數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合發(fā)展路徑研究

摘要：先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合（“兩業(yè)”融合）是增強(qiáng)制造業(yè)核心、培育現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的有效途徑。隨著數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)模糊了產(chǎn)業(yè)邊界，進(jìn)一步促進(jìn)了“兩業(yè)”融合。文章結(jié)合現(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)和浙江省實(shí)際情況，建立了先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。廣泛收集浙江省11市2013-2022年相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用均方差決策法和結(jié)構(gòu)熵權(quán)法，對(duì)相應(yīng)指標(biāo)賦權(quán)，并測(cè)算了各市先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平?；隈詈蠀f(xié)調(diào)修正模型，對(duì)“兩業(yè)”融合水平進(jìn)行測(cè)度，并以“兩業(yè)”融合水平為被解釋變量，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為解釋變量，建立了面板數(shù)據(jù)模型，分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能“兩業(yè)”融合的路徑。浙江省11市2013-2022年先進(jìn)制造業(yè)綜合發(fā)展水平排名為：寧波gt;湖州gt;嘉興gt;臺(tái)州gt;紹興gt;溫州gt;金華gt;杭州gt;衢州gt;舟山gt;麗水；現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合發(fā)展水平排名表現(xiàn)為：杭州gt;溫州gt;衢州gt;金華gt;寧波gt;舟山gt;麗水gt;臺(tái)州gt;嘉興gt;紹興gt;湖州。杭州、溫州、衢州、舟山、麗水先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展水平滯后于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平；寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、臺(tái)州現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平滯后于先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展水平。截至2022年，除舟山、麗水處于先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段，寧波處于優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段，其余城市均處于良好協(xié)調(diào)階段。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合水平存在著“U”型關(guān)系，除臺(tái)州、衢州、麗水臨近拐點(diǎn)外，其余城市已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)“兩業(yè)”融合的高速發(fā)展階段。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；先進(jìn)制造業(yè)；現(xiàn)代服務(wù)業(yè)；“兩業(yè)”融合；耦合協(xié)調(diào)修正模型

一、引言

浙江省是制造業(yè)大省，但同時(shí)也面臨著制造業(yè)大而不強(qiáng)的突出問(wèn)題，呈現(xiàn)出資源投入多、能源消耗大、污染排放高、工業(yè)增加值有限的特點(diǎn)?！皟蓸I(yè)”融合是延長(zhǎng)產(chǎn)業(yè)鏈、提升價(jià)值鏈的重要途徑。2019年11月，國(guó)家發(fā)展改革委等15部門印發(fā)《關(guān)于推動(dòng)先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》，提出了推進(jìn)建設(shè)智能工廠、加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新應(yīng)用、推廣柔性化定制、發(fā)展共享生產(chǎn)平臺(tái)、提升總集成總承包水平、加強(qiáng)全生命周期管理、優(yōu)化供應(yīng)鏈管理、發(fā)展服務(wù)衍生制造、發(fā)展工業(yè)文化旅游等“兩業(yè)”融合的新業(yè)態(tài)、新模式。黨的二十大報(bào)告也明確提出，要“推動(dòng)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)同先進(jìn)制造業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)深度融合”。隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、第五代移動(dòng)通信（5G）等數(shù)字技術(shù)日趨成熟，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展提升了技術(shù)創(chuàng)新、刺激了消費(fèi)需求，進(jìn)一步模糊了產(chǎn)業(yè)邊界。

“兩業(yè)”融合是產(chǎn)業(yè)鏈向兩端延伸、價(jià)值鏈向高端攀升的重要途徑。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)化資源配置、提升資源效率等不斷影響“兩業(yè)”融合。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否能夠持續(xù)提升產(chǎn)業(yè)融合水平？由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)涵蓋內(nèi)容較廣，變化趨勢(shì)較為復(fù)雜，其對(duì)“兩業(yè)”融合的影響路徑是怎么樣的？諸如此類問(wèn)題仍待進(jìn)一步考證。浙江省作為制造業(yè)大省、服務(wù)業(yè)強(qiáng)省，具有較好的“兩業(yè)”融合先天稟賦；同時(shí)浙江省又是數(shù)字經(jīng)濟(jì)先行省，具有較好的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策。因此，以浙江省為樣本，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”的融合影響具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念最早起源于1995年，由Tapscott在《數(shù)字經(jīng)濟(jì)》一書中提出，論述了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵也不斷豐富。學(xué)界對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究主要集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)度和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的社會(huì)影響兩方面。

數(shù)字發(fā)展指數(shù)的測(cè)度主要有兩種路徑：一是指標(biāo)替代法，一般采用第三方公布的評(píng)價(jià)指數(shù)，其中主要包括騰訊研究院的數(shù)字中國(guó)指數(shù)、阿里巴巴和畢馬威發(fā)布的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)、中國(guó)信息通信研究院的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)。二是指標(biāo)體系法，一般采用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化等維度構(gòu)建指標(biāo)體系，來(lái)測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)。以上兩種路徑雖方式不同，但都是通過(guò)指標(biāo)體層級(jí)構(gòu)建來(lái)進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)的評(píng)價(jià)。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的社會(huì)影響廣泛，通過(guò)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域廣泛融合和不斷拓展，在促進(jìn)消費(fèi)、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、綠色發(fā)展、激發(fā)創(chuàng)新等方面的作用已經(jīng)凸顯。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)邊界隨之模糊，出現(xiàn)了跨產(chǎn)業(yè)融合現(xiàn)象。關(guān)于產(chǎn)業(yè)融合的現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中在產(chǎn)業(yè)融合模式、產(chǎn)業(yè)融合路徑、產(chǎn)業(yè)融合測(cè)度三個(gè)方面。一是產(chǎn)業(yè)融合模式從傳統(tǒng)分離模式向現(xiàn)代延伸模式過(guò)渡。先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合的模式主要包括傳統(tǒng)分離模式、現(xiàn)代延伸模式，其中傳統(tǒng)分離模式主要為服務(wù)外包，現(xiàn)代延伸模式主要指制造服務(wù)化和服務(wù)制造化。隨著數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展，產(chǎn)業(yè)融合從早期的分離模式逐步發(fā)展為現(xiàn)代延伸模式。二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)是提升兩業(yè)融合的重要路徑。王歡芳分別采用基準(zhǔn)面板模型、中介效應(yīng)面板模型、門檻模型，均發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)兩業(yè)融合具有穩(wěn)健性。李威以30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2012-2021“兩業(yè)”融合和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的面板數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)兩業(yè)融合的促進(jìn)作用并非線性，而是呈現(xiàn)“倒U型”特征。三是“兩業(yè)”融合水平測(cè)度方式差異化明顯。李琳構(gòu)建了考慮時(shí)間滯后性與融合環(huán)境約束的“兩業(yè)”融合網(wǎng)絡(luò)效率評(píng)價(jià)模型來(lái)測(cè)度30個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）2012-2021“兩業(yè)”融合水平。王歡芳、賓厚則采用耦合協(xié)調(diào)度模型來(lái)測(cè)度“兩業(yè)”融合水平。其他“兩業(yè)”融合測(cè)度方法還包括熵值法、赫芬達(dá)爾指數(shù)法等。然而，網(wǎng)絡(luò)效率評(píng)價(jià)未考慮“兩業(yè)”發(fā)展水平，傳統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)模型和熵值法未考慮兩個(gè)系統(tǒng)的權(quán)重系數(shù)，在“兩業(yè)”融合評(píng)價(jià)精度上仍然有待進(jìn)一步提升。

綜上所述，研究者對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的評(píng)價(jià)及其社會(huì)影響，對(duì)產(chǎn)業(yè)融合的模式、路徑、測(cè)度，均有了較為深入的研究；對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合的作用也受到了學(xué)界關(guān)注。然而，兩業(yè)融合水平測(cè)度方法仍然有待進(jìn)一步提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合的影響路徑有待進(jìn)一步明確，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合的影響仍有進(jìn)一步研究的重要意義。

三、研究方法

（一）先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建

先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)在存在著多維的融合關(guān)系，為精準(zhǔn)評(píng)價(jià)浙江省各市“兩業(yè)”融合發(fā)展水平，本文參考《先進(jìn)制造業(yè)百?gòu)?qiáng)市指標(biāo)體系》《現(xiàn)代服務(wù)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與方法研究》等已有評(píng)價(jià)指標(biāo)和參考文獻(xiàn)，結(jié)合浙江省實(shí)際情況，構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)效益、發(fā)展?jié)摿铜h(huán)境約束4個(gè)維度16項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系。具體指標(biāo)體系詳見(jiàn)表1。

（二）指標(biāo)權(quán)重確定

基于上述指標(biāo)收集寧波市2013-2022年相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，其中對(duì)正向指標(biāo)采取（1）式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，對(duì)負(fù)向指標(biāo)采?。?）式。

X■■＝■（1）

X■■＝■（2）

其次，指標(biāo)賦權(quán)的準(zhǔn)確性直接影響先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)評(píng)價(jià)的精確性。為提高測(cè)度的精確性，綜合采用結(jié)構(gòu)熵權(quán)法、均方差決策法進(jìn)行綜合優(yōu)化，從而對(duì)指標(biāo)最終賦權(quán)。

1. 基于結(jié)構(gòu)熵權(quán)法的主觀權(quán)重。結(jié)構(gòu)熵權(quán)法的基本原理是把使用德?tīng)柗普{(diào)查法所采集的專家意見(jiàn)與模糊分析法相結(jié)合，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行“典型排序”，分析熵值、盲度，從而分析同一層次的系統(tǒng)指標(biāo)的重要性及其相互關(guān)系，最終測(cè)得指標(biāo)權(quán)重（Wj1）。

2. 基于均方差決策法的客觀權(quán)重。均方差決策法的原理是通過(guò)計(jì)算各指標(biāo)的均方差，同一指標(biāo)的均方差越大，表明該指標(biāo)所能夠提供的信息就越大，在綜合評(píng)價(jià)中的作用就越大，因此權(quán)重越大；反之，權(quán)重越小。均方差權(quán)重（Wj2）計(jì)算過(guò)程如下。

第一步，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的均方差：σj=■（3）

第二步，計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)：Wj2＝σj/∑■■σij（4）

3. 優(yōu)化綜合權(quán)重。由于結(jié)構(gòu)熵權(quán)法易受專家認(rèn)知的模糊性和評(píng)價(jià)的隨機(jī)性的影響；均方差決策法受離散值較大的影響，可能出現(xiàn)損失的信息較多的情況。為了優(yōu)化單一使用結(jié)構(gòu)熵權(quán)權(quán)重或均方差權(quán)重可能存在的偏差，對(duì)主、客觀權(quán)重進(jìn)行均值處理，形成優(yōu)化綜合權(quán)重（Wj3）。

（三）先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平測(cè)度

先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平主要通過(guò)綜合發(fā)展指數(shù)（Comprehensive Development Index）進(jìn)行測(cè)度。綜合發(fā)展指數(shù)由聯(lián)合國(guó)最初提出并適用于人類綜合發(fā)展指數(shù)的測(cè)度。本文將采用綜合發(fā)展指數(shù)測(cè)度先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平。計(jì)算過(guò)程如下所示。

第一步，計(jì)算子系統(tǒng)綜合發(fā)展指數(shù)。將標(biāo)準(zhǔn)化后的值（X■■）乘以優(yōu)化綜合權(quán)重（Wj），測(cè)評(píng)指標(biāo)得分，再將子系統(tǒng)內(nèi)各指標(biāo)得分相加即為子系統(tǒng)綜合發(fā)展指數(shù)，計(jì)算公式如下。

f1（Xi）=■（Wj×X■■）（5）

第二步，計(jì)算系統(tǒng)綜合發(fā)展指數(shù)。將子系統(tǒng)得分（f（X））乘以子系統(tǒng)權(quán)重（Wis），再將子系統(tǒng)得分相加即為先進(jìn)制造業(yè)（SI）或現(xiàn)代服務(wù)業(yè)（TI）系統(tǒng)綜合發(fā)展指數(shù)，計(jì)算公式如下。

SI=■（Wis×f1（X）s）（6）

TI=∑■■（Wis×f2（X）s）（7）

（四）先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合水平測(cè)度

產(chǎn)業(yè)融合的測(cè)度方法主要包括赫芬達(dá)爾指數(shù)法（Herfindahl Index Method）、耦合協(xié)調(diào)度模型（Coupling Coordination Degree Model，CCDM）等方法，考慮到先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)多維融合的特征，故采用耦合協(xié)調(diào)度模型。該方法源于物理學(xué)中耦合度的概念，主要用以研究?jī)蓚€(gè)或兩個(gè)以上的系統(tǒng)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中相互聯(lián)系、相互作用的現(xiàn)象。在耦合協(xié)調(diào)度在耦合度的基礎(chǔ)上充分考慮了系統(tǒng)內(nèi)部的協(xié)調(diào)性。兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度模型系統(tǒng)的構(gòu)建過(guò)程主要如下。

C＝■■（8）

T＝αSI+βTI（9）

D＝■（10）

上式中，α和β分別是先進(jìn)制造業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)度，在傳統(tǒng)的兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)模型構(gòu)建中，一般假定α＝β＝0.5。然而，兩系統(tǒng)同等重要的前提假設(shè)缺乏依據(jù)，有不少學(xué)者對(duì)該方法提出了質(zhì)疑。因此，本文基于綜合發(fā)展指數(shù)進(jìn)行重新分配，建立了耦合協(xié)調(diào)修正模型；兩個(gè)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)度可以通過(guò)式（11）（12）計(jì)算如下。代入式（9）（10）可以得到修正后的耦合協(xié)調(diào)度（D）。

α＝■（11）

β＝■（12）

（五）回歸模型設(shè)定

參考成征宇、徐承紅和王歡芳等相關(guān)文獻(xiàn)，以“兩業(yè)”融合水平作為被解釋變量，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（DE）作為影響“兩業(yè)”融合的重要因素，即核心解釋變量，以城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDPPC）、科技發(fā)展水平（PA）為控制變量，建立面板數(shù)據(jù)回歸模型作為基準(zhǔn)模型。具體模型如下，其中i為城市，t為年份；αit為模型截距項(xiàng)，β1、β2、β3為待估計(jì)的變量系數(shù)，εit為模型誤差項(xiàng)。

lndit=αit+β1DEit+β2GDPPCit+β3PAit+εit（13）

為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合的非線性效應(yīng)，在基準(zhǔn)模型中引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)的二次項(xiàng)，具體模型如下。

lndit=αit+β1DEit+β2DE■■+β3GDPPCit+β4PAit+εit（14）

四、“兩業(yè)”融合水平分析

（一）指標(biāo)賦權(quán)

根據(jù)表1先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用均方差決策法、結(jié)構(gòu)熵權(quán)法分別計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，并將均方差決策權(quán)重和結(jié)構(gòu)熵權(quán)權(quán)重均值優(yōu)化處理。表1中W1、W2、W3分別為均方差權(quán)重、結(jié)構(gòu)熵權(quán)權(quán)重和優(yōu)化綜合權(quán)重。

（二）綜合發(fā)展水平測(cè)度

浙江省11市2013-2022年先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合發(fā)展水平如表2所示。根據(jù)表2可得：第一，根據(jù)浙江省11市2013-2022年先進(jìn)制造業(yè)綜合發(fā)展水平均值，排名分別為：寧波gt;湖州gt;嘉興gt;臺(tái)州gt;紹興gt;溫州gt;金華gt;杭州gt;衢州gt;舟山gt;麗水。第二，浙江省11市2013-2022年現(xiàn)代服務(wù)業(yè)根據(jù)均值排名表現(xiàn)為：杭州gt;溫州gt;衢州gt;金華gt;寧波gt;舟山gt;麗水gt;臺(tái)州gt;嘉興gt;紹興gt;湖州。第三，杭州、溫州、衢州、舟山、麗水屬于先進(jìn)制造業(yè)滯后型城市，即先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展水平滯后于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平；寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、臺(tái)州屬于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)滯后型城市，即現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平滯后于先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展水平。

（三）耦合協(xié)調(diào)度

根據(jù)先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)綜合發(fā)展水平，基于修正的耦合協(xié)調(diào)度模型計(jì)算浙江省2013-2022年“兩業(yè)”融合水平。根據(jù)相關(guān)耦合協(xié)調(diào)度界定標(biāo)準(zhǔn)，分別對(duì)應(yīng)嚴(yán)重失調(diào)、輕度失調(diào)、勉強(qiáng)協(xié)調(diào)、良好協(xié)調(diào)、優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)，基于ArcGIS對(duì)2013、2016、2019、2022年的“兩業(yè)”融合水平進(jìn)行時(shí)空分析，結(jié)果如圖1所示。

根據(jù)圖1可得，第一，在先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的初期，除麗水處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段，其余城市處于良好協(xié)調(diào)發(fā)展階段。第二，在“兩業(yè)”融合的中期，耦合協(xié)調(diào)度較為均衡，所有城市處于良好協(xié)調(diào)階段。第三，受新冠疫情影響，麗水、舟山兩市“兩業(yè)”融合水平受疫情沖擊較為嚴(yán)重，尤其是兩市的服務(wù)業(yè)受影響較大，退回至勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段；寧波因復(fù)工、復(fù)產(chǎn)等政策較為有力，在疫情后達(dá)到了優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)。

五、數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合的影響分析

以“兩業(yè)”融合水平為被解釋變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)（DE）的一次項(xiàng)為核心解釋變量，以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（代理變量：自然對(duì)數(shù)后的人均地區(qū)生產(chǎn)總值，GDPPC）、政府重視程度（代理變量：?jiǎn)挝簧a(chǎn)總值一般財(cái)政支出，GOV）為控制變量，分別控制個(gè)體效應(yīng)、個(gè)體時(shí)間雙效應(yīng)建立模型（模型1、模型2）。為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合的影響是否為線性，引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)的二次項(xiàng)（DE2），建立面板數(shù)據(jù)回歸模型（模型3）。由于Hausman檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)支持隨機(jī)效應(yīng)，因此采用隨機(jī)效應(yīng)分析，結(jié)果如表3所示。

根據(jù)分析結(jié)果可以得出：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合的效應(yīng)存在著U型關(guān)系，即隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的邊際效應(yīng)先遞減后遞增。第二，該U型關(guān)系的拐點(diǎn)出現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)為0.238時(shí)。第三，截至2022年，除臺(tái)州、衢州、麗水外，其余城市已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正向作用階段，即已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)“兩業(yè)”融合的高速發(fā)展階段。

六、結(jié)語(yǔ)

本文以浙江省先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的融合發(fā)展為研究對(duì)象，結(jié)合現(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)和浙江省實(shí)際情況，測(cè)度了浙江省11市2013-2022年先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平；研究發(fā)現(xiàn)杭州、溫州、衢州、舟山、麗水等城市先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展水平滯后于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平，寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、臺(tái)州等城市現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展水平滯后于先進(jìn)制造業(yè)發(fā)展水平。采用耦合協(xié)調(diào)修正模型，測(cè)評(píng)了浙江省11市“兩業(yè)”融合發(fā)展水平；截至2022年，除舟山、麗水處于先進(jìn)制造業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)勉強(qiáng)協(xié)調(diào)階段，寧波處于優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)階段，其余城市均處于良好協(xié)調(diào)階段。以“兩業(yè)”融合水平為被解釋變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為核心解釋變量，以人均地區(qū)生產(chǎn)總值、單位生產(chǎn)總值政府財(cái)政一般支出為控制變量，建立了面板數(shù)據(jù)模型，分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合的影響；結(jié)論表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合水平存在著“U”型關(guān)系，除臺(tái)州、衢州、麗水外，其余城市已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)“兩業(yè)”融合的高速發(fā)展階段。

根據(jù)以上結(jié)論為相關(guān)部門政策制定提供以下建議：第一，浙江省各市應(yīng)對(duì)照自身制造業(yè)和服務(wù)業(yè)發(fā)展情況，積極優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)；寧波作為先進(jìn)制造業(yè)的領(lǐng)軍城市、杭州作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的領(lǐng)軍城市，應(yīng)積極做好輻射引領(lǐng)作用，推動(dòng)形成“兩業(yè)”融合全省一盤棋的新局面。第二，各地區(qū)應(yīng)重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展契機(jī)，注重?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)的持續(xù)性，從長(zhǎng)遠(yuǎn)的眼光看待數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)，進(jìn)一步釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)“兩業(yè)”融合的促進(jìn)作用，提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能“兩業(yè)”融合的長(zhǎng)期利益。第三，各地區(qū)可以通過(guò)搭建數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)園、數(shù)字科技園等“兩業(yè)”融合平臺(tái)，通過(guò)平臺(tái)的數(shù)字技術(shù)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)研學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)等“兩業(yè)”融合新模式、新業(yè)態(tài)，提升“兩業(yè)”融合效率。

參考文獻(xiàn)：

[1]程文先，錢學(xué)鋒.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中國(guó)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2021（08）：124-140.

[2]柏亮，陳小輝.數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響工業(yè)SO2排放？——理論解讀與實(shí)證檢驗(yàn)[J].東北財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（05）：73-81.

[3]Li，Y，Yang，X，Ran，Q，Wu，H，Irfan，M，amp; Ahmad， M. Energy structure， digital economy， and carbon emissions： evidence from China[J].Environmental Science and Pollution Research，2021，28（45）：64606-64629.

[4]Wang J，Wang B，Dong K，et al. How does the digital economy improve high-quality energy development？The case of China[J].Technological Forecasting and Social Change，2022，184：121960.

[5]Tian，J，amp; Liu，Y.Research on total factor productivity measurement and influencing factors of digital economy enterprises[J].Procedia Computer Science，2021，187：390-395.

[6]成征宇，徐承紅.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)深度融合的影響研究[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)），2024，44（08）：18-35.

[7]于洋，楊明月，肖宇.生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)融合發(fā)展：沿革、趨勢(shì)與國(guó)際比較[J].國(guó)際貿(mào)易，2021（01）：24-31.

[8]王歡芳，李佳英，傅貽忙，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響先進(jìn)制造業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)融合？[J].科學(xué)決策，2023（05）：79-93.

[9]李威，張高瀚，許尚坤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)制造業(yè)融合[J].商業(yè)研究，2023（06）：11-19.

[10]李琳，廖斌，徐潔.中國(guó)區(qū)域“兩業(yè)”融合效率測(cè)算與潛力優(yōu)化[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2022，37（06）：62-74.

[11]賓厚，姚秋茹，李嬌，等.環(huán)境規(guī)制視角下傳統(tǒng)制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)融合與碳排放效率關(guān)系研究——基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的實(shí)證[J].科技管理研究，2023，43（08）：222-229.

[12]矯萍，田仁秀.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新賦能現(xiàn)代服務(wù)業(yè)與先進(jìn)制造業(yè)深度融合的機(jī)制研究[J].廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，38（01）：31-44.

[13]于澤.文化與科技產(chǎn)業(yè)融合度測(cè)算分析[J].科技管理研究，2020，40（04）：88-97.

[14]Gan，L，Shi，H，Hu，Y，Lev，B，amp; Lan，H.Coupling coordination degree for urbanization city industry integration level： Sichuan case[J].Sustainable Cities and Society，2020，58：1-14.

[15]Chen，X，Long，R，Chen，H.，amp; Li Q.Coupling coordination degree and spatial dynamic evolution of a regional green competitiveness system-A case study from China[J].Ecological Indicators，2019，104：489-500.

[16]Yu，C.S.amp; Hao，Z.C.Resilience Classification Research of Water Resources System in a Changing Environment[J].2nd International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering，2008，3：741-744.

[17]Figueroa-López，J.E，amp; Mancini， C. Optimum thresholding using mean and conditional mean squared error[J].Journal of Econometrics，2019，208（01）：179-210.

[18]Shen L.Y，Huang，Y.L，Huang， Z.H，Lou，Y.L，Ye，G，amp; Wong，S.Improved coupling analysis on the coordination between socio-economy and carbon emission[J].Ecological Indicators，2018，94（01）：357-366.

[19]Dong，S，Zheng，J，Li，Y，Li，Z，Li，F(xiàn)，Jin，L，Yang，Y，amp; Bilgaev，A.Quantitative Analysis of the Coupling Coordination Degree Between Urbanization and Eco-environment in Mongolia[J].Chinese Geographical Science，2019，29（05）：861-871.

＊基金項(xiàng)目：2023年度浙江省教育廳訪問(wèn)工程師項(xiàng)目（FG2023025）；2025年寧波市人民政府研究室外聯(lián)所課題（W25-B11）；。

（作者單位：寧波職業(yè)技術(shù)學(xué)院國(guó)際商旅學(xué)院；寧波職業(yè)技術(shù)學(xué)院新經(jīng)濟(jì)研究所）