广东省生物医药产业集聚水平研究

许业友

摘要：本文利用EG指数和区位商对广东省生物医药产业的总体集聚水平和各地市的相对专业化水平进行了测度，并检验了区位商的统计显著性。研究结果表明：广东省生物医药产业的空间分布在总体上呈现出集聚发展的特征，有5个地区（广州、深圳、珠海、中山和佛山的专业化水平大于1，其中广州、深圳、中山和珠海的区位商具有统计显著性。

关键词：生物医药；产业集聚；EG指数；区位商

（一）、引言

自从沃森和克里克于1953年发现DNA分子的双螺旋结构后，现代生物技术不断取得重大突破。医药工业是现代生物技术的主要应用领域，生物技术的发展极大地推动了生物医药产业的发展。我国政府（一）直重视生物技术的发展和产业化，1982年就发布了《生物技术蓝皮书》。我国生物医药产业选择集聚发展模式，是产业的内在要求和政策推动的结果。（一）般认为，产业在空间上的集聚，会对生产率、经济增长、实际收入等产生显著影响和促进作用，即集聚经济。因此促进产业的集聚发展水平，就成为产业促进政策的重要内容。但是产业集聚水平并非越高越好，合理的产业集聚水平依赖于其对经济影响的大小、集聚经济的运动规律、产业集聚的驱动因素等。[1]因此，对产业集聚水平进行合理的测度，可为产业政策的制定和评价提供依据。本文以广东省生物医药产业为研究对象，研究产业集聚水平测度问题。按照胡佛提出的“何事在何地、为何，以及应该如何”的研究思路，提出（一）个测度产业集聚水平的两步程序：第（一）步测度研究对象在总体上的集聚水平；第（二）步确定集聚发[JP3]生的区域，以及区域专业化水平的统计显著性检验。[JP]

（二）、文献综述

关于产业集聚水平的测度问题，现有文献中采用了较多的方法，如市场集中度、赫芬代尔指数、赫希曼-赫芬代尔指数、信息熵、锡尔系数以及空间基尼系数等。从内涵来说，这些测度方法分别反映的是产业集聚、产业集中和产业地理集中等不同概念。产业集中是指市场的集中，只反映产业产值或就业在产业内的分布状况，不涉及产业地理分布信息，因而可采用行业集中度和赫芬代尔指数等进行测度。产业地理集中反映产业的产值或就业在少数地区的集中，其原因可能是内部规模经济或自然优势导致的少数几个大企业在少数区域的集中，也可能由于外部经济吸引大量中小企业而导致的地理集聚[2]即产业集聚，可见产业地理集中并不必然是产业集聚的结果。产业集聚强调空间外部性，即产业内的企业由于相互邻近而获得的外部经济。测度产业地理集中的方法有空间基尼系数等，反映的是产业总体的地理集中程度，并没有考虑企业规模分布的影响。也就是说，测度产业集聚水平时，必须剔除企业规模分布对测度结果的影响。

现有的产业集聚水平测度方法中，Ellison&Glaeser（1997构建的产业集聚指数（下文简称EG指数因具有（一）系列的优点而得到广泛应用。[3]首先，与其他（一）些统计指标不同，EG指数具有（一）定的理论基础。EG指数是基于企业区位选择模型的。该模型假设企业按照利润最大化原则选择区位，产业集聚的动力包括自然优势和产业特有的溢出，而企业特有的区位选择考虑起到阻碍产业集中于（一）个区域的作用。其次，EG指数是经企业级赫芬代尔指数调整后的空间基尼系数，可以在（一）定程度上消除由于少数几个大企业的市场集中对产业集聚测度结果的影响。最后，对于不同的空间尺度和不同的产业，EG指数具有可比较性，同时也易于计算。Maurel&Sédillot（1999提出的MS指数实际上是EG指数的修正形式，该指数和EG指数之差的期望值为零。[4]不同的是，MS指数直接估计任意两个企业（Plantpair位于同（一）区位的概率。Guimares等（2007指出，尽管EG指数的企业区位选择模型是基于随机效应最大化理论的，但其与该理论的联系并不紧密。[5]为了强调指数的理论依据，Guimares等（2007直接从（一）个基于随机效应最大化理论的区位选择模型中计算出反映产业外部经济强度的指标作为产业集聚指数。该指数的理论含义很强，但没有解析形式，需要通过最优化方法求解最大似然函数，其数值解的稳定性是（一）个问题，从而限制了方法的应用。总的来说，EG指数在理论基础、计算便利性方面的综合优势更为突出，因而得到广泛应用。众多学者利用EG指数进行了大量的实证研究，例如Bertinelli等（2005计算了比利时制造业的EG指数[6]，并与MoranI指数进行了比较；Barrios（2005等计算了葡萄牙和爱尔兰的产业EG指数，用以解释公司迁移的动力；[7]Duranton等（2005也利用EG指数计算了英国的产业集聚水平[8]得到的结果与Ellison&Glaeser（1997的结果相似。在国内，王子龙等（2006计算了我国制造业的EG指数；[9]雷鹏（2011计算了我国2008年20个行业的EG指数，发现有8个行业高于0.05。[10]

上述指数均是基于离散空间的，对数据的要求较低，其结果也具有经济解释，缺点在于对企业数据进行加总时，由于采用离散的空间单位，从而忽略了区位之间的联系。为了克服这（一）缺陷，Duranton和Marcon分别提出了基于距离的产业集聚测度方法，即连续空间方法。[8，11]该方法通过计算任何点在（一）定半径内平均的邻居个数来测量点分布的集中与否。在研究产业空间分布时，可以认为每（一）个点代表（一）个企业，从而计算每个企业在（一）定半径范围内的企业数，并比较观测的分布模式与通过蒙特卡罗模拟产生的随机点分布，由此判断企业的分布是否集中。两者的不同之处在于，前者利用了Ripley的K函数，而后者采用的是Besag的L函数，其中L函数是K函数的标准化形式。连续空间方法对数据的需求很高——需要每个企业的精确空间地址，从而限制了其应用。

综合考虑数据的可得性和计算的复杂程度，本文以广东省生物医药产业为研究对象，采用EG指数测度其总体集聚水平，同时计算区位商并检验区位商的显著性以考察研究对象在各区域的专业化水平。