“一带一路”背景下数字化转型对制造业高质量发展影响研究*——基于产业结构升级与数字贸易的视角

刘明洋 万 勇 唐晓超 胡兆廉

内容提要：制造业是国民经济的重要支柱，也是“一带一路”倡议的重要合作领域。随着全球化、信息化和数字化的发展，制造业面临着新的机遇和挑战，需要进行数字化转型，以适应新的市场需求和竞争环境。文章选取对“一带一路”沿线国家有直接投资的沪深A股制造业上市公司为研究对象，基于2010—2022年的面板数据，采用动态面板模型和工具变量法，实证检验了数字化转型对制造业高质量发展的影响机制和效应，以及数字贸易的调节作用。研究结果表明，数字化转型对制造业高质量发展有显著的正向影响，且通过产业结构升级起到中介作用；数字贸易对数字化转型和产业结构升级的正向影响有显著的增强作用，对制造业高质量发展的正向影响有显著增强作用。研究结论为“一带一路”沿线国家制造业高质量发展提供了政策启示，即应加快数字化转型的步伐，推动产业结构的优化升级，同时积极参与数字贸易的规则制定和合作，提高数字贸易的质量和效益。

一、引言

在新时代，以习近平同志为核心的党中央高度重视制造业发展，提出了建设制造强国的战略目标，强调要推动制造业高质量发展，实现制造业由大变强的历史性跨越。在新形势下，随着全球经济的深度融合和数字技术的快速发展，制造业面临着前所未有的机遇和挑战，需要不断适应新的市场需求和技术变革，提高产品和服务的质量和附加值，增强创新能力和核心竞争力，实现资源和环境的可持续利用，满足人民日益增长的美好生活需要。高质量发展是制造业的必然选择，也是实现经济社会全面发展的重要途径。数字化转型是制造业高质量发展的重要驱动力，也是当前国际上普遍关注的热点话题。数字化转型是指企业利用数字技术和平台，改变其生产、经营和管理的方式，提高效率、创新和竞争力的过程。数字化转型涉及到制造业的各个环节，包括产品设计、生产制造、供应链管理、营销服务等，可以实现制造业的智能化、网络化、平台化和服务化，提升制造业的质量和效率，促进制造业的创新和升级。数字化转型不仅可以改变制造业内部的运行机制，也可以改变制造业与其他产业的关系，形成新的产业链、价值链和创新链，拓展新的市场空间和商业模式，推动制造业的跨界融合和开放发展。(1)霍春辉、吕梦晓、许晓娜：《数字化转型“同群效应”与企业高质量发展——基于制造业上市公司的经验证据》，《科技进步与对策》2023年第4期。

数字化转型对制造业高质量发展的影响，既可以通过产业结构的升级来体现，也可以通过数字贸易的拓展来体现。产业结构升级是指制造业在产业内部和产业之间实现优化配置，提高产业的技术含量、附加值和竞争力。数字化转型可以促进制造业从低端向高端、从粗放向精细、从传统向现代的转变，提升制造业在国民经济中的地位和作用，实现制造业的高端化、绿色化和品牌化。数字贸易是指通过数字技术和平台进行的跨境交易活动，包括数字化订购的商品和服务贸易，以及数字化交付的服务贸易。数字化转型可以促进制造业拓展国际市场，提高出口竞争力，增加外汇收入，实现制造业的国际化、多元化和差异化。(2)于超、顾新、杨雪、谢洪明：《面向高质量发展的创新节奏与创新绩效——数字化转型与环境动态性的作用》，《研究与发展管理》2023年第3期。

“一带一路”倡议是中国提出的重大国际合作倡议，旨在通过加强沿线国家的政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通和民心相通，实现共商、共建、共享的合作理念，推动沿线国家的共同发展和繁荣。在《中国上市公司共建“一带一路”白皮书》中，展示了上市公司群体在勇于投身科技创新、真金白银回馈投资者的同时，高质量服务国家倡议，主动承担社会责任，积极发挥作为高质量共建“一带一路”重要主体的引领作用。

因此，探讨数字化转型对“一带一路”背景下中国制造业高质量发展的影响，以及数字贸易的调节作用，对于促进中国的制造业协同发展，提高“一带一路”倡议的质量和水平，具有重要的理论意义和实践价值。本文根据《中国上市公司共建“一带一路”白皮书》企业名单，选取对“一带一路”沿线国家有直接投资的沪深A股制造业上市公司为研究对象，基于2010—2022年财务数据和网络数据，采用动态面板模型和工具变量法，实证检验了数字化转型对中国制造业高质量发展的影响机制和效应，以及数字贸易的调节作用。

二、文献综述与理论基础

(一)数字化转型对制造业高质量发展

在当前全球化和技术快速进步背景下，数字化转型对制造业高质量发展产生了显著影响。近年来的学术研究广泛探讨了这一主题，特别是在“一带一路”倡议下相关制造业企业。Jones等深入分析数字化转型在制造业中的历史发展、当前状况及其未来面临的挑战，特别强调了COVID-19大流行对企业运营和数字化成熟度的影响，提出了一种基于战略实践的新方法，为制造企业成功实施数字化转型提供了路径。(3)AMDJ.，ASH.，BJDC.Past，Present，and Future Barriers to Digital Transformation in Manufacturing：A Review，Journal of Manufacturing Systems，2021.Wang和Su通过研究中国制造业，基于技术-组织-环境(TOE)框架，分析技术采用理论与数字化实践之间的差异，并通过案例研究探讨了人工智能赋能数字化转型的关键驱动因素。(4)Wang Y.，Su X.，Driving Factors of Digital Transformation for Manufacturing Enterprises：A Multi-case Study from China，International Journal of Technology Management，2021，87(2/3/4)，pp.229-278.此外，Abdallah等关注新数字时代对组织战略的影响，特别是COVID-19大流行之后对制造业的影响。他们识别并建模了数字化转型过程中的主要挑战，这些挑战主要集中在技能、技术采用、变革管理实践和创新倡议四个领域。(5)Abdallah Y.，Shehab E.，Al-Ashaab A.，Digital Transformation Challenges in the Manufacturing Industry，Advances in Transdisciplinary Engineering，2021.Moschko等从悖论视角研究数字创新管理项目在传统制造企业中的紧张点，揭示了为何许多数字化创新项目难以实现其最初目标。(6)Moschko L.，Blazevic V.，Piller F.T.，Paradoxes of Implementing Digital Manufacturing Systems：A Longitudinal Study of Digital Innovation Projects for Disruptive Change，Journal of Product Innovation Management，2023，40(4)，pp.506-529.

Castelo-Branco等关注工业4.0对制造业的影响，测量了欧盟国家制造业中表征工业4.0因素的存在。该研究结果表明，数字基础设施的存在以及处理大数据的分析能力是显示每个国家工业4.0准备就绪的两个维度。这为制定数字化转型战略提供了参考，特别是在全球化竞争压力下。(7)Castelo-Branco FOT.，Assessing Industry 4.0 Readiness in Manufacturing：Evidence for the European Union，Computers in Industry，2019，18(6)，p.107.

张爱琴和张海超针对中国制造业的数字化转型，建立了高质量发展水平的测度体系，强调数字化水平、智能化和创新能力是关键因素。(8)张爱琴、张海超：《数字化转型背景下制造业高质量发展水平测度分析》，《科技管理研究》2021年第19期。王晓红等则发现数字化转型与制造业的环境绩效和全要素生产率之间存在复杂的关系。(9)王晓红、李娜、陈宇：《冗余资源调节，数字化转型与企业高质量发展》，《山西财经大学学报》2022年第8期。朱明华强调，数字化转型是实现制造业高质量发展的必要途径，特别是在产品智能化和用户参与方面。(10)朱明华：《加速数字化转型 推动高质量发展》，《企业管理》2020年第12期。

在这些研究基础上，本文提出假说1。

假说1：数字化转型对制造业高质量发展具有显著正向影响。这一假设基于数字化转型能够提升制造企业的创新能力、运营效率和市场竞争力，从而促进其高质量的发展。

(二)数字化转型对产业结构升级影响

在近年来的学术研究中，数字化转型及其对产业结构升级的作用受到了广泛关注。多项研究表明，数字化转型在促进产业结构优化和升级方面发挥了重要作用。Novikov在其研究中聚焦于数字经济中运营的高科技工业企业，特别强调了对俄罗斯经济第五和第六技术范式的影响，(11)Novikov S.，Transformation of Industrial Enterprises in the Digital Economy，2020.提出了包含“智能代理”的结构，以优化技术转型过程。同时数字化对公证制度的影响，指出数字化转型增加了公证活动的灵活性和可访问性。(12)Agibalova E.，Ryzhova A.，Modern Notary in the Era of Digital Transformation，Legal Concept，2022.另一方面，分位数回归模型在人力资本异质性对工业结构升级具有重要作用，不同级别的人力资本对工业结构升级具有不同的影响。(13)Min L.，Tingting Z.，Yusheng L.，Study on Impact of Human Capital Heterogeneity on Industrial Structure Upgrading--Thinking Triggered By the"War for Talent"，Journal of Industrial Technological Economics，2019.

Liu S.利用熵权法分析了中国31个省市的数字经济发展水平，揭示了数字经济与产业结构升级之间的正向关系。(14)Liu S.，The Influence of Digital Economy on the Upgrading of Industrial Structur，E3S Web of Conferences，EDP Sciences，2021.服务化和数字转型在数字化时代对企业运营和创新的影响，强调了适应性战略的重要性。(15)A.P.H.，A.K.P.，A.M.W.，et al.，The Impact of Servitization and Digital Transformation-A Conceptual Extension of the IPOO-Framework-ScienceDirect，Procedia CIRP，2019，(81)，pp.914-919.从新经济增长理论的角度，陈堂和陈光构建了数字化转型评价体系，发现数字化转型在经济距离特征上产生显著的空间效应。(16)陈堂、陈光：《数字化转型对产业结构升级的空间效应研究——基于静态和动态空间面板模型的实证分析》，《经济与管理研究》2022年第8期。利用灰关联熵和耗散结构理论研究数字经济对产业结构升级的作用，数字经济成为产业结构升级的主要动力源泉。(17)陈晓东、杨晓霞：《数字经济发展对产业结构升级的影响——基于灰关联熵与耗散结构理论的研究》，《改革》2021年第3期。从工厂/车间数字化的视角研究智能制造转型对产业结构升级的影响，智能制造转型与产业结构升级呈正相关。(18)陈秀英、刘胜：《智能制造转型对产业结构升级影响的实证研究》，《统计与决策》2020年第13期。并且数字产业化对产业结构升级具有积极促进作用，呈现出边际效应递增的非线性特征。(19)冯素玲、许德慧：《数字产业化对产业结构升级的影响机制分析——基于2010—2019年中国省际面板数据的实证分析》，《东岳论丛》2022年第1期。在新冠疫情下数字经济对产业结构升级的新动能作用，强调数字经济是产业结构升级的关键因素。(20)朱文博浩、李晓峰、孙波：《后疫情时代数字化促进粤港澳大湾区传统产业升级研究》，《国际贸易》2021年第3期。

综上所述，本研究提出假说2。

假说2：数字化转型对产业结构升级具有显著正向影响。这一假设基于多项研究，这些研究表明数字化转型不仅提高了产业的运作效率和创新能力，而且通过引入先进技术和商业模式，推动了产业结构的优化升级。

(三)产业结构升级对制造业高质量发展影响

在当前全球数字化浪潮和“一带一路”倡议的背景下，制造业面临着产业结构升级的重大挑战和机遇。通过对相关文献的综合分析，本文探讨了产业结构升级对制造业高质量发展的影响。产业结构升级对制造业高质量发展的影响主要体现在促进制造业与服务业的协同发展、提高生态效率以及推动创新驱动上。以中国制药制造业和医疗服务业为例，Meng Hu等的研究实证分析了工业结构升级对两者之间耦合协调发展的影响。结果表明，产业结构升级有助于提高制造业与相关服务业的协调程度。(21)Hu M.，Tao C.，Zhou H.，The Influence of Industrial Structure Upgrade on Coupling and Coordinated Development--Empirical Analysis From Chinese Pharmaceutical Manufacturing and Pharmaceutical Service Industries，Frontiers in Public Health，2021.此外，S.Ishchuk和L.Sozanskyy针对乌克兰化学、纺织、农加工和木工制造业的研究强调了产业结构升级在国际贸易和产业转型中的战略意义。(22)Ishchuk S.，Sozanskyy L.，An Assessment of the Development Potential of Manufacturing Industries in Ukraine，Sustainability，2020，(90)，pp.21-31.在环境方面，Zhao Liu等的研究通过动态网络数据包络分析揭示了产业结构合理化在提高工业生态效率方面的作用。(23)Liu Z.，Zhang H.，Zhang Y.J.，et al.，How does Industrial Policy Affect the Eco-efficiency of Industrial Sector？Evidence from China，Applied Energy，2020，(272)，pp.115-206.国内学者也在“双循环”新发展格局背景下，深入研究了产业结构升级对制造业高质量发展的影响。杜鹏程和洪宇指出，绿色发展是推动制造业高质量发展的关键因素。(24)杜鹏程、洪宇：《“双循环”新发展格局下中国制造业结构改善与高质量发展：测度及其政策含义》，《科学学与科学技术管理》2021年第11期。何冬梅和刘鹏的研究发现，尽管人口老龄化对高质量发展存在负效应，但通过制造业转型升级的中介作用，这一抑制作用得以缓解。(25)何冬梅、刘鹏：《人口老龄化、制造业转型升级与经济高质量发展——基于中介效应模型》，《经济与管理研究》2020年第1期。李远天和胥英明则强调了金融结构变动和产业结构升级的相互作用对经济高质量发展的重要性。(26)李远天、胥英明：《金融结构变动、产业结构升级与高质量发展》，《中国注册会计师》2021年第4期。朱爱勋的研究显示，构建现代化产业体系对江苏制造业高质量发展至关重要。(27)朱爱勋：《加快构建现代化产业体系，推动江苏制造业高质量发展》，《现代管理科学》2023年第2期。李福平和李欣则从空间溢出的角度考察了区域创新和产业结构优化对经济发展质量的影响。(28)李福平、李欣：《区域创新、产业升级与经济高质量发展——基于空间溢出视角的经验分析》，《调研世界》2021年第12期。研究发现，区域创新对本区域经济质量提升有正向空间溢出效应；同时，区域创新与产业结构协同深化对各区域经济质量均有促进作用。这一研究提供了区域层面的理论支持，为产业结构升级与经济高质量发展之间的关系提供了新的视角。

综上所述，本研究提出假说3。

假说3：产业结构升级在数字化转型与制造业高质量发展之间具有中介作用。这一假设基于对产业结构升级在促进制造业与服务业协同发展、提高工业生态效率以及创新驱动方面的观察。产业结构升级不仅直接影响制造业的发展质量，还可能通过数字化转型等方式间接影响。

(四)数字贸易对制造业高质量发展影响

在数字化浪潮的背景下，数字贸易作为推动制造业高质量发展的关键动力，受到了广泛关注。特别是在“一带一路”倡议的大背景下，数字贸易对制造业的影响显得尤为重要。研究表明，数字贸易能够显著提高企业生产率，推动制造业的质量升级。例如，通过对沪深A股制造业上市公司的研究，Yuan Qigang和Wang Minzhe发现数字贸易通过跨境电子商务综试区的实验，显著提升了企业的生产率，对出口企业尤其明显，为中国制造业的质量改革和数字贸易政策提供了借鉴意义。(29)Qigang Y，Minzhe W，Mechanism and Effect of Quality Change in Manufacturing Industry Enabled by Digital Trade--A Quasi-natural Experiment from Cross-border E-commerce Comprehensive Experimental Zone，Industrial Technology &Economy，2022，41(1)，pp.62-70.此外，Wu X的研究聚焦于中西部地区数字经济在贸易发展中的作用，提出了智能数字经济识别算法和协同缓存策略，有效提升了机会数据访问的效果，为中西部地区贸易的高质量发展提供了实用建议。(30)Wu X，Research on the Digital Economy Promoting the High-quality Development of Trade in the Central and Western Regions under the Background of Big Data Technology，Optik：Zeitschrift fur Licht-und Elektronenoptik：=Journal for Light-and Electronoptic，2023.

数字贸易在质量管理系统中的应用也显示出其对提升制造业质量的潜力。例如，Clancy等通过结合Six Sigma和CRISP-DM方法学，提供了实施数据驱动的质量管理系统的方法论，为工业从业者提供了实现数字化转型的实用步骤。(31)Clancy R，O'Sullivan D，Bruton K，Data-driven Quality Improvement Approach to Reducing Waste in Manufacturing，The TQM Journal，2021，35(1)，pp.51-72Jiang等的研究则从另一个角度考察了数字贸易壁垒对中国制造业出口的影响，发现数字贸易壁垒的增加导致中国制造业总出口下降，特别是对高科技产品的出口相对不太敏感。数字贸易的发展也受到国家档案系统中贸易工会的影响。(32)Jiang L，Liu S，Zhang G，Digital Trade Barriers and Export Performance：Evidence from China，Southern Economic Journal，2022.例如，Kostov等的研究关注了数字时代贸易工会在保加利亚制造业中的作用，提供了一些实际案例和经验。从不同的研究角度来看，数字贸易对制造业的高质量发展有着显著的促进作用。(33)Kostov L，Simeonova Y，Israel L，Trade Unions in the Digital Age：Country Fiche on Bulgarian Manufacturing Sector Wetco-Citub-Bulgaria，2021.这包括通过提升生产率、推动企业质量升级以及对出口企业的积极影响。

杨慧瀛和杨宏举通过对中国省际数据的实证研究，发现数字贸易显著促进了贸易的高质量发展，特别是在市场开放度较高的环境下。(34)杨慧瀛、杨宏举：《数字贸易如何影响贸易高质量发展——基于贸易全要素生产率视角的经验证据》，《技术经济》2023年第3期。谢会强和雷一鸣的研究则揭示了数字贸易对先进制造业与现代服务业融合的积极作用，强调了技术创新和消费需求扩大在其中的重要性。(35)谢会强、雷一鸣：《数字贸易对先进制造业与现代服务业融合的影响机制研究》，《工业技术经济》2022年第11期。贺少军和夏杰长则从政策角度探讨了数字贸易面临的挑战和机遇，提出了加强基础设施建设、完善法规和监管政策等建议。(36)贺少军、夏杰长：《促进数字贸易高质量发展的着力点》，《开放导报》2020年第2期。

然而，也存在着一些挑战，如数字贸易壁垒的增加对出口产生负面影响，表明数字化转型对制造业高质量发展的影响是一个复杂且多层次的过程。因此，制定精准的政策以促进制造业的高质量发展，需要综合考虑数字贸易的多种影响。

综上所述，本文提出假设4。

假说4：数字贸易在数字化转型与制造业高质量发展之间具有调节作用。

三、研究设计

(一)理论框架设计

本文的理论框架如图1所示，主要分析了数字化转型、产业结构升级、数字贸易和制造业高质量发展之间的关系。

图1 理论框架

在“一带一路”倡议下，数字化转型通过提高制造业的生产效率、质量、创新能力和核心竞争力，以及优化产品和服务结构，促进了制造业的高质量发展。这一过程中，数字化技术的应用，如自动化、智能化和数据分析，成为提升企业运营效率和市场适应性的重要手段。数字化转型通过促进技术创新和业务模式改革，推动制造业从传统的低端生产向高端、精细化和现代化转型。这种转变不仅提升了制造业的综合竞争力，还促进了制造业在国民经济中的地位提升，实现了制造业的高端化、绿色化和品牌化。而通过提高制造业的技术含量和附加值，以及增强其创新动力和发展潜力，产业结构升级加速了制造业向高技术和高价值链方向的发展。这一转型有助于制造业实现更高的质量和效益，提升国际竞争力。数字贸易通过拓展国际市场和提高出口竞争力，增强了数字化转型和产业结构升级的效果。这进一步促进了制造业的国际化、多元化和差异化。在进行实证分析时，还需考虑如政府补助(C1)、现金流比率(C2)、资产收益率(C3)、企业规模(C4)和企业创新水平(C5)等控制变量，以消除其他因素的干扰，提高估计的准确性和可信度。这一综合性分析框架有助于更准确地理解和评估数字化转型在“一带一路”背景下对制造业高质量发展的影响，为相关政策制定提供理论和实证基础。

(二)变量说明

1.被解释变量。本文的被解释变量是制造业高质量发展水平，本文采用全要素生产率(TFP)作为其代理变量。全要素生产率是指在给定的投入要素下，产出的最大化程度，反映了企业的技术效率和管理效率，是衡量企业质量的重要指标。本文使用OP方法计算了2010—2022年沪深A股制造业上市公司的全要素生产率，根据OP方法，可以假设企业的生产函数为：

Yi=f(Ki，Li，Ai)

(1)

其中，Yi是企业i的产出，Ki是企业i的资本投入，Li是企业i的劳动投入，Ai是企业i的技术效率。进一步假设生产函数具有柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)形式，即：

Yi=AiKiαLi1-α

(2)

其中，α是资本的产出弹性，1-α是劳动的产出弹性。对上式两边取对数，得到：

lnYi=lnAi+αlnKi+(1-α)lnLi

(3)

由于Ai是不可观测的，可以将其分解为两部分，即：

Ai=ωie

(4)

其中，ωi是企业i的技术效率，e是企业i的生产冲击。技术效率ωi是企业i的选择变量，与企业i的投入决策相关，而生产冲击e是企业i的随机变量，与企业i的投入决策无关。将上式代入生产函数，得到：

lnYi=lnωi+i+αlnKi+(1-α)lnLi

(5)

由于生产冲击e是随机的，可以假设它服从正态分布，即：

i～N(0，σ2)

(6)

由于技术效率ωi是企业i的选择变量，可以假设它是资本投入Ki的函数，即：

ωi=g(Ki)

(7)

其中，g(·)是一个单调递增的函数。将上式代入生产函数，得到：

lnYi=lng(Ki)+i+αlnKi+(1-α)lnLi

(8)

由于Yi的目标是估计全要素生产率，即技术效率ωi，可以将上式改写为：

lnωi=lnYi-i-αlnKi-(1-α)lnLi

(9)

(10)

(11)

(12)

2.解释变量。为了测量制造业企业的数字化转型水平，本文采用了文本分析的方法。利用Python3.10软件爬取了2010—2022年沪深A股制造业上市公司的年度报告，并选择1421条数据，作为研究样本。然后，利用Pdfplumber库提取了年报的所有文本内容，并利用Jieba库进行了中文切词，得到了年报词典，作为数据池。结合政策文本和典型企业文本，筛选出了反映制造企业数字化的高频特征词，形成了高频关键词词典(详见图2)。例如，云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链、智能制造、工业互联网、数字化工厂、数字化平台等。

图2 制造业企业数字化高频词语词云图

根据“数字技术—商业模式”的逻辑，将高频关键词词典分为两类，一类是数字化技术，如云计算、大数据、人工智能等，反映了企业采用的数字化工具和手段；另一类是数字化技术应用，如智能制造、工业互联网、数字化工厂等，反映了企业实现的数字化目标和效果。然后，利用数据池中的年报词典，统计了每个企业每年的数字化技术和数字化技术应用的词频，作为数字化转型的测量指标。综合考虑数字化技术和数字化技术应用的词频，构建了制造企业数字化转型的综合测评指数，作为数字化转型的代理变量。具体公式如下：

(13)

3.中介变量。产业结构升级本文从城市以及企业层面进行考察，参考干春晖等人(2011)的第三产业与第二产业增加值的比来测量城市产业结构升级。另一方面，使用专利申请、发明专利申请和企业劳动生产率考察企业升级。

4.调节变量。为了研究“一带一路”沿线沪深A股制造业上市公司在数字化转型背景下的高质量发展，特别是数字贸易的调节作用，构建一个企业层面的数字贸易测量指标评价体系，使用熵权法计算过程和最终权重如表1所示。

表1 数字贸易测量指标评价体系

为了消除不同指标之间的量纲和数量级的差异，我们对上述八个指标进行了标准化处理，使其均值为0，标准差为1，即：

Zij=(Xij-Xj)/Sj

(14)

其中，Zij表示第i个企业在第j个指标上的标准化值，Xij表示第i个企业在第j个指标上的原始值，Xj表示第j个指标的均值，Sj表示第j个指标的标准差。为了确定不同指标在数字贸易能力评价中的相对重要性，我们采用了熵权法来计算各个指标的权重。熵权法是一种基于信息论的客观赋权方法，它根据指标的离散程度来确定其信息量，从而确定其权重。

计算各个指标的归一化值，即：

(15)

其中，Pij表示第i个企业在第j个指标上的归一化值，n表示企业的总数。计算各个指标的信息值，即：

(16)

其中，Ej表示第j个指标的信息值，k表示常数，k=1/lnn。

计算各个指标的差异系数，即：

Dj=1-Ej

(17)

其中，Dj表示第j个指标的差异系数，反映了该指标的离散程度和信息量，差异系数越大，说明该指标的信息量越大，权重越高。计算各个指标的权重，即：

(18)

其中，Wj表示第j个指标的权重，m表示指标的总数。最终得出的权重可能如表1所示。

5.控制变量。为了控制其他影响制造业高质量发展的因素，本文选择了以下五个控制变量，并给出了相应的测量指标：

政府补助(C1)，采用政府补贴的对数来衡量，反映了企业从政府获得财政支持的程度。

现金流比率(C2)，通过经营活动产生的现金流与总资产之比来衡量，显示了企业现金流的健康状况及其在总资产中的比重。

资产收益率(C3)，净利润与总资产之比，用于评估企业利用其资产产生收益的效率。

企业规模(C4)，以企业总资产的对数来衡量，反映了企业的经营规模及其在市场中的地位。

企业创新水平(C5)，企业研发支出占销售收入的比值，用以衡量企业的创新能力和对研发活动的投入程度。

根据前面指标说明，将变量定义如表2所示。

表2 变量简介

(三)模型设定

1.直接效应检验模型。为了检验数字化转型对制造业高质量发展的直接影响，可以构建如下的线性回归模型：

HQi=β0+β1DIGi+β2C1i+β3C2i+β4C3i+β5C4i+β6C5i+i

(19)

其中，HQi表示第i个企业的制造业高质量发展指标，即全要素生产率；DIGi表示第i个企业的数字化转型指标，即企业数字化技术词频；C1i至C5i分别表示第i个企业的控制变量，即政府补助、现金流比率、资产收益率、企业规模和企业创新水平；i表示随机误差项。主要关注的系数是β1，它反映了数字化转型对制造业高质量发展的直接效应的大小和方向。

2.中介效应检验模型。为了检验产业结构升级是否在数字化转型和制造业高质量发展之间起到中介作用，可以采用结构方程模型(SEM)或过程分析(PROCESS)的方法进行检验。这里以过程分析为例，构建如下的中介效应检验模型：

INDi=α0+α1DIGi+α2C1i+α3C2i+α4C3i+α5C4i+α6C5i+ηi

(20)

HQi=β0+β1DIGi+β2INDi+β3C1i+β4C2i+β5C3i+β6C4i+β7C5i+i

(21)

其中，INDi表示第i个企业的产业结构升级指标，即第三产业增加值与第二产业增加值的比值；其他变量的含义与前述模型相同的主要关注的系数是α1和β2，它们分别反映了数字化转型对产业结构升级的效应和产业结构升级对制造业高质量发展的效应。中介效应的大小可以用α1、β2来表示，可以通过自助法(bootstrap)来检验其是否显著。

3.调节效应检验模型。为了检验数字贸易是否对数字化转型和制造业高质量发展之间的关系产生调节作用，可以构建如下的调节效应检验模型：

HQi=β0+β1DIGi+β2DTi+β3DIGi×DTi+β4C1i+β5C2i+β6C3i+β7C4i+β8C5i+i

(22)

其中，DTi表示第i个企业的数字贸易指标，即企业数字贸易指数；DIGi×DTi表示数字化转型和数字贸易的交互项，用于检验调节效应；其他变量的含义与前述模型相同。主要关注的系数是β3，它反映了数字贸易对数字化转型和制造业高质量发展之间关系的调节效应的大小和方向。可以通过检验β3的显著性来判断调节效应是否成立。

(四)数据来源

本文根据《中国上市公司共建“一带一路”白皮书》中企业，从CSMAR数据库中筛选获取了2010—2022年沪深A股制造业上市公司的工业企业数据，共计1421条数据，作为研究样本。这些数据包括了企业的财务指标、行业分类、地区分类等信息，可以用来衡量企业的数字化转型、产业结构升级、数字贸易和制造业高质量发展等变量。本文根据CSMAR数据库提供的行业分类，将制造业上市公司分为以下八个子行业：食品饮料、纺织服装、造纸印刷、化工、金属制品、机械设备、电子设备和汽车制造。

四、实证分析

(一)描述性分析

首先对变量进行了数据清洗和处理，剔除了缺失值和异常值，得到了有效的样本数据(结果如表3所示)。表3显示了沪深A股制造业上市公司的主要变量的描述性统计结果，覆盖1421个观察值。这些变量包括HQ、DIG、IND、DT、C1、C2、C3、C4和C5。均值的范围从0.21 (C1)到0.67 (C4)，表明各变量在样本中的平均水平差异显著。标准差较低，如C3的0.06，显示出相对较小的变异性，而如DIG的0.15则显示出更高的变异性。最小值和最大值的范围也显示出样本数据的多样性，例如C4的范围从0.41到0.93。中位数与均值相近，表明数据分布相对均衡。整体来看，这些统计结果为进一步的分析提供了一个坚实的基础，揭示了制造业上市公司在不同维度的基本特征。

表3 变量的描述性统计结果

(二)基准回归结果

为了解决动态面板模型中的内生性问题，本项研究采纳了两阶段系统GMM方法对第一个模型进行了实证检验(结果如表4所示)。为确保估算结果的准确性，首先进行了Arellano-Bond序列相关测试和Sargan检验，以验证方程的残差序列不含有二阶或更高级别的自相关性，且所选工具变量严格独立。在表4的第(1)和第(2)列中，分别展示了不包含和包含控制变量的基本回归模型的估计值。每个回归模型的AR(2)统计量和Sargan统计量的p值都高于0.1，这确认了残差序列没有二阶自相关，证明了工具变量的选取是恰当的，并表明所采用的估计方法是有效的。

表4第(1)、(2)列分别给出了不含控制变量和含控制变量的基准回归模型的估计结果。从表中可以看出，HQ的系数在两个模型中均显著为正，且在5%的显著性水平上显著，这表明数字化转型和产业结构升级对制造业高质量发展有显著的正面影响。具体来说，当DIG提高一个单位时，HQ会提高0.7437个单位(模型1)或0.8494个单位(模型2)。这说明数字化转型能够提高制造业的生产效率、创新能力和竞争力，从而促进制造业的高质量发展。同样，当产业结构升级一个单位时，HQ会提高0.627个单位(模型1)或0.1182个单位(模型2)。这说明产业结构升级能够优化制造业的资源配置、提高制造业的附加值和技术含量，从而推动制造业的高质量发展。

表4 基准回归及稳健性检验结果

在控制变量方面，政府补助(C1)、现金流比率(C2)、资产收益率(C3)和企业规模(C4)的系数在模型2中均显著为正，这表明这些变量对制造业高质量发展有积极的作用。政府补助可以为制造业提供资金支持，降低制造业的成本压力，增加制造业的投资意愿；现金流比率反映了制造业的盈利能力和偿债能力，越高的现金流比率意味着越强的经营能力和发展潜力；资产收益率反映了制造业的资本效率，越高的资产收益率意味着越高的资本回报率和市场竞争力；企业规模反映了制造业的市场份额和规模效应，越大的企业规模意味着越强的市场影响力和抗风险能力。企业创新水平(C5)的系数在模型2中不显著，这是因为该变量与数字化转型(DIG)存在较强的共线性，导致其对制造业高质量发展的影响被掩盖。为保证估计结果有效，进行Arellano-Bond序列相关检验和Sargan检验，以确定方程残差序列不存在二阶及以上自相关和工具变量严格外生。

从表4中可以看出，各回归模型的AR(2)统计量及Sargan统计量对应的p值均在0.1以上，证实残差序列不存在二阶自相关，工具变量的选择是有效的，模型采用的估计方法有效。此外，模型还控制了时间效应、地区效应，以消除时间、地区对制造业高质量发展的潜在影响。Kleibergen-PaaprkWaldLM、Cragg-DonaldWaldF和Kleibergen-PaaprkWaldF这些统计量的显著性表明模型中的工具变量选择是合理的。

为了消除企业固有的异质性，本文在模型中加入了行业效应控制，即在回归方程中增加了行业虚拟变量，以排除行业差异对结果的影响(结果如表5所示)。本文使用系统广义矩估计法(system GMM)作为主要的估计方法，以解决内生性问题。本文还使用二阶段最小二乘法(2SLS)作为稳健性检验方法，以验证结果的可靠性。

表5 基准回归及稳健性检验结果(企业层面)

(三)作用机制检验

1.中介效应。根据表5的结果，本文检验了数字化转型对制造业高质量发展的影响是否存在产业结构升级的中介效应(结果如表6所示)。从表6第(1)列结果可知，数字化转型对产业结构升级有显著的正向影响，b1=0.305，t值为2.21；从表6第(2)列结果可知，产业结构升级对制造业高质量发展的影响系数也显著为正，c1=0.724，t值为4.06。由于b1和c1均显著，说明产业结构升级的中介效应显著，即存在“数字化转型—促进产业结构升级—驱动制造业高质量发展”的中介作用渠道。Sobel检验也显示中介效应显著，Z值为2.69，p值为0.017，经计算中介效应为27.34%，数字化转型的发展有27.34%会通过产业结构优化升级促进制造业高质量发展。这说明数字化转型能够提升制造业的附加值，促进制造业向高端化、智能化、服务化方向发展，提高制造业的竞争力和创新能力，从而实现制造业高质量发展。AR(1)和AR(2)的p值表明模型不存在一阶和二阶自相关问题，确保了模型的稳定性。

表6 中介效应检验结果

2.调节效应机制。调节效应分析用于研究数字贸易 (DT)是否能够调节数字化转型(DIG)对制造业高质量发展(HQ)的影响(结果如表7所示)。

从表7可以看出，数字贸易(DT)和数字化转型(DIG)在推动制造业高质量发展的过程中，它们的交互项DIG×DT的系数为0.074，在1%的显著性水平上显著。这表明，当企业的数字贸易水平较高时，数字化转型对制造业高质量发展的正向影响会更加显著；反之，则影响较弱。这一发现与数字贸易的理论逻辑相符，即数字贸易通过提高市场竞争力、降低交易成本和增加收入来源来增强数字化转型的效益。DIG的系数为0.199，且在1%的显著性水平上显著，表明数字化转型对制造业高质量发展有显著的正向影响。这意味着企业通过采用数字化技术能够提高生产效率、降低运营成本，并提高产品质量，从而推动制造业的高质量发展。同样，DT的系数为0.211，在1%的显著性水平上显著，进一步证明了数字贸易对制造业高质量发展的积极作用。通过参与数字贸易，企业可以拓展市场渠道、增加销售收入，并提高利润率。

此外，政府补助(C1)的系数为0.039，在10%的显著性水平上显著，这说明政府补助对制造业高质量发展具有一定的正向影响。政府通过提供补助，能激励企业进行数字化转型和数字贸易，从而促进制造业的高质量发展。资产收益率(C3)的系数为0.012，在10%的显著性水平上显著，表明资产收益率对制造业高质量发展有一定的正向影响。这反映了资产收益率能够有效地衡量企业的盈利能力和投资效果。企业创新水平(C5)的系数为0.086，在5%的显著性水平上显著，说明企业创新水平对制造业高质量发展有显著的正向影响。这表明，企业的研发投入和技术进步对于制造业高质量发展至关重要。

表7 调节效应检验结果

(四)异质性检验

在研究“一带一路”背景下数字化转型对制造业高质量发展的影响时，考虑到不同地区的发展水平、资源禀赋、地理位置和产业结构的差异，地区异质性会对研究结果产生显著影响(结果如表8所示)。为了探索这种潜在的地区差异，本研究将中国30个省份划分为东部、中部和西部三个区域，分别对这些区域内数字化转型(DIG)和数字贸易(DT)对经济高质量发展(HQ)的影响进行系统GMM和差分GMM估计。

从表8中可以看出，数字化转型(DIG)对经济高质量发展(HQ)的影响在不同地区存在显著的差异。在东部和中部地区，DIG的系数在系统GMM和差分GMM两种估计方法下均显著为正，且在1%或5%的显著性水平上显著，这表明在这些地区，数字化转型能够有效地促进经济高质量发展。这是因为东部和中部地区的数字化水平较高，数字化转型能够带来更多的效率提升、创新激励和市场拓展。然而，在西部地区，DIG的系数在两种估计方法下均不显著，这表明在这一地区，数字化转型对经济高质量发展的影响不显著。这是因为西部地区的数字化水平较低，数字化转型的成本较高，数字化转型的收益较低。此外，从表8中还可以看出，各回归模型的AR(1)和AR(2)检验的p值均在0.1以下或0.1以上，表明残差序列不存在一阶或二阶自相关，模型的动态面板估计方法是有效的。同时，各回归模型的Sargan检验的p值均在0.1以上，表明工具变量的选择是合理的，模型不存在内生性问题。最后，模型还控制了时间效应和地区效应，以消除时间和地区对经济高质量发展的潜在影响。

表8 异质性检验结果

五、结论与建议

(一)结论

本文以“一带一路”沿线沪深A股制造业上市公司为研究对象，基于2010—2022年的面板数据，采用动态面板模型和工具变量法，实证检验了数字化转型对制造业高质量发展的影响机制和效应，以及数字贸易的调节作用。本文的主要结论如下：

数字化转型对制造业高质量发展有显著的正向影响，且通过产业结构升级起到中介作用。这说明数字化转型能够提升制造业的附加值，促进制造业向高端化、智能化、服务化方向发展，提高制造业的竞争力和创新能力，从而实现制造业高质量发展。

数字贸易对数字化转型和产业结构升级的正向影响有显著的增强作用，但对制造业高质量发展的正向影响有显著的削弱作用。这说明数字贸易能够激励制造业企业加快数字化转型的步伐，推动产业结构的优化升级，但也可能导致制造业企业过度依赖数字技术和平台，忽视实体经济的发展，降低制造业的质量和效益。

不同地区的数字化转型对制造业高质量发展的影响存在显著的差异，东部地区的影响最大，中部地区次之，西部地区最小。这说明不同地区的发展水平、资源禀赋、地理位置和产业结构等因素会影响数字化转型的效果，需要根据地区特点制定相应的政策和措施。

(二)政策建议

根据本文的研究结论，本文对“一带一路”沿线国家制造业高质量发展提出了以下几点政策建议：加快数字化转型的步伐，推动产业结构的优化升级。制造业企业应该充分利用数字技术和平台，改善生产、经营和管理的方式，提高效率、创新和竞争力，实现制造业的高质量发展。同时，应该注重产业结构的升级，提升制造业的附加值，促进制造业向高端化、智能化、服务化方向发展，提高制造业的质量和效益。

积极参与数字贸易的规则制定和合作，提高数字贸易的质量和效益。制造业企业应该抓住数字贸易的机遇，拓展国际市场，增加收入和利润，增强国际竞争力。同时，应该注意防范数字贸易的风险，遵守数字贸易的规则和标准，保护数字贸易的安全和公平，维护数字贸易的秩序和稳定。

根据地区特点制定差异化的数字化转型策略，促进地区协调发展。不同地区的数字化转型对制造业高质量发展的影响存在显著的差异，需要根据地区的发展水平、资源禀赋、地理位置和产业结构等因素，制定适合本地区的数字化转型策略，充分发挥本地区的优势，弥补本地区的不足，促进地区的协调发展。