數字經濟對黃河流域制造業全要素生產率的影響機制：創新效率的中介作用和企業家精神的調節作用

摘 要：數字經濟作為促進經濟持續增長的新動能，對黃河流域制造業全要素生產率水平的提升發揮著關鍵作用。利用2011—2021年黃河流域制造業上市公司數據，探討數字經濟發展對黃河流域制造業全要素生產率的影響及作用機制。結果表明：數字經濟發展對黃河流域制造業全要素生產率具有促進作用；通過測算制造業企業創新效率，發現數字經濟發展通過提升制造業企業創新效率促進全要素生產率增長；企業家精神在數字經濟發展提升制造業全要素生產率中起到正向調節作用；數字經濟發展對黃河流域制造業全要素生產率的促進作用表現為先邊際效用遞減后邊際效用遞增的非線性特征，兩者之間存在門檻約束，在數字經濟發展水平高于0.201時，其對制造業全要素生產率的促進效應最大。因此，持續推進企業數字化轉型與數字經濟發展水平提高，加快新型基礎設施建設，激發企業家創新精神等，對于提升黃河流域制造業全要素生產率具有重要意義。

關鍵詞：數字經濟；全要素生產率；制造業；黃河流域；創新效率；企業家精神

中圖分類號：F427" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1671-0037（2025）2-28-14

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2025.2.3

0 引言

黃河流域各區域產業以傳統制造業為主，資源利用效率不高，能源消耗量大，產業鏈升級緩慢，且科技創新水平偏低，創新活力不足，導致近些年流域內制造業TFP增長率持續下降，急需新動能來推動制造業TFP的穩步提升［1］。2023年，我國數字經濟占GDP的比重達42.8%①。其對于各領域提高生產效率、促進產業升級具有重要意義，也給黃河流域制造業TFP的提升帶來了新的機遇。黨的二十屆三中全會強調，必須促進實體經濟和數字經濟深度融合，加強現代化基礎設施建設，提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平。數字經濟與制造業的深度融合促進了制造業結構轉型升級，并通過推動創新促進了制造業產業鏈智能化，而數字新技術的應用加速了研發進程、縮短了產品開發周期，為制造業的持續發展注入了新活力［2］。數字智能制造提高了生產效率，降低了運營成本。數字化管理能夠使企業根據市場需求快速調整生產線，實現供應鏈的可視化、透明化和協同化管理，提高供應鏈的效率和靈活性，以此促進制造業TFP的增長。目前，黃河流域各省份在數字經濟和制造業的結合度、發展水平與政策支持等方面存在較大差異；同時，相較于長三角、珠三角等經濟發達地區，黃河流域面臨基礎設施較為薄弱、數字化人才短缺等挑戰，須加速傳統制造業數字化轉型升級，提升資源利用率與生產效率。因此，在現有研究的基礎上，本文將黃河流域各省份制造業上市公司作為研究對象，探究數字經濟發展對制造業企業TFP的影響效應及作用機制，為推動較落后地區制造業TFP的提升提供現實參考。

1 文獻綜述

1.1 數字經濟發展效應研究

“數字經濟”這一概念是由Tapscott［3］提出的，其內涵和構成邏輯仍在不斷發展。G20峰會把數字經濟定義為，通過運用現代數字技術提升效率和升級結構的經濟行為［4］。中國信息通信研究院從數字產業化、產業數字化、數字化治理與數據價值化等4個維度來闡述數字經濟的內涵［5］。對于數字經濟如何賦能社會各領域，學界主要得出如下結論。

其一，數字經濟發展推動了創新與技術進步。左鵬飛等［6］認為，數字技術通過對信息的加工處理，促進數字經濟與實體各領域相結合，實現生產和運行的革新，以此推動傳統產業的技術改良；溫珺等［7］研究發現，數字經濟與區域融合發展提高了區域各領域的技術創新能力，區域創新水平隨著數字技術利用率的提高而提升；張燕等［8］發現，數字經濟通過數字技術對宏微觀經濟結構和運作模式進行重塑，推動了制造業各領域的協同創新，以此實現傳統制造業產業的轉型升級。

其二，數字經濟發展提升了生產與運營效率。陳維濤等［9］發現，互聯網發展促進了效率提升，加速了市場信息低成本的流通，最終提升了資源配置效率；周正等［10］剖析了數字經濟自身的特征，分析發現其具有提升市場運營效率、促進生產能力發展、提高信息傳播速率等正向效應；余文濤和杜博涵［11］發現，數字經濟可以促進各要素在產業間的合理匹配，通過降低各環節的信息不對稱性，提升要素配置效率與運營效率；洪銀興和任保平［12］研究發現，數字信息和數據具有很強的外部溢出性，可以迅速傳播與擴散，以此降低信息不對稱性，從而賦能實體經濟運營與生產效率的提升。

1.2 數字經濟發展對制造業企業全要素生產率的影響研究

Graetz和Michaels［13］研究發現，工業機器人的使用對勞動生產率和全要素生產率具有顯著的提升效應；肖利平［14］認為，互聯網平臺和數字服務設施的大規模使用有助于優化企業生產決策，提高市場主體的生產效率，從而實現TFP的提升；李治國和王杰［15］研究發現，數字經濟主要通過數字技術的開發應用和數據的迅速傳播兩個途徑來提升制造業TFP；趙宸宇［16］研究發現，企業數字化轉型通過提升企業創新能力、優化人力資本結構以及提高兩者之間的融合度促進TFP提升；羅佳等［17］利用制造業上市公司數據實證分析發現，數字技術與傳統制造業的融合能夠促進企業技術革新與效能升級，從而提升制造業TFP；梁樹廣等［18］運用我國省級面板數據實證分析發現，數字經濟可以改善能源結構和促進綠色技術創新，從而有效提高工業綠色TFP；李蘭冰和趙家未［19］基于對2007—2021年中國253個城市數字經濟政策文本的識別，發現數字經濟通過促進企業數字化轉型和改善數字營商環境推動制造業TFP提升；沈坤榮等［20］研究發現，數字經濟通過提高信息化能力、優化人力資本結構提升制造業企業效率和創新能力，進而實現TFP的增長；杜傳忠和曹建［21］基于調節機制進行分析，發現數字經濟可以通過放大基礎研究對高技術制造業的促進作用，從而提升制造業TFP。

通過對已有文獻的梳理，可以發現學者們基于不同的方法及視角來探討數字經濟發展對制造業TFP的影響，并得出了豐富的結論，為本研究奠定了基礎。但學界關于數字經濟發展與制造業TFP間關系的研究視角多集中于全國或長三角等經濟發達地區，對于黃河流域數字經濟發展與制造業TFP之間的關系鮮有研究。因此，在現有研究的基礎上，本文不僅考察了數字經濟發展對黃河流域制造業企業TFP的影響，而且探究了流域內制造業創新效率在其中發揮的中介效應以及企業家精神所發揮的調節效應，并檢驗了數字經濟發展對制造業企業TFP影響中可能存在的門檻效應，以便政府與制造業企業采取有效的對策。

2 理論分析與研究假設

隨著黃河流域各省份數字經濟的持續發展，各領域與數字產業相融合以及傳統產業的數字化轉型成為流域內經濟發展的重點，也是數字經濟賦能制造業企業TFP提升的關鍵基礎。近年來，黃河流域各省份注重當地數字經濟發展，政府起到帶頭作用，與制造業企業開展合作，大力激發制造業企業家創新精神，將數字技術作為制造業發展的新引擎。數字技術的不斷滲透，有助于降低制造業成本，優化制造業流程，提高制造業創新能力，推動流域內制造業朝著高附加值和高利潤方向發展，從而實現制造業企業TFP的持續提升。

2.1 數字經濟發展對制造業企業TFP的影響

數字經濟發展對黃河流域制造業企業TFP的影響主要體現在以下幾個方面。一方面，從宏觀層面來看，政府利用數字技術，為制造業提供更好的營商環境，引導制造業資本流向效率更高的生產部門，促進了制造業企業產量的提升［22］。同時，數字經濟發展使市場需求結構更加透明，制造業企業可以更清晰地把握市場相關需求，形成以市場需求為中心的經營模式，調整生產結構以應對服務需求的不斷變化，促進產業規模的合理擴張，以此提高制造業企業TFP水平。此外，數字經濟的發展可以擴大制造業產業邊界，使其更容易獲取和創造物質資本，促進了產業鏈各環節產業結構的跨越式升級，進而實現TFP的提升。另一方面，從微觀層面來看，流域內制造業數字技術的使用為企業深層次的信息化與智能化改造提供了新機遇。數字經濟發展能夠推動制造業新興技術的運用，基于信息通信、大數據、軟件技術等加速制造業轉型升級。產業鏈構造不再受時空的限制，使制造業企業大規模協同的成本降低、效率大幅提高，從而提高生產效率，促進TFP的持續提升。另外，制造業企業可以借助數字技術來檢測、處理各種非結構化數據，通過大數據分析加強內部協作和溝通，提高決策的科學性和準確性，實現企業TFP的增長。持續發展的數字經濟成為制造業企業新業態的“發源地”，各類信息的公開化、網絡化與數字化，降低了制造業各產業鏈創新的門檻，從而促進制造業創新水平的提高，實現TFP的提升。綜上，數字經濟的發展促進了黃河流域制造業企業TFP的提升。據此，提出如下假設：

H1：數字經濟發展對黃河流域制造業企業TFP提升具有促進作用。

2.2 企業創新效率在數字經濟發展影響制造業企業TFP中的中介效應

數字經濟的深層次發展推動了制造業產業鏈各環節的數字革新，有效促進了制造業企業創新效率的提升。數字經濟發展促進了制造業數字技術利用率的提升。人工智能、大數據與云計算等的運用為企業提供了新的創新工具，有效降低了產品的研發成本，并提升了研發效率，從而推動企業技術創新效率的提升。制造業的數字化轉型使企業在研發創新領域實現了高度的信息化與智能化，而信息化管理能夠幫助企業優化資源配置。通過對數據的分析及快速反饋，企業研發水平得到了顯著提升。同時，制造業創新效率的提升有效推動了制造業企業TFP的增長。創新效率的提升使企業能夠更快地研發新產品，并通過升級現有技術、優化產業結構和簡化生產流程，提高企業的生產效率和產品質量，以此推動TFP的提升。創新效率的提升還增強了企業持續研發新產品的能力。通過生產符合市場需求的競爭力強的產品，企業能夠提高自身市場競爭力和生產利潤率，從而推動TFP的提升。此外，企業的創新行為有助于提升其市場占有率。隨著生產規模的擴大，企業可以憑借規模經濟來降低生產成本并提高整體生產效率，進而推動TFP的增長。據此，提出如下假設：

H2：創新效率提升在數字經濟發展賦能制造業企業TFP中發揮中介作用。

2.3 企業家精神在數字經濟發展影響制造業企業TFP中的調節效應

黃河流域上游和中游地區制造業發展較為落后，且產業鏈數字化轉型升級的動力不足。推動制造業數字技術利用率提升，從而增強其產業競爭力是關鍵。而企業家精神作為經濟發展的重要動力，有利于引領制造業企業進行數字化轉型，以此推動制造業的高質量發展［23］。企業家作為單個制造業企業的領頭人，對制造業企業與數字產業融合起到關鍵作用，也對數字技術在制造業中的實踐應用具有重要影響。熊彼特的企業家理論認為，企業家的主要職能就是實現創新，而創新也是企業家精神的本質表現。數字經濟的發展可以激發企業家創新思維，進而改進生產方式，加速企業創新，并在此基礎上創新業態與商業模式，最終實現制造業的轉型升級。另外，企業家精神鼓勵個體采取冒險行為。這使得企業傾向于進行數字革新，提升數字技術在制造業中的使用率，由此催生產品和服務創新，企業數字資本得以擴大，從而促進生產效率的提高。同時，數字基礎設施的完善和普及，加速了企業家精神的知識外溢，使其已有的知識得以高效傳播擴散，并在企業家之間不斷更新優化，以此實現企業家精神效用的最大化。從企業家的視角來看，數字經濟發展可以讓企業的管理更加透明，不僅能夠降低企業運營的不確定性，在一定程度上規避改革的風險，增加企業家進行創新與結構升級的勇氣，而且能夠使企業家根據數字信息及時調整方向，制定更加科學的企業生產、運營、銷售策略，從而提升企業的資源配置效率，實現TFP的提升。據此，提出如下假設：

H3：企業家精神在數字經濟發展賦能制造業企業TFP中發揮正向調節作用。

2.4 數字經濟發展對制造業企業TFP影響的非線性效應

數字經濟在黃河流域的持續發展使流域內制造業數字技術水平不斷提升，各部門研發邊際成本逐漸下降，數字經濟對制造業企業TFP的影響效應得到充分發揮。然而，隨著數字經濟與制造業的進一步融合，也會有一些新的負面因素產生，從而削弱數字經濟對制造業企業TFP的拉動作用。數字經濟的發展推動著制造業技術的更新換代。黃河流域傳統制造業在擁抱數字技術的同時也面臨著技術研發、數字化管理等方面的新挑戰，企業須籌備研發資金與設備經費，導致企業經營成本大幅提高。制造業信息化程度的提升，使得數據管理與知識產權保護成為企業的新課題。隨著數字經濟的發展，制造業市場競爭愈發激烈，數字技術的運用可能打破流域內原有的市場格局，企業須應對更多的風險，甚至可能出現壟斷現象［24］。數字技術的運用要求制造業企業吸納相應的數字型技術人才，但黃河流域教育資源相對缺乏，可能出現人才供給與企業需求不匹配的問題。上述因素的存在，會削弱數字經濟對黃河流域制造業企業TFP的提升效應。但隨著數字經濟在黃河流域的持續發展以及制造業企業數字化轉型的持續推進，制造業各環節與數字技術更加充分地融合，這些負面因素所產生的不利影響會逐漸消失，數字經濟將再次高效賦能制造業升級，以此實現流域內制造業企業TFP的提升。據此，提出如下假設：

H4：數字經濟發展對制造業企業TFP的影響具有非線性效應。

3 模型設定與變量說明

3.1 計量模型

3.1.1 面板模型構建

為實證檢驗黃河流域數字經濟發展對制造業企業TFP的影響，構建如下基準回歸模型。

[" " " "Yi，t=β0+β1inti，t+βCVi，t+λi+εi，t] （1）

式（1）中：i和t分別表示地區和時間（年份）；[Yi，t]表示被解釋變量制造業上市公司TFP；[inti，t]表示核心解釋變量數字經濟發展水平；[CVi，t]表示各控制變量；[λi]為固定效應；[εi，t]為隨機誤差項。

3.1.2 中介效應模型構建

為檢驗企業創新效率在數字經濟發展影響制造業企業TFP中的中介效應，在式（1）的基礎上，構建如下中介效應回歸模型。

[IEi，t=γ0+γ1inti，t+γCVi，t+λi+εi，t" " ] （2）

[Yi，t=μ0+μ1inti，t+μ2IEi，t+μCVi，t+λi+εi，t] （3）

式（2）—（3）中：[IEi，t]表示中介變量創新效率；其他變量含義與式（1）相同，下同。其中，式（2）檢驗的是數字經濟發展水平與中介變量之間的關系，式（3）檢驗中介效應。

3.1.3 調節效應模型構建

為驗證企業家精神是否在數字經濟發展提升制造業企業TFP中發揮調節效應，在式（1）的基礎上，構建如下調節效應回歸模型。

[Yi，t=α0+α1inti，t+α2Enti，t+α3inti，t×Enti，t+αCVi，t+λt+εi，t" " " "] （4）

式（4）中：[Enti，t]表示調節變量企業家精神；[Enti，t×inti，t]為企業家精神與數字經濟發展水平的交互項。

3.1.4 門檻效應模型構建

由于黃河流域各省份數字經濟發展與制造業企業TFP之間可能呈非線性關系，即存在門檻效應，根據Hansen［25］提出的門檻面板模型進行測算，在式（1）的基礎上，進一步構建如下門檻效應模型。

[Yi，t=β0+β1inti，tIHLWPJL≤γ1+β2inti，tIγ1≤HLWPJL≤γ2+…+βninti，tIγn?1≤HLWPJL≤γn+βn+1inti，tIHLWPJLgt;γn+βCVi，t+λi+εi，t] （5）

式（5）中：[I（·）]表示指示函數，當條件滿足時取1，否則取0；數字經濟發展水平為門檻變量；[γ1]，[γ2]，……[γn]為n個不同水平的門檻值。

3.2 變量測度與說明

3.2.1 被解釋變量

企業TFP是指企業總產出量與全部投入要素量之比。當前，制造業企業TFP的測度方法主要有OP法、OLS法與LP法等3類。OP法基于半參數估計，通過使用外部指標，把各企業投資當作代理變量，從而能有效處理樣本選取偏差和變量內部偏差引起的內生性問題，比較適合計算制造業企業的TFP。LP法與OP法最大的不同在于其將中間品作為投入指標。雖然中間品數據更易獲取，但從計量結果來看，LP法并不優于OP法。此外，OP法還可以避免LP法中由“零投資”引起的樣本截斷問題。因此，參照宋敏等［26］的方法，用OP法測算企業全要素生產率。具體公式如下：

[lnRi，t=β0+βklnki，t+β1lnIi，t+βaagei，t+" " " " " " "βpprivatei，t+βmlnMi，t+mδmyearm+nunpron+kykindk+εi，t" " " " " ] （6）

式（6）中：[Ri，t]代表企業的銷售收入；K，I分別代表資本和勞動投入；age代表企業年齡；private代表企業所有權性質；M代表中間品投入；∑mδmyearm、∑nunpron、∑kykindk分別表示年份、地區與行業的固定效應。此外，還需要控制企業退出變量（exit）。

3.2.2 核心解釋變量

從互聯網發展與數字金融普惠兩方面對黃河流域數字經濟發展水平進行測度。對于互聯網發展水平的測度，借鑒黃群慧等［27］的方法，采用互聯網普及率、相關從業人員數、相關產出情況和移動互聯網用戶數等4個指標來衡量。二級指標所對應的具體內容分別為每百人互聯網寬帶接入用戶數、計算機服務和軟件從業人員占城鎮單位從業人員比重、人均電信業務總量和每百人移動電話用戶數。數字金融發展水平采用北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制的數字普惠金融指數來衡量［28］。根據上述內容構建指標體系（見表1），使用熵值法測算黃河流域各省份數字經濟發展水平。

3.2.3 中介變量與調節變量

選擇企業創新效率作為中介變量。借鑒姚立杰和周穎［29］的方法，采用每單位研發投入的專利申請數對制造業企業創新效率進行測度。

選擇企業家精神作為調節變量。借鑒李琦等［30］的方法，選用企業專利申請數、人均固定資產、人均收入、人均無形資產及董事會獨立性等指標對企業家精神進行綜合測量。其中：專利申請數可以直觀展現企業創新水平，體現出企業家的創新精神［31］；人均固定資產、人均收入和人均無形資產反映了企業家在短期收益與長期市場占有率之間選擇的結果；董事會獨立性體現了企業董事長與總經理是否兩職合一。根據以上內容，構建指標體系，運用熵權法進行測算，并取自然對數來衡量企業家精神。

3.2.4 控制變量

本研究選取以下可能對制造業企業TFP產生影響的因素作為控制變量：企業年齡、產權性質、總資產收益率、企業規模和托賓Q值。計算公式如表1所示。

3.3 數據來源與描述性統計

選取2011—2021年黃河流域各省份制造業上市公司作為研究樣本，剔除ST、ST*樣本以及存在多年數據缺失和異常值的樣本，并與企業所屬黃河流域省份匹配后，共得到2 969個樣本。所選用指標數據來源于《中國城市統計年鑒》和北京大學數字普惠金融指數，與制造業相關的數據來源于CSMAR和Wind數據庫。各變量描述性統計結果如表2所示。

4 實證分析結果

4.1 基準回歸結果討論

表3中列（1）—（2）分別是未控制和已控制個體固定效應后樣本數據的估計結果。以黃河流域制造業上市企業TFP為被解釋變量，可以發現，數字經濟發展水平的回歸系數分別為1.154與0.552，且均在1％的水平上顯著，表明數字經濟發展顯著提升了黃河流域制造業企業TFP，且在控制了個體固定效應后，該結論仍然成立，故假設H1成立。對于其他控制變量，由表3可知，黃河流域制造業上市公司的企業年齡對TFP的提升有顯著的促進作用。可能是因為，企業年齡大的公司通常擁有穩定的市場份額、較高的品牌知名度以及良好的口碑，具備豐富的經驗和技能，可以更好地應對市場變化，建立成熟的數字化業務模式和管理體系，有利于企業TFP的穩固提升。同時，國有企業產權性質對制造業企業TFP提升具有正向作用。國有企業不易受到市場波動的影響，在各環節擁有強大的研發和創新能力，可以推動相關產業的升級和發展。此外，企業的總資產收益率與托賓Q值也對黃河流域制造業企業TFP有促進作用。其中：總資產收益率與制造業企業TFP呈同趨勢變動，可能是因為良好的財務狀況可以保障企業的正常運營與發展，進而為TFP的提升奠定了基礎；托賓Q值代表了企業未來成長的可能性，企業成長可能性越大，所得到的投資就越多，從而有利于TFP的提升。最后，企業規模對制造業企業TFP同樣具有顯著的正向影響。規模大的企業擁有更多的研發資源和更強的技術實力，可以投入更多的資源進行產品研發和創新，從而促進制造業企業TFP的提升。

4.2 中介效應分析

為進一步檢驗企業創新效率在數字經濟發展影響黃河流域制造業企業TFP中發揮的中介作用，將企業創新效率指標引入模型進行回歸，并借鑒王分棉等［32］的做法，采用Sobel檢驗和Bootstrap檢驗對企業創新效率的中介效應進行探究，結果如表4所示。列（3）為數字經濟發展水平對中介變量創新效率的影響效應，可以發現，數字經濟發展水平的回歸系數為0.288，且在1%的水平上顯著，表明數字經濟發展可以有效促進黃河流域制造業企業創新效率提升。列（4）顯示，企業創新效率和數字經濟發展水平的回歸系數均顯著為正，說明存在中介效應，即黃河流域數字經濟發展可以通過促進制造業企業創新效率提升來實現TFP增長，故假設H2成立。此外，Sobel Z值和Bootstrap Z值分別在1%與5%的水平上顯著為正，也表明存在中介效應，且中介效應占比達54.963%。可知，數字經濟發展提升了黃河流域制造業企業的創新效率，而隨著企業創新效率的提升，其TFP也持續增長。

4.3 調節效應分析

為了進一步檢驗企業家精神在數字經濟發展影響黃河流域制造業企業TFP中發揮的調節作用，將企業家精神指標以及其與數字經濟發展水平的交互項引入模型進行回歸，結果如表5所示。由表5可知，企業家精神和數字經濟發展水平的回歸系數均顯著為正，表明二者均對黃河流域制造業企業TFP有顯著的正向促進作用。另外，數字經濟發展水平與企業家精神交互項的回歸系數同樣顯著為正，說明企業家精神在數字經濟發展促進制造業企業TFP提升的過程中發揮正向調節作用。當企業家精神特征顯著時，數字經濟發展對制造業企業TFP提升的促進作用能夠得到增強，因此假設H3成立。企業家精神作為企業經濟發展的關鍵影響因素，對制造業TFP的提升起到至關重要的作用。當領域內數字經濟發展水平較高時，企業家可以通過運用數字技術在各產業鏈實現創新，開發新技術，替換新設備，從而增強數字經濟對制造業企業TFP提升的賦能效應。

4.4 門檻效應分析

以數字經濟發展水平為門檻變量進行門檻效應檢驗，結果如表6所示。可以發現，三重門檻模型并未通過檢驗，故不存在三重門檻；而雙重門檻模型通過了檢驗，且在5％的水平上顯著，P值分別為0.040和0.016。同時，對門檻模型進行似然比檢驗，其對應的函數圖如圖1所示，可知雙重門檻模型更符合本文的分析需要。

門檻估計值和雙門檻模型回歸結果如表7—8所示。當數字經濟發展水平低于0.168時，數字經濟發展水平與黃河流域制造業上市企業TFP在1%的水平上呈正相關，其系數為4.634。此時，數字經濟發展使得流域內制造業數字技術水平不斷提升，企業生產邊際成本下降，數字經濟對制造業企業TFP的影響效應得以充分發揮。當數字經濟發展水平介于0.168～0.201之間時，數字經濟發展對TFP的促進作用有所減弱，其系數為3.464。隨著數字經濟的發展，企業進一步開展數字化轉型的成本增加，且市場可能出現數字人才短缺與數字壟斷現象，導致促進作用被削弱。當數字經濟發展水平超過0.201時，數字經濟發展對企業TFP的促進作用又開始增強，其系數達4.808，且在1%的水平上顯著。綜上可知，假設H4成立。這表明，現階段我國黃河流域各省份應不斷推進數字經濟發展，推動制造業各產業鏈與數字技術充分結合，以實現數字經濟發展對制造業企業TFP提升效用的最大化。

4.5 穩健性檢驗

4.5.1 內生性檢驗

考慮到在數字經濟發展影響制造業企業TFP的同時，制造業企業TFP水平也可能會影響數字經濟發展，為避免反向因果所產生的內生性問題，將滯后一期的數字經濟發展水平作為核心解釋變量重新進行回歸。結果如表9所示，滯后一期的數字經濟發展水平與制造業企業TFP之間的回歸系數在5%的水平上顯著為正。此外，考慮到內生性問題也可能來自其他方面，如度量誤差、有遺漏變量等，不少學者采用工具變量法進行檢驗。參考已有研究［33］，將制造業企業所在省份信息傳輸軟件和技術服務業從業人員數量作為工具變量，運用2sls方法重新進行估計。結果如表9所示，數字經濟發展水平與制造業企業TFP之間的回歸系數為1.802，且在5%的水平上顯著。從上述實證分析結果可以看出，在排除內生性問題后，數字經濟發展能夠提升制造業企業TFP的結論仍舊成立。

4.5.2 更換制造業企業TFP計算方式

在基準回歸中，制造業企業TFP是依據OP法計算而來的，本文將采用LP法替換OP法來測度TFP，進一步檢驗數字經濟發展對黃河流域制造業企業TFP的影響。用LP法得到的最優解具有可解釋性，可以明晰每個決策變量的意義和作用，能夠幫助理解不同決策變量對目標函數的影響，對于管理決策和政策制定具有重要的參考意義。結果如表10所示，用LP法計算得到的數字經濟發展指數與制造業上市企業TFP之間的回歸系數為0.489，且在1%的水平上顯著為正。以上結果說明，數字經濟發展顯著提升了制造業企業TFP。

4.5.3 改變樣本容量

為進一步檢驗模型的穩健性，避免樣本地理區位不同造成的影響，借鑒鐵瑛等［34］的方法，對樣本進行篩選。鑒于黃河流域中上游省份位于我國西北地區，發展相對落后，而黃河流域下游省份山東與河南數字經濟發展水平較高，可能影響檢驗結果，故剔除山東與河南的樣本數據，進行穩健性檢驗。結果如表11所示，數字經濟發展水平與制造業企業TFP之間的回歸系數為0.777，且在5%的水平上顯著。由此可知，在排除地理區位因素后，數字經濟發展能夠提高制造業企業TFP的結論仍舊成立。

5 結論及政策建議

當前，數字經濟已成為經濟發展中最為強勁的驅動力，數字化轉型也已融入黃河流域經濟社會發展的各領域。因此，探究數字經濟發展對黃河流域制造業企業TFP的提升效應具有重要意義。本研究從企業視角出發，利用2011—2021年我國黃河流域制造業上市企業數據，實證檢驗了數字經濟發展對制造業企業TFP的影響及作用機制。結果發現：①數字經濟發展可以顯著提升制造業企業TFP水平，數字經濟已成為黃河流域制造業TFP持續提升的重要推動力，且在經過一系列檢驗后，該結論仍然成立；②數字經濟發展可以有效提升制造業企業創新效率，進而促進TFP的提升；③企業家精神作為企業發展的驅動力之一，在數字經濟發展賦能制造業企業TFP提升中起到正向調節作用；④數字經濟發展對制造業企業TFP的提升作用存在門檻效應，表現出先邊際效用遞減后邊際效用遞增的非線性特征，且當數字經濟發展水平高于0.201時，其對制造業企業TFP的提升效應最大。

基于以上研究結論，提出如下政策建議：

第一，加快制造業數字化轉型進程，推動數字經濟與制造業融合發展。推動制造業數字化體系建設，運用數字新技術對制造業各產業鏈進行全方位改造，加速其與產業鏈各環節的深度融合，充分發揮數字技術對產業結構升級的促進作用。流域內各省份要立足自身特點，推進制造業數智化發展，提升制造業生產、加工、銷售等各環節的數字化水平。制造業各產業鏈之間須規范數據交易流程，搭建數據交易平臺，建立健全數據資產市場運營體系，提升數據交易效率，營造安全有序的交易環境。同時，針對產業數字化轉型需求，加速數字技術應用與數字服務迭代，提升數字化制造覆蓋度，促進數字技術在全鏈條的深度應用，引領產業結構和產業模式的轉型升級。

第二，完善數字基礎設施建設，推動數字經濟發展水平躍升。數字基礎設施是實現生產力數字化的重要載體，也是數字經濟發展的重要基石。黃河流域各省份要想全方位發展數字經濟，須完善以數字技術為基礎、以技術創新為驅動力的新型基礎設施建設，同時完成傳統基礎設施和生產裝備的智能化改造。完善智能化數字信息體系，系統優化算力基礎設施布局，引導各產業鏈智能計算中心、邊緣數據中心等的技術產業化、規模化應用，建設便捷、安全的數字基礎設施，以支撐數據資源的迅速流通和高效配置。此外，深入推進數字產業建設，提升數字資源的整合度，鼓勵市場主體構建數據定價機制，推動形成線上交易平臺，逐步完善數字平臺交易體系，以推動數字經濟發展水平的跨越式提升。

第三，發揮企業家精神的引領作用，提升制造業數字化創新能力。企業家精神的核心是創新，企業家需要引領制造業企業不斷探索新技術與新模式，以驅動制造業轉型升級與發展。企業家須推動數字產業體系建設，推進各產業鏈數字化、智能化水平提升，以此增強各環節產業鏈韌性；著力營造企業數字生態環境，建立協同的數字化治理體系，培育企業快速適應市場變化的能力，及時調整企業戰略和運營模式，科學規劃各環節與數字技術深度融合的發展模式。此外，企業家精神的發揮對于引領制造業數字化轉型至關重要。政府應提供相應的政策與資金支持，以激發企業家精神，進而提升制造業數字化創新能力。

注釋：

① http：//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202408/P020240830

315324580655.pdf.

參考文獻：

［1］ 申丹虹，劉錦葉，崔張鑫.中國制造業全要素生產率測算與區域趨同檢驗［J］.統計與決策，2022，38（1）：47-52.

［2］ 李濤，沙瑋華.數字經濟對地區全要素能源效率的影響研究：基于市場貿易的中介效應分析［J］.財經理論與實踐，2022，43（3）：120-127.

［3］ TAPSCOTT D.The digital economy：promise and peril in the age of networked intelligence［M］.New York：McGraw Hill，1996.

［4］ 二十國集團數字經濟發展與合作倡議［EB/OL］.（2016-09-20）［2024-11-10］.http：//www.g20chn.org/hywj/dncgwj/201609/t20160920_3474.html.

［5］ 中國信息通信研究院.中國數字經濟發展白皮書［R］.北京：中國信息通信研究院，2021.

［6］ 左鵬飛，姜奇平，陳靜.互聯網發展、城鎮化與我國產業結構轉型升級［J］.數量經濟技術經濟研究，2020，37（7）：71-91.

［7］ 溫珺，閻志軍，程愚.數字經濟驅動創新效應研究：基于省際面板數據的回歸［J］.經濟體制改革，2020（3）：31-38.

［8］ 張燕，黃俊杰，陳臻.數字經濟賦能制造業轉型升級：邏輯、案例與路徑：基于“技術—經濟范式”演化的視角［J］.技術經濟，2024，43（11）：49-59.

［9］ 陳維濤，韓峰，張國峰.互聯網電子商務、企業研發與全要素生產率［J］.南開經濟研究，2019（5）：41-59.

［10］ 周正，門博陽，王搏.數字經濟驅動制造業高質量發展的增長效應：基于中國數字經濟與制造業的實證檢驗［J］.河南師范大學學報（哲學社會科學版），2023，50（1）：72-78.

［11］ 余文濤，杜博涵.平臺經濟生態下制造業企業的生存之道：規模擴張抑或技術創新［J］.產業經濟評論，2022（6）：19-36.

［12］ 洪銀興，任保平.數字經濟與實體經濟深度融合的內涵和途徑［J］.中國工業經濟，2023（2）：5-16.

［13］ GRAETZ G，MICHAELS G.Robots at work ［J］.Review of Economics and Statistics，2018（5）：753-768.

［14］ 肖利平.“互聯網+”提升了我國裝備制造業的全要素生產率嗎［J］.經濟學家，2018（12）：38-46.

［15］ 李治國，王杰.數字經濟發展、數據要素配置與制造業生產率提升［J］.經濟學家，2021（10）：41-50.

［16］ 趙宸宇.數字化發展與服務化轉型：來自制造業上市公司的經驗證據［J］.南開管理評論，2021，24（2）：149-163.

［17］ 羅佳，張蛟蛟，李科.數字技術創新如何驅動制造業企業全要素生產率？：來自上市公司專利數據的證據［J］.財經研究，2023，49（2）：95-109，124.

［18］ 梁樹廣，馮倩倩，臧文嘉.數字經濟驅動工業綠色發展的機制與效應研究［J］.現代管理科學，2023（3）：151-162.

［19］ 李蘭冰，趙家未.數字經濟政策與企業全要素生產率：效應及機制［J］.蘭州大學學報（社會科學版），2023，51（6）：29-41.

［20］ 沈坤榮，喬剛，林劍威.智能制造政策與中國企業高質量發展［J］.數量經濟技術經濟研究，2024，41（2）：5-25.

［21］ 杜傳忠，曹建.基礎研究對我國高技術制造業全要素生產率影響的實證分析［J］.經濟問題探索，2024（2）：111-128.

［22］ 曲昳.金融集聚、技術創新與高技術產業升級［J］.科技管理研究，2022，42（2）：111-118.

［23］ 白少君，劉歡，張曼，等.企業家精神、工匠精神對先進制造業企業高質量發展的影響機制［J］.科技進步與對策，2024，41（17）：151-160.

［24］ 郭凱明，劉沖.平臺企業反壟斷、數字經濟創新與產業結構升級［J］.中國工業經濟，2023（10）：61-79.

［25］ HANSEN B E.Threshold effects in non-dynamic panels：estimation，testing，and inferenc［J］.Journal of Econometrics，1999，93（2）：345-368.

［26］ 宋敏，周鵬，司海濤.金融科技與企業全要素生產率：“賦能”和信貸配給的視角［J］.中國工業經濟，2021（4）：138-155.

［27］ 黃群慧，余泳澤，張松林.互聯網發展與制造業生產率提升：內在機制與中國經驗［J］.中國工業經濟，2019（8）：5-23.

［28］ 郭峰，王靖一，王芳，等.測度中國數字普惠金融發展：指數編制與空間特征［J］.經濟學（季刊），2020，19（4）：1401-1418.

［29］ 姚立杰，周穎.管理層能力、創新水平與創新效率［J］.會計研究，2018（6）：70-77.

［30］ 李琦，劉力鋼，邵劍兵.數字化轉型、供應鏈集成與企業績效：企業家精神的調節效應［J］.經濟管理，2021，43（10）：5-23.

［31］ 程銳，馬莉莉，張燕等.企業家精神、要素配置效率與制造業出口升級［J］.產業經濟研究，2019（6）：89-101.

［32］ 王分棉，任倩宜，周煊.生態位寬度、觀眾感知與市場績效：來自中國電影市場的證據［J］.中國工業經濟，2021（11）：155-173.

［33］ 潘愛玲，王雪.數字化轉型如何推動文化企業高質量發展［J］.深圳大學學報（人文社會科學版），2023，40（4）：44-54.

［34］ 鐵瑛，張明志，陳榕景.人口結構轉型、人口紅利演進與出口增長：來自中國城市層面的經驗證據［J］.經濟研究，2019，54（5）：164-180.

The Influence Mechanism of the Digital Economy on Total Factor Productivity of the Manufacturing Industry in the Yellow River Basin： The Mediating Effect of Innovation Efficiency and the Moderating Effect of Entrepreneurship

Liu Jiang1， Zhao Pengrui2

（1.School of Finance and Taxation， Lanzhou University of Finance and Economics， Lanzhou 730020， China;

2.School of Economics， Lanzhou University of Finance and Economics， Lanzhou 730020， China）

Abstract： The improvement of total factor productivity （TFP） in the manufacturing sector is crucial for driving high-quality development and sustainable growth in the economy of the Yellow River Basin. TFP plays a pivotal role in enhancing regional competitiveness and promoting coordinated regional development. As a new engine for economic growth， the digital economy provides fresh opportunities for improving the TFP level within the manufacturing sector of the Yellow River Basin. The 20th Central Committee's Third Plenary Session emphasized the importance of promoting the deep integration of the real economy with the digital economy， strengthening modern infrastructure construction， and improving the resilience of industrial and supply chains. This integration has facilitated structural transformation and upgrading in manufacturing and promoted the smartization of the manufacturing value chain by spurring innovation. Moreover， the application of digital technologies has accelerated research and development processes as well as product development cycles， injecting new vitality into the continuous growth of manufacturing TFP. Therefore， it holds significant research value and practical importance to explore how to better enhance the TFP of manufacturing in the Yellow River Basin within the context of the digital economy and examine the specific mechanisms by which the digital economy impacts manufacturing TFP.

Building on existing studies， this paper utilizes data from listed manufacturing companies in the Yellow River Basin from 2011 to 2021 to examine the impact of digital economic development on manufacturing TFP in the region. Additionally， the paper explores the mediating role of innovation efficiency in manufacturing and the moderating effect of entrepreneurship and also tests the potential threshold effects in the relationship between digital economic development and manufacturing TFP. The results indicate： ①The development of the digital economy significantly boosts the level of manufacturing TFP， becoming an important driver of its continuous improvement in the Yellow River Basin. This conclusion remains valid even when considering alternative measurement methods and addressing endogeneity concerns. ②The digital economy enhances innovation efficiency in manufacturing， which in turn promotes the growth of manufacturing TFP. ③Entrepreneurship， as a key driver of business development， plays a positive moderating role in enabling the digital economy to boost manufacturing TFP. ④The impact of digital economic development on manufacturing TFP is nonlinear; it initially shows diminishing marginal returns before transitioning to increasing marginal returns. The most significant promoting effect on manufacturing TFP occurs when the level of digital economic development exceeds 0.201.

Based on these findings， this paper suggests that to enhance the TFP of manufacturing in the Yellow River Basin， it is essential to accelerate the construction of new infrastructure， stimulate entrepreneurial innovation， and continuously advance digital transformation and the development of the digital economy.

Key words： digital economy; total factor productivity; manufacturing industry; the Yellow River Basin; innovation efficiency; entrepreneurship

（欄目編輯：朱可染）