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每日晨語

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? 一、早讀分享? ?

數智賦能制造業全球價值鏈地位升級——基于中國省級面板數據實證檢驗

? 導讀??

摘要：數智技術蓬勃發展和多場景應用，助力了制造業快速發展，給制造業對外貿易帶來了突出影響。本文利用中國2012—2021年的省級面板數據，從理論和實證兩個方面考察了數智化發展對制造業全球價值鏈地位的影響。研究發現：數智化對省級制造業全球價值鏈地位有顯著的正向影響；數智化對制造業全球價值鏈地位的促進效果具有一定的時間差異和地區差異，中美貿易摩擦弱化了這一正向促進作用，中國中西部地區和低水平對外開放地區這種促進效果更為明顯；機制檢驗發現，促進生產率提升和科技創新水平提升是數智化影響制造業全球價值鏈地位的傳導渠道；制造業全球價值鏈地位存在顯著的空間自相關，數智化對其影響存在明顯的空間溢出效應。

關鍵詞：數智化;制造業;全球價值鏈;機制檢驗;空間溢出效應;

引用格式：屠年松,肖濤.數智賦能制造業全球價值鏈地位升級——基于中國省級面板數據實證檢驗[J].商業研究,2024,(06):1-9.

一、引言

目前，世界正處于百年未有之大變局，國際形勢日新月異，國際環境日趨復雜，美國、德國等發達國家發展戰略均以重振制造業為核心，力圖搶占全球制造業新一輪競爭制高點。中國制造業規模已經連續多年保持世界第一，但其大而不強、全而不優的矛盾日益凸顯，隨著內外部環境的深刻變化，中國制造業發展進入攻堅階段。近年來，歐美發達國家對我國的貿易壁壘不斷增加，貿易保護主義盛行，極大地影響了中國制造業的對外貿易，所以如何提升中國制造業全球價值鏈地位進而推動對外貿易升級，成為政策制定者面臨的主要問題。當前，推動制造業數智化融合轉型已經受到了政府和企業的高度重視。《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》指出，制造業數字化、網絡化、智能化發展是中國特色新型工業化道路的必由之路，要以供給側結構性改革為主線，以智能制造為主攻方向，以數字化轉型為主要抓手，推動工業互聯網創新發展，為實現“新四化”的戰略目標奠定堅實基礎；《工業和信息化部等八部門關于加快傳統制造業轉型升級的指導意見》中也提出要加快數字技術賦能，全面推動智能制造，到2027年要使傳統制造業在全球產業分工中的地位和競爭力進一步鞏固增強。因此，研究數智化轉型如何影響制造業全球價值鏈地位，可以為中國制造業高質量發展和全球價值鏈升級提供理論支持。

聯合國工業發展組織對全球價值鏈的定義為：全球價值鏈是一個全球性網絡組織，連接了原材料供應、制造、銷售以及回收處理等環節，以實現商品或服務的價值。在全球價值鏈分工演進過程中，由于各國的經濟發展水平和要素稟賦不同，創造較高附加值的環節常常被發達國家把控，發展中國家只能從事一些低附加值的生產制造方面的工作，因此大多數發達國家處于分工體系的“高端”位置，而發展中國家卻長期被“低端鎖定”。改革開放之后，中國依靠自身的人力成本優勢，參與到由發達國家主導的全球價值鏈分工中去，促進了中國制造業的進步和發展，但進口投入品阻礙了中國本土企業的自主研發行為，同時以大量勞動密集型產品出口的模式使得中國在一定程度上被國際大購買商和跨國公司 “俘獲”，難以擺脫“低端鎖定”的命運[1]。

就制造業全球價值鏈地位提升而言，目前學術界在理論層面已經有過許多研究。楊連星和羅玉輝[2]利用兩階段GMM模型，發現對外直接投資的逆向技術溢出是有利于中國全球價值鏈地位上升的。屠年松和龔凱翔[3-4]的研究發現，外國技術溢出在經過制造業消化吸收后能對中國制造業全球價值鏈地位產生正向影響，并且從外在沖擊視角出發，發現制造業的技術創新能在一定程度上抵御沖擊，促進制造業全球價值鏈地位提升。從數字化和智能化角度來看，張晴和于津平[5]發現制造業的國內數字化投入對企業的全球價值鏈高端躍升有正面促進作用，但是國外來源的數字化投入對其有負面抑制作用；同時，制造業數字化能通過成本效應、配置效應和協同效應促進全球價值鏈競爭力提升[6]。而基于工業機器人數據，在微觀企業層面，呂越等[7]的研究發現人工智能可以代替低端環節生產的勞動力和提升企業的生產效率，推動企業參與全球價值鏈分工；在宏觀國家層面，人工智能的發展對優化一國產業結構、提升全球價值鏈競爭力至關重要[8]。

通過梳理相關文獻發現，學者們從技術進步層面就制造業全球價值鏈地位提升已經產出了豐碩成果，并有學者已經研究了數字化和智能化對制造業全球價值鏈地位的影響，為本文研究數智化影響制造業全球價值鏈提供了研究思路。本文的邊際貢獻在于：揭示數智化與制造業全球價值鏈地位的因果效應，并從其異質性、傳導機制和空間效應多個角度擴展了理論邊界，為合理促進數智化賦能制造業全球價值鏈地位攀升提供了路徑參考和現實依據。

二、理論分析與研究假設

隨著數智化的發展，數據成為了新的生產要素，這無疑深刻改變了社會經濟的發展，也使得各國要素稟賦結構重新 “洗牌”，進而影響了全球價值鏈分工體系。數智化對于制造業全球價值鏈的影響是多方面的。首先，數字化和智能化已經逐步成為制造業發展的主流趨勢，以數字技術、人工智能和云計算等為代表的新一代高新技術推動著制造業的轉型和升級，這就使得制造業企業能有效利用互聯網、大數據等技術大量地搜集、整理并分析用戶數據，實現個性化定制和靈活生產，并通過精準需求響應提升客戶滿意度，進而增強企業的市場競爭力，提升全球價值鏈地位。其次，企業數字化能提升管理效率，影響企業人力資本，幫助解決融資難題，從而有效促進企業創新[9]；同時，人工智能的應用促進了科技創新的各個環節，從問題識別到解決方案的設計，再到實驗驗證和應用推廣，這都為科學家和研究人員提供了更為高效、智能的工具和方法，幫助提高創新效率。技術水平提升能有效降低生產成本，提升產品質量，進而使制造業企業在全球價值鏈競爭中更有優勢。最后，制造業企業的數智化可以使生產資料合理的分配到不同部門中，提高資源配置效率，促進企業形成規模經濟，進而帶來更多的利潤來源[10]。同時，數智技術的廣泛應用也對勞動力素質提出了更高要求，高技能人才在企業生產中能夠促進提升效率，并釋放創新活力，使企業可以生產更具競爭力的新產品，從而在全球價值鏈中占據有利位置。基于上述分析，本文提出以下假設：

H1：數智化能促進制造業全球價值鏈地位提升。

1. 基于促進生產率提升的傳導機制

數智化轉型能為經濟發展拓展新的空間，培育出新的產業與業態，重塑需求側與供給側的市場體系，通過實時數據監測，動態匹配需求與供給，降低交易成本，提升全要素生產效率[11]。首先，在傳統生產中，要素投入的邊際成本呈“U”型變化趨勢，制造業的數智化轉型能使企業利用數字經濟時代的網絡外部性，幾乎零成本的增加要素投入，從而發揮出規模效應。制造業企業通過與數字經濟深度融合，創造了新的生產模式，提高了生產要素的配置效率，降低企業成本，從而提升制造業的全要素生產率[12]。其次，智能化設備在生產過程中可代替從事重復性、程序性的工作的工人，節約企業的人力成本，同時也能和高技能勞動力相互配合，幫助科研人員更高效的完成工作，提升工作效率，這種勞動力的替代效應和互補效應共同作用，使得企業的勞動生產率得到提升[13]。

異質性貿易理論認為，企業的生產率異質性會影響其開展國際貿易的行為。呂越等[7]通過實證檢驗發現，全要素生產率對企業參與全球價值鏈的水平有很關鍵的作用。一方面，生產率的提升意味著單位產品成本的下降，而低成本的生產有利于企業在全球價值鏈的參與中扮演更重要的角色，吸引更多的訂單和業務；另一方面，提高生產率，企業可以更快地響應市場需求，提供更高質量的產品和服務，從而增強品牌價值，強大的品牌可以幫助企業在全球價值鏈中占據更有利的地位，獲得更高的市場份額和溢價。基于上述分析，本文提出以下假設：

H2：數智化可以促進生產率提升，進而促進制造業全球價值鏈地位攀升。

2. 基于促進科技創新能力提升的傳導機制

一方面，數字化會增強企業的學習效應，在數字經濟時代，企業可以利用低成本獲得外部信息和創新資源，享受到外部經濟主體的知識溢出；數字化也能幫助企業更快速、更準確地處理信息，加快科技的研發和創新，同時，數字化技術能為企業提供更多的開放創新和合作的機會，開放的數字平臺和云計算技術使得不同企業和組織之間更容易共享數據、知識和資源，從而促進了跨界合作和創新。另一方面，米晉宏等[14]發現人工智能技術應用有效提升了制造業企業的創新能力。智能化技術可以幫助制造企業優化生產工藝，通過實時監測和分析生產數據，發現潛在問題，提出改進方案，從而推動技術的進步。人工智能會提高企業對先進技術的學習和吸收能力，推動產品技術的提升，在新一輪的科技和產業革命下，企業為了保持競爭力，擴大市場份額，獲得壟斷地位，就會自發地加大創新研發投入[15]。因此，數智化可以有效提升企業的科技創新能力。

長期以來，中國制造業依靠低成本優勢迅速擴張，但缺乏自主知識產權和核心技術，這在一定程度上限制了其發展，而由內生增長理論可知，提升自主創新能力可以促進制造業向高端攀升。屠年松等[3]研究發現制造業企業的自主創新對全球價值鏈地位攀升有正向的影響作用。科技創新可以降低企業成本，增加企業的超額利潤，優化企業資源配置、生產流程和生產工藝，通過先進的設計和制造技術，企業能夠實現更為定制化和個性化的生產，提高產品附加值，使得在全球價值鏈競爭中占據優勢。基于上述分析，本文提出以下假設：

H3：數智化能夠提升制造業科技創新能力，進而促進其全球價值鏈地位提升。

三、研究設計

1.被解釋變量：制造業全球價值鏈地位。依照貿易結構反映生產結構的邏輯，一國或地區制造業行業的出口技術復雜度可反映出該國或地區的制造業在全球價值鏈所處的地位[16]。因此，本文使用2010—2022年中國大陸30個省份的面板數據(香港、澳門、臺灣、西藏等地區數據缺失嚴重，予以剔除)，利用Hausmann等(2007)[17]提出的計算方法：首先計算某省某一行業的出口技術復雜度，其公式如下：

(1)

式(1)中，j代表某一行業，i代表省份，t代表某一年份，xjit為t年i省份j行業的出口額，Xit為i省份t年的總出口，PGDPit為t年i省份的人均GDP，PRODYjit為i省份t年j行業的出口技術復雜度。該省份的出口技術復雜度的公式為：

(2)

式(2)中，xitj/Xit表示t年i省份j行業出口額占t年i省份總出口的比重，ESIit為t年份i省份的出口技術復雜度。為了消除異方差，在實證中對其作取對數處理，本文用此來衡量i省份的制造業全球價值鏈地位，記作ESI。

2.核心解釋變量：數智化。數智化是數字化與智能化的升級與再配置，反映數字化與智能化的聯動效應，本文借鑒張云和柏培文(2023)[11]對數智化的衡量，選用地區數字化和智能化的指標，用“省份-年份”的數字化水平與“省份-年份”的智能化水平相乘，構造出“省份-年份”的數智化指標。

數字化：本文參考張云和柏培文[11]、王軍等(2021)[18]對數字經濟變量的處理，從數字基礎設施、數字產業化、產業數字化等三個角度對區域數字化水平進行衡量，二級指標共選取14個變量，利用主成分分析法構建區域數字化水平，如表1所示。

表1 中國省級數字化評價指標體系

智能化：根據智能化的定義，借鑒張云和柏培文[11]的研究思路，選取人工智能產業專利授權數對數、5G 產業專利授權數對數、區塊鏈產業專利授權數對數，利用主成分分析法構建區域智能化指標。

3.中介變量：生產率(Labprod)和科技創新能力(Inno)。勞動生產率是制造業轉型升級的重要參考指標，本文選取省級制造業層面的宏觀數據，以“地區制造業行業總產值/總從業人數”來衡量勞動生產率。同時，本文選用發明專利申請數量來作為科技創新能力的代理變量，原因是專利的申請量比授權量更能反映技術創新的真實水平，并且模仿創新不能有效地幫助企業提升全球價值鏈地位[19]，而發明專利作為“高質量”的創新成果也能為制造業帶來更大的收益，推動產業的進步。

4.控制變量。為避免遺漏變量帶來的內生性問題，提升回歸的精確度，本文控制了以下變量：外商直接投資水平(Fdi)，用外商直接投資額與地區生產總值的比重表示；對外開放水平(Open)，用該省份進出口總額與該地區生產總值的比重表示；交通基礎設施水平(Infr)，用各省份貨運總量取對數表示；人力資本水平(Univ)，用當年高等學校在校人數與該年份全省總人數的比值表示；經濟發展水平(Pgdp)，用人均GDP取自然對數來測度；金融發展水平(Fin)，用各省份金融機構存貸款總額與地區GDP的比值表示。

數智化發展水平影響各省制造業全球價值鏈地位的基準模型如下：

ESIit=α+α1×Dig*aiit+α2×Control+μi+μt+εit

(3)

其中，ESIit為被解釋變量全球價值鏈地位；Dig*aiit為核心解釋變量數智化水平；i代表省份，i=1，2，…，30；t代表年份；Control表示控制變量；μi為省份固定效應，μt為時間固定效應；εit為隨機擾動項。

為了考察數智化發展水平影響制造業全球價值鏈地位的具體機制，根據前文理論機制部分的研究，本文引入中介變量生產率(Labprod)和技術創新能力(Inno)。參考江艇(2022)[20]的中介效應檢驗思路，以及前沿文獻的普遍做法，在式(3)的基礎上，重點檢驗解釋變量(數智化水平)與中介變量(生產率和技術創新能力)之間的因果關系。基于此，構建如下檢驗模型。

MEDit=β1+β2×Dig*aiit+β3×Contral+μi+μt++εit

(4)

其中，MED表示中介變量，具體是指生產率(Labprod)和技術創新能力(Inno)，其余變量定義與式(3)相同。

本文以各省份數智化發展水平與全球價值鏈地位的關聯為切入點，由于數智化是近些年提出的新概念，因此本文選取2012—2021年中國30個省份的面板數據為研究樣本。全球價值鏈地位數據來源于國研網和中國海關總署提供的貿易數據；智能化原始數據來自企研社科大數據平臺；其余變量的原始數據均來自國家統計局、《中國電子信息產業統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》以及各省的統計年鑒。主要變量的描述性統計如表2所示。

表2 描述性統計

四、實證結果分析

方差膨脹因子法顯示，VIF均小于5，變量之間不存在共線性問題。表3列(1)和列(2)結果表明，數字化和智能化轉型均對制造業全球價值鏈地位有正向影響，這也與張晴和于津平[5]、劉斌和潘彤[8]的研究結論一致。表3列(3)結果顯示，數智化水平在1%的置信區間內與制造業全球價值鏈地位正相關，說明數智化轉型有助于制造業全球價值鏈攀升，驗證了假設H1是合理的。控制變量的回歸結果顯示，各省份的人力資本、基礎設施建設和金融行業繁榮都對制造業的全球價值鏈地位有一定的正向推動作用。

表3 基準回歸結果

注：括號內為t值或z值,*、**、***分別表示在 1%、5%和 10%的顯著性水平下顯著(下表同)。

本文的基準回歸可能存在內生性問題，這是因為數智化水平和制造業全球價值鏈地位之間可能會存在雙向因果關系。基于此，本文采用兩種方法來進行內生性處理：

第一，工具變量法(IV)。借鑒孫偉增和郭冬梅的做法，本文選取各個省份在1984年的每百人的固定電話數量作為數智化發展的工具變量，其內在邏輯在于，各省份在歷史上電信基礎設施會在一定程度上影響近年來互聯網、數字經濟和人工智能等新一代信息技術的空間布局，而當前的制造業發展卻不會影響歷史上電信基礎設施的布局[21]。考慮到該工具變量是截面形式，本文以各省份在1984年的每百人的固定電話數量與上一年全國信息服務技術收入的乘積作為面板工具變量進行檢驗，結果如表4列(1)所示。同時，借鑒以往學者的做法，本文對數智化水平進行了滯后一期處理，作為當期數智化水平的工具變量進行檢驗，結果如表4列(2)所示。檢驗結果顯示，Kleibergen統計量均拒絕了“弱工具變量”的假設，Paap rk LM統計量均拒絕了“識別不足”假設，工具變量選取合理，數智化水平均在5%的置信水平上顯著為正，證明基準回歸結果是穩健的。

表4 內生性處理及穩健性檢驗結果

第二，廣義矩估計法(GMM)。系統GMM可以緩解模型的內生性偏誤，考慮到當期的制造業全球價值鏈地位可能會受到上一期水平的影響，在這里本文引入了滯后一期的制造業全球價值鏈地位構建了動態面板模型，采用了系統GMM方法進行估計，結果如表4列(3)所示，AR檢驗的結果證明了模型選擇的合理性，滯后一期的制造業全球價值鏈地位和數智化水平都在1%的水平上顯著為正，表明在考慮到內生性問題后，數智化轉型對制造業全球價值鏈地位的促進作用依然是顯著的。

為了加強結論的可信度，本文還進行了以下幾種穩健性檢驗：第一，采用廣義最小二乘法進行回歸估計，可以使變換后模型的隨機誤差項消除自相關，結果如表4列(4)所示。第二，中國直轄市的數字經濟和人工智能等新一代信息技術發展水平遠高于其他地區，這里剔除直轄市重新進行回歸，結果如表4列(5)所示。第三，2020年新冠疫情大爆發使得中國各行各業的發展進入了長時間的停滯期，故這里剔除2020年和2021年的樣本數據進行回歸，結果如表4列(6)所示。第四，異常值處理。數據中的極端值可能會使數智化水平對制造業全球價值鏈地位的影響作用產生偏誤，這里采用1%的雙邊縮尾處理后重新進行回歸，結果如表4列(7)所示。穩健性檢驗結果發現，數智化水平均顯著正向影響了制造業全球價值鏈地位，證明本文的結論十分穩健。同時本文發現，在剔除直轄市樣本數據后，與基準回歸相比，數智化變量的顯著性和系數大小均下降了，間接說明了中國各省的數智化發展水平差異很大。

五、進一步分析

1.區域異質性分析

由于中國幅員遼闊，各地區經濟發展、資源稟賦差異巨大，因此，數智化在不同省份對制造業全球價值鏈地位的影響效果在理論上存在不同效果。本文將30個省份樣本根據地理位置劃分為東部地區和中西部地區，進行分組分析，回歸結果見表5列(1)和列(2)。結果表明，數智化發展對制造業全球價值鏈地位的影響存在明顯的區域異質性，相較于東部地區，中西部地區的數智化發展對制造業對外貿易有更強的賦能作用，且高于全國平均水平。本文認為可能的原因是中西部地區制造業的整體發展水平較低，全球價值鏈地位也較低，其發展空間相對較大，新一代信息技術與科技縮短了東部與中西部地區的發展差距，這就使得近年來數智化發展對中西部地區制造業全球價值鏈地位的推動作用更強。

表5 異質性分析結果

2.開放水平的異質性

在全球化時代，對外開放給中國制造業帶來了很大機遇，同時也讓其面臨著風險。為了厘清對外開放程度是否會影響數智化賦能制造業對外貿易的效果，本文將總樣本以對外開放程度中位數劃分為高水平對外開放地區和低水平對外開放地區，然后進行回歸，結果如表5列(3)和列(4)所示。回歸結果表明數智化變量在不同樣本內均顯著，但在低水平對外開放地區的回歸系數遠大于高水平對外開放地區。產生這種差異的原因可能是高水平對外開放地區的制造業全球價值鏈地位本身就處于較高位置，其發展空間相對較小，但數智化發展仍能促進其地區制造業全球價值鏈水平，可見數智賦能制造業發展具有強大的動力；而低水平對外開放地區由于有廣闊的進步空間，隨著數智化的迅猛發展，極大地促進了該地區制造業全球價值鏈地位提升。

3.時間異質性

進入WTO以來，中國參與全球價值鏈的程度越來越深，然而，在2018年，美國發動貿易戰，制造貿易摩擦。喬小勇等[22]研究發現，中美貿易摩擦在需求側和供給側抑制了中國參與全球價值鏈的活動，損害了中國全球價值鏈分工收益。基于此，本文將數據樣本分為2012—2018年和2018—2021年進行回歸分析，結果如表5列(5)和列(6)所示。結果表明，2012—2018年中國數智化發展對制造業全球價值鏈地位的促進作用遠大于2018—2021年，且高于全樣本內的平均值。可見，貿易摩擦嚴重阻礙了中國參與全球價值鏈分工，影響了中國的對外貿易。所以，本文認為：一方面，中國可以繼續推進數智化進程，推動制造業全球價值鏈地位的上升；另一方面，中國可以內擴市場，以國內大循環為主，促進國內價值鏈的發展，以應對外部風險。

在前文理論分析部分，我們討論了生產率和科技創新可能是數智化影響制造業全球價值鏈地位的作用渠道，這里將通過實證進行考察。本文基準回歸已經驗證了數智化對制造業全球價值鏈地位的推動作用，所以在此處需要檢驗式(4)的回歸結果。

表6列(1)回歸結果顯示，數智化系數顯著為正，表明數智化能促進制造業勞動生產率提升。提高生產率意味著在單位時間內生產更多的產品或提供更多的服務，降低產品和服務的價格，使中國制造業在國際上更具競爭力，提升其全球價值鏈地位，促進對外貿易升級。為了結論的穩健，本文在式(3)的基礎上，將勞動生產率作為解釋變量，驗證勞動生產率對制造業全球價值鏈地位的影響，結果如表6列(2)所示。勞動生產率系數顯著為正，表明生產率的提升的確能促進制造業全球價值鏈地位的提升。綜合來看，“數智化-生產率提升-制造業全球價值鏈攀升”的傳導路徑是合理的，這也驗證了假設H2的合理性。

表6 影響機制分析結果

表6列(3)回歸結果顯示，數智化對科技創新的回歸系數顯著為正，這表明數智化能推動制造業科技創新的進步。科技自立自強可以推動我國制造業高端嵌入全球價值鏈，突破“低端鎖定”[22]。在這里，本文將科技創新作為解釋變量帶入式(3)中，以驗證結論的穩健性，結果如表6列(4)所示。從顯著性以及回歸系數來看，科技創新能力提升可以推動制造業全球價值鏈地位攀升，驗證了科技創新作為數智化推動制造業全球價值鏈地位的作用渠道的合理性，說明假設H3成立。

除此之外，本文還選取了全要素生產率(Tfp)和制造業新產品的銷售額(Sales)作為機制變量生產率和科技創新的替代變量進行影響機制分析的穩健性檢驗，結果如表6列(5)—列(8)所示。列(5)和列(7)數智化系數顯著為正，表明數智化發展可提升制造業全要素生產率和新產品收入，列(6)和列(8)結果顯示制造業全要素生產率和新產品銷售收入均與制造業全球價值鏈地位顯著正相關，進一步驗證了本文選取影響機制變量的合理性。

隨著中國基礎設施建設的完善，新一代高新技術的擴散性和滲透性的特征發揮了更好的效果，尤其相鄰地區之間存在大量交互信息，僅采用回歸系數解釋空間回歸結果可能存在偏差，因此，本文構建了地理距離權重矩陣W來檢驗數智化水平對制造業全球價值鏈地位的空間溢出效應。矩陣公式如下：

(5)

式(5)中，dij為兩個省份省級行政中心之間的距離，其倒數表示權重，相距越遠，權重越小。

使用上述矩陣對制造業全球價值鏈進行空間自相關檢驗(莫蘭指數檢驗)，莫蘭指數大于0，且顯著，這就表明了使用空間計量的合理性。隨后進行了LM檢驗，結果如表7所示 ，檢驗結果初步選擇了空間杜賓模型。模型如下：

ESIit=α+ρWESIit+α1aiit+α2WDig*aiit+α3×Contral+μi+μt++εit

(6)

表7 LM檢驗結果

其中，W表示空間權重矩陣；ρ為空間自回歸系數，反映被解釋變量的空間相關性；WESIit表示制造業全球價值鏈地位的空間滯后項；WDig*AIit表示數智化的空間滯后項；其余變量含義與上文相同。

Hausman檢驗的結果表明要選擇固定效應模型，式(6)的回歸結果如表8所示，事后LR檢驗的結果可以看出空間杜賓模型不能退化成空間誤差模型和空間滯后模型，進一步證明了選擇空間杜賓模型的合理性。從表8列(1)看出，數智化發展對制造業全球價值鏈具有顯著正向的空間溢出效應，制造業全球價值鏈地位的空間溢出效應ρ顯著為正，表明某一地區的制造業全球價值鏈地位會影響周邊地區，且表現為帶動作用。表8列(2)—列(4)為空間效應的分解，數智化系數均在1%的水平上顯著為正，直接效應表明本地區和臨近地區的數智化發展都對該地區的制造業全球價值鏈地位起正向推動作用，間接效應表明臨近地區的數智化發展十分有利于本地區的制造業全球價值鏈地位攀升。在分解結果中間接效應的系數相對較大，也證明了數智化發展的空間溢出效果對制造業的全球價值鏈地位提升有重要作用。

表8 空間計量回歸結果

六、結論和政策建議

隨著數字經濟的發展，制造業越來越迫切需要進行數智化轉型以適應外部環境，數智化轉型可以使企業利用新一代數字與智能技術對經營管理、業務流程及生產制造進行改造和重塑，提升企業效率，增強企業競爭力，對我國制造業高質量發展具有重要意義。本文考察了數智化發展對制造業全球價值鏈地位的影響以及內在機制，為在數字智能時代推進制造業對外貿易升級提供了啟示。主要結論如下：(1)數智化發展可以顯著促進中國制造業全球價值鏈地位提升，促進制造業對外貿易升級，在通過內生性處理和穩健性檢驗后依然成立；(2)數智化對制造業全球價值鏈地位的推動作用在中西部地區和低水平對外開放地區更為突出；(3)提升生產率和促進科技創新是數智化發展影響中國制造業全球價值鏈地位的作用渠道；(4)不同省份的制造業全球價值鏈地位存在空間依賴性，數智化對制造業全球價值鏈地位影響存在明顯的空間溢出效應。

根據本文的結論，提出以下政策建議：

第一，數智化發展對中國制造業全球價值鏈地位的促進作用十分顯著，可以作為未來一段時間中國提升制造業對外貿易的政策選擇。應加大對數字基礎設施建設和信息化投資的支持力度，深入推進制造業產業數字化發展；加大對數智化領域人才培養的投入，建立完善的人才培養體系，培養數據科學家、人工智能專家等高端人才，同時支持技術創新和研發，推動數字技術的不斷突破和應用。

第二，結合不同地區的發展異質性差異，作出有針對性的政策選擇。在中國東部地區以及高水平對外開放地區建設數智化發展平臺，促進數字、智能要素進口，發揮帶頭示范作用，保持數智化發展對制造業對外貿易升級的推動作用；中西部地區和低水平對外開放地區利用好數字智能時代的紅利，完善數字基礎設施，培養和引進高質量的人才，以便讓數字智能技術的賦能效應得到充分展現。

第三，制造業企業要努力提升自主創新水平，加大研發投入，特別是在數字化、物聯網等關鍵技術領域，政府可以提供稅收優惠和資金支持，推動技術突破，促進產學研合作。另外，各地區可鼓勵和支持智能制造示范項目，推動先進制造技術的應用，幫助企業了解和應用智能制造技術，提升整體生產效率。

第四，正確評估數智化發展與制造業產業之間的關聯，利用好數智化發展的輻射帶動作用，各省份間加強合作交流，低發展水平區域主動學習先進地區的技術和經驗，充分發揮數智化的空間溢出效應，實現各省份制造業對外貿易的全面協調發展。政府可適當加以干預，為制造業發展營造良好環境，以應對突發性沖擊給中國制造業帶來的影響。

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