二 研究设计

（一）研究对象

借助罗伯特·殷（Robert Yin）的嵌入式多案例研究方法，本文将研究对象锁定为A省6个省级经济开发区及其所属企业，分别为：M市的DT开发区、W市的SS开发区、WW开发区和XW开发区、C市的CH开发区以及H市的SX开发区。嵌入研究对象为开发区内企业，具体是指：在6个开发区各自的首位产业（产值规模在区内排第一位的产业）中，选择其产值排名靠前的两家企业，另外再选择开发区产值规模最大的两家企业。由于首位产业产值前两位企业和整个开发区产值前两位企业有所重合，因此，本文的研究对象包括6个开发区和所属的19家企业。具体的编码方式见表1，研究对象的基本情况见表2。

（二）信息收集

本研究的信息来源有参与性观察、访谈和文件资料。参与性观察是本研究的第一个也是最重要的数据来源，同时也是本研究的突出特色。2010年以来，笔者及团队承担了多个开发区总体规划、产业规划、“十二五”规划和“十三五”前期研究等咨询项目，并先后为以上6个开发区编制了多个申报省级和国家级称号的文本材料。在开展咨询项目和规划设计的过程中，笔者积累了大量有关这些开发区的第一手数据资料，同时也亲身经历了这些开发区发展壮大的过程。

访谈是本研究的第二个数据来源。与长达5年的参与性观察不同，访谈是专门针对本次研究所开展的工作。从2014年6月开始，笔者及团队对以上开发区的管委会和企业进行了系统访谈。访谈对象包括开发区所在地市级或县级政府中分管开发区的行政负责人、开发区管委会第一负责人、开发区管委会下设经济发展部门负责人、所选取企业的负责人，访谈对象共有36位。访谈采取开放化的一对一交流方式，我们在访谈之前针对不同的受访对象设计了访谈大纲，但在实际访谈过程中并没有完全拘泥于访谈大纲，而是根据受访对象对所提问题的了解程度有所取舍和侧重，当受访对象对某一个问题表现出特别感兴趣或持有独特看法时，我们会沿着受访对象将话题延伸下去，这种做法为我们深入广泛地了解信息提供了很大帮助，这种做法也是Rubin所倡导的深度访谈（in-depth interview）形式。在整理访谈结果时我们发现，这种方式帮助我们获得了很多在设计访谈大纲时并未预想到的信息。单次访谈时间一般在40分钟到1个小时之间，我们对所有的访谈都进行了编号和记录（见表3）。

本研究的第三个数据来源是文件资料。文件资料总体上分为两类，第一类是开发区管委会、企业、文件编制单位等相关部门提供的外部文件资料（见表4）。第二类文件资料是自编资料，这类资料并非专门针对本次研究收集的，而是笔者及团队在开展开发区咨询工作时编制的项目资料（见表5）。以WXW为例，在参与性观察中由笔者及团队编制的材料主要包括：2010年开发区申报国家级开发区材料、2011年开发区申报省级高新技术产业开发区材料、2012年开发区申报省级新型工业化产业示范基地和省级创新型园区材料、2013年开发区申请扩区的可行性研究报告和总体发展规划、2014年国家级开发区申报工作重新启动后的国家级开发区可行性研究报告。

此外，需要指出的是，参与性观察、访谈和文件资料这三个数据来源，其相互印证的作用不仅体现在开发区管委会层面，也体现在企业层面。在多年参与开发区发展建设的过程中，笔者及团队也承担了开发区所属企业的多个咨询项目，包括企业重大投资项目的前期可行性研究、企业战略发展规划编制、申报高新技术企业的材料编制、企业专利申报工作等（见表6）。部分委托咨询项目的企业被列为本次研究的访谈对象，与侧重于宏观和产业的开发区管委会层面资料相比，来源于企业的信息为我们提供了大量有关政府与市场关系的微观证据。

（三）分析技术

本研究运用跨案例综合聚类、模式匹配、建构性解释和时序分析四种分析技术（见图1）。跨案例综合聚类是涵盖整个案例的框架技术，本案例的聚类方法是指：将6个开发区分为3组，其中第1组包括MDT和WSS，第2组包括HSX和WXW，第3组包括CCH和WWW。分组的主要依据是：第1组研究对象的首位产业比重低于30%，属于产业集聚度较低的群组；第2组研究对象的首位产业比重介于30%—70%，属于产业集聚度中等的群组；第3组研究对象的首位产业比重高于70%，属于产业集聚度较高的群组。在聚类基础上，我们进行两个跨案例比较：第一个比较是第1组和第3组对比，第二个比较是第2组内部的HSX和WXW进行对比。进行第1个跨案例比较的目的是回答第1组研究问题，也即：政府能否通过提供公共服务外生性地“生成”产业集群？进行第2个跨案例比较的目的是回答第2组研究问题，也即：政府能否通过公共服务推动既有产业集群的发展？进而言之，政府哪些活动有助于培育既有产业集群，哪些活动无益于培育既有产业集群？

模式匹配技术主要应用于第1个对比中，也即为产业集聚程度这个自变量提供“非对称的因变量”。在这个环节中，我们将通过对比找出影响和制约产业集聚的各种因素，正是这些因素导致了开发区之间巨大的首位产业比重差异。建构性解释技术和时序分析技术主要应用于第2个对比（HSX和WXW之间的对比）中，HSX和WXW的差别在于：近年来HSX的首位产业比重大幅度提高，而WXW的首位产业比重大幅度下降。在这个部分，建构性解释将提供有关“政府公共服务”和“业已形成的产业集聚状况的变化”两者之间的因果关系，同时建构性解释技术将揭示出究竟是哪一类政府公共服务有助于培育既有产业集群，而哪些公共服务无益于培育既有产业集群。由于HSX和WXW首位产业比重的变化幅度较大，在这里采用时序分析能够动态地揭示因果关系。

以上四种分析技术均遵循逐项复制和差别复制原则。逐项复制原则体现在：第1组中的MDT和WSS都具有首位产业比重低的特点，通过对MDT和WSS的逐项复制，有助于找出导致开发区首位产业比重低、产业集聚能力弱的原因；第3组中的CCH和WWW都具有首位产业比重高的特点，通过对CCH和WWW的逐项复制，能够找出导致开发区首位产业高、产业集聚能力强的原因。差别复制原则体现在：WXW和HSX的首位产业比重都处于中等水平，但两者变化的方向截然相反，对两者进行差别复制有助于进一步揭示出哪些政府公共服务影响开发区产业集聚程度。