摘 要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起帶動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力與日俱增，兩者融合發(fā)展的趨勢(shì)愈發(fā)明顯。本文選取兩者發(fā)展水平均位居中國前列的長江三角洲地區(qū)為研究對(duì)象，旨在探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過何種路徑對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展賦能。本文結(jié)合理論研究和實(shí)證分析，運(yùn)用TOPSIS熵權(quán)法和耦合協(xié)調(diào)度模型等計(jì)量方法，分析得出研究對(duì)象前者對(duì)后者存在顯著的直接賦能效應(yīng)，前者對(duì)產(chǎn)業(yè)融合水平的提升有顯著促進(jìn)作用，并通過產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生部分中介效應(yīng)，間接對(duì)后者進(jìn)行不同程度的賦能。最后，本文結(jié)合論證提出措施與建議，以期早日達(dá)到產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈雙提升的目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；TOPSIS熵權(quán)法；耦合協(xié)調(diào)度模型；中介效應(yīng)

本文索引：周子怡.<變量 2>[J].中國商論，2023（16）：-066.

中圖分類號(hào)：F427 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2023）08（b）--04

1 引言

2022年，政府工作報(bào)告再次強(qiáng)調(diào)，要“增強(qiáng)制造業(yè)核心競爭力”，這是此項(xiàng)措施首次被寫入政府工作報(bào)告，與2021年“保持制造業(yè)比重基本穩(wěn)定”的表述相比，要求更高、方向更明。在制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的今天，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過進(jìn)行產(chǎn)業(yè)融合產(chǎn)生的影響路徑值得深入研究。

2 核心概念界定、賦能機(jī)制和研究假設(shè)

2.1 核心概念界定

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為顯著特征，并以信息化為載體、以數(shù)字化信息為生產(chǎn)要素的一切經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的總和。

制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌陌l(fā)展環(huán)境后，制造業(yè)發(fā)展模式發(fā)生從外延增長向內(nèi)生增長的一系列要素驅(qū)動(dòng)的躍升轉(zhuǎn)變，由從前的要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新驅(qū)動(dòng)。

2.2 賦能機(jī)制和研究假設(shè)

數(shù)字化的加持，使之在多平臺(tái)間的運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生賦能，即平臺(tái)賦能；數(shù)字化技術(shù)革新，帶動(dòng)制造業(yè)發(fā)展的模式更新，即技術(shù)賦能。制造業(yè)如果想在當(dāng)今激烈的市場競爭中發(fā)展勢(shì)如破竹，就需要多產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的新態(tài)勢(shì)。在多方賦能的同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也在無形中加速了產(chǎn)業(yè)間的融合，這是當(dāng)今時(shí)代的必然趨勢(shì)。因此，基于以上邏輯路徑，本文提出三條假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提升，助推制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的方式是自身直接賦能，如信息化平臺(tái)賦能、技術(shù)研發(fā)賦能等。

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)融合水平具有正向促進(jìn)作用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，在一定程度上能夠帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合水平提升。

H3：產(chǎn)業(yè)融合具有中介效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過產(chǎn)業(yè)融合的賦能效應(yīng)，使其對(duì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了正向顯著的間接促進(jìn)效應(yīng)。

3 長三角地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要來源于政府官網(wǎng)歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》與長三角地區(qū)各地市統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、統(tǒng)計(jì)年鑒與統(tǒng)計(jì)公報(bào)等。變量指標(biāo)數(shù)據(jù)依據(jù)國內(nèi)國際分類標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納和整理，最大程度地保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性、可得性、可信性。

3.2 測度方法

本文綜合考量了楊靜（2022）、呂東陽和張永慶（2022）及雷靖雯（2022）的研究思路，在DEA、熵權(quán)法、耦合協(xié)調(diào)度模型、灰色關(guān)聯(lián)度分析法等方法中，考慮到本文的變量選擇和數(shù)據(jù)獲取等方面因素，選擇熵權(quán)法和耦合協(xié)調(diào)度模型進(jìn)行指標(biāo)的測度和分析。

3.3 測度結(jié)果

本文通過TOPSIS熵權(quán)法步驟進(jìn)行測算，分別得出在2013—2020年長三角地區(qū)三省一市數(shù)字經(jīng)濟(jì)和制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)體系數(shù)據(jù)，并分別作為核心解釋變量與被解釋變量數(shù)據(jù)，用于后文計(jì)量模型的實(shí)證分析（見表1、表2）。

4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展賦能路徑實(shí)證研究

4.1 研究設(shè)計(jì)

4.1.1 變量定義

（1）被解釋變量與解釋變量。本文選用制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平（HMI）為被解釋變量，數(shù)據(jù)采用測度所得長江三角洲地區(qū)三省一市2013—2020年的制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合指數(shù)；選用數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（dlode）為核心解釋變量，數(shù)據(jù)采用測度所得長江三角洲地區(qū)三省一市2013—2020年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)。

（2）中介變量。通過參考邢皓（2021）的文獻(xiàn)資料，產(chǎn)業(yè)融合水平（ICL）能夠直觀地反映前文假設(shè)中的各產(chǎn)業(yè)融合程度，本文選其作為中介變量（見表3）。

（3）控制變量。本文控制變量的選取參考秦三毛（2020）的做法，共選取三個(gè)變量作為控制變量：城市化率（urban）、金融發(fā)展水平（financial）和人力資本（human）。

4.1.2 模型設(shè)計(jì)

結(jié)合上文評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建及數(shù)據(jù)說明可知，研究所選取樣本范圍為江浙滬皖四個(gè)省級(jí)區(qū)域，即 n=4；時(shí)間維度為 2013—2020年，即 T=8，n

其中，包含核心解釋變量、被解釋變量、控制變量、中介變量等；常數(shù)項(xiàng)為（constant）隨時(shí)間變動(dòng)的趨勢(shì)變量和不隨時(shí)間變化的解釋變量。

在本文中，面板回歸模型的具體形式為：

其中，是通過TOPSIS 熵權(quán)法測度而構(gòu)建的制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系數(shù)據(jù)，表示制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平；dlode為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，測度方法同上；X為控制變量；dlode前系數(shù)是核心解釋變量系數(shù)；X前系數(shù)制變量系數(shù)；為常數(shù)項(xiàng)；為隨機(jī)誤差。為研究結(jié)果中的重要部分，若其顯著為正，說明解釋變量dlode對(duì)被解釋變量HMI的賦能作用是正向賦能；反之，亦然。

4.2 實(shí)證分析

4.2.1 描述性統(tǒng)計(jì)

變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表4所示。

4.2.2 相關(guān)性分析

變量的相關(guān)性分析如表5所示。

4.2.3 回歸結(jié)果與中介效應(yīng)分析

本文參考溫忠麟（2004）和邢皓（2021）等大多數(shù)學(xué)者的做法，采用“三步法”建立中介效應(yīng)模型。

第一步，運(yùn)用回歸方程（2）進(jìn)行核心解釋變量與被解釋變量間直接賦能效應(yīng)的測度分析。

第二步，加入中介變量產(chǎn)業(yè)融合水平（ICL），將其作為被解釋變量放入模型（2），運(yùn)用回歸方程（3）考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)融合的影響（見表6）。

第三步，聯(lián)合顯著檢驗(yàn)，將被解釋變量和中介變量均放入模型（3）中，運(yùn)用回歸方程（4）檢驗(yàn)三者間的賦能效應(yīng)。

由回歸結(jié)果可以得出，三個(gè)回歸模型結(jié)果均在1%的顯著水平上顯著，實(shí)證模型檢驗(yàn)三條假設(shè)均成立。

4.2.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

通過替換自變量測度指標(biāo)的方式，進(jìn)行上述模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)（見表7）。

替換核心解釋變量的測度指標(biāo)后再次進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，各關(guān)鍵回歸系數(shù)仍為正數(shù)且在1%的顯著性水平上顯著，說明假設(shè)中的三條賦能路徑均通過檢驗(yàn)，且具有一定的穩(wěn)健性。

5 結(jié)語

5.1 主要結(jié)論

本文經(jīng)過實(shí)證分析，總結(jié)得出以下幾條結(jié)論：

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過自身直接賦能，對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展顯著促進(jìn)，數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模的賦能效應(yīng)最強(qiáng)。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)融合水平具有正向促進(jìn)作用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，在一定程度上能夠帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合水平的提升。

第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過產(chǎn)業(yè)融合的賦能效應(yīng)，間接對(duì)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的提升產(chǎn)生正相關(guān)的促進(jìn)效應(yīng)。

5.2 政策建議

第一，加快建設(shè)數(shù)字化，利用產(chǎn)、學(xué)、研協(xié)同為數(shù)字化創(chuàng)新培養(yǎng)人才提供支撐。數(shù)字化的提升對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是最直接的促進(jìn)作用。對(duì)于制造業(yè)而言，能夠從多方面產(chǎn)生正向反饋。引進(jìn)數(shù)字化創(chuàng)新，能夠?qū)κ袌鲂畔?、客戶畫像進(jìn)行精準(zhǔn)定位，對(duì)降低庫存成本、增產(chǎn)增收有著質(zhì)的飛躍。

第二，推進(jìn)制造業(yè)信息化、制造業(yè)服務(wù)化、制造業(yè)智能化“三化”建設(shè)。《中國制造2025》明確提及推動(dòng)服務(wù)型制造和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展等戰(zhàn)略任務(wù)，因而制造業(yè)服務(wù)化也是未來的一種發(fā)展趨勢(shì)。由“提供產(chǎn)品”到“提供產(chǎn)品+服務(wù)”模式的轉(zhuǎn)變，在制造業(yè)企業(yè)中加快推進(jìn)智能化改革，更好更快地突破我國制造業(yè)的服務(wù)化困境。

第三，培育產(chǎn)業(yè)新動(dòng)能。數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展背景下，更易形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與云計(jì)算等數(shù)字經(jīng)濟(jì)范疇的新概念，能夠測算消費(fèi)者偏好，在降低信息獲取成本、物流成本、倉儲(chǔ)成本和交易成本的同時(shí)，助推制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈雙提升。

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