中國制造業數字化密度的時空分異特征

郭愛美

(杭州電子科技大學 經濟學院，浙江 杭州 310018)

一、引言

制造業是實體經濟之基，數字技術與制造業的廣泛深度融合是實施制造業供給側結構性改革的關鍵舉措，也是制造強國和網絡強國建設的基礎性工程。2008年金融危機之后，我國制造業因“大而不強”同時面臨來自發展中國家尤其是東南亞國家的低技術產業替代與來自西方發達國家尤其是美國的高技術產業發展堵截，亟待轉型。數字經濟的蓬勃發展和“大云物移智鏈”等新一代數字技術的提質增效、動能轉換效應使數智化成為我國制造業破局的重要轉捩點。然而，由于我國各地區在數字核心產業發展、制造業結構、市場化環境、人力資本等方面存在較大差距，導致地區間出現制造業數字化發展的不平衡問題[1]。制造業數字化密度作為衡量制造業數字化發展水平的重要指標，是反映地區制造業數字化轉型所處階段乃至成功與否的重要標志。因此，深入研究我國制造業數字化密度的發展狀況，尤其是省際、區域間、行業間、行業內差異現狀、分布狀態及其演化特征具有重要的實踐價值，這不僅有助于增進對我國制造業數字化發展現狀及時空分異特征的宏觀認識，也有利于把握制造業數字化的演變趨勢，為解決我國數字化發展不平衡問題提供現實參考依據。

國內以“制造業數字化”為主題的學術文獻最早出現于2001年，有關定量研究文獻則最早發表于2019年，至今共20篇，占同一主題文獻總量的7.75%①。對于制造業數字化轉型程度的測度，已有研究主要基于多渠道發布的統計數據、研究團隊采集的問卷調查數據[2]或文本分詞詞頻統計數據[3]，從數字化環境、數字化投入、數字化應用、數字化產出[4]等方面通過構建單一或多維指標，采用產業耦合協調度[5]、產業關聯度[6]、產業融合度[7]、指標體系綜合評價[8]等多種分析方法，從國家、省際、行業和企業等多個層面進行評估。其中，產業融合度一般有三種測算方法：赫芬達爾指數法、專利系數法和投入產出法，前兩種方法均使用專利數據，局限于測算產業之間的技術融合度，投入產出法卻能夠在一定程度上綜合體現產業之間在技術、業務、市場及組織等多方面的融合程度，從而成為計算產業融合度較為常用的方法。本文采用的即是投入產出法。

相比有關定量研究文獻，尤其是采用同一測度方法的文獻，本文有兩點邊際貢獻：一是在研究視角上，采用中美對比和時空對照雙視角。通過與國際數字經濟發展前沿國美國進行對比研究，能夠從整體和行業兩個層面揭示中國數字產業和制造業數字化發展現狀及其國際相對水平，是對相關學者僅從國家層面測度中國制造業數字化程度而缺少國際校準的補充[9-10]；時空對照視角有助于多剖面深度交叉呈現中國各地區各制造行業數字化密度的演化圖景，本文運用90張投入產出表計算并呈現中國省際制造業數字化發展動態，在已有文獻的基礎上做出新的探索。二是在指標構造上，將儀器儀表行業也納入數字產業的核算范圍。歐陽勁松等(2020)[11]指出：“儀器儀表是大數據、人工智能和物聯網等技術的應用基礎，是‘新基建’七個方向高質量發展的重要支撐，是制造業‘牽一發而動全身’的關鍵技術”，“隨著制造業數字化、網絡化和智能化的迅猛發展，作為制造數據獲取的基本感知、測量工具，儀器儀表已成為人工智能、大數據分析、工業互聯網等技術與實體經濟深度融合的核心紐帶，儀器儀表行業在全球制造業格局重塑、制造業轉型升級、科技強國和國家高質量發展中的地位日益突顯”。然而，國內相關學術文獻卻大都忽視了儀器儀表行業在制造業數智化轉型中的重要作用，而僅將信息通信業(ICT)作為數字產業的核心內容。值得注意的是，中國信息通信研究院在其歷年發布的《中國數字經濟發展白皮書》②中核算數字經濟核心產業時也并未將儀器儀表產業納入統計，但在其發布的《中國工業互聯網產業發展報告》③中卻明確將儀器儀表產業納入了工業互聯網核心產業的統計范疇。筆者認為，這種統計范疇上出現的差異與其研究目的直接相關，在匡算中國數字經濟的總體規模時，對數字經濟核心產業的界定要統籌考慮該產業對國民經濟其他行業包括農業、服務業的影響，而不僅僅是制造業，儀器儀表產業雖與工業互聯網發展以及制造業數智化轉型密切相關，但與農業、服務業數字化轉型的總體關系相對ICT產業而言并不突出，因此出現上述統計差異。考慮到本文的研究目標，這也從側面印證了筆者將儀器儀表產業納入數字產業統計之做法的合理性。另外，可作為參考的是，美國商務部經濟分析局(BEA)采用的國民經濟統計71個行業分類中，并沒有單獨的儀器儀表行業，11個儀器儀表細類中有9個被歸入“計算機及電子產品”這一產業大類，另有2個細類分別被歸入“機器設備”與“其他制造業”產業大類。這一將儀器儀表作為“計算機及電子產品”子類的分類方法，揭示出兩者在技術基礎與技術特點等方面的共通性。

二、中國數字產業發展特征分析

數字產業包括數字制造業和數字服務業兩大類。參考《數字經濟及其核心產業統計分類(2021)》，兼顧數據可得性、可比性，以及儀器儀表對制造業數字化的重要性，本文將2017年中國投入產出表(42個部門)中的“通信設備、計算機和其他電子設備”和“儀器儀表”界定為數字制造業(也稱為“硬信息”)，將其中的“信息傳輸、軟件和信息技術服務”界定為數字服務業(也稱為“軟信息”)。圖1分別采用增加值和總產值這兩個指標來測度中國數字產業的發展概況。

圖1 2007年、2012年、2017年中國數字產業發展規模

基于2007年、2012年、2017年中國投入產出表(42個部門)，結合2007年、2012年美國投入產出表Use Tables(405個部門)和2017年美國投入產出表Use Tables(71個部門)中的相關數據，對中美數字產業發展的基本情況進行了對比分析，如表1所示。其中，中美數字產業及其子行業的產值和增加值均以2003年為基期進行了價格指數平減。具體地，數字制造業采用的是相應行業的PPI指數，數字服務業采用的是通信類CPI指數；美國的價格指數數據來自美國勞工統計局網站，中國的價格指數數據來自中國國家統計局網站。

表1 中美數字產業發展情況對比

通過對比中美數字產業發展現狀及趨勢，發現中國數字產業具有以下發展特征：

(1)中國數字產業總規模迅速擴大，產值已超美國。中國數字產業總產值④由2007年的6.29萬億元，迅速增至2012年的12.47萬億元和2017年22.39萬億元，年平均增長率為25.6%。2007年，中國數字產業總產值只有美國的49%，十年后，這一比值出現翻轉，反超美國27%。從行業增加值來看，中國數字產業增加值⑤由2007年的1.55萬億元，經由2012年的3.16萬億元，增至2017年的6.57萬億元，年均增長32.3%，增加值增速快于總產值增速，表明我國數字產業的增加值率在上升，價值創造能力在增強，產業呈現集約型發展態勢。然而，與美國相比，我國數字產業的增加值創造能力仍大為落后，表現在2017年我國數字產業的總產值為美國的127%，但增加值僅為美國的57%。從時間縱向來看，趨勢向好，2007年中國數字產業增加值僅為美國的21%，十年后該比值增至57%，對美增加值年均相對增幅為17%，表明中國數字產業具備一定的追趕能力；同時，也應注意到追趕速度在下降：2007—2012年間，中國對美數字產業增加值的追趕速度為年均21%，2012—2017年間，年均增速降至6%。

(2)中國數字產業向“軟硬并重”轉變，數字服務業持續追趕美國。從數字產業內部結構來看，中國數字制造業與數字服務業總產值的比重由2007年的4.49，逐步降至2012年的2.72和2017年的1.85，中國數字產業“重硬輕軟”問題得到大幅度緩解，呈現“軟硬并重”發展趨勢。同期，美國數字產業始終以服務為主導，2007年美國數字制造業與數字服務業的總產值之比為0.41，十年后該比值降至0.18，數字服務業總產值為數字制造業的5.6倍，數字服務業主導地位愈加顯著。從分部門相對水平來看，中國數字制造業發展迅速，2017年總產值達14.53萬億元，是2007年的2.82倍，對美比例由2007年的1.38，迅速攀升至2012年的3.61和2017年的5.43，年均相對增幅為29%；中國數字服務業發展速度更快，2017年總產值達7.86萬億元，是2007年的6.86倍，對美比例由2007年的13%，逐漸增至2012年的35%和2017年的53%，年均相對增幅達32%，形成追趕之勢。從分部門增加值來看，中國數字制造業對美增加值比重由2007年的45%提升至2017年的115%，已反超美國；中國數字服務業對美增加值比重由2007年的13%，逐步攀升至2012年的28%和2017年的44%，年均相對增幅達25%，但該增速低于中國數字服務業對美總產值比重增速，由此可推斷出：中國數字產業對美國的增加值追趕效應并非得益于數字服務業增加值率提升，而主要由中國數字服務業相比數字制造業的產出規模擴大所致⑥，是數字產業內部結構優化的產物。

(3)中國數字制造業內部結構優化不足，顯著落后于美國。從中美兩國實踐來看，研究期間內數字制造業中儀器儀表行業的增加值率始終高于通信設備、計算機和其他電子設備的增加值率，為此，可用儀器儀表在數字制造業中的產值占比來表征一國數字制造業內部結構的優化狀況。中國數字制造業中，儀器儀表產值占比從2007年的6.27%，微升至2012年的6.39%和2017年的6.30%，進步極為有限，表明中國數字制造業內部結構優化不足。同期，美國數字制造業內部結構改進迅速，儀器儀表產值占比從2007年的34%，提升至2012年的44%和2017年的46%，占比接近一半。相比之下，我國數字制造業內部結構顯著落后于美國，有待持續優化。然而，從發展勢頭來看，中國儀器儀表總產值增長迅速，2007—2017十年間，年均增長18.4%，2017年已達9 160億元，同期美國儀器儀表總產值則停滯不前，徘徊在1.2萬億元左右，兩種作用疊加導致中國儀器儀表對美總產值比率從2007年的25%增至2017年的74%。從增加值角度來看，2007—2017年間中國儀器儀表產業增加值年均增長24%，高于產值增速5.6個百分點，表明該產業的技術含量在提升。

(4)中國數字制造業影響力系數高于美國，數字服務業影響力系數相當。影響力系數是指某部門對國民經濟各部門所產生的生產需求波及程度，體現的是該部門對國民經濟各部門的拉動作用。參照程大中(2008)的方法[12]，計算中美數字產業的影響力系數(見表2)。2007—2017年，中國通信設備、計算機及其他電子設備制造業的影響力系數穩定在1.4左右，儀器儀表的影響力系數穩定在1.3左右，均大于1，說明中國數字制造業對國民經濟各部門的拉動作用超過全社會平均水平。即使與制造業的平均影響力相比⑦，中國數字制造業也表現出超一般的水平。其中，通信設備、計算機及其他電子設備制造業，儀器儀表業的影響力系數分別比制造業平均水平高出0.24和0.12。同期，美國數字制造業的影響力系數均低于1，且呈現下降趨勢，由2007年的0.99逐漸降至2012年的0.79和2017年的0.70，與美國制造業平均影響力的比值，也由2007年的80%降至2017年的60%，表明美國數字制造業產出對其國民經濟的拉動作用越來越小⑧。從中美兩國數字制造業的增加值率比值(20%∶80%)和勞動報酬率比值(10%∶43%)⑨可以推斷，中美數字制造業影響力系數之差異主要源于兩國數字制造業分處該產業價值鏈的不同環節，中國數字制造業多位于加工組裝制造環節，要求更多的物質投入，因而產業波及面廣，影響力系數大；美國數字制造業位居產業上游高端、關鍵技術的研發與制造環節，對物質投入數量的要求少，因而產業波及面窄，影響力系數小。中國數字服務業的影響力系數在各年均略低于美國，但兩國總體水平相當，單位產出對國民經濟的拉動作用在0.8～0.9之間，低于全行業平均水平，但與兩國服務業的影響力系數均值基本持平。

(5)中國數字制造業感應度系數內部分化大，數字服務業感應度系數低于美國。感應度系數是指某部門對國民經濟各部門最終使用的需求感應程度，體現的是該部門對國民經濟各部門生產活動的支持程度。參照程大中(2008)的方法[12]，計算中美數字產業的感應度系數(見表2)。2007—2017年，中國通信設備、計算機及其他電子設備制造業的感應度系數穩定在1.8左右，大大高于全行業平均感應度系數，比制造業平均感應度系數高出44%；同期，中國儀器儀表業的感應度系數約為0.62，不僅大大低于全行業平均感應度系數，且只有制造業平均感應度系數的50%，表明中國數字制造業內部不同行業間的感應度系數分化程度較大，且通信設備、計算機及其他電子設備制造業對國民經濟各行業生產的需求響應度高，被依賴程度深，而儀器儀表在我國國民經濟各行業生產中的使用度不高，被依賴程度相對較輕，制造業物聯網與數智化發展仍處于初級階段。與中國類似，美國計算機及電子產品行業⑩的感應度系數基本穩定在1.2左右，高于全行業平均水平，表明該行業嵌入美國國民經濟的程度較深。相比數字制造業，中國數字服務業的感應度系數較低，雖然已從2007年的0.59升至2017年的0.78，但仍低于全行業平均水平，且只有整個服務行業平均感應度系數的91%。美國數字服務業的感應度系數高于中國，其中廣播及電信服務業的感應度系數平均約為1.1，數據處理、互聯網發布和其他信息服務業的感應度系數平均約為0.8，計算機系統設計及相關服務的感應度系數平均約為0.9，且后兩者處在遞增趨勢中；美國計算機系統設計及相關服務的感應度系數已于2012年超過其服務業的整體水平，說明美國數字服務業對其國民經濟的嵌入程度在不斷加深。相比美國，中國硬信息業與軟信息業的感應度系數差距更大，“軟硬不平衡”問題仍較為突出。

表2 中美數字產業影響力系數與感應度系數

三、中國制造業數字化密度的時空分異特征分析

與武曉婷、張恪渝(2021)[9]的直接融合度指標不同，本文在計算某制造行業數字化密度時采用的是該制造業生產運營過程中所使用的數字行業中間品投入額與其對所有行業中間投入品使用總額的比值，而不是與該行業總投入的比值(見表3)。因為發達國家制造業的勞動者報酬以及行業增加值較高，故其總產出中的中間投入品占比較低。在此條件下，若以行業總投入為分母，將會嚴重低估發達國家或高估發展中國家的數字化密度。

表3 中國制造業分行業數字化密度及其與美國的比較 單位：%

(一)國家層面制造業數字化密度的總體特征

我國制造業整體的數字化密度經歷了一定的波動，從2007年的8.54%首先降至2012年的6.95%而后又升至2017年的8.98%。具體到16個制造子行業，2007年、2012年、2017年其數字化密度既大于當年所有制造行業數字化密度均值又大于其中位值的是同樣的7個行業，從低到高依次為：造紙印刷和文教體育用品，交通運輸設備，專用設備，通用設備，電氣機械和器材，儀器儀表，通信設備、計算機和其他電子設備，其中后兩個子行業的數字化密度分別達到46%、65%的高水平。七大高數字化密度行業中，均以硬信息投入為主，其中硬信息投入密度有所降低的行業有兩個：通信設備、計算機和其他電子設備行業(從2007年的63.36%降至2017年的62.81%)，造紙印刷和文教體育用品(從2007年的1.65%降至2017年的0.81%)；就軟信息投入密度而言，除2017年通信設備、計算機和其他電子設備行業達到2.18%以外，其他行業均低于1%，絕大多數低于0.5%。縱向來看，2007—2017年十年間，這七大行業的軟信息投入密度均實現了增長，增幅最大的3個行業分別是通信設備、計算機和其他電子設備(130%)，通用設備(66%)和儀器儀表(57%)，表明這些行業是我國實施制造業數字化轉型的第一梯隊，是數字化軟硬件協同應用的重要領域。其他9個行業中，10年間硬信息投入密度都有所降低，而其中軟信息投入密度有所提升的是食品和煙草、紡織品、非金屬礦物制品和金屬制品4個行業，表明這些行業加大了對數字化軟件在企業經營管理中的投入與使用。與2017年美國制造業數字化密度的中位數3.52%相比，中國制造業的數字化密度中位數較低，為0.34%，考慮到中國也有數字化密度高于美國的行業，比如中國在通用設備、專用設備、電氣機械和器材行業的數字化密度略高于美國，在通信設備、計算機和其他電子設備，儀器儀表上的數字化密度高出美國近60%，美國制造業數字化密度具有較高的中位值表明：中國制造業數字化密度的行業間離散程度較高，發展較不平衡，且制造業整體的數字化密度低于美國。從硬信息與軟信息的投入比例來看，美國制造業的硬信息投入密度與軟信息投入密度之比的各行業均值為4.62，中國為7.03，表明中國制造業在數字化投入結構上仍呈現顯著的“重硬輕軟”現象。

從時間縱向來看，數字化密度從2007年至2012年再到2017年呈先降后升“U”型變化的行業有10個，分別是：食品和煙草，紡織品，紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品，造紙印刷和文教體育用品，化學產品，非金屬礦物制品，金屬冶煉和壓延加工品，電氣機械和器材，通信設備、計算機和其他電子設備，儀器儀表；呈現連續下降曲線的行業有3個，分別是：木材加工品和家具，石油、煉焦產品和核燃料加工品，金屬制品；呈現連續上升曲線的行業有3個，分別是：通用設備、專用設備、交通運輸設備，說明資本技術密集型制造業實施數字化轉型的空間與潛力較大。從行業要素密集度視角來看，2017年勞動密集型行業的平均數字化密度為0.4%，資本密集型行業平均為1.7%，技術密集型行業平均為25.9%，技術密集型行業的數字化融合度顯著高于資本密集型和勞動密集型行業，這也側面印證了彭徽和匡賢明(2019)[13]的發現，技術密集度越高的制造業部門與生產性服務業的融合度越高。其中，軟信息投入密度的行業排序為：技術密集型(0.81%)>勞動密集型(0.32%)>資本密集型(0.28%)。美國的情形與中國相似，2017年技術密集型行業的平均數字化密度最高(15.71%)，但美國勞動密集型行業的數字化密度(3.11%)略高于資本密集型行業(3.01%)，且3類行業數字化密度之間的差異遠小于中國，再次印證了前文得到的結論：數字化技術在美國各制造行業中的應用更為普及和均衡。2017年美國軟信息投入密度的行業排序與中國不同，勞動密集型行業(1.60%)居首，其次是資本密集型行業(1.17%)，最后是技術密集型行業(1.01%)，但3類行業的絕對水平均高于中國，其中中美兩國勞動密集型行業的軟信息投入密度差異最大，其次是資本密集型行業，技術密集型行業的軟信息投入密度相差無幾，顯示中國傳統制造業的數字化轉型較為滯后，未來還有很大提升空間。美國在勞動密集型行業的高軟信息投入密度提示我們，軟信息投入可在一定程度上抵消發達國家勞動力的高成本劣勢，從而改變各國基于要素稟賦的比較優勢分布狀況。

(二)省際層面制造業數字化密度的時空分布特征

將我國各省份各制造行業的數字化密度均值與除西藏及港澳臺地區外其他各省份的制造業數字化密度均值做比較，2007年、2012年、2017年前者均大于后者的省份有8個，分別是：上海、北京、天津、廣東、廣西、江西、福建、重慶；其中有兩年前者大于后者的是5個省份：云南、四川、山東、山西、江蘇；只有一年大于全國平均水平的是12個省份：內蒙古、寧夏、安徽、新疆、河南、浙江、海南、湖南、貴州、遼寧、青海、黑龍江；三年均落后于全國平均水平的是5個省份：吉林、河北、湖北、甘肅、陜西。可以發現，制造業數字化密度居前的省份主要位于我國東部地區，而制造業數字化投入較為落后的省份主要位于我國北部和西部地區。從區域經濟視角來看(見表4)，四大經濟區分類下制造業數字化密度從高到低排序為：東部>中部>東北>西部，七大經濟區分類[14]下的排序為：華南>華東>華中>華北>東北>西南>西北，城市群區域分類下的排序為：珠三角>長三角>長江中游>京津冀(=中原)>成渝>關中平原。動態來看，2007—2017年十年間制造業數字化密度呈現增長的區域，按增長率從高到低排序為：華中(4%)、華南(3%)、華北(1.6%)、東北(1%)、華東(0.86%)；長江中游城市群(3.33%)、中原城市群(2.6%)、關中平原城市群(2.33%)、環渤海城市群(1.43%)和京津冀城市群(0.67%)。分別計算2007年、2012年、2017年不同區劃下我國各地區之間制造業數字化密度的標準差，發現各地區的制造業數字化投入呈現一定的收斂性：四大經濟區在制造業數字化密度上的標準差從2007年的0.011降至2017年的0.009，七大城市群在制造業數字化密度上的標準差從2007年的0.030降至2017年的0.026，七大經濟區在制造業數字化密度上的標準差則經歷了波動，從2007年的0.014先升至2012年0.02而后又降至2017年的0.016，表明我國制造業在數字化投入方面，同時存在后發地區的追趕效應和前沿地區的需求邊際遞減效應。

表4 2017年中國各經濟區制造業數字化密度

為揭示制造業子行業層面我國各省之間在數字化投入上的不平衡狀況，本文采用袁永科和郭紅(2016)[15]的變異系數指標來測度各制造行業數字化密度的省際變異系數(見表5)，發現2017年省際制造業數字化投入離散度較高的行業分別是：木材加工品和家具(2.68)，石油、煉焦產品和核燃料加工品(2.07)，金屬冶煉和壓延加工品(1.58)，造紙印刷和文教體育用品(1.49)，金屬制品(1.23)，食品和煙草(1.21)，化學產品(1.16)和紡織品(1.00)，主要集中于資本密集型和勞動密集型行業，技術密集型行業數字化投入的省際離散度整體較低。縱向來看，2012—2017年行業層面的數字化投入省際離散度呈現擴大趨勢，一方面表現在變異系數不小于1的行業比2012年多1個，另一方面在于變異系數在變大，2012年最大的變異系數只有1.59。具體地，五年來制造業數字化投入省際離散度擴大的行業有10個，按變異系數所增加的數值從大到小排序，依次為：木材加工品和家具(+1.35)，石油、煉焦產品和核燃料加工品(+0.48)，化學產品(+0.45)，食品和煙草(+0.4)，金屬冶煉和壓延加工品(+0.29)，造紙印刷和文教體育用品(+0.17)，紡織品(+0.14)，專用設備(+0.11)，儀器儀表(+0.06)，交通運輸設備(+0.03)；變異系數減小的行業有6個，分別是：紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品(-0.51)，通用設備(-0.38)，電氣機械和器材(-0.24)，通信設備、計算機和其他電子設備(-0.14)，金屬制品(-0.12)，非金屬礦物制品(-0.11)。

表5 2017年行業層面省際制造業數字化密度的描述性統計

從空間角度來看，對于所有制造行業，2017年數字化密度大于全國水平的省份數都遠少于2012年，數量追平的只有專用設備行業，說明2012—2017年間各制造行業數字化密度高的地區在向少數省份集聚。其中，集聚性明顯的行業是食品和煙草，造紙印刷和文教體育用品，石油、煉焦產品和核燃料加工品，金屬冶煉和壓延加工品4個規模經濟顯著的資本密集型行業。從行業層面縱向來看，2012—2017年間數字化密度穩居前列的省份及其居前列的次數分別為：廣東(8)、上海(5)、福建(5)、北京(4)、重慶(4)、湖南(4)、貴州(4)、山西(4)、山東(2)、四川(2)、廣西(2)、遼寧(1)、江蘇(1)、天津(1)、河北(1)、江西(1)、甘肅(1)、海南(1)，東南沿海、京津冀地區以及個別西南省市表現突出；2012—2017年間數字化密度追趕至前列的省份及其居前列的次數分別為：廣西(10)、山東(4)、湖北(4)、新疆(4)、北京(3)、陜西(3)、天津(3)、湖南(3)、河南(3)、云南(3)、安徽(2)、上海(1)、江蘇(1)、廣東(1)、福建(1)、江西(1)、河北(1)、山西(1)、遼寧(1)、吉林(1)、重慶(1)、四川(1)、青海(1)、貴州(1)、寧夏(1)、甘肅(1)，中部地區的追趕效應顯著，其次是環渤海地區，西部的廣西、新疆表現較為突出。

(三)省際層面數字制造業感應度系數的時空分布特征

數字制造業既屬于數字產業，本身也屬制造行業，因而對研究制造業數字化具有突出重要的意義。數字制造業的感應度系數體現了該行業對國民經濟各部門的供給和服務程度。首先看其中的通信設備、計算機和其他電子設備行業，2017年該行業的感應度系數大于1且高于2012年的省份有9個，分別是：上海、安徽、廣西、新疆、江蘇、河南、湖北、湖南和福建，其中上海、廣西、福建、江蘇的通信設備、計算機和其他電子設備行業對其國民經濟各部門的需求響應度始終高于社會平均水平，且有強化趨勢，其他5個省份則實現了跨越式發展，2017年該行業的感應度系數開始超過全行業平均水平，其產品和技術加速滲透到國民經濟各部門，呈現出“中部追趕”的前沿收斂態勢；2017年感應度系數大于1但低于2012年的省份有12個，分別是：北京、山東、廣東、天津、山西、江西、云南、四川、重慶、遼寧、黑龍江、海南，這些省市的通信設備、計算機和其他電子設備行業在2012年即表現出超過社會平均水平的國民經濟需求響應度，但2017年該行業的被依賴程度在這些地區出現下降，呈現某種調整效應，但對國民經濟各部門的支持程度仍高于社會平均水平。分析發現，產生此類下降的原因在于國民經濟中多數行業減少了對該行業產品和技術的投入與使用，比如2017年北京42個投入產出部門中有24個部門出現了該行業投入密度的下降，其中屬于高數字化密度行業的數字制造業和數字服務業，對通信設備、計算機和其他電子設備行業的投入密度下降尤其顯著，影響也尤為突出。

再來看數字制造業中的儀器儀表行業，2012年和2017年其感應度系數在各個省份都沒有超過1，且其感應度系數的省際均值分別只有0.53和0.55，遠低于社會平均水平，說明儀器儀表行業對國民經濟各部門的滲透程度有限，因而對國民經濟需求的響應度較低。儀器儀表行業的感應度系數在2012年和2017年均高于省際均值的省份有10個，分別是：天津、廣西、新疆、浙江、甘肅、貴州、遼寧、重慶、黑龍江、陜西，這些地區普遍重工業或家庭耐用品制造業發達，而這些行業恰是儀器儀表的主要適用部門，這一結果體現了儀器儀表的行業應用特征與這些地區產業結構的吻合性。儀器儀表行業感應度系數在2017年高于均值但2012年低于均值的省份有8個，分別是：上海、寧夏、安徽、廣東、江蘇、湖北、福建、青海。這些省市之所以出現儀器儀表感應度系數的上升，主要是由于該行業在其國民經濟中出現了較為普遍的應用深化，比如相比2012年，2017年上海42個部門中有24個部門出現了儀器儀表投入密度的增加，占所有行業的57%，部分制造業和服務業的儀器儀表投入密度增加非常顯著，例如通用設備行業的儀器儀表投入密度從2012年的0.87%增至2017年的2.84%，儀器儀表行業從19%增至25%；另有少部分原因在于這些省份的產業結構出現了有利于儀器儀表投入密度提升的調整，比如原本儀器儀表投入密度較高的行業或者儀器儀表投入密度出現增加的行業同時也是國民經濟產出占比在提升的行業，如此將會從整體上增加這些地區的國民經濟對儀器儀表行業的依賴度，表現為儀器儀表行業在這些地區的感應度上升。

四、結論與啟示

本文結論如下：①中國數字產業規模龐大，增長迅速，且內部結構逐步優化。數字服務業在數字產業總產值中的占比十年內實現翻番，數字產業內部結構由“重硬輕軟”向“軟硬并重”轉變。②數字制造業中的通信設備、計算機和其他電子設備行業是中國主導產業之一，因其影響力系數與感應度系數均高于全社會乃至全部制造業平均水平。數字制造業中的儀器儀表產業雖影響力系數較高，但感應度系數太低，尚待成長為國民經濟之主導產業。③中國數字產業在技術含量和內部結構方面仍有很大優化空間。同數字經濟前沿國美國相比，中國儀器儀表業和數字服務業占比仍然偏低，在數字產業總產值中的占比都只有美國的四到六成，中國通信設備、計算機和其他電子設備行業增加值率過低，僅有美國的三分之一。中國數字服務業感應度系數偏低，數字產業在國民經濟的需求響應及嵌入度方面仍存在“軟硬失衡”現象。④中國制造業數字化密度存在時空分異和非均衡性兩大特征。全國來看，制造業數字化水平隨時間推移有所提升，空間分布上的差異有所收斂，但內部不同地區間、行業間仍存在顯著的差異性和非均衡性；中國制造業數字化投入上的“重硬輕軟”問題一直存在，以美國為基準，中國制造業在數字服務業的投入密度上還有52%的提升空間。⑤區域層面存在非均衡性。東部地區的制造業數字化水平始終居前，西北地區始終落后，中部地區實現了快速追趕，廣西、貴州等部分西南省份表現突出。研究期間，我國各制造行業數字化密度高的地區在向少數省份集聚，其中東南沿海、京津冀地區以及個別西南省份穩居前排，中部地區追趕效應顯著。此外，數字制造業中通信設備、計算機和其他電子設備業的感應度系數在長三角、珠三角、環渤海這些經濟發達地區以及部分西南省份居于全國前列，儀器儀表業則在東北、長三角等重工業或家庭耐用品制造業發達的地區具有較強的需求響應度。⑥行業層面存在非均衡性。中國制造業數字化投入密度始終居前的是七大行業：通信設備、計算機和其他電子設備，儀器儀表，電氣機械和器材，通用設備，專用設備，交通運輸設備，造紙印刷和文教體育用品。其中部分行業數字化水平已超美國，但是其他勞動密集型和大部分資本密集型行業的數字化水平較低，平均只有美國的25%，中國數字化優勢集中體現在技術密集型行業，傳統制造行業數字化轉型較為滯后，數字化密度在行業間的分布極不均衡。與此同時，勞動密集型和資本密集型行業數字化水平的省際分布差異顯著，且在規模經濟效應顯著的資本密集型行業表現尤為突出，技術密集型行業則差異較小。

本文得到啟示如下：①以科技創新夯實數字產業自身發展基礎。無論是著眼于更好地為制造業提供服務，還是提高產業自身的增加值、實現產業鏈供應鏈自主可控，數字領域核心技術的突破都是關鍵。為此，需重視基礎研究，增加對基礎研究的持續投入；產學研用多方協同，整合全球科技人才及資源，實施開放式創新，重點攻克關鍵芯片、基礎零部件、基礎材料、基礎軟件等數字領域核心技術。此外，以技術創新持續推動儀器儀表產品的數字化、智能化和網絡化升級，使之更好地融入并服務于其他制造業的數智化轉型。②加強對數字軟件的知識產權保護。數字化投入結構上的“重硬輕軟”問題與軟件產品的知識產權保護不力有重要關聯。由于缺乏對知識產權的有力保護，不少企業對軟件投入不重視，盜版的擠出效應致使正版軟件無法獲得合理的市場回報，從而無法為新型尤其是技術難度高的軟件的持續研發籌集充足資金，最終導致國內軟件市場供給質量不高，拖累制造業數字化的進度與效果。為此，需提高軟件著作權登記效率，暢通投訴舉報渠道，加大軟件侵權盜版行為懲戒力度，開展重點軟件產品版權保護預警與侵權公示，創新首版次軟件應用保險，助力高端軟件的研發與應用落地。③著力推動傳統制造業數字化進程。除對數字化作用認識不足外，絕大部分傳統制造業中小企業受制于人力、資金約束，無力加大數字化投入，不同規模企業間數字鴻溝明顯。為此，應充分發揮行業內龍頭企業的平臺作用，政府協助大企業建設工業互聯網平臺，大企業向中小企業開放平臺，實現工業互聯網關鍵資源與工具的共享，降低中小企業數字化門檻；同時，通過向中小企業開放平臺的設計與制造能力，在全產業鏈形成與中小企業的供需對接，以平臺貫通全產業鏈，彌補中小企業自身的弱勢，帶動整個行業提升數字化水平。④實施差異化的省際數字化提升戰略。我國各地政府具有配套政策與統籌各方的資源與能力優勢，有必要根據地區經濟稟賦與產業發展實際，制定差異化的數字化發展戰略，形成有地方特色的數字化發展模式。比如廣西憑借地緣經濟優勢，制定了面向東盟的數字化建設方案，重點資助與東盟開展數字化合作的項目、園區、平臺與企事業單位；貴州立足數字經濟發展創新區建設，作為“東數西算”工程的主要參與者，創建了中國首個大數據戰略重點實驗室，并推動在礦產、輕工、新材料、航天航空等重點或特色產業領域建設國家級、行業級工業互聯網平臺，政府同時安排專項財政資金支持打造燈塔工廠、扶持“專精特新”中小企業數字化改造、支持智慧開發區建設等。差異化的數字化提升戰略，提高了戰略的可行性與適應性；政府有形之手的介入，發揮了有限資源使用的規模經濟與范圍經濟。

[注 釋]

① 來自中國知網平臺的搜索結果。

② 參見由中國信息通訊研究院于2021年4月發布的《中國數字經濟發展白皮書(2021)》。

③ 參見由中國信息通訊研究院于2021年12月發布的《2021年中國工業互聯網產業發展報告》。

④ 中國數字產業總產值由圖1中的中國數字制造業總產值與中國數字服務業總產值加總得到。

⑤ 中國數字產業增加值由圖1中的中國數字制造業增加值與中國數字服務業增加值加總得到。

⑥ 因數字服務業增加值率高于數字制造業的增加值率，2007年中國數字制造業的增加值率僅為17%，數字服務業的增加值率則為60%。

⑦ 從行業生產的投入產出規律來講，物質生產部門如制造業所涉及的中間投入品種類較多、數量較大，而服務業一般以勞動力或人力資本投入為主，中間投入品涉及的種類較少、數量較小。因而，相對于服務部門，制造部門對整個國民經濟的拉動作用要更大，這一規律中外皆然。比如2017年中國制造業的平均影響力系數為1.2，中國服務業的平均影響力系數為0.83，同期美國制造業的平均影響力系數為1.16，美國服務業的平均影響力系數為0.94。

⑧ 具體地，相比其他制造業，中國數字制造業單位產出對其他物質生產部門和服務部門的拉動作用都是最強的，分別為3.13和0.57個單位；與此相反，美國數字制造業單位產出對其他物質生產部門和服務部門的拉動作用是其所有制造業中最弱的，分別為1.17和0.16個單位。

⑨ 此處增加值率和勞動報酬率分別指的是2017年中美數字制造業的行業增加值、行業勞動報酬總值與行業總產出之比。

⑩ 根據美國商務部經濟分析局(BEA)采用的國民經濟統計行業分類，該行業包括計算機及周邊設備制造業，通訊設備制造業，半導體及其他電子元器件制造業，導航、測量、電子醫療和控制儀器制造業，以及其他計算機和電子產品制造業，包含部分儀器儀表行業，與中國投入產出表中的產業分類無法直接對應。