产业集聚测度方法适用条件考辩

产业集聚测度方法适用条件考辩

胡 健1，董春诗2

（1．西安财经学院，陕西 西安 710100；2．西安石油大学 经济管理学院 陕西 西安 710065）

摘要：针对目前产业集聚测度方法选取中的“误用”及“滥用”现象，以行业集中度（CRn指数）、赫芬达尔指数（H指数）、空间基尼系数和Ellison－Glaeser指数（E－G指数）为例，对目前国内外主流的产业集聚测度方法的适用条件进行了考察与辨析，最后在此基础上，对产业集聚测度方法的选取原则进行了初步的思考。

关键词：产业集聚；产业集聚测度；集聚理论

产业集聚理论研究的一项重要内容是对产业集聚程度进行准确的测度，在这一过程中，产业集聚测度方法的选取是极为重要的环节。遗憾的是，纵观近年来诸多的学术文献，产业集聚测度方法选取中的“误用”及“滥用”现象比比皆是。这种情况一方面表现为人们对各种产业集聚测度方法的局限缺乏必要的讨论与分析，从而将这些测度方法当做普适性的公式进行简单的套用；另一方面，出于同样的原因，学者们在对同一种产业集聚状态进行测度时往往使用多种不同的测度方法，并对运用这些方法得出的大相径庭甚至自相矛盾的测度结果视而不见。产业集聚测度方法选取中的“误用”及“滥用”问题出现的根源，在于人们对各种现有产业集聚测度方法的适用条件缺乏深刻的认识①。基于此，本文将以行业集中度（CRn指数）、赫芬达尔指数（H指数）、空间基尼系数和Ellison－Glaeser指数（E－G指数）为例，对目前国内外主流的产业集聚测度方法的适用条件（或局限）进行考察与辨析，并在此基础上，对产业集聚测度方法的选取进行初步的

基金项目：国家社会科学基金重点项目《技术创新视角下能源产业成长战略研究》（11AJL007）；国家社会

科学基金青年项目《我国能源富集区域经济协调发展政策研究》（12CJL067）

作者简介：胡健（1959—），男，甘肃天水人，教授，博士生导师，研究方向：资源经济学，产业经济学；

董春诗（1974—）男，江苏丰县人，副教授，研究方向：资源经济学，区域经济学。

① 笔者在中国学术期刊全文数据库（CNKI）中在“全文”检索条件下分别输入检索词“CRn指数”、“赫芬达尔指数”、“空间基尼系数”、“E－G指数”，检索出的文献数量为290篇、564篇、467篇、94篇。笔者经认真阅读与分析发现，除去综述类文献和其它非产业集聚测度类文献外，运用CRn指数、赫芬达尔指数、空间基尼系数、E－G指数进行产业集聚测度的文献数量分别为235篇、541篇、423篇、83篇，这些文献除个别对上述指数进行了简单的修正外，多数是直接运用上述指数对产业集聚程度进行测度，并没有讨论这些指数的适用条件。

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思考。

一、行业集中度：CRn指数

在各种产业集聚的测度方法中，行业集中度是最简单的计算指标。行业集中度又称行业集中率或市场集中度，是指某一产业中规模最大的前n家企业所占市场份额（如产值、产量、销售额、销售量、职工人数、资产总额等）的总和[1]。其计算公式为：

n?XCRn?i?1Ni

i?Xi?1式中的n是要计算的某一产业中规模最大的几个企业的数目，一般取值为4或8；N表示全部企业数。显然，CRn指数越高，产业集中度也就越高。CRn指数的计算简便易行，然而，将它定位于一种产业集聚测度指标而不加分析地使用，则容易出现对产业集聚状况的误判。根据CRn指数的计算公式，我们容易看到，

CRn指数只是反映了产业在市场空间维度上的集聚，并不包含该行业中的企业特

别是起决定作用的前几家规模最大企业的地理分布的信息，因此，CRn指数与产业集聚度并不总是存在正相关的关系。也就是，较高的CRn指数不一定意味着产业在某一区域出现了地理空间维度上的集中；当CRn指数较低时，产业在地理空间维度上的集中仍有可能发生。举个极端的例子，某经济体内有四个区域，如果假设某一产业中规模最大的前4个企业刚好平均分布于这四个区域，那么在这种情况下，虽然CR4指数可能取得较大的值，但是这个产业在这四个区域的分布是相对均衡的。另一种极端情况是，假如某一产业内的所有企业全部集中在该经济体四个区域中的某一个区域，这时即使CRn指数取得了较低的值，但产业集聚的态势依然是显而易见的。CRn指数的另一个不足是，它仅仅考虑了前n家规模最大的企业市场份额，因此不能够全面反映产业集聚的所有信息，而后来的赫芬达尔指数恰恰在这一点上实现了局部的突破。

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二、赫芬达尔指数：H指数

在目前国内外大量的关于产业集聚测度的文献中，赫芬达尔指数是使用频率较高的产业集聚测度指数之一。赫芬达尔指数的原始用途是用于衡量市场竞争和垄断的关系。这个指标最初由A·赫希曼提出，1950年由哥伦比亚大学的O·赫芬达尔在其博士论文《钢铁业的集中》中进一步阐述。赫芬达尔指数具有数学上绝对法和相对法的优点，是较为理想的市场集中度的计量指标[2]。其计算公式为：

N2iNH??zj?1??(Xj?1Xi2)

赫芬达尔指数是指某特定市场上所有企业的市场份额的平方和，其设计思路是，给每个企业的市场份额zi一个权数，这个权数就是其市场份额本身。可见，赫芬达尔指数对大企业所给的权数较大，对其市场份额也反映得比较充分。当某产业由独家企业垄断时，赫芬达尔指数H等于1，每个企业具有相同的份额时，H等于1/n，故而H在1/n～1之间变动。赫芬达尔指数H的值越大，企业市场份额分布的不均匀度就越高。

从产业集聚测度的局限上讲，赫芬达尔指数和CRn指数没有本质的区别，这两个指标设计最初的动机都是针对行业或市场集中度的测度，只是由于行业或市场集中度与产业活动的地理集中具有大致相同的趋势才被“移植”到产业集聚的测度中。赫芬达尔指数虽然在一定程度上克服了CRn指数信息漏失的缺陷，但由于其最初设计目的是衡量行业或市场集中度，作为一种产业集聚的测度指标，同样存在先天性的不足。同CRn指数类似，较高的赫芬达尔指数同样不能推导出较高的产业集聚度，较低的赫芬达尔指数也不能断言产业集聚一定不会发生。回到上面的例子，现在设想某一产业内所有企业（数量为n）的市场份额是相同的，且这些企业全部集中在该经济体中四个区域的某一个区域，在这种情况下，这一产业的集聚程度无疑是显著地的，然而在这一条件下计算出来的赫芬达尔指数H却是最小值1/n。这说明，赫芬达尔指数与产业集聚度也不总是存在正相关的关系。虽然产业活动的市场空间分布与地理空间分布在多数情况下呈现出相近的轨迹，但二者并不是完全平行的。产业集聚的测度需要考虑产业活动的市场空间分

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布，但更多地要立足于该产业活动自身的地理分布特征。

三、空间基尼系数

针对CRn指数和赫芬达尔指数在产业集聚方面存在的缺陷，1991年，克鲁格曼等学者开始利用空间基尼系数测定产业集聚的程度①。空间基尼系数的设计灵感是来自衡量收人分配公平程度的统计指标——基尼系数。克鲁格曼等学者在测度产业集聚度时发现，产业活动的地理空间分布均衡性与收入分配的均衡性具有相似的特征，借鉴基尼系数的计算原理构造反映产业活动地理空间分布的空间基尼系数在逻辑上是可行的，在实践上也可以得出比较客观的结果。空间基尼系数的计算公式为：

G???si?ixi?

2式中，si是i地区某产业就业人数占全国该产业总就业人数的比重，xi是该地区就业人数占全国总就业人数的比重。

需要注意的是，空间基尼系数是克鲁格曼在检验其中心—外围模型时使用的产业集聚测度方法[3-4]。根据克鲁格曼的观点，如果两个区域存在完全对称的产业分布（农业和制造业），产业集聚便不会发生；反之，在某种因素的作用下，如果制造业全部转移到某一区域转移从而形成了中心—外围结构，这种情况就可以被定义为制造业的产业集聚。可见，空间基尼系数的大小实际上反映了制造业在区域间的转移（或集聚）态势。当两个区域存在完全对称的产业分布，即根据空间基尼系数的计算公式，制造业的区域分布与总体经济活动的区域分布完全一致时，空间基尼系数G值为零；而当区域形成了中心—外围结构，制造业的区域分布与总体经济活动的区域分布完全不一致时，空间基尼系数G值到最大值。这就说，空间基尼系数只是从产业活动的区域分布与总体经济活动的区域分布一致性的角度测度产业集聚程度，从测度结果看，仍然存在着集聚信息的偏误。下面，让我们通过对两种极端情况的分析来进一步说明这一问题。

情况1：当某产业的区域分布与总体经济活动的区域分布完全一致时，即在空间基尼系数G值为零的情况下，是否存在产业集聚？我们通过一个具体的例子

① 详见克鲁格曼的著作《地理与贸易》，该书由美国麻省理工学院1991年出版，由张兆杰译翻译的该书中文译本由北京大学出版社、中国人民大学出版社2000年12月出版。

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