数字技术创新对城市经济韧性的影响研究--来自中国278个地级及以上城市的经验证据

张 辽，姚 蕾

（杭州电子科技大学经济学院，浙江 杭州 310018）

一、引言

近年来，全球经济风险和不确定性因素在新冠疫情的持续冲击下与日俱增，包括我国在内的全球主要经济体普遍面临较大的经济下行压力。尤其是我国正处于转变发展方式和转换增长动力的关键时期，如何有效应对外部冲击，实现经济秩序快速恢复，成为现阶段统筹经济发展和安全稳定的重要议题。国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要强调要建设宜居、创新、智慧、绿色、人文、韧性城市，根本考量在于，具有较高韧性水平的城市在应对冲击时具有较强的包括敏感性、抵抗力、适应力及恢复力等在内的多维度动态调整能力。面对世界百年未有之大变局，根植于数字经济场景中的数字技术创新既是我国经济发展的新动能，也是实现经济高质量发展的重要依托。近年来在“数字中国” 战略引领下，我国数字经济创新发展势头突飞猛进。据工业和信息化部相关数据显示，2017-2021年我国上市互联网企业研发投入增幅为227%，数字经济规模从27.2 万亿元增至45.5 万亿元，占GDP 比重达39.8%。数字技术的持续变革和升级不仅催生新的数字产品和服务，而且给传统产品、过程、组织和商业模式的创新边界、创新支撑和创新流程等都带来了突破［1］。在此背景下，文章深入剖析了数字技术创新推动城市经济韧性提升的内在机制，对于数字技术创新能否成为城市经济韧性提升的关键驱动因素，数字技术创新能通过哪些渠道影响城市经济韧性，以及其作用效果是否因城而异，本文作出了回应，相关结论有助于从城市层面对数字技术创新的效果进行评估，对相关政策制定具有参考价值。

目前学界普遍认为经济韧性本质上是一种适应性韧性，即在抵御冲击、适应冲击及恢复发展各个阶段中表现出的调整能力［2］。现有文献关于城市经济韧性的研究主要集中在两方面。一是城市经济韧性的时空分异特征研究。徐圆和张林玲［3］认为经历了2008年金融危机后，中国城市经济韧性在空间上表现出明显的分异特征，其中产业结构多样化程度越高的城市应对冲击时的调整能力越强。也有学者发现我国东部沿海地区的长三角及其周边城市的经济韧性长期高于其他地区，区域内部呈现“东部高，南北边缘低”的分布格局［4］，受产业多样化影响，北方地区的城市经济韧性长期偏低。王素素等［5］采用熵权TOPSIS 法测度1997-2020年中国经济韧性综合指数和六个分维度指数，通过研究发现，我国整体城市经济韧性呈现缓慢增长态势，地区间城市经济韧性的差距在不断缩小，从区域上来看，南方地区经济韧性明显高于北方地区。不难理解，造成南方城市间经济韧性差异的关键在于创新韧性和开放韧性的不同，而北方城市间经济韧性差异的根源在于结构韧性和制度韧性的不同。二是城市经济韧性的影响因素研究。有研究认为，产业结构调整促进了城市经济韧性的提升［6］，但要素市场的滞后和过度服务化会抑制其作用效果。此外，创新能力能够通过优化资源配置、推动产业结构升级、提高人力资源水平等方式，增强城市经济韧性［7］。

随着数字经济加速发展并成为推动我国经济高质量发展的重要引擎，数字技术创新的经济效应受到学者们的广泛关注。众所周知，数字技术是涵盖互联网、区块链、云计算、大数据等数字时代新技术的统称，数字技术作为一种数字经济场景下“技术-经济”范式革命，其创新及应用几乎渗透至社会经济发展的各个方面，推动着生产、分配、交换和消费等各个环节的结构性变革。一方面，数字技术产生的颠覆性创新模糊了行业的边界，形成跨界竞争并创造大量新的发展机会［8］。另一方面，数字技术创新极大地改善了资源配置效率，对于要素市场化配置具有显著的空间溢出效应，有助于加强区域合作［9］。相对传统产业创新而言，数字技术创新促进了企业商业模式的创新，推动了创新生态体系持续变革，不仅新数字技术、产品与服务层出不穷，传统产业也借助数字技术创新实现转型升级。现有文献大多从微观角度定性分析数字技术创新对经济行为主体的作用，鲜有研究对数字技术创新的宏观经济效应进行定量分析。此外，尽管现有部分研究对于数字技术创新的经济效应进行了诸多有益的探讨，但是针对遭受外部冲击的城市经济，讨论数字技术创新对其韧性变化影响的研究不多。数字技术创新已然成为企业在不利冲击下组织韧性提升的跳板，重新整合企业组织的核心要素并重塑其运营和管理模式，有助于实现组织能力的跃升［10］。数字技术创新在金融领域的应用便于高效收集借贷市场信息，缓解信息不对称问题，并通过突破时空限制，扩大金融服务的范围，为城市应对外部冲击提供更为广泛的金融支持，从而增强城市经济韧性。在已有研究的基础上，本文拟从数字技术创新视角对城市经济韧性进行研究，利用2007-2020年我国278个地级及以上城市的数据，基于双向固定效应模型和空间溢出效应模型，实证检验数字技术创新对城市经济韧性的影响。本文贡献在于：（1）从数字技术创新视角探讨城市经济韧性问题，利用城市面板数据，实证考察数字技术创新对于提升城市经济韧性的作用，弥补现有实证研究的不足；（2）理论分析和实证检验数字技术创新通过产业结构升级、城市全要素生产率提升和创新创业活跃度提高等路径影响城市经济韧性的机理，基于多个城市特征分析数字技术创新对城市经济韧性的异质性影响，有助于厘清数字技术创新与城市经济韧性的内在关联机制和传导路径；（3）构建动态空间杜宾模型（DSDM），从时间和空间两个维度对比分析数字技术创新对城市经济韧性的长期和短期溢出效应，探究长、短期数字技术创新对城市经济韧性的差异作用效果，为制定政策提升城市经济韧性提供参考依据。

二、理论分析和研究假设

由于数字技术创新自身具有自生长性和融合性，数字技术的不断升级带来知识生产方式的改变，使创新要素之间的联系不断加强，导致数字产品的不断更新和产业边界的模糊化，对社会经济活动产生重要影响。尤其是随着数字技术与传统产业融合发展，数字技术在各种产品和服务中的应用逐步深入，数字技术创新通过数字化经济活动不断产生新的价值增值，起到提高企业运营和组织效率、促进高质量发展和改变竞争格局的作用［11］。因此，从城市层面考虑数字技术创新可能通过如下直接和间接渠道提升城市经济韧性（如图1所示）。一方面，数字技术创新对城市经济韧性的直接影响表现在数字技术创新不断完善城市治理体系并且提高城市遭受冲击后的适应性调整能力。在数字技术创新的作用下，城市数字治理体系的不断完善以及城市遭受冲击后的适应性调整能力的提升为城市产业结构升级、全要素生产率提高和创新创业活跃度的提升提供了良好的外部环境和基础条件，通过激发市场主体活力，提高资源配置效率，促进了经济韧性的提升。另一方面，数字技术赋能产业数字化转型必然伴随着产业结构的升级，其在提高资源配置效率的同时必然提高城市全要素生产率，从而能够增强城市应对风险的抵抗力和恢复力。甚至数字技术创新的自生长性催生了众多创业机会，有利于冲击后城市经济的恢复，因此数字技术创新也可能通过创新创业活跃度提升来提高城市经济韧性。

图1 数字技术创新影响城市经济韧性的理论框架

综上，数字技术创新带来城市数字治理体系的完善，加强了城市产业间的联系，促进了经济高质量发展下全要素生产率的提高，在营造良好创业环境的同时激发了大众创新创业的积极性，从而持续提升城市经济韧性。数字技术创新提高城市适应性调整能力，减轻了外部冲击的负面影响，维护了经济系统的稳定性和经济的持续增长能力，有益于城市产业结构升级的持续推进和资源利用效率稳步提高下全要素生产率的提升，同时降低了创业风险，增强了创业者的信心，促使城市经济韧性水平逐步提升。因此，本文通过构建如下理论分析框架探讨数字技术创新影响城市经济韧性的内在机理，如图1所示。

（一）数字技术创新对城市经济韧性的直接影响

城市在遭受各种外部冲击的过程中所具有的抵抗、恢复、适应和更新的能力是衡量城市经济韧性的重要标准。有韧性的经济体通常在事前预测风险、事中应对和抵御风险，以及事后恢复各个阶段做出动态性的调整［12］。经济韧性不仅要求城市在抵抗不确定性因素冲击时保持稳定的能力，也强调城市实现长期可持续发展的能力。经济韧性较强的城市由于其自身具备较强的风险抵御能力，能够通过灵活调整资源配置和产业结构实现城市经济的持续性增长，从而减轻外部冲击带来的不确定性影响。实践表明，技术创新能力在城市韧性的提升中扮演重要角色。经济主体倘若能够在面临外部冲击时表现出更强的稳定性，并通过有效分析和客观判断采取相应的调整性举措，就能展现足够强的经济韧性。数字技术创新主体既具有有效配置多元化数据、信息和异质性资源的能力，构建内部数字生态以应对外部环境的复杂性和不确定性，又能依托业务组织数字化变革强化学习反超能力，不断强化组织韧性［13］。在数字经济时代，数字技术广泛渗透城市治理体系，不仅可以增强城市的抵抗能力，也可以通过适应性调整帮助城市尽快从冲击中恢复并探索新的发展路径，可以说数字技术创新已经成为建设韧性城市的核心引擎。

数字技术创新赋能韧性城市建设突出表现在其为城市治理的数字化转型提供了变革新动能方面。尤其是随着数字基础设施和数字平台的不断完善，城市甚至能够预知冲击的到来并提前采取防备措施以避免外部风险的不利影响。在遭遇冲击时，数字技术创新水平较高的城市具备良好的组织效率，能够高效统筹各部门迅速建立起应急机制，从而在很大程度上缓解冲击的持续性损害。譬如，先进的信息通信技术和大数据分析能力是韧性城市抵御灾害的重要工具，城市预警系统在对重要的生态数据和社会指标进行观测的基础上，能够借助互联网信息技术快速分析可能发生的灾害并完成信息反馈。此外，城市数据要素的使用也有助于城市实现治理一体化的目标，促进城市相关决策的科学制定和城市供需的高效匹配。

如同前述，技术创新程度较高的城市在遭受冲击后的恢复期能够做出适应性调整以提高城市经济韧性［14］。理论上外部冲击会导致数字技术的破坏式创新的产生，创新主体在遭受冲击后不仅会对危机和机会进行识别，还会通过整合相关资源发掘出全新的解决办法［15］。以往的经验在遭遇不确定的冲击时常常会失效，而数字技术创新主体则会通过自主学习对失败原因进行总结和反思并寻找全新的发展思路，对其面临的内部和外部环境进行分析和评估，重新进行资源配置并且继续增加技术研发的资金投入，充分挖掘市场潜力实现经济的持续增长。因此，数字技术创新对城市经济韧性的直接影响还表现在它有助于城市资源优化配置，可以为城市经济在冲击后恢复增长探索新的发展机遇方面。在面临冲击时它能使城市经济保持相对稳定状态，在遭遇冲击后它又能帮助城市尽快做出调整以寻求新的发展机会，为城市经济的持续增长增添动力。由此，本文提出以下假说：

假说1：数字技术创新对城市经济韧性的提升具有促进作用。

（二）数字技术创新对城市经济韧性的间接影响

当前数字技术正成为新一轮科技革命和产业革命的主力军，以技术融合和技术体系演变为核心的数字技术创新逐渐成为推动产业数字化和数字产业化的核心动力，在倒逼生产模式改变的过程中促进数字经济与实体经济的融合。所以数字技术创新对于城市产业结构的影响是相对直观的，它既能够通过优化创新生态体系形成创新合作网络，从而达到驱动城市产业结构升级的目标［16］，也有助于对生产要素进行重组降低对传统资源的依赖，有效缓解资源稀缺的约束，并为城市产业结构升级提供有效的支撑［17］。在此过程中，数字经济与实体经济融合程度的不断加深赋予实体经济发展更多的可能性。不仅如此，数字技术创新过程中的数字化共享和数据的数字化极大地提高了创新效率［16］，它在促进先进技术与产业链深度融合的同时也能够有力推动技术变革和产业结构升级。一般来说，行业先行者往往长期占据优势地位，从而使产业发展具有明显的路径依赖的特征，而数字技术变革则能使不同产业在赶超中借助产业关联和技术扩散等效应推动产业结构升级，数字技术创新孵化的新型产品、服务、组织和商业模式的相继出现能够显著推动数字产业化的进程。譬如，数字内容技术和数字连接技术在BOP 市场中的应用能够激发低收入人群的市场意识和市场化能力［18］。

伴随着城市产业结构高级化程度的不断提高，经济运行受到外部冲击后恢复到原有状态的速度会不断加快［19］。在经济发展环境不确定的情况下，城市空间多中心化发展带来的产业结构升级对城市经济韧性有着明显的促进作用。其原因在于产业结构多样化能够推动产业间形成高冗余度的联系路径，从而分散风险，快速恢复系统功能［20］。城市产业结构升级有利于区域产业分工和一体化发展，在面对外部冲击时合理的城市产业结构通过产业链的分工能够形成一定的抵抗能力。因此城市产业结构的升级有助于加强经济系统内部的信息传导及各系统间的联结，从而增强经济韧性。可见城市产业结构升级是数字技术创新作用于经济稳定发展的重要路径。据此，本文提出以下假说：

假说2：数字技术创新会通过促进城市产业结构升级来提升城市经济韧性。

理论上数字技术创新可以提高资源配置效率从而提升全要素生产率，有研究表明我国制造业全要素生产率的持续增长绝大部分源于数字技术创新的贡献［21］。究其原因，一方面数字技术创新降低了信息不对称带来的交易成本，显著促进了要素自由流动。Acemoglu 和Restrepo［22］研究发现数字技术能够减轻劳动者在时间和空间上的阻碍，从而提供更多的就业选择，使劳动力的配置效率得到提升。事实上，数字技术的应用为信息储存和传播提供了更多的渠道，交易双方的信息变得透明，降低了交易双方在协商和谈判上的成本［23］。与此同时，数字技术创新促进了企业数字化转型，降低了其内部的管控成本，提高了企业专业化分工水平［24］。尤其是大数据、人工智能等信息技术的应用显著改善了企业的组织形式，使企业的组织效率和运营效率得到了极大的提高。另一方面，数字技术蕴含着大量结构化数据和非结构化信息，使需求导向的个性化制造成为可能。基于数字技术创新的数字基础设施和平台能够识别用户需求并且根据用户的异质性需求创造新产品和服务，显著提高产品的生产效率。同时差异化、多层次和梯度性的市场需求倒逼数字技术创新并促进新产品和新服务的发展［25］。因此，数字技术创新是全要素生产率增长的重要驱动力。

也有学者研究发现因为全要素生产率能够有效缩短地区经济恢复到初始水平所需的时间，所以全要素生产率对经济韧性表现出十分明显的正向作用［26］。数字技术创新提高了资源可得性，降低了城市创新的不确定性，同时也有助于知识的传播，进而实现了劳动力、资本等生产要素在不同部门的有效配置，加强了部门间的分工与协作，提高了全要素生产率，有助于增强城市遭受冲击后的恢复力，保障城市经济循环畅通。由此，本文提出以下假说：

假说3：数字技术创新可以通过提高城市全要素生产率来提升城市经济韧性。

产业数字化转型过程中不断涌现的新业态已经成为城市经济高质量发展的重要引擎，新技术、新产品、新业态、新模式不断涌现的前提则是极富有活力的城市创新创业。面临风险是阻碍创新创业行为的重要因素，而数字技术减弱了创新创业过程的不确定性，能够帮助创新创业主体了解消费者的需求以增强市场的可预见性，从而有效识别创新创业机会。特别是拥有数据要素优势的创新创业企业能够通过大数据分析以较低成本和较高效率完成创新创业相关创意的检测，筛选出更为优质的创新创业机会［27］。同时，数字技术创新的开放性打破了不同企业、不同行业间的信息交流屏障，有助于行业间的知识溢出并产生更多的创新创业机会。由于数字技术的自生长性，数字技术创新会持续不断对创新创业企业的边界进行动态调整，产品和服务的边界也随着数字技术的进步不断拓展，通过数字组件和数字基础设施的重新连接和组合，企业原有的边界不断被突破，创新创业产出也愈加灵活且多样。此外，数字平台的应用能够增进创新创业者与潜在客户及投资者的交流，帮助创新创业者获取更为广泛的信息和资源，提高创新创业企业的竞争优势［28］。同时数字技术平台为创业者提供交流、合作或计算的渠道，从而使更多创新创业主体得以加入，促进更多的数字创意和数字服务解决方案的产生，并且帮助创业者整合各方资源，对于新企业的成立起到了推动作用［25］。因此，数字技术创新在激发了大众创业的积极性的同时也明显增强了城市创新创业活跃度。

理论表明，创新创业活跃度越高的城市对于新颖的想法和创意的包容度也越高，相应地，城市中的创新创业的思想也更加活跃［29］。究其原因，城市创新创业企业数量和规模的增加能够产生一定的规模效应，在降低产品的生产成本的同时也间接推动行业的进步，有利于增强城市经济韧性。不仅如此，城市创新创业活跃度较高，其创新创业能力也相应较高，而且创新创业能力也是城市抵御风险冲击的重要屏障，因此创新创业活跃度较高的城市具备较强的抗风险能力，在面临不利的外部冲击时能够积极寻找和把握新的发展机遇、探索新的发展路径以恢复经济的稳定增长。数字技术创新带来的创新创业活跃度的提升是提高城市经济韧性的重要动力，加快互联网和数字智能行业发展能够促进创新创业生态系统的繁荣从而显著提升区域经济韧性。由此，本文提出以下假说：

假说4：数字技术创新能够通过提高城市创新创业活跃度来提升城市经济韧性。

三、研究设计

（一）模型设定

本文的主旨是研究数字技术创新对城市经济韧性的影响效应，为了检验本文提出的理论假设，所采用的基准计量方程为：

其中Mit为中介变量，本文包括Indusit、TFPit和Entrit。Indusit表示i 城市t年份的城市产业结构水平，TFPit表示i 城市t年份的城市全要素生产率水平，Entrit表示i 城市t年份的创新创业活跃度。其他变量含义与（1）式相同。在回归模型（3）中，数字技术创新对城市经济韧性的总效应为γ2+β1×γ1，γ2为考虑中介效应后数字技术创新对城市经济韧性的直接效应，若β1和γ1均显著，则β1×γ1为数字技术创新对城市经济韧性的间接效应。

模型（1）中，下标i 表示城市、t 表示年份，被解释变量Resiit为i 城市t年的城市经济韧性水平，核心解释变量Diit为i 城市t年的数字技术创新水平，Xit为控制变量，µi为个体固定效应，δt为时间固定效应，εit为随机扰动项。

为了验证数字技术创新影响城市经济韧性的作用机制，本文考虑了三条可能的路径：一是数字技术创新通过促进城市产业结构升级提升城市经济韧性，二是数字技术创新通过提高城市全要素生产率影响城市经济韧性，三是数字技术创新通过提升城市创新创业活跃度提高城市经济韧性。对包括中介变量的回归模型设定如下：

（二）变量说明

1.被解释变量：城市经济韧性（Resi）。现有研究关于经济韧性的测度尚未形成统一的测算方法。依据研究的侧重点不同，学者主要采用了单一敏感性指标［30］、评价指标体系构建［31］和反事实估计法［3］等进行测度。本文借鉴丁建军等［32］、刘晓星等［26］等学者的做法，结合城市层面数据的可获得性，从抵抗与恢复能力、适应与调节能力和转型与发展能力三个维度构建多维指标体系，见表1，并采用熵值法计算得到城市经济韧性综合指数。

表1 城市经济韧性综合评价指标体系

2.核心解释变量：数字技术创新（Di）。已有文献关于创新的测度大多从研发投入和产出视角出发，鉴于数字技术相关产业的研发投入难以度量，本文借鉴孙勇等［33］的做法，从研发产出视角选取数字技术相关的专利数量进行度量。由于相关领域的专利申请的数量能够反映该行业技术发展的方向，本文采用数字经济产业的专利申请数加1 的对数值（Di）衡量数字技术创新水平。具体采用以下三个步骤筛选数字技术相关专利：第一步通过《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》界定数字经济及其核心产业的范围，包括计算机通信和其他电子设备制造业、电信广播电视和卫星传输服务、互联网和相关服务等5 大类及其细分的156 小类。第二步根据其对应的国民经济行业代码及名称，参照《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表（2018）》确定各行业的国际专利分类号。第三步在国家知识产权专利数据库中检索专利分类号得到全国278 个城市2007-2020年的数字经济专利申请数量。

3.中介变量

城市产业结构水平（Indus）。城市产业结构升级是产业依次从第一产业向第二、第三产业转移的过程，借鉴吴丰华和刘瑞明［34］的研究，采用二、三产业增加值占GDP 比重之和衡量城市产业结构水平。

城市全要素生产率（TFP）。参考胡彬等［35］的研究，采用AT-FP 法近似对全要素生产率进行度量，城市全要素生产率的计算公式为：

其中Q 为产出，L 为劳动投入量，K 为资本投入量，s 为资本贡献度。结合张夏等［36］的研究，将s 取值定为1/3。资本存量的测度采用Goldsmith 的永续盘存法，其基本公式为：

其中Kt和Kt−1为t 期和t−1期的资本存量，δ为资本折旧率，It为t 期资本投入。本文以2006年为基期，将各统计市2006年的固定资产投入额除以10%作为初始资本存量，城市资本折旧率定为9.6%。劳动投入量用在岗职工平均人数表示，产出用地区生产总值衡量。资本投入量和地区生产总值分别采用固定资产投资价格指数和各统计市所在省份的消费者价格指数进行平减。

城市创新创业活跃度（Entr）。借鉴刘佳等［37］的做法，采用北京大学开放数据库平台发布的“中国区域创新创业指数”进行衡量，该指数从产出角度衡量地区内部的企业创新创业水平，包含中国大陆全部行业和规模企业的数据，反映了城市创新创业情况。

4.控制变量。本文选择如下控制变量：市场开放度（fdi）用实际使用外资金额的对数值表示；城市基础设施供给水平（road）采用人均道路面积的对数衡量，城市医疗水平（med）采用万人医院、卫生院床位数的对数衡量，城市规模（buil）采用建成区面积的对数衡量，城市交通通达性（fre）采用公路货运量的对数表示，城市文化软实力水平（book）采用万人藏书量的对数值衡量。

（三）数据来源

基于数据的可获得性，本文选取2007-2020年中国278个地级及以上城市为研究样本。由于部分地级市在样本期内行政区划经历变更或数据缺失严重，本文不包括西藏自治区的全部地级市及其他省份部分地级市样本。样本城市数据来自历年《中国城市统计年鉴》、各省市《统计年鉴》及《中国区域经济统计年鉴》，部分数据通过城市年度统计公报获得，少量缺失值用线性插值法补充。数字经济专利申请量数据来自国家知识产权专利检索数据库（http://pss-system.cnipa.gov.cn）。此外，本文采用当年消费者价格指数对其他变量进行平减。主要变量的描述性统计如表2所示。

表2 主要变量描述性统计

四、实证分析

（一）基准回归

在实证检验数字技术创新与城市经济韧性之间的关系之前，需要确定本文所建立计量模型是否存在虚假回归或者伪回归的问题，这就需要首先对相关自变量的共线性以及面板数据的平稳性进行检验。样本各个变量方差膨胀因子（VIF）检验结果显示，平均VIF 值为2.28，最大VIF 值为4.00，均远小于10，因此主要变量间不存在多重共线性。Hausman 检验结果显示在1%显著性水平下拒绝原假设，则本文使用固定效应模型进行基准回归。回归结果见表3。其中第（1）列为只加入核心解释变量的回归结果，第（2）列为控制城市和年份的固定效应估计结果。数字技术创新（Di）的回归系数分别为0.0288、0.0050，且均通过了1%显著性水平的检验。第（3）列则为控制年份固定效应并加入控制变量，考虑同一年份各城市的数字技术创新水平对城市经济韧性的影响。第（4）列控制城市和年份双固定效应同时加入控制变量。从结果中可以看出，在1%的置信水平下两者之间始终呈现了正相关关系，也就是说回归系数的结果是可靠的。该结果和理论预期完全一致，即数字技术创新水平的提高显著提升了城市经济韧性。不难理解，数字技术创新有利于城市主体“弹性”适应外部环境变化，在遭受冲击后通过不断调整组织运作方式，对环境变化进行感知和适应性调整，同时，促进数字技术与实体经济的融合，赋予经济体新发展优势，减轻外部冲击对城市经济的影响而有助于提升城市经济韧性。此外，从双固定效应模型下控制变量的估计结果中可以看出，市场开放度（fdi）、城市规模（buil）和城市交通通达性（fre）的回归系数显著为正，说明市场开放程度高、城市规模大、交通通达性高的城市能够充分利用市场规模优势，通过技术知识溢出和要素重组加快信息传播从而优化资源配置效率，提高城市经济韧性。

表3 基准回归结果

（二）内生性问题处理

数字技术创新与城市经济韧性之间可能存在互为因果关系，即城市经济韧性越高的城市越倾向于进行数字技术创新，城市经济韧性提高可能是数字技术创新的原因而不是结果。因此本文采用以下两种方法排除内生性问题。

首先，数字技术创新对城市经济韧性的影响可能具有时间滞后性，因此将核心解释变量滞后一期和滞后两期进行回归，检验前期数字技术创新对当期城市经济韧性的影响。结果见表4 第（1）列和第（2）列，可以发现数字技术创新的回归系数均在1%的水平下显著为正，系数值较原来发生略微变化，但结果仍稳健，即数字技术创新对城市经济韧性的提升具有促进作用。

表4 内生性问题处理结果

其次，采用工具变量（IV）法解决内生性问题。基准回归表明数字技术创新促进城市经济韧性的提高，但是考虑影响数字技术创新和城市经济韧性的因素有很多，为避免遗漏其他可能的变量对研究结果产生影响，本文借鉴黄群慧等［38］的思路，选择各城市1984年邮电历史数据作为数字技术创新的工具变量。由于该变量数据为截面形式，参考Nunn 和Qian［39］的做法，将上一年全国互联网用户人数分别与各城市1984年每百人固定电话数的交互项作为数字技术创新水平的工具变量。选择该工具变量的原因在于数字技术由传统通信技术演变而来，而且随着技术的进步，固定电话使用率大大下降，对当前经济社会影响较小，能够满足“相关性”和“外生性”设定。表4 第（3）（4）列报告了采用两阶段最小二乘法（2SLS）估计的结果。数字技术创新与城市经济韧性之间仍存在显著正向关系，Kleibergen-Paap rk LM 统计量的p 值小于0.1，即拒绝工具变量和内生变量无关的假设，Wald F 统计量大于Stock-Yogo 弱检验识别在10%水平的临界值16.38，即工具变量和内生性变量之间有较强的相关性。因此，从检验结果可以看出该工具变量的选择是较为合理的，数字技术创新对城市经济韧性有正向影响。

（三）稳健性检验

为了检验基准模型回归结果的可信度，本文进一步采用替换被解释变量、更换核心解释变量、改变回归估计模型、重新选择样本等多种方式进行稳健性检验。

1.替换被解释变量城市经济韧性的测度方法。前文通过构建指标体系衡量城市经济韧性。这里将参考刘逸等［40］的做法，采用如下敏感指标对城市经济韧性进行重新度量。

将公式（9）进行中心化处理以便进行对比分析：

其中n 为城市的总数量，Resi为标准化后的城市经济韧性。表5 中第（1）列给出了替换被解释变量后的稳健性检验结果。结果表明，数字技术创新对城市经济韧性的直接影响在1%的置信水平下显著为正。结论和基准回归结果是一致的，证明基准回归结论是稳健的。

表5 稳健性检验结果

2.替换核心解释变量数字技术创新的测度方法。目前学者广泛使用专利的申请量和授权量衡量地区技术创新水平，借鉴陈贵富等［41］的做法，改用数字经济相关专利的授权量加1 的对数来衡量数字技术创新水平，结果见表5 第（2）列。与基准回归相比，核心解释变量的系数有所减小，但仍在1%的水平上显著为正，结果没有发生实质性的变化，证明结论是稳健的。

3.改变估计方法。由于前文测度的城市经济韧性数值均为非负数，且呈现以零为界限的断尾特征，故采用固定效应面板Tobit 模型重新进行估计。结果如表5 第（3）列所示，回归结果与基准回归结果基本一致，结果依然稳健。

4.剔除直辖市样本。因为直辖市和普通地级市经济体量差距较大，在数字技术创新水平和经济韧性上也存在较大差距，所以参考陈建伟和苏丽锋［42］的研究，删除直辖市样本重新回归检验。表5 第（4）列的结果显示，城市经济韧性的系数在1%水平上仍显著为正，在删除经济发展程度较高的城市后，结果仍然是稳健的。

（四）影响机制分析

前文已经验证了数字技术创新对城市经济韧性的因果效应，接下来对其中的影响机制进行分析。本文采用逐步回归法检验城市产业结构水平、城市全要素生产率和城市创新创业活跃度在数字技术创新与城市经济韧性之间发挥的中介效应。根据模型（2）和模型（3），参数β1和γ1衡量了数字技术创新对城市经济韧性的间接效应，中介效应为β1×γ1。

表6 中第（1）（2）列展示了城市产业结构水平（Indus）作为中介变量的检验结果。其中，第（1）列结果显示Di 的系数显著为正，表明数字技术创新对城市产业结构升级有显著的正向影响，在数字技术创新的作用下城市产业结构向第二、三产业转移。第（2）列结果显示数字技术创新和城市产业结构水平的系数均在1%的水平上显著，表明数字技术创新会促进产业结构升级继而推动城市经济韧性的提升。Sobel 检验结果在1%水平上显著，Z 统计量为4.47。中介效应占总效应的比值为0.1143，说明城市产业结构水平（Indus）这一中介效应对数字技术创新作用于城市经济韧性的解释力为11.43%。不难理解，数字技术创新加快数字技术与实体经济的融合推动产业数字化和数字产业化，通过颠覆性创新实现新旧动能的转换促使城市产业结构持续升级。尤其是在应对外部冲击时经济系统可以通过优化产业链分工和加强产业间的联结以分散风险提高可持续发展能力，有助于增强城市抵抗风险和寻找新的长期发展路径的能力。

表6 机制检验结果

表6 中第（3）（4）列展示了城市全要素生产率（TFP）作为中介变量的检验结果。其中，第（3）列结果表明数字技术创新能够提高城市全要素生产率，第（4）列显示了城市全要素生产率（TFP）作为中介变量的检验结果，其中数字技术创新的系数显著，全要素生产率的系数不显著，因此需要进一步采用Sobel 检验，检验结果显示Z 值大于0.97，证实存在中介效应，中介效应占比为2.5%。因此城市全要素生产率在数字技术创新与城市经济韧性的关系之间存在部分中介效应。究其原因，数字技术创新不断实现技术革新和创新突破，其衍生出的数据要素逐渐成为重要的生产要素，显著提高资源配置效率，数字技术创新对于资本和劳动力等生产要素的优化也具有重要意义，通过有效加快要素流动、提升生产效率、降低交易成本和促进知识溢出等促进全要素生产率的提升，而城市全要素生产率的提升则利于经济高质量发展及维护经济系统的稳定。

表6 中第（5）（6）列是城市创新创业活跃度（Entr）作为中介变量的估计结果。其中，第（5）列结果显示数字技术创新能够显著提升城市创新创业活跃度，这也说明了数字技术创新创造了更多的创新创业机会，降低了创新创业门槛，从而提高了创新创业的积极性。第（6）列中展示了将城市创新创业活跃度（Entr）加入基准回归模型中，中介变量在1%的水平上显著。Sobel 检验的Z 统计量为2.96，具有显著的统计意义，中介效应占比为11.11%。数字技术创新水平的提升激发了创新创业的活跃度，增强了城市抵抗外界冲击的能力。可能的原因是，数字技术赋予创新创业市场新的发展潜能，各种新数字产品、服务和商业模式的出现为大众提供了大量的创新创业机会，同时数字技术亦能帮助创业者识别和评估创新创业风险、缓解融资困难及提供数字服务解决方案等，降低创新创业过程的不确定性，从而激发创新创业的积极性。因此，城市经济在遭受外部不利冲击时生产力复苏加快，展现出较强的恢复力与转型发展能力，促使经济发展达到新的平衡。

（五）异质性分析

数字技术创新对城市经济韧性的作用机制可能会受到城市其他因素的影响从而表现出一定的异质性。因此本文将从城市地理区位、规模和资源禀赋三个方面考察数字技术创新对城市经济韧性的影响是否会在不同的城市表现出异质性特征。

1.地理区位

我国经济发展水平表现出明显的区域差异，本文根据经济地理的划分考虑东中西部不同地理区位的城市的数字技术创新效应。结果见表7。数字技术创新对不同地理区位的城市经济韧性均有显著的促进作用，东部和中部地区的回归系数在1%水平上显著，西部地区在5%水平上显著。按照系数大小排列依次是东部、中部和西部。可能的原因是：一方面，东部城市最早开展数字技术的研发，大部分数字技术产业分布于东部地区，数字技术创新带来的红利释放得更为充分。并且东部拥有更为成熟的数字技术研发经验，能够率先通过实现数字化转型发展提高城市全要素生产率，从而在发生外部冲击后能够在较短时间实现城市恢复生产。另一方面，东部城市具有明显的地理区位优势，可以更为便利地获取数字化转型所需的资源，通过加快数字化发展促进城市复苏和生产力发展，并且保持较强的持续发展能力。

表7 基于地理区位与城市规模的异质性分析

2.城市规模

一般而言，规模较大的城市拥有更高的技术研发实力和经济条件，更易形成规模经济，有助于城市开展数字技术研发，从而对数字技术创新作用于城市经济韧性的效果产生影响。因此，本文按照人口数量对城市规模进行划分，将城市划分为中小规模城市、大规模城市、特大及超大规模城市三个组别①。回归结果见表7。结果显示，对于常住人口在100 万到500 万的大规模城市及500 万以上的特大及超大城市而言，数字技术创新对城市经济韧性的影响的回归系数在1%的水平上显著为正，即数字技术创新对大规模和特大及超大规模城市的经济韧性的提高具有显著的促进作用。特大及超大规模城市的回归系数比大规模城市更大，即城市规模越大，数字技术创新对城市的经济韧性的提升效果就越明显。对于常住人口数量在100 万以下的中小规模城市，数字技术创新对城市经济韧性的影响的回归系数不显著，表明相较大规模和特大及超大规模的城市，中小规模城市借助数字技术创新提升城市经济韧性的效果不显著。此外，大规模和特大及超大规模城市聚集了更多的数字技术人才和前沿技术，同时拥有广阔的数字消费市场，开展数字技术创新的内驱力较强，抵抗冲击的能力也更强。而中小规模城市的人才、技术和设备等资源相对较为分散而难以形成集聚效应，不利于技术创新，城市抵抗风险的能力也相应偏弱。综上可知，数字技术创新对城市经济韧性的促进作用主要体现在大规模和特大及超大规模的城市中，数字技术创新可能会形成“强者愈强”的规模效应。

3.资源禀赋

资源条件对于城市经济的发展有着较大的影响。我国的资源型城市主要是矿产资源较为丰富的城市，资源储备较为充足的地区可能会囿于传统产业的发展路径，依赖传统产业，反而限制了自身的发展方向，不能及时把握数字化转型的发展机遇。本文将国务院发布的《全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020年）》中列入全国资源型城市名单中的城市划为资源型城市，其余为非资源型城市。其中资源型城市112 个，非资源型城市166 个。回归结果见表8。资源型城市和非资源型城市的回归系数都显著为正，即对于资源型城市和非资源型城市，数字技术创新都能够显著提高城市经济韧性。相比较而言，数字技术创新对于非资源型城市的经济韧性的提升效果更为显著。究其原因，非资源型城市更加愿意通过探索新路径以谋求新发展，打破资源约束的格局。因此，从估计结果来看，加强数字技术创新不失为一个实现城市经济稳定且长远发展的绝佳选择。

表8 基于资源禀赋与城市经济发展水平的异质性分析

4.城市经济发展水平

结合我国经济增长情况来看，中国经济增长率在2007年达到最高值14.23%，受2008年金融危机影响此后两年经济增速有所下降，在“四万亿”计划刺激下2010年和2011年GDP 增速回升，2012年开始GDP 增速又回落至8%以下，此后经济步入新常态。因此参考陈安平［43］的研究，又考虑到2020年受新冠疫情影响GDP 增速骤降，将样本区间划分为2007-2012（抵御期）和2013-2019年（恢复期）两个时期，考察数字技术创新对不同时期的经济韧性的影响，即数字技术创新对经济下行时期和经济趋于稳定时期的城市经济韧性的影响的差异性。回归结果如表8所示，在抵抗期和恢复期两个时期内，数字技术创新对城市经济韧性的影响均显著，而在恢复期数字技术创新与城市经济韧性之间的正相关关系更为显著。此结果表明，经济处于恢复期时数字技术创新能够更为有效地提升城市经济韧性。数字技术创新可以平滑外部冲击造成的经济波动，推动城市经济的恢复进程，有助于城市尽快适应冲击并通过结构调整恢复经济活力，提升经济韧性。

五、扩展分析：空间溢出效应检验

理论与实践表明，我国城市经济韧性水平相近的城市存在着空间集聚现象。究其原因，产业多样化、产业集聚、数字经济等因素对经济韧性存在明显的空间溢出效应。譬如，周璇和陶长琪［44］从垂直式知识溢出视角研究发现，技术融合式创新的外部性效应能够促进周边区域产业结构的高级化，省域高技术产业通过技术溢出对邻近区域中低技术产生前向知识溢出，中低技术产业通过模仿创新吸取高技术产业产生后向知识溢出。也有研究发现产业结构多样化能够提升本地经济韧性，但是会抑制周边城市的经济韧性的提升。事实上，劳动力、资本和技术等要素的自由流动带来区域间知识和技术的溢出，使得不同区域之间的创新活动在空间上相互关联日益加强。数字经济时代城市数据要素的高度流动性必然导致数字技术创新活动具有明显的空间溢出效应。即数字技术创新水平较高的地区能够起到示范引领作用，带动邻近地区通过技术进步提高生产效率，从而助力邻近地区模仿创新［45］。因此，数字技术创新对于城市经济韧性的促进作用是否也存在着空间溢出效应值得进一步探究。

为了检验数字技术创新对城市经济韧性是否存在空间溢出效应，本文设定静态空间杜宾模型如下：

其中ρ是被解释变量空间滞后项回归系数，W 是空间权重矩阵，本文使用的空间矩阵包括邻接矩阵、地理反距离矩阵和经济地理嵌套矩阵。ϕ1和ϕ2分别为核心解释变量及控制变量的空间交互项系数。

进一步，引入被解释变量城市经济韧性的空间滞后项构建动态空间杜宾模型，从时间和空间两个维度刻画数字技术创新对城市经济韧性的影响：

其中Resiit−1为被解释变量的滞后项，其他变量含义与式（11）相同。

表10 报告了基于邻接矩阵、地理反距离矩阵和经济地理嵌套矩阵的空间回归模型的结果。结果显示静态和动态空间杜宾模型的空间自相关系数ρ在三种空间矩阵下均在1%的水平下显著且为正数，即空间自回归效应为正，表明经济韧性较强的城市会通过空间溢出效应带动邻近城市的经济韧性的增强，而且这种溢出效应在地理反距离矩阵下更加明显。该结论也在一定程度上证实了城市经济韧性“集聚现象”的存在性。

表10 数字技术创新对城市经济韧性的空间溢出效应

表10 静态空间杜宾模型的估计结果表明，在地理反距离矩阵和经济地理矩阵下，空间交互项系数显著为正，但邻接矩阵下的系数不显著。可能的原因是数字技术创新的虹吸效应明显，数字技术相关的人才和设备资源向数字经济发展水平较高的城市转移，导致对邻市的溢出效应不明显。数字技术创新的系数在三种矩阵下均显著为正，表明数字技术创新对城市经济韧性具有显著的正向影响，但是因为空间自相关系数显著不为0，所以不能直接采用回归系数解释数字技术创新对城市经济韧性的效应。

理论上，空间计量模型中核心解释变量与被解释变量之间的关系可以从直接效应和间接效应两个方面来衡量，这里的直接效应为数字技术创新对本地的经济韧性的影响，间接效应为一个城市的数字技术创新对其他城市的经济韧性的影响。表10 估计结果发现，直接效应在三种权重下均在1%的水平下显著为正，说明数字技术创新能够提高本地城市经济韧性。间接效应在地理反距离和经济地理嵌套矩阵下显著，说明总的来说数字技术创新能够促进邻近地区经济韧性的提高。不难理解，数字技术创新提高了社会资源和生产要素的流动性，打破了地理距离的限制，通过优化创新要素资源配置实现区域协同创新，使经济韧性具有区域性特征。随着数字技术覆盖的深度和广度的扩展，数字基础设施和数字平台的普及使网络空间功能不断拓展，数字技术创新能力较强的城市通过网络效应产生知识外溢，周边城市通过模仿其先进的技术，并且通过“干中学”效应能够促使自身技术进步和效率提升，从而提高经济韧性。因此数字技术创新不仅能够提高本地的经济韧性，也有助于邻近城市经济韧性的提升。

某地区的经济韧性通常会受本地区和邻近地区的上一期经济韧性的影响，即城市经济韧性既存在空间相关性，也存在时间相关性。因此，有必要将静态空间杜宾模型拓展成动态空间杜宾模型，增强模型的解释力。动态空间杜宾模型检验结果如表10所示，L.Resi系数为正，L.WResi系数为负，说明城市经济韧性受到上一期自身经济韧性的正向影响并受到上一期其他城市经济韧性的负向影响。与静态空间杜宾模型仅有长期效应不同的是，动态空间杜宾模型的空间效应可以拆解为长期效应和短期效应。可以发现，在地理反距离矩阵和经济地理嵌套矩阵下，数字技术创新对城市经济韧性影响的长期效应均大于短期效应，原因在于空间邻近城市具有相似的资源禀赋、制度属性和技术基础等，其经济结构、发展模式和市场规模等容易形成空间性协同，经过长期的积累城市间数字技术产业关联持续强化，数字技术的经济效应得以凸显，对城市经济韧性的影响逐步深化。

事实上，由于动态空间杜宾模型中同时包含被解释变量和解释变量的空间滞后项，直接效应不仅包括数字技术创新对本地经济韧性的影响，还包括本地数字技术创新发展对其他城市经济韧性产生影响后反作用于本地经济韧性的效应，后者为“空间反馈效应”。因此，地理反距离地理矩阵和经济地理嵌套矩阵下的长期（短期）反馈效应分别为0.008（0.001）和0.007（0.001）②，表明数字技术创新对邻近城市经济韧性的影响传递至邻近城市后又反作用于本地经济韧性，长期和短期都会表现出“正反馈效应”。

六、研究结论与政策启示

本文基于全国278个地级及以上城市2007-2020年的面板数据，对数字技术创新与城市经济韧性的关系、作用机制及空间溢出效应进行了深入研究，实证检验了数字技术创新能否增强城市面对外部冲击的抵抗力、恢复力、适应力及转型发展能力，探究了数字技术创新对不同地理区位、规模和资源禀赋的城市的经济韧性的异质性影响，以及数字技术创新对城市经济韧性是否具有空间溢出效应。研究发现：首先，数字技术创新水平的提高显著提升了城市经济韧性，突出表现为数字技术创新能够加快城市的数字化转型进程，提高城市面对重大风险的稳定性，减缓外部冲击的损害，实现城市经济的可持续发展。在影响机制方面，数字技术创新通过城市产业结构水平、城市全要素生产率和城市创新创业活跃度间接提升城市经济韧性，其中城市产业结构水平和城市创新创业活跃度提升的传导作用更为主要。其次，基于城市的地理区位、城市规模、资源禀赋和不同时期的异质性特征，东部城市、特大及超大规模城市、非资源型城市以及处于恢复期的数字技术创新对于城市经济韧性的提升效果更为显著。最后，数字技术创新对城市经济韧性的提升具有空间溢出效应，即静态视角下数字技术创新不仅能够提高本地的经济韧性，也有助于邻近城市经济韧性的提升。与静态空间杜宾模型仅有长期效应不同的是，引入动态视角的数字技术创新对经济韧性的直接效应还包括对邻近城市经济韧性产生影响后反作用于本地经济韧性的“空间反馈效应”。此外，通过分析数字技术创新对城市经济韧性的长期和短期溢出效应，可以发现数字技术创新对城市经济韧性影响的长期效应均大于短期效应。基于研究结论，本文提出以下几点政策建议。

第一，加强数字技术创新能力，为城市经济韧性提升提供新动能。贯彻落实创新驱动发展战略，加大数字技术领域的研发投入，尤其要注重关键核心技术的自主创新能力的提升。推进数字基础设施和数字平台建设，为城市韧性建设保驾护航。数字技术创新依赖于原始基础研究和高素质人才，依托高校和科研院所的支持，要加大对数字技术创新相关研究的支持，加强企业为主导的产学研深度融合，加快数字技术创新成果输出。政府要为数字技术研发营造良好的外部环境，对数字技术创新行为进行政策激励，激发市场主体创新动力，加快数字产业化和产业数字化转型；要完善相关知识产权保护制度，推动企业和科研院所进行数字技术创新，形成良性发展氛围，增强城市经济韧性；要提高数字技术标准水平，助推数字技术创新进程。

第二，发挥数字技术创新对城市产业结构水平、全要素生产率和创新创业活跃度的积极效应，合力为城市经济平稳发展奠定良好基础。鉴于数字技术创新通过城市产业结构水平、城市全要素生产率和城市创新创业活跃度间接提升城市经济韧性，政府管理部门需要加强如下政策措施：加快转变经济发展方式以促进产业结构升级，科学构建产业链和供应链，保障城市经济平稳运行；优化适应数字技术创新规律的资源配置方式，减少信息不对称问题，加快数字技术创新成果转化，提高创新效率，促进城市全要素生产率提升；大力完善创业服务体系推动创新创业企业的成长，缓解企业因数字技术创新的高风险性和高成本性而“不愿创新”“不敢创新”的现象。

第三，立足城市数字技术创新的外部环境，加快数字技术与实体经济融合发展。数字技术创新对城市经济韧性的影响存在区域差异，数字技术创新水平较高的城市要带动邻近城市形成区域一体化发展态势。充分发挥我国超大规模市场优势，数字技术在生产生活各个领域的应用会催生出新产业、新业态和新模式，而大规模市场伴随的不断扩大的市场需求也会倒逼数字技术创新。推进数字技术创新与传统产业的结合，加快数字技术与实体经济融合发展，提高经济发展韧性。因地制宜制定数字技术创新发展战略，东部城市具有更为完备的数字基础设施和更为广阔的数字经济市场，应该积极发挥数字创新发展的优势，同时建立区域经济合作机制以加强与中西部城市的合作和交流，充分发挥创新的技术溢出与知识扩散效应，推动解决区域经济韧性发展不平衡问题，加快实现全国经济韧性的整体性提高。

注释：

①依照国务院2014年发布的《关于调整城市规模划分标准的通知》，常住人口50 万以下为小城市，50 万到100 万为中等城市，100 到500 万为大城市，500 万到1000 万为特大城市，1000 万以上为超大城市。

②数值上等于直接效应和动态空间杜宾模型回归系数的差值。