数字经济、科技创新与产业布局
——基于系统GMM和门槛模型的分析

刘 源，史桂芬

一、引言

改革开放以来，中国经济迅速发展，但地区差距也逐渐扩大。东部地区凭借区位优势、资源禀赋及政策优势聚集了大量生产要素，并通过规模效应进一步促进了经济发展。比较而言，中西部地区在经济总量与产业结构发展等方面均滞后于东部地区，我国区域产业布局存在显著的异质特征。当前，我国处于经济高质量发展阶段，如何在实现经济增长的同时缩小区域发展差距是实现区域经济协调发展的关键，而数字经济与创新将为区域产业发展提供机遇与动力。

数字经济的概念由唐·泰普斯科特在《数据时代的经济学：对网络智能时代机遇和风险的再思考》一书中首次提出。2016 年9 月G20 杭州峰会发布的《数字经济发展与合作倡议》明晰了数字经济的概念，即“数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。伴随互联网、人工智能以及大数据等技术的发展，发展数字经济逐步成为各国或地区共同的战略选择。自2016 年习近平总书记在中央政治局集体学习中首次提出“做大做强数字经济，加快传统产业数字化、智能化”以来，发展数字经济已成为我国经济工作的重点之一。①国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》及工信部发布的《工业互联网创新发展行动计划（2021—2023年）》为我国产业数字化发展提供政策基础。十九届五中全会、“十四五”规划及2035 远景目标纲要均指出，要推动数字经济与实体经济深度融合，打造数字经济新优势。2020 年中国数字经济增速为9.7%，是同期GDP 名义增速的3.2 倍。数字经济发展规模也由2005 年的2.6 万亿元增长至2020 年的39.2 万亿元。①数据来源：国家统计局。同时，中国三次产业正逐渐向数字化方向转型，《2020数字经济发展白皮书》显示，2020 年中国农业、工业、服务业的数字经济渗透率分别为8.9%、21.0%、40.7%。数字经济不仅改变了产业组织方式和交易手段，更成为地方经济发展新的增长极。

创新驱动这一概念由迈克尔·波特在《国家竞争优势》一书中首次提出，他指出创新驱动是继要素驱动和投资驱动后经济发展第三阶段的推动力。党的十八大正式提出要实施创新驱动发展战略，十八届五中全会提出要将创新放于新发展理念的首位。随后我国相继出台了《关于深化体制机制改革加快实施创新驱动发展战略的若干意见》《国家创新驱动发展战略纲要》以及《“十三五”国家科技创新规划》等系列文件，“创新增长方式”亦成为G20杭州峰会上的一项重要议题。自创新驱动发展战略提出以来，我国的科技创新日趋增长，其中R&D经费支出从2015 年的14169.88 亿元提升至2020 年的24426 亿元，R&D 经费名义支出上涨72.38%②数据来源：国家统计局。。创新作为推动中国经济高质量发展的第一动力（余泳泽和胡山，2018），[1](p1-17)其在产业发展及区域产业布局等方面具有深刻影响，而在数字经济产业化、产业发展数字化的背景下，数字经济发展已成为区域现代产业发展新趋势。基于此，深入探讨数字经济与科技创新对产业布局的影响对于地区产业发展及区域协调发展具有重要的理论意义及实践价值。

二、文献综述与研究假说

国内外学者关于数字经济、创新与产业布局的相关研究主要集中在数字经济对产业高质量发展的影响、数字经济的创新效应等方面。文章也将从两个角度出发对现有文献进行梳理并提出研究假说。

（一）数字经济与产业布局

产业布局优化、产业结构合理、产业转型升级及产业效益显著提升等是产业高质量发展的主要表现形式(史丹等,2019)。[2]在数字经济背景下，数据与土地、劳动力、资本、技术共同成为经济增长的驱动要素（祝合良和王春娟，2020）。[3](p2-10)国内外学者有关数字经济与产业相关的研究主要集中于数字经济与产业结构、数字经济与产业转型升级以及数字经济与产业效益的影响研究。关于数字经济与产业结构优化之间的关系，国内外学者从影响方向、影响路径以及影响要素等角度运用理论与实证方法分析数字经济对产业结构的影响（Jaakkola 等，1991；Mason，1996；王钢，2014；赵西三，2017；沈运红和黄桁，2020）。[4](p3-11)[5](p26-29)[6](p5-7)[7](p36-41)[8](p147-154)研究表明信息化能够促进产业结构优化（王钢，2014；左鹏飞，2017），[6](p5-7)[9]这种促进作用具有一定的地区差异性（昌忠泽和孟倩，2018），[10](p39-50)数字经济可以通过破解创新链瓶颈、提升制造链质量、优化供应链效率、拓展服务链空间等路径推动制造业优化升级（赵西三，2017）；[7](p36-41)数字基础建设水平、数字化产业发展水平、数字技术创新科研水平是数字经济推动产业结构升级的三个主要因素（沈运红和黄桁，2020）。[8](p147-154)关于数字经济与产业转型升级的研究，主要集中于数字经济对制造业产业升级的分析（李艺铭和安晖，2017；刘鹏飞和赫曦滢，2018；曹正勇，2018），[11](p220)[12](p87-89)[13](p99-104)大部分学者支持数字经济有助于产业结构升级的观点（石喜爱等，2017），[14](p64-71)并认为促进数字经济与传统产业的融合、加强数字经济对传统产业的渗透有利于产业升级（李艺铭和安晖，2017），[11](p220)传统产业数字化可以加快企业智能制造、行业平台赋能以及园区生态构建转型路径进程（吕铁，2019）。[15](p13-19)谭清美和陈静（2016）[16](p55-62)则发现信息化对制造业转型升级的正向影响具有拐点，二者间呈现倒U 型关系。李春发等（2020）[17](p73-82)从产业链的角度分析了数字经济促进制造业转型升级的路径。李晓雪等（2020）[18](p32-40)则从消费需求的角度出发，分析如何通过数字化技术驱动供需体系变革来带动零售业数字化转型。在数字经济与产业效率提升关系的研究中，Stiroh（2002）[19](p33-57)以美国行业生产率为研究对象，分析发现ICT 技术有助于关联产业劳动率的提升；O′mahony和Vecchi（2005）[20](p615-633)则以美国和英国为研究对象，得出信息技术与行业产出之间呈现正相关关系的结论；谢莉娟和王晓东（2020）[21](p100-110)认为数字化技术可以促进流通效率以推动社会生产；祝合良和王春娟（2020）[3](p2-10)则认为数字经济可以通过提高研发效率、制造效率、流通效率以及交易效率以带动产业效率提升。在数字经济区域发展差异的研究中，王彬燕等（2018）[22](p859-868)通过绘制数字经济发展的空间分布图发现中国数字经济发展存在空间差异；刘传明等（2020）[23](p97-109)以五大城市群为研究对象进一步证实了中国数字经济的发展差异。综上可知，一方面，数字经济对产业高质量发展具有显著影响，产业合理布局作为产业高质量发展的表现形式之一，数字经济对产业布局影响不容忽视；另一方面，在数字成为新的经济驱动要素背景下，数字化禀赋条件也逐渐成为了产业选择的影响因素之一。基于此，文章将对二者关系进行实证检验，并提出假说1：数字经济发展会带动中国区域产业布局变化。

（二）数字经济的创新效应

熊彼特创新理论表明，创新就是生产要素或生产条件的“新组合”。在数字经济与传统产业融合发展的过程中，物联网、区块链、大数据等信息网络技术在生产中得到广泛应用，产业价值增值逐渐由传统的增值环节（点）演变成由信息和技术两维度组合成的产业价值增值区域（面），产生了新的规模经济（祝合良和王春娟，2020）。[3](p2-10)在关于数字经济创新效应的理论分析与相关研究中，学者主要从微观、中观和宏观的角度进行阐述。在微观层面，消费者与企业之间形成新的供需关系，中小经济体可以借助数字化基础设施降低生产边际成本，企业能够更精准地获取消费者的需求（王玉柱，2018），[24](p60-79,p154-155)为产品创新提供明确的方向。Bardhan 等（2013）[25](p1147-1161)分析发现大数据能够提升企业的研发创新能力。肖静华等（2018）[26](p154-173,p192)对两家互联网服装企业的分析表明，大数据应用使消费者有机会参与到产品的研发设计中，企业利用消费者大数据形成了新的创新能力。在中观层面，数字经济的发展有利于产业创新。陈晓红（2018）[27](p1-8)指出，数字经济的发展会带动零售业、制造业、旅游业等多行业的创新发展。此外，创新资源能够跨越地域限制，以数据的形式实现行业内创新主体的合作，带动新的创新集群的产生（张昕蔚，2019）。[28](p32-39)同时，创新的溢出效应也会带动上下游产业的发展，在供应链上的企业协同创新进一步带动产业发展。何枭吟（2013）[29](p39-43)分析认为数字技术具有高度渗透力和创新力，可以推动传统产业的结构升级与组织模式创新。在宏观层面，数字作为新要素推动了区域经济发展，数字经济产生的规模效应提升了区域自主创新的能力。夏炎等（2018）[30](p707-716)实证分析发现，数字经济能扩大中国整体经济规模，提升全要素生产率，促进区域创新发展。王伟玲和王晶（2019）[31](p69-75)则认为电子商务、人工智能等服务的边际成本递减，而相关行业的边际产出增加，规模报酬递增降低成本的同时提高了创新速度，提升了区域创新能力。

熊彼特的创新产业集聚理论、胡佛的产业集聚最佳规模论以及波特提出的基于创新的企业竞争优势理论均从不同角度分析了创新与产业空间布局之间的关系。国内外学者从不同主体出发，实证验证了创新与产业集聚之间的互动关系。一方面，产业集群会促进集群内部企业创新能力提升与知识溢出（Roberta 和Capello，1999；陆立军和于斌斌，2010；钟茂初等，2015），[32][33](p67-72)[34](p107-115)提升区域产业竞争力（陈建军和胡晨光，2008），[35](p68-83)促进区域创新能力的提升（程中华，2015）；[36](p27-30)另一方面，技术引进、外部R&D 技术溢出对产业集群的产生、科技城的形成也具有推动作用（Onsager 等，2007；刘志阳和程海狮，2010）。[37](p549-566)[38](p36-42)近年来，有学者证实了区域创新与产业集聚之间存在互相促进的关系（张可和徐朝晖，2019）。[39](p75-86)综上，文章提出假说2：数字经济的发展有利于科技创新的增加，具有创新效应。假说3：数字经济会通过影响科技创新水平改变区域产业布局。

文章可能存在的边际贡献如下：第一，通过上述文献梳理可以发现，现有研究大多集中于数字经济对产业结构优化及效率提升的影响，鲜有数字经济发展与中国产业布局关系的相关研究。文章将在文献梳理的基础上，实证分析数字经济对区域产业布局的影响，对现有研究进行丰富与补充；第二，文章分别运用系统GMM 模型及面板门槛模型探究数字经济发展、科技创新水平不同时数字经济对产业布局的影响差异，以期为区域产业发展提供更有针对性的政策建议。

三、研究设计

（一）中介效应设计

结合上述分析，文章认为数字经济会影响区域产业布局，科技创新在数字经济对产业布局的关系中具有中介效应。基于此，文章以科技创新作为中介变量，实证分析数字经济发展、科技创新及区域产业布局间的关系。中介效应模型设定如下：

其中，ID 代表产业布局，DE 代表数字经济发展，TI代表科技创新。

（二）变量选择及测算

被解释变量：产业布局指标（ID）。文章以产业集聚指数作为产业布局的代理变量，产业集聚指数依据产业产出份额加权测算得到。首先，计算各产业的产业集聚度，具体公式如下：

其中IDi为i区域所有产业集聚程度的平均值，也是i 区域常用集聚水平的代理指标，N 代表产业个数，LEij代表区位熵，计算公式如下：

核心解释变量：数字经济发展指标。关于数字经济规模测度的研究主要包括国民经济核算相关方法研究（Ahmad 和Schreyer，2016；魏和清，2005；张美慧，2017）、[40][41](p120-123)[42](p47-55)增加值测算研究（康铁祥，2008；向书坚和吴文君，2019）、[43](p118-121)[44](p3-16)指数编制研究（Ojanpera 和Graham，2017；吴翌琳，2019）[45][46]和卫星账户构建研究（屈超和张美慧，2015；杨仲山和张美慧，2019）。[47](p74-80)[48](p16-30)其中，卫星账户能够更加准确地反映数字经济规模及对经济整体的贡献度，但相关数据较难获得。为兼顾数据的可得性与统计科学性，文章结合赵涛等（2020），[49](p65-75)采用互联网普及率、互联网相关从业人员情况、互联网相关产出情况、移动互联网用户数、数字普惠金融指数五个方面的指标，运用熵权法测度权重，计算中国2011—2020 年30 省区市（除西藏）的数字经济发展水平。

中介变量：科技创新。文章以R&D 投资支出衡量科技创新水平，即以各省R&D 经费支出占全国R&D投资的比重表示。

控制变量。除科技创新及数字经济发展外，地区产业发展水平、政府支持、金融发展水平、对外开放程度等均是区域产业布局的影响因素。基于此，文章选取产业结构高级化、地方政府财力、金融发展水平及出口技术复杂度作为控制变量。其中，金融发展水平运用地方金融机构贷款余额与存款余额的比值进行计算，地方政府财力选取地方财政一般预算支出占GDP比重衡量，产业结构高级化指标运用第三产业增加值与第二产业增加值的比值衡量，出口技术复杂度指数以某地区出口产品的相对占比作为权重对人均GDP进行加权平均，作为代理指标。

其次，根据技术复杂度计算各省份的出口复杂度，公式如下：

为了构造适用于实证研究的面板数据，文章对变量进行了如下统一处理：（1）涉及GDP 的经济数据均以2012 年为基期进行消胀处理；（2）为使解释变量的系数更具科学性，文章将非比值变量进行去量纲处理；（3）为兼顾数据的可得性与科学性，文章采用2011—2020 年的省级数据，由于西藏地区的数据缺失严重，因此文章最终选取我国30 个省（区市）的数据进行实证分析。相关变量的描述性统计如表1所示。

表1 相关变量的描述性统计

四、实证结果与分析

（一）基本模型结果分析

文章首先运用普通面板模型探究数字经济、科技创新与产业布局间的关系。如表2 所示，模型（1）—（3）分别表示数字经济对产业布局的固定效应、混合效应以及随机效应回归结果。其中，混合效应模型忽略了个体异质性，Hausman 检验（12.79）结果显示本文应选择固定效应模型进行分析。固定效应模型结果显示，数字经济对产业布局的影响系数显著为负，说明数字经济的发展对区域经济产业布局具有分散力，即数字经济发展越好，其产业集聚程度效果越不明显。此外，考虑到产业布局对数字经济及科技创新等因素可能存在影响，模型变量之间可能存在内生性问题，为消除内生性问题，本文在接下来的中介效应分析中，均采用系统GMM模型进行回归分析。

表2 基本模型回归结果

（二）中介效应分析

根据前文文献梳理，文章认为在数字经济发展的背景下，数字已经成为继土地、资本、人力外新的驱动要素。数字经济具有创新效应，且数字经济发展对产业高质量发展具有重要影响。为验证假说2和假说3，文章将科技创新作为中介变量，运用系统GMM方法进行中介效应检验，具体模型如下：

其中，DE代表数字经济发展水平，TI代表科技创新指标，ID代表产业布局指数。i代表第i 个省（区市），t代表第t 年，文章选取的时间跨度为2011—2020年。公式（7）代表数字经济发展对产业布局的影响，公式（8）代表数字经济对科技创新的影响，（7）和（8）共同检验数字经济、科技创新与产业布局之间的关系，中介效应检验结果如表3所示。

表3 中介效应分析

表3 中模型（4）与固定效应回归结果一致，表明数字经济发展对地区产业具有一定的分散作用（系数为-0.0281）。随着数字经济与产业发展的逐渐融合，区域产业发展不再受限于传统的地理空间约束，区域产业布局也更加市场化、自由化，即数字经济的迅速发展使区域产业布局更加分散。模型（5）的回归结果显示数字经济发展有助于科技创新，证实了数字经济具有一定创新效应。模型（4）和（5）的结果也共同证实了间接中介效应的存在，进一步考察两模型符号关系，可以证实科技创新在数字经济对产业布局的影响中具有中介效应，科技创新水平会在一定程度上缓解数字经济对区域产业布局产生分散力。

（三）稳健性分析

为进一步验证模型结果的稳健性，首先，选取地区专利申请授权数作为科技创新的代理指标替代本文的中介变量，结果如表4的模型（6）和（7）所示，符号结果均与模型（4）、（5）一致，再次证实了数字经济与科技创新对产业布局具有分散作用，但有利于科技创新水平的提升，从而表明科技创新在数字经济对产业布局的影响中存在中介效应。其次，运用主成分分析法对数字经济指标进行重新核算代替本文的核心解释变量，结果如表4 的模型（8）和模型（9）所示，再次印证了本文的相关结论。

表4 稳健性分析

（四）异质性分析

考虑到区域经济发展具有显著的异质性，文章依据区域特性将中国30 省份分为东部地区和中西部地区进一步检验。结果表明，中西部地区的结果与全国总体一致，即数字经济对地区产业具有分散效应，科技创新在数字经济与产业布局之间具有中介效应。（见表5）但是，东部地区结果与全国总体结果略有差异，主要表现在东部地区中介效应消失，即数字经济的发展无法通过推动科技创新的发展推动地区产业集聚，数字经济发展在东部地区仅对产业布局有分散力。东部地区具有较强的基础设施，数字经济发展，更体现在对企业选址自由性的提升，进而对东部地区主要表现在分散作用。

表5 分区域中介效应检验

文章认为数字经济对科技创新的影响具有阶段性。对于经济基础较雄厚的地区，数字经济的发展可以有效激励科技创新。而对于经济基础较雄厚、具有良好创新环境的地区，科技创新在数字经济与产业布局之间的中介效应消失。此时，数字经济对区域产业的影响仅有直接作用。本文进一步探究，在不同科技创新水平下，数字经济如何影响区域产业布局水平，因此，文章以科技创新水平作为门槛变量，分析数字经济在不同发展阶段对科技创新的影响。门槛回归的模型设定如下：

其中，TIit为门槛变量，即科技创新水平，γ为门槛值。

门槛效应检验结果（见表6）显示本模型存在单重门槛，根据模型设定进行门槛回归估计，实证检验结果如表7所示。模型的门槛值为0.0078，即当科技创新投入低于该数值时，数字经济系数为-0.0835，即数字经济对产业布局存在分散力，当科技创新投入超过该值时，数字经济系数变为-0.1388，数字经济对产业布局分散力增强。门槛效应检验结果也从侧面反映，当数字经济及创新水平较高时，数字经济通过影响科技创新对产业布局的影响消失，数字经济对产业布局分散力进一步增强，产业选址受地域限制影响进一步减弱。

表6 门槛效应检验（被解释变量：ID）

表7 门槛模型估计

五、结论与政策建议

文章在数字经济发展的背景下，对数字经济、科技创新与产业布局的关系进行理论梳理，并运用中介效应及系统GMM 模型对三者关系进行实证分析。进一步地，运用门槛模型分析数字经济对产业布局的影响，主要研究结论如下：

第一，从全国角度看，数字经济可以有效推动区域产业发展，对产业布局产生一定的分散力；科技创新在数字经济对产业布局的影响之中具有中介效应，在一定程度上缓解了数字经济对产业布局的分散效应。第二，从分区域的角度看，全国各地区的数字经济对于产业布局的分散作用始终显著，但在东部地区，科技创新水平不会受到数字经济发展的影响，科技创新的中介效应消失。第三，门槛回归的结果支持了分样本回归的研究结论，即伴随科技创新水平的提高，科技创新的中介效应消失，数字经济发展对产业布局的分散力进一步增强。区域产业布局受自然资源禀赋的影响逐渐减弱，为缺乏初始禀赋的地区产业发展带来契机。

依据上述研究结论，文章提出如下政策启示：第一，大力发展数字经济，实现产业数字化。加快数字经济与传统产业的融合发展，为产业高质量发展提供内在动力。第二，推进数字经济基础设施建设，培养数字经济创新人才。采用“干中学”的方式推动各地区数字经济人才培养，为数字经济发展提供物质和人力基础。第三，学习先进地区发展经验，优化数字经济政策环境。借鉴数字经济发展先进地区的经验，通过制定相关政策，为地区数字经济发展提供良好政策环境。