数字化转型背景下制造业高质量发展研究

Research on the High-Quality Development of Manufacturing Industry in the Context of Digital Transformation

摘要: 数字化转型对制造业发展提出更高要求，本文基于制造业高质量发展理论内涵，选用2012~2021年我国省份的面板数据，对目前数字化转型背景下我国制造业高质量发展水平进行评析。实证结果显示：(1) 我国制造业高质量发展水平在时间维度上与经济发展保持一致，表现为上升趋势，可细分为起步阶段、快速发展阶段、稳步提升阶段三大时期；(2) 空间维度上存在显著的差异性，东部地区强于西部地区；(3) 横向维度水平存在差异，创新能力维度的高质量发展指数最高，人才为本维度的高质量发展指数最低；(4) 制造业高质量发展存在极化现象、绝对差异、相对差异等问题。

Abstract: The digital transformation poses higher requirements for the development of the manufacturing industry. Based on the theoretical connotation of high-quality development of the manufacturing industry, this article selects panel data from provinces in China from 2012 to 2021 to analyze the current level of high-quality development of China’s manufacturing industry under the background of digital transformation. The empirical results show that: (1) The high-quality development level of China’s manufacturing industry is consistent with economic development in the time dimension, showing an upward trend, which can be subdivided into three periods: the initial stage, the rapid development stage, and the steady improvement stage; (2) There are significant differences in the spatial dimension, and the eastern region is stronger than the western region; (3) There are differences in the level of horizontal dimensions, with the high-quality development index of the innovation-driven dimension being the highest, and the high-quality development index of the talent-oriented dimension being the lowest; (4) There are problems such as polarization, absolute difference, and relative difference in the high-quality development of the manufacturing industry.

1. 引言

数字化转型是制造业推动产业转型升级的重要战略，也是当前形势下应对国内外挑战的必然途径[1]。目前中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，党的二十大报告明确指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的核心任务。作为国家的根基、兴国之器和强国之本，制造业高质量发展重要性愈加突出。数字转型背景下重视制造业高质量发展对当前和未来中国经济社会发展具有重要意义，是推动扩大经济战略内需的关键发展方向[2]。因此，探究数字化转型背景下我国制造业高质量发展的理论内涵，并深刻把握制造业高质量发展态势，是我国加快数字化转型、进而推动经济高质量发展的重要抓手。

学术界对于制造业高质量发展已展开众多研究，王珺(2017) [3]认为高质量发展要求整个供给体系都要有活力、有效益、有质量；李金昌等(2019) [4]认为高质量发展是经济活力、创新效率、绿色发展、人民生活、社会和谐的综合体现；任保平[5]指出制造业高质量发展需要坚持工业化、创新驱动、智能化、新动能培育、改革发展、品牌提升六大战略；还有部分学者基于经济增长质量和新发展理论视角[6]-[8]对我国高质量发展进行评价。多数学者通过构建综合评价指标体系进行测度，前期研究多集中在创新驱动、产业结构升级、绿色发展等方面[9] [10]，也有部分学者以新发展理念[5] [6]作为主要评价维度，少数学者选取全要素生产率作为衡量制造业高质量发展水平的指标。赋权方法上主要有熵权法、德尔菲法、层次分析法等。关于制造业高质量发展区域差异的研究。部分学者研究发现，我国制造业发展总体呈“东强西弱”的态势[8] [9]。

总体而言，现有研究在制造业高质量发展领域已开展了丰富的理论探索和实证分析，但仍存在一定拓展空间，如面临数字化转型的目标任务，制造业高质量发展理论内涵更加丰富，以往指标体系需要更新。鉴于此，本文聚焦数字化转型背景下制造业高质量发展理论内涵，从不同维度测度我国制造业高质量发展水平，并从时间和空间两个角度进行发展水平评析。

2. 理论内涵

高质量发展是反映“新发展理念”的发展[11]，其内涵包括经济发展、改革开放、生态环境等方面的高质量[12]。结合新发展理念、数字化转型要求以及2015年颁布的《中国制造2025》战略计划，本文将制造业高质量发展内涵界定为创新能力、高效生产、对外开放、绿色发展、结构优化、人才为本六个维度。

(一) 创新能力维度。《中国制造2025》强调技术创新是制造业高质量发展的关键，在《中国制造2025》战略框架下，制造业高质量发展的创新能力是推动中国制造业由大变强的核心驱动力。数字化转型通过推动技术创新、商业模式创新、管理创新等多维度的变革，优化制造业生产流程和资源配置，提升制造业的整体创新能力。而数字化转型同样要求制造业在多维度进行全面创新，因此，本文主要从创新强度、创新效率、创新立项、创新成果市场化和创新影响能力等方面测度制造业高质量发展创新能力水平。

(二) 高效生产维度。《中国制造2025》强调数字化转型对提高制造业效率和竞争力的重要性，通过数字化技术，企业能够实现生产的智能化调度与精细化管理，提高生产效率和资源利用率，数字化转型还带来了数据驱动的决策，增强了企业管理层的决策效率和精确度，推动高效生产。而高效生产也是制造业转型升级、实现高质量发展的关键特征，因此，本文基于制造业经济产出，从销售利润率、资产负债率、资产收益率、投入产出比、经济增长贡献率等方面测度制造业高质量发展高效生产水平。

(三) 对外开放维度。《中国制造2025》不仅聚焦于中国制造业的转型升级和自主创新，还强调了制造业对外开放的重要性。通过深化对外开放，借助国际合作与市场拓展，中国能够引进先进的技术和管理经验，加速产业升级，提高全球竞争力。《中国制造2025》鼓励外资在中国制造业中的参与，而数字化打破空间壁垒，为制造业打开了全球化发展的新通道，提升了企业的国际竞争力，加速了全球资源的配置与合作，推动了对外开放水平的进一步提升，开放发展借此成为数字化转型背景下制造业高质量发展的必然趋势。因此，本文主要从外资依存度、内资依存度、外资吸引力等方面测度制造业高质量发展对外开放水平。

(四) 绿色发展维度。《中国制造2025》明确提出推动制造业绿色发展目标，实现资源的高效利用和环境的可持续发展，而数字化转型在推动制造业高质量绿色发展方面发挥了重要作用。数字化转型推动制造业高质量绿色发展，主要通过提高资源利用效率、降低碳排放、促进废弃物回收与再利用、推动绿色技术创新等方面实现。这些变革不仅有助于提升企业的生产效能，还能够增强企业的绿色竞争力，推动制造业实现可持续发展，从而为全球绿色经济的建设贡献力量。因此，本文主要从污染治理投资强度、工业固体废物综合利用率、废水治理、废气治理等方面测度制造业高质量绿色发展水平。

(五) 结构优化维度。工业高质量发展实质上是产业结构优化和产业体系现代化建设的过程[13]。《中国制造2025》明确提出，要通过产业结构优化、技术创新和管理提升，推动制造业向高质量发展转型。数字化转型是推动制造业结构优化并实现高质量发展的关键因素之一，数字化转型通过提升生产效率、推动技术创新、优化资源配置、增强产品质量和客户体验等多方面作用，极大地推动了制造业结构优化和高质量发展。制造业的数字化转型帮助企业实现从低附加值的生产模式向高附加值、高技术含量的产品转型，从而提升整体产业的竞争力，最终实现制造业的高质量发展。因此，本文主要从结构高级化、结构合理化、高端产业新产品开发力度、规模协调等方面衡量制造业结构优化水平。

(六) 人才为本维度。《中国制造2025》明确将人才作为推动制造业高质量发展的核心因素之一。通过强化创新型、复合型、高技能人才的培养与引进，以及加强产学研结合、激励机制、国际化视野等方面的建设，战略旨在为中国制造业注入源源不断的创新活力，推动制造业结构升级与技术进步。数字化转型通过技术创新、智能化工具的应用，不仅提升了现有员工的技能水平，还推动了跨学科复合型人才的培养，引导更多高端人才进入制造业，提升了整个行业的竞争力和技术含量。因此，本文主要从人才待遇、人才投入等方面衡量制造业人才水平。

3. 指标体系构建与研究方法

3.1. 指标体系的构建

本文从创新能力、高效生产、对外开放、绿色发展、结构优化、人才为本六个维度共23个指标构建制造业高质量发展水平综合评价指标体系，具体如表1所示。

Table 1. Comprehensive evaluation index system for the high-quality development level of the manufacturing industry

表1. 制造业高质量发展水平综合评价指标体系

一级指标	二级指标	指标说明	属性	变量
创新能力	创新强度	规上工企R&D经费/规上工企主营业务收入	正向
	创新效率	规上工企有效发明专利数/规上工企R&D人员全时当量	正向
	创新立项	规上工企R&D项目数	正向
	创新成果市场化	规上工企新产品销售收入/规上工企主营业务收入	正向
	创新影响能力	规上工企新产品销售收入/规上工企主营业务收入	正向
高效生产	销售利润率	规上工企利润总额/规上工企主营业务收入	正向
	劳动生产率	工业增加值/从业人员数	正向
	资产收益率	规上工企主营业务收入/规上工企资产总计	正向
	投入产出比	规上工企主营业务收入/规上工企主营业务成本	正向
	经济增长贡献率	工业增加值/GDP	正向
对外开放	外资依存度	外商直接投资总额/GDP	正向
	内资依存度	社会消费品零售总额/GDP	正向
	外资吸引力	外商及港澳台商投资工业企业单位数	正向
绿色发展	污染治理投资强度	工业污染治理完成投资额/工业增加值	正向
	工业固体废物综合利用率	固体废物综合利用量/固体废物产生量	正向
	废水治理	工业废水治理设施处理能力	正向
	废气治理	工业废气治理设施处理能力	正向
结构优化	结构高级化	高技术产业主营业务收入/规上工企主营业务收入	正向
	结构合理化	第三产业增加值/第二产业增加值	正向
	高端产业新产品开发力度	高技术产业新产品开发项目数/工业新产品开发项目数	正向
	规模协调	大中型工企单位数/规上工企单位数	正向
人才为本	人才待遇	制造业就业人员平均工资	正向
	人才投入	规上工企R&D人员全时当量/用工人数	正向

3.2. 数据说明

样本数据主要来自历年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》等。部分指标缺失数据通过查找相应省份统计资料、国泰安数据库、EPS数据库等进行补充，对于个别缺失数据，采用线性插值法进行填补。

3.3. 研究方法

3.3.1. 二阶段熵值法

熵值法通常以宏观数据为基础，不依赖主观判断，具有较强的科学性和客观性，目前广泛应用于经济发展等领域。考虑数字化转型背景下制造业高质量发展理论内涵的多元性，本文采用二阶段熵值法，其计算步骤如下：

(1) 原始数据标准化处理。正向指标的计算过程如式(1)所示，负向指标的计算过程如式(2)所示，其中，表示原始数据，i表示省份，j表示测算指标，k表示测算维度()。

(1)

(2)

(2) 计算第i个省份的第j个指标在第k个维度的比重。具体表示为：

(3)

(3) 计算熵值。具体的计算过程如下，其中，为第k个维度第j个指标的熵值，为第i个省份第k个维度内指标的比重，为第k个维度的加权熵值。

(4)

(5)

(6)

(4) 计算制造业高质量发展指数。制造业高质量发展指数计算公式如下，为第i个省份的制造业高质量发展指数。越大，则该省份的制造业高质量发展水平越高。

(7)

最终得到各指标权重如表2所示。

Table 2. The index weight of the comprehensive evaluation index system for the high-quality development of the manufacturing industry

表2. 制造业高质量发展综合评价指标体系指标权重

一级指标	权重	二级指标	权重
创新能力	0.2666	创新强度	0.0932
		创新效率	0.1231
		创新立项	0.3054
		创新成果市场化	0.0891
		创新影响能力	0.3892
高效生产	0.0505	销售利润率	0.0140
		劳动生产率	0.1415
		资产收益率	0.3685
		投入产出比	0.3214
		经济增长贡献率	0.1546
对外开放	0.2946	外资依存度	0.5962
		内资依存度	0.0258
		外资吸引力	0.3780
绿色发展	0.2008	污染治理投资强度	0.2228
		工业固体废物综合利用率	0.0717
		废水治理	0.2113
		废气治理	0.4942
结构优化	0.0960	结构高级化	0.3550
		结构合理化	0.2879
		高端产业新产品开发力度	0.1582
		规模协调	0.1989
人才为本	0.0914	人才待遇	0.3246
		人才投入	0.6754

3.3.2. 时序加权平均算子

时序加权平均算子(TOWA)是一种动态综合评价方法，由郭亚军等(2007) [14]提出并应用。其计算公式如下：

(8)

(9)

其中，为时间权向量；为其熵；为时间信息量。

参考相关研究[15]，设定为0.3。通过Lingo11对该优化模型求解，获得时间权重如表3所示。

Table 3. The result of the calculation of the time weight

表3. 时间权重计算结果

年份	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021
权重	0.027	0.035	0.044	0.056	0.071	0.090	0.114	0.145	0.184	0.233

3.3.3. Dagum基尼系数及其分解方法

本文将研究对象分成四大地区，利用Dagum基尼系数及其分解方法来进行区域差异研究。计算公式为：

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

其中，，，，表示组间耦合协调度的相对影响，。表示区域间耦合协调度的差值，可理解为区域a和区域b中所有样本值加总的数学期望；表示超变一阶矩，可理解为区域a和区域b中样本值加总的数学期望。

3.3.4. Kernel密度估计方法

本文采用Kernel密度估计方法对制造业高质量发展的时间变化趋势和空间集聚特征进行研究。计算公式为：

(18)

其中，为随机变量的概率密度函数；为核函数；、为观测值；n为观测值的个数；、为均值；h为带宽，h越大，核估计方差越小，则曲线越平滑。

4. 数字化转型背景下制造业高质量发展水平测度分析

4.1. 时序变化分析

测度2012~2021年各省份制造业高质量发展指数如表4所示。

由表4可见，2012~2021年我国各省份以及整体制造业高质量发展水平呈持续上升趋势，综合指数从2012年的0.116增长至2021年的0.170，年均增长率达4.45%。由图1可见，全国及四大地区的制造业高质量发展水平均呈现上升趋势，四大地区发展水平从高到低依次为东部、中部、东北和西部地区。

从时间趋势来看，我国制造业高质量发展水平可划分为起步阶段、快速发展阶段、稳步提升阶段三个阶段。(1) 起步阶段(2012~2014年)：制造业规模稳步扩张，带动制造业向更高水平发展，因此制造业高质量发展水平相对较低，发展速度较为缓慢。(2) 快速发展阶段(2015~2017年)：2015年国家颁布《中国制造2025》，旨在推动我国制造业向更高质量、更高技术含量、更高附加值方向发展，因此制造业高质量发展水平在2015年后逐步提升，发展速度较为迅速。(3) 稳步提升阶段(2018~2021年)：自2017年提出“高质量发展”以来，党中央和国务院更加注重推动经济社会的高质量发展，从而进一步强化了制造业高质量发展的重要性。2018年以后制造业高质量发展水平相对较高，发展速度稳步提升。

Table 4. The annual calculation results of the total index of high-quality development of manufacturing industry in each province

表4. 各省份制造业高质量发展总指数年度测算结果

省份	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	年均增长率(%)
北京	0.189	0.205	0.216	0.231	0.246	0.261	0.272	0.292	0.238	0.272	4.53
天津	0.121	0.123	0.129	0.131	0.133	0.134	0.135	0.134	0.140	0.154	2.76
河北	0.123	0.134	0.138	0.136	0.145	0.179	0.192	0.156	0.135	0.165	4.20
山西	0.090	0.095	0.088	0.083	0.090	0.127	0.123	0.151	0.093	0.098	3.18
内蒙古	0.073	0.089	0.091	0.075	0.076	0.087	0.088	0.096	0.086	0.102	4.54
辽宁	0.110	0.115	0.120	0.112	0.131	0.172	0.163	0.146	0.132	0.149	4.24
吉林	0.079	0.091	0.085	0.075	0.080	0.080	0.089	0.101	0.100	0.099	2.92
黑龙江	0.094	0.090	0.090	0.084	0.090	0.093	0.099	0.091	0.093	0.104	1.33
上海	0.166	0.168	0.177	0.181	0.191	0.193	0.196	0.207	0.199	0.216	3.03
江苏	0.247	0.259	0.268	0.270	0.283	0.397	0.331	0.377	0.328	0.347	4.92
浙江	0.185	0.196	0.200	0.212	0.216	0.238	0.240	0.264	0.276	0.292	5.25
安徽	0.100	0.109	0.109	0.118	0.161	0.156	0.150	0.175	0.173	0.199	8.59
福建	0.140	0.139	0.138	0.141	0.139	0.143	0.161	0.157	0.164	0.174	2.54
江西	0.089	0.097	0.098	0.099	0.097	0.112	0.132	0.125	0.120	0.129	4.50
山东	0.177	0.181	0.190	0.185	0.196	0.206	0.216	0.219	0.230	0.277	5.26
河南	0.100	0.111	0.119	0.121	0.128	0.135	0.147	0.157	0.148	0.161	5.54
湖北	0.111	0.116	0.123	0.129	0.132	0.156	0.168	0.161	0.165	0.182	5.80
湖南	0.109	0.115	0.120	0.126	0.122	0.140	0.144	0.154	0.158	0.177	5.65
广东	0.286	0.299	0.298	0.300	0.313	0.334	0.360	0.385	0.398	0.434	4.79
广西	0.090	0.095	0.094	0.099	0.104	0.122	0.129	0.122	0.099	0.127	4.66
海南	0.091	0.094	0.096	0.088	0.093	0.096	0.097	0.090	0.215	0.268	18.15
重庆	0.092	0.093	0.100	0.104	0.109	0.133	0.134	0.133	0.131	0.137	4.72
四川	0.104	0.111	0.117	0.118	0.129	0.139	0.169	0.168	0.157	0.172	6.01
贵州	0.081	0.079	0.081	0.083	0.081	0.087	0.094	0.104	0.116	0.116	4.19
云南	0.084	0.082	0.080	0.084	0.084	0.101	0.107	0.118	0.097	0.105	3.01
陕西	0.102	0.110	0.110	0.108	0.114	0.113	0.133	0.134	0.132	0.150	4.59
甘肃	0.072	0.067	0.065	0.056	0.063	0.066	0.078	0.074	0.078	0.081	1.75
青海	0.057	0.053	0.062	0.054	0.067	0.049	0.066	0.056	0.061	0.069	3.98
宁夏	0.058	0.078	0.093	0.065	0.087	0.062	0.066	0.069	0.075	0.073	5.08
新疆	0.060	0.065	0.070	0.067	0.066	0.081	0.084	0.091	0.078	0.085	4.41
均值	0.116	0.122	0.125	0.125	0.132	0.146	0.152	0.157	0.154	0.170	4.45

Figure 1. The evolution of the high-quality development index of the manufacturing industry in China and the four major regions from 2012 to 2021

图1. 2012~2021年全国及四大地区制造业高质量发展指数演变情况

4.2. 空间变化分析

4.2.1. 空间静态分析

由图1可知，制造业高质量静态发展水平呈“东高西低”的区域特点，东部地区制造业高质量发展水平高于全国、中部、西部及东北地区，中部地区与全国水平接近，东北地区次于中部地区，西部地区最低。

4.2.2. 空间动态分析

由表5可知，制造业高质量动态发展实力呈现“东强西弱”的特点。

Table 5. The overall and dynamic indices of the high-quality development of the manufacturing industry in each province from 2012 to 2021

表5. 2012~2021年各省份制造业高质量发展的总体及各维度动态指数

省份	创新能力		高效生产		对外开放		绿色发展		结构优化		人才为本		总指数
	数值	排名	数值	排名	数值	排名	数值	排名	数值	排名	数值	排名	数值	排名
广东	0.134	1	0.023	5	0.103	1	0.029	8	0.068	1	0.052	3	0.372	1
江苏	0.110	3	0.023	7	0.077	2	0.057	1	0.047	2	0.054	2	0.332	2
北京	0.133	2	0.016	26	0.013	10	0.010	30	0.030	8	0.055	1	0.256	3
浙江	0.107	4	0.021	10	0.043	4	0.033	5	0.038	6	0.015	11	0.254	4
山东	0.081	5	0.019	18	0.030	7	0.039	3	0.045	3	0.014	15	0.226	5
上海	0.072	6	0.022	8	0.035	5	0.019	17	0.022	20	0.019	9	0.198	6
安徽	0.062	7	0.020	15	0.012	11	0.035	4	0.023	18	0.014	12	0.164	7
湖北	0.062	8	0.023	4	0.011	12	0.023	12	0.026	14	0.013	17	0.158	8
福建	0.035	17	0.026	3	0.032	6	0.026	10	0.028	10	0.014	13	0.157	9
海南	0.021	24	0.019	20	0.069	3	0.012	29	0.026	15	0.010	21	0.156	10
河北	0.036	16	0.018	23	0.009	17	0.050	2	0.034	7	0.012	19	0.156	11
四川	0.044	12	0.020	14	0.010	14	0.017	24	0.044	4	0.010	23	0.153	12
湖南	0.056	9	0.028	1	0.008	18	0.020	16	0.027	12	0.013	18	0.150	13
河南	0.038	15	0.021	12	0.008	19	0.026	11	0.043	5	0.013	16	0.144	14
辽宁	0.039	14	0.017	24	0.017	9	0.030	7	0.027	13	0.042	6	0.142	15
天津	0.054	10	0.019	19	0.019	8	0.019	18	0.014	28	0.017	10	0.139	16
陕西	0.047	11	0.023	6	0.006	22	0.014	25	0.025	16	0.010	26	0.130	17
重庆	0.044	13	0.020	13	0.009	16	0.019	19	0.024	17	0.010	22	0.126	18
江西	0.031	18	0.026	2	0.010	13	0.021	15	0.023	19	0.014	14	0.118	19
广西	0.023	21	0.018	22	0.009	15	0.028	9	0.027	11	0.011	20	0.114	20
山西	0.018	25	0.016	27	0.005	25	0.032	6	0.029	9	0.050	4	0.108	21
贵州	0.023	20	0.022	9	0.006	23	0.018	23	0.021	23	0.010	24	0.101	22
云南	0.021	23	0.020	16	0.006	24	0.022	14	0.021	21	0.010	25	0.100	23
黑龙江	0.023	19	0.016	25	0.006	20	0.018	22	0.021	22	0.029	8	0.095	24
吉林	0.022	22	0.021	11	0.006	21	0.012	28	0.019	25	0.037	7	0.092	25
内蒙古	0.016	28	0.019	17	0.003	28	0.022	13	0.020	24	0.047	5	0.090	26
新疆	0.015	29	0.018	21	0.001	30	0.019	20	0.016	26	0.008	30	0.080	27
甘肃	0.018	26	0.014	28	0.004	26	0.012	27	0.015	27	0.009	27	0.073	28
宁夏	0.018	27	0.013	29	0.004	27	0.018	21	0.010	30	0.008	29	0.072	29
青海	0.013	30	0.012	30	0.002	29	0.012	26	0.012	29	0.009	28	0.061	30

分维度来看，(1) 创新能力：广东、北京、江苏和浙江位于前列，而内蒙古、新疆、青海等省份创新能力方面制造业发展能力较薄弱。(2) 高效生产：湖南、江西、福建表现突出。(3) 对外开放：广东、江苏和海南排名靠前，凭借优越的地理条件和独特的区域优势，这些省份吸引了更多国内外投资，进一步推动制造业的繁荣。(4) 绿色发展：江苏、河北、山东和安徽表现领先，北京、吉林和甘肃在绿色发展方面较为薄弱。(5) 结构优化：广东、江苏、山东和四川排名靠前。(6) 人才为本：北京、江苏和广东处于领先地位。

分省份来看，广东、江苏、北京、浙江等东部地区省份排在前列，而西部地区的甘肃、宁夏、青海排名较后。

4.3. 分维度分析

进一步测算2012~2021年各维度制造业高质量发展水平指数演变趋势如图2所示。

由图2可知，创新能力维度、高效生产维度、对外开放维度、绿色发展维度、结构优化维度、人才为本维度的高质量发展指数均呈现上升态势，其中，制造业在创新能力维度的高质量发展指数最高，年均值为0.142，人才为本维度的高质量发展指标最低，年均值为0.040，高效生产维度和对外开放维度的高质量发展指数相近，年均值分别为0.059、0.057，绿色发展维度和结构优化维度的高质量发展指数相近，年均值分别为0.071、0.083。

Figure 2. The evolution of the high-quality development index of manufacturing industry in various dimensions from 2012 to 2021

图2. 2012~2021年各维度制造业高质量发展指数演变情况

5. 数字化转型背景下制造业高质量发展水平时空演变分析

5.1. 制造业高质量发展水平空间差异分析

5.1.1. 总体差异及其演变

Table 6. The overall difference source and contribution of the manufacturing high-quality development index from 2012 to 2021

表6. 2012~2021年制造业高质量发展指数的总体差异来源及其贡献

年份	总体	区域间差异		超变密度		区域内差异
		数值	贡献率	数值	贡献率	数值	贡献率
2012	0.192	0.156	81.68%	0.005	2.62%	0.030	15.71%
2013	0.187	0.145	78.80%	0.006	3.26%	0.033	17.93%
2014	0.177	0.131	74.43%	0.011	6.25%	0.034	19.32%
2015	0.193	0.146	76.04%	0.011	5.73%	0.035	18.23%
2016	0.195	0.147	74.24%	0.014	7.07%	0.037	18.69%
2017	0.216	0.161	74.19%	0.015	6.91%	0.041	18.89%
2018	0.213	0.157	74.06%	0.015	7.08%	0.040	18.87%
2019	0.207	0.143	71.14%	0.017	8.46%	0.041	20.40%
2020	0.199	0.141	70.15%	0.018	8.96%	0.042	20.90%
2021	0.197	0.145	70.73%	0.018	8.78%	0.042	20.49%

由表6可以看出，时间维度上，区域间差异贡献总体呈下降态势，超变密度和区域内差异呈上升态势。总体基尼系数的最小值为0.177，最大值为0.216，绝大部分年度均围绕0.2附近波动。2021年基于TOWA算子的动态总体基尼系数为0.197，较2018年总体差异略有下降。区域间差异是总体差异的主要来源，其次是区域内差异及超变密度。我国的区域经济发展长期存在东部发达、中西部相对滞后的局面，而制造业高质量发展也受到这一经济发展不均衡的影响。此外，东部沿海地区的制造业在技术创新和产业升级方面有明显优势，而中西部地区的制造业仍以传统行业为主，缺乏创新驱动。长三角地区，尤其是上海、江苏、浙江等地，推动了制造业的高端化、智能化、绿色化转型，吸引了大量先进制造业和高新技术企业入驻。而中西部地区虽然在汽车、家电等传统制造业方面具有一定优势，但在高技术领域和创新驱动方面的投入较少，导致整体技术水平相对滞后。《国家制造强国战略规划纲要》提出的《中国制造2025》政策，为我国制造业的转型升级指明了方向。然而，政策执行的不平衡以及地方政府的支持力度也是造成区域差异的重要因素。部分地区能够较好地利用国家的政策红利，而其他地区则因执行力不足或政策支持不到位，发展速度较慢。这些因素相互作用，导致了东部与中西部地区在制造业高质量发展上的显著差距，进而导致了区域间差异成为制造业高质量发展总体差异的主要来源。

5.1.2. 区域内差异

由表7可知，空间维度上，各地区区域内基尼系数均值由小到大依次为东北、中部、西部及东部地区。时间维度上，东部、中部地区呈现出差异扩大现象；西部地区区域内差异呈现先缩小后扩大的趋势，且样本期初与样本期末的差异相对较小；而东北地区区域内差异变化趋势不稳定。东部地区的经济发展水平普遍较高，但不同省份和城市之间的经济发展水平存在显著差距。例如，长三角地区的上海、江苏、浙江经济发展相对更为成熟，而一些中东部的省份如安徽、江西等地经济仍处于追赶阶段，差距在制造业高质量发展上尤为突出。此外，东部地区的制造业结构多元化，但在高端制造业的分布上，各省市之间的差距较大。一些省份的传统制造业占据主导地位，尽管经济总量较大，但其制造业的技术含量和附加值不高。相比之下，一些经济较为发达的地区已经成功转型为高端制造业和服务业并举的经济结构，因此东部地区区域内差异较大。与东部地区相比，中西部和东北地区在制造业高质量发展的起步阶段较为接近。这些地区的传统产业基础相对较弱，经济起步阶段较为一致，因此它们的转型升级往往集中在同一时段，导致区域内差距较小。为了缩小区域发展差距，中央政府实施了多项针对中西部和东北地区的政策，这些政策促进区域内产业的均衡发展，避免过度依赖某一产业或某一城市。

Table 7. Gini coefficient in the manufacturing high-quality development index from 2012 to 2022

表7. 2012~2022年制造业高质量发展指数区域内基尼系数

年份	东部	中部	西部	东北
2012	0.115	0.079	0.131	0.051
2013	0.131	0.065	0.124	0.079
2014	0.116	0.080	0.121	0.048
2015	0.129	0.112	0.113	0.027
2016	0.140	0.114	0.112	0.015
2017	0.165	0.123	0.122	0.037
2018	0.154	0.117	0.124	0.094
2019	0.169	0.119	0.128	0.046
2020	0.165	0.122	0.13	0.048
2021	0.171	0.124	0.131	0.054
均值	0.145	0.106	0.123	0.049

5.1.3. 区域间差异

由表8可知，东–西区域间基尼系数最大，其基尼系数均值达到0.231；随后是东–东北(0.184)、东–中(0.169)、中–西(0.150)和西–东北(0.128)；最小的是中–东北(0.113)。整体来看，东–中、东–东北、中-东北区域间基尼系数总体呈上升态势，区域间差异在扩大；而东–西、中–西、西–东北区域间差异变化在此期间较为稳定，部分年份呈现下降趋势。东部与西部区域制造业高质量发展的差异，主要源于经济基础、政策支持、产业结构、创新能力、基础设施、人才流动等方面的差异。中部地区在近年来获得了较强的政策支持，特别是政府通过“中部崛起”战略和一系列有利政策，鼓励产业转型和升级，推动制造业的高质量发展。此外，中部地区近年来在基础设施建设方面取得了长足进展，尤其是在交通、物流和信息通信等领域的完善，推动了区域制造业的高质量发展。近年来，中部地区在某些制造业领域逐步形成了产业集群效应，并且加大了对技术创新和研发的投资。这些因素使得中部与东部、甚至与西部的差异逐步缩小，尤其是在一些新兴产业领域。因此，东部与发展最为落后的西部地区制造业高质量发展区域间差异最大。

Table 8. The inter-regional Gini coefficient of the manufacturing high-quality development index from 2012 to 2022

表8. 2012~2022年制造业高质量发展指数区域间基尼系数

年份	东–中	东–西	东–东北	中–西	中–东北	西–东北
2012	0.147	0.230	0.153	0.144	0.080	0.122
2013	0.144	0.227	0.159	0.143	0.080	0.131
2014	0.148	0.208	0.156	0.137	0.086	0.135
2015	0.162	0.221	0.167	0.147	0.112	0.118
2016	0.178	0.223	0.172	0.140	0.119	0.105
2017	0.189	0.254	0.193	0.161	0.114	0.130
2018	0.172	0.239	0.206	0.162	0.144	0.138
2019	0.179	0.232	0.204	0.151	0.127	0.127
2020	0.182	0.237	0.211	0.156	0.133	0.134
2021	0.184	0.241	0.215	0.161	0.137	0.142
均值	0.169	0.231	0.184	0.150	0.113	0.128

5.2. 区域制造业高质量发展水平动态演变分析

5.2.1. 全国总体层面的制造业高质量发展水平空间动态演变规律

如图3所示，在2012至2021年期间，全国制造业高质量发展水平的分布及其变化呈现以下特点：首先，从分布位置来看，核密度曲线显示出随时间推移其中心逐渐向右移动，且在后期移动幅度较大，这表明我国制造业高质量发展水平逐步提升，且后期的提升速度明显快于前期。这一趋势与前文分析的结果一致。从波峰数量来看，整个时期内始终保持单峰分布，尽管某些年份出现了较小的侧峰，但整体表明我国制造业高质量发展在此期间相对均衡，没有出现严重的极化现象。进一步观察分布形态，可以看到波峰高度有所波动，并总体呈下降趋势，且密度曲线的宽度在不断增加，意味着不同省份之间的绝对差距有所扩大。最后，从分布延展性来看，核密度曲线呈现右拖尾现象，并且拖尾期经历了“延长–缩短”的变化过程，说明不同省份之间的相对差距在先扩大后缩小的过程中变化。因此，在省际差异较大的背景下，如何实现各省份制造业高质量发展的平衡，成为当前政府政策制定中亟待关注的重点问题。

Figure 3. Kernel density estimation map of the national manufacturing high-quality development index

图3. 全国制造业高质量发展指数核密度估计图

5.2.2. 四大地区的制造业高质量发展水平空间动态演变规律

对于我国四大地区，制造业高质量发展的时空演化特征如图4所示。其中x轴为年份，y轴为制造业高质量发展指数，z轴为核密度估计值。从分布位置来看，各地区的核密度曲线中心都出现了不同幅度的右移，表明随着时间推移，各地区的制造业高质量发展水平普遍呈现不同程度的上升。从波峰数量分析，东部和西部地区基本保持单峰分布，而中部地区则经历了从单峰到双峰再回到单峰的变化过程，东北地区则由单峰转为双峰，反映出这两个地区的制造业高质量发展不稳定，波动较大，存在极化现象，未来需要关注如何促进区域内的制造业均衡发展。从分布形态来看，东北地区的波峰呈现“陡峭到扁平”的变化趋势，2014年前波峰较为陡峭，之后则较为扁平，表明2014年前东北地区的制造业高质量发展差距较小，而此后差距逐渐扩大。中部地区的波峰变化则呈现“陡峭–扁平–陡峭–扁平”的变化趋势，意味着中部地区制造业高质量发展的地区差距经历了“缩小–扩大–缩小–扩大”的波动过程。相对而言，东部和东北地区的变化不明显。从分布延展性来看，四大地区的分布均呈现右拖尾现象，这表明在这一时期内，东部、中部、西部和东北地区的相对差距发生了变化。

(东部) (中部)

(西部) (东北)

Figure 4. Kernel density estimation chart of manufacturing high-quality development index in four regions

图4. 四大地区制造业高质量发展指数核密度估计图

6. 结论与建议

本文基于数字化转型背景下制造业高质量发展的理论内涵，利用2012~2021年我国各省份的面板数据，对制造业高质量发展水平进行了评估和分析。研究结果表明，2012~2021年间，我国制造业高质量发展水平整体呈上升趋势，可划分为起步阶段、快速发展阶段和稳步提升阶段。从空间维度来看，东部地区制造业发展水平显著高于西部地区。从各具体维度分析，创新能力维度的高质量发展指数最高，人才为本维度最低，其余指标居中。随着时间推移，我国制造业高质量发展的总体差异逐渐缩小，这种差异主要来源于区域间的不均衡。此外，各地区制造业高质量发展水平均有所提升，但依然存在一定程度的极化现象以及绝对差异和相对差异问题。

基于本文研究结论，提出以下政策建议：第一，推动区域协调发展与创新合作。当前我国区域制造业高质量发展水平差异较大，各省份的制造业发展相对独立且存在极化现象。因此，为了推动制造业高质量协同发展，必须要打破制造业高质量发展的区域性壁垒。在国家层面可以加强各地区制造业发展战略的对接，制定区域协调发展政策。鼓励各地区按照产业特色发展特色集群，通过资源共享、技术交流、政策支持等方式，促进区域制造业高质量、均衡发展。第二，提升地方政府引导作用。地方政府应根据自身发展需求和特色，积极出台相关扶持政策，推动区域内制造业创新与升级，改善营商环境，并加强对企业的政策引导。同时，通过优化政策环境，降低企业创新的成本和风险，鼓励企业在制造业中加大技术投入。第三，推动数字化转型与绿色制造。加快各地区制造业的数字化转型，推动信息技术、人工智能和大数据的应用，提升中西部地区制造业的智能化水平。同时，实施绿色制造政策，推动环保技术的推广应用，尤其在发展过程中鼓励生态友好型产业发展，改善各地区的资源利用效率和环境质量。第四，优化制造业人才队伍建设。我国制造业领域高精尖人才较少，难以服务于不同领域的制造业企业进行智能化改造，且存量技术工人质量难以满足智能制造转型升级有关需求。因此，为加强制造业人才梯队建设，需进一步探索企业和院校协同育人模式，积极探索专业化、定制化、细分化的职业教育，改革工程教育人才培养体制，鼓励有条件的科研高校和企业建设智能制造实践基地，以此培养复合型应用人才，支撑我国制造业数字化转型升级。