产业集聚度的测算

一产业集聚度概念和测度方法

产业集中度的概念。产业集中度也叫市场集中度，是指市场上的某种行业内少数企业的生产量、销售量、资产总额等方面对某一行业的支配程度，它一般是用这几家企业的某一指标（大多数情况下用销售额指标）占该行业总量的百分比来表示。

产业集聚测度方法

1、集中度（concentrionrationofindustry）

行业集中度是用规模最大的几个地区有关数值（销售额、就业人数、生产额等）占整个行业的份额来度量。计算公式为：

crn。。x。xi。1i。1nnii

其中crn代表x产业的集聚度，。xi代表规模最大几个地区x产业的销售额

i。1n或者生产额、就业人数等，。xi代表全部地区x产业的销售额或者生产额、

i。1n就业人数等。

优点。计算方法简单，采用最常用的指标，能够形象的反应产业集聚水平。

缺点。一是集聚度的测算季节容易受到n值选取的影响，二是忽略了规模最大地区之外其它地区的规模分布情况，三是不能反映规模最大地区内部之间产业结构与分布的差别。

2、区位熵（entropyindex）

所谓熵，就是比率的比率，它由哈盖特（p·haggett）首先提出并用于区位分析中。区位熵，又称专门化率，用以衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面。在产业结构研究中，通常用于分析区域主导专业化部门的状况。计算公式为：

eij。eijqinii。1/qin。q。qi。1

i其中

表示某区域i部门对于高层次区域的区域熵；qi为某区域部门的有关

指标（通常可用产值、产量、生产能力、就业人数等指标）；qi为高层次区域部门的有关指标；n为某类产业的部门数量。

eij值越大，表示产业的集聚

程度越高。

优点。计算操作简单方便，指标选取目标明确。

缺点。不能反映区域经济发展水平的差异性，某产业区位熵最大的地区不一定是该产业集聚水平最高的地区。

3、赫芬达尔-赫希曼指数（herfindahl-hirschmanindex）

该指数是衡量产业集聚程度的重要指标，最初由a.hirschman提出，后经哥伦比亚大学o.hirschman加以改进，该指数产生的理论基础来源于贝恩（bain）的“结构——行为——绩效”（scp）理论。计算公式为：

2h。。z2。（x/x）（j。1，2，

3...，n）。jjj。1j。1nn其中，x代表产业市场总规模（就业或产值），xj代表j企业的规模，zj=

xj/x代表第j个企业的市场占有率，n代表该产业内部的企业数。在实际分析中，经常运用h指数的倒数作为产业多样化的测度。

优点。第一是能够准确反映产业或企业市场集中度，因为它考虑了企业总数和企业规模两个因素的影响；第二是能够反映市场垄断与竞争程度的变化；第三是对产业内企业的合并与分解反映灵敏且计算方法相对容易。

缺点。直观性比较差。

4、空间基尼系数（spaceginicoefficient）

洛伦茨（lorenz）在研究居民收入分配时，创造了解释社会分配平均程度的洛伦茨曲线。基尼（gini）依据洛伦茨曲线，提出了计算收入分配公平程度的统计指标——基尼系数。krugman等利用洛伦茨曲线和基尼系数的原理和方法，构造了测定行业在空间分布均衡程度的空间基尼系数。krugman（1991）等在研究美国制造业集聚程度测量时定义了空间基尼系数，计算公式为：

g。。（si。xi）2i