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(yīng)分析繪制含行業(yè)、區(qū)域的二維平面點聚圖，結(jié)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(gòu)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(shè)、政府轉(zhuǎn)移支付等角度提出相關(guān)建議，以促進行業(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制造業(yè)、金融或其他服務(wù)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(biāo)，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(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相對較少。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(biāo)測定我國18個制造業(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不足：首先，研究對象主要關(guān)注個別行業(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)集聚強弱，無法獲取區(qū)域和行業(yè)的二維分布結(jié)構(gòu)。
　　 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(biāo)，采用對應(yīng)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(yīng);其次，引入熵原理，利用收益率指標(biāo)和流動性指標(biāo)之間的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)計算熵值，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——基于對應(yīng)分析
　　 1. 對應(yīng)分析原理。對應(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(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(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(biāo)系中作對應(yīng)分析圖以直觀體現(xiàn)各行業(yè)與各區(qū)域流動性指標(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(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(yīng)行業(yè)內(nèi)所有股票流動性和收益率的算術(shù)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(biāo)，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(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，流動性與收益率之間關(guān)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(zhǔn)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(biāo)。
　　 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(shè)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(dǎo)向等因素會導(dǎo)致各區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟實體進入或退出相關(guān)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。

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