中国高技术产业集聚与产业竞争力——基于5大行业的灰色关联分析

徐光瑞

（吉林大学商学院，吉林 长春 130012）

中国高技术产业集聚与产业竞争力
——基于5大行业的灰色关联分析

徐光瑞

（吉林大学商学院，吉林 长春 130012）

本文首先利用Ellison和Glaeser构造的衡量产业集聚度的指数测算了2000-2008年我国高技术产业5大行业的集聚指数，并选取体现高技术产业的产出、获利、创新、出口等各方面能力共计8项指标测算了产业竞争力综合指数，随后运用灰色关联分析方法计算了产业集聚指数、R&D人员、资本存量、科技经费中政府资金与产业竞争力指数的灰色关联度，分析结果表明产业集聚是影响我国高技术产业竞争力的重要因素。最后针对全文的分析提出了我国高技术产业发展的对策建议。

产业集聚；产业竞争力；灰色关联分析；高技术产业

Abstract:This paper uses industry concentration index that is constructed by Ellison and Glaeser to measure the concentration degree of 5 major high-tech industries in China from 2000 to 2008.High-tech industry output,profit,innovation,exports and other capability indices are selected to estimate the high-tech industry competitiveness,and the paper uses the gray relational analysis method to calculate the grey correlation degree between the industry competitiveness index and industry agglomeration index,R&D personnel,capital stock,science and technology funds from the government.The results indicate that high-tech industry agglomeration is the most important factor which affects the industry competitiveness.Finally,the article puts forward some suggestions to promote the development of China’s high-tech industry.

Key words:industry agglomeration;industry competitiveness;grey relational analysis;high-tech industry

1 引言

产业集群是一种世界性的经济现象。美国哈佛大学迈克尔·波特教授指出，许多国家在参与国际竞争的过程中，实际上体现的是产业层面上的竞争，而许多国家独具特色的产业群奠定了该国该产业在国际上的优势地位［1］。波特认为，产业集群可以促进企业劳动生产率和创新水平的提高，并通过刺激新企业的形成从而扩大和优化整个产业集群［2］。正是由于产业集群具有很多非集群所无法比拟的优势且广泛地存在于全球范围内经济发展较快的地区，因此波特教授的理论在学术界和实业界产生了极大反响。但是，产业集群的思想并不是由波特创造。英国经济学家马歇尔在其代表作《经济学原理》中指出，集中于某些地方的工业通常称为地方性工业［3］，这一概念的提出可谓是产业集群的“雏形”。美国经济学家保罗·克鲁格曼认为，生产者聚集在一个特定区位有许多优势，这些优势反过来又可以解释这种集聚现象，而将这一古老思想准确表达出来的经济学家是马歇尔［4］。由此可见，在经济学理论研究中产业集群一直备受关注。

科学研究一定要明确研究对象，为此有必要界定产业集群与产业集聚。产业集群是指在某一特定领域中（通常以一个主导产业为核心），大量产业联系密切的企业以及相关支撑机构在空间上集聚，并形成强劲、持续竞争优势的现象［5］。而产业集聚是指某一产业在地理空间上的集中，它侧重于某个产业的区域分布与工业整体的区域分布的对比，描述了某个产业的空间分布状态。因此，产业集群是产业集聚的高级阶段，但产业集聚并不一定会形成产业集群。从我国经济发展现状来看，虽然江浙一带已经形成了部分制造业集群，但大部分都以中低技术为主。目前，我国高技术产业的发展还处于初级阶段（本文的研究对象为高技术产业所涵盖的5大行业，即医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业），仅仅是地理上的集聚状态，并未形成类似于生物有机体的真正意义上的集群。因此本文研究的是集聚，而非集群。但作为集群初始形态的集聚来讲，其对产业竞争力也具有十分重要的影响，分析二者的关系可以为我国高技术产业的集群化发展提供理论上的支持。

关于产业集聚与产业竞争力关系的研究，盖文启和朱华晟［6］指出，产业集聚通过三种方式影响产业竞争力，即产业柔性集聚体内的交易成本会降低且易发生更多的创新活动，同时产业柔性集聚体可以获得外部经济。李莎和刘思峰［7］采用系统动力学模型研究了江苏省IT产业集聚与竞争力的相互影响，得到结论认为江苏省IT产业总体竞争力已经从集聚中获得了能量。吴歆等［8］测算了江苏、上海、广东和浙江的区域经济竞争力与综合产业集聚度，运用灰色关联分析法研究了二者的关系，得到结论认为江苏的产业集聚度变化与区域经济竞争力变化之间存在很大的相关性，关联度为四省之首。杜凯和周勤［9］通过计算Hoover系数、RCA指数和ITC指数考察了集聚经济布局下的中国制造业国际竞争力状况，得到结论认为随着要素驱动程度不同，集聚经济对制造业国际竞争力的提升作用存在结构上的差异，同时，开放经济条件下民族制造业面临着更为严峻的竞争形势。要提升民族制造业的国际竞争力，必须要加强集聚经济效应对中高级以上技术型行业的扩散程度。

高技术产业具有高智力密集、高技术密集等特性，其对经济增长的带动作用是不言而喻的，也正是这一原因，高技术产业已经成为当今世界各国竞争的焦点［10］。产业集聚作为增强产业竞争力、促进区域经济发展的有效方式，其在高技术产业领域将会起到至关重要的作用。美国的硅谷、印度的班加罗尔等都是高技术产业集群的典型代表，它们在促进地区经济增长的过程中都起到了极其重要的作用。因此，研究我国高技术产业集聚与产业竞争力的关系，对我国高技术产业的合理、健康发展，具有重大的现实意义。从已有的文献可以看到，目前关于产业集聚与产业竞争力关系的研究大多数停留在定性分析上，为数不多的定量分析要么对于集聚指数和竞争力指数的测度不够科学和准确，要么采用的方法具有一定的局限性，而从定量角度研究高技术产业集聚与产业竞争力关系的文献尚未见到。由于我国高技术产业发展较晚，且在2000年以前集聚现象不明显，规模效应也不显著，故本文分析的时间区间是2000—2008年。采用的研究方法为对数据量要求不高的灰色关联分析方法，同时在测算产业集聚程度时采用近些年来得到广泛认可的EG指数，产业竞争力的测度采用自行构造的体现高技术产业产出水平、获利能力、创新能力、出口能力等多个方面的综合竞争力指数。在选取影响高技术产业竞争力因素的过程中，不仅考虑了劳动和资本（对高技术产业5大行业的资本存量进行了测算），而且还考虑了政府政策，因为我国高技术产业的发展一直都受到国家政策的显著影响。

2 指数测算与解释变量的选取

2.1 产业集聚的测度

关于产业集聚的测度，国内外的学者构造了多种指数，总体来看，这些指数都是基于产值、销售收入、从业人员数等基础指标，进行不同形式的运算从而得到不同的集聚指数。测度产业集聚程度的指数主要有集中度、空间基尼系数、赫芬达尔指数、EG指数、DO指数等［11］。但是，由于指数构造本身的特点，有的指数简便但抛弃了其余相关信息，有的指数复杂从而导致数据获取难度较大。本文结合数据可得性以及指数的科学性，选取EG指数来测度我国高技术产业的集聚程度。EG指数是Ellison和Glaeser［12］给出的测定产业地理集中程度的集聚指数，计算公式为：

其中，G为空间基尼系数，H为赫芬达尔指数，表示该产业中以就业人数为标准计算的企业规模分布［13］。由于无法获得企业层面的从业人员数据，本文的赫芬达尔指数是利用地区高技术产业从业人员数和企业数进行估算得到。Ellison和Glaeser给出了EG指数的判定标准，γEG＞0.05被视为产业集中度高，γEG＜0.02被视为不存在产业的地理集中。

利用公式（1）测度2000-2008年我国高技术产业5大行业的EG指数见表1。根据研究需要，将2000—2008年高技术产业各行业EG指数平均值也体现在表1中。

从表1中可以看到，电子计算机及办公设备制造业和电子及通信设备制造业的集聚程度最高，医药制造业的集聚程度最低。

2.2 产业竞争力的测度

表1 高技术产业5大行业集聚指数

关于产业竞争力的测度，国内外的学者也都展开了颇多有益的研究。从单一指标到多个指标，再到指标体系的构建，愈加全面地衡量产业竞争力的真实水平。根据数据的可得性以及高技术产业的实际状况，本文选取产值、利润、新产品销售收入、出口交货值、专利申请数共5项绝对指标与劳动生产率、销售利润率、新产品销售率共3项相对指标来全面衡量高技术产业的产出、获利、创新、出口、生产率等高技术产业各个方面的竞争实力。全部数据均经过以2000年为不变价的GDP缩减指数进行了平减处理，GDP缩减指数是根据《中国统计年鉴》中的现价GDP与根据GDP指数折算的不变价GDP计算得到。高技术产业竞争力指数采用赵彦云［14］的处理方式，首先利用公式（2）将数据进行标准化，并通过公式（3）构建产业竞争力指数。

根据上述步骤测算的2000—2008年我国高技术产业5大行业的竞争力指数见表2。

从表2中可以看到，在我国高技术产业5个行业中，电子及通信设备制造业的竞争力水平最高，但从2000年到2008年出现了一定幅度的下降。电子计算机及办公设备制造业的竞争力位列5个行业中的第2位，且竞争力指数从 2000年到2008年稍有下降，但幅度较小。医药制造业、医疗设备及仪器仪表制造业的竞争力分列3、4位，且从2000年到2008年，两个行业的竞争力有了一定的提升。航空航天器制造业的竞争力虽有一定提升，但始终都是高技术产业5大行业中竞争力最弱的。

表2 高技术产业5大行业竞争力指数

2.3 影响产业竞争力变量的选取

劳动和资本一直都是形成产出的最重要因素，故在本文的研究中，除选取衡量高技术产业集聚程度的EG指数作为影响产业竞争力的因素外，还选取了高技术产业R&D人员折合全时当量作为劳动投入的代表，通过测算高技术产业各行业的资本存量作为资本投入的代表。由于我国的高技术产业不仅受到劳动投入和资本投入的影响，政府对于高技术产业的政策制定以及发展道路的选择都具有很大的影响，因此选取高技术产业科技活动经费筹集额中政府资金作为影响高技术产业竞争力的政府行为变量，该变量的平减是以2000年为不变价。

关于资本存量的测算，学术界目前普遍采用的方法是Goldsmith在1951年开创的永续盘存法（PIM）。本部分资本存量的测算参考张军等［15］的做法，运用永续盘存法按不变价格计算高技术产业5大行业的资本存量。采用相对效率几何递减模型，测算的公式如下：

其中，i代表第 i个行业，t代表第t年。公式（4）一共涉及到四个变量的确定问题，即投资品价格指数、基年资本存量K、折旧率δ以及当年投资I。

选取以2000年为不变价的固定资产投资价格指数来对投资额进行平减；基年资本存量的确定是根据Alwyn Young［16］的研究，基年资本存量=实际投资额/（折旧率+实际投资增长率），折旧率采用惯用的0.1，实际投资增长率采用1996—2000年全国高技术产业总体实际投资的复合增长率，通过计算为0.204251。通过公式（4）计算得到2000—2008年高技术产业5大行业的资本存量，计算结果见表3。

3 高技术产业集聚与产业竞争力的灰色关联分析

灰色系统（Grey System）是邓聚龙教授在20世纪70年代末、80年代初创建的，灰色系统理论（Grey Theory）是针对“少数据不确定性”问题而提出的［17］。由于我国高技术产业起步较晚，数据较少，因此现有数据灰度较大，采用数理统计方法往往难以奏效或者效果甚微。而灰色关联分析方法弥补了采用数理统计方法进行系统分析所导致的缺憾，对样本量的多少和样本有无规律同样适用，并且计算量小，操作十分方便，因此采用灰色关联分析法来研究我国高技术产业集聚与产业竞争力的关系是比较科学和有效的。

表3 高技术产业5大行业的资本存量（单位：亿元）

灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小［18］。

采用灰色关联分析法，计算我国高技术产业集聚指数、R&D人员、资本存量、政府资金与竞争力指数的灰色关联度，结果见表4。

从表4中可以看到，第一，在高技术产业5大行业中，除航空航天器制造业外其余4个行业的集聚指数与各自产业竞争力的关联度在四个影响变量中均最高，电子及通信设备制造业的集聚指数与竞争力的灰色关联度达到0.87，医药制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业集聚指数与竞争力指数的灰色关联度均超过了0.9，显示出产业集聚与产业竞争力之间极高的关联性。

表4 高技术产业竞争力与影响因素的灰色关联度

第二，医药制造业和医疗设备及仪器仪表制造业的集聚指数与竞争力关联度分别达到0.97和0.99，R&D人员折合全时当量与竞争力的关联度在这两个行业中均位列4个影响因素中的第2位，政府资金关联度第3，资本存量的关联度最低，由此可见，影响医药行业的关键因素在于产业的集聚水平，同时正是由于医药行业的资本需求量小、准入门槛低，使得我国医药行业低水平重复建设现象十分严重，从而导致了产业集聚程度较低，两个医药行业的集聚指数是5个行业中最低的，2000—2008年EG指数均值分别为0.009和0.04（见表1）。由此笔者认为，合理发展医药行业，提高产业集聚强度，是增强医药产业竞争力的关键。

电子及通信设备制造业和电子计算机及办公设备制造业的产业竞争力是5个行业中最强的，并且这两个行业的集聚指数与竞争力的关联度分别达到了0.87和0.94，同样也是影响两个行业竞争力的4个变量中关联度最高的，政府资金、R&D人员、资本存量与竞争力的关联度分列2~4位。由此可见，产业集聚水平是影响我国电子信息产业最为关键的要素，同时，这两个行业也是高技术产业5个行业中产业集聚水平最高的，EG指数均值分别为0.16和0.25（见表1）。由此可见，我国集聚程度最高的电子信息产业，其竞争力的高低直接受到产业集聚程度的影响，同时由于政府政策支持力度较大，研发人员投入量充足，推动了该行业的蓬勃发展。

航空航天器制造业是一个特殊行业，关系到国家安全、航天事业国际竞争等重要领域，其发展需要大规模的资本投入、国家政策的大力支持，准入门槛极高，这种现实与本文的实证研究结果也是高度吻合，即航空航天器制造业的资本存量与竞争力的关联度是4个影响变量中最高的，政府资金的关联度位列第2位。

4 结论及对策建议

全文围绕高技术产业集聚与产业竞争力的关系问题展开研究，通过测度高技术产业集聚指数和产业竞争力综合指数，利用灰色关联分析方法计算了产业集聚指数、R&D人员、行业资本存量、科技经费中政府资金与产业竞争力的灰色关联度，得到结论认为产业集聚水平是影响我国高技术产业竞争力的重要因素，这在除航空航天器制造业以外的其余四个高技术行业得到印证。医药行业的R&D人员投入和电子信息行业的政府资金是影响各自竞争力的第二大因素。资本存量的高低与政府的扶持力度直接决定了航空航天器制造业的竞争力。

全文的分析给我们的一个最大启示是，我国高技术产业必须要坚定走集群化发展的道路。但是，诸多问题亟待解决。第一，根据笔者研究，我国高技术产业整体的集聚程度在2004年达到一个相对高点之后，在随后的四年里并无任何增长的迹象；第二，根据科技部统计数据显示，我国高技术产业占制造业的比重在2003年达到最大值16.1%后，从2004年开始逐年下降，至2008年已经下降到12.9%；第三，根据经济合作与发展组织 《结构分析数据库2008》统计数据显示，2007年我国高技术产业R&D经费占工业总产值的比重仅为1.29%，而美国、日本和英国在2006年分别为16.41%、10.64%和11.04%，差距极其明显。出现这些问题的原因，笔者认为是因为我国的高技术产业在经过快速成长期后，后发优势已经基本释放，目前急需提高自主创新能力，增强竞争优势。在此，笔者建议：

（1）坚定集群化发展方向，提高产业创新能力。

虽然我国高技术产业发展较快，规模较大，但仍然以加工制造业为主，处于国际高技术产业链的低端，大部分核心技术仍由具有雄厚实力的大型国际跨国公司掌控，对于技术依存度非常高的高技术产业来讲，核心技术的缺失对我国高技术产业的持续发展十分不利。鉴于产业集群具有极强的正外部性，学习效应、知识溢出效应十分明显，具有非集群所无法比拟的优势，因此我国的高技术产业应依托各地的高新技术产业开发区，坚定集群化发展方向，有效提高产业创新能力；

（2）各地区特色发展，避免低水平重复。

从本文的分析中可以看到，电子信息行业集聚现象十分明显，产业竞争力也较高，因此，长三角和珠三角应该发挥本地区优势，大力发展电子信息产业，并服务于金融等领域，率先实现从制造向创造的飞跃，同时注重高技术服务业的建设。笔者认为，针对我国已有的经济发展水平最高的三大区域来讲，高技术产业具有第四增长极，即以陕西、四川和重庆为中心的“陕川渝”地区。该地区在航空航天等领域具有十分明显的优势，应该结合集群化发展政策实现合理发展。根据本文的分析我们也看到，医药行业的集聚水平较低，其竞争力也较弱。医药制造业的准入门槛不高，导致各地区纷纷成立医药制造企业，使得该行业在全国较分散，低水平重复建设现象十分明显。因此，对于具有更高技术含量的生物医药制造业来说，一定要在优势省份实现集群化发展，杜绝低水平的重复性建设。

（3）“中心”产业转移，“外围”产业承接。

针对我国幅员辽阔、人口众多的特点，笔者建议，我国高技术产业发展的“中心”应该适时适当将部分高技术制造业转移到邻近省份，这样不仅可以使得邻近省份的经济实现增长，而且还吸引了部分就业人员，减轻了大城市的运转负荷。同时，留下来的劳动力大多为技术人才，“中心”省市可以集中力量进行研发，加快技术创新速度，缩短创新产品周期，从而推动了地区技术创新水平的提高，在“中心”和“外围”同时实现了经济增长和产业结构升级，达到共赢的良性发展态势。随着经济水平的提高，越来越多的“外围”城市发展为“中心”城市，从而实现了我国经济的持续增长以及在国际产业链中地位的不断提高。

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（责任编辑 谭果林）

China’s High-tech Industrial Agglomeration and Industrial Competitiveness——based on Grey Relational Analysis on Five Industries

Xu Guangrui
（School of Business,Jilin University,Changchun 130012， China）

F276.44

A

2010-05-04

徐光瑞（1984-），男，内蒙古乌兰浩特人，吉林大学商学院产业经济学博士；研究方向：数量经济学。