數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)據(jù)要素稟賦與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

徐穎 劉登鰲

摘 要： ??數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，成為推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。論文在構(gòu)建制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)基礎(chǔ)上將數(shù)據(jù)要素稟賦納入制造業(yè)發(fā)展分析框架，利用2013—2020年省際面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)及作用機(jī)制。研究表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)據(jù)要素稟賦是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要機(jī)制，其中數(shù)據(jù)流量規(guī)模的促進(jìn)作用高于數(shù)據(jù)用戶規(guī)模的促進(jìn)作用。研究發(fā)現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)要素價(jià)值，助力實(shí)現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了理論依據(jù)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

關(guān)鍵詞： ?數(shù)字經(jīng)濟(jì)；制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；數(shù)據(jù)要素稟賦；調(diào)節(jié)效應(yīng)

中圖分類號： ?F 49

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： ??A

Digital Economy， Data Factor Endowment and High-QualityDevelopment of Manufacturing

XU Ying LIU Dengao

（School of Ecnomics， Zhejiang University of Technology， Hangzhou 310023， China）

Abstract： ?The deep integration of the digital economy and the real economy has become a new engine to promote the high-quality development of the manufacturing industry. Based on the construction of high-quality development indicators of manufacturing industry， this paper incorporates data element endowments into the analysis framework of manufacturing development， and empirically tests the influence effect and mechanism of digital economy driving high-quality development of manufacturing industry by using inter-provincial panel data from 2013 to 2020. The results show that the digital economy significantly promotes the high-quality development of the manufacturing industry， and the data element endowment is an important mechanism for the digital economy to promote the high-quality development of the manufacturing industry， among which the promotion of the scale of data flow is higher than that of the scale of data users. The research results provide a theoretical basis and practical experience for further mining the value of data elements in the digital economy era to help achieve high-quality development of the manufacturing industry.

Key words： ??digital economy; high-quality development of manufacturing industry; data factor endowment; moderating effect

數(shù)據(jù)要素作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展壯大的根基，具有強(qiáng)大的增長牽引力，但是當(dāng)前有關(guān)數(shù)據(jù)要素的探討大多集中于定性分析，且分析角度集中于宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率與微觀企業(yè)生產(chǎn)管理效率，尚未有文獻(xiàn)從產(chǎn)業(yè)角度入手分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下數(shù)據(jù)要素對高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)。本文以數(shù)據(jù)要素稟賦為調(diào)節(jié)變量，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)據(jù)要素稟賦與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)制進(jìn)行理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)，以期彌補(bǔ)相關(guān)領(lǐng)域的研究空白。

1 理論分析

1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有高融合性的特征，通過數(shù)字化革新吸引高端要素投入，推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。數(shù)字經(jīng)濟(jì)一方面以數(shù)字產(chǎn)業(yè)化為支撐，通過技術(shù)滲透融合為制造廠商提供數(shù)字化產(chǎn)品、服務(wù)與解決方案，支撐制造業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（王俊豪和周晟佳，2021）；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化為根本。數(shù)字技術(shù)的不斷滲透與應(yīng)用打破了限制傳統(tǒng)行業(yè)效率提升的桎梏，使得制造業(yè)整體運(yùn)行效率明顯提升，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)效率變革。數(shù)字技術(shù)與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施相互支撐，通過智能制造技術(shù)與生產(chǎn)過程緊密結(jié)合提升制造業(yè)有效供給水平，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量變革（張新生，2018）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中集聚高端人才與先進(jìn)技術(shù)等資源，帶動(dòng)了制造業(yè)整體創(chuàng)新水平提升，通過知識信息等的外部擴(kuò)散推動(dòng)實(shí)現(xiàn)制造業(yè)發(fā)展動(dòng)力變革（張昕蔚，2019）。

通過以上分析，本文提出相應(yīng)的研究假設(shè)：

H1： ?數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有正向驅(qū)動(dòng)作用。

1.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代數(shù)據(jù)要素稟賦及對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)和人類生產(chǎn)活動(dòng)交織催生了數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長。憑借自身高滲透性、高流動(dòng)性、高價(jià)值性等特性，數(shù)據(jù)要素表現(xiàn)出顯著正外部性。其一，數(shù)據(jù)可以輻射其他生產(chǎn)要素，通過要素間協(xié)調(diào)互補(bǔ)改善要素投入質(zhì)量，提升整體配置效率（盛磊，2017）。其二，數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大的導(dǎo)向力，通過數(shù)據(jù)流吸引技術(shù)流與人才流對實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)組織方式變革與創(chuàng)新產(chǎn)生深刻影響（白永秀等，2022）。借助新興數(shù)字技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析會(huì)對制造業(yè)施以引導(dǎo)作用，推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)從“規(guī)模生產(chǎn)”到“個(gè)性化定制”的轉(zhuǎn)變，能夠提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下人民生活質(zhì)量（李春發(fā)和李冬冬，2020）。通過數(shù)字技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)信息帶來的“創(chuàng)造性價(jià)值”已經(jīng)成為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)形態(tài)向高質(zhì)量模式轉(zhuǎn)變的新動(dòng)能。

通過以上分析，本文提出相應(yīng)的研究假設(shè)：

H2： ?數(shù)據(jù)要素稟賦對數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 模型設(shè)定

為檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的效應(yīng)與機(jī)制，本文構(gòu)建基準(zhǔn)模型如下：

Hmanuit=β0+β1DELit+∑βjXjit+μi+t+εit （1）

其中：Hmanu為被解釋變量，表示制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平；DEL為核心解釋變量，表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；X為設(shè)定的控制變量組；μi表征個(gè)體固定效應(yīng)；t表征時(shí)間固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；下標(biāo)i代表省份；t代表時(shí)間。此外，本文引入調(diào)節(jié)模型檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素稟賦對數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Datait+∑βjXjit+μi+t+εit （2）

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Datait+β3DELit*Datait+∑βjXjit+μi+t+εit （3）

式（2）和式（3）中，Data表示數(shù)據(jù)要素稟賦的代理變量，用于判斷數(shù)據(jù)要素配置的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Da1it+∑βjXjit+μi+t+εit （4）

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Datait+β3DELit*Da1it+∑βjXjit+μi+t+εit （5）

式（4）和式（5）中，Da1表示數(shù)據(jù)要素用戶規(guī)模的代理變量，用于判斷數(shù)據(jù)要素中數(shù)據(jù)用戶規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Da2it+∑βjXjit+μi+t+εit （6）

Hmanuit=β0+β1DELit+β2Datait+β3DELit*Da2it+∑βjXjit+μi+t+εit （7）

式（6）和式（7）中，Da2表示數(shù)據(jù)要素流量規(guī)模的代理變量，用于判斷數(shù)據(jù)要素中數(shù)據(jù)流量規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

2.2 指標(biāo)選取與變量測度

被解釋變量：制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展Hmanu。本文構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)三維一體制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系（表1），以經(jīng)濟(jì)效率、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、企業(yè)成長指標(biāo)表征經(jīng)濟(jì)效益，以創(chuàng)新環(huán)境、共享水平表征社會(huì)效益，以綠色發(fā)展水平表征生態(tài)效益，體現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的豐富內(nèi)涵。采用熵值法計(jì)算指標(biāo)綜合得分。

核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平DEL。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心構(gòu)成部分，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能的支撐體系?；诖巳齻€(gè)維度，本文構(gòu)建省級數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系并用熵值法計(jì)算綜合得分。

調(diào)節(jié)變量：數(shù)據(jù)要素配置Data。本文在借鑒李治國等人（2021）研究基礎(chǔ)上從數(shù)據(jù)產(chǎn)生主體與流動(dòng)載體入手衡量數(shù)據(jù)要素稟賦水平，構(gòu)建由用戶規(guī)模（Da1）與流量規(guī)模（Da2）組成的數(shù)據(jù)要素稟賦指標(biāo)。其中，用戶規(guī)模主要由互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)加總而得，流量規(guī)模則采用各地區(qū)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)年度流量使用規(guī)模表示，綜合數(shù)據(jù)要素配置水平由熵值法獲得。

控制變量：本文選取以下五個(gè)控制變量控制可能影響制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的因素。（1）開放水平Ltrade：采用對外貿(mào)易依存度指標(biāo)衡量。（2）市場化水平market：采用非國有經(jīng)濟(jì)就業(yè)比重衡量。（3）城鎮(zhèn)化率townhabitant：采用各地年末人口總量中城鎮(zhèn)人口比重衡量。（4）政府支持水平govexp：以地方財(cái)政支出強(qiáng)度衡量。（5）污染水平pollution：采用固體排放物總量表示。

2.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文研究對象為2013—2020年除西藏外的中國內(nèi)陸省份（地區(qū)）。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。此外，本文用插值法補(bǔ)充原始缺失數(shù)據(jù)并預(yù)先對絕對值數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理，以消除量綱和異方差影響。

表3報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展得分均值為0.365，表明當(dāng)前我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展仍處于起步階段；得分最大值為0.736，最小值為0.141， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.144， 顯示我國不同省份之間制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平差異較為明顯。同樣的分析過程亦適用于數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合得分。從時(shí)序特征來看，制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展均值由2014年的低值0.34提升到高值0.38，整體呈緩慢波動(dòng)性增長趨勢（圖1）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在樣本期內(nèi)亦呈現(xiàn)類似特征的變動(dòng)趨勢。

3 實(shí)證分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

表4匯報(bào)了雙向固定效應(yīng)模型基準(zhǔn)回歸結(jié)果。未加入控制變量時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響效應(yīng)在1%水平上顯著，數(shù)字經(jīng)濟(jì)評估得分每增加一個(gè)單位，高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)得分平均約增加0.984個(gè)單位。逐步引入控制變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響水平仍在1%水平上顯著，且效應(yīng)系數(shù)仍處于0.9以上水平，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有明顯正向促進(jìn)作用。

3.2 異質(zhì)性分析

3.2.1 分區(qū)域回歸

基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析是基于整體平均效應(yīng)而言，但是不同省份間發(fā)展基礎(chǔ)水平差異會(huì)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生異質(zhì)性影響。本文檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對東部、中部、西部與東北地區(qū)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的不同效應(yīng)。表5列（1）至列（4）顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展在各地區(qū)都具有顯著的正向驅(qū)動(dòng)作用，且該驅(qū)動(dòng)效應(yīng)呈現(xiàn)出東部>中部>西部>東北地區(qū)的格局。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高， 科技創(chuàng)新能力較強(qiáng)且創(chuàng)新應(yīng)用面廣，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠較好 ?發(fā)揮經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。中部地區(qū)雖然基礎(chǔ)設(shè)施正不斷發(fā)展完善，但數(shù)字創(chuàng)新與應(yīng)用水平有待提高。而東北地區(qū)與西部地區(qū)數(shù)字創(chuàng)新能力與基礎(chǔ)設(shè)施水平則需要進(jìn)一步提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)提振作用有待進(jìn)一步挖掘。

3.2.2 分指標(biāo)回歸

表5列（5）至列（7）報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分項(xiàng)指標(biāo)對于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的不同促進(jìn)作用。結(jié)果顯示三項(xiàng)分指標(biāo)均對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展發(fā)揮正向效應(yīng)，顯著性水平1%。其中，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化對于制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)效應(yīng)最為明顯，其次是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)要低于前兩者。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化以數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)為主要內(nèi)容，當(dāng)前發(fā)展成果較為豐富，能夠直接對制造業(yè)發(fā)揮數(shù)字化賦能提升效應(yīng)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施則是體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征的新一代信息通信基礎(chǔ)設(shè)施，對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有直觀拉動(dòng)作用。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是制造業(yè)轉(zhuǎn)向智能化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化的根本，產(chǎn)業(yè)變革阻力相應(yīng)加大，直觀上推動(dòng)效應(yīng)要低于前兩者。

3.3 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

表6列（1）與列（2）分別匯報(bào)了未引入與引入交乘項(xiàng)后的回歸結(jié)果， 重點(diǎn)關(guān)注交乘項(xiàng)的符號與顯著性。數(shù)據(jù)要素稟賦水平與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的交乘項(xiàng)在1%水平上顯著且符號為正，表明數(shù)據(jù)要素稟賦在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。鑒于數(shù)據(jù)要素稟賦水平由用戶規(guī)模與流量規(guī)模兩部分組成，分別將其與數(shù)字經(jīng)濟(jì)構(gòu)造交乘項(xiàng)檢驗(yàn)調(diào)節(jié)作用，結(jié)果由表6列（3）與列（4）呈現(xiàn)。用戶規(guī)模與流量規(guī)模的交乘項(xiàng)結(jié)果均在1%水平上顯著，且符號為正，但僅有流量規(guī)模主效應(yīng)顯著，表明相較于擴(kuò)大用戶規(guī)模，數(shù)據(jù)流量規(guī)模的調(diào)節(jié)效應(yīng)更為明顯，原因在于數(shù)據(jù)流量規(guī)模擴(kuò)大能夠?yàn)閿?shù)據(jù)進(jìn)一步深入挖掘與分析提供基礎(chǔ)支撐。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，替換被解釋變量檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)發(fā)展的效應(yīng)。測度制造業(yè)綠色TFP成為衡量制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的重要指標(biāo)，本文在EBM模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建全局ML指數(shù)測度各省份制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，投入產(chǎn)出參考李玲（2012）測度指標(biāo)選擇。表7列（1）顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展仍然具有顯著性水平為1%的驅(qū)動(dòng)作用，且數(shù)據(jù)要素稟賦仍對其發(fā)揮穩(wěn)定的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

其次，替換解釋變量并重新估計(jì)?；谠葮?gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系改用主成分分析法重新測算綜合得分并作為核心解釋變量納入回歸模型中，計(jì)量結(jié)果由表7列（2）匯報(bào)。結(jié)果表明主成分分析法測度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平仍然可以對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展起到正向促進(jìn)作用，且數(shù)據(jù)要素稟賦的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)依然穩(wěn)健。

再次，本文采用工具變量法解決內(nèi)生性問題。借鑒黃群慧（2019）與Nunn and Qian（2014）的方法，選取固話普及率作為工具變量，構(gòu)建自2000年始由第三產(chǎn)業(yè)投資與固話普及率交乘的面板數(shù)據(jù)。同時(shí)本文將滯后一期的解釋變量作為另一工具變量，二者均通過工具變量檢驗(yàn)。采用兩個(gè)工具變量進(jìn)行2SLS和GMM估計(jì)，結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響效應(yīng)及數(shù)據(jù)要素稟賦水平的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)均在1%水平上顯著，證明前述研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

4 結(jié)論與建議

本文在探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展理論基礎(chǔ)上得到實(shí)證研究結(jié)論：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，其中數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施三項(xiàng)分指標(biāo)分別發(fā)揮不同程度的促進(jìn)效應(yīng)。第二，不同區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展均具有顯著的促進(jìn)作用，且東部地區(qū)效應(yīng)最大。第三，數(shù)據(jù)要素稟賦在數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)過程中發(fā)揮顯著正向調(diào)節(jié)作用。

基于以上結(jié)論，本文提出如下發(fā)展建議：（1）大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，提升數(shù)字賦能水平。堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，鼓勵(lì)制造業(yè)企業(yè)勇于創(chuàng)新、敢于創(chuàng)新，在更深層次上放大數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能效應(yīng)。（2）充分發(fā)揮東部地區(qū)領(lǐng)頭羊作用，積累可復(fù)制推廣的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)；同時(shí)相應(yīng)在落后地區(qū)布局?jǐn)?shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，充分發(fā)揮各地的基礎(chǔ)優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。（3）加快數(shù)據(jù)要素市場培育，加大數(shù)據(jù)要素在生產(chǎn)活動(dòng)中的挖掘分析與應(yīng)用力度。一方面，以數(shù)據(jù)為黏合劑推進(jìn)制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，運(yùn)用大數(shù)據(jù)推動(dòng)制造環(huán)節(jié)革新；另一方面，積極探索數(shù)據(jù)要素與人才、技術(shù)等創(chuàng)新要素協(xié)同聯(lián)動(dòng)機(jī)制，形成以數(shù)據(jù)為核心要素的制造業(yè)發(fā)展新范式。

參考文獻(xiàn)：

［1］ ?王俊豪，周晟佳.中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀、特征及其溢出效應(yīng)［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2021，38（3）：103-119.

［2］ 張新生.基于數(shù)字孿生的車間管控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［D］.鄭州：鄭州大學(xué)，2018.

［3］ 張昕蔚.數(shù)字經(jīng)濟(jì)條件下的創(chuàng)新模式演化研究［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2019（7）：32-39.

［4］ 白永秀，李嘉雯，王澤潤.數(shù)據(jù)要素：特征、作用機(jī)理與高質(zhì)量發(fā)展［J］.電子政務(wù)，2022（6）：23-36.

［5］ 李春發(fā)，李冬冬，周馳.數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的作用機(jī)理：基于產(chǎn)業(yè)鏈視角的分析［J］.商業(yè)研究，2020（2）：73-82.

［6］ 李治國，王杰.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、數(shù)據(jù)要素配置與制造業(yè)生產(chǎn)率提升［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家， 2021（10）：41-50.

［7］ 李玲，陶鋒.中國制造業(yè)最優(yōu)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度的選擇：基于綠色全要素生產(chǎn)率的視角［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2012（5）：70-82.

［8］ 黃群慧，余泳澤，張松林.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)率提升：內(nèi)在機(jī)制與中國經(jīng)驗(yàn)［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（8）：5-23.

［9］ NUNN N， QIAN N. U.S. Food aid and civil conflict［J］. The American Economic Review， 2014（6）.