产业集群的辨识及其特征分析——以浙江省制造业为例，本文主要内容关键词为：浙江省论文,为例论文,制造业论文,产业集群论文,特征论文，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。
1 引言
产业集群在国内发展速度非常迅猛，且分布极其广泛，其中以浙江省和广东省为甚[1]。产业集群逐渐成为企业和政府认识经济的新思维方式以及促进经济和科技发展的政策工具，但由于种种原因，目前产业集群的概念变得很混乱[2]。造成现今产业集群概念出现混乱的重要原因是缺乏一个可操作的辨识标准，尽管国内现在有一些关于产业集群辨识标准的研究[3～6]，但这些研究都是偏重于理论，而没有根据其提出的标准进行集群辨识的实践。
根据波特的定义，产业集群是一组在地理上接近的互相联系的公司和关联的机构，它们同处或相关于一个特定的产业领域，由于具有共性和互补性而联系在一起[7]。从这个定义可以得到集群辨识的三个基本要素：分别是地理边界，产业边界以及产业联系。由于产业集群的定义中对地理边界、产业边界以及集群中主体之间的联系都缺乏明确的界定标准，因此确立操作性强指示性好的产业集群统计标准是比较困难的。朱华晟认为由于产业集群概念本身并没有企业数量、地域范围等方面的量化指标，而且专业镇、专业村在不同的行政单元中的经济地位和作用具有较大的差别，这就导致浙江省产业群至今没有准确统计数据[8]。因为产业集群概念本身具有三个方面的内涵，而这些内涵又都具有相当的弹性，所以为了保证辨识标准在实际工作中的可操作性，必须有所取舍。
产业集群在国内的发展非常快，无论是研究产业集群的学者还是政府决策部门，都非常需要对产业集群进行统计，而对产业集群进行统计的前提是必须建立一套具有可操作性的辨识标准。本文的目是以浙江省企业层次的普查数据为基础，利用本文设立的辨识标准，识别浙江省典型的制造业产业集群，并分析产业集群的特征。
2 产业集群的辨识——以浙江省制造业为例
2.1数据来源
本次研究的数据全部来源于2001年全国基本单位普查浙江省部分，一共有147 447家制造业企业，我们根据企业所在的邮区①以及所属的产业门类进行归并，将属于相同邮区以及相同产业的企业员工数加总。按照本文设立的统计邮区的标准，一共有74个邮区。普查数据中每个企业都有一个行业分类代码，参照1994年国家产业分类标准②，本文按照四位数产业门类标准计算。统计发现，2001年浙江省制造业企业涉及的产业门类非常广，全部544个四位数产业中浙江省涉及了528个。
2.2集群辨识的标准
意大利的产业集群非常发达，意大利政府在产业集群的统计方面作了一些有益的尝试，并且建立了相应的统计标准。其按产业集群思路发展的地方生产体系和产业区的规定是一个逐步调整、由严格到弹性的过程[6]。2002年，威尼托大区通过的第23号法案规定产业区应同时具有两个特征：(1)某一生产体系中有联系的企业高度集中；(2)是一个能在支持地方经济活动中发挥作用的组织机构的总合。并提出产业区的具体标志为：企业数应不少于80家、员工不少于250人。同时，该法案将企业体系和地方机构共同制定的开发条约作为产业区确认的重要条件。由于意大利1991年制定的产业区（地方生产体系）标准过于严格，后来在1993年的工作部法令和1997年的法律都对其进行了修正[9]。
在法国，学者Laine用给定职业区内具有相似活动的企业层面的数据来辨认地方生产系统，制定了四个标准：(1)企业数目：至少5家企业有同样活动，且在被辨认的就业区里，至少3家，至少有5个雇员；(2)就业数目：至少有100位雇员与同一活动有关；(3)密度标准：每公里厂商的密度至少两倍于法国的平均水平；(4)专业化标准：LQ系数必须大于1[6]。
不难发现上面几种辨识产业集群的标准都是着重易于量化的指标，如企业数、员工数、企业密度以及区位商等。贺灿飞等总结了几种定量辨识产业集群的方法，包括区位商法、联系方法、多元统计方法和图谱统计法等，但是他们认为，目前还没有一个完美的定量方法来辨识产业集群，需要根据具体情况选择合适的方法，通过定量方法可以在比较宏观的层次来判断一个区域或城市可能存在产业集群[10]。目前，国内还没有将几种指标放在一起利用定量方法来辨识产业集群的研究。本文根据现有的数据，以邮区作为产业集群的地理边界，用就业区位商和企业数两个指标作为判断产业集群的标准。
其次，需要确定区位商以及企业数的门槛值。区位商是辨识产业集群的重要标准，一般认为区位商(LQ)大于某个门槛值就意味着某个产业在这个区域比较重要，有一定的专业化水平，通常这些产业可能构成产业集群。采用区位商判断区域内产业集群要确定到底LQ应该多大才足以形成产业集群。实际上到目前为止，并没有公认的数值门槛，有一些研究把区位商超过1作为门槛值[11]，还有一些研究根据区位商大于3[12]。区位商的计算公式为：
其中E[,ij]是浙江省邮区i产业j的就业总数。企业数是指浙江省邮区i产业j的企业总数，企业数的门槛值也没有定论，如前面提到意大利以80家企业作为辨识产业区的标准。本次研究需要给出区位商和企业数的门槛值。首先有必要了解每个邮区各个产业区位商和企业数的总体情况，表1显示了按照四位数产业统计的结果。
表1 基于四位数产业统计的区位商和企业数情况
Tab.1 Location quotient and number of firms based on 4-dig industries
注：2001年浙江省涉及528个三位数制造业产业，一共74个邮区，所以比例＝共计／(29*528)
统计结果显示，就业区位商的值普遍比预期的要高。如果仅以区位商≥1作为产业集群识别标准，那么浙江省就有超过6千多个产业集群，区位商大于等于10的有846个，大于等于20的也有366个。如果单以企业数为识别集群的标准，以50家企业为门槛值，那么浙江省有494个产业集群；以100家为门槛值，数量就迅速减少为187个；以200家为门槛值时，就只有61个了。门槛值的设定具有较强的主观性，任何一个标准都不可能完美，本文的目的是尝试利用微观普查数据辨识典型的制造业产业集群，因此选取了较高的门槛值。最后我们以某个邮区该产业的就业区位商≥3，企业数≥100家作为辨识产业集群的标准。
2.3 四位数产业的辨识结果
最后，以四位数产业就业区位商≥3以及企业数≥100作为辨识标准，一共识别了116个产业集群，分布在浙江省46个邮区中，一共涉及69个四位数产业门类（见表2）。根据该辨识标准，温州市（不包括其辖县）拥有12个产业集群，是拥有产业集群数量最多的邮区。在这116个产业集群中，“服装制造业”，和“紧固件制造业”产业集群各有5个，是形成集群最多的两个四位数产业门类。
表2 以四位数产业划分辨识的产业集群
Tab.2 Recognized industrial clusters based on 4-dig indutries
数据来源：根据2001年全国基本单位普查数据（浙江省部分）整理得到。
2.4 小结
为了对比，本文还以同样的标准辨识了按照两位数和三位数产业划分的产业集群。按照产业就业区位商≥3和企业数≥100家作为辨识标准，在两位数、三位数以及四位数产业划分的情况下，分别辨识了61、109和116个产业集群（见表3），通过这种方法辨识的每个产业集群都有明确的地理边界和所属产业类别。
表3 区位商法辨识制造业集群的结果汇总
Tab.3 Recognized manufacturing industrial clusters by location quotient method
需要指出，按照两位数产业划分来辨识产业集群有较为明显的分类过粗的缺陷，两位数产业门类下又包括众多三位数以及四位数产业，而很多同属于某个两位数产业门类下的三位数或者四位数产业之间是几乎没有产业联系的。例如，“交通运输设备制造业”是两位数产业，该产业门类包括的汽车制造业、自行车制造业以及船舶制造业彼此是没有太多产业联系的。如果按照两位数产业划分来辨识集群，那么就可能把汽车制造业、自行车制造业以及船舶制造业的企业都归到交通运输设备制造业产业集群，这显然不符合集群的定义。按照三位数或者四位数产业划分来辨识集群就能够避免这种情况，很多三位数、四位数产业，特别是四位数产业门类的命名已经和产品的名称非常接近，甚至就是按照产品来命名的。
虽然本次研究设立的门槛值比较高，但是可以保证辨识的产业集群具有典型性。以按照四位数产业划分辨识的产业集群为例，一共有116个集群，分布在浙江省46个邮区。事实上，本次研究辨识的产业集群与过去的研究具有很好的一致性[13,14]（魏江，2003；唐根年等，2003）。
3 浙江省制造业产业集群的特征分析
3.1 总体情况
以四位数产业就业区位商≥3以及企业数≥100家作为标准，一共辨识了116个典型制造业产业集群，涉及69个四位数制造业产业门类，分布在46个邮区。116个集群中，就业区位商最高的是普陀区的冷冻水产品加工业集群，达到99.28，区位商最小的是温州市的阀门制造业集群，为3.09；企业数量最多的是温州市的皮鞋制造业集群，达到1352家，最少的是萧山区的羽毛（绒）制品业集群、东阳市的粉末冶金制品业集群以及余姚市的其他日用电器制造业集群，都是刚好100家。从这些集群所属的产业看，纺织、服装、塑料、五金、纸制品、玩具等传统产业占了绝大多数。
3.2 空间特征
3.2.1集群的总体空间分布特征
本次研究辨识出的116个制造业集群分布在浙江省46个邮区，从空间上看，集群的分布具有明显的区域性，其中温州和台州两地的产业集群分布最为密集，另外就是环杭州湾地区的集群也相对较多，而浙中和浙西南地区的制造业集群数量相对较少（见图1）。
图1 浙江省典型制造业产业集群空间分布图
Fig.1 The distribution of typical manufacturing industrial clusters in Zhejiang Province
浙江东北部环杭州湾地区包括了6个地级市，共拥有54个典型制造业产业集群，其中宁波和杭州这两个地级市的集群最多，隶属于宁波的余姚市（6个）、慈溪市（4个）和鄞县（4个）以及杭州市下辖的萧山区（4个）和富阳市（4个）这五个邮区的集群数量一共有22个。
浙东南沿海的温台地区是产业集群分布最为密集的地区，16个邮区中一共有50个集群，平均每个邮区达到3个以上。温州市区的集群数量高达12个，另外集群较多的邮区还包括温州下辖范围内的永嘉县（5个）、乐清市（4个）和瑞安市（4个）以及台州地区的台州市辖区（6个）、温岭市（6个）、玉环县（5个），这七个邮区一共有42个集群，平均每个邮区有6个，密度相当高（见表4）。
浙江中部地区包含下辖金华市的9个邮区，一共有10个集群，其中永康市有4个，义乌市和兰溪市各两个，比起前两个地区，浙中的产业集群密度相对较低。
浙江省西南地区包括衢州和丽水这两个地级市，一共13个邮区，但是仅仅拥有两个典型集群，分别是云和县的玩具制造业集群和江山市的锯材加工业集群，浙西南地区是浙江省产业集群分布密度最低的地区。
表4 浙江省典型制造业产业集群空间分布概况
Tab.4 The distribution of typical manufacturing industrial clusters in Zhejiang Province
3.2.2空间自相关分析
空间自相关(spatial autocorrelation)是研究一个大的空间区域中，各个子空间单元与其周围单元间就某种属性方面的自相关程度。如果整个区域内空间自相关较高，则说明具有相似特质的子空间单元在空间上比较相邻和集中，若自相关程度低，则空间现象在各个子空间单元的分布比较随机。空间自相关还可以分为正的空间自相关和负的空间自相关。衡量空间自相关的指数和方法有许多种，常用的包括：Moran's I、Geary's C、Getis等。本文通过计算Moran's I来考察四位数产业分布的空间自相关情况。Moran's I取值在-1和1之间，值越接近1（或-1）说明存在正（或负）的自相关。
本文利用Geoda软件计算出所有辨识出的典型制造业产业集群所涉及的四位数产业的Moran's I指数，分别基于就业区位商以及企业数量来计算。一共69个四位数制造业产业在74个邮区分布的Moran's I结果表明，大部分产业的Moran's I值都比较低，基于区位商计算的Moran's I值最高是0.501，最小的是-0.064；基于企业数计算的Moran's I值最高是0.562，最小的是-0.016（见表5）。以笔制造业集群为例，基于区位商和企业数计算的值分别为-0.0143和0.0108，说明该产业的空间分布相关性很低。也有部分产业的空间分布相关性较高，如摩托车零部件及配件制造业和塑料零件制造业等产业的Moran's I值较高。
表5 Moran's I结果概况
Tab.5 Results of Moran's I
根据本文设立的辨识标准，浙江省典型的摩托车零部件及配件制造业集群有三个，分布在温岭市、玉环县以及台州市三个邮区，而这三个邮区是相邻的，这种情况与摩托车零部件及配件制造业较高的Moran's I值比较一致。很显然，这三个产业集群之间应该存在紧密的关系，这三个集群产生的先后顺序是怎样的，以及从集群的最初萌芽一直到现在的整个发展过程中，这三者是如何互相影响的，都是可以通过进一步深入的案例研究来探寻。
通过计算Moran's I值来分析各个产业空间的分布情况，可以帮助我们确定哪些产业集群的分布具有显著的空间自相关，为进一步研究产业集群的扩散提供线索。
3.3 产业集群的企业规模结构特征
朱华晟认为，浙江省产业集群的企业规模结构是以中小企业为主的，但并不意味着没有大企业甚至跨国公司的存在；产业集群区外相关产业的大企业、海外跨国公司进入集群会使原有的企业规模结构发生改变；他认为以上这两个方面的因素没有从根本上改变产业集群在数量上以中小企业为主的特征，而且大企业的存在与发展是以众多的中小企业为基础[8]。本文的研究发现，浙江省大部分制造业产业集群的企业规模结构比较符合这一特征，但是也有少量集群已经初步形成了明显的等级结构，个别集群里面一家或者几家大企业在集群中具有明显的主导地位。
一般衡量产业集中度(Concentration Ratio)的方法有4位或8位企业集中指数、基尼系数以及赫芬代尔系数等。本文计算每个产业集群的1位、2位、4位和8位企业集中指数，及其赫芬代尔系数，以上指数都是基于企业的员工数来测算的。
1位、2位、4位、8位企业集中指数的计算公式是：
首先将全部企业按照员工数量从大到小排序，其中一共有m个企业，CR[,n]就表示规模在前n位的企业员工总数占全部m个企业总数的比重，以此反映集群的产业集中度。
赫芬代尔系数(HI)的计算公式为：
其中，T表示集群中该产业全部企业的员工总数，X[,i]表示企业i的员工数，n为集群中的企业个数，实际上HI的值就是各个企业占集群中该产业的就业人员总数的比重的平方和。
除此以外，本文还参考城市地理研究中首位度的概念，计算每个集群中的首位度，即集群中规模最大的企业的员工总数和第二大企业的员工总数的比值。
以上几种指数的详细计算表明，这些制造业集群的集中度差异非常大，1位集中度(CR1)最大的为0.72，最小的仅0.02；4位集中度(CR4)最大的为0.84，而最小的仅为0.07；赫芬代尔系数最高的为0.52，最小的为0.01；首位度最高的接近14，最低是1（见表6）。另外，发现大多数集群企业规模等级差异不是很大，中小企业在数量上占绝大多数。4位集中度(CR4)大于等于0.3的只有28家，而大于等于0.5的仅仅5家（见表7）；首位度的计算结果也显示相似的特征，首位度大于等于2的有31家，而大于等于4的仅仅有6家（见表8）。
本文辨识的116个产业集群的企业规模结构虽然不尽相同，但是从总体上看，可以分为以下四种：
1.全部由中小企业构成的集群。典型的如临海市的砼结构构件制造业集群，该集群一共有117个企业，员工总数为1693，平均每个企业员工数14.5个，员工数最多的企业只有29人，最少的为1人，集群内企业4位集中度(CR4)仅为0.066，这是典型的完全由中小企业构成产业集群，集群中企业之间规模相差不大。
表6 浙江省制造业产业集群集中度概况(1)
Tab.6 Industrial concentration of manufacturing industries in Zhejiang province(1)
表7 浙江省制造业产业集群集中度概况(2)
Tab.7 Industrial concentration of manufacturing industries in Zhejiang province(2)
表8 浙江省制造业产业集群集中度概况(3)
Tab.8 Industrial concentration of manufacturing industries in Zhejiang province(3)
2.由一家规模绝对领先的企业加其余全部中小企业构成的集群。最为典型的是杭州市萧山区的汽车零部件及配件制造业集群，该集群一共有185个企业，员工总数为55437，平均每个企业员工数是299.6个，规模最大的企业员工数达到39912人，最少的为1人。集群内企业1位集中度(CR1)达到0.72，4位集中度(CR4)高达0.839，首位度为13.858。集群中的最大企业居于绝对主导地位。
3.由几家规模居于领先的企业加其余中小企业构成的集群。比较典型的是奉化市服装制造业集群，该集群一共有322家企业，员工总数为37010，平均每个企业员工数是114.9个，规模最大的三家企业的员工数分别是2835、2574、2446个，规模在第四位的企业员工数只有842人，与前三家企业的规模存在显著的差距，当然还有大量的员工数很少的中小企业。集群内企业1位集中度(CR1)为0.076，4位集中度(CR4)为0.235，首位度是1.098。
4.大、中、小企业分布分布相对均衡的集群。比较典型的是绍兴市的丝织业集群，该集群一共有551家企业，员工总数为100719，平均每个企业员工数是182.8个，规模最大的企业的员工数有3784个，员工数3000以上的有2家，2000到3000的企业有4家，1000到2000之间的企业有4家，另外有数百家中小企业。集群内企业1位集中度(CR1)为0.038，4位集中度(CR4)为0.119，首位度为1.228。
图2 临海市砼结构构件制造业集群
Fig.2 Linhai concrete component cluster
图3 奉化市服装制造业集群
Fig.3 Fenghua garment cluster
图4 萧山区汽车零部件及配件制造业集群
Fig.4 Xiaoshan motorcar accessory cluster
图5 绍兴市丝织业集群
Fig.5 Shaoxing silk cluster
产业集群中的企业规模等级结构是由很多因素决定的，包括集群本身的产业特性、集群的发展阶段以及本地企业家的素质能力等。首先，不同产业由于本身的生产方式、过程等存在天然差异，因此产业组织也会千差万别。如重化产业由于投资巨大，生产过程复杂，因此单个企业的规模相当大，而且产业集中度也很高；而像服装等产业的进入门槛很低，一般存在大量中小企业，而从集群中孕育大企业往往需要一定的时间。其次，产业集群的发展阶段不同，集群中的企业规模等级结构也会有差异。一般是在集群的初创期有大量中小企业出现，专业化分工明显，企业之间是较为平等的网络关系；到了成长期时，集群中的少数中小企业会发展壮大并与集群中的其他企业拉开差距，逐渐成为集群中的核心力量；到了集群发展的成熟期，就有可能形成拥有一家或者几家大型企业集团甚至跨国公司，在集群中处于绝对主导力量，其他中小企业与其配套，并对这些主导企业产生依赖[15]。按照张学华等文章中给出的标准[16]，本文辨识的这116个典型制造业产业集群的四位数产业集中度(CR4)≥0.3的仅28个，≥0.4的仅11个，可见大多数集群处于生存期和发展期，属于分散竞争型和低集中度竞争型市场结构；CR4≥0.5的集群只有5个，CR4＞0.7的集群仅1个，说明只有个别集群达到了成熟期，属于极高寡占型；另外还有部分集群处于起飞期，属于高中寡占型市场结构。
另外，本地企业家的能力以及素质也会对集群中的企业规模结构形成产生影响。如果本地企业家小富即安的思想较重，没有为企业树立远大的目标；或者本地企业家的素质能力相对较低，当企业到一定规模之后，就无法对其进行有效管理并将企业进一步提升。另外，还存在其他各种因素可能对集群的企业规模结构产生影响。
注释：
①以企业邮编的前4位数作为独立邮区的标准，绝大部分属于同一个地级市的市辖区邮编前四位都相同，出现不同时，该区单独列出作为独立邮区；若县（县级市）的前四位邮编与地级市相同，则将该县（县级市）并入到地级市并以地级市名命名该邮区。
②国民经济行业分类与代码(GB/T4754-94)，每个产业都被归为大类、中类或者小类，从而分别拥有一个唯一的两位数、三位数或者四位数行业代码。