摘 要：為探究黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率之間的內(nèi)在聯(lián)系，基于２０１１—２０２０ 年黃河流域７３ 個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用系統(tǒng)ＧＭＭ 模型和面板門(mén)檻模型，實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著促進(jìn)黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升，且這一促進(jìn)作用表現(xiàn)為邊際遞增的非線性特征。進(jìn)一步考察發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在基于對(duì)外開(kāi)放、政府支持的單一門(mén)檻效應(yīng)。區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河中下游地區(qū)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升效果更為顯著。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；制造業(yè)；綠色全要素生產(chǎn)率；對(duì)外開(kāi)放；政府支持；黃河流域

中圖分類號(hào)：Ｆ０６２．９；ＴＶ８８２．１ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２３．０４．００２

引用格式：馬中東，周桐桐，高建剛．?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究［Ｊ］．人民黃河，２０２３，４５（４）：６－１２，３４．

１ 引 言

目前，黃河流域依托豐富的自然資源已建立起門(mén)類齊全、獨(dú)立完整的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)體系。但受地理區(qū)位、要素稟賦、發(fā)展階段和政策環(huán)境等因素的制約，流域內(nèi)制造業(yè)以中低技術(shù)型的能源重化工產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)，存在創(chuàng)新動(dòng)力不足、質(zhì)量效益不高、產(chǎn)業(yè)布局不合理等問(wèn)題。在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展重大國(guó)家戰(zhàn)略深入實(shí)施的大背景下，提高制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

隨著新一代信息技術(shù)不斷發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為制造業(yè)提質(zhì)增效的重要著力點(diǎn)。為進(jìn)一步推動(dòng)黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)的深度融合，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》明確提出，要提高工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)滲透率，推動(dòng)黃河流域優(yōu)勢(shì)制造業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)和數(shù)字化賦能。為此，本文圍繞黃河流域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率開(kāi)展研究，以期為評(píng)價(jià)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在提升制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率中的戰(zhàn)略作用提供參考。

當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎［１－２］ 。制造業(yè)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、全要素生產(chǎn)率提升、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的關(guān)鍵［３］ ，在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有“壓艙石”的作用。推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)深度融合，關(guān)乎制造業(yè)供給側(cè)改革、制造強(qiáng)國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)。從制造業(yè)企業(yè)層面來(lái)看，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化均能直接促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展［４］ ，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠帶動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而提升企業(yè)的資源配置效率［５－６］ ，降低企業(yè)的生產(chǎn)成本［７］ ，提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率［８］ 和生產(chǎn)效率［９］ 。從行業(yè)層面來(lái)看，陳楠等［１０］ 通過(guò)實(shí)證分析認(rèn)為數(shù)字技術(shù)對(duì)機(jī)械設(shè)備制造業(yè)的滲透影響大于對(duì)輕紡制造業(yè)和資源加工業(yè)的影響；郭愛(ài)美［１１］ 通過(guò)投入產(chǎn)出法計(jì)算制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，指出技術(shù)密集型行業(yè)的制造業(yè)數(shù)字化密度高于勞動(dòng)密集型行業(yè)和資本密集型行業(yè)的。從整體來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅能為制造業(yè)發(fā)展提供新動(dòng)能，推動(dòng)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量變革、效率變革和動(dòng)力變革［１２］ ，而且能加速先進(jìn)制造業(yè)集群的發(fā)展［１３］ ，這有利于我國(guó)制造業(yè)打破垂直擠壓和低端鎖定的局勢(shì)，突破高端封鎖和低端追趕的“兩難”困境，提升制造業(yè)在全球價(jià)值鏈中的地位［１４］ 。

目前，大多學(xué)者基于全國(guó)視角分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)作用，而基于黃河流域考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率關(guān)系的研究較少。筆者以黃河流域的７３ 個(gè)地級(jí)市作為研究對(duì)象，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并進(jìn)行測(cè)度，然后運(yùn)用系統(tǒng)ＧＭＭ 模型和面板門(mén)檻模型分析二者的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

２ 理論分析與研究假設(shè)

２．１ 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)的影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)的影響主要表現(xiàn)在４ 個(gè)方面：①數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)強(qiáng)化“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”、改善要素的匹配效率，促進(jìn)資源要素在部門(mén)、企業(yè)間合理配置，同時(shí)數(shù)字平臺(tái)作為提高信息傳輸效率的重要樞紐，能夠緩解因信息不對(duì)稱而造成的資源錯(cuò)配；②數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)拓展創(chuàng)新邊界、降低研發(fā)成本與研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)、緩解融資約束等，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)創(chuàng)新效率的提升；③數(shù)據(jù)要素的快速流轉(zhuǎn)能夠推動(dòng)制造業(yè)朝著彈性化、虛擬化和網(wǎng)絡(luò)化方向變革，能夠重塑企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式和管理模式、提高制造業(yè)的資源利用效率；④數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種新型生產(chǎn)要素，從新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的角度看，相比資本、勞動(dòng)力等的投入，新技術(shù)應(yīng)用能更合理地推動(dòng)制造業(yè)發(fā)展。

因此提出研究假設(shè)Ｈ１：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)制造業(yè)發(fā)展，顯著提升制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。

２．２ 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的非線性效應(yīng)分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響可能呈現(xiàn)非線性特征：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有網(wǎng)絡(luò)外部性，能不斷降低各部門(mén)、各行業(yè)主體獲取信息和技術(shù)的成本［１５］ 。隨著數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的不斷完善，數(shù)字紅利將得到進(jìn)一步釋放，在降低部門(mén)間聯(lián)動(dòng)的邊際成本的同時(shí)，也帶來(lái)邊際收益的幾何式上升［１６］ ，帶動(dòng)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。二是我國(guó)４Ｇ 技術(shù)的應(yīng)用趨于飽和，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生產(chǎn)效率的提升可能會(huì)出現(xiàn)一些制約［１７］ 。

因此提出研究假設(shè)Ｈ２：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率存在非線性影響。

隨著“一帶一路”建設(shè)的發(fā)展，對(duì)外開(kāi)放成為影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)發(fā)展的重要因素。從微觀層面看，對(duì)外開(kāi)放為企業(yè)出口創(chuàng)利提供了可能，這會(huì)倒逼企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)和技術(shù)創(chuàng)新，有利于提升制造業(yè)創(chuàng)新效率、生產(chǎn)效率并推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。從宏觀層面看，對(duì)外開(kāi)放有利于國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)和知識(shí)向本地區(qū)輸入，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)發(fā)展注入新動(dòng)力。但是，對(duì)外開(kāi)放水平的提升也會(huì)對(duì)制造業(yè)發(fā)展產(chǎn)生不利影響：一方面，本地區(qū)企業(yè)能夠通過(guò)對(duì)外貿(mào)易購(gòu)買國(guó)外高技術(shù)產(chǎn)品，可能導(dǎo)致其對(duì)國(guó)外高技術(shù)產(chǎn)品形成進(jìn)口依賴，不利于自身核心技術(shù)、核心零部件的研發(fā)，致使本地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)生利潤(rùn)“低端化”現(xiàn)象；另一方面，通過(guò)對(duì)外開(kāi)放可能將資源依賴型的低端制造企業(yè)引入本地區(qū)，從而擠占市場(chǎng)并抑制數(shù)字經(jīng)濟(jì)釋放活力。

因此提出研究假設(shè)Ｈ３：對(duì)外開(kāi)放在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響中具有門(mén)檻效應(yīng)。

政府作為最具公信力和權(quán)威性的主體，在推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)深度融合過(guò)程中扮演著重要角色，政府通過(guò)釋放某些積極信號(hào)能夠?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)的整體發(fā)展?fàn)I造良好氛圍，也能在一定程度上彌補(bǔ)某些制造業(yè)行業(yè)或企業(yè)因市場(chǎng)信息不對(duì)稱而損失的社會(huì)福利。另外，數(shù)字政府建設(shè)有助于提升政府的監(jiān)管效率，從而加速制造業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型的步伐［１８］ 。

因此提出研究假設(shè)Ｈ４：政府支持在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響中具有門(mén)檻效應(yīng)。

（４）控制變量。包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（ｇｒｏｗｔｈ）、社會(huì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ｓｕｍ）、金融發(fā)展水平（ｆｉｎ）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（ｉｓ）。其中：ｇｒｏｗｔｈ 采用人均實(shí)際ＧＤＰ 增長(zhǎng)率衡量，ｓｕｍ 采用社會(huì)消費(fèi)品零售總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量，ｆｉｎ 采用年末金融機(jī)構(gòu)存款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量，ｉｓ 采用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量。

３．３ 研究區(qū)域界定與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文依據(jù)水利部黃河水利委員會(huì)對(duì)黃河流域的范圍界定以及各地市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與黃河流域的關(guān)聯(lián)程度，不考慮盟、州，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取程度，最終確定流域內(nèi)７３ 個(gè)地級(jí)市為研究區(qū)域，并按照地理區(qū)位和經(jīng)濟(jì)行政區(qū)劃，將研究區(qū)域劃分為上、中、下游。黃河流域７３個(gè)地級(jí)市地理分布如圖１ 所示。

本文所選取的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于２０１１—２０２０ 年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、ＥＰＳ 數(shù)據(jù)平臺(tái)、北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心，缺失的數(shù)據(jù)利用Ｓｔａｔａ １５．０ 補(bǔ)全，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)情況見(jiàn)表３。

４ 實(shí)證分析

４．１ 黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)演變

根據(jù)測(cè)算結(jié)果繪制２０１１ 年、２０１４ 年、２０２０ 年制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的雷達(dá)圖（見(jiàn)圖２）。其中，１～７３ 為黃河流域７３ 個(gè)地級(jí)市的數(shù)字編碼，按照行政區(qū)劃代碼進(jìn)行升序排列。

從制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)算結(jié)果可知，７３個(gè)地級(jí)市的制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均呈穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，至２０２０ 年制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率仍低于１ 的城市有烏蘭察布、慶陽(yáng)、定西、固原、呂梁、延安、臨沂，多集中于流域上游；改善較大的地市多集中于流域中下游，其中西安、濟(jì)南、鄭州等省會(huì)城市制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升更明顯。２０１１—２０１４ 年，上游地區(qū)與中游地區(qū)的制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均無(wú)明顯變化，下游地區(qū)有所增長(zhǎng)。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，２０２０ 年全流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均得到較大改善。

從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)算結(jié)果可知，同２０１１ 年相比，２０２０ 年流域內(nèi)多市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得到明顯提升，但是各市間仍呈現(xiàn)非均衡發(fā)展局面。具體來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)改善較大的多為省會(huì)城市，其中鄭州、蘭州、呼和浩特的提升速度較快，但上游的巴彥淖爾、烏蘭察布、包頭和下游的菏澤、泰安、臨沂等市改善較小。

４．２ 基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

將制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的一階滯后項(xiàng)引入模型，使用最小二乘法與固定效應(yīng)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生系統(tǒng)偏誤。因此，本文借鑒成學(xué)真等［２４］ 的做法，采用引入年度虛擬變量的系統(tǒng)ＧＭＭ 模型對(duì)黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行基準(zhǔn)回歸（結(jié)果見(jiàn)表４）。其中：結(jié)果１ 是不含任何控制變量的估計(jì)結(jié)果，結(jié)果２ 引入了本文設(shè)定的所有控制變量。ＡＲ（２）的檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明模型的擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)，Ｈａｎｓｅｎ 檢驗(yàn)結(jié)果表明所選取的各類變量均有效，因此系統(tǒng)ＧＭＭ 模型的回歸結(jié)果是有效且合理的。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)來(lái)看，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著提升黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，證明了研究假設(shè)Ｈ１的合理性。

從控制變量來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升會(huì)不斷推動(dòng)城市基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)與完善，吸引外來(lái)資金與人才，為制造業(yè)發(fā)展創(chuàng)造良好的外部條件。社會(huì)消費(fèi)水平提升也是城市發(fā)展的一種表現(xiàn)形式，消費(fèi)升級(jí)能從需求側(cè)發(fā)力，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。但金融資金越來(lái)越傾向于投資到房地產(chǎn)與工業(yè)園等項(xiàng)目的建設(shè)中，金融發(fā)展水平過(guò)高反而不利于制造業(yè)活力的釋放。此外，傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)占比過(guò)高會(huì)對(duì)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型形成阻礙，也是抑制制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升的因素。

４．３ 面板門(mén)檻效應(yīng)分析

在進(jìn)行面板門(mén)檻回歸分析之前，需要確定門(mén)檻變量是否存在門(mén)檻值。將數(shù)字經(jīng)濟(jì)、對(duì)外開(kāi)放、政府支持設(shè)定為門(mén)檻變量，通過(guò)３００ 次“自抽樣”檢測(cè)確定變量的門(mén)檻值。由表５ 可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)、對(duì)外開(kāi)放與政府支持均在１％、５％、１０％水平上通過(guò)了單一門(mén)檻檢驗(yàn)。

通過(guò)極大似然函數(shù)搜尋數(shù)字經(jīng)濟(jì)、對(duì)外開(kāi)放與政府支持的門(mén)檻值，結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的門(mén)檻值為１．８４２，置信區(qū)間為［１．７９２，１．８４５］；對(duì)外開(kāi)放的門(mén)檻值為１５．０８６，置信區(qū)間為［１４．６２８，１６．４９３］；政府支持的門(mén)檻值為１６．５２９，置信區(qū)間為［１６．１２７，１６．７８２］。為驗(yàn)證門(mén)檻估計(jì)值結(jié)果與置信區(qū)間的一致性，進(jìn)一步通過(guò)ＬＲ 檢驗(yàn)進(jìn)行識(shí)別，結(jié)果如圖３ 所示，這一結(jié)果驗(yàn)證了門(mén)檻個(gè)數(shù)、門(mén)檻估計(jì)值與置信區(qū)間的一致性。

構(gòu)建單一門(mén)檻模型檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、對(duì)外開(kāi)放與政府支持的門(mén)檻效應(yīng)，結(jié)果見(jiàn)表６。由表６ 可知，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為門(mén)檻變量時(shí)，無(wú)論是處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的低值區(qū)還是高值區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響均顯著。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平跨越門(mén)檻值后，回歸系數(shù)由０．３３８ 提升到０．５６２，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)。這表明通過(guò)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)活力來(lái)促進(jìn)黃河流域制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有較強(qiáng)的可行性，證明了研究假設(shè)Ｈ２的合理性。

以對(duì)外開(kāi)放作為門(mén)檻變量進(jìn)行分析，當(dāng)對(duì)外開(kāi)放水平低于１５．０８６ 這一門(mén)檻值時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升，但當(dāng)對(duì)外開(kāi)放水平跨越門(mén)檻值后，回歸系數(shù)由０．８４５ 降低至０．４０５，也就是說(shuō)，對(duì)外開(kāi)放水平的提升反而降低了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)效應(yīng)。原因可能是對(duì)外開(kāi)放水平的提升引入了依賴黃河流域資源稟賦的低端產(chǎn)業(yè)，不利于制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型和綠色化生產(chǎn)，這一結(jié)論佐證了研究假設(shè)Ｈ３。

以政府支持作為門(mén)檻變量進(jìn)行分析，當(dāng)政府支持跨越門(mén)檻值后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用邊際遞增。原因是政府支持有助于推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高端制造業(yè)的快速發(fā)展與成長(zhǎng)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)的進(jìn)一步融合提供有利條件，這一結(jié)論證明了研究假設(shè)Ｈ４的合理性。

４．４ 區(qū)域異質(zhì)性分析

黃河流域不同地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率存在顯著差距，中下游地區(qū)明顯領(lǐng)先于上游地區(qū)，中下游地區(qū)的制造業(yè)依托數(shù)字技術(shù)形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，擠壓上游地區(qū)制造業(yè)的生存空間，形成流域內(nèi)部的“馬太效應(yīng)”。為檢驗(yàn)流域不同地區(qū)的異質(zhì)性，運(yùn)用面板門(mén)檻模型對(duì)上游地區(qū)和中下游地區(qū)進(jìn)行分組回歸，結(jié)果見(jiàn)表７、表８。

由表７ 可知，上游地區(qū)并未通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的單一門(mén)檻值檢驗(yàn)，不存在門(mén)檻效應(yīng)；中下游地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)了單一門(mén)檻檢驗(yàn)。通過(guò)極大似然函數(shù)搜尋中下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的門(mén)檻值為１．８５３，置信區(qū)間為［１．８０５，８５５］。

由表８ 可知，上游地區(qū)不存在門(mén)檻效應(yīng)，因此采用系統(tǒng)ＧＭＭ 模型對(duì)上游地區(qū)進(jìn)行回歸分析。結(jié)果１ 表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用效果并不顯著。結(jié)果２ 表明，中下游地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率存在單一門(mén)檻效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)低值區(qū)的影響系數(shù)為０．３０６ 且在１０％水平上顯著，高值區(qū)的影響系數(shù)為０．５７６ 且在１％水平上顯著，總體表現(xiàn)為邊際遞增的非線性效應(yīng)。主要原因是黃河流域上游地區(qū)作為我國(guó)重要的資源能源與重化工基地，經(jīng)濟(jì)實(shí)力不強(qiáng)、金融發(fā)展滯后、消費(fèi)水平不高，無(wú)法為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供良好的發(fā)展條件，而中下游地區(qū)能夠依托健全的基礎(chǔ)設(shè)施、良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，集聚高素質(zhì)勞動(dòng)力和先進(jìn)技術(shù)，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)良性循環(huán)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)的融合發(fā)展提供了平臺(tái)優(yōu)勢(shì)。

４．５ 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為增強(qiáng)上述研究結(jié)果的可信度，需通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)來(lái)證實(shí)已有結(jié)論的嚴(yán)謹(jǐn)性。眾所周知，２０１５ 年我國(guó)股市出現(xiàn)異常波動(dòng)，２０２０ 年新冠肺炎疫情在全球范圍內(nèi)蔓延，危機(jī)因素會(huì)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)的發(fā)展形成阻礙，本文借鑒梁小甜等［４］ 的做法，剔除危機(jī)年份，對(duì)其余年份的樣本重新進(jìn)行回歸分析，得到的結(jié)果與已有結(jié)論相同。

５ 結(jié)論與建議

基于２０１１—２０２０ 年黃河流域７３ 個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用主成分分析法、ＤＥＡ－Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指數(shù)法分別測(cè)得各市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，運(yùn)用系統(tǒng)ＧＭＭ 模型、面板門(mén)檻模型探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，得到如下結(jié)論：從整體來(lái)看，黃河流域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率不斷提升，二者之間存在內(nèi)在關(guān)聯(lián)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠?qū)χ圃鞓I(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生顯著促進(jìn)作用，且這一促進(jìn)作用表現(xiàn)為邊際遞增的非線性特征。進(jìn)一步考察發(fā)現(xiàn)，在對(duì)外開(kāi)放的影響下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)邊際遞減；在政府的支持下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)邊際遞增。從區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不能顯著促進(jìn)上游地區(qū)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升，但在中下游地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升的促進(jìn)作用顯著且呈邊際遞增特征。

基于上述結(jié)論并結(jié)合黃河流域本身的特殊性提出如下建議：一是加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，持續(xù)釋放“數(shù)字紅利”。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升的促進(jìn)作用呈邊際遞增特征，因此有必要進(jìn)一步深化數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注定西、吳忠、新鄉(xiāng)等市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)。二是充分利用貿(mào)易紅利。各地級(jí)市要把握共建“一帶一路”的重大機(jī)遇，通過(guò)貿(mào)易紅利倒逼數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)與制造業(yè)發(fā)展。三是最大限度地發(fā)揮政府支持的積極作用。優(yōu)化政府對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和制造業(yè)的支持方式，實(shí)現(xiàn)資源的快速流轉(zhuǎn)和高效配置，通過(guò)制度優(yōu)勢(shì)縮減制造業(yè)行業(yè)和企業(yè)的交易成本，扭轉(zhuǎn)黃河流域制造業(yè)“大而不強(qiáng)，全而不優(yōu)”的現(xiàn)狀。四是建立全流域協(xié)同發(fā)展機(jī)制。既要注重流域整體水平的提升，又要縮小中下游地區(qū)與上游地區(qū)的發(fā)展差距，加速人才、資金、技術(shù)等從中下游地區(qū)向上游地區(qū)流動(dòng)，推動(dòng)全流域協(xié)同發(fā)展。

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