数字经济与区域制造业结构升级：作用路径与影响机制

doi:10.15936/j.cnki.1008-3758.2026.01.001

摘要/Abstract

摘要：

大力发展数字经济是加快建设制造强国的关键任务，提高创新绩效是推动中国制造业结构升级的重要举措。基于2011—2020年中国省际面板数据和沪深A股上市公司数据，采用空间联立方程和广义空间三阶段最小二乘法（GS3SLS）实证分析了数字经济发展对制造业结构升级的作用路径与影响机制。研究结果表明：在作用路径层面，数字经济不仅对本地的制造业结构升级产生影响，还表现出显著的空间溢出效应，能间接带动周边地区制造业的结构升级；在影响机制层面，数字经济通过提高创新规模效率推动制造业结构升级。

关键词: 数字经济, 制造业结构升级, 区域高质量发展, 空间联立方程

Abstract:

Vigorously developing the digital economy is a critical task for accelerating the construction of a manufacturing powerhouse，while enhancing innovation performance is an important measure to promote the upgrading of China’s manufacturing structure. Based on China’s provincial panel data and data from Shanghai and Shenzhen A-share listed companies for the period 2011-2020，this study employs spatial simultaneous equations and the generalized spatial three-stage least squares （GS3SLS） to empirically analyze the pathways and mechanisms through which the digital economy influences the upgrading of the manufacturing structure. The research findings indicate that，in terms of pathways，the digital economy not only impacts local manufacturing structure upgrading but also exhibits significant spatial spillover effects，indirectly driving the structural upgrading of manufacturing in neighboring regions. In terms of mechanisms，the digital economy promotes manufacturing structure upgrading by enhancing the scale efficiency of innovation.

Key words: digital economy, manufacturing structure upgrading, regional high-quality development, spatial simultaneous equations

中图分类号:

F 832.1

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图/表 16

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自变量	一级指标	二级指标	三级指标	指标属性
数字经济总体指数	数字经济发展指数	数字基础设施	光缆线路长度	+
			互联网宽带接入端口数量	+
			移动电话普及率	+
		数字化产业发展	电子信息制造业营收	+
			信息传输、软件和信息技术服务业城镇就业人数	+
			网上移动支付水平	+
		数字化商业发展	电子商务销售额	+
			电信业务总量	+
			快递业务量	+
		数字金融水平	覆盖广度	+
			使用深度	+
			数字化程度	+
	数据要素处理应用指数	数据存储能力	大数据技术	+
		数据开发能力	云计算技术	+
		数据处理能力	AI技术	+
		数据应用能力	数字技术应用	+
		数据价值变现	区块链技术	+

自变量	一级指标	二级指标	三级指标	指标属性
数字经济总体指数	数字经济发展指数	数字基础设施	光缆线路长度	+
			互联网宽带接入端口数量	+
			移动电话普及率	+
		数字化产业发展	电子信息制造业营收	+
			信息传输、软件和信息技术服务业城镇就业人数	+
			网上移动支付水平	+
		数字化商业发展	电子商务销售额	+
			电信业务总量	+
			快递业务量	+
		数字金融水平	覆盖广度	+
			使用深度	+
			数字化程度	+
	数据要素处理应用指数	数据存储能力	大数据技术	+
		数据开发能力	云计算技术	+
		数据处理能力	AI技术	+
		数据应用能力	数字技术应用	+
		数据价值变现	区块链技术	+

变量	变量含义	观测值	均值	标准差	最小值	最大值
Ind	制造业结构升级	310	0.280	0.175	0.021	0.876
Ind_rev	制造业结构升级—营业收入	310	0.093	0.074	0.001	0.339
Ind_labor	制造业结构升级—劳动力数量	310	0.112	0.069	0.006	0.309
Ind_firm	制造业结构升级—企业数量	310	0.075	0.044	0.013	0.292
Digital	数字经济总体指数	310	0.302	0.350	0.012	1.768
CTE	创新绩效—综合技术效率	310	0.281	0.282	0	1.000
PTE	创新绩效—纯技术效率	310	0.822	0.112	0.466	1.000
SE	创新绩效—规模效率	310	0.318	0.302	0	1.000
pgdp	经济发展程度	310	5.307	2.679	1.591	16.420
fdi	对外开放水平	310	0.008	0.013	0	0.071
edu	高等教育水平	310	121.100	43.600	52.400	265.500
rd	研发强度	310	0.011	0.006	0.000	0.032
fiscal	财政支持程度	310	0.297	0.210	0.120	1.354
market	市场化水平	310	7.734	2.191	-0.161	11.930
agri	自然条件	310	471.300	404.300	13.350	2 347.000
consu	社会消费水平	310	2.122	1.190	0.538	6.878
infra	基础设施水平	310	15.900	4.770	4.040	26.780
fina	金融发展水平	310	0.069	0.032	0.025	0.196
urban	城镇化率	310	0.579	0.132	0.228	0.938

变量	变量含义	观测值	均值	标准差	最小值	最大值
Ind	制造业结构升级	310	0.280	0.175	0.021	0.876
Ind_rev	制造业结构升级—营业收入	310	0.093	0.074	0.001	0.339
Ind_labor	制造业结构升级—劳动力数量	310	0.112	0.069	0.006	0.309
Ind_firm	制造业结构升级—企业数量	310	0.075	0.044	0.013	0.292
Digital	数字经济总体指数	310	0.302	0.350	0.012	1.768
CTE	创新绩效—综合技术效率	310	0.281	0.282	0	1.000
PTE	创新绩效—纯技术效率	310	0.822	0.112	0.466	1.000
SE	创新绩效—规模效率	310	0.318	0.302	0	1.000
pgdp	经济发展程度	310	5.307	2.679	1.591	16.420
fdi	对外开放水平	310	0.008	0.013	0	0.071
edu	高等教育水平	310	121.100	43.600	52.400	265.500
rd	研发强度	310	0.011	0.006	0.000	0.032
fiscal	财政支持程度	310	0.297	0.210	0.120	1.354
market	市场化水平	310	7.734	2.191	-0.161	11.930
agri	自然条件	310	471.300	404.300	13.350	2 347.000
consu	社会消费水平	310	2.122	1.190	0.538	6.878
infra	基础设施水平	310	15.900	4.770	4.040	26.780
fina	金融发展水平	310	0.069	0.032	0.025	0.196
urban	城镇化率	310	0.579	0.132	0.228	0.938

年份	制造业结构升级		数字经济
年份	Moran’s I	Z值	Moran’s I	Z值
2011	0.359^***	3.076	0.037^*	1.513
2012	0.392^***	3.313	0.027^*	1.333
2013	0.345^***	2.943	0.055^**	1.866
2014	0.339^***	2.898	0.044^**	1.693
2015	0.370^***	3.138	0.046^**	1.696
2016	0.344^***	2.946	0.043^**	1.648
2017	0.410^***	3.425	0.071^**	2.213
2018	0.367^***	3.116	0.069^**	2.195
2019	0.342^***	2.931	0.037^*	1.541
2020	0.318^***	2.736	0.061^**	2.087