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数字经济驱动中国制造业高质量发展的空间效应_梁向东.pdf
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1、2023.6|19经济数字经济驱动中国制造业高质量发展的空间效应梁向东 苏在坤摘要:数字经济在促进制造业高质量发展过程中能产生规模经济效应、要素效率提升效应、产业融合发展效应及空间溢出效应。基于 20112019 年中国省级面板数据,运用空间杜宾模型考察数字经济与制造业高质量发展之间的空间非线性关系,研究发现:中国各地区数字经济和制造业高质量发展存在显著的空间依赖性;数字经济存在显著的正向溢出效应,在有效推动本地区制造业高质量发展的同时,能够显著促进邻近地区的制造业高质量发展,且区域间的溢出效应明显大于区域内。因此,要加快建设完善数字基础设施,全面推进工业互联网和大数据中心等平台建设,打造数字
2、经济新优势;大力推进传统制造业数字化转型,实现数字经济与传统制造业的深度融合发展;深入发展共享经济,加强数据开放共享。关键词:数字经济;产业结构;人力资本;制造业高质量发展;空间效应基金项目:国家社会科学基金一般项目“现代服务业引导区域协调发展的新机制与新路径研究”(20BJL098)中图分类号:F49 文献标识码:A 文章编号:1003-854X(2023)06-0019-07一、引言与相关文献综述改革开放以来,我国制造业发展成效十分显著,其规模位居全球第一,拥有世界上最全的工业门类和最完整的产业链。但我国制造业在全球价值链中仍处于中低端,整体呈现“高投入、高消耗、高污染、低质量、低效益、低
3、产出”特征。解决上述问题的关键在于实现增长模式从要素投入到创新驱动发展的战略转变,推动制造业高质量发展。数字经济以其高成长性、广覆盖性、强渗透性以及跨界融合、智能共享等特性,深刻改变着传统经济的生产方式、商业模式和发展轨迹,对于引领传统制造业高质量发展具有深远的战略意义。2018 年中央经济工作会议首次将高质量发展理念运用于制造业,明确提出坚定不移建设制造强国,推进制造业高质量发展。此后,学者们基于新发展理念定义制造业高质量发展。对于制造业发展质量的评价,部分学者基于单一视角进行研究。如借用全要素生产率评估工业增长动力转换和装备制造业高质量发展。但是全要素生产率无法涵盖环境因素,由此测算出的数
4、据存在缺陷且易受多种因素影响,导致该指标在衡量经济增长质量方面具有局限性。也有学者从增加值、制造业竞争力、出口产品单位价值等视角出发测度制造业发展质量。从单一角度的研究难以体现制造业高质量发展的丰富内涵,一些学者从经济效益、结构优化、科技创新和绿色环保等方面来研究我国制造业高质量发展。曲立等基于新发展理念,从创新、绿色、开放、共享、高效和风险控制六个维度系统构建我国区域制造业高质量发展指数。现有研究文献中,大多以创新驱动、技术引领制造业转型、推动制造业高质量发展为主题,认为创新是制造业企业实现高质量发展的重要途径。从数字经济界定与测度的相关研究来看,数字经济是随着信息技术发展而产生的一种新经济
5、形态,学术界主要围绕数字产业化和产业数字化两个方面对数字经济的定义进行研究。从国内外研究看,主要采用构建指标体系法来衡量数字经济发展水平。数字经济正在经历高速增长、快速创新,20|江汉论坛并被广泛应用到其他经济领域中,对制造业产生了深远影响,主要从以下两个方面展开:一方面,数字经济助力制造业优化资源配置,降低生产成本。数字经济能改变制造业企业生产及协作方式,拓展商品交换的地域与空间,提高生产效率,提升企业经营绩效。传统制造业数字化转型能降低产业链的交易成本,提高交易效率,降低企业人力资源成本。另一方面,数字经济能提高制造业创新能力。数字经济通过优化供应链与价值链,推动传统制造业优化升级,驱动产
6、业链和供应链协同创新,提升制造业绩效。数字技术被广泛用于制造企业信息处理、传播和扩散领域,实现制造业价值创造、技术重振,同时加速学习效应的形成和人力资本的积累。现有文献为本文的研究提供了重要参考,但仍存在需要完善的空间:其一,数字经济指数测度方法还在摸索中,有待深入研究;其二,现有的制造业发展质量评价体系未考虑“安全保障”维度,需要将其纳入我国现阶段制造业高质量发展的相关分析中来;其三,数字经济和制造业高质量发展可能存在空间相关性,数字经济驱动制造业高质量发展的空间效应的分析有待拓展。因此,本文将重构数字经济和制造业高质量发展的综合评价体系,厘清数字经济驱动制造业高质量发展的内在机理,并分析其
7、空间溢出效应,为推进我国制造业高质量发展战略提供理论支持。二、理论分析与假设数字经济作为一种新的经济形态,深刻影响了人类的生产方式、生活方式和治理方式,也影响着制造业发展方式、产业模态及结构,这种影响能产生规模经济效应、要素效率提升效应、产业融合发展效应及空间溢出效应,从而对区域经济发展产生作用。(一)数字经济与本地区制造业高质量发展一是规模经济效应。在传统工业经济范式下,企业规模经济受到厂房设备、地理空间等因素制约,随着企业规模扩大,边际成本急剧增加。数字技术催生的平台经济、网络经济等数字经济形态能降低企业生产成本和交易费用、帮助企业满足消费者的多样化需求,并通过精准匹配机制实现要素供给的动
8、态、多元均衡,从而实现要素供需精准匹配,从需求端和供给端极大延展企业市场,使企业在扩大市场范围和规模的同时平均成本不断下降,从而实现边际效益递增,形成规模经济效应。二是要素效率提升效应。信息和数据已成为关键的生产要素,增加其投入能够改变传统生产要素的投入配比,不断提升技术、管理、劳动力、土地、资本等要素的作用,使得要素投入结构不断优化,要素之间实现更为紧密的结合,进而大幅提升企业及整个产业的核心竞争力。三是产业融合发展效应。通过工业互联网、大数据等新技术的应用,可以实现数字经济与制造业相互渗透与融合,对传统制造业进行数字化升级改造。新技术与传统经济模式的融合可以带动技术研发体系创新、管理方式变
9、革、商业模式创新和产业价值链体系重构,催生一系列协同发展的新业态、新模式,传统的产业关联关系也得以扩展,并通过产业关联和融合等传导机制促进制造业高质量发展。综上,提出假设 H1:数字经济能够显著驱动本地区制造业高质量发展。(二)数字经济与邻近地区制造业高质量发展数字经济隐含着巨大的网络技术辐射能力,在驱动本地区制造业高质量发展的同时能够产生空间溢出效应,主要分为两个方面:一方面,从数字经济自身特性来看,数字经济本身具有高创新性、强渗透性、广覆盖性、强融合性等特性,其多种特性的协同作用使得数字经济产生空间溢出效应。数字经济升级改造制造业,有利于突破要素流动的时空约束和传统的地理束缚,破除阻碍区域
10、间生产要素自由流动的体制和制度壁垒,以接近于实时的速度收集、处理和应用信息,提高新技术及要素的流动性,增强区域间的信息和技术交流,提高关联地区要素整合能力。另一方面,从知识和技术溢出效应来看,数字经济的本质特征在于其发挥的技术扩散与溢出作用。随着工业互联网、物联网等数字技术的兴起,数字经济可以帮助制造业打破空间束缚,实现信息和技术在发达地区与落后地区之间的跨时空传播与交流,打破企业间及其内部的信息孤岛,加强区域间互联互通,同时加深制造业主体间的交流学习,降低合作沟通成本,产生知识溢出和信息共享效应。综上,提出假设 H2:数字经济对邻近地区制造业高质量发展具有空间溢出效应。三、研究设计空间面板模
11、型能够通过空间权重矩阵分析区域2023.6|21间的空间相关关系,考察各经济单元的空间关联性。因此,为了检验数字经济驱动制造业高质量发展的空间效应,并进一步进行效应分解,本文将基于空间面板模型对上述研究假设进行验证。(一)变量测度与数据处理被解释变量:制造业高质量发展指数(Hqdm)。本文将区域制造业高质量发展内涵界定为创新驱动、绿色发展、对外开放、人民共享、质量效益和安全保障六个维度,遵循科学性、代表性、可比性、可得性原则构建了 26 个二级指标,具体指标见表 1。表 1 制造业高质量发展综合评价体系一级指标二级指标指标属性权重创新驱动规模以上工业企业R&D课题数正向0.039规模以上工业企
12、业有效发明专利数正向0.039规模以上工业企业新产品销售收入正向0.039规模以上工业企业R&D经费支出正向0.038绿色发展工业废气中二氧化硫排放量负向0.037工业废水中化学需氧物排放量负向0.037一般工业固体废物产生量负向0.038一般工业固体废物综合利用率正向0.038环保投资总额正向0.039空气质量优良天数比例正向0.039对外开放外商及港澳台商投资工业企业数正向0.038外商及港澳台商投资工业企业资产正向0.038外商投资企业货物进出口总额正向0.039人民共享制造业城镇单位就业人数正向0.038制造业城镇单位就业人员平均工资正向0.038铁路公路里程正向0.039等级公路里程
13、正向0.038质量效益规模以上工业企业利润占地区生产总值比重正向0.039规模以上工业企业资产总额占地区生产总值比重正向0.040规模以上工业企业每单位平均利润正向0.039规模以上工业企业营业收入利润率正向0.039规模以上工业企业人均营业收入正向0.039规模以上工业企业每百元资产实现的营业收入正向0.038安全保障可供本地区消费的能源(煤)量正向0.038规模以上工业企业总资产占总负债比重正向0.039规模以上工业企业流动资产占总资产比重正向0.038本文参考王军等采用的熵值法步骤求出每个指标的客观权重,再对制造业高质量发展指数进行测算。解释变量:数字经济发展指数(Diec)。在综合指标
14、体系方面,刘军等从信息化发展、互联网发展和数字交易构建数字经济指标体系,赵涛等从互联网发展和数字金融普惠两方面对数字经济综合发展水平进行测度。本文从互联网发展和数字交易两方面来反映数字经济发展情况,对中国数字经济综合评价指标体系进行构建,具体指标见表 2。同样本文采用熵值法对数字经济发展指数进行综合测算,记为 Diec。表 2 数字经济综合评价体系一级指标二级指标指标属性权重互联网发展每平方公里光缆长度正向0.150移动电话普及率正向0.156互联网普及率正向0.161人均互联网宽带接入端口数正向0.152信息传输、计算机和软件业城镇单位就业人数占比正向0.113数字交易人均电信业务总量正向0
15、.113数字普惠金融指数正向0.155控制变量。影响制造业高质量发展的因素较多,为尽可能减少遗漏变量偏差,须尽量控制其他影响因素,本文加入以下控制变量:金融发展(Fin),采用人均金融机构贷款余额作为代理变量;产业结构高级化(Ind),使用第三产业增加值除第二产业增加值作为代理变量;人力资本(Cap),采用大学生在校人数比重作为代理变量;固定资产投资(Inv),采用固定资产投资总额占地区生产总值比重作为代理变量。空间权重矩阵。为了更加严谨地考察数字经济对制造业高质量发展的影响,本文综合考虑地理距离与经济联系的作用,构建地理经济权重矩阵。构建方法如下:121d,nYYYWWdiagYYY=|(1
16、)其中,Wd为地理距离倒数权重矩阵;diag 为对角矩阵,nYY为样本考察期内第 n 个省市人均 GDP 年均值与全国人均 GDP 年均值之比。(二)数据来源和描述性统计基于研究目的及数据可获得性等考虑,本文针对中国 30 个省市(西藏除外)展开研究,时间跨22|江汉论坛度为 20112019 年,研究样本包含 270 个观测值,部分缺失数据采用插值法予以填补。同时,为削弱异方差对检验结果的影响,对原始数据进行对数化处理后引入模型。数据来源于国家统计局网站、中国统计年鉴、中国人口与就业统计年鉴、中国环境统计年鉴、中国能源统计年鉴以及各省统计年鉴。表 3 报告了本文所有变量的描述性统计结果。表
17、3 变量描述性统计结果变量样本数平均值标准差最小值最大值Hqdm2700.5480.0890.3060.733Diec2700.3160.1440.0430.864Fin2707.9136.0761.88035.690Ind2701.1930.6810.5185.169Cap2701.9510.4920.8053.453Inv2700.8480.2880.2081.597(三)模型选择研究数字经济对区域制造业高质量发展的影响效应不能忽略各地区间的空间依赖性和空间交互效应,应当在模型中考虑数字经济与邻近地区制造业高质量发展可能存在的空间交互效应。故在公式(2)、公式(3)和公式(4)中引入控制变
18、量,将模型进一步扩展。,i,1 jt,1=+Ni ti jj ti tjNj tijSDMHqdmW HqdmDiecW Diec=+:(2),1,Ni tii jj tji tiSARHqdmW HqdmDiec=+:(3),;i tii tiiiiSEMHqdmDiecVVW=+=+:(4)其中 Hqdm 为被解释变量,Diec 为解释变量,代表空间自回归系数,W 为地理经济权重矩阵,、分别为核心解释变量、控制变量的估计系数与空间滞后项系数,为空间误差系数,i 为随机误差项。四、实证分析(一)空间自相关检验为了检验数字经济驱动制造业高质量发展的空间效应,首先通过全局 Morans I 指数
19、、局部Morans I 指数探究数字经济和制造业高质量发展的空间自相关性,全局 Morans I 指数反映空间系统内的整体相关性,局部 Morans I 指数可以对局部空间分布特征进行检验。Morans I 指数的取值范围在-1到 1 之间,若该值大于 0,表明研究区域间的数字经济或制造业高质量发展为空间正相关,即存在空间溢出效应;若该值小于 0,表明研究区域间的数字经济或制造业高质量发展为空间负相关,即存在空间排斥现象;若该值等于 0,表明区域间的数字经济或制造业高质量发展的分布相互独立。Morans I统计量的绝对值越大,表明数字经济或制造业高质量发展的空间相关性越强。由表 4 可知,20
20、112019 年中国 30 个样本省份数字经济和制造业高质量发展的全域 Morans I 指数都为正值,所有研究年份全部通过 5%的显著性检验。这表明 20112019 年中国各省市的数字经济及制造业高质量发展在空间维度上显著存在溢出效应,对邻近地区产生正向影响。表 4 中国数字经济和制造业高质量发展综合指标的全局Morans I指数检验年份DiecHqdmMorans I值Z值Morans I值Z值20110.099*3.5240.120*3.9142012 0.088*3.2640.124*4.03520130.070*2.7940.136*4.32420140.063*2.6130.13
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