廣東省生物醫藥產業集聚水平研究

許業友

摘要：本文利用EG指數和區位商對廣東省生物醫藥產業的總體集聚水平和各地市的相對專業化水平進行了測度，并檢驗了區位商的統計顯著性。研究結果表明：廣東省生物醫藥產業的空間分布在總體上呈現出集聚發展的特征，有5個地區（廣州、深圳、珠海、中山和佛山的專業化水平大于1，其中廣州、深圳、中山和珠海的區位商具有統計顯著性。

關鍵詞：生物醫藥；產業集聚；EG指數；區位商

（一）、引言

自從沃森和克里克于1953年發現DNA分子的雙螺旋結構后，現代生物技術不斷取得重大突破。醫藥工業是現代生物技術的主要應用領域，生物技術的發展極大地推動了生物醫藥產業的發展。我國政府（一）直重視生物技術的發展和產業化，1982年就發布了《生物技術藍皮書》。我國生物醫藥產業選擇集聚發展模式，是產業的內在要求和政策推動的結果。（一）般認為，產業在空間上的集聚，會對生產率、經濟增長、實際收入等產生顯著影響和促進作用，即集聚經濟。因此促進產業的集聚發展水平，就成為產業促進政策的重要內容。但是產業集聚水平并非越高越好，合理的產業集聚水平依賴于其對經濟影響的大小、集聚經濟的運動規律、產業集聚的驅動因素等。[1]因此，對產業集聚水平進行合理的測度，可為產業政策的制定和評價提供依據。本文以廣東省生物醫藥產業為研究對象，研究產業集聚水平測度問題。按照胡佛提出的“何事在何地、為何，以及應該如何”的研究思路，提出（一）個測度產業集聚水平的兩步程序：第（一）步測度研究對象在總體上的集聚水平；第（二）步確定集聚發[JP3]生的區域，以及區域專業化水平的統計顯著性檢驗。[JP]

（二）、文獻綜述

關于產業集聚水平的測度問題，現有文獻中采用了較多的方法，如市場集中度、赫芬代爾指數、赫希曼-赫芬代爾指數、信息熵、錫爾系數以及空間基尼系數等。從內涵來說，這些測度方法分別反映的是產業集聚、產業集中和產業地理集中等不同概念。產業集中是指市場的集中，只反映產業產值或就業在產業內的分布狀況，不涉及產業地理分布信息，因而可采用行業集中度和赫芬代爾指數等進行測度。產業地理集中反映產業的產值或就業在少數地區的集中，其原因可能是內部規模經濟或自然優勢導致的少數幾個大企業在少數區域的集中，也可能由于外部經濟吸引大量中小企業而導致的地理集聚[2]即產業集聚，可見產業地理集中并不必然是產業集聚的結果。產業集聚強調空間外部性，即產業內的企業由于相互鄰近而獲得的外部經濟。測度產業地理集中的方法有空間基尼系數等，反映的是產業總體的地理集中程度，并沒有考慮企業規模分布的影響。也就是說，測度產業集聚水平時，必須剔除企業規模分布對測度結果的影響。

現有的產業集聚水平測度方法中，Ellison&Glaeser（1997構建的產業集聚指數（下文簡稱EG指數因具有（一）系列的優點而得到廣泛應用。[3]首先，與其他（一）些統計指標不同，EG指數具有（一）定的理論基礎。EG指數是基于企業區位選擇模型的。該模型假設企業按照利潤最大化原則選擇區位，產業集聚的動力包括自然優勢和產業特有的溢出，而企業特有的區位選擇考慮起到阻礙產業集中于（一）個區域的作用。其次，EG指數是經企業級赫芬代爾指數調整后的空間基尼系數，可以在（一）定程度上消除由于少數幾個大企業的市場集中對產業集聚測度結果的影響。最后，對于不同的空間尺度和不同的產業，EG指數具有可比較性，同時也易于計算。Maurel&Sédillot（1999提出的MS指數實際上是EG指數的修正形式，該指數和EG指數之差的期望值為零。[4]不同的是，MS指數直接估計任意兩個企業（Plantpair位于同（一）區位的概率。Guimares等（2007指出，盡管EG指數的企業區位選擇模型是基于隨機效應最大化理論的，但其與該理論的聯系并不緊密。[5]為了強調指數的理論依據，Guimares等（2007直接從（一）個基于隨機效應最大化理論的區位選擇模型中計算出反映產業外部經濟強度的指標作為產業集聚指數。該指數的理論含義很強，但沒有解析形式，需要通過最優化方法求解最大似然函數，其數值解的穩定性是（一）個問題，從而限制了方法的應用?？偟膩碚f，EG指數在理論基礎、計算便利性方面的綜合優勢更為突出，因而得到廣泛應用。眾多學者利用EG指數進行了大量的實證研究，例如Bertinelli等（2005計算了比利時制造業的EG指數[6]，并與MoranI指數進行了比較；Barrios（2005等計算了葡萄牙和愛爾蘭的產業EG指數，用以解釋公司遷移的動力；[7]Duranton等（2005也利用EG指數計算了英國的產業集聚水平[8]得到的結果與Ellison&Glaeser（1997的結果相似。在國內，王子龍等（2006計算了我國制造業的EG指數；[9]雷鵬（2011計算了我國2008年20個行業的EG指數，發現有8個行業高于0.05。[10]

上述指數均是基于離散空間的，對數據的要求較低，其結果也具有經濟解釋，缺點在于對企業數據進行加總時，由于采用離散的空間單位，從而忽略了區位之間的聯系。為了克服這（一）缺陷，Duranton和Marcon分別提出了基于距離的產業集聚測度方法，即連續空間方法。[8，11]該方法通過計算任何點在（一）定半徑內平均的鄰居個數來測量點分布的集中與否。在研究產業空間分布時，可以認為每（一）個點代表（一）個企業，從而計算每個企業在（一）定半徑范圍內的企業數，并比較觀測的分布模式與通過蒙特卡羅模擬產生的隨機點分布，由此判斷企業的分布是否集中。兩者的不同之處在于，前者利用了Ripley的K函數，而后者采用的是Besag的L函數，其中L函數是K函數的標準化形式。連續空間方法對數據的需求很高——需要每個企業的精確空間地址，從而限制了其應用。

綜合考慮數據的可得性和計算的復雜程度，本文以廣東省生物醫藥產業為研究對象，采用EG指數測度其總體集聚水平，同時計算區位商并檢驗區位商的顯著性以考察研究對象在各區域的專業化水平。