吴香锜 刘艳龙
摘 要：数字经济作为推动我国经济增长的新引擎，促进了制造业高质量发展，但对制造业收入分配产生了负面影响。本文选取2013—2021年30个省份的面板数据构建空间杜宾模型，分析数字经济对制造业收入分配的影响因素。结果表明：我国各省份的制造业收入与数字经济发展水平具有显著的空间正相关性，且具有显著的区域异质性。此外，数字经济对不同制造业行业的收入水平影响具有差异性；行业异质性进一步扩大了制造业区域间收入分配的差距。
关键词：数字经济；共同富裕；制造业；收入分配；莫兰指数；空间杜宾模型
本文索引：吴香锜，刘艳龙.<变量 2>[J].中国商论，2024（02）：-066.
中图分类号：F121；TF306 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）1（b）--04
1 引言
党的二十大报告提出全体人民共同富裕是社会主义的本质要求，是中国式现代化的显著特征，完善收入分配格局是实现共同富裕的重要途径。制造业作为吸纳劳动就业的关键产业，占收入分配的较大比重。截至2022年，制造业按行业分城镇非私营单位就业人数为3828万，占就业总人数的23%，位居各行业首位。
当前，我国制造业以数字经济为核心的技术革命和产业变革。根据《中国互联网发展报告2022》发布的相关数据，我国数字经济规模已达到50.2万亿元，总量位居世界第二，占GDP比重提高至41.5%，数字经济成为稳增长、促转型的重要引擎。一方面，数字经济的发展加快了传统工业中技术的升级和换代，加速了以人、机、物全面连接为特点的新型生产方式的落地和普及，成为推动制造业高端化、绿色化、智能化发展的重要支撑，使得制造业出现了从“微笑曲线”到“武藏曲线”的反转；另一方面，由于各地区在数字经济发展水平上存在差异，制造业在区域、行业、人力结构上的收入差距不断拉大。
因此，在数字经济促进制造业高质量发展的过程中，深入探究数字经济对制造业收入分配产生的影响，对缩小制造业收入分配差距、逐步实现共同富裕具有重要意义。
2 文献综述
数字经济对收入分配多方面产生了重要影响。在城乡方面，众多学者展开了激烈的讨论。臧微和康娜（2023）发现，数字经济通过削减工资性收入、提高经营性收入，对城镇居民的收入具有正向的促进作用。熊子怡等（2022）发现，户籍制度改革和交通设施的完善对城乡收入差距具有一定的调节作用，缩小了城乡收入差距。但是，李怡和柯杰升（2021）发现，数字经济对不同收入水平、教育程度群体的作用存在差异，使得城乡之间的收入差距加剧。米嘉伟和屈小娥（2022）从就业的角度出发，发现数字经济对收入分配差距呈现先缩小后扩大的趋势，当前我国城乡收入差距正逐步扩大。
数据要素方面，张慎霞等（2022）认为，数据要素作为一种新型的生产要素，促进了社会生产力的发展，因此应参与分配。但是对于按生产资料分配或按生产条件分配的问题上，学者产生了不同的看法。王珏和许士道（2022）从生产资料由全社会共有出发，认为数据要素不仅包含“按劳”分配的部分，还包含“按生产要素”分配的部分，按生产资料分配更加具有科学性。韩文龙和陈航（2021）则认为，数字要素具有双重性质，仅按照生产资料所有制进行分配就会忽视劳动力的归属和分配问题。众多学者认为，数据要素作为一种新型生产要素，促进了经济社会的发展，但带来了新的风险和挑战。王颂吉等（2020）认为数据所有权属的不清晰使其在不同群体之间出现失衡，使得数据要素在不同社会成员之间极不均衡。杨洺鑫等（2022）指出，原始数据提供者作为数据要素初始信息的提供者，并未按照其贡献大小参与分配。崔平和彭鸽（2022）指出，数据要素井喷式增长的同时也产生了数据泄露、数据贩卖等安全隐患，对收入分配产生了一些负面影响。张忠跃（2023）认为，数据要素市场运行机制不健全，限制了数据要素市场的高效运行，造成了一定的数据壁垒。
总之，现有研究中关于数字经济对收入分配、数字经济对制造业转型升级和绿色化的研究已较为详尽，但较少有关数字经济促进制造业高质量发展过程中对其收入分配产生的影响。本文立足省级层面的视角，以数字经济对制造业收入分配的影响为目标，由于西藏数据的缺失，以我国30个省份（市和自治区）为研究对象，全面探讨数字经济对制造业收入分配的影响。本文的研究意义是：（1）由于制造业不同细分行业之间在数字应用和数字化转型方面存在较大差异，按照轻纺制造业、资源加工业、机械制造业三大类别划分制造业27个行业反映制造业三大行业的收入水平，有利于进一步分析制造业内部的行业收入差距。（2）基于我国30个省份（市和自治区）的数据，深入探讨了数字经济在促进传统制造业高质量发展过程中对制造业收入分配产生的影响，丰富和加强了对该领域的研究。
3 变量选取、数据说明与模型构建
3.1 变量选取
（1）被解释变量：制造业收入水平。本文以细分行业的主营业务收入为被解释变量，用于表征制造业收入水平。参考孙晓华和辛梦依（2013）的处理办法，将27个制造业细为三大类别，分别是轻纺制造业、资源加工业和机械制造业，以三大类别的主营业务收入取对数的值为被解释变量。
（2）核心解释变量：数字经济发展水平。由于数字经济涉及层面广、影响范围大，因而很难准确测量数字经济的发展水平，从经济结构来看，数字产业化和产业数字化共同构成了数字经济的核心内容。所以，本文参考赵伟（2022）构建的指标体系，从数字产业化和产业数字化出发，反映数字经济发展水平，并运用熵值法对选取的指标权重进行赋值，测算数字经济发展水平，具体指标如表1所示。
为了避免内生性问题，综合考虑了数字经济与制造业收入水平的关系，本文选取如下控制变量：城镇化发展水平（Urban），利用各城市城镇常住人口占总人口比重表示；经济发展水平（Pgdp），用人均地区生产总值表示；外商直接投资（Fdi），用（外商直接投资总额*美元对人民币汇率）/GDP表示；政府干预程度（Dogi），用地方财政支出/GDP来表示；劳动力水平（Lfi），用就业人员数取自然对数来表示。
3.2 数据来源及说明
本文以2013—2021年中国30个省份的面板数据为样本，不包括西藏和港澳台地区。其中，被解释变量来自《中国工业统计年鉴》2013—2021年分地区分组的细分行业数据；核心解释变量和控制变量来自国家统计局、《中国城市统计年鉴》、北京大学数字金融研究中心。按照国家统计局划分方式，将样本数据划分为东部、中部、西部、东北部四大区域。
3.3 模型的设定
（1）基本模型
已有研究表明，我国数字经济发展具有较强的空间相关性，传统的计量回归模型不适用于检验数字经济发展和制造业收入不平等的空间自相关性。所以，本文选择三种比较常用的空间计量模型研究数字经济对制造业收入分配差距的影响，分别是空间滞后模型（SLM，也称空间自回归模型SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。本文先构建以下普通面板回归模型：
其中，i表示城市；t表示年份；DE为本文测算出的城市数字经济发展指数；X为一组影响制造业收入分配的城市层面的控制变量，包括城镇化水平、经济发展水平、外商投资水平、政府干预程度、劳动力水平；为城市固定效应；为时间固定效应；为随机扰动项。
（2）空间杜宾模型
空间杜宾（SDM）是空间误差（SLM）和空间滞后（SEM）的一般化，通过对空间误差和空间滞后进行一定的扩展重组、添加相关条件约束得到空间杜宾模型（SDM），基本表达式为：
其中，Y是被解释变量；X是解释变量；常数项是；W是空间权重矩阵；是回归系数；是影响被解释变量Y的空间滞后项系数；是一个参数向量；随机扰动项由表示。
本文根据空间误差模型（SDM）的基本形式和选取的影响变量指标构建关于数字经济对制造业收入分配影响研究的空间误差模型（SDM）。
（3）空间权重矩阵的选择
第一，空间0-1矩阵：空间领接矩阵是依据各省份之间在地理空间上是否处于相邻位置而构建，设定如下：
第二，空间距离矩阵：空间距离矩阵是通过各省份之间的距离来构建的，距离可以选择公里距离或直线距离。为了使数据更为准确和客观，本文采用经纬度算出的球面距离构建模型，设定如下：
4 实证结果分析
4.1 空间计量回归结果分析
由表2可知，数字经济发展水平分别对三大类制造业收入进行回归分析，主要解释变量数字经济发展水平的DE系数分别为-0.309、0.329、1.097，JXMI在5%的水平上显著。实证结果表明：数字经济发展水平对制造业收入的促进作用不尽相同，具有行业异质性；数字经济的发展抑制了轻纺制造业收入水平的提升，对资源加工业的促进作用不明显，集中表现在机械制造业，数字经济发展水平主要促进了机械制造业收入水平的提升。
4.2 稳健性检验
本文采用熵值法构建数字经济发展水平的指标体系，用主成分分析法重新构建数字经济的发展指数de，通过其回归结果对比可得：轻纺制造业、资源加工业、机械制造业的核心解释变量系数大小、方向和显著性未发生较大改变，虽然部分变量的显著性有所变化，但是系数方向依然相同。总体来说，更换核心解释变量后得到的结果与更换前基本一致，说明通过稳健性检验。
5 结语
数字经济虽然推动了传统制造业的转型升级，促进了制造业的高质量发展，但带来了一定的负面效应，本文使用2013—2021年中国30个省份的面板数据，实证检验了数字经济发展对制造业收入分配的影响。数字经济对不同制造业行业收入水平的作用具有异质性，存在明显的空间溢出效应，数字经济会扩大制造业行业间的收入不平等，产生收入分配差距。针对以上结论，本文提出以下政策建议：
第一，加强数字技术在轻纺制造业中的投入。通过“互联网+”、大数据等技术加快轻纺制造业的转型升级，转为需求导向，降低企业生产成本，提升行业整体收入水平，缩小轻纺制造业同资源加工业和机械制造业之间的行业收入差距，着重加大数字技术匮乏地区的资金投入力度。
第二，加快推进西部地区基础设施水平的建设。缩小由于经济发展水平不同带来的一级数字鸿沟，减少西部地区在数字设备接入、数字技术使用上的差异，充分释放数字经济发展的强大动能，推动西部地区制造业的发展。
第三，发挥政府引领作用。政府加大对轻纺制造业和资源加工业的投资力度，促进行业由粗放型向高水平的转变，提高行业利润。同时，政府应制定相应的政策，促使中部、东部地区的一部分ICT制造业向西部地区转移，为西部地区带来新的管理模式和技术创新，促进当地制造业企业的发展，提高企业竞争力，从而提高西部地区的制造业收入，缩小由于经济发展水平不同带来的制造业收入差距。
第四，加大对技术人才的培养。数字经济的快速发展对数字技能人才的需求日益提高，加大对数字技能人才、服务型人才的培养，提高制造业从业人员的整体素质，弥补制造业的人才空缺，促进传统制造业转型升级，促使制造业收入水平得到整体提升。
参考文献
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