長江經濟帶制造業效率測度及其與出口貿易的關系研究

陳雁云， 羅 昂

(江西財經大學 江西經濟發展與改革研究院， 江西 南昌 331103)

2018年3月22日，美國總統特朗普在白宮簽署總統備忘錄，宣布基于針對中國發起的“301貿易調查”結果對從中國進口的600億美元商品加征關稅，以此扭轉長期以來對華貿易逆差的態勢，由此正式拉開了中美貿易爭端的大幕。

中國作為一個出口大國，出口貿易對其經濟增長的貢獻是相當顯著的。雖然2017年全國的出口依存度只有18.5%，但是一些沿海城市如東莞、蘇州等的出口依存度超過了70%，這些城市的出口將因為貿易爭端出現大幅波動，其經濟將受到巨大的影響。張亞雄(2018)利用全球模型對中美貿易爭端可能給中國經濟帶來的影響進行測算，結果顯示與沒有貿易爭端相比，中國2018—2020年每年GDP將會因貿易爭端下降大概0.06～0.07個百分點，三年間中國GDP將會因貿易爭端累計下降0.2～0.3個百分點。而制造業作為推動中國經濟增長的關鍵性行業，在此次貿易爭端中受到的影響明顯大于GDP總量受到的影響。因此在貿易爭端的背景下，出口的可持續增長以及出口導向戰略被廣泛質疑，出口貿易與區域經濟的增長、區域產業的發展等問題成為理論界的重要研究命題。

本文選取長江經濟帶的東部地區即長三角地區、中部地區代表(江西省)和西部地區代表(重慶市)進行制造業效率的測算和對比，以探究長江經濟帶制造業效率的時空分異特征；在此基礎上引入面板數據模型，實證研究長江經濟帶出口貿易與制造業效率的關系；最后為長江經濟帶制造業應對貿易爭端提出對策。

一、文獻綜述

(一)制造業效率測算的相關研究

對制造業效率的研究多以全要素生產率(TFP)的研究為主。在全要素生產率的內容上，Tinbergen(1942)首次定義了全要素生產率的概念，并比較了1870—1914年英、法、德、美四國全要素生產率的變動趨勢。Kendrick(1961)進一步完善了全要素生產率的概念，他將全要素生產率定義為“經濟增長中要素投入增長以外的部分”，即資源的有效配置、技術水平的進步和管理水平的提升等方面。在全要素生產率的測度方法上，Solow(1957)將經濟增長中其他因素的貢獻歸結為技術變化產生的“索洛余值”，并且提出了測算全要素生產率的“索洛余值法”，后來又與阿羅等人一起提出了CES生產函數測算法。Aigner(1977)提出用隨機前沿生產函數模型計算TFP。Honkey(2006)等用數據包絡分析對美國物流業中第三方物流提供商的運營效率進行了標桿分析。Sharon(2012)等利用數據包絡分析對105個國家和地區旅游業的效率進行了測度和比較。

國內方面在產業效率研究領域成果較多，余東華(2008)基于產業的要素使用效率和產業國際競爭力兩方面來測度制造業產業效率。羅德明，李曄(2012)通過計算全要素生產率來論證我國經濟發展的質量。覃偉芳和廖瑞斌(2015)用Malmquist指數估算傳統的TFP以及環境全要素生產率。張少華和蔣偉杰(2017)利用靜態DEA方法與動態DEA方法測度了我國省級層面的工業產能利用率，余淼杰(2018)在生產函數估計框架中引入了產能利用率的作用，發展出同時估計產能利用率和生產率的方法。從上可知國內國外對產業效率的研究大多借助DEA方法進行測度，同時多集中于研究特定產業，這也為本文制造業效率的研究提供了理論和方法參考。

(二)出口貿易與制造業效率關系的相關研究

對出口貿易和制造業效率關系的研究主要可以分為兩大類，一類是基于傳統經濟理論從理論的角度探討出口貿易影響出口國產業效率的作用機制，另一類則是通過數據和模型從實證角度驗證出口貿易對出口國產業效率的影響。

理論方面，克魯格曼(1979)在新增長理論的基礎上開創性地將國際貿易與內生增長理論相結合，提出了著名的產業內貿易學說，認為國際貿易能夠促進人力資本和知識等生產要素的積累，從而為經濟發展提供源源不斷的動力。盧卡斯(1993)則強調增長是源于人力資本的積累，而干中學則是發展中國家最好的積累方式，出口部門要素收入的提高可以吸引更多資源集中于出口部門，通過學習效應提升產品質量，從而帶來產業效率的提升。

實證方面，余淼杰(2010)利用修改后的OP半參數方法估算出我國制造業企業的全要素生產率，同時在控制行業的進口滲透率的內生性之后發現貿易自由化顯著促進了制造業企業生產率的提升，出口企業生產率的提升比進口企業更加明顯。吳力波、湯維棋(2010)運用全球各國1960—2006年數據，從實證角度驗證了國際貿易對經濟增長的作用因國家收入水平的不同而呈現差異性結果，貿易對中等收入國家的經濟發展最為有利。洪世勤、劉厚俊(2013)則通過實證研究發現我國的出口貿易產品技術復雜度不斷提升，出口貿易對高技術行業技術結構升級的作用尤為明顯。

綜上所述，關于出口貿易與產業效率在理論和實證兩方面的研究都較為豐富，但是大多數的研究都聚焦于特定產業和特定地區，很少有學者從時空分異角度來分析我國制造業效率的差別和形成機制，同時在探究出口貿易與制造業效率的關系時，目前的研究成果也多從產業層面進行分析，沒有重視地區差異給出口貿易與制造業效率關系帶來的差異。因此，本文將在前人的研究基礎上，從以下兩方面對出口貿易與制造業效率的關系進行完善：一是在測算出長江經濟帶六省市制造業效率的基礎上，運用ArcGIS10.2軟件描繪出長江經濟帶制造業效率變化過程，同時從時間和空間兩個維度來分析長江經濟帶制造業效率差異的形成機制；二是運用面板數據模型，在實證分析出口貿易對制造業效率的影響基礎上加入地區差異分析，探討長江經濟帶地區因素對出口貿易與制造業效率關系帶來的影響。從而更加全面地對出口貿易與制造業效率的關系進行探討，以期為長江經濟帶乃至全國范圍應對中美貿易爭端的沖擊提供可行有效的政策參考。

二、研究方法和數據來源

(一)數據包絡分析法DEA

DEA方法作為一種常用的多輸入多輸出效率研究方法，把各投入、產出指標的權重作為變量，通過求解線性規劃問題確定最適宜的權重，避免了在確定權重時人的主觀意愿的影響，從而使評價結果更具客觀性。在運用DEA進行效率測算時本文借鑒曹賢忠和曾剛(2015)的方法從投入產出效率視角，構建投入產出評價指標體系，運用DEA中的CRS、VRS模型和Malmquist指數方法對長江經濟帶各地區制造業效率進行測算。Malmquist指數最早由Caves(1982)等人引入，并定義了單一技術基于產出矩陣的Malmquist生產率指數。

(1)

(2)

M0(at,bt,at+1,bt+1)

(3)

Malmquist生產率指數實際上是衡量了全要素生產率在兩個時期的變化率，大于1，則說明兩個時期相比TFP是增長的；小于1，則表明從t期到t+1期TFP下降了。進而，Malmquist生產率指數可進一步分解為技術效率變化率(生產點逐漸趨近最優生產前沿面)和技術變化率(最優生產前沿面的擴張)，分解方法如下式：

(4)

也即TPFCH=EFFCH×TECHCH,全要素生產率變化率=技術效率變化率×技術變化率。在實際應用中，可以通過軟件來完成Malmquist生產率指數的測度，比較常見的測量軟件有DEAP、GAUSS和EMS，本文采用DEAP2.1軟件來測量制造業生產率。

(二)制造業效率評價體系構建及數據來源

本文從投入產出角度構建長江經濟帶各地區的制造業效率評價體系，在具體的指標選取方面主要借鑒張揚(2015)對全國層面制造業效率的研究時確定的指標體系，同時考慮到數據的可得性和合理性，最終確定為三投入兩產出的指標體系。

投入方面主要有固定資產凈值、行業職工人數、行業能源消費量三個指標，其中固定資產凈值反映對制造業的資本投入，行業職工人數反映對制造業的人力成本投入，行業能源消費量則反映對制造業的資源投入。固定資產凈值和行業職工人數數據來源于各地區歷年統計年鑒，行業能源消費量因省級行業能源消費數據缺失較多，根據各省能源消費總量與全國能源消費總量的比值乘以全國行業能源消費總量進行估算而得數據來源于《中國能源統計年鑒》。所有價格指標以2005年為基期進行了價格指數平減，價格指數數據來源于國研網。

產出指標方面除了選取行業生產總值外，考慮到環境因素將CO2排放量作為制造業的負產出納入到評價指標體系。因DEA無法對負產出做出TFP測算，所以選取CO2排放量的倒數作為正產出進行測算。行業生產總值數據來源各地區2006—2016年的統計年鑒，并以2005年為基期進行價格指數平減，價格指數來源于國研網各行業價格指數。各地區制造業行業CO2排放量數據無法直接獲得，需要進行推算，因選取的8個制造業行業能源消耗主要以煤炭為主，原油和天然氣消耗量較小，因此8個行業CO2排放量由消耗煤炭量進行折算而得，具體折算方式參考陳詩一(2009)[注]CO2排放系數(千克/千克標準煤)=煤炭消費量(千克)×0.7143×2.763，注：數據來源于陳詩一(2009)。的做法，煤炭消耗量數據來源于歷年各地區統計年鑒和《中國能源統計年鑒》。

(三)計量模型、變量與及數據來源

1.模型構建

個體固定效應模型是一種常見的面板數據模型，與其他模型最大的區別在于截距項的差異，個體固定效應模型對于不同的時間序列只有截距項存在差異，其具體形式為：

(5)

從時間和個體上看，面板數據回歸模型的解釋變量對被解釋變量的邊際影響均是相同的，而且除模型的解釋變量之外，影響被解釋變量的其他所有(未包括在回歸模型或不可觀測的)確定性變量的效應只是隨個體變化而不隨時間變化。在研究出口貿易對制造業效率的影響時，借鑒呂健(2012)和上官緒明(2016)的研究，構造固定效應模型對長江經濟帶各地區制造業效率進行實證分析。

考慮到長江經濟帶各地區差異較明顯，而時間差異不明顯，因此選取個體固定效應模型進行實證分析：

eff=αi+β1outit+β2scait+β3rndit+β4invit

+β5devit+β6indit+uit

(6)

其中，eff代表制造業效率，i代表各省份，t代表各年份，αi代表各地區不可觀察的個體效應，uit為隨機擾動項。

2.變量與數據說明

(1)出口貿易值(out)

考慮到數據的可獲得性和統計口徑的一致性，本文選取長江經濟帶各地區的八個制造業行業的出口交貨值作為出口貿易值的衡量指標，具體數據來源于各地區的統計年鑒，對于個別年份的缺失本文運用插值法進行補齊。

(2)行業企業平均規模(sca)

考慮到規模效應對制造業效率的影響，本文將行業企業平均規模作為模型的控制變量，具體測算方法為行業產值除以行業企業個數。行業產值和行業個數數據均來自于各地區各年的統計年鑒。

(3)研發投入(rnd)

研發投入會顯著影響行業的科技創新能力，從而影響制造業效率，本文選取行業研發人員數作為研發投入指標。因各地區細分行業研發人員數據缺失較多，本文利用各地區研發人員總數與全國研發人員總數的比值乘以全國行業研發人員數進行估算，得到各地區八個制造業行業的研發人員總數，具體數據來源于《工業企業科技活動統計資料》。

(4)外商投資額(inv)

我國外向型經濟比重較大，吸收外商投資是提高經濟發展水平，提升行業發展效率的重要手段。在衡量外商投資額時鑒于數據的可得性，本文利用行業三資企業和外商資本額作為衡量指標，具體數據來源于各地區歷年的統計年鑒。

(5)經濟發展水平(dev)

經濟發展水平是對相關產業效率影響的重要因素(Mukesh E,2002)，由前文的分析可知經濟發展水平越高的地區制造業效率往往越高。在衡量經濟發展水平時，本文選取人均GDP作為衡量指標，具體數據來源于各地區歷年的統計年鑒。

(6)產業集聚度(ind)

三、長江經濟帶制造業效率測算及時空分異特征分析

為更好地反映長江經濟帶制造業效率的時空演變特征，本文從兩個維度研究長江經濟帶紡織業、醫藥制造業、電氣機械和器材制造業等八個制造業行業的效率。首先，由于長三角地區是長江經濟帶的東部發達地區，代表著長江經濟帶的發展趨勢，所以通過對長三角地區11年間制造業效率變遷的研究，探究出長江經濟帶制造業效率的發展趨勢。其次，由于湖北省和湖南省制造業出口數據缺失年份較多，選取江西省作為長江經濟帶的中部地區代表，重慶市作為長江經濟帶的西部地區代表，對這兩個地區的制造業效率進行測算，并與長三角制造業效率進行對比分析，從而揭示長江經濟帶制造業效率的時空分異特征。

(一)長三角制造業效率測算及其演變趨勢

本文利用DEAP2.1軟件對長三角的八個制造業效率分別進行了測算，并將測算結果分解為綜合效率(crste)、純技術效率(vrste)和規模效率(scale)，具體結果如表1所示。

表1 長三角八個制造業效率的測算結果

相關理論表明：發展效率值為1表示DEA強有效，效率值不為1但大于等于0.8為DEA弱有效。由表1可知，整體來看長三角地區8個制造業行業效率在11年間呈現波動上升的態勢，即從2005年開始，制造業效率在DEA強有效區間波動，大約到2012年之后整體效率穩定在DEA強有效區間。

為更直觀地反映出制造業行業之間的效率差異，將8個制造業行業效率11年間的變化繪制成折線圖如圖1。

圖1 2005—2015年長三角制造業的綜合效率

從圖1分行業來看，紡織業效率值早期低于弱有效區間，經過11年間的發展，效率值逐漸增加，紡織業效率值先是提升到DEA弱有效區間，最后穩定在DEA強有效區間；家具制造業效率11年間則呈現波動情況，但后期效率值整體高于前期，也說明家具制造業效率在此期間得到了長足的提升；紡織服裝鞋帽制造業效率值從先前在DEA弱有效區間波動，提升到后期整體穩定在DEA強有效區間；總體來看這三個傳統制造業行業，其效率值早期顯著低于其他制造業行業效率，但經過11年間的發展，行業效率在逐步提升，最終基本與其他制造業行業效率持平。

醫藥制造業作為高端制造業的代表，一直以來是國家重點發展的行業，從測算結果來看，醫藥制造業效率值整體處于較高水平，僅在少數年份效率值略低于DEA強有效區間；電器機械和器材制造業、金屬制品業、橡膠和塑料制品業，通信設備、計算機及其他電子設備制造業作為制造業的幾個支柱行業，其早期效率值處于DEA強有效區間，但從2007、2008兩年開始，效率值發生了較大波動，偏離了原來的強有效區間，滑落到DEA弱有效區間，后期經過幾年的調整才逐漸恢復到之前的DEA強有效區間。眾所周知，2007和2008兩年也是全球金融危機醞釀爆發的年份，全球經濟在這兩年間遭受到了極大的沖擊。作為出口大國，中國在此輪金融危機中也遇到了極大的挑戰，面對著經濟下行和產業升級的雙重壓力，制造業的一些行業效率在這些年份的波動也反映出外部的顯著沖擊。根據制造業行業間的效率對比，可以發現制造業各行業有著不同的發展特征，因此在應對外部宏觀環境變化的沖擊時，應針對不同行業制定差異化的對策。

(二)中西部代表地區制造業效率與長三角制造業效率的對比分析

利用DEAP2.1軟件測算重慶市和江西省的制造業效率，然后與長三角三省一市的制造業效率進行對比分析，從而探究長江經濟帶各地區制造業效率的時空分異特征。

表2 各地區制造業效率的測算結果

續表

重慶市crstevrstescale江西省crstevrstescale安徽省crstevrstescale20140.9500.9710.9780.9150.9220.9920.9330.9520.98020151.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000mean0.9640.9760.9880.7470.8530.8710.9440.9840.960浙江省crstevrstescale江蘇省crstevrstescale上海市crstevrstescale20051.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.00020061.0001.0001.0000.9670.9720.9950.9350.9560.97820070.9890.9930.9950.9090.9160.9931.0001.0001.00020080.8870.9580.9260.8680.9090.9540.8970.9100.98620090.9081.0000.9081.0001.0001.0000.9070.9570.94820100.9410.9660.9740.9050.9480.9480.9740.9890.98520111.0001.0001.0000.9881.0000.9881.0001.0001.00020120.9971.0000.9971.0001.0001.0000.9810.9870.99420130.9960.9990.9961.0001.0001.0000.9710.9810.99020140.9991.0000.9991.0001.0001.0001.0001.0001.00020151.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000mean0.9740.9920.9810.9670.9770.9890.9700.9800.989

根據表2可知，各地區制造業效率呈現較為明顯的差異，經濟發達地區如長三角地區的制造業效率在11年間基本處于DEA強有效區間。而經濟欠發達地區如江西省早期的制造業效率偏離DEA有效區間，經過后期的調整和發展，制造業效率才逐漸提升到DEA強有效水平。重慶市作為西部地區的代表，其制造業效率值除了少數年份處于DEA弱有效區間，大多數年份接近DEA強有效區間。同樣作為經濟欠發達地區，重慶市因其作為西部大開發戰略的核心地區，一直以來是國家重點打造的區域發展核心城市，因此其制造業的發展得到了國家政策的大力支持，制造業效率長期接近于DEA強有效區間也在情理之中，由此看出國家重大戰略和政策對制造業效率的影響。

為進一步探索長江經濟帶各地區制造業效率11年間的動態演變過程，選取重慶市、江西省、安徽省、浙江省、江蘇省、上海市2006年、2009年、2012年、2015年四個節點年份的制造業效率數據進行分析。發現各地區的制造業效率主要有以下幾點特征：

一是制造業效率整體呈現上升態勢，各地區之間的制造業效率差異逐漸縮小，特別是經濟欠發達地區制造業效率在11年間取得了長足的進步。這是由于隨著中國經濟步入新常態，供給側結構性改革一系列政策出臺，長江經濟帶制造業在不斷升級，一些落后產能被淘汰，同時各地區加強了對環保的重視程度，著力打造綠色高效的制造業，推動了長江經濟帶各地區制造業效率的提升。

二是經濟發達地區和經濟欠發達地區的內部制造業效率都存在一定的差異，即經濟發達的長三角地區中，安徽省制造業效率與上海、浙江等其他地區相比存在一定的差距；而在欠發達地區中，江西省制造業效率顯著低于重慶市。這些差異是東部沿海率先開放和西部大開發等國家早期重大戰略和政策帶來的必然結果。隨著國家對區域協調發展的重視，以及《長江中游城市群發展規劃》《長江經濟帶發展規劃綱要》等一系列綱領性文件的出臺，長江經濟帶各地區制造業效率的發展將更為均衡。

四、實證結果及分析

在前文的分析基礎上，下面選取個體固定效應模型，深入探究長江經濟帶出口貿易對制造業效率的影響。

(一)變量描述性統計

本文主要研究長江經濟帶各地區出口貿易對制造業效率的影響，鑒于數據的可獲得性和前后統計口徑的一致性，選取長江經濟帶六個地區(按上中下游排序：重慶、江西、安徽、浙江、江蘇、上海)的八個制造業代表行業數據進行分析。同時考慮到我國出口貿易與外部宏觀環境波動情況，將時間跨度設置為2005—2015年，并以2005年為基期對相關產出數據進行價格指數平減。最終統計性描述結果如表3。

表3 統計性描述結果

(二)實證結果與分析

首先，對長江經濟帶六個地區進行整體模型分析；然后由于各地區制造業效率存在明顯的差異，需在分析出口貿易對制造業效率影響時考慮地區差異，即對上中游地區(重慶和江西)與下游地區(長三角)進行地區差異性分析。

為保證分析過程的完整性，本文利用Stata13.0軟件分別進行混合OLS、隨機效應、固定效應三種回歸分析，回歸結果如表4所示。

表4 制造業效率與出口貿易的回歸結果

注：*、**和***分別代表10%、5%、1%的顯著水平括號內值為穩健性標準誤。

1.整體結果分析

對比三種結果可以看出，出口貿易與制造業效率存在明顯的正相關關系，出口貿易每提升1%，會給制造業效率帶來1%左右的增長幅度，同時Hausman檢驗結果表明拒絕原假設，因此本文最終選取固定效應回歸結果作為結論分析。從固定效應回歸結果來看，主要解釋變量出口貿易值與被解釋變量制造業效率相關性在10%水平上顯著，同時出口貿易值每增加1%將會給制造業效率帶來0.869%的提升幅度，這也說明出口貿易在一定程度上能夠影響制造業效率，在大力發展制造業不斷提高制造業效率的同時，不能忽略貿易因素的影響。

五個控制變量中有三個都與制造業效率至少在10%的水平上顯著，具體來看，研發投入與制造業效率在5%的水平上顯著。這說明研發投入的增加能夠帶來制造業效率明顯的提升，這也與戴覓、余淼杰(2012)關于出口企業研發投入研究的結論類似：對于有出口前研發投入的企業，出口對生產率存在著持續且幅度較大的提升作用。當前我國正處于經濟結構調整的關鍵時期，經濟增長的新舊動能正在轉換，過去以人口紅利承接發達國家產業轉移拉升經濟增長的模式已經難以為繼，提升產業發展層次，向著以創新拉動經濟高質量增長的新模式轉型勢在必行，而在這個過程中制造業效率的提升顯得尤為重要。所以從實證結果來看，研發投入作為影響制造業效率的關鍵因素需要加以重視。

外商投資與制造業效率在10%的水平上呈現負相關關系，這說明當前三資企業和外商投資沒有能夠為制造業效率提升帶來預期的效果。路江涌(2008)的研究結果也表明：全國范圍的外商投資水平對內資企業的凈溢出效應為負。當前外商投資領域主要集中在一些以人力成本優勢為主的低端制造業，一方面隨著當前中國人口紅利的逐漸消失，一些低端制造業在逐漸向東南亞一些更具人力資本優勢的國家轉移；另一方面高科技含量的外資企業來華投資受到外國技術封鎖，給國內制造業帶來的技術外溢效應有限，外資投資未能給制造業效率帶來預期的提升。

產業集聚度與制造業效率在10%的水平上呈現負相關關系，這說明長江經濟帶各地區產業集聚帶來的搭便車和擁擠效應產生的負面效果要超過基礎設施共享和人才共享所帶來的正面作用，這一實證結果表明在大力發展制造業的同時，不能忽視相關法律法規的建設。完善區域內的制度體系，加強對企業創新成果的專利保護，加大軟環境配套建設，才能更好地激發區域產業集聚帶來的創新活力，才能實質性提升制造業的效率。

2.地區差異性分析

在面板模型中，地區之間的差異反映在截距項中，因此構造反映截距項差異的虛擬變量distr，對其進行回歸分析，可在一定程度上反映地區之間的差異性。

由表4可知，反映地區差異的虛擬變量distr在10%的水平上顯著，這一結果表明不同地區出口貿易對制造業效率影響程度存在一定的差異性，即出口貿易對重慶和江西制造業效率的影響程度，顯著差異于出口貿易對長三角地區制造業效率的影響程度。長江經濟帶作為中國經濟發展的大動脈，一直以來面臨著地區之間發展不平衡的問題，上中游地區(重慶和江西等)與下游地區(長三角)無論是在研發投入、經濟發展水平還是外商投資規模都存在著一定的差異，這些差異作用于出口貿易對制造業效率的作用機制，從而使出口貿易對制造業效率的影響呈現顯著的地區差異。

五、結論及政策建議

(一)結論

本文探究了長江經濟帶制造業效率的時空分異特征，并實證研究了長江經濟帶出口貿易與制造業效率的關系。研究表明：①紡織業等低端制造業的效率早期顯著低于其他制造業，后期效率逐步提升。2008年金融危機期間，電器機械和器材制造業，通信設備、計算機及其他電子設備制造業等行業的效率出現較大波動，之后恢復為DEA強有效；②各地區制造業效率差異較明顯，發達地區長三角的效率基本為DEA強有效。欠發達地區江西早期的效率偏離DEA有效區間，后期提升為DEA強有效。西部地區代表重慶的效率大多數年份接近DEA強有效；③出口貿易值每增加1%將給制造業效率帶來0.869%的提升幅度，出口貿易在一定程度上影響制造業效率；研發投入與制造業效率的關系在5%的水平上顯著，說明研發投入能帶來制造業效率的明顯提升；④出口貿易對重慶和江西制造業效率的影響程度，顯著差異于出口貿易對長三角地區制造業效率的影響程度。

(二)政策建議

目前美國已經通過印太戰略在全球價值鏈、供應鏈中找尋替代中國的角色。雖然美國一些公司也反對征稅，但是這些公司改變不了大局，美國不會就此放棄貿易爭端，因為遏制中國、防止中國取代美國的領導地位是第一重要的利益，其他利益只能被犧牲(美國會對讓美國損失較大的部分商品進行關稅豁免)。所以，中美貿易爭端不是短期的，其影響將是一個長期的波動過程。貿易爭端將成為常態，我們要邊習慣貿易爭端邊發展，甚至對貿易爭端產生“鈍感”即沒有多大感覺，要逐漸適應貿易爭端帶來的這種發展方式的變化。貿易爭端將促使中國重新審視出口貿易與經濟增長、產業發展的關系。基于上述結論以及貿易爭端的背景，為了應對新的中美乃至世界貿易格局、國際分工格局等，長江經濟帶應適時調整區域產業及經濟發展戰略與對策：

第一，出臺基于地區出口和經濟質量狀況的短期和長期應對措施。從各地區的外貿依存度來看，長三角地區外貿依存度較大，受貿易爭端的短期沖擊也大(由于2008年金融危機期間電器機械和器材制造業等行業的效率出現較大波動，所以此次貿易爭端對制造業的沖擊不可小覷)，但其經濟質量較好，長期看影響反而不大；江西、重慶等中西部地區相比長三角而言，短期沖擊不大，但其出口受貿易爭端的影響存在一定的滯后期。因此應根據各地區出口和經濟質量的不同，出臺不同的短期和長期應對措施。同時促進長江經濟帶區域間小尺度、精準化的合作，促進要素的跨區域合理流動、產業的分工與協作，增強大城市的溢出效應，實現區域的高質量創新發展。

第二，出臺基于不同行業影響的產業貿易支持政策。根據出口貿易對紡織業、電器機械和器材制造業等不同行業的影響，在應對貿易爭端等外部宏觀環境變化的沖擊時，調整出口貿易結構，加大對一帶一路沿線國家的投資力度，大力培育新興出口市場，重新構建長江經濟帶各地區間的產業鏈，出臺不同的產業鏈貿易支持政策，加快各地區市場化的改革進程，將長江經濟帶制造業提升到全球產業價值鏈的高端，以本地區特色的制造業優勢，在全球的新一輪產業競爭發展過程中占有一席之地。

第三，創新地區發展模式，提升制造業全球價值。美國的貿易爭端越是針對中國的制造業，中國越是要做強制造業。作為長江經濟帶，要充分發揮長江黃金水道的渠道優勢，維持上海、蘇州、武漢、重慶等制造業中心的強勢地位，進一步打造IT制造業集群、運輸裝備集群等世界級產業集群；同時創新房地產開發模式，減小本地白領以及工人的購房成本以及生活成本，維持本地區在中端制造業上的競爭優勢，穩住本地區的出口貿易額，為制造業提升到全球價值鏈的高端贏得時間。

第四，擴大研發投入和創新外溢效應。在應對貿易爭端沖擊時，不斤斤計較短期出口數量的減少，要利用研發投入顯著提升制造業效率的機制，加大研發投入，有效提升出口產品的質量、競爭力以及全球價值。同時建立健全相關法律法規建設，提高對企業專利保護力度，保障創新企業應有的權益，激勵制造業企業科技創新。不斷降低企業投資建廠審批時間和簡化程序，激發科技人才創業熱情，打造企業和行業間交流平臺，增強區域技術創新外溢效應。