我国知识密集型服务贸易的空间分布及其影响因素

■ 陈 蕾（黄冈师范学院商学院 湖北黄冈 438000）

目前，知识密集型产业已经成为世界经济发展的重要动力，知识密集型产业的发展水平不但决定着一国的国际竞争力，而且决定着一个国家在世界经济中所处的国际分工地位。我国的知识密集型服务贸易与知识密集型产业的发展是密切相关的，一个地区的知识密集型产业发展水平高，从一定程度上来说，该地区的知识密集型服务贸易水平也较高，除此之外，知识密集型服务贸易也与地域特征紧密相关。因此，本文利用因子分析的方法对我国知识密集型服务贸易空间分布的影响因素进行了分析，并提出了相应的对策。

知识密集型服务贸易空间分布影响因素指标体系构建

（一）知识密集型服务贸易的涵义及其在我国的空间分布

知识密集型服务贸易，即本国服务提供者通过商业存在或自然人流动等方式向他国境内的消费者提供具有较高知识、技术含量并具有互动性、创新性的服务产品，同时取得相应收入的商业活动，并将知识密集型服务贸易分为了通讯服务、建筑服务、保险服务、金融服务、计算机和信息服务、版税和特许费、广告和咨询、文化娱乐服务这几项。

从我国各省服务贸易进出口的情况来看，东部各省份为我国服务贸易进出口主要地区。2009年，上海、北京、广东、天津和江苏的服务贸易进出口总额位居全国前五名（见表1）。上海实现服务贸易进出口总额747.32亿美元，占全国比例的26.1%，北京实现服务贸易进出口总额644.10亿美元，占全国比例的22.5%，广东省实现服务贸易进出口总额429.5亿美元，占全国比例的15%，天津实现服务贸易进出口总额144.06亿美元，占全国比例的5%，江苏省实现服务贸易进出口总额167.84亿美元，占全国比例的5.8%，这五个省市的服务贸易进出口总额占全国服务贸易进出口总额比例的74.4%。中、西部地区与东部地区相比较而言，服务贸易尚处于较低的水平。

（二）指标体系的构建

知识密集型服务贸易发展中的一个核心要素就是智力密集型资本，也就是说，先进的科技和具有创新能力的人才是支撑知识密集型服务贸易发展的关键因素，此外，一个地区的知识密集型产业的发展程度也与该区域知识密集型服务贸易的发展程度是密切相关的，一个地区的知识密集型产业越发达，竞争力越强，它在出口方面就会具有比其他地区同种产业具有更大的优势。考虑到这些因素以及数据的可获得性，从研究需要的角度出发，本文设置了一套支持知识密集型服务贸易发展的指标体系，主要分为研发投入指标、研发产出指标、地区开放力度指标这三个大的方面（见表2）。

1.研发投入指标。研发投入指标主要包括对科研的投入和对人力资源的投入。对科研的投入主要体现在政府和有关单位投入在研发上的经费，本文选择R&D/GDP来表示科研活动的强度，它反映了一段时间内，一个地区对科研的投入的强度大小。人力资源投入指标的选取要充分的显现人力资源的知识水平结构和创新能力等因素。本文选取科研人员比例和大专以上学历的劳动力比例来代表人力资源投入指标，这体现了人力资源投入的质量高低。

2.研发产出指标。研发产出是能够反应知识技术创新和产品创新的指标。它包括专利、国家级科技奖等方面。专利数是衡量区域创新能力的常用指标之一，可以从一定的角度反映出该地区知识创新的多寡，并能在一定程度上比较不同地区之间的知识技术创新能力和产业结构。因此，考虑到数据的可获得性，本文选择国家级专利数量和第三产业占GDP的比重来反映研发产出指标。

表1 2009年全国各省服务贸易进出口基本情况 单位：亿美元

3.地区开放度指标。地区开放度指标主要涉及的是区域的对外开放力度。从金融方面来讲，区域的开放力度直接影响资本的形成和变动，并有利于该地区资本的积聚；从人力资源的角度来讲，对人才来说，区域开放力度越大，人才的流动性加大，通过区域优惠政策，有利于优秀人才的流入。本文引入了外商直接投资占GDP比重这个指标来衡量地区开放力度。

4.地区经济发展水平指标。一个地区的经济发展水平，可以用人均GDP和居民人均消费水平这两个量来衡量，地区的经济发展水平决定着该地区的服务业发展水平。

（三）数据的来源和方法的选择

数据的来源。根据上文的统计数据，由于我国各省运输服务贸易数据以及其他商业服务数据无法获得，以至于无法计算出我国各省具体的知识密集型服务贸易额，因此本文选取了2009年服务贸易在全国排前十名的地区作为知识密集型服务贸易的样本地区来进行研究，分析影响知识密集型服务贸易地区分布的因素。本文以表2所建立的知识密集型服务贸易影响因素评价指标体系为依据，从《中国城市统计年鉴2010》、《上海统计年鉴2010》、《北京统计年鉴2010》、《河北经济年鉴2010》、《全国第六次人口普查》以及国家统计局网站等权威的数据发布机构搜集相关的数据并进行整理。

方法的选择。由于上文选取的是十个地区的相关指标来研究知识密集型服务贸易空间分布的影响因素，这是一个多地区、多指标的模型，这些指标变量之间可能存在错综复杂的相关关系，这时就要求能从中提取少数的综合变量，还要求这些综合变量之间尽可能的彼此不相关，为了使这些影响因素清晰明了，本文选取因子分析的方法来建立模型。

模型的构建

利用SPSS软件对上文的数据进行因子分析，得到以下结果：

“说明的总方差”给出了每个公因子所解释的方差及其累计和。观察“初始特征值”一栏下的“累积%”列，前2个公因子解释的累计方差已经达到了85%以上，因此提取2个公因子就可以比较好的解释原有变量所包含的信息了。

由于因子载荷是各变量与公共因子的相关系数，所以对一个变量来说，载荷绝对值较大的因子与它的关系就更为紧密，也更能代表这个变量。那么根据这个观点，第一公因子代表受过高等教育的人数比例和研发投入力度这两个变量，第二公因子代表外商直接投资占GDP的比重。进一步分析，可以把第一个公因子解释为人力资源因素，因为它反映的是与人力资本相关的要素，那么第二个公因子把它解释为外资利用因素。

根据表3，可以看出，上海和北京的第一因子得分最高，这说明了这两个地区在人力资本要素方面具有绝对的优势；上海和广东省的第二因子得分最高，这体现了这两个地区在吸收外资方面表现突出。因此，可以得出结论：知识密集型服务贸易的空间分布主要与两大因素相关，一是人力资本要素，二是利用外资要素。

对策与建议

（一）优化城市投资环境，吸引内外资进入高端服务业产业

优化城市投资环境，吸引内外资进入高端服务业产业，如高端金融业，这为知识密集型服务业发展提供了良好的外部环境，知识密集型服务业的发展又会进一步促进知识密集型服务贸易出口，地区在制定知识密集型服务业发展策略时，应与自身的产业空间布局和城区布局结构相衔接，找到知识密集型服务业与城市空间产业结构优化的结合点。以合理的城市基础设施规划、人口分布规划、功能区域规划等保障知识密集型服务业的发展空间，实现知识密集型服务贸易发展与城市发展互促共进。

表2 指标体系表

表3 各地区因子得分

（二）地方政府应出台政策，建设知识密集型服务人才队伍

建设知识密集型服务人才队伍，知识密集型服务人才是知识密集型服务业发展的重要支撑。地方政府应出台政策加大高端服务紧缺人才引进和培养力度，建立知识密集型服务人力资源储备库。一是通过多种途径引进国内外知识密集型服务人才，如放宽知识密集型服务人才户籍准入限制，营造知识密集型人才安居乐业的环境，建立并发展国际化的专业人才中介机构，拓宽引才渠道等。二是通过各种具体的方式加快培育知识密集型服务人才，如引导高等院校、社会培训机构发展不同层次和类型的知识密集型服务专业教育，通过不同渠道和不同形式培养发展知识密集型服务业急需的人才。

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