刘成坤 林明裕
［摘 要］为了全面客观地评价制造业高质量发展水平，为推动制造业区域协调高质量发展提供参考依据。文章首先从“创新驱动、产业基础、结构优化、效率效益和方式转换”五个维度构建了制造业高质量发展指标体系，然后基于2000—2019年省级层面的面板数据采用熵权TOPSIS方法对我国制造业高质量发展水平进行了测度，最后使用Dagum基尼系数及核密度估计法考察其时间变化趋势和空间分布特征。结果显示，样本期间我国整体的制造业高质量发展水平呈逐年递增趋势，但存在明显的阶段性特征；
制造业高质量发展水平存在显著的区域异质性，东、中、西三大区域的制造业高质量发展水平存在梯度递减效应，东部地区的制造业高质量发展水平明显高于中西部地区；
制造业高质量发展水平的地区差异呈波动上升趋势，且该差异主要来源于区域间差异，其次是区域内差异，超变密度的贡献最小；
我国各省份制造业高质量发展水平的差异呈现先扩大后缩小再扩大的特征，且多数年份未出现显著的两极分化现象。通过测度制造业高质量发展水平并考察其时空演变规律，可以为制定相关产业政策、促进区域间制造业协同高质量发展提供借鉴和参考。
［关键词］制造业高质量发展；
时空演变；
熵权TOPSIS；
Dagum基尼系数；
核密度估计
［中图分类号］ F424［文献标识码］ A［文章编号］ 1673-0461（2023）08-0056-13
一、引言
党的二十大报告指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。推动制造业高质量发展，是加快实体经济发展、构建现代化产业体系和现代化经济体系、实现经济高质量发展的基础和前提。自改革开放以来，经过40余年的发展，我国制造业的发展取得了举世瞩目的成就。据国家工信部发布的相关数据显示，2022年我国制造业增加值高达335万亿元，占全球比重近30%，制造业规模已经连续13年居世界首位。然而，过去的发展强调了对“量”的追求，但忽视了对“质”的关注，致使我国经济长期处于粗放发展模式［1］。制造业发展过程中的一些问题已逐渐显露出来，如制造业“大而不强”，长期处于全球价值链中低端，面临发达国家和发展中国家的“双重挤压”，同时还存在资源消耗过大、劳动力低成本优势逐渐减弱、关键核心技术缺乏以及自主创新能力不强等问题。面对这些历史性的挑战，2015年国务院印发了《中国制造2025》的文件。自该文件发布以来，中央和各级地方政府陆续出台了一系列旨在推动制造业高质量发展的政策方针，制造业高质量发展问题备受社会各界关注，其重要性也与日俱增。在准确理解和把握制造业高质量发展内涵的基础上构建一套科学合理的评价指标体系，进而深入揭示制造业高质量发展的时空演变规律，对于推动我国制造业高质量发展进程具有积极的现实意义。
高质量发展是在党的十九大报告中首次提出的，自从高质量发展这一概念被提出以来，关于高质量发展的研究便逐渐受到学者们的密切关注。金碚指出，新时代的经济高质量发展应该体现出创新、协调、绿色、开放和共享的新发展理念，这就内在地决定了经济运行必须是效率和质量导向的，即体现质量第一、效率优先，以实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续的发展［2］。贺晓宇和沈坤荣认为，高质量发展强调质量、强调效率、强调产品和服务的供给顺应需求的升级，这就决定了实现高质量发展必须在提高全要素生产率上下功夫［3］。从党的十九大报告中也可以发现，中国经济从高速增长转向高质量发展，核心途径是从依赖要素投入扩大、不可持续的旧动能转变为主要依靠全要素生产率的可持续新动能。李金昌等提出高质量发展既是国民经济充满活力的持续发展，又是以创新为基础的高效率发展、绿色发展、人民生活水平不断提高的发展以及人的素养不断提高的发展，并据此构建了由经济活力、创新效率、绿色发展、人民生活和社会和谐等五个部分的高质量发展指標体系［4］。此外，也有部分学者对制造业高质量发展的内涵进行了界定，如李琳和周一成认为制造业发展质量的内涵特征应当从效率效益、结构优化、创新驱动和方式转换等四个维度予以考虑［5］。江小国等则认为，制造业高质量发展的内涵应包括经济效益、技术创新、绿色发展、质量品牌、两化融合和高端发展等六个方面［6］。唐晓华和迟子茗指出制造业是国民经济的重要组成部分，因而在构建指标体系时需要充分考虑经济高质量发展测度的相关研究，为此选取了经济效益、创新效率、高端程度、社会效应和绿色发展等指标构建制造业高质量发展综合评价体系［7］。
现有的关于制造业高质量发展水平测度的文献，主要可分为以下两类：
其一，从研究方法来看，主要包括变异系数法、熵权法以及投影寻踪模型等。如李春梅基于中国制造业的行业面板数据，采用变异系数法测算中国制造业的发展质量［8］，结果显示中国制造业发展质量水平较低，表现出“W”型波动变化趋势。谷军健和赵云林采用基于方向性距离函数的DEAGML指数测度制造业绿色发展质量，实证检验海外研发投资对制造业绿色发展质量的影响，研究发现样本期间制造业绿色发展质量年均提升463%，且不同行业间差异较大，中、高技术行业大于低技术行业，国有垄断行业大于中、高竞争性行业，海外研发投资对制造业总体绿色高质量发展的影响并不显著［9］。李琳和王蔚阳通过构建制造业发展质量评价指标体系，采用投影寻踪模型对中国30个省份1998—2017年的制造业发展质量进行了评价，并利用ESDA方法分析制造业发展质量的空间分异特征。结果表明，样本期间我国制造业发展质量稳步提升，但总体水平较低，要素支撑结果呈现出“单轮驱动型-双轮驱动型-三轮驱动型”的动态优化［10］。刘国新等基于新时代高质量发展理念，构建了包含经济效益、创新发展力、产业结构、开放程度和生态环境五大类15个二级指标的高质量发展评价指标体系，并采用熵值法对制造业高质量发展水平进行测度。结果显示，我国制造业高质量发展水平整体呈上升趋势，空间分布格局显著，呈现“东高、中平、西低”的态势［11］。此外，基于不同的研究视角，罗序斌和黄亮［12］以及杨仁发和郑媛媛［13］也采用熵权法对制造业高质量发展水平进行了测算。
其二，從研究对象来看，主要包括行业层面和区域层面。如唐晓华和孙元君基于2006—2017年制造业26个子行业的面板数据，研究了环境规制对制造业高质量发展影响的传导机制［14］。赵卿和曾海舰从经济效益、创新驱动和绿色发展三个维度构建了制造业高质量发展指标体系，基于我国30个省份的面板数据对制造业高质量发展的综合水平进行了测度，并实证检验产业政策对制造业高质量发展的影响，结果表明产业政策显著地推动了省级制造业高质量发展的综合水平［15］。傅为忠和储刘平选取长三角三省一市制造业的省级面板数据，运用改进的CRITIC-熵权法组合权重的TOPSIS评价模型对制造业高质量发展水平进行测度，发现样本期间长三角的制造业高质量发展水平呈一体化增长趋势，创新、质量和人才是影响制造业高质量发展的主要因素［16］。苏永伟基于中部地区6个省份的面板数据，对其制造业高质量发展进行了测度，结果发现样本期间，中部地区6个省份的制造业高质量发展水平总体上处于上升趋势，但各省份制造业高质量发展在各分项指标方面的变化差异明显［17］。陶长琪和冷琴选取江西省地级市的面板数据，通过构建综合指标体系，并采用熵权法测度了11个城市的创新驱动力和制造业高质量发展水平，实证分析了创新驱动对江西省制造业高质量发展的影响，结果显示技术创新、制度创新、要素配置优化和创新驱动力都能显著促进江西省制造业高质量发展［18］。
既有文献从多个方面对制造业高质量发展的内涵、指标体系及测度方法等进行了探讨，这为本文的研究奠定了很好的基础。然而，现有研究仍有待进一步拓展。与已有研究相比，本文的边际贡献在于：第一，在研究视角方面，已有文献存在内涵范围不够准确、指标体系不够健全、指标选取不够合理等特征，本文的研究可以在一定程度上弥补这些不足；
第二，在研究方法方面，多数学者均采用单一方法对制造业高质量发展水平进行测度，测度结果可能存在偏误，本文拟采用组合法对其进行测度；
第三，在研究内容方面，已有学者大多仅侧重于对制造业高质量发展水平进行测度，但鲜有学者涉及对制造业高质量发展时空动态演变规律的研究，本文对此进行了拓展。鉴于此，本文拟从创新驱动、产业基础、结构优化、效率效应和方式转换五个维度构建具有较强合理性和可操作性的制造业高质量发展指标体系，并采用熵权TOPSIS方法对制造业高质量发展水平进行测度，进而采用Dagum基尼系数和核密度估计法对制造业高质量发展的时空演变特征进行深入研究。
二、制造业高质量发展的内涵与指标体系构建
（一）制造业高质量发展的内涵
高质量发展是在中国特色社会主义进入新时代、经济发展进入新阶段以及人民生活出现新要求背景下的重大战略调整。推动高质量发展是保持经济持续健康发展的必然要求，是适应我国社会主要矛盾变化和全面建成小康社会、全面建设社会主义现代化国家的必然要求，是遵循经济规律发展的必然要求，也是当前和今后一个时期确定发展思路、制定经济政策和实施宏观调控的根本要求。为了实现这一战略目标，必须坚持质量第一、效益优先，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率，不断增强我国经济的创新力和竞争力。张军扩等认为，高质量发展的本质内涵，是以满足人民日益增长的美好生活需要为目标的高效率、公平和绿色可持续的发展，高质量发展是经济建设、政治建设、文化建设、社会建设、生态文明建设五位一体的协调发展［19］。
制造业是国民经济的支柱产业，是国家创造力、竞争力和综合国力的重要体现，制造业高质量发展是经济高质量发展的重要内容。余东华指出制造业高质量发展是指在新发展理念下，制造业的生产销售全过程实现生产要素投入低、资源配置效率高、品质提升实力强、生态环境质量优和经济社会效益好的高水平发展。制造业高质量发展不仅要求活力、动力与竞争力高度一致，质量、效益与环境有机统一，而且要求速度、结构与品质相互协调［20］。党的十九大报告指出制造业高质量发展要以供给侧结构性改革为主线，以提升供给体系质量为主攻方向，以产业体系协调发展为基础，以增强制造业创新能力为核心，以工业强基、智能制造、绿色制造为抓手，推动制造业质量变革、效率变革和动力变革。因此，制造业高质量发展的内涵应包括以下几个维度：
第一，创新能力增强。科技是第一生产力，创新是推动制造业高质量发展的核心动力。过去几十年来，我国制造业依靠投入大量的劳动力、土地和资本等要素，取得了巨大的成就。但这种粗放型的发展方式难以适应我国经济发展新常态的要求，要改变这一状况，最根本的要求在于动力变革，走创新驱动制造业高质量发展的道路。
第二，产业基础牢固。新中国在成立之初，是一个典型的农业大国，工业基础非常薄弱，产业体系很不完善，工业化水平很低。经过70余年的发展，我国已经从新中国成立之初积贫积弱的农业国转变成一个拥有世界上最完整产业体系、最完善配套设施的制造业大国和世界最主要的加工制造业基地，这为推动我国制造业高质量发展奠定了坚实的基础。
第三，结构优化升级。虽然我国的制造业增加值占全球的比重已连续多年位居世界第一，但我国制造业大而不强也是不争的事实。从目前存在的问题来看，主要表现为制造业长期处于价值链中低端、高技术产业占比较小、高耗能产业占比较大以及出口产品的附加值较低等问题。因此，为了改变我国制造业大而不强的现状，推动制造业结构优化升级势在必行。
第四，效率效益提升。效率效益提升既是制造业高质量发展的目标，也是保障制造业健康可持续发展的要求。改革开放以来，我国制造业的效率和效益有了大幅提升。然而，我国制造业的劳动生产率、能源利用率以及资本回报率等仍远远落后于美国、德国和日本等制造业强国，这些方面仍具有很大的提升空间。
第五，发展方式变革。制造业高质量发展的目标在于实现产业结构现代化，在于我国制造业增长方式由依靠资源和资本投资为主的发展方式向低碳绿色环保的集约型发展方式转变。此外，随着科学技术的飞速发展，制造业发展呈现出新的特点，以信息化促进工业化、以信息化推动工业化的两化融合发展模式也是推动制造业高质量发展的重要动力。
（二）制造業高质量发展的指标体系构建
要研究制造业高质量发展的时空演变趋势，首先要构建制造业高质量发展指标体系。基于以上对制造业高质量发展内涵的分析，结合国务院印发的《中国制造2025》文件，同时借鉴和参考赵卿和曾海舰［15］以及苏永伟［17］的研究，本文构建了如表1所示的制造业高质量发展评价指标体系。
从表1来看，本文构建的制造业高质量发展指标体系共包含5个一级指标、13个二级指标和32个三级指标。鉴于数据的可得性，本文选取的样本长度为2000—2019年，研究对象为我国的31个省份（未包含港澳台地区）。为了对比分析制造业高质量发展的区域差距，本文参考陶长琪和徐茉的研究，将31个省份划分为东部、中部和西部三大区域［21］。从各指标的数据来源来看，指标C1、C3、C4、C5、C6和C14来源于《中国科技数据库》，C2来源于《中国财政税收数据库》，C7、C23、C24和C30来源于《中国经济社会大数据研究平台》、C8、C10、C12、C13、C15、C17、C18、C19、C20、C25、C26、C28、C29、C31和C32来源于《中国宏观经济数据库》，C9、C11和C22来源于《中国区域经济数据库》，C16来源于《中国工业经济数据库》，C21来源于《中国能源数据库》，C27来源于《中国第三产业数据库》。对于少数缺失值，本文采用插值法进行填充。
三、研究方法
根据本文的研究思路，首先采用熵权TOPSIS方法对前文构建的制造业高质量发展指标体系进行测度，然后采用Dagum基尼系数对制造业高质量发展的空间差异进行研究，最后采用核密度估计法对制造业高质量发展的动态变化趋势进行探索，关于各种方法的具体介绍如下文所示。
（一）熵权TOPSIS法
为了研究制造业高质量发展的时空演变趋势，需要根据制造业高质量发展评价指标体系对制造业高质量发展水平进行测度。学术界常用的权重赋值方法主要包含两类，一类是主观评价法，如专家咨询法和头脑风暴法等；
另一类是客观评价法，如熵权法、变异系数法和层次分析法等。熵权法是当前应用最广泛的方法之一，邓宗兵等指出熵权法是基于指标数据的离散程度，判断指标所携带的信息量，进而确定指标权重，离散程度越大，信息量越大，则指标权重越大，该方法能够有效解决多指标变量间的信息重叠问题［22］。TOPSIS法通过对各观测对象与最优对象和最劣对象的相对距离进行测算排序，从而得到对各观测对象的相对优劣评价。SHIH等指出，TOPSIS法的优势在于对评价对象限制较少，对指标和数据分布等要求较低，能充分利用原始数据信息，损失较小［23］。熵权TOPSIS法同时结合了熵权法和TOPSIS法的优势，用于评价制造业高质量发展水平，既可以避免因主观赋权造成的权重臆断，又能有效判断各观测对象的相对优劣，使得制造业高质量发展水平的测算结果更加客观合理。因此，借鉴陶长琪和徐茉的研究，本文采用熵权TOPSIS方法对制造业高质量发展水平进行测度［21］。
（二）Dagum基尼系数
基尼系数是用于衡量一个国家或地区居民收入不平等的国际通用指标，传统基尼系数只能反映经济变量的总体不平等情况，无法说明总体差异的具体来源。尽管泰尔指数克服了上述缺陷，DAGUM［24］指出与传统基尼系数一样，但是泰尔指数也没有克服地区样本数据重叠的缺陷，会高估区域间差异和区域内差异对总体差异的贡献，于是提出了一种按子群分解的新方法，即Dagum基尼系数。该方法不仅可以准确地揭示经济变量空间差异的具体来源，而且可以直观地观测这三类差异贡献率的动态变化过程，目前已得到广泛运用。因此，本文也采用该方法对制造业高质量发展水平的空间差异进行研究。鉴于已有学者对该方法进行了详细介绍，本文不再进行赘述［22］。
（三）核密度估计
本文拟采用核密度估计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。核密度估计法是由ROSENBLATT提出的［25］，该方法采用平滑核函数对样本数据的概率密度进行拟合，主要是将各样本数据点和带宽代入核函数进行线性叠加，再通过加权平均最终形成连续的核密度估计曲线，进而用于描述随机变量的分布形态。
假设f（x，y）是二维随机变量（X，Y）的联合核密度估计函数，随机变量X=（x1，x2，…，xm）和Y=（y1，y2，…，yn）服从独立同分布，则核密度函数的公式为：
f（x，y）=1nhxhy∑ni=1Kx（Xi-xhx）Ky（Yi-yhy）（1）
其中，n为区域内省份的个数；
K（·）为核密度函数；
h为窗宽，决定了核密度曲线的光滑程度和估计精度。关于带宽和核函数的确定，本文使用SILVERMAN提出的拇指法来确定最优带宽，选择最为常用的高斯核函数作为核密度函数［26］。
四、制造业高质量发展水平的测度与时空演变趋势分析
（一）制造业高质量发展水平的测算结果
在时间维度下，从全国和区域两个不同的视角对制造业高质量发展水平的动态演变趋势进行分析。根据前文构建的制造业高质量发展评价指标体系，基于2000—2019年的省级面板数据，采用熵权TOPSIS方法测算了中国31个省份（受数据可得性限制，未包含港澳台地区）的制造业高质量发展水平，具体测算结果如表2所示。
（1）全国整体视角下制造业高质量发展的时间演变趋势分析。由表2的估计结果可知，2000—2019年间，从制造业高质量发展水平的年度均值来看，制造业高质量发展水平年度均值排名前五位的省份分别为广东（0383）、江苏（0329）、浙江（0244）、山东（0241）和上海（0221），这些省份均处于经济较为发达的东部沿海地区；
制造业高质量发展水平年度均值排名后五位的省份分别为新疆（0070）、西藏（0066）、贵州（0066）、甘肃（0066）和青海（0057），这些省份均处于经济较为落后的西部欠发达地区。从制造业高质量发展水平的年均增长率来看，样本期间除了天津的制造业高质量发展水平年均增长率为负值（-009%）以外，其余所有省份的制造业高质量发展水平的年均增长率均为正数，制造业高质量发展水平年均增长率最高的省份为江苏，其值达到了637%，年均增长率高于6%的省份还有浙江（606%），年均增长率高于5%的省份则有河北（501%）、四川（515%）、安徽（532%）、湖南（545%）、广东（573%）和江西（578%）等6个省份，年均增长率低于1%的省份除了天津之外，还有广西（090%）和吉林（099%）。从以上结果来看，制造业高质量发展水平较高的省份主要集中在东部地区，制造业高质量发展水平较低的省份主要集中在西部地区，这与我国“东高-中平-西低”的发展格局是一致的，说明制造业高质量发展水平可能存在显著的区域差异，有必要对其进行深入分析。为此，将全国31个省份划分为三大区域后，各区域的制造业高质量发展水平变动趋势如图1所示。
（2）区域视角下制造业高质量发展的时间演变趋势分析。由图1可知，从全国层面来看，2000—2019年间，制造业高质量发展水平总体均值呈递增趋势，2009年之前增长较为缓慢，仅从2000年的0085增长到2009年的0114，前10年的增长率仅有3412%，2010年之后增长较为迅速，从2010年的0124增长到2019年的0224，后10年的增长率达到了8065%，说明进入2010年以来，我国的制造业高质量发展水平呈现快速增长的趋势。这主要是得益于，自从2015年十八届五中全会提出新发展理念以来，坚持以推动高质量发展为主题，加快建设现代化经济体系，着力提高全要素生产率，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长，使得2015年以后制造业高质量发展增速明显加快。从区域层面来看，东、中、西三大区域样本期间的制造业高质量发展水平均值分别为0209、0107、0079，与全国层面类似，三大区域的制造业高质量发展水平在2000—2019年也都呈现递增趋势，这与李琳和王蔚阳的研究结论是一致的［10］。无论在哪一年，东部地区、中部地区和西部地区的制造业高质量发展水平均值都呈梯度递减的规律，且东部地区的制造业高质量发展水平远高于中西部地区，其原因在于，东部地区具有天然的地理优势和丰富的自然资源，同时也是我国人力资本最集中以及创新能力最强的区域，具有最齐全的工业体系、最完善的配套设施以及最庞大的产业规模，随着智能制造和绿色转型等新型制造模式在东部地区各省份的深入推进，使得这些省份的制造业高质量发展水平明显高于中西部地区，成为引领我国中西部地区制造业高质量发展的标杆。此外，中西部地区的制造业高质量发展水平在2006年之前的差距较小，随后则呈现持续扩大的趋势，该差距从2007年的002上升到2019年的006。这主要是得益于“中部崛起”战略的实施，2006年4月，国务院出台《关于促进中部地区崛起的若干意见》，该《意见》包含了36条政策措施，提出要把中部地区建成能源原材料基地、现代装备制造及高技术产业基地以及综合交通运输枢纽，这为中部地区制造业高质量发展水平的快速提升奠定了坚实的基础。对于西部地区，该区域的制造业基础相对薄弱，大多数经济指标位居全国中下游水平，存在产业规模小、产业门类不全、创新能力弱、高技术产业发展缓慢、大企业和知名品牌缺乏以及可持续发展能力较弱等现实困境，导致该地区的制造业高质量发展水平增长速度较为缓慢。
（二）制造业高质量发展水平的空间差异及其来源分析
为进一步揭示我国制造业高质量发展水平空间差异的大小和来源，本文根据前文介绍的Dagum基尼系数及子群分解方法对制造业高质量发展水平的空间差异进行测算并按东、中、西三大区域进行分解，估计结果如表3所示。
（1）制造业高质量发展水平的总体差异。表3的结果显示，样本期间，总体基尼系数的最小值为0247，出现在样本初期2000年，其最大值为0322，出现在2018年，且基尼系数在绝大部分年度均围绕在03附近波动。总体基尼系数的年均增长率为147%，说明样本期间各省份制造业高质量发展水平的差距虽然在持续扩大，但增长速度较慢。总体基尼系数大致呈现出“上升-下降-上升”的波动变化趋势，其中2000—2009年总体基尼系数呈现明显的上升趋势，总体基尼系数由2000年的0247上升到2009年的0312，这段时期制造业高质量发展水平的省份差距呈快速上升趋势，年均增长率达到275%；
2009—2014年总体基尼系数呈现小幅下降趋势，年均增长率为-121%，说明进入2010年以后，制造业高质量发展水平的省份差异有所缓解；
然而，2014—2019年总体基尼系数再次出现上升趋势，但上升幅度较小，年均增长率仅有183%，说明当前阶段制造业高质量发展水平的省份差异已逐渐趋于平缓，短期内不会出现大起大落的现象。
（2）制造业高质量发展水平的区域内差异。东部地区的基尼系数最小值出现在样本期初2000年，最大值出现在样本期末2019年，且东部地区的基尼系数在样本期间呈现持续上升趋势，说明东部地区各省份制造业高质量发展水平的差异在不断扩大，这与表2的测算结果是一致的，虽然同处于东部地区，但有些省份的制造业高质量发展水平上升速度较为缓慢，如北京制造业高质量发展水平的年均增长率仅有126%，有些省份的制造业高质量发展水平甚至出现了下降，如天津制造业高质量发展水平的年均增长率为-009%，而浙江和江苏等省份制造业高质量发展水平的年均增长率均超过了6%。中部地区的基尼系数总体呈先下降后上升的趋势，2000—2005年基尼系数由0116下降到0065，随后基尼系数呈稳步上升趋势，由2006年的0066上升到2019年的0167，说明中部地区制造业高质量发展水平的差距呈现出先缓慢缩小后迅速扩大的规律，且样本期初和期末存在较大的差异。西部地区基尼系数的最小值出现在2006年，最大值出现在2001年，西部地区制造业高质量发展水平的差异呈现出先迅速缩小后缓慢扩大的趋势，且样本期初与样本期末的差异相对较小。由此可知，在样本期间，东部地区的区域内差异最为突出，其次是西部地区，中部地区的区域内差异最小。
（3）制造业高质量发展水平的区域间差距。样本期间，东-中部地区的基尼系数呈现先递增后递减的趋势，其最大值出现在2005年，在2005年之前，东部地区和中部地区制造业高质量發展水平的差异呈现扩大趋势，2005年之后，该差异呈缓慢递减趋势，样本期末的基尼系数略小于样本期初，说明从总体来看，东部地区和中部地区制造业高质量发展水平差异的变动幅度不大。然而，与东-中部地区的差异不同，东-西部地区的基尼系数在样本期间虽然也是呈现先递增后递减的趋势，但拐点出现在2009年，且在任意一个年份，东-西部地区的差异均大于东-中部地区的差异，东-中部地区基尼系数的均值为0354，而东-西部地区基尼系数的均值则达到了0456。在样本期初，东部-西部地区的基尼系数为0347，而到了样本期末，这一数值上升为0445，说明样本期间东部地区和西部地区制造业高质量发展水平的差距出现了较大幅度的提升。中-西部地区基尼系数的变动规律则与东部地区和西部地区类似，但其基尼系数的均值在三大区域间是最小的，仅有0174，其基尼系数在样本期初仅有0150，在样本期末则达到了0239，说明样本期间中部地区和西部地区之间制造业高质量发展水平的差异也呈现持续扩大的趋势。
为了深入研究制造业高质量发展水平空间差异的具体来源，本文进一步根据Dagum基尼系数分解公式，将总体G分解为区域内差异Gw、区域间差异Gnb和超变密度Gt，分解结果和贡献率如表4所示。
（4）制造业高质量发展水平的区域差距来源及贡献率。从制造业高质量发展水平区域差异的空间来源来看，区域内差异、区域间差异和超变密度均是区域差异的空间来源。其中区域内差异衡量了三大区域内部省份间制造业高质量发展水平的地区差异，区域间差异衡量了制造业高质量发展水平高的区域与制造业高质量发展水平低的区域间的地区间纯差异，超变密度衡量了区域间离群值的跨群交叉程度。表4的分解结果显示，从贡献率的大小来看，样本期间区域内差异、区域间差异和超变密度的贡献率均值分别为2038%、7619%和343%，区域内差异和超变密度的贡献率均值之和不足30%，对总体差异的贡献较为有限，远低于区域间差异的贡献。由此可知，在三大区域差异空间来源中，中国制造业高质量发展水平总体差异的主要来源是区域间差异，其次是区域内差异，最后是超变密度。因此，提升中部地区和西部地区的制造业高质量发展水平，是缩小地区间差距，推动制造业高质量协调发展，解决制造业高质量发展水平空间不平衡的关键所在。从三类差异的具体演变趋势来看，区域内差异的貢献率呈现先下降后上升的趋势，其拐点出现在2007年，2000—2007年，区域内差异的贡献率由2000年的2139%下降到2007年的1593%，下降幅度达到2553%；
2008—2019年，区域内差异的贡献率由2008年的1804%上升到2019年的2611%，与样本期初相比，样本期末的差异贡献率上升了472%。区域间差异的贡献率则呈先上升后下降的趋势，与区域内差异的贡献率正好相反，区域间差异的贡献率由2000年的6844%上升到2007年的8366%，说明在2007年，区域间差异对总体差异的贡献率达到最大值，随后，区域间差异的贡献率持续下降，到2019年样本期末只有6577%，且在未来一段时间内该贡献率可能还将继续下降。超变密度的贡献率变动趋势与区内差异的贡献率变动趋势一致，均呈现先下降后上升的规律，且拐点也是出现在2007年，其值仅有041%，在2007年之后，超变密度的贡献率持续上升，到2019年样本期末时已经恢复至812%，但与样本期初2000年的1017%相比仍有一定的差距。
（三）制造业高质量发展水平的动态演变特征
本文选取高斯核密度函数绘制制造业高质量发展水平的三维核密度图，来分析制造业高质量发展的动态演变规律，对不同时期制造业高质量发展水平的分布位置、分布形态、分布延展性和极化趋势等方面进行比较，进而探索制造业高质量发展的空间分布动态特征。绘制如图2所示的全国总体层面的三维核密度图和密度等高线图。
图2 全国制造业高质量发展水平动态演变趋势
（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。图2、图3、图4和图5中，图（a）为三维核密度，图（b）为密度等高线。图2（a）中的三维核密度图显示，在样本观察期内，中国制造业高质量发展水平的分布及其变化呈现出如下特征：从分布位置来看，核密度曲线呈现随时间向右移动的趋势，且2010年之前的移动幅度较小，2010年之后的移动幅度较大，说明中国各省份的制造业高质量发展水平总体呈上升趋势，但后半期的增长速度快于前半期的增长速度。从分布形态来看，波峰高度上下波动，总体呈现下降趋势，峰宽经历了“增大-减小-增大”的过程，说明全国省份间制造业高质量发展的差距呈现先扩大后缩小再扩大的特征。从波峰数量来看，经历了“单峰-双峰-单峰”演变的趋势，在2004—2006年出现了一个主峰和一个侧峰，其余年份只有一个主峰，说明只有2004—2006年全国各省份的制造业高质量发展水平出现了两极分化的现象，在样本期间的绝大多数年份全国各省份的制造业高质量发展水平都相对比较均衡。此外，从图2（b）的密度等高线图也可以看出，样本观察期内全国各省份的制造业高质量发展水平均值呈递增趋势，且后期的增长速度高于前期，这可能与我国最近几年密集出台的经济刺激政策有关，尤其是《中国制造2025》政策的实施，对制造业高质量发展起到了很大的推动作用。
（2）东部地区的制造业高质量发展水平空间动态演变规律。东部地区的三维核密度及密度等高线如图3所示，三维核密度图的结果显示，从分布位置来看，与全国制造业高质量发展的演变趋势相同，东部地区的制造业高质量发展的核密度曲线呈现随时间整体向右移动的趋势，说明东部地区的制造业高质量发展水平呈逐年上升的趋势。从分布形态来看，波峰呈现“陡峭-扁平”的变动趋势，2005年之前，波峰较为陡峭，说明在2000—2005年东部地区制造业高质量发展的地区差距较小，2005年之后，波峰较为扁平，且峰宽明显变大，说明2005年之后东部地区制造业高质量发展的地区差距呈现逐渐扩大的趋势，这可能是因为第十一个五年计划之后，中央鼓励东部地区率先发展，提高了区域内省市的自主创新能力，实现了经济结构优化升级和增长方式转变，发挥了资源禀赋和技术革新的带动作用，从而使得地区差异逐渐显现。从波峰数量来看，样本期间始终保持“单峰状”，说明东部地区的制造业高质量发展水平相对均衡，未出现明显的极化现象。密度等高线图的结果显示，东部地区的制造业高质量发展水平呈逐年递增的趋势，在样本期初，东部地区绝大部分省份的制造业高质量发展水平主要集中在005～020之间，在样本期末，东部地区绝大部分省份的制造业高质量发展水平的波动范围明显扩大，主要集中在010～040之间。
图3 东部地区制造业高质量发展水平的动态演变趋势
（3）中部地区的制造业高质量发展水平空间动态演变规律。中部地区的三维核密度及密度等高线如图4所示，三维核密度图的结果表明，从分布位置来看，与东部地区类似，中部地区的核密度曲线也呈现总体向右移动的趋势，说明样本期间中部地区的制造业高质量发展程度不断提升。从分布形态来看，波峰也呈现“陡峭-扁平”的分布规律，在2010年之前，波峰较为陡峭，峰宽较小，在2010年之后，波峰较为扁平，峰宽明显增大，说明2010年之前中部地区制造业高质量发展的地区差距较小，2010年之后中部地区制造业高质量发展的地区差距则逐渐扩大。从波峰数量来看，样本期间始终只有一个波峰，说明中部地区各省份的制造业高质量发展水平相对比较均衡，两极分化现象并不显著。密度等高线图的结果表明，东部地区制造业高质量发展的水平呈持续上升的趋势，但在样本前半期上升速度较为缓慢，样本后半期的上升速度明显加快。
图4 中部地区制造业高质量发展水平的三维核密度和密度等高线
（4）西部地区的制造业高质量发展水平空间动态演变规律。图5是西部地区制造业高质量发展水平的三维核密度图和密度等高线图，从三维核密度图的分布位置来看，与东部地区和中部地区不同，西部地区的核密度曲线经历了先向左后向右移动的过程，说明西部地区的制造业高质量发展水平呈现先下降后上升的趋势，其拐点出现在2003年。从分布形态来看，波峰呈现“扁平-陡峭-扁平”的变动趋势，在2001年之前，波峰较为扁平，2001—2007年间，波峰较为陡峭，2007年之后恢复至扁平状态，说明西部地区制造业高质量发展水平的地区差距经历了“扩大-缩小-扩大”的过程，且西部地区制造业高质量发展水平地区差距的最小值出现在2007年。从波峰数量来看，与东部地区和西部地区类似，仅有一个波峰，说明西部地区的制造业高质量发展水平也未出现明显的两极分化现象。密度等高线图的结果显示，西部地区的制造业高质量发展水平在2003年之前经历了短暂的下降趋势，随后一直呈上升趋势，且西部地区各省份在各年度的极差（最大值与最小值的差距）一直维持在比较均衡的水平。
图5 西部地区制造业高质量发展水平的三维核密度和密度等高线
五、研究结论与对策建议
（一）研究結论
本文以制造业高质量发展作为研究对象，根据制造业高质量发展的理论内涵和统计内涵，系统地构建了包含5个一级指标、13个二级指标和32个三级指标在内的制造业高质量发展指标体系。然后，选取2000—2019年我国31个省份的面板数据，采用熵权TOPSIS方法对制造业高质量发展水平进行了测度。在此基础上，采用Dagum基尼系数和核密度估计法对制造业高质量发展的时空演变趋势进行了探索，得到如下研究结论。
第一，制造业高质量发展水平总体呈上升趋势，但呈现出不平衡增长态势。从全国总体来看，样本期间，我国31个省份制造业高质量发展的年均增长率为327%，但各省份的年均增长率差距较大，如江苏和浙江的年均增长率远高于平均增长率，均超过了6%，而有些省份的年均增长率则远低于年均增长率，如天津、吉林和广西的年均增长率均低于1%；
从制造业高质量发展的排名来看，广东、江苏和浙江位居前三名，贵州、甘肃和青海位居后三名。从区域层面来看，样本期间三大区域制造业高质量发展水平的均值分别为0209、0107和0079，说明各地区之间存在明显的区域差异，东部地区的制造业高质量发展水平远远高于中西部地区，中西部地区的制造业高质量发展水平差距则相对较小；
此外，各区域的制造业高质量发展水平均呈上升趋势，但东部地区的增长速度快于中西部地区，且差距具有持续扩大的趋势。
第二，制造业高质量发展的总体差距不断扩大，且主要来源于区域间差距。2000—2019年间，制造业高质量发展的总体基尼系数呈波动上升趋势，样本期初的基尼系数为0247，样本期末的基尼系数上升为0320，总体基尼系数的年均增长率为147%，说明制造业高质量发展的省份差异呈不断扩大的趋势。从区域内差异来看，东部地区的基尼系数总体呈上升趋势，中部地区和西部地区的基尼系数均呈先下降后上升的趋势，说明东部地区制造业高质量发展的差异具有随时间不断扩大的趋势，中西部地区制造业高质量发展水平的差距则呈现随时间先下降后上升的趋势；
从区域间差距来看，东部和中部地区基尼系数的均值为0354，东部和西部地区基尼系数的均值和0456，中部和西部地区基尼系数的均值只有0174，说明东部地区和西部地区制造业高质量发展的区域间差异是最大的。此外，从总体基尼系数的来源来看，区域内差异、区域间差异和超变密度的贡献率均值分别为2038%、7619%和343%，说明区域间差异是中国制造业高质量发展水平总体差异的主要来源。
第三，制造业高质量发展水平的差距呈现明显的区域异质性。从全国层面来看，制造业高质量发展的总体水平呈现持续上升的趋势，各省份间制造业高质量发展水平的差距呈现先扩大后缩小再扩大的规律，但在样本期间的大多数年份未出现明显的空间分布不均衡现象。从区域层面来看，与全国层面类似，东部地区的制造业高质量发展水平也呈现持续上升的趋势，且上升速度较快，随着时间的推移，地区差距先缩小后扩大；
中部地区制造业高质量发展水平也在不断提升，但上升速度慢于东部地区，且样本后半期的上升速度快于样本前半期；
与东部地区和中部地区不同，西部地区的制造业高质量发展水平则呈现先下降后上升的趋势，其拐点出现在2003年，且西部地区制造业高质量发展的地区差距经历了先扩大后缩小再扩大的趋势，西部地区各省份制造业高质量发展的极差一直维持在比较均衡的水平，未出现明显的两极分化现象。
（二）对策建议
基于以上研究结论，本文得出的对策建议如下。
首先，以创新驱动为引擎，持续推动制造业高质量发展。虽然制造业高质量发展的指标体系涉及创新驱动、产业基础、结构优化、效率效益和方式转换等多个方面，但其中最关键的核心动力在于创新驱动。从综合指标的测算结果来看，创新驱动在制造业高质量发展中所占的权重最高，说明创新驱动的确是推动制造业高质量发展的核心要素。党的十八大也明确提出科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置，强调要坚持走中国特色自主创新道路、实施创新驱动发展战略。因此，为了进一步推动制造业高质量发展，需要以创新驱动作为引擎，加大科研投入力度。一方面，加大对创新能力较弱的中西部地区的研发补贴力度，通过财政拨款、财政贴息以及税收优惠等各种方式提升中西部地区制造业企业的自主创新能力；
另一方面，深化人才机制体制改革，建立合理的人才流动体系，推动高技术人才尤其是高技能人才向中西部地区流动。
其次，深化供给侧结构性改革，提高资源能源利用效率。从我国各省份样本期间制造业高质量发展的测算结果来看，样本期初我国绝大部分省份的制造业高质量发展水平的数值都处于较低水平，即使是在样本期末也仍然有不少省份的制造业高质量发展发展水平的数值还低于01，这与制造业发展质量较高的省份存在较大的差距。其原因在于，这些制造业发展质量较低的省份大都位于经济比较落后的中西部地区，这些地区中不少省份的经济发展方式还较为粗放，存在资源能源利用不足、环境污染严重以及高端制造业占比较低等问题，这些问题的存在无疑会对制造业发展质量的提升产生很大的阻碍作用。因此，为了推动这些地区的制造业高质量发展，一是要淘汰落后产能，对能源消耗高、产出效率低和环境污染大的企业制定关停或整顿措施；
二是要积极发展绿色制造产业，推动企业向绿色制造转型升级，随着我国经济由高速度增长向高质量发展转型升级，绿色增长既是制造业高质量发展的必然要求，也是破解资源环境约束的必由之路。
最后，打破制造业高质量发展的区域性壁垒，推动制造业高质量协同发展。我国地域辽阔，各地区的自然资源和地理环境各不相同，导致我国各地区的经济发展呈现严重的两极分化现象。本文的研究结果显示，我国的制造业高质量发展水平的区域差异是不断扩大的，且区域间差异是主要来源，东部地区的制造业高质量发展水平远远高于中西部地区，中西部地区的制造业高质量发展水平还有较大的提升空间。当前，我国各省份的制造业发展相对孤立、高水平地区的辐射带动能力较差。因此，为了推动制造业高质量协同发展，提高我国总体的制造业高质量发展水平，必须要打破制造业高质量发展的区域性壁垒，构建东部地区与中部和西部地区的综合合作机制，加强劳动、资本与技术的交流，避免同质化竞争和恶性竞争，促进地区和行业的合理分工及优势互补。对于东部地区，作为制造业高质量发展的领头羊，应该充分发挥其示范辐射作用；
对于中西部地区，应该重点弥补制造业高质量发展的短板，借鉴和学习东部地区制造业高质量发展的成功经验，积极与国家区域协调发展战略或政策相互融合，现成内外联动和空间互动的强大合力，为制造业高质量发展提供强劲动力。
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Research on Statistical Measurement and Spatialtemporal Evolution Characteristics
of Highquality Development of Manufacturing Industry
Liu Chengkun， Lin Mingyu
（School of Statistics，Jiangxi University of Finance and Economics，Nanchang 330013， China）
Abstract： In order to comprehensively and objectively evaluate the highquality development level of the manufacturing industry and provide reference basis for promoting regional coordinated and highquality development of the manufacturing industry，this article first constructs a highquality development indicator system for the manufacturing industry from five dimensions “innovation driving force， industrial foundation， structural optimization， efficiency and benefits， and mode transformation”， and then uses the entropy TOPSIS method to measure the highquality development level of manufacturing industry based on the provincial panel data of China from 2000 to 2019， and finally uses the Dagum Gini coefficient and kernel density estimation method to examine its temporal change trend and spatial distribution characteristics. The results show that in the sample period， the overall highquality development level of Chinas manufacturing industry shows an increasing trend year by year， but there are obvious phase characteristics. There is significant regional heterogeneity in the highquality development level of the manufacturing industry. The highquality development level of the manufacturing industry in the three major regions of the east， central and west has a gradient decreasing effect. The highquality development level of the manufacturing industry in the eastern region is significantly higher than that in the central and western regions. The regional differences in the highquality development level of manufacturing show a fluctuating upward trend， and the differences are mainly due to interregional differences， followed by intraregional differences. The contribution of ultravariable density is the smallest. The differences in the highquality development levels of manufacturing in various provinces in China show the characteristics of first expanding， then shrinking and then expanding， and there is no significant polarization in most years. Measuring the highquality development level of the manufacturing industry and investigating its temporal and spatial evolution patterns can provide reference for formulating relevant industrial policies and promoting the coordinated highquality development of manufacturing in different regions.
Key words：highquality development of manufacturing industry; temporal and spatial evolution; entropy weight TOPSIS; Dagum Gini coefficient; kernel density estimation
（責任编辑：张梦楠）
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