技术创新与我国高端制造业结构优化升级的动态关系研究

杨兵 戴淑芬 葛泽慧

[摘    要] 本文基于1999-2016年高端制造业的统计数据，运用向量自回归（VAR）模型对我国高端制造业技术创新、产业结构合理化与产业结构高度化三者间动态关系进行了实证研究。结果表明：技术创新是产业结构合理化与产业结构高度化的格兰杰原因;产业结构高度化是产业结构合理化的格兰杰原因。脉冲响应分析得出，技术创新对产业结构合理化具有较长时期的负向冲击效应，技术创新对产业结构高度化具有短期的正向冲击效应;产业结构合理化、产业结构高度化对技术创新均具有短期的正向冲击效应。以上结果显示出在研究期内，技术创新对我国高端制造业产业结构优化升级具有明显的推动作用，但由于高端制造业内部研发经费配置的不合理性，造成了技术创新一个单位的冲击对产业结构合理化产生了较长时期的负向冲击效应。

[关键词] 技术创新;高端制造业;产业结构优化升级;VAR模型;脉冲响应函数

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

[中图分类号] F224    [文献标识码]  A      [文章编号]  1673 - 0194（2019）17- 0150- 07

1      引    言

理论研究和发达国家的发展历程都表明，高端制造业正日益成为现代经济增长的动力，它对经济增长方式的转变、传统产业的提升和改造以及国民经济增长都极为重要。在这样的背景下，发展高端制造业已经成为我国优化产业结构、转变经济增长方式、培育国家竞争优势的重要战略。从高技术产业发展较为成功的国家和地区看，研发经费的大量投入所带来的知识资本累计是产业成长和生产率持续提高的关键动力[1]。因此有必要基于技术创新的视角深入考察我国高端制造业技术创新与产业结构优化的关系，是因为高端制造业是导致普通经济增长的“先导产业”和增强国家竞争力的“战略产业”（Nelson，1984）[2]。

对于高端制造业结构优化升级方面的研究，众多的学者深入到了高端制造业升级的影响因素和发展路径方面。影响因素方面，Michael Porter（2003）[3]指出发展高端制造业离不开专业的技术与高级的设备等要素的投入，也就是要以高端的生产性服务业为支撑。同时，高端的生产性服务业离不开相应高端制造业的需求，二者的发展是相互促进的。祁顺生（2012）[4]提出科学技术水平及创新是制約高端制造业发展的重要因素，并指出技术创新向标准转变、维护标准竞争优势是我国高端制造业的竞争优势来源。蔡瑞林（2014）[5]进一步强调低成本创新的重要意义，即促进企业转型升级，变革整合管理要素（如设计、组织、技术、市场等），为中国制造低成本创新促使高端化发展提供了借鉴。郑志来（2015）[6]认为国家发展战略、基础工程、制度保障体系、产学研用多部门合作也是影响我国高端制造业发展的重要因素，并特别指出产品和流程的标准化、模块化的重要性。发展路径方面，Tom Conger & Denise Chiavetta（2006）[7]汇总了高端制造业发展的8个突破方向，即培养高技术、培育高素质人才、制订行业技术标准、跨领域技术交叉融合、注重不同行业间技术活动的相互促进、营造良好的行业政策环境、扩大销售网络实现全球化发展战略、促进供应链之间的交叉融合形成供应生态网络。蔡翼飞等（2010）[8]立足综合成本的视角对我国不同城市高端制造业综合成本进行测算，提出高端制造业对隐形成本，尤其是其中的科教创新力、投融资外部环境、政策保障能力与工作效率、市场成熟程度五项指标更为敏感。

现有的相关文献大多是从静态的角度对技术创新与高端制造业的发展进行研究，还鲜少有将研发投入与高端制造业产业结构优化升级结合起来进行动态研究。并且在测算高端制造业产业结构优化升级指标时，多使用单指标来进行衡量，因此，本文采用高端制造业产业结构合理化与高度化的更全面的测度指标，运用我国1999-2016年的高端制造业的分行业统计数据，运用Eviews9.0构建向量自回归模型（VAR），综合运用格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解等方法对我国高端制造业技术创新、产业结构合理化与产业结构高度化的互动关系进行系统考察。

2      研究对象和指标选取

2.1   研究对象的界定

2.1.1   高端制造业的界定

目前，学术界对高端制造业还没有明确的定义以及统一的分类标准。高端制造业是知识密集、技术先进、产品附加值高、行业成长性好的制造行业，这是一个动态的概念，不同的时期，高端制造的含义应有不同。高端制造业处于价值链的高端，是一个国家制造实力的重要体现，决定着制造业的整体竞争力水平。考虑到研究数据的可得性，本文采用李金华[9]的做法，将中国高端制造业的范围界定为与《中国高技术产业统计年鉴》中的产业一致，具体包括医药制造业、航空航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业、信息化学品制造业等六大类。

2.1.2   产业结构优化升级的界定

本文中高端制造业结构优化升级包含两方面内容：第一，产业结构合理化，其侧重的是现有产业结构优化的问题。产业结构合理化是指产业之间有机联系的聚合质量，体现在各产业之间关系的均衡程度和关联作用程度[10]。第二，产业结构高度化，其侧重的是现有产业结构升级的问题。产业结构高度化是指产业结构由较低层次向较高层次发展的过程[10]。

2.2   指标选取与数据来源

为了保证数据统计口径的一致性与可得性，本文的数据来自2000-2017年的《中国高技术产业统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》及《中国统计年鉴》。由于2012至2016年高技术产业新产品产值以及工业总产值不再公布，因此利用新产品销售收入替代新产品产值，利用高技术产业主营业务收入替代工业总产值。

2.2.1   技术创新

对于高端制造业而言，R&D投入是最为重要的创新资源投入，也是衡量高端制造业技术水平的一项重要指标。R&D投入是高端制造业获得竞争优势的重要手段和途径，也是保证科技成果产出、转化，带动产业结构优化升级的根本保障[11]。

本文利用高技术产业分行业R&D经费内部支出作为高端制造业技术创新的测度指标，由于R&D经费的统计数据都是以当年价格表示的，因此为了减少价格变动的影响，需要对R&D经费内部支出进行平减。平减方法采用戴魁早[1]的做法，借鉴吴延兵[12]和李小平[13]的方法，以当年消费物价指数和各行业的固定资产投资价格指数的加权平均值来表示，其权重分别为0.5和0.5，将高端制造业各年的R&D经费内部支出平减为不变值。在模型的构建过程中，为了消除序列中存在的异方差，减少数据的波动，本文对平减后的R&D经费内部支出进行了对数化处理，处理后的变量记为LNRD。

2.2.2   高端制造业产业结构优化升级的测度指标

（1）高端制造业产业结构合理化

本文认为高端制造业产业结构合理化其首要条件是产业结构应满足有效需求，并与需求结构相适应，为此构建高端制造业产业结构合理化指标：

Git=1-|Sit-Dit|/max（Sit，Dit）①

高端制造业产业结构每年的合理化程度用以上各个行业的适应系数均值即表示。

Gi=∑it（1-|Sit-Dit|/max（Sit，Dit））/n②

式①中Git表示第i行业第t年的适应系数，其值域为[0，1]，Git的值越接近1，就表明该行业结构系统的产出结构越适应市场需求结构，即说明该行业结构系统越合理。Sit表示第i行业第t年的产出（i=1，2，3，…，n），用高端制造业各行业每年的工业总产值表示;Dit表示市场在第t年对第i行业的市场需求（i=1，2，3，…，n），用高端制造业各行业每年的工业销售产值表示。

（2）高端制造业产业结构高度化

本文中产业结构高度化的测度指标根据郭克莎[14]的观点，通过产值结构高度化、技术结构高度化、资产结构高度化和劳动力结构高度化四个指标来反映。同时按照冯春晓[15] 的做法，把以上四个方面作为测度产业结构高度化的单向指标，用Xit表示第t个指标在第i年的数值，同时为了更加科学地测度高端制造业高度化4个指标的综合表现，引入各个指标的权重，用Iit分别表示第i个指标在考察期内的排名赋值，排名越靠前赋值越大，赋值即为各个指标的权重。根据Galina Tikhomirova（1997）测度制造业结构的方法构建长期收入潜能指数（Long-run Income Potential，简称为LIPt），把以上4个不同指标合成一个数量指标，运用该指标可以进行产业结构高度化的横向与纵向比较，该指标越大表示产业结构越高级。

3      模型与实证分析

3.1   平稳性检验

考虑到时间序列往往具有非平稳的特点，可能会导致经济模型出现“伪回归”，为避免估计结果和检验统计失去通常的性质，而得出错误的结论，在建立模型之前首先要对各时间序列进行平稳性检验，本检验过程中采用ADF检验法。

本文采用Eviews 9.0软件中ADF检验分别对LNRD、TL、LIP进行单位根检验，检验结果如表1所示。

从表1的结果中可以看出，变量的原始序列LNRD、TL、LIP均为平稳序列，因此可以对LNRD、TL与LIP构建VAR模型。

3.2   滞后阶数的选择

为了保持合理的自由度使模型参数具有较强的解释力，同时又要消除误差项的自相关，根据本文数据情况，在无约束VAR（P）模型条件下，可根据LR、FPE、AIC、SBIC、HQIC等多种检验准则，通过测试不同VAR（P）模型对应的值，得出VAR（P）的最佳滞后阶数。结果如表2所示，有一半的准则选出来的滞后阶数为3阶，可以将VAR模型的滞后阶数定义为3阶（打星号者）。

根据单位根图（如图1所示）可知，向量自回归的根都在圆内，所以建立的3阶向量自回归模型是稳定的。

3.3   格兰杰因果检验

关于變量之间是否存在相互促进的关系，学术界大多通过检验变量间是否存在因果关系来确定。对于VAR多变量的情形，Eviews9.0将进行成对的格兰杰因果检验[16]。

根据格兰杰因果分析，本研究对应的三变量模型为：

格兰杰检验结果如表3所示。

由表3 VAR格兰杰因果检验结果中可知，第一部分技术创新（LNRD）方程中，产业结构合理化（TL）不是技术创新（LNRD）的格兰杰原因（显著性水平为80.17%），产业结构高度化（LIP）不是技术创新（LNRD）的格兰杰原因（显著性水平为68.38%）;第二部分产业结构合理化（TL）方程中，技术创新（LNRD）和产业结构高度化（LIP）在10%的显著性水平下拒绝原假设，表明技术创新（LNRD）与产业结构高度化（LIP）均是产业结构合理化（TL）的格兰杰原因;第三部分产业结构高度化（LIP）方程中，技术创新（LNRD）在10%的显著性水平下拒绝原假设，表明技术创新（LNRD）是产业结构高度化（LIP）的格兰杰原因，产业结构合理化（TL）不是产业结构高度化（LIP）的格兰杰原因（显著性水平为19.58%）。

综上可知，1999-2016年期间，在格兰杰意义下，技术创新（LNRD）与产业结构高度化（LIP）均是产业结构合理化（TL）的格兰杰原因，技术创新（LNRD）是产业结构高度化（LIP）的格兰杰原因。由此可见，在此期间技术创新（LNRD）对于高端制造业产业结构合理化（TL）与产业结构高度化（LIP）具有重要的推动作用，技术创新（LNRD）是高端制造业产业结构优化升级的动力和源泉。产业结构高度化（LIP）促进了产业结构合理化（TL）。而产业结构合理化（TL）与产业结构高度化（LIP）均不是技术创新的格兰杰原因，造成二者对技术创新乏力的原因可能与我国高端制造业比重在产业结构中比重较小，高端制造业内部结构存在一定的不合理性相关。

3.4   变量的脉冲响应分析

Granger因果关系检验从统计意义的角度探讨变量之间因果流在某个方向的存在性，脉冲响应函数则可以将VAR模型所包含的经济意义较为完整而细腻地表达出来，进而体现出超越Granger检验的观测。脉冲响应函数（Impulse Response Function）主要用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响，其中随机扰动项称为新息，其意义在于显示任一变量的扰动如何通过模型影响所有其他变量，最终又反馈到自身的过程[16]。

图2-图4的脉冲响应图中，横轴代表冲击作用的滞后期间数（单位：年度），纵轴则代表响应变量的响应值。

由图2可见，在本期内经过一个标准差的冲击后，技术创新对其自身的一个冲击有明显的正向响应，第二期达到最大的正向响应值，随后逐步下降，持续形成对自身的正向响应。这说明技术创新对自身冲击的后期影响持续时间较长，正向效应不断增加。技术创新对产业结构合理化与产业结构高度化均有一个明显的一期时滞效应，在第二期均达到正向最大响应值，此后逐步下降，第三期均变为负向影响，且均在第六期达到负向最大响应值，在随后的时间里，对二者的响应值均为负，并呈现向零效应收敛的迹象。从第三期开始，技术创新对产业结构合理化冲击的敏感程度要大于产业结构高度化的冲击效应。

从总体上说，技术创新在其对自身冲击的影响下仍可保持平稳增长，并且影响的程度远大于产业结构合理化与产业结构高度化。

从图3中可知，一个技术创新正交化冲击，在第一期就对产业结构合理化产生负向影响，第二期达到最大的负向影响，此后开始逐步减弱，但其影响都是负的，此后这种负向作用逐渐趋于0。一个产业结构合理化正交化冲击，在第一期就对自身产生正向影响，第二期达到最大的正向影响，随后逐步下降，第五期开始变为负向影响，第6期达到最大的负向影响，第8期开始变为正向影响，并呈现向零效应收敛的迹象。产业结构合理化对产业结构高度化有一个明显的一期时滞，第二期达到正向的最大响应值，随后逐步下降，第5期达到负向的最大响应值，第8期开始变为正向影响，并呈现向零效应收敛的迹象。产业结构合理化对其自身冲击的敏感程度要大于产业结构高度化的冲击效应。

从整体上看，产业结构合理化对技术创新一个标准差冲击的响应值均为负值，可能的原因是，一方面，技术创新所具有的滞后性，一项新技术出现并对产业结构优化升级发挥作用前，往往耗时较长;另一方面，我国高端制造业研发经费的配置存在着一定的不合理性，如资金投入分散、R&D投入不足、高技术产业研发风险大、重复研发等问题的存在，使得研发投入的产出效率较低等。

由图4可知，当技术创新冲击发生后，产业结构高度化对其的一个标准差新息立刻有较强反应，第一期即达到最大的正向响应，然后开始减弱，第三期达到最大的负向响应，第五期开始变为正向响应，此后这种正向作用逐渐趋于零。给产业结构合理化一个正向冲击后，在第一期就对产业结构高度化有最大的正向影响，随后逐步减弱，第五期开始变为负向影响，第六期达到最大的负向影响，此后这种负向作用逐渐趋于零。给产业结构高度化一个正向冲击后，在第一期就对自身有最大的正向影响，第二期变为负向影响，随后开始逐步增强，第三期变为正向影响，第五期变为负向影响，第六期达到最大的负向影响，此后这种负向作用逐渐趋于0。

从整体上看，产业结构高度化对技术创新一个标准差冲击的响应值在第一期就达到正向最大响应值，此后，除了第三期及第四期为负值外，从第五期开始，均为正向响应值。可见技术创新加快了各高端制造业之间的资源再配置，当生产要素从低效率产业向高效率产业转移时，生产率提高快的产业，其发展潜力就越大，而生产率增长相对较慢的产业，其在产业结构中的比重就会不断下降，从而实现了产业结构的高度化。并且能够看出，高端制造业技术创新对于产业结构高度化有持续性的显著影响，因此应该重视高端制造业的研发投入，提升其创新能力，进一步促进我国高端制造业的产业结构优化升级。产业结构高度化对结构合理化的一個标准差冲击的响应值在第一期达到正向最大响应值，并且其在前四期的响应值均大于技术创新冲击后的响应值，自第五期开始变为负向响应值，这说明产业结构合理化有助于要素禀赋结构之间的协调，有助于提高产业结构的聚合质量，对产业结构高度化有相当明显的促进作用。

3.5   方差分解

从表4可以看出，技术创新在各期的方差解释率呈下降趋势，直至第十期的方差解释率仍保持在86.56%，反映出影响高端制造业技术创新最大的因素仍然是其自身。产业结构高度化仅仅在第二期对技术创新的方差贡献率高于产业结构合理化，自第3期开始，产业结构合理化对技术创新的方差贡献率开始高于产业结构高度化。这与前面脉冲响应函数的分析结果基本一致。

从表5可以看出，第一期，产业结构合理化对其自身的方差贡献率达到最大值82.61%，技术创新对产业结构合理化的方差贡献率为17.39%，产业结构高度化对产业结构合理化的方差贡献率为零。此后二者对产业结构合理化的贡献率逐步增加，但技术创新对产业结构合理化的方差贡献率始终大于产业结构高度化。这与前面脉冲响应函数的分析结果基本一致。

表6为产业结构高度化进行方差分解的输出结果。由表可知，第一期，产业结构高度化对其自身的方差贡献率达到最大值74.28%，随后逐步下降，第十期的贡献率达到58.63%。产业结构合理化对产业结构高度化的方差贡献率在第一期达到了17.69%，此后逐步增加，在第八期达到最大值32.81%。技术创新对产业结构高度化的方差贡献率第一期达到了8.03%，随后开始逐步增加，第二期达到最大值9.81%，此后一直保持在9%的贡献率。产业结构合理化对产业结构高度化的方差贡献率一直大于技术创新。这与前面脉冲响应函数的分析结果基本一致。

4      结    论

本文在理论分析的基础上，构建高端制造业合理化与高度化测度指标，利用VAR模型，综合运用单位根检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数及方差分解等方法，实证分析了高端制造业技术创新、产业结构合理化与产业结构高度化三者间的相互作用关系。得出以下结论：

（1）格兰杰因果关系检验表明，技术创新是产业结构合理化的格兰杰原因，产业结构合理化不是技术创新的格兰杰原因，二者构成单向的因果关系;技术创新是产业结构高度化的格兰杰原因，产业结构高度化不是技术创新的格兰杰原因，二者构成单向的因果关系;产业结构高度化是产业结构合理化的格兰杰原因，产业结构合理化不是产业结构高度化的格兰杰原因，二者间存在单向的因果关系。

（2）脉冲响应函数结果表明，技术创新对产业结构合理化会产生负向冲击效应，对产业结构高度化产生的促进作用会有一定的滞后期，这可能与技术创新的滞后性以及高端制造业研发经费配置的不合理性有关，因此要在加速技术扩散方面发挥重要的作用，加速科技成果转化能力，以便更快更好的促进产业结构优化升级。

产业结构合理化与产业结构高度化对技术创新均具有短期的正向冲击效应，仅仅在第二期为正值，其后技术创新的脉冲响应值均为负值，且产业结构合理化对技术创新的负向冲击效应要明显大于产业结构高度化。可能的原因是产业结构合理化与产业结构高度化在短期内促进了产品创新，而后第三期就变为负向冲击的原因是过程创新规模较小，产出结构的改变也就相对较小。

产业结构高度化对产业结构合理化的一个标准差冲击的响应值在第一期达到正向最大响应值，这说明产业结构合理化对产业结构高度化有相当明显的促进作用。而产业结构合理化对产业结构高度化有一个明显的一期时滞，第二期达到正向的最大响应值，随后逐步下降，这同样说明产业结构高度化对产业结构合理化也有相当明显的促进作用。因此，在进行高端制造业结构优化升级时，要协调好要素禀赋结构，注重产业结构的聚合质量，协调好产业结构合理化与产业结构高度化之间的关系。

（3）方差分解的结果表明，在三者的动态关系中，影响高端制造业技术创新最大的因素仍旧是其自身，直至第十期的方差贡献率仍保持在80%以上。产业结构合理化与产业结构高度化对技术创新的方差贡献率均呈递增趋势，自第三期开始，产业结构合理化对技术创新的方差贡献率开始大于产业结构高度化。

产业结构合理化的方差分解进一步显示，影响产业结构合理化最大的因素仍旧是其自身，直至第十期的方差贡献率仍保持在60%以上。技术创新与产业结构高度化对产业结构合理化的方差贡献率均呈缓慢的递增趋势，且技术创新对产业结构合理化的方差贡献率始终大于产业结构高度化。

产业结构高度化的方差分解进一步显示，其对自身的方差贡献仍占主导，直至第十期的方差贡献率仍保持在58%以上。产业结构合理化与技术创新对产业结构高度化的方差贡献率仍旧呈递增趋势，但产业结构合理化对产业结构高度化的方差贡献率要远大于技术创新。

实证结果显示，技术创新是高端制造业结构优化升级的动力与源泉，因此，保持高水平的研发投入，优化科技资源配置，提高技术创新能力，是调整社会供求结构、优化配置资源要素，加速高端制造业优化升级的有效途径。

高端制造业已经越来越成为经济增长的新动能。因此要为高端制造业的发展营造良好发展环境，从总体上对高端制造业发展进行规划部署，建立技术创新投入的激励机制和政策导向，优化高端制造业内部的产业结构，实现高端制造业的持续发展。

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