2000—2020 年东北地区工业韧性时空演化特征及影响因素分析

张 雷

（哈尔滨师范大学， 黑龙江 哈尔滨 150025）

0 引言

2023 年9 月，习近平总书记在哈尔滨市主持召开新时代推动东北全面振兴座谈会，强调推动东北全面振兴实现新突破部署，贯彻落实党的二十大关于推动东北全面振兴实现新突破的部署。我国一直以来都在寻找东北老工业基地的发展路径，工业作为地区发展的重要支撑产业，其发展的趋势对地区经济起着至关重要的作用，工业韧性的强弱也与区域的经济韧性息息相关。经济地理学者开始将生态学中的“韧性”概念应用到区域经济发展中，引入了“经济韧性”的概念，Martin 等学者提出了4R 理论，分别为抵抗力、恢复力、重塑力、创新力[1]。随着大量学者的进一步研究，经济中各种因素引起的韧性变化均引起了学者们的广泛关注，如工业、农业等。

工业韧性在国内外仍处于探索中，大部分学者使用测度经济韧性的方法来测度工业韧性，

胡志强、苗长虹等人从抵抗力和恢复力两个层面来描绘黄河流域的工业韧性[2]。鲁飞宇、殷为华等学者运用突变级数模型等方法对长三角城市群工业韧性进行测度[3]。影响因素方面，多数实证分析均从产业结构即产业多样性，产业专业化程度为核心解释变量，以区域金融水平，开放程度，技术水平等变量多方面对影响工业韧性的因素进行实证分析[3]。

近年来，全球各国先后开启工业新战略，对我国工业环境的压力日益增加。随着国家振兴东北战略推进，东北地区的工业韧性对于增强经济结构，振兴东北老工业基地，都有重要的现实意义。目前关于工业韧性的研究以及对工业韧性的关注仍然较少，因此，基于现有相关学者的研究，从“4R”理论出发，回答东北工业韧性的发展状态，工业韧性的变化趋势，影响东北地区的工业韧性的因素，以期能对东北工业发展提供参考。

1 指标体系构建及数据来源

本文参考国内外相关研究，以Martin 的4R 理论框架为依托，本文共选取了14 个指标综合评价东北地区工业韧性。其中，抵抗能力选取了工业利润总额、固定资产投资总额、地方财政一般预算内支出指标；恢复能力选取了规模以上工业企业数、规模以上工业总产值、第二产业增加值、第二产业从业人员数指标；重塑能力选取了工业二氧化硫排放量、工业废水排放量、工业烟尘排放量、信息传输、计算机服务和软件业从业人员数指标；创新能力选取了科研、技术服务和地质勘查业从业人员数、教育支出、科学支出指标。

本文数据来源于《中国城市统计年鉴》以及各省市份统计年鉴，由于大兴安岭地区、兴安盟、锡林郭勒盟、延边朝鲜族自治州数据缺失，最终选取东北地区38 个市2000—2020 年面板数据作为样本开展研究，并运用线性插值法对部分缺失数据进行处理，因缺少数量少，故不影响后续分析。为避免因量纲不同等原因导致的误差，对原始数据进行了统一的标准化处理。

2 研究方法

2.1 熵值法

先对数据进行标准化处理，并依次计算熵值Ej、冗余度Dj、指标权重Zj，最后计算出工业韧性值Zi：

式中：Yij为第i个城市的第j个标准化处理值。

2.2 赫芬达尔- 赫希曼指数

赫芬达尔- 赫希曼指数通常被用于测量企业部门的产业集中程度，指一个行业中各市场竞争主体所占行业总收入或总资产百分比的平方和，用来计量市场份额的变化。用于测量影响工业韧性指标中的工业多样化水平。

式中：xij为第i个城市的第j个指标；xi为第i个城市指标和。

2.3 面板回归模型

被解释变量为工业韧性（resis），解释变量为多样化指数（rdi）、专业化指数（rzi）、对外联系水平（open）、区域经济水平（rgdp），量化指标分别为工业分类的赫芬达尔- 赫希曼指数采用采矿业就业人员、制造业从业人员、电力热力燃气及水生产和供应业从业人员为基础数据、工业区位商、规模以上外资产值占规模以上工业总产值的比、人均GDP。为保证回归结果可信性，对部分指标取对数。

基于此，运用2000—2020 年的数据构建面板回归模型，具体表达式：

3 工业韧性时空演化分析

3.1 时间演化特征

通过熵值法，测算出2000—2020 年东北地区各个城市的工业韧性综合评价值[4]。

运用Stata 软件绘制的2000 年、2009 年、2013年、2020 年东北地区工业韧性核密度图[3]，如图1 所示，综合分析可知，总体趋势上，东北地区工业韧性从2000 年开始逐渐缓慢增长，2000 年多数城市均处于低韧性状态，2000 年、2009 及2013 年核密度中心逐渐向右移动，证明2009 年开始经济韧性一直处于增长状态且提升显著，大部分城市从低韧性向较低与中韧性转变。从峰值上看，峰值逐渐减小，证明各城市间的工业韧性差距在逐渐缩小，峰值变化从尖峰值变化为宽峰值，这表明工业韧性分布较为分散，原本工业韧性高的城市与工业韧性低的城市对比增长速度较慢。2013 及2020 年由于“新东北现象”的出现，核密度中心向左移动，证明工业韧性总体降低。

图1 2000 年、2009 年、2013 年、2020 年东北地区工业韧性核密度

工业韧性水平呈现波动变化的态势，时间序列变化从三个阶段来看，第一阶段为2000—2003 年，此时，工业面临着结构调整困难。第二阶段为2003—2013年，在2003 年政策出台背景下，2004—2013 年东北地区工业韧性增速加快，此期间也是将东北振兴全域推广的时期，此阶段以国企改革为主推动振兴发展，是东北地区发展的“黄金十年”。第三阶段为2013—2020年，2013—2016 年出现了“新东北现象”：这一时期我国社会经济转型加深，该阶段的振兴政策包括《国务院关于近期支持东北振兴若干重大政策举措的意见》《推进东北地区等老工业基地振兴三年滚动实施方案》等，以应急扭转经济下滑和解决“新东北现象”为主。

3.2 空间演化特征

选取首年、末年及中间具有转折意义的年份数据，利用ArcGIS 软件绘制2000、2009、2013、2020 年东北地区工业韧性分布。如图2 所示，根据均分的方法，将38 个城市的工业韧性值分为低韧性区域（0.014 114～0.024 351）、较低韧性区域（0.024 352～0.051 479）、中韧性区域（0.051 480～0.072 613）、较高韧性区域（0.072 614～0.142 639）、高韧性区域（0.142 640～0.773 071）五个等级。由此来分析东北地区工业韧性的空间演化特征。

图2 2000 年、2009 年、2013 年、2020 年东北地区工业韧性分布

从东北地区整体来看，工业韧性与东北地区的各城市工业发展的实际情况相符，各城市在总体趋势上变化一样，但各城市间的具体数值差异较大，空间特征较明显。东北地区的工业韧性在空间上呈现“轴线- 面”特征，在选取的2000 年、2009 年、2013 年、2020年中，哈尔滨、长春、吉林、大庆、大连始终处于韧性较高的水平。这五个城市在东北地区经济发展中一直占据重要地位，其中工业发展也成为这五大城市的发展支柱产业，对东北工业整体水平起着至关重要的作用。2013 年，高工业韧性城市增加了赤峰市与通辽市，这两个城市位于内蒙古东部盟市，自治区在政策及资金扶持上均向此处倾斜，并实行北京等城市对口帮扶[5]，合作共建工业园区等一系列建设项目，使东部盟市工业总量不断扩大，工业韧性也呈现快速增长，2009 年后，较高工业韧性城市增加了12 个，而2000 年处于较高工业韧性的大庆市、沈阳市、大连市则增长为高韧性城市，这两个城市的发展基础和经济状况存在一定的关系，大庆市依靠石化工业具备一定的发展条件，大连市也是辽宁省内的重要工业基地，故两大城市无论是在城市群还是省内都具备一定的先进水平。较高工业韧性的城市围绕中心的高韧性城市呈扩散状分布。

4 工业韧性影响因素

依据所构建的面板回归模型，对东北地区工业韧性的影响因素进行分析，结果如表1 所示。第一，从分析结果看，区域多样化指数系数在99%的置信水平下通过检验，对工业韧性发挥了相反的作用，对工业韧性的影响较弱。多样化指数每增高1%，工业韧性下降0.037 5%，进而说明区域采矿业、制造业、电力热力燃气及水生产和供应业人员等更应该均衡发展，而不是某一产业单独占有工业市场；第二，对外联系水平对工业韧性有较强的促进作用，分析结果显示规模以上外资产值占规模以上工业总产值为正，且系数大小在所有因素中占据第二位置，每增加1%的对外联系水平，东北地区工业韧性就增加0.384%；第三，区域经济水平对东北地区工业韧性有明显的正向促进作用，人均GDP 的系数在99%的置信水平下显著；第四，模型中专业化指数与工业韧性系数为负，每增加1%的工业区位商，工业韧性下降0.022 1%，表明专业化指数与东北地区工业韧性为负相关。

表1 东北地区工业韧性影响因素回归结果

5 结论

第一，从分析结果看，区域多样化指数系数在99%的置信水平下通过检验，对工业韧性发挥了相反的作用，对工业韧性的影响较弱。多样化指数每增高1%，工业韧性下降0.037 5%；第二，对外联系水平对工业韧性有较强的促进作用，分析结果显示规模以上外资产值占规模以上工业总产值为正，且系数大小在所有因素中占据第二位置，每增加1%的对外联系水平，东北地区工业韧性就增加0.384%；第三，区域经济水平对东北地区工业韧性有明显的正向促进作用，人均GDP 的系数在99%的置信水平下显著；第四，模型中专业化指数与工业韧性系数为负，每增加1%的工业区位商，工业韧性下降0.022 1%，表明专业化指数与东北地区工业韧性为负相关。