數字經濟對制造業高質量發展的非線性異質影響研究

李 娜，王 宏，王 藝

（1.西安翻譯學院，陜西 西安 710105；2.新疆理工學院 南疆發展研究院，新疆 阿克蘇 735400）

一、引言

自新中國成立以來，中國制造業獲得跨越式發展，規模遙遙領先于世界各國。盡管如此，其在長期發展進程仍存在大而不強的桎梏，關鍵技術領域一直位于全球價值鏈低端，“卡脖子”現象頻頻出現[1]。十九大報告中明確表示要加快發展先進制造業，大力助推人工智能、互聯網等新興技術與實體經濟融合。2021 年全國“兩會”也著重強調，推動制造業高質量轉型是中國經濟發展的重要戰略性任務。近年來，隨著以大數據、互聯網為核心的數字化技術飛速發展，數字經濟逐漸進入大眾視野，并且從生產、流通、消費等諸多環節創新了經濟發展模式。2022 年的政府工作報告中明確表示，要進一步加快產業數字化轉型升級步伐，完善數字經濟治理，強化數字中國建設整體布局。因此，數字經濟與實體經濟深度融合，已成為制造業提質增效與轉型升級的重要引擎，可有效賦能制造業高質量發展。

然而，當前從數字經濟層面著手討論制造業高質量發展的文獻較少，因此文章重點參考了互聯網和信息技術對制造業創新、結構、利潤影響等方面的研究。就企業創新來看，王文娜等(2020)[2]、Paiola＆Gebauer(2020)[3]分別運用定量與定性研究方法，探明信息技術能夠顯著推動制造業創新，倒逼企業從以產品為內核的傳統商業模式轉變為以數字化為基準的服務模式。就產業結構升級來看，嚴北戰、周懿(2020)[4]、石喜愛等(2018)[5]通過實證檢驗發現，互聯網發展有助于制造業轉型升級，其中“互聯網+”需求側發揮的正向作用更為顯著，推動區域制造業價值鏈攀升。就企業利潤來看，黃群慧等(2019)[6]、肖利平(2018)[7]指出，互聯網通過激發制造企業研發新產品、強化供應鏈協同能力，可有效促進其內部要素優化配置，為制造業組織變革、效率提升和技術進步助益。綜上可以發現，現階段鮮有學者對數字經濟與制造業高質量發展進行融合研究，且關于兩者間非線性關系、約束機制等方面的文獻更為罕見。

鑒于此，文章將中國滬深交易所A 股上市制造企業作為研究對象，運用非參數分位數回歸模型實證探究數字經濟對制造企業高質量發展的非線性異質影響。相較現有研究，主要創新之處在于：理論層面，參照非線性異質效應思路，刻畫數字經濟發展水平對制造企業高質量發展的非線性及異質影響機理；實證層面，基于B-樣條構建的非參數分位數回歸模型，實證檢驗數字經濟發展水平對制造企業高質量發展的影響，為制造企業合理參與數字經濟活動、提升綠色創新績效提供科學決策依據。

二、研究設計

1. 研究假設

（1） 數字經濟對制造業高質量發展的非線性影響機理

數字經濟作為一種新興經濟形態，對中國制造業高質量發展具有重要意義，但同時也面臨規模化程度受約束的最優化影響效應。

第一，數字經濟規模化程度較低。數字經濟誕生初期，規模化程度較低，再加上其低回報、高投入、建設成本較高等特征，導致多數企業回避投資新型數字化技術。此時，僅有少數企業收獲了數字經濟帶來的紅利，且數字經濟對國內制造企業高質量發展的擠出效應也受到一定限制。后續隨著數字經濟的用戶規模持續擴張，數字經濟邊際成本出現降低勢態，但邊際收益卻在提升。這種可觀的數字紅利使制造企業持續增加對數字化技術的資本投入，越來越多信息、數據等高端生產要素開始深入應用到制造業生產、流通等諸多環節，為制造業網絡化和自動化運用提供強大推力。由此涌現出一大批平臺經濟、共享經濟等新模式、新業態，促使傳統制造業運營方式被完全顛覆、傳統邊界漸趨模糊、社群紅利被最大化激發，屆時數字經濟對制造業高質量的驅動作用便會達到一個爆點。劉鑫鑫、惠寧(2021)[8]基于省級面板數據發現，數字經濟與制造業高質量發展之間存在正向邊際效率遞增關系，即隨著數字經濟發展水平提升和用戶規模擴張，其對制造業高質量發展產生的促進作用逐漸強化。

第二，數字經濟規模擴張過度。一旦數字經濟打破傳統規模限制，過度擴張將會導致其脫離原本服務實體經濟的功能，轉變為過分追求泡沫化增值和投機逐利。大量制造企業的產業資本被調離至新獲利渠道，持續加大金融資產投入，擠占了企業內部可用資金量，導致高質量發展帶來的長期價值增值能力被嚴重忽略。譚小芬等(2022)[9]指出，過度追求效益展開的投資行為，容易造成企業杠桿率背離和金融資源投向錯配現象，最終對企業經濟高質量和可持續發展產生不利影響。丁健(2022)[10]以科創板上市公司為研究樣本發現，風險投資會為企業開展科創活動提供大量投融資，促進企業高質量創新，但也會導致企業內部高質量轉型資本大幅縮減。

（2） 數字經濟對制造業高質量發展的異質影響機理

制造業價值創造能力通常會表現出一定異質性特征，這與制造企業高質量發展水平異質性息息相關。制造企業高質量發展水平越高，價值便會越大，需要持有的資本或從外部獲得融資的概率也會相應增加。但受外部融資沖擊可能性較大、破產風險和調整成本較高等問題影響，制造企業從事數字經濟活動的現金儲備動機會顯著增強。基于此，通過增加主營業務收益、提高企業價值，數字經濟促進制造業高質量發展的正向效應會進一步發揮。如果制造企業具備很強的盈利能力，其將有限資本用于購置金融資產就需要更高機會成本，這會在一定程度上削弱企業的套利動機。但若數字經濟規模化程度持續提高，說明制造企業從數字經濟活動中獲益逐步增加，甚至有可能超越高質量發展創造的價值提升。屆時，制造企業利用參與數字經濟活動獲取利益的動機便會產生主導影響，從而對內部高質量轉型發展產生擠出效應。因此，從支持制造企業投資數字經濟活動角度出發，高質量發展水平較高制造企業參與數字經濟規模擴張可能存在最優界限。當制造企業高質量發展水平較低時（對應中低分位點），企業價值也較低，參與數字經濟活動更多是為了追求資產增值帶來的高收益，表現出強烈擠出效應，這與高質量發展水平的制造企業行為具有明顯差別。所以在面臨更低套利成本與更大市場套利機遇情形下，高質量發展水平較低制造企業參與數字經濟活動的套利行為會對其內部高質量轉型產生更顯著的抑制效應。楊志安、楊楓(2022)[11]認為，過度投資技術創新會導致金融資源錯配，進而削弱企業創新發展戰略對綠色轉型的作用，對制造企業高質量發展產生抑制影響。惠寧、楊昕(2022)[12]從產業升級、創業活動和人力資本角度出發，指出大力發展數字經濟有助于積累人力資本、激發創業活力，為制造業高質量發展提供強大驅動力。文章認為這種結論差異在某種程度上是源于數字經濟對制造業高質量發展產生影響的過程中，并未考慮企業本身高質量發展水平異質性引發的影響機理發生變化所致。

2. 研究方法

以變量x 代表制造業高質量發展，y 代表數字經濟發展水平，z=(z1，z2，…，zN)代表控制變量。由此，構建分位數回歸模型如下所示：

式中，τ(0＜τ＜1)表示分位點，Uyi(τ)表示當y 和z 已知時x的τ 分位數。函數fτ(yi)的具體呈現形式暫時未知，主要用以揭示數字經濟發展水平對制造業高質量發展的邊際影響。而且對于高質量發展水平不同（即所處分位點不同） 的制造企業而言，這一影響很有可能表現出明顯異質性，即不同分位點的影響程度也有所不同。在建模過程中，主要借鑒羅良清等(2022)[13]研究，分別運用參數和非參數方法對函數fτ(yi)進行處理。

（1） 參數分位數回歸分析

假設數字經濟發展水平和制造業高質量發展之間可能存在線性關系或二次函數關系，可將式(1)分別具化為式(2)和式(3)：

當各控制變量均給定時，式(2)可用于揭示數字經濟發展水平對制造業高質量發展的線性影響，式(3)則可以刻畫出“U”型和倒“U”型兩類非線性影響。但對于其他非線性形式，式(3)并不適用，故在此需進一步采用非參數方法展開下一步研究。

（2） 非參數分位數回歸分析

通過參照田密、羅幼喜(2022)[14]研究，選用樣條基函數展開法對未知函數fτ(yi)作出近似估計。具體將B- 樣條基函數引入式(1)使非線性函數fτ(＾)變得平滑，由此可得公式如下：

上式中，β(τ)和λn(τ)表示待估計參數，m=1，2，…，M+1；n=1，2，…，N；Bm，p(τ)表示第m 個分段多項式階為p 的B- 樣條基函數。一般情況下，當階數滿足3 時便可以取得較為滿意的實證效果。基于此，取值p 為3 來衡量數字經濟發展水平對制造業高質量發展的非線性影響。

3. 數據選取與變量設置

（1） 樣本選取與數據來源

文章以2011—2020 年滬深交易所A 股上市制造企業為研究對象，探究數字經濟對制造業高質量發展的影響。其中，制造業高質量發展指標涉及的企業數據均來源于國泰安CSMAR數據庫；數字經濟發展水平指標數據均源自《中國統計年鑒》《中國金融統計年鑒》 《中國科技統計年鑒》 《中國互聯網信息統計報告》 《中國勞動統計年鑒》 以及國家統計局頒布的《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》。剔除有關數據缺失樣本，最終得到整體樣本總量為年度觀測值350 個企業。

（2） 變量設置

制造業高質量發展(HQDM)。選用綠色創新績效表征企業高質量發展水平。綠色創新績效定義為綠色技術應用率的自然對數與傳統制造技術自然對數之比。其中，綠色技術的應用涉及產品設計、生產、包裝、流通、使用等諸多環節。

數字經濟發展水平(DEDL)。為確保取對數后數值依然為正且相對關系不產生變化，參照盛斌、劉宇英(2022)[15]的做法，將數字經濟發展水平使用數字產業化和產業數字化規模之和與傳統產業規模自然對數比值進行表征。其中，數字產業化主要可以劃分為數字要素驅動、數字技術應用業、數字產品服務業、數字產品制造業四類。依據杜慶昊(2021)[16]的研究，數字產業化本質上便是數字經濟的核心產業，可以理解為完全依賴于數據要素和數字技術，為產業數字化發展提供數字服務、產品、技術、化解方案和基礎設施的各類型經濟活動。產業數字化主要體現為數字化效率提升，即通過應用數據資源和數字技術，進而為傳統產業帶來效率提升和產出增加的實體經濟與數字技術的結合。

控制變量(X)。文章分別控制了人力資本(HC)、科技發展(TD)、知識產權保護(IPP)、產業結構(IS)、經濟發展水平(LED)、對外開放(TOW)、創新研發投入(RD)、環境規制(ER)、企業年齡(BA)、企業規模(ES)等變量。另外，為規避上市企業高質量發展水平在不同年份發生波動，將年份變量也納入控制范圍。

三、實證分析

1. 基于全樣本的實證分析

通過式(1)計算可得3 個典型分位點的估計結果（見表1）。通過觀察表1 回歸系數可知，模型1、模型2、模型3 在不同分位點處的回歸系數差異均較大。據模型1 結果可以發現，數字經濟發展水平系數均為負，說明無論處于哪個分位點，過度參與數字經濟活動的擠出效應都高于促進效應。但隨著分位點數量不斷增加，回歸系數也在逐漸增大，說明隨著企業綠色創新能力增強，高質量發展水平提高，參與數字經濟活動的促進效應會相應增加（系數絕對值持續下降）。據模型2 回歸結果可知，0.9、0.5 分位點處，數字經濟發展水平的回歸系數顯著為負，說明二次曲線開口向下，顯現出倒“U”型特征，而且0.9 分位點系數低于0.5 分位點，說明前者開口較小。0.1 分位點處的系數雖然也為負，但并不顯著。據模型3 回歸結果也可以得到相似結論，說明回歸結果準確性較高。

表1 全樣本分位數回歸結果與模型檢驗

另外，文章基于式(3)計算結果，可描繪出數字經濟發展水平對制造業高質量影響曲線（篇幅所限，圖略）。可知，數字經濟發展水平對制造業高質量發展存在非線性效應，且在不同分位點表現出一定的異質性特征。具體而言：

第一，三條曲線的形狀特征各有不同，0.9 分位點處表現為倒“U”型特征，說明隨著數字經濟發展水平提高，制造業高質量發展水平起初有所增加，但達到一定峰值時便開始下降，這意味著制造企業參與數字經濟活動存在一個最優化投資水平，可以促使高質量發展水平提升最大化。經計算，最優化投資水平為0.7376。在2011—2020 年間，中國A 股上市制造企業參與數字經濟活動的平均水平值為0.8461，意味著高質量發展水平為中等以下企業參與數字經濟活動的程度同樣偏高。

第二，針對0.1 分位點，伴隨數字經濟發展水平提升，制造業高質量發展水平一直在下滑，表明參與數字經濟活動的擠出效應長期高于促進效應。對于這類型企業而言，降低對數字經濟規模擴張的資本投入更有益于內部高質量發展。

第三，0.5 分位點介于二者之間，在數字經濟發展水平提升過程中，最初促進效應與擠出效應基本維持一致，一旦數字經濟發展規模突破一定限制（超越0.8），擠出效應開始逐步占據主導地位，說明僅從數字經濟活動參與角度來看，此類制造企業資本配置對高質量發展的促進作用較小。整體而言，隨著分位點增大，制造企業高質量發展對參與數字經濟活動的影響敏感程度先減后增。對于制造業高質量發展水平較低的企業來說，擠占效應居于主導地位；對于制造業高質量發展水平較高的企業來說，促進效應占據主導地位，之后呈擠出效應。

2. 基于所有制區分的實證分析

為判斷所有制差異是否會對整體結論產生差異化影響，將350 個樣本制造企業劃分為國有企業和非國有企業兩種，分別對其數字經濟與高質量發展的關系展開探究。通過式(4)計算可得基于所有制區分的分位數回歸結果如表2 所示，并繪制圖1平面展現圖，以方便觀測走向。

圖1 國有制造企業和非國有制造企業數字經濟對內部高質量發展的影響

表2 基于所有制區分的分位數回歸結果

通過分析表2 和圖1 不難發現：第一，在0.5 分位數處，國有制造企業和非國有制造企業均呈現出近似水平形態，同全樣本分析結果一致。但在0.1、0.9 分位點處，國有制造企業的彎曲程度更小，對參與數字經濟活動的敏感程度低于非國有制造企業。相對來說，國有制造企業更容易得到政府資金支持及金融機構貸款，面臨的融資約束問題也相對較少，因此對投入大量資金參與數字經濟活動的影響效應便較小。第二，在0.1分位點處，非國有制造企業結果同全樣本較為相似，表現出顯著下滑趨勢，而國有制造企業則顯現出接近倒“U”型趨勢，但整體趨勢依然呈向下傾斜的演化特征，最優化參與數字經濟活動的水平值為0.6743。究其原因，可能是由于前者的盈利目的更明顯，但對于欠缺綠色創新精神的非國有制造企業來說，運用金融資本開展套利活動的動機會更加強烈；而國有制造企業是中國國民經濟平穩發展的重要支柱，除基本盈利之外，還承擔著調節國民經濟的重大職能。第三，在0.9 分位點處，二者均表現出倒“U”型特征，其中非國有制造企業更為明顯。國有制造企業的最優參與數字經濟活動水平值為0.8753，非國有制造企業為0.7482，但非國有制造企業的彎曲程度更大，適度參與數字經濟規模擴張的促進效應更加強烈。

3. 基于產業類型區分的實證分析

據前文可知，數字經濟與制造業高質量發展的關系會受所有制差異影響。那么，產業類型差異是否會對二者關系產生影響？這一問題值得進一步探究。由于技術密集型和資本密集型是制造業中較為典型的兩種產業類型，故在此選取技術密集型制造企業和資本密集型制造企業展開基于產業類型區分的實證分析。再次通過式(4)計算得出基于產業類型劃分的分位數回歸結果如表3 所示，并在此基礎上繪制圖2。

圖2 技術密集型和資本密集型制造企業數字經濟對高質量發展的影響

表3 基于產業類型劃分的分位數回歸結果

通過分析可以發現，二者同樣呈現出明顯的非線性異質性特征。整體來看，技術密集型制造企業的三條曲線均位于資本密集型制造企業上方，說明同等的資本參與數字經濟活動，技術密集型制造企業獲得的高質量發展均高于資本密集型制造企業。同時，在0.1、0.5、0.9 三個分位點處，參與數字經濟活動對前者高質量發展的促進效應均大于后者。具體而言：

第一，在0.9 分位點處，技術密集型制造企業的彎曲程度更大，提升更加明顯。技術密集型制造企業和資本密集型制造企業的最優化參與數字經濟活動的水平值分別為0.7406、0.7800。

第二，在0.5 分位點處，盡管二者變化都比較平緩，但技術密集型制造企業呈倒“U”型關系，而資本密集型制造企業表現出的則是緩慢下滑。

第三，在0.1 分位點處，資本密集型制造企業隨著參與數字經濟活動的資本投入上升，高質量發展水平急速下降，而技術密集型制造企業在一段時間之后才開始呈現出明顯下滑趨勢。

4. 內生性檢驗

制造企業綠色創新發展戰略本身便可能會對其業績產生影響，從而作用于企業內部金融資產配置，因此參與數字經濟活動的資本投入程度和企業高質量發展之間或許存在著某種反向因果關系。為控制這些可能存在的內生性問題，研究選取（投資收益+公允價值變動收益+匯總收益）/（利潤總額） 作為工具變量，因為這部分收益并非來源于主營業務，而是來自包含金融資產在內的所有非主營業務，故這部分利潤與企業目前持有的金融資產數量間存在較高相關性，但同時它并非企業主營業務與綠色創新投資的主要資本來源。所以該工具變量在經濟意義層面上，與企業綠色創新之間不存在顯著相關關系，能夠滿足作為工具變量的首要條件。針對制造企業參與數字經濟活動的資本投入水平，采用二階段分位數回歸法展開檢驗，結果見圖3。可以發現，3 張圖形的曲線趨勢大致相同，同前文中實證檢驗結果保持一致，即在0.9 分位點處表現出倒“U”型特征、在0.5 分位點處表現出趨于水平態勢、在0.1 分位點處表現出顯著下滑趨勢，說明將內生性結果考慮在內后，研究結論依然具備穩健性。

圖3 兩階段分位數回歸(q=1，0.5，0)

四、主要研究結論及啟示

文章選取2011—2020 年滬深交易所A 股上市制造企業的微觀數據，基于B- 樣條構建非參數分位數模型，實證檢驗數字經濟對制造業高質量發展的影響，研究發現：

第一，數字經濟對中國制造業高質量發展的影響呈現倒“U”型非線性特征，且存在適度參與數字經濟活動驅動制造企業高質量發展水平提升最大化效應。

第二，數字經濟在不同分位點上存在明顯異質效應，說明數字經濟對制造業高質量發展存在不同影響模式。

第三，非國有制造企業、技術密集型制造企業高質量發展在高分位點對數字經濟的敏感度更高，并且隨著分位點的提高相應地最優數字經濟發展水平不斷提升。在低分位點的制造企業更多呈現出抑制作用，說明對于高質量發展水平較低的制造企業來說，通過參與數字經濟活動獲利的動機更加強烈。

基于上述研究結論，文章得出如下兩點啟示：

第一，制造企業應深入應用數字新興技術，提高內部協同能力和智能化水平。生產實踐過程中，要長期致力于搭建數據平臺，充分利用數字技術，加速各環節智能控制和智能制造實現進程，提高內部生產效率與資源配置效率。通過打造智能工廠和智能車間，切實推進智能制造替代傳統制造，驅動生產流程不斷優化；搭建企業運營大數據平臺，實時獲取企業生產、經營、銷售風險等方面的相關數據，分析企業的生產經營情況，為企業高質量轉型升級提供有效決策參考。

第二，政府應持續優化制度環境，大力推進數字基礎設施建設，深度釋放數據要素潛能。一方面，政府不可“缺位”，應為數字經濟和制造業高質量發展的深度融合創造良好環境，做好宏觀層面調控，有序維護市場公平競爭秩序，堅決打擊一切壟斷行為；另一方面，不能“越位”和“錯位”，應有效發揮市場在資源分配中的決定性作用，進一步簡政放權，維護企業合法權益，提升經濟效益。具體而言，政府應持續增強對互聯網服務和基礎設施的保障，緊抓數字產業化和產業數字化機遇，大力推動新型基礎設施建設，將相關扶持性政策落地，使其切實服務于制造業高質量發展和數字化轉型升級。