制造业转型升级影响因素的实证分析

李春林 李静怡

摘 要：制造业是国家经济发展的重要基石，也是经济效益提升的重要来源。中国制造业的高质量发展，与科技发展水平以及经济效益提升有密切关系。本文基于科技发展水平、经济效益与制造业产值之间关系的理论分析，以我国1998年-2018年的数据为基础，使用VAR模型，对我国科技发展、经济效益与制造业产值的关系进行实证分析。基于分析结果，得出了结论和建议。

关键词：制造业转型升级;科技发展;经济效益;VAR模型

一、引言

我国出台了《中国制造2025》的宏伟蓝图，积极调整产业结构，培育自主研发能力，强化科技研发能力，实现制造业竞争力的高质量提升。但是近些年来，在中美贸易摩擦不断的背景下。针对中国的高科技龙头企业实施制裁，企图抑制中国制造业乃至整体经济的发展。在此背景下，分析中国目前制造业存在的问题，以及与科技、经济的关系显得尤为重要。要实现中国制造业的高质量发展，首先我们应了解科技发展水平、制造业产业升级与经济效益之间的关系。

目前对于科技发展、制造业转型升级和经济效益间关系的研究尚不够充分。在贸易摩擦背景下，探索制造业相关影响因素之间的关系，对于推动制造业高质量发展具有重要意义。基于此，本文试图在现有基础上采用VAR模型，利用脉冲响应和方差分解，探析三者之间的关系。结合中美贸易摩擦的背景，着重于科技发展领域，为中国制造业实现高质量发展提供参考。第二部分进行实证分析，包括变量选取，数据说明和实证模型的设定;第三部分对实证结果进行分析，通过脉冲响应、方差分析以及格兰杰因果检验来研究科技发展、经济效益与制造业发展之间的关系;第四部分，结合实证对三者之间的关系进行进一步阐述;第五部分，根据实证分析结果，给出结论及建议。

二、实证数据和模型

1.变量及数据说明

经济效益采用GDP数据来衡量;对于制造业发展水平，采用制造业增加值来衡量。数据方面，考虑数据的可获得性，采用了我国1998年-2018年的数据，数据来源于《中国统计年鉴》。

2.模型建立

為研究科技发展（lnKJ）、制造业（lnZZY）、经济效益（lnGDP）的互动关系，本文采用VAR模型，设定模型如下：

如上所示，yt为k维内生变量列向量;xt为d维外生变量的列变量;p为滞后阶数。

3.实证结果及分析

本文实证分析结果采用Eviews软件得到。此外，为了计算脉冲响应函数和进行方差分解，建立的VAR模型需要符合稳定性的要求，稳定性的含义是指当把一个脉冲的冲击，施加在VAR模型中某个方程的随机项上的时候，随着时间的推移，这个冲击会逐渐消失，否则，系统就是不稳定的。

（1）单位根检验

本文在进行VAR模型建立之前，应先进行一次单位根检验，以此来判断数据是否平稳，以保证模型估计的准确性、避免出现伪回归的现象。经过对原始数据进行检验后，发现原始数据并不平稳，所以进一步检验一阶差分序列的平稳性。一阶差分之后，科技发展（lnKJ）、制造业（lnZZY）、经济效益（lnGDP）三变量均平稳，P值分别为0.0024、0.0347、0.0004，均小于0.05，也就是说全部变量为一阶单整。

（2）ohansen协整检验

Johansen在1988年及1990年提出一种以VAR模型为基础的检验回归系数的方法，这是一种多变量的协整检验的比较好的方法。Johansen协整检验的前提是所有分析变量必须都是非平稳序列，经ADF单位根检验己验证本文所选取的变量满足这一条件，因此可以进行协整检验。本文运用EViews软件进行研究，得出的结果是辅助回归方程的最大滞后阶数为2。

接下来，进一步对科技发展（lnKJ）、制造业（lnZZY）、经济效益（lnGDP）三变量进行Johansen协整检验，结果表明三变量间存在协整关系，结果如表1：

从上表可知，序列协整检验中的原假设“没有协整关系”被拒绝了，但不可以拒绝原假设“至多存在一个协整关系”，因此可以判断序列之间是存在一个协整关系的。

（3）模型稳定性检验

由上述的分析可以知道，需要建立VAR模型，但是在建模之前，需对该模型的平稳性进行检验。由于本文所建立的VAR模型的滞后期为2，有3个变量，因此有6个特征根，只有当6个特征根全部都落在单位圆内，模型为稳定的。由以下图1表2可知，该模型是稳定的。

（4）Granger因果检验

当X时间序列由于“格兰杰原因”导致了Y序列，X序列在一段时间的迟滞后，引起了Y序列的大致重复，则X序列可以作为未来序列Y的预测。由上述分析可知，该模型是稳定的，可以进行格兰杰因果关系检验（如表3）。

根据上述结果可知，在滞后两期的时候，且显著性水平5%的情况下，lnX3是lnX1、lnX2的格兰杰原因。说明制造业的发展，与经济效益水平，科技的发展具有格兰杰因果关系。

（5）AR模型的评价与分析

本文前面部分已经通过单位根检验、协整检验、格兰杰检验对所建立的VAR模型进行了合理性分析，模型还是比较稳定且有一定经济意义的。本文共lnX1、lnX2、lnX3三个变量，因此就由三个回归方程构成VAR模型，可决系数分别为0.994、0.996、0.997。结果如表4所示。

4.IRF脉冲响应函数分析

为更直观地分析科技发展、经济效益、制造业转型升级间的关系，本文进行脉冲响应函数分析，给每个变量一个标准差冲击，以此来探究三者之间的关系（图2）。

从脉冲响应的结果来看，科技发展对自身产生了正向冲击，且冲击在当期较大随着滞后阶数的增大冲击逐渐衰弱，趋于平稳;同样科技发展对经济效益也产生了正向冲击，且冲击随着滞后阶数的增加趋于加大，在10阶左右区域平稳，说明科技发展对于经济效益的促进作用仍是较大的，不仅有推动作用，且影响较为长远;而科技发展对于制造业的增长也产生了正向冲击，且冲击较大，在滞后三阶左右达到最大，然后趋于平稳，说明科技发展对于制造业具有促进作用。

经济效益对自身产生了正向冲击，但随着滞后阶数的增加不断减弱，呈现出下降的趋势;而经济效益对科技发展刚开始产生正向冲击，但冲击并不明显，随着滞后期的增加，呈现负向冲击的态势;经济效益对于制造业的升级在短期内是正向冲击，随着滞后期的增加，变为负向冲击，且在前期冲击较大。这表明对于经济效益方面的影响因素比较复杂，且制造业与技术的发展与经济效益的关系可能仍然受其他因素的制约。

制造业对自身产生正向冲击，且在前期较为明显，之后趋于平稳;对于经济效益也产生了正向冲击，能够看出之间存在一定的依存关系;对于技术进步的冲击也为正向的，是一条较为平滑的曲线。

对于科技发展、经济效益以及制造业发展三个因素，其之间的关系是较为复杂的，需要结合实际情况进行实际分析。

5.方差分解分析

脉冲响应分析很多时候是根据既定的条件进行的，比如经济意义。比如分析其它因素对经济效益的影响。方差分解是将变量预测方差进行分解的技术，某个变量预测方差可能由自身引起，也可能由系统其它变量引起。通过方差分解分析进一步对未来趋势进行预测。

从方差分解的结果（图3）来看，科技发展对于制造业的影响较之经济效益来说更为重大。科技发展对于制造业的影响解释大概在22%左右，而经济效益则在前期影响约8%，后期影响越来越小。这说明技术进步在制造业升级中的作用是不可忽视的，加强科技创新，提升制造业创新能力势在必行。与此同时，制造业的发展对于科技发展的影响显著，从宏观经济的角度来看，说明制造业产值的增加，国家实力不断增强，科技创新投入也会更为丰富，进而科技水平不断提高。

三、结论与建议

综上可知，制造产业升级对我国科技发展产生过显著的促进作用，是推动我国科技发展的重要原因，且对未来的科技发展仍然较长远的正向影响，但这种影响程度仍有很大的提升空间; 而我国当前的经济效益并没有显著促进制造业产业升级，科技发展和制造業产业升级对我国经济效益则有显著的正向冲击，但还不是促进经济效益的主要原因。基于此，本文提出如下建议：

1.增加研发投入，培育科技能力

近年来，我国制造业在科技创新方面成效显著，但同美国和欧洲的一些制造强国相比，我国制造业“大而不强”的特征仍比较明显。因此，我们应重点提升核心技术的研发水准，加大科学技术投入，鼓励制造业企业进行科技创新。

2.创新驱动推动装备制造业高质量发展

制造业是经济发展的基石，是经济效益的重要组成部分。应把握机遇，坚决贯彻落实“制造强国”战略，提升产业质量，促进技术与生产的协同发展，以创新驱动制造业企业的产业升级。

3.实现经济、科技与制造业的协同发展

经济、科技与制造业的发展密不可分，而制造业的进步也依赖于两者的高质量提升。经济稳定持续向好，是各行业发展的前提，保持经济的高质量提升，对于制造业的进步至关重要。而科学技术是第一生产力，科技进步才能使我国制造业的制造水平稳中求进。高技术产业更加依赖科技发展，只有达到行业高水平，才能在市场中获得先机。因此，应充分重视经济、科技与制造业的协同发展，实现三者的良好互动。

参考文献：

[1]李福柱，刘华清.我国制造业转型升级的区位因素效应研究[J].经济学家，2018（06）：57-64.

[2]吴飞飞，谢众.制度环境影响中国高技术产业发展的门槛效应分析[J].中南大学学报（社会科学版），2019，25（03）：96-104.

[3]邰鹿峰.产业升级促进科技发展研究[D].安徽财经大学，2018.

作者简介：李春林（1963- ），男，汉族，河北任县人，博士，河北经贸大学教授，硕士生导师，研究方向：调查与大数据分析