基于产业生命周期理论的实证研究——以我国汽车产业为例

刘运林

(广西大学商学院，广西 南宁 530004)

1 产业生命周期理论概述

生命周期严格来说是一个生物学概念，因为只有生物才有生命，才有从出生、成长、成熟、死亡的不同阶段。但是对于一个产业而言，可以把它看成是有生命的。一个产业的形成，同样也会经历出生、成长、成熟、衰亡的阶段，这些阶段伴随着企业的创新能力、技术发展等核心竞争力和消费市场、消费观念等外部环境而渐渐推移。在不同阶段，产业内企业的行为具有某种程度上的相似性和阶段性，同时，再加上其他一些外部因素的影响就形成了类似生物学上的生命周期。国内外的学者对产业生命周期的划分大同小异，基本包括四个阶段，分别是：形成期、成长期、成熟期、衰退期(如图1)，即产业增长速度曲线。

图1 产生生命周期的四个阶段

通过产业生命周期理论可以推测出我国汽车产业的产业寿命，并判断出我国汽车产业目前所处的阶段。政府针对汽车汽车不同阶段会有不同的产业调控政策，以提高产业的竞争力和发展前景，进一步遏制衰退期的到来，提高汽车产业的整体寿命。同时，产业内的各个汽车企业也会针对不同的产业阶段制定不同的发展规划和营销策略，以提高企业的核心竞争力和产品知名度。因此，正确地判断我国汽车产业的所处的阶段，无论是对政府还是对各个汽车企业而言都意义重大。

2 模型的引入及参数估计与数据来源

2.1 Logistic曲线与产业成长阶段的划分

无论是产业的发展还是生物学上的生物的成长，都遵循形成期——成长期——成熟期——衰亡期这一规律。因此产业发展和生物的成长会有着一些共同之处，这样我们就可以借助生物学或生态学模型来研究产业的成长。Logistic模型最初源于生态学，后来逐渐被应用于研究生物学的其他领域，比如流行病的影响因素等等。由于产业成长与生物成长的共通之处，本文借助Logistic曲线方程来定量研究汽车产业的生命周期。

假设X是某产业系统的主营业务收入(或资产总计、利润总额、企业数量等特征变量)，则Logistic方程的微分形式即产业增长速度曲线为：

(1)

参数N表示一个产业的最大容量，即饱和值。增长参数α为产业的生产率。方程式(1)的解即为产业的演化曲线：

(2)

(3)

方程式(3)表示汽车产业主营业务收入(或资产总计、利润总额、企业数量等特征变量)增长的加速度。

代入方程式(2)得到：

表1 产业成长阶段划分

2.2 模型的参数估计

2.2.1 非线性的Logistic模型线性化回归

Logistic模型是非线性模型，对方程式(2)两边取自然对数，整理可得：

进而可转化为线性模型：Z=A0-A1t。

如果N已知，通过stata11.2，用最小二乘法(OLS)求出A0，A1，从而可得到c，α的估计值：

c=eA0，α=A1

2.2.2 四点法估计Logistic模型中参数N

2.2.3 非线性回归

通过OLS得出的c，α的可作为非线性最小二乘法(NLS)得初始值，通过stata11.2运用数值迭代方法求解，则可以最大程度地提高曲线的拟合精度。

2.3 数据来源

本文所采用的我国汽车产业1996年至2012年的主营业务收入、资产总计、利润总额、企业个数均来源于中经网产业数据库，如表2所示，2004年、2005年及2012年以后的数据由于国家统计口径的不同无法获取，因此只引用了1996年至2003年及2006年至2012年的数据。以上数据所统计的均是按照国家规模以上工业企业的标准来统计的，即年主营业务收入在500万元以上的企业。

变量设置为X：主营业务收入、资产总计、利润总额、企业个数，t=年份-1990，因此t=6，7，8，…，22。

由于通过NLS求资产总计拟合曲线时变量不显著，在此剔除资产总计。

表2 1996年至2012年我国汽车产业统计

3 我国汽车产业成长阶段的实证分析

3.1 主营业务收入的曲线拟合

以c=eA0=e6.01=407.5 α=0．25020作为拟合参数初值，运用stata11.2对模型进行非线性回归，R2更加趋近于1，结果显示拟合精度得到优化。非线性回归运算如下：

表3 通过主营业务收入曲线拟合的产业成长阶段划分

3.2 利润总额的曲线拟合

得到估计值：N=4240.83。

同理，运用Stata11.2回归得：线性回归拟合曲线：Z=9.41—0．28231t ，t=6，7，8，…，22。

表4 通过利润总额曲线拟合的产业成长阶段划分

3.3 企业个数的曲线拟合

得到估计值：N=7892。

同理，运用Stata11.2回归得：线性回归拟合曲线：Z=4.25—0.087997t，t=6，7，8，…，22。

以c=eA0=e4.25=70.1，α=0.087997作为拟合参数初值，利用stata11.2对模型进行非线性回归，R2更加趋近于1，结果显示拟合精度得到优化。

表5 通过企业个数拟合的产业成长阶段划分

综合以上，通过对三个不同变量的拟合曲线和产业成长阶段的分析，现阶段(2015年左右，即t=25)我国汽车产业不同变量所处的产业成长阶段汇总结果如表6所示。

4 实证结果分析

通过以上的实证分析可以得出，我国汽车产业的主营业务收入已经进入成长期后期，其增长速度渐趋放缓；利润总额处于成熟期，其增长速度有放缓的趋势；企业个数却处于成长期早期，其增长速度逐步加快。

表6 Logistic模型对产业成长求解汇总表

进一步，我们可以发现，我国汽车产业的利润总额已经进入成熟期，而企业个数却仍处于成长期早期，说明我国汽车产业的市场竞争不够，规模以上的汽车企业还较少，不利于形成充分的市场竞争，才会导致我国汽车产业企业个数与利润总额发展不协调的局面。

5 政策建议

积极拓展国外市场，寻找新的利润增长点。实证研究表明，我国汽车企业利润总额已经处于成熟期，且增长速度逐渐放缓。这跟国内市场对汽车的需求趋于饱和有关，因此寻找国外市场便成为汽车企业寻求利润增长的新市场。国外市场潜力是巨大的，特别是对于汽车产业不太发达而人口众多的发展中国家，我国车企的进入可以凭借自身优势占有一定的当地市场份额，同时也可利用当地廉价劳动力和较好的投资环境节省生产成本，进一步促进利润的增长，同时也有利于我国汽车产业的可持续健康发展。

[1] 姬霖，冯舰军.吉林省汽车产业生命周期识别研究[J].合作经济与科技，2015，(5).

[2] 刘恩华，胡晓鹏.基于产业生命周期的汽车产业链研究[J].广东商学院学报，2013，(5).