产业演进阶段识别方法研究述评论文

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1、产业演进阶段识别方法研究述评论文.freelan(2001)也对该方法进行了调整。鉴于其样本考察期较短，他们以厂商数量增长率开始出现下降至低于前一期增长率的3％～5％水平作为进入成熟期的标志，而不是仅仅要求增长率的绝对下降；以厂商数量出现下降至低于前一期数量的97％水平作为成熟期结束的标志，而不是100％；他们采用了3年和5年移动平均法，并分析了阶段识别的敏感性。上述这种依据产业内厂商主体进人退出情况的识别方法，显然能够反映产业演进的本质和过程，也为研究各阶段厂商主要行为提供重要依据：在产业演进的前两个阶段主要研究厂商进入问题以及伴随而来的技术创新、组织演化等方面规律，而在成熟期则

2、主要研究厂商退出机理问题。但该方法在不同研究中所采用的阶段拐点依据的具体标准并不完全一致。而且在短期厂商数量存在较大波动性，往往采用多年移动平均法，而阶段识别对时间跨度的选择具有敏感性，这些都使阶段的定位不明确。(2)结合创新活动程度和创新主体的识别法在Gort，Klepper(1982)之后，几十篇关于产业生命周期的论文产生了诸多成果，进而又极大促进了产业组织视角研究的进展。Klepper(1996)建议，用创新活动程度结合创新主体进行产业演进阶段划分和判定，他先定性说明阶段之间区分，然后用定量方法对各阶段进行了识别。产业阶段识别标准具体如表1所示。其中，企业规模以500员工数为

3、界划分成大企业和小企业，创新程度以创新率平均水平为界进行划分。但由于各国企业规模标准并不统一，该方法对创新主体规模类型的界定标准势必需要根据各国情况进行调整，因而其可操作性也大大削弱。(3)二维识别法Tether，Storey(1998)从产业生命周期研究中产业就业人数伴随产业企业数目发生阶段性变化这一发现中得到启示，并结合这两个维度对高技术产业的演进阶段进行了定位。他们认为通过产业就业人数变化可以进一步确认产业阶段。二维判定法的具体产业演进阶段类型以及产业演进路径分别如图1和图2所示。图1中，横轴测度产业中的企业数目，纵轴测度产业的就业人数，矩阵对角线上产业平均就业人数保持不变，

4、沿着对角线产业内企业数目和产业就业人数的变化一致，在对角线以上区域产业就业人数增加更快或减少更慢，在对角线以下区域产业内企业数目增加更快或减少更慢，而其中类型1、类型2和类型3产业分别处于Klep－per，Graddy(1990)的成长阶段、淘汰阶段和稳定阶段。类型1产业，产业内企业数目和产业的就业人数都处于增加状态；类型2产业，产业内企业数目是减少的，而产业就业人数是增加的；类型3产业，产业内企业数目和产业的就业人数都是减少的；类型4产业，产业就业人数减少而产业内企业数目增加，尽管与早期所描述的关于产业演进的生命周期模型并不一致，但该类型产业在欧洲高技术制造业部门是普遍存在的。而

5、图2则说明了各类型产业之间是如何更替的。一个新产业开始出现时属于典型的类型1产业，因为无论是产业内企业数目还是就业人数都呈上升趋势；随着产业的成熟，产业内企业数目开始减少而就业人数仍继续增加，产业先演化进入类型2产业行列；之后产业内企业数目和就业人数都出现下降趋势，产业将发展成为类型3产业。二维识别法结合了产业内厂商数目变化和产业就业人数变化，既能反映产业演进的本质和过程，又具有较强的可操作性，而且在一定程度上也克服了单一维度定位的不明确性。(4)基于产业集中度的产业演进阶段识别法Deans等人(2001)首次采用了衡量产业集中度的CR3和HHI指标进行产业演进阶段定位，并提出用产

6、业集中度来识别产业演进阶段。他们综合分析了53个国家、24个行业、25000家上市公司的信息，得出“所有的产业都遵循同样的路径进行整合”的结论，并以25年作为产业演进周期将产业演进曲线划分为初创、规模化、集聚以及平衡和联盟四个阶段。初创阶段，市场完全分散或市场集中度极低，第一批并购者开始出现，新解除管制的、新成立的或分拆的子行业在这一阶段处于主导地位。规模化阶段，企业规模开始越来越重要，产业领导者开始出现并领导着产业整合，一些产业的集中度将达到45％。集聚阶段，成功的企业扩展他们的核心产业，出售或关闭附属部门，并持续地积极加强竞争。平衡和联盟阶段，少数几个企业在产业中处于统治地位，

7、产业集中度达到90％。而产业集中度(CR3)在四个阶段分别为10％～30％、30％～45％、45％～70％和70％～80％。但这里以25年作为产业演进周期显然并不合理，实际上不同产业的演进周期由产业自身特点决定。尽管如此，该方法还是为产业整合并购提供了很好的框架性分析工具。但需要指出，有些产业由于自身特点可能在走到集聚和联盟阶段之前可能已走完自己的生命周期。2产业规模视角与国外研究有很大不同，国内研究的产业组织视角分析十分有限。其主要原因可能有两方面。产业组织视角识别