制造業轉型升級影響因素的實證分析

李春林 李靜怡

摘 要：制造業是國家經濟發展的重要基石，也是經濟效益提升的重要來源。中國制造業的高質量發展，與科技發展水平以及經濟效益提升有密切關系。本文基于科技發展水平、經濟效益與制造業產值之間關系的理論分析，以我國1998年-2018年的數據為基礎，使用VAR模型，對我國科技發展、經濟效益與制造業產值的關系進行實證分析。基于分析結果，得出了結論和建議。

關鍵詞：制造業轉型升級;科技發展;經濟效益;VAR模型

一、引言

我國出臺了《中國制造2025》的宏偉藍圖，積極調整產業結構，培育自主研發能力，強化科技研發能力，實現制造業競爭力的高質量提升。但是近些年來，在中美貿易摩擦不斷的背景下。針對中國的高科技龍頭企業實施制裁，企圖抑制中國制造業乃至整體經濟的發展。在此背景下，分析中國目前制造業存在的問題，以及與科技、經濟的關系顯得尤為重要。要實現中國制造業的高質量發展，首先我們應了解科技發展水平、制造業產業升級與經濟效益之間的關系。

目前對于科技發展、制造業轉型升級和經濟效益間關系的研究尚不夠充分。在貿易摩擦背景下，探索制造業相關影響因素之間的關系，對于推動制造業高質量發展具有重要意義。基于此，本文試圖在現有基礎上采用VAR模型，利用脈沖響應和方差分解，探析三者之間的關系。結合中美貿易摩擦的背景，著重于科技發展領域，為中國制造業實現高質量發展提供參考。第二部分進行實證分析，包括變量選取，數據說明和實證模型的設定;第三部分對實證結果進行分析，通過脈沖響應、方差分析以及格蘭杰因果檢驗來研究科技發展、經濟效益與制造業發展之間的關系;第四部分，結合實證對三者之間的關系進行進一步闡述;第五部分，根據實證分析結果，給出結論及建議。

二、實證數據和模型

1.變量及數據說明

經濟效益采用GDP數據來衡量;對于制造業發展水平，采用制造業增加值來衡量。數據方面，考慮數據的可獲得性，采用了我國1998年-2018年的數據，數據來源于《中國統計年鑒》。

2.模型建立

為研究科技發展（lnKJ）、制造業（lnZZY）、經濟效益（lnGDP）的互動關系，本文采用VAR模型，設定模型如下：

如上所示，yt為k維內生變量列向量;xt為d維外生變量的列變量;p為滯后階數。

3.實證結果及分析

本文實證分析結果采用Eviews軟件得到。此外，為了計算脈沖響應函數和進行方差分解，建立的VAR模型需要符合穩定性的要求，穩定性的含義是指當把一個脈沖的沖擊，施加在VAR模型中某個方程的隨機項上的時候，隨著時間的推移，這個沖擊會逐漸消失，否則，系統就是不穩定的。

（1）單位根檢驗

本文在進行VAR模型建立之前，應先進行一次單位根檢驗，以此來判斷數據是否平穩，以保證模型估計的準確性、避免出現偽回歸的現象。經過對原始數據進行檢驗后，發現原始數據并不平穩，所以進一步檢驗一階差分序列的平穩性。一階差分之后，科技發展（lnKJ）、制造業（lnZZY）、經濟效益（lnGDP）三變量均平穩，P值分別為0.0024、0.0347、0.0004，均小于0.05，也就是說全部變量為一階單整。

（2）ohansen協整檢驗

Johansen在1988年及1990年提出一種以VAR模型為基礎的檢驗回歸系數的方法，這是一種多變量的協整檢驗的比較好的方法。Johansen協整檢驗的前提是所有分析變量必須都是非平穩序列，經ADF單位根檢驗己驗證本文所選取的變量滿足這一條件，因此可以進行協整檢驗。本文運用EViews軟件進行研究，得出的結果是輔助回歸方程的最大滯后階數為2。

接下來，進一步對科技發展（lnKJ）、制造業（lnZZY）、經濟效益（lnGDP）三變量進行Johansen協整檢驗，結果表明三變量間存在協整關系，結果如表1：

從上表可知，序列協整檢驗中的原假設“沒有協整關系”被拒絕了，但不可以拒絕原假設“至多存在一個協整關系”，因此可以判斷序列之間是存在一個協整關系的。

（3）模型穩定性檢驗

由上述的分析可以知道，需要建立VAR模型，但是在建模之前，需對該模型的平穩性進行檢驗。由于本文所建立的VAR模型的滯后期為2，有3個變量，因此有6個特征根，只有當6個特征根全部都落在單位圓內，模型為穩定的。由以下圖1表2可知，該模型是穩定的。

（4）Granger因果檢驗

當X時間序列由于“格蘭杰原因”導致了Y序列，X序列在一段時間的遲滯后，引起了Y序列的大致重復，則X序列可以作為未來序列Y的預測。由上述分析可知，該模型是穩定的，可以進行格蘭杰因果關系檢驗（如表3）。

根據上述結果可知，在滯后兩期的時候，且顯著性水平5%的情況下，lnX3是lnX1、lnX2的格蘭杰原因。說明制造業的發展，與經濟效益水平，科技的發展具有格蘭杰因果關系。

（5）AR模型的評價與分析

本文前面部分已經通過單位根檢驗、協整檢驗、格蘭杰檢驗對所建立的VAR模型進行了合理性分析，模型還是比較穩定且有一定經濟意義的。本文共lnX1、lnX2、lnX3三個變量，因此就由三個回歸方程構成VAR模型，可決系數分別為0.994、0.996、0.997。結果如表4所示。

4.IRF脈沖響應函數分析

為更直觀地分析科技發展、經濟效益、制造業轉型升級間的關系，本文進行脈沖響應函數分析，給每個變量一個標準差沖擊，以此來探究三者之間的關系（圖2）。

從脈沖響應的結果來看，科技發展對自身產生了正向沖擊，且沖擊在當期較大隨著滯后階數的增大沖擊逐漸衰弱，趨于平穩;同樣科技發展對經濟效益也產生了正向沖擊，且沖擊隨著滯后階數的增加趨于加大，在10階左右區域平穩，說明科技發展對于經濟效益的促進作用仍是較大的，不僅有推動作用，且影響較為長遠;而科技發展對于制造業的增長也產生了正向沖擊，且沖擊較大，在滯后三階左右達到最大，然后趨于平穩，說明科技發展對于制造業具有促進作用。

經濟效益對自身產生了正向沖擊，但隨著滯后階數的增加不斷減弱，呈現出下降的趨勢;而經濟效益對科技發展剛開始產生正向沖擊，但沖擊并不明顯，隨著滯后期的增加，呈現負向沖擊的態勢;經濟效益對于制造業的升級在短期內是正向沖擊，隨著滯后期的增加，變為負向沖擊，且在前期沖擊較大。這表明對于經濟效益方面的影響因素比較復雜，且制造業與技術的發展與經濟效益的關系可能仍然受其他因素的制約。

制造業對自身產生正向沖擊，且在前期較為明顯，之后趨于平穩;對于經濟效益也產生了正向沖擊，能夠看出之間存在一定的依存關系;對于技術進步的沖擊也為正向的，是一條較為平滑的曲線。

對于科技發展、經濟效益以及制造業發展三個因素，其之間的關系是較為復雜的，需要結合實際情況進行實際分析。

5.方差分解分析

脈沖響應分析很多時候是根據既定的條件進行的，比如經濟意義。比如分析其它因素對經濟效益的影響。方差分解是將變量預測方差進行分解的技術，某個變量預測方差可能由自身引起，也可能由系統其它變量引起。通過方差分解分析進一步對未來趨勢進行預測。

從方差分解的結果（圖3）來看，科技發展對于制造業的影響較之經濟效益來說更為重大。科技發展對于制造業的影響解釋大概在22%左右，而經濟效益則在前期影響約8%，后期影響越來越小。這說明技術進步在制造業升級中的作用是不可忽視的，加強科技創新，提升制造業創新能力勢在必行。與此同時，制造業的發展對于科技發展的影響顯著，從宏觀經濟的角度來看，說明制造業產值的增加，國家實力不斷增強，科技創新投入也會更為豐富，進而科技水平不斷提高。

三、結論與建議

綜上可知，制造產業升級對我國科技發展產生過顯著的促進作用，是推動我國科技發展的重要原因，且對未來的科技發展仍然較長遠的正向影響，但這種影響程度仍有很大的提升空間; 而我國當前的經濟效益并沒有顯著促進制造業產業升級，科技發展和制造業產業升級對我國經濟效益則有顯著的正向沖擊，但還不是促進經濟效益的主要原因。基于此，本文提出如下建議：

1.增加研發投入，培育科技能力

近年來，我國制造業在科技創新方面成效顯著，但同美國和歐洲的一些制造強國相比，我國制造業“大而不強”的特征仍比較明顯。因此，我們應重點提升核心技術的研發水準，加大科學技術投入，鼓勵制造業企業進行科技創新。

2.創新驅動推動裝備制造業高質量發展

制造業是經濟發展的基石，是經濟效益的重要組成部分。應把握機遇，堅決貫徹落實“制造強國”戰略，提升產業質量，促進技術與生產的協同發展，以創新驅動制造業企業的產業升級。

3.實現經濟、科技與制造業的協同發展

經濟、科技與制造業的發展密不可分，而制造業的進步也依賴于兩者的高質量提升。經濟穩定持續向好，是各行業發展的前提，保持經濟的高質量提升，對于制造業的進步至關重要。而科學技術是第一生產力，科技進步才能使我國制造業的制造水平穩中求進。高技術產業更加依賴科技發展，只有達到行業高水平，才能在市場中獲得先機。因此，應充分重視經濟、科技與制造業的協同發展，實現三者的良好互動。

參考文獻：

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作者簡介：李春林（1963- ），男，漢族，河北任縣人，博士，河北經貿大學教授，碩士生導師，研究方向：調查與大數據分析