摘 要：數(shù)字經(jīng)濟的興起帶動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動力與日俱增，兩者融合發(fā)展的趨勢愈發(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)為研究對象，旨在探究數(shù)字經(jīng)濟通過何種路徑對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展賦能。本文結(jié)合理論研究和實證分析，運用TOPSIS熵權(quán)法和耦合協(xié)調(diào)度模型等計量方法，分析得出研究對象前者對后者存在顯著的直接賦能效應(yīng)，前者對產(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、價值鏈雙提升的目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；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：F427 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）08（b）--04

1 引言

2022年，政府工作報告再次強調(diào)，要“增強制造業(yè)核心競爭力”，這是此項措施首次被寫入政府工作報告，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、賦能機制和研究假設(shè)

2.1 核心概念界定

數(shù)字經(jīng)濟是指以數(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)濟活動的總和。

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)動的躍升轉(zhuǎn)變，由從前的要素驅(qū)動、投資驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)新驅(qū)動。

2.2 賦能機制和研究假設(shè)

數(shù)字化的加持，使之在多平臺間的運轉(zhuǎn)產(chǎn)生賦能，即平臺賦能；數(shù)字化技術(shù)革新，帶動制造業(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)展勢如破竹，就需要多產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的新態(tài)勢。在多方賦能的同時，數(shù)字經(jīng)濟也在無形中加速了產(chǎn)業(yè)間的融合，這是當(dāng)今時代的必然趨勢。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，如信息化平臺賦能、技術(shù)研發(fā)賦能等。

H2：數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)融合水平具有正向促進(jìn)作用，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的同時，在一定程度上能夠帶動產(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)濟通過產(chǎn)業(yè)融合的賦能效應(yīng)，使其對促進(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)計年鑒》與長三角地區(qū)各地市統(tǒng)計局網(wǎng)站、統(tǒng)計年鑒與統(tǒng)計公報等。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)濟和制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系數(shù)據(jù)，并分別作為核心解釋變量與被解釋變量數(shù)據(jù)，用于后文計量模型的實證分析（見表1、表2）。

4 數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展賦能路徑實證研究

4.1 研究設(shè)計

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

結(jié)合上文評價指標(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省級區(qū)域，即 n=4；時間維度為 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)項為（constant）隨時間變動的趨勢變量和不隨時間變化的解釋變量。

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)展評價指標(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；為隨機誤差。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對被解釋變量HMI的賦能作用是正向賦能；反之，亦然。

4.2 實證分析

4.2.1 描述性統(tǒng)計

變量的描述性統(tǒng)計如表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），運用回歸方程（3）考察數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)融合的影響（見表6）。

第三步，聯(lián)合顯著檢驗，將被解釋變量和中介變量均放入模型（3）中，運用回歸方程（4）檢驗三者間的賦能效應(yīng)。

由回歸結(jié)果可以得出，三個回歸模型結(jié)果均在1%的顯著水平上顯著，實證模型檢驗三條假設(shè)均成立。

4.2.4 穩(wěn)健性檢驗

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（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，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，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)過實證分析，總結(jié)得出以下幾條結(jié)論：

第一，數(shù)字經(jīng)濟通過自身直接賦能，對制造業(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。

第二，數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)融合水平具有正向促進(jìn)作用，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的同時，在一定程度上能夠帶動產(chǎn)業(yè)融合水平的提升。

第三，數(shù)字經(jīng)濟通過產(chǎn)業(yè)融合的賦能效應(yīng)，間接對制造業(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)字化的提升對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平是最直接的促進(jìn)作用。對于制造業(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)?！吨袊圃?025》明確提及推動服務(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。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)新動能。數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展背景下，更易形成規(guī)模經(jīng)濟。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與云計算等數(shù)字經(jīng)濟范疇的新概念，能夠測算消費者偏好，在降低信息獲取成本、物流成本、倉儲成本和交易成本的同時，助推制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈雙提升。

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