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文檔簡介
1、<p> 工業(yè)基礎(chǔ)能力提升研究</p><p> 摘 要:基于2004―2013年我國30個省際面板數(shù)據(jù),采用擴(kuò)展的C-D生產(chǎn)函數(shù),選擇技術(shù)創(chuàng)新、資本存量、勞動力和能源要素作為解釋變量構(gòu)建模型,實證分析工業(yè)生產(chǎn)總值的影響因素。結(jié)果表明,當(dāng)前我國工業(yè)生產(chǎn)值主要依賴資本投入和能源消耗,它們對工業(yè)生產(chǎn)值的影響系數(shù)最大;勞動力和技術(shù)創(chuàng)新對工業(yè)發(fā)展有正向影響,但影響力較小。最后,提出我國工業(yè)基礎(chǔ)能力提升的對策
2、。 </p><p> 關(guān)鍵詞:工業(yè)基礎(chǔ)能力;C-D生產(chǎn)函數(shù);技術(shù)創(chuàng)新 </p><p> 中圖分類號:F40 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-291X(2016)04-0001-03 </p><p><b> 引言 </b></p><p> 從2009年起,中國成為世界第一制造大國,我國工業(yè)部門GDP年
3、增長率達(dá)到11.6%。經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展得益于中國制造,然而距離中國創(chuàng)造還有很長的路要走。長期以來,我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠投資、出口拉動,并且過度依賴資本和勞動力的高投入,依賴低廉的勞動力成本形成了勞動密集型產(chǎn)業(yè)為主,但是處于在國際分工中價值鏈的低端。在資源和環(huán)境的制約下,第二產(chǎn)業(yè)中的高耗能產(chǎn)業(yè)的逐步淘汰,加劇了我國工業(yè)發(fā)展條件的惡化。人口規(guī)模開始進(jìn)入路易斯拐點,人口紅利開始減弱,勞動人口的增長速度緩慢以至于工業(yè)就業(yè)人數(shù)降低等問題開始凸顯。
4、隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,對環(huán)境的要求越來越高,急需調(diào)整當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式提升工業(yè)基礎(chǔ)能力,促進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動。支持重點產(chǎn)業(yè)優(yōu)化,提升國際競爭力,使工業(yè)發(fā)展步入新常態(tài)。 </p><p><b> 一、文獻(xiàn)回顧 </b></p><p> Rashe&Tatom(1977)首次在Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)中引入能源消費(fèi),之后這種從經(jīng)濟(jì)增長理論上進(jìn)而從實證定量上尋求能源
5、與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究開始為主流經(jīng)濟(jì)學(xué)家所采用。趙麗霞(1998)采用VAR模型將能源作為新變量引入C-D生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行實證,得出經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)正相關(guān)的結(jié)論。沈能(2006)對我國1985―2003年的區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行分析認(rèn)為,全要素生產(chǎn)率的提高主要是得益于技術(shù)進(jìn)步;陶洪、戴昌鈞(2007)分析了1999―2005年期間,影響中國省際工業(yè)勞動生產(chǎn)率變動的主要因素來源于技術(shù)進(jìn)步,其次是資本深化。馬琳(2010)通過回歸,擬合了我國1985―2
6、007年柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),經(jīng)過檢驗,勞動力與資本能夠很好地解釋經(jīng)濟(jì)的增長;觀測值與預(yù)測值也基本吻合,我國處在規(guī)模報酬遞增的階段,勞動力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)更大一些。通過對上述相關(guān)理論和文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),目前對工業(yè)產(chǎn)值的研究取得了很多有價值的成果,但以技術(shù)創(chuàng)新、資本存量、勞動力和能源要素同時作為解釋變量構(gòu)建模型的研究目前尚未取得一致的結(jié)論,并且對我國新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)軌時期的工業(yè)基礎(chǔ)能力研究較少。為此,本文將通過回歸方法對以上</p&g
7、t;<p><b> 二、模型與數(shù)據(jù) </b></p><p> ?。ㄒ唬┯嬃磕P偷脑O(shè)定 </p><p> 假設(shè)工業(yè)總產(chǎn)值為擴(kuò)展的Cobb-Douglas函數(shù),并且將能源消費(fèi)因子插入進(jìn)去后得出下式: </p><p> Y=AKαLβEγ 0<α<1,0<β<1,0<γ<1 (1) &l
8、t;/p><p> 其中Y為工業(yè)總產(chǎn)值,參數(shù)A為技術(shù)創(chuàng)新,K為資本存量,L為勞動力,E代表能源要素。α、β、γ分別表示資本、勞動、技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出彈性系數(shù)。 </p><p> 為了減少異方差,根據(jù)一般面板數(shù)據(jù)的做法,我們對所有變量的數(shù)據(jù)都取對數(shù),即(1)式的變量取對數(shù)模型為: </p><p> lnYit=lnAit+αlnKit+βlnLit+γlnEit+ε
9、it (2) </p><p> 其中i為地區(qū),t為時間。 </p><p> (二)數(shù)據(jù)來源與變量說明 </p><p> 文章所采用的指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站,基于數(shù)據(jù)的完整性,選用2004―2013年的30個省級面板數(shù)據(jù)。由于部分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失,西藏沒有納入分析。 </p><p> 基于C-D生產(chǎn)函數(shù),本文重點探討了技
10、術(shù)創(chuàng)新、資本存量、勞動力、能源要素對各省當(dāng)年的工業(yè)產(chǎn)值增加值的影響。各變量的預(yù)期符號及解釋如下: </p><p> 1.各省當(dāng)年的工業(yè)增加值(Y-gycz) </p><p> 本文主要研究工業(yè)基礎(chǔ)能力,因此工業(yè)的產(chǎn)出增加值作為衡量工業(yè)能力提升成果的重要指標(biāo)。工業(yè)增加值越多,說明當(dāng)年的工業(yè)能力提升越高,增速越快。由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的來源有限,最后確定為各省當(dāng)年規(guī)模以上工業(yè)增加值。 <
11、/p><p> 2.技術(shù)創(chuàng)新(A-tec) </p><p> 技術(shù)進(jìn)步是工業(yè)產(chǎn)值增加的主要因素,此外,技術(shù)進(jìn)步在長期發(fā)展中可以減少能源消耗,而短期內(nèi)效果不明顯。技術(shù)進(jìn)步能夠有效地促進(jìn)工業(yè)產(chǎn)值的增加,因此本文對該變量的符號預(yù)期為正。以往的學(xué)者通常采用R&D經(jīng)費(fèi)支出,專利授權(quán)項以及研發(fā)人員數(shù)量來度量?;跀?shù)據(jù)來源,本文以當(dāng)年各個省的技術(shù)技術(shù)市場成交額來度量技術(shù)創(chuàng)新。 </p&g
12、t;<p> 3.資本存量(K-cap) </p><p> 在古典生產(chǎn)函數(shù)里資本、勞動和技術(shù)進(jìn)步是影響產(chǎn)出的主要因素,因此當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)最重要的因素就是資本投資,外商投資所占的比重不斷提高,有力地促進(jìn)了我國工業(yè)產(chǎn)出的增長。因此,本文對該變量的符號預(yù)期為正。目前,將工業(yè)劃分為采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)以及建筑業(yè),選取這些指標(biāo)的固定資產(chǎn)投資來衡量。 </p><
13、p> 4.勞動力(L-lab) </p><p> 基于我國廉價的勞動力成本形成了以勞動稟賦的勞動力密集型產(chǎn)業(yè),并且比重較大。勞動力的投入越多,產(chǎn)值增長越快,因此本文對該變量的符號預(yù)期為正。我們采用各省第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)作為工業(yè)的勞動力投入,主要是采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)和建筑業(yè)按行業(yè)城鎮(zhèn)單位、私營企業(yè)和個體以及城鎮(zhèn)私營企業(yè)和個體中就業(yè)人數(shù)的總和。 </p><p&
14、gt; 5.能源要素(E-eng) </p><p> 傳統(tǒng)的能源要素主要是煤、石油、天然氣,但考慮到數(shù)據(jù)來源問題,且當(dāng)前工業(yè)發(fā)展能源主要依賴電能,因此我們采用了電力消費(fèi)作為能源消費(fèi)的替代指標(biāo)。能源對產(chǎn)出帶來正效應(yīng),能源投入越多,產(chǎn)出越多,因此本文對該變量的符號預(yù)期為正。采用工業(yè)用電量,主要是能源消耗品中的電力消耗。 ?。ㄈ嵶C分析 </p><p> 使用Stata10 軟件
15、對面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計,分別進(jìn)行混合估計模型(Pooled Regression Model)、固定效應(yīng)模型(Fixed Effect Regression Model)、隨機(jī)效應(yīng)模型(Random Effect Regression Model),結(jié)構(gòu)(見下表)。根據(jù)Hausman 檢驗原理,通過觀察面板回歸結(jié)果可知,固定效應(yīng)面板回歸的效果最佳,模型中的相關(guān)系數(shù)基本通過1%的顯著性水平,同時Hausman 檢驗統(tǒng)計量為40.03,且伴
16、隨概率為0,小于0.05的原假設(shè),結(jié)果表明,面板數(shù)據(jù)模型應(yīng)該選擇固定效應(yīng)面板回歸模型(見下表)。 </p><p> 本文采用最小二乘法(OLS)對模型(2)進(jìn)行回歸,系數(shù)回歸模型最后確定為固定效應(yīng)模型(如上表所示)?;貧w結(jié)果顯示,R2值在90%以上說明數(shù)據(jù)擬合效果良好,從F值看,模型的穩(wěn)定性高,能較好地反映變量之間的關(guān)系,體現(xiàn)變量之間的實際關(guān)聯(lián)。從模型Ⅱ的回歸系數(shù)來看,規(guī)模以上工業(yè)的固定資本投入與工業(yè)產(chǎn)值增加
17、值呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,且影響系數(shù)范圍在0.601,并且通過了1%的顯著性檢驗。也就是說,工業(yè)資本投入每增加1%,工業(yè)產(chǎn)值增加的彈性為0.601。這與預(yù)期的結(jié)果符號吻合,符合當(dāng)前我國工業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀,主要依靠資本推動型。其次,模型Ⅱ的工業(yè)就業(yè)系數(shù)為0.0626,通過了5%的顯著性檢驗,說明工業(yè)增加值對勞動力的彈性系數(shù)為0.0626。符號符合預(yù)期,存在正相關(guān),表明勞動力的投入對工業(yè)產(chǎn)值增加是正效應(yīng),較高的勞動投入帶來高的工業(yè)產(chǎn)出,通過省際面板數(shù)據(jù)
18、數(shù)據(jù)分析,工業(yè)產(chǎn)值對勞動力的彈性系數(shù)較低,說明我國已由勞動力密集型產(chǎn)業(yè)開始轉(zhuǎn)型,工業(yè)發(fā)展開始逐步減弱了對勞動力的依賴。再次,模型Ⅱ在能源要素上對工業(yè)產(chǎn)出的彈性為0.577,并且通過1%的顯著性檢驗,符合預(yù)期能源對產(chǎn)出的正效應(yīng),即能源與產(chǎn)出為正相關(guān),高能源投入帶來高</p><p><b> ?。ㄋ模┙Y(jié)論與建議 </b></p><p> 本文基于我國2004―201
19、3年30個省的面板數(shù)據(jù),利用計量經(jīng)濟(jì)模型對工業(yè)產(chǎn)值增加值、技術(shù)創(chuàng)新、資本存量、勞動力、能源要素之間的關(guān)系進(jìn)行了實證分析,得出以下結(jié)論: </p><p> 從短期來看,我國當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)增長主要依賴資本投入和能源要素的消耗;技術(shù)創(chuàng)新和勞動力的依賴程度不高。然而當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨資源和環(huán)境的制約,第二產(chǎn)業(yè)中的高耗能產(chǎn)業(yè)的逐步淘汰,加劇了我國工業(yè)發(fā)展條件的惡化。 </p><p> 從長期來
20、看,人口規(guī)模開始進(jìn)入路易斯拐點,人口紅利開始減弱,勞動人口的增長速度緩慢等問題日益凸顯。因此,應(yīng)加大勞動力人口質(zhì)量提高,減弱工業(yè)發(fā)展對勞動力的依賴。從可持續(xù)發(fā)展角度看,我國工業(yè)基礎(chǔ)能力提升必須依靠科技創(chuàng)新的大量投入,從投資驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變。 </p><p> 為提高我國工業(yè)基礎(chǔ)能力,提出以下對策建議: </p><p> 1.積極推進(jìn)“產(chǎn)學(xué)研”緊密融合,構(gòu)建自主創(chuàng)新體系。強(qiáng)化構(gòu)建以
21、市場為主導(dǎo)、企業(yè)為主體的自主創(chuàng)新體系;推進(jìn)工業(yè)企業(yè)、高校和科研院所“產(chǎn)學(xué)研”緊密結(jié)合,以工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展帶動整個經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展??蒲性核鶓?yīng)聯(lián)合建立研究開發(fā)機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟等技術(shù)創(chuàng)新組織,對一些重大工程和關(guān)鍵技術(shù)聯(lián)合攻關(guān),催生一批代表性成果。提高我國在重大技術(shù)裝備研發(fā)、設(shè)計、制造水平的整體提高,夯實四基的發(fā)展基礎(chǔ),以技術(shù)創(chuàng)新為主力推進(jìn)工業(yè)發(fā)展。 </p><p> 2.積極強(qiáng)化科技人才支撐。根據(jù)新經(jīng)濟(jì)增長理論
22、,人才是創(chuàng)新之本,科技進(jìn)步和自主創(chuàng)新的實現(xiàn),必須依靠雄厚的人力資本。人才是技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵,工業(yè)的發(fā)展、社會的進(jìn)步離不開優(yōu)秀的人才。整合有限的教育資源,建設(shè)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群人才小高地,加大落后地區(qū)的財政支出和教育援助,提高東西部地區(qū)的基礎(chǔ)教育水平,為培養(yǎng)創(chuàng)新型人才奠定基礎(chǔ)。 </p><p> 3.制定和實施產(chǎn)業(yè)政策,平衡資本投入。建立優(yōu)先發(fā)展、重點發(fā)展、限制發(fā)展、禁止發(fā)展的產(chǎn)業(yè)目錄,建成一批優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群升級示范區(qū);
23、設(shè)立優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展專項資金;積極協(xié)調(diào)各金融機(jī)構(gòu)和商業(yè)銀行,對國家立項的產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展項目積極給予信貸支持;發(fā)揮政府的引導(dǎo)和扶持作用,按區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和提升產(chǎn)業(yè)競爭力的要求,支持優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)加快發(fā)展,平衡產(chǎn)業(yè)之間的資本投入。 </p><p> 4.降低工業(yè)發(fā)展的能源約束。一是加大能源利用技術(shù)科研投入強(qiáng)度,加快創(chuàng)新體系建設(shè),突破制約能源利用技術(shù)的重大關(guān)鍵制約技術(shù),盡快實現(xiàn)能源利用核心技術(shù)創(chuàng)新。二是重點加大對煤炭
24、利用技術(shù)的提升,重點加強(qiáng)煤炭綜合利用技術(shù)和潔凈煤技術(shù)創(chuàng)新,提高熱效率,降低廢氣排放。另外,還應(yīng)加快能源體制改革步伐,建立能夠適應(yīng)我國能源供給消費(fèi)國情,并能反映能源市場的能源價格形成機(jī)制和價格管制方式。 </p><p><b> 引言 </b></p><p> 從2009年起,中國成為世界第一制造大國,我國工業(yè)部門GDP年增長率達(dá)到11.6%。經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展得益
25、于中國制造,然而距離中國創(chuàng)造還有很長的路要走。長期以來,我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠投資、出口拉動,并且過度依賴資本和勞動力的高投入,依賴低廉的勞動力成本形成了勞動密集型產(chǎn)業(yè)為主,但是處于在國際分工中價值鏈的低端。在資源和環(huán)境的制約下,第二產(chǎn)業(yè)中的高耗能產(chǎn)業(yè)的逐步淘汰,加劇了我國工業(yè)發(fā)展條件的惡化。人口規(guī)模開始進(jìn)入路易斯拐點,人口紅利開始減弱,勞動人口的增長速度緩慢以至于工業(yè)就業(yè)人數(shù)降低等問題開始凸顯。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,對環(huán)境的要求越來越高,急需
26、調(diào)整當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式提升工業(yè)基礎(chǔ)能力,促進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動。支持重點產(chǎn)業(yè)優(yōu)化,提升國際競爭力,使工業(yè)發(fā)展步入新常態(tài)。 一、文獻(xiàn)回顧 </p><p> Rashe&Tatom(1977)首次在Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)中引入能源消費(fèi),之后這種從經(jīng)濟(jì)增長理論上進(jìn)而從實證定量上尋求能源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究開始為主流經(jīng)濟(jì)學(xué)家所采用。趙麗霞(1998)采用VAR模型將能源作為新變量引入C-D生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行實
27、證,得出經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)正相關(guān)的結(jié)論。沈能(2006)對我國1985―2003年的區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行分析認(rèn)為,全要素生產(chǎn)率的提高主要是得益于技術(shù)進(jìn)步;陶洪、戴昌鈞(2007)分析了1999―2005年期間,影響中國省際工業(yè)勞動生產(chǎn)率變動的主要因素來源于技術(shù)進(jìn)步,其次是資本深化。馬琳(2010)通過回歸,擬合了我國1985―2007年柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),經(jīng)過檢驗,勞動力與資本能夠很好地解釋經(jīng)濟(jì)的增長;觀測值與預(yù)測值也基本吻合,我國處在規(guī)模報
28、酬遞增的階段,勞動力對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)更大一些。通過對上述相關(guān)理論和文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),目前對工業(yè)產(chǎn)值的研究取得了很多有價值的成果,但以技術(shù)創(chuàng)新、資本存量、勞動力和能源要素同時作為解釋變量構(gòu)建模型的研究目前尚未取得一致的結(jié)論,并且對我國新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)軌時期的工業(yè)基礎(chǔ)能力研究較少。為此,本文將通過回歸方法對以上</p><p><b> 二、模型與數(shù)據(jù) </b></p><p
29、> ?。ㄒ唬┯嬃磕P偷脑O(shè)定 </p><p> 假設(shè)工業(yè)總產(chǎn)值為擴(kuò)展的Cobb-Douglas函數(shù),并且將能源消費(fèi)因子插入進(jìn)去后得出下式: </p><p> Y=AKαLβEγ 0<α<1,0<β<1,0<γ<1 (1) </p><p> 其中Y為工業(yè)總產(chǎn)值,參數(shù)A為技術(shù)創(chuàng)新,K為資本存量,L為勞動力,E代表能源要
30、素。α、β、γ分別表示資本、勞動、技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出彈性系數(shù)。 </p><p> 為了減少異方差,根據(jù)一般面板數(shù)據(jù)的做法,我們對所有變量的數(shù)據(jù)都取對數(shù),即(1)式的變量取對數(shù)模型為: </p><p> lnYit=lnAit+αlnKit+βlnLit+γlnEit+εit (2) </p><p> 其中i為地區(qū),t為時間。 </p><
31、p> ?。ǘ?shù)據(jù)來源與變量說明 </p><p> 文章所采用的指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站,基于數(shù)據(jù)的完整性,選用2004―2013年的30個省級面板數(shù)據(jù)。由于部分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失,西藏沒有納入分析。 </p><p> 基于C-D生產(chǎn)函數(shù),本文重點探討了技術(shù)創(chuàng)新、資本存量、勞動力、能源要素對各省當(dāng)年的工業(yè)產(chǎn)值增加值的影響。各變量的預(yù)期符號及解釋如下: </p>
32、<p> 1.各省當(dāng)年的工業(yè)增加值(Y-gycz) </p><p> 本文主要研究工業(yè)基礎(chǔ)能力,因此工業(yè)的產(chǎn)出增加值作為衡量工業(yè)能力提升成果的重要指標(biāo)。工業(yè)增加值越多,說明當(dāng)年的工業(yè)能力提升越高,增速越快。由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的來源有限,最后確定為各省當(dāng)年規(guī)模以上工業(yè)增加值。 </p><p> 2.技術(shù)創(chuàng)新(A-tec) </p><p> 技術(shù)進(jìn)
33、步是工業(yè)產(chǎn)值增加的主要因素,此外,技術(shù)進(jìn)步在長期發(fā)展中可以減少能源消耗,而短期內(nèi)效果不明顯。技術(shù)進(jìn)步能夠有效地促進(jìn)工業(yè)產(chǎn)值的增加,因此本文對該變量的符號預(yù)期為正。以往的學(xué)者通常采用R&D經(jīng)費(fèi)支出,專利授權(quán)項以及研發(fā)人員數(shù)量來度量?;跀?shù)據(jù)來源,本文以當(dāng)年各個省的技術(shù)技術(shù)市場成交額來度量技術(shù)創(chuàng)新。 </p><p> 3.資本存量(K-cap) </p><p> 在古典生產(chǎn)函數(shù)
34、里資本、勞動和技術(shù)進(jìn)步是影響產(chǎn)出的主要因素,因此當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)最重要的因素就是資本投資,外商投資所占的比重不斷提高,有力地促進(jìn)了我國工業(yè)產(chǎn)出的增長。因此,本文對該變量的符號預(yù)期為正。目前,將工業(yè)劃分為采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)以及建筑業(yè),選取這些指標(biāo)的固定資產(chǎn)投資來衡量。 </p><p> 4.勞動力(L-lab) </p><p> 基于我國廉價的勞動力成本形成了以
35、勞動稟賦的勞動力密集型產(chǎn)業(yè),并且比重較大。勞動力的投入越多,產(chǎn)值增長越快,因此本文對該變量的符號預(yù)期為正。我們采用各省第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)作為工業(yè)的勞動力投入,主要是采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)和建筑業(yè)按行業(yè)城鎮(zhèn)單位、私營企業(yè)和個體以及城鎮(zhèn)私營企業(yè)和個體中就業(yè)人數(shù)的總和。 </p><p> 5.能源要素(E-eng) </p><p> 傳統(tǒng)的能源要素主要是煤、石油、天然
36、氣,但考慮到數(shù)據(jù)來源問題,且當(dāng)前工業(yè)發(fā)展能源主要依賴電能,因此我們采用了電力消費(fèi)作為能源消費(fèi)的替代指標(biāo)。能源對產(chǎn)出帶來正效應(yīng),能源投入越多,產(chǎn)出越多,因此本文對該變量的符號預(yù)期為正。采用工業(yè)用電量,主要是能源消耗品中的電力消耗。 </p><p><b> (三)實證分析 </b></p><p> 使用Stata10 軟件對面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計,分別進(jìn)行混合估計
37、模型(Pooled Regression Model)、固定效應(yīng)模型(Fixed Effect Regression Model)、隨機(jī)效應(yīng)模型(Random Effect Regression Model),結(jié)構(gòu)(見下表)。根據(jù)Hausman 檢驗原理,通過觀察面板回歸結(jié)果可知,固定效應(yīng)面板回歸的效果最佳,模型中的相關(guān)系數(shù)基本通過1%的顯著性水平,同時Hausman 檢驗統(tǒng)計量為40.03,且伴隨概率為0,小于0.05的原假設(shè),結(jié)果表
38、明,面板數(shù)據(jù)模型應(yīng)該選擇固定效應(yīng)面板回歸模型(見下表)。 </p><p> 本文采用最小二乘法(OLS)對模型(2)進(jìn)行回歸,系數(shù)回歸模型最后確定為固定效應(yīng)模型(如上表所示)?;貧w結(jié)果顯示,R2值在90%以上說明數(shù)據(jù)擬合效果良好,從F值看,模型的穩(wěn)定性高,能較好地反映變量之間的關(guān)系,體現(xiàn)變量之間的實際關(guān)聯(lián)。從模型Ⅱ的回歸系數(shù)來看,規(guī)模以上工業(yè)的固定資本投入與工業(yè)產(chǎn)值增加值呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,且影響系數(shù)范圍在0.6
39、01,并且通過了1%的顯著性檢驗。也就是說,工業(yè)資本投入每增加1%,工業(yè)產(chǎn)值增加的彈性為0.601。這與預(yù)期的結(jié)果符號吻合,符合當(dāng)前我國工業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀,主要依靠資本推動型。其次,模型Ⅱ的工業(yè)就業(yè)系數(shù)為0.0626,通過了5%的顯著性檢驗,說明工業(yè)增加值對勞動力的彈性系數(shù)為0.0626。符號符合預(yù)期,存在正相關(guān),表明勞動力的投入對工業(yè)產(chǎn)值增加是正效應(yīng),較高的勞動投入帶來高的工業(yè)產(chǎn)出,通過省際面板數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析,工業(yè)產(chǎn)值對勞動力的彈性系數(shù)較低
40、,說明我國已由勞動力密集型產(chǎn)業(yè)開始轉(zhuǎn)型,工業(yè)發(fā)展開始逐步減弱了對勞動力的依賴。再次,模型Ⅱ在能源要素上對工業(yè)產(chǎn)出的彈性為0.577,并且通過1%的顯著性檢驗,符合預(yù)期能源對產(chǎn)出的正效應(yīng),即能源與產(chǎn)出為正相關(guān),高能源投入帶來高</p><p> 本文基于我國2004―2013年30個省的面板數(shù)據(jù),利用計量經(jīng)濟(jì)模型對工業(yè)產(chǎn)值增加值、技術(shù)創(chuàng)新、資本存量、勞動力、能源要素之間的關(guān)系進(jìn)行了實證分析,得出以下結(jié)論: <
41、;/p><p> 從短期來看,我國當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)增長主要依賴資本投入和能源要素的消耗;技術(shù)創(chuàng)新和勞動力的依賴程度不高。然而當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨資源和環(huán)境的制約,第二產(chǎn)業(yè)中的高耗能產(chǎn)業(yè)的逐步淘汰,加劇了我國工業(yè)發(fā)展條件的惡化。 </p><p> 從長期來看,人口規(guī)模開始進(jìn)入路易斯拐點,人口紅利開始減弱,勞動人口的增長速度緩慢等問題日益凸顯。因此,應(yīng)加大勞動力人口質(zhì)量提高,減弱工業(yè)發(fā)展對勞動力的
42、依賴。從可持續(xù)發(fā)展角度看,我國工業(yè)基礎(chǔ)能力提升必須依靠科技創(chuàng)新的大量投入,從投資驅(qū)動向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變。 </p><p> 為提高我國工業(yè)基礎(chǔ)能力,提出以下對策建議: </p><p> 1.積極推進(jìn)“產(chǎn)學(xué)研”緊密融合,構(gòu)建自主創(chuàng)新體系。強(qiáng)化構(gòu)建以市場為主導(dǎo)、企業(yè)為主體的自主創(chuàng)新體系;推進(jìn)工業(yè)企業(yè)、高校和科研院所“產(chǎn)學(xué)研”緊密結(jié)合,以工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展帶動整個經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展??蒲性核鶓?yīng)聯(lián)
43、合建立研究開發(fā)機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)技術(shù)聯(lián)盟等技術(shù)創(chuàng)新組織,對一些重大工程和關(guān)鍵技術(shù)聯(lián)合攻關(guān),催生一批代表性成果。提高我國在重大技術(shù)裝備研發(fā)、設(shè)計、制造水平的整體提高,夯實四基的發(fā)展基礎(chǔ),以技術(shù)創(chuàng)新為主力推進(jìn)工業(yè)發(fā)展。 </p><p> 2.積極強(qiáng)化科技人才支撐。根據(jù)新經(jīng)濟(jì)增長理論,人才是創(chuàng)新之本,科技進(jìn)步和自主創(chuàng)新的實現(xiàn),必須依靠雄厚的人力資本。人才是技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵,工業(yè)的發(fā)展、社會的進(jìn)步離不開優(yōu)秀的人才。整合有限的教
44、育資源,建設(shè)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群人才小高地,加大落后地區(qū)的財政支出和教育援助,提高東西部地區(qū)的基礎(chǔ)教育水平,為培養(yǎng)創(chuàng)新型人才奠定基礎(chǔ)。 </p><p> 3.制定和實施產(chǎn)業(yè)政策,平衡資本投入。建立優(yōu)先發(fā)展、重點發(fā)展、限制發(fā)展、禁止發(fā)展的產(chǎn)業(yè)目錄,建成一批優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群升級示范區(qū);設(shè)立優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展專項資金;積極協(xié)調(diào)各金融機(jī)構(gòu)和商業(yè)銀行,對國家立項的產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展項目積極給予信貸支持;發(fā)揮政府的引導(dǎo)和扶持作用,按區(qū)域協(xié)調(diào)
45、發(fā)展和提升產(chǎn)業(yè)競爭力的要求,支持優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)加快發(fā)展,平衡產(chǎn)業(yè)之間的資本投入。 </p><p> 4.降低工業(yè)發(fā)展的能源約束。一是加大能源利用技術(shù)科研投入強(qiáng)度,加快創(chuàng)新體系建設(shè),突破制約能源利用技術(shù)的重大關(guān)鍵制約技術(shù),盡快實現(xiàn)能源利用核心技術(shù)創(chuàng)新。二是重點加大對煤炭利用技術(shù)的提升,重點加強(qiáng)煤炭綜合利用技術(shù)和潔凈煤技術(shù)創(chuàng)新,提高熱效率,降低廢氣排放。另外,還應(yīng)加快能源體制改革步伐,建立能夠適應(yīng)我國能源供給消
46、費(fèi)國情,并能反映能源市場的能源價格形成機(jī)制和價格管制方式。 </p><p><b> 參考文獻(xiàn): </b></p><p> [1] Rashe R.,Tatom J.Energy resources and potential GNP[J].Federal Reserve Bank of St Louis Review,1977,(6):68-76. <
47、/p><p> [2] 趙麗霞,魏巍賢.能源與經(jīng)濟(jì)增長模型研究[J].預(yù)測,1998,(6):32-49. </p><p> [3] 沈能.中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率地區(qū)空間差異的實證研究[J].中國軟科學(xué),2006,(6):101-110. </p><p> [4] 陶洪,戴昌鈞.中國工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長率的省域比較――基于DEA的經(jīng)驗分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)
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