摘要：文章選取2002年～2013年中國A、B股持續(xù)經(jīng)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(jīng)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(xiàn)象。繼而根據(jù)熵原理，構建行業(yè)集聚演化特征模型，并通過計算發(fā)現(xiàn)，我國行業(yè)集聚系統(tǒng)內(nèi)部易呈無序狀態(tài)，且其演進路徑并不平穩(wěn)。據(jù)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(chǎn)業(yè)間集聚度指標，定量分析我國制造業(yè)兩個產(chǎn)業(yè)之間的空間集聚程度，結論表明我國制造業(yè)產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(jīng)濟下滑，由強變?nèi)?Dow（1999）則發(fā)現(xiàn)，英國銀行業(yè)集聚呈周期波動;楊洪焦等（2008）利用E-G產(chǎn)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(shù)據(jù)為研究對象。首先，以區(qū)域內(nèi)公司的平均流動性和平均收益率作為反映區(qū)域經(jīng)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(shù)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(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(shù)據(jù)選取。樣本選取為我國A、B股所有持續(xù)經(jīng)營的上市公司在2002年～2013年間的流動性和收益率數(shù)據(jù)。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(jù)國務院發(fā)展研究中心發(fā)布的《地區(qū)協(xié)調(diào)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(shù)據(jù)源于RESSET數(shù)據(jù)庫，篩選數(shù)據(jù)：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(nèi)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(jīng)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(jīng)濟的運行狀況，資本市場與實體經(jīng)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(chǎn)收益率具有第一位的影響;再次，流動性和收益率數(shù)據(jù)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(jīng)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(jīng)濟狀況、政府政策導向等因素會導致各區(qū)域內(nèi)的經(jīng)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。

相關熱詞搜索：判別 集聚 穩(wěn)定性 動態(tài) 行業(yè)