平台经济与知识密集型服务业关联发展——以长江经济带为例

王 欣，刘永进，夏文灏

(1.河海大学商学院，江苏 南京 211100； 2.河海大学技术创新与经济发展研究所，江苏 南京 211100)

2016年3月，《长江经济带创新驱动产业转型升级方案》指出，2030年将全面建成长江经济带创新驱动型产业体系，大力发展服务业、促进服务业结构升级成为实现经济转型的内在需求[1]。当前，我国服务业正处于高端供给不足、低端供给过剩的窘境。而知识密集型服务业作为现代经济发展的催化剂，它是产业结构优化和科学技术创新作用下的产物，同时也促使专业的知识要素和高水平的技术要素相结合，为地区经济发展提供原动力[2]。与此同时，平台经济作为新一代信息技术驱动创新的新型经济，不仅与知识密集型服务业深度融合，而且对区域高质量发展、产业结构升级有着深远影响。2019年8月11日，国务院印发了《关于促进平台经济规范健康发展的指导意见》，其中第三条明确要求鼓励发展平台经济新业态，加快培育新的增长点。发展“互联网+服务业”，加快社会资本进入基于互联网的医疗健康、教育培训、文化、旅游、体育等新兴服务领域，依托互联网平台完善全方位的创新创业服务体系，加快网络支撑能力建设。在此背景下，分析知识密集型服务业与平台经济融合发展的动态趋势，阐明其背后的内在机制，对加快知识密集型服务业发展、加快产业结构升级有着重要意义。

1 文献综述

平台经济是产业组织理论和平台经济学的前沿问题。自Rochet等[3]对双边市场理论做出了奠基性的研究以来，平台经济理论逐渐成为学者们关注的重点。相关研究大致可以分成3个角度。①平台经济内涵界定。李允尧等[4]认为平台经济是以双边市场为载体，平台为核心的市场生态。叶秀敏[5]认为平台经济是以信息技术为基础，基于平台向多边主体提供差异化服务的新型经济。王俐等[6]认为平台经济是信息技术驱动网络经济与实体经济的深度融合。熊鸿儒[7]分析了平台经济发展中存在的垄断特点，并建议完善反垄断法律体系，提升监管力度。②平台经济与区域经济增长。Ignazio等[8]认为地理空间集聚和网络平台集聚都可以理解成集聚经济。Billon等[9]发现互联网平台发展是对传统市场的代替，其成长期是市场创造的过程。李秦等[10]指出互联网平台集聚有助于减少地方保护主义的负面影响，能够有效防范市场的扭曲。郑称德等[11]发现互联网平台有利于改善区域之间的信息差异，增强中小城市对人才的吸引，为农村提供就业机会。③平台经济与行业发展。余文涛等[12]发现平台经济通过技术创新和创业溢出促进服务行业生产率。Terzi[13]认为网络平台将有效消除贸易壁垒，加速了双边市场的信息流通，且这种促进作用对服务贸易行业影响更大。Popa等[14]指出企业采用互联网平台展开贸易，表现出更好的生产效率。Schut等[15]发现涉农平台经济为现代农业产业链提供了载体，有效促进农业生产性服务业的发展。

关于知识密集型服务业的研究，国内外已有大量研究成果，主要可以分成以下3个角度：①知识密集型服务业内涵界定。Miles等[16]认为知识密集型服务业是将专业知识服务化，构建知识桥梁。Ciriaci等[17]认为知识密集型服务业区别与传统服务业，是以知识的创造、共享为目标。②知识密集型服务业与制造业的关系研究。Vandermerve等[18]、Barnett等[19]从竞争优势角度分析了知识密集型服务业为制造业提供专业的配套服务。Crozet等[20]利用美国制造业数据研究发现，制造业企业服务化的比例超过1/3，且服务化战略能够有效促进制造业企业绩效。肖挺[21]发现知识密集型服务业有助于制造业的就业创造，而制造业有助于知识密集型服务业的配套发展，两者在发展中互为促进因素。任皓等[22]指出知识密集服务业与高技术产业互为协同增长效应。③区域经济增长研究。Moulaert等[23]认为知识密集型服务业的先进知识、全球网络和空间集聚对区域经济增长至关重要。时省等[24]发现知识密集型服务正向影响区域创新能力。黄斯婕等[25]从知识溢出角度分析发现知识密集型服务业不仅会通过溢出效应对上下游企业产生正向影响，还能通过企业间的协同合作促进城市整体生产效率。

现有文献虽然考察过平台经济对整体行业的实质影响，但鲜有文献考察平台经济与知识密集型服务业的互动关系。基于此，笔者尝试通过理论内涵来构建平台经济与知识密集型服务业发展的评价指标体系，并用灰色关联模型探究平台经济与知识密集型服务业关联的演化规律，提出两者高质量发展的政策建议。

2 平台经济与知识密集型服务业指标体系构建

2.1 平台经济指标体系构建

最初关于平台经济的理解是一种新型商业模式，主要是指买卖双方在网络平台上完成交易的经济活动。后续学者甚至认为服务平台化也是平台经济的表现形势，如深圳证券交易所、网络课程学习和产权交易所等。越来越多的知识服务和技术服务走向平台交易。平台经济的特征主要有：双边市场、多属行为、消费模式和信息技术[4-5]。

双边市场是平台经济构成的先决条件。平台经济是以平台为载体，用户为核心的双边市场生态。结合双边市场理论，可以将消费者、平台和第三方参与主体理解成平台经济形成的先决条件。在构建指标体系时理论上需要买方、卖方和平台3个要素，但考虑到双边市场中的买方和卖方是多变的，有很大一部分的用户既承担了买方又承担了卖方，所以在这部分主要是以用户和平台维度进行构建，而用户这一层面也将买方和卖方进行了覆盖。基于此，本文以互联网网站数量与法人总数之比表征双边市场的平台，互联网宽带接入端口数量与人口总数的比值表征双边市场的用户方。

多属行为是平台经济发展的基础。多属行为是平台经济发展的关键特征，双边市场是由买方、卖方和平台三方构成，当平台经济中的一方数量过多或过少时，那么就可能造成平台的市场失灵。这部分主要是从用户多属和平台多属两个维度展开，具体是以数量的大小进行衡量，选择地区电子商务企业数量与企业法人总数的比值表征平台多属，采用地区互联网网民数与人口数之比表征用户多属。

消费模式是衡量平台经济发展程度的重要因素。社会经济活动表现为现在或未来的消费活动，平台经济贸易额是消费最为直接的衡量，选取人均电子商务贸易额和人均快递数量进行衡量。这里需要说明的是人均电子商务贸易额并不能全面的衡量平台经济消费量，但实际上平台经济产生的经济价值绝大部分都是由电子商务产值所贡献的，所以从逻辑上来看，以电子商务的消费量作为平台经济的消费模式贡献量是可行的[12]。

信息水平是平台经济层次性和安全性的重要保障。除了上述的特征外，平台经济的发展需要一定的信息技术作为支撑，平台经济本质把传统的线下服务搬到线上，使得传统经济变成了信息化支撑的新经济体系，那么地区的信息水平直接决定平台型企业是否入驻。因此，本文采用地区信息化发展指数衡量信息化水平。基于上述对平台经济内涵的分析和阐释，构建了4个一级指标以及7个二级指标进行评价(表1)。

2.2 知识密集型服务业指标体系构建

知识密集型服务业指依赖于某一专门领域的专业知识、技术创新与高素质人才等向社会及其他用户提供以知识为基础的服务或中间产品的企业及组织所构成的产业。知识密集型服务业作为一门新兴服务业，具有知识密集度高、技术依赖性强以及高互动性和高创新性等特点。

表1 平台经济评价指标体系

知识密集型服务业作为新兴技术服务业，其发展不仅取决于自身状况，也取决于社会发展基础和创新能力。参照史安娜等[26]构建知识密集型服务业的思路，选取知识密集度服务业发展基础、发展规模和发展潜力3个维度进行指标体系构建(表2)。

表2 知识密集型服务业评价指标体系

知识密集型服务业作为产业链发展的新兴产业，主要依托区域经济发展水平、工业发展程度和服务业发展状况。因此，选择人均GDP表征经济发展水平、第二产业增加值表征工业发展程度和第三产业增加值表征服务业发展基础。

发展要素投入和发展现状都是知识密集型服务业成长的内在动力。具体来说，选择知识密集型服务业固定资产投资和知识密集型服务业就业人数表征要素投入的主体内容，选择知识密集型服务业增加值和知识密集型服务企业表征发展规模。

创新是知识密集型服务业发展的核心内容，也是竞争力的主要体现。因此，选择地区R&D投入和专利数表征知识密集型服务业的发展潜力。

3 研究方法与数据

3.1 平台经济与知识密集型服务业发展程度测算

a. 将平台经济子系统综合序参数设为G，Gi,j为平台经济子系统中第i个指标的第j个变量，具体为Xi,j(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。同理Ui,j为知识密集型服务业的子系统综合序参数，具体为Yi,j(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。平台经济与知识密集型服务业的有序功效模型设定如下[27]：

(1)

b. 设ui、vi分别表示平台经济和知识密集型服务业子系统中第i个指标的权重，指标权重采用熵值赋权法计算。进而平台经济与知识密集型服务业子系统中的指标总体贡献模型分别为

(2)

3.2 平台经济与知识密集型服务业关联度分析

平台经济和知识密集型服务业可以看出两个相互关联且独立的子系统，所以用灰色关联度分析两个子系统之间相互作用的关键因素，从而进一步揭示平台经济与知识密集型服务业的关联机制。灰色关联是研究随机变量之间相关关系的统计算法，基本思想是根据曲线的相似程度或统计序列的几何关系来推断序列的关联程度。即关联系数越大，则说明曲线越接近，相关程度也就越好，反之越小。具体执行步骤如下：

a. 平台经济与知识密集型服务业之间的关联系数γi(j)计算公式为

γi(j)=

(3)

b. 将关联系数γi(j)按照样本数求其平均数：

(4)

通过比较λi,j的大小可以分析出平台经济与知识密集型服务业之间的指标差异，λi,j值越大，这说明指标关联度越大，关联作用越强，反之则说明关联度越小，关联作用越弱。在关联度矩阵λ的基础上进一步计算各指标之间的平均关联度，参照文献[28]进行灰色关联度等级划分(表3)。

表3 灰色关联度等级划分标准

(5)

3.3 数据来源

本文使用的是2009—2017年长江经济带11省市的数据，选择的知识密集型服务业为信息运输、计算机服务和软件业，科学研究、技术服务和地质勘探业，金融业，商务服务业。其中，互联网用户数和网站数据来自中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的统计报告；电子商务相关数据是国家统计局在2013年之后才开始统计，所以在此之前的数据是由作者手动收集，主要是通过长江经济带各省市商务厅、政府相关报告、《中国电子商务研究中心报告》和《艾瑞电子商务相关资讯报告》等加以整理，获得省市电子商务交易额和电子商务企业数；信息化发展指数来源于《中国信息社会发展报告》和《中国信息社会测评报告》；其他数据来源于《中国统计年鉴》。

表4 平台经济与知识密集型服务业发展指数及排名

4 研究过程与结果分析

4.1 平台经济和知识密集型服务业发展指数测度

经济发展水平、资源差异和管理模式等诸多因素的不同，都会导致长江经济带省市平台经济和知识密集型服务业发展存在显著差异。表4为式(2)计算出的长江经济带省市平台经济和知识密集型服务业发展的计算结果。可以看出：第一，平台经济和知识密集型服务业发展指数整体呈现逐年递增态势。究其原因，中国在互联网领域的快速发展和信息技术的关键突破使得地区信息化水平不断攀升，逐渐成为平台经济发展、产业结构升级的巨大推力。因此，平台经济和知识密集型服务业都得到稳定的发挥。第二，平台经济和知识密集型服务业发展指数都出现明显的分层现象，大致可以分成三个梯队。长三角上海、浙江和江苏为第一梯队；湖南、湖北和西南地区重庆、四川为第二梯队；长江中游安徽和上游贵州、云南和江西属于第三梯队。这一方面说明平台经济和知识密集型服务业发展存在空间差异，这主要是经济发展水平较好的地区有着较高的信息化水平，而平台经济和知识密集型服务业都是以信息技术为发展基础，从而二者均得到较快的发展；另一方面说明二者互为促进因素，即平台经济为知识密集服务业发展起支撑和促进作用，而知识密集型服务业发展薄弱也会制约平台经济长远发展。

此外，二者变化也存在一定的空间差异。从平台经济和知识密集型服务业发展指数排名变化来看，前者波动性较强，前3名(上海、浙江和江苏)和后3名(江西、云南和贵州)的排名无明显变化，但安徽和四川从第8名和第7名上升到第5名和第4名；后者波动缓和，结果发现省市排名呈现微弱波动趋势。这表明长江经济带省市间知识密集服务业发展差异将长期存在，且短期内难以改变，而平台经济主要依托信息技术发展，具有更强的灵活性，对于缩小区域间的差异具有重要意义。

4.2 平台经济与知识密集型服务业灰色关联度的时间分析

图1显示，2009—2017年间长江经济带平台经济与知识密集型服务业灰色关联度的均值0.603 3，由2009年的0.500 3上升到2017年的0.741 5，灰色关联度由中度关联阶段变成高度关联阶段，总体关联程度得到较大的提升。根据灰色关联所处水平可以分成两个阶段：2009—2014年两者关联呈现上下浮动趋势。具体来说，2009—2012年，关联程度由中度关联作用上升到高度关联作用，而2013—2014年，关联程度由高度关联作用下降到中度关联作用。这说明这几年平台经济正处于萌芽时期，大众对平台经济持观望态度，所以平台经济与知识密集型服务业的互动响应处于探索阶段。2015—2017年，二者的关联程度一直稳定在高度关联作用，关联程度达到顶峰状态。进一步将长江经济带分成上中下游之后，可以明显看出下游地区有着较为优良的发展基础，但增速相对较慢；中游和上游地区发展初始值相对较低，但增速较快(图2～4)。以上结果可能是因为“互联网+”“电子商务”“数字经济”等一系列新型概念的出现，知识密集型服务业将发展重心从线下转移到线上，以顺应平台经济契机来促进产业发展，两者融合不断加快，关联程度得到了明显的提高。

图1 长江经济带整体关联趋势

图2 长江经济带上游关联趋势

图3 长江经济带中游关联趋势

图4 长江经济带下游关联趋势

(a) 2009年 (b) 2017年图5 平台经济与知识密集型服务业关联度趋势演化

4.3 平台经济与知识密集型服务业关联度的空间演化分析

为了纵向比较长江经济带平台经济与知识密集型服务业灰色关联度差异，笔者借助Arcgis软件绘制了2009年和2017年关联度差异，并根据前文的划分标准，分别从低度关联作用、中度关联作用、高度关联作用和极度关联作用4个维度进行研究。图5(a)可以看出，2009年只有上海处于极度关联阶段，浙江和江苏处于高度关联阶段，四川、重庆、湖北、湖南和安徽处于中度关联阶段，云南、贵州和江西处于低度关联阶段。这表明长江经济带平台经济与知识密集型服务业的关联程度呈现分布不均，并且地区经济发展状况与其关联程度存在一定的正向关系。图5(b)可以看出，四川、重庆和湖北由中度关联阶段上升到高度关联阶段。从数据变化趋势可以看出，二者的关联程度呈现整体趋同递增趋势，并且均值在中度关联以上。产生以上空间格局的原因可能在于:长三角的上海、浙江和江苏及中部的湖南、湖北以及西部四川的平台经济发展水平和知识密集型服务业发展水平与江西、安徽、云南、贵州、重庆等省市相比存在显著优势。

4.4 平台经济与知识密集型服务业指标关联分析

通过灰色关联度分析，可以测算平台经济与知识密集型服务业评价指标之间的关联程度。表5为平台经济与知识密集型服务业的关联矩阵。在平台经济指标中，人均互联网宽带接入端口数量和电子商务企业占比的关联系数低于数值0.65，即处于中度关联作用阶段，其余指标均高于0.65，即处于高度关联作用阶段；在知识密集型服务业指标中，第三产业增加值、知识密集型服务业增加值、知识密集型服务业固定资产投入均处于中度关联作用阶段，其余指标均处于高度关联作用阶段。在两两指标中，知识密集型服务业就业人数与人均快递数的关联度最强，关联数值为0.9231；知识密集型服务业固定资产投资与人均快递数关联度最弱，关联数值为0.409 1。

表5 平台经济与知识密集型服务业关联作用矩阵

5 结论与建议

5.1 结论

构建了平台经济与知识密集型服务业发展的指标体系，利用长江经济带11省市为研究样本对平台经济与知识密集型服务业关联程度进行实证分析。研究表明：①在2009—2017年间，长江经济带平台经济和知识密集型服务业的发展状况稳步上升；②长江经济带平台经济与知识密集型服务业的灰色关联程度总体水平不高，从时间轴上呈现稳步上升状态，在均值上由2009年的中度灰色关联关系上升到高度灰色关联关系。从空间分异来看，上海、江苏和浙江水平较高，其他省市较低。2014—2017年，浙江由高度灰色关联上升到极度灰色关联，四川、重庆和湖北由中度灰色关联上升到高度灰色关联，空间演变范围变大。说明二者的灰色关联关系朝着整体提升、相互促进、协调发展的方向前进；③在平台经济指标中，人均互联网宽带接入端口数量和电子商务企业占比处于中度关联作用阶段，其余指标均处于高度关联作用阶段；在知识密集型服务业指标中，第三产业增加值、人均知识密集型服务业增加值、知识密集型服务业固定资产投入均处于中度关联作用阶段，其余指标均处于高度关联作用阶段。

5.2 建议

a. 长江经济带平台经济与知识密集型服务业的灰色关联度较高省市大多都是经济发达地区，该地区知识密集型服务业平台化发展存在一定的基础和结构，信息化建设、资金投入和高素质人才等方面保障力强，因此该地区知识密集型服务业平台化服务业应以“一步到位，优质发展”为导向。首先，①深度挖掘知识密集型服务业平台化发展的内涵，积极发挥核心省市的辐射和连带作用。②新的知识服务平台化，要注重平台上的不同类型服务模式的功能搭配，加强与原有平台服务的互动与联动效果。③加强平台规范程度，减少平台市场失灵

b. 关联度较低的省市经济相对发展滞后，信息化程度、配套设施不完善，知识密集型服务业平台化发展尚未形成体系，处于探索式阶段，因此该地区应该以“有序发展，重点突破”为主导。①信息化建设、高素质人才和资金投入是发展知识密集型服务业平台化的前提，也是亟须解决的问题。②进一步利用平台经济的优势，打破知识服务的时空限制，有效改变交易范围，进而对全国的消费进行重新配置。③加强个性化、定制化的知识服务，增强用户的体验感和参与感。