“互联网+”、技术创新与制造业升级的关系研究——基于省级面板数据的实证分析

“互联网+”、技术创新与制造业升级的关系研究

——基于省级面板数据的实证分析

王瑞荣

（绍兴职业技术学院，浙江 绍兴 312000）

摘要：利用我国31个省市区2011-2015年的面板数据实证分析“互联网+”、技术创新与制造业升级三者之间的关系。研究发现：从全国层面看，“互联网+”、技术创新对制造业升级具有显著正向影响，且“互联网+”的影响显著优于技术创新；从东、中、西三大区域的对比分析可知，“互联网+”、技术创新对东部地区制造业升级均具有正向作用，而中、西部情况不同，技术创新对中、西部制造业升级具有正向作用，“互联网+”对中、西部制造业升级具有反向作用，这说明中、西部的“互联网+”发展水平显著落后于东部地区，阻碍了制造业升级。

关键词：互联网+；技术创新；制造业升级

中图分类号：F4　………文献标志码：A…………………文章编号：1009-3605（2018）02-0085-06改革开放以来，中国制造业凭借劳动和资源的低成本优势嵌入国际分工，承接国际制造业转移（包括劳动密集型产业和资源密集产业），在吸纳就业、促进出口和拉动经济增长方面发挥了重要作用，成为国民经济的主体产业。目前，中国制造业已经形成比较完善、的产业体系，然而与制造业发达的德国、美国、日本相比，在自主创新能力、产业结构水平、信息化程度等方面差距明显，我们只是“制造大国”而不是“制造强国”。近几年中国相继出台了《国家创新驱动发展战略纲要》《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件，多次提到以技术创新激发制造业升级新动能、以“互联网+”提升制造业升级新模式。为此，“互联网+”、技术创新与制造业升级成为业界、学界和政界普遍关注的重要问题。为了深入理解“互联网+”、技术创新与制造业产业升级的关系，本文深入分析“互联网+”、技术创新对制造业升级的影响，对于进一步推

收稿日期：2017-11-11

基金项目：2017年度浙江省哲学社会科学规划课题“‘互联网+’下浙江生产性服务业促进制造业升级：机理、路径与策略选择”（项目编号：17NDJC148YB）。

作者简介：王瑞荣，女，浙江绍兴人，绍兴职业技术学院经贸管理学院副教授、硕士，主要研究方向：经济管理。

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进创新驱动战略、“互联网+”战略和制造业升级具有重要的理论和实践指导意义。

一、文献述评

现有文献一是关于技术创新与制造业升级的关系研究。国外学者研究发现通过技术创新，可以提升产品质量、开拓新市场、优化产业结构，进而实现产业升级。[1-3]国内学者也得出相似结论。罗丽英等（2016）研究了技术创新效率对出口产品质量升级的影响，认为综合技术创新效率的提高能够显著促进出口产品质量升级；技术转化效率在技术行业影响最大。[4]…杨以文、郑秋锦等（2017）基于面板向量自回归模型，探究技术创新对产业升级的影响，发现技术创新对制造业产业升级具有正向影响。[5]…二是关于“互联网+”与制造业升级的关系。Ramakrishnan等（2016）研究了物联网在印度包装工业智能工艺制造中的应用，认为互联网可以促进制造业升级。[6]…纪玉俊等（2016）利用中国省际面板数据，分析了“互联网+”对制造业升级的影响，结果表明，总体而言“互联网+”对制造业升级具有显著的正向促进作用，但具有区域的差异性。[7]

通过文献的梳理发现，目前从“互联网+”或技术创新视角研究制造业升级的成果很多，并没有相关文献深入研究“互联网+”、技术创新和制造业升级的影响机制及经验验证。在实证研究方面，现有文献忽视内生变量的动态变化。本文采用固定效应模型测度“互联网+”、技术创新对制造业升级的影响，兼顾内生性和动态性问题，以期为我国制造业升级制定和有效实施提供科学的经验依据。

二、变量选取、模型构建和数据来源（一）变量选取1.被解释变量

本文的主要目的是分析“互联网+”、技术创新对制造业升级的影响。因此，制造业升级是本文的被解释变量。学界关于制造业升级指标测度还没有形成统一认识，目前，主要是采用新产品产值与总产值的比值[8]、OEM指数[9]、利税总额[10]、地区工业利润率[11]、第二产业增加值[12]、制造业产品附加值[13]等方法测度制造业升级。考虑到数据的可获得性和统计样本的一致性，本文选取高新技术产业主营业务收入表示制造业优化升级指数，一般来说该值越大，说明产业结构越优化。

2.解释变量

“互联网+”和技术创新是本文的核心解释变量。目前对于“互联网+”的衡量指标主要有信息化发展指数[14]、互联网普及率[15]、电子信息化产业产值等指标。考虑到数据的可获得性，选取邮电业务总量作为“互联网+”发展水平的代理变量。技术创新目前主要采用专利申请数、专利授权数、R&D经费投入等指标。由于专利授权数更能体现一个地区的技术创新水平，因此，本文采用国内三种专利申请授权数作为技术创新的代理变量表示。

3.控制变量

考虑到人力资本、外商直接投资和生产性服务业发展水平对制造业升级具有重要的

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影响，因此本文将人力资本、外商直接投资和生产性服务业发展水平三个变量作为控制变量。人力资本选取高等教育受教育人数①表示；外商直接投资选取外商直接投资年末登记投资额表示；生产性服务业发展水平采用规模以上工业企业R&D经费内部支出作为代理变量。

（二）模型构建本文构建制造业升级模型基本形式为：

…（1）

其中，i表示地区，t表示年份，MP表示制造业升级，ID和TI分别表“互联网+”表示影响制造业升级的一系列控制变发展水平和技术创新水平，表示误差项，

量，具体选取了人力资本（HC）、外商直接投资（FDI）和生产性服务业发展水平（PSL）三个变量。和两个回归系数分别表示“互联网+”、技术创新水平对制造业升级的影响，表示控制变量的回归系数。（三）数据来源鉴于数据的可获得性，本文选择的样本为2011-2015年31个省市区共计170个样本观测值。其中高新技术产业主营业务收入、国内三种专利申请授权数和规模以上工业企业R&D经费内部支出数据来自于中国科技数据库；邮电业务总量数据来自中国交通数据库；高等教育受教育人数的数据来自中国教育数据库；外商直接投资年末登记投资额数据来自中国对外经济数据库。采用Eviews8.0计量分析软件。同时，为了便于相关变量的分析，外商直接投资年末登记投资额按照当年平均汇率转化成人民币计算得到。由于高新技术产业主营业务收入、邮电业务总量、外商直接投资年末登记投资额和规模以上工业企业R&D经费内部支出四个变量都是名义变量，因此不再剔除价格波动因素。此外，依据《中国统计年鉴》和区域经济理论的划分方法，将我国31个省、自治区、直辖市划分为东、中、西部三个区域②进行对比分析。

三、实证结果分析

（一）基于全国样本数据的面板回归分析为了减少和消除原始数据的异方差、优化原始数据的平稳性，对所有变量进行对数化处理。本文使用Correlated…Random…Effects…-…Hausman…Test方法进行模型估计，依据F值适用固定效应模型。具体回归结果见表1。其中，模型1为没有加入控制变量前的

①高等教育受教育人数主要包括高等学校（机构）研究生在校生人数、普通高等学校研究生在校生人数、科研机构研究生在校生人数、高等教育本专科在校生人数和普通本专科在校生人数。

②东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省（直辖市），中部地区包括黑龙江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省，西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、、陕西、甘肃、青海、宁夏、12个省（自治区、直辖市）。

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模型，随后依次加入人力资本、外商直接投资和生产性服务业发展水平3个控制变量进而产生模型2、模型3和模型4。根据面板数据的回归结果可以发现，各个模型的拟合效果较好，F统计量检验均通过。

由表1模型1可知，“互联网+”发展水平、技术创新水平每提高1%，会引起制造业升级指数相应上升57.53%、31.30%，且均通过1%显著性水平检验。随着控制变量的逐渐加入，“互联网+”发展水平和技术创新水平对制造业升级指数的影响均呈现正向作用，但影响系数在不断下降（“互联网+”发展水平的影响系数缓慢下降，而技术创新水平的影响系数显著下降）。而人力资本对制造业升级指数上升具有显著影响，即人力资本每提高1%，会引起地区制造业升级指数上升225.53%-215.37%，且均通过1%显著性水平检验。外商直接投资对制造业升级指数也呈正向作用，影响系数在22.80%-25.70%之间。生产性服务业发展水平对制造业升级指数同样具有正向效应，即生产性服务业发展水平每提高1%，会引起制造业升级指数上升17.97%，且通过10%显著性水平检验。整体而言，“互联网+”发展水平、技术创新水平有利于促进制造业升级，而人力资本对制造业升级作用最大。

表1 全国样本数据的回归结果

模型1

lnIDlnTIlnHClnFDIlnPSLCR2F值

0.4886（0.9442）

0.9919465.7743

-7.2087***（-3.6935）

0.9929509.8718

-7.8831***（-4.0119）

0.9931505.2727

0.5753***（4.9112）0.3130***（3.0551）

模型2

0.3552***（2.15）0.06*（-1.1191）2.2553***（4.0729）

模型30.2351*（1.7113）0.0678*（1.6145）2.2139***（4.0361）0.2280*（1.8753）

模型40.1325*（1.8630）0.0466*（1.4207）2.1537***（3.9340）0.2570**（2.0967）0.1797*（1.4674）-8.2508***（-4.1850）

0.9931495.6150

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著；括号内为t值。

（二）基于东部、中部和西部的面板回归分析使用Correlated…Random…Effects…-…Hausman…Test方法进行模型估计，依据F值同样适用固定效应模型。具体回归结果见表2。

表2 东部、中部和西部的面板回归结果

模型1

lnIDlnTIlnHClnFDIlnPSLCR2F值

0.94233.2392

0.95169.3466

0.9978593.5972

1.0014**（2.4107）4.5795***（13.7821）

模型21.0673*（2.1856）4.6735***（9.5519）-0.2099（-0.2739）

模型30.2670（0.9507）2.4719***（5.2527）0.0245（0.08）16.2749***5.4353）

模型40.3800（1.1331）3.0109**（3.2252）0.1186（0.2857）14.6814***（2.0967）-0.7379（-0.6770）

1960.249***787.3344）1961.525***（367.09）1856.534***（95.2414）1870.407***（65.0215）

0.9979474.4103

由表2模型1可知，在没有加入控制变量前，“互联网+”发展水平、技术创新水平对制造业升级指数具有显著影响，即“互联网+”发展水平、技术创新水平每提高1%，会

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引起制造业升级指数分别上升100.%和457.95%。随着控制变量的不断加入，“互联网+”发展水平、技术创新水平的影响系数都呈现先上升而后下降的趋势。就控制变量而言，当加入人力资本后，其与制造业升级指数呈反向作用，但是当外商直接投资变量的逐渐加入，人力资本与制造业升级指数呈正向作用，这说明随着外商直接投资、生产性服务业发展水平两变量的加入，提升了人力资本使用效率，进而促进了制造业升级指数上升，优化了制造业产业结构，实现了制造业升级。而当生产性服务业发展水平变量加入后，反而呈现反向变动。这说明就我国东、中、西三大区域而言，生产性服务业与制造业发展不匹配，生产性服务业发展水平不高，阻碍了制造业的升级。

表3显示了我国东部、中部和西部固定效应模型的估计结果。可以看出，就东部地区而言，“互联网+”发展水平、技术创新水平对制造业升级均具有正向作用，且“互联网+”发展水平的影响效应大于技术创新水平的影响效应。而中部地区和西部地区“互联网+”发展水平缓慢，阻碍了制造业升级，二者具有反向作用，技术创新水平对中、西部地区的制造业升级同样具有显著正向影响。这说明就中、西部地区而言，应该积极适应“互联网+”发展，努力提升“互联网+”水平，使其与制造业升级相适应。

表3 东部、中部和西部的对比回归结果

东部地区

lnIDlnTICR2F值

0.3606**（2.4560）0.1453*（1.5696）6.0403***（4.4116）

0.953215.274

中部地区

-0.8019***（-33.6557）0.4669***（24.8501）-87.585***（-188.3600）

0.999955315.84

西部地区-0.1818*（-1.67）5.14*（4.9531）-25.88***（-8.6043）

0.933510.5358

四、结论与启示

本文以我国31个省、市、区2011-2015年面板数据为样本，实证分析了“互联网+”、技术创新对制造业升级的影响。研究发现，从全国层面看，“互联网+”、技术创新对制造业升级具有显著正向影响，且“互联网+”的影响显著优于技术创新。这说明制造业升级借助“互联网+”，实现制造业与“互联网+”的深入融合，优化了制造业产业结构与核心竞争力。同时，制造业企业要提高自主创新能力，提升技术创新成果的转化应用效率，进而促进制造业升级。就东、中和西三大区域的面板回归分析可以看出，虽然我国各个区域发展水平不平衡，在“互联网+”时代，“互联网+”、技术创新对制造业升级同样具有重要作用。尤其是技术创新水平对区域制造业升级具有显著正向作用。从东、中和西三大区域的对比分析可知，“互联网+”、技术创新对东部地区制造业升级均具有正向作用，而中、西部情况不同，技术创新对中、西部制造业升级具有正向作用，但“互联网+”对中、西部制造业升级具有反向作用。这说明中、西部的“互联网+”发展水平显著落后于东部地区，阻碍了制造业升级。对于中西部地区而言，要加大力度完善“互联网+”…的基础设施建设，促进“互联网+”与制造业的深度、有效融合，进而实现该地区制造业的优化升级。

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………………………责任编辑：詹花秀