基于CH-DEA模型的中國制造業產業安全研究

孔玉丹,劉家國,余樂安

(1.東北財經大學 公共管理學院,遼寧 大連 116026;2.大連海事大學 航運經濟與管理學院,遼寧 大連 116026;3.北京化工大學 經濟管理學院,北京 100029)

2020年初,新冠疫情在世界范圍內全面暴發,在嚴重威脅廣大人民群眾生命安全的同時,也對全球制造業造成了巨大沖擊,導致全球經濟增速下行、市場恐慌加劇、金融風險增大,嚴重沖擊了東亞、歐洲、北美三大生產網絡,改變了全球價值鏈[1]。中國制造業也受到了顯著沖擊,中間品、資本品進口面臨供應中斷風險,出口訂單大幅下滑,影響著中國制造業產業鏈的整體穩定[2]。國家統計局數據顯示,2020年前兩個月,制造業增加值同比下降15.7%,2020年全年下降了1%。此外,疫情導致歐美等發達國家采取“再工業化”與“制造業回流”等措施,給中國制造業帶來更多安全威脅和沖擊。加之逆全球化、保護主義、霸權主義等政治色彩的影響,中國制造業參與國際分工和安全生產受到了嚴重沖擊。如何確保中國制造業產業安全,不僅關系到制造業能否穩定、健康地發展,而且涉及中國整體經濟健康發展的實現。因此,要應對制造業安全風險,就必須對制造業的安全狀況進行分析。

關于制造業產業安全的研究主要從概念性研究和實證性評價研究兩個方面展開。

在概念性研究方面,國外學者認為是產業在開放條件下具有國際競爭力,擁有自主產權和競爭優勢,能夠抵御外來入侵等[3]。國內學者認為產業安全需要從不同的視角入手,以產業控制權、產業競爭力、產業發展和國民權益為核心的產業價值觀獲得了學者們的青睞[4],也使我們能夠更全面地認識產業安全問題。制造業產業安全是產業安全中的重要議題。根據產業安全理論,學者認為制造業產業安全是以國家經濟安全為前提,制造業能夠保持核心競爭力,抵御和防范國際威脅,從而健康、持續、穩定地發展[5]。概括地說,制造業產業安全要求制造業必須具有國際競爭力和產業控制力,才能在抵御和防范國際威脅的同時健康、持續、穩定地發展。

在實證性評價研究方面,已有文獻涉及各行各業,包括互聯網產業[6]、天然氣產業[7]、港口?；穂8]、稀土產業安全[9]、供應鏈安全[10]等。目前制造業產業安全的研究主要分為制造業整體層面和制造業的細分產業兩個層次,整體層面的研究相對較少。金成曉等[5]構建了制造業產業安全監測預警指數,全面客觀地評價了中國制造業產業安全狀況的動態變化過程。譚飛燕等[11]基于低碳視角提出了產業安全的“五因素模型”評價體系,結果表明,中國產業安全總體處于基本安全狀態。制造業的細分產業主要集中在裝備制造業及高技術產業等領域。趙馳等[12]從產業控制、產業競爭力、產業發展及產業權益等方面分析了制造業產業安全,指出中國制造業產業安全狀態為基本安全。在裝備制造業方面,史曉紅等[13]運用DEA 模型,選取進出口依存度、外資控股率和外資市場占有率作為投入指標,綜合經濟效益指數和出口對外貿易競爭力指數作為產出指標,衡量2000～2011年期間裝備產業的安全狀況。針對高技術產業,史欣向等[14]從產業競爭力、對外依存度、產業發展力以及產業控制力提出了高技術產業的安全理論框架,認為高技術產業處于外資“適度進入”狀態,屬于“安全”范疇。鄭先勇[15]從產業發展環境、產業國際競爭力、產業對外依存度、產業外資控制程度以及產業自主創新力5 個方面,對1997～2017年電子與通信設備制造業的產業安全形勢進行了評價,并提出相應的改進建議。曹萍等[16]提出產業安全的動態多維測度指標,構建了高技術產業安全影響因素的理論模型,實證結果顯示,產業創新能力和企業競爭力直接影響產業安全。

綜上所述,學者們分別從不同視角研究了制造業的產業安全問題,并取得了一定的成果,為本文的展開奠定了基礎。然而,已有文獻更多的是把制造業細分產業作為研究對象,尤其是裝備制造業,對于制造業的整體透視不夠。2020年疫情的暴發也影響著制造業的產業安全,因此,本文選取2005～2020年為研究區間,通過分析制造業產業安全的變動趨勢,重點闡述2020年中國制造業產業安全的發展態勢。此外,現有研究方法具有一定的局限性。例如,數據包絡法(Data Envelopment Analysis,DEA)要求被評估的決策單元(Decision Making Units,DMUs)采用對自己最有利的指標權重,從而導致所有DMUs的效率之間缺乏同級可比性,無法保證評估結果的公平性。熵權法作為一種客觀賦權方法,是依靠指標數據的分散程度得到一組權重,若某項指標權重較大,則其加權結果較大,在一定程度上高估了這一評價對象的最終結果,不具有魯棒性。而TOPSIS則需要額外方法來確定權重或默認權重不變而產生隨機效應。鑒于此,本文創新性地提出了交叉層次數據包絡法(Cross-Hierarchical Data Envelopment Analysis,CH-DEA)。該方法不區分投入產出指標,每個DMU 可以內生化輸出權重使其效率值最大化,無需外部判斷。同時,交叉效率也滿足了同質比較,避免了極端解的出現,使得結果更具穩健性和公平性。更重要的是,CH-DEA 在最大化效率值的基礎上可以探究每一個DMU 的重要指標和冗余水平,繼而動態修正效率值。本文在吸收和借鑒現有產業安全評價指標的前提下,構建出一套制造業產業安全評價指標體系。通過對影響中國制造業產業安全的微觀內生障礙因素和宏觀環境影響因素進行分析,科學合理地認識中國制造業產業安全狀況,為相關部門在研究制定政策時提供理論依據,具有重要的現實意義。

1 中國制造業產業安全評價框架

一直以來,制造業都是中國的支柱產業和實體經濟的根基,貢獻了30%左右的GDP。研究表明,制造業發展促進了GDP的穩步增長[17]。制造業能夠利用規模經濟、技術創新優勢以及人力資本存量的增加,使技術和知識溢出到其他產業,最終提高整體生產力。隨著世界經濟的蓬勃發展,全球產業的競爭格局不斷調整和重構,發展制造業成為世界各國謀求經濟轉型升級、實現高質量發展的戰略選擇。中國制造業現階段面臨國內外雙重壓力,各種挑戰都要求制造業具備良好的產業安全性以積極穩妥地應對。制造業產業安全不僅是其健康、穩定發展的重要基礎,也是增強國際競爭力、抵御各種威脅的有力保障。因此,如何有效提升制造業產業安全成為核心問題。為此,本文基于已有文獻構建了制造業產業安全評價體系,分析制造業產業安全發展態勢,提出有針對性的改進措施,以促進制造業產業安全發展。

1.1 制造業產業安全評價指標體系

已有文獻不斷地完善產業安全指標體系。早期“中國入世后產業安全與政府規制研究”課題組提出的產業安全指標體系由產業國際競爭力指標、產業對外依存度指標和產業控制力指標組成[4]。隨著全球經濟快速發展,中國學者認為產業安全應將市場和創新作為核心維度,重視產業自身的生存與發展問題,逐漸衍生出以產業競爭力、產業控制力、產業對外依存度和產業發展環境為主的四維度模型[14],以及產業發展環境、產業國際競爭力、產業對外依存度、產業外資控制程度以及產業自主創新力的五維度評價體系[15]。隨著研究的深入,制造業產業安全評價體系逐步完善。通過分析22篇以制造業產業安全為主的相關研究,總結出前期研究的共性指標,如表1所示。

表1 文獻分析Tab.1 Literature analysis

通過表1的總結,本文發現,文獻分析雖有不同,但都包含相似的評價維度,產業競爭力、產業控制力和產業對外依存度一直是衡量產業安全的重要指標,即產業安全理論的中心仍然是“外資威脅論”和“絕對控制權”。但現有的指標體系仍存在如下不足:

(1) 產業控制力和對外依存度的2級指標之間的關聯度過高,都是反映中國對于制造業的把控能力。產業控制力較多關注市場控制率和股權控制率,前者體現了外資企業對國內市場的控制程度,后者從股權視角體現外資企業對國內制造業的控制情況。外資企業首先與國內企業合資,提高其投入品的價格,造成合資企業虧損后再增資擴股,中方企業因缺乏資金,導致外資股權占比提高而獲得絕對控股權,歸根結底還是外資企業以出資所占公司股權份額為基礎。資本對外依存度反映出中國制造產業對于外資的依賴程度,也是外資對該產業的控制能力,兩者極為相似。技術控制率反映了中國產業對于國外技術的依賴程度,對外資企業而言,技術壟斷比市場更為重要。技術對外依存度與技術控制率反映的是同一屬性,屬于重復刻畫[18]。此外,產業進口對外依存度、產業出口對外依存度所構成的產業對外依存指標均為同向表征,即數值越高就會對產業安全造成負面影響,拆分意義不大[19],故將產業控制力和對外依存度相結合,從資金、技術、市場3個方面對制造業產業控制力進行刻畫,也符合產業控制力的基本定義。

(2) 某些指標之間存在沖突。例如:產業國際競爭力是體現國內產業的世界影響力,其數值越大,在一定程度上表示該產業在全球市場占比越大,意味著產業出口比重相對較大,即產業出口對外依存度上升,這種上升會威脅到產業安全[19]。事實上,對外依存度的上升并非指一個國家對外部經濟的單方面依賴,而是指一國與其貿易伙伴乃至整個世界的相互依存,即“雙向依存”?！半p向依存”會增強該國對其貿易國的防御能力。國家經濟發展的經驗表明,一國與世界經濟的“融合”程度愈高,參與國際分工的程度愈深,在世界經濟周期波動中的回旋余地就愈大,而不是融入全球市場的程度越深,產業就越不安全。評價指標的沖突將不可避免地對產業安全狀況的判斷造成矛盾。因此,本文將對外依存度和產業控制力的2級指標進行了綜合篩選,扣住了“外資威脅論”和“絕對控制權”的核心原則。

(3) 很多研究都忽略了創新指標的重要性,22篇文獻中只有9篇考慮了創新能力指標,且多是對高技術產業安全的評價,具有一定的領域特色。隨著制造業競爭的日益激烈,創新活動已成為制造業發展不可或缺的重要推力?！笆奈濉币巹澓汀爸袊圃?025”都強調了創新對制造業發展的重要性。因此,本文將產業創新力納入產業安全的評價體系,從人、財、物3 個方面對制造業的創新能力進行刻畫。

據此,本文在已有產業安全評價指標的基礎上,根據產業安全理論,從外部影響和內部發展兩個方面構建了制造業產業安全體系。其中,產業控制力和產業國際競爭力反映了制造業的外部發展環境,產業生態環境和產業創新力體現了制造業的內部發展基礎。具體指標如表2所示。

表2 中國制造業產業安全四因素模型評價指標體系Tab.2 Evaluation index system of the four-factor model of China’s manufacturing industry security

(1) 產業控制力刻畫的是中國對制造業產業的把控能力。隨著國際貿易參與度的提高,外資已滲透到中國的各行各業,難免會造成外資企業的壟斷局面,影響中國的產業安全,因此,產業控制力對產業安全至關重要,不過度依賴外資,產業才更具自主性。本文從資金、技術、市場3個方面對制造業產業控制力進行了刻畫。外資依存度通過制造業實際利用外資與制造業增加值的比值(外資所形成的產值)進行刻畫,從而反映出中國制造業的發展對于外資的依賴程度。若其偏高,說明中國自主發展的能力較弱,一旦外資撤離將嚴重影響制造業產業的健康平穩發展。外資技術控制率反映制造業對技術的控制權,由外資專利占比表示,其值越大,說明外資企業相對于國內企業更注重技術創新和新產品的開發。一直以來,中國被視為廉價加工廠,缺乏自主的創新技術,嚴重影響中國制造業的提升和發展。若外資技術控制率較高,一旦外資企業中止了技術轉讓的使用協議,國內企業因自主研發能力不足而無法進行相關技術的革新,勢必會對產業安全產生影響,因此,自主創新一直是制造業發展的動力。外資市場控制率反映外資對該產業國內市場的控制程度。制造業早期發展都是以加工為主,外資企業控制著中國很大一部分市場份額。隨著中國自主創新能力的提高和民族品牌的振興,國民更加青睞本土制造業產品,進而推動和促進中國制造業的發展。這3項都是負向指標,越小則證明中國對于制造業的控制權越大。

(2) 產業生態環境是制造業發展壯大的要素集合,為制造業提供了必要的市場資源?！爸袊圃?025”提出要從制造業質量競爭力指數、制造業增加值率和制造業全員勞動生產率3個指標反映制造業的制造業質量效益。結合現有文獻以及上述3項指標,本文采用勞動生產率、產業增長率、行業規模和資產利潤率4項指標來刻畫制造業生態環境。高效的勞動生產率是制造業發展的基礎。產業增長率反映制造業市場需求環境,較高的增長率說明中國制造業產值在穩定增長。行業規模反映了制造業對于中國發展的貢獻率,也體現了其生存空間的大小。資產利潤率反映制造業的盈利能力,越高代表盈利能力越強?？傊?這4項指標均為正向指標,評價結果越大代表中國制造業產業生態環境越好。

(3) 產業創新力不僅是制造業生存和發展的原動力,更是產業控制力和可持續發展的基石。因此,增強制造業產業安全的主要途徑是提升自主創新能力,改善核心技術和知識產權受制于外資的現狀[12]?！爸袊圃?025”提出自主創新能力是促進中國制造業產業發展的重要因素,是實現由工業大國向工業強國轉變的核心內容。由此確定了制造業研發經費占比和有效發表專利數兩個目標任務。研發經費投入是創新的重要保障[23],有利于提高產業競爭力。因此,從人、財、物3個方面,采用科技人員全時當量、技術創新程度以及制造業科技活動成果3項指標反映創新投入和產出。這3項指標均為正向指標,評價結果越大代表中國制造業的創新能力越好。

(4) 產業國際競爭力反映制造業的國際生存發展能力,是產業安全的核心內容。本文采用國際市場占有率(IMS指數)、貿易競爭優勢(TC 指數)以及顯示性比較優勢指標(RCA 指數)3 項指標進行刻畫。IMS指數反映中國制造業的出口額在國際市場中的份額,TC 指數使用中國制造業的進出口貿易差額占進出口總額的比重來反映中國制造業產品與全球市場上供應的他國同種產品相比是否具有競爭優勢,RCA 指數通過中國制造業出口份額與世界制造業出口份額的比值定量表示,反映中國制造業出口水平與世界平均出口水平的相對優勢。這3項指標均為正向指標,評價結果越大代表中國制造業國際競爭力越強。

1.2 制造業產業安全評價方法

DEA 常用于評估多投入多產出的DMUs的相對生產效率。隨著不斷改進,DEA 可以在沒有投入或產出的情況下使用。Chen等[24]首先提出了適合層次結構的聚合模型-層次數據包絡分析(Hierarchical Data Envelopment Analysis,HDEA)。但是該模型要求被評估的DMUs使用對自身最有利的指標權重,導致并非所有的DMU 都在同一基礎上進行評估,無法保證評估結果的公平性和可比性。而其他可行權重所反映的信息會被忽略,從而導致評價結果不全面甚至有偏差。交叉效率的提出讓每個DMU 在自評效率最大的前提下得到一組最優權重來評價其他DMUs的效率[25],每一個DMU 都有一組交叉效率,其均值即為最終效率得分。因此,本文創新地提出CH-DEA 模型。該方法所獲得的權重組合源于客觀最優原則,優于專家加權分析方法。即DMU 對于表現相對較好的子指標,客觀地確定并賦予該指標較高的權重,同時加權獲得相同權重下其他DMUs的效率值。圖1所示為帶有子指標的分層評估結構。

圖1 CH-DEA 模型的分層評估結構Fig.1 Hierarchical evaluation structure of CH-DEA model

3個層次的指標聚合成綜合指標來評估效率。第1層為目標函數Y,第2層為類別指標y i(i=1,2,…,I),第3層為細分指標y ij(j=1,2,…,J)。按照自主分配的權重將所有子指標聚合成綜合指標。u i和u ij為最大化綜合效率θ的各級指標權重。max(X ij)和min(X ij)分別為每個指標的最大值和最小值。由于約束條件下要求輸入值約束小于等于1,且各指標單位不同,故需對采集的數據進行無量綱預處理。CH-DEA 模型的具體公式如下所示:

為避免權重小于0或大于1,設置適當的界限。對各級相應指標給予同等權重,使用±50%作為上下限。與傳統的DEA 模型相比,CHDEA 避免了投入產出的選擇,適用于層次類型指標體系的評價研究,更符合現實評價。

2 中國制造業產業安全評價分析

2.1 制造業產業安全交叉效率分析

本文以制造業總體發展為研究對象,利用中國統計年鑒、中國工業統計年鑒作為數據來源。因為數據統計口徑發生變化,本文選擇2005～2020年期間作為研究范圍。使用lingo軟件編制CH-DEA 程序對中國2005～2020年的制造業產業安全狀況進行測度,具體步驟見附錄A。

表3所示為中國制造業產業安全度在2005～2020年期間總體態勢呈現上升趨勢,即制造業應對風險等突發事件能力以及獨立發展能力不斷增強。雖然短期內遭受疫情影響,但總體安全度過。2020年,制造業增加值同比增長2.3%,制造業PMI指數快速回升至51以上,表明疫情后中國制造業企穩回升,顯示出較強的韌性,側面反映出中國制造產業安全度較高。

表3 中國制造業產業安全評價的總體交叉效率Tab.3 Overall cross-efficiency of China’s manufacturing industry security

2.2 制造業產業安全重要指標結果分析

通過計算得到1 級指標的評價結果,如圖2所示。由圖2可見,只有產業生態環境出現了下降,受疫情影響,2020年下降幅度增大,反映了制造業受疫情影響經營狀況產生了波動。而其他3個指標在2020年都有所上升,特別是產業創新能力得到了持續提升,表明中國制造業科研環境正在改善。即使2020年受疫情影響,中國仍然高度重視制造業的研發。2020年科研人員全時當量、科技活動成果以及技術創新程度3項指標均創歷史新高?？蒲型度氲脑黾佑欣谔岣咂髽I績效[26],激勵企業研發新型技術,打破國際技術壟斷,維護中國制造業產業技術安全,提升中國制造業產業的話語權。在世界知識產權組織(WIPO)發布的《2021年全球創新指數報告》中,中國排名第12位,自2013年以來連續9年穩步上升。賽迪研究院發布的《制造業創新指數報告(2020年)》顯示,中國國家級制造業創新指數穩步攀升,2011～2018年均增速達到14.39%,制造業研發經費投入強度年均增速達到8.14%。這主要得益于制造業創新環境和創新產出等方面的大幅增長?！爸袊圃?025”戰略規劃指出,中國應依靠科技創新實現制造強國戰略目標。數據顯示,中國高技術制造業占規模以上工業增加值的比重從2012年的9.4%提高到2020年的15.1%,證明中國的制造業產業已經逐步從“中國制造”向“中國智造”轉變。此外,《制造業人才發展規劃指南》《智能制造發展規劃(2016-2020年)》等文件要求加大專業技術人才、經營管理人才和技能人才的培養力度。政策的出臺鼓勵企業以內部創新能力為基礎,培養優秀創新人才,提高企業盈利能力。政府的重視與企業的合作相輔相成,才能保證制造業產業安全的不斷提高。產業控制力不斷提升,2020年達到最大。這是因為2020年全球外國直接投資大幅下降,中國逆勢而上成為全球最大的外資流入國。但是,從投資領域和方式來看,制造業實際利用外資情況下降了14%,制造業增加值提升受益于國內投資,證明了制造業產業受外資影響減弱,安全性逐漸提高。從指標變化來看,3項指標總體呈上升趨勢,表明中國制造業的民族企業逐步發展壯大,國內資本逐漸主導了制造業發展。貿易開放對中國經濟增長和產業升級產生巨大推動作用。越來越多的制造企業開始將產品研發、商務流程和廣告宣傳等服務環節發包給本國以外的服務提供者,實行離岸服務外包。制造企業可以整合、利用世界各國的服務資源,充分發揮世界各國的比較優勢,從而節約生產成本,提高中國制造業的國際競爭力。

圖2 中國制造業產業安全度變化Fig.2 Changes in the security degree of China’s manufacturing industry

國際競爭力總體呈現上升趨勢,2015～2018年出現短暫下降后穩步提升。其中,制造業IMS、TC和RCA 指數都有震蕩走低。究其原因,一方面是由于中國提出的“一帶一路”倡議遭到美國等西方發達國家的抵制;另一方面,中國經濟發展轉型,傳統的粗放型增長模式受到限制,勞動密集型產品逐漸向資本密集型和技術密集型產品轉移,高技術制造業成為發展的主流。然而,由于技術門檻高、回報周期長,這些產品暫時沒有顯示出國際競爭力。在國內外雙重壓力下,制造業產品出口額出現了短暫下滑,2019 年再次呈現增長趨勢。2020年疫情發生以來,中國制造業逐步恢復發展,出口額占全球出口的份額顯著提升,達到近15%。而其他制造大國受疫情影響程度逐增,導致制造業訂單回流,中國成為全球主要經濟體中唯一實現正增長的國家。因此,2020 年中國制造業世界競爭力出現提升。最新發布的世界500強企業榜單中,中國工業領域企業共73 家企業入圍,比2012年增加28家,“中國制造”在全球產業鏈供應鏈中的影響力持續攀升。

產業生態環境的二級因素中,除了勞動生產率總體呈現上升態勢,其他3個因素均呈現下行態勢,其中最明顯的是產業增長率和行業規模,波動如圖3所示。

圖3 產業生態環境指標統計值Fig.3 Statistical values of industrial ecosystem indicators

由圖3可見,產業增長率波動劇烈并呈現下滑趨勢,至2020年已經跌至最低值。增速下滑的原因主要是國內外經濟環境趨于復雜嚴峻以及中國內部制造業轉型升級等政策調控。傳統制造業的發展受限,逐步轉型調整,而高技術制造業則保持著較快的增長,成為支撐工業經濟發展的主要動能。2019年高技術制造業的增加值增速達到了8.8%。新興產業發展勢頭良好,產業結構呈現積極變化。造成行業規模下滑的主要原因在于制造業中的非制造環節剝離形成服務型產業、實體經濟與虛擬經濟發展不平衡等結構性失衡因素。在突發疫情的背景下,全球范圍內產業供應鏈出現了加速收縮性調整,發達國家通過引導本國跨國企業加速產業鏈垂直整合,提出“再工業化”“制造業回流”等戰略都影響著中國制造業產業發展。中國制造業的勞動力成本優勢由于產業的持續創新與智能化水平的提高而被削弱,很難占據更多的制造業份額。此時,保持中國制造業的基本比重、鞏固其基礎地位具有更重要的戰略意義[27]。資產利潤率在發展初期有急劇上升的趨勢,隨后逐步降低。這是因為制造業屬于資本基數相對較大的行業,無論是技術研發還是產品研發,都需要投入大量資金。而中國近年來實施制造業創新轉型發展,投資較高、回報期較長導致資產利潤率下降。勞動生產率逐年上升,說明中國經濟比較有活力,人均產值增加,未來增長潛力較大。創新能力的提升是制造業發展的驅動力,生產效率較高的新型制造業隨著新產品、新技術不斷涌現、勞動力配置結構不斷優化,進而促進勞動生產率的提升。

3 中國制造業產業安全影響因素分析

2005～2020年中國制造業的產業安全性整體上呈現出上升趨勢,但仍有提升空間,因此,如何提升制造業的產業安全水平顯得尤為重要?！吨袊鴩医洕踩珣B勢》中提出一個完整的制造業安全分析模型應該包含兩個部分——制造業行業和產品的現狀描述以及制造業領域之外的安全環境描述,包括國內科技水平和國內宏觀經濟水平等[19]。鑒于此,本文將影響制造業產業安全的因素分為兩大類,即微觀內生障礙因素和宏觀外生影響因素。微觀內生障礙因素是影響制造業產業安全的內在關鍵因素,即需要采取措施進行改進的薄弱之處;宏觀外生影響因素主要從與制造業發展密切相關的外部環境入手,依靠宏觀環境進行驅動發展。

3.1 制造業產業安全微觀內生障礙因素

基于制造業產業安全評價結果探討其障礙因素,以期未來提升。應用障礙程度模型識別影響中國制造業產業安全性的障礙因素,則:

式中:D為與最優目標的差距;X為指標標準值;M為第i年j個指標的障礙程度;w為指標權重。

由式(2)、(3)可得每一組交叉效率的障礙因素,然后使用平均值得到綜合障礙因素,如表4 所示。所得值越大,其對制造業安全的阻礙作用越大。

表4 交叉效率條件下的障礙因素Tab.4 Obstacle factors under cross-efficiency conditions

表4顯示,2005～2008年的外資控制率、外資市場控制率、科研人員全時當量、技術創新程度以及IMS和TC指數都較為薄弱。主要是早期中國通過擴大開放吸引外資直接投資,迎接世界制造業轉移成為世界工廠,導致制造業發展呈現外資依賴、低技術、競爭力較低的特點。2008 年,中國實行內外資企業所得稅統一政策,為國內外企業創造了公平競爭的稅收環境,鼓勵了企業競爭,進而降低了制造業外資依存度。同時,制造業發展初期的創新能力較為薄弱,需要時間與投入的累積來提高創新能力。經過多年發展,中國創新能力穩步提升。2019 年,中國初步形成了以17家國家制造業創新中心為核心,100余家省級制造業創新中心為補充的制造業創新網絡。隨著科學技術的進步以及本土企業的快速發展,制造業生產效率和產品質量得到提升,“中國制造”正逐步轉變為“中國智造”,這使得中國在世界制造業的地位越來越重要,競爭力越來越強,制造業產業安全性也逐步提升。隨著時間推移,行業規模成為最大的障礙因素。一方面,這是全球制造業產業分工的結果。主要發達國家希望發展中國家被長期鎖定在制造業產業鏈的低端環節。在此背景下,中國面臨發達國家推動制造業“回流”和發展中國家承接產業轉移的雙重壓力,繼續推進深度工業化的難度較大。另一方面,這反映出中國工業化過程中出現的周期性調整。中國是用較短時間實現趕超、完成工業化過程的,但是這種工業化自身具有結構上的不穩定性,容易出現周期性回調。從發達國家將制造業增加值比重穩定在相對較高水平的經驗來看,中國制造業行業規模下降得過快過早,從2005年的32.4%快速下降至2020 年的26%。這樣過早去工業化不僅拖累當前經濟增長,影響就業,還將帶來產業安全隱患,削弱中國制造業的國際競爭力?！笆奈濉币巹澓?035 遠景目標綱要強調:“堅持自主可控、安全高效、推進產業基礎高級化、產業鏈現代化,保持制造業比重基本穩定,增強制造業競爭優勢,推動制造業高質量發展”。因此,保持制造業比重基本穩定、鞏固制造業基礎地位是當前的首要工作。這不是片面追求制造業規模上的增長,而是要注重提高制造業發展質量,特別是創新能力和復雜制造能力的提升。一方面,加大科技研發力度,強化基礎研究能力,掌握關鍵核心技術,打造高質量的創新平臺,促進科技成果轉化,以科學為基礎催生新產業、新業態和新組織,推動制造業向高質量邁進;另一方面,優化以戰略性新興產業和高科技產業為主導的產業結構,加快傳統產業改造升級,促進“制造業+互聯網”為代表的技術與實體經濟的創新融合[28]。

3.2 制造業產業安全宏觀環境影響因素

制造業發展與宏觀環境息息相關。例如,GDP越高,發展制造業的經濟基礎就越牢固。在中國特定的市場經濟條件下,政府在產業發展中發揮著不可替代的作用。它既是實施產業管理的主體之一,也是政策制度的提供者。全球競爭力報告從制度、宏觀經濟穩定以及勞動力等12個方面對國家或地區進行綜合考評,包含指標因素較為全面。在此基礎上,本文選擇GDP、政府科研比例(GOV)、宏觀經濟穩定性(ECO)、技能(SKILL)、產品市場(PRO)、勞動力市場(LAB)和金融體系(FIN)7個宏觀因素。其中,政府科研經費占比較高,將激發企業創新研發活力,解決制造企業研發資金周轉困難等問題,對產業安全有改善作用。宏觀經濟穩定性表現為通貨膨脹、債務動態變動等因素。一旦出現通貨膨脹,就會拉動大宗商品價格上漲,引起制造業原材料價格上漲,很有可能引起供應中斷危機。技能主要是指人在勞動過程中表現出的技術熟練程度及教育程度等因素。人力資本是經濟發展的基礎,高素質的勞動力對制造業生產率產生直接影響[29]。產品市場包含國內競爭市場和貿易開放程度兩個方面,主要針對稅收補貼政策、市場主導范圍、服務競爭以及貿易關稅、通關效率等問題,通過國家財政干預分配,采取激勵或照顧措施,為制造業企業減輕負擔,以促進產業發展。貿易開放可以擴大制造業的市場需求,增強制造業的全球參與度,提升世界影響力。勞動力市場主要體現為工資靈活性、工人權利、勞動力流動等反映勞動環境的要素。制造業多是勞動密集型企業,在增加基本勞動力投入的同時,也要不斷改善就業環境,提高員工歸屬感,有助于提高勞動生產率,保障產業安全發展。金融體系中蘊含著風險資本可用性、不良貸款、信貸缺口等深層次的穩定問題。高效的金融體系可以實現社會資本的快速累積,通過資金導向機制實現制造業的安全發展。同時,金融體系所具有的公平性、自由性以及相對理性等特征能夠實現社會資源的有效合理配置,消除投資的消息壁壘,解決制造業創新發展的長期性資金問題。因此,本節對宏觀環境因素進行回歸分析,找到對其影響最顯著的因素,合理利用以提高制造業產業的安全水平。

由于數據統計口徑及指標公布的不同,故選擇2008～2020年作為回歸的研究區間,數據來自中國統計年鑒以及全球競爭力報告。數據的描述性統計如表5所示。

表5 描述性統計Tab.5 Descriptive statistics

通過對時間序列值進行ADF 平穩性分析,選擇平穩的一階差分序列值進行回歸研究,如表6所示。

表6 平穩性檢驗Tab.6 Stationarity test

采用CH-DEA 測得的制造業產業安全性均大于0且相對集中,傳統的回歸方法可能會出現不一致和偏差,而Tobit模型可以很好地避免上述缺點,有效處理階段或缺失的因變量,適用于估計非負截斷因變量與自變量之間的關系[30]。因此,本文使用Tobit模型進一步探索宏觀環境因素如何影響制造業產業安全。Tobit回歸模型為:

式中:y t為因變量;β0為常數項;εt為隨機誤差;其余都為自變量。

Tobit回歸結果如表7所示。

表7 Tobit回歸結果Tab.7 Results of Tobit regression

中國制造業產業安全與GDP、產品市場呈現顯著正相關。這也證明,國家經濟實力是保證產業安全發展的重要基礎。GDP 越高,國家越有實力,經濟基礎就越牢固,制造業高質量發展就有保障,制造業抵御沖擊的恢復能力就越強。2020年中國GDP首次突破100萬億元,經濟增速超出預期。在此基礎上,制造業應多維發展,做大做強中低端產業,優先發展高科技領域。同時,產品市場也從貿易開放和國內競爭兩個方面正向促進制造業產業安全發展。首先,貿易開放能夠有效促進經濟增長和國內經濟發展,提升中國經濟地位,進而提高制造業產業安全;其次,貿易開放可以擴大制造業的市場需求,促進產業鏈延伸;再次,貿易擴張在一定程度上會提升國內的人力資本和技術創新水平,從而增強制造業產業安全;最后,貿易開放可以促進良性市場競爭,鼓勵制造企業投入更多的資金進行規?；a和設備升級,促進企業創新,提高企業競爭力[31]。隨著市場競爭的推進,制造業專業化協作將自發形成有利于制造業發展的合理集聚,加快商品流通速度,降低交易費用。因此,制造業產業布局向合理方向發展更具安全性。

4 結論

本文創新地提出CH-DEA 方法,不僅提升了評價結果的穩健性,而且避免了AHP 等方法的主觀性,更加客觀地評價了疫情常態化下的制造業產業安全現狀。結果表明,2005～2020年期間中國制造業總體安全狀況呈現上升趨勢。通過對微觀障礙因素分析可知,目前面臨的障礙就是產業調整導致中國制造業規?？s減。應從科技創新的角度,提高中國制造業增加值占GDP 的比重。宏觀環境影響因素中,制造業產業安全與GDP、產品市場顯著正相關。GDP是經濟發展的重要基礎。而產品市場的貿易開放度將擴大制造業的市場需求,提高國內的人力資本和技術創新水平,進而提升制造業產業安全性。同時良性市場競爭可以促使制造企業投入更多的資金進行規?；a和設備升級,使企業更具競爭優勢。

針對制造業產業安全面臨的障礙因素和發展動力,提出以下管理啟示:

(1) 強化制造業產業安全意識。①減少制造業外資控制比例,降低外資依存度,提高產業控制力,避免遭遇霸權影響。②中國需要加強產業安全的相關法律法規,并設立制造業產業安全的審查部門與審查機制,對威脅產業安全的商業行為進行監管。例如,加強對外資企業并購內資企業的監管力度。③構建制造業產業安全預警體系。從政府視角對產業將要受到的威脅進行及時監控,采取切實有效的應對措施。

(2) 集聚產業安全的生產要素。提升中國制造業國際競爭力是確保產業安全的本質要求,而制造業生產要素的質量提升和結構優化是提升競爭力的關鍵所在。①政府應從審計規制、財稅規制等方面加大政策傾斜力度,扶持企業產業升級;②調整業務結構,推進先進制造業與現代服務業融合發展,提高抗風險能力;③優化產業布局,增強企業間分工合作,建立上下游供應網絡,加快整個產業向智能制造、服務型制造和綠色制造轉變。

(3) 重視技術進步和創新發展?！笆奈濉币巹潖娬{:“堅持創新在中國現代化建設全局中的核心地位,把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐”。為此,一是加強與發達國家的制造業貿易往來,縮短與技術領先國的網絡距離,提高貿易技術引進效率;二是制造企業必須加大研發投入強度,樹立創新意識,從低成本優勢轉向高效率和技術優勢;三是合理安排科研投資比例,鼓勵企業自主研發[32],以此帶動產業創新;四是完善以企業為主體、市場為導向、政產學研用相結合的制造業創新體系,促進科技活動成果轉化。最后,“中國制造2025”堅持把人才作為制造強國建設的基礎,提高產業員工薪資待遇,吸引優秀人才從事制造業發展。同時,要創新人才培養模式,開展校企聯合培養工作[33]。

(4) 強化制造業高質量發展的保障服務[27]。外部環境的優化也將激發制造業的經濟活力。一是優化制造業營商環境,積極推進線上服務,優化審批流程,深化投資和土地管理等體制改革,著力解決制造業發展的障礙因素;二是要充分發揮政府的牽引作用,關注制造業對GDP 貢獻值的變化,提出轉型升級的改進方案;三是政府部門要進一步推動解決制約制造業高質量發展的政策掣肘,完善配套政策。

(5) 利用宏觀環境提升制造業安全性水平。制造業規模性強、可貿易性高,只要合理運用宏觀環境政策,就能利用外部市場實現擴大再生產,促進自身技術進步和產業發展。Tobit結果表明,貿易開放度對中國制造業產業安全具有積極影響,要推動形成全面開放新格局,促進制造業的多邊和區域貿易合作。同時,以自由貿易區、自由貿易港作為制造業的貿易連接點,形成全球性的高標準、多層次的制造業產銷網絡。

相比于DEA 和MCDM 方法,文本方法具有合理性和優越性,但仍有很大的改進空間。一方面,CH-DEA 使用的權重組合均由DMUs的最優解得到,其數量有限,未來可以考慮將SMAA-2 與HDEA 結合,隨機選取足夠數量的權重組合進行評價;另一方面,本文的研究方法只依靠客觀權重,忽略了主觀權重的影響,可以在未來研究中加以考慮。

附錄A

制造業產業安全交叉效率計算過程。

以產業控制力為例,有3個2級指標,所以每個指標權重的上下界為1/3±50%。為使自身效率值達到最優,每年都有自己最優的權重組合,具體數值如附表A1所示。

附表A1 產業控制力的權重組合Tab.A1 Weighted combination of industrial control capability

以2020年為例,產業控制力達到效率最大的權重組合為(0.412,0.422,0.167)。以此為基準,得到一組不同年份產業控制力的交叉效率組合,如附表A2所示。

附表A2 產業控制力的交叉效率(以2020年權重組合為基準)Tab.A2 The cross-efficiency of industrial control capability(Benchmarked to the 2020 weighted combination)

通過重復步驟可以得到以2020年權重組合為基準的產業生態環境、產業創新能力、產業國際競爭力和產業安全度的交叉效率值,如附表A3所示。

附表A3 制造業產業安全的交叉效率(以2020年權重組合為基準)Tab.A3 The cross-efficiency of manufacturing industry security(Benchmarked to the 2020 weighted combination)