韦庄禹|数字经济发展对制造业企业资源配置效率的影响研究

作者简介

韦庄禹，广西大学经济学院。

数字经济发展对制造业企业资源配置效率的影响研究

研究背景

近年来，世界各国均计划依托数字经济发展在新一轮工业革命中抢占先机，二十国集团（G20）在2016年领导人第十一次峰会上发布了《二十国集团创新增长蓝图》和《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，提出物联网、大数据、人工智能和增强现实等新兴技术正在发力推动智能制造、协同生产及个性化定制等生产模式和商业业态的良性发展，数字经济潜力正在全球范围内逐步释放。我国也处在加速布局数字经济的发展阶段，国家发改委于2019年印发了《产业结构调整指导目录》，提出要加快发展数字化、人工智能和先进制造业，突破攻坚智能制造关键技术装备，建设制造工厂。国家发改委和网信办于2020年印发《关于推进“上云用数赋智”行动，培育新经济发展实施方案》，突出培育数字经济新业态，打造数字化企业、构建数字产业链的新经济发展目标。工业和信息化部办公厅也于同年印发了《中小企业数字化赋能专项行动方案》，提出企业应利用数字工具助力生产运营、提升智能制造水平、强化数字资源服务支撑及促进产业集群数字化发展。张新红（2016）认为，数字经济不仅是新常态下中国经济发展中的新动能，也是引领国家创新战略的重要力量。那么，数字经济是否也可以改善制造业企业的资源配置效率呢？准确回答这一问题不仅有助于认识大范围发展数字技术的经济效应，而且可以为我国后续推进数字经济发展和制造强国建设提供理论和经验支持。

与既有研究有所不同，本文首先从理论层面梳理了数字经济发展影响制造业企业资源配置效率的相关理论，然后沿袭Hsieh和Klenow（2009）的思路，构建制造业企业资源配置效率的测算框架，最后利用中国城市数字经济发展数据和A股上市公司的制造业企业数据，在准确测度制造业企业资源配置效率的基础上，实证检验数字经济发展对制造业企业资源配置效率的影响以及影响的差异性。

主要发现

本文分析了我国数字经济发展的发展现状，拓展了Hsieh和Klenow（2009）的理论模型，利用企业实际产出规模与最优产出规模的差异来衡量制造业企业资源配置效率，并对我国A股制造业上市公司资源配置效率水平进行特征评价。此后，本文将城市数字经济与微观制造业企业资源配置效率结合起来，考察数字经济发展对制造业企业资源配置效率的影响以及影响存在怎样的异质性，研究发现了一些基本结论。

第一，在考察期内，我国数字经济发展态势良好。我国数字经济发展水平在2014~2015年间基本保持不变，在2015年后进入了跨越式发展阶段，数字经济发展水平加速增长。东、中、西部地区与全国的数字经济发展趋势相似，但东部地区与中、西部地区的数字经济发展差距仍在扩大；不同等级、不同人口规模城市的数字经济发展态势呈现出较大差异，省会城市、副省级城市、人口规模大于500万城市的数字经济发展水平及其增长率更高。

第二，在2015~2019年间，我国制造业企业资源配置效率水平呈现出先降低后升高的变化态势。东部和中部地区制造业企业的资源配置效率水平较为接近，西部地区则与东、中部地区有较大差距；竞争性行业内企业资源配置效率水平的变动趋势与全国保持一致，且高于全国同期均值，垄断性行业内企业资源配置效率水平的变动趋势也基本与全国保持一致，但低于全国同期均值。

第三，在控制了企业、城市和省级层面的控制变量以及企业、时间、行业、省份固定效应后，城市数字经济发展显著提升了制造业企业资源配置效率，在利用工具变量法进行稳健性检验后，该结论依然成立。

第四，数字经济发展可以显著提升中西部地区制造业企业的资源配置效率，但对东部地区企业资源配置效率的影响不显著；数字经济发展可以显著提升一般城市和人口规模小于等于500万的城市内制造业企业的资源配置效率，但对重点城市和人口规模大于500万的城市内企业资源配置效率的影响不显著；数字经济发展可以显著提升非国有制造业企业的资源配置效率，但对国有企业资源配置效率的影响不显著；数字经济发展可以显著提升垄断性行业内企业的资源配置效率，但对竞争性行业内企业资源配置效率的影响不显著。

政策启示

（1）加强现代基础设施建设，加快数字技术创新发展。首先，要加强新型数字基础设施建设，围绕高安全性、高稳定性、高确定性、高技术能力、高数据流转率、高网络质量、高计算效率和高能效水平等核心目标，加强数字技术创新，不断突破现有的技术瓶颈和技术壁垒。围绕数字化办公、智能化制造、广域型网络和大数据中心等重点应用场景，全面改造和升级现有的信息通讯基础设施，重点建设工业互联网、人工智能计算中心、高性能计算中心、区域级一体化大数据中心、5G 通讯基站，拓展新一代信息网络的应用范围，促进数字技术在实体经济尤其是在制造业中的规模化应用。

其次，要加强数字智慧的传统基础设施和智慧便捷的公共服务设施建设，尤其要激发国有企业的引领作用，发挥大型国有企业拥有海量数据和多重应用场景的规模优势，积极推动机器生产、水利电力、交通运输、市政基建等传统基础设施的数字化升级改造，深度挖掘传统基础设施的智慧服务能力，在城市区域内部署基于多种采集、控制传感器的泛在感知终端，建设物联网智能管理系统，对智慧设施实行动态监控；加快城市信息模型（CIM）基础平台建设，建立多系统接入的综合信息管控平台，加强新型基础设施与教育系统、医疗卫生、社会保障、文化传媒、社区服务和广电网络等公共服务设施的统筹协调和融合发展，提升公共服务设施的运行效率，重塑高效公共服务供给与质量管理格局。

再次，要加强可靠可控的数据安全设施建设，加快发展网络安全产业，加速网络安全与智慧化改造的一体化进程，利用数字技术创新信息产品和网络服务，扩增电子证书使用范围，推动网络安全技术进步，创新保障类信息服务产品。具体而言，要加速云操作系统的换代升级，创新超大规模分布式存储、弹性计算、数据虚拟隔离等重要技术，提升关键数字基础设施与核心信息数据系统防范入侵、篡改、窃密的应急保障能力，建立健全主动安全网络体系，保证数字基础设施的稳定运行，确保政府、企业、消费者等多方用户的信息安全。

（2）顺应数字经济发展趋势，加强制造业内新兴数字技术应用。首先，要利用人工智能、区块链、云计算、大数据分析等新兴数字技术改造以劳动、资本、土地等要素主导的传统制造业的生产方式和商业模式，优先推动制造业重点企业、龙头企业的产业数字化、智能化改造，加快数字车间和智能工厂落地，发挥头部制造企业的典型示范作用；充分调动资本市场在智慧制造中的积极作用，降低战略性引导基金的申报门槛，加大引导资金的投放力度，拓宽引导资金惠及面；开展面向传统制造业企业的智能制造诊断、咨询服务，以政府购买的方式，择优选取专业的智能制造服务顾问团队，为不同类型、规模的制造业企业提供定制化的智能化升级诊断、咨询服务，提供企业专属的智能化改造方案，提升传统制造业的智能制造基础能力；鼓励有能力的应用技术供应商提供优质、平价的基础数字服务，以适度的政府补贴支持中小微企业开展数字化改造，分阶段分批针对部分中小微制造业企业开展生产要素数字化采集服务，逐步提升企业可视化生产能力，优化管理体系，提升制造业全行业的数字化、智能化、网络化生产能力，占据制造技术制高点，推动制造业高质量发展。

其次，要加强制造业的数字化人才培养，给予各类智能化、数字化人才足够的政策倾斜。要以数字化、智能化领域的研发及产业化项目为载体，丰富高精尖人才的引进方式，加大数字高端人才的引培力度；要围绕产业数字化项目所需的的专门人才，配套完善各类院校的人才培养体系，鼓励各级高校开设新一代数字技术相关的本科、研究生课程，培养数字高层次人才的后备军，鼓励现有职业院校开设数字化职业培训的相关课程，培养数字职业人才后备军，支持设立专项中等、高等教育层次的数字职业技术学院，开展专项高等数字技术教育和制造智能化的在职培训，鼓励职业院校和企业开展联合培养模式，建设数字化、智能化转型实训平台，对重大技术人才培养基地，可以给予一定程度的特殊支持，力争在未来五年为我国培养一批结构合理、数目充裕、素质优良的数字专业技能人才。

最后，要鼓励和引导制造业企业积极顺应数字经济的发展趋势，将新兴数字技术引入企业并应用于市场分析、原材料采购、物流运输、产品设计、加工生产、线上线下销售和售后服务等流程。要加快建设联通企业内部的数字化生产平台，统筹各部门的生产信息流，促成网络协同下的“精益生产”；要推行规模化个性定制、远端运行维保等新型经营业态，将部分经营活动由线下转至线上，以提升企业资源配置效率和降低企业经营成本为目标，通过数字化经营平台将企业线上线下的商业活动无缝对接，实现部门之间的动态联动，及时对市场需求端的变化做出反应，推动数字化、智能化和平台化的企业文化和企业品牌建设，创新产品体验，提升企业产品的实用价值和品牌价值，加强企业的市场竞争力。

（3）结合数字经济发展现状和影响规律，统筹各类城市及地区协调发展。一方面，要加强数字经济发展的顶层设计，基于我国不同地区、不同类别城市的数字经济发展现状，制定差异化且具有地方特色的数字经济发展战略，引导各地区和城市进行差别化数字化产业布局，合理配置数字经济发展要素，推行大数据资源社会化和市场化，加大力度开展错位化竞争，明确地区分工，尽可能避免数字产业趋同发展和有限资源重复浪费，在新一轮数字科技革命中缩小先发地区与欠发达地区、先发城市和一般地级市之间的数字经济发展差距，力争以此为契机降低各地区之间的不平衡发展。

另一方面，要结合数字经济对制造业企业资源配置效率的影响规律，适度超前布局，以数字发展为契机全面提升制造业资源配置效率，减小城乡、地区和各类城市之间的发展差距。要抓准数字经济优化制造业资源配置效率中的主要矛盾，优先在制造业民营企业、垄断型企业中推广数字化转型改造，重点提升垄断型行业工作人员驾驭数字经济发展的专业能力，培养一批可以快速适应数字经济新业态，而且能够有效推动技术创新的中坚骨干力量。鼓励和引导高校、科研院所与企事业单位开展多方数字产业化合作，以产学研深度融合为抓手，大力挖掘民营企业和垄断性企业的数字技术创新潜力，畅通技术创新产出渠道，最大程度释放数字经济在制造业的资源配置优化效应，引领制造业全行业的数字化、网络化和智能化转型风向，推动不同类别企业协调发展，助推制造强国建设。

原文刊发

《数量经济技术经济研究》2022年第3期

数量经济技术经济研究编辑部

微信号：jqte-cass