◎编辑｜数字经济先锋号

◎来源｜当代经济管理

◎作者｜刘富华 宋然

工业高质量发展是我国经济高质量发展的关键所在，也是建设现代化工业体系的重要内容。目前我国工业发展存在资源利用效率低、工业结构失衡、创新驱动不足等问题。​

当前，数字经济成为工业高质量发展的“新引擎”，但我国传统工业科技水平偏低，数字鸿沟日益扩大技术差距和资源配置效率损失也可能存在风险。数字经济能否成为工业经济高质量发展的新动力？本文将系统性分析数字经济对工业经济高质量发展的影响机制和效果，为工业经济高质量发展提供政策引导和参考。

理论分析与研究假设

数字经济与工业高质量发展的非线性关系

我国工业经济增长长期以来靠资本投资驱动，资源消耗强度大且技术水平低。数字经济发展初期，工业无法承载数字技术所需的资本投资和高技术人员投资，生产方式和要素结构不匹配。数字技术和数据在服务业内集聚，对工业部门形成“空吸”，抑制了工业协同发展和高质量发展。随着数字经济发展水平提高，数字技术与工业生产要素不断组合迭代，促进了工业经济中资本要素和劳动力的流动和技术共享，实现了工业结构和要素结构高端化，推进了绿色技术进步和产业绿色转型。因此，本文提出了假设１：数字经济对工业高质量发展的影响呈现先抑制后促进的“Ｕ”型关系。

1、数字技术创新效率对数字经济赋能工业高质量发展的影响机制

创新效率反映单位创新投入对产出的贡献程度，数字技术创新效率表现为利用数字技术对外部知识的利用水平，数字经济产生的大量外部知识能否被工业利用并转化为最终创新产出关键在于数字技术的创新效率，数字技术的创新效率在数字经济赋能工业高质量发展过程中发挥着关键作用。

一方面，在数字经济向工业渗透过程中，数字技术创新效率的提高能提高工业经济中各主体技术融合和外部技术获取的有效性，促进产业间知识互补互通，有利于企业间技术合作，形成工业体系中上下游企业协同创新，提升产业结构的同时提高了生产效率；另一方面，高水平的创新效率使得工业生产要素重组和配置更有效率不仅缓解了数字经济发展初期挤占工业资源的负面影响，而且有助于形成资源节约型的生产方式，随着数字经济不断渗透，倒逼工业丰富科技资源和人力资本，减少物质资本消耗，呈现知识溢出的“边际效应”递增特征，为工业增长提供持续动力。

由此本文提出假设２：数字技术创新效率对数字经济与工业经济高质量的“Ｕ”型关系具有正向调节作用，能加快数字经济与工业经济高质量的“Ｕ”型拐点的到来。

2、数字经济与科技协同发展对数字经济赋能工业高质量发展的影响机制

技术创新与数字经济相互制约、相互作用，对工业经济高质量发展产生协同影响。因此，有必要从数字经济和工业科技协同角度来分析其积极贡献。具体来看，数字经济有效推动信息和知识流动和融合需要科技支撑；科技资源与数字经济匹配决定其效率及影响工业经济的创新能力；两者协同水平提高，数字经济对工业创新发展的正向作用加强，数字技术在工业体系中易形成技术关联，进而带动各产业协同发展。

从长远来看，随着科技创新和数字经济发展协同水平的提高，工业创新能力、工业结构和工业协调发展水平都得到提高，工业发展质量提高，由此本文提出假设３：数字经济与工业科技协同发展水平能加强数字经济对工业经济高质量发展的促进力度，随着协同发展水平的提高，数字经济的对工业经济高质量发展的促进作用增强。

指标构建与数据来源

工业经济质量发展指标构建

我国工业经济面临资本回报率下降、自主创新能力较弱、区域差距大和资源和环境约束的问题，为了实现工业经济创新发展、可持续发展、协调发展和结构优化，本文借鉴YAND和REN(2021)相关研究利用熵值法测算各省工业高质量发展指数。该指数综合考虑了工业总量、工业结构优化、创新发展、可持续发展和工业协调发展水平，从而全面反映工业经济发展质量。指标体系如表１所示，工业结构优化反映产业结构升级和合理化程度，协调发展包括工业区域协调发展和产业协同发展。其中，=1，2，3代表第一、第二和第三产业。

协调发展包括工业区域协调发展，用各省份工业增加值与全国工业增加值表示，比值越小表示各省份工业发展差距小，工业产业协同发展用第二产业与第三产业间的耦合协同程度表示，参考唐晓华等的研究利用第二产业生产总值和第三产业生产总值计算耦合值，耦合值越大，表示第二产业和第三产业协同发展水平越高。

表１  工业发展质量发展评价指标  （注：三级指标中“＋（－）”表示该指标为正（负）向指标，越大（小）越好。）

数字经济发展水平测度

数字经济发展水平是核心解释变量，数字经济通过促进信息化和电子商务产业的发展以及数字技术嵌入工业生产体系带来工业经济效益，从而影响工业经济的整体效益。本文从数字产业发展和数字技术创新发展角度出发，采用主成分分析法构建数字经济发展水平指标，该指标综合考虑了四个一级指标和十三个二级指标的数据标准化后的因子，并选取特征值大于１的六个主成分作为主要因素，反映数字经济发展水平，指标体系如表２所示。通过KMO检验比较不同维度指标之间的相关性，本文保证了研究的严谨性和合理性。

表２  数字经济发展评价指标

控制变量选取

①城镇化水平（urban）；用各地区的城镇人口占该地区总人口的比重作为城镇化率的代理变量，反映城镇化对工业经济增长的影响；

②外商直接投资（fdi）；用各地区的外商直接投资额与该地区GDP之比来衡量外资利用水平，反映外资对工业经济增长的贡献；

③经济增长水平（gdp）：用各省GDP增长率表示经济增长水平，反映经济总量的增长对工业经济高质量发展的影响；

④政府干预程度（gov）；用各地区财政支出与该地区GDP的比值来衡量政府干预程度，反映政府干预对工业发展质量的影响。

调节变量

数字技术创新效率（）。本文借鉴陈金丹（2022）相关研究采取Malmquist超效率分析对数字技术创新效率水平进行测算，采用电子及通信设备制造业和计算机及办公设备制业R&D经费衡量数字技术投入，与R&D项目数共同作为创新投入，专利授权数、技术市场成交金额和信息技术服务收入等指标作为创新产出，评价我国省域数字技术创新　效率水平。　

数字经济与科技创新协调水平（）。本文根据段秀芳等(2021)的研究，表明两者协同能力越强，各地数字经济与科技创新协同发展水平由高到底排序如表３所示，中西部地区大部分省份协调指数均小于0.5，表示数字经济与科技创新发展失调，意味着中西部地区数字经济发展挤占了工业科技资源，同时因科技水平低又限制了数字经济的发展，整体上看从2014年到2020年期间，我国各省份数字经济与科技创新的协同水平呈现上升趋势。

表３  2020年各省份地数字经济以及与科技创新协同发展水平

数据说明

本文所用的数据是2014-2020年我国30个省、直辖市、自治区，（除港澳台和西藏地区）各指标对应数据，数据来源《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》和WIND数据库和eps数据库，数据描述性统计见表４，从表中数字经济发展水平的标准差可以看出各省数字经济发展水平存在较大差距。

表４  变量描述性统计

实证分析

区域异质性分析

考虑到数字经济发展水平的差异对工业经济的影响效应不用，而我国数字经济发展呈明显的空间差异特征，中西部地区受限于区域生产要素错配、创新水平和数字技术吸收效　率等因素，数字经济发展水平整体相对较低，数字经济发展水平前10的省份（市）中有9个省份（市）集中在我国东部地区，中西部欠发达地区数字经济发展水平较低，因此分东部和中西部地区实证数字经济对工业经济高质量发展是异质性影响，实证结果如表7所示。

表７　数字经济发展对工业经济发展质量的分区域实证结果 （注：括号内为ｔ值，标准差为聚类稳健标准误；　＊＊＊、＊＊、＊　分别代表在1%、5%和10%的统计水平上显著）

由表7可知，在区域层面上，数字经济发展与工业经济高质量发展的关系存在差异。具体来看，东部地区的数字经济发展对工业经济高质量发展的影响显著为正，且东部地区数字经济与工业经济发展质量不存在“U”型关系。这意味着东部地区数字经济可以带动当地工业经济高质量发展，源于东部地区具有科技资源、人力资源禀赋优势。东部地区数字经济发挥的技术关联效应和创新效应得以发挥，为工业经济发展提供更多动力，形成对工业经济的促进效应。东部地区数字经济发展已经跨越数字经济发展的拐点，东部地区最先接触到国内外先进技术和知识，聚集众多优秀的科技资源和物质资源，雄厚的经济实力支撑上不断扩大数字经济规模，数字经济发展能与工业经济的绿色发展、创新发展和结构优化形成良性互动，促进工业的高质量发展。

由模型9、10可知，中西部地区数字经济与工业经济发展质量存在“U”型关系。中西部地区的数字经济发展对工业经济高质量发展的影响存在由抑制向促进转变，一方面源于中西部地区由于科技落后、数字基础设薄弱和劳动力素质不高，加之中西部地区以劳动密集型的传统工业居多，数字经济处于发展初期，数字化变革成本过高，增加研发成本，造成了创新效率低下，不利于工业经济高质量发展；另一方面，西部地区的企业可能会面临东部工业生产性投资形成生产要素和创新资源的“虹吸效应”，以致各类创新资源大量集中在东部的高技术制造业中，进一步抑制中西部地区的工业投资效率和创新积极性，限制了中西部地区科技水平的提高。随着数字经济水平对工业经济渗透水平提高，工业中各企业通过学习效应快速地提高科技创新水平，同时完成跨空间生产要素配置的优化，提高了中西部地区工业经济发展质量。

结论与建议

本文基于我国数字经济与工业经济高质量发展“U”型关系特征的理论分析和实证检验，得出以下结论：不同的数字经济水平对工业经济高质量发展的作用具有异质性，在数字经济发展水平低时，数字经济对我国工业经济发展质量表现为阻碍效应；跨越临界值后，数字经济对传统生产要素的替代效率和规模效应得以发挥，对工业高质量发展表现为促进效应；调节机制表明数字技术创新效率、数字经济与工业科技协同能力能强化数字经济对工业高质量发展的促进作用，加快“U”型拐点的到来；从区域异质性来看，我国东部地区数字经济发展促进了工业高质量发展，而西部地区数字经济与工业高质量发展具有相对全国水平而言较为平缓的“U”型关系。

基于上述结论，本文提出以下建议：

1、推进数字化和现代化工业体系建设。充分认识自身科技水平和资源禀赋，精准识别数字化发展和工业发展的关键矛盾，加强传统工业对数字技术的吸收，中国一方面应当积极深化数字经济与工业经济的融合，跨越数字经济低生产率的门槛，形成创新协同从而更全面推动数字化转型，另一方面，提高工业经济对创新资源的整合能力，这需要通过大力培养高级人力资本进而高效地利用新兴技术与产业创新资源，推动工业结构升级。

2、提高工业内生自主创新水平，突破核心技术瓶颈。一方面重视对数字技术人才的培养，加强我国工业各产业的数字人才的交流，同时加大研发投入，实现数字经济领域关键技术创新和积极学习前沿技术以提高创新效率带动数字经济对工业产业创新的积极作用。另一方面政府部门要推进数字技术标准化生产和规范供应，引导数字经济理性发展。

3、兼顾工业经济体系各产业数字化转型的协调水平，实施差异化数字经济发展战略。首先进一步加快数字经济发展落后地区新型数字基础设施建设，提高我国西部地区数字经济发展水平；其次，加强政府对传统产业数字转型的政策引导和资金支持，推进数字化转型升级，进而提高产业结构；最后，推动区域一体化发展，畅通数字创新要素在区域间的流动，扩大数字经济红利溢出的空间半径，带动区域产业协同发展。

4、缩小传统工业和新兴数字产业的数字技术鸿沟，实现工业与数字经济协同发展。创新作为工业转型发展的关键动力，是工业新旧动能转换并迈向高质量发展的重要因素，一方面要强化传统制造业科技水平，促进数据信息和数字技术向生产质量与效率转化，另一反面加强与新兴数字产业的技术合作与交流，以消弭产业间的数字经济鸿沟，推动数字技术升级，赋能工业高质量发展。

5、利用数字经济实现工业区域协调发展。不断推进数字经济与工业经济深度融合，要打破各种行业、区域要素流动壁垒，借助数字经济的高渗透性，加快创新技术在工业系统间流动形成技术关联和融合发展以此推动传统产业升级，提高生产效率，加快各区域工业协调发展的步伐。

原文来源：刘富华,宋然.数字经济是否促进了中国工业高质量发展?[J].当代经济管理（因篇幅原因，本文有部分删减）

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