數字經濟對戰略性新興產業集群的影響研究

【摘要】數字經濟以其獨特優勢，在戰略性新興產業集群發展中扮演著重要角色。基于2007—2021 年我國31 個省份的面板數據，借助雙向固定效應模型、中介效應模型以及動態面板模型實證檢驗數字經濟對戰略性新興產業集群發展作用效應和影響機制。結果表明：數字經濟能夠促進戰略性新興產業集群發展，且在一系列穩健性檢驗后結論仍然成立；數字經濟在經濟水平更發達時期對戰略性新興產業集群發展促進作用更明顯；機制分析發現，數字經濟可以通過知識資本積累和城鄉協調推動戰略性新興產業集群發展。基于研究結論，文章提出加強創新生態系統建設、優化人才培養和引進機制、提供資金支持和融資便利、改善營商環境和市場準入等政策建議，促進戰略性新興產業集群進一步發展。

【關鍵詞】數字經濟；戰略性新興產業集群；中介效應

【作者簡介】董康，博士，四川省社會科學院經濟研究所助理研究員，碩士生導師，研究方向：數字經濟。

中圖分類號：F279.2；F49；F276.44 文獻標識碼：A

引言

戰略性新興產業集群是未來主導產業或支柱產業聚集形成的產業集群，這類產業集群通常以創新為驅動，具有高度知識密集性和技術不確定性，其發展對提升國家競爭力和推動經濟持續健康發展具有重要意義。隨著科技飛速發展和全球化深入推進，數字經濟已成為中國經濟增長的重要引擎，2023年中國數字經濟規模已經達到53.9萬億元，占GDP比重提升至42.8%[1]。數字經濟以其高效率、高速度、高附加值和低成本等特點，正在重塑傳統經濟模式和商業模式，引領新興產業發展[2]。

一些學者從理論層面探討了數字經濟對戰略性新興產業集群的影響。賈若祥和竇紅濤（2024） 指出，數字經濟為戰略性新興產業集群提供了強大的技術支撐和創新動力[3]。通過大數據、云計算等技術運用，企業能夠更好地進行市場分析和產品研發[4]。數字經濟拓展了戰略性新興產業集群市場空間[5]。數字經濟還優化了戰略性新興產業集群的產業鏈和價值鏈，數字技術使產業鏈各環節更加緊密地聯系在一起，提高了產業鏈協同效率和響應速度[6]。

還有一些學者對其他影響戰略性新興產業集群發展的因素開展研究。李曉華和劉峰（2013）認為創新生態系統、生產生態系統與應用生態系統相互作用形成的產業生態系統會對戰略性新興產業集群產生較大影響[7]。孫國民和陳東認為政府制度性驅動力、技術驅動力和市場驅動力是戰略性新興產業集群形成的主導力量[8]。李金華（2018） 則認為技術、人才、經濟發展水平與資源是戰略性新興產業空間布局的決定性因素[9]。Arka?diusz （2020） 在對亞洲多個國家戰略性新興產業集群形成的研究中，發現外國直接投資是中國戰略性新興產業集群發展的主要驅動力[10]。

總的來說，數字經濟對推動戰略性新興產業集群化發展起到重要作用，但目前學術界對這兩者關系主要停留在理論層面的闡述。針對現有研究的不足，本文梳理數字經濟對戰略性新興產業集群發展的影響機制，并通過我國2007—2021年省際面板數據，考察兩者之間具體影響程度。本文可能貢獻在于：通過深入分析數字經濟推動戰略性新興產業集群發展的作用機制，并結合計量模型進行實證分析，測算具體作用效果；現有研究對戰略性新興產業集群發展水平量化主要借助高技術產業產值等相關概念代替，本文參考國家關于戰略性新興產業相關文件，借助對上市公司戰略性新興產業分類，較為準確地測算戰略性新興產業集群發展水平；本文將知識資本積累、人才集聚、城鄉協調作為中介變量，運用中介效應模型探討數字經濟對戰略性新興產業集群發展的影響渠道，并提出相應政策建議，為推動數字經濟進一步促進戰略性新興產業集群發展提供有益啟示和借鑒。

一、數字經濟影響戰略性新興產業集群的機制分析

（一） 直接作用機制

數字經濟是戰略性新興產業能夠集群化發展的關鍵因素，主要在以下方面發揮作用。第一，數字經濟通過數據化和智能化方式，使資源配置更科學、高效和精準，提高了資源利用效率[11]，引導企業和資源更合理地集聚。第二，數字經濟打破了傳統企業間信息壁壘，推動企業間互操作性和標準化建設，使不同企業信息系統能夠更好地整合與兼容，加強企業間協同效應[12]。數字化協同和信息共享模式，促使戰略性新興企業快速發展和集聚。第三，數字經濟借助大數據、云計算、人工智能等技術，讓企業能夠精準定位客戶需求，提供個性化產品和服務。數字經濟還推動服務方式的創新，如線上購物、24/7全天候服務、沉浸式體驗等。這些新興業態的崛起將吸引更多企業和資本集聚。第四，數字化手段使地區更有效地推廣本土特色和資源，增強品牌認知度和吸引力。數字經濟發展讓地區特色產品能夠便捷地銷售到全球各地，打造更具影響力的區域品牌[13]，吸引更多關注和資源。地區品牌效應和影響力的提升推動了戰略性新興產業聚集。

基于此，本文提出假設1：數字經濟能夠促進戰略性新興產業集群化發展（H1）。

（二） 間接作用機制

1.知識資本積累

數字經濟對知識資本積累推動作用日益顯現。數字經濟推動數據成為一種重要資源。互聯網、物聯網、傳感器等技術普及使大量數據被實時生成和收集，通過對這些數據深度挖掘和分析，可以發現隱藏在其中的規律和趨勢，進而提煉有價值的知識，實現知識資本積累。數字經濟也為創新活動提供前所未有的便利。互聯網使最新科研成果、技術動態和市場信息被輕松獲取，為創新提供靈感，加速知識資本積累和增值。

同時，知識資本積累也會促進戰略性新興產業集群化。戰略性新興產業發展涉及多個領域和多種技術融合，知識資本積累有助產業內各環節技術突破，優化整個產業鏈。隨著知識資本積累，擁有豐富知識資本的企業或研究機構可以通過合作、交流等方式，將其知識和經驗與區域內其他企業分享，使區域內企業更容易獲得新技術、新工藝和新知識[14]。這種資源共享機制可以降低企業創新成本，提高創新效率，吸引更多企業加入集群化區域。

基于此，本文提出假設2：數字經濟能夠通過知識資本積累促進戰略性新興產業集群化發展（H2）。

2.人才集聚

數字經濟正在全國范圍內引發一場人才集聚熱潮。智能化招聘和人才管理平臺使企業和求職者更高效地匹配和對接，促進人才集聚和流動。數字經濟以其開放、包容和創新等特點，成為吸引和集聚人才的重要動力，為人才成長和發展注入新活力[15]。可以預見在數字經濟持續推動下，未來人才集聚將更加活躍和多元。

人才集聚對推動戰略性新興產業集群化也至關重要。高素質人才匯聚帶來的創新思維、專業技能和豐富經驗，不僅加速新技術研發和應用，還促進產業鏈完善與升級，以吸引更多相關企業和機構在特定區域內集聚，從而形成良性循環。產業集聚吸引更多人才，人才集聚又進一步推動產業集聚和發展，這種相互作用將為產業集群化提供強大動力。

基于此，本文提出假設3：數字經濟能夠通過人才集聚促進戰略性新興產業集群化發展（H3）。

3.城鄉協調水平

數字經濟以其強大滲透力和融合性，成為推動城鄉協調發展的關鍵力量。數字經濟打破了時空限制，使城市先進生產要素能夠迅速流向農村，為農村帶來發展新機遇。同時，農村特色資源和優勢也能借助數字平臺得到有效展示和推廣，吸引城市市場關注和需求。借助數字技術，農業生產變得更加智能和精準，農村電商興起也為農產品打開銷售新渠道，這很大程度上提升了農村經濟整體競爭力，為城鄉協調發展注入新動力。

隨著城鄉差距縮小和協調發展深化，城鄉之間資源、人才、技術等要素自由地流動和配置，為戰略性新興產業集群化提供有力支撐。一方面，城鄉協調發展帶動基礎設施互聯互通，為戰略性新興產業企業提供更加便捷的物流和信息流，吸引更多企業集聚[16]。另一方面，農村地區在農業、生態等領域具有獨特資源和優勢，與城市技術和資本結合后，開發更具市場競爭力的新興產業。城鄉之間產業互補和協同發展為戰略性新興產業集群化提供了廣闊空間和機遇。

基于此，本文提出假設4：數字經濟能夠通過城鄉協調發展促進戰略性新興產業集群化發展（H4）。

二、實證研究設計

（一） 數據來源

為系統考察數字經濟對戰略性新興產業集群化影響，本文整理2007—2021 年中國31 個省份（不包含港、澳、臺地區） 面板數據。所有變量數據均來自各省份統計年鑒、《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國火炬統計年鑒》《中國人口與就業統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國檢察年鑒》以及多個上市公司年報。選擇2007年作為起始年份是因為在該年之前的一些細分行業指標還沒有開始統計。本文采用線性插值法對研究期間內少量缺失數據進行補齊，缺失數據量在整個數據集中占比較小，對最終結果潛在影響可以忽略不計。

（二） 變量說明

1.被解釋變量

本文使用區位熵法測算戰略性新興產業集群化程度，用某一地區戰略性新興產業產值占該地區所有產業產值的比重，除以全國戰略性新興產業產值占全國所有產業產值的比重，用公式表達為LQ_ij =（t_ij／t_j） ／（t_i／ t） 。其中， LQ 是區位熵， i 表示戰略性新興產業， j 表示要計算的地區， t 表示產值。可以看出，區位熵越大，產業i 在地區j 集群化程度越高。

基于此，本文參考《國務院關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》和國家統計局發布的《戰略性新興產業分類（2018）》對戰略性新興產業定義，通過比對企業行業代碼（這些代碼依據《上市公司行業分類指引（2012 年修訂）》進行歸類） 與《戰略性新興產業分類（2018）》中行業代碼確定戰略性新興企業。之后確定戰略性新興產業上市公司所在地，用本省戰略性新興產業上市公司GDP 代替該省戰略性新興產業產值，用該省GDP代替所有產業產值（全國層面相同）。全國和各省GDP在統計年鑒中可直接獲得。企業GDP方面，本文采用張少輝等（2021） 提出的方法[17]，通過“營業收入-營業成本+工資總額+福利費總額+固定資本折舊”計算。

2.核心解釋變量

本文核心解釋變量為數字經濟。參考中國信息通信研究院將數字經濟劃分為數字化基礎支撐、數字化應用水平和數字化發展潛力三個維度[18]。在此基礎上，選擇恰當指標，構建能夠綜合評價數字經濟發展水平的指標體系（表1）。在指標權重方面，采用熵權法，具體測算步驟如下：

（1） 構建判斷矩陣。假設評價對象有p 個，選擇指標有n 個，就可以構建出判斷矩陣：

3.控制變量

本文主要參考范曉莉等（2017） 的研究[19]，結合實際情況，選取合理控制變量，各控制變量測算方法如下：基礎設施建設水平，用鐵路與公路里程與本省土地面積比值表示，由于鐵路運載能力遠高于公路，將鐵路里程數乘以14.7后再與公路里程數相加；教育水平，用普通高等學校在校學生數與常住人口比例表示；地區經濟發展水平，用人均GDP對數測算；城鎮化率，使用城鎮人口占人口總數比重表示；對外開放程度，用進出口總額與GDP比值表示；科學技術水平，用地方財政科學技術支出占地方財政一般預算支出比重計算；社會治安水平，用刑事犯罪率表示，為確保與本文其他控制變量在數量級保持一致，將單位設定為（每萬人刑事案件/100）；社會保障能力，用地方財政社會保障支出占地方財政一般預算支出比重表示。

本文對比例變量以外各變量取對數處理，對于每個變量定性描述如表2所示。

4.描述性統計

表3是本文核心回歸中涉及所有變量描述性統計。可以看到，戰略性新興產業集群化水平最小值為0.018，而最大值達到5.485，且標準差幾乎與平均值相等，這說明中國各省份之間吸引戰略性新興產業相關企業能力差異較大。通過觀察解釋變量與各控制變量最小值和最大值，可以發現中國各省在各方面發展水平存在差異。這些變量標準差始終低于或略高于平均值，表明變化幅度不明顯，加強了研究結論可信度。

（三）模型設定

為驗證假設1是否正確，構建回歸模型如下：

式（6）是基準回歸模型， i 和t 分別代表不同省份與年份，SEIA 是戰略性新興產業集群化， lnDE 是數字經濟發展水平， X 是所有控制變量集合。μ和φ分別表示省份和年份固定效應。ε 表示隨機擾動項， α 表示截距項， β 表示核心解釋變量系數， γ 表示所有控制變量系數集合。本文主要目標是研究β 的具體數值大小與顯著性水平。為消除模型可能存在的自相關或異方差問題，采用省份層面聚類穩健標準誤。

三、實證結果分析

（一）基準結果分析

為驗證假設1是否正確，采取遞進式回歸策略進行基準回歸（表4）。在列（1） 中，未加入任何控制變量，僅考慮時間和省份固定效應，核心解釋變量數字經濟系數為2.472，且在5%統計水平上顯著。隨著控制變量逐步引入，從列（2） 至列（5） 看，數字經濟發展水平系數出現一定波動，但最終穩定在2.5左右，并始終保持在5%統計水平上顯著。表4結果表明，無論是否考慮其他影響因素，數字經濟始終能夠顯著促進戰略性新興產業集群化，假設1得到驗證。

假設1在中國被接受主要原因有以下幾點：第一，充分的政策引導與支持，中國政府已出臺一系列政策措施，為戰略性新興產業享受數字經濟紅利營造良好政策環境；第二，龐大的市場規模，中國擁有世界最大的消費者市場之一，吸引了大量國外戰略性新興企業投資設廠，推動了戰略性新興產業集群化發展；第三，完整的產業鏈條，中國在數字經濟領域已形成較為完善的產業鏈條，各環節之間相互依存、相互促進，為戰略性新興產業集群化提供良好的產業基礎。

（二） 穩健性檢驗

為確認表4中結論是否可靠，需要進行穩健性檢驗，主要從計量方法、變量替換和樣本篩選三個方面探討穩健性。

1.計量方法穩健性檢驗

（1） 工具變量法檢驗。式（6） 中，核心解釋變量不一定完全外生。本文采用工具變量法對基準回歸結果進行校準。在工具變量選擇方面，參考葉胥等（2024） 研究，使用各省份地形起伏程度作為數字經濟發展水平工具變量[20]。相關性方面，復雜地形使數字基礎設施建設變得困難，并且增加物流配送成本和復雜性，從而制約電子商務等數字產業發展。外生性方面，現代科技和產業發展具有高度靈活性，更多依賴人才、科研實力和創新能力，而非物理地理條件。因此，使用省份地形起伏程度作為本研究工具變量是合理的，用DE_IV 表示。

表5中列（1） 展示了兩階段最小二乘法第一階段回歸結果。當數字經濟發展指數作為因變量時，工具變量系數在1%統計水平上顯著為負，表明地形起伏對數字經濟有負向作用，且通過了F檢驗、Kleibergen-Paap rk LM 檢驗和Hansen J 檢驗，說明不存在弱工具變量問題，且符合外生性假設。式（2） 顯示第二階段回歸結果，核心解釋變量系數在1%統計水平上顯著為正，證實在考慮內生性問題后，基準回歸結果仍然可信。

（2） 動態面板檢驗。戰略性新興產業集群化具有正循環特性，當期戰略性新興產業集群化程度可能會受到上一期影響。本文將滯后一期戰略性新興產業集群化程度作為控制變量，構建動態面板模型。由于滯后一期被解釋變量存在內生性問題，需要使用系統GMM模型進行估計，L.SEIA表示戰略性新興產業集群化程度滯后項，結果如表6所示。可以看到，使用動態面板模型后，核心解釋變量系數符號沒有發生變化，并且在5%統計水平上顯著，說明基準回歸結果合理。

2.變量選擇穩健性檢驗

目前，戰略性新興產業能夠準確對應的只有上市公司數據，被解釋變量替換難度較大，主要從解釋變量和控制變量兩個方面進行變量選擇穩健性檢驗。

（1） 平權法替換解釋變量。平權法為每一項指標分配相同權重，計算出的數字經濟發展水平用DE_E 表示，回歸結果如表8所示。使用平權法后，核心解釋變量系數符號沒有發生變化，數值在加入控制變量后略微減小，但總體相差不大，顯著性也始終保持在5%以上，證明基準回歸結果穩健。

（2） 替換控制變量。本文選取的很多控制變量都有不同計算方法。在控制變量替換方面，使用實際外商投資額與GDP 比值代表對外開放程度；使用取對數后公路客運量代表基礎設施建設水平；使用財政教育支出占財政總支出比重衡量教育水平；進一步加入地區固定效應模型①。表9顯示，替換控制變量并加入地區固定效應后，核心解釋變量系數出現一定程度下降，但顯著性與符號沒有發生變化。

3.樣本篩選穩健性檢驗

雖然自治區和直轄市與省在行政級別上平行，但具有很多與省不同的特征。分別剔除自治區與直轄市進行穩健性檢驗，結果如表10所示。從式（1） 和式（2） 能夠看出，剔除直轄市后，樣本在不加入控制變量時還在10%統計水平上顯著，但加入全部控制變量后，顯著性消失。造成這種結果的原因可能在于，直轄市作為中國政治、經濟、文化和科技中心，在各新興技術領域具有引領和示范作用，對數字技術運用至關重要，是國家科技創新和高新技術產業發展的前沿陣地。剔除直轄市后，數字經濟對戰略性新興產業集群化影響不再存在。而式（3） 和式（4） 則顯示在剔除自治區后，核心解釋變量系數沒有發生明顯變化，且無論是否加入控制變量，系數始終在1%統計水平上顯著，證明在不考慮自治區影響情況下，數字經濟發展可以提升戰略性新興產業集群化程度。

（三） 異質性檢驗

數字經濟對戰略性新興產業集群化作用可能因所處時期、地區以及省份特征不同而發生變化，需要從時間、空間、省份特征三個方面進行異質性檢驗。

1.時間異質性檢驗

本文研究期限內，中國在對數字經濟關注度和應用范圍方面有顯著變化。其中2015年尤為關鍵。2015年9月，國務院出臺《促進大數據發展行動綱要》，首次對數據要素戰略發展進行總體規劃。同年，中國互聯網企業和科技企業在數字技術領域取得顯著進展。因此，本文選擇2015年作為時間節點進行異質性分析。

由于省際面板數據樣本量偏少，為了能夠最大程度地利用數據信息， 本文參考Li 等（2021） 研究，使用與核心解釋變量構造交互項的方式進行異質性檢驗[21]。首先，定義兩個代表不同時期的虛擬變量，即2015 年之前（Before）和2015 年之后（After）。對2015 年之前的樣本，虛擬變量Before賦值為1，否則為0，After賦值方法相同。其次，將虛擬變量與核心解釋變量構成交互項。最后，將交互項引入基準回歸模型，成為新核心解釋變量，結果如表11所示。2015年之前與之后解釋變量系數數值之間存在較為明顯的差距，可以用Teece （1986） 提出的“互補資源”理論解釋。該理論指出，某項新技術要在經濟社會中產生影響，必須擁有與該技術相匹配的技術、基礎設施及其他資源[22]。因此，數字經濟想要推動戰略性新興產業集群化發展，必須具備完善的數字基礎設施、豐富的數據資源、充足的人力資本、資金支持以及健全的體制機制。這些條件通常只有在2015 年之后的省份中才能得到滿足。因此，數字經濟在2015年之后對戰略性新興產業集群化促進作用要高于2015年之前。

2.空間異質性檢驗

中國東部、中部和西部地區之間存在顯著差異。使用上文方法進行異質性檢驗，分別構造東部（East）、中部（Mid）、西部（West） 3個二元虛擬變量，結果如表12所示。在中部及西部地區，數字經濟發展對戰略性新興產業集群化程度的影響趨勢與基準回歸一致，且在5%統計水平上顯著。而東部地區影響不再顯著。產生這種現象的主要原因在于，在西部地區，數字經濟借助后發優勢作用明顯，該區域數字技術應用處于起步階段，技術擴散邊際效益較強，數字技術對傳統要素替代效應與協同效應疊加釋放。在中部地區，數字基礎設施與產業基礎形成技術產業協同機制，借助數字技術對人力資本、產業配套等傳統資源賦能改造，實現要素配置效率提升，推動集群升級，因此在中部和西部影響顯著。而東部地區經濟較發達，數字技術應用趨近飽和，過度依賴平臺壟斷形成的“數據孤島”與“創新惰性”，使技術溢出受阻。并且，制度性交易成本（比如數據確權成本、監管套利成本）上升進一步抵消了數字經濟潛在紅利，導致作用效果不明顯。

3.省份特征異質性檢驗

環境污染加劇氣候變化，對農業、水資源和生物多樣性產生負面影響，最終嚴重抑制經濟社會可持續發展。在環境污染水平度量上，采用人均工業二氧化硫排放量和人均工業煙（粉） 塵排放量兩個指標，通過平權法構建環境污染指數，之后將所有省份按照中位數劃分為高污染（High_Pol） 和低污染（Low_Pol） 兩組，回歸方法與前文異質性檢驗相同，相關結果如表13所示。

在引入所有控制變量后，兩組省份的顯著性都有所下降，最高僅在5%水平上顯著。從數值看，低環境污染組省份數字經濟發展作用效果更好。這可能由兩個因素造成：一是環境污染可能對科研人員健康造成負面影響，降低其工作效率，阻礙戰略性新興產業集群化；二是環境污染較嚴重的省份可能需要更多資金用于環境治理，導致政府和企業在戰略性新興產業集群化方面投資減少。

（四） 機制檢驗

1.模型構建與變量選取

為檢驗假設2 至假設4 的準確性，本文在式（6） 基礎上，構建中介效應模型：

其中， Med 代表知識資本積累、人才集聚、城鄉協調3個中介變量， θ 表示中介變量系數，其余部分含義與式（6） 相同。每個中介變量內涵和計算方法如下所述。

（1） 知識資本積累。本文使用永續盤存法測算知識資本存量，計算公式為：

其中， i 和t 分別表示省份和年份， IStock表示知識資本存量， Patent 表示發明專利數量， δ表示折舊率，根據姜中裕（2024） 測算知識資本存量做法[23]，折舊率設為15%。基期知識資本存量算法為：

其中， IStock_i0 表示基期知識資本存量，Patent_i0 表示基期發明專利數量， g_i 為省份i 在之后十年發明專利數量幾何平均增長率。結合式（9） 和式（10），可以得出各省每年知識資本存量。

（2） 人才集聚。本文使用科研、技術服務和地質勘查業從業人員數以及信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員數之和占全省總就業人數比值測算人才集聚水平。在19個主要行業中，這兩類行業從業者在知識層次、創新實力以及科技成果轉化效率方面顯著超越其他行業。人才集聚變量名設為Clustal 。

（3） 城鄉協調。本文借鑒郭守亭等（2022）做法[24]，使用熵權法將二元反差指數和第一產業產值占比進行融合，測算城鄉協調發展水平。其中，二元反差指數計算公式為“ （第二產業增加值+第三產業增加值） /地區生產總值－ （第二產業就業人員數+第三產業就業人員數） /地區總就業人員數”，最終城鄉協調水平用urco 表示。

2.機制檢驗實證結果分析

中介效應檢驗結果如表14所示，從列（1） 和列（2） 可以看到，對知識資本積累來說， β₁ 、β₂ 和θ 三個系數都顯著為正，而且Sobel檢驗也在10%統計水平上顯著，說明假設2得到驗證。列（3） 和列（4） 顯示，當人才集聚作為中介變量時， β₁ 和θ 都不顯著，假設3被拒絕。主要原因是人才和資本傾向于流向機會更多地區，形成“馬太效應”，加劇區域發展不平衡。戰略性新興產業需要集聚大量資金、技術和人才，而這些資源在落后地區可獲得性較低，導致在中國很多地區數字經濟無法通過人才集聚推動戰略性新興產業集群化。從列（5） 和列（6） 能夠看出，城鄉協調三個系數均為正，且在5%統計水平上顯著，Sobel檢驗也在5%統計水平上顯著，假設4得到驗證。

四、結論與政策建議

本文通過構建數字經濟發展水平指標體系，結合省際面板數據，評估數字經濟發展對戰略性新興產業集群化影響。得出以下結論：首先，數字經濟發展對推動戰略性新興產業集群化具有顯著正面效應，該結論在經歷多項穩健性檢驗后依然成立；其次，數字經濟發展對戰略性新興產業集群化的積極作用在中部和西部地區、2015年之后及環境污染水平較低省份表現明顯，而在東部地區、2015年之前及環境污染水平較高省份則相對較弱；最后，數字經濟發展能夠通過知識資本積累和城鄉協調促進戰略性新興產業集群化，但無法通過人才集聚影響戰略性新興產業集群化。根據得到的結論，本文提出以下政策建議。

一是加強創新生態系統建設。政府應增加對研發基礎設施的投資，包括建立和升級國家實驗室、技術創新中心和企業孵化器。這些設施應分布在關鍵地區，以促進區域創新中心形成，并與當地高校和研究機構建立緊密的合作關系，構建全面支持創新的生態系統，以推動戰略性新興產業集群化發展。

二是優化人才培養和引進機制。教育部門應改革教育體系，加強STEM（科學、技術、工程和數學） 領域的教育，培養創新人才。加強職業教育和技能培訓，滿足新興產業對高技能勞動力的需求。最重要的是，必須建立正確的人才評估和認證體系，確保人才能力和貢獻得到合理評價。

三是提供資金支持和融資便利。政府應設立專項基金，為數字技術和戰略性新興產業提供資金支持，特別是處于早期發展階段、具有高成長潛力的創新型企業。政府還需建立和完善資本市場，尤其是創業板和新三板市場，為創新型企業提供更多上市和融資機會。

四是重視環境保護。提高公眾環保意識，倡導綠色生活方式，減少污染物產生。制定更嚴格的環保法規，并加強執法力度，確保企業嚴格遵守環保要求。在此基礎上，注重推廣清潔能源，減少化石能源的使用，從而降低溫室氣體排放。

五是推動區域協調發展。政府需制定和實施區域發展戰略規劃，明確各地區發展定位和目標，發揮各地區比較優勢，促進區域間經濟互補和產業協同。例如，東部地區可以作為高新技術產業和現代服務業引領區，中西部地區則可以發展資源加工、裝備制造和特色農業，以實現戰略性新興產業集群化發展。

（責任編輯：李娟）