中国工业绩效和工业驱动力的区域研究，本文主要内容关键词为：工业论文,驱动力论文,中国论文,绩效论文,区域论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
联合国工业发展组织于2002年和2004年分别出版了《工业发展报告2002／2003》和《工业发展报告2004》。报告通过构建工业竞争力指数来对国家的工业绩效进行评价，同时又分析了工业竞争力背后的工业驱动力。报告显示无论对于发达国家还是发展中国家，工业驱动力与工业绩效都密切相关，各国可以通过工业竞争力指数大致了解本国的工业综合水平在世界所处位次，通过研究工业驱动力又可分析工业绩效是否达到了应有水平，并为国家如何促进工业发展指明了方向和途径。
无论从国际层次还是国内层次来看，工业绩效和工业驱动力的基本内涵是相同的，工业驱动力推动工业绩效前进的机制也是近似的。可以构建中国工业绩效和工业驱动力指标体系，发挥基准评价的作用，为各区域提高工业绩效指明途径和方向。
一、中国工业绩效和工业驱动力指标体系的构建
本文尝试根据中国的实际情况和数据的可获取性，以省（直辖市、自治区）为基本构成单位，构建中国各地区间的工业绩效和工业驱动力指标体系，以对各地区工业绩效和工业驱动力进行基准评价。
（一）工业绩效指数
本文选取了人均工业增加值和高技术产业增加值占工业增加值比重两个指标来反映工业绩效。人均工业增加值反映了工业化程度和劳动生产率，工业就业人数在总就业人数中比重增加，或者工业的劳动生产率改善，都将导致人均工业增加值提高，高技术产业所占比重反映了工业的内部结构，比重越高说明工业的技术密集程度越高，工业创造盈利、保持高速增长和带动经济发展的可能性也就越大。两个指标构成的工业绩效指数能够对工业现状和发展前景进行综合评价。
构建工业绩效指数和工业驱动力指数必须对各指标进行标准化处理。设i省份的X指标值为X[,i]，那么i省份X指标的指数I[,xi]计算公式如下：
公式通过计算指标值与样本集合中指标最小值的差，并与样本集合中指标最大值和指标最小值的差相除，从而得到相应指数值。显然，指标值最高者的指数值为1，而指标值最低者的指数值为0，其余样本的指数值位于0至1的闭区间内。 工业绩效指数为人均工业增加值指数和高技术产业增加值占工业增加值比重指数的算术平均值。
（二）工业驱动力指数
通过借鉴联合国工业发展组织的指标体系，本论文选取了劳动者技能水平、研究与开发、技术引进、外商直接投资和基础设施作为工业驱动力的五个因素，具体对应指标如下：
1.劳动者技能用高中及以上学历人口占6岁及以上总人口比重来反映。 劳动者的受教育程度大体反映了劳动者的技能存量，比高等教育入学人数等技能流量指标更能体现工业的驱动力，同时也能够体现出工业进一步发展的潜力。
2.研究与开发用人均大中型工业企业研究与开发活动经费支出来反映。工业企业的研发活动比研发机构和高等学校的研发活动更能直接促进工业新知识和新技术的产生，同时由于小企业的分地区研发活动经费支出数据不可获得，所以本论文采用人均大中型工业企业研究与开发活动经费支出作为衡量工业技术创新能力的指标。
3.技术引进用人均国内外技术引进金额来反映。对于省级地区来说，新技术可以来自其他地区或国外。本论文将国外的技术进口金额根据2002年平均汇率折算后与来自其他地区的技术购买金额进行简单加总，得到国内外技术引进金额，并除以总人口数得到人均国内外技术引进金额。
4.本论文选用了人均外商直接投资金额作为工业驱动力因素之一。2002年投入到工业的外商直接投资占据了总额的74％，投入到服务业的外商直接投资占据了23％。投入到服务业的外商直接投资直接改善了当地的服务业质量，优化了投资环境，将它们视为工业驱动力的一部分是恰当的。
5.本论文的基础设施指标包括交通基础设施和通信基础设施两部分。交通基础设施包括单位面积铁路营业里程和单位面积公路里程两个指标；通信基础设施包括本地电话拥有率、移动电话拥有率和国际互联网络拥有率三个指标。
工业驱动力指数为五个工业驱动因素指数值的算术平均值。其中基础设施指数为交通基础设施指数和通信基础设施指数的算术平均值，而交通基础设施指数和通信基础设施指数又分别为其构成指标指数的算术平均值。
从作用机制上来看，研究开发投入体现了新技术的产生，技术使用费和外商直接投资体现了新技术的转移，劳动力技能是新知识和新技术产生、转移、吸收和再创新的智力条件，现代基础设施则是工业企业产生、发展和享受特定服务的物质基础。统计检验证明了这五个因素能够对工业绩效差异进行有效的解释。
二、中国各地区工业绩效现状研究
通过计算中国各地区的人均工业增加值，可以了解各地区的工业化程度和工业劳动生产率的差异。高技术产业增加值占工业增加值比重则大致反映了中国各地区工业的技术密集程度。由人均工业增加值和高技术产业增加值占工业增加值比重两个指标构建的工业绩效指数能从工业化程度，工业劳动生产率和技术密集程度三方面反映工业的表现和能力。
表1 2002年各地区工业绩效指数
排序
地区指数排序
地区指数
1 天津0.811
17 河北0.170
2 上海0.693
18 贵州0.165
3 北京0.665
19 江西0.152
4 广东0.539
20 内蒙古 0.128
5 江苏0.378
21 重庆0.116
6 浙江0.348
22 山西0.113
7 福建0.336
23 宁夏0.112
8 陕西0.302
24 河南0.108
9 西藏① 0.280
25 湖南0.102
10 辽宁0.261
26 安徽0.091
11 山东0.227
27 广西0.090
12 黑龙江 0.206
28 云南0.090
13 吉林0.203
29 甘肃0.085
14 海南0.197
30 青海0.079
15 湖北0.182
31 新疆0.074
16 四川0.180
表1将全国各地区根据工业绩效指数降序排列，天津、上海和北京三个直辖市位居前三。除了上述三个直辖市，广东是工业绩效指数最高的省份，也是唯一的工业绩效指数高于0.5的省份。广东之后分别是江苏、浙江和福建，工业绩效指数在0.3与0.4之间。应该注意到陕西省排名第八，大致和浙江、福建等省处于同一水平上，具有较强的工业竞争力。广西、云南、甘肃、青海和新疆排在了最末五位，说明综合工业化程度、工业劳动生产率和技术密集程度三方面来看它们处于劣势。
工业绩效指数由两个指数构成，所以其数值受到它们的共同影响。通过统计分析，发现人均工业增加值指数和高技术产业增加值占工业增加值比重指数之间的相关系数仅为0.414，属于低度相关。 可以通过由两个指数构成的二维矩阵来分别分析各地区的工业化程度、工业劳动生产率和工业技术密集程度分别在国内的所处地位。将各地区按照人均工业增加值指数和高技术产业增加值比重指数的大小分别分为数目大致相等的两组，并表示在二维矩阵里，可得下图：
图1 2002年各地区工业绩效两因素矩阵分析
观察图1可以发现全国31个省、直辖市和自治区中，有19个地区两指标排位相符，其中10个地区为双高类型，9个地区为双低类型。 其余省级地区人均工业增加值和高技术产业所占比重的全国排位则并不一致。山东、河北、山西、河南、黑龙江和宁夏属于高人均增加值—低高技术产业比重类型，这些省份都具有良好的工业基础，但是没有及时实行工业结构升级，在高技术产业方面相对发展落后了。另外6个高技术产业比重—低人均增加值类型省级地区包括陕西、西藏、四川、贵州位于西部地区，其余2个为东部地区的海南和中部地区的江西， 这些省份没有良好的工业基础，但高技术产业发展势头良好，具有通过工业结构升级带动工业发展的潜力。可见，工业相对落后地区通过利用高技术产业高附加值、高技术含量和高利润的特性，发展高技术产业可成为赶超工业发达地区的一条有效途径。
三、中国各地区工业驱动力现状研究
工业驱动力指数综合考虑了工业企业就业者具有的人力资本、学习和运用新技术和新知识的能力、自主进行新知识和新技术创新的能力、引进和吸收新知识和新技术的能力和成功运用技术创新以实现工业发展和结构升级的外部条件，基本上囊括了影响工业化程度、工业劳动生产率和工业技术密集程度的主要因素。
作者分别计算了各地区劳动者技能、研究与开发、技术引进、外商直接投资和基础设施这五个工业驱动力因素的数值，由于篇幅所限，文中不可能详细分析工业驱动力五个因素在各地区的分布特征，但是各因素几乎都无一例外地表现出从东部到西部质量逐次下降的趋势。工业驱动力指数如下表所示：
表2 2002年各地区工业驱动力指数
排序
地区指数排序
地区指数
1 上海0.858
17 新疆0.132
2 天津0.701
18 湖南0.125
3 北京0.677
19 河南0.120
4 广东0.347
20 宁夏0.119
5 江苏0.284
21 江西0.118
6 辽宁0.262
22 内蒙古 0.111
7 浙江0.236
23 重庆0.110
8 福建0.234
24 广西0.095
9 山东0.225
25 安徽0.090
10 吉林0.174
26 四川0.090
11 海南0.170
27 甘肃0.079
12 黑龙江 0.144
28 青海0.075
13 陕西0.140
29 云南0.064
14 湖北0.139
30 贵州0.063
15 山西0.138
31 西藏0.002
16 河北0.137
上海由于具有较强的工业企业研发能力和较多的外商直接投资而居榜首，其次是天津和北京两个直辖市，它们的工业驱动力指数遥遥领先于其它地区。广东排名第四，在除了三个直辖市外的省级地区中占有显著优势，顺次而下是江苏、辽宁、浙江、福建和山东，它们均具有全国范围的工业驱动力优势。广西、安徽、四川、甘肃、青海、云南、贵州和西藏的工业驱动力小于0.1，与领先地区差距巨大。
四、中国各地区工业驱动力和工业绩效关系分析
上文分析了中国工业驱动力和工业绩效的现状。工业驱动力五个因素是否囊括了影响工业绩效的主要因素？文中假设的各因素间的逻辑作用机制是否成立？各地区的工业绩效现状是否与其工业驱动力所体现出来的可能性相符？本节将对其进行检验。
（一）线性回归分析
将工业绩效指数作为因变量y，工业驱动力指数作为自变量x，如果在理想状态下工业绩效完全由工业驱动力决定、工业驱动力对工业绩效的作用机制不存在障碍、且两指标间为线性关系，那么应该得到等式y＝x。将上面得到的工业驱动力指数和工业绩效指数进行线性回归分析，可以得到y＝0.8987x＋0.0601，判定系数R[2]＝0.8345，自变量与因变量间的线性关系通过了显著性检验。自变量和因变量的散点图如下：
图2 2002年各地区工业驱动力指数与工业绩效指数散点图
散点图显示工业驱动力指数与工业绩效指数间存在显著的线性关系。线性回归结果中的自变量系数0.8987与常数值0.0601也均在0.01的显著性水平下通过了检验。可以认为工业驱动力指数每增加1个单位，工业绩效指数就增加0.8987个单位。常数值0.0601说明对于每个预测的工业绩效指数值而言，除了能够由工业驱动力指数来决定以外，还存在0.0601的“自发”工业绩效。判定系数R[2]为0.8345说明工业绩效指数与均值的差异中大约有83.5％的部分能够用工业驱动力指数与均值的差异来解释，工业驱动力指数与工业绩效指数高度相关。
线性回归结果y＝0.8987x＋0.0601与理想状态下的假设结果y＝x差距不大且通过了显著性检验，可以认为工业驱动力指数涵盖了影响工业绩效的主要方面，工业驱动力指数与工业绩效指数之间的关系为线性关系，指标体系内含的逻辑作用机制通过了实证检验。
（二）工业驱动力与工业绩效排名差值
针对具体省份而言，工业驱动力排名可能与工业绩效排名不符，甚至存在较大差别。造成两者间存在差别的因素很多，可能因为各地区在金融体制、企业管理制度、社会保障制度方面存在差异，可能因为各地区政府主导带动经济发展能力不同，可能因为各地区实行了不同的产业政策，也可能因为国家对各地区实行了不同的区域政策。如果再考虑到社会和文化等因素，造成两个排名存在差异的原因就更多。通过计算各地区的排名差值可以研究各地区工业潜力的发挥程度。
将工业驱动力排名、工业绩效排名以及工业驱动力排名减去工业绩效排名后的差值列在同一个表中，可得：
表3 2002年各地区工业驱动力与工业绩效排名差值
排序
地区工业驱动 工业绩 差值 排序 地区
工业驱动 工业绩 差值
力排名效排名 力排名效排名
1 西藏319
2217 湖北 1415 -1
2 贵州3018 1218 河北 1617 -1
3 四川2616 1019 安徽 2526 -1
4 陕西138
5 20 山东 9 11 -2
5 江西2119 2 21 甘肃 2729 -2
6 内蒙古 2220 2 22 青海 2830 -2
7 重庆2321 2 23 吉林 1013 -3
8 天津2 1
1 24 海南 1114 -3
9 浙江7 6
1 25 宁夏 2023 -3
10 福建8 7
1 26 广西 2427 -3
11 云南2928 1 27 辽宁 6 10 -4
12 北京3 3
0 28 河南 1924 -5
13 广东4 4
0 29 山西 1522 -7
14 江苏5 5
0 30 湖南 1825 -7
15 黑龙江 1212 0 31 新疆 1731 -14
16 上海1 2
-1
从表3可以看出，大多数省份工业驱动力与工业绩效指数排名大致相符，有 22个省级地区的排名差值的绝对值小于或等于3。 四川和陕西两个西部省份虽然人均工业增加值不高，但却具有较高的高技术产业增加值比重，所以工业绩效指数排名也相对靠前，它们成为了超越工业潜力幅度最大的两个省份，说明了西部省份在驱动力各组成因素不具有显著优势的情况下，通过发展有优势的高技术产业能够有效地甚至是大幅度地提高工业绩效。
辽宁、河南、山西、湖南和新疆则是工业潜力压抑程度最严重的五个省份。辽宁具有良好的工业驱动力，全国排名第6，可是其工业绩效指数仅排名全国第10 。河南、山西和湖南三个中部省份也具有较好的工业驱动力，可是其工业潜力都有很大一部分没有发挥出来，新疆是全国工业潜力受压制最严重的地区，新疆具有良好的劳动者技能，其技能水平指数排名全国第4， 人均国内外技术引进金额也较高，但是外商直接投资较少，工业企业的研究与开发能力较弱，基础设施指数也很低。新疆的工业驱动力指数排名为17，在全国属于中游水平，但是由于其高技术产业增加值所占比重太低，工业绩效指数排最末位。新疆通过发挥劳动者技能优势、增强工业企业研究与开发能力、改善投资环境吸引外商投资以提高工业劳动生产率和增强工业技术密集程度可以显著地提高工业绩效。
（三）工业绩效和工业驱动力各构成指标相关关系分析
可以通过计算工业驱动力各构成因素与工业绩效指数间的相关系数来反映驱动力各因素与工业绩效的相关关系。如下表所示：
表4 2002年工业驱动力各指标与工业绩效指数相关系数表
工业绩 技能
研究与技术引 外商直 基础设 工业驱
效
开发
进
接投资
施动力
工业绩效1
技能0.728**1
研究与开发 0.866**0.820** 1
技术引进0.816**0.684** 0.712** 1
外商直接投资0.892**0.725** 0.923** 0.729** 1
基础设施0.876**0.862** 0.914** 0.734** 0.883** 1
工业驱动力 0.914**0.890** 0.956** 0.838** 0.934** 0.960** 1
**表示在0.01的显著性水平下相关关系显著
工业绩效指数与工业驱动力各构成因素间的相关关系均通过了0.01的显著性水平下的相关性检验。工业绩效与外商直接投资的相关性最高，为0.892 ， 其次为基础设施、研究与开发和技术引进。工业绩效与技能的相关性相对来说较低，为0.728，仅属于中度相关。同果我们也可以看出工业驱动力的五个构成因素间存在显著的相关关系。
可以采用同样的方式来分析工业驱动力指数与工业绩效各指标间的相关关系，如下表：
表5 2002年工业驱动力指数与工业绩效各指标相关系数表
工业驱动力
人均工业 高技术产业增
工业绩效
增加值指数
加值比重指数
工业驱动力 1
人均工业增加值指数 0.882**1
高技术产业增加值比重指数
0.672**0.414* 1
工业绩效
0.914**0.813**0.866**
1
**表示在0.01的显著性水平下相关关系显著
*表示在0.05的显著性水平下相关关系显著
工业驱动力指数与人均工业增加值指数和高技术产业增加值比重指数间的相关关系均通过了0.01的显著性水平下的相关性检验。但是工业驱动力指数与人均工业增加值间的相关关系显然要高于与高技术产业增加值比重的相关关系，它与人均工业增加值属于高度相关，而与高技术产业增加值比重仅属于中度相关。说明人均工业增加值的高低更多地由工业驱动力决定，而高技术产业增加值比重的差异由工业驱动力的差异决定的部分则没那么大。
五、1995年以来各地区工业绩效和工业驱动力的变化轨迹及地区差异研究
为了分析近年来各地区工业绩效和工业驱动力的发展状况，本论文构建了1995年各地区的工业绩效与工业驱动力指数，并与2002年的相应指数进行对比。通过分析这七年时间内各地区工业绩效和工业驱动力排名的升降状况，可以了解什么地区在中国近期飞速工业化过程中“崛起”，什么地区出现了“塌陷”或被边缘化。通过分别计算1995年与2002年工业绩效和工业驱动力各指标的基尼系数，可以分析各指标的地区差异程度大小及变化趋势。
（一）工业绩效
计算各地区1995年与2002的工业绩效指数排名差值，可以分析各地区在1995～2002年期间工业绩效在全国地位的升降情况。数据如下表：
表6 1995与2002年各地区工业绩效指数排名表②
排序地区
19952002年
差值
排序
地区 1995年
2002年
差值
排名排名排名 排名
1
西藏
30
921 16 山西 20
21
-1
2
内蒙古 28
20
8 17 黑龙江
11
12
-1
3
海南
18
14
4 18 云南 26
27
-1
4
福建
10
73 19 新疆 29
30
-1
5
湖北
17
15
2 20 安徽 23
25
-2
6
吉林
15
13
2 21 辽宁 810
-2
7
宁夏
24
22
2 22 湖南 22
24
-2
8
山东
12
11
1 23 青海 27
29
-2
9
浙江
761 24 甘肃 25
28
-3
10 江苏
651 25 河南 19
23
-4
11 广东
641 26 陕西 48-4
12 天津
110 27 贵州 14
18
-4
13 上海
220 28 广西 21
26
-5
14 北京
330 29 江西 13
19
-6
15 河北
16
17
-1 30 四川 916
-7
大部分省份的工业绩效指数排名相对稳定，21个省份指数排名差的绝对值小于或等于3。天津、上海和北京居全国前三名，在七年时间内名次没有变化。内蒙古、海南和福建排名提升幅度较大，在7年时间内工业从总量和结构两方面都有所发展。1995年工业绩效指数值具有全国优势的陕西和四川都出现优势消退的情况，河南、广西和江西等中部地区省份工业绩效排名的后退也反映了“中部塌陷”的状况。
（二）工业驱动力1995年各地区工业驱动力指数的构建方式与2002年的大致相同。由于1995年分地区的国外技术进口合同金额不可得，所以用人均国内技术引进金额来反映技术引进水平。1995年移动电话和国际互联网络尚未普及，仅使用本地电话拥有率作为衡量通信基础设施指标。
计算1995年和2002年各地区的工业驱动力排名及排名差值，可得下表：
表7 1995与2002年各地区工业驱动力指数排名差③
排序
地区1995年 2002年 差值 排序
地区1995年 2002年 差值
排名排名 排名排名
1 山东 13 94 16上海 1
1
0
2 河北 20 16
4 17黑龙江
12 12 0
3 河南 23 19
4 18云南 28 28 0
4 江西 25 21
4 19辽宁 6
6
0
5 浙江 10 73 20贵州 29 29 0
6 安徽 27 24
3 21内蒙古
21 22 -1
7 广西 26 23
3 22吉林 9
10 -1
8 江苏 7 52 23宁夏 19 20 -1
9 湖北 15 14
1 24北京 2
3
-1
10 天津 3 21 25湖南 17 18 -1
11 山西 16 15
1 26四川 24 25 -1
12 陕西 14 13
1 27甘肃 22 26 -4
13 西藏 30 30
0 28海南 5
11 -6
14 福建 8 80 29新疆 11 17 -6
15 广东 4 40 30青海 18 27 -9
表7显示与工业绩效指数相比，工业驱动力指数排名更加稳定，22个地区的名次变动小于或等于3。上海一直名列工业驱动力首位，北京从第2位下滑到第3位，天津则从第3位上升到了第2位。山东、河北、河南和江西的工业驱动力排名在七年时间内有较大发展，均前进了4位。甘肃、海南、 新疆和青海的工业驱动力排名则相对下降。应该注意到，工业驱动力排名差值为正的12个地区中仅有广西和陕西处于西部地区，而工业驱动力排名差值为负的10个地区中则有6个地区处于西部地区，七年时间内西部地区的工业驱动力状况相对落后了。
（三）各指标地区差异及演变
可以将基尼系数作为反映地区差异程度大小的指标，通过分别计算1995 年与2002年工业绩效和工业驱动力各指标的基尼系数，得下表：
表8 1995与2002年中国工业绩效和工业驱动力各指标的基尼系数④
表8显示2002年工业绩效两个构成指标的基尼系数均大于0.3，其中人均高技术产业增加值的基尼系数达到了0.607，说明各地区间的工业化程度、 工业劳动生产率，尤其是工业技术密集程度差距明显。工业驱动力各构成指标的基尼系数差别巨大，技术引进的基尼系数值最大，达到了0.715，其次是外商直接投资和研究开发，均大于0.4，而技能水平的基尼系数则仅为0.142。数据显示涉及技术创新的三个指标区域差距显著，而劳动力技能水平的区域差距则远远没有那么大。
1995至2002年，中国的人均工业增加值、人均高技术产业增加值和外商投资的区域差距的变化均不显著。但是技术引进的区域差距增加迅速，基尼系数从0.398增长到0.715，研究开发的区域差距也有显著增长。相反， 技能水平的区域差距程度则有所减轻。
六、1995年以来四大区域工业绩效和工业驱动力的变化轨迹研究
上面主要以省（市、自治区）为单位分析了中国各地区的工业绩效和工业驱动力，由于中国的工业绩效与工业驱动力呈现出显著的地带性分布特征，所以可以考虑将中国分为东部、中部、西部和东北四个大区域，并以它们为框架进一步分析中国的工业绩效和工业驱动力特征。
表9 中国四大区域的划分
区域 省级地区
东部 北京 天津 河南 河北 上海 江苏 浙江 福建 山东 广东 海南
中部 山西 安徽 江西 湖北 湖南
西部 内蒙古 广西 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆
东北 辽宁 吉林 黑龙江
表9将中国大陆31个省（市、自治区）划分为东部、中部、西部和东北四大区域，将每一个区域视同为一个省级地区纳入到上述的指标体系中与所有省级地区共同构建指数，最终得到各个区域的工业绩效指数和工业驱动力指数。数据如下表所示：
表10 2002年中国四大区域工业绩效指数和工业驱动力指数
东部中部西部东北
工业绩效指数 0.380
0.121
0.141
0.223
人均工业增加值指数 0.414
0.150
0.096
0.309
高技术产业所占比重指数 0.347
0.092
0.186
0.137
工业驱动力指数
0.290
0.119
0.084
0.193
技能水平
0.407
0.281
0.266
0.406
研究开发
0.272
0.060
0.057
0.184
技术引进
0.082
0.007
0.007
0.016
外商直接投资
0.322
0.042
0.018
0.114
基础设施
0.365
0.208
0.074
0.246
为了能够更直观地分析数据，将四大区域的工业绩效指数和工业驱动力指数以柱状图的形式表现在地图上，可得：
图3 2002年四大区域工业绩效指数和工业驱动力指数
显然，东部地区无论工业绩效还是工业驱动力都在全国处于领先，具有绝对优势；其次是东北地区，工业绩效和工业驱动力低于东部地区，但是比西部和中部地区要高；西部地区工业驱动力比中部低，但是工业绩效要比中部地区高。
表11 1995与2002年中国四大区域工业绩效和工业驱动力排名
东部中部西部东北
1995工业绩效指数排名
1
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2002年工业绩效指数排名 1
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1995年工业驱动力指数排名
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2002年工业驱动力指数排名
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通过对比1995和2002年各大区域的工业绩效和工业驱动力的排名，我们可以发现各大区域的排名相对稳定，没有出现任何变化。中部地区的工业绩效没有发挥应有潜力，而西部地区则在工业驱动力不如中部地区的条件下，成功地在工业绩效方面超越了中部地区。仅从工业角度来看，“中部塌陷”至少在1995年就已经形成，而不是近期实施“西部大开发”和“振兴东北等老工业基地”战略提出导致的。
为了进一步分析各区域间产生工业绩效差异的根源，将2002年四大区域的人均工业增加值指数和高技术产业增加值比重指数表示在地图上，可得：
图4 2002年四大区域工业绩效的两个构成指数
观察图4可以发现东部地区人均工业增加值和高技术产业比重均居全国前列；东北地区人均工业增加值居全国第二，但是高技术产业增加值比重居全国第三；中部地区人均工业增加值仅比西部略高，而高技术产业增加值比重全国最低；西部地区人均工业增加值最低，而高技术产业比重却居全国第二。
显然，东部地区无论在工业化程度、工业劳动生产率还是工业的技术密集程度方面均在全国占有优势；东北地区工业化程度和工业劳动生产率较高，但是工业的技术密集程度方面不具有优势；西部地区工业化程度和工业劳动生产率很低，但是工业的技术密集程度方面具有相当优势，如果充分发挥这种优势有可能通过工业结构升级带动工业化程度和工业劳动生产率的提高；中部地区则在工业化程度、工业劳动生产率和工业的技术密集程度方面都不具备全国优势。
同样可以采用相同的方式来分析导致各区域工业驱动力产生差异的原因，首先将各区域的劳动者技能水平指数和基础设施指数表示在地图上，可得：
东部和东北地区的劳动者技能水平几乎相等，在全国范围内具有优势，中部和西部地区的劳动者技能水平则较弱；在基础设施方面，东部地区具有显著优势，顺次是东北、中部和西部，西部地区在基础设施方面的劣势明显。
前面提到投入到工业中的新知识和新技术主要来源于两个渠道：自主研究开发和引进，而技术引进既可以通过国内外的技术引进合同，又可以通过外商直接投资的方式。将各区域反映工业运用新知识和新技术程度的研究开发、技术引进和外商直接投资三个指数表示在地图上，可得：
图5 2002年四大区域技能水平指数和基础设施指数
图6 2002年四大区域研究开发指数、技术引进指数和外商直接投资指数
图6显示四个区域间技术创新能力差别显著，三个指数都遵循从东部、东北、中部和西部地区逐步递减的轨迹。东部地区优势明显，东北地区相对于中部和西部地区来说也具有相当的优势，中部地区各指标比西部地区略高，但是两者差距不大。说明东部地区能够有效地将新知识和新技术投入到工业中去，具有较强的技术创新能力。东北地区也具有一定的研究开发和技术引进能力。中部和西部地区在技术创新方面则较弱。
注释：
① 西藏和贵州因为工业基础太小导致高技术产业增加值占工业增加值比重偏高，本论文不再对其进行分析。
② 为了使排名可比，本表中2002年的工业绩效指教排名删除了重庆。
③ 为了使排名可比，本表中2002年的工业驱动力指数排名删除了重庆。
④ 工业驱动力的基础设施指数由于技术原因并未计算基尼系数。