长江经济带制造业安全综合评价及时空演变分析

冉宇圆

（湖南科技大学商学院， 湖南 湘潭 411201）

0 引言

世界经济格局深刻重塑、全球产业链加速重构的复杂背景下，在国内经济发展承受需求收缩、供给冲击、预期转弱的多重压力下，我国产业体系完整性和产业链、供应链安全稳定面临着较大挑战。我国制造业作为国家支柱产业，虽然一直保持较好的发展态势，但随着国际国内环境变化，传统制造业发展瓶颈日益凸显，制造业数字化、智能化转型是必然趋势，其产业安全更应高度重视。尤其是，长江经济带是我国制造业的主要集聚区，覆盖9 省2 市，面积约占全国的1/5，人口和生产总值均超过全国的四成，其制造业发展在全国占据极其重要的地位。因此，科学评价长江经济带沿线省市制造业安全程度，可以为促进我国制造业安全稳定提供决策依据，对于加快推进长江经济带高质量发展，实现我国由制造大国向制造强国转变具有重要的意义。

1 文献综述

产业安全的概念可以追溯到国外学者提出的贸易保护理论和幼稚产业保护论，他们强调通过提高进口商品关税和采用配额的形式来保护本国幼稚工业，从而维护经济和政治独立性[1]；国内学者则认为产业安全不等同于单纯的产业保护，而是体现在是否有能力抵御和抗衡来自国外的不利经济冲击，且保持各产业部门的均衡协调发展[2]。归根结底，研究产业安全是要使本国产业的生产和发展权益不受侵害，具有应对外部经济危险和自身危机的能力[3-4]。而且，影响产业安全的因素复杂多样，有学者认为影响产业安全的因素可以归纳为外部因素、内部因素和政策因素三个方面。外部因素主要包括国外的资本、技术、产品和国际贸易壁垒等因素；内部因素主要是指产业赖以生存和发展的国内产业生存环境和竞争环境；政策因素则是指一国的产业政策及制度安排中对产业安全产生重要影响的因素[5]。

关于产业安全度的评价，国内外学者主要通过构建产业安全评价模型对产业安全度进行衡量，并在指标体系构建、评价方法等方面存在差异。从指标体系构建来看，目前已有的产业安全评价模型当中构建的指标体系中基本都包括产业竞争力、产业控制力指标，不同的学者基于其所研究产业的特征选取其他影响产业安全的指标。有学者构建了包含产业发展环境、产业国际竞争力、产业对外依存度和产业控制力指标的产业安全评价体系[7]。也有学者强调产业竞争力生成能力是具有可持续发展能力和不受外部因素威胁的根本，并构建了产业安全评价“五因素模型”[7]。从评价方法来看，学者们通常采用专家评分法[6]、层次分析法（AHP）[7]或者模糊层次分析法（FAHP）[8-9]等侧重于定性的方法对安全评价模型的指标进行赋权，然后将量化结果进行分级并对某产业的安全状态给予评价。也有学者采用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）方法进行定量分析，并构建了相应评价模型对国内文化产业和粮食产业等进行安全评价实证测度[10-11]。

通过文献检索和归纳可以发现，国内外学者对产业安全评价展开了颇为丰富的研究，为研究奠定了坚实的研究基础。当然，仍然存在进一步拓展的空间，主要有：

1）现有研究中对于某个产业安全度的全国性整体评价较多，如我国通信设备制造业、高端装备制造业、农业、海洋产业、能源产业等的安全评价研究，也有针对某一省市的制造业产业安全评价，针对区域性的产业安全评价分析相对较少；

2）对于制造业安全评价结果的分析基本都是基于数据结果的时间趋势分析，鲜有文献将制造业安全度进行时空演变分析。

鉴于此，基于产业安全理论，从产业依存度、产业控制力、产业竞争力和产业发展能力4 个维度构建长江经济带制造业安全评价指标体系，并运用DEA 方法评价长江经济带沿线省市制造业安全程度，分析其时空演变特征，试图为提升长江经济带制造业产业链、供应链韧性提供有益决策参考。

2 长江经济带制造业产业安全评价指标体系

2.1 长江经济带制造业安全评价指标体系构建

DEA 系统由输入指标和输出指标两部分组成。设定产业发展速度和产业劳动力环境指标作为长江经济带制造业产业安全评价DEA 系统的输出指标；设定外资依存度、外资股权控制率、外资市场占有率、产业国内市场份额和产业利润率指标作为DEA系统的输入指标。基于上述分析，构建长江经济带制造业安全评价投入产出指标体系如表1 所示。

表1 制造业安全投入与产出指标

2.1.1 产业依存度

产业依存度反映的是产业生存与发展对外国的依赖程度，由于部分长江中上游省市制造业产业与国际接轨程度不高，产业进口依存度和产业出口依存度高低并不直接反映长江经济带制造业安全状况，并且产业外资依存度与产业进出口依存度有一定相关性，且都是同方向变动，因此仅选用外资依存度作为衡量产业依存度的二级指标。用制造企业外商资本与实收资本之比来衡量外资依存度。

2.1.2 产业控制力

产业控制力是制造业企业对于资本、股权、关键核心技术和品牌等方面的把控程度。选用外资股权控制率和外资市场占有率作为二级指标。外资股权控制率用外资股权控制企业资产总额与该省市制造业总资产之比来表示，外资市场占有率通过外商投资的制造业主营业务收入与该省市制造业主营业务收入之比来表示。

2.1.3 产业竞争力

产业竞争能力是产业安全的核心，也是产业具有可持续发展能力的根本。选用产业国内市场份额和产业盈利能力作为衡量国内竞争力的二级指标。产业国内市场份额指标用该省市制造业销售额与全国制造业销售额之比来表示，产业盈利能力用成本费用利润率来表示。

2.1.4 产业发展能力

产业发展能力是对产业安全的动态刻画，是以适应各种环境变化，保持持续生产经营且不断积累扩大的能力，产业发展能力是产业安全的关键。选用产业发展速度和产业劳动力环境作为二级指标。长江经济带制造业产业发展速度用规模以上企业工业增加值增长率表示，产业劳动力环境则用制造业全员劳动生产率来表示。

长江经济带制造业安全评价模型各指标间逻辑关系如图1 所示。

图1 制造业安全评价模型

2.2 长江经济带制造业产业安全评价分析

2.2.1 DEA 模型

数据包络分析（DEA）是用以衡量决策单元相对有效性的非参数分析方法，DEA 模型能有效地从多个输入变量和输出变量得到系统的综合效率值，从而评价各种复杂的系统，其依赖于评价指标数据的非参数分析特性有效避免了主观性影响。制造业可以看作通过输入和输出变量不断与外界进行交换能量的复杂系统，因此运用DEA 方法评价制造业安全度能得到较为真实客观的结果。采用基本的DEA—CCR 模型来评估长江经济带制造业产业的安全度。

评定原理是假设有n个评价决策单元，每个决策单元有m种“输入”指标（对资源的消耗）和t种“输出”指标（产生的效果）。具体计算公式如下：

式中：xij为第j个决策单元对第i种输入的投入量；xij>0；yrj为第j个决策单元对第r种输出的产出量；θ为决策单元的效率；ε 为非阿基米德无穷小量，取ε=10-10；与分别为剩余变量和松弛变量，分别表示产出不足和投入冗余；λj，，，θ 均为待估参数。

长江经济带制造业产业安全度由决策单元的有效性决定，并由参数θ 的值决定DEA 是否有效。θ 值越大，表示制造业系统越能用较少股权、市场等的损失，换来较强的产业竞争力和产业发展能力，产业安全度越高；反之制造业产业安全度越低。

2.2.2 长江经济带制造业安全度等级划分

参考已有文献，借鉴何维达[6]、赵驰[12]的研究，将长江经济带制造业安全度划分为以下五个等级：由高到低依次为[0.85，1]属于很安全，[0.65，0.85]属于安全，[0.45，0.65]属于基本安全，[0.25，0.45]属于不安全，[0，0.25]属于很不安全。

2.3 长江经济带制造业安全评价结果

以长江经济带制造业安全评价年份为决策单元，尝试对2010—2020 年长江经济带制造业安全度进行测算。数据主要来源于2011—2021 年《中国工业统计年鉴》、长江经济带各省市《统计年鉴》和《国民经济与社会发展统计公报》，由于无法获取2018 年、2019 年《中国工业统计年鉴》，缺失2017 年、2018 年长江经济带制造业安全评价重要指标数据，因此共选取9 个决策单元，用线性规划最优解定义决策单元的有效性。部分年份中个别省市缺失指标数据采用插值法或均值法进行处理。收集到的数据使用DEA 软件进行运算，评价结果如表2 所示。

表2 2010—2020 年长江经济带制造业安全DEA 评价结果

3 长江经济带制造业安全度时空演变分析

3.1 时间维度演变特征分析

基于DEA 模型测算2010—2020 年长江经济带制造业安全度，并将长江经济带的上中下游省市制造业安全度均值进行对比分析[13]。根据表3 数据绘制长江经济带制造业安全度均值变化趋势如图2 所示。

图2 长江经济带制造业安全度均值变化趋势

从总体来看，2010—2020 年长江经济带制造业安全度整体变化比较平稳，最低均值为2020 年的0.731，处于安全状态。主要原因是2020 年初新冠肺炎疫情在世界范围内爆发，导致全球经济增速下行，全球化的过程中每个国家的产业链嵌入全球产业链当中，疫情致使产业链、供应链运行受阻，严重冲击了全球生产网络，长江经济带制造业受疫情初期影响显著，产业安全度大幅降低。

分区域来看，制造业安全度存在着区域差异。长江经济带中上游省市制造业安全度相差不大且处于较高水平，2020 年受疫情影响有所下降；长江经济带下游省市制造业安全度有所起伏，2010 年、2011 年和2013 年呈现出很安全状态，2013 年之后制造业安全度出现不同程度下降，但始终保持在安全状态，2020年长江经济带下游省市制造业受世界产业链、供应链中断和国内疫情防控政策的影响，工业增加值增长率降低，产业生存发展极大受限，呈现出基本安全状态。

3.2 空间演变特征分析

为进一步从空间维度探究长江经济带制造业安全度演变趋势，选取2010 年、2012 年、2014 年和2020 年为时间节点，根据长江经济带制造业安全度分级，绘制各时间节点长江经济带各省市制造业安全度分布图，通过图形颜色的深浅来表示安全程度的高低[14]，具体结果如图3 所示。

图3 长江经济带制造业安全度空间分布格局

2010 年，长江经济带的整体安全度较高，中上游省市中安徽和湖北制造业安全度稍低，下游城市中上海制造业安全度最高，其次是江苏和浙江。造成这种区域差异的原因主要是2010 年我国制造业增加值首次超过美国，该时间段内我国正处于工业化进程高速发展阶段，着力追求经济发展速度，且长江经济带沿线省市地方政府之间没有建立起有效合作协调机制，中上游省市为发展重工业对长江流域造成污染，下游城市被动地承受由污染带来的负面影响并投入大量人力财力治理环境，致使中下游部分省市制造业产业发展能力受限，安全度较上游省市略低。

2012 年，长江经济带各省市制造业安全度都略有降低，但大部分省市制造业依旧处于很安全状态，浙江省制造业安全度下降较大，呈现为基本安全状态。主要原因是受欧美等发达国家自金融危机以来逐步实施的“制造业回流”和“再工业化”战略，并对中国工业出口产品发起贸易制裁的外部经济环境影响，以及工业原材料价格急剧上涨、国内劳动力成本上升的内部因素影响，长江经济带制造业产业竞争力下降，从而产业安全度略有降低。

2014 年，上海和浙江制造业处于安全状态，长江经济带其余省市制造业都处于很安全状态。2014 年长江经济带的发展被提升为国家发展战略，长江经济带各省市加速推进制造业结构调整和产业升级。长三角地区制造业在产业信息化、数字化、智能化方面发展取得积极成效，逐步形成以上海市科技创新中心为龙头、协同推进长江经济带区域创新资源整合的格局，然而创新需要大量投入且转化为生产力所需周期较长，其竞争优势的体现具有一定滞后性，因此致使长江下游省市制造业安全度较低。长江中上游省市深刻把握保护与发展之间的辩证关系，助推绿色发展和传统高耗能工业绿色转型升级，实现创新发展、绿色发展有利于维护和促进制造业安全度的提升，因此长江中上游省市安全度保持在很安全状态。

2020 年，长江经济带制造业安全度呈现出长江以南省市高于长江以北省市的空间特征，上海、江苏和重庆制造业呈现为不安全状态，浙江、安徽、湖北、四川制造业呈现为安全状态，以上省市经济发展受2020 年初疫情以及国际环境变化影响较为严重。一方面，突如其来的新冠疫情致使世界产业链、供应链中断，打乱了各行各业生产节奏，疫情初期长江经济带制造业企业大范围停工、停产，后期复工、复产受疫情管控和物流交通受阻的影响而过程缓慢，产业发展能力大幅下降，导致整个长江经济带制造业产业安全度下降。另一方面，由于美国以所谓“维护国际秩序”为名，行单边主义、保护主义对多家中国实体企业发起经济制裁政策，限制中国企业获取半导体产品、技术和相关软件，上海、江苏和重庆的制造业当中电子信息制造业和高端装备制造业占有很重要的比重，已逐步迈入智能制造、数字化制造阶段，但关键核心技术仍有一定依赖性，存在“卡脖子”问题，产业控制力较低，核心技术封锁和重要中间产品断供使其制造业遭受巨大经济损失，产业安全度大幅降低。

4 结论

1）评价结果显示，总体来看2010—2019 年长江经济带制造业安全度变化比较平稳，2020 年由于疫情原因和国际经济形式的复杂变化，制造业安全度出现大幅下降；分区域来看中上游省市制造业安全度相差不大且一直处于较高水平，下游省市制造业安全度有较大的起伏。

2）长江经济带制造业安全度的区域差异突出表现在2020 年，年初爆发的新冠疫情给我国产业体系完整性和产业链供应链安全稳定带来了较大挑战，上海、江苏和重庆等省市制造业受影响较大，安全度呈现出明显空间差异；其余年份长江经济带制造业安全度略有差异，主要是受产业转移、产业结构升级以及绿色创新发展等政策因素及外部经济环境变化对产业竞争力和产业发展能力的影响，从而影响制造业产业安全度。