數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群的影響研究

【摘要】數(shù)字經(jīng)濟(jì)以其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展中扮演著重要角色。基于2007—2021 年我國(guó)31 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，借助雙向固定效應(yīng)模型、中介效應(yīng)模型以及動(dòng)態(tài)面板模型實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展作用效應(yīng)和影響機(jī)制。結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展，且在一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后結(jié)論仍然成立；數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)水平更發(fā)達(dá)時(shí)期對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展促進(jìn)作用更明顯；機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過知識(shí)資本積累和城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展?；谘芯拷Y(jié)論，文章提出加強(qiáng)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)、優(yōu)化人才培養(yǎng)和引進(jìn)機(jī)制、提供資金支持和融資便利、改善營(yíng)商環(huán)境和市場(chǎng)準(zhǔn)入等政策建議，促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群進(jìn)一步發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字經(jīng)濟(jì)；戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群；中介效應(yīng)

【作者簡(jiǎn)介】董康，博士，四川省社會(huì)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所助理研究員，碩士生導(dǎo)師，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)。

中圖分類號(hào)：F279.2；F49；F276.44 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

引言

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群是未來主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)或支柱產(chǎn)業(yè)聚集形成的產(chǎn)業(yè)集群，這類產(chǎn)業(yè)集群通常以創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)，具有高度知識(shí)密集性和技術(shù)不確定性，其發(fā)展對(duì)提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力和推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展具有重要意義。隨著科技飛速發(fā)展和全球化深入推進(jìn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要引擎，2023年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到53.9萬億元，占GDP比重提升至42.8%[1]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以其高效率、高速度、高附加值和低成本等特點(diǎn)，正在重塑傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模式和商業(yè)模式，引領(lǐng)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展[2]。

一些學(xué)者從理論層面探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群的影響。賈若祥和竇紅濤（2024） 指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐和創(chuàng)新動(dòng)力[3]。通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)運(yùn)用，企業(yè)能夠更好地進(jìn)行市場(chǎng)分析和產(chǎn)品研發(fā)[4]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)拓展了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群市場(chǎng)空間[5]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)還優(yōu)化了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群的產(chǎn)業(yè)鏈和價(jià)值鏈，數(shù)字技術(shù)使產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)更加緊密地聯(lián)系在一起，提高了產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同效率和響應(yīng)速度[6]。

還有一些學(xué)者對(duì)其他影響戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的因素開展研究。李曉華和劉峰（2013）認(rèn)為創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)、生產(chǎn)生態(tài)系統(tǒng)與應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)相互作用形成的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)會(huì)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)生較大影響[7]。孫國(guó)民和陳東認(rèn)為政府制度性驅(qū)動(dòng)力、技術(shù)驅(qū)動(dòng)力和市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群形成的主導(dǎo)力量[8]。李金華（2018） 則認(rèn)為技術(shù)、人才、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與資源是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)空間布局的決定性因素[9]。Arka?diusz （2020） 在對(duì)亞洲多個(gè)國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群形成的研究中，發(fā)現(xiàn)外國(guó)直接投資是中國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力[10]。

總的來說，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展起到重要作用，但目前學(xué)術(shù)界對(duì)這兩者關(guān)系主要停留在理論層面的闡述。針對(duì)現(xiàn)有研究的不足，本文梳理數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的影響機(jī)制，并通過我國(guó)2007—2021年省際面板數(shù)據(jù)，考察兩者之間具體影響程度。本文可能貢獻(xiàn)在于：通過深入分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的作用機(jī)制，并結(jié)合計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析，測(cè)算具體作用效果；現(xiàn)有研究對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展水平量化主要借助高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等相關(guān)概念代替，本文參考國(guó)家關(guān)于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)文件，借助對(duì)上市公司戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類，較為準(zhǔn)確地測(cè)算戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展水平；本文將知識(shí)資本積累、人才集聚、城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)作為中介變量，運(yùn)用中介效應(yīng)模型探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的影響渠道，并提出相應(yīng)政策建議，為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展提供有益啟示和借鑒。

一、數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群的機(jī)制分析

（一） 直接作用機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)能夠集群化發(fā)展的關(guān)鍵因素，主要在以下方面發(fā)揮作用。第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過數(shù)據(jù)化和智能化方式，使資源配置更科學(xué)、高效和精準(zhǔn)，提高了資源利用效率[11]，引導(dǎo)企業(yè)和資源更合理地集聚。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)打破了傳統(tǒng)企業(yè)間信息壁壘，推動(dòng)企業(yè)間互操作性和標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，使不同企業(yè)信息系統(tǒng)能夠更好地整合與兼容，加強(qiáng)企業(yè)間協(xié)同效應(yīng)[12]。數(shù)字化協(xié)同和信息共享模式，促使戰(zhàn)略性新興企業(yè)快速發(fā)展和集聚。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)借助大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)，讓企業(yè)能夠精準(zhǔn)定位客戶需求，提供個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)還推動(dòng)服務(wù)方式的創(chuàng)新，如線上購(gòu)物、24/7全天候服務(wù)、沉浸式體驗(yàn)等。這些新興業(yè)態(tài)的崛起將吸引更多企業(yè)和資本集聚。第四，數(shù)字化手段使地區(qū)更有效地推廣本土特色和資源，增強(qiáng)品牌認(rèn)知度和吸引力。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展讓地區(qū)特色產(chǎn)品能夠便捷地銷售到全球各地，打造更具影響力的區(qū)域品牌[13]，吸引更多關(guān)注和資源。地區(qū)品牌效應(yīng)和影響力的提升推動(dòng)了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)聚集。

基于此，本文提出假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展（H1）。

（二） 間接作用機(jī)制

1.知識(shí)資本積累

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)知識(shí)資本積累推動(dòng)作用日益顯現(xiàn)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)數(shù)據(jù)成為一種重要資源?；ヂ?lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)普及使大量數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)生成和收集，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)深度挖掘和分析，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的規(guī)律和趨勢(shì)，進(jìn)而提煉有價(jià)值的知識(shí)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)資本積累。數(shù)字經(jīng)濟(jì)也為創(chuàng)新活動(dòng)提供前所未有的便利?；ヂ?lián)網(wǎng)使最新科研成果、技術(shù)動(dòng)態(tài)和市場(chǎng)信息被輕松獲取，為創(chuàng)新提供靈感，加速知識(shí)資本積累和增值。

同時(shí)，知識(shí)資本積累也會(huì)促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展涉及多個(gè)領(lǐng)域和多種技術(shù)融合，知識(shí)資本積累有助產(chǎn)業(yè)內(nèi)各環(huán)節(jié)技術(shù)突破，優(yōu)化整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈。隨著知識(shí)資本積累，擁有豐富知識(shí)資本的企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)可以通過合作、交流等方式，將其知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)與區(qū)域內(nèi)其他企業(yè)分享，使區(qū)域內(nèi)企業(yè)更容易獲得新技術(shù)、新工藝和新知識(shí)[14]。這種資源共享機(jī)制可以降低企業(yè)創(chuàng)新成本，提高創(chuàng)新效率，吸引更多企業(yè)加入集群化區(qū)域。

基于此，本文提出假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過知識(shí)資本積累促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展（H2）。

2.人才集聚

數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在全國(guó)范圍內(nèi)引發(fā)一場(chǎng)人才集聚熱潮。智能化招聘和人才管理平臺(tái)使企業(yè)和求職者更高效地匹配和對(duì)接，促進(jìn)人才集聚和流動(dòng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以其開放、包容和創(chuàng)新等特點(diǎn)，成為吸引和集聚人才的重要?jiǎng)恿?，為人才成長(zhǎng)和發(fā)展注入新活力[15]。可以預(yù)見在數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)推動(dòng)下，未來人才集聚將更加活躍和多元。

人才集聚對(duì)推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化也至關(guān)重要。高素質(zhì)人才匯聚帶來的創(chuàng)新思維、專業(yè)技能和豐富經(jīng)驗(yàn)，不僅加速新技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用，還促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈完善與升級(jí)，以吸引更多相關(guān)企業(yè)和機(jī)構(gòu)在特定區(qū)域內(nèi)集聚，從而形成良性循環(huán)。產(chǎn)業(yè)集聚吸引更多人才，人才集聚又進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)集聚和發(fā)展，這種相互作用將為產(chǎn)業(yè)集群化提供強(qiáng)大動(dòng)力。

基于此，本文提出假設(shè)3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過人才集聚促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展（H3）。

3.城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)水平

數(shù)字經(jīng)濟(jì)以其強(qiáng)大滲透力和融合性，成為推動(dòng)城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵力量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)打破了時(shí)空限制，使城市先進(jìn)生產(chǎn)要素能夠迅速流向農(nóng)村，為農(nóng)村帶來發(fā)展新機(jī)遇。同時(shí)，農(nóng)村特色資源和優(yōu)勢(shì)也能借助數(shù)字平臺(tái)得到有效展示和推廣，吸引城市市場(chǎng)關(guān)注和需求。借助數(shù)字技術(shù)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)變得更加智能和精準(zhǔn)，農(nóng)村電商興起也為農(nóng)產(chǎn)品打開銷售新渠道，這很大程度上提升了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)整體競(jìng)爭(zhēng)力，為城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展注入新動(dòng)力。

隨著城鄉(xiāng)差距縮小和協(xié)調(diào)發(fā)展深化，城鄉(xiāng)之間資源、人才、技術(shù)等要素自由地流動(dòng)和配置，為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化提供有力支撐。一方面，城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展帶動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通，為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)提供更加便捷的物流和信息流，吸引更多企業(yè)集聚[16]。另一方面，農(nóng)村地區(qū)在農(nóng)業(yè)、生態(tài)等領(lǐng)域具有獨(dú)特資源和優(yōu)勢(shì)，與城市技術(shù)和資本結(jié)合后，開發(fā)更具市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的新興產(chǎn)業(yè)。城鄉(xiāng)之間產(chǎn)業(yè)互補(bǔ)和協(xié)同發(fā)展為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化提供了廣闊空間和機(jī)遇。

基于此，本文提出假設(shè)4：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展（H4）。

二、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一） 數(shù)據(jù)來源

為系統(tǒng)考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化影響，本文整理2007—2021 年中國(guó)31 個(gè)省份（不包含港、澳、臺(tái)地區(qū)） 面板數(shù)據(jù)。所有變量數(shù)據(jù)均來自各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)檢察年鑒》以及多個(gè)上市公司年報(bào)。選擇2007年作為起始年份是因?yàn)樵谠撃曛暗囊恍┘?xì)分行業(yè)指標(biāo)還沒有開始統(tǒng)計(jì)。本文采用線性插值法對(duì)研究期間內(nèi)少量缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊，缺失數(shù)據(jù)量在整個(gè)數(shù)據(jù)集中占比較小，對(duì)最終結(jié)果潛在影響可以忽略不計(jì)。

（二） 變量說明

1.被解釋變量

本文使用區(qū)位熵法測(cè)算戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化程度，用某一地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占該地區(qū)所有產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重，除以全國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占全國(guó)所有產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重，用公式表達(dá)為L(zhǎng)Q_ij =（t_ij／t_j） ／（t_i／ t） 。其中， LQ 是區(qū)位熵， i 表示戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)， j 表示要計(jì)算的地區(qū)， t 表示產(chǎn)值。可以看出，區(qū)位熵越大，產(chǎn)業(yè)i 在地區(qū)j 集群化程度越高。

基于此，本文參考《國(guó)務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）》對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)定義，通過比對(duì)企業(yè)行業(yè)代碼（這些代碼依據(jù)《上市公司行業(yè)分類指引（2012 年修訂）》進(jìn)行歸類） 與《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）》中行業(yè)代碼確定戰(zhàn)略性新興企業(yè)。之后確定戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司所在地，用本省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司GDP 代替該省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，用該省GDP代替所有產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值（全國(guó)層面相同）。全國(guó)和各省GDP在統(tǒng)計(jì)年鑒中可直接獲得。企業(yè)GDP方面，本文采用張少輝等（2021） 提出的方法[17]，通過“營(yíng)業(yè)收入-營(yíng)業(yè)成本+工資總額+福利費(fèi)總額+固定資本折舊”計(jì)算。

2.核心解釋變量

本文核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)。參考中國(guó)信息通信研究院將數(shù)字經(jīng)濟(jì)劃分為數(shù)字化基礎(chǔ)支撐、數(shù)字化應(yīng)用水平和數(shù)字化發(fā)展?jié)摿θ齻€(gè)維度[18]。在此基礎(chǔ)上，選擇恰當(dāng)指標(biāo)，構(gòu)建能夠綜合評(píng)價(jià)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)體系（表1）。在指標(biāo)權(quán)重方面，采用熵權(quán)法，具體測(cè)算步驟如下：

（1） 構(gòu)建判斷矩陣。假設(shè)評(píng)價(jià)對(duì)象有p 個(gè)，選擇指標(biāo)有n 個(gè)，就可以構(gòu)建出判斷矩陣：

3.控制變量

本文主要參考范曉莉等（2017） 的研究[19]，結(jié)合實(shí)際情況，選取合理控制變量，各控制變量測(cè)算方法如下：基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，用鐵路與公路里程與本省土地面積比值表示，由于鐵路運(yùn)載能力遠(yuǎn)高于公路，將鐵路里程數(shù)乘以14.7后再與公路里程數(shù)相加；教育水平，用普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)與常住人口比例表示；地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，用人均GDP對(duì)數(shù)測(cè)算；城鎮(zhèn)化率，使用城鎮(zhèn)人口占人口總數(shù)比重表示；對(duì)外開放程度，用進(jìn)出口總額與GDP比值表示；科學(xué)技術(shù)水平，用地方財(cái)政科學(xué)技術(shù)支出占地方財(cái)政一般預(yù)算支出比重計(jì)算；社會(huì)治安水平，用刑事犯罪率表示，為確保與本文其他控制變量在數(shù)量級(jí)保持一致，將單位設(shè)定為（每萬人刑事案件/100）；社會(huì)保障能力，用地方財(cái)政社會(huì)保障支出占地方財(cái)政一般預(yù)算支出比重表示。

本文對(duì)比例變量以外各變量取對(duì)數(shù)處理，對(duì)于每個(gè)變量定性描述如表2所示。

4.描述性統(tǒng)計(jì)

表3是本文核心回歸中涉及所有變量描述性統(tǒng)計(jì)?？梢钥吹剑瑧?zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化水平最小值為0.018，而最大值達(dá)到5.485，且標(biāo)準(zhǔn)差幾乎與平均值相等，這說明中國(guó)各省份之間吸引戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)能力差異較大。通過觀察解釋變量與各控制變量最小值和最大值，可以發(fā)現(xiàn)中國(guó)各省在各方面發(fā)展水平存在差異。這些變量標(biāo)準(zhǔn)差始終低于或略高于平均值，表明變化幅度不明顯，加強(qiáng)了研究結(jié)論可信度。

（三）模型設(shè)定

為驗(yàn)證假設(shè)1是否正確，構(gòu)建回歸模型如下：

式（6）是基準(zhǔn)回歸模型， i 和t 分別代表不同省份與年份，SEIA 是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化， lnDE 是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平， X 是所有控制變量集合。μ和φ分別表示省份和年份固定效應(yīng)。ε 表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)， α 表示截距項(xiàng)， β 表示核心解釋變量系數(shù)， γ 表示所有控制變量系數(shù)集合。本文主要目標(biāo)是研究β 的具體數(shù)值大小與顯著性水平。為消除模型可能存在的自相關(guān)或異方差問題，采用省份層面聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)結(jié)果分析

為驗(yàn)證假設(shè)1是否正確，采取遞進(jìn)式回歸策略進(jìn)行基準(zhǔn)回歸（表4）。在列（1） 中，未加入任何控制變量，僅考慮時(shí)間和省份固定效應(yīng)，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)為2.472，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著。隨著控制變量逐步引入，從列（2） 至列（5） 看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)出現(xiàn)一定波動(dòng)，但最終穩(wěn)定在2.5左右，并始終保持在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著。表4結(jié)果表明，無論是否考慮其他影響因素，數(shù)字經(jīng)濟(jì)始終能夠顯著促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

假設(shè)1在中國(guó)被接受主要原因有以下幾點(diǎn)：第一，充分的政策引導(dǎo)與支持，中國(guó)政府已出臺(tái)一系列政策措施，為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)享受數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利營(yíng)造良好政策環(huán)境；第二，龐大的市場(chǎng)規(guī)模，中國(guó)擁有世界最大的消費(fèi)者市場(chǎng)之一，吸引了大量國(guó)外戰(zhàn)略性新興企業(yè)投資設(shè)廠，推動(dòng)了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展；第三，完整的產(chǎn)業(yè)鏈條，中國(guó)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域已形成較為完善的產(chǎn)業(yè)鏈條，各環(huán)節(jié)之間相互依存、相互促進(jìn)，為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化提供良好的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。

（二） 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確認(rèn)表4中結(jié)論是否可靠，需要進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，主要從計(jì)量方法、變量替換和樣本篩選三個(gè)方面探討穩(wěn)健性。

1.計(jì)量方法穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1） 工具變量法檢驗(yàn)。式（6） 中，核心解釋變量不一定完全外生。本文采用工具變量法對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行校準(zhǔn)。在工具變量選擇方面，參考葉胥等（2024） 研究，使用各省份地形起伏程度作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平工具變量[20]。相關(guān)性方面，復(fù)雜地形使數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)變得困難，并且增加物流配送成本和復(fù)雜性，從而制約電子商務(wù)等數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展。外生性方面，現(xiàn)代科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有高度靈活性，更多依賴人才、科研實(shí)力和創(chuàng)新能力，而非物理地理?xiàng)l件。因此，使用省份地形起伏程度作為本研究工具變量是合理的，用DE_IV 表示。

表5中列（1） 展示了兩階段最小二乘法第一階段回歸結(jié)果。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)作為因變量時(shí)，工具變量系數(shù)在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)，表明地形起伏對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)有負(fù)向作用，且通過了F檢驗(yàn)、Kleibergen-Paap rk LM 檢驗(yàn)和Hansen J 檢驗(yàn)，說明不存在弱工具變量問題，且符合外生性假設(shè)。式（2） 顯示第二階段回歸結(jié)果，核心解釋變量系數(shù)在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，證實(shí)在考慮內(nèi)生性問題后，基準(zhǔn)回歸結(jié)果仍然可信。

（2） 動(dòng)態(tài)面板檢驗(yàn)。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化具有正循環(huán)特性，當(dāng)期戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化程度可能會(huì)受到上一期影響。本文將滯后一期戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化程度作為控制變量，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型。由于滯后一期被解釋變量存在內(nèi)生性問題，需要使用系統(tǒng)GMM模型進(jìn)行估計(jì)，L.SEIA表示戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化程度滯后項(xiàng)，結(jié)果如表6所示?？梢钥吹剑褂脛?dòng)態(tài)面板模型后，核心解釋變量系數(shù)符號(hào)沒有發(fā)生變化，并且在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明基準(zhǔn)回歸結(jié)果合理。

2.變量選擇穩(wěn)健性檢驗(yàn)

目前，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)能夠準(zhǔn)確對(duì)應(yīng)的只有上市公司數(shù)據(jù)，被解釋變量替換難度較大，主要從解釋變量和控制變量?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行變量選擇穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（1） 平權(quán)法替換解釋變量。平權(quán)法為每一項(xiàng)指標(biāo)分配相同權(quán)重，計(jì)算出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平用DE_E 表示，回歸結(jié)果如表8所示。使用平權(quán)法后，核心解釋變量系數(shù)符號(hào)沒有發(fā)生變化，數(shù)值在加入控制變量后略微減小，但總體相差不大，顯著性也始終保持在5%以上，證明基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。

（2） 替換控制變量。本文選取的很多控制變量都有不同計(jì)算方法。在控制變量替換方面，使用實(shí)際外商投資額與GDP 比值代表對(duì)外開放程度；使用取對(duì)數(shù)后公路客運(yùn)量代表基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平；使用財(cái)政教育支出占財(cái)政總支出比重衡量教育水平；進(jìn)一步加入地區(qū)固定效應(yīng)模型①。表9顯示，替換控制變量并加入地區(qū)固定效應(yīng)后，核心解釋變量系數(shù)出現(xiàn)一定程度下降，但顯著性與符號(hào)沒有發(fā)生變化。

3.樣本篩選穩(wěn)健性檢驗(yàn)

雖然自治區(qū)和直轄市與省在行政級(jí)別上平行，但具有很多與省不同的特征。分別剔除自治區(qū)與直轄市進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表10所示。從式（1） 和式（2） 能夠看出，剔除直轄市后，樣本在不加入控制變量時(shí)還在10%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，但加入全部控制變量后，顯著性消失。造成這種結(jié)果的原因可能在于，直轄市作為中國(guó)政治、經(jīng)濟(jì)、文化和科技中心，在各新興技術(shù)領(lǐng)域具有引領(lǐng)和示范作用，對(duì)數(shù)字技術(shù)運(yùn)用至關(guān)重要，是國(guó)家科技創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前沿陣地。剔除直轄市后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化影響不再存在。而式（3） 和式（4） 則顯示在剔除自治區(qū)后，核心解釋變量系數(shù)沒有發(fā)生明顯變化，且無論是否加入控制變量，系數(shù)始終在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，證明在不考慮自治區(qū)影響情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以提升戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化程度。

（三） 異質(zhì)性檢驗(yàn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化作用可能因所處時(shí)期、地區(qū)以及省份特征不同而發(fā)生變化，需要從時(shí)間、空間、省份特征三個(gè)方面進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。

1.時(shí)間異質(zhì)性檢驗(yàn)

本文研究期限內(nèi)，中國(guó)在對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)注度和應(yīng)用范圍方面有顯著變化。其中2015年尤為關(guān)鍵。2015年9月，國(guó)務(wù)院出臺(tái)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，首次對(duì)數(shù)據(jù)要素戰(zhàn)略發(fā)展進(jìn)行總體規(guī)劃。同年，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和科技企業(yè)在數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展。因此，本文選擇2015年作為時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行異質(zhì)性分析。

由于省際面板數(shù)據(jù)樣本量偏少，為了能夠最大程度地利用數(shù)據(jù)信息， 本文參考Li 等（2021） 研究，使用與核心解釋變量構(gòu)造交互項(xiàng)的方式進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)[21]。首先，定義兩個(gè)代表不同時(shí)期的虛擬變量，即2015 年之前（Before）和2015 年之后（After）。對(duì)2015 年之前的樣本，虛擬變量Before賦值為1，否則為0，After賦值方法相同。其次，將虛擬變量與核心解釋變量構(gòu)成交互項(xiàng)。最后，將交互項(xiàng)引入基準(zhǔn)回歸模型，成為新核心解釋變量，結(jié)果如表11所示。2015年之前與之后解釋變量系數(shù)數(shù)值之間存在較為明顯的差距，可以用Teece （1986） 提出的“互補(bǔ)資源”理論解釋。該理論指出，某項(xiàng)新技術(shù)要在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中產(chǎn)生影響，必須擁有與該技術(shù)相匹配的技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施及其他資源[22]。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)想要推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展，必須具備完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、豐富的數(shù)據(jù)資源、充足的人力資本、資金支持以及健全的體制機(jī)制。這些條件通常只有在2015 年之后的省份中才能得到滿足。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在2015年之后對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化促進(jìn)作用要高于2015年之前。

2.空間異質(zhì)性檢驗(yàn)

中國(guó)東部、中部和西部地區(qū)之間存在顯著差異。使用上文方法進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，分別構(gòu)造東部（East）、中部（Mid）、西部（West） 3個(gè)二元虛擬變量，結(jié)果如表12所示。在中部及西部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化程度的影響趨勢(shì)與基準(zhǔn)回歸一致，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著。而東部地區(qū)影響不再顯著。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的主要原因在于，在西部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)借助后發(fā)優(yōu)勢(shì)作用明顯，該區(qū)域數(shù)字技術(shù)應(yīng)用處于起步階段，技術(shù)擴(kuò)散邊際效益較強(qiáng)，數(shù)字技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)要素替代效應(yīng)與協(xié)同效應(yīng)疊加釋放。在中部地區(qū)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)形成技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同機(jī)制，借助數(shù)字技術(shù)對(duì)人力資本、產(chǎn)業(yè)配套等傳統(tǒng)資源賦能改造，實(shí)現(xiàn)要素配置效率提升，推動(dòng)集群升級(jí)，因此在中部和西部影響顯著。而東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用趨近飽和，過度依賴平臺(tái)壟斷形成的“數(shù)據(jù)孤島”與“創(chuàng)新惰性”，使技術(shù)溢出受阻。并且，制度性交易成本（比如數(shù)據(jù)確權(quán)成本、監(jiān)管套利成本）上升進(jìn)一步抵消了數(shù)字經(jīng)濟(jì)潛在紅利，導(dǎo)致作用效果不明顯。

3.省份特征異質(zhì)性檢驗(yàn)

環(huán)境污染加劇氣候變化，對(duì)農(nóng)業(yè)、水資源和生物多樣性產(chǎn)生負(fù)面影響，最終嚴(yán)重抑制經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。在環(huán)境污染水平度量上，采用人均工業(yè)二氧化硫排放量和人均工業(yè)煙（粉） 塵排放量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)，通過平權(quán)法構(gòu)建環(huán)境污染指數(shù)，之后將所有省份按照中位數(shù)劃分為高污染（High_Pol） 和低污染（Low_Pol） 兩組，回歸方法與前文異質(zhì)性檢驗(yàn)相同，相關(guān)結(jié)果如表13所示。

在引入所有控制變量后，兩組省份的顯著性都有所下降，最高僅在5%水平上顯著。從數(shù)值看，低環(huán)境污染組省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用效果更好。這可能由兩個(gè)因素造成：一是環(huán)境污染可能對(duì)科研人員健康造成負(fù)面影響，降低其工作效率，阻礙戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化；二是環(huán)境污染較嚴(yán)重的省份可能需要更多資金用于環(huán)境治理，導(dǎo)致政府和企業(yè)在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化方面投資減少。

（四） 機(jī)制檢驗(yàn)

1.模型構(gòu)建與變量選取

為檢驗(yàn)假設(shè)2 至假設(shè)4 的準(zhǔn)確性，本文在式（6） 基礎(chǔ)上，構(gòu)建中介效應(yīng)模型：

其中， Med 代表知識(shí)資本積累、人才集聚、城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)3個(gè)中介變量， θ 表示中介變量系數(shù)，其余部分含義與式（6） 相同。每個(gè)中介變量?jī)?nèi)涵和計(jì)算方法如下所述。

（1） 知識(shí)資本積累。本文使用永續(xù)盤存法測(cè)算知識(shí)資本存量，計(jì)算公式為：

其中， i 和t 分別表示省份和年份， IStock表示知識(shí)資本存量， Patent 表示發(fā)明專利數(shù)量， δ表示折舊率，根據(jù)姜中裕（2024） 測(cè)算知識(shí)資本存量做法[23]，折舊率設(shè)為15%?；谥R(shí)資本存量算法為：

其中， IStock_i0 表示基期知識(shí)資本存量，Patent_i0 表示基期發(fā)明專利數(shù)量， g_i 為省份i 在之后十年發(fā)明專利數(shù)量幾何平均增長(zhǎng)率。結(jié)合式（9） 和式（10），可以得出各省每年知識(shí)資本存量。

（2） 人才集聚。本文使用科研、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)從業(yè)人員數(shù)以及信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員數(shù)之和占全省總就業(yè)人數(shù)比值測(cè)算人才集聚水平。在19個(gè)主要行業(yè)中，這兩類行業(yè)從業(yè)者在知識(shí)層次、創(chuàng)新實(shí)力以及科技成果轉(zhuǎn)化效率方面顯著超越其他行業(yè)。人才集聚變量名設(shè)為Clustal 。

（3） 城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)。本文借鑒郭守亭等（2022）做法[24]，使用熵權(quán)法將二元反差指數(shù)和第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比進(jìn)行融合，測(cè)算城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平。其中，二元反差指數(shù)計(jì)算公式為“ （第二產(chǎn)業(yè)增加值+第三產(chǎn)業(yè)增加值） /地區(qū)生產(chǎn)總值－ （第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)+第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)） /地區(qū)總就業(yè)人員數(shù)”，最終城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)水平用urco 表示。

2.機(jī)制檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果分析

中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表14所示，從列（1） 和列（2） 可以看到，對(duì)知識(shí)資本積累來說， β₁ 、β₂ 和θ 三個(gè)系數(shù)都顯著為正，而且Sobel檢驗(yàn)也在10%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明假設(shè)2得到驗(yàn)證。列（3） 和列（4） 顯示，當(dāng)人才集聚作為中介變量時(shí)， β₁ 和θ 都不顯著，假設(shè)3被拒絕。主要原因是人才和資本傾向于流向機(jī)會(huì)更多地區(qū)，形成“馬太效應(yīng)”，加劇區(qū)域發(fā)展不平衡。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)需要集聚大量資金、技術(shù)和人才，而這些資源在落后地區(qū)可獲得性較低，導(dǎo)致在中國(guó)很多地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)無法通過人才集聚推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化。從列（5） 和列（6） 能夠看出，城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)三個(gè)系數(shù)均為正，且在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，Sobel檢驗(yàn)也在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，假設(shè)4得到驗(yàn)證。

四、結(jié)論與政策建議

本文通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系，結(jié)合省際面板數(shù)據(jù)，評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化影響。得出以下結(jié)論：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化具有顯著正面效應(yīng)，該結(jié)論在經(jīng)歷多項(xiàng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立；其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化的積極作用在中部和西部地區(qū)、2015年之后及環(huán)境污染水平較低省份表現(xiàn)明顯，而在東部地區(qū)、2015年之前及環(huán)境污染水平較高省份則相對(duì)較弱；最后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠通過知識(shí)資本積累和城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化，但無法通過人才集聚影響戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化。根據(jù)得到的結(jié)論，本文提出以下政策建議。

一是加強(qiáng)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。政府應(yīng)增加對(duì)研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施的投資，包括建立和升級(jí)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、技術(shù)創(chuàng)新中心和企業(yè)孵化器。這些設(shè)施應(yīng)分布在關(guān)鍵地區(qū)，以促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新中心形成，并與當(dāng)?shù)馗咝：脱芯繖C(jī)構(gòu)建立緊密的合作關(guān)系，構(gòu)建全面支持創(chuàng)新的生態(tài)系統(tǒng)，以推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展。

二是優(yōu)化人才培養(yǎng)和引進(jìn)機(jī)制。教育部門應(yīng)改革教育體系，加強(qiáng)STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)） 領(lǐng)域的教育，培養(yǎng)創(chuàng)新人才。加強(qiáng)職業(yè)教育和技能培訓(xùn)，滿足新興產(chǎn)業(yè)對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求。最重要的是，必須建立正確的人才評(píng)估和認(rèn)證體系，確保人才能力和貢獻(xiàn)得到合理評(píng)價(jià)。

三是提供資金支持和融資便利。政府應(yīng)設(shè)立專項(xiàng)基金，為數(shù)字技術(shù)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)提供資金支持，特別是處于早期發(fā)展階段、具有高成長(zhǎng)潛力的創(chuàng)新型企業(yè)。政府還需建立和完善資本市場(chǎng)，尤其是創(chuàng)業(yè)板和新三板市場(chǎng)，為創(chuàng)新型企業(yè)提供更多上市和融資機(jī)會(huì)。

四是重視環(huán)境保護(hù)。提高公眾環(huán)保意識(shí)，倡導(dǎo)綠色生活方式，減少污染物產(chǎn)生。制定更嚴(yán)格的環(huán)保法規(guī)，并加強(qiáng)執(zhí)法力度，確保企業(yè)嚴(yán)格遵守環(huán)保要求。在此基礎(chǔ)上，注重推廣清潔能源，減少化石能源的使用，從而降低溫室氣體排放。

五是推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。政府需制定和實(shí)施區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，明確各地區(qū)發(fā)展定位和目標(biāo)，發(fā)揮各地區(qū)比較優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)互補(bǔ)和產(chǎn)業(yè)協(xié)同。例如，東部地區(qū)可以作為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)引領(lǐng)區(qū)，中西部地區(qū)則可以發(fā)展資源加工、裝備制造和特色農(nóng)業(yè)，以實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展。

（責(zé)任編輯：李娟）