产业经济学及新兴产业群发展研究

陈佳渲

(福州外语外贸学院，福建 福州 350202)

现阶段，我国产业经济学的研究相对成熟，围绕产业布局、产业关联、产业结构、产业组织等方面开展的研究是其中的代表。而在新的经济形势下，产业组织属于产业经济学的研究焦点，研究人员需深入了解新兴产业，能够发展成未来支柱产业和主导产业的战略性新兴产业更是需要得到特别关注的。

一、新兴产业群的集聚水平测度

1.研究思路

本文研究的战略性新兴产业群属于最先进、最前沿科研成果衍生的新兴产业，能够发展成为未来的支柱产业和主导产业，其本身具备战略引领性、发展潜力大、技术密集性等特点。而围绕产业群进行分析不难发现，可将其视作具备互补性质或共同特征企业联系在一起而形成的一种企业存在形式，该形式中各类企业的空间地理较为接近，产业群拥有地理位置良好、产业趋同、外部性较强、政府支持等特征，文化趋同、地理空间集聚、市场机制、政府政策的推动则属于新兴产业群所拥有的特征。对于各地经济发展来说，新兴产业群的重要性极高，为了解不同地区新兴产业群的发展现状，针对性集聚水平测度极为关键，行业集中度、区位熵指数、赫芬达尔指数均属于常用的新兴产业群集聚水平测度方法，本文研究主要采用这三种方法开展。基于这三种方法，可从地区角度和行业角度对战略性新兴产业群的集聚水平进行综合研究，新兴产业群的总体集聚水平通过赫芬达尔指数测量，从行业视角，战略性的分析新兴产业群集聚水平，从而对行业集中度进行开发，有效明确市场中战略性新兴产业群所占份额，最终采用区位熵指数和行业集中度开展战略性新兴产业群的区域视角研究，战略性新兴产业群的地理差异性及产业规模即可更好地反映[1]。

2.研究方法

所谓赫芬达尔指数，可以将其理解为行业中某企业规模与市场总规模占比的平方和，赫芬达尔指数一般用H表示，在产业集聚水平测量中，赫芬达尔指数的应用较为普遍。在赫芬达尔指数的具体计算过程中，考虑到地区数据的获取性优于企业数据的获取性，因此，企业比重可由地区比重替代，具体公式为：

式(1)中的n、X、xi分别代表该行业的企业总数、市场总规模、i企业规模。作为绝对指数，赫芬达尔指数以0—1为取值范围。如存在接近1的赫芬达尔指数，则说明存在越高的行业地区集聚程度。如存在接近0的赫芬达尔指数，则说明存在越低的行业地区集聚程度。如赫芬达尔指数为1，则说明该行业在一个区域完全集中。结合国内外相关研究不难发现，赫芬达尔指数在医药制造业空间集聚测度、高校创新要素资源空间集聚水平测度等方面的应有均取得了不俗效果[2]。

行业集中度指的是市场规模最大n个地区或某一个产业等数值在整个市场或行业中的产值比重，一般表示为CRn。在产业集聚水平测量中，行业集中度属于最常用、最简单的方法，在市场或行业集中程度衡量中发挥重要作用，具体公式为：

式(2)中的N、Xi分别为产业中地区个数、第i个地区在产业中的产值，分别代表X产业所有地区的生产总值、X产业规模最大前n个地区产值。接近1的行业集中度代表该地区该产业存在较大比重，产业专业化水平和集中度较高。如存在接近0的产业集中度，则说明该地区该产业存在较小比重，专业化水平较低且相对分散。结合国内外相关研究不难发现，产业集中度在产品市场竞争影响、高技术产业集聚水平测定等领域均能够发挥重要作用[3]。

区位熵指数属于反映某一地区中某一产业集中程度的指标，可实现空间上产业分布情况的衡量。区位熵指数适用于分析不同地区优势产业的专业化率水平评价，越大的区位熵取值则代表存在越高的专业化水平，具体计算公式为：

如存在大于1的区位熵指数，则代表该区域该产业拥有明显的竞争优势且相对集中，相较于其他地区存在更高的专业化平均水平。如存在小于1的区位熵指数，则代表该区域该产业的竞争优势不明确且相对分散。如存在等于1的区位熵指数，则说明该区域该产业的专业化水平与该地区平均水平相同。结合国内外相关研究不难发现，区位熵指数，在服务业资源集聚度测度、城市群城市用地结构地域分异等研究中能够发挥重要作用[4]。

3.集聚水平研究

以安徽省为例，结合安徽省统计局披露的数据，开展战略性新兴产业群的集聚水平测度，具体围绕总体集聚水平、行业集聚水平、地区集聚水平进行研究。采用赫芬达尔指数进行计算，可得到表1所示的赫芬达尔指数。安徽省战略性新兴产业群涉及节能环保、新一代信息技术、生物、新能源、新材料、新能源汽车、高端装备制造等。

表 1 战略性新兴产业群赫芬达尔指数

综合分析可以发现，2015—2020年，存在平均15.00%的赫芬达尔指数，同时，存在6.28的N指数平均值，这说明安徽省在6个市分布有战略性新兴产业，包括合肥、蚌埠、芜湖、滁州、铜陵、马鞍山。总体上看，当地赫芬达尔指数较为稳定，但也存在一定波动趋势，整体分析可以发现，安徽省主要在6个地区分布有战略性新兴产业，地区发展差异较为显著，新兴产业群的集聚程度不高。

基于2015—2020年安徽省统计数据，基于行业集中度开展针对性计算，可得到表2所示的战略性新兴产业群行业集中度[5]。

表 2 战略性新兴产业群行业集中度

表2中的CR基于总战略性新兴产业中七大战略性新兴产业产值比值进行计算，2015—2020年，战略性新兴产业总产值中七大战略性新兴产业产值最高产业所占比重为CR1，产值最高前两大产业所占比重为CR2，产值最高前四大产业所占比重为CR4。开展数值分析可以发现，2015—2020年，七大新兴产业产值中高端装备制造产业占比为0.26，2018—2020年，七大新兴产业产值中电子信息产业占比最高。在战略性新兴产业中，高端装备制造和电子信息产业占比达产值的25%，存在不显著的产业集中程度。基于CR4进行分析可以发现，2015年，开始行业集中度持续性提升，最高值出现在2018年，之后有所回落。2015—2018年，四大产业存在0.86左右的行业集中度，包括高端装备制造、电子信息、新材料、生物。2019—2020年，存在有所下降的行业集中度，这是由于安徽省未在战略性新兴产业中列入公共安全产业。

基于行业集中度开展战略性新兴产业群的行业集中度计算，可得到表3所示的新兴产业群行业集中度计算结果。

表 3 新兴产业群行业集中度计算结果

基于表3进行分析可以发现，表3中的CR1指的是总产值中战略性新兴产业产值最高地区所占比例，合肥始终属于占比最高地区，这与当地的政府扶持、地理位置及科技资源存在密切联系。CR4指的是前四个地区所占比例，而结合CR4数值的起伏变动可以发现，战略性新兴产业群主要在安徽省的合肥、蚌埠、芜湖、铜陵四市分布，2020年，四座城市战略性新兴产业产值在全省战略性新兴产业中的占比为63%，这说明一半以上的战略性新兴产业群集中于四所城市。CR8源于前八个地区所占比例开展的计算，由此可发现战略性新兴产业群主要集中于安徽省的合肥、蚌埠、芜湖、滁州、铜陵、淮北、马鞍山、安庆几个城市中。在2015—2020年间，CR8值的变化明显，同时，各城市排名也在不断发生变化，这说明各城市存在发展不稳定的战略性新兴产业群，安徽省战略性新兴产业群存在不均衡的产业集聚水平。

基于区位熵指数开展进一步计算，可得到各地区战略性新兴产业群区位熵指数，如2015—2020年，合肥市的战略性新兴产业群区位熵指数分别为1.35、1.3、1.2、1.22、1.21、1.18，蚌埠则分别为1.62、1.74、1.66、1.64、1.37、1.37，芜湖分别为1.39、1.35、1.38、1.32、1.50、1.70。综合分析可以发现，战略性新兴产业群区位熵指数在1以上的地区包括合肥、蚌埠、芜湖、淮北、铜陵，这说明战略性新兴产业群在这类地区竞争优势明显，且相对集中，相较于全省产业发展平均水平拥有更高的专业化水平，这与当地国家自主创新示范区的建设存在密切关联。池州、安庆、淮南、六安、宿州、阜阳、亳州存在小于1的战略性新兴产业群区位熵指数，这类地区不存在明显竞争优势且集聚优势不显著，拥有低于平均水平的专业化水平。

开展总体分析可以发现，安徽省存在整体集聚水平不高的战略性新兴产业群，但在合肥、蚌埠、芜湖、铜陵、宣城、滁州几所城市中，战略性新兴产业群的集聚优势极为显著，主要集聚在新材料、电子信息、高端装备制造、节能环保四大产业中。

二、新兴产业群集聚的影响因素

1.模型设定

采用式(4)所示模型分析战略性新兴产业群集聚形成影响因素。

式中的t、lq、i分别指年份、各个地区战略性新兴产业群集聚程度、某个地区，relate、innov、labor、market分别指产业关联程度、企业创新能力、劳动力成本、市场规模，β、α1、α2、α3、α4待估计参数，εi,t、Xi,t、ξi,t分别为随机误差项、控制变量向量、个体效应，其中控制变量向量包括对外开放程度、交通运输、政府支持程度，个体效应能够反映战略性新兴产业群集聚程度差异。

2.变量选取

研究以区位熵对数为被解释变量，以市场规模对数、产业关联度对数、创新能力对数、劳动力成本对数为解释变量，以对外开放对数、交通运输对数、人力资本对数、政府支持对数为控制变量，基于《安徽省统计年鉴》及各地区《统计年鉴》，采用STATA11.0软件统计性描述各变量，可得到表4所示结果。

表 4 各变量的统计性描述

三、计量模型与实证分析

1.计量模型

基于式(4)建立动态面板模型，可得到：

开展一阶差分，降低个体效应带来的影响，可得到处理后的模型：

2.实证分析

基于式(6)开展实证分析，加入交通运输条件与市场规模的交互项、经济开放程度与市场规模的交互项、市场规模的二次项开展差分估计。

结合最终得到的结果能够发现，存在越广的对外交流程度，越好的经济发展，政府对战略性新兴产业群的发展支持力度越高，对战略性新兴产业群的集聚越容易产生。同时，人力资本与交通运输成本的统计性检验未能通过，这说明二者的显著性不强，不会对战略性新兴产业群的集聚产生显著促进作用，这可能是由于安徽省的道路交通发展较为完善，且企业交易成本中运输成本占比不断下降所在，这使战略性新兴产业群集聚中交通运输条件的影响不断降低。战略性新兴产业群集聚受到的人力资本影响并不大，这可能是由于研究采用地区受教育年限指标在人力资本衡量中存在偏差所致。

四、结论

产业经济学及新兴产业群发展研究具备较高现实意义。本文涉及的集聚水平研究、模型设定、计量模型、实证分析等内容，为相关研究人员提供了可行性较高的新兴产业群发展研究路径。因此，为更好地推进战略性新兴产业群的集聚和发展，战略性新兴产业群相关的基础设施建设完善、空间发展格局优化、人才队伍建设、市场规模明确、政府职能发挥均需要得到业内人士的重点关注和支持，以求全面推动产业结构升级及产业群高速、强劲地发展。