摘要：文章基于2003-2020年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，采用PVAR模型，實(shí)證研究了全國(guó)及東、中、西部地區(qū)貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：全國(guó)層面，貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的負(fù)向影響占主導(dǎo)；工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放短期內(nèi)表現(xiàn)為促進(jìn)，但長(zhǎng)期影響不一致。區(qū)域?qū)用?，東部地區(qū)貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的動(dòng)態(tài)關(guān)系與全國(guó)樣本一致；中部地區(qū)與西部地區(qū)相似，兩地區(qū)貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響均表現(xiàn)為抑制，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的影響均不顯著?；谘芯堪l(fā)現(xiàn)，文章提出了三方面的政策建議，以期為我國(guó)深化實(shí)施貿(mào)易開放和制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略提供方向指引和借鑒。

關(guān)鍵詞：貿(mào)易開放；工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)；動(dòng)態(tài)關(guān)系；PVAR模型

基金項(xiàng)目：河南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目：“雙碳”目標(biāo)下考慮多重異質(zhì)性的河南高耗能制造業(yè)碳減排政策研究（項(xiàng)目編號(hào)：2022CJJ129）

中圖分類號(hào)：F424；F224 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1674-537X（2024）09.0072-09

一、引言及文獻(xiàn)綜述

改革開放以來，我國(guó)大力發(fā)展對(duì)外貿(mào)易。有力地促進(jìn)了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。2020年，我國(guó)貨物進(jìn)出口總額為4.65萬億美元，進(jìn)出口規(guī)模居全球第一。與此同時(shí)，我國(guó)工業(yè)發(fā)展也取得了舉世矚目的成就，繼2018年工業(yè)增加值突破30萬億元后，2023年工業(yè)增加值達(dá)到39.9萬億元，穩(wěn)居世界第一制造大國(guó)。特別是近年來，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展理念的全面革新，以及受資源環(huán)境約束強(qiáng)化、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)越發(fā)激烈等的影響，我國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、提質(zhì)增效的步伐不斷加快。那么一個(gè)值得深入探究的現(xiàn)實(shí)問題是，在我國(guó)不斷擴(kuò)大對(duì)外開放、參與經(jīng)濟(jì)全球化的過程中，貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的關(guān)系如何？貿(mào)易開放是否促進(jìn)了我國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)？工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)于貿(mào)易開放是否具有反饋促進(jìn)作用？回答上述問題，對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)價(jià)兩者之間的互動(dòng)關(guān)系，據(jù)此制定有針對(duì)性的貿(mào)易政策和產(chǎn)業(yè)政策，乘勢(shì)加快我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展步伐，具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

從現(xiàn)有研究情況看，許多學(xué)者根據(jù)中國(guó)現(xiàn)實(shí)，圍繞“貿(mào)易開放與工業(yè)發(fā)展”這一主題開展了較為豐富的探討，并取得了豐碩成果。黃靜波等研究貿(mào)易開放度與制造業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易開放度對(duì)制造業(yè)整體的勞動(dòng)生產(chǎn)率外溢效應(yīng)不顯著。張少軍等研究國(guó)際貿(mào)易與內(nèi)資企業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)問題，發(fā)現(xiàn)在中國(guó)貿(mào)易急劇增長(zhǎng)的表象下，全球價(jià)值鏈對(duì)中國(guó)內(nèi)資企業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)產(chǎn)生了顯著的抑制效應(yīng)。張璐等研究國(guó)際貿(mào)易與中國(guó)工業(yè)發(fā)展方式的綠色轉(zhuǎn)變，研究表明，國(guó)際貿(mào)易顯著促進(jìn)了工業(yè)SO2和CO2減排的技術(shù)進(jìn)步。劉德學(xué)等研究貿(mào)易開放度對(duì)制造業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，結(jié)果表明，貿(mào)易開放度的提高有利于促進(jìn)制造業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升。陳維濤等采用多種計(jì)量方法，實(shí)證研究了對(duì)外開放對(duì)我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)率的影響，研究發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易開放能夠顯著提升我國(guó)工業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率水平。黃漓江等考察貿(mào)易開放對(duì)中美制造業(yè)技術(shù)差距的影響，結(jié)果顯示，出口貿(mào)易不利于縮小中美技術(shù)差距，而進(jìn)口貿(mào)易對(duì)縮小中美技術(shù)差距卻顯著。

已有研究為我們探討貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系提供了重要參考，但囿于研究對(duì)象及方法，依然為本研究留下了深化空間。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文試圖在以下方面有所貢獻(xiàn)：一是已有研究大多側(cè)重于貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)發(fā)展的“單向”影響，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注工業(yè)發(fā)展對(duì)貿(mào)易開放的互動(dòng)影響，事實(shí)上這種反饋機(jī)制是存在的，本文對(duì)此做了深入研究。二是已有研究大多集中在貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)某一方面的影響，缺少貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的直接研究。工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是當(dāng)前我國(guó)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵路徑，研究貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的互動(dòng)關(guān)系，為深化理解貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了新的視角。三是在研究方法上，以往的研究大多建立在經(jīng)濟(jì)理論框架之下，前提或假設(shè)條件對(duì)結(jié)論可靠性的影響較大，本文所采用的PVAR模型在這一方面具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)，有助于克服上述問題。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選擇

本文主要考察貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，涉及貿(mào)易開放度（Open）與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平（Ind）兩個(gè)變量：

1．貿(mào)易開放度（Open）。借鑒蔡海亞和徐盈之、馬淑琴等的做法，本文采用各省份貨物進(jìn)出口總額與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值來衡量貿(mào)易開放度。

2．工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平（Ind）。在已有研究的基礎(chǔ)上，本文從創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、綠色發(fā)展、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、效益提升等四方面建立指標(biāo)體系（見表1）來測(cè)度各?。▍^(qū)、市）工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平。其中，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)主要從創(chuàng)新要素投入、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)表現(xiàn)兩方面設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)：綠色發(fā)展主要從生產(chǎn)能耗降低、污染排放下降以及化石能源消費(fèi)變化等三方面設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)；結(jié)構(gòu)優(yōu)化主要從工業(yè)結(jié)構(gòu)高度化、發(fā)展活力兩方面設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)：效益提升主要從生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益兩個(gè)方面設(shè)置評(píng)價(jià)指標(biāo)。為消除不同量綱的影響，本文使用極差法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。在指標(biāo)權(quán)重確定方面，本文采用CRITIC法進(jìn)行客觀組合賦權(quán)。

（二）數(shù)據(jù)來源

鑒于數(shù)據(jù)的可獲取性，本文選取2003-2020年中國(guó)30個(gè)?。▍^(qū)、市）作為考察對(duì)象，未考慮數(shù)據(jù)缺失較多的西藏自治區(qū)和港澳臺(tái)地區(qū)。對(duì)于個(gè)別有數(shù)據(jù)缺失的變量，我們根據(jù)數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)率情況，采用線性插值法予以補(bǔ)齊。

上述變量所涉及的數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計(jì)年鑒。凡是需要采用指數(shù)平減的指標(biāo)，均以2003年為基期進(jìn)行了平減處理。

（三）模型設(shè)定

本文采用面板向量自回歸模型（PVAR模型），實(shí)證分析貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。PVAR模型最早由Holtz-Eakin等（1988）提出，該模型無需事先設(shè)定變量之間的因果關(guān)系，而是將各個(gè)變量都視為內(nèi)生變量，通過誤差項(xiàng)的正交化處理，分解出一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量沖擊的響應(yīng)，從而反映變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。此外，相較于傳統(tǒng)VAR模型，PVAR模型具有截面大、時(shí)序短的特點(diǎn)，并能夠有效解決個(gè)體異質(zhì)性問題。

根據(jù)PVAR模型的特點(diǎn)，構(gòu)建貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的PVAR模型如下：

其中，i代表省份，t代表年份，Yit為被解釋變量，是一個(gè)包含貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的二維向量；α0為截距項(xiàng)向量，p代表滯后階數(shù)，αp為滯后p階解釋變量對(duì)應(yīng)的參數(shù)矩陣；γi和ηi分別為個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)向量，μit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，并滿足E（μit|γi，ηi，Yit-2，…）=0。

由于模型（1）中存在個(gè)體效應(yīng)γi，解釋變量中又包含了被解釋變量的滯后項(xiàng)，容易使傳統(tǒng)用于消除固定效應(yīng)的“均值差分法”在對(duì)系數(shù)的估計(jì)中產(chǎn)生偏誤。因此，本文首先使用向前差分Hermlet轉(zhuǎn)換方法對(duì)固定效應(yīng)進(jìn)行消除，避免工具變量的滯后回歸項(xiàng)與差分項(xiàng)正交，從而使計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）全國(guó)樣本的實(shí)證結(jié)果

1．?dāng)?shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行PVAR分析之前，為了防止“虛假回歸”的情況出現(xiàn)，一般需要對(duì)模型中的變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，否則對(duì)不平穩(wěn)變量進(jìn)行PVAR估計(jì)，所獲得的結(jié)果不一定能準(zhǔn)確反映變量之間的邏輯關(guān)系。本文在綜合各類面板單位根檢驗(yàn)方法的基礎(chǔ)上，決定采用LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)以及HT檢驗(yàn)三種方法考察變量的平穩(wěn)性，具體檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

從表2可知，相關(guān)變量存在非平穩(wěn)現(xiàn)象，但一階差分后的變量統(tǒng)計(jì)值在1%顯著性水平下均顯著，說明兩個(gè)變量序列為非平穩(wěn)的I（1），即為一階單整序列，滿足協(xié)整分析的條件。因而需要進(jìn)一步通過協(xié)整檢驗(yàn)來分析變量之間是否存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，以避免發(fā)生“偽回歸”。本文采用Pedroni（1999，2004）面板協(xié)整檢驗(yàn)方法對(duì)上述變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，表3給出了面板協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果。從表中統(tǒng)計(jì)值的p值看，可以從整體上拒絕變量之間“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，可以認(rèn)為相關(guān)變量之間存在協(xié)整關(guān)系，即長(zhǎng)期均衡關(guān)系，可以通過模型（1）來實(shí)證分析貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

2．最優(yōu)滯后階數(shù)確定

在構(gòu)建PVAR模型之前，需要確定模型系統(tǒng)的滯后長(zhǎng)度階數(shù)。對(duì)PVAR模型進(jìn)行最優(yōu)滯后期判斷，主要有AIC、BIC及HQIC三種信息準(zhǔn)則。本文借鑒連玉君（2009）的檢驗(yàn)方法對(duì)最優(yōu)滯后階數(shù)進(jìn)行判定，檢驗(yàn)結(jié)果見表4。通過觀察PVAR模型的三個(gè)信息準(zhǔn)則統(tǒng)計(jì)量，綜合考慮IRF的收斂性，最終確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為4階。

3．PVAR的參數(shù)估計(jì)

利用廣義矩估計(jì)GMM方法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)兩者之間的PVAR模型估計(jì)結(jié)果，如表5所示。

從估計(jì)結(jié)果看，當(dāng)h_ Open作為被解釋變量時(shí)，滯后一期h_ Open的估計(jì)系數(shù)為正，系數(shù)高達(dá)1. 1957，1%顯著性水平下顯著；滯后二期h_ Open的系數(shù)為-0. 4300，1%顯著性水平下顯著，強(qiáng)度小于滯后一期h_ Open；滯后三期與滯后四期h_Open的系數(shù)均為正，但均不顯著。說明當(dāng)期貿(mào)易開放受前期影響，存在發(fā)展慣性，在滯后一期表現(xiàn)的最為明顯。

當(dāng)h_ Open作為被解釋變量時(shí)，滯后一期h- Ind的系數(shù)為0.3621，10%顯著性水平下顯著；滯后二期h- Ind的系數(shù)為-0. 6217，1%顯著性水平下顯著；滯后三期h- Ind的系數(shù)為0.2985，5%顯著性水平下顯著；滯后四期h-

Ind的系數(shù)為—0. 0067，不顯著。說明短期內(nèi)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放具有顯著的促進(jìn)作用，但長(zhǎng)期看影響效應(yīng)并不一致。

當(dāng)h- Ind作為被解釋變量時(shí)，滯后一期h_ Open的系數(shù)為-0. 0625，1%顯著性水平下顯著，說明滯后一期的貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有抑制作用；滯后二期h_ Open的系數(shù)顯著為正，滯后三期的系數(shù)顯著為負(fù)，滯后四期的系數(shù)再次顯著為正。說明貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響效應(yīng)是長(zhǎng)期的，雖正負(fù)效應(yīng)交替，但從總體來看，負(fù)向效應(yīng)占了主導(dǎo)。

當(dāng)h- Ind作為被解釋變量時(shí)，滯后一期h-Ind的估計(jì)系數(shù)為0．6076，1%顯著性水平下顯著：而滯后二期、滯后三期、滯后四期h- Ind的系數(shù)雖然均為正，但均不顯著。說明工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)存在著依賴自身慣性發(fā)展的現(xiàn)象，但這種慣性效應(yīng)持續(xù)時(shí)間并不長(zhǎng)久，僅在滯后一期時(shí)表現(xiàn)為顯著。

4．脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

通過脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠分析隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對(duì)PVAR系統(tǒng)中各變量當(dāng)前和未來一定時(shí)期內(nèi)的影響，可以很好地反映變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。本文利用Monte Carlo方法模擬1000次，將變量之間相互沖擊的變化情況（0-10期）反映在圖1中，圖中，橫軸表示期數(shù)，縱軸表示程度，上下線表示95%的置信區(qū)間。

圖1中第一個(gè)圖顯示的是貿(mào)易開放對(duì)其自身的沖擊效應(yīng)。由該圖可知，來自于貿(mào)易開放一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊會(huì)對(duì)其自身產(chǎn)生正向影響，影響效應(yīng)顯著且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，在第一期時(shí)達(dá)到最大值，此后隨著時(shí)間推移不斷減弱，最終趨近于零值水平線。說明貿(mào)易開放對(duì)自身沖擊反應(yīng)明顯，具有持續(xù)顯著但逐步趨弱的動(dòng)態(tài)促進(jìn)作用。

圖1中第二個(gè)圖顯示的是工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的沖擊效應(yīng)。由該圖可知，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊反應(yīng)在第一期時(shí)最大，此后迅速下降；第三期降至零值水平線以下；第四期及以后均為正，且影響效應(yīng)相對(duì)趨穩(wěn)。表明工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放在第一期和第四期及以后具有較為顯著的促進(jìn)作用，這與GMM估計(jì)結(jié)果相對(duì)一致。

圖1中第三個(gè)圖顯示的是貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的沖擊效應(yīng)。由該圖可知，來自于貿(mào)易開放一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的外部沖擊會(huì)對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，在第一至第十期內(nèi)均表現(xiàn)為負(fù)，前四期波動(dòng)幅度較大，但從第四期開始便逐漸趨正回升。說明貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)具有持續(xù)但逐步趨弱的動(dòng)態(tài)抑制作用。

圖1中第四個(gè)圖顯示的是工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)其自身的沖擊效應(yīng)。由該圖可知，來自于工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊會(huì)對(duì)自身產(chǎn)生正向影響，影響效果顯著且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，響應(yīng)效果隨著時(shí)間延展逐步減弱，最終收斂于零值水平線。這說明工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)自身具有持續(xù)顯著的動(dòng)態(tài)促進(jìn)作用，表現(xiàn)為顯著的自我依賴和自我增強(qiáng)機(jī)制。

5．方差分解

通過對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行方差分解，可以得到相關(guān)變量的正交化沖擊對(duì)其中一個(gè)變量預(yù)測(cè)誤差的貢獻(xiàn)程度，從而可以深入考察變量之間的相互影響程度。表6是對(duì)貿(mào)易開放和工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)兩個(gè)變量的預(yù)測(cè)誤差方差分解結(jié)果，分別列出了第1-10期的結(jié)果。

從工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的方差貢獻(xiàn)來看，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放預(yù)測(cè)誤差的貢獻(xiàn)度在總體上并不算大，至第十期時(shí)也僅為0．5%，期間第二期的貢獻(xiàn)度最大，但也僅為0．9%，說明工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的總體影響還較小。與之相對(duì)應(yīng)的，從貿(mào)易開放自身的方差分解來看，其各預(yù)測(cè)期方差貢獻(xiàn)度雖有所下降，但下降幅度并不大，到第十個(gè)預(yù)測(cè)期，方差貢獻(xiàn)度仍高達(dá)99.5%。說明與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)相比，影響貿(mào)易開放的最大因素是其本身，貿(mào)易開放存在自身的發(fā)展慣性。

從貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的方差貢獻(xiàn)來看，貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)預(yù)測(cè)誤差的貢獻(xiàn)度較工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的貢獻(xiàn)度明顯要大，其貢獻(xiàn)度由第一期的1. 4%逐步增大至第十期的19. 0%。與此同時(shí)，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)其自身的貢獻(xiàn)度則逐步下降，由第一期的98. 6%逐步下降至第十期的81. 0%，但其每一期的貢獻(xiàn)度仍遠(yuǎn)大于貿(mào)易開放。說明與貿(mào)易開放相比，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響因素亦主要來自其本身。

（二）分區(qū)域?qū)嵶C結(jié)果

本文將30個(gè)省（區(qū)、市）根據(jù)傳統(tǒng)的地域劃分方式劃分為東部、中部和西部三大地區(qū)，通過分組回歸來考察三大地區(qū)貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

1．?dāng)?shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)與滯后階數(shù)確定

首先對(duì)東、中、西部三大地區(qū)貿(mào)易開放度與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平指數(shù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。從檢驗(yàn)結(jié)果看，三大地區(qū)貿(mào)易開放度與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平指數(shù)均為一階單整序列。在這種情況下，繼續(xù)采用Pedroni （1999，2004）檢驗(yàn)方法對(duì)三大地區(qū)兩個(gè)變量之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，1%顯著性水平下，東、中、西部三大地區(qū)兩個(gè)變量之間均存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，因此可以進(jìn)一步構(gòu)建面板PVAR模型進(jìn)行相關(guān)分析。

在上述檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，本文根據(jù)AIC、BIC和HQIC標(biāo)準(zhǔn)并綜合考慮IRF的收斂性，對(duì)三大地區(qū)樣本模型的最優(yōu)滯后階數(shù)進(jìn)行識(shí)別，最終確定東部地區(qū)模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為4階，中部地區(qū)模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3階，西部地區(qū)模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3階。

2．具體實(shí)證結(jié)果

利用PVAR模型檢驗(yàn)三大地區(qū)貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的關(guān)系，表7顯示的是三大地區(qū)PVAR模型的GMM估計(jì)結(jié)果。

從三大地區(qū)貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的GMM回歸結(jié)果看，滯后一期h_ Open的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)，其中，中部地區(qū)的負(fù)向效應(yīng)最大，西部地區(qū)次之，東部地區(qū)最?。簻蠖趆_ Open的估計(jì)系數(shù)均為正，但中部地區(qū)不顯著，東部地區(qū)效應(yīng)最大，其次為西部地區(qū)；滯后三期h_ Open的估計(jì)系數(shù)均為負(fù)，但僅在東部地區(qū)顯著：東部地區(qū)滯后四期h_ Open的估計(jì)系數(shù)為0.0577，1%顯著性水平下顯著，表現(xiàn)出較為持續(xù)的作用效果。反觀三大地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的GMM回歸結(jié)果，僅東部地區(qū)滯后一期和滯后二期h_ Ind的估計(jì)系數(shù)在10%和1%的顯著性水平下顯著，系數(shù)分別為0. 9581、-1. 2761，其他情形下均不顯著，與全國(guó)樣本的回歸結(jié)果大相徑庭。數(shù)據(jù)及顯著性的變化表明，三大地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的動(dòng)態(tài)影響效應(yīng)較全國(guó)樣本而言有所減弱。

圖2顯示了三大地區(qū)貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果。其中，（a）、（b）圖顯示的分別是東部地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的沖擊效應(yīng)和貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的沖擊效應(yīng)；（c）、（d）圖顯示的分別是中部地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的沖擊效應(yīng)和貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的沖擊效應(yīng)；（e）、（f）圖顯示的分別是西部地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的沖擊效應(yīng)和貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的沖擊效應(yīng)。

由（a）圖可知，東部地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)一個(gè)正向標(biāo)準(zhǔn)差沖擊會(huì)給貿(mào)易開放帶來持久的正向影響，第一期的影響效應(yīng)最大，此后回落并保持在一個(gè)較低的水平，和全國(guó)樣本相似。（b）圖顯示，第一至第十期內(nèi)，東部地區(qū)貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的沖擊效應(yīng)均表現(xiàn)為負(fù)，前四期波動(dòng)幅度較大，至第四期時(shí)達(dá)到期間的最低值，此后便逐漸趨正回升。由（c）圖可知，中部地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)一個(gè)正向標(biāo)準(zhǔn)差沖擊給貿(mào)易開放帶來的效應(yīng)在各期均表現(xiàn)為負(fù)，但呈“V型”，即在第二期達(dá)到期間的最低值后便開始趨正回升，至第十期時(shí)負(fù)向效應(yīng)趨近于0。由（d）圖可知，中部地區(qū)貿(mào)易開放一個(gè)正向標(biāo)準(zhǔn)差沖擊給工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)帶來的效應(yīng)在各期同樣均表現(xiàn)為負(fù)，其在第四期達(dá)到最低值后便保持在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的負(fù)值水平，“回正”趨勢(shì)不明顯。（e）圖顯示，西部地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的沖擊效應(yīng)與中部地區(qū)相似，均呈負(fù)向的“V型”效應(yīng)，僅在效應(yīng)程度上略有不同。（f）圖顯示，西部地區(qū)貿(mào)易開放一個(gè)正向標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響效應(yīng)與中部地區(qū)的表現(xiàn)非常接近，在第一期達(dá)到期間的相對(duì)低值后便保持在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的負(fù)值水平，上下波動(dòng)幅度很小，“回正”趨勢(shì)亦不明顯。上述脈沖函數(shù)結(jié)果在一定程度上表明，三大地區(qū)貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間尚未形成有效的相互支持，兩者之間的促進(jìn)作用仍有很大的提升空間。

表8顯示了三大地區(qū)貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的預(yù)測(cè)誤差方差分解結(jié)果。其中，第3列、第7列、第11列顯示的分別是東部、中部和西部地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的方差貢獻(xiàn)；第4列、第8列、第12列顯示的分別是東部、中部和西部地區(qū)貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的方差貢獻(xiàn)。

從三大地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的方差貢獻(xiàn)看，三大地區(qū)之間表現(xiàn)的相對(duì)一致，區(qū)域差異性不大。期間，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的方差貢獻(xiàn)度均呈小幅增長(zhǎng)趨勢(shì)，但至第十期時(shí)，該方差貢獻(xiàn)度也僅分別為2.5%、2.9%和2.0%，說明貿(mào)易開放受其自身的影響比受工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響要大的多。從三大地區(qū)貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的方差貢獻(xiàn)看，東部地區(qū)的貢獻(xiàn)度最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。具體而言，東部地區(qū)貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的方差貢獻(xiàn)度逐期增大，由第一期的5. 2%逐步增大到第十期的52.2%，貢獻(xiàn)程度已超過工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)自身。中部地區(qū)貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的方差貢獻(xiàn)度低于工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)自身，兩者處于此消彼長(zhǎng)的交互狀態(tài)，其中貿(mào)易開放的貢獻(xiàn)度由第一期的1.1%逐步增大至第十期的22.2%，而工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)自身的貢獻(xiàn)度則由第一期98.9%逐步減小至第十期的77.8%。西部地區(qū)貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的方差貢獻(xiàn)度最小，期間的平均貢獻(xiàn)度僅為8.2%，至第十期時(shí)貢獻(xiàn)度達(dá)到最大，但也僅為13.0%，低于全國(guó)樣本和中部地區(qū)，這與貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的脈沖函數(shù)結(jié)果一致。

四、結(jié)論與建議

本文基于典型國(guó)家經(jīng)驗(yàn)事實(shí)，利用2003 - 2020年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，采用PVAR模型，實(shí)證探究了全國(guó)及東部、中部和西部貿(mào)易開放與工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，得出以下研究結(jié)論：（1）從全國(guó)層面看，滯后一期、滯后三期的貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響為負(fù)，滯后二期、滯后四期的影響為正，雖然影響效應(yīng)表現(xiàn)為正負(fù)交替，但從總體來看，貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的負(fù)向效應(yīng)占了主導(dǎo)。滯后一期、滯后三期的工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的影響為正，滯后二期的影響為負(fù)，從短期看，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的影響表現(xiàn)為促進(jìn)，但從長(zhǎng)期看，影響效應(yīng)并不一致。（2）從區(qū)域內(nèi)部來看，東部地區(qū)貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的負(fù)向影響占主導(dǎo)，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放在短期內(nèi)表現(xiàn)為促進(jìn)，但長(zhǎng)期影響不一致，與全國(guó)樣本一致。中部地區(qū)貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響表現(xiàn)為抑制，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的影響不顯著。西部地區(qū)與中部地區(qū)類似，即貿(mào)易開放對(duì)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響表現(xiàn)為抑制，而工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)對(duì)貿(mào)易開放的影響不顯著。

以上研究結(jié)論為中國(guó)深化實(shí)施貿(mào)易開放及制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略奠定了事實(shí)基礎(chǔ)?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文提出如下政策建議：一是變革增長(zhǎng)方式，推動(dòng)外貿(mào)由規(guī)模型擴(kuò)張向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變。當(dāng)前，我國(guó)外貿(mào)增長(zhǎng)方式仍然較為粗放，致使其對(duì)工業(yè)結(jié)構(gòu)與技術(shù)進(jìn)步造成低端鎖定，抑制了工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)步伐。未來，我國(guó)應(yīng)進(jìn)一步引領(lǐng)國(guó)際貿(mào)易走深加工和高附加值路線，推動(dòng)外貿(mào)由規(guī)模型擴(kuò)張向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變。二是以高端市場(chǎng)延伸倒逼工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。未來，我國(guó)工業(yè)應(yīng)在繼續(xù)發(fā)揮自身比較優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，積極、主動(dòng)地提升專業(yè)化分工和技術(shù)水平，向資本和技術(shù)密集型行業(yè)轉(zhuǎn)變、向全球產(chǎn)業(yè)鏈上游延伸，從依靠廉價(jià)要素的低成本競(jìng)爭(zhēng)到依靠人才與技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)變，以高端競(jìng)爭(zhēng)倒逼企業(yè)革新，在與發(fā)達(dá)國(guó)家同臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)的過程中學(xué)習(xí)成長(zhǎng)并實(shí)現(xiàn)超越。三是積極建構(gòu)“信息技術(shù)+工業(yè)”的新范式。中國(guó)工業(yè)規(guī)模居世界前列，基礎(chǔ)設(shè)施及產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈比較健全，未來應(yīng)進(jìn)一步加大在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、工業(yè)機(jī)器人、人工智能、芯片制造、電子商務(wù)、產(chǎn)業(yè)融合等方面的投資力度，引導(dǎo)工業(yè)企業(yè)向分工細(xì)化、協(xié)作緊密的方向發(fā)展，使得基于信息技術(shù)的柔性制造、網(wǎng)絡(luò)制造、綠色制造、服務(wù)制造逐步成為主流生產(chǎn)模式，從而推動(dòng)傳統(tǒng)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。