數字經濟對長三角區域經濟發展的實證研究

趙雪嬌 李陽杰 樓鐘維

摘 要：數字經濟是實施國家重大戰略的強大支撐力量。截至2021年底，中國數字經濟規模已達45萬億元，數字經濟成為我國近年經濟增長的核心驅動力，在國民經濟中的地位不斷提高。近年來，企業積極利用互聯網、大數據、人工智能等新一代信息通信技術提高勞動生產率，數字經濟對推動制造業的升級意義重大。首先，本文首先選擇相關指標分析長三角各城市的數字經濟發展水平，利用全要素生產率描述和測算長三角制造業發展水平。其次，選擇回歸模型進行回歸，綜合衡量和評價數字經濟對長三角制造業發展水平的影響。最后，基于實證結果，總結了長三角數字經濟發展水平對制造業發展的影響機制，并提出了促進制造業發展升級的建議。

關鍵詞：長三角地區；制造業；數字經濟；全要素生產率；主成分分析

本文索引：趙雪嬌，李陽杰，樓鐘維.<變量 2>[J].中國商論，2023（07）：-015.

中圖分類號：F127 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）04（a）--03

1 引言

數字經濟是將數字知識與信息結合起來的生產要素，它以數字技術創新為核心，依托現代信息采集平臺，借助虛擬經濟、實體經濟和現代高科技數字技術，依托傳統產業的創新改造，達到增產增效的目的，數字經濟是落實國家重大戰略的堅定力量。根據中國信息技術研究院發布的《中國數字經濟發展與就業白皮書（2018）》，截至2017年底，中國數字經濟已經達到27.2萬億元。因此，長三角地區各類企業普遍依靠互聯網、大數據、人工智能等新的信息數字化手段為企業自主創新提供了新思路，并取得許多實質性成果。本文主要利用長三角地區制造業發展水平數據，分析長三角各城市的數字經濟發展水平。

本文主要分為四個章節：第一章是緒論，闡述了數字經濟發展的背景、概念的定義和解釋；第二章為長三角數字經濟和制造業的發展現狀；對長三角各城市的數字經濟發展水平進行描述和分析；第三章是數字經濟對長三角制造業全要素生產率影響的實證研究，選擇回歸模型進行回歸，綜合衡量和評價數字經濟對長三角制造業發展水平的影響；第四章為結語，總結并提出了促進制造業發展升級的建議。

2 長三角制造業發展現狀分析

長江三角洲是指長江和錢塘江在海上交匯形成的三角形區域，主要包括上海市、江蘇省和浙江省。長江三角洲沿岸有許多沿海港口，同時制造業基礎設施完善，研發能力強，有扎實的研發基礎。相關數據顯示，截至2019年底，長三角常住人口總量2.27億，土地居住面積35.7萬平方公里，區域經濟GDP為23.72萬億元；農村城鎮化進程超過60%，占全國土地面積不到4%，實現全國經濟產值的1/4左右。此外，長三角地區鐵路網密度較高，約為325公里/萬平方公里，遠高于全國平均水平。

2.1 數字經濟重構傳統制造業的管理方式

企業管理方面，數字經濟同樣對制造業影響重大。傳統的企業管理以垂直金字塔管理為主，各級之間界限分明，數字經濟的興起模糊了這一界限，改變了傳統的企業管理理念，以消費者為中心逐漸取代以廠商為中心的經營理念；企業逐步實現以生產為導向向以服務消費者為中心轉變。在市場變化迅速的外部條件下，數字經濟使制造企業的管理組織向更符合市場發展趨勢的扁平化發展，傳統的組織結構已跟不上日益復雜的時代要求。

2.2 數字化產業拉動制造業發展

隨著產業數字化的不斷發展，數字化產業與制造業加大融合力度，信息技術在向制造業滲透的同時，發揮產業間的協同創新優勢，促進產業間的協同發展。如5G時代，電信產業的發展極大推動了制造業的發展，催生物聯網、人工智能等一系列產物的出現。我國數字化產業與制造業融合程度不斷加深，優化了制造企業內部結構，實現制造業的轉型升級。以浙江為例，浙江將全面推廣城市大腦杭州經驗，發展壯大浙江省城市經濟產業聯盟，構建城市大腦商業圈。

3 數字經濟對長三角地區制造業全要素生產率影響的實證研究

3.1 測度方法選擇

Malqusit指數法是在DEA方法的基礎上運用兩期決策單元估計效率變動情況，測算全要素生產率。此外，全要素生產率可以細分為若干個不同意義的指數乘積。本文選用參數法與非參數法相結合的DEA-Malquist指數模型，評估制造產業的全要素生產率及各項分解效率。

3.2 數字經濟發展對制造業影響的模型構建

3.2.1 基準模型

本文為檢驗數字經濟對長三角區域制造業全要素生產率的作用，建立如下面板數據模型：

TFP=c0+αDigital+θjZit+εi （1）

其中，C表示省份；α表示本省在第i年制造產業的全要素生產率；Digital表示數字經濟發展水平，Zit表示一系列控制變量。納入產業創新能力、產業集聚度、人力資本水平、交通通達性、市場開放度、經濟發展水平等指標作為控制變量。

3.2.2 變量選擇

（1）被解釋變量

長三角地區制造業全要素生產率（TFP）、技術進步（TC）、純技術效率（PE）和規模效率（SE）。

（2）核心解釋變量

數字經濟（Digital Economy）。本文從數字基礎設施建設水平、信息制造業發展水平、信息服務業發展水平和通信業發展水平入手，構建了相應的指標體系，并運用主成分分析法測算了長三角數字經濟發展水平。

信息通信基礎設施方面，選擇互聯網寬帶用戶數。信息制造業方面，選擇信息制造業產值。信息服務業方面，本文選取計算機信息服務業的就業人數和全省常住人口來構建指標。通信行業方面，采用電信業務、郵政業務總量指標。

（3）控制變量

第一，人力資本水平（Edu）。本文采取平均每萬人口在校學生數作為權衡人力資本要素水平的指標，從人力資本積累與知識增長的角度，反映地區人力資本要素的真實水平。

第二，交通通達性（Traffic）。鐵路和公路是制造者的首選交通工具，對制造城市區位及區域間關系網絡具有重要影響。本文采用公路和鐵路里程數之和作為交通通達性的衡量指標。

第三，市場開放度（Open）。市場開放度是反映區域經濟對外開放程度的指標，采用外商直接投資金額（FDI）來衡量，以2010年為基期，根據GDP指數平減。

第四，經濟發展水平（PGDP）。采用人均國內生產總值衡量，以2010年為基期進行平減。

3.3 主要回歸結果

長三角各城市主要回歸結果如表1、表2、表3所示。

模型（1）～（3）中，數字經濟變量的估計系數大多為正，進一步證明了數字經濟對長三角地區制造業全要素生產率的促進作用。從影響強度來看，數字經濟對提高江蘇制造業效率的作用最大，其次是浙江，表明江蘇和浙江從數字經濟的發展中獲得了顯著的效率紅利，然而數字經濟并沒有顯著提高上海制造業的效率，出現這種現象的原因是江蘇的數字經濟起步早、水平高，與其他地區相比，數字經濟技術在制造業的應用更加成熟和完善。因此，數字經濟對江蘇制造業效率的促進作用更加明顯。

4 結語

數字經濟為長三角制造業的發展提供了機遇。為了充分發揮數字經濟對長三角制造業的拉動作用，解決長三角發展數字經濟的內在問題，本文提出如下意見，以期推動長三角區域制造業的發展：

（1）加大企業基礎研發投入，確保數字經濟持續成長。數字經濟基礎設施是數字經濟發展的基礎，加大研發投入意味著投入更多的財力，短時間內難以看到成效，但從長久來看，雄厚且扎實的基建設施必然能夠助推數字經濟的發展。

（2）加大數字基礎研發投入。數字企業的發展保證了數字經濟的持續增長，數字經濟的基礎設施是數字經濟發展的基礎。增加研發投資意味著投入更多的財力，雖然很難在短時間內起到立竿見影的效果，但從長遠來看，強大而堅實的基礎設施建設必將推動數字經濟的發展。

（3）發展數字產業化和產業數字化，構建數字經濟共享平臺。加快兩者的融合，先要對數字產業給予優惠政策。政府部門可以在資金投入、稅收等方面給予新興技術企業優惠待遇，鼓勵企業之間的交流與合作。同時，加快工業數字化進程，利用數字技術提升和創新數字經濟。

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