数字经济赋能传统产业转型升级的机制与路径研究

关键词：数字经济；产业链安全；投入产出；固定效应；面板数据

一、引言

2023年2月，《求是》杂志发表了习近平总书记的重要文章《当前经济工作的几个重大问题》，强调要加快建设现代化产业体系，提升产业链供应链韧性和安全水平。尽管中国已形成多元化、国际化的制造业产业链体系，在全球产业链分工中占据重要地位，但核心零部件和关键材料领域依然高度依赖进口。自2024年以来，国际局势动荡，俄乌冲突、巴以战争、全球通胀等多重超预期因素加剧了产业链供应链脱钩断链风险。我国部分产业链安全水平较低，信息流通不畅、企业信息不对称、协同创新能力不足等问题依然存在。

构建自主可控、安全高效的现代化产业链，提升产业链安全水平，已经成为我国产业体系现代化建设的关键。然而，在复杂的国际环境背景下，面对各种不确定性冲击接踵而至，产业链是否能够维持正常运转并持续创造价值，以及不同类型产业链之间的安全水平差异，均亟需进一步的思考与研究。

基于此，本文从产业链安全内涵出发，分析数字经济驱动产业链安全提升的动力机制，探讨数字经济赋能产业链安全水平提升的路径。首先，梳理我国制造业产业链安全水平提升存在的困境，结合数字经济赋能效应，构建数字经济促进制造业产业链安全提升的理论分析框架；其次，通过实证研究，探究数字经济赋能产业链安全的作用路径；最后，结合理论分析与实证结果，提出数字经济赋能制造业产业链安全的整体思路、重点任务和实现路径，以期为我国产业链安全提升，掌握国际贸易主动权、实现产业链现代化实践提供参考。

二、文献综述

在全球经济不断发展的背景下，世界产业改革发生剧变，随着产业链供应链数字化加速转型，促进产业链高级化，建设现代化产业体系成为新一轮产业变革的主题，有关数字经济与产业链的研究愈发受到学术界的重视。

（一）有关数字经济的研究

数字经济（Digital Economy）是由Don Tapscott于1996年首次提出，并被定义为以数字方式呈现信息流的经济社会运行新范式。自1998年，美国商务部发布Margherio等完成的研究报告《兴起的数字经济》，强调数字革命过程中IT行业、电子商务等领域的驱动作用。之后，美国连续七年发布与数字经济相关的一系列报告，引发了全球范围内对数字经济的高度关注。由此，以美国为代表的欧美国家正式掀起了一股数字化浪潮，并成为新一轮大国博弈的焦点。

2016年9月，G20杭州峰会发布了《二十国集团数字经济发展与合作倡议》，将数字经济定义为以数字化知识和信息为关键生产要素，以现代信息网络为重要载体、以信息通讯技术（ICT）的有效使用为效率提升和经济结果优化的重要推动力。会议主题“发展数字经济、促进经济全球经济增长、惠及世界人民”成为共识。2017年，中国信息通讯研究院发布《中国数字经济白皮书2017》，进一步对数字经济作出阐释，将数字经济划分数字产业化和产业数字化两部分。2020年，《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式提出将数据纳入生产要素范围，这也标志着中国正式进入“数字经济”红利大规模释放时代。

在中国，数字经济已经成为经济高质量发展的新动能和新引擎，并引领质量变革、动力变革、效率变革。国内学者围绕数字经济展开了不同方面的研究，涵盖了其内涵特征、增加值规模测算及其对经济增长的贡献、以及数实融合发展方面的一系列研究。

（二）有关产业链的研究

产业链的思想来源于亚当·斯密（AdamSmith，1776）的分工理论，即“工业生产是一系列基于分工的迂回的链条”，但当时主要局限于企业分工内部。之后，马歇尔（Alfred Marshall，1890）将分工拓展到企业与企业之间，强调了企业间的分工协作的重要性，被视为产业链理论真正的起源。进入20世纪，列昂惕夫（Leontief，2000）基于产业视角研究生产部门之间的相互联系，进一步延伸了产业链的适用范围。20世纪中期以后，全球“价值链”理论和“供应链”理论兴起，分别侧重于企业之间的价值增值机理和分销渠道管理，与“产业链”密切相关。但至此国外并未对“产业链”一词给出明确含义。

“产业链”一词最早是由我国学者姚齐源、宋伍生于1985年提出，但当时并未给出具体的定义。产业链的具体概念由傅国华（1996）给出，主要应用于农产品产业链的构建上，对产业链的理论基础和功能作用做了详细论述，开启了国内有关产业链研究的先河。刘志彪（2019）认为所谓产业链，指的是国民经济各个产业部门之间客观形成的某种技术经济联系。由于这种联系类似链条一样耦合交错在一起，因此人们把它们形象的比喻成“产业链”。国内早期关于产业链的研究主要集中于产业链内部，从价值链、供应链、资金链等出发，探究产业链作用机理。但产业链是一个错综复杂的系统，单独从自身考察，会严重低估产业链所带来的连锁效应。因而从多维度研究产业链逐渐成为学者们普遍认可的观点。之后的研究主要从产业链的内涵定义、产业链类型分类、产业链构成要素及形成机制分析、产业链的功能及应用、产业链的优化整合及发展趋势、产业链绩效评价等六个方面展开研究。随着我国经济从高速增长迈向高质量发展，有关产业链的研究还在进行不断的丰富，建设现代化产业体系成为当前产业链研究的重要内容。盛朝迅（2019）整理了我国实现产业链现代化的整体思路与方针战略：张虎等（2022）构建了产业链现代化的指标体系，定量分析了我国产业链现代化水平。从现有文献来看，有关产业链的研究主要集中在传统产业链的深度转型升级，以及产业链对经济增长的贡献等，通过产业变革赋予新时代构建产业链现代化的历史使命。

（三）有关数字经济赋能产业链的研究

随着对数字经济的相关研究不断深入，越来越多的研究关注到了数字经济对经济发展、产业结构调整、创新发展方面的赋能效应。其中，在数字经济作用下，产业链中的技术创新、价值分配以及要素优化组合等都发生了重构。关于数字经济赋能产业链的相关研究主要是基于价值链和供应链两个视角。基于价值链视角，多数研究已经达成共识，认为数字经济对产业价值链分工地位得到了显著的提升，即自身数字化程度越高，在全球价值链的分工地位也越高，进而实现产业价值链攀升。基于供应链视角，大多数研究认为数字经济的信息技术、融合发展等显著特点降低了企业嵌入供应链的门槛，提高供应链安全稳定的同时也使得产业链上下游衔接更加高效。既有研究从价值链、供应链等角度出发验证了数字经济赋能产业链的提升作用，并从基础理论方面的探讨逐渐拓展至具体领域的应用研究，研究范围进一步得到深入和细化。

（四）文献述评

近年来，关于产业链的国内研究日益增多，研究成果不断丰富。学者们从不同专业背景出发，对产业链进行定性和定量的分析，但观点差异较大。产业链发展是一个动态过程，随着经济结构的优化，产业链也会呈现新特征、新模式和新业态，并带来产业结构优化、产业结构升级等新问题。基于此，现有研究中存在以下三个不足：一是，现有研究大多关注的是数字经济在制造业产业链参与国际价值链分工上的作用，研究视角较为宏观，较少关注制造业产业链内部的研究：二是，关于数字经济与产业链之间的影响的研究多停留在理论层面，缺乏实证检验，而产业链安全对我国经济高质量发展和产业现代化建设至关重要：三是，现有研究常将产业链韧性与安全混为一谈，利用同一指标体系衡量，未准确把握二者的区别与联系，且鲜有研究从定量的角度考察数字经济与产业链安全的内部行业异质性。

鉴于此，本文的边际贡献主要包括三个方面：第一，研究内容上，扩展了数字经济与安全间关系的研究，聚焦数字经济与制造业产业链安全，分析数字经济对产业链安全的作用机理；第二，研究层次上，从数字化硬件设施和数字化软件服务两个方面实证检验数字经济对产业链安全的影响，比较二者差异性。第三，研究方向上，在实证检验中，考虑产业链异质性，按照要素密集程度重新划分制造业产业链，考察不同要素禀赋下的数字经济对制造业产业链安全的影响。

三、数字经济对产业链安全的影响路径

在数字经济时代，实现产业链安全水平提升需要厘清产业链安全的理论内涵，并把握数字经济赋能产业链安全提升的影响机理。数字经济作为一种新型经济形态，通过数字技术引领制造业产业链的变革，推动其向创新、韧性、高端、绿色的方向发展，提升制造业产业链安全水平，也为赋能制造业产业链安全提供了基本范式、重要媒介、关键载体和有效动力。基于此，本文从创新发展、韧性发展、高端发展、绿色发展四个方面分析数字技术应用带来的产业变革及其对产业链安全水平提升的影响机理。

（一）数字经济赋能制造业产业链创新发展

产业是发展的重要载体，创新是引领发展的首要动力。数字经济作为当代经济发展的关键引擎，通过创新发展深刻影响产业链的变革。其兴起催生了新业态和新模式，加快了制造业产业链自主创新转型，推动了技术密集型产业链的深度升级：另一方面，数字技术的广泛应用推进了关键核心技术的突破和发展，大幅提高了企业自主创新的能力。

数字经济通过赋能制造业产业链创新要素、创新主体和创新环节实现创新发展。从创新要素来看，数字经济促进了信息、技术、资本和人力资源重新配置和高效利用，优化了资源的利用效率，为产业链创新提供持续动力；从创新主体来看，数字经济融合发展鼓励了企业、研究机构、高校等多元主体的积极参与和协同合作，加速了创新知识的产生和扩散，推动了产业链的创新发展：从创新环节来看，数字经济通过技术革新，优化了研发、生产、销售等产业链各个环节的流程。提高了产业链的整体运行效率，催生出新业态、新模式和新产品，进一步激发了产业链的创新竞争力，强化了产业链安全状态。

（二）数字经济赋能制造业产业链韧性发展

产业链韧性表现为其在全球价值链各环节的增值能力及地位提升。数字经济以数字化信息和知识作为关键生产要素，数据成为产业链上下游之间信息与知识技术互动分享的“流通媒介”，促进生产要素协同发展，，提升产业韧性（陈晓东，2023）。首先，数字经济增强了产业链应对冲击的抵抗力和恢复力，数字基础设施的普及提高了产业链对外部冲击的响应速度，维持了产业链的稳定性：其次，数字经济赋能产业链韧性具有空间溢出性。以5G、人工智能、区块链等为代表的先进信息技术实现了信息和知识高效共享和传输，打破了原本依赖分工、地域、实效等时空局限性，降低了产业链的交易成本、执行成本和组织成本等；再次，数字技术加快了产业融合发展，释放了数字经济在产业链变革过程中的潜能，增强二者之间的协同效应。

因此，产业链数字化转型不仅弱化了由于外界震荡带来的不确定性冲击，也推动了产业链结构向多维空间和产业协同演变，强化了产业链结构的稳固性和韧性。

（三）数字经济赋能制造业产业链高端发展

产业链高端发展旨在提升其在国际价值链的地位，培养高级生产要素，突破全球产业链“微笑曲线”的低端锁定，增强在中高端产业领域的竞争力，关键在于价值创造。数字经济作为传统产业链提质增效的重要基石，通过产业数字化和数字产业化两个方面促进产业链高级化。

一方面，数字技术的应用拓展了产业经济适用范围，显著降低生产成本，能够最大化发挥规模经济效应。在数字化转型过程中，规模越大的企业，其增加值收益越明显，此外，数字技术向生产流程的高渗透性创造了智能化制造的新模式，提升了产业附加值；另一方面，数字经济产业化通过重构产业经济模式和打造产业新生态，推动产业链上下游建立新的合作关系。通过开发新的生产要素方式，数字经济创造了用户价值并实现了价值传递，进而引领传统产业的转型升级，加快产业链数字化转型和智能化改造，实现了产业链的高端发展，提升了产业链的安全水平。

（四）数字经济赋能制造业产业链绿色发展

产业链绿色发展旨在推动产业链绿色转型，提高能源转化效率和资源利用效率，实现产业链绿色低碳循环的可持续发展。数字经济以数字技术为驱动力，改变了传统经济的生产、流通和消费方式，带来了更高效、更灵活和更创新的绿色经济发展模式。

首先，数字经济为产业链绿色发展提供技术支持和创新动力。数字技术的应用可以提高资源利用率，减少能源消耗和环境污染。其次，数字技术推动绿色产业发展，促进可再生能源、清洁能源以及环保技术的应用和推广。数字经济的跨界融合发展也为产业链的绿色发展开辟了新的前景。通过互联网、大数据技术和人工智能等技术革新，数字化平台能够实时监测和预测产业链各环节环境数据，为建立科学的生态环境预警体系提供依据，提高产业链绿色治理效率。最后，数字经济通过数字技术的创新和应用赋能传统产业链促进绿色产业和绿色消费的发展，实现经济、社会和环境的多重收益。

数字技术不仅提升了资源的高效利用，还推动了产业链的绿色转型，创造了新的商业模式和产品，为绿色发展提供了持续动力。数字经济不仅改变了传统经济模式，还通过技术手段实现了环保目标，推动了可持续发展的实现。

基于上述理论分析，数字经济以数据信息技术传输为重要媒介，通过数字化基础设施、数字化智能平台及数字化服务转型作为载体，发展全方位赋能产业链安全，数字经济凭借技术创新，可以有效解决我国产业链大而不强、全而不精，关键环节创新能力不足等问题，达到提升产业链抗风险能力，保障产业链安全水平的目的。据此，本文提出如下研究假设：

H1：数字经济正向促进制造业产业链安全水平的提升，产业链数字化程度越高，产业链安全水平越大。

H2：由于产业链数字化水平不同，数字经济对不同要素密集程度的产业链安全的影响具有差异性。

四、研究设计

中国作为名副其实的制造业大国，已经形成多元化、国际化的制造业产业链体系，在全球产业链分工中占据重要地位。本文以制造业产业链为研究对象，基于制造业产业链层面的面板模型，实证检验数字经济对制造业产业链安全的影响。

（一）制造业产业链的确定

制造业是实体经济的重要组成部分，也是数字化转型的主战场。在进行实证研究前，应根据产业链的完整性特征，依据投入产出表横向产品的分配和使用，筛选最终消费的行业，并划分产业链的上、中、下游产业，完成制造业不同产业链的分类。具体步骤如下：

首先，以2017、2018和2020年投入产出表为模板，对照《国民经济行业分类标准GB/T 4754-2017》，按照产业编码中大类的分类标准，将前两位数字相同的产业进行归类整理。其次，根据投入产出表中各行业的中间投入与中间使用的对应关系，将仅作为中间产品投入的产业与相应形成最终产品的产业进行合并。再次，依据最终产品需求，将满足下游同一消费需求的行业归人同一产业链。最后，考虑本文的研究时间跨度较长，为统一口径，对个别制造业进行设当整合。例如，将2002年的文化、办公机械制造业合并到通用制造业，将工艺美术品制造业合并到造纸及文教体育用品产业。将2005年的仪器仪表及文化办公机械制造业利用剥离系数拆分为仪器仪表和文化、办公机械制造，其中文化办公机械制造并人通用制造业。

参考邱斌（2012）的相关研究，按照不同要素密集程度将制造业产业链分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型，根据以上步骤最终归纳整理出14条制造业产业链，如表1所示。

（二）模型设定

根据上述的理论分析和研究假设，同时考虑制造业产业链之间的异质性问题，本文从数字经济的两个方面出发，构造如下基准模型：

（三）变量选取和数据处理

基于数据的可得性，本文选取2002～2020年国家层面的行业面板数据进行实证研究，数据来源主要是国家统计局全国价值型投入产出表、《中国工业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国经济普查年鉴》。由于国家统计局发布的投入产出表是每逢0和5年度编制投入产出表，具体变量的选取与测度方法如下：

1．被解释变量及其测度。产业链安全水平（ICSit）为被解释变量，表示t年份产业链i的安全水平。所谓产业链安全，是指关键生产环节的自主可控，产业链在受到外部冲击后仍能保持生产、分配、流通、消费各个环节畅通并创造价值的能力。

本文基于价值角度对产业链安全进行衡量和测度，利用国内产品占比来衡量产业链安全水平，计算公式为产业链国内产品中间投入占全部中间投入的比率。该比值越大，说明产业链国内产品占比越高；产业链对于引进国外先进设备、技术产品的吸收效果越好，产业链安全程度越高；反之，则说明产业链的进口中间投入的比例越高，产业链安全程度越低。ICSit的计算数据源于2002～2020年国家统计局发布的全国价值型投入产出表，其中2017、2018和2020年是非竞争型投入产出表，其余年份均为竞争型投入产出表，需统一调整成非竞争型投入产出表。本文利用进口系数，构造进口系数对角矩阵M．将竞争型投入产出表第一象限拆分为两部分，分别为国内产品中间使用流量矩阵X和进口品中间使用流量矩阵XM，即将投入产出表第～象限划分为国内产品和进口产品，并计算产业链国产品中间投入占比，进而得到产业链安全水平（ICSit）。国产品中间投入的计算方法如下所示：

2．核心解释变量及其测度。数字化硬件设备投入（DPl）表示t年份产业链i的数字化硬件设施投入水平，采用的行业是投入产出表中关于计算机、通讯和其他电子设备的中间投入流量数据；数字化软件和服务投入（DSlit）表示t年份产业链的数字化软件服务投入水平，利用投入产出表中的电信、广播电视和卫星传输服务业的中间投入流量数据分别衡量数字化硬件设备和软件服务投入水平。数字经济发挥作用需要以相应的数字技术产品为载体，包括硬件设备和软件服务，两者共同构成了支持数字经济运转并创造价值的数字化基础设施。DPI和DSI均采用投入产出分析法中的完全消耗系数进行测度，表示制造业各行业中数字化硬件设备和数字化软件服务的投入水平，原因在于完全消耗系数反映出某部门生产过程中对某一中间投入产品的直接和间接的技术经济联系，该方法刻画了复杂系统内各产业部门之间的“循环流”关系，避免了简单“线性流”方法的不完整性。因此，采用完全消耗系数测度DPI和DSI具有一定的科学性和可行性。

计算DPI的数据来源于2002～2020年国家统计局发布的全国价值型投入产出表中关于计算机、通讯和其他电子设备的统计数据。计算DSI的数据来源于2002～2020年国家统计局发布的全国价值型投入产出表及延长表中的电信、广播电视和卫星传输服务，互联网和相关服务以及软件和信息技术服务业等相应统计数据，同时采用插值法补齐投入产出表缺失年份的DPlit和DSlit的完全消耗系数。完全消耗系数矩阵的计算方法如公式（6）所示。

3．控制变量。由于产业链风险面临多重挑战，其可能会受到一些其他因素的影响，为了提高实证研究的可靠性，本文选取了产业竞争力、产业特征、产业出口（Ine）和产业规模（Ins）这四个方面的指标，作为模型的控制变量，控制其他可能影响产业链安全的因素。产业竞争力（Ini）选取对数化处理后的规模以上工业Ramp;D经费内部支出，数据来源于《中国科技统计年鉴》。产业规模（Ins），选取行业规模水平，数据来源于《中国工业统计年鉴》，用规模以上工业企业主营业务收入占制造业整体主营业务收入。产业出口（Ine）选取行业出口规模，用规模以上工业企业出口交货值占工业销售的比重表示。产业特征（Inc），数据来源于《中国工业统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》，用各行业实收资本与从业人员数的比值表示。由于2005年的《中国工业统计年鉴》缺失，2004年行业数据利用2005和2006年的均值替代。

（三）制造业产业链各变量的时间趋势分析

通过对制造业产业链安全水平的时间序列分析表明（如图2），2002～2020年间，除食品烟草以及木材家具产业链变化较小以外，大多数产业链安全水平呈“波动上升”趋势，表明我国总体上产业链安全水平在不断提升。具体而言，食品烟草、木材家具、造纸及文教体育用品等劳动密集型产业链的安全水平较高且波动稳定，反映了政府对国民经济基础产业的重视，以及支持发展政策下相关产业的发展已经初步形成且比较完整。机械、交通运输、计算机、仪器仪表等技术密集型产业链安全水平显著提升，表明通过加快研发核心技术，我国有效缓解了高技术产业面临的“卡脖子”问题。总体来看，我国制造业大国地位进一步得到巩固和提升，在经济全球化进程中实现了质与量的有效循环。

从图3可以看出：2002～2020年间机械设备制造、交通运输设备制造、电气机械和器材制造等产业链对数字化硬件设备的消耗下降趋势比较明显之外，其余大部分产业对数字化硬件设备的消耗增幅平稳且变化范围较小。

五、实证分析

本文基于前文的理论分析提出了数字经济与产业链安全之间关系的假设。但是，这种假设是否得到验证？本部分需要进行实证检验。

（一）描述性统计分析

表2计算了产业链层面各主要变量的描述性统计特征。通过观察发现，各变量在样本期间的差异性较小，数据变化相较平稳。ICS的均值为0.858．最小值为0.238，最大值为0.989。DPI的最小值为0.008，最大值为1.154，这表明了不同制造业产业链间的数字化硬件和软件的投入存在一定差异。数字化硬件投入均值大于数字化软件的均值，表明从制造业产业链的平均水平上看，数字化硬件设备投入水平要高于数字化软件和服务的投入水平。

图3是按照不同要素密集程度计算不同产业链的安全水平均值，并做出其时序变化及环比增长情况，可观察出2002～2020年不同产业链类型的安全发展状况。

从图4可知，劳动型密集产业链的安全水平均值维持在94.93%，发展状况比较稳定，符合我国对该类型产业的政策扶持导向和战略发展地位，其中2005、2008、2010、2013、2018以及2020年产业链安全水平较之前一年相比出现小幅度的下降，其余年份均呈现增长趋势。从总体来看，劳动密集型产业链安全水平表现平稳上升的发展态势。

图5是资本密集型产业链2002～2020年产业安全水平发展状况，可知资本密集型产业链安全发展状况与劳动密集型产业链类似，但其均值在92.89%左右，略低于劳动密集型产业链安全水平。资本密集型产业链环比增速出现下降的年份出现在2003、2005、2008、2011、2013、2016和2020年，通过对比发现劳动密集型产业链与资本密集型产业链环比增速出现下降的年份大多出现重叠，说明二者之间的产业安全发展存在紧密的联系。

图6是技术密集型产业链2002～2020年产业链安全水平发展状况，分析可得技术密集型产业链安全水平是处于不断上升的发展趋势，其安全水平均值处于0.75左右，在不同要素密集程度产业链中，其安全水平最低，与另两种类型差距明显，符合当前我国技术产业面临的窘境，即面临关键核心技术卡脖子问题，但其增长速度远高于另外两种类型产业链，三者之间的差距也在逐渐缩小，绝大多数年份，技术密集型产业链安全水平处于稳速增长的趋势。

（二）样本回归结果分析

对14个细分制造业产业链和19个年份的面板数据进行分析，使用聚类稳健标准误和豪斯曼检验对回归模型进行识别检验，结果显示p值小于0.05，因此采用固定效应模型，并控制个体和时间效应。估计结果如下表所示。模型（1）是未加入控制变量，单独考察数字经济对产业链安全的影响，两个核心解释变量数字化硬件设备投入和数字化软件投入估计系数均显著。模型（2）是加入产业竞争力（Ini）变量后，核心解释变量的估计系数仍显著，且产业竞争力（Ini）的估计系数通过了1%的显著性水平检验。模型（3）、模型（4）和模型（5）是分别引入Inc、Ine和Ins控制变量后，核心解释变量的估计系数依然显著。

五个模型回归结果表明，数字化硬件设备的估计系数显著为正，表明数字经济的硬件投入显著提升了我国制造业产业链安全水平。数字化软件服务的估计系数显著为负，并在引入控制变量后其绝对值系数有所下降。这可能由于我国近年来快速推进工业化进程，构建了全球最完备的工业体系，并掌握了部分高端行业和领域的关键技术，在传统制造业、装备制造业和原材料工业等领域具备全产业链优势和较强的国际竞争力，然而，总体来看，我国数字经济发展仍然落后于欧美等发达国家，数字技术应用和软件服务发展水平与国外先进水平尚有差距。

（三）稳健性检验

为确保回归结果的稳健性并消除极端值对研究结果的影响，本文1通过剔除2011～2020年的面板数据以及数字化投入水平最高的计算机、通讯和其他电子设备产业链，重新估计样本数据，结果如表4所示。模型（6）～模型（9）的估计结果显示，数字经济的两个核心指标系数的显著性与模型（1）的回归结果一致，表明数字经济对产业链安全的影响具有稳健性，即数字化硬件设备和数字化软件服务通过赋能制造业产业链的各个环节，促进制造业产业链高质量发展和安全提升。同时，在剔除了数字化投入最高的产业链后，整体的促进效果依然显著，进一步验证了基准回归结果的稳健性。

本研究虽然选取了4个控制变量，但数字经济与制造业之间相互影响的因素众多，不能保证将所有相关因素考虑进去，因此必须需要考虑遗漏变量带来的内生性问题。考虑到数字经济发展的持续性，前一期的数字经济发展水平会对当前产生影响，但不会对扰动项产生影响，且数字化软件服务投入水平增速高于数字化硬件设备，故将数字化软件服务水平的滞后一期作为工具变量，借助这个工具变量对数字经济与制造业产业链安全之间的内生性进行讨论，检验结果如表5所示。

从结果来看，工具变量与解释变量之间在第一阶段存在显著正相关，说明两者之间具有相关性，同时K-PLM统计量拒绝原假设“工具变量识别不足”，且K-PWald统计量大于Stock-Yogo检验10%水平下的临界值，通过了工具变量弱识别检验。检验结果表明本部分选择的工具变量的科学性，第二阶段数字经济对制造业产业链安全的作用显著，验证了前文回归结果的可靠性。

（五）异质性分析

由于制造业产业门类众多，且不同产业之间的技术水平，产业基础设施和要素密集程度等存在不同差异，导致数字经济赋能不同制造业产业链的作用效果存在差异，所以本部分将产业链异质性特征纳入考虑范围，考察数字经济对不同要素密集程度产业链的影响，进一步验证数字经济与产业链安全之间的关系。表6是加入全部变量的异质性检验的估计结果。

从模型（10）的估计结果来看，数字经济未显著提升劳动密集型产业链安全水平，两个核心解释变量数字化硬件设备和数字化软件服务，均未能显著提升劳动密集型产业链安全水平。模型（11）和模型（12）的估计结果显示，对于资本密集型产业链和技术密集型产业链，数字经济通过数字化软件服务投入能够显著提升产业链安全水平，进而验证了假设2，即数字经济对不同要素密集程度的制造业产业链存在异质性影响。原因可能在于：资本密集型产业链（如能源产业、化学产品、非金属矿物制品），以及技术密集型产业链（如计算机、通信和其他电子设备、仪器仪表）在数字化软件服务投入水平远高于劳动密集型产业链，这些产业链均是以关键技术作为产业核心竞争力。随着数字经济不断发展，数字技术与不同类型产业链的融合互动也在不断加强，伴随着数字化硬件设备投入的迭代更新，使信息技术与传统制造业的融合速度加快，尤其是以资本和技术为核心要素的产业中，进而实现传统制造业的数字化转型升级。

相反，劳动密集型产业链对高精尖技术的需求不高，导致其生产过程中所需的研发设备、信息化水平投入和软件服务水平较低，因此数字化转型改造升级较慢，数字经济赋能效果不明显，数字经济融人程度较低，未形成良性互动。因此，在我国制造业数字化转型升级过程中，需大量投入具有生产性和高技术水平的数字化软件服务以及国际先进的研发数字化硬件设备，加快数实经济融合发展。

以上实证检验的结果有效证明了前文所提出的假设的正确性。从总体来看，数字经济显著提高了制造业产业链安全水平：从影响因素来看，数字化硬件设备和数字化软件服务对产业链安全均具有显著促进作用：从产业链内部来看，劳动密集型产业链的数字化程度远落后资本密集型和技术密集型产业链，后期应加大数字化硬件设备投资，提高数字化软件服务水平是未来对我国产业链安全提质增效的有效途径。

六、结论与建议

（一）研究结论

本文探讨了从创新发展、高端发展、韧性发展和绿色发展四个维度剖析了数字经济对产业链安全的影响机制，实证检验了数字化硬件设备投入和数字化软件服务对产业链安全的影响，实证结果如下：

1．数字经济显著提升了制造业产业链安全水平。通过硬件设备和软件服务投入，数字经济成为维持产业链稳定发展的新动力，尤其在2017年之后．随着数字技术的广泛应用，传统产业链数字化加速转型，数字经济对产业链安全水平的提升作用显著加强。

2．数字化软件服务投入水平增速显著高于硬件设备投入水平，对产业链安全水平的促进作用更为显著。数字化软件服务成为增强产业链安全的持久动能，是数字经济促进产业链安全提升的关键点。

3．数字经济对产业链安全的影响具有异质性。对资本密集型产业链和技术密集型产业链的促进作用显著高于劳动密集型产业链，表明劳动密集型产业链的数字化转型相对缓慢，需加大扶持力度。

（二）政策建议

根据以上结论，本文就数字经济促进产业链安全水平提出以下建议：

1．重视数字基础设施建设。为实现数字化发展基础和社会经济高质量发展，必须加快数字基础设施建设和升级。具体包括四类措施：一是推动5G、6G、卫星互联网等新型网络基础设施优化升级；二是加快传统基础设施的数字化改造，提升云计算、大数据中心、工业互联网和物联网平台等的信息资源共享与利用水平：三是建设超级计算中心等算力支撑基础设施：四是统筹数字技术突破与数据安全保护，加强大型数据平台和计算中心的风险预测防范能力，保障国家数据安全。

2．增加数字技术研发投入。一是补齐关键技术短板，集中突破高端芯片、操作系统、工业软件、核心算法等关键核心技术，加强通用处理器和云计算系统的一体化研发，重点加强通用处理器与云计算系统的一体化研发，以确保我国在这些领域拥有自主可控的技术优势；二是强化已有优势技术的供给，支持建设产学研协同创新平台，重点布局在5G，物联网及云计算等前沿技术领域：三是培育高水平复合型数字人才，通过优化教育体系和培训机构，培养更多具备前沿技术知识与实际应用能力的专业人才，壮大行业数字人才队伍，形成强大的创新合力。

3．加快数实融合发展。通过数字技术和实体经济深度融合，推动传统产业转型升级，催生新产业、新业态和新模式，不断壮大我国数字经济。首先，以“数据+算力+算法”技术集成创新，赋能实体经济技术创新；其次，以数据要素价值释放，推动智能农业、智能服务业和智能物流等新业态的形成，加速数据价值向商业价值转化：最后，以数字平台资源整合、打造资源共享、紧密协作的产业生态圈，推动生产组织和生活方式向平台化、智能化转型，打破实体经济与虚拟数字之间的屏障。