數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間效應(yīng)
——基于省域空間面板數(shù)據(jù)

陳 堂，陳 光

（1 .西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院；2.西南交通大學(xué)公共管理與政法學(xué)院，四川成都 610031）

1 研究背景

大數(shù)據(jù)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)平臺(tái)的發(fā)展為產(chǎn)業(yè)相互融合發(fā)展提供了橋梁，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)發(fā)展帶來(lái)了契機(jī)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指以“互聯(lián)網(wǎng)+”為重要載體，將數(shù)字化作為新的生產(chǎn)要素，以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化手段的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)［1］。數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善了現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)流程和商業(yè)模式，一方面為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)帶來(lái)了新的契機(jī)，另一方面使產(chǎn)業(yè)之間邊界收縮消失、相互融合。產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的基本途徑，是以解決重大經(jīng)濟(jì)社會(huì)問(wèn)題為目標(biāo)的科研新范式，被稱為“第三次科技革命”［2-5］。以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為橋梁的學(xué)科交叉、行業(yè)跨界、資源共享趨勢(shì)，為產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展創(chuàng)造了新契機(jī)［6-7］。采用信息與通信技術(shù)（ICT），以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為手段，各產(chǎn)業(yè)間相互融合汲取發(fā)展新動(dòng)能，形成資源共享、跨行業(yè)融合發(fā)展，促進(jìn)要素流動(dòng)和效率提升，是新時(shí)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新模式。因此，針對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展影響的分析，有利于促進(jìn)我國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

由文獻(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化發(fā)展經(jīng)歷了3 個(gè)階段：信息數(shù)字化（information digitization）、業(yè)務(wù)數(shù)字化（business digitization）、數(shù)字化轉(zhuǎn)型（digital transformation）［1］，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是目前數(shù)字化發(fā)展的新階段。伴隨著信息技術(shù)的發(fā)展，學(xué)者們?cè)絹?lái)越認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的新型生產(chǎn)力。從研究方法來(lái)看，大部分學(xué)者以質(zhì)性研究為視角，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的影響，如賈康［8］采用案例分析方法認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)傳統(tǒng)企業(yè)相互融合發(fā)展；賴紅波［9］采用質(zhì)性研究方法指出信息與通信技術(shù)廣泛被企業(yè)使用，建立了以信息技術(shù)為中介的產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展模式；周文輝等［10］采用案例分析法分析認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)員工人力資本的提升促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。較少學(xué)者采用定量分析法分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的影響，有如程廣斌等［11］采用熵值法和灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)我國(guó)30個(gè)省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行了分析，指出需求拉力和供給推力是產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的主要影響因素；田增瑞等［12］采用空間計(jì)量方法認(rèn)為科技孵化創(chuàng)新推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

通過(guò)文獻(xiàn)分析可以發(fā)現(xiàn)，隨著我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為我國(guó)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展提供了新的思路，已有研究從質(zhì)性研究的視角分析較多，從空間計(jì)量分析的較少；其次，大多學(xué)者從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響，較少學(xué)者從產(chǎn)業(yè)融合的角度進(jìn)行分析；第三，多數(shù)學(xué)者從單維度的角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的影響，較少?gòu)亩嗑S度進(jìn)行分析；第四，大多數(shù)學(xué)者采用企業(yè)為數(shù)據(jù)樣本來(lái)源，較少采用區(qū)域經(jīng)濟(jì)為數(shù)據(jù)樣本來(lái)源；第五，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展在新時(shí)代背景下具有新的特征，前人的研究在提供了理論研究的基礎(chǔ)上也為本研究提供了空間。因此，本研究以我國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市為樣本區(qū)域，采用其有關(guān)空間面板數(shù)據(jù)，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型勞動(dòng)力投入、數(shù)字化轉(zhuǎn)型資本投入、數(shù)字化轉(zhuǎn)型平臺(tái)投入和數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境投入等多角度，既考慮時(shí)間特征屬性和個(gè)體差異，又以個(gè)體內(nèi)部的動(dòng)態(tài)性和個(gè)體間的空間相關(guān)性分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)一二三產(chǎn)業(yè)相互融合發(fā)展的空間效應(yīng)，可以使分析更加具體和準(zhǔn)確。

本研究可能的創(chuàng)新之處包括：（1）研究方法有所豐富，采用空間計(jì)量的方法，考慮各變量的空間效應(yīng)，分析各變量空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性可以使結(jié)果更加準(zhǔn)確［13］8；（2）研究視角有所豐富，以產(chǎn)業(yè)融合的角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)發(fā)展的影響；（3）研究維度有所增加，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型勞動(dòng)力投入、資本投入、平臺(tái)投入和環(huán)境投入等維度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間效應(yīng)；（4）樣本數(shù)據(jù)的選取有所豐富，對(duì)我國(guó)31 個(gè)省份的空間面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以緩解解釋變量間的共線性和觀測(cè)指標(biāo)的變異性；（5）研究結(jié)果較以往研究有所豐富，發(fā)現(xiàn)本地的數(shù)字化環(huán)境投入對(duì)相鄰區(qū)域產(chǎn)生陰影效應(yīng)，將會(huì)抽空臨近地區(qū)的市場(chǎng)，阻礙臨近地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

2 數(shù)據(jù)說(shuō)明和模型建立

2.1 理論依據(jù)和變量選取

Schumpeter 等［14］指出創(chuàng)新是生產(chǎn)要素或條件的新組合帶來(lái)的內(nèi)生研發(fā)力，是產(chǎn)業(yè)升級(jí)的動(dòng)力［15］。產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展表示為適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展而發(fā)生的產(chǎn)業(yè)邊界的收縮或者消失［16］21，［17］，跨外部邊界、跨內(nèi)部邊界和內(nèi)部消化獲取創(chuàng)新技術(shù)的過(guò)程，達(dá)到產(chǎn)業(yè)交互融合發(fā)展，促進(jìn)生產(chǎn)要素流動(dòng)和生產(chǎn)效率提升。本研究主要針對(duì)一二三產(chǎn)業(yè)利用信息與通信技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，產(chǎn)業(yè)間發(fā)生的邊界收縮或者消失，達(dá)到融合發(fā)展和生產(chǎn)要素合理流動(dòng)的過(guò)程。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)了智力支持和技術(shù)創(chuàng)新。Romer［18］認(rèn)為科學(xué)家和技術(shù)人員的勞動(dòng)力投入是內(nèi)生變量，以人力資本體現(xiàn)的知識(shí)規(guī)模報(bào)酬遞增是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要原因。信息與通信技術(shù)從業(yè)者通過(guò)創(chuàng)造性活動(dòng)，創(chuàng)造出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具，提供信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的開(kāi)發(fā)技術(shù)，各產(chǎn)業(yè)以數(shù)字化轉(zhuǎn)型為發(fā)展手段使產(chǎn)業(yè)邊界消失，相互融合發(fā)展、相互融合汲取發(fā)展新動(dòng)能。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為新型技術(shù)創(chuàng)新，為產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)生產(chǎn)方式的變革［2］。Solow［19］認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素。隨著信息與通信技術(shù)發(fā)展，“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新技術(shù)的運(yùn)用使產(chǎn)業(yè)互聯(lián)、互通，技術(shù)滲透深度融合，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)間要素流動(dòng)和生產(chǎn)方式變革，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展動(dòng)力。再次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資本投入為創(chuàng)新技術(shù)的研發(fā)和運(yùn)用提供了資金保障。數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)創(chuàng)新促使產(chǎn)業(yè)間形成相同的技術(shù)支撐與共同的創(chuàng)新基礎(chǔ)，改變了產(chǎn)業(yè)資本投入結(jié)構(gòu)，使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)間的邊界日趨模糊，聯(lián)系更加緊密，最終促成產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。第四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境為產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)了市場(chǎng)需求。數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境為消費(fèi)者提供了便捷、準(zhǔn)確、高效的交易環(huán)境，消費(fèi)者更容易表達(dá)消費(fèi)意愿。以創(chuàng)造消費(fèi)者價(jià)值為最終目標(biāo)，行業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)楹献鞴采P(guān)系［20］，相互取長(zhǎng)補(bǔ)短，不斷延伸和擴(kuò)展、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈，以便整合不同行業(yè)的資源達(dá)到合作共贏，形成市場(chǎng)需求方面的融合發(fā)展動(dòng)力。

由以上分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展均為生產(chǎn)性活動(dòng)，符合柯布-道格拉斯生產(chǎn)關(guān)系特點(diǎn)，因此在柯布-道格拉斯函數(shù)基礎(chǔ)上選擇各變量如下（見(jiàn)表1）：

（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型勞動(dòng)力投入（lob），表示在產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展過(guò)程中提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智力支持，體現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究供給能力以及對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求能力。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，需要對(duì)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的開(kāi)發(fā)；另一方面，移動(dòng)互聯(lián)大多通過(guò)智能手機(jī)作為物質(zhì)載體［8］，實(shí)現(xiàn)對(duì)商業(yè)活動(dòng)數(shù)字化的需求。ICT 是數(shù)字轉(zhuǎn)型存在的基礎(chǔ)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵與范圍由ICT 的技術(shù)特征決定［21］。因此，采用信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、移動(dòng)電話用戶數(shù)等指標(biāo)表示［9-10，22-23］。

（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型資本投入（cap），表示在各產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展過(guò)程中提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型的社會(huì)資本投入。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)核為ICT 產(chǎn)業(yè)，ICT 資本具有替代性和滲透性，以ICT 資本為核心形成的數(shù)字化轉(zhuǎn)型資本對(duì)三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生突破效應(yīng)與融合效應(yīng)［24-26］，改變產(chǎn)業(yè)資本投入結(jié)構(gòu)、提高資本利用效率，對(duì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展產(chǎn)生重要影響。采用軟件業(yè)務(wù)、軟件產(chǎn)品、信息技術(shù)服務(wù)、運(yùn)營(yíng)服務(wù)、集成電路設(shè)計(jì)、嵌入式系統(tǒng)軟件等資本投入等指標(biāo)表示［27-28］。

（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新平臺(tái)投入（pla），表示為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供物理空間、基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)支持的投入。創(chuàng)新平臺(tái)是提供技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)、成果轉(zhuǎn)化、技術(shù)服務(wù)、科技創(chuàng)業(yè)投融資服務(wù)、人才培養(yǎng)等各類數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)的一種綜合性載體［29］。采用孵化器數(shù)、眾創(chuàng)空間數(shù)、國(guó)家級(jí)高新區(qū)數(shù)、國(guó)家級(jí)科技園數(shù)、國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室數(shù)等指標(biāo)表示［7，12，30］。

（4）數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境投入（evn），表示為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供相應(yīng)的環(huán)境基礎(chǔ)的投入。數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要通過(guò)“互聯(lián)網(wǎng)+”最終實(shí)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)普及、開(kāi)通互聯(lián)網(wǎng)寬帶業(yè)務(wù)和移動(dòng)電話普及為各產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)者和需求者提供了數(shù)字化轉(zhuǎn)型互動(dòng)的環(huán)境，為各產(chǎn)業(yè)之間相互交融提供具體的物質(zhì)載體環(huán)境。在“互聯(lián)網(wǎng)+”的環(huán)境背景下，各產(chǎn)業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)的便捷性、及時(shí)性、共享性、傳遞性等特性互聯(lián)互通，相互融合、降低成本、提升競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而達(dá)到淡化產(chǎn)業(yè)間的排他性，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)間的共享性。此外，創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資環(huán)境是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的催化劑，是社會(huì)資本和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的橋梁，對(duì)技術(shù)市場(chǎng)的形成和發(fā)育起著開(kāi)路作用。因此，選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率、開(kāi)通互聯(lián)網(wǎng)寬帶業(yè)務(wù)的行政村比重、移動(dòng)電話普及率、營(yíng)商環(huán)境質(zhì)量指數(shù)、創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)構(gòu)占有率等指標(biāo)表示［31-32］?！吨袊?guó)城市營(yíng)商環(huán)境報(bào)告》和《中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)投發(fā)展報(bào)告》經(jīng)過(guò)多年的不斷完善，所建立的指標(biāo)體系已經(jīng)相對(duì)成熟、穩(wěn)定，因此選擇中國(guó)城市營(yíng)商環(huán)境質(zhì)量指數(shù)表示地區(qū)營(yíng)商環(huán)境質(zhì)量；以中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)投發(fā)展指標(biāo)體系為參照，選擇創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資管理機(jī)構(gòu)數(shù)與創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)數(shù)之比表示創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資管理環(huán)境。

（5）產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展（int），表示為適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展而發(fā)生的產(chǎn)業(yè)邊界的收縮或者消失［16］21，［17］，跨外部邊界、跨內(nèi)部邊界和內(nèi)部消化獲取創(chuàng)新技術(shù)的過(guò)程，達(dá)到產(chǎn)業(yè)交互融合，生產(chǎn)要素流動(dòng)和效率提升。數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)新技術(shù)向三大產(chǎn)業(yè)滲透，使得積累性創(chuàng)新過(guò)程轉(zhuǎn)變?yōu)橥黄菩詣?chuàng)新過(guò)程，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)鏈垂直分解和價(jià)值鏈解構(gòu)，使產(chǎn)業(yè)間邊界消失，達(dá)到相互融合發(fā)展。在傳統(tǒng)三大產(chǎn)業(yè)劃分投入和產(chǎn)出的基礎(chǔ)上，可通過(guò)中間投入率和中間需求率體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展程度［33-35］。其中，中間投入率表示第r產(chǎn)業(yè)部門在一定時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)過(guò)程中中間投入與總投入的比。中間投入率越高，說(shuō)明該產(chǎn)業(yè)對(duì)其他產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)驅(qū)動(dòng)力越強(qiáng)、附加值率則越低。計(jì)算公式如下：

式（1）中：Tk為k產(chǎn)業(yè)的中間投入率；Xkr為r產(chǎn)業(yè)所消耗的k產(chǎn)業(yè)的價(jià)值量；Zr為r產(chǎn)業(yè)的增加值；k和r代表產(chǎn)業(yè)部門。

中間需求率表示各產(chǎn)業(yè)部門對(duì)第k產(chǎn)業(yè)部門的中間需求之和與整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)對(duì)k產(chǎn)業(yè)部門的總需求之比。中間需求率越高，則該產(chǎn)業(yè)部門對(duì)其他產(chǎn)業(yè)部門的影響力越強(qiáng)。計(jì)算公式如下：

式（2）中：Dk為k產(chǎn)業(yè)的中間需求率；Qk為k產(chǎn)業(yè)的最終總需求。

表1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

考慮到我國(guó)在近10年才將眾創(chuàng)空間作為統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，采用2011—2018年我國(guó)31 個(gè)省、自治區(qū)、直轄市（未含港澳臺(tái)地區(qū)，下同）的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)三大產(chǎn)業(yè)劃分投入和產(chǎn)出的基礎(chǔ)上分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)三大產(chǎn)業(yè)帶來(lái)融合發(fā)展的空間效應(yīng)。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份的《科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及《中國(guó)城市營(yíng)商環(huán)境報(bào)告》《中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)投發(fā)展報(bào)告》。部分缺失數(shù)據(jù)采取均值法進(jìn)行插補(bǔ)，各資本投入量使用消費(fèi)價(jià)格（CPI）指數(shù)平減，將其折算為以2011年不變價(jià)表示的實(shí)際值。因?yàn)椴煌瑔挝缓土烤V將會(huì)對(duì)結(jié)果帶來(lái)失真，因此需要對(duì)所有的數(shù)據(jù)采取無(wú)量綱化處理，降低單位、量綱帶來(lái)的影響。在各種處理方法中，標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化（Z-Score）能夠不改變指標(biāo)內(nèi)的差異，有效提高綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性［36］，因此采用標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)所用數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。計(jì)算公式如下：

式（3）至式（5）中：S為k產(chǎn)業(yè)總體標(biāo)準(zhǔn)差；Fkb為k產(chǎn)業(yè)第b項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值；Ukb為k產(chǎn)業(yè)第b項(xiàng)指標(biāo)的具體值；為k產(chǎn)業(yè)總體平均值；m為指標(biāo)項(xiàng)數(shù)。

熵值法能夠反映各指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)體系中的客觀性，因此選擇熵值法確定各個(gè)指標(biāo)在變量中的權(quán)重，形成各變量的綜合評(píng)價(jià)值。具體方法如下：

（1）計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的比值（Pkb）。計(jì)算公式如下：

式（6）中：Pkb表示k產(chǎn)業(yè)第b項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)比值；m為指標(biāo)項(xiàng)數(shù)。

（2）計(jì)算第b項(xiàng)指標(biāo)的熵值（eb）。計(jì)算公式如下：

（4）權(quán)重系數(shù)（Gb）的確定。計(jì)算公式如下：

（5）對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象綜合評(píng)價(jià)（Hb）。計(jì)算公式如下：

式（10）中，F(xiàn)kb(k=1，2，…，m;b=1，2，…，m) 表示k產(chǎn)業(yè)第b項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

2.3 理論模型

在柯布-道格拉斯函數(shù)基礎(chǔ)上建立理論模型如下：

對(duì)函數(shù)式兩邊分別取對(duì)數(shù)，建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間效應(yīng)理論模型：

式（12）中：A為全要素生產(chǎn)率；C為常數(shù)項(xiàng)；α為未知系數(shù)。

Anselin［13］8認(rèn)為地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)具有空間相關(guān)性，并非完全獨(dú)立，空間計(jì)量分析能夠更加準(zhǔn)確地分析空間數(shù)據(jù)的關(guān)系和依賴。空間計(jì)量模型主要有空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM），根據(jù)以上分析，采用空間面板模型，分別設(shè)置為：

食管癌是一種常見(jiàn)的上消化道惡性腫瘤，被稱為世界上九大惡性腫瘤之一[1]。我國(guó)作為食管癌好發(fā)地區(qū)之一，多數(shù)患者在發(fā)現(xiàn)患病時(shí)已為中晚期，已無(wú)法行手術(shù)治療。對(duì)于食管癌的治療的研究越來(lái)越得到廣大醫(yī)務(wù)工作者的重視。食管癌的治療主要包括手術(shù)治療、放療和化療，其中以放療為主，但單純放療往往由于局部復(fù)發(fā)造成5年遠(yuǎn)期生存率不足10%。靶向放療技術(shù)可減少非治療區(qū)射線輻射，提高射線利用率，聯(lián)合化療，在減少局部復(fù)發(fā)率、遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移率方面效果較為理想，進(jìn)而達(dá)到提高食管癌療效的目的。此次研究對(duì)我院收入的96例食管癌患者行不同的治療方案，分析同步放化療對(duì)食管癌的臨床效果以及毒副作用，結(jié)果如下。

（1）SAR 模型：

（2）SEM 模型：

（3）SDM 模型：

式（13）至式（16）中：i和j為地區(qū)截面；t為時(shí)間維度；n為地區(qū)數(shù)；δ為空間自回歸系數(shù)；μi為空間個(gè)體效應(yīng)；為空間誤差項(xiàng)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)；λ為空間誤差自相關(guān)系數(shù)；Wij為空間矩陣。

空間權(quán)重矩陣運(yùn)用Rook 相鄰原則，采用簡(jiǎn)單二分權(quán)重矩陣，形式如下：

3 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展現(xiàn)狀分析

運(yùn)用公式（1）～（10）計(jì)算出整理后的ln（int），得到2018年樣本省份產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展程度三分位表（見(jiàn)表2），分析可見(jiàn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展程度整體不高，大部分省份屬于第三類地區(qū)，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展程度分散，具有較強(qiáng)的區(qū)域差異。其中，北京和上海是我國(guó)的政治和經(jīng)濟(jì)中心，是人才、資本和先進(jìn)技術(shù)的集聚地和橋頭堡，是數(shù)值化轉(zhuǎn)型的先鋒，拓寬了產(chǎn)業(yè)融合的寬度和深度，進(jìn)而達(dá)到產(chǎn)業(yè)相互融合、產(chǎn)業(yè)重組兼并，產(chǎn)業(yè)融合程度最集中；山西、天津、江蘇、浙江等省份地處沿海一帶，融合創(chuàng)新資源稟賦強(qiáng)，更容易以數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展；第三類地區(qū)主要是處于不具有區(qū)位優(yōu)勢(shì)、第三產(chǎn)業(yè)欠發(fā)達(dá)的西部地區(qū)的省份，以及處于老工業(yè)區(qū)和中部地區(qū)的省份，其第二產(chǎn)業(yè)比例較重，因此產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展不足。

表2 2018年樣本省份產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展程度三分位表

3.2 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

為了分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間效應(yīng)，選擇全域莫蘭指數(shù)（Moran' SΙ）進(jìn)行分析，取值范圍在［-1，1］之間，若值大于0 時(shí)表示存在空間正相關(guān)，若值小于0 時(shí)表示存在空間負(fù)相關(guān)，值為0 時(shí)表示二者不存在空間相關(guān)性。計(jì)算公式如下：

式（18）（19）中：Yi為第i地區(qū)的觀測(cè)值；為n個(gè)地區(qū)的平均值；n為地區(qū)數(shù)；Wij為空間權(quán)重矩陣；V2為觀測(cè)值的總體方差。

運(yùn)用2011—2018年樣本省份數(shù)據(jù)，采用GeoDa軟件對(duì)全樣本的進(jìn)行計(jì)算。由表3 可見(jiàn)，各變量的Moran' sΙ指數(shù)值均為正值，在考察期內(nèi)均在1%以內(nèi)拒接原假設(shè)，說(shuō)明各變量均具有顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，表明在省際產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展和數(shù)字轉(zhuǎn)型各要素投入上具有全域空間集聚特征，以及與相鄰區(qū)域均存在較強(qiáng)的空間聯(lián)動(dòng)和空間效應(yīng)，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間效應(yīng)研究提供了統(tǒng)計(jì)意義的支持。

表3 樣本省份數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的全域莫蘭指數(shù)值

運(yùn)用MATLAB2012b 軟件，在不考慮空間效應(yīng)的情況下分析LM 檢驗(yàn)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其中，LMError、LM-Lag 均不顯著，則不存在空間滯后項(xiàng)和空間誤差項(xiàng)；LM-Error、LM-Lag 均顯著的情況下，Robust LM-error 顯著則存在空間誤差項(xiàng)，Robust LM-lag 顯著則存在空間滯后項(xiàng)；LM-Error、LM-Lag只有一項(xiàng)顯著的情況下，LM-Error 顯著則存在空間誤差項(xiàng)，LM-Lag 顯著則存在空間滯后項(xiàng)。由表4 分析可以發(fā)現(xiàn)，在空間誤差檢驗(yàn)中，時(shí)間固定效應(yīng)和空間固定效應(yīng)在5%條件下拒絕原假設(shè)，雙固定效應(yīng)在10%水平下顯著拒絕原假設(shè)，普通混合面板效應(yīng)在1%水平下顯著拒絕原假設(shè)；穩(wěn)健的LM 檢驗(yàn)在普通混合面板效應(yīng)和空間固定效應(yīng)中在5%水平下顯著拒絕原假設(shè)，時(shí)間固定效應(yīng)在1%水平下顯著拒絕原假設(shè)。在空間滯后項(xiàng)檢驗(yàn)中，穩(wěn)健的LM 檢驗(yàn)在4 種效應(yīng)中均在10%水平下顯著拒絕原假設(shè)，普通混合面板和空間固定效應(yīng)的LM 檢驗(yàn)在5%水平下顯著拒絕原假設(shè)，而時(shí)間固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng)則無(wú)法拒絕原假設(shè)。因此，綜合表3 可以認(rèn)為，本研究設(shè)置的模型應(yīng)該包含空間誤差項(xiàng)，是否包含空間滯后項(xiàng)還不能確定。

通過(guò)LM 檢驗(yàn)進(jìn)一步檢測(cè)時(shí)間固定和空間固定效應(yīng)的顯著程度，其中空間固定效應(yīng)的LR 檢驗(yàn)結(jié)果為632.694 4，P<0.000，拒絕無(wú)空間效應(yīng)的假設(shè)；時(shí)間固定效應(yīng)的LM 檢驗(yàn)結(jié)果為14.766 5，P<0.000，拒接無(wú)時(shí)間效應(yīng)的假設(shè)。

表4 樣本省份數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的無(wú)空間效應(yīng)面板模型檢驗(yàn)結(jié)果

表4 （續(xù)）

綜上所述，在分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間效應(yīng)模型中存在時(shí)間效應(yīng)和空間效應(yīng)。為了進(jìn)一步分析杜賓模型（SDM）是否可以簡(jiǎn)化為空間自回歸模型和空間誤差模型，采用沃爾德（Wald）檢驗(yàn)空間滯后效應(yīng)（Wald sptial lag）和空間誤差效應(yīng)（Wald spatial error），似然比（LR）檢驗(yàn)空間滯后效應(yīng)（LR spatial lag）和空間誤差消息（LR spatial error），以及豪斯曼檢驗(yàn)（Hausman test）。由表5 可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間效應(yīng)4 種模型檢驗(yàn)的P值均小于1%，拒絕原假設(shè)，Hausman 檢驗(yàn)的P值均小于5%，拒絕原假設(shè)。結(jié)合上述LM 檢驗(yàn)和穩(wěn)健性LM 檢驗(yàn)分析，因變量間具有空間相關(guān)性，因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間效應(yīng)選擇SDM 面板模型。

表5 樣本省份數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展空間效應(yīng)的面板模型檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表6 結(jié)果，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間效應(yīng)分析應(yīng)選擇SDM 面板模型的時(shí)間固定效應(yīng)，其中R2較大，為0.953 8，ln（lob）、ln（cap）、ln（pla）、ln（evn）分別均在1%水平下顯著通過(guò)檢 驗(yàn)，W×ln（pla）、W×ln（evn）、W×dep×var分別均在1%水平下顯著通過(guò)檢驗(yàn)，W×ln（lob）、W×ln（cap）分別均在5%水平下顯著通過(guò)檢驗(yàn)，Log-likelihood 較大，為280.337 9。由于本研究所選數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度較短，并且我國(guó)土地遼闊、地域差異較大，因此綜合考慮選擇時(shí)間固定效應(yīng)進(jìn)行分析更為恰當(dāng)，并對(duì)總效應(yīng)進(jìn)行分解。在空間面板分析中，各自變量除了對(duì)本地區(qū)因變量有直接影響外，還對(duì)臨近地區(qū)因變量有影響。

表6 樣本省份數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的杜賓面板模型分析

為了估計(jì)出數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間外溢效應(yīng)，通過(guò)MATLAB2012b 把空間總效應(yīng)分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，對(duì)int 的時(shí)間固定SDM 面板模型進(jìn)行計(jì)算。從表7 可以看出：

（1）各變量總效應(yīng)回歸系數(shù)均為正，表明各要素投入對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展均有正的空間效應(yīng)作用和空間推動(dòng)作用，其中數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境投入的空間效應(yīng)作用最大，勞動(dòng)力投入其次，平臺(tái)投入第三，資本投入最小。

（2）環(huán)境投入在各變量中的空間效應(yīng)作用最大并在10%水平下顯著，表明環(huán)境投入對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展具有積極的推動(dòng)作用，平均每增加1 個(gè)單位環(huán)境投入，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展增加0.108 0 個(gè)單位，其中環(huán)境投入平均每增加1 個(gè)單位，對(duì)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)0.134 4 個(gè)單位的影響，對(duì)臨近區(qū)域產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)-0.026 4 個(gè)單位的陰影效應(yīng)。本地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境越完善，對(duì)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間促進(jìn)作用越大，形成了良好的產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展環(huán)境，相關(guān)企業(yè)則傾向于選擇在該地區(qū)發(fā)展，由此會(huì)抽空臨近地區(qū)的市場(chǎng)，阻礙臨近地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

（3）勞動(dòng)力投入對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展具有積極的空間推動(dòng)作用，平均每增加1 個(gè)單位勞動(dòng)力投入，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展增加0.083 0 個(gè)單位，其中勞動(dòng)力投入平均每增加1 個(gè)單位，對(duì)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)0.063 9 個(gè)單位的影響，對(duì)臨近區(qū)域產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)0.019 1 個(gè)單位的影響。一方面，人力資本投入為“互聯(lián)網(wǎng)+”開(kāi)發(fā)和運(yùn)用提供了科研能力，為各產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了智力支持；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶、各省份移動(dòng)電話用戶的增加對(duì)各產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出了市場(chǎng)需求，為產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展提供了需求動(dòng)力，因此勞動(dòng)力投入從供求兩方面促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

（4）創(chuàng)新平臺(tái)投入對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展具有積極的空間推動(dòng)作用，平均每增加1 個(gè)單位的創(chuàng)新平臺(tái)投入，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展增加0.062 0 個(gè)單位，其中創(chuàng)新平臺(tái)投入平均每增加1 個(gè)單位，對(duì)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)0.027 2 個(gè)單位的影響，對(duì)臨近區(qū)域產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)0.034 8 個(gè)單位的影響。孵化器和眾創(chuàng)空間是數(shù)字化時(shí)代大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的服務(wù)平臺(tái)，能夠促進(jìn)資源集聚并實(shí)現(xiàn)大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新，推動(dòng)跨領(lǐng)域、跨行業(yè)數(shù)字化協(xié)同創(chuàng)新，加快“政產(chǎn)學(xué)研用”深度融合，促成產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

（5）資本投入對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展具有積極的推動(dòng)作用，平均每增加1 個(gè)單位勞動(dòng)力投入，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展增加0.037 1 個(gè)單位，其中資本投入平均每增加1 個(gè)單位，對(duì)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)0.014 9 個(gè)單位的影響，對(duì)臨近區(qū)域產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)0.022 1 個(gè)單位的影響。各種軟件、信息服務(wù)和技術(shù)嵌入培育高端服務(wù)業(yè)的開(kāi)發(fā)資本投入增加，以數(shù)字化技術(shù)嵌入為中介，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)相互融合不僅使低端產(chǎn)業(yè)向高端產(chǎn)業(yè)發(fā)展，而且數(shù)字化、智能化促使生產(chǎn)過(guò)程變得更加技術(shù)密集和資本密集，催生新型高端產(chǎn)業(yè)鏈。因此，資本投入一方面促進(jìn)了本地產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，另一方面也給臨近地區(qū)帶來(lái)了標(biāo)桿效應(yīng)，帶動(dòng)臨近地區(qū)加大軟件開(kāi)發(fā)、信息技術(shù)服務(wù)、嵌入式技術(shù)開(kāi)發(fā)的投入，帶動(dòng)臨近地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

表7 樣本省份數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的杜賓模型效應(yīng)分解

4 結(jié)論與對(duì)策建議

4.1 結(jié)論

本研究以我國(guó)31 個(gè)省份2011—2018年的空間面板數(shù)據(jù)為樣本，從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的勞動(dòng)力投入、資本投入、創(chuàng)新平臺(tái)投入和環(huán)境投入等多維度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)傳統(tǒng)三大產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間效應(yīng)，得到如下結(jié)論：（1）“共享、共生、共融”是產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展重要途經(jīng)，但整體上我國(guó)產(chǎn)業(yè)融合度不高，省際產(chǎn)業(yè)分散，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展程度具有較強(qiáng)的區(qū)域差異。其中北京、上海兩地產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展程度較高，其他省份的產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展程度較低。（2）產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的要素投入均具有顯著的空間正相關(guān)關(guān)系和全域空間集聚特征。（3）數(shù)字化轉(zhuǎn)型的勞動(dòng)力投入、資本投入、創(chuàng)新平臺(tái)投入、環(huán)境投入對(duì)于產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展均有正的空間促進(jìn)作用，對(duì)臨近地區(qū)具有空間聯(lián)動(dòng)和空間外溢效應(yīng)。（4）數(shù)字化轉(zhuǎn)型的環(huán)境投入的空間影響權(quán)重最大，對(duì)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)促進(jìn)作用，對(duì)臨近區(qū)域產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)陰影效應(yīng)，抽空臨近地區(qū)的市場(chǎng)；勞動(dòng)力投入權(quán)重第二、創(chuàng)新平臺(tái)投入權(quán)重第三，均對(duì)本地區(qū)和臨近地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展帶來(lái)促進(jìn)作用；資本投入權(quán)重最小，一方面促進(jìn)了本地產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，另一方面也給臨近地區(qū)產(chǎn)生了標(biāo)桿效應(yīng)，帶動(dòng)臨近地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

4.2 建議

根據(jù)以上研究結(jié)論，可得到以下建議：（1）充分利用我國(guó)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的空間集聚差異建立產(chǎn)業(yè)融合協(xié)同發(fā)展機(jī)制。以數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)為橋梁促進(jìn)產(chǎn)業(yè)間的深度融合，利用產(chǎn)業(yè)融合度差異合理布局域內(nèi)外產(chǎn)業(yè)格局，形成域內(nèi)產(chǎn)業(yè)融合生態(tài)鏈、域間產(chǎn)業(yè)梯度格局。（2）形成數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境。一是以數(shù)字化為產(chǎn)業(yè)，形成新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和完善數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)鏈。二是以“共享、共生、共融”為手段推動(dòng)5G 技術(shù)發(fā)展，構(gòu)建高速度、低延時(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，為“萬(wàn)物互聯(lián)”、人工智能奠定基礎(chǔ)，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展；另外，以5G 技術(shù)為手段，以“一帶一路”建設(shè)為橋梁，帶動(dòng)我國(guó)的臨近國(guó)家和地區(qū)數(shù)字化環(huán)境建設(shè)，形成良好的“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境，助推我國(guó)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。（3）構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，完善數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新技術(shù)孵化環(huán)境，增強(qiáng)科技孵化平臺(tái)的催化劑作用，為共性關(guān)鍵技術(shù)的“政產(chǎn)學(xué)研用”營(yíng)造優(yōu)良環(huán)境，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)為各產(chǎn)業(yè)兼并重組、相互融合提供助力。（4）通過(guò)提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新人才研發(fā)能力，提升自主創(chuàng)新和關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)能力，加大數(shù)字化信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)能力，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新發(fā)展提供智力支持，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)融合發(fā)展。（5）以政府行為引導(dǎo)更廣泛的社會(huì)資金參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)創(chuàng)新與擴(kuò)散，引入更多的社會(huì)資本。

4.3 展望與不足

為促進(jìn)我國(guó)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，本研究以數(shù)字化轉(zhuǎn)型要素投入角度分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的勞動(dòng)力投入、資本投入、創(chuàng)新平臺(tái)投入、環(huán)境投入能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，但是所選取的樣本跨度時(shí)間較短且來(lái)源均為省份經(jīng)濟(jì)體，未做進(jìn)一步細(xì)化；另外，以空間面板進(jìn)行分析考慮了時(shí)間特征屬性和個(gè)體差異，以及個(gè)體內(nèi)部的動(dòng)態(tài)性和個(gè)體間的空間相關(guān)性，但未考慮時(shí)間異質(zhì)性。建議后續(xù)研究可以考慮從以下幾方面展開(kāi)：一是以市域經(jīng)濟(jì)為樣本并延長(zhǎng)時(shí)間跨度，使結(jié)果更具有針對(duì)性；二是采用動(dòng)態(tài)空間面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，增加時(shí)間的異質(zhì)性；三是不以傳統(tǒng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)劃分為標(biāo)準(zhǔn)，以產(chǎn)業(yè)鏈為標(biāo)準(zhǔn)劃分產(chǎn)業(yè)可以使分析更具有針對(duì)性；四是充分考慮產(chǎn)業(yè)融合帶來(lái)的產(chǎn)權(quán)和核心技術(shù)保護(hù)問(wèn)題等。