屠年松，李 柯，柴正猛

(昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明650093)

0 引言

目前，我國制造業(yè)發(fā)展面臨雙重挑戰(zhàn)。一方面，我國傳統(tǒng)加工制造業(yè)長期位處于微笑曲線的價(jià)值洼地，價(jià)值增值空間小，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)也出現(xiàn)高端產(chǎn)業(yè)低端化和高技術(shù)不高的問題，面臨低端鎖定風(fēng)險(xiǎn)。另一方面是要素成本上漲以及部分發(fā)展中國家工業(yè)化進(jìn)程加快與發(fā)達(dá)國家再工業(yè)化的“兩端擠壓”。提升我國制造業(yè)國際競爭力，必須突破制造業(yè)升級的技術(shù)瓶頸，提升制造業(yè)出口復(fù)雜度，打破制造業(yè)價(jià)值鏈的低端鎖定。盡管2020年新冠疫情在全球暴發(fā)，但我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模仍達(dá)到39.2萬億元，同比增長2.4%，對GDP的貢獻(xiàn)達(dá)到38.6%。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)部以二八結(jié)構(gòu)分布，促使制造業(yè)成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主戰(zhàn)場。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)是以現(xiàn)代通信網(wǎng)絡(luò)作為技術(shù)載體，能夠突破時(shí)空限制，提升數(shù)字化知識與信息的傳播速度，一定程度上降低區(qū)域內(nèi)知識信息的不完全性，有助于企業(yè)獲取知識溢出、增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力，促進(jìn)制造業(yè)生產(chǎn)效率提高，提升其全球價(jià)值鏈地位。數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展能夠有效支撐疫情防控需要和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展，成為穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎[1]。

1 文獻(xiàn)回顧

如何客觀評價(jià)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響程度，全面闡釋其影響機(jī)制并重點(diǎn)考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈的空間溢出效應(yīng)尤為重要。通過對已有文獻(xiàn)進(jìn)行回顧，發(fā)現(xiàn)以下3個(gè)方面與本文研究密切相關(guān)。

(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。Don Tapscott在1996年正式提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)(Digital Economy)這一概念。伴隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，學(xué)者們對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測算方法存在較大差異，具體可以分為兩大類：以中國信息通信研究院領(lǐng)銜的直接測算法和以O(shè)ECD與美國經(jīng)濟(jì)分析局為代表的指標(biāo)體系核算法[2]。楊慧梅和江璐[3]從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化維度，采用直接測算法測算省級數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過人力資本和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級兩方面影響全要素生產(chǎn)率，且存在空間溢出效應(yīng)。此外，指標(biāo)體系核算法是指建立有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的多維指標(biāo)體系，測算不同區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。劉軍等[4]利用信息化發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字交易發(fā)展指標(biāo)衡量省級數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；趙濤等[5]基于互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)從業(yè)人員情況、相關(guān)產(chǎn)出情況和移動(dòng)電話普及率4個(gè)指標(biāo)量化城市層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平。

(2)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)發(fā)展。韋莊禹[6]認(rèn)為我國制造業(yè)資源配置效率呈現(xiàn)先降后升的趨勢，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過降低企業(yè)成本和增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力提高制造業(yè)資源配置效率[7]，在將進(jìn)口貿(mào)易占比設(shè)置為門檻變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對西部地區(qū)制造業(yè)出口競爭力的提升作用顯著增強(qiáng)[8]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)在對外開放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、R&D投入和環(huán)境規(guī)制4種因素約束下，對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響呈現(xiàn)出非線性動(dòng)態(tài)效應(yīng)[9]，通過積累人力資本和激發(fā)創(chuàng)業(yè)活力推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[10]。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠延伸制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分工邊界，降低其交易成本，引發(fā)需求變化倒逼和價(jià)值轉(zhuǎn)移[11]。

(3)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)全球價(jià)值鏈(Global Value Chain，GVC)。Gonzalez等[12]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全球價(jià)值鏈的嵌入度和升級具有正向影響； Lanz 等[13]指出，互聯(lián)網(wǎng)的普及和應(yīng)用使企業(yè)參與全球價(jià)值鏈分工的意愿變得更加強(qiáng)烈；張艷萍等[2]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)從根本上改變了全球價(jià)值鏈的價(jià)值增值，并通過網(wǎng)絡(luò)連接效應(yīng)、成本節(jié)約效應(yīng)、價(jià)值創(chuàng)造效應(yīng)3種渠道影響全球價(jià)值鏈的廣度和深度；費(fèi)越等[14]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對資本和技術(shù)密集型制造業(yè)全球價(jià)值鏈升級的促進(jìn)作用最大，并存在先抑后揚(yáng)的U型單門檻效應(yīng)，對資源密集型行業(yè)全球價(jià)值鏈升級的作用最小，并且可以通過提升企業(yè)生產(chǎn)效率和技術(shù)創(chuàng)新水平促進(jìn)制造業(yè)全球價(jià)值鏈升級；孫黎和許唯聰[15]認(rèn)為中國各地區(qū)參與全球價(jià)值鏈程度存在嚴(yán)重失衡現(xiàn)象，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能增強(qiáng)全球價(jià)值鏈的空間溢出效應(yīng)；裘瑩和郭周明[16]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠降低中小企業(yè)參與全球價(jià)值鏈的固定成本和交易成本，使企業(yè)參與價(jià)值鏈的難度降低；余珊等[17]、杜傳忠和管海峰[18]基于省級面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能顯著提升我國制造業(yè)出口復(fù)雜度，其影響具有動(dòng)態(tài)非線性驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，過度推進(jìn)數(shù)字化、智能化反而會削弱這種影響效應(yīng)，而且沿海地區(qū)和出口貿(mào)易量大的地區(qū)能夠獲得更多數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利。

綜上所述，現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響的研究成果已較為豐富，但關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對提升制造業(yè)價(jià)值鏈地位的研究相對單調(diào)，鮮有文獻(xiàn)將中介模型與空間計(jì)量模型納入研究體系。本文以制造業(yè)出口復(fù)雜度表示制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響及中介機(jī)制。本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：在研究指標(biāo)上，從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)維度選取25個(gè)三級指標(biāo)，采用主成分分析法構(gòu)建省級層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評價(jià)指標(biāo)體系；在研究視角上，以中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展為立足點(diǎn)，推導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響全球價(jià)值鏈地位的數(shù)理模型，基于制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位視角評估數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響和動(dòng)態(tài)非線性效應(yīng)，利用歷史數(shù)據(jù)工具變量法緩解內(nèi)生性問題，并利用動(dòng)態(tài)面板估計(jì)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，從地區(qū)和政策層面分樣本研究該影響的異質(zhì)性，并將技術(shù)創(chuàng)新能力與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級作為中介變量研究間接影響機(jī)制；在研究內(nèi)容上，考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間特征和制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的空間依賴性，本文借助空間杜賓模型研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的空間溢出效應(yīng)。

2 理論分析

2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的數(shù)理分析

本文從數(shù)理推導(dǎo)中辨別數(shù)字經(jīng)濟(jì)與全球價(jià)值鏈地位的內(nèi)在聯(lián)系。借鑒Hallak等[19]的研究模型，構(gòu)建全球價(jià)值鏈地位(GVC_P)、企業(yè)生產(chǎn)率(θ)和企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平(χ)三者之間的數(shù)理關(guān)系。假設(shè)產(chǎn)品間的替代彈性不變，壟斷競爭需求模型為：

(1)

企業(yè)的異質(zhì)性來源于生產(chǎn)率(θ)和生產(chǎn)技術(shù)水平(χ)，企業(yè)生產(chǎn)率越高，產(chǎn)品邊際成本越低，生產(chǎn)技術(shù)水平越高，企業(yè)的固定成本越低。企業(yè)的邊際成本(MC)和固定成本(FC)可表示為：

(2)

(3)

其中，βmc代表邊際成本的質(zhì)量彈性，βmc>0；βfc代表固定成本的質(zhì)量彈性，βfc>0；FC0代表設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)的固定成本，c、f為常數(shù)。

企業(yè)利潤函數(shù)π可表示為：

π=q(pj-MCj)-FCj

(4)

企業(yè)利潤最大化時(shí)，價(jià)格的一階條件為：

(5)

企業(yè)利潤最大化時(shí)，全球價(jià)值鏈地位的一階條件可表示為：

GVC_P(θ,χ)=

(6)

其中，σ'=βfc-(1-βmc)(σ-1)>0。企業(yè)生產(chǎn)率和技術(shù)水平變動(dòng)會對產(chǎn)品的全球價(jià)值鏈地位造成直接影響。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過信息通信技術(shù)發(fā)展提高企業(yè)生產(chǎn)效率和技術(shù)水平[20]。借鑒Aghion等[21]關(guān)于人工智能與企業(yè)生產(chǎn)效率的模型，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對企業(yè)生產(chǎn)率和技術(shù)水平影響的數(shù)理模型。

(7)

(8)

式中，T表示提升企業(yè)生產(chǎn)率(θ)和技術(shù)水平(χ)的要素投入；ω、ρ表示要素替代參數(shù)，ω≤1且ω≠0，ρ≤1且ρ≠0。要素投入T可分為數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素投入(I)和非數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素投入(B)。式(7)(8)可改寫為：

(9)

(10)

δ表示提高企業(yè)生產(chǎn)率中運(yùn)用到數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素投入(I)的比例，γ表示提高企業(yè)技術(shù)水平運(yùn)用到數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素投入(I)的比例。將式(9)(10)代入式(6)中，得到用數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素投入(I)表示全球價(jià)值鏈地位(GVC_P)的函數(shù)。

(11)

為便于分析，假設(shè)要素替代參數(shù)ρ→0、ω→0，則：

(12)

對上式中I求偏導(dǎo)得到：

(13)

2.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的中介效應(yīng)

2.2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過技術(shù)創(chuàng)新能力推動(dòng)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升

作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵要素，知識和信息通過通訊網(wǎng)絡(luò)傳播應(yīng)用，有效促進(jìn)區(qū)域內(nèi)知識傳播與技術(shù)創(chuàng)新，提高產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品附加值，推動(dòng)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升。一方面，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)能有效降低技術(shù)創(chuàng)新成本。摩爾定律認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步尤其是數(shù)字技術(shù)的快速更新迭代，會造成數(shù)字要素價(jià)格持續(xù)下降。相對于生產(chǎn)傳統(tǒng)產(chǎn)品，數(shù)字技術(shù)產(chǎn)品因其易復(fù)制性、便于傳播、低邊際成本等特征被大規(guī)模量產(chǎn)，從而進(jìn)入研發(fā)、生產(chǎn)、流動(dòng)、銷售等環(huán)節(jié)，提高制造業(yè)創(chuàng)新效率和產(chǎn)品質(zhì)量[22]。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于整合擴(kuò)充知識，提升企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新能力。企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域存在知識搜索能力不足、創(chuàng)新研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)大等問題，這可以通過發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)彌補(bǔ)。企業(yè)基于地區(qū)間存在技術(shù)知識溢出的異質(zhì)性效應(yīng)從而獲取具有創(chuàng)新價(jià)值的知識，尋求技術(shù)水平的不斷突破，促使研發(fā)活動(dòng)延伸到最前沿技術(shù)領(lǐng)域，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新突破，加速技術(shù)成果轉(zhuǎn)換。

2.2.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級推動(dòng)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有利于生產(chǎn)要素向高成長性、高效率行業(yè)流動(dòng)，并通過合理配置要素資源，加快技術(shù)變革，提升全球價(jià)值鏈地位。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素之間協(xié)同發(fā)展，新型生產(chǎn)方式與傳統(tǒng)生產(chǎn)方式融合，拓寬產(chǎn)業(yè)鏈分工邊界，加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，促進(jìn)制造業(yè)創(chuàng)新進(jìn)而提升制造業(yè)GVC地位。另一方面，產(chǎn)業(yè)升級在數(shù)字經(jīng)濟(jì)加持下，信息獲取能力增強(qiáng)，從而有效降低分工主體間的處理成本和交易成本，建立統(tǒng)一的數(shù)字化共享平臺，強(qiáng)化知識溢出效應(yīng)，提高資源配置和生產(chǎn)管理效率，促進(jìn)不同企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新研發(fā)和專業(yè)化分工，加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)變革，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，促進(jìn)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升。

2.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的空間效應(yīng)

地區(qū)鄰接便于知識、人力資本及技術(shù)等高級要素的傳播和轉(zhuǎn)移，生產(chǎn)要素通過虹吸效應(yīng)在某地集聚，帶來要素內(nèi)部知識、技術(shù)和創(chuàng)新研發(fā)信息的空間集聚與產(chǎn)業(yè)集聚[23]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠突破地理時(shí)空限制，通過構(gòu)建技術(shù)合作與信息交流平臺，加快生產(chǎn)要素流通。相鄰地區(qū)通過整合分析學(xué)習(xí)來自要素區(qū)域流動(dòng)中的先進(jìn)創(chuàng)新技術(shù)，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高制造業(yè)技術(shù)水平，提升制造業(yè)GVC地位。發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)將帶動(dòng)電子通信等高技術(shù)部門發(fā)展，增加地區(qū)出口中高技術(shù)產(chǎn)品比重。并且出口企業(yè)面臨國際市場多樣化與高質(zhì)量需求、更高的市場準(zhǔn)入門檻和激烈的市場競爭。數(shù)字技術(shù)也會進(jìn)一步強(qiáng)化市場競爭機(jī)制，倒逼地區(qū)篩選更具競爭力的企業(yè)與產(chǎn)品，推動(dòng)整個(gè)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)品技術(shù)含量和創(chuàng)新生產(chǎn)效率提升，提高產(chǎn)品國際競爭力。在競爭倒逼作用下，相鄰地區(qū)相應(yīng)提高產(chǎn)品質(zhì)量和市場競爭力，擴(kuò)大出口，提高制造業(yè)出口復(fù)雜度，更好地嵌入全球價(jià)值鏈。數(shù)字經(jīng)濟(jì)使企業(yè)間的信息交流不受政策壁壘和保護(hù)主義限制，這將激發(fā)企業(yè)間互動(dòng)活力，幫助企業(yè)吸收發(fā)達(dá)地區(qū)在全球價(jià)值鏈高端的先進(jìn)知識技術(shù)，提高制造業(yè)GVC地位，推動(dòng)制造業(yè)從價(jià)值洼地攀向價(jià)值高地，打破低端鎖定陷阱。

3 實(shí)證模型與變量選取

3.1 基準(zhǔn)模型設(shè)定

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的基準(zhǔn)模型如下：

lnExpyit=β0+β1lnDigit+β2Control+ui+ut+εit

(14)

其中，Expyit代表t年i省份的制造業(yè)出口復(fù)雜度，Digit代表t年i省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，Control代表控制變量，ui代表個(gè)體固定效應(yīng)，ut代表時(shí)間固定效應(yīng)，εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3.2 變量選取

本文使用2005—2020年中國內(nèi)地31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響。

(1)被解釋變量：全球價(jià)值鏈地位(lnExpy)。目前大部分研究基于投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)或增加值數(shù)據(jù)從行業(yè)或國家層面測算制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位指數(shù)。在此基礎(chǔ)上，考慮到數(shù)據(jù)可獲取性以及相關(guān)學(xué)者提出出口復(fù)雜度可以通過科學(xué)賦權(quán)的方式實(shí)現(xiàn)對國家或省級層面全球價(jià)值鏈地位的測算，本文采用出口復(fù)雜度衡量我國各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位。發(fā)達(dá)國家聚焦研發(fā)設(shè)計(jì)和關(guān)鍵性產(chǎn)品生產(chǎn)等高附加值環(huán)節(jié)，其產(chǎn)品出口復(fù)雜度較高，處于全球價(jià)值鏈高端位置；發(fā)展中國家多從事加工生產(chǎn)等低附加值環(huán)節(jié)，其產(chǎn)品出口復(fù)雜度低，處于全球價(jià)值鏈低端位置。制造業(yè)產(chǎn)品出口復(fù)雜度可以體現(xiàn)一國或地區(qū)制造業(yè)在全球價(jià)值鏈中所處地位。Hausmann等[24]根據(jù)貿(mào)易結(jié)構(gòu)反映的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)邏輯，利用人均GDP和地區(qū)行業(yè)出口額構(gòu)建出口復(fù)雜度表示一國或地區(qū)的全球價(jià)值鏈地位。借鑒上述做法，本文采用各省制造業(yè)出口復(fù)雜度衡量其全球價(jià)值鏈地位，測算公式如下：

(15)

(16)

其中，xikt表示t年i省k行業(yè)的出口額，Xit表示t年i省的出口額，PGDPit表示t年i省的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，PRODYkt表示t年k行業(yè)的出口復(fù)雜度，Expyit表示t年i省的出口復(fù)雜度。本文采用國研網(wǎng)對外貿(mào)易數(shù)據(jù)庫提供的2005—2020年各省出口數(shù)據(jù)，計(jì)算各省制造業(yè)出口復(fù)雜度。采用HS海關(guān)編碼，該編碼下共有22類行業(yè)，剔除農(nóng)業(yè)等非制造業(yè)行業(yè)后，測算車輛、航空器、船舶及有關(guān)運(yùn)輸設(shè)備等16類制造業(yè)行業(yè)出口復(fù)雜度。

(2) 核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnDig)。借鑒楊慧梅和江璐[3]的研究，從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化維度選取8個(gè)二級指標(biāo)和25個(gè)三級指標(biāo)，利用主成分分析法構(gòu)建我國省級層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

(3) 控制變量。借鑒楊慧梅和江璐[3]的做法，設(shè)置如下控制變量：①交通基礎(chǔ)設(shè)施水平(lnfrei)，用貨運(yùn)總量取對數(shù)表示；②出口貿(mào)易水平(lnexp)，用出口總額取對數(shù)表示；③人力資本水平(lnuniv)，用各省普通高等學(xué)校數(shù)量取對數(shù)表示；④財(cái)政支出(fiscal)，用各省財(cái)政一般預(yù)算支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值表示；⑤金融發(fā)展水平(fin)，用金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值表示。以上數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局和Wind數(shù)據(jù)庫。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

根據(jù)VIF和Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，排除多重共線性問題并選擇固定效應(yīng)模型。表2中列(1)是對核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)單獨(dú)的回歸結(jié)果，lnDig的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著提升各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位。表2中列(2)為加入控制變量后的回歸結(jié)果，進(jìn)一步驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)在1%的顯著水平下正向影響各省制造業(yè)GVC地位。核心解釋變量的結(jié)果較為穩(wěn)健，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高有助于制造業(yè)全球價(jià)值鏈攀升。這一結(jié)論可為各省加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，培育制造業(yè)發(fā)展新動(dòng)能，提高中國制造業(yè)全球競爭力，攀升全球價(jià)值鏈提供一定理論基礎(chǔ)。

4.2 異質(zhì)性分析

4.2.1 地區(qū)異質(zhì)性分析

本文將中國內(nèi)地31個(gè)省份樣本分為東部地區(qū)(北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南)和中西部地區(qū)(安徽、山西、黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古、河南、湖南、湖北、江西、陜西、重慶、四川、寧夏、甘肅、云南、貴州、廣西、新疆、西藏和青海)，地區(qū)異質(zhì)性回歸結(jié)果如表2中列(3)(4)所示。結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同區(qū)域制造業(yè)GVC地位均有正向影響，但對中西部地區(qū)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響系數(shù)更大，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中西部地區(qū)制造業(yè)GVC地位的影響大于東部地區(qū)。其原因在于，數(shù)字經(jīng)濟(jì)具備較高的外部性、便捷性、靈活性、智能性，中西部地區(qū)制造業(yè)生產(chǎn)技術(shù)提升空間更大，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中西部地區(qū)制造業(yè)GVC地位提升的推動(dòng)作用更強(qiáng)。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Indicator system of digital economy development level

表2 基準(zhǔn)回歸與異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Benchmark regression and heterogeneity test results

4.2.2 政策異質(zhì)性分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對“一帶一路”沿線地區(qū)(根據(jù)商務(wù)部的劃分，“一帶一路”沿線地區(qū)包括18個(gè)省份:新疆、重慶、浙江、海南、廣東、福建、上海、西藏、云南、廣西、遼寧、吉林、黑龍江、內(nèi)蒙古、青海、寧夏、甘肅和陜西)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響是否因政策原因產(chǎn)生差異？本文按照是否屬于“一帶一路”沿線省份劃分樣本并進(jìn)行實(shí)證估計(jì)，結(jié)果如表2中列(5)(6)所示。結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對“一帶一路”沿線省份和非“一帶一路”沿線省份制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位都有顯著正向影響，但對前者的影響系數(shù)更大，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對“一帶一路”沿線省份制造業(yè)GVC地位的提升作用強(qiáng)于非“一帶一路”沿線省份，但仍有進(jìn)一步提升空間。可能的原因在于，“一帶一路”倡議的提出帶動(dòng)了沿線地區(qū)制造業(yè)蓬勃發(fā)展，促進(jìn)了沿線地區(qū)的對外聯(lián)系和出口貿(mào)易。

4.3 非線性遞增效應(yīng)分析

利用面板分位數(shù)回歸，就數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對制造業(yè)GVC地位的動(dòng)態(tài)非線性遞增效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。在25%、50%、75%分位數(shù)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位影響的顯著性逐漸增強(qiáng)，lnDig的估計(jì)系數(shù)也逐漸變大，呈現(xiàn)出邊際效應(yīng)遞增趨勢。說明相比于制造業(yè)GVC地位較低的省份，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位較高省份的作用更加顯著，也即，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響存在動(dòng)態(tài)非線性遞增效應(yīng)。這是由于制造業(yè)GVC地位高的省份更容易吸納人才和資本，能夠更好地發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利。

4.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.4.1 動(dòng)態(tài)面板方法估計(jì)

各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升具有一定持續(xù)性，即上一期制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位可能影響當(dāng)期全球價(jià)值鏈地位從而產(chǎn)生累積效應(yīng)，本文利用差分GMM方法進(jìn)行檢驗(yàn)。

lnExpyit=α0+α1lnExpyi,t-1+α2lnDigit+α3Control+ui+εit

(17)

AR檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn)結(jié)果說明該模型設(shè)定是有效且穩(wěn)定的，具體結(jié)果如表3中列(6)所示。差分GMM估計(jì)結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)GVC地位的提升作用存在滯后性，本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一階滯后作為工具變量進(jìn)行2SLS回歸，結(jié)果如表3中列(5)所示，進(jìn)一步驗(yàn)證了差分GMM結(jié)果的準(zhǔn)確性。兩者都證實(shí)上文實(shí)證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

4.4.2 內(nèi)生性分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響可能存在內(nèi)生性問題。基準(zhǔn)回歸采用固定效應(yīng)模型雖然可以在一定程度上減輕未觀測到遺漏變量對模型的影響，但由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可能與制造業(yè)GVC地位存在逆向因果關(guān)系，這將使模型因具有聯(lián)立性而產(chǎn)生有偏差的實(shí)證結(jié)果。為緩解聯(lián)立性偏差，本文重新采用工具變量法進(jìn)行計(jì)量估計(jì)。

考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展以網(wǎng)絡(luò)為載體，同時(shí)為滿足工具變量的相關(guān)性和排他性要求，本文借鑒黃群慧等(2019)的研究，采用2001年各省每百人擁有固定電話數(shù)量作為工具變量。其內(nèi)在邏輯在于，互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入大眾視野基本上是從電話撥號開始的，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展依托的現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)就是電話基礎(chǔ)設(shè)施與行業(yè)通訊建設(shè)的延續(xù)發(fā)展，也就是說，歷史上固定電話普及率高的地區(qū)極有可能現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也較高，而且2001年的固定電話數(shù)量基本不會對當(dāng)前制造業(yè)GVC地位產(chǎn)生直接影響。為避免實(shí)際應(yīng)用時(shí)工具變量在面板數(shù)據(jù)模型中不隨時(shí)間變化，借鑒Nunn等[25]的處理辦法，構(gòu)建2001年各省每百人擁有固定電話數(shù)量與前一年全國互聯(lián)網(wǎng)投資額(隨時(shí)間變化)的交互項(xiàng)進(jìn)行2SLS回歸，用信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資額表示互聯(lián)網(wǎng)投資額，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

表3中列(4)結(jié)果顯示，工具變量的Kleibergen-Paap rk LM檢驗(yàn)和Hansen檢驗(yàn)均強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，說明該工具變量有效?？紤]內(nèi)生性問題后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍然在1%的顯著水平下正向影響制造業(yè)出口復(fù)雜度，進(jìn)一步驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性，說明各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于提高其制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位。

表3 非線性回歸與穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Nonlinear regression and robustness test results

5 進(jìn)一步研究：中介效應(yīng)與空間效應(yīng)

5.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的中介效應(yīng)

結(jié)合前文理論分析，本文構(gòu)建中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新能力與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級兩種作用渠道，具體模型如下：

lnExpyit=β0+β1lnDigit+β2Control+ui+ut+εit

(18)

Medit=γ0+γ1lnDigit+γ2Control+ui+ut+εit

(19)

lnExpyit=δ0+δ1lnDigit+θMedit+δ2Control+ui+ut+εit

(20)

其中，Medit為中介變量，包括技術(shù)創(chuàng)新能力與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，其它變量含義不變。借鑒萬建香和汪壽陽[26]的研究，采用專利申請量衡量各省技術(shù)創(chuàng)新能力(lnTech)；借鑒楊慧梅和江璐[3]的研究，采用第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(Inst)。數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計(jì)局。

表4為數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)GVC地位的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果。列(1)(3)結(jié)果顯示，lnDig的估計(jì)系數(shù)在1%的顯著水平下為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著提升各省技術(shù)創(chuàng)新能力，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。列(2)(4)為分別引入中介變量技術(shù)創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，lnDig的估計(jì)系數(shù)在1%的顯著水平下為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過有效提升技術(shù)創(chuàng)新能力和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提高制造業(yè)GVC地位，驅(qū)動(dòng)各省更好地嵌入全球價(jià)值鏈。與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比，引入中介變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計(jì)系數(shù)雖有所下降但依舊顯著為正，說明存在技術(shù)創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的中介效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效降低企業(yè)技術(shù)成本、處理成本和交易成本，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，促進(jìn)要素間協(xié)同發(fā)展，加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)制造業(yè)全球價(jià)值鏈攀升。

表4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Mediating effect test results

5.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的空間效應(yīng)

生產(chǎn)要素跨區(qū)域流動(dòng)和各地區(qū)間不斷加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)合作，不同地區(qū)間產(chǎn)生交互效應(yīng)，一地區(qū)的制造業(yè)GVC地位會受到另一地區(qū)的影響，產(chǎn)生空間自相關(guān)性。同時(shí)，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠突破時(shí)空限制，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域分工合作，產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，出現(xiàn)發(fā)展本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)也會影響其它地區(qū)制造業(yè)GVC地位的現(xiàn)象。為解決采用固定效應(yīng)模型導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)誤差這一問題，利用空間計(jì)量模型進(jìn)一步討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的關(guān)系。

5.2.1 空間自相關(guān)性考察

為準(zhǔn)確反映各省域之間的空間相關(guān)性，本文將地理鄰接矩陣(W1)和地理距離權(quán)重矩陣(W2)設(shè)定為空間權(quán)重矩陣，公式如下：

(21)

其中，dij表示i省省會與j省省會之間的雙邊地理距離，數(shù)據(jù)來源于GADM遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫。

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為地理單元在空間上具有密切關(guān)系，因此現(xiàn)實(shí)中不存在獨(dú)立觀測值，即省域間存在空間依賴性。W1、W2的莫蘭指數(shù)都在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說明省域制造業(yè)GVC地位存在空間自相關(guān)性，各省在全球價(jià)值鏈地位上存在空間依賴，證明本文設(shè)定的空間計(jì)量模型合理。

5.2.2 空間面板模型構(gòu)建

本文認(rèn)為一地的制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位不僅受到鄰近地區(qū)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響，還受到鄰近地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。為此，本文構(gòu)建空間杜賓模型進(jìn)行空間計(jì)量實(shí)證分析。

lnExpyit=α0+ρ1WlnExpyit+α2lnDigit+α3WlnDigit+∑α4Control+μi+μt+εit

(22)

其中，W表示空間權(quán)重矩陣W1、W2。借鑒Elhorst[27]的研究，LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)結(jié)果都強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，說明選擇空間杜賓模型(SDM)更合理，且Hausman檢驗(yàn)在W1、W2情況下都接受原假設(shè)，因此選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。

5.2.3 空間計(jì)量實(shí)證結(jié)果分析

本文就數(shù)字經(jīng)濟(jì)對各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的空間效應(yīng)進(jìn)行分解，基于W1、W2空間權(quán)重矩陣的空間效應(yīng)分解結(jié)果如表5所示。在地理鄰接矩陣(W1)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用于制造業(yè)GVC地位的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)均在1%的水平下顯著為正。在地理距離權(quán)重矩陣(W2)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用于制造業(yè)GVC地位的直接效應(yīng)在10%的水平下顯著為正，空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)都在1%的水平下顯著為正。從空間效應(yīng)分解的量化系數(shù)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對各省制造業(yè)GVC地位提升的直接效應(yīng)約占總效應(yīng)的23.61%和14.94%，對制造業(yè)GVC地位的空間溢出效應(yīng)約占總效應(yīng)的76.16%和84.91%。這說明本省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位不但受到本省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，還受到鄰近省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，也即數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有空間溢出效應(yīng)。

表5 空間計(jì)量結(jié)果Tab.5 Spatial econometric results

6 研究結(jié)論與政策建議

6.1 研究結(jié)論

本文利用2005—2020年中國內(nèi)地31個(gè)省份制造業(yè)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建省級數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評價(jià)指標(biāo)體系，客觀分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響程度，不僅運(yùn)用固定效應(yīng)模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響和中介效應(yīng)，還利用空間杜賓模型考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的空間效應(yīng)，得到如下主要結(jié)論：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于提升制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位。在進(jìn)行差分GMM和工具變量法檢驗(yàn)后結(jié)論仍成立，表明發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的確對提升制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位具有推動(dòng)作用。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響存在地區(qū)和政策異質(zhì)性。與東部地區(qū)相比，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中西部地區(qū)制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升的推動(dòng)作用更強(qiáng)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)對“一帶一路”沿線省份制造業(yè)GVC地位的提升作用強(qiáng)于非“一帶一路”沿線省份。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響具有動(dòng)態(tài)非線性遞增效應(yīng)，制造業(yè)出口復(fù)雜度較高的省份享受到的數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利更大。第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力和推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級兩條路徑有效提升制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位，驅(qū)動(dòng)制造業(yè)向全球價(jià)值鏈高端攀升。第五，各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位存在空間依賴性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響存在明顯的空間溢出效應(yīng)。這意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)不但可以提升本省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位，還能促進(jìn)鄰近省份的制造業(yè)全球價(jià)值鏈攀升。

6.2 政策建議

基于本文研究結(jié)論，為加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提升我國制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位，提出如下建議：

第一，各省要加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提升的有利時(shí)機(jī)，充分利用本地資源優(yōu)勢，尋求產(chǎn)業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相結(jié)合的平衡點(diǎn)，制定與發(fā)展相適應(yīng)的政策措施，以此驅(qū)動(dòng)制造業(yè)全球價(jià)值鏈攀升。例如，中西部地區(qū)應(yīng)以豐富的自然資源為基礎(chǔ)，布局與本地產(chǎn)業(yè)高度關(guān)聯(lián)的數(shù)字技術(shù)開發(fā)試點(diǎn)區(qū)，尋求制造業(yè)發(fā)展與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相結(jié)合的新模式。“一帶一路”沿線省份要更加積極地響應(yīng)“一帶一路”倡議，依托先行優(yōu)勢發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，對口幫扶非“一帶一路”沿線省份，引導(dǎo)其開展數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新。

第二，提升技術(shù)創(chuàng)新能力，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈攀升提供新動(dòng)能。依托數(shù)字技術(shù)，提升我國制造業(yè)整體技術(shù)創(chuàng)新能力。鼓勵(lì)和引導(dǎo)企業(yè)與高校、科研機(jī)構(gòu)緊密合作，打造制造業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新中心和技術(shù)創(chuàng)新基地，加快突破數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)技術(shù)瓶頸。同時(shí)，圍繞制造業(yè)細(xì)分領(lǐng)域和垂直行業(yè)，打造制造業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)共享平臺，集聚并共享相關(guān)資源，加快技術(shù)創(chuàng)新變革。

第三，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位提供新優(yōu)勢。推動(dòng)信息通信技術(shù)與制造業(yè)深度融合，借助數(shù)字化進(jìn)一步夯實(shí)我國產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展。一方面，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，為傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級奠定基礎(chǔ)，促進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)向智能高端化發(fā)展，更新、改進(jìn)生產(chǎn)及商業(yè)模式，提高傳統(tǒng)制造業(yè)的附加值；另一方面，加快高技術(shù)制造業(yè)發(fā)展，培育5G、大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展航空航天、集成電路和芯片等高精尖行業(yè)，合理布局前沿信息技術(shù)領(lǐng)域。

第四，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的輻射帶動(dòng)作用，促進(jìn)各省制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位協(xié)同提升。搭建區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展網(wǎng)絡(luò)，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)，推動(dòng)數(shù)字要素與傳統(tǒng)制造業(yè)深度融合，鼓勵(lì)跨區(qū)域分工合作，“先富帶動(dòng)后富”，實(shí)現(xiàn)各省協(xié)同發(fā)展。

6.3 研究不足與展望

本文研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響作用，尚存在以下不足：首先，本文采用8個(gè)二級指標(biāo)和25個(gè)三級指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評價(jià)指標(biāo)體系，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測算仍處于摸索階段，所采用的三級指標(biāo)難以全面概括數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測算難免存在誤差，未來可采用更科學(xué)的方法選取評價(jià)指標(biāo)。其次，本文采用省級面板數(shù)據(jù)研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響作用，未來可利用更微觀的城市面板數(shù)據(jù)深入研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)全球價(jià)值鏈的作用關(guān)系，并提出針對性建議。最后，本文僅利用空間杜賓模型對空間效應(yīng)進(jìn)行分解研究，未來可從空間維度系統(tǒng)研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)全球價(jià)值鏈地位的影響。