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    數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響研究

    2022-12-05 10:07:32黃建康潘鈺秋
    工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟 2022年12期
    關(guān)鍵詞:勞動生產(chǎn)率門檻變量

    黃建康 潘鈺秋

    (江南大學(xué)商學(xué)院,無錫 214122)

    引 言

    改革開放以來,中國傳統(tǒng)工業(yè)產(chǎn)業(yè)依托廉價勞動力、資源稟賦等優(yōu)勢,極大地提高了勞動生產(chǎn)率水平。但隨著人口老齡化加劇,生產(chǎn)要素成本顯著提高,依靠人口紅利和資本投入已難以保持高水平的勞動生產(chǎn)率,工業(yè)尤其是制造業(yè)逐漸喪失競爭優(yōu)勢,陷入低端鎖定的發(fā)展困境。勞動生產(chǎn)率的提高是推動工業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的重要動力,而工業(yè)產(chǎn)業(yè)作為支撐中國經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),其結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換升級直接關(guān)乎著國民經(jīng)濟的內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化和發(fā)展動能轉(zhuǎn)換,對于中國經(jīng)濟社會的高質(zhì)量發(fā)展意義重大。

    進入新常態(tài)后,僅依靠資本投入已難以保持勞動生產(chǎn)率的快速增長,自主創(chuàng)新、技術(shù)進步將成為勞動生產(chǎn)率增長的新動力。近些年以大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等為代表的數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展,與各行業(yè)和領(lǐng)域的融合程度日益加深,數(shù)字經(jīng)濟成為工業(yè)產(chǎn)業(yè)突破當(dāng)前困境的可能途徑。 “十四五”規(guī)劃中指出,要推動實體經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟融合發(fā)展,以 “雙融合”支撐 “雙循環(huán)”,打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢,為構(gòu)建新發(fā)展格局提供支撐。因此,能否借助數(shù)字經(jīng)濟提高工業(yè)勞動生產(chǎn)率,對于培育工業(yè)創(chuàng)新發(fā)展新模式具有重要的實踐意義。

    1 文獻綜述與研究假設(shè)

    1.1 數(shù)字經(jīng)濟測度

    國內(nèi)外圍繞數(shù)字經(jīng)濟的測度采用了多種方法,包括國民經(jīng)濟核算相關(guān)方法論、增加值測算、相關(guān)指數(shù)編制和構(gòu)建衛(wèi)星賬戶等[1],尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。國內(nèi)比較常見的是相關(guān)指數(shù)編制,不少研究機構(gòu)發(fā)布了相關(guān)指數(shù),如中國信息通信研究院編制的數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)、上海社科院構(gòu)建的全球數(shù)字經(jīng)濟競爭力指數(shù)等。近些年來不少學(xué)者對構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟指標(biāo)體系有所研究。萬曉榆等(2019)[2]在引入治理環(huán)境的基礎(chǔ)上,形成了一個基于投入與產(chǎn)出角度的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評估指標(biāo)。王軍等(2021)[3]著眼于數(shù)字經(jīng)濟的條件、應(yīng)用與環(huán)境,選取數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展載體、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境4個一級指標(biāo)以衡量數(shù)字經(jīng)濟。

    1.2 數(shù)字經(jīng)濟與勞動生產(chǎn)率

    對于數(shù)字經(jīng)濟能否提高勞動生產(chǎn)率,學(xué)者們有不同的觀點。 Labaye和 Remes(2015)[4]認為數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展及其對企業(yè)、政府和個人的日益廣泛的應(yīng)用,將為未來的生產(chǎn)率增長做出巨大貢獻。 Bogoviz等(2018)[5]研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)前企業(yè)數(shù)字化進程對勞動效率增長的影響為零或負,并分析是由后工業(yè)經(jīng)濟向數(shù)字經(jīng)濟過渡時期的不完整造成的。 Metlyakhin等(2020)[6]使用兩組數(shù)字指標(biāo)構(gòu)建了兩個不同時間段(2011~2017年和2006~2017年)的模型,發(fā)現(xiàn)在短時間內(nèi)數(shù)字化因素對區(qū)域勞動生產(chǎn)率影響不顯著,而在長期內(nèi)大多數(shù)數(shù)字化因素對勞動生產(chǎn)率有顯著的正向影響。

    國內(nèi)對數(shù)字經(jīng)濟與勞動生產(chǎn)率關(guān)系的研究,近些年來主要集中于互聯(lián)網(wǎng)對制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。王娟(2016)[7]在理論分析 “互聯(lián)網(wǎng)+”能夠降低交易成本、改造供應(yīng)鏈、提高人力資本后,實證表明 “互聯(lián)網(wǎng)+”可以顯著提高中國制造業(yè)勞動生產(chǎn)率。盧福財和徐遠彬(2019)[8]實證研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)能夠促進制造業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升,并通過機制分析論證了互聯(lián)網(wǎng)會通過降低生產(chǎn)成本和促進創(chuàng)新來提高勞動生產(chǎn)率水平。

    當(dāng)前對數(shù)字經(jīng)濟的研究重點在定義的界定、測度指標(biāo)的構(gòu)建以及數(shù)字經(jīng)濟促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級[9,10]、驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的機制分析[11,12]上。而關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟對勞動生產(chǎn)率影響的研究,目前還比較匱乏。因此,本文參考了學(xué)術(shù)界常用的數(shù)字經(jīng)濟測度方法,在已有對互聯(lián)網(wǎng)和勞動生產(chǎn)率關(guān)系研究的基礎(chǔ)上,實證探究數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響,將數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域的研究延伸到產(chǎn)業(yè)層面,并為工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供理論支撐和實證依據(jù)。

    1.3 研究假設(shè)

    1.3.1 數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的直接影響

    隨著數(shù)字技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展,其在產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)得到廣泛應(yīng)用,為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和生產(chǎn)效率提升提供了重要動力。作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的核心,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化推動生產(chǎn)力重塑。通過數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,數(shù)字化的知識和信息被轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)要素,借助新一代信息通信技術(shù),培育出新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài),并為資本、勞動等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的發(fā)展提供更寬廣的前景。通過產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,數(shù)字經(jīng)濟對傳統(tǒng)工業(yè)進行數(shù)字化改造,優(yōu)化生產(chǎn)流程和組織形式,提升生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。在生產(chǎn)流程方面,企業(yè)通過與人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合,實現(xiàn)智能制造、網(wǎng)絡(luò)化生產(chǎn),極大地優(yōu)化了各生產(chǎn)環(huán)節(jié),提高了生產(chǎn)自動化水平。在組織層面,企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)提高了信息的流動性,形成更大范圍、更深層次的市場分工,組織方式更加靈活,推動了生產(chǎn)的協(xié)同化。根據(jù)以上分析,提出假設(shè):

    假設(shè)1:數(shù)字經(jīng)濟能夠提升工業(yè)勞動生產(chǎn)率。

    1.3.2 數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的非線性影響

    數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展需要高水平勞動力的推動,人力資本可能會導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生非線性影響。由于大數(shù)據(jù)、人工智能等為代表的數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用對勞動力素質(zhì)的要求較高,因而在人力資本水平高的地區(qū),勞動者的綜合素質(zhì)較高,能有效匹配數(shù)字技術(shù)應(yīng)用,加速工業(yè)企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升勞動生產(chǎn)率。人力資本水平差異可能會導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響存在 “門檻”效應(yīng),即當(dāng)人力資本達到一定程度后,其會增強數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的促進作用?;诖?,本文提出假設(shè):

    假設(shè)2:數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率存在基于人力資本的非線性影響。

    2 研究設(shè)計

    2.1 模型設(shè)定與變量選取

    2.1.1 計量模型

    本文采用2013~2020年中國30個?。▍^(qū)、市)(考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,不含西藏和港、澳、臺地區(qū))的面板數(shù)據(jù),實證研究數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響,計量模型設(shè)定如下:

    其中,i表示地區(qū)(?。▍^(qū)、市)),t表示時間(年份),β為待估參數(shù),CVit為控制變量,εit為隨機擾動項。

    為了進一步檢驗數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的非線性影響,本文采用門檻模型進行非線性檢驗,構(gòu)建如下模型:

    其中,eduit為門檻變量人力資本,γ為門檻值,I(·)為示性函數(shù),當(dāng)括號中表達式為假時,取值為0,否則取值為1。

    2.1.2 變量選取

    (1)被解釋變量:工業(yè)勞動生產(chǎn)率水平(ilp)。勞動生產(chǎn)率指勞動者生產(chǎn)產(chǎn)品的效率,用單位勞動投入的產(chǎn)出表示。基于數(shù)據(jù)可獲得性,本文采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)全員勞動生產(chǎn)率,即規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的增加值除以平均用工人數(shù)來衡量,并以2013年為基期,用生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)對增加值進行平減。規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)增加值數(shù)據(jù)由于不可獲得,用總工業(yè)增加值代替。

    (2)解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟,由本文構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(dedi)衡量。按照現(xiàn)有研究中對數(shù)字經(jīng)濟的定義,數(shù)字經(jīng)濟涉及多個方面,并不是單個指標(biāo)可以衡量的,學(xué)者們對數(shù)字經(jīng)濟的測度也都是構(gòu)建由多維指標(biāo)組成的綜合指數(shù)?;诒疚膶?shù)字經(jīng)濟的研究主要集中在應(yīng)用層面,依據(jù)科學(xué)性、層次性及數(shù)據(jù)的可獲得性等原則,本文構(gòu)建了以數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個一級指標(biāo)為基礎(chǔ)的數(shù)字經(jīng)濟指標(biāo)體系,共選取7個變量,具體如表1所示。

    表1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)體系

    (3)控制變量:本文考慮了行業(yè)集中度、環(huán)境規(guī)制強度、政府參與程度和道路基礎(chǔ)設(shè)施投入強度。行業(yè)集中度(ic)有利于實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟,提高勞動生產(chǎn)率,用工業(yè)企業(yè)平均規(guī)模,即工業(yè)增加值與工業(yè)企業(yè)單位數(shù)之比衡量。環(huán)境規(guī)制的實施能夠促進本地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,優(yōu)化勞動生產(chǎn)率,環(huán)境規(guī)制強度(eri)用工業(yè)污染治理投資額占增加值的比重度量[13]。政府財政自由度(gi)直接影響勞動生產(chǎn)率,采取地方財政一般預(yù)算內(nèi)支出占GDP的比值衡量政府參與程度。道路基礎(chǔ)設(shè)施的改善不僅可以降低交易成本,還可以促進創(chuàng)新要素和人力資本的流動,推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,從而提高勞動生產(chǎn)率。參考劉強和李澤錦(2021)[14]的研究,采用單位面積內(nèi)的鐵路和等級公路里程數(shù)表示道路基礎(chǔ)設(shè)施投入強度(road)。

    基于前文選取的變量,考慮到不同變量之間存在數(shù)量級差異,為保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性和消除模型中的異方差,對被解釋變量和控制變量做對數(shù)處理,設(shè)定基準(zhǔn)回歸模型如下:

    2.2 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)測度方法

    確定數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)不僅需要選取可獲得的具體指標(biāo),還需要賦予相關(guān)指標(biāo)權(quán)重。由于各指標(biāo)值之間的量綱存在很大差異,無法直接進行橫向比較和加權(quán)求和,需要進行標(biāo)準(zhǔn)化處理消除這些差異,才能保證最終測算指數(shù)的準(zhǔn)確。

    首先,對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理:

    其中,xθij表示第θ年?。▍^(qū)、市)i的第j個指標(biāo),maxxj和minxj分別為第j項指標(biāo)下的最大值和最小值,yθij為無量綱化的結(jié)果。在對數(shù)據(jù)進行正規(guī)化處理后,參照張雪玲和焦月霞(2017)[15]、王娟娟和佘干軍(2021)[16]的研究利用熵值法確定每個指標(biāo)的權(quán)重。

    確定第j項指標(biāo)下yθij所占比重ωθij:(假設(shè)年份跨度為d,省(區(qū)、市)數(shù)量為n)

    計算第j項指標(biāo)的熵值ej:

    計算第j項指標(biāo)的差異性系數(shù)dj:

    確定指標(biāo)權(quán)重ψj:(假設(shè)指標(biāo)數(shù)量為m)

    最后,基于標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)yθij及確定的指標(biāo)權(quán)重ψj,計算數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)dedi:

    具體指標(biāo)內(nèi)容及權(quán)重如表1所示。

    2.3 數(shù)據(jù)說明

    本文的研究樣本是2013~2020年30個省級區(qū)域(考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,不含西藏和港、澳、臺地區(qū)),數(shù)據(jù)來源于各省(區(qū)、市)歷年統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局和國泰安數(shù)據(jù)庫。受新冠肺炎疫情影響,2020年的數(shù)據(jù)略有波動但處于正常變動范圍內(nèi),對研究結(jié)論影響不大。

    3 實證檢驗

    3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

    本文采用固定效應(yīng)估計數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。同時,為了考察數(shù)字經(jīng)濟分解指標(biāo)對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響,在原模型的基礎(chǔ)上分別討論數(shù)字產(chǎn)業(yè)化(indus)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化(dig)兩個分解指標(biāo)對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響?;貧w結(jié)果如表3所示。

    表2 變量描述性統(tǒng)計

    表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    續(xù) 表

    從列(1)的回歸結(jié)果可以看出,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的系數(shù)是0.258,且在5%的水平上顯著,說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對工業(yè)勞動生產(chǎn)率具有顯著的促進作用,假設(shè)1得到驗證。列(2)、(3)的回歸結(jié)果顯示,數(shù)字經(jīng)濟分解指標(biāo)對工業(yè)勞動生產(chǎn)率都具有顯著的促進作用,并且從系數(shù)可以看出,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的促進作用大于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化可以有效改造和賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),充分發(fā)揮 “數(shù)字”作為新生產(chǎn)要素的巨大潛力,為傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供創(chuàng)新動力,極大提高生產(chǎn)效率。

    對于控制變量,各個模型的回歸結(jié)果基本一致,行業(yè)集中度對工業(yè)勞動生產(chǎn)率有顯著的促進作用,政府參與程度對工業(yè)勞動生產(chǎn)率有較為顯著的負向影響,環(huán)境規(guī)制強度和道路設(shè)施投入強度對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響不顯著。

    3.2 穩(wěn)健性檢驗

    為保證實證結(jié)果的穩(wěn)定性,參考李慧泉和簡兆權(quán)(2022)[17]的做法,使用主成分分析對數(shù)字經(jīng)濟各項指標(biāo)進行處理,重新得到一個新的評價指數(shù),替換原解釋變量進行回歸分析。結(jié)果如表4的列(1)所示,數(shù)字經(jīng)濟的系數(shù)仍顯著為正,從而進一步證明基準(zhǔn)回歸的結(jié)果具有穩(wěn)健性。

    3.3 內(nèi)生性問題

    前文已經(jīng)通過雙固定效應(yīng)回歸消除了部分內(nèi)生性問題,針對仍然可能存在的由于雙向因果和遺漏變量造成的內(nèi)生性問題,本文采用工具變量法試圖緩解。

    借鑒 Bartik(2009)[18]的做法,構(gòu)建工具變量bartik(滯后1階的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)dedii(t-1)與數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)在時間上的一階差分Δdedit的乘積),然后進行工具變量估計。bartik反映的是各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟按照全國數(shù)字經(jīng)濟增長率進行增長得到的預(yù)測值。由于全國層面的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展基本不會受到某個地區(qū)發(fā)展的影響,因而全國層面數(shù)字經(jīng)濟的變化相對于各地區(qū)而言是外生的,bartik工具變量可以減弱反向因果造成的內(nèi)生性問題[19]。對于可能存在的遺漏變量,只要外生沖擊對某個地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的影響與全國層面的數(shù)字經(jīng)濟不存在顯著相關(guān),bartik工具變量就是有效的[20]。

    表4的列(2)為工具變量的回歸結(jié)果。其中,K-P LM統(tǒng)計量的P值為0.074,拒絕 “工具變量識別不足”的原假設(shè),K-P Wald F統(tǒng)計量為39.948,大于10%水平的臨界值16.38,拒絕“工具變量弱識別”的原假設(shè),通過了弱工具變量檢驗。這表明構(gòu)建bartik作為工具變量是合理的,能夠緩解一定的內(nèi)生性問題。回歸結(jié)果中數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的系數(shù)與基準(zhǔn)模型結(jié)果一致,都顯著為正,進一步證實了數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的正向促進作用。

    3.4 非線性檢驗

    為了考察數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的非線性影響,本文運用面板門檻模型進行檢驗,人力資本為門檻變量。首先對門檻變量進行檢驗,結(jié)果如表5所示,單門檻效應(yīng)結(jié)果較為顯著,雙門檻和三門檻結(jié)果均不顯著。因此,本文基于單門檻模型進行分析,門檻值為8.2826。為了更加清晰地判斷門檻值是否為真實值以及置信區(qū)間的分布情況,本文做出以數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)為門檻變量的似然比(LR)趨勢圖,如圖1所示。

    表5 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

    圖1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的門檻值估計圖

    對模型(2)采用單門檻模型進行估計,結(jié)果如表4列(3)所示。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)低于門檻值8.2826時,系數(shù)為1.57,高于門檻值時,系數(shù)為0.28,這表示當(dāng)人力資本超過門檻值時,數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的促進作用有所減弱。這與假設(shè)不相符,原因可能在于,人力資本水平較低的地區(qū),其經(jīng)濟發(fā)展水平也比較低,勞動生產(chǎn)率有較大的提升空間,數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的促進作用比較明顯。這也進一步表明,數(shù)字經(jīng)濟與工業(yè)產(chǎn)業(yè)的融合還不夠深入,在人力資本水平較高、發(fā)展已經(jīng)達到一定水平的地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升作用尚不顯著,數(shù)字經(jīng)濟在我國工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用還有很廣闊的發(fā)展前景。

    4 結(jié)論與啟示

    目前中國的數(shù)字經(jīng)濟正處于快速發(fā)展階段,這對工業(yè)提質(zhì)增效、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展有著深遠的影響。本文在對各省(區(qū)、市)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測度的基礎(chǔ)上,運用固定效應(yīng)模型和門檻回歸模型,實證研究數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明:(1)數(shù)字經(jīng)濟對提升工業(yè)勞動生產(chǎn)率具有顯著的促進作用,并且其分解指標(biāo)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化不同程度地促進工業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的促進水平高于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化;(2)數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率存在基于人力資本的非線性影響,并且有顯著的單門檻效應(yīng),當(dāng)人力資本達到一定水平時,數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的提升作用有所減弱。

    基于以上結(jié)論,提供一些政策啟示:(1)大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟,壯大電子信息制造業(yè)、軟件業(yè)、電信業(yè)等數(shù)字化產(chǎn)業(yè);(2)深入推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動生產(chǎn)運營智能化、靈活化,有效提高傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的利用效率,促進工業(yè)化和信息化更深層次融合,為工業(yè)企業(yè)提質(zhì)增效賦能; (3)依托國家重點研發(fā)計劃,加強產(chǎn)學(xué)研協(xié)同攻關(guān),加快突破關(guān)鍵技術(shù),提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級的關(guān)鍵核心技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā)能力。

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