第一篇：產業集群間互動發展的動力機制_合爭強度與效應_以長三角醫藥產講解

產業集群是一個開放系統,隨著其發育與成熟,它往往與相關產業集群聯系日趨密切,互動發展[1]。故產業集群間互動是產業及其集群發展到一定階段的基本活動構態,主要表現為合作與競爭(簡稱“合爭”。從發展模式看,政策支持的產業集群主要依靠集群企業與政府互動,爭取政府的支持,集群間互動難受關注。而市場激發的集群需要風險資本和社會資本,需要集群間互動強力支持[2]。長期以來,我國各級政府以工業園區、開發區為激發對象初步構建了一批產業集群,但市場的主導機制發育不足,集群間互動孱弱,致使集群的輻射和帶動作用不盡如意。因此發揮市場的主導機制,強化集群間互動是今后促進集群經濟發展的必然趨勢。故本文以長三角醫藥產業集群為例,對本命題進行研究,具有很好的理論與實踐意義。

1文獻回顧

早在19世紀末20世紀初馬歇爾就對產業集群進行了描述性探討。之后,許多學者對這一問題也開始關注,如佩魯、Scott 等對專業化的中小企業集群發展及其對區域經濟的影響等進行了研究。但真正對產業集群進行系統研究的則是在1990年代以后,以波特、克魯格曼等為代表的學者們對產業

集群的內涵、生發機理、國際競爭力、產業集群的升級和產業集群政策等諸方面的深入探討[3-9]。M aryann F.等認為費城醫藥產業集群是在政府合理 的戰略定位、立法管理和關稅保護下,通過長期的集群間互動而形成[7]。集群間互動最初以產銷及其子公司布局為主,目前則表現為研產銷的全面、深度的合爭。

總之,國內外關于產業集群的研究主要集中在單體產業集群的生成機理,發展模式和戰略等方面,對集群間互動的存在性做了些許探討,對其機理、強弱、效應研究甚少。

2產業集群互動發展的基本動力機制 2.1基本模型

產業集群間互動主要表現為不同集群的核心企業在微笑產業鏈上的研產銷等單層面或多層面間的合爭,其基本推動主體為政府、企業與精英人才、學研機構、行協、客戶群等(見圖1。2.2促進產業集群互動發展的基本動力

產業集群間互動發展的基礎在于各推動主體間存在利益交聚區,表現為為了利益的主動或被動地獲取與維護,形成各主體間的跨群合爭,其動力主要來自: 收稿時間:2011-03-15;修回時間:2011-07-26 基金項目:上海市科學委員會軟課題項目(編號:08692103700、06921082資助。作者簡介:范純增(1967—,男,山東沂南人,博士。主要研究方向為區域環境與產業經濟。E-mail :czfan@sjtu.edu.cn。

文章編號:1000-8462(201108-1319-07 產業集群間互動發展的動力機制、合爭強度與效應 ———以長三角醫藥產業集群為例 范純增1,姜虹2(1.上海交通大學安泰經濟與管理學院,中國上海 200052;2.上海大學社會科學學院,中國上海 200447 第31卷第8期經濟地理Vol.31,No.82011年8月ECONOM IC GEOGRAPHY Aug.,2011 摘要:首先構筑了集群間互動發展的動力模型,將集群間互動概括為合作與競爭,以長三角醫藥產業集群為例,設計了企業調查和多元回歸方法對集群間合爭動力、強度與效應進行了研究,結果表明:集群發展呈現明顯的階段性與等級性,集群間互動結構具有不平衡性,集群間合作(競爭的動力依次是高校科研機構(企業、企

業(高校科研機構、政府、行業協會和其他,在微笑曲線上表現為產研銷等單一或多重層面;醫藥產業集群間互動主要以強勢企業為中心,它基于能力和資源的互補,表現為多種互動形式。因缺乏學研機構的強力的激發和牽引,群間有效互動的自加強機制尚未形成;集群間競爭帶來效率的同時也因過度競爭而帶來負效應,但群間合作及群間總體競合互動呈現正效應。集群間加強合作或提高集中度而弱化零散的過度競爭均會帶來明顯的正效應。關鍵詞:集群間互動;合作與競爭;效應中圖分類號:F263文獻標識碼:A 2.2.1企業推動。首先,許多集群的大型醫藥制造企業為了尋求更大的發展空間在不同集群內布局子公司、研發中心或營銷機構,也通過加強與非同群研發機構、營銷機構和生產組織的合作與競爭,推動了集群間的互動。其中,跨國公司通過在不同產業集群間的投資,通過跨國公司的母子公司互動,進而促進跨國公司子公司所在集群參與其全球網絡,從而帶動產業集群間互動發展。其次,企業家是創造企業集群的重要力量[10-11],企業家及相關精英人才在動用產業集群內外發展資源拓展企業過程中,有力地促進了產業集群內部與產業集群之間的互動發展。他們在非同群企業、研發機構間的流動中,形成了以人為載體的知識、技能、訣竅和若干無法言傳和復制的隱性知識“潛流”與“流路”,促進了技術擴散渠道系統的形成和集群間研產銷的合爭,也促進了產業集群的互動發展。

2.2.2高校、科研機構推動。高校、科研院所作為產業集群重要輔助組分,是集群間的信息交換“站”。它們與集群企業之間的互動是建立在知識、研發、人才、資金等供需基礎之上的。高校與科研機構為企業不斷輸入技術、人才與思想,激發集群活力,推動其發展。而它們在孵化企業、接受不同集群的核心企業的研發咨詢,參與企業研究計劃的過程中,深化了自身與企業或產業集群的互動,也促進了其服務對象企業及其所在集群間的互動。

2.2.3政府的推動。各級政府重視集群發展,在鼓勵、促進產業集群內部研產銷互動的同時,鼓勵集群之間的產學研的合作與競爭,常常通過建設各種產業園區、科學園區、開發區、孵化基地、研發基地等,提供優惠政策,減低商務成本,鼓勵企業向園區集中的同時,也創造了產業集群間合爭互動的機會。

2.2.4行業協會的推動及其他因素推動。產業協會作為區域產業發展中的重要組織力量可以有效組織同行業的企業加強合爭,積極參與集體行動。故行業協會既是促進集群企業和諧互動的推動者,也是集群企業和諧互動的監督者、裁判和重要的守護者。另外,其它主體如醫院、金融機構、某些非營利組織和其它多種因素也對集群間互動產生推動作用,但它們總是直接或間接的通過上述主體起效,在此不作探討。

3長三角醫藥產業集群化發展與現狀 3.1醫藥產業的發展歷程

長三角醫藥產業(指藥物產業,不包括醫療設備等部門,下同發展大致經歷了4個階段。

3.1.1“集而不群”階段(1979年以前。在這一階段,長三角保持了較高的醫藥制造集聚特征。如1980年長三角化學產業產值占全國的30.21%,企業數占18.24%。但因缺乏自由市場“土壤”產業集群難以形成。

3.1.2分散集群化階段(1980—1990年。進入1980年代,本區醫藥制造業產值和企業數在全國的地位不斷下降,呈現分散化同時,產業集群化卻開始緩慢地啟動。如長三角化學藥品制造產能占全國的比重滑落到22.66%,上海也滑落到7.89%。而蘇、浙相應比重較1980年升了3.24和1.36個百分點。

3.1.3集聚集群化階段(1990—2000年。1990年代以來,外資大舉進入和藥企改革,現代企業集群化進程開始加速。1995年長三角化學藥品制造的產值占全國的比重開始上升到了29.28%,2001年達到37.18%,與1990年相比浙、蘇、滬化學藥品制造業產值占全國比重分別提升了10.16、3.81和1.24個百分點。

3.1.4整合集群化階段(2000年以后。2000年后,研發機構轉制、企業、大學重組不斷深入。長三角醫藥制造化學藥雖然占據絕對優勢地位,但生物藥、中藥也迅速發展,產業結構不斷升級,企業內外聯系網絡加密許多海歸精英人才按照歐美模式創立

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圖1基于微笑曲線的產業集群間互動發展機制

Fig.1The interacting dynamic mechanism between the different industry clusters based on smiling curve 3.2長三角化學醫藥產業集群的分布

目前上海醫藥產業集群主要分布在浦東新區等開發區內,呈現一核多心的構態,2007年僅浦東的總產值即占全市的30.35%。浙江醫藥產業集群主要分布在5個城市,2007年產值合計占全省的93.99%,其中臺州群總產值占全省的25.12%。江蘇醫藥產業集群主要分布在6個地區,2007年產值合計占全省的88.30%,其中泰州群總產值占全省的25.56%(表2。

表22005—2007年長三角醫藥產業集群總產值分布Tab.2The distribution of pharmaceutical industry cluster output in the Yangtze River Delta:2005—2007 200520062007 產值占各省市產值占各省市產值占各省市

/億元比重/%/億元比重/%/億元比重/%無錫46.309.9551.109.7575.2611.72常州33.647.2345.138.6165.3810.18蘇州76.5016.4477.2514.73139.1721.68南京

37.758.1243.008.2053.708.36泰州129.9428.16150.0728.61170.5226.56連云港31.00 6.6647.519.0662.869.79 6市合計356.1776.57414.0078.96600.7788.30臺州110.3526.08125.5927.41144.7425.12杭州74.2617.5587.8219.17116.5720.23紹興74.6617.6588.7919.38109.0718.93金華52.7112.4670.6815.4373.6112.78湖州48.5811.4848.5810.6097.5216.93 5市合計360.5685.22421.4692.00576.1393.99浦東95.7944.13100.3342.42118.7830.35 資料來源:各地市相關年份的年鑒。4長三角醫藥產業集群間的合爭互動 4.1集群間合爭互動的分析方法

集群間互動理論上應當囊括集群各類組織要素的跨群互動,決定于資源和能力結構、產品與市場結構及集群主要企業的感受和評判。本研究將醫藥產業集群簡化為“企業+研學機構+其它”。集群間互動主要以核心企業為中心,關注與集群企業與非同群企業、研學機構間的互動,從形式可分為:①企業母子公司(研發中心跨群布局;②集群企業與非同群大學、研發機構的互動;③生產企業與非同群生產和營銷企業互動;④跨群營銷企業跨群互動;⑤群研學機構間跨群互動等。由于長三角范圍內前3項為跨群互動是主流,因此本研究以此3指標來分析集群間互動狀況。由于企業合作,難以量化(Anderson,1990。本研究主要采用集群企業跨群合作個數(生產與研發類母公司跨群子公司的個數+生產企業與跨群研學機構、生產和銷售企業合作及其對跨群合作評價來衡量集群間合作強度和效應。從競爭度看,競爭程度決定于市場結構和生產結構相似性程度。勒納指數等可以衡量整個市場的競爭度[12],但數據獲取較為困難。本研究分別采用集群企業對跨群競爭的評價和CR 4 指數(行業中前四大企業市場份額占總體市場份額的比重來衡量競爭強度與效應。具體而言,通過訪談和問卷以集群核心企業對與非同群核心企業、研學組織的合爭情況的評價來度量合爭強度,利用含有競合因子的C-D函數測度合爭效應。為

了保證評價的客觀性,對某一具體樣本企業,本研究請該企業的銷售、研發、生產部門經理或負責人為評價人并按10分制分別打分,再以等權重加權獲得總分值,規定閾值在[0,3]為很弱,(3-7]為中等,(7-10]為合作密切或過度競爭,得到表4—5。

4.2長三角醫藥產業集群間的合作互動分析

4.2.1長三角醫藥產業集群間的合作結構。集群間合作表現在多個層面,其中集群核心企業與非同群企業、研發機構間合作占有主導地位。集群核心企業以其母公司所在集群為基礎,通過與非同群的子公司、研發中心、營銷機構及研學機構形成的復雜的集群間的關聯,謀求其它集群的互補資源,謀求跨群合作與競爭,促進了集群間的互動發展。如華海在上海、美國相關集群設立子公司,目的是為了充分動用上海及海外的技術、資本和市場資源。恒瑞在南京等地設立子公司,在上海設立研發中心, 了一批新型醫藥企業,大大促進了醫藥產業的集群化發展。但因其它省區醫藥產業的迅速崛起,本區醫藥產業集群產值比重開始下降。如2007年本區化學藥和全部藥物產業產值占全國醫藥總產值分別為29.61%和21.98%,比2001年分別下降了9.73和7.57個百分點(見表1。

表11980—2007年長三角藥物產業總產值比重/% Tab.1The proportion of pharmaceutical industry output in the Yangtze River Delta:1980-2007 地區******07 上海20.2312.557.897.9511.70(9.13 6.94(5.88 6.46(5.28 5.71(4.54江蘇 6.5610.139.9012.0211.44(9.0614.44(10.3615.20(10.7814.27(10.37浙江 3.42 3.79 4.879.3015.03(12.5211.98(9.7210.59(8.099.63(7.07長三角30.2126.4722.6629.2837.18(30.7133.36(25.9632.25(24.1629.61(21.98

資料來源:彭司勛.中國藥學年鑒[M].第二軍醫大學出版社各年;注:括號內僅為化學藥。

第8期范純增,姜虹:產業集群間互動發展的動力機制、合爭強度與效應1321 集群

并與南京大學、中國藥科大學、上海醫工院、中科院上海有機所等眾多國內著名科研院所建立了聯合創新實驗室,初步將自己的研發嵌入上海、連云港、南京等長三角醫藥產業集群中,從多個層面促進了長三角醫藥產業集群的互動發展。可見各集群企業通過母、子公司(研發中心之間大量的人流、物流、資金流、信息流等構成了企業集群間最密集的關聯,促成集群間的互動。同時,藥科大、中科院、交大、復旦、上海醫工院等研學機構與海正、恒瑞、華海、阿斯利康、禮來、華東醫藥等核心企業對促進集群間研產銷多重互動發展起著十分重要的作用。

表3 長三角60家醫藥集群企業與本區非同群主體之間的合作狀況 Tab.3 The cooperation between different pharmaceutical industry clusters embodied by 60firms in the Yangtze River Delta 區內跨區內企業與區內企業與區外區內企業與國群企業非同群研學國內集群企業、外集群企業、研合計間合作機構間合作研學機構間合作學機構間合作

合作數/個***5799合作密度/%2.2 4.8 4.4

1.9 13.3 注:本表統計的合作僅指截止2009年年底,合作主體通過簽署合同

而確立的正在實施的1年以上的跨群合作及生產與研發類母———子公司個數。研學機構指大學和研發機構,合作密度為每個企業建立的合作數,國外合作統計中跨國公司的1個研發中心或子公司作為1個合作計。

若從上述109家調查企業中選擇60家①核心

企業的跨群合作看。樣本企業在本區內形成了134個企—企合作和286個企—學研合作,264個區外國內合作,115個國際合作,平均每個企業具有13.3個合作。其中區內合作占52.57%,國內區外合作占30.04%,海外合作占14.39%(表3。可見,本區企業與研學機構間合作較強,企業間合作較差。圖2顯示,長三角已經形成了一個由連云港—泰州—南京—常州—無錫—蘇州—上海—湖州—紹興—杭州—金華—臺州組成的密集的醫藥產業群帶網絡。滬、寧、杭成為本區最重要的網絡結點

域,是資金、技術、產品的重要的“源”與“匯”。上海是本區合作網絡中樞,寧、杭處于次級地位。滬浙、滬蘇集群間互動較強,其中滬浙集群間的互動最強,蘇浙集群間的互動最弱。

4.2.2長三角醫藥產業集群間的合作強度。調查顯示,47.71%受訪企業認為存在較好的跨群合作,僅有18.35%的企業認為存在密切的跨群合作。而且,臺州群與其他長三角醫藥產業集群的合作較強,而泰州群與其它長三角醫藥產業集群互動合作最弱

(表4。

圖2長三角60家核心醫藥企業形成 的集群間區內合作網絡

Fig.2The cooperation net among different pharmaceutical industry clusters embodied by 60core firms in the Yangtze River Delta 注:箭頭表示集群企業跨群合作的取向。

表4長三角醫藥產業集群企業對與本區其他非同群 企業的合作情況評價/個,% Tab.4Farm ’s evaluation on the cooperation between different pharmaceutical industry clusters 合作度全部 張江群

臺州群杭州群泰州群蘇州群

有效樣本109(10018(10043(10012(1009(10027(100合作密切20(18.353(16.6711(25.582(16.670(0.004(14.81合作中等32(29.367(38.8912(27.914(33.333(33.336(22.22合作很弱

56(52.298(44.4420(46.516(50.006(66.6717(62.97 注:本表根據企業調查資料整理而成,(內為百分比。4.3長三角醫藥產業集群間的競爭互動分析

4.3.1長三角醫藥產業集群間的競爭結構。從生產環節看,本區主要以仿制藥與非專利原料藥生產為主,產品結構雷同,產品的替代面較強。如抗生素類

藥物,先聲、南京長澳等組成的南京群,揚子江等組成的泰州群,恒瑞、豪森組成的連云港群,現代、復星等組成的上海群,海正等組成的臺州群,尖峰、康

恩貝等組成的金華群,民生、回音必等組成的杭州群等在沙星類、頭孢類、羅紅霉素類等產品生產上

具有很大的同構性和替代性,僅生產頭胞拉定的企業就有46家,導致了產業集群之間競爭不斷加劇。

從研發環節看,醫藥產業是研發密集型產業,其利潤應該主要依靠專利而不是依靠生產來維持。美國一個新藥的研發往往需要以大型制藥企業為核心聯合其他學研機構、企業或組織,花費5—10億美元資金8—10年的時間,往往需要動用若干集群的研發資源完成。而本區企業大都以仿制研發或非專利藥的生產制造為主,研發過程只需要依托一

①主要為本區35家上市公司和2009年全國藥企百強中的企業。其中泰州5家、連云港4家、南京5家、常州3家、蘇州6家、無錫2家、上海15家、臺州7家、金華2家、湖州2家、杭州7家、故紹興2家。1322經濟地理第31

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家普通的研發機構或組織,在1—2年或者更短時間內,花費幾百萬人民幣就可完成。因此,研發環節主要集中仿制速度與成果的競爭。

從營銷環節看,因本區大型制藥企業大都具有自己的銷售公司和營銷網絡,各企業面對共同的用戶群和雷同的產品結構,競爭激烈。如上海醫藥、南京醫藥、浙江醫藥、華東醫藥等企業之間營銷產品結構相似性很大,在臨床上具有一定的替代性而呈現廣泛的競爭。

4.3.2長三角醫藥產業集群間的競爭強度。長三角地區1994年CR 4 指數為18.12,2008年為27.92,而相同年份的全國指數分別為6.01%和14.79%。按照Bain的衡量標準,長三角及全國藥業的CR4都低于30%,屬于競爭型市場。據Shepherd的相對市場權力理論分類標準,也屬于競爭激烈的市場[13]。

調查顯示,84.4%的受訪企業認為集群間主要是競爭關系,45.87%的認為存在過度競爭(表5。可見,長三角醫藥產業集群因創新力有限,競爭市場的層次分異微弱,競爭勢力難以多層次釋放,呈現“合作不足,競爭過度”的局面。

表5長三角醫藥產業集群企業對與本區其他 非同群企業的競爭情況評價/個

Tab.5Farm’s evaluation on the competition between different pharmaceutical industry clusters 群屬全部蘇州群張江群臺州群杭州群泰州群有效樣本109(10027(10018(10043(10012(1009(100競爭過度50(45.8720(74.073(16.6715(34.888(66.674(44.44競爭中等42(38.536(22.2210(55.5617(39.534(33.335(55.56競爭很弱

17(15.601(3.705(27.7811(25.580(0.000(0.00注:本表根據企業調查資料整理而成,(內為百分比。

4.4長三角醫藥產業集群間互動發展的動力

表6顯示,目前集群間競合互動的最重要的合作動力源是高校和科研機構,其次是企業,再次是政府,第四是行業協會,其他因素主要包括歷史文化、區位、社會關系網絡等。從競爭動力源看,主要在于企業,其次在于政府,再次是高校和科研機構,第四是行業協會。其他因素主要包括市場特征、醫院、藥物品類等。

表6集群互動發展的動力

Tab.6The interacting dynamics between different industry clusters 合作推動力競爭推動力 有效回答樣本%有效回答樣本% 企業1097367.3310495.31高校科研機構1099082.121917.43政府1094641.988275.54行業協會1092623.451311.93其他1092321.543835.125長三角醫藥產業集群間互動效應

5.1集群間互動效應分析

5.1.1正效應:①創新效應。醫藥產業集群間的互動促進了企業、大學、研究機構間相互交流和學習, 整合了創新系統和創新平臺,推動了集群企業合作創新能力和企業績效。如辛伐他汀的成功仿制就得益于臺州群的海正與上海多個學研機構合作,也使海正獲得了大筆定單和產銷量爆炸式增長就是力證。②地區品牌效應。利潤最大化原則驅使醫藥產業要素流向那些使用效率高,發展前景好的醫藥產業集群,容易造就地區名

牌。目前形成或正在形成的臺州原料藥出口基地,泰州醫藥城,無錫、張江藥谷,蘇州外資醫藥投資基地等一系列的具有一定地區品牌效應的“集群群”本身凝結了長三角醫藥產業集群間的互動貢獻。③技術溢出效應。如1989年海正通過買斷并產業化了上海醫藥工院阿霉素專利,使其從一個小型化工廠轉變為臺州醫藥產業集群的首位企業。華海、海正等臺州群的核心企業與上海群的醫工院、中科院上海藥物所、華東理工等互動發展,增加了集群企業出口國際競爭力,同時也調動了上海醫藥產業集群的研發能力。

5.1.2負效應:①醫藥產業集群間互動因互動主體實力不均導致的合作收益的不對稱與流失,如國際合爭過程中,多因跨國公司的強勢,致使本區集群企業進獲取微薄合作收益,而研發專利和制造成果多被跨國公司獲取。②因存在過度競爭而導致集群資源配置的不合理,弱化了技術溢出效應與創新效應。如前文所述,關注于普藥跑量制造和低價營銷,最終導致產能和產品剩余、微利獲益,形成資源浪費,難以形成明顯技術梯度下的技術外溢與擴散,無法滿足新藥研發需要的巨量資金支持。

5.2集群間合爭效應衡量

為衡量長三角醫藥產業集群間合爭效應,將C-D函數拓展為: Y=Aeγcij KαLβeμ(1式中:Y(億元為銷售收入,K(萬元為固定資產原值,L(人為勞動力數量,C ij(i=1,2;j=1,2…n為合 爭變量(C 1j(百個為企業跨群合作個數,C2j(%為用CR4表示的競爭程度,μ為誤差項,A、α、β、γ為參數。

將(1兩邊取對數,令Y'=ln(Y,ln A=B0,ln K= X i1,ln L=X i2,C i=X i3,將(1改寫成: Y'=B0+αX i1+βX i2+γi X i3+μ(i=1,2;j=1,2,…,n(2

第8期范純增,姜虹:產業集群間互動發展的動力機制、合爭強度與效應1323動力因素樣本數

1324 經 濟 地 理 第 31 卷 利用 2009 年對本區 60 家企業調查的銷售收 入、固定資產、員工及在本區內的跨群合作數據，獲 得回歸模型）鑒于企業多年序列數據較難獲得，（3。這里用本區醫藥企業的 CR4 指數來衡量競爭效應，它雖是對本區總體市場競爭的衡量，可基于本區醫 藥產業集群企業的跨群競爭大于群內競爭的現實，以之作為跨群競爭度衡量指標具有可行性。利用高 技術統計年鑒 1994—2008 年的醫藥產業就業人 數、固定資產原值和銷售收入及根據相關資料計算 的對應年份的 CR4 指數，獲得回歸模型）t 值顯（4，示 X11 與 X22 通過了 0.5%的顯著性水平檢驗，X12 與 X13 通過了 0.05%的顯著性水平檢驗，X21 和 X23 分別通過了 2.5%和 1%的顯著性水平檢驗。式）（3 和）F 都很大，值很小，在可接受范圍，（4 的 P DW 顯 示回歸方程良好。Y1=1.3022＋0.7028X11＋0.3948X12＋1.8641X13（3）t=（6.2100（3.4237（3.9446）））(5.3185，）2 R =0.8157，F=199.23，DW=1.6211，P=0 Y2=2.5722＋0.0073X21＋0.0328X22＋0.7908X23（4）t=（1.5557（2.51648（3.7718，）））（2.9946，）2 R = 0.9050，F=34.95，DW=1.9522，P=0 式）（4 顯示，家大型醫藥企業的 α+β>1（3、）60 存在規模報酬遞增，但整個醫藥產業的 α+β<1 呈現 規模報酬遞減。式）Y1=1.8641 表明 X13 作為集（3 中 群企業的跨群合作變量的彈性很大，對企業增加銷 售收入起到很好的提高作用。式）Y2=0.7908，（4 中 表明提高集中度, 緩解跨群競爭是當前跨群互動績 效提高的重要途徑。的自加強機制。第三，群間競爭帶來效率的同時也因存在競爭 過度而帶來負效應，而群間合作及集群間競合互動 集群間加強合作或提高集中度減 總體呈現正效應。少低價競爭都會帶來明顯的正效應。第四，應激發集群核心企業、大學和研發機構 創新能力，構筑長三角發達的、多層次的產學研合 爭平臺。鼓勵集群間合作互動，減少零和競爭，形成 集群間互動自加強機制。參考文獻： [1] 邁克爾 波特.競爭論[M].北

京： · 中信出版社，2003：619.76： [3] Alev M.E.Hsinchu.Bay Area Biotech Clusters： Comparative A 2005，6(4：51.45 [5] Kevin R.International collaboration and innovation in Vancous ver’ emerring high-tech cluster[J].Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie，2005，96(3：73.55 gy Clusters[J].British Journal of Management，[7] Maryann F.Initial Advantage： Origins of the Geographic Conthe centration of the Pharmaceutical Industry in the Mid-Atlantic Region[J].Industry and Corporation Change，1996，5(3：446.35： The [9] Toby E.S.Vertical alliance networks： case of university-biotechnology-pharmaceutical alliance chains [J].Research Policy，2007，477862.839 [11] Phillips F.The Technopolis Columns：Social Culture and High Tech Economic Development[M].Palgrave Macmillan，London： UK，2006：49.45 [14] 林蘭，葉森，曾剛.長江三角洲區域產業聯動發展研究[J].經濟 地理，2010，30(1：zeng1，JIANG Hong2（1.Antai Economic & Management College of Shanghaijiaotong University，Shanghai 200052，China ； 2.The College of Social Science，Shanghai University，Shanghai 200447，China）Abstr act: In this paper ,the author firstly constructs a cooperation-competition model between the different industry clusters, designs the methods to valuate its level and effects.And then,take the case of the pharmaceutical industry clusters in the Yangszer Delta, the author analyzes the interacting dynamic mechanism, cooperation and competition level,and its effect between the different industry clusters in their developping course.The result reveals that the main cooperation(or competition dynamics of the interacting between differenr industrial clusters are university and research institues(or enterprise, enterprise(or university and research institues,government, Industry association and so on.The cooperation and competiton between the different Medicine industry clusters is widely exist ,The cooperation , which is not strong now,can leads to positive effects.The copetition can lead to effiency,in the same time,the excessive competition based on low-price is also an important format in between the the different industrial clusters ,which leads to a negtive affect,while the integration effect of the interacting between different industrial clusters is positive.Enforcing the cooperation or reducing the excessive competition between the different industrial clusters, will do great good to the developing of the whole clusters.Key wor ds: interacting between different clusters ；cooperation and competition ；effect（上接 1318 頁）A STUDY ON EVALUATION OF ENERGY

CONSUMPTION IN CHINA BASED ON NRCA MODEL TANG Jinwu2，WU Yong-xing1（1.School of Resources & Environment Science of East China Normal University，Shanghai 200062，China ； 2.College of Resources & Environment Science of Xianning University，Xianning 437100，Hubei，China）Abstr act: According to the data of energy consumption from 30 Provinces of China since 1985 and the comparative advantage indices(CAI，the scale advantage indices(SAIand the benefit advantage indices(BAI were calculated with the normalized revealed comparative advantage index(NRCAmodel．Through analysis of clustering and spatial-temporal differences from the statistical data of 30 provinces，we found that the driving factors which brought on the fluctuation of CAI of productive energy utilization，were population, energy resource, economic development level as well as energy utilization benefit ；and that of residential water was urbanization level．The results showed that the superiority regions of agricultural production energy-using were in Sichuan, Hubei, Anhui, Guangxi, Yunnan, Hainan and Jilin etc ；the superiority regions of industrial production energy-using were in Hebei, Shanxi, Henan and Jiangsu etc ；and the superiority regions of building energy utilization were in Heilongjiang, Henan and Jiangxi etc, and the superiority regions of tertiary industrial production energy-using were in the eastern part and the middle reaches area of the Yangtze River.The results show the feasibility of NRCA method in energy resources advantage assessment.Key wor ds: NRCA；energy consumption ；comparative advantage ；regional differences ；China