數字經濟賦能制造業高質量發展的機制研究
——基于中國省域面板數據的實證

周向紅 楊汝婷 陳文強

(1.湖南科技大學 大數據與智能決策研究中心，湖南 湘潭 411201；2.湖南科技大學 商學院，湖南 湘潭 411201；3.湖南有色金屬投資有限公司，湖南 長沙 410007)

一、引言

“數字經濟”最早是由全球著名經濟學家Tapscott于1996年提出。隨后，大量學者與機構從不同視角對數字經濟的內涵進行界定，但核心為數字產業化、產業數字化、數字化治理和數據價值化四個部分。2016年G20杭州峰會通過了《二十國集團數字經濟發展與合作倡議》，將數字經濟定義為以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。這是廣泛認可的數字經濟定義。作為實體經濟的基礎，制造業也隨著數字經濟的發展不斷升級，智能制造、服務型制造、網絡化協同制造等制造業新模式也在不斷形成，數字經濟逐漸成為制造業未來高質量發展的關鍵。黨的十八大以來，數字產業化和產業數字化穩步推進，數字經濟規模不斷擴大；黨的二十大提出，加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。大量研究表明，數字經濟作為農業經濟、工業經濟更迭后的主要經濟形態，已成為推動我國產業高質量發展的重要引擎和新動能(任保平和何厚聰，2022)[1]，其對制造業提升技術創新能力、資源利用效率與質量效益水平有重要貢獻，對賦能制造業高質量發展、推動制造業企業轉型升級有顯著作用。

當前學術界對數字經濟的研究頗多，但關于數字經濟影響制造業高質量發展機理研究還處于起步階段，對數字經濟賦能制造業高質量發展的相關實證研究相對較少。數字經濟影響制造業方面，國內外學者分別從影響機理、驅動因素和發展路徑等三方面進行研究。

第一，數字經濟影響制造業高質量發展的機理研究。數字互聯技術能夠提升信息共享能力，促進人力資本積累，加快制造業技術創新。鄧峰和任轉轉(2020)從人才和技術驅動角度分析互聯網對中國制造業高質量發展的驅動作用[2]；施炳展和李建桐(2020)實證發現互聯網普及率的提高可以通過降低搜尋成本顯著促進中國制造業企業分工水平的提升[3]。蔡延澤等(2021)設定以創新環境為門檻變量的面板門檻模型，證明數字經濟對制造業結構高級化和合理化具有顯著正向影響，數字經濟能夠通過優化產業結構、提高全要素生產率促進制造業高質量發展[4]。沈運紅和黃桁(2020)實證得出數字基礎設施建設水平、數字化產業發展水平和數字技術創新是驅動制造業產業結構優化升級的三個重要因素[5]。Liu等(2022)基于有序度模型和協同度模型，分析數字產業與傳統制造業轉型的協同度，以優化傳統制造業資源配置方式，更好發揮數字產業在傳統制造業轉型升級中的作用[6]。惠寧和楊昕(2022)指出數字經濟發展水平的提升對制造業綠色全要素生產率具有顯著正向作用[7]。余東華和王梅娟(2022)研究發現數字經濟能夠顯著提升制造業技術效率，進而提高制造業全要素生產率[8]。He和Gong(2022)從城市群的角度出發，研究發現數字經濟對實現長三角地區制造業高質量發展、推動制造業企業轉型升級具有促進作用[9]。也有學者從數字經濟提升制造業全球價值鏈競爭力的角度進行研究(吳友群等，2022；Meng 和Zhao，2022)[10][11]。

第二，制造業高質量發展的驅動因素。學者主要從技術進步、進口競爭、產業結構、外商直接投資與政府干預等方面展開了討論(李春梅，2019；汪芳和石鑫，2022)[12][13]。陳旭升和李云峰(2020)通過構建向量自回歸模型探究技術創新能力與我國制造業高質量發展的關系，實證發現兩者具有Granger因果關系并存在長期均衡[14]；任轉轉和鄧峰(2022)從供給側要素結構轉型視角探究互聯網發展對制造業高質量發展的影響，并分析了互聯網促進制造業高質量發展過程中要素結構轉型的中介效應[15]。Hu和Tan(2016)研究發現出口參與度和產品差異化能夠影響制造業生產率的增長[16]。田暉等(2021)從“質”和“量”層面研究了進口競爭對中國制造業高質量發展的影響[17]，并以創新的中介效應為切入點，厘清進口競爭對中國制造業發展質量的影響機制(程倩和田暉，2021)[18]。李蕾和劉榮增(2021)通過構建中介效應模型分析得出先進制造業與現代服務業的融合能改善投入要素的供給質量，實現制造業的高質量發展[19]。劉鑫鑫和惠寧(2021)構建了線性影響機制、非線性影響機制與非線性約束機制，進一步考察發現數字經濟對制造業高質量發展的非線性影響受到對外開放、產業結構、R&D投入和環境規制因素的約束[20]。韓超和朱鵬洲(2016)從產品質量視角入手，發現外資準入政策對產品質量有提升效應，進而實現以產品質量為代表的制造業高質量發展[21]。

第三，數字經濟賦能制造業高質量發展路徑。李英杰和韓平(2021)從優化發展環境、健全新型基礎設施、加大科技創新力度、完善產業生態、推動產業融合及加強專業人才培養等方面，提出數字經濟背景下促進我國制造業高質量發展的路徑[22]。Wang(2021)實證發現數字經濟可以通過優化資源配置來促進產業結構升級、提升創新能力與賦能制造業綠色發展[23]。余東華和王梅娟(2022)認為激發和培育企業家精神對制造業高質量發展具有重要作用[8]。梁小甜和文宗瑜(2022)從數字產業化、產業數字化兩系統入手，發現兩系統及數字耦合度有助于促進制造業高質量發展，并進一步研究發現數字經濟能夠通過增加創新投入和提升人均創新促進制造業高質量發展[24]。任保平和何厚聰(2022)從打造智能化政府、決策科學化、加快數字領域立法等方面提出了政策支持體系，并從產業結構優化、加強基礎研究、加大資金支持力度、培育數字經濟人才等方面提供路徑選擇與政策取向[1]。任保平和孫一心(2022)基于數字產業化與產業數字化兩個方向，從加強數字化基礎設施建設、提升勞動力質量、完善相關制度體系等方面為數字經濟賦能制造業高質量發展提供具體路徑，并從宏觀經濟政策、產業政策與金融政策方面指明政策取向[25]。

綜上所述，當前研究雖已得出數字經濟對制造業高質量發展具有一定的影響，但是深入研究數字經濟與制造業內涵與賦能機制的成果仍較少。本文將從數字經濟與制造業高質量發展的實質內涵出發，以中國省域數字經濟與制造業為樣本，構建相應的指標體系，基于熵值法對數字經濟與制造業高質量發展水平進行權重計算，在此基礎上實證檢驗數字經濟賦能制造業高質量發展的內在機理，并進一步探討數字經濟對制造業高質量發展的區位異質性，以期為數字經濟賦能制造業高質量發展提供針對性建議。

二、理論基礎

數字經濟主要分為數字基礎設施，數字產業發展、數字設備應用與數字技術創新四個方面(祝合良和王春娟，2020)[26]。數字經濟作為一種新經濟形態，從產品層面賦能制造業質量變革、從技術與創新層面賦能制造業效率變革、從供需端賦能制造業動力變革，為制造業轉型升級提供動力，進而賦能制造業高質量發展。

圖1 數字經濟對制造業高質量發展的賦能機理

(一)產品層面：數字經濟賦能制造業質量變革

質量變革是我國經濟高質量發展的保障，對制造業的各生產環節而言，質量變革不僅包括產品生產的質量管控，還包括產品設計與產品銷售過程的創新。首先，在產品設計環節，企業研發部門可以通過低成本的數據挖掘技術收集客戶偏好信息，更好把握消費者的需求及變化趨勢，實現客戶定制化需求，此外消費者可以借助數字化的開放性創新平臺參與新產品的設計和研發環節，顛覆制造業傳統的設計研發模式，降低創新成本。其次，在產品生產過程中，數字化的制造技術可以根據工廠生產需求來安排原材料采購配比，結合生產銷售時間，幫助工廠實現精準配比，避免生產線出現“斷流”，提高資源的配置效率，也可以避免因人為差錯導致生產質量不過關的問題。最后，在產品銷售環節，“線上一體化銷售+線下體驗”的新銷售模式能夠跟蹤客戶需求并挖掘潛在市場，以制定精準的營銷策略，提升企業差異化供給能力；同時銷售部可將數據捕捉的需求信息反饋到研發與設計部，促進產品消費升級，實現產品的差異化競爭。

(二)產業結構與創新層面：數字經濟賦能制造業效率變革

效率變革是高質量發展的核心目標。一方面，將傳統制造業與先進制造業相結合，通過產業高端化、智能化與綠色化逐步推進，推動傳統制造業產業結構改造升級，化解過剩產能；同時，數字經濟的出現加劇了企業競爭，倒逼傳統制造業加速供給側改革，推動傳統制造業轉型。另一方面，大數據、云計算等智能技術能夠打破產業間壁壘，打通上下游產業以進行模塊化生產，提高全要素生產效率；同時互聯網借助其外溢效應，通過知識傳播和模仿創新，帶動整個產業的發展，加速數字經濟與制造業的融合。

(三)供需層面：數字經濟賦能制造業動力變革

動力變革指供需支撐力變化調整形成經濟發展動力。一方面，在數字經濟的背景下，供給端的變革體現在要素與產品的創新上。傳統制造業的生產要素一般從自然資源中獲取或通過加工得到，如今可以通過數字化處理得到新型生產要素，突破了傳統生產要素稀缺的局限性，借助互聯網達到生產要素自由共享、重復使用的目的；此外，大數據等技術降低企業間的溝通協調成本，通過充分共享增加產品的附加值，提升供給端的產品質量，促進制造業高質量發展。另一方面，數字化技術為需求端提供消費動能，在數字化技術、物聯網技術與大數據深度融合下，制造業可以基于產品與服務需求，提高產品質量與服務水平，不僅滿足消費者多層次、個性化和靈活性的需求，也促進了制造業創新能力的提升，推動制造業高質量發展。

三、數字經濟賦能制造業高質量發展的影響因素識別

(一)指標設計

1.被解釋變量

制造業高質量發展水平(HQDM)。學術界暫未形成制造業高質量發展通用的評價方法。部分學者采用全要素生產率(韋莊禹等，2021；王瑞榮和陳曉華，2022)來衡量制造業高質量發展水平[27][28]；也有學者采用具有代表性的單一指標(沈運紅和黃桁，2020；梁小甜和文宗瑜，2022)測算制造業高質量發展水平[5][24]。本文借鑒劉國新等(2020)[29]、傅為忠和儲劉平(2020)[30]和蘇永偉(2020)[31]的研究，基于制造業高質量發展的內涵與要求，并鑒于指標的可獲得性及代表性，從經濟效益、創新能力、綠色發展與結構優化4個維度構建制造業高質量發展評價體系。由于制造業占工業的比例較大，部分制造業數據在統計年鑒中沒有統計，故采用第二產業數據與規模以上工業企業相關數據代替，如表1所示。制造業的經濟效益是實現制造業高質量發展的基礎，在經濟效益一級指標下，包含產值增速、銷售利潤率和勞動生產效率3個二級指標。技術創新能夠為制造業高質量發展注入新的活力，選取經費投入、人員投入與人均發明專利數3個二級指標來衡量創新能力。綠色發展是制造業高質量發展的引擎，選取廢水排放強度、單位工業增加值能耗與工業污染治理完成率作為綠色發展的二級指標。制造業產業結構優化是推動制造業高質量發展的關鍵，選取高端產業比重和出口結構2個二級指標來衡量制造業產業結構優化水平。

表1 制造業高質量發展水平評價體系

表2 數字經濟發展水平指標體系

表3 主要變量定義

2.解釋變量

數字經濟發展水平(DEL)。數字經濟作為一種新經濟形態，學術界已有大量研究對其進行測度評價，一般通過構建指標體系進行評價。本文借鑒劉鑫鑫和惠寧(2021)[20]、韋莊禹等(2021)[27]、王瑞榮和陳曉華(2022)[28]的研究，遵循數據的可獲取性、全面性與有效性原則，從數字化基礎設施、數字產業發展、數字設備應用與數字技術創新4個維度選取10個細分指標，分析數字經濟的發展水平。長途光纜線路長度、互聯網寬帶接口端數與移動電話交換機容量可以較好地表征數字基礎設施建設情況，本文選取該3個指標來衡量數字基礎設施；由于缺乏大數據產業的統計數據，因此借助電子信息產業數據代替大數據產業，選用以下3個指標來衡量數字產業發展水平：軟件業務收入，技術合同成交額，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，城鎮單位就業人數；創新能力是數字經濟產業發展的根本，從物流與電信業務規模的角度出發，利用人均快遞業務量與人均電信業務量2個分項指標來評價數字設備應用水平；數字技術創新維度選取研究與試驗發展經費支出與高等學校在校生數來表示。

3.控制變量

為降低計量模型中可能存在的遺漏變量偏誤，本文借鑒劉鑫鑫和惠寧(2021)[19]、韋莊禹等(2021)[27]、陳曉峰(2022)[32]的研究，控制了一系列可能對制造業高質量發展產生影響的因素：經濟發展水平(EDL)：選取各地區人均GDP表示；教育投入水平(EIL)：用地方財政支出中教育經費支出占地方財政一般預算支出的比值表示；政府參與程度(Gov)：用地方財政一般預算支出占GDP比重表示；外商直接投資(FDI)：用各省份的外商投資企業實際使用外資表示，并利用歷年人民幣與美元之間的匯率進行換算；技術進步(Pat)：使用各省市專利授權數衡量技術進步；固定資產投資(Inv)：采用各省市的固定資產投資額作為該指標的代理變量。

(二)指標權重計算

熵值法是綜合考慮各個測度指標間的差異程度，客觀反映各指標在綜合評價體系中的重要程度，優點在于減少了人為主觀評價的影響(張國俊等，2021)[33]?？紤]到指標性質和計量單位不統一，本文首先通過采用正向和負向兩種處理方法對原始數據進行無量綱化處理，然后選用熵值法對制造業高質量發展指標與數字經濟發展指標進行賦權，具體評價步驟如下：

1.數據無量綱化處理

(1)

(2)

公式(1)(2)中，xij表示第i個樣本第j個評價指標的數值，maxxij為第j項指標的最大值，minxij為第j個指標的最小值，為標準化值。

2.平移處理

為避免無量綱化處理后出現0值對后期的計算產生影響，對無量綱化處理后的數據進行整體平移：

(3)

式(3)中：α為平移幅度，為盡可能保證數據的真實性，避免平移對后期運算產生影響，本文選取α=0.0001。

3.權重計算

分別計算第j項指標下，第i年占該指標的權重wij：

(4)

4.熵值計算

第j個指標的熵值zj的具體計算如公式(5)

(5)

其中，zj是第j項指標的熵值，m表示樣本數量，wij表示第i年第j個指標的權重。

5.差異系數計算

第j個指標的差異系數cj的計算公式如式(6)

cj=1-zj

(6)

0≤cj≤1，其值越大，表明指標xj在綜合評價體系中重要。

6.綜合權重

測度指標xj的綜合評價值Πj，計算如公式(7)：

(7)

其中，Πj值越小，說明指標xj在綜合評價體系中的綜合權重越小。

7.綜合評價值

用每個指標無量綱化處理后所占比重與相對應的權重的乘積之和為綜合評價值，具體計算如公式(8)：

(8)

(三)模型構建

為了考察數字經濟發展水平對制造業高質量發展的影響，本文建立計量模型：

HQDMit=α+β1DELit+β2EDLit+β3EILit+β4Govit+β6FDIit+β7Patit+β8Invit+Di+εit

(9)

式(9)中，HQDM代表t年i企業的高質量發展水平，為被解釋變量；DEL表示t年i企業的數字經濟發展水平，為解釋變量；控制變量為經濟發展水平(EDL)、教育投入水平(EIL)、政府參與程度(Gov)、外商直接投資(FDI)、技術進步(Pat)、固定資產投資(Inv)可能對制造業高質量發展水平產生影響的變量；Di為i企業不隨時間變化的個體固定效應，εit為隨機誤差項；α為常數項；β1～β8是解釋變量與控制變量的系數，其中β1代表數字經濟發展水平對制造業發展的影響，如果顯著為正，則表示數字經濟對制造業高質量發展具有顯著促進作用，反之亦然。

(四)數據說明與變量的描述性統計

為避免因數據波動過大對回歸結果造成影響，本文對外商直接投資、技術進步、固定資產投資等指標做自然對數化處理。本文數據均來自歷年的《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國信息產業統計年鑒》、EPS全球統計數據庫以及各省份統計年鑒及統計公報等?？紤]到數據的科學性與可得性，對于缺失及難以獲取的西藏、海南與港澳臺的數據予以剔除，最終得到我國30個省份2011—2020年的數據，并對缺失數采用線性插值法進行填補，采用熵值法對制造業高質量發展指標與數字經濟發展指標進行權重與綜合指數的計算。各變量的描述性統計結果見表4。

表4 變量的描述性統計

四、基于省域數字經濟對制造業高質量發展賦能的實證分析

(一)基準回歸

在通過多重共線性檢驗后，基于2011—2020年省域面板數據，將構建的計量模型運用Stata16進行面板回歸，為檢驗數字經濟對省域制造業高質量發展的影響，本文分別使用普通最小二乘法(OLS)，固定效應模型(FE)與隨機效應模型(RE)進行估計，結果如表5所示。在1%的顯著性水平下，OLS模型、隨機效應模型和固定效應模型核心解釋變量DEL均通過了顯著性檢驗，且回歸系數始終為正。經Hausman檢驗，p值為0.000，說明使用固定效應模型估計的結果最優、最穩健。從固定效應模型的回歸結果看，在控制經濟發展水平(EDL)、教育投入水平(EIL)、政府參與程度(Gov)、外商直接投資(FDI)、技術進步(Pat)、固定資產投資(Inv)等變量后，數字經濟發展水平每提高1%，制造業高質量發展水平就會提高0.399%，說明數字經濟的發展對制造業高質量發展具有正向的促進作用。

表5 基準回歸結果

關于控制變量，經濟發展水平(EDL)的回歸系數在1%的置信水平上顯著為正，說明較高的經濟發展水平有利于發揮創新驅動效應，促進制造業高質量發展；教育投入(EIL)與政府參與程度(Gov)對制造業的發展作用并不顯著，可能是因為教育投入后，培養人才的周期較長，導致現階段教育投入對制造業高質量發展作用不顯著。此外，政府的參與也對制造業高質量發展具有擠出效應，使得企業或者私人的可用資金大大減少，從而導致投資和消費能力降低，無法推動制造業高質量發展。外商直接投資(FDI)的回歸系數在10%的置信水平上顯著為負，即外商直接投資對于制造業高質量發展起到一定的抑制作用，可能是因為過去的外商投資主要集中在低附加值產業，而制造業高質量發展需要高附加值產業的推動；技術進步(Pat)的回歸系數在1%置信水平上顯著為正，說明技術的創新與進步能夠促進產業結構的升級與轉型，推動制造業高質量發展；固定資產投資(Inv)對制造業高質量發展也呈現顯著正向影響，這是由于中國制造業全要素生產率的增長在較大程度上依賴于固定資產投資的增加(于斌斌，2017)。[34]

(二)穩健性檢驗

為驗證研究結論的穩健性，本文采用刪除部分樣本的方法進行穩健性檢驗。參考吳非等(2021)[35]的研究方法，剔除掉2015年中國股災以及2020年新冠肺炎疫情對數字經濟發展的影響。一是剔除2015年數據；二是剔除2020年數據；三是將2015年與2020年數據均剔除。如表6所示，對樣本進行部分年份剔除后，數字經濟(DEL)對制造業高質量發展(HQDM)的回歸系數均顯著為正，其正向促進作用依舊成立。

表6 穩健性檢驗結果

(三)內生性檢驗

內生性檢驗是因果關系研究中必要關注的問題。一方面，本文雖然已經控制了可能會產生影響的控制變量，但在實際情況中仍然存在難以控制或難以度量的重要變量，如各地的產業發展傳統差異、地理位置、對中央或地方政府的政策響應力度等，因此存在測算偏誤、遺漏變量等問題。另一方面，各省市數字經濟發展水平的提高，誠然會促進制造業企業的轉型升級，但制造業發展水平較高的地區為了提升生產效率同樣會注重數字化技術的發展，進而會推動該地數字經濟的發展，因此可能出現逆向因果關系導致的內生性問題。為避免出現測算偏誤、遺漏變量與逆向因果關系造成的內生性問題，首先，本文使用滯后一期和滯后二期的變量替代當前變量重新估計，結果如表7所示。從表7的(1)(2)列估計結果可以看出，數字經濟對制造業高質量發展的影響系數顯著為正，意味著數字經濟有利于制造業高質量發展，與前文基準回歸的結論一致。其次，本文使用工具變量法，選擇數字經濟的滯后一期作為工具變量，再采用兩階段最小二乘法(2SLS)進行回歸估計。如表7的(3)列第一階段的回歸結果表明，解釋變量DEL和工具變量L.DEL顯著正相關。R2為0.995，F統計量為6920.66，說明工具變量對解釋變量具備較強的解釋力。弱工具變量檢驗結果顯示，Cragg-Donald Wald F統計量為11591.7，遠高于經驗值10，即不存在弱工具變量問題。由于本文中工具變量個數等于內生解釋變量的個數，因此不需要進行過度識別檢驗，即表明不存在不可識別的問題。表7第(4)列為第二階段回歸結果，結果顯示數字經濟的影響系數仍顯著為正，表明前文基準回歸結果具有穩健性。

表7 內生性檢驗結果與兩階段最小二乘法回歸結果

(四)區位異質性檢驗

為考察數字經濟對制造業高質量發展的影響是否存在區位異質性，本文在傳統的地理劃分基礎上，根據《中華人民共和國2020年國民經濟和社會發展統計公報》，將全樣本區域劃分為東北、東部、中部、西部4個地區，并使用固定效應模型進行回歸分析。結果如表8所示。由表8的估計發現，僅東部與中部地區樣本回歸中數字經濟分別通過了1%與5%的顯著性水平檢驗，即數字經濟對東部與中部地區制造業的高質量發展起到了顯著的促進作用，但作用強度由東部到中部趨減，說明數字經濟對制造業高質量發展的驅動作用較依賴于區域經濟水平。而東北與西部地區樣本回歸中數字經濟的系數為正，但回歸結果并不顯著，說明數字經濟對東北與西部的制造業高質量發展并未產生顯著影響，可能也與區域的經濟發展水平、地理位置等因素有關。由此，可以得出數字經濟對制造業高質量發展的影響存在區位異質性的結論。

表8 區位異質性檢驗結果

五、研究結論與對策建議

(一)研究結論

本文聚焦數字經濟和制造業高質量發展，從理論方面分析了數字經濟賦能制造業高質量發展的內涵與內在機理，從實證方面檢驗了數字經濟對制造業高質量發展的賦能機制，得出以下結論：

數字經濟發展水平的提升對制造業高質量發展具有顯著正向促進作用，且這一正向關系通過刪除部分樣本的方式進行穩健性檢驗也證明回歸結果準確無誤。從基準回歸結果可以看出，數字經濟發展水平每提升1%，將通過直接賦能的方式提升制造業高質量發展水平0.399%。在傳統的地理劃分方法的基礎上，本文將全樣本區域劃分為東北、東部、中部、西部4個地區進行區位異質性檢驗。分區域的估計結果表明，數字經濟賦能中國制造業高質量發展存在明顯的區域異質性。數字經濟水平對中國東部與中部地區的制造業高質量發展具有顯著的正向影響，但影響系數由東部向中部地區遞減，即數字經濟對東部地區制造業高質量發展的影響系數高于全國水平；從東北與西部地區來看，數字經濟并未對該地區的制造業高質量發展產生賦能效應。由此推測，數字經濟賦能制造業高質量發展與區域經濟發展水平、地理位置等因素有關，這也為數字經濟賦能制造業高質量發展的路徑分析提供了思路。

(二)對策建議

根據回歸結果發現，經濟發展水平、技術進步、固定資產投資等因素是影響數字經濟賦能制造業高質量發展的重要因素，因此基于理論分析與回歸結果，提出數字經濟賦能制造業高質量發展的路徑建議。

1.健全數字化基礎設施建設，推動制造業效率變革

根據本文回歸結果，數字化基礎設施屬于固定資產投資，健全數字化基礎設施建設，能夠帶動制造業效率變革，推動制造業實現高質量發展。首先，新型基礎設施建設作為制造業效率變革與動能轉換的重要抓手，應當健全并落實新型數字化基礎建設發展中的優惠政策，如行業優惠政策，經濟服務政策等，為“新基建”的實施保駕護航。其次，需要加大對5G網絡、新一代互聯網、物聯網等領域的投資力度，因地制宜打造工業互聯網平臺，對于我國東北、西部經濟欠發達地區，應鼓勵有實力的企業主導工業互聯網平臺建設，對于我國東部與中部，應聚焦裝備制造業等重點行業的數字化轉型升級需求，在搭建基礎工業互聯網平臺的基礎上著力形成多層次、多元化和系統化的平臺新高地，均衡推動全國制造業逐步實現效率變革。最后，為保障數據的安全性，防止數據泄露，應注重數據分類分級管理，準確識別重要數據、核心數據，實現技術模塊之間的協同配合，增強新型基礎設施在制造業效率變革方面的正向疊加作用。

2.加大數字化技術投入力度，促進制造業數智發展

根據本文研究結果可知，技術創新始終是制造業發展獲得動力的基礎，而數字化僅僅是數字經濟的初始發展階段，搜集、存儲并處理數據時還需要讓數字智能化。當前傳統產業向數智化轉型的過程中存在堵點、痛點，政府部門應進一步加大投入力度，實施精準補貼，及時發現并解決傳統產業在“數智增效”方面的痛點，并按照產業鏈的個性化需求進行統籌。另外，制造業企業應堅定實施科技創新驅動戰略，建立數字化技術與人工智能技術相結合的現代工業共性科技系統，著重對制造業領域目前依賴的信息化、網絡化平臺等新興數字化技術進行改善提升，并盡快打破技術壁壘，以過強過硬的數智化水平解決成本高、效率低等問題，提升企業或制造業整個行業的競爭力，推動高質量發展。

3.借助數字化打通數實融合，實現制造業產業升級

實體經濟是帶動國民經濟增長的根本，而國民經濟增長拉動制造業的發展。隨著數字經濟進入發展快車道，通過數字經濟賦能實體經濟已是各行業大勢所趨。但我國制造業的數實融合面臨著制造能力、數字化水平、數據流動等多方面的制約，為突破這些瓶頸，一方面需要抓住電子信息產業發展的歷史機遇，明確發展目標，深入探究電子信息制造業產業鏈圖譜，加大對國外先進地區電子信息制造業項目的引進，同時加大對國內帶動性與支撐性項目與企業的支持，推動產業鏈做大做強。另一方面，制造業電商為工業產品提供新力量，是助推傳統制造業轉型升級的新引擎，因此要重視制造業與電子商務領域的融合，完善電商扶持政策，強化電商服務生態鏈建設，大力發展先進制造業電子商務，并引導大中型生產制造企業優化電子商務供應鏈，推動制造業產業轉型升級，實現動力變革。

4.打造數字化專業人才隊伍，提高制造業創新能力

雖然根據本文回歸結果，教育投入對制造業的作用并不顯著，但在知識經濟時代，市場競爭歸根到底是科技水平的競爭，科技水平的發展靠人才推動，因此數字化專業人才隊伍對技術進步具有強大支撐作用，也間接帶動了制造業發展。一方面，應完善數字化人才的培養方案。將數字化學科專業課程、辦學模式與培養方式貫穿基礎教育、高等教育與職業教育，鼓勵政府、科研所、高校與企業深度合作，鼓勵科研人員與數字經濟產業人員加強良性互動，通過合作提升制造業企業創新水平，促進高校科研成果轉化，并通過實踐指導數字化理論的創新，推動產業轉型升級。另一方面，應優化數字人才的培訓體系與人才引進方式。加強政府、企業、產業等人員的數字化轉型培訓，將培訓分為“基礎員工培訓”“中層管理者培訓”“高管培訓”三類，打造數字化專業人才隊伍。此外，常態化舉辦豐富的數字經濟活動，通過數字經濟創新創業大賽、技能大賽等多種形式活動聚集高質量科技人才，充分挖掘創新型人才。

5.通過政府數字化轉型引導，激活制造業“雙創”熱情

政府參與程度在本文回歸結果中對制造業高質量發展作用并不顯著，但究其原因可能是政策具有導向性，準確的政策導向能夠使數字經濟賦能制造業高質量發展降本增效。相關部門應準確把握當前數字經濟與制造業發展融合的主要階段，將其列入國民經濟與社會發展戰略規劃體系中，并圍繞《中國制造2025》等項目推進數字經濟社會與制造業生產區域健康發展，針對中小型制造業與中國東北與西部等制造業數字化轉型較為落后的企業或地區，提供金融支持與減稅降費政策的傾斜。另外，在平衡國內制造業發展的同時，要推動高水平的對外開放。當前，我國制造業大多處于產業鏈中下游，產品附加值較低，因此應加強與數字經濟發展速度較快、成效較好的國家進行交流，打造數字經濟國際合作創新發展的重要窗口，同時通過對外開放與“雙創”成果交流提高產業鏈與供應鏈的安全性和穩定性，激發制造業創新活力。