數字經濟影響下的制造業集聚：新機制與新證據

紀玉俊，牛亞新

（1.中國海洋大學經濟學院，山東青島 266100；2.教育部人文社會科學重點研究基地中國海洋大學海洋發展研究院，山東青島 266100）

當前，以新一代信息技術為代表的數字經濟正在加速驅動技術革新與產業融合，其所促進形成的新產業、新業態、新模式為釋放我國經濟潛能提供了新動力，并為我國經濟結構轉型與高質量發展的有效銜接提供了新動能、新優勢。中國信息通信研究院公布的數據顯示，我國數字經濟規模在2021 年達到45.5 萬億元，占全國（未含港澳臺地區，下同）生產總值（GDP）的比重高達39.8%［1］。在“工業4.0”時代，數字經濟在國民經濟中扮演著愈來愈重要的角色，數字化轉型成為各個行業新的競爭點。我國《“十四五”數字經濟發展規劃》強調，數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正推動生產方式、生活方式和治理方式深刻變革，成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。我國作為世界工業大國，制造業是我國經濟的“壓艙石”，其布局深刻影響著區域經濟的高質量發展。黨的二十大報告指出，要堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國。實施產業基礎再造工程和重大技術裝備攻關工程，支持“專精特新”企業發展，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。由此可見，發揮數字經濟對制造業布局的驅動作用，無論是對區域經濟協調發展，還是對縮小地區收入差異，都具有重要現實意義。我國作為一個大國，空間集聚是產業布局中的重要典型化事實，對于制造業則尤其如此。在此背景下，本研究以城市層面為基礎，深入考察數字經濟對制造業集聚（指地理集聚。下同）空間格局的影響新機制與新證據，從而為實現我國城市經濟的高質量發展提供新對策。

1 相關文獻綜述

目前關于數字經濟研究，一方面主要是關于數字經濟的測度方法，如張雪玲等［2］、許憲春等［3］、陳夢根等［4］從國家層面對我國數字經濟發展狀況進行測算，省份層面的測算則積累了較多文獻，包括戚聿東等［5］、王軍等［6］、劉軍等［7］、韓兆安等［8］、萬曉榆等［9］學者的研究，但在城市層面的測算研究則較為欠缺。另一方面是關于數字經濟的新特點，如李曉華［10］提出數字經濟具有顛覆性創新、平臺經濟、網絡效應及蒲公英效應等新特征；史宇鵬［11］提出數字經濟既可以促進虛擬企業與柔性生產等新型組織形式的快速發展，也可以推動技術進步進而實現智能生產與網絡協同；陳曉紅等［12］提出數字經濟具有數據支撐、融合創新及開放共享等基本特征；史丹［13］提出數字經濟4 個獨有的基本特征，包括數據要素、數字化基礎設施、與數字經濟發展相適應的制度環境以及國民數字素質。第三方面是關于數字經濟的經濟效應，如楊慧梅等［14］、蔡延澤等［15］和張騰等［16］大多學者的研究均表明，數字經濟對全要素生產率、制造業轉型升級、經濟高質量發展等均具有正向影響。

而在關于制造業集聚影響因素的研究方面，從現有研究來看，影響制造業集聚的因素是多方面的，交通基礎設施、房價、市場潛力、流通成本以及政府行為等均對制造業集聚產生了重要影響，包括唐紅祥等［17］、朱文濤等［18］、劉志東等［19］、汪浩瀚等［20］、程艷等［21］、陳柯等［22］和唐曉華等［23］眾多的學者分別進行了相關研究。隨著新一輪信息技術的深入發展，學者們陸續關注新興技術對制造業集聚的影響。雖然目前直接研究數字經濟與制造業集聚關系的文獻較為鮮見，但在互聯網、信息化、智能化、電子商務等與制造業集聚關系方面則積累了較多成果。其中，互聯網對制造業集聚影響方面，郭峰等［24］從空間擁擠成本差異的角度出發，運用門檻效應模型研究發現互聯網對制造業集聚具有非線性作用；張旭娜等［25］發現互聯網對制造業集聚產生直接吸引作用的同時，也會通過知識溢出與市場潛力間接促進制造業集聚。信息化對制造業集聚影響方面，Hong 等［26］發現網絡信息技術發展能夠顯著促進制造業集聚，并且該集聚效應在高新技術行業更加明顯；仲偉周等［27］發現信息化水平能顯著促進我國制造業集聚。智能化對制造業集聚影響方面，王林輝等［28］發現工業智能化能激勵人工智能制造企業集聚而使傳統制造企業分散。電子商務對制造業集聚影響方面，沈立等［29］從市場一體化視角出發，發現電子商務的快速發展有助于削弱普遍存在的地方保護，降低市場分割程度，進而促進當地制造業的集聚。

已有相關成果對研究數字經濟與制造業集聚的影響關系提供了重要參考，但仍存在以下不足之處：第一，大多在省份層面進行數字經濟相關實證研究，而在城市層面針對數字經濟的探討相對薄弱；第二，主要從互聯網、信息化等角度討論其對制造業集聚的作用，并未著眼于數字經濟本身，相關實證研究較為匱乏；第三，主要從影響制造業集聚的傳統因素的視角出發，缺乏從數字經濟催生的新特征角度來分析其對制造業集聚的影響。

基于此，本研究從數字經濟視角，力圖從理論和實證兩個角度得出數字經濟對制造業集聚影響的路徑。通過建立數字經濟評價指標體系，運用改進熵值法測度我國城市的數字經濟指數；同時關注數字經濟所孕育的新集聚形式與新技術特征，由此刻畫出數字經濟影響制造業集聚的具體路徑；并結合發展實際，進一步考慮政策、地理位置等的地域性，深入探討區域數字經濟發展對制造業集聚的差異化影響，以期為我國制造業集聚的質量提升提供新思路。

2 理論分析框架

2.1 數字經濟與制造業集聚

2.1.1 數字經濟影響制造業集聚的集聚力

Marshall［30］認為，影響產業集聚的因素主要有勞動力共享、上下游產業關聯以及技術溢出。數字經濟以其廣滲透性、高技術性和深融合性對傳統生產、生活方式產生了深刻影響，馬歇爾外部性對制造業集聚的作用在數字經濟的浸染下也會呈現出新的特點。就勞動力共享而言，一方面，數字經濟越發達的地區，生活基礎設施往往會更趨于完善，進而吸引勞動力集聚；另一方面，在數字經濟條件下，勞動者可以依靠就業信息平臺快速匹配合乎自己技能的工作，提高勞動力供需匹配程度和就業流程效率，勞動力流動更加自由，進而促進勞動力共享，為制造業集聚創造條件。就上下游產業關聯而言，依托數字化技術，網絡平臺是產業鏈上下游聯系的新紐帶，極大改善了企業之間的信息不對稱，實現供給與需求信息的在線實時化，從而保證產業間高效聯系，促進資源配置合理化、生產環節即時化、市場拓展規模化，使得上下游產業分工明確，集聚區域內資源共享更加便捷。就技術溢出而言，得益于互聯網的普及，產業內部以及產業間信息交流邊界變得模糊，知識傳遞在網絡空間更快速、更廣泛，技術溢出效應因為數字經濟的發展而被強化，由此增強技術創新的網絡式協同，這會顯著降低創新成本，促進新技術的形成，推動制造業整體技術水平的提升，由此增強制造業核心競爭力而促進其集聚。

2.1.2 數字經濟影響制造業集聚的分散力

產業集聚的重要動因是獲得規模經濟以及降低信息交流成本，集聚區域內企業間地理鄰近方便面對面交流，從而更容易促成合作。而在數字經濟條件下，數字化技術的應用與普及使得經濟主體之間跨界信息交流成為可能。在網絡空間，信息可以突破地理距離局限，實現遠距離瞬時傳輸，企業間面對面交流的機會較從前減少，這也在一定程度上降低企業的運輸成本，因此，線上交流對面對面交流的部分替代作用將漸漸強化地理分散的力量。另外，數字經濟的發展催生出平臺、電子商務等新商業模式，改變了消費者的需求方式——由過去的實體市場需求逐漸向線上空間轉移，大批消費者聚集在互聯網平臺，弱化了市場分割現象，擴大了生產者的市場范圍。市場規模效應有助于制造業實現規模經濟，從而降低交易成本。過去制造業為了獲得本地市場規模優勢而靠近實體市場需求地的集聚動機逐漸減弱，企業選址更加自由，并向具有成本比較優勢的地區擴散。所以，制造業借助數字經濟在分散狀態下也可以享受集聚經濟效益，從而加強了分散力量。綜上，數字經濟會對制造業集聚產生一定的集聚力，也會產生分散力，制造業最終布局結果要取決于兩種力量之間的權衡。據此，提出以下假說：

假說1：數字經濟對制造業集聚存在非線性影響。

2.2 數字經濟影響制造業集聚的內在機制

2.2.1 新集聚形式——虛擬集聚

數字經濟條件下，隨著新一代信息技術的出現，虛擬集聚應運而生。作為一種新的集聚形式，虛擬集聚具有不同于地理集聚的特點，其空間擴展無限性、信息實時共享性、平臺交易便捷性等均為制造業集聚空間格局賦予新的特征。具體來說，虛擬集聚與制造業集聚間呈現出互補效應與替代效應。就互補效應而言，一方面，虛擬集聚的形成是保障產業鏈上下游信息耦合度提高的關鍵因素，從而降低信息交流成本，增強企業間的資源協調能力，提升企業競爭力，加快制造業的價值鏈攀升，從而促進制造業集聚；另一方面，制造業集聚也強化了產業鏈上下游數字化作用的發揮，促進要素資源向虛擬空間集聚。此時，制造業以地理集聚為載體，以虛擬集聚為依托，并漸漸強化地理集聚的規模收益。就替代效應而言，為規避過度集聚帶來的擁擠效應，制造業對地理集聚的依賴性也逐漸因虛擬集聚的生成而降低。這主要是因為，高度發達的虛擬網絡實現了企業間的互聯互通，因此，虛擬集聚會弱化長鞭效應，依托于物聯網、云計算、大數據等信息技術實現供應鏈上下游企業需求信息的透明化，企業間可以更有效地實現信息匹配，進而促進生產、銷售等環節的有機協作。此時，上下游企業在虛擬空間實現任務型連接，從而弱化了形成地理集聚的動機。基于上述分析，互補效應與替代效應的大小決定了最終的集聚態勢：當互補效應起主導作用時，制造業呈現集聚狀態；當替代效應超過互補效應時，制造業則趨于擴散。據此，提出以下假說：

假說2：數字經濟可以經由虛擬集聚對制造業集聚產生影響。

2.2.2 新技術特征——人工智能

數字經濟正加速推動人工智能技術水平的提高。作為一種新興戰略性技術，人工智能正在引領新一輪科技革命和產業變革，也深刻影響著制造業集聚的空間格局。具體來說，人工智能與制造業集聚間呈現出引力效應和擠出效應。就引力效應而言，一方面，人工智能新技術會替代一些重復性、程序化工作，機器生產可以帶動制造業生產成本的降低以及生產效率的提升，在此種新技術紅利的吸引下，制造業生產規模將不斷擴大，空間集聚規模效應凸顯；另一方面，新技術帶來的濃厚技術創新氛圍會帶動集聚區域內勞動者學習新知識、培育新技能，從而實現勞動結構優化，強化人力資本優勢，由此增強區位優勢。就擠出效應而言，一方面，人工智能引入所帶來的“機器換人”效應，會造成一部分不適應新技術的勞動者技術性失業，從而促進這部分剩余勞動力向外地遷移、重新就業，制造業布局也因此發生變化；另一方面，人工智能技術會促進制造業智能化轉型升級，但制造業智能化改革初期需要投入大量的研發成本，這部分成本屬于沉沒成本，一些無法承擔改革成本的制造業企業要么被吞并，要么被迫遷移至其他區域。因此，人工智能也會對制造業集聚產生擠出效應。上述分析表明，引力效應與擠出效應的大小決定了最終的集聚態勢：當引力效應起主導作用時，制造業呈現集聚狀態；當擠出效應超過引力效應時，制造業則趨于擴散。據此，提出以下假說：

假說3：數字經濟可以經由人工智能對制造業集聚產生影響。

3 變量選取、計量模型設定與數據來源

3.1 變量選取

3.1.1 被解釋變量——制造業集聚水平（magg）

參考郭峰等［24］的做法，采用區位商表示制造業集聚水平，具體計算方法如下：

式（1）中：qi為城市i制造業就業人數；yi為城市i所有產業就業總人數；Q為全國制造業就業人數；Y為全國所有產業就業總人數。

3.1.2 核心解釋變量——數字經濟指數（Dige）

由于對數字經濟內涵界定的不同以及數據的可得性問題，現有研究對于數字經濟的測度方法不一，一些權威機構如騰訊研究院、中國信息通信研究院等發布的數字經濟指數存在數據年份較短的問題，因此本研究結合研究需要以及數據的可操作性來選擇指標體系構建法。考慮到國內外指標體系的差異性，在參考徐清源等［31］對當前國內外有關機構數字經濟指標體系構建方法進行對比的基礎上，同時結合我國數字經濟發展特點，對國內現有文獻關于數字經濟的測度指標進行總結發現，不同的學者對數字經濟測度的側重點不同，但總體可以概括為以下3 個方面：數字基礎設施、數字應用程度、數字創新能力。首先，信息基礎設施建設是數字經濟發展的必要條件，互聯網發展和信息化發展為數字經濟發展奠定了基礎；其次，數字產業化和產業數字化是數字經濟的主要構成部分，正如王軍等［6］指出，數字經濟應以數字化產業的發展為支撐，以產業數字化的深度融合為重點；最后，數字創新能力是數字經濟發展的關鍵［32］，而劉傳輝等［33］認為科技和人才是數字經濟發展的動力。本研究在充分理解數字經濟的內涵以及其現實背景的基礎上，同時考慮城市層面數據的可得性，從數字基礎設施建設、數字產業發展水平和數字經濟發展環境3 個維度對數字經濟進行測度。數字經濟發展離不開信息基礎設施建設；數字產業是數字經濟發展的重要體現；而數字經濟發展環境為數字經濟提供了保障，一方面，數字化技術的發展離不開創新，而創新的源泉是科技和人才，另一方面，電子商務的超常規發展是數字經濟時代的重要特征之一，而物流產業則為電子商務的發展提供了便利。基于上述分析，最終形成如表1 所示的數字經濟評價指標體系；同時，借鑒黃國慶等［34］的研究，運用改進熵值法進行賦權，得到的綜合指數即為數字經濟指數。

3.1.3 控制變量

為減少遺漏變量帶來的內生性問題，選取可能對制造業集聚產生影響的控制變量，具體如下：

（1）經濟發展水平（pgdp），采用人均地區生產總值的自然對數表示。一個地區的收入水平會反映出該地區的市場潛力，因此，一個地區的經濟發展水平越高，越有利于提升市場潛力，進而帶動制造業集聚。

（2）產業結構（instr），采用第三產業與第二產業產值之比表示。一個地區的產業結構會影響該地區制造業的市場機會，產業結構變遷使得生產要素在不同部門間流動，進而對企業的生產效率產生影響，因此，一個地區的產業結構也會影響制造業集聚。

（3）交通基礎設施（trans），采用城市人均道路面積表示。交通基礎設施水平影響著制造業企業運輸成本的大小，便利的交通基礎設施使得區際間交流更加便捷，如汪浩瀚等［20］的研究就指出交通基礎設施顯著促進了制造業的空間集聚。

（4）城市化水平（popu），采用人口密度的自然對數表示。城市化水平越高意味著城市的基礎設施越完善，因而會吸引更多人才向城市集聚，這使得制造業企業搜尋勞動力更便利，進而有利于制造業集聚，但是，城市規模的過度擴張導致的環境污染、土地租金上漲以及交通擁堵等擁擠效應會使制造業由集聚走向分散。

（5）金融發展（finan），采用年末金融機構人民幣各項存款余額與年末金融機構人民幣各項貸款余額之比表示。一個地區金融產業的繁榮與否影響著企業獲得資金支持的難易程度，資本要素會對制造業的布局產生影響，如汪發元等［35］的研究結果顯示金融發展可以促進產業集聚。

（6）市場需求（marde），采用社會消費品零售總額的自然對數表示。一般來說，一個地區市場需求越高，消費拉動的作用就越明顯，則該地區越容易吸引制造業集聚。

3.2 計量模型設定

為實證分析數字經濟與制造業集聚的關系，設定基本計量模型如下：

式（2）中：t代表時間；為數字經濟指數的平方項；為可能影響制造業集聚的一系列控制變量；為隨機誤差項。

3.3 數據來源

本研究以地級及以上城市為研究樣本，由于國家“十二五”規劃中指出要全面提高信息化水平，我國數字經濟自2011 年開始迅速發展，且本研究用到的數字普惠金融指數最早從2011 年開始測算，因此，以2011 年作為研究樣本的起始年度；同時考慮到新冠疫情對我國經濟產生了較大沖擊，相關數據可能會出現異常值，由此對本研究估計結果的準確性產生較大影響，故以2019 年作為研究樣本的截止年度。此外，考慮到部分城市在樣本期間存在數據缺失問題，因此結合數據的全面性與完整性，最終選擇285 個地級及以上城市進行分析。數據主要來源于《中國城市統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》《中國城市建設統計年鑒》，以及部分省份的統計年鑒和城市統計公報。其中，數字普惠金融指數源自北京大學數字金融研究中心等的研究［36］。對缺失數據采用線性插值法予以補充。

4 實證結果分析

4.1 基準回歸

考慮到普通最小二乘法（OLS）估計模型中擾動項可能存在的異方差與自相關問題，對OLS 估計模型進行Wald 檢驗和Wooldridge 檢驗，P值均小于0.001，表明拒絕“同方差”和“不存在一階組內自相關”的原假設，所以采用同時考慮異方差與自相關的可行廣義最小二乘法（FGLS）進行估計，結果如表2 所示。從回歸結果可知，數字經濟的二次項系數顯著為負、一次項系數顯著為正，表明數字經濟與制造業集聚之間存在倒“U”型的非線性關系，其拐點為Dige=2.684，數字經濟發展水平較低時促進制造業集聚，而當數字經濟發展水平超過臨界值時會抑制制造業集聚，驗證了假說1。

表2 變量的基準回歸結果

在數字經濟發展初期，規模化程度較低，數字經濟整體發展水平不高，此時，相比數字經濟帶來的分散力而言，集聚力更能發揮作用。一方面，在數字經濟條件下，數字化技術的興起促進制造業進行技術變革，帶動設備和產品創新，而且網絡連接使得集聚區域內知識溢出和技術擴散變得更加容易，創新成本大幅度降低，技術驅動增強了制造業集聚力；另一方面，數字經濟的發展能夠實現集聚區域內信息的實時交流，制造業企業采購、生產和營銷環節的信息流動更加有效，制造業生產效率不斷提高，企業規模也逐步擴大，這種集聚優勢使得勞動力、資本要素不斷向集聚區域流動，從而更加有利于對數據資源的整合、處理，循環累積效應使得制造業集聚力不斷增強而分散力不斷減弱，最終制造業呈現出不斷集聚的趨勢。當數字經濟進一步發展以至超過臨界值時，信息資源的積累以及網絡用戶數的逐漸增多促使網絡價值指數型增長，“數字鴻溝”問題有所緩解，數字經濟的普惠性開始凸顯，越來越多的制造業企業借助數字經濟實現智能化生產，數據的跨系統流動與整合更加便捷化，此時，地區之間的交流可以突破信息壁壘的桎梏，生產要素的流動借助數字經濟也能夠打破時間和空間的限制，并且互聯網平臺的出現有效實現了供需匹配，制造業企業即使分散各處也能夠接收到消費者的需求信息，進而實現按需生產，因此，在數字經濟帶來的越來越強的分散力的驅動下，制造業逐漸由集聚走向分散。

從控制變量來看，經濟發展水平、交通基礎設施等的估計結果均符合預期。其中，經濟發展水平在1%的顯著性水平上顯著促進了制造業集聚，說明經濟發展水平的提高可以促進制造業集聚，因為經濟發展水平越高的地區其制造業發展的環境也就越完善；而產業結構對制造業集聚的影響系數在1%的顯著性水平上為負，可能的原因是當前我國總體上已形成“三二一”的產業結構，第三產業的大力發展使得資本、勞動等生產要素向服務業大規模流動，從而造成制造業從業人員逐年減少以及制造業產出的相對降低，從而不利于制造業集聚；交通基礎設施對制造業集聚有顯著的正向效應，說明交通基礎設施越完善越有利于制造業集聚；城市化水平顯著促進了制造業集聚，此時城市規模的擴張對制造業的集聚效應大于分散效應，制造業呈現集聚的趨勢；金融發展對制造業集聚的影響系數為負值且不顯著，這可能是因為當前我國金融體系還不成熟，金融服務的普惠性還有待提升，這使得其對制造業集聚的正向效應較弱；而市場需求的系數不顯著但仍為正數，在一定程度上說明了市場需求對制造業集聚的促進作用。

4.2 穩健性檢驗

為了證明以上基準回歸結果的穩健性，通過替換變量測度方法以及縮尾處理進行檢驗，具體實施過程如下：

（1）替換被解釋變量。制造業集聚的測度方法不一，在穩健性檢驗中，采用就業密度即制造業就業人數與市轄區建成區面積的比值來表示制造業集聚水平。回歸結果如表3 所示，數字經濟指數的二次項系數顯著為負、一次項系數顯著為正，數字經濟與制造業集聚仍然呈現出倒“U”型的非線性關系，結果穩健。

表3 變量基準回歸的穩健性檢驗結果

（2）替換解釋變量。除了改進熵值法，主成分分析法也是客觀賦權法的一種。經檢驗，Bartlett 值和KMO 值均顯示本研究的各變量指標適用主成分分析，所以在穩健性檢驗中使用的數字經濟指數在原有指標體系下采用主成分分析方法進行賦權。回歸結果顯示，數字經濟指數的二次項系數顯著為負、一次項系數顯著為正，倒“U”型結果依然穩健。

（3）縮尾處理。為避免離群值使回歸結果出現偏差，對所有變量分別進行首尾5%、1%水平縮尾處理，然后利用處理后的數據進行FGLS 估計。得到的回歸結果為數字經濟指數的二次項系數顯著為負、一次項系數顯著為正，證明結果穩健。

4.3 內生性處理

本研究使用的模型中可能存在的內生性問題有兩種：一是遺漏變量問題。影響制造業集聚的因素有很多，盡管在基準回歸中盡可能加入控制變量來考慮制造業集聚的影響因素，但仍有可能遺漏一些變量，一些不可觀測變量也無法納入模型中，而遺漏變量偏差就可能會導致估計結果的不一致。二是雙向因果問題。一方面，數字經濟發展水平會對制造業集聚產生影響，但另一方面，由于制造業集聚水平的提高以及技術溢出效應也會影響數字經濟發展，因此，數字經濟與制造業集聚之間存在一定的雙向因果關系。鑒于此，采用工具變量法以減緩內生性的影響，從而進一步驗證回歸結果的可靠性。由于模型中不僅加入了數字經濟指數，還加入了其二次項，所以存在兩個內生變量，那么在應用工具變量法進行估計時至少需要兩個工具變量。借鑒黃群慧等［37］、丁松等［38］的做法，選擇1995 年每百人郵電局數量與數字經濟指數滯后1 期作為數字經濟指數的工具變量。1995 年被稱為中國互聯網商業元年，而現有數字經濟發展是建立在傳統基礎設施建設之上的，同時歷史郵電局數量對目前制造業集聚的直接影響幾乎可以忽視，滿足工具變量的相關性與外生性條件；但是，由于1995 年每百人郵電局數量為橫截面數據，并不適用于面板數據分析，所以引入一個時變變量，即上1 年互聯網用戶數，將其與1995 年每百人郵電局數量相乘作為工具變量之一。此外，數字經濟指數滯后1 期與當期數字經濟發展相關，卻不會對當期制造業集聚產生直接影響，所以選擇數字經濟指數滯后1 期作為另一個工具變量。

為避免估計方法造成的偏差，選擇兩階段最小二乘法（2SLS）、兩步最優廣義矩估計（GMM）以及有限信息最大似然法（LIML）等3 種方法進行估計，結果如表4 所示。其中，Kleibergen-Paap rk LM統計量P值均為0.001，表明在1%水平上顯著拒絕“工具變量識別不足”的原假設；Kleibergen-Paap rk Wald 的F統計量均大于Stock-Yogo 弱識別檢驗15%水平上的臨界值，表明不存在弱工具變量問題，因此工具變量設定是有效的。可以發現，數字經濟指數的二次項系數顯著為負，一次項系數顯著為正，倒“U”型結果依然成立，且3 種估計方法得到的結果一致，表明內生性處理結果是穩健可靠的。

表4 模型內生性處理結果

5 拓展性分析

5.1 機制分析

通過前述相關理論分析可知，虛擬集聚與人工智能技術是數字經濟影響制造業集聚的重要路徑，因此通過中介效應模型進一步檢驗。

5.1.1 中介變量測度

（1）虛擬集聚（vagg）。虛擬集聚依托網絡平臺將生產者與消費者聯系在一起，但是對網絡平臺規模的測度較難，而線上交易又是虛擬集聚的重要組成部分，在一定程度上可以反映網絡平臺的規模以及數據要素的流動情況。由于缺乏城市層面電子商務交易額的數據，借鑒郭峰等［39］、陳詩一等［40］、胡曉丹等［41］、李夢娜等［42］由省份層面數據加權到城市層面的思路來測算。具體而言，首先參考商務部《中國電子商務報告》的計算方法，采用電子商務銷售額與電子商務采購額之和的平均值計算省份層面電子商務交易額，然后將其與城市GDP 占全省GDP 的比重相乘來構造城市電子商務交易額的代理指標。這主要是因為，GDP 越高的城市，其經濟發展水平越高，電子商務發展也就相對越迅速。同時，參考張青等［43］、陳巖等［44］的方法，采用區位熵對城市層面的虛擬集聚進行測度，具體計算公式為：

式（3）中：vaggi代表城市i的虛擬集聚度；ei代表城市i電子商務交易額；e代表全國電子商務交易額；代表城市i第三產業增加值；代表全國第三產業增加值。

（2）人工智能（ETR）。工業機器人是人工智能的重要表征，借鑒Acemoglu 等［45］、康茜等［46］、隋想［47］的思路，采用工業機器人滲透度來表示人工智能技術水平，具體測算公式為：

式（4）中：ETRit為人工智能技術水平；s和m分別為城市與行業數量；根據《中國城市統計年鑒》分行業就業統計口徑以及國際機器人聯合會（IFR）中國數據的行業分類，劃分為農林牧漁業、采礦業、制造業、電燃水氣供應業、建筑業、教育業等6 類行業，Rbnt為全國層面行業n在t時期的工業機器人數量；為城市i行業n在t0時期的就業人數；為全國行業n在t0時期的就業人數；t0為基期，樣本起始年份為2011 年。

5.1.2 中介效應模型

借鑒溫忠麟等［48］的逐步回歸方法進行機制分析，中介效應模型具體構建如下：

式（5）～（7）中：Mit表示中介變量。

中介效應存在與否的檢驗過程如下：第一步檢驗式（5）中β1與β2是否顯著，由基準回歸已知其顯著；第二步檢驗式（6）中γ1與式（7）中θ是否顯著，若顯著則間接效應存在，若至少有一個不顯著則需要用Bootstrap 法進行檢驗；第三步檢驗式（7）中δ1與δ2是否顯著，若顯著即存在部分中介效應，若不顯著則存在完全中介效應。

5.1.3 機制檢驗及結果分析

如表5 所示，數字經濟顯著促進了虛擬集聚的形成，從而提高了制造業集聚水平，說明數字經濟可經由虛擬集聚這一路徑對制造業集聚產生影響，驗證了假說2。當前我國制造業的虛擬集聚還處于初級階段，諸多如數據產權、平臺壟斷等問題亟待解決，虛擬替代雖然發揮了作用，但更多的是虛擬集聚與制造業集聚的功能互補，地理距離對制造業選址的影響依然重要，所以在數字經濟影響下制造業整體呈現集聚態勢。另外，數字經濟顯著促進了人工智能技術水平的增強，從而提高了制造業集聚水平，說明數字經濟可經由人工智能這一路徑對制造業集聚產生影響，驗證了假說3。雖然我國目前處于弱智能化時代，但制造業智能化轉型需求將會不斷增加，人工智能作為智能制造體系的關鍵技術，發揮其資源配置優化、勞動力結構改善、生產效率提升等作用，將會大幅提升制造業的市場競爭力。另外，人工智能逐漸由傳統自動化向智能化轉型，新技術變革不僅刺激制造業生產服務模式創新，也會促進相關配套設施的更新，這均將加強制造業的集聚趨勢。當前我國致力于打造先進制造業集群，需要充分發揮數字經濟條件下虛擬集聚與人工智能與制造業深度融合的作用。

表5 中介變量的作用機制檢驗結果

5.2 異質性分析

5.2.1 政策影響異質性

2015 年我國發布強化高端制造業的國家戰略規劃，這是我國制造業發展的關鍵轉折點。2015 年7 月，國務院發布《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》；10 月，提出國家大數據戰略。此后，關于數字經濟的各項政策頻繁推進和落實，我國數字經濟也進入快速發展的階段。因此，以2015 年為時間節點，將總樣本分為2011—2015 年和2016—2019 年兩個時間跨度，來探討不同時間段內數字經濟對制造業集聚的影響。結果如表6 所示，2011—2015 年數字經濟與制造業集聚的關系顯著為倒“U”型，拐點為Dige=3.045；而2015 年之后數字經濟指數的一次項、二次項系數均顯著為負，根據二次函數的性質，其拐點在0 點左側，但是樣本考察期內Dige 一定為正值，所以數字經濟對制造業集聚的影響為負。

表6 政策影響的異質性估計結果

2015 年之前，隨著數字經濟發展水平的提高，制造業呈現出先集聚后擴散的趨勢。這是因為我國數字經濟發展在早期重視的是信息基礎設施建設以及電子商務等新興產業的發展。從地理空間上來看，信息基礎設施的不完善使得網絡擴散效應較小，數字經濟的分散作用未能得到充分發揮；從虛擬空間上來看，電子商務的發展擴大了市場范圍，市場需求增多。為實現大規模個性化定制和即時生產，制造業仍需依賴于地理集聚以加快供應速度，提高制造效率。隨著數字經濟的進一步發展，數字化平臺的規范發展使得企業信息搜尋、管理成本進一步降低，各部門之間的聯系也愈加便利，同時為了避免區域過度競爭帶來的利潤損失，制造業逐漸擴散開來。

2015 年及之后，數字經濟各項政策的落地推動地方加快數字經濟建設，我國數字產業化和產業數字化的規模大幅增長，數字經濟發展愈發成熟。此時，數字經濟處于流量競爭階段［49］，這會促進數字化平臺的多樣化發展，且頻繁的數據交換積累了大量信息資源，有助于制造業依托數字經濟實現不同環節的智能連接；同時，新型基礎設施建設的快步推進進一步增強了網絡輻射效應，供需雙方在數字化平臺的直接交流減少了交易的中間環節，提高了交易效率，地理距離對制造業集聚的影響逐漸被虛擬空間跨區域信息流動取代，地理集聚獲得規模經濟效益、降低交易成本的效應可以通過虛擬集聚效應來替代，所以制造業呈現不斷分散的趨勢。

5.2.2 城市等級異質性

參考趙濤等［50］的方法，將總體樣本劃分為中心城市、外圍城市兩個子樣本進行回歸。具體而言，中心城市包括直轄市、副省級城市和省會城市，其他城市則為外圍城市。估計結果如表7 所示，中心城市的數字經濟指數二次項系數顯著為負、一次項系數顯著為正，數字經濟與制造業集聚表現出倒“U”型關系，拐點為Dige=4.167；而外圍城市中，數字經濟指數一次項、二次項系數均為正值，“U”型結果顯著，但拐點為Dige=-2.230<0，在Dige>0 的樣本考察期內數字經濟對制造業集聚的影響為正。

表7 城市異質性影響的估計結果

就中心城市而言，數字經濟發展具有先發優勢，新一代信息技術與制造業的深度融合有利于充分釋放數字紅利、增強集聚效率，同時由于中心城市的區位優勢，制造業會向中心城市集聚；但當中心城市發展到一定規模，虹吸效應導致要素過度集聚會產生擁擠效應，此時，數字經濟所帶來的規模經濟效應無法彌補集聚不經濟帶來的損失，所以制造業從中心城市遷移；此外，為了保持中心城市的競爭優勢，地方政府會采取地方保護主義政策來維持制造業集聚，但是長期來看，數字經濟的發展有助于打破地方保護主義所導致的城市間市場分割現象，平臺交易模式的出現有利于要素資源的流動與市場信息的共享，所以制造業依托于數字經濟所帶來的分散力逐漸向外遷移以提高集聚效益。就外圍城市而言，中心城市對外圍城市的經濟增長具有正的輻射效應［51］，從而會帶動外圍城市數字經濟的發展。得益于數字經濟發展的網絡外部性，中心城市與外圍城市互聯互通，中心城市成熟的制造系統可以通過虛擬空間的技術擴散、知識溢出更加便捷地傳遞到外圍城市；同時，外圍城市空間充足，土地租金及勞動力成本低廉，再加上政府為了區域協調發展，往往會在一定程度上限制中心城市的極化效應，從而給予外圍城市優惠政策，這為外圍城市制造業發展提供了良好的基礎條件。因此，在數字經濟的驅動下，不同區位之間地理與虛擬空間的連通性會不斷加強，解決了外圍城市信息交流壁壘的困擾，數字經濟與外圍城市基礎條件的有機結合會不斷促進要素資源向外圍城市流動并形成規模效應，從而強化外圍城市的集聚力。

5.2.3 地理區位異質性

根據國家統計局的分類標準，將全國各地區劃分為東、中、西部地區進行回歸1），結果如表8 所示。其中，東中部地區數字經濟指數的一次項系數顯著為正、二次項系數顯著為負，倒“U”型結果顯著；西部地區數字經濟指數的一次項系數顯著、二次項系數不顯著，說明數字經濟與制造業集聚存在線性關系，且數字經濟促進了制造業集聚。就東中部地區而言，經濟發展水平和一體化程度較高，從而使得數字經濟發展較西部地區早，再加上原有較為成熟的制造業系統，且擁有較為先進的制造業基地，有利于數字經濟與制造業的滲透融合，所以在初期更容易強化數字經濟對制造業集聚的正向影響作用，制造業仍呈現集聚趨勢，但當數字經濟發展到一定規模后，反而抑制了制造業集聚。這是因為，一方面，隨著全國數字基礎設施的逐步完善，加之幾乎實現了網絡的全覆蓋，制造業設備連入工業互聯網，云、網、端平臺異軍突起，制造業的數字化轉型作用明顯，加速了各地的互聯互通，制造業對通過地理集聚實現交流與合作的依賴減小；另一方面，數字經濟的快速發展使得“數字陷阱”的特征凸顯，“數字壟斷”使得制造業有遠離數字經濟發展高地的傾向，并漸漸向外圍城市擴散。就西部地區而言，雖然目前數字經濟發展水平較東中部地區落后，但正因如此，其數字經濟具有巨大的發展潛力，從而相對更容易發揮對制造業集聚的驅動作用。當前西部地區數字基礎設施建設加速進展，大數據、云計算中心相繼落地，規模經濟效益也處于遞增階段，數字經濟的發展有利于西部地區提升技術水平，吸引人才資源，并且傳統生產要素與無限迭代、可復制的數據要素結合可以有效提升資源配置效率，從而對制造業集聚產生正向影響。

表8 區域異質性影響的估計結果

6 結論與對策建議

在數字化、網絡化、智能化深入發展的時代，研究數字經濟對制造業集聚的影響，對于促進數字經濟和實體經濟深度融合具有重要現實意義。本研究從理論和實證層面分析數字經濟影響制造業集聚的新機制與新證據，結果發現：第一，數字經濟對制造業集聚存在倒“U”型的非線性影響，通過替換變量、縮尾處理以及工具變量法等穩健性檢驗后，該結論依然成立。第二，虛擬集聚的形成與人工智能技術水平的提高是數字經濟影響制造業集聚的重要傳導機制。第三，基于不同政策影響階段來看，2015 年之前數字經濟對制造業集聚存在倒“U”型影響，2015 年之后數字經濟促進了制造業分散；基于不同行政等級與地理區位城市來看，對中心城市與東中部地區來說，數字經濟對制造業集聚存在倒“U”型影響，對外圍城市與西部地區來說，數字經濟對制造業集聚的影響作用仍是以集聚力為主導。

根據以上研究結論，提出以下對策建議：

第一，搶抓數字經濟機遇，發揮數字經濟新優勢。數字經濟對制造業集聚的影響作用存在一個閾值，在達到這一閾值之前，數字經濟促進制造業集聚，而當超過這一閾值時，將推動制造業分散化發展。那么，當地區制造業集聚動力不足時，便可以通過提高數字經濟水平促進集聚；而當制造業過度集聚時，也可以依托數字經濟的分散作用減緩集聚不經濟。因此，地方政府應統籌協調數字基礎設施建設，優化數字服務能力，提升數字經濟的普惠能力，從而打破“數字鴻溝”，實現“數字紅利”共享。另外，依托于通用目的性數字技術，鼓勵制造業企業進行數字化轉型，并推動制造業與信息產業深度融合，拓寬信息交流渠道，通過數字經濟與制造業的滲透融合發揮數字經濟的集聚與分散作用、推動制造業集聚的空間格局實現優化，從而為實現區域經濟協調發展提供可實現路徑。

第二，做大做強虛擬集聚，創新人工智能發展。當前虛擬集聚對我國制造業集聚的互補效應大于替代效應，人工智能對制造業集聚的作用以集聚力所形成的引力效應為主導，因此，建議平臺企業與制造業企業進一步加深合作，聯合打造集生產、消費、服務于一身的大型互聯網平臺，從而推動制造業“上平臺”發展，實現信息的融合貫通；同時加強網絡監管，確保數據安全，并且對此類大型互聯網平臺的壟斷行為進行規制，實現虛擬集聚高質量發展，構建虛實融合的制造業集聚空間格局。另外，加大研發投入，提高對人工智能的認知、學習與決策能力，并升級人工智能裝備，加快工業互聯網建設，為智能制造深層次發展提供技術支持，從而實現制造業網絡化協同生產，打造先進制造業集群。

第三，各城市因時、因地制宜，實行差異化的管理策略。首先，由于數字經濟相關政策的實施，數字經濟對制造業的分散作用更加明顯，所以各城市基于自身的經濟基礎，憑借政策的助力實現數字經濟高質量發展，進而推動制造業合理集聚。其次，考慮到數字經濟對不同地區制造業集聚的影響也存在異質性，建議中心城市在大力發展數字經濟的同時，也要防范對數字經濟的過度依賴，正確發揮數字經濟的賦能作用，合理引導制造業集聚；外圍城市則需要充分利用中心城市的輻射帶動作用，并與中心城市做好對接，努力承接中心城市的制造業轉移。另外，升級相關基礎設施與新一代信息技術，為要素流動提供便利，進而吸引制造業企業入駐并培育為新的增長極。對東中部地區來說，持續提升數字化技術水平，發揮數字經濟引領作用，并進一步完善數字經濟相關法律法規以規范數字化治理，深化數字經濟對制造業集聚的賦能作用；同時應加快西部地區的新型基礎設施建設，并將數字資源適當向西部地區傾斜，從而使得西部地區努力利用后發優勢，不斷提升數字技術水平，積累人才資源，提高制造業承接能力。

注釋：

1）東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。