王和勇，姜觀尚

（華南理工大學(xué)電子商務(wù)系，廣東廣州 510006）

隨著新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展并與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在新一輪產(chǎn)業(yè)變革中正扮演著愈發(fā)重要的角色。為加快制造業(yè)轉(zhuǎn)型，2015、2016年我國相繼頒布了高端制造業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略和《關(guān)于深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》，對(duì)我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型進(jìn)行戰(zhàn)略部署；2020年國家發(fā)改委等13部門聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于支持新業(yè)態(tài)新模式健康發(fā)展 激活消費(fèi)市場(chǎng)帶動(dòng)擴(kuò)大就業(yè)的意見》中再次指出要加快傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。由此可見，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在我國已上升至戰(zhàn)略層次。盡管我國高度重視制造業(yè)數(shù)字化的發(fā)展，也取得了階段性的成就，但與美、德等發(fā)達(dá)國家相比，仍存在不小的差距。囿于高端人才、資金投入、區(qū)域環(huán)境等多方面的因素，我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨整體水平待提高、區(qū)域發(fā)展不均衡等問題，地區(qū)之間生產(chǎn)效益、創(chuàng)新能力的差距出現(xiàn)不同程度的擴(kuò)大，導(dǎo)致落后地區(qū)可能陷入低水平發(fā)展的陷阱，而領(lǐng)先地區(qū)則由于資源過度集聚引發(fā)嚴(yán)重的生態(tài)問題。在此背景下，對(duì)區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平進(jìn)行測(cè)度并解析其內(nèi)在的影響機(jī)制，對(duì)我國制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要戰(zhàn)略意義。

1 文獻(xiàn)綜述

近幾年國內(nèi)外對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要集中在3個(gè)方面。

一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵的界定?！皵?shù)字化轉(zhuǎn)型”是一個(gè)較為寬泛的概念，不同的視角下會(huì)有不同的界定。如周濟(jì)［1］從創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的角度指出制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程是通過用數(shù)字化技術(shù)對(duì)產(chǎn)品和技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，從而改變制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)形態(tài)；Jim等［2］從效率提升的角度指出制造業(yè)智能化是指通過先進(jìn)的制造技術(shù)來優(yōu)化生產(chǎn)過程，使之柔性化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更高效率的交易流程；Hess等［3］從結(jié)構(gòu)優(yōu)化的角度指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型是使用數(shù)字技術(shù)重構(gòu)產(chǎn)品、服務(wù)和組織結(jié)構(gòu)乃至商業(yè)模式的復(fù)雜過程；王春英等［4］認(rèn)為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)同時(shí)包括傳統(tǒng)企業(yè)與現(xiàn)代技術(shù)的數(shù)字化融合及數(shù)字化企業(yè)與具體產(chǎn)業(yè)深度融合。隨著研究的不斷拓展，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念逐漸明晰，為我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入研究提供了豐富的理論基礎(chǔ)。

二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度。相關(guān)研究圍繞評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)方法展開測(cè)度。在測(cè)度指標(biāo)上，已有文獻(xiàn)曾基于架構(gòu)理論、張量理論和成熟度理論構(gòu)建評(píng)價(jià)模型；而常用的評(píng)價(jià)方法則主要包括公式測(cè)算法、單一指標(biāo)法和綜合評(píng)價(jià)法，相比于公式測(cè)算法和單一指標(biāo)法，綜合評(píng)價(jià)法更能全面系統(tǒng)地反映制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平，因此多數(shù)學(xué)者均采用綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行測(cè)度。

三是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響機(jī)制的研究。目前學(xué)界對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響機(jī)制的研究從多個(gè)視角切入，尚無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。其中，國外多從信息技術(shù)與波特競(jìng)爭力模型、“技術(shù)-組織-環(huán)境”框架、信息技術(shù)的商業(yè)價(jià)值等側(cè)面視角對(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型展開定性研究［5］。在國外研究的基礎(chǔ)上，國內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了拓展創(chuàng)新，如陽立高等［6］從行業(yè)角度進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力成本通過產(chǎn)業(yè)的調(diào)整推動(dòng)了制造業(yè)的優(yōu)化升級(jí)；金珺等［5］基于已有的“技術(shù)-組織-環(huán)境”框架，采用案例分析法對(duì)制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素進(jìn)行劃分；在更細(xì)分層面下，楊水利等［7］基于扎根理論，以企業(yè)創(chuàng)新為視角，對(duì)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型的影響因素展開深入研究，發(fā)現(xiàn)了資源整合能力、技術(shù)創(chuàng)新能力、商業(yè)模式創(chuàng)新等七大影響范疇；李永紅等［8］以互聯(lián)網(wǎng)的驅(qū)動(dòng)力為研究主體，運(yùn)用動(dòng)力鏈條模型分析制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素，并從產(chǎn)業(yè)集群、標(biāo)準(zhǔn)制定和人才培養(yǎng)等方面提出制造業(yè)智能化的對(duì)策建議。

現(xiàn)有研究為制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，但仍存在以下幾點(diǎn)不足：一是研究的視角更多聚焦于企業(yè)和行業(yè)層面，對(duì)區(qū)域?qū)用娴难芯縿t較為缺乏；二是研究方法多局限于定性分析方法，缺乏更具信服力的定量分析?；诖?，本研究圍繞我國30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市（未含西藏和港澳臺(tái)地區(qū)）2005—2019年所有面板數(shù)據(jù)構(gòu)建區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的測(cè)度體系，采用綜合評(píng)價(jià)法中的熵值法進(jìn)行測(cè)度研究，并進(jìn)一步構(gòu)建固定效應(yīng)模型深入剖析各區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響機(jī)制。

2 制造業(yè)數(shù)字化水平的測(cè)度

2.1 指標(biāo)選取及說明

新時(shí)代下我國制造業(yè)發(fā)展的主攻方向是高質(zhì)量轉(zhuǎn)型升級(jí)，在數(shù)字化的視角下，從“高質(zhì)量”向“高新化”轉(zhuǎn)變［9］。其中，“高”是高效益，指利用數(shù)字技術(shù)對(duì)制造企業(yè)內(nèi)部流程進(jìn)行改造以提升效率和收益，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化，對(duì)應(yīng)著制造業(yè)的升級(jí)；“新”是創(chuàng)新，指對(duì)數(shù)字技術(shù)進(jìn)行開發(fā)和應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展形態(tài)和生產(chǎn)技術(shù)工藝的新型化，對(duì)應(yīng)著制造業(yè)的轉(zhuǎn)型［10］。而在經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)后，綠色發(fā)展成為我國制造業(yè)發(fā)展新的命題［11］，可見數(shù)字化轉(zhuǎn)型需兼顧效益、創(chuàng)新和環(huán)境三方面的問題。因此，本研究從效益提升、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和綠色發(fā)展3個(gè)維度出發(fā)，選擇指標(biāo)如下：

（1）效益提升維度。效益提升指制造企業(yè)在日常生產(chǎn)過程中通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用而削減成本，提高勞動(dòng)力、資金、資源等生產(chǎn)資料的利用率，從而實(shí)現(xiàn)效率的提升和收益的增加。效益的提升能夠直接體現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度：第一，數(shù)字技術(shù)的賦能使企業(yè)能智能控制流程，提高資金、資源等要素在產(chǎn)品生命周期中的流動(dòng)性；第二，數(shù)字化管理可以協(xié)助企業(yè)簡化生產(chǎn)、制造、裝卸和運(yùn)輸?shù)某绦?，大幅縮短產(chǎn)品的研發(fā)周期，提高要素的利用率，增加產(chǎn)出；第三，數(shù)字供應(yīng)鏈的發(fā)展能有效減少供應(yīng)鏈上各節(jié)點(diǎn)間的信息損失，實(shí)現(xiàn)供給端和需求端的精準(zhǔn)對(duì)接，企業(yè)能夠?yàn)橄M(fèi)者提供更差異化和個(gè)性化的產(chǎn)品與服務(wù)，從而擁有更大的成長空間。因，對(duì)效益提升維度應(yīng)從流動(dòng)性、產(chǎn)出性和成長性來考量。參考程翠鳳［12］的做法，分別采用流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)、人均工業(yè)增加值和凈資產(chǎn)收益率來表示流動(dòng)性指標(biāo)、產(chǎn)出性指標(biāo)和成長性指標(biāo)。

（2）創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)維度。創(chuàng)新是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心動(dòng)力，我國提出的高端制造業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略明確將創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作為制造業(yè)發(fā)展的核心目標(biāo)。考慮到一個(gè)完整的創(chuàng)新體系應(yīng)包括創(chuàng)新投入、產(chǎn)出和成果轉(zhuǎn)化三部分，因此本研究也將從投入、產(chǎn)出和成果轉(zhuǎn)化3個(gè)角度來考量。投入方面參考楊浩昌等［13］的做法，采用R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)投入衡量；產(chǎn)出方面，專利作為創(chuàng)新投入的直接產(chǎn)出和成果轉(zhuǎn)化的直接投入，高度囊括了一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新成果，因此采用專利申請(qǐng)數(shù)衡量；創(chuàng)新轉(zhuǎn)化成果方面，由于創(chuàng)新的目的是通過創(chuàng)新產(chǎn)出的應(yīng)用來實(shí)現(xiàn)新的收益，而收益多集中于新產(chǎn)品的銷售收入等經(jīng)濟(jì)效益上，因此用新產(chǎn)品銷售收入衡量。

（3）綠色發(fā)展維度。綠色制造是一個(gè)綜合考慮資源效率和環(huán)境影響的現(xiàn)代制造模式［14］。制造企業(yè)在日常生產(chǎn)過程中應(yīng)綜合考慮資源的使用和污染物的排放，如此才能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)長期可持續(xù)性發(fā)展，可見綠色制造是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必由之路。因此，本研究從資源節(jié)約和環(huán)境友好兩個(gè)角度來考量：資源節(jié)約方面，電力和煤炭是制造業(yè)的主要能源消耗，參考李廉水等［15］的做法，采用煤炭消耗量、電力消耗量衡量；環(huán)境友好方面，制造企業(yè)在生產(chǎn)的過程中排放的廢水和廢氣會(huì)嚴(yán)重污染環(huán)境，不利于經(jīng)濟(jì)未來的發(fā)展，而SO2是廢氣中的主要污染物，會(huì)對(duì)生態(tài)環(huán)境造成長期的破壞，因此采用廢水排放量和SO2排放量衡量。

綜上，本研究構(gòu)建了涵蓋效益提升、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和綠色發(fā)展3個(gè)維度共10個(gè)指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)體系，對(duì)區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平進(jìn)行測(cè)度，在指標(biāo)選取上盡可能淡化規(guī)模性指標(biāo)的選擇，具體如表1所示。

表1 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 測(cè)度方法

為綜合反映各省份制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況，還需要確定各指標(biāo)權(quán)重，本研究擬采用改進(jìn)的熵值法進(jìn)行賦權(quán)。具體步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)無量綱化處理，采用極差變換法。公式分別如下：

式（1）（2）中：i為測(cè)度樣本；j為測(cè)度指標(biāo)；為指標(biāo)值；為極差變化后的指標(biāo)值。

（2）為了保證后續(xù)的測(cè)算有意義，對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)向右平移最小單位值0.001，然后進(jìn)行歸一化處理。公式如下：

（3）在求得各個(gè)樣本在各個(gè)指標(biāo)上的比重后，進(jìn)一步計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的信息熵值和效用值。第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵值為：

（5）給每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，得到綜合指數(shù)。公式如下：

基于各個(gè)指標(biāo)的含義及計(jì)算方法，計(jì)算出的綜合指數(shù)越大，則代表制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的水平越高。

2.3 測(cè)度結(jié)果

本研究選取2005—2019年為樣本考察區(qū)間，運(yùn)用上述測(cè)度方法對(duì)我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行趨勢(shì)分析和區(qū)域比較，數(shù)據(jù)主要來源于EPS統(tǒng)計(jì)分析平臺(tái)（2005—2019年）、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》（2005—2019年）、《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2005—2017年）、《中國科技年鑒》（2005—2019年）、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》（2005—2019年）。在數(shù)據(jù)收集過程中，由于制造業(yè)數(shù)據(jù)缺失及2018—2019年部分?jǐn)?shù)據(jù)未及時(shí)更新，結(jié)合前人研究經(jīng)驗(yàn)，統(tǒng)一以規(guī)模以上工業(yè)數(shù)據(jù)近似代替缺失的制造業(yè)數(shù)據(jù)，并就相關(guān)指標(biāo)歷年平均增長幅度對(duì)缺失的2018—2019年數(shù)據(jù)進(jìn)行外推計(jì)算。各指標(biāo)的賦權(quán)結(jié)果如表2所示，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)子目標(biāo)所占權(quán)重達(dá)70%以上，可見在本研究的評(píng)價(jià)體系中，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)被視為對(duì)區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化評(píng)價(jià)影響最大的因素，提高制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平需要以區(qū)域創(chuàng)新水平提升為著力點(diǎn)。

表2 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系指標(biāo)權(quán)重

更進(jìn)一步地，對(duì)各省份制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型演變情況進(jìn)行綜合分析，結(jié)果如圖1所示，30個(gè)省份的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合水平呈現(xiàn)不同程度的發(fā)散，北京、江蘇、安徽、廣東、上海和浙江等省市近幾年數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)度提升較快，處于前沿面，而黑龍江、云南、山西、新疆等省份則進(jìn)展緩慢，亟待改進(jìn)。整體來看，我國近幾年制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)展逐年推進(jìn)，但各省份間的轉(zhuǎn)型速度存在不同程度的差異，區(qū)域間的差距逐漸拉大。

圖1 2005—2019年我國30個(gè)省份制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型演變趨勢(shì)

3 制造業(yè)數(shù)字化水平的影響機(jī)制

3.1 變量選取

由圖1可知，我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的區(qū)域異質(zhì)性較為明顯，為探究各省份數(shù)字化轉(zhuǎn)型差異的影響機(jī)制，本研究在參考相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，從內(nèi)部要素和外部環(huán)境兩個(gè)方面分別選取人力資本、資金投入、制度環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、教育環(huán)境和外貿(mào)環(huán)境作為區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素，并提出如下假設(shè)：

（1）人力資本和資金投入。勞動(dòng)力和資金作為必不可少的生產(chǎn)要素，對(duì)于產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有不可替代的決定作用。勞動(dòng)力作為特殊的資源，能夠在生產(chǎn)的過程中進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和糾正，迅速地積累經(jīng)驗(yàn)，提高勞動(dòng)產(chǎn)出率；同時(shí)，人擁有完善的知識(shí)體系，能直接推動(dòng)創(chuàng)新決策和技術(shù)研發(fā)，豐富的人力資本對(duì)創(chuàng)新能力的提升具有顯著的積極作用［16］。資金的投入側(cè)面反映了政府對(duì)地區(qū)發(fā)展的支持，合理的資金投入有利于激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新潛能，而創(chuàng)新作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心動(dòng)力，對(duì)區(qū)域的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有直接推動(dòng)作用，但不能立即獲得顯著成果；相反，過多的資金投入會(huì)擾亂市場(chǎng)，破壞市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境，同時(shí)使企業(yè)產(chǎn)生一定的依賴性，從而對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生消極作用。綜上，本研究提出如下假設(shè)：

H1：人力資本對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型起正向作用。

H2：資金投入對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型起負(fù)向作用。

（2）制度環(huán)境。良性的制度環(huán)境一方面可以增加企業(yè)資金的投入，刺激市場(chǎng)活力，加速市場(chǎng)更新迭代的速度［17］，另一方面能給區(qū)域的創(chuàng)新提供良好的法律環(huán)境，對(duì)技術(shù)的創(chuàng)造和成果的轉(zhuǎn)化起一定的激勵(lì)作用。因此，本研究提出如下假設(shè)：

H3：制度環(huán)境對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型起正向作用。

（3）經(jīng)濟(jì)環(huán)境。一方面，區(qū)域的經(jīng)濟(jì)環(huán)境從一定程度上反映了該區(qū)域產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平，經(jīng)濟(jì)水平發(fā)達(dá)的區(qū)域能夠吸引更多的人才和企業(yè)入駐，從而孵化更多的創(chuàng)新項(xiàng)目；另一方面，經(jīng)濟(jì)高速增長的區(qū)域可以加快城鎮(zhèn)化的建設(shè)，進(jìn)而加速城鄉(xiāng)要素的自由流動(dòng)和優(yōu)化配置，助推小城域的專業(yè)化分工程度加深，從而促進(jìn)區(qū)域制造業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。因此，本研究提出如下假設(shè)：

H4：經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型起正向作用。

（4）教育環(huán)境。良好的教育環(huán)境有助于為企業(yè)輸送更優(yōu)秀的人才，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展；同時(shí)，高校機(jī)構(gòu)作為區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的重要主體，教育環(huán)境的優(yōu)劣能側(cè)面反映區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)健程度和發(fā)展?jié)摿?。因此，本研究提出如下假設(shè)：

H5：教育環(huán)境對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型起正向作用。

（5）外貿(mào)環(huán)境。國際間的貿(mào)易交流擴(kuò)大了制造業(yè)的市場(chǎng)空間，為部分企業(yè)帶來規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，有利于企業(yè)提高效益，但是，我國多數(shù)中小企業(yè)處于價(jià)值鏈低端，在貿(mào)易時(shí)以勞動(dòng)力作為其比較優(yōu)勢(shì)，急劇擴(kuò)張，這對(duì)企業(yè)向價(jià)值鏈高端攀升起嚴(yán)重的阻礙作用；另一方面，我國加入世貿(mào)組織后，政府紛紛鼓勵(lì)進(jìn)出口貿(mào)易，盲目地增加進(jìn)出口規(guī)模而忽視了本土制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，對(duì)創(chuàng)新力不足的企業(yè)造成巨大沖擊，企業(yè)為了維持市場(chǎng)份額只能被迫從事低端制造，這不利于其長期發(fā)展。因此，本研究提出如下假設(shè)：

H6：外貿(mào)環(huán)境對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型起負(fù)向作用。

3.2 模型設(shè)定

為驗(yàn)證本研究提出的假設(shè)，搭建如下計(jì)量模型進(jìn)行估計(jì)：

3.3 數(shù)據(jù)收集

本研究利用2005—2019年我國30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響機(jī)制的分析。相關(guān)變量說明如下：

（1）制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（y）。用數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合指數(shù)來衡量，采用本研究測(cè)算的結(jié)果。

（2）人力資本（Labour），即非物質(zhì)資本，綜合體現(xiàn)為勞動(dòng)者的知識(shí)技能和文化技術(shù)水平。在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，采用人均受教育年限來衡量一個(gè)地區(qū)的人力資本水平。

（3）資金投入（Fund）。在參考韓永輝等［18］研究的基礎(chǔ)上，采用地方生產(chǎn)總值（GDP）中財(cái)政支出占比來衡量資金投入水平。

（4）制度環(huán)境（Inst）。參考金祥榮等［17］的做法，用地區(qū)財(cái)政收入中的罰沒收入與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來衡量地區(qū)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度質(zhì)量，從而側(cè)面反映該地區(qū)的制度環(huán)境。

（5）經(jīng)濟(jì)環(huán)境（Econ）。城鎮(zhèn)化的發(fā)展能夠體現(xiàn)一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在參考徐敏等［19］的基礎(chǔ)上，用區(qū)域城鎮(zhèn)人口數(shù)與總?cè)丝跀?shù)的比值來代表區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

（6）教育環(huán)境（Educ）。采用教育規(guī)模來衡量一個(gè)地區(qū)的教育環(huán)境，教育規(guī)模=（基礎(chǔ)教育在校生數(shù)+中等教育在校生數(shù)+高等教育在校生數(shù)）/總?cè)丝跀?shù)。

（7）外貿(mào)環(huán)境（Open）。外貿(mào)環(huán)境體現(xiàn)為一個(gè)地區(qū)的進(jìn)出口貿(mào)易水平，參考胡立和等［20］的做法，用進(jìn)出口總額與GDP的比值來衡量一個(gè)地區(qū)的外貿(mào)環(huán)境。

從2005—2019年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》收集數(shù)據(jù)并整理，然后參照劉曉娜等［21］的做法，按照國家“七五”計(jì)劃時(shí)期的區(qū)域劃分，將本研究的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)齊全的30個(gè)省份劃分為東部、西部和中部三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)，形成描述性統(tǒng)計(jì)，如表3所示。由表3顯示，我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型總體呈現(xiàn)“東高西低，梯度分布”的格局。就各解釋變量而言，人力資本、經(jīng)濟(jì)環(huán)境和對(duì)外開放水平都呈由東往西遞減的趨勢(shì)；而資金投入水平、制度環(huán)境和教育環(huán)境則呈現(xiàn)由東部往西部遞增的趨勢(shì)。綜合分析可知，各個(gè)解釋變量的波動(dòng)空間不同，為使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，同時(shí)消除數(shù)據(jù)的異方差問題，在接下來的研究中，對(duì)所有變量取自然對(duì)數(shù)處理。

表3 2005—2019年我國30個(gè)省份制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.4 基準(zhǔn)回歸

由于面板數(shù)據(jù)中同時(shí)包含截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)，模型中可能存在解釋變量高度相關(guān)和不平穩(wěn)序列等問題，為了避免對(duì)模型結(jié)果產(chǎn)生影響或造成偽回歸，本研究分別采用方差膨脹因子法和LLC檢驗(yàn)法對(duì)模型的多重共線性和平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，并在檢驗(yàn)時(shí)加入Demean項(xiàng)來緩解截面相關(guān)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，顯示最大的VIF為6.40，遠(yuǎn)小于10，所以不必?fù)?dān)心多重共線性問題，而LLC檢驗(yàn)下所有變量均在5%的顯著性水平下拒絕“存在單位根”的原假設(shè)，因此認(rèn)為本研究的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

表4 變量的基準(zhǔn)回歸模型單位根檢驗(yàn)和多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果

經(jīng)F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)判別，選取固定效應(yīng)模型對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示。其中，人力資本和經(jīng)濟(jì)環(huán)境的系數(shù)為正，且在5%的顯著性水平下對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起正向促進(jìn)作用；資金投入水平和外貿(mào)環(huán)境的系數(shù)為負(fù)，在5%的顯著性水平下可以認(rèn)為資金投入和外貿(mào)環(huán)境對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起負(fù)向作用，而制度環(huán)境在模型中無法體現(xiàn)出顯著的影響作用。究其原因，一方面可能是因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)形態(tài)與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)形態(tài)有諸多不同，當(dāng)前的制度可能并不完全適用于該新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)，仍處于不斷調(diào)整和完善的時(shí)期，所以還并不能完全體現(xiàn)制度環(huán)境對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的保障作用；另一方面，寬松的制度環(huán)境有利于創(chuàng)新的擴(kuò)散，激活市場(chǎng)的潛力，但保障力度不夠，易被不法企業(yè)干擾市場(chǎng)，而嚴(yán)苛的制度環(huán)境雖有利于創(chuàng)新產(chǎn)權(quán)的保護(hù)，但也可能扼殺新興產(chǎn)業(yè)，阻礙創(chuàng)新。綜合而言，制度環(huán)境與地區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能并不只是簡單的線性關(guān)系。而教育環(huán)境在5%的顯著性水平下與制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型無明顯相關(guān)關(guān)系，但從人力資本的回歸結(jié)果可以看出，人均受教育年限對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響作用是顯著正相關(guān)的，這可能是因?yàn)槿瞬帕鲃?dòng)性較大，教育環(huán)境薄弱的省份可以通過其他政策手段吸引外省的人才加入，所以教育環(huán)境對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響作用被淡化；另一方面，這也可能反映出我國在人才培養(yǎng)方面存在部分弊端，數(shù)字化的建設(shè)需要既懂管理又懂?dāng)?shù)字技術(shù)的高端復(fù)合人才，但我國在這方面仍存在大量的人才缺口，傳統(tǒng)的教育模式并不能很好地迎合企業(yè)需求。

表5 變量的基準(zhǔn)模型回歸檢驗(yàn)結(jié)果

表5 （續(xù)）

3.5 穩(wěn)健性分析

為使研究結(jié)論更可靠，本研究還對(duì)模型的結(jié)果進(jìn)行如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：

（1）替換解釋變量檢驗(yàn)?？紤]到一個(gè)地區(qū)的教育環(huán)境應(yīng)同時(shí)包括教育規(guī)模和教育質(zhì)量，僅用教育規(guī)?？赡懿荒芡耆w現(xiàn)出一個(gè)地區(qū)的教育環(huán)境，因此采用地區(qū)財(cái)政支出中教育公共事業(yè)支出的占比來衡量一個(gè)地區(qū)的教育質(zhì)量。更改教育環(huán)境指標(biāo)，回歸結(jié)果如表6所示，表明在替換指標(biāo)后教育環(huán)境對(duì)區(qū)域制造業(yè)仍舊沒有顯著的相關(guān)關(guān)系，其余顯著解釋變量的顯著性和系數(shù)符號(hào)均與原模型保持一致，說明本研究構(gòu)建的模型不因教育環(huán)境指標(biāo)的設(shè)定而受到顯著影響，模型穩(wěn)健性良好。

（2）糾正內(nèi)生性問題。區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提升具有較強(qiáng)的正外部性，對(duì)整個(gè)區(qū)域的技術(shù)升級(jí)都有很大助益，從而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)環(huán)境得到改善，即模型中可能存在雙向因果問題?？紤]到某些潛在因素會(huì)同時(shí)影響區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平和經(jīng)濟(jì)環(huán)境，忽視這些因素可能會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)環(huán)境存在內(nèi)生性，為減弱這種潛在的內(nèi)生性問題對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，選取經(jīng)濟(jì)環(huán)境的滯后1期作為工具變量，并采用兩階段最小二乘法進(jìn)行回歸，結(jié)果表明，在考慮內(nèi)生性的情況下本研究結(jié)論依舊成立。為了使穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果更具說服力，還對(duì)工具變量選擇的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)，回歸結(jié)果顯示（見表6），Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量顯示在1%的水平上拒絕“工具變量識(shí)別不足”的原假設(shè)，而Kleibergen-Paap Wald rkF統(tǒng)計(jì)量則大于10%水平上的Stock-Yogo臨界值，因此拒絕“工具變量弱識(shí)別”的原假設(shè)，檢驗(yàn)結(jié)果充分說明本研究選取的工具變量是有效的，不存在識(shí)別不足和弱識(shí)別問題，回歸結(jié)果具有說服力。

（3）補(bǔ)充解釋變量檢驗(yàn)。考慮到基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整的助力，在郭凱明等［22］的基礎(chǔ)上，將信息服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平Invest作為補(bǔ)充變量加入到模型中，其中信息服務(wù)基礎(chǔ)建設(shè)水平采用信息服務(wù)固定資產(chǎn)投資額與地區(qū)生產(chǎn)總值的占比來表示，回歸結(jié)果顯示（見表6），在加入信息服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平后，原有的解釋變量的顯著性和系數(shù)的正負(fù)性均保持一致，說明本研究模型穩(wěn)健性良好，模型回歸結(jié)果并不因?yàn)榧尤脒z漏變量而受到實(shí)質(zhì)性影響，而信息服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平與制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間只有微弱的正相關(guān)，這可能是因?yàn)樾畔⒎?wù)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)受時(shí)間波動(dòng)較為明顯，由于固定資產(chǎn)的投資具有滯后性，其可能不能在當(dāng)期有明顯成效，所以從回歸結(jié)果上來看，兩者之間的正相關(guān)關(guān)系并不顯著。

表6 變量模型分析結(jié)果的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（4）考慮到東中西部3個(gè)地區(qū)的地理位置、資源條件等區(qū)位優(yōu)勢(shì)不同，不同的因素對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用情況也不一致，因此分區(qū)域分別進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表7所示。對(duì)東部地區(qū)而言，影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素主要為人力資本和經(jīng)濟(jì)環(huán)境，而外貿(mào)環(huán)境的負(fù)向影響則被減弱，本研究認(rèn)為，與中西部地區(qū)相比，東部地區(qū)憑借長三角和粵港澳大灣區(qū)獨(dú)特的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和合作基礎(chǔ)，大力發(fā)展技術(shù)密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè)，高附加值的制造企業(yè)居多，創(chuàng)新動(dòng)力十足，在對(duì)外貿(mào)易中仍能開展創(chuàng)新活動(dòng)并吸收國外先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自我創(chuàng)新。影響中部地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要因素為人力資本、資金投入、制度環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境和外貿(mào)環(huán)境，相對(duì)于全國層面，制度環(huán)境的影響作用變得正向顯著，這反映出，相對(duì)于東西部而言，中部的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度處于一個(gè)相對(duì)合理的區(qū)間，可以兼顧創(chuàng)新知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)與創(chuàng)新的擴(kuò)散。而西部地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要影響因素則為人力資本、資金投入、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、外貿(mào)環(huán)境和信息服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，西部地區(qū)制造業(yè)長期處于價(jià)值鏈低端，技術(shù)水平較低、基礎(chǔ)設(shè)備不足，在國際貿(mào)易的市場(chǎng)上主要輸出勞動(dòng)密集型和資源密集型產(chǎn)品，從而抑制其區(qū)域創(chuàng)新積極性，此外西部地區(qū)在地理位置上與高新產(chǎn)業(yè)集聚的東部地區(qū)相距較遠(yuǎn)，知識(shí)引進(jìn)受到一定阻礙，而在西部大開發(fā)的戰(zhàn)略背景下，西部地區(qū)對(duì)高端人才的需求較為迫切，所以人力資本對(duì)西部地區(qū)的正向促進(jìn)作用最大。綜合來看，人力資本和經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)3個(gè)區(qū)域均具有顯著的正向作用，這說明好的經(jīng)濟(jì)環(huán)境能為制造企業(yè)提供資源、市場(chǎng)等諸多保障，從而吸引許多實(shí)力雄厚的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)入駐，產(chǎn)業(yè)集聚有利于孵化更多的創(chuàng)新項(xiàng)目，對(duì)于整個(gè)區(qū)域的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型大有裨益，同時(shí)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型又能正向促進(jìn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，兩者相輔相成；而人力資本作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的重要投入要素和決策單元，是影響區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心要素。

表7 變量的分區(qū)域回歸結(jié)果

4 結(jié)論與建議

基于以上對(duì)我國30個(gè)省份制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平測(cè)度結(jié)果及與之相關(guān)的影響因素的實(shí)證分析，得出如下結(jié)論：

（1）我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平在時(shí)間維度上呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)，在空間維度上呈現(xiàn)“東高西低、梯度分布”的格局，各省份的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平相對(duì)位置較為穩(wěn)定。

（2）人力資本和經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)有顯著的促進(jìn)作用，但資金投入和外貿(mào)環(huán)境則與制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系；此外，傳統(tǒng)的教育模式并不能很好地迎合企業(yè)需求，復(fù)合高端人才的缺失導(dǎo)致關(guān)鍵技術(shù)缺位，阻礙了我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

（3）因地理位置、資源條件等區(qū)位優(yōu)勢(shì)不同，各因素的影響作用也發(fā)生改變，其中人力資本對(duì)西部地區(qū)影響作用最大，制度環(huán)境對(duì)中部地區(qū)產(chǎn)生顯著正向影響，而外貿(mào)環(huán)境對(duì)東部地區(qū)的影響作用被沖淡。

結(jié)合以上結(jié)論，為更好地促進(jìn)區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，提出如下幾點(diǎn)建議：

（1）進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，調(diào)整各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。我國東中西3個(gè)地區(qū)的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和資源稟賦不同，導(dǎo)致各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有所差異，然而目前各地區(qū)產(chǎn)業(yè)布局仍有不合理之處，優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)沒有發(fā)展充分，影響了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)。東部地區(qū)資本密集、人才集聚，應(yīng)大力發(fā)展資本密集型和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)并積極參與國際貿(mào)易，引入技術(shù)并實(shí)現(xiàn)本土創(chuàng)新；西部地區(qū)以勞動(dòng)密集型制造業(yè)為主，政府應(yīng)引導(dǎo)企業(yè)向資本和技術(shù)密集型制造業(yè)轉(zhuǎn)變，增加高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的比例，將勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)向周邊國家遷移，逐步縮小與東部和中部地區(qū)的差異。

（2）合理分配資金，鼓勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新。一方面，通過政府采購為有發(fā)展前景但前期因不成熟而導(dǎo)致價(jià)格過高的技術(shù)或產(chǎn)品提供補(bǔ)貼，維持其市場(chǎng)份額，給予其從創(chuàng)新到走向成熟的市場(chǎng)空間；另一方面，加大對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字化技術(shù)的投入力度，實(shí)現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的融合，以技術(shù)的進(jìn)步推動(dòng)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型，進(jìn)而同向促進(jìn)技術(shù)的創(chuàng)新。

（3）平衡政策的使用，加大政策的實(shí)施力度。以上分區(qū)域回歸分析結(jié)果顯示，東部和中部地區(qū)的制度環(huán)境并沒有對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用，說明中西部地區(qū)存在政策失衡問題或是實(shí)施力度不足問題。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)形態(tài)特征的不同導(dǎo)致了傳統(tǒng)的政策并不匹配當(dāng)前需要，未能體現(xiàn)政策對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持，需要針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的特殊性進(jìn)行調(diào)整，在建設(shè)制造強(qiáng)國的總戰(zhàn)略指導(dǎo)下，針對(duì)自身優(yōu)勢(shì)和發(fā)展情況制定合理的政策，穩(wěn)定市場(chǎng)并提高企業(yè)創(chuàng)新的積極性；另一方面，需要注重政策的實(shí)施力度、控制政策的強(qiáng)度，在穩(wěn)定市場(chǎng)的同時(shí)放寬部分限制，激勵(lì)創(chuàng)新。

（4）提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量與水平。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高有利于城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，促進(jìn)要素資源集聚從而實(shí)現(xiàn)更專業(yè)化的分工，對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有明顯的促進(jìn)作用，但在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，會(huì)不可避免地遇到資源消耗和環(huán)境污染的問題。因此，在綠色可持續(xù)發(fā)展的大背景下，不應(yīng)盲目追求經(jīng)濟(jì)的高速擴(kuò)張，在考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)注意避免資源的過度消耗和廢水廢氣的排放，推動(dòng)資源節(jié)約型和環(huán)境友好型的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

（5）加大教育投資，培養(yǎng)專業(yè)人才隊(duì)伍。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)深入發(fā)展，數(shù)字化人才的需求進(jìn)一步擴(kuò)大，而我國缺乏懂?dāng)?shù)字技術(shù)的復(fù)合人才，既懂算法又懂管理的人才更是少之又少，人才成為制約我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要瓶頸。一方面，數(shù)字化人才的流動(dòng)呈現(xiàn)馬太效應(yīng)，區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯的東部地區(qū)對(duì)數(shù)字化人才的需求不斷增加，也吸引更多人才向其聚攏，而中西部地區(qū)受限于地理環(huán)境和經(jīng)濟(jì)環(huán)境，無法提供諸如東部發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)帶所提供的福利，因此難以留住高層次人才；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)雖然創(chuàng)造了新的就業(yè)崗位，增加了企業(yè)對(duì)數(shù)字化人才的需求，但同時(shí)也減少了大量就業(yè)機(jī)會(huì)，社會(huì)用工的成本逐漸增加，但社會(huì)用工將呈現(xiàn)減少趨勢(shì)。為了緩解人力資本對(duì)制造業(yè)發(fā)展的限制，人才培養(yǎng)應(yīng)從如下三方面入手：一是培養(yǎng)人才，加大教育資金投入。高校在人才培養(yǎng)上要注重基礎(chǔ)研究、注重與實(shí)踐結(jié)合，培養(yǎng)符合社會(huì)發(fā)展需求的復(fù)合型人才。二是留住人才，完善企業(yè)激勵(lì)機(jī)制。對(duì)企業(yè)招收高層次人才提供一定補(bǔ)助，保障中小企業(yè)創(chuàng)新人才的供應(yīng)。三是轉(zhuǎn)變?nèi)瞬?，出臺(tái)相關(guān)政策。鼓勵(lì)企業(yè)對(duì)員工進(jìn)行培訓(xùn)，以管理層為示范，從人員層面跟進(jìn)數(shù)字化進(jìn)展。

（6）優(yōu)化對(duì)外貿(mào)易結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)高價(jià)值鏈的攀升。我國在國際貿(mào)易市場(chǎng)上長期處于價(jià)值鏈低端，從事勞動(dòng)密集型的生產(chǎn)制造行業(yè)雖然能夠在短期內(nèi)為企業(yè)帶來豐厚的利潤，但這會(huì)對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新積極性產(chǎn)生負(fù)向的影響，不利于其數(shù)字化轉(zhuǎn)型。所以政府應(yīng)進(jìn)行宏觀調(diào)控，在不擾動(dòng)市場(chǎng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的前提下制定合理的激勵(lì)政策，鼓勵(lì)技術(shù)密集型產(chǎn)品出口，提高中西部的產(chǎn)品出口質(zhì)量；而東部地區(qū)為了防止技術(shù)外流，應(yīng)合理調(diào)整進(jìn)出口結(jié)構(gòu)，與國外先進(jìn)企業(yè)進(jìn)行合作，在積極引入外商投資的同時(shí)加大對(duì)國外高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投資，引入國外高新技術(shù)并實(shí)現(xiàn)與本土產(chǎn)業(yè)的融合。

（7）加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力。技術(shù)的升級(jí)需要基礎(chǔ)設(shè)施的同步跟進(jìn)，如物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的迭代需要5G網(wǎng)絡(luò)的支持，而5G網(wǎng)絡(luò)因?yàn)轭l率高而需要建設(shè)更多的基站。據(jù)公開資料整理，截止到2020年年底，我國累計(jì)已開通5G基站超71.8萬個(gè)［23］，可見我國一直高度重視基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。但5G網(wǎng)絡(luò)的使用也往往伴隨著高昂的電費(fèi)，因此可通過降低電費(fèi)或提供電費(fèi)補(bǔ)貼等經(jīng)濟(jì)手段，為企業(yè)分擔(dān)部分成本壓力，進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)、交易和分析的成本。