产业地理集中的衡量指标及其计算方法
产业集聚度几种测度方法的比较
产业集聚度几种测度方法的比较一、标准差比例指数（SD Ratio）标准差比例指数是用来衡量企业在一个地域范围内聚集程度的方法之一、它的计算公式为SD Ratio = (标准差/平均值) * 100。
该方法可以直观地给出一个地区的产业分布的稳定程度，当SD Ratio越高时，表示产业集聚度越高。
二、本聚指数（Location Quotient）本聚指数是用来衡量一个地区特定产业在国家或地区整体产业中的比重程度。
它的计算公式为LQ=(地区特定产业的就业人数/地区所有产业的就业人数)/(国家或地区特定产业的就业人数/国家或地区所有产业的就业人数)。
当LQ大于1时，表示该地区的产业集聚度高于国家或地区整体水平，说明该地区在该产业上有较高的竞争力和优势。
三、格兰斯贝克指数（Gini Coefficient）格兰斯贝克指数是用来衡量地区产业集聚度不平衡程度的方法之一，它的计算公式为Gini = 1 - (2 * 集聚度区域面积)。
Gini值越大，表示该地区的产业集聚度越不平衡，即存在较大的集聚区和较多的边缘化地区。
四、差异系数（Coefficient of Variation）差异系数是用来衡量不同地区内部产业集聚度差异的方法之一，它的计算公式为CV=(标准差/平均值)*100。
通过计算不同地区的差异系数，可以判断不同地区内部产业分布的不均匀程度。
以上几种方法各有其优势和适用范围。
标准差比例指数可以直观地反映产业分布的稳定程度，适用于研究地区内部产业聚集程度的差异。
本聚指数适用于比较不同地区特定产业在国家或地区整体产业中的比重，可以判断地区的产业竞争力。
格兰斯贝克指数可以衡量地区产业集聚度的不平衡程度，适用于研究地区内部产业集聚的均衡性。
差异系数适用于比较不同地区内部产业聚集度的差异，可以揭示地区产业分布的不均匀程度。
综上所述，不同的产业集聚度测度方法在衡量地区产业集聚度时各有其独特的作用和适用范围。
结合这些方法的应用，可以全面地了解一个地区的产业集聚情况，为地区经济发展提供参考和指导。
产业集聚度的几种测算方法
一 产业集聚度概念和测度方法产业集中度的概念：产业集中度也叫市场集中度，是指市场上的某种行业内少数企业的生产量、销售量、资产总额等方面对某一行业的支配程度，它一般是用这几家企业的某一指标（大多数情况下用销售额指标）占该行业总量的百分比来表示。
产业集聚测度方法1、 集中度（Concentrion ration of industry ）行业集中度是用规模最大的几个地区有关数值(销售额、就业人数、生产额等) 占整个行业的份额来度量。
计算公式为：11n i i n N i i X CR X===∑∑其中n CR 代表X 产业的集聚度，1ni i X =∑代表规模最大几个地区X 产业的销售额或者生产额、就业人数等，1Ni i X =∑代表全部地区X 产业的销售额或者生产额、就业人数等。
优点：计算方法简单，采用最常用的指标，能够形象的反应产业集聚水平。
缺点：一是集聚度的测算季节容易受到n 值选取的影响，二是忽略了规模最大地区之外其它地区的规模分布情况， 三是不能反映规模最大地区内部之间产业结构与分布的差别。
2、 区位熵（Entropy index ）所谓熵, 就是比率的比率，它由哈盖特（P ·Haggett ）首先提出并用于区位分析中。
区位熵， 又称专门化率，用以衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面。
在产业结构研究中，通常用于分析区域主导专业化部门的状况。
计算公式为：11E /i i ij n n i i i i q Q q Q ===∑∑ 其中E ij 表示某区域i 部门对于高层次区域的区域熵；i q 为某区域部门的有关指标(通常可用产值、产量、生产能力、就业人数等指标)；i Q 为高层次区域部门的有关指标； n 为某类产业的部门数量。
E ij 值越大，表示产业的集聚程度越高。
优点：计算操作简单方便，指标选取目标明确。
缺点：不能反映区域经济发展水平的差异性，某产业区位熵最大的地区不一定是该产业集聚水平最高的地区。
产业集聚度的测算
一 产业集聚度概念和测度方法产业集中度的概念：产业集中度也叫市场集中度，是指市场上的某种行业内少数企业的生产量、销售量、资产总额等方面对某一行业的支配程度，它一般是用这几家企业的某一指标（大多数情况下用销售额指标）占该行业总量的百分比来表示。
产业集聚测度方法1、 集中度（Concentrion ration of industry ）行业集中度是用规模最大的几个地区有关数值(销售额、就业人数、生产额等) 占整个行业的份额来度量。
计算公式为：11n i i n N i i XCR X===∑∑其中n CR 代表X 产业的集聚度，1ni i X =∑代表规模最大几个地区X 产业的销售额或者生产额、就业人数等，1Ni i X =∑代表全部地区X 产业的销售额或者生产额、就业人数等。
优点：计算方法简单，采用最常用的指标，能够形象的反应产业集聚水平。
缺点：一是集聚度的测算季节容易受到n 值选取的影响，二是忽略了规模最大地区之外其它地区的规模分布情况， 三是不能反映规模最大地区内部之间产业结构与分布的差别。
2、 区位熵（Entropy index ）所谓熵, 就是比率的比率，它由哈盖特（P ·Haggett ）首先提出并用于区位分析中。
区位熵， 又称专门化率，用以衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面。
在产业结构研究中，通常用于分析区域主导专业化部门的状况。
计算公式为：11E /i i ij n n i i i i q Q q Q ===∑∑ 其中E ij 表示某区域i 部门对于高层次区域的区域熵；i q 为某区域部门的有关指标(通常可用产值、产量、生产能力、就业人数等指标)；i Q 为高层次区域部门的有关指标； n 为某类产业的部门数量。
E ij 值越大，表示产业的集聚程度越高。
优点：计算操作简单方便，指标选取目标明确。
缺点：不能反映区域经济发展水平的差异性，某产业区位熵最大的地区不一定是该产业集聚水平最高的地区。
产业集聚度的测算(最新整理)
一 产业集聚度概念和测度方法产业集中度的概念：产业集中度也叫市场集中度，是指市场上的某种行业内少数企业的生产量、销售量、资产总额等方面对某一行业的支配程度，它一般是用这几家企业的某一指标（大多数情况下用销售额指标）占该行业总量的百分比来表示。
产业集聚测度方法1、集中度（Concentrion ration of industry ）行业集中度是用规模最大的几个地区有关数值(销售额、就业人数、生产额等) 占整个行业的份额来度量。
计算公式为：11n i i n N ii XCR X===∑∑其中代表X 产业的集聚度，代表规模最大几个地区X 产业的销售额n CR 1ni i X =∑或者生产额、就业人数等，代表全部地区X 产业的销售额或者生产额、1Ni i X =∑就业人数等。
优点：计算方法简单，采用最常用的指标，能够形象的反应产业集聚水平。
缺点：一是集聚度的测算季节容易受到n 值选取的影响，二是忽略了规模最大地区之外其它地区的规模分布情况， 三是不能反映规模最大地区内部之间产业结构与分布的差别。
2、区位熵（Entropy index ）所谓熵, 就是比率的比率，它由哈盖特（P ·Haggett ）首先提出并用于区位分析中。
区位熵， 又称专门化率，用以衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面。
在产业结构研究中，通常用于分析区域主导专业化部门的状况。
计算公式为：11E /i i ij n n i i i i q Q q Q ===∑∑其中表示某区域i 部门对于高层次区域的区域熵；为某区域部门的有关E ij i q指标(通常可用产值、产量、生产能力、就业人数等指标)；为高层次区域i Q 部门的有关指标； n 为某类产业的部门数量。
值越大，表示产业的集聚E ij 程度越高。
优点：计算操作简单方便，指标选取目标明确。
缺点：不能反映区域经济发展水平的差异性，某产业区位熵最大的地区不一定是该产业集聚水平最高的地区。
地理集中指数公式
地理集中指数公式地理集中指数（concentration index）是一个衡量经济、人口、资源等区域分布不均衡程度的重要指标。
该指数主要通过计算不同区域的资源分布占总量的比例来衡量它们之间的差异。
下面是地理集中指数公式的详细介绍：1. 集中指数的定义地理集中指数是一种数值化的指标，它表示一个经济或人口特定变量（如收入、就业、教育水平）在特定地理区域内的分布情况，并将它们与整个地理区域的总体水平作比较。
地理集中指数可以用来衡量一个经济或人口特定变量的分布是否集中在某些区域或群体中。
2. 集中指数的计算公式地理集中指数的计算方法与基尼系数计算方法相同。
具体而言，该指数可以通过以下公式计算：CI = 2 * A / (B + C) - 1其中：CI：地理集中指数A：累积变量值的乘积除以变量总值B：位置i相对位置平均值的累积频率C：位置i相对位置平均值和整个地理区域位置平均值的差值的累积频率3. 集中指数的解释地理集中指数的取值范围为[-1,+1]。
当集中指数越接近1时，意味着经济、人口等特定变量越集中在少数几个区域中。
反之，当集中指数越接近-1时，意味着经济、人口等特定变量越分散在不同的区域中。
如果CI=0，则表示各个区域之间的分布相等，不存在集中现象。
4. 集中指数的应用场景地理集中指数广泛应用于经济学与人口学等领域中，可以用来分析不同地理区域中的收入差异、工业分布、文化传承等情况，并为政策决策者和规划师提供相关的信息和建议。
除此之外，地理集中指数还可以用来比较不同城市、国家或世界各地的经济、人口、资源等方面的差异性，以便更好地制定国家或地区的发展战略。
地理集中指数（concentration index）是经济学、人口学、社会学等领域中常用的一种指标。
它用于衡量一个特定变量在区域范围内的分布情况，以及这种分布是否不均衡。
在这种指标中，越接近1的值代表着集中度越高。
计算地理集中指数需要用到变量的累积频率、位置i的相对位置平均值以及整个地理区域位置平均值等。
产业集聚测度方法综述
2015年5期总第780期一、引言产业集聚作为产业发展的一种区域性现象，是经济发展的必然产物，能够改善甚至消除产业在区域内的分散现象，进而达到规模经济，提升产业的竞争优势。
产业集聚是一种集聚行为，那么就存在一个集聚程度的问题，即产业集聚度。
产业集聚度能够反映产业的竞争力和一个区域的经济实力。
对于产业集聚度，早期主要侧重于关于集聚理论的定性研究，随着研究的深入，产业集聚程度定量研究成为了区域经济学家们关注的重点，并且从不同的角度创造和发展了多种产业集聚程度的测量方法。
二、产业集聚的测度方法随着产业集聚理论的不断发展和完善，衍生出了多种用于评价产业集聚程度的方法，并随着研究的深入而更加具有实用性。
比较常用的测度指标有行业集中度、赫芬达尔指数、熵指数、区位商、空间基尼系数、EG 指数等。
下面将对各个测度方法进行系统的介绍。
1.行业集中度指数行业集中度是衡量某产业内各企业竞争程度的重要标志。
公式如下：CR n=其中，X i 表示在X 产业中第i 位企业的产值，n 表示X 产业中规模最大的几个企业的数目，N 表示该产业所有企业的数目。
CRn 指数取值在0到1之间，其值越接近1，表明产业集中度越高；反之，亦然。
CR n 指数的计算简便易行，但也有它不足之处。
因为CR n 指数随着n 的取值不同而不同，结果不唯一，而且它只计算了前n 家规模最大的企业市场份额，不能反映产业集聚的所有信息，因此通常不单独使用。
2.赫芬达尔指数赫芬达尔指数由赫希曼率先提出，后由赫芬达尔在1950年发表的《钢铁业的集中》一文中进一步阐释，用来测量行业集中度。
赫芬达尔指数也是衡量市场结构的一个主要指标。
是使用频率较高的产业集聚测度指数之一。
公式如下：X 表示产业总产值，X i 表示企业i 的产值，z i 表示企业i 在整个产业内所占的比重，N 表示该产业内企业个数。
当某产业完全集中在某一地区时，赫芬达尔指数H 等于1，当某产业呈均衡分布时，H 等于1/n，故而H 的取值在1/n～1之间。
产业集聚度的测算
一产业集聚度概念和测度方法产业集中度的概念：产业集中度也叫市场集中度，是指市场上的某种行业内少数企业的生产量、销售量、资产总额等方面对某一行业的支配程度，它一般是用这几家企业的某一指标(大多数情况下用销售额指标)占该行业总量的百分比来表示。
产业集聚测度方法1、集中度(Concentrion ration of industry )行业集中度是用规模最大的几个地区有关数值(销售额、就业人数、生产额等)占整个行业的份额来度量。
计算公式为：nX iCR n 1X ii 1n其中CR n代表X产业的集聚度，X i代表规模最大几个地区X产业的销售额i 1N或者生产额、就业人数等，X i代表全部地区X产业的销售额或者生产额、i 1就业人数等。
优点：计算方法简单，采用最常用的指标，能够形象的反应产业集聚水平。
缺点：一是集聚度的测算季节容易受到n值选取的影响，二是忽略了规模最大地区之外其它地区的规模分布情况，三是不能反映规模最大地区内部之间产业结构与分布的差别。
2、区位熵(Entropy index )所谓熵,就是比率的比率，它由哈盖特( P • Haggett )首先提出并用于区位分析中。
区位熵，又称专门化率，用以衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面。
在产业结构研究中，通常用于分析区域主导专业化部门的状况。
计算公式为：E q i / Q i匚j ~/ ~nq i Q ii 1 i 1其中E j表示某区域i部门对于高层次区域的区域熵；qi为某区域部门的有关指标(通常可用产值、产量、生产能力、就业人数等指标)；Qi为高层次区E域部门的有关指标；n为某类产业的部门数量。
E j值越大，表示产业的集聚程度越高。
优点：计算操作简单方便，指标选取目标明确。
缺点：不能反映区域经济发展水平的差异性，某产业区位熵最大的地区不一定是该产业集聚水平最高的地区。
3、赫芬达尔-赫希曼指数(Hefindahl-Hirschman index )该指数是衡量产业集聚程度的重要指标，最初由 A. Hirschma n 提出,后经哥伦比亚大学O. Hirschman加以改进，该指数产生的理论基础来源于贝恩(Bain) 的“结构一一行为一一绩效”(SCP) 理论。
产业集聚度的测算.pdf
一 产业集聚度概念和测度方法产业集中度的概念：产业集中度也叫市场集中度，是指市场上的某种行业内少数企业的生产量、销售量、资产总额等方面对某一行业的支配程度，它一般是用这几家企业的某一指标（大多数情况下用销售额指标）占该行业总量的百分比来表示。
产业集聚测度方法1、 集中度（Concentrion ration of industry ）行业集中度是用规模最大的几个地区有关数值(销售额、就业人数、生产额等) 占整个行业的份额来度量。
计算公式为：11n i i n N i i XCR X===∑∑其中n CR 代表X 产业的集聚度，1ni i X =∑代表规模最大几个地区X 产业的销售额或者生产额、就业人数等，1Ni i X =∑代表全部地区X 产业的销售额或者生产额、就业人数等。
优点：计算方法简单，采用最常用的指标，能够形象的反应产业集聚水平。
缺点：一是集聚度的测算季节容易受到n 值选取的影响，二是忽略了规模最大地区之外其它地区的规模分布情况， 三是不能反映规模最大地区内部之间产业结构与分布的差别。
2、 区位熵（Entropy index ）所谓熵, 就是比率的比率，它由哈盖特（P ·Haggett ）首先提出并用于区位分析中。
区位熵， 又称专门化率，用以衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度，以及某一区域在高层次区域的地位和作用等方面。
在产业结构研究中，通常用于分析区域主导专业化部门的状况。
计算公式为：11E /i i ij n n i i i i q Q q Q ===∑∑ 其中E ij 表示某区域i 部门对于高层次区域的区域熵；i q 为某区域部门的有关指标(通常可用产值、产量、生产能力、就业人数等指标)；i Q 为高层次区域部门的有关指标； n 为某类产业的部门数量。
E ij 值越大，表示产业的集聚程度越高。
优点：计算操作简单方便，指标选取目标明确。
缺点：不能反映区域经济发展水平的差异性，某产业区位熵最大的地区不一定是该产业集聚水平最高的地区。
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产业地理集中的衡量指标及其计算方法首先，对一些符号含义进行说明。
本文研究范围为制造业，用m 代表一个国家的地区个数，i 代表其中的一个地区，则有：i=1，2，…，m 。
用n 代表一个国家制造业所包括的行业个数，k 代表其中一个行业，则有k=1，2，…，n 。
产业地理集中是以区域为自变量来考察具体产业在地理空间的分布状况，衡量指标有绝对指标和相对指标之分，常用指标如下：（一）绝对指标1. 产业集中度（concentration ration of industry ）产业集中度指某产业规模最大的前几个地区总产值（或者增加值，就业人数）占整个产业总产值（或者增加值，就业人数）的份额之和，其公式为：∑==Niki n CR 1s 其中，CR n 代表前N 个地区的产业集中度，ki s 为k 产业i 地区的总产值占全国k 产业总产值的比重，N 为前几个地区的数目。
产业集中度是最简单、最常用的绝对指标，可以衡量某一产业的竞争程度。
但存在局限性：产业集中度指标主要受地区个数和地区市场分布两个因素影响，该指标仅考虑前几个地区的情况，比较片面；选取地区的数目是人为主观确定的，可以选择前3个、前5个、或前8个等，导致指标结果随机波动。
2. 赫希曼—赫芬达尔指数（Hirschman －Herfindahl index ，简称 H 指数） H 指数最初由赫希曼（A.Hirschman ）提出，后经哥伦比亚大学的赫芬达尔（O.Herfindahl ）进一步发展，成为产业组织理论中衡量市场竞争和垄断关系的常用指标。
H 指数是一个产业中所有企业市场份额的平方和。
近年来经济地理学家用该指标来衡量特定行业的空间集聚程度时，其计算公式为：21211∑∑∑====⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=mik im i m i ki kisX X H其中，k i X 代表k 产业在i 地区的就业人数(或产值)，∑=mi k i X 1错误!未找到引用源。
为k 产业在一国范围内的总就业人数，k i s 错误!未找到引用源。
表示k 产业在i 地区就业人数（或者产值）占全国的份额。
H 指数取值范围在0到1之间，数值越大，表明产业在地理上的集聚程度越高，反之则越低。
当值等于1时，表明ｋ产业完全集聚在一个地区，当值等于1/m 时，则表明该产业平均分布于每一个地区。
H 指数的优点：第一，能准确反映产业集中程度，因为它考虑了地区总数和地区规模两个因素的影响。
第二，能及时反映市场垄断与竞争程度的变化，因为其值对市场占有率较大企业的份额变化比较敏感。
第三，对产业内地区的合并与分解反应灵敏且计算方法简单。
其缺点是：直观性和可比性差，需要比较齐全的统计数据。
3. 产业绝对地理集中指数产业绝对地理集中指数最初被Haaland et al （1999）采用，其公式为：()∑==ik iA k s mmHS 21其中：A k S 为k 产业绝对地理集中指数，H 为赫芬达尔指数，m 为区域的个数， k i s 同上，k i s 错误!未找到引用源。
表示k 产业在i 地区就业人数（或者产值）占全国的份额。
绝对地理集中指数没有考虑地区规模大小的差异，主要衡量经济活动地理分布的绝对集中程度。
当所有地区都具有相同的份额时，该指数为：1/m ，表示分布绝对平均；当产业完全集中于某一地区时，该指数为：m 1。
（二）相对指标1. 空间基尼系数（space Gini coefficient ）1986年，Keeble 等人将洛伦兹曲线和基尼系数用于度量某产业地区间分布的集中程度，发展成空间基尼系数，也称为区位基尼系数，详见下图1。
如果把洛伦兹曲线与正方形对角线围成的面积记为 S A ，下三角形的余下部分面积记为S B ，则空间基尼系数G 为：)10(≤≤+=G S S S G BA AS A100%所有行业就业人数累计百分比图1 洛伦兹曲线图100%某行业就业人数累计百分比等分布线S B由于洛伦兹曲线难以拟合，S A 的计算非常繁琐， 根据洛伦茨曲线计算基尼系数的方法有许多种，其中应用最为广泛的是Krugman （1991b ）提出的区位Gini 系数，其计算公式为：()2∑-=i i x s GG 为产业区位基尼系数，s i 为i 地区某行业就业人数占全国该行业就业人数的比重，x i 为该地区就业人数占全国总就业人数的比重，对所有地区进行加总，得到某行业的空间基尼系数。
Amiti and Wen （2001）以省份作为区域单元，计算了中国制造业三位数行业的区位基尼系数，每一行业的基尼系数计算公式如下：∑∑==-=m i mj k j k i ks s s m G 11221其中：G 为区位基尼系数，k i s 和k j s 分别为i 地区k 产业和j 地区k 产业在全国k 产业中所占的份额，k s 为k 产业在全国的平均份额，m 为地区数量[44]。
空间基尼系数可以用就业数据进行计算，也可以使用总产值或者增加值进行计算，其值介于0和1之间，其值越大，表示该产业在地理上的集中程度越高。
该指标使用最为广泛，缺陷是没有考虑到各产业中厂商规模或区域的大小，在进行产业比较时会存在误差。
2. 产业相对地理集中指数产业相对地理集中指数也被称为修正的胡佛一巴拉萨系数（Hoover-Balassa index ），Amiti （1998年），Haaland et al （1999）使用该指标研究了欧盟的产业地理集中，其计算公式为：()21∑-=ii k i R k s s m S其中：R k S 为k 产业相对地理集中指数，其中m 为区域的个数，k i s 为i 地区k 产业的总产值（或者就业人数）在全国k 产业中所占的份额；i s 为i 地区整个制造业在全国的份额。
相对地理集中指数主要是衡量某产业的地区分布不同于平均分布的程度。
当某产业的空间分布与整个制造业的空间分布相一致时，该指数取值为0。
3. EG 指数为了解决空间基尼系数不能分清产业的区域集聚是由于行业中只有少数几个大厂商导致，还是因为大量中小厂商集中在少数几个地区而形成，Ellision 和Glaeser （1997）基于以下前提假设：如果企业间的区位选择是相互依赖的，企业将趋向具有特殊自然优势或能够从行业内其他企业获得溢出效应的地区集中，构建了空间集聚指数，简称 EG 指数[45]。
假设某一国家某一产业内有n 个企业，分布在m 个地理区域内，Ellison 和Glaeser 首先定义了总体地理集中指数G ，公式为:()21∑=-=mi i i x s G其中：s i 为i 地区某行业就业人数（或者产值）占全国该行业就业人数（或者产值）的份额，x i 为i 地区制造业就业人数（或者产值）占全国制造业总就业人数（或者产值）的份额。
如果用H 表示赫希曼-赫芬达尔指数，则EG 指数错误!未找到引用源。
的计算公式为：()()⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛---=-⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∑∑∑∑∑∑∑=======mi i m i i mi mi i m i i i i mi i mi i s x s x x s H x Hx G 121211221221212111111γ EG 指数充分考虑了企业规模以及区域差异的影响，弥补了空间基尼系数的不足，使我们能够进行跨产业、跨时间、甚至跨国比较。
但EG 指数对数据要求很高，特别是要计算各个产业的赫芬达尔指数，要求有精确到企业层面的微观数据作为支撑。
4. 产业动态集聚指数产业动态集聚指数可以衡量产业生产的区域转移方向和转移速度，用某一产业在一定时间段内向某地区的集聚速度来衡量。
假定考察周期为[0，t]，一国有n 个产业m 个地区，i 地区k 产业期初和期末的产值分别为V ik0和 V ik1，令：()1010-=-tik ik t ik V V b()11110-=∑∑==-tmi ik mi ik t k VVb则：()t ik b -0错误!未找到引用源。
是在时间段[0，t]内k 产业在i 地区产值的平均增长速度，()t k b -0错误!未找到引用源。
是在时间段[0，t]内k 产业在全国产值的平均增长速度。
用()t ik D -0错误!未找到引用源。
表示i 地区k 产业的动态集聚指数，则有：()()()t k t ik t ik b b D ---=000当()t k b -0错误!未找到引用源。
>0时，表示k 产业在全国仍处于成长阶段。
在这种情况下，当()t ik D -0错误!未找到引用源。
>1时，表示k 产业在i 地区的发展速度超过全国平均水平，k 产业向i 地区集聚，该产业绝对转入；当()100≤≤-t ik D 错误!未找到引用源。
时，表示k 产业在 i 地区也在增长，但增长速度低于全国平均水平，该产业相对向外部转出；当()t ik D -0<0时，表示k 产业在i 地区已出现萎缩，该产业从i 地区向外部绝对转出。
当()00<-t k b 错误!未找到引用源。
时，表明k 产业在全国处于衰退阶段。
在这种情况下，如果()t ik D -0>0，则()t ik b -0<0， 表示k 产业在i 地区也出现了衰退；如果()t ik D -0<0，则()t ik b -0>0，表示k 产业向i 地区集聚，产业绝对转入。
该指标的优点在于其动态性。
5. 空间分离指数 (spatial separation measure)K.H. Midelfart-Knarvik 等（2000）在研究欧盟国家的产业地理集中时发现，两个产业都表现为地理集中，一个产业可能位于两个相邻的国家，而另一个产业可能分裂于芬兰和葡萄牙之间，为了有效区分这两种不同的模式，提出了空间分离指数，其计算公式为：ij k j i j k i K s s C SP δ∑∑=其中：ij δ是两地区i 和j 之间的距离，k i s 错误!未找到引用源。
是k 产业在i 地区的产值或者就业份额，C 是一个常数，对于一个给定的i 地区，ij j k j s δ∑错误!未找到引用源。
是k 产业其他生产地区的平均距离。
k SP 错误!未找到引用源。
的取值范围在0到1之间，数值越大，表明产业在地理上越分散，数值越小，表明产业在地理上越集中，当行业完全集聚在一个地区时，指数值为0。
空间分离指数对数据要求高，计算也相对复杂。