技術創新與我國高端制造業結構優化升級的動態關系研究

楊兵 戴淑芬 葛澤慧

[摘? ? 要] 本文基于1999-2016年高端制造業的統計數據，運用向量自回歸（VAR）模型對我國高端制造業技術創新、產業結構合理化與產業結構高度化三者間動態關系進行了實證研究。結果表明：技術創新是產業結構合理化與產業結構高度化的格蘭杰原因;產業結構高度化是產業結構合理化的格蘭杰原因。脈沖響應分析得出，技術創新對產業結構合理化具有較長時期的負向沖擊效應，技術創新對產業結構高度化具有短期的正向沖擊效應;產業結構合理化、產業結構高度化對技術創新均具有短期的正向沖擊效應。以上結果顯示出在研究期內，技術創新對我國高端制造業產業結構優化升級具有明顯的推動作用，但由于高端制造業內部研發經費配置的不合理性，造成了技術創新一個單位的沖擊對產業結構合理化產生了較長時期的負向沖擊效應。

[關鍵詞] 技術創新;高端制造業;產業結構優化升級;VAR模型;脈沖響應函數

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 17. 061

[中圖分類號] F224? ? [文獻標識碼]? A? ? ? [文章編號]? 1673 - 0194（2019）17- 0150- 07

1? ? ? 引? ? 言

理論研究和發達國家的發展歷程都表明，高端制造業正日益成為現代經濟增長的動力，它對經濟增長方式的轉變、傳統產業的提升和改造以及國民經濟增長都極為重要。在這樣的背景下，發展高端制造業已經成為我國優化產業結構、轉變經濟增長方式、培育國家競爭優勢的重要戰略。從高技術產業發展較為成功的國家和地區看，研發經費的大量投入所帶來的知識資本累計是產業成長和生產率持續提高的關鍵動力[1]。因此有必要基于技術創新的視角深入考察我國高端制造業技術創新與產業結構優化的關系，是因為高端制造業是導致普通經濟增長的“先導產業”和增強國家競爭力的“戰略產業”（Nelson，1984）[2]。

對于高端制造業結構優化升級方面的研究，眾多的學者深入到了高端制造業升級的影響因素和發展路徑方面。影響因素方面，Michael Porter（2003）[3]指出發展高端制造業離不開專業的技術與高級的設備等要素的投入，也就是要以高端的生產性服務業為支撐。同時，高端的生產性服務業離不開相應高端制造業的需求，二者的發展是相互促進的。祁順生（2012）[4]提出科學技術水平及創新是制約高端制造業發展的重要因素，并指出技術創新向標準轉變、維護標準競爭優勢是我國高端制造業的競爭優勢來源。蔡瑞林（2014）[5]進一步強調低成本創新的重要意義，即促進企業轉型升級，變革整合管理要素（如設計、組織、技術、市場等），為中國制造低成本創新促使高端化發展提供了借鑒。鄭志來（2015）[6]認為國家發展戰略、基礎工程、制度保障體系、產學研用多部門合作也是影響我國高端制造業發展的重要因素，并特別指出產品和流程的標準化、模塊化的重要性。發展路徑方面，Tom Conger & Denise Chiavetta（2006）[7]匯總了高端制造業發展的8個突破方向，即培養高技術、培育高素質人才、制訂行業技術標準、跨領域技術交叉融合、注重不同行業間技術活動的相互促進、營造良好的行業政策環境、擴大銷售網絡實現全球化發展戰略、促進供應鏈之間的交叉融合形成供應生態網絡。蔡翼飛等（2010）[8]立足綜合成本的視角對我國不同城市高端制造業綜合成本進行測算，提出高端制造業對隱形成本，尤其是其中的科教創新力、投融資外部環境、政策保障能力與工作效率、市場成熟程度五項指標更為敏感。

現有的相關文獻大多是從靜態的角度對技術創新與高端制造業的發展進行研究，還鮮少有將研發投入與高端制造業產業結構優化升級結合起來進行動態研究。并且在測算高端制造業產業結構優化升級指標時，多使用單指標來進行衡量，因此，本文采用高端制造業產業結構合理化與高度化的更全面的測度指標，運用我國1999-2016年的高端制造業的分行業統計數據，運用Eviews9.0構建向量自回歸模型（VAR），綜合運用格蘭杰因果檢驗、脈沖響應函數和方差分解等方法對我國高端制造業技術創新、產業結構合理化與產業結構高度化的互動關系進行系統考察。

2? ? ? 研究對象和指標選取

2.1? ?研究對象的界定

2.1.1? ?高端制造業的界定

目前，學術界對高端制造業還沒有明確的定義以及統一的分類標準。高端制造業是知識密集、技術先進、產品附加值高、行業成長性好的制造行業，這是一個動態的概念，不同的時期，高端制造的含義應有不同。高端制造業處于價值鏈的高端，是一個國家制造實力的重要體現，決定著制造業的整體競爭力水平。考慮到研究數據的可得性，本文采用李金華[9]的做法，將中國高端制造業的范圍界定為與《中國高技術產業統計年鑒》中的產業一致，具體包括醫藥制造業、航空航天器及設備制造業、電子及通信設備制造業、計算機及辦公設備制造業、醫療儀器設備及儀器儀表制造業、信息化學品制造業等六大類。

2.1.2? ?產業結構優化升級的界定

本文中高端制造業結構優化升級包含兩方面內容：第一，產業結構合理化，其側重的是現有產業結構優化的問題。產業結構合理化是指產業之間有機聯系的聚合質量，體現在各產業之間關系的均衡程度和關聯作用程度[10]。第二，產業結構高度化，其側重的是現有產業結構升級的問題。產業結構高度化是指產業結構由較低層次向較高層次發展的過程[10]。

2.2? ?指標選取與數據來源

為了保證數據統計口徑的一致性與可得性，本文的數據來自2000-2017年的《中國高技術產業統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》及《中國統計年鑒》。由于2012至2016年高技術產業新產品產值以及工業總產值不再公布，因此利用新產品銷售收入替代新產品產值，利用高技術產業主營業務收入替代工業總產值。

2.2.1? ?技術創新

對于高端制造業而言，R&D投入是最為重要的創新資源投入，也是衡量高端制造業技術水平的一項重要指標。R&D投入是高端制造業獲得競爭優勢的重要手段和途徑，也是保證科技成果產出、轉化，帶動產業結構優化升級的根本保障[11]。

本文利用高技術產業分行業R&D經費內部支出作為高端制造業技術創新的測度指標，由于R&D經費的統計數據都是以當年價格表示的，因此為了減少價格變動的影響，需要對R&D經費內部支出進行平減。平減方法采用戴魁早[1]的做法，借鑒吳延兵[12]和李小平[13]的方法，以當年消費物價指數和各行業的固定資產投資價格指數的加權平均值來表示，其權重分別為0.5和0.5，將高端制造業各年的R&D經費內部支出平減為不變值。在模型的構建過程中，為了消除序列中存在的異方差，減少數據的波動，本文對平減后的R&D經費內部支出進行了對數化處理，處理后的變量記為LNRD。

2.2.2? ?高端制造業產業結構優化升級的測度指標

（1）高端制造業產業結構合理化

本文認為高端制造業產業結構合理化其首要條件是產業結構應滿足有效需求，并與需求結構相適應，為此構建高端制造業產業結構合理化指標：

Git=1-|Sit-Dit|/max（Sit，Dit）①

高端制造業產業結構每年的合理化程度用以上各個行業的適應系數均值即表示。

Gi=∑it（1-|Sit-Dit|/max（Sit，Dit））/n②

式①中Git表示第i行業第t年的適應系數，其值域為[0，1]，Git的值越接近1，就表明該行業結構系統的產出結構越適應市場需求結構，即說明該行業結構系統越合理。Sit表示第i行業第t年的產出（i=1，2，3，…，n），用高端制造業各行業每年的工業總產值表示;Dit表示市場在第t年對第i行業的市場需求（i=1，2，3，…，n），用高端制造業各行業每年的工業銷售產值表示。

（2）高端制造業產業結構高度化

本文中產業結構高度化的測度指標根據郭克莎[14]的觀點，通過產值結構高度化、技術結構高度化、資產結構高度化和勞動力結構高度化四個指標來反映。同時按照馮春曉[15] 的做法，把以上四個方面作為測度產業結構高度化的單向指標，用Xit表示第t個指標在第i年的數值，同時為了更加科學地測度高端制造業高度化4個指標的綜合表現，引入各個指標的權重，用Iit分別表示第i個指標在考察期內的排名賦值，排名越靠前賦值越大，賦值即為各個指標的權重。根據Galina Tikhomirova（1997）測度制造業結構的方法構建長期收入潛能指數（Long-run Income Potential，簡稱為LIPt），把以上4個不同指標合成一個數量指標，運用該指標可以進行產業結構高度化的橫向與縱向比較，該指標越大表示產業結構越高級。

3? ? ? 模型與實證分析

3.1? ?平穩性檢驗

考慮到時間序列往往具有非平穩的特點，可能會導致經濟模型出現“偽回歸”，為避免估計結果和檢驗統計失去通常的性質，而得出錯誤的結論，在建立模型之前首先要對各時間序列進行平穩性檢驗，本檢驗過程中采用ADF檢驗法。

本文采用Eviews 9.0軟件中ADF檢驗分別對LNRD、TL、LIP進行單位根檢驗，檢驗結果如表1所示。

從表1的結果中可以看出，變量的原始序列LNRD、TL、LIP均為平穩序列，因此可以對LNRD、TL與LIP構建VAR模型。

3.2? ?滯后階數的選擇

為了保持合理的自由度使模型參數具有較強的解釋力，同時又要消除誤差項的自相關，根據本文數據情況，在無約束VAR（P）模型條件下，可根據LR、FPE、AIC、SBIC、HQIC等多種檢驗準則，通過測試不同VAR（P）模型對應的值，得出VAR（P）的最佳滯后階數。結果如表2所示，有一半的準則選出來的滯后階數為3階，可以將VAR模型的滯后階數定義為3階（打星號者）。

根據單位根圖（如圖1所示）可知，向量自回歸的根都在圓內，所以建立的3階向量自回歸模型是穩定的。

3.3? ?格蘭杰因果檢驗

關于變量之間是否存在相互促進的關系，學術界大多通過檢驗變量間是否存在因果關系來確定。對于VAR多變量的情形，Eviews9.0將進行成對的格蘭杰因果檢驗[16]。

根據格蘭杰因果分析，本研究對應的三變量模型為：

格蘭杰檢驗結果如表3所示。

由表3 VAR格蘭杰因果檢驗結果中可知，第一部分技術創新（LNRD）方程中，產業結構合理化（TL）不是技術創新（LNRD）的格蘭杰原因（顯著性水平為80.17%），產業結構高度化（LIP）不是技術創新（LNRD）的格蘭杰原因（顯著性水平為68.38%）;第二部分產業結構合理化（TL）方程中，技術創新（LNRD）和產業結構高度化（LIP）在10%的顯著性水平下拒絕原假設，表明技術創新（LNRD）與產業結構高度化（LIP）均是產業結構合理化（TL）的格蘭杰原因;第三部分產業結構高度化（LIP）方程中，技術創新（LNRD）在10%的顯著性水平下拒絕原假設，表明技術創新（LNRD）是產業結構高度化（LIP）的格蘭杰原因，產業結構合理化（TL）不是產業結構高度化（LIP）的格蘭杰原因（顯著性水平為19.58%）。

綜上可知，1999-2016年期間，在格蘭杰意義下，技術創新（LNRD）與產業結構高度化（LIP）均是產業結構合理化（TL）的格蘭杰原因，技術創新（LNRD）是產業結構高度化（LIP）的格蘭杰原因。由此可見，在此期間技術創新（LNRD）對于高端制造業產業結構合理化（TL）與產業結構高度化（LIP）具有重要的推動作用，技術創新（LNRD）是高端制造業產業結構優化升級的動力和源泉。產業結構高度化（LIP）促進了產業結構合理化（TL）。而產業結構合理化（TL）與產業結構高度化（LIP）均不是技術創新的格蘭杰原因，造成二者對技術創新乏力的原因可能與我國高端制造業比重在產業結構中比重較小，高端制造業內部結構存在一定的不合理性相關。

3.4? ?變量的脈沖響應分析

Granger因果關系檢驗從統計意義的角度探討變量之間因果流在某個方向的存在性，脈沖響應函數則可以將VAR模型所包含的經濟意義較為完整而細膩地表達出來，進而體現出超越Granger檢驗的觀測。脈沖響應函數（Impulse Response Function）主要用于衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量當前和未來取值的影響，其中隨機擾動項稱為新息，其意義在于顯示任一變量的擾動如何通過模型影響所有其他變量，最終又反饋到自身的過程[16]。

圖2-圖4的脈沖響應圖中，橫軸代表沖擊作用的滯后期間數（單位：年度），縱軸則代表響應變量的響應值。

由圖2可見，在本期內經過一個標準差的沖擊后，技術創新對其自身的一個沖擊有明顯的正向響應，第二期達到最大的正向響應值，隨后逐步下降，持續形成對自身的正向響應。這說明技術創新對自身沖擊的后期影響持續時間較長，正向效應不斷增加。技術創新對產業結構合理化與產業結構高度化均有一個明顯的一期時滯效應，在第二期均達到正向最大響應值，此后逐步下降，第三期均變為負向影響，且均在第六期達到負向最大響應值，在隨后的時間里，對二者的響應值均為負，并呈現向零效應收斂的跡象。從第三期開始，技術創新對產業結構合理化沖擊的敏感程度要大于產業結構高度化的沖擊效應。

從總體上說，技術創新在其對自身沖擊的影響下仍可保持平穩增長，并且影響的程度遠大于產業結構合理化與產業結構高度化。

從圖3中可知，一個技術創新正交化沖擊，在第一期就對產業結構合理化產生負向影響，第二期達到最大的負向影響，此后開始逐步減弱，但其影響都是負的，此后這種負向作用逐漸趨于0。一個產業結構合理化正交化沖擊，在第一期就對自身產生正向影響，第二期達到最大的正向影響，隨后逐步下降，第五期開始變為負向影響，第6期達到最大的負向影響，第8期開始變為正向影響，并呈現向零效應收斂的跡象。產業結構合理化對產業結構高度化有一個明顯的一期時滯，第二期達到正向的最大響應值，隨后逐步下降，第5期達到負向的最大響應值，第8期開始變為正向影響，并呈現向零效應收斂的跡象。產業結構合理化對其自身沖擊的敏感程度要大于產業結構高度化的沖擊效應。

從整體上看，產業結構合理化對技術創新一個標準差沖擊的響應值均為負值，可能的原因是，一方面，技術創新所具有的滯后性，一項新技術出現并對產業結構優化升級發揮作用前，往往耗時較長;另一方面，我國高端制造業研發經費的配置存在著一定的不合理性，如資金投入分散、R&D投入不足、高技術產業研發風險大、重復研發等問題的存在，使得研發投入的產出效率較低等。

由圖4可知，當技術創新沖擊發生后，產業結構高度化對其的一個標準差新息立刻有較強反應，第一期即達到最大的正向響應，然后開始減弱，第三期達到最大的負向響應，第五期開始變為正向響應，此后這種正向作用逐漸趨于零。給產業結構合理化一個正向沖擊后，在第一期就對產業結構高度化有最大的正向影響，隨后逐步減弱，第五期開始變為負向影響，第六期達到最大的負向影響，此后這種負向作用逐漸趨于零。給產業結構高度化一個正向沖擊后，在第一期就對自身有最大的正向影響，第二期變為負向影響，隨后開始逐步增強，第三期變為正向影響，第五期變為負向影響，第六期達到最大的負向影響，此后這種負向作用逐漸趨于0。

從整體上看，產業結構高度化對技術創新一個標準差沖擊的響應值在第一期就達到正向最大響應值，此后，除了第三期及第四期為負值外，從第五期開始，均為正向響應值。可見技術創新加快了各高端制造業之間的資源再配置，當生產要素從低效率產業向高效率產業轉移時，生產率提高快的產業，其發展潛力就越大，而生產率增長相對較慢的產業，其在產業結構中的比重就會不斷下降，從而實現了產業結構的高度化。并且能夠看出，高端制造業技術創新對于產業結構高度化有持續性的顯著影響，因此應該重視高端制造業的研發投入，提升其創新能力，進一步促進我國高端制造業的產業結構優化升級。產業結構高度化對結構合理化的一個標準差沖擊的響應值在第一期達到正向最大響應值，并且其在前四期的響應值均大于技術創新沖擊后的響應值，自第五期開始變為負向響應值，這說明產業結構合理化有助于要素稟賦結構之間的協調，有助于提高產業結構的聚合質量，對產業結構高度化有相當明顯的促進作用。

3.5? ?方差分解

從表4可以看出，技術創新在各期的方差解釋率呈下降趨勢，直至第十期的方差解釋率仍保持在86.56%，反映出影響高端制造業技術創新最大的因素仍然是其自身。產業結構高度化僅僅在第二期對技術創新的方差貢獻率高于產業結構合理化，自第3期開始，產業結構合理化對技術創新的方差貢獻率開始高于產業結構高度化。這與前面脈沖響應函數的分析結果基本一致。

從表5可以看出，第一期，產業結構合理化對其自身的方差貢獻率達到最大值82.61%，技術創新對產業結構合理化的方差貢獻率為17.39%，產業結構高度化對產業結構合理化的方差貢獻率為零。此后二者對產業結構合理化的貢獻率逐步增加，但技術創新對產業結構合理化的方差貢獻率始終大于產業結構高度化。這與前面脈沖響應函數的分析結果基本一致。

表6為產業結構高度化進行方差分解的輸出結果。由表可知，第一期，產業結構高度化對其自身的方差貢獻率達到最大值74.28%，隨后逐步下降，第十期的貢獻率達到58.63%。產業結構合理化對產業結構高度化的方差貢獻率在第一期達到了17.69%，此后逐步增加，在第八期達到最大值32.81%。技術創新對產業結構高度化的方差貢獻率第一期達到了8.03%，隨后開始逐步增加，第二期達到最大值9.81%，此后一直保持在9%的貢獻率。產業結構合理化對產業結構高度化的方差貢獻率一直大于技術創新。這與前面脈沖響應函數的分析結果基本一致。

4? ? ? 結? ? 論

本文在理論分析的基礎上，構建高端制造業合理化與高度化測度指標，利用VAR模型，綜合運用單位根檢驗、格蘭杰因果檢驗、脈沖響應函數及方差分解等方法，實證分析了高端制造業技術創新、產業結構合理化與產業結構高度化三者間的相互作用關系。得出以下結論：

（1）格蘭杰因果關系檢驗表明，技術創新是產業結構合理化的格蘭杰原因，產業結構合理化不是技術創新的格蘭杰原因，二者構成單向的因果關系;技術創新是產業結構高度化的格蘭杰原因，產業結構高度化不是技術創新的格蘭杰原因，二者構成單向的因果關系;產業結構高度化是產業結構合理化的格蘭杰原因，產業結構合理化不是產業結構高度化的格蘭杰原因，二者間存在單向的因果關系。

（2）脈沖響應函數結果表明，技術創新對產業結構合理化會產生負向沖擊效應，對產業結構高度化產生的促進作用會有一定的滯后期，這可能與技術創新的滯后性以及高端制造業研發經費配置的不合理性有關，因此要在加速技術擴散方面發揮重要的作用，加速科技成果轉化能力，以便更快更好的促進產業結構優化升級。

產業結構合理化與產業結構高度化對技術創新均具有短期的正向沖擊效應，僅僅在第二期為正值，其后技術創新的脈沖響應值均為負值，且產業結構合理化對技術創新的負向沖擊效應要明顯大于產業結構高度化。可能的原因是產業結構合理化與產業結構高度化在短期內促進了產品創新，而后第三期就變為負向沖擊的原因是過程創新規模較小，產出結構的改變也就相對較小。

產業結構高度化對產業結構合理化的一個標準差沖擊的響應值在第一期達到正向最大響應值，這說明產業結構合理化對產業結構高度化有相當明顯的促進作用。而產業結構合理化對產業結構高度化有一個明顯的一期時滯，第二期達到正向的最大響應值，隨后逐步下降，這同樣說明產業結構高度化對產業結構合理化也有相當明顯的促進作用。因此，在進行高端制造業結構優化升級時，要協調好要素稟賦結構，注重產業結構的聚合質量，協調好產業結構合理化與產業結構高度化之間的關系。

（3）方差分解的結果表明，在三者的動態關系中，影響高端制造業技術創新最大的因素仍舊是其自身，直至第十期的方差貢獻率仍保持在80%以上。產業結構合理化與產業結構高度化對技術創新的方差貢獻率均呈遞增趨勢，自第三期開始，產業結構合理化對技術創新的方差貢獻率開始大于產業結構高度化。

產業結構合理化的方差分解進一步顯示，影響產業結構合理化最大的因素仍舊是其自身，直至第十期的方差貢獻率仍保持在60%以上。技術創新與產業結構高度化對產業結構合理化的方差貢獻率均呈緩慢的遞增趨勢，且技術創新對產業結構合理化的方差貢獻率始終大于產業結構高度化。

產業結構高度化的方差分解進一步顯示，其對自身的方差貢獻仍占主導，直至第十期的方差貢獻率仍保持在58%以上。產業結構合理化與技術創新對產業結構高度化的方差貢獻率仍舊呈遞增趨勢，但產業結構合理化對產業結構高度化的方差貢獻率要遠大于技術創新。

實證結果顯示，技術創新是高端制造業結構優化升級的動力與源泉，因此，保持高水平的研發投入，優化科技資源配置，提高技術創新能力，是調整社會供求結構、優化配置資源要素，加速高端制造業優化升級的有效途徑。

高端制造業已經越來越成為經濟增長的新動能。因此要為高端制造業的發展營造良好發展環境，從總體上對高端制造業發展進行規劃部署，建立技術創新投入的激勵機制和政策導向，優化高端制造業內部的產業結構，實現高端制造業的持續發展。

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