论文略读:《地区如何随着时间的推移而多样化?产业关系与地区新增长路径的发展》

地区如何随着时间的推移而多样化?产业关系与地区新增长路径的发展

阅读时间:2022.04.06

How Do Regions Diversify over Time? Industry Relatedness and the Development of New Growth Paths in Regions

ECONOMIC GEOGRAPHY,22 Oct 2015

基金:the financial support provided by the Bank of Sweden Tercentenary Foundation, by the Netherlands Organisation for Scientific Research and by the Jan Wallanders och Tom Hedelius Stiftelse.

摘要:许多主要的经济地理学家都提出了新的区域增长路径是如何出现的问题。从进化的角度来看,我们有充分的理由相信,各地区最有可能衍生出与该地区现有产业在技术上相关的产业。利用一个新的制造业之间的技术相关性指标,我们分析了1969年至2002年瑞典70个地区的经济演变,并提供了详细的工厂水平数据。我们的分析表明,瑞典经济格局的长期演变受到很强的路径依赖性。与一个地区先前存在的工业有技术关系的工业比与该地区先前存在的工业没有技术关系的工业进入该地区的可能性更高。这些工业离开该地区的可能性更高。此外,瑞典各地区的工业概况显示出高度的技术凝聚力。尽管发生了重大的结构变化,但这种凝聚力仍随着时间的推移而持续存在。当我们关注一个特定地区的经济演变时,我们的方法也被证明是有用的。我们的分析表明,林肯平地区在30年来增加了其工业凝聚力,因为与其区域投资组合密切相关的工业的进入,以及技术周边工业的退出。总之,我们发现了系统的证据,表明工业的兴衰在区域层面上的增长受到工业亲缘关系的强烈制约。

Abstract: The question of how new regional growth paths emerge has been raised by many leading economic geographers. From an evolutionary perspective, there are strong reasons to believe that regions are most likely to branch into industries that are technologically related to the preexisting industries in the regions. Using a new indicator of technological relatedness between manufacturing industries, we analyzed the economic evolution of 70 Swedish regions from 1969 to 2002 with detailed plant-level data. Our analyses show that the long-term evolution of the economic landscape in Sweden is subject to strong path dependencies. Industries that were technologically related to the preexisting industries in a region had a higher probability of entering that region than did industries that were technologically unrelated to the region’s preexisting industries. These industries had a higher probability of exiting that region. Moreover, the industrial profiles of Swedish regions showed a high degree of technological cohesion. Despite substantial structural change, this cohesion was persistent over time. Our methodology also proved useful when we focused on the economic evolution of one particular region. Our analysis indicates that the Linköping region increased its industrial cohesion over 30 years because of the entry of industries that were closely related to its regional portfolio and the exit of industries that were technologically peripheral. In summary, we found systematic evidence that the rise and fall of industries is strongly conditioned by industrial relatedness at the regional level.

关键词: 技术关联性;相关多样性;区域分支;区域多样化;演化经济;地理位置

Keywords: technological relatedness; related variety; regional branching; regional diversification; evolutionary economic; geography

文章目录

  • 地区如何随着时间的推移而多样化?产业关系与地区新增长路径的发展
  • 1. Introduction
  • 2. Relatedness and the Economic Evolution of Regions关联性与区域经济演化
  • 3. Measuring Relatedness: The Revealed Relatedness Method测量关联性:显示关联性方法
  • 4. The Swedish Spatial System and Data瑞典的空间系统和数据
  • 5. Relatedness and Structural Change in Regions区域关联性与结构变化
  • 6. Portfolio Membership, Entry, and Exit行业组合成员、进入者和退出者
  • 7. Revealed Relatedness in Case Study Research: Linköping’s Industrial Transformation案例研究中的显示关联性:Linköping的产业转型
  • 8. Conclusions结论

1. Introduction

理解区域发展需要考虑质变,而不是量变。虽然像地区就业或生产总值增长这样的数量可以概括一个地区的财富变化,但这些变化本身往往是该地区经济活动组合变化的结果。地区受到永无止境的创造性破坏的影响,熊彼特(1939)认为这是经济发展的驱动力。从长远来看,各地区依靠自己创造和吸引新产业的能力来抵消经济其他部分的衰退和破坏。

然而,到目前为止还没有系统的研究地区如何随着时间的推移而多样化,地区内新的增长路径如何发展,以及老工业地区如何振兴当地经济(Martin and Sunley 2006)。缺乏大规模的统计研究并不奇怪,因为结构性变化的过程非常特殊,涉及不同地区的不同行业。这种现象的定性使得很难从数量上比较一个地区的结构变化过程和另一个地区的结构变化过程。

在这篇文章中,我们提出了一个新的框架,基于技术相关性的概念,使结构变化现象服从定量分析。这篇文章有三重贡献。

首先,通过建立一个进化的经济框架,我们为 为什么地区不能简单地通过多样化进入任何新的产业而实现结构变化,而是扩展到技术相关的产业提供了理论依据。特别地,我们认为技术关联在区域经济的多样化过程中导致了显著的路径依赖。

第二,我们从经验上验证了假设这种地区结构的变化遵循一个分支过程,通过使用一个新的产业间关联指标。根据这一指标,我们可以把经济描绘成一个由技术关联度联系起来的产业网络,我们称之为产业空间。此外,该指标使我们能够量化一个行业的进入或退出对一个特定地区所代表的结构变化量。通过系统地研究哪些产业进入和哪些产业离开一个地区,我们发现,地区多样化是因为与该地区现有产业在技术上相关的产业的进入,而地区通过撤出与当地其他产业在技术上无关的产业来重新调整其经济重心。尽管我们见证了瑞典各地区经济随时间推移的实质性结构变化,但当地产业进入和退出的净效应是,这些地区平均而言,在其产业中保持了或多或少的技术凝聚力水平。

第三,在本文中,我们表明了我们的定量框架可以被视为对定性方法的补充。对于许多关于结构性变化的案例研究来说,一个重要的挑战是跟踪个别行业中事件的总体后果。例如,这种概述很容易丢失,因为一个行业的下降通常会影响该地区所有其他行业的嵌入性。在一个高度程式化的案例研究中,我们展示了工业空间的概念如何可以促进结构转换的案例研究分析。

第二部分:在一个进化框架中讨论行业相关性和结构变化之间的关系。(行业相关性和产业结构变化关系的综述)

第三部分:讨论如何创建产业相关性度量。(产业相关性度量及相关综述)

第四部分:数据集来源。

第五部分:通过分析瑞典各地区的工业组合,实证研究了区域结构变化的过程。

第六部分:讨论了区域层面熊彼特创造性破坏过程中的作用。

第七部分:介绍了林科兴地区的案例研究

最后部分:介绍了我们的结论,并为未来的研究建立了一个范式。

2. Relatedness and the Economic Evolution of Regions关联性与区域经济演化

综述部分,此处略过。

3. Measuring Relatedness: The Revealed Relatedness Method测量关联性:显示关联性方法

在实证研究中,产业间技术关联通常来源于标准产业分类系统(standard industrial classification (SIC) system)的等级结构。在这个分类系统中,行业之间的联系越紧密,它们之间的联系就越紧密。然而,基于SIC的相关性度量是否真的是技术相关性的度量值得怀疑。

在本文中,我们使用了一种基于共现的测量方法,称为显示相关性(RR),这里的行业关联性是指属于不同行业的产品在制造工厂的产品组合中同时出现。不过,请注意,我们在本文中使用的 RR 版本来自工厂的产品组合,而不是来自企业的产品组合。企业层面和工厂层面之间的差异是至关重要的,因为在工厂层面重要的范围经济的集合比在企业层面重要的范围经济的集合更受限制。例如,两个行业可能使用相同的机器,或者两个行业可能需要具有相似技能的员工。换句话说,这些行业在技术意义上是相互关联的。相比之下,如果两个行业之间不存在技术范围经济,企业就不太可能将相应的不同生产过程组合在一个工厂中,尽管一个企业仍然有可能在两个行业中都拥有工厂。例如,想想运动服装制造商耐克。耐克利用其在体育界的强势品牌,从运动服装系列向运动手表领域进行多元化发展。因此,在公司层面上,这两个行业存在于同一个投资组合中。尽管如此,毫无疑问,制表业和运动服装制造业在技术意义上是不相关的。然而,耐克的衬衫和手表也不太可能在同一家工厂生产。

RR指数的构建包括两个步骤。

在第一步中,对于两个行业(I,j)的每个组合,确定行业之间的同现率。让我们用 Lij 来表示共现的次数。但是同现的数量并不仅仅取决于行业间的关联性。(例如大行业与小行业的出现概率存在差异)

在RR方法的第二步中,根据每年的数据变换得到一个因子相乘,最后得到一个0到1之间的相关性。

R R i j = k L i j L i j ′ RR_{ij} = k\frac{L_{ij}}{L'_{ij}} RRij=kLijLij

4. The Swedish Spatial System and Data瑞典的空间系统和数据

在量化了哪些行业是相关的之后,我们现在可以研究相关关系在区域结构变化中所起的作用。

瑞典的人口从 1970 年的约 810 万人增加到 2000 年的 890 万人。然而,它在空间上的分布是不平等的,因为除了少数居民之外,所有人都居住在该国的中部或南部地区,而 北部地区幅员辽阔,人口稀少。

我们使用了最初从瑞典统计局获得的两个数据集。我们用来评估行业关联性的数据集包含了1969年至2002年瑞典制造厂生产的产品信息。该数据集中使用的产品代码首先根据 SNI69 系统转换为标准行业代码,然后,我们使用行业代码来定义工厂的投资组合。

为了确定在1969年至2002年期间,瑞典70个地区中的每个地区都有哪些行业是活跃的,我们使用了第二个数据集,该数据集包含工厂级别的就业和行业隶属关系信息,并将这些数据汇总到地区级别。

5. Relatedness and Structural Change in Regions区域关联性与结构变化

使用产品组合数据集,我们估计了一个RR指数矩阵,该矩阵涵盖了瑞典制造业中的 174个六位数行业。图表中的每个节点代表一个六位数的行业,不同的颜色和符号反映了它们所属的各种两位数的SNI69类别。连接产业的线代表RR连接。

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The average industry space in Swedish manufacturing, 1969–2002.

描述的图表的一个显著特征是,产业形成了明显不同的相关产业集合。我们将这些在产业空间上相互靠近的产业集合称为技术集群

纺织工业与许多机械和金属工业的关系比与大多数食品工业的关系更密切。这一发现证实了这样一种直觉,即机械和纺织业之间的溢出潜力应该大于纺织业和食品业之间的溢出潜力。

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图2显示了整个研究期间瑞典当 地工业的动态。从 1969 年到 2002 年,瑞典各地区经历了巨大的结构变化。至于地方工业(1969 年存在于整个瑞典的工业-地区组合),2002 年只有 55.0%仍然存在。反过来看,2002 年,68.7%的地方工业在1969 年就已经存在了。

RR指数衡量了一个行业与另一个行业的相关性。换句话说,它量化了两个行业之间的双边关系。然而,一个区域投资组合通常由多个行业组成。因此,为了调查一个行业如何适应整个地区的产业结构,我们需要一种方法来表达一个行业与一系列产业的技术接近性,即与区域产业组合的技术接近性。

我们使用了:

“技术接近度”
在这里插入图片描述
“技术凝聚力”

在这里插入图片描述

属于区域投资组合的行业被阴影。箭头上的数字表示两个行业之间的相关性关系。若两点之间的相关性>0.25,则计数1。下图关注行业3和行业20。
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Illustration of closeness calculations.

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瑞典所有地区平均技术凝聚力的演变图

我们已经表明,区域投资组合通常具有凝聚力,这意味着以前是区域成员的行业可能与该地区的其他经济活动并非完全无关。然而,退出线总是远低于(可靠的)投资组合线。也就是说,尽管这些现有行业与其他本地产业无关,但平均而言,它们相对于区域组合的技术地位相当外围。

总之,我们发现了与我们的研究问题相关的三个不同的规律。首先,地区生产组合具有凝聚力,并且会随着时间的推移而保持这种凝聚力。这一发现表明,如果一个行业在技术上接近一个区域组合,它实际上是该组合的一部分的机会很高。第二,如果产业在技术上与已经存在于该地区的产业相关,它们更有可能进入该地区。第三,属于某个投资组合但处于其技术边缘的行业更有可能离开该地区。

6. Portfolio Membership, Entry, and Exit行业组合成员、进入者和退出者

我们首先为一个地区的工业投资组合中的成员身份、进入身份和退出身份定义虚拟变量。
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做了一个相关性分析。如预期的那样,进入和成员关系都与亲密度呈正相关,而退出与亲密度呈负相关。虽然这些相关性可能不会特别高,但它们在统计意义上是非常显著的。

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接近度值与成员关系、进入和退出虚拟变量之间的相关性

为了找出亲密程度对区域投资组合的影响是否也具有经济意义,我们分析了这些变量如何影响进入、退出和加入的概率。为了控制在我们的分析中可能存在的混杂变量,我们进行了一些回归分析。

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第一列包含一个线性概率模型,它只是一个虚拟变量的普通最小二乘(OLS)回归。 所有参数估计的符号都是如预期的。一个行业与区域投资组合的接近程度增加了它 已经成为该区域投资组合成员的可能性。我们也估计了概率模型和logit模型。两列中参数的符号和显著性水平证实了OLS估计的早期发现。

成员、进入和退出虚拟变量可能会受到行业和地区总体规模的影响。毕竟,大型产业将更多地成为区域投资组合的成员,它们更有可能进入,而不太可能退出一个地区。同样,大区域通常拥有大量不同的产业,能够更容易地吸引新产业和保留旧产业。为了控制这种影响,我们在第4列中添加了两个新变量,log[emp®]和log[EMP(I)];这些变量分别衡量r地区制造业总就业人数(即当地经济规模)和瑞典工业I总就业人数(即整个瑞典的工业规模)的对数。然后重新估算了OLS和logit模型。紧密度指标的影响变小了。这一发现符合预期,因为大的区域可以容纳更多的工业,不管这些工业是否与特定的工业相关。然而,区域投资组合的密切程度对成员资格、进入和退出的概率仍然有很大的影响。

在第(6)和第(7)列中,我们添加了最后一个变量,closeness (non-PF)<本地区缺乏密切相关产业的数量>。换句话说,我们评估了当一个行业在没有当地一些密切相关的行业的情况下生存时会发生什么。表3显示,对隶属度概率的影响是显著的。如果工业i与r区域缺失的工业密切相关,那么它也很可能缺失于该区域本身。表4显示,这些缺失的相关行业也导致了较低的进入率。表5完成了这一图,表明缺乏大量相关行 业可能导致行业离开,尽管该地区可能仍有许多相关行业。

总之,回归分析证实了我们在前一节中确定的三个规律。一个行业与一个区域组合的紧密程度对一个地区的技术凝聚力的成员概率以及其工业结构的演变有着重要的影响。

7. Revealed Relatedness in Case Study Research: Linköping’s Industrial Transformation案例研究中的显示关联性:Linköping的产业转型

在引言中,我们声称,关于工业之间如何相互关联的信息可以支持使用案例研究 来调查个别区域的结构变化动态的研究。在本节中,我们以位于斯德哥尔摩西南约200公里处的Linköping地区为例来说明这一说法。
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图8显示了Linköping在工业领域的制造组合及其在1970年至2000年之间的演变。白色的圆圈象征着在1970年到2000年间,林肯平所没有的工业。蓝色的圆圈代表了在1970年到2000年间一直存在的行业。绿色向上指向的三角形和红色向下指向的三角形分别代表了在1970年至2000年之间进入和退出该地区的行业。

Linköping的制造业经济在工业领域的地位表明,该地区的制造业具有明显的凝聚力。该地区在金属和机械行业的强劲表现是工业空间左下角的一组蓝色节点,相比之下,工业空间的大部分以白色节点主导,林肯平从未发展过任何活动。

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图9 Linköping区域的接近度量的演化

图9证实了这种明显的凝聚力。首先考虑实线,它绘制了林肯的投资组合的凝聚力水平,虚线显示 了林肯的投资组合与该地区缺席的行业的平均接近度。投资组合线总是高于非投资 组合线,确认了行业的凝聚力。然而,林肯平强大的工业凝聚力是最近才出现的现 象。实线开始远低于瑞典每个投资组合成员的四个相关行业的平均水平,而且非常 接近虚线。然而,到了20世纪90年代,林肯平的工业凝聚力迅速超过了瑞典的平均 水平,实线和虚线之间的距离也大幅增加。

为了调查这里发生了什么,我们需要看看进入和退出该地区的行业。林肯平似乎也经历了一群与德州和木材相关的产业的一连串出口。和瑞典的许多纺织产区一样,纺织集群在上世纪70年代受到的打击最严重,当时它的几个行业衰落并离开了该国。图8显示了这些行业的早期退出之后,集群的其他行业的退出,由于早期退出,这些行业已经成为该地区剩余投资组合的外围:在衬衫最初崩溃之后,其他纺织业、地毯制造业、毛皮和绳索工业消失了,随之而来的是木制品和纸容器的生产。到2000年,林肯平几乎失去了其完整的纺织和木材工业集群。

8. Conclusions结论

根据进化推理,区域多样化是一个强烈依赖路径的过程。各地区通过分支进入与其当前行业相关的行业来实现多元化。特别是,如果产业在技术上接近区域组合,它们更有可能进入一个区域。然而,总的来说,进入一个地区的产业与当地产业组合的关联度低于现有产业组合成员之间的平均技术接近度。因此,进入通常会通过增加新品种来降低一个地区的技术凝聚力。从这个意义上说,它扮演了一个类似于进化突变的角色。相反,随着行业在一个地区的投资组合中占据技术上更为外围的位置,退出的可能性会增加。因此,退出增加了地区的技术凝聚力,这符合选择的多样性减少效应。然而,如果技术相关产业从该地区消失,这些产业也更有可能离开。因此,一个行业的退出会引发一连串的退出,导致整个技术集群的离开。这种多米诺效应的一个例子出现在林雪平地区,该地区失去了整个纺织和木材工业集群。

揭示的关联性和行业空间也提供了强大的工具,可用于案例分析与区域政策制定。通过描绘行业空间中的区域组合,决策者可以确定其所在区域的未来威胁和机遇。

就未来的研究而言,关联性视角开辟了一个全新的研究领域议程。首先,这里提出的系统证据表明,各地区的新增长路径不是从零开始的,而是深深植根于一个地区的历史经济结构(大湾区情况)。它还可 以帮助经济地理学家更好地理解老工业地区如何随着时间的推移重组和调整其经济,这是一个在经济危机时期在科学和政治议程上排名很高的主题。

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