产业突变

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产业突变(Industrial Mutation)

　　产业突变是指产业发展过程中发生的非连续变化。这种非连续变化的临界点，是产业突变点。

　　在经济学领域，产业突变(Industria lMutation)一词最初在熊彼特的《资本主义、社会主义和民主主义》(1943)第七章“具有创造性的毁灭过程”中出现，他借用生物学上的术语，把那种“不断地从内部使这个经济结构革命化，不断毁灭老的，又不断创造新的结构”的过程，称作“产业突变”(Industria Mutaion)。并说“这个创造性的毁灭过程(Processof Creative Destruction)，就是关于资本主义的本质性的事实。”

　　贾根良(1999)谈到进化经济学(演化经济学)的思想源流时，认为熊彼特提出的“产业突变”观点非常类似于生物学中古尔德等“间断均衡”的生物进化理论。克里斯滕森(1992、2003、2004)提出了破坏性创新理论，解释了技术创新的破坏力及创新者的选择，并将技术创新和市场创新结合起来预测产业发展。苏启林、胡军(2009)总结了破坏性创新理论的研究进展，并对中国制药业、汽车业、企业级软件业的破坏性创新进行了实证研究。这些研究表明，技术创新对产业跨越式发展起到了关键作用。从演化经济学角度看，可以将由技术创新引发的产业跨越式发展的现象，归结为由技术创新引发的积极的产业突变。以上综述也说明，产业经济学领域对产业突变的研究尚不充分。

　　本文尝试在演化经济学的范式下，对产业突变进行简单的界定。与产业渐变相对应，产业突变指产业发展过程中发生的非连续变化。这种非连续变化的临界点，是产业突变点。从成因看，引发产业突变的外部因素包括经济危机、气候、政治等；引发产业突变的内部因素包括产业内部技术革新、市场结构变动、规模经济、需求变动等。

　　按照对经济的影响分类，产业突变可以分为积极的和消极的两种。技术创新、产业支持政策等因素引发的产业升级或竞争力提升，是积极的产业突变现象。经济危机、供给冲击等因素引发的产业整体效益下降等现象，是消极的产业突变现象。

　　通过研究产业变量如一产业增加值、市场集中度、市场结构、销售规模等指标的突变情况，可以找到产业突变现象是否存在及存在的位置。在产业发展过程中，突变的发生一般是在一个时间段内。若以年度、月度、季度等时间序列数据为研究对象，则产业突变区间可以视为产业突变点。单纯的突变点的测度方法在数学、地质、气象等领域的运用已经比较常见。突变点的测度方法包括突变论的方法、计量经济学中的结构突变和协变方法、matlab小波方法等。测度产业突变可以借鉴这些方法。

　　用下述实证方法分析产业突变，主要是寻找、判断时间序列数据中的突变点，然后分析突变点的经济含义及形成条件。

　　1.突变论

　　在突变论中，运用7种初等突变函数建模，可以便捷地找到突变点。突变论在经济学中的应用，主要集中在经济变量的趋势预测方面，如价格预测、股市预测、产业调整等。该理论为产业突变点的检测提供了数学基础和分析工具。

　　2.计量经济学

　　(1)异常值、强影响点的寻找方法。计量经济学中检测异常值、强影响点的指标如学生化残差、库克距离可以用来寻找数据中的异常值。一般计量教材上采用该方法是为了将数据中的异常值剔除后使回归效果更显著。但恰恰是这些异常值包含了丰富的经济学含义。

　　(2)结构突变和协变理论。结构突变的思想就是考察外部冲击是否改变了时间序列的数据生成过程(Data Generating Process，DGP)。结构突变和协变理论研究经济模型参数的时变问题，是对单位根检验和协整理论的补充。运用结构突变和协变的方法可以有效识别产业突变的位置。

　　3.分形理论

　　系统理论中的分形理论有助于寻找时间序列中出现突变点的位置。分形维数的计算方法对测度产业突变点有重要的参考价值。例如，研究分形结构的R/S分析方法也可以用来测度产业突变点出现的位置。

　　4.灰色系统理论

　　灰色系统理论适合处理小样本数据，对不规则数据、无趋势数据通过一阶累加、一阶累减等手段可以进行平滑处理。样本中残差较大的点，可能是突变点。

　　5.复杂系统的经济仿真方法

　　计算机仿真软件很多，和经济学结合比较好的如matlab仿真方法、Swarm等。通过设置经济主体的活动规则和初始值，反复利用仿真软件进行模拟实验，可以得出这些主体均衡的一些规律。利用该方法可以模拟产业竞争、演化的过程，也可以模拟产业突变的发生过程。

　　1.产业突变的微观基础：企业变异或企业突变

　　企业异质性是演化经济学的假设之一。在外部条件变化的情况下，企业的异质性将导致部分企业在演化过程中发生变异或突变。发生突变的企业数量达到一定规模，将改变企业间的竞争关系，引发市场结构突变。产业是同类企业的集合，市场结构突变最终导致产业突变。

　　关于创造性破坏、破坏性创新的研究成果很丰富。这些成果客观上从创新角度和微观角度无意中描述了创新导致企业突变和产业突变的过程。

　　2.产业突变的宏观影响：经济增长或经济萧条

　　宏观经济各产业部门的协同突变，将导致经济增长或经济萧条。如经济危机对一国经济的冲击，首先是对各类产业的冲击。众多产业的波动或突变引起经济波动。

　　当前我国战略性新兴产业的快速发展，也是一个积极的产业突变过程，最终将引导我国产业结构升级和长期经济增长。通过企业技术创新和政府政策引导，使战略性新兴产业发生积极的产业突变，可以实现我国战略性新兴产业的跨越式发展。

　　3.产业突变的中观影响：产业升级或产业衰退

　　由需求升级或技术进步引发的产业突变是产业发展、产业升级的重要机遇。反之，衰退产业的突变加速了产业的衰退。产业突变对产业安全会产生影响。一国产业可能因一次产业突变引发产业发展危机，影响到产业安全。例如，当前在进口大豆的冲击下，我国大豆产业安全形势严峻。

　　在中观层面，产业突变发生后，对整个产业的产出、价格、市场集中度等变量会产生影响。产业突变点的界定有助于界定产业生命周期各阶段，并引申出从一阶段进入另一阶段所需要的产业政策。当前，对产业生命周期的界定方法尚不够成熟。运用产业突变点的界定方法可以较方便地界定产业生命周期的拐点，为产业政策的制定和转换提供实证支持。

　　人世以来，我国大豆进口规模持续攀升，大豆产业安全受到威胁；大豆油产业在原料、加工、市场等方面受外资控制程度较高。本文利用结构突变理论和我国50个大中城市大豆油价格数据，实证分析我国大豆油价格突变点的位置和经济含义。Perron(1989)针对突变点已知的结构突变提出了三种模型。本文主要采用截距突变的“崩溃”模型分析大豆油价格的突变问题。

　　1.大豆油价格突变点的寻找

　　结合2010年1月到2011年l2月我国5O个大中城市主要食品价格专题数据，以大豆油价格为例，运用结构突变理论探讨大豆油价格结构突变点的出现位置。在此基础上，分析这一突变点的经济含义，引发食用油价格突变的因素和价格走势。

　　2010年1月l-10日大豆油价格设为第1期，记t=l；2010年1月11-20日大豆油价格设为第2期，记t=2；依次类推，...，最后一期为2011年12月20—30日大豆油价格设为第72期，记t=72。运用Eviews6软件，以大豆油价格DOU为因变量，以T为自变量建立回归方程。得到

　　DOU=9.383767+0.843407t...........(1)

　　(100.7046)(19.41696))

　　R-squared=0.773418

　　经检验，其残差为非平稳序列。这说明DOU序列不具有趋势稳定的特征。

　　从图1可以直观的看出，第29—35期为食用油价格的突变区间。也就是说，2010年10月到l2月，是我国大豆油价格快速上升时期。设T_i=0，t<i；T_i=1，t≥i。i=29,30,31,32,33,34,35,57,58,61,62。i中各点均有可能是我国大中城市大豆油价格的突变点，且多为截距突变。

　　设DOU序列的检验式：

　　DOU=c+c1t+c2Ti+u

　　其中，c、c1、c2均为参数，u为残差。

　　将i=29,30,31,32,33,34,35,57,58,61,62作为可能的内生突变点逐一进行检验。运用Tmin统计量法取ADF值较小和R2值较大的点作为突变点。结果如表1。可见i=31为DOU序列的突变点。

　　将虚拟变量T31引入回归方程(2)得

　　DOU=O.965149+0.016213t+1.326023T31..............(3)

　　(207.4121)(8.002097)(15.52534)

　　R-squared=0.965149

　　将虚拟变量T31引入回归方程后，方程(3)与(1)相比拟合效果得到了改善。对方程(3)的残差检验可知其为平稳序列。

　　图2显示了引入突变点后方程(3)的拟合效果。在突变点前后，大豆油价格的走势发生了显著的变化。

　　2.大豆油价格突变点的经济含义

　　从2007年开始，国内食用油价格波动比较大，反映了我国大豆定价权缺失的被动局面。从2010年1月到2011年12月，我国50个大中城市大豆油价格上涨涉及进口大豆价格上涨等诸多原因。2010年l0月起，我国大豆油价格增幅明显，主要受国际大豆油价格上调影响。从同期大豆油进口看，我国大豆油进口规模和单价也呈现上升趋势。因此，2010年l0月我国大豆油价格突变主要是受外部冲击的影响造成的。从产业角度看，我国豆油产业受国际市场影响明显，大豆油产业安全受到威胁。国际市场波动是我国大豆油价格发生突变的根源。