余 姍，張 哲

（西安財(cái)經(jīng)大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院；b.西部能源經(jīng)濟(jì)與區(qū)域發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新研究中心，西安 710100）

0 引言

黨的二十大報告提出，實(shí)現(xiàn)中國式現(xiàn)代化是全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興的中心任務(wù)，中國式現(xiàn)代化是人口規(guī)模巨大的現(xiàn)代化，是全體人民共同富裕的現(xiàn)代化，是物質(zhì)文明與精神文明相協(xié)調(diào)的現(xiàn)代化，是人與自然和諧共生的現(xiàn)代化，是走和平發(fā)展道路的現(xiàn)代化[1]。作為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要組成部分，工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展水平在一定程度上深刻影響著經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。當(dāng)前，中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈仍在基礎(chǔ)能力、核心技術(shù)能力、盈利能力等方面面臨提升壓力與困難，尤其是在西方國家單邊主義、貿(mào)易保護(hù)主義等的加持之下，產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈升級更為艱難，技術(shù)安全也受到威脅與挑戰(zhàn)[2]。因此，習(xí)近平總書記在黨的二十大報告中強(qiáng)調(diào)，要持續(xù)把握產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新發(fā)展著力點(diǎn)，提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性和安全水平，助力加快建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系以及促進(jìn)實(shí)現(xiàn)中國式現(xiàn)代化。

產(chǎn)業(yè)鏈通常是指從原材料到消費(fèi)者手中以及各個部門基于一定的技術(shù)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系、特定邏輯關(guān)系、時空布局關(guān)系等形成的鏈條式“產(chǎn)供銷”關(guān)聯(lián)形態(tài)。在中國式現(xiàn)代化背景下，現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的建設(shè)是實(shí)現(xiàn)中國式現(xiàn)代化的重要物質(zhì)手段與基礎(chǔ)，新產(chǎn)業(yè)革命有助于充分發(fā)揮對社會勞動生產(chǎn)率的提升效果和對傳統(tǒng)發(fā)展模式的削弱作用[3,4]。中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化是指基于中國特色的經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論、新型的國際競爭、國家發(fā)展戰(zhàn)略等基礎(chǔ)，工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈從傳統(tǒng)、低級到現(xiàn)代、高級的動態(tài)演化過程，是在中長期內(nèi)全面提升創(chuàng)新能力、韌性、價值增值、國際競爭力、要素協(xié)同發(fā)展等的過程[5,6]。中國可以通過參與全球產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的治理與合作，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈共融發(fā)展，推動地區(qū)產(chǎn)業(yè)增強(qiáng)創(chuàng)新能力、提高附加值，朝著可持續(xù)、數(shù)字化、安全、公平、協(xié)調(diào)等方向發(fā)展，加快實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化[7—9]。中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈總體上經(jīng)歷了初始起步、發(fā)展高峰、回落、企穩(wěn)等階段，作為產(chǎn)業(yè)鏈中的重要環(huán)節(jié)和部門，工業(yè)的整體生產(chǎn)效率與生成水平在很大程度上反映了產(chǎn)業(yè)鏈的現(xiàn)代化推進(jìn)水平[10]。

基于上述背景，本文以工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化為研究主題，運(yùn)用熵值法從多個維度構(gòu)建指標(biāo)體系測算2011—2022 年中國31 個省份工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化的發(fā)展現(xiàn)狀，進(jìn)一步選擇Dagum基尼系數(shù)、Moran指數(shù)、核密度估計(jì)、空間馬爾可夫鏈分析的方法研究東、中、西部和東北地區(qū)的區(qū)域差異及其來源，以及動態(tài)演進(jìn)等方面，以期為推動工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈實(shí)現(xiàn)整體現(xiàn)代化發(fā)展、縮小不同區(qū)域間發(fā)展差距提供參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

借鑒洪銀興（2022）[11]、毛冰（2022）[12]的研究思路，本文從工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈流通、盈利、數(shù)字化、創(chuàng)新、協(xié)同以及綠色化六個維度構(gòu)建指標(biāo)體系，較為全面地測度各省份工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)，采用熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重，具體指標(biāo)及權(quán)重如下頁表1所示。

表1 工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)測度指標(biāo)體系

1.2 研究方法

1.2.1 Dagum基尼系數(shù)

本文采用Dagum 基尼系數(shù)及其按子群分解方法考察中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)的差異程度?？傮w基尼系數(shù)的計(jì)算公式如下：

其中，G表示基尼系數(shù)，n表示省份個數(shù)，k表示子群地區(qū)的個數(shù)，nj和nk分別表示j地區(qū)和h地區(qū)的省份個數(shù)，Chainji和Chainhr分別表示j地區(qū)和h地區(qū)內(nèi)某一省份的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)，表示各省份指數(shù)的均值。

按照子群分解方法將G進(jìn)一步分解為區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)（Gw）、區(qū)域間基尼系數(shù)（Gnb）和超變密度（Gt）以分別衡量區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異和地區(qū)間交叉重疊的影響，具體計(jì)算過程如下：

其中，pj=nj/n表示j地區(qū)內(nèi)省份個數(shù)nj占樣本總數(shù)n的比重，表示j地區(qū)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)占樣本內(nèi)所有省份綜合指數(shù)的比重。總體基尼系數(shù)與各分解基尼系數(shù)之間滿足：G=Gw+Gnb+Gt。

1.2.2 Moran指數(shù)

Moran 指數(shù)是研究空間關(guān)系的一種相關(guān)系數(shù)。當(dāng)指數(shù)大于0時，表示具有空間正相關(guān)性；當(dāng)指數(shù)小于0 時，表示具有空間負(fù)相關(guān)性；當(dāng)指數(shù)為0 時，表示具有空間隨機(jī)性。具體計(jì)算公式如下：

其中，S2為樣本方差，Chaini為省份i的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)，n為省份個數(shù)，n=31。W表示空間地理鄰接權(quán)重，當(dāng)省份之間地理相鄰時，Wij為1，否則為0。

1.2.3 核密度估計(jì)

核密度估計(jì)是一種非參數(shù)估計(jì)方法，旨在通過分析考察目標(biāo)的數(shù)據(jù)特征以及連續(xù)的概率密度曲線來直觀展示考察目標(biāo)的空間分布形態(tài)。概率密度函數(shù)的表達(dá)式如下：

其中，n為觀測樣本個數(shù)，x1,x2，…，xi為獨(dú)立同分布的觀測樣本，K(x)為核函數(shù)，h表示帶寬，其取值能夠影響核函數(shù)分布圖曲線的平滑程度。

在核函數(shù)的選擇方面，本文采用主流研究常用的高斯核函數(shù)，其表達(dá)式如下：

1.2.4 馬爾可夫鏈

馬爾可夫鏈指的是具有馬爾可夫性質(zhì)的、存在于離散指數(shù)集和狀態(tài)空間內(nèi)的隨機(jī)過程。馬爾可夫鏈分析則是指一種基于馬爾可夫鏈理論，依據(jù)時間序列變化關(guān)系得到矩陣（矩陣元素為變量在不同狀態(tài)之間轉(zhuǎn)移的概率）進(jìn)而探討變量在時間序列下變化趨勢的分析方法。本文對所有時期t和所有狀態(tài)i、j構(gòu)建馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣，其元素所代表的概率滿足如下公式：

其中，P為某地區(qū)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)從第t年i類型轉(zhuǎn)移到第t+1 年j類型的概率。為充分驗(yàn)證各地區(qū)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化狀態(tài)是否存在空間滯后效應(yīng)，進(jìn)一步采用卡方檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，具體公式如下：

其中，Qb為服從自由度為k(k-1)2的卡方分布；k表示工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)主要劃分狀態(tài)類型個數(shù)；mij表示傳統(tǒng)馬爾可夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣概率；mij(S)表示鄰近區(qū)域狀態(tài)類型為S的空間馬爾可夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率；nij(S)表示鄰近區(qū)域狀態(tài)類型為S的空間馬爾可夫鏈轉(zhuǎn)移的數(shù)量。

1.3 數(shù)據(jù)來源

由于部分地區(qū)數(shù)據(jù)存在缺失，本文最終選擇2011—2021 年中國31 個省份（不含港澳臺）的數(shù)據(jù)作為研究樣本，相關(guān)數(shù)據(jù)主要來自各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》等，缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法補(bǔ)齊。

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 測度結(jié)果分析

本文在上文構(gòu)建的指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，利用熵值法測算出工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)，表2展示了東、中、西部和東北地區(qū)內(nèi)各省份2011—2022 年的綜合指數(shù)及均值。從表2可以看出，東部地區(qū)的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)均值相對較高，其次為中部地區(qū)，而西部地區(qū)和東北地區(qū)則相對較低。這表明東部地區(qū)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化發(fā)展的程度較高，且明顯高于中部地區(qū)，而西部地區(qū)與東北地區(qū)發(fā)展相對落后。其中，工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)較高的有廣東、江蘇、山東等省份，而海南、寧夏、西藏等省份則相對較低。對于集中程度而言，工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)較高的省份多數(shù)集中于東部地區(qū)，少數(shù)分布在中部地區(qū)，西部地區(qū)和中部地區(qū)多數(shù)省份的指數(shù)均較低。呈現(xiàn)此分布的原因可能是：東部地區(qū)和中部地區(qū)的工業(yè)發(fā)展起步相對較早，具有一定的先發(fā)優(yōu)勢和早期基礎(chǔ)，使其工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈得以快速發(fā)展進(jìn)而實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化；而西部地區(qū)工業(yè)發(fā)展起步較晚，資源、技術(shù)、人才等生產(chǎn)要素以及原始積累相對缺乏，盡管在后期得到了國家的大力扶持，但工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)仍較難提升。

2.2 區(qū)域差異分析

本文分別計(jì)算總體基尼系數(shù)和區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)（Gw）、區(qū)域間基尼系數(shù)（Gnb）、超變密度（Gt）以及各自的貢獻(xiàn)率，并針對東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)分別展開討論。

如下頁表3所示，中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)的總體基尼系數(shù)在2012—2014 年呈下降趨勢，在2014—2022 年則表現(xiàn)出上升趨勢，這表明總體差異具有先降低后升高的變化趨勢。區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)在2011—2016年呈現(xiàn)波動變化，在2017—2022 年表現(xiàn)為在波動中顯著上升的變化趨勢，這表明區(qū)域內(nèi)差異在2017 年之后顯著擴(kuò)大。區(qū)域間基尼系數(shù)在2012—2014 年呈下降趨勢，在2014—2022 年則表現(xiàn)出顯著的上升趨勢，這表明區(qū)域間差異具有先降低后升高的變化趨勢。超變密度的總體波動幅度則較大，并未出現(xiàn)顯著的變化。對比不同分解基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)率可以得出，區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率均在60%以上，明顯高于20%左右貢獻(xiàn)率的區(qū)域內(nèi)差異，這說明中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)的區(qū)域間差異為總體差異的主要來源。原因可能是，區(qū)域間在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)資源等方面具有明顯異質(zhì)性，而區(qū)域內(nèi)部由于流通性較強(qiáng)，有利于各類工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈資源擴(kuò)散，發(fā)展相對均衡，對總體差異的影響較小。

表3 工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)的基尼系數(shù)分解及其貢獻(xiàn)率

由表4 可知，東部地區(qū)在2011—2016 年區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)波動較大，在2016—2021年則呈現(xiàn)顯著的上升趨勢，這表明從2016年開始東部地區(qū)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)差異顯著擴(kuò)大。中部地區(qū)和西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)變動幅度均較大，雖并未呈現(xiàn)顯著的趨勢，但在研究期內(nèi)總體均有所上升。東北地區(qū)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)波動較大，在研究期內(nèi)總體上表現(xiàn)出下降的趨勢。

表4 工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)

由圖1 可知，東部與中部地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)表現(xiàn)出穩(wěn)定的上升趨勢，這說明東部與中部地區(qū)之間的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)差異具有逐步擴(kuò)大趨勢。東部與西部、東北地區(qū)以及中部與西部、東北地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)表現(xiàn)出在波動中緩慢上升的趨勢，這說明東、中、西部和東北地區(qū)之間的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)差異具有緩慢擴(kuò)大的趨勢。而西部與東北地區(qū)的差異波動幅度不大，兩者間的差異變化不明顯。主要原因可能是，東部與中部地區(qū)具有一定基礎(chǔ)與優(yōu)勢，相對西部與東北地區(qū)而言可以更方便地提升工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)，因而擴(kuò)大了區(qū)域間差異。

圖1 工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)區(qū)域間基尼系數(shù)

2.3 動態(tài)演進(jìn)分析

2.3.1 空間相關(guān)性分析

由于不同地區(qū)之間的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展關(guān)聯(lián)程度與其地理相鄰位置密切相關(guān)，因此，本文基于各省份之間的地理鄰接關(guān)系構(gòu)建矩陣，并計(jì)算莫蘭指數(shù)以分析其空間自相關(guān)性。如表5 所示，2011—2022 年莫蘭指數(shù)均為正，且均顯著。分別繪制2011 年和2022 年的莫蘭散點(diǎn)圖，如圖2所示，可以看出，各省份工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)呈現(xiàn)顯著的空間正相關(guān)性。

圖2 2011年和2022年莫蘭散點(diǎn)圖

表5 莫蘭指數(shù)

2.3.2 分布動態(tài)分析

下頁圖3 展示了2011 年、2015 年、2018 年、2022 年中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)的核密度曲線分布情況，其中的縱軸為核密度，橫軸為工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)。從波峰位置來看，核密度曲線主峰逐漸右移遠(yuǎn)離原點(diǎn)，這表明工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)呈現(xiàn)逐漸上升趨勢。從波峰高度與寬度來看，核密度曲線波峰高度緩慢下降，且波峰寬度逐步收窄，這說明在研究期內(nèi)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)的發(fā)展差異呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢。從分布形態(tài)來看，核密度曲線具有明顯的右拖尾特征，這意味著存在極化現(xiàn)象，部分省份工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)顯著高于其他省份，如上文提及的廣東、江蘇、山東等。

圖3 工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)核密度圖

2.3.3 馬爾可夫鏈分析

本文采用傳統(tǒng)馬爾可夫鏈方法分析工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)隨時間的演變趨勢。將上文測算的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)按照從小到大排序后劃分為四個類型，[0.0466,0.0938]、(0.0938,0.1216]、(0.1216,0.1663]、(0.1663,0.6094]分別表示低、較低、較高、高這四種狀態(tài)，對應(yīng)馬爾可夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣中的1、2、3、4。表6為傳統(tǒng)馬爾可夫鏈分析下的轉(zhuǎn)移概率矩陣，可以看出：（1）在轉(zhuǎn)移概率矩陣中，對角線上的概率值均大于非對角線上的概率值，表明不同工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)類型相互之間的轉(zhuǎn)移情況較為穩(wěn)定，仍有較大概率維持原有狀態(tài)；（2）當(dāng)期處于低、較低、較高和高狀態(tài)的省份在下一期仍保持原有狀態(tài)的概率分別為68.33%、62.82%、74.68%和96.77%，這說明31 個省份的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)存在較為明顯的“俱樂部收斂”現(xiàn)象，即在不同發(fā)展程度類型各自形成了一定的絕對收斂，但仍傾向于各自保持現(xiàn)狀。

表6 傳統(tǒng)馬爾可夫鏈狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

由于地理、經(jīng)濟(jì)等方面的鄰近所產(chǎn)生的空間溢出，可能對傳統(tǒng)馬爾可夫鏈的發(fā)展演變分析發(fā)生影響，在α=0.005 的顯著性水平上，滿足Qb=105.0177>χ2(36)=61.5812，因此拒絕工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)類型之間轉(zhuǎn)移相互獨(dú)立的原假設(shè)。接下來引入經(jīng)濟(jì)地理矩陣作為空間權(quán)重矩陣，構(gòu)建考慮空間滯后效應(yīng)的空間馬爾可夫鏈。表7 為2011—2022 年中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)在空間馬爾可夫鏈分析下的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，可以看出：（1）當(dāng)?shù)退胶洼^低水平的地區(qū)相互鄰近時，各自向上一層級轉(zhuǎn)移的概率均較小，此時各不同類型傾向于保持在原有水平上，不發(fā)生向上轉(zhuǎn)移。（2）當(dāng)與較高水平地區(qū)相鄰時，低水平和較低水平向上一層級轉(zhuǎn)移的概率分別為36.84%和40.00%，較高水平和高水平保持在原水平上的概率則分別為90.48%和95.00%，這表明工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化較為發(fā)達(dá)的地區(qū)對應(yīng)欠發(fā)達(dá)地區(qū)在提升方面具有較為明顯的輻射作用和溢出效應(yīng)。（3）當(dāng)鄰近地區(qū)處于高水平時，低水平和較低水平向上一層級轉(zhuǎn)移的概率分別為20.00%和17.50%，遠(yuǎn)低于其保持在原水平上的概率，而較高水平和高水平保持在原水平上的概率則分別為68.97%和97.22%，這表明高水平工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化的地區(qū)不易對其他地區(qū)產(chǎn)生帶動效果，更易形成一定的各自內(nèi)部收斂。

表7 空間馬爾可夫鏈狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

上述討論主要基于將工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)劃分為四個類型的空間馬爾可夫鏈分析，但當(dāng)劃分類型個數(shù)k→∞時，便可以分析每一類型最終狀態(tài)的極限分布情況，并進(jìn)行整體發(fā)展水平趨勢的穩(wěn)態(tài)預(yù)測。穩(wěn)態(tài)分析結(jié)果如表8所示。在傳統(tǒng)馬爾可夫鏈中，在初始狀態(tài)處于低水平的概率較大，但是在最終狀態(tài)下，處于高水平的概率顯著增加，這表明未來工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化整體上會向高水平狀態(tài)發(fā)展。在空間馬爾可夫鏈中，與低水平地區(qū)相鄰時，不易向上一層級進(jìn)行轉(zhuǎn)移；而鄰近地區(qū)為高水平時，實(shí)現(xiàn)向較高水平和高水平轉(zhuǎn)移的概率大于保持在低水平和較低水平上的概率，這表明長期來看高水平地區(qū)會逐漸表現(xiàn)出對其他地區(qū)的帶動作用和溢出效應(yīng)。主要原因可能是，未來工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈較為發(fā)達(dá)的地區(qū)已經(jīng)完成工業(yè)產(chǎn)業(yè)的系列轉(zhuǎn)型升級，各項(xiàng)技術(shù)均較為成熟，并逐漸呈現(xiàn)下沉轉(zhuǎn)移趨勢，逐步擴(kuò)散至其他欠發(fā)達(dá)地區(qū)，進(jìn)而推動整體的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化發(fā)展。

表8 穩(wěn)態(tài)分析

3 結(jié)論

本文基于2011—2022 年中國31 個省份的數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建指標(biāo)體系較為全面地測度了工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)，并進(jìn)行了多角度的分析，得出如下結(jié)論：（1）工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)整體呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢，東部地區(qū)相對較高，其次是中部地區(qū)，而西部地區(qū)和東北地區(qū)則較低。（2）中國工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)的總體差異具有先縮小后擴(kuò)大的變化趨勢，區(qū)域間差異是總體差異的主要來源。（3）東部、中部與西部地區(qū)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)的區(qū)域內(nèi)差異呈現(xiàn)逐步擴(kuò)大的趨勢，且東部、中部地區(qū)分別與西部、東北地區(qū)在推進(jìn)工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈向現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中的差距緩慢擴(kuò)大。（4）短期內(nèi)可能存在工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)的“俱樂部收斂”現(xiàn)象，但長期來看工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化指數(shù)較高的地區(qū)必將帶動其他地區(qū)的發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)整體水平的提升。