数字经济对我国制造业出口竞争力的影响及其门槛效应

姚战琪

有关数字经济与制造业出口竞争力之间关系的文献可归纳为两大类：一类侧重于数字经济对制造业出口竞争力影响的理论分析，另一类侧重于使用数据分析方法来研究数字经济对制造业出口竞争力的影响。主流文献认为，数字经济能扩大企业出口和促进出口技术复杂度提升；也有部分观点认为，“一带一路”沿线中低收入国家的数字化服务水平提升不能促进这些国家从高收入国家进口的增长。本文拟从这一主题出发，探讨数字经济对我国制造业出口竞争力的影响。

国外实证研究文献主要使用面板数据来研究数字经济与出口贸易之间的关系。例如，Sun研究了互联网发展对中小企业在总出口中所占份额的影响，认为出口国互联网的发展对中小企业出口商的份额具有积极影响。这些文献均存在一个共同点，即更倾向于研究数字贸易出口额或数字经济的直接影响或间接影响，但忽视了数字经济与出口贸易的空间自相关性。简言之，以往计量研究模型注意到了数字经济对出口贸易的影响，但未注意到数字经济时间序列相邻数值间的相关关系。由于缺乏数字经济对制造业出口竞争力的空间溢出效应的研究成果，传统研究结果对此现象的解释缺乏说服力。

梳理现有文献可以发现，鲜有文献将空间溢出纳入数字经济对制造业出口竞争力影响的实证研究分析框架中，国内仅有余志林、余姗等的相关研究。前者使用空间计量模型研究了数字经济对零售经济转型升级的影响，仅仅证实了数字经济的Moran's I指数在大多数年份显著从而数字经济存在空间自相关性的结论；后者使用我国省级面板数据研究了数字经济对出口技术复杂度的影响，通过引入面板分位数模型证明数字经济促进了出口技术复杂度不断提升。与其他文献不同，本文将空间效应纳入数字经济对我国制造业出口竞争力影响的计量模型中，从时空两方面揭示数字经济对制造业出口竞争力的空间溢出效应，使用经济距离空间权重矩阵、地理距离空间权重矩阵、是否相邻空间权重矩阵三种空间权重矩阵来研究数字经济对我国制造业出口竞争力所产生的空间溢出效应，使用中介效应回归模型来研究数字经济通过哪些途径来影响我国制造业出口竞争力，并建立面板门槛模型来验证不同地区数字经济对制造业出口竞争力的影响是否呈现为非线性关系。

一、理论分析与研究假设

数字经济能促进经济增长，在开放经济条件下，数字经济对经济增长的促进作用会更大，这说明在开放经济条件下数字经济对经济增长的影响会被放大。因此，我国应该推动数字经济发展，不断提升贸易开放质量。数字经济也能显著促进农产品贸易增长，近年来我国农产品出口贸易增速放缓，数字经济对我国农产品出口贸易的影响作用能通过降低出口贸易成本、减少出口贸易时间、降低出口贸易准入门槛、满足个性化出口需求来实现，因而我国应支持农村电商平台建设，加强数字经济的软硬基础设施建设，提升农产品出口企业国际竞争力。数字经济能促进制造业出口竞争力提升，ICT（信息通信技术）则能促进我国与其他国家的双边贸易发展和经济增长。各国为了发展数字经济，都在ICT产业投入大量资金。ICT产业发展不仅有利于我国与东盟国家的双边贸易发展，而且能促进东盟国家对我国的出口额增长。基于此，提出假设H1：

H1：数字经济有利于提升我国制造业出口竞争力。

创新效率在数字经济与制造业出口竞争力间能发挥中介作用。发展数字经济有利于提升创新效率。数字经济成为科技创新的重要驱动力。数字技术与实体经济的深度融合能提高生产效率和促进经济增长。赵滨元使用361个城市9年的面板数据研究了数字经济对区域创新及其空间溢出效应的影响，发现数字经济不仅能促进本地区创新产出不断增长，而且能正向影响周边地区的创新绩效；东部地区数字经济对创新绩效的促进作用最显著，东部地区数字经济发展水平能显著提升当地创新绩效，且能提升其他地区创新绩效，但我国中部和西部地区数字经济对创新绩效的提升作用有限。另外，数字经济发展能显著提升全要素生产率。数字经济发展能提升我国各地全要素生产率，而数字经济发展对全要素生产率的促进作用是由纯技术进步主导的。全要素生产率的变化包括纯技术进步变化与技术使用效率的变化，大数据产业发展对纯技术主导的全要素生产率的促进作用最显著，因而会促使企业加大研发力度，促进欠发达地区实现跨越式发展。创新效率能提升我国制造业出口竞争力。企业创新能力不仅能促进出口贸易额快速增长，而且会显著提升企业出口产品质量。基于此，提出假设H2a：

H2a：创新效率在数字经济对我国制造业出口竞争力的影响中存在中介效应。

人力资本积累在数字经济与制造业出口竞争力间能发挥中介作用。教育是人力资本发展的保障，而当代教育离不开数字技术。数字技术对教育具有深刻的影响，教育需要数字技术来实现教育信息化。数字技术不仅能够从深度和广度上影响教育系统，而且数字技术能使得学校等教育机构的内涵发生深刻变化，数字技术也使得教育系统的内部关系发生了改善与延展。人力资本能促进制造业出口竞争力不断提升，其增加也能提升出口技术复杂度。姚战琪使用中介效应方法研究了人力资本对出口技术复杂度的提升效应，认为人力资本能够通过六条路径影响我国出口技术复杂度，人力资本→研发人员数量→创新产出→出口技术复杂度路径的标准化间接效应显著为正，且其在人力资本影响出口技术复杂度的六条路径中的效应值最大。基于此，提出假设H2b：

H2b：人力资本积累在数字经济对我国制造业出口竞争力的影响中存在中介效应。

协同集聚在数字经济与制造业出口竞争力间能发挥中介作用。第一，数字经济能显著促进二、三产业集聚。当前数字金融正成为拉动内需新引擎，数字金融既能通过影响企业创新进而影响产业集聚，又能通过影响人才集聚来影响产业集聚的形成。我国数字金融对第三产业集聚的影响程度大于其对第二产业集聚的影响程度。第二，产业集聚既能显著促进制造业出口竞争力不断提升，又能促进出口技术复杂度持续升级。产业集聚能显著促进我国加工贸易企业的出口产品质量提升，又能促进我国高技术产品制造业出口竞争力不断提升。姚战琪认为，知识密集型服务业与制造业协同集聚能显著促进我国出口技术复杂度不断升级，且协同集聚与交通工具现代化水平的交互项能显著提升我国出口技术复杂度。基于此，提出假设H2c：

H2c：协同集聚在数字经济对我国制造业出口竞争力的影响中存在中介效应。

制造业出口竞争力的提升不仅受到数字经济发展影响，而且受到进口占比的影响。全球数字经济快速发展，互联网助推消费不断升级，一些合作伙伴对从中国进口产品以及中国消费市场备感兴趣。数字经济只有与进口贸易紧密关联，才能充分发挥数字经济对制造业出口竞争力的提升效应。当进口占比较低或进口规模较小时，企业通过进口获得技术溢出的规模较小，企业就迫切需要通过进口来增加技术溢出，从而提升制造业出口竞争力。当企业进口规模较大时，企业通过进口获得技术溢出的规模较大，能显著促进出口增长和制造业出口竞争力提升。也就是说，数字经济对我国制造业出口竞争力的影响受进口占比的影响，数字经济与制造业出口竞争力的关系可能是非线性的，存在门槛效应。基于此，提出假设H3：

H3：数字经济对制造业出口竞争力的影响存在门槛效应,在进口占比增长较快阶段，数字经济能显著促进制造业出口竞争力不断提升，在进口占比增长较慢阶段，则相反。

二、模型的构建

（一）空间滞后模型

为了验证假设H1，将空间滞后模型（SLM）设定如下：

上式中，Exco为我国制造业出口竞争力；Mc为数字经济；X为控制变量，包括外商直接投资（Fdip）、美元兑人民币汇率（Doex）、劳动生产率（Gdpper）、政府科技投入（Goin），i、t分别表示区域和年份，W为空间权重矩阵。当ρ=0时，使用空间杜宾误差模型。

（二）空间自相关检验

使用Moran's I指数来检验数字经济的空间自相关性：

使用Moran's I指数来检验制造业出口竞争力的空间自相关性：

（三）空间权重矩阵的构建

在此，使用经济距离空间权重矩阵、地理距离空间权重矩阵、是否相邻空间权重矩阵三种空间权重矩阵来反映数字经济对我国制造业出口竞争力所产生的空间溢出效应。是否相邻空间权重矩阵的设定方法为：当区域i与区域j相邻，则W=1，对角线元素为0，并对是否相邻空间权重矩阵进行标准化处理。地理距离空间权重矩阵为空间单元i与空间单元j之间的地理距离的倒数或平方的倒数。经济距离空间权重矩阵为区域i与区域j之间的经济距离（经济差距）的倒数。

（四）数据说明

本文核心解释变量为数字经济。在此，构建了3个一级指标（数字营销、创新技术产品市场化、信息化发展）、4个二级指标（数字基础设施建设、通信运营情况、信息和通信技术、现代计算机技术）、12个测度指标（手机出货量、电话交换机销量、汽车电子销量、电子出版系统销量、网络连接设备销量、微型计算机设备销量、数字程控交换机销量、卫星通信设备销量、光缆产量、程控交换机产量、卫星通信设备产量、电话单机销量）。首先，对12个测度指标进行正向化处理、标准化处理、均值化处理。其次，使用熵值法计算各变量的信息熵值、信息效用值和权重系数，并对权重值进行加权。最后，使用熵权法（熵值法）与TOPSIS法相结合的方法对加权后的各评价指标项的权重值进行TOPSIS评价计算，从而最终得到我国各省（区、市）的数字经济发展水平综合评价指数。

本文被解释变量为制造业出口竞争力。测算制造业出口竞争力的方法很多，包括贸易竞争力指数、显示性比较优势指数、国际市场占有率等，本文使用贸易竞争力指数来测算制造业出口竞争力，即一省（区、市）的出口额与进口额之差与其进出口贸易总额的比率。

创新效率（Innef）。测算创新效率的方法很多，包括使用DEA来测算技术效率和纯技术效率、使用超效率DEA模型来测算整体效率、使用当年专利申请量除以当年及前两年研发支出之和等，本文使用第三种方法计算我国各省份的创新效率。

人力资本（Humc）。使用姚战琪的方法计算人力资本。

协同集聚（Agglo）。借鉴Ellison等的方法计算我国知识密集型服务业与制造业协同集聚的区位熵（Agglo）：

上式中，Agglo为知识密集型服务业与制造业协同集聚的区位熵，AS为知识密集型服务业区位熵，AS为制造业区位熵。

本文使用的控制变量包括外商直接投资、美元兑人民币汇率、劳动生产率、政府科技投入。

（五）数据处理及来源

表1为变量的方差膨胀因子，可以看到，VIF值全部小于10，表明没有多重共线性问题。进口额、出口额、美元兑人民币汇率、专利申请量、GDP、政府科技投入、劳动力人口数量来源于2013—2021年《中国统计年鉴》、Wind数据库、《中国高技术产业统计年鉴》、各省份历年统计年鉴。

表1 变量的方差膨胀因子

三、实证研究结果分析

（一）数字经济与制造业出口竞争力的Moran's I统计值

表2为各年数字经济与制造业出口竞争力的全局Moran's I指标检验表。从我国各年数字经济的莫兰指数统计值的P值和Z值可看到，P值均小于0.01，且各年Z值得分均超过2.65，数字经济的Moran's I统计值均通过了1%的显著性检验，同时Moran's I值均显著大于零，空间相关性很明显，我国各省份的空间差异不大，拒绝零假设设定的阈值。各地区数字经济分布具有很强的集聚特征，表明各地区数字经济之间存在显著的邻近效应，一地区数字经济的发展与邻近地区的数字经济发展紧密关联，一地区数字经济发展依赖于邻近地区的数字经济发展。2017年之前，各地区数字经济的全局Moran's I统计值呈现显著的上升趋势；2017—2020年，Moran's I统计值缓慢下降，数字经济发展水平综合评价指数的空间相关性呈现下降趋势，从0.292下降到0.269。这表明“十三五”期间我国数字经济高速增长，不同区域在使用和用好数字技术方面的差距逐渐缩小，数字经济整体平衡性不断增强。从2013年开始，各地区制造业出口竞争力的Moran's I统计值快速提升，各地区制造业出口竞争力之间存在显著的邻近效应，一地区制造业出口竞争力依赖于邻近地区的制造业出口竞争力。

表2 Moran's I统计值

（二）数字经济对制造业出口竞争力影响的基准回归

表3（下页）为使用普通面板模型、SAR模型、SEM模型、SDM模型、SAC模型的检验结果。可以发现，数字经济发展变量的估计系数通过了1%的显著性检验，表明数字经济显著促进了制造业出口竞争力的提升，假设H1得到支持。模型2、模型4和模型5的rho值分别为0.218、0.140、0.528，分别通过了1%、5%、1%的显著性检验，表明在省级层面上各区域制造业出口竞争力受到周边区域的影响。采用SAR模型时，临近区域制造业出口竞争力每增长1%会带动本区域制造业出口竞争力提升0.218%；采用SDM模型时，临近区域制造业出口竞争力每增长1%，会带动本区域制造业出口竞争力提升0.140%；采用SAC模型时，临近区域制造业出口竞争力每增长1%，会带动本区域制造业出口竞争力提升0.528%。

表3 基准回归结果

在控制变量中，外商直接投资在五种模型情形 下 的 估 计 系 数 分 别 为0.406、0.376、0.398、0.343和0.193，均通过了1%的显著性检验，表明外商直接投资显著促进了我国制造业出口竞争力提升。政府科技投入的估计系数显著为负，至少通过了10%的显著性检验，表明我国制造业出口竞争力随着政府科技投入的增加而减弱。我国劳动生产率的估计系数显著为正，至少通过了10%的显著性检验，表明劳动生产率能显著促进制造业出口竞争力的提升。

表4（下页）使用三种空间权重矩阵（经济距离空间权重矩阵、地理距离空间权重矩阵、是否相邻空间权重矩阵）并将解释变量对被解释变量的空间效应分解为总效应、直接效应和间接效应，总效应表示解释变量对本区域被解释变量的影响，间接效应表示本区域解释变量对其他区域被解释变量的影响。核心解释变量（数字经济）对制造业出口竞争力的空间效应主要表现为区域内的直接效应，在三种空间权重矩阵下，数字经济对制造业出口竞争力的直接效应分别为7.529、7.419和7.584，均在1%的水平下显著，说明本区域数字经济有助于促进本区域的制造业出口竞争力提升。在三种空间权重矩阵下，数字经济对制造业出口竞争力的间接效应和总效应均至少通过了10%的显著性检验，说明当前数字经济对制造业出口竞争力的提升效应不仅体现在本区域内部，而且体现在其他区域，从而促进了数字经济对制造业出口竞争力的总效应的发挥。

表4 各变量对出口影响的直接效应、间接效应和总效应

在控制变量中，外商直接投资（Fdip）对制造业出口竞争力的直接效应和间接效应至少通过了10%的显著性检验，且显著为正，同时外商直接投资对制造业出口竞争力的直接效应大于间接效应，表明区域内外商直接投资的增长有利于提升制造业出口竞争力，也有利于提升其他地区制造业出口竞争力；劳动生产率对制造业出口竞争力的直接效应和间接效应也至少在10%的水平下显著为正，且劳动生产率对制造业出口竞争力的直接效应大于间接效应，表明区域内的劳动生产率不仅能带动当地制造业出口竞争力，而且能显著促进其他地区制造业出口竞争力提升；政府科技投入对制造业出口竞争力的直接效应和总效应至少在5%的水平下显著为负，表明政府科技投入对区域内部制造业出口竞争力不会产生空间效应，不能发挥政府科技投入对制造业出口竞争力总体效应的促进作用。

（三）稳健性检验

表5（下页）为稳健性检验结果。首先，使用按境内目的地和货源地分货物出口总额代替按经营单位所在地分货物出口总额变量（模型15），发现数字经济发展变量系数为正，通过了1%的显著性检验，与基准回归结果一致。其次，使用数字经济背景的ICT行业增加值（Ict）代替数字经济发展水平综合评价指数，结果系数仍为正，且通过了1%的显著性检验。再次，用数字贸易（Shumao）代替数字经济发展水平综合评价指数变量，回归系数仍通过了5%的显著性检验。最后，对所有变量分别进行缩尾1%、缩尾5%、缩尾10%处理，数字经济的回归系数均显著为正（见模型18、模型19和模型20）；美元兑人民币汇率、政府科技投入回归系数显著为负，验证了基准回归结果的稳健性。

表5 稳健性检验

四、数字经济影响我国制造业出口竞争力的作用路径检验

创新效率、人力资本、协同集聚与制造业出口竞争力之间直接的显著相关性是证明创新效率、人力资本、协同集聚分别在数字经济与制造业出口竞争力之间发挥中介效应的前提。因此，具体中介效应回归模型设定如下：

M为中介变量，包括创新效率（Innef）、人力资本（Humc）、协同集聚（Agglo）。控制变量包括外商直接投资、美元兑人民币汇率、劳动生产率、政府科技投入。

表6（下页）中的模型21、模型22、模型23为数字经济是否通过创新效率对我国制造业出口竞争力产生一定影响的检验结果，模型24、模型25、模型26为数字经济是否通过人力资本积累对我国制造业出口竞争力产生一定影响的检验结果，模型27、模型28、模型29为数字经济是否通过协同集聚对我国制造业出口竞争力产生一定影响的检验结果。

表6 数字经济影响我国制造业出口竞争力的作用路径

从模型21、模型22、模型23可以看到，数字经济能显著促进创新效率提升，创新效率对制造业出口竞争力具有明显的正向提升效应，并均通过了1%的显著性检验，创新效率在数字经济对我国制造业出口竞争力的影响中存在中介效应，假设H2a得到支持。模型21中的外商直接投资回归系数为负，并通过了5%的显著性检验，表明创新效率随着外商直接投资增加而降低。外商直接投资能显著促进贸易竞争力指数提升，并通过了1%的显著性检验。模型22和模型23中的政府科技投入回归系数为负，也通过了1%的显著性检验，表明创新效率随着政府科技投入的增加而降低。

数字经济有利于促进人力资本积累，人力资本积累有利于我国制造业出口竞争力不断提升，人力资本积累在数字经济对我国制造业出口竞争力的影响中存在中介效应（模型24、模型25、模型26），假设H2b得到支持。模型24、模型25、模型26中的外商直接投资回归系数均为正，且通过了1%的显著性检验，表明外商直接投资不仅能促进贸易竞争力指数提升，而且能显著促进人力资本积累。同时，人力资本积累随着政府科技投入的增加而减少。

数字经济能显著影响协同集聚，协同集聚也对制造业出口竞争力具有显著的正向促进作用，并通过了1%的显著性检验，协同集聚在数字经济对我国制造业出口竞争力的影响中存在中介效应（模型27、模型28、模型29），假设H2c得到支持。模型27、模型28、模型29中外商直接投资的回归系数均显著为正，表明外商直接投资能显著促进协同集聚和贸易竞争力指数提升，外商投资对协同集聚优势的发挥起着重要的推动作用。同时，政府科技投入不能促进协同集聚优势发挥和制造业出口竞争力提升。

表7（下页）为Innef、Humc、Agglo分别为中介变量情形下的中介效应分解表。首先，可得到创新效率的间接效应为8.722，直接效应为17.502，中介效应占总效应的比重为33.26%。这表明，在考虑控制变量的情形下，数字经济和创新效率能共同解释制造业出口竞争力的33.26%。其次，人力资本积累的间接效应为2.015，直接效应为24.321，中介效应占比为7.65%。这表明，在考虑控制变量的情形下，数字经济和人力资本积累能共同解释制造业出口竞争力的7.65%。最后，协同集聚的间接效应为2.596，直接效应为23.444，中介效应占比为9.97%，这表明，在考虑控制变量的情形下，数字经济和协同集聚能共同解释制造业出口竞争力的9.97%。

表7 Innef、Humc、Agglo分别为中介变量情形下的中介效应分解

五、数字经济对我国制造业出口竞争力影响的门槛效应

（一）地区异质性分析

本文在回归中进一步把我国分为东部、中部、西部和东北四大地区，并构建各地区的经济权重矩阵来研究数字经济发展水平综合评价指数对各地区制造业出口竞争力所产生的空间溢出效应。数字经济发展水平综合评价指数、外商直接投资、美元兑人民币汇率、劳动生产率、政府科技投入对贸易竞争力的影响结果如表8（下页）所示。数字经济对东部地区制造业出口竞争力的影响显著为正，回归系数为6.806，且通过了5%的显著性检验。数字经济对中部地区制造业出口竞争力的影响为正，回归系数为105.118，且通过了1%的显著性检验。数字经济对东北地区制造业出口竞争力的影响也为正，回归系数为9.395，且通过了5%的显著性检验。与东部地区、中部地区和东北地区不同，数字经济对西部地区制造业出口竞争力的影响显著为负，且通过了1%的显著性检验。美元兑人民币汇率对各地区制造业出口竞争力的影响显著为负。

表8 不同地区数字经济对制造业出口竞争力的影响

模型30、模型31、模型32、模型33的rho值分别为0.353、1.377、0.274、0.537，且通过了1%的显著性检验，表明在省级层面上本地区制造业出口竞争力受到周边地区制造业出口竞争力的显著影响。

（二）不同地区数字经济对制造业出口竞争力影响的门槛效应

在此，建立如下门槛模型来验证我国不同地区数字经济与制造业出口竞争力之间的关系，并将我国不同地区的进口贸易占比（Lmp）作为门槛变量:

上 式 中，λ、λ、λ分别表示门槛变量在不同范围时数字经济对我国制造业出口竞争力的影响系数，f、f为待估计的门槛值，ε为随机干扰项，I（·）为示性函数。

表9（下页）为被解释变量为制造业出口竞争力、门槛依赖变量为数字经济，并将进口贸易占比作为门槛变量时的门槛效应检验结果。全国及不同地区门槛效应检验结果表明，全国、东部地区、中部地区和东北地区通过了单一门槛检验，西部地区通过了双重门槛检验。具体表现在：第一，全国的门槛效应检验结果表明，临界值检验通过了单一门槛效应的1%置信水平的检验，双重门槛效果与三重门槛效应不显著（见表10），可知全国进口贸易占比存在显著的单一门槛效应，且进口贸易占比的单一门槛值为27.238。第二，东部地区的门槛效应检验结果表明，临界值检验通过了单一门槛效应的5%置信水平的检验，双重门槛效应与三重门槛效应不显著，东部进口贸易占比也存在显著的单一门槛效应。第三，中部地区的门槛效应检验结果表明，临界值检验通过了单一门槛效应的10%置信水平的检验，双重门槛效应与三重门槛效应不显著，中部地区进口贸易占比存在显著的单一门槛效应，且进口贸易占比的单一门槛值为25.122。第四，西部地区的门槛效应检验结果表明，临界值检验通过了单一门槛效应和双重门槛效应的1%置信水平的检验，三重门槛效果不显著，西部地区进口贸易占比存在显著的双重门槛效应，且进口贸易占比的双重门槛值为25.564和26.252。第五，东北地区的门槛效应检验结果表明，临界值检验通过了单一门槛效应的10%置信水平的检验，双重门槛效应和三重门槛效应不显著。因此，以全国以及东部、中部、西部、东北地区的进口贸易占比为门槛变量，分析不同进口贸易占比条件下数字经济对出口贸易的影响具有科学性。

表9 门槛效应检验结果

表10 门槛值及置信区间

各变量对制造业出口竞争力的门槛效应回归结果如表11所示。可以看到，就全国而言，当进口占比小于门槛值27.238时，数字经济能促进制造业出口竞争力提升，且通过了10%的显著性检验。当进口占比跨域门槛值27.238时，回归系数快速上升到8.930，且通过了1%的显著性检验。由此可见，数字经济对制造业出口竞争力影响的估计结果存在进口占比的门槛效应，假设H3得到支持。

表11 门槛效应估计结果

在东部地区，当进口占比小于门槛值27.238时，数字经济对制造业出口竞争力具有促进作用，并通过了1%的显著性检验；当东部地区进口占比跨越门槛值27.238时，数字经济对制造业出口竞争力的促进作用进一步增长，也通过了1%的显著性检验。由此可见，东部地区数字经济对制造业出口竞争力影响的估计结果也存在进口占比的门槛效应。随着东部地区进口占比的提升，数字经济对制造业出口竞争力的促进效应呈现边际效率递增的特征。

在中部地区，当进口占比小于门槛值25.122时，数字经济不能促进制造业出口竞争力增长；当中部地区进口占比跨越门槛值25.122时，数字经济能促进制造业出口竞争力增长，并通过了5%的显著性检验。由此可见，在中部地区，随着进口占比的提升，数字经济对制造业出口竞争力的促进效应也呈现边际效率递增的特征。

在西部地区，当进口占比小于门槛值25.564时，回归系数为-4.344，且通过了1%的显著性检验，数字经济对该地区制造业出口竞争力不具有促进作用；当进口占比跨越门槛值25.564而小于门槛值26.252时，数字经济仍不能促进该地区制造业出口竞争力提升；当进口占比跨越门槛值26.252时，数字经济对制造业出口竞争力的促进作用快速增长，回归系数上升为16.973，且通过了1%的显著性检验。这可以解释表8得到的结果，即数字经济不能促进西部地区制造业出口竞争力提升，西部地区数字经济对制造业出口竞争力的影响呈现非线性关系，如果考虑门槛变量（进口占比）等因素的影响，当进口贸易占比超越门槛值时，数字经济就能显著促进西部地区制造业出口竞争力提升。

在东北地区，当进口占比小于门槛值25.664时，数字经济能促进制造业出口竞争力增长，且通过了10%的显著性检验；当进口占比跨越门槛值25.664时，回归系数为0.686，未通过10%的显著性检验。与其他地区不同，东北地区进口占比跨越门槛值25.664后，数字经济对制造业出口竞争力的促进作用下降。

在考虑进口占比情形下，数字经济对各地区出口贸易影响的强弱排名依次为西部地区、东部地区、中部地区和东北地区，数字经济发展对于西部地区出口贸易的促进作用在门槛值前低于东部地区，在门槛值后高于东部地区、中部地区、东北地区和全国。这一方面说明在数字经济背景下，进口贸易占比能够显著促进西部地区制造业出口竞争力提升和贸易转型；另一方面说明西部地区数字经济发展相对滞后，但具有“后发优势”，当进口占比跨越门槛后，数字经济对西部地区制造业出口竞争力的促进作用最强。进一步分析发现，在2020年西部12个省份中，仅有3个省份的进口贸易占比高于门槛值26.252。因此，未来加快数字经济发展，促进西部地区进口贸易增长和进口贸易占比提升，是促进经济发展和缩小区域经济差距的重要手段。在进口贸易增长的不同阶段，数字经济与出口贸易之间的非线性关系得到验证。

六、结论与政策建议

基于2013—2020年的面板数据，测算了各省（区、市）的数字经济发展水平综合评价指数，并通过建立空间计量模型、中介效应模型、面板门槛模型，分析了数字经济发展水平对制造业出口竞争力的影响以及数字经济发展水平影响制造业出口竞争力的作用路径。研究结果表明：第一，数字经济发展水平能显著促进制造业出口竞争力提升，我国数字经济整体平衡性不断增强。数字经济对东部地区、中部地区和东北地区制造业出口竞争力的影响显著为正，但其对西部地区制造业出口竞争力的影响显著为负。第二，数字经济对制造业出口竞争力的直接效应、间接效应和总效应均显著为正，数字经济对本区域和其他区域的制造业出口竞争力均有一定程度的促进作用。第三，数字经济对制造业出口竞争力的影响作用通过提升创新效率、促进人力资本积累、发挥协同集聚优势来实现。第四，不同地区数字经济对制造业出口竞争力的影响存在进口占比的门槛效应，当西部地区进口占比超过门槛值后，数字经济对制造业出口竞争力的提升作用快速增强。

基于上述结论，提出如下建议：

第一，进一步放开进口门槛，推动西部地区对外开放。要大力发挥数字经济对西部地区经济社会发展的引领作用。西部地区不仅要利用数字经济来提升技术创新能力、推动城市转型和产业升级，而且要高度重视互联网技术快速发展背景下的网络安全问题。西部地区可通过放开进口门槛来发挥数字经济对出口贸易的促进作用，在推动对外贸易升级的进程中大力推动新型数字基础设施建设，发挥新型数字基础设施建设对贸易升级的促进作用。

第二，加快发展数字经济，加强和规范对数字经济的监管。我国各地区应全面提升创新能力和效率，在数字经济等领域攻克关键核心技术，通过技术创新投入，不断提高我国出口企业国际竞争力。在数字经济时代，我国各地区也应不断提高人力资本质量，充分发挥人力资本投资对制造业出口竞争力的促进作用。促进数字经济集聚发展，通过产业集聚，不断提升我国出口产品质量。与此同时，在推进数字经济高质量发展的进程中，要加强营商环境、公共服务平台等领域的软实力建设。

第三，加速数字创新，激发我国创新活力。通过信息技术的发展及运用，不断提升创新效率。企业要加快数字化转型，为创新要素集聚创造良好的载体和环境。企业数字化承载的不仅仅是传统生产要素，更要实现企业数字化与生产经营活动的协同合作，同时必须改变高端要素集中于设计方面的事实，促进高端要素不断向研发领域流动，加快形成以客户需求为导向的创新模式。

第四，各地应全面提升创新产出和创新效率。促进新型城镇化持续健康发展，推动城乡发展一体化，加速城乡融合，优化产业布局，增加就业容量，不断增强城市竞争力。要有效推动研发投入增长，促进高新技术企业研发投入不断增长，推进我国进出口贸易由量的积累向质的提升转变。