联合国工业发展组织《2023国际工业统计年鉴》摘要

2024-01-09
 

近期,联合国工业发展组织(UNIDO)正式发布了《国际工业统计年鉴2023版》,该年鉴的出版是UNIDO和各国统计局、联合国统计司、联合国人口司、联合国贸易和发展会议、经济合作与发展组织、欧盟统计局、国际货币基金组织、世界知识产权组织以及世界银行等机构的合作成果。

 

在当前绿色和数字化转型的全球背景下,全球主要国家对工业战略重要性的深刻认识正促使对工业政策进行重新评估,强调了工业政策在全球可持续发展议程中的中心地位。《国际工业统计年鉴2023版》提供了当下准确、全面的全球工业发展的统计数据,能帮助政策制定者在重视净零转型的大背景下做出更加明智的决策。本文选取了部分亮点数据和分析以飨读者。也欢迎点击阅读原文获取英文原版报告。

 

 全球工业统计 

2022年,全球国内生产总值(GDP)的21.4%来自工业部门,全球工业增加值的增长率为2.3%,低于全球GDP的增长率(3.1%)

图1 工业占全球GDP比重及全球工业增加值的增长率走势

1. 工业部门趋势

 

全球MVA占全球GDP的比重从2015年的16.2%稳步上升到 2022年的16.8%。然而,全球制造业的增长并未伴随着就业的同步增长,制造业占总就业人数的比例从 2015年的14.2%下降到2021年的13.6%。在金融资源的可获得性方面,世界银行的最新数据显示,仅有三分之一的小型制造企业能够获得贷款或信用额度,而且金融资源的分配存在明显的地域不平衡,高收入国家的工业企业更容易获取贷款。在全球范围内,脱碳挑战依然严峻,但工业活动与二氧化碳排放之间出现了脱钩迹象。虽然在2000年至2021年间MVA增长了超过一倍,但制造业产生的二氧化碳排放却仅增加了60%。

图2 全球MVA和二氧化碳排放量走势(2000-2021)

2. 可持续发展目标9(SDG 9)

SDG 9 旨在建造具备抵御灾害能力的基础设施,促进具有包容性的可持续工业化,推动创新。工业化是SDG 9 的重点关注领域之一,尽管工业化程度被用作衡量经济表现的通用指标,但其目标根据不同国家的发展阶段而有所不同。

对于低收入水平的经济体而言,工业化意味着从传统的农业或低附加值活动转向以现代工业为基础的经济模式,并实现更高的生产率;对于高收入经济体而言,工业化体现在先进的生产过程;对所有经济体而言,工业化意味着向可持续的生产方式过渡。SDG 9 提供了一个量化框架,可用于监测这些目标的进展情况。目前已有137个经济体对标了UNIDO的SDG 9 工业指数。

 

SDG 9 工业指数

 

SDG 9.2: 制造业生产和就业

9.2.1 制造业增加值占GDP的比例和人均制造业增加值

9.2.2 制造业就业占总就业的比例

 

SDG 9.3: 小型工业企业

9.3.1 小型工业企业在总工业增加值中的比例

9.3.2 拥有贷款或信贷额度的小型工业企业比例

 

SDG 9.4: 工业的环境可持续性

9.4.1 单位工业增加值对应的二氧化碳排放量

 

SDG 9.b: 技术升级

9.b.1 中高技术产业增加值占总工业增加值的比例

3. 工业竞争力表现指数(Competitive industrial performance, CIP指数)

 

自2013年以来,工发组织一直使用CIP指数来衡量工业竞争力。CIP指数由生产和出口制成品的能力、技术的优化升级以及全球影响这三方面的统计指标构成,用于评估一个国家的制造业在国内外市场上生产和销售商品以及技术发展的相对成功程度。该指数目前涵盖了153个经济体。

截止2021年,德国、中国和爱尔兰是全球工业竞争力表现最强的三大经济体。北美和欧洲有14个经济体进入CIP排名前20。

图3 全球CIP指数排名前十的经济体

 聚焦制造业 
 

尽管正处于工业化进程中的经济体仅占全球MVA的9%,但它们在2022年实现了比完成工业化的经济体更高的制造业增长速率。从技术分布来看,全球近50%的MVA来自高技术产业,在低收入经济体中,中高技术制造业仅占出口的5%,而在高收入经济体中,其份额超过40%。从地域分布来看,亚洲仍然是世界制造业的主要组成部分,该地区的主要国家包括中国、日本、印度和韩国。

图4 已完成工业化与正在进行工业化中的经济体MVA走势(2016-2022)

1. 全球制造业现状及分布

自 2020年下半年以来,全球制造业已开始步入疫情后的复苏轨道。2021年MVA增长率为7.4%,2022年MVA增长率为3.2%。比较而言,在过去的三十年里,全球生产逐渐远离传统的工业化经济体,正处于工业化进程中的经济体的制造业增速高于完成工业化的经济体。同时,低收入经济体在2022年全球制造业中的份额仅为0.3%。从技术分布来看,中高技术产业实现了增长,而低技术产业则相反,这突显了创新和技术发展的重要性。

2. 制造业结构与转型

过去二十年中,中高技术产业重要性逐渐增加。2021年全球MVA排名前5的行业分别是计算机和电子产品、食品制品、化学制品、机械和汽车。但从统计轨迹来看,汽车制造业温和增长,计算机和电子产品面临下降压力。

2022年,中国的制造业排名第一,占全球制造业30.7%的份额,美国是全球第二大制造国,占据了全球MVA的16.1%,日本是全球第三大制造国,占据了全球MVA的6%。德国仍然是最大的欧洲制造国,在全球MVA中占据了4.8%的份额。

从地域分布来看,亚洲和大洋洲不断扩大其在全球中高技术产业中的份额,在拉丁美洲、加勒比地区以及非洲,中高技术产业的比重较低,阻碍了当地经济发展。

图5 按国家组别划分的MVA占比变化趋势(1990-2022)

3. 制造业贸易

自2021年以来,随着大多数国家从新冠疫情的影响中恢复过来,全球制造业出口激增,于 2022年达到了创纪录的19万亿美元。其中,高收入工业经济体在全球制造业出口中的份额从2000年的75%下降到2022年的56%,中等收入工业经济体的贡献从15%增加到32%。中等收入工业经济体贡献增加的一个重要因素是中国在制造业贸易中的积极参与。

高收入工业经济体在全球制造业出口和进口中的份额差距扩大,表明这些国家的贸易逆差在扩大。从技术分布来看,全球中高技术制造业出口在疫情后期达到了历史高点(2022年达到11.2万亿美元)。

图6 按国家组别划分的制造业贸易份额(2000-2022)

4. 制造业就业和劳动生产率
 
全球制造业就业占整体就业比率从2015年的14.2%下降到2021年的13.6%。从绝对数量来看,制造业就业从2015年的4.44亿下降到2021年的4.42亿人,下降了0.5%。而且,制造业领域仍然存在着性别不平等现象。在中等收入经济体中,制造业中的女性就业人数有所下降,且趋势最为显著。在2020年新冠疫情的高峰期,中等收入国家经历了制造业就业的最显著下降。在这一群体中,女性员工的下降率为4.3%,比男性就业下降率(3.5%)更为显著。就劳动生产率而言,不同收入经济体中劳动生产率增长率不同。劳动生产率在中等收入经济体中增长了29.9%,但在低收入经济体中下降了3.4%。
 
图7 按性别和国民收入组别划分的制造业就业增长率(2015-2021)

5. 制造业的环境影响

全球制造业活动在2020年产生的二氧化碳排放高达59亿吨(5.9 Gt),其中化学、钢铁和水泥等行业是主要排放源。这些活动不仅导致了全球二氧化碳排放的增加,还引发了严重的水污染问题。值得关注的是,自2000年至 2021年,全球MVA增长超过一倍,但与此同时,二氧化碳排放量仅增长了60%,显示出工业化水平和二氧化碳排放的脱钩趋势。然而,令人担忧的是,低收入国家的减排效果有限,而一些中等收入国家(中国除外)的二氧化碳排放密度自2015年以来反而上升。

图8 全球MVA和CO2排放量走势(2000-2021)

 
 聚焦采矿业和公共事业 
 

能源生产和采矿业活动产生了全球约40%的温室气体排放,固体废料数量是城市数量的50倍以上,因此采矿业和公共事业在环境保护议程中占有重要地位。2021年和2022年,就采矿业和公共事业增加值增长率而言,正在工业化的经济体高于已经实现工业化的经济体。2022年全球采矿业和公共事业前5大生产国,及其在全球增加值中的份额分别为:中国(16.6%)、美国(14.1%)、沙特阿拉伯(4.2%)、俄罗斯(3.7%)、日本(3.4%)。

 工业创新 
 

1. 创新统计的重要性

生产力是经济增长的重要驱动因素,生产力的提高主要由创新来决定。从政策制定者角度来说,追踪整个经济中的创新活动至关重要。然而,创新很难被定义、分类和测量。此次,UNIDO厘清了创新相关的不同概念,通过借鉴《奥斯陆手册(Oslo  Manual)》,专注在商业创新领域,采纳了WIPO等机构的数据,开创性地用四个维度对创新进行了分类测量,为政策制定者提供了有力的依据和参考。

2. 什么是创新

 

从统计出发,《奥斯陆手册》对于商业创新统计是目前国际普遍接受的创新定义。创新包括新产品、新技术、新工艺以及组织生产的新方式。随着每一波工业进步的到来,创新逐渐成为推动竞争力的关键因素。绿色和数字化变革又进一步驱动着创新。

作为SDG 9 的三个关注领域之一,创新是所有其他目标的推动因素和催化剂。通过引入新产品和新工艺,创新可以提供改善食品安全、教育和健康的解决方案。它可以有助于减少生产和消费的环境影响,以及扭转现有的生态系统损害。创新者无处不在,除了商业创新,政府、智库、研究中心、学术机构、非政府组织和非盈利机构都是创新领域的重要参与者。

3. 衡量创新所面临的挑战

 

衡量创新面临着多种多样的挑战是由以下因素决定的:

·  创新作为研究对象的多样性

·  创新主题的多样性 

·  与创新相关的活动的多样性 

·  创新的决定因素的多样性

·  创新影响的多样性

·  难以定义术语

·  报告主观偏见的可能

·  分类不充分

·  创新的机密性

·  观测周期的问题

 

4. 现有的创新衡量标准

许多组织发布了用于衡量创新的仪表盘或计分卡,收集了创新的各项指标,包括发生率、活动、决定因素和影响等。例如,经济合作与发展组织的科技创新计分卡,欧盟委员会的欧洲创新记分牌等。其中最著名的是世界知识产权组织(WIPO)每年发布的全球创新指数(GII)。该指数总结了132个经济体的81项指标,涉及创新的七大支柱:机构、人力资本和研究、基础设施、市场成熟度、商业成熟度、知识和技术产出以及创意产出。该指数显示东亚、欧洲和北美洲是目前最重要的创新集群。其他创新综合指数包括彭博创新指数和欧洲综合创新指数等。

工发组织也制定了一系列工业创新指标,建立了工业创新监测框架,旨在根据中低收入经济体的现有指标,为科技创新政策提供指导。该指标体系包括能力和资源变量,以及公共机构和国内外私营部门的需求变量。虽然这些指标、记分卡和指数有助于制定基准、展示一国创新的总体状况并进行国际比较,但它们无法提供完整的信息,并且无法提供精确的政策指导。

5. 如何衡量创新

对创新的综合核算要求在该领域进行专门的数据收集工作,因此创新调查是这一领域最重要的数据收集机制。调查可以提供有关创新的发生情况、特征、决定因素和影响的完整信息。同时,我们也需要了解参与创新网络以及学习和传播的作用。共同体创新调查(Community Innovation Surveys, CIS)于 1992 年首次在欧洲国家实施,现已成为欧盟每两年一次的工业创新数据跟踪收集活动。它严格遵循《奥斯陆手册》的建议,是欧洲企业创新信息的主要来源,也是前文提到的欧洲创新记分牌的重要数据来源。其他的创新调查案例包括巴西、加拿大、中国、南非和英国的创新调查。由于创新对长期的经济增长具有关键作用,对创新领域的调查有望成为未来的优先事项。

6. 建立工业创新数据基础设施

在设计或改进工业创新信息系统时,需要考虑通过系统的衡量方法反映所有参与者的创新活动,并应做到以下几点:
·  探索多元的数据来源(包括调查和非调查、行政数据和大数据等);
·  与最新的国际分类保持一致是至关重要的确保一致性和国际可比性;
·  统计学家和政策制定者之间的密切合作将会成功确保创新统计数据有利于指导和完善分配政策方案。

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