数字基础设施对区域创新韧性的影响研究

摘 要：新发展格局下数字基础设施成为提升区域创新韧性的关键内驱力。文章基于2011～2022年中国30个省级面板数据，在综合测算数字经济水平与区域创新韧性水平的基础上，运用固定效应模型、中介效应模型等考察数字基础设施对区域创新韧性的影响效应、传导机制及异质性特征。研究表明：数字基础设施能够显著提升区域创新韧性，该结论在经过稳健性检验、内生性检验后依然成立；中介机制检验发现，消费扩容和产业集聚是数字基础设施提升区域创新韧性的重要渠道；数字基础设施对区域创新韧性的提升效应存在区位和时间异质性，对东部地区的提升作用显著高于中西部地区，且2014年后的提升作用显著增强。

关键词：数字基础设施；创新韧性；中介效应；异质性分析

中图分类号：F49，F124.3 " " 文献标志码：B 文章编号：1671-0142（2024）06-0052-06

党的二十大报告指出，要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，加快实施创新驱动发展战略，实现高水平科技自立自强。提升区域创新韧性是有效防范风险、应对内外环境变化挑战和实现中国式现代化的重要抓手。与此同时，全球经济进入数字经济时代，数字基础设施能够有效节约区域间交易成本、促进区域间知识溢出、优化区域间创新资源配置，为提升区域创新韧性提供了思路。

现有研究与本文相关的文献主要包括两支：一是数字基础设施的经济效应。一方面，数字基础设施的建设加快实体经济增长。邓荣荣认为数字基础设施建设不仅可以促进资本要素的积累，还能够产生新型生产要素——数据，拓展了传统经济增长理论的边界[1]。另一方面，数字基础设施的建设加快数字经济增长。刘雅君基于“宽带中国”战略视角，分析得出了加强数字基础设施建设能显著激发城市创新活力，带动城市数字企业发展[2]。二是关于韧性研究主要集中在经济韧性、产业韧性等层面：就经济韧性而言，徐圆将经济韧性引入实证研究，在反事实实验的框架下运用GMM-SL-SAR-RE模型分期测度了230个城市的经济韧性[3]。就产业韧性而言，郑涛基于1997～2019年中国高技术制造业时序数据，实证研究发现技术创新对高技术制造业韧性具有正向效应，且产业升级在技术创新对产业韧性的正向影响中发挥中介效应[4]。

梳理现有研究成果发现，现阶段关于数字基础设施、经济韧性、产业韧性的研究已较为深入，但是针对创新韧性的研究尚有不足，缺乏系统的创新韧性测度方法，同时鲜有数字基础设施对创新韧性的影响研究。鉴于此，本文基于2011～2022年我国30个省份的（西藏及港澳台除外）省级面板数据，构建以抵抗力、恢复力、再生力为主的区域创新韧性测度体系，并研究数字基础设施对于区域创新韧性的影响，分析其影响机制，检验异质性，为提高区域创新韧性提供理论支撑及科学指导。

1 研究假设

区域创新韧性被认为是一个不断调整与适应的过程，是系统在外部冲击下表现出的抵抗力、恢复力以及再生力，数字基础设施的溢出效应、数字平台的多样性、基于传统物理基础设施的改造等属性能够有效增强上述能力，进而提升区域创新韧性。基于此，提出如下研究假设：

假设1：数字基础设施有利于提升区域创新韧性。

数字基础设施通过促进消费扩容提升区域创新韧性。数字技术发展能够有效改善中、高收入阶层的边际消费水平倾向，并减缓市场上有效需求不足的状况。同时，数字基础设施发展还会激发消费者的多元化需求，从过去的商品供给方单一方向输出发展为商品供需双方的双向交易流动。消费市场扩容升级使得对高技术产品的需求扩大，高技术制造商将会进一步提升自身的韧性，提高创新效率，为其研发符合市场需要的产品[5]。

数字基础设施通过推动产业集聚提升区域创新韧性。数字技术可以有效促进工业数字化价值链的整合、跨界整合。基于此，提出如下研究假设：

假设2：数字基础设施通过促进消费扩容提升区域创新韧性。

假设3：数字基础设施通过促进产业集聚提升区域创新韧性。

2 研究设计

2.1 模型设定

为考察数字基础设施对区域创新韧性的影响，本文构建固定效应模型（1）：

[IRit=α0+α1DIit+α2controlit+ui+δt+δit]

其中，i为地区，t为时间，IR为区域创新韧性，DI为数字基础设施，control为控制变量，ui、δt为地区和时间固定效应，εit误差项。

为进一步探究数字基础设施影响区域创新韧性的传导机制，本文设定模型（2）与模型（3）进行中介效应检验：

[MEDit=χ0+χ1DIit+χ2controlit+ui+δt+εit]

[IRit=η0+η1DIit+η2MEDit+η3control+ui+δt+εit]

其中，i为地区，t为时期，MED为中介变量，包括消费扩容CE、产业集聚IC，其余变量含义同模型（1）。

2.2 变量说明

（1）解释变量：数字基础设施（DI）。本文借鉴现有文献，搜集互联网宽带接入端口数、信息服务业产值等19个指标，并采用熵值法进行权重测度，数字基础设施指标体系如表1所示。

（2）被解释变量：区域创新韧性（IR）。基于韧性的概念与现有文献，考虑到数据可得性，本文从抵抗力、恢复力、再生力三个维度来构建区域创新韧性的评价体系，如表2所示。此基础上，采用熵值法确定权重区域创新韧性指数。

（3）控制变量：1）产业结构（IS）用第三产业产值与第二产业产值的比值来衡量；2）财政支持（FS）用地方财政一般预算内支出占GDP比值来表示；3）金融发展（FD）用年末金融机构存贷款总额占GDP比值来衡量；4）人口总数（TP）采用城市人口总数的对数来表示。5）对外开放（OP）用经营单位所在地进出口总额的对数表示。

（4）中介变量：参照李云鹤[6]，本文选用消费扩容（CE）和产业集聚（IC）作为中介变量。其中，消费扩容采用社会消费品总额来衡量，指标值越大表示消费扩容越强；产业集聚使用信息产业区位熵来度量，指标值越大，集聚程度越高。

2.3 数据来源

本文研究数据包括我国30个省市（不含西藏及港澳台）2011～2022年的数据，主要来自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《高等学校科技统计资料汇编》《中国通信产业统计年鉴》等。

3 实证分析

3.1 基准回归

本文选用固定效应模型评估数字基础设施对区域创新韧性的影响效应，加入时间固定效应[δt]、地区固定效应ui来进行控制。结果如表3所示。

表3显示基准回归结果。列（1）为未加入控制变量时的回归结果，数字基础设施的回归系数为0.774，同时在1%水平上显著，说明数字基础设施对区域创新韧性具有显著提升作用。列（2）至列（6）分别为依次加入控制变量后的回归结果，R2的值呈现逐步增大的趋势，拟合优度越来越好。

以列（6）为例进行分析，数字基础设施的系数为0.833，且在1%的水平下通过了显著性检验，说明数字基础设施对区域创新韧性提升具有促进效应，验证了本文假设1。从控制变量的回归结果来看，多数控制变量对区域创新韧性都有显著的影响。产业结构对区域创新韧性的影响系数为-0.035，通过了1%的显著性检验，说明第三产业越发达，第二产业越萎缩，对区域创新韧性的抑制作用越大；人口总数对区域创新韧性的影响系数为-0.033，通过了1%的显著性检验，说明城镇人口基数越大，对区域创新韧性的抑制作用越大。财政支持、金融发展和对外开放对区域创新韧性的影响系数都为正，说明以上因素都在一定程度上对区域创新韧性具有促进作用。

3.2 稳健性检验

本文从以下三个方面检验基准回归结果的稳健性：（1）变换被解释变量。运用主成分分析法重新计算区域创新韧性指数，将其替代原区域创新韧性指数进行稳健性估计；（2）变换解释变量。运用主成分分析法重新计算数字基础设施指数，将其替代原数字基础设施指数进行稳健性估计；（3）变量缩尾1%处理。为避免回归结果受异常值影响，对所有变量进行1%水平的缩尾处理，将缩尾后的变量在原模型中重新检验。回归结果见表4。

列（1）为变换被解释变量结果，其中数字基础设施的回归系数为4.992，呈正相关，且通过1%的显著性检验，再次证明数字基础设施可以显著促进创新韧性的发展，基准回归的结果是稳健的。列（2）为变换解释变量结果，数字基础设施的回归系数为0.160，呈正相关，同样通过1%的显著性检验，证明数字基础设施可以显著促进创新韧性的发展，再次表明基准回归的结果是具有稳健性的。列（3）为缩尾处理结果，在对解释变量进行异常值的规避后，其回归系数为0.766，依然为正，且通过1%的显著性检验，进一步证明了基准回归结果的稳健性。

3.3 内生性检验

考虑到数字基础设施与区域创新韧性之间存在内生性影响的可能，本文采用广义矩估计法系统GMM对模型进行估计，来缓解内生性问题。表5汇报了样本回归结果。

根据表5所示，省级数字基础设施DI的系数显著为正，区域创新韧性的一阶滞后项L.IR的系数也显著为正，表明在省级层次区域创新韧性的提升确实会受到前一时期水平的积极影响。

3.4 中介机制分析

数字基础设施可以有效提升区域创新韧性，但究竟是通过何种传导渠道进行的还有待研究。本文使用中介效应模型对其传导机制进行检验，表6为对应消费扩容和产业集聚中介机制的检验结果。

首先，检验数字基础设施影响消费扩容机制。根据表6的检验结果，由列（1）得出，消费扩容为被解释变量时，数字基础设施的系数为4.124，呈正相关，且通过了1%的显著性检验，这说明数字基础设施有效促进社会消费扩容。由列（2）可知，添加消费扩容变量进行回归后，数字基础设施系数为0.811且显著，并且其系数与基准回归的0.833相比小一些，消费扩容系数也呈正相关，这说明数字基础设施建设可以通过促进消费扩容进而提升区域创新韧性，研究假设2得到验证。

在产业集聚中介机制检验结果中，列（3）为数字基础设施对产业集聚的回归结果，可知数字基础设施与产业集聚呈正相关但不显著。列（4）为在基准回归的基础上加入产业集聚，可知数字基础设施和产业集聚均与区域创新韧性呈显著正相关，且数字基础设施回归系数为0.828，比基准回归的系数小。由于数字基础设施对产业集聚的系数是正向不显著的，进行Bootstrap检验，系数a=0.078，系数b=0.062，系数c=0.833，系数c`=0.828，其中系数a不显著，其余均显著。由此计算推知，直接效应显著，且存在部分中介效应，中介效应占总效应的0.58%。

3.5 异质性分析

（1）区位异质。本文对所研究的30个省份按照东、中、西部进行划分。省份区位异质性检验结果见表7。

根据表7信息可知，三个区位的数字基础设施的回归系数均为正，分别为0.912、0.417、0.529，且都在1%水平上显著，这说明数字基础设施建设将有效增强东、中、西部地区的区域创新韧性。其中，东部地区子样本的系数最大，说明东部地区数字基础设施对区域创新韧性的提升作用最大。东部地区，经济发展水平高，互联网等高新技术发展时间长，相关产业较为繁荣，能够充分地利用数字化发展带来的好处。西部地区次之，西部地区因交通不便利、资源稀缺、环境恶劣、人员稀少等原因，发展较为落后，一定程度上抑制了数字基础设施的促进效应。中部地区系数最小，一方面，新型数字基建可能会挤占基本公共建设的开支，另一方面，中部地区高技术人才大规模向东西部地区输出，多数居民对数字化等高科技术并不敏感，会影响数字基础设施的运用。

（2）时间异质。自2013年德国汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”以来，全球各国都希望借助信息技术推动产业变革，我国对大数据等领域也越发关注，相继发布多项政策和规划。因此本文将总样本分为低关注时期2011～2014年和高关注时期2015～2022年。对其分别进行回归，结果如表8所示。

列（1）为低关注时期样本，列（2）为高关注时期样本。由结果可知，样本中数字基础设施回归系数均为正，分别为0.526，0.836，且均通过1%的显著性检验，2011～2014年的系数较小，2015～2022年系数较大。这说明尽管数字基础设施在不同时段对区域创新韧性均有显著提升作用，但存在年份异质性。

4 研究结论与政策启示

研究结论如下：（1）数字基础设施有利于提升区域创新韧性，该结论通过了内生性、稳健性检验。（2）数字基础设施对区域创新韧性的提升效应在不同地区、不同关注时期呈现不同特征；横向看，对东部地区的提升效应最大，其次是中西部；纵向看，政府高关注时期提升效应更为显著。（3）数字基础设施通过促进消费扩容、推动产业集聚两种传导方式提升区域创新韧性。

根据上述结论，提出以下建议：（1）加快数字基础设施建设，充分发挥数字基础设施的独特性与创新性，提升其与传统基建之间的联结配合度，促成基础设施之间的优势互补。（2）促进产业集聚，带动知识扩散。政府颁布相应政策以鼓励产业集聚、促进知识传播。（3）依托数字基础设施，加快塑造数字化消费新业态，提振消费活力。

参考文献：

[1]邓荣荣，吴云峰.数字基础设施建设对农村居民收入的影响效应[J].首都经济贸易大学学报，2023，25（1）：21-35.

[2]刘雅君，蒋国梁.网络基础设施建设推动了城市数字经济发展吗？——基于“宽带中国”战略的准自然实验[J].求是学刊，2022，49（3）：61-73.

[3]徐圆，张林玲.中国城市的经济韧性及由来：产业结构多样化视角[J].财贸经济，2019，40（7）：110-126.

[4]郑涛，杨如雪.高技术制造业的技术创新、产业升级与产业韧性[J].技术经济，2022，41（2）：1-14.

[5]范建红，王冰，闫乐，等.数字普惠金融对高技术制造业创新韧性的影响——基于系统GMM与门槛效应的检验[J].科技进步与对策，2022，39（17）：51-61.

[6]李云鹤，李杏.数字基础设施建设与区域创新[J].统计与决策，2022，38（17）：73-77.

（责任编辑 杨荔晴）

Research on the Impact of Digital Infrastructure on Regional Innovation Resilience

ZHAO Yi-fan， CHEN Xin-yu， HONG Yun-xi

（Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing Jiangsu 210000， China）

Abstract：Digital infrastructure under the new development pattern becomes a key internal driving force to enhance regional innovation resilience. Based on the panel data of 30 provinces in China from 2011 to 2022， this paper comprehensively measures the level of digital economy and regional innovation resilience， and uses fixed effects models， mediation effects models， and other methods to examine the impact， transmission mechanism， and heterogeneity characteristics of digital infrastructure on regional innovation resilience. The study shows that digital infrastructure can significantly enhance regional innovation resilience. The conclusion still holds after the robustness test and endogeneity test. The mediating mechanism test finds that consumption expansion and industrial agglomeration are important channels for digital infrastructure to enhance regional innovation resilience. There is regional and temporal heterogeneity in the enhancement effect of digital infrastructure on regional innovation resilience. And the enhancement effect on the eastern region is significantly higher than that on the central and western regions， and the upgrading effect is significantly enhanced after 2014.

Key words： digital infrastructure; innovation resilience; mediation effect; heterogeneity analysis