２００８／１ １ 总第３７９期 商业研究 ＣＯＭＭＥＲＣＩＡＬ ＲＥＳＥＡＲＣＨ 文章编号：１００１—１４８Ｘ（２００８）１１—００６４—０３ 产业集聚测度方法的研究综述 刘斯敖 （河海大学商学院，江苏南京２１００９８） 摘要：产业集聚测度方法是产业集聚研究重要的工具，一直倍受经济学家关注。随着产业集聚理论的 演变与发展，其测度方法也在不断演变与发展。对产业集聚测度方法进行输理与比较分析，以供更好 地选择与运用。 关键词：产业集聚；测度方法；研究 中图分类号：Ｆ２２４．９ 文献标识码：Ｂ 产业集聚作为一种重要的产业空间分布，一直以 来备受经济学家的关注。从早期马歇尔的外部性和韦 人数等，∑置代表全部地区 产业的销售额或生产 伯的区域经济理论开始，产业集聚的外部规模经济、 额、就业人数等。徐康宁、冯春虎（２００３）运用指标计算 溢出效应得到了广泛的研究和探讨（胡佛，１９９０； 了中国制造业２８个行业１９９７年的地理集中度。在研究 Ｆｕｊｉｔａ＆Ｔｈｉｓｓｅ，２００４）；以克鲁格曼、藤田昌久等为代 产业地理集聚中，ＣＲ 也经常作为一个辅助的指标加 表的新经济地理理论（Ｋｒｕｇｍａｎ，１９９１；Ｆｕｊｉｔａ ｅｔａｌ， 以使用，如罗勇、曹丽莉（２００５）和王子龙等 １９９９）又提出了集聚经济的内部规模经济。中间投入 （２００６）在测算制造业集聚程度和中国高科技产业集 品和劳动力的共享、知识的溢出（马歇尔，１８９０）、 聚程度时使用了集中度作为集聚程度测算一个辅助指 运输费用的节约（韦伯，１９０９）以及专业化分工与 标进行分析。 协作所带来的各种交易成本的降低，使产业集群成为 在各种测度产业集聚水平的方法中，集中度是最 许多国家和地区获取竞争优势的源泉（Ｍｉｃｈａｅｌ Ｐｏｒ－ 简单、最常用的计算指标，能够形象地反映产业市场 ｔｅｒ，１９９０）。 集中水平。但是，集中度也存在不少缺陷：一是ＣＲ 早期的研究侧重于对产业集聚定性的观察与描 的值易受ｎ的影响，ｎ越大即选择地区越多，ＣＲ 就 述，随着研究地深入，产业集聚程度与影响集聚的关 会越大，二是忽略了规模最大地区之外其它地区的规 键因素的定量测度开始成为区域经济学家们关注的课 模分布情况，三是不能反映规模最大地区内部之间产 题。随着产业集聚理论的发展，有关产业集聚程度的 业结构与分布的差别。 测度方法不断发展与完善，经历了有集中率、区位 二、区位熵（Ｅｎｔｒｏｐｙ ｉｎｄｅｘ） 熵、赫芬达尔指数、空间基尼系数、ＥＧ指数等的发 所谓熵，就是比率的比率，它由哈盖特（Ｐ・ 展过程。 Ｈａｇｇｅｔｔ）首先提出并用于区位分析中。区位熵，又称 一、集中度（Ｃｏｎｃｅｎｔｒｉｏｎ ｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｄｕｓｔｒｙ） 专门化率，用以衡量某一区域要素的空间分布情况， 行业集中度是用规模最大的几个地区有关数值 反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高 （销售额、就业人数、生产额等）占整个行业的份额 层次区域的地位和作用等方面。在产业结构研究中， ∑置 通常用于分析区域主导专业化部门的状况（崔功豪 来度量。计算公式为：ＣＲ ＝｝ 等，２００３）。 ｆ＝ｌ∑置 区位熵的计算公式为：Ｅ ： 其中，ＣＲ 代表Ｘ产业的市场集中度，∑Ｘｉ代表 ∑ｑ ∑Ｑ ‘＝ｌ 规模最大的几个地区 产业的销售额或生产额、就业 式中，Ｅ 表示某区域ｉ部门对于高层次区域的区 域熵；ｑ 为某区域部门的有关指标（通常可用产值、产 收稿日期：２００７—１２—１３ 作者简介：刘斯敖（１９７５一），男，河海大学商学院博士研究生，浙江工业大学之江学院讲师，研究方向： 区域经济与产业。 总第３７９期 刘斯敖：产业集聚测度方法的研究综述 ・６５・ 量、生产能力、就业人数等指标）；Ｑ 为高层次区域部 该产业就业人数的比重， 是该地区就业人数占全国 门的有关指标；ｎ为某类产业的部门数量。Ｅ 值越大， 总就业人数的比重。Ｇ＝０时，产业在空间分布是均匀 表示产业的集聚程度越高。区域熵在分析区域优势主 的，Ｇ（最大值为１）越大，表明地区产业的集聚程度 导产业中被广泛运用。 越高。 区位熵优点在于计算简单方便，能够较形象地反 Ａｍｉｔｉ ａｎｄ Ｗｅｎ（２００１）计算了每个三位数制造业 映某个地区的主导产业和产业集聚水平。缺点在于区 在不同区域分布的基尼系数，Ｗｅｎ（２００４）又对中国 位熵不能反映区域经济发展水平的差异性，某产业区 工业区域集聚进行了计算。公式为：Ｇｉ＝ 位熵最大的地区不一定是该产业集聚水平最高的地 ｈ ・ 区。 三、赫芬达尔一赫希曼指数（Ｈｅｒｆｉｎｄａｈｌ—Ｈｉｒ－ 其中，ｓ ｓ 是省份．『和省份 在工业ｉ中所占的份 ｓｃｈｍａｎ Ｉｎｄｅｘ） 额，ｎ是省市自治区的个数，ｓ 是各省份在工业，中所占 指数是衡量产业集聚程度的重要指标，最初由 份额的均值。 Ａ．Ｈｉｒｓｃｈｍａｎ提出，后经哥伦比亚大学Ｏ．Ｈｉｒ－ Ａｕｄｒｅｔｓｃｈ和Ｆｅｌｄｍａｎ（１９９６）计算了美国两位数 ｓｃｈｍａｎ加以改进，该指数产生的理论基础来源于贝 行业的空间基尼系数，并对１２个创新性行业的地理 恩（Ｂａｉｎ）的“结构——行为——绩效”（ＳＣＰ）理 集中的原因进行了深入地分析，研究表明创新活动会 Ｎ Ｎ 使企业趋于集聚，强调知识溢出是产业空间集聚的主 论。计算公式为：Ｈ＝∑ ２＝∑（，＝１ ，＝１ ） （ ＝１，２， 要因素。Ａｍｉｔｉ（１９９８）计算了欧盟十国的３位数水 ３，…，ｎ） 平２７行业的基尼系数及五国６５个行业的基尼系数。 其中， 代表产业市场总规模（就业或产值）， 代 梁琦（２００３）对中国工业的区位基尼系数进行了计 表－『企业的规模， ＝置／Ｘ代表第．『个企业的市场占有 算。文玫（２００４）采用空间基尼系数对中国工业在 率，Ⅳ代表该产业内部的企业数。在实际分析中，经 区域上的重新定位和聚集进行了研究，研究发现，部 常运用Ｈ指数的倒数作为产业多样化的测度。 分产业集聚符合Ｈｅｃｋｓｃｈｅｒ—Ｏｈｌｉｎ模型假设，即自然 Ｄａｖｉｅｓ和Ｌｙｏｎｓ（１９９６）利用赫芬达尔指数计算 资源优势导致了某些资源密集型产业集聚，而“落脚 了欧盟地区的产业空间结构，Ｋａｒｌ和Ｍｉｃｈａｅｌ（２００４） 自由”的产业大都集中在沿海地区，市场的规模、交 分析了欧洲９９个制造业在欧共体成立前后的地理集 易费用等对产业集聚有着显著的影响，而经济改 中趋势。Ｈｅｎｄｅｒｓｏｎ（１９９７）利用赫芬达尔指数对美 革与影响着产业的集聚与再分布。 国产业多样化进行了测度，Ｄｕｒａｎｔｏｎ和Ｐｕｇａ 空间基尼系数方法相对而言比较简便直观（可以 （２０００）、Ｎａｕｄｅ和Ｋｒｕｇｅｌｌ（２００３）分别利用赫芬达 很方便地把基尼系数转化成发非常直观的图形），但 尔指数的倒数作为城市经济多样化的测渡。 。 是有缺陷。Ｅｌｌｉｓｏｎ和Ｇｌａｅｓｅｒ（１９９７）指出基尼系数 Ｈ指数在测度产业集聚水平时具有三个优点：第 大于零并不表明有集聚现象存在，因为它没有考虑到 一是能够准确反映产业或企业市场集中度，因为它考 企业的规模差异。空间基尼系数没有考虑到具体的产 虑了企业总数和企业规模两个因素的影响；第二是能 业组织状况及区域差异，因此在表示产业集聚程度时 够反映市场垄断与竞争程度的变化；第三是对产业内 往往含有虚假的成分。 企业的合并与分解反映灵敏且计算方法相对容易。其 五、ＥＧ指数（ＥＧ ｉｎｄｅｘ） 缺点主要是直观性比较差（王子龙等，２００６）。 为解决基尼系数失真问题，Ｅｌｌｉｓｉｏｎ和Ｇｌａｅｓｅｒ 四、空间基尼系数（Ｓｐａｃｅ Ｇｉｎｉ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ） （１９９７）提出了新的集聚指数来测定产业空间集聚程 洛伦茨（Ｌｏｒｅｎｚ）在研究居民收入分配时，创造 度。假定某一经济体（国家或地区）的某一产业内 了解释社会分配平均程度的洛伦茨曲线。基尼（Ｇｉ． 有Ｎ个企业，且将该经济体划分为Ｍ个地理区域， ｎｉ）依据洛伦茨曲线，提出了计算收入分配公平程度 这Ｎ个企业分布于Ｍ个区域之中。Ｅｌｌｉｓｉｏｎ和Ｇｌａｅｓｅｒ 的统计指标——基尼系数。Ｋｒｕｇｍａｎ等利用洛伦茨曲 建立的产业空间集聚指数计算公式为： 线和基尼系数的原理和方法，构造了测定行业在空间 Ｇ一【１一∑ｘｆ］ｎ ｒ： 二 分布均衡程度的空间基尼系数。Ｋｒｕｇｍａｎ（１９９１）等 【１一∑ ２— 】（１一Ｈ） 在研究美国制造业集聚程度测量时定义了空间基尼系 数，公式为：Ｇ＝∑（ｓ 一 ） 。 ∑（ｓ — ） 一（１一∑ ）∑ ２ 一 ｌ １ ‘ Ｉ Ｊ １ 一 Ⅳ 其中，Ｇ为空间基尼系数，ｓ 是ｉ地区某产业占全国 （１～∑ ）（１一∑ ２） ・６６・ 商业研究 ２００８／０９ 其中，ｓ 表示ｉ区域某产业就业人数占该产业全部 七、小结 就业人数的比重， 表示ｉ区域全部就业人数占经济体 就业总人数的比重。赫芬达尔指数（Ｉ－Ｉｅｒｉｎｄａｈｌｆ 产业集聚一直是经济学家们所关注的热点问题， 产业集聚测度方法研究也成为了热点问题。每一种产 Ｉｎｄｅｘ）Ｈ＝Ｅ ２表示该产业中以就业人数为标准计 业集聚测度方法各有优点与缺陷，能够从某些方面较 日 算的企业分布。 鉴于ＥＧ指数的优越性，国内外许多经济学家开 始使用ＥＧ指数来测定产业的集聚程度。Ｒｏｓｅｎｔｈａｌ和 Ｓｔｒａｎｇｅ（２００１）应用ＥＧ指数对美国四位数制造业的 空间集聚进行了测算，Ｂｒａｕｎｅｒｊｅｌｍ和Ｊｏｈａｎｓｓｏｎ （２００３）应用ＥＧ指数对瑞士制造业和服务业进行了 空间集聚程度测算，Ｂａｒｒｉｏｓ等（２００５）在对爱尔兰 和葡萄牙１９８５—１９９８年制造业的集聚变动研究中采 用ＥＧ指数。国内学者如罗勇、曹丽莉（２００４）应用 ＥＧ指数对中国制造业集聚程度变动趋势进行了实证 研究，发现集聚程度的高低与产业性质有很大关系， 行业集聚程度由高到低的分布基本遵循“技术密集型 产业——资本密集型产业——劳动密集型产业”的路 径。王子龙等（２００６）应用ＥＧ指数对中国高科技产 业集聚水平进行了测算，并辅以回归分析，指出高科 技产业空间集聚与工业经济增长存在高度正相关，深 层的决定因素在于技术的进步与技术创新。 Ｅｌｌｉｓｉｏｎ和Ｇｌａｅｓｅｒ建立的产业空间集聚指数充分 考虑了企业规模及区域差异带来的影响，弥补了空间 基尼系数的缺陷，使能够进行跨产业、跨时间、甚至 的比较。但是该方法没有对其中的Ｈ给出合理 的解释。 六、ＤＯ指数（ＤＯ ｉｎｄｅｘ） Ｄｕｒａｎｔｏｎ和Ｏｖｅｒｍａｎ（２００５）则采用了无参数回 归模型分析方法，构造了新的产业集聚测度指数，其 公式为：ｋＡ，Ｂ（ｄ）＝ ∑ ∑ ） 式中，ｈ是窗宽 是核函数，Ａ、Ｂ是总企业地点Ｓ 的两个子集。ｐ（ ，ｎ ）是不同企业双边距离的总数， 其中每个企业属于一个子集。如果Ａ、Ｂ是相同的集合， 则Ｐ（ ， ）： ；如果 ，曰属于不相交的 集合（ａｍ＝ ），则ｐ（ｎ ，／７， ）＝ｎ ・ｎ 。 与前面几种方法相比，这种方法能够评价偏离随 即性的统计显著性，避免了与规模和边界有关的问 题。但是由于这种计算是基于企业层面的数据且与企 业问的距离有关，因此该方法的可操作性比较差。 上述所介绍的是产业集聚程度水平测度最常见并 常被应用的一些方法。此外，还有许多学者提出了一 些不同的产业集聚程度测度方法，但很多都是以上一 些方法的改进与变形，在此不一一介绍。 好反映产业集聚水平，但又存在许多不足之处。各种 在常规研究方法中，选用单一的职工就业人数、产值 或增加值指标来计算集聚度，隐含的假设是各地区的 劳动生产率或技术贡献率是一样的，事实并非如此。 而后新发展的一些测度方法，如ＤＯ指数等，理论上 具有较强的优越性，但是很难获得实际数据进行计 算，缺乏实际操作性。随着研究的深入，新的测度方 法将不断涌现，实际应用中应该有针对性地选择简单 而又能达到研究目的的方法，或者多种方法综合运 用。 参考文献： ［１］ 迈克尔・波特／李明轩，邱如美译．国家竞争优 势［Ｍ］．华夏出版社，２００２． ［２］ 罗勇，曹丽莉．中国制造业集聚程度变动趋势实 证研究［Ｊ］．经济研究，２００５（８）． ［３］ 徐康宁，冯春虎．中国制造业地区性集中程度的 实证研究［Ｊ］．东南大学学报，２００３（１）． ［４］ 梁琦．中国工业的区位基尼系数 ］．统计研究， ２００３（９）． ［５］ 文玫．中国工业在区位上的重新定位和聚集 ［Ｊ］．经济研究，２００４（２）． ［６］ 王子龙，谭清美，徐萧笛．高技术产业集聚水平测度 方法及实证研究［Ｊ］．科学学研究，２ｏｏ６（１ｏ）． ［７］ 刘春霞．产业地理集中度测度方法研究［Ｊ］．经 济地理，２００６（９）． ［８］ Ｇ．Ｅｌｌｉｓｏｎ，Ｅ，Ｅ．Ｇｌａｅｓｅｒ，１９９７，Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｃｏｎ— ｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ Ｕ．Ｓ．Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ：Ａ Ｄａｒｔｂｏａｒｄ Ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｏｌｉｔｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏ． ｍｙ，Ｏｃｔｏｂｅｒ．，８８９—９２７． ［９］Ａｍｉｔｉ，Ｍ．，１９９８，Ｎｅｗ Ｔｒａｄｅ Ｔｈｅｏｒｉｅｓ ａｎｄ Ｉｎｄｕｓｔｉｆ． ｌａ Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ＥＵ：Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ Ｅｖｉｄｅｎｃｅ［Ｊ］， Ｏｘｆｏｒｄ Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｐｏｌｉｃｙ，ｖ１４，ｉｓｓ．２，ＰＰ． ４５—５３． ［１０］ Ｇｉｌｌｅｓ Ｄｕｒａｎｔｏｎ，Ｈｅｎｒｙ．Ｇ．Ｏｖｅｒｍａｎ，２ＯＯ５，Ｔｅｓｔｉｎｇ ｆｏｒ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｍｉｃｒｏ—Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｄａｔａ［Ｊ］， Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｓｔｕｄｉｅｓ，Ｏｃｔｏｂｅｒ，１０７７—１ １０６． ［１１］Ｄ．Ｂ．Ａｕｄｒｅｔｓｃｈ，Ｍ．Ｆｅｌｄｍａｎ，１９９６，Ｒ＆Ｄ Ｓｐｉｌｌｏ— ｖｅｒｓ ａｎｄ ｔｈｅ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ ｏｆ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｐｒｏｄｕｃ－ ｔｉｏｎ［Ｊ］，Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｒｅｖｉｅｗ，Ｊｕｎｅ，６３０— ６４Ｏ． （责任编辑：古岩）
