陳旭升, 楊云慧, 張晉碩

(哈爾濱理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 哈爾濱 150040)

數(shù)字化有助于優(yōu)化生產(chǎn)流程,提高制造柔性,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與用戶需求信息共享,有助于企業(yè)形成創(chuàng)新方向。2017年工信部發(fā)布的《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》提出“培育數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的制造業(yè)新模式”,通過(guò)大數(shù)據(jù)在技術(shù)、管理和供應(yīng)鏈等方面的應(yīng)用來(lái)降低成本。2021年“十四五”《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)通過(guò)“智能制造”深化“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。2022年黨的二十大報(bào)告提出“促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合”,建議以數(shù)據(jù)為核心的新型工業(yè)體系,促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模從2015年的18.6萬(wàn)億元增加到2022年的50.2萬(wàn)億元,數(shù)字化已成為引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能,通過(guò)提升企業(yè)效率、靈活性和定制化能力,推動(dòng)制造業(yè)創(chuàng)新過(guò)程的實(shí)現(xiàn)。

智能硬件、芯片等產(chǎn)品的制造能力,對(duì)制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展起到重要推動(dòng)作用,可實(shí)現(xiàn)資源跨區(qū)域整合、信息交互和人工智能分析。芯片嵌入催生了制造業(yè)新業(yè)態(tài)、新模式,拓展傳統(tǒng)產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)展空間,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)服務(wù)化轉(zhuǎn)型。在產(chǎn)品加工過(guò)程中,工業(yè)機(jī)器人、AGV(無(wú)人搬運(yùn)車)等可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn),提高加工質(zhì)量。在數(shù)字化運(yùn)營(yíng)管理中,智能硬件增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理能力,促進(jìn)云計(jì)算在制造業(yè)的應(yīng)用。由此可見(jiàn),數(shù)字化硬件產(chǎn)品通過(guò)技術(shù)溢出,促進(jìn)了企業(yè)從流水線生產(chǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)橐源髷?shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的智能制造,形成滿足用戶個(gè)性化需求的商業(yè)模式。智能設(shè)備在制造業(yè)應(yīng)用推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新,縮短產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到市場(chǎng)的周期,對(duì)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合有著重要的實(shí)踐意義。

鑒于此,在已有研究的基礎(chǔ)上探究數(shù)字化融合對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響,可能的邊際貢獻(xiàn)有:①數(shù)字產(chǎn)品制造是自動(dòng)化工業(yè)軟件研發(fā)和應(yīng)用的基礎(chǔ),可推動(dòng)操作系統(tǒng)等方面自主創(chuàng)新,利于智能化向整個(gè)制造業(yè)擴(kuò)散。選取電子信息制造業(yè)作為“中國(guó)制造2025”情境下產(chǎn)業(yè)代表,分析數(shù)字化融合賦能制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新機(jī)理。②從產(chǎn)業(yè)資源要素和產(chǎn)業(yè)績(jī)效雙重維度分析融合程度,要素融合能形成產(chǎn)業(yè)間資源合理分配,而產(chǎn)業(yè)績(jī)效是不同產(chǎn)業(yè)融合后,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、組織變革的直接結(jié)果。兩個(gè)方面涵蓋了從資源利用到績(jī)效產(chǎn)出的全過(guò)程。③在分析不同融合維度作用效果的基礎(chǔ)上,將研發(fā)投入與數(shù)字化融合結(jié)合,以期厘清制造企業(yè)在創(chuàng)新過(guò)程中多種因素協(xié)同作用關(guān)系,并進(jìn)一步明確數(shù)字化融合在不同類型制造業(yè)的差異。

1 文獻(xiàn)綜述

數(shù)字化對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平提升是一個(gè)交互影響的產(chǎn)業(yè)融合過(guò)程。數(shù)字技術(shù)推動(dòng)了生產(chǎn)模式變革,優(yōu)化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[1],使得運(yùn)營(yíng)管理智能化,提高全要素生產(chǎn)率[2]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)了智能和開(kāi)放數(shù)字化平臺(tái)的形成[3],實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控、跟蹤產(chǎn)品狀態(tài)和維護(hù)控制生產(chǎn)過(guò)程,依此產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)通過(guò)算法集成形成分析與預(yù)測(cè)過(guò)程,使不穩(wěn)定的工藝參數(shù)得以控制,避免了生產(chǎn)質(zhì)量方面的問(wèn)題,提高了組織在決策過(guò)程中的效率[4]。數(shù)字化在應(yīng)用過(guò)程中,信息網(wǎng)絡(luò)集成使制造企業(yè)獲得多樣性知識(shí)[5],知識(shí)渠道和范圍增加可重構(gòu)知識(shí)結(jié)構(gòu),產(chǎn)業(yè)間共性技術(shù)應(yīng)用可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品個(gè)性化加工,形成生產(chǎn)與銷售過(guò)程協(xié)同[6],推動(dòng)了以用戶導(dǎo)向的研發(fā)平臺(tái)形成,通過(guò)整合供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能力,實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈各組間協(xié)同和快速響應(yīng),形成在信息、流程和組織等多方面互相滲透,改變了原有產(chǎn)業(yè)間的固有邊界[7-8]。

制造業(yè)數(shù)字化融合研究主要從影響因素、機(jī)理和績(jī)效方面展開(kāi)。產(chǎn)業(yè)間投入產(chǎn)出體現(xiàn)了資源關(guān)聯(lián)效應(yīng)和交互關(guān)系,中間投入要素占比說(shuō)明了數(shù)字化對(duì)制造業(yè)融入的程度,而完全需求系數(shù)矩陣可衡量數(shù)字化間接貢獻(xiàn)[9];區(qū)域優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及資源稟賦差異,導(dǎo)致東部數(shù)字化融合始終高于全國(guó)水平,而東北和西部融合程度相對(duì)較低[10]。數(shù)字化技術(shù)融合可突破單一技術(shù)路徑依賴,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)間技術(shù)的交叉與重組,能產(chǎn)生不可預(yù)見(jiàn)的新應(yīng)用與功能,在技術(shù)與市場(chǎng)方面同時(shí)進(jìn)行顛覆性創(chuàng)新,會(huì)增強(qiáng)融合在制造過(guò)程中的正向溢出績(jī)效,可以使得企業(yè)短期與長(zhǎng)期效益兼顧[11];制造業(yè)與數(shù)字產(chǎn)業(yè)融合中,受產(chǎn)業(yè)關(guān)系不同可分為前向關(guān)聯(lián)融合和后向關(guān)聯(lián)融合,多數(shù)區(qū)域融合溢出效應(yīng)大于適應(yīng)環(huán)境變化能力,數(shù)字化融合產(chǎn)生的輻射影響明顯[12]。數(shù)字化平臺(tái)形成了從產(chǎn)品原材料到用戶的制造全過(guò)程集成,降低了企業(yè)拓展銷售渠道成本,可滿足跨區(qū)域消費(fèi)需求,融合形成市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大和知識(shí)溢出效率效應(yīng),進(jìn)一步促進(jìn)了制造業(yè)發(fā)明專利數(shù)量提升[13];隨著數(shù)字化融合在制造業(yè)應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,數(shù)字化和服務(wù)化形成相互協(xié)同關(guān)系[14],將側(cè)重客戶增加價(jià)值的工藝和產(chǎn)品創(chuàng)新,與依據(jù)外部需求改進(jìn)內(nèi)部流程的服務(wù)創(chuàng)新相結(jié)合,形成以智能化為基礎(chǔ)的新商業(yè)模式。

現(xiàn)有研究已從多方面對(duì)融合理論進(jìn)行探究,然而由于技術(shù)和商業(yè)模式的迅速發(fā)展,仍滯后于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐過(guò)程。首先,在數(shù)字化融合中通常將數(shù)字產(chǎn)業(yè)作為一個(gè)整體進(jìn)行研究,忽視了數(shù)字產(chǎn)業(yè)根據(jù)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)可分為要素驅(qū)動(dòng)、服務(wù)、產(chǎn)品制造和技術(shù)應(yīng)用等不同方面,缺乏針對(duì)不同數(shù)字產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)的融合分析,難以區(qū)分其內(nèi)在作用機(jī)理差異。其次,在構(gòu)建數(shù)字化融合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中,主要從技術(shù)、組織和市場(chǎng)維度進(jìn)行指標(biāo)的選取,雖能體現(xiàn)不同產(chǎn)業(yè)間關(guān)聯(lián)關(guān)系,卻不能兼顧對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基本要素和績(jī)效之間內(nèi)在聯(lián)系。此外,將數(shù)字化融合作為促進(jìn)創(chuàng)新的主要驅(qū)動(dòng)因素,認(rèn)為創(chuàng)新是數(shù)字化不同維度綜合作用的結(jié)果,對(duì)形成創(chuàng)新的其他因素與數(shù)字化協(xié)同作用未給予足夠關(guān)注,尤其未明確與其他因素共同影響時(shí)可能的作用關(guān)系。

2 數(shù)字化融合測(cè)度

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來(lái)源

為測(cè)度數(shù)字化與制造業(yè)的資源要素彼此滲透和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)融合程度,將指標(biāo)體系分為資源要素和產(chǎn)業(yè)績(jī)效兩個(gè)一級(jí)指標(biāo),每個(gè)一級(jí)指標(biāo)下分別設(shè)多個(gè)二級(jí)指標(biāo),見(jiàn)表1。

表1 電子信息制造業(yè)數(shù)字化融合指標(biāo)體系

數(shù)據(jù)來(lái)自《電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,由于制造業(yè)部分子行業(yè)存在數(shù)據(jù)缺失,刪去制造業(yè)C24、C25、C42和C43等子行業(yè)。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)年鑒口徑變化,為使樣本前后統(tǒng)一,自2012年起將C36和C37合并為交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)(C36-37)。綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲取性,選取2009-2019年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),其中數(shù)字產(chǎn)品制造選擇電子信息制造業(yè),制造業(yè)選取了共26個(gè)子行業(yè)的面板數(shù)據(jù)。

2.2 融合測(cè)度方法選擇

產(chǎn)業(yè)融合測(cè)度方法主要有投入產(chǎn)出法、灰色關(guān)聯(lián)分析法和耦合協(xié)調(diào)度模型。投入產(chǎn)出法能反映產(chǎn)業(yè)間分工協(xié)作關(guān)系,然而受到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)公布時(shí)間限制,僅能分析每間隔5年的數(shù)據(jù)變化,缺乏對(duì)數(shù)字化融合連續(xù)狀況描述;灰色關(guān)聯(lián)分析法局限于系統(tǒng)間發(fā)展趨勢(shì)相似性;而耦合協(xié)調(diào)度模型所測(cè)量的數(shù)值可以直接反映兩個(gè)系統(tǒng)間影響程度,利于分析變量間因果關(guān)系?？蓪蓚€(gè)產(chǎn)業(yè)視為一個(gè)耦合系統(tǒng),構(gòu)建有序功效模型。設(shè)U為制造業(yè)子系統(tǒng)中綜合序參量;Uij為制造業(yè)子系統(tǒng)第i個(gè)指標(biāo)的第j個(gè)變量,其值為Xij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m);G為電子信息制造業(yè);Gij為電子信息制造業(yè)子系統(tǒng)第i個(gè)指標(biāo)的第j個(gè)變量,其值為Yij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。用熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重;參照孔慶愷等[15]的研究,計(jì)算制造業(yè)與電子信息制造業(yè)的耦合關(guān)聯(lián)度C和耦合協(xié)調(diào)度D。

(1)

(2)

式中:T為反映制造業(yè)與電子信息制造業(yè)的綜合數(shù)字化融合評(píng)價(jià)指數(shù),且T=θU+γG,θ+γ=1,θ、γ分別為制造業(yè)與電子信息產(chǎn)業(yè)制造業(yè)的貢獻(xiàn)系數(shù)。

2.3 產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展趨勢(shì)

通過(guò)折線圖展現(xiàn)2009-2019年制造業(yè)26個(gè)子行業(yè)融合水平變化趨勢(shì),如圖1所示。

從整體來(lái)看,制造業(yè)各個(gè)子行業(yè)與電子信息制造業(yè)的耦合水平整體上呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。從2009年逐漸增加,自2011年后耦合協(xié)調(diào)度的數(shù)值均大于0.5,表明兩個(gè)產(chǎn)業(yè)之間的融合程度較強(qiáng)。在制造業(yè)子行業(yè)中,僅小部分行業(yè)存在起伏波動(dòng)較大,但也保持總體增長(zhǎng)趨勢(shì),其中農(nóng)副食品加工業(yè)(C13)、紡織業(yè)(C17)、紡織服裝、服飾業(yè)(C18)、木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業(yè)(C20)呈先升后降趨勢(shì),其他制造業(yè)(C41)呈先升后降再升趨勢(shì)。通過(guò)柱形圖來(lái)展示制造業(yè)總行業(yè)數(shù)字化融合情況,耦合協(xié)調(diào)度總體上呈現(xiàn)逐年波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì),說(shuō)明兩個(gè)產(chǎn)業(yè)在整體上的融合程度較強(qiáng),具體如圖2所示。

圖2 2009-2019年制造業(yè)數(shù)字化總體融合及各維度柱狀圖

3 模型構(gòu)建

為探究產(chǎn)業(yè)融合對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,將2009-2019年制造業(yè)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)和子行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合構(gòu)建面板回歸模型:

PATij=α0+α1CONij+∑α2Xij+δi+εij

(3)

式中:i為行業(yè);j為年份;PATij為被解釋變量,通過(guò)發(fā)明專利的對(duì)數(shù)值來(lái)衡量,代表i行業(yè)在j年的制造業(yè)子行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平;CONij為核心解釋變量,采用電子信息制造業(yè)和制造業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度來(lái)衡量,代表i行業(yè)在j年數(shù)字化融合水平;Xij為選取的控制變量,其中產(chǎn)業(yè)規(guī)模(SCALE)采用主營(yíng)業(yè)務(wù)收入與企業(yè)個(gè)數(shù)的比值來(lái)衡量,政府支持(GOV)計(jì)算方式為對(duì)國(guó)家資本金與企業(yè)個(gè)數(shù)的比值取對(duì)數(shù)值,科研水平(SCL)計(jì)算方式為對(duì)有R&D活動(dòng)的企業(yè)數(shù)取對(duì)數(shù)值,外商投資(FDI)為外商資本金的對(duì)數(shù)值;δi為用來(lái)控制個(gè)體固定效應(yīng)的虛擬變量;εij為隨機(jī)殘差項(xiàng);α0為常數(shù)項(xiàng);α1、α2為回歸系數(shù)。

為檢驗(yàn)研發(fā)投入對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的中介作用,構(gòu)建模型(4)～模型(6)。選取研發(fā)投入RDij作為產(chǎn)業(yè)融合影響制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的中介變量,代表i行業(yè)在j年研發(fā)投入水平。對(duì)于研發(fā)投入從兩個(gè)方面來(lái)衡量,一方面是研發(fā)人員投入(RDS),計(jì)算方法為R&D人員全時(shí)當(dāng)量與企業(yè)個(gè)數(shù)的比值,另一方面是研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入(RDF),計(jì)算方式為對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部投入與企業(yè)個(gè)數(shù)的比值取對(duì)數(shù)。所用數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

RDij=θ0+θ1CONij+∑θ2Xij+δi+εij

(4)

PATij=?0+?1RDij+∑?2Xij+δi+εij

(5)

PATij=ρ0+ρ1CONij+ρ2RDij+

∑ρ3Xij+δi+εij

(6)

式中:θ0、?0、ρ0為常數(shù)項(xiàng);θ1、θ2、?1、?2、ρ1、ρ2為回歸系數(shù);Xij為控制變量。

4 基準(zhǔn)模型回歸分析

4.1 數(shù)字化融合影響效應(yīng)

為了確定產(chǎn)業(yè)融合對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平是否具有促進(jìn)作用,基于2009-2019年制造業(yè)子行業(yè)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行固定效應(yīng)回歸,結(jié)果見(jiàn)表2。模型(1)為不加入控制變量時(shí),核心解釋變量數(shù)字化融合(CON)的系數(shù)為1.643,通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn);模型(2)～模型(4)依次加入SCALE等控制變量,數(shù)字化融合系數(shù)變化幅度較小且始終為正數(shù),均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn);模型(5)為加入全部控制變量結(jié)果,數(shù)字化融合(CON)的回歸系數(shù)為0.438,且顯著,反映出數(shù)字化融合對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平產(chǎn)生正向影響,說(shuō)明電子信息制造業(yè)和制造業(yè)的融合打破了行業(yè)間的邊界,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)間技術(shù)、資源和信息間的共享,優(yōu)化了生產(chǎn)流程,提高了資源利用效率,從而提升了制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。

4.2 數(shù)字化融合異質(zhì)性分析

參考宋帥邦[16]的研究將制造業(yè)子行業(yè)按資源密集程度分為勞動(dòng)、資本和技術(shù)3類。在表3中,模型(1)為勞動(dòng)密集型制造業(yè)的數(shù)字化融合與制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果,CON的回歸系數(shù)為0.431,且通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn),這說(shuō)明在勞動(dòng)密集型制造業(yè)中,數(shù)字化融合能明顯提高制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平;模型(2)為資本密集型制造業(yè)的回歸結(jié)果,CON的回歸系數(shù)為0.230,雖為正值但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明在資本密集型制造業(yè)中,數(shù)字化融合不能顯著提高制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平;模型(3)為技術(shù)密集型制造業(yè)的數(shù)字化融合與制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果,CON的回歸系數(shù)為1.038,且通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn),這說(shuō)明在技術(shù)密集型制造業(yè)中,數(shù)字化融合能明顯提高制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。由于模型(1)～模型(3)的核心變量系數(shù)差異,說(shuō)明數(shù)字化融合對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響效應(yīng)存在著明顯的行業(yè)異質(zhì)性,在技術(shù)密集型制造業(yè)中最優(yōu),勞動(dòng)密集行制造業(yè)中次之,資本密集型最小。為確定數(shù)字化融合各個(gè)維度對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響,分別從資源要素(CON1)和產(chǎn)業(yè)績(jī)效(CON2)兩個(gè)方面,計(jì)算電子信息制造業(yè)和制造業(yè)各個(gè)子行業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度,再分別對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行回歸。表3中模型(4)為資源要素對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果,資源要素的影響系數(shù)為0.495,通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明資源要素融合顯著促進(jìn)了制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,更多的資源要素為制造業(yè)企業(yè)提供更充足的研發(fā)資金,這解決了企業(yè)開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品創(chuàng)新的資源障礙,可用于人才引進(jìn)、培養(yǎng)與交流,高素質(zhì)的科研與技術(shù)人才激發(fā)了企業(yè)創(chuàng)新潛力;表3中模型(5)為產(chǎn)業(yè)績(jī)效對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果,結(jié)果顯示產(chǎn)業(yè)績(jī)效的影響系數(shù)為0.355,通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明產(chǎn)業(yè)績(jī)效融合顯著促進(jìn)了制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,產(chǎn)業(yè)績(jī)效水平的提高,增加了企業(yè)的盈利能力,使企業(yè)更有動(dòng)力投入到技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品研發(fā)中,有利于制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平提升。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

替換被解釋變量可驗(yàn)證基準(zhǔn)模型穩(wěn)健性,將制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)替換為專利申請(qǐng)數(shù)對(duì)數(shù)值(PAT2),回歸結(jié)果見(jiàn)表4。在不加入控制變量時(shí),表4中模型(1)核心解釋變量(CON)的影響系數(shù)為1.403;在加入全部控制變量后,CON的回歸系數(shù)為0.484,均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),可以證明數(shù)字化融合賦能制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新模型具有穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性分析結(jié)果

5 模型中介效應(yīng)檢驗(yàn)

5.1 研發(fā)投入的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

為探究研發(fā)投入在數(shù)字化融合和制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新模型中的影響效應(yīng),分別對(duì)研發(fā)人員投入和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入進(jìn)行面板數(shù)據(jù)中介效應(yīng)回歸,分析結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 研發(fā)投入中介效應(yīng)回歸結(jié)果

表5的模型(1)為CON對(duì)研發(fā)人員投入(RDS)的影響效應(yīng)結(jié)果,回歸系數(shù)為2.525且通過(guò)了5%顯著性檢驗(yàn),這說(shuō)明數(shù)字化融合能明顯提高研發(fā)人員投入;模型(2)為RDS對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(PAT)的影響效應(yīng),RDS的回歸系數(shù)為0.028 6,并且具有較強(qiáng)的顯著性,這說(shuō)明研發(fā)人員投入能明顯提高制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新;模型(3)為研發(fā)人員投入在數(shù)字化融合賦能制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)回歸結(jié)果,CON雖然與基準(zhǔn)回歸模型相比有所下降,然而仍達(dá)到0.388,且通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn),RDS的回歸系數(shù)為0.019 7并通過(guò)5%的顯著性。綜合表5中模型(1)～模型(3)可知,研發(fā)人員投入在數(shù)字化融合賦能制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中起中介作用。

表5的模型(4)為CON對(duì)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入(RDF)的影響效應(yīng)結(jié)果,回歸系數(shù)為正且通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn),這說(shuō)明數(shù)字化融合能明顯提高研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入;模型(5)為研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(PAT)的影響效應(yīng)結(jié)果,回歸系數(shù)為正且通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn),這說(shuō)明研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入能明顯提高制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新;模型(6)為研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入在數(shù)字化融合賦能制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)回歸結(jié)果,CON和RDF的回歸系數(shù)均為正,且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),證明研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入在數(shù)字化融合賦能制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中起中介作用。綜上所述,研發(fā)投入兩個(gè)方面均在數(shù)字化融合和制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間發(fā)揮中介效應(yīng)。

5.2 中介效應(yīng)對(duì)專利申請(qǐng)數(shù)的影響

為進(jìn)一步檢驗(yàn)中介效應(yīng)的影響,通過(guò)將被解釋變量替換為專利申請(qǐng)數(shù)進(jìn)行回歸分析檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表6。在表6模型(1)中可以看出,研發(fā)人員投入(RDS)的回歸系數(shù)為0.035 2,且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),因此可以證明研發(fā)人員投入能提高制造業(yè)專利申請(qǐng)數(shù);模型(2)中CON的回歸系數(shù)為0.419,同時(shí)研發(fā)人員投入的回歸系數(shù)為0.025 6,兩者都通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),因此可以證明研發(fā)人員投入在數(shù)字化融合賦能制造業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)中起中介作用;模型(3)中研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入(RDF)的回歸系數(shù)為正,且顯著,因此可以證明研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入能提高制造業(yè)專利申請(qǐng)數(shù);模型(4)中CON的回歸系數(shù)為0.373,也通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),而研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入的回歸系數(shù)為正并顯著,因此可以證明研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入在數(shù)字化融合賦能制造業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)中起中介作用。

表6 專利申請(qǐng)數(shù)的中介效應(yīng)分析結(jié)果

6 結(jié)論

針對(duì)數(shù)字化融合對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響展開(kāi)研究,通過(guò)耦合協(xié)調(diào)度測(cè)度數(shù)字化融合程度,通過(guò)固定效應(yīng)回歸檢驗(yàn)數(shù)字化融合機(jī)理,得到如下結(jié)論。

(1)數(shù)字化融合程度呈現(xiàn)不斷提高趨勢(shì)。以集成電路為基礎(chǔ)的電子信息制造業(yè),其電子設(shè)備廣泛應(yīng)用于通信、新能源和新材料等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到帶動(dòng)作用[17],相對(duì)于賈衛(wèi)峰等[11]、李健旋[12]從數(shù)字產(chǎn)業(yè)整體進(jìn)行分析,通過(guò)細(xì)化產(chǎn)業(yè)類型明確了數(shù)字制造產(chǎn)業(yè)的融合作用。從資源要素和產(chǎn)業(yè)績(jī)效兩個(gè)方面,構(gòu)建電子信息制造業(yè)與制造業(yè)之間的融合評(píng)價(jià)體系,計(jì)算耦合協(xié)調(diào)度表明數(shù)字化融合水平在整體上呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。從制造業(yè)各子行業(yè)角度考慮,造紙和紙制品業(yè)(C22)、化學(xué)纖維制造業(yè)(C28)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)(C31)和儀器儀表制造業(yè)(C40)的融合水平增加速度較為明顯。從融合維度考慮,數(shù)字化融合在資源要素和產(chǎn)業(yè)績(jī)效兩個(gè)方面,融合水平也分別隨著時(shí)間增加呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì),產(chǎn)業(yè)績(jī)效融合水平略高于資源要素融合水平,但資源績(jī)效融合水平的增長(zhǎng)速度要高于產(chǎn)業(yè)績(jī)效融合水平。

(2)數(shù)字化融合能明顯促進(jìn)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,研發(fā)人員投入和研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入分別在數(shù)字化融合與制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新間發(fā)揮顯著的中介作用。殷功利和江凡[18]通過(guò)對(duì)面板數(shù)據(jù)的回歸得出,研發(fā)投入與技術(shù)創(chuàng)新具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系。對(duì)電子信息制造業(yè)的研究拓展了研發(fā)投入維度并揭示了其作用機(jī)理。一方面數(shù)字化融合能整合創(chuàng)新資源,直接提高制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力;另一方面數(shù)字化融合可增加研發(fā)投入,通過(guò)人員和經(jīng)費(fèi)兩方面的研發(fā)投入,降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破,形成了研發(fā)投入的部分中介效應(yīng)。

(3)數(shù)字化融合對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用存在明顯的異質(zhì)性。企業(yè)規(guī)模和技術(shù)差異會(huì)形成不同的技術(shù)創(chuàng)新效果[19],在對(duì)電子信息制造業(yè)分析中,從融合維度和產(chǎn)業(yè)分類兩個(gè)方面對(duì)異質(zhì)性進(jìn)行分析。在資源要素和產(chǎn)業(yè)績(jī)效維度上,雖然都促進(jìn)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,但是資源要素融合水平的促進(jìn)作用要高于產(chǎn)業(yè)績(jī)效融合水平;在制造業(yè)行業(yè)分類層面,促進(jìn)作用從高到低排序?yàn)榧夹g(shù)密集型>勞動(dòng)密集型>資本密集型。其原因在于技術(shù)密集型制造業(yè)具有更強(qiáng)的外部技術(shù)源泉識(shí)別能力,能夠更高效地獲取外部先進(jìn)技術(shù),并將其有效內(nèi)化為自身技術(shù)創(chuàng)新成果;勞動(dòng)密集型制造業(yè)其優(yōu)勢(shì)在于生產(chǎn)要素組合更具有靈活性,容易實(shí)現(xiàn)技術(shù)要素的重組和優(yōu)化配比;而資本密集型制造業(yè)多屬于相對(duì)成熟的行業(yè),高投資風(fēng)險(xiǎn)阻礙了創(chuàng)新過(guò)程的技術(shù)溢出,使行業(yè)難以通過(guò)產(chǎn)業(yè)融合獲得技術(shù)進(jìn)步。