产业协同集聚与企业创新——基于数字经济的调节作用

张治栋 桂雅清

（安徽大学经济学院，安徽 合肥 230039）

一、引言

党的二十大报告明确提出 “加快实施创新驱动发展战略， 坚决打赢关键核心技术攻坚战”“强化企业科技创新主体地位， 发挥科技型骨干企业引领支撑作用”等目标。 当前我国企业创新投入规模不断增长，科创成果取得了前所未有的进步，但长期以来的粗放式发展方式仍使企业创新存在研发效率低、技术低端锁定等问题[1]。 在此背景下，企业间合作创新逐渐成为突破技术封锁、获取竞争优势的必由之路，作为最具效率的区域组织形态， 集聚经济为企业创新合作提供现实平台[2]，通过深化企业间知识资源交换程度， 逐步实现创新成果合作产出进而激发企业创新倾向， 并且近年来生产性服务业深入融合制造业发展环节， 集聚形态正由单一集聚向产业耦合集聚模式转变[3]，那么服务业与制造业协同集聚这一发展趋势是否具有创新驱动作用值得进一步探讨。 与此同时，物联网、大数据和云计算等数字技术与实体企业深度融合[4]，从供需两侧各个环节引发产业变革催生出新模式、新产品和新技术，并凭借信息化平台和网络效应打破传统经济发展的时空限制， 对集聚模式的资源配置、 技术扩散和知识转化提供强有力的支持， 意味着数字经济发展新形态已成为驱动企业创新的新动能。 因此对于产业协同集聚与企业创新的研究不能局限于传统模式的单系统研究， 还要考虑数字经济与产业协同集聚的互动关联效应。

二、文献综述

关于集聚经济有利于企业创新的思想由来已久， 以往研究多从单一产业集聚与企业创新方面展开探讨， 认为产业空间邻近及高度集聚便于获取低成本劳动力、 扩大专业化知识存量和强化知识溢出效应[5]，从而学术界普遍认可产业集聚对企业创新的驱动作用。 近年来，随着产业分工不断细化，传统的单一集聚模式呈现规模扩张态势， 通过服务业与制造业深入渗透和频繁互动而形成融合集聚的新模式， 自国外学者基于垂直关联模型对生产性服务业与制造业协同集聚的微观机制进行研究后[6-7]，学术界开始针对协同集聚的创新驱动作用展开研讨：从资源配置效率角度， 有学者指出协同集聚意味着众多相关联企业在空间上邻近， 利于企业更为便捷地获取资源， 实现初始资源禀赋与企业资源需求相匹配[8]，进而证实产业协同集聚对企业创新的正向作用；基于技术知识溢出的研究认为，集聚区内两产业交流互动增加能推动服务业技术知识导入制造业生产环节，使得差异性、互补性知识有效扩散而促进企业创新学习[9]。

此外，随着数字经济与实体经济深度融合，数字经济新优势逐渐成为经济高质量发展的重要驱动力。 梳理以往文献， 发现相关研究主要基于宏观视角， 重点关注数字经济的网络效应赋能区域资源配置效率[10]，及数字资源作为新型生产要素所引发的需求端革新和技术溢出效应对经济高质量发展的影响[11]。 然而数字经济与企业创新的微观研究相对匮乏，大多基于数字技术应用与创新要素流动的角度，从企业创新供给侧论证数字经济对企业研发效率的作用[12]；进一步有研究发现数字经济能提高传统市场开放度并推进研发合作战略而激发企业合作创新水平[13]。

当前研究尚存在研究内容和视角上的不足，因此本文将从以下几方面有所拓展：（1）从城市中观视角与企业微观层面考察产业协同集聚对企业创新的作用关系；（2）在数字经济稳步发展的背景下，将数字经济纳入研究范畴，考察其对产业协同集聚与企业创新间的作用关系；（3）考虑到区域、企业发展水平异质性明显，本文划分区域和企业类型进行细致性考察，为更具针对性地解决创新问题提供新的视角。

三、理论分析

（一）产业协同集聚与企业创新

一方面， 企业创新资源的获取和知识转化所付成本与成果利得之间的权衡是企业创新激励成功与否的关键， 而产业协同集聚能通过降低资源获取难度和加速知识转化驱动企业创新：在资源获取方面，生产性服务业与制造业的空间邻近和协同合作关系能推动创新资源流入进而形成生产要素集聚， 使区域内企业充分享受外部规模效应而降低创新资源获取难度，实现企业研发激励；在技术知识转化方面，产业协同集聚通过交互式学习缩短企业间技术距离与认知距离， 加速多元化技术知识溢出使制造业能通过近距离、高频率的交流学习，将先进的管理经验和复杂度高的生产技术渗透到创新生产环节中，实现知识有效整合从而提高技术转化效率。

另一方面， 集聚经济能为企业发展提供创新环境、技术和资金支持，逐渐形成生产成本低、生产效率高的“产业洼地”，在此吸引力下众多企业逐渐汇聚，而大量同质性企业集中涌入集聚区，意味着产品同质化程度愈加严重， 价格竞争和质量竞争会形成企业创新的压力和动力， 迫使企业模仿学习和有针对性地改善生产模式与生产技术以保障市场份额；同时，激烈的竞争下企业停止创新会失去市场份额，而产业协同集聚又能提供合作创新平台， 会进一步驱使企业与具有共同利益的竞争对手形成合作，实现资源共享和风险共担而降低创新沉没成本， 促使企业顺利摆脱竞争漩涡获取新的利润增长点， 激发创新意愿驱动合作创新。

H1：产业协同集聚显著促进企业创新。

（二）数字经济背景下产业协同集聚与企业创新

一般来说，数字经济发展水平不同，产业协同集聚对企业创新的影响路径也会不同， 具体表现为：其一，数字经济通过大数据、云计算等为基础的算法革新，能实现跨时空信息传播与数据处理，缓解企业创新过程中研发要素供需矛盾，进而产业协同集聚对企业创新的激励效应得以加强；其二，数字技术变革能加速劳动力整体素质提升，推动集聚区内“人口红利”向“人口资本红利”转变[4]，为企业创新提供高素质研发人才，加速创新知识转化与应用而激发企业创新倾向；其三，基于互联网平台的数字经济能加速需求端的变化革新，且数字技术使企业更易察觉竞争对手在技术研发、产品更新上的进步，从而加剧集聚区内竞争机制对企业创新的倒逼作用；其四，数字经济发展更为强调创新合作，且依托于数字平台能破除诸多创新合作障碍[14]，与协同集聚合力推动资源共享、知识互补，从而降低创新难度以促进企业创新。

H2： 数字经济能强化产业协同集聚对企业创新的驱动作用。

四、变量说明与模型构建

（一）样本选取与数据说明

本文选取中国2011—2019 年A 股制造业和生产性服务业上市公司为样本， 在此基础上为确保结果的准确性，对数据进行如下操作：（1）剔除数据明显异常的样本；（2）剔除创新投入为零以及缺失的样本；（3）为减轻极端值的影响，对所有变量进行前后1%缩尾处理，最终得到7 245 个观测值。本文所使用的上市公司微观数据来源于国泰安CSMAR 数据库，城市层面数据来源于《中国城市统计年鉴》、各省市统计年鉴和EPS 数据库， 数字普惠金融数据来源于北京大学数字金融研究中心。

（二）变量选取与说明

1.被解释变量

企业创新（rd）:现有文献通常采用研发强度来衡量企业创新活动，本文参考杨晔等[15]的方法采用研发投入占营业收入的比值来衡量企业创新， 该指标越大表明企业用于创新活动的资金越多， 则企业创新水平越高。

2.解释变量

（1）产业协同集聚（coaggl）：产业协同集聚指数是衡量两种产业集聚水平的相对差异度， 本文借鉴陈国亮和陈建军以及杨仁发的研究思路计算城市产业协同集聚指数[16-17]。

首先采用区位熵来衡量地级市层面制造业与生产性服务业集聚，测量方法如下：

在此基础上测量产业协同集聚指数， 具体公式如下：

式（1）（2） 中，e 表示就业人数，i 表示地级市范围，m 代表制造业，s 代表生产性服务业，k 表示全国范围，coaggli指标数值越大，说明该地区集聚水平越高。 本文选取的生产性服务业包括：“交通运输、仓储和邮政业”“批发零售业”“金融业”“租赁和商务服务业”“信息传输、计算机服务和软件业”“科学研究、技术服务和地质勘查业”“水利环境公共设施管理业”共7 个行业。

（2）数字经济发展水平（dig）：本文从互联网发展和数字金融普惠发展两方面衡量地级市数字经济发展水平[11]。其中，从每百人互联网用户数、计算机服务和软件从业人员占城镇单位就业人员比重、 人均电信业务总量、 每百人移动电话用户数四个维度测度互联网发展， 数字金融普惠发展采用北京大学数字普惠金融指数衡量[18]。并利用熵值法测算各指标权重，将标准化后的指标进行加总得出最终得分。 具体指标体系如右侧表1 所示。

表1 数字经济发展水平指标体系

3.控制变量

控制变量选取如下：企业层面：资本结构（cap）：以企业净资产与负债之比来衡量； 总资产利润率（per）：以企业净利润与总资产的比值来衡量；资产负债率（lev）：以企业总负债与总资产的比值来衡量；城市层面：经济发展水平（pgdp）：以城市人均生产总值的自然对数来衡量；人力资本水平（hucap）：以城市普通高等学校人数占总人口的比值来衡量； 外商投资（fdi）：以实际利用外商投资额占城市国内生产总值的比重来衡量。

（三）模型构建

本文分析数字经济背景下产业协同集聚对企业创新的影响，基于以上机理构建实证模型如下：

其中，被解释变量rd 为企业创新投入，解释变量coaggl 为产业协同集聚，dig 为数字经济发展水平，coaggl_dig 为产业协同集聚与数字经济发展水平的交互项；controls 为控制变量， 企业层面包括资本结构（cap）、总资产利润率（per）和资产负债率（lev），城市层面包括经济发展水平（pgdp）、人力资本水平（hucap）和外商投资（fdi）；μ 和γ 为个体和时间固定效应，ε 为随机误差项。 相关变量描述性统计结果见表2。

表2 描述性统计

五、实证分析

（一）全样本回归结果

在表3 全样本回归结果中，回归（1）和（2）为产业协同集聚对企业创新的影响，（1）中仅控制个体虚拟变量时， 产业协同集聚系数在5%水平上显著为正， 表明制造业与生产性服务业融合集聚对企业创新具有显著的正向促进作用，回归（2）进一步加入时间虚拟变量后产业协同集聚对企业创新的正向促进效应系数变大，说明控制时间维度冲击后，企业创新水平有逐年提升的趋势，H1 得证。 回归（3）—（5）进一步引入数字经济后发现协同集聚对企业创新的驱动效应系数变大， 且数字经济对产业协同集聚与企业创新间具有正向调节效应， 在1%水平上显著，说明数字经济稳步发展能推动集聚合理化与有序化，充分释放产业协同集聚对企业创新的激励作用，两者共同作用更有利于企业提高创新水平，H2 得证。

表3 全样本检验

从控制变量看， 在企业层面， 资本结构系数为正， 表明优化资本结构能改善企业经营状况而促进企业创新； 总资产利润率和资产负债率均表现为负向影响， 因为资产利润率高说明企业投资集中于短期内获利的项目而非创新活动， 而资产负债率高会加剧企业债务资金负担， 引发经营风险而削弱企业创新发展能力。 在城市层面，经济发展水平和人力资本水平均表现为不同程度的正向影响， 说明城市经济水平提高能吸引创新要素流入而有助于企业创新，人力资本水平提高能提升劳动力创新素质，加快“干中学”推动企业创新；而外商投资表现为不同程度的负向影响， 因为外商投资虽能引入先进技术和生产经验， 但也会抑制企业自主创新意愿而形成创新惰性。

（二）异质性分析

1.分地区分析

城市间资源禀赋、 区位优势和发展水平异质会对企业创新能力产生不同影响， 特别是东部和中西部地区差异明显。 因此本文根据企业注册地区将样本分为东部地区和中西部地区进行研究， 为数字经济背景下区域内加快产业协同集聚实现企业创新提供思路，回归结果如下页表4 所示。

表4 异质性检验和稳健性检验

首先关注产业协同集聚对企业创新的作用效果：回归结果（1）和（3）表明，产业协同集聚对东部地区企业创新回归系数显著为正， 而中西部地区产业协同集聚对企业创新的作用系数不显著， 由此可知产业协同集聚对企业创新的促进效应受区域因素影响，具体原因可能是：东部地区已进入工业化后期阶段，高技术产业和生产性服务业发展迅速，服务业产业链不断向高端制造业延伸， 形成服务业与制造业并驾发展的经济形态， 产业间融合集聚程度逐渐深化能形成创新合作网络， 技术知识研发激励和创新要素竞争合力推动企业创新； 而对于中西部地区来说， 近年来区域内不断吸收东部地区转移产业， 然而在此过程中引入产业与地区比较优势相错配以及产业结构失衡等问题相继出现，产业间融合集聚发展态势并不乐观，导致产业协同集聚对企业创新的促进效果不显著。

进一步引入数字经济考察调节效应作用效果：回归结果（2）和（4）表明，在数字经济背景下， 东部地区数字经济发展在产业协同集聚与企业创新中具有正向调节效应， 而中西部地区调节效应作用不显著。 因为东部地区经济发展水平高， 拥有良好的数字经济发展环境和完善的数字基础设施建设， 因而在数字经济稳步发展的背景下， 利用大数据算法合理调配资源能促进产业协同集聚驱动企业创新；而中西部地区经济发展水平低，数字产业发展基础薄弱，且在“虹吸效应”影响下区域内数字生产要素流失严重， 使中西部地区数字经济发展与东部地区的差距进一步拉大， 对产业协同集聚的支撑作用不足而未能有效发挥调节效应。

2.分企业地位分析

企业在市场中所处地位的动态变化也会影响企业创新投资，现参考贾军和魏雅青[19]的方法采用勒纳指数衡量企业市场地位， 在此基础上将勒纳指数四等分，位于前四分之一的企业为追随企业，后四分之一的企业为领导企业，回归结果如表4 所示。

首先关注产业协同集聚对企业创新的作用效果：回归结果（5）和（7）表明，追随企业产业协同集聚作用系数不显著， 领导企业产业协同集聚系数显著为正，但仅在10%水平上显著，说明产业协同集聚虽能加速多元化知识溢出， 但集聚区内企业生产要素和需求市场相似也给企业发展带来冲击， 而市场地位能为领导企业提供天然屏障， 使有限的要素供给和产品需求均向领导企业倾斜， 从而其所受外部冲击较小，产业协同集聚仍能促进企业创新，但追随企业则存在供应链不及时和市场需求下降的双重危机，产业协同集聚未能产生实质性作用。

进一步引入数字经济后， 调节效应在追随企业和领导企业中均能有效作用， 但在领导企业中作用效果更为显著。 说明在数字经济背景下，利用技术支持能优化资源配置使要素流动更为无障碍， 有效解决企业创新资源获取难的问题， 同时数字算法提高创新活动的可预见性， 极大地缓解创新资本不确定性的状况， 从而二者协调能减弱产业协同集聚所带来的冲击，正向促进企业创新，而领导企业产业协同集聚的挤出效应更小， 因而二者协同时匹配度更高能更充分地释放调节效应。

（三）稳健性检验

为了保障检验结果的稳健性， 本文通过更换解释变量和替换回归样本的方法进行稳健性检验，回归结果如表4 所示。 首先，回归（9）剔除批发零售业和水利环境公共设施管理业后重新测算产业协同集聚[20]，发现回归结果依然显著；其次，回归（10）为剔除4 个直辖市后的的回归结果，结果依旧稳健。 因而稳健性检验通过，分析结果是有效可信的。

六、研究结论与启示

（一）研究结论

本文构建2011—2019 年中国城市层面数字经济与产业协同集聚发展水平， 并结合制造业和生产性服务业上市公司数据实证检验了数字经济背景下产业协同集聚对企业创新的影响效应。 研究发现：（1）制造业与生产性服务业协同集聚能显著促进企业创新， 数字经济的稳步发展能强化产业协同集聚的创新驱动作用；（2）异质性检验中，产业协同集聚在东部地区和领导企业内的创新驱动作用更为明显，而在引入数字经济后，产业协同集聚与数字经济交互项对追随企业创新的作用效果也转为显著。

（二）研究启示

第一，优化产业空间布局，实现“双轮驱动”。 党的二十大报告中指出 “要推动现代服务业同先进制造业深度融合”，因而各地应立足本地优势，加快推进服务业与制造业“双轮驱动”的产业发展战略，鼓励制造业增强与服务业间的交流合作频率， 通过构建创新合作平台发挥协同集聚的技术溢出及集体学习功能， 加速服务业科研成果向制造业生产环节渗透， 逐步带动技术创新效率提升而实现企业产品服务化转型，实现对企业创新的支撑作用。

第二，加速数字经济融合进程，充分释放创新支撑作用。 数字经济作为新型生产要素，具有高度融合的复杂性，二十大报告中也明确“打造具有优势的数字产业集群”等要求，因而在实施协同集聚发展模式时，应注重推动数字经济与实体企业相结合，充分释放数字经济红利， 为企业创新提供要素支持和良好的创新环境。

第三，重视城市、企业层面发展水平异质性，因地制宜，因企施策。 在保障城市经济稳步前进的情况下，应关注区域间经济协调发展，特别是对于经济发展水平较低的中西部地区， 应加大集聚区内5G 技术、人工智能与互联网领域的投资力度，充分释放数字经济活力， 发挥数字经济对产业协同集聚的调节效应而进一步驱动企业创新。