装备制造业影响因素的实证分析——基于五省面板数据的格兰杰因果检验

□ 赵诗宇 阚 双 杨童舒

一、引言

装备制造产业是影响国计民生的重要产业，具有十分重要的产业地位。作为辽宁省的支柱产业，具有较好的发展基础，无论是综合实力还是制造能力均位于全国前列。在振兴东北老工业基地的时代背景下，为进一步提升辽宁省装备制造业的经济实力，本文结合辽鲁苏浙粤五省装备制造业相关数据对装备制造业既有影响因素进行探究。通过对行业数据进行整体分析及参考相关文献，发现科技创新、管理费用、人力资源投入指标与装备制造业产业绩效相关。第一，在国家全面实施创新驱动发展战略背景下，各行业都将创新作为发展主方向，对装备制造业而言，创新至关重要。目前，国内各省都在大力推进装备制造业创新发展，以辽鲁苏浙粤为例，五省均进行了装备制造业行业内部技术创新，不断创新知识、提高创新能力及培养装备制造业创新型人才，可见创新对装备制造业发展的重要作用。第二，管理费用控制作为装备制造业成本控制的重要方法之一，是企业管理水平的重要体现，也是企业增加盈利的重要途径，影响着装备制造业的发展。第三，人力资源的投入对装备制造业发展的重要性也不容忽视，高质量的人才投入对提高装备制造业的核心竞争力及技术创新能力具有重要意义。因此，本文拟采用格兰杰因果检验的方法分析科技创新、管理费用、人力资源投入对装备制造业产业绩效的影响程度，从而为辽宁装备制造业发展提出合理化建议。

二、模型设定及变量选取

1.模型设定

为研究科技创新、管理费用、人力资源投入对装备制造业产业绩效的影响程度，本文选取2001—2020年辽鲁苏浙粤五省省级数据构建面板数据模型。与单独使用时间序列数据或截面数据相比，面板数据可以减少模型的估计误差，增加数据的自由度并且降低解释变量之间的共线程度。为避免异方差影响模型的分析结果，本文建立模型对研究中所包含的变量均取对数值。构建的格兰杰因果检验模型见式（1）：

式（1）中：Y代表装备制造业利润收入，L代表人力资源投入，K代表管理费用，T代表科技创新能力，i表示个体单位，在这里表示辽鲁苏浙粤五省各省，t表示所选数据年份，α为截距项，μit表示随机扰动项。

2.变量选取及数据说明

考虑到要测度科技创新、管理费用、人力资源投入对装备制造业的影响程度，同时根据格兰杰因果检验模型的要求，以及参考相关文献指标情况，本文选取辽鲁苏浙粤五省各省装备制造业从业人员年平均人数（L）、各省规模以上装备制造业管理费用（K）、各省规模以上装备制造业企业R&D项目经费内部支出与地区生产总值比值（T）作为自变量，选取各省规模以上装备制造业利润总额（Y）作为因变量。

以上装备制造产业的数据遵循一般统计口径中的原则，由7个子行业（金属制品业，通用装备制造业，专用设备制造业，交通运输设备制造业，电气、机械及器材制造业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，仪器仪表及文化办公用机械制造业）加总而成。本文选取数据均根据各年《中国统计年鉴》 《中国工业统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》及各省统计年鉴整理得到。

三、实证分析

1.平稳性检验

为避免伪回归问题，首先检验各变量的平稳性，分别采用Fisher-ADF检验、LLC检验及Fisher-PP检验方法对各变量序列进行平稳性检验。如果在2种检验中均拒绝存在单位根的原假设，说明此序列是平稳的，反之则不平稳。结果如表1所示。

表1 面板平稳性检验结果

由表1可知，水平值变量lnY、lnL、lnK、lnT在5%的显著水平下均不能拒绝原假设，即存在单位根，序列非平稳。而各变量的一阶差分量在5%的显著水平均拒绝存在单位根的原假设，即各差分变量是平稳的。综上可知，lnY、lnL、lnK、lnT均是一阶单整序列。

2.协整检验

为进一步探究变量之间是否存在长期均衡关系，采用Pedroni检验法对lnY与lnL、lnK、lnT之间的协整关系进行检验，检验结果见表2。

表2 协整性性检验结果

从表2可以得出，在5%的显著性水平上，所有变量都拒绝了原假设，因此可以得出lnY与lnL、lnK、lnT之间存在长期均衡关系，即装备制造业利润总额与从业人员年平均人数、管理费用、企业R&D项目经费内部支出的对数之间存在协整关系，可以进行Granger因果检验。

3.Granger因果检验

根据前文的平稳性检验，lnY与lnL、lnK、lnT都是一阶单整序列，且协整检验的结果表示各变量具有长期均衡关系，本文仅研究L、K、T对Y的单项因果关系，因此建立一阶差分格兰杰因果模型见式（2）：

式（2）中，L、K、T统一由R表示，Δ表示变量的一阶差分，p表示滞后阶数，i表示个体单位，在这里表示辽鲁苏浙粤五省各省，t表示所选数据年份，μit表示随机扰动项。

对上述模型进行一致性假设检验，即变量之间不存在格兰杰因果关系。H0：αi=0。

通常使用Wald检验中的F统计量进行检验，见式（3）：

式（3）中，m为R的之后相隔数，n为样本容量，k为包含可能存在常数项及其他变量在内的无约束回归模型的待估参数个数。如果F＞Fα（m,n-k)，则拒绝原假设，认为R为Y的格兰杰原因，检验结果见表3。

表3 格兰杰因果检验结果

由表3结果分析可知，在滞后1期的情况下，在1%的显著性水平下，科技创新对五省装备制造业产业绩效均构成格兰杰原因；在10%显著性水平下，人力资源投入是辽宁、江苏装备制造业产业绩效的格兰杰原因，在1%显著水平下，仅对浙江构成格兰杰原因；管理费用对辽宁、山东、江苏装备制造业产业绩效构成格兰杰原因的显著性水平为10%，对浙江和广东的显著性水平为5%。

在滞后2期的情况下，科技创新在1%的显著性水平下，是辽宁、山东和广东装备制造业产业绩效的格兰杰原因，在5%的显著性水平下是江苏和浙江的格兰杰原因；人力资源投入在5%的显著性水平下是辽宁、浙江装备制造业产业绩效的格兰杰原因，在10%显著性水平下是山东的格兰杰原因，对江苏和广东不构成格兰杰原因；管理费用在10%的显著性水平下是辽宁、浙江、广东装备制造业产业绩效的格兰杰原因，在5%的显著性水平下是江苏的格兰杰原因，对山东不构成格兰杰原因。

在滞后3期的情况下，在1%的显著性水平下，科技创新对五省装备制造业产业绩效均构成格兰杰原因，且与滞后2期相比P值更小，说明更显著；在10%显著性水平下，人力资源投入仅是辽宁和山东装备制造业产业绩效的格兰杰原因，管理费用仅为浙江装备制造业产业绩效的格兰杰原因。

综上，可以看出科技创新对五省装备制造业产业绩效影响最为显著，而人力资源投入和管理费用影响作用较弱。

四、结论与建议

本文采用2001—2020年辽鲁苏浙粤五省的面板数据研究了科技创新、管理费用、人力资源投入与装备制造业产业绩效的关系。通过平稳性检验发现各变量均为一阶单整，进行协整检验表明解释变量与被解释变量之间存在长期均衡的协整关系，最后通过格兰杰因果关系检验得出结论：科技创新对装备制造业产业绩效影响最显著。而对于辽宁省装备制造业，各影响因素的显著程度由强到弱依次为科技创新、人力资源投入、管理费用。

根据上述结论，对辽宁省装备制造业发展提出以下几点建议：

第一，培养高质量科技创新人才。对企业而言，人才是竞争的关键，上述分析也表明人力资源投入也是促进装备制造业更快发展的因素之一，加快建设装备制造业高端科技人才队伍建设对装备制造业发展有重要意义，同时应鼓励各高校、科研机构人才转向对装备制造业技术的研究，加大装备制造产业高端人才储备。

第二，提高知识管理创新能力。企业创新能力的提升要建立在知识管理的基础上，企业应建立完备的知识管理系统，鼓励员工进行创新，提高企业内部创新能力。创新是提高企业核心竞争力的关键，提高自主创新能力不能一味依靠技术引进，要从自身入手，解决关键零件和核心技术“卡脖子”的问题，才能真正促进装备制造业向前发展。

第三，构建政府支持体系。不论是对科技人才的培养还是对科技创新能力的提高，都需要大量的经费投入，政府应建立完备的财政金融政策支持体系，为装备制造业发展提供有效的支持。同时，鼓励引导社会一些民营企业进行投资，增大装备制造业R&D经费内部支出占比，为装备制造业进行技术创新提供充足的资金储备。

第四，加强国内国际装备制造业的交流合作。在国内国际双循环发展背景下，合作发展已成为时代主题，要让企业“走出去”、技术“引进来”，应鼓励企业积极参与国际合作，抓住发展机遇，在合作创新中实现优势互补，从而促进产业技术升级及产业结构的合理调整，实现装备制造业协同发展。