長(zhǎng)三角地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響

胡曉梅,李 杰,陳 鼎,李 東

(宿州學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,安徽 宿州 234000)

0 引 言

長(zhǎng)三角地區(qū)是我國(guó)制造業(yè)發(fā)展質(zhì)量最高的地區(qū)之一.近年來(lái),受資源要素和國(guó)際市場(chǎng)的雙重限制,長(zhǎng)三角地區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)迫在眉睫.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展,為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了新的前進(jìn)方向.數(shù)字化技術(shù)與制造業(yè)的融合發(fā)展,提升了企業(yè)的智能化生產(chǎn)水平,打破了產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中的技術(shù)瓶頸.二十大報(bào)告中指出,要推進(jìn)新型工業(yè)化,建設(shè)制造強(qiáng)國(guó),實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)離不開(kāi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)大支撐.持續(xù)發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)在制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程中的活力,首先應(yīng)了解數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響效果如何?因此,本文結(jié)合上述問(wèn)題,重點(diǎn)研究長(zhǎng)三角地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響,為長(zhǎng)三角地區(qū)更好發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要作用提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù).

制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)是建立現(xiàn)代化工業(yè)體系的重要一環(huán),任碧云等人認(rèn)為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)是由于制造業(yè)內(nèi)在能力增強(qiáng)而實(shí)現(xiàn)的向較高水平躍升的過(guò)程[1].周升起等人指出中國(guó)制造業(yè)整體及各細(xì)分行業(yè)仍處于全球價(jià)值鏈低端,因此,如何量化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)成為當(dāng)前階段研究熱點(diǎn)[2].潘為華等人通過(guò)構(gòu)造產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化與合理化指標(biāo)的方式從兩個(gè)角度來(lái)測(cè)算制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平[3].呂昳苗基于DEA方法從投入與產(chǎn)出的角度實(shí)證分析裝備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)效率[4].霍影等人將裝備制造業(yè)升級(jí)能力分為產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng)、研發(fā)創(chuàng)新、服務(wù)配套和政策保障四個(gè)方面,并利用突變級(jí)數(shù)獲得裝備制造業(yè)升級(jí)的多目標(biāo)決策結(jié)果[5].

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為制造業(yè)升級(jí)提供了推動(dòng)力,不少學(xué)者證明了這一點(diǎn).李馥伊在數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理和升級(jí)的角度下對(duì)我國(guó)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)數(shù)字化投入能夠促進(jìn)我國(guó)制造業(yè)朝全球價(jià)值鏈高端邁進(jìn)[6].裘瑩等人認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有網(wǎng)絡(luò)鏈接、成本壓縮、供應(yīng)鏈生態(tài)結(jié)構(gòu)改造和價(jià)值創(chuàng)造效應(yīng),能有效推動(dòng)中小企業(yè)價(jià)值鏈升級(jí)[7];陳劍等人立足產(chǎn)品研發(fā)、供應(yīng)鏈管理、庫(kù)存管理與定價(jià)方面闡釋了數(shù)字化對(duì)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率賦能[8].呂越等人采用機(jī)器人使用密度實(shí)證了企業(yè)人工智能投入對(duì)全球價(jià)值鏈參與程度的正向影響[9].伯廣宇等人認(rèn)為數(shù)字化產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)之間的融合分為技術(shù)融合、商業(yè)融合和產(chǎn)業(yè)融合,而數(shù)字經(jīng)濟(jì)具備推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)能[10].何文彬探究了我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)升級(jí)的重構(gòu)作用,認(rèn)為數(shù)字化投入有利于知識(shí)密集制造業(yè)部門(mén)的全球價(jià)值鏈高端化[11].王石等人運(yùn)用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有正向促進(jìn)作用[12].許釗等人認(rèn)為融入數(shù)字化技術(shù)的數(shù)字金融通過(guò)提升技術(shù)創(chuàng)新程度、促進(jìn)消費(fèi)需求來(lái)促進(jìn)制造業(yè)升級(jí)[13].

關(guān)于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究已取得較多的成果,且為本文的研究提供了借鑒.但是目前關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)影響的研究結(jié)果均表現(xiàn)為線性的正向促進(jìn)作用,卻忽視了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能作用的發(fā)揮是需要一定的數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的,因而對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)間的非線性影響效應(yīng)并沒(méi)有較為深入的研究.鑒于此,本文將以我國(guó)制造業(yè)發(fā)展程度較高的長(zhǎng)三角地區(qū)為例,實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的非線性影響.

1 模型設(shè)計(jì)

1.1 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

由于在對(duì)長(zhǎng)三角各地區(qū)指標(biāo)的選取中,每個(gè)指標(biāo)的計(jì)量單位在數(shù)據(jù)選擇上不統(tǒng)一,若直接采用原指標(biāo)值進(jìn)行分析,原高值指標(biāo)在綜合分析中的作用將更加突出,而低原值指標(biāo)在綜合分析中的作用將相對(duì)減弱.因此,在利用這些數(shù)據(jù)計(jì)算綜合指標(biāo)之前,首先要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,即將指標(biāo)的絕對(duì)值轉(zhuǎn)化為相對(duì)值,以解決不同指標(biāo)值的同質(zhì)化問(wèn)題.因此,為了保證結(jié)果不受指標(biāo)量綱的影響,有必要對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化.

極差法是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換,使結(jié)果落入[0,1]區(qū)間內(nèi),轉(zhuǎn)換函數(shù)如下:

正向指標(biāo):

負(fù)向指標(biāo):

1.2 熵權(quán)法

信息論中熵的一般定義為:如果i系統(tǒng)有n種狀態(tài),每種狀態(tài)出現(xiàn)的概率為Pij(j=1,2,3…,n).則系統(tǒng)熵計(jì)算方法為:

其中,k指的是指標(biāo)個(gè)數(shù)的倒數(shù).若系統(tǒng)中共有m個(gè)指標(biāo),則指標(biāo)信息效用值和權(quán)重的確定公式如下:

1.3 面板回歸模型

本文首先構(gòu)造面板回歸模型檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平的一般影響效應(yīng).具體模型為:

其中,Mit表示i城市t時(shí)期的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)水平,Dit表示i城市t時(shí)期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,Xit為一系列控制變量構(gòu)成的向量,α為截距項(xiàng),μi表示個(gè)體效應(yīng),λt表示時(shí)間固定效應(yīng),εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng).

1.4 面板門(mén)檻回歸模型

為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的階段性影響,本文選擇數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為門(mén)檻變量,構(gòu)造如下面板門(mén)檻回歸模型:

其中,A(·)為示性函數(shù),δ為控制變量的系數(shù),τi為第i門(mén)限值,υ為殘差,其他符號(hào)的含義同上.

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與變量選取

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本次的研究數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和長(zhǎng)三角地區(qū)各市統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告等.本文研究對(duì)象共包含了長(zhǎng)三角地區(qū)41個(gè)城市,時(shí)間跨度為2010—2019年,共計(jì)410個(gè)樣本數(shù)據(jù),對(duì)搜集過(guò)程中有數(shù)據(jù)存在部分缺失值采用均值法進(jìn)行補(bǔ)全.

2.2 變量選取

被解釋變量(M):制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí),本文從科技研發(fā)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和綠色發(fā)展三個(gè)維度選取指標(biāo)根據(jù)熵權(quán)法計(jì)算得到,具體指標(biāo)見(jiàn)表1.

表1 制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)體系

核心解釋變量(D):數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,本文通過(guò)借鑒張晴等人[14]的研究,從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展三個(gè)維度運(yùn)用熵權(quán)法測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,具體指標(biāo)見(jiàn)表1.

控制變量:參考廖信林等人[15]的研究成果,本文選取的控制變量有兩個(gè):(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(G),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,越能夠?yàn)橹圃鞓I(yè)升級(jí)提供強(qiáng)有力的資金支持,本文選擇采用國(guó)內(nèi)人均GDP表示;(2)外商投資力度(I),無(wú)論是資金型投資還是技術(shù)性投資,外商投資都會(huì)為地區(qū)制造業(yè)升級(jí)帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)會(huì),從而推動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí),本文通過(guò)實(shí)際外商直接投資金額表示外商投資力度.

指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2.

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3 實(shí)證分析

3.1 面板回歸模型結(jié)果分析

表4為面板回歸模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果.模型(1)和(2)是只包含唯一的解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型,由于hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為107.77,伴隨概率p值為0,通過(guò)了5%水平上的顯著性檢驗(yàn),因此,本文選擇建立固定效應(yīng)模型.模型(3)、(4)中依次加入控制變量,與模型(1)的結(jié)果對(duì)比可知,無(wú)論是否加入控制變量,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)均為正,且通過(guò)顯著性水平為10%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平有著顯著的正向影響.模型(4)中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)為0.03,表明在研究時(shí)期內(nèi),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平每上升1個(gè)單位,則制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平平均會(huì)增加0.03個(gè)單位.

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)發(fā)展水平的面板固定效應(yīng)回歸結(jié)果

3.2 面板門(mén)檻回歸模型結(jié)果分析

為了驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的非線性影響,應(yīng)先確定是否存在門(mén)檻值及門(mén)檻的個(gè)數(shù).本文通過(guò) Bootstrap 自助法抽樣300次估計(jì)出門(mén)檻值和相關(guān)統(tǒng)計(jì)量,門(mén)檻數(shù)量及檢驗(yàn)結(jié)果由表5所示,單一門(mén)檻值在 10% 的水平上顯著,且此時(shí)門(mén)檻值為0.251,P值為0.083,而雙重門(mén)檻檢驗(yàn)出的結(jié)果中P值為0.057,表明在10%的顯著性水平上存在雙門(mén)檻,因此第一個(gè)門(mén)檻值為0.268,第二個(gè)門(mén)檻值為0.288.由此可以說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的實(shí)際影響存在非線性的變化特征.

表5 門(mén)檻值檢驗(yàn)結(jié)果

圖1中給出了面板門(mén)檻模型的似然比檢驗(yàn)圖.圖中橫坐標(biāo)表示門(mén)檻變量的門(mén)檻值,縱坐標(biāo)表示似然比函數(shù)值.左圖中為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一門(mén)檻值,右圖為第二門(mén)檻值.由于95%置信水平上似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的臨界值為7.35,為圖1中虛線的位置.當(dāng)似然比統(tǒng)計(jì)量值小于臨界值時(shí),則拒絕原假設(shè),因此,根據(jù)圖1可知,在兩個(gè)門(mén)檻值處,似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量都小于臨界值,故而雙門(mén)檻的估計(jì)值與實(shí)際值一致.

圖1 制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的雙門(mén)檻及似然比函數(shù)圖

門(mén)檻回歸結(jié)果如表6所示.模型1為單門(mén)檻的回歸結(jié)果,當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于門(mén)檻值時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)為-0.064且顯著,而當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到較高水平時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)為0.008,但并不顯著.模型2為雙門(mén)檻的回歸結(jié)果,當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展低于第一門(mén)檻值時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)也為負(fù)值,但不顯著;當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)處在兩個(gè)門(mén)檻值之間時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)最大,為0.939,且顯著;當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展超過(guò)第二門(mén)檻值時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)為正,但不顯著.以上表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的影響并非呈現(xiàn)出持續(xù)的促進(jìn)作用,而是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初始階段,表現(xiàn)為較弱的抑制作用,這是因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有明顯的知識(shí)集聚性與資本集聚性,前期投入較大但收益較小,所以對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)表現(xiàn)為負(fù)向作用.而當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度時(shí),其賦能作用開(kāi)始體現(xiàn),并表現(xiàn)出向其他產(chǎn)業(yè)的滲透性,因此,此階段數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用較大.但是,如果數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平太高,這種較大的促進(jìn)作用也會(huì)慢慢減弱.因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展應(yīng)與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度相適應(yīng),而不能過(guò)快.

表6 模型回歸結(jié)果對(duì)比

4 結(jié)論與建議

本文運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)水平進(jìn)行測(cè)度,并在此基礎(chǔ)上以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為門(mén)檻變量應(yīng)用面板門(mén)檻回歸模型檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的非線性影響效果.得出以下結(jié)論:數(shù)字經(jīng)濟(jì)可顯著促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),具體的作用形式表現(xiàn)出階段性的特征.當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)處于較低水平時(shí),會(huì)顯著抑制制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí),而當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度后,處于第一與第二門(mén)檻值之間,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用最大;而當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平超過(guò)第二門(mén)檻值時(shí),其對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用會(huì)縮小.

綜合上述結(jié)論,本文給出以下建議:重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,從而推動(dòng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí).數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠發(fā)揮對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用,依賴于數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模的積累與壯大.一方面應(yīng)重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)建設(shè),推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展;另一方面,應(yīng)著力提升數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新能力,用于進(jìn)行數(shù)字化改革,增強(qiáng)數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用與轉(zhuǎn)化能力.