李 茜，郑琴琴

（复旦大学 管理学院，上海 200433）

如今，以制造业为发展主体的地区经济正悄然发生着重要变化，知识密集型服务业顺势而上，业已成为当今的新经济增长点。知识密集型服务业（Knowledge Intensive Business Service，KIBS）是对知识信息进行处理、分析、研究，并转化为可用知识，为用户提供知识资源和信息管理的服务行业【1】。它涵盖了广告、会计、管理咨询、研发服务、信息技术相关服务等多种服务行业，具有高度知识密集性，是经济发展创新的重要动力，在地区经济发展体系中扮演着日益重要的角色。

在过去的改革开放进程中，我国许多地区凭借廉价资源和劳动力的成本优势在制造业发展过程中一跃而起。然而，许多地区在新一轮经济发展中，已将KIBS发展为代表的现代服务业作为重点，该领域的相关理论研究也随之兴起。同时，知识密集型服务企业与制造企业以及其他服务企业相比，有许多特殊性。传统的区域资源要素条件所带来的成本优势是否依然适用于KIBS？这一议题值得深入探讨。

为此，本研究针对KIBS的特点，在已有研究基础上，深入分析地区能力因素和成本因素对于KIBS的影响，并通过广告服务企业各地区历年的纵向数据进行固定效应分析，检验并分析KIBS的地区发展特点及其相关影响因素，为我国KIBS的地区发展提供参考。

一、服务业区域发展理论研究回顾

（一）经典区域发展理论

产业的区域发展理论是区域经济学领域长期关注的一个话题，最早可以追溯到亚当·斯密（1776）的绝对优势理论以及大卫·李嘉图（1817）提出的比较优势理论，之后，许多学者对不同产业的区位选择进行了研究，例如杜能（V.Thunen）的农业区位理论（1826）、韦伯（A.Weber）的工业区位理论（1909）、俄林（B.Ohlin）的区位理论（1933）等。

随着地区市场因素的凸显，沃尔特·克里斯泰勒（W.Christaller 1933）等人提出的中心地区理论以及勒施（A.Lorsh）的区位经济理论（1939）等均以市场为中心，强调了市场空间和功能在区域中发挥的重要作用。20世纪70年代后，区域发展理论研究主要集中在灵活的“产业区”或新的“产业空间”，主要关注企业间的信息沟通、交易费用等。保罗·格鲁格曼1991年通过数学模型分析证明了工业集群将导致制造业中心区的形成【2】。Mudambi（1995）则考察了基础设施等因素在制造业企业区位决策过程中的影响【3】。

经典的区域发展理论都是针对制造企业的分析，其中区位的资源禀赋和成本因素始终是研究关注的重点。20世纪80年代后服务经济悄然兴起，服务业的发展引领了整个经济发展的方向，该领域开始受到学者的关注。

（二）服务业区域发展理论

在服务业方面，Daniels（1985）认为服务业与农业、工业相比，有更为明显的地区集聚特征，而且与城市发展的关系更为显著【4】。学者们还逐渐意识到影响制造业和服务业区位选择的因素应该是不尽相同的【5】。例如：制造业注重诸如自动化生产机器、装备以及没有化学和物理杂质的洁净生产车间等硬件设施。而服务业往往更加依赖知识和信息等“软件设施”。受益于日益改善的通信技术，接近主要目标市场的重要性也相对下降。Graf和Mudambi（2005）指出，由于需要“与人接触”，服务业中人力资本的重要性相对增强【6】。

国内学者江小娟和李辉（2004）利用服务业发展数据进行的实证研究，发现服务业发展水平和与当地经济的发展以及地区城市化水平（即人口构成中非农业人口的比重）相关性很大【7】。一些研究还分析了人口密度、城市人口规模、人均GDP对服务业地区发展的影响【8-9】。阎小培等通过对美国波士顿和中国广州市的服务业空间分布的考察，进一步证明了服务业具有较高的空间集聚的特性【10】。

上述研究主要是将服务业作为一个整体来进行研究，为我国服务业地区发展理论研究奠定了基础。具体针对KIBS地区发展方面，已有学者提出KIBS地区间发展是有差异的。吴艳、高汝熹、陈跃刚（2007）采用区位商来计算和研究KIBS的地区差异及空间布局情况【11】。张可方、彭炜（2007）则通过地区间KIBS的均值、标准差和变异系数对地区间发展差异进行了分析【12】。但目前对于KIBS区域发展及其重要影响因素的议题探讨和实证研究还不丰富。由于KIBS有着不同于制造业和其他服务业的特殊性，对于KIBS而言，有哪些针对性的重要因素对其区域发展产生影响？这是值得今后理论方面进一步分析研究的。

二、知识密集型服务业区域发展的因素分析

KIBS通常被认为是一种有别于制造业和劳动密集型服务业，具有自身独特性的一类服务业【13】，同时，它的区域发展也有区别于制造业的特定影响因素，我们将这些影响因素分为两大类：服务能力（服务设施和人员供给能力）【14-16】和服务成本（服务设施和人员成本）【1，17】，本文接下来从这两个方面来回顾KIBS的相关文献，并提出实证假设。

（一）地区服务能力的影响

由于KIBS的特性，企业无法通过大规模标准化的制造产品或服务来获利，他们主要利用内外部的知识信息，根据客户的具体情况，进行诊断、设计，提供具有高知识含量的方案和服务产品来获取收益（Lowendahl，1992）。

因此，对于制造业有利的传统地区资源条件因素如原材料、固定资产设备等，Dutta和Roy（2005）认为它们对于KIBS并不重要，而KIBS对地区服务设施和服务人员供给能力是有特殊要求的。知识和信息是KIBS的主要资源，贯穿于整个服务的始终。一个地区的服务设施能力例如通信服务能力，将有助于KIBS对知识、数据的收集、处理和运用，所以我们有以下假设：

假设1A：地区服务设施能力（通讯服务能力）对知识密集型服务业在该地区发展有显著正向影响。

KIBS的从业人员高度专业化，Hauknes（1998）认为KIBS作为特定知识的提供者，其雇员结构中通常有较高比例的接受过高等教育或相应培训的人才，从业人员必须具备许多的专业性知识或训练才有能力提供知识密集型服务。所以，一个地区高素质服务人才的提供能力也可能会对KIBS地区发展产生影响。

假设1B：地区高素质人才供给能力对知识密集型服务业在该地区发展有显著正向影响。

（二）地区服务成本的影响

服务质量和服务过程对KIBS有深刻影响，Muller和Zenker（2001）指出强烈的交互性和双方参与性是KIBS最主要的特征之一。在服务提供过程中，为提高双方交流沟通的效率，良好的通讯设施是KIBS的基础保障，一个地区通讯服务成本的高低将影响地区KIBS的发展，我们有如下假设：

假设2A：地区通讯服务成本对知识密集型服务业在该地区发展有显著负面影响。

Hitt等学者（2006）通过实证研究认为，相比制造业对于资产、设备等实物资源的重视，KIBS则更加强调专业服务业人员的重要性。这些专业人员作为知识的创造者、传播者和运用者，在客户进行交流合作时，完成知识密集型服务的提供。所以，服务人员的成本将对KIBS发展产生重要影响。一般认为，劳动力成本越低越能促进地区KIBS的发展。

假设2B：地区知识密集型服务业人员的工资水平对知识密集型服务业在该地区发展有显著负面影响。

三、实证分析

（一）数据和变量

由于2009年部分变量的数据还未被完全统计出来，所以本文采用了1999—2008十年间我国30个地区广告服务业的面板数据进行实证分析，共计300个观察值。同时，因为数据缺失，我们未包括西藏地区的相关数据。

表1给出了所有变量的定义和类型。我们以广告服务业作为研究对象，因此将各地广告服务业发展情况（ADV）作为模型的因变量。本文采用各地区广告服务企业的营业额相关数据（单位：万元），经对数处理得出。数据资料来源于各年份的《中国广告统计资料》、《中国广告年鉴》、《中国经济年鉴》。

表1 变量的定义和类型

模型的自变量分为两类，即能力变量和成本变量。能力变量包括：地区服务设施能力（INF）和当地高素质人才供给能力（GRA）。通常KIBS更多的是对当地通讯能力的要求，因此地区的服务设施能力我们用各地区通信设备拥有量来表示，数据来源于历年《中国电子工业年鉴》中地区长途电话交换机容量（路端）数据。当地的高素质人才供给能力（GRA）数据采用《中国统计年鉴》各地区高等学校毕业学生数量占总人口比重来表示。

成本变量包括：地区服务设施成本（FEE）和地区服务人员劳工成本（WAGE）。地区服务设施成本数据采用历年《中国电子工业年鉴》中各地区通信项目的价格指数。地区服务人员劳工成本参照历年《中国人口统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》中各地区商务服务业职工平均工资数据，经对数处理得出。

模型的控制变量包括地区经济发展水平、地区适龄人口、当地制造业发展情况。地区经济发展水平（GDP）是分析服务业地区发展研究时常常用到的解释变量，该数据选取的是历年《中国统计年鉴》中各地区生产总值（亿元单位），数据经对数处理整理得出。地区适龄人口（POP）代表了当地劳动力的提供水平，我们选取各地区15～64岁人口占总人口的比重，数据来源于历年的《中国人口统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》。当地制造业发展情况（MAF）数据是根据历年《中国统计年鉴》中各地区工业增加值（亿元单位），数据经对数处理得出。表2中列出了模型中所有变量的描述统计结果。

表2 所有变量的描述统计情况

（二）实证结果分析

由于不同地区间经济发展有很大差异，往往存在横截面异方差，而且该数据在时间序列上很可能存在序列相关性。如果仍采用普通的最小二乘法（OLS），结果中的参数估计量虽然是无偏的，但不具有有效性，并且变量的显著性检验失去意义，模型的预测功能也失效。对于此类问题，通常采用的有固定效应模型（Fixed Effects Model，FEM）或随机效应模型（Random Effects Model，REM），它们都同时考虑了横截面数据和时间序列数据，可以避免最小二乘法处理中可能存在的不足。为研究KIBS的区域发展情况，本研究将根据相关检验结果，来对适宜模型进行选择。我们采用STATA软件进行回归分析，表3列出了上述三类模型的回归分析结果和相关检验指标值。

我们首先使用沃尔德F检验（Wald F TEST）来比较OLS与FEM模型，检验结果在0.001水平上显著，故拒绝原假设，说明使用FEM合适。在布伦斯—帕甘的拉格朗日乘子检验（Breusch-Pagan LM TEST）结果中，χ2为456.03，并在0.001的水平上显著，拒绝原假设，表明REM优于OLS对数据的估计。对于FEM和REM的选择，我们使用豪斯曼检验（Hausman test），结果在0.001的水平上显著，所以也拒绝原假设。

因此我们认为对于本研究的数据而言，FEM是最适合模型，将采用FEM来进行结果分析和探讨。

表3 三类模型回归分析结果和相关检验指标值（STATA8.0）

为研究KIBS区域间的发展特点，我们采用地区固定效应模型来分析其影响因素和效果。发现，从不同地区差别来看，控制变量地区经济发展水平、地区适龄人口比重、以及当地制造业的发展情况对地区间KIBS发展差异并没有显著影响。需要指出的是，由于我们研究的是地区间比较，所以对这些因素是否对同一地区KIBS在时间序列上的影响不做分析。

1.地区能力效应检验

地区固定效应模型结果支持了能力假设1A，INF系数为0.158，并且在0.1水平上显著。这表明地区服务设施能力对当地广告服务业的发展产生了显著正向影响，也就是说在不同地区差异比较中，一个地区通讯服务设施能力提高将会对当地广告服务业的发展产生促进作用。

但是，回归结果并没有支持能力假设1B，当地高素质人才供给能力与广告服务业发展情况并没有显著的关系。本研究认为这可能是由于人才的地区流动造成的。如今高素质人才在地区间流动性非常大，一个地区的人才不再仅仅局限于对当地市场的供给，往往还会向其他地方甚至国外转移，因此只要该地区有足够好的人才吸引条件，即使当地高素质人才供给不足，地区KIBS依然可以良好地发展。

2.地区成本效应检验

统计结果没有支持成本假设2A，地区服务设施的费用没有对当地广告服务业的发展产生显著影响。与此同时，实证结果表明一个地区的商业服务业工资水平与当地广告服务业的发展显著正相关，拒绝了成本假设2B，即在各地区广告服务业发展比较中，地区商业服务业工资水平低并没有表现出地区成本优势，来促进当地广告服务业的发展，相反，一个地区商业服务业工资越高，当地的广告服务业发展越好。

这一点与现实情况相符，以2008年为例（表4），我国广告营业额排名前6位的地区，并非是商业服务企业职工平均工资水平较低的区域，相反这些区域的工资水平排名在前6位。从这一点我们可以看出，一个地区在发展KIBS时，仅仅凭借当地的成本低廉是没有优势可言的。

表4 部分地区广告服务业和工资水平比较（2008年）

四、结论和启示

近年来逐渐兴起的KIBS吸引了越来越多学者的关注和研究。本文在已有研究基础上，针对KIBS的地区发展特性，对地区服务能力因素和服务成本因素在KIBS区域发展中的影响进行深入探讨。本文通过采用固定效应模型，对30个地区十年间广告服务业发展的影响因素进行实证分析，结果表明一个地区的服务设施能力因素对当地KIBS的发展产生了显著积极的影响，但是地区服务人员成本低廉并不能给该地区KIBS的发展带来促进作用，相反在商业服务业工资水平越高的地区，KIBS发展越好。

因此，该结论为我国地区KIBS的发展提供了重要的启示：首先，我国各地区在发展KIBS过程中，应当重视当地服务设施水平和服务能力的改善。从各地区比较来看，我们有必要认识到传统的资源条件以及成本因素已经无法满足KIBS地区发展的需要。其次，高知识密集型特点决定了知识密集型服务企业对服务质量和可靠性更加重视，对服务设施和服务人员素质方面的因素有非常高的要求。因此，各地区只有从KIBS发展更具影响力的因素着手，努力提高服务设施能力，才能更好地促进地区KIBS发展。

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