投資主導的政策干預能顯著促進東北地區裝備制造業升級嗎

霍影　唐鳳麗

摘要：東北地區的裝備制造業曾在國家占據絕對優勢，但伴隨長三角等地區裝備制造業的后發崛起，其升級步伐卻日顯疲態。為探究制約東北地區裝備制造業升級能力提升的障礙因子，基于突變理論，運用突變級數法，構建裝備制造業升級能力突變系統。以東北地區黑龍江、吉林、遼寧，東部地區江蘇、浙江、安徽，中部地區湖南、湖北，西部地區四川、貴州十省作為樣本空間，選取2018 年統計數據進行突變指數評價。結果表明，東北地區目前的主要障礙，來源于管理服務創新、生產質效提升、生產服務配套、文化制造增值等方面的欠缺，進而導致政府的頂端統籌難以在落地層面上高效轉化為裝備制造業的升級潛能。亦即，僅僅依靠外部投資主導的政策干預，難以在“研發創新”和“服務配套”等內生層面形成產業升級的本質動力。只有更加重視市場自身的調節機制，讓民間資本在資源調配的過程中發揮出更大的作用，政府作為輔助配合，更加“靶向明確”地把“資源”投放到產業鏈條的“創新”和“配套”環節上，才能積蓄起“東北制造”產業升級的動能。

關鍵詞：突變級數法;裝備制造業;升級能力;政策干預;障礙因子

中圖分類號：F427;F224.9 文獻標志碼：A 文章編號：1672-626X（2022）04-0005-10

一、引言

裝備制造業，是國民經濟發展和國防工業布局的先導型產業，是工業現代化的基礎和核心，是牽引國民經濟各部門協同演進的系統發動機[1]。其轉型升級能力，對國家整個工業體系的優化和提升，具有決定性的作用[2]。2015年6月15日，李克強總理在工業和信息化部座談會上強調，《中國制造2025》的核心，應該是主打“中國裝備”[3]。

我國東北地區曾是裝備制造業的重中之重。建國初期，“三大動力”脈動的頻率就是國家工業發展的主旋律。2000年前后，其市場占有率尚能與長江三角地區、京津塘地區抗衡[4]。但進入十三五中后期之后，升級能力卻日顯疲態，難以再打造出引領裝備制造發展的“頭雁”企業與徐工集團（江蘇）、三一重工（湖南）等相媲美。而與此同時，中部地區的航特裝備（湖北）、金鷹重工（湖北），西部地區的東方電氣（四川）、航天宏華（四川）、中航電梯（貴州）等，卻如雨后春筍般生長，成為引領各省、各地區裝備制造業升級的“新動能”。

制約東北地區裝備制造業升級能力提升的底層應因是什么？又有哪些控制變量可以在何種程度上影響到產業升級能力的質態發生突變？與長三角地區經濟發達省份，甚或中、西部地區經濟欠發達但裝備制造業具有后發優勢的省份相比較，掣肘東北地區裝備制造業升級能力提升的障礙因子在哪里，又是否可以通過某一單獨類型的政策手段來調控？這些都是本文試圖深入探究的問題。

二、評價原理、模型構建與指標選取

（一）突變級數

法現實經濟活動中的產業升級，投射到數理層面，實際上是完成從當前的穩定質態向下一個穩定質態的能量躍遷。這種躍遷具有突變性，是多層次的無序控制在矛盾（再次）獲得有序統一之后的外在表象[5]。突變理論能夠用來描述和預測事物連續性中斷的質變過程[6]，由法國數學家Rene Thom（1972）創立提出[7]。理論機理層面，它利用奇點理論、拓撲學和結構穩定性等數學工具，構造了自然現象與社會活動中不連續變化現象的數學模型，預見系統形態的改變，并試圖解釋其結構穩定性問題。因此，突變理論的本質，就是在數理層面揭示事物的質態躍遷是如何依賴于條件的改變而產生相應變化的。

突變級數法是突變理論的簡化運用，是對評價目標進行多層次矛盾分解，然后利用突變理論與模糊數學相結合產生突變模糊隸屬函數，再由歸一公式進行綜合量化計算，最后歸一為一個參數（總隸屬函數），進而對評價目標進行排序分析的一種綜合評價方法[8]。

裝備制造業之升級，不能簡單歸因于智力要素的投入或資金投入水平的提升，其技術構成及組織過程的復雜性決定了需要多元創新元素的協同互動[9]。作為牽引國民經濟發展和國防科工布局的權重力量，其產業成長能力絕不能脫離堅實的工業基礎[10]。否則，作為升級評價外部表征的技術改造和固定資產投資等要素投入指標，就會游離于實體經濟之外，使制造業金融化，喪失其物理基礎;只有在具備工業基礎的前提下，以智力要素為代表的知識投入水平才會對裝備制造業的升級產生高效促進。折射為觀測指標，R&D投入水平和發明專利申請強度等，普遍為業界和學界所關注;當然，新型工業化進程的發展路徑中，裝備制造業已經愈發無法脫離來自于生產性服務業方面的配套支持，文化要素的隱性鑄入、電子商務技術的協同助力，對于提升裝備制造業全球價值鏈生態位，都產生了愈發顯著的影響[11];除此之外，地方政府對于裝備制造業的重視程度及其對于政策資源的調度水平，亦會在某種程度上制約其升級步伐的躍進水平。因此，對不同地區裝備制造業的升級能力進行評價排序，涉及多目標決策，是多層控制因素影響下綜合矛盾的有序化體現。運用突變級數法，在考慮評價指標相對重要性的前提下，并不用通過主觀賦權的方式對指標進行非客觀的干預，從而減少了因主觀性而引入的評價偏頗，同時該方法計算原則相對簡易、評價準則客觀科學，因此更適配于本文的研究初衷。

（二）評價步驟

1. 構建倒叉樹評價層級體系

以“升級能力”作為評價目標，對裝備制造業的發展基礎，按照狀態層→控制層→變量層的遞階層次進行分組，由頂層的狀態評價目標分解為中層的控制變量，再逐步拆分至底層的變量指標，構建“倒叉樹”評價層級體系。需要注意的是，如果控制變量數目小于或等于4個，則只有7種突變模型;如果控制變量的數目大于或等于5個，突變模型的數據就是無窮多了[12]。所以，根據學界經驗，各層指標的分解以不超過4個為宜[13]。

2. 確定各層級突變系統類型

當控制變量的數目在小于或等于4個的情況下，常見突變系統的狀態模型、數學詮釋及其計算規則，詳細列示于表1。其中，X為突變系統的狀態變量（即最底層的統計指標），位于變量層;τ、μ、ν、ω為X的控制變量，處于控制層;F（X）為X的勢函數，位于狀態層。

當系統的勢函數達到極值時，系統的質態將發生突變。此時，X的值將從當前臨界點處的極值向其相反的方向躍遷。而X是否達到極值，又受到各控制變量的制約。這種制約關系的內部通常互為矛盾，在多個決策維度內相互限制，其計算原則可由聯立突變狀態模型在一階導數、二階倒數均為零處求得，即表1中的分歧集。

3. 導出隸屬函數進行評價

基于分解形式的分歧集方程，可以進一步推導出影響多目標決策的主要矛盾。就其數學意義而言，是多維模糊隸屬函數，即歸一公式。其現實意義在于，可以將突變系統內由控制變量影響的不同質態統一轉化為由狀態變量表示質態，進而決策者可以對多目標決策（即互為矛盾的多個控制方面）作出排序評價，這也正是將突變級數法應用于多目標決策的根本優勢所在。

具體的排序原則分為“同一方案”和“不同方案”兩種情況。對于單層次、同一方案下的多目標決策，其理想策略為各模糊目標隸屬函數的交集，即選擇最小的隸屬函數作為決策結論;對于多層次、不同方案下的多目標決策，則需要首先判定各控制變量之間的作用關系。如果作用是“互補”的，各控制變量之間相關性較強，某一控制變量對于系統突變狀態的影響可由其他控制變量顯著干預，則突變系統總的隸屬函數取值為各分項隸屬函數的均值，以“平均影響”作為最終的選擇策略，即遵循“小中取大”的計算原則;如果作用是“非互補”的，各控制變量之間相關性較弱，彼此作用不能相互替代，則突變系統總的隸屬函數取值為各分項隸屬函數的最小值，即以“交集影響”作為最終的選擇策略，遵循“大中取小”的計算原則。

4. 由評價結果進行障礙診斷

根據評價排序，倒推顯著影響評價結果的負向控制變量，結合產業實際和地緣制度，診斷障礙因子的控制應因，針對性地提出策略建議。

（三）體系構建

由于裝備制造業對經濟生產活動產生廣泛牽連的特性，所以對其升級能力進行評價，尤其是觀測指標的選取，應符合全面折射出（目標地區）產業內部發展狀況和外部政策保障情況的前提。業界和學界廣泛認可的波特鉆石理論（Michael Porter Diamond Model）提出，生產要素、需求條件、相關和支持產業、政府角色等要素組成的鉆石體系可以反映與評價一個區域或產業的競爭優勢[14]。依照此原則，遴選“固定資產投資（制造業）比上年增長情況”等十三個觀測指標作為底層變量，定義產業成長能力、研發創新能力、服務配套能力、政策保障能力四維控制變量作為次級突變系統，協同構建裝備制造業升級能力突變指數評價體系，如表2所示。

這一評價框架所映射出的產業實際，主要是基于以下四方面考慮。首先，是考慮裝備制造業自身在省域空間內的成長增量。相對于可比較的同期發展水平，是有所增長還是遲滯不前。其次，是考慮智力投入及其知識溢出的狀況。有研究表明，研發投入有助于迅速提升裝備制造業的創新績效并沉淀為產業發展的核心基礎[15]。再次，裝備制造業的發展難以獨木成林，更需要來自上下游產業的協同激勵。依據馬克思超額利潤理論，文化產業與制造業的融合可以為“中國制造”注入壟斷性文化要素，提升其文化內涵和品牌附加值，推進產業升級[16]。最后，裝備制造業的規模效應和關聯效應極大，在區域經濟的基本面中通常會占具主要發展權重，尤其是在很多地方，還涉及軍民融合，甚或牽涉國防[17]。單獨依靠產業自身的成長，很難抵御來自完全競爭市場的沖擊，因此更需要來自各級政府的強力扶持和政策護航。

有兩點需要額外解釋：一是突變級數法取得良好應用的前提，是需要將底層變量及其上層控制變量的個數限定在4個以下，所以在指標體系構建之初，研究已運用SPSS 21.0對每一維度內的候選自變量進行了主成分分析。實際統計中，研究按照特征根大于1、累計方差貢獻率高于75%的篩選原則，僅保留了主要影響因子自變量，并進一步按照實際貢獻（重要程度）依次編號。二是底層指標均為互補型指標，并未涉及非互補型指標。實際檢驗中，Pearson相關系數均在0.82以上。因此，應用平均影響，即“小中取大”的原則作為四個（次級）突變子系統以及（頂層）裝備制造業升級能力突變系統突變指數評價的實際計算依據。反觀我國社會主義經濟制度的統籌協調性及裝備制造業在整個經濟盤面中舉足輕重的特殊性，亦能對互補型的實際機理做出良好釋義。

三、實證樣本、數據處理及評價結果

（一）樣本遴選

《中國制造2025》于2015年5月由國務院正式印發部署。為承接國家發展導向，各省的重點產業政策在2015年底紛紛落地，并在十三五中后期（2018-2019年），逐漸將其隱性的政策動因轉變為可觀測的經濟指標。鑒于此，本研究以2015年11月作為政策樣本的統計始點，以目標省份政府網站上“政務公開”或“政府信息公開”中“政府文件”欄目下公示的政府令、政府（或辦公廳）發、函等作為政策數據的樣本空間，篩選與“裝備制造”相關的產業政策，并按照“直接相關”和“間接相關”進行數量統計。截至發稿前，尚處于執行期、有效期內的政策均納入統計范疇。

需要額外解釋的一點是，政策保障能力突變子系統內，關于X 、X的設計，研究的初期假設是認為其具有“非互補”的邏輯應因，并考慮將其設計為尖點突變系統。但在實際操作中發現，相較于東北地區數量均衡但總量偏少的產業政策，我國中部地區的湖北省、湖南省，甚或西部地區的四川省，其直接和間接產業政策都出現同時占優的情況。X和X在實際統計中呈現出良好的協調相關特征，即政策的一攬子效能和配套效應顯著。

其他顯性經濟指標，諸如銷售收入、研發經費、全時當量、增長率等，均來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《高技術產業統計年鑒》（2019-2021年）。

實際的樣本空間劃定方面，東北地區，遼寧、吉林、黑龍江這三個傳統意義上的裝備制造業強省全部納入比較;東部地區，經濟動能強勁，選擇江蘇、浙江、安徽三省納入比較;中部地區，承接制造業產業轉移效能明顯，選擇湖北、湖南兩省納入比較;西部地區，經濟基礎薄弱，但后發優勢明顯，選擇四川、貴州兩省納入比較。以期從十省的實際突變表現中管中窺豹，探究制約東北地區裝備制造業發展的障礙因子。

（二）數據處理

運用突變級數法進行多目標決策評價。主要以2018年統計數據來解釋數據核算和決策評價過程。2019年統計年鑒所表征的是2018年的產業發展實際。以《中國制造2025》為引領，各地方承接中央高質量發展制造業的政策導向，以“轉型發展”“提質增效”等作為工作重點，專項部署的“行動方案”“行動計劃”“實施方案”2015年以后密集出臺，行動和實施周期多數為三年，因此2018年應該是各地方政策實施效果開始集中涌現的顯現時間。實際測度發現，2019年、2020年評價結果與2018年存在繼承性，評價結論并無顯著差異。即在解釋效能層面，2018年數據具有穩健性，這也正是本文選取以2018年統計數據作為主要解釋樣本的原因。

首先是對各類統計數據進行無量綱化處理，將其原始的觀測值線性投影于0～1。利用0～1標準化（離差標準化）公式，對十省的十三類觀測指標進行線性變換，消除量綱影響后的底層變量值詳細列示于表3。

表3中，X為評價層（頂層）指標。研究中，i值的樣本空間為1～10，分別指代遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、湖北、湖南、四川、貴州十省。XAi得分值的大小，用以表征各省裝備制造業升級能力的強弱。

標準化后得分為1.000的十三類觀測指標中，僅江蘇一省就獨占其中5項。緊隨其后，浙江省和安徽省又分別占有3項和2項。僅長三角地區，在觀察周期和統計樣本內，已占有裝備制造業76.92%的單項發展勢能，為形成集群優勢和升級潛能聚積了絕對的發展動力。反觀得分為0.000的基礎觀測數據，黑龍江省和吉林省則分別占據了其中的6項和4項。表征到東北地區，在直觀的統計學層面而言，又形成了一個76.92%的覆蓋尺度。但不同于長三角地區，其所折射出的經濟學意義是顯著負向的。以上統計數據的直觀對比，清晰明了地反映出東北地區在觀測窗口內升級能力的疲態。映射到突變系統層面，諸多底層變量的負向穩定，亦限制了頂層經濟表征藉由“升級”向價值鏈高端實現躍遷。

（三）計算原則

以黑龍江省為例，說明評價依據和計算原則：產業成長能力（X）評價維度內，底層指標X、X、X、X構成蝴蝶突變子系統，存在相互影響的發展應因，由“平均影響”來數字化表征黑龍江省裝備制造業的成長能力。

X=（X+ X+ X+ X）/4=（0.501+0.000+ 0.000+ 0.002）/4=0.232

研發創新能力（X）評價維度內，底層指標X、X、X構成燕尾突變子系統，存在互為依托的發展關系，由“平均影響”來數字化表征黑龍江省裝備制造業的研發創新能力。

X=（X+ X+ X）/3=（0.004+ 0.002+ 0.000）/3=0.061

服務配套能力（X）評價維度內，底層指標X、X、X構成燕尾突變子系統，存在互為聯動的發展格局，由“平均影響”來數字化表征黑龍江省裝備制造上下游產業的服務配套能力。

X=（X+ X+ X）/3=（0.000+ 0.000+0.000）/3=0.000

政策保障能力（X）評價維度內，底層指標X、X、X構成燕尾突變子系統，存在協同配套的發展關系，由“平均影響”來數字化表征黑龍江省政府對于裝備制造業的扶植能力。

X=（X+ X+ X）/3=（0.281+ 0.154+ 0.087）/3=0.536

裝備制造業升級能力（X）評價維度內，控制層指標X、X、X、X構成蝴蝶突變子系統，相互之間存在互為依托的發展關系，由“平均影響”來數字化表征黑龍江省裝備制造業整體的升級能力。

X=（X+ X+ X+ X）/4=（0.232+ 0.061+ 0.000+0.536）/4=0.439

至此，黑龍江省裝備制造業升級能力的突變評價指數為0.439。

（四）評價結果

依據以上計算原則和評價依據，2018年統計區間內，其他省份裝備制造業升級能力的突變評價結果如表4所示。江蘇、浙江、安徽三省分列第1～3位，裝備制造業升級能力突變指數均獲得了0.9以上的評價結果，處于升級能力的第一陣營;湖南、湖北、四川、遼寧四省分列第4～7位，獲得了0.8以上的評價結果，處于升級陣營的第二梯隊;貴州、吉林、黑龍江三省則分列第8～10位，評價結果不甚理想。尤其是作為傳統的裝備制造業強省，吉林、黑龍江兩省結果堪憂。縱向時間序列對比，在2019和2020年度，湖南省排名均在第3，強于安徽省。其他省份排名變動不顯著，尤其吉林、黑龍江兩省評價排名一直保持穩定。

另外有一點需要額外解釋，為從理論層面進一步探究評價結果的客觀性，觀測“互補-小中取大”與“非互補-大中取小”兩種原則影響下的計算結果的浮動性，假設由X、X、X、X所構成蝴蝶突變子系統各維度的控制變量之間并不存在顯著的發展應因，本研究按照取最小值的計算策略，對十省裝備制造業升級能力的突變指數進行了重新標定（見表4最右列，排名*）。事實表明，既定評價結論的位移量很小，在排名層面并未產生顯著差異。

這也從一個側面反映出，裝備制造業是我國工業發展的脊梁，是經濟基本面的支柱型產業，國家和地方兩級政府的重視程度將直接影響其升級能力的提升。而這種重視程度，反映在產業成長能力、研發創新能力、服務配套能力以及政策保障能力四個控制層面下，又通常互為補充、彼此激勵。因此很難通過對某一控制維度的“單一”調整，達到對系統質態的“整體”影響。

（五）初步結論

產業成長能力（X）維度，十省得分均值為0.638。安徽、江蘇、湖南三省，均取得了0.830以上的評價結果，高于統計均值30%以上的增量空間。而東北地區，僅遼寧省（0.678）略高于統計均值，吉林（0.314）、黑龍江（0.232）兩省則分別低于統計均值50%以上。反觀表3（底層變量標準化后的數據）所列制造業固定資產投資比上年增長情況（X），遼寧和黑龍江兩省分別以0.622和0.501的統計標準值位列十省樣本中的第3和第4位，分別高于投資均值（0.462）34.66和8.47個百分點。這說明，單純從固定資產投資層面而言，東北地區并未滯后于經濟發達的長三角地區抑或在承接產業轉移層面更占有區位優勢的中西部地區，甚或還要高于投資均值。但在轉化為成長能力層面，資金運轉效率卻遲滯于平均發展水平。映射到產業規劃和企業運營的實際層面上，重立項審批、重園區圈地、重基礎建設，輕過程管控、輕資源共享、輕精益生產的桎梏一直存在。市場的作用被行政過多地干預和限制，難以暢通資本創造價值的最短路徑。再看改建和技術改造比上年增長情況（X），黑龍江（0.000）、遼寧（0.357）、吉林（0.366）三省則分列十省當中的第10位、第8位和第7位，顯著低于技改均值（0.561）至少36.38個百分點。這也從另一個層面折射出，改變重復冗余的基建投資模式，轉而將有限的資金投放到技術改造，利用高新技術改造提升傳統裝備制造業，可以使裝備制造的新舊動能有機融合，從而在更高層面上發揮資金的使用效率，進而轉化為更有序的價值迭代模式，對于東北地區破解產能躍遷層面上的“梅佐喬諾陷阱”，十分重要。

研發創新能力（X）維度，江蘇省力拔頭籌。追溯至前置觀測指標，X、X、X均列在第1位。浙江省緊隨其后，所有指標均列在第2位。安徽省亦有2項指標列在第3位。這顯示出長三角地區在創新驅動層面強大的領先優勢，尤其是江蘇、浙江兩省，所有基礎觀測指標均上浮統計均值100%以上。但同期內的黑龍江、吉林和遼寧三省，能夠反映研發投入和知識溢出的指標則全部墊底，甚或將三省觀測指標的標準值分項累加（0.099、0.126、0.078），亦不及十省均值（0.276、0.253、0.262）。這亦能夠從一個側面折射出，東北地區裝備制造業更多依賴于指令經濟時期“國家訂單”式的發展模式，并沒有緊跟市場經濟的步伐而有效分化出創新驅動的要素。重工裝備的頂端優勢嚴重擠壓了輕量裝備、先進裝備的市場契機。政策統籌層面，頂端決策也并未給予以“市場”作為主要驅動要素的小規模、輕量化、民用、非標裝備制造企業足夠的重視。

服務配套能力（X）維度，所反映出的是目標評價空間在產業鏈條層面上的本地配套和協同生產能力。受制于地理位置、氣候條件和區位因素，這方面一直是東北地區的短板，尤以吉林、黑龍江兩省最為閉塞。相關評價結果的得分尺度亦如X維度，東北地區的得分，與長三角甚或中部地區的湖北、湖南兩省以及西部地區的四川省，都遠非在一個可比區間。但是，向系統解決方案提供商、綜合業務服務商轉型已成為傳統的裝備制造企業向全球價值鏈高端攀升的必由路徑。所以，如何統籌設計、協調優化好區域之間的聯動配合政策，怎樣布局好裝備制造上下游衛星產業、配套好生產服務供應企業、規范好相關物流承載行業，仍然是橫亙在東北地區高層決策者面前一個繞不開、躲不過但又必須前置解決好的區域性問題。

政策保障能力（X）維度，需要額外予以關注。一是江蘇、浙江兩省，分別得到了0.476和0.446的統計得分，都在評價均值0.546之下。雖然單項統計分別排在了本類指標第7位和第8位，但頂層變量（X 、X）卻分別以0.942和0.910的得分獲得綜合評價結果的第1位和第2位。這說明，相較于產業內部的茁壯性指標（X）、能動性指標（X）和協調性指標（X），外部的政策保障性指標（X）對于產業升級的直接促進作用并不顯著。或者說，僅憑借產業政策的外部干預，亦不能從根本上改善東北地區裝備制造業升級動能疲弱的窘境。二是東北地區的遼寧省，X和X得分均低于十省評價的單項均值，尤其是X得分為0.336，更是落后于均值得分0.544以下61.9%的下沉尺度，X和X也僅僅是在4%左右的層面上略微上浮于評價均值，這直接導致了其綜合評價結果（0.811）在1%的層面上收斂于十省評價均值（0.798）。這也再次印證了東北地區裝備制造業所面臨的共性問題，產業基礎較好并不能代表產業成長能力較強。僅依靠政策層面上的外部輸血模式，也不能夠替代“創新驅動”和“服務配套”層面上的內生造血機制。所以，為了使寶貴的政策和資金能夠在更高效率的層面上轉化為激勵效應更加顯著的邊際產出，“資源”的投放應更加“靶向明確”地施力于產業鏈條的“創新”和“配套”環節，而絕非“立項圈地搞基建”這類粗放的形象工程。三是在地方政府出臺與裝備制造業直接、間接相關的扶持政策（X和X）方面，湖南省與四川省分別得到了單項排名的第1。這其中，政策數量只是達成評價結果影響因素的一方面，另一方面，以上兩省出臺相關政策的具體抓手，或者說撬動裝備制造業整體提升的施力支點，亦十分值得其他省份尤其是東北地區借鑒學習。比如，《湖南省經濟和信息化委員會關于印發〈湖南省智能制造示范企業和示范車間認定管理辦法〉的通知》（湘經信裝備〔2016〕418號）、《關于鼓勵優勢民營企業進入武器裝備科研生產和維修領域的措施意見》（湘經信軍品研管〔2017〕54號）、《湖南省人民政府關于加快推進農業機械化和農機裝備產業轉型升級的實施意見》（湘政發〔2019〕22號），《四川省人民政府辦公廳關于印發〈四川省創新管理優化服務培育壯大經濟發展新動能加快新舊動能接續轉換工作方案〉的通知》（川辦發〔2017〕84號）、《四川省人民政府關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的實施意見》（川府發〔2019〕19號），等等。從政策文件的名稱中，可以直觀體會到地方政府對于民間資本、創新驅動和深化放管服的認識，絕非宏觀表態，而是對于政策抓手的細致思考。

四、結論與建議

首先，東北地區裝備制造業升級問題是一個復雜的行為邏輯，涉及來自于產業成長能力、研發創新能力、服務配套能力和政策保障能力多方面控制變量的協同制約。這些控制變量并非彼此獨立，往往存在相互影響的發展應因。基于縱向時間序列數據對比發現，2018-2020年三個連續年度中，僅就底層變量而言，東北地區無論是在固定資產投資、實際到位資金（國家預算）抑或出臺產業政策方面，均有高于十省均值甚或力拔頭籌的情況，但是映射到最終的評價結果層面，升級能力排名（7、9、10）卻表現出相當穩定的“惰性”。投射到政策干預層面，就很難辨析清楚哪些是主要矛盾，哪些是次要矛盾。業界常見的決策分析邏輯多是層次分析法、模糊綜合評價法及其改進模型的數理評價過程，評價結論的客觀性往往受到確立“指標權重矢量”主觀性的顯著影響。亦即，在進行客觀評價之前，就需要通過專家和評價者的主觀認知定義哪些控制變量是影響升級能力的主要因素，哪些控制變量表征對于升級能力的次要影響。然而，作為工業的核心和牽涉國民經濟各部門的工作母機，裝備制造業的生產和組織過程都非常復雜。其產業升級表象下所解構出的控制變量，往往會因不同地區的稟賦特征、管理慣性甚或文化差異而展現出迥然不同的經濟統計指標，控制變量之間的影響機制更是不盡相同。為客觀評價各地區控制變量對裝備制造業升級能力所產生突變貢獻的行為差異，本研究借鑒數學領域中突變理論對于復雜系統突變動因的解析框架，采用突變級數法對典型地區裝備制造業的升級能力進行評價，在考慮控制變量地區差異性的前提下，通過分解分歧集方程的方式避免人為賦權帶來的主觀影響，為分析東北地區裝備制造業升級障礙因子提供客觀的數理支撐，進而為研判何種政策干預方式能夠促進東北地區裝備制造業升級的現實問題提供科學依據。

其次，根據“評價結果”，如果將表4的綜合測算得分劃分為五個定性評價區間，0.90及以上定義為“優秀”，0.80～0.89定義為“良好”，0.70～0.79定義為“中等”，0.60～0.69定義為“及格”，0.60及以下定義為“不及格”，那么，作為東北地區的經濟龍頭，地理位置相對占優的遼寧省，產業升級能力尚處在可接受的得分區間，但實際排名卻僅與西部地區的四川省不相伯仲。而同作為傳統的裝備制造業強省，吉林、黑龍江兩省卻并未取得良好的評價結果，產業升級能力堪憂。追溯底層指標和突變控制層不難發現，黑龍江省在固定資產投資（X）、出臺與裝備制造業直接相關的產業政策（X）和政策保障能力（X）層面，得分并不甚低。這說明，在頂端權重配比方面，地方政府比較重視裝備制造業發展，但是這種頂端統籌卻并未能同比高效轉化為裝備制造業的升級潛能。其制約瓶頸，很大程度上存在于研發創新（X）和服務配套（X）能力的薄弱。在更深層面上深究其掣肘應因，因為地理條件和營商環境等而導致研發人才的“入不敷出”亦掣肘了黑龍江的升級動力。另外，重工業輕商業、重國企輕民企，重管理輕服務等思維模式的路徑依賴，也在很大程度上限制、擠壓甚或泯滅掉了民間資本的經濟活力，進而導致裝備制造業“頭重腳輕”，缺乏來源于生產服務方面的效能提升和文化鑄造方面的支撐配套，難以行穩致遠。吉林省的情況亦大體相似，不加贅述。

再次，綜合“評價結果”與“初步結論”中關于“政策因素”的相關考量可以發現，東北地區在出臺相關產業政策方面，總量上基本持平于十省均值（吉林除外，該省的“醫藥制造”在制造產業中占有較大份額的生產權重，“裝備制造”方面則遜于遼寧和黑龍江），但相關產業政策對于裝備制造業升級能力提升的促進水平卻顯著落后于其他省份。直觀的統計結論是，政策數量不少，然而效能不高。在政策內涵方面，發現政策視角多停留在宏觀框架層面，然而微觀投射到政府對于服務事項的社會公開承諾、不同業務部門之間的具體責任流程、惠及裝備制造企業的具體認定辦法、新企業進入老市場的透明開放措施以及不同政策之間的聯動配合等更為具象化的工作抓手方面，政策本身的“自我約束”機制則相對欠缺。所以，后發裝備制造業強省在撬動能力提升之前所選擇的政策施力視角，才更值得東北地區借鑒。此外，政策僅僅是政府重視裝備制造業發展的一個側面，尤其是作為地方政府級別的，單一維度內宏觀性的、框架化的產業政策，更是難以在產業成長能力、研發創新能力、服務配套能力等諸多方面，對裝備制造業升級能力產生多維控制域的協同激勵。來源于地方政策以外的人文地理因素、經濟區位因素，以及脫離指令性經濟影響的氣候稟賦因素等，都更有可能成為左右地方裝備制造業后發優勢形成的無形之手。亦即，東北地區很難通過對于某一控制維度的“單一”調控，來達到對于當前系統穩態的“整體”影響。

最后，《中共中央國務院關于全面振興東北地區等老工業基地的若干意見》（以下簡稱《意見》）于2016年4月26日正式實施。《意見》中12次提到“投資”，寫有“設立東北振興產業投資基金”“組建國有資本投資、運營公司”“安排中央預算內投資資金支持園區基礎設施和公共平臺建設”等直接表述，更在第十一條“促進裝備制造等優勢產業提質增效”中，對東北提出“提高制造業核心競爭力，再造產業競爭新優勢”的遠景目標。以《意見》中提出的“到2020年，產業邁向中高端水平，重點行業和企業具備較強國際競爭力”的目標實現期以及政策效果顯現時間的延后效應作為數據樣本截取時間的考慮因素，本文選取2018年統計數據作為主要解釋樣本。再次反觀“初步結論”中制造業固定資產投資比上年增長情況（XC1），遼寧和黑龍江的統計值分別高于十省樣本空間的投資均值34.66%和8.47%，然而產業成長能力（XB1）考量視域，除遼寧與十省均值勉強持平外，吉林和黑龍江都顯著低于統計均值50%以上。可以得出如下結論：單純以“固定資產投資”為代表的直接財政性政策，并不能對東北地區裝備制造業產業升級造成有效干預，高投資、低回報的層面上，甚至制約了其產業成長能力的生發。尤其是在東北地區裝備制造業大國有、小民營的現實背景下，國有企業投資效率低于非國有企業被認為是長期過度投資和非效率投資的典型事實[18]。中國制造業情境下，固定資產投資亦是產能過剩的直接原因[19]。因此值得提示的一點是，東北地區不要停留在“工業基礎齊全、產業基礎較好”的歷史印記里，更不要囿于投資拉動的低效能模式。高效能的產業升級能力應來自于有為政府和有效市場的雙重結合[20]。因而在管理服務創新、生產質效提升、生產服務配套和文化制造增值等方面，東北地區應先多學習長三角地區、珠三角地區甚或中西部裝備制造業后發優勢強省的先進治理理念，再腳踏實地地消化吸收為自身發展壯大的成長動因，進而催化裝備制造業在東北地區煥發出新的發展優勢。

參考文獻：

[1] 綦良群，李興杰.區域裝備制造業產業結構升級機理及影響因素研究[J].中國軟科學，2011（5）：138-147.

[2] 李坤，于渤，李清均“. 軀干國家”制造向“頭腦國家”制造轉型的路徑選擇——基于高端裝備制造產業成長路徑選擇的視角[J].管理世界，2014（7）：1-11.

[3] 中國政府網.李克強談“中國制造2025”：從制造大國邁向制造強國[EB/OL].[2018-08-10]. http：//www.gov.cn/xinwen/2017-08/10/content_5216727.htm.

[4] 魏后凱.中國制造業集中狀況及其國際比較[J].中國工業經濟，2002（1）：41-49.

[5] 都興富.突變理論及其在經濟領域的應用研究[DB/OL].[2004-01-01]. https：//kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx？dbcode=SNAD&dbname=SNAD&filename=SNAD000000196536&uniplatform=NZKPT&v=TjRX _ 0fSS4v12cZwyFthSUgVuMhzTdxor6xJ4afC3JCe20NMUo9rOGH4enoUKipvHpk1e09U560%3d.

[6] 郭健.突變理論在復雜系統脆性理論研究中的應用[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2004.

[7] 雷內·托姆.結構穩定性和形態發生學[M].成都：四川教育出版社，1992.

[8] 李娜，劉巍，高紅.基于可拓突變級數法的經濟增長綜合評價研究[J].廣東工業大學學報，2019，36（3）：8-15.

[9] 張米爾，江詩松.創新互動與裝備制造業結構升級[J].科學學與科學技術管理，2004（10）：24-27.

[10] 姜國忠.強化工業基礎和技術創新推動傳統產業改造提升[N].黑龍江日報，2019-03-21（006）.

[11] 唐曉華，吳春蓉.生產性服務業與裝備制造業互動融合的差異性研究[J].社會科學戰線，2016，（11）：58-65.

[12] 都興富.突變數學及其在經濟中的應用[J].社會科學研究，1988（6）：119-121.

[13] 陳曉紅，楊立.基于突變級數法的障礙診斷模型及其在中小企業中的應用[J].系統工程理論與實踐，2013，33（6）：1479-1485.

[14] 邁克爾·波特.國家競爭優勢[M].北京：中信出版社，2007.

[15] 王玉榮，高菲，張皓博.高端裝備制造產業研發投入與創新績效的實證研究[J].統計與決策，2015（10）：135-137.

[16] 李翔，劉剛，杜曙光.文化產業與“中國制造”融合發展：基于知識產權優勢理論的評析與重構[J].馬克思主義研究，2012（9）：80-85.

[17] 黃麟，鞠曉生.習近平新時代軍民融合發展思想研討會暨第三屆軍民融合推動經濟轉型發展論壇綜述[J].經濟研究，2018（3）：202-204+208.

[18] 喻坤，李治國，張曉蓉，等.企業投資效率之謎：融資約束假說與貨幣政策沖擊[J].經濟研究，2014，49（5）：106-120.

[19] 韓國高，高鐵梅，王立國，等.中國制造業產能過剩的測度、波動及成因研究[J].經濟研究，2011，46（12）：18-31.

[20] 姬卿偉，李躍.有為政府、多樣性經濟與城市制造業發展[J].城市問題，2015（6）：33-40.

（責任編輯：彭晶晶）