制造业高质量发展的行业差异及分布动态演进

闫永蚕，李 健，徐 艺

（1.天津理工大学 管理学院，天津 300384；2.天津职业技术师范大学 研究生处，天津 300222）

0 引言

全球制造业竞争态势和竞争格局都在不断发生变化，各国高度重视制造业发展优势，积极实施“再工业化”战略，以抢占未来产业发展制高点。从国际形势来看，制造业关系着国家综合实力提升和国际竞争力地位，产业发展格局的不断变化，考验着我国制造业发展的韧性和应变能力，制造业的发展水平成为衡量国内经济高质量发展的重要标志[1]，然而，相比发达国家，我国制造业不具备质量效益优势。走量质齐升、双管齐下的制造强国之路，是新时代我国制造业的重点任务。

制造业发展深受各国重视，澳大利亚制造业不断通过数字化、服务一体化与可持续发展提高制造业资源配置效率，推动制造业转型升级[2]。俄罗斯合理调整经济政策，在优化经济结构过程中，树立新的工业化发展理念，提升制造业发展水平[3]。我国较多学者采用全要素生产率测度制造业高质量发展水平，但评价结果不稳定且具有片面性。Yu 等（2022）[4]采用灰色动态双激励决策模型测算了长江经济带制造业高质量发展水平。Wang 等（2022）[5]基于省域面板数据得出我国制造业高质量发展水平稳步提升，70%的省份制造业均处于低质量发展阶段，且区域差异大。毛梦伟和施进发（2021）[6]以长江经济带11 个省份为例对制造业高质量发展水平进行评价，认为11 个省份制造业高质量发展水平差异明显。刘怡君和方子扬（2021）[7]测度了108个地级市的制造业高质量发展水平，得出长江经济带上、中、下游城市的发展水平极不均衡，且仅有江苏省的六大发展维度较均衡。苏永伟（2020）[8]多维度评价了中部地区制造业高质量发展水平，认为中部六省的发展水平不断提升，但各项指标的变化态势存在显著差异。杨浩昌等（2021）[9]基于2011—2018 年的动态面板数据测度了全国、三大地区及各省份的制造业高质量发展水平，强调了我国制造业“量”的发展水平高于“质”的水平。王中亚（2018）[10]、段国蕊和于靓（2021）[11]分别对河南、山东的制造业高质量发展水平进行了评价。

总之，制造业高质量不仅需要区域间协调发展共同提升发展质量，还需要各行业间形成均衡发展的稳定局面。从现有研究来看，多数学者以省域为研究对象进行高质量评价，对制造业各行业的高质量发展差异关注较少，少数学者从行业角度进行了制造业高质量发展评价[12]，但未揭示各行业高质量发展水平存在差异的来源及原因。因此，本文在构建制造业高质量发展理论模型的基础上，对制造业28 个行业的高质量发展水平进行测度，揭示了其分布动态规律及行业差异来源，以全面反映我国制造业高质量发展的情况。

1 理论模型与指标体系构建

1.1 制造业高质量发展的理论模型

制造业高质量发展是对产业量与质的综合权衡，扩展量的核心在于数量要增长、规模要庞大，提升质的重点在于技术要先进、产品要高端、生产要智能。当制造业整体发展现状能满足技术发展要求，符合生态效率标准，处于价值链高端才表明制造业走向高质量阶段。制造业的高质量发展实质是污染少、效率高、质量高、技术高的有机统一，是在国内外发展环境的不确定性和人民日益增长的美好生活需要的双重制约下，在经济、生态、社会、政策和市场五大发展环境中,追求以绿色制造与安全生产为前提，创新发展与高端转型为动力，协调发展与资源共享为核心的高端、公平、优质、高效、稳定的产业发展系统。在复杂的系统中也需充分重视系统内部的要素投入、技术创新、结构调整等发展条件的平衡性，以不断促进制造业实现动力变革、效率变革和质量变革，进而使制造业能达到供需平衡发展、创新发展、绿色发展、智能发展、高端发展，满足制造业高效率、高品质和高质量的终极目标。

1.2 制造业高质量发展评价指标体系

结合制造业高投入、高回报、高技术和高质量的特性，参考黄顺春和张书齐（2021）[13]对制造业高质量发展评价指标的综述与整理，从规模发展潜力、经济创造能力、对外开放程度、科技创新活力、绿色发展水平、高端转型实力及社会贡献能力7 个维度构建制造业高质量发展评价指标体系，如表1所示。

表1 制造业高质量发展评价指标体系

2 研究设计

2.1 研究方法

2.1.1 制造业高质量发展水平测度方法

基于熵权法与TOPSIS法构建的制造业高质量发展水平的动态评价模型如下：

初始矩阵构建。研究采用时序立体数据对制造业高质量发展水平进行全面评价，设选取n个评价对象（y1,y2,…,yi），m个评价指标（x1,x2,…,xj），k个不同年份（z1,z2,…,zt）的面板数据，即每一年（t=1,2,…,k）每个行业（i=1,2,…,n）的制造业高质量发展水平指标（j=1,2,…,m）的取值为，构成的时序立体数据矩阵为。

指标标准化处理。由于各指标的量纲不同，采用极差标准化方法对指标进行标准化处理，得到标准化矩阵。

计算指标权重。采用熵权法对制造业高质量指标进行赋权，各指标权重的计算式如下：

确定各指标中的正负理想解。各指标的正、负理想解如下：

求解各评价对象与正、负理想解之间的欧几里得距离，计算式为：

2.1.2 行业差异分解方法

采用Dagum 基尼系数及其分解测度制造业各行业高质量发展的差异来源及其贡献，得出样本期内制造业高质量发展水平在行业间的差异变化趋势，揭示制造业高质量发展的组内差异及组间差异。Dagum 基尼系数分解法可按照子群分解的方法分为：组内差异、组间差异和超变密度[14]。通常，总体基尼系数是组内差异贡献、组间差异贡献以及超变密度贡献的总和，且求得的基尼系数越小表明地区间的差异越小，反之，则差异越大。由总体的基尼系数（G）、组内差异（Gjj）和组间差异（Gjh）的基尼系数可得到各行业组内差异Gw、组间差异Gnb和超变密度Gt为：

式（7）中，pj=nj/n，sj=njYˉj/nYˉ，j=1,2,…,q。式（8）、式（9）中。Djh是行业组j和行业组h间的制造业高质量发展水平的互动影响；djh表示行业组间制造业高质量发展的差值，表示行业组j和行业组h间所有Yjl-Yhr>0 的样本值加总的数学期望；pjh表示超变一阶矩，是所有Yhr-Yjl>0 的样本值加总的数学期望。Djh、djh、pjh可表示为：

其中，函数Fj和Fh分别表示行业组j与行业组h的累计密度分布函数。

2.1.3 行业动态演进评价方法

核密度估计法是一种非参数的估计方法，能拟合样本数据的分布情况，反映分布形态，应用于经济、社会等一些空间分布不均衡的现象分析中，具有应用范围广、反映现象精准、稳健性强等特点。本文应用高斯核函数对我国制造业高质量发展的分布动态进行估计[15]，为提高估计精度，需选择较小的带宽值。在核密度估计中，不仅可看出我国制造业高质量发展的分布位置和分布形态，还能通过核密度的延展性掌握制造业高质量发展的行业差异大小，当绘制的核密度图拖尾较长时，表明我国制造业的行业差异越大。此外，通过波峰数量的个数可判断我国制造业高质量发展是否具有极化现象。

2.2 行业类型划分

根据国民经济行业分类（GB/T 4754—2017）把制造业28个行业作为研究对象，为揭示各行业的发展情况，借鉴汪芳和石鑫（2022）[12]的方法，通过创新研发投入强度反映各行业的技术需求力度，将28 个行业划分为低技术制造业、中技术制造业及高技术制造业3大类型。由于制造业行业名称复杂，为方便后续分析，将各行业赋予相关代码，如表2所示。

表2 制造业行业类型划分与代码

2.3 数据说明

本文数据库源于《中国工业统计年鉴》，其中2018 年制造业各行业数据由《中国经济普查年鉴》查得，2017 年的数据由线性插值法进行补充。由于研究期限为2010—2020 年，年鉴中2012 年将橡胶制品业与塑料制品业合并为橡胶和塑料制品业，而将交通运输设备制造业分为汽车制造业与铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业。因此，对2010 年和2011 年的橡胶制品业与塑料制品业加总得到各年份的橡胶和塑料制品业，将交通运输设备制造业按2012年汽车制造业与铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业在交通运输设备制造业中的占比求得2010与2011年汽车制造业与铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业的相关数据。

3 评价结果分析与差异比较

3.1 制造业各行业高质量发展评价

采用熵权TOPSIS 法对28 个行业的高质量发展水平进行测度，得到2010—2020 年制造业行业的发展质量水平，测度结果如下页表3所示。由于等距划分不符合我国制造业各行业发展现状，综合各类文献以实际评价结果为基础，将0.3设置为高质量发展水平的界线，增大了制造业各行业质量提升空间，有利于促进各行业向更高水平发展。设定综合评价值在[0.3，1]的为高质量行业，因此综合评价值在[0.1，0.3）的为中质量行业，综合评价值在[0，0.1）的为低质量行业。

表3 制造业28个行业高质量发展水平测度值及排名

由表3可知，从低、中、高质量3类行业看，中、高质量与低质量行业的差异较大，发展水平由高到低依次是高技术制造业>中技术制造业>低技术制造业，高技术制造业的发展形势良好，发展水平约为低技术制造业的两倍，2020 年其高质量发展水平已经达到0.311，突破了质量的转型，由中质量转为高质量发展阶段。中技术制造业高质量发展水平呈现下降趋势后又小幅提升，一直在0.2 上下徘徊，属于中质量发展阶段，因此，中技术制造业应该掌握行业发展特色，扬长避短才能实质性地提升发展质量。但低技术制造业出现略微降低的状态，且一直处于中质量发展阶段较低的水平。由上述分析可看出，我国高技术制造业的创新引领作用得以发挥，但中、低技术制造业应不断提升发展质量。为进一步比较3类行业的变化趋势，绘制了制造业3 类行业高质量发展水平均值及年均变化率如图1所示。

图1 制造业3类行业高质量发展水平均值及年均变化率

由图1 可以看出，3 类行业均表现出波动变化趋势，2012 年3 类行业高质量发展水平的变化率均出现负增长现象，2013 年3 类行业的高质量发展水平大幅增长，2014—2017年波动变化状态后，2018年呈现下降趋势，但在2018 年低技术制造业的负增长率高于中、高技术制造业，2019—2020 年中、高技术制造业出现正增长趋势，但低技术制造业的负增长率有所减小。

从28 个具体行业高质量发展变化情况来看，2010—2020年大部分行业的时序演变规律属于平稳波动无明显提升状态及波动微降低状态，仅有医药制造业（C27）与通信设备、计算机及其他电子设备制造业（C39）呈现较大幅度提升。表3中的数据显示，2010年28个行业中9个行业属于低质量阶段，占总行业数的比重为32.14%；13个行业属于中质量发展阶段，占总行业数的比重为46.43%；6 个行业属于高质量发展阶段，占总行业数的比重为21.43%。2020年28个行业中部分行业实现了“低→中→高”的质量跨越，其中，非金属矿物制品业（C30）在2020年的高质量发展值达到0.306，从中质量发展阶段转向了高质量发展阶段；仪器仪表及文化、办公用机械制造业（C40）2020年提升到了0.104，由低质量发展阶段转入了中质量发展阶段。从3 个质量阶段的行业2020 年的高质量发展水平看，低质量发展阶段中8个行业中有7个属于低技术制造业，另外一个是高技术制造业中的化学纤维制造业（C28），而高质量发展阶段的行业中6 个行业都属于高技术制造业。

由制造业各行业的高质量发展水平的均值排名看，排名前10的行业分别是：通信设备、计算机及其他电子设备制造业（C39），汽车制造业（C36），电气机械及器材制造业（C38），黑色金属冶炼及压延加工业（C31），通用设备制造业（C34）、医药制造业（C27），化学纤维制造业（C28）、专用设备制造业（C35），农副食品加工业（C13），橡胶和塑料制品业（C29）。其中，前3名均属于高技术制造业，中技术制造业有两个行业，低技术制造业中仅农副食品加工业（C13）排名前十，原因在于近年来国家在高新技术产业率先转型方面效果显著，对农产品质量的提升取得初步成效，并且对农副食品的扶贫政策的实施带动了其经济价值的提升。随着对共建“一带一路”国家的农副食品出口率的提高，对外开放程度随之提升，多维度推动了我国农副食品制造业的高质量转型。对于低技术组内的纺织业（C17）而言，其发展质量也属于中质量偏上水平，均值排名14，原因在于我国纺织业不断向纺织强国靠拢，在绿色、开放、创新等方面都受到国家重视，节能减排效率显著，科技支撑力度增强，先进的纺织装备赋能纺织业不断走高质量发展道路。

综上可知，我国制造业行业的高质量发展水平差异较大，高技术制造业与低技术制造业的差距尤为突出，基本遵循了高技术-高质量、低技术-低质量的规律，低质量行业尤其需注重技术创新的驱动作用，通过加大研发投入力度，提高先进技术应用，加快实现制造业整体高质量发展的目标。

3.2 制造业高质量发展水平的行业差异分解

基于上述测度值可看出，制造业各行业的高质量发展水平差异较大，进一步采用Dagum基尼系数法测度了行业差异来源及其贡献率，为清晰地揭示差异变化趋势，依据基尼系数结果绘制了制造业行业高质量发展总体差异及低、中、高技术制造业组内差异演变趋势，见下页图2。

图2 制造业行业高质量发展总体差异及组内差异演变趋势

由图2可知，制造业行业总体差异在样本观测期内呈现“W”型的变化态势，变化幅度较小，由2010 年的0.340增长到2020年的0.379，仅仅上升了0.039个百分点。从低技术行业组看，组内差异值呈现波动下降的态势，表明低技术行业组内各行业的发展质量差距在不断缩小，由2010 年的0.255 降低为2020 年的0.192，下降了0.063 个百分点。中技术行业组内差异在2018年之前呈现微降趋势后，2020年有微升状态，但整体中技术组内差异比低技术组内差异小。对于高技术组内差异而言，2010—2018 年呈现上升趋势，但在2018年出现拐点，样本研究末期出现了明显下降趋势，但高技术行业组内的差异是3类行业中较大的一组，其原因主要在于高技术行业的发展质量普遍较高，但该组化学纤维制造业（C28）与仪器仪表及文化、办公机械制造业（C40）由于规模发展潜力弱、对外开放程度低、科技创新实力不足等原因导致发展质量整体偏低，造成高技术行业组内的差异较大。我国应重点提高上述两个行业的发展质量，以促进高技术制造业向更高质量发展。

为对比行业组间差异情况，绘制了制造业行业组间差异雷达图，如图3所示。可以看出制造业高质量发展的行业组间差异由大到小依次是高-低、中-低及高-中，但在2015—2017 年，高-中技术行业组间差异超过了中-低技术行业组，2018 年后高-中技术行间差异又变为3 组组间差异最小的状态。高-低技术组的组间差异最大，均值为0.471，中-低技术组间差异均值为0.327，高-中技术组间差异均值为0.299。组间差异大的原因为高技术行业在资金与技术研发投入中都具有领先优势，并且其高端化水平与对外开放度均能够为行业发展创造更大的优势，而低技术行业组则在规模与技术上均不占优势，高质量发展情况较不理想，因此，组间发展差异较难缩小。

图3 制造业行业高质量发展组间差异图

为明确我国制造业行业差异的主要来源，结合计算所得的组内、组间及超变密度贡献值，在图4 中绘制了制造业高质量发展水平行业差异贡献率。

图4 制造业高质量发展水平行业差异贡献率

由图4可知，行业组间差异始终是我国制造业行业高质量发展差异的主要来源，在总体差异中的占比始终超过了54%，2020年行业组间差异高达67.23%，表明高技术行业组发展质量远超过了低技术行业组，我国在高质量发展进程中尤为重视高技术产业的发展，对低技术行业的重视力度不够，且低技术行业多为传统制造业，发展模式与技术改进均无得到突破性进展，制造业高质量发展应重视高技术与低技术行业的均衡发展，行业发展质量悬殊造成的不平衡现象会影响制造业整体的高质量水平。组内差异是影响我国制造发展差异的第二大因素，对总体差异的贡献率在2016年后有所回落，但占比仍在23%以上。因此，行业组内差异缩减存在一定的空间。超变密度在总体差异中的贡献率则逐年递减，为促进我国制造业行业差异缩小，应以缩减行业组间差异与组内差异为主。

3.3 制造业高质量发展的分布动态演进规律

由于制造业发展环境复杂，行业异质性强，为揭示制造业行业差异的绝对差异和分布动态演进规律，采用核密度估计法对制造业行业发展的动态演进特征进行分析，得到了制造业行业整体、高技术制造业、中技术制造业及低技术制造业的分布动态、分布规律、分布延展性、波峰数目等关键属性。各行业的动态分布规律如图5所示。

图5 制造业高质量发展水平的行业分布规律

由图5 可知，从制造业整体演变特征来看，分布中心位置随着时间的增长逐渐右移，表明我国制造业行业的高质量发展水平逐渐提升。主峰分布形态出现高度增大、宽度变窄的趋势，但依然属于右拖尾情况；从波峰数目看，存在4 个波峰，且多个侧峰值不断提高，说明我国制造业具有显著的梯度效应。

从高技术行业组的演变特征看，分布位置不集中，虽然呈现右移趋势，但波峰较多且复杂，存在分化式发展情况，说明我国高技术制造业行业组应注重平衡化发展。对于中技术行业组而言，主峰呈现先提升后降低的状态，核密度曲线呈单峰分布形式，表明中技术行业组不存在多级分化现象。而对于低技术行业组而言，最初由一个主峰与一个侧峰组成，但逐渐演变为一个主峰，说明低技术行业组逐渐趋于集中发展状态。由此可见，我国制造业行业高质量发展水平近年来在政策驱动下，高质量虽然有部分行业有所提升，但真正地解决行业间的差异问题任重道远。

4 结论与建议

4.1 结论

通过对制造业行业的测度与分析得出：2010—2020年制造业整体高质量发展水平逐渐提升，高技术行业组质量提升速度较快，2020 年基本实现中质量向高质量的转型，但中、低技术行业多数呈现平稳波动无明显提升状态，部分发展质量有所下降；制造业各行业基本遵循高技术-高质量、低技术-低质量的规律，行业差异大，总体差异在逐渐扩大，且高技术行业组内差异最大，中技术行业组内差异最小，导致行业差异大的主要原因是行业组间差异，贡献率在2020年高达67.23%；从分布动态演进规律看，我国制造业高质量发展水平存在梯度效应，高技术行业组存在分化式发展趋势，发展水平不均衡，而中、低技术行业组分布集中，不存在多峰极化现象，但发展水平未呈现明显右移趋势。因此，提升我国制造业高质量发展水平应发挥高技术行业组的优势，重点提升中、低技术行业组的发展质量，缩小中、低技术行业组与高技术行业组的差异。

4.2 建议

针对制造业行业高质量发展差异大的现象，为有效提升制造业高质量发展水平提出以下建议：

（1）实施创新发展战略，提升科技创新能力。创新能带动制造业开发新的生产技术，强化绿色创新技术应用，中、低技术行业组需重视科技创新在制造业质量转型的驱动作用，推动企业适应发展需求，掌握核心技术，增强企业竞争力。政府应积极倡导企业科技创新，推进制造业在科技创新中培育新型产业，改造传统产业。

（2）坚持绿色发展原则，构建绿色制造体系。树立绿色发展理念，实现制造业生产环节节能减排，构建绿色制造体系。高度重视制造业各行业中污染排放大的行业，积极推进绿色技术应用，逐渐改变制造业高污染、高消耗的固化思维，加强重污染省域和重污染行业的绿色监督，鼓励制造业绿色共性技术的研发，扎实推进制造业清洁生产。

（3）加深对外开放程度，提高产业国际竞争力。把握“引进来”与“走出去”均衡发展，在开放合作中形成国际竞争优势，向价值链高端攀升。高度重视制造业引资、引技、引智的质量，把好“引进来”的质量关。持续提升“走出去”水平，加快“走出去”步伐，在市场的主导作用下，促进产品出口，缓解制造业产能过剩现象，助力制造业全面提质增效。

（4）形成共建共享平台，加快高质量发展步伐。构建制造业信息技术共建共享平台，使民众参与到生产加工的监督中，使产品充分满足用户需求并为人民所享。在技术研发及生产工艺优化环节，实现资源共享、信息共享、生产共享及模式共享，推动多行业均衡发展，加快制造业高质量转型步伐。