2000—2020 年東北地區工業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，強調推動東北全面振興實現新突破部署，貫徹落實黨的二十大關于推動東北全面振興實現新突破的部署。我國一直以來都在尋找東北老工業基地的發展路徑，工業作為地區發展的重要支撐產業，其發展的趨勢對地區經濟起著至關重要的作用，工業韌性的強弱也與區域的經濟韌性息息相關。經濟地理學者開始將生態學中的“韌性”概念應用到區域經濟發展中，引入了“經濟韌性”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、創新力[1]。隨著大量學者的進一步研究，經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、農業等。

工業韌性在國內外仍處于探索中，大部分學者使用測度經濟韌性的方法來測度工業韌性，

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韌性[2]。魯飛宇、殷為華等學者運用突變級數模型等方法對長三角城市群工業韌性進行測度[3]。影響因素方面，多數實證分析均從產業結構即產業多樣性，產業專業化程度為核心解釋變量，以區域金融水平，開放程度，技術水平等變量多方面對影響工業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新戰略，對我國工業環境的壓力日益增加。隨著國家振興東北戰略推進，東北地區的工業韌性對于增強經濟結構，振興東北老工業基地，都有重要的現實意義。目前關于工業韌性的研究以及對工業韌性的關注仍然較少，因此，基于現有相關學者的研究，從“4R”理論出發，回答東北工業韌性的發展狀態，工業韌性的變化趨勢，影響東北地區的工業韌性的因素，以期能對東北工業發展提供參考。

1 指標體系構建及數據來源

本文參考國內外相關研究，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工業韌性。其中，抵抗能力選取了工業利潤總額、固定資產投資總額、地方財政一般預算內支出指標；恢復能力選取了規模以上工業企業數、規模以上工業總產值、第二產業增加值、第二產業從業人員數指標；重塑能力選取了工業二氧化硫排放量、工業廢水排放量、工業煙塵排放量、信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員數指標；創新能力選取了科研、技術服務和地質勘查業從業人員數、教育支出、科學支出指標。

本文數據來源于《中國城市統計年鑒》以及各省市份統計年鑒，由于大興安嶺地區、興安盟、錫林郭勒盟、延邊朝鮮族自治州數據缺失，最終選取東北地區38 個市2000—2020 年面板數據作為樣本開展研究，并運用線性插值法對部分缺失數據進行處理，因缺少數量少，故不影響后續分析。為避免因量綱不同等原因導致的誤差，對原始數據進行了統一的標準化處理。

2 研究方法

2.1 熵值法

先對數據進行標準化處理，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

赫芬達爾- 赫希曼指數通常被用于測量企業部門的產業集中程度，指一個行業中各市場競爭主體所占行業總收入或總資產百分比的平方和，用來計量市場份額的變化。用于測量影響工業韌性指標中的工業多樣化水平。

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

被解釋變量為工業韌性（resis），解釋變量為多樣化指數（rdi）、專業化指數（rzi）、對外聯系水平（open）、區域經濟水平（rgdp），量化指標分別為工業分類的赫芬達爾- 赫希曼指數采用采礦業就業人員、制造業從業人員、電力熱力燃氣及水生產和供應業從業人員為基礎數據、工業區位商、規模以上外資產值占規模以上工業總產值的比、人均GDP。為保證回歸結果可信性，對部分指標取對數。

基于此，運用2000—2020 年的數據構建面板回歸模型，具體表達式：

3 工業韌性時空演化分析

3.1 時間演化特征

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

運用Stata 軟件繪制的2000 年、2009 年、2013年、2020 年東北地區工業韌性核密度圖[3]，如圖1 所示，綜合分析可知，總體趨勢上，東北地區工業韌性從2000 年開始逐漸緩慢增長，2000 年多數城市均處于低韌性狀態，2000 年、2009 及2013 年核密度中心逐漸向右移動，證明2009 年開始經濟韌性一直處于增長狀態且提升顯著，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，這表明工業韌性分布較為分散，原本工業韌性高的城市與工業韌性低的城市對比增長速度較慢。2013 及2020 年由于“新東北現象”的出現，核密度中心向左移動，證明工業韌性總體降低。

圖1 2000 年、2009 年、2013 年、2020 年東北地區工業韌性核密度

工業韌性水平呈現波動變化的態勢，時間序列變化從三個階段來看，第一階段為2000—2003 年，此時，工業面臨著結構調整困難。第二階段為2003—2013年，在2003 年政策出臺背景下，2004—2013 年東北地區工業韌性增速加快，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展，是東北地區發展的“黃金十年”。第三階段為2013—2020年，2013—2016 年出現了“新東北現象”：這一時期我國社會經濟轉型加深，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》《推進東北地區等老工業基地振興三年滾動實施方案》等，以應急扭轉經濟下滑和解決“新東北現象”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據，利用ArcGIS 軟件繪制2000、2009、2013、2020 年東北地區工業韌性分布。如圖2 所示，根據均分的方法，將38 個城市的工業韌性值分為低韌性區域（0.014 114～0.024 351）、較低韌性區域（0.024 352～0.051 479）、中韌性區域（0.051 480～0.072 613）、較高韌性區域（0.072 614～0.142 639）、高韌性區域（0.142 640～0.773 071）五個等級。由此來分析東北地區工業韌性的空間演化特征。

圖2 2000 年、2009 年、2013 年、2020 年東北地區工業韌性分布

從東北地區整體來看，工業韌性與東北地區的各城市工業發展的實際情況相符，各城市在總體趨勢上變化一樣，但各城市間的具體數值差異較大，空間特征較明顯。東北地區的工業韌性在空間上呈現“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經濟發展中一直占據重要地位，其中工業發展也成為這五大城市的發展支柱產業，對東北工業整體水平起著至關重要的作用。2013 年，高工業韌性城市增加了赤峰市與通遼市，這兩個城市位于內蒙古東部盟市，自治區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]，合作共建工業園區等一系列建設項目，使東部盟市工業總量不斷擴大，工業韌性也呈現快速增長，2009 年后，較高工業韌性城市增加了12 個，而2000 年處于較高工業韌性的大慶市、沈陽市、大連市則增長為高韌性城市，這兩個城市的發展基礎和經濟狀況存在一定的關系，大慶市依靠石化工業具備一定的發展條件，大連市也是遼寧省內的重要工業基地，故兩大城市無論是在城市群還是省內都具備一定的先進水平。較高工業韌性的城市圍繞中心的高韌性城市呈擴散狀分布。

4 工業韌性影響因素

依據所構建的面板回歸模型，對東北地區工業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，區域多樣化指數系數在99%的置信水平下通過檢驗，對工業韌性發揮了相反的作用，對工業韌性的影響較弱。多樣化指數每增高1%，工業韌性下降0.037 5%，進而說明區域采礦業、制造業、電力熱力燃氣及水生產和供應業人員等更應該均衡發展，而不是某一產業單獨占有工業市場；第二，對外聯系水平對工業韌性有較強的促進作用，分析結果顯示規模以上外資產值占規模以上工業總產值為正，且系數大小在所有因素中占據第二位置，每增加1%的對外聯系水平，東北地區工業韌性就增加0.384%；第三，區域經濟水平對東北地區工業韌性有明顯的正向促進作用，人均GDP 的系數在99%的置信水平下顯著；第四，模型中專業化指數與工業韌性系數為負，每增加1%的工業區位商，工業韌性下降0.022 1%，表明專業化指數與東北地區工業韌性為負相關。

表1 東北地區工業韌性影響因素回歸結果

5 結論

第一，從分析結果看，區域多樣化指數系數在99%的置信水平下通過檢驗，對工業韌性發揮了相反的作用，對工業韌性的影響較弱。多樣化指數每增高1%，工業韌性下降0.037 5%；第二，對外聯系水平對工業韌性有較強的促進作用，分析結果顯示規模以上外資產值占規模以上工業總產值為正，且系數大小在所有因素中占據第二位置，每增加1%的對外聯系水平，東北地區工業韌性就增加0.384%；第三，區域經濟水平對東北地區工業韌性有明顯的正向促進作用，人均GDP 的系數在99%的置信水平下顯著；第四，模型中專業化指數與工業韌性系數為負，每增加1%的工業區位商，工業韌性下降0.022 1%，表明專業化指數與東北地區工業韌性為負相關。