霍影　唐鳳麗

摘要：東北地區(qū)的裝備制造業(yè)曾在國家占據(jù)絕對優(yōu)勢，但伴隨長三角等地區(qū)裝備制造業(yè)的后發(fā)崛起，其升級步伐卻日顯疲態(tài)。為探究制約東北地區(qū)裝備制造業(yè)升級能力提升的障礙因子，基于突變理論，運(yùn)用突變級數(shù)法，構(gòu)建裝備制造業(yè)升級能力突變系統(tǒng)。以東北地區(qū)黑龍江、吉林、遼寧，東部地區(qū)江蘇、浙江、安徽，中部地區(qū)湖南、湖北，西部地區(qū)四川、貴州十省作為樣本空間，選取2018 年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行突變指數(shù)評價(jià)。結(jié)果表明，東北地區(qū)目前的主要障礙，來源于管理服務(wù)創(chuàng)新、生產(chǎn)質(zhì)效提升、生產(chǎn)服務(wù)配套、文化制造增值等方面的欠缺，進(jìn)而導(dǎo)致政府的頂端統(tǒng)籌難以在落地層面上高效轉(zhuǎn)化為裝備制造業(yè)的升級潛能。亦即，僅僅依靠外部投資主導(dǎo)的政策干預(yù)，難以在“研發(fā)創(chuàng)新”和“服務(wù)配套”等內(nèi)生層面形成產(chǎn)業(yè)升級的本質(zhì)動力。只有更加重視市場自身的調(diào)節(jié)機(jī)制，讓民間資本在資源調(diào)配的過程中發(fā)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(chǎn)業(yè)鏈條的“創(chuàng)新”和“配套”環(huán)節(jié)上，才能積蓄起“東北制造”產(chǎn)業(yè)升級的動能。

關(guān)鍵詞：突變級數(shù)法;裝備制造業(yè);升級能力;政策干預(yù);障礙因子

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

一、引言

裝備制造業(yè)，是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國防工業(yè)布局的先導(dǎo)型產(chǎn)業(yè)，是工業(yè)現(xiàn)代化的基礎(chǔ)和核心，是牽引國民經(jīng)濟(jì)各部門協(xié)同演進(jìn)的系統(tǒng)發(fā)動機(jī)[1]。其轉(zhuǎn)型升級能力，對國家整個(gè)工業(yè)體系的優(yōu)化和提升，具有決定性的作用[2]。2015年6月15日，李克強(qiáng)總理在工業(yè)和信息化部座談會上強(qiáng)調(diào)，《中國制造2025》的核心，應(yīng)該是主打“中國裝備”[3]。

我國東北地區(qū)曾是裝備制造業(yè)的重中之重。建國初期，“三大動力”脈動的頻率就是國家工業(yè)發(fā)展的主旋律。2000年前后，其市場占有率尚能與長江三角地區(qū)、京津塘地區(qū)抗衡[4]。但進(jìn)入十三五中后期之后，升級能力卻日顯疲態(tài)，難以再打造出引領(lǐng)裝備制造發(fā)展的“頭雁”企業(yè)與徐工集團(tuán)（江蘇）、三一重工（湖南）等相媲美。而與此同時(shí)，中部地區(qū)的航特裝備（湖北）、金鷹重工（湖北），西部地區(qū)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(lǐng)各省、各地區(qū)裝備制造業(yè)升級的“新動能”。

制約東北地區(qū)裝備制造業(yè)升級能力提升的底層應(yīng)因是什么？又有哪些控制變量可以在何種程度上影響到產(chǎn)業(yè)升級能力的質(zhì)態(tài)發(fā)生突變？與長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份，甚或中、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)但裝備制造業(yè)具有后發(fā)優(yōu)勢的省份相比較，掣肘東北地區(qū)裝備制造業(yè)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(dú)類型的政策手段來調(diào)控？這些都是本文試圖深入探究的問題。

二、評價(jià)原理、模型構(gòu)建與指標(biāo)選取

（一）突變級數(shù)

法現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)活動中的產(chǎn)業(yè)升級，投射到數(shù)理層面，實(shí)際上是完成從當(dāng)前的穩(wěn)定質(zhì)態(tài)向下一個(gè)穩(wěn)定質(zhì)態(tài)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(tǒng)一之后的外在表象[5]。突變理論能夠用來描述和預(yù)測事物連續(xù)性中斷的質(zhì)變過程[6]，由法國數(shù)學(xué)家Rene Thom（1972）創(chuàng)立提出[7]。理論機(jī)理層面，它利用奇點(diǎn)理論、拓?fù)鋵W(xué)和結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性等數(shù)學(xué)工具，構(gòu)造了自然現(xiàn)象與社會活動中不連續(xù)變化現(xiàn)象的數(shù)學(xué)模型，預(yù)見系統(tǒng)形態(tài)的改變，并試圖解釋其結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性問題。因此，突變理論的本質(zhì)，就是在數(shù)理層面揭示事物的質(zhì)態(tài)躍遷是如何依賴于條件的改變而產(chǎn)生相應(yīng)變化的。

突變級數(shù)法是突變理論的簡化運(yùn)用，是對評價(jià)目標(biāo)進(jìn)行多層次矛盾分解，然后利用突變理論與模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合產(chǎn)生突變模糊隸屬函數(shù)，再由歸一公式進(jìn)行綜合量化計(jì)算，最后歸一為一個(gè)參數(shù)（總隸屬函數(shù)），進(jìn)而對評價(jià)目標(biāo)進(jìn)行排序分析的一種綜合評價(jià)方法[8]。

裝備制造業(yè)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(shù)構(gòu)成及組織過程的復(fù)雜性決定了需要多元?jiǎng)?chuàng)新元素的協(xié)同互動[9]。作為牽引國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國防科工布局的權(quán)重力量，其產(chǎn)業(yè)成長能力絕不能脫離堅(jiān)實(shí)的工業(yè)基礎(chǔ)[10]。否則，作為升級評價(jià)外部表征的技術(shù)改造和固定資產(chǎn)投資等要素投入指標(biāo)，就會游離于實(shí)體經(jīng)濟(jì)之外，使制造業(yè)金融化，喪失其物理基礎(chǔ);只有在具備工業(yè)基礎(chǔ)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(yè)的升級產(chǎn)生高效促進(jìn)。折射為觀測指標(biāo)，R&D投入水平和發(fā)明專利申請強(qiáng)度等，普遍為業(yè)界和學(xué)界所關(guān)注;當(dāng)然，新型工業(yè)化進(jìn)程的發(fā)展路徑中，裝備制造業(yè)已經(jīng)愈發(fā)無法脫離來自于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)方面的配套支持，文化要素的隱性鑄入、電子商務(wù)技術(shù)的協(xié)同助力，對于提升裝備制造業(yè)全球價(jià)值鏈生態(tài)位，都產(chǎn)生了愈發(fā)顯著的影響[11];除此之外，地方政府對于裝備制造業(yè)的重視程度及其對于政策資源的調(diào)度水平，亦會在某種程度上制約其升級步伐的躍進(jìn)水平。因此，對不同地區(qū)裝備制造業(yè)的升級能力進(jìn)行評價(jià)排序，涉及多目標(biāo)決策，是多層控制因素影響下綜合矛盾的有序化體現(xiàn)。運(yùn)用突變級數(shù)法，在考慮評價(jià)指標(biāo)相對重要性的前提下，并不用通過主觀賦權(quán)的方式對指標(biāo)進(jìn)行非客觀的干預(yù)，從而減少了因主觀性而引入的評價(jià)偏頗，同時(shí)該方法計(jì)算原則相對簡易、評價(jià)準(zhǔn)則客觀科學(xué)，因此更適配于本文的研究初衷。

（二）評價(jià)步驟

1. 構(gòu)建倒叉樹評價(jià)層級體系

以“升級能力”作為評價(jià)目標(biāo)，對裝備制造業(yè)的發(fā)展基礎(chǔ)，按照狀態(tài)層→控制層→變量層的遞階層次進(jìn)行分組，由頂層的狀態(tài)評價(jià)目標(biāo)分解為中層的控制變量，再逐步拆分至底層的變量指標(biāo)，構(gòu)建“倒叉樹”評價(jià)層級體系。需要注意的是，如果控制變量數(shù)目小于或等于4個(gè)，則只有7種突變模型;如果控制變量的數(shù)目大于或等于5個(gè)，突變模型的數(shù)據(jù)就是無窮多了[12]。所以，根據(jù)學(xué)界經(jīng)驗(yàn)，各層指標(biāo)的分解以不超過4個(gè)為宜[13]。

2. 確定各層級突變系統(tǒng)類型

當(dāng)控制變量的數(shù)目在小于或等于4個(gè)的情況下，常見突變系統(tǒng)的狀態(tài)模型、數(shù)學(xué)詮釋及其計(jì)算規(guī)則，詳細(xì)列示于表1。其中，X為突變系統(tǒng)的狀態(tài)變量（即最底層的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)），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(shù)，位于狀態(tài)層。

當(dāng)系統(tǒng)的勢函數(shù)達(dá)到極值時(shí)，系統(tǒng)的質(zhì)態(tài)將發(fā)生突變。此時(shí)，X的值將從當(dāng)前臨界點(diǎn)處的極值向其相反的方向躍遷。而X是否達(dá)到極值，又受到各控制變量的制約。這種制約關(guān)系的內(nèi)部通常互為矛盾，在多個(gè)決策維度內(nèi)相互限制，其計(jì)算原則可由聯(lián)立突變狀態(tài)模型在一階導(dǎo)數(shù)、二階倒數(shù)均為零處求得，即表1中的分歧集。

3. 導(dǎo)出隸屬函數(shù)進(jìn)行評價(jià)

基于分解形式的分歧集方程，可以進(jìn)一步推導(dǎo)出影響多目標(biāo)決策的主要矛盾。就其數(shù)學(xué)意義而言，是多維模糊隸屬函數(shù)，即歸一公式。其現(xiàn)實(shí)意義在于，可以將突變系統(tǒng)內(nèi)由控制變量影響的不同質(zhì)態(tài)統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為由狀態(tài)變量表示質(zhì)態(tài)，進(jìn)而決策者可以對多目標(biāo)決策（即互為矛盾的多個(gè)控制方面）作出排序評價(jià)，這也正是將突變級數(shù)法應(yīng)用于多目標(biāo)決策的根本優(yōu)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(biāo)決策，其理想策略為各模糊目標(biāo)隸屬函數(shù)的交集，即選擇最小的隸屬函數(shù)作為決策結(jié)論;對于多層次、不同方案下的多目標(biāo)決策，則需要首先判定各控制變量之間的作用關(guān)系。如果作用是“互補(bǔ)”的，各控制變量之間相關(guān)性較強(qiáng)，某一控制變量對于系統(tǒng)突變狀態(tài)的影響可由其他控制變量顯著干預(yù)，則突變系統(tǒng)總的隸屬函數(shù)取值為各分項(xiàng)隸屬函數(shù)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(jì)算原則;如果作用是“非互補(bǔ)”的，各控制變量之間相關(guān)性較弱，彼此作用不能相互替代，則突變系統(tǒng)總的隸屬函數(shù)取值為各分項(xiàng)隸屬函數(shù)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(jì)算原則。

4. 由評價(jià)結(jié)果進(jìn)行障礙診斷

根據(jù)評價(jià)排序，倒推顯著影響評價(jià)結(jié)果的負(fù)向控制變量，結(jié)合產(chǎn)業(yè)實(shí)際和地緣制度，診斷障礙因子的控制應(yīng)因，針對性地提出策略建議。

（三）體系構(gòu)建

由于裝備制造業(yè)對經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動產(chǎn)生廣泛牽連的特性，所以對其升級能力進(jìn)行評價(jià)，尤其是觀測指標(biāo)的選取，應(yīng)符合全面折射出（目標(biāo)地區(qū)）產(chǎn)業(yè)內(nèi)部發(fā)展?fàn)顩r和外部政策保障情況的前提。業(yè)界和學(xué)界廣泛認(rèn)可的波特鉆石理論（Michael Porter Diamond Model）提出，生產(chǎn)要素、需求條件、相關(guān)和支持產(chǎn)業(yè)、政府角色等要素組成的鉆石體系可以反映與評價(jià)一個(gè)區(qū)域或產(chǎn)業(yè)的競爭優(yōu)勢[14]。依照此原則，遴選“固定資產(chǎn)投資（制造業(yè)）比上年增長情況”等十三個(gè)觀測指標(biāo)作為底層變量，定義產(chǎn)業(yè)成長能力、研發(fā)創(chuàng)新能力、服務(wù)配套能力、政策保障能力四維控制變量作為次級突變系統(tǒng)，協(xié)同構(gòu)建裝備制造業(yè)升級能力突變指數(shù)評價(jià)體系，如表2所示。

這一評價(jià)框架所映射出的產(chǎn)業(yè)實(shí)際，主要是基于以下四方面考慮。首先，是考慮裝備制造業(yè)自身在省域空間內(nèi)的成長增量。相對于可比較的同期發(fā)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(fā)投入有助于迅速提升裝備制造業(yè)的創(chuàng)新績效并沉淀為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心基礎(chǔ)[15]。再次，裝備制造業(yè)的發(fā)展難以獨(dú)木成林，更需要來自上下游產(chǎn)業(yè)的協(xié)同激勵(lì)。依據(jù)馬克思超額利潤理論，文化產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)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(nèi)涵和品牌附加值，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級[16]。最后，裝備制造業(yè)的規(guī)模效應(yīng)和關(guān)聯(lián)效應(yīng)極大，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)的基本面中通常會占具主要發(fā)展權(quán)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(dú)依靠產(chǎn)業(yè)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(qiáng)力扶持和政策護(hù)航。

有兩點(diǎn)需要額外解釋：一是突變級數(shù)法取得良好應(yīng)用的前提，是需要將底層變量及其上層控制變量的個(gè)數(shù)限定在4個(gè)以下，所以在指標(biāo)體系構(gòu)建之初，研究已運(yùn)用SPSS 21.0對每一維度內(nèi)的候選自變量進(jìn)行了主成分分析。實(shí)際統(tǒng)計(jì)中，研究按照特征根大于1、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率高于75%的篩選原則，僅保留了主要影響因子自變量，并進(jìn)一步按照實(shí)際貢獻(xiàn)（重要程度）依次編號。二是底層指標(biāo)均為互補(bǔ)型指標(biāo)，并未涉及非互補(bǔ)型指標(biāo)。實(shí)際檢驗(yàn)中，Pearson相關(guān)系數(shù)均在0.82以上。因此，應(yīng)用平均影響，即“小中取大”的原則作為四個(gè)（次級）突變子系統(tǒng)以及（頂層）裝備制造業(yè)升級能力突變系統(tǒng)突變指數(shù)評價(jià)的實(shí)際計(jì)算依據(jù)。反觀我國社會主義經(jīng)濟(jì)制度的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)性及裝備制造業(yè)在整個(gè)經(jīng)濟(jì)盤面中舉足輕重的特殊性，亦能對互補(bǔ)型的實(shí)際機(jī)理做出良好釋義。

三、實(shí)證樣本、數(shù)據(jù)處理及評價(jià)結(jié)果

（一）樣本遴選

《中國制造2025》于2015年5月由國務(wù)院正式印發(fā)部署。為承接國家發(fā)展導(dǎo)向，各省的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)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(zhuǎn)變?yōu)榭捎^測的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。鑒于此，本研究以2015年11月作為政策樣本的統(tǒng)計(jì)始點(diǎn)，以目標(biāo)省份政府網(wǎng)站上“政務(wù)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(fā)、函等作為政策數(shù)據(jù)的樣本空間，篩選與“裝備制造”相關(guān)的產(chǎn)業(yè)政策，并按照“直接相關(guān)”和“間接相關(guān)”進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計(jì)。截至發(fā)稿前，尚處于執(zhí)行期、有效期內(nèi)的政策均納入統(tǒng)計(jì)范疇。

需要額外解釋的一點(diǎn)是，政策保障能力突變子系統(tǒng)內(nèi)，關(guān)于X 、X的設(shè)計(jì)，研究的初期假設(shè)是認(rèn)為其具有“非互補(bǔ)”的邏輯應(yīng)因，并考慮將其設(shè)計(jì)為尖點(diǎn)突變系統(tǒng)。但在實(shí)際操作中發(fā)現(xiàn)，相較于東北地區(qū)數(shù)量均衡但總量偏少的產(chǎn)業(yè)政策，我國中部地區(qū)的湖北省、湖南省，甚或西部地區(qū)的四川省，其直接和間接產(chǎn)業(yè)政策都出現(xiàn)同時(shí)占優(yōu)的情況。X和X在實(shí)際統(tǒng)計(jì)中呈現(xiàn)出良好的協(xié)調(diào)相關(guān)特征，即政策的一攬子效能和配套效應(yīng)顯著。

其他顯性經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，諸如銷售收入、研發(fā)經(jīng)費(fèi)、全時(shí)當(dāng)量、增長率等，均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2019-2021年）。

實(shí)際的樣本空間劃定方面，東北地區(qū)，遼寧、吉林、黑龍江這三個(gè)傳統(tǒng)意義上的裝備制造業(yè)強(qiáng)省全部納入比較;東部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)動能強(qiáng)勁，選擇江蘇、浙江、安徽三省納入比較;中部地區(qū)，承接制造業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移效能明顯，選擇湖北、湖南兩省納入比較;西部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，但后發(fā)優(yōu)勢明顯，選擇四川、貴州兩省納入比較。以期從十省的實(shí)際突變表現(xiàn)中管中窺豹，探究制約東北地區(qū)裝備制造業(yè)發(fā)展的障礙因子。

（二）數(shù)據(jù)處理

運(yùn)用突變級數(shù)法進(jìn)行多目標(biāo)決策評價(jià)。主要以2018年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來解釋數(shù)據(jù)核算和決策評價(jià)過程。2019年統(tǒng)計(jì)年鑒所表征的是2018年的產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際。以《中國制造2025》為引領(lǐng)，各地方承接中央高質(zhì)量發(fā)展制造業(yè)的政策導(dǎo)向，以“轉(zhuǎn)型發(fā)展”“提質(zhì)增效”等作為工作重點(diǎn)，專項(xiàng)部署的“行動方案”“行動計(jì)劃”“實(shí)施方案”2015年以后密集出臺，行動和實(shí)施周期多數(shù)為三年，因此2018年應(yīng)該是各地方政策實(shí)施效果開始集中涌現(xiàn)的顯現(xiàn)時(shí)間。實(shí)際測度發(fā)現(xiàn)，2019年、2020年評價(jià)結(jié)果與2018年存在繼承性，評價(jià)結(jié)論并無顯著差異。即在解釋效能層面，2018年數(shù)據(jù)具有穩(wěn)健性，這也正是本文選取以2018年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為主要解釋樣本的原因。

首先是對各類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)化（離差標(biāo)準(zhǔn)化）公式，對十省的十三類觀測指標(biāo)進(jìn)行線性變換，消除量綱影響后的底層變量值詳細(xì)列示于表3。

表3中，X為評價(jià)層（頂層）指標(biāo)。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(yè)升級能力的強(qiáng)弱。

標(biāo)準(zhǔn)化后得分為1.000的十三類觀測指標(biāo)中，僅江蘇一省就獨(dú)占其中5項(xiàng)。緊隨其后，浙江省和安徽省又分別占有3項(xiàng)和2項(xiàng)。僅長三角地區(qū)，在觀察周期和統(tǒng)計(jì)樣本內(nèi)，已占有裝備制造業(yè)76.92%的單項(xiàng)發(fā)展勢能，為形成集群優(yōu)勢和升級潛能聚積了絕對的發(fā)展動力。反觀得分為0.000的基礎(chǔ)觀測數(shù)據(jù)，黑龍江省和吉林省則分別占據(jù)了其中的6項(xiàng)和4項(xiàng)。表征到東北地區(qū)，在直觀的統(tǒng)計(jì)學(xué)層面而言，又形成了一個(gè)76.92%的覆蓋尺度。但不同于長三角地區(qū)，其所折射出的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義是顯著負(fù)向的。以上統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的直觀對比，清晰明了地反映出東北地區(qū)在觀測窗口內(nèi)升級能力的疲態(tài)。映射到突變系統(tǒng)層面，諸多底層變量的負(fù)向穩(wěn)定，亦限制了頂層經(jīng)濟(jì)表征藉由“升級”向價(jià)值鏈高端實(shí)現(xiàn)躍遷。

（三）計(jì)算原則

以黑龍江省為例，說明評價(jià)依據(jù)和計(jì)算原則：產(chǎn)業(yè)成長能力（X）評價(jià)維度內(nèi)，底層指標(biāo)X、X、X、X構(gòu)成蝴蝶突變子系統(tǒng)，存在相互影響的發(fā)展應(yīng)因，由“平均影響”來數(shù)字化表征黑龍江省裝備制造業(yè)的成長能力。

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

研發(fā)創(chuàng)新能力（X）評價(jià)維度內(nèi)，底層指標(biāo)X、X、X構(gòu)成燕尾突變子系統(tǒng)，存在互為依托的發(fā)展關(guān)系，由“平均影響”來數(shù)字化表征黑龍江省裝備制造業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新能力。

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

服務(wù)配套能力（X）評價(jià)維度內(nèi)，底層指標(biāo)X、X、X構(gòu)成燕尾突變子系統(tǒng)，存在互為聯(lián)動的發(fā)展格局，由“平均影響”來數(shù)字化表征黑龍江省裝備制造上下游產(chǎn)業(yè)的服務(wù)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(jià)維度內(nèi)，底層指標(biāo)X、X、X構(gòu)成燕尾突變子系統(tǒng)，存在協(xié)同配套的發(fā)展關(guān)系，由“平均影響”來數(shù)字化表征黑龍江省政府對于裝備制造業(yè)的扶植能力。

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

裝備制造業(yè)升級能力（X）評價(jià)維度內(nèi)，控制層指標(biāo)X、X、X、X構(gòu)成蝴蝶突變子系統(tǒng)，相互之間存在互為依托的發(fā)展關(guān)系，由“平均影響”來數(shù)字化表征黑龍江省裝備制造業(yè)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(yè)升級能力的突變評價(jià)指數(shù)為0.439。

（四）評價(jià)結(jié)果

依據(jù)以上計(jì)算原則和評價(jià)依據(jù)，2018年統(tǒng)計(jì)區(qū)間內(nèi)，其他省份裝備制造業(yè)升級能力的突變評價(jià)結(jié)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(yè)升級能力突變指數(shù)均獲得了0.9以上的評價(jià)結(jié)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(jià)結(jié)果，處于升級陣營的第二梯隊(duì);貴州、吉林、黑龍江三省則分列第8～10位，評價(jià)結(jié)果不甚理想。尤其是作為傳統(tǒng)的裝備制造業(yè)強(qiáng)省，吉林、黑龍江兩省結(jié)果堪憂?？v向時(shí)間序列對比，在2019和2020年度，湖南省排名均在第3，強(qiáng)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(jià)排名一直保持穩(wěn)定。

另外有一點(diǎn)需要額外解釋，為從理論層面進(jìn)一步探究評價(jià)結(jié)果的客觀性，觀測“互補(bǔ)-小中取大”與“非互補(bǔ)-大中取小”兩種原則影響下的計(jì)算結(jié)果的浮動性，假設(shè)由X、X、X、X所構(gòu)成蝴蝶突變子系統(tǒng)各維度的控制變量之間并不存在顯著的發(fā)展應(yīng)因，本研究按照取最小值的計(jì)算策略，對十省裝備制造業(yè)升級能力的突變指數(shù)進(jìn)行了重新標(biāo)定（見表4最右列，排名*）。事實(shí)表明，既定評價(jià)結(jié)論的位移量很小，在排名層面并未產(chǎn)生顯著差異。

這也從一個(gè)側(cè)面反映出，裝備制造業(yè)是我國工業(yè)發(fā)展的脊梁，是經(jīng)濟(jì)基本面的支柱型產(chǎn)業(yè)，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(chǎn)業(yè)成長能力、研發(fā)創(chuàng)新能力、服務(wù)配套能力以及政策保障能力四個(gè)控制層面下，又通?；檠a(bǔ)充、彼此激勵(lì)。因此很難通過對某一控制維度的“單一”調(diào)整，達(dá)到對系統(tǒng)質(zhì)態(tài)的“整體”影響。

（五）初步結(jié)論

產(chǎn)業(yè)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(jià)結(jié)果，高于統(tǒng)計(jì)均值30%以上的增量空間。而東北地區(qū)，僅遼寧?。?.678）略高于統(tǒng)計(jì)均值，吉林（0.314）、黑龍江（0.232）兩省則分別低于統(tǒng)計(jì)均值50%以上。反觀表3（底層變量標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)）所列制造業(yè)固定資產(chǎn)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(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)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(gè)百分點(diǎn)。這說明，單純從固定資產(chǎn)投資層面而言，東北地區(qū)并未滯后于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的長三角地區(qū)抑或在承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移層面更占有區(qū)位優(yōu)勢的中西部地區(qū)，甚或還要高于投資均值。但在轉(zhuǎn)化為成長能力層面，資金運(yùn)轉(zhuǎn)效率卻遲滯于平均發(fā)展水平。映射到產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和企業(yè)運(yùn)營的實(shí)際層面上，重立項(xiàng)審批、重園區(qū)圈地、重基礎(chǔ)建設(shè)，輕過程管控、輕資源共享、輕精益生產(chǎn)的桎梏一直存在。市場的作用被行政過多地干預(yù)和限制，難以暢通資本創(chuàng)造價(jià)值的最短路徑。再看改建和技術(shù)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(dāng)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(gè)百分點(diǎn)。這也從另一個(gè)層面折射出，改變重復(fù)冗余的基建投資模式，轉(zhuǎn)而將有限的資金投放到技術(shù)改造，利用高新技術(shù)改造提升傳統(tǒng)裝備制造業(yè)，可以使裝備制造的新舊動能有機(jī)融合，從而在更高層面上發(fā)揮資金的使用效率，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為更有序的價(jià)值迭代模式，對于東北地區(qū)破解產(chǎn)能躍遷層面上的“梅佐喬諾陷阱”，十分重要。

研發(fā)創(chuàng)新能力（X）維度，江蘇省力拔頭籌。追溯至前置觀測指標(biāo)，X、X、X均列在第1位。浙江省緊隨其后，所有指標(biāo)均列在第2位。安徽省亦有2項(xiàng)指標(biāo)列在第3位。這顯示出長三角地區(qū)在創(chuàng)新驅(qū)動層面強(qiáng)大的領(lǐng)先優(yōu)勢，尤其是江蘇、浙江兩省，所有基礎(chǔ)觀測指標(biāo)均上浮統(tǒng)計(jì)均值100%以上。但同期內(nèi)的黑龍江、吉林和遼寧三省，能夠反映研發(fā)投入和知識溢出的指標(biāo)則全部墊底，甚或?qū)⑷∮^測指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值分項(xiàng)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(gè)側(cè)面折射出，東北地區(qū)裝備制造業(yè)更多依賴于指令經(jīng)濟(jì)時(shí)期“國家訂單”式的發(fā)展模式，并沒有緊跟市場經(jīng)濟(jì)的步伐而有效分化出創(chuàng)新驅(qū)動的要素。重工裝備的頂端優(yōu)勢嚴(yán)重?cái)D壓了輕量裝備、先進(jìn)裝備的市場契機(jī)。政策統(tǒng)籌層面，頂端決策也并未給予以“市場”作為主要驅(qū)動要素的小規(guī)模、輕量化、民用、非標(biāo)裝備制造企業(yè)足夠的重視。

服務(wù)配套能力（X）維度，所反映出的是目標(biāo)評價(jià)空間在產(chǎn)業(yè)鏈條層面上的本地配套和協(xié)同生產(chǎn)能力。受制于地理位置、氣候條件和區(qū)位因素，這方面一直是東北地區(qū)的短板，尤以吉林、黑龍江兩省最為閉塞。相關(guān)評價(jià)結(jié)果的得分尺度亦如X維度，東北地區(qū)的得分，與長三角甚或中部地區(qū)的湖北、湖南兩省以及西部地區(qū)的四川省，都遠(yuǎn)非在一個(gè)可比區(qū)間。但是，向系統(tǒng)解決方案提供商、綜合業(yè)務(wù)服務(wù)商轉(zhuǎn)型已成為傳統(tǒng)的裝備制造企業(yè)向全球價(jià)值鏈高端攀升的必由路徑。所以，如何統(tǒng)籌設(shè)計(jì)、協(xié)調(diào)優(yōu)化好區(qū)域之間的聯(lián)動配合政策，怎樣布局好裝備制造上下游衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)、配套好生產(chǎn)服務(wù)供應(yīng)企業(yè)、規(guī)范好相關(guān)物流承載行業(yè)，仍然是橫亙在東北地區(qū)高層決策者面前一個(gè)繞不開、躲不過但又必須前置解決好的區(qū)域性問題。

政策保障能力（X）維度，需要額外予以關(guān)注。一是江蘇、浙江兩省，分別得到了0.476和0.446的統(tǒng)計(jì)得分，都在評價(jià)均值0.546之下。雖然單項(xiàng)統(tǒng)計(jì)分別排在了本類指標(biāo)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(jià)結(jié)果的第1位和第2位。這說明，相較于產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的茁壯性指標(biāo)（X）、能動性指標(biāo)（X）和協(xié)調(diào)性指標(biāo)（X），外部的政策保障性指標(biāo)（X）對于產(chǎn)業(yè)升級的直接促進(jìn)作用并不顯著?；蛘哒f，僅憑借產(chǎn)業(yè)政策的外部干預(yù)，亦不能從根本上改善東北地區(qū)裝備制造業(yè)升級動能疲弱的窘境。二是東北地區(qū)的遼寧省，X和X得分均低于十省評價(jià)的單項(xiàng)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(jià)均值，這直接導(dǎo)致了其綜合評價(jià)結(jié)果（0.811）在1%的層面上收斂于十省評價(jià)均值（0.798）。這也再次印證了東北地區(qū)裝備制造業(yè)所面臨的共性問題，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較好并不能代表產(chǎn)業(yè)成長能力較強(qiáng)。僅依靠政策層面上的外部輸血模式，也不能夠替代“創(chuàng)新驅(qū)動”和“服務(wù)配套”層面上的內(nèi)生造血機(jī)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(zhuǎn)化為激勵(lì)效應(yīng)更加顯著的邊際產(chǎn)出，“資源”的投放應(yīng)更加“靶向明確”地施力于產(chǎn)業(yè)鏈條的“創(chuàng)新”和“配套”環(huán)節(jié)，而絕非“立項(xiàng)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(yè)直接、間接相關(guān)的扶持政策（X和X）方面，湖南省與四川省分別得到了單項(xiàng)排名的第1。這其中，政策數(shù)量只是達(dá)成評價(jià)結(jié)果影響因素的一方面，另一方面，以上兩省出臺相關(guān)政策的具體抓手，或者說撬動裝備制造業(yè)整體提升的施力支點(diǎn)，亦十分值得其他省份尤其是東北地區(qū)借鑒學(xué)習(xí)。比如，《湖南省經(jīng)濟(jì)和信息化委員會關(guān)于印發(fā)〈湖南省智能制造示范企業(yè)和示范車間認(rèn)定管理辦法〉的通知》（湘經(jīng)信裝備〔2016〕418號）、《關(guān)于鼓勵(lì)優(yōu)勢民營企業(yè)進(jìn)入武器裝備科研生產(chǎn)和維修領(lǐng)域的措施意見》（湘經(jīng)信軍品研管〔2017〕54號）、《湖南省人民政府關(guān)于加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)機(jī)裝備產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的實(shí)施意見》（湘政發(fā)〔2019〕22號），《四川省人民政府辦公廳關(guān)于印發(fā)〈四川省創(chuàng)新管理優(yōu)化服務(wù)培育壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能加快新舊動能接續(xù)轉(zhuǎn)換工作方案〉的通知》（川辦發(fā)〔2017〕84號）、《四川省人民政府關(guān)于深化“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)施意見》（川府發(fā)〔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(chuàng)新驅(qū)動和深化放管服的認(rèn)識，絕非宏觀表態(tài)，而是對于政策抓手的細(xì)致思考。

四、結(jié)論與建議

首先，東北地區(qū)裝備制造業(yè)升級問題是一個(gè)復(fù)雜的行為邏輯，涉及來自于產(chǎn)業(yè)成長能力、研發(fā)創(chuàng)新能力、服務(wù)配套能力和政策保障能力多方面控制變量的協(xié)同制約。這些控制變量并非彼此獨(dú)立，往往存在相互影響的發(fā)展應(yīng)因?；诳v向時(shí)間序列數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn)，2018-2020年三個(gè)連續(xù)年度中，僅就底層變量而言，東北地區(qū)無論是在固定資產(chǎn)投資、實(shí)際到位資金（國家預(yù)算）抑或出臺產(chǎn)業(yè)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(jià)結(jié)果層面，升級能力排名（7、9、10）卻表現(xiàn)出相當(dāng)穩(wěn)定的“惰性”。投射到政策干預(yù)層面，就很難辨析清楚哪些是主要矛盾，哪些是次要矛盾。業(yè)界常見的決策分析邏輯多是層次分析法、模糊綜合評價(jià)法及其改進(jìn)模型的數(shù)理評價(jià)過程，評價(jià)結(jié)論的客觀性往往受到確立“指標(biāo)權(quán)重矢量”主觀性的顯著影響。亦即，在進(jìn)行客觀評價(jià)之前，就需要通過專家和評價(jià)者的主觀認(rèn)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(yè)的核心和牽涉國民經(jīng)濟(jì)各部門的工作母機(jī)，裝備制造業(yè)的生產(chǎn)和組織過程都非常復(fù)雜。其產(chǎn)業(yè)升級表象下所解構(gòu)出的控制變量，往往會因不同地區(qū)的稟賦特征、管理慣性甚或文化差異而展現(xiàn)出迥然不同的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，控制變量之間的影響機(jī)制更是不盡相同。為客觀評價(jià)各地區(qū)控制變量對裝備制造業(yè)升級能力所產(chǎn)生突變貢獻(xiàn)的行為差異，本研究借鑒數(shù)學(xué)領(lǐng)域中突變理論對于復(fù)雜系統(tǒng)突變動因的解析框架，采用突變級數(shù)法對典型地區(qū)裝備制造業(yè)的升級能力進(jìn)行評價(jià)，在考慮控制變量地區(qū)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(quán)帶來的主觀影響，為分析東北地區(qū)裝備制造業(yè)升級障礙因子提供客觀的數(shù)理支撐，進(jìn)而為研判何種政策干預(yù)方式能夠促進(jìn)東北地區(qū)裝備制造業(yè)升級的現(xiàn)實(shí)問題提供科學(xué)依據(jù)。

其次，根據(jù)“評價(jià)結(jié)果”，如果將表4的綜合測算得分劃分為五個(gè)定性評價(jià)區(qū)間，0.90及以上定義為“優(yōu)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(qū)的經(jīng)濟(jì)龍頭，地理位置相對占優(yōu)的遼寧省，產(chǎn)業(yè)升級能力尚處在可接受的得分區(qū)間，但實(shí)際排名卻僅與西部地區(qū)的四川省不相伯仲。而同作為傳統(tǒng)的裝備制造業(yè)強(qiáng)省，吉林、黑龍江兩省卻并未取得良好的評價(jià)結(jié)果，產(chǎn)業(yè)升級能力堪憂。追溯底層指標(biāo)和突變控制層不難發(fā)現(xiàn)，黑龍江省在固定資產(chǎn)投資（X）、出臺與裝備制造業(yè)直接相關(guān)的產(chǎn)業(yè)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(quán)重配比方面，地方政府比較重視裝備制造業(yè)發(fā)展，但是這種頂端統(tǒng)籌卻并未能同比高效轉(zhuǎn)化為裝備制造業(yè)的升級潛能。其制約瓶頸，很大程度上存在于研發(fā)創(chuàng)新（X）和服務(wù)配套（X）能力的薄弱。在更深層面上深究其掣肘應(yīng)因，因?yàn)榈乩項(xiàng)l件和營商環(huán)境等而導(dǎo)致研發(fā)人才的“入不敷出”亦掣肘了黑龍江的升級動力。另外，重工業(yè)輕商業(yè)、重國企輕民企，重管理輕服務(wù)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(jīng)濟(jì)活力，進(jìn)而導(dǎo)致裝備制造業(yè)“頭重腳輕”，缺乏來源于生產(chǎn)服務(wù)方面的效能提升和文化鑄造方面的支撐配套，難以行穩(wěn)致遠(yuǎn)。吉林省的情況亦大體相似，不加贅述。

再次，綜合“評價(jià)結(jié)果”與“初步結(jié)論”中關(guān)于“政策因素”的相關(guān)考量可以發(fā)現(xiàn)，東北地區(qū)在出臺相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策方面，總量上基本持平于十省均值（吉林除外，該省的“醫(yī)藥制造”在制造產(chǎn)業(yè)中占有較大份額的生產(chǎn)權(quán)重，“裝備制造”方面則遜于遼寧和黑龍江），但相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策對于裝備制造業(yè)升級能力提升的促進(jìn)水平卻顯著落后于其他省份。直觀的統(tǒng)計(jì)結(jié)論是，政策數(shù)量不少，然而效能不高。在政策內(nèi)涵方面，發(fā)現(xiàn)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(wù)事項(xiàng)的社會公開承諾、不同業(yè)務(wù)部門之間的具體責(zé)任流程、惠及裝備制造企業(yè)的具體認(rèn)定辦法、新企業(yè)進(jìn)入老市場的透明開放措施以及不同政策之間的聯(lián)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(jī)制則相對欠缺。所以，后發(fā)裝備制造業(yè)強(qiáng)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(qū)借鑒。此外，政策僅僅是政府重視裝備制造業(yè)發(fā)展的一個(gè)側(cè)面，尤其是作為地方政府級別的，單一維度內(nèi)宏觀性的、框架化的產(chǎn)業(yè)政策，更是難以在產(chǎn)業(yè)成長能力、研發(fā)創(chuàng)新能力、服務(wù)配套能力等諸多方面，對裝備制造業(yè)升級能力產(chǎn)生多維控制域的協(xié)同激勵(lì)。來源于地方政策以外的人文地理因素、經(jīng)濟(jì)區(qū)位因素，以及脫離指令性經(jīng)濟(jì)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(yè)后發(fā)優(yōu)勢形成的無形之手。亦即，東北地區(qū)很難通過對于某一控制維度的“單一”調(diào)控，來達(dá)到對于當(dāng)前系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)的“整體”影響。

最后，《中共中央國務(wù)院關(guān)于全面振興東北地區(qū)等老工業(yè)基地的若干意見》（以下簡稱《意見》）于2016年4月26日正式實(shí)施?！兑庖姟分?2次提到“投資”，寫有“設(shè)立東北振興產(chǎn)業(yè)投資基金”“組建國有資本投資、運(yùn)營公司”“安排中央預(yù)算內(nèi)投資資金支持園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施和公共平臺建設(shè)”等直接表述，更在第十一條“促進(jìn)裝備制造等優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效”中，對東北提出“提高制造業(yè)核心競爭力，再造產(chǎn)業(yè)競爭新優(yōu)勢”的遠(yuǎn)景目標(biāo)。以《意見》中提出的“到2020年，產(chǎn)業(yè)邁向中高端水平，重點(diǎn)行業(yè)和企業(yè)具備較強(qiáng)國際競爭力”的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)期以及政策效果顯現(xiàn)時(shí)間的延后效應(yīng)作為數(shù)據(jù)樣本截取時(shí)間的考慮因素，本文選取2018年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為主要解釋樣本。再次反觀“初步結(jié)論”中制造業(yè)固定資產(chǎn)投資比上年增長情況（XC1），遼寧和黑龍江的統(tǒng)計(jì)值分別高于十省樣本空間的投資均值34.66%和8.47%，然而產(chǎn)業(yè)成長能力（XB1）考量視域，除遼寧與十省均值勉強(qiáng)持平外，吉林和黑龍江都顯著低于統(tǒng)計(jì)均值50%以上?？梢缘贸鋈缦陆Y(jié)論：單純以“固定資產(chǎn)投資”為代表的直接財(cái)政性政策，并不能對東北地區(qū)裝備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級造成有效干預(yù)，高投資、低回報(bào)的層面上，甚至制約了其產(chǎn)業(yè)成長能力的生發(fā)。尤其是在東北地區(qū)裝備制造業(yè)大國有、小民營的現(xiàn)實(shí)背景下，國有企業(yè)投資效率低于非國有企業(yè)被認(rèn)為是長期過度投資和非效率投資的典型事實(shí)[18]。中國制造業(yè)情境下，固定資產(chǎn)投資亦是產(chǎn)能過剩的直接原因[19]。因此值得提示的一點(diǎn)是，東北地區(qū)不要停留在“工業(yè)基礎(chǔ)齊全、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)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(chǎn)業(yè)升級能力應(yīng)來自于有為政府和有效市場的雙重結(jié)合[20]。因而在管理服務(wù)創(chuàng)新、生產(chǎn)質(zhì)效提升、生產(chǎn)服務(wù)配套和文化制造增值等方面，東北地區(qū)應(yīng)先多學(xué)習(xí)長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)甚或中西部裝備制造業(yè)后發(fā)優(yōu)勢強(qiáng)省的先進(jìn)治理理念，再腳踏實(shí)地地消化吸收為自身發(fā)展壯大的成長動因，進(jìn)而催化裝備制造業(yè)在東北地區(qū)煥發(fā)出新的發(fā)展優(yōu)勢。

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