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)。