數字經濟對工業產業鏈韌性的影響效應研究

摘要：著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平，對于建設現代化經濟體系、實現產業鏈現代化和高質量發展具有重要意義。本文基于2011—2020年我國31個省份的面板數據，構建數字經濟發展水平和工業產業鏈韌性指標體系，并通過雙向固定效應模型實證研究數字經濟發展對工業產業鏈韌性的影響效應和作用機制。實證結果表明，數字經濟發展對于工業產業鏈韌性具有促進作用，而市場分割在這一影響中呈現負向調節效應。中介效應檢驗發現，數字經濟發展能夠通過提高創新水平來增強工業產業鏈韌性。進一步異質性檢驗表明，數字經濟對工業產業鏈韌性的影響會因地理區域、能源豐裕程度而有所不同，在北方地區和能源貧乏區域更為顯著。

關鍵詞：數字經濟；產業鏈韌性；創新水平；市場分割； 能源稟賦

中圖分類號：F49;F424" " " " 文獻標識碼：A" " " " 文章編號：1007-0753（2024）01-0086-12

收稿日期：2023-10-08

作者簡介：孫文遠，教授，南京審計大學經濟學院，研究方向為數字經濟。

劉昊杰，碩士研究生，南京審計大學經濟學院，研究方向為數字經濟。

基金項目：國家社會科學基金一般項目“人工智能對就業的影響機制與對策研究”（20BJL144）；江蘇省研究生實踐創新計劃項目“數字經濟對供應鏈韌性的影響研究”（SJCX23_1036）。

本文感謝匿名審稿專家的寶貴意見，文責自負。

一、引言

當前，世界正經歷百年未有之大變局，新冠疫情全球肆虐、貿易保護主義抬頭等因素對全球產業鏈產生了巨大沖擊（黃群慧，2020；崔慶波，2021），我國產業鏈也不可避免地受到沖擊和影響。同時，國內部分領域核心技術受制于國外，我國產業鏈存在著“斷鏈”的風險。黨的二十大報告提出，加快建設現代化經濟體系，著力提高全要素生產率，著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平。因此，如何提升產業鏈韌性，增強產業鏈穩定性，有效抵御外部風險沖擊以及在遭受沖擊后迅速恢復到正常狀態，成為各界關注的焦點。工業作為我國國民經濟發展的重要支柱，是助力我國實現高質量發展的關鍵（李科等，2022）。如何增強我國工業韌性以提高產業鏈韌性，是實現我國產業鏈現代化、高質量發展的重要內容，對于保障我國經濟平穩運行具有重大的現實意義。

數字經濟作為我國經濟發展中最為活躍的領域，與經濟社會各領域融合的廣度和深度不斷拓展（趙濤等，2020）。《數字中國發展報告（2022年）》①顯示，2022年我國數字經濟規模達50.2萬

億元，穩居世界第二，同比名義增長10.3%，占GDP比重提升至41.5%。隨著大數據、5G等數字技術迅速發展，衍生出了數字產業化和產業數字化兩種產業形態，從而給我國產業鏈體系帶來重大變革，數字技術既賦能傳統產業實現數字化轉型，又以自身為基礎催生出新業態。同時，數字經濟的發展驅動我國產業結構向中高端邁進，實現我國產業的數字化轉型升級，推動產業鏈現代化、高質量發展。

在此背景下，本文提出以下問題：數字經濟和產業鏈韌性二者有什么關系？其背后的影響機制和具體的作用路徑是怎樣的？是否存在異質性影響？本文擬構建工業產業鏈韌性指標體系，實證探討數字經濟和產業鏈韌性的關系和傳導機制，從而豐富數字經濟和產業鏈韌性關系的實證研究，為增強工業產業鏈韌性以及實現產業鏈高質量發展提供證據。

二、文獻綜述

通過對以往文獻的梳理，本文從以下三個方面對相關研究進行闡述，分別為數字經濟、產業鏈韌性以及數字經濟對產業鏈韌性的影響。

一是數字經濟的相關文獻。學術界對數字經濟的研究從多個角度展開。從數字經濟的內涵來看，數字經濟指的是人類通過對大數據的識別、選擇、過濾、存儲和使用，引導、實現資源的快速優化配置與再生，進而實現經濟高質量發展的經濟形態。李三希和黃卓（2022）論述了數字經濟與經濟高質量發展的內涵，內涵涉及三個層面。Goldfield和Tucker（2019）在定義數字經濟的同時，提出了與數字經濟活動相關的五種不同的經濟成本。隨著數字經濟研究不斷深入，學者們逐漸將定性分析與定量分析相結合，根據不同的研究角度設計不同的數字經濟指標測度方法。例如，劉軍等（2020）從信息化發展、互聯網發展以及數字交易發展三個維度對數字經濟進行測算；王娟娟和佘干軍（2021）則是確定了以“數字基礎”“數字產業”“數字環境”為基礎的數字經濟評價指標體系。在數字經濟所帶來的經濟效應上，國內外學者的研究可以分為以下三個層面：微觀層面，數字經濟能夠增強企業創新水平（唐要家等，2022）、影響公司組織結構（Bloom等，2012）、提升企業價值（李小忠，2021）等。中觀層面，數字經濟可以顯著促進產業結構的轉型升級（王園園和王亞麗，2023），還可以形成產業集聚效應并向周邊地區輻射（王彥杰等，2023）。宏觀層面，Brynjolfsson 等（2019）通過引入GDP-B指標來衡量數字經濟對社會福利的貢獻，胡漢輝和申杰（2023）研究發現數字經濟可以賦能經濟高質量發展。總的來看，與數字經濟相關的文獻研究較為完善，本文所研究的是數字經濟對工業產業鏈韌性的影響，屬于數字經濟的中觀經濟影響，所涉及的文獻較少。本文提供了視角創新的可能。

二是產業鏈韌性的相關文獻。“韌性”指的是系統或個體在受到外來沖擊或擾動后是否能夠恢復回彈的能力（Brynjolfsson等，2020），最初在物理學中應用最為廣泛，隨后被應用到經濟學等不同學科領域。學者們對不同韌性的內涵作出了闡釋，主要涉及對經濟韌性、企業韌性等的分析。Martin（2012）提出了包含抵抗能力、恢復能力、更新能力和再定位能力的理論框架來定義經濟韌性的內涵。企業韌性則被描述為能夠在外部環境變化時生存和適應，并且在企業遭遇破壞性事件后能夠恢復到正常績效水平的一種能力（van der Vegt等，2015）。隨著韌性被應用在產業經濟學領域中，產業鏈韌性的概念應運而生。產業鏈韌性指的是對內外沖擊的應變能力，具體是指在遭遇國內國際市場和外部環境等沖擊時，產業鏈條能夠保持穩定狀態，防止斷裂，在遭受沖擊后迅速調整適應并恢復運行狀態（石建勛和盧丹寧，2023），對工業產業鏈韌性水平的衡量與之相似（殷為華，2019；蔡烏趕和許鳳茹，2022）。

就產業鏈韌性的影響因素而言，主要集中在政府政策、技術創新、產業集聚等方面。從政府政策來看，碳稅政策會引發產業鏈成本的變動，碳稅稅率的高低直接關系到企業用于降碳減排的投入高低，而資金的流動關系到產業鏈面對內外部沖擊的應變能力，對產業鏈韌性帶來影響（李萌等，2022）。技術創新和產業集聚在提高產業鏈抗沖擊能力和恢復能力方面發揮重要作用：一方面，大數據等新技術的出現使得企業能夠快速搜集并整理各類信息，增強風險預警能力，從而提高產業鏈韌性；此外，技術創新能夠帶動產品創新，實現產品質量升級，推動產業結構優化，從而增強產業鏈韌性（鄭濤和楊如雪，2022）。另一方面，相比于單一產業的高度集中易受到外部沖擊，多樣且關聯的產業結構有利于提高區域工業產業鏈的抵抗力和恢復力（胡志強等，2021）。

三是數字經濟對產業鏈韌性影響的相關文獻。目前研究二者關系的文獻尚不多見，陳曉東等（2022）從補鏈、延鏈、固鏈、強鏈四個維度提出數字經濟推動產業鏈韌性提升的可行路徑。數字金融作為數字經濟的重要組成部分，借助區塊鏈等現代信息技術，能有效縮短金融機構與產業鏈主體的資金供求匹配時間，為產業鏈發展提供高效的金融支持，提高產業鏈韌性（衛彥琦，2023）。此外，產業鏈強調整個產業的價值創造過程，而供應鏈作為產業鏈的重要組成部分，強調的是單個企業如何協調和管理與其相關的各個環節，但產業鏈中的每個環節都需要通過供應鏈來實現，二者相互依賴，很難分開（郭朝先和許婷婷，2023），因此也能從供應鏈角度對產業鏈韌性進行分析（Soni 等，2014）。劉英杰（2023）采用Pearson分析法研究發現數字物流與供應鏈彈性、流通產業鏈韌性間存在正相關關系。柳彩蓮（2023）采用系統GMM估計方法研究發現流通企業數字化轉型正向影響供應鏈韌性中的供應商韌性和客戶韌性。

與既有文獻相比，本文可能的邊際貢獻在于：第一，從理論層面豐富了數字經濟對產業鏈韌性的效應研究，為相關研究增加經驗證據；第二，從創新視角出發，構建創新水平指標體系，考察數字經濟影響產業鏈韌性的作用機制；第三，基于異質性視角考察數字經濟對產業鏈韌性的影響，對我國產業高質量發展的實現具有一定參考價值。

三、理論機制分析

（一）數字經濟與工業產業鏈韌性

數字經濟對于工業產業鏈韌性的直接影響主要體現在以下兩個方面：

第一，數字經濟通過推動數字基礎設施建設來增強產業鏈韌性。一方面，相較于傳統基礎設施，數字化基礎設施的應用使得原本模糊抽象的生產經驗得以向清晰具體的數據、流程轉變，推動生產技術和流程的改進，大大提高了企業的生產效率。工業產業鏈的運作需要復雜機械設備和操作熟練的員工，而推動數字基礎設施建設不僅能實現傳統機械設備的智能化轉型，增強可操作性，還能可視化記錄員工的生產經驗，一定程度上降低突發事件對于產業鏈的沖擊，保障產業鏈的穩定。另一方面，數字基礎設施的應用可以實現生產、辦公等的遠程操作，確保工業產業鏈內部以及產業鏈之間的持續溝通和生產的正常進行，實現公司在危機期間的正常經營（Brynjolfsson等，2022）。此外，數字技術的支持使得工業企業可以通過開發新業態等方式，繼續或者創造一些商業活動，從而更好地應對危機，以增強產業鏈韌性。

第二，數字經濟通過優化產業鏈來提高工業產業鏈韌性。結合交易成本理論，從生產端來看，工業產業鏈對位于上游的供應商要求較高，原材料的價格、品質對工業企業的交易成本影響較大，而數字經濟通過大數據等技術，對生產商信息進行整合，將各類企業信息接入共享平臺（楊繼軍等，2022），加快了信息在產業鏈內部和產業鏈之間的流動（肖靜華，2020），實現了對多種復雜因素的快速感知，降低信息不對稱程度，從而縮減企業的交易成本（楊德明和劉泳文，2018）。此外，當信息整合達到一定程度時，工業企業會選擇后向一體化來進一步降低自身成本，增強產業鏈生產端的穩定性，以更好地應對危機，提高產業鏈韌性。從消費端來看，首先，數字技術可以幫助企業快速收集和分析消費者需求，使生產者和消費者的聯系更為緊密（付慶華和楊顏萌，2022），實現供求的匹配，標準化、個性化需求都能夠更好地被滿足，從而形成更強大的“長尾效應”（陳曉紅等，2022）。其次，由于工業產業鏈的庫存占比較大，在遭受危機時，商品滯銷會導致庫存積壓，從而帶來較高的庫存成本，進而引發斷鏈風險，而數字經濟下銷售渠道更具多樣性，網絡銷售等多種渠道在引導消費升級、改變消費結構、帶動相關產業發展的同時，也幫助企業緩解庫存壓力，從而優化產業鏈，提高產業鏈韌性。

基于以上分析，本文提出第一個假說。

H1：數字經濟發展能夠增強工業產業鏈韌性。

（二）數字經濟、創新水平與工業產業鏈韌性

數字經濟能夠通過提高創新水平來增強工業產業鏈韌性，具體來看分為以下三個方面：

首先，數字經濟發展通過促進技術創新，從而提升工業產業鏈韌性。隨著數字經濟的不斷發展，數字技術的應用范圍愈加廣泛。一方面，數字技術創新直接為產業鏈主體提供堅實的技術支持，提高工業產業鏈上企業的效率，增強正常狀態下的產業鏈韌性。另一方面，數字經濟所產生的知識外溢效應作用在經濟社會的各個區域，有利于地區創新水平加速提升，推動區域創新協同發展，為多地區布局的工業產業鏈的各個環節提供技術支持，增強工業產業鏈的耦合性，從而提升工業產業鏈韌性。

其次，數字經濟發展通過促進人才創新，從而提升工業產業鏈韌性。人力資本是創新的核心要素，若產業間創新人才配置出現扭曲，將抑制創新水平的提升（房逸靖等，2023）。近年來，數字經濟催生出越來越多的新業態、新模式，對于人力資本也提出了更高的要求，推動人才學習數字技術，提升個人數字化業務能力、治理能力，培養更多的創新人才（王思霓，2023）。同時，這些創新人才將數字化能力運用到工業產業鏈的生產運作之中，助力產業鏈韌性的提升。

最后，數字經濟通過優化資本創新要素配置，提升工業產業鏈韌性。企業創新水平的提升與內部研發性活動以及外部協同研發、購買引進活動密切相關，數字經濟的發展使得大數據、區塊鏈等數字技術被廣泛應用，加快信息搜尋、整合、分析等工作，有利于促進資本向產業鏈高效率領域流動，為這部分企業進行內外部研發和購買引進技術提供充足的資本支持（陶長琪和徐茉，2021），進一步提高企業的創新水平，從而提升工業產業鏈韌性。

基于以上分析，本文提出第二個假說。

H2：數字經濟發展能夠通過提高創新水平來提高工業產業鏈韌性。

（三）數字經濟、市場分割與工業產業鏈韌性

市場分割在數字經濟對工業產業鏈韌性的影響中同樣存在著調節作用。隨著數字經濟的發展，其虛擬性、共享性等特征一定程度上削弱了市場分割的局面，但不容忽視的是，我國仍存在著市場分割的情況，不利于全國統一大市場的構建，這對產業鏈韌性造成了一定影響。第一，產業鏈各個環節多分布于多個地區，而市場分割阻礙了地區間生產要素的自由流動，資源難以得到有效配置，這會降低產業鏈主體活力，不利于產業鏈穩定發展。第二，市場分割對地區市場的過度保護，會造成區域以外企業進入本地市場的成本增加，限制外地企業流入，不利于形成良好的營商環境。這種情況下具備比較優勢的企業難以參與到產業鏈中，地區間分工合作難以實現，使得產業鏈整體的運作成本增加，限制了產業鏈韌性的提升。第三，市場分割容易形成地區壟斷，處于壟斷地位的企業由于存在較少的競爭對手，其競爭能力有所下降，不利于其創新能力的發展，從而對產業鏈韌性帶來影響。基于以上分析，本文提出第三個假說。

H3：市場分割在數字經濟對產業鏈韌性的影響中存在調節作用。

四、研究設計

（一）計量模型

1.面板模型

根據前文的理論分析，本文采用雙向固定效應模型，實證分析數字經濟對工業產業鏈韌性的影響，基準回歸模型如下：

icri，t = α0 + α1digi，t + α2controls + λi + ut + εi，t" " " "（1）

其中，下標i表示省份，t表示時間， λi為不可觀測的地區效應，ut為不可觀測的時間效應，εi，t為隨機擾動項，服從獨立同分布。被解釋變量icri，t表示i省第t年的工業產業鏈韌性，解釋變量digi，t表示i省第t年的數字經濟發展水平，controls為控制變量。

2.中介效應模型

為驗證數字經濟通過創新水平影響工業產業鏈韌性的內在機制，在模型（1）的基礎上，構建如下兩階段中介效應模型：

inni，t = β0 + β1digi，t + β2controls + λi + ut + εi，t" " " "（2）

icri，t = γ0 + γ1inni，t + γ2controls + λi + ut + εi，t" " " " （3）

其中，inni，t為i省第t年的創新水平。式（2）表示數字經濟對創新水平的回歸估計，式（3）表示創新水平對被解釋變量工業產業鏈韌性的回歸估計。

3.調節效應模型

在模型（1）的基礎上，加入解釋變量和調節變量的交互項，通過其顯著性來驗證是否存在調節效應，構建以下調節效應模型：

icri，t = φ0 + φ1digi，t + φ2digi，t × msi，t + φ3controls +"λi + ut + εi，t" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "（4）

其中，msi，t是調節變量，表示市場分割程度。

（二）變量說明

1.被解釋變量：工業產業鏈韌性（icr）

本文結合Martin提出的韌性理論，并借鑒蔡烏趕和許鳳茹（2022）、殷為華（2019）等學者的研究，認為工業產業鏈韌性應包括抵抗能力和恢復能力兩個方面，抵抗能力是指工業產業鏈上的企業面對內外部風險時抵抗風險的能力，選取工業產業鏈企業相關指標進行考量；而恢復能力是指工業產業鏈遭遇破壞后恢復到正常狀態的能力，主要依靠政府財政與相關基礎設施的支持。綜上，本文采用八個細分指標來構建工業產業鏈韌性指標體系，如表1所示，并利用熵權法進行處理。

2.解釋變量：數字經濟發展水平（dig）

本文參考趙濤等（2020）的研究，從互聯網發展和數字金融發展兩方面對數字經濟綜合發展水平進行測度。其中互聯網發展測度采用互聯網普及率、互聯網相關從業人數、互聯網相關產出和移動互聯網用戶數四個方面的指標，以上四個指標分別采用每百人互聯網用戶數以及信息傳輸、軟件和信息技術服務業城鎮單位就業人員在城鎮單位總就業人員中的占比和人均電信業務量、每百人移動電話用戶數進行衡量；數字金融發展采用數字普惠金融指數。綜上，本文用以上五個指標來測算數字經濟發展水平，如表2所示，并采用熵權法進行處理。

3.控制變量

為消除遺漏變量帶來的估計誤差，進一步控制如下變量：（1）人力資本水平（edu），采用平均受教育年限，并取對數處理。（2）人口密度（pd），采用每平方公里人口數的對數來衡量。（3）政府干預（gov），采用地方財政一般預算內支出與地區生產總值的比值來衡量，并取對數處理。（4）地區發展水平（pgdp），選用人均地區生產總值來衡量，并取對數處理。（5）對外開放水平（as），用地區進出口總額與地區生產總值的比值來表示，并取對數處理。

4.中介變量：創新水平（inn）

參考徐曄和趙金鳳（2021）、衛彥琦（2023）的做法，從技術、人力資本、資本三個層面入手，構建指標體系來衡量創新水平，具體指標選取如表3所示，并采用熵值法對創新水平進行測算。

5.調節變量：市場分割程度（ms）

本文參考桂琦寒等（2006）、盛斌和毛其淋（2011）的做法，采用相對價格法測算市場分割程度。使用《中國統計年鑒》所公布的各地區不同商品零售價格指數進行計算，包含31個省份（不含港澳臺），商品種類包括食品、煙酒等15類。具體計算方式如下：

首先，計算相鄰省份的相對價格絕對值，見式（5）。

其中，i、m為省份或地區，t為年份，z表示第z類商品。

其次，采用去均值化的方法，消除商品異質性導致的不可加效應。設|ΔQzi，m，t |由αz與εzi，m，t兩部分組成，αz僅與商品種類z相關，εzi，m，t與i、m兩地特殊的市場環境和其他隨機因素相關，要消除αz項，應對給定年份t、給定商品種類z的|ΔQzi，m，t |在69組相鄰省之間求均值，再用|ΔQzi，m，t |減去對應的，即式（6）。

令qzi，m，t = εzi，m，t -" = |ΔQzi，m，t | - 。最終計算得到qzi，m，t的方差Var（qzi，m，t），將得到的方差按省份合并取均值，便可得到各省份的市場分割程度指標。

（三）數據來源

本文選取2011—2020年我國31個省份（不含港澳臺）為樣本，變量數據來自《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》、國家統計局、北京大學數字金融研究中心等。部分缺失值采用插值法補齊，變量描述性統計結果如表4所示。

五、實證結果與分析

（一）基準結果分析

本文進行Hausman檢驗，結果顯示p值小于0.01，因此應選用固定效應模型進行估計。表5給出了模型的估計結果，其中列（1）是基準回歸結果，可以看出核心解釋變量dig的估計系數在1%的水平下顯著為正。從經濟意義上來看，數字經濟發展水平每增加1個百分點，將使工業產業鏈韌性提升0.349個單位，這表明數字經濟正向顯著促進工業產業鏈韌性的提升，假說H1得到驗證。

（二）中介機制分析

表5中列（2）和列（3）列示了以創新水平為中介變量的兩階段中介效應模型回歸結果。從列（2）可知，數字經濟發展水平對創新水平的回歸系數為0.997，且在5%的水平下顯著，表明數字經濟發展能夠顯著促進創新水平的提升。從列（3）可知，創新水平的系數為0.206，在1%的水平下顯著，表明創新水平對工業產業鏈韌性有顯著的正向影響。綜合上述回歸結果可知，數字經濟可以通過提高創新水平來提升工業產業鏈韌性，假說H2得到驗證。

（三）調節效應檢驗

本文構建以市場分割程度為調節變量的調節效應模型，回歸結果如表5列（4）所示。從回歸結果可知，數字經濟發展水平的系數仍顯著為正，而數字經濟發展水平與市場分割程度的交互項系數為-142.362，顯著為負，說明市場分割程度對工業產業鏈韌性有負向調節作用。這是因為在市場分割的影響下，產業鏈的區域整合受阻，從而對工業產業鏈韌性造成負向影響。假說H3得到驗證。

（四）穩健性和內生性檢驗

1.縮尾處理

考慮到數據可能存在極端值從而對回歸結果造成影響，本文借鑒程煜等（2021）的做法，對被解釋變量進行上下1%的縮尾處理，回歸結果如表6列（1）所示，數字經濟發展水平的估計系數通過了1%的顯著性檢驗，與上文結論基本一致。

2.替換被解釋變量

本文的被解釋變量是采用熵值法計算的，在此采用主成分分析法對工業產業鏈韌性指標體系進行重新測算，替換原被解釋變量進行回歸，回歸結果如表6列（2）所示，結果在1%的水平下顯著，與上文結論基本一致。

3.納入交互固定效應

借鑒戴魁早等（2023）的做法，在前文模型的基礎上加入省份-年份交互固定效應，以控制省級層面隨時間變化的不可觀測效應，回歸結果如表6列（3）所示，數字經濟發展水平的系數通過了1%的顯著性檢驗，與上文結論基本一致。綜上，證明前文結論穩健。

4.內生性檢驗

考慮到變量之間可能存在內生性問題，本文引入工具變量，并使用兩階段最小二乘法進行回歸。參考黃群慧等（2019）、趙濤等（2020）的研究，選取1984年每百萬人郵局數作為工具變量，一方面當地歷史上的電信基礎設施會對后續階段互聯網技術的應用產生影響，滿足工具變量相關性的要求；另一方面當地歷史上的郵局等傳統電信工具對于工業產業鏈韌性并無影響，滿足工具變量外生性的要求。由于1984年每百萬人郵局數是截面數據，不能直接用于面板數據分析，因此采用其與上一年全國信息技術服務收入的交乘項作為工具變量進行回歸，回歸結果如表6列（4）所示，結果仍在1%的水平下顯著，且F值大于10，表明結果仍是穩健的。

（五）異質性分析

1.區域異質性分析

考慮到數字經濟發展對工業產業鏈韌性的影響可能存在區域異質性，本文參考蔡之兵（2019）的研究，將樣本劃分為南北地區進行回歸分析，回歸結果如表7列（1）和列（2）所示。列（1）中北方地區的回歸結果在1%的水平下顯著，而列（2）中南方地區的結果并不顯著，這說明相較于南方地區，在北方地區數字經濟對工業產業鏈韌性的影響效應更為明顯，其中可能的原因在于北方地區的工業產業鏈所占比重較大，能源供給量多，且工業發端較早，數字化程度較低，有很大的提升空間，數字經濟發展的邊際收益更大。

2.能源稟賦異質性分析

從能源稟賦的視角來看，工業產業鏈的生產活動會受到當地能源稟賦的影響，本文參考孫文遠和周浩平（2022）做法，根據各省份的能源豐裕程度，將樣本劃分為能源豐裕型省份和能源貧乏型省份。對于能源豐裕程度的測算，借鑒孫文遠和安劉咪（2021）的做法，獲取我國各地區九種主要能源的一次能源生產量數據，使用主成分分析法進行降維處理，得出原煤的貢獻率最大且為正載荷，因此結合原煤在能源生產量中的比重，以原煤成分計算得分來衡量能源豐裕度，進而將全國省份進行劃分并做分樣本回歸分析，回歸結果如表7列（3）和列（4）所示。列（4）中能源貧乏型省份數字經濟發展水平系數通過了1%的顯著性檢驗，而列（3）能源豐裕型省份樣本中，數字經濟發展水平對工業產業鏈韌性的回歸系數雖然為正卻不顯著，說明數字經濟對于能源豐裕型省份的工業產業鏈韌性沒有顯著影響。其原因可能是由于能源豐裕型城市存在“資源詛咒”現象，當地的產業結構單一固化，對資源的依賴程度較大，導致數字經濟難以充分發揮增強工業產業鏈韌性的作用。

六、結論與政策建議

本文基于2011—2020年31個省份的面板數據，實證研究了數字經濟對工業產業鏈韌性的影響效應和作用機制，得出以下結論：第一，從基準回歸可知，數字經濟對工業產業鏈韌性有促進作用，穩健性和內生性檢驗均支持這一結論。第二，中介效應檢驗表明，數字經濟通過提高創新水平來增強工業產業鏈韌性。第三，調節效應表明，市場分割對數字經濟和工業產業鏈韌性的關系存在負向調節作用。第四，異質性分析表明，不同地區數字經濟對工業產業鏈韌性的促進作用存在差異，在北方地區和能源貧乏區域的促進作用更為顯著。

從實際情況來看，本文結論具有一定的現實指導意義。數字經濟作為我國經濟發展中最為活躍的領域，其發展不僅能夠帶來技術創新，還能夠為企業提供更為便利的融資方式，為企業發展培養創新型人才，從而增強產業鏈韌性。結合上述結論，本文提出如下政策建議：第一，加快推進新型數字基礎設施建設，推動數字經濟快速發展。相關部門應加大數字化投入，積極制定相關政策引導新型數據基礎設施關鍵核心技術的開發與應用，加強傳統基礎設施數字化、智能化改造，拓寬大數據等數字技術的應用范圍，實現數字經濟與產業鏈各環節的深度融合。第二，加大科研創新投入，優化創新要素配置，不斷提升創新水平。政府應制定并嚴格實施數字領域的人才培育引進戰略，聯合高校科研力量，著力培養高素質人才，提升人力資本水平。此外，加大數字科研創新的資金投入，制定相關稅收優惠、科研補貼等政策，優化資金要素配置。第三，各地政府應因地制宜地制定相應的政策。結合當地產業發展情況，推動數字經濟更好地與實體經濟相結合，利用不同地區自然稟賦的差異，提高資源利用效率，優化產業鏈的空間布局，推動產業融合發展，引導產業轉型升級，進而不斷提高產業鏈韌性。

注釋：

① 國家互聯網信息辦公室.數字中國發展報告（2022年）[R/OL].（2023-05-23）[2024-02-21].http：//www.cac.gov.cn/2023-05/22/c_1686402318492248.htm。

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（責任編輯：唐詩柔）

Research on the impact of digital economy on the resilience

of industrial industry chain

SUN Wenyuan， LIU Haojie

（ School of Economics， Nanjing Audit University ）

Abstract： It is of great significance to improve the resilience and security of industrial and supply chains to build a modern economic system and realize the modernization and high-quality development of industrial chains. Based on the panel data of 31 provinces in China from 2011 to 2020， this paper constructs the development level of the digital economy and the resilience index system of the industrial industry chain， and empirically studies the impact and mechanism of the development of the digital economy on the resilience of the industrial industry chain through the two-way fixed effect model. The empirical results show that the development of the digital economy has a promoting effect on the resilience of the industrial chain， while market segmentation presents a negative moderating effect in this impact. The intermediary effect test finds that the development of the digital economy can improve the resilience of the industrial chain by improving the level of innovation. Further heterogeneity tests show that the impact of digital economy on the resilience of the industrial chain will vary according to geographical region and energy abundance， and is more significant in the northern region and energy-poor regions.

Keywords： Digital economy; Industrial chain resilience; Level of innovation; Market segmentation; Energy endowment