动态行业集聚及其稳定性判别

发布时间:2019-08-21 来源: 散文精选 点击:


   摘要:文章选取2002年~2013年中国A、B股持续经营的上市公司为样本,以公司平均流动性和收益率反映区域经济发展水平。首先利用对应分析绘制含行业、区域的二维平面点聚图,结果表明,行业集聚因时而异;但分隔区域间(东北、大西北和东部沿海、南部沿海)存在显著的行业集聚现象。继而根据熵原理,构建行业集聚演化特征模型,并通过计算发现,我国行业集聚系统内部易呈无序状态,且其演进路径并不平稳。据此,文章从区域化资本市场建设、政府转移支付等角度提出相关建议,以促进行业集聚稳健发展。
  关键词:行业集聚;稳定性判别;对应分析;熵
  一、 引言
   目前,关于行业集聚存在性和演化特征研究的代表性成果如下:行业集聚存在性研究主要针对制造业、金融或其他服务业进行分析。典型研究如马国霞(2007)利用产业间集聚度指标,定量分析我国制造业两个产业之间的空间集聚程度,结论表明我国制造业产业间集聚呈上升趋势,在空间上向沿海集聚;陈建军(2009)研究中国生产性服务业集聚的成因与发展趋势,表明中国东部与中西部地区存在截然相反的生产性服务业集聚路径。而关于行业集聚演化特征的研究文献相对较少。典型研究如Swann(1998)总结,美国金融服务业集聚程度随宏观经济下滑,由强变弱;Dow(1999)则发现,英国银行业集聚呈周期波动;杨洪焦等(2008)利用E-G产业聚集度指标测定我国18个制造业1988年~2005年的集聚度,结论表明我国制造业集聚度的整体水平较高,且1988年~2005年间的平均集聚度呈上升趋势。这些研究在一定程度上揭示了行业集聚的演化特征,但是它们无法表明行业集聚系统是否趋于稳定。
   当前研究存在以下三点不足:首先,研究对象主要关注个别行业,如制造业或者服务业,未兼顾市场多样性和关联性;其次,当前研究视角主要考虑个别区域,或假设区域间不相关,往往忽略区域协同效应;再次,研究方法主要利用传统聚类或集中度指标,来判断行业集聚强弱,无法获取区域和行业的二维分布结构。
   针对上述不足,本文基于多区域视角,以2002年~2013年中国A、B股全部上市公司按行业分类的面板数据为研究对象。首先,以区域内公司的平均流动性和平均收益率作为反映区域经济发展水平的指标,采用对应分析方法,绘制包含行业、区域的二维平面点聚图,深入考察行业集聚效应;其次,引入熵原理,利用收益率指标和流动性指标之间的灰色关联系数计算熵值,构建系统状态判别模型,度量行业集聚在不同阶段的稳定程度。最后,根据实证结果,给出相应结论和建议。
   二、 行业集聚存在性判断——基于对应分析
   1. 对应分析原理。对应分析的基本思想:将联列表中的行元素和列元素的比例结构以点的形式在较低维空间进行表示,步骤如下:
   (1)建立原始数据矩阵X,其中,矩阵X的行表示按全球分类标准划分的九大行业部门,矩阵X的列表示按区域划分的流动性变量或收益率变量,即数据xij表示行业i(i =1,…,m)在区域j上(j=1,2,…,n)的观测值。
   (2)变换矩阵X,得到矩阵K=(kij)m×n,其中,kij=■,xi=■xij,xj=■xij,tol=■■xij。
   (3)对矩阵R=KK"和Q=K"K进行因子分析,并计算R的特征根:λ1≥λ2≥…≥λm。取前θ(θ≤min{m,n})个特征根,使累计贡献率■?姿i/■?姿i?叟80%,相应的单位化特征向量记为μ1,μ2,…,μθ,得到R型因子载荷矩阵F以及Q型因子载荷矩阵D。
   (4)绘制二维平面点聚图,通常,矩阵F和D的前两个特征根累积方差贡献率通常很大,往往能表征样本与变量的绝大部分信息。因此,选择矩阵F和D的前两列值在二维坐标系中作对应分析图以直观体现各行业与各区域流动性指标、收益率指标间的关系。
   2. 变量和数据选取。样本选取为我国A、B股所有持续经营的上市公司在2002年~2013年间的流动性和收益率数据。借鉴全球分类标准(GICS),将上市公司划分为九个行业部门:能源、工业、原材料、日常消费品、非日常生活消费品、公用事业、信息技术、金融和医疗保健、电信业务;根据国务院发展研究中心发布的《地区协调发展的战略和政策》报告(2005年),将我国行政区划分为八大区域。数据源于RESSET数据库,筛选数据:上市公司名称、股票代码、日期、年收益率及年成交额。通过计算各区域相应行业内所有股票流动性和收益率的算术平均值得到各时段的矩阵X。
   之所以选取公司流动性和收益率测度区域经济发展水平,是因为:首先,公司流动性和收益率不仅是考察资本市场健康与活力的重要指标,通常也反映实体经济的运行状况,资本市场与实体经济、政府政策之间存在长期相关性,已获得众多学者的理论支持;其次,市场微观结构研究指出,流动性与收益率之间关系密切,流动性对资产收益率具有第一位的影响;再次,流动性和收益率数据容易获取,且准确度高。因此,在本文的实证研究中,使用流动性和收益率作为反映我国区域经济发展水平的指标。
   本文选择Amihud比率作为流动性代理变量,计算公式为:Am
   Amihudkt=|Rkt|/pVolumekt(1)
   其中,Rkt和pVulumekt分别表示股票k在第t期的收益率和成交额。最终,本文设定16个变量:Li1,…,Li8和Pi1,…,Pi8,其中:L——流动性;P——收益率;1——黄河中游,2——长江中游;3——东北;4——北部沿海;5——东部沿海;6——南部沿海;7——大西南;8——大西北。此外,宏观经济状况、政府政策导向等因素会导致各区域内的经济实体进入或退出相关行业,从而造成行业集聚的动态演变,因此基于动态行业聚集视角,本文分别考虑如下6个时间段的行业聚集特征: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。

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