楊 毅,于 倩

(1.廣西科技大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,廣西 柳州 545006;2.廣西工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究中心,廣西 柳州 545006)

引 言

新一輪技術(shù)革命引領(lǐng)人類社會進入了數(shù)字經(jīng)濟時代,海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用為現(xiàn)代經(jīng)濟和社會發(fā)展提供了源源不斷的動力。數(shù)字化浪潮快速融合到經(jīng)濟社會各個領(lǐng)域,在促進消費、刺激投資、創(chuàng)造就業(yè)和綠色發(fā)展等方面發(fā)揮了重要作用,為中國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型注入全新動力。數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的影響不容低估,尤其是5G技術(shù)、移動物聯(lián)、人工智能等標(biāo)志性創(chuàng)新技術(shù)可以極大改進實體經(jīng)濟發(fā)展的傳統(tǒng)路徑,優(yōu)化和升級產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),助力我國制造業(yè)創(chuàng)新性發(fā)展,突破“低端鎖定”。國家高度重視數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,十九大報告中明確指出要著力推動領(lǐng)先技術(shù)與實體經(jīng)濟的融合發(fā)展。自2020年起國家大力推進以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、5G等數(shù)字經(jīng)濟硬件設(shè)施為主體的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以促進數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟儼然已成為驅(qū)動中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要力量,數(shù)字經(jīng)濟蘊含的強大發(fā)展動力和巨大的經(jīng)濟價值將會重新塑造經(jīng)濟增長的動力機制。

當(dāng)前,我國面臨的外部環(huán)境日趨嚴峻,習(xí)近平總書記提出構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新發(fā)展格局。制造業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要支柱,對于實現(xiàn)這一循環(huán)有舉足輕重的地位,關(guān)系著我國能否穩(wěn)就業(yè)、保民生,因此確保制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要。數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)的升級和發(fā)展存在著多方面的積極影響,特別是在優(yōu)化全要素生產(chǎn)率、釋放經(jīng)濟活力方面。然而,數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)的有機融合并非一日之功,厘清數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)發(fā)展的影響機制以探究數(shù)字經(jīng)濟如何促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、數(shù)字經(jīng)濟能否成為中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新動能。這些問題是當(dāng)前亟需解決的問題。

一、文獻綜述

(一)數(shù)字經(jīng)濟的概念與影響效應(yīng)

1．?dāng)?shù)字經(jīng)濟的概念

不同時期、不同國家對于數(shù)字經(jīng)濟概念的界定有所差異,隨著信息化程度的提高以及生產(chǎn)模式的改變,數(shù)字經(jīng)濟的范圍不斷拓寬,內(nèi)容和內(nèi)涵也不斷豐富。陳小輝和張紅偉(2020)[1]基于資源、技術(shù)和活動的分析角度指出,當(dāng)前生產(chǎn)要素發(fā)生了改變,不同于傳統(tǒng)的生產(chǎn)要素,數(shù)字化知識成為關(guān)鍵,新一代信息技術(shù)族群作為核心驅(qū)動力形成了與傳統(tǒng)經(jīng)濟相比完全升級的數(shù)字產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化經(jīng)濟。而樂穎和金波等(2020)[2]則認為數(shù)字經(jīng)濟的關(guān)鍵不僅僅是數(shù)字化知識本身,他們認為數(shù)字技術(shù)是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的前提,互聯(lián)網(wǎng)為媒介,目的是把數(shù)字化貫穿于實體經(jīng)濟發(fā)展的過程當(dāng)中,推動經(jīng)濟重構(gòu)和發(fā)展。由此,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展以信息化技術(shù)發(fā)展為前提,數(shù)據(jù)成為發(fā)展的動力以及平臺發(fā)展成為主要發(fā)展方式。本文有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟的提法傾向于G20杭州峰會(2016)所提出的關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟概念的解釋(1)二十國集團數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議[EB/OL].(2016-09-29) (2020-08-27)．Https://www. cac.gov.cn/2016-09/29/c_1119648520.htm．,即數(shù)字經(jīng)濟是利用數(shù)字知識和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體、利用信息通信技術(shù)進行的可以提高效率、優(yōu)化結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟活動。

2．?dāng)?shù)字經(jīng)濟的影響效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟的影響效應(yīng)從領(lǐng)域上分為經(jīng)濟影響和社會影響。從經(jīng)濟效應(yīng)上看,數(shù)字經(jīng)濟的影響主要涉及社會生產(chǎn)模式、經(jīng)濟增長速度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和國民收入等方面。王夢菲等(2020)[3]認為數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用正在重塑社會的生產(chǎn)模式,對于社會產(chǎn)品和服務(wù)的提供在質(zhì)量、效率上都有積極影響?；谖覈?1個省市的面板數(shù)據(jù),劉姿均等[4]運用空間計量模型研究得出互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的覆蓋面越大,我國經(jīng)濟增長速度的提升越快,第三產(chǎn)業(yè)增加值比重越高的結(jié)論。張勛等(2021)[5]研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可以通過優(yōu)化匹配方式來減少摩擦性失業(yè);通過實現(xiàn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)激勵來增加就業(yè)機會,從而增加國民的勞動性收入。從社會效應(yīng)上來看,數(shù)字經(jīng)濟正改變著國民的生活方式和生存環(huán)境。隨著數(shù)字化技術(shù)的普遍應(yīng)用,數(shù)字經(jīng)濟也使社會上的許多群體受益。老年人的知識水平和健康狀況有限,智能設(shè)備的應(yīng)用可以幫助他們在個體獨立的情況下感知社會,維持生活質(zhì)量(OL-Phert和Damodaran,2013)[6]。韓海燕等(2017)[7]通過研究發(fā)現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)新經(jīng)濟以其自身特點為我國國民提供了新的收入來源,有效提升了社會底層群眾的勞動報酬,進而減小社會的基尼系數(shù),增加居民的幸福指數(shù)。也有一些研究認為數(shù)字經(jīng)濟所引起的連鎖反應(yīng)可以減少環(huán)境污染,平衡經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境保護的關(guān)系。Aaron(2016)[8]認為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展引起的產(chǎn)權(quán)制度的變革與創(chuàng)新能起到約束與激勵作用,為了降低成本,制造業(yè)將關(guān)注污染物的排放,從而降低生產(chǎn)的負外部性,減少環(huán)境污染。許憲春等(2021)[9]則認為數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新相互促進發(fā)展,也能提供企業(yè)綠色生產(chǎn)的技術(shù)。

(二)制造業(yè)發(fā)展的影響因素

制造業(yè)發(fā)展的影響因素可以歸為研發(fā)創(chuàng)新、人力資本、營商環(huán)境和政府支持等因素?；輼澌i等(2021)[10]以中國大陸30個省份為樣本案例探討影響工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的因素,研究發(fā)現(xiàn)存在智能創(chuàng)新、智能環(huán)境和智能制度是驅(qū)動工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的三條路徑,且三者驅(qū)動作用依次減弱。趙玉林等(2021)[11]基于湖北省高新區(qū)面板數(shù)據(jù)對其高新區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的影響因素進行分析,研究認為人力資本是影響高新區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素之一。賈玉輝等(2020)[12]從企業(yè)信心這一獨特角度出發(fā),通過研究指出優(yōu)化營商環(huán)境可以提振企業(yè)信心,對于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有顯著促進作用。閻世平(2020)[13]發(fā)現(xiàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與制造業(yè)服務(wù)化水平之間存在著“U”形對應(yīng)關(guān)系,且在區(qū)域、企業(yè)所有制形式、企業(yè)規(guī)模上具有異質(zhì)性。對于發(fā)達的東部地區(qū)具有正“U”形影響,而對于落后的中西部地區(qū)有倒“U”形影響;對大型制造企業(yè)沒有顯著影響,對中小型制造企業(yè)可有顯著的倒“U”形影響。

(三)數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)發(fā)展

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對制造業(yè)存在多方面的積極影響,特別是在優(yōu)化全要素生產(chǎn)率、釋放經(jīng)濟活力方面(續(xù)繼等,2019)[14]。傅為忠和劉瑤(2021)基于2011—2019年長三角區(qū)域某些省份的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)水平呈現(xiàn)上升趨勢,但是整體水平不高且各省之間有所差別[15],這就體現(xiàn)了數(shù)字化經(jīng)濟水平在優(yōu)化全要素生產(chǎn)率方面對于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。楊文溥(2021)[16]認為數(shù)字經(jīng)濟整體上可以通過拉動消費水平這一中介效應(yīng)促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,且通過促進第三產(chǎn)業(yè)來驅(qū)動高質(zhì)量發(fā)展的作用比第二產(chǎn)業(yè)更大。劉鑫鑫和惠寧(2021)[17]指出數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有非線性動態(tài)影響,兩者之間呈現(xiàn)正向邊際效率遞增規(guī)律,同時存在明顯的區(qū)位異質(zhì)性,另外這種影響還與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、R&D投入、對外開放和環(huán)境規(guī)制因素密切相關(guān)。

現(xiàn)有文獻中數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟增長方面的研究頗為豐富,但是很少有學(xué)者從微觀角度出發(fā),去研究數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的聯(lián)系,因此,本文的研究豐富并拓展了現(xiàn)階段這方面的研究。同時,在新發(fā)展格局背景下,全面分析和研究此領(lǐng)域?qū)ν七M“中國制造2025”計劃有重要的現(xiàn)實意義。另外,已有文獻對于數(shù)字經(jīng)濟的研究多局限于文字敘述的定性分析,缺乏數(shù)據(jù)和模型定量研究證據(jù)的支持,因此本文通過構(gòu)建一個多維度的綜合評價體系對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行衡量,并采取理論分析與實證分析相結(jié)合的方法探究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

二、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的途徑主要有優(yōu)化資源配置效率、改進生產(chǎn)方式、重塑就業(yè)結(jié)構(gòu)和協(xié)調(diào)供需平衡。第一,數(shù)字化技術(shù)可以使傳統(tǒng)生產(chǎn)物質(zhì)符號化,同時拓寬了市場和生產(chǎn)要素市場的有效運行,提高相互配合的效率,信息的時效性和透明度得到保證。第二,數(shù)字經(jīng)濟可以改變企業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu),勞動力需求水平向高學(xué)歷人群轉(zhuǎn)移。簡單重復(fù)的勞動被智能化設(shè)備替代,低技能、低知識水平的人會被擠出,企業(yè)需要高技能人才去進行復(fù)雜的研究工作,所以受過高等教育的高技能勞動力更加珍貴(蔡躍洲和陳楠,2019)[18]。第三,數(shù)字經(jīng)濟調(diào)節(jié)了供求的動態(tài)平衡。一方面,隨著數(shù)字化終端的普及和大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,企業(yè)和個人的消費需求可以被平臺快速而準(zhǔn)確地捕捉,從而有針對性地改變產(chǎn)品供給的數(shù)量和種類;另一方面,消費群體通過網(wǎng)絡(luò)感知消費熱點,其多樣化的需求被激發(fā)出來(荊文君等,2019)[19]。基于上述分析,本文提出如下假設(shè):

H1:數(shù)字經(jīng)濟可以促進制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展

不同地區(qū)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、技術(shù)創(chuàng)新程度和制造業(yè)發(fā)展程度等方面存在差異,這些差異可能會影響數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)發(fā)展的效應(yīng)。東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平高,資金、人才和基礎(chǔ)設(shè)施等資源充足,其制造業(yè)的發(fā)展質(zhì)量也比較高。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)邊際效用遞減規(guī)律,數(shù)字經(jīng)濟對其邊際作用可能比較小,甚至不會產(chǎn)生影響(羅貞禮,2020)[20]。中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平低可能會限制數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)發(fā)展的促進效能(肖曙光等,2020)[21]。我國北部地區(qū)有傳統(tǒng)制造業(yè)基礎(chǔ),長三角沿海地區(qū)最先發(fā)展高新制造業(yè)。基于上述分析,本文提出如下假設(shè):

H2:數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響具有區(qū)位異質(zhì)性

數(shù)字經(jīng)濟通過提升企業(yè)創(chuàng)新能力、創(chuàng)新要素錯配來促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。在提升創(chuàng)新能力方面,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新程度會在研發(fā)模式、研發(fā)流程以及驅(qū)動方式上影響企業(yè)的生產(chǎn)率。首先,數(shù)字化的開放創(chuàng)新會將新的創(chuàng)新模式擴展至全產(chǎn)業(yè)鏈以及所有部門,讓研發(fā)多維度同時進行,大大提高創(chuàng)新效率。其次,在研發(fā)流程上創(chuàng)新工具和技術(shù)的應(yīng)用能夠精準(zhǔn)模擬各種參數(shù)并將其可視化,大大增加研發(fā)的準(zhǔn)確性。另外,在驅(qū)動方式上云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展將以前傳統(tǒng)的經(jīng)驗研發(fā)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)支持的研發(fā),使研發(fā)更加高效和準(zhǔn)確。在創(chuàng)新要素配置上,數(shù)字經(jīng)濟可以改善制造業(yè)的外部融資環(huán)境,比如企業(yè)可以通過數(shù)字化信貸平臺進行融資 (汪亞楠等,2020)[22]。與此同時,從政府與企業(yè)的角度看,政府也可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)精準(zhǔn)識別企業(yè)的創(chuàng)新能力以及可發(fā)展空間,從而對有潛力的企業(yè)實施精準(zhǔn)補貼和稅收優(yōu)惠政策(李春濤等,2020)[23]。基于上述分析,本文提出如下假設(shè):

H3:數(shù)字經(jīng)濟可以通過技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以有效提高企業(yè)的管理效率。第一,企業(yè)經(jīng)過數(shù)字化轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)信息系統(tǒng)化之后可以降低企業(yè)內(nèi)部交流成本和信息獲取成本。第二,在生產(chǎn)過程管理方面,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展改變了過去傳統(tǒng)的低效率工作模式,現(xiàn)在的新型傳感器以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)解決了以往工作的間斷性、分散性問題,使整個生產(chǎn)過程具有整體性(肖靜華,2020)[24]。第三,數(shù)字經(jīng)濟可以促進企業(yè)組織的變革,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展使企業(yè)能夠通過準(zhǔn)確獲取終端用戶需求或者消費偏好來優(yōu)化資源配置(戚聿東,2020;He et al.,2019)[25-26]。企業(yè)生產(chǎn)率的增長與管理效率密切相關(guān)(Bloom et al. 2016)[27],而生產(chǎn)率的增長和制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是相輔相成、同向作用的。由此,本文提出如下假設(shè):

H4:管理效率效應(yīng)是數(shù)字經(jīng)濟影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的有效路徑

三、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

為探究數(shù)字經(jīng)濟對中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng),本文以2005—2021年我國30個省市區(qū)為研究樣本,為保證數(shù)據(jù)的完整準(zhǔn)確,本文按照以下原則篩選樣本:剔除數(shù)據(jù)缺失的西藏以及港澳臺地區(qū);與制造業(yè)企業(yè)相關(guān)的指標(biāo)選擇中,剔除樣本期間內(nèi)財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司以及ST、*ST公司。

為消除極端值的影響,本文對回歸模型中的主要連續(xù)變量上下1%的樣本觀測值進行了Winsorize處理。為減少數(shù)據(jù)波動過大可能對回歸結(jié)果造成的影響,本文對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平、外商直接投資等指標(biāo)做了自然對數(shù)化處理。

公司的財務(wù)數(shù)據(jù)來源于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫,部分指標(biāo)數(shù)據(jù)來自各省市的《統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

(二)指標(biāo)選擇與變量說明

1.被解釋變量:制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平(mhdl)

關(guān)于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平(mhdl)的評價指標(biāo),現(xiàn)有研究并沒有達成共識,主要評價方法有三種:增加值法、綜合評價指標(biāo)體系法和全要素生產(chǎn)率法。全要素生產(chǎn)率表示剔除投入要素的貢獻后由于技術(shù)改進引起的總產(chǎn)出的增加值(李強,2020)[28],大多數(shù)學(xué)者認為全要素生產(chǎn)率可以更好地反映制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。所以本文選取全要素生產(chǎn)率來表示制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平,并根據(jù)Fare提出的malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分析法對全要素生產(chǎn)率進行測度。選取各個省份主要制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率平均值作為該省的malmquist生產(chǎn)率指數(shù),計算31個省份2005—2021年的全要素生產(chǎn)率,結(jié)果如表1所示(因篇幅原因未全部列示)。

表1 2005—2021年各省份malmquist指數(shù)(全要素生產(chǎn)率)

2.核心解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平(del)

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平(del)的評價指標(biāo)參考韋莊禹等(2021)[29]的研究方法(見表2),采用數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展水平、數(shù)字業(yè)務(wù)規(guī)模、移動數(shù)字化終端應(yīng)用程度三個維度來衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。

表2 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的指標(biāo)體系

先對各三級指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱,然后借鑒張雪玲等(2017)[30]所運用的熵權(quán)法對各級指標(biāo)進行逐步合成,最終獲得數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)。具體步驟如下:

首先,根據(jù)公式(1)和(2)計算各指標(biāo)X′ij的信息熵:

(1)

(2)

(3)

其中,pij表示第i指標(biāo)第j年數(shù)值在該指標(biāo)總值中所占比重,Hi表示第i指標(biāo)的信息熵。

其次,根據(jù)公式(4)計算各指標(biāo)的權(quán)重。

(4)

式中,m表示指標(biāo)數(shù)量,wi表示第i指標(biāo)的熵權(quán),gi為第i指標(biāo)的差異系數(shù),gi=1-Hi。

3.中介效應(yīng)變量:技術(shù)創(chuàng)新水平(patent)和企業(yè)管理效率(manage)

為檢驗技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)是否存在,本文借鑒國內(nèi)外研究成果,選取各個省份主要制造業(yè)2005—2021年的年平均申請專利總數(shù)(patent)衡量企業(yè)創(chuàng)新水平。參考楊繼生等 (2015)[31]的做法,用管理費用和銷售費用的加和與營業(yè)總收入的比值度量企業(yè)管理效率,然后將每個省份的制造業(yè)企業(yè)效率的平均水平作為衡量指標(biāo),選取的時間范圍為2005—2021年。

4.控制變量

本文選定的控制變量包括經(jīng)濟發(fā)展水平(edl)、技術(shù)進步(tp)、經(jīng)濟發(fā)展水平(edl)、外商直接投資(fdi)、人力資本水平(hl)、政府參與程度(gpd)、金融發(fā)展水平(fdl)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(is)。

綜上分析,本文的具體變量說明見表3。

表3 變量說明

(三)模型設(shè)定

基于上述分析,設(shè)定的計量模型為:

mhdlit=αdelit+∑jβjXijt+μi+γt+εit

(5)

其中,mhdlit表示地區(qū)i在t年度的制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平;α表示數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù),delit表示地區(qū)i在t年度的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平;Xijt表示第j個控制變量在省份i在年份t的數(shù)值;μi表示模型的個體效應(yīng),γt表示模型的時間效應(yīng),εit表示模型的隨機擾動項。

為進一步探析數(shù)字經(jīng)濟影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用機制,檢驗企業(yè)創(chuàng)新水平和企業(yè)管理效率的中介效應(yīng),本文借鑒溫忠麟等(2014)[32]的研究檢驗假設(shè)H3和假設(shè)H4,模型如下:

Mit=α1delit+∑jβjXijt+μi+γt+εit

(6)

mhdlit=α2delit+∑jβjXijt+ηMit+μi+γt+εit

(7)

其中,Mit為中介變量,分別為假設(shè)H3和假設(shè)H4中的技術(shù)創(chuàng)新水平和管理效率,其他變量與(1)式相同。

四、實證分析

(一)基本分析

1.描述性統(tǒng)計分析

對于變量的描述性分析,如表4所示。由表2列示的結(jié)果可知,我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平(mhdl)不一致,最大值和最小值分別為6.529和1.182,總體來說差別較大;del平均值較小,說明我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展整體水平不高,且數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平差別較大,可能是地區(qū)或經(jīng)濟發(fā)達與否對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平產(chǎn)生了影響;制造業(yè)所在地區(qū)的edl最小值與最大值差別明顯,如前所述,地區(qū)要素很可能是導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平不一致的重要因素之一;外商直接投資(fdi)的平均值屬于中等水平,標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值較大,這說明不同制造業(yè)接受外商直接投資的波動性較大;最小值與最大值差別明顯的還包括技術(shù)進步(tp)、人力資本水平(hl)、金融發(fā)展水平(fdl),都可能成為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的影響因素,在探索數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對因變量制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平時要加以控制;另外,政府參與度(gpd)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(is)各自的水平差別不大,但是為保證實證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,也要將其納入控制變量的范圍內(nèi)。

表4 變量描述性分析

2.相關(guān)性分析

從相關(guān)分析結(jié)果可以看出,制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平(mhdl)和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平(del)顯著相關(guān)且系數(shù)為正(見表5)。制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平與經(jīng)濟發(fā)展水平(edl)、技術(shù)進步(tp)、人力資本水平(hl)在1%的顯著水平上與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系;政府參與程度(gpd)和金融發(fā)展水平(fdl)在5%的水平上與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展顯著正相關(guān)。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與經(jīng)濟發(fā)展水平(edl)、技術(shù)進步(tp)、金融發(fā)展水平(tp)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(is)等有正相關(guān)關(guān)系。

表5 相關(guān)性分析

3．單位根(LLC)檢驗

對各個變量進行面板單位根檢驗,檢驗結(jié)果均在1%的顯著水平上拒絕“存在單位根”的原假設(shè),數(shù)據(jù)為平穩(wěn)序列(見表6)。

表6 單位根檢驗

(二)回歸結(jié)果分析

本文利用Eviews8.0 軟件對2005—2021年間數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)進行驗證。首先為了驗證H1,并且保證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,分別使用最小二乘法、固定效應(yīng)估計法、隨機效應(yīng)法和雙向固定效應(yīng)法建立了四個模型對式(5)進行估計,四個模型的具體結(jié)果見表7。

表7 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

我們可以看到四個模型的擬合優(yōu)度較高,說明控制變量的選擇在一定程度上是科學(xué)有效的。這四個模型都通過了核心解釋變量的顯著性檢驗,且回歸系數(shù)為正。四個模型中,采用雙向固定效應(yīng)法建立的模型效果最好。下面對此模型展開分析。

觀察第五列數(shù)據(jù)。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每提升1%,該地區(qū)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平就提升0.126個百分點,且在1%的水平上顯著,這表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平有利于地區(qū)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。自此假設(shè)H1得到驗證。

控制變量回歸結(jié)果顯示:經(jīng)濟發(fā)展水平(edl)、技術(shù)進步(tp)、人力資本水平(hl)、政府參與程度(gpd)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(is)和金融發(fā)展水平(fdl)對于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有顯著的促進效應(yīng)。而外商直接投資(fdi)對于被解釋變量的統(tǒng)計結(jié)果不顯著,而且一定程度上呈負相關(guān)關(guān)系,這表明借助外商直接投資對制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展并不存在溢出效應(yīng),這可能是外商直接投資主要集中在低附加值行業(yè),使其難以與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展密切融合。

(三)中介效應(yīng)分析

1．技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)

前文已經(jīng)得出結(jié)論,在沒有中介變量的情況下數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)α是顯著的,所以此處繼續(xù)檢驗。對式(6)進行回歸,考察數(shù)字經(jīng)濟對中介變量的影響系數(shù)α1;對式(7)進行回歸,考察數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)α2和中介變量對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)η,η×α2為中介效應(yīng),若η和α2均顯著,則說明存在中介效應(yīng);若η和α2中至少有一個不顯著,則采用Bootstrap法檢驗其在95%的置信區(qū)間中是否包括0,若不包括0,則說明存在中介效應(yīng),反之不存在?；貧w結(jié)果如表8所示。

表8 作用機制分析:技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)

表8第(1)、(2)列結(jié)果表明,專利數(shù)量代表的技術(shù)創(chuàng)新對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有促進作用,但數(shù)字經(jīng)濟對專利數(shù)量的影響系數(shù)并不顯著,且Bootstrap法檢驗顯示間接效應(yīng)的95%置信區(qū)間[0.0014,0.0021]包括0,說明技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟促進企業(yè)生產(chǎn)率提升的有效路徑,假設(shè)H2得到驗證。而且“發(fā)明專利”這類高端發(fā)明是更具有實質(zhì)性的創(chuàng)新,其他專利則是比較低端的創(chuàng)新類型,從第(5)-(7)列可以看出,實質(zhì)性創(chuàng)新對數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展具有真正的促進作用,而低端專利對數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展并沒有直接促進作用。

2．管理效率效應(yīng)

企業(yè)高效的管理水平可以使技術(shù)進步和生產(chǎn)要素更高效的組合,從而促進生產(chǎn)率的提高和企業(yè)高質(zhì)量的發(fā)展,而數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部的溝通交流和管理模式,使企業(yè)管理效率得到有效提升。

本文的企業(yè)管理效率(manage)用管理費用和銷售費用的加和與營業(yè)總收入的比值度量,manage值越小表示管理效率越高。表9中列(2)顯示數(shù)字經(jīng)濟的系數(shù)在1%水平下顯著為正,管理效率的系數(shù)在5%水平下顯著為負,說明數(shù)字經(jīng)濟能夠通過提升管理效率對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生正向影響,假設(shè)H3得到驗證。

表9 作用機制分析:管理效率效應(yīng)

(四)區(qū)位異質(zhì)性分析

為了驗證假設(shè)H4,本文將全樣本按照區(qū)域劃分為五組,分別是東、西、南、北、中五個區(qū)域,各自進行回歸分析?；貧w分析結(jié)果見表10。

表10 區(qū)位異質(zhì)性檢驗結(jié)果

我們看到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對制造業(yè)高質(zhì)量

發(fā)展有顯著正向促進作用的地區(qū)分別是東部、西部和南部地區(qū),且對東部地區(qū)的促進作用比西部強。在中部和北部地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平并沒有實質(zhì)性地促進制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。綜上所述,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響具有區(qū)域異質(zhì)性,假設(shè)H4得到驗證。

(五)穩(wěn)健性檢驗

1．穩(wěn)健性測試:內(nèi)生性問題的控制

考慮到數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間可能存在逆向因果關(guān)系,為控制其可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,需要選擇合適的工具變量納入回歸方程,本文延續(xù)劉瑞明(2012)[33]、楊思瑩等(2019)[34]的做法,采用數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的滯后兩期作為工具變量。工具變量的外生條件檢驗如表11所示。

表11 驗證工具變量的外生條件

當(dāng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平(mhdl)分別對解釋變量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平(del)和工具變量(滯后兩期的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平)進行回歸時,兩者的回歸系數(shù)都顯著為正;但如果將二者同時放入回歸方程時,第四列結(jié)果顯示解釋變量對工具變量的回歸中結(jié)果為-0.0182,工具變量不再顯著。這說明滯后兩期的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平僅通過影響當(dāng)期的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平這一間接渠道來影響當(dāng)期的制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,并未與被解釋變量直接相關(guān),即當(dāng)期的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平具有外生性。

二階段最小二乘法的回歸結(jié)果如表12所示。第一階段的回歸結(jié)果R2為0.8540,表明解釋變量和工具變量顯著正相關(guān),工具變量對解釋變量有較強解釋力。對于過度識別檢驗,Anderson canon.corr. LM統(tǒng)計量為107.135,在1%的置信水平上拒絕了“無法識別工具變量”的原假設(shè)。第二階段的回歸結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展顯著正相關(guān),初步表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表12 兩階段最小二乘法的回歸結(jié)果

2．穩(wěn)健性測試:替換被解釋變量的度量方法

本文所研究模型中的被解釋變量是用索洛殘差法計算的,在其他設(shè)定保持不變的情況下,現(xiàn)在用傳統(tǒng)最小二乘法估計全要素生產(chǎn)率來表示被解釋變量,結(jié)果記為mhdl_ols,并把它作為被解釋變量進行回歸分析。結(jié)果如表13的第(2)列所示,在5%的置信水平上,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平變量的回歸系數(shù)顯著為正,說明數(shù)字經(jīng)濟顯著促進了制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,即研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

表13 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果表

五、研究結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

數(shù)字經(jīng)濟的本質(zhì)是一種先進生產(chǎn)力,是創(chuàng)新驅(qū)動的成果,要深刻認識數(shù)字經(jīng)濟本質(zhì)及其與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系。本文研究結(jié)果表明:(1)數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的促進作用,并且替換變量后結(jié)論仍然成立,通過了穩(wěn)健性檢驗。(2)數(shù)字經(jīng)濟通過技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和管理效率效應(yīng)兩種作用機制促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。(3)分地區(qū)檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用具有區(qū)位異質(zhì)性,對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有顯著正向促進作用的地區(qū)分別是東部、西部和南部地區(qū),且對東部地區(qū)的促進作用比西部強,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展在中部和北部地區(qū)并沒有實質(zhì)性地促進制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

(二)政策建議

(1)基于數(shù)字經(jīng)濟能夠有效促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的事實,現(xiàn)階段應(yīng)該把建設(shè)大數(shù)據(jù)中心、5G通信基站等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施當(dāng)做主要任務(wù),促進數(shù)字技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用于推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級,實現(xiàn)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展?；跀?shù)字經(jīng)濟通過技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和管理效率效應(yīng)兩種作用機制促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的結(jié)論,國家應(yīng)加快推進制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,借助于新一代信息技術(shù)提升技術(shù)創(chuàng)新能力和管理水平,提升企業(yè)生產(chǎn)效率,實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

(2)遵從數(shù)字經(jīng)濟促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)位異質(zhì)性規(guī)律,可以向西部、北部以及中部地區(qū)實施資源優(yōu)先策略,爭取在夯實物質(zhì)基礎(chǔ)的前提下有條不紊地改革和發(fā)展。因地制宜構(gòu)建數(shù)字通訊基站、大數(shù)據(jù)服務(wù)中心、國家重點實驗室,為數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展提供必要的硬件支撐。

(3)政府要加大對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)注度,重視數(shù)字型企業(yè),可針對實際企業(yè)定期組織員工培訓(xùn),逐步提高制造企業(yè)員工的數(shù)字化和工業(yè)智能素質(zhì)。國家和相關(guān)部門可以加大對教育的投入,致力于培養(yǎng)更多優(yōu)秀的新興數(shù)字技術(shù)人才,可以在各級高校開設(shè)數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)專業(yè),以儲備相關(guān)領(lǐng)域的人才,或采取人才引進來解決地區(qū)間的數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域人才缺口問題。另外,基于金融水平影響制造業(yè)發(fā)展角度,可以加強數(shù)字金融的建設(shè)與發(fā)展,通過緩解融資約束解決企業(yè)融資困境等問題,促進金融資源更為均衡和高效地流動,推動我國經(jīng)濟由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展。