5.3　江西产业集聚的分析:区位基尼(Gini)系数法

美国统计学家洛伦茨(M.Lorenz)在对居民的收入分配进行研究时，提出了揭示社会分配平均程度的洛伦茨曲线;1912年，意大利的经济学家科拉多·基尼则依据洛伦茨的研究成果的基础上，也提出了衡量国家或区域之间收入不平等的相对的有关指标——基尼系数。此后，欧美国家的一些研究者便将洛伦茨曲线和基尼系数运用到产业集群程度的实证研究上。还有学者如凯伯等(Keeble etal.1986)将洛伦茨曲线和基尼系数用于度量某一行业在某区域间的分布均衡程度，以致发展成目前人们研究中常用的区位Gini系数。

区位基尼(Gini)系数最简明易懂的计算方法是运用洛伦兹(Lorenz)曲线。假设A地域有K个次级地区，对于每个次级地区，计算i行业的就业人数(产值、增加值)占该地区所有行业就业人数的比重ei，对ei从大到小排序，计算其累加值;同时，计算出相应次级地区所有行业就业人数占A地域所有行业就业人数的比重Ei，计算相应累加值，在坐标轴上得到OWA曲线，即洛伦兹曲线，则区位Gini系数的计算公式为:

Gini系数(g)=SA/(SA+SB)

对角线为绝对平均线，洛伦兹曲线越接近绝对平均线，i行业的空间分布越均衡;反之，越集中。由于OWA曲线难以拟合，SA的计算非常繁琐。(www.daowen.com)

通过计算可以可以这样认为，洛伦兹曲线下凹的程度越小，基尼系数越接近于0，说明某一行业的空间分布比较均衡;反之，曲线下凹的程度越大，基尼系数越接近于1，说明某一行业的空间分布比较集中，或者说，行业的地方化程度较高。在理论研究中，区位Gini系数是衡量某些行业地理集中度较为常用的一种定量方法。

在实际运用中，研究人员还构建了多种基于上式的计算方法，并用于实证。其中应用最为广泛的是1991年，克鲁格曼(Krugman.1991)通过计算区位Gini系数，分析了美国州级地域的有关工业或制造业行业及创新产业的地理集中状况和变化趋势;艾米蒂(Amiti.1997)计算了欧盟十国的3位数水平的27个行业的基尼系数及五国65个行业的基尼系数，用于欧盟多个国家间制造业行业地理集中情况的研究，以检验欧盟国家在1968～1990年期间的工业是否更为集中。国内已有相关的成果，主要集中在制造业在各省市区间分布的研究方面。

区位Gini系数将次级地理单元就业人数与整个区域的就业人数之比作为一个变量纳入公式，实质上是考虑了次级地区面积大小对集中度的影响。它还将全部行业的地理分布作为比较基准，使得不同行业的计算结果具有可比性，因此得到了经济学界的广泛应用。但是该方法并非源于区位选择的理论模型，没有考虑企业规模的影响;也没有区分随机集中和源于共享外部性或自然优势的集中，自然也就存在一定的缺陷。⁽⁴⁾