數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間效應(yīng)

吳繼英，李 琪

（江蘇大學(xué) 財(cái)經(jīng)學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

一、引言

制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱，其高質(zhì)量發(fā)展是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵戰(zhàn)略支撐，但我國(guó)制造業(yè)與世界先進(jìn)水平相比仍大而不強(qiáng)，在創(chuàng)新能力、服務(wù)水平、質(zhì)量效益等方面差距明顯。為推動(dòng)中國(guó)制造由大變強(qiáng)，《中國(guó)制造2025》提出要加快制造與服務(wù)的協(xié)同發(fā)展，積極發(fā)展服務(wù)型制造，推動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)相融共生、協(xié)同發(fā)展既是制造業(yè)與服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要方向，也是服務(wù)經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流趨勢(shì)。新一代信息技術(shù)的應(yīng)用極大拓展了制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展的空間，二者融合作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展和演進(jìn)的基本態(tài)勢(shì)正呈現(xiàn)出加速和深化的趨勢(shì)（杜傳忠、侯佳妮，2021）[1]。但是，從實(shí)際情況來(lái)看，中國(guó)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)還存在融合程度不深、融合水平不高等問(wèn)題。其原因可歸結(jié)為以下三個(gè)方面：（1）缺乏核心關(guān)鍵技術(shù)，這使得相關(guān)企業(yè)難以提供行業(yè)獨(dú)占性的產(chǎn)品和服務(wù)，直接影響到產(chǎn)業(yè)融合的程度和效果；（2）創(chuàng)新動(dòng)力不足，一些領(lǐng)域的融合缺乏創(chuàng)新性和靈活性，更多是對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家和跨國(guó)公司的現(xiàn)有模式進(jìn)行沿襲或模仿，不能很好適應(yīng)市場(chǎng)形勢(shì)的變化；（3）政策環(huán)境有待完善，產(chǎn)業(yè)融合需要投入大量資金，而金融、財(cái)政等支持政策尚未健全，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型融資得不到保障。因此，如何更好地推動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)深度融合發(fā)展是當(dāng)前亟待解決的重要問(wèn)題，必須激發(fā)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力，探究制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的新動(dòng)能。

近年來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展成為世界各國(guó)關(guān)注的焦點(diǎn)，在數(shù)字技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的推動(dòng)下整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)正在發(fā)生深刻變革（翟云等，2021）[2]，尤其是在疫情負(fù)面沖擊背后，云辦公、線上教育、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智能護(hù)理等模式的興起正加速人類(lèi)生產(chǎn)和生活方式的變革，對(duì)企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)及實(shí)體經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇發(fā)揮了重要作用，有效推動(dòng)了各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型（吳靜等，2020）[3]。《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(shū)（2021）》顯示，2020年我國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模已達(dá)31.7萬(wàn)億元，占數(shù)字經(jīng)濟(jì)比重為80.9%。面對(duì)數(shù)字化發(fā)展的新機(jī)遇，“十四五”規(guī)劃明確指出要建設(shè)數(shù)字中國(guó)，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革，也提出利用數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式。因此，現(xiàn)階段有必要利用數(shù)字技術(shù)改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈，進(jìn)而推動(dòng)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)融合發(fā)展。那么，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否已成為驅(qū)動(dòng)我國(guó)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的新動(dòng)能，如果是那其作用機(jī)制是什么，而這種驅(qū)動(dòng)作用是否會(huì)溢出到鄰近地區(qū)？回答上述問(wèn)題，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的影響效應(yīng)，有利于推動(dòng)我國(guó)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，對(duì)于建設(shè)數(shù)字中國(guó)、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、實(shí)現(xiàn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義?；诖耍瑸榱颂骄繑?shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的影響效應(yīng)，本文在測(cè)度我國(guó)各省份數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)和制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合度的基礎(chǔ)上展開(kāi)實(shí)證研究，以期為推進(jìn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)融合提供理論參考和依據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）關(guān)于制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的相關(guān)研究

產(chǎn)業(yè)融合作為現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一種新的特征和趨勢(shì)受到學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注和重視，其內(nèi)涵是指由于技術(shù)進(jìn)步等改變了原有產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的市場(chǎng)需求，使得產(chǎn)業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)與合作關(guān)系發(fā)生變化而導(dǎo)致的產(chǎn)業(yè)界限模糊，最終催生出新興產(chǎn)業(yè)的過(guò)程（王翔、肖挺，2015）[4]。制造業(yè)和服務(wù)業(yè)融合發(fā)展已成為一個(gè)普遍趨勢(shì)，二者融合是指由于產(chǎn)品與服務(wù)間的相互滲透與融合使得二者界限變得模糊，傳統(tǒng)制造業(yè)擁有越來(lái)越多的服務(wù)元素，服務(wù)業(yè)也逐漸擁有傳統(tǒng)制造業(yè)的特征（Goldhar、Berg，2010）[5]。理論上制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合是基于產(chǎn)業(yè)間的供求關(guān)系，通過(guò)服務(wù)業(yè)供給和制造業(yè)需求有效銜接，形成制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的動(dòng)態(tài)體系（劉佳等，2014）[6]。兩個(gè)產(chǎn)業(yè)也存在內(nèi)生互動(dòng)的作用機(jī)制，制造業(yè)在依靠服務(wù)投入發(fā)展的同時(shí)能夠提升服務(wù)質(zhì)量，服務(wù)質(zhì)量的提高又會(huì)促進(jìn)制造業(yè)的發(fā)展（孫暢，2020）[7]。圍繞制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的研究主要有融合水平測(cè)度、互動(dòng)關(guān)系研究、影響因素分析等，關(guān)于產(chǎn)業(yè)融合的測(cè)算方法尚未統(tǒng)一，目前采用耦合協(xié)調(diào)度模型的較多（唐曉華等，2018；孫暢、吳芬，2020）[8,9]。影響制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的因素包括對(duì)外開(kāi)放、政府干預(yù)、人才資源等，顧乃華、朱文濤（2019）[10]利用雙向固定效應(yīng)模型的研究發(fā)現(xiàn)，服務(wù)對(duì)外開(kāi)放有助于促進(jìn)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)融合；財(cái)政政策是政府支持產(chǎn)業(yè)互動(dòng)融合發(fā)展的重要手段，現(xiàn)階段政府科技投入政策對(duì)產(chǎn)業(yè)融合沒(méi)有發(fā)揮出顯著的作用，而政府的教育支出政策對(duì)于產(chǎn)業(yè)互動(dòng)融合的促進(jìn)作用最明顯（張昊等，2020）[11]；人才資源也是決定產(chǎn)業(yè)融合的關(guān)鍵，程廣斌、楊春（2020）[12]研究了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)融合的影響因素，由于該區(qū)域整體上擁有較高的人力資本水平，人才資源對(duì)產(chǎn)業(yè)融合水平有著較強(qiáng)的正向影響，數(shù)字技術(shù)也在一定程度上促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)間的融合發(fā)展（Ardolino，2018）[13]。

（二）關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)研究

在數(shù)字時(shí)代，新的數(shù)字技術(shù)和新的商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)所帶來(lái)的變革稱為數(shù)字化轉(zhuǎn)型，引起了各行業(yè)行為和結(jié)構(gòu)的變化（Genzorova，2019）[14]，在探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)文獻(xiàn)中，理論層面的研究包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵（Myron，2016）[15]、理論邏輯（肖旭、戚聿東，2019）[16]、影響因素（陳慶江等，2021）[17]等。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵涉及企業(yè)、產(chǎn)業(yè)乃至整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域，但目前并未形成共識(shí)，本文從產(chǎn)業(yè)層面將數(shù)字化轉(zhuǎn)型理解為利用新興數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)變革升級(jí)的過(guò)程。實(shí)證研究側(cè)重于數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的測(cè)算和轉(zhuǎn)型績(jī)效衡量等，比如OECD推出了G20數(shù)字化轉(zhuǎn)型工具包對(duì)各國(guó)數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)價(jià)，騰訊研究院發(fā)布《數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)報(bào)告2021》，從基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺(tái)層、應(yīng)用層三個(gè)層次構(gòu)建指標(biāo)體系并計(jì)算了2020—2021年中國(guó)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)并進(jìn)行了積極探索，有學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響，研究發(fā)現(xiàn)這一影響具有邊際遞增的積極作用（陳小輝等，2020）[18]。張吉昌、龍靜（2022）[19]從數(shù)字技術(shù)視角探討了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對(duì)企業(yè)創(chuàng)新水平的影響，實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)顯著促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新。殷群、田玉秀（2021）[20]測(cè)算了區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，并通過(guò)實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率。陳堂、陳光（2021）[21]測(cè)算了數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)并分析了其對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響，得出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型能推動(dòng)域內(nèi)和域外產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的結(jié)論。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合影響的相關(guān)研究

數(shù)字技術(shù)的不斷成熟和廣泛擴(kuò)散已成為各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)組織方式、商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)等全方位顛覆性變革的推動(dòng)力量（李曉華，2021）[22]。相關(guān)研究已表明數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)能夠有效推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，這也為制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合開(kāi)辟了一個(gè)新的研究視角。理論上數(shù)字化轉(zhuǎn)型能直接促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，新一代信息技術(shù)與生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的融合能催生產(chǎn)業(yè)發(fā)展新領(lǐng)域，是推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向中高端邁進(jìn)的重要驅(qū)動(dòng)力量（張于喆，2018）[23]，通過(guò)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)可以將服務(wù)業(yè)與制造業(yè)結(jié)合起來(lái)以加強(qiáng)生產(chǎn)計(jì)劃和庫(kù)存管理等活動(dòng)（Frank et al.，2019）[24]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型也能間接促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，Ardolino等（2018）[13]研究了如何利用數(shù)字技術(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息和知識(shí)以支持制造業(yè)企業(yè)的服務(wù)化轉(zhuǎn)型，從而實(shí)現(xiàn)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)融合發(fā)展；尚慶?。?021）[25]認(rèn)為，技術(shù)的變革創(chuàng)新為服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型提供動(dòng)力，服務(wù)企業(yè)可以借助制造業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)制造化發(fā)展，從而使服務(wù)業(yè)在轉(zhuǎn)型升級(jí)中加快與其他產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展。實(shí)證方面，學(xué)者們主要從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、數(shù)字金融等角度探討對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型或產(chǎn)業(yè)融合的影響，趙霞、寧憶童（2020）[26]建立普通面板模型研究了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)流通服務(wù)業(yè)與制造業(yè)融合的影響，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)能顯著促進(jìn)流通服務(wù)業(yè)與制造業(yè)融合，而交易成本、市場(chǎng)需求和技術(shù)創(chuàng)新是有效傳導(dǎo)機(jī)制；Chen、Zhang（2021）[27]利用中國(guó)上市企業(yè)數(shù)據(jù)探討了數(shù)字金融對(duì)制造業(yè)服務(wù)化的影響，結(jié)果表明數(shù)字金融對(duì)中國(guó)制造業(yè)服務(wù)化具有顯著的正向影響；徐佳賓、孫曉諦（2022）[28]利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)探究了互聯(lián)網(wǎng)影響不同類(lèi)型服務(wù)型制造的差異性特征，發(fā)現(xiàn)在生產(chǎn)率較低的制造業(yè)中互聯(lián)網(wǎng)對(duì)服務(wù)型制造有更強(qiáng)的推動(dòng)作用，但鮮有實(shí)證研究基于制造業(yè)服務(wù)化或服務(wù)業(yè)制造化視角探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的傳導(dǎo)機(jī)制。

綜上所述，既有研究取得了豐碩的成果，為進(jìn)一步研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的影響提供了很好的借鑒，但仍存在值得突破的空間。首先，現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的研究相對(duì)獨(dú)立，鮮有學(xué)者將二者關(guān)聯(lián)在一起，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否已成為驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的新動(dòng)能還有待研究。其次，鮮有研究關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的內(nèi)在作用機(jī)制，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否通過(guò)制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化間接影響產(chǎn)業(yè)融合有待驗(yàn)證。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)或產(chǎn)業(yè)融合影響的相關(guān)研究大多忽視了空間因素對(duì)變量的影響，僅采用普通面板模型進(jìn)行分析。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：第一，從理論層面分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的內(nèi)在機(jī)理，并實(shí)證考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的影響；第二，進(jìn)一步引入制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化作為中介變量，借助中介效應(yīng)模型揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合過(guò)程中的傳導(dǎo)機(jī)制；第三，充分考慮空間因素對(duì)變量的影響，由于已有文獻(xiàn)采用空間計(jì)量模型方法的研究不夠充分，因此，本文將空間因素考慮在內(nèi)，運(yùn)用空間杜賓模型探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間溢出效應(yīng)。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的直 接效應(yīng)

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的普及，數(shù)字信息成為重要的生產(chǎn)和生活要素，數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展不僅改變了傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)模式，在產(chǎn)業(yè)融合的過(guò)程中也對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，催生出新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式。新一代信息技術(shù)向制造業(yè)與服務(wù)業(yè)領(lǐng)域滲透，推動(dòng)了制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的發(fā)展使制造業(yè)和服務(wù)業(yè)突破了傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)界限，制造業(yè)依靠物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)等搭建面向客戶的服務(wù)平臺(tái)，服務(wù)企業(yè)向制造企業(yè)提供金融、咨詢、銷(xiāo)售、信息等方面的服務(wù)支持，制造企業(yè)提供工藝流程級(jí)的制造過(guò)程，二者合作完成產(chǎn)品制造共同為客戶提供產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)，在動(dòng)態(tài)協(xié)作中優(yōu)化資源配置，實(shí)現(xiàn)制造和服務(wù)資源的整合。制造業(yè)和服務(wù)業(yè)由原來(lái)提供單一產(chǎn)品或服務(wù)向提供產(chǎn)品加服務(wù)的模式轉(zhuǎn)變，產(chǎn)品加服務(wù)的經(jīng)營(yíng)方式?jīng)Q定了制造商和服務(wù)商的利益是密切相關(guān)的，尤其是在新一代信息技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用過(guò)程中，產(chǎn)業(yè)鏈上各類(lèi)主體形成了更為智能和高效的決策管理體系，縮短了與終端消費(fèi)者之間的距離，數(shù)字化貫穿于產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售和服務(wù)的全過(guò)程為制造業(yè)和服務(wù)業(yè)融合創(chuàng)造了新條件，促進(jìn)了制造業(yè)與服務(wù)業(yè)在技術(shù)、產(chǎn)品、業(yè)務(wù)和市場(chǎng)等方面的相互融合與滲透，成為制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的加速器和催化劑。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的傳導(dǎo)機(jī)制

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合的過(guò)程中既有制造企業(yè)向服務(wù)化方向發(fā)展，也有服務(wù)企業(yè)向著制造化方向發(fā)展，形成了一批服務(wù)型制造示范企業(yè)。一方面，數(shù)字技術(shù)促進(jìn)了制造業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新，制造企業(yè)不再局限于研發(fā)、制造和銷(xiāo)售產(chǎn)品，還利用數(shù)字技術(shù)提供一些高附加值的服務(wù)。企業(yè)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)獲取有關(guān)客戶使用產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，在為客戶提供售后服務(wù)的同時(shí)，也能為企業(yè)銷(xiāo)售提供更加科學(xué)有效的決策，比如上海電氣、陜鼓集團(tuán)等制造企業(yè)通過(guò)“技術(shù)+管理+服務(wù)”模式圍繞核心產(chǎn)品積極發(fā)展增值服務(wù)，拓展了企業(yè)自身的服務(wù)化模式，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)自身的良性發(fā)展和與客戶的持續(xù)共贏。另一方面，是數(shù)字技術(shù)在服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用，服務(wù)業(yè)通過(guò)嵌入制造領(lǐng)域?qū)⒂?jì)算機(jī)、電子技術(shù)等先進(jìn)制造技術(shù)融入服務(wù)業(yè)，通過(guò)自身產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)以委托制造和品牌授權(quán)等形式向制造環(huán)節(jié)拓展，改變了其發(fā)展模式，還通過(guò)汲取制造業(yè)管理理念，向操作標(biāo)準(zhǔn)化、連鎖規(guī)?；凸芾砜茖W(xué)化嬗變，從而擁有越來(lái)越多制造業(yè)元素（錢(qián)龍、何永芳，2019）[29]，比如，京東依托其豐富健全的消費(fèi)者家電網(wǎng)購(gòu)大數(shù)據(jù)，推出反向定制的“京品家電”，實(shí)現(xiàn)了向制造化方向拓展?？傊?，數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用提高了制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的信息化程度，在推動(dòng)制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化過(guò)程中加快了產(chǎn)業(yè)間的要素流動(dòng)，使制造業(yè)和服務(wù)業(yè)邊界的“模糊化”趨勢(shì)加快，基于上述分析，提出本文的研究假設(shè)H1和H2。

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型使制造業(yè)和服務(wù)業(yè)突破了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)界限，促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展。

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用于制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化過(guò)程最終驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合。

圖1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的機(jī)理

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間效應(yīng)

數(shù)字技術(shù)的發(fā)展能夠突破地理空間對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的限制，可以跨時(shí)間、空間和地點(diǎn)傳播信息，進(jìn)而有效推動(dòng)各行各業(yè)間的互動(dòng)性，加速技術(shù)、信息、知識(shí)等要素在區(qū)域間的有效溢出（惠寧、白思，2021）[30]，這不僅使溢出效應(yīng)具有全域性特征，而且也強(qiáng)化了溢出的局域性特點(diǎn)（曹玉平，2020）[31]。相關(guān)文獻(xiàn)已經(jīng)指出互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展（Zhang、Ke，2021）[32]、數(shù)字金融（Shen et al.，2021）[33]以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)（李雪等，2021）[34]等均呈現(xiàn)出明顯的空間自相關(guān)性，此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（白雪潔、周曉輝，2021）[35]、產(chǎn)業(yè)融合（陳堂、陳光，2021）[36]等也具有空間相關(guān)性。Kutin等（2016）[37]指出，隨著技術(shù)的快速發(fā)展，為數(shù)字化和智能化的模式轉(zhuǎn)變節(jié)省了大量資源和成本，能顯著提升產(chǎn)業(yè)鏈整體效率，特別是在產(chǎn)業(yè)融合過(guò)程中可以通過(guò)新技術(shù)的引進(jìn)、吸收以及擴(kuò)散的方式實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素跨區(qū)域的流動(dòng)。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合帶來(lái)的影響不限于區(qū)域內(nèi)部，可能通過(guò)跨地區(qū)的知識(shí)、技術(shù)外溢對(duì)周邊地區(qū)的制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，基于此，提出本文的研究假設(shè)H3。

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)空間外溢效應(yīng)驅(qū)動(dòng)鄰近地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)回歸模型。為驗(yàn)證假設(shè)H1構(gòu)建式（1）的面板回歸模型，旨在探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合產(chǎn)生的直接影響。其中，icit表示i?。ㄊ校┰趖年的制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合水平；核心解釋變量digit是i省（市）在t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平；向量X代表控制變量；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；α0、α1、θ為待估的參數(shù)。

2.中介效應(yīng)模型。為驗(yàn)證假設(shè)H2揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的作用機(jī)制，分別以制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化作為中介變量建立中介效應(yīng)模型。

按照溫忠麟、葉寶娟（2014）[38]的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，首先，對(duì)式（1）進(jìn)行檢驗(yàn)，若系數(shù)α1顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合有顯著影響。其次，對(duì)式（2）進(jìn)行檢驗(yàn)，若系數(shù)β1顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以影響中介變量。最后，將數(shù)字化轉(zhuǎn)型和中介變量同時(shí)納入模型進(jìn)行回歸，若系數(shù)γ2顯著γ1不顯著，則存在完全中介效應(yīng)；若γ1和γ2均顯著且α1大于γ1，則存在部分中介效應(yīng)。此外，若系數(shù)β1和γ2至少一個(gè)不顯著，需要再做Sobel檢驗(yàn)確認(rèn)中介效應(yīng)是否存在。

3.空間相關(guān)性檢驗(yàn)。在使用空間計(jì)量模型前需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，本文利用Moran’s I指數(shù)從全局和局部對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，全局Moran’s I的計(jì)算公式如式（4）所示。

全局空間自相關(guān)假定空間是同質(zhì)的，但區(qū)域要素具有空間異質(zhì)性，為了更好的刻畫(huà)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間異質(zhì)性引入局部莫蘭指數(shù)，計(jì)算公式如式（5）所示。

其中，Y、W、S2與式（4）含義相同。Ii反映制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的局部特征，Ii>0表示高（低）值制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的區(qū)域被其它高（低）值制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的區(qū)域所包圍；Ii<0表示高（低）值制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的區(qū)域被其它低（高）值制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的區(qū)域所包圍。采用繪制Moran's I散點(diǎn)圖的方式來(lái)呈現(xiàn)其空間演化過(guò)程，Moran's I散點(diǎn)圖的4個(gè)象限代表不同的空間關(guān)聯(lián)形式，第一象限表示本地與鄰地的觀測(cè)對(duì)象均為高水平，即高高集聚（HH）；第二象限表示本地低水平觀測(cè)對(duì)象被鄰地高水平觀測(cè)對(duì)象包圍，即低高集聚（L-H）；第三象限表示本地與鄰地的觀測(cè)對(duì)象均為低水平，即低低集聚（LL）；第四象限表示本地高水平觀測(cè)對(duì)象被鄰地低水平觀測(cè)對(duì)象包圍，即高低集聚（H-L）。

4.空間計(jì)量模型?？臻g計(jì)量模型包括空間滯后模型（Spatial Lagged Model，SLM）、空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）和空間杜賓模型（Spatial Durbin Model，SDM）?？臻g滯后模型中包含被解釋變量的空間滯后項(xiàng)，空間誤差模型中包含了誤差項(xiàng)的空間滯后項(xiàng)，空間杜賓模型包含解釋變量和被解釋變量的空間滯后項(xiàng)。為驗(yàn)證假設(shè)H3構(gòu)建如下的空間杜賓模型，旨在考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)鄰近地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間外溢效應(yīng)，模型表達(dá)式如下：

其中，β0為常數(shù)項(xiàng)；ρ為空間自回歸系數(shù)；β1和β2分別是核心解釋變量和控制變量的彈性系數(shù)；θ1和θ2分別為核心解釋變量和控制變量空間滯后項(xiàng)的彈性系數(shù)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。當(dāng)式（6）滿足θ=0和θ+ρβ=0時(shí)，SDM模型可以簡(jiǎn)化為SLM模型和SEM模型。Wij為N×N階空間權(quán)重矩陣，反映地理單元在空間上的相互依賴關(guān)系，采用鄰接權(quán)重矩陣表示，當(dāng)區(qū)域i與區(qū)域j相鄰時(shí)取值為1，反之取值為0，并采用式（7）的地理距離權(quán)重矩陣和式（8）的嵌套矩陣進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

其中，dij為兩省域之間的距離，通過(guò)省會(huì)間的經(jīng)度和緯度計(jì)算得到；diag（…）為對(duì)角矩陣，矩陣對(duì)角線元素中的表示樣本期內(nèi)區(qū)域i的GDP均值，為樣本期內(nèi)所有地區(qū)的GDP均值。

（二）變量測(cè)度與說(shuō)明

1.被解釋變量：制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合（ic）。制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的持續(xù)發(fā)展和價(jià)值提升依賴于各自的發(fā)展優(yōu)勢(shì)和相互配合，通過(guò)壯大產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模、提升產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、激發(fā)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ葘?shí)現(xiàn)總體最優(yōu)發(fā)展并帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合。因此，產(chǎn)業(yè)綜合發(fā)展依賴于產(chǎn)業(yè)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)效益和發(fā)展?jié)摿?，參考相關(guān)研究以產(chǎn)業(yè)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)效益、發(fā)展?jié)摿ψ鳛橐患?jí)指標(biāo)建立制造業(yè)和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（唐曉華等，2018；張虎、韓愛(ài)華，2019）[8,39]，通過(guò)熵值法測(cè)算制造業(yè)發(fā)展水平（Um）和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平（Us），具體見(jiàn)表1。

表1 制造業(yè)與服務(wù)業(yè)綜合發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)唐曉華等（2018）[8]采用耦合協(xié)調(diào)度模型測(cè)產(chǎn)業(yè)融合的方法，測(cè)算制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合水平。由耦合度C的計(jì)算公式可知，當(dāng)Um和Us處于相近且較低水平時(shí)，產(chǎn)業(yè)間的耦合度可能會(huì)很高，從而出現(xiàn)“偽協(xié)調(diào)”的結(jié)果，因此，為精準(zhǔn)地反映制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合水平，進(jìn)一步引入耦合協(xié)調(diào)度D，模型表示見(jiàn)式（10）。協(xié)調(diào)度Tit=aUmit+bUsit，a、b為待定系數(shù)，分別表示制造業(yè)和服務(wù)業(yè)對(duì)產(chǎn)業(yè)融合的貢獻(xiàn)指數(shù)，采用熵值法確定權(quán)重系數(shù)。

2.核心解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（dig）。目前，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的測(cè)度未形成一致的標(biāo)準(zhǔn)，有學(xué)者采用人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)和互聯(lián)網(wǎng)普及率等單一指標(biāo)來(lái)衡量（Habibi、Zabardast，2020；柳卸林等，2021）[40,41]，也有學(xué)者從不同視角構(gòu)建指標(biāo)體系對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行評(píng)價(jià)（Tatiana、Roman，2021；殷群、田玉秀，2021）[42,20]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化的動(dòng)態(tài)過(guò)程，首先，互聯(lián)網(wǎng)的普及與應(yīng)用提供了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)環(huán)境，近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的影響范圍已拓展到各產(chǎn)業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要驅(qū)動(dòng)力，有效驅(qū)動(dòng)了制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展形成的新型產(chǎn)業(yè)形態(tài)。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型勞動(dòng)力和創(chuàng)新平臺(tái)的投入為制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化提供智力支持和技術(shù)創(chuàng)新，主要通過(guò)知識(shí)和技術(shù)外溢效應(yīng)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新的根本動(dòng)力（趙玉林、裴承晨，2019）[43]。最后，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合使得產(chǎn)業(yè)信息化程度得到大幅提高，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)產(chǎn)業(yè)間要素流動(dòng)，突破產(chǎn)業(yè)間的技術(shù)邊界，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的跨界融合?？紤]到采用單一指標(biāo)不能準(zhǔn)確反映地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，因此，本文基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵和特征并參考現(xiàn)有研究成果（周青等，2020）[44]，從數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字人才投入、創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)、數(shù)字融合水平4個(gè)方面選取7個(gè)指標(biāo)，通過(guò)熵值法測(cè)算數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（dig）。第一方面，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施。表示為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供的基礎(chǔ)環(huán)境，通過(guò)移動(dòng)電話普及率和互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)占比衡量。第二方面，數(shù)字人才投入。表示為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供的勞動(dòng)力投入，采用信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比表示。第三方面，創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)。表示為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供的創(chuàng)新平臺(tái)，采用工業(yè)企業(yè)研發(fā)機(jī)構(gòu)數(shù)占比以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)占比衡量。第四方面，數(shù)字融合水平。反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合，用電子商務(wù)銷(xiāo)售額占GDP的比重和軟件業(yè)務(wù)收入占GDP的比重表示。

3.中介變量：制造業(yè)服務(wù)化水平（man_sit）和服務(wù)業(yè)制造化水平（ser_mit）。多數(shù)學(xué)者利用投入產(chǎn)出表測(cè)算制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化水平，但基于投入產(chǎn)出表的數(shù)據(jù)缺乏連續(xù)性，本文參考羅良文、孫小寧（2021）[45]計(jì)算單路徑產(chǎn)業(yè)融合系數(shù)的方法，利用非參數(shù)回歸模型測(cè)算制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化程度。制造業(yè)服務(wù)化刻畫(huà)的是服務(wù)業(yè)被投入于制造業(yè)生產(chǎn)的程度，以服務(wù)企業(yè)營(yíng)業(yè)收入（serit）為投入建立制造業(yè)服務(wù)化的非參數(shù)回歸模型（11），manit為工業(yè)企業(yè)銷(xiāo)售收入，通過(guò)局部線性方法估計(jì)模型得到i省份t時(shí)期制造業(yè)服務(wù)化程度f(wàn)m（ser）it；服務(wù)業(yè)制造化刻畫(huà)的是制造業(yè)被投入于服務(wù)業(yè)生產(chǎn)的程度，同理設(shè)定服務(wù)業(yè)制造化融合模型（12），估算出服務(wù)業(yè)制造化程度f(wàn)s（man）it，制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化分別用man_sit和ser_mit表示。

4.控制變量。產(chǎn)業(yè)融合受多重因素的共同影響，需要經(jīng)濟(jì)、政府、人力等各方面的支持，為解決遺漏變量偏差，基于以往相關(guān)研究（陳小輝等，2020；歐陽(yáng)志剛、陳普，2020）[18,46]，設(shè)定對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展可能產(chǎn)生影響的控制變量，具體如下：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展，采用人均GDP來(lái)表示，較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平促進(jìn)產(chǎn)業(yè)向更高水平和層次發(fā)展；（2）城鎮(zhèn)化率，通過(guò)城鎮(zhèn)人口/年末常住人口數(shù)衡量，城鎮(zhèn)化水平越高的地區(qū)人力資本水平越高，從而為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供人力投入；（3）政府干預(yù)，采用地方公共財(cái)政支出/地區(qū)GDP來(lái)表示，政府的支持是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展不容忽視的重要因素；（4）人才資源，用每十萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校學(xué)生數(shù)表示，高質(zhì)量的勞動(dòng)力市場(chǎng)更有利于經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展；（5）市場(chǎng)化程度，采用樊綱和王小魯?shù)染幹频氖袌?chǎng)化指數(shù)，較高的市場(chǎng)化程度利于提升資源配置效率，從而帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文選擇2013—2020年中國(guó)30個(gè)省（市、自治區(qū)）的面板數(shù)據(jù)（港澳臺(tái)及西藏地區(qū)除外），數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站及Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，部分缺失數(shù)據(jù)通過(guò)插值法補(bǔ)齊，主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。結(jié)果顯示，制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合（ic）的均值為0.558，最大值為0.870，最小值為0.272，標(biāo)準(zhǔn)差為0.096，表明不同地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合水平差異較大，不同地區(qū)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（dig）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展（pgdp）、城鎮(zhèn)化率（urb）、政府干預(yù)（gov）、人才資源（tel）以及市場(chǎng)化水平（mar）等方面也存在差異。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

1.模型結(jié)果分析。為了避免模型存在多重共線性問(wèn)題首先進(jìn)行方差膨脹因子（VIF）檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明解釋變量的VIF值均小于10，即各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。表3報(bào)告了基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果，模型（1）為普通面板模型，模型（2）在模型（1）的基礎(chǔ)上加入了5個(gè)控制變量，模型（3）為面板固定效應(yīng)模型。根據(jù)模型（1）至模型（3）的估計(jì)結(jié)果可知，無(wú)論是否加入控制變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著驅(qū)動(dòng)了制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，在固定效應(yīng)模型下R2的擬合程度最高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平每提高1%會(huì)推動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合水平平均提高0.371%，因此，假設(shè)H1成立。從控制變量來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府干預(yù)、人才資源、市場(chǎng)化程度均能顯著促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，說(shuō)明穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、政府的適當(dāng)干預(yù)、高質(zhì)量的人才資源以及良好的市場(chǎng)環(huán)境有利于制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展。然而，城鎮(zhèn)化對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的影響顯著為負(fù)，說(shuō)明城市規(guī)模擴(kuò)張非但沒(méi)有助推地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展，反而起到顯著的抑制效果，原因可能是過(guò)于追求城鎮(zhèn)化率的提高，大量農(nóng)村勞動(dòng)力向城市涌入導(dǎo)致城市人口膨脹，而城鎮(zhèn)化質(zhì)量管理問(wèn)題沒(méi)有引起重視，城鎮(zhèn)管理工作跟不上城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展步伐，應(yīng)該合理規(guī)劃城市治理體系、著力提高城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量。

表3 基準(zhǔn)回歸

為進(jìn)一步探究不同區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的影響是否具有差異，在分區(qū)域回歸之前，首先檢驗(yàn)不同地區(qū)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否存在顯著差別，將我國(guó)劃分為東部、中部、西部及東北四個(gè)地區(qū)，計(jì)算發(fā)現(xiàn)在2013—2020年期間東部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)的平均值為0.30，中部、西部和東北三個(gè)地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)的平均值均低于0.15，東部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì)明顯。表3中模型（4）至模型（7）為分區(qū)域回歸結(jié)果，東部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平每提高1%將會(huì)促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合水平平均提高0.292%；東北地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的估計(jì)系數(shù)顯著為正，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型也能驅(qū)動(dòng)?xùn)|北地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展；中部地區(qū)和西部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合的促進(jìn)作用不明顯?？赡茉蚴牵瑬|部地區(qū)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施等較其他地區(qū)更為完善，數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較高，促進(jìn)區(qū)域制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的效果明顯；東北地區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢(shì)以及資源優(yōu)勢(shì)明顯，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較好，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為驅(qū)動(dòng)該地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合的新動(dòng)能；中部地區(qū)和西部地區(qū)數(shù)字化發(fā)展與當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段可能不匹配，還未有效發(fā)揮出促進(jìn)本區(qū)域產(chǎn)業(yè)融合的作用。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為增強(qiáng)基準(zhǔn)回歸結(jié)論的可靠性，采用以下兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一種，替換核心解釋變量，使用人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)作為區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量（Habibi、Zabardast，2020）[40]，表4模型（1）為檢驗(yàn)結(jié)果，dig的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正；第二種，年份子區(qū)間估計(jì)，將研究樣本分為2013—2016年和2017—2020年兩個(gè)子區(qū)間，表4模型（2）和模型（3）為年份子區(qū)間的估計(jì)結(jié)果，dig的估計(jì)系數(shù)分別在1%和10%的水平下顯著為正。由穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能顯著驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，假設(shè)H1依然成立，說(shuō)明基準(zhǔn)回歸模型所得結(jié)論有較好的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗(yàn)

（續(xù)表4）

3.內(nèi)生性討論。前文結(jié)果已表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)影響制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，但二者可能存在反向因果關(guān)系，即制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合也可能會(huì)影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，為了避免反向因果問(wèn)題對(duì)結(jié)果的干擾，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型的滯后期（digt-1）作為核心解釋變量進(jìn)行回歸，邏輯是當(dāng)期制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合對(duì)滯后期數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的影響幾乎不存在，digt-1可能對(duì)當(dāng)期制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合有影響，即克服了反向因果關(guān)系，表4中模型（4）結(jié)果顯示滯后一期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合仍有顯著的促進(jìn)作用。為進(jìn)一步克服二者之間因存在內(nèi)生性問(wèn)題導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)的偏誤，使用工具變量法進(jìn)行估計(jì)，參考郭家堂、駱品亮（2016）[47]的做法將解釋變量的滯后期作為工具變量，將滯后一期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平作為當(dāng)期的工具變量進(jìn)行回歸，表4中的模型（5）使用了2SLS回歸，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)仍在1%的水平下顯著為正，因此，在考慮內(nèi)生性問(wèn)題之后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的結(jié)論依然成立。

（二）傳導(dǎo)機(jī)制分析

前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的總效應(yīng)存在，滿足了中介效應(yīng)檢驗(yàn)的第一步，接下來(lái)在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上以制造業(yè)服務(wù)化和服務(wù)業(yè)制造化作為中介變量，檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的傳導(dǎo)機(jī)制。

1.制造業(yè)服務(wù)化機(jī)制。表5模型（1）和模型（2）是中介變量制造業(yè)服務(wù)化的檢驗(yàn)結(jié)果，模型（1）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)服務(wù)化的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效促進(jìn)了制造業(yè)服務(wù)化過(guò)程，模型（2）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型和制造業(yè)服務(wù)化分別在1%和10%的顯著性水平下對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合產(chǎn)生正向影響，其中，dig的系數(shù)為0.340小于不考慮制造業(yè)服務(wù)化條件下的系數(shù)0.371，說(shuō)明制造業(yè)服務(wù)化在數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的過(guò)程中起到部分中介效應(yīng)，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)推動(dòng)制造業(yè)服務(wù)化進(jìn)程，促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合影響的中介效應(yīng)占比為8.15%。

2.服務(wù)業(yè)制造化機(jī)制。表5模型（3）和模型（4）是中介變量服務(wù)業(yè)制造化的檢驗(yàn)結(jié)果，模型（3）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)服務(wù)業(yè)制造化的估計(jì)系數(shù)不顯著，且模型（4）中服務(wù)業(yè)制造化對(duì)產(chǎn)業(yè)融合的估計(jì)系數(shù)同樣不顯著，不滿足中介效應(yīng)檢驗(yàn)的第二步，需要進(jìn)一步做sobel檢驗(yàn)以確認(rèn)中介效應(yīng)是否存在。sobel檢驗(yàn)結(jié)果表明服務(wù)業(yè)制造化的中介效應(yīng)依然不顯著，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型不能通過(guò)推動(dòng)服務(wù)業(yè)制造化進(jìn)程提升制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的融合水平。

表5 傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)

綜上，制造業(yè)服務(wù)化是數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的重要傳導(dǎo)渠道，而服務(wù)業(yè)制造化在數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響產(chǎn)業(yè)融合過(guò)程中沒(méi)有發(fā)揮有效作用，因此，假設(shè)H2部分成立。可能的原因是，在推進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展中我國(guó)更關(guān)注于制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，以強(qiáng)化制造業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型為關(guān)鍵，制造企業(yè)需要依靠高端智能設(shè)備和信息技術(shù)平臺(tái)拓展自身發(fā)展，因此，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用對(duì)制造業(yè)發(fā)展的影響更大，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為制造業(yè)服務(wù)化起到了助推效果，制造業(yè)的服務(wù)化轉(zhuǎn)型使價(jià)值鏈向微笑曲線兩端延伸，并進(jìn)一步推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。服務(wù)業(yè)制造化發(fā)展作為服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要方向，對(duì)產(chǎn)業(yè)融合也具有重要作用，但由于數(shù)字技術(shù)對(duì)服務(wù)業(yè)的影響目前可能僅限于某些服務(wù)領(lǐng)域，數(shù)字技術(shù)與服務(wù)業(yè)的融合還需要向更多領(lǐng)域和更深層次發(fā)展，數(shù)字化沒(méi)有成為推動(dòng)服務(wù)業(yè)制造化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)力，其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合過(guò)程中的作用不明顯。

（三）空間溢出效應(yīng)分析

區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)不是相互獨(dú)立的，可能會(huì)隨著技術(shù)、信息、知識(shí)等要素的流動(dòng)產(chǎn)生交互影響，因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的影響不會(huì)局限于區(qū)域內(nèi)部，為準(zhǔn)確分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的影響，采用空間面板計(jì)量模型驗(yàn)證是否具有空間溢出效應(yīng)。

1.空間相關(guān)性檢驗(yàn)。在使用空間計(jì)量模型之前需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，本文利用Moran’s I指數(shù)從全局和局部對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)。首先，基于鄰接權(quán)重矩陣通過(guò)全局Moran’s I指數(shù)分析制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間相關(guān)性，從表6可以看出，2013—2020年制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的Moran’s I均大于0，且都通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明我國(guó)各地區(qū)間的制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合不是隨機(jī)分布狀態(tài)而是存在顯著的正向空間自相關(guān)性。

表6 中國(guó)各省制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的全局Moran’s I

全局空間自相關(guān)假定空間是同質(zhì)的，但區(qū)域要素具有空間異質(zhì)性，為了更好的刻畫(huà)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間異質(zhì)性，采用LISA散點(diǎn)圖觀察2013—2020年制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的局域特征，圖2報(bào)告了2014年、2016年、2018年和2020年制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間演化格局。

圖2 制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間演化

從圖中可以看出，我國(guó)省域制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間演化格局總體比較穩(wěn)定，大部分省份分布在一三象限中，處于高高集聚和低低集聚的狀態(tài)，表明我國(guó)大多數(shù)省份制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合具有區(qū)域集聚的特點(diǎn)。其中，高值集聚主要分布在長(zhǎng)三角、珠三角等東部沿海地區(qū)及中部地區(qū)的部分省份，這些地區(qū)間相互毗鄰從而形成互相促進(jìn)的聯(lián)動(dòng)區(qū)域，溢出效應(yīng)明顯，是拉動(dòng)其他地區(qū)發(fā)展的重要增長(zhǎng)極。內(nèi)蒙古、云南、陜西、寧夏等大部分西部地區(qū)的省份以及東北地區(qū)的遼寧和黑龍江低低集聚相當(dāng)明顯，說(shuō)明我國(guó)東北地區(qū)和西部地區(qū)的多數(shù)省份產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對(duì)落后，仍需大力扶持這些地區(qū)的制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的融合發(fā)展。因此，未來(lái)應(yīng)平衡區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展差異，加強(qiáng)區(qū)域之間、產(chǎn)業(yè)之間的內(nèi)在經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)調(diào)有序發(fā)展。

2.模型選擇與結(jié)果分析。為選擇適合的空間計(jì)量模型，依次進(jìn)行LM檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)。由表7檢驗(yàn)結(jié)果可知，LM-lag、LM-error以及Robust LM-lag、Robust LM-error均顯著，說(shuō)明模型包含空間滯后項(xiàng)和空間誤差項(xiàng)。進(jìn)一步通過(guò)LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)判斷空間杜賓模型能否簡(jiǎn)化為空間滯后模型和空間誤差模型，檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的水平下顯著，拒絕了空間杜賓模型退化為空間滯后模型或空間誤差模型的原假設(shè)，因此，選擇空間杜賓模型更為適合。然后，通過(guò)Hausman檢驗(yàn)對(duì)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行選擇，Hausman檢驗(yàn)的P值為0.000，故拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)選擇固定效應(yīng)模型。由于本文研究2013—2020年省域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的影響，所選數(shù)據(jù)時(shí)間跨度較短，受時(shí)間變化的影響較小，并且我國(guó)國(guó)土遼闊、地域差異大，因此，選擇時(shí)間固定效應(yīng)的空間杜賓模型進(jìn)行分析更為恰當(dāng)。

表7 空間效應(yīng)面板模型檢驗(yàn)結(jié)果

空間杜賓模型在時(shí)間固定效應(yīng)下的具體估計(jì)結(jié)果如表8模型（1）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進(jìn)了制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的融合發(fā)展；數(shù)字化轉(zhuǎn)型的空間交互效應(yīng)在1%的水平下顯著為正，且空間自回歸系數(shù)ρ通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明各省市間的制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合存在顯著的空間相關(guān)性，區(qū)域內(nèi)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合水平受到鄰近地區(qū)的影響，會(huì)對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)。為更好地反映解釋變量對(duì)被解釋變量的邊際影響，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型的空間溢出效應(yīng)，接下來(lái)將空間效應(yīng)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，由檢驗(yàn)結(jié)果可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)均在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進(jìn)本地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的同時(shí)，對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平每提高1%，會(huì)推動(dòng)本地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合水平平均提高0.414%，推動(dòng)鄰近地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合水平平均提高0.459%，故假設(shè)H3得以證實(shí)。

表8 空間杜賓模型回歸結(jié)果

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為保證上述估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，將鄰接空間權(quán)重矩陣更換為地理距離權(quán)重矩陣和嵌套矩陣對(duì)上述模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果如表8模型（2）和模型（3）所示，由結(jié)果可知，核心解釋變量的正負(fù)號(hào)及顯著性沒(méi)有發(fā)生明顯變化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的空間交互效應(yīng)仍在1%的水平下顯著為正，數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均保持1%水平上正向顯著，因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)空間溢出效應(yīng)作用于鄰近地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的結(jié)論是穩(wěn)健的。

（四）進(jìn)一步探討：區(qū)域異質(zhì)性

前文研究是基于全域視角，而中國(guó)省域間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r是有差異的，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施等方面的差異，各地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在區(qū)域分布上表現(xiàn)出非均衡特征，其中，東部地區(qū)具有明顯的“先發(fā)優(yōu)勢(shì)”，因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間溢出作用效果也可能由于所處地區(qū)的差異而有所不同。表9分區(qū)域的空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果顯示，東部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的直接效應(yīng)在1%的水平下顯著為正，溢出效應(yīng)在10%的水平下顯著為負(fù)，即東部地區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著推動(dòng)本地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合具有顯著的“虹吸效應(yīng)”，但本地效應(yīng)大于產(chǎn)生的負(fù)外部性，可能是由于該地區(qū)憑借優(yōu)越的地理位置和較高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平吸引大量鄰近地區(qū)的優(yōu)質(zhì)資源要素和數(shù)字化人才在本區(qū)域集聚，促進(jìn)了本地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，但卻不利于鄰近地區(qū)的產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。中部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)分別在1%和5%的水平下顯著為正，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能促進(jìn)本地制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，也能產(chǎn)生空間溢出推進(jìn)鄰近地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合。西部地區(qū)和東北地區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型分別在1%和5%的水平下能顯著促進(jìn)當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)與服務(wù)業(yè)融合，但由于自身面臨技術(shù)水平低、人才匱乏等問(wèn)題，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還處于較低水平，因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的溢出效果暫不明顯，該地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展可能得益于中部地區(qū)的擴(kuò)散效應(yīng)。綜上，由于不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源要素存在差異，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間溢出效應(yīng)表現(xiàn)出區(qū)域異質(zhì)性，針對(duì)區(qū)域間的差異，各地區(qū)應(yīng)制定差異化的產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策，同時(shí)，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，使各地區(qū)數(shù)字化發(fā)展與其產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段相匹配，有效發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的驅(qū)動(dòng)作用。此外，應(yīng)加強(qiáng)區(qū)域間的產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展并統(tǒng)籌扶持政策，發(fā)揮個(gè)別地區(qū)的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，帶動(dòng)其他地區(qū)發(fā)展。

表9 分區(qū)域SDM模型估計(jì)結(jié)果

六、研究結(jié)論與對(duì)策建議

（一）研究結(jié)論

本文在梳理數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合內(nèi)在機(jī)理的基礎(chǔ)上，選取2013—2020年中國(guó)30個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）的面板數(shù)據(jù)利用耦合協(xié)調(diào)度模型測(cè)算制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合水平并通過(guò)熵值法測(cè)算了數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)，構(gòu)建中介效應(yīng)模型和空間杜賓模型實(shí)證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的影響，得出一些結(jié)論。（1）從直接影響來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效驅(qū)動(dòng)了制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，但存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性特征，在東部地區(qū)和東北地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的效果更明顯?？刂谱兞恐薪?jīng)濟(jì)發(fā)展、政府干預(yù)、人才資源、市場(chǎng)化程度均能顯著促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合，城鎮(zhèn)化非但沒(méi)有助推制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展，反而起到顯著的抑制效果，考慮內(nèi)生性問(wèn)題之后主要結(jié)論仍然成立。（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合有直接促進(jìn)效應(yīng)，還可以通過(guò)制造業(yè)服務(wù)化間接對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合產(chǎn)生顯著的積極影響，即制造業(yè)服務(wù)化是數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合的重要傳導(dǎo)機(jī)制，但服務(wù)業(yè)制造化的中介效應(yīng)不顯著，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可以通過(guò)推進(jìn)服務(wù)業(yè)制造化間接驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合。（3）中國(guó)各省制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間集聚性明顯，長(zhǎng)三角、珠三角等東部沿海地區(qū)為制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合水平較高的增長(zhǎng)極，制造業(yè)和服務(wù)業(yè)都得到了較好的發(fā)展，但西部地區(qū)和東北地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)發(fā)展相對(duì)落后，亟待推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)調(diào)有序發(fā)展。（4）從全域視角來(lái)看，在考慮空間效應(yīng)的情況下本地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅推動(dòng)本地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展，而且對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合表現(xiàn)出正向空間外溢效應(yīng)，能帶動(dòng)鄰近地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展。（5）從局域視角來(lái)看，東部地區(qū)和中部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“本地-鄰地”制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合均有顯著影響，其中，東部地區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)鄰近地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合具有顯著的“虹吸效應(yīng)”，中部地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)鄰近地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合有顯著的正向空間溢出效應(yīng)，西部和東北地區(qū)由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型處于較低水平溢出效果暫不明顯。

（二）對(duì)策建議

制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要驅(qū)動(dòng)力，有助于制造業(yè)擺脫長(zhǎng)期處于價(jià)值鏈中低端環(huán)節(jié)的情況，能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)化升級(jí)和供應(yīng)鏈高效率整合，為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)有序發(fā)展，需要以數(shù)字技術(shù)推動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)相融共生、協(xié)同發(fā)展，根據(jù)上述研究結(jié)論，提出一些對(duì)策建議。

第一，大力推進(jìn)數(shù)字技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，各地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大數(shù)字人才投入和數(shù)字創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)等，全面推進(jìn)各地區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。宏觀層面扎實(shí)推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)，加大新基建力度，推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，重視數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)在產(chǎn)品、業(yè)務(wù)以及市場(chǎng)等各方面的更高水平的融合發(fā)展；微觀層面應(yīng)鼓勵(lì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加強(qiáng)新一代信息技術(shù)在企業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)和管理等環(huán)節(jié)的應(yīng)用，提高從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)到供應(yīng)鏈管理、從市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)到客戶服務(wù)的效率。同時(shí)，還要發(fā)揮政府在數(shù)字化改革中的關(guān)鍵作用，主動(dòng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較低的區(qū)域、產(chǎn)業(yè)、行業(yè)以及中小微企業(yè)給予支持，保障中小微企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型順利進(jìn)行。

第二，重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的驅(qū)動(dòng)作用，以數(shù)字化賦能制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合。推廣數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合，利用5G、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)采購(gòu)、生產(chǎn)、流通、服務(wù)上下游環(huán)節(jié)的高度互聯(lián)，促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的資源整合和共同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及產(chǎn)業(yè)間的融合創(chuàng)新。鑒于數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的異質(zhì)性特征，各地區(qū)應(yīng)做到因地制宜，制定不同的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展政策，使數(shù)字化發(fā)展與其產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段相匹配，發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)本地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的帶動(dòng)作用。此外，重視經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府干預(yù)、市場(chǎng)化水平等其他因素對(duì)產(chǎn)業(yè)融合的影響，比如，提升城鎮(zhèn)化質(zhì)量、政府進(jìn)行適當(dāng)干預(yù)、打造良好市場(chǎng)環(huán)境等，合力推動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展。

第三，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升制造業(yè)服務(wù)化水平，助力產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。機(jī)制分析表明，制造業(yè)服務(wù)化在數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合中發(fā)揮著重要作用，一方面，利用數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢(shì)推動(dòng)制造企業(yè)進(jìn)行模式創(chuàng)新，鼓勵(lì)向服務(wù)化方向發(fā)展，如應(yīng)用高端數(shù)字技術(shù)實(shí)施體驗(yàn)、定制、外包等新生產(chǎn)模式，還可以通過(guò)建立云服務(wù)平臺(tái)向客戶提供在線咨詢等服務(wù)進(jìn)而拓展制造業(yè)服務(wù)化的發(fā)展模式。另一方面，制造業(yè)服務(wù)化本身也為產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展提供動(dòng)力，應(yīng)支持制造企業(yè)在發(fā)展核心業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上拓展外包業(yè)務(wù)，發(fā)展零部件外包、業(yè)務(wù)流程外包等，以分工協(xié)作的方式完成零部件生產(chǎn)、加工、組裝等環(huán)節(jié)，通過(guò)整合產(chǎn)業(yè)鏈上下游產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)制造和服務(wù)的資源整合，促進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展。

第四，平衡區(qū)域差異、優(yōu)化區(qū)域發(fā)展格局，充分發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間溢出效應(yīng)。鑒于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合在空間上的關(guān)聯(lián)性，可以依托數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較高地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用，帶動(dòng)周邊低水平地區(qū)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展。比如，打造長(zhǎng)三角、珠三角等東部沿海地區(qū)增長(zhǎng)極，發(fā)揮其領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，以高水平發(fā)展帶動(dòng)其他落后地區(qū)的發(fā)展?？紤]區(qū)域間的相互影響應(yīng)建立跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展聯(lián)動(dòng)機(jī)制，促進(jìn)區(qū)域合作、強(qiáng)化區(qū)域間的良性互動(dòng)，東部地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)技術(shù)、知識(shí)等要素向周邊數(shù)字化轉(zhuǎn)型落后地區(qū)的有效輸出，釋放數(shù)字化轉(zhuǎn)型在地區(qū)間的正向空間溢出效應(yīng)，中部地區(qū)應(yīng)繼續(xù)發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型的擴(kuò)散效應(yīng)，西部地區(qū)和東北地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，提高自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，從而以數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合的空間布局優(yōu)化。