經濟開放程度與知識密集型服務業集聚現象的關系研究

郭際 陳海棠

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

關?鍵?詞：經濟開放指標;空間基尼系數;知識密集型服務業;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域經濟開放模式。獨特性主要體現在以下3點：一是區域和國際兩個層次同時對外開放，即同時開放國內各區域的內部市場和跨地區的外部市場;二是中國的區域對外開放有著明顯的區域色彩，中央政府和區域政府均是根據地方經濟發展特色和政治特色采取不同的區域開放政策;三是我國同時開放了貿易、資本、非資本要素三者的流動，區域開放范圍明顯領先于先行市場經濟國家，如美國和英國在工業化期間的開放程度。這種獨特的區域經濟開放模式一方面促進了沿海地區經濟的持續增長和轉型，另一方面拉大了內陸和沿海地區之間的經濟差異化，從而導致了區域經濟發展不平衡。近些年來，為了改變區域經濟開放不平衡的現象，“十九大”提出了“推動形成全面開放的新格局”，通過擴大經濟的開放范圍和深化服務體系等方式促使全面的經濟開放體系逐漸形成。

在產業政策的引導之下，中國把握住了全球產業改革和技術革命，優化原先以第二產業為主導地位的產業結構，涌現出一批新的組織形式和產業模式，出現優勢產業的集群現象。產業結構的優化提升了勞動率，優化產業的空間布局。到2018年為止，3大產業的結構逐漸合理化，形成以第三產業為主導地位的產業結構。而知識密集型服務業增長速度明顯高于其他服務業的增速，這越能說明知識密集型服務業對第三產業的貢獻作用大。

近些年來，國內外逐漸意識到知識密集型服務業的重要性，加深對知識密集型服務業的理論研究。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與經濟發展之間的關系，二是沒有深入研究區域經濟發展程度與知識密集型服務業集聚現象的關系。而本文將根據我國的特色區域開放體系，建立一套經濟開放程度指標體系，深入研究各區域經濟開放指標與知識密集型服務業集聚之間的關系。為我國今后的區域經濟發展提供一些政策建議。

1?相關研究評述

1.1?知識密集型服務業及經濟開放的概念

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（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是運用專業知識，為社會和客戶提供以知識為基礎產品服務的企業或組織構成的產業。Dathe等[2]認為KIBS是指那些擁有豐富的人力資源和創新能力的服務業Divide[3]指出KIBS應該是從事金融和貿易等專業咨詢工作的企業。Bettencourt等[4]則認為KIBS是指通過對學習和創新的整合，為特定客戶提供知識類型服務或產品的一類企業或組織。魏江等[5]還提出KIBS的“四高”特征，即高技術、高知識、高創新以及高互動性。

經濟開放主要包含2個層次，第1個層面是區域對國內地區的經濟開放程度，即區域開放。第2個層面是指區域對國外市場的開放程度，即國際開放。此外，我國的區域經濟開放具有明顯的區域色彩，即中央政府和地方政府根據區域的經濟發展特色和民族政治特色采取不同的經濟開放模式。龔潔[6]對中國獨特的經濟開放模式進行實證研究，建立了一套經濟開放評價體系，包括以下4個方面：區域開放、國際開放、政府干預、地方基礎設備。本文將采用這套評價體系研究經濟開放程度對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、集聚和創新3個核心維度。即KIBS與知識相關，促進創新，主要集中在都市地區。Muller等[7]研究指出在知識經濟快速發展的階段，KIBS對社會經濟發展的作用越發突出，逐漸成為國家調整經濟結構、促進科技創新的重要手段之一。

隨著全面開放經濟體系的提出和KIBS對社會發展的貢獻度提高，國內外眾多學者開始對KIBS集聚特征進行探討。Nachum等[8]從KIBS的作用和發展基礎進行分析，發現知識密集型企業主要傾向集聚在大型都市。紐約城市的金融服務業集聚現象、上海市的金融服務業集聚現象均逐一驗證了Nachum等觀點。Gallouj等[9]通過研究，提出了地區的信息技術水平、知識水平、客戶與相關企業的集聚程度均會對KIBS的集聚趨勢產生正向影響。時省等[10]通過建立以人力資源水平為門檻的回歸模型，發現KIBS對創新的促進作用受限于地區的人力資源水平。王曉亞等[11]對知識密集型產業協同度進行實證研究，發現地區的產業結構會對KIBS的集聚程度產生正向影響。王麗娟等[12]通過考察KIBS與經濟增長之間的關系，指出KIBS和經濟增長呈現出倒U型關系?，F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，提出當前服務業集聚趨勢逐漸增強，呈現出不斷上升的趨勢。

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、區位熵、行業平均占有率、EG指數等。其中，許多學者都運用了空間基尼系數來測度服務業在不同省份上的集聚程度。例如：叢海彬等[14]運用空間基尼系數和EG指數來研究KIBS在浙江省的集聚程度[14];蘆津等[15]利用空間基尼系數和區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]通過對不同的產業集聚測度方法進行實證研究，提出了空間基尼系數的比較基準是全部產業在該經濟區域的地理位置分布，可以用來比較同區域不同行業之間的空間集聚差異性?？臻g基尼系數是Krugman[17]于1991年提出的，用來測量美國制造業的集聚程度。本文將用空間基尼系數來比較經濟區域中的制造業和知識密集型服務業集聚現象的差異性。

目前的學術研究主要集中于KIBS的概念界定和集聚特征，影響KIBS的主要因素為經濟發展水平、區域地理位置、人力資源水平、創新水平、信息科技水平、區域產業結構等經濟開放指標。但多數學者只是從經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濟開放程度體系，其次從行業層面數據得出KIBS集聚加劇的結論，再次對經濟開放與KIBS在空間上的集聚程度（即行業平均占有率）的關系進行了實證分析。最后，主要利用面板數據建立回歸模型，量化各項經濟開放指標對KIBS集聚程度的影響，從深層次分析了經濟開放程度對KIBS集聚影響的研究。

2?知識密集型服務業的集聚特征分析

2.1?全國知識密集型服務業集聚現狀

本文主要從行業層面數據來分析現階段KIBS的集聚現象是否加劇，再從地區層面數據評價全國各省KIBS的集聚程度。

2.1.1?知識密集型服務業集聚特征——行業層面研究

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

Gini=2n∑nii×Sik-n+1n。（1）

空間基尼系數取值范圍為[0，1]，空間基尼系數值越大，表示該產業在空間上集聚程度越高。其中：n為樣本數據的地區個數，i表示地區i，k表示產業k，Sik為地區i產業k的就業人數與全國產業k總就業人數之比，i根據地區i的Sik值遞增排序。

由于目前對KIBS的分類沒有統一的標準，為了后文的研究方便和數據可得性，本文采用魏江等提出的行業劃分方法，將KIBS劃分為4大類，分別為金融服務業、通信與通訊服務業、科技服務業、商務服務業。以上計算數據均來源2010—2017年《中國城市統計年鑒》，選取我國的285個地級（除去西藏自治區和新疆維吾爾自治區）以上城市數據，減少了因地區劃分標準的模糊原因而帶來的誤差。4大服務行業的空間基尼系數計算結果，如表1所示。由表1可知，2010—2017年KIBS和制造業的空間基尼系數都存在不同程度的遞增趨勢，說明中國的KIBS和制造業仍處于集聚發展的階段。同時在2010—2017年中，科技服務業集聚程度的增長幅度最大，表明科技服務業集聚趨勢最強，其次是金融服務業、通信與通訊服務業，商務服務業的集聚趨勢最弱。相比較KIBS與制造業的空間基尼系數的增幅發現，KIBS的空間基尼系數增長幅度均大于制造業。因此，相比較于制造業，KIBS更加具有集聚特征，這一結果與Krugman等提出的服務業聚集程度強于制造業的觀點一致。

2.1.2?知識密集型服務業集聚特征——地區層面研究

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

Vi=∑ksikm。（2）

其中：V表示行業平均占有率，取值范圍為[0，1]，數值越大表示集聚程度越大;i表示地區i;k表示產業k，表示KIBS的4個細分行業;sik表示地區i產業k的就業人數占全國產業k總就業人數的比例;m為行業的總數。

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

2010年和2017年中國29個內陸省KIBS行業平均占有率，如表2所示。為了更加清晰地顯示各省的差異，單位設為%。從靜態的數值上看，東部經濟區的KIBS集聚程度最高，其次是中部經濟區，西部經濟區最低。因此，在地區層面上，KIBS的集聚程度呈現東、中、西部地區逐漸減弱的階梯狀分布。從省級層面上看，2010年KIBS的行業平均占有率前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，但是均屬于東部經濟區。而且在2017年，前5個省份的KIBS的行業平均占有率均大于5%。2010年KIBS的行業平均占有率最后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個省均屬于西部經濟區。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的行業平均占有率上升33.3%，均高于其他4個省份行業平均占有率的增長值。從以上的分析可知，KIBS有明顯的地區集聚特征，東部經濟區明顯高于中西部經濟區。東部經濟區的經濟發達程度高于中西部經濟區，因此從地區層面上看，KIBS在經濟發達地區具有明顯的集聚特征。

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

3?經濟開放程度對知識密集型服務業集聚影響的實證分析

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

3.1?模型設定

本文將通過構建線性回歸模型來分析各項經濟開放指標對KIBS集聚的影響程度。該模型從地區層面來檢驗經濟開放程度、產業結構協同程度、信息產業集聚程度、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據，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估計，但是被解釋變量V表示地區行業平均占有率，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偏差。因此被解釋變量取對數后再代入模型，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、年份，t-1表示滯后1年;αi、β1、β2、β3……β11為待估參數，αi表示i地區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、地區人力資源水平、外貿依存度、信息化程度、工業集聚程度、科學研究人員人數、工業R&D經費、科技市場份額;R_Mit、M_Pit分別表示工業R&D經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，東部地區屬于KIBS的流入地區，而中西部地區屬于KIBS的流出地區，可以推斷出KIBS集聚具有明顯的區域性，不同的經濟地帶對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、中西部地區的回歸模型，更好體現出KIBS集聚的空間性，便于比較不同經濟地帶對KIBS集聚的影響差異，能夠有針對性的提出政策建議。

3.2?變量選取及數據說明

選用2010—2017年4大知識密集型服務業相關的數據和29個內陸省、市、自治區（除去新疆維吾爾自治區和西藏自治區）的相關數據，數據來源于《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》和《中國投入產出表》。

3.3?變量選取的理論支撐

工業集聚程度、工業R&D經費：新經濟地理學表明，管理者們為了降低系統成本，降低交通運輸等費用，會選擇在市場需求較大的地方建立企業。上下游企業會隨之而來，隨著規模遞增效應逐漸累積，該地區的企業越來越多，聚集規模增大。而KIBS的輸出目標客戶主要是工業企業，因此KIBS的需求主要來源于制造業企業。近些年來，工業R&D經費上升，制造業逐漸專業化，規模逐漸擴大，對知識型服務業的需求急劇上升，工業集聚程度對KIBS的帶動作用也越加明顯。

信息化程度、科研人數、科技市場份額：Marshall提出影響產業集聚的3個主要因素，其中包含了知識外溢。KIBS有別于其他服務業主要區別在于KIBS將大量的知識引入生產過程中，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境、科技創新等因素對KIBS更重要。而信息化程度、科研人數和科技市場份額這3個因素能夠共同體現出一個地區的學習交流環境以及科技創新能力。

地區人力資源水平：這個因素在經濟開放指標體系中是衡量地區基礎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，因此地區的人力資源水平是影響KIBS集聚程度的重要因素之一。

外貿依存度是衡量某地區經濟對外開放程度的重要指標，反映地區的經濟發達程度。地區的經濟發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。

地區政府保護程度是衡量某地區經濟市場開放程度的重要指標。政府干預程度過高將會給經濟市場帶來消極影響，分割市場，對區域貿易產生阻礙作用，影響KIBS的產出[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，因此地區的政府保護程度對KIBS聚集產生負面影響。

根據以上的理論分析對模型系數符號做出預判，如表4所示。

3.4?模型結果及分析

運用Stata15分別對全國樣本數據、東部地區數據、中西部地區數據進行面板數據分析。根據Hausman檢驗結果，采用的固定效應回歸。回歸估計結果，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的顯著性存在差異，說明KIBS在不同地區受不同因素的影響，且同一因素影響程度不同。

全國樣本的回歸結果表明：除了工業R&D經費之外，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R&D經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R&D經費不顯著，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。通過投入科研經費，產出科技成果，獲取較高的市場份額，促進當地KIBS內部的學習交流等，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量將會促進更多新興產業的崛起，當地產業發展更多元化，反向抑制KIBS在該地區的集聚。從全國的樣本回歸結果分析得知，只有適當的人才政策、資金支持等才有可能促進某地區的KIBS發展，過高或過低均會抑制KIBS在該地區的集聚。

由表5可知，KIBS集聚現象具有明顯的地區差異性，東部地區的外貿依存度、工業R&D經費兩個解釋變量的系數項與全國樣本的回歸結果相反，對KIBS均為抑制作用，并且不顯著，這是因為東部地區經濟發達程度高于中西部經濟帶，過高的外貿依存度和工業R&D經費都會促進新型產業的出現，產業的多元化將會抑制當地的KIBS集聚，造成人才轉型和人才技術的流動。但是不排除后期新興產業會為KIBS帶來業務需求的可能性，將抑制作用轉變為促進作用。

東部地區與中西部地區的差異性主要體現在地區政府保護程度、人力資源水平、工業集聚程度、科技市場份額4個經濟開放指標上。在中西部地區中，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濟市場的開放程度，分割市場，但是中西部地區經濟開放度遠低于東部地區，且屬于KIBS的流出地區，因此對于中西部經濟帶來說，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KIBS的發展。人力資源水平對中西部地區的KIBS集聚具有促進作用，但是在東部地區表現為抑制作用，這表明東部地區現有的人力資源水平已難以推動KIBS進一步的集聚，而中西部地區的人力資源水平仍能夠推動KIBS集聚，還未達到飽滿。工業集聚程度對中西部地區KIBS集聚的促進作用相對于東部地區來說并不顯著，這是因為中西部地區的第二產業生產總值高于第三產業生產總值，第三產業的發達程度低于第二產業。雖然KIBS的目標輸出客戶是制造業企業，但是過高的工業集聚程度會削弱KIBS集聚，阻礙KIBS的進入，因此工業集聚程度對中西部地區的促進作用并不顯著。相比較于東部地區，科技市場份額對中西部地區KIBS的集聚作用較差，說明中西部地區的科技創新環境等因素并不是推動KIBS集聚的主要因素。

東部地區和中西部地區的一致性主要體現在科學研究人員人數和科技市場份額與科學研究人員人數的交互項上，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?？萍佳芯咳藛T人數這一解釋變量的回歸估計結果表明，人才培養和引進對一個地區產業發展的重要性，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。而產業的多元化抑制KIBS集聚契合產業保護政策。

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

4?政策建議

第一，引導KIBS合理集聚，發揮集聚效應[22]。雖然KIBS的集聚程度已經遠超過工業的集聚程度，增長趨勢平均超過了50%，但相對于發達國家來說，KIBS的集聚趨勢還是較弱的。因此在原有的基礎上，進一步引導KIBS的合理集聚，使得KIBS的集聚效應達到最大。從行業層面上看，雖然金融服務業集聚程度的變動趨勢達到80%以上，在4大細分行業中位列第2，但是集聚程度仍是最低的，2017年的行業空間基尼系數僅有0.544，并沒有發揮出金融服務業最大的集聚效應。因此，政府應該針對金融服務業推出定向的優惠政策，可以考慮在稅收、租金等方面給予相關企業一定的政策照顧，增強金融服務業的集聚效應。從行業層面上看，中西部經濟區KIBS的行業平均占有率遠低于東部經濟區。截止2017年，西部經濟區KIBS的行業平均占有率僅有1.88%，東部經濟區卻達到了5.28%，KIBS集聚嚴重不平衡。因此，政府應加強對中西部經濟區KIBS集聚引導，改變KIBS集聚不平衡的現狀。

第二，把握產業之間的關聯效應，促進產業的協同發展。從上文的模型回歸結果分析可知，工業的集聚程度對全國KIBS的集聚程度產生顯著的促進作用。制造業是KIBS的主要輸出產業，制造業的集聚將會降低交通運輸等成本費用，從而增強KIBS地區的集聚趨勢。因此，加快產業結構升級，建立制造業和KIBS的雙重集聚產業園，增強兩種產業之間的互動和融合發展，從而提高知識密集型服務在該地區的集聚程度，從而發揮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個因素對東部經濟區和中西部經濟區的KIBS集聚影響具有差異性。東部經濟區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，吸引和培養更多的優秀人力資源，進一步提高KIBS在東部經濟區的集聚程度。而在信息科技水平較為落后的中西部經濟區，政府應該繼續推進信息科技創新的理念，完善信息網絡等基礎設施，推動物聯網和大數據發展，實現信息產業和KIBS的協同發展。

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集聚產生抑制作用。東部經濟區KIBS行業平均占有率均高于中西部經濟區，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業產生積極的保護作用，但是長期的保護作用將會阻礙地方產業的發展。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，實現不同地區之間的資源共享，引進更加優質的資源，從而推動地方產業的發展。

第五，引進外資，加大科研投入。雖然R&D經費對KIBS集聚作用不顯著，但是R&D經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，加大R&D經費的投入，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，構建一個完整的創新體系，從而引進更高質量的外資。

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[編輯：費?婷]