吳 剛，宮汝娜，馮冬發(fā)

（1.西安交通大學 經(jīng)濟與金融學院，西安 710061；2.陜西省社會科學院 經(jīng)濟研究所，西安 710065；3.北京大學 國家發(fā)展研究院，北京 100871）

0 引言

制造業(yè)是實體經(jīng)濟的主體，從根本上決定了國家的綜合實力和國際競爭力。要實現(xiàn)高質量發(fā)展目標，推動中國制造走向中國創(chuàng)造、中國速度走向中國質量、中國產(chǎn)品走向中國品牌，就必須加快制造業(yè)轉型升級、提質增效，走制造業(yè)高質量發(fā)展道路。

目前關于制造業(yè)高質量發(fā)展的研究主要聚焦于發(fā)展水平、影響因素、發(fā)展路徑等方面。在發(fā)展水平方面，江小國等（2019）[1]從經(jīng)濟效益、技術創(chuàng)新、綠色發(fā)展、質量品牌、兩化融合、高端化等方面評價了各省份制造業(yè)高質量發(fā)展水平；曲立等（2021）[2]基于新發(fā)展理念評價我國區(qū)域制造業(yè)高質量發(fā)展水平。在影響因素方面，汪芳和石鑫（2022）[3]認為技術創(chuàng)新、人力資本等生產(chǎn)投入要素質量對制造業(yè)高質量發(fā)展的貢獻較大；鈔小靜等（2021）[4]發(fā)現(xiàn)5G網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)等新型數(shù)字經(jīng)濟基礎設施可以優(yōu)化生產(chǎn)制造；金澤虎和蔣婷婷（2022）[5]對長三角樣本進行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字貿(mào)易顯著促進了制造業(yè)高質量發(fā)展。在發(fā)展路徑方面，吳友群等（2022）[6]認為數(shù)字化是提升制造業(yè)全球價值鏈（GVC）競爭力的有效路徑；李巧華（2019）[7]基于制造業(yè)企業(yè)微觀視角，提出了如何構建平臺化組織的實現(xiàn)路徑。

基于已有研究，本文采用Dagum 基尼系數(shù)及其分解、核密度估計、收斂性分析方法，對我國制造業(yè)高質量發(fā)展的區(qū)域差異和動態(tài)演進特征進行深入探討。

1 研究設計

1.1 指標體系構建

本文參考文獻[8]，基于高質量發(fā)展內(nèi)涵，建立涵蓋效率改善、質量提升、動力轉換、結構優(yōu)化共四個維度的制造業(yè)高質量發(fā)展綜合評價體系，如下頁表1所示。

表1 制造業(yè)高質量發(fā)展綜合評價指標體系

1.2 研究方法

1.2.1 Dagum基尼系數(shù)及其分解

進一步定義pi≡ni/n，代表第i組樣本容量占全樣本的樣本容量的比例；，代表第i組制造業(yè)高質量發(fā)展指數(shù)加總值占全樣本加總值的比例，得出全樣本基尼系數(shù)G的最終分解公式：

其中，I(?)代表示性函數(shù)，它僅在yir-yjs>0 時才取值為1，否則取值為0。dij和fij具有對稱性。

1.2.2 核密度估計

核密度估計是對傳統(tǒng)直方圖的拓展，能夠以更加客觀和光滑的形式展示樣本數(shù)據(jù)的分布特征。具體來講，在繪制直方圖時，首先要確定一個起始點y0和窗寬h，然后將數(shù)軸切割為可數(shù)個等寬區(qū)間[y0+mh,y0+(m+1)h);m?Z，其中，Z代表整數(shù)集，最后通過計數(shù)并計算頻率的方式確定每個等寬區(qū)間對應的高度，公式如下：

使用光滑且連續(xù)的核密度函數(shù)替換式（6）中的示性函數(shù)，使得結果函數(shù)圖像變得更為光滑，表達式為：

其中，K(?)是核密度函數(shù)，且K(?)多為對稱函數(shù)。本文采用高斯核密度函數(shù)進行測算，使用Silverman（1986）[9]提出的最優(yōu)窗寬選擇方法來選擇窗寬。

1.2.3 收斂性分析

σ收斂描述的是各地區(qū)制造業(yè)高質量發(fā)展水平的離差會隨時間的推移而逐漸降低，離差越小代表地區(qū)差距越?。划旊x差值被縮減到0時，各地區(qū)的制造業(yè)高質量發(fā)展水平將會完全相同。本文使用變異系數(shù)來衡量各個組別的σ收斂程度，公式如下：

β收斂描述的是當前欠發(fā)達地區(qū)相較于發(fā)達地區(qū)擁有更快的增長速度，前者能夠逐漸追趕上后者從而達到同一穩(wěn)態(tài)水平。β收斂又可以區(qū)分為絕對β收斂和條件β收斂，前者描述的是所有經(jīng)濟體都將實現(xiàn)同一穩(wěn)態(tài)水平，后者則表明不同經(jīng)濟體的穩(wěn)態(tài)水平將與其特定的經(jīng)濟屬性相關；也就是說，實現(xiàn)條件β收斂時，相關經(jīng)濟變量的增長速度相同，但穩(wěn)態(tài)水平并不相同。β收斂是通過回歸分析來評判的，具體的計量經(jīng)濟學模型設定形式如下：

其中，yi,t代表省份i在第t時期的制造業(yè)高質量發(fā)展水平，是對省份i在第t+1 時期的制造業(yè)高質量發(fā)展水平增長率的近似估計。Zi,t是模型的控制變量，本文參考王少劍和黃永源（2019）[10]、張卓群等（2022）[11]的研究，將其設定為：經(jīng)濟發(fā)展水平（develop），使用各省份的人均實際GDP衡量；科研經(jīng)費投入（rd），使用地方財政中科學技術支出占一般預算支出的比重衡量；對外開放水平（open），使用外商投資總額占GDP的比重衡量；市場化水平（market），使用地方一般公共預算支出占GDP 比重的倒數(shù)衡量；人力資本升級（human），使用高等學校在校生數(shù)占年末常住人口的比重衡量；互聯(lián)網(wǎng)基礎設施水平（internet），使用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)占年末常住人口的比重衡量。γ是對應于這些控制變量的模型參數(shù)。參數(shù)β1是本文關注的重點，如果其取值顯著小于0，則說明各省份之間的制造業(yè)高質量發(fā)展水平存在條件β收斂趨勢，否則便不存在條件β收斂趨勢。如果限定參數(shù)γ=0，且此時β1依然顯著小于0，則稱各省份之間的制造業(yè)高質量發(fā)展水平存在絕對β收斂趨勢。如果確實存在收斂趨勢，還可以依據(jù)公式v=-ln(1 -|β|)/T來計算收斂速度，T代表樣本時期數(shù)。可以看出，如果有0<|β|<1成立，那么當 |β|越大時，相應的收斂速度就越快。μi、ηt和?i,t分別代表了模型的固定個體效應、時間效應和隨機擾動項。

本文基于空間杜賓模型的一般形式，構建如下空間β收斂模型：

其中，wij是空間權重，代表的是省份i和省份j之間的空間關聯(lián)性；ρ是模型被解釋變量空間滯后項對應的參數(shù)，刻畫了空間鄰近省份制造業(yè)高質量發(fā)展水平對于本地的全局空間溢出效應；δ是核心解釋變量空間滯后項對應的參數(shù)，刻畫的是局部空間溢出效應；其余設定與式（9）所代表非空間β收斂模型完全相同。本文使用R 語言完成模型估計。

本文的權重設定如下：

其中，distanceij表示省會城市之間的公路導航距離。

1.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文的核心經(jīng)濟變量是各省份的制造業(yè)高質量發(fā)展指數(shù)，通過構建指標體系具體核算后取得。式（9）和式（10）當中提及的控制變量均采集自國家統(tǒng)計局官網(wǎng)和歷年《中國統(tǒng)計年鑒》，其中的名義值變量使用各省份的GDP平減指數(shù)調(diào)整為以樣本初期為基期的實際值，具體所用的GDP平減指數(shù)由各省份的GDP名義值和GDP指數(shù)換算得到。外商投資總額數(shù)據(jù)以美元計價，使用國家統(tǒng)計局公布的當年年平均匯率調(diào)整為人民幣計價數(shù)據(jù)后再參與計算。人口數(shù)目使用年末常住人口衡量。省會城市之間的公路導航距離為使用汽車導航軟件從省會城市甲到省會城市乙的最優(yōu)推薦路線的總里程數(shù)，使用網(wǎng)絡爬蟲技術采集自百度地圖向社會公眾開放的API。缺失數(shù)據(jù)先嘗試使用各省份國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計報告予以補全，無法補全者再使用線性插值法填充。在全面評估數(shù)據(jù)質量的基礎之上，本文最終確定的研究對象為我國30個省份（不含西藏和港澳臺），樣本時期為2005—2021年。

2 制造業(yè)高質量發(fā)展水平的整體差異與來源分解

本文依據(jù)各省份在2021年的制造業(yè)高質量發(fā)展水平將其劃分為高質量、中質量和低質量共三個組別。其中，高質量組包括北京、天津、上海、江蘇、浙江、廣東、重慶和四川共8個省份；中質量組包括吉林、安徽、福建、江西、湖北、湖南、貴州和陜西共8 個省份；低質量組包括河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江、山東、河南、廣西、海南、云南、甘肅、青海、寧夏和新疆共14個省份。本文基于此分組方式探討我國制造業(yè)高質量發(fā)展水平的空間差異，并剖析其差異來源。

2.1 各組別內(nèi)部的制造業(yè)高質量發(fā)展水平差異

使用前文介紹的Dagum 基尼系數(shù)分別測算了全國層面和三個組別的制造業(yè)高質量發(fā)展水平的組內(nèi)差異程度，并將整個樣本時期內(nèi)的測算結果匯報在圖1中。

圖1 制造業(yè)高質量發(fā)展水平組內(nèi)差異的變化情況

從全國層面來看，我國制造業(yè)高質量發(fā)展水平的基尼系數(shù)從樣本期初期的0.31逐漸下降到樣本期末期的0.23，整個樣本時期內(nèi)的均值為0.26，這表明我國制造業(yè)高質量發(fā)展的區(qū)域差異始終保持在相對合理的區(qū)間內(nèi)。從分組對比結果來看，三個組別的組內(nèi)基尼系數(shù)在大多數(shù)時間內(nèi)均未超過全國層面的整體基尼系數(shù)，說明各組別內(nèi)部的不均衡程度相對較低，樣本數(shù)據(jù)的整體差異主要來自分組間的差異。高質量組的組內(nèi)基尼系數(shù)從樣本期初期的0.27，經(jīng)先升后降再升的動態(tài)演進過程調(diào)整到樣本期末期的0.22，位居三個組別之首。說明該組別內(nèi)存在相對較大的不均衡問題，主要原因是北京和廣東相對組內(nèi)其他省份具有斷層式的領先優(yōu)勢。低質量組的組內(nèi)差異在樣本時期內(nèi)相對穩(wěn)定，與高質量組的組內(nèi)差異交替處于第一的位置，盡管樣本期末期的組內(nèi)差異略小于樣本期初期，但組內(nèi)基尼系數(shù)值仍處于相對較高的位置；說明制造業(yè)發(fā)展基礎相對薄弱的省份缺乏追趕能力，未能通過實現(xiàn)更快的增長速度來減小區(qū)域間差異。中質量組的組內(nèi)差異不僅始終為三個組別中的最低值，而且貢獻了最大的組內(nèi)差距降幅，從樣本期初期的0.21 降至樣本期末期的0.08，年均降幅達6.07%，說明該組內(nèi)各省份的制造業(yè)高質量發(fā)展水平接近絕對平均，具有極高的均等化程度。當然，中質量組的組內(nèi)差距也并非始終保持向下遞減的態(tài)勢，它在2007年爆發(fā)環(huán)球金融危機后短暫上升，并持續(xù)增長直到2012年。這主要是因為福建和陜西較早地開始探索制造業(yè)轉型升級的方向和路徑，相較于貴州和江西等省份更快地實現(xiàn)了制造業(yè)的復蘇。

2.2 各組別之間的制造業(yè)高質量發(fā)展水平差異

拓展的組間基尼系數(shù)可以直接用于考察區(qū)域間差異程度，本文將部分重點年份的測度結果匯報在圖2中。

圖2 制造業(yè)高質量發(fā)展組間差異的變化情況

從整體趨勢來看，圖2中陰影面積隨時間推移而逐漸縮小，且各維度均呈現(xiàn)向內(nèi)縮小的特征，表明我國制造業(yè)高質量發(fā)展水平的組間差異正在逐漸減?。贿@種趨勢出現(xiàn)在任意兩個分組之間，側面反映出我國構建新發(fā)展格局已取得積極成效，制造業(yè)發(fā)展不均衡現(xiàn)象得到一定緩解。但從各時期的變化幅度來看，組間差異的縮小主要發(fā)生在樣本時期的前半段。從2014 年開始，組間差異的縮小幅度明顯變小甚至出現(xiàn)反彈，說明我國的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略開始邁入“深水區(qū)”，改革阻力逐步顯現(xiàn)。具體從各個組間差異的數(shù)值水平來看，低質量組與高質量組、中質量組之間的組間差異始終處于高位，樣本內(nèi)均值分別為0.32 和0.30，高于高質量組和中質量組之間的0.24。組間差異的排序與本文所用的分組方式保持一致，數(shù)值本身還可以反映出制造業(yè)的重積累性特征，即在樣本期初期底子厚、基礎好的制造業(yè)強省具有更高的概率進入高質量組；從屬中低質量組的省份應積極探索新的發(fā)展路徑，搶抓以數(shù)字技術為代表的新一輪信息技術革命機遇，努力實現(xiàn)“彎道超車”。

2.3 制造業(yè)高質量發(fā)展的總體差異及分解

Dagum（1997）提出了一種全樣本數(shù)據(jù)基尼系數(shù)的分解方式，可將其分解為組內(nèi)差異、組間凈差異和超變密度共三個部分，本文將各部分的絕對數(shù)值和所占相對份額匯報在圖3中?？梢钥闯?，我國制造業(yè)高質量發(fā)展的組內(nèi)基尼系數(shù)在樣本期初期為0.09，逐漸下降到樣本期末期的0.06，相應的貢獻份額從樣本期初期的28.15%波動變化到樣本期末期的26.87%。這表明組內(nèi)差異對于整體差異的貢獻相對較小，超過七成的省份間差異來自組間凈差異，這與本文從圖1中得出的結論一致。

圖3 制造業(yè)高質量發(fā)展水平的總體差異及其來源分解

組間凈差異在樣本期初期的數(shù)值為0.13，于2007 年上漲至樣本期內(nèi)的最大值0.15，此后開始緩慢下降，在2012年到達樣本期內(nèi)最小值0.10，最后在波動中又上漲至樣本期末期的0.11，整體波動幅度并不大。不過全樣本基尼系數(shù)在樣本期內(nèi)處在下降軌道上，使得組間凈差異對整體基尼系數(shù)的貢獻從樣本期初期的42.40%逐漸上漲到樣本期末期的49.20%。由此可見，縮小分組間凈差異，尤其是低質量組與中高質量組之間的差異，應是我國繼續(xù)推動制造業(yè)高質量發(fā)展的重點任務之一。超變密度的絕對數(shù)值呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢，從樣本期初期的0.09逐漸下降到樣本期末期的0.05，占整體基尼系數(shù)的比重則從2005 年的29.44%下降到2021 年的23.93%。由于超變密度反映的是各分組間的交叉重疊部分對于整體基尼系數(shù)的貢獻，在本文研究中所占的比例達到了四分之一左右，說明本文所用分組方式存在較大的重疊部分，使用Dagum基尼系數(shù)展開分析是合適的。進一步地，本文發(fā)現(xiàn)分組間之所以存在交叉重疊部分，這是因為四川和浙江雖然被歸入高質量組，但他們的制造業(yè)高質量發(fā)展水平在樣本期初期并未進入前8 名；江西、湖南、貴州和吉林雖然被歸入中質量組，但他們在樣本期初期也沒有處于倒數(shù)14名以內(nèi)。也就是說，上述省份在樣本時期內(nèi)實現(xiàn)了制造業(yè)的大跨步發(fā)展和組別的躍升，分析并總結他們的成功經(jīng)驗可為其他欠發(fā)達省份未來進一步提升制造業(yè)高質量發(fā)展水平提供一定的借鑒與參考。

3 制造業(yè)高質量發(fā)展水平的動態(tài)演進

3.1 分布位置

從圖4 可知，我國的制造業(yè)高質量發(fā)展水平不斷上升，在制造業(yè)高端化、智能化和綠色化轉型道路上取得了一系列突破，在圖形上各分組核密度曲線均有明顯的右移趨勢。具體從各分組來看，中質量組的曲線右移幅度相對較大，使之與高質量組之間出現(xiàn)了重合部分，其制造業(yè)高質量發(fā)展取得了一定的階段性成效。低質量組的曲線右移幅度相對較小，對應曲線的波峰位置依然落在中質量組波峰的左側，表明該分組內(nèi)各省份的制造業(yè)高質量發(fā)展水平仍有較大的提升空間，這也是下一步推進制造強國戰(zhàn)略的重點任務之一。

圖4 制造業(yè)高質量發(fā)展水平的動態(tài)演進示意圖

3.2 主峰分布形態(tài)

我國各個省份擁有不同的自然資源稟賦和人文社會屬性，在發(fā)展制造業(yè)過程中所選擇的路徑和方式存在較大的差異，在核密度曲線上表現(xiàn)為各分組的主峰形態(tài)均呈現(xiàn)高度下降和寬度變大的特征，見表2。

表2 全國及各分組制造業(yè)高質量發(fā)展的動態(tài)演進特征

3.3 分布延展性

全國層面的核密度曲線呈現(xiàn)明顯的右拖尾現(xiàn)象，說明一些省份的制造業(yè)高質量發(fā)展水平相比其他省份突出的高；而延展收斂表明這些極端值與均值之間的差距開始出現(xiàn)縮小趨勢，落后省份有機會實現(xiàn)對先進省份的追趕或超越。高質量組內(nèi)部同樣存在右拖尾現(xiàn)象，但具有延展收斂性，說明該組別內(nèi)各省份都具有較好的發(fā)展前景。中質量組和全國層面的核密度曲線具有類似的分布延展性。低質量組中存在明顯的左拖尾和延展拓寬現(xiàn)象，說明該組別內(nèi)一些省份的制造業(yè)高質量發(fā)展水平長期處于極低位置，迫切地需要國家層面統(tǒng)籌全國的優(yōu)質發(fā)展要素，實施精準的定點幫扶。

3.4 波峰數(shù)目

除高質量組中出現(xiàn)了輕微的雙峰現(xiàn)象外，全國層面和其他兩個組別中都只存在單峰，說明高質量組內(nèi)存在一定的極化現(xiàn)象。先發(fā)省份應積極承擔“先富帶后富”的責任，將自身發(fā)達的管理經(jīng)驗、科學技術、人力資本等擴散至后發(fā)省份，充分發(fā)揮空間溢出效應，爭取讓后者盡快步入制造業(yè)高質量發(fā)展快車道。

4 制造業(yè)高質量發(fā)展的收斂性

4.1 σ 收斂檢驗與結果分析

使用前文所述收斂性分析方法，對全國層面和各組別的σ收斂性特征展開測度，并將所得結果匯報在圖5中。

圖5 制造業(yè)高質量發(fā)展水平σ 收斂系數(shù)的時變趨勢

從全國層面來看，我國制造業(yè)高質量發(fā)展水平的σ收斂系數(shù)從樣本期初期的0.61 逐漸下降到樣本期末期的0.45，表明我國制造業(yè)高質量發(fā)展水平在整體上具有較強的收斂趨勢。不過具體從分時段來看，2005—2007 年、2010 年和2017—2021 年的σ收斂系數(shù)均有所反彈，說明當前盡管有一定的收斂趨勢，但距離真正實現(xiàn)σ收斂仍有一段較為長期的拉鋸過程。從分組結果來看，三個不同組別的末期σ收斂系數(shù)較之初期均有所下降，表現(xiàn)出一定的σ收斂趨勢，但他們的變化軌跡呈現(xiàn)不同的行為模式。中質量組在大部分時期的σ收斂系數(shù)都要小于上一年，表現(xiàn)出非常強的σ收斂性特征，與其組內(nèi)差距不斷下降的結論保持一致。低質量組的σ收斂系數(shù)在樣本期初期具有較大的下降幅度，但從2008年開始步入平臺期，長期保持在0.28左右，直到2014年才開始繼續(xù)緩慢下降；可能是低質量組內(nèi)各省份具有相對較弱的風險抵抗能力，當年的全球金融危機對其產(chǎn)生了較大的負面影響。高質量組的σ收斂系數(shù)在數(shù)值上處于最高位置，降幅遠小于其余兩個組別，出現(xiàn)反彈的年份數(shù)目也更多，表明該組別內(nèi)部的σ收斂趨勢相對較弱，制造業(yè)頭部省份的強勢地位很難被取代。

4.2 β 收斂檢驗與結果分析

本文使用空間β收斂模型展開實證研究。討論是否存在絕對β收斂，即回歸模型當中不包含任何控制變量，本文將相應的模型參數(shù)估計結果匯報在表3中。

表3 制造業(yè)高質量發(fā)展的絕對β 收斂

從表3中不難看出：（1）全國層面和中、低質量組中存在絕對β收斂，但高質量組的β收斂系數(shù)未能通過顯著性檢驗，說明在中、低質量組內(nèi)省份的制造業(yè)高質量發(fā)展水平長期內(nèi)會收斂到各自的穩(wěn)態(tài)水平。（2）中質量組的收斂速度為0.111，要快于低質量組的0.086和全國層面的平均值0.069，這是因為其擁有最大的組內(nèi)差距降幅并且σ收斂系數(shù)降幅能夠保持一致。（3）從空間溢出效應來看，被解釋變量空間滯后項對應參數(shù)顯著為負，說明制造業(yè)高質量發(fā)展較為迅猛的省份未能對其鄰近省份產(chǎn)生正向溢出效應，各省份制造業(yè)之間存在較為激烈的競爭；核心解釋變量空間滯后項對應參數(shù)并不顯著，說明空間鄰近省份制造業(yè)高質量發(fā)展水平對于本省的制造業(yè)高質量發(fā)展增速影響較小。當然，絕對β收斂性分析默認各個省份的經(jīng)濟社會發(fā)展水平相對接近，該假設在現(xiàn)實世界中并不一定成立，本文將若干控制變量引入實證模型，并將回歸結果匯報在下頁表4中。

表4 制造業(yè)高質量發(fā)展的條件β 收斂

從表4 中不難看出：（1）往實證模型中添加若干控制變量后，所有分組回歸的擬合優(yōu)度均有所上升。從具體的回歸結果來看，全國層面和中質量組中存在條件β收斂，但在高、低質量組并不存在收斂趨勢。（2）從收斂速度來看，在控制了一些經(jīng)濟社會因素以后，中質量組的收斂速度有所加快，而全國層面的收斂速度稍有放緩，說明不同省份擁有不同的穩(wěn)態(tài)水平；長期來看，各省份之間制造業(yè)高質量發(fā)展水平始終會存在一定的差異。（3）加入控制變量并未改變低質量組的空間溢出模式，其核心解釋變量的空間滯后項依然顯著為正，表明其鄰近省份的制造業(yè)高質量發(fā)展水平會對本省的制造業(yè)高質量發(fā)展水平增速產(chǎn)生正向影響，該組內(nèi)部存在通過吸收先進發(fā)展要素實現(xiàn)制造業(yè)轉型升級的可能性。（4）控制變量對于不同分組內(nèi)省份的影響具有異質性，科研經(jīng)費投入的增加有助于提升高質量組省份的制造業(yè)高質量發(fā)展速度，但對于其他分組的影響相對不大，說明創(chuàng)新更容易產(chǎn)生在發(fā)展基礎相對更好的頭部省份；提升對外開放程度有助于加快高質量組的制造業(yè)高質量發(fā)展速度，但對于中、低質量組的影響不顯著；市場化水平能夠提升中質量組的制造業(yè)高質量發(fā)展速度，不過對于高、低質量組的影響并不顯著，這是該組各省份在未來一段時期內(nèi)可以著重考慮的改革方向之一。

5 結論

本文使用Dagum基尼系數(shù)、核密度估計和收斂性分析法討論了我國制造業(yè)高質量發(fā)展水平的區(qū)域差異、動態(tài)演進和收斂性特征，得出如下結論：

（1）從總體區(qū)域差異來看，我國各省份制造業(yè)高質量發(fā)展水平之間的差異主要來自組間差異，尤其是低質量組與中、高質量組之間的差異。從組內(nèi)差異來看，三個組別的組內(nèi)差異在樣本期內(nèi)均出現(xiàn)了一定幅度的下降，其中，中質量組的下降幅度最大，表明其制造業(yè)高質量發(fā)展水平的均等化程度有了較大幅度的提升。超變密度對于全樣本基尼系數(shù)的貢獻相對較大，表明使用Dagum基尼系數(shù)討論制造業(yè)高質量發(fā)展水平的區(qū)域差異是合理的，同時也揭示出部分省份在樣本期內(nèi)達成了分組躍升的階段性成就。

（2）從動態(tài)演進來看，各省份的制造業(yè)高質量發(fā)展水平在樣本期內(nèi)均取得了一定程度的進步，中、高質量組之間的界限已然相對模糊，但低質量組與中高質量組之間的差距依然比較明顯。高質量組內(nèi)存在較為明顯的極化現(xiàn)象，頭部省份的制造業(yè)高質量發(fā)展水平相對其余省份較高，很難在短期內(nèi)被追趕或超越。低質量組中部分省份的制造業(yè)高質量發(fā)展進度較為緩慢。

（3）從收斂性特征來看，各省份之間的制造業(yè)高質量發(fā)展水平存在一定的σ收斂，但只在中質量組中表現(xiàn)得較為明顯，中、低質量組中存在著明顯的絕對β收斂和條件β收斂，高質量組中則不存在任何β收斂趨勢。不同分組的收斂模式間存在較大的差異。