徐菁，王靜

鄭州升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院 金融貿(mào)易學(xué)院

制造業(yè)行穩(wěn)致遠(yuǎn)是經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的基石，尤其在當(dāng)前貿(mào)易保護(hù)主義抬頭、外部不確定因素增多的背景下，制造業(yè)對(duì)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展起到了重要支撐作用。但近年來，制造業(yè)面臨雙重壓力：一方面“人口紅利”優(yōu)勢(shì)逐漸褪去，低端制造業(yè)大量外遷；另一方面，受制于發(fā)達(dá)國家的關(guān)鍵技術(shù)輸出限制，高端制造業(yè)發(fā)展始終處于被動(dòng)地位。制造業(yè)面臨“內(nèi)憂外患”，中國制造業(yè)迫切需要轉(zhuǎn)型升級(jí)，邁向可持續(xù)發(fā)展的新軌道。與此同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，并不斷滲透至實(shí)體經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域。據(jù)《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與就業(yè)白皮書（2021 年）》顯示，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展，2020 年我國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已達(dá)到39.2 萬億元，占GDP 比重為38.6%。當(dāng)前，制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展已經(jīng)成為一種趨勢(shì)，也是眾多制造企業(yè)的戰(zhàn)略選擇。為此，本文以黃河流域九省份為研究對(duì)象，通過構(gòu)建制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，在此基礎(chǔ)上對(duì)兩者的融合協(xié)調(diào)度進(jìn)行測(cè)算分析，為黃河流域制造業(yè)數(shù)字化高質(zhì)量發(fā)展提供建議。

一、制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合水平測(cè)度

（一）測(cè)度方法

本文選用耦合協(xié)調(diào)度模型對(duì)制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度評(píng)價(jià)，該模型主要用于分析事物間的協(xié)調(diào)發(fā)展水平。耦合協(xié)調(diào)度模型共涉及3 個(gè)指標(biāo)值，即耦合度C 值、協(xié)調(diào)指數(shù)T值和耦合協(xié)調(diào)度D 值。三個(gè)指標(biāo)值的計(jì)算公式分別為：

結(jié)合耦合協(xié)調(diào)度D 值和協(xié)調(diào)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)（見表1），最終得出兩項(xiàng)的耦合協(xié)調(diào)程度。

（二）指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)來源

為了測(cè)度制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展水平，本文構(gòu)建了兩大評(píng)價(jià)體系（見表2），分別用于評(píng)價(jià)流域內(nèi)省份的制造業(yè)發(fā)展水平和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。其中，制造業(yè)發(fā)展水平主要從經(jīng)濟(jì)效益、創(chuàng)新效益和綠色發(fā)展三大維度進(jìn)行評(píng)價(jià)，包括3 個(gè)一級(jí)指標(biāo)和6個(gè)二級(jí)指標(biāo)。另外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平主要從數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字應(yīng)用、數(shù)字發(fā)展三大維度進(jìn)行評(píng)價(jià)，包括3 個(gè)一級(jí)指標(biāo)和8 個(gè)二級(jí)指標(biāo)。相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)主要源于2017年-2021 年黃河流域九省份（包括山東、河南、山西、陜西、四川、甘肅、青海、寧夏、內(nèi)蒙古）省域《統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》，部分缺失值通過移動(dòng)平均法進(jìn)行填補(bǔ)處理。

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（三）結(jié)果分析

從黃河流域整體來看（表3），盡管數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)融合度逐年遞增，但整體水平偏低，2013 年融合協(xié)調(diào)度為勉強(qiáng)協(xié)調(diào)；2014 年-2019 年均為初級(jí)協(xié)調(diào)，2019 年之后，融合協(xié)調(diào)度達(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)。

將流域內(nèi)各省份融合度分別計(jì)算，從縱向來看，2013 年-2020 年各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)融合水平逐年提高。另外，從橫向來看，流域內(nèi)各省份融合水平差異較大，出現(xiàn)不均衡的發(fā)展分布，上游省份較中下游省份偏高，其中黃河下游省份的山東省融合度最高，已達(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)；其次為四川、河南、陜西，達(dá)到初級(jí)協(xié)調(diào)；山西、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏協(xié)調(diào)水平偏低，屬于基本協(xié)調(diào)水平；青海則為輕度失調(diào)。

二、制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合水平因素分析

（一）模型構(gòu)建

為進(jìn)一步分析制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合水平影響因素，構(gòu)建計(jì)量模型，形式如下：

其中，i 表示第i 個(gè)省份，t表示第t年，iμ反映個(gè)體效應(yīng)，tν反映時(shí)點(diǎn)效應(yīng)。

因變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)融合度（D）。自變量包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政支持力度、市場(chǎng)化水平、對(duì)外貿(mào)易發(fā)展、金融支持力度，分別對(duì)應(yīng)指標(biāo)：人均GDP（gdp）、教育和科技支出/財(cái)政支出（gov）、樊綱市場(chǎng)化指數(shù)（mar）、進(jìn)出口貿(mào)易額/GDP（tra）、金融機(jī)構(gòu)存貸款余額/GDP（fin）。這里為盡可能避免多重共線、異方差等問題的負(fù)面影響，指標(biāo)均選擇相對(duì)指標(biāo)，另外實(shí)際模型形式選擇雙對(duì)數(shù)模型。

（二）結(jié)果分析

選取2013 年-2020 年黃河流域9 省份相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，回歸結(jié)果如表4所示。其中（1）為混合模型，（2）為時(shí)點(diǎn)個(gè)體雙固定效應(yīng)模型，（3）為時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型，（4）為個(gè)體固定效應(yīng)模型，（5）為隨機(jī)效應(yīng)模型。盡管模型（5）的可決系數(shù)不高，但5 個(gè)模型均通過了經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)和模型顯著性檢驗(yàn)，說明變量引入較合理全面。另外，結(jié)合 Chow 檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果，最終確定個(gè)體固定效應(yīng)模型（4）為最優(yōu)形式，對(duì)比可決系數(shù)也能再次驗(yàn)證該模型相對(duì)較好。

由模型（4）的回歸結(jié)果可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在和市場(chǎng)化程度分別在1%和10%下對(duì)融合度有顯著影響，且均為正向影響，這說明市場(chǎng)主體是推動(dòng)當(dāng)前制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的主要力量；經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展又使得需求升級(jí)，倒逼供給側(cè)進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)字化升級(jí)。另外，值得注意的是財(cái)政支持力度、金融支持力度、對(duì)外貿(mào)易發(fā)展均對(duì)融合度的影響不顯著，前者的不顯著可能與財(cái)政與金融政策的時(shí)滯性有關(guān)，使得從模型回歸結(jié)果來看，短期效果并不明顯，而后者對(duì)外貿(mào)易發(fā)展得不顯著則可能與貿(mào)易摩擦、新冠疫情有關(guān)。

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三、結(jié)論與政策啟示

（一）結(jié)論

本文通過構(gòu)建制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)體系，對(duì)黃河流域制造業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，在此基礎(chǔ)上對(duì)二者的耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)黃河流域九個(gè)省份制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度雖逐年提高，但整體水平偏低；流域內(nèi)各省份差異較大，山東達(dá)到中度協(xié)調(diào)，四川、河南、陜西達(dá)到初級(jí)協(xié)調(diào)，山西、內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏屬于基本協(xié)調(diào)水平，青海則為輕度失調(diào)。另外，根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度因素分析可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在、市場(chǎng)化程度對(duì)協(xié)調(diào)度有正向、顯著影響；而財(cái)政支持力度、金融支持力度、對(duì)外貿(mào)易發(fā)展三因素則不顯著。

（二）政策啟示

優(yōu)化頂層政策設(shè)計(jì)。在新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn)的背景下，政府要不斷完善制度環(huán)境，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造良好的營商環(huán)境；進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)的支持保障，特別是欠發(fā)達(dá)地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施保障；完善數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)，推動(dòng)數(shù)據(jù)資源共享，創(chuàng)造區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的有利條件，推動(dòng)區(qū)域制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

加大金融支持力度。制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的融合涉及方方面面，具有投資大、周期長的特點(diǎn)，這使得部分企業(yè)缺乏制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)力，因此增強(qiáng)中長期貸款是激發(fā)企業(yè)改革創(chuàng)新的必要保障。金融政策制定及監(jiān)管部門應(yīng)建立相關(guān)考核激勵(lì)制度，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新金融產(chǎn)品、適當(dāng)增加對(duì)制造業(yè)的中長期貸款投放，并保證資金精準(zhǔn)流向數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域。