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数字经济赋能中国西部地区制造业高质量发展
文章字数：1956
摘要：基于新古典增长理论、新贸易理论与内生增长理论，构建数字经济赋能西部地区制造业高质量发展的分析框架。基于熵值法测度2012—2022年西部地区11省区的数字经济与制造业高质量发展综合指数，进而运用了面板数据固定效应模型进行实证分析。结果显示：数字经济的发展水平每提高1个百分点，就能带动制造业实现高质量发展程度的显著提升，具体增幅可达0.1398个单位；经济发展水平与对外开放程度显著正向促进，财政支持力度与人力资本水平显著负向影响，交通基础设施影响不显著。
关键词：数字经济；制造业；西部地区；高质量发展
一、引言
当前，数字经济已成为重构全球经济发展格局的核心驱动力量。党的二十大报告明确提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”的发展要求。依托数字化技术赋能制造业向高端化、智能化与绿色化方向转型，已然成为助力经济高质量发展的重要路径。我国西部地区幅员辽阔、自然资源禀赋充足，却也面临工业化进程偏慢、创新能力有待提升等现实挑战。制造业作为实体经济的重要基础，其转型升级进程直接影响区域发展质量。现有研究表明，数字经济对西部制造业具有服务化升级、绿色转型等赋能效应，但在指标体系构建与实证检验方面仍有完善空间。鉴于此，本文聚焦中国西部地区制造业，搭建评价指标体系，采用固定效应模型验证了数字经济赋能效应，为西部地区把握数字化机遇、缩小区域发展差距提供政策参考。
二、实证设计
本研究数据来源于国家统计局、各省统计年鉴及数字普惠金融指数数据库（2012—2022年），11个西部省区全覆盖。
核心解释变量选取数字经济发展水平（DE），搭建涵盖四大维度的指标体系：数字基础设施、数字产业化、产业数字化及数字创新能力。数字基础设施含宽带端口数、用户规模及移动基站密度等；数字产业化取软件收入占GDP比重、信息服务业从业人数等；产业数字化参考电商企业占比、每百人计算机保有量等；数字创新能力涵盖规上工业 R&D 全时当量、研发经费与专利授权量等。数字化赋能制造业高端智能绿色转型是经济高质量发展关键路径，西部地广物丰，但工业化偏缓、创新动能不足。以上指标经熵值法处理，生成综合指数。数据来源包括国家统计局及各省统计年鉴等。
被解释变量选取制造业高质量发展（HD-MI），指标体系覆盖技术创新、绿色发展、开放水平、经济效益、产业协调五大维度。技术创新维度采用研发投入强度（R&D 经费/主营业务收入）、人均发明专利数等；对于绿色发展，采用了单位增加值能源消耗量、二氧化硫排放量等作为负向指标；对于开放程度，则采用外贸开放度（即货物进出口总额与GDP之比）和外资开放度（即外商直接投资额占GDP的比重）加以衡量；经济效益以制造业增速、企业利润率、劳动生产率衡量；产业协调以制造业产值占比、产业结构高级化、三产增加值占比表征。综合指数由熵值法测算。
本研究引入了若干控制变量：交通基础设施（INFT），以货运总量的对数值加以表征；经济发展水平（ECO），用人均GDP的对数值进行测度；财政支持力度（GOVN）以财政一般预算支出占地区 GDP 比重衡量；对外开放程度（OPEN），则依据货物进出口总额（按当期汇率折算后）与GDP的比值予以衡量；人力资本（HUM），以高等学校在校生人数与总人口的比例作为代理。
在模型构建方面，为避免伪回归，经LLC单位根检验，1%显著性下全部变量均平稳。Hausman检验（χ 2 =17.23，p=0.0085）否定随机效应模型，故采用个体固定效应模型。具体估计中使用“OLS+聚类稳健标准误”以消除异方差与序列相关性。计量模型设定如下：
式中，下标的i代表各个省份，t表示各个年份，Z代表控制变量向量，μi为省份固定效应，εit为随机扰动项。
三、实证分析
基于2012—2022年面板数据，对西部地区11省区进行数字经济与制造业高质量发展关系的实证检验。为检验数字经济对西部地区制造业高质量发展的影响，我将采用逐步加入控制变量的固定效应模型来进行回归。
结果显示：在不加入任何控制变量时，数字经济（DE）估计系数为0.3519，1%水平正向显著；加入全部控制变量后，系数回落至0.1398，10%水平正向显著，说明忽略控制变量后会高估数字经济的影响。但数字经济始终对制造业高质量发展具有正向赋能作用。经济发展水平（ECO）系数为0.0857（1%显著），表明经济基础越好，越有能力投入数字化改造。对外开放程度（OPEN）系数为0.2002（1%显著），边际效应最大，说明外资引入与市场竞争协同数字经济促进产业升级。财政支持力度（GOVN）系数为-0.1381（10%显著），可能因资金错配与挤出效应而抑制效率。人力资本（HUM）系数为-4.1262（1%显著），反映西部地区人才外流与产教错配问题。交通基础设施（INFT）系数不显著，可能因数字经济对物理交通存在替代效应且西部货运以资源品为主。
进一步讨论表明，数字经济赋能制造业高质量发展，经由缓解信息不对称、优化资源配置、推动技术创新等渠道，但需精准财政投向、提高人才留存率及数字基建，破解“挤出效应”与产教错配。
作者单位：西藏大学经济与管理学院
关键词：数字经济；制造业；西部地区；高质量发展
一、引言
当前，数字经济已成为重构全球经济发展格局的核心驱动力量。党的二十大报告明确提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”的发展要求。依托数字化技术赋能制造业向高端化、智能化与绿色化方向转型，已然成为助力经济高质量发展的重要路径。我国西部地区幅员辽阔、自然资源禀赋充足，却也面临工业化进程偏慢、创新能力有待提升等现实挑战。制造业作为实体经济的重要基础，其转型升级进程直接影响区域发展质量。现有研究表明，数字经济对西部制造业具有服务化升级、绿色转型等赋能效应，但在指标体系构建与实证检验方面仍有完善空间。鉴于此，本文聚焦中国西部地区制造业，搭建评价指标体系，采用固定效应模型验证了数字经济赋能效应，为西部地区把握数字化机遇、缩小区域发展差距提供政策参考。
二、实证设计
本研究数据来源于国家统计局、各省统计年鉴及数字普惠金融指数数据库（2012—2022年），11个西部省区全覆盖。
核心解释变量选取数字经济发展水平（DE），搭建涵盖四大维度的指标体系：数字基础设施、数字产业化、产业数字化及数字创新能力。数字基础设施含宽带端口数、用户规模及移动基站密度等；数字产业化取软件收入占GDP比重、信息服务业从业人数等；产业数字化参考电商企业占比、每百人计算机保有量等；数字创新能力涵盖规上工业 R&D 全时当量、研发经费与专利授权量等。数字化赋能制造业高端智能绿色转型是经济高质量发展关键路径，西部地广物丰，但工业化偏缓、创新动能不足。以上指标经熵值法处理，生成综合指数。数据来源包括国家统计局及各省统计年鉴等。
被解释变量选取制造业高质量发展（HD-MI），指标体系覆盖技术创新、绿色发展、开放水平、经济效益、产业协调五大维度。技术创新维度采用研发投入强度（R&D 经费/主营业务收入）、人均发明专利数等；对于绿色发展，采用了单位增加值能源消耗量、二氧化硫排放量等作为负向指标；对于开放程度，则采用外贸开放度（即货物进出口总额与GDP之比）和外资开放度（即外商直接投资额占GDP的比重）加以衡量；经济效益以制造业增速、企业利润率、劳动生产率衡量；产业协调以制造业产值占比、产业结构高级化、三产增加值占比表征。综合指数由熵值法测算。
本研究引入了若干控制变量：交通基础设施（INFT），以货运总量的对数值加以表征；经济发展水平（ECO），用人均GDP的对数值进行测度；财政支持力度（GOVN）以财政一般预算支出占地区 GDP 比重衡量；对外开放程度（OPEN），则依据货物进出口总额（按当期汇率折算后）与GDP的比值予以衡量；人力资本（HUM），以高等学校在校生人数与总人口的比例作为代理。
在模型构建方面，为避免伪回归，经LLC单位根检验，1%显著性下全部变量均平稳。Hausman检验（χ 2 =17.23，p=0.0085）否定随机效应模型，故采用个体固定效应模型。具体估计中使用“OLS+聚类稳健标准误”以消除异方差与序列相关性。计量模型设定如下：
式中，下标的i代表各个省份，t表示各个年份，Z代表控制变量向量，μi为省份固定效应，εit为随机扰动项。
三、实证分析
基于2012—2022年面板数据，对西部地区11省区进行数字经济与制造业高质量发展关系的实证检验。为检验数字经济对西部地区制造业高质量发展的影响，我将采用逐步加入控制变量的固定效应模型来进行回归。
结果显示：在不加入任何控制变量时，数字经济（DE）估计系数为0.3519，1%水平正向显著；加入全部控制变量后，系数回落至0.1398，10%水平正向显著，说明忽略控制变量后会高估数字经济的影响。但数字经济始终对制造业高质量发展具有正向赋能作用。经济发展水平（ECO）系数为0.0857（1%显著），表明经济基础越好，越有能力投入数字化改造。对外开放程度（OPEN）系数为0.2002（1%显著），边际效应最大，说明外资引入与市场竞争协同数字经济促进产业升级。财政支持力度（GOVN）系数为-0.1381（10%显著），可能因资金错配与挤出效应而抑制效率。人力资本（HUM）系数为-4.1262（1%显著），反映西部地区人才外流与产教错配问题。交通基础设施（INFT）系数不显著，可能因数字经济对物理交通存在替代效应且西部货运以资源品为主。
进一步讨论表明，数字经济赋能制造业高质量发展，经由缓解信息不对称、优化资源配置、推动技术创新等渠道，但需精准财政投向、提高人才留存率及数字基建，破解“挤出效应”与产教错配。
作者单位：西藏大学经济与管理学院