長江經濟帶制造業安全綜合評價及時空演變分析

冉宇圓

（湖南科技大學商學院， 湖南 湘潭 411201）

0 引言

世界經濟格局深刻重塑、全球產業鏈加速重構的復雜背景下，在國內經濟發展承受需求收縮、供給沖擊、預期轉弱的多重壓力下，我國產業體系完整性和產業鏈、供應鏈安全穩定面臨著較大挑戰。我國制造業作為國家支柱產業，雖然一直保持較好的發展態勢，但隨著國際國內環境變化，傳統制造業發展瓶頸日益凸顯，制造業數字化、智能化轉型是必然趨勢，其產業安全更應高度重視。尤其是，長江經濟帶是我國制造業的主要集聚區，覆蓋9 省2 市，面積約占全國的1/5，人口和生產總值均超過全國的四成，其制造業發展在全國占據極其重要的地位。因此，科學評價長江經濟帶沿線省市制造業安全程度，可以為促進我國制造業安全穩定提供決策依據，對于加快推進長江經濟帶高質量發展，實現我國由制造大國向制造強國轉變具有重要的意義。

1 文獻綜述

產業安全的概念可以追溯到國外學者提出的貿易保護理論和幼稚產業保護論，他們強調通過提高進口商品關稅和采用配額的形式來保護本國幼稚工業，從而維護經濟和政治獨立性[1]；國內學者則認為產業安全不等同于單純的產業保護，而是體現在是否有能力抵御和抗衡來自國外的不利經濟沖擊，且保持各產業部門的均衡協調發展[2]。歸根結底，研究產業安全是要使本國產業的生產和發展權益不受侵害，具有應對外部經濟危險和自身危機的能力[3-4]。而且，影響產業安全的因素復雜多樣，有學者認為影響產業安全的因素可以歸納為外部因素、內部因素和政策因素三個方面。外部因素主要包括國外的資本、技術、產品和國際貿易壁壘等因素；內部因素主要是指產業賴以生存和發展的國內產業生存環境和競爭環境；政策因素則是指一國的產業政策及制度安排中對產業安全產生重要影響的因素[5]。

關于產業安全度的評價，國內外學者主要通過構建產業安全評價模型對產業安全度進行衡量，并在指標體系構建、評價方法等方面存在差異。從指標體系構建來看，目前已有的產業安全評價模型當中構建的指標體系中基本都包括產業競爭力、產業控制力指標，不同的學者基于其所研究產業的特征選取其他影響產業安全的指標。有學者構建了包含產業發展環境、產業國際競爭力、產業對外依存度和產業控制力指標的產業安全評價體系[7]。也有學者強調產業競爭力生成能力是具有可持續發展能力和不受外部因素威脅的根本，并構建了產業安全評價“五因素模型”[7]。從評價方法來看，學者們通常采用專家評分法[6]、層次分析法（AHP）[7]或者模糊層次分析法（FAHP）[8-9]等側重于定性的方法對安全評價模型的指標進行賦權，然后將量化結果進行分級并對某產業的安全狀態給予評價。也有學者采用數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）方法進行定量分析，并構建了相應評價模型對國內文化產業和糧食產業等進行安全評價實證測度[10-11]。

通過文獻檢索和歸納可以發現，國內外學者對產業安全評價展開了頗為豐富的研究，為研究奠定了堅實的研究基礎。當然，仍然存在進一步拓展的空間，主要有：

1）現有研究中對于某個產業安全度的全國性整體評價較多，如我國通信設備制造業、高端裝備制造業、農業、海洋產業、能源產業等的安全評價研究，也有針對某一省市的制造業產業安全評價，針對區域性的產業安全評價分析相對較少；

2）對于制造業安全評價結果的分析基本都是基于數據結果的時間趨勢分析，鮮有文獻將制造業安全度進行時空演變分析。

鑒于此，基于產業安全理論，從產業依存度、產業控制力、產業競爭力和產業發展能力4 個維度構建長江經濟帶制造業安全評價指標體系，并運用DEA 方法評價長江經濟帶沿線省市制造業安全程度，分析其時空演變特征，試圖為提升長江經濟帶制造業產業鏈、供應鏈韌性提供有益決策參考。

2 長江經濟帶制造業產業安全評價指標體系

2.1 長江經濟帶制造業安全評價指標體系構建

DEA 系統由輸入指標和輸出指標兩部分組成。設定產業發展速度和產業勞動力環境指標作為長江經濟帶制造業產業安全評價DEA 系統的輸出指標；設定外資依存度、外資股權控制率、外資市場占有率、產業國內市場份額和產業利潤率指標作為DEA系統的輸入指標。基于上述分析，構建長江經濟帶制造業安全評價投入產出指標體系如表1 所示。

表1 制造業安全投入與產出指標

2.1.1 產業依存度

產業依存度反映的是產業生存與發展對外國的依賴程度，由于部分長江中上游省市制造業產業與國際接軌程度不高，產業進口依存度和產業出口依存度高低并不直接反映長江經濟帶制造業安全狀況，并且產業外資依存度與產業進出口依存度有一定相關性，且都是同方向變動，因此僅選用外資依存度作為衡量產業依存度的二級指標。用制造企業外商資本與實收資本之比來衡量外資依存度。

2.1.2 產業控制力

產業控制力是制造業企業對于資本、股權、關鍵核心技術和品牌等方面的把控程度。選用外資股權控制率和外資市場占有率作為二級指標。外資股權控制率用外資股權控制企業資產總額與該省市制造業總資產之比來表示，外資市場占有率通過外商投資的制造業主營業務收入與該省市制造業主營業務收入之比來表示。

2.1.3 產業競爭力

產業競爭能力是產業安全的核心，也是產業具有可持續發展能力的根本。選用產業國內市場份額和產業盈利能力作為衡量國內競爭力的二級指標。產業國內市場份額指標用該省市制造業銷售額與全國制造業銷售額之比來表示，產業盈利能力用成本費用利潤率來表示。

2.1.4 產業發展能力

產業發展能力是對產業安全的動態刻畫，是以適應各種環境變化，保持持續生產經營且不斷積累擴大的能力，產業發展能力是產業安全的關鍵。選用產業發展速度和產業勞動力環境作為二級指標。長江經濟帶制造業產業發展速度用規模以上企業工業增加值增長率表示，產業勞動力環境則用制造業全員勞動生產率來表示。

長江經濟帶制造業安全評價模型各指標間邏輯關系如圖1 所示。

圖1 制造業安全評價模型

2.2 長江經濟帶制造業產業安全評價分析

2.2.1 DEA 模型

數據包絡分析（DEA）是用以衡量決策單元相對有效性的非參數分析方法，DEA 模型能有效地從多個輸入變量和輸出變量得到系統的綜合效率值，從而評價各種復雜的系統，其依賴于評價指標數據的非參數分析特性有效避免了主觀性影響。制造業可以看作通過輸入和輸出變量不斷與外界進行交換能量的復雜系統，因此運用DEA 方法評價制造業安全度能得到較為真實客觀的結果。采用基本的DEA—CCR 模型來評估長江經濟帶制造業產業的安全度。

評定原理是假設有n個評價決策單元，每個決策單元有m種“輸入”指標（對資源的消耗）和t種“輸出”指標（產生的效果）。具體計算公式如下：

式中：xij為第j個決策單元對第i種輸入的投入量；xij>0；yrj為第j個決策單元對第r種輸出的產出量；θ為決策單元的效率；ε 為非阿基米德無窮小量，取ε=10-10；與分別為剩余變量和松弛變量，分別表示產出不足和投入冗余；λj，，，θ 均為待估參數。

長江經濟帶制造業產業安全度由決策單元的有效性決定，并由參數θ 的值決定DEA 是否有效。θ 值越大，表示制造業系統越能用較少股權、市場等的損失，換來較強的產業競爭力和產業發展能力，產業安全度越高；反之制造業產業安全度越低。

2.2.2 長江經濟帶制造業安全度等級劃分

參考已有文獻，借鑒何維達[6]、趙馳[12]的研究，將長江經濟帶制造業安全度劃分為以下五個等級：由高到低依次為[0.85，1]屬于很安全，[0.65，0.85]屬于安全，[0.45，0.65]屬于基本安全，[0.25，0.45]屬于不安全，[0，0.25]屬于很不安全。

2.3 長江經濟帶制造業安全評價結果

以長江經濟帶制造業安全評價年份為決策單元，嘗試對2010—2020 年長江經濟帶制造業安全度進行測算。數據主要來源于2011—2021 年《中國工業統計年鑒》、長江經濟帶各省市《統計年鑒》和《國民經濟與社會發展統計公報》，由于無法獲取2018 年、2019 年《中國工業統計年鑒》，缺失2017 年、2018 年長江經濟帶制造業安全評價重要指標數據，因此共選取9 個決策單元，用線性規劃最優解定義決策單元的有效性。部分年份中個別省市缺失指標數據采用插值法或均值法進行處理。收集到的數據使用DEA 軟件進行運算，評價結果如表2 所示。

表2 2010—2020 年長江經濟帶制造業安全DEA 評價結果

3 長江經濟帶制造業安全度時空演變分析

3.1 時間維度演變特征分析

基于DEA 模型測算2010—2020 年長江經濟帶制造業安全度，并將長江經濟帶的上中下游省市制造業安全度均值進行對比分析[13]。根據表3 數據繪制長江經濟帶制造業安全度均值變化趨勢如圖2 所示。

圖2 長江經濟帶制造業安全度均值變化趨勢

從總體來看，2010—2020 年長江經濟帶制造業安全度整體變化比較平穩，最低均值為2020 年的0.731，處于安全狀態。主要原因是2020 年初新冠肺炎疫情在世界范圍內爆發，導致全球經濟增速下行，全球化的過程中每個國家的產業鏈嵌入全球產業鏈當中，疫情致使產業鏈、供應鏈運行受阻，嚴重沖擊了全球生產網絡，長江經濟帶制造業受疫情初期影響顯著，產業安全度大幅降低。

分區域來看，制造業安全度存在著區域差異。長江經濟帶中上游省市制造業安全度相差不大且處于較高水平，2020 年受疫情影響有所下降；長江經濟帶下游省市制造業安全度有所起伏，2010 年、2011 年和2013 年呈現出很安全狀態，2013 年之后制造業安全度出現不同程度下降，但始終保持在安全狀態，2020年長江經濟帶下游省市制造業受世界產業鏈、供應鏈中斷和國內疫情防控政策的影響，工業增加值增長率降低，產業生存發展極大受限，呈現出基本安全狀態。

3.2 空間演變特征分析

為進一步從空間維度探究長江經濟帶制造業安全度演變趨勢，選取2010 年、2012 年、2014 年和2020 年為時間節點，根據長江經濟帶制造業安全度分級，繪制各時間節點長江經濟帶各省市制造業安全度分布圖，通過圖形顏色的深淺來表示安全程度的高低[14]，具體結果如圖3 所示。

圖3 長江經濟帶制造業安全度空間分布格局

2010 年，長江經濟帶的整體安全度較高，中上游省市中安徽和湖北制造業安全度稍低，下游城市中上海制造業安全度最高，其次是江蘇和浙江。造成這種區域差異的原因主要是2010 年我國制造業增加值首次超過美國，該時間段內我國正處于工業化進程高速發展階段，著力追求經濟發展速度，且長江經濟帶沿線省市地方政府之間沒有建立起有效合作協調機制，中上游省市為發展重工業對長江流域造成污染，下游城市被動地承受由污染帶來的負面影響并投入大量人力財力治理環境，致使中下游部分省市制造業產業發展能力受限，安全度較上游省市略低。

2012 年，長江經濟帶各省市制造業安全度都略有降低，但大部分省市制造業依舊處于很安全狀態，浙江省制造業安全度下降較大，呈現為基本安全狀態。主要原因是受歐美等發達國家自金融危機以來逐步實施的“制造業回流”和“再工業化”戰略，并對中國工業出口產品發起貿易制裁的外部經濟環境影響，以及工業原材料價格急劇上漲、國內勞動力成本上升的內部因素影響，長江經濟帶制造業產業競爭力下降，從而產業安全度略有降低。

2014 年，上海和浙江制造業處于安全狀態，長江經濟帶其余省市制造業都處于很安全狀態。2014 年長江經濟帶的發展被提升為國家發展戰略，長江經濟帶各省市加速推進制造業結構調整和產業升級。長三角地區制造業在產業信息化、數字化、智能化方面發展取得積極成效，逐步形成以上海市科技創新中心為龍頭、協同推進長江經濟帶區域創新資源整合的格局，然而創新需要大量投入且轉化為生產力所需周期較長，其競爭優勢的體現具有一定滯后性，因此致使長江下游省市制造業安全度較低。長江中上游省市深刻把握保護與發展之間的辯證關系，助推綠色發展和傳統高耗能工業綠色轉型升級，實現創新發展、綠色發展有利于維護和促進制造業安全度的提升，因此長江中上游省市安全度保持在很安全狀態。

2020 年，長江經濟帶制造業安全度呈現出長江以南省市高于長江以北省市的空間特征，上海、江蘇和重慶制造業呈現為不安全狀態，浙江、安徽、湖北、四川制造業呈現為安全狀態，以上省市經濟發展受2020 年初疫情以及國際環境變化影響較為嚴重。一方面，突如其來的新冠疫情致使世界產業鏈、供應鏈中斷，打亂了各行各業生產節奏，疫情初期長江經濟帶制造業企業大范圍停工、停產，后期復工、復產受疫情管控和物流交通受阻的影響而過程緩慢，產業發展能力大幅下降，導致整個長江經濟帶制造業產業安全度下降。另一方面，由于美國以所謂“維護國際秩序”為名，行單邊主義、保護主義對多家中國實體企業發起經濟制裁政策，限制中國企業獲取半導體產品、技術和相關軟件，上海、江蘇和重慶的制造業當中電子信息制造業和高端裝備制造業占有很重要的比重，已逐步邁入智能制造、數字化制造階段，但關鍵核心技術仍有一定依賴性，存在“卡脖子”問題，產業控制力較低，核心技術封鎖和重要中間產品斷供使其制造業遭受巨大經濟損失，產業安全度大幅降低。

4 結論

1）評價結果顯示，總體來看2010—2019 年長江經濟帶制造業安全度變化比較平穩，2020 年由于疫情原因和國際經濟形式的復雜變化，制造業安全度出現大幅下降；分區域來看中上游省市制造業安全度相差不大且一直處于較高水平，下游省市制造業安全度有較大的起伏。

2）長江經濟帶制造業安全度的區域差異突出表現在2020 年，年初爆發的新冠疫情給我國產業體系完整性和產業鏈供應鏈安全穩定帶來了較大挑戰，上海、江蘇和重慶等省市制造業受影響較大，安全度呈現出明顯空間差異；其余年份長江經濟帶制造業安全度略有差異，主要是受產業轉移、產業結構升級以及綠色創新發展等政策因素及外部經濟環境變化對產業競爭力和產業發展能力的影響，從而影響制造業產業安全度。