產業互聯網對浙江省制造業集聚程度影響的實證研究
——基于浙江省2008—2017年面板數據

沈運紅，黃 桁

（杭州電子科技大學管理學院，浙江杭州 310018）

關鍵字：產業互聯網；制造業；EG指數；產業集聚

中國改革開放四十年，經濟高速發展，成績斐然，GDP在2010年超過日本，在全球中的地位僅位于美國之下，但隨著經濟體量的不斷擴大，面臨增速下滑的局面也日益嚴峻。制造業等傳統產業面臨創新能力薄弱、資源配置效率低下、成本控制困難等問題，新舊動能接續轉換，推動傳統產業改造升級將成為中國未來重點發展目標之一。

“互聯網+”搭建了企業與消費者之間的外部連接，更加快速地為用戶提供商品和服務，而產業互聯網作為“互聯網+”的進一步深化，在廣度和深度兩個層面上構建企業與企業間的數字網絡，以用戶為中心重組生產要素和優化運營模式，更加有效地實現供給匹配。在這樣的背景下，重視先進制造技術及產業，促進信息網絡、AI技術與實體經濟的高效結合與共同發展，已成為國家未來主要戰略規劃。

浙江省作為數字經濟先發地，不斷促進互聯網與傳統產業的融合耦聯，推動產業數字化，數字產業化，發展勢頭迅猛，新業態新模式不斷涌現。本文聚焦浙江省11個城市2008—2017年的制造業，分析和了解產業互聯網背景下制造業集聚態勢以及產業互聯網的發展對制造業的具體影響，這有助于研究制造業產業合理空間布局和產業結構優化升級，并為后續傳統產業高質量轉型發展提供思路和方向。

1 文獻回顧

產業互聯網的關鍵資源在于信息［1］，故其基于新一代的信息技術幫助實現人與產業要素更高效的協同，為產業注入新動能。信息化代表了互聯網信息時代與傳統時代的差異，可以說信息化孕育了產業互聯網的發展，因此許多學者圍繞信息化，從多角度出發對制造業產業集聚展開研究。從基礎設施角度出發，張嵩等［2］通過研究得出信息化資源具有共享等特征。徐鑫等［3］在研究中發現信息基礎設施投資的增加，有利于制造業資源利用效率的提高。王帥等［4］基于省級面板數據研究發現，信息基礎設施能夠顯著促進經濟增長和產業集聚。在信息產業角度，李曉鐘等［5］以浙江省為研究對象，發現浙江省信息產業與制造業各行業融合度的提升對產業績效具有正向的促進作用。魏艷秋等［6］提出信息技術服務業的發展極大地促進了制造業產業結構的提升。趙景華等［7］通過研究指出京津冀地區信息技術服務與制造業空間協同集聚度較高。在信息技術應用角度，邵培仁等［8］認為要以積極的姿態把握數字機遇，采用信息技術改造傳統產業。“互聯網+”作為產業互聯網的前身，為制造企業利用高水平現代信息技術創造條件，通過線上的互聯互通，促進信息的流動［9］，有效地降低交易成本和改善供應鏈環境，同時提升制造業協作關系質量，在此基礎上，劉軍等［10］基于省級面板數據的實證研究中發現，“互聯網+”有利于制造業的集聚，而王如玉等［11］則認為新一代信息技術會影響集聚的物流運輸成本，降低集聚的信息匹配和交易成本，使得知識溢出不再依賴地理鄰近性，推動制造業向線上虛擬集聚發展，弱化地理空間的集聚。

通過對產業互聯網和制造業產業集聚相關文獻的整理不難發現，學界的研究普遍都基于信息化某一點切入進行分析，站在整體角度并針對產業互聯網對制造業集聚的相關研究較少，另外，學者們關于信息技術對制造業產業集聚影響的看法也略有不同，因此探明以新一代信息技術為基礎的產業互聯網對制造業產業集聚的具體作用途徑是本文聚焦所在。

2 浙江省制造業分行業集聚測度和理論分析

2.1 改進后的EG指數

學者們對產業集聚程度的研究已經比較完備，他們從差異化的視角出發,選擇各種測度方法針對各種產業進行分析。通過對文獻的回顧，不同專家們分別利用區位熵［12］、Concentration Ratio、Spatial系數［13］以及EG指數［14-15］等對產業集聚程度進行測度。區位熵對產業空間劃分不合理，無法表現不同地區經濟狀況之間的聯系［16］，因此即使某個地區計算出來的該指標數值最大，其產業集聚程度水平也未必最高。行業集中程度的計算結果隨選取的主要企業數量的不同而不同，且不能充分反映企業規模的分布差異，另外，對于不同類型的產業，計算指標的選取也有差異。而Spatial Gin系數測算產業的集聚程度，忽略了企業的實際規模，即沒有考慮企業的內部規模經濟，因此會造成計算得出的結果在一定程度上會有虛假集聚的成分。

EG指數，則是以Spatial Gini系數為基本框架再結合 HHI指數（反映了企業規模的分布狀況）的思想，針對其缺陷而完成優化后的指標。計算公式如下：

其中，ri為EG指數，Gi為Spatial Gini系數，Hi為HHI指數。N的含義為區域的總數量，M的含義為i產業中企業的總數量，Xj的含義為j區域的相關指標在總區域中的占比，Sij的含義為j區域i產業的相關指標占在總區域中的占比，Zk的含義為i產業中k企業的相關指標在i產業相關指標總額中的占比。

依據經驗，ri＜0.02則可認為該產業不存在明顯的集聚特性，ri＞0.05則可認為該產業存在明顯的集聚。觀察公式可以發現，EG指數測算集聚程度的方法仍以Spatial Gini系數為理論支撐，并在已有的基礎上，加入了能夠反映產業內規模分布的HHI指數，從而在Spatial Gini系數的框架下完成優化和改善，使應用EG指數測算出來的產業集聚程度能夠反映不同維度間的各種差異［17］。

本文使用EG指數來測度浙江省制造業產業集聚程度MIAD（Manufacturing Industry Agglomeration Degree），計算使用的相關指標為工業生產總值。目前國內并無官方、個體或第三方專業機構對各個具有一定規模企業的數據進行統計，故借鑒吳三忙等［17］的研究成果，將HHI指數按照實際條件進行合理改動，統一所有區域中的企業在單一產業上的規模（工業生產總值相同）。改動后的HHI指數公式如下：

其中，N的含義為區域數，nij的含義為j區域i產業的企業數量，outputij的含義為j區域i產業產值，outputi的含義為浙江省i產業產值，Sij的含義為j區域i產業產值在浙江省中的占比。

2.2 測度結果與理論分析

浙江省2008—2017年制造業分行業EG指數測算結果如表1，其中可以發現，經EG指數測算，本文所研究的27個制造業大類在10年的時間跨度中，C20木材加工和木、藤、棕、草制品業的集聚程度最高，其次為C19皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業。另外，由表1可知，符合EG指數判斷標準（ri＞0.05）具有高度集聚特征的產業還有：C13、C14、C15、C17、C21、C22、C27、C28、C36、C37、C39以及 C40，各個代碼行業名稱見表1。

觀察表1中的數據不難得出，浙江省各個不同制造業的EG指數均大于整體（C_All）的EG指數，這表明與省內整體相比較，各行業在全省各地區的產業分布還是有所側重的，省內各個地級市的產業重心存在差異，即表現出較顯著的產業集聚特征。以浙江省紡織業為例，產業主要集中在紹興市、嘉興海鹽縣和舟山定海區，其中2017年紹興市紡織業的生產總值更是占全省紡織業生產總值的33.85%，規模以上工業企業主要產品主要為紗、布、印染布、領帶、襪子等傳統紡織產品。紹興紡織制造業產業優勢突出，專業市場發達，無論是在生產規模、市場銷量、技術設備等常年都處于全國前列位置，紡織、服裝等傳統制造業增加值增幅連年高于浙江省平均水平。另外，皮革、毛皮、羽毛及其制品業的高度集聚與嘉興海寧市的皮革產業有著密不可分的關系，作為我國目前最具規模的皮革產業集群，浙江海寧自2008年金融危機以來，不斷推動皮革產業發展戰略與模式變革，嘗試新型戰略創業行為，構建間接網絡商貿平臺［18］，不斷驅動傳統集群產業架構的變遷與升級，使得產業擺脫低端貼牌生產，向自主創新、形成名牌的目標不斷發展與蛻變。

表1 2008—2017年浙江省制造業分行業EG指數

表1 （續）

依據李賢珠［19］對制造業產業結構的分類，對比制造業行業的特點，可以發現浙江省具有明顯集聚特征的制造業主要集中在低端技術制造產業和高端技術制造產業，而集聚程度較低的制造業集中在中端技術制造產業，即資本技能型行業，詳見表2。

表2 集聚產業行業分類（2017年）

低端技術集聚產業主要是紡織業、食品制造業等傳統勞動密集型產業，生產要素集中在產品原材料、勞動力等物質資源和人力資源。根據馬歇爾外部經濟理論，生產要素在有限區域內的集聚有助于顯著減少交易成本，勞動力的集聚也使得生產要素的邊際收益不斷遞增［20］，并且企業在空間地理上的集聚可以促使信息更加有效的傳導，提高企業間的信任度。另外，傳統勞動密集型產業的集聚有助于構建社會專業化體系，形成產業集群與明確分工，減少集群內各企業的平均生產成本，不斷擴大產業集群經濟效益。自主創新并形成自主品牌，提高企業的市場影響力，掌握上下游供應鏈制造需求話語權，是傳統制造企業一直想要達到的目標，雖然自主創新能夠為企業帶來可觀效益，但其成功實現所需的巨額資金、先進的技術以及要承擔的高風險，使得大多數中小型制造企業“望而卻步”，被迫接受低端制造或者貼牌代工的低水平微利局面。產業互聯網不斷升級，電子商務等信息產業作為線上與線下經濟深度結合的焊接點，發揮著匯集產業全要素、優化產業資源配置的作用，成為紡織業、皮革業等低端技術制造企業產業鏈協同和引領創新的重要引擎，逐步引導傳統制造企業向線上電子商務平臺轉移，形成“虛擬集聚”，發揮集聚優勢，幫助其獲得更高的經濟效益，推動傳統制造業轉型設升級。

與低端技術集聚產業相比較，高端技術集聚產業主要是醫藥制造業、化學纖維制造業以及計算機通訊設備制造業等知識密集型產業，其能否產生區域集聚特征更多是依靠市場機制的調節和技術外部性的作用。而且知識密集型產業形成集聚的過程中，主要考慮當地資源稟賦程度、科研人才儲備以及配套的基礎設施和政府政策支持等條件［21］。根據創新擴散理論，知識外溢是形成產業集聚的重要因素［22］，但知識外溢卻受空間距離的影響，表現出隨著距離的增長而衰減的特征。而在產業互聯網的發展和市場機制的作用下，有助于高技術產業集聚區的形成，可以幫助更多高新企業在創新研發活動過程中更加有效率地獲取外部知識，尤其是降低緘默知識和黏性知識［23］的獲取成本，在相同資本投入下創造更大的經濟效益和社會效益，另外，產業的集聚又為企業提供了合作研發協同創新的契機，促進合作平臺的構建，推動提高科研創新效率。

通過上文的分析和論述，可以發現浙江省低端技術制造業和高端技術制造業集聚的原因有所差異，而為更好地深入研究其在產業互聯網背景下呈現出的不同表現，本文繼續設計了實證環節，分析得出浙江省產業互聯網的發展對制造業集聚的影響機制。

3 產業互聯網對浙江省制造業集聚程度影響的研究設計

3.1 數據來源

因浙江省于2008年首次公開發布《浙江省互聯網發展報告》，說明浙江省自此將互聯網上升至戰略政策層次，故將數據搜集的時間跨度設定為2008—2017年，研究對象地區為杭州、寧波、溫州等11個地級市。由于2011年（不包括）之后的數據指標采用gb/t 4754-2011國家標準，因此將應用gb/t 4754-2002國家標準的2008—2011年行業分類與數據轉換為gb/t 4754-2011國家標準，如將橡膠制品業（C29）與塑料制品業（C30）合并為新標準下的橡膠和塑料制品業（C29）。根據本文研究目的，搜集的制造業產業數據不包括廢棄資源綜合利用業（C42）以及金屬制品、機械和設備修理業（C43），又由于煙草制品業（C16）和石油加工煉焦及核燃料加工業（C25）的行業壟斷特殊性，呈現出超高的集聚特征，本文同樣不重點研究這兩個制造產業。研究數據均來源于國研網數據庫、EPS數據平臺以及浙江省各地級市統計年鑒，使用的軟件為Stata 15.1。

3.2 變量說明與評價方法

3.2.1 被解釋變量：制造業產業集聚程度MIAD

EG指數只能測算出浙江省分行業的集聚程度，無法進一步細化得出分地區的產業情況，故使用區位熵指數替代，雖然其不及前者那樣準確，但也不影響本文的目標測算。具體公式如下：

qij的含義為區域j中產業i指標，qj的含義為表示區域j全部產業指標；qi的含義為總區域范圍水平下產業i指標，q的含義為總區域范圍水平下全部產業指標。

3.2.2 解釋變量：產業互聯網發展水平IIL

產業互聯網發展水平IIL（Industrial Internet Level）從三個維度進行測度，分別為信息基礎設施建設水平(Infra)、信息產業發展水平(Indus)、信息技術創新科研水平(Techn)，指標體系如表3所示。

借鑒李捷等［24］、石喜愛等［25］學者的研究成果與評價體系，并考慮數據的可獲得性，選取電信業務總量、移動電話用戶數以及國際互聯網普及率，作為表征信息基礎設施建設水平的測度題項。

借鑒魏艷秋等［6］學者的研究成果，選取信息傳輸、軟件和信息技術服務業（簡稱“信息服務業”）的GDP總量，信息服務業就業人數以及業務收入作為信息化產業發展水平的評價指標。

借鑒張艾莉等學者［26］的創新評價指標體系，并考慮到數據的可獲得性，選取ICT研發經費、本科以上學歷人才總數，作為表征信息技術創新科研水平的測度題項。

綜上，本文構建了產業互聯網發展水平測度體系，并運用改進后的熵值法［27］對其進行計算，得出的綜合指數用于表征各地區產業互聯網發展水平。

表3 產業互聯網發展水平測度指標體系

熵值法具體計算步驟如下：

（1）指標說明：假設年份跨度為d，城市數量為n，指標數量為m，則Xθij表示為第θ年城市i的第j個指標。

（2）指標的標準化處理：

（3）指標熵值的確定：

（4）指標信息效用值的確定：

（5）指標權重的確定：

（6）綜合評分的確定：

3.2.3 控制變量

政府參與程度GI（Government Involvement）。基于石喜愛等學者［28］的研究，采取地方財政一般預算內支出占該區域GDP的比值表征政府參與程度。

外貿依存度FTD（Foreign Trade Dependence）。基于咼小明等學者［29］的研究，采取地方進出口總額占該區域GDP的比值表征外貿依存度。

金融發展水平FD（Financial Development）。基于劉軍等［10］、石喜愛［28］等學者的研究，采取地方存貸款總額占該區域GDP的比值表征金融發展水平。

教育投入水平EI（Educational Input）和醫療水平ML（Medical Level）。基于譚清美等學者［30］的研究，采取地方財政科學事業費和教育事業費支出的總和占地方財政一般預算內支出的比值表征教育投入水平，地方醫院、衛生院床位數占該區域總人數的比值表征醫療水平。

3.3 模型構建

通過前文構建的指標體系測算得出的綜合評分，用以表征浙江省分地區產業互聯網發展水平，探索其對制造業產業集聚程度的影響作用機制，具體的計量模型設定如下：

為進一步探明產業互聯網三個維度對高低端制造業產業集聚程度的具體影響，設定了如下模型：

其中，MIAD_L的含義為低端技術制造業產業集聚程度，MIAD_H的含義為高端技術制造業產業集聚程度，i的含義為區域，t的含義為年份，α、β的含義為待估參數，ε的含義為殘差。

4 實證結果與分析

分析處理面板數據時，需要考慮到模型中各個變量的不均勻性與復雜性等因素，并結合實際需求選擇最為恰當的模型構建方法。該類型數據模型的選擇可以按照對隨機擾動項的不同處理分為混合估計模型（Pool）、固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE），其中后兩者同屬于變截距模型（VI）。第一步先使用Pool模型對構建的模型完成驗證，利用F檢驗判別能否選擇Pool回歸的構建方法。根據回歸結果，兩個模型的F檢驗結果表明使用Pool模型的原假設無法在0.99以及0.95的置信度下通過驗證，由于混合估計模型要求在時間維度上各個研究主體表現趨于一致，此外，在截面維度上各個截面表現也應趨于一致，可以推測出采取忽略樣本特征的混合回歸可能會使實證分析結果產生較大的偏誤，因此說明應該建立考慮個體時間特征的變截距回歸模型。而通過進一步的Hausman檢驗能夠得出，針對低端技術產業為被解釋變量的模型［1］應選擇FE模型開展分析，針對高端技術產業為被解釋變量的模型［2］應選擇RE模型開展分析。

表4 產業互聯網整體回歸結果

表4 （續）

表5 產業互聯網分維度回歸結果

從表4的回歸結果中可以看出，在控制政府參與程度、外貿依存度、金融發展水平、教育投入水平和醫療水平變量后，針對浙江省低端技術制造產業采用固定效應模型進行回歸后，解釋變量產業互聯網發展水平的系數為-0.301 0，在5%的水平下顯著，說明產業互聯網發展水平與低端技術制造產業集聚程度呈負相關關系。從表5的分維度回歸結果看，信息產業發展水平的回歸系數為-0.707，且在5%的水平下顯著，說明產業互聯網的發展對低端技術制造業集聚的弱化，主要是信息產業的發展在起作用。低端技術制造產業的生產要素集中在原材料、勞動力等，產業互聯網的發展，幫助低端技術制造產業通過信息產業促成的網絡平臺進行實時交流以及數據資源的共享，提升信息匹配效率，并提高創新績效，使得原本需要地理空間相鄰近的如供應鏈上下游收發訂單等線下事務活動轉向線上網絡虛擬空間進行，極大地降低企業間的信息交流成本和交易風險。因此，隨著產業互聯網發展水平的不斷提高，低端技術制造企業的創新績效以及交易成本和風險降低所帶來的經濟效益，可能會大于因地理集聚帶來的效益。

針對高端技術制造產業，控制相關變量并采用隨機效應模型進行回歸后，產業互聯網發展水平的系數為0.418 8，在1%的水平下顯著，即產業互聯網發展水平每提高1%，浙江省高端技術制造產業集聚程度提升0.418 8%，說明產業互聯網水平與高端技術制造產業集聚程度呈正相關關系。表5的分維度回歸結果顯示，信息產業發展水平和信息技術創新科研水平的回歸系數分別為0.846 1和0.939 9，且均在1%的水平下顯著，說明產業互聯網對高端技術制造業集聚的促進，是依靠信息產業的發展和信息技術的創新在推動。不同于低端技術制造產業，高端技術制造產業的生產要素集中在知識水平，當其發展到一定程度，新知識的獲取將成為影響進一步發展的重要因素［31］，而產業互聯網發展水平的不斷提升，極大地促進了企業間的信息交流，降低了企業外部知識的搜集成本，擴大產業內知識的溢出效應，促進產業的集聚。另外，更多高端技術制造企業在產業互聯網背景下與信息服務業等數字化產業進行跨界融合與耦聯，搭建區域產業內協同創新合作平臺，提高科研創新產出效率，降低研發成本，而實證結果也表明了產業互聯網的發展能促進高端技術制造產業的集聚。

5 結論與建議

5.1 結論

本文利用EG指數測算浙江省各制造業集聚程度，結果顯示在本文研究的27個制造業大類中，有14個產業形成明顯集聚特征。對比制造業行業的特點，可以發現這些具有集聚特征的制造業主要集中在低端和高端技術制造產業，其中前者為造紙、紡織等8個產業，后者為儀器儀表、化纖等6個產業。隨后為了研究產業互聯網與低端技術、高端技術制造產業集聚程度之間的關系，構建產業互聯網發展水平評價指標體系，收集浙江省11個地級市2008—2017年共10個年份的數據，利用改進熵值法完成測度，測度結果顯示，浙江省產業互聯網水平整體逐年提升，但各區域發展不平衡，其中杭州、寧波較高，而其他城市相對較低。最后，分別運用固定效應模型和隨機效應模型，實證分析了浙江省產業互聯網發展水平對省內低端技術制造產業和高端技術制造產業集聚程度的影響。研究結果表明，產業互聯網的不斷壯大與完善能推動高端技術制造業集聚，同時弱化低端技術制造業的集聚。進一步的分維度回歸結果顯示，產業互聯網對高端技術制造業集聚的促進作用，是依靠信息產業的發展和信息技術的創新來推動，而對低端技術制造業集聚的弱化，主要是信息產業在起作用。

5.2 政策建議

結合產業互聯網的三個維度，本文提出以下政策建議。

（1）夯實基礎產業，完善信息基礎設施建設。產業互聯網推動了產業結構的優化升級，需進一步夯實產業互聯網的支撐基礎，加強基礎設施的建設，在擴大網絡普及規模的同時應當進一步加強網絡創新和網絡供給能力。

（2）推動產業互聯網與產業深度融合，實現資源共享與跨區融合。抓住第三次科技革命中信息技術飛速發展的機遇，推動“互聯網+”與其他各行各業的融合發展。鼓勵互聯網信息技術革新，充分發揮現代信息科學技術的巨大優勢，帶動傳統行業煥發出新的生機與活力，促進信息網絡、AI技術與實體經濟的高效結合與共同發展，實現社會生產力的提升。

（3）加快互聯網信息技術創新，大力培育產業互聯網發展能力。加快科創平臺建設，突破前沿關鍵技術，同時增加資本、人才和技術的供給，構建一個結構合理、協調有序的市場空間。繼續培育“互聯網+”的發展能力，深度發掘產業互聯網的優勢并應用于各領域，推進信息技術的改進和升級。

（4）完善各地區產業互聯網戰略的政策供給機制，合理制定發展規劃。浙江省各市應當加大力度集中發展本土的優勢產業，充分利用互聯網合理配置資源的特點，將低效率的產業向效率較高的產業進行轉移，促進產業結構的優化，縮小區域內部產業發展的差距。加快提升區域內產業結構的高級化水平，不斷完善優化產業互聯網戰略的政策供給機制，堅持可持續發展的產業生態道路，制定前瞻性規劃，最終實現又好又快發展。