摘 要：为在微观企业层面分析中国航空装备制造业军民深度融合的主要驱动因素及其影响程度，文章基于保罗·罗默的内生增长理论，以柯布-道格拉斯生产函数扩展式为基础，构建模型框架，并进行多元线性回归分析。结果表明，航空装备制造业下的不同要素，对于行业经济增长影响各异。其中，企业生产系统的生产率和人力资本投入程度对企业人均产值有正向影响，研发投入强度以及固定资本投资程度对企业人均产值有负向影响。由此，军民融合的质量仍需进一步提高，要素投入需注重“度”和“质”的问题。对此，应完善军民技术标准体系，提高生产系统生产率，提升人力资本投入质量，增加人力资本积累，优化研发投入结构，把控固定资本投资程度。
关键词：军民融合；航空装备制造业企业；军民融合
中图分类号：F426 文献标识码：A 文章编号：1005-6432（2023）13-0001-06
DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2023.13.001
1 文献回顾
“军民融合”主要指国防和军队建设与经济社会发展体系深度结合，以此促进资源在军用和民用领域的有效配置，实现国防和经济建设的高质量发展。军民深度融合的主要驱动因素可总结为人力资源、研发创新和固定资产投资等。米俊等（2021）利用改进的TOPSIS因子分析模型，测度了各因子的方差贡献率，反映了研发环境、创新投入和资本使用效率对深度融合的作用机理；Tsung-Yi Chen（2010）等构建知识模型，强调知识运用影响了融合过程；Ross K G等（2017）构建能力模型，指出创新能力、研发能力是保障军民融合平台顺利运行的重要因素；韩丽君、孙辉（2012）、邓彦（2020）利用自向量回归模型分析了国防支出对经济增长影响的动态过程和路径，证明了国防支出可以促进国民经济增长，利用民用部门节约研发成本、减轻研发压力可以推动军民深度融合；吴美容等（2020）指出军民深度融合受到创新环境、产学研合作等因素的影响。
航空装备制造业企业的军民深度融合，最终是为了提高企业效率，促进经济增长。在驱动因素的研究中，不同学者对其基础模型的选取，主要是以索洛为代表的新古典经济增长模型（Mankiw et al.，1992；孙健慧，2016）和以保罗·罗默为代表的内生经济增长模型（Shieh et al.，2002；Aizenman et al.，2006；赵志培，2016；周绍森等，2019）为主，两者都将技术进步视为经济增长的主要源泉和动力。区别在于，索洛模型将技术视为外生因素，而罗默模型将技术视为内生因素，解决了索洛模型技术外生化无法解释长期经济增长的固有局限性（董佳欣等，2018），罗默模型提出规模报酬递增的假设（Romer，1986），并将知识存量和人力资本引入模型中，提出研究成果取决于投入研究的人力资本的数量，人力资本存量较大的经济体将经历更快的增长（Romer，1990），更加符合航空装备制造业的行业特性。
因此，文章以罗默的内生增长理论和柯布-道格拉斯生产函数为基础，选取航空装备制造业上市企业的数据，对航空装备制造业军民深度融合的影响因素进行研究。第一部分为文献回顾；第二部分介绍理论假设与模型框架；第三部分进行具体的实证分析，包括描述性分析、模型检验、模型估计和结果分析；第四部分为结论。
2 理论假设与模型框架
航空装备制造业企业的军民深度融合，进而引起的经济增长，建立在三个基础前提之上。第一，航空装备制造业具有技术密集型的特点，所以技术变革是经济增长的核心，为持续的资本积累提供了动力，技术进步的关键是新的专业化知识的形成与积累。第二，技术变革是内生因素，航空装备制造业企业中的技术改进或技术创新具备部分可排他性。航空装备产品涉及国防需求，其产品中的技术专利需要通过加密和授权的方式进行保护。此外，军民两用技术的发展，不仅受到国家安全和创新发展的需要，还受企业利益驱动影响，市场激励在新技术转化为具有实用价值的商品的过程中起着重要作用，这使航空装备产品中的技术至少产生部分可排他的利益，具备部分可排他性。第三，航空装备制造业企业中的技术改进或知识创新具备非竞争性，这也是最基本的前提条件。军民融合下的航空装备产品不同于传统的经济商品或公共物品，军工企业和民营企业对于军民两用技术的共同研发和改进，以及军民领域的技术转移、知识共享和信息交流，使其产品中的专业化知识具备溢出效应和非竞争性，这种专业化知识一旦产生，就可以不断积累，无限增长，并根据需求在许多研发活动中频繁使用。
内生经济增长理论中，主要包含四种要素投入变量，分别为资本、劳动力、人力资本及非竞争技术存量。由此，模型以柯布-道格拉斯生产函数扩展式为基础进行分析，即：
Y（HY， L， X）=HαYLβ∑SymboleB@
i=1x1－α－βi（1）
式中，Y为最终产出，HY为投入最终产出的人力资本，L为劳动力，X=∑SymboleB@
i=1xi为生产最终产品的部门投入的一系列生产资料的集合，这些生产部门以i表示。A代表这些生产资料中包含的非竞争性技术存量，部门i发生变化时，生产资料xi就会发生改变，进而对应的A就会发生变化，则i∈Z+， s.t.i≥A， xi=0（当i≥A时， ∑SymboleB@
i=Axi=0）。根据罗默（1990）的解释，最终消费品与最终资本品的生产函数在形式上是完全相同的，具有对称性。设要花费η单位的已放弃的消费品来生产一个单位的任何类型的资本品，则资本K满足条件：K=η∑SymboleB@
i=1xi=η∑Ai=1xi。
式（1）表明函数的可加可分离性，在短期内，需要考虑整数约束和不确定性问题。然而，在长期的技术变革中，新的专业化知识的形成，取决于投入研究的人力资本的数量和进行研究的人员可以使用的知识技术储备，且研究过程是个连续的不可分割的过程，因此，模型需将生产资料xi视为连续变量，并将式（1）中的总和替换为整数，即：
Y（HY， L， x）=HαYLβ∫SymboleB@
0x（i）1－α－βdi（2）
因为A代表了可用的非竞争性技术的范围，i∈Z+， s.t.i≥A， xi=0， 且任何从事技术进步研究的人，都可以自由使用和学习所有的非竞争性技术存量，用HA表示投入研究的人力资本，则H=HA+HY， 由独立性可知：
Y（HA， L， x）=Y（HY， L， x）=HαYLβ∫SymboleB@
0x（i）1－α－βdi（3）
根据罗默（1986）的理论，在生产过程中，有（1， 2， 3， …， i）共i个生产部门，拥有不同的生产资料（x1， x2， x3， …， xi），将这些生产部门作为一个生产系统进行最终产品的生产，需要引入一个新的生产率A，这里A的含义与前文表述相同，代表了生产资料中包含的非竞争性技术存量的部分，即A是将竞争性因素剔除后，得到的不同生产资料对应的不同生产部门转化为生产系统过程中，整个生产系统的生产率。此时，生产系统拥有的生产资料为，而η代表了每单位生产资料转化为能生产出最终产品的资本的比率。所以，K=η∑Ai=1xi=ηA。值得注意的是，保罗·罗默对于生产率A的描述中，A是生产系统内生的固定生产水平，反映了稳定的均衡生产过程，所以A随着K的变化而变化，这不同于索洛模型中A由外生变化。因此，可以从等式K=η∑Ai=1xi=ηA求解， 然后将产出Y表示为：
Y（HA， L， x）=HαYLβA1－α－β
=HαYLβA1－α－β
=HαYLβAKηA1－α－β
=（HYA）α（LA）β（K）1－α－βηα+β－1（4）
式（4）显示，劳动力和人力资本促进了技术变革。值得注意的是η的概念，如上文所说，在保罗·罗默的模型解释中，η代表了每单位生产资料转化为能生产出最终产品的资本的比率，这种转化比率受非竞争性因素影响，具体到航空装备制造业而言，代表了人力资本投入程度、研发投入强度以及创新能力。其中，人力资本投入程度是投入最终产出的人力资本与劳动力的比重，以HYL表示，反映航空制造业企业在生产中的人员结构，以及人力资本在企业有效产出中的实际作用。研发投入强度根据欧盟统计局和美国《科学与工程指标》采用的计算方法，为企业研发经费与总产出的比值，反映企业生产资料在转化过程中研发的贡献程度，以MY表示。创新能力则是非竞争性技术存量的表现，反映企业的生产效率改善的情况，以A表示。
因此，令η=f（HYL， MY， A），则：
f=HYLδ1·MYδ2·A1－δ1－δ2·ε（5）
式中，δ1， δ2分别表示人力资本投入程度和研发投入强度转化的替代弹性系数，为便于计算，假定规模不变，创新能力的弹性系数为1-δ1-δ2。
将式（4）进行变化，可以得到：
Y=（HY）α（L）β·（A）α+β（K）1－α－βηα+β－1
进而有：
Yα+βLα+β=HαYLα·Aα+β·K1－α－βY1－α－β·ηα+β－1（6）
将式（5）代入式（6）中：
（YL）α+β=Aα+β－（1－α－β）（1－δ1－δ2）·（HYL）α+δ1（α+β－1）·（MY）δ2（α+β－1）·（KY）1－α－β·ε
取对数后，整理得到：
lnYL=a1lnA+a2lnHYL+a3lnMY+a4lnKY+a5（7）
式中，a1=1－（1－α－β）（1－δ1－δ2）α+β，a2=α+δ1（α+β－1）α+β， a3=δ2（α+β－1）α+β， a4=1－α－βα+β， a5=lnεα+β， YL表示企业人均产值，即每单位劳动力实现的有效产出，衡量企业创造实际效益的能力，相比于总产值，能更好地从微观层面反映经济增长中作用因素的影响程度。
式（7）衡量了在内生增长理论下，我国航空装备制造业企业效益质量的提升过程中，影响企业军民深度融合的主要因素，即企业生产系统的生产率、人力资本投入程度、研发投入强度以及固定资本投资程度。航空装备制造业是技术导向型产业，其核心技术产生的溢出效应对于国民经济其他相关行业都有带动作用，这四种影响因素，尤其是人力资本和研发投入，是否能够发挥出相应的作用以及其作用程度，直接关系到航空装备制造业的军民融合深度，进而说明军民融合政策对国民经济发展的效果，是政策调整及经济增长突破的关键。
3 实证分析
3.1 数据选取与变量说明
为研究航空装备制造业企业军民深度融合的影响因素如何发挥作用，文章以申万二级的行业分类为标准，选取申万二级国防军工行业下的航空装备版块，共41家属于“军民融合”概念的上市企业，获得其2017—2020年度财务报告，作为研究的主要数据。为简化表示，令x1代表A，x2代表HYL，x3代表MY，x4代表KY，Y代表YL。
模型的解释变量和被解释变量如表1所示。
3.3 回归初步结果
基于以上分析，采用EViews 7.2对模型做出多元线性回归处理，以估计航空装备制造业企业对经济增长的影响初步回归结果，如表3所示。
由初步的回归结果可知，P值都小于0.05，通过t检验，进一步进行异方差检验。
3.4 异方差检验
文章使用横截面数据，模型参数估计结果的准确性与随机误差项的同方差假定有关，所以需要检验模型的异方差性。White检验不需要关于异方差的任何先验信息，易于实施，且不依赖于正态假设，因此可以采取White检验法进行模型的异方差性检验，检验结果如表4所示。
从表4可以看出，Prob.Chi-Square（14）≤0.05，存在异方差，需要消除异方差。
3.5 实证结果
经过统计软件EViews处理之后，异方差消除，最终回归结果如表5所示。
由表5的回归分析结果可知，消除异方差后，t检验对应P值均小于0.05，通过t检验。模型调整后，R2是0.63，拟合度良好，说明模型有一定的解释意义。F检验对应的P值为0.000，通过F检验。DW值为2.07，介于dl和du之间，通过残差一阶自相关检验。生产系统生产率、人力资本投入程度、研发投入强度和固定资本投资程度均对企业人均产值在 0.05 的显着性水平下呈显着性相关关系。其中，生产系统生产率和人力资本投资程度与企业人均产值均呈正相关关系，表明生产系统生产率和人力资本投资程度每增加1%，会给企业人均产值分别带来0.43%和0.19%的增长。研发投入强度和固定资本投资程度对企业人均产值有负面效应，表明研发投入强度和固定资本投资程度每增加1%，会给企业人均产值分别带来0.35%和0.42%的下降。
3.6 多重共线性检验
针对该回归模型进行多重共线性检验，结果如表6所示。
表6中所有数的绝对值均小于0.6，说明没有多重共线性问题，模型结果有意义。
综上，根据输出结果可得多元线性回归方程：
Y=0.429820x1+0.185582x2－0.354885x3－0.419762x4+12.672610（8）
3.7 结果分析
从式（7）和式（8）的系数对比中可以看出，a4<0， 而a4=1－α－βα+β，则α+β>1，说明航空装备制造业企业存在规模报酬递增，但固定资本投资现在依然在从资本密集型转化为技术密集型的阶段内，尚未完成转化。a3<0，a3=δ2（α+β－1）α+β， α+β>1，则δ2<0，结合式（5）来看，说明研发投入强度的转化比率的弹性系数为负，并未起到正向作用，这表示航空装备制造业企业的研发费用目前投入的比重不科学，研发投入结构不合理，或者对于航空装备制造业这种有高尖端技术需求的行业而言，前期研发投入周期较为漫长，尚未取得直接收益。
a2=α+δ1（α+β－1）α+β>0，
a1=1－（1－α－β）（1－δ1－δ2）α+β>0，
α+β>1， δ2<0，则δ1>1，结合式（5）来看，说明人力资本投入的转化比率的弹性系数大于1，表明企业的人力资本投入在生产资料转化为生产资本的过程中带来的规模效应是递增的，这些与我国航空装备制造业目前大力引进高技术人才的事实现状基本是相符的。
对比式（8）的系数，可以发现，主要因素对于军民深度融合的影响程度，从大到小依次为企业生产系统生产率、固定资本投资程度、研发投入强度和人力资本投入程度。生产系统生产率对深度融合的正向影响相对最大，说明非竞争性技术存量在航空装备制造业企业生产新的技术、知识和设计时，如果越能被有效地转化为产出，这种形式的知识积累越能推动企业人均产值的增加，在经济增长过程中起着重要的作用。固定资本投资对军民深度融合产生负向影响，是因为在航空装备制造业企业的军民深度融合过程中，固定资本投资存在固定资产管理问题和存货的折旧问题，如果固定资本投资量太小，则在相应的再生产的环节会出现生产要素短缺的情况，而航空装备制造业作为国防军工产业下的重点产业之一，企业会面临设备更新和技术改进的问题，当固定资本投资量太大时，原有设备的处理和折旧问题会阻碍企业人均产值的增加，进而对经济增长产生负面影响。研发投入强度与深度融合负相关，是由于航空装备制造业企业在进行技术改进的过程中，新技术或设计的形成并没有固定的研发周期，从而不能确定生产周期，从研发投入到研发产出又存在时滞，所以无法给企业带来固定的周期性收益。如果研发投入量太小，就达不到有效的研发程度，无法将研发投入转化为相应的产出，如果研发投入量太大，就会在投资收益尚未收回的同时影响企业的再生产环节，对企业人均产值产生负影响，不利于经济的进一步增长。人力资本投入程度对军民深度融合的影响相对较小，人力资本投入会促进技术变革，在内生性技术变化的过程中，人力资本的带动作用较小，说明军民融合过程中，研究部门的人力资本在进行创新时，将成果转化为实际产出的程度有限，融合的质量仍需进一步提高。
4 结论
文章以罗默的内生增长理论和柯布-道格拉斯生产函数扩展式为基础，选取2017—2020年航空装备制造业上市企业的数据，建立多元线性回归模型，重点研究了航空装备制造业军民深度融合的影响因素。最终回归结果表明，航空装备制造业下的不同要素，对于军民融合的影响程度各异，具体而言：①提高企业生产系统生产率和人力资本投入程度，有助于促进企业人均产值的增加，进而对军民融合起到正向作用。②企业的研发投入强度和固定资本投资程度与经济增长存在负相关关系，对于研发和固定资本的投入要注意把握“度”的问题，一旦影响企业再生产环节，就会对企业人均产值产生不利影响，从而阻碍经济增长。③人力资本和内生技术变革是经济增长的核心，航空装备制造业企业中，人力资本投入程度对人均产值的影响相对较小，说明军民融合过程中企业的技术创新仍需注重“质”的问题，才能将理论研究过程有效转化为实际有效的产出。对此，应完善军民技术标准体系，提高生产系统生产率，提升人力资本投入质量，增加人力资本积累，优化研发投入结构，把控固定资本投资程度。
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［作者简介］李欣格，中国社会科学院大学经济学院博士研究生，研究方向：产业经济学，军民融合。
