數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的影響研究
——基于江蘇省的面板數(shù)據(jù)

王燕 WANG Yan；蘇偉 SU Wei

（①中國(guó)石油集團(tuán)川慶鉆探工程有限公司鉆井液技術(shù)服務(wù)公司，成都 610057；②中國(guó)石油集團(tuán)川慶鉆探工程有限公司國(guó)際工程公司，成都 610057）

0 引言

江蘇省作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的先發(fā)地，信息經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值已超過了4.5 萬(wàn)億元，位居全國(guó)第二位，兩位融合發(fā)展指數(shù)連續(xù)八年居全國(guó)第一；并且數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為江蘇省的“新賽道”“主賽道”，在政府產(chǎn)業(yè)政策的扶持下，發(fā)展勢(shì)頭迅猛，新業(yè)態(tài)新模式不斷涌現(xiàn)。如何整合數(shù)字技術(shù)與諸如制造業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合和滲透，幫助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)集群在數(shù)字經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下探索協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制和轉(zhuǎn)型升級(jí)，已成為當(dāng)前研究亟需解決的新課題和新熱點(diǎn)。依據(jù)江蘇省的面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，探索在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大環(huán)境下，影響制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的因素和機(jī)制，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代實(shí)現(xiàn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)和高質(zhì)量發(fā)展提供戰(zhàn)略依據(jù)。

1 熵權(quán)法和多元線性回歸

1.1 熵權(quán)法

熵值法是判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度，信息熵值越小，指標(biāo)的離散程度越大，該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響（即權(quán)重）就越大，因此，可利用熵權(quán)法計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，為多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)提供依據(jù)。

1.2 多元線性回歸

多元線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析，來確定兩種或兩種以上自變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，如果回歸分析中包括兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關(guān)系，則稱為多元線性回歸分析。

2 模型構(gòu)建和測(cè)算分析

2.1 模型構(gòu)建

在梳理總結(jié)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義及內(nèi)涵，以及對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)體系歸納總結(jié)的基礎(chǔ)上，選用改進(jìn)的熵值法測(cè)度我國(guó)江蘇省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。在傳統(tǒng)熵值法中加入時(shí)間變量，提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)結(jié)果的可比性和合理性。具體過程如下：

第一步，進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取，假設(shè)t 代表年份數(shù)，n代表城市數(shù)量，m 代表指標(biāo)個(gè)數(shù)，xθij代表第θ 年第i 個(gè)城市的第j 個(gè)指標(biāo)。

第二步，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。由于各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)量單位并不統(tǒng)一，在計(jì)算綜合指標(biāo)之前，首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱影響。本文使用0-1 標(biāo)準(zhǔn)化，由于指標(biāo)體系中的變量都是正向指標(biāo)，所以運(yùn)用以下公式：

由于原始數(shù)據(jù)在進(jìn)行無(wú)量綱化處理后存在為0 的情況，導(dǎo)致后續(xù)步驟無(wú)法計(jì)算，故將無(wú)量綱化后的數(shù)據(jù)整體向右平移0.01 個(gè)單位。

第三步，指標(biāo)的歸一化處理，計(jì)算第θ 年份中第i 個(gè)城市的第j 個(gè)指標(biāo)在指標(biāo)中所占的比重：

第四步，計(jì)算第項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

第七步，計(jì)算各城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合得分Sθij，綜合得分越高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平就越高：

2.2 測(cè)算分析

2.2.1 指標(biāo)體系 本文根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義構(gòu)建以下數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系，指標(biāo)體系分為三個(gè)維度，如表1，分別是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平、數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平。

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)條件是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，它為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供保證。本文參考李捷、沈運(yùn)紅、黃桁等學(xué)者的研究選取電信業(yè)務(wù)總收入、移動(dòng)電話用戶數(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)衡量數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。

數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展水平：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布了數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類，界定了數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的范圍，分別是計(jì)算機(jī)通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、電信廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)等，對(duì)應(yīng)著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化部分。本文從這四個(gè)行業(yè)選取指標(biāo)代表數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平。由于電信廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和相關(guān)服務(wù)行業(yè)收入數(shù)據(jù)缺失，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)收入部分未包括。

數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平：創(chuàng)新水平是數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系中不可或缺的指標(biāo)，它能夠驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。本文參考沈運(yùn)紅、楊慧梅等學(xué)者的研究，選取普通高等學(xué)校本?？剖谟鑼W(xué)位數(shù)和R&D 經(jīng)費(fèi)總支出來表示。

2.2.2 數(shù)據(jù)來源 本文主要選取2012-2021 年江蘇省南京市、無(wú)錫市、徐州市、常州市、蘇州市、南通市、連云港市7 個(gè)城市的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《南京統(tǒng)計(jì)年鑒》《無(wú)錫統(tǒng)計(jì)年鑒》《蘇州統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各地市的統(tǒng)計(jì)年鑒等。部分缺失數(shù)據(jù)采用均值法和年均增長(zhǎng)率補(bǔ)齊。

2.2.3 指標(biāo)權(quán)重分析 根據(jù)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平所建立的指標(biāo)體系，計(jì)算得出的各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重如表2 所示：數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平占比最高，達(dá)到了0.5 以上；最后的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平占比也在0.2 之上。因此可見選取的三個(gè)指標(biāo)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響較大。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系權(quán)重

2.2.4 制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的測(cè)度與分析 制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是指由低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)和中端技術(shù)產(chǎn)業(yè)向高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程。測(cè)度制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，首先要分類制造業(yè)行業(yè)，其次，本文借鑒干春暉、傅元海等學(xué)者的研究方法，用制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化衡量制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，以及考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，參考江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒中工業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)值關(guān)系，最后，選擇高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值占工業(yè)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的比重來測(cè)度制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，進(jìn)而進(jìn)行分析。

①制造業(yè)細(xì)分行業(yè)。根據(jù)2017 年最新發(fā)布的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》，本文參考李賢珠（2010）的方法，將我國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)具體分為低端技術(shù)、中端技術(shù)、高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)三類，具體分類見表3 所示，分類依據(jù)是根據(jù)OECD 技術(shù)分類標(biāo)準(zhǔn)，按照各行業(yè)的研發(fā)強(qiáng)度進(jìn)行分類。

表3 制造業(yè)細(xì)分行業(yè)分類

②測(cè)度分析。由于選取的代表城市中2 個(gè)城市的數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故選取2016-2021 年江蘇省的南京市、蘇州市、無(wú)錫市、常州市、連云港市5 個(gè)城市28 個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于2017-2021 年各市的統(tǒng)計(jì)年鑒，缺失數(shù)據(jù)用插值法補(bǔ)齊，有些年份缺失數(shù)據(jù)用年均增長(zhǎng)率補(bǔ)齊。計(jì)算結(jié)果見表4 所示。

表4 江蘇省5 個(gè)城市制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平（單年份）

從時(shí)間上來看，5 個(gè)城市2017-2021 年制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平呈上升態(tài)勢(shì)，說明江蘇省大部分城市在2017-2019 年間制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到了升級(jí)。從空間上來看，江蘇省蘇南地區(qū)的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)差距不大，南京、蘇州、無(wú)錫、常州6 年間制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平平均數(shù)達(dá)到了0.6 以上，說明蘇南地區(qū)制造業(yè)發(fā)展較好，主要以高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主。其中蘇北地區(qū)的連云港制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平的平均數(shù)在0.5 以下，表明其制造業(yè)發(fā)展主要是以中、低端技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主，不夠完善，仍需要大力度推動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

3 模型構(gòu)建

3.1 變量定義

3.1.1 被解釋變量 制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)水平Y(jié)。鑒于市級(jí)數(shù)據(jù)的可獲得性以及避免指標(biāo)選取的隨意性，依據(jù)傅元海等、干春暉等學(xué)者對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的研究成果，以及考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，參考江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒中工業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)值關(guān)系，選取各城市工業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與總產(chǎn)值的比值，來表征制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的概念。

3.1.2 解釋變量 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Dig。根據(jù)第二章數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系的構(gòu)建與測(cè)算可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是推動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要因素，因此從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平三個(gè)維度，運(yùn)用改進(jìn)的熵值法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，將所得的綜合評(píng)分表征數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

3.1.3 控制變量 ①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平ED?；谛靷コ实葘W(xué)者的研究，采取人均GDP 表征各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。②政府參與程度GI?；谑矏鄣葘W(xué)者的研究，采取地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)支出占GDP 的比值表征政府參與程度。③外貿(mào)依存度FTD。基于劉軍、譚清美等學(xué)者的研究，采取進(jìn)出口總額占GDP 的比值表征外貿(mào)依存度。匯率按照當(dāng)年人民幣對(duì)主要外幣年平均匯價(jià)。④教育投入水平EIL。采取地方財(cái)政科學(xué)技術(shù)費(fèi)和教育事業(yè)費(fèi)支出的總和占地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)支出的比值表征教育投入水平。

3.2 模型設(shè)定

本文以制造業(yè)為研究對(duì)象，探究過數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平四個(gè)重要因素?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響。使用面板數(shù)據(jù)，因此選用面板數(shù)據(jù)模型，具體的計(jì)量模型設(shè)定為：

其中，i 表示各市級(jí)地區(qū)（i=1，2，…13），t 表示年份（t=2012，2013，…，2021），α、β 為待估參數(shù)，ε 為殘差。

3.3 描述性統(tǒng)計(jì)

本文使用stata 軟件對(duì)江蘇省7 座城市2012-2021 年各指標(biāo)變量最終的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)。所得的變量數(shù)據(jù)特征如表5 所示。

表5 變量指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)

通過表5 可以看出，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)水平的極大值為0.504，極小值為0.292，且標(biāo)準(zhǔn)差為0.050，從側(cè)面說明江蘇省不同城市不同年份的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)差異不明顯，在數(shù)據(jù)收集過程中顯示無(wú)錫、蘇州、常州等數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好的城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)水平常年大于均值，說明其高技術(shù)制造業(yè)產(chǎn)值占比較大。對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，南京、蘇州地區(qū)常年在江蘇省處于領(lǐng)先地位，其中南京市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況一直保持良好的狀態(tài)。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)差為4.242，說明浙江省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異也較為明顯，其中南京、無(wú)錫、蘇州地區(qū)常年領(lǐng)先于其他城市，而連云港、徐州、南通常年在均值之下。政府參與程度、外貿(mào)依存度和教育投入水平城市間差距相對(duì)較小，且均呈穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

3.4 回歸分析

3.4.1 模型選擇檢驗(yàn) 在對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析之前，需先使用豪斯曼（Hasuman）檢驗(yàn)，依據(jù)其結(jié)果判斷是否使用固定效應(yīng)模型或隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)。根據(jù)連玉君、王聞達(dá)等學(xué)者關(guān)于豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量有效性的研究結(jié)果可知，在檢驗(yàn)結(jié)果中，若豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)顯示，P 值小于0.1，則使用固定效用模型而非隨機(jī)效用模型；反之，則使用隨機(jī)效用模型。具體結(jié)果如圖1 所示。

圖1 豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)

由結(jié)果可知，豪斯曼（Hausman） 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為196.40，P 值大于等于0.0000，所以強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)“H0：與解釋變量不相關(guān)”，固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)，直接選擇固定效應(yīng)，所以本文下面將進(jìn)行固定效應(yīng)模型回歸分析。

3.4.2 回歸結(jié)構(gòu)分析 根據(jù)上述檢驗(yàn)本文選擇個(gè)體和時(shí)間雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，具體回歸結(jié)果如表6 所示。

表6 固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

從模型回歸的結(jié)果來看數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)于因變量制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的影響系數(shù)為正，其代表意義為江蘇省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每增加1%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平將增加0.00040，由此可見，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)水平有著重要的意義，這是因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)可以為制造業(yè)提供技術(shù)支撐、減少運(yùn)輸成本、提升制造業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量，使得制造業(yè)由低端、中端技術(shù)產(chǎn)業(yè)向高端技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平回歸系數(shù)為0.004，在5%水平下顯著，表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提供能夠促進(jìn)優(yōu)化升級(jí)江蘇省的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。另外、政府參與、教育投入、對(duì)外貿(mào)易等控制變量對(duì)于對(duì)山東省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)水平影響系數(shù)均為負(fù)，主要的可能是存在數(shù)據(jù)量少的隱藏問題，其次，政府可能會(huì)為了追求短期效益而盲目投資，從而造成重復(fù)性建設(shè)的現(xiàn)象發(fā)證，抑制制造業(yè)各產(chǎn)業(yè)間協(xié)調(diào)發(fā)展；培養(yǎng)人才是一個(gè)長(zhǎng)期的過程，所以短期內(nèi)效果可能不是很有效。以及對(duì)江蘇省對(duì)外出口的產(chǎn)品任以中低端技術(shù)產(chǎn)品為主，在一定程度上影響了制造業(yè)向高端技術(shù)方向的演化，且其他國(guó)家企業(yè)反饋給我國(guó)的技術(shù)、資金有一定的延遲，也可能對(duì)江蘇省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)造成影響。

4 研究結(jié)論

通過前面各章節(jié)的內(nèi)容可知，本文是圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的影響展開研究的。主要研究工作包括梳理國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，界定數(shù)字經(jīng)濟(jì)和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的相關(guān)概念，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的作用機(jī)制。其次測(cè)度了江蘇省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平。最后基于面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響。最后，得出的結(jié)論如下：

4.1 關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的測(cè)度結(jié)果與分析

①?gòu)臅r(shí)間上來看，2012-2021 年江蘇省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和其二級(jí)指標(biāo)發(fā)展水平都呈上升趨勢(shì)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)越來越注重與產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展；且江蘇省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平整體上呈現(xiàn)波動(dòng)化上升的變化趨勢(shì)，各地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平整體呈現(xiàn)先上升后下降的動(dòng)態(tài)變動(dòng)走勢(shì)。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，數(shù)字技術(shù)作為新興要素投入制造業(yè)生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面，從而提高技術(shù)密集型制造業(yè)發(fā)展，資源在得到更有效配置的同時(shí)受到“虹吸效應(yīng)”的影響，使得制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化不能平穩(wěn)提升。

②從空間上來看，通過區(qū)域間的比較分析可知數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)其制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平也相應(yīng)的高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低的地區(qū)，其制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平也較低。

4.2 關(guān)于實(shí)證結(jié)果的總結(jié)與分析

由基準(zhǔn)回歸模型結(jié)果可知數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠推動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為推動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的核心動(dòng)力，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新科研水平三者均對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有明顯的優(yōu)化作用，推動(dòng)其向技術(shù)密集型方向發(fā)展。

4.3 對(duì)策建議

本文依據(jù)現(xiàn)實(shí)江蘇省發(fā)展現(xiàn)狀，以及上述結(jié)論，從以下幾個(gè)方面為數(shù)字經(jīng)濟(jì)助推江蘇省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)提供建議：第一，提高數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平。完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展至關(guān)重要，應(yīng)推動(dòng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施在全省范圍內(nèi)的普及，完善中西部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平；投入大量的資金技術(shù)，加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的更新速度，如升級(jí)5G、遙感等，滿足廣大人民群眾的需求。第二，提高數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平。數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石。應(yīng)推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。政府加大對(duì)這些行業(yè)的投資力度，保證企業(yè)有充足的資金研發(fā)軟件等，做到關(guān)鍵技術(shù)不受制于人；企業(yè)應(yīng)制定數(shù)字化人才的培養(yǎng)計(jì)劃，開展一些內(nèi)部職業(yè)培訓(xùn)，提高企業(yè)員工的數(shù)字化能力。