流通数字化与制造业韧性的交互影响及空间溢出效应

郝爱民，任 禛

（郑州航空工业管理学院经济学院，河南郑州 450046）

受国际市场环境和新冠肺炎疫情的影响，全球产业链体系的脆弱性日益凸显，我国产业链安全稳定也面临着重大考验，亟须依托国内大循环推进产业间协调联动、优化市场资源配置，加快技术补链、市场强链。流通业和制造业作为产业链分工体系内的重要主体，其协同融合的日渐深化引起社会各界的广泛关注，并逐渐上升至国家战略高度。《“十四五”国内贸易发展规划》明确指出要促进流通与制造协同联动，深化现代流通业与制造业融合创新发展，为构建新发展格局提供有力支撑。流通业以其促进供需精准匹配、有效反馈市场信息、引领产能资源配置等先导性作用，推动制造业绩效改善［1］；制造业规模持续扩张、效率日益提升，展现出强大的韧性，又为加速流通基础设施建设、提升流通业服务质量提供有力保障，尤其是在当前“双循环”新发展格局下，制造业韧性的不断增强对保障我国产业链供应链安全、推动产业高质量发展以及加快制造强国建设具有重要影响。但是，我国制造业的发展仍面临着价值链低端锁定、高端要素集聚不足、自主创新能力薄弱、区域发展不平衡等诸多困境。而伴随新一代信息技术的蓬勃发展，流通业的数字化改造能够有效降低搜寻成本、拓宽供销渠道、提高运营效率，有助于弥补制造业产业链供应链的薄弱环节，增强我国制造业在国际竞争中的韧性和活力。因此，深入探究流通数字化与制造业韧性的交互作用机理和空间溢出效应，形成流通数字化与制造业韧性协同发展并辐射带动周边地区共同进步的整体局面，对于加快产业间良性互动、区域间创新联动，实现经济高质量发展具有重要意义。

1 文献综述

首先是流通业数字化转型的相关研究。俞彤晖等［2］、汪旭晖等［3］认为，数字技术在流通领域的广泛应用是提升流通效率、强大国内市场的必然趋势。随着以“互联网+流通”为特征的新一轮流通革命的兴起，商贸流通活动逐渐向数字化转变［4］。Piotrowicz 等［5］、Grewal 等［6］、Choi 等［7］认为，由线上与线下流通渠道边界日益模糊衍生而来的全渠道零售是具备可视化、智能化等特点的新型业态模式，能够有效降低流通成本、缩短渠道结构。徐锋等［8］、丁俊发［9］、谢莉娟等［10］认为，“互联网+流通”作为推进流通业从粗放到集约的突破口，不仅能使信息资源在产业链中高效传递，还能实现产销关系由“推”式向“拉”式转变的媒介机制升级。张建军等［11］、唐任伍等［12］的研究表明，新零售、智慧物流等新模式在传统流通产业链的重构与升级中扮演着重要角色。

其次有关韧性的测度以及影响制造业韧性的因素分析。国外对韧性的研究起步较早，如Rose 等［13］、Martin 等［14］、Sensier 等［15］对经济韧性的内涵、测度以及发展模式等展开了较为详细的论述。此后，Doran 等［16］利用静态凡登定律衡量美国都市区韧性指数；借鉴该方法，徐圆等［17］对我国城市经济韧性进行测度；李兰冰等［18］、刘瑞等［19］对我国制造业韧性进行衡量，从产业适应性调整视角分析了生产性服务业专业化集聚、制造业空间集聚对制造业韧性的影响。此外，Rajesh［20］、Hao 等［21］、Agarwal等［22］学者通过实证研究发现，柔性经营战略、精益生产、技术创新等有助于提升制造业韧性。

最后是关于数字技术影响制造业转型升级的相关探讨。部分学者从产业结构升级的角度展开研究，如Caputo 等［23］构建了理论分析框架，阐述了物联网技术推动制造业结构升级的重要作用；严北战等［24］运用省级细分行业数据，从供需双向驱动的视角分析了“互联网+”对制造业升级的影响。还有部分学者从价值链升级的角度进行分析，如Marilungo等［25］认为信息通信技术（ICT）赋能制造业将带来可持续的创新模式，推动制造业升级、完善基础设施建设，进而为客户提供更多服务；刘德学等［26］基于跨国面板数据，从数量、质量双重视角实证检验了ICT 有助于制造业全球价值链攀升；何文彬［27］对制造业细分行业的贸易增加值、垂直专业化分工等进行多维解析发现，数字化投入对制造业知识密集型部门价值链高端化转型具有显著的正向影响。

总体来看，现有相关研究已经关注到数字经济背景下流通业变革、制造业升级的重要作用，但缺乏对流通数字化与制造业韧性协同发展水平的系统测度与异质性分析，以及对两者之间交互影响与空间溢出效应的系统阐述与机制检验。基于此，本研究建立流通数字化与制造业韧性（以下简称“两系统”）的综合评价指标体系，运用耦合协调模型分析我国各地区两系统协同发展现状及时空演化特征，同时建立空间联立方程模型对两系统的交互影响及空间溢出效应进行实证检验，以期丰富产业间协调发展的相关实证研究，并为进一步挖掘流通数字化潜力、增强制造业产业链韧性提供可资借鉴的政策启示。

2 理论分析

2.1 流通数字化与制造业韧性的双向影响机理

2.1.1 流通数字化对制造业韧性的影响

伴随数字经济的快速发展，流通业的数字化转型逐渐成为击破制造业粗放式发展痛点的关键力量，驱动制造业产业链、供应链韧性不断增强。理由如下：

第一，流通业的数字化转型能够在更大程度上发挥由市场反向引领制造业柔性生产的先导作用。数字技术的广泛应用推动流通业产业链上下游的柔性化发展，去中心化的生产流通机制使得生产边界日益模糊，生产制造企业的运营体系也随之转型［28］。其中，数字金融、金融科技融入流通领域有助于搭建数字供应链金融平台，以其规模效应、长尾效应、普惠效应等优势拓宽制造业投融资渠道。流通业逐渐由去中心化阶段过渡至融合化发展阶段，以其更加完善的线上线下全渠道营销平台服务制造业生产、流通、消费各环节的全产业链良性互动，引领高端制造业动力变革，提升制造业企业抵御风险的能力。

第二，流通基础设施数字转型的集约效应和扩展效应有助于推进制造业提质增效，可以显著提升制造业的创新与再造韧性。具体来说，新型流通设施不仅能够加快制造业由劳动密集型向技术集约型转变，促进装备制造国产化，还能够有效降低能源密集型制造业的能耗消耗和污染排放，建设更加完备的绿色制造体系，在可持续与精益化变革中发挥乘数效应助力制造业全方位全链条改造［29］。此外，由于各地区资源分布的显著差异，我国制造业供应链的空间布局复杂冗长，而数字网络平台的应用可以极大节约时间成本，提升制造业供应效率，并为增强其产业链韧性创造条件。

第三，流通数字化的虚拟集聚效应有助于推进制造业服务化进程。数字信息技术融入流通业能够有效打破市场壁垒，形成更为灵活的产销供应模式，构建供需双方均为关键节点的价值网络［28］。伴随新零售、智慧物流等流通模式发展而产生的虚拟集聚效应，一方面可以打破地理空间对商品运输、信息传递的限制，节约搜寻成本和合约成本，优化制造业分工水平，提升制造业生产效率［30］；另一方面可以极大程度提高生产制造过程中吸收消费端衍射的可能性，加快制造业产业链向“微笑曲线”两端的高附加值领域迈进［31］。

2.1.2 制造业韧性对流通数字化的影响

制造业韧性的提升意味着产业链供应链在遭受冲击后的恢复能力增强，并且能探寻新的路径以实现经济效益的稳增长。制造业韧性的增强助力流通数字化转型主要表现在以下方面：

第一，制造业韧性提升的重要表现之一就是供应链韧性的提升，其对流通数字化改造有着极强的推动作用。制造业韧性的提升能够通过自动扶梯效应与其他产业融合发展，以自身为核心实现收益在经济体中的扩散［30］。制造业韧性增强往往意味着制造业产业结构得以优化且创新扩散能力逐渐增强，一方面能够整合更多创新资源，在各地区强化其自身发展的比较优势，挖掘当地商贸流通业数字化转型潜能，为打通流通供销创造条件；另一方面能够提升对数字化、智能化平台资源的吸纳能力，直接扩大当地新型流通平台的辐射范围，以融合发展提升市场资源的配置效率。

第二，制造业韧性的增强既依赖于制造业企业在研发、管理、生产等各环节优化升级，又可以为流通企业的数字化转型提供更多场景支持。流通企业通过吸收制造业柔性生产、精益生产的精髓，构建具有虚拟集成特点的大规模通信网络系统，转变传统流通企业的经营理念和运营模式，着力发展依托互联网的私人订制、网络直销以及云制造等新型流通模式，不仅可以提升供给体系和流通体系的适配性，为流通价值的创造提供必要支持，还能够实现“互联网+流通+生产”的全面升级，形成商流、物流与信息流融合发展的供应链服务体系。

第三，制造业韧性的增强势必会瞄准具有高技术含量和高附加值的战略性新兴产业、装备制造业等高端制造业继续发力，为流通基础设施的智能化转型提供技术支持。高端制造业一方面能够以更高的产业关联度和控制力发挥技术外溢效应，为信息化、智能化发展营造必要的创新氛围［32］；另一方面能够以更低的污染排放践行制造业向低碳环保方向发展，提升智能制造的绿色化水平，在加快绿色物流、智慧商流服务体系的建设中实现供应链数字化转型，为打造可持续发展的流通环境助力。

基于上述分析，提出假设1：流通数字化与制造业韧性之间存在交互影响。

2.2 流通数字化与制造业韧性的空间溢出效应

2.2.1 流通数字化的空间溢出

数字化技术的空间溢出与扩散效应能够帮助落后地区追赶先进生产技术［33］。那么，流通数字化发展的空间溢出至少存在以下原因：一是随互联网发展而来的数字化流通供销平台的应用使得地区间传统边界限制逐渐弱化，商品贸易往来的便利化程度得以提升，流通供销红利共享推动各地区共建数字化流通网络。二是数字金融与商贸流通业的融合能够提升当地流通业的融资效率，伴随而来的是金融资源的跨地区流动，帮助邻近地区获得更多资金支持，让智慧物流、智能仓储等更好地服务于实体经济的高质量发展，融资外部性释放的空间溢出得以显现。三是在数字基础设施的运营过程中，数据要素的广泛传播调控知识要素的跨区域流动，基于知识溢出效应，各地区技术人才的相互学习、科研机构的深度合作、各类资源的频繁交换有助于缩小地区间数据要素的禀赋差异［34］。

2.2.2 制造业韧性的空间溢出

随着地区间经济社会关联日益加深，制造业韧性的增强受益于邻近地区的集聚效应［18］。其空间溢出至少来源于以下途径；一是制造业产业链条的延伸拓展以及产业分工逐渐向专业化、精细化转型，各地区在产业链上下游合作密切，形成前向后向关联，推动产业一体化发展。二是随着制造业内竞争日益激烈，为适应全球竞争的需要，技术密集型制造业应运而生，其利用信息外溢效应形成的技术生产网络推动技术、资本等要素流动，使得地区间交往日益密切［35］。三是基于各地区产业招商引资的竞争效应和示范效应，本地高技术制造业的快速发展吸引周边地区竞相模仿，引进同类产业以保证地方政府具备竞争优势［36］。

2.2.3 流通数字化与制造业韧性的交互空间溢出

由于流通数字化转型和制造业韧性增强均需要高技术人才的引进，因此极易形成本地稀缺型高技能人才向具有更优人才引进政策的邻近省份流动的局面，人才竞争加剧了各地区市场竞争压力，这种回波效应将对本地就业水平和产业发展带来消极影响［37］。具体而言，若邻近地区制造业企业较本地率先获得技术突破或实现产业价值链大幅升级，会产生邻近地区制造业企业人员工资增加、吸引就业等直接效应，同时间接引发其对流通服务智慧化升级的迫切需要［38］。为此，基于优质的人才引进政策或自身价值的实现，本地高技术人才涌入该地区为其流通供销数字化转型贡献技术支持，直接导致本地技能人才流失，从而产生负向的空间溢出效应；同样，邻近地区流通数字化发展也会因人才、技术、信息等资源的挤占，对本地制造业韧性提升产生负向的空间溢出效应。长此以往，各地区人力资本质量、产业创新绩效、经济发展水平的差异化将逐渐扩大，为区域间协调联动发展埋下隐患。

基于以上分析，提出假设2：流通数字化与制造业韧性均存在空间溢出效应且具有地区交互影响。即邻近地区流通数字化改造能够促进本地流通数字化发展，但对本地制造业韧性提升产生阻碍作用；邻近地区制造业韧性增强能够促进本地制造业韧性提升，但对本地流通数字化转型具有抑制作用。

3 研究设计

3.1 指标体系与数据来源

遵循系统性、科学性、可得性等原则，本研究以我国31 个省份（未含港澳台地区）2014—2019 年的有关数据为样本，参考郝爱民［39］、鲁飞宇等［40］的方法，分别构建流通数字化和制造业韧性的综合评价指标体系，如表1 所示。具体而言，分别从流通供销数字化、数字供应链金融、流通设施数字化3个维度衡量流通数字化发展水平；从抵抗力、恢复力、再造力3 个方面对制造业韧性进行测度。二级指标金融科技公司数量借鉴宋敏等［41］的方法进行检索，其余各指标数据均来源于历年的《中国统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国税务年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国电子商务发展指数报告》《北京大学数字普惠金融指数》。本研究中商贸流通业主要包括批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业以及住宿和餐饮业。部分缺失数据运用插值法进行补充。同时为消除价格因素的影响，将涉及固定资产投资的指标和与产值相关的经济变量分别以2013 年为基期的固定资产投资价格指数和价格指数进行平减处理。

表1 流通数字化与制造业韧性系统评价指标体系

3.2 研究方法与模型构建

3.2.1 流通数字化与制造业韧性综合评价模型

在构建评价指标体系的基础上，为了尽可能避免主观因素造成的选择偏误，运用熵值法分别测算两系统的综合发展水平。首先，利用正向标准化法对数据进行极差标准化处理，以消除各指标的量纲和数量级影响。具体公式如下：

式（1）中：i、j、t分别为地区、指标和年份；Xijt和Sijt分别为原始数据和标准化后的数据；Xmax和Xmin分别为样本期间第j项指标的最大值和最小值。

其次，测算信息熵冗余度与指标权重。计算公式如下：

式（2）～（4）中：k、m、n分别为样本的时间范围、地区总数和指标总数；djt为信息熵冗余度；wjt为各指标的最终权重。

最后，利用线性加权法得到各年度流通数字化（DCit）与制造业韧性（MRit）的综合评价值。计算公式如下：

3.2.2 耦合协调模型

基于物理学的耦合概念衡量两系统的耦合协调度，以反映两系统之间的相互作用与依赖程度。模型设定如下：

式（7）～（9）中：Cit为i地区第t年两系统的耦合度，其值介于0～1 之间，越接近1 表明两系统总体发展越有序；Tit为两系统综合协调指数；α和β为待定系数，且满足α+β=1，考虑到流通数字化与制造业韧性的互促互补关系，故将两者视为同等重要地位，即α、β均取值0.5；Dit为两系统的耦合协调度，参考葛鹏飞等［42］的做法，将耦合协调度进行级别划分，如表2 所示。

表2 流通数字化与制造业韧性二元系统耦合协调度级别划分

3.2.3 空间自相关检验

为了识别两系统耦合协调度的空间相关性与集聚特征，运用全局自相关莫兰指数（Moran'sI）和局部自相关莫兰指数（Local Moran's I）进行分析。指数计算如下：

式（10）（11）中：Di和Dh为i地区和h地区的两系统耦合协调度；为m个地区两系统的耦合协调度均值；wih为地理二值的空间权重矩阵，当地区i与h不相邻或i=h时，wih=0，否则wih=1；全局莫兰指数取值范围为［-1,1］，值为正时表明两地区空间正相关，反之则呈现空间负相关，且指数的绝对值越大表明空间关联性和集聚性越强；局部莫兰指数取值范围也为［-1,1］，值大于0 表明地区间呈现相似的空间集聚特征，即H-H 型（高-高集聚）或L-L 型（低-低集聚）；反之则呈现非相似的空间集聚特征，即H-L 型（高-低集聚）或L-H型（低-高集聚）。

3.2.4 空间联立方程模型

为了检验流通数字化与制造业韧性之间的交互影响与空间溢出效应，采用空间联立方程模型，运用广义三阶段空间最小二乘估计法（GS3SLS）进行估计。此方法的优点在于可以在一定程度上缓解方程联立性偏误、遗漏变量等引起的内生性问题。模型形式如下：

式（12）（13）中：μ为空间相关系数，反映流通数字化和制造业韧性的空间溢出效应；wih为地区间的空间关联，当i=h或时wih=0，当i≠h或时wih=1/dih；dih为地区i与h之间的距离；为地理阈值；控制变量Zit包括经济发展水平，以平减处理后的地区生产总值衡量，人口密度以地区人口总数与行政区面积的比值衡量，交通基础设施以公路运输路线长度衡量；贸易规模以进出口总额与地区生产总值的比值衡量；控制变量Xit在Zit的基础上增加城市失业率变量，以城镇登记失业率衡量。

4 实证结果分析

4.1 流通数字化与制造业韧性协同发展分析

如表3 所示，2014—2019 年我国各地区流通数字化与制造业韧性的耦合协调度逐年递增，由2014年的0.379 增长到2019 年的0.455，年均增长率为3.72%。总体上，两系统处于中度耦合协调阶段，在自身的平稳发展中深化良性互动。

具体来看，由于不同地区经济基础、产业发展存在一定差异，因此两系统的耦合协调程度具有区域异质性特征。为探究两系统协同发展的空间演进规律，借鉴唐晓华等［43］的分类方法，将我国31 个省份划分为东北、东部沿海、南部沿海、北部沿海、黄河中游、长江中游、大西南和大西北八大经济区，直观清晰地分析各区域的两系统耦合协调差异。由表3 可知，东部沿海、南部沿海、北部沿海、长江中游经济区的两系统耦合协调发展水平始终位列前四。其中，东部沿海经济区两系统整体处于高度耦合协调阶段，协调发展水平远超其他经济区，主要源于其以上海为核心打造产业数字服务平台、布局数字商经济集聚区，带动流通业数字化转型，依托于浙西南、苏西北制造业基地，在提升制造业产业链、供应韧性的同时大力建设中国特色现代流通体系，促进两系统协调发展；长江中游经济区以其增速优势于2018 年赶超北部沿海经济区跻身第3 位，得益于长江中游地区不断推进市场一体化、完善智慧流通工程，辅助支持制造业服务化转型，加速推进两系统良性互动；而黄河中游、大西南、东北、大西北经济区的两系统耦合协调水平均低于31 个省份平均水平，特别是大西北经济区制造业水平整体偏低、应对风险能力整体偏弱、智慧物流建设起步较晚，两系统始终处于低度耦合协调阶段，虽整体呈现出逐年上升的趋势，但距离实现高度甚至极度耦合协调仍有较大差距。

进一步观察各经济区两系统耦合协调的年均增速发现（见表3），八大经济区中年均增长率最高的为长江中游经济区，增速达5.53%；大西南和大西北经济区紧随其后，增速分别为5.21%和4.69%；排名末尾的为东北经济区，增速为1.48%。可见，多数处于低度和中度耦合协调阶段的经济区的两系统耦合协调度年均增长率相对较高，表明我国各经济区两系统耦合协调发展空间分布不均的局面逐渐缓解，但仍具有较大的提升空间。

表3 我国区域流通数字化与制造业韧性耦合协调水平

表3（续）

4.2 流通数字化各子系统与制造业韧性协同发展分析

如图1 所示。就31 个省份整体而言，流通数字化各子系统与制造业韧性的耦合协调度呈现出稳步发展的态势，其值均介于0.3～0.5 之间，处于中度耦合协调阶段，仍有待进一步提升。从图1 中均值线的高度来看，流通设施数字化与制造业韧性的耦合协调度均值相对最低，说明我国流通领域数字基础设施建设与制造业韧性的协调适配有待提高；数字供应链金融与制造业韧性的耦合协调度增势尤为明显，2014—2019 年的年均增长率达11.6%，表明数字供应链金融子系统在推动流通数字化与制造业韧性协同发展中最具潜力，反映出大力发展数字普惠金融、助推金融科技进步在实现产业融合创新中意义重大。

图1 我国31 个省份流通数字化各子系统与制造业韧性耦合协调水平对比

如表4 所示，大部分经济区的数字供应链金融与制造业韧性的耦合协调均值最高；而东部沿海与南部沿海经济区不同于其他区域，其流通供销数字化与制造业韧性的耦合协调均值高于数字供应链金融与制造业韧性的耦合协调均值，表明东南沿海地区依托其经济优势加速电商、物流在供销流通环节的广泛应用，相对更加适应制造业发展韧性的提升。从耦合协调度年均增长率来看，大西北、大西南经济区数字供应链金融与制造业韧性的耦合协调增长率位列前二，分别为15.95%和13.68%，可见在经济相对欠发达的西部地区，以供应链金融为核心激发流通数字化转型并与制造业发展韧性提升形成良性互动颇具潜力。

表4 2014—2019 年我国区域流通数字化各子系统与制造业韧性耦合协调水平对比

4.3 流通数字化与制造业韧性协同发展的空间自相关检验

由表5 可知，考察期间31 个省份两系统协同发展的全局莫兰指数均大于0.4，且在1%的水平上显著，表明两系统协同发展整体呈现出显著的空间自相关性，空间集聚态势不断增强。为了进一步探究各地区两系统协同发展的空间相关性差异，将局部莫兰指数分析得出的LISA 集聚情况予以呈现，可以发现山东、江苏、安徽、上海、浙江、福建始终位于H-H 型集聚区；江西自2016 年起从L-H 型集聚区转变至H-H 型集聚区；新疆、青海、甘肃始终位于L-L 型集聚区，而内蒙古自2015 年起加入L-L型集聚区，西藏自2017 年起退出L-L 型集聚区；四川始终位于H-L 型集聚区；其余省份LISA 集聚结果不显著，表明其与相邻省份间的联系相对较弱。由此可见，31 个省份两系统的协同发展主要聚集于H-H 型集聚区和L-L 型集聚区，具有一定的两极分化趋势：东部沿海经济区及其部分邻近省份两系统的自身耦合协调度较高，且能够通过技术扩散效应、知识溢出效应、产业结构优化等对周边地区形成较强的辐射带动作用；大西北经济区则由于产业发展相对滞后、交通运输设施较匮乏、科技创新人才短缺等问题，区域内各省份间两系统合作基础欠佳、协调发展能力不足，因此分布在L-L 型集聚区。

表5 我国区域流通数字化与制造业韧性协同发展的空间自相关检验结果

4.4 流通数字化与制造业韧性的交互影响与空间溢出效应检验

由表6 可知，在地理二值和地理阈值两种空间矩阵下，各变量的回归系数均未出现符号变化，表明显著性水平基本稳健。以地理二值空间权重矩阵的GS3SLS 回归结果为例，制造业韧性对流通数字化的估计系数为正且在1%的水平上显著，制造业韧性程度每增加1%，可以促进流通数字化水平提升1.55%；反之，流通数字化对制造业韧性的估计系数也在1%的水平下显著为正，流通数字化水平每增加1%，可以使得制造业韧性程度提升0.49%。从空间溢出效应来看，流通数字化与制造业韧性的空间滞后性的溢出效应分别为0.019、0.020，其空间交互溢出效应分别为-0.012、-0.031，且均在5%或1%的水平上显著。由此可见，实证结果验证了本研究提出的假设1 和假设2。

表6 2014—2019 年31 个省份流通数字化与制造业韧性交互影响与空间溢出效应检验结果

表6（续）

为了进一步探究不同的流通数字化转型方式与制造业韧性增强的交互影响是否存在异质性，将流通数字化各子系统的综合评价值进行再次回归。如表7 的地理二值空间权重矩阵下的实证结果所示，制造业韧性对流通供销数字化和流通设施数字化的估计系数分别为1.529、1.755，且均在1%的水平上显著；流通数字化各子系统对制造业韧性的估计系数为正，且均在1%或10%的水平上显著，流通供销数字化、数字供应链金融和流通设施数字化每提升1 个百分点，制造业韧性分别增强0.615、0.144、0.563 个百分点。由此可见，制造业韧性的增强对流通基础设施数字化改造的促进作用最强，流通供销环节的数字化变革对提升制造业韧性的效果最优。从空间互动来看，流通设施数字化与制造业韧性对邻近地区的正向空间溢出效应较为明显，邻近地区流通设施数字化程度每提升1 个百分点，本地流通设施数字化水平提高0.029 个百分点；邻近地区制造业韧性每增强1 个百分点，本地制造业韧性增强0.021 个百分点。数字供应链金融与制造业韧性的交互空间溢出效应最弱，即邻近地区数字供应链金融发展对本地打造制造业韧性的资源挤占较小；反之亦是如此。因此，就31 个省份整体而言，各地区推动流通基础设施智慧化转型能够有效借助信息技术的外溢效应辐射带动周边地区流通设施改造，并形成区域间产业联动发展的良好局面；就部分经济欠发达地区而言，各省份的相互辐射带动能力有限，在加快新型基础设施建设的同时可以考虑加大金融科技、数字普惠金融在流通领域的应用深度和广度，更好地推动实体产业优化升级并向产业链高端延伸。

表7 2014—2019 年31 个省份流通数字化各子系统与制造业韧性交互影响与空间溢出效应检验结果

5 结论与政策建议

5.1 研究结论

（1）2014—2019 年间，我国31 个省份流通数字化与制造业韧性的协同发展度逐年递增，呈现出由低度耦合协调向中度耦合协调过渡的趋势，且存在明显的区域异质性特征，即东部高于西部、沿海优于内陆的分布状态。具体地，从均值来看，东部沿海和南部沿海经济区始终位居前二，达到高度耦合协调水平，而黄河中游、大西南、东北、大西北经济区均低于31 个省份平均水平；从增速来看，长江中游经济区年均增长率最高，大西南和大西北经济区紧随其后，可见区域间差异正在逐渐缩小。

（2）从流通数字化各子系统与制造业韧性耦合协调情况来看，我国流通设施数字化与制造业韧性耦合协调度的均值最低，但在考察期内具有稳步发展的态势；数字供应链金融与制造业韧性耦合协调度的年均增长率最高，尤其是在经济相对欠发达的西部地区增势尤为明显。

（3）由空间效应分析可知，31 个省份流通数字化与制造业韧性的协同发展具有显著的空间自相关性，且两者之间存在双向空间溢出效应，即本地与邻近地区流通数字化水平显著正相关，邻近地区流通数字化发展抑制本地制造业韧性增强；本地与邻近地区制造业韧性显著正相关，邻近地区制造业韧性提升抑制本地流通数字化发展。

（4）通过分组回归发现，31 个省份流通数字化各子系统与制造业韧性的交互影响和空间效应存在一定的显著性差异，制造业韧性提升对流通基础设施数字化改造的促进作用最强，流通供销环节的数字化变革对增强制造业韧性的效果最优，数字设施数字化与制造业韧性的空间溢出效应较为明显。

5.2 政策建议

第一，统筹流通数字化与制造业韧性耦合发展的协同建设，以第二产业和第三产业良性互动引领经济高质量发展。一方面，发挥数字技术在流通领域的长尾效应，为制造业创新发展提供信息、技术、渠道支持，增强制造业产业链供应链韧性；另一方面，发挥制造业效率提升的资源整合效应，在推进制造业服务化发展中打破数字化资源流动壁垒，进一步推进流通数字化转型。此外，由于当前我国流通数字化与制造业韧性耦合协调发展存在区域差异，有必要强化地区间协同发展意识，优化两系统耦合协调机制，以减小地区间发展的不平衡。通过打破各经济区之间的制度壁垒，建立以东南沿海为代表的高水平经济区和以大西北、东北为代表的低水平经济区有效合作体制机制，发挥高水平经济区的示范带动作用，以“数字流通+智能制造”的融合发展模式，为各经济区营造良好的科技创新氛围，在智慧城市建设中带动城市经济可持续发展。

第二，基于比较优势，因地制宜发挥流通数字化各子系统的区域优势，加快构建“双循环”新发展格局。实证结果表明我国数字供应链金融子系统与制造业韧性耦合协调增长率最高，因此，应进一步激发金融科技、数字普惠金融等在流通领域的发展潜力，深化智慧供销渠道建设，缓解经济欠发达地区制造业融资约束，在打通国内生产、分配、流通、消费各环节的同时增强制造业产业链韧性，以重塑后疫情时代我国产业的国际竞争优势，推进国内国际双循环相互促进的新发展格局建设。当前，东南沿海经济区拥有相对较多的高新技术资源，可率先运用大数据、区块链、云计算等数字技术实现传统产业变革，以数字化转型引领高质量发展；对西北、西南和东北经济区而言，不能过度投资以追求短期内经济快速发展而忽视劳动密集型产业的重要作用，应依托“一带一路”建设，充分挖掘当地产业发展的比较优势，制定适合当地发展的产业政策，为经济相对欠发达地区探索“弯道超车”的可行方案。

第三，立足空间思维，促进资源的跨区流动，加快城市群一体化建设，发挥大国城市的规模经济效应。实证结果表明我国流通数字化和制造业韧性的空间滞后项均表现为正向空间溢出效应，为此，应依托具备地缘优势的核心城市发展城市群经济，通过顶层设计推动区域一体化发展和市场化改革，构建互利共生的区域多产业协同、多链条融合发展格局。一方面，加速各地区技术人才交流，利用知识和信息的外溢效应提升数字化要素的空间配置效率；另一方面，运用邻近区域资源优势互补，建立跨区协调发展的组织协同机构与运行体系，将流通数字化与制造业韧性耦合发展推向更高水平。而针对我国流通数字化与制造业韧性之间存在负向交互空间溢出效应的现状，各级地方政府在制定相关政策时，更应考虑将各城市置于同一空间体系中，以整体空间经济结构发展为前提推动资本、技术、信息的跨区自由流动，加强与周边地区在产业链供应链上下游的协同合作。