数字经济、技术创新与制造业产业链自主可控能力

金星 郭谊

[摘要]伴随数字技术应用逐渐深化，数字经济发展已然成为提升制造业产业链自主可控能力的“新赛道”。基于2011—2020年中国制造业产业链数据，利用动态面板模型、中介效应模型与门槛效应模型，实证分析数字经济、技术创新与制造业产业链自主可控能力之间的关系。研究结果表明：数字经济对制造业产业链自主可控能力有直接促进作用，且这种作用在不同生产要素密集类型的产业链中存在显著差异，具体表现为技术密集型产业链>资本密集型产业链>劳动密集型产业链；技术创新在数字经济与制造业产业链自主可控能力之间发挥部分中介作用；技术创新对制造业产业链自主可控能力存在基于数字经济的单一门槛效应，跨过门槛值后，技术创新对制造业产业链自主可控能力的促进作用有所增强。据此，提出加快制造业产业链数字化转型进程，构建关键核心技术创新共同体，以期为政府提升产业链自主可控能力提供有益参考。

[关键词]数字经济；技术创新；产业链自主可控；门槛效应；中介效应

一、 引言

改革开放以来，我国持续推进对外开放，一般制造业基本全部放开。借助劳动力成本优势与资源优势，我国制造业全面参与国际分工，并深度融入全球产业链。然而，逆全球化浪潮加剧等问题使得国际贸易保护主义抬头，不断对我国制造业实施打压封锁。与此同时，制造业部分领域内核心技术和关键零部件的缺失导致制造业产业链控制权面临丧失风险。在此背景下，我国高度重视制造业产业链安全稳定问题，并强调要提升制造业产业链强度与韧性。党的二十大报告指出，要维护重要产业链供应链安全，保障国家安全能力1。可见，面对百年未有之大变局，加快强化制造业产业链自主可控能力，对于巩固实体经济根基、构建新发展格局具有重要意义。

伴随区块链、大数据、人工智能等数字技术应用逐渐深化，传统封闭式制造业生产流程与业态发生深刻变革，价值创造与价值获取形式随之转变，形成具备高度融合特性的“数字经济”形态。与传统经济相比，数字经济突破了地域限制，在实现经济集约增长与推动产业转型升级方面优势明显。据《全球数字经济发展白皮书（2022年）》公布数据显示，2021年，全球47个主要国家数字经济增加值规模为38.1万亿美元，同比名义增长15.6%。其中，中国数字经济规模达到7.1万美元亿元，占本国GDP比重高达39.8%2。2022年1月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，提出要“以数据为关键要素，以数字技术与实体经济深度融合为主线，加强数字基础设施建设，完善数字经济治理体系，协同推进数字产业化和产业数字化”3。在这一态势下，数字经济发展已然成为提升制造业产业链自主可控能力的“新赛道”。

本质上看，提升制造业产业链自主可控能力的核心逻辑在于提升产业链现代化水平，破除因要素市场化低、基础创新能力不足所导致的产业链不稳定问题。这一过程中，培育技术创新能力是关键所在。只有掌握关键核心技术，才能真正意义上获得对制造业产业链关键环节与发展方向的掌控能力。国家政策文件多次强调，要提升企业技术创新能力，加快关键核心技术创新应用。在数字经济发展背景下，企业技术创新环境发生了改变。借助各类数字技术，各类制造业企业得以高效提升劳动力素质、协调内部資源，提高技术创新能力，进而带动制造业产业链自主可控能力提升。由此，本文以数字经济发展为切入点，分析其对制造业产业链自主可控能力的直接影响，并考察技术创新在两者之间的中介效应，具有一定现实价值。

二、 文献回顾与研究假设

1. 文献回顾

伴随数字经济近年来的飞速发展，众多学者就数字经济与产业链之间的关系展开研究。Mulligan[1]指出，数字经济加速了产业链模块化分工，降低产业链分工环节的协调成本及交易成本，进而为全球产业链重构赋能。杨梦洁[2]研究发现，数字经济的高渗透、高价值、高技术等特征能够深化城乡产业分工，促进城乡产业链融合发展。王磊等[3]以高技术制造业产业链为研究对象，发现数字经济有利于提升高技术制造业产业链国产化水平和科技自立自强能力，提升产业链现代化水平。陈晓东等[4]指出，数字经济时代下的新要素、新模式强化了产业链韧性，有助于提高其风险抵御及恢复能力。

关于技术创新与产业链自主可控能力提升之间的关系，学者们一致认同技术创新是产业链自主可控能力提升的重要引擎，且相关研究多侧重于理论分析。范旭等[5]以光纤产业为研究对象，指出技术创新是提高产业链自主可控能力的关键路径，政府应为企业提供差异化干预策略，促使其实现技术赶超。姜江[6]研究指出，我国战略性新兴产业存在基础研究能力不足、高水平创新型企业数量较少等问题，这严重影响产业链自主可控能力，未来应以关键核心技术为突破点，补齐产业链短板。白雪洁等[7]研究指出，未来应构建能发挥创新驱动“定力”的重点产业核心技术体系，提高产业链自主可控能力。

综上，既有文献多侧重于分析数字经济与产业链之间的关系，缺乏具化到产业链自主可控能力的细分研究，关于数字经济与制造业自主可控能力关系的探讨更是极为少见。围绕技术创新与产业链自主可控能力关系的研究则主要从宏观角度出发，并未对制造业产业链进行定向分析。在前人研究基础上，本文尝试从以下三个方面进行拓展。第一，以制造业为研究对象，用进口中间投入品国内市场供给率测度产业链自主可控能力，并分析数字经济对产业链自主可控能力的直接影响效应；第二，将数字经济、技术创新与制造业产业链自主可控能力三者纳入统一框架，以技术创新为中介变量，研究其在数字经济与制造业产业链自主可控能力之间的中介效应；第三，以数字经济为门槛变量，探讨技术创新对制造业产业链自主可控能力的异质性影响。

2. 研究假设

数字经济对制造业产业链自主可控能力具有直接推动作用，可通过提升产业链配套服务水平，建构产业链竞争优势两种机制来实现推动作用。

第一，提升产业链配套服务水平，促进制造业产业链自主可控。数字经济重要特征之一是数据要素逐渐成为关键性生产要素。数据要素与产业之间的渗透融合实现了制造业产业链配套服务水平升级[8]。一方面，数据要素产业化进程中会涌现出大批数字基础设施建设。产业链上企业能够借助这些基础设施完成数据采集与分析，从而在整体层面上提升产业链控制能力。另一方面，数据要素产业化会催生出一系列的数字化软件服务，为制造业产业链企业提供信息跨时空流动的技术支持，进一步激发产业链主体对外服务创新能力，提高制造业产业链自主可控能力。

第二，建立产业链竞争优势，促进制造业产业链自主可控。塑造竞争新优势是彻底打破低端锁定，实现制造业产业链自主可控的关键路径[9]。数字经济发展的重要内涵之一便是产业数字化。而产业数字化核心在于通过生产、经营等环节的数字化转型达到降低生产成本、提高劳动生产率的目的，促使产业绿色、智能、服务化发展。数字经济发展过程会产生大量数据，并营造丰富应用场景。以智能制造为突破点，加快工业互联网等数字平台在制造业产业链中的布局能够促进工序协同，提升资源要素配置效率，建立产业链竞争优势，进而提升制造业产业链自主可控能力。

基于以上分析，本文提出假设如下：

假设1：数字经济发展能够显著提升制造业产业链自主可控能力。

技术创新能力是保障产业链自主可控能力的重要依托。產业链失控、关键环节被“卡脖子”的根本性原因之一在于关键核心技术领域的话语权缺失。数字经济发展有助于强化制造业企业技术创新能力，间接推动制造业产业链自主可控能力提升。第一，数字经济可通过加速数字技术在创新活动中的应用渗透优化创新流程，降低创新成本[10]。诸如数字仿真、人工智能等数字技术的应用很大程度上突破了制造业企业创新活动环境限制。基于数字技术的模拟场景使得部分传统研发过程中的“现实试错”环节得以虚拟化，从而有效降低创新试错成本。与此同时，在大数据、云计算等数字技术加持下，研发人员之间的信息共享和协作模式得以有效优化，进一步提高技术创新效能，赋能制造业产业链自主可控能力提升。第二，数字经济提升了企业数据获取及分析能力，能够降低其技术创新潜在风险[11]。数字经济时代下，借助机器学习与数据挖掘等技术，企业对制造业产业链上下游客户需求的了解更加精准，有助于针对性开展创新活动，降低创新方向偏差带来的潜在损失，提高制造业产业链自主可控能力。第三，数字经济能够提升制造业企业技术吸收能力，助力其开展技术创新活动。数字经济时代下，企业获取创新知识的渠道大幅延伸，有助于其积累隐性知识，提高技术吸收能力。强大的技术吸收能力可提高技术创新水平，带动制造业产业链自主可控能力提升。

基于以上分析，本文提出假设如下：

假设2：数字经济可通过加速技术创新提升制造业产业链自主可控能力。

技术创新对制造业产业链自主可控能力的推动作用并非固定不变，而是受社会经济发展所影响的。数字经济时代下，技术创新与制造业产业链自主可控能力之间的关系可能表现为边际递增特点。当数字经济发展处于起步阶段时，制造业产业链中的多数企业正处于数字化转型阶段，数字技术在创新活动中的应用更多处于一种尝试探索阶段，对技术创新活动的推动效应并不会及时体现[12]。并且，企业用于数字化转型的资金还会在一定程度上挤压技术创新投入。这一情形下，技术创新对于制造业产业链自主可控能力的促进作用将被抑制。当数字经济发展达到一定水平时，数字技术与制造业企业创新活动融合深度进一步加强，对企业技术创新的推动效应逐渐显现。与此同时，数字经济所衍生的大量数字交互平台还会加速技术创新成果的快速转化，进而放大技术创新对制造业产业链自主可控水平的推动效应。

基于以上分析，本文提出假设如下：

假设3：技术创新对制造业产业链自主可控能力的促进作用受数字经济发展门槛效应的影响，随着数字经济发展水平的不断提升，技术创新对制造业产业链自主可控能力的促进作用逐渐增强。

三、 研究设计

1. 模型设定

（1）动态面板模型

为实证检验数字经济对制造业产业链自主可控能力的直接影响，本文参考刘赛红等[13]的研究构建如下计量模型：

[Indei，t=α0+α1Digi，t+jαjXj，i，t+λi+?i，t] （1）

式（1）中，[i]表示制造业产业链，[t]表示年份，[j]表示控制变量个数，[Inde]反映制造业产业链自主可控能力，[α]为常数项，[Dig]代表数字经济发展水平，[λ]反映个体效应；[?]为随机误差项。[X]为控制变量，包括对外开放水平研发强度、行业贸易自由化水平和外商直接投资水平。另外，考虑到制造业产业链自主可控能力发展在时间上具有延续性，本文在式（1）基础上引入制造业产业链自主可控能力发展的一阶滞后项，具体动态面板模型设定如下：

[Indei，t=α0+α1Digi，t+α2Indei，t-1+jαjXj，i，t+λi+?i，t]  （2）

其中，[Indei，t-1]为制造业产业链自主可控能力的一阶滞后项，其余变量同上。考虑到上述模型无法规避变量内生性问题，采用[SYS-GMM]法对动态面板模型进行估计。

（2）中介效应模型

为探究技术创新在数字经济与制造业产业链自主可控能力之间是否发挥显著中介作用，本文构建如下中介效应模型：

[Indei，t=?0+?1Digi，t+ηXi，t+?i，t] （3）

[Teci，t=π0+π1Digi，t+?Xi，t+?i，t] （4）

[Indei，t=τ0+τ1Digi，t+τ2Teci，t+λXi，t+?i，t] （5）

其中，[Tec]代表技术创新指数，[?1]用于衡量数字经济对制造业产业链自主可控能力的总效应，[τ1]反映直接效应，[π1τ2]代表中介效应，[π1τ2/（π1τ2+τ1）]表示中介效应占比。

（3）门槛效应模型

为考察技术创新对制造业产业链自主可控能力影响程度的区间差异，本文以数字经济作为门槛变量，首先构造单门槛面板模型：

[Indei，t=b0+φ1Teci，t×I（T≤κ1）+φ2Teci，t×I（T>κ1）+Xi，t+λi+?i，t] （6）

考虑到可能存在多个门槛值，为保证研究结论严谨准确，进一步构建多门槛面板模型：

[Indei，t=b0+φ1Teci，t×I（T≤κ1）+φ2Teci，t×I（θ1≤T≤κ2）+…+φnTeci，t×I（θn-1≤T≤κn）+φn+1Teci，t×I（T>κn）+Xi，t+λi+?i，t]  （7）

其中，[κ]为未知门槛值，[T]为门槛变量，即数字经济发展水平，[I（?）]为指示性函数，若满足括号内条件为1，反之为0。

2. 变量选取

（1）被解释变量

制造业产业链自主可控能力（[Inde]）。陈晓东等[14]指出，识别制造业产业链生产过程中所消耗的中间投入品国内市场供给比例，是度量中国制造业产业链自主可控能力的关键所在。参考该学者的研究，本文构建如下计算公式：

[indeit=1-im_interitoutputit×100%]  （8）

式（8）中，[i]表示制造业产业链，[t]表示年份，[indeit]表示制造业产业链[i]在[t]年的制造业产业链自主可控能力，[im_interit]表示制造业产业链[i]在[t]年的进口中间投入品消耗量，[outputit]表示制造业产业链[i]在[t]年的总产值。

针对进口中间投入品的识别，具体步骤如下所示：第一步，梳理联合国商品贸易统计数据库中具有HS商品编码的进口商品；第二步，根据联合国对于中间产品的界定及其提供的广义经济类别分类与HS商品编码对应表，筛选出以HS商品编码的进口中间产品；第三步，将筛选出的进口中间产品与中国国民经济行业进行匹配，识别出中国国民经济二位码行业的进口中间产品；第四步，依据制造业产业链与国民经济行业分类的匹配情况，整理得出本文所需的进口中间投入品。

（2）核心解释变量

数字经济发展水平（[Dig]）。当前，学界对数字经济的测度并未统一。本文借鉴魏丽莉等[15]、段钰等[16]研究，从数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化四个维度构建指标体系，具体见表1。在测度方法选择上，采用熵值法进行测算。

表1 数字经济发展水平评价指标体系

[一级指标 二级指标 计算方法 属性 数字产业化 广播电视业 广播、电视、电影和影视录音制作业上市公司数量 正 电子信息制造业 计算机、通信和其他电子设备制造上市公司数量 正 软件业 软件和信息技术服务业上市公司数量 正 数字产业化 电子商务 电子商务业务上市公司数量 正 智能化生产 智能化业务上市公司数量 正 数字化治理 数字用户 百人中移动电话用户数 正 政府电子政务服务能力 中国政府网站发展指数 正 数据价值化 数据交易规范 数据交易中心数量 正 ]

（3）中介变量

技术创新能力（[Tec]）。参考张辉等[17]的研究思路，本文采用制造业产业链全部专利授权量衡量制造业产业链技术创新能力。

（4）控制变量

影响制造业产业链自主可控能力的因素众多，考虑到多重共线性困厄剔除部分影响因素，仅保留如下7项重要控制变量：一是对外开放水平（[Open]），采用制造业产业链进出口贸易总额占GDP比重表示。二是经济发展水平（[Eco]），采用地区生产总值衡量。三是研发强度（[RD]），选用制造业产业链上企业研发经费内部支出占企业总产值比重衡量。四是贸易自由化水平（[Trade]），以制造业产业链中间投入品关税率进行表征。五是外商直接投资水平（[FDI]），采用中国制造业产业链上外商直接投资企业数量的对数予以表征。六是产业链规模（[Scale]），采用制造业产业链行业总产值衡量。七是行业资本劳动比（[Cap-La]），采用制造业产业链固定资本存量与行业劳动力人数的比重表征。

3. 样本选取与数据来源

制造业是衡量一个国家工业实力的重要标志，也是国家推动数字经济与实体经济融合发展的主战场。本文制造业产业链具体包括机械设备产业链、交通运输设备产业链、电气机械和器材产业链、仪器仪表产业链等15个产业链1，涵盖国民经济行业分类代码C13—C43。研究时间圈定为2011—2020年，研究样本主要来自联合国商品贸易统计数据库、中国投入产出表、WIOD数据库、《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及《中国工业统计年鉴》，部分数据通过官方权威网站获得。对于少量缺失数据，通过插值法予以补足。为消除数据波动及异方差影响，对所有变量取自然对数。

四、 实证分析

1. 数字经济对制造业产业链自主可控能力的直接影响分析

运用SYS-GMM法对式（2）进行估计，结果如表2列（1）所示。通过[AR（2）]检验和[Hansen]检验，可以看出数字经济与制造业产业链自主可控能力不存在自相关问题，本次研究内生性问题得以克服且回归结果相对可靠。就制造业产业链自主可控能力滞后项而言，其对制造业产业链自主可控能力的影响系数估计值通过了1%显著性检验，说明制造业产业链自主可控能力提升是一个长期性工程，且当期制造业产业链自主可控能力会受到上一期制造业产业链自主可控能力的影响。

进一步通过Fe和Re方法对式（2）分别进行估计，结果见表2列（2）与列（3）。可以发现，SYS-GMM法估计结果中制造业产业链自主可控能力滞后项的影响系数估计值介于Fe和Re方法的估计结果之间，即1.1382>0.9649>0.8716，表明SYS-GMM估计结果较为可靠。以下部分仅分析SYS-GMM估计结果。可以发现，数字经济对制造业产业链自主可控能力的影响系数估计值为0.3084，在5%水平上显著，說明数字经济对制造业产业链自主可控能力具有显著正向影响，假设1得到证实。另外，从经济学含义来看，数字经济水平每提升1%，制造业产业链自主可控能力将提升30.84%，彰显出数字经济可提升产业链配套服务水平、建构产业链竞争优势、完善供应链风险应对机制，直接推动制造业产业链自主可控能力提升。

表2  数字经济对制造业产业链自主可控能力影响的估计结果

[变量 （1）

[SYS-GMM] （2）

[Fe] （3）

[Re] [L.Inde] 0.9649***

（0.0185） 0.8716***

（0.0794） 1.1382***

（0.0858） [Dig] 0.3084**

（0.1795） 0.2985***

（0.1037） 0.3528***

（0.09574） [Open] 0.2087*

（0.1996） 0.1026***

（0.0084） 0.2674*

（0.2553） [Eco] 0.0897*

（0.0756） 0.0543***

（0.0039） 0.1658***

（0.0087） [RD] 0.0134*

（0.0122） 0.3176***

（0.0985） 0.1113

（0.0745） [Trade] -0.0249***

（0.0035） -0.2846***

（0.0074） -0.1475***

（0.0856） [FDI] -0.0105***

（0.0310） -0.1256*

（0.0869） -0.4761***

（0.0748） [Scale] 0.3584***

（0.0358） 0.1267***

（0.0846） 1.3694***

（0.0950） [Cap-La] 0.2954**

（0.1574） 0.3698***

（0.0855） 0.2844***

（0.0652） 常数项 -0.6112***

（0.1542） -0.8469**

（0.2552） -1.7685***

（0.2254） AR（2）检验的P值 0.6846 — — Hansen检验的P值 1.0000 — — 观测值 150 150 150 ]

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下通过检验；括号内为Z值；下同

就控制变量而言，对外开放水平、经济发展水平、产业链规模对制造业产业链自主可控能力的影响显著为正。细究其因，可能是对外开放水平提升为制造业学习国外先进科学技术提供了便利条件，经济发展水平、产业链规模为制造业加速技术进步奠定了坚实的基础，有利于政府调动国内外技术创新资源进行关键技术攻关，进而实现制造业产业链自主可控。研发强度、行业资本劳动比对制造业产业链自主可控能力的影响为正，且在10%的水平上显著。原因可能在于，随着制造业产业链研发强度与行业资本劳动比提升，中国对制造业产业链关键技术的掌握程度逐渐加深，使得中国在开放与竞争中获得更多的制造业产业链话语权。行业贸易自由化水平、外商直接投资水平对制造业产业链自主可控能力的影响均显著为负。这可能是因为行业贸易自由化水平、外商直接投资水平越高，中国对国外市场、外资的依赖度越高，這会阻滞国内企业掌握制造业产业链关键技术，从而使得制造业产业链自主可控能力降低。

（2）异质性检验

制造业产业链从原材料到最终制成的过程中，对不同生产要素的依赖程度具有异质性，因此各制造业产业链自主可控能力可能呈现较大的差异。为研判这一推断是否正确，将15个制造业产业链划分为劳动密集型、资本密集型、技术密集型3种类型，依次代入式（2），使用SYS-GMM方法分别进行估计，结果如表3所示。

从数字经济的估计结果来看，数字经济对劳动密集型制造业产业链的影响系数估计值为0.3990，且在5%水平上显著；数字经济对资本密集型制造业产业链的影响系数估计值为1.6289，在5%水平上显著；数字经济对技术密集型制造业产业链的影响最大，为2.1140，在5%水平上显著。上述数据充分体现出数字经济对制造业产业链自主可控能力的影响存在生产要素密集类型差异。详细而言，各制造业产业链自主可控能力受数字经济的影响从大到小依次排序为：技术密集型制造业产业链>资本密集型制造业产业链>劳动密集型制造业产业链。细究其因，可能是相较于资本密集型、劳动密集型制造业产业链，技术密集型制造业产业链对数字经济相关要素更为敏感，能够在数字经济的带动下更快提升产业链自主控制能力。

表3  异质性检验结果

[变量 （1）

劳动密集型制造业产业链 （2）

资本密集型制造业产业链 （3）

技术密集型制造业产业链 [Dig] 0.3990**

（0.1874） 1.6289**

（0.9001） 2.1140**

（0.9467） [L.Inde] 2.1346***

（0.3004） 1.8465***

（0.2588） 1.6247***

（0.4120） 控制变量 控制 控制 控制 常数项 -2.5542***

（0.8468） -1.9852***

（0.3546） -0.8004***

（0.2461） AR（2）检验的P值 0.3141 0.2852 0.2007 Hansen检验的P值 1.0000 1.0000 1.0000 观测值 50 50 50 ]

2. 中介效应分析

为深入探讨技术创新能力在数字经济与制造业产业链自主可控能力之间是否扮演了中介角色，本文进一步根据式（3）（4）（5）对技术创新能力的中介效应进行检验（表4）。表4列（1）显示，数字经济对制造业产业链自主可控能力的总效应显著为正，系数估计值为5.1141。列（2）显示，数字经济对技术创新能力的影响系数估计值为1.8148，在1%水平上显著。列（3）显示，技术创新能力对制造业产业链自主可控能力的影响系数估计值为0.8475，在1%水平上显著。上述数据证实技术创新为数字经济与制造业产业链自主可控能力之间的中介变量。进一步计算可得，技术创新的中介效应大小为1.5380，在总效应中所占比重达30.07%，再次证实数字经济发展不仅可以直接影响制造业产业链自主可控能力，还可通过技术创新产生间接促进作用。此外，经由Sobel检验发现，技术创新能力的中介效应在1%水平上显著，说明技术创新能力的中介效应显著。综上，假设2得以验证。

表4  技术创新能力的中介效应分析

[变量 （1）

[Inde] （2）

[Tec] （3）

[Inde] [Dig] 5.1141***

（0.4946） 1.8148***

（0.2619） 3.5761***

（0.2317） [Tec] — — 0.8475***

（0.1258） 控制变量 控制 控制 控制 常数项 -7.7607***

（1.1116） -2.2436***

（0.3820） -5.9551***

（0.3075） F值 801.33*** 49.76*** 833.41*** 观测值 150 150 150 Soble检验 Z=3.548，P=0.0005 中介效应/总效应=30.07% ]

3. 门槛效应分析

（1）门槛模型检验

为进一步探究数字经济是否会影响技术创新对制造业产业链自主可控能力的促进作用，本部分根据式（7）对数字经济的门槛值进行估计（限于篇幅，表略）。发现数字经济在技术创新影响制造业产业链自主可控能力的过程中发挥单重门槛效应，门槛值为0.6263，在5%水平上显著。

（2）面板门槛回归结果

表5列示了门槛模型估计结果。可以发现，当数字经济发展水平超过门槛值0.6263时，技术创新对制造业产业链自主可控能力的影响系数估计值由0.4214提高至1.1597。这说明在数字经济发展水平较低时，技术创新对制造业产业链自主可控能力的影响较为微弱；当数字经济发展水平迈入一个更高的阶段时，技术创新对制造业产业链自主可控能力的影响显著增强，假设3得到验证。细究其因，可能是制造业产业链在数字经济渗透水平较高的情况下，技术创新产出与转化能力更强，更有利于增强自身自主控制能力。而制造业产业链在数字经济渗透水平较低的情况下，难以摆脱对国际市场核心技术的高度依赖，导致制造业产业链面临卡脖子难题，无法自主可控。

表5  门槛模型估计结果

[项目 （1） [Tec?I（Dig≤0.6263）] 0.4214***

（0.1008） [Tec?I（Dig>0.6263）] 1.1597***

（0.0567） 控制变量 控制 常数项 -6.9901***

（0.1377） 观测值 150 [R2] 0.6998 ]

五、 结论与对策建议

1. 研究结论

本文基于2011—2020年中国制造业产业链面板数据，利用动态面板模型、中介效应模型与门槛效应模型，实证分析数字经济、技术创新与制造业产业链自主可控能力之间的关系。研究结果表明：第一，数字经济对制造业产业链自主可控能力有直接促进作用，且这种作用在不同生产要素密集类型的制造业产业链中存在显著差异，具体表现为技术密集型产业链>资本密集型产业链>劳动密集型产业链。第二，技术创新在数字经济与制造业产业链自主可控能力之间发挥部分中介作用，占总效应的比重为26.55%。第三，技术创新对制造业产业链自主可控能力的促进作用受数字经济门槛效应影响。数字经济发展水平越高，技术创新对制造业产业链自主可控能力的提升作用越强。

2. 对策建议

一是要加快制造业产业链数字化转型进程。数字经济有助于提升制造业产业链自主可控水平。为此，政府应筑牢数字底座，为制造业產业链数字化转型提供有力政策支持。在顶层设计方面，加快推进重点行业产业链数字化转型实施方案，提供针对性产业链数字化转型基金，为企业数字化转型提供资金扶持。与此同时，加快数据综合立法工作，建立重点行业的数据流动指南，不断完善数据交易流通机制。在配套服务供给方面，一方面要鼓励数字化转型服务商做大做强，引导制造业龙头企业开发数字化转型服务板块，为产业链中的中小企业数字化转型提供专业服务。另一方面，健全本土数字化人才培养体系，明确数字人才能力标准，鼓励高等院校开设相关专业课程，强化制造业产业链数字化转型过程中的人才供给质量。

二是要构建关键核心技术创新共同体。提高制造业产业链自主可控能力的关键在于核心技术的快速突破。应对现阶段关键核心技术被“卡脖子”问题，政府部门应联合相应行业协会，绘制制造业产业链关键核心技术图谱，并根据行业重要性、紧迫性制定突破专项计划。在重点制造业行业领域，由政府部门牵头，以产业链核心企业为研发突破点，分步骤强化存在断链风险的关键核心技术攻关。通过整合具备不同技术特长的企业或科研机构技术创新资源，形成关键核心技术创新共同体，稳步提高制造业产业链自主可控能力。

参考文献：

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基金项目：广西区教育厅项目“广西高校中青年教师科研基础能力提升项目”（项目编号C22WXM00WX27）。

作者简介：金星（1982-），女，博士，桂林电子科技大学商学院副教授，研究方向为技术创新，消费者行为；郭谊（1978-），女，博士，桂林航天工业学院管理学院讲师，研究方向为消费者行为、物流服务质量。

（收稿日期：2022-11-17  责任编辑：苏子宠）