产业集聚度的几种测算方法

《产业集聚度的几种测算方法》由会员分享，可在线阅读，更多相关《产业集聚度的几种测算方法（10页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、一 产业集聚度概念和测度方法产业集中度的概念： 产业集中度也叫市场集中度，是指市场上的某种行业 内少数企业的生产量、销售量、资产总额等方面对某一行业的支配程度， 它一般是用这几家企业的某一指标(大多数情况下用销售额指标)占该行 业总量的百分比来表示。产业集聚测度方法1、集中度( Concentrion ration of industry ) 行业集中度是用规模最大的几个地区有关数值 (销售额、就业人数、生产 额等 ) 占整个行业的份额来度量。计算公式为：工XiCR = _i1n迟Xii=1其中CR代表X产业的集聚度，工X代表规模最大几个地区X产业的销售额 nii=1或者生产额、就业人数等，

2、Hx代表全部地区X产业的销售额或者生产额、i i=1就业人数等。 优点：计算方法简单，采用最常用的指标，能够形象的反应产业集聚 水平。缺点：一是集聚度的测算季节容易受到n值选取的影响，二是忽略了规 模最大地区之外其它地区的规模分布情况， 三是不能反映规模最大地区内 部之间产业结构与分布的差别。2、区位熵( Entropy index )所谓熵,就是比率的比率，它由哈盖特(PHaggett)首先提出并用 于区位分析中。区位熵， 又称专门化率，用以衡量某一区域要素的空间分 布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的 地位和作用等方面。在产业结构研究中，通常用于分析区域主导专业

3、化部门的状况。计算公式为：EijqiHqiQiHqii=1i=1E其中j表示某区域i部门对于高层次区域的区域熵；qi为某区域部门的有关指标(通常可用产值、产量、生产能力、就业人数等指标 )；Qi 为高层次区域E部门的有关指标；n为某类产业的部门数量。ij值越大，表示产业的集聚程度越高。优点：计算操作简单方便，指标选取目标明确。 缺点：不能反映区域经济发展水平的差异性，某产业区位熵最大的地区 不一定是该产业集聚水平最高的地区。3、赫芬达尔- 赫希曼指数( Herfindahl-Hirschman index )该指数是衡量产业集聚程度的重要指标，最初由 A. Hirschman 提出， 后经哥伦

4、比亚大学 O. Hirschman 加以改进，该指数产生的理论基础来源于 贝恩(Bain)的“结构一一行为一一绩效”(SCP)理论。计算公式为：H = 1Lz2 =迓(X / X)2( j = 1,2,3., n)jjj=1j=1其中， X 代表产业市场总规模(就业或产值)， X 代表 j 企业的规模， Z =jjjX /X代表第.个企业的市场占有率，N代表该产业内部的企业数。在实际分析 jj中，经常运用H指数的倒数作为产业多样化的测度。优点：第一是能够准确反映产业或企业市场集中度，因为它考虑了企业总数 和企业规模两个因素的影响；第二是能够反映市场垄断与竞争程度的变化； 第 三是对产业内企业的

5、合并与分解反映灵敏且计算方法相对容易。缺点：直观性比较差。4、 空间基尼系数( Space Gini coefficient )洛伦茨(Lorenz)在研究居民收入分配时，创造了解释社会分配平均程度的洛 伦茨曲线。基尼(Gini)依据洛伦茨曲线，提出了计算收入分配公平程度的统 计指标基尼系数。Krugman等利用洛伦茨曲线和基尼系数的原理和方法，构造了测定行业在空间分布均衡程度的空间基尼系数。 Krugman ( 1991) 等在研究 美国制造业集聚程度测量时定义了空间基尼系 数，计算公式为：G 二(S - x )2iii其中，G为空间基尼系数，S是i地区某产业占全国该产业就业人数的比重，x是

6、 ii该地区就业人数占全国总就业人数的比重。G = 0时，产业在空间分布是均匀的， G (最大值为1) 越大，表明地区产业的集聚程度越高。优点：相对而言比较简便直观，可以很方便地把基尼系数转化成非常直观的 图形。缺点：基尼系数大于零并不表明有集聚现象存在， 因为它没有考虑到企业的规模差异。空间基尼系数没有考虑到具体的产业组织状况及区域差异，因此在 表示产业集聚程度时往往含有虚假的成分。5、 EG 指数( EG index )为解决基尼系数失真问题，Ellision和Glaeser (1997)提出了新的集聚指数 来测定产业空间集聚程度。假定某一经济体(国家或地区)的某一产业内有N 个企业，且将

7、该经济体划分为M个地理区域，这N个企业分布于M个区域之中。 Ellision和Glaeser建立的产业空间集聚指数计算公式为：V区(s -x )2 -(1 一区 x2 )VNZ2G - (1- V x2)Hi ii jY i_i i 二 1i 二 1j 二 1(1 丄冲(1-H)(1-E x 2)(1-为 Z 2)ijij1其中，S表示i区域某产业就业人数占该产业全部就业人数的比重，X表示i区域 ii全部就业人数占经济体就业总人数的比重。赫芬达尔指数(Herf indah llndex)H仝Z2N表示该产业中以就业人数为标准计算的企业分布。jj1优点：充分考虑了企业规模及区域差异带来的影响，弥

8、补了空间基尼系数的 缺陷， 使能够进行跨产业、跨时间、甚至跨国的比较。缺点：该方法没有对其中的H给出合理的解释。6、DO 指数(DO index)Duranton和0verman (2005)则采用了无参数回归模型分析方法，构造了新 的产业集聚测度指数，计算公式为：1 d -dk(d)乙 nA 乙 nB , f (丄)A、Bp hi1j1 j h(nA,nB)其中，h是窗宽,，f是核函数，A、B是总企业地点S的两个子集。(n n )是A, B 不同企业双边距离的总数，其中每个企业属于一个子集。如果A、B是相同的集 合，则P(n n ) = A,_；如果A, B属于不相交的集合，则P(n n )

9、A , B2A , B= n .n 。AB优点：与前面几种方法相比， 这种方法能够评价偏离随即性的统计显著性， 避免了与规模和边界有关的问题。缺点：由于这种计算是基于企业层面的数据且与企业间的距离有关，因此该 方法的可操作性比较差。二 实例解析EG指数测算实例：该指标的计算公式中融合了空间基尼系数和赫芬达尔指数优点，也是目前国内用于测算产业集聚度的常用指标，具有普遍性。下面是一个测算高技术产业集聚度的例子，采用的评价指标是EG指数，测算了 19952005年我国高技术企业的集聚变动趋势，同时，考虑到我国的经济发展 不平衡，东部地区开放程度高，基础设施较为完善，经济发展水平较高，交通便 利，并且

10、高技术产业发展的时间较早，技术成熟，拥有良好的供应链和技术链环 境，从而引发了越来越多的高技术企业向东部靠拢，所以东部地区的地理集中程 度会明显高于全国的平均水平。若仅把全国当成一个经济体来测算高技术企业的 地理集中度，所得的结果会有一定的偏差，体现不出分地区的集聚状况，因此有 必要按传统的方法把全国分为东部、中部和西部三大区域。根据EG指数计算公式：2页空白没用的，请掠过阅读吧哈，这2页空白没用的，请掠过 阅读吧哈，请掠过阅读吧，哈哈哈空白没用的，请掠过阅读吧哈这1页空白没用的，请掠过阅读吧哈 空白没用的，请掠过阅读吧，这1页空白没用的，请掠过阅读吧，空白没用的，请掠过阅读吧哈这1页空白没用

11、的，请掠过阅读吧哈 空白没用的，请掠过阅读吧，这1页空白没用的，请掠过阅读吧，V区（s -x ）2 -（1 一区 x2 ）VNZ2 G - （1- V x2）Hi ii ja 丄冲（1-H（i-E x 2）（i-为 z 2）ijij 1将丫的大小分成三个区间：当Y 0.02时，表示该产业没有地方化的现象；0.02y 0.05时，表明产业在地区上的分布聚集程度较高。计算出95、97、99、01、02、03、04、05年的EG指数如下表所示:表一我国各地区不同年份的EG指数19951997199920012002200320042005全 国0.02180.02070.03390.04470.05

12、420.07130.102390.10349东 部0.05420.05830.09010.12700.14510.17560.229990.23214中 部0.00880.00990.01540.0.01820.02180.02720.039950.04133西 部0.00200.00210.00240.00520.00710.01240.020730.02459从表1可以清楚的看出，我国高技术产业的地理.集中指数始终保持着增长的态势。就全国范围内来看，在19952001年间，我国高技术产业的区域分布还 是较为均衡的，但在2002年以后，全国的地理集中指数Y就超过了0.05 (丫 =0.054

13、2)，并且还有进一步集中的趋势。这一结论可以从前五省市的市场集中度CR5得到进一步的验证，全国前五省 市的市场集中度CR5显示了在19951999年间，全国前五省市的市场占有率增 加了3.09%，平均每年增加0.773%，而在19992005 年，全国前五省市的市场 占有率增加了8.31%，平均每年增1.38%，所以，我国高技术企业的地理集中度 指数的变化趋势与前五省市的市场占有率的变动方向相吻合。再从分地区来看，当我们把东部地区视为一个整体来考察区内高技术企业的 集聚指数时，可以发现在1995年东部地区的地理集中指数已经超过了0.05，说明 此时该地区已经出现了明显的企业聚集现象。从1995

14、 年东部地区前五省市的市 场占有率排名上看，高技术企业主要聚集在长江三角洲、珠江三角洲和首都北京， 这五省市的高技术企业总产值达2675.4 亿，占东部地区企业生产总值的74.78%， 占全国总产值的56.77%。可以说此时的长江三角洲、珠江三角洲高技术产业带和 以首都北京为中心的高技术产业区已经初见端倪。随着时间的进一步推进，东部 的地理集中指数增长越来越快，从19951997 年两年增长7.56%，到时2002 2003 年增长率为21.02%， 20032005 年增长率为32.20%，这说明我国东部地 区的高技术企业的集聚程度还在进一步加强，出现了所谓的“集聚导致集聚”的 现象。这一结

15、论还可以从前五省市的市场占有率中得到时进一步的印证，因为 2005年前五省市的市场占有率已从1995 年的56.77%上升到71.91%，占东部地区 的比例已从1995 年的74.78%是升80.31%。与东部地区相比，中部地区的高技术产业集聚现象出现的时间比较晚，地理 集中指数明显的不如东部，但中部地区的地理集中指数也在逐年增大，在2002 年 前，中部地区所有年份的y值均小于0.02,说明在2002年以前中部地区的高技 术企业并没有形成明显的地方化现象，但到2003年中部地区的y值已经超过0.02 ( y =0-0272)。在2005年y 值已经达到0.04133，这说明经过一段时间的发展，高技术产业已经形成自东向 西扩散的产业格局。 同时从产业的市场集中度表格中可以看出，中部地区的高技 术企业主要集聚在湖北省的周围， 这与湖北拥有诸多著名的高等学府是分不开的。西部地区是我国