樊自甫，陶友鵬

摘要：推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是中國由“制造大國”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸圃鞆?qiáng)國”的重要著力點。文章分析了數(shù)字化帶動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動力機(jī)制，以20152019年全國省際面板數(shù)據(jù)為樣本，運用熵值法測度了數(shù)字化與制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展水平，實證檢驗了數(shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響；并按照區(qū)域分組，實證檢驗了數(shù)字化在不同區(qū)域?qū)χ圃鞓I(yè)高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性影響。結(jié)果顯示：數(shù)字化能顯著帶動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響具有區(qū)域異質(zhì)性，且在東部地區(qū)，帶動效應(yīng)更加明顯，經(jīng)過替換核心解釋變量的測度方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗后，檢驗結(jié)果依然顯著。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化；制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；熵值法

中圖分類號：F424.7

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1673-8268（2022）05-0124-10

一、引言

人類社會進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，數(shù)字化已成為全球經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要驅(qū)動力，特別是新冠肺炎疫情進(jìn)入常態(tài)化階段后，不受空間約束的數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢逐漸凸顯，數(shù)字化正在持續(xù)提升整個社會的“免疫力”，成為疫情期間經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。習(xí)近平總書記多次強(qiáng)調(diào)數(shù)字經(jīng)濟(jì)是世界科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的重要抓手，要發(fā)揮數(shù)字化的重要作用，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)的深度融合。當(dāng)前，我國制造業(yè)數(shù)字化從發(fā)展層次上形成了中央、地方、企業(yè)三級架構(gòu)，呈現(xiàn)出全面推動制造業(yè)數(shù)字化的發(fā)展態(tài)勢。中央政府連續(xù)出臺制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級行動計劃與政策文件，以部署和指導(dǎo)全國的制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展，地方政府積極響應(yīng)國家號召，相繼實施多項戰(zhàn)略舉措，形成了上下聯(lián)動的發(fā)展態(tài)勢。在企業(yè)層面，各行業(yè)紛紛行動，在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中實施數(shù)字化改造。例如，礦產(chǎn)行業(yè)伊泰集團(tuán)利用人工智能、VR、AR等數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)了智能化開采，進(jìn)而實現(xiàn)“無人化開采”，通過配備員工GPS定位系統(tǒng)、安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)、束管監(jiān)測系統(tǒng)等數(shù)字化系統(tǒng)對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析，實現(xiàn)了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

制造業(yè)作為重要支柱產(chǎn)業(yè)，持續(xù)影響著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但存在大而不強(qiáng)、全而不優(yōu)等問題［1］，其科技研發(fā)資源投入不足，污染重、能耗高，生產(chǎn)效率低，核心技術(shù)缺乏等問題制約了制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。為此，抓住供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的主線，利用數(shù)字化技術(shù)構(gòu)建高質(zhì)量、可持續(xù)、以制造業(yè)為核心的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系是助力制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展的關(guān)鍵在企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計、制造、銷售、庫存管理和售后等環(huán)節(jié)，應(yīng)廣泛應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)，推動企業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化，優(yōu)化生產(chǎn)組織模式，提升企業(yè)生產(chǎn)和資源配置效率。數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用不僅能夠降低制造企業(yè)各環(huán)節(jié)成本，提高生產(chǎn)效率，而且能將消費者的消費信息轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)要素，企業(yè)可利用消費者數(shù)據(jù)信息以需定產(chǎn)，在實現(xiàn)個性化生產(chǎn)的同時，有效解決產(chǎn)能過剩問題。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）數(shù)字化的內(nèi)涵與測度研究

一是數(shù)字化的內(nèi)涵研究。1703年，Leibniz［2］將數(shù)字化定義為二進(jìn)制系統(tǒng)，Sjodin等［3］認(rèn)為數(shù)字化是一個利用先進(jìn)技術(shù)帶來變革的“過程”，催生了大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和云計算等新現(xiàn)象。肖旭等［4］將數(shù)字化定義為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)運用人工智能、云計算等數(shù)字技術(shù)提升企業(yè)生產(chǎn)數(shù)量及效率的過程；沈建光等［5］將產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的內(nèi)涵界定為企業(yè)對產(chǎn)業(yè)鏈全要素、全流程的數(shù)字化再造過程；楊卓凡［6］認(rèn)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、應(yīng)用操作軟件、電子商務(wù)平臺是數(shù)字化的重要業(yè)態(tài)。二是數(shù)字化的測度研究。目前，關(guān)于數(shù)字化的測度研究可以概括為3個維度，分別是產(chǎn)業(yè)、企業(yè)和區(qū)域維度。產(chǎn)業(yè)維度，騰訊研究院從數(shù)字中國、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字政務(wù)以及數(shù)字文化4個方面來測度中國的數(shù)字化發(fā)展水平［7］。企業(yè)維度，王瑞［8］運用問卷分析法與層次分析法測度了企業(yè)的數(shù)字化程度，為制造業(yè)企業(yè)提升數(shù)字化能力提供了路徑參考。區(qū)域維度，范合君等［9］構(gòu)建了數(shù)字化能力概念模型，使用數(shù)字化使用能力、數(shù)字化引領(lǐng)能力、數(shù)字化盈利能力、數(shù)字化創(chuàng)新能力等4個一級指標(biāo)以及17個二級指標(biāo)來測度區(qū)域數(shù)字化能力。

（二）制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展測度研究

關(guān)于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的研究，同樣是從內(nèi)涵與測度兩個方面進(jìn)行。唐曉華等［10］認(rèn)為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心是增強(qiáng)效果與綠色發(fā)展，李英杰等［11］認(rèn)為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心應(yīng)該是在制造業(yè)生產(chǎn)、銷售等過程中質(zhì)量、動力以及效率的有機(jī)結(jié)合。在制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度體系構(gòu)建方面，宋曉娜等［12］運用云理論對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行測度，通過構(gòu)建創(chuàng)新協(xié)調(diào)綠色開放共享綜合測度體系分析發(fā)現(xiàn)，近幾年全國制造業(yè)發(fā)展質(zhì)量水平整體呈現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定上升趨勢，但地區(qū)之間的差異較大；李秋香等［13］從價值鏈角度對不同區(qū)域的制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行了分析，認(rèn)為中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展過程中應(yīng)注重區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的均衡，主動對接國家政策，鼓勵創(chuàng)新和重視人才培養(yǎng)；賀正楚等［14］從國際競爭力視角對中國制造業(yè)發(fā)展質(zhì)量水平進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展受到國際市場份額、貿(mào)易競爭指數(shù)、比較優(yōu)勢的影響；汪芳等［15］以中國制造業(yè)27個行業(yè)為研究對象，從綠色發(fā)展效率和出口技術(shù)結(jié)構(gòu)2個方面綜合測度了制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平；張愛琴等［16］基于制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景，采用CRITIC（criteria importance though intercrienia correlation）-熵值法組合權(quán)重與TOPSIS（technique for order preference by similarity to an ideal solution）相結(jié)合的評價方法，對中國30個省市不含西藏、香港、澳門和臺灣，下同。20132018年的制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行了測度。

（三）數(shù)字化與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系研究

數(shù)字化與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間關(guān)系的研究文獻(xiàn)較少，多數(shù)研究圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展展開。在理論方面，續(xù)繼和唐琦［17］提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)理可以從兩個方面來解釋：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高了全要素生產(chǎn)率，二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于釋放經(jīng)濟(jì)活力；宋洋［18］總結(jié)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)高成長性、降成本性、強(qiáng)擴(kuò)散性三大主要特征，結(jié)合高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵，分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)在與外在的雙重影響機(jī)制；師博［19］基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵，提出促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的三條路徑分別是完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)體系、優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系與營造數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境；戚聿東等［20］基于數(shù)字化經(jīng)濟(jì)背景，指出數(shù)據(jù)是推動生產(chǎn)力進(jìn)步的關(guān)鍵要素，提出了數(shù)據(jù)作為重要生產(chǎn)要素在市場的配置機(jī)制。在實證方面，劉鑫鑫等［21］基于省際面板數(shù)據(jù)，探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)制，結(jié)果表明兩者呈現(xiàn)正向邊際效率遞增現(xiàn)象，且作用效果存在明顯的空間異質(zhì)性；惠寧等［22］發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)生產(chǎn)效率呈正向相關(guān)，尤其在東部部分經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的驅(qū)動效果更為顯著。

綜上所述，極少有學(xué)者從實證角度檢驗數(shù)字化與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系，且數(shù)字化與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展測度評價體系較為匱乏。為此，本文嘗試在構(gòu)建數(shù)字化與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，運用20152019年中國省際面板數(shù)據(jù)對全國30個省市數(shù)字化水平以及制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行測度，然后實證檢驗兩者之間的相關(guān)關(guān)系，并分地區(qū)檢驗數(shù)字化對高質(zhì)量發(fā)展影響的異質(zhì)性，最后有針對性地提出相關(guān)政策建議。

三、研究設(shè)計

（一）變量設(shè)定與測度

1.被解釋變量

制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展（high-quality development of manufacturing industry，HDMI）。制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不是一味關(guān)注制造業(yè)的體量，而是關(guān)注制造業(yè)在發(fā)展中的質(zhì)量，是一個涵蓋制造業(yè)多個方面并呈現(xiàn)高級發(fā)展?fàn)顟B(tài)的綜合概念，其包含產(chǎn)品質(zhì)量的提升與產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的綠色化，也包含制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升以及競爭力的增強(qiáng)等。本文在梳理制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出的制造業(yè)發(fā)展目標(biāo)，從基礎(chǔ)水平、創(chuàng)新能力、綠色發(fā)展3個方面來衡量制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展水平，形成包含3個一級指標(biāo)、12個二級指標(biāo)的評價指標(biāo)體系，如表1所示。

在指標(biāo)賦權(quán)方面，本文采用熵值法來確定數(shù)字化與制造業(yè)高質(zhì)量評價體系指標(biāo)權(quán)重，熵值法是根據(jù)各個指標(biāo)的變異程度來確定指標(biāo)權(quán)重，并通過權(quán)重表示各指標(biāo)在指標(biāo)體系中的重要程度，熵值法有主觀干預(yù)少、客觀賦權(quán)的優(yōu)點，相比其他賦權(quán)方法，更能客觀反映各個指標(biāo)的信息［23］。

（1）基礎(chǔ)水平。由于區(qū)域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平受現(xiàn)有技術(shù)水平、生產(chǎn)能力等影響，本文選取單位工業(yè)增加值能耗、產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)等品率、新產(chǎn)品銷售率、高端制造業(yè)產(chǎn)值增速等4個指標(biāo)反映制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)水平。

（2）創(chuàng)新能力?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提到在中國現(xiàn)代化建設(shè)中必須將科技創(chuàng)新放在核心位置。創(chuàng)新是制造業(yè)發(fā)展與轉(zhuǎn)型升級的核心驅(qū)動力，要實現(xiàn)制造強(qiáng)國以及促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，必須把創(chuàng)新擺在首要位置。本文選取單位工業(yè)增加值發(fā)明專利數(shù)、科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)量、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員全時當(dāng)量、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費等4個指標(biāo)反映制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中的創(chuàng)新能力。

（3）綠色發(fā)展。綠色化是制造業(yè)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段不可忽視的一環(huán)，是制造業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展、實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益最優(yōu)化的重要途徑。根據(jù)各地工業(yè)廢水、廢氣和廢棄物的排放和處理情況，選取了4個指標(biāo)：二氧化硫排放強(qiáng)度、工業(yè)固體廢棄物綜合利用率、廢水處理項目投資和廢氣處理項目投資。

通過對20152019年指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)的收集、整理、標(biāo)準(zhǔn)化與計算等，得出中國30個省市的制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)如表2所示。從時間序列來看，絕大多數(shù)省市的制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)呈上升趨勢，北京、廣東等東部發(fā)達(dá)省市上升趨勢較快，但大多數(shù)西部欠發(fā)達(dá)省市的指數(shù)上升趨勢較為緩慢。2019年，制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的全國平均值為0.94，其中指數(shù)高于平均值的省市有9個，指數(shù)低于全國平均值的省市超過20個，東部地區(qū)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)平均值為1.34，中部地區(qū)的平均值為0.82，西部地區(qū)的平均值為0.56，證明了各地區(qū)間、各省市間制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的差距仍然較大。

2.核心解釋變量

數(shù)字化（digitization，DIG）。關(guān)于數(shù)字化水平的測度，目前尚未形成學(xué)者們公認(rèn)的評價體系?？紤]到單一指標(biāo)只能體現(xiàn)數(shù)字化的部分進(jìn)程與特征，難以反映數(shù)字化發(fā)展的綜合水平，本文從數(shù)字化環(huán)境、數(shù)字化創(chuàng)新、數(shù)字化應(yīng)用3個方面構(gòu)建區(qū)域數(shù)字化水平測度指標(biāo)體系，最終形成包含3個一級指標(biāo)、13個二級指標(biāo)的數(shù)字化水平測度評價指標(biāo)體系，如表3所示。對于指標(biāo)的賦權(quán)，同樣采用了熵值法。

（1）數(shù)字化環(huán)境。包括電子商務(wù)銷售額、有電子商務(wù)交易活動企業(yè)數(shù)、每百人使用計算機(jī)數(shù)和中小企業(yè)信息化服務(wù)平臺指數(shù)4個指標(biāo)。其中，電子商務(wù)銷售額以及有電子商務(wù)交易活動企業(yè)數(shù)反映了地區(qū)電子商務(wù)活動的參與度，可以衡量區(qū)域利用數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化手段開展經(jīng)濟(jì)活動的規(guī)模，還可以衡量區(qū)域電子商務(wù)發(fā)展水平［24］；每百人使用計算機(jī)數(shù)可以反映互聯(lián)網(wǎng)在居民中的滲透率；中小企業(yè)信息化服務(wù)平臺數(shù)可以反映區(qū)域中小企業(yè)的信息化服務(wù)體系的完備程度與建設(shè)水平。

（2）數(shù)字化創(chuàng)新。包括裝備數(shù)控化率、專利申請授權(quán)數(shù)、技術(shù)市場成交額3個指標(biāo)。其中，裝備數(shù)控化率是指制造企業(yè)可進(jìn)行數(shù)字化控制的裝備數(shù)量在生產(chǎn)裝備數(shù)量中的比率；專利申請授權(quán)數(shù)、技術(shù)市場成交額在一定程度上反映數(shù)字化創(chuàng)新能力。

（3）數(shù)字化應(yīng)用。包括企業(yè)ERP、MES、PLM與SCM普及率以及企業(yè)采購環(huán)節(jié)與銷售環(huán)節(jié)電子商務(wù)應(yīng)用指數(shù)6個指標(biāo)。其中，企業(yè)ERP普及率即企業(yè)資源規(guī)劃應(yīng)用的運用程度，企業(yè)MES普及率即企業(yè)在生產(chǎn)過程中執(zhí)行管理的滲透程度，企業(yè)PLM普及率即企業(yè)在自身產(chǎn)品中進(jìn)行的生命周期管理的比率，企業(yè)SCM普及率即企業(yè)在全業(yè)務(wù)流程中進(jìn)行供應(yīng)鏈管理的占比，企業(yè)采購及銷售環(huán)節(jié)電子商務(wù)應(yīng)用指數(shù)反映企業(yè)在各流程中對電子商務(wù)的應(yīng)用程度。上述指標(biāo)值越大，反映各省市數(shù)字化在企業(yè)的滲透越深。

對20152019年內(nèi)指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、標(biāo)準(zhǔn)化與計算，得到中國30個省市的區(qū)域數(shù)字化指數(shù)如表4所示。從地區(qū)來看，東部地區(qū)的數(shù)字化水平高于中西部地區(qū)，西部地區(qū)數(shù)字化水平相對落后，青海、甘肅、寧夏等省份位于全國末位。從時間序列來看，各省市的數(shù)字化水平呈逐步上升趨勢，廣東、北京、江蘇等東部省市數(shù)字化指數(shù)上升趨勢迅速，且遠(yuǎn)高于西部省市。2019年，全國數(shù)字化指數(shù)平均值為1.14，其中，高于全國平均值的省市同樣為9個，東部地區(qū)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)平均值為1.59，中部地區(qū)的平均值為1.08，西部地區(qū)的平均值為0.67，中西部地區(qū)平均值均低于全國平均值。

3.控制變量

控制變量包括外商直接投資（foreign direct investment，F(xiàn)DI）、消費水平（consumption level，CL）、教育水平（education level，EL）、財政支出（finance expenditure，F(xiàn)E）和城市化水平（urbanization level， UL）。外商直接投資能夠通過產(chǎn)業(yè)間關(guān)聯(lián)和技術(shù)溢出等渠道影響區(qū)域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，所以采用外商投資企業(yè)出口總額來代表外商直接投資水平。消費水平以消費能力反映市場需求，對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要引導(dǎo)作用，采用社會消費品零售總額表示區(qū)域消費水平。教育在提高勞動力技能水平、人文素質(zhì)、環(huán)保意識等諸多方面起著不容忽視的作用，這些因素直接影響了制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，采用每十萬人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)代表教育水平。財政支出對于城市制造業(yè)集聚具有正向的推動作用［25］，推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，采用地方財政支出數(shù)據(jù)代替。城市化為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了基礎(chǔ)設(shè)施、人才與政策環(huán)境［26］，采用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒壤沓鞘谢健?/p>

（二）數(shù)據(jù)來源

遵循科學(xué)性、客觀性、可操作性、權(quán)威性、代表性等原則，在時間維度上選擇持續(xù)發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在空間維度上選擇各省市普遍采用的指標(biāo)。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、對應(yīng)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國信息化與工業(yè)化融合發(fā)展水平評估報告》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》等，時間跨度為20152019年，空間跨度為中國30個省市，由于2018年《中國信息化與工業(yè)化融合發(fā)展水平評估報告》未公開發(fā)布，該年份企業(yè)ERP普及率、企業(yè)MES普及率、企業(yè)PLM普及率、企業(yè)SCM普及率、企業(yè)采購環(huán)節(jié)電子商務(wù)應(yīng)用指數(shù)、企業(yè)銷售環(huán)節(jié)電子商務(wù)應(yīng)用指數(shù)數(shù)據(jù)均采用插值法進(jìn)行彌補(bǔ)。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

核心解釋變量與被解釋變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表5所示。

表5中，制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的最小值在20152019年呈現(xiàn)先降后升趨勢，最大值呈逐步上升趨勢，每年的最小值與最大值之間差距較大，表明中國省際間制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平差距較大；制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)均值在20152017年幾乎沒有變化，2017年以后，均值增長較快；制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差在每年度都大于0.5，且逐年增加，表明中國省際間制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平差距較大，且還在不斷擴(kuò)大。數(shù)字化指數(shù)在20152019年的標(biāo)準(zhǔn)差在不斷擴(kuò)大，表明省際數(shù)字化水平存在顯著差異且差異在逐年擴(kuò)大；數(shù)字化指數(shù)的均值整體呈現(xiàn)逐年上升趨勢，表明中國數(shù)字化總體能力在不斷提升。

（二）基準(zhǔn)回歸模型

為了檢驗數(shù)字化水平與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系，本文設(shè)計了基準(zhǔn)回歸模型

HDMIit=β0+β1DIGit+β2Controlsit+εit（1）

（1）式中：i為個體樣本；t為時間；ε為隨機(jī)擾動項；Controls為控制變量，主要包括外商直接投資（FDI）、消費水平（CL）、教育水平（EL）、財政支出（FE）、城市化水平（UL）?；貧w系數(shù)β及其顯著性水平分別反映數(shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果。

首先，驗證數(shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的基本影響。為了檢驗?zāi)Ｐ偷挠行?，分別運用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型來檢驗數(shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，結(jié)果如表6所示。

模型1與模型2分別是未加控制變量的面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型檢驗結(jié)果，模型3與模型4分別是加入了控制變量的固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型檢驗結(jié)果?？梢钥闯觯谖醇尤肟刂谱兞繒r，數(shù)字化在固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型中的系數(shù)分別為0.369與0.666，都為正值且在1%的置信水平下顯著；加入控制變量之后，數(shù)字化在固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型中的系數(shù)分別為0.292與0.461，也都為正值且在1%的置信水平下顯著，說明數(shù)字化對于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的正向影響。

（三）區(qū)域異質(zhì)性分析

由于中國各省份資源稟賦差異較大，數(shù)字化與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的地區(qū)分布呈現(xiàn)明顯的異質(zhì)性，為了進(jìn)一步驗證在不同地區(qū)數(shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性影響，將研究對象按區(qū)域分為東部、中部、西部3個區(qū)域，并用面板數(shù)據(jù)的隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗，結(jié)果如表7所示。東部地區(qū)數(shù)字化系數(shù)為0.868，中部地區(qū)數(shù)字化系數(shù)為0.360，西部地區(qū)數(shù)字化系數(shù)為0.391，都為正值且在1%的置信水平下顯著?？梢钥闯?，東、中、西部數(shù)字化均對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有顯著影響，東部地區(qū)數(shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響結(jié)果明顯高于中部與西部地區(qū)，可能的原因是：東部地區(qū)擁有更為充裕的資金和高技術(shù)人才等資源，數(shù)字化技術(shù)的優(yōu)勢在引領(lǐng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中能更充分地被釋放，而中西部地區(qū)由于數(shù)字化專業(yè)人才相對匱乏，對先進(jìn)數(shù)字化設(shè)備以及數(shù)字化系統(tǒng)的使用不夠精通，難以充分發(fā)揮數(shù)字化在制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中的正向帶動作用。

（四）穩(wěn)健性檢驗

模型的穩(wěn)健性檢驗一般有三種方式：一是改變解釋變量與被解釋變量的測度方式，二是替換解釋變量，三是采用不同的計量方法進(jìn)行檢驗。本文主要以改變被解釋變量的測度方式進(jìn)行模型的穩(wěn)健性檢驗?？紤]到上文已經(jīng)運用熵值法對數(shù)字化水平進(jìn)行了測度，在進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗時，采取主成分分析法對區(qū)域數(shù)字化指數(shù)進(jìn)行重新測度，然后運用固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，以驗證結(jié)果的穩(wěn)健性，回歸結(jié)果如表8所示。可以看出，采用主成分分析法重新測度的數(shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展在固定效應(yīng)模型（模型5）與隨機(jī)效應(yīng)模型（模型6）中的影響系數(shù)分別為0.155與 0.299，都為正值且在1%的置信水平下顯著，模型的穩(wěn)健性得到驗證。

（五）內(nèi)生性檢驗

常見可能產(chǎn)生內(nèi)生性問題的因素主要有三種，分別是遺漏變量、變量測度誤差以及逆向因果問題［27］。在前文分析中已經(jīng)控制了外商直接投資、消費水平、教育水平、財政支出以及城市化水平等變量的影響，解決了部分遺漏變量問題，也通過重新測量數(shù)字化指數(shù)解決了變量測度誤差的內(nèi)生性問題。對于逆向因果問題，本文將解釋變量滯后一年作為新的解釋變量進(jìn)行檢驗，新的檢驗結(jié)果如表9所示?？梢钥闯觯瑪?shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展在固定效應(yīng)模型（模型7）與隨機(jī)效應(yīng)模型（模型8）中的影響系數(shù)分別為0.391和0.367，都為正值且在1%的置信水平下顯著，分析驗證了本模型不存在逆向因果問題。

五、結(jié)論與政策建議

本文在構(gòu)建數(shù)字化與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展測度評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，采用20152019年的省際面板數(shù)據(jù)對我國各省市數(shù)字化水平以及高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行了測度，驗證了數(shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，并對可能存在的內(nèi)生性問題進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗，得到以下主要結(jié)論：（1）東部地區(qū)的制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平遠(yuǎn)高于西部地區(qū)，這得益于優(yōu)越的地理位置以及人才、資金、技術(shù)等資源集聚優(yōu)勢，位于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平“第一梯隊”省市的經(jīng)濟(jì)水平也穩(wěn)居全國前列。西部地區(qū)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較低，且與東部地區(qū)的差距呈現(xiàn)出逐步擴(kuò)大態(tài)勢；（2）東部地區(qū)的數(shù)字化水平遠(yuǎn)高于西部地區(qū)，位于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平“第一梯隊”的省市同樣位于數(shù)字化水平的“第一方陣”；（3）通過面板數(shù)據(jù)回歸模型分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有著顯著的促進(jìn)作用。

根據(jù)上述結(jié)論，結(jié)合我國制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，提出以下政策建議：（1）平衡區(qū)域間數(shù)字化發(fā)展差異。我國各省市數(shù)字化水平參差不齊，需要對區(qū)域間數(shù)字化水平進(jìn)行平衡，特別是數(shù)字化水平較低的中西部地區(qū)，需要在政府層面對制造企業(yè)數(shù)字化改造進(jìn)行政策性引導(dǎo)，激勵企業(yè)開展生產(chǎn)換線、機(jī)器換人、設(shè)備換芯，建立數(shù)字化車間、智能工廠等；引導(dǎo)制造企業(yè)加強(qiáng)對大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，建設(shè)數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和分析平臺，制訂基于數(shù)據(jù)的生產(chǎn)經(jīng)營決策；增強(qiáng)中西部地區(qū)制造企業(yè)與東部地區(qū)制造企業(yè)的交流互動，學(xué)習(xí)東部先進(jìn)制造企業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗，制定幫扶政策，引導(dǎo)東部地區(qū)數(shù)字化人才、技術(shù)、資金等加速向中西部地區(qū)流動，推動區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展。（2）全面提升制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。鼓勵制造業(yè)企業(yè)與高校、研發(fā)機(jī)構(gòu)、科研院所等建立密切的產(chǎn)學(xué)研用合作關(guān)系，積極引進(jìn)高端人才、先進(jìn)技術(shù)等資源，通過數(shù)字平臺賦能、數(shù)據(jù)要素整合等方式全面推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，從而推動整個制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。（3）把握“渝新歐”國際鐵路聯(lián)運大通道建設(shè)及“一帶一路”戰(zhàn)略機(jī)遇，加強(qiáng)與俄羅斯、巴基斯坦等沿線國家的交流合作，共享數(shù)字化成果，助推制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。（4）利用數(shù)字化推動區(qū)域間制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。東部地區(qū)在穩(wěn)步發(fā)展傳統(tǒng)制造業(yè)的基礎(chǔ)上，應(yīng)積極布局新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)，推動全域數(shù)字化；中部與西部地區(qū)重點加強(qiáng)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，營造良好的數(shù)字化發(fā)展環(huán)境，吸引更多的優(yōu)質(zhì)數(shù)字技術(shù)服務(wù)企業(yè)和人才幫助本地區(qū)制造業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

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Can Digitalization Promote the High-Quality Development of Manufacturing：

Empirical Evidence from Chinese Provincial Panel Data

FAN Zifu， TAO Youpeng

（School of Economics and Management， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065， China）

Abstract：Promoting the high-quality development of the manufacturing industry is an important focus for China to transform from a “major manufacturer” to a “manufacturing power”. This paper analyzes the dynamic mechanism that digitization drives the high-quality development of the manufacturing industry. Using the national inter-provincial panel data from 2015 to 2019 as a sample， the entropy method is used to measure the high-quality development level of digitization and manufacturing， and the effect of digitization on the manufacturing industry is empirically tested. According to the regional grouping， we empirically tested the heterogeneous impact of digitalization on the high-quality development of manufacturing industry in different regions. The results show that digitization can significantly promote the high-quality development of the manufacturing industry， and the impact of digitization has regional heterogeneity， and its driving effect is more obvious in the eastern region. After the robustness test by replacing the core explanatory variable， the test results are still significant.

Keywords：digitization;? high-quality development of manufacturing industry; entropy method

（編輯：段明琰）