5G背景下中國制造業升級的動力機制

沈 蕾，常瑞雪，謝永琴

（北京工業大學經濟與管理學院，北京 100124）

1 研究背景

制造業是一國經濟發展的核心基礎。我國關于高端制造業發展戰略指出，走中國特色新型工業化道路應該以促進制造業創新發展為主題，以加快新一代信息技術與制造業深度融合為主線，以推進智能制造為主攻方向，推動制造業轉型升級。5G技術作為新一代信息技術，其萬物互聯、智能高效的特征將從研發、生產、營銷等環節重塑制造業產業鏈生態格局，并通過產業關聯效應拓寬與其他產業的融合，形成更多新興產業；同時，5G技術本身就是基于服務的設施，更多的企業既是5G技術設施的生產者，同時也是其相關服務的提供者，這必將推動制造業服務化的深度發展。我國2021年政府工作報告也提到要加大5G網絡建設力度，豐富應用場景，多渠道增加居民收入，運用好“互聯網+”，推進線上線下更廣更深融合，發展新業態新模式，加快制造業轉型升級步伐。可見，我國制造業當前正處于需借助5G應用場景向數字化和智能化方向轉型升級的關鍵階段。

而且，5G開創了全球制造業轉型升級的一個全新時代。在“5G+工業互聯網”的技術創新方面，我們必然要更多地依靠自主的內生性創造，而不是過去的嵌入式模仿。因此，在這一背景下，我國不再是發達國家的跟隨者，而是技術創新的同行者和領跑者。根據工信部［1］5G/6G專題會議，我國已累計建成5G基站超81.9萬個，占全球比例約為70%；5G手機終端用戶連接數達2.8億戶，占全球比例超過80%；5G標準必要專利聲明數量占比超過38%，位列全球首位。此外，根據世界知識產權組織［2］發布的創新指數全球排名（GII），我國已經由2013年的第35位上升至2019年的第14位，進入全球前二十強，其中創新投入由第46位提升至第26位，創新產出由第25位提升至第5位。同時，根據2013—2019年《中國統計年鑒》，我國社會消費品零售額由2013年的242 842.8億元上升為2019年的408 017.2億元，年均增長率達到9.03%［3］，國內消費潛力和升級潛力巨大，有利于加快構建國際國內雙循環的新發展格局。可以看出，5G背景下制造業升級的兩大傳統動力——需求拉動與創新推動，已變化為更具體的“5G+自主創新”和“5G+消費升級”。那么，5G技術對制造業升級究竟有何影響？“5G+自主技術創新”“5G+消費升級”是推動制造業升級的新動力嗎？影響效果如何？厘清上述問題有助于進一步明確5G背景下推動制造業轉型升級的動力機制，為積極推動制造業向服務化、網絡化和智能化發展提供參考性理論依據。

2 文獻綜述

國內外學者關于制造業升級動力的研究主要分為以下兩個方面：

一是市場需求拉動制造業升級。代表人物主要有Kongsamut等［4］、Foellmi等［5］，他們認為隨著資本積累和收入的增加，產品需求收入彈性差異將會改變需求，從而導致資源和產出從低需求彈性產品轉向高需求彈性產品，由此帶來的消費升級會拉動制造業升級。對于二者這一關系的研究，國內大多數學者認為消費升級對制造業升級具有正向拉動作用，如石奇等［6］和袁小慧等［7］分別采用投入產出分析法和CGE模型都驗證了這一正向效果；楊天宇等［8］采用省級面板數據驗證了恩格爾效應和鮑莫爾效應；陳潔［9］、龍少波等［10］則分析了二者的“雙升級”機制。但是，也有學者認為消費升級會加劇對高質量進口品的依賴，而進口品的擠壓會阻礙本土制造業升級［11］，且伴隨著負向空間溢出效應［12］。

二是技術創新推動制造業升級。Baumol［13］首次提出各部門生產力差異增長導致經濟增長的潛在不平衡，分析了Progressive部門（進取的部門）與Stagnant部門（不景氣的部門）的成本變化和要素流動，擴展了非平衡增長模型。Ngai等［14］證實了Baumol［13］的理論，但是認為前者關于經濟增長過于悲觀，并在此基礎上發現跨部門全要素生產率（TFP）增長率的差異是制造業結構升級的主要原因。Acemoglu 等［15］同時從部門間技術進步率和資本密集度差異兩個方面對Baumol［13］的理論進行擴展。Raymond等［16］使用法國和荷蘭的社區創新調查(CIS)數據，發現技術創新與制造業生產率之間具有單向因果關系。

在已有研究的基礎上，作為發展中國家，我國學者更加強調自主技術創新對制造業升級的影響。相對于模仿創新而言，自主技術創新是指企業在通過自身的努力和探索突破技術、攻克難關的基礎上，推動技術創新的后續環節，并完成技術的商品化的一系列活動［17］。自主技術創新不排斥開放與集成，也不一定要從頭做起［18］。學者們關于自主技術創新推動制造業升級的研究觀點基本一致。近年來我國制造業發展十分迅速，產品技術含量不斷提升，與發達國家之間的差距也一直在縮小，但核心關鍵技術“卡脖子”問題依然桎梏著我國制造業企業的健康發展［19］；而且，近年來我國制造業更面臨著發達國家高端制造業回流和發展中國家中低端制造業分流的雙向擠壓［20］。因此，由過去的模仿創新轉向自主技術創新成為當前我國制造業升級的一個重要推動力。

綜上所述，現有關于制造業升級動力研究大都是圍繞制造業升級的兩大傳統動力展開的，而5G技術所具有的大移動帶寬、廣覆蓋大連接、超可靠低時延等特性，決定了它將在多個維度重塑今天的制造業產業鏈，包括重塑生產、創新和消費之間的關聯方式，促進制造業與數字經濟及相關服務業的融合，為當前我國制造業的升級賦予全新的動能。作為基礎性新技術，5G導致的各產業間關聯的方式有可能不僅僅是前、后向和上、下游之間的關聯，還包括與5G技術相關的橫向技術關聯等；相應地，在數據的收集和處理上，我們也有必要打破過去的一些慣性做法，把注意力放在“是否與5G相關”的維度上，據此設計合適的標準來理解制造業中不同類型的行業與各個企業之間的關聯性。只有這樣，才有助于在5G時代更好地理解一個國家制造業升級的動力機制與發展趨勢，并給出相應的參考性建議。因此，本研究首先在理論層面闡述了5G技術推動制造業升級的直接作用和間接作用機制以及“5G+自主技術創新”和“5G+消費升級”兩大合成動力對當前我國制造業升級的影響效果；其次，嘗試采用制造業與5G相關聯的程度，即5G技術在工業領域的應用水平來劃分不同類型的制造業，試圖揭示不同類型的制造業存在主要動力機制不同的可能；最后，從行業層面實證檢驗了5G技術、消費升級、自主技術創新對5G時代我國制造業升級的獨立效應、中介效應（間接作用）和協同效應。

3 機制分析

3.1 5G技術促進制造業升級的機制分析

直接作用方面，5G等新一代信息技術與制造業的深度融合會改變其原有的生產方式、管理方式以及商業模式。生產方式方面，5G等新技術的使用會實現工業生產線與工業產品互聯，而工業的高度互聯互通及其網絡化發展結構具有較強的正外部性和規模效應，人工智能設備的使用可以對企業生產過程中的各個環節進行實時智能監測，提高產品質量，降低生產成本；同時，隨著消費者個性化、定制化需求愈加強烈，企業生產方式由傳統的面向庫存轉向面向訂單，可以大幅度降低庫存，可以優化要素配置、縮短交貨期，提高企業生產效率，實現供需精準匹配。管理方式方面，隨著工業生產與產品實現高度互聯，數據收集設備便可以及時收集、處理和分析大量的工業數據，并及時準確地向廠商傳輸，企業掌握精準的生產訊息，可以作出最正確的運營決策，合理地配置資源、減少浪費，從而實現制造業管理方式的智能化、數字化、網絡化發展。商業模式方面，5G等新一代信息技術與制造業融合不僅會大幅提高勞動生產率，加快提升企業生產效率，增加經濟效益，也會顯著改變企業原有的生產模式，催生出新的業態、新的模式，延伸產業鏈，如互聯網社區、眾創平臺等。總之，5G等新一代信息技術必將革新制造業原有的生產方式、管理方式和商業模式，推動制造業結構升級。

間接作用方面，5G技術賦能工業互聯網可以充分滿足工業高質量發展的需求，加速企業自主技術創新能力的提升，提升制造業企業產品的供給質量和生產效率，提高企業在價值鏈中的地位，推動制造業升級。同時，隨著互聯網的大規模普及，消費者不僅需求發生改變，消費習慣也更偏向網絡化。5G技術等新一代信息技術不僅可以為廠商提供便利，也可以給消費者提供更加完美的上網體驗，培育消費新熱點，更好地滿足消費者個性化、高端化、網絡化需求的發展，從而推動制造業升級。因此，本研究認為5G技術可以推動制造業升級，并且自主技術創新和消費升級是5G技術推動制造業升級的重要渠道，存在中介效應，但5G技術的中介效應不明確。

3.2 “5G+自主技術創新”推動制造業升級的機制分析

一般而言，自主技術創新主要通過作用于產品升級、利潤誘導與功能升級推動制造業升級。產品升級是指廠商轉向更加復雜、更高技術含量的生產線，獲得更高級的產品，贏得更高的單位價值過程。功能升級是指廠商在價值鏈中取得新突破，獲得新功能，如研發和市場［21］。通過開展自主技術創新活動，企業能夠快速積累足夠多的先進知識和經驗，掌握先進的技術、先進的工藝，加速產品的更新換代，更好地滿足消費者對新產品的需求。5G等新一代信息技術的應用不僅可以使企業精準發現生產中存在的盲點，也可以及時準確地搜集消費者的偏好信息，大幅降低企業研發過程中的試錯成本。同時，新產品、新技術往往會為企業帶來較高的附加價值，提高企業的利潤率，進而誘導更多的企業開展研發活動，從而提高制造業整體的技術水平，推動制造業升級。此外，隨著自主技術創新能力不斷提升、對核心關鍵技術掌握能力越強，企業會逐漸培育新的競爭優勢，以期逐漸參與到代工（OBM）和原始設計制造（ODM）環節，擺脫低端鎖定的風險，即向“微笑曲線”兩端移動。而5G技術、物聯網、大數據等新技術的到來必然會改變企業的生產模式、組織模式等，催生新業態、新模式，賦予企業新的競爭力，可以助推企業進入高端環節，從而實現制造業升級。因此，本研究認為“5G+自主技術創新”可以推動制造業升級。

3.3 “5G＋消費升級”拉動制造業升級的機制分析

一般認為消費升級包括消費結構升級和消費規模擴大兩方面［22］，本研究中消費升級主要是指消費結構升級。即根據Maslow［23］的需求演化路徑，居民對消費品的需求由基本生存型向發展和享受型、再向個性化型演化。消費升級主要通過市場機制的信號作用和優化要素配置作用推動制造業升級。隨著我國逐漸步入中等收入國家行列，居民收入水平明顯提升，消費層級逐漸上移，表現為居民對基礎產品的需求相對減少，恩格爾系數逐漸下降，但是對高端產品的需求愈加強烈。而居民消費需求的變動一方面會通過市場機制的作用向廠商傳遞相應的信號，另一方面，隨著消費者消費模式的網絡化和個性化需求越加強烈，5G技術、大數據等新一代信息技術可以更精確地捕捉到消費者的需求并及時傳遞給廠商。廠商收到信息會及時作出生產決策調整，更多地生產高端產品；同時也會加速勞動力、資本、技術等生產要素的流動速率，使得生產要素集聚于高端產業，即生產要素從生產效率低的部門逐漸向生產效率高的部門轉移，從技術水平低的行業逐漸向技術水平高的行業移動，從而達到生產要素的最優化配置，淘汰落后產能，最終市場上低級化產品逐漸淘汰，高級化產品占據主導地位，實現制造業升級。因此，本研究認為“5G＋消費升級”可以拉動制造業升級。5G技術推動制造業升級作用機制分析，如圖1所示。

圖1 5G技術推動制造業升級作用機制

4 研究設計

4.1 行業分類

隨著互聯網、大數據等新一代信息技術的快速發展，產業邊界將會更加模糊化，產業融合速度也會加快，同時，傳統地理集群的空間局限會逐漸被打破，產業組織會更多地呈現網絡化的特點，因此傳統的產業分類方法已經不再適用［24］。基于此，本研究采用5G技術在工業領域的應用程度指標對制造業進行重新分類，具體計算方法借鑒婁巖等［25］的技術關聯度，計算公式如下：

式（1）中：i、j分別為制造業各細分行業和5G專利技術；Ci(j)為制造業各細分行業與5G專利技術的融合度；Nij為與i產業技術融合的5G專利技術數量；Nj為參與技術融合的5G專利技術總數量。

在此基礎上，對式（1）進行適當調整，以2013—2019年制造業各行業與5G技術關聯度的平均值來表征5G技術在工業領域的應用程度。調整結果如下：

式（2）中：t為時間；分子為2013—2019年與i產業技術融合的5G專利技術數量的平均值；分母表示2013—2019年參與技術融合的5G專利技術數量平均值。

考慮到數據的可獲得性，本研究剔除了煙草制品業、家具制造業以及黑色金屬冶煉和壓延加工業，最終得到25個細分行業的分類結果。根據各行業與5G技術的關聯程度，將前5個明顯高于其他行業的制造業歸為高度關聯型，關聯度大于1%的行業歸為中度關聯型，低于1%則為低度關聯型，如表1所示。

表1 制造業細分行業關聯度分類

表1 （續）

4.2 模型設定

鑒于中國IMT-2020（5G）推進組成立于2013年，本研究以我國國家統計局《國民經濟行業分類》（GB/T 4754—2017）為基準，選取2013—2019年我國制造業25個細分行業為樣本進行面板數據回歸，并取對數以消除序列異方差。模型設定如下：

式（3）～（5）中：i為制造業細分行業；t為時間；lnTFPit為制造業升級；lnX0it為傳統動力指標，包括自主技術創新（lnIit）、消費升級（lnCit）兩組數據，構成兩個獨立方程；lnRit為5G技術，驗證5G技術推動制造業升級的直接作用；lnX1it依次是“5G＋自主技術創新”（lnIRit）和“5G＋消費升級”（lnCRit）新合成動力指標，分別以5G技術與自主技術創新、5G技術與消費升級的交叉項來表征，也單獨構成方程，以驗證兩個新動能對制造業升級的作用，即協同效應；lnConit為控制變量，包括外資溢出水平（lnFDIit）、行業規模（lnSCAit）、國有化程度（lnSTAit）、資本密集度（lnKit）和人力資本存量（lnHLit）；τi和νt分別為行業和時間固定效應；εit為隨機擾動項。

4.3 變量選取

（1）被解釋變量：制造業升級水平（lnTFPit）。制造業升級往往會伴隨著企業勞動生產率和全要素生產率的大幅提升，因此參考劉奕等［26］的研究，以勞動生產率（工業生產總值/平均用工人數）衡量制造業升級水平。考慮到數據的可獲得性，以主營業務收入代替工業生產總值，數據均來源于《中國統計年鑒》和《中國工業統計年鑒》中規模以上工業企業數據。

（2）解釋變量：以超可靠低時延、廣覆蓋大連接等為基本特征的5G技術是構建工業互聯網的關鍵，必然會成為推動制造業升級關鍵一環，因此依據式（1）分別計算出2013—2019年制造業各細分行業與5G技術的融合度來表征；石明明等［22］、楊天宇等［8］認為居民收入水平是影響消費升級的重要因素，因此本研究以分行業城鎮單位工資總額與年末就業人員之比，即分行業城鎮人均收入來表示；自主技術創新能力提升是推動制造業升級的重要動力，借鑒宋躍剛等［27］的研究，以專利申請量的對數來表示；分別以5G技術與自主技術創新、5G技術與消費升級的交叉項來表征，以驗證兩個新動能促進制造業升級的協同效應。

（3）控制變量：外國直接投資（FDI）溢出效應是影響制造業升級的重要因素，但是其作用相對有限［28］，借鑒陽立高等［29］的做法，采用各行業實際到位外資金額來衡量外資溢出水平；一般而言，行業規模越大，其自主技術創新能力越高，消費潛力越大，越有助于實現產業升級，借鑒原毅軍等［30］的研究，采用規模以上工業企業的資產總額與規模以上工業企業的數量之比來表示；一般地，國有企業效率較低，自主技術創新能力較弱，不利于產業升級的實現，因此使用各行業國有及國有控股企業的資產合計額與規模以上工業企業資產合計額的比重表示；企業資本密集度越高，其自主研發能力越強，實現產業升級的機會越大，借鑒曲如曉等［31］的研究，使用規模以上工業企業固定資產（資產總計-流動資產）與其員工數量（企業數量×平均用工人數）之比來度量；人力資本水平越高，則行業研發投入強度越大，企業自主技術創新能力會越強，同時對新技術的吸收能力也越強，越有利于制造業升級，因此以研發人員全時當量來表征。

各變量的描述性統計如表2所示。

表2 樣本面板數據的描述性統計

為初步判斷“5G＋自主技術創新”和“5G+消費升級”對制造業升級的影響，利用Stata軟件繪制其擬合曲線的散點圖，如圖2、圖3所示。由擬合曲線可初步認為“5G＋自主技術創新”“5G+消費升級”與制造業升級之間存在正相關關系。

圖2 “5G+自主技術創新”與制造業升級的散點圖

圖3 “5G+消費升級”與制造業升級的散點圖

4.4 數據來源與處理

本研究的實證數據來源分為以下3類：一是計算5G技術在工業領域應用程度指標所需專利數據來源于2013—2019年德溫特數據庫；二是計算制造業升級、自主技術創新以及外資溢出水平等控制變量所需數據來源于《中國統計年鑒》和《中國工業統計年鑒》；三是計算消費升級所需基礎數據來源于《中國勞動統計年鑒》。數據處理如下：

（1）專利數據。德溫特創新索引數據庫（DII）收錄來自世界44個專利機構的超過1千萬件專利，數據可回溯至1963年，并且每周均有更新，因此，本研究選取DII數據庫作為專利數據來源，依據檢索表達式TS=（5G）And DP＞=（20130101）AND DP＜=（20191231）在DII中獲取5G專利數據，檢索時間為2021年5月1日，共下載到5G技術相關專利16 936條；進而使用Itginsight軟件對數據進行清洗與分析，共篩選出我國專利數據12 746條，IPC（國際標準專利）分類碼17 181個。2018年我國國家知識產權局編制了《國際專利分類與國民經濟行業分類參照關系表（2018）》，基于此，本研究采用Excel對《國際專利分類與國民經濟行業分類參照關系表（2018）》中制造業所對應的國際專利分類碼進行刪除重復項以及匯總處理，得到C13～C40等28個中類制造業所對應的IPC碼，并使用Excel中的Vlookup函數將所得到的5G技術IPC碼與匯總后制造業所對應的IPC碼依次進行匹配，得到研究區間樣本制造業細分產業5G專利數量；最后，根據式（1）（2）分別計算制造業各行業與5G技術融合度及其平均值。

（2）行業數據。《中國工業統計年鑒》的數據主要用于校準《中國統計年鑒》。根據國家統計局關于工業統計常見問題的解答可知，由于2014年是普查年，使用了普查數據，所以造成了數據差異，而《中國工業統計年鑒2014》出版時間晚于《中國統計年鑒》，因此應以《中國工業統計年鑒》為準。此外，煙草制造業FDI數據嚴重缺失，因此以《中國工業統計年鑒》中實收資本替代，2019年個別增長率缺失則根據實際到位資金平均增長率來估計。

5 實證結果與分析

5.1 基準回歸分析

本研究運用上述計量模型，使用軟件Stata15.1對2013—2019年我國25個制造業的平衡面板數據進行估計。首先，對模型依次進行F檢驗、LM檢驗和Hausman檢驗，結果表明該模型存在個體效應和時間效應；其次，通過進行Wald檢驗、Wooldridge檢驗和BP-LM檢驗，發現模型存在自相關、截面相關和異方差三大問題；最后，以核心解釋變量的滯后1期為工具變量，經過模型選擇和Hausman檢驗發現不存在內生性問題。因此，參考Driscoll 等［32］的研究，采用雙向固定效應模型進行基準回歸，回歸結果如表3所示。其中，模型1至模型3分別驗證5G技術、自主技術創新、消費升級對制造業升級的直接作用，模型4、模型5分別驗證兩大新動能“5G+自主技術創新”和“5G+消費升級”對制造業升級的協同作用，模型6至模型10為替換因變量之后的穩健性檢驗結果。

由表3可知，模型1至模型3中消費升級的估計系數為0.932，且在1%的水平上顯著，充分說明了消費升級可以在需求端顯著拉動制造業升級；5G技術和自主技術創新指標均在5%的水平下顯著，表明二者可以顯著推動制造業升級，驗證了5G技術對制造業升級的直接作用，同時也驗證了自主技術創新和消費升級是促進制造業升級的兩大傳統動力。模型4、模型5中，“5G＋自主技術創新”和“5G＋消費升級”的估計系數均在5%的顯著性水平下為正，說明“5G＋自主技術創新”“5G＋消費升級”均能正向推動制造業升級，是推動制造業升級的新動能。

為保證回歸結果的穩健性，借鑒原毅軍等［30］對生產率的計算方法，采用新產品銷售收入指標代替勞動生產率再次進行回歸，回歸結果見表3模型6至模型10所示，實證結果表明，解釋變量的系數符號與顯著性與前文回歸結果基本一致。因此，本研究的回歸結果依然穩健，并不因變換被解釋變量的測度方法而受到影響。

表3 2013—2019年我國25個制造業升級全面板回歸結果

5.2 分行業回歸

不同關聯度水平行業的5G應用程度不同，推動實現產業升級的動力也會有差異。由表1中制造業細分行業關聯度分類可知，我國制造業與5G技術的融合程度有較大差異，高度關聯型制造業的關聯度明顯高于中、低度關聯型產業，而中、低度關聯型制造業之間差異較小，因此本研究將制造業全面板劃分為高度關聯型和中低度關聯型面板兩大類，其中高度關聯型制造業采用FGLS模型進行估計。

制造業升級的分樣本回歸結果，如表4所示。其中，模型11至模型13分別驗證5G技術、自主技術創新、消費升級對高度關聯型制造業升級的直接作用；模型14、模型15分別驗證兩大新動能“5G+自主技術創新”和“5G+消費升級”對高度關聯型制造業升級的協同作用；模型16至模型18分別驗證5G技術、自主技術創新、消費升級對中低度關聯型制造業升級的直接作用；模型19、模型20分別驗證兩大新動能“5G+自主技術創新”和“5G+消費升級”對中低度關聯型制造業升級的協同作用。結果表明：對于高度關聯型制造業來講，5G技術的估計系數為0.048，并且在1%水平下顯著，說明5G技術的直接作用能夠很好發揮效果，顯著推動該類制造業升級。“5G＋自主技術創新”和“5G＋消費升級”的影響系數均在1%水平下顯著為正，說明“5G＋自主技術創新”和“5G＋消費升級”均可以發揮協同效應，顯著推動這類制造業結構升級；同時，可以清晰地看到傳統動力消費和需求作用均不明顯，這也再次證明了新時代“合成動能”才是推動制造業升級的根本動力。對于中低度關聯型制造業而言，消費升級的估計系數為1.195，并且在1%的水平下顯著，表明消費升級能夠顯著推動該類制造業升級，但是5G技術、“5G＋自主技術創新”和“5G＋消費升級”的估計系數雖為正但均不顯著，這說明5G技術對中低度制造業升級的效果尚未顯現，可能是因為技術難題尚未攻克，或者是引入成本較高從而導致5G技術在這類制造業中的應用程度較低。

表4 2013—2019年我國25個制造業升級分樣本回歸結果

5.3 中介效應

本研究以自主技術創新、消費升級作為5G技術的中介變量，對5G技術推動制造業升級的間接作用機制進行檢驗。中介效應模型參考蘇丹妮等［32］的研究，設定如下：

其中：式（6）驗證解釋變量對制造業升級的作用；式（7）（8）驗證解釋變量對中介變量的影響；式（9）驗證存在解釋變量的條件下中介變量對制造業升級的影響。

回歸結果具體如表5所示。其中：模型21至模型23分別驗證5G技術對制造業升級、自主技術創新和消費升級的作用；模型24、模型25分別驗證加入中介變量自主技術創新和消費升級后，解釋變量5G技術對制造業升級的影響；模型26驗證了同時加入中介變量自主技術創新和消費升級后，解釋變量5G技術對制造業升級的作用。模型21至模型23中，解釋變量5G技術的回歸系數均為正，且分別在5%、1%、5%水平下顯著，這充分表明5G技術能夠顯著推動制造業升級，能夠顯著提升制造業自主技術創新能力，對于刺激消費升級也有顯著正向推動作用。模型24和模型25中，兩個中介變量（自主技術創新和消費升級）的回歸系數均為正，均有助于推動制造業升級，符合預期；同時，與模型21相比，模型24和模型25在加入中介變量之后，5G技術的估計系數均有所下降，這表明5G技術對制造業升級的作用部分被自主技術創新和消費升級所替代，從而驗證了自主技術創新和消費升級中介效應的存在。模型26中同時加入兩個中介變量后，與模型24、模型25相比，5G技術的估計系數進一步出現下降，這表明制造業企業自主技術創新能力提升和消費升級是5G技術推動制造業升級的重要作用機制。

表5 2013—2019年5G技術對我國25個制造業升級間接作用機制檢驗

6 結論與啟示

6.1 結論

目前，我國正處于推動制造業由投資驅動向創新驅動轉型的關鍵時期，5G技術席卷全球的浪潮讓我們更加明確5G等新技術在推動制造業升級中的重要作用。本研究提出制造業升級的兩大新合成動能——“5G＋自主技術創新”和“5G＋消費升級”，闡述了5G背景下制造業升級的動力機制，基于2013—2019年我國規模以上工業企業面板數據，實證檢驗了新合成動能對制造業升級的影響機制以及5G技術對制造業升級的作用。研究結論如下：（1）直接作用方面，5G等新一代信息技術以更先進的技術范式變革著企業的生產方式、管理方式和商業模式，使得制造業朝著數字化、網絡化、服務化和智能化方向發展。（2）間接作用方面，5G技術可以通過作用于自主技術創新和消費升級進而顯著推動制造業升級，即自主技術創新和消費升級的中介效應成立，但5G技術的中介效應不明確。（3）樣本考察期內，“5G＋自主技術創新”和“5G+消費升級”這兩大合成動力對制造業升級有顯著的正向影響；行業異質性方面，兩大新動能能夠顯著推動與5G技術高度關聯型制造業升級，而對中、低度關聯型制造業升級的作用并不顯著，表明該類制造業在運用5G技術方面還有待提高。

6.2 政策啟示

本研究的結論對推動我國制造業升級有一定的啟示：第一，5G技術等新一代信息技術是新一輪產業革命、工業革命的核心，是各國競爭的新焦點，因此，國家層面應當大力支持新一代信息技術的發展，提供相應的政策、資金、人才支持和保障。政府一方面應當繼續支持企業研發5G等新技術，攻克技術難關，專注新技術與制造業的深度融合，進一步推進新技術基礎設施建設；另一方面，也應當強化知識產權保護意識，通過頒布相應的法律法規，建立完善的專利保護體制，為企業自主研發減少后顧之憂。第二，制造業企業應當緊跟時代步伐，積極引入并充分利用5G等新一代信息技術，提升自身技術水平和產品競爭力，提高生產效率，優化資源配置，減少供需錯配；同時，也應當及時掌握消費升級的動態和發展趨勢，加大自主研發力度，深化與信息產業、服務業融合，發展新業態、新模式，引領未來發展方向。此外，企業也需要積極引進和培育高素質人才和專業化人才，專注于對新技術的研發與吸收，并保持開放合作的態度，加強與國內外學校、科研機構以及企業之間的合作，以項目牽引，減少資源浪費和共擔風險，積極推進制造業數字化、網絡化、服務化和智能化發展。