中国制造业高质量发展的测度与区域差距分析

郑耀群 邓羽洁

[摘要]基于新发展理念构建制造业高质量发展评价指标体系，运用熵权法对中国2008—2019年31个省（区市）制造业高质量发展水平进行了测度，总结了制造业高质量发展的时序演进特征，运用聚类分析及空间相关性分析方法对制造业高质量发展的空间分布特征及其演变趋势进行了研究，并借助[Dagum]基尼系数及其分解方法，对制造业高质量发展水平的区域差距进行了分解分析。结果表明：第一，从时序演变来看，中国制造业高质量发展总体水平呈上升趋势，在区域上呈现出东部、中部、西部、东北依次递减的特点;第二，从空间格局来看，中国制造业高质量发展存在一定的空间相关性，同时存在区域发展不平衡特征，高值地区与低值地区在空间上集聚效应显著;第三，从区域差距来看，制造业高质量发展水平总体差距呈现先下降后上升的趋势，区域间差距最大的为东部与东北之间，区域内差距最大的是东部地区，制造业高质量发展的区域差距主要来源于区域间差距。

[关键词]制造业高质量发展;测度;区域差距;[Dagum]基尼系数

一、 引言

中国共产党十九大报告中指出，“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”1。国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确指出，“增强制造业竞争优势，推动制造业高质量发展”2。制造业是实现经济高质量发展的核心和关键途径。改革开放以来，我国制造业发展规模快速增长。2020年，我国制造业增加值为26.6万亿元，占全球比重近30%，生产规模位居世界第一3。但制造业仍存在大而不强、发展质量与效率低下、关键技术创新能力较低、知名品牌较少、产业融合程度较低等问题。因此，促进制造业高质量发展，已经成为满足人民美好生活需求、实现社会主义现代化强国的迫切要求。

研究制造业高质量发展首先需要界定“什么是高质量发展”，目前学界对高质量发展的内涵尚未形成统一和明确的界定。张军扩认为，高质量发展的本质内涵是以满足人民日益增长的美好生活需要为目标的高效率、公平和绿色可持续的发展[1]。金碚认为，高质量发展主要是能够更好满足人民不断增长的真实需要的经济发展方式、结构和动力状态[2]。任保平等认为，经济高质量发展更能体现新时代的新思想与新变化，是经济发展质量的高级状态和最优状态[3]。目前对制造业高质量发展的内涵研究较少，郭克莎认为，制造业高质量发展应该是创新化、融合化、服务化、品牌化、绿色化的发展[4]。李英杰等认为，制造业高质量发展应该是质量、效率和动力的有机结合，具体应包括要素体系高质量、供给体系高质量和需求匹配高质量[5]。

只有建立科学而贴合实际的制造业高质量发展评价标准与体系，才能有效反映出当下我国制造业高质量发展存在的问题与短板。目前对经济高质量发展的评价体系研究较多，仅有少部分研究针对制造业领域。江小国等从经济效益、技术创新、绿色发展、质量品牌、两化融合、高端发展6个方面构建制造业高质量发展评价体系[6]。段国蕊等构建包括产业结构、产业组织、速度效益、产业创新、对外开放、贸易竞争力、生态效益、社会贡献8个维度的制造业高质量发展评价指标体系[7]。刘国新等从经济效益、创新发展力、产业结构、开放程度、生态环境5个方面对制造业高质量发展进行评价[8]。苏永伟从经济效益、技术创新、绿色发展、质量品牌、信息化水平5个方面对中部地区制造业高质量发展进行评价分析[9]。

综上所述，近年来学术界主要聚焦于经济高质量发展的研究，而对制造业高质量发展的研究较少，现有研究还存在以下局限：一是在评判标准上，由于对制造业高质量发展的内涵没有形成明确的界定，进而对制造业高质量发展的评价标准及其理论逻辑研究较为薄弱，尚未形成科学、系统的制造业高质量发展评价体系;二是在研究视角上，已有研究主要集中在对制造业高质量发展进行静态评价，鲜有从动态、空间等多维度综合评价制造业高质量发展;三是在研究内容上，大多研究主要集中在对制造业高质量发展的评价，鲜有研究制造业高质量发展的区域差距及其来源。

本文的边际贡献包括以下几个方面：第一，基于新发展理念，从创新驱动、效率变革、质量提升、绿色发展、产业融合5个维度构建制造业高质量发展的综合评价指标体系;第二，从静态、动态和空间等多角度分析中国2008—2019年制造业高质量发展的时空演进特征;第三，利用[Dagum]基尼系数分解方法分析中国制造业高质量发展的区域差距及其来源。

二、 制造业高质量发展的评价指标体系构建

1. 制造业高质量发展评价指标的设置逻辑

制造业高质量发展是更高质量和更高效率的发展，是体现新理念的发展。其内涵是：以提高制造业供给体系的质量、进而更好地满足人民的美好生活需要为目标，以新发展理念为原则，以实现制造业高端化、智能化、绿色化、服务化发展为途径，促进制造业实现质量变革、动力变革与效率变革。本文从创新驱动、效率变革、质量提升、绿色发展、产业融合5个维度对制造业高质量发展进行评价。

（1）创新驱动。创新作为制造业高质量发展的第一驱动力，是新时代衡量中国制造业高质量发展的重要评判标准。制造业高质量发展要以创新驱动为核心抓手，构建以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合为支撑的制造业科技创新体系，突破核心关键技术“卡脖子”问题，提升制造业创新能力。本文从创新投入及产出两个方面，通过研发经费投入强度、研发人员投入力度、人均技术市场成交额、专利数量、高技术产品销售收入占比等指标对制造业创新驱动程度进行衡量。

（2）效率变革。制造业高质量发展离不开效率的驱动，高效率才能实现高质量。制造业发展到一定阶段之后，土地、劳动力、资本等生产要素会出现边际效益递减的趋势，需要提高全要素生产率，提高资源使用效率、劳动生产率以及资本使用率。本文从能源效率、生产效率及资本效率3个方面入手，运用能源能耗、产能利用率、劳动生产率及税收创造率等指标來评价制造业的效率变革水平。

（3）质量提升。质量提升是制造业不断发展的源泉，应提高质量水平以实现供给体系的质量提升，通过高质量的供给体系获得消费者的产品信赖，从而推动品牌建设;通过品牌溢价效应，进一步推动制造业高质量发展。本文聚焦产品质量和企业质量，从制造业产品质量、制造业高新技术产品出口额及制造业收入利润率着手，评价制造业的质量提升情况。

（4）绿色发展。绿色发展是实现制造业高质量发展的关键突破口。只有绿色发展，才能实现能源消耗的最优化与自然资源利用的有效化，才能真正贯彻落实“绿水青山就是金山银山”的绿色发展观。由于传统制造业“高污染、高排放、高能耗”的发展特性，需要有效控制污染排放，减少制造业对环境的负外部性，才能更好地实现制造业的可持续发展。本文从制造业环境污染、废物利用与环境治理3个方面入手，运用单位工业产值废水排放量、单位工业产值二氧化硫产生量、一般工业固体废物综合利用率、工业污染治理完成投资占工业增加值比重等指标来衡量制造业绿色发展程度。

（5）产业融合。融合是新时代产业发展的显著特征和重要趋势，也是促进制造业高质量发展的重要途径，制造业应加快与互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的深度融合，推动制造业与现代服务业的融合，发展大规模个性化定制、云制造等智能制造新业态新模式，以获得数字经济带来的红利。本文拟从产业融合水平及融合效益方面出发，通过移动电话普及率、互联网普及率、电子信息制造业收入占比等指标对制造业与互联网的融合度进行衡量。

2. 评价指标体系构建

基于以上分析，在遵循系统性、真实性和数据可得性的原则下，构建包括5个维度、12个子系统共19项指标的制造业高质量发展评价体系，具体见表1。

3. 数据来源

本文原始数据来源于2009—2020年的《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国电子信息产业统计年鉴》《全国生态环境统计公报》《中国互联网发展报告》以及各省（区市）统计年鉴等。由于个别制造业指标无法获得，故采用工业中类似指标进行替代，个别缺失数据，采用插值法等相关方法进行补齐。

三、 制造业高质量发展水平的测度与分析

1. 制造业高质量发展水平的时序演变分析

运用熵权法对我国31个省（区市）1制造业高质量发展水平进行测度。测算得到的2008—2019年中国31个省（区市）制造业高质量发展水平综合得分如表2所示。

样本期内制造业高质量发展水平测度结果表现出以下特征：

（1）从总体来看，全国制造业高质量发展水平呈现上升趋势，年均增速为3.9%。其中2008年由于美国次贷危机导致全球经济发展滞缓，中国经济发展也深受影响，导致2008—2009年制造业高质量发展水平增长较为平缓。国家在2010年年底出台了4万亿元经济刺激计划，因此制造业高质量发展水平在2010年以后增速加快。2017年十九大报告提出我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，进一步推动了制造业发展质量水平的提高。

（2）从区域来看，中国制造业高质量发展水平具有区域差异性，呈现出东部、中部、西部、东北依次递减的特点。东部地区凭借其区位优势、体制优势、市场优势，以及产业外向度高，制造业高质量发展水平始终高于全国均值;中部地区、西部地区及东北地区制造业高质量发展水平均低于全国均值，与东部地区相比，这三类地区制造业发展方式较为粗放，创新水平相对较低，制造业升级速度较慢，资源消耗大，环境污染压力大。从各省（区市）来看，2019年制造业高质量发展指数前五名分别为：北京（0.587）、江苏（0.408）、广东（0.39）、上海（0.352）、天津（0.317），最低的是西藏，仅为0.113（图1）。

图1 2008—2019年四大区域制造业高质量发展水平演变图

（3）从分维度指数来看，五大维度指数总体都呈上升趋勢。其中创新驱动维度指数由0.111增长至0.727，增长速度最快，说明在样本期内我国制造业的创新能力有了明显的提升。2019年效率变革维度指数在五大维度中得分最低，且在样本期内增速最慢，可见效率是制造业高质量发展的短板，表现为制造业资源配置效率、劳动生产率和企业经营效率等相对低下，因此需要将促进效率变革作为提升制造业高质量发展的突破口。随着绿色发展理念的提出，制造业绿色发展指数总体呈上升趋势，在实现“碳达峰、碳中和”目标背景下，制造业绿色发展任重而道远。质量提升维度指数的上升说明了我国制造业质量变革成效显著。产业融合指数在2014年以后呈现出快速增长趋势，主要原因是我国经济在进入“新常态”以来，在供给侧结构性改革战略的推动下，制造业与数字经济的融合日益增强（图2）。

2. 制造业高质量发展水平的空间演进分析

通过对2019年制造业高质量发展综合指数进行聚类分析，对制造业高质量发展水平进行空间分类，结合空间相关性分析，探讨样本期内制造业高质量发展的空间分布情况及演变趋势。

（1）聚类结果分析

根据2019年制造业高质量发展综合指数进行聚类分析，得到相关聚类树状图，将制造业发展质量水平按等级划分为4类，依次为高质量、中高质量、中等质量、低质量，4种类别的区域分布如表3所示。

第一种类型为高质量地区，包括北京、江苏、广东、上海、天津5个省（区市），其中北京的制造业高质量发展指数高达0.587，排名第1。北京近年来传统制造业产业转移进程加快，先进制造业发展良好，制造业智能化、绿色化发展水平高。其他高质量地区近年来制造业转型升级较快，产业链较完整，技术创新能力高，与互联网和数字经济融合程度高。

第二种类型为中高质量地区，主要包括东部地区的浙江、福建、山东，西部的陕西、四川和重庆，其余地区都为中部地区，具体包括河南、江西、湖南、湖北、安徽。西部地区的陕西、四川和重庆制造业基础雄厚，装备制造业尤其是电子计算机与通信设备制造业发展良好，而且科教资源比较丰富，创新能力较高，因此制造业发展质量水平较高。中部地区有雄厚的经济基础，“十三五”时期，中部地区经济年均增长达到8.6%，增速位于四大区域之首，同时也具有区位优势、强大的发展动力和发展潜能，近年来先进制造业发展迅速，促进了制造业高质量发展。

第三种类型为中等质量地区，主要包括东北的吉林、黑龙江、辽宁，西部地区的内蒙古、贵州、广西、宁夏、甘肃5个省（区市），以及中部的山西和东部的河北共10个省（区市）。值得注意的是，东北三省都属于这一类型，东北产业结构仍以重化工为主，转型升级缓慢，影响了制造业质量的提升。西部5个省（区市）的优势产业主要集中在能源化工产业，但能源利用率较低，导致能耗高、污染重，陷入了“路径依赖”“低端锁定”和“资源诅咒”陷阱，制造业转型速度较慢，制造业质量提升任务艰巨。

第四种类型为低质量地区，包括西部的西藏、新疆、云南、青海以及东部的海南共5个省（区市）。西部这些省（区市）产业基础较弱，制造业发展方式粗放，以原料资源加工为主，产业链条短且深加工不足，面临环境资源双重约束，加上区位劣势，制造业发展质量低。海南省的主导产业是服务业，制造业发展规模较小，发展质量低。

（2） 空间相关性分析

空间相关性分析用于研究各区域的相关属性在空间上是否相互独立，即是否存在空间相关关系，常用指标为莫兰指数（[Moran's][  I]）。

全局空间相关性用于描述空间要素在全区域内的空间特征，全局相关性主要根据全局莫兰指数进行判断，公式如下：

[Moran's][ I=i=1nj=1nwij（xi-x）（xj-x）S2（ijwij）]，[i≠j] （1）

其中，[n]为区域总个数，[S2=1n（xi-x）2]为样本方差，[xi]和[xj]分别代表区域[i]和区域[j]的属性值，[x]为所有区域的均值，[wij]为空间权重。[Moran's][  I]的取值范围为[-1，1]，当[Moran's]  [I][>0]时，表示所有区域的属性值在空间上有正相关性，反之亦然，当[Moran's]  [I][=0]时，表示属性值在区域随机分布，无空间相关性。

根据表4可以看出，我国2008—2019年制造业高质量发展的全局莫兰指数均为正，说明我国各省（区市）的制造业高质量发展存在显著的空间正相关关系，并非随机分布状态，除2010年和2011年外，其余年份的Z得分均大于1.64，表明这些年份的制造业高质量发展呈现较为显著的空间集聚效应。从整体上看，省际之间的制造业高质量发展水平是存在空间相关性的，即存在明显的空间集聚现象。

（3）局部空间相关性分析

全局空间自相关分析虽然说明制造业高质量发展水平整体上存在明显的空间正相关性，但是无法说明各省（区市）制造业高质量发展的空间异质性。局部莫兰指数用来衡量区域内各个空间对象与其邻域对象的空间相关程度，即是否存在高值或低值的局域空间集聚，反映局部区域内的空间异质性以及空间分布格局。公式如下：

[Ii=（xi-x）S2j=1nwij（xj-x）]   （2）

其中，[S2=1n（xi-x）2]，[S2]为样本方差，[wij]为空间权重，[n]为空间单元总个数，[Ii]代表第[i]个地区的局部莫兰指数。

局部空间相关性主要根据莫兰散点图进行分析判断，采用2008年、2014年及2019年作为时间断面1，绘制中国31个省（区市）制造业高质量发展水平的莫兰散点图，如图3所示。

从图3和表5可以看出，中国31个省（区市）制造业高质量发展指数大多分布在第一和第三象限，即H-H象限和L-L象限，体现了中国制造业高质量发展的空间异质性。2008年各省（区市）的制造业发展质量水平莫兰散点分布较为分散，说明各地省（区市）之间联系较弱;2014年和2019年各省（区市）的制造业发展质量水平莫兰散点分布集中，说明各省（区市）之间联系较强。从分布情况看，处于H-H象限主要集中在东部及沿海发达城市，处于L-L象限的主要集中在西部地区和东北地区，这表明中国制造业高质量发展具有两级集聚的现象，在一定程度上反映了制造业发展质量的“马太效应”。

四、 制造業高质量发展水平的区域差距及其来源

为了进一步衡量中国制造业高质量发展水平的空间不均衡情况，运用[Dagum]基尼系数[10]分析制造业高质量发展的区域差距及其来源。

[Dagum]基尼系数公式如下：

[G=j=1kh=1ki=1njr=1nhyji-yhr2n2y]   （3）

其中，[yhr（yji）]是[h（j）]区域内任意一个省（区市）的制造业发展质量水平指数，[n]是省（区市）的个数，[y]是31个省（区市）制造业发展质量水平指数的平均值，[k]是地区划分的个数，本文将全国省（区市）划分为东部、中部、西部和东北4个区域，故[k=4]，[nh（nj）]是[h（j）]区域内的省（区市）个数。根据各区域内制造业高质量发展水平对省（区市）进行排序，公式如下：

[Yh≤...≤Yj≤...≤Yk]  （4）

[Dagum]基尼系数可分解为3个部分，分别为区域内差距贡献[Gw]、区域间差距净贡献[Gnb]和超变密度贡献[Gt]，三者的关系为[G=Gw+Gnb+Gt]。

根据[Dagum]基尼系数及其分解方法，测算结果如表6所示。

1. 总体差距及其演变趋势

从表6中可看出，制造业高质量发展水平总体基尼系数呈现先下降后上升的趋势，具体表现为：2008—2014年，制造业高质量发展的区域差距在减小，而2014—2019年，制造业高质量发展的区域差距有所拉大。2008年美国次贷危机的爆发对东部外向型地区制造业发展影响较大，而对中西部地区影响相对较小，而且这一时期东部地区制造业部分环节向中西部地区进行了产业转移，带动了中西部地区的制造业发展，因此，2008—2014年制造业高质量发展区域差距呈下降态势;2014年我国经济进入“新常态”以来，东部地区数字经济快速发展，新动能促进了制造业的高质量发展，而中西部与东北地区创新能力较低，数字经济发展相对缓慢，影响了制造业质量的提升，因此，这一时期制造业高质量发展区域差距有所拉大。

2. 区域内差距及其演变趋势

图4描述了中国制造业高质量发展的区域内差距及其演变趋势。在样本期内，东部地区制造业高质量发展基尼系数始终为最高值，说明东部地区制造业内部发展不平衡情况最严重。2019年，西部地区的制造业高质量发展基尼系数最小，说明西部地区内部制造业发展质量相对较为均衡。从演变趋势来看，2008—2019年，东部地区制造业高质量发展区域内差距变化最小，东北区域内差距变化最大。具体来看，东部地区制造业高质量发展区域内基尼系数呈现先下降后上升的“V”形变化趋势;中部地区制造业高质量发展区域内差距波动较小且较为稳定，整体上呈现一定的上升趋势，说明中部地区的制造业发展质量相对比较均衡;西部地区制造业区域内基尼系数呈现“缓慢上升—快速下降”的变化趋势;东北地区制造业区域内基尼系数呈现出“W”型，2012—2017年基尼系数数值处于较低区间， 2018年以后，东北制造业高质量发展区域内差距变大。

3. 区域间差距及其演变趋势

如图5所示，从总体趋势来看，在样本期内，制造业高质量发展区域间差距明显。其中区域间差距最大的为东部与东北地区，区域差距最小的地区为中部与西部地区。东部地区由于创新能力、市场环境、人才与区位、开放水平等优势，制造业高质量发展水平远高于其他地区;东北由于主导产业衰退而新兴产业未能有效接续，制造业高质量发展水平与东部地区差距最大。从变化趋势中可以看出，东部地区与其他三大区域间的基尼系数都呈现一定的下降趋势，地区间差异缩小明显;而中部与西部地区、中部与东北地区及西部与东北地区间的基尼系数呈现不同程度的上升趋势。

4. 区域差距来源及其贡献率

经分解得出中国制造业高质量发展区域差距的来源及其贡献率，如图6所示。从区域差距来源来看，区域间差距的净贡献率最大，其次是区域内差距贡献率，而区域间超密度贡献最小。从演变过程来看，制造业高质量发展区域内差距的贡献率呈微弱的上升趋势，区域间差距贡献率总体表现出小幅下降的特征，而超变密度的贡献总体呈上升趋势。

五、 研究结论与政策建议

1. 研究结论

（1）从时序演变来看，我国制造业高质量发展水平在样本期内整体呈上升趋势。制造业高质量发展存在一定的区域差异性，在区域上呈现出东部、中部、西部、东北依次递减的特点;在五大分维度指数中，创新驱动维度指数上升趋势最明显，说明在样本期间内我国制造业的创新能力有了明显的提升，效率变革维度指数在五大维度中得分最低，且增速最慢，因此，效率是制造业高质量发展的短板。

（2）从空间格局来看，中国制造业高质量发展存在空间不均衡特征。局部空间相关性分析表明中国制造业高质量发展的高值地区主要集中在东部省（区市），低值地区主要集中在西部省（区市），呈现两级集聚即“马太效应”现象。

（3）从区域差距来看，制造业高质量发展水平总体基尼系数呈现先下降后上升的趋势。区域间差距最大的是东部与东北之间;对于区域内差距来说，东部地区内部制造业高质量发展不平衡情况是最严重的;区域间差距是目前制造业高质量发展空间非均衡的主要来源，区域间差距的贡献率最大，区域间超密度贡献最小。

2. 政策建议

基于上述结论，为提高中国制造业高质量发展的整体水平，并推进中国制造业区域协调高质量发展，本文提出以下建议：

（1）发挥优势补齐短板，推动制造业的效率变革、质量变革与动力变革。根据本文研究结论，制约制造业高质量发展的短板是效率变革，因此需要激发微观企业的效率变革，提高全要素生产率，推动制造业发展效率的提高。贯彻落实新发展理念，将创新作为制造业高质量发展的第一动力，培育新动能，推动中国制造业高质量发展。坚持绿色可持续发展，以质量和效率作为制造业高质量发展的两个驱动轮，加快产业融合，引领制造业向数字化、网络化、智能化转型升级，通过制造业与互联网的深度融合，产生制造业发展的乘数效应，实现制造业高质量发展。

（2）加大区域合作，推动制造业区域协调发展。第一，建立跨区域的联动发展机制，推动区域间产业分工与合作，实现产业互补共赢，积极发挥东部地区制造业发展的辐射带动与扩散效应，促进制造业区域协调发展。第二，中部、西部、东北地区要发挥区域比较优势，培育区域制造业高质量发展的内生动力，在发展中追赶东部地区。中部地区要优化产业布局，构建中部六省一体化的发展机制;西部地区加快形成现代化产业布局，发展大数据、云计算、人工智能等新業态;东北要深化体制改革，加快老工业基地内部衰退产业的转型升级，加大创新投入，实现制造业新旧动能转换。

参考文献：

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[8] 刘国新，王静，江露薇.我国制造业高质量发展的理论机制及评价分析[J].管理现代化，2020（3）：20-24.

[9] 苏永伟.中部地区制造业高质量发展评价研究——基于2007—2018年的数据分析[J].经济问题，2020（9）：85-91.

[10] Dagum C. A New Approach to the Decomposition of the Gini Income Inequality Ratio[J].Empirical Economics，1997，22（4）：515-531.

基金项目：国家社会科学基金西部项目“新发展理念下城镇化高质量发展的评价体系与实现路径研究”（项目编号：20XJL007）。

作者简介：郑耀群（1978-），女，博士，西安电子科技大学经济与管理学院教授，硕士生导师，研究方向为产业经济;邓羽洁（1995-），女，西安电子科技大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为产业经济。

（收稿日期：2021-12-31  责任编辑：殷 俊）