我國戰略性產業的地理集中度系數及其要素貢獻度測算

郭軼舟，馮 華

（北京交通大學 經濟管理學院，北京 100044）

0 引言

地理集中度系數是表征產業空間分布的重要參量。自 Ellison和Glaeser（1997）[1]提出地理集中度系數方法，產業經濟空間集聚就有了一套較為全新而有效的衡量方法。國內對產業經濟集聚研究尚停留在諸如問卷調查等傳統的研究方法上，如趙玉林、王筱茜（2015）[2]的研究；也有產業地理空間集聚的研究，但基本都是某一行業的獨立研究，如胡晨沛（2017）[3]利用空間自相關模型，對林業經濟的地理空間集聚性進行了研究。在產業空間集聚影響因素方面，也有較多學者展開了研究。如Heckman J J.（2005）[4]研究了人力資本對產業經濟集聚的貢獻；鹿坪（2017）[5]利用空間計量模型，研究了制造業與生產性服務業集聚對地區全要素生產率的影響，發現制造業集聚對地區全要素生產率的影響具有顯著的負向效應，而生產性服務業集聚對地區全要素生產率的影響具有正向效應；胡晨沛（2017）[3]利用空間計量模型對林業集聚進行研究，探究勞動力、資本等要素投入對林業產出的影響。還有一些學者對新興產業發展的影響因素；王歡芳、李密（2016）[6]利用定性分析方法，研究戰略性新興產業集聚對經濟發展帶動作用。此外，如范曉莉等（2017）[7]也對我國新興產業發展的影響因素進行了研究，他們研究發現影響我國戰略性新興產業集聚的影響因素主要包括人力資本、資本要素、信息基礎設施服務水平、經濟發展水平、規模經濟、城市化率。雖然國內外學者對產業集聚及其影響因素的研究較多，但是運用地理集中度系數方法，對我國新興產業經濟的空間集聚特征及要素貢獻的研究依然較少，本文將著力于此。

1 新興產業經濟的地理集中度

1.1 模型方法

截止目前，國內外學者已總結了較多測算產業空間集聚的方法，例如行業集中度、區位熵、赫芬達爾-赫希曼指數、Moran指數、空間基尼系數等等。本文采用地理集中度系數方法，測算我國區域新興產業經濟的空間集聚程度。先假定一個區域內的某個產業包含了N家企業，將該區域劃分為M個地理區塊，于是地理集中度系數可表示如下[8]：

式中，R表示該產業的地理集中度系數，G表示該產業的空間基尼系數，H表示該產業的赫芬達爾-赫希曼指數，xi表示在i地區的經濟總規模占全國的比重，si表示i地區的某產業的規模占全國該產業總規模的比重，X表示該產業的市場總規模，Xj表示第j個企業的規模。

根據式（1）至式（3），可整理得到地理集中度系數公式如下：

根據式（4）可以看出，測算地理集中度系數時，要求通過企業微觀的數據來測算赫芬達爾-赫希曼指數，但是無法得到詳細的企業數據，因此該方法在實際操作上存在問題。由此，本文對式（4）進行一定的調整，作出前提假設：任對一個區域i，對于j產業而言，內部所有企業的規模是相同的，即產值或從業人員數量等指標數值相等。于是，調整以后的地理集中度系數公式如下：

其中，R’表示調整后的地理集中度系數，kj表示在某個區域j中對于某個產業的企業平均規模占全國該產業總規模的比重。

根據Ellison和Glaeser的研究，可以將某個產業的空間集聚程度按照地理集中度系數劃分為四個區間：（1）第一區間的地理集中度系數≤0.02，認為該產業在區域上并沒有呈現空間集聚特征；（2）第二區間的地理集中度系數區間為（0.02，0.05]，認為該產業在區域上的空間集聚程度相對較低；（3）第三區間的地理集中度系數區間為（0.05，0.08]，認為該產業在區域上的空間集聚程度為中等水平；（4）第四區間的地理集中度系數大于0.08，認為該產業在區域上的空間集聚程度為較高水平。

1.2 樣本選取及數據來源

盡管七大戰略性新興產業是相對獨立的產業，各個產業內部也應該有一套獨立和完整的行業門類體系，但是目前我國關于戰略性新興產業的統計體系并沒有完善，國民經濟行業分類無法精確細分到七大戰略性新興產業，因此每個產業大類對應的細分行業中難免存在部分行業重復出現。根據《戰略性新興產業分類（2012）》（試行），將新興產業劃分為七大門類，共涉及21個大類產業，具體如表1所示。本文選取2008—2016年中國30個省、市或自治區作為樣本，數據來源于2009—2017年的《中國統計年鑒》《中國科技年鑒》，以及中經網數據庫。

1.3 實證結果分析

根據地理集中度系數的模型，按照七大戰略性新興產業21個大類行業，測算我國各年份各地區的空間集聚程度。為了便于分析，通過地區平均化，得到我國新興產業的空間集聚特征。具體測算結果如下頁表2所示。

表1 我國新興產業的行業分類

根據表2結果，可分析如下：

（1）我國新興產業的地理集中度總體在較高水平。2008年到2016年期間，七大新興產業的地理集中度系數均值從0.0725上升到0.0982，從接近較高水平集聚轉為較高水平集聚。從21個細分行業看，2008年以來每年都有12個以上新興產業的地理集中度系數高于0.05，占比達到57.1%以上，其中2016年地理集中度系數高于0.05的新興產業達到17個；每年都有6個以上新興產業的地理集中度系數高于0.08，其中2016年地理集中度系數高于0.08的新興產業達到10個，接近一半；地理集中度系數小于0.02的新興產業少于2個，其中2016年不存在這類產業。新興產業存在較高水平的空間集聚性，與新興產業一般對技術要求高、產業鏈長的特點有關，僅靠少數企業一般較難實現穩步成長，需要通過空間集聚來放大協同效應。

（2）從地理集中度系數看，空間集聚水平較高的新興產業有先進環保、通信設備制造、高端計算機制造、廣播電視設備及數字視聽產品制造、高端電子裝備和儀器制造、航空裝備、衛星及應用、高性能復合材料產業。從要素集聚性觀察這些產業性質，這些產業一般都為技術含量較高、對專業要求較高的產業。從2016年數據看，廣播電視設備及數字視聽產品制造業的地理集中度系數高于0.3，通信設備制造的地理集中度系數高于0.2，高端電子裝備和儀器制造、衛星及應用產業、高性能復合材料產業、先進環保產業的地理集中度系數均在0.1以上。其中，地理集中度系數高于0.1的7個產業中，有4個屬于新一代電子信息產業領域。由此可見，具有高科技含量的新一代電子信息產業在我國是高度集聚式發展的，這與現實基本吻合。

（3）空間集聚水平較低的新興產業有資源循環利用、生物制品制造、軌道交通裝備產業、軌道交通裝備、智能制造裝備、新能源發電、新型功能材料產業。雖然這些產業對技術要求也較高，但在國內仍缺乏關鍵核心技術，只是低層次的產業化，因而無法真正形成集聚動能。

（4）基本不存在空間集聚特征的新興產業主要是高效節能產業。雖然我國已經打了較長時間的“節能牌”，但在該行業培育過程中仍是以粗放式發展為主，企業和項目盲目跟風的情況較為普遍，明顯缺乏高端自主產品和專利，難以發揮出集聚效應。

表2 我國新興產業地理集中度系數及描述性統計分析

2 新興產業地理集中度的要素貢獻分析

2.1 模型設定

（1）空間滯后模型（SLM）

計量模型形式如下：

其中，Yi表示新興產業的地理集中度；WlnYi為空間滯后項，W表示空間權重矩陣，系數ρ衡量的是新興產業空間集聚效應；Xi為解釋變量組；Ci為控制變量組；α0為常數項系數，β、γ為各變量對應的系數；εi為模型的隨機誤差項。

Li表示人力資本，系數為β1；Ki表示資本要素，系數為β2；Ri表示土地要素，系數為β3；Ti表示科技進步，系數為β4；Ii表示信息基礎設施要素，系數為β5。

Rei表示地區發展水平，系數為γ1；Cti表示城市化水平，系數為γ2；Goi表示政府支持度，系數為γ3。

（2）空間誤差模型（SEM）

計量模型形式如下：

其中，系數λ衡量的是模型的誤差項對新興產業的空間集聚效應，ui為不含有空間因素的隨機誤差項。對W中的任意元素wij，產業i與產業j之間若有公共邊界，則令空間權重矩陣的值為1，反之則令該值為零。其他字母含義同上。

2.2 變量選取

根據上述的模型，選取的主要變量包括新興產業地理集中度系數、人力資本、資本要素、科學技術、土地要素、信息基礎設施要素、地區發展水平、城市化水平、政府支持度等。其中，新興產業空間集聚程度為被解釋變量Y；人力資本、資本要素、科學技術、土地要素、信息基礎設施要素為解釋變量X；地區發展水平、城市化水平、政府支持度為控制變量。這些變量的定義如下：

人力資本:采用每十萬人口高等教育在校生人數來衡量。

資本要素：采用戰略性新興產業的固定資產投資額來衡量。

科學技術：由于無法直接獲取各地區戰略性新興產業的技術投入指標，本文采用規模以上工業的R&D經費支出占地區生產總值的比重，替代性地衡量新興產業的科學技術要素。

土地要素：采用萬元產值耗地量來衡量。

信息基礎設施要素：信息基礎設施服務系統是一種綜合且復雜的系統，包含了郵電設施、電信服務、移動互聯網、電子商務等眾多服務要素。但由于我國的統計系統中并沒有完備的指標數據支撐，采用人均郵政和電信業務量來衡量。

控制變量組：（1）地區發展水平，采用人均地區生產總值來衡量；（2）城市化水平，采用城鎮人口占地區總人口比重來衡量。（3）政府支持度，采用地方政府財政支出占地區生產總值比重來衡量。

2.3 數據來源

本文對我國各地市的新興產業的相關數據進行收集與整理，從一個企業的企業人或年平均年齡。2008—2016年的數據均來源于歷年《中國統計年鑒》《中國科技年鑒》，以及中經網數據庫。

2.4 實證結果分析

分別對式（1）、式（2）進行回歸，空間滯后模型和空間誤差模型的結果如表3所示。觀察空間相關性系數，空間誤差模型無論是數值還是顯著性都要明顯優于空間滯后模型，因此認為空間誤差模型更有說服力。

表3 回歸結果

對比表3兩種模型回歸結果，土地要素的貢獻都不顯著，而其他變量都是非常顯著的。下面就空間誤差模型結果分析：

從人力資本貢獻來看，貢獻系數達到0.5698，且滿足1%的顯著性水平。由此可見，人力資本水平提高，是新興產業地理集中度的重要推動力。從客觀來看，新興產業往往是技術要求高的，因此更需要具備一支強有力的人才隊伍做支撐。

從資本要素來看，貢獻系數為0.3215，且滿足1%的顯著性水平，說明資本要素是新興產業集聚發展的重要動力。但相比人力資本，資本要素的貢獻并沒有它高，這也與新興產業性質有關，雖然許多新興產業也都是重資產的，但新興產業相比鋼鐵、一般機械設備等傳統產業，對資產的依賴度并不是很高。

從科學技術來看，貢獻系數為0.2951，且滿足1%的顯著性水平，說明技術要素是促進新興產業集聚的重要動力。這與新興產業是高技術密集型產業的特征相吻合。

從信息基礎設施要素來看，貢獻系數為0.2271，且滿足5%的顯著性水平，說明信息基礎設施的完善，也有利于促進新興產業空間集聚。新興產業往往依賴于互聯網、大數據等信息技術，而產業之間的協作也因為信息基礎設施的完善而更加便利，所以能加速產業在一定空間范圍內集聚。

從土地要素來看，貢獻系數并不顯著，表明土地要素不能充分構成新興產業空間集聚的影響因素。新興產業更加依賴于資本、技術和人才要素，屬于技術密集型和資本密集型產業，而不是傳統勞動要素密集型產業，對于土地要素的依賴性并不強。

3 結論

通過研究，主要得到以下結論：

（1）新興產業地理集中程度及特征方面：我國新興產業的地理集中度程度總體在較高水平，從2008—2016年，新興產業的地理集中度程度也正不斷提高。在新興產業的21個細分行業中，每年至少有12個行業處于中等以上水平集聚，至少有6個行業處于較高水平集聚，而低水平集聚的行業在2個以下。從細分行業看，總體呈現較高水平集聚的有先進環保、通信設備制造、高端計算機制造等8個行業，較低水平集聚的有資源循環利用、生物制品制造、軌道交通裝備等7個行業，而高效節能產業不表現出空間集聚特征。從七大新興產業的范疇看，新一代電子信息產業具有相對最明顯的空間集聚特征，高端裝備和新能源汽車等產業的空間集聚也較為明顯。

（2）新興產業地理集中度的要素貢獻方面：人力資本、資本要素、技術要素、信息基礎設施這四個要素對新興產業空間集聚都具有較大的貢獻，其中人力資本的貢獻最高；但是，土地要素對新興產業空間集聚的貢獻并不顯著。