產(chǎn)業(yè)空間集聚水平測度的模型運用與比較

王歡芳，李 密，賓 厚

（湖南工業(yè)大學(xué) 商學(xué)院，湖南 株洲 410028）

0 引言

產(chǎn)業(yè)空間集聚的研究最早可追溯到Alfred Weber（1909）和Mashall（1920）時期，而產(chǎn)業(yè)空間集聚進(jìn)入主流經(jīng)濟(jì)學(xué)家的研究視野是在以Krugman（1991）為代表的新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)時期。產(chǎn)業(yè)空間集聚是產(chǎn)業(yè)資本要素在空間分布中匯聚的形態(tài)，是產(chǎn)業(yè)空間分布的高度集中。國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究表明，受市場化、生產(chǎn)要素、產(chǎn)業(yè)聯(lián)動、經(jīng)濟(jì)收益等因素的影響，產(chǎn)業(yè)空間集聚過程中的規(guī)模效應(yīng)、溢出效應(yīng)不僅能夠提供專業(yè)技能的勞動市場，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈條上下游企業(yè)集聚，還能為產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)中的相關(guān)企業(yè)帶來技術(shù)進(jìn)步、生產(chǎn)區(qū)位最優(yōu)、利潤區(qū)位最大化。越來越多的學(xué)者開始注重產(chǎn)業(yè)集聚的形成機(jī)理以及產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益，而前提是要厘清關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚的基本問題：產(chǎn)業(yè)空間集聚的程度如何？哪些產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)空間集聚？空間集聚是偶然出現(xiàn)還是非隨機(jī)出現(xiàn)？學(xué)術(shù)界對產(chǎn)業(yè)空間集聚水平如何進(jìn)行正確測度作了深入研究，而產(chǎn)業(yè)空間集聚測度方法亦逐漸成為產(chǎn)業(yè)集聚理論研究的一個重要領(lǐng)域。

隨著空間集聚研究的不斷深入，不同的空間集聚測度方法被學(xué)者們提出，并實證運用到某一個產(chǎn)業(yè)的空間集聚水平的測度。由于產(chǎn)業(yè)空間集聚測度方法的構(gòu)建原理和使用條件不同，其研究僅限于產(chǎn)業(yè)空間集聚的某個方面，而產(chǎn)業(yè)空間集聚的特點卻復(fù)雜多變，導(dǎo)致研究者盲目趨同而產(chǎn)生空間集聚測度方法的誤用或濫用?？臻g集聚測度方法對產(chǎn)業(yè)空間集聚的實證分析，既受研究對象的影響，也受數(shù)據(jù)可獲性和計算處理能力的影響。目前，尚未發(fā)現(xiàn)哪個方法對產(chǎn)業(yè)空間集聚的測度是完全理想的，但也并不是越復(fù)雜的方法其測度結(jié)果就越精準(zhǔn)。那么如何正確選擇恰當(dāng)?shù)臏y度方法是研究產(chǎn)業(yè)空間集聚必須面對的問題，本文選取具有代表性的產(chǎn)業(yè)空間集聚測度方法進(jìn)行分析、比較，對于正確選擇和應(yīng)用這些方法具有重要意義。

1 方法介紹

通過對國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)空間集聚水平測度的文獻(xiàn)梳理，發(fā)現(xiàn)區(qū)位熵指數(shù)、行業(yè)集中度、赫芬達(dá)爾指數(shù)、空間基尼系數(shù)和EG指數(shù)等測算方法能夠反映產(chǎn)業(yè)空間集聚程度，是國內(nèi)外學(xué)者研究產(chǎn)業(yè)集聚程度的常用方法，也是具有代表性的測度方法。

1.1 區(qū)位熵

哈蓋特（P.haggett）提出的區(qū)位熵(LQ,Location Quotient)是衡量區(qū)域要素的空間分布情況的專門化率，是反映某一產(chǎn)業(yè)部門專業(yè)化程度較為有價值的指標(biāo)。一般以就業(yè)人數(shù)、工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)增加值、企業(yè)數(shù)作為測量指標(biāo)。函數(shù)表達(dá)式為：

式（1）中LQij表示 j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵LQij的值越高，該地區(qū)該產(chǎn)業(yè)的集聚程度就越高；Xij表示 j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出指標(biāo)表示在全國范圍內(nèi)所有地區(qū)的產(chǎn)出指標(biāo)表示全國范圍所有地區(qū)上一級產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出指標(biāo)。LQij＞1，表示 j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)高度集聚；LQij=1，表示 j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)集聚程度一般；LQij＜1，表示 j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)相對較少，產(chǎn)業(yè)集聚程度低。區(qū)位熵在產(chǎn)業(yè)層面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)資料獲取容易、計算方法簡單易行、分析比較直觀，并能較好地反映地區(qū)層面產(chǎn)業(yè)的集聚水平。但區(qū)位熵沒有考慮企業(yè)規(guī)模因素的影響，無法判斷區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異性，可能造成某地區(qū)該產(chǎn)業(yè)空間集聚不顯著，但區(qū)位熵指數(shù)較高的現(xiàn)象。

1.2 行業(yè)集中度

行業(yè)集中度是從市場集中度演變過來的行業(yè)集聚測算方法，是以產(chǎn)業(yè)中體量最大的前n個企業(yè)和整個行業(yè)或市場份額的比值，一般以銷售額、資產(chǎn)總值、生產(chǎn)量、員工人數(shù)等為測算指標(biāo)，函數(shù)表達(dá)式為：

式（2）中Xi表示該產(chǎn)業(yè)中第i個企業(yè)的企業(yè)規(guī)模，n表示該產(chǎn)業(yè)中規(guī)模最大的企業(yè)數(shù)量，N表示該產(chǎn)業(yè)在全國的全部企業(yè)總數(shù)，行業(yè)集中度由CRn值決定，CRn值越大則產(chǎn)業(yè)越集中，否則反之。行業(yè)集中度測度方法簡便易行，是衡量產(chǎn)業(yè)集聚水平常用的指標(biāo)之一，能夠較好地從市場維度反映產(chǎn)業(yè)集聚水平，而地理維度上的產(chǎn)業(yè)集聚水平則無法體現(xiàn)。且行業(yè)集中度大小受n取值的影響，而n的取值沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也就是說CRn值的高低并不一定能夠反映該產(chǎn)業(yè)在某區(qū)域呈現(xiàn)出了空間維度上的集聚或分散。

1.3 赫芬達(dá)爾指數(shù)

曾用于衡量市場結(jié)構(gòu)的赫芬達(dá)爾指數(shù)，也是產(chǎn)業(yè)空間集聚水平測度中使用頻率較高的方法之一，以某產(chǎn)業(yè)中所有企業(yè)的市場份額的平方和為測算指標(biāo)，其函數(shù)表達(dá)式為：

式（3）中Xi表示該產(chǎn)業(yè)中第i個企業(yè)的市場規(guī)模,X表示該產(chǎn)業(yè)總的市場規(guī)模，N表示該產(chǎn)業(yè)內(nèi)的企業(yè)數(shù)，Zi表示被測企業(yè)市場份額權(quán)數(shù)。H值越大說明該產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)分布越集中，產(chǎn)業(yè)越存在集聚現(xiàn)象。赫芬達(dá)爾指數(shù)將企業(yè)總數(shù)和市場規(guī)模等影響因素納入公式，在一定程度上彌補了行業(yè)集中度的不足，提高了產(chǎn)業(yè)空間集聚水平測度的準(zhǔn)確性。但其要求全面的相關(guān)企業(yè)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，且大企業(yè)市場份額變化顯著影響H值，而小企業(yè)的變化對H值影響不大，與行業(yè)集中度相同的是不能反映地理空間維度上的產(chǎn)業(yè)集聚水平。

1.4 空間基尼系數(shù)

空間基尼系數(shù)是以基尼系數(shù)為指標(biāo)衡量產(chǎn)業(yè)地理空間集聚水平的常用指標(biāo)，其主要用于反映產(chǎn)業(yè)的空間分布均衡性，一般以就業(yè)人數(shù)、工業(yè)產(chǎn)值、增加值為測算指標(biāo)，其函數(shù)表達(dá)式為：

式（4）中G表示空間基尼系數(shù)，Si表示i地區(qū)某產(chǎn)業(yè)的規(guī)模占全國該產(chǎn)業(yè)總規(guī)模的比重，Xi表示i地區(qū)所有行業(yè)的規(guī)模占全國所有行業(yè)的比重,N為全國地區(qū)的總數(shù)。其中，G的取值在0和1之間，G值越接近于1，則產(chǎn)業(yè)集聚程度越高，G值越接近于0，則產(chǎn)業(yè)分布越均衡?？臻g基尼系數(shù)雖考慮了不同地區(qū)地理單元面積大小的差異對產(chǎn)業(yè)集中度的影響，在一定程度上彌補了赫芬達(dá)爾指數(shù)的不足，但是空間基尼系數(shù)未能將企業(yè)規(guī)模和地理區(qū)域等因素的差異性列入其中加以考慮，可能會導(dǎo)致不同產(chǎn)業(yè)空間集聚水平的對比會產(chǎn)生誤差，因此，空間基尼數(shù)大于零并不一定存在集聚現(xiàn)象。

1.5 EG系數(shù)

EG指數(shù)是在空間基尼系數(shù)基礎(chǔ)上加入赫芬達(dá)爾指數(shù)消除虛假集聚成分進(jìn)行的改進(jìn)，EG系數(shù)是綜合考慮企業(yè)規(guī)模和區(qū)域差異等因素對產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響，其函數(shù)表達(dá)式為：

式（5）中Gi為空間基尼系數(shù)，N是研究的區(qū)域個數(shù)；Sij是 j地區(qū)的i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)占全國該產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)出指標(biāo)的比重，xj是該地區(qū)產(chǎn)出指標(biāo)占全國總產(chǎn)出指標(biāo)的比重。Hi是產(chǎn)業(yè)i的赫芬達(dá)爾系數(shù)，反映了企業(yè)規(guī)模的分布情況，M為產(chǎn)業(yè)內(nèi)的企業(yè)個數(shù)，Zk是產(chǎn)業(yè)i中k個企業(yè)的產(chǎn)出指標(biāo)占產(chǎn)業(yè)i總產(chǎn)出指標(biāo)的比例。ri＞0.05表示該地區(qū)的該產(chǎn)業(yè)存在高度集聚，ri＜0.02則表示該地區(qū)的該產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象不明顯。EG指數(shù)的優(yōu)勢在于能進(jìn)行跨產(chǎn)業(yè)、跨區(qū)域、跨時間比較，且不受產(chǎn)業(yè)規(guī)模、空間分布的影響。但是EG指數(shù)需要精準(zhǔn)到企業(yè)層面的數(shù)據(jù)，這也成為大部分研究無法運用EG指數(shù)對產(chǎn)業(yè)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)集聚水平測算的最重要的障礙。

2 基于五種統(tǒng)計方法的產(chǎn)業(yè)空間集聚水平測度

產(chǎn)業(yè)集聚測度方法作為產(chǎn)業(yè)集聚理論研究的重要研究領(lǐng)域，很多學(xué)者選擇不同的測度方法針對某個具體產(chǎn)業(yè)的空間集聚水平進(jìn)行了研究。包裝產(chǎn)業(yè)是我國基礎(chǔ)關(guān)聯(lián)性產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展不僅受資源稟賦的制約，而且受其從屬地位的影響，而其在產(chǎn)業(yè)空間集聚方面的研究卻鮮有關(guān)注。因此，本文以包裝產(chǎn)業(yè)為研究樣本，選取2010—2015年我國31個省、市、自治區(qū)作為測度單元，并按照國家統(tǒng)計局公布的東西中部和東北地區(qū)劃分方法，將我國31個省市劃分為四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域，所選取的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《國泰安數(shù)據(jù)庫》、《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》、《中國包裝統(tǒng)計年鑒》以及中國包裝聯(lián)合會成員企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，運用區(qū)位熵、行業(yè)集中度、赫芬達(dá)爾指數(shù)、空間基尼系數(shù)、EG系數(shù)這五種產(chǎn)業(yè)集聚測度方法分別測度包裝產(chǎn)業(yè)空間集聚水平。

2.1 區(qū)位熵的測算結(jié)果

根據(jù)區(qū)位熵的函數(shù)表達(dá)式，選擇從業(yè)人數(shù)計算產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵，在一定程度上能夠反映該產(chǎn)業(yè)的勞動力密集度，大致體現(xiàn)出地區(qū)產(chǎn)業(yè)空間集聚水平。具體分析結(jié)果見表1。

表1 2010—2015年全國31個省市包裝產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)均值對比

由表1中31個省市2010—2015年均區(qū)位熵指數(shù)可知，廣東、浙江區(qū)位熵均值大于2，具有高度空間集聚優(yōu)勢，江蘇、北京、上海、安徽、福建、河北區(qū)位熵均值在1～2之間，具有明顯集聚優(yōu)勢；湖南、重慶、山東、天津、四川、江西年均區(qū)位熵指數(shù)大于0.9，其產(chǎn)業(yè)空間集聚狀態(tài)相對比較集聚；而除山西、河南、湖北年均區(qū)位熵指數(shù)大于0.8外，其他各省份的年均區(qū)位熵在0.30～0.55之間，其產(chǎn)業(yè)集聚尚未形成產(chǎn)業(yè)空間集聚。

表2 整體區(qū)位熵對比

按照東、中、西、東北部的區(qū)域劃分，從地域上進(jìn)行整體分析（見表2）,東部地區(qū)總體的年均區(qū)位熵指數(shù)為1.3448，產(chǎn)業(yè)集聚程度最高。從2010—2015年區(qū)位熵指數(shù)來看，具有集聚優(yōu)勢的東部地區(qū)雖有持續(xù)下降的趨勢，但仍是產(chǎn)業(yè)專業(yè)化區(qū)域，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)資本要素豐富、交通便利，為產(chǎn)業(yè)的空間分布提供了良好的區(qū)位條件；中部地區(qū)總體的年均區(qū)位熵指數(shù)為0.9136，產(chǎn)業(yè)集聚程度呈穩(wěn)步增長階段，穩(wěn)居第二位，說明隨著我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步向中部地區(qū)轉(zhuǎn)移，帶動了中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚；西部和東北地區(qū)的年均區(qū)位熵分別為0.4958和0.4917，產(chǎn)業(yè)集聚相對落后，這可能是西部、東北地區(qū)受地理位置和自然稟賦的影響，以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)傾斜導(dǎo)致的。

2.2 行業(yè)集中度的測算結(jié)果

根據(jù)行業(yè)集中度的函數(shù)表達(dá)式，選擇該產(chǎn)業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值計算其行業(yè)集中度，在一定程度上能夠反映產(chǎn)業(yè)市場集中水平。本文取n=8，計算結(jié)果見表3。

表3 2010—2015年全國31個省市包裝產(chǎn)業(yè)的行業(yè)集中度均值

由表3中2010—2015年行業(yè)集中度均值可知，廣東、浙江、北京、上海、福建、重慶、安徽、河北是產(chǎn)業(yè)規(guī)模最大的前八個省市，八省市所占份額之和占全國整體的62.9%，其中安徽、重慶分屬于中部和西部地區(qū)，其余六省均位于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)。從全國整體產(chǎn)業(yè)布局來看，東部地區(qū)約占全國整體產(chǎn)業(yè)規(guī)模的61.66%，中部地區(qū)約占18.03%，西部地區(qū)約占16.87%，東北部地區(qū)約占3.44%。由此可見，產(chǎn)業(yè)的空間集聚狀態(tài)在區(qū)域和省域間差異化明顯，分布不均衡，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部沿海地區(qū)呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)空間高度集聚，按照行業(yè)集中度的排名，省份靠后的大多屬于經(jīng)濟(jì)落后的西部偏遠(yuǎn)地區(qū)，說明產(chǎn)業(yè)空間集聚很大程度上依賴于各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

2.3 赫芬達(dá)爾指數(shù)的測算結(jié)果

根據(jù)赫芬達(dá)爾指數(shù)的函數(shù)表達(dá)式，選擇企業(yè)營業(yè)收入計算赫芬達(dá)爾指數(shù)，在一定程度上反映產(chǎn)業(yè)集聚特征。結(jié)果如表4所示。

表4 2010—2015年全國31個省市包裝產(chǎn)業(yè)的赫爾芬達(dá)指數(shù)均值

由表4中2010—2015年赫芬達(dá)爾指數(shù)均值可知，廣東、江蘇、浙江、北京、福建、上海是赫芬達(dá)爾指數(shù)均值比較高的省份，這些省份在該產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)規(guī)模較大、產(chǎn)業(yè)中企業(yè)壟斷程度相對較高，呈現(xiàn)出較強的競爭優(yōu)勢，其中廣東是產(chǎn)業(yè)內(nèi)赫芬達(dá)爾指數(shù)最高的省份。從區(qū)域分布的角度來看，該產(chǎn)業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)最高的是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)低于東部地區(qū)，其中湖南、安徽的赫芬達(dá)爾指數(shù)是中部地區(qū)相對較高的省份，西部和東北部地區(qū)該產(chǎn)業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)偏低，平均規(guī)模較小，值得注意的是西部地區(qū)重慶和四川赫芬達(dá)爾指數(shù)相對比較突出，考慮是由于在西部地區(qū)重慶和四川在經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、市場需求等方面的區(qū)位條件較好決定的。從整體來看，形成這種發(fā)展格局的主要原因是以廣東、江蘇、浙江等省份為首的東部地區(qū)存在一定程度上的壟斷競爭優(yōu)勢，其資源稟賦、相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈條比較完善，區(qū)位優(yōu)勢比較明顯。

2.4 空間基尼系數(shù)的測算結(jié)果

根據(jù)空間基尼系數(shù)的函數(shù)表達(dá)式，選取各省份總就業(yè)人數(shù)、全國總就業(yè)人數(shù)、各省份產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、全國產(chǎn)業(yè)總就業(yè)人數(shù)等產(chǎn)業(yè)層面的數(shù)據(jù)，在一定程度上反映產(chǎn)業(yè)地理空間集聚狀態(tài)。結(jié)果如表5所示。

表5 2010—2015年全國31個省市包裝產(chǎn)業(yè)的空間基尼系數(shù)

由5中2010—2015年空間基尼均值可知，廣東、北京空間基尼系數(shù)均值為0.4181和0.2478，在全國范圍內(nèi)排名前二。除安徽省空間基尼均值是0.0350，在全國范圍內(nèi)排名第七外，前十名的空間基尼系數(shù)高的省份均分布在東部地區(qū)，中部地區(qū)的湖北、湖南，西部地區(qū)的重慶、四川，東北部的吉林分別位列前十五名?？紤]東部地區(qū)是受利好政策的傾斜推動了產(chǎn)業(yè)空間高度集聚，而中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)空間集聚程度相對較高，西部、東北部產(chǎn)業(yè)空間集聚程度較低。從各個區(qū)域內(nèi)部各省份的空間基尼系數(shù)結(jié)果可知，區(qū)域內(nèi)各省份之間同樣存在產(chǎn)業(yè)空間分布不均衡的現(xiàn)象。

2.5 EG指數(shù)的測算結(jié)果

根據(jù)EG指數(shù)的函數(shù)表達(dá)式，選擇赫芬達(dá)爾指數(shù)和空間基尼系數(shù)所有的指標(biāo)計算，在一定程度上能夠從產(chǎn)業(yè)和企業(yè)層面反映產(chǎn)業(yè)空間集聚程度。結(jié)果如表6所示。

表6 2010—2015年全國31個省市包裝產(chǎn)業(yè)的EG指數(shù)

由表6可知，廣東、江蘇EG指數(shù)介于0.02和0.05之間，表現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)在該地區(qū)的空間地理集聚較為顯著，其余省市EG指數(shù)均值均小于0.02，表現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)在該省市集聚狀態(tài)不明顯。從31個省市整體EG指數(shù)來看，地區(qū)空間地理集聚存在明顯差異，呈現(xiàn)出兩極分化，可能是由于該產(chǎn)業(yè)90%是中小型企業(yè)，規(guī)?；?yīng)不顯著，市場集中度較低造成的。從區(qū)域分布的角度來看，該產(chǎn)業(yè)EG指數(shù)值最高仍然是經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，其次為中部地區(qū)，東北部、西部地區(qū)相對比較落后。其中，東部地區(qū)以廣東和江蘇集聚程度最高，并且與其他省市差距較大；中部地區(qū)以湖南、安徽的集聚程度最為突出；東北三省整體的集聚程度差異不大，集聚程度比較接近；西部地區(qū)則是重慶和四川的集聚程度遠(yuǎn)超于西部同類的地區(qū)。顯而易見，產(chǎn)業(yè)空間集聚程度受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)和資源條件的限制，表現(xiàn)出個別省市的產(chǎn)業(yè)區(qū)位優(yōu)勢。

3 測度結(jié)果比較

根據(jù)上文五種統(tǒng)計模型對包裝產(chǎn)業(yè)的空間集聚水平的測度結(jié)果分析，發(fā)現(xiàn)五種統(tǒng)計模型對各省市產(chǎn)業(yè)空間集聚測度水平呈現(xiàn)出一定的差異性。但根據(jù)經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分，均表現(xiàn)出東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)空間集聚程度高，中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)空間集聚程度一般，而西部、東北部地區(qū)產(chǎn)業(yè)空間集聚程度分散的集聚特征，考慮到五種測度方法的適用條件不同，選擇的指標(biāo)及研究側(cè)重點不同。哪一種測度方法才是最優(yōu)的選擇？哪一種測度方法的適用性最強呢？那么，對研究對象的五種空間集聚測度結(jié)果進(jìn)行比較，衡量五種測度方法的有效性就顯得尤為重要。

3.1 離散程度

通過利用歐氏距離（Euclidean Distance）修正離散度的定義，并計算出五種測度方法的近似矩陣表，見下頁表7。結(jié)果呈現(xiàn)為不相似矩陣，根據(jù)計算的離散程度的結(jié)果，判斷不同方法之間的離散程度，而計算的結(jié)果數(shù)值差異越大，表明不同方法之間的距離越大，說明離散程度就越高。

表7 近似矩陣

從表7的結(jié)果來看，區(qū)位熵相較與其他四種方法其近似值較大，而赫爾芬達(dá)指數(shù)、行業(yè)集中度、空間基尼系數(shù)以及EG指數(shù)相較之下近似值較小。對五種測度方法的兩兩近似值的均值比較來看，區(qū)位熵的均值為5.484，而其他四種方法的均值均在1.550～1.650之間。由此可知，行業(yè)集中度、空間基尼系數(shù)、赫爾芬達(dá)指數(shù)以及EG指數(shù)的方法在離散程度這個標(biāo)準(zhǔn)而言要優(yōu)于區(qū)位熵。

3.2 相似度

通過運用SPSS19.0的可靠性分析，得出測度方法相似度結(jié)果如表8所示，其中項間相關(guān)性矩陣的可靠統(tǒng)計量α系數(shù)為0.966（見表9），大于0.70屬于高信度，表示五種測度方法相似度極高。

表8 項間相關(guān)性矩陣

表9 可靠性統(tǒng)計量

3.3 綜合測度

以上運用離散程度、相似度對五種測度方法進(jìn)行分析，已知五種測度方法的均值和排名，但仍需將離散程度、相似度計算結(jié)果進(jìn)行結(jié)合，得出綜合測度，全面綜合地反映五種方法的相對有效性。由于測度方法選取指標(biāo)不一，研究的側(cè)重點不同，導(dǎo)致量綱也不同，因此，需將測量的五種方法的指標(biāo)進(jìn)行正向化和無量綱化處理。其中，兩兩方法近似矩陣的均值代表離散程度的測量指標(biāo)，均值越大，五種方法之間的差異越大，屬于逆向指標(biāo)；而兩兩方法項間相關(guān)性矩陣的均值代表相似度測量指標(biāo)，均值越大，五種方法之間差異越小，屬于正向指標(biāo)。本文對指標(biāo)正向化處理運用函數(shù)表達(dá)式（6），對指標(biāo)的無量綱化處理運用函數(shù)表達(dá)式（7）—極差正規(guī)化法，通過對正向化和無量綱化后的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行疊加，得出綜合測度值Y。

根據(jù)上文得出的結(jié)果，分別計算五種測度方法的離散程度、相似度以及綜合測度值，并得到相對有效性的排名。由表10可知，五種測度方法的相對有效性高低次序依次為：EG指數(shù)＞行業(yè)集中度＞赫爾芬達(dá)指數(shù)＞區(qū)位熵＞空間基尼系數(shù)。這說明，對于本文的研究對象所涉及的集聚測度研究而言，EG指數(shù)相對于其他四種方法更為有效，適用性更強，其次為行業(yè)集中度、赫爾芬達(dá)指數(shù)、區(qū)位熵，而空間基尼系數(shù)的相對有效性最差。

表10 測度方法的相似度、離散度及其排名結(jié)果

4 結(jié)論與展望

本文采用五種統(tǒng)計模型方法分別對產(chǎn)業(yè)空間集聚水平進(jìn)行了測度和比較分析，并從離散程度、相似度以及綜合測度對測度結(jié)果的有效性進(jìn)行了深入分析。研究結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)空間集聚水平與區(qū)域資源基礎(chǔ)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)一致性，表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)空間高度集聚、經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長的中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)空間集聚程度一般、經(jīng)濟(jì)落后的西部地區(qū)以及以農(nóng)業(yè)和重工業(yè)為主的東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)空間集聚比較分散。相較于其他四種方法，EG指數(shù)相對有效性最強。

產(chǎn)業(yè)空間集聚測度的方法內(nèi)生于產(chǎn)業(yè)集聚理論，無論是從市場化角度反映空間集聚程度的行業(yè)集中度、赫芬達(dá)爾指數(shù)，還是從地理區(qū)位角度反映空間集聚程度的區(qū)位熵指數(shù)、空間基尼系數(shù)和EG指數(shù)，都有其自身演進(jìn)的內(nèi)在邏輯，而不同的產(chǎn)業(yè)集聚測度方法所考察的僅僅是產(chǎn)業(yè)空間集聚的某一個方面，因此每種方法都有其相對適用的條件，即使在某個適用范圍內(nèi)測度結(jié)果是可靠的，但超出了適用條件，其測度結(jié)果也許會與產(chǎn)業(yè)空間集聚的實際情況有偏差。在今后的研究中，應(yīng)結(jié)合產(chǎn)業(yè)集群協(xié)同發(fā)展的趨勢，重點研究多種產(chǎn)業(yè)集聚的特征，而不僅限于多種方法在某一產(chǎn)業(yè)空間集聚的測度。