王和勇 何泓漫

（華南理工大學(xué)電子商務(wù)系， 廣州 510006）

引 言

隨著新一輪科技革命的到來(lái)， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸成為全球經(jīng)濟(jì)的心臟， 為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了源源不斷的新鮮血液。 黨的十九屆四中全會(huì)通過(guò)的《中共中央關(guān)于堅(jiān)持和完善中國(guó)特色社會(huì)主義制度、 推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問(wèn)題的決定》首次增列數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素。 2020 年底召開(kāi)的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指出： “要大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)”。中央政治局的第三十四次集中學(xué)習(xí)時(shí)， 習(xí)近平總書(shū)記指出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的重要性和必須性。

在宏觀環(huán)境和政策的推動(dòng)下， 各個(gè)產(chǎn)業(yè)都在積極地進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 其中制造業(yè)作為我國(guó)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)和核心， 其實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)有著提高產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率、 降低生產(chǎn)成本、 提高生產(chǎn)安全性和準(zhǔn)確性、 提高服務(wù)質(zhì)量等現(xiàn)實(shí)意義。 對(duì)于傳統(tǒng)制造業(yè)來(lái)說(shuō)， 雖然數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難度較高且存在著極大的風(fēng)險(xiǎn)， 但卻是得以革新的必經(jīng)之路。 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型遇到的挑戰(zhàn)有很多： （1） 中小企業(yè)的轉(zhuǎn)型進(jìn)程較為落后， 導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展不均衡，風(fēng)險(xiǎn)居高不下； （2） 中小企業(yè)大多都處于產(chǎn)業(yè)鏈的末端， 抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱、 內(nèi)部管理粗獷、 財(cái)務(wù)制度不健全， 導(dǎo)致中小制造企業(yè)融資困難； （3） 在沒(méi)有戰(zhàn)略思想、 設(shè)備建設(shè)基礎(chǔ)的情況下就開(kāi)始盲目推進(jìn)智能化， 流于表面， 生產(chǎn)設(shè)備自動(dòng)化了，但是管理數(shù)字化沒(méi)有同步發(fā)展， 導(dǎo)致轉(zhuǎn)型不徹底，成效不顯著； （4） 制造企業(yè)對(duì)新技術(shù)的認(rèn)識(shí)不夠，在落后的生產(chǎn)、 管理基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 導(dǎo)致投入大量資源卻鮮有成效。

在制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中， 政府的財(cái)政扶持政策引導(dǎo)了產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向， 起到了不可替代的作用。 但是政府的財(cái)政政策對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展到底有著怎樣的影響呢？ 有學(xué)者通過(guò)經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)分析方法， 分析政府投資對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響， 得到投資性支出的安排應(yīng)該針對(duì)具體的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的結(jié)論［1］。 還有學(xué)者在柯布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上結(jié)合財(cái)政支出， 分析了我國(guó)財(cái)政支出和結(jié)構(gòu)對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用， 認(rèn)為文教、 科學(xué)、 衛(wèi)生事業(yè)支出對(duì)3 個(gè)產(chǎn)業(yè)都有顯著的推動(dòng)作用［2］。 王保滔等［3］學(xué)者利用回歸分析和建立脈沖響應(yīng)函數(shù)的方法， 研究了財(cái)政支出和稅收政策對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響機(jī)制， 認(rèn)為財(cái)政支出對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化具有長(zhǎng)期的促進(jìn)作用。 韓振國(guó)等［4］學(xué)者利用系統(tǒng)的GMM 方法， 從財(cái)政支出規(guī)模及其結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面，實(shí)證分析中國(guó)財(cái)政支出對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響效應(yīng)， 認(rèn)為財(cái)政規(guī)模、 科技性和教育性支出有著正向影響， 投資性和行政管理支出有著負(fù)向影響。以上研究在各個(gè)方面肯定了財(cái)政政策對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的積極作用， 但是目前大多數(shù)研究都集中在分析財(cái)政支出與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系上， 缺失了財(cái)政政策對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)影響效果的研究。

本文通過(guò)研究財(cái)政支出對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的作用效果， 豐富制造業(yè)轉(zhuǎn)型的評(píng)價(jià)方法， 以及財(cái)政支出與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型關(guān)系的研究； 通過(guò)對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展中財(cái)政政策的實(shí)施效果進(jìn)行量化分析， 為財(cái)政政策效率評(píng)估提供評(píng)價(jià)模型， 為政策的改革和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展推進(jìn)工作提供參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵與測(cè)量

在關(guān)于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)評(píng)價(jià)的研究中， 很多學(xué)者從科技人才， 數(shù)字化技術(shù)、 產(chǎn)業(yè)績(jī)效、 技術(shù)的發(fā)展水平、 環(huán)境保護(hù)情況、 資源消耗情況等角度來(lái)研究， 如表1 所示。

表1 指標(biāo)體系構(gòu)建角度的文獻(xiàn)研究

經(jīng)過(guò)理論分析與大量文獻(xiàn)閱讀之后， 在2020年王柏生［7］的研究基礎(chǔ)上， 本文設(shè)置制造業(yè)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)收、 創(chuàng)新水平和環(huán)境保護(hù)3 個(gè)一級(jí)指標(biāo)對(duì)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行客觀的評(píng)價(jià)。

1.2 研究假設(shè)

有學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)學(xué)研模式的發(fā)展與深化有利于推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型問(wèn)題中技術(shù)升級(jí)的解決，而轉(zhuǎn)型的另一個(gè)資金成本問(wèn)題， 由政府和產(chǎn)業(yè)協(xié)同解決［9］。 政府不僅為制造業(yè)集群開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)直接提供資金支持， 如經(jīng)費(fèi)資助、 無(wú)息貸款和稅費(fèi)減免等， 而且其在制造業(yè)發(fā)展過(guò)程中既是政策制度的制定者， 也是政策制度執(zhí)行的管理者和監(jiān)督者。 隨著財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重的增加，制造業(yè)的受惠規(guī)模和程度也會(huì)擴(kuò)大和加深， 對(duì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展存在有利影響。 關(guān)于財(cái)政支出的構(gòu)成，韓振國(guó)和楊盈穎［4］提出財(cái)政支出可以從4 個(gè)方面對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響， 如圖1 所示。

圖1 財(cái)政支出對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響

財(cái)政支出中投資性支出通過(guò)兩種方式影響制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)： （1） 政府直接參與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)， 增加市場(chǎng)需求， 購(gòu)買(mǎi)企業(yè)產(chǎn)品， 提高企業(yè)生產(chǎn)獲得， 增加企業(yè)、 產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型資本； （2）政府通過(guò)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的投入， 改善產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型環(huán)境， 如對(duì)5G 基站的建設(shè)、 光纜的鋪設(shè)、 寬帶的普及等， 減少制造產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)建設(shè)阻礙， 為其提供更多轉(zhuǎn)型機(jī)會(huì)， 同時(shí)有助于形成園區(qū)或基建的產(chǎn)業(yè)聚集效應(yīng)， 推動(dòng)制造產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的共同轉(zhuǎn)型。 政府的投資性支出也會(huì)引領(lǐng)市場(chǎng)配置資源的方向， 糾正市場(chǎng)失靈問(wèn)題。

教育性支出會(huì)影響市場(chǎng)中勞動(dòng)力的素質(zhì)以及創(chuàng)新能力等因素， 通過(guò)提高制造業(yè)人才素養(yǎng)來(lái)間接影響制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 然而教育性投資一般都具有時(shí)滯性， 并不會(huì)立刻出現(xiàn)明顯的效果，所以人力資本積累需要連續(xù)的高投入。 因此， 教育性支出會(huì)通過(guò)長(zhǎng)期的人力資本累計(jì)來(lái)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型人才儲(chǔ)備產(chǎn)生影響。

科技性支出則是通過(guò)直接提高制造企業(yè)研發(fā)投入來(lái)達(dá)到直接增加企業(yè)研發(fā)設(shè)備、 研發(fā)基礎(chǔ)等要素的效果， 對(duì)推動(dòng)制造產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)的研發(fā)以及數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用有更好更直接的作用。 科技性支出可以直接影響資本要素的配置， 資源向研發(fā)傾斜后， 更高的研發(fā)資金吸引了更多的人才，隨著時(shí)間的推移， 也會(huì)間接提高社會(huì)的創(chuàng)新水平，反過(guò)來(lái)對(duì)產(chǎn)業(yè)也有幫助。 在本文構(gòu)建的區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的一級(jí)指標(biāo)中， 研發(fā)水平是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中最重要的因素， 所以科技性支出是財(cái)政支出中對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型直接影響最大的部分。

合理的行政管理支出穩(wěn)定了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的和諧發(fā)展， 同時(shí)也穩(wěn)定了制造業(yè)市場(chǎng)的環(huán)境。 在市場(chǎng)“無(wú)形的手” 作用下， 制造業(yè)將有效地以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)， 從而更加合理地分配資源。 沒(méi)有穩(wěn)定的市場(chǎng)環(huán)境， 制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)將提升， 從而導(dǎo)致制造業(yè)無(wú)法順利完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 所以合理的行政管理支出對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)也很重要。

綜合來(lái)說(shuō)， 財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重反映了地區(qū)政府的政策傾向。 在制造業(yè)發(fā)展過(guò)程中合理的財(cái)政支出對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型有實(shí)際影響。 根據(jù)上文所述， 本文基于以下假設(shè)展開(kāi)研究， 即財(cái)政支出比重的增加對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型有正向影響。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量測(cè)量

（1） 被解釋變量： 制造業(yè)轉(zhuǎn)型綜合指數(shù)（ZZ）。ZZ為被解釋變量， 是本文構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系測(cè)算出來(lái)的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)綜合指數(shù)， 并對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。 謹(jǐn)遵科學(xué)研究的規(guī)范性和嚴(yán)謹(jǐn)性要求，遵循科學(xué)性、 系統(tǒng)性、 獨(dú)立性、 層次性、 可操作性等建立原則， 在2020 年王柏生［7］的研究基礎(chǔ)上， 本文針對(duì)制造業(yè)數(shù)字化水平和轉(zhuǎn)型情況建立了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系， 如表2 所示從3 個(gè)方面進(jìn)行，分別是制造業(yè)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)收、 制造業(yè)創(chuàng)新水平和制造業(yè)環(huán)境保護(hù)， 并采用熵值法進(jìn)行權(quán)重賦予， 如表3 所示， 得到創(chuàng)新水平的二級(jí)指標(biāo)的平均權(quán)重最高， 這符合產(chǎn)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力理論。

表2 制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程， 不只是產(chǎn)值的增加過(guò)程， 還是制造業(yè)對(duì)新技術(shù)的學(xué)習(xí)和融合， 甚至進(jìn)入一個(gè)新的產(chǎn)業(yè)生命周期， 使得產(chǎn)業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造能力得以提高的過(guò)程。 產(chǎn)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力是支撐產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)得以持續(xù)， 并驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)不斷創(chuàng)造新價(jià)值的各種能力的動(dòng)態(tài)組合。 動(dòng)態(tài)能力體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)的學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)化過(guò)程中， 包括轉(zhuǎn)移能力、 接受能力、 吸收能力和融合能力［10］。 由于制造業(yè)已經(jīng)出現(xiàn)產(chǎn)能過(guò)剩的情況， 所以資源需要重新分配，產(chǎn)業(yè)內(nèi)部分企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始學(xué)習(xí)新的技術(shù)， 走上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的道路。 所以在這一階段技術(shù)創(chuàng)新和制造業(yè)對(duì)新技術(shù)的接受和吸收能力直接決定了制造業(yè)能否開(kāi)始一個(gè)新的生命周期， 也直接決定了制造業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力的大小， 所以創(chuàng)新水平的指標(biāo)對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型的評(píng)價(jià)是最為重要的。

（2） 解釋變量： 財(cái)政支出比重（Fiscal）。Fiscal是財(cái)政中的一般預(yù)算支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重， 將其取對(duì)數(shù)處理后作為主要解釋變量。 該模型主要探究財(cái)政支出比重對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型的影響。

（3） 控制變量。本文對(duì)地區(qū)的開(kāi)放程度（Open）、人才水平（Talents）、 城鎮(zhèn)化率（City）、 外商直接投資（FDI）、 資本密集度（CIR）、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（STR）變量進(jìn)行控制。 其中Open表示地區(qū)的開(kāi)放程度，由進(jìn)出口總額（按當(dāng)年匯率換算成人民幣）占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來(lái)表示， 開(kāi)放程度越高， 外資投入助力研發(fā)的可能性越大， 且產(chǎn)業(yè)與國(guó)外校企交流高新技術(shù)的機(jī)會(huì)越多。Talents為人才水平， 由該地區(qū)制造業(yè)就業(yè)人數(shù)占高校學(xué)生數(shù)的比重來(lái)表示， 水平越高， 說(shuō)明本地制造業(yè)能吸引的創(chuàng)新型人才越多。City為城鎮(zhèn)化率， 城鎮(zhèn)化程度越高的地區(qū)， 經(jīng)濟(jì)活動(dòng)越活躍， 制造業(yè)就有越多獲得資金、 人才等資源的機(jī)會(huì)。FDI（Foreign Direct Investment）為外商直接投資， 外商投資越多的地區(qū)，制造業(yè)可獲得的資金越多， 轉(zhuǎn)型成功的可能性越大。CIR（Capital Intensity Ratio）為資本密集度， 按存量法計(jì)算， 由省級(jí)固定資產(chǎn)投資額占地區(qū)總?cè)丝诘谋戎乇硎荆?資本密集度越高， 資本成本越高，同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)也就越大， 但是創(chuàng)造更高的勞動(dòng)生產(chǎn)率的可能性也越大。STR為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)， 由第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示， 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也會(huì)影響制造業(yè)的研發(fā)情況， 第二產(chǎn)業(yè)占比高的地區(qū)，制造業(yè)研發(fā)水平高于其余地區(qū)的可能性更高。 最后將對(duì)所有控制變量進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。

1.2 模型設(shè)置

變量名稱及其說(shuō)明如表4 所示， 各變量之間的關(guān)系如模型（1） 所示。 在模型（1） 中，i和t分別表示地區(qū)和年份；β為各變量的估計(jì)系數(shù)；μi和δt分布表示個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的虛擬變量；εit為誤差項(xiàng)。 通過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)之后本文選擇使用雙向固定效應(yīng)模型， 該模型可以解決不隨時(shí)間和地區(qū)變化的、 不可觀測(cè)因素造成的內(nèi)生性問(wèn)題。 對(duì)解釋變量和控制變量進(jìn)行相關(guān)性分析后發(fā)現(xiàn)， 變量之間的相關(guān)性較小， 因此可以不考慮多重共線性問(wèn)題。

表4 變量名稱及說(shuō)明

3 實(shí)證分析

3.1 制造業(yè)轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)實(shí)證分析

（1） 樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源。 針對(duì)本文建立的指標(biāo)體系和探究財(cái)政支出與制造業(yè)轉(zhuǎn)型關(guān)系的計(jì)量模型， 從EPS 全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、 國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)， 以及部分省（區(qū)、 市）的統(tǒng)計(jì)年鑒， 收集了2007 ～2021 年中國(guó)31 個(gè)?。▍^(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)（基于數(shù)據(jù)的可獲得性， 不包括港、 澳、 臺(tái)地區(qū)）。 為了保障研究質(zhì)量， 對(duì)部分指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理， 總共得到了8370 條觀測(cè)值。 在模型實(shí)證中則采用Eviews9 數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行回歸以及檢驗(yàn)。

（2） 制造業(yè)轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。 本文從制造業(yè)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)收、 制造業(yè)創(chuàng)新水平和制造業(yè)環(huán)境保護(hù)3 個(gè)方面， 收集并整理了31 個(gè)省（區(qū)、 市）2007 ～2021 年11 個(gè)指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)， 然后利用熵值法分別測(cè)算了二級(jí)指標(biāo)和一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重， 得到制造業(yè)轉(zhuǎn)型的綜合指數(shù)。 結(jié)果如表5 所示， 走勢(shì)如圖2 所示。

表5 制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)綜合指數(shù)

續(xù) 表

圖2 全國(guó)各地區(qū)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)綜合指數(shù)

（3） 結(jié)果分析。 北京市和天津市的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較為領(lǐng)先。 北京市的指數(shù)在2019 年以后就逐漸領(lǐng)先于各省（區(qū)、 市）， 是轉(zhuǎn)型升級(jí)最明顯的地區(qū)。 獨(dú)特的政治地理優(yōu)勢(shì)推動(dòng)了北京市制造業(yè)的快速發(fā)展， 特別是數(shù)字化技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的融合優(yōu)勢(shì)， 使其成為了制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)情況排名第一的地區(qū)。 天津市制造業(yè)轉(zhuǎn)型實(shí)力也很強(qiáng)勁， 但是2019 年之后制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)指數(shù)出現(xiàn)波動(dòng)， 轉(zhuǎn)型效果一般， 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型遇到了瓶頸。廣東省是發(fā)展?jié)摿八俣葮O大的地區(qū)， 指數(shù)發(fā)展排名第三， 即將趕超天津市。 廣東省政府對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了很多政策支持， 對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)型有高度的重視。 廣東省有著絕佳的地理優(yōu)勢(shì)， 臨近港澳， 是改革開(kāi)放以來(lái)高速發(fā)展的地區(qū)之一， 它的政策支持和地理優(yōu)勢(shì)， 使很多資源都匯集在此，多個(gè)外地高校在廣東省設(shè)立分校， 再加上深圳新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展， 廣東省吸引外資和人才的能力越來(lái)越強(qiáng)， 較早地帶動(dòng)了制造業(yè)開(kāi)始數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 上海市的轉(zhuǎn)型升級(jí)水平也較為突出， 由于是一線城市， 其憑借著智能化改造和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等優(yōu)先發(fā)展的優(yōu)勢(shì)， 漸漸聚集了大規(guī)模的先進(jìn)制造業(yè)集群， 從而對(duì)其轉(zhuǎn)型發(fā)展產(chǎn)生明顯帶動(dòng)作用。

其余地區(qū)轉(zhuǎn)型升級(jí)差異較小， 保持著穩(wěn)定的增長(zhǎng)趨勢(shì)， 發(fā)展差距不大。 其中青海省結(jié)合自身特色和實(shí)際情況， 提出了“1119” 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)體系， 對(duì)青海省的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)起到了巨大的推動(dòng)作用。 西藏自治區(qū)仍在努力進(jìn)行數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)， 雖然其制造業(yè)基礎(chǔ)薄弱， 總量較小，但是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的快速建設(shè)， 助力其制造業(yè)高速轉(zhuǎn)型， 增長(zhǎng)速率較快。

3.2 模型實(shí)證

（1） 描述性統(tǒng)計(jì)。 所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表6 所示。 在0.1 的顯著性水平下， 所有變量都符合正態(tài)分布。 進(jìn)一步分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)， 本文可以得到以下結(jié)論： 各地區(qū)的資本密集程度差距較大， 說(shuō)明各地區(qū)資本密集度不同， 涉及的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)也不同。 外商投資在不同地區(qū)的投資水平相差很大， 大部分外商都在沿海地區(qū)進(jìn)行投資， 在中、 西部地區(qū)投資較少。

表6 基準(zhǔn)模型變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（2） 回歸結(jié)果。 回歸結(jié)果如表7 所示， 模型效果良好， 在1%的顯著性水平下， 財(cái)政規(guī)模對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響是顯著的， 且財(cái)政支出比重每增加1%， 相當(dāng)于將制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)綜合指數(shù)提高了0.3687%， 符合預(yù)期假設(shè)。

表7 回歸結(jié)果

（3） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)。 本文在財(cái)政支出的穩(wěn)健性檢驗(yàn)上， 選擇使用財(cái)政支出中對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有最直接影響的部分， 即將SCI（科技性支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重的對(duì)數(shù)值）作為替代變量。 模型結(jié)果如表8 所示。 科技性支出比重對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響仍然是顯著的， 說(shuō)明該模型效果良好， 且科技性支出比重每增長(zhǎng)1%， 就會(huì)對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)綜合指數(shù)產(chǎn)生0.0649%的正向影響。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

（4） 異質(zhì)性分析。 本文還根據(jù)《數(shù)字中國(guó)發(fā)展報(bào)告（2020 年）》 （以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》）中按不同地區(qū)的信息化發(fā)展水平劃分的3 個(gè)梯隊(duì)， 進(jìn)行了3 次回歸分析， 結(jié)果如表9 所示。 隨著地區(qū)信息化發(fā)展水平的提高， 財(cái)政支出比重的顯著正向影響效果逐漸增大。 推測(cè)其原因可能是地區(qū)在提高骨干網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)能力以及加強(qiáng)數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)、數(shù)據(jù)算力設(shè)施建設(shè)、 區(qū)塊鏈公共基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、 移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展等水平的同時(shí)， 能為制造業(yè)提供一個(gè)更好的技術(shù)轉(zhuǎn)型環(huán)境， 從而使得財(cái)政支出的作用效果增大。

表9 異質(zhì)性分析

續(xù) 表

在對(duì)科技性支出進(jìn)行回歸的時(shí)候， 結(jié)果也都表明有正向的顯著影響。 科技性支出比重每增長(zhǎng)1%， 3 個(gè)梯隊(duì)的制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)綜合指數(shù)就會(huì)分別增加0.0165%、 0.026%和0.0115%。 整體呈現(xiàn)了一個(gè)倒“U” 型的影響效果， 即當(dāng)?shù)貐^(qū)的信息化發(fā)展水平不高的時(shí)候， 科技性支出的影響效果會(huì)隨著水平的上升而增加， 但是當(dāng)信息化水平已經(jīng)達(dá)到一定高度的時(shí)候， 科技性支出的影響會(huì)逐漸衰弱。

4 結(jié) 語(yǔ)

4.1 研究結(jié)論

控制財(cái)政支出是我國(guó)政府在對(duì)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行引導(dǎo)和調(diào)控時(shí)的重要方式， 因此探究財(cái)政支出比重對(duì)我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響是很有必要的。 本文在回顧以往研究的基礎(chǔ)上， 對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了構(gòu)建， 利用熵值法對(duì)指標(biāo)賦權(quán)后， 計(jì)算出2007～2021 年全國(guó)31 個(gè)省（區(qū)、 市）的制造業(yè)轉(zhuǎn)型綜合指數(shù)， 并在此基礎(chǔ)上， 運(yùn)用雙向固定效應(yīng)模型， 分析我國(guó)財(cái)政支出比重對(duì)區(qū)域制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的影響效應(yīng)。 用科技性支出比重代替財(cái)政支出比重進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)， 結(jié)果表示模型穩(wěn)健性良好， 而后針對(duì)《報(bào)告》 中的3 個(gè)梯隊(duì)分地區(qū)進(jìn)行了異質(zhì)性檢驗(yàn)， 得出如下結(jié)論：

（1） 我國(guó)財(cái)政支出比重的增加對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)起到了正向的作用； （2） 隨著地區(qū)信息化建設(shè)水平的提高， 財(cái)政支出比重對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的促進(jìn)效果增大， 即信息化水平越高， 制造業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)就越強(qiáng)。 隨之， 財(cái)政支出的影響作用也會(huì)更強(qiáng)； （3） 財(cái)政支出從引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型方向、直接提供制造業(yè)科技研發(fā)支持、 間接提高制造業(yè)人才水平、 穩(wěn)定制造業(yè)市場(chǎng)環(huán)境、 改善制造業(yè)轉(zhuǎn)型的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施等方面， 對(duì)制造業(yè)產(chǎn)生了有利影響。

4.2 政策建議

本文研究發(fā)現(xiàn)， 財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重對(duì)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)產(chǎn)生了顯著的正向影響。根據(jù)本文結(jié)論， 為了財(cái)政政策能夠更好地促進(jìn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和發(fā)展， 提出以下政策建議：

（1） 全國(guó)范圍擴(kuò)大財(cái)政支出規(guī)模以及分地區(qū)提高財(cái)政支出比重， 以期提高財(cái)政支出效率。 不同地區(qū)信息化水平差距較大， 應(yīng)按地區(qū)特色合理分配財(cái)政支出。 在只有一定經(jīng)費(fèi)的情況下， 基礎(chǔ)建設(shè)較好的地區(qū)可以主要提高對(duì)企業(yè)的科技性支出；基礎(chǔ)建設(shè)較弱的地區(qū)， 可以優(yōu)先提高基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)費(fèi)用， 以最大效率支持制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

（2） 提高制造業(yè)轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)設(shè)施的投入。 在重視針對(duì)制造業(yè)的財(cái)政政策實(shí)施的同時(shí)， 各個(gè)地區(qū)都要重視制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)環(huán)境的投入， 包括建設(shè)5G 基站、 鋪設(shè)光纜、 強(qiáng)化骨干網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)能力等， 為制造產(chǎn)業(yè)提供更好的基礎(chǔ)環(huán)境， 加大財(cái)政支出比重的正向影響效果。

（3） 助力產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)研發(fā)平臺(tái)的搭建， 為技術(shù)創(chuàng)新提供幫助。 制造業(yè)要實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新， 不僅可以通過(guò)產(chǎn)學(xué)研、 政府支持來(lái)進(jìn)行， 還可以選擇企業(yè)互助的方式， 搭建產(chǎn)業(yè)共性技術(shù)的研發(fā)平臺(tái)， 共享新技術(shù)紅利。

（4） 長(zhǎng)期組織企業(yè)對(duì)轉(zhuǎn)型思想和方法進(jìn)行學(xué)習(xí)。 通過(guò)支持協(xié)會(huì)、 園區(qū)等單位對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)的組織， 讓企業(yè)學(xué)習(xí)長(zhǎng)期的戰(zhàn)略思想， 把握總體方向，再結(jié)合自身公司的發(fā)展， 合理地進(jìn)行轉(zhuǎn)型。

（5） 堅(jiān)持實(shí)施“上云用智賦數(shù)” 行動(dòng)。 通過(guò)提高對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策的實(shí)施力度， 盡量幫助制造企業(yè)解決轉(zhuǎn)型困難， 進(jìn)行系統(tǒng)性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)。