數字經濟賦能我國制造業高質量發展路徑研究

摘 要：數字經濟的興起帶動制造業高質量發展的動力與日俱增，兩者融合發展的趨勢愈發明顯。本文選取兩者發展水平均位居中國前列的長江三角洲地區為研究對象，旨在探究數字經濟通過何種路徑對制造業高質量發展賦能。本文結合理論研究和實證分析，運用TOPSIS熵權法和耦合協調度模型等計量方法，分析得出研究對象前者對后者存在顯著的直接賦能效應，前者對產業融合水平的提升有顯著促進作用，并通過產業融合產生部分中介效應，間接對后者進行不同程度的賦能。最后，本文結合論證提出措施與建議，以期早日達到產業鏈、價值鏈雙提升的目標。

關鍵詞：數字經濟；制造業高質量發展；TOPSIS熵權法；耦合協調度模型；中介效應

本文索引：周子怡.<變量 2>[J].中國商論，2023（16）：-066.

中圖分類號：F427 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）08（b）--04

1 引言

2022年，政府工作報告再次強調，要“增強制造業核心競爭力”，這是此項措施首次被寫入政府工作報告，與2021年“保持制造業比重基本穩定”的表述相比，要求更高、方向更明。在制造業高質量發展的今天，數字經濟通過進行產業融合產生的影響路徑值得深入研究。

2 核心概念界定、賦能機制和研究假設

2.1 核心概念界定

數字經濟是指以數字化、網絡化、智能化為顯著特征，并以信息化為載體、以數字化信息為生產要素的一切經濟活動的總和。

制造業高質量發展指轉變為新的發展環境后，制造業發展模式發生從外延增長向內生增長的一系列要素驅動的躍升轉變，由從前的要素驅動、投資驅動轉變為創新驅動。

2.2 賦能機制和研究假設

數字化的加持，使之在多平臺間的運轉產生賦能，即平臺賦能；數字化技術革新，帶動制造業發展的模式更新，即技術賦能。制造業如果想在當今激烈的市場競爭中發展勢如破竹，就需要多產業融合發展的新態勢。在多方賦能的同時，數字經濟也在無形中加速了產業間的融合，這是當今時代的必然趨勢。因此，基于以上邏輯路徑，本文提出三條假設：

H1：數字經濟水平的提升，助推制造業高質量發展的方式是自身直接賦能，如信息化平臺賦能、技術研發賦能等。

H2：數字經濟對產業融合水平具有正向促進作用，數字經濟發展的同時，在一定程度上能夠帶動產業融合水平提升。

H3：產業融合具有中介效應，數字經濟通過產業融合的賦能效應，使其對促進制造業高質量發展產生了正向顯著的間接促進效應。

3 長三角地區數字經濟與制造業高質量發展水平測度

3.1 數據來源

本文數據主要來源于政府官網歷年《中國統計年鑒》與長三角地區各地市統計局網站、統計年鑒與統計公報等。變量指標數據依據國內國際分類標準為基礎，對原始數據進行歸納和整理，最大程度地保證數據的真實性、可得性、可信性。

3.2 測度方法

本文綜合考量了楊靜（2022）、呂東陽和張永慶（2022）及雷靖雯（2022）的研究思路，在DEA、熵權法、耦合協調度模型、灰色關聯度分析法等方法中，考慮到本文的變量選擇和數據獲取等方面因素，選擇熵權法和耦合協調度模型進行指標的測度和分析。

3.3 測度結果

本文通過TOPSIS熵權法步驟進行測算，分別得出在2013—2020年長三角地區三省一市數字經濟和制造業高質量發展評價體系數據，并分別作為核心解釋變量與被解釋變量數據，用于后文計量模型的實證分析（見表1、表2）。

4 數字經濟對制造業高質量發展賦能路徑實證研究

4.1 研究設計

4.1.1 變量定義

（1）被解釋變量與解釋變量。本文選用制造業高質量發展水平（HMI）為被解釋變量，數據采用測度所得長江三角洲地區三省一市2013—2020年的制造業高質量發展綜合指數；選用數字經濟發展水平（dlode）為核心解釋變量，數據采用測度所得長江三角洲地區三省一市2013—2020年的數字經濟綜合指數。

（2）中介變量。通過參考邢皓（2021）的文獻資料，產業融合水平（ICL）能夠直觀地反映前文假設中的各產業融合程度，本文選其作為中介變量（見表3）。

（3）控制變量。本文控制變量的選取參考秦三毛（2020）的做法，共選取三個變量作為控制變量：城市化率（urban）、金融發展水平（financial）和人力資本（human）。

4.1.2 模型設計

結合上文評價指標體系的構建及數據說明可知，研究所選取樣本范圍為江浙滬皖四個省級區域，即 n=4；時間維度為 2013—2020年，即 T=8，n

其中，包含核心解釋變量、被解釋變量、控制變量、中介變量等；常數項為（constant）隨時間變動的趨勢變量和不隨時間變化的解釋變量。

在本文中，面板回歸模型的具體形式為：

其中，是通過TOPSIS 熵權法測度而構建的制造業高質量發展評價指標體系數據，表示制造業高質量發展水平；dlode為數字經濟發展水平，測度方法同上；X為控制變量；dlode前系數是核心解釋變量系數；X前系數制變量系數；為常數項；為隨機誤差。為研究結果中的重要部分，若其顯著為正，說明解釋變量dlode對被解釋變量HMI的賦能作用是正向賦能；反之，亦然。

4.2 實證分析

4.2.1 描述性統計

變量的描述性統計如表4所示。

4.2.2 相關性分析

變量的相關性分析如表5所示。

4.2.3 回歸結果與中介效應分析

本文參考溫忠麟（2004）和邢皓（2021）等大多數學者的做法，采用“三步法”建立中介效應模型。

第一步，運用回歸方程（2）進行核心解釋變量與被解釋變量間直接賦能效應的測度分析。

第二步，加入中介變量產業融合水平（ICL），將其作為被解釋變量放入模型（2），運用回歸方程（3）考察數字經濟對產業融合的影響（見表6）。

第三步，聯合顯著檢驗，將被解釋變量和中介變量均放入模型（3）中，運用回歸方程（4）檢驗三者間的賦能效應。

由回歸結果可以得出，三個回歸模型結果均在1%的顯著水平上顯著，實證模型檢驗三條假設均成立。

4.2.4 穩健性檢驗

通過替換自變量測度指標的方式，進行上述模型的穩健性檢驗（見表7）。

替換核心解釋變量的測度指標后再次進行穩健性檢驗，各關鍵回歸系數仍為正數且在1%的顯著性水平上顯著，說明假設中的三條賦能路徑均通過檢驗，且具有一定的穩健性。

5 結語

5.1 主要結論

本文經過實證分析，總結得出以下幾條結論：

第一，數字經濟通過自身直接賦能，對制造業高質量發展顯著促進，數字產業規模的賦能效應最強。

第二，數字經濟對產業融合水平具有正向促進作用，數字經濟發展的同時，在一定程度上能夠帶動產業融合水平的提升。

第三，數字經濟通過產業融合的賦能效應，間接對制造業高質量發展水平的提升產生正相關的促進效應。

5.2 政策建議

第一，加快建設數字化，利用產、學、研協同為數字化創新培養人才提供支撐。數字化的提升對數字經濟發展水平是最直接的促進作用。對于制造業而言，能夠從多方面產生正向反饋。引進數字化創新，能夠對市場信息、客戶畫像進行精準定位，對降低庫存成本、增產增收有著質的飛躍。

第二，推進制造業信息化、制造業服務化、制造業智能化“三化”建設。《中國制造2025》明確提及推動服務型制造和生產性服務業發展等戰略任務，因而制造業服務化也是未來的一種發展趨勢。由“提供產品”到“提供產品+服務”模式的轉變，在制造業企業中加快推進智能化改革，更好更快地突破我國制造業的服務化困境。

第三，培育產業新動能。數字經濟蓬勃發展背景下，更易形成規模經濟。大數據、物聯網、人工智能與云計算等數字經濟范疇的新概念，能夠測算消費者偏好，在降低信息獲取成本、物流成本、倉儲成本和交易成本的同時，助推制造業產業鏈和價值鏈雙提升。

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