鐘許杰，溫曉妮，張曉微

基于三階段SBM模型的制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率評價

鐘許杰1，溫曉妮2，張曉微3

（喀什大學1. 數(shù)學與統(tǒng)計學院，3. 南疆經(jīng)濟與社會發(fā)展研究中心，新疆 喀什 844000；2. 中國建設(shè)銀行股份有限公司煙臺分公司 業(yè)務(wù)部，山東 煙臺 264000）

基于我國除臺灣、香港、澳門外其余31個省（自治區(qū)、直轄市）2014—2021年省域制造業(yè)數(shù)字化投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，采用三階段SBM模型進行生產(chǎn)效率的評價研究，同時考察經(jīng)濟發(fā)展水平、地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府支持力度等外部環(huán)境因素對生產(chǎn)效率的影響．結(jié)果表明，全國制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率不高，存在區(qū)域發(fā)展不平衡問題，生產(chǎn)效率由東向西呈階梯式下降；經(jīng)濟發(fā)展會導致勞動力資本投入的浪費，使制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率下降；第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不利于制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的提高，會導致投入資源的浪費；政府的支持有利于制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的提高，政府部門的引導可以有效地進行資源配置；剔除環(huán)境變量和隨機因素影響后，制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率有所下降，但整體呈現(xiàn)出良好的上升趨勢．研究結(jié)果對提升制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率有一定參考意義．

制造業(yè)；數(shù)字化；生產(chǎn)效率；三階段SBM模型

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是當前制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑，大數(shù)據(jù)、人工智能等先進信息技術(shù)通過改變制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)要素投入方式和產(chǎn)出效率，加速推動制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和低碳發(fā)展，進一步提高了資源利用效率[1]．數(shù)字經(jīng)濟在我國經(jīng)濟增長中發(fā)揮了重要作用，也是中國由制造業(yè)大國向制造業(yè)強國轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵因素．因此，提高制造業(yè)數(shù)字化水平，以數(shù)字推動企業(yè)的生產(chǎn)效率是制造業(yè)企業(yè)的必然選擇和共同目標．

現(xiàn)有文獻從不同視角對制造業(yè)數(shù)字化的影響和評價進行了深入的研究．戚聿東[2]等從資源基礎(chǔ)視角考察了我國2011—2018年數(shù)字化發(fā)展對非高新技術(shù)制造業(yè)的企業(yè)績效影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化發(fā)展有助于企業(yè)通過管理和銷售路徑促進企業(yè)績效的提升，而我國制造業(yè)的數(shù)字化發(fā)展仍然處于初級階段．黨琳[3]等從國際貿(mào)易視角分析了數(shù)字化發(fā)展與制造業(yè)企業(yè)的關(guān)系，認為數(shù)字化發(fā)展可以通過提升制造業(yè)行業(yè)的出口技術(shù)復雜度促進我國制造業(yè)對外貿(mào)易的發(fā)展，提升我國制造業(yè)企業(yè)在國際市場中的比較優(yōu)勢和競爭力．學者們從不同的維度構(gòu)建了制造業(yè)數(shù)字化的評價指標體系，并采用層次分析法、模糊綜合評價法、因子分析等方法對我國制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展進行了綜合評價，為我國制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐提供了重要參考[4-6]．

數(shù)字化發(fā)展對制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)效率的影響存在顯著差異．劉飛[7]利用我國2007—2019年制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)生產(chǎn)效率的影響，結(jié)果表明，數(shù)字化發(fā)展通過間接和互補的方式影響制造業(yè)生產(chǎn)效率，且不同行業(yè)、不同規(guī)模、不同所有制上市公司存在顯著的異質(zhì)性特征．涂心語[8]等通過構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化指數(shù)來研究數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，指出數(shù)字化發(fā)展不僅能直接對制造業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生長期的促進作用，還能通過企業(yè)間知識溢出增強數(shù)字化發(fā)展對生產(chǎn)效率的促進效果．同樣，F(xiàn)u[9]從全球價值鏈角度，構(gòu)建了中國制造業(yè)發(fā)展指數(shù)，認為數(shù)字技術(shù)有助于優(yōu)化制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)要素配置，縮短信息傳遞時間，以此促進制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率；Zhang[10]等通過構(gòu)建雙重差分模型研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)效率的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實施對于企業(yè)經(jīng)濟的促進效果顯著，且數(shù)字化改造是通過降低生產(chǎn)成本、提高創(chuàng)新來促進企業(yè)生產(chǎn)效率的提升．

制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率會受到外部環(huán)境因素的影響[11]．如地方政府的支持能顯著加強知識性擴散，且當政府機構(gòu)作為協(xié)調(diào)單位時，知識擴散對制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展的促進作用更為顯著[12]；經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)具有完善的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)字化開發(fā)和服務(wù)水平較高，降低了制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化改造的成本[13]；地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展的影響至關(guān)重要，構(gòu)建制造業(yè)、金融服務(wù)業(yè)等行業(yè)的良性循環(huán)，推動產(chǎn)業(yè)鏈全數(shù)字化，優(yōu)化管理、運輸、銷售流程，可以有效地降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，促進制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的提高[14]140．此外，對外開放水平和地區(qū)消費能力等其他外部環(huán)境因素也會對制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率產(chǎn)生一定的影響[15-16]．

三階段SBM模型能充分考慮外部環(huán)境因素對生產(chǎn)效率測算的影響，被學者大量采用[17-18]．在測算制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化的生產(chǎn)效率方面，宋清華[19]等利用投入產(chǎn)出法測算了中國制造業(yè)上市企業(yè)2007—2019年的全要素生產(chǎn)率．然而，鮮有文獻采用三階段SBM模型來測算制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化的生產(chǎn)效率．因此，本文利用我國除臺灣、香港、澳門外其余31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2014—2021制造業(yè)數(shù)字化投入產(chǎn)出的相關(guān)數(shù)據(jù)，將政府支持力度、地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平作為影響制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化的外部因素，采用三階段SBM模型測算其生產(chǎn)效率．基于生產(chǎn)效率的測算結(jié)果，從促進制造業(yè)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、提高制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率等方面提出相關(guān)建議．

1　三階段SBM模型

SBM模型是對傳統(tǒng)DEA模型的改進，其不受指標維度的影響，并充分考慮了非期望產(chǎn)出和松弛變量.

隨著隨機前沿方法的發(fā)展和應用，三階段SBM模型被提出，第二階段SFA模型用以減小外部環(huán)境變量和隨機干擾項的影響，使結(jié)果更接近真實效率值．SBM和SFA的結(jié)合彌補了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包絡(luò)方法的不足．三階段SBM模型測算制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率過程包括：一階段，基于SBM模型測算制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率；二階段，運用SFA隨機效應模型將投入松弛分解為外部環(huán)境影響、隨機干擾項和管理無效率，剔除前兩者以消除外部環(huán)境的影響；三階段，根據(jù)調(diào)整后的投入變量重新測算制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率．

1.1　第一階段

具體的SBM模型構(gòu)造為

1.2　第二階段

第一階段計算出來的數(shù)字化生產(chǎn)效率會受到隨機誤差和多種外部環(huán)境因素的影響，無法客觀評價決策單元的數(shù)字化生產(chǎn)效率．因此，在第二階段采用SFA模型重新考慮隨機誤差和環(huán)境因素的影響，使決策單元處于同一水平的環(huán)境．第二階段的SFA模型為

1.3　第三階段

根據(jù)制造業(yè)數(shù)字化的投入指標經(jīng)過第二階段隨機前沿模型的調(diào)整后，采用調(diào)整后的投入指標和原產(chǎn)出指標，再次利用 SBM 模型進行測算，得到剔除外部環(huán)境因素和隨機干擾項影響后的生產(chǎn)效率值．調(diào)整后的效率值能更真實有效地反映制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率．

2　指標選取和數(shù)據(jù)說明

2.1　指標選取

制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的測度分析需要設(shè)計一個合理的投入產(chǎn)出指標體系，參照文獻[14]的做法，本文選取相關(guān)投入指標、產(chǎn)出指標和環(huán)境指標，構(gòu)造三階段SBM 模型以評價制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率．

2.1.1投入指標人力資源是推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，也是制造業(yè)實現(xiàn)長遠發(fā)展的核心要素．創(chuàng)新是制造業(yè)企業(yè)競爭力的核心指標，企業(yè)實現(xiàn)創(chuàng)新必須增加研發(fā)投入，而制造業(yè)的研發(fā)活動和人才引進都需要資本投入．因此，本文從勞動力、企業(yè)資本、設(shè)備數(shù)字化水平三個角度出發(fā)，選取就業(yè)平均工資、信息產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員平均工資、固定資產(chǎn)總額、研發(fā)投入４個變量構(gòu)成制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率投入變量，作為制造業(yè)數(shù)字化的投入指標．

2.1.2產(chǎn)出指標制造業(yè)數(shù)字化的根本目的是助力制造業(yè)提升生產(chǎn)效率，提高企業(yè)競爭力，增加企業(yè)經(jīng)營利潤，實現(xiàn)資源的有效配置，減少污染物的排放．因此，本文選取主營業(yè)務(wù)收入、企業(yè)利潤總額作為期望產(chǎn)出效益，以單位產(chǎn)出污染排放量作為非期望產(chǎn)出效益，由期望產(chǎn)出效益和非期望產(chǎn)出效益作為制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率整體產(chǎn)出變量，即選取主營業(yè)務(wù)收入、企業(yè)利潤總額、單位產(chǎn)出污染排放量作為制造業(yè)數(shù)字化的產(chǎn)出指標．

2.1.3環(huán)境指標環(huán)境因素會影響制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展投入產(chǎn)出效率，但不受決策單元的控制．經(jīng)濟發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局合理的區(qū)位優(yōu)勢可能促進制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率增長．同時，制造業(yè)企業(yè)獲得政府推動數(shù)字化的補助情況不同，也會導致測算的生產(chǎn)效率與實際情況有所偏差．因此，本文選取經(jīng)濟發(fā)展水平、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府支持力度作為環(huán)境變量．

具體的制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率綜合指標體系見表1．

表1　制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率綜合指標體系

2.2　數(shù)據(jù)說明

本文選取的2014—2021年31個省市原始數(shù)據(jù)來源于各年度的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)資料．選取指標的基本描述性統(tǒng)計見表2．

表2　變量描述性統(tǒng)計

由表２可以看出，各指標之間最大值和最小值之間的差異十分不平衡．其中差異最大的是企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入，最大值為廣東省2021年全省規(guī)模上制造業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入，約為156 591.04億元，最小值為西藏2014年全自治區(qū)規(guī)模上制造業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入，約為83.57億元，標準差達到35 021.7億元，其余變量標準差也較大，這表明全國各省市在投入、產(chǎn)出和環(huán)境等指標之間存在著較大的差異．

3 實證分析

3.1　第一階段SBM模型

在投入為導向的SBM 模型下，利用 Python軟件計算得到2014—2021年各省市制造業(yè)數(shù)字化平均生產(chǎn)效率，結(jié)果見表3．由表３可以看出，2014—2021年 31個省市制造業(yè)數(shù)字化平均生產(chǎn)效率均值低于 0.6，這表明我國制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展仍處于初級階段，對數(shù)字技術(shù)的利用率不高，未能將數(shù)字技術(shù)投入高效地轉(zhuǎn)化為制造業(yè)產(chǎn)出．其中，河北、遼寧、湖北、浙江、上海、安徽、湖南、天津、內(nèi)蒙古、新疆、黑龍江、山西等21個省市制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率在平均值之下．總體來看，我國制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率存在明顯的區(qū)域發(fā)展不平衡．

表3　第一階段各省市2014—2021年平均制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率及位次

一階段各地區(qū)2014—2021年制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率發(fā)展趨勢見圖１．由圖1可以看出，2014—2021年期間各地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率總體呈上升趨勢，但始終未達到生產(chǎn)前沿面，說明我國制造業(yè)數(shù)字化技術(shù)發(fā)展仍不充分，資源配置仍不完善．2019—2021年期間制造業(yè)受到疫情影響，西部地區(qū)數(shù)字化生產(chǎn)效率的增長有所放緩，東部地區(qū)有所下降，中部地區(qū)2021年下降明顯，但總體發(fā)展態(tài)勢良好．而且制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率呈階梯分布，由東向西遞減．制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率外溢效果明顯，近幾年東部發(fā)達地區(qū)實施產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級戰(zhàn)略，將勞動力密集型的制造業(yè)企業(yè)向周圍欠發(fā)達地區(qū)轉(zhuǎn)移，短期內(nèi)降低了東部地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率；中部地區(qū)由于承接了東部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，近幾年制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率增幅明顯，與東部地區(qū)差距縮?。鞑康貐^(qū)由于目前缺乏完善的基礎(chǔ)設(shè)施和人力資源，制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率相對落后．

圖1　一階段各地區(qū)2014—2021年制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率發(fā)展趨勢

3.2　SFA回歸分析

考察外部環(huán)境變量對投入變量的松弛量的影響．將第一階段選取的４個投入變量的松弛量定義為被解釋變量，外部環(huán)境變量作為解釋變量，建立隨機前沿模型，運用Froniter4.1計算，結(jié)果見表4．LR為單邊廣義似然比檢驗統(tǒng)計量，由表4可以看出，就業(yè)平均工資、信息產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員平均工資和固定資產(chǎn)總額3個投入變量冗余值的LR值均通過5%水平下的顯著性檢驗，不含無效率項的原假設(shè)不成立．所以建立SFA模型分析外部環(huán)境變量同制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的相關(guān)性是合理的．

表4　第二階段SFA回歸估計結(jié)果

經(jīng)濟發(fā)展水平對就業(yè)平均工資、信息產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員平均工資冗余具有正相關(guān)影響，說明經(jīng)濟發(fā)展會造成勞動力資本投入的浪費，導致制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率下降．這與經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)其人力成本較高有關(guān)．經(jīng)濟發(fā)展水平與固定資產(chǎn)總額冗余之間呈現(xiàn)負相關(guān)，說明經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施更加完善，可以降低制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化改造的投入，提高企業(yè)資本利用效率，促進制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的提高．

地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與制造業(yè)數(shù)字化的就業(yè)平均工資、信息產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員平均工資和固定資產(chǎn)總額投入冗余之間都呈正相關(guān)，這說明第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不利于制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的提高，會導致投入資源的浪費．第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達的地區(qū)勞動力成本高，行業(yè)競爭大，企業(yè)規(guī)模優(yōu)勢減小，需要更多的勞動力和固定資產(chǎn)投資，不利于制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的提高．

政府支持力度與制造業(yè)數(shù)字化的投入冗余之間都呈負相關(guān)，這說明政府的支持有利于制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的提高，政府部門的引導可以有效地進行資源配置，減少投入的浪費．政府通過就業(yè)補助等形式降低制造業(yè)企業(yè)人才引進的投入，給予制造業(yè)企業(yè)設(shè)備數(shù)字化改造政策支持，降低了制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展成本，能夠有效促進制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展．

綜上所述，外部環(huán)境變量對制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率存在顯著的影響，因此有必要剔除這些環(huán)境變量的影響，重新對制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率進行客觀評價．

3.3　調(diào)整后的SBM模型

根據(jù)第二階段分析結(jié)果，使用剔除環(huán)境變量影響的投入變量和原始產(chǎn)出變量，再次運用SBM模型測算制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率，各省市數(shù)據(jù)發(fā)生了不同程度的變化（見圖２）．

圖2　調(diào)整前后的制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率

總體來看，剔除環(huán)境變量影響后，處于生產(chǎn)前沿面的省市有廣東和江蘇．2014—2021期間全國制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的平均值由調(diào)整前的0.55下降為0.47．其中，東部地區(qū)由0.66下降到0.64，中部地區(qū)由0.62下降到0.45，西部地區(qū)基本沒有變化．單從制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率來說，東部和中部地區(qū)之間的差距拉大，表明我國東、中、西三大地區(qū)在制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率上呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異，東部地區(qū)在制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展上具有顯著優(yōu)勢．

重慶、新疆、西藏、四川、山東、青海、遼寧、江西、吉林、湖南、湖北、黑龍江、河南、河北、海南、廣西、廣東、甘肅、福建、安徽等20個省市調(diào)整后的生產(chǎn)效率有所下降，下降比例最大的省市為吉林和江西２省，說明這些省市的制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率受到有利的外部環(huán)境影響而增高．浙江、云南、天津、上海、陜西、山西、寧夏、內(nèi)蒙古、江蘇、貴州、北京等11個省市調(diào)整后的生產(chǎn)效率有所增高，這表明這些地區(qū)之前較低的技術(shù)效率確實有部分是由于相對不利的外部環(huán)境所致，不完全是因為制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率低．

4　結(jié)論和建議

4.1 結(jié)論

本文將隨機前沿模型與SBM方法相結(jié)合，在考慮松弛變量的基礎(chǔ)上控制環(huán)境變量的影響，對31個省市2014—2021年制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率進行測算，結(jié)果表明：（1）2014—2021年期間各省市制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率整體呈上升趨勢，且制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率存在明顯的區(qū)域差異，生產(chǎn)效率值呈階梯分布，由東向西遞減．從2019年起，由于東部地區(qū)加快勞動密集型制造業(yè)企業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移，中東西部數(shù)字化生產(chǎn)效率的區(qū)域差距縮小，但到2021年，隨著東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的逐步完成，東部地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的領(lǐng)先優(yōu)勢開始逐步擴大．（2）外部環(huán)境因素對制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的影響存在差異，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展水平的提高不利于勞動力的有效投入，但能有效減少資本的投入，政府支持會促進制造業(yè)數(shù)字化投入要素的利用率．（3）剔除環(huán)境變量和隨機因素的影響后，制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率整體上有所下降，平均生產(chǎn)效率下降至0.331，表明現(xiàn)階段我國制造業(yè)存在數(shù)字化生產(chǎn)效率被高估的現(xiàn)象，對數(shù)字技術(shù)的利用效率不高，沒能將數(shù)字技術(shù)投入高效地轉(zhuǎn)化為制造業(yè)產(chǎn)出成果．

4.2 建議

為提高制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率，制造業(yè)企業(yè)在進行資源配置時，要擴大員工工資和創(chuàng)新研發(fā)的投入，推動關(guān)鍵核心技術(shù)的進步，促進數(shù)字技術(shù)和制造業(yè)的進一步融合；應加大區(qū)域合作，推動制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展，充分發(fā)揮東部地區(qū)對中西部的輻射帶動作用，對制造業(yè)企業(yè)跨地區(qū)轉(zhuǎn)移給予政策支持；政府部門在推動制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展時需要考慮不同地區(qū)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平等外部環(huán)境因素方面的差異，實施與本地區(qū)實際情況相匹配的發(fā)展戰(zhàn)略，鼓勵和引導制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，降低制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展成本，從而促進制造業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)效率的提高．

[1] 王汀汀，賈婧雅，張芳．制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響：來自滬深A股上市制造業(yè)企業(yè)的證據(jù)[J]．工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2023，42（4）：91-99．

[2] 戚聿東，蔡呈偉．數(shù)字化對制造業(yè)企業(yè)績效的多重影響及其機理研究[J]．學習與探索，2020（7）：108-119．

[3] 黨琳，李雪松，申爍．制造業(yè)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與其出口技術(shù)復雜度提升[J]．國際貿(mào)易問題，2021（6）：32-47．

[4] 萬倫，王順強，陳希，等．制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價指標體系構(gòu)建與應用研究[J]．科技管理研究，2020，40（13）：142-148．

[5] 孫新波，孫浩博．制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)賦能評價指標體系構(gòu)建[J]．科技管理研究，2023，43（2）：48-56．

[6] WANG Z，SHI P．Research and analysis on the index system of digital economy in Anhui province[J]．Complexity，2021（1）： 1-8．

[7] 劉飛．數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何提升制造業(yè)生產(chǎn)率：基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三重影響機制[J]．財經(jīng)科學，2020（10）：93-107．

[8] 涂心語，嚴曉玲．數(shù)字化轉(zhuǎn)型、知識溢出與企業(yè)全要素生產(chǎn)率：來自制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J]．產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2022（2）：43-56．

[9] FU Q．How does digital technology affect manufacturing upgrading? Theory and evidence from China[J]．Plos One，2022，17（5）： e0267299．

[10] ZHANG T，SHI Z Z，SHI Y R，et al．Enterprise digital transformation and production efficiency：Mechanism analysis and empirical research[J]．Economic Research-Ekonomska Istra?ivanja，2022，35（1）：2781-2792．

[11] 陳爽英，雷波，馮海紅．發(fā)達地區(qū)和欠發(fā)達地區(qū)工業(yè)數(shù)字化的組態(tài)路徑：基于“技術(shù)-組織-環(huán)境”的理論框架分析[J].科學研究，2022，40（3）：410-419，453．

[12] 周源．制造范式升級期共性使能技術(shù)擴散的影響因素分析與實證研究[J]．中國軟科學，2018（1）：19-32．

[13] 李健旋．中國制造業(yè)智能化程度評價及其影響因素研究[J]．中國軟科學，2020（1）：154-163．

[14] 陳曉峰．數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對我國制造業(yè)升級的影響：基于省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗考察[J]．南通大學學報（社會科學版），2022，38（3）：128-140．

[15] 王瑜煒，秦輝．中國信息化與新型工業(yè)化耦合格局及其變化機制分析[J]．經(jīng)濟地理，2014，34（2）：93-100．

[16] 黃宗遠，王鳳陽，陽太林．數(shù)字化賦能傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展的機制與效應分析[J]．改革，2023（6）：1-14．

[17] 劉篤池，賀玉平，王曦．企業(yè)金融化對實體企業(yè)生產(chǎn)效率的影響研究[J]．上海經(jīng)濟研究，2016（8）：74-83．

[18] 劉嬋媛，李金葉．ICT驅(qū)動裝備制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的路徑：基于SBM-Tobit模型[J]．企業(yè)經(jīng)濟，2020（5）：122-131．

[19] 宋清華，鐘啟明，溫湖煒．產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與企業(yè)全要素生產(chǎn)率：來自中國制造業(yè)上市公司的證據(jù)[J]．海南大學學報（人文社會科學版），2022，40（4）：74-84．

Evaluation of digital production efficiency in manufacturing based on three-stage SBM model

ZHONG Xujie1，WEN Xiaoni2，ZHANG Xiaowei3

（1. School of Mathematics and Statistics，3. South Xinjiang Economic and Social Development Research Center，Kashi University，Kashi 844000，China；2.Business Department，China Construction Bank Corporation Yantai Branch，Yantai 264000，China）

Based on the digital input-output data of the manufacturing industry in 31 provinces（autonomous regions，municipalities directly under the central government）in China，excluding Taiwan，Hong Kong and Macau，from 2014 to 2021，a three-stage SBM model was used to evaluate the production efficiency research，meanwhile the influence of external environmental factors such as economic development level，local industrial structure，and government support on production efficiency was examined．The results indicate that the digital production efficiency of the national manufacturing industry is not high，and there is an imbalance in regional development，the production efficiency decreases in a stepped manner from east to west．Economic development can lead to waste of labor capital investment，leading to a decrease in digital production efficiency in the manufacturing industry．The development of the tertiary industry is not conducive to the improvement of digital production efficiency in the manufacturing industry，which can lead to waste of input resources．Government support is conducive to improving the efficiency of digital production in the manufacturing industry，and guidance from government departments can effectively allocate resources．After excluding environmental variables and random factors，the digital production efficiency of the manufacturing industry has decreased，but overall it shows a good upward trend．The research results have certain reference significance for improving the digital production efficiency of the manufacturing industry．

manufacturing；digitalization；production efficiency；three-stage SBM model

1007-9831（2023）11-0014-07

O213

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2023.11.004

2023-05-02

南疆經(jīng)濟與社會高質(zhì)量發(fā)展研究重點項目（NFS2105）

鐘許杰（2000-），男，浙江杭州人，在讀碩士研究生，從事社會與經(jīng)濟統(tǒng)計研究．E-mail：zhongxujie0704@163.com

張曉微（1973-），女，山西絳縣人，教授，博士，從事貿(mào)易經(jīng)濟研究．E-mail：ytxwzhang@126.com