中国工业产业集群的辨识与评估

中国工业产业集群的辨识与评估

0空间集聚统计分析世界经济全球化程度不断增强，经济发展呈现出明显的区域化特征，工业组织日益成为获取国家和地区竞争优势的重要动力。近年来,我国各级政府十分重视产业集群的发展,将推动产业集群发展作为一项重要任务。国家“十二五”规划概要中明确提出:“各级地方政府应对面临的机遇、挑战及区域基本情况进行深入的调研分析。区域发展战略规划必须立足于本地区目前经济增长深层次问题,明确的区域定位和整体发展战略、明晰的产业组合及布局规划、找到牵引产业集群的切入点。”在此背景下,如何结合本地区的资源优势、产业优势及区位优势,找准产业集群发展的切入点,选择适合的产业集群重点培育,引导和推动产业集群健康成长,是我国各级政府面临的严峻问题,也是极为关键的技术性问题。国内外关于产业集群辨识与评估的研究很多,国外学者Haggett(1966)提出了区位熵法,并将其运用于区位分析中,来衡量要素的空间分布情况。Bergsman等(1972)首先采用因子分析法等多元统计方法计算了美国203个大都市区186个产业分布的相关系数,提取了58个公因子,辨识产业集群。Czamanski和Ablas(1979)、Feser和Bergman(1999)则在“投入—产出”模型的基础上采用主成分分析法对产业集群的识别进行了系统性分析,并详细描述了运用该方法识别产业集群的具体步骤。Krugman(1991)计算了美国三位码行业的空间基尼系数,对美国产业集群发展状况进行评估。Ellison和Glaeser(1997)指出,基尼系数大于零并不一定表明有集聚现象存在,他们对基尼系数进行了完善和改进,提出了空间集聚指数。在国外研究基础上,国内学者梁琦(2003)首先运用空间基尼系数法计算了中国工业的区位基尼系数,分析了产业集聚现象。吴学花、杨蕙馨(2004)运用空间基尼系数法对中国20个二位码制造业门类的集聚性进行了实证研究。李凯和李世杰(2004)借助区位熵法,分析了沈阳市装备业的集聚和发展状况,并深入分析了沈阳装备制造业集群网络结构和集群要素的链接状况。朱英明(2006)在Czamanski(1979)总结的产业集群识别框架的基础上,识别了中国国民经济中的产业集群,分析了产业的集群化特征,并提出了中国的产业发展应突出集群式的发展思路。张慧文(2010)采用主成分与因子分析法和聚类分析法对我国三大经济圈金融服务业集群水平进行了实证分析。罗勇和曹丽莉(2005)采用空间集聚指数法对中国20个制造业1993年、1997年、2002年、2003年的集聚程度进行了测定,并指出集聚程度的提高是主要的变动方向和发展趋势。杨洪焦等(2008)、谢里和罗能生(2009)、王家庭和张俊韬(2011)等也采用了空间集聚指数法对不同行业的集聚水平进行了动态测算。上述研究无疑为辨识、评估产业集群的发展状况提供了有价值的启示,但这些研究所关注的侧重点并不相同,其研究方法抓住的也只是产业集群的某些局部特征,如区位熵反映的是产业的专业化分工程度,因子分析法和聚类分析法等多元统计方法抓住的是产业间的相互依存关系,空间基尼系数和地理集中指数反映的是产业的地理集中程度特性,波特案例分析法反映的是产业集群内部的互动关系及特定产业的竞争力。本文认为,如果能够根据产业集群的概念、内涵及特征,构建一个全面、科学的框架模型对产业集群进行辨识与评估,从不同方面综合反映产业集群的发展状况及其演变趋势,既可以在分析产业集群局部特征时更具有针对性和目的性,又可以更全面地考虑其整体特征,从而使研究结论更具有说服力,这种研究无论在理论上还是实践中都是十分有意义的。1理论模型1.1“三维度坐标系”概念框架产业集群是在某一特定领域(通常以一个主导产业为主)中,大量产业联系密切的企业以及相关支撑机构在空间上集聚,并形成强劲、持续竞争优势的现象。按照这一概念和内涵,产业是否具备一定的集聚度,产业联系是否密切、产业是否具有竞争优势是辨识与评估产业集群最主要的内容。首先,产业集聚是产业集群形成和发展的基础,区域内相关企业在空间的集聚,可以共享基础设施、降低交易成本、促进知识技术外溢、促进专业化分工和鼓励竞争,进而实现企业规模经济效益。其次,产业集群的形成还必须以区域内相关企业的相互联系、相互依赖和共同促进为前提,企业间及企业与其他机构之间的分工合作、资源及技术的整合和良好的交流氛围有利于企业互动式学习、知识扩散和技术创新活动,如果有的产业仅仅是集聚在一起,相互之间却没有联系,就不能形成产业集群。再次,竞争优势是产业集群存在和发展的根本保障,当一个地区某产业具备较高的集聚度和关联度后,便成为处在集群“孵化期”的“准集群”,“准集群”内的相关企业通过准集群内部的竞争合作来降低成本、提高效率、刺激创新,最终形成准集群以外其他企业所无法比拟的强劲的竞争优势。因此,产业集群可概括为三个基本特征,即产业集聚特征、产业关联特征和竞争优势特征,而各个特征可视为辨识与评估产业集群的不同侧面,根据这三个特征,本文构建了一个产业集群辨识与评估的“三维度坐标系”概念框架(见图1),并在对此概念框架阐释的基础上,进一步探讨产业集群辨识与评估的定量化方法。根据图1,产业集群辨识与评估的概念框架被划分为三个维度,即产业集聚维度、产业关联维度和竞争优势维度,对应产业集群的三个特征,并按照三个维度的不同组合方式将其划分为八个区域。区域Ⅰ靠近三个维度的最低点,表现为产业集聚程度、关联程度和竞争能力都很低;区域Ⅱ表现为产业集聚程度较高,但关联程度和竞争能力较低;区域Ⅲ表现为产业竞争能力较高,但集聚程度和关联程度较低;区域Ⅳ表现为产业集聚程度和竞争能力较高,但关联程度较低;区域Ⅴ表现为产业关联程度较高,但集聚程度和竞争能力较低;区域Ⅵ表现为产业集聚程度和关联程度较高,但竞争能力较低;区域Ⅶ表现为产业关联程度和竞争能力较高,但集聚程度较低;区域Ⅷ靠近三个维度的最高点,表现为产业集聚程度、关联程度和竞争能力都很高。以上区域代表了产业集群的不同类型,这八个区域可归纳为3个等级。等级1:即“三维度坐标系”概念框架中区域Ⅷ,表示产业的集聚能力、关联能力和竞争能力都很高,已经具有了较强的集群效应。等级2:即“三维度坐标系”概念框架中区域Ⅵ,表示产业具有较高的集聚能力和关联能力,但尚未形成较高的竞争能力,集群效应不明显。等级3:即“三维度坐标系”概念框架中除区域Ⅷ和区域Ⅵ之外的其他区域,表示产业的集聚能力或关联能力较低,尚未形成产业集群。通过对“三维度坐标系”概念框架的描述,已从理论上界定了产业集群辨识、评估的区域,但要在实际操作中定量化、直接精确地衡量产业在框架中的位置,需要对三个维度作进一步解释。维度一:产业集聚产业集聚是指同一产业在某个特定地理区域内高度集中,产业资本要素在空间范围内不断汇聚的一个过程。地理集中指数是衡量产业集聚程度的有效指标,由Ellison和Glaeser(1997)首先提出,假设某一经济体的某一产业内有N个企业,且将该经济体划分为M个地理区域,这N个企业分布于M个区域之中,则地理集中指数的算式为:式中:γ是产业的地理集中指数;G是产业的空间基尼系数;H是产业的赫芬达尔—赫希曼指数;Zk表示第k个企业的市场占有率;xi表示i地区总规模(产值或从业人数)占整个经济体的比重。从式(1)可知,地理集中指数计算需使用企业层面数据来计算赫芬达尔系数,但目前尚无法从现有公开数据中得到每个行业所包含企业的详细数据,也就无法直接使用该方法。鉴于此,本文对地理集中指数做如下修正:假设对于区域i中某产业的所有企业规模都相同,即从业人员数量相同。则修正后的地理集中指数表示为:式中:是修正的地理集中指数;M表示地区个数;N表示某产业在全国的企业单位数;xi表示i地区从业人数占全国全部从业人数的比重;si表示i地区某产业从业人数占该产业在全国全部从业人数的比重;lk表示以就业人数为标准计算的企业规模分布。维度二:产业关联产业关联是指一个产业的生产、产值、技术等方面的变化引起它的前向关联关系和后向关联关系对其他产业部门产生直接和间接的影响。分析产业的关联性,经典的方法是利用投入产出表,计算影响力系数、感应度系数和波及效果系数等测度指标。其中,影响力系数是反映国民经济某一部门增加一个单位最终产品时,对国民经济各部门所产生的生产需求波及程度。常用来分析产业部门的后向关联度,即该部门对其他部门的拉动作用。感应度系数是反映国民经济各部门均增加一个最终单位使用时,某一部门由此而受到的需求感应程度。常用来分析产业部门的前向关联度,即其他部门对该部门的推动作用。而波及效果系数是影响力系数和感应度系数综合在一起的指标,其目的是为了便于得到产业关联度的直观结果。由于研究目的的需要,本文采用波及效果系数分析产业的关联程度,其算式为:式中:J是产业的波及效果系数;Fj是产业的影响力系数;Ei是产业的感应度系数;是列昂惕夫逆矩阵(即完全消耗系数矩阵加上单位矩阵);是完全供给系数矩阵(即完全分配系数矩阵加上单位矩阵)(1)。波及效果系数大于1或小于1,表示该产业与其他产业的关联程度在全部产业中居于平均水平以上或以下。维度三:竞争优势竞争优势是相较于竞争对手拥有的可持续性优势,是比较优势的最终转化。因此,评价竞争优势可采用比较资本产出率和比较劳动生产率等指标。其中,比较资本产出率衡量的是一个区域某产业的单位资本产出能力相对于该区域内其他产业单位资本产出能力的大小,体现了该产业资本配置的效率及其竞争优势的强弱。而比较劳动生产率衡量的是一个区域某产业的单位劳动生产能力相对于该区域内其他产业单位劳动产出能力的大小,反映了产业技术水平的高低和对人力资源的需求状况。从本文所选择的研究样本来看,资本相对劳动力而言,在推动产业发展过程中起到了更为重要的作用(2),以比较资本产出率作为评价指标,其算式为:式中:是i地区j产业的比较资本产出率;Pij是i地区j产业的总产值或增加值;Kij是i地区j产业的资产总额;Pi是i地区的总产值;Ki是i地区的资产总额。比较资本产出率表示该产业的资本产出率大于区内平均资本产出率,竞争能力较强,反之V-Iij--<1则表示该产业的资本产出率小于区内平均资本产出率,竞争能力较弱。1.2产业集群内部的产业联系通过对“三维度坐标系”概念框架和评估模型的阐述,已经可以定量化地测算出产业集群的集群效应,但集群的产业链演变情况还需结合投入产出分析方法作进一步的分析。根据价值型投入产出表所建立的行向数量关系和列向数量关系,可得如下算式:式中:X为总产品列向量;XT为X的转置;Y为最终产品列向量;YT为Y的转置;A为直接消耗系数矩阵,其系数aij表示j部门的单位产出对i部门产品的直接消耗量,称为直接消耗系数;H为直接分配系数矩阵,其系数hij表示i部门单位产出直接分配给j部门的数量,称为直接分配系数。对式(5)和式(6)移项后求逆后得:从而求出:式中:L=(I-A)-1为列昂惕夫(Leontief)逆矩阵,由列昂惕夫逆矩阵可求出完全消耗系数矩阵B,其系数bij表示j部门的单位产出对i部门产品的完全消耗量,称为完全消耗系数。G=(I-H)-1为高氏(Ghosh)逆矩阵,由高氏逆矩阵可求出完全分配系数矩阵W,其系数wij表示i部门单位产出直接与全部间接分配给j部门的数量,称为完全分配系数。结合直接消耗系数矩阵、列昂惕夫逆矩阵、完全消耗系数矩阵、直接分配系数矩阵、高氏逆矩阵和完全分配系数矩阵来分析产业集群内部的产业联系,具体步骤如下:(1)计算指标系数。以1992—2010年全国42部门投入产出表中的基本流量表为母表,计算出直接消耗系数矩阵A,列昂惕夫逆矩阵L,完全消耗系数矩阵B,直接分配系数矩阵H,高氏逆矩阵G和完全分配系数矩阵W的具体数值。(2)识别产业集群内部的后向关联产业。第i产业被认为是第j产业(产业集群主导产业)的后向关联产业,当且仅当aij>a0且bij>b0。(3)识别产业集群内部的前向关联产业。第k产业被认为是第j产业(产业集群主导产业)的前向关联产业,当且仅当hjk>h0且wjk>w0。(4)后向、前向关联产业识别结束。2中国工业集团的识别和评估2.1典型行业的分类标准本文的研究期限为1992—2010年,数据来源于历年的《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》和《中国投入产出表》,但因《中国投入产出表》的部门分类与现行《国民经济行业分类》有所不同,以及国家统计局对《国民经济行业分类》国家标准的两次修订使得历年《中国工业经济统计年鉴》的统计标准也存在一定差异(1)。为了保持统计口径的一致性,本文选择了16个行业作为研究样本,这16个行业均为典型的资源、资金或技术密集型产业,其分类标准在历年修订的《国民经济行业分类》中基本没有改变,或可以通过合并处理进行计算和比较。本文选择的16个行业分别为炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、金属矿采选业、食品制造及烟草加工业、纺织业、造纸及纸制品业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、金属冶炼及压延加工业、金属制品业、通用、专用设备制造业、交通运输设备制造业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化、办公用机械制造业、电力、热力的生产和供应业。2.2中国集聚类工业企业集聚度高,集聚程度低根据修正的地理集中指数算式,可以计算出1992—2010年中国16个二位码工业行业的集聚系数(见表1),并按照Ellison和Glaeser(1997)的标准,进一步对其集聚度的类型进行划分和统计,考察其演变趋势。根据表1中的产业集聚系数计算结果,本文得出如下几个方面的结论。(1)中国工业行业集聚度总体不高,专业化水平还有待提高。1992—2010年间,中国工业行业集聚度系数的算数平均数和中位数大约均在0.02和0.05之间。按照EG划分标准属于低度集中。16个行业中,2010年有6个行业的集聚度系数超过了0.05,属于高度集聚行业,占行业总数的37.5%;有5个行业的集聚度系数在0.02和0.05之间,属于低度集聚行业,占行业总数的31.25%;有5个行业的集聚度系数低于0.02,基本不存在集聚现象,占行业总数的31.25%。由此可以看出,中国工业在空间分布上整体呈现出“大分散、小集聚”的特征,即大多数行业空间分布比较分散,小部分行业空间分布表现出明显的集聚性。(2)集聚程度较高的行业主要包括石油和天然气开采业、纺织业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、金属制品业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业。这些行业大多是资源密集型或技术密集型的产业,这验证了传统经济地理学中的自然资源和地理区位优势更容易导致产业聚集的论断,也在一定程度上支持了新经济地理学中关于技术和知识溢出导致规模报酬递增从而促进集聚的观点。但属于劳动密集型传统制造业的纺织业在中国也存在高集聚度现象,这用传统经济地理学理论很难解释,本研究从新经济地理学中似乎可以找到一些理论依据,如劳动力市场共享、中间产品投入和交通运输条件等因素都可以导致纺织业形成集聚优势。(3)集聚程度较低的行业主要包括煤炭开采和洗选业、金属矿采选业、造纸及纸制品业、通用、专用设备制造业和交通运输设备制造业,而食品制造业及烟草加工业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、金属冶炼及压延加工业和电力、热力的生产和供应业基本不存在集聚现象。这些行业中,煤炭开采和洗选业2010年集聚系数为0.046,虽然略低于0.05,未达到高度集聚标准,但1992—2010年间,其集聚系数同比均远高于其他行业,具有一定的集聚特征。其他行业均为地域特征不明显的原材料工业(金属矿采选业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、金属冶炼及压延加工业),或者关系国计民生的基础性行业(造纸及纸制品业、通用、专用设备制造业、交通运输设备制造业、食品制造业及烟草加工业和电力、热力的生产和供应业),在全国范围内分布广泛,集聚程度相对较低。(4)中国工业行业集聚度总体上呈震荡上升的趋势。中国工业行业集聚度的算术平均值从1992年的0.021增加到2010年的0.044,中位数从0.018增加到0.029,总体上呈震荡上升的趋势。这种数值的变化趋势表明了1992—2010年间中国工业同时受到集聚和扩散两种效应的影响,在2007年之前,中国工业还没有实现规模经济,集聚效应占据主导地位,集聚度逐渐提高。同时在这一过程中,扩散效应也随之逐渐凸显,并随着集聚度的提高而加强,进而超过集聚效应,使得产业集聚度在短期内被降低。但从长期来说,扩散效应的发挥是为了更好的集聚,通过扩散效应,产业集聚区的实力得到增强,集聚效应也随之增强。因此在1992—2010年间,由于集聚和扩散两种效应的共同作用,中国工业行业集聚度总体上仍呈上升的趋势。从16个二位码行业来看,金属矿采选业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、非金属矿物制品业和金属冶炼及压延加工业的集聚度系数年均增长率为负值,其余12个行业的集聚度系数年均增长率为正值。增幅较大的行业为石油和天然气开采业、造纸及纸制品业、金属制品业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化、办公用机械制造业和纺织业,其年均增长率均大于5%,这5个行业在近20年的发展中集聚效应占据了主导地位。而金属冶炼及压延加工业的年均下降率达6.03%,该行业在近20年的发展中扩散效应占据了主导地位。2.3低关联度行业分布情况比较了产业集聚水平后,有必要进一步对产业的关联程度进行剖析,借此从一个侧面反映各行业对其他行业的关联作用。通过历年中国投入产出表,计算各行业的影响力系数和感应度系数,进而求出波及效果系数(见表2),得到如下三个方面的结论。(1)中国工业行业的关联程度较高。1992—2010年间,中国工业行业波及效果系数的算数平均数和中位数均大于1,说明这16个行业的整体关联度超过了国民经济的平均水平。在16个行业中,2010年有14个行业的波及效果系数超过了1,属于高关联度行业,占行业总数的87.5%;有2个行业的波及效果系数低于1,属于低关联度行业,占行业总数的12.5%;由此可见,虽然不同行业具有各自不同的行业特征,但整体上与其他行业的关联度还是很高的,在国民经济中占据很重要的地位。(2)16个二位码行业中,资源开采和能源加工类产业的影响力系数相对较低,而感应度系数较高(1)。如石油和天然气开采业及煤炭开采和洗选业2010年的影响力系数分别为0.7747和0.8763,排在倒数第一、二位,石油加工、炼焦及核燃料加工业和电力、热力的生产和供应业2010年的影响力系数也均相对较小,但这4个行业2010年的感应度系数却排在前四位,说明这些行业属于感应波及型部门,主要是为其他部门提供中间消耗产品或服务,对其他部门的支撑作用较大,具有基础产业的性质。交通运输设备制造业和通信设备、计算机及其他电子设备制造业2010年的影响力系数相对较高,分别为1.3916和1.3107,但感应度系数却很低,分别为0.7284和0.9338,说明这些行业属于影响波及型部门,对其他部门诱发作用较大,影响和带动能力较强,同时其产品主要作为消费资料或最终产品使用,因而感应程度较低,若增大该部门的投资、消费或出口量,就会起到刺激生产的作用。(3)中国工业行业关联能力不断增强。中国工业行业波及效果系数的算术平均值从1992年的1.1172增加到2010年的1.2375,中位数从1.1011增加到1.2143,总体上均呈稳步上升的趋势。从16个二位码行业来看,除了纺织业、金属冶炼及压延加工业和交通运输设备制造业的波及效果系数在1992—2010年间分别下降了0.3492%、0.3035%和0.3581%外,其他13个行业的波及效果系数年均增长率也均为正值,这说明中国工业行业关联能力在近20年内不断增强,与其他行业的关联程度也在不断提高。2.4中国工业、工业行业比较资本运作效率比较从比较优势的角度分析中国工业行业,有助于了解不同行业的实际发展水平,并针对不同行业制定不同的政策,实现差别化发展。根据比较资本产出率的计算结果(见表3),可得到如下三个方面的结论。(1)比较资本产出率较高的行业主要包括食品制造及烟草加工业、纺织业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、金属冶炼及压延加工业、金属制品业、通用、专用设备制造业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业和仪器仪表及文化办公用机械制造业,这些行业在2010年的比较资本产出率均大于1,在资本运作效率方面均超过了全国平均水平,具有较强的比较优势。其中,石油加工、炼焦及核燃料加工业、金属制品业、纺织业和通信设备、计算机及其他电子设备制造业的比较资本产出率分别为1.5837,1.2989,1.2876和1.2368,排在前四位,这些行业都属于位于产业链下游的资源密集型产业或技术密集型产业,其产品附加值较高,竞争优势较明显。(2)比较资本产出率较低的行业主要包括煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、金属矿采选业、造纸及纸制品业、交通运输设备制造业和电力、热力的生产和供应业,这些行业在2010年的比较资本产出率均小于1,在资本运作效率方面均低于了全国平均水平,属于比较劣势行业。其中,电力、热力的生产和供应业的比较资本产出率仅为0.4485,排在倒数第一位,该行业的资本总量在16个行业中最大,占全国的12.9411%,而其工业总产值仅占全国的5.8047%,可见该行业较大的资本总量并未实现较高的产值。三大采掘业石油和天然气开采业、煤炭开采和洗选业、金属矿采选业的比较资本产出率分别为0.5043,0.6267和0.9170,排在倒数二、三、四位。这些行业都属于位于产业链上游的资源开采型产业,资本的投入产出效率很低。(3)中国工业行业比较资本产出率接近于全国平均水平,并呈增长的趋势。1992—2007年间,中国工业行业比较资本产出率的算数平均数和中位数均接近于1,说明中国工业在资本运作效率方面与全国平均水平大致相当,并没有明显的比较优势。中国工业行业比较资本产出率的算术平均值从1992年的0.9830增加到2010年的1.0098,中位数从0.9807增加到1.1948,反映了这16个行业的资本运作效率整体上呈稳步上升的趋势。从16个二位码行业来看,比较资本产出率在近20年内呈上升趋势的是煤炭开采和洗选业、金属矿采选业、纺织业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、金属制品业、通用、专用设备制造业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业,其余7个行业的比较资本产出率在近20年内呈下降趋势。2.5以促进双创投资企业为代表的资源开采类产业集群竞争明显不足,对集聚度和关联度不断提高,但相对优势难以体现通过对中国工业产业集群中产业集聚、产业关联和竞争优势三个维度的计算,可以进一步归纳出以下三点结论。(1)中国工业产业集群目前正处在成长和发展的阶段。在1992年,中国16个工业行业中,只有石油加工、炼焦及核燃料加工业这一个行业处在“三维度坐标系”概念框架中的区域Ⅰ,具有了较强的集群效应;到1997年,通信设备、计算机及其他电子设备制造业的集群效应较强;到2002年,“三维度坐标系”概念框架中的区域Ⅰ中又增加了石油加工、炼焦及核燃料加工业、金属制品业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业;到2007年,增加了纺织业,但受2007—2009年美国金融危机影响,纺织业的波及效果系数在2010年下降到了0.9958,该行业2010年又回落到了“三维度坐标系”概念框架中的未形成产业集群行列(等级3)。(2)以煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业为代表的资源开采类产业近年来集聚度、关联度不断提升,但比较优势却明显不足。如煤炭开采和洗选业的集聚度从1992年的0.284增加到2010年的0.0457,关联度从1992年的1.1145增加到2010年的1.3480,石油和天然气开采业的集聚度从1992年的0.0032增加到2010年的0.0555,关联度从1992年的1.2298增加到2010年的1.8253,但这两个行业的比较优势评价值却长期在低位徘徊。因此,这两个行业近年来虽然在部分年份(2007年、2010年)具有较高的集聚度系数和波及效果系数,但比较资本产出率却较低,仅处在“三维度坐标系”概念框架中的区域Ⅵ,集群效应不明显。(3)中国大部分行业尚未形成产业集群,计算结果表明,1992—2010年间,中国大部分行业的集聚度、关联度均在不断增强,行业发展较快,但总体来说,除石油加工、金属制品和通信电子等行业外,其他大部分行业的集聚度系数或波及效果系数仍然较低,处在“三维度坐标系”概念框架中区域Ⅷ和区域Ⅵ以外的其他区域,在全国范围内尚未形成产业集群,这些行业可看作正处于产业集群的萌芽阶段,未来还需进一步引导发展。3从产业集群关联产业的数量看为进一步考察产业集群的产业链演变过程,本文将结合投入产出分析方法,对中国现已形成的产业集群,即石油加工、炼焦及核燃料加工业、金属制品业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业与仪器仪表及文化、办公用机械制造业四大产业集群和石油和天然气开采业“准集群”的前、后向关联产业做进一步的分析。对产业集群的产业链分析是以中国42个部门投入产出表中的基本流量表为母表,利用MATLAB软件计算出直接消耗系数矩阵、列昂惕夫逆矩阵、完全消耗系数矩阵、直接分配系数矩阵、高氏逆矩阵和完全分配系数矩阵。在对数据进行多次分析和试验后,认为直接消耗系数大于a0=0.01和完全消耗系数大于b0=0.06,可以表明产业之间有显著的后向关联关系,直接分配系数大于h0=0.01且完全分配系数大于w0=0.06,可以表明产业之间有显著的前向关联关系。根据式(5)~式(10),分别计算出中国42个部门1992—2010年的直接消耗系数矩阵、列昂惕夫逆矩阵、完全消耗系数矩阵、直接分配系数矩阵、高氏逆矩阵和完全分配系数矩阵,进而按照文中所界定的集群关联产业选择标准,选择出中国工业产业集群和“准集群”的后向关联产业和前向关联产业(见表4)。通过对中国工业产业集群的产业链分析,得出如下结论。(1)中国工业产业集群和“准集群”内的产业联系逐渐增加,关联产业数量总体上呈增长的趋势。如石油加工、炼焦及核燃料加工业产业集群内部关联产业数量从1992年的5个增加到2010年的17个;通信设备、计算机及其他电子设备制造业产业集群关联产业数量从1992年的6个增加到2010年的15个;仪器仪表及文化办公用机械制造业产业集群内部的关联产业数量从1992年的6个增加到2010年的20个;金属制品业产业集群内部的关联产业数量从1992年的8个增加到2010年的17个。这表明,中国工业产业集群正由过去简单、单向、线性发展的“产业链”模式,逐步演变到目前复杂、双向、交织融汇的“产业网”模式,这一模式将更加有利于产业之间的优势互补、合作双赢,从而进一步促进产业集群的形成和发展。(2)中国工业产业集群或“准集群”存在着一些联系密切、既为后向关联又为前向关联的产业,这些产业是石油和天然气开采业“准集群”的石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学工业、电力、热力的生产和供应业;石油加工、炼焦及核燃料加工业产业集群的煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、化学工业、通用、专用设备制造业、电力、热力的生产和供应业、交通运输及仓储业;通信设备、计算机及其他电子设备制造业产业集群的通用、专用设备制造业和电气机械及器材制造业;金属制品业产业集群的金属冶炼及压延加工业、通用、专用设备制造业。(3)不同产业集群或“准集群”之间还存在着一些交叉的后向或前向关联产业,例如,石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学工业、金属冶炼及压延加工业、金属制品业、通用及专用设备制造业、电气机械及器材制造业、电力、热力的生产和供应业、交通运输及仓储业、批发和零售业都与上述2个或2个以上的产业集群或“准集群”具有后向关联关系;金属矿采选业、非金属矿及其他矿采选业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学工业、非金属矿物制品业、金属冶炼及压延加工业、通用及专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电力、热力的生产和供应业、建筑业、交通运输及仓储业、批发和零售业、租赁和商务服务业等都与上述2个或2个以上的产业集群或“准集群”具有前向关联关系。4结论和政策建议4.1产业集群发展的整体特征通过对产业集聚、产业关联和竞争优势三个维度的实证结果分析,可以进一步归纳出以下几点结论。(1)中国2010年已形成了石油加工、炼焦及核燃料加工业、金属制品业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业四大产业集群,这四个行业的集聚度系数、波及效果系数和比较资本产出率都很高,处在“三维度坐标系”概念框架中的区域Ⅰ,已经具有了较强的集群效应。(2)石油和天然气开采业具有较高的集聚度系数和波及效果系数,但比较资本产出率较低,处