石玉山 劉海龍

摘要：文章選取2002年～2013年中國A、B股持續(xù)經營的上市公司為樣本，以公司平均流動性和收益率反映區(qū)域經濟發(fā)展水平。首先利用對應分析繪制含行業(yè)、區(qū)域的二維平面點聚圖，結果表明，行業(yè)集聚因時而異;但分隔區(qū)域間（東北、大西北和東部沿海、南部沿海）存在顯著的行業(yè)集聚現象。繼而根據熵原理，構建行業(yè)集聚演化特征模型，并通過計算發(fā)現，我國行業(yè)集聚系統(tǒng)內部易呈無序狀態(tài)，且其演進路徑并不平穩(wěn)。據此，文章從區(qū)域化資本市場建設、政府轉移支付等角度提出相關建議，以促進行業(yè)集聚穩(wěn)健發(fā)展。

關鍵詞：行業(yè)集聚;穩(wěn)定性判別;對應分析;熵

一、 引言

目前，關于行業(yè)集聚存在性和演化特征研究的代表性成果如下：行業(yè)集聚存在性研究主要針對制造業(yè)、金融或其他服務業(yè)進行分析。典型研究如馬國霞（2007）利用產業(yè)間集聚度指標，定量分析我國制造業(yè)兩個產業(yè)之間的空間集聚程度，結論表明我國制造業(yè)產業(yè)間集聚呈上升趨勢，在空間上向沿海集聚;陳建軍（2009）研究中國生產性服務業(yè)集聚的成因與發(fā)展趨勢，表明中國東部與中西部地區(qū)存在截然相反的生產性服務業(yè)集聚路徑。而關于行業(yè)集聚演化特征的研究文獻相對較少。典型研究如Swann（1998）總結，美國金融服務業(yè)集聚程度隨宏觀經濟下滑，由強變弱;Dow（1999）則發(fā)現，英國銀行業(yè)集聚呈周期波動;楊洪焦等（2008）利用E-G產業(yè)聚集度指標測定我國18個制造業(yè)1988年～2005年的集聚度，結論表明我國制造業(yè)集聚度的整體水平較高，且1988年～2005年間的平均集聚度呈上升趨勢。這些研究在一定程度上揭示了行業(yè)集聚的演化特征，但是它們無法表明行業(yè)集聚系統(tǒng)是否趨于穩(wěn)定。

當前研究存在以下三點不足：首先，研究對象主要關注個別行業(yè)，如制造業(yè)或者服務業(yè)，未兼顧市場多樣性和關聯(lián)性;其次，當前研究視角主要考慮個別區(qū)域，或假設區(qū)域間不相關，往往忽略區(qū)域協(xié)同效應;再次，研究方法主要利用傳統(tǒng)聚類或集中度指標，來判斷行業(yè)集聚強弱，無法獲取區(qū)域和行業(yè)的二維分布結構。

針對上述不足，本文基于多區(qū)域視角，以2002年～2013年中國A、B股全部上市公司按行業(yè)分類的面板數據為研究對象。首先，以區(qū)域內公司的平均流動性和平均收益率作為反映區(qū)域經濟發(fā)展水平的指標，采用對應分析方法，繪制包含行業(yè)、區(qū)域的二維平面點聚圖，深入考察行業(yè)集聚效應;其次，引入熵原理，利用收益率指標和流動性指標之間的灰色關聯(lián)系數計算熵值，構建系統(tǒng)狀態(tài)判別模型，度量行業(yè)集聚在不同階段的穩(wěn)定程度。最后，根據實證結果，給出相應結論和建議。

二、 行業(yè)集聚存在性判斷——基于對應分析

1. 對應分析原理。對應分析的基本思想：將聯(lián)列表中的行元素和列元素的比例結構以點的形式在較低維空間進行表示，步驟如下：

（1）建立原始數據矩陣X，其中，矩陣X的行表示按全球分類標準劃分的九大行業(yè)部門，矩陣X的列表示按區(qū)域劃分的流動性變量或收益率變量，即數據xij表示行業(yè)i（i =1，…，m）在區(qū)域j上（j=1，2，…，n）的觀測值。

（2）變換矩陣X，得到矩陣K=（kij）m×n，其中，kij=■，xi=■xij，xj=■xij，tol=■■xij。

（3）對矩陣R=KK'和Q=K'K進行因子分析，并計算R的特征根：λ1≥λ2≥…≥λm。取前θ（θ≤min{m，n}）個特征根，使累計貢獻率■？姿i/■？姿i？叟80%，相應的單位化特征向量記為μ1，μ2，…，μθ，得到R型因子載荷矩陣F以及Q型因子載荷矩陣D。

（4）繪制二維平面點聚圖，通常，矩陣F和D的前兩個特征根累積方差貢獻率通常很大，往往能表征樣本與變量的絕大部分信息。因此，選擇矩陣F和D的前兩列值在二維坐標系中作對應分析圖以直觀體現各行業(yè)與各區(qū)域流動性指標、收益率指標間的關系。

2. 變量和數據選取。樣本選取為我國A、B股所有持續(xù)經營的上市公司在2002年～2013年間的流動性和收益率數據。借鑒全球分類標準（GICS），將上市公司劃分為九個行業(yè)部門：能源、工業(yè)、原材料、日常消費品、非日常生活消費品、公用事業(yè)、信息技術、金融和醫(yī)療保健、電信業(yè)務;根據國務院發(fā)展研究中心發(fā)布的《地區(qū)協(xié)調發(fā)展的戰(zhàn)略和政策》報告（2005年），將我國行政區(qū)劃分為八大區(qū)域。數據源于RESSET數據庫，篩選數據：上市公司名稱、股票代碼、日期、年收益率及年成交額。通過計算各區(qū)域相應行業(yè)內所有股票流動性和收益率的算術平均值得到各時段的矩陣X。

之所以選取公司流動性和收益率測度區(qū)域經濟發(fā)展水平，是因為：首先，公司流動性和收益率不僅是考察資本市場健康與活力的重要指標，通常也反映實體經濟的運行狀況，資本市場與實體經濟、政府政策之間存在長期相關性，已獲得眾多學者的理論支持;其次，市場微觀結構研究指出，流動性與收益率之間關系密切，流動性對資產收益率具有第一位的影響;再次，流動性和收益率數據容易獲取，且準確度高。因此，在本文的實證研究中，使用流動性和收益率作為反映我國區(qū)域經濟發(fā)展水平的指標。

本文選擇Amihud比率作為流動性代理變量，計算公式為：Am

Amihudkt=|Rkt|/pVolumekt（1）

其中，Rkt和pVulumekt分別表示股票k在第t期的收益率和成交額。最終，本文設定16個變量：Li1，…，Li8和Pi1，…，Pi8，其中：L——流動性;P——收益率;1——黃河中游，2——長江中游;3——東北;4——北部沿海;5——東部沿海;6——南部沿海;7——大西南;8——大西北。此外，宏觀經濟狀況、政府政策導向等因素會導致各區(qū)域內的經濟實體進入或退出相關行業(yè)，從而造成行業(yè)集聚的動態(tài)演變，因此基于動態(tài)行業(yè)聚集視角，本文分別考慮如下6個時間段的行業(yè)聚集特征：1——2002年～2003年;2——2004年～2005年;3——2006年～2007年;4——2008年～2009年;5——2010年～2011年和6——2012年～2013年。

3. 計算結果和分析。利用SPSS軟件得到各時間段的二維平面點聚圖，從坐標軸的（0，0）點出發(fā)，若兩個指標點或兩個行業(yè)點的距離較近，則表明兩者為相同水平層次的指標或相同運行狀況的行業(yè);反之，亦反之。類似地，若指標點與行業(yè)點距離較近，則表明兩者關聯(lián)性較強;若距離較遠或不在同一方位，則表明兩者關聯(lián)性較弱或無關聯(lián)性。二維平面點聚圖的分析結果如下：

2002年～2003年，除醫(yī)療保健行業(yè)外，其他行業(yè)與區(qū)域指標（除P2、L5）形成一個龐大的集聚圈，均勻地分布在（0，0）周圍，這意味著，行業(yè)區(qū)分效率顯著，此時沒有呈現明顯的行業(yè)集聚。特別地，在這個龐大的集聚圈內，除L5、P2外，公用事業(yè)、非日常生活消費品行業(yè)的其他區(qū)域指標均高于平均水平，而信息技術、日常消費品行業(yè)的其他區(qū)域指標均低于平均水平。這意味著，在我國大部分區(qū)域內，公用事業(yè)、非日常生活消費品行業(yè)普遍優(yōu)于信息技術、日常消費品行業(yè)。

2004年～2005，行業(yè)集聚圈開始分化，此時，呈現兩個行業(yè)集聚圈：

①工業(yè)、非日常生活消費品和金融行業(yè)與指標L1、L2、L4、L6、L7和L8和P4構成的集聚圈，這意味著上述行業(yè)在1、2、4、6、7、8地區(qū)的流動性指標、在4地區(qū)的收益率指標均呈現出同質性。此外，該集聚圈位于（0，0）點上方，說明其總體表現良好;

②日常消費品、信息技術、原材料、公用事業(yè)與指標L3、P3、P5、P6、P7、P8構成的另一個集聚圈位于（0，0）點下方，其總體表現較差。

2006年～2007年，行業(yè)集聚動態(tài)演變。非日常生活消費品、信息技術、醫(yī)療保健、公共事業(yè)與黃河中游、東北、大西南、大西北的流動性指標（L1、L3、L7和L8）、除P1外的七個收益率指標形成大集聚圈，位于（0，0）點上方，總體表現良好。此外，其他小集聚圈如能源與消費品運行狀況相似、金融和原材料運行狀況大致相同。

2008年～2009年，行業(yè)集聚繼續(xù)變化：金融行業(yè)在長江中游和大西南的流動性指標（L2和L7）關系密切;原材料與大西北的流動性（L8）關系密切;除此之外，其他七個行業(yè)與剩余五個流動性指標、全部收益率指標形成集聚圈，位于（0，0）點上方，總體表現較好。

2010年～2011年，較2008年～2009年而言，行業(yè)與指標分布變化較小，行業(yè)集聚基本穩(wěn)定，但原材料行業(yè)進入集聚圈，醫(yī)療保健則脫離出來。

2012年～2013年，能源與其他行業(yè)距離較大，說明該行業(yè)與其他行業(yè)關聯(lián)性較低，但能源的全部流動性和收益率指標均高于平均水平;工業(yè)脫離出大集聚圈;其他七個行業(yè)與其他指標形成一個龐大的集聚圈，但該集聚圈位于（0，0）點下面，總體表現較差。

根據上述分析進行總結歸納，可得到如下結論：第一，不同時刻，行業(yè)集聚的規(guī)模不同，且數量和類別存在差異。其中，非日常生活消費品、公用事業(yè)和信息技術三個行業(yè)，保持了長期的強相關;第二，不同時刻，存在不同規(guī)模的區(qū)域集聚，即“多區(qū)域一體化”特征。其中，東北、東部沿海、南部沿海和大西北四個區(qū)域，長期密切相關，流動性和收益率均有強同質性。

因此，以2002年～2013年為考察區(qū)間，本文可勾勒一個長期穩(wěn)定的“多區(qū)域一體化”（東北、大西北、東部沿海、南部沿海）行業(yè)集聚（非日常生活消費品、公用事業(yè)、信息技術）系統(tǒng)。該“多區(qū)域一體化”行業(yè)集聚系統(tǒng)不同于傳統(tǒng)的行業(yè)集聚系統(tǒng)，東北、大西北和東部沿海、南部沿海在地理上分隔，而且定量分析表明，非日常生活消費品、公用事業(yè)和信息技術在上述區(qū)域內的收益率和流動性呈現同質性，換言之，這些行業(yè)在上述區(qū)域內存在行業(yè)集聚現象，這種地理上分隔的行業(yè)集聚現象可能源于區(qū)域政府之間的協(xié)同合作，或者深層次的跨公司合作。

三、 行業(yè)集聚演化特征分析——基于熵原理

1. 構建模型。面板數據集為Lit、Pit，分別表示在第t時間段，區(qū)域i的流動性序列、收益率序列（注：此時只考慮非日常生活消費品行業(yè)、公用事業(yè)、信息技術行業(yè)），其中，i=1，…，4，對應于1——東北;2——東部沿海;3——南部沿海;4——大西北;t=1，...，6，對應于1——2002年～2003年;2——2004年～2005年;3——2006年～2007年;4——2008年～2009年;5——2010年～2011年;6——2012年～2013年。根據灰色理論，對各時段的Lt、Pt進行無量綱化： Lt*=（■），Pt*=（■）（注：Lt=■■Lit，Pt=■■Pit），模型構建步驟如下：

（1）根據灰關聯(lián)分析法，計算第t時間段流動性和收益率的灰色關聯(lián)系數ξit：

ξit=■，0<？籽<1？駐（min）t=min{|Pt*-Lt*|}，i=1，…，4;t=1，…，6？駐（max）t=max{|Pt*-Lt*|}，i=1，…，4;t=1，…，6（2）

其中，ρ為分辨系數，通過設置其值，可以控制ρ？駐（max）對灰色關聯(lián)系數的影響：實踐中，通常取ρ=0.5。

（2）計算灰色關聯(lián)系數分布映射值πit：πit=ξit/■ξit（3）

（3）計算各時間段的熵值St：St=-■πitlogπit（4）

2. 結果與分析。2002年～2013年間，上述“多區(qū)域一體化”系統(tǒng)內各區(qū)域的灰關聯(lián)系數以及系統(tǒng)熵值S見表1（其中，灰關聯(lián)系數越大，意味著流動性和收益率之間的差距越小）。

通過比較熵值變化，行業(yè)集聚系統(tǒng)演化過程具有如下演化特征：2002年～2003年至2004年～2005年，熵值小幅增加，表明行業(yè)集聚在四個區(qū)域內的不穩(wěn)定性增大。這可能與當時不斷加大的通貨膨脹壓力有關。根據《2003年中國貨幣政策執(zhí)行報告》，CPI至少為2.2%，實際利率已為負值。因此，信用風險的不斷累積很可能影響了股市、乃至實體經濟的有序發(fā)展;2004年～2005年至2006年～2007年，熵值小幅下降，說明行業(yè)集聚趨于穩(wěn)定。注意到2006年在實現高速增長的同時，我國宏觀經濟出現了既無通脹又無通縮的較理想狀態(tài)，這可能是集聚效應趨于穩(wěn)定的重要原因;2006年～2007年直至2010年～2011年，熵值先后增加，說明行業(yè)集聚轉為不穩(wěn)定。注意到伴隨2008年金融危機，中國經濟開始衰退，資本市場遭遇重大信用危機，加之前期政府過度抽緊銀根、房價失控，股市出現了較長時間的下跌惡性循環(huán);2012年～2013年，熵值相對大幅下降，達到前十年最低值，說明行業(yè)集聚開始向良性方向發(fā)展。這與政府出臺的一系列恢復經濟的措施有極大關系。此外，部分遭受危機重挫的發(fā)達國家，逐漸看好中國的經濟發(fā)展模式，大量外資涌入，使得流動性和收益率開始向好。

四、 結論與建議

本文基于對應分析，同時對區(qū)域和行業(yè)進行R型、Q型因子分析，不僅以最小信息損耗實現降維目的，而且首次通過平面點聚圖的二維聚類優(yōu)勢，來體現多區(qū)域視角下行業(yè)集聚狀態(tài);繼而引入熵原理構建系統(tǒng)狀態(tài)判別模型，劃分時間段，通過計算各期熵值來刻畫行業(yè)集聚演化特征，克服了現有研究方法過于主觀或無數據支撐的不足。實證結論表明：“東北、大西北和東部沿海、南部沿?！彼膫€區(qū)域，存在一體化趨勢;“非日常生活消費品、公用事業(yè)和信息技術”三個行業(yè)，存在集聚效應，雖整體趨向穩(wěn)定，但長期波動明顯。

因此，本文提出如下政策建議：第一，建立區(qū)域化資本市場。各區(qū)域上市公司流動性和收益率兩極分化，大西北、大西南和東北發(fā)展程度遠低于東部和東部沿海，說明資本形成能力存在巨大差異。因此，政府應為落后地區(qū)建立區(qū)域化資本市場，如，設立產權交易場所、設立產權交易場所、風險投資進出平臺等，提高區(qū)域經濟協(xié)同程度;第二，關注區(qū)域間社會各項事業(yè)平衡發(fā)展。二維平面點聚圖中，醫(yī)療保健業(yè)表現孤立，公用事業(yè)則截然相反，表明社會事業(yè)發(fā)展不平衡，這是由部分地方政府長期關注不夠或投入不足所導致。因此，政府應優(yōu)化財政支出結構，適當提高轉移支付規(guī)模的同時，對落后地區(qū)社會各項事業(yè)給予更多關注和投入，提高區(qū)域社會協(xié)同程度。第三，推動能源、原材料融入行業(yè)集聚圈。受通貨膨脹影響，我國勞動成本上升、能源和原材料價格上漲，導致產品成本升高，必然損害其他行業(yè)競爭力。因此，各地政府應完善行業(yè)間合作機制，實現行業(yè)和諧共贏，在更大范圍內促進區(qū)域協(xié)調發(fā)展。

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基金項目：國家自然科學基金項目（項目號：71273169）。

作者簡介：劉海龍（1955-），男，漢族，上海市人，上海交通大學安泰經濟與管理學院教授、博士生導師，研究方向為金融工程、風險管理與金融安全、投資策略;石玉山（1986-），男，漢族，天津市人，上海交通大學安泰經濟與管理學院博士生，研究方向為風險預警、市場微觀結構。

收稿日期：2014-11-21。