數字經濟對制造業高質量發展的影響
——基于技術創新的中介效應分析

武云亮，方婷，程文先

（安徽財經大學國際經濟貿易學院，安徽蚌埠，233030）

我國經濟已逐步轉向高質量的發展階段，制造業作為國民經濟重要的支柱產業，其發展質量對國民經濟命脈產生直接影響。《中國制造2025》指出，目前制造業存在大而不強的現象，自主創新的能力明顯不足，提升制造業全球價值鏈地位的速度較慢。數字經濟被寫入黨的十九大報告，成為了經濟增長的新動能，依托數字技術突破制造業的“低端鎖定”迫在眉睫，人工智能、互聯網等新型數字技術助力制造業的技術創新實現“彎道超車”，同時數字經濟帶來的技術變革促進了技術創新，而技術創新的提升成為了推動制造業高質量發展的重要性因素。因此，厘清數字經濟對制造業高質量發展的影響機制，助推中國制造業快速邁向全球價值鏈中高端的意義重大。

一、文獻綜述

Tapscott 在其著作中首次提出了“數字經濟”［1］。關于數字經濟的測度主要分為直接法和對比法［2］。大部分學者基于數字經濟發展的典型內涵“數字產業化”和“產業數字化”構建指標體系［3-4］。盡管評價指標的涵蓋面和側重點有差異，但測度方法主要采用主成分分析和熵值方法。

學術界關于制造業高質量發展的測度并沒有明確的評價方法，主要集中在綜合評價指標體系法、全要素生產率法等［5-6］。新時代以綠色可持續發展為經濟運行的目標，提升制造業綠色全要素生產率是必然要求，因此，有些學者將綠色全要素生產率作為制造業高質量發展的代理變量）［7-8］。在影響因素方面，已有研究分析了環境規制、人力資本、數字經濟［9-11］。

數字經濟與技術創新之間的研究較少，部分學者認為數字經濟通過促進產業之間的融合和降低交易成本來推動創新發展，進而提升創新效率［12-13］。數字經濟重塑企業與消費者之間的關系，形成個性化的研發設計，促進協同創新［14］。大部分研究證明了互聯網能大幅提升技術創新能力，Androutsos 研究發現互聯網通過快速催生出新業態和新商業模式，呈現出技術創新的溢出效應［15］。

關于技術創新與制造業高質量發展，熊彼特認為新技術的出現必然會提高生產效率，產業的發展質量也會得到進一步提高［16］。技術創新是推動制造業產業結構升級的內在動力，開展一系列的創新活動不僅提高了企業的工作效率，還有助于制造業更好地完成轉型升級［17-18］。

多數學者基于技術—經濟范式框架理論研究數字經濟對制造業高質量發展的影響，認為數字經濟通過革新制造業創新模式和優化生產要素配置進而賦能制造業高質量發展［19-20］。有的學者研究“互聯網+”對制造業產業結構優化的影響并進行實證分析，主要集中在制造業內部企業的數字化應用、技術創新、產業鏈優化等外部因素的角度［21-22］。區域層面上，廖信林等基于長三角城市群視角分析數字經濟對制造業升級水平的具體效應［23］。

現有研究表明，數字經濟能促進區域創新和技術創新，企業自主創新、協同創新等能提高制造業要素利用率，進而促進制造業高質量發展，鮮有研究將數字經濟、技術創新與制造業高質量發展納入統一的分析框架下進行分析，且相關的實證研究匱乏。論文的邊際貢獻在于將技術創新進行分類，研究不同類型的技術創新的中介效應，更加全面地識別技術創新影響數字經濟推動制造業高質量發展的主要路徑，拓寬相關的研究領域。

二、理論分析與研究假設

（一）數字經濟對制造業高質量發展的直接影響

數字經濟對制造業高質量發展的直接影響有：一方面，數字經濟的規模經濟效應提高了制造業企業的生產效率。云計算、大數據為代表的信息技術通過高效率計算打破了生產要素流動的時空局限性，拓展制造業產業鏈分工邊界。規模報酬遞增大幅度降低了制造業企業的研發資源搜索和匹配成本，促使知識信息和碎片化研發資源實現有效整合。另一方面，數字經濟的高滲透性推動產業創新發展。人工智能、物聯網技術、移動通信等基礎性技術具有網絡示范效應，研發資源不斷共享產生映射效應，在各個領域內會加快知識外溢擴散，不斷滲透上下游產業，打破了生產要素流動的時空局限性，進而推動產業鏈的升級。

H1：數字經濟顯著促進制造業高質量發展。

（二）技術創新對制造業高質量發展的影響機制

技術創新對制造業高質量發展的影響體現在以下幾個方面：一是促進知識溢出。技術創新通過學習效應和積累效應提高制造業各個企業的知識儲備量，增強其知識的吸收能力，衍生出新型工藝和技術；二是提高生產技術。根據Aghion 和Howitt為代表的內生經濟增長理論，技術創新精細化改造了企業的生產過程和生產工藝的組織方式，生產設備的性能改良可以推動制造業企業的高效率發展［24］。三是優化資源配置。技術創新推動了企業對生產要素的需求發生改變，企業對資本、勞動等生產要素的依賴程度降低，進而促進了生產要素組合趨于優化。

H2：技術創新推動了制造業高質量發展。

（三）技術創新的中介作用

一方面，數字經濟對技術創新有影響。首先，數字經濟通過優化創新要素組合，改善創新流程來激發制造業企業創新潛力，進而提升制造業技術創新效率。人工智能、工業機器人等通用技術的出現，降低了制造業研發人員的投入和研發成本，從而提高了技術創新效率，提升了制造業數字化轉型。其次，由于數字經濟強大的擴散性，革新了原有的商業模式，產生了平臺化協同的新模式。基于網絡化的創新平臺，在數字經濟的跨時空和零成本的作用下，制造業企業整合自身和他人的資金流、信息流和物流等，加快創新主體之間的跨區域交流，同時技術創新平臺的“示范效應”吸引大量的消費者和制造業企業一起參與到區域技術創新，由于存在“競爭效應”，技術創新質量不斷提高，有研發活動的制造業企業占比越高。

另一方面，技術創新的路徑主要包括自主創新和模仿創新［25］。模仿創新不僅包括現有的產品設計改進，還包含了知識和技能擴張，它強調對現有知識的整合、提煉、強化和改進。自主創新是通過內部研發的突破擁有核心的技術。自主創新的“擴散效應”和“極化規律”促使制造業采用比以往效率更高的技術。制造業通過自我積累和自主研發進行自主創新，同時在吸收互聯網行業的擴散技術基礎上實現了技術積累，通過“干中學”形成自主創新體系，推動了制造業的高質量發展。

綜合以上分析，猜想數字經濟對制造業高質量發展的影響可能部分是通過技術創新作為傳導來發揮作用，即技術創新在數字經濟與制造業高質量發展之間會起到部分中介變量的作用，其中模仿創新和自主創新在其中的傳導機制有著明顯的差異。基于此，本文提出假設3。

H3：技術創新在數字經濟與制造業高質量發展之間具有中介效應，但在不同的技術創新模式下，這種中介效應存在明顯的差異。

圖1 數字經濟與制造業高質量發展的作用路徑圖

三、研究設計

（一）模型構建

1.基準模型

數字經濟對制造業高質量發展可能呈現正相關，為對上述研究假說進行檢驗，借鑒李宗顯的模型構建［26］，針對數字經濟對制造業高質量發展的直接傳導機制構建如下的基本模型：

2.中介效應模型

其中，i、t分別表示省份和時期；GTFP 為制造業高質量發展；Digital 為數字經濟；inno1 和inno2分別為模仿創新和自主創新；control 為一系列的控制變量；ui和vt分別表示省份和時間固定效應；其余為隨機擾動項。

（二）變量測度與說明

1.制造業高質量發展的測度

制造業綠色化在一定程度上可以推動經濟結構調整，助推“雙碳”目標的實現。因此本文使用Chung 等提出的ML 生產指數［27］，測算包含著資源消耗和環境污染的綠色全要素生產率。本文借鑒李玲等的方法投入要素，首先是資本存量，利用固定資產投資價格指數，以2000 年為基期進行調整，得到所需要的固定資產投資價格指數；其次是勞動力投入，選取規模以上制造業企業平均用工人數作為代理變量；最后是能源投入，采用各省份的能源消耗總量。產出要素，分成期望產出和非期望產出，其中期望產出，本文選取的是按市場價格計算的規模以上制造業企業銷售產值，非期望產出選取制造業廢水中主要污染物之一的COD、廢氣中的SO2排放量、制造業固體廢物產生量［28］。

2.數字經濟的測度

目前關于數字經濟測度的文獻較少，大部分研究從數字產業化和產業數字化兩個角度進行指標構建，兩者構成了數字經濟的主要組成部分。本文參考葛和平等指標構建方法［29］，從數字產業化、產業數字化和數字治理三個維度構建我國省級區域數字經濟綜合指標（見表1），利用熵值法進行測度。

表1 數字經濟指標

表2 變量說明

3.技術創新的測度

目前研究對自主創新的度量沒有統一的衡量指標，本文借鑒林春艷等研究，采用研發支出R&D指標衡量自主創新［30］。模仿創新不僅包括對技術引進的吸收和模仿，而且涉及了對引進技術的創新改進，借鑒唐未兵等處理方法，使用研發支出與外資參與度連乘項衡量模仿創新［31］。

4.控制變量

第一，產業結構（ind）：選取第三產業產值和第二產業產值的比值度量［32］。第二，環境規制（re）：采用環保投資占制造業增加值比重。第三，金融發展水平（fdl）：用各省金融機構存貸款總額占GDP的比重表示。第四，人力資本（hum）：選取人均受教育的年限來衡量該指標。第五，經濟發展水平（edl）：采用人均GDP 衡量。

（三）數據來源與描述性統計

本文選取2011—2019 年30 個省份（剔除了新疆）的面板數據作為研究樣本，其中主要的數據來源于歷年各省的《統計年鑒》《中國電子商務報告》《北京大學數字普惠金融指數》等。部分缺失數據采用插值法補齊，為了避免異方差對模型結果的影響，對變量inno1、inno2、edl、hum 進行對數化處理。各變量的描述性統計結果見表3。

表3 變量的描述性統計結果

四、實證檢驗及分析

（一）基準回歸分析

為了解各變量與被解釋變量之間的相關關系，需要對變量進行皮爾遜相關性檢驗，結果表明均顯著相關。同時，為了避免多重共線性，在回歸前需要對變量進行多重共線性檢驗，結果表明各變量之間不存在多重共線性。

本部分基于Hausman 檢驗結果，選擇固定效應模型對模型（1）進行參數估計，實證檢驗數字經濟對制造業高質量發展的直接影響，回歸結果如表4所示。

表4 基準回歸結果

由表4 可知，模型的F檢驗P值為0 小于0.05，故在5%的顯著性水平下，模型的參數估計不都為0，即模型整體是有效的。數字經濟（digital）對制造業高質量發展（gtfp）的回歸系數為0.442 且在1%的水平下顯著，故數字經濟對制造業高質量發展有顯著的正向影響，假設H1 得到驗證。數字產業化、產業數字化和數字治理三個方面的共同作用提高了市場資源配置效率和調節了制造業的生產方式，降低了制造業企業的交易成本，從而提高生產效率，同時激發了企業的競爭意識，帶動制造業企業的高端化轉型。

（二）技術創新的中介效應分析

表5 中的模型（2）和模型（3）是基于模仿創新檢驗的結果，數字經濟（digital）對模仿創新（Ininno1）回歸系數為負，說明數字經濟對模仿創新有顯著的負面影響，當同時納入模仿創新和數字經濟時，數字經濟變量顯著為正，模仿創新變量卻不顯著，可見模仿創新不能成為數字經濟驅動制造業高質量發展的間接渠道。

表5 中介效應

模型（4）和模型（5）從自主創新維度進行分析，當檢驗數字經濟對自主創新的影響作用時，數字經濟變量顯著為正，且通過1%的顯著性水平，說明數字經濟能夠顯著提升自主創新，由模型（5）可知，自主創新（Ininno2）對制造業高質量發展（gtfp）回歸系數顯著為正，故說明自主創新在數字經濟對制造業高質量發展的正向影響中具有顯著促進作用，證實了假設H2。

綜合來看，自主創新的各回歸系數均最大，因此自主創新的中介效應最明顯。“數字經濟—技術創新—制造業高質量發展”傳導路徑在自主創新下成立，而在模仿創新下不成立，證實了假設H3。相較于自主創新，以技術擴散為主的模仿創新路徑雖然成本的優勢十分明顯，但是忽略了信息技術資本的作用，數字技術的出現大幅度地改變創新要素的要素稟賦結構，降低了創新要素的相對稀缺性，節約了創新成本。數字技術的出現降低了信息通信和復制成本，增強了知識的外溢性，進而提高了自主創新的效率，有助于加速制造業創新成果轉化效率，實現高質量發展。雙循環背景下，中國制造業高質量發展對技術創新提出了更高的要求，制造業高質量發展需要自主創新高端技術或引進前沿技術，才能夠激發數字經濟的潛力，推動制造業高質量發展。

（三）異質性檢驗

1.基準回歸

由于資源稟賦、經濟發展階段、地理位置等不同，中國區域之間存在較大的數字鴻溝，制造業發展質量和數字經濟在區域的分布上都具有異質性特征。按照傳統的經濟劃分方式，將各省市劃分為東部地區、中部地區、西部地區，進行異質性檢驗，檢驗結果見表6：

表6 基準回歸

由表6 可知，東部地區數字經濟（digital）對制造業高質量發展（gtfp）的影響系數較小，在中西部地區影響較為顯著，相對于經濟較發達的地區，經濟欠發達地區數字經濟對制造業高質量發展的影響更加明顯，究其原因，東部地區具有地理位置的優越性，最先引進數字技術，制造業發展已經逐漸向高端化演進，數字經濟帶來的溢出紅利已被提前釋放出來，導致如今的數字經濟溢出效應不足；然而中西部地區前期工業化的進程較緩慢，經濟基礎遠不如東部地區雄厚，但是自然資源豐富且得到了政府等相關機關單位的扶持，有能力支撐數字經濟的發展，從而激發了數字經濟對制造業高質量發展的溢出紅利。

2.分地區中介效應分析

對比表7 與表8 的回歸結果可知，自主創新的中介效應在中西部地區更加顯著，而模仿創新在東部和中西部均不顯著。原因在于，經濟發達地區由于科技資源豐富和良好的創新環境，整個地區的自主創新水平起點比經濟欠發達地區高，自主創新的中介效應沒有經濟欠發達地區顯著。東部地區數字經濟的發展速度較快，數字經濟的技術創新的溢出效應疲乏。而中西部地區數字經濟發展還處在潛力釋放的階段，技術創新的溢出效應處在最優狀態。

表7 東部地區中介效應分析

表8 中西部地區中介效應分析

（四）內生性檢驗

基準回歸結果表明，數字經濟的發展有助于制造業高質量發展。然而上述分析存在內生性問題，即隨著制造業高質量發展水平的不斷提升，其數字技術不斷地嵌入，數字經濟快速發展。針對內生性問題，本文借鑒黃群慧等研究，選擇各地區1984 年每百人固定電話數量作為地區數字經濟發展水平的工具變量［33］。同時為了避免不隨時間變化的工具變量在固定效應模型中難以應用這一問題，借鑒楊慧梅等方法，構造出各地區1984 年每百人固定電話數量與上一年全國互聯網投資額的交互項作為工具變量進行兩階段最小二乘法（2SLS）回歸［34］，回歸結果見表9，表9 中ols 為最小二乘回歸結果，2sls 為兩階段最小二乘回歸結果，對比兩者之間回歸結果，發現關鍵變量的顯著性以及符號未發生明顯變化，因此不存在內生性。

表9 內生性檢驗

（五）穩健性檢驗

為驗證上述結論的可靠性，同時考慮到綠色全要素生產率具有時間上的連續性，本文將制造業高質量發展滯后一期納入模型，結果見表10。

表10 穩健性檢驗

結果顯示，數字經濟（digital）對制造業高質量發展（gtfp）的回歸結果依然顯著為正，自主創新（inno2）對制造業高質量發展（gtfp）回歸系數顯著為正。除變量系數以外以及少數的顯著性水平略微變化以外，所有模型中變量的符號及顯著性均保持一致，主要結論未發生變化。因此，此研究結果具有較高的可靠性。

五、結論與政策啟示

（一）研究結論

第一，數字經濟通過規模經濟效應和網絡效應促進制造業高質量發展；第二，自主創新在數字經濟對制造業高質量發展的正向影響中具有顯著中介效應；第三，相對經濟發達地區，經濟欠發達地區數字經濟對制造業高質量發展影響更加明顯；第四，自主創新的中介效應在經濟欠發達地區更加明顯；第五，控制變量中，產業結構對制造業高質量發展的影響較大且顯著為正；環境規制、人力資本、經濟發展水平等對制造業的高質量發展具有顯著的正向影響。

（二）政策啟示

第一，加快數字產業化和產業數字化的步伐，縮小區域間的“數字鴻溝”，實現區域協調發展。數字經濟對制造業高質量發展具有區域差異，不同地區之間要因地制宜，穩步推進區域間協調聯動發展。東部地區的數字經濟紅利已提前釋放，應大力提高數字經濟發展質量，加大研發區塊鏈、5G、人工智能等新型基礎設施建設，加快信息技術與產業的快速融合和滲透，加快推進產業數字化。中西部地區的數字經濟潛力還處于大量的釋放階段，應該借助政策優勢和資源優勢，加大對地區寬帶、基站、管道、光纜等基礎設施的建設，開發與當地產業相對應的數字技術開發試點，形成具有區域特色的產業新模式、新結構。

第二，提升區域自主創新能力。數字經濟時代下，只有加大關鍵數字技術的自主創新和研發能力，才能真正實現從“中國制造”向“中國智造”的轉變。依托國家的重點研發計劃、“芯火計劃”等專項，加強產學研結合，支持構建協同、高效、開放的共性技術研發平臺，不斷融合創新鏈、產業鏈、人才鏈、政策鏈。此外，自主創新對于人才要求極高，各區域應該借助地區教育優勢培育復合型的高端人才，制定高等院校的特色優勢學科建設，加大對數字技術創業者的補貼力度，鼓勵社會成員積極參與“大眾創新、萬眾創新”活動。

第三，大力培育技術創新平臺。一方面，推進制造業創新中心的建設力度，推進產業孵化器的建設，采取網絡開放孵化、產業協同孵化、企業內部孵化等多種形式。另一方面，加快建設將數字經濟和實體經濟融合的網絡化服務公司，為制造業企業的數字化轉型升級提供流程優化、業務設計、機器聯網工程實施和系統協同等一體化服務。加速物聯網平臺的應用推廣和建設，從而引導大中小類的制造業企業到云上平臺，充分利用平臺的海量數據，突破產業中價值鏈、供應鏈和創新鏈之間的“流通屏障”和“數據孤島”，促進制造業的資源優化配置和全要素連接，推動制造業運營和創新模式向共享、高效和協同轉變。