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    制造業(yè)數(shù)字投入對經(jīng)濟(jì)總量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響

    2023-07-21 08:48:50
    統(tǒng)計(jì)與決策 2023年13期
    關(guān)鍵詞:變動(dòng)省份制造業(yè)

    張 偉

    (燕山大學(xué)a.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;b.區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心,河北 秦皇島 066004)

    0 引言

    借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型,對于推動(dòng)我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,夯實(shí)制造業(yè)基礎(chǔ)具有重要的意義。目前相關(guān)研究從理論和實(shí)證兩個(gè)方面展開。理論層面,學(xué)者們認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過降低生產(chǎn)成本、增加產(chǎn)品種類、激發(fā)創(chuàng)新、產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)、催生新企業(yè)和新業(yè)態(tài)、提高資源配置和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率等提高經(jīng)濟(jì)增長潛力[1—4]。實(shí)證層面,研究的主要差異在于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的指標(biāo)選取。王慶喜等(2021)[5]從數(shù)字化人才、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)、數(shù)字化應(yīng)用三個(gè)維度衡量浙江省11 個(gè)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度,并考察其對高質(zhì)量發(fā)展的影響。沈運(yùn)紅和黃桁(2020)[6]分析了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平以及數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響。張騰等(2021)[7]選用包括覆蓋廣度、使用深度和支持服務(wù)程度3個(gè)一級維度,33個(gè)指標(biāo)測算的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,剖析其對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量指數(shù)的影響。李英杰和韓平(2021)[8]從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化三個(gè)維度,分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對我國各區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的影響。胡艷等(2021)[9]利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)關(guān)鍵詞的詞頻統(tǒng)計(jì)數(shù)得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù),研究其與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的關(guān)系。這些研究多利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法探討一段時(shí)間內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)代表性指標(biāo)對經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)或經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量代表性指標(biāo)的平均拉動(dòng)作用,未從作用機(jī)理上在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)總量和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間建立聯(lián)系。此外,自然環(huán)境、資源稟賦、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等諸多方面存在區(qū)域性差異,因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量影響的區(qū)域差異性不容忽視。

    本文運(yùn)用區(qū)域間投入產(chǎn)出模型確定單一地區(qū)特定行業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)與行業(yè)產(chǎn)出和GDP 之間的數(shù)量關(guān)系,比較制造業(yè)數(shù)字投入經(jīng)濟(jì)紅利的區(qū)域差異,對有側(cè)重點(diǎn)、有層次地推動(dòng)制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合,提高制造業(yè)數(shù)字投入的產(chǎn)出效益具有重要意義。

    1 研究設(shè)計(jì)

    1.1 理論模型

    特定行業(yè)的數(shù)字投入水平可用該行業(yè)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托部門的直接消耗、完全消耗或直接依賴度來表示[10]。結(jié)合區(qū)域間投入產(chǎn)出表中的行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn),以及陳曉東和楊曉霞(2021)[11]的研究,以通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)和其他電子設(shè)備制造業(yè)以及信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素的依托行業(yè)。以各行業(yè)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托部門的直接消耗系數(shù)作為數(shù)字投入水平的代表值,從而分析產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)作用下,數(shù)字投入對GDP 和行業(yè)產(chǎn)出的綜合影響。通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)和其他電子設(shè)備制造業(yè)既屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托行業(yè)也屬于制造業(yè),為了在投入產(chǎn)出體系中將數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托部門剝離,將除該行業(yè)以外的制造業(yè)行業(yè)稱為傳統(tǒng)制造業(yè),將該行業(yè)與信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)合并作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托行業(yè)。

    為了簡化研究的問題,以兩區(qū)域投入產(chǎn)出模型為例進(jìn)行分析,其基本形式為:

    其中,Xs為s 地區(qū)各行業(yè)總產(chǎn)出向量,為n×1 的列向量,n 為行業(yè)個(gè)數(shù)。由式(1)可得:

    數(shù)字水平發(fā)生變動(dòng)的行業(yè)編號為j,以i 表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托部門,j 行業(yè)的數(shù)字投入需要消耗數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托部門的產(chǎn)品,這些數(shù)字投入要素來源于各個(gè)地區(qū),因此r 地區(qū)j 行業(yè)的數(shù)字投入水平lmdjr可表示為:

    以Δlmsrij表示r 地區(qū)j 行業(yè)第i 種數(shù)字投入的變動(dòng),任何地區(qū)對r 地區(qū)j 行業(yè)數(shù)字投入的變動(dòng)均會(huì)導(dǎo)致這一變動(dòng)。為了分析的簡便,假定各地區(qū)對r 地區(qū)j 行業(yè)數(shù)字投入水平同比例變化,r 地區(qū)j 行業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)比率為ρ,即則r 地區(qū)j 行業(yè)擴(kuò)大數(shù)字投入對各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托行業(yè)的需求變化可表示為:

    構(gòu)造向量ej=[0,…,0,1,0,…,0 ]為第j 個(gè)分量為1、其余分量為0的n 維行向量;構(gòu)造向量,其中O 為所有元素為0的1×n 向量。則由于s、r 兩個(gè)地區(qū)對r 地區(qū)j 行業(yè)第i 種數(shù)字投入水平變動(dòng),中間投入系數(shù)A 的變動(dòng)可分別表示為:

    假定在某一行業(yè)數(shù)字投入水平發(fā)生變化的過程中,其他行業(yè)的投入水平不發(fā)生變動(dòng)。則r 地區(qū)j 行業(yè)第i 種數(shù)字投入水平的變動(dòng)所引起的A 的變動(dòng)可表示為:

    若B 為n 維可逆矩陣,α 和β 均為n 維向量,且1+βTB-1α ≠0,則:

    令Cs=I-A-ΔAs,Cr=I-A-ΔAr,從而分別測算各地區(qū)對r 地區(qū)j 行業(yè)數(shù)字投入水平變動(dòng)給C 帶來的影響。依據(jù)式(10)可得:

    由此可得s 地區(qū)對r 地區(qū)第i 種數(shù)字投入水平變動(dòng)給C 帶來的影響ΔCs為:

    同理,可得其他地區(qū)第i 種數(shù)字投入水平變動(dòng)對C 的影響:

    ΔC=ΔCs+ΔCr,從而得到r 地區(qū)j 行業(yè)第i 種數(shù)字投入的變動(dòng)給s 地區(qū)各行業(yè)帶來的影響ΔXs如下:

    同理可得r 地區(qū)j 行業(yè)第i 種數(shù)字投入的變動(dòng)給r 地區(qū)各行業(yè)帶來的影響ΔXr為:

    式(14)表達(dá)了r 地區(qū)j 行業(yè)第i 種數(shù)字投入水平變動(dòng)對s 地區(qū)行業(yè)產(chǎn)出的影響,稱為數(shù)字投入水平變動(dòng)對行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng),式(15)為r 地區(qū)第i 種數(shù)字投入水平變動(dòng)對r 地區(qū)各行業(yè)產(chǎn)出的影響,稱之為數(shù)字投入水平變動(dòng)對行業(yè)產(chǎn)出的直接效應(yīng)。

    以Vθ表示θ 地區(qū)各行業(yè)增加值率組成的行向量,則受r 地區(qū)j 行業(yè)第i 種數(shù)字投入影響后θ 地區(qū)GDP 的變動(dòng)量可表示為:

    若θ=r ,則式(16)表達(dá)了數(shù)字投入變動(dòng)對GDP 的直接效應(yīng);若θ ≠r,則式(16)表達(dá)了數(shù)字投入變動(dòng)對GDP的溢出效應(yīng)。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    本文采用CEADs編制的2017年我國31個(gè)省份(不含港澳臺(tái))42部門投入產(chǎn)出表[12]進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)合國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(2021)》以及陳曉東和楊曉霞(2021)[11]的研究,從42部門投入產(chǎn)出表中選取通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)和其他電子設(shè)備制造業(yè)以及信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)兩個(gè)行業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的依托行業(yè),按照國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)將其他各制造業(yè)合并稱為傳統(tǒng)制造業(yè),從而形成31 省份21 部門投入產(chǎn)出表。合并后的行業(yè)及其代碼如下:01-農(nóng)林牧漁產(chǎn)品和服務(wù);02-采礦業(yè);03-傳統(tǒng)制造業(yè);04-電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng);05-燃?xì)馍a(chǎn)和供應(yīng);06-水的生產(chǎn)和供應(yīng);07-建筑;08-批發(fā)和零售;09-交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政;10-住宿和餐飲;11-數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托行業(yè);12-金融;13-房地產(chǎn);14-租賃和商務(wù)服務(wù);15-科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù);16-水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理;17-居民服務(wù)、修理和其他服務(wù);18-教育;19-衛(wèi)生和社會(huì)工作;20-文化、體育和娛樂;21-公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織。利用合并后的投入產(chǎn)出表得到A、C、Y。此外,本文測算數(shù)字投入水平變動(dòng)1%時(shí)GDP和行業(yè)產(chǎn)出的變化量,即ρ的取值為0.01。

    2 制造業(yè)數(shù)字投入對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響

    2.1 制造業(yè)數(shù)字投入對各行業(yè)產(chǎn)出的直接效應(yīng)

    為了比較各省份制造業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)對各行業(yè)產(chǎn)出的直接作用,首先利用式(15)得到各省份制造業(yè)數(shù)字投入水平增加1%時(shí)各行業(yè)產(chǎn)出增量,然后計(jì)算行業(yè)產(chǎn)出增量在地區(qū)產(chǎn)出增量總和中的比重。該值表達(dá)了數(shù)字投入的產(chǎn)出彈性,結(jié)果見表1。

    表1 2017年我國31個(gè)省份制造業(yè)數(shù)字投入對自身的產(chǎn)出彈性 (單位:%)

    從表1來看,絕大多數(shù)省份制造業(yè)數(shù)字投入對行業(yè)自身的產(chǎn)出彈性較大,其中山東的彈性最大,為56.68%。另外,有17 個(gè)省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對建筑業(yè)的產(chǎn)出彈性在10%以上,其中西藏最大,達(dá)到42.37%。但是,對這些產(chǎn)出彈性均小于2017 年建筑業(yè)實(shí)際產(chǎn)出份額,說明這17個(gè)省份的建筑業(yè)產(chǎn)出份額將會(huì)隨著地區(qū)制造業(yè)數(shù)字投入水平的提高而降低。實(shí)際上,只有上海和江蘇兩個(gè)省份的制造業(yè)產(chǎn)出份額會(huì)伴隨地區(qū)制造業(yè)數(shù)字投入水平的提高而提高。此外,北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托行業(yè)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè),上海和青海的數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托行業(yè)產(chǎn)出增量份額也均在10%左右,但受傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平提高的影響,北京的這兩個(gè)行業(yè)產(chǎn)出份額下降,上海和青海的數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托行業(yè)產(chǎn)出份額將會(huì)有所上升。

    為進(jìn)一步明確傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字水平提高對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的具體影響,將表1數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,如下頁表2所示。

    表2 2017年我國31個(gè)省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入直接效應(yīng)較大的前兩個(gè)行業(yè)(單位:%)

    表2 列出了我國31 個(gè)省份在提高傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入時(shí),地區(qū)自身產(chǎn)出增量份額與實(shí)際產(chǎn)出份額差值較大的前兩個(gè)行業(yè)。以北京為例,當(dāng)傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平提高時(shí),傳統(tǒng)制造業(yè)以及科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)兩個(gè)行業(yè)的產(chǎn)出份額變動(dòng)最為明顯,其中傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)出份額將上升,而科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出份額將下降,并且傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平在2017年的基礎(chǔ)上提高1%,這兩個(gè)行業(yè)產(chǎn)出增量份額與實(shí)際產(chǎn)出份額之差分別為7.74%和-3.24%。從行業(yè)間比較來看,傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平變動(dòng)對各省份的傳統(tǒng)制造業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托行業(yè)、建筑業(yè)3個(gè)行業(yè)產(chǎn)出份額的影響最為顯著。比較來看,傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的作用有明顯的地區(qū)差異,其中天津、福建、山東、湖北、四川5 個(gè)省份受制造業(yè)數(shù)字投入水平影響后,GDP總量均有不小的變動(dòng),但行業(yè)產(chǎn)出增量份額與行業(yè)產(chǎn)出實(shí)際份額的差值均小于0.07%,表明這幾個(gè)省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的作用非常微弱。而北京、河南GDP增量較大,同時(shí)行業(yè)產(chǎn)出增量份額與產(chǎn)出實(shí)際份額變動(dòng)均比較大,這說明這兩個(gè)省份的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將會(huì)隨制造業(yè)數(shù)字投入水平的變動(dòng)發(fā)生較大的變動(dòng)。

    2.2 制造業(yè)數(shù)字投入對各行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)

    利用式(14)可得我國任意1 個(gè)省份制造業(yè)數(shù)字投入對其他30個(gè)省份21個(gè)行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)。本文所得的數(shù)據(jù)量為31×30×21,數(shù)據(jù)規(guī)模比較龐大,對其進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果如表3所示。

    表3 31個(gè)省份制造業(yè)數(shù)字投入對各行業(yè)產(chǎn)出溢出效應(yīng)的描述性統(tǒng)計(jì)

    從表3可以看出,我國31個(gè)省份制造業(yè)數(shù)字投入的溢出效應(yīng)存在明顯的差異。從溢出效應(yīng)的均值來看,北京制造業(yè)數(shù)字投入水平的變動(dòng)對其他30個(gè)省份21個(gè)行業(yè)產(chǎn)出作用力度的均值最大,為15.30 萬元。江蘇制造業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)對行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)也比較大,均值為14.20 萬元,西藏制造業(yè)數(shù)字投入對行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)最小,均值僅為0.17 萬元。從標(biāo)準(zhǔn)差和溢出效應(yīng)的最大值和最小值來看,溢出效應(yīng)在各省份行業(yè)間的差異十分明顯。經(jīng)過計(jì)算離散系數(shù)發(fā)現(xiàn),山東溢出效應(yīng)的差異最為明顯,隨后是海南和浙江,這3 個(gè)省份溢出效應(yīng)的離散系數(shù)分別為5.77、5.76 和5.54。廣東對其他省份行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)差異最小,離散系數(shù)約為3.94。從峰度和偏度來看,各省份溢出效應(yīng)均呈現(xiàn)尖峰分布和右偏分布,即溢出效應(yīng)較小的行業(yè)占比很大,其中山東溢出效應(yīng)分布的峰度和偏度均最大,重慶的峰度和偏度最小。

    接下來進(jìn)一步采用核密度估計(jì)方法分析制造業(yè)數(shù)字投入溢出效應(yīng)的具體分布情況。由于我國各省份制造業(yè)數(shù)字投入溢出效應(yīng)的核密度分布圖近似,本文僅列出幾個(gè)比較有特點(diǎn)的省份的核密度分布圖。采用高斯核密度估計(jì)方法,得到北京(溢出效應(yīng)均值最大)、西藏(溢出效應(yīng)均值最?。⑸綎|(溢出效應(yīng)在各省份行業(yè)間差異、峰度、偏度最大)、廣東(溢出效應(yīng)在各省份行業(yè)間的差異最?。? 個(gè)省份數(shù)字投入對各個(gè)行業(yè)產(chǎn)出溢出效應(yīng)的核密度曲線,如下頁圖1所示。

    圖1 部分省份制造業(yè)數(shù)字投入對行業(yè)產(chǎn)出溢出效應(yīng)核密度分布

    從圖1 來看,這4 個(gè)省份分布的共性特征主要有以下幾點(diǎn):核密度分布曲線存在明顯的波峰,說明這些省份制造業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)對行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)均存在明顯的極化現(xiàn)象;核密度分布出現(xiàn)多峰,說明制造業(yè)數(shù)字投入對行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)具有一定的梯度效應(yīng);主峰位置較高而側(cè)峰位置較低,且主峰靠左,說明受到的溢出效應(yīng)較小的省份及行業(yè)較多而受溢出效應(yīng)影響產(chǎn)出變化量大的省份及行業(yè)較少,制造業(yè)數(shù)字投入水平的變動(dòng)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有重要作用。

    3 傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對GDP的影響

    以傳統(tǒng)制造業(yè)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托行業(yè)的直接消耗系數(shù)表示傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平,假定除此之外的其他投入水平以及最終需求不變,且僅有1個(gè)省份的傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平發(fā)生變動(dòng),將各參數(shù)代入式(14)至式(16),測算各省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平變動(dòng)1%時(shí)我國31 個(gè)省份GDP的變化,結(jié)果見表4。

    表4 2017年我國31個(gè)省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平變動(dòng)對GDP的作用 (單位:萬元)

    從表4中直接效應(yīng)來看,我國31個(gè)省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對地區(qū)生產(chǎn)總值的拉動(dòng)效應(yīng)存在明顯的區(qū)域差異,其中江蘇提升傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平對自身GDP的拉動(dòng)作用最為突出,數(shù)字投入水平增加1%,其GDP 將會(huì)增加5483.08萬元。安徽、廣東、山東傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對GDP的拉動(dòng)作用也比較大,在2017年的基礎(chǔ)上,傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平提高1%,GDP 分別增加2717.68 萬元、2343.34 萬元和1568.63 萬元。西藏、青海、寧夏、甘肅、海南、黑龍江、內(nèi)蒙古、新疆、吉林自身傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平提高1%,GDP 增量不足10 萬元,這些省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)對GDP的貢獻(xiàn)率很低。

    由于各省份間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)動(dòng),制造業(yè)數(shù)字投入不僅會(huì)作用于數(shù)字投入水平變動(dòng)的省份,還會(huì)影響與其存在關(guān)聯(lián)的其他省份,即制造業(yè)數(shù)字投入水平對GDP 的拉動(dòng)作用存在著溢出效應(yīng)。由于篇幅限制,將各省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平變動(dòng)產(chǎn)生的溢出效應(yīng)范圍以及受其他省份數(shù)字投入水平變動(dòng)影響GDP的變化范圍在表4中展示。各省份溢出效應(yīng)的大小存在明顯差異。其中,安徽、北京、江蘇、新疆、寧夏5個(gè)省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入的溢出效應(yīng)均較大,但結(jié)合直接效應(yīng)來看,安徽、江蘇的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)均很大,說明這兩個(gè)省份加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)制造業(yè)融合后不僅有利于提高自身的GDP,對于拉動(dòng)其他省份經(jīng)濟(jì)增長也有十分明顯的作用。北京制造業(yè)數(shù)字投入的溢出效應(yīng)較大而直接效應(yīng)排在全國第13位,該省份推行傳統(tǒng)制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合對于全國范圍的經(jīng)濟(jì)增長也比較有利。這3 個(gè)省份率先加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)制造業(yè)融合速度對于全國范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)增長均比較有利。寧夏和新疆傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對GDP 的直接拉動(dòng)作用較小,而溢出效應(yīng)較大,說明這兩個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)增長依賴于其他省份制造業(yè)數(shù)字投入水平。

    此外,各省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平提高對其他省份GDP 的拉動(dòng)作用隨著作用省份不同存在很大的差異。廣東和江蘇GDP受其他省份制造業(yè)數(shù)字投入水平變動(dòng)影響較大,數(shù)字化水平增長1%時(shí)這兩個(gè)省份GDP最大增量可達(dá)2230.37 萬元和1542.41 萬元。這兩個(gè)省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平變動(dòng)的直接效應(yīng)也很大,說明其經(jīng)濟(jì)增長容易受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)制造業(yè)融合的紅利。西藏、甘肅經(jīng)濟(jì)增長受其他省份和自身制造業(yè)數(shù)字投入水平影響均較小,并且溢出效應(yīng)也不大,這兩個(gè)省份制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合的效果非常微弱。盡管寧夏和新疆GDP受其他省份制造業(yè)數(shù)字投入水平影響較小,但這兩個(gè)省份制造業(yè)數(shù)字投入的溢出效應(yīng)較大,對其他省份的經(jīng)濟(jì)增長較為有利。

    4 結(jié)論

    本文首先利用區(qū)域間投入產(chǎn)出模型推導(dǎo)了行業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)與行業(yè)產(chǎn)出以及GDP 變動(dòng)的數(shù)理關(guān)系,然后利用我國31 個(gè)省份、21 個(gè)行業(yè)區(qū)域間投入產(chǎn)出表預(yù)測提高某一省份制造業(yè)數(shù)字投入水平對自身和其他省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)總量的影響,所得結(jié)論如下:

    (1)傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)對各行業(yè)產(chǎn)出的直接效應(yīng)存在差異。同一省份內(nèi)部行業(yè)間比較來看,傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對行業(yè)自身的產(chǎn)出彈性最大,共有21 個(gè)省份的傳統(tǒng)制造業(yè)份額會(huì)伴隨其數(shù)字投入增加而上升。此外,有17 個(gè)省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對建筑業(yè)的產(chǎn)出彈性在10%以上,因此建筑業(yè)屬于在全國范圍內(nèi)制造業(yè)數(shù)字化推進(jìn)中比較容易受影響的行業(yè)。

    (2)傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)對各行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)存在明顯差異。從均值來看,北京、江蘇提高傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)明顯,而西藏溢出效應(yīng)最為微弱;從離散系數(shù)來看,山東傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)對其他省份行業(yè)產(chǎn)出的影響隨作用省份及行業(yè)變化而產(chǎn)生的差異最大,廣東差異最??;從行業(yè)溢出效應(yīng)分布的峰度和偏度來看,山東最大,重慶最小。同時(shí)制造業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)對行業(yè)產(chǎn)出的溢出效應(yīng)均存在明顯的極化現(xiàn)象,受到的溢出效應(yīng)較小的省份及行業(yè)較多,且具有一定的梯度效應(yīng)。

    (3)從各省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入變動(dòng)對GDP 的影響來看,直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)均存在明顯的差異。從直接效應(yīng)來看,江蘇提升傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入水平對自身GDP的拉動(dòng)作用最為突出,隨后依次為安徽、廣東和山東,西藏、青海、寧夏、甘肅、海南、黑龍江、內(nèi)蒙古、新疆、吉林這些省份提高傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)非常微弱。從溢出效應(yīng)來看,安徽、北京、江蘇、新疆、寧夏5 個(gè)省份傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入的溢出效應(yīng)均較大。直接效應(yīng)與溢出效應(yīng)結(jié)合來看,安徽、江蘇兩個(gè)省份直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)均較大,這兩個(gè)省份加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)制造業(yè)融合后不僅有利于提高自身的GDP,對于拉動(dòng)其他省份經(jīng)濟(jì)增長也有十分明顯的作用。北京制造業(yè)數(shù)字投入的溢出效應(yīng)較大而直接效應(yīng)排在全國第13 位,該省份推行傳統(tǒng)制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合對于全國范圍的經(jīng)濟(jì)增長也比較有利。寧夏和新疆傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字投入對GDP的直接拉動(dòng)作用較小,產(chǎn)生的溢出效應(yīng)較大而受到的溢出效應(yīng)較小,說明這兩個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)增長難以依賴制造業(yè)數(shù)字投入。

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