東北地區制造業全要素生產率估算與分解：1992-2018

李婉紅 李 娜 王 帆

一、引言

自2013年以來，受我國供給側結構性改革以及“三期疊加”的沖擊，東北地區①經濟增長持續低速徘徊，尤其過去十余年以投資驅動為主的“輸血式”增長方式，進一步擴大了制造業結構性缺陷對經濟增長的抑制效應，導致東北經濟陷入新一輪增長困局[1]。因此，如何提升東北地區制造業全要素生產率，推動制造業從要素驅動轉向技術驅動，實現制造業結構轉型，已成為破解東北經濟增長困局的重中之重。

作為分析經濟增長源泉的重要工具，全要素生產率一直以來備受國內外學者的關注，且形成了大量豐富而實用的學術成果[2]。鑒于本文聚焦東北地區制造業全要素生產率的研究，因此將重點梳理區域及產業層面全要素生產率領域的相關研究成果。

20 世紀80 年代以來測度全要素生產率、解釋中國經濟增長奇跡一度是學者們的研究重點。其中，考慮到中國經濟增長的主要特征之一在于區域及產業的非均衡發展，因此學者們對不同地區和不同產業的全要素生產率進行了測度與分解，并從技術效率、生產效率變化率、技術進步、要素積累等方面探討了產生不均衡發展的原因（鄭京海等，2008；蓋慶恩等，2017）[3,4]。在地區層面，學者們普遍認為，東部地區在技術進步與技術效率提升方面均具有明顯優勢，西部地區總體技術進步趨勢波動頻繁，中部地區全要素生產率發展嚴重滯后，形成“中部塌陷”現象（王志平，2010；陳向武，2019）[5,6]。在產業層面，盡管研究多主要集中于工業全要素生產率變化動因領域，學者們對此卻持有不同觀點。部分學者認為，技術效率對不同行業全要素生產率變化起主要推動作用（范劍勇等，2014；蔡躍洲和付一夫，2017；Tombe 和Zhu，2019）[7-9]。其他學者卻提出，規模效應的作用要比技術效率更為明顯，全要素生產率增長率提升的70%來源于行業內全要素生產率增長，行業間資源配置效率改善的貢獻率為30%（許憲春等，2020）[10]。

在全要素生產率測算方面，學者們使用的方法大致可分為兩大類：參數方法和非參數方法，其中參數方法包括索羅殘差法、隱性變量法和前沿生產函數法，非參數方法則包括基于數據包絡分析的Malmquist 指數法和HMB 指數法（楊汝岱，2015）[11]。在實際測算過程中，不同方法的使用條件和邊界均具有差異性，因此應根據研究目的進行全要素生產率測度方法的選擇。由于隨機前沿分析(Stochastic Frontier Analysis，SFA)的前沿生產函數（Frontier Productivity Analysis，FPA）既考慮了樣本的隨機因素，又能夠將全要素生產率分為技術進步、規模報酬收益、要素配置改進收益和技術效率四個部分，比傳統做減法的測算方法更加深入與詳盡（胡亞茹和陳丹丹，2019）[12]。因此，在進行行業全要素生產率測算時，隨機前沿生產函數法成為主流方法之一。

綜上所述，國內外學者圍繞全要素生產率進行了深入的研究，并取得了豐富的學術成果。在國家推動區域均衡發展戰略的背景下，為提升制造業全要素生產率，促進東北地區制造業結構轉型，推動東北經濟擺脫困境，還需繼續在以下方面進行探討：第一，東北地區制造業增長是否過于倚重勞動和投資驅動而非技術驅動？第二，2003 年“東北振興”政策前后制造業全要素生產率呈現何種特點？第三，制造業細分行業生產率及其增長又具有何種特征？對于這些問題的回答，不僅有助于識別東北制造業增長類型，而且對于客觀厘清中央政府及地方政府在推動東北振興中的作用，完善新一輪東北振興政策，推動國家區域協調發展戰略的實施具有重要意義。

有鑒于此，本文采用超越對數隨機前沿生產函數，通過對東北地區制造業全要素生產率進行估算，并將其分解為技術效率變化、技術進步以及規模效率，探討東北制造業全要素生產率的演變特征和行業差異，以期從要素投入角度探尋東北制造業衰退的根源，為推進東北地區制造業結構調整提供理論支撐。

二、模型、變量及數據說明

雖然不同文獻測算全要素生產率時使用的投入產出指標有所不同，但學術界已基本形成共識：當測算經濟體或省際（地區）總量全要素生產率時，由于各行業的中間投入可相互抵消，因此產出指標可選用工業增加值，投入指標可僅考慮資本和勞動（涂正革和肖耿，2005；尹向飛和歐陽峣，2019）[13,14]；當測算行業生產率時，則產出指標選取工業總產值，投入指標選取資本、勞動（陳詩一，2011；劉宗明等，2019）[15,16]。由于本文主要測算黑龍江省、吉林省和遼寧省制造業行業全要素生產率，將25 個制造業行業作為研究樣本進行數據選取②，因此，本文選取工業總產值作為產出指標，資本和勞動作為投入指標進行測算。

（一）超越對數隨機前沿生產函數模型的構建

本文應用面板數據的隨機前沿函數，構造東北地區制造業實際產出、最佳前沿產出和相對前沿技術效率的基本模型進行TFP 的估算，模型如下：

其對數形式為：

式中：Yit是東北三省分別統計的第i 個制造業行業工業總產值， Xit包含投入要素向量（資本、勞動）、時間以及所有二次項（包括交叉項）， f()?為隨機前沿生產函數中的確定性前沿產出部分； vit和uit均為誤差項，其中vit表示隨機誤差項，且服從正態分布，即uit表示技術無效率項，為獨立于vit的非負隨機變量， 且服從非負的截斷正態分布， 即，其中μit=δzit， zit為影響各制造業行業技術無效率的外生解釋變量，此處選取市場化程度、地區開放程度、工業結構、初始人力資本和初始物質資本。

由于樣本是否處于最優生產函數前沿決定于隨機擾動vit及技術無效率uit兩個因素[17]，因此，每個制造業行業的技術效率TEit可用該制造業行業產出期望與隨機前沿期望的比值進行確定，即

其中，TEit∈[0 ,1] ，當TEit越接近于1，表明技術效率越高，越趨近于0，則技術效率損失越大。

考慮到超越對數形式的生產函數可以放松中性技術進步以及產出彈性固定的假設，函數形式更加靈活，且易于對TFP 進行分解。因此，本文基于模型（2），構建含有資本、勞動兩類生產要素的超越對數形式的隨機前沿生產函數模型，并考慮技術進步隨時間變化的情況，在模型中引入時間趨勢變量t=T-T0。構建的模型如下：

式中，Yit是東北三省分別統計的第i 個制造業行業( i=1,2,……,25) 在第t 年( t=1,2,……,Ti)的工業產出（以1990 年不變價測算的工業總產值表示），Kit、Lit分別表示第i 個制造業行業在第t年的資本投入、勞動投入， t 是時間趨勢，表示技術變化， β 為待估系數，ε 為誤差項。

（二）全要素生產率增長及其分解

為進一步考查全要素生產率的增長來源，根據技術進步促進產出的途徑，Kumbhakar、Lovell（2000）等將全要素生產率的增長分解為技術效率變化、技術進步、規模效率和資源配置效率四個部分[18]，考慮到價格信息的可得性較低，導致資源配置效率的影響不易計算，因此本文主要考查全要素生產率增長的三種組成，即

式中， TFP.it表示第i 個制造業行業第t 年全要素生產率的增長； TPit表示技術進步，；表示技術效率變化，； SEit表 示 規 模 效 率 ，。其中，表示所有要素產出彈性之和，稱為規模報酬指數，εijt為第i 個制造業行業投入要素j 在第t 年的產出彈性，即

（三）變量及數據來源說明

1.變量說明

（1）工業總產值（Y）

本文主要采用以1990 年為基期的不變價工業總產值進行數據收集。部分年份的工業總產值為當年價數據時，則依據各省統計年鑒公布的主要工業行業產品出廠價格指數（PPI）進行不變價處理。值得說明的是，由于主要工業行業產品出廠價格指數與國民經濟行業分類并未一一對應，因此本文借鑒宮俊濤等（2008）學者的做法，即依據行業的生產和產品相似性，對未提供價格指數的行業數據進行填補[19]。

（2）資本投入（X）

對于資本投入指標，通常采用“永續盤存法”估計的歷年資本存量進行衡量。在資本服務效率呈幾何遞減的假設下，資本存量計算公式可簡化為：

式中， Kit表示第i 個制造業行業第t年的資本存量，Iit表示第i 個制造業行業第t 年的當期投資額， Pit表示第i 個制造業行業第t 年的投資品價格指數， δ 為折舊率，因此，為獲得資本存量，需確定當期投資額、投資品價格指數、基期資本存量以及折舊率。

第一，當期投資額（ Iit）。根據李賓等（2009）的研究，新增固定資產與公式（6）中Iit更為契合[20]，因此，本文采用此觀點，將制造業各行業新增固定資產作為當期投資額的代理指標，并使用基本建設新增固定資產與更新改造新增固定資產兩部分的加總對這一指標進行測度。

第二，投資品價格指數（Pit）。目前學術界有關投資品價格指數的選取也未達成一致，主要包括積累隱含平減指數、建筑安裝平減指數和設備安裝平減指數的加權平均、固定資產投資價格指數（王小魯和樊綱，2000；李小平和朱鐘棣，2005） 等[21,22]。考慮到工業品出廠價格指數在1991 年之后的區段上比其他指數更接近固定資產投資價格指數（李賓等，2009）[20]，因此本文選擇主要工業行業產品出廠價格指數對東北三省制造業行業的資本存量進行估算，并利用環比指數相乘等于同比指數的方法進行統一處理，將其換算為以1990 年為100 的主要工業行業產品出廠價格指數。

第三，基期資本存量（K0）。雖然已有研究多選擇1952年、1978年、1980年作為基期進行資本存量的測算，年份選擇越早，基期資本存量估計的誤差對后續年份的影響就會越小。但考慮到東北地區制造業行業的經濟數據統計始于1982 年，且三個省份有關制造業細分行業的新增固定資產1990 年才進行統計，因此考慮數據的可得性，本文選擇1990 年為基期進行研究。同時，對于基期資本存量的估計，參考Hall 和Jones（1998）的方法，對東北地區制造業行業1990 年資本存量進行估算[23]，其公式為：

其中， Ki1990為基期資本存量，即第i 個制造業行業1990 年的資本存量， Ii1990表示第i 個制造業行業1990 年的固定資產投資額， gi表示第i 個制造業行業固定資產投資額年均幾何增長率，本文使用1990-2018 年固定資產投資額增長的算術平均值進行測算， δi表示折舊率。

第四，折舊率（δ）。當采用永續盤存法進行資本存量估算時，折舊率對估算結果具有強烈的敏感度，即其變動將會引起資本存量估算結果較大的偏差，因此，對于折舊率的準確估計也尤為重要。目前學界對于折舊率的選取也較為多樣化，分布在4%～17%的區間內[24]。但田友春（2016）認為，不同行業固定資產折舊率應有所不同，因此他通過引入投資轉換率參數，結合投入產出表的折舊額數據以折舊率及全社會固定資產投資序列，估算出包括第一產業、第二產業中的采掘業、制造業、建筑業以及第三產業等16 個細分行業的平均折舊率。相較于其他方法而言，該方法較為準確地測算出了制造業的折舊率，研究相對細致。考慮受到數據與技術限制，制造業細分行業的折舊率尚不能夠測出[25]。因此本文依據田友春（2016）的研究結果，選取假定資本轉換率為100%時，所有制造業細分行業的折舊率均為8%進行資本存量的核算。

（3）勞動投入（L）

嚴格意義而言，勞動投入包括數量投入與質量投入，但受限于數據的可獲得性，本文僅考慮勞動數量投入作為該變量的代理指標。根據各省統計年鑒報告數據，1998 年之前該指標報告“年末職工人數”，之后更改為“從業人員年平均人數”，不過對比數據發現差別較小,對效率測算結果的影響可不做考慮。

（4）其他變量

為了探討東北地區制造業行業的技術無效率問題，選取五個影響因素，其中市場化程度(Market_based )采用國有及國有控股工業企業資產總計占規模以上企業資產總計比值進行衡量；地區開放程度(O penness) 采用規模以上外商投資工業企業資產總計占規模以上企業資產總計比值；工業結構( Indust_s tr ucture )為虛擬變量，采用重工業和輕工業的劃分，重工業取1，否則取0。同時，考慮到《國民經濟行業分類》國家標準在1984 年首次頒布，因此初期人力資本存量和初始物質資本存量采用1985 年數據進行核算。

2.樣本及數據選取說明

第一，考慮到我國1992年正式確立了市場經濟體制的改革目標，因此本文以1992—2018年為研究期，測算東北地區制造業全要素生產率，并將其分解為技術效率變化、技術進步和規模效率。

第二，本文分省份對東北地區制造業行業全要素生產率進行估算，因此需要確定制造業所包含的具體行業。由于研究期涉及《國民經濟行業分類》 國家標準（1984 年） 的三次修訂工作（1994 年、2002 年和2011 年），通過對照三次行業分類的新舊類目，并結合三位和四位數行業代碼，剔除工業總產出、資本存量、勞動力投入變量缺失、為負值以及為零值的行業，對考察的制造業行業進行整合與選取，最終確定25 個制造業行業③。

第三，本文所涉及數據主要來源于1993—2019 年《黑龍江省統計年鑒》《吉林省統計年鑒》《遼寧省統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》《中國價格統計年鑒》《中國固定資產投資統計》等，選取全部獨立核算工業企業或全部工業企業作為統計口徑統一并進行數據收集與整理。

經過上述處理，本文最終確定以東北地區1992—2018 年25 個制造業行業為研究樣本，共獲得2025 個觀測值，在此基礎上對東北地區制造業進行全要素生產率測算及分解，樣本數據描述性統計分析如表1 所示。

三、全要素生產率估算及分解

（一）隨機前沿生產函數估計結果

結合前文所構建的模型（4），運用Frontier4.1 軟件并通過一步極大似然估計方法進行聯合估計，結果如表2 所示。

表2 回歸結果顯示，γ 值均在0.8 以上，并在統計上高度顯著，表明技術無效率在很大程度上引起了實際產出的偏離，因此有必要采用隨機前沿方法進行回歸。

第一，從表2 中隨機前沿生產函數估計結果可知，東北地區資本、勞動、時間的系數均通過顯著性檢驗，二次項系數中除黑龍江省的資本平方項、吉林省資本和時間平方項以及遼寧省的資本勞動交互系數不顯著之外，其余二次項系數也均顯著，因此模型具有一定的解釋力。通過計算各要素投入的產出彈性，得到黑龍江省制造業平均資本產出彈性為-1.559、平均勞動產出彈性為0.250，吉林省制造業平均資本產出彈性為-1.961、平均勞動產出彈性為1.523，遼寧省制造業平均資本產出彈性為-1.392、平均勞動產出彈性為1.914。因此，東北地區制造業存在資本投入冗余問題，其中黑龍江省和吉林省資本投入冗余相對嚴重，這也反映長期以來東北地區實施的資本密集型產業優先發展戰略已出現弊端，資本投入未能轉化為有效產能。與此對應，東北三省制造業勞動力產出彈性均為正，表明制造業勞動力投入相對不足，因此增加勞動力投入能夠提高工業總產值，這也從側面說明東北地區存在勞動力供求失衡矛盾，人口老齡化、“用工荒”“人才荒”等因素制約了制造業發展。

表1 樣本數據的描述性統計分析

表2 隨機前沿生產函數模型估計結果

第二，從表2 中技術無效率函數估計結果可知，市場化程度、地區開放程度與生產效率呈正相關，市場化程度每增加1 個百分點，黑龍江省、吉林省、遼寧省的生產效率將提高0.156、0.269 和1.007 個百分點。如果地區開放程度增加1 個百分點，三個省份的生產效率將會分別提高0.265、0.038 和0.668 個百分點。工業結構與生產效率呈負相關，即重工業每增加1 個百分點，黑龍江省、吉林省、遼寧省的生產效率會降低0.125、0.316 和0.239 個百分點。此外，初始勞動力和初始資本與生產效率呈正相關。因此，東北地區應進一步加快重工業轉型、加強市場化改革、加大開放力度，尤其國有企業混合所有制改革力度，化解國有企業歷史包袱沉重、負債率高、設備普遍老化等問題，提高生產效率。

（二）基于總樣本的全要素生產率估算及其分解

基于上述分析，本文結合模型（5）對東北地區制造業1992—2018 年全要素生產率增長進行估算，并將其分解為技術效率變化、技術進步和規模效率，且將黑龍江省、吉林省、遼寧省計算結果進行匯總平均后得到總體增長狀況，結果如圖1 所示。

從圖1 可以看出，1992—2018 年東北地區制造業全要素生產率增速保持在0.626%～2.864%之間，年平均增速為2.080%，總體增長相對較為平穩，其中技術效率平均增長率為0.192%，技術進步為1.452%，規模效率為0.436%。因此，從分解結果來看，東北地區制造業全要素生產率增長的原因主要在于技術進步的提升，技術效率與規模效率的帶動作用則相對較小。

從時間維度分析，全要素生產率增速在1994—1995 年達到2.272%，其中技術進步達到1.861%，源于技術進步，其原因可能在于，在1992 年改革深化初期紅利的帶動下，東北地區尚能夠依賴資本密集型重工業和國有企業帶動制造業發展，因此1992—1996 年全要素生產率增速均在2%以上。但受金融危機的沖擊，東北地區制造業全要素生產率增速開始有所下降，尤其是1998—1999 年降至0.626%，此后一直徘徊在2%以下。2003 年“東北振興”戰略的實施對制造業全要素生產率增長起到短暫的刺激作用，使得2003—2004 年全要素生產率增至2.864%，但之后開始呈現下降趨勢，這在一定程度上反映了以資本驅動為主的東北振興方案實際上是新一輪的“再重工業化”，加之既有體制的路徑依賴使大量資源集聚于國有企業和重工業，致使資本投入冗余進一步加重，并造成產能過剩，產業結構調整出現滯后[26]，直至2013 年進入第二輪“東北振興”后，全要素生產率增速才開始有所提升。

圖1 東北地區制造業全要素生產率增長及其分解

此外，從圖1 可知，技術效率變化和技術進步相對較為平穩，尤其技術進步一直維持在大于零的水平，而規模效率則波動較大，且與全要素生產率增長的變動趨勢較為一致，說明東北地區全要素生產率的提高更多源于技術進步的推動，但規模報酬對全要素生產率的影響則相對較大，這與國內絕大多數文獻的結論相同。然而結合制造業研發經費支出的相關統計數據④，東北地區制造業技術創新經費支出仍較低，且主要用于技術引進與購買，消化吸收再創新及自主創新能力仍較弱，加之技術效率和規模效率相對較低，導致全要素生產率增長緩慢，也致使東北地區陷入經濟增長困局。因此，為破解“新東北現象”、促進東北地區經濟突破增長困局，還需高效發揮現有資本、勞動等要素潛力，實現技術效率最優，并通過產業集群擴大規模效應，延長產業鏈，從而帶動東北地區制造業發展，實現東北經濟的真正振興[27]。

（三）制造業行業全要素生產率估算及其分解

本文進一步對東北地區制造業25 個行業1992—2018 年全要素生產率增長及其技術效率變化、技術進步和規模效率進行估算，并將27 年的匯總結果平均后得到各行業四個指標的相關值，具體結果如表3 所示。

從表3 可知，東北地區25 個制造業行業中全要素生產率增長均為正，其中相對增速較高的五個行業分別為：醫藥制造業、交通運輸設備制造業、計算機、通信和其他電子設備制造業、電氣機械及器材制造業和通用設備制造業。然而，黑色金屬冶煉及壓延加工業、石油加工、煉焦及核燃料加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、金屬制品業的全要素生產率增速則在1.6%以下。因此，東北地區全要素生產率增長較高的制造業仍以技術密集型產業為主，而依賴自然資源的石油化工、有色金屬冶煉及壓延加工業等行業的全要素生產率增長則相對緩慢。

從技術效率變化估算結果可知，電氣機械及器材制造業、計算機、通信和其他電子設備制造業、醫藥制造業、儀器儀表制造業四個行業的技術效率變化高于其他行業，分別為0.673%、0.655%、0.652%和0.576%，而酒、飲料和精制茶制造業、煙草制品業、紡織品與服裝業等輕工業的技術效率提升緩慢，可推斷一些技術密集型產業的要素配置效率相對較高，而東北地區長期以來“重重輕輕”的產業政策使得輕工業受政策惠及的范圍及力度較小，因此要素投入尚未轉化為有效產出，導致技術效率變化出現負值。

從技術進步估算結果可知，25 個行業中技術進步相對緩慢的行業，如金屬制品業、石油加工煉焦及核燃料加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業等均屬于國有壟斷程度相對較高、競爭性偏低的行業，在技術創新方面具有一定惰性，進而制約了技術進步。與之相對應，計算機、通信和其他電子設備制造業、醫藥制造業、儀器儀表制造業、電氣機械及器材制造業等行業開放度及市場化程度則相對較高、競爭更為激烈，企業更愿意通過加大創新投入以保持在市場中的競爭優勢。因此，加快東北地區制造業的市場化改革進程、加大制造業技術創新投入，可有效促進產業技術進步，并帶動全要素生產率的提升[29]。

從規模效率估算結果可知，儀器儀表制造業、計算機、通信和其他電子設備制造業、醫藥制造業、食品加工業等技術密集型行業和部分輕工業的規模效率為負，表明這些行業尚未完全處于最佳規模狀態，還需通過擴大產業規模以實現最優產出。與此同時，金屬制品業、交通運輸設備制造業、通用設備制造業等行業則存在規模報酬遞減現象，即產出增長速度低于投入要素增長速度，因此這些行業應適當降低投入要素增長速度，并改變經濟增長方式，提高要素回報和增長質量。

四、結論

本文運用隨機前沿超越對數生產函數對1992—2018 年東北地區制造業全要素生產率進行測算，分析東北地區制造業全要素生產率增長、技術效率變化、技術進步及規模效率，并探討造成技術效率損失的主要因素。通過研究得出如下結論：第一，東北地區制造業存在資本投入冗余問題，資本投入未能轉化為有效產能。同時，勞動力投入相對不足，存在一定的勞動力供求失衡矛盾。因此，東北地區制造業增長并非勞動與投資驅動，其全要素生產率的增長更多來自于技術進步。第二，2003 年“東北振興”政策主要以資本驅動為主，實際上屬于新一輪的“再重工業化”，加之既有體制的路徑依賴，使得大量資源集聚于國有企業和重化工業，在一定程度上加重了資本冗余問題，從而未能有效帶動制造業結構轉型升級。第三，東北地區全要素生產率增長較高的制造業仍以技術密集型產業為主，傳統的輕工業技術效率變化出現負值。同時，一些國有壟斷程度高、競爭性偏低的行業技術進步相對緩慢，而部分技術密集型行業和輕工業的規模效率尚未達到最優狀態。

因此，本文提出以下對策建議。第一，轉變生產方式，調整要素投入結構。東北地區制造業的特點是重化工業、資源類產業比重高，新老動力并存，因此還需改變單純依靠要素投入的粗放式發展模式，降低要素依賴型產業的投資比重，提高技術、信息等要素投入，并推動生產要素由生產率較低的行業向高效率、高附加值的行業配置，實現制造業高質量增長。第二，發展產業集群，延伸產業鏈。東北地區在先進裝備制造業、生物制藥、新能源新材料等領域已形成一定的產業規模，但尚未實現最優規模經濟效益，因此還需依托龍頭企業，打造以龍頭骨干企業為核心、以中小企業為配套的產業聚集，加快高新技術產業園區建設，充分發揮產業集群的帶動效應。第三，加快市場化改革力度，推動民營經濟發展。加大東北各級政府的“放管服”改革力度，簡政放權、放管結合、優化服務，規范政府對企業的干預，尤其通過產業政策的引導作用激發和培育產業增長的內生動力。同時，加快推進國有企業混合所有制改革，優化國有資本結構，以制度創新釋放出巨大紅利，擴大供給升級的倍增效應，為搞活民營經濟創造良好的發展環境。

表3 東北地區制造業行業全要素生產率增長及其分解（1992—2018）單位：%

注釋

①2007 年由國家發改委、國務院振興東北辦組織編制的《東北地區振興規劃》中，東北地區包括遼寧省、吉林省、黑龍江省和內蒙古自治區呼倫貝爾市、興安盟、通遼市、赤峰市和北部的錫林郭勒盟。但考慮到研究內容的可對比性，本文所提及的東北地區僅包括黑龍江省、吉林省和遼寧省。

②依據國民經濟行業分類，制造業共30個細分行業，但由于本文研究期內國民經濟行業代碼進行了三次調整，部分行業發生變化，因此最終合并為25個行業。

③食品加工制造業分別由GB/T 4754-1994的食品加工業與食品制造業合并、由GB/T 4754-2002、GB/T 4754-2011的農副食品加工業和食品制造業合并；酒、飲料和精制茶制造業對應GB/T 4754-1994、GB/T 4754-2002 中的飲料制造業；紡織服裝和服飾業由GB/T 4754-1994、GB/T 4754-2002的紡織業、服裝及其他纖維制品合并，由GB/T 4754-2011的紡織業、紡織服裝和服飾業合并；石油加工、煉焦及核燃料加工業對應GB/T 4754-1994的石油加工及煤焦業；橡膠和塑料制品業分別對應GB/T 4754-1994、GB/T 4754-2002的橡膠制品業與塑料制品業；交通運輸設備制造業對應GB/T 4754-2011的汽車制造業、鐵路、船舶、航空航天等制造業。此外，本文未統計GB/T 4754-1994、GB/T 4754-2011中的其他制造業以及GB/T 4754-2002中的工藝品及其他制造業。

④通過對近三年東北地區規模以上制造業企業研發活動數據進行統計分析，發現東北地區制造業研發經費投入強度均低于全國平均水平，引進技術經費支出與消化吸收經費支出之比接近三比一。