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        兩種專門化率測度的實證比較

        2008-04-29 00:00:00張志明
        商場現(xiàn)代化 2008年35期

        [摘 要] 專門化率方法通常采用單指標(biāo)進(jìn)行測算,忽視了單指標(biāo)測算的片面性?;诙嘀笜?biāo)的專門化率測度可以提高專門化率測算的客觀性和科學(xué)性。通過比較單指標(biāo)和多指標(biāo)專門化率的比較得出安徽產(chǎn)業(yè)集聚更為客觀的現(xiàn)狀。

        [關(guān)鍵詞] 產(chǎn)業(yè)集聚 專門化率 多指標(biāo) 實證比較

        一、單指標(biāo)專門化率及其不足

        專門化率又稱區(qū)位商,是一種較為普遍的產(chǎn)業(yè)集聚識別方法。專門化率方法是衡量某一產(chǎn)業(yè)的某一方面在某一特定區(qū)域內(nèi)的相對集中度,找出該區(qū)域某產(chǎn)業(yè)在全國所處的地位,商值越大,專門化率也越大,產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢也就越明顯。其計算公式為:lqij=pij/qi(i表示i產(chǎn)業(yè);j表示j地區(qū);lqij為i產(chǎn)業(yè)在j地區(qū)的專門化率;pij為i產(chǎn)業(yè)占j地區(qū)該的工業(yè)份額,pij=Xij/∑Xij;qi為全國i產(chǎn)業(yè)占全國的工業(yè)份額,qi=∑Xij/∑∑Xij;Xij表示j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的單項指標(biāo))。

        專門化率的計算起初是針對某一地區(qū)某一產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值指標(biāo)進(jìn)行測算,后來被擴(kuò)大到企業(yè)總數(shù)、就業(yè)人數(shù)、增加值和銷售總額等其他單個指標(biāo),因此可被稱之為單指標(biāo)專門化率。這一方法在一次評價過程中都未能涵蓋各指標(biāo)的所有信息,選取不同的指標(biāo)進(jìn)行計算,得到的集中度結(jié)果也不完全一致。這說明專門化率指數(shù)的測算方法需要進(jìn)一步改進(jìn)。

        二、多指標(biāo)專門化率

        改進(jìn)單指標(biāo)專門化率的方法是采用的數(shù)據(jù)要突破單指標(biāo)限制。具體做法為:分別計算兩地區(qū)某產(chǎn)業(yè)的多指標(biāo)加權(quán)綜合份額,可得到地區(qū)產(chǎn)業(yè)的相對集中度:LQij=Pij/Qi,這樣就可以更準(zhǔn)確地判斷某地區(qū)某行業(yè)是否存在工業(yè)集聚。

        令:Pij為i產(chǎn)業(yè)在j地區(qū)的產(chǎn)業(yè)份額,;Qi為全國i產(chǎn)業(yè)在全國所有產(chǎn)業(yè)中的份額,; X'jik為Xjik的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù),Xjik表示j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的k項指標(biāo),Wk為k項指標(biāo)的權(quán)重。

        (1)當(dāng)LQij>1,表明該地區(qū)該產(chǎn)業(yè)具有比較優(yōu)勢,一定程度上顯示出該產(chǎn)業(yè)較強的集聚能力;(2)當(dāng)LQij=1,表明該地區(qū)該產(chǎn)業(yè)處于均勢,該產(chǎn)業(yè)的集聚能力并不明顯;(3)當(dāng)LQij<1,表明該地區(qū)該產(chǎn)業(yè)處于比較劣勢,集聚能力弱。

        三、安徽工業(yè)各行業(yè)多指標(biāo)專門化率測度

        首先,數(shù)據(jù)的采用收集。安徽產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)狀研究數(shù)據(jù)取自《安徽統(tǒng)計年鑒2007》和《中國統(tǒng)計年鑒2007》。依據(jù)《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(BG/T4754-2002)的行業(yè)名稱及其代碼,選擇全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)的37個2-SIC行業(yè)的企業(yè)單位數(shù)、工業(yè)總產(chǎn)值、資產(chǎn)合計和工業(yè)增加值等四項指標(biāo)進(jìn)行綜合測算。

        其次,用SPSS軟件中PCA模塊計算得到安徽省37個分行業(yè)的四項指標(biāo)原始數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣及其特征向量Tkn。經(jīng)檢驗:選取的數(shù)據(jù)相關(guān)性高(KMO檢驗值為0.72),適合進(jìn)行主成分因子分析。而后計算特征根λn(λn=∑T2km)、前n個(本案前3個主成分的累計貢獻(xiàn)率達(dá)95.811%)主成分對指標(biāo)貢獻(xiàn)率Fk(Fk=∑λnT2km)和四項指標(biāo)權(quán)重Wk(Wk=Fk/∑Fk)。各指標(biāo)權(quán)重計算結(jié)果為:W1=0.14,W2=0.28,W3=0.28,W4=0.3。

        最后,多指標(biāo)專門化率(LQij)的計算。由于在指標(biāo)權(quán)重的計算過程中已對各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,并且比較兩地區(qū)產(chǎn)業(yè)份額的指標(biāo)也完全相同,因此在各行業(yè)數(shù)據(jù)的歸一化處理時,可直接利用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計算,得安徽各行業(yè)k項指標(biāo)的歸一數(shù)據(jù)Xijk·Wk;各行業(yè)份額為pij。同理可得全國分行業(yè)份額Qi。按前述公式即得安徽工業(yè)各行業(yè)的專門化率指數(shù)LQij。

        四、單指標(biāo)與多指標(biāo)專門化率的比較

        根據(jù)安徽及全國工業(yè)37個分行業(yè)的企業(yè)單位數(shù)、工業(yè)總產(chǎn)值、資產(chǎn)合計和工業(yè)增加值等四項指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)及相關(guān)公式,用單指標(biāo)專門化率分別計算安徽工業(yè)各行業(yè)的專門化率得lq1、lq2、lq3、lq4,并與多指標(biāo)專門化率LQij進(jìn)行比較,觀察下圖可以發(fā)現(xiàn)多指標(biāo)專門化率更準(zhǔn)確地反映了安徽產(chǎn)業(yè)集聚的現(xiàn)狀。

        安徽工業(yè)經(jīng)濟(jì)中,行業(yè)B06、B08、C14、C15、C16、C29、C31、C32、C33、C37、C39、D45的LQij值大于1,即這些行業(yè)的地方份額高出全國水準(zhǔn),并存在產(chǎn)業(yè)集聚;其他行業(yè)的LQij值小于1,則說明它們處于比較劣勢,集聚能力弱。

        參考文獻(xiàn):

        [1](美)保羅·克魯格曼:地理和貿(mào)易[M].北京:北京大學(xué)出版社,2000

        [2]喬 彬 李國平等:產(chǎn)業(yè)聚集測度方法的演變和新發(fā)展[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2007(4)

        [3]P.Haggett. Location analysis in human geography. NY:St. Martins's Press,1996

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