中國裝備制造業全要素生產率時空特征

唐曉華+陳陽

內容提要：基于綜合地理距離因素、經濟因素和嵌套權重考察裝備制造業全要素生產率可能更接近客觀事實的認識，本文利用SBM超效率模型，并以鄰接、經濟、嵌套三種不同空間權重矩陣考察1999-2014年間我國裝備制造業全要素生產率的時空分布特征，以此區分我國裝備制造業生產效率不同水平的空間集聚特點。結果表明：我國裝備制造業全要素生產率在省際層面存在較大差距，且東部地區要遠遠領先中、西部地區；變化趨勢以增長為主要特征，其中，中西部地區明顯增長，東部地區出現下降；在鄰接和經濟權重下具有空間正相關特點，而在嵌套權重下呈現負相關傾向反映出地理因素作用減弱、經濟因素作用增強；三種權重表現出略有差異的空間集聚特征，且均具有顯著的空間結構化特點。

關鍵詞：裝備制造業；全要素生產率；時空特征；空間權重

中圖分類號：F260文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2017）04-0135-08

裝備制造業是為國民經濟和國防建設提供生產技術裝備的制造業，是為國民經濟各行業提供技術裝備的戰略性產業，其生產率發展水平為其他行業的產業升級、技術進步提供重要的保障。從近10年制造業全要素生產率來看，其年均增長率約為2%（毛其淋和盛斌，2013）。

目前，國內對裝備制造業全要素生產率的研究十分有限。“地理學第一定律”指出空間觀測值都具有一定的空間依賴性與空間自相關特征，而且距離越近的區域觀測值之間的依賴性或相關性大于較遠區域，因而考察裝備制造業的全要素生產率特征時，納入空間因素將更加貼近客觀經濟事實。葛鵬飛和黃秀路（2015）利用鄰接權重分析了裝備制造業技術效率的空間自相關性，研究結果表明，自2006年起，裝備制造業各子行業技術效率的空間自相關性逐漸減弱，區域之間行業存在的空間溢出效應發揮不足。現實狀況是經濟發展水平相似的區域更能夠吸收利用資源，呈規模報酬遞增狀態，因而利用經濟因素所獲得的權重結果比純地理距離或鄰接權重結果更能夠反映客觀事實。不過，李婧等（2010）指出，經濟發展水平高的空間單元對經濟發展水平低的單元會產生更強的空間輻射作用，因而綜合地理距離因素和經濟因素的嵌套權重更能夠接近客觀事實。基于此，本文采用鄰接、經濟、嵌套三種權重形式，探究我國裝備制造業全要素生產率的空間集聚特征，以此區分我國裝備制造業發展的局域性中心區域與全國性領先區域，為更好地發展產業集聚所具有的空間溢出效應提供理論依據。

一、研究方法與模型

（一）SBM超效率模型

早期用來測算全要素生產率的方法主要是基于經濟計量的索洛余值法（SRA）。例如馮梅（2008）運用索洛余值法對我國裝備制造業七個子行業1996-2006年的全要素生產率情況進行測算。但是，由于索洛余值法假設太過苛刻，Coelli（1995）認為采用索洛余值法（SRA）測算的全要素生產率（TFP）結果是有偏差的。近年來中外學者研究全要素生產率大多采用隨機前沿分析（SFA）和數據包絡分析（DEA）。王永保（2007）、劉靖宇和張憲平（2007）、牛澤東等（2012）采用隨機前沿分析方法（SFA）測算了我國裝備制造業在省際層面的生產效率。由于隨機前沿分析（SFA）需要對生產函數形式進行假設，但是生產函數形式因人而異，隨機前沿分析（SFA）測算的結果往往差異較大。因而，李星光與于成學（2009）、王欣（2010）、陳愛貞和鐘國強（2014）利用數據包絡分析法（DEA）的基礎（CCR和BCC）和拓展（超效率、Malmquist指數）的模型，從省際、行業、區域等各個層面對我國裝備制造業的全要素生產率進行了測算；任曙明和呂鐲（2014）利用ACF法測算了我國裝備制造業的生產效率，分析了融資約束、政府補貼對裝備制造業生產效率的影響程度。

數據包絡分析（DEA）是基于決策單元（DMU）間相對比較的非參數技術效率分析方法，其在分析多投入多產出情形中具有獨特的優勢。但是，在傳統DEA模型分析中，往往存在多個決策單元（DMU）被評價為有效的情況，傳統DEA地處的效率值最大為1，這些有效的決策單元（DMU）的效率高低無法進行進一步地區分。Andersen和Petersen（1993）提出的“超效率”模型，能夠對所有效率值大于1的決策單元（DMU）進行區分。傳統DEA模型中并沒有考慮投入產出松弛變量可能產生對結果可靠性的影響，因而其效率值可能存在一定的偏差。Tone 提出的非徑向的DEA模型-SBM模型，將松弛變量加入目標函數，這使得結果更加具有可靠型。

本文采用基于規模報酬可變（VRS）和非導向（Non-oriented）的SBM超效率模型，不僅能夠區分有效決策單元（DMU）之間存在的效率差異，而且還能解決傳統模型中對無效率的測量沒有包含松弛變量的問題，其模型設定如下：

其中，δ*為決策單元（DMU）的全要素生產率，m、s分別表示投入和產出的松弛量個數，λ為權重向量，xij為第j個省市的i項投入，yrj為第j個省市的r項產出。

（二）空間自相關

由于產業間存在的投入產出聯系、區域間形成的專業化勞動力市場共享、區域間的交通通訊技術改善等因素，使得某一區域產業發展明顯受到其他鄰近區域產業條件的影響，致使產業越來越表現為區域性集聚，而不是單一省市的集聚，從而形成區域間的產業鏈一體化。為衡量區域之間產業發展的相關程度，采用空間統計中的莫蘭指數進行表示。

莫蘭指數主要用來解釋區域屬性值的空間相關性，取值范圍為[-1，1]，當Molans I>0時，表示空間正相關，具有相似屬性值（高高或低低）的區域空間集聚；當Molans I<0時，表示空間負相關，說明異質性數據（高低或低高）空間集聚；當Molans I=0時，表示不存在空間相關性，屬性值處于隨機分布狀態。Molans I的絕對值大小衡量的是空間相關程度，絕對值越大表示相關程度越大，反之亦然（田畢飛等，2016）。莫蘭指數計算公式為：

其中，i和j為空間區域，Molan表示產業的全局莫蘭指數（Morans I）；Xi表示區域i的屬性值；均值〖AKx-〗的計算公式為

為空間權重，本文將通過三種權重方法以確定莫蘭指數。

1.鄰接權重。鄰接權重分為一階鄰接和高階鄰接兩類，一階鄰接的賦值原則是鄰接空間區域賦值為1，否則為0。本文將選用一階鄰接權重中的車式（Rook）空間鄰接方式，車式（Rook）鄰接規則僅把存在共同鄰接邊界的空間區域定義為鄰接單元，形式為：

二、數據來源與變量選取

（一）數據來源

根據數據可獲得性、連續性、完整性原則，考慮到西藏、港澳等地區數據缺失嚴重，選取1999-2014年我國30省市的裝備制造業作為研究對象，根據國民經濟行業分類與代碼（GBT4754-2011），裝備制造業包括金屬制品業；通用設備制造業；專用設備制造業；交通運輸設備制造業①；電氣機械和器材制造業；計算機、通信和其他電子設備制造業以及儀器儀表制造業7個二位碼行業。本文的裝備制造業數據主要是通過加總七個子行業數據獲得，根據經濟發展水平與地理位置的劃分原則，本文將30省市劃分為東、中、西部②三個地區。

本文的數據主要來自于《中國工業經濟統計年鑒（2000-2012）》和《中國工業統計年鑒（2013-2015）》，研究時間跨度為1999-2014年，個別缺失值采用前后兩年算數平均值的方式進行插值處理。

（二）變量選取

本文在借鑒相關研究文獻基礎之上，選取的投入指標主要為：（1）勞動投入，采用的指標主要是行業全部從業人員平均人數；（2）資本投入，選取的指標主要是固定資產凈值和流動資產，以1999年為基期分別利用固定資產投資價格指數和居民消費價格指數對固定資產凈值和流動資產進行平減，消除價格因素的影響。由于2012年之后，不再發布工業生產總值指標，因而本文的產出指標選取的是行業工業銷售產值，并利用工業企業出廠者價格指數進行平減，以1999年為基期。

三、實證結果與分析

（一）省際全要素生產率分異特征

1.省際差異化特征

利用SBM超效率模型，測度1999-2014年我國30省市裝備制造業的全要素生產率，表1給出了計算結果。

由表1可以看出，1999-2014年我國30省市裝備制造業的全要素生產率表現出顯著的區域差異性，全要素生產率最高的是廣東（1184），最低的是黑龍江（0268），前者是后者的442倍，差距顯著。從平均值上來看，我國裝備制造業的全要素生產率超過1的省市有5個（廣東、海南、上海、福建、山東），且主要分布在東部沿海發達地區，這與沿海地區經濟發達、產業配套完善、技術先進等原因有關；低于04的有7個（寧夏、陜西、貴州、甘肅、新疆、山西、黑龍江），主要集中于中西部欠發達地區，中西部地區交通不便、地區分割、勞動力素質偏低等因素造成了產業效率落后。

從變化趨勢上看，我國30省市裝備制造業的全要素生產率以增長為主，其中增長最快的三個省市主要是中西部的青海、重慶、江西，下降幅度最大的來自于東部沿海的海南、上海、浙江三個省市，這說明欠發達地區的產業發展潛力巨大，亟須從政策支持、產業配套能力完善、提升區域協調能力等方面推動裝備制造業的效率提升；同時，發達地區的產業效率下降也需要得到重視，積極做好產業轉型升級、結構優化、產業轉移等方面工作，防止效率水平的進一步下降。從整體上看，我國裝備制造業全要素生產率存在較大范圍的提升空間，需要采取不同措施保障產業效率提升。

2.全國時間趨勢特征

從東中西部來看，由圖1可以看出，東部地區裝備制造業的全要素生產率要明顯高于中、西部地區，且遠遠高于全國平均水平。東、中、西部地區的全要素生產率分別為0906、0542、0505，由高到低呈現出空間集聚的階梯狀分布，這也說明行業效率水平與經濟發展水平有密切的正相關關系。東部地區的效率水平高于中部和西部地區，可能原因是：一方面，東部沿海地區借助于優越的地理位置條件，不斷吸引高素質人才流入，使得人力資本質量不斷提高，其作為技術知識的載體，是裝備制造業效率水平處于領先位置的源泉。同時，東部地區的經濟結構、制度創新、社會環境、跨國企業進駐等方面更加先進和逐步完善，為產業發展提供了良好的外部環境。另一方面，相較于東部地區，中、西部地區經濟發展水平較為落后、技術條件不足、產業配套不完善、人才流失嚴重，為了追求經濟的發展，地方政府偏向于發展資源密集型產業，削弱了裝備制造業發展的政策支持。

從時間變化趨勢看，裝備制造業全要素生產率表現出明顯的特征是：東部地區出現下降趨勢，中、西部地區效率明顯提升，但與東部還存在較大差距。由圖1看出， 2009年之前，國家全方位的改革開放政策，使得東部沿海的開放程度進一步提高，中、西部地區的資本、勞動力不斷向東部集中，使得東部地區裝備制造業的全要素生產率處于平穩增長時期；但是2009年之后，國家處于經濟結構調整、產業轉型時期，金融危機的一系列刺激政策使得全要素生產率的提升受到抑制，短期內經濟轉型升級所帶來的資源配置效率提升還不足以抵消經濟刺激政策對生產率的抑制作用（李汝資和劉耀彬，2016）。西部地區裝備制造業全要素生產率逐漸趕上中部地區，并有超越跡象，這說明在國家西部大開發戰略指引下，西部地區裝備制造業的要素投入配置效率逐漸合理，技術效率明顯提升。中部地區一直受到冷落，裝備制造業的全要素生產率有被西部地區超越的傾向，不過隨著“新十年中部崛起規劃”的即將實施，中部地區的狀況必將得到改善。

（二）全要素生產率空間結構特征

1.空間自相關

為深入探究我國裝備制造業的時空地理格局，利用上述設定的三種空間權重矩陣，運用公式（2）測算了我國1999-2014年裝備制造業全要素生產率的空間莫蘭指數，結果如表2所示。

由表2可得，利用鄰接權重和經濟權重測算的莫蘭指數均大于0，這說明我國裝備制造業全要素生產率存在正的空間相關性。基于鄰接矩陣的測算結果，這說明在局域層面上，我國省際的裝備制造業效率水平具有空間集聚特征，水平相似（高高或低低）的省市與周邊區域形成了緊密的技術、經濟或投入產出的聯系，具有典型的局域性的空間溢出效應，局部性的空間依賴效應強烈；基于經濟權重的結果即從經濟聯系視角分析，我國經濟發展水平（高高或低低）相似省市的裝備制造業全要素生產率具有空間集聚特征，〖JP+1〗經濟發展水平相似省市形成了緊密的投入產出、勞動力市場共享、技術知識溢出等方面的聯系，使得相互間的產業依賴性增強，產業通過經濟紐帶形成了溢出效應。

地理學第一定律指出，地理屬性值在空間上具有相關性，且距離越近相關性越強。嵌套權重摒棄了經濟權重中Wij=Wji條件，即經濟發展水平不同省份間的交互作用是對等的。嵌套權重結合了地理距離因素和經濟因素，利用嵌套矩陣計算的莫蘭指數，結果全為負值，這與純粹考慮鄰近性原則的鄰接矩陣和經濟因素的經濟矩陣結果截然相反。嵌套矩陣的結果顯示我國裝備制造業全要素生產率存在負的空間相關性，省際間的裝備制造業全要素生產率異質性（高低或低高）更為明顯。這說明地理因素和（或者）經濟因素的作用發生變化。其中，經濟發展水平高的區域對發展水平低的區域具有更強的影響和輻射作用，但是隨著地理距離的增加，輻射作用將會減弱。隨著省市間地理距離的增加，省際間的裝備制造業的投入產出、技術知識溢出等聯系紐帶作用將會下降，這就會導致裝備制造業全要素生產率在省際間的空間依賴性較弱與空間溢出效應不足，形成空間異質性（高低或低高）聚集的分布格局。

從演變趨勢上看，利用不同權重測算的中國裝備制造業全要素生產率空間莫蘭指數的演變趨勢各有特點。首先，鄰接權重結果呈現下降趨勢，這表明1999-2014年期間我國裝備制造業全要素生產率通過地理鄰接關系發生產業聯系下降，裝備制造業生產效率提升已經不純粹依靠局部性的勞動分工、價值鏈融合，地理鄰接區域的要素稟賦、技術溢出等因素不足以支撐產業間聯系，裝備制造業發展需要尋找新的聯系紐帶去形成分工合作；其次，經濟權重的結果出現波動上升跡象，這表明區域間經濟聯系在裝備制造業全要素生產率提升過程中的紐帶作用正在不斷加強，產業的空間地理布局更加依賴經濟發展相似性、產業互補性，而不單單依靠地理鄰接因素。經濟因素作用的加強，這主要來源于經濟發展水平相似的區域能夠充分吸收與利用生產要素，形成價值鏈互補，更能實現隱形知識的傳播與交流；嵌套權重的結果表現出平穩特點，這說明我國裝備制造業生產效率水平高的省市在帶動低水平區域過程中，技術溢出效應、產業關聯作用等空間經濟聯系作用發揮不足，使得產業發展不均衡局面還未打破。2009年之后，三種權重測算的莫蘭指數均出現波動，其中鄰接權重和經濟權重出現下降，嵌套權重出現上升，這可能是由于金融危機的一系列刺激政策使得裝備制造業全要素生產率的提升受到抑制，省際間短期的投資刺激政策跨越產業關聯性作用，導致產業發展的空間地理布局受到一定影響。

2.不同權重類型下空間集聚特征

由圖2可知，在三種不同權重的空間集聚圖中，北京和天津成為我國裝備制造業全要素生產率高高區域，這說明不管是基于鄰接權重的局域視角還是通過經濟權重或嵌套權重探討的宏觀層面，區域一體化水平較高的京津冀地區的北京和天津兩市都成為我國裝備制造業生產效率領先區域。北京和天津能夠成為效率中心區域得益于以下原因：首先，2014年通過的《京津冀協同發展規劃綱要》使得京津冀協同發展成為國家戰略，在中央層面統一規劃協調機制下，三省立足自身產業基礎逐漸形成互補性強、專業化程度高的產業結構體系，使得區域間的“虹吸效應”逐漸轉變為“輻射帶動作用”；其次，京津冀三省功能定位明確，區域分工逐漸趨于有序化，比如，北京在技術密集型行業優勢顯現，天津則側重發展勞動和資本密集型行業，而河北加快發展資本和技術密集型行業，功能互補、錯位發展的產業結構有效提升了京津冀地區要素配置的效率；最后，良好的社會基礎條件、數量眾多的科技研發機構和高素質的勞動力資源等社會環境因素，推動著京津冀地區的產業發展。處于成渝經濟圈和長三角經濟圈中間地理位置的湖北成為唯一一個在三種權重條件下效率水平低低區域，兩大經濟圈所產生的“虹吸效應”逐漸吸引湖北地區的要素流失，導致裝備制造業生產效率下降。

從不同權重結果來看，鄰接權重結果表明，裝備制造業全要素生產率“高高”和“低低”區域形成了典型的空間片狀集聚，空間正相關③特征明顯；高高集聚區主要集中于山東、江蘇、上海、浙江、廣東等東部沿海地區，而中西部地區的大部分省市成為低低集聚區，具有典型的局域性空間結構化布局特點；東北地區的吉林、西部地區的青海、成渝經濟圈的重慶成為各自局域的高水平區域，成為裝備制造業發展的局域“熱點”區域；而廣西、湖南、江西、河北和黑龍江成為高水平發展地區背景下的“冷點”區域。

當考慮經濟發展相似更能夠引起隱性知識傳播與交流時，本文利用經濟權重考查經濟相似性的影響。從圖2（b）來看，“高高”和“低低”區域變化不大，東部沿海地區作為我國對外開放的前沿，借助優越的地理位置大量吸收外資，利用相對低廉的勞動力、完善的基礎設施以及數量眾多的科研機構，使得裝備制造業不僅在區域層面成為高水平集聚，在全國范圍來看，其也是裝備制造業發展的領先區域；中西部地區的“低低”區域省市由于地理位置限制、產業投資不足、基礎設施欠缺等因素，無法將其豐富資源優勢全部轉化為經濟優勢，裝備制造業發展受到阻礙，成為裝備制造業發展的落后地區；青海、重慶、吉林依然是發展的“熱點”區域，而“冷點”區域有所變化，廣西、四川、內蒙古、遼寧成為冷點區域；從全國范圍來看，我國裝備制造業全要素生產率依然呈現出典型的正的空間相關性④，空間分布的結構化特征顯著。

對于現實狀況更加接近的是經濟發展水平高的地區對低水平地區產生更強的輻射作用和空間溢出效應，因而采用嵌套權重的結果如圖2（c）。利用嵌套權重獲得莫蘭指數⑤表明，我國裝備制造業全要素生產率呈現典型的空間異質性。青海、重慶、北京、天津、吉林成為高高區域，形成了空間“點”發展模式，但是并未帶動周邊地區形成集聚區；廣西、湖南、湖北、江西成為“低低”集聚區，聯結成空間“帶”狀；但對于東部沿海地區省市而言，其成為典型的“熱點”區域，其對經濟發展水平較低或地理距離較遠的省市的輻射作用有限，產業集聚所特有的溢出效應并未有效得到發揮；其他省市成為“冷點”區域，裝備制造業生產效率與其他地區略有差距。

利用不同權重獲得的我國裝備制造業全要素生產率的空間集聚圖可以看出，三種權重表現出略有差異的空間集聚特征。但總體而言，不同權重下我國裝備制造業具有顯著的空間結構化特點，即H-H、H-L、L-H、L-L四種類型所包含的省市地理分布位置大體一致，不同類型空間地理分布格局具有集聚性特征。

四、結論與建議

在步入“經濟新常態”和“工業化中后期”的大背景下，我國面臨著經濟發展速度放緩、能源利用日趨嚴峻，此時探討全要素生產率，將為供給側改革、增強區域協同發展、轉變經濟發展方式提供有益的理論基礎。本文基于SBM超效率模型，測算了我國裝備制造業1999-2014年間全要素生產率，并且利用鄰接、經濟、嵌套三種空間權重矩陣考察全要素生產率的時空分布特征，以此區分我國裝備制造業生產效率不同水平的空間集聚特點，得出以下結論：

第一，從絕對水平來看，1999-2014年期間，我國30省市裝備制造業的全要素生產率表現出顯著的區域差異性，全要素生產率最高的是廣東（1184），最低的是黑龍江（0268），前者是后者的442倍，差距顯著。從時間變化趨勢上看，我國30省市裝備制造業的全要素生產率以增長為主，其中增長最快的三個省市主要是中西部的青海、重慶、江西，下降幅度最大的來自于東部沿海的海南、上海、浙江三個省市。我國裝備制造業全要素生產率存在較大范圍的提升空間，需要采取不同措施保障產業效率提升。

第二，從東中西分地區來看，東部地區裝備制造業的全要素生產率要明顯高于中、西部地區，且遠遠高于全國平均水平。東、中、西部地區的全要素生產率分別為0906、0542、0505，由高到低呈現出空間集聚的階梯狀分布，這說明裝備制造業行業效率水平與區域經濟發展水平有密切的關系；不過隨著時間的推移，東部地區生產效率出現下降趨勢，中、西部地區效率明顯提升，但仍與東部地區存在較大差距。

第三，從空間自相關來看，利用鄰接權重和經濟權重測算的莫蘭指數大于0，這說明我國裝備制造業全要素生產率存在正的空間相關性；而嵌套矩陣的結果為負，說明我國裝備制造業全要素生產率存在負的空間相關性，省際間的裝備制造業全要素生產率異質性（高低或低高）更為明顯；利用不同權重獲得的我國裝備制造業全要素生產率的空間集聚，三種權重表現出略有差異的空間集聚特征，但是總體而言，不同權重下我國裝備制造業具有顯著的空間結構化特點。

通過以上實證研究結論，提出以下幾點政策建議：

第一，為有效提升裝備制造業行業的生產效率，一方面要充分利用產業的空間溢出效應采取適度的非均衡發展戰略，另一方面要避免由過度集聚所引發的擁擠效應。從產業生命周期來看，產業不同發展階段存在與之相適應的產業集聚模式與水平，但是過高或過低的產業集聚均不利于行業生產效率的提升。

第二，適應經濟新常態，釋放區域隱藏經濟資源，最大限度發揮區域間的協同效應。經濟新常態下，在地理位置、要素稟賦、區位優勢、文化特征等多重因素的影響下，我國區域經濟正在經歷著由“極化”向“擴散”的過度；區際之間的關系也由“競爭大于合作”的傳統觀念，向優勢互補與合作共贏新常態轉變；區域合作逐漸由松散型合作向機制化協同轉變，區域經濟一體化和梯度發展的新格局正在形成。

第三，發揮企業創新主體作用，提高創新效率。技術進步和技術創新是產業集聚條件下產業持續發展的動力，如何破除制約產業集聚創新效率的各種因素顯得尤為重要。首先，引導集聚企業與科研院所合作，支持企業建立技術中心，積極推動以企業為主體、產學研緊密結合、公共服務機構健全的技術創新體系。其次，完善創新體系建設，掃除制度性障礙。制定更多的創新激勵政策并建立專項資金，對取得明顯成效和獲得重大突破的創新給予補助；對于以往按照原來發展思路制定的不合時宜的創新激勵政策要及時糾正和廢除。最后，實施創新人才資源共享，開發產業創新資源。企業應當樹立正確的人才觀念，將創新人才資源作為企業發展的重要因素，完善創新人才引進機制，建立有效的激勵機制，最大限度地調動科技創新人員與經營管理人員的工作積極性。

〖HJ2.1mm〗注釋：

①2012年之后，由于《中國工業統計年鑒》不在發布交通運輸設備制造業數據，本文通過對汽車制造業和鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業加總而獲得交通運輸設備制造業。

②東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南共11個省市；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南共8個省；西部地區包括廣西、內蒙古、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆共11個省市。西藏數據未列入。

③全局莫蘭指數為02278。

④全局莫蘭指數為05046。

⑤全局莫蘭指數為-05828。

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（責任編輯：周正）

收稿日期：2016-12-08

作者簡介：唐曉華（1956-），男，廣西桂林人，遼寧大學經濟學院教授，博士生導師，經濟學博士，研究方向：產業組織；陳陽（1988-），男，山東臨沂人，遼寧大學經濟學院博士研究生，研究方向：產業集聚。

基金項目：教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目“中國先進制造業發展戰略研究” ，項目編號：14JD018；遼寧省教育廳高校人才支持計劃項目，項目編號：WR2015006。