第四節 面板數據計量分析

被解釋變量：工業產值（CC）

解釋變量：總資產（ZC）、從業人數（RS）、R&D經費支出（YF）、外商直接投資（FDI）、能源消耗（NH）

首先建立隨機效應模型，得出計量結果（見表2-7）。根據計量的結果，對計量模型做進一步分析。

表2-7 動態面板數據的計量結果

第一，從業人數和外商直接投資不顯著。從業人數和被解釋變量即裝備制造業的總產出之間并不顯著表明，中國裝備制造業的產出水平與就業人數關系不大。裝備制造業作為資本密集型企業，勞動力投入并不能給競爭力的提高帶來大的幫助。所以中國勞動力成本較低的優勢對裝備制造業競爭力影響不大。外商直接投資對中國裝備制造業的產出水平影響也不大。這和我國企業行業的情況表現出顯著的差異性。大部分的國民經濟行業，外商直接投資都會顯著地帶來產出水平的提升和效率的提高，但是裝備制造業的影響卻不大。這表明，外商直接投資對技術實行保密，未將最先進的技術應用到中國，還是把中國當作是加工制造基地。

第二，總資產、能源消耗在5%顯著性水平下顯著。總資產規模對裝備制造業產出的影響較大，總資產規模越大，產出也越大，表明裝備制造業行業存在顯著的規模經濟特點，規模越大，經濟性就表現越明顯。而能耗越大，產出越大，表明我國的裝備制造業目前的技術水平尚處于較低的層次，產出主要依靠能耗完成，在全國節能減排的大背景下，裝備制造業需要進一步提高技術水平，降低能耗標準。

第三，R&D經費支出在10%顯著性水平下顯著。R&D經費投入越大，產出水平越高，這表明中國裝備制造業需要進一步加大R&D的投入。但是，10%的顯著性水平表明R&D經費的使用效率還需要進一步提高。

有隨機效應模型之后，還要進行豪斯曼檢驗，檢驗是否需要建立固定效應模型（見表2-8）。檢驗結果顯示，p值為0.0005，拒絕了隨機誤差項和解釋變量不相關原假設，所以應建立隨機效應模型。

表2-8 豪斯曼檢驗結果