產業演進階段的識別方法
——以中國電子及通訊設備制造業為例

孫曉華，周 旭

(大連理工大學經濟學院，遼寧 大連 116024)

產業演進階段的識別方法
——以中國電子及通訊設備制造業為例

孫曉華，周 旭

(大連理工大學經濟學院，遼寧 大連 116024)

產業演進是單一產業所經歷的由成長到衰退的演變過程，產業演進階段的識別是科學制定產業政策的基礎，也是產業經濟學研究的重要問題之一。本文分別對產業組織視角下的二維識別法和產業規模視角下的產出增長率法與生長曲線法進行闡述，并以中國電子及通訊設備制造業1987—2008年的統計數據為例展開了實證檢驗，結果發現三種識別方法能夠得到一致的結論，中國電子及通訊設備制造業目前處于產業成長期。因此，從多個維度定位產業演進階段，不僅可以保證結論的穩健型，而且能夠體現產業演進的內在演化邏輯。

產業演進;二維識別法;產出增長率法;生長曲線法

1 引言

產業演進有兩個層面的含義:一是指國家或地區的產業結構及其內容不斷變化的過程，包括產業結構的調整和主導產業的變化及更替;二是指單一產業經歷的形成、成長、成熟和衰退等發展階段。本文的產業演進主要指后一種含義，即單一產業所經歷的由成長到衰退的演變過程，數量上表現為產業中企業數目、產品或服務規模的變動，質量上表現為產業經濟效益和產業素質的提高。準確地對產業演進階段進行定位，有利于根據產業演進規律，科學合理地制定產業政策。尤其在我國大力發展戰略性新興產業的背景下，產業演進階段的識別方法能夠為地方政府戰略性新興產業的選擇和政策制定提供依據。

綜觀國內外文獻，學者們主要從產業組織和產業規模的視角對產業演進階段進行了研究。國外學者多以產業組織理論為依據研究具有階段性和規律性的產業內企業行為改變過程以識別產業演進階段［1－4］。

國內研究方面，由于企業層面樣本數據的缺失無法滿足產業組織識別方法的需要，多數文獻從產業規模視角對產業演進階段加以識別，研究方法主要包括產出增長率法、普及率法和生長曲線法三種。產出增長率法利用某產業年平均產出增長率相對于所有行業平均增長率的變化來判斷產業演進階段，其核心是比較目標產業在兩個相鄰時期的增長率與同時期所有產業的平均增長率［5］。普及率法常見于耐用消費品生命周期的識別，鑒于人們對耐用消費品的需求數量有限，不如日用生活消費品需求多、購買頻率高，普及率更能反映耐用消費品產業市場需求的滿足程度，同時也能夠反映耐用消費品產業演進階段特征的良好性質［6］。生長曲線法根據產業生命周期各階段產出或銷售增長率一般符合由緩慢到快速、再由快速到緩慢的特點，將產業演進曲線總結為S型，并運用數學模型對產出或銷售的時間序列進行擬合，以曲線的拐點作為生命周期階段的分界點定位產業演進階段和預測演進趨勢［7］。

產業組織視角的識別方法依據行業內企業的進入和退出行為判斷產業演進階段，較為注重產業演進的微觀基礎，將企業行為看作產業生命周期的內在表現;產業規模視角的識別方法則基于所有企業的整體績效判斷產業發展趨勢，從宏觀層面審視產業演進各階段全行業銷售額或者利潤的變化。比較而言，前者能夠更為精確地反映不同階段中產業內部組織結構和競爭狀況的變化，后者有助于在全行業角度把握產業演進的總體特征。鑒于普及率法適用性相對較低，本文分別對產業演進階段的二維識別法、產出增長率法和生長曲線法進行闡述，并以中國電子及通訊設備制造業為例驗證三種方法的有效性。

2 產業演進階段的二維識別法

二維識別法由Tether和Storey提出，他們在分析某一產業發展過程中就業人數和企業數的關系時，發現就業人數會隨著企業數發生階段性變化，進而結合這兩個維度對產業演進階段進行了定位。圖1顯示了二維識別法對產業演進階段和演進路徑的判別過程，橫軸表示產業中的企業數目，縱軸為產業就業人數，矩陣對角線上產業平均就業人數保持不變，沿著對角線產業內的企業數和就業人數變化一致，對角線以上區域就業人數增加更快或減少更慢，對角線以下區域則剛好相反，其中類型1、類型2和類型3所處的區域分別對應于Klepper和Graddy定義的產業成長、淘汰和穩定階段。

一個新興產業開始出現時，無論是產業內的企業數還是就業人數都呈上升趨勢，屬于典型的類型1產業;隨著市場需求趨于穩定，產業逐步走向成熟，表現為企業數目開始減少而就業人數仍繼續增加，產業進入類型2階段;當市場需求出現下降的時候，產業進入穩定時期，企業數和就業人數皆出現下降趨勢，對應于類型3產業。類型4階段的特征是就業人數減少而企業數目增加，盡管與早期產業演進的生命周期模型并不一致，但歐洲高技術制造業部門普遍存在此種情形，一些小型高技術企業的出現使產業內企業數目增加，而大型企業的減少導致產業就業人數下降。

圖1 基于二維識別法的產業演進路徑

為了檢驗不同方法的適用性和可靠性，本文利用電子及通訊設備制造業1987—2008年的數據對其演進階段加以識別，所需數據來源于1988—2009年《中國工業經濟年鑒》。由于1991、1995、1996、1998、2007、2008年的數據缺失，為保持數據完備性，我們采用加權平均法計算出上述6年的數據。圖2列出了電子及通訊設備制造業企業數和全部職工年平均人數兩個指標的變化情況。可以看出，從1987—1997年間企業數處于上升趨勢，1997年亞洲金融危機導致行業內一些中小企業破產倒閉，1998和1999年的企業數略有下滑，1999年之后又恢復到穩步上升階段。從就業人數來看，整個時期年均職工人數都在遞增，2001年開始由于宏觀經濟形勢向好，從業人員增速加快。

圖2 電子及通信設備制造業的企業數和職工人數的變動趨勢

根據各年度數據可算出兩個指標的增長率，進而以每三年為一個時段得到增長率的平均值，將其標在產業演進的二維識別圖中 (見圖3)。可以發現，所描出的7個點中有6個位于第一階段，只是在1997—1999年出現了異常，企業數和就業人數均下降，跳到第三階段，其原因在于亞洲金融危機給國內電子及通信設備制造業造成的影響，但此后隨著宏觀經濟復蘇又恢復到企業數和就業人數平穩增加的狀態。根據二維識別法，能夠判斷出我國電子及通訊設備制造業在1987—2008年處于產業生命周期中的成長階段。

圖3 產業演進階段識別的產出增長率法

二維識別法結合了產業內廠商數目變化和就業人數變化，既能反映產業演進的本質和過程，又具有較強的可操作性，在一定程度上克服了單一維度定位的片面性。

產出增長率法從產業規模視角對產業演化階段進行識別，將產業生命周期劃分為成長、成熟和衰退三個階段，通過比較考察產業年產出增長率與國民經濟所有行業平均增長率來判斷產業演進階段。如果該部門的產出增長率在兩個時期均高于平均增長率，則處于成長階段;若前一時期高于平均增長率，而后一時期低于平均增長率，則處于成熟階段;如果兩個相鄰時期的增長率都低于平均增長率，則處于衰退階段。

利用產出增長率法對電子及通訊設備制造業的演進階段進行識別。根據產業統計口徑的不同標準，以1987—1997前11年和1998—2008后11年作為相鄰的兩個時期來觀察，用GDP增長率代替各行業平均增長率 (見表1)。通過數據分析可知，在1987—1997年和1998—2008年兩個相鄰時期內，電子及通信設備制造業的工業總產值增長率均高于所有行業的平均水平。由此判定，在1987—2008年這段時期內，電子及通訊設備制造業處于成長階段。

表1 1987—2008年電子及通訊設備制造業產出增長率與GDP增長率比較

產出增長率法是一種相對衡量方法，采用此方法進行產業演進階段識別時，不論經濟增長抑或下降，都可以排除國民經濟整體狀況對具體行業產出增長的短期沖擊。需要指出的是，產出增長率法判斷標準本身并不十分明確，尤其是針對那些產出增長率與所有行業平均增長率相差不大的產業來說，演進階段的判別需要結合產業發展情況做具體分析，由此可能產生因主觀因素而導致的結論差異，但該方法仍然不失為一種可行的選擇。

4 產業演進階段識別的生長曲線法

盡管二維識別法和產出增長率法能夠大致判斷某一時期產業演進所處的階段，但定位并不十分明確，為此學者們引入了更為精確的生長曲線法。生長曲線法根據產業生命周期各階段產出或銷售增長率一般符合由緩慢到快速、再由快速到緩慢的特征，總結出產業演進曲線的S型規律，并運用計量經濟工具對某一產業產出或銷售的時間序列進行擬合，以曲線拐點作為產業生命周期階段的分界點定位產業階段。由于產業屬性的差別，各類產業S型成長圖式并不是由唯一函數表達，包括邏輯斯蒂 (Logistic)曲線、龔伯茲曲線、限制性指數曲線和對數拋物線等。本文選擇多數學者采用的邏輯斯蒂曲線對生長曲線法加以說明 (見表2)，假設X為某產業的產品銷售收入，則產品銷售收入的增長速度方程為:

其中，α為產業成長速度系數 (α＞0)，N代表某產業銷售收入的飽和值 (N＞0)，X為動態因子，隨時間推移而增加，(N－X)為減速因子，隨時間推移而減少。經過對式 (1)分離變量和積分等求解過程，可得通解:

式 (2)即為邏輯斯蒂曲線方程，其中c為常數，由產業系統的初始條件決定。表3列出了邏輯斯蒂曲線的基本特征:有兩個對稱拐點，對應的銷售收入為和，第一個拐點為形成期和成長期的分界點，第二個拐點為成長期和成熟期的分界點。當然這里只考慮上升階段，沒有研究衰退時期。

表2 邏輯斯蒂曲線的基本特征

進一步地，對式 (2)兩邊求對數變換，得

其中，A0、A1為常參數，Z含有參數N，因此與普通線性方程不同，不能直接用最小二乘法求參數A0、A1，需要先估計產業銷售收入的飽和值N。對于飽和值N的估計，有非線性回歸法、三點法、四點法和拐點法可供選擇。為得到更為精確的估計值，基于四點法估計出參數N，利用線性回歸方法求出c和α的估計值，再以此估計值為初始值進行非線性回歸擬合，通過迭代最大程度地提高曲線方程的擬合精度。下面運用邏輯斯蒂曲線對電子及通訊設備制造業1987—2008年間的成長軌跡進行分析，以說明生長曲線法的識別過程。

首先，用四點法估計N參數的值，取 t=1991、1994、2003和2006四個年份的數據序列(原始數據略)，得到 N=110638.4(億元)。然后，對歷年產品銷售收入的統計數據進行擬合，得到線性回歸擬合曲線:

方程的擬合程度較好，R2=0.996，DW值為1.839，不存在序列自相關。根據回歸結果，可得A0=2.45 ，A1=0.112 ，c=e2.45=11.59 ，α =0.112。

表3 非線性回歸的參數估計值

進而，以 c=11.59，α =0.112，N=110638.4為初始數據進行非線性回歸，得到的參數估計值 (見表3)，相應的生長曲線方程如下:

因為Logistic曲線模型是采用拐點法來劃分階段，兩個拐點對稱位于產量狀態演化曲線的處，位于最大飽和值 N的21%、71%處。由N=105257，可得拐點值為22104，結合電子及通訊設備制造業產品銷售收入數據 (見圖4)，可知拐點年份為2004年。也就是說，電子及通訊設備制造業在2004年進入成長期早期階段。

邏輯曲線模型建立在嚴格的假設條件之上，而實際的產業成長過程不一定都能符合，即使總體上滿足Logistic函數的條件，其往往也可能包含若干個子邏輯階段。因此，應用邏輯曲線擬合產業演進的特定轉化階段會比較有效。

圖4 電子及通訊設備制造業歷年產品銷售收入

5 研究結論

本文以國內外相關研究成果為基礎，討論了產業組織視角下的二維識別法和產業規模視角下的產出增長率法與生長曲線法，并以中國電子及通訊設備制造業1987—2008年的統計數據為樣本進行了實證檢驗，得到較為一致的結論，即中國電子及通訊設備制造業目前處于產業成長時期。由于三種方法從不同角度、以不同標準對產業演進階段加以判斷，因此判別結果會略有差異。比如，二維識別法和產出增長率法把產業演進階段劃分為成長期、成熟期 (即淘汰階段)和衰退期(即穩定階段)，沒有明確指出形成期的特征，也無法了解各階段之間轉變的準確時點。而生長曲線法將形成期納入產業演進階段之中，并且把成長期細分為前期和后期，通過計量經濟工具擬合生長曲線，進而依靠拐點的計算更為準確地判斷產業演進各階段的指標特征和時間范圍。

在實際應用中，如果采用單一方法或者單一維度對產業演進階段進行分析，可能會出現難以識別或者偽識別的問題。因此，產業演進階段的識別可以不局限于單一指標，將產業組織和產業規模視角相結合，利用多個維度進行階段定位，這樣不僅可以通過產業發展的內在和外在表現特征判別產業演進階段，而且能夠體現產業演進的內在演化邏輯。

在政策層面，產業演進階段的識別方法可以為戰略性新興產業的選擇提供借鑒。根據以重大技術突破和重大發展需求為基礎、代表未來科技和產業發展新方向的基本特征，戰略性新興產業具有典型的成長期前期屬性，產業內企業數和就業人數呈上升趨勢，部門增長率大于平均增長率，發展潛力巨大，對相關產業具有極強的帶動作用。那么，在地方政府戰略性新興產業選擇和產業政策設計過程中，一方面要基于新興產業發展所應具有的階段性特征加以判斷;另一方面，應結合地區比較優勢和資源基礎，與其他區域形成錯位布局，避免結構趨同、低層次競爭和產能過剩，促進產業健康可持續發展。

［1］Gort M.，S.Klepper.Time paths in the diffusion of product innovation［J］.The Economic Journal，1982，92(367):630 －653.

［2］Klepper S.，E.Graddy.The evolution of new industries and the determinants of market structure［J］.RAND Journal of Economics，1990，2(1):27 －44.

［3］Agarwal R.，M.Gort.The evolution of markets and entry，exit and the survival of firms［J］.Review of Economics and Statistics，1996，78(3):489 －498.

［4］Tether B.S.，D.J.Storey.Smaller firms and Europe's high technology sectors:a framework for analysis and some statistical evidence［J］.Research Policy，1998，(26):947 －971.

［5］范從來，袁靜.成長性、成熟性和衰退性產業上市公司并購績效的實證分析［J］.中國工業經濟，2002，8(8):65－72.

［6］古松，劉占霞.我國電信業務“十五”發展狀況及趨勢分析［J］.電信科學，2006，(6):70－73.

［7］韓楊.中國綠色食品產業演進及其階段特征與發展戰略［J］.中國農村經濟，2010，(2):33－43.

(責任編輯 胡瓊靜)

Recognition of Industry Evolution Stage—Taking the Equipment Manufacturing Industry As an Example

Sun Xiaohu，Zhou Xu
(School of Economics，Institute of Technology of Dalian，Dalian 116024，China)

Industry evolution means the process that a single industry experiences from its growth to recession.The stage identification of industry evolution is not only the basis for formulating a scientific industrial policy，but also one of the important issues of industry economics researches.This article describes the two－dimensional identification method from the perspective of industry organization，the output rate of growth method and the growth curve method from the perspective of industrial scale respectively.The paper launches an empirical test based on the statistical data of the manufacturing industry of electronic and communication equipment in China，and gets the conclusion that China's electronic and communication equipment manufacturing industry is currently growing.Therefore，positioning the evolution stage from multiple dimensions can not only guarantee the stability of conclusion，but also reflect the internal logic of industry evolution.

Industry evolution;Two－dimensional identification method;Output rate of growth method;Growth curve method

F203

國家社科基金資助項目“技術創新與產業演化:理論及實證”(10FJL011)，中央高校基本科研業務費專項資金資助“城市化與產業結構調整的互動機理:基于演化經濟學的新視角”(DUT10RW312)。

2012－01－30

孫曉華 (1978－)，男，遼寧撫順人，大連理工大學經濟學院副教授，管理學博士，碩士生導師;研究方向:產業經濟學、演化經濟學與創新經濟學。