數字經濟發展推動了制造業升級嗎？

本刊網址·在線雜志：ｗｗｗ．ｊｈｌｔ．ｎｅｔ．ｃｎ

*基金項目：國家社會科學基金重大項目“中國經濟自發展能力研究”（15ZDB133）

作者簡介：方福前（1954—），安徽廬江人，經濟學博士，中國人民大學經濟學院教授、博士生導師，主要研究方向：宏觀經濟理論與政策；馬瑞光（1993—），陜西西安人，中國人民大學經濟學院博士生，主要研究方向：宏觀經濟理論與政策。

摘要：制造業升級是中國經濟轉型、提高綜合實力的關鍵，是實現高質量發展的重要引擎。基于熊彼特內生增長模型，并利用“智慧城市”試點這一外生沖擊，使用雙重差分方法，探討了數字經濟對中國制造業升級的影響。研究發現，數字經濟推動了制造業升級。數字經濟影響制造業升級的作用機制是，數字經濟激勵技術水平較高的高端技術制造業企業增加研發、創新產出，通過創新帶動其收入提升、規模擴大。因此，高端技術制造業相較于制造業中其他類型規模增長得更快，從而實現制造業整體結構升級。在地方高校數量越豐富、政府科研支出力度越大、人才儲備越多、市場化程度越高和產權保護越好的地區，數字經濟對制造業升級的影響越大。

關鍵詞：智慧城市；制造業升級；數字化轉型；創新效率；雙重差分

中圖分類號：F49" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1001-862X（2023）05-0027-012

一、引 言

中國經濟已經進入優化產業結構、轉換增長動能的高質量發展階段，在這個階段，制造業的發展質量與水平對中國供給側結構性改革和經濟轉型升級尤為關鍵。黨的二十大報告強調要大力發展先進制造業，促成制造業轉型升級，盡快把中國建設成為制造強國。如何實現制造業轉型升級與高質量發展，成為當前亟須解決的一個重要問題。

數字經濟近年來在中國發展迅猛。根據《數字中國發展報告》顯示，2022年中國數字經濟規模達到50.2億元，穩居世界第二，數字經濟逐漸成為中國經濟增長的新動力和新增長點。數字經濟的迅速發展使其相關研究在經濟學界已經成為一大熱點，已有大量國內研究發現，數字經濟的發展會促進全要素生產率提升［1-2］，推動創新［3］，改變原有的商業模式［4］，促進高質量發展［5-6］。國外也有不少學者發現，互聯網等發展改變了勞動力就業結構對經濟社會產生影響［7-8］。為推動數字經濟的發展，中國出臺了多項措施，其中包括“寬帶中國”和“智慧城市”試點等政策。無論是寬帶中國試點城市，還是智慧城市建設均可視為數字經濟在城市層面的重要載體。本文基于Aghion amp; Howitt構建的通過創造性破壞實現經濟增長的熊彼特內生增長模型，并嘗試利用“智慧城市”試點這一準自然實驗探索數字經濟對制造業升級的影響。［9-10］

根據內生增長理論，知識積累產生的創新是推動經濟增長的關鍵。［11-14］熊彼特的內生增長理論進一步認為，創新是一種創造性破壞，每一輪大規模的創新都會破壞進而淘汰舊的技術和生產方法，正是促進創新的競爭推動了技術進步和經濟增長。在數字經濟發展中，互聯網和大數據等數字技術促進了信息傳播和資源整合，產生了知識積累，推動了經濟活動中的一系列創新，從而促進了經濟增長。制造業中高端技術制造業相較于低端技術制造業對知識、新技術和信息的吸收能力和應用能力更強，因此數字技術對高端制造業的助力更大，影響更深。隨著數字技術的不斷升級，高端制造業在整個制造業中產值占比不斷提升，規模不斷擴大，從而完成了制造業發展重心由低端向高端的跨越。也就是說，數字技術武裝了高端制造業，促進了制造業轉型升級。

智慧城市建設是依靠數字技術，運用互聯網、物聯網、云計算、人工智能等信息通訊技術實現傳統城市向新型城鎮化轉型的過程。智慧城市試點和建設的初衷雖然主要不是為了促進制造業升級，但是它的實施卻提升了城市層面的數字經濟發展水平，對制造業的發展造成了沖擊。因此，可以將智慧城市試點建設作為城市層面的一個數字經濟外生沖擊，將其視為一個準自然實驗，來評估數字經濟對制造業升級的凈效應。

基于上述思路，本文首先構建了一個包含數字經濟的熊彼特內生增長模型，從理論上分析數字經濟如何實現制造業升級，然后基于中國283個地級市2009—2018年面板數據和制造業A股上市企業2009—2018年的面板數據，采用雙重差分法評估數字經濟對制造業升級的凈效應。

二、文獻綜述

關于數字經濟對經濟結構影響的一系列文獻主要討論了經濟結構中的就業結構和消費結構［15-16］，但對經濟結構中制造業結構的影響則鮮有人探討。本文試圖從制造業結構轉型的角度對此展開論證，因此，相關的文獻大致可以分為兩類。

第一類文獻討論了數字經濟對制造業發展的影響。多數文獻認為，互聯網或數字經濟對制造業發展具有積極影響，數字經濟的發展對制造業發展具有正向賦能作用。黃群慧等（2019）發現，互聯網發展顯著提升了制造業企業生產率，互聯網發展程度每提高1%，制造業企業的生產率提高0.3%。［17］馬中東和寧朝山（2020）也發現，數字經濟可以通過緩解勞動和資本要素配置扭曲促進制造業質量升級。［18］蔡延澤等（2021）基于門檻回歸模型發現，數字經濟促進了制造業合理化和高級化，數字經濟與制造業合理化之間不存在非線性關系，但與制造業高級化存在單門檻效應，當人才聚集和金融發展水平高于門檻后，數字經濟對制造業結構高級化賦能增強。［19］黃宗元等（2023）發現，數字化對傳統制造業發展有正向賦能作用。［20］以往討論數字經濟與制造業發展升級的大多文獻都采用制造業績效或效率等指標衡量制造業質量提升，這些研究能在一定程度上反映數字經濟對制造業的影響，但無法衡量制造業行業內部結構如何隨著數字經濟發展而變化，因此具有一定局限性。

第二類文獻探討了制造業轉型升級的影響因素。學者們大多從勞動力成本、人力資本和技術進步的角度探討與制造業轉型升級的關系。陽立高等（2014）研究了勞動力成本對制造業升級的影響，發現勞動力成本上升顯著地促進了制造業轉型和結構升級，具體表現為，勞動力成本上升抑制了勞動密集型制造業，卻促進了資本密集型和技術密集型制造業的發展。［21］傅元海等（2014）發現，自主創新與外資參與度的交互作用優化了制造業結構，只有提高本地區產業技術水平，外資的引入才會產生技術溢出從而使得地區制造業結構升級。［22］蘇杭等（2017）對比了人力資本積累和資本研發投入對中國制造業轉型升級，發現人力資本積累對制造業轉型升級的促進作用更大。［23］陽立高等（2018）也發現，推動制造業轉型升級的關鍵推手是技術進步，而技術進步的核心又在于人力資本積累。［24］Zhiyi Liu（2020）探討了“一帶一路”沿線國家人力資本結構與產業結構升級的關系，也發現人力資本結構決定產業結構，勞動力數量和質量對產業結構升級具有顯著影響。因此，中國制造業要實現轉型升級尤為需要提升人力資本的積累。［25］除了人力資本與技術進步對制造業轉型升級具有推動作用外，韓峰和陽立高（2020）還發現生產性服務業的集聚會通過發揮地區技術外溢效應和規模經濟效應對當地和周邊區域的制造業結構轉型升級產生推動作用。［26］

綜上所述，以往的文獻多是研究數字經濟對制造業發展的影響，而探討數字經濟對制造業內部結構轉型的研究還較為匱乏，同時也鮮有文獻研究數字經濟對制造業轉型升級的內在機理，本文嘗試彌補這一缺憾。

三、理論模型

假定經濟是一個只有制造業這個單一部門的經濟，制造業有K個行業，每個行業都有兩個部門，一個是最終產品生產部門，另一個是研究型中間產品的生產部門，即研究（發）部門。社會成員只消費一種產品，就是制造業生產的最終產品。制造業的最終產品在市場上銷售，銷售賺取的資金一部分用于自身部門再生產，另一部分用于中間產品部門進行生產和研發。最終產品市場是完全競爭市場，企業無法決定商品的價格，僅能用邊際成本等于價格的方式進行生產。制造業最終產品的生產需要使用兩種投入，一種是勞動，另一種是該行業研究部門生產的中間產品。為了簡化，假設每一期，每個行業，勞動供給都為單位供給L，勞動的供給不存在行業的異質性，且勞動供給不會產生負效用。

生產中間產品的部門是壟斷部門，其企業如果在第一期能創造出技術含量或質量最高的中間產品，就能在第一期賺取壟斷利潤（壟斷租金），但隨著下一期技術含量更高、生產率更高的新型中間產品被研究部門的其他企業研發出來，這種壟斷利潤就會轉移到其他企業。這就是熊彼特創造性破壞式創新的特點。在這種情況下，生產中間產品的企業必須不斷創新，由此推動了經濟增長。假設t表示時期，時期為離散變量，取值為離散整數，具體的數字代表某個確定的時期。為了簡化，假設每個行業在生產過程中僅投入一種中間產品，中間產品生產部門可能有很多企業，最終產品部門僅與生產效率最高的中間產品企業合作。

（一）最終產品部門廠商行為

本文借鑒Aghion amp; Howitt（2009）對最終產品廠商生產函數的設定，假定生產函數的形式滿足柯布道格拉斯形式。［10］具體生產函數形式如（1）所示：

Y=（AL）X ？搖？搖（1）

其中，Yk，t表示k行業t時期生產的最終產品數量，L是生產最終產品使用的勞動量，Ak，t是這個時期k行業中間投入的生產率，Xk，t為生產使用的中間產品數量，α為最終產品產出的中間產品投入彈性系數，0lt;αlt;1。

最終產品部門在市場上銷售商品，由于最終產品市場是完全競爭市場，廠商按照價格等于邊際成本進行決策，將最終產品的價格標準化為1，其利潤最大化最優決策行為如（2）所示：

（Y-PX）（2）

其中，Pk，t為中間產品相對于最終產品的價格，企業選擇投入中間品的數量來實現自身利潤最大化。根據一階條件可知：

P==α（AL）X ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（3）

（二）研究型中間產品部門廠商行為

研究部門的中間產品由壟斷廠商在每個時期進行生產，并使用該行業最終產品作為投入進行1∶1的生產，即投入Xk，t數量的最終產品，生產出Xk，t數量的中間產品。壟斷廠商根據中間產品的市場需求，選擇最優的中間產品供給量來獲取最大化壟斷利潤。如（4）所示：

（P-1）X ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（4）

將（3）式代入（4）式可得：

［α（AL）X-X］？搖？搖（5）

對（5）式取一階條件可得均衡時的中間產品數量：

X=αAL ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖 （6）

同時，將這一均衡數量代入（3）式目標函數可得中間品壟斷企業的利潤函數。

π=（1-α）αAL ？搖？搖 ？搖？搖？搖？搖？搖？搖 ？搖？搖？搖（7）

根據創造性破壞理論，中間產品的壟斷者并不是在每期都是同一家企業，倘若在下一期有新的生產率更高的中間產品被研發生產出來，壟斷利潤隨之會轉移到新的企業。因此，在每個時期中間產品部門都會有“企業家”進行創新用以維持下一期自己仍能獲得壟斷利潤；如果創新成功，新版本的中間產品，比如生產線、機器等比以前的中間產品有更高的生產效率，從而使中間產品投入的生產率參數較上一期顯著提升，Ak，t=γAk，t-1，γ？叟1，其中γ為衡量創新規模的參數。如果創新失敗，則這一期與上一期中間投入的生產率相同， Ak，t=Ak，t-1。為了獲取壟斷利潤，研究部門的企業必須不斷創新，創新是一項成本高昂的活動，需要投入一定的資金，如前所述，中間研究部門將最終產品生產廠商支付給自己的用最終產品數量衡量的資金作為進行創新的唯一投入。

創新成功的概率一般與研究部門在研究中投入的資金相關，投入的資金越多，創新成功的可能性就越大。具體來說，研究部門創新成功的概率函數為μ=θ，其中Rk，t是研發投入的最終產品的數量衡量的研發支出（由于最終產品價格為1，因此數量本身就是研發支出），A*k，t是創新成功后新的中間產品的生產率A*k，t=γAk，t-1，θk，t是反映k行業t期研究部門的創新生產率，σ是創新概率的研發支出彈性，介于0～1之間。可以看出，創新概率函數與A*k，t成反比，這是因為隨著技術進步，創新變得越來越復雜，也更難實現。因此，影響研究創新概率的不是研發支出的絕對數額，而是用生產率調整后的研發支出，即，為方便起見，令為n。對創新概率函數求一階、二階導數可得：

μ′k，tn=σθngt;0；μ″k，t（n）=σ（σ-1）θnlt;0

（8）

由（8）式可知創新概率函數存在邊際收益遞減的規律。

研究部門的創新（研發中間產品）總是面臨著不確定性——成功或失敗，但是不論創新是否成功，企業都需花費Rk，t數量的最終產品作為研發的成本。因此在面對不確定時，研究型中間廠商的行為是選擇最優的投入成本，以實現期望利潤最大化。

μ（）π-R ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（9）

將（7）式πk，t代入（9）式后，對（9）式Rk，t求一階條件，可得：

μ′k，tn1-ααL=1 ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（10）

（10）式左邊是進行創新研發的邊際收益，右邊是創新研發的邊際成本，由于創新概率函數邊際收益在nk，t中是遞減的，因此邊際收益為一條向右下方傾斜的曲線，而邊際成本則是一條數值為1的水平線。根據（10）式研發套利方程可知，生產率調整后的研發支出nk，t將在均衡時是一個常數n，同理創新概率函數μ在均衡時也是一個常數μ，其中下角標t表示在均衡時的具體時間。任何能夠提高邊際收益或降低邊際成本的參數變化都會增加均衡研發強度nk，t。

將（8）式代入（10）式，同時將nk，t、μk，t視為常數，可進一步求解出在均衡時的生產率調整后研發支出和創新成功概率。具體如（11）所示：

n=σθ1-α？搖αL；

μ=θσ1-α？搖αL ？搖？搖？搖？搖（11）

由（11）式可知，均衡時的nk、μk取決于彈性σ、研究部門的創新生產率θk、勞動供給L、中間品投入彈性α。

（三）數字經濟沖擊

數字經濟沖擊體現在數字技術的應用對研發部門的創新生產率具有正向的影響。通過互聯網、云計算、大數據分析使研發部門企業能夠更快獲取最終產品生產者和消費者的需求信息并及時做出響應，這些真實而充分的信息促使研發企業有針對性地進行研發創新，提高研發部門的創新生產率。

基于上述分析，本文引入了數字經濟沖擊，具體沖擊形式如（12）所示：

θ=τDT ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（12）

其中，θk，t為研發部門的創新生產率，DTk，t表示數字經濟的沖擊，φ表示數字經濟的創新效率參數，τ為該地區、行業等大環境中的高等教育數量、高技能人才儲備以及政府對科研支持的力度。

數字經濟與制造業不同行業的企業融合程度不同，因而數字經濟對制造業不同行業和不同企業的影響和促進作用具有異質性。具體來說，對影響大的制造業企業，會加速該類制造業企業提升其研究部門的創新生產率；對影響小的制造業企業，數字經濟對其研究部門的創新生產率的提升作用不明顯。假設，對于制造業行業k**、k*、k*來說，數字經濟的影響依次是最大、次之、沒有，由此推動制造業結構變化和經濟結構變化。

（四）經濟增長與制造業升級

制造業K行業不用于中間產品生產的最終產出可以用于消費和研發，這部分構成了K行業制造業的國內生產總值。具體來說，GDPk，t=Yk，t-Xk，t。進一步，將（6）式代入（1）式可得，K行業制造業的最終產出和GDP。

Y=αAL；GDP=α（1-α）AL ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（13）

由（13）式可知，產出取決于k行業中間產品投入的生產率參數Ak，t，勞動L，以及中間產品投入最終產品產出彈性α。進一步，由（13）式可知人均GDP增長率（GDP/L）是：

g= ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖 （14）

由上式可以看出，經濟增長在不同時間是隨機的，研究部門創新成功與否，決定了經濟增長率是否變化。具體來說，當t時期k行業的研究部門創新成功，g==γ-1，此時經濟增長速度為γ-1；當t時期k行業的研究部門創新失敗，g==0。因為每個時期的經濟增長率都服從概率分布，因此根據大數定律，分布的均值為gk=Eg=μ（γ-1），即k行業的經濟增長率取決于K行業的創新概率參數和創新規模參數。

為了探討數字經濟對制造業經濟增長的影響，首先將（12）式代入到gk中可得k行業平均的經濟增長率為：

g=（τDT）σ1-α？搖αL（γ-1） ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（15）

進一步，對（15）式進行比較靜態分析，可知：

=τφDTτDT

σ1-α？搖αL（γ-1）gt;0 ？搖？搖？搖？搖？搖（16）

由上式可知，數字經濟DTk，t促進了制造業k行業平均經濟增長率，隨著DTk，t的增加，經濟增長越快。數字技術與不同制造業行業和企業的融合度不同，因此就會對不同制造業行業的經濟增長產生異質性的影響。對于k**來說，數字經濟的影響最大，因此DTk**，t最大，DTk*，t次之，DTk*，t最小，相應的也會有gk**gt;gk*gt;gk*。由此可以得出第一個結論，數字經濟使得制造業中融合數字技術好的行業增長得更快，因此相對于制造業行業整體來說帶動了轉型升級。由此得到：

命題1：數字經濟促進了制造業升級。

接下來，本文進一步探討數字經濟對制造業升級的影響渠道。將（12）式代入至（11）式可得，

n=σ（τDT）1-α？搖αL ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖 （17）

μ=（τDT）σ1-α？搖αL ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（18）

由上式可知，數字經濟對研究部門的研發強度具有影響，同時數字經濟還對創新成功的概率具有影響。進一步進行比較靜態分析，可知：

=（φτDT）1-α？搖αL

σ（τDT）1-α？搖αLgt;0 ？搖？搖？搖（19）

=（φτDT）（τDT）

σ1-α？搖αLgt;0（20）

由此可知，數字經濟促進了研發部門增加研發強度，加快創新頻率。由上式可知，隨著數字經濟的影響增加，研發強度不斷增大。同時，數字經濟提高了創新成功的概率。隨著數字經濟影響程度的提升，研發創新成功的概率也在提升，這也激勵了研發部門的企業加快創新研發，提升研發強度。數字技術與不同制造業的融合度不同，因此就會對不同制造業行業的研發強度和創新產生異質性的影響。對于k**來說，數字經濟的影響最大，因此DTk**，t最大，DTk*，t次之，DTk*，t最小，相應的也會有，nk**gt;nk*gt;nk*；μk**gt;μk*gt;μk*。由此可以得出第二個結論，數字經濟使得制造業中數字技術融合大的行業加快研發投入強度，加快創新。由此得到：

命題2：數字經濟通過激勵創新促進制造業升級。

四、實證模型、指標構建與數據說明

（一）實證模型

為了識別數字經濟對制造業升級的因果效應，本文將中國住建部發布的國家智慧城市試點作為外生的政策沖擊，采用雙重差分法進行實證研究，具體模型設定如下：

MU=α+βDigital+？諄Control+ΥControl*σ+

σ+σ+μ+ε（21）

其中，MUpct表示位于p省份c城市t時期制造業升級，Ｄigitalct是對“智慧城市”試點的度量，當c城市在第t年成為國家智慧城市后，則賦值為1，否則賦值為0，此變量為傳統雙重差分法中的交互項。Controlpct代表隨時間變化的控制變量集合，具體包括：城市化水平、外商投資水平、制造業勞動供給。Controlc表示不隨時間變化的地區特征控制變量集合，具體包括經緯度、地形坡度。μc、σt分別是城市、年份固定效應，σpt是省份與年份的聯合固定效應。系數β度量了“智慧城市”試點的實施效果，反映了數字經濟發展對制造業轉型升級的凈效應。

為了進一步從微觀企業層面了解數字經濟對制造業升級的作用機制，本文將“國家智慧城市”試點政策沖擊引入到企業層面，同時借鑒Daron Acemoglu等（2018）使用的模型，考察數字經濟對不同技術類型制造業企業發展水平的影響。［27］具體模型如下：

Y=α+βDigital*MI+？諄Control

+σ+μ+ε ？搖" （22）

其中，Yict表示位于c城市t時期的i企業的發展水平指標集合，具體包括企業主營業務收入、凈利潤、創新水平、Ramp;D等。Controlict表示企業層面的控制變量集合，具體包括資產負債率、企業規模、凈資產收益率。σt與μi分別代表年份固定效應與企業固定效應。MIm為不同技術類型的制造業虛擬變量，借鑒OECD制造業分類法，將中國制造業分為高端技術制造業、中端技術制造業和低端技術制造業，同時將無法劃分至上述三種類型的制造業定義為其他制造業，其中m賦值為1、2、3、4分別代表高端技術制造業、中端技術制造業、低端技術制造業（1）和其他制造業。βm度量了“智慧城市”試點的實施效果對不同技術類型制造業企業發展水平的影響，反映了數字經濟對不同技術類型制造業企業發展水平影響的凈效應。

（二）指標構建

1.制造業升級指標

關于如何衡量制造業轉型升級，傅元海等（2014）根據制造業的細分行業將制造業分為高、中、低端三類技術行業，并用三類行業的產出比值衡量制造業轉型升級。［22］而這一做法也同樣被其他學者借鑒。［21，24，26］用制造業細分行業的指標衡量制造業轉型升級具有一定合理性，因為這一指標能識別出制造業內部的結構變化。本文借鑒上述做法，基于OECD制造業分類法，將中國制造業分為高端技術制造業、中端技術制造業和低端技術制造業，同時將無法劃分至上述三種類型的制造業定義為其他制造業。

本文用Si，ct表示制造業產業結構，其中i=1，2，3分別表示高端、中端、低端技術制造業，Si，ct的值表示位于c城市t年份的i類型的制造業工業總產值，由屬于該類型的所有細分行業的工業總產值加總計算。其計算公式如下：

S1，ct=S ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（23）

S2，ct=Sij，ct ？搖？搖？搖？搖？搖？搖（24）

S3，ct=Sij，ct" ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（25）

S=Sij，ct" ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖（26）

MU= ？搖？搖？搖？搖？搖？搖？搖 ？搖？搖？搖？搖 （27）

其中，S1，ct，S2，ct和S3，ct分別表示城市c在第t年的高端技術制造業、中端技術制造業、低端技術制造業的工業生產總值，j表示制造業31個細分行業，Ssum，ct表示制造業工業總產值，Sij，ct表示c城市t年份31個細分行業工業產值。制造業升級是指在制造業三大類型的行業中，技術水平最高的高端技術制造業占全部制造業的總產值比重不斷上升的動態過程，由MU1，ct表示。

2.解釋變量

本文的核心解釋變量為“國家智慧城市”試點虛擬變量，用以刻畫數字經濟對制造業結構升級的影響。智慧城市試點分為三批。2012年12月5日住建部正式發布《關于開展國家智慧城市試點工作的通知》，首批確立了90個城市（區、縣、鎮），2013年和2014年又分別確定了第二、三批試點城市。由于2012年12月5日距離2013年時間很短，并且2014年新增的試點城市在2013年大多已經成為試點城市，因此本文將政策的初始時間定為2013年。下面本文以智慧城市第一批試點城市作為外生政策沖擊對象，當i地區在2013年試點“智慧城市”建設工程后，Digitalct賦值為1，否則為0。

3.控制變量

本文控制了一系列地區的特征變量，具體包括城市化水平、外商投資水平、制造業勞動供給水平、地區的坡度和地區的具體位置（經緯度）（2），同時，在進行微觀企業層面的機制探討時，控制了企業特征變量，具體包括企業規模、資產負債率、凈資產收益率。相關變量定義如表1所示。

（三）數據說明與描述性統計

本文數據的宏觀部分來源于《中國城市年鑒》和《中國工業統計年鑒》，制造業企業分行業工業總產值來源于各地市統計年鑒，創新專利數據來源于CIRD中國地級市專利數據，樣本期間設定為2009—2018年。在微觀數據方面，樣本時間同樣為2009—2018年，數據采用制造業上市企業A股數據，數據來源于CCER經濟金融數據、CSMAR國泰安數據庫、上市企業年報數據、RESSET數據。為保證文章結論的正確性，剔除企業層面資不抵債即資產負債率大于1的制造業企業。本文變量不存在多重共線性，所有變量VIF均遠小于10，變量的描述性統計如表2所示。

五、實證結果分析

（一）基準回歸

數字經濟對制造業升級的回歸結果如表3所示。第（1）列，在控制年份與城市固定效應且不加入任何控制變量時，以智慧城市指代的數字經濟顯著促進了制造業升級，在1%水平上顯著。第（2）列進一步控制了一系列的城市層面的控制變量后，發現數字經濟對制造業升級在1%水平上呈正向顯著，智慧城市試點政策提升了智慧城市高端制造業工業總產值占比的2.16%。這一結果初步證實了命題1。第（3）列考慮到當地的地形和地理位置可能會對智慧城市試點的選擇產生影響，因此控制了地形與時間固定效應的交互項、經緯度與時間固定效應的交互項，發現智慧城市試點政策依舊對制造業升級呈1%水平上的正向顯著。第（4）列考慮到各省份在不同年份可能會對制造業轉型升級存在幫扶，為了剔除這些幫扶帶來的省份內隨時間變化的不可觀測因素對結果造成影響，在回歸中加入了省份與年份的聯合固定效應后發現，“數字經濟促進了制造業升級”這個實證結論是穩健的，命題1證畢。在宏觀層面已經論證了數字經濟發展提升區域內高端制造業工業總產值占比，擴大了高端制造業規模。在微觀企業層面，進一步驗證，數字經濟發展是否對高端制造業企業的主營業務收入和企業規模有擴大作用。表3第（5）至（7）列，證明數字經濟促進了企業主營業務收入和企業規模的增加，尤其對高端技術制造業的促進效果更為明顯。

（二）平行趨勢及穩健性檢驗

采用雙重差分分析的一個重要前提是，如果不存在智慧城市試點的沖擊，實驗組與對照組之間隨時間變化趨勢應該是一致的，在事前不存在系統性的差異。為檢驗事前是否滿足平行趨勢，本文采用事件研究法，將智慧城市試點政策前4年和后5年，一共10年的虛擬變量作為解釋變量進行回歸，并將其回歸系數以及95%的置信區間作圖。從圖1可以看出，在國家級智慧城市試點開始實施前，試點的地區與非試點的地區不存在系統性的差異，但在智慧城市試點實施之后，試點地區的制造業升級呈現出顯著的增長趨勢，說明事前平行趨勢得到滿足。

在基準回歸中，一些異端值會對本文的結果產生影響。2012年中國的制造業被反傾銷調查，無論是中國的陶瓷、化工還是鋼鐵行業都受到了沖擊，因此表4中第（1）列剔除了2012年的極端樣本，結果發現系數依然是顯著的。2015年開始的供給側結構性改革無疑對粗放式發展和產能過剩的制造業產生了深遠的影響。第（2）列又剔除了2015年的極端樣本，結果發現系數仍然是顯著的，說明本文的結論依舊穩健。在2013年之后，我國政府陸續出臺了一系列環保政策對制造業產生沖擊，為了緩解這一沖擊帶來的影響，列（3）控制了低碳城市政策這一環保政策，結果發現，加入環保政策后智慧城市試點政策仍對制造業升級產生顯著的正向影響。最后還要考慮可能還存在其他的數字經濟政策對制造業升級產生的影響，因此本文不僅控制了“智慧城市”試點政策，而且還控制了“寬帶中國”試點政策，結果發現兩個政策都是顯著地促進了制造業升級，這又進一步證明數字經濟促進了制造業升級。

（三）機制分析與微觀企業機制檢驗

為了理解數字經濟對制造業轉型升級的影響機制，本文借鑒江艇（2022）中介效應的方法，探討數字經濟是否促進了高端技術制造業進行研發創新，從而帶動高端制造業在整個制造業中規模擴大。［28］回歸結果如表5所示，第（1）列的被解釋變量是區域創新水平，回歸結果表明，數字經濟顯著地促進了創新提升，回歸系數在5%水平上顯著。進一步，從第（2）、（3）列可以看出，智慧城市試點為代表的數字經濟激勵了制造業企業增加研發投入，其中對高端技術制造業的激勵效果更為明顯。從第（4）和第（5）列可以進一步發現，智慧城市試點政策促進了制造業企業發明專利增加，尤其對于中高端技術制造業企業，數字經濟激勵創新產出的作用更為明顯。綜上所述，數字經濟通過激勵高端技術制造業企業增加研發，不斷創新從而帶動區域創新效率提升，命題2成立。

（四）異質性分析

制造業產業所共有的外生技術進步，主要由這個地區的教育科研資源稟賦、地方政府科研支出、地方的人才儲備等因素決定，而這些因素可能會對制造業升級產生異質性的影響。因此，本文圍繞上述因素進行了異質性分析，回歸結果如表6所示。列（1）表明，對于高等院校數量較多的地區，數字經濟對制造業升級的作用效果更加明顯，隨著高等院校數量每增加1所，智慧城市政策實施使得當地的高端制造業工業總產值占比提升0.15%；列（2）說明，地方政府科學技術支出越多，數字經濟對制造業升級的推動效果就越明顯，隨著當地科學技術支出每增加1萬元，智慧城市政策實施使得當地高端制造業工業總產值占比提升0.02%；列（3）表明，大學生數量越多，數字經濟對制造業升級的影響效果越好，隨著當地大學生數量每增加1人，智慧城市政策實施使得當地高端制造業工業總產值占比提升0.01%。市場化程度、產權保護也會對制造業升級產生異質性的影響。參考樊綱等（2003）將市場指數作為衡量市場化程度的代理變量，同時借鑒史宇鵬等（2013）的做法，將《中國市場化指數》省份中的“對生產者合法權益的保護”得分作為產權保護程度的指代變量。［29-30］根據列（4）和列（5）發現，市場化程度越高、產權保護越強，數字經濟對制造業升級的推動作用越明顯。

六、結論及相關建議

本文在熊彼特內生增長模型的基礎上，將數字經濟的地區、行業異質性影響與制造業廠商相結合，構建數字經濟影響制造業轉型升級的理論分析框架，并借助“智慧城市試點”這一準自然實驗，基于2009—2018年中國各地級市的面板數據和2009—2018年制造業A股上市企業數據，利用雙重差分方法估計了數字經濟對制造業升級轉型的影響及作用機制。結果發現，數字經濟對制造業升級存在正向促進作用。從影響機制來看，數字經濟激勵技術水平較高的高端技術制造業企業增加研發投入，提高創新產出，通過創新帶動其收入提升、規模擴大，因此，高端技術制造業在制造業中規模增長得更快，從而實現制造業內部結構由低端技術向高端技術轉型升級。進一步從異質性來看，在地方高校數量越豐富、政府科研支出力度越大、人才儲備越多、市場化程度越高和產權保護越好的地區，數字經濟對制造業升級的影響越大。

本文的研究對于數字經濟建設和發展具有一定的理論意義和實際價值，為深入推進“智慧城市”建設提供了理論依據和實證證據。研究結果表明，在“智慧城市”建設實施過程中，積極推進與數字經濟相關的行業和領域發展，可以有效激勵企業增加研發投入，提高創新水平，進而促進制造業轉型升級。對于企業來說，應當積極響應和參與“智慧城市”建設，利用數字經濟實現企業智能化建設，推動企業智能升級和數字化轉型，從而提高其競爭力以及產出水平。對于政府來說，政府應重視數字經濟對創新的激勵作用，不斷推進智慧城市建設，通過促進創新和提高技術進步推動制造業升級。同時，加大對地區教育和科技發展的投入，通過深化改革營造更加寬松的市場環境，為數字經濟發揮創新激勵效應提供更好的外圍環境。本文最重要的理論和政策啟示是，通過不斷推進市場化改革，促進數字經濟發展，使企業在市場競爭中通過研發和創新獲取壟斷租金，使創新和技術進步內生化，這是中國制造業乃至整個產業結構、經濟結構轉型升級的根本之道。

注釋：

（1）高端技術制造業包括：通用設備、專用設備、交通運輸制造、電氣機械及器材、通信電子、儀器儀表及文化辦公用機械、化工、醫藥等行業。中端技術制造業包括：石油加工煉焦及核燃料加工業、橡膠塑料、非金屬礦物、黑色金屬冶煉、有色金屬冶煉和金屬制品等行業。低端技術制造業包括：食品加工制造、飲料、煙草、紡織服裝、皮革、木材、家具、造紙、印刷和文體用品。其他制造業：無法劃分為前面三種類型的制造業，主要為廢棄資源綜合利用制造業。

（2）之所以控制地區的坡度和具體位置是因為，制造業的產業鏈往往不是集中在一個城市，它可能位于不同的地區和不同的地理位置，控制這一控制變量意在消除制造業產業鏈選址特征的影響。

（3）城市化水平通常用“城市常住人口占城市總人口的比例”或“城市非農業人口占城市總人口的比例”來衡量，但是本文在測算中國地級市的城市化水平時發現，地級市常住人口數據幾乎有一半樣本量缺失，而地級市中非農業人口數據在2016年以后也嚴重缺失，所以本文使用“城市市轄區人口占城市總人口的比例”來衡量城市化水平。

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（責任編輯 吳曉妹）