航空航天产业分析范文

前言：我们精心挑选了数篇优质航空航天产业分析文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

关键词：航空航天业；技术溢出；因子分析

一、研究背景

技术溢出（Technology Spillover）是指先进技术拥有者在从事生产、贸易或其他经济行为时，有意识或无意识地输出技术而引起的技术水平的提高[1]。航空航天业的技术溢出则指航空航天业的先进技术通过一定渠道自愿或非自愿地传播到其他工业领域，进而带动这些工业领域技术水平的整体提升。航空航天业是我国战略性高技术产业，属于技术密集型行业，技术装备多、投资费用大，是国家经济实力与科技水平的综合体现。自20世纪50年代以来，我国航空航天业经历了从无到有、从小到大的发展历程，逐步建立起平台化、系统化、专业化的研发与应用体系。它技术内涵高、产业链长、辐射面宽、连带效应强，对众多高技术产业以及传统产业的发展起到了举足轻重的拉动作用。研究表明，内涵科技因素越高的行业部门对其他部门的贡献效应越大[2]。航空航天技术是高科技领域的前沿，航空航天业必然对其他部门具有较大的贡献效应，其技术溢出也应该是显著的，本文正是基于这一前提条件进行的研究。因此，探究影响航空航天工业技术溢出的显著性因素，充分利用其技术溢出作用，对于加快我国科技进步与经济发展有着重要的战略意义。然而，目前对此问题的研究并不深入，多数学者从理论层面分析技术溢出的问题，也有学者较为系统地对技术溢出是否存在、影响技术溢出的因素以及技术溢出的机理进行了实证分析，但这些研究都局限于外商直接投资（FDI）这一领域，没有从行业层面上分析该行业部门对其他行业部门的技术溢出，并且没有在理论上形成统一的认识。本文利用我国航空航天业的数据，采用因子分析的方法，提取影响技术溢出的关键因素，进而对促进我国航空航天业技术溢出及产业自身发展提供理论支持与政策建议。

影响技术溢出的因素有很多，根据现有文献的研究将其大致归纳为：（1）人力资本因素。Keller（1996）研究发现人力资本积累的差距导致技术吸收效果与经济增长率的不同[3]；Borensztein等（1998）认为人力资本存量是影响技术溢出效应的关键因素[4]；王成岐，张建华，安辉（2002）得出人力资本存量与技术溢出效应不相关的结论，但他们认为人力资本投入以及人才素质是技术溢出的影响因素[5]。（2）技术差距因素。Findlay（1978）和Wang and Blomstorm（1992）的研究表明技术差距越大示范模仿空间越大，吸收技术溢出的潜力也就越大[6]；Kokko（1994）的研究发现低技术水平严重阻碍技术溢出效应的产生[7]；Perez（1997）从吸收能力角度考虑，认为过高的技术差距会影响示范模仿机制发挥其应有作用。（3）经济开放程度。Blomstorm and Sjoholm（1999）、认为经济开放度高的企业由于竞争压力大而进行更多的研发投入以提高自身吸收能力[8]；Kokko（1994）发现经济开放程度与技术溢出效应之间的关系是不确定的[7]；包群，许和连，赖明勇（2003）用出口依存度等来衡量经济的开放程度，发现我国经济开放程度的提高、基础设施的建立与完善等都是促进技术溢出的有利因素[9]。（4）研发投入因素。Kathuria（2000）指出技术溢出效应并非自动产生，技术吸收方要想从中获利，须对学习活动进行投资；田慧芳（2004）的研究则表明工业部门研发投入水平与技术溢出效应呈负相关关系。此外，市场结构、工资水平、产业关联、基础设施、经济政策等都作为影响因素引入了技术溢出的相关研究中，本文在前人研究的基础之上对此进行探讨。

二、指标构建与分析方法

目前，对技术溢出进行实证研究时，学者们通常首先选择一个影响因素，然后确定与该影响因素内容相关的指标体系，最后采用一定的计量方法（如多元回归、分组回归等）来分析这些指标。本文在分析技术溢出时，也采用了这种研究思路：选取航空航天业为研究对象，根据技术差距等影响因素建立与之相关的量化指标体系，采用因子分析的方法对这些指标与技术溢出之间的关系进行研究，并用线性回归的方法对提取出的公因子进行显著性检验。

（一）技术溢出指标体系

航空航天业是一个以现代科学为基础的高新技术产业，包括机、光、电、液综合能力的精密机械加工工业，是我国国民经济和国防建设的重要组成部分[10]。其研发成本高、风险大、周期长，具有科技含量高、连带效应强的产业特点，能够带动诸多产业的发展。理论上讲，研究技术溢出影响因素需要建立一套完整的指标体系，但为了避免信息重叠，本文根据国内外现有文献的研究成果并综合考虑我国航空航天业技术溢出的实际情况，选取如下表所示指标体系：

（二）分析方法和数据来源

因子分析是一种研究从变量群中找出共性因子的统计技术，它通过分析众多变量之间的依赖关系，探寻观测样本的内部基本结构，提取并描述隐藏在一组显性变量中无法直接测量的隐性变量，很好地发挥了降维和简化数据的作用。因子分析中的共性因子是不可直接被观测却又客观存在的重要影响因素，每一个变量都可以表示为共性因子的线性函数与特殊因子之和，即，式中为的共性因子，为的特殊因子。若满足以下条件：（1）；（2），即共性因子和特殊因子不相关；（3）各共性因子不相关且方差为1；（4）各特殊因子不相关且方差不要求相等。那么，每个变量可由个共性因子和自身对应的特殊因子线性表出，因子分析的数学模型可表示为：

本文采用因子分析和线性回归相结合的方法，研究我国航空航天业技术溢出问题。用于分析的数据主要来源于《中国高技术产业统计年鉴》（1999~ 2009）中航空航天业相关数据，以及《中国统计年鉴》（1999~2009）中工业企业相关数据，统计口径为我国国有及规模以上非国有工业企业。

三、技术溢出实证研究

（一）因子分析

从《中国高技术产业统计年鉴》（1999~2009）与《中国统计年鉴》（1999~2009）整理出构建量化指标体系所需数据，并按定义计算出各指标对应值，如下表所示：

利用SPSS17.0软件做出相关系数矩阵，通过指标之间的相关系数初步判断各指标相关性较高。从已建立的量化指标体系中提取公共因子，找出影响我国航空航天业技术溢出的主要因素。因子矩阵和旋转因子矩阵如表3、表4所示：

由表3、表4可知，旋转后公共因子F1、F2的方差贡献率分别为4.803和2.795，累积方差贡献率为84.424%，进一步判断公共因子F1、F2能够代表本文所设计的衡量我国航空航天业技术溢出的量化指标体系。由表4还可知公共因子F1在X1、X2、X3、X4、X5的载荷值均大于0.7，能够反映我国航空航天业科技活动经费投入能力、研发经费投入能力、新产品研发经费投入能力、科技活动人员投入能力以及科学家与工程师投入能力，因此可将F1视为影响航空航天业技术溢出的因素之一――技术投入能力；公共因子F2在X6、X7、X8、X9的载荷值均大于0.65，能够反映我国航空航天业的新产品销售收入、新产品出口能力、新产品劳动生产率以及新产品产值比重，因此可将F2视为影响航空航天业技术溢出的因素之二――技术产出能力。

（二）线性回归

本文根据该检验模型，以公共因子F1、F2的因子得分作为自变量，以其他工业企业的全员劳动生产率LP作为因变量（具体数据见表5），构建如下回归模型：

（1）

其中LP即除航空航天业之外的其他工业企业的全员劳动生产率，是全国国有及规模以上非国有工业企业增加值与我国航空航天企业增加值的差值同全国国有及规模以上非国有工业企业全部从业人员年平均人数与我国航空航天企业从业人员年均人数差值之比。其计算公式为：

全员劳动生产率=工业增加值/全部从业人员平均人数（2）

通过回归得到人均产出变量与公因子变量之间的关系方程为：

（3）

t值:(6.240)(2.886) ( 3.320)

P值: 0.001 0.028 0.016

R2=0.749AdjR2=0.666F=8.967

由模型估计到的参数可知，我国航空航天业的技术投入能力以及技术产出能力与其他工业企业的全员劳动生产率均存在着显著的正相关关系，技术投入能力的因子得分每提高1%，其他工业企业的全员劳动生产率将上升17.541%，技术产出能力的因子得分每提高1%，其他工业企业的全员劳动生产率将上升15.9%。

四、结果分析与政策建议

航空航天业是我国国民经济的先导产业，在人才、资金、技术等方面都有着相当大的优势，产业结构具有一定的特殊性，技术溢出也不同于其他产业。因此，本文在参照前人研究成果与研究方法的基础上，构建了一个衡量技术溢出的量化指标体系，采用因子分析的方法从中提取出最为显著和最具代表性的两个因素，即航空航天业的技术投入能力及技术产出能力。科学分析这些影响因素，有效利用技术溢出效应，有利于提升传统产业的自主创新能力、推动国家整体技术进步。对此，提出如下建议：

（1）加大航空航天业技术投入力度，保障科技研发能力的领先。2007年颁布的《深化国防科技工业投资体制改革的若干意见》等政策，明确指出国防科技工业投资体制的改革思路。2009年提出的《关于加快国家高技术产业基地发展的指导意见》等政策，也明确提出鼓励高新技术产业的发展思路。因此，同时作为我国国防科技工业和高新技术产业的航空航天业，应构建以政府投资为主、社会投资为辅的多元投资渠道，注重人力资本存量的积累和人力资源结构的优化，切实加大航空航天业的技术投入力度以保证其领先的科技研发能力。

第2篇

【关键词】航空航天制造业;板块股票;政府扶持政策

航空航天制造业在经济发展中占有十分重要地位，对国防产业也有举足轻重的作用，并能推动其他相关产业的发展，研究其板块变化也有着实际的经济意义和预测价值。但是，我国航空航天制造还存在技术限制、人才培养质量不高等因素限制，上市规模还相对较小，加之我同证券股票市场尚不成熟和稳定，因此有必要借鉴国外的运营理论和管理模式，总结出适合我国国情的道路。

一、航空航天板块的发展前景

航天航空制造业是我国的军事保障，是一个国家综合实力的体现，其稳定健康的发展有着极其重要的意义。政府也必会对其发展做出扶持政策，对其进行监管和调控，保持其板块价格波动幅度不会太大，从航空板块的见涨，和各大相关股票价格良好发展趋势，利润总额不断增长可以看出我国政策扶持起到了极其重大的作用。而同时航空航天上升到国家利益层次方面，不会产生垄断寡头市场，所以不管股市如何产生巨大波动，该板块也不会因股市影响产生较大不稳定、无规律的变化。

二、政府扶持对航空航天板块的影响

从国家政策层面，通航产业正面临前所未有的历史机遇。2013年12月10日，国务院《关于消息和下放一批行政审批项日的决定》，民航局取消了国内通航企业承担境外通航业务的审批。2013年11月18日，中国人民总参谋部和中国民用航空局联合了《通用航空飞行任务审批与管理规定》，指出军方将国防、领土不相关的通用航空飞行任务的审批权让渡了出来，从而在一定程度上的优化了对通航飞行的流程。

此外，工信部已经完成高端装备制造业五个重点发展方向，包括《航空装备制造业十二五规划》。同时，《民用飞机行业发展条例》也以法律形式明确的表面了对航空制造业的支持政策。在政策的实施下，航空航天制造业出现一片良好的局势。据行业报道：航天科技集团前10个月收入增长近20%，利润总额增长11%，航天科技大股东航天科工三院前10月利润同比增长29.2%。从板块上来看，军工板块继续明显跑赢大盘。兴业竣工板块加权涨跌幅6.7%.平均涨跌幅90/e，上证指数涨跌幅1.1%。航天科工集团和民参军板块明显跑赢其他板块，预示着投资者对其前景的看好。

三、政府扶持对航空航天板块的启示

1.健全股票市场

适合航天航空制造业发展的股市才是促进产业最快发展的道路，航空航天制造业属于一个国家战略性的发展工业，其必会在政策的引导下按预期的道路发展。由于我国股票价格传导的渠道发挥效应前提条件缺失制约了资本市场有效传导政策的效应，因此我国应借鉴西方发达国家经验，健全股票市场，采取有效措施。具体可以分为，（1）扩大股票市场规模，调整优化市场结构。发达国家航空航天股票市值占GDP比重较高，而我国日前比例尚且较低，造成了航天航空制造业不能最优质适合我国国情发展。另外，也可逐渐取消国有股，法人股，公众股不能互相流通的限制，鼓励利社会公民持股，这些建议也可提高该制造业股票的高效流通性，同时，政策适当凋控将减少股价大幅波动情况的产生。（2）提高该制造业龙头公司质量，健全股票发行于续。（3）规范信息披露制度，提高透明度。（4）减少军业及其相关制造业的资源浪费，保持最优质的资源利用率。

2.壮大航空航天产业

从航空航天产业的分布来看，北有沈阳、哈尔滨、石家庄，南有南昌，东有上海，西有西安、成都。产业分度在全国都有完善的发展和制度。同国外的军工巨头相比，国内的上市市场规模较小。可以有如下几个方面发展：（1）加强自主创新能力，推动制造业健康发展。只有拥有自主知识产权，形成系列化发展和良好规模生产，才能使其健康发展。（2）建立配套的政策扶持，将政策进一步优化和系统化，为其发展营造有力的政策环境。

总之，我国已经率先在航空航天和国防领域有了技术突破和创新产业升级。该产业发展前景良好，在未来10年里，证券市场的成熟稳定，为航空航天板块提供了良好的投资环境，航空航天产业将进入一个高速发展时期。只要我国政策的继续实施，不断的总结经验和在失误中吸取教训，不断的对航空航天扶持产生正向效应，我国的航空航天将会走在世界航空航天的最前列。

参考文献：

[1]秦锋.ST板块现状与出路探析[J]改革与战略，2000（5）

[2]陈瑜.对我国证券市场ST公司预测的实证分析[J]经济科学，2007（06）

[3]袁振兴，高志谦ST板块涨跌与大盘指数涨跌关系之实证研究[D]经济管理，2007（04）

[4]董合平.宏观经济变量对我国股市价格行为影响研究[D]天津：天津大学，2006

[5]冯德刚.中国股市波动与政策调控实证分析[D]成都：西南财经大学，2002

[6]吕继宏，赵振全中国股票市场的波动、政策干预与市场效应[A]中国资本市场前沿理论研究文集[C]北京：社会科学文献出版社，2000

[7]刘炳茹.宏观经济调控与股市波动的相关性研究[J]，产业与科技论坛.2008（3）

[8]汪亚卫.世界航空工业发展趋势[J]嘹望新闻周刊，2005（5）

[9]徐勇，张志鹏航空工业企业产业化发展的战略思考[R]中国科协，2005

[10]庞皎明.中国航天“虎口夺食”商用市场[J]商务周刊，2006（03）

[11]胡金焱.中国股市“政策市”实证考察与评析[J]财贸经济，2002（9）

[12]何诚颍，中国股市“板块现象”分析[J]经济研究，2001（12）

[13]Holmstrom B，Tirolej LAPM：A liquidity-Bated Assetpricing MdoelU]TheJournal of Finance，2001.（56）：1837-1867

[14] DolleyJ，Characteristics and Procedure of Common Stock Split. Upa[J] Harvard Business Reviexv，1933，（11）

[15]Fama E.F，Stock return， expecfed returns， and real activityU]JoumlofFinance， 1990，（7）：1089-11（）8

第3篇

关键词：航空航天制造业；协整检验；Granger因果关系

中图分类号：F127 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）03-0049-05

一、研究背景

国防科技工业是我国战略性支柱产业，是国防现代化重要的物质技术基础，是经济社会发展和科技进步的首要推动力量。近年来，政府在国防科技工业与地方经济融合发展的机制建设上进行了大胆的探索和实践，取得了显著的成效。在国防科技工业与地方经济融合发展已经成为时代主题的背景之下，着力研究二者之间的关联互动对于深度军民融合及区域经济良性加速发展具有重要的意义。

陕西省是我国重要的国防科技工业发展基地，拥有雄厚的科研实力和高新技术产业基础，军民融合产业的发展具有一定的代表性。其国防科研生产横跨航空、航天、兵器、电子、船舶、核等六大行业，航空航天制造业是发展最为显著的。目前，陕西省航空航天制造业拥有30余家工业企业，40家科研机构，近8万从业人员，7千多研发人员，以及超过25亿元的资产总额。并通过资源整合大力建设了西安兵器工业科技产业基地、西安船舶科技产业园、西安阎良国家航空高技术产业基地、西安国家民用航天产业基地、西北工业技术研究院，形成“三基地一园区一院”的发展格局。

二、实证分析

本文采用计量经济学中的协整检验、Granger因果关系检验对陕西省航空航天制造业与地方经济发展之间的关联关系进行定量分析。

（一）指标选取与数据处理

本文所选用的数据样本为1996―2011年的年度数据，数据来源于2013年《陕西省统计年鉴》与《中国高技术产业统计年鉴》。

选用国内生产总值GDP、航空航天制造业总产值AMO分别作为陕西省地方经济发展状况以及航空航天制造业发展的衡量指标，航空航天制造业固定资产投资额FAI代表其在基本建设的投入指标，新产品产值NPO代表在科研技术方面的投入指标，然后对陕西省航空航天制造业总产值AMO、固定资产投资额FAI、新产品产值NPO与陕西省GDP之间的互动关系展开研究。

为剔除价格波动的不利影响，首先运用GDP指数、固定资产投资价格指数以及航空航天器出厂价格指数对GDP、FAI以及AMO、NPO的原始数据分别处理，使之成为以1996年为基期价格计算的可比数据。为了避免异方差的影响，对这4个时间序列数据进行取对数运算，分别记为LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO，具体数据（见下页表1）。本研究利用Eviews6.0软件进行相关计算分析。

（二）单位根检验

时间序列分析中的首要问题是关于时间序列数据的平稳性研究，平稳性是指时间序列的统计规律不会随时间的推移而发生变动的一种性质。本文基于ADF单位根检验法，对变量LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO以及它们的一阶差分序列进行平稳性检验。检验结果（见下页表2）。

从下页表2可以得知，LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO 4个变量在原水平下其ADF值均大于各显著性水平下的临界值，故为非平稳变量。经过一阶差分以后，新序列DLnGDP、DLnAMO、DLnFAI、DLnNPO在5%的显著水平之下，其ADF值均小于各显著性水平下的临界值，4个变量数据均为平稳性数据。基于此可以判定，序列LnGDP、LnAMO、LnFAI、LnNPO均为一阶单整序列，可以进行接下来的协整检验。

（三）协整检验

协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述，顾名思义，协整关系则是指非平稳经济变量之间存在的长期稳定的均衡关系。本文使用E―G两步检验法对变量间的协整关系进行检验。

1.航空航天制造业总产值AMO与GDP之间的协整检验。基于“两步检验法”的思想，对一组变量之间是否存在协整关系进行检验，其与回归方程的残差序列是否是一个平稳序列的检验是相同的。因此，下面采用最小二乘法对变量LnGDP与LnAMO进行回归估计，可以得到：

从上述统计指标判断，Prob值都在0.000，显然小于5%的显著性水平，表明模型回归的系数非常显著；F值为1 006.313，相应的概率值为0.000，因此可以拒绝模型整体解释变量系数为零的原假设，模型的整体拟合情况良好；R方和调整R方都在98%以上，说明该模型整体上拟合得非常好；DW值为0.99，LM检验表明残差序列不存在序列相关。

通过ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见下页表3）。

通过下页表3的检验结果可以看到，回归方程（1）的残差序列ADF检验值小于5%的显著性水平下的临界值，因此认为该残差序列是平稳的。

基于协整检验的思想，本文认为LnAMO与LnGDP之间存在协整关系，方程（1）为LnAMO与LnGDP之间的协整方程。而前文对原始数据进行了取对数运算，故回归方程的系数代表了弹性的概念。因此，通过协整方程系数表明，如果陕西省航空航天制造业总产值增加1%，陕西省GDP增加0.82%。

2.航空航天制造业新产品产值NPO与GDP之间的协整检验。对陕西省航空航天制造业新产品产值和陕西省GDP之间的协整关系进行检验。得到回归方程如下：

通过相关统计指标判断我们可以得知，此回归方程具有较好的拟合程度，而且，方程各系数和方程整体均具有显著性。LM检验表明，残差序列也不存在序列相关。

用ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见表4）。

通过表4中的ADF检验结果表明，回归方程（2）的残差序列ADF检验值小于10%的显著性水平下的临界值，因此可以说该残差序列是平稳的。

根据协整检验的观点，可以认为LnNPO与LnGDP之间存在协整关系，方程（2）为LnNPO与LnGDP之间的协整方程。协整方程系数表明，如果陕西省航空航天制造业新产品产值增加1%，陕西省GDP则增加0.59%。

3.航空航天制造业固定资产投资额FAI与GDP之间的协整检验。同理，对陕西省航空航天制造业固定资产投资额与陕西省GDP之间的协整关系进行检验。回归方程如下：

由上述统计指标可以看出，方程拟合效果较差，方程整体和方程系数都不具有显著性，而且LM检验表明残差序列存在2阶自相关。

用ADF检验法对残差序列u进行平稳性检验，检验结果（见表5）。

表5的ADF检验结果表明，回归方程（3）的残差序列的ADF检验值大于显著性水平10%下的临界值，因此接受原假设，认为该残差序列是一个非平稳序列。

根据协整检验的思想认为LnFAI与LnGDP之间不存在协整关系。

（四）Granger因果关系检验

采用协整检验，只是对变量间是否具有长期均衡关系进行了相关检验，而其对于变量间的长期均衡关系是否构成因果关系以及因果关系方向等问题，并不能给出更加合理清楚的解释。因此，本文采用Granger因果关系检验进一步检验变量间的因果关系。

1.航空航天制造业总产值AMO与GDP之间的Granger因果关系检验。由于LnAMO与LnGDP之间存在协整关系，我们使用水平值对其因果关系进行考察。然而，滞后阶数对Granger因果关系检验结果具有显著的影响，若滞后阶数不同，则所得因果关系也会具有差异性。因此，在实际操作中，通过利用较多的滞后阶数进行多次检验，将会获得更为全面合理的结果。

选择滞后阶数从1～4，对俩变量进行Granger因果关系检验，检验结果（见下页表6）。

下页表6显示，当滞后1期时，拒绝原假设，LnAMO与LnGDP之间互为Granger因果原因；当滞后阶数为2阶时，存在单向Granger因果关系（由LnGDP到LnAMO）；当滞后阶数为3阶时，存在单向Granger因果关系（LnAMO到LnGDP）；而在滞后期为4阶时，二者之间不存在任何方向上的Granger因果关系。不难看出，在较短时期内，主要存在的是单向Granger因果关系（由地方经济增长到航空航天制造业总产值增长）；而在滞后3期时，存在反向Granger因果关系（由航空航天制造业总产值增长到地方经济增长）。

2.航空航天制造业新产品产值NPO与GDP之间的Granger因果关系检验。鉴于LnNPO与LnGDP之间也存在协整关系，因此使用水平数值对其进行Granger因果关系检验，检验结果（见下页表7）。

由下页表7可以看出，在滞后期数从1～4时，均存在由LnNPO到LnGDP的单向Granger因果关系，说明在滞后四期的时间内，都存在由航空航天制造业新产品产值增长到地方经济增长的单向Granger因果关系。

3.航空航天制造业固定资产投资额FAI与GDP之间的Granger因果关系检验。由于LnFAI与LnGDP之间不存在协整关系，因此，根据Granger因果关系检验对数据平稳性的要求，需要对平稳序列进行差分之后再进行检验，检验结果（见下页表8）。

由表8可以看出，在滞后期数从1～4时，LnFAI与LnGDP之间均不存在任何方向上的Granger因果关系。且差分后的数据，表示了变量在前后年份之间的波动，因此这一检验结果可以解释为，陕西省航空航天制造业固定资产投资额波动与陕西省GDP波动之间在滞后四年的时间内都不存在任何方向上的Granger因果关系。

三、研究结论

通过上述实证分析，本文主要得出以下几点结论：（1）陕西省航空航天制造业总产值以及新产品产值与地方经济发展之间，已经建立起了长期平稳的均衡关系，且二者弹性系数分别为0.82和0.59，而固定资产投资额与地方经济发展之间还未形成平稳的均衡关系。（2）陕西省航空航天制造业总产值对地方经济发展的驱动作用，在时间上仍然存在一定的滞后。新产品产值很好地带动了地方经济的发展，但地方经济的发展却并未形成促进航空航天制造业新产品产值增加的原因。总体上看，二者之间未形成良好的互动反馈机制。固定资产投资额与地方经济发展之间也尚未形成良好的互动关系。

四、政策建议

基于上述分析及结论，为了深入推行陕西省航空航天制造业与地方经济的融合发展，本文特提出以下几点建议：（1）重点扶持优秀的航空航天制造业企业推行股份制改革和分批上市。大力推动企业建立现代企业制度和现代产权制度，并通过积极引入多元化的投资主体，增强企业的内在活力和自我发展的动力，且以上市企业为产业发展平台，加快航空航天制造业的发展步伐。（2）完善科研机制建设，提高军民融合产业科技成果的转化效率。通过加深军工与民用企业之间相互合作，不仅对国防科技工业运行效率得到了提升，而且与地方经济的融合发展得以更好地推动，“军民结合”的国防科技工业体系被更好地建立。（3）政府应该继续推动产学研合作，加大科技创新的力度，并通过增加对高校、科研院所的投资等方式，加速并提高了科研成果的开发利用。与此同时，科技人员的配置效率需要进一步提高，人员培训力度需要进一步加大，进而来保证企业可持续性的创新能力。（4）努力探索本地区其他产业的支撑。例如，本地其他产业部门在资金、技术、人力、物力上给予支持帮助，及对国防科技产业管理创新提供的意见等，所以应大力促进区域产业部门发展的良性互动，进一步推动航空航天制造业的长足发展。

参考文献：

[1] 张晓峒.计量经济学基础：第3版[M].天津：南开大学出版社，2007.

[2] 李国柱，刘德智.计量经济学实验教程[M].北京：中国经济出版社，2010.

[3] 张近乐，李玉芬.陕西省航空航天制造业与地方经济发展关联度实证研究[J].西北工业大学学报：社会科学版，2011，（3）：19-24.

[4] 张近乐，易晨晨.比较视阈下陕西省航空航天制造业贡献度分析――基于区位商及 VAR 模型[J].科技进步与对策，2014，（9）：44-50.

[5] 刘敏.军民融合高技术产业创新体系建设研究――以陕西省为例[J].科技进步与对策，2012，（23）：73-77.

[6] 董洁，游亚楠.中国航空航天制造业国际竞争力实证分析[J].科技进步与对策，2012，（2）：55-58.

[7] 王育宝，吴狄.陕西省高新技术优势产业选择与竞争力分析――基于偏离一份额分析法[J].科技管理研究，2009，（12）：218-221.

[8] 李清光，李晓钟.中国茶叶出口价格变动的动态关系分析[J].华东经济管理，2011，（11）：53-56.