改革开放以来，中国经济保持着飞速的发展势头，而其中制造业对整个经济的增长功不可没。在过去的宏观经济环境中，中国制造业一直采取了出口导向型的发展方式，并取得了较大的成就。但是，随着近些年经济环境的变化以及整个产业的发展，过去的一些发展方式不再适用，而该问题在次贷危机发生之后显得尤为突出。因此，经济结构转型和产业升级成了当前的主要任务。经济结构转型，不仅仅是在第一、第二以及第三产业所占GDP比重之间的调整，也是各产业内部细分行业的结构调整，而其微观体现，则是某一行业内部的产品结构、企业规模、生产技术等方面的调整。在进行这些调整之前，我们首先需要对行业的内部情况形成一个清醒的认识：该行业处于发展的哪个阶段?能否在保证生产效率的前提下通过扩大规模、增加投入来扩大其产值?而产业升级，则涉及到一些拥有极大发展潜力并可能对整个产业的发展产生带动作用的行业和领域，但是怎么判定某一个行业是否具有潜力，产业升级带来的技术进步对该行业影响大小等问题，也值得我们好好研究。为了弄清要素投入增加对于产出的影响(规模报酬)、要素在生产中的利用效率(要素产出弹性)以及技术改进对企业的影响程度等情况，本文以中国制造业为例进行了研究。对于具有不同特质的企业，其要素产出弹性是应该不同的，因此本文认为研发费用所带来的技术进步对资本和劳动的产出弹性有着很大的影响，于是将传统的Cobb-Douglas生产函数中各个不变的参数改写为研发费用的函数形式，从而构建了对各投入要素是线性、而参数为非线性的变系数模型。　　 本文采用局部线性估计的方法对该模型进行了估计，其中核函数选取了Epanechnikov核，而窗宽h则采用了交错鉴定(Cross-Validation)的方法进行选取。由于普通线性模型和带交互项的线性模型均是变系数模型的特例，本文构建了检验这两个模型形式设定的检验统计量，为了对其进行假设检验，文中采用Wild Bootstrap方法为检验统计量构建了自助分布。通过检验普通线性模型的形式设定，为本文模型中要素产出弹性是随着研发费用变化而变化的前提假设提供了进一步依据；进一步，通过检验带交互项的线性模型的形式设定，考察该特例是否能够在一定程度上拟合原始数据。通过上述估计和检验，本文发现，自1995年以来，中国制造业的资本产出弹性变得更高，而劳动产出弹性有所降低，但是中国制造业的规模报酬还是大于1，且高于1995年的水平，依然规模报酬递增；研发费用对要素产出弹性有着显著的影响，随着研发费用的增加，资本产出弹性增加，而劳动产出弹性减小。由于资本产出弹性增加的幅度小于劳动产出弹性减小的幅度，规模报酬随着研发费用的增加而减小。为了探究产业升级的可能途径之一----采用较差技术的企业向采用较优技术的企业学习----是否有效，本文考察了所有企业均采用最优技术的理想状态下，中国制造业的规模报酬和要素产出弹性。而研究的方法，则是首先运用数据包络分析(DEA)方法计算了所有样本的技术效率值，进而计算出其采用最优技术生产原始产出所需要的最小投入----效率投入，再利用该效率投入和原始的产出数据，构成理想状态下的样本，重新计算了要素产出弹性和规模报酬情况。和原始情况相比，采用最优技术之后，资本产出弹性和劳动产出弹性均有所提高，而规模报酬也相应提高。本文认为，在当前的经济结构调整阶段，对中国制造业的不同子行业应当采取不同的政策，扶持带有新的经济增长点的子行业，抑制具有过剩产能的子行业，同时加大对整个制造业的投入，以稳固该行业在第二产业甚至整个经济中的支柱地位，保证经济稳定健康的发展。而对于产业升级问题，本文认为，我们可以采用对企业直接引导的政策，鼓励落后企业向先进企业学习，进而以较低成本从微观层面对行业的升级提供动力。