中国战略性新兴产业集聚度变动的实证研究，本文主要内容关键词为：战略性论文,中国论文,变动论文,实证研究论文,产业集聚论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F061.1 文献标识码：A 文章编号：1005-1309(2013)02-0040-012
引言
2010年9月8日，国务院常务会议审议并通过了《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》(以下简称《决定》)。会议指出：“加快培育和发展以重大技术突破、重大发展需求为基础的战略性新兴产业，对于推进产业结构升级和经济发展方式转变，提升我国自主发展能力和国际竞争力，促进经济社会可持续发展，具有重要意义”。培育和发展战略性新兴产业已纳入《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》(以下简称《纲要》)中。《纲要》指出，要“以重大技术突破和重大发展需求为基础，促进新兴科技与新兴产业深度融合，在继续做强做大高技术产业基础上，把战略性新兴产业培育发展成为先导性、支柱性产业”。由此，本文在战略性新兴产业相关概念和特性的基础上，利用产业集聚度测量指标，对战略性新兴产业的集聚度进行了实证分析，旨在为准确把握战略性新兴产业现阶段发展状况及为未来发展政策的制定提供良好的现实依据。
一、相关理论和文献回顾
《决定》明确界定了战略性新兴产业的概念：“战略性新兴产业是以重大技术突破和重大发展需求为基础，对经济社会全局和长远发展具有重大引领带动作用，知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的产业”。
学界对战略性新兴产业的研究也已经有了一定的理论基础。在战略性新兴产业的特征和分类方面：万钢(2010)认为，在战略性新兴产业中，“战略性”是针对结构调整而言的，在国民经济中具有战略地位，对经济社会发展和国家安全具有重大和长远影响，这些产业是着眼未来的，它必须具有能够成为一个国家未来经济发展支柱产业的可能性；“新兴”主要在于技术的创新和商业模式的创新。周晶、何锦义(2011)在现行的国民经济行业分类框架下，对战略性新兴产业进行了划分和界定，在此基础上利用2004年和2008年两次经济普查的数据对其增加值进行计算。计算结果显示，2008年我国战略性新兴产业占GDP的比重大约为5.82％，其中，制造业中战略性新兴产业占GDP比重为3.33％，服务业中战略性新兴产业占GDP比重为2.49％。以上研究明确了战略性新兴产业的内涵并详细界定了战略性新兴产业的归属行业。
在战略性新兴产业的形成和发展机理方面：吴传清和周勇(2010)认为，战略性新兴产业应掌握产业关键核心技术，拥有自主知识产权；产业所依赖的技术应是新兴技术，代表最先进的生产力；能体现技术先导性，技术达到一定水平，拥有成熟技术的产业更容易实现规模化发展。战略性新兴产业的选择应置于一定“根基”之上，应在最有基础、最有条件的产业领域率先突破，即要具备一定的产业化能力，已形成一定的产业链，能在较短时间内实现规模化发展。
在明确战略性新兴产业的概念和内涵之后，设计战略性新兴产业的评价体系，构建战略性新兴产业发展评价模型，可以对战略性新兴产业的发展状况进行全面且系统的评价，从而为战略性新兴产业的未来发展提供决策依据。Andrea Bassanin & Stafano Scarpetta(2002)提出了经济合作与发展组织国家(OECD)战略性主导产业选择的基准。Christopher Kask & Edward Sieber(2002)提出了美国制造业中战略性主导产业选择的基准。战略性主导产业的选择基准研究也越来越引起我国学术界的高度重视。许多学者基于外国经济学家的观点，结合中国国情加以补充，提出了不同的选择基准和方法。乔芳丽等(2010)在阐述战略性新兴产业内涵、特征及成长关键因素的基础上，分析了战略性新兴产业成长的关键因素，采用德尔菲法构建了包括“产业贡献”和“产业区域竞争力”的战略性新兴产业评价指标体系。并将该评价体系运用于辽宁省战略性新兴产业的评价选择。樊茗弱玥，赵喜仓(2011)结合钻石理论，由产业资源潜力、产业联动效应、产业竞争能力、产业需求能力及外部影响因素、政府和机会等六大指标入手，构建了战略性新兴产业评价指标体系，形成了以产业贡献力和产业成长力为纵横坐标的三维空间评价模型，并以江苏省镇江市为例，对新能源、新材料、电子信息、航空制造和海洋工程等五大战略性新兴产业的发展状况进行评价。孟祥芳(2010)设计了包括经济增长潜力、技术创新能力、比较优势、关联带动效应、吸纳就业能力和可持续发展能力六个方面的指标体系并利用层次分析法(AHP)确定了各项指标权重，最后运用该指标体系对天津市的战略性新兴产业选择进行了实证分析。战略性新兴产业发展评价模型的构建为战略性新兴产业的遴选提供了科学的依据，同时也是衡量产业发展水平的可行标准。
由发展评价模型遴选出了战略性新兴产业，并评价了其发展水平，然而产业发展水平的集中体现是产业竞争力，体现产业竞争力的一个重要方面是产业集聚度。产业集群能提高本地区产业与其他地区产业相比的竞争力。哈佛大学的教授迈克尔·波特认为产业集群是国家产生比较优势的原因。研究战略性新兴产业的竞争力，就必须研究战略性新兴产业的集聚度。
“战略性新兴产业集群是指以战略性新兴产业为核心，相关辅助机构为支撑，在同一产业的地域范围内高度集聚，相互之间存在密切的垂直和水平联系，区域综合竞争力不断提升的企业和相关机构所构成的地域产业综合体”①。目前，国内很少有学者对战略性新兴产业集群进行研究。能查阅到的文献只有寥寥数篇：曾刚、肖勤(2006)研究了上海浦东生物医药产业集群的概念、特征、发展历程、发展的外部环境评价和内部机理，分析了生物医药集群创新能力和发展水平的途径。李扬(2010)分析了战略性新兴产业集群的创新发展规律，具体包括战略性新兴产业集群的内涵、创新发展条件、创新发展过程和创新发展政策。发展过程和发展政策均以发展条件为基础，在阐释战略性新兴产业集群一般规律的基础上，对三种典型的战略性新兴产业集群(新能源、新材料、生物医药)进行了比较研究。现有这些研究成果多是定性分析和规范分析。文将采用定量分析的方法对我国战略性新兴产业的集聚水平进行测定。采用实证研究的方法，收集整理时间序列数据，根据计算结果对战略性新兴产业集群的发展变化做出评估比较。
二、战略性新兴产业集聚程度的测定方法
1.空间基尼系数(space Gini coefficient)
洛伦茨(M.Lorenz)在研究居民收入分配时，创造了揭示社会分配平均程度的洛伦茨曲线。意大利经济学家基尼(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。美国麻省理工学院的经济学教授、著名经济学家保罗·克鲁格曼(Krugman)运用洛伦兹曲线和基尼系数测定行业在区域间分配均衡程度时提出空间基尼系数。空间基尼系数是一个衡量产业空间分布均衡性的指标，其数值可依据i区域j产业构成的空间洛伦兹曲线进行计算。
产业空间洛伦兹曲线通常表现为一条下凸的曲线，下凸程度越大说明产业分布越不均衡，而下凸程度越小说明产业分布越均衡。记洛伦兹曲线与正方形对角线(完全平等曲线)围成的面积为
，下三角形的余下部分面积为
。
令：
洛伦兹曲线下凸程度越小，空间基尼系数值就越接近于0(所有企业规模相等)，说明产业j的空间分布与整个工业的空间分布是相匹配的；反之，洛伦兹曲线下凸程度越大，空间基尼系数值就越接近于1(独家企业垄断)，说明产业的空间分布与整个工业空间分布不一致，产业j可能集中在一个或几个地区，而在其他地区分布很少，或者说j产业的集聚程度较高。因此，产业j的空间基尼系数越大，说明该产业的集聚水平越高。
这种方法虽然简便，但有缺陷。同麻省理工学院经济学教授的艾利森(Ellison)和格莱赛(Glaeser)(1997)指出基尼系数大于零并不一定表明有集群现象存在，因为它没有考虑到企业的规模差异。如果某行业内只有少数几个企业且规模分布不均，那么这个行业的区域聚集程度自然就会很高；而如果某行业企业数量很多，那么这个行业的区域聚集程度自然就会较低。一个极端的例子是：对于只有一个企业的行业来说，全行业都集中在一个区域，如果一个地区存在着一个规模很大的企业，可能就会造成该地区在该产业上有较高的基尼系数，但实际上并无明显的集群现象出现。利用空间基尼系数来比较不同产业的集聚程度时，会由于各产业中企业规模或地理区域大小的差异而造成跨产业比较上的误差。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，因此在表示产业的集聚程度时往往含有虚假的成分。不能区分聚集来自于产业结构还是来自于自然优势和溢出所引致的地理集中，还没有考虑到产业间一致性的地理外部性或地理集中的比较问题。
2.空间集聚指数(concentration index of industrial space)
为了弥补基尼系数的不足，艾利森(Ellison)和格莱赛(Glaeser)(1997)调整了产业内企业的集中度，提出了控制企业规模和数量空间分布的产业内集聚系数(index of industry concentration)，又称EG指数。
假设某一经济体(国家或地区)的某一产业内有n个企业，且将该经济体划分为j个地理区域，这n个企业分布于j个区域之中。Ellison和Glaeser建立的产业地理集中指数(EG指数)的计算公式为：
EG指数充分考虑了企业规模及区域差异带来的影响，弥补了空间基尼系数的缺陷，使我们能够进行跨产业、跨时间、甚至跨国的比较。他们的方法比克鲁格曼等人的方法有了改进和完善。鉴于EG指数的优越性，本文将采用该指数来测定中国战略性新兴产业的集聚程度，通过较长时期的时间序列数据对其变动趋势进行比较分析。
三、战略性新兴产业集聚度分析的数据处理
1.战略性新兴产业的统计分类
目前学术界对战略性新兴产业还没有明确的统计分类标准。本文依据《国民经济行业分类》(2002)和《高技术产业统计分类目录》(2006)，联系《决定》及《纲要》中对七大战略性新兴产业内涵的解释，发现：七个战略性新兴产业都无法精准的划归于某一特定行业，而是散见于国民经济的某些部门，分属于其中的某一小类②。我们称这些包含战略性新兴产业的两位数行业中类为战略性新兴产业的依托部门，包括：C26化学原料及化学制品制造业、C27医药制造业、C31非金属矿物制品业、C33有色金属冶炼及压延加业、C35通用设备制造业、C36专用设备制造业、C37交通运输设备制造业、C39电气机械及器材制造业、C40通信设备、计算机及其他电子设备制造业、C41仪器仪表及文化、办公用机械制造业、C43废弃资源和废旧材料回收加工业、C44电力、热力的生产和供应业、C46水的生产和供应业、C60电信和其他信息传输服务业、C62软件业、C75研究与试验发展业、C76专业技术服务业、C78地质勘查业、C80环境管理业。共19个依托部门。表1显示了战略性新兴产业的具体分类结果。
2.指数调整
3.数据来源
由于集聚特征最明显的产业还是制造业，所以本文选取了11个战略性新兴产业依托部门：化学原料及化学制品制造业(C26)、医药制造业(C27)、非金属矿物制品业(C31)、有色金属冶炼及压延加工业(C33)、通用设备制造业(35)、专用设备制造业(C36)、交通运输设备制造业(C37)、电气机械及器材制造业(C39)、通信设备计算机及其他电子设备制造业(C40)、仪器仪表及文化办公用机械制造业(C41)、电力热力的生产和供应业(C44)；本文研究的年限定于2003—2010年；文中所指的我国即为中国内地31个省、市和自治区；本文选取各行业的工业产值来计算产业集聚系数；各地区各产业的工业产值和企业个数的数据均来源于《中国工业经济统计年鉴》(2004—2011)，各地区和全国总产值的数据来自《中国统计年鉴》(2004—2011)，本文搜集了31个省、市和自治区11个产业的8年间数据共2728组数据，每组数据包括：产业在区域的总产值、产业的全国总产值、区域总产值和全国总产值。
四、计算结果及数据分析
根据修正的EG指数公式，计算出2003-2009年我国11个战略性新兴产业依托部门的集聚系数r[，i]以及r[，i]在各年的中位数、算术平均数、加权平均数、标准差系数和偏度等描述量，结果见表2。下文将从时间、产业及地理3个维度对战略性新兴产业依托部门的演进态势及其特征进行全面细致的分析。
1.战略性新兴产业集聚度的特征分析
按照Ellison和Glaeser(1997)对产业集聚水平的划分标准，第一类是
≥0.005的高度集聚产业；第二类是0.02≤≤0.05的中度集聚产业；第三类是≤0.02的低度集聚产业。以为参考值，将11个战略性新兴产业依托部门划分成以上3类，详细情况见表3。
从表2和表3可以发现以下四个特征：
(1)我国战略性新兴产业总体上集聚程度不高，产业集聚现象不明显，2004年到2010年间，11个依托行业中有两个行业属于高度集聚行业，约占行业总数的18.18％；在2003年、2005年、2006年、2007年、2008年、2010年有两个行业属于中度集聚行业，约占行业总数的18.18％，2004年和2009年有三个行业属于中度集聚行业，约占行业总数的27.27％；在2005年、2006年、2007年、2008年、2010年有七个行业属于低集聚度行业，约占行业总数的63.63％，2003年、2004年和2009年有6个行业属于低集聚度行业，约占行业总数的54.55％。在2010年11个依托行业的的算术平均数和加权平均数分别为：0.026445和0.068753，按照产业集聚水平划分标准，属于中度集中和高度集中。说明我国的战略性新兴产业的集聚程度不均衡，不同行业间的集聚程度差异较大。
(2)集聚度较高的行业是自然资源依赖度高和技术含量高的行业。主要包括通信设备、计算机及其他电子设备制造业和仪器仪表及文化办公用机械制造业，且这两个行业的集聚度显著高于其他行业，与其他行业拉开了距离。其中通信设备、计算机及其他电子设备制造业在8个年份中一直稳居榜首且遥遥领先，在2009年的集聚度指数近乎是第二名仪器仪表及文化办公用机械制造业的两倍。仪器仪表及文化办公用机械制造业的集聚度呈下降趋势，8年间的年均增长率为-7.67354％。说明通信设备、计算机及其他电子设备制造业已是独树一帜，集聚程度异常突出。数据反映的情况与我们在现实生活中对以信息产业为代表的高科技产业的认识和判断是基本一致的，也从经济意义上证实了我们计算的产业地理集中指数的准确性。
(3)通用设备制造业和电气机械及器材制造业在2004年到2010年的集聚度指数在0.02到0.05之间，处于中度集聚累，无明显的集聚现象，且集聚水平处于下降的态势。这两个行业在2003年到2010年的年均增长率分别为：-3.39931％和-6.19137％。化学原料及化学制品制造业在2009年的集聚度指数达到了0.0231属于中度集聚水平，且该行业在总体上呈现出显著增长态势，8年间的平均增长率为14.74164％，在11个行业中增长速度最快且摇摇领先。与之相反，交通运输设备制造业总体集聚态势呈现显著的下降趋势，平均增长率为-9.46099，在11个行业的集聚度变化水平中下降最快。该行业在2003年和2004年处于中度集聚水平，之后便处于低集聚度水平。
(4)低集聚度的行业主要包括：电力、热力的生产和供应业，非金属矿物制品业，化学原料及化学制品制造业，医药制造业，有色金属冶炼及延压加工业，专用设备制造业和交通运输设备制造业。代表着较高技术含量的装备制造行业并没有表现出明显的集聚现象，如医药制造业、专用设备制造业和交通运输设备制造业。其中医药制造业的集聚度指数在0.006到0.01之间，且呈现下降的集聚态势，专用设备制造业的集聚度指数在0.010到0.015之间也有下降的集聚态势。
2.战略性新兴产业集聚程度的时间维度变动分析
整体上，战略性新兴产业的集聚态势不明显(见图1)。算术平均数在0.2到0.4之间，并且随着年份的增长，11个产业的集聚度系数的算术平均值呈直线下降的趋势，算术平均值在2010年达到了最低，为0.0264，2003年到2010年下降了0.0103。集聚度系数的加权平均数呈现出下降、小幅下降、大幅上升的变化特征，2004年的加权平均值由2003年的0.050421下降到0.034544，从2004年到2009年每年都有小幅下降，在2010年的加权平均值由2009年的0.02983上升到了0.068753。这说明战略性新兴产业中产值大的行业在2009年到2010年间出现了比较大的集聚变化。但的标准差系数和偏度均大于0并不断上升，说明期间变化幅度较大，越来越倾向于右偏。在这种情况下，中位数不易受样本极值的影响，的中位数水平的变化趋势更能反映现实。图中的中位数数值总体呈现出震荡下降的趋势，在个别年份(2005、2006、2008、2010)有小幅度上升，中位数的最低点出现在2004年，为0.0132。另外，从产业集聚系数的年均变化率看，期间化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、有色金属冶炼及延压加工业的变化率是正值，其余8个产业都是负值，特别是交通运输设备制造业、仪器仪表及文化办公机械制造业和电力热力的生产和供应业年均变化率分别达到-9.46099％、-7.67354％和-7.45717％(见表2)。
图1 集聚度系数均值的变动趋势(2003—2010)
综合以上分析可知，2003年到2010年间我国战略性新兴产业空间结构变动过程同时存在集聚和扩散两类特征。
3.战略性新兴产业地理空间分布的变动分析
为了能够更加清楚地认识我国战略性新兴产业集聚地的空间分布情况及其变化，本文计算了2005年、2008年和2010年个战略性新兴产业行业规模排在前五位的地区分布情况(见表4)，并统计了2005年、2008年和2010年各省市11个战略性新兴产业的规模排名进入前五位的地区累计上榜次数(见表5)。
从表4和表5可以看出，我国绝大多数战略性新兴产业的集聚地分布在江苏、山东、广东、浙江和上海这5个东部沿海省市，这些地区是我国战略性新兴产业集聚的第一层次；河南、辽宁、北京是战略性新兴产业集聚的第二层次；其他上榜地区则是第三层次。且第一层次与其他层次之间的集聚水平有较大差距。这也和这些地区的经济发展水平相一致，第一层次的省市是我国的经济发达地区。由此可见，战略性新兴产业的集聚程度与地区的经济发展有很强的正相关性。需要注意的是，战略性新兴产业聚集度的提高一方面带来了聚集地区的经济发展，另一方面也加剧了这些地区和其他落后地区的两极分化，而由此产生的区域经济发展的严重失衡将最终影响整体经济发展的效率。观察表4中2010年的上榜省市可以发现，当前我国经济发展的地区差距已经非常严重，11个战略性新兴产业几乎完全聚集在江苏、山东、广东、浙江和上海5省市，而大部分中西部地区榜上无名。
从各年的上榜次数来看，不同省市的升降变化趋势不一致，其中江苏、上海的累计上榜次数没有发生变化；山东、河南和辽宁的累计上榜次数呈上升趋势，分别从2005年的9次、4次和0次上升到了2010年的11次、5次和1次；广东、浙江和北京的累计上榜次数呈下降的趋势，分别从2005年的11次、9次和2次下降到了2010年的9次、6次和0次。2003—2010年间，我国的战略性新兴产业主要集中在东部沿海省市的格局并没有改变。对比表2和表5可以发现EG指数和五省市集中度的变动方向具有较高的吻合度。五省市集中度从另外一个角度验证了产业空间集聚指数的可靠性。
五、结论与启示
本文利用Ellison和Glaeser建立的产业聚集度系数对我国11个战略性新兴产业在2003年至2010年的产业聚集度进行了精确测定。通过分析8年来这11个行业聚集度的变动态势以及产业聚集地的变动态势，我们得出以下结论：
首先，我国战略性新兴产业的总体集聚度水平低。由2003年至2010年我国11个战略性新兴产业依托部门集聚度水平的中位数看，战略性新兴产业的集聚度水平在这8年间呈现总体下降的态势。究其原因，一方面随着市场化程度的加深，企业越来越偏好根据市场因素来决定产业布局；另一方面，空间经济学认为经济活动的集聚或扩散来自于向心力和离心力两种力量。国内外的宏观环境变化和一些地区产业的拥挤成本使得经济活动的离心力大于向心力，使得产业扩散现象日益明显。目前主要的离心力包括全球金融危机和经济衰退导致外部需求锐减、东部沿海地区过多企业集聚带来的环境污染、租金上升问题、新《劳动合同法》颁布增加企业经营成本、人民币升值导致企业利润减少等。
其次，在研究时限内，战略性新兴产业各个产业集聚特性存在差异，战略性新兴产业空间结构表现为产业集聚和扩散两者并存的特性。除化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、有色金属延压加工业之外，其余8个产业的集聚系数趋于下降。集聚度增长最快的是化学原料和化学制品制造业，集聚度下降最快的是仪器、仪表及文化办公机械制造业，尽管如此，前者的集聚度在2010年也还是处于低度集聚的状态，而后者的集聚度水平在2010年仍然属于高度集聚的状态。通信设备、计算机及其他电子设备制造业的集聚特性最为突出，是因为该行业是技术含量高的行业，由于技术溢出效应，使得该行业更倾向于产业集聚。多数装备制造业的集聚特性不明显，是由于我国长期以来一直大力倡导发展装备制造业，从而导致地方政府在这些行业上的重复投资建设和有意保护，因而产业聚集度不高。该结果初步揭示出地方保护等制度因素对产业聚集的抑制作用。
最后，从产业集聚地的空间分布来看，江苏、山东、广东、浙江和上海这5个经济发达的沿海省市是我国绝大多数战略性新兴产业的集聚地，而且2003—2010年这5个省市的战略性新兴产业的集聚度并没有明显的变化。而战略性新兴产业在我国其他省份的分布是相当零散的，特别是大部分中西部地区，更是榜上无名。这在一定程度上反映了我国战略性新兴产业发展的两极分化问题严重，而过度的区域经济差距会对经济、社会以及国家的安全造成严重的影响。当前是培育和发展战略性新兴产业的重要时期，当务之急是在保证发展效率的基础上缩小区域经济差距。具体来说，一方面，为了避免过度集聚问题和实现地区的协同化发展，就应积极推进产业集聚空间分工，整合各地离散的技术密集型产业集聚优势，优化资源在空间上的有效配置，形成地域更为广大、产业联系更为紧密的集聚。另一方面，一些技术密集型产业亟待寻找新的发展空间，需要向中西部地区扩散。这不但减轻沿海地区的过度集聚，还可以实现要素的重新配置。在这种情况下，中西部地区要结合自身的产业优势，因势利导，科学合理地承接技术密集型产业扩散，将其与发展战略性新兴产业融合在一起，不盲目发展不适应本地条件的新产业。
注释：
①李扬，沈志渔：战略性新兴产业集群的创新发展规律研究[J].经济与管理研究，2010(10)：29-34.
②李金华：中国战略性新兴产业发展的若干思考[J].财经问题研究，2011(5).