会展产业集群的识别——以北京国际展览中心集聚区为例

方忠权， 方锦鹏， 张 颖， 宋欣迪， 张婧瑜

(1. 北京联合大学旅游学院， 北京 100101； 2. 北京市铁路第二中学， 北京 100045)

会展产业集群的识别
——以北京国际展览中心集聚区为例

方忠权1*， 方锦鹏2， 张 颖1， 宋欣迪1， 张婧瑜1

(1. 北京联合大学旅游学院， 北京 100101； 2. 北京市铁路第二中学， 北京 100045)

以北京国际展览中心集聚区为例，以北京市会展企业名录为数据基础，运用Ripley K函数和问卷调查方法，对会展产业集群进行识别. 研究表明，我国主要中心城市特定地段会展产业集群已经初步形成，但集群化程度较低. 在这种集群中，永久性集聚的发展较临时性集聚更为成熟，在永久性集聚中，会展企业具有显著的空间集聚特征，企业间的网络关系已经形成；而在临时性集聚中，知识流动和信息传递机制没有完全建立. 研究结论将进一步丰富产业集聚的研究内容并为地方政府推进会展业集群化发展提供理论依据.

会展产业集群； 临时性集群； 永久性集群； 北京国际展览中心

随着我国会展业的快速发展，主要中心城市会展企业集聚态势十分明显[1-3]，这种态势引起了政府和学界的广泛关注. 在政府层面，北京、上海和广州等均在其会展业发展规划中提出要打造会展产业集聚区并出台了相关措施. 从学界来看，国内对会展业空间集聚问题的研究也越来越多. 例如，以长三角25个城市为研究对象，采用核密度估计和空间自相关研究方法，研究了会展场馆分布和空间集聚特征[4]；采用信息熵、区位商和EG 指数等多维指标对我国展览服务业的集聚程度进行了定量分析，发现展览服务业区域集聚趋势已逐渐显现[5]；以系统动力学理论为基拙，结合会展业产业集群的正负反馈特征，对会展业与基础产业、产业政策等因果关系进行了探讨[6]. 这些研究丰富了学界对会展业空间集聚的认识，但也存在明显局限：现有研究均以会展业具有显著空间集聚性为前提，将会展产业集群看做客观存在的事实. 然而，目前还未见来自国内外的实证研究表明会展产业集群的存在. 特定产业的空间集聚是产业集群形成和发展的基础，但并非任何产业集聚都一定能发展成产业集群. 产业集群的核心是企业间及企业与其他机构间的联系及互补性[7]. 尽管中国会展企业在主要中心城市特定地段的集聚态势日渐显著，但这种集聚是否正在形成会展业集群？集群化程度如何？这是有待求证的问题，而现有研究并没有解决这一问题. 因此，本文尝试探讨一种会展业集群的分析方法，并以北京国际展览中心(老国展)集聚区为例，判断会展业是否已经形成了产业集群以及集群化的程度. 研究结论将进一步丰富产业集聚的研究内容并为地方政府推进会展业集群化发展提供理论依据.

1 会展产业集群的界定

1.1 产业集群的内涵

对于产业集群现象，来自经济学、管理学和地理学等不同领域的许多学者从不同的视角对其进行了解释. PORTER[8]认为，产业集群是在某一特定领域中，由大量产业联系密切的企业以及相关支撑机构在空间上集聚，并形成强劲、持续竞争优势的现象. 根据PORTER的思想，一个成熟的产业集群应该具备地域化集聚、社会根植性、专业化分工、社会化协作及网络交织性等特征. ROELANDT和HERTOG[9]认为产业集群是由企业、知识生产机构、中介机构以及客户等主体通过增值链彼此联系而构成的一种网络，这些主体之间存在很强的依赖关系. 王揖慈[10]认为,产业集群是由企业及相关机构组成的集合，这些企业和机构所处的位置相近，并且因为存在共性和互补性而聚集在一起,彼此之间相互联系. 从以上产业集群的论述中可以看出，产业集群有2个关键要素：一是企业在空间上具有集聚特征；二是需要形成企业间的网络关系.

1.2 会展业集聚的独特性

由于会展业主要以展览场馆为核心进行展览活动，其空间集聚具有不同于其他产业集聚的独特性. 这种独特性体现在，基于大型展会的举办，在以展馆为核心的区域形成了临时性和永久性2种集聚形态. 一方面，在展会期间，参展商、专业观众等有规律地集聚在一起，把最新的、最先进的发现、发明以及产品展示出来，这种集聚是知识交流、网络建立以及创意产生的白热地带. 由于具有类似于永久性集群(Permanent Clusters)的知识交换机制，BATHELT等[11-13]将这种集聚称为临时性集群(Temporary Clusters). 例如中国进出口商品交易会、北京国际科技产业博览会和上海国际家具展览会等. 另一方面，由于大型展会的举办，众多会展企业及其相关企业会在特定区域集中，形成永久性集聚，这种集聚一般发生在大型展馆附近并形成集聚区. 例如广州琶洲会展产业集聚区、北京老国展会展产业集聚区和上海新国际博览中心会展产业集聚区. 同时，这2种集聚形态相互依存，互为发展. 临时性集聚的发展能吸引更多的会展企业在展馆周边驻扎，促进永久性集聚的成长；会展企业的集聚又能为展会提供更好的服务和办展环境，吸引更多更大规模展会的举办，推动了临时性集群的进一步发展.

1.3 会展产业集群的内涵

根据以上产业集群的含义和会展业的特征，本文认为，会展产业集群是以展馆为核心，基于大型展会所形成的临时性集群和永久性集群的集合. 具体来看，形成会展产业集群必须具备下列条件：

第一，会展企业具有显著的空间集聚特征. 空间集聚是产业集群的最基本特征之一. 会展企业包括会展主办企业、会展场馆企业以及会展服务企业. 相关企业是指为会展经营活动提供技术、人才、资金和信息等支持的企业. 会展企业的地理集中能产生2种效应：一是邻近效应，由于企业在地理上相邻及面对面的接触，促使信息和知识快速流动，降低搜集信息的成本和交易成本；二是社会化效应，形成集体学习与合作的氛围并共担风险[3].

第二，会展企业间、会展企业与相关企业间形成网络关系. 会展产业有很高的产业关联度，与会展活动直接相关的部门和行业有：展会活动的策划与组织部门；会展中心的经营管理部门；直接服务于会展活动的旅游、广告、装饰以及餐饮、通信和住宿等部门. 会展产业要形成产业集群，会展企业之间、会展企业和相关企业之间必需形成网络联系. 这种网络组织能有效降低企业间的交易成本，并通过集体学习提高网络的创新能力[3].

第三，有连续举办的大型展会，知识交流和信息传递机制在展会中形成. 如今企业参加展会已不仅是追求新的订单，而且非常重视与其他参展商、参观者进行信息交流，寻求建立新的创新合作关系. 因此展会的功能不再局限于交易，其作用已经更多是为知识流动提供关系平台，使得企业能够系统地从竞争者、供应商和客户中获取知识，并建立企业间持久性知识管道[14-16]. 连续举办(每年1次或每年2次)的大型展会，特别是大型国际展会，不仅形成地方蜂鸣(Local Buzz)，而且促进了全球性蜂鸣(Global Buzz)的形成和跨区域的全球通道(Global Pipeline) 的建立[17-18]，推动了临时性集群的发展. 同时临时性集群的成长也带动会展企业向展馆周边集聚，促进了会展企业的永久性集聚.

2 识别方法

早期的产业集群识别多以定性描述为主，缺乏定量的衡量依据，具有较大的不确定性. 随着对产业集群研究的深入，识别方法越来越多，最常用的是区位商法和投入产出分析法. 但这些识别方法大多是根据制造业提出并用于制造业集群的识别. 会展业与制造业不同，它的产值并不能像制造业那样进行明确的统计和计算，而且目前会展业统计数据不完善，因此，用产值以及相类似数据进行的识别方法都缺乏数据基础. 本文以北京老国展集聚区为例，运用Ripley K 函数判断会展业的集聚程度，用问卷调查分析企业之间的网络关系.

(1)Ripley K函数分析. 本文将每个会展企业视为平面上的一个点，根据点坐标绘制点图，并以此为基础分析会展企业空间分布格局. Ripley K 函数公式如下：

(1)

(2)

其中，A为研究区域面积；n为研究区域内会展企业个数；d为空间尺度；dij为会展企业i与会展企业j之间的距离,δij(d)=1 (dij≤d),δij(d)=0 (dij>d). 为保持方差的稳定性，BESAG[19]提出用L(d)取代K(d)，并对K(d)作开方的线性变换. 在随机分布的假设下，L(d)的期望值等于0.L(d)与d的关系图可以用于检验依赖于尺度d的会展企业分布格局.L(d)>0表示会展企业有空间聚集分布的趋势；L(d)<0表示会展企业有空间均匀分布的趋势；L(d)=0表示企业呈随机的空间分布.L(d)的置信区间采用Monte Carlo方法[20]求得. 当企业分布格局为聚集分布时，可根据上述关系图得到聚集强度和聚集规模等信息，此时，L(d)的第1个峰值可用来度量聚集强度，而L(d)值的第1个峰值所对应的d值表示空间聚集的特征空间尺度，可用来度量聚集规模.

(2)问卷调查. 一是调查会展企业间及企业与其他机构间的联系与互补性，即本地化的企业网络以及专业化分工协作等. 二是调查临时性集聚中的知识流动. 北京联合大学旅游学院与北京贸促会和老国展签订有合作协议，因此，展会期间课题组有机会进入到会展场馆以组委会的名义进行问卷调查和访谈. 本文的问卷调查是在科博会期间进行的，在展馆内部主要对参展企业进行调查，以研究企业间知识流动. 在展馆外部主要选择驻扎在老国展周边的会展企业进行调查，以研究企业间网络关系.

3 北京国际展览中心集聚区会展产业集群的判断

3.1 北京国际展览中心集聚区基本情况

北京国际展览中心集聚区位于北京市朝阳区北三环东路静安庄，交通便利，离市中心10 km，距机场20 km. 展馆占地面积15万m2，室内展览面积6万m2，室外0.7万m2. 自1985年建成以来，共举办各类展览会1 000多次，展出面积1 100多万m2，北京国际科技博览会和北京国际旅游博览会等品牌展会均在此举办. 在长期的展会举办过程中，大量的会展企业及相关企业在展馆周边集聚，形成了会展产业集聚区. 该区域也是北京重点打造的会展产业集聚区. 另外，该集聚区与上海、广州等主要中心城市会展企业集聚区在形成机理和表现出的特征方面具有相似性，均是围绕大型展馆集聚而形成，因此，选择北京国际展览中心集聚区进行研究具有代表性.

3.2 会展企业空间集聚特征的识别

为了判断会展业是否具有显著的空间集聚特征，本文以北京市为例，采用北京市统计局和北京贸促会提供的会展企业名录，选定2 782家会展企业进行分析，先用GIS绘制空间分布图，再用Crimestat软件在2000、2008和2014年这3个时间节点对会展企业进行Ripley K分析. 结果显示，各时间节点的会展企业集聚程度均高于随机分布的最大值，显著性全部通过检验，表明在特定尺度范围内，北京会展企业空间分布具有显著的集聚性，从分布图中可以看出这种集聚主要发生在老国展等有大型展馆的区域.

从各时间节点的变化情况看(图1)，2000年会展企业空间集聚的特征空间尺度为11.6 km，会展企业在小于11.6 km范围内随着空间尺度的增加集聚强度不断增大，超过11.6 km后集聚强度逐步降低，但仍呈显著集聚，而相应的L(d)峰值(集聚强度)为11 814；2008年，会展企业特征空间尺度增加到20.4 km，相应的L(d)峰值为37 545；2014年，特征空间尺度和相应的L(d)峰值分别达到23.5 km和34 338. 总体来看，近15年来，北京会展企业空间集聚的强度逐渐增加，空间分布范围逐步扩大.

图1 各阶段Ripley L(d)指数分析

3.3 会展企业网络关系的识别

根据有关产业集群网络关系的研究成果及会展业的特征[8,10,21-23]，本文采用根植性、企业间的分工协作来体现会展企业集群的网络关系，并设计了由11个项目组成的调查问卷. 问卷的评价选项从非常不同意到非常同意分别赋予1.00～5.00的数值，并对老国展周边的230家会展企业进行问卷调查，然后求出企业评价的平均值(表1).

总体来看，根植性、企业间分工协作的均值分别为3.86和3.97，平均为3.92，表明老国展集聚区会展企业的网络关系已经形成，结合上述会展企业空间集聚的显著性，可以判定老国展集聚区的永久性集群已经形成.

具体来看，根植性的平均分值达到3.86，说明会展企业的经济行为已经扎根于特定的社会关系网络中，已经根植于共同的背景知识和交易规则中. 其中，“公司通过与周边企业面对面交流建立相互信任关系”达到4.13，说明通过长期交往，企业间的信任关系已经形成，这种信任关系能有效地降低了交易成本，强化区域整体的凝聚力，是构成产业集群区的重要条件之一. 另外，中小企业间无论是价值链环节上的前后向联系，还是信息、技术、人才上的正式与非正式交流，都是区域能否形成一定程度的经济网络的关键所在，从问卷调查看，“贵公司和周边会展企业间经常有正式或非正式的学习和交流”达到4.11，说明这种正式的或非正式的交流已经形成.

专业化特征是产业集群内企业生产经营的特点，正是这种特点使产业集群不断发展壮大. 从表1看出，专业化分工与协作的分值达到3.97，说明会展产业集聚区企业间的专业化分工协作已经形成.

表1 会展企业网络关系评价Table1 The evaluation of network relationship among enterprises

3.4 临时性集聚中知识流动的识别

参考单双[24]的调查问卷，设计李克特7级量表，本文从企业的信息交流、企业的新知识获取、企业对市场动态的获取和企业关系建立4个方面评价临时性集群中的知识流动.问卷调查是在第十九届中国北京国际科技博览会期间进行的，共调查200家企业，筛选出180份有效问卷，各指标的平均值见表2.

表2 临时性集群中知识流动评价Table 2 The evaluation of knowledge flow in the temporary cluster

总体来看，在北京国际科博会期间，知识流动和信息传递处于“一般”水平，在7级量表中，各项目均值位于3.50～4.50，其中企业对于新知识和市场动态的获取的均值大于4.00但不足4.50，而企业间的信息交流和关系建立的均值都小于4.00，说明在这种临时性集聚中还没有完全形成地方蜂鸣，临时性集群的发展程度不高.

从企业间的联系来看，在加强与同行之间的联系及与同行交流市场信息方面，指标值分别只有3.69和3.61，而在加强与现有或潜在客户的联系及与访客探讨产品优势方面的指标值为4.20和4.89，说明在科博会期间，企业与客户的交流多于与同行的交流，企业间的垂直联系大于水平联系.

4 小结与讨论

本文运用企业层面数据和问卷调查数据，采用GIS空间分析等方法研究会展产业集群的识别问题，研究结论对于会展产业政策的制定具有重要参考意义，同时也丰富了产业集聚，特别是会展产业集聚研究的空间尺度和实证研究成果. 研究认为：

(1)会展产业集群是以展馆为核心，基于大型展会所形成的临时性集群和永久性集群的集合. 形成会展产业集群必须具备下列条件：会展企业具有显著的空间集聚特征；会展企业间、会展企业与相关企业间形成网络关系；有连续举办的大型展会，知识交流和信息传递机制在展会中形成.

(2)对典型案例区的研究表明，主要中心城市特定地段会展产业集群已经初步形成，但集群化程度较低. 在这种集群中，永久性集聚的发展较临时性集聚更成熟：在永久性集聚中，会展企业具有显著的空间集聚特征，企业间的网络关系已经形成；在临时性集聚中，知识流动和信息传递机制还没有完全建立.

(3)目前中国多个特大城市政府都在积极打造会展产业集群区，并希望通过发展大型会展企业来实现这一目标，但是，中小企业间无论是价值链环节上的前后向联系，还是信息、技术、人才上的正式与非正式交流，都是区域能否形成经济网络的关键. 而这种相互间的交流协作，网络化的经济联系，正是衡量一个区域是否具有良好区域创新环境的重要依据. 因此，要培育会展产业集群区，不能只注重大品牌的建设，中小企业的发展与相互间的交流对于建立创新环境及形成会展产业集群至关重要.

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【中文责编：庄晓琼 英文审校：肖菁】

The Identification of Exhibition Industry Cluster:A Case of Beijing International Exhibition Center

FANG Zhongquan1*， FANG Jinpeng2， ZHANG Ying1， SONG Xindi1， ZHANG Jingyu1

(1. Tourism College of Beijing Union University, Beijing 100101, China； 2. Beijing No.2 Railway Middle School, Beijing 100045, China)

Based on the data list of Beijing exhibition enterprises, taking the agglomeration area of Beijing International Exhibition Center as a case,and using Ripley K function and questionnaire survey, exhibition industry cluster is investigated. The case analysis shows that the exhibition industry cluster has been initially formed, but the degree of clustering is relatively low. In the cluster, the development of permanent agglomeration is more mature than that of the temporary agglomeration. The exhibition enterprises have significant characteristics of spatial agglomeration in permanent agglomeration and the network relationship between enterprises has been formed; the mechanism of knowledge flow and information transfer in the temporary cluster only be basically established. The results will further enrich the research content of industrial agglomeration and provide theoretical basis for the local government to promote the development of exhibition industry cluster.

exhibition industry cluster; temporary cluster; permanent cluster; Beijing International Exhibition Center

2016-09-10 《华南师范大学学报(自然科学版)》网址：http://journal.scnu.edu.cn/n

北京市自然科学基金项目(9142007)；教育部人文社科规划项目(10YJA790047)；北京联合大学人才强校计划人才资助项目(BPHR2014A01)

K902

A

1000-5463(2017)01-0095-06

*通讯作者:方忠权，教授，Email：fzq33@sina.com.