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数字技术创新赋能现代服务业与先进制造业深度融合的机制研究

矫萍 田仁秀

矫萍, 田仁秀. 数字技术创新赋能现代服务业与先进制造业深度融合的机制研究[J]. 广东财经大学学报, 2023, 38(1): 31-44.
引用本文: 矫萍, 田仁秀. 数字技术创新赋能现代服务业与先进制造业深度融合的机制研究[J]. 广东财经大学学报, 2023, 38(1): 31-44.
JIAO Ping, TIAN Ren-xiu. Research on the Function Mechanism of Digital Technology Innovation in Empowering the Deep Integration of Modern Service Industry and Advanced Manufacturing Industry[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2023, 38(1): 31-44.
Citation: JIAO Ping, TIAN Ren-xiu. Research on the Function Mechanism of Digital Technology Innovation in Empowering the Deep Integration of Modern Service Industry and Advanced Manufacturing Industry[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2023, 38(1): 31-44.

数字技术创新赋能现代服务业与先进制造业深度融合的机制研究

基金项目: 

国家社会科学基金项目 21BJY144

详细信息
    作者简介:

    矫萍(1978-),女,黑龙江密山人,广东财经大学大湾区双循环发展研究院教授,博士

    田仁秀(1998-),女,湖南湘西人,广东财经大学经济学院研究生

  • 中图分类号: F062.9;F49

Research on the Function Mechanism of Digital Technology Innovation in Empowering the Deep Integration of Modern Service Industry and Advanced Manufacturing Industry

  • 摘要: 现代服务业与先进制造业深度融合是增强制造业核心竞争力、培育现代产业体系、实现高质量发展的重要途径,而数字技术创新能促进现代服务业与先进制造业实现深度融合。在分析数字技术创新赋能“两业”深度融合作用机制的基础上,采用2011—2020年30个省份的面板数据,运用熵值法与耦合协调度模型,分别测度数字技术创新水平和“两业”融合水平,利用多元线性回归模型和中介效应模型实证检验数字技术创新促进“两业”深度融合的直接与间接作用机制。研究发现:(1)数字技术创新对“两业”融合具有显著促进作用,经过稳健性检验之后结论仍成立;(2)产业数字化和数字产业化是数字技术创新赋能“两业”融合的基本路径,且能诱导数字技术创新促进“两业”实现深度融合发展;(3)数字技术创新对“两业”融合的促进效应因区域和产业结构不同而存在异质性。因而要全面推进数字技术创新建设,提升“两业”融合的质量与效率;加快产业数字化和数字产业化发展进程,激活“两业”融合的内生动力;实施区域发展差异化策略,扩大“两业”融合发展的规模。
  • 图  1  数字技术创新、产业数字化和数字产业化与“两业”深度融合的关系图

    表  1  “两业”融合水平评价指标体系

    指标维度 指标衡量 指标测度
    规模指标 产值 现代服务业产业增加值
    先进制造业工业销售产值
    城镇就业人数 现代服务业城镇就业人数
    先进制造业城镇就业人数
    固定资产投资 现代服务业固定资产投资
    先进制造业固定资产投资
    单位数 现代服务业法人单位数
    主营业务收入 先进制造业主营业务收入
    增长指标 产值增长率 现代服务业产业增加值增长率
    先进制造业工业销售产值增长率
    城镇就业人数增长率 现代服务业城镇就业人数增长率
    先进制造业城镇就业人数增长率
    固定资产投资增长率 现代服务业固定资产投资增长率
    先进制造业固定资产投资增长率
    结构指标 产值/二三产业增加值 现代服务业产业增加值/第三产业增加值
    先进制造业工业销售产值/第二产业增加值
    城镇就业人数/二三产业城镇就业人数 现代服务业城镇就业人数/第三产业城镇总就业人数
    先进制造业城镇就业人数/第二产业城镇总就业人数
    固定资产投资/二三产业固定资产投资 现代服务业固定资产投资/第三产业固定资产投资
    先进制造业固定资产投资/第二产业固定资产投资
    效率指标 劳动生产率 现代服务业产业增加值/现代服务业城镇就业人数
    先进制造业工业销售产值/先进制造业城镇就业人数
    就业贡献率 现代服务业城镇就业人数/地区总就业人数
    先进制造业城镇就业人数/地区总就业人数
    产业贡献率 现代服务业产业增加值/地区GDP增加值
    先进制造业工业销售产值/地区GDP增加值
    资产负债率 先进制造业负债总额/资产总额
    固定资产投资效果系数 现代服务业固定资产投资/地区固定资产投资总额
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    表  2  数字技术创新水平评价指标体系

    衡量指标 指标测度
    创新投入 ICT相关产业的R&D人员
    ICT相关产业的经费投入
    创新产出 ICT产业的技术专利申请数
    信息领域产业收入
    创新支撑 数字技术相关的企业数量
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    表  3  产业数字化和数字产业化指标体系

    指标类别 指标衡量 指标测度
    产业数字化 重点产业发展状态 医药制造业主营业务收入
    电子及通信设备制造业主营业务收入
    医疗仪器及仪器仪表制造业主营业务收入
    旧动能转换水平 每百人使用计算机台数
    每百家企业拥有网站数
    第三产业增加值的GDP占比
    资本及人才 制造业固定资产投资
    电子及通信设备制造业从业平均人数
    重点企业 有电子商务的企业数量
    电子商务销售额
    数字普惠金融指数
    数字产业化 城市整体信息通讯技术产业发展水平 通信设备、计算机及其他电子设备业城镇就业人数
    信息传输计算机服务和软件业全社会固定资产投资
    长途光缆线路长度
    电子信息产业制造业主营业务收入
    特色信息通讯技术产业发展水平 软件产品收入
    嵌入式系统软件收入
    新动能转换水平 第三产业增加值/第二产业增加值
    泰尔指数
    技术市场成交额/地区GDP
    产业结构层次系数
    资本及人才 第三产业就业人数
    科学研究和技术服务固定资产投资
    重点企业 电子信息产业制造业企业数量
    软件企业研发经费
    软件行业企业数量
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    表  4  主要变量的描述性统计结果

    变量类型 变量名称 变量符号 样本量 均值 中位数 标准差 最小值 最大值
    被解释变量 “两业”融合水平 Y 300 1.02 1.02 0.17 0.57 1.43
    解释变量 数字技术创新 X 300 0.367 0.31 0.27 0.0001 0.997
    中介变量 产业数字化 Z 300 1.61 1.60 0.91 0.0003 4.30
    数字产业化 W 300 2.58 2.24 1.87 0.04 9.47
    控制变量 地区经济发展水平 agdp 300 10.84 10.79 0.44 9.71 12.01
    科技教育发展水平 scedui 300 1.44 1.39 0.30 0.86 2.25
    金融发展水平 fin 300 5.71 5.68 0.30 5.02 6.63
    政府干预程度 gov 300 3.15 3.12 0.38 2.40 4.16
    对外开放程度 open 300 0.95 0.76 0.97 -2.21 3.18
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    表  5  数字技术创新对“两业”融合的直接效应

    变量 (1)
    Y
    (2)
    Y
    (3)
    Y
    (4)
    Y(规模)
    (5)
    Y(增长)
    (6)
    Y(结构)
    (7)
    Y(效率)
    X 0.426*** 0.424*** 0.286*** 0.137** 0.059 0.127** 0.157***
    (16.40) (12.54) (3.94) (2.58) (1.12) (2.16) (2.85)
    agdp 0.084*** 0.328*** 0.603*** 0.079 0.082 0.084
    (2.86) (3.05) (7.67) (1.00) (0.95) (1.03)
    scedui 0.015 0.142 0.277*** -0.036 0.024 0.087
    (0.27) (1.30) (3.46) (-0.45) 0.024 (1.04)
    fin -0.178*** 0.049 -0.058 -0.158** 0.291*** -0.078
    (-4.44) (0.45) (-0.73) (-2.00) (3.32) (-0.95)
    gov 0.145*** 0.188 0.006 0.307*** 0.051 0.135
    (2.97) (1.48) (0.07) (3.32) (0.49) (1.39)
    open 0.018 0.017 0.005 -0.002 0.022 0.003
    (1.38) (0.77) (0.29) (-0.14) (1.24) (0.21)
    _cons 0.866*** 0.476 -4.046** -6.842*** -0.159 -2.655* -0.731
    (73.21) (1.62) (-2.28) (-5.26) (-0.12) (-1.85) (-0.54)
    时间效应
    省份效应
    Obs 300 300 300 300 300 300 300
    R-squared 0.474 0.517 0.752 0.902 0.631 0.352 0.798
    注:******分别表示回归系数在1%、5%、10% 的显著性水平上显著,括号内为t统计量。下表同。
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    表  6  数字技术创新、产业数字化对“两业”融合的间接效应

    变量 (1)
    Y
    (2)
    Z
    (3)
    Y
    (4)
    Y
    (5)
    X
    X 0.286***(3.94) 0.626**(2.13) 0.267***(3.67)
    Z 0.030*(1.92) 0.037**(2.37) 0.028**(2.13)
    _cons -4.046**(-2.28) -39.833***(-5.53) -2.868(-1.53) -3.318*(-1.73) -1.686(-1.05)
    控制变量
    时间效应
    省份效应
    Obs 300 300 300 300 300
    R-squared 0.752 0.864 0.755 0.742 0.930
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    表  7  数字技术创新、数字产业化对“两业”融合的间接效应

    变量 (1)
    Y
    (2)
    W
    (3)
    Y
    (4)
    Y
    (5)
    X
    X 0.286***(3.94) 2.309***(4.51) 0.184**(2.56)
    W 0.044***(5.25) 0.050***(6.12) 0.032***(4.51)
    _cons -4.046**(-2.28) -88.651***(-7.05) -0.120(-0.07) -0.086(-0.05) 0.189(0.12)
    控制变量
    时间效应
    省份效应
    Obs 300 300 300 300 300
    R-squared 0.752 0.902 0.776 0.770 0.934
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    表  8  异质性分析

    变量 (1)
    东部地区
    (2)
    中西部地区
    (3)
    技术密集型地区
    (4)
    非技术密集型地区
    X 0.502***(4.23) 0.098(1.04) 0.559***(3.84) 0.134(1.58)
    _cons 0.337(0.09) -5.009**(-2.47) -6.308(-1.49) -2.182(-1.05)
    控制变量
    时间效应
    省份效应
    Obs 120 180 100 200
    R-squared 0.749 0.786 0.773 0.775
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    表  9  稳健性检验

    变量 (1)
    数字技术创新滞后一期回归
    (2)
    工具变量回归
    L.X 0.264***(3.42)
    X 0.881**[2.28]
    _con -6.101***(-3.21) 0.719***[2.709]
    Kleibergen-Paap 33.81***
    控制变量
    时间效应
    省份效应
    Obs 270 300
    R-squared 0.765 0.686
    注: Stock-Yogo弱工具变量检验中,显著性10%对应的Kleibergen-Paap F值的上限值为16.38,圆括号内表示的是t值,方括号内为z值。
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-10-12
  • 网络出版日期:  2023-03-09
  • 刊出日期:  2023-01-28

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