制造业数智化对区域经济韧性的影响分析

陈伟 CHEN Wei；邹万丹 ZOU Wan-dan

（江西理工大学商学院，南昌 330013）

0 引言

新时期以来，如何在发展“新常态”下，提升我国经济社会对外抗风险能力，逐步成为我国政府关注重点。习近平总书记多次强调，“强大的韧性是中国应对风险最有力的支撑”，这为我国经济社会发展指明了方向。与此同时，以互联网、人工智能、大数据等新一代信息技术蓬勃发展，成为引领社会变革、经济模式跃迁的主要动力。因此，如何利用新一代信息技术与我国立国之本-制造业相结合，促进传统制造业智能化转型，夯实我国经济社会抗风险能力，具有重要战略意义。

1 相关文献综述

制造业数智化转型，主要取决于新一代信息技术所引致的生产方式变革，是数字技术渗透、延展、创新在制造领域中的综合体现。其主要表现为以下几个方面：一是制造业原有传统生产模式在数智化改造下，突破了物理限制，网络化、虚拟化使得生产范式产生重大变革（孙群力等，2023）。二是数字技术使各类要素资源配置得以优化，生产效率与精度大幅提升（肖春梅等，2023）。三是传统商业模式发生变化，创新产业发展过程中变得尤为关键（邓峰，2020）。经济韧性可以描述经济系统受外力冲击的演进过程。区域经济系统是一个不断与外界信息交互进而不断发展演进的复杂适应性系统，该系统在受到外界扰动后，拥有自我抵抗、修复甚至超越的能力。对于韧性的量化测度研究，也有不少学者进行有益探索。如采用经济增长率、产业发展边际速率等指标进行衡量与替代。

综合来看，既有文献在制造业智能化转型与区域经济韧性两者理论互动关系研究较多，但从定量角度去探究两者内在互动机制的研究还比较匮乏。鉴于此，本文拟利用2012-2022 年中国30 个省市面板数据（除西藏），就制造业智能化转型对区域经济韧性影响机制进行深入研究。

2 理论机制分析与假设

2.1 制造业数智化对经济韧性影响

数字技术与要素可以在制造业产业链、供应链上逐步延伸渗透，打破原有空间地理限制，增强各类要素互动频率与效率，强化各链节参与主体粘性，最终增强经济抗风险能力。制造业数智化转型是新一代信息技术的重要应用场景，它使得要素配置结构优化，生产效率提升，最终提升企业生产经营抗风险能力。据此本文提出如下假设：H1：制造业数智化转型可以促进区域经济韧性提升。

2.2 制造业数智化对经济韧性传导机制

制造业数智化转型，不仅有利于企业自身生产效率提升，也催生出新经济业态。一方面，产业数智化转型可以增强各类要素可获取性，降低产业融合的显性成本，企业可将更多资源投入产品研发创新，提升企业发展内在层次。另一方面，制造业数智化应用，使不同产业实现数据共享成为可能，促进各类技术进一步交叉融合，形成更广泛的产业生态。据此，本文提出如下假设：H2：制造业数智化通过促进技术创新对区域经济韧性产生正向作用。

2.3 制造业数智化对经济韧性效应

制造业数智化转型主要基于数字技术的不断发展。由于数字技术具有显著的规模效应与网络效应，所以制造业数智化转型对区域经济韧性的促进作用也将显示较为明显的非线性效应。据此，本文提出如下假设：H3：制造业数智化对经济韧性的促进作用呈现非线性作用。

3 我国制造业数智化转型与区域经济韧性发展指标体系构建

制造业数智化转型，是通过数字技术实现制造业传统设计、生产、商业模式全方位变革。鉴于此，本文拟借鉴孙群力（2023）等研究，从数智化基础环境、生产端数智化、销售端智能化等方面构建制造业智能化指标。（表1）

关于经济韧性定量测度，本文在徐圆（2019）等研究基础上，从经济系统抵御力、恢复力、调整力三个维度构建相应区域经济韧性指标体系。（表2）

表2 区域经济韧性指标体系

4 制造业数智化对区域经济韧性作用分析

4.1 模型设定

基于上述理论分析，本文拟采用面板数据模型作为基准模型进行实证检验。具体如下：

其中，RERit表示i 地区t 时期的区域经济韧性；MDIit是指i 地区t 时期的制造业数智化发展程度；Xit是指一系列控制变量；μi为个体固定效应；μt为时间固定效应；εit为随机扰动项。

4.2 变量测度与数据说明

被解释变量：区域经济韧性REI。由前述文中分析所合成的区域经济韧性指数作为被解释变量。

解释变量：制造业数智化发展程度MDI。由前述文中分析所合成的制造业数智化指数作为被解释变量。

控制变量：结合前人研究成果，选取人力资本水平EDU，采用平均受教育年限衡量；市场化水平MARK，采用非国有企业工业总产值占工业总产值的比例衡量；选取基础设施及配套ISF，采用地区物流效率，区域内物流周转量衡量；选取环境规制REG，采用污染治理投资额占GDP比重衡量。

4.3 实证结果与分析

考虑到模型的短面板数据，并通过Hausman 检验，最终采取固定效应模型考察制造业智能化发展对区域经济韧性的影响。

为考察制造业数智化发展对区域经济韧性影响，逐步纳入控制变量进行回归，结果如表3 所示。

表3 制造业数智化发展对区域经济韧性影响面板回归结果

从表3 可知，制造业数智化转型程度对区域经济韧性在10%的显著性水平上显著为正，且随着控制变量的加入，其符号并未发生显著性改变。从模型（5）中可以发现，制造业数智化转型水平每提升1%，将促进区域经济韧性提升0.086%，这意味着制造业数智化转型将有利于区域经济韧性的提升。同时，从其它控制变量的结果可知，人力资本水平、市场化水平、区域基础设施建设都将有利于促进区域经济韧性提升。而环境规制则对经济韧性有抑制作用，这可能由于，当前经济处于相对脆弱状态，严格的环境规制挤占了本应投入产品创新的有限资源，使得经济发展抗风险能力有所减弱。

5 进一步分析：间接机制与门槛效应

5.1 中介效应

模型中选定INO 为中介变量，选取规模以上工业企业R&D 内部经费支出与工业企业主营业务收入占比衡量。其他控制变量同上不变，具体检验结果如表4。

表4 中介效应检验结果

由前文基准模型（5）中得到结论，制造业数智化转型对区域经济韧性具有显著促进作用，这是中介效应检验的前提，此处模型（6）是制造业数智化发展对创新水平的影响，而模型（7）则是制造业数智化发展与创新水平联合对区域经济韧性的作用。具体而言，当考虑制造业数智化与创新水平两者共同对区域经济韧性影响时，两者均产生显著正向影响，其中直接效应0.037。这也意味着，制造业数智化发展可以促进产业创新发展，进而提升区域经济韧性的理论路径是可行的，即前述假设2 成立。

5.2 门槛效应

由于信息技术网络效应与沉没效应的存在，制造业数智化转型对区域经济韧性的作用，显然也存在非线性效应。为厘清上述影响，本文拟借鉴Hansen（1999）的研究，构建以下门槛回归模型进行说明：

其中Eit是门槛变量，ρn是门槛值，I（·）为指示函数，当括号内的函数条件满足时，其取值为1，否则为0，其他变量同前文所述。

首先对门槛存在性进行检验，设定制造业数智化发展水平MDI 为门槛变量，且结果通过显著性水平检验，这也意味着，制造业数智化发展对区域经济韧性影响呈现出一定的非线性特征，验证了前文的假设3。相关检验结果如表5 和表6 所示。

表5 门槛效应检验结果

表6 门槛效应回归结果

从表5 和表6 的结果看，尽管制造业数智化对区域经济韧性有显著正向促进关系，但在不同阶段其作用程度有所区别，究其原因，当较低的制造业数智化阶段，各类数字化智能设备的购买存在先期垫付成本，此时对区域经济韧性的促进作用有限。随着制造业数智化发展水平提升，各类数字平台之间仍存在较高融合成本，所以对区域经济韧性支撑作用仍较弱。只有当制造业数智化水平较高时，新信息技术网络效应产生，对经济韧性促进作用才会显著提升。

5.3 稳健性检验

为保证模型及检验结果的准确性，本文采用调整控制变量的方式对基准模型进行稳定性检验。借鉴邓峰等（2020）等研究，通过增加控制变量城镇化水平IPR，以各地区城镇人口与总人口比值衡量。利用工业化与信息化融合指数对制造业数智化水平进行变量替代，以及系统GMM 等多种方法对基准模型的稳健性及内生性进行了检验，各种估计结果中相关解释变量系数正负性大体与原模型估计一致，验证了模型的稳健性。

6 结论与建议

本文通过分析得到的结论主要有：①制造业数智化发展能力对区域经济韧性具有显著的正向促进作用。②制造业数智化发展能力对区域经济韧性的影响，主要通过创新作为媒介产生间接效应。③制造业数智化发展对区域经济韧性的促进作用呈现显著的非线性特征，随着制造业数智化程度的提升，促进作用显著增强。

当前，世界经济增长不确定性日益增强，推动制造业数智化转型是强化区域经济韧性，提升区域经济抗风险能力的重要途径。为此，本文提出以下建议：①加快促进新一代信息技术发展，夯实制造业数智化技术底座。以实体产业发展为主线，推动大数据、物联网等在制造业领域多元应用场景，推动新信息技术与传统生产技术深度融合。②利用制造业数智化转型提升资源配置效率，强化产业自主创新能力。用好数字化、智能化制造平台，提升各类生产、创新资源配置效率，降低企业运营成本，增强企业自主创新内源动力，推动“中国制造”转型“中国智造”。③结合区域发展特征，“因地制宜”制定符合本区域产业特色“数智化”发展政策，推动区域经济高质量发展，强化区域经济抗风险能力。