中國制造業(yè)綠色發(fā)展韌性測度及演變趨勢研究

〔摘 要〕 提升綠色發(fā)展韌性是中國制造業(yè)面對(duì)動(dòng)蕩環(huán)境實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要方向。本文采用敏感性指數(shù)法測算制造企業(yè)綠色發(fā)展韌性， 利用核密度分布與馬爾科夫鏈法評(píng)估中國制造業(yè)綠色發(fā)展韌性的動(dòng)態(tài)趨勢與收斂狀態(tài)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)： （１） 中國制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型處于“發(fā)展水平與發(fā)展韌性” 雙重下降時(shí)期。其中， 綠色發(fā)展水平下降態(tài)勢趨緩， 綠色發(fā)展韌性則經(jīng)歷了“ 上升→下降”、“ 正向→負(fù)向” 階段轉(zhuǎn)變；（２） 高端裝備制造業(yè)是綠色發(fā)展水平變化的主導(dǎo)力量， 傳統(tǒng)制造業(yè)在綠色發(fā)展韌性變化中發(fā)揮著關(guān)鍵作用； （３） 根據(jù)綠色發(fā)展韌性的馬爾科夫鏈結(jié)果， 低水平和高水平的狀態(tài)鎖定概率較高， 狀態(tài)躍遷與狀態(tài)退化主要發(fā)生在相鄰狀態(tài)間。制造業(yè)中收斂于高水平與較高水平類型企業(yè)占半數(shù)左右， 其中， 傳統(tǒng)制造業(yè)為５５％， 高端裝備制造業(yè)為４５％。研究結(jié)論可為我國制造業(yè)促進(jìn)綠色發(fā)展韌性提升和高效推進(jìn)綠色發(fā)展提供一定的政策啟示。

〔關(guān)鍵詞〕 制造業(yè) 綠色發(fā)展韌性 綠色全要素生產(chǎn)率 敏感性指數(shù)法 核密度分布 馬爾科夫鏈

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．０６．００８

〔中圖分類號(hào)〕Ｆ２９０； Ｆ０６２."１ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕Ａ

引 言

ＶＵＣＡ（多變性、不確定性、復(fù)雜性和模糊性）情景下， “黑天鵝” 和“灰犀牛” 事件對(duì)制造企業(yè)的生存、成長與可持續(xù)發(fā)展的沖擊不容小覷， 能夠轉(zhuǎn)危為安并實(shí)現(xiàn)逆勢成長的企業(yè)發(fā)展韌性受到高度重視［１］ 。我國“十四五” 規(guī)劃中明確提出“提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平”， 綠色、韌性與數(shù)字化是最具時(shí)代特色的供應(yīng)鏈現(xiàn)代化的內(nèi)涵特征。中國制造產(chǎn)業(yè)鏈“堵點(diǎn)”、“斷點(diǎn)” 頻現(xiàn)， 意味著產(chǎn)業(yè)鏈韌性成為制造強(qiáng)國建設(shè)的重要補(bǔ)短板方向［２］ 。同時(shí)， 綠色是高質(zhì)量發(fā)展的鮮明底色， 制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型是推動(dòng)“碳達(dá)峰” 與“碳中和” 愿景實(shí)現(xiàn)的重要部分， 也是國家生態(tài)文明建設(shè)的重要一環(huán)。韌性作為反映組織吸收干擾、重組功能并保持原始機(jī)能的自組織與反饋能力的指標(biāo)［３］ ， 已經(jīng)成為現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)的重要觀測變量［４］ ， 更是助力中國企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力。但目前探索中國制造業(yè)綠色發(fā)展韌性的研究成果較少。基于此， 本文擬從制造業(yè)綠色發(fā)展水平入手， 詳細(xì)評(píng)估中國制造業(yè)綠色發(fā)展韌性特征、變化趨勢，預(yù)測未來可能所處的收斂狀態(tài)， 為中國制造業(yè)提升綠色發(fā)展韌性提供科學(xué)參考。

１ 相關(guān)文獻(xiàn)綜述

（１） “韌性” 概念從“工程韌性”、“生態(tài)韌性” 到“演進(jìn)韌性”［５］ ， 內(nèi)涵不斷豐富， 從均衡論向演化論演變， 從“系統(tǒng)受到?jīng)_擊的恢復(fù)能力” 的單一維度向“抵抗力、恢復(fù)力、重新調(diào)整能力以及經(jīng)濟(jì)增長路徑的創(chuàng)造能力” 等多元維度演變。企業(yè)韌性是指在不確定環(huán)境中重塑商業(yè)模式與戰(zhàn)略的創(chuàng)新能力［６］ 。現(xiàn)有韌性的經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)研究集中于經(jīng)濟(jì)韌性［７，８］ 、組織韌性［９，１０］ 、供應(yīng)鏈韌性［１１，１２］ 、生態(tài)韌性［１３］ 等方面， 其中對(duì)于韌性內(nèi)涵的解讀大致可以分為兩個(gè)方面： ①認(rèn)為韌性是組織受到擾動(dòng)或沖擊后維持自身穩(wěn)定并復(fù)蘇的能力，即組織從未知的、壓力的、負(fù)面的危機(jī)中恢復(fù)的能力， 不同于復(fù)原力， 韌性還涵蓋了開發(fā)新技能進(jìn)而在危機(jī)中抓住甚至創(chuàng)造新機(jī)會(huì)的能力［１４］ ； ②將韌性認(rèn)為是系統(tǒng)自身固有屬性， 蔡詠梅等（２０２４）［１５］指出經(jīng)濟(jì)韌性是經(jīng)濟(jì)體的固有特性， 不依賴于任何外力而存在。目前學(xué)術(shù)界對(duì)于韌性的普遍認(rèn)識(shí)是系統(tǒng)在受到外界沖擊之后， 自身所展現(xiàn)出來的穩(wěn)定性、恢復(fù)性、適應(yīng)性和創(chuàng)新性［１６］ 。

（２） 韌性測度方法分為綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)和單指標(biāo)測算兩種。其中， 綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)采用構(gòu)建韌性指標(biāo)體系思路測算， 常用于產(chǎn)業(yè)鏈韌性與生態(tài)韌性測度。杜文瑄等（２０２２）［１７］ 從產(chǎn)業(yè)相對(duì)多樣化、產(chǎn)業(yè)相對(duì)專業(yè)化、區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度和地區(qū)敏感度４ 個(gè)維度評(píng)估長三角城市經(jīng)濟(jì)韌性。蔡詠梅等（２０２４）［１５］ 從風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、穩(wěn)定指數(shù)、流通指數(shù)和創(chuàng)新指數(shù)４ 個(gè)維度構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟(jì)韌性綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。不同學(xué)者在指標(biāo)選取及權(quán)重確定等方面有較大差異， 研究結(jié)論也差異較大。因此， 使用單指標(biāo)測算思路更具有可比性， 即通過測算沖擊前后核心指標(biāo)的敏感性指數(shù)來表征組織韌性。Ｍａｒｔｉｎ（２０１２）［１８］ 、王琛和郭一瓊（２０１８）［１９］ 、馮苑等（２０２０）［２０］ 均采用該種思路展開經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的相關(guān)韌性測算。關(guān)于微觀企業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率測度方法以Ｏｌｌｅｙ －Ｐａｋｅｓ（ＯＰ） 法和Ｌｅｖｉｎｓｏｈｎ －Ｐｅｔｒｉｎ（ＬＰ）法為主［２０，２１］ 。相對(duì)于ＯＰ 法， ＬＰ 法符合線性回歸基本假定， 且對(duì)于投資額為零的情況處理更加靈活， 樣本損失小［２３］ ， 故本文采用該方法測算中國制造企業(yè)綠色發(fā)展水平。

綜上， 當(dāng)前韌性研究成果集中于組織韌性、經(jīng)濟(jì)韌性、產(chǎn)業(yè)鏈韌性、生態(tài)系統(tǒng)韌性方面， 產(chǎn)業(yè)韌性研究處于起始階段， 制造業(yè)綠色發(fā)展韌性研究尚未開展。基于此， 本文選取制造企業(yè)為研究樣本， 以識(shí)別其綠色發(fā)展韌性特征及演變趨勢，豐富制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型研究結(jié)論。本文將韌性概念應(yīng)用于綠色發(fā)展研究環(huán)節(jié)， 不僅拓展制造業(yè)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的研究成果， 也豐富了中國制造業(yè)韌性領(lǐng)域的研究結(jié)論； 本文應(yīng)用馬爾科夫鏈法展開中國制造業(yè)綠色發(fā)展韌性的動(dòng)態(tài)演變特征識(shí)別， 并進(jìn)一步預(yù)測未來收斂趨勢， 豐富中國制造業(yè)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型研究結(jié)論。

２ 研究方法與數(shù)據(jù)處理

２. １ 綠色發(fā)展水平測度

參考魯曉東和連玉君（２０１２）［２４］ 提出的ＬＰ 方法測算企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率（ｇｔｆｐ）， 公式如式（１） 所示。式（１） 中， Ｋ、Ｌ、Ｍ 表示投入要素，分別為固定資本投入、員工規(guī)模與中間品投入，其中， 中間品投入＝營業(yè)成本＋銷售費(fèi)用＋管理費(fèi)用＋財(cái)務(wù)費(fèi)用－折舊攤銷－支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金。Ｙ 表示綜合產(chǎn)出， 制造企業(yè)產(chǎn)出包括期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出兩類， 期望產(chǎn)出采用企業(yè)營業(yè)總收入， 非期望產(chǎn)出采用二氧化碳排放量表征， 本文將期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出比值， 即碳生產(chǎn)力指標(biāo)作為綜合產(chǎn)出變量。式（１） 中， 系數(shù)β０ 為截距項(xiàng)， βｌ 、βｋ 和βｍ 表示投入變量系數(shù)， ｅｉｔ為殘差項(xiàng)， 剩余項(xiàng)系數(shù)ｉｔ 為企業(yè)綠色要素生產(chǎn)率， ｌｎ（·）表示取對(duì)數(shù)處理。

ｌｎＹｉｔ ＝β０ ＋βｌ ｌｎＬｉｔ ＋βｋ ｌｎＫｉｔ ＋βｍ ｌｎＭｉｔ ＋ωｉｔ ＋ｅｉｔ （１）

２. ２ 綠色發(fā)展韌性測度

參考李連剛等（２０２２）［２５］ 的研究思路， 制造業(yè)綠色發(fā)展韌性包括兩個(gè)方面： （１） 應(yīng)對(duì)外部沖擊保持自身穩(wěn)定的抵抗力； （２） 不斷調(diào)整轉(zhuǎn)型并創(chuàng)造發(fā)展路徑的適應(yīng)能力。由于無法準(zhǔn)確剝離制造業(yè)面臨的各種不利的外部沖擊， 因此將每一年份多種沖擊最終結(jié)果作為識(shí)別綠色發(fā)展韌性的依據(jù)。本文擬采用敏感性指數(shù)法測算綠色發(fā)展韌性，即通過實(shí)際變化與預(yù)期變化的差異度測度制造企業(yè)綠色發(fā)展韌性（ＧＲＥＳＴ）， 具體計(jì)算公式如式（２）所示。式（２） 中， ｉ 表示企業(yè)， ｔ 和ｔ＋ｋ 為兩個(gè)年份； Δｇｔｆｐｉ 為從ｔ 到ｔ＋ｋ 年制造企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的實(shí)際變化量； （Δｇｔｆｐｉ ）ｅ 表示預(yù)期變化量，具體通過預(yù)期累計(jì)變化率（ｇｔ＋ｋ ）得到， 為所有上市企業(yè)ｇｔｆｐ 累計(jì)變化率均值。

２. ３ 動(dòng)態(tài)演變規(guī)律測度方法

馬爾科夫鏈方法（Ｍａｒｋｏｖ Ｃｈａｉｎ）被廣泛應(yīng)用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律測度［２６，２７］ 。針對(duì)某一隨機(jī)過程｛ｙ（ｔ），ｔ∈Ｔ｝， 有限狀態(tài)空間集合為Ｌ， 在時(shí)期ｔ 和ｔ＋１ 所處的狀態(tài)表示為ｙ（ｔ）＝ ｉ 和ｙ（ｔ＋１）＝ ｊ。假定隨機(jī)變量狀態(tài)結(jié)果滿足一階無后效性， 即該變量在時(shí)期ｔ＋１ 所處狀態(tài)值ｊ 僅與其上一期狀態(tài)結(jié)果ｉ 有關(guān)。ｐｉｊ 則為該現(xiàn)象發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率， 數(shù)學(xué)表達(dá)式如式（３） 所示。

ｐｉｊ ＝ｐ｛ｙ（ｔ＋１）＝ ｊ ｜ ｙ（ｔ）＝ ｉ，ｙ（ｔ－１）＝ ｉｔ－１，…，ｙ（０）＝ ｉ０｝ ＝ｐ｛ｙ（ｔ＋１）＝ ｊ ｜ｙ（ｔ）＝ ｉ｝ （３）

所有狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率構(gòu)成狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Ｐ， 其中， 對(duì)角線上元素值表示狀態(tài)不變概率， 對(duì)角線右側(cè)概率表示發(fā)生狀態(tài)躍遷概率， 左側(cè)表示發(fā)生狀態(tài)退化概率， 一般采用極大似然估計(jì)法估計(jì)，如式（４） 所示。其中， ｎｉ 表示總體中在本時(shí)期處于狀態(tài)ｉ 的觀測值數(shù)量， ｎｉｊ 是下一時(shí)期轉(zhuǎn)變?yōu)闋顟B(tài)ｊ 的觀測值數(shù)量。通過式（５） 進(jìn)一步預(yù)測未來制造業(yè)綠色發(fā)展韌性的狀態(tài)收斂特征， 其中Ｆ（·）為狀態(tài)分布向量。

＾ｐｉｊ ＝ｎｉｊ ／ ｎｉ （４）

Ｆ（ｔ＋ｍ）＝ Ｆ（ｔ）×Ｐｍ （５）

２. ４ 樣本選取與數(shù)據(jù)處理

選取中國Ａ 股上市制造企業(yè)作為研究樣本，研究期間為２０１１～２０２２ 年， 數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（ＣＳＭＡＲ）。根據(jù)研究需要， 進(jìn)行如下樣本篩選： （１） 剔除金融行業(yè)的樣本； （２） 剔除ＳＴ、ＰＴ標(biāo)識(shí)樣本； （３） 剔除資產(chǎn)負(fù)債率小于零與大于１的樣本； （４） 剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不足連續(xù)３ 年樣本；（５） 剔除主要變量數(shù)據(jù)缺失樣本。對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行上下１％ 的縮尾處理， 以消除極端值影響。最終得到８３４ 家上市制造企業(yè)。其中， 制造企業(yè)碳排放量測算借鑒王浩等（２０２３）［２８］ 的測算方法， 具體包括燃燒和能源燃料排放、生產(chǎn)過程排放、固體廢棄物焚燒排放、污水處理導(dǎo)致排放以及土地利用方式轉(zhuǎn)變的排放。

３ 實(shí)證結(jié)果分析

３. １ 制造業(yè)綠色發(fā)展水平及發(fā)展韌性的動(dòng)態(tài)趨勢分析

表１ 為２０１１～２０２２ 年上市制造企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率（ｇｔｆｐ）與綠色發(fā)展韌性（ＧＲＥＳＴ）的平均值，圖１ 為二者動(dòng)態(tài)變化曲線， 二者共同表征中國制造業(yè)整體綠色發(fā)展水平及綠色發(fā)展韌性的動(dòng)態(tài)趨勢。

（１） 由表１ 可知，２０１１ 年制造業(yè)ｇｔｆｐ為１０. ９４１，２０１１～２０２２ 年下降幅度為－５. ０１％， 表明研究期內(nèi)中國制造業(yè)的綠色發(fā)展水平總體處于下滑趨勢。圖１ 所示的變動(dòng)趨勢可知， ２０１１～２０１７ 年間表現(xiàn)為明顯的快速下降趨勢， ２０１７ 年之后下降態(tài)勢有所減緩， 在２０２１ 年和２０２２ 年開始回升。因此，以２０１７ 年為轉(zhuǎn)折年份， 中國制造業(yè)在２０１１～２０２２年間劃分為３ 個(gè)階段：“快速下降期（２０１１～２０１７）”、“平緩下降期（２０１８～２０２０）”和“短暫回升期（２０２１～２０２２）”。制造業(yè)ｇｔｆｐ總體仍處于下降時(shí)期， ２０１７年以來， 下降幅度有所放緩。由于制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率綜合考慮了制造業(yè)生產(chǎn)效率、資源利用效率和環(huán)境影響等因素， 因此中國制造企業(yè)整體綠色全要素生產(chǎn)率的持續(xù)下降， 與制造業(yè)總體“高投資、高能耗、高排放” 的粗放發(fā)展模式密切相關(guān)。盡管２０１０ 年以來中國進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，國家愈發(fā)重視制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展， 但高碳排放制造業(yè)的瓶頸作用仍非常突出， 其能源消耗量占據(jù)整個(gè)制造業(yè)的八成以上。隨著國家綠色低碳發(fā)展加速， 在環(huán)保成本提高、終端電價(jià)上漲、產(chǎn)品價(jià)格國際競爭力下降沖擊下， 制造業(yè)創(chuàng)新能力尤其是綠色技術(shù)創(chuàng)新不足， 是造成綠色全要素生產(chǎn)率持續(xù)下降的重要原因。

（２） 根據(jù)ＧＲＥＳＴ可知， 制造業(yè)整體綠色發(fā)展韌性水平呈現(xiàn)出“先上升后下降” 的動(dòng)態(tài)發(fā)展態(tài)勢。其中， ２０１１～２０１３ 年為上升期， 均值從１.技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)政策體系亟需完善， 以清潔能源、污染治理為主要方向的綠色技術(shù)研發(fā)主體的研發(fā)團(tuán)隊(duì)不足， 仍是造成制造業(yè)綠色發(fā)展韌性下降的重要原因。因此， 在國家雙碳目標(biāo)約束下， 制造企業(yè)尤其是高碳排放型的制造企業(yè)碳韌性能力的逐漸形成， 通過產(chǎn)業(yè)內(nèi)生的穩(wěn)定能力、適應(yīng)能力和進(jìn)化能力培養(yǎng)， 從而提升內(nèi)生的抵御風(fēng)險(xiǎn)能力，是未來加快制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要目標(biāo)。綜上可知， 中國制造業(yè)的綠色發(fā)展經(jīng)歷了從“快速下降→平緩下降” 階段變化， ２０２１ 年開始回升； 綠色發(fā)展韌性則經(jīng)歷了“上升→下降” 的狀態(tài)轉(zhuǎn)變。２０１４ 年以來， 制造業(yè)綠色發(fā)展韌性持續(xù)下調(diào)， 表明綠色發(fā)展的抗風(fēng)險(xiǎn)能力不斷下滑， ２０１９年開始由正轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)。中國制造業(yè)綠色發(fā)展中的“高碳” 屬性仍然是制約其綠色發(fā)展的重要特征，加強(qiáng)制造技術(shù)創(chuàng)新成果突破， 尤其是綠色低碳技術(shù)創(chuàng)新成果的突破， 是解決綠色發(fā)展困境、增強(qiáng)綠色發(fā)展韌性的重要內(nèi)容。 ８７９ 快速上升為１０. ５８０， 即中國制造業(yè)的綠色發(fā)展韌性處于不斷改善的時(shí)期， 也意味著制造業(yè)綠色發(fā)展水平下降幅度高于全國企業(yè)綠色發(fā)展水平的下降幅度。從２０１４ 年開始， 制造業(yè)綠色發(fā)展韌性指標(biāo)表現(xiàn)為逐年下滑的動(dòng)態(tài)趨勢， 到２０１９ 年， ＧＲＥＳＴ指標(biāo)值由正轉(zhuǎn)負(fù)， 意味著盡管中國制造業(yè)綠色發(fā)展水平處于“平緩下降” 甚至“有所回升” 的改善時(shí)期， 但其綠色發(fā)展水平的調(diào)整幅度明顯低于所有行業(yè)平均調(diào)整幅度。中國制造業(yè)的綠色發(fā)展抗風(fēng)險(xiǎn)能力顯著低于全國平均水平， 中國制造業(yè)綠色發(fā)展仍處于較為脆弱期， 提升制造業(yè)綠色發(fā)展韌性是中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程中的重要“補(bǔ)短板” 方向之一。綠色技術(shù)創(chuàng)新能力不足， 綠色技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)政策體系亟需完善， 以清潔能源、污染治理為主要方向的綠色技術(shù)研發(fā)主體的研發(fā)團(tuán)隊(duì)不足， 仍是造成制造業(yè)綠色發(fā)展韌性下降的重要原因。因此， 在國家雙碳目標(biāo)約束下， 制造企業(yè)尤其是高碳排放型的制造企業(yè)碳韌性能力的逐漸形成， 通過產(chǎn)業(yè)內(nèi)生的穩(wěn)定能力、適應(yīng)能力和進(jìn)化能力培養(yǎng)， 從而提升內(nèi)生的抵御風(fēng)險(xiǎn)能力，是未來加快制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要目標(biāo)。

綜上可知， 中國制造業(yè)的綠色發(fā)展經(jīng)歷了從“快速下降→平緩下降” 階段變化， ２０２１ 年開始回升； 綠色發(fā)展韌性則經(jīng)歷了“上升→下降” 的狀態(tài)轉(zhuǎn)變。２０１４ 年以來， 制造業(yè)綠色發(fā)展韌性持續(xù)下調(diào)， 表明綠色發(fā)展的抗風(fēng)險(xiǎn)能力不斷下滑， ２０１９年開始由正轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)。中國制造業(yè)綠色發(fā)展中的“高碳” 屬性仍然是制約其綠色發(fā)展的重要特征，加強(qiáng)制造技術(shù)創(chuàng)新成果突破， 尤其是綠色低碳技術(shù)創(chuàng)新成果的突破， 是解決綠色發(fā)展困境、增強(qiáng)綠色發(fā)展韌性的重要內(nèi)容。

３. ２ 分部門特征測度結(jié)果

將制造企業(yè)分為高端裝備制造和傳統(tǒng)制造企業(yè)兩類， 圖２ 為傳統(tǒng)制造與高端裝備制造業(yè)ｇｔｆｐ均值的變動(dòng)趨勢。首先， 傳統(tǒng)制造業(yè)ｇｔｆｐ在研究期內(nèi)呈現(xiàn)波動(dòng)下降態(tài)勢， 從２０１０ 年的１０. ７６８ 下降至２０２２ 年的１０ ４１２， 整體下降了３. ４２％， 波動(dòng)趨勢與制造業(yè)的變化趨勢保持一致。許多傳統(tǒng)制造業(yè)同時(shí)也是高碳制造業(yè)， 作為我國能源產(chǎn)業(yè)的重要支柱產(chǎn)業(yè)， 對(duì)自然資源的依賴性較高， 發(fā)展相對(duì)落后， 產(chǎn)值增速遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于碳排放量的增速， 故傳統(tǒng)制造業(yè)整體綠色全要素生產(chǎn)率較低， 并表現(xiàn)出波動(dòng)下降態(tài)勢。高端裝備制造業(yè)的綠色發(fā)展水平則是經(jīng)歷了兩次短暫的回升， 分別發(fā)生在２０１８ 年和２０２１ 年， 這種波動(dòng)模式與整個(gè)制造業(yè)的總體趨勢有所不同。該部門ｇｔｆｐ從２０１１ 年的１１. ０８４ 開始下降， 到２０２２ 年降至１０. ４４１， 整體變動(dòng)幅度達(dá)到－５. ８０％。具體來看， 兩大分支在綠色發(fā)展水平上分別表現(xiàn)出了各自的特點(diǎn)： 在２０１５ 年， 傳統(tǒng)制造業(yè)的綠色發(fā)展水平大幅提升， 而高端裝備制造業(yè)則維持了前幾年的下降趨勢。盡管兩者的綠色發(fā)展水平逐漸接近， 但高端裝備制造業(yè)ｇｔｆｐ仍然高于傳統(tǒng)制造業(yè)。２０１５～２０１７ 年間， 兩個(gè)分部門ｇｔｆｐ都呈現(xiàn)為明顯的下降態(tài)勢， 且下降幅度相近。２０１７～２０１８ 年兩部門均表現(xiàn)出短暫的上升趨勢。到２０１９～２０２０ 年， 高端裝備制造業(yè)ｇｔｆｐ下降幅度明顯高于傳統(tǒng)制造業(yè)， 導(dǎo)致２０２０ 年傳統(tǒng)制造業(yè)的綠色發(fā)展水平首次超過高端裝備制造業(yè)。盡管在研究期間，傳統(tǒng)制造業(yè)ｇｔｆｐ下降幅度相對(duì)較小， 高端裝備制造業(yè)ｇｔｆｐ在總體上仍然超過傳統(tǒng)制造業(yè)， 表明其在期間具有更高的綠色發(fā)展水平。高端裝備制造業(yè)相對(duì)于傳統(tǒng)制造業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面展現(xiàn)出較強(qiáng)的優(yōu)勢， 這種差異與兩大部門的市場定位、資本投入、研發(fā)能力以及對(duì)環(huán)境法規(guī)的響應(yīng)速度和程度有關(guān)。技術(shù)創(chuàng)新構(gòu)成制造業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型的基石， 而綠色技術(shù)創(chuàng)新則是推動(dòng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的必要途徑。綠色技術(shù)創(chuàng)新在推動(dòng)高端裝備制造業(yè)綠色發(fā)展過程中， 通過優(yōu)化資源配置和能源利用效率， 以及顯著降低污染物排放， 發(fā)揮出關(guān)鍵作用。因此， 在研究期內(nèi)綠色技術(shù)創(chuàng)新所驅(qū)動(dòng)的綠色全要素生產(chǎn)率提升， 相對(duì)于傳統(tǒng)制造業(yè)， 高端裝備制造業(yè)以其較強(qiáng)的綠色創(chuàng)新技術(shù)和較低的碳排放量脫穎而出。然而， 由于制造企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有時(shí)滯效應(yīng)及其高昂的創(chuàng)新投入， 引起高端裝備制造業(yè)ｇｔｆｐ短期內(nèi)出現(xiàn)快速下降態(tài)勢， 然而整體綠色發(fā)展水平仍明顯高于傳統(tǒng)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均值，表明制造產(chǎn)業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)中的動(dòng)態(tài)調(diào)整和長期效益的逐步顯現(xiàn)。

選取２０１１、２０１７ 和２０２１ 年作為典型年份， 圖３（ａ） ～（ｆ）為３ 個(gè)典型年份的核密度曲線。其中，圖３（ａ） ～（ｃ）為選取ｇｔｆｐ 為觀測變量的核密度曲線， 圖３（ｄ） ～（ｆ）則是選取ＧＲＥＳＴ 為觀測變量的核密度曲線， 擬通過核密度曲線特征在不同典型年份間的動(dòng)態(tài)變化， 以評(píng)估中國制造業(yè)在綠色發(fā)展水平與綠色發(fā)展韌性方面的動(dòng)態(tài)趨勢以及分部門差異特征。

（１） 根據(jù)綠色發(fā)展水平的核密度分布曲線圖３（ａ） ～ （ｃ）比較可知： ①從波峰的移動(dòng)來看， 制造業(yè)和傳統(tǒng)制造業(yè)ｇｔｆｐ 曲線的峰值位置， 均呈現(xiàn)微弱的左移趨勢， 反映了綠色生產(chǎn)效率在研究期內(nèi)呈總體下降趨勢， 且傳統(tǒng)制造業(yè)與制造業(yè)整體基本保持一致。對(duì)于高端裝備制造業(yè)而言， ２０１１～２０１７ 年核密度曲線的中心位置表現(xiàn)出輕微右移的態(tài)勢， 表明高端裝備制造業(yè)這段時(shí)間內(nèi)整體綠色發(fā)展趨勢是積極的， 在保持并提高產(chǎn)出的同時(shí)， 做到了逐漸減少資源消耗和環(huán)境影響， 但幅度較小，仍有很大的提升空間。在２０１７～２０２１ 年高端裝備制造業(yè)分布曲線的中心位置又出現(xiàn)了輕微的左移趨勢， 綠色發(fā)展水平有所下降； ②通過對(duì)比不同產(chǎn)業(yè)的曲線形態(tài)， ２０１１ 年主峰峰值高度方面， 傳統(tǒng)制造業(yè)最高， 制造業(yè)整體次之， 高端裝備制造業(yè)最低； 而主峰寬度方面， 高端裝備制造業(yè)最寬，制造業(yè)整體次之， 傳統(tǒng)制造業(yè)最窄。這些差異反映了２０１１ 年不同產(chǎn)業(yè)間企業(yè)在綠色發(fā)展水平上的分散程度和變異程度， 峰值高度和寬度共同反映了產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)綠色發(fā)展水平的集中程度， 傳統(tǒng)制造業(yè)相對(duì)集中， 差異較小， 可能是受益于傳統(tǒng)制造業(yè)的技術(shù)和管理模式相對(duì)成熟， 企業(yè)在追求綠色轉(zhuǎn)型方面的步伐較為一致。高端裝備制造業(yè)的主峰寬度最寬， 說明制造企業(yè)的綠色發(fā)展水平方面存在較大差異， 其中， 高端裝備制造業(yè)由于涉及技術(shù)領(lǐng)域廣泛， 不同企業(yè)在技術(shù)研發(fā)、工藝創(chuàng)新、市場定位等方面存在差異， 導(dǎo)致其在綠色發(fā)展方面的表現(xiàn)有所不同。２０１７ 年各類型波峰高度相較于２０１１ 年均有所上升， 波峰寬度均有所變窄， 說明３ 種類型綠色發(fā)展水平的絕對(duì)差異呈現(xiàn)縮小的趨勢。對(duì)于高端裝備制造業(yè)而言， 波峰高度上升幅度最大， 差異縮小趨勢最明顯， 企業(yè)間綠色發(fā)展水平差異大， 差異縮小的空間大， 因此高端裝備制造業(yè)在ｇｔｆｐ 收斂態(tài)勢方面居于主導(dǎo)地位，技術(shù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展模式使得高端裝備制造業(yè)的ｇｔｆｐ 指標(biāo)表現(xiàn)出更高的增長潛力與收斂速度； ③２０１７～２０２１年３ 種核密度曲線的波峰高度仍不斷上升、波峰寬度不斷變窄， 企業(yè)間綠色發(fā)展水平的絕對(duì)差異呈縮小趨勢， 但縮小程度較２０１１～２０１７ 年小。其中， 傳統(tǒng)制造業(yè)ｇｔｆｐ 的曲線分布形態(tài)在２０１１ 年呈現(xiàn)“單峰” 分布， ２０２１ 年呈現(xiàn)“多峰” 分布， 但側(cè)峰峰值較低， 表明傳統(tǒng)制造業(yè)內(nèi)部的異質(zhì)性在增加， 在綠色轉(zhuǎn)型過程中存在多種不同的路徑或模式， 這些路徑在效率和成果上存在一定的非均衡性， 也可能成為未來綠色發(fā)展的新增長點(diǎn)。從分布延展性來看， ３ 種核密度曲線２０１１～２０２１ 年呈明顯的右拖尾現(xiàn)象， 表明綠色全要素生產(chǎn)率高于ｇｔｆｐ的企業(yè)較多， 而部分制造企業(yè)綠色全要素較低是驅(qū)動(dòng)整體綠色發(fā)展水平較低的重要原因。

（２） 對(duì)比典型年份ＧＲＥＳＴ 為觀測變量的核密度圖（圖３（ｄ） ～ （ｆ））可知， 制造業(yè)整體以及分部門制造業(yè)在ＧＲＥＳＴ 指標(biāo)的分布變化具有如下特征：①從波峰移動(dòng)來看， ３ 種類型的核密度曲線的主峰位置均呈現(xiàn)輕微右移趨勢， 反映出在研究期內(nèi)制造企業(yè)ＧＲＥＳＴ 的均值僅僅有較小幅度的增加。從分布形態(tài)來看， 制造業(yè)ＧＲＥＳＴ 核密度曲線峰值逐年上升， 表明制造業(yè)綠色韌性的分布狀態(tài)從分散轉(zhuǎn)化為趨于集中， 傳統(tǒng)制造業(yè)ＧＲＥＳＴ 的核密度曲線峰值變化趨勢與制造業(yè)保持一致， 高端裝備制造業(yè)ＧＲＥＳＴ 的核密度分布曲線峰值高度先上升后下降， 波峰寬度先縮小后擴(kuò)大， 說明高端裝備制造業(yè)綠色發(fā)展韌性的絕對(duì)差異表現(xiàn)為先縮小后擴(kuò)大態(tài)勢， 即高綠色發(fā)展韌性的高端裝備制造企業(yè)與低綠色發(fā)展韌性的企業(yè)之間絕對(duì)差異呈現(xiàn)先縮小后擴(kuò)大趨勢， 因此傳統(tǒng)制造業(yè)在制造企業(yè)ＧＲＥＳＴ收斂態(tài)勢方面居于主導(dǎo)地位。同時(shí)， 高端裝備制造業(yè)２０１７ 年和２０２１ 年ＧＲＥＳＴ 分布的右側(cè)尾部明顯比左側(cè)尾部長且平坦， 即呈正偏態(tài)分布， 大部分高端裝備制造企業(yè)集中于綠色發(fā)展韌性相對(duì)較低的區(qū)域， 而少數(shù)企業(yè)分散在較高綠色發(fā)展韌性的區(qū)域， 這種非均衡的韌性特征可能導(dǎo)致高端制造部門綠色發(fā)展的不均衡， 使得一些企業(yè)難以享受到綠色發(fā)展帶來的好處， 錯(cuò)失發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)的機(jī)會(huì)， 因此對(duì)政策制定提出了更精細(xì)化的要求以應(yīng)對(duì)不同企業(yè)的需求； ②根據(jù)曲線移動(dòng)速度， 核密度曲線移動(dòng)速度呈現(xiàn)縮小態(tài)勢， 這表明各類型企業(yè)ＧＲＥＳＴ 的變動(dòng)并不是處于一個(gè)平緩的狀態(tài)。根據(jù)圖３（ｄ）所示， ２０１７ 年與２０２１ 年的分布曲線幾乎重合， 即峰值所對(duì)應(yīng)的綠色發(fā)展韌性水平穩(wěn)定不變， 且兩邊逐漸趨近零值， 表明位于均值附近的制造企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位。

綜上所述， 中國制造企業(yè)ｇｔｆｐ 和ＧＲＥＳＴ 呈現(xiàn)顯著收斂態(tài)勢， 制造企業(yè)綠色發(fā)展水平總體上呈現(xiàn)下降趨勢， 制造企業(yè)綠色發(fā)展韌性趨向于與全國平均水平持平。但傳統(tǒng)制造業(yè)和高端裝備制造業(yè)的綠色發(fā)展水平存在著明顯的部門差異， 高端裝備制造業(yè)在ｇｔｆｐ 收斂態(tài)勢方面居于主導(dǎo)地位， 傳統(tǒng)制造業(yè)在ＧＲＥＳＴ 收斂態(tài)勢方面居于主導(dǎo)地位。

３. ３ 馬爾科夫鏈測度結(jié)果

根據(jù)馬爾科夫鏈法研究思路， 對(duì)制造企業(yè)綠色韌性狀態(tài)類型進(jìn)行劃分， 采用四分位數(shù)法提取綠色發(fā)展韌性指標(biāo)的閾值， 分別為－４. ５８２４、０. １２１１ 和４. ７７７８。４ 種類型的具體劃分標(biāo)準(zhǔn)如下：

狀態(tài)Ⅰ： 低水平綠色發(fā)展韌性類型， 是指ＧＲＥＳＴ 指標(biāo)值位于（－∞，－４. ５８２４］區(qū)間內(nèi)企業(yè)， 該類企業(yè)的綠色發(fā)展韌性低， 抗風(fēng)險(xiǎn)能力非常弱。

狀態(tài)Ⅱ： 中低水平綠色發(fā)展韌性類型， 是指ＧＲＥＳＴ 指標(biāo)值位于（ －４. ５８２４，０. １２１１］ 區(qū)間內(nèi)企業(yè)， 企業(yè)綠色發(fā)展韌性較低， 抗風(fēng)險(xiǎn)能力較弱。

狀態(tài)Ⅲ： 中高水平綠色發(fā)展韌性類型， 是指ＧＲＥＳＴ 指標(biāo)值位于（０. １２１１，４. ７７７８］區(qū)間內(nèi)企業(yè)，綠色發(fā)展韌性較高， 抗風(fēng)險(xiǎn)能力較強(qiáng)。

狀態(tài)Ⅳ： 高水平綠色發(fā)展韌性類型， 是指ＧＲＥＳＴ 指標(biāo)值位于（４. ７７７８，＋∞）區(qū)間內(nèi)的制造企業(yè)， 其綠色發(fā)展韌性高， 抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)。

（１） 根據(jù)極大似然估計(jì)法得到所有企業(yè)狀態(tài)概率矩陣估計(jì)結(jié)果， 如表２ 中的Ｐ１ 部分所示。其中， 主對(duì)角線位置的狀態(tài)轉(zhuǎn)移不變概率均不低于５７％， 非主對(duì)角線上的最大數(shù)值僅為２０. ６３％， 表明制造企業(yè)ＧＲＥＳＴ 狀態(tài)之間流動(dòng)性較弱， 具有一定的穩(wěn)定性， 隨時(shí)間保持原狀態(tài)的概率更大， 因此制造業(yè)整體綠色發(fā)展韌性存在顯著的自我鎖定效應(yīng)。制造企業(yè)ＧＲＥＳＴ 向相鄰狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率明顯高于跨狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率： 狀態(tài)Ⅰ向上轉(zhuǎn)移的概率分別為１７. ２５％、４. ８８％、５. ８１％； 狀態(tài)Ⅱ向上轉(zhuǎn)移的概率逐漸降低， 分別為２０. ６３％、７. １７％，向下轉(zhuǎn)移的概率為６. １７％； 狀態(tài)Ⅲ向下轉(zhuǎn)移的概率分別為１８. ５７％、６. １７％， 向上轉(zhuǎn)移的概率僅有１３. ４３％； 狀態(tài)Ⅳ向下轉(zhuǎn)移的概率依次遞減， 分別為１６. ８％、６. ４７％、６. １６％。對(duì)于大多數(shù)的企業(yè)而言， 維持現(xiàn)有韌性水平的概率比轉(zhuǎn)移到更高或更低的概率要大， 馬太效應(yīng)顯著。所有企業(yè)間相鄰水平發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率大于間隔跳躍發(fā)生的概率，企業(yè)間慣性特征顯著。

根據(jù)表２ 中傳統(tǒng)制造業(yè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣Ｐ２可知， 轉(zhuǎn)移概率較大的數(shù)值均位于主對(duì)角線上，其中狀態(tài)Ⅳ保持不變的概率最高， 為７０. ８％， 狀態(tài)Ⅱ保持不變的概率最低， 為５７. ２％， 即高韌性水平的傳統(tǒng)制造企業(yè)保持自身狀態(tài)的概率更高。Ｐ２ 中Ⅰ、Ⅱ狀態(tài)鎖定概率低于制造業(yè)， Ⅲ、Ⅳ狀態(tài)鎖定概率高于制造業(yè)。在跨狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率中較高的轉(zhuǎn)移概率為中低→中高、低→中低、中高→中低、高→中高， 分別對(duì)應(yīng)為２２. ５４％、１９. １１％、１７. ８７％以及１７. １９％， 說明傳統(tǒng)制造企業(yè)ＧＲＥＳＴ發(fā)展面臨向中低和中高狀態(tài)轉(zhuǎn)移的趨勢， 根據(jù)狀態(tài)對(duì)應(yīng)的指標(biāo)區(qū)間， 即呈現(xiàn)出向全國平均水平收斂的可能性。次對(duì)角線兩側(cè)的概率均顯著小于主對(duì)角線和次對(duì)角線上的概率， 中高水平向低水平轉(zhuǎn)移概率最低， 為４. １３％， 中低水平的企業(yè)中有７. ５６％的企業(yè)向高水平轉(zhuǎn)變， 低水平的企業(yè)中有６. １４％的企業(yè)向高水平轉(zhuǎn)變， 說明傳統(tǒng)制造業(yè)僅存在少量企業(yè)能夠做到綠色發(fā)展韌性跨越式轉(zhuǎn)變。

根據(jù)表２ 中高端裝備制造業(yè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣Ｐ３ 可知， 轉(zhuǎn)移概率矩陣的主對(duì)角線上的概率值均大于非主對(duì)角線上的概率值， 說明高端裝備制造業(yè)綠色發(fā)展韌性具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。其中， 概率值最大為７３. ６７％， 最小為５７. ８％， 各水平均在５７％的概率上保持原有韌性水平不變， 遠(yuǎn)大于狀態(tài)改變的概率。與制造業(yè)狀態(tài)鎖定概率相比， 高端裝備制造企業(yè)韌性保持Ⅰ、Ⅱ狀態(tài)的穩(wěn)定不變的概率稍高于制造業(yè)， Ⅲ、Ⅳ狀態(tài)的穩(wěn)定性稍弱于制造業(yè)。高端裝備制造企業(yè)韌性水平處于低水平、高水平的企業(yè)有較強(qiáng)的穩(wěn)定性， 對(duì)應(yīng)概率分別為７３. ６７％、７０. ３７％； 而韌性水平處于中低和中高的企業(yè)流動(dòng)性更強(qiáng)， 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率相對(duì)更高。在相鄰狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率中， 中低和中高互相轉(zhuǎn)移的概率相對(duì)其他轉(zhuǎn)移概率較高， 概率值為１９. ３２％、１９％，中高水平向高水平轉(zhuǎn)移概率值偏低， 為１３. ９６％，表明各企業(yè)韌性水平向相鄰狀態(tài)改變的傾向普遍存在。Ｐ３ 中下三角的概率值總體上要高于上三角的概率值， 這說明高端裝備制造業(yè)韌性水平向下轉(zhuǎn)移的概率高于向上轉(zhuǎn)移的概率， 韌性發(fā)展呈現(xiàn)出下降的趨勢。除此之外， 在跨狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率中， 低→中高轉(zhuǎn)移概率最低， 僅為４. ５４％， 低韌性水平企業(yè)中有５. ６２％的企業(yè)向高水平轉(zhuǎn)變， 中低韌性水平企業(yè)中有６. ８２％的企業(yè)向高水平轉(zhuǎn)移，高端裝備制造業(yè)的韌性水平同樣很難實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。

（２） 以２０２１ 年企業(yè)綠色發(fā)展韌性分布類型作為初始分布狀態(tài)， 假定未來狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率保持不變， 表３ 為制造業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)和高端裝備制造業(yè)綠色發(fā)展韌性的初始分布以及穩(wěn)態(tài)分布情況。從制造業(yè)整體韌性來看， 初始分布的主要類型是中低水平和中高水平， 占總體的７３％以上。穩(wěn)態(tài)分布中相對(duì)于初始分布狀態(tài)而言， 中低和中高水平的占比有所下降， 二者占比和約為５２％， 相應(yīng)地， 低水平和高水平類型的概率大幅上升， ４ 種狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)分布概率分布有趨同的特征。傳統(tǒng)制造企業(yè)韌性的中高水平類型在現(xiàn)階段占比最高，占傳統(tǒng)制造業(yè)的４３. ３２％， 中低水平類型在現(xiàn)階段占比最低， 僅占１０. ４７％。對(duì)于其穩(wěn)態(tài)分布狀態(tài)，低水平和高水平的企業(yè)占比有提升的趨勢， 分別達(dá)到１９％、２４. ４１％。高端裝備制造業(yè)現(xiàn)階段占比中，處于中低水平的占比最大， 為３７. ８％， 處于高水平占比最小， 為１３. ３９％， 兩者占比接近５０％， 呈現(xiàn)非均衡的韌性分布特征。穩(wěn)態(tài)分布時(shí)高端裝備制造業(yè)中低韌性水平企業(yè)占比最高， 高韌性水平企業(yè)的占比雖然有增大的趨勢， 但在穩(wěn)態(tài)分布狀態(tài)的４ 種類型中仍為最低的占比， 僅為２２. ３７％。總體來看， 制造業(yè)整體韌性有下降的趨勢， 隨時(shí)間跨度變化， 向著中低和中高兩種狀態(tài)過渡， 但其他類型也將長期存在。制造企業(yè)ＧＲＥＳＴ 向低水平收斂的主要貢獻(xiàn)者是高端裝備制造業(yè)， 未來制造業(yè)部門的綠色發(fā)展韌性需要重點(diǎn)關(guān)注該部門。

４ 研究結(jié)論及啟示

４. １ 研究結(jié)論

本文以制造業(yè)上市企業(yè)為研究樣本， 以ｇｔｆｐ 和ＧＲＥＳＴ 作為測度指標(biāo)， 評(píng)估中國制造業(yè)在２０１１～２０２２ 年間的綠色發(fā)展能力與綠色發(fā)展韌性的時(shí)空演變特征及收斂趨勢。主要研究結(jié)論如下：

（１） 制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型整體處于發(fā)展水平與發(fā)展韌性的“雙重下降期”， 其中， 綠色發(fā)展水平的下降態(tài)勢有所收斂， 綠色發(fā)展韌性的下降態(tài)勢仍不容樂觀。中國制造業(yè)綠色發(fā)展水平整體處于下降期的同時(shí)， 綠色發(fā)展韌性也處于不斷調(diào)整下滑階段。２０１１～ ２０２２ 年間， 中國制造業(yè)整體ｇｔｆｐ 從１０. ９４ 下降為１０. ３９， 累計(jì)降幅為５. ０１％， 處于從“快速下滑→緩慢下降” 階段轉(zhuǎn)變， ２０２２ 年開始略有上升， 總體上仍處于緩慢下降期； 另外， 整體綠色發(fā)展韌性均值（ＧＲＥＳＴ）也不斷下降， 研究期內(nèi)從１. ８７９ 下調(diào)為－０. ０２９， 經(jīng)歷了從“上升→下降” 的狀態(tài)變化。同時(shí)， 制造業(yè)綠色發(fā)展韌性狀態(tài)還表現(xiàn)出“正值→負(fù)值” 的狀態(tài)轉(zhuǎn)變， 綠色發(fā)展韌性處于從高于平均水平到略低于全國平均水平的狀態(tài)變化， 中國制造業(yè)綠色發(fā)展中的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力亟需增強(qiáng)。

（２） 傳統(tǒng)制造業(yè)與高端裝備制造業(yè)在綠色發(fā)展水平與綠色發(fā)展韌性方面的差異特征不容忽視。２０１１ 年高端裝備制造業(yè)綠色發(fā)展水平的企業(yè)間差異程度最大， 核密度曲線波峰高度逐年上升、波峰寬度逐年變窄的效果最為顯著， 因此高端裝備制造業(yè)在綠色發(fā)展水平變化中占據(jù)主導(dǎo)地位。制造業(yè)整體ＧＲＥＳＴ 與傳統(tǒng)制造業(yè)ＧＲＥＳＴ 分布狀態(tài)均表現(xiàn)為“分散→集中”， 而高端裝備制造業(yè)ＧＲＥＳＴ 的分布狀態(tài)在研究期內(nèi)表現(xiàn)為“分散→集中→分散”。２０１７～２０２２ 年間高端裝備制造業(yè)ＧＲＥＳＴ 的絕對(duì)差異呈擴(kuò)大趨勢， 因此傳統(tǒng)制造業(yè)在綠色發(fā)展韌性變化中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。除此之外， 制造業(yè)ＧＲＥＳＴ的變動(dòng)并非處于一個(gè)平緩的狀態(tài)， 經(jīng)歷了先快后慢的調(diào)整變化。

（３） 制造企業(yè)綠色發(fā)展韌性低水平和高水平的穩(wěn)定性最強(qiáng)， 狀態(tài)鎖定概率均在７０％左右， 狀態(tài)躍遷與狀態(tài)退化主要發(fā)生在相鄰狀態(tài)之間。制造業(yè)綠色發(fā)展韌性轉(zhuǎn)移概率中， 中低→中高狀態(tài)躍遷概率最大， 達(dá)到２０. ６３％。傳統(tǒng)制造業(yè)由中低水平向中高水平狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為２２. ５４％， 而高端裝備制造業(yè)綠色發(fā)展韌性最大的轉(zhuǎn)移概率則是中高→中低狀態(tài)的退化概率， 達(dá)到１９. ３２％。傳統(tǒng)制造業(yè)向上躍遷的概率和高于向下退化的概率和，高端裝備制造業(yè)則恰恰相反， 因此傳統(tǒng)制造業(yè)綠色發(fā)展韌性水平整體有向好發(fā)展的趨勢， 而高端裝備制造業(yè)整體韌性水平則是呈狀態(tài)退化的趨勢。制造業(yè)ＧＲＥＳＴ 整體收斂于高水平與中高水平， 兩種類型水平的企業(yè)和占半數(shù)左右， 傳統(tǒng)制造企業(yè)收斂于高水平和中高水平類型企業(yè)占５５％， 而高端裝備制造企業(yè)收斂于高水平和中高水平類型企業(yè)僅占４５％， 有向低水平和中低水平收斂的趨勢，未來需要重點(diǎn)關(guān)注該部門。

４. ２ 研究啟示

基于上述研究結(jié)論， 提出如下政策建議：

（１） 提高制造企業(yè)綠色競爭力， 充分發(fā)揮綠色發(fā)展韌性對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)的推動(dòng)作用。企業(yè)綠色競爭力取決于綠色全要素生產(chǎn)率的高低，而綠色全要素生產(chǎn)率又受到技術(shù)創(chuàng)新水平的制約，因此綠色創(chuàng)新技術(shù)是增強(qiáng)制造業(yè)綠色發(fā)展韌性的第一動(dòng)力。制造企業(yè)應(yīng)制定長期技術(shù)迭代目標(biāo)與市場愿景， 加快綠色創(chuàng)新技術(shù)在生產(chǎn)經(jīng)營各環(huán)節(jié)的嵌入， 推進(jìn)制造業(yè)綠色創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出， 提高企業(yè)創(chuàng)新性水平的加速度， 促進(jìn)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型升級(jí)， 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效能提高和企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型并舉。政府應(yīng)堅(jiān)持硬性約束與政策激勵(lì)雙管齊下， 適度提升環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度， 重視環(huán)境規(guī)制對(duì)制造業(yè)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型升級(jí)的引領(lǐng)作用，穩(wěn)定合理的環(huán)境規(guī)制可以倒逼企業(yè)綠色技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新改造傳統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)， 可以適當(dāng)提高排污費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)、征收污染稅和制定可交易的污染許可證制度； 同時(shí)， 通過產(chǎn)業(yè)政策、財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠、綠色技術(shù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)以及建立專注于綠色創(chuàng)新的企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間等服務(wù)平臺(tái)的激勵(lì)舉措，激發(fā)制造業(yè)綠色創(chuàng)新活力， 擺脫經(jīng)濟(jì)沖擊帶來的技術(shù)封鎖， 有效應(yīng)對(duì)內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。

（２） 形成優(yōu)勢互補(bǔ)、協(xié)同融合的產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)體系。根據(jù)研究結(jié)論， 傳統(tǒng)制造業(yè)與高端裝備制造業(yè)在綠色發(fā)展水平與綠色發(fā)展韌性方面的差異特征不容忽視。針對(duì)部門差異， 建立健全差異化的激勵(lì)約束機(jī)制， 做到因企施策， 精準(zhǔn)提升制造業(yè)綠色發(fā)展韌性水平。對(duì)于高端裝備制造業(yè)而言， 作為制造業(yè)綠色發(fā)展新的增長極， 應(yīng)充分利用研發(fā)投入的稅收優(yōu)惠政策， 積極融入新５Ｇ 技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)等， 強(qiáng)化“粗放制造→綠色智造” 的轉(zhuǎn)化。同時(shí)， 發(fā)揮高技術(shù)人才集聚優(yōu)勢、綠色創(chuàng)新技術(shù)先進(jìn)優(yōu)勢， 通過綠色技術(shù)創(chuàng)新人才流動(dòng)、綠色技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)成果轉(zhuǎn)移等方式， 輻射并帶動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)提質(zhì)增效與綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)。對(duì)于傳統(tǒng)制造業(yè)而言， 充分發(fā)揮綠色發(fā)展韌性優(yōu)勢， 為綠色創(chuàng)新技術(shù)提供應(yīng)用場景， 補(bǔ)齊影響韌性短板，拉動(dòng)制造業(yè)整體韌性水平提升， 有效防范“逆全球化” 背景下產(chǎn)業(yè)鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)。此外， 政策制定應(yīng)瞄準(zhǔn)技術(shù)創(chuàng)新前沿， 降低企業(yè)共性技術(shù)壁壘， 營造共生性技術(shù)競合氛圍， 加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)融通發(fā)展。同時(shí)， 部門內(nèi)部既要突出“鏈主” 企業(yè)、龍頭企業(yè)的帶動(dòng)作用， 以“大手拉小手” 的政策主基調(diào)縮小企業(yè)差異， 也要著力推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新協(xié)同、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同、資源共享、供應(yīng)鏈互通， 積極應(yīng)對(duì)沖擊，抓住綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)契機(jī)， 增強(qiáng)制造企業(yè)綠色發(fā)展活力和競爭力， 共同面對(duì)復(fù)雜多變的經(jīng)營環(huán)境。

參考文獻(xiàn)

［１］ Ｏｒｔｉｚ Ｄ Ｍ Ｎ， Ｂａｎｓａｌ Ｐ． Ｔｈｅ Ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ Ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｏｆ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏ?ｎａｌ Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ［Ｊ］． Ｓｔｒａｔｅ?ｇｉｃ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｊｏｕｒｎａｌ， ２０１６， ３７ （８）： １６１５～１６３２．

［２］ 肖興志， 李少林． 大變局下的產(chǎn)業(yè)鏈韌性： 生成邏輯、實(shí)踐關(guān)切與政策取向［Ｊ］． 改革， ２０２２， （１１）： １～１４．

［３］ 謝露群， 錢靜舒， 王倩． ＩＴ 能力對(duì)組織韌性的影響研究［Ｊ］．管理學(xué)報(bào)， ２０２３， ２０ （９）： １２９５～１３０２．

［４］ 田丹， 丁寶． 企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的測度及作用機(jī)制研究： 基于組織韌性的視角［Ｊ］． 中國軟科學(xué)， ２０２３， （９）： １５４～１７０．

［５］ Ｃａｉ Ｙ， Ｚｏｎｇ Ｗ Ｋ， Ｊｉａｏ Ｓ， ｅｔ ａｌ． Ｌａｎｄ－Ｕｓｅ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ａｎｄ Ｔｒｅｎｄ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ａ Ｒｅｓｉｌｉｅｎｔ Ｕｒｂａｎ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ： Ａ Ｃａｓｅ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｃｈａｎｇｓｈａ Ｃｉｔｙ． Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ， ２０２３， １５ （１８）： １３８９０．

［６］ Ｇａｒｙ Ｈ， Ｌｉｉｓａ Ｖ． Ｔｈｅ Ｑｕｅｓｔ ｆｏｒ Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ ［ Ｊ］． Ｈａｒｖａｒｄ Ｂｕｓｉ?ｎｅｓｓ Ｒｅｖｉｅｗ， ２００３， ８１ （９）： ５２～６３， １３１．

［７］ Ｗａｎｇ Ｘ Ｌ， Ｗａｎｇ Ｌ， Ｚｈａｎｇ Ｘ Ｒ， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ Ｅｖｏ?ｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ＣＯＶＩＤ－１９ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｉｍｐａｃｔ ｏｎ Ｕｒｂａｎ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ ［Ｊ］． Ｃｈｉｎａ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｒｅｖｉｅｗ， ２０２２， （７４）： １０１８０６．

［８］ Ｙａｎｇ Ｘ Ｄ， Ｌｉ Ｈ Ｌ， Ｚｈａｎｇ Ｊ Ｙ， ｅｔ ａｌ． Ｕｒｂａｎ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｒｅｓｉ?ｌｉｅｎｃｅ Ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ Ｕｒｂａｎ Ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ： Ｅｘｐｌｏ?ｒｉｎｇ Ｓｐａｔｉａｌｌｙ Ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ［ Ｊ］．Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｃｉｔｉｅｓ ａｎｄ Ｓｏｃｉｅｔｙ， ２０２４， １０３： １０５２７０．

［９］ 王國紅， 林歡， 黃昊． 數(shù)字化視角下資源編排對(duì)中小企業(yè)組織韌性的影響［Ｊ／ ＯＬ］． 科技進(jìn)步與對(duì)策， ２０２４． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ ｋｃｍｓ／ ｄｅｔａｉｌ／４２．１２２４．Ｇ３．２０２４０１０５．１７１９．００２．ｈｔｍｌ．

［１０］ Ｋｈａｎ Ｈ， Ｄｅｌｉｇｏｎｕｌ Ｓ， Ｃａｖｕｓｇｉｌ Ｅ， ｅｔ ａｌ． Ｒｅｄｅｆｉｎｉｎｇ ｔｈｅ Ｏｒ?ｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌ Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｆｒａｍｅ Ｂａｓｅｄ Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏ?ｇｙ： Ａ Ｎｅｗ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｅｃｏｌｏｇｙ Ｂａｓｅｄ Ａｐｐｒｏａｃｈ ［ Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２０２４， １７２： １１４３９７．

［１１］ 盛昭瀚， 王海燕， 胡志華． 供應(yīng)鏈韌性： 適應(yīng)復(fù)雜性———基于復(fù)雜系統(tǒng)管理視角［Ｊ］． 中國管理科學(xué)， ２０２２， ３０ （１１）：１～７．

［１２］ Ｌｉ Ｇ， Ｘｕｅ Ｊ， Ｌｉ Ｎ， ｅｔ ａｌ． Ｂｌｏｃｋ Ｃｈａｉｎ－ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｍｏｄｅｌ Ｄｅｓｉｇｎ， Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ， ａｎｄ Ｆｉｒｍ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ［Ｊ］． Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐａｒｔ Ｅ， ２０２２， （１６３）： １０２７７３．

［１３］ 王少劍， 崔子恬， 林靖杰， 等． 珠三角地區(qū)城鎮(zhèn)化與生態(tài)韌性的耦合協(xié)調(diào)研究［Ｊ］． 地理學(xué)報(bào)， ２０２１， ７６ （４）： ９７３～９９１．

［１４］ Ｗｉｌｌｉａｍｓ Ｔ Ａ， Ｇｒｕｂｅｒ Ｄ Ａ， Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅ Ｋ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｏｒｇａｎｉｚａ?ｔｉｏｎａｌ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ Ａｄｖｅｒｓｉｔｙ： Ｆｕｓｉｎｇ Ｃｒｉｓｉｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ｒｅ?ｓｉｌｉｅｎｃｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｓｔｒｅａｍｓ ［Ｊ］． Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ａｎｎａｌｓ，２０１７， １１ （２）： ７３３～７６９．

［１５］ 蔡詠梅， 李新英， 孟令偉． 中國經(jīng)濟(jì)韌性測度及演化差異分析［Ｊ］． 統(tǒng)計(jì)與決策， ２０２４， （２）： １２８～１３２．

［１６］ Ｓｕｍｍｅｒｓ Ｋ Ｊ， Ｓｍｉｔｈ Ｍ Ｌ， Ｈａｒｗｅｌｌ Ｃ Ｌ， ｅｔ ａｌ． Ｃｏｎｃｅｐｔｕａｌｉｚｉｎｇ Ｈｏｌｉｓｔｉｃ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ ｔｏ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｅｖｅｎｔｓ： Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ ａ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ Ｓｃｒｅｅｎｉｎｇ Ｉｎｄｅｘ ［ Ｊ］． Ｇｅｏｈｅａｌｔｈ， ２０１７， １（４）： １５１～１６４．

［１７］ 杜文瑄， 施益軍， 徐麗華， 等． 風(fēng)險(xiǎn)擾動(dòng)下的城市經(jīng)濟(jì)韌性多維測度與分析———以長三角地區(qū)為例［ Ｊ］． 地理科學(xué)進(jìn)展， ２０２２， ４１ （６）： ９５６～９７１．

［１８］ Ｍａｒｔｉｎ Ｒ． Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｒｅｓｉｌｉｅｎｃｅ， Ｈｙｓｔｅｒｅｓｉｓ ａｎｄ Ｒｅｃｅｓ?ｓｉｏｎａｒｙ Ｓｈｏｃｋｓ ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ， ２０１２， １２（１）： １～３２．

［１９］ 王琛， 郭一瓊． 地方產(chǎn)業(yè)抵御經(jīng)濟(jì)危機(jī)的彈性影響因素———以電子信息產(chǎn)業(yè)為例［Ｊ］． 地理研究， ２０１８， ３７ （７）： １２９７～１３０７．

［２０］ 馮苑， 聶長飛， 張東． 中國城市群經(jīng)濟(jì)韌性的測度與分析———基于經(jīng)濟(jì)韌性的Ｓｈｉｆｔ－Ｓｈａｒｅ 分解［Ｊ］． 上海經(jīng)濟(jì)研究， ２０２０，（５）： ６０～７２．

［２１］ 王鵬飛， 劉海波， 陳鵬． 企業(yè)數(shù)字化、環(huán)境不確定性與全要素生產(chǎn)率［Ｊ］． 經(jīng)濟(jì)管理， ２０２３， ４５ （１）： ４３～６６．

［２２］ 黃勃， 李海彤， 劉俊岐， 等． 數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新與中國企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展———來自企業(yè)數(shù)字專利的證據(jù)［Ｊ］． 經(jīng)濟(jì)研究， ２０２３，５８ （３）： ９７～１１５．

［２３］ Ｊａｎｇ Ｈ， Ｋｉｍ Ｈ， Ｐａｒｋ Ｈ． Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｋｏｒｅａｎ Ｇｉｎｓｅｎｇ Ｆａｒｍ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ Ａｎａｌｙｓｉｓ，２０２０， ５３ （３）： ６９～７８．

［２４］ 魯曉東， 連玉君． 中國工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率估計(jì)： １９９９～２００７ ［Ｊ］． 經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）， ２０１２， １１ （２）： ５４１～５５８．

［２５］ 李連剛， 張平宇， 程鈺， 等． 黃河流域經(jīng)濟(jì)韌性時(shí)空演變與影響因素研究［Ｊ］． 地理科學(xué)， ２０２２， ４２ （４）： ５５７～５６７．

［２６］ 郭海紅， 劉新民． 中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率時(shí)空演變［Ｊ］．中國管理科學(xué)， ２０２０， ２８ （９）： ６６～７５．

［２７］ 王柯文， 秦見， 馬海濤． 基于ＣＡ－Ｍａｒｋｏｖ 模型的重慶西部新城城市擴(kuò)張時(shí)空演化模擬與生態(tài)響應(yīng)［ Ｊ］． 中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào)， ２０２３， ４０ （４）： ４９６～５０５．

［２８］ 王浩， 劉敬哲， 張麗宏． 碳排放與資產(chǎn)定價(jià)———來自中國上市公司的證據(jù)［Ｊ］． 經(jīng)濟(jì)學(xué)報(bào)， ２０２２， ９ （２）： ２８～７５．

（責(zé)任編輯： 張舒逸）

基金項(xiàng)目： 河北省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)制識(shí)別與河北場景研究” （項(xiàng)目編號(hào)： ＨＢ２３ＺＴ００８）； 河北省社會(huì)科學(xué)發(fā)展研究課題“面向碳中和目標(biāo)的電力行業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新行為及提升對(duì)策研究” （項(xiàng)目編號(hào)： ２０２３０２０２０４７）； 河北省高等學(xué)校科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目“數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)河北省制造企業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展的協(xié)同路徑研究” （項(xiàng)目編號(hào)： ＳＺ２０２４１５９）。