數(shù)字經(jīng)濟賦能長三角地區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的效應(yīng)測度與實現(xiàn)路徑

廖信林，楊正源

（安徽財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，安徽 蚌埠 233030）

一、引 言

當(dāng)今中國經(jīng)濟增長正處于新舊動能轉(zhuǎn)換交替之際，一方面，傳統(tǒng)制造業(yè)面臨著產(chǎn)能過剩和有效需求不足的雙重問題（仲云云，2018）［1］；另一方面，發(fā)達國家“再工業(yè)化”的戰(zhàn)略以及新興經(jīng)濟體的崛起，從供求關(guān)系和全球價值鏈兩個方面給中國制造業(yè)帶來強烈沖擊。因此，抓住數(shù)字經(jīng)濟時代機遇，享受數(shù)字經(jīng)濟帶來的技術(shù)紅利已成為中國傳統(tǒng)制造業(yè)升級的重要目標。十九大以來，習(xí)近平總書記多次在重要場合指出要加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，推動制造業(yè)加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展。中國信通院數(shù)據(jù)顯示，2019年，長三角地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟總量達到8.6萬億元，占全國數(shù)字經(jīng)濟的28%，而且占當(dāng)?shù)谿DP 規(guī)模的41%。數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)的影響不僅優(yōu)化了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)自身，而且極大地釋放了經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿?。目前長三角地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中名列前茅，而且未來仍將為區(qū)域經(jīng)濟增長發(fā)揮重要引擎作用。如何加快數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)制造業(yè)的融合，加快制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，已成為當(dāng)前亟需探討的新課題。本文依據(jù)2015—2019 年長三角地區(qū)41 個地級市的面板數(shù)據(jù)，探索長三角城市群數(shù)字經(jīng)濟賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響機制和實現(xiàn)路徑。

二、文獻綜述

圍繞本文的研究主題，與本文研究緊密相關(guān)的文獻主要有三類：一是關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟的研究；二是關(guān)于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的研究；三是數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響的研究。

數(shù)字經(jīng)濟概念是信息經(jīng)濟概念的發(fā)展與延伸?！皵?shù)字經(jīng)濟”這一名詞的提出可追溯至20世紀90年代（DonTapscott，1996），之后不同學(xué)者紛紛對數(shù)字經(jīng)濟的概念進行了界定（田麗，2017；方維慰，2019）［2-3］。本文所沿用的數(shù)字經(jīng)濟定義為：以使用數(shù)字化的知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體，以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型優(yōu)化的重要推動力的一系列經(jīng)濟活動［4］。王彬燕（2018）基于騰訊研究院發(fā)布的數(shù)字經(jīng)濟總指數(shù)及其分指數(shù)，實證分析后發(fā)現(xiàn)，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平省際差異顯著且技術(shù)創(chuàng)新投入對數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展存在正相關(guān)性［5］。諸多文獻研究了數(shù)字經(jīng)濟對中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的理論機制和靶向路徑（丁志帆，2020；劉淑春，2019）［6-7］。

在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的相關(guān)研究方面，洪娟、廖信林（2012）基于動態(tài)面板一階差分矩估計方法，研究了長三角地區(qū)的制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟增長之間存在門檻效應(yīng)［8］。從制造業(yè)升級內(nèi)部機理來看，諸多學(xué)者認為影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心要素是企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新（孔偉杰，2012；曾繁華等，2016）［9-10］。于樹江（2019）研究發(fā)現(xiàn)，京津冀地區(qū)產(chǎn)業(yè)政策在一定程度上能夠促進技術(shù)創(chuàng)新［11］。在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的測度研究上，大部分學(xué)者通過理論機制探討后，選取權(quán)重較大的幾個因素作為測度依據(jù)。潘為華等（2019）運用熵權(quán)法測算后發(fā)現(xiàn)，中國制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新能力是其轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵［12］。唐曉華和孫元君（2020）基于我國2006—2017年制造業(yè)26 個子行業(yè)面板數(shù)據(jù)，采用門檻模型進一步探究創(chuàng)新效應(yīng)和能源效應(yīng)對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的非線性關(guān)系［13］。

在數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響研究上，Giudice（2016）、Gaputo等（2016）認為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要動力［14-15］。一些學(xué)者從全球價值鏈視角探究數(shù)字經(jīng)濟對我國制造業(yè)的作用機理（李馥伊，2018；何文彬，2020）［16-17］?，F(xiàn)有研究結(jié)果大都證明了數(shù)字經(jīng)濟可以優(yōu)化傳統(tǒng)制造業(yè)結(jié)構(gòu)，促進產(chǎn)業(yè)升級（焦勇，2020；沈運紅、黃桁，2020；李 春 發(fā) 等 ，2020）［4，18-19］。 陳 楠 和 蔡 躍 洲（2020）運用DEA-Malquist指數(shù)方法，對中國ICT制造業(yè)運行效率和TFP變化情況進行實證分析，結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟興起帶來中國ICT制造業(yè)快速成長，但對其TFP提升不足，平均技術(shù)水平甚至出現(xiàn)負增長，同時北（京）上（海）廣（州）深（圳）存在技術(shù)溢出效應(yīng)［20］。

綜上所述，雖然現(xiàn)有研究數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的文獻已十分豐富，但大都是從不同的研究維度對數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的內(nèi)涵、影響因素、測算方法、作用機制等方面展開的，很少有基于城市群視角的研究文獻。本文可能的創(chuàng)新之處在于：在長三角區(qū)域一體化戰(zhàn)略背景下，構(gòu)建一個從城市群視角分析數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級動態(tài)變化的理論框架，直觀地表現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響機制和實現(xiàn)路徑，并通過實證模型檢驗其具體作用機制。

三、數(shù)字經(jīng)濟賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的理論機制

（一）數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)企業(yè)資源配置能力

產(chǎn)業(yè)升級的第一要素就是完善的基礎(chǔ)設(shè)施，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以提升與產(chǎn)業(yè)內(nèi)生產(chǎn)要素的相互協(xié)調(diào)水平（郗恩崇等，2013）［21］。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施主要為信息通信網(wǎng)絡(luò)等ICT基礎(chǔ)設(shè)施，它們能全方位幫助制造業(yè)企業(yè)完成采集數(shù)據(jù)、傳輸信息以及生產(chǎn)執(zhí)行等任務(wù)。數(shù)據(jù)愈發(fā)成為企業(yè)生產(chǎn)的核心要素。數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用擴張夯實了信息基礎(chǔ)，并試圖實現(xiàn)讓“數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)對話”（何大安，2018）［22］。數(shù)字經(jīng)濟所引領(lǐng)的巨大技術(shù)紅利，帶來企業(yè)協(xié)作方式的全面改變，推動產(chǎn)能效率的提升。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷完善，企業(yè)在數(shù)據(jù)獲取、存儲、分析等方面的能力均得以增強。數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)的資源配置能力，進而驅(qū)動經(jīng)營績效的升級（肖旭、戚聿東，2019）［23］。數(shù)字經(jīng)濟時代的到來打破了傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)所需要交易條件的時空限制，使其由過去分散、消極、被動的企業(yè)—消費者單向傳導(dǎo)模式轉(zhuǎn)變?yōu)橄嗷ミB接、積極參與的企業(yè)—消費者的雙向傳導(dǎo)模式。從消費者層面看，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)幫助消費者降低搜尋時間和交易信息成本，促進制造業(yè)企業(yè)以消費者為中心提供服務(wù)。因此，本文提出假說1。

H1：數(shù)字經(jīng)濟通過提升企業(yè)資源配置能力來推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

（二）數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)成本

產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵在于企業(yè)衡量成本效益的機制，對于制造業(yè)企業(yè)來說，降低生產(chǎn)成本提高利潤是其永恒的追求。數(shù)字經(jīng)濟憑借其信息傳遞得天獨厚的優(yōu)勢有效降低了產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)之間的信息交流成本，有效簡化了銷售和交易流程以降低交易成本，使得企業(yè)能夠以最低的成本購買到需要的原材料，并加工成工業(yè)品賣給下游企業(yè)（黃群慧等，2019；曾繁華、劉淑萍，2019）［24-25］，也就是說數(shù)字經(jīng)濟化可以使行業(yè)去中心化直面客戶，以提升用戶體驗為目標的商業(yè)模式變得可行（祁懷錦等，2020）［26］。另一方面，諸多文獻表明，傳統(tǒng)實體制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化變革可能通過降本、提效以提升其經(jīng)營績效（李海艦等，2014；何帆、劉紅霞，2019）［27-28］。同時，制造業(yè)企業(yè)在經(jīng)營環(huán)節(jié)融合數(shù)字技術(shù)，極大地改善以往成本與能耗“雙高”問題（李曉鐘和黃蓉，2018；Banalieva 和Dhanaraj，2019）［29-30］。因此，本文提出假說2。

H2：數(shù)字經(jīng)濟通過降低企業(yè)生產(chǎn)成本來推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

（三）數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力

制造業(yè)的發(fā)展離不開技術(shù)的創(chuàng)新。數(shù)字經(jīng)濟本身就是一種創(chuàng)新，其發(fā)展促使制造業(yè)企業(yè)通過制度創(chuàng)新和管理創(chuàng)新兩個途徑實現(xiàn)企業(yè)創(chuàng)新。同時，數(shù)字經(jīng)濟通過聯(lián)動客戶參與到積極性和制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力，讓客戶參與企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新過程中來（賴紅波，2019）［31］。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來的數(shù)字新技術(shù)被廣泛用于制造企業(yè)信息處理和信息傳播擴散領(lǐng)域（陶長琪、周璇，2015）［32］，進而實現(xiàn)制造業(yè)高度化轉(zhuǎn)型。在企業(yè)外部環(huán)境的層面上，數(shù)字技術(shù)降低了企業(yè)管理優(yōu)化、信息檢索的成本。在企業(yè)內(nèi)部層面，ERP等數(shù)字技術(shù)的普及提高了公司內(nèi)部溝通和運營效率，實現(xiàn)了部門之間的低成本高效溝通。從創(chuàng)新經(jīng)濟學(xué)視角看，制造業(yè)企業(yè)研發(fā)部門應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)的深度和寬度加速了其內(nèi)在的技術(shù)創(chuàng)新。在新技術(shù)的構(gòu)建過程中，通過廣泛使用高新技術(shù)，以較低的成本實現(xiàn)科學(xué)知識和信息的迅速滲透（Bloom等，2014）［33］，降低了研發(fā)人員間的技術(shù)交流時間和團隊間的協(xié)作成本（Forman和Zeebroeck，2012）［34］，加速了學(xué)習(xí)效應(yīng)的形成、釋放以及人力資本的積累，實現(xiàn)了企業(yè)現(xiàn)有技術(shù)資源利用能力縱向和橫向的拓展（王文娜等，2019）［35］。因此，本文提出假說3。

H3：數(shù)字經(jīng)濟通過提高企業(yè)創(chuàng)新能力來推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

四、變量選擇與模型設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文借鑒相關(guān)學(xué)者的研究成果（李捷等，2019；郭晗、廉玉妍，2020）［36-37］，并考慮數(shù)據(jù)的可得性，從數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展指數(shù)和數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)3 個維度構(gòu)建指標來測算數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。關(guān)于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級水平，本文借鑒何冬梅和劉鵬（2020）［38］的研究成果，分別從科研創(chuàng)新、生產(chǎn)制造、節(jié)能環(huán)保3 個維度進行指標選取，并采用熵權(quán)法測算出反映制造業(yè)質(zhì)量的綜合指數(shù)。參考已有研究（沈運紅、黃桁，2020；馬中東、寧朝山，2020）［18，20］，控制變量選用經(jīng)濟發(fā)展水平（RGDP）、外商投資力度（WSTZ）、政府參與程度（ZFCY）、行業(yè)規(guī)模（HYGM）。其中，經(jīng)濟發(fā)展水平以人均GDP 表示，外商投資力度以實際利用外商直接投資金額表示，政府參與程度以地方財政一般預(yù)算內(nèi)收入占GDP 的比值表示，行業(yè)規(guī)模以工業(yè)增加值占GDP 的比重表示。中介效應(yīng)變量選用資源配置能力（ZYPZ）、企業(yè)生產(chǎn)成本（SCCB）、企業(yè)創(chuàng)新能力（CXNL）。其中，資源配置能力以政府支出占GDP 的比重表示，企業(yè)生產(chǎn)成本以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)成本表示，企業(yè)創(chuàng)新能力以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品經(jīng)費表示。面板數(shù)據(jù)搜集的時間跨度設(shè)定為2015—2019 年，研究對象為長三角城市群41 個地級市，共計205 個樣本數(shù)據(jù)。以上指標數(shù)據(jù)來源于各市統(tǒng)計年鑒、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》等（對搜集過程中數(shù)據(jù)存在的個別缺失值采用插值法進行補全）。具體指標見表1 所列，標準化后的指標描述統(tǒng)計見表2所列。

表1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與制造業(yè)升級水平評價指標

表2 標準后的變量描述性統(tǒng)計

（二）模型設(shè)計

1.改進的熵值法評價方法

（1）指標說明。假設(shè)年份跨度為d，城市數(shù)量為N，指標數(shù)量為M，則XLKH表示為第L年城市K的第H個指標

（2）指標熵值的確定。公式如下：

（3）指標信息效用值和權(quán)重的確定。公式如下：

（4）指標評分的確定。公式如下：

2.面板回歸模型構(gòu)建

根據(jù)前述理論分析，考慮模型的內(nèi)生性和異質(zhì)性，參考李馥伊（2018）［16］的研究，同時考慮解釋變量自身可能存在動態(tài)演進的關(guān)系，以及因制造業(yè)升級水平的持續(xù)性特征而可能具有的“路徑依賴”效應(yīng)，模型中增加了因變量的一階滯后項。最后構(gòu)建動態(tài)面板模型如下：

其中：i和t分別表示樣本個體和時期；MAit為依據(jù)指標體系測算的制造業(yè)升級水平；DEit為測算的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；λi和ηt表示地區(qū)和時間非觀察效應(yīng)，其余為控制變量；εit為殘差。

由于模型中解釋變量MAit-1的個體效應(yīng)和變量間雙向因果關(guān)系致使動態(tài)面板模型具有固有的內(nèi)生性，因此本文采用SYS－GMM 估計動態(tài)面板模型。系統(tǒng)GMM 估計方法結(jié)合了差分GMM 和水平GMM 的方法，可以大大減小樣本偏誤。

3.中介效應(yīng)模型構(gòu)建

本文借鑒中介效應(yīng)模型，選取資源配置能力、企業(yè)生產(chǎn)成本、企業(yè)創(chuàng)新能力作為中介變量分析數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的實現(xiàn)路徑。參照溫忠麟等（2004）［39］關(guān)于中介效應(yīng)的研究，設(shè)計如下模型并作出檢驗：

其中：DEit為核心解釋變量，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，通過上文基于熵值法測算的各市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平來衡量；Wit為中介變量，包含資源配置能力（ZYPZit）、企業(yè)生產(chǎn)成本（SSCBit）、企業(yè)創(chuàng)新能力（CXNLit）等指標；KZBLit表示控制變量作用效果；其他變量與面板回歸模型一致。

本文中介效應(yīng)檢驗加入了Sobel檢驗，使得整個檢驗過程更加可靠和完整。檢驗流程可分以下四個環(huán)節(jié)：①若α1顯著，則可能存在中介效應(yīng)，進行下一步檢驗；若不顯著，則為遮掩效應(yīng)。②若β1和γ1均顯著，則存在中介效應(yīng)；若任意一個不顯著，則進行Sobel檢驗。③若γ1不顯著，則為完全中介效應(yīng)；若γ1顯著，則為部分中介效應(yīng)。④Sobel檢驗：Zβγ=其中，S和S分別為系數(shù)β和γβ1γ212的標準差，其在5%顯著水平上的臨界值為0.97。

五、實證分析

（一）長三角城市群數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與制造業(yè)升級水平的時空格局及演變特征

本文選取2016 年和2019 年兩個時間斷面，運用自然斷裂法來分析長三角41個城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和制造業(yè)升級水平的空間集聚特征。這是由于2016年杭州G20峰會首次將數(shù)字經(jīng)濟列入創(chuàng)新增長新引擎，2019年國家出臺了《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》這一重要文件，選取這兩個時間斷面研究長三角城市群數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與制造業(yè)升級水平的時空格局，能更清楚地識別其演變特征。本文借助ArcGIS10.1 軟件將依據(jù)熵值法測算的長三角地級市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與制造業(yè)升級水平通過圖1和圖2進行分析與討論。

圖1 2016年和2019年長三角地級市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平

圖1和圖2均表明無論是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平還是制造業(yè)升級水平，第一梯隊只有上海這座超一線城市。上海作為對標紐約、倫敦等國際大都市，自身先進制造業(yè)發(fā)展水平高，同時坐擁攜程、小紅書、美團等知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟在上海發(fā)揮著強大的產(chǎn)業(yè)輻射效應(yīng)，上海已率先借助數(shù)字經(jīng)濟紅利走出制造業(yè)創(chuàng)新協(xié)同高質(zhì)量發(fā)展之路。第二梯隊中，主要有南京、杭州、合肥等省會城市以及蘇州、寧波、南通等次中心城市。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平方面，杭州市排名第一，數(shù)字經(jīng)濟作為浙江省的“一號工程”，在政府產(chǎn)業(yè)政策的扶持下，發(fā)展勢頭迅猛。同時阿里巴巴總部坐落于杭州，為其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供強大技術(shù)支持。第三梯隊中，既有像鹽城、臺州、溫州這樣的沿海城市，也有像蕪湖這樣受南京、上海產(chǎn)業(yè)輻射的內(nèi)陸城市，尚處于承接沿海發(fā)達城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移階段。第四、第五梯隊的城市，仍然處于經(jīng)濟增長緩慢以及數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和制造業(yè)升級水平較低的階段。由此可以看出，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和制造業(yè)升級水平空間極化現(xiàn)象一直存在，且呈現(xiàn)中心城市集中的態(tài)勢。

圖2 2016年和2019年長三角地級市制造業(yè)升級水平

（二）基本回歸結(jié)果分析

本文采用系統(tǒng)GMM 模型研究數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級之間的影響機制。具體來看，表3第（2）列展示了基于長三角整體地級市層面數(shù)據(jù)對方程（4）回歸的結(jié)果。結(jié)果顯示，在控制經(jīng)濟發(fā)展水平、外商投資力度、政府參與程度、行業(yè)規(guī)模經(jīng)濟發(fā)展水平、政府參與程度變量后，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)為5.793，通過了1%顯著性水平檢驗，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每提高1%，長三角區(qū)域制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級程度提升5.793%，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級呈正相關(guān)關(guān)系。表3第（1）列和第（2）列中MAit-1的系數(shù)均為正值，表明當(dāng)前制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級會受到滯后期轉(zhuǎn)型升級的疊加推動，形成波浪效應(yīng)。表3第（3）列至第（6）列分別列示了三省一市基于方程（5）的回歸結(jié)果，回歸結(jié)果的系數(shù)方向并無顯著差異。這表明本文的實證結(jié)果是穩(wěn)健的，即數(shù)字經(jīng)濟水平對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有顯著的正向推動效應(yīng)。從區(qū)域差異來看，上海市、江蘇省和浙江省數(shù)字經(jīng)濟由于基礎(chǔ)設(shè)施相對完善、人均GDP 高、外商投資多、政府積極參與和原有制造業(yè)存在規(guī)模優(yōu)勢，在推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的效應(yīng)上與安徽省存在相當(dāng)?shù)牟町?，?shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的融合更加深入。在大力倡導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟的背景下，加快制造業(yè)產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型方向升級，也是優(yōu)化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的源動力。

表3 數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響系統(tǒng)GMM估計結(jié)果

注：括號內(nèi)為標準誤；***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。下同。

（三）中介效應(yīng)檢驗

本文參考既有文獻，選擇中介效應(yīng)模型進行穩(wěn)健性檢驗，實證結(jié)果見表4所列。

表4中，第（1）列為基準模型，用于檢驗是否可能存在中介效應(yīng)，第（2）列和第（3）列用于檢驗是否存在資源配置優(yōu)化效應(yīng)，第（4）列和第（5）列用于檢驗是否存在生產(chǎn)成本降低效應(yīng)，第（6）列和第（7）列用于檢驗是否存在創(chuàng)新發(fā)展驅(qū)動效應(yīng)。

由表4 第（1）列結(jié)果可知，數(shù)字經(jīng)濟對長三角區(qū)域?qū)用娴闹圃鞓I(yè)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生的影響顯著為正，具備中介效應(yīng)檢驗的條件，可做進一步的分析。然后，分別從資源配置優(yōu)化、生產(chǎn)成本降低和創(chuàng)新發(fā)展驅(qū)動等三個方面檢驗數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的作用機制。

表4 第（2）列的結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟會對資源配置優(yōu)化產(chǎn)生顯著的正向影響；第（3）列的結(jié)果則表明，資源配置優(yōu)化對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生正向影響，但P值大于10%。由于這兩個系數(shù)只有一個顯著，進行Sobel 檢驗。檢驗結(jié)果表明Z值大于臨界值，說明數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的資源配置優(yōu)化效應(yīng)存在，即數(shù)字經(jīng)濟會通過資源配置優(yōu)化推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，這就驗證了H1。由于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提高時，企業(yè)會更多地通過市場配置資源而不是通過政府行政命令獲得擴大再生產(chǎn)的資源，進而推動企業(yè)不斷地去適應(yīng)市場新需求，從而倒逼制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

由表4 第（4）列結(jié)果可知，數(shù)字經(jīng)濟會對生產(chǎn)成本效應(yīng)產(chǎn)生顯著影響；第（5）列結(jié)果表明，生產(chǎn)成本效應(yīng)對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響顯著為正。由于這兩個系數(shù)均顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級存在負向的生產(chǎn)成本效應(yīng)，即數(shù)字經(jīng)濟會通過降低制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)成本推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，這就驗證了H2。傳統(tǒng)制造業(yè)更多通過增加資本、勞動、土地等生產(chǎn)要素來推動自身企業(yè)規(guī)模擴張，其所帶來的企業(yè)效益增長的背后是生產(chǎn)成本的大幅度上升。隨著制造業(yè)企業(yè)逐漸享受數(shù)字經(jīng)濟帶來的技術(shù)紅利，數(shù)據(jù)要素逐漸以其無可代替的優(yōu)勢越來越成為傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要武器。

由表4第（6）列和第（7）列結(jié)果可知，數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)的影響顯著為正，而創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響顯著為正，即數(shù)字經(jīng)濟會通過創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生積極影響，這就驗證了H3。這是由于數(shù)字經(jīng)濟最顯著的特點就是通過大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)進步效應(yīng)，為傳統(tǒng)制造業(yè)的創(chuàng)新能力帶來巨大的提升，最終助推制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

表4 數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

綜合以上結(jié)果來看，數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的綜合效果是正向的，其中創(chuàng)新驅(qū)動效應(yīng)大于資源配置優(yōu)化效應(yīng)和生產(chǎn)成本降低效應(yīng)，這可能是因為推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心是技術(shù)進步，與資源配置優(yōu)化和生產(chǎn)成本降低相比，創(chuàng)新驅(qū)動對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級更加重要。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為驗證上述結(jié)果的可靠性，本文參照付文宇等（2020）［40］的研究方法，采用“信息傳輸計算機服務(wù)和軟件業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資占全社會固定資產(chǎn)投資比重”作為數(shù)字經(jīng)濟的替代指標（DE2）。由表5 可以看出，核心解釋變量的系數(shù)符號與表3、表4 的結(jié)果一致，僅僅是顯著性有些許差異。因此，本文的實證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表5 中介效應(yīng)穩(wěn)健性檢驗

六、結(jié)論與建議

本文討論了數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級內(nèi)在機制，并運用改進的熵值法進行測度，在此基礎(chǔ)上應(yīng)用動態(tài)面板GMM 模型檢驗其影響效應(yīng)，分析其實現(xiàn)路徑。實證結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟可顯著促進制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。從區(qū)域差異上看，由于江蘇省和浙江省產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、技術(shù)能力和資金較為充裕，數(shù)字經(jīng)濟對兩省制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級影響更為突出。據(jù)此，本文提出如下建議：

（1）政府層面上要持續(xù)優(yōu)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展環(huán)境，進一步夯實數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)基礎(chǔ)。強化數(shù)字治理與數(shù)據(jù)立法，推進數(shù)字經(jīng)濟規(guī)?；嵘龑嶓w經(jīng)濟數(shù)字化的廣度和深度，增強數(shù)字經(jīng)濟新動能推進制造業(yè)質(zhì)量升級的效能。同時提高勞動力素質(zhì)，賦予制造業(yè)升級活力，以促進勞動力、資本在國內(nèi)市場范圍內(nèi)的有效配置。

（2）產(chǎn)業(yè)層面上要推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。因地制宜，分區(qū)施策，穩(wěn)步推進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。把握長三角一體化戰(zhàn)略，重視區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)質(zhì)量差異，在經(jīng)濟發(fā)展水平、資源稟賦等方面存在差異的三省一市實施異質(zhì)性發(fā)展政策的同時，深化信息技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，催生實體經(jīng)濟發(fā)展新動能。

（3）企業(yè)層面上要探索數(shù)字制造業(yè)企業(yè)發(fā)展新模式。加快推動企業(yè)設(shè)備和生產(chǎn)線自動化、數(shù)字化改造，推動核心設(shè)備和業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云，推動以智慧工廠為代表的融合型數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。進一步形成更加開放、包容、協(xié)同的數(shù)字化生態(tài)體系，解決傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型過程中企業(yè)關(guān)鍵的共生性問題，實現(xiàn)生態(tài)體系的良性運轉(zhuǎn)。