基于知识结构特征的京津冀协同发展路径探讨

蒋贵凰 副教授 翟延龙 赵大丽 副教授

（北方工业大学经济管理学院 北京 100144）

引言

知识和创新活动均具有较强的地理特性，即区域性。这一特性主要体现在知识创新活动并非均匀或随机分布在不同区域，而是在经济活动知识密集性越高的地方，产生的知识集聚越多。区域经济活动组成和相关投入形成的区域知识结构的差异性，会使某些区域在特定领域具有较高的知识能力，相对于其他地区，更易于推动以某类知识为基础的新事物的产生。知识创新活动的区域性产生于两方面的原因，一是隐性知识带有的区域粘性。相对而言，隐性知识比显性知识对创新促动作用更大，这类知识不易表达和编纂，亦很难实现长距离的传输，甚至需要通过面对面的交流实现知识的传递。同时这类知识与社会和制度背景紧密关联，具有一定的地域适应性，其交流依赖于合作者之间的共性知识，包括相同的交流代码、共享的风俗习惯和范式等，它们都是由共享的制度环境塑造出来的。这些共性的东西易于在相互间建立信任，促进隐性知识在区域内的流动，但同时使知识难以跨边界实现知识转移，因此形成了知识的区域粘性。二是创新过程离不开经济实体交互形成的社会组织学习过程，包括企业、客户、供应商、竞争者间，以及各研究机构、大学、代理机构等组织间的交流与知识传递等。这些交互过程能够有效促进创新思想的产生、创新方案的设计实现和创新产品的商业化落地，同时也形成了区域内部的合作网络。上述两个原因使知识具有很强的区域性，并与区域制度、政策和环境密切相关。因此，从区域层面分析知识结构特征，理解不同区域的知识结构特性，对促进区域间协同发展路径选择具有重要意义。知识的生成和创新是复杂而独特的过程，很难通过一套量化方法来测度和捕捉。本文从知识分类的角度，结合专利和产业就业数据，对区域知识结构实现量化测度，并以京津冀为研究对象，通过区域间的对比分析，探讨促进京津冀协同发展的知识合作路径。

研究综述

京津冀协同发展是当今备受关注的话题之一，但相对于长三角和珠三角而言京津冀区域内部的协调发展阻力更多，长期以来收效甚微。2014年，随着中央将其列为国家重大发展战略之一，以及2015年《京津冀协同发展规划纲要》的正式印发，京津冀在交通运输、产业转移、卫生环保、海关税务、教育科技等各领域不断推动一体化进程，实质性的合作逐渐展开（魏丽华，2016）。同时有关京津冀协同发展的研究开始活跃起来，研究内容主要集中在京津冀协同发展政策制度的顶层设计、具体合作的关键领域和协同发展的实现路径三个方面（宋迎昌，2016）。但在关键领域和发展路径选择，特别是产业合作方式的选择上，仍存在各种分歧。目前针对京津冀产业合作方面的研究主要是从产业多样化、产业关联度和产业链等角度展开的，本研究将从知识的角度，基于区域知识结构特征探讨产业合作和协同发展的路径选择。

在知识管理领域，由于知识的多维性，已从不同维度对知识类型进行了划分，譬如从知识转移和传播的难易程度，可以把知识分为可编纂的“显示知识”和难以表达的“隐性知识”；从知识应用的维度可以分为“知道什么”“知道为什么”“知道怎么做”和“知道谁”；从知识发展周期的角度可以分为发展中知识、核心知识、基本知识和过期知识；从学科维度可以分为不同学科的知识；从权属关系的维度可以分为自有知识和外部知识；从产品维度可以分为专利、论文、专著等形式；此外还可以从时间维度、地理维度、载体维度、组织机构维度、战略层次维度、业务流程维度、知识产权形式维度、教育维度等方面进行划分。Martin（2012）在对区域知识存量进行评估时将区域知识划分为三类，科学类职业者产生的分析型知识；工程类职业者产生的合成型知识和艺术类职业者产生的象征型知识，这种划分能够较好的通过职业人数来评估知识存量。但这些知识分类存在的一大缺陷是很难与产业分析相关联，从而指导区域间的协作。在本研究中将区域知识划分为技术型知识和非技术型知识，其中技术型知识与科学技术密切相关，是技术创新的基础，能够引导和产生技术革新。非技术型知识包含内容较广，主要指与人文、管理、艺术、设计等方面相关的知识。在各行各业中均存在大量非技术型知识，它们对产业的发展同样起到至关重要的作用。

图1 京津冀三省市技术型知识结构对比图

表1 河北省各地级市区位熵排名前三技术知识领域及其熵值

研究方法和数据来源

（一）数据采集方法

为了将区域知识结构与区域产业政策相关联，在本研究中期望将技术型知识和非技术型知识的结构与产业分布相匹配。

由于专利信息被公认为是技术知识含量最丰富的数据源，因此可以通过专利数据来测度技术型知识的存量。在专利数据库中通常采用IPC（国际专利分类）分类法对专利进行分类，但IPC分类是基于具体技术构建的，与产业的关联度较弱，需要进行二次匹配（蒋贵凰，2017）。Schmookler等人于1966年提出将IPC分类与产业技术类别进行一致性对照匹配的思想。在这一思想的带动和研究者们的努力下，先后推出了YTC（Yale Technology Concordance）、OTC（OECD Technology Concordance）、MERIT对照表和DG对照表等，但由于不同国家间工业分类体系存在较大差异，上述对照表的适用性受到限制。为了解决此问题，费劳恩霍夫ISI研究所、科技观察署（OST）与法国专利局（INPI）一起根据IPC规范开发出了适用性更广、更系统的工业技术分类ISI-OST-INPI，包含35个工业技术类别。2008年Schmoch利用该分类建立了IPC与工业技术类别对照表。尽管之后有学者对该方法进行改进，但Schmoch构建的对照表仍为目前应用最为广泛的方法。本研究将利用智慧芽（Patsnap）专利数据库采集2008～2017年近10年间京津冀三地和河北省十一个地级市（石家庄市、唐山市、秦皇岛市、邯郸市、邢台市、保定市、张家口市、承德市、沧州市、廊坊市、衡水市）的专利数据，基于Schmoch提出的IPC与工业技术类别对照表，计算出不同工业技术类别下的专利数，作为区域技术型知识存量的测度数据。

非技术型知识的信息比较难以获取，目前很难找到衡量非技术型知识的数据，考虑到非技术型知识更多的存在于人脑中，其结构亦是不同人群间彼此交互而形成的。研究认为当地产业就业人数越多，拥有的相关产业非技术型知识同样会越多，因此就业人数能够间接体现出区域非技术型知识基础的强弱。基于这一观点，就业人数可以用来分析不同产业非技术型知识在区域间的相对存量。研究利用2016年中国城市统计年鉴，采集了北京、天津、河北及河北省十一个地级市在19个不同行业中的从业人数值，作为区域非技术型知识存量的测度数据。

（二）区域知识结构特征的分析方法

尽管人们常用总量对比关系来评估不同区域间同类技术型知识和非技术型知识基础的相对强弱，但在评估一个地区不同技术型知识和非技术型知识基础的相对强弱，体现其知识结构特征时，受不同量纲或知识特性的影响，总量法失去其意义，需要有参照量辅助对比。LQ（Location quotient，区位熵）分析法正好符合这一思想。该方法是经济地理学中一种经典分析方法，用于将当地经济或产业与参照经济或产业进行比较，确定当地经济或产业的专业化程度。研究将区位熵的思想引入到区域内部知识结构特征分析中，确定区域内不同类知识的相对优劣势。利用不同工业技术类别下专利数据和不同产业就业数据计算某区域各类技术型知识和非技术型知识的熵值公式如公式（1）和公式（2）所示。

表2 河北省各产业非技术型知识区位熵排名前三的地级市

图2 京津冀三省市非技术型知识结构对比图

其中公式（1）中TLQij为j地区i类技术型知识的区位熵值，Pij为j地区i类技术型知识所对应的近十年专利产出数。TLQij熵值的含义是j地区i类技术型知识存量在j地区总的技术型知识存量中的占比与i类技术型知识存量在所有技术型知识存量中占比的比值，其中各类技术型知识存量由近十年专利产出数进行测度。公式（2）中NLQij为j地区i产业非技术型知识的区位熵值，Pij为j地区i产业的就业人数。NLQij熵值的含义是j地区i产业非技术型知识存量在j地区总的非技术型知识存量中的占比与i产业非技术型知识存量在所有产业非技术型知识存量中占比的比值，其中非技术型知识存量通过不同产业就业人数进行测度。根据区位熵的特征，熵值大于1表明该类知识存量在被研究区域知识存量中的份额超过了参照对象中的知识存量份额，是该地区具有相对优势的知识类型。反之当熵值小于1反映出这类知识在被研究区域的相对优势较弱。这里借鉴Roman Martin（2012）研究，其认为当LQ大于1.25时，说明这一知识类型在区域中具有较高的专业化度和较强优势，当LQ小于0.75时，说明这一知识类型在区域中具有较低专业化度或比较薄弱。

京津冀知识结构特征分析

以往众多研究表明京津冀三地经济发展差距显著，河北尚落后于北京和天津两地，若把河北的11个地级市同级别的与北京和天津作对比，差距将更为悬殊，且不适宜。因此本研究首先把京津冀作为一个研究整体，分析区域内部北京、天津和河北之间的技术型知识结构和非技术型知识结构的异同；再将河北作为一个研究整体，分析内部11个地级市之间的技术型知识结构和非技术型知识结构的异同；为探讨京津冀区域内的合作发展路径提供依据。

（一）京津冀技术型知识结构分析

研究根据IPC-产业技术类别对照表，采集了京津冀和河北省十一个地级市35个工业技术类别下拥有的2008年1月1日至2017年12月31日十年间的专利申请数。其中北京市共计936457件专利，天津市共计342566件专利，河北省共计202209件专利。从总量可以看出三个地区在技术型知识存量上差距悬殊，在35个工业技术类别中，北京除了纺织和纸、机械工具两方面略逊于天津外，其他各类技术型知识总量均具有绝对性优势。利用公式（1）计算得出各类技术型知识的区位熵值，绘制区域知识结构雷达图如图1所示。

图1利用区位熵，使北京、天津和河北从自身的角度评价各类技术型知识存量的优劣势，即在该地区的重要程度，侧面反映出区域的知识结构构成。从图1的知识结构图可以看出，天津和河北的技术型知识结构极其相似，同构性较为严重。北京与二者存在明显差异，特别是图1的右上部门呈现出较为独特的优势类型。整体而言北京的各类技术型知识基础相对均衡，但天津和河北存在一定的分化，强弱不均。

根据熵值大小，北京专业化度较高的技术领域包括数字通讯、计算机技术、IT管理方法、光学、半导体和电信；较为薄弱的技术领域为机械工具、家具与游戏、包装处理、纺织和纸、其他消费品和其他专用机器。天津专业化度较高的技术领域包括机械工具、纺织和纸、包装处理、其他消费品、食品化学、家具与游戏、机械元件、其他专用机器、化学工程、表面技术与涂层和制药；较为薄弱的技术领域是数字通讯、计算机技术、半导体、IT管理方法、光学和电信。河北专业化度较高的技术领域包括家具与游戏、其他专用机器、机械工具、材料冶金、其他消费品、包装处理、热处理和设备、机械元件、发动机和泵，涡轮机、纺织和纸、交通运输、表面技术与涂层和土木工程；较为薄弱的技术领域为数字通讯、计算机技术、IT管理方法、电信、微结构和纳米技术、视听技术、光学、生物材料分析、生物技术、大分子化学，聚合物、基础通讯处理、测量和有机精细化学等。

针对河北省十一个地级市进一步展开分析，发现石家庄、保定和唐山在技术型知识的总存量上居前三位，经济实力亦相对较强。为了观测不同区域的技术知识优势，研究整理出11个地级市区位熵值排名前三的工业技术类别，如表1所示。

从表1可以看出，各地级市的技术知识优势领域除唐山和秦皇岛相似度较高外，其它均存在明显的差异。其中石家庄在多个领域的区位熵值较高，但其知识结构与北京极为相似。而唐山的化学工程；秦皇岛的微结构和纳米技术、家具与游戏；邯郸的热处理和设备；邢台的交通运输；保定的半导体、发动机、泵、涡轮机、电机与仪器、能源；张家口的医疗技术、其他消费品；承德的材料冶金、食品化学；沧州的光学；廊坊的生物技术、基础材料化学；衡水的大分子化学与聚合物、土木工程、机械元件等方面较为突出，在本市表现出较高的知识势能。

（二）京津冀非技术型知识结构分析

基于2016年《中国城市统计年鉴》，研究采集京津冀和河北十一个地级市19个行业的全市就业人口数。从总量分析，发现河北全省人口为7650.83万人，远远超过北京1345.2万人，天津略少于北京人口数为1026.9万人。但19个行业统计的就业人口中北京为777.34万人，天津294.78万人，河北638.66万人。三地19个行业就业人口占总人口比重分别为北京55.79%，天津28.71%，河北8.35%。从中可看出三者间的经济差距。利用公式（2），计算得出不同地区各产业非技术型知识的区位熵值，绘制出区域非技术型知识结构雷达图如图2所示。

从图2可以看出京津冀三省市形成的非技术型知识结构存在较大差异。北京非技术型知识熵值较高的产业是信息传输、计算机服务和软件业，租赁和商业服务业，住宿和餐饮业，文化、体育、 娱乐用房屋，房地产业，科学研究、技术服务和地质勘查业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业等。天津非技术型知识熵值较高的产业是居民服务、修理、其他服务业和制造业。河北非技术型知识熵值较高的产业是采矿业，农、林、牧、渔业，建筑业，电力、燃气及水的生产和供应业，公共管理和社会组织，教育，卫生、社会保障和社会福利业。其中电力、燃气及水的生产供应，公共管理和社会组织，教育，卫生、社会保障和社会福利等产业就业人口与总人口基数密切相关，之所以河北在这几个领域非技术型知识存量大，可能是由于河北人口基数大的原因。

针对河北省十一个地级市的分析，整理出河北省19个产业区位熵值排名前三的市，如表2所示。

从表2可以看出河北省十一个地级市展现出的非技术型知识优势也存在差异性。石家庄体现在文化、体育、娱乐、交通运输、仓储邮政、科学研究、技术服务、地质勘查、信息传输、计算机服务和软件业；唐山体现在农林牧渔和采矿业；保定体现在建筑业、科学研究、技术服务和地质勘查业；廊坊体现在制造业、房地产业、信息传输、计算机服务和软件业；张家口体现在水利、环境、公共设施管理、公共管理、社会组织、居民服务、修理、其他服务、住宿、餐饮、房地产业和农林牧渔业；承德体现在住宿、餐饮、金融、居民服务、修理、其他服务业、卫生、社会保障、社会福利、文化、体育、娱乐业；沧州体现在租赁、商业服务和农林牧渔业；秦皇岛体现在交通运输、仓储邮政、文化、体育、娱乐、房地产、住宿和餐饮业；邢台体现在电力、燃气、水和采矿业；衡水体现在批发、零售和教育业；邯郸体现在采矿业。由此可见河北省一些区域具有相似的非技术型知识优势，但多数区域间存在不同的知识结构特征，在未来发展中可在共性合作的基础上走出差异化的发展道路，促使区域间形成共性与互补性相结合的知识与产业合作网络。

基于知识视角的京津冀协同发展路径建议

京津冀协同发展期望基于合作共赢理念，统一发展目标，协同配置各要素资源，在优劣势互补基础上，优化产业布局，实现多方面一体化发展的新格局（毛汉英，2017）。在这一思想的指导下，京津冀既不能脱离资源禀赋差异，形成知识结构同质化，加剧竞争；也不能知识结构分化过于严重而缺乏交流合作的基础。合理的在区域间展开以产业为基础的知识合作，有利于协同发展的进一步推进。

（一）强弱辐射与强强联合相结合的合作网络构建

北京是大量优秀人才聚集地，研发能力强，技术型知识存量远远超过河北和天津，且在各类知识类型中分布均衡。而天津和河北的技术型知识结构较为相似，不同技术领域强弱分化明显。据此可将技术型知识分为两类：一类是北京较强，天津和河北较弱的技术型知识，主要是数字通讯、计算机技术、IT管理方法、光学、半导体、电信、视听技术、基础通讯处理、测量、生物材料分析等方面。针对这类领域，应发挥北京研发优势，加快推动技术知识在不同区域产业中的应用，强化北京的辐射效应。另一类是天津和河北均较强的技术知识类型，主要包括：机械工具、纺织和纸、包装处理、其他消费品、家具与游戏、机械元件、其他专用机器、表面技术与涂层、材料冶金、食品化学等；这些领域应在三地间形成知识交流与技术合作网络。

为推动京津冀技术知识共享合作，需要首先建立公共的技术交易共享平台，促使技术在高校、机构和企业间的流动，加强技术知识在京津冀地区的应用能力，提升创新价值。其次可以在京津冀共性技术层面构建不同行业内的共性技术交流平台，有效提升技术型知识的扩散速度，增强专利产出和应用动力。最后在区域层面组建京津冀知识交流合作中心，针对京津冀企业合作需求提供服务，构建京津冀企业和机构名录，帮助企业寻找合作组织，促进京津冀企业间知识活动的开展。

（二）错位发展优势产业在京津冀内打通产业间衔接形成产业链群

从非技术型知识结构图可以看出，京津冀三地重点产业是存在差异的，且产业间存在较大关联性。北京优势产业体现在信息传输、计算机服务、软件业、科学研究、技术服务等高新技术业和租赁、商业服务、住宿、餐饮、娱乐等方面的服务业。天津优势体现在制造业和其他服务业。河北优势体现在采矿业、农林牧渔业、建筑业以及稍逊于天津的制造业。三地间的优势产业可互补合作，天津和河北依托北京提供的信息产业服务和科技资源优势，为各产业构建好管理运作和信息应用平台，引进先进技术。天津的先进制造业和在此基础上发展的航运、物流等服务为河北的优势产业发展提供支持，并推动北京产业发展。河北的优势产业又服务于北京和天津。若能在京津冀内将产业打通，实现区域内优势产业错位发展的战略布局，能够更有效推动京津冀间的合作。

（三）以点带线、以线带面的推动知识的传播与应用

针对河北省十一个地级市形成的技术型知识和非技术型知识的区位熵值，可以发现河北不同地级市均形成了自己相对优势的产业和技术领域。基于这些产业和技术领域的相似度，可以形成产业的区域发展轴，即通过城市间点与点的对接形成的产业发展线，再以产业与产业之间的联系，以线带动整个区域面的发展。譬如可以形成“秦皇岛—承德—天津—邢台”的家具游戏产业发展线；“天津—沧州—衡水”的机械元件发展线；“秦皇岛—天津—沧州—邢台”的机械工具发展线；“唐山—张家口—沧州”的现代农业发展线；“唐山—邢台—邯郸”的采矿业发展线；“天津—廊坊”的制造业发展线；“天津—保定—邯郸”的建筑业发展线；“北京—石家庄—天津—唐山—秦皇岛”的交通运输、 仓储和邮政业发展线；“秦皇岛—北京—廊坊—石家庄”的信息传输、计算机服务和软件业发展线。在这些产业发展线间亦存在相互关联，譬如信息软件业、制造业与众多其它产业关联，区域政策应促进这些产业线的形成和产业间的交互，带动京津冀间的知识传播与合作。并辅以人才政策，以人才流动带动知识流动，以知识流动促进协同发展。