數(shù)字經(jīng)濟賦能我國制造業(yè)高質量發(fā)展路徑研究

摘 要：數(shù)字經(jīng)濟的興起帶動制造業(yè)高質量發(fā)展的動力與日俱增，兩者融合發(fā)展的趨勢愈發(fā)明顯。本文選取兩者發(fā)展水平均位居中國前列的長江三角洲地區(qū)為研究對象，旨在探究數(shù)字經(jīng)濟通過何種路徑對制造業(yè)高質量發(fā)展賦能。本文結合理論研究和實證分析，運用TOPSIS熵權法和耦合協(xié)調(diào)度模型等計量方法，分析得出研究對象前者對后者存在顯著的直接賦能效應，前者對產(chǎn)業(yè)融合水平的提升有顯著促進作用，并通過產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生部分中介效應，間接對后者進行不同程度的賦能。最后，本文結合論證提出措施與建議，以期早日達到產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈雙提升的目標。

關鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；制造業(yè)高質量發(fā)展；TOPSIS熵權法；耦合協(xié)調(diào)度模型；中介效應

本文索引：周子怡.<變量 2>[J].中國商論，2023（16）：-066.

中圖分類號：F427 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）08（b）--04

1 引言

2022年，政府工作報告再次強調(diào)，要“增強制造業(yè)核心競爭力”，這是此項措施首次被寫入政府工作報告，與2021年“保持制造業(yè)比重基本穩(wěn)定”的表述相比，要求更高、方向更明。在制造業(yè)高質量發(fā)展的今天，數(shù)字經(jīng)濟通過進行產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生的影響路徑值得深入研究。

2 核心概念界定、賦能機制和研究假設

2.1 核心概念界定

數(shù)字經(jīng)濟是指以數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化為顯著特征，并以信息化為載體、以數(shù)字化信息為生產(chǎn)要素的一切經(jīng)濟活動的總和。

制造業(yè)高質量發(fā)展指轉變?yōu)樾碌陌l(fā)展環(huán)境后，制造業(yè)發(fā)展模式發(fā)生從外延增長向內(nèi)生增長的一系列要素驅動的躍升轉變，由從前的要素驅動、投資驅動轉變?yōu)閯?chuàng)新驅動。

2.2 賦能機制和研究假設

數(shù)字化的加持，使之在多平臺間的運轉產(chǎn)生賦能，即平臺賦能；數(shù)字化技術革新，帶動制造業(yè)發(fā)展的模式更新，即技術賦能。制造業(yè)如果想在當今激烈的市場競爭中發(fā)展勢如破竹，就需要多產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的新態(tài)勢。在多方賦能的同時，數(shù)字經(jīng)濟也在無形中加速了產(chǎn)業(yè)間的融合，這是當今時代的必然趨勢。因此，基于以上邏輯路徑，本文提出三條假設：

H1：數(shù)字經(jīng)濟水平的提升，助推制造業(yè)高質量發(fā)展的方式是自身直接賦能，如信息化平臺賦能、技術研發(fā)賦能等。

H2：數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)融合水平具有正向促進作用，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的同時，在一定程度上能夠帶動產(chǎn)業(yè)融合水平提升。

H3：產(chǎn)業(yè)融合具有中介效應，數(shù)字經(jīng)濟通過產(chǎn)業(yè)融合的賦能效應，使其對促進制造業(yè)高質量發(fā)展產(chǎn)生了正向顯著的間接促進效應。

3 長三角地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)高質量發(fā)展水平測度

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要來源于政府官網(wǎng)歷年《中國統(tǒng)計年鑒》與長三角地區(qū)各地市統(tǒng)計局網(wǎng)站、統(tǒng)計年鑒與統(tǒng)計公報等。變量指標數(shù)據(jù)依據(jù)國內(nèi)國際分類標準為基礎，對原始數(shù)據(jù)進行歸納和整理，最大程度地保證數(shù)據(jù)的真實性、可得性、可信性。

3.2 測度方法

本文綜合考量了楊靜（2022）、呂東陽和張永慶（2022）及雷靖雯（2022）的研究思路，在DEA、熵權法、耦合協(xié)調(diào)度模型、灰色關聯(lián)度分析法等方法中，考慮到本文的變量選擇和數(shù)據(jù)獲取等方面因素，選擇熵權法和耦合協(xié)調(diào)度模型進行指標的測度和分析。

3.3 測度結果

本文通過TOPSIS熵權法步驟進行測算，分別得出在2013—2020年長三角地區(qū)三省一市數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)高質量發(fā)展評價體系數(shù)據(jù)，并分別作為核心解釋變量與被解釋變量數(shù)據(jù)，用于后文計量模型的實證分析（見表1、表2）。

4 數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質量發(fā)展賦能路徑實證研究

4.1 研究設計

4.1.1 變量定義

（1）被解釋變量與解釋變量。本文選用制造業(yè)高質量發(fā)展水平（HMI）為被解釋變量，數(shù)據(jù)采用測度所得長江三角洲地區(qū)三省一市2013—2020年的制造業(yè)高質量發(fā)展綜合指數(shù)；選用數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平（dlode）為核心解釋變量，數(shù)據(jù)采用測度所得長江三角洲地區(qū)三省一市2013—2020年的數(shù)字經(jīng)濟綜合指數(shù)。

（2）中介變量。通過參考邢皓（2021）的文獻資料，產(chǎn)業(yè)融合水平（ICL）能夠直觀地反映前文假設中的各產(chǎn)業(yè)融合程度，本文選其作為中介變量（見表3）。

（3）控制變量。本文控制變量的選取參考秦三毛（2020）的做法，共選取三個變量作為控制變量：城市化率（urban）、金融發(fā)展水平（financial）和人力資本（human）。

4.1.2 模型設計

結合上文評價指標體系的構建及數(shù)據(jù)說明可知，研究所選取樣本范圍為江浙滬皖四個省級區(qū)域，即 n=4；時間維度為 2013—2020年，即 T=8，n

其中，包含核心解釋變量、被解釋變量、控制變量、中介變量等；常數(shù)項為（constant）隨時間變動的趨勢變量和不隨時間變化的解釋變量。

在本文中，面板回歸模型的具體形式為：

其中，是通過TOPSIS 熵權法測度而構建的制造業(yè)高質量發(fā)展評價指標體系數(shù)據(jù)，表示制造業(yè)高質量發(fā)展水平；dlode為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，測度方法同上；X為控制變量；dlode前系數(shù)是核心解釋變量系數(shù)；X前系數(shù)制變量系數(shù)；為常數(shù)項；為隨機誤差。為研究結果中的重要部分，若其顯著為正，說明解釋變量dlode對被解釋變量HMI的賦能作用是正向賦能；反之，亦然。

4.2 實證分析

4.2.1 描述性統(tǒng)計

變量的描述性統(tǒng)計如表4所示。

4.2.2 相關性分析

變量的相關性分析如表5所示。

4.2.3 回歸結果與中介效應分析

本文參考溫忠麟（2004）和邢皓（2021）等大多數(shù)學者的做法，采用“三步法”建立中介效應模型。

第一步，運用回歸方程（2）進行核心解釋變量與被解釋變量間直接賦能效應的測度分析。

第二步，加入中介變量產(chǎn)業(yè)融合水平（ICL），將其作為被解釋變量放入模型（2），運用回歸方程（3）考察數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)融合的影響（見表6）。

第三步，聯(lián)合顯著檢驗，將被解釋變量和中介變量均放入模型（3）中，運用回歸方程（4）檢驗三者間的賦能效應。

由回歸結果可以得出，三個回歸模型結果均在1%的顯著水平上顯著，實證模型檢驗三條假設均成立。

4.2.4 穩(wěn)健性檢驗

通過替換自變量測度指標的方式，進行上述模型的穩(wěn)健性檢驗（見表7）。

替換核心解釋變量的測度指標后再次進行穩(wěn)健性檢驗，各關鍵回歸系數(shù)仍為正數(shù)且在1%的顯著性水平上顯著，說明假設中的三條賦能路徑均通過檢驗，且具有一定的穩(wěn)健性。

5 結語

5.1 主要結論

本文經(jīng)過實證分析，總結得出以下幾條結論：

第一，數(shù)字經(jīng)濟通過自身直接賦能，對制造業(yè)高質量發(fā)展顯著促進，數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模的賦能效應最強。

第二，數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)融合水平具有正向促進作用，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的同時，在一定程度上能夠帶動產(chǎn)業(yè)融合水平的提升。

第三，數(shù)字經(jīng)濟通過產(chǎn)業(yè)融合的賦能效應，間接對制造業(yè)高質量發(fā)展水平的提升產(chǎn)生正相關的促進效應。

5.2 政策建議

第一，加快建設數(shù)字化，利用產(chǎn)、學、研協(xié)同為數(shù)字化創(chuàng)新培養(yǎng)人才提供支撐。數(shù)字化的提升對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平是最直接的促進作用。對于制造業(yè)而言，能夠從多方面產(chǎn)生正向反饋。引進數(shù)字化創(chuàng)新，能夠對市場信息、客戶畫像進行精準定位，對降低庫存成本、增產(chǎn)增收有著質的飛躍。

第二，推進制造業(yè)信息化、制造業(yè)服務化、制造業(yè)智能化“三化”建設?！吨袊圃?025》明確提及推動服務型制造和生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展等戰(zhàn)略任務，因而制造業(yè)服務化也是未來的一種發(fā)展趨勢。由“提供產(chǎn)品”到“提供產(chǎn)品+服務”模式的轉變，在制造業(yè)企業(yè)中加快推進智能化改革，更好更快地突破我國制造業(yè)的服務化困境。

第三，培育產(chǎn)業(yè)新動能。數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展背景下，更易形成規(guī)模經(jīng)濟。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與云計算等數(shù)字經(jīng)濟范疇的新概念，能夠測算消費者偏好，在降低信息獲取成本、物流成本、倉儲成本和交易成本的同時，助推制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈雙提升。

參考文獻

劉翠花.數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結構升級和創(chuàng)業(yè)增長的影響[J].中國人口科學，2022（2）：112-125+128.

李蕾.黃河流域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價及耦合協(xié)調(diào)分析[J].統(tǒng)計與決策，2022（9）：26-30.

呂東陽，張永慶.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度研究：以上海市為例[J].中國物價，2022（4）：20-22.

楊靜.長三角城市群基礎設施水平測度及耦合協(xié)調(diào)評價研究[J].白城師范學院學報，2022，36（2）：47-56.

周少甫，陳亞輝.數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響研究：基于服務業(yè)結構升級的視角[J].工業(yè)技術經(jīng)濟，2022（5）：111-121.

惠寧，楊昕.數(shù)字經(jīng)濟驅動與中國制造業(yè)高質量發(fā)展[J].陜西師范大學學報（哲學社會科學版），2022，51（1）：133-147.

朱麗萌，何玉娟.數(shù)字經(jīng)濟賦能欠發(fā)達地區(qū)制造業(yè)高質量發(fā)展的實現(xiàn)路徑[J]. 中國井岡山干部學院學報，2021，14（6）：130-136.

殷維.數(shù)字經(jīng)濟下制造業(yè)高質量發(fā)展的路徑與建議[J].商場現(xiàn)代化，2021（22）：124-126.

傅為忠，劉瑤.產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與制造業(yè)高質量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)研究：基于長三角區(qū)域的實證分析[J].華東經(jīng)濟管理，2021，35 （12）：19-29.

項義軍，潘子龍.基于全要素生產(chǎn)率中介效應的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與制造業(yè)出口質量升級研究[J].商業(yè)經(jīng)濟，2022（5）：35-37.

吳爽.數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)高質量融合發(fā)展的對策研究：基于杭州的實踐分析[J].中共杭州市委黨校學報，2021（6）：88-96.

鄒玉坤，謝衛(wèi)紅，郭海珍，等.數(shù)字化創(chuàng)新視角下中國制造業(yè)高質量發(fā)展機遇與對策研究[J].蘭州學刊，2022（1）：38-52.

茍波，洪功翔.數(shù)字經(jīng)濟推動制造業(yè)高質量發(fā)展的實證研究：基于安徽省2010—2020年的面板數(shù)據(jù)分析[J].安徽行政學院學報，2021（5）：60-68.

劉鑫鑫，惠寧.數(shù)字經(jīng)濟對中國制造業(yè)高質量發(fā)展的影響研究[J].經(jīng)濟體制改革，2021（5）：92-98.

王瑞榮，陳曉華.數(shù)字經(jīng)濟助推制造業(yè)高質量發(fā)展的動力機制與實證檢驗：來自浙江的考察[J].系統(tǒng)工程，2022，40（1）：1-13.

胡德順，潘紫燕，蘇斌.數(shù)字經(jīng)濟、制造業(yè)升級和經(jīng)濟高質量發(fā)展：基于長江經(jīng)濟帶107個城市的實證檢驗[J].湖北文理學院學報，2021，42（8）：29-38.

饒瑞竹，陳光莉.數(shù)字經(jīng)濟推動安徽省制造業(yè)企業(yè)高質量發(fā)展研究[J].商場現(xiàn)代化，2021（14）：124-127.

邢皓.數(shù)字經(jīng)濟賦能安徽制造業(yè)高質量發(fā)展的實現(xiàn)路徑研究[D].蚌埠：安徽財經(jīng)大學，2021.

李英杰，韓平.數(shù)字經(jīng)濟下制造業(yè)高質量發(fā)展的機理和路徑[J].宏觀經(jīng)濟管理，2021（5）：36-45.

秦鑄清，朱玉琴，王德平.數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)高質量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)分析：基于成都與北京的比較[J].西部經(jīng)濟管理論壇，2021，32（2）：31-43.

韋莊禹，李毅婷，武可棟.數(shù)字經(jīng)濟能否促進制造業(yè)高質量發(fā)展：基于省際面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].武漢金融，2021（3）：37-45.

杭州：打造數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)高質量發(fā)展“雙引擎”[J].信息化建設，2021（3）：46-48.

劉利.“數(shù)字經(jīng)濟”背景下金融支持制造業(yè)高質量發(fā)展研究[J].中小企業(yè)管理與科技（上旬刊），2021（2）：61-62.