我国战略性产业的地理集中度系数及其要素贡献度测算

郭轶舟，冯 华

（北京交通大学 经济管理学院，北京 100044）

0 引言

地理集中度系数是表征产业空间分布的重要参量。自 Ellison和Glaeser（1997）[1]提出地理集中度系数方法，产业经济空间集聚就有了一套较为全新而有效的衡量方法。国内对产业经济集聚研究尚停留在诸如问卷调查等传统的研究方法上，如赵玉林、王筱茜（2015）[2]的研究；也有产业地理空间集聚的研究，但基本都是某一行业的独立研究，如胡晨沛（2017）[3]利用空间自相关模型，对林业经济的地理空间集聚性进行了研究。在产业空间集聚影响因素方面，也有较多学者展开了研究。如Heckman J J.（2005）[4]研究了人力资本对产业经济集聚的贡献；鹿坪（2017）[5]利用空间计量模型，研究了制造业与生产性服务业集聚对地区全要素生产率的影响，发现制造业集聚对地区全要素生产率的影响具有显著的负向效应，而生产性服务业集聚对地区全要素生产率的影响具有正向效应；胡晨沛（2017）[3]利用空间计量模型对林业集聚进行研究，探究劳动力、资本等要素投入对林业产出的影响。还有一些学者对新兴产业发展的影响因素；王欢芳、李密（2016）[6]利用定性分析方法，研究战略性新兴产业集聚对经济发展带动作用。此外，如范晓莉等（2017）[7]也对我国新兴产业发展的影响因素进行了研究，他们研究发现影响我国战略性新兴产业集聚的影响因素主要包括人力资本、资本要素、信息基础设施服务水平、经济发展水平、规模经济、城市化率。虽然国内外学者对产业集聚及其影响因素的研究较多，但是运用地理集中度系数方法，对我国新兴产业经济的空间集聚特征及要素贡献的研究依然较少，本文将着力于此。

1 新兴产业经济的地理集中度

1.1 模型方法

截止目前，国内外学者已总结了较多测算产业空间集聚的方法，例如行业集中度、区位熵、赫芬达尔-赫希曼指数、Moran指数、空间基尼系数等等。本文采用地理集中度系数方法，测算我国区域新兴产业经济的空间集聚程度。先假定一个区域内的某个产业包含了N家企业，将该区域划分为M个地理区块，于是地理集中度系数可表示如下[8]：

式中，R表示该产业的地理集中度系数，G表示该产业的空间基尼系数，H表示该产业的赫芬达尔-赫希曼指数，xi表示在i地区的经济总规模占全国的比重，si表示i地区的某产业的规模占全国该产业总规模的比重，X表示该产业的市场总规模，Xj表示第j个企业的规模。

根据式（1）至式（3），可整理得到地理集中度系数公式如下：

根据式（4）可以看出，测算地理集中度系数时，要求通过企业微观的数据来测算赫芬达尔-赫希曼指数，但是无法得到详细的企业数据，因此该方法在实际操作上存在问题。由此，本文对式（4）进行一定的调整，作出前提假设：任对一个区域i，对于j产业而言，内部所有企业的规模是相同的，即产值或从业人员数量等指标数值相等。于是，调整以后的地理集中度系数公式如下：

其中，R’表示调整后的地理集中度系数，kj表示在某个区域j中对于某个产业的企业平均规模占全国该产业总规模的比重。

根据Ellison和Glaeser的研究，可以将某个产业的空间集聚程度按照地理集中度系数划分为四个区间：（1）第一区间的地理集中度系数≤0.02，认为该产业在区域上并没有呈现空间集聚特征；（2）第二区间的地理集中度系数区间为（0.02，0.05]，认为该产业在区域上的空间集聚程度相对较低；（3）第三区间的地理集中度系数区间为（0.05，0.08]，认为该产业在区域上的空间集聚程度为中等水平；（4）第四区间的地理集中度系数大于0.08，认为该产业在区域上的空间集聚程度为较高水平。

1.2 样本选取及数据来源

尽管七大战略性新兴产业是相对独立的产业，各个产业内部也应该有一套独立和完整的行业门类体系，但是目前我国关于战略性新兴产业的统计体系并没有完善，国民经济行业分类无法精确细分到七大战略性新兴产业，因此每个产业大类对应的细分行业中难免存在部分行业重复出现。根据《战略性新兴产业分类（2012）》（试行），将新兴产业划分为七大门类，共涉及21个大类产业，具体如表1所示。本文选取2008—2016年中国30个省、市或自治区作为样本，数据来源于2009—2017年的《中国统计年鉴》《中国科技年鉴》，以及中经网数据库。

1.3 实证结果分析

根据地理集中度系数的模型，按照七大战略性新兴产业21个大类行业，测算我国各年份各地区的空间集聚程度。为了便于分析，通过地区平均化，得到我国新兴产业的空间集聚特征。具体测算结果如下页表2所示。

表1 我国新兴产业的行业分类

根据表2结果，可分析如下：

（1）我国新兴产业的地理集中度总体在较高水平。2008年到2016年期间，七大新兴产业的地理集中度系数均值从0.0725上升到0.0982，从接近较高水平集聚转为较高水平集聚。从21个细分行业看，2008年以来每年都有12个以上新兴产业的地理集中度系数高于0.05，占比达到57.1%以上，其中2016年地理集中度系数高于0.05的新兴产业达到17个；每年都有6个以上新兴产业的地理集中度系数高于0.08，其中2016年地理集中度系数高于0.08的新兴产业达到10个，接近一半；地理集中度系数小于0.02的新兴产业少于2个，其中2016年不存在这类产业。新兴产业存在较高水平的空间集聚性，与新兴产业一般对技术要求高、产业链长的特点有关，仅靠少数企业一般较难实现稳步成长，需要通过空间集聚来放大协同效应。

（2）从地理集中度系数看，空间集聚水平较高的新兴产业有先进环保、通信设备制造、高端计算机制造、广播电视设备及数字视听产品制造、高端电子装备和仪器制造、航空装备、卫星及应用、高性能复合材料产业。从要素集聚性观察这些产业性质，这些产业一般都为技术含量较高、对专业要求较高的产业。从2016年数据看，广播电视设备及数字视听产品制造业的地理集中度系数高于0.3，通信设备制造的地理集中度系数高于0.2，高端电子装备和仪器制造、卫星及应用产业、高性能复合材料产业、先进环保产业的地理集中度系数均在0.1以上。其中，地理集中度系数高于0.1的7个产业中，有4个属于新一代电子信息产业领域。由此可见，具有高科技含量的新一代电子信息产业在我国是高度集聚式发展的，这与现实基本吻合。

（3）空间集聚水平较低的新兴产业有资源循环利用、生物制品制造、轨道交通装备产业、轨道交通装备、智能制造装备、新能源发电、新型功能材料产业。虽然这些产业对技术要求也较高，但在国内仍缺乏关键核心技术，只是低层次的产业化，因而无法真正形成集聚动能。

（4）基本不存在空间集聚特征的新兴产业主要是高效节能产业。虽然我国已经打了较长时间的“节能牌”，但在该行业培育过程中仍是以粗放式发展为主，企业和项目盲目跟风的情况较为普遍，明显缺乏高端自主产品和专利，难以发挥出集聚效应。

表2 我国新兴产业地理集中度系数及描述性统计分析

2 新兴产业地理集中度的要素贡献分析

2.1 模型设定

（1）空间滞后模型（SLM）

计量模型形式如下：

其中，Yi表示新兴产业的地理集中度；WlnYi为空间滞后项，W表示空间权重矩阵，系数ρ衡量的是新兴产业空间集聚效应；Xi为解释变量组；Ci为控制变量组；α0为常数项系数，β、γ为各变量对应的系数；εi为模型的随机误差项。

Li表示人力资本，系数为β1；Ki表示资本要素，系数为β2；Ri表示土地要素，系数为β3；Ti表示科技进步，系数为β4；Ii表示信息基础设施要素，系数为β5。

Rei表示地区发展水平，系数为γ1；Cti表示城市化水平，系数为γ2；Goi表示政府支持度，系数为γ3。

（2）空间误差模型（SEM）

计量模型形式如下：

其中，系数λ衡量的是模型的误差项对新兴产业的空间集聚效应，ui为不含有空间因素的随机误差项。对W中的任意元素wij，产业i与产业j之间若有公共边界，则令空间权重矩阵的值为1，反之则令该值为零。其他字母含义同上。

2.2 变量选取

根据上述的模型，选取的主要变量包括新兴产业地理集中度系数、人力资本、资本要素、科学技术、土地要素、信息基础设施要素、地区发展水平、城市化水平、政府支持度等。其中，新兴产业空间集聚程度为被解释变量Y；人力资本、资本要素、科学技术、土地要素、信息基础设施要素为解释变量X；地区发展水平、城市化水平、政府支持度为控制变量。这些变量的定义如下：

人力资本:采用每十万人口高等教育在校生人数来衡量。

资本要素：采用战略性新兴产业的固定资产投资额来衡量。

科学技术：由于无法直接获取各地区战略性新兴产业的技术投入指标，本文采用规模以上工业的R&D经费支出占地区生产总值的比重，替代性地衡量新兴产业的科学技术要素。

土地要素：采用万元产值耗地量来衡量。

信息基础设施要素：信息基础设施服务系统是一种综合且复杂的系统，包含了邮电设施、电信服务、移动互联网、电子商务等众多服务要素。但由于我国的统计系统中并没有完备的指标数据支撑，采用人均邮政和电信业务量来衡量。

控制变量组：（1）地区发展水平，采用人均地区生产总值来衡量；（2）城市化水平，采用城镇人口占地区总人口比重来衡量。（3）政府支持度，采用地方政府财政支出占地区生产总值比重来衡量。

2.3 数据来源

本文对我国各地市的新兴产业的相关数据进行收集与整理，从一个企业的企业人或年平均年龄。2008—2016年的数据均来源于历年《中国统计年鉴》《中国科技年鉴》，以及中经网数据库。

2.4 实证结果分析

分别对式（1）、式（2）进行回归，空间滞后模型和空间误差模型的结果如表3所示。观察空间相关性系数，空间误差模型无论是数值还是显著性都要明显优于空间滞后模型，因此认为空间误差模型更有说服力。

表3 回归结果

对比表3两种模型回归结果，土地要素的贡献都不显著，而其他变量都是非常显著的。下面就空间误差模型结果分析：

从人力资本贡献来看，贡献系数达到0.5698，且满足1%的显著性水平。由此可见，人力资本水平提高，是新兴产业地理集中度的重要推动力。从客观来看，新兴产业往往是技术要求高的，因此更需要具备一支强有力的人才队伍做支撑。

从资本要素来看，贡献系数为0.3215，且满足1%的显著性水平，说明资本要素是新兴产业集聚发展的重要动力。但相比人力资本，资本要素的贡献并没有它高，这也与新兴产业性质有关，虽然许多新兴产业也都是重资产的，但新兴产业相比钢铁、一般机械设备等传统产业，对资产的依赖度并不是很高。

从科学技术来看，贡献系数为0.2951，且满足1%的显著性水平，说明技术要素是促进新兴产业集聚的重要动力。这与新兴产业是高技术密集型产业的特征相吻合。

从信息基础设施要素来看，贡献系数为0.2271，且满足5%的显著性水平，说明信息基础设施的完善，也有利于促进新兴产业空间集聚。新兴产业往往依赖于互联网、大数据等信息技术，而产业之间的协作也因为信息基础设施的完善而更加便利，所以能加速产业在一定空间范围内集聚。

从土地要素来看，贡献系数并不显著，表明土地要素不能充分构成新兴产业空间集聚的影响因素。新兴产业更加依赖于资本、技术和人才要素，属于技术密集型和资本密集型产业，而不是传统劳动要素密集型产业，对于土地要素的依赖性并不强。

3 结论

通过研究，主要得到以下结论：

（1）新兴产业地理集中程度及特征方面：我国新兴产业的地理集中度程度总体在较高水平，从2008—2016年，新兴产业的地理集中度程度也正不断提高。在新兴产业的21个细分行业中，每年至少有12个行业处于中等以上水平集聚，至少有6个行业处于较高水平集聚，而低水平集聚的行业在2个以下。从细分行业看，总体呈现较高水平集聚的有先进环保、通信设备制造、高端计算机制造等8个行业，较低水平集聚的有资源循环利用、生物制品制造、轨道交通装备等7个行业，而高效节能产业不表现出空间集聚特征。从七大新兴产业的范畴看，新一代电子信息产业具有相对最明显的空间集聚特征，高端装备和新能源汽车等产业的空间集聚也较为明显。

（2）新兴产业地理集中度的要素贡献方面：人力资本、资本要素、技术要素、信息基础设施这四个要素对新兴产业空间集聚都具有较大的贡献，其中人力资本的贡献最高；但是，土地要素对新兴产业空间集聚的贡献并不显著。