陈彤

【摘  要】论文基于2011-2020年江苏省城市面板数据，运用改进的熵值法对数字经济发展综合指标进行了测度，研究地区数字经济发展水平对其制造业转型升级的影响机制，并探究地区异质性以及人力资本的中介效应。实证结果表明：数字经济发展水平与制造业转型升级程度呈正相关关系；不同地区间存在异质性；人力资本在数字经济促进制造业转型升级过程中的中介效应显著。

【关键词】数字经济；制造业；转型升级；人力资本；中介效应

【中图分类号】F427；F49                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2023）07-0152-03

1 引言

当前，我国正处于经济发展新旧动能转换的关键时期。随着信息技术的不断发展，传统制造业发展目前面临着产能过剩和附加值过低两大问题，这导致我国在国际分工合作中处于劣势地位。因此，借助互联网发展的浪潮，抓住数字经济时代的机遇，是目前我国传统制造业实现转型升级的重要途径。自十八大以来，党中央对我国数字经济的发展作出了一系列的战略部署，要将我国数字经济做大做强，打造经济高质量发展新优势。据中国信息通讯研究院发布的《中国数字经济发展白皮书（2023）》显示，截至2022年年底，我国数字经济规模已经达到50.2万亿元，占GDP比重达41.5%，同比名义增长10.3%，已连续11年高于同期GDP名义增速。其中江苏作为我国经济大省，数字经济发展的整体水平走在全国前列。在这样的背景下，如何抓住数字红利，推动传统制造业企业转型升级，实现经济高质量发展，已经成为当前研究的热点问题。

2 文献综述

数字经济的概念最早出现于20世纪90年代，随着数字经济的不断发展，其内涵正在不断更新与丰富。2012年，OECD在《经济合作与发展组织科技创新报告》中指出，信息通讯技术（ICT）是数字经济的核心。2016年，杭州G20峰会进一步明确了数字经济的官方定义，强调了ICT的应用与发展是提升经济发展效率与优化产业结构的重要推动力。2020年中国信息通讯研究院首次提出“四化”框架，相比之前的“三化”新增了数字价值化。目前，国内学者在对数字经济的研究中多采用信通院所提出的概念。信息通信技术产业基础设施的建设有助于生产要素的集聚和资源利用效率的提高，从而不断提高企业的劳动生产率，最终推动传统制造业的转型和升级。已有研究针对数字经济促进制造业转型升级的理论机制进行了研究，发现数字经济可以通过提高企业创新能力和带来创新激励，从而提高企业生产效率和质量，实现转型升级[1]。现有文献大多基于数字经济的整体发展，有学者对长三角地区地级市和浙江省地级市数字经济发展水平对制造业转型升级的影响进行了定量研究[2，3]，但江苏省作为走在我国数字经济发展前列的经济大省，目前有关数字经济对江苏省制造业转型升级影响的相关实证研究还较少。

3 模型设定与变量说明

3.1 数据来源

本文研究的数据来自于国研网数据库、北京大学数字金融研究中心和江苏省各地级市统计年鉴，并根据数据的可获得性，选择2011-2020年作为样本区间，研究对象为江苏省13个地级市。同时，对于搜集过程中存在的个别缺失值，采用插值法进行补全。

3.2 变量说明

3.2.1 被解釋变量

制造业转型升级（MA）。本文借鉴干春晖等[4]和傅元海

等[5]的方法，利用制造业结构高级化这一指标来衡量地区先进制造业转型升级。在经济合作与发展组织（OECD）制造业分类方法的基础上，将高端和中高端技术产业合并，将制造业分为高端、中端和低端技术产业3类。

制造业高级化指数的计算公式为：MAit=

式中，midit和highit分别为中、高端技术产业产值占总产值的比重。

3.2.2 核心解释变量

数字经济发展水平（DE）。本文借鉴刘军等[6]和赵涛等[7]的测算方法，结合地级市层面数据的可获得性，利用每百人互联网用户数和移动电话用户数、计算机服务和软件从业人员数占城镇总从业人员数比重、人均电信业务总量和数字金融发展水平这5个指标进行测度。其中数字金融发展水平这一指标，采用北京大学数字金融研究中心编制的数字金融普惠指数来表示[8]。

3.2.3 控制变量

本文选取以下变量作为控制变量：①经济发展水平（pGDP），采用地区人均GDP的对数来表示；②外商直接投资水平（fdi），根据当年汇率换算成人民币后，采用当年实际使用外资金额占当年生产总值的比值来表示；③政府参与度（gov），采用地方财政一般预算内支出占地区生产总值的比值来表示；④创新水平（inn），采用地区专利申请授权量的对数值来表示；⑤城市化水平（ur），采用地区人口密度的对数值来表示；⑥物流水平（log），采用地区货运量的对数值来表示。

3.3 指标测算与模型构建

3.3.1 改进的熵值法测算数字经济发展水平

3.3.2 面板回归模型构建

根据理论分析，本文构建基准回归模型如下：

MA=α+β0DEit+β1Xit+δi+ηt+εit

同时选择人力资本（Lab）作为中介变量，采用高等院校毕业生人数来衡量，构建以下中介效应模型：

MA=α+β0DEit+β1Xit+δi+ηt+εit

Lab=α+β0DEit+β1Xit+δi+ηt+it

MA=α+β0DEit+β1Xit+γLabit+δi+ηt+λit

式中，i表示江苏省地级市，t表示年份，DEit为数字经济发展水平，Xit为控制变量，α、β和γ为待估参数，δi和ηt分别表示个体效应和时间效应，εit、it和λit为残差。

变量的统计特征如表1所示。制造业转型升级水平最小值为0.707，最大值为1.726，数字经济发展水平最小值为0.038 8，最大值为0.335，说明不同地级市的制造业转型升级程度和数字经济发展水平存在一定差距。

4 实证分析

4.1 基准回归

基准回归结果如表2所示。固定效应模型和随机效应模型的估计结果均在5%的水平上显著，Hausman检验的结果显示P值为0.004 2，说明使用固定效应模型进行估计更为稳健。由回归结果可以看出，在控制了相关控制变量后，数字经济回归系数为1.042，在5%的水平上显著，说明数字经济发展水平每提高1个百分点，当地制造业转型升级程度就会提高0.010 42。此外，由于控制变量本身不具备因果相关性，故不讨论控制变量的显著性和边际效应。

4.2 稳健性检验

为了保证实证结果的可靠性，本文采用逐步增加控制变量的方法进行稳健性检验，以判断基准回归的固定效应模型是否存在内生性问题。稳健性检验的结果如表3所示。在逐步添加控制变量后，核心解释变量Dige在1%和5%的水平下均显著，说明地区数字经济发展水平对制造业转型升级程度具有显著且稳定的正向影响。

4.3 异质性检验

将江苏省13个地级市分为苏南（南京、苏州、无锡、常州、镇江）、苏中（扬州、泰州、南通）和苏北（徐州、盐城、连云港、宿遷、淮安），对划分后的3个区域分别进行固定效应模型检验，并讨论其异质性，结果如表4所示。苏南和苏北数字经济的回归系数显著为正，且苏南大于苏北，说明数字经济对苏南制造业转型升级的促进作用更大。但苏中数字经济的回归系数显著为负，说明数字经济对苏中制造业转型升级没有起到促进作用。

4.4 中介效应检验

人力资本的中介效应检验结果如表5所示。模型1中，数字经济的回归系数在1%的水平上显著，说明数字经济发展水平每提高1个百分点，高校毕业生人数就会增加243 937.576人。加入人力资本这一中介变量后，数字经济的回归系数为1.014，在5%的水平上显著，但人力资本的回归系数并不显著，于是进行Sobel检验，发现P值小于0.01，说明人力资本的中介效应显著。

5 结论和政策建议

本文基于2011-2020年江苏省13个地级市的面板数据，研究地区数字经济发展水平对其制造业转型升级的影响，并对江苏省不同地区间数字经济对制造业转型升级影响的异质性，以及人力资本的中介作用进行了分析。研究发现：①数字经济发展水平对制造业转型升级有显著正向影响，在逐步添加控制变量后结果依然稳健；②数字经济对苏南地区制造业转型升级的促进作用最大，苏北地区次之，对于苏中地区没有产生促进作用；③数字经济可以通过提高人力资本水平来促进制造业转型升级。

基于结论，本文的政策建议如下：第一，制定相关政策，完善发展环境。有关部门和各地政府应该根据数字经济发展的实际情况，结合国家发展规划战略，因地制宜制定相应的举措和计划。完善数字经济发展的各种制度优惠政策，积极发展大数据、云计算、物联网、人工智能和5G通信等新兴技术，健全数字经济基础设施的建设，推动实现从城镇到乡村数字经济基础设施的全面覆盖。同时围绕“十四五”规划，推进地区制造业转型升级各项工程，深化“放管服”改革，加快政府职能转变，打造服务型政府。第二，着眼未来，推动企业数字化转型。区块链、人工智能、量子技术等新兴科技是未来发展的方向，传统制造业企业应着眼未来产业发展方向，将数字技术优势与传统制造业优势紧密结合，探索数字经济和制造业融合发展新模式。要利用数字经济优势，推动企业互联网平台的建立，攻克目前各环节间所存在的“数据孤岛”与“流动壁垒”，依托数字平台推动传统制造业转型，实现生产智能化和产业高端化，推动数字经济与传统制造业融合发展，实现我国数字经济在全球竞争中的弯道超车。第三，加大科研创新投入，培养高素质人才。随着科技不断发展，许多简单重复的工作逐渐被机器和人工智能所取代，中高端制造业企业对于员工的需求正在从数量向质量转变。因此，政府和高校应加大人力资本投入，完善科研机制，加强产学研融合、校企合作，通过产学研协同的方式，培养创新型人才；企业应继续推进数字信息技术的研发，建立良好的企业技术创新氛围，打通技术与人才的连接渠道，并强化企业管理，打造自身的专业人才队伍，实现技术与人力资本的协调发展。

【参考文献】

【1】荆文君，孙宝文.数字经济促进经济高质量发展：一个理论分析框架简[J].经济学家，2019（2）：66-73.

【2】沈运红，黄桁.数字经济水平对制造业产业结构优化升级的影响研究——基于浙江省2008-2017年面板数据[J].科技管理研究，

2020，40（3）：147-154.

【3】廖信林，杨正源.数字经济赋能长三角地区制造业转型升级的效应测度与实现路径[J].华东经济管理，2021，35（6）：22-30.

【4】干春晖，郑若谷，余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究，2011，46（5）：4-16，31.

【5】傅元海，叶祥松，王展祥.制造业结构优化的技术进步路径选择

——基于动态面板的经验分析[J].中国工业经济，2014，9（6）：78-90.

【6】刘军，杨渊鋆，张三峰.中国数字经济测度与驱动因素研究[J].上海经济研究，2020，381（06）：81-96.

【7】赵涛，张智，梁上坤.数字经济，创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J].管理世界，2020，36（10）：65-75.

【8】郭峰，王靖一，王芳，等.测度中国数字普惠金融发展：指数编制与空间特征[J].经济学（季刊），2020，19（04）：1401-1418.