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    皖浙產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度與區(qū)域創(chuàng)新能力的空間相關(guān)性分析*

    2019-05-31 09:13:34儲伊力
    圖書情報研究 2019年2期
    關(guān)鍵詞:密集型安徽省服務(wù)業(yè)

    儲伊力

    (合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院 宣城 242000)

    1 文獻綜述

    提高區(qū)域創(chuàng)新能力,核心在于提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力。進入經(jīng)濟“新常態(tài)”后,中國制造業(yè)成本優(yōu)勢和“人口紅利”逐漸消失,制造業(yè)逐漸進入疲軟狀態(tài),轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級是中國制造業(yè)發(fā)展的未來方向。與此同時,服務(wù)業(yè)也逐步向知識密集的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)升級[1]。

    知識密集型服務(wù)業(yè)即致力于知識和信息的收集、整理、創(chuàng)造和傳播的新興服務(wù)業(yè)[2],在知識創(chuàng)新系統(tǒng)中不但承擔(dān)著知識的生產(chǎn)功能,還扮演著知識擴散的重要角色[3]。已有研究中,學(xué)者們普遍認(rèn)為知識密集型服務(wù)業(yè)(KIBS)與制造業(yè)的協(xié)同集聚的協(xié)同互動會提高區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)新能力。Muller和Zenker認(rèn)為知識密集型服務(wù)業(yè)具有高交互性,在其與客戶的交互過程中,可以整理和深化已有的知識和新知識,并通過服務(wù)的形式向制造業(yè)企業(yè)傳達(dá)知識,這促進了知識在區(qū)域內(nèi)的擴散,從而提高了區(qū)域創(chuàng)新能力[4]。朱海燕等從創(chuàng)新系統(tǒng)觀、創(chuàng)新過程及其影響因素角度分析了KIBS與制造業(yè)交互創(chuàng)新的機理和趨勢[5]。熊勵等認(rèn)為KIBS與制造業(yè)的互動創(chuàng)新將有助于提高制造業(yè),特別是先進制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)附加值[6]。雷宏振、謝衛(wèi)軍以陜西省部分文化產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的組織作為研究對象,對知識共享、網(wǎng)絡(luò)外部即產(chǎn)業(yè)集聚三者之間的關(guān)系進行了典型相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)知識共享與產(chǎn)業(yè)集聚具有一定的相關(guān)性[7]。

    從已有研究來看,方法上多數(shù)學(xué)者往往采用傳統(tǒng)的相關(guān)性分析或回歸分析考察了KIBS與制造業(yè)協(xié)同集聚的創(chuàng)新效應(yīng),內(nèi)容上多為分析產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新的影響,較少分析二者在地理分布上的空間相關(guān)性且研究對象多為單一地區(qū),且罕有對不同地區(qū)的比較研究,因此,方法上本文采用地理經(jīng)濟學(xué)的方法,從而更加直觀地觀察二者的空間相關(guān)性,內(nèi)容上,考慮到不同地區(qū)具有不同的經(jīng)濟發(fā)展特點,在提出產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展策略上必須區(qū)別對待,基于此本文對所處不同發(fā)展階段的安徽省與浙江省所包括的27個城市進行比較研究,從縱向上考察二者在時間上的發(fā)展趨勢,從橫向上考察不同地區(qū)的發(fā)展差異。本文希望通過研究厘清這些問題,為下一步區(qū)域產(chǎn)業(yè)規(guī)劃布局、制定相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策提供一定的理論借鑒。

    2 數(shù)據(jù)的選取與說明

    本文將以提供服務(wù)的部門提供的服務(wù)或產(chǎn)品中所具備的知識量、專業(yè)化程度及提供服務(wù)的部門與其客戶的互動頻率及互動方式作為知識密集型服務(wù)業(yè)的劃分依據(jù),同時考慮到知識密集型服務(wù)業(yè)對于環(huán)境的敏感性和數(shù)據(jù)可及性等要求,重點參考中國國務(wù)院發(fā)展研究中心的劃分標(biāo)準(zhǔn),并結(jié)合我國2002年修訂的《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》(GB/T4754-2002)第三產(chǎn)業(yè)的統(tǒng)計門類,將知識密集型服務(wù)業(yè)劃分為:信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)(下文簡稱信息服務(wù)業(yè))、金融業(yè)、商業(yè)服務(wù)業(yè)、科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)業(yè)和地質(zhì)勘查業(yè)(以下簡稱“科技服務(wù)業(yè)”)和教育業(yè)五大類,依此對數(shù)據(jù)進行收集和整理。

    2.1 單一產(chǎn)業(yè)集聚度

    測度單一產(chǎn)業(yè)的空間集聚程度的指標(biāo)較多,較為普遍的計算方法有區(qū)位熵、行業(yè)Hoover系數(shù)、區(qū)位空間基尼系數(shù)和產(chǎn)業(yè)份額等。本文為了與產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚程度的測算保持?jǐn)?shù)據(jù)選取的一致性及測算過程的連貫性,統(tǒng)一采用區(qū)位熵計算知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚度。具體計算公式如下:

    (1)式中,Lmn表示n城市m產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵,反映了n市m產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚程度(本部分中,m產(chǎn)業(yè)即知識密集型服務(wù)業(yè)或制造業(yè)),其中em表示n市m產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量,Em表示全國m產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員總數(shù),en表示n市所有產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù),E表示全國所有產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員數(shù)。

    2.2 產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度

    關(guān)于產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚程度指標(biāo)的測算,國內(nèi)外學(xué)者也進行了很多的探索,如國外學(xué)者Ellison和Glaser[8]構(gòu)建的E-G指數(shù)、Duranton和Overman構(gòu)建的D-O指數(shù)和Stephen和Erik構(gòu)建的Colocalization指數(shù);國內(nèi)運用較為廣泛的有陳國亮和陳建軍構(gòu)建的γ指數(shù),以及楊仁發(fā)在γ指數(shù)基礎(chǔ)上所構(gòu)建的Coaggl指數(shù)。

    本研究借鑒陳國亮、陳建軍[9]和楊仁發(fā)[10]的方法,首先構(gòu)建知識密集服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的區(qū)位熵,再利用二者的區(qū)位熵構(gòu)建知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的協(xié)同集聚程度,考慮到區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平會影響產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚情況,而傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度算法沒有考慮到區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平,就可能存在兩個產(chǎn)業(yè)發(fā)展集聚程度較接近但是各自水平都不高的情況[11],這種情況所計算的協(xié)同集聚水平也會較高,但是是一種“虛高”的現(xiàn)象,不能說明產(chǎn)業(yè)間融合達(dá)到很高的水平,因此本文進一步加入地區(qū)發(fā)展程度指標(biāo)對這種情況進行糾正,具體計算公式如下:

    其中(1)式為區(qū)位熵,表示單一產(chǎn)業(yè)的集聚情況,(2)式中,Con表示n市知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)的一般算法,大部分學(xué)者按照此法計算產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度,如陳曉峰[12]等。其中Lin與Ljn分別表示n市i產(chǎn)業(yè)與j產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵,即知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的區(qū)位熵,(3)式中,Con’為產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)的改進算法,即在(2)式的基礎(chǔ)上,加入了區(qū)域發(fā)展程度指標(biāo),該指標(biāo)用考察期內(nèi)本地GDP與全國GDP均值之比表示。本文用(3)式來計算浙江省與安徽省的KIBS與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚指數(shù),當(dāng)Con’值越大,說明產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚程度越高。本研究的協(xié)同集聚度不僅考慮了產(chǎn)業(yè)集聚數(shù)量上的接近,也在一定程度上反映了產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的效果及質(zhì)量。

    2.3 區(qū)域創(chuàng)新能力

    區(qū)域創(chuàng)新能力指的是一個地區(qū)有效吸收、掌握和改進現(xiàn)有技術(shù)以及創(chuàng)新技術(shù)的能力[13]。其關(guān)鍵在于區(qū)域內(nèi)各創(chuàng)新主體之間的積極互動,是當(dāng)前區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的核心要素,也是解釋區(qū)域間經(jīng)濟差異的重要影響因素。

    對于區(qū)域創(chuàng)新能力,不同的學(xué)者有不同的表征指標(biāo),主要可以分為產(chǎn)出指標(biāo)、投入指標(biāo)和綜合指標(biāo)體系三類,考慮到數(shù)據(jù)的可及性,本文采用表征產(chǎn)出指標(biāo)的專利申請數(shù)表征,這也是國內(nèi)大部分學(xué)者選擇的表征方法[14-15],專利數(shù)據(jù)除了較容易獲取之外,不同地區(qū)專利申請的標(biāo)準(zhǔn)基本統(tǒng)一且較為穩(wěn)定和客觀,具備可比性,并且專利數(shù)據(jù)與創(chuàng)新活動關(guān)系密切,可以直觀反映企業(yè)或地區(qū)的創(chuàng)新能力,其相較專利授權(quán)數(shù)還可以避免較長的時間滯后性。

    2.4 數(shù)據(jù)來源

    各產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)主要來源于2004~2015年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》,部分來源于2004~2015年的《安徽省統(tǒng)計年鑒》和《浙江省統(tǒng)計年鑒》,其中,考慮產(chǎn)品從研發(fā)創(chuàng)意到研發(fā)產(chǎn)品存在一定的時間差,因此表征區(qū)域創(chuàng)新能力的專利數(shù)據(jù)我們選擇滯后產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)一年的數(shù)據(jù),來自于安徽省和浙江省的知識產(chǎn)權(quán)局公布的年度或月度數(shù)據(jù)。

    3 計量方法與模型設(shè)定

    Tobler地理學(xué)第一定律認(rèn)為:地理物體中,任何事物都是互相關(guān)聯(lián)的,離的越近,相關(guān)性越高。傳統(tǒng)的統(tǒng)計計量分析往往假設(shè)觀測值相互獨立,但是事實上,很多數(shù)據(jù)存在空間上的關(guān)聯(lián)性,空間計量經(jīng)濟學(xué)假設(shè)不同區(qū)域間的數(shù)據(jù)間存在空間關(guān)系,不同于傳統(tǒng)計量分析中觀測值彼此獨立的原假設(shè),它是在繼承了經(jīng)典經(jīng)濟計量方法的基礎(chǔ)上考慮地理位置及空間交互作用的計量方法。

    空間自相關(guān)的檢驗也稱作是空間模式的檢驗,是判斷研究對象是否存在空間關(guān)聯(lián)性及判斷空間關(guān)聯(lián)性強弱的有效方法,這種方法將統(tǒng)計學(xué)與地理學(xué)中的地圖處理技術(shù)結(jié)合起來,通過地圖、統(tǒng)計圖表等方式直觀揭示了區(qū)域之間的空間關(guān)系??臻g自相關(guān)包括全局空間自相關(guān)與局部空間自相關(guān)兩種,全局空間自相關(guān)適用于度量整個地理區(qū)域的整體情況,局部空間自相關(guān)情況可以反映全局空間中不同區(qū)域的集聚與擴散情況,在局部空間自相關(guān)中,每一個觀測單元即城市都有反映其自相關(guān)強度及類型的度量值,不同城市的空間集聚情況往往存在顯著差異,本文采用局部空間自相關(guān)方法,以從地理區(qū)位分布上觀察皖浙產(chǎn)業(yè)集聚水平與區(qū)域創(chuàng)新能力之間的關(guān)系。

    局部空間自相關(guān)效應(yīng)的度量方法主要有局部莫蘭指數(shù)I(local Moran’s I)、局部Getis-Ord’s G(d)等,本文采用莫蘭指數(shù)I的度量方法,為了分析兩個省份知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚程度(以下簡稱產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度)和區(qū)域創(chuàng)新能力在區(qū)域分布上的關(guān)聯(lián)情況及各自的發(fā)展情況,本部分的觀測變量值為產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度和專利審核數(shù)量,其表達(dá)式如下:

    設(shè)鄰接的兩個城市i和j觀察變量值分別為xi、xj,zi和zjs為xi、xj的標(biāo)準(zhǔn)化觀測值,即那么,觀測單元Ii的局部莫蘭指數(shù)I的計算公式為:用E(Ii)表示Ii 的數(shù)學(xué)期望,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為另外設(shè)為Ii的方差,那么觀測單元鄰接區(qū)域的集聚特征可以用Z(Ii)表示,其表達(dá)式為:當(dāng)Z(Ii)大于0 時,表示在觀測單元i的鄰接區(qū)域具有高相似值的集聚特征,當(dāng)Z(Ii)小于0時,表示觀測單元i的鄰近區(qū)域具有低相似值的集聚特征。

    為了更加直觀地表示不同地理區(qū)域的模式差異及空間隨機過程,本文綜合運用Geoda、Excel和Arcgis 10.3軟件繪制了LISA散點圖和莫蘭指數(shù)空間自相關(guān)統(tǒng)計的集聚分布圖(以下簡稱莫蘭空間分布圖),對安徽省及浙江省各城市的局部空間自相關(guān)情況進行對比分析。

    LISA散點圖是分析局部空間自相關(guān)集聚分布的重要方法,其橫軸表示某變量在不同位置的觀測值向量,縱軸表示該向量的空間滯后向量(即該觀測值周圍鄰居的加權(quán)平均),通過LISA散點圖,可以識別某地區(qū)與其鄰接地區(qū)的聚集關(guān)系。散點圖以二維坐標(biāo)顯示了四個象限,分別對應(yīng)著鄰接城市之間四種不同的關(guān)系:(1)第一象限(H-H):又稱“高-高”集聚區(qū),表示高值被高值包圍,即區(qū)域自身和周邊地區(qū)均處于較高的水平,空間差異??;(2)第二象限(L-H):又稱“低-高”集聚區(qū),表示低值被高值包圍,即區(qū)域自身水平低,周圍地區(qū)水平高;(3)第三象限(L-L):又稱“低-低”集聚區(qū),表示低值被低值包圍,即區(qū)域自身和周圍地區(qū)均處于較低的水平;(4)第四象限(H-L):又稱“高-低”集聚區(qū),表示高值被低值包圍,即區(qū)域自身水平高,周圍地區(qū)水平低。當(dāng)觀測值位于一、三象限時,觀測值與鄰接區(qū)域具有高相似值集聚特征;當(dāng)觀測值位于二、四象限時,表示觀測值與鄰接區(qū)域具有負(fù)相關(guān)性關(guān)系。莫蘭空間分布圖的含義與LISA值一致,是LISA散點圖在地圖上的反映,比LISA圖更加直觀,但是LISA散點圖可以反映非顯著地區(qū)的空間集聚類型和同一類型地區(qū)的自身及鄰接地區(qū)創(chuàng)新能力或產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚情況的強弱程度,因此本文結(jié)合運用莫蘭空間分布圖與LISA散點圖以反映觀測對象的區(qū)位分布情況。

    在莫蘭空間集聚圖中,為反映集聚效應(yīng)的明顯程度,通過0.1顯著性水平檢驗的區(qū)域按照LISA散點圖的象限分布情況進行分類并以不同的顏色或形狀加以區(qū)分,未通過0.1顯著性水平檢驗的在地圖中不著色。根據(jù)上述規(guī)則,可以得到以下幾個圖,需要指出的是,在莫蘭空間分布圖中,一些城市集聚效應(yīng)不顯著,往往是由于該城市位于高區(qū)和低區(qū)之間,如合肥、杭州和衢州,而LISA圖可以對這些不顯著地區(qū)的自身水平作出補充說明。

    4 皖浙產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平空間相關(guān)性的比較分析

    由圖1~圖4可知,知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的協(xié)同集聚程度不僅反映了兩個產(chǎn)業(yè)間的協(xié)同集聚情況,也反映了知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)各自發(fā)展的情況。

    從知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度(以下簡稱產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度)來看,橫向方面,安徽省產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚發(fā)展水平低于浙江省,從LISA圖可以明顯看出,安徽省各市基本位于第三象限,即安徽省多數(shù)城市的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平處于“低-低”分布,呈現(xiàn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同的低水平集聚狀況,與之相反,浙江省大部分城市位于第一象限,呈現(xiàn)高水平集聚狀況。

    縱向方面,從LISA圖中可以發(fā)現(xiàn),浙江省2003~2014年期間基本都位于第一象限,而從安徽省來看,2014年相對于2003年,更多城市開始偏移于第二、四象限了,這說明安徽省的產(chǎn)業(yè)發(fā)展開始掙脫低水平的困境,一些城市的知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)開始形成良性互動、協(xié)同發(fā)展了,但是總體水平仍然有待提高。

    安徽省內(nèi),池州市、淮北市、亳州市、蚌埠市、阜陽市、淮南市在2003~2014年一直處于低-低分布的區(qū)域中,這些城市大部分位于皖北地帶,說明安徽省北部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展及協(xié)同集聚程度不夠,需要進一步提高。在皖南地區(qū),安慶市、蕪湖市在2003年的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度分別為“低-高”分布和“低-低”分布,而在2014年成為“高-低”分布,可見數(shù)十年來,安慶市和蕪湖市的發(fā)展速度很快,從LISA圖可以看出,2003年,這兩個城市均位于坐標(biāo)圖縱軸以左,當(dāng)時安徽省整體的制造業(yè)發(fā)展都比較落后,知識密集型服務(wù)業(yè)很多地區(qū)都處于萌芽狀態(tài),更不用提二者的協(xié)同集聚情況了,但是在2014年,安慶和蕪湖市位于坐標(biāo)軸中縱軸右側(cè),這說明兩個城市的知識密集型服務(wù)與制造業(yè)協(xié)同集聚情況較好,說明了這兩個市在這十余年來產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得了很大的進步。另外,安徽省內(nèi)有相似情況的還有馬鞍山市,由于其位于“高值”和“低值”之間,所以產(chǎn)生的集聚效應(yīng)不明顯,不過可以從LISA圖中看到,2003年,馬鞍山市位于“低-低”集聚區(qū)域,可是到了2014年,該市位于“高-高”集聚區(qū)內(nèi),從其在坐標(biāo)軸橫軸中的數(shù)值來看,馬鞍山市的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度僅次于合肥市和蕪湖市,安慶市排名第四,其余城市的區(qū)域創(chuàng)新能力均處于較低水平。除了這些進步較快的城市,安徽省內(nèi)還有一些城市產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚情況出現(xiàn)退步的現(xiàn)象。2003年,雖然滁州市的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度聚集效應(yīng)不明顯,但是通過LISA圖可以看出該市位于第一象限,即“高-高”分布,可是在2014年,其產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度卻明顯低于周邊地區(qū),根據(jù)LISA圖可知,與其鄰接的省會合肥市的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚程度很高,但是滁州市沒有充分吸收到周邊城市發(fā)展的輻射效果,這是該市在今后發(fā)展需要注意的。

    浙江省內(nèi),有且僅有兩個城市麗水市和衢州市一直位于第四象限“低-高”集聚區(qū)域,這說明這兩個城市內(nèi),知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的發(fā)展水平較低,且二市的協(xié)同集聚程度較低,其周邊城市的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚程度較高。杭州市雖然自身的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平很高,但是其位于低水平城市(如衢州市、黃山市、宣城市)及高水平城市(如湖州市、紹興市、金華市)中間,因此其集聚效應(yīng)不顯著。

    圖1 2003年皖浙產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚莫蘭空間分布圖

    圖2 2003年皖浙產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚LISA圖

    圖3 2014年皖浙產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚莫蘭空間分布圖

    圖4 2014年皖浙產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚LISA圖

    5 皖浙區(qū)域創(chuàng)新能力空間相關(guān)性的比較分析

    圖5~圖8表示的是兩個省的區(qū)域創(chuàng)新能力,是區(qū)域經(jīng)濟獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵因素,代表著區(qū)域的發(fā)展?jié)摿?。新增長理論認(rèn)為,創(chuàng)新伴隨著新知識的產(chǎn)生,這引發(fā)了區(qū)域內(nèi)知識的溢出效應(yīng)的產(chǎn)生,而區(qū)域內(nèi)知識的溢出與擴散有利于區(qū)域經(jīng)濟的繁榮。

    從區(qū)域創(chuàng)新能力來看,橫向方面,安徽省基本處于“低-低”分布,皖北尤其明顯,浙江省各市整體處于“高-高”分布,安徽省各城市的創(chuàng)新能力顯著低于浙江省各市。

    縱向上,從LISA圖可以看出,2004~2015年間,整體同產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度一樣,2004年,安徽省各市主要分布于第三象限,2015開始有一些城市分布在第二、四象限,而浙江省各市基本位于第一象限,說明浙江省各市的創(chuàng)新能力一直較高且穩(wěn)定發(fā)展,而安徽省在2004年創(chuàng)新能力整體都比較低,但是從2015年的LISA圖可以看到,安徽省一些城市的創(chuàng)新能力逐漸提高,所以呈現(xiàn)了省內(nèi)創(chuàng)新發(fā)展不均衡的局面,說明了安徽省在創(chuàng)新發(fā)展方面的后發(fā)優(yōu)勢開始體現(xiàn),一些城市的創(chuàng)新能力有較大提高。

    具體來看,安徽省內(nèi),池州市、淮北市、亳州市、蚌埠市、阜陽市、淮南市一直處于“低-低”分布的區(qū)域中,這些城市大部分位于皖北地帶,說明安徽省北部地區(qū)創(chuàng)新能力較弱,需要進一步提高。安慶市在2004年創(chuàng)新能力不顯著,在經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,安慶市變?yōu)椤案?低”集聚,創(chuàng)新能力有較大的提升,成為所處區(qū)域中的創(chuàng)新谷地,而蕪湖市由于地處“高值”與“低值”之間,所以集聚效應(yīng)不明顯,但是從LISA圖中可以看到,該市在2004年創(chuàng)新能力較低,而2015年蕪湖市的區(qū)域創(chuàng)新能力僅次于合肥市,發(fā)展速度很快。另外,安徽省還有一些城市,如宣城市、池州市、黃山市雖然與杭州市、合肥市等創(chuàng)新能力高的城市毗鄰,但是其自身的創(chuàng)新能力仍然較弱,說明這些城市并沒有利用好其優(yōu)越的地理位置,吸收周邊城市的知識溢出。

    浙江省內(nèi),浙北地區(qū)創(chuàng)新能力一直較高,值得注意是的,麗水市在2004年是“高-高”集聚區(qū),而在2015年變?yōu)椤暗?高”集聚區(qū),說明這些年來該市的發(fā)展速度落后于浙江省的其他城市,麗水市并沒有很好地吸收消化周邊城市的創(chuàng)新溢出,除此之外,衢州市創(chuàng)新能力也一直較低,這兩個城市位于浙江省西南方位,可能受到地理位置和經(jīng)濟政策的影響,這兩個地區(qū)的創(chuàng)新發(fā)展并沒有受到重視。

    圖5 2004年皖浙創(chuàng)新能力莫蘭空間分布圖

    圖6 2004年浙皖區(qū)域創(chuàng)新能力LISA圖

    圖7 2015年浙皖區(qū)域創(chuàng)新能力莫蘭空間分布圖

    圖8 2015年浙皖區(qū)域創(chuàng)新能力LISA圖

    6 皖浙產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度與區(qū)域創(chuàng)新能力空間分布的關(guān)聯(lián)性分析

    從產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度與區(qū)域創(chuàng)新能力集聚分布情況可以發(fā)現(xiàn):二者在分布區(qū)域及集聚類型上相似度都很高,說明知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的協(xié)同集聚度與區(qū)域創(chuàng)新能力的關(guān)系非常密切。也就是說,無論是在安徽省還是浙江省內(nèi),當(dāng)某城市知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚程度高時,這個城市的創(chuàng)新能力往往也較高。知識密集型服務(wù)業(yè)在城市區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中,起著知識創(chuàng)造、接收、整合及傳播擴散的重要作用,橫向上KIBS要與創(chuàng)新系統(tǒng)中各子系統(tǒng)產(chǎn)生有機聯(lián)系,扮演著中介和橋梁的角色,這可以推進行業(yè)內(nèi)外企業(yè)的合作,縱向上能夠幫助制造業(yè)企業(yè)特別是一些能力有限的中小型企業(yè)吸納外部知識,實現(xiàn)技術(shù)升級。因此當(dāng)一個城市的制造業(yè)與知識密集型服務(wù)業(yè)聯(lián)系緊密時,往往意味著該城市的制造業(yè)客觀上能夠獲取且主觀上需要更多的知識與技術(shù),創(chuàng)新意識更強,這個區(qū)域自然便擁有了較高的創(chuàng)新能力。

    但是,在兩個省份中,都存在著不同程度的發(fā)展不均衡現(xiàn)象,伴隨著市場化的推進,可以推斷,區(qū)域非均衡發(fā)展在一定階段內(nèi)將是一種常態(tài),這也是經(jīng)濟規(guī)律的作用結(jié)果。從實證分析結(jié)果中,可以看到,無論是產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚程度還是區(qū)域創(chuàng)新能力,安徽省內(nèi)僅合肥、馬鞍山、蕪湖和安慶四個城市發(fā)展水平相對較高,其他城市自身能力都非常有限,尤其是皖北地區(qū)。這幾個城市中,省會合肥市水平最高,2014年,其產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度僅低于杭州和寧波,說明合肥市的知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)調(diào)度較好,但是從區(qū)域創(chuàng)新能力來看,2015年僅僅達(dá)到浙江省發(fā)展水平的平均值,這說明安徽省的創(chuàng)新發(fā)展道路依然漫長。除了合肥市、馬鞍山市、蕪湖市和安慶市等皖南地區(qū)作為安徽省率先發(fā)展的城市需要在自身發(fā)展的同時起到帶頭作用,帶動其他城市特別是周邊城市的共同發(fā)展;另外,從全局來看,安徽省政府應(yīng)當(dāng)重視皖北地區(qū)的發(fā)展,可以對皖北地區(qū)的一個城市加大扶持和投入力度,讓其率先發(fā)展起來,再運用知識溢出和經(jīng)濟輻射效應(yīng)帶動周邊其他城市的發(fā)展。從浙江省看,浙江省整體發(fā)展情況良好,但是麗水市和衢州市是浙江產(chǎn)業(yè)發(fā)展及創(chuàng)新發(fā)展的短板,建議要特別重視這兩個城市未來的經(jīng)濟發(fā)展,加大投入力度,鼓勵周邊較發(fā)達(dá)城市帶動其發(fā)展。

    7 小結(jié)

    本文通過對比研究浙江省與安徽省產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度與區(qū)域創(chuàng)新能力的空間自相關(guān)情況,發(fā)現(xiàn)如下結(jié)論:

    首先,產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚與區(qū)域創(chuàng)新能力在分布區(qū)域及集聚類型上相似度都很高,說明二者的關(guān)系非常密切,即產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚程度高的城市,知識密集型服務(wù)與制造業(yè)結(jié)合越緊密,二者的有效協(xié)同和良性互動最終將會促進知識的創(chuàng)造與流動,形成“雙輪驅(qū)動”,提高區(qū)域的創(chuàng)新能力。其次,安徽省和浙江省在產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平與區(qū)域創(chuàng)新能力方面都存在明顯的空間相關(guān)性,其中,安徽省整體的發(fā)展水平較差,尤其是皖北地區(qū),而經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市如合肥市、蕪湖市和馬鞍山市的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚程度較高,合肥市、蕪湖市、安慶市的區(qū)域創(chuàng)新能力較強;從浙江省來看,無論是產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚度還是區(qū)域創(chuàng)新能力均優(yōu)于安徽省,而衢州市與麗水市是浙江省發(fā)展的短板。這說明在區(qū)域發(fā)展中,不同的城市有著不同的發(fā)展特點,處于不同的發(fā)展階段,因此區(qū)域的產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在著長期的不均衡現(xiàn)象,這也是導(dǎo)致安徽省與浙江省產(chǎn)業(yè)發(fā)展及創(chuàng)新能力差異的原因。

    根據(jù)以上結(jié)論,政府需要在以下幾方面做出努力:

    第一,政府應(yīng)該加強區(qū)域間產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚,具體做法有:首先,搭建區(qū)域合作共享平臺。區(qū)域合作共享平臺是區(qū)域各市場主體互動合作的場所,可以為知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的交流與合作創(chuàng)造一個開放式的氛圍,從而促進知識的流動與擴散。其次,加強行業(yè)協(xié)會的協(xié)調(diào)作用。在區(qū)域發(fā)展中,各級政府可以依靠行業(yè)協(xié)會的力量建立產(chǎn)業(yè)間、區(qū)域間合作聯(lián)系的橋梁,不斷完善整體的行業(yè)布局結(jié)構(gòu)。

    第二,制定差異化的區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略。通過前文的分析,可以得知浙江省和安徽省無論在發(fā)展階段上還是發(fā)展特點上都存在著較大的差異,而省內(nèi)的各個城市也存在著發(fā)展不均衡、不同步的現(xiàn)象。究其原因,不同的地區(qū)有著不同的地理區(qū)位、文化氛圍、歷史背景及資源稟賦,其發(fā)展特點和發(fā)展階段自然也有所不同,所以在制定產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略時,必須考慮到區(qū)域之間協(xié)同效應(yīng)的差異性,應(yīng)理性地思考“退二進三”產(chǎn)業(yè)政策是否適用于每個城市,如果不考慮區(qū)域差異采用同一化發(fā)展戰(zhàn)略而不考慮當(dāng)?shù)靥赜星闆r,反而不利于區(qū)域發(fā)展。產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚并不等同于兩個產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)同步的、對稱的分布,各地區(qū)應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身城市的發(fā)展特點與發(fā)展階段采取差異化的產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策,著重發(fā)展自身優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),找到突破口,從實際而非表面來真正推動知識密集型服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的協(xié)同集聚效應(yīng)。

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