技術創新對制造業轉型升級的實證研究

吳靜

摘要：自改革開放以來，中國制造業規模擴大了40多年，以投資為基礎的發展方式變得越來越弱。在理論研究的基礎上，對除港澳臺、西藏、寧夏的29個省份，通過隨機效應模型對技術創新和制造業兩者之間的關系進行了實證檢驗，以期了解我國制造業發展的現狀促進我國經濟的發展。

關鍵詞：技術創新;制造業

一、緒論

在過去的幾年里，一些學者一直在研究如何在政策、條件和道路上進行創新和升級的轉型。

Schumpeter提出了技術發展首先從應用研究中獲得研發的靈感，再到科學發現和技術發展，并最終形成企業的生產行為而將產品成功推入市場;Freeman等人認為單個因素不可能成功驅動創新的進行，應該是多種因素共同作用的結果，他們拉開了技術創新多要素驅動研究的大幕。

在技術創新這個復雜系統中，各因素之間也不是機械拼湊在一起，這些因素相互禍合協同組成有機系統。張來武認為技術創新需要制度來刺激，并且注重人才和企業家創新精神帶來的重要影響作用;洪銀興將協同觀念引入到技術創新中，認為要注重知識和技術的協同，并且需要營造激勵創新的環境，在制度方面著手，既要有市場創新又要有政府創新;高孟立和吳俊杰認為人才因素是重要影響因素，所以將人力資源創新驅動單獨列出，與內外驅動力共同構成影響企業創新的三大驅動力。

二、相關理論基礎

（一）技術創新

技術創新旨在提高競爭力，來自新產品或工藝思想，貫穿整個技術過程。采購、工程、商業生產和商業應用技術創新的核心是強調科技與經濟的結合。

（二）制造業轉型升級相關理論

轉型升級是指生產企業根據市場需求加強轉型和技術創新，加快工業化和信息化進程，不斷推動整個生產企業向綠色、低碳經濟發展。制造業結構不斷優化和升級主要包括以下幾方面內容：

（1）提高企業的技術創新能力

技術創新可以提高產品的附加值，提高產品的滿意度，逐步擴大市場份額，推動轉型升級企業。

（2）加速互聯網與制造業的融合

信息時代的到來使得信息技術在社會生活中的地位日益重要，不斷推動生產的變革。制造業轉型升級需要充分發揮互聯網在工業生產中的互通作用，使得工業生產與市場需求無縫結合。

（3）促進制造業綠色低碳循環發展

在生態環境和國家宏觀政策調控的雙重壓力下，制造業在高速發展的同時，也應注重建立合理的約束和激勵機制，提高可持續發展能力。

2.制造業轉型升級的路徑

（1）提升產品技術含量和品質

制造業的轉型升級主張技術創新能力的提高，將眼光聚焦在產品質量的提升，研發和掌握各自領域的先進技術，擁有自主知識。

（2）完善產品附加的增值服務

將消費者的需求融入到產品的設計和生產過程中，增加智能制造和互聯網制造等新型元素，將生產模式由生產標準產品升級為提供定制產品。企業對產品的負責范圍不僅僅限于產品的研發、生產和營銷，企業更加注重產品售出之后的前期的安裝、中期的維修和后期的廢舊處置工作。

（3）拓展全新的高技術產業

制造業的轉型和升級不僅需要提高現有產品的質量，提高產品的增值服務，還需要擴大新的高科技產業。

三、中國制造業技術創新模式的特征及存在的問題

（一）中國制造業技術創新模式的特征

總體上，中國制造業的技術創新模式主要存在以下特征：中國制造業開始重視自主創新。由于技術的“后發優勢”，中國有空間引進和模仿發達國家的前沿技術。

（二）中國制造業技術創新模式存在的主要問題

1.對國外先進技術過度依賴

自從改革開放以來，中國通過技術的模仿在很短的時間內發展成為一個主要的生產國，并在價值鏈的底部形成了強大的供。中美貿易爭端，表面上是一個中美貿易不平衡的問題，但本質上是一場高科技戰爭。中興通訊（ZTE）和華為（Huawei）之間的爭端也讓我們更清楚地認識到，在很長一段時間內，核心部件和技術都是由他人控制的。高端芯片的依賴性，在短時間內很難找到替代方案，中興業務發展將受到沖擊。

2.自主創新動力和能力不足

在自主創新能力方面，中國制造業與發達國家之間的差距仍然很大，主要是核心部件、關鍵設備和基本軟件仍然依賴進口，控制新興技術領域不足，技術儲備不足，無法支持產業轉型升級和協調資源創新技術不足。例如，在上述芯片行業，中國已經進行了長期的研發工作，并取得了一定的進步。然而，由于基礎研究基礎不足，沒有生態系統。即使中國在芯片設計方面取得了一些進步，并擁有世界上最大的芯片市場，但高端芯片領域仍存在嚴重缺陷。根據工業和信息化部研究所的報告，中國的芯片生產技術與世界領先水平相差超過2.5代。

四、模型選擇和實證分析

（一）數據來源

本文選取各省市制造業生產總值來衡量轉型升級的過程，控制變量則統一選取2011年作為基年來調整各年份數據。由于西藏、寧夏的數據缺失過多，所以選取我國除港澳臺、藏、寧其他29個省市2011—2019年的數據，個別缺失數據用線性插補和均值插補。

（二）變量選取

1、被解釋變量

本文綜合借鑒相關學者的研究成果，分別從產業結構合理化和產業結構高級化兩個視角來衡量產業結構優化效果。

（1）產業結構合理化

衡量產業結構合理化程度的指標通常是結構偏離度。本文借鑒干春輝（2011）的對產業結構合理化的定義，指標構建如下：

（2）產業結構高級化（AIS）

考慮到現代產業結構的復雜性和不同產業的可比性，本文參照劉偉（2008）的計量方法，將工業產值比重和勞動生產率標準化產品作為產業結構升級的衡量指標，指標構建如下：

在上述兩個公式中，Yi為第i產業產值，Li為第i產業從業人員數量，LPi為第i產業的勞動生產率（Yi/Li），LPimax和LPimin分別為工業化完成時產業i的勞動生產率和工業化開始時的勞動生產率，本文計算中分別用勞動生產率的最大值和最小值替代。

2、解釋變量

本文的解釋變量是創新技術，本文將其分為創新投入和創新產出兩個方面，分別選用規模以上工業企業R&D人員數量和地區專利授權數量進行衡量。

3、控制變量

除了技術創新以外，影響我國制造業的高級化、合理化的因素還有許多。借鑒前人研究做法，本文選取其中主要的影響因素——地區經濟發展水平、外商直接投資總額及從業人員數量作為控制變量。

（三）模型的設定和估計方法

本文旨在通過分析技術創新對我國制造業的高度化和合理化的影響。驗證技術創新對我國制造業轉型升級的影響，根據數據時效性、可得性特征，為減小方差波動性影響，使得變量的數量級更為接近，對變量做對數化處理，從而得到計量模型：

lnRISit=ci+vt+β1*lntecit+β2*lnlnGDPit+β3*lnRYit+β4*lnTZit+uit

lnAISit=ci+vt+β1*lntecit+β2*lnlnGDPit+β3*lnRYit+β4*lnTZit+uit

其中，AIS表示制造業結構高度化水平，RIS表示制造業結構合理化水平，TEC表示技術創新，GDP表示地區生產總值RY表示地區勞動力人數，TZ表示投資總額，i表示第i（i=1，…，29）個省市，t表示第t（t=2011，…，2017）年，β為待估參數，c為個體效應，v為時間效應，u為擾動項。

（四）估計結果與分析過程

1、面板單位根檢驗

為了增加檢驗結果的穩健性，本文同時采用LLC、IPS兩種檢驗方法檢驗各變量的穩定性，結果顯示兩種檢驗方法結果大都拒絕原假設，為平穩序列。

2、回歸結果

在對面板數據進行估計時，有多種方法可供選擇，考慮允許截面成員存在個體影響的變截距模型，有助于解決模型的異質性問題，因此采用變截距模型對方程進行回歸。本文通過采用Hausman檢驗來確定。Hausman檢驗中P值>0.05，說明選擇隨機影響模型。

表中第一列顯示的是技術水平對于產業高級化的影響，第二列顯示的技術水平對產業合理化的影響。在控制投資總額、經濟發展水平和勞動力人數的等變量的基礎上，由表可知創新水平每提高1%，我國制造業產業結構高度化水平就提高0.275%（在5%顯著性水平上），即技術水平的提升對我國制造業產業結構向高度化升級有促進作用。創新水平每提高1%，我國制造業產業合理化水平就提高0.247%（在1%顯著性水平上），即技術創新對我國制造業的產業的合理化由促進的影響，同時可以看到當地生產總值與產業合理化影響也是正向的，當定生產總值每提高1%，我國制造業產業合理化水平就提高0.477%（在1%顯著性水平上），我國制造業產業高級化水平就提高1.005%（在1%顯著性水平上）。但是勞動人員數的對產業合理化的則是負向的影響。這種跡象表明科技創新能夠作為一種動力促進我國制造業產業走向合理化，高級化。

3、穩健性檢驗

為了進一步檢驗模型的穩健性，將核心解釋變量技術創新（TEC）變更了衡量方式，本文采用DEA-Malmquist指數法測算全國31個省市及總體的2011-2019年的純技術效率指數（effch）來表示各地區技術效率。本文運用Deap2.1計算出DEA的Malmquist指數，其中，產出變量采用各省市地區生產總值，投入變量采用從業人員數量的分省年度數據衡量勞動力投入水平、采用全社會固定資產投資的分省年度數據衡量資本量。模型結果顯示與之前結論基本一致，模型假設結果穩健。