【数字经济对制造业全球价值链分工地位的影响实证探析11000字（论文）】

数字经济对制造业全球价值链分工地位的影响实证分析摘要数字经济是继农业经济和工业经济之后出现的一种新型经济模式，其具有的融合性和渗透性深刻影响中国制造业全球价值链的分工地位。数字经济对制造业的影响不仅仅局限于某个产业、某个生产环节，而是全方位、系统的重构制造业价值链。基于此，本文探讨了数字经济影响中国制造业价值链分工地位提升的途径。研究表明，数字经济不仅对我国制造业整体全球价值链分工地位有一定的推动作用，而且对按要素密集度区分的技术密集型制造业、资本密集型制造业、劳动密集型制造业都有一定的正向影响，但影响效果依次减弱。因此，要进一步强化数字经济对中国制造业价值链分工地位的积极影响，需要继续夯实数字基础产业建设、加强数字基础设施建设、大力发展数字技术、重视专业化人才培养。关键词：数字经济；中国制造业；全球价值链目录TOC\o"1-3"\h\u12509摘要 I298111绪论 5221971.1研究背景 5272811.2研究意义 5312381.3文献综述 5147761.4主要研究内容 67332相关概念与理论基础 7223852.1数字经济的内涵 7121942.2全球价值链的内涵 7131733数字经济下中国制造业全球价值链地位现状分析 762013.1中国数字经济发展现状 763763.1.1数字经济基础设施不断完善 7191613.1.2数字化治理取得一定成果 856943.1.3数字技术迭代推动我国经济高质量发展 8227453.2中国制造业全球价值链地位现状 923944数字经济对中国制造业价值链分工地位影响的实证分析 1068644.1模型设定和变量选取 1065774.1.1被解释变量 11283384.1.2解释变量 11308364.1.3控制变量 1120004.2平稳性检验 12161374.3制造业整体实证分析 13265984.4分行业实证分析 14180184.4.1劳动密集型制造业回归结果 1445164.4.2资本密集型制造业回归结果 15260965结论与对策建议 16185025.1夯实数字基础产业建设，为制造业发展提供新动能 1633945.2加强数字基础设施建设，为制造业数字化提供持久动力 16215255.3大力发展数字技术，为价值链地位提升提供技术支持 1640955.4重视专业化人才培养，为数字经济发展提供人才支撑 171绪论1.1研究背景随着经济全球化的不断发展和信息通讯技术的广泛应用，阻碍各类资源要素快速流动的壁垒被削弱，极大程度地减少了传统产业链所受到的时空束缚，产品的设计、制造、分销促使全球价值链向细分领域分解，中间产品的可贸易性增强，最终提升全球资源配置的合理性。自改革开放以来，中国凭借着自然资源优势和廉价劳动力优势，快速参与到全球生产网络中，经过多年的发展，中国甚至成为了“世界工厂”，这一切给了人们一种中国已是制造业强国的错觉。然而，中国制造业出口高速发展的背后却面临着贸易附加值率低下、关键技术缺乏、资源过度消耗的现实。目前，中国制造业的发展面临着“两端挤压”的困局，一方面中国制造在全球价值链的地位一直处于中低端，但是由于中国劳动力成本优势逐渐被菲律宾、越南等国家取代，原本一直稳固的低端锁定的局势面临着挑战。另一方面，中国一直依托创新发展战略打造中国制造业的高质量发展之路，而欧美等发达国家为了维持自己在全球价值链的分工地位中的主导地位，不断采取形式多样的非关税壁垒措施试图阻挠中国制造业的转型发展，减缓中国在全球价值链地位中的提升速度，中国制造业的升级面临着前所未有的挑战。1.2研究意义国内外学者对于数字经济和价值链的研究大多集中于对二者进行分别研究，很少聚焦于二者之间的关系，也就是讨论数字经济对某国某一产业价值链重构发挥的作用。本文除了研究数字经济对全球价值链重构的作用之外，还继续研究了其对中国制造业价值链分工地位的影响，对中国制造业全球价值链分工地位的提升具有重要的现实意义。中国制造业在过去二十年的快速发展主要是依靠廉价的劳动力和传统代工出口发展模式，但是随着中国人口红利的消失以及东南亚劳动力市场的崛起，曾经铸就中国制造业辉煌的发展模式已难以为继。本文通过分析数字经济对中国制造业价值链地位提升的影响机理，厘清数字经济与中国制造业价值链分工地位提升的相关性，既有助于了解数字经济发展的影响，也能够为制定推动中国制造业价值链升级对策提供具化参考依据。1.3文献综述数字经济下全球价值链的表现，很重要的一部分是数字经济对传统产业赋能，实现传统产业的创新性发展，数字经济还对我国产业升级有重要影响，李春发等(2020)指出数字经济有利于降低交易成本、转移价值分配、实现需求变化倒逼，成为产业转型升级的新动能。除产业视角外，郭周明、裘莹(2020)以宏观视角从价值链的空间分布、价值链长度、大型跨国企业治理模式三个维度分析数字经济背景下全球价值链的表现，得出当前全球价值链呈现价值链布局区域化明显、复杂价值链日渐收缩、治理结构以即时制供应链和数字平台为核心驱动力的特点。张晴，于津平(2021)认为在当前“逆全球化”思潮兴起以及疫情冲击的背景下，必须具体分析数字投入的来源差异对全球价值链向中高端跃升的影响。数字经济所具有的渗透性是学者研究数字经济对GVC分工地位影响的另一个角度，齐俊妍、任奕达(2021)认为数字渗透可以有效降低贸易成本、优化人力资本结构，实现全球价值链分工地位的不断攀升。Gereffic（1999）从发展中国家视角出发，认为发展中国家想要提升GVC分工地位只有主动嵌入发达国家经济体所主导的全球价值链分工体系，这种做法短时间内会提升发展中国家产业链地位，但从长期看，会让发展中国家沦为发达国家的附庸。Hummels(2001)为达到提升GVC地位的目的，主张削减关税、减少运输成本等方式扩大垂直专业化水平。Grossman&Helpman(2001)在研究不同产业模式的均衡模型之后，得出企业会选择基础设施建设良好的国家进行合作以节省成本，从而引出基础设施越完善越有助于提升GVC分工地位。Humphrey(2004)强调在全球价值链的不同环节对技术水平的要求也会存在差异，因此他把技术水平视为提升全球价值链地位的重要因素。Koopman(2008)采取了一种测算方法，他利用单国投入产出表，在区别加工贸易与一般贸易的基础上对中国的国内增加值率进行度量，使全球价值链的应用范围进一步扩展。除此之外，Koopman(2010)还创造性的提出了衡量一国在全球价值链的参与程度和分工地位的价值链参与度指数和分工地位指数，此方法一经提出就引起了学术界的强烈反响。1.4主要研究内容绪论部分概括了本文的研究背景和意义，详细阐述了国内外学制有关数字经济的研究成果，在此基础上，介绍了本文的研究思路，明确本文研究的主要内容。根据中国制造业数字化水平和价值链分工地位指数的数据以及其他相关变量构建计量模型，实证检验数字经济对中国制造业整体以及分行业制造业价值链分工地位的影响。结合上文的理论研究和实证研究，对数字经济是否会促进中国制造业价值链地位提升做出判断，并根据结论提出指导性建议。2相关概念与理论基础2.1数字经济的内涵基于数字经济的研究，本文得出信息通信产业虽然是数字经济的主体部分，但是其并不能完全涵盖数字经济内涵的全部内容。这主要是因为数字经济本身已经渗透到各产业部门中，推动了各产业的深层次变革，深刻影响了经济社会的发展，所以不能将信息通信产业直接视为数字经济。中国通信院一直以来致力于研究中国数字经济发展状况，其2021年发布的《中国数字经济发展白皮书》中对数字经济进行详细划分，具体包括产业数字化、数字产业化、数字化治理、数据价值化四个部分，这四部分较为全面系统的概括了数字经济的内涵。基于以上分析可以得出，数字经济以信息通讯产业、互联网、物联网和移动通讯网为基础设施载体，以实体经济与数字经济基础部门跨部门和跨产业的融合为特征，重塑经济发展格局的新经济形态。2.2全球价值链的内涵 与传统价值链相比，全球价值链在经济全球化的影响下呈现着产业布局从一国或地区拓展到全球的特征，具体来说就是一项产品的研发、设计、制造、销售等环节不单单局限于一个国家或地区，而是需要多个国家或地区的广泛参与。全球价值链的形成还依托于信息技术和运输技术的进步，一方面信息技术的不断发展减少了因信息不对称对跨国公司造成的管理障碍。另一方面，运输技术的高速发展降低了不仅运输成本，还节省了货物的跨境流通的时间。国家想要实现生存与发展必须积极主动地嵌入到全球价值链，值得注意的是，不同国家嵌入全球价值链后分工地位的高低会有所差异，分工地位越高对国家长远发展将越有利。可预见的是，随着数字技术的进步，数字经济将对全球价值链分工地位产生越来越重要的影响。3数字经济下中国制造业全球价值链地位现状分析3.1中国数字经济发展现状3.1.1数字经济基础设施不断完善2020年，我国数字基础设施建设不断提质增速，目前已实现了全国所有地级市的5G网络建设的全覆盖，网络强国建设已初具成效。350多个地级行政区已全面覆盖高质量外网，超过18万家工业企业被网络连接，企业内部网络的改造升级也在同步推进。不仅如此，我国格外注重标识解析二级节点建设，目前已上线运行了134个标识解析二级节点，标识注册量累积突破200亿。国内的工业互联网平台的发展也取得了一定成就，100余个颇具规模具有影响力的工业互联网平台涌现，超过7300万台(套)工业设备与工业互联网相连接，降低了企业间的协同合作成本，提高了企业的创新效率。“5G+工业互联网”网络建设在全国范围内迅速铺展，服务于工业的3.2万个5G基站已在国内部署完毕，虚拟专网和混合专网建设并行推进。在风险预警和提高安全服务能力方面我国也有所布局，为10.2万家企业提供服务的联动国家、省、市三级的安全监测体系已全面落地，全面提高企业的风险防范能力，不断完善的数字经济基础设施是我国数字经济持续发展的力量之源。3.1.2数字化治理取得一定成果数字化治理作为数字经济的重要组成部分，国家一直将其放在十分重要的位置，近些年，国家大力推进数字政府建设，取得了一定成果。当前，各类电子政务平台层出不穷，各地各级政府机构线上提供各种服务已成为大势所趋，线上提供各类政府服务不仅能大大提高办事效率、为广大人民提供便利，还能提高跨地区、跨部门、跨层级业务的快速响应能力。截至2020年末，在互联网政务平台办理业务的用户已突破八亿。《2020联合国电子政务调查报告》中显示，我国电子政务发展指数排名稳中有进，2019年我国在全球排名为45位，较2017年上升了20位。我国的国家治理体系伴随着数字技术与传统产业融合程度加深而向更高层次迈进。从治理方式来说，数字经济的可以有效避免国家治理受个人主义、经验主义等不良因素的影响，使国家治理朝着数据驱动的数字化标准化规范化治理转变。除此之外，数字技术对传统公共服务的改造有效增强了治理体系的科学决策能力、风险防范能力、以及应对各类突发性事务的快速响应能力。3.1.3数字技术迭代推动我国经济高质量发展数字经济的背景下，数字技术的更新速度不断加快，数字技术的迭代带来的是不同数字技术之间不断交叉、融合以及更多的技术组合方式。根据零壹智库所统计的数据，2017年-2020年我国数字科技专利数量不断增长，年增长数量达10万件以上，数字技术数量的增加更多意义在于通过数据对创新模式和生产方式进行变革，改变经济发展格局，推动数字经济的发展更上一个台阶。在构建经济发展新格局中，我国继续坚持扩大改革开放，与此同时，我国还进一步加强了技术的引领地位，只有技术不断升级，才能持续扩大我国的国际竞争优势，提高经济发展质量。现如今，数字技术覆盖面积广、应用范围大、影响程度深，其是大数据、区块链等多种技术的集合体，某种意义上来说数字技术是一种全能型技术。数字技术最重要的特性是通用性，可以预见的是，未来它将对所有的行业产生广泛而深远的影响。目前，数字经济是欧美等发达国家发展的重要领域，数字技术是提高国家在数字经济领域话语权的重要手段，我国数字技术不断更新迭代不仅意味着我国在数字领域的话语权不断提升，也代表着全社会对数字经济的投入量巨大，从侧面反映了我经济发展向高质量发展之路迈进。3.2中国制造业全球价值链地位现状如表1所示，2010-2020年中国制造业下12个细分行业的分工地位普遍较低，位于全球价值链的位置的下游环节，但这十一年间分工地位可持续上升，我国制造业与全球价值链上游的距离正在不断缩短。化工产品和医药产品制造业、计算机，电子和光学产品制造业、橡胶和塑料制品制造业、电气设备制造业价值链分工地位的提升取得了较为显著的成绩，其分工地位由2010年的-0.09、-0.274、-0.127、-0.193提升至2020年的-0.017、-0.169、-0.022、-0.112，分工地位指数提升了0.073、0.105、0.105、0.082，这些细分行业的发展需要一定的技术作为支撑，其分工地位的大幅度提升意味着我国加大对制造业技术水平的投入已取得了一定的进展，技术水平越高对制造业价值链分工地位的提升就越有利。木制品、纸制品、印刷制造业和、机械设备制造业以及纺织品、服装、皮革制造业价值链分工地位的提升速度虽不及以上行业，但也保持了的较高的提升速率。非金属矿产品制造业行业、焦炭和精炼石油产品制造业、交通运输设备制造业、食品，饮料和烟草制品的制造业、基本金属和制造金属制造业价值链分工地位的提升较为缓慢，这些非高新技术的行业价值链地位提升一方面有利于加速我国摆脱“低端锁定”的困局，另一方面会加重资源消耗，对可持续发展产生负面影响。表12010-2020年中国制造业细分行业价值链地位指数行业年20102011201220132014201520162017201820192020食品，饮料和烟草制品制造业-0.065-0.064-0.055-0.051-0.042-0.049-0.060-0.055-0.046-0.041-0.031纺织品、服装、皮革制造业-0.134-0.129-0.116-0.104-0.082-0.089-0.095-0.089-0.083-0.077-0.061木制品、纸制品、印刷制造业-0.079-0.082-0.066-0.043-0.031-0.032-0.043-0.039-0.026-0.026-0.004橡胶和塑料制品制造业-0.127-0.119-0.095-0.075-0.063-0.075-0.075-0.073-0.065-0.052-0.022焦炭和精炼石油产品制造业-0.111-0.095-0.066-0.083-0.061-0.111-0.095-0.105-0.126-0.152-0.067基本金属和制造金属制造业-0.091-0.090-0.090-0.080-0.070-0.091-0.102-0.084-0.088-0.078-0.037机械设备制造业-0.150-0.140-0.141-0.125-0.116-0.127-0.135-0.132-0.118-0.107-0.081非金属矿产品制造业-0.116-0.114-0.098-0.101-0.087-0.097-0.109-0.102-0.098-0.090-0.068化工产品和医药产品制造业-0.090-0.088-0.073-0.071-0.049-0.061-0.073-0.061-0.048-0.044-0.017计算机，电子和光学产品制造业-0.274-0.271-0.262-0.234-0.193-0.211-0.210-0.214-0.210-0.196-0.169电气设备制造业-0.193-0.193-0.187-0.171-0.152-0.166-0.173-0.152-0.143-0.136-0.112交通运输设备制造业-0.045-0.055-0.047-0.042-0.041-0.058-0.062-0.037-0.031-0.0120.011数据来源：根据TIVA数据库计算所得价值链分工地位指数中，劳动密集型制造业＞技术密集型制造业＞资本密集型制造业，出现这种情况是因为我国劳动密集型制造业与资本、技术密集型制造业相比起步较早，行业发展更加成熟，因此在全球价值链的位置比较靠上。此外，从参与度指数平均数来看，我国制造业整体、劳动密集型制造业、资本密集型制造业、技术密集型制造业参与度指数平均数分别为-0.133、-0.084、-0.101、-0.171，资本密集型制造业与制造业整体价值链分工地位指数相近，目前来看劳动密集型制造业对我国制造业分工地位指数提升影响最大，但是随着数字经济对制造业的渗透，技术密集型制造业发展潜力巨大，其分工地位有很大的上升空间。4数字经济对中国制造业价值链分工地位影响的实证分析4.1模型设定和变量选取 本文把中国制造业价值链地位指数(GVC)作为解释变量，制造业数字化水平(DE)作为被解释变量。同时，基于研究的需要将外商直接投资(FDI)、对外开放程度(OPEN)、市场规模(SCALE)、资源禀赋度(ENDOW)、技术水平(TEC)作为控制变量。为减少数据量纲的干扰，本文对数量级较大的变量均做了对数处理。建立模型如下:其中，t为年份，βi为待估参，为随机干扰项。4.1.1被解释变量被解释变量GVC_Pos代表着我国制造业GVC地位指数，具体的数据来源和测算方法上文已有详尽说明。本文将依次选取制造业整体、劳动密集型制造业、资本密集型制造业、技术密集型制造业的GVC地位指数作为被解释变量进行实证检验。4.1.2解释变量解释变量(DE)代表着我国制造业数字化水平，本文用TIVA数据库中数字经济基础部门对中国各制造部门的增加值投入量来衡量制造业数字化水平。依次选取制造业整体、劳动密集型制造业、资本密集型制造业、技术密集型制造业的数字化水平作为解释变量进行实证检验。4.1.3控制变量1.外商直接投资(FDI)。国家经济水平以及产业结构优化会受到外商直接投资所具有的行业间溢出效应以及行业内溢出效应的影响,本文选取外商直接投资净流入量占GDP的比重来衡量外商直接投资规模。2.对外开放程度(OPEN)。对外开放程度的提高有利于削弱国家间的贸易壁垒，改善贸易条件，为企业获取国外先进技术减少障碍，促进经济高质量发展，本文用用货物和服务出口额与GDP之比衡量一国的对外开放度。3.市场规模(SCALE)。基于本土市场效应理论，制造业市场规模的扩大，不仅会促进制造业出口，还会对制造业在全球价值链中所处的生产环节产生重要影响。本文采用制造业增加值占GDP比值衡量制造业的市场规模。4.资源禀赋度(ENDOW)。由于制造业发展对资源禀赋具有强依赖性，所以一国的资源丰裕度会影响制造业发展的可持续性，本文用固定资本形成总额与就业人数之比来衡量一国的要素丰裕度。5.技术水平(TECH)。技术水平变量可由研发投入强度指标来测度，研发投入强度会影响制造业产品的出口附加值，进而影响制造业在全球价值链的地位指数。基于数据可得性，本文选取规模以上工业企业R&D经费内部支出来表示技术发展程度。本文使用OECD和WTO联合发布的TIVA数据库对中国制造业整体以及分行业制造业进行实证检验。由于TIVA数据库只有2010-2020年的数据样本，所以本文实证采用2010-2020年连续11年的数据。模型中各变量的名称、定义和数据来源具体如表2所示。表2变量测度与数据来源变量名称变量定义数据来源GVC_Pos制造业全球价值链地位指数TIVA数据库LnDE制造业数字化水平TIVA数据库FDI外商直接投资世界银行OPEN对外开放程度世界银行SCALE市场规模TIVA数据库LnENDOW资源禀赋度世界银行与中国统计年鉴LnTECH技术水平中国科技统计年鉴4.2平稳性检验为避免对时间序列数据模型进行回归分析时产生伪回归的情况，保证数据的平稳性，所以要对所有变量进行ADF单位根检验，显著性水平设为1%、5%、10%三种,通过计量软件Eviews10.0得到结果如下:表3ADF单位根检验结果变量ADF统计量1%临界值5%临界值10%临界值P值是否通过检验GVC-2.443231-2.81670-1.982344-1.6011440.0206是**LNDE-3.835458-4.582648-3.320969-2.8013480.0321是**FDI-3.482126-2.847250-1.988198-1.6071400.0032是***OPEN-3.342601-4.420595-3.259808-2.7711290.0445是**SCALE-3.035477-2.847250-1.988198-1.6001400.0070是***LNENDOW-3.835776-4.420595-3.259808-2.7711290.0233是**LNTECH-6.559803-2.816740-1.982344-1.6011440.0002是***注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%置信水平下通过检验由检验结果可知，ADF检验的统计量均小于显著性水平的临界值，因此拒绝原假设，认为八个变量都不存在单位根，是平稳的。4.3制造业整体实证分析根据表4显示的实证结果可知，R2=0.996410，说明该模型具有较好的拟合度。除外商直接投资外，制造业数字化水平、对外开放程度、市场规模、资源禀赋度、技术水平均能通过显著性检验，说明以上指标的变动会对中国制造业整体价值链地位指数产生影响。制造业数字化水平对中国制造业GVC地位的影响有一定促进作用，制造业数字字化水平每提升1%，制造业全球价值链分工地位会提升0.098408%。一方面，数字经济发展所衍生出来的人工智能、自动化、人机交互等技术改变了制造业研发、生产、运输、营销等各个环节，极大地降低了制造业的生产成本和运输成本，提高了制造业的生产效率。另一方面，数字化加速了传统制造业生产性服务业的进一步融合，通过行业间投入产出关联的“涟漪效应”促进下游制造业转型升级，从而推动了制造业价值链地位的提升。外商直接投资对中国制造业GVC地位的影响不显著但有一定的正向的作用，外商直接投资能提高东道国的生产水平和管理能力，东道国企业可利用其技术溢出和学习效应促进技术发展、提高劳动者能力，但技术进步与能力提升都不是一蹴而就的，从长远来看，外商直接投资会促进中国制造业全球价值链地位的提升。对外开放程度对中国制造业GVC地位的影响有一定的负面的作用，对外开放程度每变动1个单位，就会使制造业GVC地位指数反向变动1.239676。原因可能在于因对外开放程度的提高不仅会促进跨境贸易，还会存在着国际产业竞争加剧的问题。目前中国制造业处于转型发展的关键期，传统制造业向制造业服务化转变是大势所趋，但中国与发达国家制造业相比技术水平仍存在一定差距，对外开放降低了中国制造业的竞争力，再加上发展中国家获得的技术外溢效应较弱，所以对GVC地位指数产生了负面影响。如果制造业相关企业能够及时调整公司发展策略，不断提高创新能力，则会有利于GVC地位指数的提高。市场规模对中国制造业GVC地位的影响有一定促进作用，市场规模每变动1个单位，就会使制造业GVC地位指数正向变动0.889527。一国制造业行业规模的大小会影响其国内产业链以及工业配套体系越完善程度，2010年-2020年，中国制造业发展规模不断扩大，其占GDP的比重由12%提升至19%，愈加完善的国内产业链以及工业配套体系减少了中国制造业对国外中间产品的依赖性，有利于提升更GVC地位指数的前向参与度。资源禀赋度对中国制造业GVC分工地位的影响存在一定的负面的作用，资源禀赋度每提升1%，中国制造业GVC分工地位会反向变动0.198067%，说明高资源禀赋并不会有利于我国制造业GVC分工地位的提升。这主要是由于发展中国家资源配置率普遍不高，而这种缺陷会进一步导致资本和劳动力的虚耗，从而影响了制造业GVC分工地位的提升。技术水平对中国制造业GVC地位的影响有一定促进作用，技术水平每提升1%，中国制造业全球价值链分工地位会变动0.164498%。制造业研发投入强度的增大，产品技术水平提高，有利于在国际市场上形成竞争优势，为中国制造业GVC地位向上攀升创造有利条件。表4总体OLS回归VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1.0045570.3413652.9427670.0423LNDE0.0984080.0320113.0742030.0371FDI0.6261240.4142561.5114330.2052OPEN-1.2396760.183264-6.7644120.0025SCALE0.8895270.2761433.2212490.0322LNENDOW-0.1980670.028475-6.9558420.0022LNTECH0.1644980.0614242.6780700.05534.4分行业实证分析 4.4.1劳动密集型制造业回归结果从表5所展现的回归结果来看，R2=0.995987,说明该模型的拟合优度较好。对于劳动密集型制造业，制造业数字化水平对其GVC分工地位的影响不显著，可能是由于劳动密集型制造业相对于资本密集型和技术密集型制造业来说，资金不充分，数字化改造程度不高，不能充分发挥数字经济的网络连接效应、成本节约效应和人力资本结构升级效应。除制造业数字化水平之外，外商直接投资、对外开放程度、市场规模、资源禀赋度、技术水平均通过显著性检验，具体来看，FDI、行业规模、技术水平对劳动密集型制造业GVC地位指数存在正向影响，而对外开发程度与资源禀赋度对劳动密集型制造业GVC地位指数存在负面影响。值得注意的是，与制造业整体回归结果不同，FDI对劳动密集型制造业的影响是显著的，其每变动1个单位，就会使劳动密集型制造业GVC地位指数正向变动1.446473。可能是因为劳动密集型制造业技术复杂程度低，嵌入GVC时也处于下游的位置，因此外商直接投资的外溢效应对劳动密集型制造业影响更显著。表5劳动密集型制造业OLS回归VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1.5013270.2306886.5082090.0029LNDE0.0031420.0056100.5601500.6053FDI1.4464730.4033223.5863960.0230OPEN-1.1249110.190938-5.8916480.0042SCALE1.4464730.2181775.4013870.0057LNENDOW-0.1763540.027407-6.4345340.0030LNTECH0.2776770.0325438.5350690.00104.4.2资本密集型制造业回归结果从表6所展现的回归结果来看，R2=0.946724说明该模型的拟合优度较好。对于资本密集型制造业，制造业数字化水平对其GVC地位指数有显著影响且通过了5%的显著性检验，数字化水平每变动1%，制造业GVC分工地位会提升0.062305%。FDI对资本密集型制造业GVC分工地位影响不显著，但有一定的正向作用，通过对比FDI对分行业制造业的回归结果可以得出，FDI对劳动密集型制造业影响最大，其次是资本密集型制造业，对技术密集型制造业影响最小。行业规模、技术水平、对外开放程度、资源禀赋度皆通过了10%的显著性检验，前两者对资本密集型制造业GVC地位指数有一定的正面影响，后两者对资本密集型制造业GVC地位指数有一定的负面影响。表6资本密集型制造业OLS回归VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1.5224550.5874312.5917170.0606LNDE0.0623050.0213482.9184770.0433FDI2.3362681.1766641.9855020.1181OPEN-1.3147220.499921-2.6299210.0582SCALE0.6050410.2470003.1061070.0307LNENDOW-0.1991050.069261-2.8746880.0453LNTECH0.2054510.0905812.2681540.08595结论与对策建议5.1夯实数字基础产业建设，为制造业发展提供新动能 数字经济基础产业的发展，能够促进制造业与数字经济基础部门进一步融合，实现制造业的深层次变革。加强数字基础产业建设，主要从以下几个方面入手。首先，数字经济基础产业是数字经济持续蓬勃发展的重要基础，国家应该把发展数字经济基础产业上升为国家层面的重要战略，扩大其在国民经济中发挥的作用。其次，积极推动产业创新，以搭建网络化、协同分工格局为导向，把构建开放型产业组织体系作为产业创新的重要目标，培育成熟的数字经济产业生态系统。不断增加技术密集型制造业的技术成果，推产业转型升级。最后，积极培育兼具先进制造水平和创新水平的产品，增强相关产品在国际市场上的竞争力。充分利用国际和国内两个市场，推动数字经济基础产业和相关融合产业的产品和服务出口，积极发展数字贸易，提升中国在数字贸易规则构建上的影响力。5.2加强数字基础设施建设，为制造业数字化提供持久动力数字基础设施建设能够保障数据要素的充分流动，是实现数字经济繁荣发展的先决条件。当下，传统基础设施对经济发展的影响正在逐步递减，数字基础设施建设在助力数字经济繁荣、推动经济高质量发展上正在发会越来越重要的作用，重视数字基础建设的总体布局，是推动科技革命和产业革命的必由之路。我国目前的数字经济基础设施建设情况与发达国家相比还有一定的的差距。例如，三大运营商一直致力于进行宽带的升级改造，但是目前我国仍面临着宽带使用费率高、速度慢等问题，中国的数字经济基础设计建设还有很长的路要走。除了关注数字基础设施的总体布局外，也不能忽视产业数字化发展的需求。制造业数字化水平的提高离不开数字基础建设的发展，在进行数字基础设施建设时就要紧紧围绕制造业智能化、数字化发展要求，为制造业提供完善的现代网络基础设施体系。标识解析体系中节点建设一直是我国网络体系建设的痛点，世界上13个根服务器没有一台在我国，在工业4.0的背景下，这会使我国使我国工业互联网建设发展受限。因此要加快推进工业互联网标识解析系统，推进各级标识解析节点建设与技术创新集成应用，为我国制造业数字化、智能化建设提供安全保障。5.3大力发展数字技术，为价值链地位提升提供技术支持 新一代信息技术革命的发展为我国带来了新的发展机遇，让原本处于价值链下游的产业拥有了“弯道超车”的机会，而想要充分利用这个发展机遇就必须要掌握数字经济中的核心技术。数字基础设施的发展会带来技术边界的削弱，数字技术将会在越来越多产业发挥影响力，我国想要在世界数字经济领域取得一席之地就必须重视技术交叉和产业融合产生的原创性研发和融合性创新。第一，政府可以出台一系列的激励政策鼓励企业围绕数字经济开展新业态、新模式的创新，形成新的经济增长点。与此同时，积极鼓励各地试点根据自身发展的实际情况创立数字经济创新发展试验区，政府成为主要推手探索数字技术与传统产业结合的新型业态。第二，数字技术的创新不是一朝一夕可以完成的，要积极构建数字技术的创新系统。政府应当做一个“破壁人”，打破政府、研究机构、企业之间的合作障碍，建立三方良性互动的产学研一体化区域创新系统，。第三，建立完善的知识产权保护制度体系。引导数字技术研发重点从应用技术转向共性技术，提高技术创新的价值。保护支持产权者的合法权益，通过专属授权保护创新主体的知识产权收益，激让越来越多的企业或个人参与到创新中来。5.4重视专业化人才培养，为数字经济发展提供人才支撑 数字经济的发展离不开数字基础产业的发展、数字基础设施的建设、数字技术的创新，同时也离不开大规模掌握数字技术的高技能人才的支撑。数字经济发展的过程中，如果人才培养没有跟上，就会像是空中楼阁，随时面临倒塌的风险。有关掌握数字技术的高技能人才的培养主要从以下两个个方面入手。首先，目前国内很多高校只开设了软件和计算机专业，没有把数字技术作为一门单独的课程到列入到学生的学习课程内，而数字经济的蓬勃发展势必会导致越来越多的企业需要掌握数字技术的高素质人才，如果仅靠企业的培养会耗费企业大量的培训成本，是不现实的，所以高校在设置课程时要与时俱进，考虑到企业的需求和社会发展的需要，数字技术不仅要列入到学生的学习范围内，更要将其设置为必修课。其次，构建终身学习的持久机制。数字技术的发展日新月异，这就需要从业者保持学习意识，不停的更新学习内容。政府在这方面可以效仿其他行业举办从业资格考试，通过设置考试门槛、考试等级等内容构建考核体系，向社会输送掌握基本数字技术的高素质人才。参考文献:[1]曹正勇.数字经济背景下促进我国工业高质量发展的新制造模式研究[J].商业研究,2018(02):99-104.[2]葛海燕,张少军,丁晓强.中国的全球价值链分工地位及驱动因素—融合经济地位与技术地位的综合测度[J].国际贸易问题,2021(09):126-141.[3]郭周明,裘莹.数字经济时代全球价值链的重构:典型事实、理论机制与中国策略[J].改革,2020(10):73-86[4]赖伟娟,钟姿华.中国与欧、美、日制造业全球价值链分工地位的比较研究[J].世界经济研究,2017(01):125-134[5]厉无畏.产业发展的趋势研判与理性思考[J],中国工业经济,2002(04):05-11．[6]李春发,李冬冬,周驰.数字经济驱动制造业转型升级的作用机理—基于产业链视角的分析[J].商业研究,2020(02):73-83.[7]李津,齐雅莎,刘恩专.中国的全球价值链分工地位及驱动因素—融合经济地位与技术地位的综合测度[J].学习与探索,2020(10):147-154.[8]李美云.国外产业融合研究新进展[J].外国经济与管理,2005(12):12-20.[9