數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展研究
——以北京市為例

鄭季良，李汝仙,b

(昆明理工大學(xué) a.管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院； b.城市學(xué)院，云南 昆明 650500)

制造企業(yè)以顧客為中心，為其提供涵蓋產(chǎn)品、服務(wù)等的一體化解決方案的過程被稱為制造業(yè)服務(wù)化(Servitization)[1]。制造業(yè)服務(wù)化是制造企業(yè)從單純的產(chǎn)品提供商向?yàn)榭蛻籼峁┙鉀Q方案的方案提供商轉(zhuǎn)變的過程。服務(wù)業(yè)務(wù)的開展有助于制造企業(yè)鎖定客戶、實(shí)現(xiàn)差異化構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)壁壘，是制造業(yè)開展服務(wù)化將產(chǎn)品和服務(wù)融合的驅(qū)動(dòng)力。Roger[2]認(rèn)為19世紀(jì)后期已經(jīng)有制造企業(yè)以向供應(yīng)鏈的下游或上游延伸的方式進(jìn)入服務(wù)領(lǐng)域，模糊了生產(chǎn)制造和服務(wù)的界限。此外，制造企業(yè)通過提供與產(chǎn)品密切相關(guān)的服務(wù)來提升產(chǎn)品價(jià)值、支撐產(chǎn)品銷售、提升長(zhǎng)期利潤(rùn)[3]。Gebauer等[4]認(rèn)為向客戶提供差異化服務(wù)的制造企業(yè)能更好地理解客戶的價(jià)值創(chuàng)造過程，為顧客設(shè)計(jì)并交付更好的產(chǎn)品和服務(wù)。當(dāng)產(chǎn)品復(fù)雜度比較高時(shí)，客戶為了降低其學(xué)習(xí)和使用成本，對(duì)制造企業(yè)提供服務(wù)的需求更為強(qiáng)烈，因此在復(fù)雜產(chǎn)品中服務(wù)成為產(chǎn)品的必要組成部分[5]。此外，服務(wù)導(dǎo)向制造具有降低對(duì)環(huán)境的影響并在產(chǎn)品生命周期內(nèi)延長(zhǎng)企業(yè)業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)的潛力[6]。

作為制造業(yè)與服務(wù)融合發(fā)展的新模式，制造業(yè)服務(wù)化是促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的方向之一，但這一進(jìn)程面臨著諸多障礙甚至困境，主要體現(xiàn)在：第一，服務(wù)業(yè)務(wù)的開展可能造成制造企業(yè)內(nèi)部資源沖突。服務(wù)化意味著制造企業(yè)進(jìn)入不熟悉、不擅長(zhǎng)的領(lǐng)域開展業(yè)務(wù)。由于產(chǎn)品業(yè)務(wù)和服務(wù)業(yè)務(wù)的巨大差異，制造企業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新、制造過程中積累的資源、能力和知識(shí)很難應(yīng)用于服務(wù)業(yè)務(wù)。當(dāng)企業(yè)資源有限時(shí)，同時(shí)兼顧產(chǎn)品業(yè)務(wù)與服務(wù)業(yè)務(wù)會(huì)稀釋資源，造成既無法保證產(chǎn)品業(yè)務(wù)的投入，又無法為服務(wù)業(yè)務(wù)帶來質(zhì)的突破[7]36-45。第二，服務(wù)業(yè)務(wù)的開展需要制造企業(yè)具有更高的客戶需求感知力。制造企業(yè)推行服務(wù)化的目的是從制造(產(chǎn)品或服務(wù))向協(xié)助客戶實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造過程轉(zhuǎn)變，從認(rèn)為制造企業(yè)通過制造和銷售實(shí)現(xiàn)價(jià)值到制造企業(yè)與客戶及其他伙伴共創(chuàng)價(jià)值的轉(zhuǎn)變，從認(rèn)為客戶是隔絕的個(gè)體到他們屬于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的認(rèn)知轉(zhuǎn)變，從將客戶視為目標(biāo)到將客戶視為資源的轉(zhuǎn)變[8]。在服務(wù)化過程中客戶是價(jià)值共創(chuàng)的關(guān)鍵主體，制造企業(yè)提供的解決方案未能以客戶需求為導(dǎo)向是造成制造業(yè)服務(wù)化未能帶來明顯效益提升的原因之一。

如今數(shù)字經(jīng)濟(jì)為制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展提供了新視野、新動(dòng)能，為化解制造業(yè)服務(wù)化過程中可能面臨的困境提供了機(jī)遇。制造業(yè)的數(shù)字化、服務(wù)化兩種轉(zhuǎn)型升級(jí)方向不斷融合，使制造業(yè)數(shù)字服務(wù)化趨勢(shì)愈加明顯。本文試圖對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一新動(dòng)能對(duì)制造業(yè)服務(wù)化的賦能作用進(jìn)行探索并開展實(shí)證研究。

一、文獻(xiàn)評(píng)述

(一)制造業(yè)數(shù)字服務(wù)化

與傳統(tǒng)制造業(yè)相比，制造業(yè)服務(wù)化更注重客戶的個(gè)性化需求，挖掘客戶的偏好和需求是成功實(shí)施制造服務(wù)化的必要條件之一。在服務(wù)化過程中充分應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)可以幫助企業(yè)提升定制化、客戶化程度及運(yùn)作效率[9]，因此，將產(chǎn)品、服務(wù)和數(shù)字化技術(shù)相結(jié)合能更好地為企業(yè)提供數(shù)字化解決方案，滿足客戶需求[10]。

Pirola F等[11]認(rèn)為數(shù)字技術(shù)加速產(chǎn)品和服務(wù)的整合，有助于企業(yè)在工業(yè)4.0時(shí)代創(chuàng)造新的價(jià)值，拉近和客戶的關(guān)系。Ryaszewska A等[12]提出基于物聯(lián)網(wǎng)的解決方案能成為構(gòu)建產(chǎn)品—服務(wù)系統(tǒng)的絕佳工具，企業(yè)得益于規(guī)劃良好的、物聯(lián)網(wǎng)支撐的服務(wù)化戰(zhàn)略使其能在產(chǎn)品使用及表現(xiàn)方面獲得可靠的數(shù)據(jù)，從而創(chuàng)造穩(wěn)定的價(jià)值，并能以提升利潤(rùn)率和客戶滿意度為目標(biāo)定制相應(yīng)服務(wù)。趙振[13]認(rèn)為在互聯(lián)網(wǎng)+的作用下，企業(yè)可以無限接近消費(fèi)者、推動(dòng)消費(fèi)者細(xì)分、掌握消費(fèi)者需求、數(shù)據(jù)化關(guān)鍵流程、提升企業(yè)內(nèi)部信息傳遞效率，從而助力企業(yè)在服務(wù)化過程中保持戰(zhàn)略一致、獲得服務(wù)化戰(zhàn)略資源。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度

測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能作用實(shí)證研究的前提。目前采用較多的是構(gòu)建指標(biāo)體系法，表1是對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的總結(jié)歸納：

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)

目前在測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相關(guān)研究中，基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、創(chuàng)新發(fā)展是較為常用的維度，但具體指標(biāo)的選取很大程度上取決于研究目標(biāo)的數(shù)據(jù)可得性，不同研究差異較大。

(三)制造業(yè)服務(wù)化程度衡量

制造業(yè)服務(wù)化程度的衡量方法主要有投入服務(wù)化(從投入維度衡量)和產(chǎn)出服務(wù)化(從產(chǎn)出維度衡量)。其中，投入服務(wù)化在實(shí)證研究中一般以投入產(chǎn)出表為依據(jù)測(cè)算制造業(yè)各行業(yè)的服務(wù)投入占比。產(chǎn)出服務(wù)化則一般采用收入比重分析法和經(jīng)營(yíng)范圍分析法等。相比數(shù)字經(jīng)濟(jì)衡量，制造業(yè)服務(wù)化的衡量方式要更多樣一些，尤其是產(chǎn)出服務(wù)化方面，尚無較為統(tǒng)一的衡量方式，即使用服務(wù)收入占總收入的比重來衡量服務(wù)化程度，在如何測(cè)算服務(wù)化收入方面也存在較大差別。表2是對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的總結(jié)：

表2 制造業(yè)服務(wù)化程度衡量方式總結(jié)

當(dāng)前研究已注意到制造業(yè)服務(wù)化與數(shù)字化融合的趨勢(shì)，并肯定了數(shù)字化趨勢(shì)對(duì)制造業(yè)服務(wù)化的賦能作用，為制造業(yè)數(shù)字服務(wù)化的深入研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。但這些研究主要著眼具體數(shù)字技術(shù)對(duì)制造業(yè)服務(wù)化的影響，而對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行測(cè)度并探究其對(duì)制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展影響的實(shí)證分析還較少。由此，本文以北京市為例，在測(cè)度其制造業(yè)服務(wù)化水平和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的基礎(chǔ)上構(gòu)建回歸模型，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展的影響機(jī)制。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)北京市制造業(yè)服務(wù)化水平測(cè)度

本文數(shù)據(jù)源自相應(yīng)年度的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》，共收集到2004—2020年期間(17年)的187個(gè)樣本數(shù)據(jù)。

根據(jù)前文文獻(xiàn)梳理，使用投入服務(wù)化方式衡量制造業(yè)服務(wù)化水平的主要依據(jù)為投入產(chǎn)出表。由于投入產(chǎn)出表目前僅更新到2018年，而本文所使用的其他數(shù)據(jù)截至2020年，考慮到數(shù)據(jù)匹配等原因，本文不采用投入產(chǎn)出表衡量服務(wù)化程度。產(chǎn)出服務(wù)化衡量方式受企業(yè)樣本影響較大，且在指標(biāo)選取上尚未形成統(tǒng)一意見。為此，本文采用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平(生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值)來表征制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展水平。

在統(tǒng)計(jì)年鑒中生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值采用當(dāng)年價(jià)計(jì)算，為了消除價(jià)格變化影響，本文采用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值(當(dāng)年價(jià))與年度GDP(當(dāng)年價(jià))的比值來體現(xiàn)制造業(yè)服務(wù)化水平。其中，2020年的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值在2021年的北京統(tǒng)計(jì)年鑒中尚未給出，而該值與GDP高度相關(guān)，因此，本文通過數(shù)據(jù)擬合得出該值。各年度數(shù)據(jù)及制造業(yè)服務(wù)化水平(proservit)測(cè)算值如表3所示。

表3 北京2004—2020年制造業(yè)服務(wù)化水平測(cè)度

在整個(gè)觀測(cè)期內(nèi)北京市制造業(yè)服務(wù)化水平從2004年的36.16%上升到2020年的49.88%，整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。其中，2009、2012、2016等年份相比上一年略微下降。

(二)北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系構(gòu)建

作為一種新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在各類統(tǒng)計(jì)年鑒中還沒有較為全面、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。借鑒前文梳理的相關(guān)研究成果，本文從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新三個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)體系(共9個(gè)指標(biāo)，全為正向)測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(見表4)。

(三)北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度

本文收集到2004—2020年間衡量北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的三大類9個(gè)指標(biāo)，共計(jì)153個(gè)數(shù)據(jù)。采取與沈運(yùn)紅[14]147-154、 廖信林等[16]22-30相同的熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重并測(cè)算每一個(gè)指標(biāo)的指數(shù)，進(jìn)一步得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新三個(gè)維度指數(shù)，最終得出每年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。在原數(shù)據(jù)無量綱處理方面，參照何林驕[28]的均值法。如表5所示，本文選取的3大維度9個(gè)指標(biāo)的發(fā)展指數(shù)從2004—2020年間呈現(xiàn)總體上升趨勢(shì)。

表6為北京各年度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)(digdevt)及相應(yīng)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展(diginfrat)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展(digindust)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新(diginnovt)水平指數(shù)。結(jié)合表3與表6，北京歷年制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展指數(shù)及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)曲線如圖1所示。

根據(jù)圖1在整個(gè)觀察期內(nèi)，北京市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)不斷上升趨勢(shì)，發(fā)展指數(shù)從2004年的0.71上升到2020年的1.42。其中，2008、2009、2016等年份發(fā)展指數(shù)低于上一年度，但總體而言，整個(gè)期間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在偶爾小幅度下降中呈現(xiàn)不斷提升趨勢(shì)。其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展指數(shù)一直呈現(xiàn)不斷上升趨勢(shì)，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)中發(fā)展速度最快的維度。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展指數(shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新指數(shù)在某些年份略有下降(產(chǎn)業(yè)化發(fā)展：2009、2011、2012、2016；發(fā)展創(chuàng)新：2005、2006、2008、2013、2014、2018)，但是總體呈現(xiàn)不斷上升趨勢(shì)。北京市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，制造業(yè)服務(wù)化與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)高度吻合，尤其近兩年指數(shù)增幅較大，已成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)

表5 各年度北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)各指標(biāo)指數(shù)及權(quán)重

表6 各年度北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)

圖1 北京市2004—2020年數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展指數(shù)

三、實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

(一)模型構(gòu)建

在測(cè)算2004—2020年北京市制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展水平和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建回歸模型，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展的影響機(jī)制。為了厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)服務(wù)化的影響及作用機(jī)制，本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)的三大指標(biāo)指數(shù)納入回歸方程，并非僅用數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)籠統(tǒng)體現(xiàn)；制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展水平sert直接用一級(jí)指標(biāo)proservit表示。

初步建立回歸模型為：

proservit=β0+β1diginfrat+β2digindust+β3diginnovt+ut

(1)

式中：proservit采用表3計(jì)算值；diginfrat、digindust、diginnovt采用表6測(cè)算的指數(shù)；ut為隨機(jī)誤差項(xiàng)。表7為變量描述性統(tǒng)計(jì)，對(duì)變量進(jìn)行初步回歸結(jié)果如表8所示?；貧w模型中digindust和diginnovt不顯著。對(duì)當(dāng)前模型的三個(gè)解釋變量進(jìn)行相關(guān)性分析結(jié)果如表9所示，可見數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新相關(guān)度較高，即模型可能存在多重共線性。

表7 變量描述性統(tǒng)計(jì)

表8 初步回歸結(jié)果

表9 數(shù)字經(jīng)濟(jì)三大指標(biāo)維度相關(guān)系數(shù)表

(二)消除多重共線性

本文采用逐步最小二乘法(STEPIS-Stepwise Least Squares)消除多重共線性，回歸結(jié)果如表10所示。新的回歸模型中僅包含diginfrat一個(gè)因變量，初始模型中的另外兩個(gè)因變量digindust與diginnovt被剔除出模型，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展與數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施高度相關(guān)。當(dāng)消除多重共線性后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展對(duì)制造業(yè)服務(wù)化的作用通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施體現(xiàn)。

表10 逐步最小二乘法回歸結(jié)果

(三)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

表11是對(duì)消除多重共線性模型的被解釋變量proservit和解釋變量diginfrat進(jìn)行的ADF檢驗(yàn)結(jié)果。其中，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)。

表11 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，原序列的被解釋變量proservit平穩(wěn)(1%顯著性水平)，解釋變量diginfrat平穩(wěn)(5%顯著性水平)。變量為平穩(wěn)序列，可以繼續(xù)進(jìn)行計(jì)量分析，構(gòu)建如下回歸模型：

proservit=β0+β1diginfrat+ut

(2)

(四)異方差檢驗(yàn)

本文采用ARCH對(duì)滯后階數(shù)為1-7期的情況分別進(jìn)行異方差檢驗(yàn)(本文樣本數(shù)據(jù)最大滯后階數(shù)為7)，根據(jù)AIC、SC、HQ準(zhǔn)則判斷最終采用的滯后期為5，檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。檢測(cè)結(jié)果顯示觀察樣本量與R2的伴隨概率為0.128 9，即P值大于0.05表明序列殘差不存在ARCH異方差。

(五)自相關(guān)檢驗(yàn)

本文采用BG檢驗(yàn)對(duì)滯后期為1至10期的情況分別進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。在10個(gè)檢驗(yàn)結(jié)果中，根據(jù)AIC、SC、HQ準(zhǔn)則判斷，最終采用的滯后期為1(見圖3)。

圖3 BG檢驗(yàn)

由圖3可知，觀察樣本量與R2的伴隨概率為0.034 2，小于0.05，不拒絕原假設(shè)，殘差存在1階自相關(guān)性(見表12)。

(六)模型修正

在回歸方程中加入一階滯后項(xiàng)AR(1)，采用OLS/TSLS+異方差自相關(guān)穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤(HAC)Newey-West估計(jì)法，依據(jù)AIC原則確定滯后階數(shù)為2。6次迭代后結(jié)果如表13所示。

繼續(xù)進(jìn)行BG檢驗(yàn)，結(jié)果如圖4所示，表明修正后的模型不存在自相關(guān)性。

表12 BG檢驗(yàn)結(jié)果

表13 修正模型回歸結(jié)果

圖4 修正模型BG檢驗(yàn)

修正后的回歸模型為：

(3)

(4)

對(duì)于變量，則有：

L×proservit=proservit-1

(5)

因此，以上公式可以寫為：

proservit=0.439 027+0.103 966diginfrat+ut

(6)

t=(17.5) (2.32)

(7)

t=(8.06)

R2=0.93DW=2.57

修正模型中常數(shù)項(xiàng)、解釋變量、一階滯后項(xiàng)的P值都小于0.05，所有系數(shù)均為正數(shù)，擬合度也達(dá)到了0.917。比起初始擬合模型，修正后的模型更能夠體現(xiàn)制造業(yè)服務(wù)化與數(shù)字經(jīng)濟(jì)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

剔除多重共線性后，模型中表征數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的變量?jī)H剩數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展指數(shù)一個(gè)，作為唯一的核心解釋變量，其系數(shù)顯著為正表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展能對(duì)制造業(yè)服務(wù)化產(chǎn)生促進(jìn)作用。綜上，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的三大維度中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的其他兩個(gè)維度直接相關(guān)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展能促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新，從而最終賦能制造業(yè)服務(wù)化。

四、研究結(jié)論與對(duì)策建議

(一)研究結(jié)論

基于2004—2020年數(shù)據(jù)，本文采用熵值法測(cè)度了北京市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，實(shí)證分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)北京市制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展水平的影響，主要結(jié)論如下：

1.在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)起到關(guān)鍵作用。本文從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新三個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)體系來衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并將數(shù)字經(jīng)濟(jì)的三個(gè)維度作為解釋變量探究其對(duì)制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展水平的影響。采用逐步最小二乘法消除解釋變量的多重共線性后，回歸模型中僅剩數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展一個(gè)解釋變量，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的三個(gè)維度是密切相關(guān)的。具體來說，數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新具有直接推動(dòng)作用，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展為兩者的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，從而促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的整體發(fā)展。

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平正向影響制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展水平。加入滯后項(xiàng)修正后的時(shí)間序列模型回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展水平具有正向影響，基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展很大程度上體現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平。數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平是其他兩個(gè)維度發(fā)展的基礎(chǔ)，其他兩個(gè)維度的發(fā)展是數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的結(jié)果。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展正向影響制造業(yè)服務(wù)化的發(fā)展成果，對(duì)促進(jìn)區(qū)域制造業(yè)服務(wù)化的發(fā)展具有一定賦能作用。

3.制造業(yè)服務(wù)化水平的發(fā)展存在路徑依賴現(xiàn)象。修正后的時(shí)間序列模型中，解釋變量不僅涵蓋數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展，還涵蓋制造業(yè)服務(wù)化水平的一階滯后項(xiàng)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的一階滯后項(xiàng)。這表明當(dāng)年的制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展水平不僅受到當(dāng)期數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響，還受到前期制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展水平和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能制造業(yè)服務(wù)化對(duì)策建議

1. 強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展。本文通過實(shí)證研究證實(shí)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是提升數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)新水平的關(guān)鍵動(dòng)力，對(duì)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。本文囿于數(shù)據(jù)可得性和連續(xù)性的限制，選取了移動(dòng)電話交換機(jī)容量、光纜線路長(zhǎng)度和電話普及率三個(gè)指標(biāo)體現(xiàn)和衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展。事實(shí)上，除了這些因素之外，還需要加快行業(yè)、區(qū)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的建設(shè)，形成數(shù)字生態(tài)圈，打通產(chǎn)業(yè)鏈、產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)之間的信息傳遞渠道，引領(lǐng)上下游企業(yè)完成生產(chǎn)——服務(wù)融合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2. 加大數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展力度，為制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展奠定物質(zhì)基礎(chǔ)。制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)呈現(xiàn)出服務(wù)化和數(shù)字化兩個(gè)重要方向。在數(shù)字技術(shù)的助力下，制造業(yè)能精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)地獲取客戶的需求，從而向客戶提供個(gè)性化解決方案，實(shí)現(xiàn)服務(wù)化制造。例如，一些龍頭企業(yè)打造的行業(yè)“專業(yè)云”為中小企業(yè)提供了解決技術(shù)難題的平臺(tái)，如將內(nèi)部訂單轉(zhuǎn)給平臺(tái)上的中小企業(yè)，使其獲得了技術(shù)和市場(chǎng)需求方面的資源，從而有效克服資源剛性。在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化不斷發(fā)展的基礎(chǔ)上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)才能真正賦能制造業(yè)服務(wù)化，才能真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)融合，而這些離不開相關(guān)主管部門對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的支撐。目前以專項(xiàng)資金支持、設(shè)立試點(diǎn)示范等方式鼓勵(lì)、培育物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的發(fā)展及應(yīng)用就是相關(guān)主管部門加大數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的典型表現(xiàn)。

3. 提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新能力，為制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展提供動(dòng)力。數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新能力驅(qū)動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的不斷發(fā)展，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來源源不斷的生機(jī)與動(dòng)力。強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新能力，可以從以下方面考慮：在資金方面，加大對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心領(lǐng)域前沿性硬件、軟件、應(yīng)用場(chǎng)景等的資金支持力度；在政策環(huán)境方面，通過評(píng)價(jià)、認(rèn)定、資金支持等方式鼓勵(lì)制造企業(yè)設(shè)立技術(shù)創(chuàng)新示范中心、鼓勵(lì)和支持制造業(yè)與數(shù)字技術(shù)融合的典型案例、典型應(yīng)用場(chǎng)景，并對(duì)效果良好的應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)立試點(diǎn)示范項(xiàng)目；在人才建設(shè)方面，明確數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)人才技能、素質(zhì)要求，在高校設(shè)立數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化相關(guān)領(lǐng)域人才培養(yǎng)專業(yè)等引導(dǎo)當(dāng)前相關(guān)領(lǐng)域人才向數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域轉(zhuǎn)型，逐步完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的人才隊(duì)伍建設(shè)。