人口老龄化对中国制造业转型影响的实证研究

本文以中国 31 个省份 2001～2017 年的面板数据为样本， 在理论分析老龄化影响制造业转型的基础上， 使用固定效应模型和中介效应对二者关系进行了实证检验。 结果表明： 人口老龄化可对制造业的转型升级产生显著正向影响， 影响机制为通过增加老年人医疗消费、 提升劳动力人力资本积累促进制造业转型， 但人口老龄化使得劳动力数量减少， 并加剧了政府的养老负担， 阻碍了制造业转型。 此外，劳动力供给、 城市化率对制造业转型产生显著正向影响， 市场化程度对制造业转型产生显著负向影响， 外商直接投资对制造业转型的影响不显著。 最后针对本文结论提出了相关的政策建议。     

第二产业劳动力供给结构调整——建筑业兴起对制造业就业规模的影响

制造业是中国经济的重要组成部分， 在中国经济产业升级加速的大背景下， 制造业在经济总量中的占比日渐下降。 本文从第二产业内部劳动力供给结构改变的角度入手， 利用中国30个省市自治区2008～2017年的面板数据实证分析建筑业兴起对制造业就业规模的影响， 结果发现建筑业的兴起显著降低了制造业的相对就业规模， 但在绝对就业规模上建筑业兴起促进了制造业就业规模的增加。 同时本文发现东部地区制造业和中西部地区制造业对劳动力的偏好不同， 高人力资本劳动力的增加提高了东部地区制造业就业规模， 但降低了中西部地区制造业的就业规模。     

财政支出对我国制造业数字化转型升级的影响——基于2007~2021年31个地区的面板数据北大核心

新中国成立以来,制造业保持着高速发展。目前制造业已经在国家数字化战略的引导下进入到转型的关键时期,各地区分别通过财政支出对制造业进行转型引导,但是仍需要对财政支出效果进行分析,探究其对制造业转型的具体影响,从而更好的指导我国制造业转型升级。本文探究了财政支出对制造业转型升级的影响,基于2007~2021年中国31个省(区、市)的面板数据,从制造业经济创收、创新水平以及环境保护3个方面,构建了制造业转型的评价指标体系,利用熵值法确定各项指标权重后得到制造业转型综合指数,并通过建立地区、时间的双向固定效应模型实证检验了财政支出对制造业转型的影响。实证结果表明:财政支出比重的扩大显著促进了制造业的转型升级,且这种促进效果随着地区信息化发展水平的提高而逐渐增加。最后根据实证分析,本文提出了提高财政支出比重促进制造业数字化转型的政策建议。     

区域制造业数字化转型评价及影响机制研究

制造业的发展对我国经济起到了支撑作用，但贸易摩擦等问题日趋加剧，迫使制造业转型升级。制造业在进行数字化转型时，面临着不均衡、不全面等问题。为了更好地促进我国制造业高质量发展，本文构建了区域制造业数字化转型的评价指标体系，利用灰色关联分析模型，对2017～2021年我国30个省、直辖市、自治区的制造业数字化转型程度与制造业转型绩效的关联度进行计算，并对不同数字化发展水平地区的影响机制进行了研究。结果表明：为了最大程度实现制造业的高质量发展，数字化发展领先的地区应该更加重视绿色发展，中等的地区应该更加重视创新和成果的转化，落后的地区应该更加重视营销模式的改革。     

产业转型升级、城乡收入差距与居民消费

居民消费是畅通国内大循环的关键环节和重要引擎,产业转型升级优化了消费供给。本文实证分析了产业转型升级对居民消费的直接影响,以及通过城乡收入差距所产生的间接影响。研究发现,经济高质量发展期间,产业转型升级显著促进居民消费;城乡收入差距在产业转型升级和居民消费间的中介效应显著,产业转型升级会通过缩小城乡收入差距间接促进居民消费;产业转型升级对居民消费的影响以及城乡收入差距的中介效应均存在区域异质性,西部地区的直接影响和中介影响均强于中部和东部地区。因此,应该通过供给侧为居民提供丰富、高质量的商品,满足人民日益增长的消费需求;通过产业转型升级带动就业,提高劳动力收入,缩小城乡收入差距,同时积极防范部分地区在实施产业转型升级政策时出现扩大城乡收入差距等问题。     

我国制造业不同外包形式的就业效应研究——基于动态劳动需求模型的实证检验

本文测算了我国27个制造业细分产业的总外包水平、低技术外包水平、高技术外包水平和服务外包水平,并构建了我国制造业的动态劳动力需求模型,利用一步广义距估计(One Step Diff-GMM)法分析了制造业的总体外包、低技术外包、高技术外包和服务外包的就业效应,结论为:制造业总体外包、低技术外包和高技术外包对就业呈抑制作用;低技术外包和高技术外包水平相当,但低技术外包的就业净效应是高技术外包的将近二倍;而服务外包规模尚小,还不足以对就业产生影响。     

我国先进装备制造业全要素生产率及影响因素分析——基于产业组织视角

本文基于先进装备制造业上市公司2006～2015年的数据，使用DEA-Malmquist方法计算了我国先进装备制造业的全要素生产率，结果表明，考察期内我国先进装备制造业的全要素生产率在震荡中有所提升，东部地区先进装备制造业的全要素生产率提升幅度大于西部。以此为基础，基于产业组织的角度分析了先进装备制造业全要素生产率的影响因素，研究发现，人力资本水平、R&D经费投入、宏观经济形势、社会固定资产投资情况、对外贸易依存度以及科技劳动力对全要素生产率产生正向显著影响。最后针对本文结论提出相关建议。     

科技金融投入对制造业创新效率影响的实证研究——基于中国省级面板数据

创新是我国制造业转型升级的关键， 创新能力的提升离不开金融的有力支持。基于此，本文选择2007～2017年相关数据作为样本， 使用DEA方法测算了我国不同地区的制造业创新效率， 并进一步使用系统广义矩估计实证分析了科技金融对于制造业创新效率的影响。主要结论如下： （1） 我国整体制造业创新效率有所提升， 其中东部地区制造业的创新效率最高， 西部地区次之， 中部地区最低； （2）企业自主创新和科技信贷可对制造业创新效率产生显著正向影响， 政府支持和风投支持对制造业创新效率的影响不显著。科技金融对于制造业创新效率的影响存在显著的区域差异； （3） 科技劳动力水平和外资可对制造业创新效率产生显著正向影响。最后针对本文结论提出了相关建议。     

人口老龄化对装备制造业全要素生产率的影响——来自中国省级面板数据的实证检验

装备制造业是中国工业的心脏和国民经济的生命线， 是支撑国家综合国力的重要基石。本文在使用DEA 方法测算中国装备制造业全要素生产率的基础上， 以 2001～2018 年的省级面板数据为样本， 基于固定效应模型和逐步检验回归系数方法从劳动力供给效应、 居民储蓄效应、 消费需求效应和人力资本积累效应四方面实证分析了人口老龄化对装备制造业全要素生产率的影响及作用机制。 结果表明： 人口老龄化可显著正向影响装备制造业全要素生产率， 但存在区域差异， 其影响机制为减少劳动力供给、 增加居民储蓄、 增加消费需求和提高人力资本积累。 可从完善社保体系、 发展银发产业、 加强职业技术教育等方面入手发挥人口老龄化对装备制造业的积极作用。     

创新要素协同对制造业转型升级效率的影响——基于品牌竞争力视角

本文从制造业技术创新、文化创新和制度创新３个要素的创新成果进行研究,通过 VAR 模型（自回归模型）分析制造业中创新要素的协同度,使用 DEA－BCC模型对比分析 3 种创新要素各自对制造业转型升级的促进效率。研究发现：技术创新、文化创新和制度创新各自都对制造业创新和发展具有较高的促进效率,同时三者之间存在互相带动效应,因此通过促进制造业创新要素协同发展可以有效推动产业升级。本文基于品牌竞争力视角下制造业创新要素协同创新内涵和机理,对制造业转型升级的政策规划具有重要的启示作用。     

工业机器人应用对制造业高质量发展的影响研究

本文利用我国2011～2020年14个制造业细分行业面板数据，运用熵值法，从3个维度对制造业高质量发展水平进行测度，并实证研究工业机器人应用对制造业高质量发展的影响。结果显示，工业机器人应用与制造业高质量发展之间呈现先抑制后促进的U型变化关系。异质性分析发现，工业机器人应用对制造业高质量发展存在明显的异质性。从工业机器人应用程度差异性来看，应用程度较低的行业工业机器人应用与制造业高质量发展呈现负向线性关系，而应用程度较高的行业两者之间存在U型非线性关系。从技术水平差异性来看，低技术制造业工业机器人应用与制造业高质量发展之间存在U型特征。工业机器人应用促进中技术制造业高质量发展，但阻碍高技术制造业高质量发展。     

长江经济带产业结构升级对能源效率的影响研究——基于2001～2017年数据

长江经济带在推动经济高质量发展与产业转型升级的同时面临着资源要素约束趋紧的巨大压力。本文在分析长江经济带产业结构升级与能源效率关系的基础上，依据 2001～ 2017年长江经济带 11 个省份的面板数据， 实证分析产业结构升级对长江经济带能源效率的影响。 研究表明：从整体上看产业结构升级可以正向推进长江经济带能源效率的提升， 但是中游地区产业结构升级未能有效提高长江经济带能源效率， 上游地区产业结构升级对能源效率的促进作用低于下游地区； 另外， 长江经济带产业结构升级对能源效率的作用存在一重门槛和双重门槛效应。 提高技术吸收能力、 调整能源产业结构是提高能源效率的关键。     

人工智能技术对中国制造业全球价值链升级的影响效应研究北大核心

人工智能产业兴起为我国制造业转型升级提供重要机遇。本文基于中国制造业行业层面面板数据、工业机器人数据以及进出口数据,利用Hausmann(2007)的产品技术复杂度计算方法,对人工智能技术促进我国制造业全球价值链地位提升的影响进行了实证检验。研究发现,人工智能显著提升了我国制造业在全球价值链中的地位,相较于资本和技术密集型行业,人工智能对资源和劳动密集型行业价值链地位提升效果更显著,人工智能通过提升人力资本水平、促进新产品研发两条路径推动我国制造业全球价值链地位提升。本文结论对于持续推进人工智能在制造业行业应用,实现创新驱动经济增长的转变有重要参考价值。     

基于 SBM-Tobit 模型的贸易技术溢出对我国制造业的影响分析

我国制造业始终存在“大而不强”的问题,亟待通过技术创新进行转型升级,而“走出去,引进来”贸易战略下的技术溢出是驱动技术创新的动力源。针对此,本文将双向贸易技术溢出与制造业转型升级纳入统一的分析框架内,采用定性与定量相结合的方法,以内生经济增长理论和新贸易理论为基础,从进出口两个层面阐释贸易技术溢出效应的传导路径,及其对制造业的影响机制;同时,选定2009～2019年我国制造业时间数据作为研究对象,利用超效率DEA－SBM测度制造业转型升级效率,并在此基础上,采用 Tobit 模型实证分析了贸易技术溢出对我国制造业转型升级的显著影响,以此为国际贸易政策的优化设计提供有效支撑。     

物流产业专业化对产业结构的空间溢出效应——基于技术进步的调节作用

在区域产业结构的调整过程中物流产业的作用日益突出， 物流产业依托技术进步的调节效应， 提高其专业化水平， 并且更能发挥其在产业结构转型升级的积极作用。 本文截取我国 2005～2015 年的空间面板数据， 借助Durbin 模型， 将技术进步作为调节因素， 考察物流产业专业化对区域产业结构的影响。研究结果表明： 我国区域物流产业专业化水平不均衡， 在其作用下全国以及东、 中、 西部地区产业结构演变具有显著的空间关联效应； 除了东部地区外， 物流产业专业化对本省和临近省份产业结构优化调整呈现鲜明的杠杆效应， 尤其是对产业结构高度化的促进作用较显著； 技术进步具备了明显的调节作用， 其对东、 中、西部地区产业结构高度化、 中、 西部地区产业结构合理化的正向辐射效应明显大于其本地效应。     

数字化转型对制造业全要素生产率提升的影响——来自上市公司的微观证据北大核心

本文通过收集2009~2020年A股制造业上市公司相关数据,选用双重差分模型和PSMDID方法研究制造业企业数字化转型与否对全要素生产率的提升效果,并进一步剖析以企业创新能力为传导路径的影响机制。结果表明,企业实施数字化转型能够通过提高企业创新能力进而显著提升全要素生产率,相较于未转型企业,生产率提升效力在57.0%左右;数字经济发展水平相对较低、经济发展相对较弱的西部地区企业受到数字化转型所带来的生产率提升效应相对更强,同时资本密集型行业企业和民营企业也能够获得更大的生产率提升效应。本文对于鼓励民营企业创新转型、融合数字化产业化改革,激发数字经济潜力以助推经济高质量转型发展具有一定借鉴意义。     

人口老龄化、科技创新与制造业升级研究——基于空间计量模型分析

本文采用我国 31个省市 2006 ～2016 年的面板数据， 分析了科技创新、人口老龄化与制造业升级的空间分布， 并通过构建空间误差模型分析了三者之间的关系， 明确当前是否能够通过促进人口老龄化的科技创新能力来推动制造业升级， 研究表明： 科技创新、人口老龄化与制造业升级三者存在明显的空间相关性； 在全国范围来看， 科技创新对制造业升级产生了积极的促进效应， 人口老龄化对制造业升级产生了推动作用， 人口老龄化对科技创新产生了积极影响； 而不同地区人口老龄化对制造业升级与科技创新的影响不同， 在东部地区， 人口老龄化对科技创新及制造业升级产生了积极的作用， 而西部地区， 人口老龄化对科技创新与制造业升级的作用并不显著。     

制造业升级中劳动力需求趋势与质量结构研究——基于灰色理论的实证分析

当前制造业发展面临转型压力,匹配的劳动力支撑是解决这一问题的关键。本文运用灰色理论的GM(1,1)模型对制造业转型升级中劳动力数量需求趋势进行预测,并利用灰色关联模型对劳动力质量结构相关的9个因素进行灰色绝对、相对及综合关联分析。结果表明:劳动力的需求数量呈持续增长趋势,但涨幅不高;劳动力成本、R&D经费投入、职业技术教育、固定资产投资等因素与劳动力质量结构关联较大。最后,为适应制造业转型升级,文章提出了优化劳动力质量结构的政策建议。     

工业机器人应用对制造业劳动生产率的影响研究——基于欧美13个国家数据的经验分析

本文从制造业细分行业的角度实证分析了工业机器人对劳动生产率的影响,并对西方国家整个制造业就业人数的减少做出解释。实证结果显示工业机器人的应用显著提升了制造业的劳动生产率,针对不同细分行业本身的特点,这种影响存在差异,工业机器人应用存在边际促进效应递减的趋势;从地域层面来说,工业机器人应用量大的国家,对制造业劳动生产率的提升作用更加明显,就整体而言,工业机器人的应用减少了制造业从业人员的比例,即制造业所能容纳的工人数量在逐渐减少。     

工业机器人应用与劳动收入份额——来自中国工业企业的证据

提升劳动报酬在国民收入中的比重，是促进共同富裕的重要举措。在机器换人浪潮下，自动化技术对劳动收入份额的影响日益受到关注。本文将自动化技术纳入扩展理论框架，揭示了机器人应用对企业劳动收入份额的作用机制。基于2000—2013年中国工业企业数据库与中国海关数据库的匹配数据，从微观视角考察机器人应用对企业劳动收入份额的影响。研究发现：机器人应用会显著降低企业劳动收入份额，且在一系列稳健性检验后，结论依然成立。机器人应用通过资本-劳动替代效应、工资率效应和生产率效应导致劳动收入份额下降。异质性分析表明，机器人应用降低了大多数行业的企业劳动收入份额，尤其是食品制造业、印刷业等劳动密集型行业，非国有企业和沿海地区企业的劳动收入份额下降幅度更大。研究还发现，提高劳动力市场整合程度和劳动者议价能力，有助于缓解机器人应用对劳动收入份额的负面效应。本文研究有助于中国更好地应对机器人应用对劳动力市场形成的冲击，为实现高质量发展与共同富裕提供了重要的政策启示。