2000—2020 年東北地區(qū)工業(yè)韌性時空演化特征及影響因素分析

張 雷

（哈爾濱師范大學， 黑龍江 哈爾濱 150025）

0 引言

2023 年9 月，習近平總書記在哈爾濱市主持召開新時代推動東北全面振興座談會，強調(diào)推動東北全面振興實現(xiàn)新突破部署，貫徹落實黨的二十大關于推動東北全面振興實現(xiàn)新突破的部署。我國一直以來都在尋找東北老工業(yè)基地的發(fā)展路徑，工業(yè)作為地區(qū)發(fā)展的重要支撐產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展的趨勢對地區(qū)經(jīng)濟起著至關重要的作用，工業(yè)韌性的強弱也與區(qū)域的經(jīng)濟韌性息息相關。經(jīng)濟地理學者開始將生態(tài)學中的“韌性”概念應用到區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中，引入了“經(jīng)濟韌性”的概念，Martin 等學者提出了4R 理論，分別為抵抗力、恢復力、重塑力、創(chuàng)新力[1]。隨著大量學者的進一步研究，經(jīng)濟中各種因素引起的韌性變化均引起了學者們的廣泛關注，如工業(yè)、農(nóng)業(yè)等。

工業(yè)韌性在國內(nèi)外仍處于探索中，大部分學者使用測度經(jīng)濟韌性的方法來測度工業(yè)韌性，

胡志強、苗長虹等人從抵抗力和恢復力兩個層面來描繪黃河流域的工業(yè)韌性[2]。魯飛宇、殷為華等學者運用突變級數(shù)模型等方法對長三角城市群工業(yè)韌性進行測度[3]。影響因素方面，多數(shù)實證分析均從產(chǎn)業(yè)結構即產(chǎn)業(yè)多樣性，產(chǎn)業(yè)專業(yè)化程度為核心解釋變量，以區(qū)域金融水平，開放程度，技術水平等變量多方面對影響工業(yè)韌性的因素進行實證分析[3]。

近年來，全球各國先后開啟工業(yè)新戰(zhàn)略，對我國工業(yè)環(huán)境的壓力日益增加。隨著國家振興東北戰(zhàn)略推進，東北地區(qū)的工業(yè)韌性對于增強經(jīng)濟結構，振興東北老工業(yè)基地，都有重要的現(xiàn)實意義。目前關于工業(yè)韌性的研究以及對工業(yè)韌性的關注仍然較少，因此，基于現(xiàn)有相關學者的研究，從“4R”理論出發(fā)，回答東北工業(yè)韌性的發(fā)展狀態(tài)，工業(yè)韌性的變化趨勢，影響東北地區(qū)的工業(yè)韌性的因素，以期能對東北工業(yè)發(fā)展提供參考。

1 指標體系構建及數(shù)據(jù)來源

本文參考國內(nèi)外相關研究，以Martin 的4R 理論框架為依托，本文共選取了14 個指標綜合評價東北地區(qū)工業(yè)韌性。其中，抵抗能力選取了工業(yè)利潤總額、固定資產(chǎn)投資總額、地方財政一般預算內(nèi)支出指標；恢復能力選取了規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)、規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)指標；重塑能力選取了工業(yè)二氧化硫排放量、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)煙塵排放量、信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)從業(yè)人員數(shù)指標；創(chuàng)新能力選取了科研、技術服務和地質(zhì)勘查業(yè)從業(yè)人員數(shù)、教育支出、科學支出指標。

本文數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各省市份統(tǒng)計年鑒，由于大興安嶺地區(qū)、興安盟、錫林郭勒盟、延邊朝鮮族自治州數(shù)據(jù)缺失，最終選取東北地區(qū)38 個市2000—2020 年面板數(shù)據(jù)作為樣本開展研究，并運用線性插值法對部分缺失數(shù)據(jù)進行處理，因缺少數(shù)量少，故不影響后續(xù)分析。為避免因量綱不同等原因導致的誤差，對原始數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)一的標準化處理。

2 研究方法

2.1 熵值法

先對數(shù)據(jù)進行標準化處理，并依次計算熵值Ej、冗余度Dj、指標權重Zj，最后計算出工業(yè)韌性值Zi：

式中：Yij為第i個城市的第j個標準化處理值。

2.2 赫芬達爾- 赫希曼指數(shù)

赫芬達爾- 赫希曼指數(shù)通常被用于測量企業(yè)部門的產(chǎn)業(yè)集中程度，指一個行業(yè)中各市場競爭主體所占行業(yè)總收入或總資產(chǎn)百分比的平方和，用來計量市場份額的變化。用于測量影響工業(yè)韌性指標中的工業(yè)多樣化水平。

式中：xij為第i個城市的第j個指標；xi為第i個城市指標和。

2.3 面板回歸模型

被解釋變量為工業(yè)韌性（resis），解釋變量為多樣化指數(shù)（rdi）、專業(yè)化指數(shù)（rzi）、對外聯(lián)系水平（open）、區(qū)域經(jīng)濟水平（rgdp），量化指標分別為工業(yè)分類的赫芬達爾- 赫希曼指數(shù)采用采礦業(yè)就業(yè)人員、制造業(yè)從業(yè)人員、電力熱力燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)從業(yè)人員為基礎數(shù)據(jù)、工業(yè)區(qū)位商、規(guī)模以上外資產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值的比、人均GDP。為保證回歸結果可信性，對部分指標取對數(shù)。

基于此，運用2000—2020 年的數(shù)據(jù)構建面板回歸模型，具體表達式：

3 工業(yè)韌性時空演化分析

3.1 時間演化特征

通過熵值法，測算出2000—2020 年東北地區(qū)各個城市的工業(yè)韌性綜合評價值[4]。

運用Stata 軟件繪制的2000 年、2009 年、2013年、2020 年東北地區(qū)工業(yè)韌性核密度圖[3]，如圖1 所示，綜合分析可知，總體趨勢上，東北地區(qū)工業(yè)韌性從2000 年開始逐漸緩慢增長，2000 年多數(shù)城市均處于低韌性狀態(tài)，2000 年、2009 及2013 年核密度中心逐漸向右移動，證明2009 年開始經(jīng)濟韌性一直處于增長狀態(tài)且提升顯著，大部分城市從低韌性向較低與中韌性轉變。從峰值上看，峰值逐漸減小，證明各城市間的工業(yè)韌性差距在逐漸縮小，峰值變化從尖峰值變化為寬峰值，這表明工業(yè)韌性分布較為分散，原本工業(yè)韌性高的城市與工業(yè)韌性低的城市對比增長速度較慢。2013 及2020 年由于“新東北現(xiàn)象”的出現(xiàn)，核密度中心向左移動，證明工業(yè)韌性總體降低。

圖1 2000 年、2009 年、2013 年、2020 年東北地區(qū)工業(yè)韌性核密度

工業(yè)韌性水平呈現(xiàn)波動變化的態(tài)勢，時間序列變化從三個階段來看，第一階段為2000—2003 年，此時，工業(yè)面臨著結構調(diào)整困難。第二階段為2003—2013年，在2003 年政策出臺背景下，2004—2013 年東北地區(qū)工業(yè)韌性增速加快，此期間也是將東北振興全域推廣的時期，此階段以國企改革為主推動振興發(fā)展，是東北地區(qū)發(fā)展的“黃金十年”。第三階段為2013—2020年，2013—2016 年出現(xiàn)了“新東北現(xiàn)象”：這一時期我國社會經(jīng)濟轉型加深，該階段的振興政策包括《國務院關于近期支持東北振興若干重大政策舉措的意見》《推進東北地區(qū)等老工業(yè)基地振興三年滾動實施方案》等，以應急扭轉經(jīng)濟下滑和解決“新東北現(xiàn)象”為主。

3.2 空間演化特征

選取首年、末年及中間具有轉折意義的年份數(shù)據(jù)，利用ArcGIS 軟件繪制2000、2009、2013、2020 年東北地區(qū)工業(yè)韌性分布。如圖2 所示，根據(jù)均分的方法，將38 個城市的工業(yè)韌性值分為低韌性區(qū)域（0.014 114～0.024 351）、較低韌性區(qū)域（0.024 352～0.051 479）、中韌性區(qū)域（0.051 480～0.072 613）、較高韌性區(qū)域（0.072 614～0.142 639）、高韌性區(qū)域（0.142 640～0.773 071）五個等級。由此來分析東北地區(qū)工業(yè)韌性的空間演化特征。

圖2 2000 年、2009 年、2013 年、2020 年東北地區(qū)工業(yè)韌性分布

從東北地區(qū)整體來看，工業(yè)韌性與東北地區(qū)的各城市工業(yè)發(fā)展的實際情況相符，各城市在總體趨勢上變化一樣，但各城市間的具體數(shù)值差異較大，空間特征較明顯。東北地區(qū)的工業(yè)韌性在空間上呈現(xiàn)“軸線- 面”特征，在選取的2000 年、2009 年、2013 年、2020年中，哈爾濱、長春、吉林、大慶、大連始終處于韌性較高的水平。這五個城市在東北地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展中一直占據(jù)重要地位，其中工業(yè)發(fā)展也成為這五大城市的發(fā)展支柱產(chǎn)業(yè)，對東北工業(yè)整體水平起著至關重要的作用。2013 年，高工業(yè)韌性城市增加了赤峰市與通遼市，這兩個城市位于內(nèi)蒙古東部盟市，自治區(qū)在政策及資金扶持上均向此處傾斜，并實行北京等城市對口幫扶[5]，合作共建工業(yè)園區(qū)等一系列建設項目，使東部盟市工業(yè)總量不斷擴大，工業(yè)韌性也呈現(xiàn)快速增長，2009 年后，較高工業(yè)韌性城市增加了12 個，而2000 年處于較高工業(yè)韌性的大慶市、沈陽市、大連市則增長為高韌性城市，這兩個城市的發(fā)展基礎和經(jīng)濟狀況存在一定的關系，大慶市依靠石化工業(yè)具備一定的發(fā)展條件，大連市也是遼寧省內(nèi)的重要工業(yè)基地，故兩大城市無論是在城市群還是省內(nèi)都具備一定的先進水平。較高工業(yè)韌性的城市圍繞中心的高韌性城市呈擴散狀分布。

4 工業(yè)韌性影響因素

依據(jù)所構建的面板回歸模型，對東北地區(qū)工業(yè)韌性的影響因素進行分析，結果如表1 所示。第一，從分析結果看，區(qū)域多樣化指數(shù)系數(shù)在99%的置信水平下通過檢驗，對工業(yè)韌性發(fā)揮了相反的作用，對工業(yè)韌性的影響較弱。多樣化指數(shù)每增高1%，工業(yè)韌性下降0.037 5%，進而說明區(qū)域采礦業(yè)、制造業(yè)、電力熱力燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)人員等更應該均衡發(fā)展，而不是某一產(chǎn)業(yè)單獨占有工業(yè)市場；第二，對外聯(lián)系水平對工業(yè)韌性有較強的促進作用，分析結果顯示規(guī)模以上外資產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值為正，且系數(shù)大小在所有因素中占據(jù)第二位置，每增加1%的對外聯(lián)系水平，東北地區(qū)工業(yè)韌性就增加0.384%；第三，區(qū)域經(jīng)濟水平對東北地區(qū)工業(yè)韌性有明顯的正向促進作用，人均GDP 的系數(shù)在99%的置信水平下顯著；第四，模型中專業(yè)化指數(shù)與工業(yè)韌性系數(shù)為負，每增加1%的工業(yè)區(qū)位商，工業(yè)韌性下降0.022 1%，表明專業(yè)化指數(shù)與東北地區(qū)工業(yè)韌性為負相關。

表1 東北地區(qū)工業(yè)韌性影響因素回歸結果

5 結論

第一，從分析結果看，區(qū)域多樣化指數(shù)系數(shù)在99%的置信水平下通過檢驗，對工業(yè)韌性發(fā)揮了相反的作用，對工業(yè)韌性的影響較弱。多樣化指數(shù)每增高1%，工業(yè)韌性下降0.037 5%；第二，對外聯(lián)系水平對工業(yè)韌性有較強的促進作用，分析結果顯示規(guī)模以上外資產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值為正，且系數(shù)大小在所有因素中占據(jù)第二位置，每增加1%的對外聯(lián)系水平，東北地區(qū)工業(yè)韌性就增加0.384%；第三，區(qū)域經(jīng)濟水平對東北地區(qū)工業(yè)韌性有明顯的正向促進作用，人均GDP 的系數(shù)在99%的置信水平下顯著；第四，模型中專業(yè)化指數(shù)與工業(yè)韌性系數(shù)為負，每增加1%的工業(yè)區(qū)位商，工業(yè)韌性下降0.022 1%，表明專業(yè)化指數(shù)與東北地區(qū)工業(yè)韌性為負相關。