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摘 要：现如今数字经济已成为制造业转型升级的新动能。本文以安徽省制造业企业为例，将数字经济水平细分为数字基础设施水平、数字产业化水平、产业数字化水平及数字化创新水平四个维度，利用安徽省2014年-2019年市级面板数据，量化分析数字经济对安徽省制造业企业高质量发展的推动作用。实证结论表明，除数字产业化水平外的其他三种因素均对制造业高质量发展产生正向作用。基于此，本文提出如打通数字经济与实体经济的人才“结点”，构建开放共享的数据平台，激发企业数字化转型主动性等政策建议，对引导数字经济时代提升安徽省制造业高质量发展水平具有实际意义。
关键词：数字经济;制造业;高质量发展
一、前言
以数据信息为依托的数字经济是推动经济增长的新引擎。作为国民经济主体的制造业要想实现转型发展，与数字经济的深度融合是必然选择。当前中国正处于数字经济高速发展的浪潮中，数字经济是安徽省制造业转型升级的一大突破口。为顺应世界经济发展趋势，安徽省必须以省内制造业发展现状为出发点，选择数字经济推动制造业企业高质量发展路径，为数字经济与安徽省制造业的有机融合创造出更广阔的发展空间，成为带动安徽省经济发展的活力源泉。
国内外对数字经济的研究起步较晚，现有文献多集中分析数字经济对高质量经济发展的宏观影响效应。赵西三（2017）认为，数字经济通过打破创新链瓶颈、提高制造链质量、优化供应链效率、拓展服务链空间，助推中国制造实现变道超车。张于喆（2018）认为数字经济对实体经济进行数字化、网络化、智能化改造，驱动我国产业结构向中高端迈进具有重要推动作用。刘淑春（2019）表示推动数字经济高质量发展，实现“产业数字化”和“数字产业化”双轮驱动，必须聚焦破解核心技术卡脖子难题。王娟（2019）从要素配置变革的演化差异和产业升级驱动演化和经济增长质量的演变三个层面探讨了数字经济与经济高质量发展的关系及其促进经济高质量发展的内在机理。葛和平、吴福象（2021）探讨了数字经济直接以及通过经济效率提升、经济结构优化等方式促进经济高质量发展的理论机制，并进行实证检验。
通过对现有文献的梳理与总结，发现现有研究多定性分析数字经济对全球经济发展的影响效应，关于数字经济对促进制造业高质量发展的影响的研究并不多，尤其是实证分析部分明显缺少，从省份、市级层面对数字经济推动制造业高质量发展的研究更为匮乏。基于此，本文在分析数字经济推动制造业高质量发展的内在机理基础上，利用安徽省2014年-2019年市级面板数据量化分析数字经济对安徽省制造业企业高质量发展的推动作用。
二、数字经济推动制造业企业高质量发展的内在机理
1.数字经济能够推动供应链效率优化
（1）在生产环节实现降本增效
企业在生产环节应用物联网、大数据及人工智能等新信息技术实现全方位智能实时监控，及时发现生产制造中出现的问题，从而提升制造工序与制造环节的效率，保障产品质量，提高产品效率。此外，数字技术可以通过收集、分析生产制造过程中的数据，使生产制造流程工序得到进一步地改进。
（2）在流通环节确保供需高效连接
流通是连接生产与消费的桥梁，是商品流通的渠道。数字经济时代以数字化信息作为流通媒介，实现了供应商、制造商、分销商、零售商的有机整合，提高了供应链上生产与交换环节的效率，极大地缩短了流通渠道的长度结构，为制造业企业提供了成本低、速度快、覆盖广的流通渠道，帮助企业快速建立线上销售渠道，充分展示产品特性，塑造企业品牌。在减少产品流通环节的过程中实现与消费者的直接对接，以较低成本实现供应链的高效化。
2.数字经济能够促进制造业价值链的全面升级
（1）推动工艺流程升级
随着工业互联网、物联网等建设的逐渐完善，制造业企业利用大数据等数字技术可以使生产工艺流程得以提升，资源配置得以优化。通过“互联网+”平台与实体经济相结合的生产模式，推动企业技术、产业结构和经营管理方面的创新，加速传统低端工艺流程的升级，打造消费者“按需定制+参与制造”的新型智能化服务模式，加快制造业企业生产方式的新变革。
（2）推动产品制造升级
制造业企业在注重产品质量和生产效率之余，还要注重技术改造所需投入的资源力度，对产品进行推陈出新，提高核心零部件性能的稳定性，加强高技术水平与高附加值环保产品的研发。此外在产品研发设计过程中，应充分考虑消费者现时需求，以期将其转化为推动产品制造升级的重要想法，实现产品研发设计工作高效化。
3.数字经济能够突破传统制造业的创新链瓶颈
（1）颠覆传统研发模式，提高创新效率
传统制造业企业消费者与研发者沟通渠道阻滞，研发人员对市场需求的灵敏度不高，从而造成大量人力、财力资源的浪费。而数字经济重新定义了传统制造业的商业模式，为制造业发展带来无限机遇。数字化创新平台可以使消费者参与产品的研发设计，真正实现以市场需求为导向，收集消费者真实的体验评价、反馈建议等有效信息，逐步对产品细节进行完善，并迅速推出产品系列升级版，推动中国制造企业突破创新瓶颈，提高研发的质量与研发效率。
（2）打破传统制约，实现智能转型
传统制造业以规模经济为主导，大规模生产追求单位成本最小化。伴随着经济的快速增长，如何满足消费者多元化、定制化需求成为制造业企业面临的主要挑战。对此，在转型升级过程中，制造业企业应以数字化技术为杠杆，充分利用数字化技术成果，淘汰老旧的技术设备，寻求可替代的新技术、新设备，实现制造业在智能转型过程中的瓶颈突破。
三、数字经济推动安徽省制造业企业高质量发展现状
1.传统支柱产业焕发新春，新型基础设施建设加速推动
“十三五”时期，安徽省致力于推动传统制造企业在數字经济驱动下的转型升级，并取得良好成效。以美的集团为例，作为家电巨头打破了企业四大类传统家电经营边界，通过强化新一代信息技术赋能构建企业增长的新支柱，打造消费电器、暖通空调和机器人系统三足鼎立的科技集团。在新型基础设施建设方面，安徽省抢抓新基建机遇，全面统筹推进5G建设工作。2020年，安徽省采取“适度超前”的建设策略，建设了近3万个5G基站，超额完成省政府提出的规划目标任务。 2.复合型高层次人才匮乏，数字化进程阻力大
在数字化转型过程中，安徽省制造业企业存在的复合型高层次人才匮乏等问题日益严峻。从调研情况来看，安徽省制造业人才结构性过剩与短缺并存，大量劳动者平均技能水平偏低，既懂数字技术又熟悉工业知识且可以直接从事制造业数字化生产的专业技术人员普遍稀缺。受发展水平和经济条件的制约，安徽省制造业企业对外地人才的吸引能力和本地人才的留存率都较差，同时接纳人才带来的高成本，会使低利润的小微企业不堪重负。另外，安徽省各高校数字化人才队伍建设滞后，截至2020年1月，安徽省仅10所高校获批提供数据科学与大数据技术专业，包括安徽大学、安徽财经大学、安徽工程大学等。这意味着从事收集、加工、集成和分析应用数据的高级制造业人才将在长时间内存在巨大缺口。
3.数据开放和共享水平不高，数据资源整合效率低
数字经济时代，数据质量的参差不齐成为制约企业管理者决策成效高低的主要阻碍。在数据挖掘的基础上，制造业企业通过分析消费者的购买行为、搜索记录等特征数据，解读消费者画像并提供定制化价格。可见数据搜集与分析的能力在市场竞争中具有愈发重要的价值。而数据资源的采集、分析、挖掘和应用离不开制造业产业链中各层级企业的信息、市场部门信息及消费者的信息，但是这些数据资源分散，企业无法获取并整合应用。一方面，由于制造业领域行业细分较多、行业差异较大且生产营销过程的数据基于不同设备，导致制造业数字化转型数据未形成规范统一的标准格式，数据难以转化为有用的资源。另一方面，消费者对于个人隐私的信息保护意识也在不断增强，加大了收集消费者数据的难度。
4.企业数字化转型意识不强，进度差异较大
制造业行业的数字化转型具有时代的紧迫性，但安徽省大多数制造业企业仍不能充分认识数字化转型对于制造業发展的长远意义。安徽省制造业企业数字化转型战略管理不足，管理层对数字技术趋势转化的评估和提升不能做到有效及时，尤其是广大中小企业由于成本高昂、技术封闭等问题，注重产品生产交换的过程中却忽视对于网络基础设施和线上服务的完善，数字化需求洞察能力较弱，重视度不够。与此同时，安徽省制造业由于所在区域、行业以及企业个体之间的不同导致数字化转型进度存在明显差异，汽车及工程机械、家电、电子信息、新型建材、能源及原材料占据安徽省制造业产业优势地位，在行业龙头企业带领下，整体的数字化转型进程明显优于其他行业。
四、数字经济对安徽省制造业高质量发展影响的实证研究
1.评价方法与变量说明
（1）评价方法
①指标说明：假设有n个省份，m个指标，时间跨度为t，则Xpij表示第p年i省的第j个指标。
②指标标准化处理：
③指标熵值的确定：
其中
④指标信息效用值的确定：
⑤指标权重的确定：
⑥综合评分的确定：
（2）变量说明
①被解释变量
制造业高质量发展水平HQDM。当前国内外学者对制造业高质量发展测度指标体系做了积极探索。曾繁华和刘淑萍（2019）利用制造业三大类产业工业总产值与制造业工业总产值的比值度量制造业升级指标。李琳（2019）等学者利用效率效益、结构优化、创新驱动、方式转化四个维度构建制造业发展质量的复合指标体系。本文借鉴黄顺春（2021）等学者研究成果，选用在以往学者建立的制造业高质量发展评价指标中出现频率最高的R&D研发投入指标衡量制造业高质量发
展水平。
②解释变量
a.数字基础设施水平。选取电信业务总量、移动电话年末用户数、固定互联网宽带接入用户三个指标，运用改进的熵值法测算数字基础设施水平。
b.数字产业化水平。选取高新技术产业总产值同比增幅和技术合同成交总额两个指标，运用改进的熵值法赋权测算数字化产业化水平。
c.产业数字化水平。选取R&D人员折合全时当量和高新技术企业数两个指标，运用改进的熵值法衡量产业数字化水平。
d.数字创新化水平。选取高等学校在校学生数和研究与试验发展经费支出两个指标，运用改进的熵值法进行赋权得到数字创新化水平。
③控制变量
a.经济发展水平EL，采用安徽省各市人均GDP测度安徽省的经济发展水平;
b.教育投入水平EDL，采用地方教育财政支出与科技财政支出之和与地方财政支出之比表示教育投入水平;
c.政府参与程度GP，以地方政府财政支出占GDP的比例衡量政府参与程度。
本文研究使用实证数据整理于EPS全球统计数据库、《安徽省统计年鉴》、《安徽省科技统计公报》、《安徽省高新技术产业统计公报》等。经过筛选，本文最终基于2014年至2019年安徽省16市的面板数据模型进行实证分析。如表 2所示列出各变量指标的描述性统计。
2.模型构建
其中，HQDM的含义为制造业高质量发展水平，i为安徽省各市级（i=1，2，…，16），t为年份（t=2014，2015，…2019），β表示待估参数，ε表示残差。
3.实证分析
本研究利用Stata 16软件对数字经济影响安徽省制造业高质量发展水平进行回归分析，并进一步使用Hausman检验，确定建立固定效应模型（回归结果见表 3）。
数字基础设施水平、数字产业化水平、产业数字化水平、数字化创新水平及数字化治理水平对我国各省份制造业高质量发展水平影响的回归结果如表 3所示，模型（1）至模型（4）的Hausman检验均在1%的显著水平上拒绝了随机效应模型的零假设，说明建立固定效应模型是最有效率的。
本文基于2014年至2019年安徽省市级面板数据，从数字经济基础设施建设水平、产业数字化水平、数字化创新水平、数字产业化水平四个维度，实证研究数字经济对安徽省制造业高质量发展的影响效应。研究结果显示：（1）产业数字化对安徽省制造业高质量发展发挥着重要推动作用，说明以5G、大数据、人工智能为支撑的产业数字化对引领安徽省制造业高质量发展具有重要意义;（2）数字基础设施水平、数字创新水平均对安徽省制造业高质量发展具有较强的促进作用，且数字基础设施水平促进作用更加明显;（3）数字产业化水平则表现为不显著的阻碍作用。 五、结论与建议
1.打通数字经济与实体经济的人才“结点”
数字经济与制造业企业的有效融合需要以复合型人才为结点。纵观安徽省制造业企业发展进程，人才的缺乏是制约数字化发展和创新进度的重要短板。目前安徽省各高校在培养数字化人才领域的专业建设基础薄弱，不能满足制造业数字化进程对专业人才知识结构和技能水平的要求。因此各高校和科研机构应着眼于数字经济未来发展方向，积极建设相关的综合学科，加快复合型人才的教育培养进度。此外，企业要善于利用高福利待遇，充分吸纳优秀人才参与到企业建设中来，并通过对制造业工人进行技术培训，提高其数字化素质，运用人才优势攻克制造业企业发展难题。
2.构建开放共享的数据平台，提升制造业资源整合水平
数据信息是数字经济重要生产要素。安徽省应针对省内制造业企业发展痛点，在数据信息安全保障前的体系，因地制宜地深化数字经济网络平台应用推广，构建开放共享的制造业数据网络平台，完成制造业数字化转型的战略业务优势重组。就各种关键制造技术成立多元技术、多方主体的平台小组，促进技术创新、产品安全和知识产权保护等方面的规划政策有效实施，改善数字经济产业发展环境，营造更加开放的行业交流氛围。进而带动行业、企业及消费者间的信息流调整为开放状态，将资源配置优化落到发展实处，充分发挥数据要素的价值创造功能，最终实现业务增长、社会福利的增加及数字转型的最终目标。
3.激发企业数字化转型主动性，尽快实现产业均衡发展
当前安徽省制造业企业本身缺乏对数字经济的灵敏度反应，对以数字化推进企业转型升级的认识较少，这势必会影响制造业在数字经济趋势下的高质量发展。因此，通过充分发挥大型制造业，或是制造业龙头企业的主导作用，结合互联网平台的生态构建能力，鼓励其他规模的制造业企业进行组织和结构改进，实现公司各种技术要素、创新要素、管理要素的优化配置，通过集成、协作和共享的产品开发环境来提高制造公司的内部能力。这就要求安徽省制造业企业积极了解社会发展趋势，平衡制造业企业发展中的痛点和需求，确定行业数字经济所带来的转型关键要素，强化数字化转型意识，打牢高质量发展的基础和条件，针对行业痛点问题精准施策，实现数字化转型能力的飞跃，探索出制造业发展的潜在空间并取得
成功。
4.发挥政府统筹规划作用，强化数字经济利企效果
政府必须统筹全局，提高顶层设计能力，同时联结企业、第三方组织等社会主体，提高决策的准确性、有效性和时效性，形成统一决策的多主体协同治理机制和治理网络，为制造业企业发展留出更多上升空间，让企业各部门信息能够在行业间快速传递，及时向制造业企业发送数据信息，不断提高政务服务的便捷性、快捷性，在政府统筹领导下激发出制造业高质量发展的潜力。
参考文献：
[1]赵西三.数字经济驱动中国制造转型升级研究[J].中州学刊，2017（12）：36-41.
[2]张于喆.数字经济驱动产业结构向中高端迈进的发展思路与主要任务[J].经济纵横，2018（09）：85-91.
[3]刘淑春.中国数字经济高质量发展的靶向路径与政策供给[J].经济学家，2019（06）：52-61.
[4]王娟.数字经济驱动经济高质量发展：要素配置和战略选择[J].宁夏社会科学，2019（05）：88-94.
[5]葛和平，吴福象.数字经济赋能经济高质量发展：理论机制与经验证据[J].南京社会科学，2021（01）：24-33.
[6]曾繁华，刘淑萍.“互联网+”对中国制造业升级影响的实证检验[J].统计与决策，2019，35（09）：124-127.
[7]李琳，周一成.“互联网+”是否促进了中国制造业发展质量的提升？——来自中国省级层面的经验证据[J].中南大学学报（社会科学版），2019，25（05）：71-79.
[8]黄顺春，张书齐.中国制造业高质量发展评价指标体系研究综述[J].统计与决策，2021，37（02）：5-9.
[9]徐伟呈，范爱军.互联网技术驱动下制造业结构优化升级的路径——来自中国省际面板数据的经验证据[J].山西财经大学学报，2018，40（07）：45-57.
[10]谭清美，陈静.信息化对制造业升级的影响机制研究——中国城市面板数据分析[J].科技进步与对策，2016，33（20）：55-62.
[11]石喜愛，季良玉，程中华.“互联网+”对中国制造业转型升级影响的实证研究——中国2003-2014年省级面板数据检验[J].科技进步与对策，2017，34（22）：64-71.
[12]谭清美，陈静.信息化对制造业升级的影响机制研究——中国城市面板数据分析[J].科技进步与对策，2016，33（20）：55-62.
作者简介：饶瑞竹（1999- ），女，汉族，河南省信阳市人，安徽财经大学国际经济与贸易专业2018年级在读本科生;陈光莉（2000- ），女，汉族，安徽省六安市人，安徽财经大学国际经济与贸易专业2018年级在读本科生
关键词：数字经济;制造业;高质量发展
一、前言
以数据信息为依托的数字经济是推动经济增长的新引擎。作为国民经济主体的制造业要想实现转型发展，与数字经济的深度融合是必然选择。当前中国正处于数字经济高速发展的浪潮中，数字经济是安徽省制造业转型升级的一大突破口。为顺应世界经济发展趋势，安徽省必须以省内制造业发展现状为出发点，选择数字经济推动制造业企业高质量发展路径，为数字经济与安徽省制造业的有机融合创造出更广阔的发展空间，成为带动安徽省经济发展的活力源泉。
国内外对数字经济的研究起步较晚，现有文献多集中分析数字经济对高质量经济发展的宏观影响效应。赵西三（2017）认为，数字经济通过打破创新链瓶颈、提高制造链质量、优化供应链效率、拓展服务链空间，助推中国制造实现变道超车。张于喆（2018）认为数字经济对实体经济进行数字化、网络化、智能化改造，驱动我国产业结构向中高端迈进具有重要推动作用。刘淑春（2019）表示推动数字经济高质量发展，实现“产业数字化”和“数字产业化”双轮驱动，必须聚焦破解核心技术卡脖子难题。王娟（2019）从要素配置变革的演化差异和产业升级驱动演化和经济增长质量的演变三个层面探讨了数字经济与经济高质量发展的关系及其促进经济高质量发展的内在机理。葛和平、吴福象（2021）探讨了数字经济直接以及通过经济效率提升、经济结构优化等方式促进经济高质量发展的理论机制，并进行实证检验。
通过对现有文献的梳理与总结，发现现有研究多定性分析数字经济对全球经济发展的影响效应，关于数字经济对促进制造业高质量发展的影响的研究并不多，尤其是实证分析部分明显缺少，从省份、市级层面对数字经济推动制造业高质量发展的研究更为匮乏。基于此，本文在分析数字经济推动制造业高质量发展的内在机理基础上，利用安徽省2014年-2019年市级面板数据量化分析数字经济对安徽省制造业企业高质量发展的推动作用。
二、数字经济推动制造业企业高质量发展的内在机理
1.数字经济能够推动供应链效率优化
（1）在生产环节实现降本增效
企业在生产环节应用物联网、大数据及人工智能等新信息技术实现全方位智能实时监控，及时发现生产制造中出现的问题，从而提升制造工序与制造环节的效率，保障产品质量，提高产品效率。此外，数字技术可以通过收集、分析生产制造过程中的数据，使生产制造流程工序得到进一步地改进。
（2）在流通环节确保供需高效连接
流通是连接生产与消费的桥梁，是商品流通的渠道。数字经济时代以数字化信息作为流通媒介，实现了供应商、制造商、分销商、零售商的有机整合，提高了供应链上生产与交换环节的效率，极大地缩短了流通渠道的长度结构，为制造业企业提供了成本低、速度快、覆盖广的流通渠道，帮助企业快速建立线上销售渠道，充分展示产品特性，塑造企业品牌。在减少产品流通环节的过程中实现与消费者的直接对接，以较低成本实现供应链的高效化。
2.数字经济能够促进制造业价值链的全面升级
（1）推动工艺流程升级
随着工业互联网、物联网等建设的逐渐完善，制造业企业利用大数据等数字技术可以使生产工艺流程得以提升，资源配置得以优化。通过“互联网+”平台与实体经济相结合的生产模式，推动企业技术、产业结构和经营管理方面的创新，加速传统低端工艺流程的升级，打造消费者“按需定制+参与制造”的新型智能化服务模式，加快制造业企业生产方式的新变革。
（2）推动产品制造升级
制造业企业在注重产品质量和生产效率之余，还要注重技术改造所需投入的资源力度，对产品进行推陈出新，提高核心零部件性能的稳定性，加强高技术水平与高附加值环保产品的研发。此外在产品研发设计过程中，应充分考虑消费者现时需求，以期将其转化为推动产品制造升级的重要想法，实现产品研发设计工作高效化。
3.数字经济能够突破传统制造业的创新链瓶颈
（1）颠覆传统研发模式，提高创新效率
传统制造业企业消费者与研发者沟通渠道阻滞，研发人员对市场需求的灵敏度不高，从而造成大量人力、财力资源的浪费。而数字经济重新定义了传统制造业的商业模式，为制造业发展带来无限机遇。数字化创新平台可以使消费者参与产品的研发设计，真正实现以市场需求为导向，收集消费者真实的体验评价、反馈建议等有效信息，逐步对产品细节进行完善，并迅速推出产品系列升级版，推动中国制造企业突破创新瓶颈，提高研发的质量与研发效率。
（2）打破传统制约，实现智能转型
传统制造业以规模经济为主导，大规模生产追求单位成本最小化。伴随着经济的快速增长，如何满足消费者多元化、定制化需求成为制造业企业面临的主要挑战。对此，在转型升级过程中，制造业企业应以数字化技术为杠杆，充分利用数字化技术成果，淘汰老旧的技术设备，寻求可替代的新技术、新设备，实现制造业在智能转型过程中的瓶颈突破。
三、数字经济推动安徽省制造业企业高质量发展现状
1.传统支柱产业焕发新春，新型基础设施建设加速推动
“十三五”时期，安徽省致力于推动传统制造企业在數字经济驱动下的转型升级，并取得良好成效。以美的集团为例，作为家电巨头打破了企业四大类传统家电经营边界，通过强化新一代信息技术赋能构建企业增长的新支柱，打造消费电器、暖通空调和机器人系统三足鼎立的科技集团。在新型基础设施建设方面，安徽省抢抓新基建机遇，全面统筹推进5G建设工作。2020年，安徽省采取“适度超前”的建设策略，建设了近3万个5G基站，超额完成省政府提出的规划目标任务。 2.复合型高层次人才匮乏，数字化进程阻力大
在数字化转型过程中，安徽省制造业企业存在的复合型高层次人才匮乏等问题日益严峻。从调研情况来看，安徽省制造业人才结构性过剩与短缺并存，大量劳动者平均技能水平偏低，既懂数字技术又熟悉工业知识且可以直接从事制造业数字化生产的专业技术人员普遍稀缺。受发展水平和经济条件的制约，安徽省制造业企业对外地人才的吸引能力和本地人才的留存率都较差，同时接纳人才带来的高成本，会使低利润的小微企业不堪重负。另外，安徽省各高校数字化人才队伍建设滞后，截至2020年1月，安徽省仅10所高校获批提供数据科学与大数据技术专业，包括安徽大学、安徽财经大学、安徽工程大学等。这意味着从事收集、加工、集成和分析应用数据的高级制造业人才将在长时间内存在巨大缺口。
3.数据开放和共享水平不高，数据资源整合效率低
数字经济时代，数据质量的参差不齐成为制约企业管理者决策成效高低的主要阻碍。在数据挖掘的基础上，制造业企业通过分析消费者的购买行为、搜索记录等特征数据，解读消费者画像并提供定制化价格。可见数据搜集与分析的能力在市场竞争中具有愈发重要的价值。而数据资源的采集、分析、挖掘和应用离不开制造业产业链中各层级企业的信息、市场部门信息及消费者的信息，但是这些数据资源分散，企业无法获取并整合应用。一方面，由于制造业领域行业细分较多、行业差异较大且生产营销过程的数据基于不同设备，导致制造业数字化转型数据未形成规范统一的标准格式，数据难以转化为有用的资源。另一方面，消费者对于个人隐私的信息保护意识也在不断增强，加大了收集消费者数据的难度。
4.企业数字化转型意识不强，进度差异较大
制造业行业的数字化转型具有时代的紧迫性，但安徽省大多数制造业企业仍不能充分认识数字化转型对于制造業发展的长远意义。安徽省制造业企业数字化转型战略管理不足，管理层对数字技术趋势转化的评估和提升不能做到有效及时，尤其是广大中小企业由于成本高昂、技术封闭等问题，注重产品生产交换的过程中却忽视对于网络基础设施和线上服务的完善，数字化需求洞察能力较弱，重视度不够。与此同时，安徽省制造业由于所在区域、行业以及企业个体之间的不同导致数字化转型进度存在明显差异，汽车及工程机械、家电、电子信息、新型建材、能源及原材料占据安徽省制造业产业优势地位，在行业龙头企业带领下，整体的数字化转型进程明显优于其他行业。
四、数字经济对安徽省制造业高质量发展影响的实证研究
1.评价方法与变量说明
（1）评价方法
①指标说明：假设有n个省份，m个指标，时间跨度为t，则Xpij表示第p年i省的第j个指标。
②指标标准化处理：
③指标熵值的确定：
其中
④指标信息效用值的确定：
⑤指标权重的确定：
⑥综合评分的确定：
（2）变量说明
①被解释变量
制造业高质量发展水平HQDM。当前国内外学者对制造业高质量发展测度指标体系做了积极探索。曾繁华和刘淑萍（2019）利用制造业三大类产业工业总产值与制造业工业总产值的比值度量制造业升级指标。李琳（2019）等学者利用效率效益、结构优化、创新驱动、方式转化四个维度构建制造业发展质量的复合指标体系。本文借鉴黄顺春（2021）等学者研究成果，选用在以往学者建立的制造业高质量发展评价指标中出现频率最高的R&D研发投入指标衡量制造业高质量发
展水平。
②解释变量
a.数字基础设施水平。选取电信业务总量、移动电话年末用户数、固定互联网宽带接入用户三个指标，运用改进的熵值法测算数字基础设施水平。
b.数字产业化水平。选取高新技术产业总产值同比增幅和技术合同成交总额两个指标，运用改进的熵值法赋权测算数字化产业化水平。
c.产业数字化水平。选取R&D人员折合全时当量和高新技术企业数两个指标，运用改进的熵值法衡量产业数字化水平。
d.数字创新化水平。选取高等学校在校学生数和研究与试验发展经费支出两个指标，运用改进的熵值法进行赋权得到数字创新化水平。
③控制变量
a.经济发展水平EL，采用安徽省各市人均GDP测度安徽省的经济发展水平;
b.教育投入水平EDL，采用地方教育财政支出与科技财政支出之和与地方财政支出之比表示教育投入水平;
c.政府参与程度GP，以地方政府财政支出占GDP的比例衡量政府参与程度。
本文研究使用实证数据整理于EPS全球统计数据库、《安徽省统计年鉴》、《安徽省科技统计公报》、《安徽省高新技术产业统计公报》等。经过筛选，本文最终基于2014年至2019年安徽省16市的面板数据模型进行实证分析。如表 2所示列出各变量指标的描述性统计。
2.模型构建
其中，HQDM的含义为制造业高质量发展水平，i为安徽省各市级（i=1，2，…，16），t为年份（t=2014，2015，…2019），β表示待估参数，ε表示残差。
3.实证分析
本研究利用Stata 16软件对数字经济影响安徽省制造业高质量发展水平进行回归分析，并进一步使用Hausman检验，确定建立固定效应模型（回归结果见表 3）。
数字基础设施水平、数字产业化水平、产业数字化水平、数字化创新水平及数字化治理水平对我国各省份制造业高质量发展水平影响的回归结果如表 3所示，模型（1）至模型（4）的Hausman检验均在1%的显著水平上拒绝了随机效应模型的零假设，说明建立固定效应模型是最有效率的。
本文基于2014年至2019年安徽省市级面板数据，从数字经济基础设施建设水平、产业数字化水平、数字化创新水平、数字产业化水平四个维度，实证研究数字经济对安徽省制造业高质量发展的影响效应。研究结果显示：（1）产业数字化对安徽省制造业高质量发展发挥着重要推动作用，说明以5G、大数据、人工智能为支撑的产业数字化对引领安徽省制造业高质量发展具有重要意义;（2）数字基础设施水平、数字创新水平均对安徽省制造业高质量发展具有较强的促进作用，且数字基础设施水平促进作用更加明显;（3）数字产业化水平则表现为不显著的阻碍作用。 五、结论与建议
1.打通数字经济与实体经济的人才“结点”
数字经济与制造业企业的有效融合需要以复合型人才为结点。纵观安徽省制造业企业发展进程，人才的缺乏是制约数字化发展和创新进度的重要短板。目前安徽省各高校在培养数字化人才领域的专业建设基础薄弱，不能满足制造业数字化进程对专业人才知识结构和技能水平的要求。因此各高校和科研机构应着眼于数字经济未来发展方向，积极建设相关的综合学科，加快复合型人才的教育培养进度。此外，企业要善于利用高福利待遇，充分吸纳优秀人才参与到企业建设中来，并通过对制造业工人进行技术培训，提高其数字化素质，运用人才优势攻克制造业企业发展难题。
2.构建开放共享的数据平台，提升制造业资源整合水平
数据信息是数字经济重要生产要素。安徽省应针对省内制造业企业发展痛点，在数据信息安全保障前的体系，因地制宜地深化数字经济网络平台应用推广，构建开放共享的制造业数据网络平台，完成制造业数字化转型的战略业务优势重组。就各种关键制造技术成立多元技术、多方主体的平台小组，促进技术创新、产品安全和知识产权保护等方面的规划政策有效实施，改善数字经济产业发展环境，营造更加开放的行业交流氛围。进而带动行业、企业及消费者间的信息流调整为开放状态，将资源配置优化落到发展实处，充分发挥数据要素的价值创造功能，最终实现业务增长、社会福利的增加及数字转型的最终目标。
3.激发企业数字化转型主动性，尽快实现产业均衡发展
当前安徽省制造业企业本身缺乏对数字经济的灵敏度反应，对以数字化推进企业转型升级的认识较少，这势必会影响制造业在数字经济趋势下的高质量发展。因此，通过充分发挥大型制造业，或是制造业龙头企业的主导作用，结合互联网平台的生态构建能力，鼓励其他规模的制造业企业进行组织和结构改进，实现公司各种技术要素、创新要素、管理要素的优化配置，通过集成、协作和共享的产品开发环境来提高制造公司的内部能力。这就要求安徽省制造业企业积极了解社会发展趋势，平衡制造业企业发展中的痛点和需求，确定行业数字经济所带来的转型关键要素，强化数字化转型意识，打牢高质量发展的基础和条件，针对行业痛点问题精准施策，实现数字化转型能力的飞跃，探索出制造业发展的潜在空间并取得
成功。
4.发挥政府统筹规划作用，强化数字经济利企效果
政府必须统筹全局，提高顶层设计能力，同时联结企业、第三方组织等社会主体，提高决策的准确性、有效性和时效性，形成统一决策的多主体协同治理机制和治理网络，为制造业企业发展留出更多上升空间，让企业各部门信息能够在行业间快速传递，及时向制造业企业发送数据信息，不断提高政务服务的便捷性、快捷性，在政府统筹领导下激发出制造业高质量发展的潜力。
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[12]谭清美，陈静.信息化对制造业升级的影响机制研究——中国城市面板数据分析[J].科技进步与对策，2016，33（20）：55-62.
作者简介：饶瑞竹（1999- ），女，汉族，河南省信阳市人，安徽财经大学国际经济与贸易专业2018年级在读本科生;陈光莉（2000- ），女，汉族，安徽省六安市人，安徽财经大学国际经济与贸易专业2018年级在读本科生