徐穎 劉登鰲

摘 要： ??數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合，成為推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。論文在構(gòu)建制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標基礎(chǔ)上將數(shù)據(jù)要素稟賦納入制造業(yè)發(fā)展分析框架，利用2013—2020年省際面板數(shù)據(jù)，實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應及作用機制。研究表明：數(shù)字經(jīng)濟顯著推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)據(jù)要素稟賦是數(shù)字經(jīng)濟促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要機制，其中數(shù)據(jù)流量規(guī)模的促進作用高于數(shù)據(jù)用戶規(guī)模的促進作用。研究發(fā)現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟時代進一步挖掘數(shù)據(jù)要素價值，助力實現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了理論依據(jù)和實踐經(jīng)驗。

關(guān)鍵詞： ?數(shù)字經(jīng)濟；制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；數(shù)據(jù)要素稟賦；調(diào)節(jié)效應

中圖分類號： ?F 49

文獻標志碼： ??A

Digital Economy， Data Factor Endowment and High-QualityDevelopment of Manufacturing

XU Ying LIU Dengao

（School of Ecnomics， Zhejiang University of Technology， Hangzhou 310023， China）

Abstract： ?The deep integration of the digital economy and the real economy has become a new engine to promote the high-quality development of the manufacturing industry. Based on the construction of high-quality development indicators of manufacturing industry， this paper incorporates data element endowments into the analysis framework of manufacturing development， and empirically tests the influence effect and mechanism of digital economy driving high-quality development of manufacturing industry by using inter-provincial panel data from 2013 to 2020. The results show that the digital economy significantly promotes the high-quality development of the manufacturing industry， and the data element endowment is an important mechanism for the digital economy to promote the high-quality development of the manufacturing industry， among which the promotion of the scale of data flow is higher than that of the scale of data users. The research results provide a theoretical basis and practical experience for further mining the value of data elements in the digital economy era to help achieve high-quality development of the manufacturing industry.

Key words： ??digital economy; high-quality development of manufacturing industry; data factor endowment; moderating effect

數(shù)據(jù)要素作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展壯大的根基，具有強大的增長牽引力，但是當前有關(guān)數(shù)據(jù)要素的探討大多集中于定性分析，且分析角度集中于宏觀經(jīng)濟運行效率與微觀企業(yè)生產(chǎn)管理效率，尚未有文獻從產(chǎn)業(yè)角度入手分析數(shù)字經(jīng)濟時代下數(shù)據(jù)要素對高質(zhì)量發(fā)展的影響效應。本文以數(shù)據(jù)要素稟賦為調(diào)節(jié)變量，對數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)據(jù)要素稟賦與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機制進行理論分析與實證檢驗，以期彌補相關(guān)領(lǐng)域的研究空白。

1 理論分析

1.1 數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

數(shù)字經(jīng)濟具有高融合性的特征，通過數(shù)字化革新吸引高端要素投入，推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。數(shù)字經(jīng)濟一方面以數(shù)字產(chǎn)業(yè)化為支撐，通過技術(shù)滲透融合為制造廠商提供數(shù)字化產(chǎn)品、服務與解決方案，支撐制造業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（王俊豪和周晟佳，2021）；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化為根本。數(shù)字技術(shù)的不斷滲透與應用打破了限制傳統(tǒng)行業(yè)效率提升的桎梏，使得制造業(yè)整體運行效率明顯提升，推動實現(xiàn)效率變革。數(shù)字技術(shù)與數(shù)字基礎(chǔ)設施相互支撐，通過智能制造技術(shù)與生產(chǎn)過程緊密結(jié)合提升制造業(yè)有效供給水平，推動實現(xiàn)質(zhì)量變革（張新生，2018）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中集聚高端人才與先進技術(shù)等資源，帶動了制造業(yè)整體創(chuàng)新水平提升，通過知識信息等的外部擴散推動實現(xiàn)制造業(yè)發(fā)展動力變革（張昕蔚，2019）。

通過以上分析，本文提出相應的研究假設：

H1： ?數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有正向驅(qū)動作用。

1.2 數(shù)字經(jīng)濟時代數(shù)據(jù)要素稟賦及對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響

數(shù)字經(jīng)濟和人類生產(chǎn)活動交織催生了數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長。憑借自身高滲透性、高流動性、高價值性等特性，數(shù)據(jù)要素表現(xiàn)出顯著正外部性。其一，數(shù)據(jù)可以輻射其他生產(chǎn)要素，通過要素間協(xié)調(diào)互補改善要素投入質(zhì)量，提升整體配置效率（盛磊，2017）。其二，數(shù)據(jù)具有強大的導向力，通過數(shù)據(jù)流吸引技術(shù)流與人才流對實體經(jīng)濟生產(chǎn)組織方式變革與創(chuàng)新產(chǎn)生深刻影響（白永秀等，2022）。借助新興數(shù)字技術(shù)對數(shù)據(jù)進行挖掘分析會對制造業(yè)施以引導作用，推動制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)從“規(guī)模生產(chǎn)”到“個性化定制”的轉(zhuǎn)變，能夠提升數(shù)字經(jīng)濟時代下人民生活質(zhì)量（李春發(fā)和李冬冬，2020）。通過數(shù)字技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)信息帶來的“創(chuàng)造性價值”已經(jīng)成為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)形態(tài)向高質(zhì)量模式轉(zhuǎn)變的新動能。

通過以上分析，本文提出相應的研究假設：

H2： ?數(shù)據(jù)要素稟賦對數(shù)字經(jīng)濟推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

2 研究設計

2.1 模型設定

為檢驗數(shù)字經(jīng)濟推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的效應與機制，本文構(gòu)建基準模型如下：

Hmanuit=β0+β1DELit+∑βjXjit+μi+t+εit （1）

其中：Hmanu為被解釋變量，表示制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平；DEL為核心解釋變量，表示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；X為設定的控制變量組；μi表征個體固定效應；t表征時間固定效應；εit為隨機擾動項；下標i代表省份；t代表時間。此外，本文引入調(diào)節(jié)模型檢驗數(shù)據(jù)要素稟賦對數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的調(diào)節(jié)效應。

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Datait+∑βjXjit+μi+t+εit （2）

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Datait+β3DELit*Datait+∑βjXjit+μi+t+εit （3）

式（2）和式（3）中，Data表示數(shù)據(jù)要素稟賦的代理變量，用于判斷數(shù)據(jù)要素配置的調(diào)節(jié)效應。

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Da1it+∑βjXjit+μi+t+εit （4）

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Datait+β3DELit*Da1it+∑βjXjit+μi+t+εit （5）

式（4）和式（5）中，Da1表示數(shù)據(jù)要素用戶規(guī)模的代理變量，用于判斷數(shù)據(jù)要素中數(shù)據(jù)用戶規(guī)模的調(diào)節(jié)效應。

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Da2it+∑βjXjit+μi+t+εit （6）

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Datait+β3DELit*Da2it+∑βjXjit+μi+t+εit （7）

式（6）和式（7）中，Da2表示數(shù)據(jù)要素流量規(guī)模的代理變量，用于判斷數(shù)據(jù)要素中數(shù)據(jù)流量規(guī)模的調(diào)節(jié)效應。

2.2 指標選取與變量測度

被解釋變量：制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展Hmanu。本文構(gòu)建了經(jīng)濟、社會、生態(tài)三維一體制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系（表1），以經(jīng)濟效率、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、企業(yè)成長指標表征經(jīng)濟效益，以創(chuàng)新環(huán)境、共享水平表征社會效益，以綠色發(fā)展水平表征生態(tài)效益，體現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的豐富內(nèi)涵。采用熵值法計算指標綜合得分。

核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平DEL。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字經(jīng)濟的核心構(gòu)成部分，數(shù)字基礎(chǔ)設施是數(shù)字經(jīng)濟賦能的支撐體系?；诖巳齻€維度，本文構(gòu)建省級數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價指標體系并用熵值法計算綜合得分。

調(diào)節(jié)變量：數(shù)據(jù)要素配置Data。本文在借鑒李治國等人（2021）研究基礎(chǔ)上從數(shù)據(jù)產(chǎn)生主體與流動載體入手衡量數(shù)據(jù)要素稟賦水平，構(gòu)建由用戶規(guī)模（Da1）與流量規(guī)模（Da2）組成的數(shù)據(jù)要素稟賦指標。其中，用戶規(guī)模主要由互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶與移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)加總而得，流量規(guī)模則采用各地區(qū)移動互聯(lián)網(wǎng)年度流量使用規(guī)模表示，綜合數(shù)據(jù)要素配置水平由熵值法獲得。

控制變量：本文選取以下五個控制變量控制可能影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的因素。（1）開放水平Ltrade：采用對外貿(mào)易依存度指標衡量。（2）市場化水平market：采用非國有經(jīng)濟就業(yè)比重衡量。（3）城鎮(zhèn)化率townhabitant：采用各地年末人口總量中城鎮(zhèn)人口比重衡量。（4）政府支持水平govexp：以地方財政支出強度衡量。（5）污染水平pollution：采用固體排放物總量表示。

2.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計分析

本文研究對象為2013—2020年除西藏外的中國內(nèi)陸省份（地區(qū)）。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》及各省份統(tǒng)計年鑒。此外，本文用插值法補充原始缺失數(shù)據(jù)并預先對絕對值數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，以消除量綱和異方差影響。

表3報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展得分均值為0.365，表明當前我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展仍處于起步階段；得分最大值為0.736，最小值為0.141， 標準差為0.144， 顯示我國不同省份之間制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平差異較為明顯。同樣的分析過程亦適用于數(shù)字經(jīng)濟綜合得分。從時序特征來看，制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展均值由2014年的低值0.34提升到高值0.38，整體呈緩慢波動性增長趨勢（圖1）。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在樣本期內(nèi)亦呈現(xiàn)類似特征的變動趨勢。

3 實證分析

3.1 基準回歸

表4匯報了雙向固定效應模型基準回歸結(jié)果。未加入控制變量時數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響效應在1%水平上顯著，數(shù)字經(jīng)濟評估得分每增加一個單位，高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)得分平均約增加0.984個單位。逐步引入控制變量，數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響水平仍在1%水平上顯著，且效應系數(shù)仍處于0.9以上水平，表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有明顯正向促進作用。

3.2 異質(zhì)性分析

3.2.1 分區(qū)域回歸

基準回歸結(jié)果分析是基于整體平均效應而言，但是不同省份間發(fā)展基礎(chǔ)水平差異會對數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生異質(zhì)性影響。本文檢驗了數(shù)字經(jīng)濟對東部、中部、西部與東北地區(qū)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的不同效應。表5列（1）至列（4）顯示數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展在各地區(qū)都具有顯著的正向驅(qū)動作用，且該驅(qū)動效應呈現(xiàn)出東部>中部>西部>東北地區(qū)的格局。東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高， 科技創(chuàng)新能力較強且創(chuàng)新應用面廣，數(shù)字經(jīng)濟能夠較好 ?發(fā)揮經(jīng)濟效應。中部地區(qū)雖然基礎(chǔ)設施正不斷發(fā)展完善，但數(shù)字創(chuàng)新與應用水平有待提高。而東北地區(qū)與西部地區(qū)數(shù)字創(chuàng)新能力與基礎(chǔ)設施水平則需要進一步提高，數(shù)字經(jīng)濟提振作用有待進一步挖掘。

3.2.2 分指標回歸

表5列（5）至列（7）報告了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平分項指標對于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的不同促進作用。結(jié)果顯示三項分指標均對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)揮正向效應，顯著性水平1%。其中，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進效應最為明顯，其次是數(shù)字基礎(chǔ)設施，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的正向驅(qū)動效應要低于前兩者。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化以數(shù)字產(chǎn)品和服務為主要內(nèi)容，當前發(fā)展成果較為豐富，能夠直接對制造業(yè)發(fā)揮數(shù)字化賦能提升效應。數(shù)字基礎(chǔ)設施則是體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟特征的新一代信息通信基礎(chǔ)設施，對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有直觀拉動作用。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是制造業(yè)轉(zhuǎn)向智能化、網(wǎng)絡化、信息化的根本，產(chǎn)業(yè)變革阻力相應加大，直觀上推動效應要低于前兩者。

3.3 調(diào)節(jié)效應分析

表6列（1）與列（2）分別匯報了未引入與引入交乘項后的回歸結(jié)果， 重點關(guān)注交乘項的符號與顯著性。數(shù)據(jù)要素稟賦水平與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的交乘項在1%水平上顯著且符號為正，表明數(shù)據(jù)要素稟賦在數(shù)字經(jīng)濟促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。鑒于數(shù)據(jù)要素稟賦水平由用戶規(guī)模與流量規(guī)模兩部分組成，分別將其與數(shù)字經(jīng)濟構(gòu)造交乘項檢驗調(diào)節(jié)作用，結(jié)果由表6列（3）與列（4）呈現(xiàn)。用戶規(guī)模與流量規(guī)模的交乘項結(jié)果均在1%水平上顯著，且符號為正，但僅有流量規(guī)模主效應顯著，表明相較于擴大用戶規(guī)模，數(shù)據(jù)流量規(guī)模的調(diào)節(jié)效應更為明顯，原因在于數(shù)據(jù)流量規(guī)模擴大能夠為數(shù)據(jù)進一步深入挖掘與分析提供基礎(chǔ)支撐。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

首先，替換被解釋變量檢驗數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)發(fā)展的效應。測度制造業(yè)綠色TFP成為衡量制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的重要指標，本文在EBM模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建全局ML指數(shù)測度各省份制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，投入產(chǎn)出參考李玲（2012）測度指標選擇。表7列（1）顯示數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展仍然具有顯著性水平為1%的驅(qū)動作用，且數(shù)據(jù)要素稟賦仍對其發(fā)揮穩(wěn)定的正向調(diào)節(jié)效應。

其次，替換解釋變量并重新估計?；谠葮?gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價指標體系改用主成分分析法重新測算綜合得分并作為核心解釋變量納入回歸模型中，計量結(jié)果由表7列（2）匯報。結(jié)果表明主成分分析法測度的數(shù)字經(jīng)濟水平仍然可以對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展起到正向促進作用，且數(shù)據(jù)要素稟賦的正向調(diào)節(jié)效應依然穩(wěn)健。

再次，本文采用工具變量法解決內(nèi)生性問題。借鑒黃群慧（2019）與Nunn and Qian（2014）的方法，選取固話普及率作為工具變量，構(gòu)建自2000年始由第三產(chǎn)業(yè)投資與固話普及率交乘的面板數(shù)據(jù)。同時本文將滯后一期的解釋變量作為另一工具變量，二者均通過工具變量檢驗。采用兩個工具變量進行2SLS和GMM估計，結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應及數(shù)據(jù)要素稟賦水平的正向調(diào)節(jié)效應均在1%水平上顯著，證明前述研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

4 結(jié)論與建議

本文在探討數(shù)字經(jīng)濟推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展理論基礎(chǔ)上得到實證研究結(jié)論：第一，數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著正向驅(qū)動效應，其中數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字基礎(chǔ)設施三項分指標分別發(fā)揮不同程度的促進效應。第二，不同區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展均具有顯著的促進作用，且東部地區(qū)效應最大。第三，數(shù)據(jù)要素稟賦在數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動過程中發(fā)揮顯著正向調(diào)節(jié)作用。

基于以上結(jié)論，本文提出如下發(fā)展建議：（1）大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，提升數(shù)字賦能水平。堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，鼓勵制造業(yè)企業(yè)勇于創(chuàng)新、敢于創(chuàng)新，在更深層次上放大數(shù)字經(jīng)濟的賦能效應。（2）充分發(fā)揮東部地區(qū)領(lǐng)頭羊作用，積累可復制推廣的發(fā)展經(jīng)驗；同時相應在落后地區(qū)布局數(shù)字化基礎(chǔ)設施，充分發(fā)揮各地的基礎(chǔ)優(yōu)勢，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。（3）加快數(shù)據(jù)要素市場培育，加大數(shù)據(jù)要素在生產(chǎn)活動中的挖掘分析與應用力度。一方面，以數(shù)據(jù)為黏合劑推進制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，運用大數(shù)據(jù)推動制造環(huán)節(jié)革新；另一方面，積極探索數(shù)據(jù)要素與人才、技術(shù)等創(chuàng)新要素協(xié)同聯(lián)動機制，形成以數(shù)據(jù)為核心要素的制造業(yè)發(fā)展新范式。

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