東北地區數字經濟與制造業融合發展研究

吳海鳳，宋德軍

（哈爾濱商業大學 經濟學院，黑龍江 哈爾濱 150028）

數字經濟發展水平影響著經濟結構的優化。目前我國數字經濟的規模全球領先，產業數字化的發展不可阻擋。數字經濟已被提高到國家布局的戰略新高度。我國在政策指引下正積極推進產業數字化以推動產業優質發展和經濟高質量發展。東三省區域作為我國擁有豐富的能源資源及得天獨厚的自然條件的地區，應結合老工業基地的優勢，探索新格局下東三省經濟發展的動力。

一、文獻綜述

關于數字經濟與制造業融合發展的相關研究總結如下：曹正勇從智能化、網絡化、個性化和服務化方面提出數字經濟孕育了我國工業發展的新模式，進而能夠促進工業生產效率的提高，提升人民的生活品質。解梅娟等從宏觀層面、產業層面、區域格局變化層面和政策支持層面對制造業的融合進程提出互聯網＋制造業、建立信息安全平臺等措施。焦勇提出數字經濟賦能制造業轉型的四個維度及四條路徑以推動信息技術和數字技術的發展，為制造業產業的發展提供技術支撐。周曉輝通過構建數字經濟與制造業兩大系統的指標，采用耦合度分析和實證分析對長三角地區二者融合進行融合度測算。史宇鵬分別從產品層面、技術層面和組織層面提出制造業數字化轉型的舉措。

綜上，學者們已經在關鍵突破與建設路徑創新等方面取得了較為豐富的研究成果。但是上述研究缺乏對數字經濟與制造業融合發展的系統評價，且利用灰色關聯模型的研究更是少之又少。鑒于此，本文利用數字經濟的三大指標結合固定效應回歸分析和灰色關聯分析對東三省兩者融合發展進行研究，為促進東三省經濟增長提供現實依據。

二、變量選擇與模型構建

(一)變量選取說明

以工業增加值(IAV)作為被解釋變量，數字經濟為解釋變量，主要考慮數字化基礎水平infra、數字產業化水平indus、數字化創新水平innov三個重要因素。控制變量為外貿依存度FTD、政府參與程度GP、教育投入水平EDL。衡量數字化基礎水平的主要指標：基礎設施能力、移動電話普及率、網絡普及率、通信發展水平；衡量數字產業化水平的主要指標：產業利潤總額、企業網站數、電商企業數。衡量數字化創新水平的主要指標：研究與試驗發展經費支出、規上工業企業研發期末有效發明專利數、地方財政科學技術支出、R&D經費占地區生產總值、軟件業務收入。

本研究樣本區間為2014-2021年，數據來源于《中國統計年鑒》《黑龍江省統計年鑒》《吉林省統計年鑒》《遼寧省統計年鑒》《中國互聯網發展報告》。對于個別指標缺失值，通過插值法進行填補。數據處理和建模使用matlab2018a和Stata16。

(二)模型構建

本研究建立數字化基礎水平、數字產業化水平、數字化創新水平三個總指標來衡量數字經濟，并對各指標進行標準化處理，然后通過建立計量模型來探究數字經濟的三個方面對東三省總體的制造業的影響。模型設定如下：

其中，LAV的含義為工業增加值，i為東三省各省(i=1，2，3)，t為年份(t=2014,2015,…2021)，β表示待估參數，ε為殘差。

本研究建立灰色關聯度模型對黑龍江省、吉林省和遼寧省的數字經濟與制造業融合發展的關聯程度進行系統分析，以探究各省之間二者融合發展的差異及相似之處。

三、實證分析

(一)回歸分析

1.回歸結果分析

論文使用Hausman檢驗對數字經濟與制造業融合發展進行檢驗以確定采用固定效應模型還是隨機效應模型。并進一步用選取的方法對三個模型進行回歸分析，回歸結果如下表1。

表1 2014-2021年東三省數字經濟對制造業影響回歸結果

由表1所示，Hausman檢驗對于數字化基礎水平、數字產業化水平、數字化創新水平的P值分別為0.0030、0.0083、0.0203，均在5%的顯著性水平上拒絕了隨機擾動項與解釋變量無關的原假設，認為固定效應系數和隨機效應系數在估計上存在顯著差異，說明建立固定效應模型優于隨機效應模型。

根據表1的回歸結果，模型(1)在控制對外貿依存度、政府參與程度、教育投入水平三個變量后，數字化基礎水平的回歸系數為0.878，說明了數字化基礎水平對制造業發展具有明顯的正向促進作用；模型(2)中數字產業化水平的回歸系數為1.265，通過了5%的顯著性水平檢驗，說明數字產業化水平的提高促進了工業增加值的提升；模型(3)中數字化創新水平的回歸系數為2.236，通過了1%的顯著性水平檢驗，即數字化創新水平每增加1個單位，工業增加值就會相應的增加2.236個單位。說明在現階段，數字化創新水平對整個制造業的發展起到了助推器的作用。

2.穩健性檢驗

為了保證指標解釋能力的強壯性，采用調整樣本期的方式進行穩健性檢驗，選取2017-2021年的數據將數字化基礎水平、數字產業化水平、數字化創新水平對工業增加值的影響進行回歸，重復以上實證部分。結果顯示，三個模型均通過了1%的顯著性水平檢驗，且系數沒有出現大的波動，因此本研究的實證結果較為可靠。

表2 穩健性檢驗

(二)數字經濟與制造業融合發展的灰色關聯度分析

灰色關聯度是度量兩大系統之間的發展趨勢，并對趨勢所表現的相同和不同程度進行的一個描述。本文主要運用該模型探究東三省各省影響二者融合發展關聯度最大的指標，并對其結果進行三省對比，以分析各省的發展優勢。

1.灰色關聯分析具體步驟

(1)確定分析數列。論文中的母序列為工業增加值。子序列為數字經濟對應的12個指標。

(2)對變量進行預處理。

(3)計算差序列。Δ(k)=|X(k)-X(k)|

(4)計算各個指標與母序列的關聯系數。

其中，min minΔ(k)為二級最小差，min max maxΔ(k)為二級最大差；ρ為分辨系數，本研究取ρ=0.5。

2.結果分析

東三省數字經濟與制造業融合發展的關聯度計算結果見表3。從整體來看，科技研發投入強度與制造業融合發展的關聯度最大，其次是研發支出、電商企業數；與制造業融合發展關聯度最小的是通信發展水平，其次是基礎設施能力等。這說明增大R&D經費支出對二者融合發展提供了有利條件，在基礎設施能力方面，東三省已經發展較好，對數字經濟與制造業融合發展的影響較弱。從橫向來看，科技研發投入強度與制造業融合發展對于黑龍江省、吉林省和遼寧省的關聯度分別為0.8383、0.7534、0.8919，說明黑遼兩省在這方面與整體發展比較一致。

表3 東三省數字經濟與制造業融合發展的灰色關聯度計算結果

從各省情況來看，黑龍江省科學技術支持與制造業融合發展的關聯度最大，為0.8784，其次研發支出(0.8654)、企業網站數(0.8415)；通信發展水平與制造業融合發展的關聯度最小，為0.5175。吉林省研發支出與制造業融合發展的關聯度最大，為0.8987，其次為基礎設施能力(0.8897)、移動電話普及率(0.8889)；關聯度最小的是通信發展水平，為0.5244。遼寧省移動電話普及率與制造業融合發展的關聯度最大，為0.9194，其次為科技研發投入強度(0.8919)、科學技術支持(0.8654)；產業利潤總額與制造業融合發展的關聯度最小，為0.5687。

四、結論與建議

(一)基本結論

本研究以東三省2014-2020年數據為研究樣本，采用東三省數字經濟與制造業融合發展的回歸分析和灰色關聯度分析，得出以下結論：

1.通過回歸分析結果表明，數字化基礎水平、數字產業化水平、數字化創新水平三者均對制造業發展具有明顯的優化作用。尤其是數字化創新水平所具有的即時性，有利于提高兩者融合發展的效率。另外數字化基礎水平在基礎層面為制造業節約人力物力財力，減少信息成本，使企業向信息化，智能化和網絡化轉變。數字產業化水平為提高東三省的經濟地位提供了有利條件，有利于科技成果的轉化。

2.通過灰色關聯度分析結果表明，東三省整體和各省科學技術投入強度與制造業融合發展的關聯度均較大，因此要增加在科學技術方面的R&D科技經費支出，提高融合發展水平。對于各省來說，黑龍江省應增大地方財政科學技術支出，財政方面傾斜科學技術。吉林省應增大研究與試驗發展經費支出，優化政府資金投放，向本省重點領域關鍵行業傾斜。遼寧省應加大數字化基礎能力建設以及科技投入，數字基建是數字經濟與制造業融合發展的支柱，在短期會對經濟增長有直接拉動作用，同時資金支持相關數字產業以帶動兩者融合水平。

(二)對策建議

1.完善數字基礎設施建設。加快補齊數字基礎設施短板，升級改造工業寬帶網絡、電信服務水平和通信網絡基礎設施等，實現千兆光纖網絡全面覆蓋。加快5G基站，完善區域布局，盡量滿足制造業發展所需的要素條件，擴大覆蓋范圍，實現互聯互通。在工業軟件、行業應用軟件和新興技術軟件全面應用新型基礎設施。

2.搭建兩產業融合發展平臺。引領制造業與數字經濟融合發展應加強硬件方面的建設。一是搭建物聯網服務平臺，統一的產業融合發展平臺，可以對制造業生產環節進行可視化控制，實現精準化生產。二是搭建質量安全追溯平臺，建立產品生產指標體系、產品標準體系、監測監管體系等，保障產品的質量安全。三是搭建電子商務平臺，以東北的區域特點建立區域品牌，增加產品的線上銷售率，提升品牌價值。

3.增強創新能力，攻關前沿技術。孕育新的高新科技，聚焦產業發展需求。深入研究東三省在新材料、精細加工、高端裝備制造、半導體芯片制造和工業基礎軟件等領域已取得的成果。增加對制造業的研發投入，提高產品附加值；借鑒國內外先進的創新理念，加快開發并應用制造業數字化發展的軟件，形成創新驅動發展戰略，提高產業核心競爭力。

4.暢通各部門溝通協調，聚焦產業發展。數字經濟與制造業深度融合過程中出現的產業間無確定的責任界限，導致相互推諉，因此政府應該及時與相關部門溝通，明晰監管機構的職權，分工明確，建立有效的機制。此外政府在財政支出方面應安排專項資金，鼓勵社會資金的投入，切實解決制造業面臨的融資難、稅負重等問題，大力支持智能制造企業，形成產業發展的聚集性優勢。

5.大力培養數字行業技術人才。從高校方面來說，要加快培養有大數據處理等數字技能的人才，建立優秀學生評價體系；從企業方面來說，智能制造企業應放寬人才政策，制定合理的培訓方案，定期為專業人士組織開展交流機會。此外高校與企業還應該建立合作平臺，實現人才與企業精準對接，制定人才激勵政策，重點引進開拓性人才、高素質人才、綜合性人才。