生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的影響研究

[摘要]生產性服務業數字化是推動產業質量、效率與動力變革的核心引擎，可加快制造業產業鏈現代化步伐，助力“中國制造”行穩致遠。選取2005—2021年中國31個省份面板數據，構建基準回歸模型、中介效應模型實證檢驗生產性服務業數字化與制造業產業鏈現代化間的關系和作用機制。研究發現，生產性服務業數字化可正向驅動制造業產業鏈現代化，該結論在控制內生性問題以及經過穩健性檢驗后依然成立。生產性服務業數字化能夠通過提升技術融合式創新與創新要素配置水平，推動制造業產業鏈現代化。門檻效應分析結果顯示，在技術融合式創新水平跨越門檻值后，生產性服務業數字化方能發揮對制造業產業鏈現代化的助推作用。在創新要素配置水平處于（0.051-1.332]區間時，生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的正向影響最顯著。異質性檢驗結果顯示，生產性服務業數字化對于胡煥庸線以東地區制造業產業鏈現代化賦能效應更強。基于此，提出夯實生產性服務業數字基礎、構建多主體交互創新生態網絡、筑構創新要素市場一體化發展格局等政策建議，以加快推進制造業產業鏈現代化。

[關鍵詞]生產性服務業數字化；制造業產業鏈現代化；技術融合式創新；創新要素配置

一、 引言

習近平總書記在二十屆中央財經委員會第一次會議上強調，“現代化產業體系是現代化國家的物質技術基礎，必須把發展經濟的著力點放在實體經濟上，為實現第二個百年奮斗目標提供堅強物質支撐”1。制造業產業鏈現代化可賦能生產效率質效倍增，促進產業自主可控能力攀升，是構建現代化產業體系、加快推進社會主義現代化進程的有生力量。從內涵來看，制造業產業鏈現代化具有科技創新引領前沿、產業基礎扎實發展、鏈式結構多元完善、生態環境和諧穩定等多重特征，能夠有效促進現代化產業體系建設，增強全球價值鏈嵌入優勢。黨的二十大報告指出，要“構建優質高效的服務業新體系，推動現代服務業同先進制造業、現代農業深度融合”2，進一步為制造業產業鏈現代化指明實踐進路。生產性服務業是筑構制造業中高端價值鏈的重要引擎，其數字化水平提升可充分發揮資源聯結與動態配置效應，鍛造全新制造業產業鏈條，助力制造業生產模式轉變，驅動制造業產業鏈現代化發展[1]。因此，深入考察生產性服務業數字化與制造業產業鏈現代化間的關系與作用機制，有助于為夯實現代化產業體系根基、實現社會主義現代化強國建設目標提供經驗證據支持，助力譜寫中國式現代化新篇章。

二、 文獻評述

梳理生產性服務業數字化發展的相關研究后發現，既有文獻主要從實證與理論角度出發，探究數字要素與生產性服務業間的關系。從實證層面來看，郭慧芳等[2]發現，數字化轉型能夠提高服務業全要素生產率，且對生產性服務業全要素生產率的賦能效應更強。李威等[3]認為，數字經濟可有效促進生產性服務業制造業融合，在此過程中科技創新與消費需求增加發揮了中介作用。從理論層面來看，郭克莎等[4]指出，應快速順應數字化時代發展態勢，推動數字化架構體系升級，打造消費端互聯網平臺，促進生產性服務業數字化發展。李曉嘉[5]表明，應通過完善社會保障制度、優化財政支出結構、落實稅收補貼制度等方式推動數字經濟與現代生產性服務業深度融合發展。

整合制造業產業鏈相關文獻成果可以發現，當前大部分研究圍繞制造業產業鏈現代化與制造業產業鏈韌性的影響因素展開分析。一方面，魏長升等[6]認為，數字經濟與制造業產業鏈現代化存在耦合協調關系，整體呈現“東高西低、南高北低”特征。在此背景下，制造業可充分享受數字經濟紅利，優化工藝流程和設備運行狀態，提升產業生產效率，賦能產業鏈現代化[7]。另一方面，李萌等[8]指出，碳稅政策會使得部分高能耗、高污染排放企業調整生產結構，影響制造產業鏈韌性。另外，數字經濟以數據資源為關鍵要素，從“穩鏈”“強鏈”及“補鏈”三個層面入手，為制造業產業鏈韌性攀升提供了堅實支撐力量[9]。

綜上可知，現有文獻已圍繞生產性服務業與數字要素融合發展、制造業產業鏈現代化與制造業產業鏈韌性影響因素進行了廣泛探討，但關于生產性服務業數字化與制造業產業鏈現代化之間關系的研究相對匱乏。是以，本文嘗試從如下層面進行突破式創新：第一，豐富研究視角。系統考察生產性服務業數字化、制造業產業鏈現代化間的內在關聯與作用機制，挖掘技術融合式創新與創新要素配置在其中的影響路徑，豐富相關領域現有研究視角。進一步地，探究生產性服務業數字化與制造業產業鏈現代化之間的非線性特征，為科學理解兩者間內在邏輯夯實基礎。第二，豐富研究方法。將技術融合式創新與創新要素配置納入門檻效應檢驗，考察生產服務業數字化對制造業產業鏈現代化的非線性影響。

三、 理論分析與研究假設

1. 生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的直接影響

第一，產業升級效應。生產性服務業數字化可深化云計算與信息系統等應用程度，完善產業組織結構、優化業務流程、驅動生產端口變革，促進產業結構升級。在此助力下，制造業產業鏈不僅能夠完善數字基礎設施建設，為實現商品全生命周期數智化管理提供設備保障，還可加深鏈上專業化分工，有效縮短商品研發設計周期，提升生產效率，促進產業鏈現代化體系建設。第二，降低運行成本效應。生產性服務業數字化可通過商品數字化、采購數字化、履約數字化以及運營數字化打通產業鏈各環節，以數字軟件等加工生成的信息、數據與知識提高生產效率。這能夠降低制造業產業鏈運行過程中產生的非必要成本消耗，提高資本利用效率，賦能制造業產業鏈現代化建設。基于前述分析，本文提出如下假設：

假設1：生產性服務業數字化可直接促進制造業產業鏈現代化。

2. 生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的作用機制

（1）生產性服務業數字化、技術融合式創新與制造業產業鏈現代化

生產性服務業數字化可深度應用區塊鏈技術分析非結構化數據，賦能業務流程與制造業產業鏈供應鏈智能化，推動價值鏈上下游捕捉創新機遇。同時，生產性服務業數字化能夠鍛造開放共享型數字產業環境，促進產業之間要素融合與優勢互補，形成交互的復雜創新系統，賦能技術融合式創新。進一步地，技術融合式創新可助力知識與技術交叉融合，融匯各行業與產業鏈條創新要素，打造全新要素組合方式。這能夠推進基礎性技術研究與智能傳感、人機協作等共性技術研究，通過技術供給加強戰略性資源支撐，增強產業鏈韌性，筑構產業鏈自主可控安全體系[10]。由此，生產性服務業數字化能夠以技術融合式創新為源動力，打造制造業高端制造與集成應用新高地，提升制造業創新水平與附加價值，夯實現代化產業體系基座，促進制造業產業鏈現代化。據此，本文提出如下假設：

假設2：生產性服務業數字化以助力技術融合式創新為渠道，賦能制造業產業鏈現代化。

（2）生產性服務業數字化、創新要素配置水平與制造業產業鏈現代化

生產性服務業數字化可加快前沿數字科技嵌入，優化數據網絡布局，通過終端平臺對創新要素進行采集、清洗與分析，在以數據與算法為基礎的價值網絡中實現分布式資源匯集與管理[11]。這有助于緩解要素市場滯后性現象，助力產業作出科學決策，提高創新要素配置效率。在創新要素高效配置的加持下，制造業可達成要素供需平衡，加速資源流動，最大限度發揮創新要素價值以提升全要素生產率，加速產業鏈上下游及關聯領域尖端科研成果產出，夯實產業發展基礎，實現制造業產業鏈現代化。同時，生產性服務業數字化可通過提升創新要素配置水平，降低資源搜尋與交易摩擦成本，有效避免產能過剩、重復投入等資源浪費問題。這能夠助力制造業產業鏈綠色可持續發展，培育制造業產業鏈現代化新動能。依托于此，本文提出如下假設：

假設3：生產性服務業數字化以提升創新要素配置水平為渠道，賦能制造業產業鏈現代化。

3. 生產性服務業數字化影響制造業產業鏈現代化的非線性特征

一方面，技術融合式創新水平較低，容易引致創新成果同質化嚴重、媒介依賴度高、創新柔性邊界不明等問題，難以發揮生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的賦能效應。技術融合式創新水平達到一定高度后，可深度融合滲透各類技術創新要素，充分發揮要素間短板互補效應，提升基本技術水平與核心材料研發能力，促進產業鏈由傳統粗放型發展模式轉變為集約型發展模式。此時生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的賦能效應方可顯現。另一方面，創新要素配置水平偏低可能會阻滯生產性服務業數字化帶來的技術、知識、數據與資本流動速率，造成資源錯配與嚴重浪費現象，導致生產性服務業數字化投入與實際需求相悖，阻礙制造業產業鏈現代化。隨著創新要素配置水平逐漸升高，制造業行業間要素銜接堵點得以疏通，這有利于充分釋放生產性服務業數字化紅利，賦能制造業產業鏈現代化。但需注意，當創新要素配置水平超出一定區間時，會引致區域內創新要素逐漸飽和，降低生產性服務業數字化邊際效益，弱化其對制造業產業鏈現代化的正向影響。據此，本文提出如下假設：

假設4：伴隨技術融合式創新與創新要素配置水平提升，生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的影響呈現顯著非線性特征。

四、 研究設計

1. 模型構建

（1）基準回歸模型。鑒于當期制造業產業鏈現代化水平可能會受上期制造業產業鏈現代化水平影響，本文將滯后一期制造業產業鏈現代化納入基準回歸分析[12]，構建如下模型：

[MMICi，t=α0+α1DPSi，t+MMICi，t-1+α3Controlsi，t+μi+λt+εi，t]? （1）

上式中，[MMICi，t]代表[i]省份[t]時期制造業產業鏈現代化水平；[DPSi，t]表示[i]省份[t]時期生產性服務業數字化水平；[MMICi，t-1]為滯后一期制造業產業鏈現代化水平；[Controlsi，t]指控制變量合集；[μi]、[λt]分別代表省份固定效應與時間固定效應；[εi，t]表示隨機擾動項。

（2）中介效應模型。在式（1）基礎上，本文運用中介效應模型考察生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的內在作用機理，具體模型構建如下：

[Mi，t=γ0+γ1DPSi，t+γ2Mi，t-1+γ3Controlsi，t+μi+λt+εi，t] （2）

[MMICi，t=β0+β1DPSi，t+β2Mi，t+β3MMICi，t-1+β4Controlsi，t+μi+λt+εi，t] （3）

其中，[Mi，t]表示生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的影響路徑。考慮到中介變量同樣具備動態變化特征，在式（2）（3）的基礎上分別引入制造業產業鏈現代化水平的一階滯后項。

2. 數據來源

選取2005—2021年中國31個省份面板數據（基于數據可得性，不包括港澳臺地區），實證分析生產性服務業數字化、制造業產業鏈現代化之間的影響效應與作用機制。各變量數據來源主要為《中國統計年鑒》《中國電子信息產業統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》，各省份統計年鑒以及國家工業部和信息化部官網。部分缺失數值運用插值法補齊。

3. 變量選取

（1）被解釋變量：制造業產業鏈現代化（[MMIC]）

本文構建了包含5個一級指標，13個二級指標的評價指標體系（表1）。在此基礎上，使用熵權法測度制造業產業鏈現代化水平。

（2）解釋變量：生產性服務業數字化（[DPS]）

參鑒既有研究做法[13]，本文構建生產性服務業數字化評價指標體系，詳見表2。進一步，結合因子分析法與熵權法對各子維度指標展開測度，最終得出生產性服務業數字化水平。

表2? 生產性服務業數字化評價指標體系

[目標層 一級指標 二級指標 三級指標 指標屬性 生產性服務業數字化 產業數字化基礎 網絡基礎設施 互聯網接入端口數量（個） + 無線網絡覆蓋率（%） + 信息與通訊基礎設施 長途光纜線路布設長度（萬米） + 移動電話普及率（%） + 產業數字化投入 設備投入 生產性服務業信息化設備引進投入金額（萬元） + 人才投入 技術人才引進投入金額（萬元） + 平臺投入 數字網站創設投入金額（萬元） + 產業數字化平臺 平臺數量 互聯網企業比重（%） + 工業互聯網平臺數量（個） + 平臺交易 電子商務營收金額占主要生產性服務業增加值的比重（%） + ]

（3）中介變量：技術融合式創新與創新要素配置

技術融合式創新（[TII]）

參照既有研究[14]，本文通過技術融合、擴散與創新的加權平均值測度技術融合式創新水平。其中，運用技術融合網絡內部各專利分類號的局部聚類系數1、接近中心系數2以及中介中心性系數3表征技術融合。進一步地，計算省份內部各類專利分類號占已獲取授權專利的比重，分析各省份技術“長板”。另外，將局部聚類系數、接近中心系數、中介中心性系數與省份中各類專利分類號所占比重相乘，并使用乘積求和衡量技術融合水平。為消除異方差與數據波動帶來的影響，對所得計算結果進行對數處理，最終得到技術融合水平。就技術擴散而言，通常以技術市場交易為主要擴散途徑，故研究通過技術合同成交額衡量技術擴散水平。就技術創新而言，運用新技術產品市場銷售額占產品總銷售額的比重來衡量。

創新要素配置（[AIE]）

本文參照匡敏等[15]的研究，通過創新資源錯配程度反映創新要素配置水平。假定省級行政部門創新產出為[Q]，計算公式為[Q=i=1NQi]。此時省級行政部門的創新產出、經濟總產出均與創新資源呈[C-D]函數關系，且各項要素均具備條件約束，具體公式如下：

[Q=AKαL1-α，Qi=AKαiLi1-αs.t.K=i=1Nki，L=i=1NLi] （4）

其中，先行設定存在一定程度的創新要素扭曲現象，通過最小二乘法的回歸模型，計算創新要素扭曲彈性（[α]）。與此同時，假定生產函數中規模報酬不發生變化，創新勞動力（[Y]）與創新資本（[K]）產生扭曲現象但產出彈性不變，目標函數表示如下：

[maxKi，LiAiKαiL1-ai-（1+τKi）RKi-（1+τLi）ωLi] （5）

上式中，[R]、[ω]分別為創新勞動力與創新資本價格水平，[（1+τKi）R]與[（1+τLi）ω]分別表示在要素扭曲的影響下創新勞動力與創新資本價格水平。

進一步地，將創新勞動力與創新資本的絕對扭曲系數設定如下：

[γKi=11+γKi，γLi=11+γLi] （6）

對目標函數進行求解，得出各創新要素配置所占比例：

[KiK=siαiNsiαγKi，LiL=si（1-α）iNsi（1-α）γLi] （7）

上式中，[γ]代表絕對扭曲系數中的價格相對扭曲系數。

[γKi=γKii=1Nsiai=1NsiaγKi] （8）

[γLi=γLii=1Nsi（1-a）i=1Nsi（1-a）γLi]? （9）

上式中，[si=QiQ]，代表區域創新產出在區域總產出的占比，[i=1Nsi（1-a）]與[i=1Nsi（1-a）]分別表示產出加權后的創新勞動力與創新資本系數，反映實際與理想創新要素配置效果偏差。此時，區域總產出通過地區生產總值表征；創新勞動力運用R&D全時當量衡量；創新資本運用永續盤存法計算得出R&D資本存量。為便于后續分析，取所得創新勞動力與創新資本錯配系數的絕對值，系數值越低，說明創新資源扭曲程度越低，即創新要素配置水平越高。

（4）控制變量

為保障研究結論準確性，本文引入如下控制變量：（1）外商直接投資（[FDI]），通過制造業各細分行業外商直接投資金額占地區生產總值的比重表征。（2）對外依存度（[EX]），采用行業商品出口交易值占行業總產值的比重表示。（3）產業鏈產值增加率（[IR]），運用產業鏈增加值總額與產業鏈總產值之比衡量。（4）人力資本（[HUM]），使用制造業各細分行業R&D人員數量與全體從業人員數量之比表示。（5）產業結構（[IS]），通過信息技術產業生產總值占制造業生產總值的比重表示。各變量描述性統計見表3。

五、 實證分析

1. 基準回歸分析

表4列（1）顯示控制時間固定效應的回歸結果，列（2）為同時控制時間固定效應和省份固定效應的估計結果。可以看出，生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的影響系數顯著為正，說明生產性服務業數字化可有效促進制造業產業鏈現代化，假設1得以驗證。究其緣由，生產性服務業數字化能夠促進產業升級，降低制造業非必要成本消耗，提高產業生產能力與資源配置效率，助力制造業產業鏈現代化。列（3）報告引入控制變量后回歸結果。不難發現，在加入控制變量后，生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的賦能效應顯著增強。其中，外商直接投資、產業鏈產值增加率對制造業產業鏈現代化的影響系數顯著為正；對外依存度對制造業產業鏈現代化的影響系數顯著為負。原因可能是，提高外商直接投資水平和產業鏈產值增加率有助于緩解要素與資金約束，提升全要素生產率，促進制造業產業鏈現代化。對外依存度較高可能降低制造業產業鏈自主可控水平，阻滯制造業產業鏈現代化進程。

2. 內生性檢驗

（1）使用SYS-GMM模型。SYS-GMM模型將水平變量滯后項作為差分方程工具變量，能夠緩解變量遺漏與測度誤差導致的內生性問題，檢驗結果如表5列（1）所示。觀察可知，在更換回歸模型后，生產性服務業數字化估計系數仍顯著為正，說明前文基準回歸結論成立。

（2）增加控制變量。為規避關鍵變量遺漏問題，將城鎮化水平（[UR]）與經濟發展差距（[GAP]）加入控制變量，重新回歸結果詳見表5列（2）。其中，城鎮化水平使用省級行政區城鎮人口占地區總人口數量比重衡量；經濟發展差距運用區際人均生產總值之差表征。可以知悉，生產性服務業數字化回歸系數仍顯著為正，結論具備穩健性。

3. 穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量。將制造業產業鏈勞動生產率作為被解釋變量展開穩健性檢驗，結果見表6列（1）。分析數據可知，生產性服務業數字化回歸系數顯著為正，與前文回歸結果一致，說明結論具備穩健性。

（2）替換解釋變量。生產性服務業數字化即指運用信息技術賦能產業數字化轉型，促進產業技術進步，實現降本增效。針對于此，將生產性服務業技術進步作為解釋變量，進行穩健性檢驗，詳見列（2）。結果顯示，替換解釋變量后主要變量估計結果與前文大致相同，意味著估計結果穩健。

4. 機制檢驗

下文展開生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的影響機制檢驗，結果見表7。

（1）技術融合式創新。列（1）回歸結果表明，生產性服務業數字化估計系數為0.518，且在1%統計水平上顯著，說明生產性服務業能夠顯著促進技術融合式創新。列（2）顯示，技術融合式創新估計值顯著為正，表明技術融合式創新能夠促進制造業產業鏈現代化。這意味著生產性服務業數字化能夠以技術融合式創新為路徑，對制造業產業鏈現代化發揮間接促進作用，假設2成立。

（2）創新要素配置。觀察列（3）數據可知，生產性服務業數字化估計系數顯著為正，意味著生產性服務業數字化可提升創新要素配置水平。然而將創新要素作為中介變量引入模型后發現，生產性服務業數字化系數顯著為正；創新要素配置系數雖為正，但未通過置信檢驗，故需進一步展開Sobel檢驗。Sobel檢驗表明P值為0.004，說明創新要素配置在生產性服務業數字化、制造業產業鏈現代化間發揮中介效應，假設3得以驗證。列（4）數據顯示，創新要素配置的直接效應估計系數（1.761）與間接效應回歸系數（-0.419）符號相反，說明生產服務業數字化對制造業產業鏈現代化的作用效果被創新要素配置水平負向影響。在創新要素配置水平較低時，資源錯配與浪費現象較為嚴重，可能會弱化生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的助力效能。

5. 門檻效應檢驗

本文為考察生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化影響的非線性特征，構建具體模型如下：

[MMICi，t=α+β1DPSi，t×I（Mi，t≤γ1）+β2DPSi，t×I（γ1γn）+δControlsi，t+μi+λt+εi，t]? （10）

其中，[Mi，t]代表門檻變量；[γ]為帶估算門檻值；[I（·）]指代示性函數；當[I（·）]為1時，括號內公式為真，當[I（·）]為0時，括號內公式為假。

（1）門檻效應檢驗。表8報告Bootstrap法重復抽樣300次得出的門檻數量與檢驗結果。可以知悉，技術融合式創新單一門檻F值通過5%置信水平檢驗。創新要素配置單一門檻與雙重門檻F值均通過顯著性檢驗。故使用單一門檻模型檢驗技術融合式創新，運用雙重面板門檻模型檢驗創新要素配置。

（2）面板門檻模型回歸結果。采用面板門檻模型檢驗技術融合式創新與創新要素配置在生產性服務業數字化、制造業產業鏈現代化間發揮的門檻效應，結果見表9。當技術融合式創新水平≤2.889時，生產服務業數字化的估計系數不顯著；當技術融合式創新水平＞2.889后，生產服務業數字化的影響系數顯著為正，這表明僅當技術融合式創新處于較高水平時，生產性服務業數字化方能發揮對制造業產業鏈現代化的助推作用。從創新要素配置來看，在創新要素配置水平≤0.051時，生產性服務業數字化會阻礙制造業產業鏈現代化；在創新要素配置水平處于（0.051-1.332]區間時，生產性服務業數字化能夠驅動制造業產業鏈現代化。在創新要素配置水平＞1.332時，生產性服務業數字化的正向助力在一定程度上有所弱化。綜上，在技術融合式創新處于較高水平、創新要素配置合理的前提下，生產性服務業數字化可最大程度發揮對制造業產業鏈現代化的賦能效應，假設4得證。

6. 地區異質性分析

巨大的人口分布密度差異會影響各省級行政區經濟發展與要素流動水平。因此，研究深入分析胡煥庸線異質性，結果見表10列（1）和列（2）。數據顯示，相較于胡煥庸線以西地區，胡煥庸線以東地區生產性服務業數字化對制造業產業鏈現代化的賦能效應更為顯著。原因可能為，胡煥庸線以東地區具備良好區位優勢，能夠吸引創新資源與人才集聚，促進產業數字化轉型，為生產性服務業數字化助力制造業產業鏈現代化夯實基礎。

六、 研究結論與建議

1. 研究結論

本文基于2005—2021年中國31個省份面板數據，實證分析生產性服務業數字化與制造業產業鏈現代化間的影響效應與作用機制。結果表明：（1）生產性服務業數字化可促進制造業產業鏈現代化，且該結論在控制內生性問題以及經過多種穩健性檢驗后依然成立。（2）生產性服務業數字化能夠以促進技術融合式創新與提高創新要素配置水平兩條路徑，助力實現制造業產業鏈現代化。（3）門檻效應回歸結果表明，當創新要素配置處于合理水平時，生產性服務業數字化可促進制造業產業鏈現代化影響。技術融合式創新處于較高水平時，生產性服務業數字化方能發揮對制造業產業鏈現代化的助推作用。（4）異質性檢驗結果顯示，生產性服務業數字化對于“胡煥庸線”以東地區的制造業產業鏈現代化賦能效應更強。

2. 政策建議

為扎實推動制造業產業鏈現代化進程，本文提出如下政策性建議：

第一，夯實生產性服務業數字基礎。宏觀層面，政府應統籌建設以云計算中心、數據中心與存算中心為代表的數字平臺，持續推進數字基礎設施建設，賦能產業傳統生產模塊數字化變革，促進制造業產業鏈現代化。微觀層面，企業須強化數字化意識，強化數字技術培訓與對外交流活動，普及數字技術應用知識，助力生產性服務業智能化、信息化轉型，推動制造業產業鏈現代化。

第二，構建多主體交互創新生態網絡。一方面，筑構多主體交互參與創新格局。行業組織與協會可充分發揮社會資源聯結、信息溝通等優勢，鏈接政府、高校與科研院所，助力構建多主體交互參與創新體系，促進制造業產業鏈現代化。另一方面，提高創新轉化能力。政府須規范行業創新成果產業化標準，確定多主體交互創新成果轉化權屬，加速項目孵化與成果擴散，助力實現制造業產業鏈現代化。

第三，筑構創新要素市場一體化發展格局。一方面，政府應牽頭制定創新要素交易規則，統一創新要素市場交易方式，搭建創新要素市場信息公布平臺，提高創新要素流動效率，助力制造業產業鏈現代化。另一方面，有關部門應組織開展生產單位自評、專家評審與現場核查的“三位一體”創新要素評價工作，創新數據與技術人才資源，提升創新要素配置水平，促進制造業產業鏈現代化。

參考文獻：

[1] 王俊，銀成鉞.中國生產性服務業智能化對制造業效率的影響[J].稅務與經濟，2023（5）：75-81.

[2] 郭慧芳，王宏鳴.數字化轉型與服務業全要素生產率[J].現代經濟探討，2022（6）：92-102.

[3] 李威，張高瀚，許尚坤.數字經濟發展與生產性服務業制造業融合[J].商業研究，2023（6）：11-19.

[4] 郭克莎，楊倜龍.制造業與服務業數字化改造的不同模式[J].經濟科學，2023（4）：45-62.

[5] 李曉嘉.推動數字經濟與現代服務業深度融合[J].人民論壇，2024（2）：24-27.

[6] 魏長升，周航宇.數字經濟與制造業產業鏈現代化耦合協調研究[J].工業技術經濟，2023，42（4）：24-33.

[7] 鄒夢婷，凌丹，黃大禹，等.制造業數字化轉型與產業鏈現代化關聯性研究[J].科學學研究，2023（4）：634-642.

[8] 李萌，何宇，潘家華.“雙碳”目標、碳稅政策與中國制造業產業鏈韌性[J].中國人口·資源與環境，2022（9）：22-34.

[9] 董麗，趙放.數字經濟驅動制造業產業鏈韌性提升的作用機理與實現路徑[J].福建師范大學學報（哲學社會科學版），2023（5）：33-42.

[10] 周璇，陶長琪.技術融合式創新對產業結構高度化的驅動效應研究——基于垂直式知識溢出視角[J].管理評論，2021（7）：130-142.

[11] Zhihua L，Bifeng W，Xiang H. Research on the Digital Transformation of Producer Services to Drive Manufacturing Technology Innovation[J].Sustainability，2023（4）：3784.

[12] 羅良文，張鄭秋，周倩.生產性服務業數字化與城市制造業產業鏈現代化[J].經濟管理，2023（5）：43-60.

[13] 李蛟，宮云飛，郭艷慧，等.生產性服務業數字化水平與制造業全球價值鏈地位的協同推進實踐[J].技術經濟，2023（5）：119-136.

[14] 李藝銘，王忠.數字經濟時代融合式創新模式及技術成果轉化路徑[J].科技導報，2020（24）：103-108.

[15] 匡敏，范逢春.技術進步偏向、創新要素配置與經濟韌性[J].科技進步與對策，2022（23）：22-32.

基金項目：廣西科技大學博士基金項目“廣西深入實施‘工業強桂戰略研究”（項目編號：校科博22S12）；2021年度廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目“以‘新基建推動廣西制造業高質量發展對策研究”（項目編號：2021KY0337）。

作者簡介：韋帥民，男，韓國公州大學人文社會科學學院博士，廣西科技大學經濟與管理學院助理研究員，研究方向為產業經濟。

（收稿日期：2023-12-25? 責任編輯：蘇子寵）