（精华版）杜传忠、刘书彤|数字经济赋能中国制造业全要素生产率的效应测度及路径分析

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数字经济赋能中国制造业全要素生产率的效应测度及路径分析

杜传忠　刘书彤

► 刊期：《经济与管理研究》2023年第9期

► 作者简介：杜传忠，南开大学经济与社会发展研究院教授、博士生导师；刘书彤，南开大学经济学院博士研究生，通信作者。

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内容提要

推进数字经济与制造业深度融合、提升数字经济赋能制造业全要素生产率，已成为推动中国制造业高质量发展的重要路径。本文利用2003—2020年中国制造业省级面板数据，通过构建随机前沿全赋能效应模型，运用反事实分析方法，分析数字经济对中国制造业全要素生产率的赋能效应及作用路径。研究结果表明：数字经济对制造业全要素生产率具有明显的赋能效应，这种效应主要通过技术进步、技术效率和规模效率三条路径实现，其中，通过技术进步赋能制造业全要素生产率为主要作用路径。异质性检验结果表明，在合理化、高级化程度较低的地区，数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应较大，而赋能技术效率的效应相对较小；在市场化水平较高的地区，数字经济与制造业深度融合，着力发挥数字经济对技术进步赋能作用，使得数字经济深度赋能制造业全要素生产率的效果更为明显；数字经济对南方地区制造业全要素生产率的赋能效应更为显著。为进一步提升数字经济赋能中国制造业全要素生产率，促进制造业高质量发展，应大力推进数字经济与制造业融合。

关键词

数字经济；制造业；全要素生产率；区域差异；随机前沿模型

引用格式

杜传忠,刘书彤.数字经济赋能中国制造业全要素生产率的效应测度及路径分析[J].经济与管理研究,2023,44(9):43-65.

一、研究背景

改革开放以来，中国凭借低要素成本优势，实现了经济长期高速增长，这一点在制造业领域表现尤为突出。与此同时，长期依赖要素低成本扩张的发展路径，也导致制造业质量效益不高、关键核心技术创新相对不足、可持续增长乏力等问题。为此，加快转变制造业发展模式、着力提升制造业效率和竞争力，成为实现制造业高质量发展的必然要求。当今世界，新一轮科技革命与产业变革加快推进，人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术加速与实体经济融合，产业数字化与数字产业化并行推进。新一代信息技术正加速向制造业领域全面渗透和赋能，为提高制造业生产效率、促进制造业高质量发展提供了新动力。制造业是实体经济的主体，制造业高质量发展是整个经济高质量发展的关键。提高制造业全要素生产率（TFP）是保持制造业乃至整个经济高质量发展的动力源泉和关键所在。为此，加快推进数字经济与制造业深度融合，大力促进制造业数字化，着力提升制造业全要素生产率，已成为现阶段实现中国经济高质量发展的重要一环。

二、创新之处

本文的边际贡献在于：

第一，探索性地将数字经济纳入增长核算框架及TFP测算框架，基于全要素生产率分解理论，从技术效率、规模效率、技术进步的视角构建理论分析框架，揭示数字经济赋能全要素生产率的内生机制。

第二，构建随机前沿技术效率赋能效应模型、随机前沿技术进步赋能效应模型、随机前沿生产要素赋能效应模型以及随机前沿全赋能效应模型，为准确地测算数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应提供相应模型基础。

第三，运用反事实分析方法，测算数字经济发挥赋能效应的真实情境与反事实情境下的TFP，进而将数字经济的赋能效应进行有效剥离；四是演绎数字经济对制造业全要素生产率总赋能效应的动态变化过程，具体评估多重路径下数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应，进而揭示数字经济赋能制造业全要素生产率的关键路径。

三、结论与启示

本文基于2003—2020年中国制造业省级面板数据，通过构建随机前沿全赋能效应模型，实证检验了数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应以及技术效率、技术进步、规模效率的作用路径，进一步分析了数字经济在产业结构、市场化水平和区域层面对制造业全要素生产率的异质性影响。主要分析结论是：

第一，数字经济对中国制造业全要素生产率具有明显赋能效应，且整体呈现赋能效应呈现逐年增大趋势，但增速却持续下降。这一特征表明，数字经济对促进中国制造业乃至整个经济高质量发展具有重要作用，潜能巨大。但由于目前数字经济与制造业融合的配套基础设施仍相对薄弱，数字经济赋能中国制造业全要素生产率提升的效应仍受到一定限制。

第二，数字经济主要通过提高技术进步赋能制造业全要素生产率，且赋能效应越来越明显。这主要是因为数字经济作为一种新型经济形态，作为其主导性技术的人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术，有利于促进制造业企业的技术创新、组织优化、流程再造和模式变革等，从而促进制造业全要素生产率提升。但从目前看，数字经济通过规模效率、技术效率、路径赋能制造业企业全要素生产率的作用效应有待进一步强化。

第三，数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应对不同区域产业表现出一定的差异性。具体来说，在产业合理化、高级化程度越低的地区，数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应较为明显，其可能的原因在于，该地区内通过制造业数字化转型缓解资源配置不合理、要素使用效率不高等问题的难度相对较小；在市场化程度较高的区域，数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应较为明显，这主要是由于这些地区的企业活力、创新动力、抗风险能力等方面的条件较好；从南北地区角度分析，数字经济赋能南方地区制造业全要素生产率的效应更为明显。这主要与这些地区在数字经济与制造业融合发展的体制机制、营商环境、市场环境、人才供给、政府政策环境等因素有关。

基于以上分析结论，为进一步提升数字经济赋能中国制造业全要素生产率水平，应重点采取以下对策：

第一，推进制造业数字化智能化转型发展进程，统筹数字经济与制造业高质量协调发展。制造业企业要加快人工智能、大数据、云计算等前沿数字技术在制造业中的应用，推进制造业数字化、智能化改造。同时，应深度分析、挖掘制造业数据，发挥数据的价值创造作用，突破制造业核心技术，提高制造业核心竞争力。促进数字经济与制造业发展深度融合，发挥数字经济的赋能效应，实现数字经济发展与制造业高质量发展的有机统一。

第二，充分发挥数字经济对制造业规模效率、技术进步、技术效率的赋能效应，着重发展技术进步赋能作用。一是充分发挥数字经济整合资源的优势，加强研发资源的合作共享，加强制造业核心技术攻关，促进技术进步。引导企业培养、引进、使用数字经济人才，助力制造业企业数字化转型，提高技术创新能力。二是要为工业互联网平台建设、企业智能制造转型、技术创新提供制度、资金和人才支持，突破制造业关键技术“卡脖子”的困境，助力制造业高质量发展。三是要充分发挥数字经济的集聚效应和长尾效应，汇聚小、散、乱的需求，释放规模经济潜力，推进“制造”向“智造”转变，为制造业全要素生产率赋能，实现制造业高质量发展。

第三，基于数字经济对制造业赋能效应的区域差异，因地制宜，实施差别化制造业发展战略。对于市场化水平、合理化程度、高级化程度较高的省份，要依托数字经济强化技术创新的主体地位，建构制造业技术创新体系，以技术进步提升制造业全要素生产率，推动制造业高质量发展。对市场化程度、合理化程度、高级化程度较低的省份，提升数字经济对技术进步赋能效应的同时，强化数字经济对制造业规模效率和技术效率的赋能作用，以提升全要素生产率。制造业企业要积极引进与本企业相匹配的先进技术，加强对工人的职业技能培训，加快先进技术在本企业内部消化、吸收与应用，缩小与先进企业间的技术差距。积极评选数字经济赋能制造业的标杆企业，引导企业分享先进的技术及管理经验，促进知识溢出效应，提升制造业全行业全要素生产率。

（全文刊发在《经济与管理研究》2023年第9期第43—65页。）

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