得到商務(wù)辦公基準(zhǔn)地價；地鐵站點、公交站點、購物設(shè)施、高等院校、科研機(jī)構(gòu)和文化設(shè)施數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)開放研究數(shù)據(jù)平臺的高德地圖興趣點（Points of Interest,POI）數(shù)據(jù)[15]，為截至到2018 年的全量數(shù)據(jù)（https://doi.org/10.18170/DVN/WSXCNM）；科技企業(yè)孵化器數(shù)據(jù)來自武漢市科學(xué)技術(shù)局公布的科技企業(yè)孵化器名單；開發(fā)區(qū)數(shù)據(jù)來自武漢市相關(guān)規(guī)劃圖集。

1.2 研究方法

1.2.1 圈層分析法

圈層分析法旨在揭示城市科技服務(wù)業(yè)在不同圈層范圍內(nèi)的空間集聚態(tài)勢，設(shè)定武漢市人民政府為研究區(qū)域中心，以3km 為間隔向外推移，構(gòu)建環(huán)形緩沖區(qū)，計算不同環(huán)形圈層中科技服務(wù)業(yè)的企業(yè)數(shù)量及占比。計算公式為：

式中，Pi 表示第i 個圈層科技服務(wù)企業(yè)在總量中的占比，Ai 表示第i 個圈層的科技服務(wù)企業(yè)數(shù)量，A 表示研究區(qū)域內(nèi)的科技服務(wù)企業(yè)數(shù)量。

1.2.2 核密度估計法

核密度估計法的原理是將要素點周邊一定區(qū)域作為密度計算范圍，距離要素點越近，密度越高，反之密度越低[16]。科技服務(wù)企業(yè)在空間上的分布密度由區(qū)域內(nèi)所有企業(yè)鄰近區(qū)域內(nèi)核密度函數(shù)的總和進(jìn)行計算，形成疊加核密度值的平滑表面，能清晰地反映其空間集聚特征，核密度估計的公式為：

式中，k 表示核密度函數(shù)，h 表示搜索半徑，即帶寬，n 表示搜索半徑內(nèi)樣本點的數(shù)量，x-xi 表示核密度估值點x 與企業(yè)xi 之間的距離。本文通過ArcGIS10.2 中的核密度估計工具計算科技服務(wù)業(yè)的分布密度。

1.2.3 負(fù)二項回歸模型

本文對武漢都市區(qū)進(jìn)行1km×1km 網(wǎng)格劃分，將被解釋變量定為落入網(wǎng)格內(nèi)的科技服務(wù)企業(yè)密度，網(wǎng)格內(nèi)的企業(yè)密度是不連續(xù)的，呈現(xiàn)出離散分布的特征，可利用泊松回歸模型檢驗科技服務(wù)業(yè)空間格局的影響因素。泊松回歸模型的假設(shè)條件是被解釋變量的平均值與方差相等，而各網(wǎng)格的企業(yè)密度差異較大，表現(xiàn)為方差大于平均值，呈現(xiàn)過度離散的特征，因此，本文利用負(fù)二項回歸模型進(jìn)行分析，該模型已在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)[17]和文化企業(yè)[18]的區(qū)位因子研究中得到應(yīng)用，模型可以表示為：

λi 為Yi 的估計系數(shù)，Yi 為研究單元i 內(nèi)的企業(yè)密度，服從泊松分布：

式中：參數(shù)Ki 測度超離散的水平，遵循均值為0、方差為α 的伽馬分布；參數(shù)λi 取決于解釋變量Xi；系數(shù)βi 為解釋變量的影響程度。

2 科技服務(wù)業(yè)的空間格局特征

2.1 總體集中分布于中心區(qū)和近郊區(qū)，呈現(xiàn)多中心格局

根據(jù)武漢都市區(qū)空間范圍，設(shè)定武漢市人民政府作為原點，選擇等距離3km 為間隔，形成14 個環(huán)形緩沖區(qū)，計算每個環(huán)形圈層中科技服務(wù)企業(yè)的占比情況（圖1），探究科技服務(wù)業(yè)的圈層分布特征。武漢都市區(qū)科技服務(wù)業(yè)主要分布在中心區(qū)和近郊區(qū)，形成了兩大峰值區(qū)域，分別在3～6km圈層和15～18km圈層，形成兩大集中圈層，占科技服務(wù)企業(yè)總量的16.56%和19.31%，在近郊圈層集聚的傾向更顯著。18km 范圍內(nèi)是科技服務(wù)業(yè)分布的主要區(qū)域，占企業(yè)總量的比重為80.90%。在24-27km 圈層形成了較小的波峰，說明科技服務(wù)業(yè)在城市外圍地區(qū)形成了集聚的熱點區(qū)域。30km 圈層以外的區(qū)域，科技服務(wù)企業(yè)分布的數(shù)量較少。

圖1 武漢都市區(qū)科技服務(wù)業(yè)圈層分布圖

利用ArcGIS10.2 平臺中的核密度估計模塊，設(shè)置帶寬為1km，計算武漢都市區(qū)科技服務(wù)業(yè)的密度分布情況（圖2），可以看出，科技服務(wù)業(yè)空間分布不均衡，主要在武昌區(qū)域集聚，形成了“多中心”的空間分布格局。具體來說，科技服務(wù)業(yè)緊鄰光谷創(chuàng)業(yè)街、關(guān)東科技園和光谷總部國際形成了3 個核心集聚區(qū)，其中，光谷創(chuàng)業(yè)街（武漢東湖新技術(shù)創(chuàng)業(yè)中心）是全國第一家科技企業(yè)孵化器，吸引了數(shù)百家高科技企業(yè)的入駐。此外，科技服務(wù)業(yè)沿中南路商圈、街道口、光谷軟件園和武漢大學(xué)科技園形成了4 個次級集聚區(qū)，其他區(qū)域的企業(yè)數(shù)量相對較少?？傮w上，武漢都市區(qū)科技服務(wù)業(yè)主要分布在創(chuàng)業(yè)街、科技園區(qū)和總部基地等區(qū)域，商業(yè)中心、高校集聚區(qū)和軟件園區(qū)也具有較強(qiáng)的吸引力。

圖2 武漢都市區(qū)科技服務(wù)業(yè)空間分布核密度圖

2.2 不同類型科技服務(wù)業(yè)的空間格局存在明顯差異

對比各類型科技服務(wù)業(yè)的核密度分布圖發(fā)現(xiàn)（圖3），不同行業(yè)的空間格局特征存在明顯差異。研究和試驗發(fā)展企業(yè)呈現(xiàn)出“一主兩副”的空間格局，核心集聚區(qū)位于關(guān)東科技園附近區(qū)域，并沿光谷創(chuàng)業(yè)街和光谷總部國際形成了次級集聚區(qū)，表明研究和試驗發(fā)展企業(yè)傾向于鄰近科技園區(qū)分布；專業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)呈現(xiàn)出“兩主多副”的空間格局，主要以中南路商圈和街道口為中心，形成兩個核心集聚區(qū)，并形成了沿楚河漢街商圈、光谷創(chuàng)業(yè)街、關(guān)東科技園和光谷總部國際的次級集聚區(qū)，體現(xiàn)了專業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)傾向于緊鄰高校集聚區(qū)和商業(yè)中心布局；科技推廣和應(yīng)用服務(wù)企業(yè)呈現(xiàn)出“一主多副”的空間格局，核心集聚區(qū)位于中南路商圈周邊區(qū)域，同時，形成了多個次級集聚區(qū)，分布在漢陽人信匯、鐘家村商圈、楚河漢街商圈、光谷創(chuàng)業(yè)街和關(guān)東科技園等區(qū)域，說明科技推廣和應(yīng)用服務(wù)企業(yè)傾向于沿商業(yè)中心分布。

圖3 武漢都市區(qū)分類型科技服務(wù)業(yè)空間分布核密度圖

3 科技服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的影響因素

3.1 影響因素選擇

在研究武漢都市區(qū)科技服務(wù)業(yè)空間格局影響因素時，主要探討科技服務(wù)業(yè)整體空間格局的影響因素和不同類型科技服務(wù)業(yè)空間格局的影響因素。通過對科技服務(wù)業(yè)空間集聚相關(guān)研究的分析[19，20]，結(jié)合科技服務(wù)業(yè)的自身特性，本研究將影響科技服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的因素歸為區(qū)位條件、商業(yè)環(huán)境、技術(shù)因素、文化環(huán)境、孵化環(huán)境、集聚因素和政策因素，相關(guān)變量及說明如表1 所示。

在區(qū)位條件方面，科技服務(wù)企業(yè)的業(yè)務(wù)聯(lián)系和員工通勤依賴于便捷的交通通達(dá)性，選擇網(wǎng)格到地鐵站點的最短直線距離和網(wǎng)格內(nèi)的公交站點密度來驗證交通條件對科技服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的影響，分別用X1 和X2 表示；企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營需要考慮用地成本，對成本最低的需求，導(dǎo)致其布局在地租較低的區(qū)域，本文選取研究單元內(nèi)商務(wù)辦公基準(zhǔn)地價衡量土地價格（X3）。科技服務(wù)業(yè)沿商業(yè)中心分布有助于及時了解市場動態(tài)，促進(jìn)適應(yīng)本地市場的技術(shù)開發(fā)，同時，接觸客戶的機(jī)會較高，有利于加強(qiáng)企業(yè)和客戶的交流合作，避免信息不對稱造成的決策失誤，研究中引入變量商業(yè)環(huán)境（X4），選取網(wǎng)格內(nèi)的購物設(shè)施密度衡量?？萍挤?wù)業(yè)靠近高等院校和科研機(jī)構(gòu)分布有助于獲取技術(shù)知識和人力資源，本研究引入變量技術(shù)因素（X5），若研究單元內(nèi)有高等院校或科研機(jī)構(gòu)，賦值為1，否則為0?？萍挤?wù)業(yè)以知識、技術(shù)和信息為基礎(chǔ)，文化設(shè)施是激發(fā)創(chuàng)新靈感的源泉，有助于營造良好的文化氛圍，吸引高層次文化人才，促進(jìn)科技服務(wù)企業(yè)進(jìn)行技術(shù)理念革新，研究中引入變量文化環(huán)境（X6），若研究單元內(nèi)有文化設(shè)施賦值為1，否則為0。孵化器能為新創(chuàng)企業(yè)發(fā)揮著建立融資渠道，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作和開拓市場等重要作用[21]，促進(jìn)企業(yè)高效運作，提升產(chǎn)品開發(fā)成功率，本研究引入變量孵化環(huán)境（X7），若研究單元內(nèi)有科技企業(yè)孵化器則賦值為1，否則賦值為0。集聚經(jīng)濟(jì)有利于技術(shù)溢出，促進(jìn)資源與信息共享，降低投資風(fēng)險和生產(chǎn)成本，以研究單元1km 緩沖區(qū)內(nèi)科技服務(wù)企業(yè)密度測度集聚因素（X8）[22]。地方政府通過建立開發(fā)區(qū)，制定稅收、地價等優(yōu)惠政策，完善配套設(shè)施和專門服務(wù)，從而有利于吸引企業(yè)進(jìn)入[23]，本研究引入變量政策因素（X9），若研究單元在開發(fā)區(qū)范圍內(nèi)，賦值為1，否則賦值為0。

3.2 結(jié)果分析

本研究以1km×1km 網(wǎng)格為研究的基本單元，選取網(wǎng)格內(nèi)科技服務(wù)企業(yè)密度為被解釋變量，以表1 中的因素為解釋變量，有效樣本數(shù)量為3261 個。由于科技服務(wù)企業(yè)在網(wǎng)格內(nèi)的分布具有過度離散的特征，因此，結(jié)合stata15.0 軟件執(zhí)行負(fù)二項回歸分析，表2 分別列出全部科技服務(wù)企業(yè)、研究和試驗發(fā)展企業(yè)、專業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)以及科技推廣和應(yīng)用服務(wù)企業(yè)的估計結(jié)果，alpha 的參數(shù)均顯著大于零，驗證了本文進(jìn)行負(fù)二項回歸分析的合理性。

表1 變量指標(biāo)選取及說明

表2 負(fù)二項回歸模型估計結(jié)果

從全部企業(yè)的估計結(jié)果可以看出，各項指標(biāo)均顯示很高的顯著性，說明以上因素對網(wǎng)格內(nèi)科技服務(wù)企業(yè)的密度具有非常高的影響。交通條件是影響科技服務(wù)業(yè)空間格局的重要因素，到地鐵站點距離（X1）和公交站點密度（X2）的影響均與預(yù)期相符，并通過了顯著性水平檢驗，說明科技服務(wù)業(yè)大多分布在交通便捷的區(qū)域，交通條件越好，與其他區(qū)域建立業(yè)務(wù)聯(lián)系越容易。土地價格（X3）的回歸系數(shù)顯著為正，與預(yù)期相反，說明科技服務(wù)業(yè)分布在土地價格較高的區(qū)域，其競租能力較強(qiáng)，也說明了交通條件和基礎(chǔ)設(shè)施對科技服務(wù)業(yè)的重要性，往往交通條件和基礎(chǔ)設(shè)施越完善，土地價格越高。商業(yè)環(huán)境（X4）的系數(shù)顯著為正，表明科技服務(wù)業(yè)十分重視良好的市場接入性和便捷的商務(wù)環(huán)境。技術(shù)因素（X5）的系數(shù)顯著為正，表明科技服務(wù)業(yè)傾向于鄰近高等院校和科研機(jī)構(gòu)分布，知識溢出與技術(shù)合作有利于提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，同時，高等院校和科研機(jī)構(gòu)能滿足企業(yè)對專業(yè)化人才的需求。文化環(huán)境（X6）的系數(shù)顯著為正，表明濃厚的文化氛圍為科技服務(wù)業(yè)的集聚和發(fā)展創(chuàng)造了有利條件。孵化環(huán)境（X7）的回歸系數(shù)最高，且通過了顯著性檢驗，即孵化器對科技服務(wù)業(yè)的吸引作用最強(qiáng)，說明科技服務(wù)業(yè)高度依賴于創(chuàng)業(yè)資源和孵化服務(wù)，孵化器是影響科技服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的關(guān)鍵因素。集聚因素（X8）的回歸系數(shù)顯著為正，表明集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對企業(yè)區(qū)位選擇具有顯著影響，即科技服務(wù)業(yè)集聚有利于吸引相似企業(yè)的跟進(jìn)。政策因素（X9）的回歸系數(shù)顯著為正，說明開發(fā)區(qū)良好的基礎(chǔ)設(shè)施和優(yōu)惠政策對科技服務(wù)業(yè)具有較強(qiáng)的吸引力。對比各類影響因素可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)因素、孵化環(huán)境和政策因素對科技服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的影響相對較大，體現(xiàn)了科技服務(wù)業(yè)對技術(shù)、人才、孵化和政策等資源要素更加重視。

影響因素對不同類型科技服務(wù)業(yè)的作用強(qiáng)度存在差異。研究和試驗發(fā)展企業(yè)受土地價格、到地鐵站點距離和公交站點密度的影響顯著，說明其土地競租能力較強(qiáng)，交通便捷的區(qū)域是其空間布局的優(yōu)選區(qū)域。商業(yè)環(huán)境的系數(shù)不顯著，說明研究和試驗發(fā)展企業(yè)對商業(yè)環(huán)境沒有特別的傾向。集聚因素顯著為正，表明研究和試驗發(fā)展企業(yè)是集聚經(jīng)濟(jì)效益的受益者。孵化環(huán)境是影響其空間格局的重要因素，使其表現(xiàn)出一定的集聚分布特征。與其他企業(yè)相比，研究和試驗發(fā)展企業(yè)更加重視技術(shù)因素、文化環(huán)境和政策因素，良好的技術(shù)條件、濃厚的文化氛圍和更多的優(yōu)惠政策為其空間布局提供了必要條件。對專業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)而言，到地鐵站點距離和土地價格的影響作用高于其他企業(yè)，表明其更傾向于分布在臨近地鐵和基礎(chǔ)設(shè)施更完善的區(qū)域。公交站點密度、商業(yè)環(huán)境和集聚因素顯著為正，對專業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)的空間布局具有較大的吸引力。技術(shù)因素和孵化環(huán)境是專業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)區(qū)位選擇的重要影響因素，表明其傾向于分布在高等院校、科研機(jī)構(gòu)和科技企業(yè)孵化器周邊區(qū)域。專業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)對文化環(huán)境、政策因素有較強(qiáng)的依賴，使其偏好在文化設(shè)施和開發(fā)區(qū)周邊集聚?？萍纪茝V和應(yīng)用服務(wù)企業(yè)受到地鐵站點距離、公交站點密度和土地價格的影響傾向于集中分布。商業(yè)環(huán)境和集聚因素的影響高于其他企業(yè)，表明科技推廣和應(yīng)用服務(wù)企業(yè)偏好在商業(yè)氛圍濃厚和相似企業(yè)集中的區(qū)域布局。科技推廣和應(yīng)用服務(wù)企業(yè)對技術(shù)因素和政策因素具有一定的依賴，傾向于鄰近高等院校、科研機(jī)構(gòu)和開發(fā)區(qū)等區(qū)域布局。文化環(huán)境的系數(shù)相對較小，且顯著性水平較低，對科技推廣和應(yīng)用服務(wù)企業(yè)布局的影響較弱。孵化環(huán)境的回歸系數(shù)最大，表明其更偏好分布在科技企業(yè)孵化器附近，以促進(jìn)科技成果的轉(zhuǎn)化。

結(jié)論與討論

本研究以武漢都市區(qū)為案例，基于工商登記企業(yè)數(shù)據(jù)，運用圈層分析與核密度估計方法，刻畫了科技服務(wù)業(yè)的空間格局特征，并利用負(fù)二項回歸模型檢驗了科技服務(wù)業(yè)空間格局的影響因素，主要結(jié)論如下：

第一，武漢都市區(qū)科技服務(wù)業(yè)集中分布于中心區(qū)和近郊區(qū)，在3～6km 和15～18km 圈層形成兩大峰值區(qū)域，呈現(xiàn)“多中心”的空間格局，形成了位于光谷創(chuàng)業(yè)街、關(guān)東科技園和光谷總部國際的核心集聚區(qū)，以及位于中南路商圈、街道口、光谷軟件園和武漢大學(xué)科技園的次級集聚區(qū)。不同行業(yè)的空間格局存在明顯差異，研究和試驗發(fā)展企業(yè)呈現(xiàn)出“一主兩副”的空間格局，傾向于鄰近科技園區(qū)分布；專業(yè)技術(shù)服務(wù)企業(yè)呈現(xiàn)出“兩主多副”的空間格局，傾向于緊鄰高校集聚區(qū)和商業(yè)中心布局；科技推廣和應(yīng)用服務(wù)企業(yè)呈現(xiàn)出“一主多副”的空間格局，傾向于沿商業(yè)中心分布。

第二，從影響因素分析來看，區(qū)位條件、商業(yè)環(huán)境、技術(shù)因素、文化環(huán)境、孵化環(huán)境、集聚因素和政策因素是武漢都市區(qū)科技服務(wù)業(yè)空間格局的主要影響因素，其中，技術(shù)因素、孵化環(huán)境和政策因素的影響相對較大，影響因素對不同類型科技服務(wù)業(yè)的作用強(qiáng)度存在差異。

總體而言，本文的研究結(jié)論與已有研究存在相似性，也具有差異性?？臻g格局方面，武漢都市區(qū)科技服務(wù)業(yè)形成了圍繞高等院校、科技園區(qū)和軟件園區(qū)的集聚區(qū)，這與北京[8]和杭州[11]等城市相一致，不同之處體現(xiàn)在，武漢都市區(qū)出現(xiàn)了沿創(chuàng)業(yè)街、總部基地和商業(yè)中心的集聚特征。影響因素方面，已有研究認(rèn)為影響因素主要包括人力資源、政府政策、基礎(chǔ)設(shè)施等，本文在前人基礎(chǔ)上進(jìn)一步驗證了文化環(huán)境、孵化環(huán)境和商業(yè)環(huán)境對科技服務(wù)業(yè)區(qū)位選擇的影響。此外，本文系統(tǒng)分析了不同類型科技服務(wù)業(yè)的空間格局和影響因素，有助于深化對城市科技服務(wù)業(yè)空間格局特征和機(jī)理的認(rèn)識。然而，研究僅采用了截面數(shù)據(jù)，未能刻畫科技服務(wù)業(yè)空間格局的演化過程，因此，進(jìn)一步結(jié)合時間序列數(shù)據(jù)，探討城市科技服務(wù)業(yè)的空間演化規(guī)律，判斷其空間發(fā)展趨勢，提出空間配置的優(yōu)化策略，將是進(jìn)一步研究的方向。

圖、表來源

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