数字经济发展对产业协同集聚的促进作用研究——基于中国286个城市的实证分析

一、作者与发表信息
本研究由湖南科技大学商学院经济系的黄森华（Senhua Huang）、叶文忠（Wenzhong Ye，通讯作者）与南京审计大学经济学院的韩峰（Feng Han）合作完成，发表于2023年10月的期刊 *Sustainability*（Volume 15, Issue 19, 14545），隶属于“可持续发展经济学”与“区域经济学”交叉领域。

二、学术背景与研究目标
在全球数字经济快速发展的背景下，中国正经历从“工业经济”向“服务经济”的转型，制造业与生产性服务业（Producer Services）的协同集聚（Co-Agglomeration）现象日益显著。然而，中国制造业在国际价值链中仍处于中低端位置，亟需通过产业协同提升竞争力。数字经济（Digital Economy）凭借其高渗透性与强扩散能力，可能成为推动产业协同集聚的新动力。本研究旨在探究数字经济对中国制造业与生产性服务业协同集聚的影响机制，并分析其空间溢出效应与异质性特征。

三、研究流程与方法
1. 数据与样本
- 研究对象：中国286个地级及以上城市（2011—2019年面板数据），剔除西藏及港澳台地区。
- 数据来源：中国城市统计年鉴、北京大学数字普惠金融指数、国家统计局等。

1. 变量测度

   • 被解释变量：产业协同集聚指数（Coagg），基于区位熵（Location Quotient）公式计算制造业与生产性服务业的协同集聚程度。生产性服务业涵盖交通运输、信息技术、金融等7个子行业。
     
   • 核心解释变量：数字经济水平（DE），通过熵值法（Entropy Method）综合互联网普及率、移动电话用户数、数字金融发展等5项指标。
     
   • 控制变量：人力资本（H）、外商直接投资（FDI）、交通基础设施（Infra）、城镇化率（Urb）、金融发展（Fin）等。
     
   • 机制变量：知识溢出（KS）与市场规模（MS），分别以专利授权量和零售商品总额衡量。
     

2. 模型构建

   • 基准模型：双向固定效应模型（Two-Way FE）分析数字经济对协同集聚的直接影响。
     
   • 机制检验：中介效应模型验证知识溢出与市场规模的中介作用。
     
   • 异质性分析：按城市规模（大、中、小）和产业类型（高端/低端生产性服务业）分组回归。
     
   • 非线性检验：面板门槛模型（Threshold Model）识别数字经济的门槛效应。
     
   • 空间分析：空间杜宾模型（SDM）考察空间溢出效应，采用地理距离、经济距离及嵌套矩阵三类权重。
     

四、主要研究结果
1. 基准回归结果
- 数字经济显著促进产业协同集聚（系数0.2275，p<0.01），且通过内生性检验（工具变量法）后结论仍稳健。
- 控制变量中，交通基础设施与城镇化率对协同集聚有正向作用，而人力资本与金融发展的影响不显著。

1. 机制分析

   • 知识溢出路径：数字经济降低信息搜索成本，加速技术扩散（系数0.5445，p<0.05），推动企业空间集聚。
     
   • 市场规模路径：数字经济打破市场边界，扩大需求多样性（系数0.3421，p<0.05），促进产业分工与协同。
     

2. 异质性发现

   • 城市规模：数字经济对小城市的促进作用最强（系数0.3632），其次为中等城市（0.2464）和大城市（0.1663）。
     
   • 产业类型：数字经济显著推动制造业与高端生产性服务业（如金融、科研）的协同（系数0.3932，p<0.01），但对低端服务业（如批发零售）影响不显著。
     

3. 非线性与空间效应

   • 数字经济存在单一门槛（1.0869），仅当其水平超过阈值时，促进作用才显现。
     
   • 空间杜宾模型显示，数字经济对本地及周边地区的产业协同集聚均有正向溢出（地理距离矩阵下间接效应6.5779，p<0.05）。
     

五、结论与价值
1. 理论贡献
- 首次将数字经济纳入产业协同集聚的影响因素研究，填补了现有文献空白。
- 揭示知识溢出与市场规模的双重中介机制，深化了对数字经济作用路径的理解。

1. 政策意义
   
   • 建议加强数字基础设施建设，尤其是中小城市；推动高端生产性服务业与制造业深度融合。
     
   • 倡导跨区域数字资源共享，发挥大城市的辐射效应，缩小区域发展差距。
     

六、研究亮点
1. 方法创新：综合运用门槛模型与空间计量，揭示数字经济的非线性与空间依赖性特征。
2. 数据全面性：覆盖中国286个城市9年面板数据，结论具有较高代表性。
3. 实践指导性：为地方政府制定差异化数字经济发展政策提供实证依据。

七、其他价值
研究指出，未来需进一步细化数字经济指标（如电子信息产业投资数据），并探索县域层面的微观证据，以完善研究深度。