項義軍,潘子龍
(哈爾濱商業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150028)
數(shù)字經(jīng)濟是將數(shù)字技術(shù)作為一種新型生產(chǎn)要素,使其與實體經(jīng)濟融合,促進生產(chǎn)率提高,進而實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的新型經(jīng)濟形態(tài)。加快推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是建設(shè)數(shù)字中國的重要一環(huán)。新冠疫情期間,線下交流的受阻更是促進了一系列數(shù)字服務(wù)的廣泛應(yīng)用。據(jù)《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書2020》統(tǒng)計,2019年我國數(shù)字經(jīng)濟增速高達15.6%,成為我國經(jīng)濟增長的重要助力。
推動制造業(yè)優(yōu)化升級,增強出口競爭力是“十四五”期間加快發(fā)展現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的重要途經(jīng)。2020年3月,工信部發(fā)布《關(guān)于推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》,鼓勵制造業(yè)與數(shù)字技術(shù)緊密結(jié)合,實現(xiàn)高度的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,從而促進制造業(yè)更好地優(yōu)化升級。其中,制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度是體現(xiàn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級和高質(zhì)量發(fā)展的重要指標,決定了產(chǎn)品的出口競爭力(盛斌等,2017),能很好地衡量制造業(yè)出口質(zhì)量水平。因此有關(guān)影響制造業(yè)的出口質(zhì)量的研究就尤為重要。目前,正處于數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的階段,那么數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展促進制造業(yè)出口質(zhì)量升級?作用機制為何?準確解答這些問題有利于把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生的宏觀經(jīng)濟效應(yīng),對未來我國相關(guān)政策制定有著重要意義。
目前,關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對制造業(yè)的影響主要集中在全要素生產(chǎn)率提升上。數(shù)字經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展通過降低交易成本、減少資源錯配等推動了制造業(yè)整體生產(chǎn)率的上升(黃群慧等,2019);而且該促進效果呈現(xiàn)區(qū)域異質(zhì)性,其對相對落后的中西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升更大(楊慧梅等,2021)。諸如此類的研究均基本表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展促進了我國制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率提升,有利于我國制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。
隨著我國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提升,企業(yè)的出口質(zhì)量也隨之受到影響。曹毅等(2021)認為近些年我國企業(yè)出口質(zhì)量不斷提升受到了全要素生產(chǎn)率的顯著影響;程寶棟等(2021)研究制造業(yè)服務(wù)化對出口產(chǎn)品質(zhì)量的影響,得出制造業(yè)服務(wù)化以全要素生產(chǎn)率作為中介對出口商品質(zhì)量產(chǎn)生顯著作用。
綜上所述,本文得出以下研究假設(shè):假設(shè)一:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有助于制造業(yè)出口質(zhì)量升級;假設(shè)二:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展促進制造業(yè)出口質(zhì)量升級中,全要素生產(chǎn)率起到了中介作用。
為考察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對我國制造業(yè)出口質(zhì)量升級的影響,現(xiàn)設(shè)定以下計量模型:
其中i表示省份,t表示時間;etc表示制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度;digeco表示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展情況,Z是一系列控制變量,包括制造業(yè)營業(yè)成本,技術(shù)市場成熟度(技術(shù)市場成交額占地區(qū)G D P比),研發(fā)投入(固定投資占地區(qū)G D P比),政府干預(yù)(政府一般預(yù)算支出占地區(qū)G D P比),人力資本(高中及以上學(xué)歷人數(shù)占比);u為省份固定效應(yīng),ε為隨機擾動項。其中,營業(yè)成本數(shù)據(jù)來自《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》,其余控制變量數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》。
1.數(shù)字經(jīng)濟的測度。本文選擇《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書》的測算框架作為標準?!栋灼穼?shù)字經(jīng)濟拆分為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,本文選擇計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)值及服務(wù)業(yè)中的信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)的規(guī)模以上企業(yè)收入作為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的衡量指標;而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化被定義為非數(shù)字產(chǎn)業(yè)部門運用數(shù)字技術(shù)及產(chǎn)品帶來的產(chǎn)出和效率的增加,由于該種方式在測度上存在技術(shù)和數(shù)據(jù)上的不可行性,因此本文挑選部分指標,建立產(chǎn)業(yè)數(shù)字化評價體系,用以衡量各省各時期的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平。最終獲得的數(shù)字經(jīng)濟評價體系指標如表1所示。
表1 數(shù)字經(jīng)濟評價體系
在構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟評價指標后,為對不同時期不同省份的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展程度進行衡量,本文選擇熵值-T OPSIS法對評價指標進行降維,獲得我國各省份在各年間的數(shù)字經(jīng)濟水平得分,由此完成對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測量。
2.制造業(yè)出口質(zhì)量的測度。本文選擇制造業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度反映其出口質(zhì)量的水平,本文使用的計算方法是:計算出每一類產(chǎn)品的勞動生產(chǎn)率,以每一類產(chǎn)品占產(chǎn)品總出口的比例作為權(quán)重進行加總,進而得出該地區(qū)的出口技術(shù)復(fù)雜度。其數(shù)學(xué)表達式如下所示:
其中i表示省份,j表示產(chǎn)品或行業(yè);則ex表示i省份j產(chǎn)品或行業(yè)的出口額,ex表示i省份的總出口額,prody表示j產(chǎn)品或行業(yè)的勞動生產(chǎn)率,等于該產(chǎn)品或行業(yè)的增加值比從業(yè)人數(shù),etc則是i省份的出口技術(shù)復(fù)雜度。此外,由于缺失省份各行業(yè)的出口額及《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》與進出口商業(yè)編碼的直接對應(yīng)關(guān)系,因此本文參考盛斌(2002)所提供的國民經(jīng)濟行業(yè)和H S編碼對照表,并參照陳曉華等(2021)研究的做法,剔除掉生產(chǎn)資源密集型,藝術(shù)類和未分類產(chǎn)品的行業(yè)。該部分數(shù)據(jù)來自國研網(wǎng)。
3.制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度。全要素生產(chǎn)率(T FP)衡量企業(yè)生產(chǎn)效率的指標,其中DEA法被廣泛應(yīng)用于全要素生產(chǎn)率的測度中。本文以各個部門的營業(yè)收入作為產(chǎn)出,員工人數(shù)作為勞動投入,固定資產(chǎn)作為資本投入。本文參考魯曉東等(2012)采用的研究方法,對樣本中名義變量以2013年為基期進行平減。該部分數(shù)據(jù)來自《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。
表2列(1)是數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的一元面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果,回歸結(jié)果通過1%顯著性水平下聚類穩(wěn)健t檢驗,回歸系數(shù)為0.278顯著為正,說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著促進了制造業(yè)出口質(zhì)量升級;列(2)是引入控制變量后的回歸結(jié)果,回歸系數(shù)依然顯著為正,并且組內(nèi)R-s q上升,模型解釋力度進一步增強;說明數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)出口質(zhì)量升級產(chǎn)生正向影響。假設(shè)一成立。
本文選擇T FP作為中介變量,驗證數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是否通過影響全要素生產(chǎn)率促進制造業(yè)出口質(zhì)量升級。本文通過逐步檢驗回歸系數(shù)檢驗中介效應(yīng)。在基準回歸基礎(chǔ)上,檢驗中介效應(yīng)的回歸模型還需分為兩步:第一步為中介變量t f p對核心變量d i g eco進行回歸,驗證核心變量回歸結(jié)果是否顯著;第二步是將中介變量t f p引入基準回歸模型進行回歸,驗證核心變量和中介變量回歸結(jié)果是否顯著。兩組回歸的計量模型如下所示。
其中,模型各變量含義和模型(1)基本一致,θ和μ'分為兩組計量模型的省份固定效應(yīng),μ和ε'分別為兩組的隨機擾動項?;貧w結(jié)果在表2中(3)(4)列呈現(xiàn)。
其中列(3)是中介變量t f p對核心變量d i g eco的回歸結(jié)果,由回歸結(jié)果可知,回歸系數(shù)0.180,通過1%顯著性水平下的t檢驗;列(4)是在原模型中引入中介變量t f p的回歸結(jié)果,由回歸結(jié)果可知,核心變量d i g eco和中介變量t f p的回歸系數(shù)分別為0.116和0.742,且系數(shù)顯著。由此判定中介效應(yīng)成立,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展在一定程度上通過提升制造業(yè)全要素生產(chǎn)率促進了制造業(yè)的出口質(zhì)量升級。假設(shè)二成立。
表2 回歸結(jié)果
本文通過建立數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價體系,對各省各時期數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行量化評分,并探究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對各省份制造業(yè)出口質(zhì)量升級的作用機制。結(jié)果表明,2013-2019年間,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展促進了各省的出口質(zhì)量升級,其作用機制包含數(shù)字經(jīng)濟通過促進制造業(yè)全要素生產(chǎn)率,進而促進了各省份的出口質(zhì)量升級。
1.我國應(yīng)加快數(shù)字化人才培養(yǎng)的進程。加快高等院校中數(shù)字化相關(guān)專業(yè)的覆蓋,推動數(shù)字經(jīng)濟專業(yè)的布局,并對其提供相應(yīng)的師資政策傾斜。
2.我國應(yīng)助力出口高質(zhì)量的制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展。政府應(yīng)為積極提升出口質(zhì)量的制造業(yè)企業(yè)提供相應(yīng)的資金支持,同時運用政府公信力為其背書,助其打開國際市場。