中国出口企业空间集聚与企业加成率

发布时间：2020-09-01 21:17

　　进出口贸易作为中国经济的重要组成部分,一直都是学术界研究的热点,随着进出口活动得增长,市场规模的扩大,对于出口企业的竞争水平和生存状态的研究就愈有价值。加成率作为衡量一个企业定价能力和市场势力的重要指标,对进出口贸易有着重要的作用,能够衡量企业的出口水平。本文利用工业企业数据库,从空间的角度分析出口企业的分布与企业加成率的关系,并得到相关结论。首先,本文对出口企业的空间分布进行了描述和分析,发现出口企业主要集中在东部沿海地区,中部地区出口企业也有明显增长趋势,同时利用热点分析表示出口企业的空间集聚状态,通过标准差椭圆模型对出口企业的空间分布变化趋势进行了分析。其次,本文通过会计方法对加成率进行测算,得到多年企业加成率数值,并通过热点图展示不同地区的加成率水平,显示东部地区的加成率明显中西部地区。再次,通过图像的重叠初步观察到空间集聚与企业加成率二者关系,即空间集聚程度高的地区,加成率较低。在此基础上,利用价格竞争效应,企业选择效应和集聚的外部性分析企业加成率和空间集聚的内在理论机制。最后,利用聚类Z得分和地区工业比重,利用面板数据模型进行回归分析,得到聚类Z得分、地区工业比重与企业加成率有显著的负向相关关系,从实证的角度证实了理论机制。
【学位单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F752.62
【部分图文】：

空间分布,出口企业,空间分布

图 3.1 2008 年出口企业空间分布（数据来源：2008 年工业企业数据库）（2）出口企业分布热点分析利用 ArcGIS 10.3 软件对出口企业的空间分布进行热点分析，从整体上看，东部沿海地区出现高值集聚，中部地区出现低值集聚，其他地区的出口企业在统计学上并未出现集聚特征。全局的 G 统计量为 0.000003，Z 得分的值为 2.597334，P 值为 0.009395，说明出口企业的空间分布存在明显的聚集区。根据统计方法将 Z 得分和 P 值的大小将数值分成不同的区间:Z 得分大于2.58（或小于-2.58）时，此时在图上呈现深红色（或深蓝色），说明出现聚集区的概率大于 99%；Z 得分在 1.96 至 2.58 之间（或-2.58 至-1.96 之间），呈现红色（或蓝色），出现聚集区的概率大于 95%;Z 得分介于 1.65 至 1.96（或-1.96

空间分布,出口企业

二、中国出口企业的空间分布在局部的 G 统计量计算中，上海、无锡、广州、厦门、佛山等地区有着较高的 Z 得分（降表见附录），同时 P 值接近于 0，说明这些地区出现高值集聚的概率接近百分百，并且这些地区的程度较高。武汉、长沙、郑州等地区 Z 值较低，同时 P 值较小，说明这些地区也现了低值聚集区域，集聚度相对较低，比不上东部沿海地区。由于 G 统计量衡量空间自相关性，一些地区的局部 G 统计量 Z 得分较高，P 值较小，但是与相邻地区的自相关性较差，在图上也不会呈现出“正热点”区域或“负热点”区域。西北地区、华北地区、东北地区的出口企业分布都主要集中在一、二线大城市，空间分布不够均衡，所以自相关性较弱，无法出现正负热点区域。

空间分布,出口企业,椭圆模型,历年

二、中国出口企业的空间分布方位角却逐渐变大。从中可以发现出口企业的空间分布格局在不断集聚的基础上逐渐向东南方向转移。分析其中的原因，早些时候出口企业数量的总量较少，分布较为分散，交通基础设施不够完善，市场也相对独立，不同地区的出口企业各自生产销售，后来伴随着市场成熟，企业数量增加，基础设施的网络体系逐步完善，集聚效应外部性所形成的成本节约和利润增加重要地位愈发凸显，因此出口企业逐渐形成了集聚趋势。中国的东南沿海地区出口企业在与国外市场贸易中有着先天的地理距离优势，较短的国内运输距离降低了运输商品的运输成本，同时东南沿海地区具有更多优良港口，吃水深，吞吐量大，能够进行大规模的商品贸易，有着巨大的吸引力。

【参考文献】