数字经济推动制造业高质量发展的实证研究——基于安徽省2010-2020年的面板数据分析

苟 波， 洪功翔

（安徽工业大学 商学院，安徽 马鞍山 243000）

一、引言及文献综述

数字经济概念最早在1996年由加拿大学者Dan Tapscott在其著作《数字经济》中提出。中国信息通信研究院2020年发布《中国数字经济发展白皮书》［1］指出，以数字技术为核心、以互联网通信技术为载体的数字经济是现代经济社会发展的关键动力。截至2019年，我国数字经济增加值达到35.8万亿元，占我国GDP比重超过30%，已成为我国经济发展的中流砥柱。因此，通过数字经济推动制造业高质量发展已逐渐成为我国经济增长的重要支撑以及动力来源。

近年来，以合肥为代表的安徽省各城市在数字经济发展方面进步明显。2018年安徽省经济和信息化厅实施了数字经济开篇工程，提出“点、线、面”结合推动数字经济加快发展，并提出“数字江淮”的战略构想。同时出台的《安徽省支持数字经济发展若干政策》（1）也指出，要全面支持数字经济各领域发展，增强数字技术和产业创新能力，推动数字经济和实体经济深度融合，壮大经济发展引擎。因此，探索数字经济对制造业高质量发展的影响机制具有重要的现实意义。

综合来看，关于数字经济与制造业高质量发展的现有文献主要集中在以下三方面：

一是在传统产业划分视角下对数字经济内涵定义、发展状况的总结与评价。较早对数字经济进行明确划分并定义的外国学者Moulton（1999）［2］认为，数字经济广义上包含大数据、人工智能、新一代信息技术等较为依赖数字运算、数据分析的行业。我国学者如郑安琪等（2021）［3］则通过多个维度对我国不同区域的数字经济发展状况进行了评价，并总结了数字经济发展的典型路径。

二是对以数字经济为支撑的制造业发展的评判研究。例如郑瑛琨（2020）［4］认为，在我国目前发展阶段通过数字经济引领制造业高质量发展对经济转型升级意义重大。张艳萍等（2021）［5］指出，发展数字经济对我国制造业抢占价值链高端和产业主导权具有长足的推动作用。肖远飞和周萍萍（2021）［6］通过实证研究发现，数字经济的提升对经济高质量发展具有十分显著的正向影响，通过推动企业实行管理和生产流程的数字化，能优化资源配置模式以提高生产效率。沈运红和黄桁（2020）［7］认为，数字经济能促进制造业产业结构升级，原因是数字经济的研发成果应用到制造业的时滞性较小，能推动制造业的快速发展。廖信林和杨正源（2021）［8］通过动态面板GMM模型研究了数字经济对制造业升级的具体影响。余珊等（2021）［9］研究指出，制造业可借力数字经济，通过提升人力资本、加大研发投入、优化资源配置来提高出口部门的生产效率，推动其向价值链的高端延伸。吕铁和李载驰（2021）［10］则认为，数字经济发展对制造业的促进作用主要在四个方面，分别是价值创造方式、价值创造效率、价值创造载体、价值获取能力。

三是对数字经济推动制造业发展的路径研究。例如前瞻产业研究院发布《2020年中国数字经济发展研究》指出，数字经济对制造业的转型和升级作用明显。陈明鑫（2021）［11］指出，数字技术发展加快了生产资源要素自由流通，造就了产业创新的潮涌迹象。王永龙等（2020）［12］认为，目前我国数字经济对制造业发展的赋能主要集中在数量效应以及集约效应。焦帅涛和孙秋碧（2021）［13］通过多种实证模型，证实了数字经济对我国产业结构升级具有显著正向效应。李天宇和王晓娟（2021）［14］研究发现，数字经济的关键生产要素——大数据在生产活动中具有规模报酬递增效应。

综上所述，目前的研究多侧重在梳理数字经济对经济的增长贡献、分析数字经济对我国产业结构的影响，较少文献研究数字经济对制造业高质量发展的影响机制及其表现方面。基于此，数字经济通过哪些途径对制造业高质量发展产生推动作用？数字经济推动制造业高质量发展表现在哪些方面？这些问题学术界尚无统一定论，亟须进一步研究探索。

二、数字经济推动制造业高质量发展的理论分析

（一）推动制造业高质量发展的机制

数字经济推动制造业高质量发展的机制主要体现在三个方面：第一，数字经济的发展基于社会相关基础设施建设水平，包括数字化发展所需的硬件基础设施和社会对数字化的依赖与融合的软环境发展。其中以大数据、人工智能、云计算、区块链等为代表的数字化技术蓬勃发展对社会生产技术、市场需求、厂商供应等展现出了强大的承载力［15］。信息通信网络等ICT建设对制造业的生产工艺会产生直接升级改造的推动力［7］，并且在制造业内部形成良好的竞争态势。第二，通过数字化技术应用到制造业，推动企业和用户之间形成产品信息交流网络，从而建立平台生态［4］，促使制造业的产品制造更加贴合市场需求。同时，以数字产业化和产业数字化的方式促进制造业的精细分工，推动制造业生产工艺不断升级，形成产业链的垂直专业化，并提升制造业的附加价值。第三，数字经济发展伴随着数字化相关产业创新研发水平的提升，表现在企业的数字化管理模式优化、数字化生产方式改进［14］等。这种企业内部运转机制的创新升级能在行业间进行传递，从而加速制造业的自我更新以及创新升级。

（二）推动制造业高质量发展的表现形式

数字经济推动制造业高质量发展主要表现在四个方面：第一，数字经济的发展引导社会需求的质和量发生显著变化［12］，并且推动制造业的需求市场不断深化。第二，数字经济发展能促进制造业朝着绿色生产方向转型升级。通过提升以数字为载体的生产要素流通效率，使制造业高产出低能耗的生产模式得以建立。第三，数字经济的高时效性所带来的新技术、新模式等能促进经济供需结构的扁平化，降低信息传递时滞性带来的额外交易成本，同时消费者和生产者之间通过数字化的交流手段建立联系能释放市场的个性化需求［14］，进而促进制造业提供更加精细化和独特的就业岗位，产生较好的社会效益。第四，数字经济发展带来的数字化创新和新型商业模式引领了社会创新和贸易形式的改变，由此形成的正外部性会带来制造业的不断升级优化，促进制造业创新水平的提升并实现高质量发展。

数字经济对制造业高质量发展的影响机制如图1所示。

图1 数字经济促进制造业高质量发展的机制

三、研究设计

（一）评价体系

1.数字经济的评价指标体系

对数字经济的评价可从三方面进行解读：一是数字经济的生产要素是数字化的知识和信息，其流通效率更高。知识、技术、信息等要素通过数字化的传递和流动，有助于消除市场主体之间的信息不对称，解决生产要素流通效率低下等问题。同时，数字经济的发展依赖底层基础设施的发展水平，包括硬件层面及软环境的发展程度。二是数字化技术应用实体经济带来的新生产模式，通过数字技术赋能，促进传统生产方式改进，从而推动实体经济生产效率的提升。三是数字经济是经济发展变化的核心驱动力量。通过数字化的生产方法、管理方式、治理模式等，经济发展逐渐呈现出网络化和智能化的特点。社会对数字经济的投资及人才储备形成数字经济可持续发展的动能。综合上述分析，选取三方面的指标建立数字经济评价体系，分别是：数字基础设施、数字技术应用、数字产业发展动力。具体评价指标体系见表1所列。

表1 安徽省数字经济评价指标体系

2.制造业高质量发展的评价指标体系

近年来学者从不同角度构建了关于制造业高质量发展的评价指标体系。赵卿和曾海舰（2020）［16］通过经济效益、创新驱动、绿色发展三个方面构建了关于制造业高质量发展的评价体系。王小腾等（2020）［17］认为创新水平是考察制造业高质量发展的一个重要指标。苏永伟（2020）［18］则进一步在制造业高质量发展评价体系中加入了质量品牌、信息化水平等考察指标。综合来看，学术界对制造业高质量发展的评价大多集中在经济发展的质和量两个方面。因此，本文在已有研究成果的基础上，充分考虑制造业高质量发展的综合内涵，通过经济效益、绿色发展、社会效益、创新潜力四个维度来对安徽省的制造业高质量发展水平进行测度。此外，考虑安徽合肥是我国两大综合性科学中心之一，考察其科研创新向实际生产力的转化应用能力应是一个重要方面，因此创新性的加入创新潜力指标。具体评价指标体系见表2所列。

表2 安徽省制造业高质量发展评价指标体系

（二）数据来源

本文各城市数据来自安徽省各地级市统计年鉴，各市年度专利申请数据来自安徽省知识产权事业发展中心，对于个别指标缺失值，通过插值法进行填补。

（三）指标处理

熵值法的原理是根据各指标间的差异程度来进行赋权，其客观可靠程度较高，本文参考朱喜安和魏国栋（2015）［19］的做法，采用改进的标准化平移熵值法来对各评价指标赋权。即对原始数据无量纲化处理时进行数据整体平移，且平移值尽可能小，同时为了在避免极端值和异常值干扰的情况下兼顾原始数据的内在规律，因此平移值取为min(x'ijt)。数据处理过程如下：

（1）数据标准化：

（2）计算第j项指标在i城市评价体系中的比重Pij：

其中：A=min(x'ij)为平移值。

（3）计算标准化测度指标的熵值ej：

其中：k＞ 0,k=1/(lnn),ej≥0。

（4）计算第j项测度指标的差异系数gj：

如果gj越大，那么第j项测度指标在综合评价体系中越为重要，进而指标权重Wj为：

（5）确定综合评分也即安徽省各年度制造业高质量发展水平指数Zt：

得出安徽省各年度制造业高质量发展指数及变化趋势如图2所示。

图2 安徽省各年度制造业高质量发展水平指数

四、数字经济对制造业高质量发展的实证研究

（一）相关变量说明

1.被解释变量

制造业高质量发展水平（MDL）。基于安徽省制造业高质量发展评价体系，计算各年度的综合评分评价其发展状况，为避免极端值影响，取其对数。

2.解释变量

数字基础设施发展水平指数（DIL）。参考学术界的做法，通过传统数字传输设施和高速传输设施来评价数字基础设施发展水平，将其赋权后的综合指数作为数字基础设施发展水平的量化指标。

数字技术应用发展水平指数（DIDL）。综合学术界的做法，选取制造业和数字经济目前结合最为紧密的两个行业，并结合地区电信业务收入来衡量数字技术应用水平，将其综合评价指数作为数字技术应用发展水平的量化指标。

数字产业发展动力指数（DIDP）。选取侧重数字产业发展动力的投资水平以及后续发展潜力的人才储备来代表安徽省数字产业发展动力，将其综合评价指数作为安徽省数字产业发展动力的量化指标。

3.控制变量

为削弱由于遗漏变量而导致的分析误差，加入以下控制变量。

投资激励（INVS）。制造业是市场供给端的主体，其发展受市场投资的影响较为明显，当投资增加，制造业发展加快且能取得较好收益。因此，本文采用信息技术服务业固定投资占地区生产总值比例来衡量市场对于制造业的投资激励。

政府调控（GOVR）。政府调控对制造业的发展具有显著影响，政府投入资源要素多少或调控力度大小都能明显影响制造业的发展。参考焦帅涛和孙秋碧（2021）［13］、石喜爱等（2018）［20］做法，以政府财政支出占地区生产总值的比例衡量政府调控。

科研溢出（SRO）。地区科研水平对制造业发展具有明显的正向促进作用，当地区科研水平提升，其溢出知识、技术等生产要素所形成的正外部性能促进制造业发展效益提升。借鉴余珊等（2021）［9］的做法，采用安徽省各城市年度专利授权量作为衡量科研溢出的指标，为保证数据分析的稳定性，对专利授权量取对数。

（二）模型设定

基于前文分析，本文模型构建如下：

其中，i（i=1，2，…，16）表示安徽省内各地级市，t（t=2010，20111，…，2020）表示年份；α、β为待估参数;ε为误差项。

（三）实证结果

1.描述性统计

相关变量描述性统计见表3所列。

表3 描述性统计

可以看出，制造业高质量发展指数最小值为9.554，最大值为236.257，标准差为22.904，表明安徽省制造业高质量发展水平在不同城市之间的差距较大。此外，在数字基础设施、数字技术应用、数字产业发展动力等方面数据极差明显，表明近年来安徽省整体数字经济及制造业发展水平变化程度较大。合肥、芜湖、蚌埠、滁州等城市在数字基础设施、数字技术应用、数字产业发展动力等方面随时间变化较为明显，其中，合肥、芜湖在制造业高质量发展方面明显领先。

2.回归分析

首先对模型进行初步检验以确定最合适的回归模型。经过Hausman检验，p值为0.53，拒绝残差项与解释变量无关的原假设，因此采用固定效应回归模型。同时，为验证数字经济对制造业高质量发展的影响机制，用核心解释变量对制造业高质量发展评价体系中的四个二级指标进行面板回归，以验证前文所述的影响机制，并以制造业高质量发展的二级指标作为代理变量来研究数字经济促进制造业高质量发展的表现形式，结果见表4所列。

表4展示了安徽省数字经济对制造业高质量发展的影响机制及表现形式的回归结果，其中（1）列是核心解释变量控制变量对被解释变量的回归结果。DIL的系数为0.760 4，在10%的水平上显著，说明数字经济基础设施的发展水平确实能推动制造业高质量发展的进步。数字基础设施水平每增加一个单位，将导致制造业高质量发展水平提升0.760 4个单位，表明数字基础设施建设的完备能够起到连接市场需求以及制造业供应的桥梁作用，实现供应端升级优化。DIDL系数为0.071，且在1%的显著性水平上显著，表明数字技术应用水平对制造业发展具有推动作用，DIDP在1%的水平上显著的系数为4.316，也符合现实情况中数字产业发展动力为制造业发展赋能的事实。因此，数字产业发展动力能够形成正外部性，引导不同层级的消费需求以扩大市场，同时数字经济的技术变革或创新应用能对制造业的发展产生技术红利外溢，从而助推制造业的优化升级。

表4 数字经济发展对制造业高质量发展的影响随机效应回归结果

投资每增加1个单位，促使制造业高质量发展指数提升1.655个单位，表明投资激励会对制造业的高质量发展形成正的激励效应。政府调控的系数为-0.006，且在10%的水平上显著，表明政府调控会对制造业的高质量发展产生微弱负效应，原因可能是政府调控周期较长，反映到市场运行会对当年的经济发展造成阻力，随着时间推移，政府调控才会显露出对市场的良好推动作用。同时，政府调控往往是逆周期的，由于市场需求变化传导到制造业具有时滞效应，会出现政府对于调控力度把握不够、制定相关政策指向不够精准等问题。此外，科研溢出对于制造业高质量发展的回归系数为0.08且显著，表明安徽省各地区科研水平的提升确实能推动制造业高质量发展。

表4（2）（3）（4）（5）列为数字经济促进制造业高质量发展表现形式的检验结果。

首先，数字基础设施对于制造业发展的经济效益系数为206.5，且在1%的水平上显著，表明数字基础设施能显著提高制造业的经济效益，对制造业的绿色发展效益、社会效益有明显的促进作用，但对于制造业的创新潜力没有显著提升。可以看出，安徽省各市的数字基础设施对制造业高质量发展起到较为明显的促进作用，主要作用表现在以下几方面：其一，制造业能分享到数字基础设施建设的红利，数字化的生产要素流通交换将极大提升产业发展动力；其二，制造业的发展在促进就业、扩大消费方面也有较好的带动作用，表现在数字基础设施的完善刺激市场对制造业的更多衍生需求，同时扩展产业链带来更多就业岗位；其三，数字基础设施带来的制造业绿色发展效益显著，说明制造业能享受到数字基础设施带来的正外部性的技术红利，随着数字基础设施的发展及应用，制造业的绿色生产水平得以提高。

其次，控制变量对于制造业高质量发展也有部分促进作用，其中投资激励能显著通过提高经济效益、提升绿色发展水平、促进创新潜力来推动制造业高质量发展；而政府调控初期对于制造业发展的各方面产生微弱负向影响，随时间变化其积极意义逐渐显现；科研溢出能显著提高制造业的经济效益以促进其高质量发展，但对于绿色发展及创新潜力并无明显促进效果，可能是由于我国市场将科研成果转化为现实应用能力还不足。

（四）稳健性检验

为保证研究结果稳定可靠，通过两种方式进行稳健性检验：一是考虑我国制造业发展以及数字基础设施投资等在2015年变化幅度较大，因此，对数字基础设施等核心解释变量利用2015—2020年数据重复进行前文所述面板回归；二是结合现实情况，数字经济的当期投入或发展改变往往并不能对当期的制造业的高质量发展水平有明显改善，因此采用解释变量滞后一期作为工具变量进行回归。两种检验方式的结果分别见表5（1）（2）列所示。

表5 稳健性检验

从检验结果来看，（1）列所展示的后六年回归结果中，各解释变量对被解释变量仍然具有相似的影响效应，仅部分变量显著性水平发生轻度变化；（2）列所展示的解释变量滞后对被解释变量的影响也仍然具有较好的解释效用，且关键变量通过显著性水平检验。综合来看，本研究模型的实证分析具有较好的稳健性。

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

本研究以安徽省2010—2020年面板数据为研究样本，利用层次分析法对数字经济发展和制造业高质量发展进行了评价，并通过回归模型对数字经济影响制造业发展的机制进行了研究，同时验证了由数字经济推动制造业高质量发展的表现形式。

实证结果表明：一是数字经济基础设施发展能通过需求引致的形式加速生产要素流动，改善制造业的生产方式并提升其生产效率以实现生产方式的改善优化，并通过多种技术手段优化需求与供给的匹配，促使制造业在参与市场循环的过程中获得更好的经济效益。二是数字技术应用水平的提升能促进制造业中各细分产业的发展，通过数字经济的高技术特性打破制造业内部的信息沟通壁垒，减少能源消耗以及污染排放，实现制造业的精准生产以满足市场需求，避免供需错位所引起的投入产出效率下降等问题。三是在数字经济与制造业之间边界日渐模糊的情况下，数字经济带来的科技研发成果能以更低的成本应用到制造业的转型升级。这个过程带来更多的就业岗位及更灵活的就业形式，并且伴随更高质量人力资本的需求，能对社会创新动能形成良好的集聚效应，反过来增强制造业的创新潜力。四是数字经济推动制造业高质量发展主要表现为：提升制造业的经济发展效益、促进制造业的绿色发展水平、改善制造业的社会发展效益、提高制造业的创新潜力。

（二）政策建议

（1）促进数字经济加快发展。第一，加大数字基础设施建设投入，完善数字经济发展平台。紧抓数字经济发展时代前沿，夯实地区数字经济产业实力，补齐短板，加大5G通讯、物联网、人工智能等数字经济相关产业的重点领域投入。第二，推广数字经济产业发展共识和规则，增加对数字技术应用研发投入，吸引数字产业化的人才集聚，强化基础研究，增强数字创新动力并完善创新保护机制。第三，大力推动数字产业化，引导数字技术专业人才的培养供应，利用数字产业技术手段推动制造业升级优化。第四，鼓励和规范制造业对于数字技术的创新运用，同时完善相关法律，补齐数据管理及运用的短板，推动数字经济相关技术转化为现实生产力，形成数字经济发展的良好势能。

（2）引导数字化生产方式与制造业的顺畅融合。第一，积极推动数字经济嵌入制造业以提升制造业的经济效益。利用数字化手段帮助解决制造业目前面临的融资成本过大、税负过重、市场竞争环境恶化等问题，疏导产业融合的堵塞点，鼓励相关企业运用新技术开拓新市场、避免信息不对称带来企业经营周转困难以及生产盲目等问题。第二，深化改革制造业分配制度提升制造业的社会效益，让更多人才和技术向制造业流动，增强制造业盈利能力以提高从业人员收入。同时，激发更多市场需求，打破数字化生产技术运用和转化的体制障碍，推动数字技术在产业间的迁移运用，降低技术迁移成本，形成数字研发生产的正外部性。第三，建立和完善新型技术孵化运用平台，增强相关数字技术应用能力，推动制造业绿色发展。第四，加强行业专利意识，激发企业创新活力以带动制造业发展的创新水平。规制市场不合理竞争及垄断行为，加强专利保护，提高科研成果转化为现实应用的能力。