石玉山 劉海龍

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(dòng)性和收益率反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。首先利用對(duì)應(yīng)分析繪制含行業(yè)、區(qū)域的二維平面點(diǎn)聚圖，結(jié)果表明，行業(yè)集聚因時(shí)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(gòu)建行業(yè)集聚演化特征模型，并通過計(jì)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(jìn)路徑并不平穩(wěn)。據(jù)此，文章從區(qū)域化資本市場建設(shè)、政府轉(zhuǎn)移支付等角度提出相關(guān)建議，以促進(jìn)行業(yè)集聚穩(wěn)健發(fā)展。

關(guān)鍵詞：行業(yè)集聚;穩(wěn)定性判別;對(duì)應(yīng)分析;熵

一、 引言

目前，關(guān)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(duì)制造業(yè)、金融或其他服務(wù)業(yè)進(jìn)行分析。典型研究如馬國霞（2007）利用產(chǎn)業(yè)間集聚度指標(biāo)，定量分析我國制造業(yè)兩個(gè)產(chǎn)業(yè)之間的空間集聚程度，結(jié)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(wù)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(wù)業(yè)集聚路徑。而關(guān)于行業(yè)集聚演化特征的研究文獻(xiàn)相對(duì)較少。典型研究如Swann（1998）總結(jié)，美國金融服務(wù)業(yè)集聚程度隨宏觀經(jīng)濟(jì)下滑，由強(qiáng)變?nèi)?Dow（1999）則發(fā)現(xiàn)，英國銀行業(yè)集聚呈周期波動(dòng);楊洪焦等（2008）利用E-G產(chǎn)業(yè)聚集度指標(biāo)測定我國18個(gè)制造業(yè)1988年～2005年的集聚度，結(jié)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(dāng)前研究存在以下三點(diǎn)不足：首先，研究對(duì)象主要關(guān)注個(gè)別行業(yè)，如制造業(yè)或者服務(wù)業(yè)，未兼顧市場多樣性和關(guān)聯(lián)性;其次，當(dāng)前研究視角主要考慮個(gè)別區(qū)域，或假設(shè)區(qū)域間不相關(guān)，往往忽略區(qū)域協(xié)同效應(yīng);再次，研究方法主要利用傳統(tǒng)聚類或集中度指標(biāo)，來判斷行業(yè)集聚強(qiáng)弱，無法獲取區(qū)域和行業(yè)的二維分布結(jié)構(gòu)。

針對(duì)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(duì)象。首先，以區(qū)域內(nèi)公司的平均流動(dòng)性和平均收益率作為反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)，采用對(duì)應(yīng)分析方法，繪制包含行業(yè)、區(qū)域的二維平面點(diǎn)聚圖，深入考察行業(yè)集聚效應(yīng);其次，引入熵原理，利用收益率指標(biāo)和流動(dòng)性指標(biāo)之間的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算熵值，構(gòu)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(shí)證結(jié)果，給出相應(yīng)結(jié)論和建議。

二、 行業(yè)集聚存在性判斷——基于對(duì)應(yīng)分析

1. 對(duì)應(yīng)分析原理。對(duì)應(yīng)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(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維空間進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)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(dòng)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(duì)矩陣R=KK'和Q=K'K進(jìn)行因子分析，并計(jì)算R的特征根：λ1≥λ2≥…≥λm。取前θ（θ≤min{m，n}）個(gè)特征根，使累計(jì)貢獻(xiàn)率■？姿i/■？姿i？叟80%，相應(yīng)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(diǎn)聚圖，通常，矩陣F和D的前兩個(gè)特征根累積方差貢獻(xiàn)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(biāo)系中作對(duì)應(yīng)分析圖以直觀體現(xiàn)各行業(yè)與各區(qū)域流動(dòng)性指標(biāo)、收益率指標(biāo)間的關(guān)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(dòng)性和收益率數(shù)據(jù)。借鑒全球分類標(biāo)準(zhǔn)（GICS），將上市公司劃分為九個(gè)行業(yè)部門：能源、工業(yè)、原材料、日常消費(fèi)品、非日常生活消費(fèi)品、公用事業(yè)、信息技術(shù)、金融和醫(yī)療保健、電信業(yè)務(wù);根據(jù)國務(wù)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(bào)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(jì)算各區(qū)域相應(yīng)行業(yè)內(nèi)所有股票流動(dòng)性和收益率的算術(shù)平均值得到各時(shí)段的矩陣X。

之所以選取公司流動(dòng)性和收益率測度區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，是因?yàn)椋菏紫?，公司流?dòng)性和收益率不僅是考察資本市場健康與活力的重要指標(biāo)，通常也反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況，資本市場與實(shí)體經(jīng)濟(jì)、政府政策之間存在長期相關(guān)性，已獲得眾多學(xué)者的理論支持;其次，市場微觀結(jié)構(gòu)研究指出，流動(dòng)性與收益率之間關(guān)系密切，流動(dòng)性對(duì)資產(chǎn)收益率具有第一位的影響;再次，流動(dòng)性和收益率數(shù)據(jù)容易獲取，且準(zhǔn)確度高。因此，在本文的實(shí)證研究中，使用流動(dòng)性和收益率作為反映我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)。

本文選擇Amihud比率作為流動(dòng)性代理變量，計(jì)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(shè)定16個(gè)變量：Li1，…，Li8和Pi1，…，Pi8，其中：L——流動(dòng)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(jì)狀況、政府政策導(dǎo)向等因素會(huì)導(dǎo)致各區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)實(shí)體進(jìn)入或退出相關(guān)行業(yè)，從而造成行業(yè)集聚的動(dòng)態(tài)演變，因此基于動(dòng)態(tài)行業(yè)聚集視角，本文分別考慮如下6個(gè)時(shí)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。

3. 計(jì)算結(jié)果和分析。利用SPSS軟件得到各時(shí)間段的二維平面點(diǎn)聚圖，從坐標(biāo)軸的（0，0）點(diǎn)出發(fā)，若兩個(gè)指標(biāo)點(diǎn)或兩個(gè)行業(yè)點(diǎn)的距離較近，則表明兩者為相同水平層次的指標(biāo)或相同運(yùn)行狀況的行業(yè);反之，亦反之。類似地，若指標(biāo)點(diǎn)與行業(yè)點(diǎn)距離較近，則表明兩者關(guān)聯(lián)性較強(qiáng);若距離較遠(yuǎn)或不在同一方位，則表明兩者關(guān)聯(lián)性較弱或無關(guān)聯(lián)性。二維平面點(diǎn)聚圖的分析結(jié)果如下：

2002年～2003年，除醫(yī)療保健行業(yè)外，其他行業(yè)與區(qū)域指標(biāo)（除P2、L5）形成一個(gè)龐大的集聚圈，均勻地分布在（0，0）周圍，這意味著，行業(yè)區(qū)分效率顯著，此時(shí)沒有呈現(xiàn)明顯的行業(yè)集聚。特別地，在這個(gè)龐大的集聚圈內(nèi)，除L5、P2外，公用事業(yè)、非日常生活消費(fèi)品行業(yè)的其他區(qū)域指標(biāo)均高于平均水平，而信息技術(shù)、日常消費(fèi)品行業(yè)的其他區(qū)域指標(biāo)均低于平均水平。這意味著，在我國大部分區(qū)域內(nèi)，公用事業(yè)、非日常生活消費(fèi)品行業(yè)普遍優(yōu)于信息技術(shù)、日常消費(fèi)品行業(yè)。

2004年～2005，行業(yè)集聚圈開始分化，此時(shí)，呈現(xiàn)兩個(gè)行業(yè)集聚圈：

①工業(yè)、非日常生活消費(fèi)品和金融行業(yè)與指標(biāo)L1、L2、L4、L6、L7和L8和P4構(gòu)成的集聚圈，這意味著上述行業(yè)在1、2、4、6、7、8地區(qū)的流動(dòng)性指標(biāo)、在4地區(qū)的收益率指標(biāo)均呈現(xiàn)出同質(zhì)性。此外，該集聚圈位于（0，0）點(diǎn)上方，說明其總體表現(xiàn)良好;

②日常消費(fèi)品、信息技術(shù)、原材料、公用事業(yè)與指標(biāo)L3、P3、P5、P6、P7、P8構(gòu)成的另一個(gè)集聚圈位于（0，0）點(diǎn)下方，其總體表現(xiàn)較差。

2006年～2007年，行業(yè)集聚動(dòng)態(tài)演變。非日常生活消費(fèi)品、信息技術(shù)、醫(yī)療保健、公共事業(yè)與黃河中游、東北、大西南、大西北的流動(dòng)性指標(biāo)（L1、L3、L7和L8）、除P1外的七個(gè)收益率指標(biāo)形成大集聚圈，位于（0，0）點(diǎn)上方，總體表現(xiàn)良好。此外，其他小集聚圈如能源與消費(fèi)品運(yùn)行狀況相似、金融和原材料運(yùn)行狀況大致相同。

2008年～2009年，行業(yè)集聚繼續(xù)變化：金融行業(yè)在長江中游和大西南的流動(dòng)性指標(biāo)（L2和L7）關(guān)系密切;原材料與大西北的流動(dòng)性（L8）關(guān)系密切;除此之外，其他七個(gè)行業(yè)與剩余五個(gè)流動(dòng)性指標(biāo)、全部收益率指標(biāo)形成集聚圈，位于（0，0）點(diǎn)上方，總體表現(xiàn)較好。

2010年～2011年，較2008年～2009年而言，行業(yè)與指標(biāo)分布變化較小，行業(yè)集聚基本穩(wěn)定，但原材料行業(yè)進(jìn)入集聚圈，醫(yī)療保健則脫離出來。

2012年～2013年，能源與其他行業(yè)距離較大，說明該行業(yè)與其他行業(yè)關(guān)聯(lián)性較低，但能源的全部流動(dòng)性和收益率指標(biāo)均高于平均水平;工業(yè)脫離出大集聚圈;其他七個(gè)行業(yè)與其他指標(biāo)形成一個(gè)龐大的集聚圈，但該集聚圈位于（0，0）點(diǎn)下面，總體表現(xiàn)較差。

根據(jù)上述分析進(jìn)行總結(jié)歸納，可得到如下結(jié)論：第一，不同時(shí)刻，行業(yè)集聚的規(guī)模不同，且數(shù)量和類別存在差異。其中，非日常生活消費(fèi)品、公用事業(yè)和信息技術(shù)三個(gè)行業(yè)，保持了長期的強(qiáng)相關(guān);第二，不同時(shí)刻，存在不同規(guī)模的區(qū)域集聚，即“多區(qū)域一體化”特征。其中，東北、東部沿海、南部沿海和大西北四個(gè)區(qū)域，長期密切相關(guān)，流動(dòng)性和收益率均有強(qiáng)同質(zhì)性。

因此，以2002年～2013年為考察區(qū)間，本文可勾勒一個(gè)長期穩(wěn)定的“多區(qū)域一體化”（東北、大西北、東部沿海、南部沿海）行業(yè)集聚（非日常生活消費(fèi)品、公用事業(yè)、信息技術(shù)）系統(tǒng)。該“多區(qū)域一體化”行業(yè)集聚系統(tǒng)不同于傳統(tǒng)的行業(yè)集聚系統(tǒng)，東北、大西北和東部沿海、南部沿海在地理上分隔，而且定量分析表明，非日常生活消費(fèi)品、公用事業(yè)和信息技術(shù)在上述區(qū)域內(nèi)的收益率和流動(dòng)性呈現(xiàn)同質(zhì)性，換言之，這些行業(yè)在上述區(qū)域內(nèi)存在行業(yè)集聚現(xiàn)象，這種地理上分隔的行業(yè)集聚現(xiàn)象可能源于區(qū)域政府之間的協(xié)同合作，或者深層次的跨公司合作。

三、 行業(yè)集聚演化特征分析——基于熵原理

1. 構(gòu)建模型。面板數(shù)據(jù)集為Lit、Pit，分別表示在第t時(shí)間段，區(qū)域i的流動(dòng)性序列、收益率序列（注：此時(shí)只考慮非日常生活消費(fèi)品行業(yè)、公用事業(yè)、信息技術(shù)行業(yè)），其中，i=1，…，4，對(duì)應(yīng)于1——東北;2——東部沿海;3——南部沿海;4——大西北;t=1，...，6，對(duì)應(yīng)于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;6——2012年～2013年。根據(jù)灰色理論，對(duì)各時(shí)段的Lt、Pt進(jìn)行無量綱化： Lt*=（■），Pt*=（■）（注：Lt=■■Lit，Pt=■■Pit），模型構(gòu)建步驟如下：

（1）根據(jù)灰關(guān)聯(lián)分析法，計(jì)算第t時(shí)間段流動(dòng)性和收益率的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)ξit：

ξit=■，0<？籽<1？駐（min）t=min{|Pt*-Lt*|}，i=1，…，4;t=1，…，6？駐（max）t=max{|Pt*-Lt*|}，i=1，…，4;t=1，…，6（2）

其中，ρ為分辨系數(shù)，通過設(shè)置其值，可以控制ρ？駐（max）對(duì)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的影響：實(shí)踐中，通常取ρ=0.5。

（2）計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)分布映射值πit：πit=ξit/■ξit（3）

（3）計(jì)算各時(shí)間段的熵值St：St=-■πitlogπit（4）

2. 結(jié)果與分析。2002年～2013年間，上述“多區(qū)域一體化”系統(tǒng)內(nèi)各區(qū)域的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)以及系統(tǒng)熵值S見表1（其中，灰關(guān)聯(lián)系數(shù)越大，意味著流動(dòng)性和收益率之間的差距越?。?。

通過比較熵值變化，行業(yè)集聚系統(tǒng)演化過程具有如下演化特征：2002年～2003年至2004年～2005年，熵值小幅增加，表明行業(yè)集聚在四個(gè)區(qū)域內(nèi)的不穩(wěn)定性增大。這可能與當(dāng)時(shí)不斷加大的通貨膨脹壓力有關(guān)。根據(jù)《2003年中國貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》，CPI至少為2.2%，實(shí)際利率已為負(fù)值。因此，信用風(fēng)險(xiǎn)的不斷累積很可能影響了股市、乃至實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有序發(fā)展;2004年～2005年至2006年～2007年，熵值小幅下降，說明行業(yè)集聚趨于穩(wěn)定。注意到2006年在實(shí)現(xiàn)高速增長的同時(shí)，我國宏觀經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了既無通脹又無通縮的較理想狀態(tài)，這可能是集聚效應(yīng)趨于穩(wěn)定的重要原因;2006年～2007年直至2010年～2011年，熵值先后增加，說明行業(yè)集聚轉(zhuǎn)為不穩(wěn)定。注意到伴隨2008年金融危機(jī)，中國經(jīng)濟(jì)開始衰退，資本市場遭遇重大信用危機(jī)，加之前期政府過度抽緊銀根、房價(jià)失控，股市出現(xiàn)了較長時(shí)間的下跌惡性循環(huán);2012年～2013年，熵值相對(duì)大幅下降，達(dá)到前十年最低值，說明行業(yè)集聚開始向良性方向發(fā)展。這與政府出臺(tái)的一系列恢復(fù)經(jīng)濟(jì)的措施有極大關(guān)系。此外，部分遭受危機(jī)重挫的發(fā)達(dá)國家，逐漸看好中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，大量外資涌入，使得流動(dòng)性和收益率開始向好。

四、 結(jié)論與建議

本文基于對(duì)應(yīng)分析，同時(shí)對(duì)區(qū)域和行業(yè)進(jìn)行R型、Q型因子分析，不僅以最小信息損耗實(shí)現(xiàn)降維目的，而且首次通過平面點(diǎn)聚圖的二維聚類優(yōu)勢，來體現(xiàn)多區(qū)域視角下行業(yè)集聚狀態(tài);繼而引入熵原理構(gòu)建系統(tǒng)狀態(tài)判別模型，劃分時(shí)間段，通過計(jì)算各期熵值來刻畫行業(yè)集聚演化特征，克服了現(xiàn)有研究方法過于主觀或無數(shù)據(jù)支撐的不足。實(shí)證結(jié)論表明：“東北、大西北和東部沿海、南部沿?！彼膫€(gè)區(qū)域，存在一體化趨勢;“非日常生活消費(fèi)品、公用事業(yè)和信息技術(shù)”三個(gè)行業(yè)，存在集聚效應(yīng)，雖整體趨向穩(wěn)定，但長期波動(dòng)明顯。

因此，本文提出如下政策建議：第一，建立區(qū)域化資本市場。各區(qū)域上市公司流動(dòng)性和收益率兩極分化，大西北、大西南和東北發(fā)展程度遠(yuǎn)低于東部和東部沿海，說明資本形成能力存在巨大差異。因此，政府應(yīng)為落后地區(qū)建立區(qū)域化資本市場，如，設(shè)立產(chǎn)權(quán)交易場所、設(shè)立產(chǎn)權(quán)交易場所、風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)出平臺(tái)等，提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同程度;第二，關(guān)注區(qū)域間社會(huì)各項(xiàng)事業(yè)平衡發(fā)展。二維平面點(diǎn)聚圖中，醫(yī)療保健業(yè)表現(xiàn)孤立，公用事業(yè)則截然相反，表明社會(huì)事業(yè)發(fā)展不平衡，這是由部分地方政府長期關(guān)注不夠或投入不足所導(dǎo)致。因此，政府應(yīng)優(yōu)化財(cái)政支出結(jié)構(gòu)，適當(dāng)提高轉(zhuǎn)移支付規(guī)模的同時(shí)，對(duì)落后地區(qū)社會(huì)各項(xiàng)事業(yè)給予更多關(guān)注和投入，提高區(qū)域社會(huì)協(xié)同程度。第三，推動(dòng)能源、原材料融入行業(yè)集聚圈。受通貨膨脹影響，我國勞動(dòng)成本上升、能源和原材料價(jià)格上漲，導(dǎo)致產(chǎn)品成本升高，必然損害其他行業(yè)競爭力。因此，各地政府應(yīng)完善行業(yè)間合作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)行業(yè)和諧共贏，在更大范圍內(nèi)促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

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5. Swann G M，Prevezer M，The Dynamics of Ind- ustrial Clustering： International Comparisons in Computing and Biotechnology，Oxford University Press，1998.

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（項(xiàng)目號(hào)：71273169）。

作者簡介：劉海龍（1955-），男，漢族，上海市人，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榻鹑诠こ?、風(fēng)險(xiǎn)管理與金融安全、投資策略;石玉山（1986-），男，漢族，天津市人，上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士生，研究方向?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、市場微觀結(jié)構(gòu)。

收稿日期：2014-11-21。