能源化工产业集聚水平实证研究--基于e-g指数的视角-杨嵘.pdf

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1、第2期(总第204期)2016年2月财经论丛Collected Essays on Finance and Economics No. 2(General, No. 203)Fet. 2016 收稿日期: 2015 -05 -18基金项目:陕西省软科学研究计划资助项目(2015KRM037);陕西省社会科学基金资助项目(12D291)作者简介:杨嵘(1960 - ),女,山西翼城人,西安石油大学油气资源经济管理研究中心教授;米娅(1991 - ),女,陕西榆林人,西安石油大学油气资源经济管理研究中心硕士生。能源化工产业集聚水平实证研究 基于E-G指数的视角杨嵘,米娅(西安石油大学油气资源经济管

2、理研究中心,陕西西安 710065)摘要:本文采用E - G指数,从产业空间、时间和地理空间等维度测度中国2005 -2012年能源化工产业集聚状况。在产业内部,上游行业集聚水平非常高,中游和下游行业集聚现象不明显;在时间上,能源化工产业集聚水平在全国范围内呈缓慢上升趋势;在空间分布上,西部地区上游行业集聚程度非常高,部分行业在东部、中部和东北呈现集聚现象,但并没有显现一定的规律。关键词:能源化工产业;集聚水平; E - G指数中图分类号: F062 9 文献标识码: A 文章编号: 1004 -4892(2016)02 -0018 -06改革开放以来,能源持续不断地为中国经济发展提供驱动力,

3、资源富集地区的经济社会也随之发生翻天覆地的变化。但近几年受宏观经济下行、环境约束和国内外能源需求不足的影响,煤炭、石油价格接连下跌,能源化工产业受到巨大冲击,资源型城市的发展也受到“诅咒”。在2014年调研走访陕北能源化工基地时我们观察到,受煤炭价格下跌的影响,该地区经济下行显著,能源化工园区、企业地理分布集中但却存在独立运行、产业雷同、同质化竞争等问题,区域能源化工产业未形成一体化的发展格局。能源化工产业上游为资源密集型行业,企业在区位选择时考虑在石油、天然气和煤炭的富集地区进行采掘活动,中下游属于资金、技术密集型和市场导向型行业,企业既希望靠近上游原材料的供应地和产品的销售市场以降低运输成

4、本,还希望共享当地的人力、资本和技术。同时,政府在产业发展过程中也扮演着极其重要的角色,优惠的产业政策也是企业选址时重点考虑的因素。在此背景下,本文尝试分析我国能源化工产业发展的空间布局,探讨产业上中下游是集中还是分散?随着时间的推移和经济形势的变化,能源化工产业的空间布局又发生了怎样的变化?一、相关文献综述集聚是经济活动最突出的地理特征,产业集聚是一个世界性的经济现象1。国外对产业集聚水平的实证研究非常丰富。 Glenn Ellison和Edward L Glaeser(1997, 1999, 2010)对美国制造业细分行业集聚度的考察23, Gilles Duranton和Henry G

5、Overman(2005, 2008)对英国制造业区域集聚和共同集聚现象的研究456, Nakajima K (2012)对日本制造业产业集聚的测算7。特别是以Krugman(1991)为代表的新经济地理学派对产业聚集发展规律进行了系统研究8,形成中心-外围81模型、内部市场效应模型和区域专业化模型等,对经济活动的区域分布规律和空间集聚现象提供一定程度的解释9。随着产业集聚对经济活动影响的扩大和研究的盛行,国内学者对产业集聚问题研究也于近些年迅速展开并主要集中于两个方向:一个是基于在划定地理范围内和行业层次上对集聚指标的改进10111213;另一个是微观企业距离的集聚水平测算14。目前,国内对

6、能源化工产业集聚水平的研究相对较少,主要有焦兵(2010)对陕西省石油天然气产业集聚水平的测度研究和孙康等(2014)对我国石化产业集聚水平的考察1516。表1产业集聚水平测度指标的优缺点测度指标优 点缺 点单一地理尺度法:行业集中度、区位熵、赫芬达尔指数、空间基尼系数、E-G指数操作简便、数据易获取,能很好地反映产业的空间地理集中度和市场集中度容易产生“可更改地理单元问题(MAUP)”,即人为割裂客观集聚现象与集聚原因的内在联系基于距离的多空间尺度法:K(L)函数、D函数、M函数、DO指数把离散空间转化为连续的距离,使集聚的测度精确到企业可能存在的任意范围对数据的要求很高,需要企业的精确位置

7、,模拟检验有大量的计算要求,一般研究无法满足通过研读国内外产业集聚水平测度研究成果,我们将产业集聚测度的指标分为两类(如表1所示)。每一种产业集聚的测度方法都没有“普适性”,那么如何选取适当的测度方法呢?胡健(2013)给出了建议:一是对现有每一种方法的设计初衷和使用条件进行深入考察;二是契合自己的研究需要17。据此,我们将选取E-G指数来测度我国能源化工产业集聚水平。二、测度方法和数据说明(一)测度方法Glenn Ellison和Edward L Glaeser于1997年考察以硅谷为代表的美国制造业集聚现象,构建基于利润最大化的企业选址模型。该模型引入自然优势和溢出效应两个变量来解释产业集

8、聚 , Elli-son等通过对该模型的推算得出测度产业集聚度的E-G指数。 E-G指数的计算公式为:ik =Gk - (1 - i x2i )Hk(1 - i x2i )(1 - Hk)= Mi = 1(xik - xi)2 - (1 - Mi = 1x2i )Hk(1 - i x2i )(1 - Hk)(1)其中, r表示产业集聚度, k表示产业, xi表示i地区工业生产总值占全国工业生产总值的比重,xik是i地区k产业工业生产总值占全国该产业工业生产总值的比重, Hk是k产业的赫芬达尔指数 ,Gk是k产业的空间基尼系数 。(二)数据说明本文所用数据根据中国工业统计年鉴(2006 - 20

9、13)、 中国区域经济统计年鉴(2006 -2013)、 中国工业企业数据库(2006 -2013)和各省(自治区、直辖市)统计年鉴整理计算而得,91杨嵘等能源化工产业集聚水平实证研究能源化工产业的集聚源于自然优势。 Ellison和Glaeser在1999年的一篇文章中专门论述了自然优势对产业集聚的解释力,并对美国州际电力、天然气、石油、农业等产业进行了实证分析,研究结果表明自然资源至少能在百分之二十的程度上解释产业集聚。赫芬达尔指数的计算公式为Hik = Nj =1( XijXi)2, k表示产业,N表示该地区产业内的企业数量,Xi代表i地区的市场总规模,Xij代表i地区j企业的规模。空间

10、基尼系数(也称区位基尼系数)的计算公式为Gik = i(xi - sik)2,sik是i地区k产业产值占全国该产业总产值的比重,xi是i地区的工业生产总值占全国工业生产总值的比重。空间区域依据中国区域经济统计年鉴(2013)划分为东部、中部、西部和东北。三、实证研究结果及分析采用以上测度方法,我们得出全国及东中西部和东北的能源化工两位数行业的E - G指数值(如表2所示) 。表2全国、东部、中部、西部和东北的能源化工产业集聚E-G指数区域行业2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012全国B06B07C25C26C28C29C30D44D458.649.421

11、.290.814.873.481.990.083.548.849.151.070.7116.673.121.730.172.458.58.140.830.8821.053.261.610.172.458.227.610.691.0718.083.341.360.212.288.019.852.943.7418.756.327.925.687.138.018.460.311.1518.154.120.874.292.398.378.690.271.2319.126.680.034.594.586.668.880.452.2810.028.323.824.93东部B06B07C25C26C28C2

12、9C30D44D4529.4716.376.451.7220.34.931.720.578.128.3716.645.731.7421.894.391.490.764.9626.314.188.642.3231.234.791.110.695.6822.2114.8312.182.3923.274.871.240.674.3221.1328.28.089.2224.2811.0516.810.917.7220.1422.56.952.7722.296.541.30.883.5719.5822.675.393.1223.4311.791.028.864.6818.6422.385.544.472

13、.781.99.745.01中部B06B07C25C26C28C29C30D44D4517.8210.946.450.424.647.375.230.184.4419.9667.165.730.115.558.433.780.155.2819.831.818.640.565.419.554.080.545.3921.3427.9312.180.699.697.153.630.773.8620.8125.168.081.133.125.952.240.551.7126.1826.446.951.334.755.792.190.238.8228.3627.585.390.782.995.481.8

14、20.773.7130.1327.996.010.793.787.330.733.89西部B06B07C25C26C28C29C30D44D455.3422.4817.630.9129.2613.655.480.845.766.0724.9215.560.9232.3812.85.631.176.495.4822.4414.630.9220.4911.788.20.835.953.7420.3211.071.2121.2712.298.150.96.823.9418.3112.631.2422.7510.9410.071.188.894.4917.9611.021.125.510.076.60

15、.9713.125.4119.3110.160.9827.6610.676.720.9630.635.7119.179.941.875.6413.321.343.6702财经论丛 2016年第2期依照国民经济行业分类代码表(GB/ T4754 - 2002),本文测度的能源化工产业包括煤炭开采和洗选业(B06)、石油和天然气开采业(B07)、石油加工和炼焦及核燃料加工业(C25)、电力热力生产和供应业(D44)、燃气生产和供应业(D45)、化学原料及化学制品制造业(C26)、化学纤维制造业(C28)、塑料制造业(C29)和橡胶制造业(C30)。其中,塑料制造业(C29)和橡胶制造业(C30)在

16、2011年行业分类代码调整之后合并为橡胶和塑料制品业(C29),合并后的数据仅在计算平均值时应用。续表2区域行业2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012东北B06B07C25C26C28C29C30D44D451.430.9110.1414.3716.1233.8222.990.836.611.6531.6211.5712.7620.6531.5727.730.153.443.3235.410.047.720.0828.7925.790.273.375.6441.049.717.4214.4235.3325.520.054.66.6635.779.724.

17、3416.9733.7523.829.132.7610.1549.529.433.348.0931.8622.330.745.911.8850.5510.652.8942.6835.8518.660.734.5412.0457.9511.023.8747.8717.311.085.23注:为表述更加清晰,所有的E-G指数都是原值乘以100的结果。图1能源化工上游行业集聚水平参照Ellison和Glaeser的产业集聚指数分类标准, r 0 05被视为产业高度集聚, 0 02r0 05表示该产业区域分布比较均匀, r 0 02被认为产业不存在地理集中,表明某产业内企业无相互接近性而随机分布。依据

18、此标准,本文从产业空间、时间、地理空间等维度讨论我国能源化工产业的集聚水平。(一)产业空间维度(上中下游)能源化工产业的上游主要是指能源的开采,包括煤炭开采和洗选业(B06)、石油和天然气开采业(B07)。由图1可知,2005 -2007年B06、 B07在全国的行业集聚水平均高于0 05,图2能源化工中游行业集聚水平说明能源化工产业的上游开采业集聚程度非常高。不难想象,上游行业的集聚主要是来源于各地区的资源禀赋,开采地必然是能源的蕴藏地。图3能源化工下游行业集聚水平石油加工和炼焦及核燃料加工业(C25)、电力热力生产和供应业(D44)、燃气生产和供应业(D45)是能源化工产业的中游行业。据图

19、2可知,全国能源化工中游行业的产业集聚水平变化幅度较为明显。 2005 - 2008年中游行业的集聚度均低于0 04,说明整体集聚现象并不显著。 2005 - 2012年D45的集聚度处于0 02 -0 05之间,说明该行业在全国的区域分布比较均匀。而2008 -2012年C25除2009年数值较大外并无显著变化,在全国范围内的区域分布始终较为分散。 2008 -2012年D44、 D45的集聚度均发生显著上升,但并未形成高度集聚。能源化工产业的下游包括化学原料及化学制品制造业(C26)、化学纤维制造业(C28)、塑料制造业(C29)和橡胶制造业(C30)。图3显示, 2005 - 2012年

20、C28一直处于高度集聚状态,说明该行业在全国范围内区域分布高度集中。与此同时,C26、 C29和C30除特殊年份外均未出现显著的集聚态势,其区域分布较为分散。(二)产业时间维度我们将能源化工产业内9个两位数行业的E - G指数年平均值绘制成图4,表示能源化工产业整体集聚水平。由图4可12杨嵘等能源化工产业集聚水平实证研究图4全国能源化工产业平均集聚水平以看出,考察期内我国能源化工产业集聚度基本在0 05 -0 06之间且处于缓慢上升的态势,说明能源化工产业在全国范围内处于高度集聚状态。(三)空间地理维度我们计算东中西部和东北各区域能源化工产业在2005 -2012年E - G指数的平均值,并标

21、注均值大于0 05的区域中地区集聚指数较大的省份(自治区)(如表3所示)。数据显示,B06、 B07在我国西部地区的集聚度最高,主要分布在陕西、内蒙古、四川和新疆地区,在东部、中部和东北的集聚度均值也均大于0 05,说明能源化工产业上游在全国范围内集中分布。C25、 C29在四大区域也都形成了集聚,集聚度较高但明显低于上游行业。 C26、 D44和D45在各个区域基本未形成集聚,其产业布局较为分散。表3区域能源化工产业E -G指数的平均值行业东部中部西部东北B06 0.2323 0 0502 0.2305 0.0659河北、山东河南、山西内蒙古、陕西、四川黑龙江、辽宁B07 0.1972 0.

22、2061 0.3063 0.2759山东、广东河南陕西、新疆、四川、内蒙古黑龙江C25 0.0737 0.1283 0.0743 0.1029山东山西新疆、甘肃、陕西辽宁C26 0.0347 0.0114 0.0073 0.0708- - -吉林C28 0.2118 0.2312 0.0499 0.2836浙江、江苏河南-辽宁、吉林C29 0.0691 0.1174 0.0710 0.3300山东河南、安徽贵州、四川辽宁C30 0.0353 0.0726 0.0328 0.2383-河南、安徽-辽宁D44 0.0288 0.0102 0.0049 0.0162- - - -D45 0.0675

23、 0.1017 0.0464 0.0456广东河南- -四、结论与政策建议从以上分析中我们得出结论: 2005 - 2012年我国能源化工产业在全国范围内集聚现象显著,集聚度随时间呈缓慢上升趋势;在产业内部,上游行业集聚度最高,中游和下游行业集聚现象不明显;在区域分布上,西部地区上游行业集聚程度非常高,部分行业在东部、中部和东北都呈现集聚现象,但并没有形成一定的规律。能源化工产业是上下游行业密切关联的产业,但测度结果并未体现明显的关联性,也没有一个地区显示上中下游行业的整体集聚,说明能源化工产业的集聚变化受到多种因素的共同影响,其产业布局还存在一定的可调整空间。同时,我们发现国内外对能源化工产

24、业的相关文献非常有限,研究中可供参考和比对的资料少之又少,在测度能源化工产业集聚度的基础上进一步探讨该产业的集聚来源、集聚机制和集聚效应将是后续深入研究的方向。能源化工及其相关产业作为国家和中西部诸多省份的支柱产业,在国家和地区经济发展中扮演着重要的角色。基于本文的研究结论,我们提出以下的政策建议:优化产业结构,统筹推动能源化工产业高端化,依托资源、技术和区位优势,形成纵向延伸、横向耦合、链接循环的能源资源深度转化和综合利22财经论丛 2016年第2期用产业体系,以科技创新推动资源就地转化,逐步实现能源化工产业由基本原料向精细化工转型,延伸产业链条,形成能源化工产业上中下游综合集聚,充分发挥产

25、业集聚效应;以一体化为目标,优化能源化工企业布局、园区布局和区域布局,引导和协调相邻地区企业、园区合作发展,共享地理、能源、技术、知识和人力资源,进一步提升能源化工产业竞争力;立足各地区能源资源条件和现有产业基础,大力推动能源化工及相关产业发展,以能源化工产业为依托,以市场需求为导向,积极发展煤炭采掘、油气钻采、化学工业、节能环保等关联产业,加快资源型城市转型发展,提升区域竞争力。参考文献:1袁海红等产业集聚的测度及其动态变化 基于北京企业微观数据的研究J中国工业经济, 2014, (9): 38 -402 Ellison G , Glaeser E Geographic concentrat

26、ion in U S manufacturing industries: A dartboard approach J Journal of Political Econo-my, 1997, 105(5): 889 -9273 Ellison G , Glaeser E The geographic concentration of industry: Does natural advantage explain agglomeration? J American Econom-ic Review, 1999, 89(2): 311 -3164 Gilles Duranton, Henry

27、G Overman Testing for localization using micro - geographic data J The Review of Economic Studies, 2005,72(4): 11077 -11065 Duranton G , Overman H Exploring the detailed location patterns of UK manufacturing industries using micro geographic data J Jour-nal of Regional Science, 2008, 48(1): 213 -243

28、6 Ellison G , Glaeser E What causes industry agglomeration? Evidence from co-agglomeration patterns J American Economic Review,2010, 100(3): 1195 -12137 Nakajima K , Saito Y U , Uesugi I Measuring economic localization: Evidence from Japanese firm-level data J Journal of the Japa-nese and Internatio

29、nal Economies, 2012, 26(2): 201 -2208 Krugman P Geography and Trade M Cambridge, MA: MIT Press, 19919李世杰,胡国柳,高健转轨期中国的产业集聚演化:理论回顾、研究进展及探索性思考J管理世界, 2014, (4): 165 -16810吴学花,杨蕙馨中国制造业产业集聚的实证研究J中国工业经济, 2004, (10): 36 -4411陈建军,黄洁,陈国亮产业集聚分工和地区竞争优势 来自长三角微观数据的实证J中国工业经济, 2009, (3): 130 -14212杨宇,王子龙,许箫迪文化产业集聚的

30、空间经济模型与实证检验J经济问题探索, 2014, (7): 55 -6213李丹丹,张倩肖基于E - G指数的我国旅游产业集聚研究J理论与改革, 2015, (1): 82 -8614何玉梅,刘修岩,李锐基于连续距离的制造业空间集聚演变及其驱动因素研究J财经研究, 2012, (10): 36 -4615焦兵石油天然气产业集聚水平的测度研究J经济问题, 2010, (11): 28 -3216孙康,王昱方,肖寒石化产业集聚水平测度及实证研究J财经问题研究, 2014, (4): 34 -4017胡健,董春诗产业集聚测度方法适用条件考辩J统计与信息论坛, 2013, (1): 30 -31Ag

31、glomeration of Energy and Chemical Industry An Empirical Study Based on E-G IndexYANG Rong, MI Ya(The Centre for Oil and Gas Economy and Management Studies, Xian Shiyou University, Xian 710065, China)Abstract: Using E-G index, this paper measures the agglomeration degree of E&C industry in China fro

32、m 2005 to 2012in dimensions of time, regional space and industrious structure The findinds are as follows: within the industry, the upstreamhas a higher degree og agglomeration, while the phenomenon of agglomeration is not conspicupus in the middle and downstreamof the industry; viewed in time, the

33、agglomeration degree in the E-C industry rises slowly; and spatially speaking, the up-stream of the E-C industry in western areas has a higher degree of agglomeration than in eastern, central and northweatern are-as where the phenomena of agglomeration do not have certain regular patternKey words: energy and chemical industry; agglomeration degree; E-G index(责任编辑:化木)32杨嵘等能源化工产业集聚水平实证研究