承接产业转移背景下我国区域知识获取能力的差异性研究

王成城　杜鹏程　李敏等

摘要：以2007～2011年我国地区知识获取能力的测算为基础，综合使用面板数据的多维尺度分析、聚类分析和方差分析技术，全面展示在承接产业转移背景下，我国各地区知识获取能力的区域聚集情况与差异性水平，并深度刻画我国区域知识获取能力差异性与产业转移之间的协同变化程度。结果表明：伴随着产业承接转移的进程，我国知识获取能力差序的格局已经形成，未来全国范围内由工业经济向知识经济转型已初见端倪；现阶段中西部承接东部知识转移仍面临挑战；传统视角下的经济区域划分与现实经济发展的区域聚集态势存在一定差异，理论研究与政策制定要予以充分关注。

关键词：承接产业转移；区域知识获取能力；面板数据；聚类与方差分析

中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2014）04-0093-05

Abstract： Based on the measure and calculate of knowledge acquisition capability during 2007～2011， using multidimensional scaling， cluster analysis and analysis of variance of panel data， comprehensively shows regional congregation situation and differences of knowledge acquisition capability in the context of industrial relocation in China， and deeply portrays collaborative change between the differences of regional knowledge acquisition capability and industrial relocation. The result shows that， along with the industrial relocation process， regional differences pattern of knowledge acquisition capability has been formed， the transformation from industrial economy to knowledgebased economy will start national wide in future； The midwest undertake knowledge transfer from eastern still faces challenges at the present stage； Economic zoning in the traditional perspective have differences with the area gathered momentum of reality economic development， we should make full attention on theoretical research and policymaking.

Key words： industrial relocation； knowledge acquisition capability； panel data； cluster and variance analysis

近年，产业在空间分布上由发达区域向发展中地区转移的过程和现象愈发明显，承接产业转移与产业升级优化已成为我国目前以及未来区域经济发展的主要模式。伴随着产业转移步伐的加快，必然会发生一系列知识的转移、流动和获取。从长远看，全球经济发展按照农业经济—工业经济—知识经济不断升级已成共识，我国产业转型升级的路径也正沿循这一范式。出于我国产业转型升级的最终目标是迈向知识经济时代的考量，知识获取能力便成为了影响我国各地区经济发展潜力和整体竞争力的极为重要的因素，这一能力的培养和提升对于不发达地区尤其重要。

然而，对于承接产业转移背景下，我国各区域知识获取能力如何、是否存在差异、是否伴随着产业转移相应地发生着变化等，现有研究主要集中于对知识获取的内涵、影响因素、模式等方面的探讨，很少对区域知识获取能力进行系统与深入的研究。鉴于此，本文综合使用面板数据聚类与方差分析等方法，对2007～2011年我国地区知识获取能力进行分析，以了解当前我国各地区知识获取能力区域聚集情况，并通过比较我国各地区在产业转移背景下知识获取能力的差异，来深度刻画我国区域知识获取能力差异性与产业转移之间的协同变化程度，为我国最终向知识经济时代的转型与发展提供有益的启示。

1现有研究述评

当前的知识获取领域的国内外研究主要集中在知识获取的内涵、影响因素与模式方面。对于知识获取的内涵，Buckley认为知识的获取是特定组织之间的知识资源的转移，这些组织获取知识的目的是为了学习[1]，这类研究普遍从知识转移的角度进行定义和研究，认为知识转移是分享和创造知识的一个重要的组织路线，可促进竞争优势的增强，并与组织学习联系紧密。与之相反，Grant和Baden-Fulle认为，企业可以追求知识转移，但没有学习的野心，他们认为组织不会在所有情况下带着学习的野心追求知识转移，即获得知识，相反，联盟的形成往往是追求知识加入，知识的获取是反向知识转移的结果，并导致学习[2]。

相较于知识获取的内涵，研究者更多地探讨了哪些因素会对知识获取产生影响。Holsapple等指出，对知识获取影响的变量包括问题领域的因素、组织因素和个人因素[3]。Chanin指出社交网络和团队协作对知识的获取有较高的影响力[4]。Presutti认为地理邻近对于得到当地政府强有力支持产业集群内的初创企业的知识获取和利用有重要作用[5]。然而，也有学者指出，虽然地理上的接近可以促进互动学习，但这对于加强初创企业知识的获取和开发过程中的合作，既不是一个先决条件，也不是充分条件，为了使得知识获取和利用过程有效，目标客户的认知接近应该得到保障[6]。endprint

关于知识获取的模式，Damanpour等认为有模仿、获得和孵化三种[7]；Chakrabarti等提出企业的知识获取战略有内部开发、共同开发和合作开发三种[8]；Zhao等人的研究界定了合作、市场、价值链、内部四类知识获取模式[9]。刘锦英将知识获取模式分为内部和非内部两大类，内部知识获取模式包括研发、人力资本、招募和培训；非内部知识获取方式是由外部和准外部获取模式组成，外部知识获取方式包括扫描、市场购买和接受技术援助，准外部模式是指以合作方式获取知识[10]。除此以外，O'Leary的研究指出，相较于个体，从团队获取正确知识的可能性更大[11]。

整体而言，国内外对知识获取的研究已经在个体、组织、区域层面广泛展开，对于知识获取的内涵、影响因素、模式已有不少明确的结论。然而，现有研究多为组织和个体层面的探讨，对区域层面关注稍显不足、定量化研究不多，且少有在特定时代背景下对知识转移和知识获取能力的综合探讨。这一现状既为本研究提供了坚实的理论基础，又为本研究进行承接产业转移背景下我国区域知识获取能力差异性的研究提供了足够的创新空间。

2研究设计

2.1指标选取与数据来源

对于如何评价区域知识获取能力，中国科技发展战略研究小组编写的《中国区域创新能力报告》已经给出了权威性的指标体系，本研究将以该报告提供的指标体系为基础，使用2007～2011年连续5年的数据，具体测算区域知识获取能力。对于指标结构、数量和名称不统一的现状，本文将不再具体抽取与设计具体的知识获取能力指标，而是使用探索性因子分析技术，通过降维与因子得分计算，直接分年度测算出知识获取能力的整体值，进而再进行深度的数据挖掘。这种方式不仅保留了能够反映知识获取能力的足够的信息，而且简化了这一构念的测算方式，是当今研究者测算多指标构念较为普遍的一种选择。

2.2研究方法与处理流程

根据图1所示，本研究主要通过对数据搜集与预处理、知识获取能力测算、面板数据的聚类与方差分析，最终完成传统经济区域知识获取能力的面板方差分析。

（1）数据搜集和预处理。首先对《中国区域创新能力报告》（2007～2011年）中的数据进行搜集，并录入电子档；接下来，对每年的指标进行比对，统一其度量标准；然后，对部分地区出现的缺失值（如西藏地区）采用均值进行替换；最后，对于指标体系内指标单位不同的现象，采用数据标准化转换，消除量纲的影响。

（2）区域知识获取能力分年度测算。以2007年为例，首先对该年的数据进行KMO检验，当通过后再进行探索性因子分析，在这一过程中，根据探索性因子分析的一般经验，选择对因子载荷低于0.4以及负荷于不同因子的指标进行删除，直到因子呈现出清晰的结构；其后，根据因子得分的计算公式对2007年区域知识获取能力的整体值进行测算，并以此类推，分别测算出其余年份我国各区域的知识获取能力。

（3）面板数据的聚类与方差分析。本研究的数据由我国31个地区连续5年构成，是单指标面板数据，对其分析不同于一般的横截面数据处理，首先使用多维尺度绘制战略坐标地图，初步了解知识获取能力的区域聚集分布态势，这一方法要求将原始数据标准化后进行相关分析，相关分析后剔除相关性特大的指标变量，再次相关分析得到相关矩阵，并利用相关矩阵进行多维尺度分析[14]；然后通过面板数据聚类与方差分析定量化判断我国区域知识获取能力的差异性，主要通过多元统计学中主成分分析方法对面板数据在时间变量上进行降维处理，把变异信息的损失降低到最小，较为准确地反映样本在各时间段内的整体变化水平[15]。

3实证结果

3.1我国区域知识获取能力的测算

以2007年的数据处理为例。2007年全国各区域知识获取能力的KMO值为0.648，且达到显著性水平，表明数据适合做因子分析。各指标分别负载于不同的维度上，呈现出了清晰的结构，得出了3个主因子，解释方差分别为43.923%、18.791%和12.017%。上述3个公因子分别从不同的方面反映了知识获取能力。因此，利用各公因子对应的方差贡献率为权数进行加权平均计算，建立区域知识获取综合评价模型。计算整理后，便得出2007年我国区域知识获取能力评价模型的表达式。同理，本文对2008～2011年我国区域知识获取能力评价模型的表达式进行了分别计算，汇总如表1所示。

4结论与讨论

在我国各区域承接产业转移过程逐渐深入的时代背景下，本文通过对2007～2011年我国区域知识获取能力的多维尺度分析、聚类分析以及方差分析，得出结论认为，我国31个地区根据知识获取能力的高低可以分成3类，并且差异显著。此外，传统经济区域划分下，东部和中西部的知识获取能力也存在显著差异。在承接产业转移背景下，这种区域知识获取能力所呈现出的显著差异表明：

首先，伴随着产业承接转移的进程，我国知识获取能力的差序格局已经形成，未来全国范围内由工业经济向知识经济转型已初见端倪。21世纪主导的经济形态是建立在知识和信息的生产、分配和使用基础上的经济，进入知识经济时代是全球各个国家和区域的奋斗目标，全国范围内的承接产业转移进程正是为了适应知识经济到来而进行的整体性产业结构升级与优化。当前，我国区域知识获取能力的差异已经形成，这种“势能”差异必将随着产业转移的深入而成为推动全国经济转型的主要动力。不发达地区通过向发达地区学习，通过知识获取能力的培育与提升，进而完成全国范围内由工业经济向知识经济的转变，已具备充分的条件和可预见的雏形。

其次，现阶段中西部承接东部知识转移仍面临挑战。本文的数据处理结果表明，中西部的知识获取能力显著低于东部，一方面是东部向中西部进行知识转移的进程尚未开始，另一方面是中西部尚不具备这种基础。尽管我国东部地区向中、西部地区产业转移的数量和规模都在不断扩大，但大规模产业转移却尚未发生，这就导致中西部在未来很长一段时间内都是通过资本密集与劳动力密集的方式承接东部的产业，大部分地区都将处于工业经济建设的阶段。可见，地理邻近并不是知识转移的决定因素，区域知识经济的建设受多方面条件的制约，不可一蹴而就，这一现状的深刻解析对中西部未来制定适宜的经济发展政策有着重要的意义。endprint

最后，传统视角下的经济区域划分与现实经济发展的区域聚集态势存在一定差异，理论研究与政策制定要予以充分关注。经我国政府和学术界的不断探索，很多经济区域划分应运而生，从建国初期两分法（沿海和内地）、“三线”划分、三大地带划分（东部、中部和西部），到近年的八大经济区（东北、环渤海、黄河中游、长三角、长江中游、东南、西南和西北）划分，以及根据国家统计局2011年对东部、中部、西部和东北4大地区的划分。在承接产业转移过程中，我国区域知识获取能力的差异性使得全国各地区分成了3个不同的群组，这3个群组却与我国传统经济区域的划分有着一定的差别。这一现状表明，在我国经济发展日新月异的当下，以传统的经济区域划分方式作为各类差异性的整体来源，进而进行理论研究和政策制定，将面临一定的风险，难以与现实完美匹配。需要在充分权衡理论研究的适应性、政策执行的成本等基础上，对传统视角下的经济区域划分与现实经济发展的区域聚集态势之间的差异性给予充分的关注，进而达到理论研究的精准与政策制定的适宜。

参考文献：

[1]Buckley P J， Glaister K W， Klijn E， Tan H. Knowledge Accession and Knowledge Acquisition in Strategic Alliances： The Impact of Supplementary and Complementary Dimensions[J]. British Journal of Management， 2009， 20：598-609.

[2]Grant R M， Baden-Fuller C. A Knowledge Accessing Theory of Strategic Alliances[J]. Journal of Management Studies， 2004， 41： 61-84.

[3]Holsapple C V R， Wagner W. Contextual Factors in Knowledge Acquisition[J].International Journal of Expert Systems， 1995（8） ： 327 - 34.

[4]Chanin Yoopetch. The Model of Knowledge Acquisition： The Study of SMEs in the Thai Hospitality Industry [J]. World Academy of Science， Engineering and Technology， 2010， 66 ： 351-354.

[5] Presutti M， Boari C， Majocchi A.The Importance of Proximity for the Start-Ups Knowledge Acquisition and Exploitation[J]. Journal of Small Business Management， 2011， 49（3）：361-389.

[6]Tolstoy D. Knowledge Combination and Knowledge Creation in a Foreign-Market Network[J].Journal of Small Business Management， 2009，47：202–220.

[7]Damanpour F， Gopalakrishnan S. Theories of Organizational Structure and Innovation Adoption ： The Role of Environmental Change [J]. Journal of Engineering and Technology Management ， 1998， 15 （1）： 1- 24.

[8]Chakrabarti A K， Weisenfeld U. Marketing and R&D Strategies for Biotechnology Firms in the USA [J]. Technology Analysis & Strategic Management， 1989， 1（4）： 357- 366.

[9]Zhao H， Tong X， Wong P K， Zhu J. Types of Technology Sourcing and Innovation Capability： An Exploratory Study of Singapore Manufacturing Firms [J]. Journal of High Technology Management Research， 2005（16）： 209- 224.

[10]刘锦英. 知识获取模式研究[J]. 科技进步与对策， 2007， 24（8）： 149-152.

[11]O'Leary D E. Knowledge Acquisition from Multiple Experts： An Empirical Study[J]. Institute for Operations Research and the Management Sciences， 1998， 44（8）：1049-1058.

[12]覃频频，牙韩高，何迪. 多维尺度法在服务质量评价中的应用[J].统计与决策， 2006（10）：142-143.

[13]李因果，何晓群.面板数据聚类方法及应用[J].统计研究， 2010，（9）： 73-77.

（责任编辑：唐杰）endprint

最后，传统视角下的经济区域划分与现实经济发展的区域聚集态势存在一定差异，理论研究与政策制定要予以充分关注。经我国政府和学术界的不断探索，很多经济区域划分应运而生，从建国初期两分法（沿海和内地）、“三线”划分、三大地带划分（东部、中部和西部），到近年的八大经济区（东北、环渤海、黄河中游、长三角、长江中游、东南、西南和西北）划分，以及根据国家统计局2011年对东部、中部、西部和东北4大地区的划分。在承接产业转移过程中，我国区域知识获取能力的差异性使得全国各地区分成了3个不同的群组，这3个群组却与我国传统经济区域的划分有着一定的差别。这一现状表明，在我国经济发展日新月异的当下，以传统的经济区域划分方式作为各类差异性的整体来源，进而进行理论研究和政策制定，将面临一定的风险，难以与现实完美匹配。需要在充分权衡理论研究的适应性、政策执行的成本等基础上，对传统视角下的经济区域划分与现实经济发展的区域聚集态势之间的差异性给予充分的关注，进而达到理论研究的精准与政策制定的适宜。

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（责任编辑：唐杰）endprint

最后，传统视角下的经济区域划分与现实经济发展的区域聚集态势存在一定差异，理论研究与政策制定要予以充分关注。经我国政府和学术界的不断探索，很多经济区域划分应运而生，从建国初期两分法（沿海和内地）、“三线”划分、三大地带划分（东部、中部和西部），到近年的八大经济区（东北、环渤海、黄河中游、长三角、长江中游、东南、西南和西北）划分，以及根据国家统计局2011年对东部、中部、西部和东北4大地区的划分。在承接产业转移过程中，我国区域知识获取能力的差异性使得全国各地区分成了3个不同的群组，这3个群组却与我国传统经济区域的划分有着一定的差别。这一现状表明，在我国经济发展日新月异的当下，以传统的经济区域划分方式作为各类差异性的整体来源，进而进行理论研究和政策制定，将面临一定的风险，难以与现实完美匹配。需要在充分权衡理论研究的适应性、政策执行的成本等基础上，对传统视角下的经济区域划分与现实经济发展的区域聚集态势之间的差异性给予充分的关注，进而达到理论研究的精准与政策制定的适宜。

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[13]李因果，何晓群.面板数据聚类方法及应用[J].统计研究， 2010，（9）： 73-77.

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