工業(yè)基礎(chǔ)能力提升研究

吳磊

摘 要：基于2004—2013年我國30個省際面板數(shù)據(jù)，采用擴展的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。

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

中圖分類號：F40 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）04-0001-03

引言

從2009年起，中國成為世界第一制造大國，我國工業(yè)部門GDP年增長率達到11.6%。經(jīng)濟的快速發(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)濟發(fā)展模式提升工業(yè)基礎(chǔ)能力，促進創(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、文獻回顧

Rashe&Tatom（1977）首次在Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)中引入能源消費，之后這種從經(jīng)濟增長理論上進而從實證定量上尋求能源與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的研究開始為主流經(jīng)濟學(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)進行實證，得出經(jīng)濟增長與能源消費正相關(guān)的結(jié)論。沈能（2006）對我國1985—2003年的區(qū)域數(shù)據(jù)進行分析認為，全要素生產(chǎn)率的提高主要是得益于技術(shù)進步；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)濟增長的貢獻更大一些。通過對上述相關(guān)理論和文獻梳理發(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幾個因素對工業(yè)產(chǎn)值增加量的影響程度做出實證分析，并提出了提升我國當(dāng)前工業(yè)基礎(chǔ)能力的對策建議。

二、模型與數(shù)據(jù)

（一）計量模型的設(shè)定

假設(shè)工業(yè)總產(chǎn)值為擴展的Cobb-Douglas函數(shù)，并且將能源消費因子插入進去后得出下式：

Y=AKαLβEγ 0<α<1，0<β<1，0<γ<1 （1）

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)。

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：

lnYit=lnAit+αlnKit+βlnLit+γlnEit+εit （2）

其中i為地區(qū)，t為時間。

（二）數(shù)據(jù)來源與變量說明

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)。由于部分數(shù)據(jù)的缺失，西藏沒有納入分析。

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：

1.各省當(dāng)年的工業(yè)增加值（Y-gycz）

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。

2.技術(shù)創(chuàng)新（A-tec）

技術(shù)進步是工業(yè)產(chǎn)值增加的主要因素，此外，技術(shù)進步在長期發(fā)展中可以減少能源消耗，而短期內(nèi)效果不明顯。技術(shù)進步能夠有效地促進工業(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。

3.資本存量（K-cap）

在古典生產(chǎn)函數(shù)里資本、勞動和技術(shù)進步是影響產(chǎn)出的主要因素，因此當(dāng)前我國經(jīng)濟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、燃氣及水的生產(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。

4.勞動力（L-lab）

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、燃氣及水的生產(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。

5.能源要素（E-eng）

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作為能源消費的替代指標(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。

（三）實證分析

使用Stata10 軟件對面板數(shù)據(jù)模型進行估計，分別進行混合估計模型（Pooled Regression Model）、固定效應(yīng)模型（Fixed Effect Regression Model）、隨機效應(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）。

本文采用最小二乘法（OLS）對模型（2）進行回歸，系數(shù)回歸模型最后確定為固定效應(yīng)模型（如上表所示）。回歸結(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0.601，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)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)，高能源投入帶來高產(chǎn)出。這符合目前我國正處于城市化和工業(yè)化快速發(fā)展階段，對各種能源的需求不斷上升，并且工業(yè)發(fā)展嚴重依賴能源消耗的現(xiàn)狀。最后，模型Ⅱ在技術(shù)創(chuàng)新對工業(yè)產(chǎn)出的產(chǎn)出為正相關(guān)，與之前的預(yù)期相吻合，及科技創(chuàng)新促進工業(yè)產(chǎn)出，但是系數(shù)都較低，彈性為0.0423，通過了1%的顯著性檢驗。這也符合當(dāng)前我國經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀，即處于粗放型增長，雖然在技術(shù)上有些成就，但不明顯，從長期來看，是不可持續(xù)的，技術(shù)的約束會阻礙經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展。因此，必須依靠科技創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)向高附加值方向發(fā)展，以技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。

（四）結(jié)論與建議

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)系進行了實證分析，得出以下結(jié)論：

從短期來看，我國當(dāng)前的經(jīng)濟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。

從長期來看，人口規(guī)模開始進入路易斯拐點，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。

為提高我國工業(yè)基礎(chǔ)能力，提出以下對策建議：

1.積極推進“產(chǎn)學(xué)研”緊密融合，構(gòu)建自主創(chuàng)新體系。強化構(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)濟的可持續(xù)發(fā)展?？蒲性核鶓?yīng)聯(lián)合建立研究開發(fā)機構(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)新為主力推進工業(yè)發(fā)展。

2.積極強化科技人才支撐。根據(jù)新經(jīng)濟增長理論，人才是創(chuàng)新之本，科技進步和自主創(chuàng)新的實現(xiàn)，必須依靠雄厚的人力資本。人才是技術(shù)進步的關(guān)鍵，工業(yè)的發(fā)展、社會的進步離不開優(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)。

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。

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)我國能源供給消費國情，并能反映能源市場的能源價格形成機制和價格管制方式。

引言

從2009年起，中國成為世界第一制造大國，我國工業(yè)部門GDP年增長率達到11.6%。經(jīng)濟的快速發(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)濟發(fā)展模式提升工業(yè)基礎(chǔ)能力，促進創(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、文獻回顧

Rashe&Tatom（1977）首次在Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)中引入能源消費，之后這種從經(jīng)濟增長理論上進而從實證定量上尋求能源與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的研究開始為主流經(jīng)濟學(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)進行實證，得出經(jīng)濟增長與能源消費正相關(guān)的結(jié)論。沈能（2006）對我國1985—2003年的區(qū)域數(shù)據(jù)進行分析認為，全要素生產(chǎn)率的提高主要是得益于技術(shù)進步；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)濟增長的貢獻更大一些。通過對上述相關(guān)理論和文獻梳理發(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幾個因素對工業(yè)產(chǎn)值增加量的影響程度做出實證分析，并提出了提升我國當(dāng)前工業(yè)基礎(chǔ)能力的對策建議。

二、模型與數(shù)據(jù)

（一）計量模型的設(shè)定

假設(shè)工業(yè)總產(chǎn)值為擴展的Cobb-Douglas函數(shù)，并且將能源消費因子插入進去后得出下式：

Y=AKαLβEγ 0<α<1，0<β<1，0<γ<1 （1）

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)。

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：

lnYit=lnAit+αlnKit+βlnLit+γlnEit+εit （2）

其中i為地區(qū)，t為時間。

（二）數(shù)據(jù)來源與變量說明

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)。由于部分數(shù)據(jù)的缺失，西藏沒有納入分析。

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：

1.各省當(dāng)年的工業(yè)增加值（Y-gycz）

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。

2.技術(shù)創(chuàng)新（A-tec）

技術(shù)進步是工業(yè)產(chǎn)值增加的主要因素，此外，技術(shù)進步在長期發(fā)展中可以減少能源消耗，而短期內(nèi)效果不明顯。技術(shù)進步能夠有效地促進工業(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。

3.資本存量（K-cap）

在古典生產(chǎn)函數(shù)里資本、勞動和技術(shù)進步是影響產(chǎn)出的主要因素，因此當(dāng)前我國經(jīng)濟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、燃氣及水的生產(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。

4.勞動力（L-lab）

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、燃氣及水的生產(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。

5.能源要素（E-eng）

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作為能源消費的替代指標(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。

（三）實證分析

使用Stata10 軟件對面板數(shù)據(jù)模型進行估計，分別進行混合估計模型（Pooled Regression Model）、固定效應(yīng)模型（Fixed Effect Regression Model）、隨機效應(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）。

本文采用最小二乘法（OLS）對模型（2）進行回歸，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0.601，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)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)，高能源投入帶來高產(chǎn)出。這符合目前我國正處于城市化和工業(yè)化快速發(fā)展階段，對各種能源的需求不斷上升，并且工業(yè)發(fā)展嚴重依賴能源消耗的現(xiàn)狀。最后，模型Ⅱ在技術(shù)創(chuàng)新對工業(yè)產(chǎn)出的產(chǎn)出為正相關(guān)，與之前的預(yù)期相吻合，及科技創(chuàng)新促進工業(yè)產(chǎn)出，但是系數(shù)都較低，彈性為0.0423，通過了1%的顯著性檢驗。這也符合當(dāng)前我國經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀，即處于粗放型增長，雖然在技術(shù)上有些成就，但不明顯，從長期來看，是不可持續(xù)的，技術(shù)的約束會阻礙經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展。因此，必須依靠科技創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)向高附加值方向發(fā)展，以技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。

（四）結(jié)論與建議

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)系進行了實證分析，得出以下結(jié)論：

從短期來看，我國當(dāng)前的經(jīng)濟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。

從長期來看，人口規(guī)模開始進入路易斯拐點，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。

為提高我國工業(yè)基礎(chǔ)能力，提出以下對策建議：

1.積極推進“產(chǎn)學(xué)研”緊密融合，構(gòu)建自主創(chuàng)新體系。強化構(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)濟的可持續(xù)發(fā)展?？蒲性核鶓?yīng)聯(lián)合建立研究開發(fā)機構(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)新為主力推進工業(yè)發(fā)展。

2.積極強化科技人才支撐。根據(jù)新經(jīng)濟增長理論，人才是創(chuàng)新之本，科技進步和自主創(chuàng)新的實現(xiàn)，必須依靠雄厚的人力資本。人才是技術(shù)進步的關(guān)鍵，工業(yè)的發(fā)展、社會的進步離不開優(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)。

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。

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)我國能源供給消費國情，并能反映能源市場的能源價格形成機制和價格管制方式。

參考文獻：

[1] Rashe R.，Tatom J.Energy resources and potential GNP[J].Federal Reserve Bank of St Louis Review，1977，（6）：68-76.

[2] 趙麗霞，魏巍賢.能源與經(jīng)濟增長模型研究[J].預(yù)測，1998，（6）：32-49.

[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.

[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)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2007，（10）：100-107.

[5] 馬琳.經(jīng)濟增長、資本與勞動力的實證分析[J].現(xiàn)代科學(xué)管理，2010，（9）：74-76.

[責(zé)任編輯 吳高君]