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[摘 要]本文采用聚集指数方法对江苏省产业集群发展从江苏省和三大区域两个层次来进行考察,江苏省总体上的趋势是在空间上聚集程度越来越大,分布越来越不均匀,而苏中、苏南、苏北三大区域的聚集指数也反映了这点,而经济发展好的区域苏南聚集的程度更是高于经济相对落后的区域苏北.用空间局部自相关进行分析苏州、无锡、常州、南京产业集群发展态势非常好,极少出现产业集群发展的“低洼地”情况.镇江、扬州、南通产业集群相对于上述地区发展缓慢,本身产业集群水平处于刚刚起步.徐州、连云港、淮安、宿迁、盐城、泰州产业集群发展在江苏省处于落后地区,很多产业的发展还处于“低洼地”的状况,这和当地的经济发展有很大的关系.
[关 键 词]产业集群聚集指数空间局部自相关
一、江苏省产业集群区域分布研究――聚集指数
以往对江苏省产业集群分布的研究多集中在定性描述的基础上,很少用量化的指标来界定.而这样做往往对产业集群分布界定不够准确,以致于研究出现误差.本文根据产业集群最本质的内涵出发,通过产业集群集聚度来识别产业集群的分布,并且从区域角度出发,用聚集指数来研究江苏省区域产业集群空间分布的不均匀性和聚集水平.其次就是用空间局部自相关方法来研究江苏省产业集群的发展状况.
本文衡量江苏省总体产业集群的指标是区域聚集指数,这个公式很好的反映了区域的专业化水平,它具有下列形式:
（1）
式中,Si为区域i的聚集指数,Pi,n为大区域i中的亚区n的工业总产值占大区域i的工业总产值的比重.m为区域内部所有产业.它刻画了区域产业规模和空间分布的不均匀性和聚集水平.
由于江苏省各个地区之间在地域差异条件、资源禀赋、经济社会发展水平等方面存在巨大的地域差异,但为了把条件相似的地市归类,以便更加准确的把握这些地区的共同特征,把江苏省划分为苏南、苏中、苏北三个区域来代表区际的差异,苏南包括无锡、苏州、常州、南京、镇江五个市,苏中包括扬州、泰州、南通三个市,苏北包括徐州、淮安、盐城、连云港、宿迁五个市.
计算得到江苏省总体上的趋势是产业在空间上聚集程度越来越大,分布越来越不均匀,而苏中、苏南、苏北三大区域的聚集指数也反映了这点,而经济发展好的区域苏南聚集的程度更是高于经济相对落后的区域苏北,但是总体上都在加剧这种产业聚集的趋势.
增长极理论认为,增长极具有两种效应：一种是极化效应,一种是扩散效应.从现有格局来看,江苏省产业集群形成的增长极主要集中在苏南地区,其极化效应较为突出.而扩散效应则相对滞后,以电子信息产品的制造为例,2003年苏南五地市工业总产值就占到全省的96.24%而其它8个地市累计起来却连4%都占不到.两极分化的态势非常明显.尤其是苏州所占比重高达60.5%.这些增长极与其它地方尤其是苏北地区远远拉开了差距.
我们利用区位商LQ(LocationQuotient)来判别江苏省产业集群存在的可能性.判断出江苏省存在12个产业集群,但是这12个产业集群在各地市的发展状况如何,这是所要研究的主要内容.本文引用了空间统计分析的方法来进行探讨.
二、江苏省产业集群发展分析――LISA
本文之所以采用空间统计分析的方法来对产业集群进行研究,因为空间自相关可以量测空间事物的分布是否具有自相关性,高的自相关性代表了空间现象有集聚性的存在.如果度量的空间现象是区域经济,则空间自相关可以用于集聚经济程度的衡量.事实上,集聚经济形成的过程就是地域经济活动集中,以及企业间信息和思想扩散的过程.从这个意义上讲,空间自相关分析完全可以用于产业集群的研究.
空间统计分析,其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关,通过空间位置建立数据间的统计关系.空间统计分析的任务,就是运用有关统计分析方法,建立空间统计模型,从凌乱的数据中挖掘空间自相关与空间变异规律.
局部空间自相关可获知集聚经济程度高(低)的具体空间分布.而依据Anselin（1995）提出LISA（LocalIndicatorsofSpatialAssociation）方法论说法,局部型之所以能够推算出聚集地（spatialhotspot）的范围,主要有两种：一是藉由统计显著性检定的方法,检定聚集空间单元相对于整体研究范围而言,其空间自相关是否够显著,若显著性大,即是该现象空间聚集的地区,如：Getis和Ord（1992）发展的Getis统计方法；另外,则是度量空间单元对整个研究范围空间自相关的影响程度,影响程度大的往往是区域内的特例（outliers）,也就表示这些特例点往往是空间现象的聚集点,例如：Anselin’sMoranScatterplot.
虽然空间自相关概念源于时间序列自相关,但比后者复杂.主要是因为时间是一维函数,而空间是多维函数.因此,在度量空间自相关前,还需要解决地理空间结构的数学表达.在众多的表达式中,空间二值邻接矩阵Wij形式简单且应用广泛.它的定义是当2个区域具有非零长度的共同边界时,矩阵相应位置上的元素为1,否则该元素(包括对角线上的元素)就为O.Wij为二进制的邻接空间权值矩阵,表示其中的任一元素,采用邻接标准或距离标准,其目的是定义空间对象的相互邻接关系.
简单的二进制邻接矩阵
江苏省的邻接空间权值矩阵为：
W等于[1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,
1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,
0,1,0,1,1,1,1,0,0,1,0,0,0,
0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,
0,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0,0,
0,0,0,0,0,1,0,1,1,0,1,0,0,
0,0,0,0,1,0,1,0,0,1,0,0,1,
0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,1,1,0,
0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1]
空间联系的局部指标（Localindicatorsofspatialassociation,缩写为LISA）满足下列两个条件：每个区域单元的LISA,是描述该区域单元周围显著的相似值区域单元之间空间集聚程度的指标；所有区域单元LISA的总和与全局的空间联系指标成比例.
局部Moran指数被定义为：
（2）
式中：,其中和是经过标准差标准化的观测值.
正的Ii值表示该区域单元周围相似值（高值或低值）的空间集聚,负的Ii值则表示非相似值的空间集聚.通过局部Moran'sI统计量,可以得到每个县(市)与其周边地区产业集聚程度的估计值.
局部Moran指数Ii检验的标准化统计量为：.
计算出检验统计量,可以对有意义的局部空间关联进行显著性检验.根据“条件”随机方法或置换方法,可以获得Ii的一个伪显著性水平.P值同样为零假设H0检验提供了基础,即检验所有的属性值在空间上是否随机分布.
当两个区域单元的相邻区域有一些是相同的时候,局部统计量存在着相关,这就使得基于正态近似假设上的检验更为复杂,这实际上属于多重统计比较的问题.这时,Ii的显著性判断可以采用Bonferroni标准,即当总的显著性水平设定为α,则每一个区域的显著性应采用α/n来进行判断.但必须注意,当ｎ相当大时,采用此标准可能过于保守.在给定显著性水平α时.若Ii显著大于0,说明区域i与周边地区之间的空间差异显著小；若Ii显著小于0.说明区域i与周边地区之间的空间差异显著大.
数据选取的是2003年13个地市12个产业的产值,根据式（2）计算得到结果,得出江苏省13个地市12个产业集群的Ii值,显著性水平α/n等于0.000769.
结合区域经济增长极理论以及中心一外围理论,我们可以据此来分析江苏省各地市产业集群的发展情况.对每种组合作出解释.
1.可以看到苏州、无锡、常州、南京产业集群发展态势非常好,极少出现产业集群发展的“低洼地”情况,尤其是苏州是这些产业发展的“扩散中心”和“极化中心”,说明苏州近年来集聚进程十分迅速.这种快速集聚使得苏州成为江苏制造业发展的磁场.
2.镇江、扬州、南通产业集群相对于上述地区发展缓慢,本身产业集群水平处于刚刚起步,或者是有一定的集聚水平,
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