產業政策視角下數字技術對產業鏈與創新鏈融合的影響

摘 要：有效推動產業鏈與創新鏈融合是創新驅動發展戰略實施過程中亟待解決的現實問題。以2012-2021年中國內地30個省域面板數據為樣本，采用固定效應模型，實證分析數字基礎技術、數字應用技術對產業鏈與創新鏈融合的影響，并探討產業政策對上述關系的調節作用。研究表明：數字基礎技術對產業鏈與創新鏈融合有顯著正向影響，數字應用技術對產業鏈與創新鏈融合呈倒U型影響，政府補貼和稅收優惠正向調節數字基礎技術、數字應用技術對產業鏈與創新鏈融合的影響；隨著調節變量增大，倒U型曲線拐點向右偏移，同時，曲線逐漸平緩；數字基礎技術、數字應用技術驅動產業鏈與創新鏈融合效果在我國呈現區域異質性特征。

關鍵詞

關鍵詞：數字基礎技術；數字應用技術；雙鏈融合；產業政策

DOI：10.6049/kjjbydc.2023060736

中圖分類號：F260

文獻標識碼：A

文章編號

文章編號：1001-7348（2024）24-0072-13

0 引言

2022年1月，國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃》明確提出，優化升級數字基礎設施，充分發揮數據要素作用，大力推進產業數字化轉型，加快推動數字產業化。這充分說明發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇。中共二十大報告也明確指出，加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群，建設現代化產業體系。同時，推動區域產業鏈與創新鏈深度融合，是我國實施區域協調發展戰略的重要舉措，也是實施創新驅動發展戰略的主要內容。因此，推進產業鏈與創新鏈融合（以下簡稱“雙鏈融合”）已經成為國家層面的戰略選擇，而數字技術作為數字經濟的核心要素，也是我國各地區順應發展潮流、推動雙鏈融合的重要途徑和抓手。利用數字技術對實體經濟進行全方位、全鏈條改造，賦能全產業鏈協同與雙鏈融合，有利于傳統產業轉型升級。在此背景下，我國各地區如何通過數字技術實現雙鏈深度融合成為產業界和學術界共同關注的焦點問題。

學者針對雙鏈融合的研究主要就圍繞創新鏈布局產業鏈和圍繞產業鏈部署創新鏈兩方面展開［1］，前者研究技術創新對產業發展的驅動作用，以實現創新鏈推動產業鏈融合發展，后者強調通過在相應產業鏈環節融入核心技術，實現產業鏈拉動創新鏈融合發展，最終形成多主體協同運營的雙鏈融合體系。通過文獻回顧，相關研究仍存在3點不足：①已有研究普遍從宏觀視角關注產業鏈韌性［2-3］或創新鏈管理（史璐璐等，2020；曲冠楠等，2023），而較少關注雙鏈融合以解決產業鏈失控、創新鏈失衡等問題；②已有研究普遍關注數字經濟對產業結構或高質量發展的影響［4］，探討數字技術對雙鏈融合驅動作用的研究較少；③已有研究從產業政策視角分析產業鏈上下游部門匹配［5］以及技術創新［6］，而鮮有探討產業政策在數字技術與雙鏈融合關系中是否存在促進作用的研究。因此，在新發展格局下地方政府如何調整產業政策以解決產業鏈失控與創新鏈失衡，成為當下亟待解決的現實問題。

綜上所述，本研究旨在系統揭示數字技術驅動雙鏈融合的過程與機制，并重點回答如下問題：數字技術如何驅動雙鏈融合？產業政策對上述關系是否存在調節作用？為回答這些問題，本文以2012-2021年中國內地30個省域為研究樣本，一方面，探討數字技術對雙鏈融合的影響；另一方面，研究產業政策在上述關系中的調節作用。這不僅有助于在理論上揭示數字技術影響雙鏈融合的具體機制，而且可為利用數字技術推動我國各區域雙鏈融合、緩解產業鏈失控與創新鏈失衡等問題提供實踐指導，同時，也為數字經濟與實體經濟深度融合提供理論支撐和實證范本。

1 理論分析與研究假設

1.1 雙鏈融合

產業鏈與創新鏈概念的提出分別源于產業鏈、創新鏈相關研究。產業鏈思想最早可追溯到Adam Smith［7］提出的社會分工理論。產業鏈是基于價值增值、分工協作與產業自身選擇，以追求自身長遠利益最大化為目標，圍繞不同中間產品生產或橫向交換、縱向合作、聯盟而形成的動態網絡組織［8］。創新鏈概念最早由Marshall［9］amp; Vredenburg［10］提出，他們通過分解創新鏈環節界定其概念，即在企業內部技術推動和外部市場拉動下，通過彼此反饋實現研發與營銷的耦合，從而形成創新鏈。從根本上來說，創新鏈是企業組織創新活動的一種模式［11］。因此，本文從產業發展與技術創新視角研究產業鏈、創新鏈。其中，產業鏈是指由生產、供應和銷售等相關環節組成的一系列產業活動，通過產業活動形成產品或服務供應網絡，涵蓋從原材料采購到產品銷售的全過程，連接各環節的價值創造和協同合作；創新鏈則是指由一系列相互關聯的創新活動和環節所形成的創新過程，涵蓋技術研發、產品設計、市場推廣等環節。雙鏈融合意味著產業發展和技術創新相互促進、協同作用。產業鏈提供了市場與實踐場景，為創新提供應用和商業化機會；創新鏈則驅動產業鏈升級和發展，通過不斷創新推動產業轉型和增長。兩者融合是產業發展與技術創新相互嵌入的過程，共同推動產業可持續發展和創新驅動價值實現。

本文主要從圍繞創新鏈布局產業鏈和圍繞產業鏈部署創新鏈兩方面研究產業鏈與創新鏈融合。其中，圍繞創新鏈布局產業鏈，是將技術創新作為產業發展的重要支撐和動力源泉，創新鏈發展與完善被視為優化產業鏈結構、提高產業鏈附加值的有效途徑，通過科技創新和技術引領提升產業鏈競爭力與可持續發展能力；而圍繞產業鏈部署創新鏈，是在相應產業鏈環節融入核心技術，促進知識流動和滿足市場需求，提供良好的創新環境和機會，推動技術創新和產業發展。

1.2 數字技術驅動雙鏈融合

已有研究表明，數字技術包括數字基礎技術和數字應用技術兩個維度［12］。其中，數字基礎技術是指數字化的物理條件，完善的數字基礎設施是推動數字技術發展的前提保障，因此本文將數字基礎設施建設水平視為數字基礎技術發展水平；而數字技術應用是指數字化的應用條件，反映數字技術在生產應用維度的情況，數字商業模式通過數字業務化與業務數字化，充分發揮數字化潛能和優勢［13］，因此本文將數字商業模式成熟度視為數字應用技術發展水平。本文沿用既有研究，從數字基礎技術和數字應用技術兩個維度，分析數字技術如何驅動雙鏈融合。

1.2.1 數字基礎技術驅動雙鏈融合

一方面，加快數字基礎設施建設可以促進傳統產業生產模式變革，倒逼企業增強創新意識，加大研發投入，進而提升產業效率，實現創新鏈推動產業鏈融合。另一方面，建立完善的數字基礎設施要求持續供給電子元件、高新技術產品和服務。基于市場需求理論，當數字基礎設施需求增大時，相關產品和服務需求也會增長，從而有效擴大市場需求，帶動相關產業鏈發展［14］。同時，數字基礎技術由于具有促進連通性、提高匹配性、累積增值性、形成外部經濟性等特征［15］，可以使產業間協作更緊密，有利于產業集聚，進而加強產業鏈上下游企業之間的信息溝通與研發交流，推動創新鏈發展，實現雙鏈融合。綜上，本文提出如下研究假設：

H1：數字基礎技術對雙鏈融合具有顯著正向影響。

1.2.2 數字應用技術驅動雙鏈融合

數字應用技術會對雙鏈融合產生積極影響。一方面，將數字應用技術應用于三次產業，催生出智慧農業、智能制造和智慧服務業，為傳統產業提供技術支撐、數據支持和算法賦能，使得產業整體更具知識性和技術性，進而提升產業層級，實現創新鏈推動產業鏈融合。另一方面，數字應用技術可以催生新商業模式，并在此基礎上形成新產業，通過溢出效應帶動關聯產業發展［16］。同時，大數據、人工智能、數字平臺可賦能產業發展，使數字應用技術與傳統產業相融合，實現傳統產業生產過程智能化，進而促進技術創新，實現產業鏈拉動創新鏈融合。

然而，數字應用技術的過度使用也會對雙鏈融合產生不利影響。基于資源依賴理論，過度的數字應用技術應用可能導致資源集中或稀缺。由于過度依賴特定的數字應用技術解決方案或供應商，可能導致關鍵技術知識缺失，影響創新鏈發展的廣度和多樣化，從而不利于創新鏈推動產業鏈融合。同時，數字應用技術往往由領先者壟斷，易形成技術壁壘，迫使其它小型企業加大科研人員和研發經費投入。在沒有充足人力資源和研發經費支持的情況下，同時開展多項技術研究，易導致創新要素碎片化和產業鏈斷層等問題，從而不利于實現產業鏈拉動創新鏈融合。綜上，本文提出如下研究假設：

H2：數字應用技術對雙鏈融合具有顯著的倒U型影響。

1.3 產業政策的調節作用

在數字技術驅動雙鏈融合的過程中，離不開產業政策支持。政府干預理論關注政府在市場中的角色和作用，特別是通過政策手段對市場進行調節和干預。最常見的產業政策手段包括政府補貼和稅收優惠兩條路徑。其中，政府補貼是國家和地方財政資金對地方企業的直接補貼，能夠有效緩解企業融資約束和提高數字企業風險承擔水平。而稅收優惠是國家和地方財政資金對地方企業的間接補貼，也是政府基于經營績效給予特定地方企業的稅收減免、稅率降低、稅收返還等激勵措施（柳光強，2016），有助于推動企業可持續發展。本文沿用既有研究，從政府補貼和稅收優惠兩個維度，分析產業政策在數字技術與雙鏈融合關系中的調節作用。

1.3.1 政府補貼的調節作用

政府補貼的調節作用主要表現為科技投入對數字基礎設施和數字商業模式的影響。一方面，在實施創新驅動發展戰略過程中，政府加大地方科技投入，不僅有利于降低企業創新風險，而且能通過信號效應促進人才、資金等創新資源向企業集聚［17］，完善數字基礎設施建設，從而促進雙鏈融合。另一方面，政府科技投入的導向性質使其優先資助創新能力較強的企業，這種政府背書行為和產業調整信號有助于吸引創新要素流入，引導創新資源集聚，并通過產業關聯、知識外溢帶動上下游產業發展［18］，促使數字應用技術驅動雙鏈融合。此外，政府補貼通過間接向外界釋放利好信號，帶動社會投資跟進［19］，有利于減少企業創新成本，解決研發資金短缺問題，保證持續穩定的企業創新投入（嚴若森等，2020），以此緩解數字應用技術對雙鏈融合的負向影響。

綜上，本文提出如下假設：

H3a：政府補貼正向調節數字基礎技術對雙鏈融合的正向影響；

H3b：政府補貼正向調節數字應用技術對雙鏈融合的倒U型影響。

1.3.2 稅收優惠的調節作用

稅收優惠的調節作用主要表現為稅收激勵對數字基礎設施和數字商業模式的影響。一方面，稅收激勵對企業技術進步成本和收益有重要影響，不僅可以化解企業技術創新過程中面臨的投資大、周期長等風險，還可以刺激企業完善自身數字基礎設施建設，增強數字基礎技術對雙鏈融合的促進作用。另一方面，稅收激勵不僅可以為企業數字商業模式創新提供充足的資金支持，還可以增加研發投入，促進科技成果轉化，進而強化數字應用技術對雙鏈融合的推進作用。此外，數字應用技術集中度越高，面臨的創新難度越大，可能會產生擠出效應［20］。隨著稅收激勵的不斷推進，政府可以鼓勵企業在不同領域進行創新，避免過度集中在單一領域，導致創新鏈斷裂或僵化，以此降低數字應用技術產生的擠出效應。

綜上，本文提出如下假設：

H4a：稅收優惠正向調節數字基礎技術對雙鏈融合的影響；

H4b：稅收優惠正向調節數字應用技術對雙鏈融合的影響。

基于上述分析，構建本研究理論模型如圖1所示。

2 研究設計

2.1 樣本選擇與數據來源

基于數據可得性，以2012-2021年中國內地30個省域面板數據（西藏地區因數據缺失嚴重，未納入）為研究樣本。數字技術、產業鏈和創新鏈等相關數據來源于《中國統計年鑒》、國家統計局及各省市統計年鑒，產業政策數據來源于國家法律法規數據庫，個別缺失數據利用插值法補齊，并利用Stata15.0對數據進行處理、計算、模型回歸分析以及檢驗。

2.2 變量測度

2.2.1 被解釋變量

本文被解釋變量為雙鏈融合（SI）。耦合協調度模型可以評價同一鏈條或不同鏈條間相互作用關系［20］。因此，借鑒梁文良等（2022）的研究，構建耦合協調度模型，對我國各省域制造業雙鏈融合程度進行測度，具體步驟如下：

（1）構建產業鏈與創新鏈發展水平評價指標體系，并計算各指標權重。借鑒王玉冬等［21］、梁樹廣等（2022）、劉家樹等（2022）的研究方法，根據全面性與可操作性，從長度、寬度、關聯度和厚度4個方面構建產業鏈發展水平評價指標體系。上述方面從不同角度反映產業鏈結構與組織特征：長度主要描述產業鏈層次結構和協同水平，價值增值能力和一體化程度能夠全面評估產業鏈附加值創造效率及協同效果；寬度主要體現產業鏈參與者的多樣性和競爭程度，節點企業數量和新開發項目數能夠反映產業鏈多樣性、競爭程度以及創新與發展的活躍程度；關聯度主要評估產業鏈各環節間的關聯層次，信息化水平和就業貢獻率能夠衡量產業鏈不同環節之間的信息流暢程度以及資源共享程度；厚度主要反映產業鏈活動多樣性和附加值，主營業務收入和新產品銷售收入能夠評估產業鏈內部活動多樣性、附加值水平，以及產品創新與市場競爭力。此外，本文從研發階段、成果轉化階段和產業化階段3個方面構建創新鏈發展水平評價指標體系。具體指標如表1所示。

其中，價值增值能力采用經營盈余和規模以上工業企業總產值測度，一體化程度采用VAS增加值法測度［22］，信息化水平采用企業擁有網站數量測度，就業貢獻率采用制造業就業人數占總人數的比重測度，具體公式如下：

X1=經營盈余規模以上工業企業總產值（1）

X2=（增加值-凈利潤+凈利潤×平均凈資產收益率）÷（營業務收入-凈利潤+凈利潤×平均凈資產收益率）（2）

X3=制造業就業人數總人數（3）

（2）采用熵值法測算產業鏈和創新鏈兩大系統各指標權重及發展水平［23］，具體權重見表1。

第一，對原始數據進行標準化處理，數值為x'ij，計算公式如下：

x'ij=［xij－minx1j，x2j，…，x30jmaxx1j，x2j，…，x30j－minx1j，x2j，…，x30j］+0.01（4）

第二，計算i省（市）第j項指標占全國各省（市）指標之和的比重pij，計算公式如下：

pij=x'ij∑30i=1x'ij（5）

第三，計算第j項指標的熵值ej，計算公式如下：

ej=－1lnn∑ni=1pijlnpij（6）

第四，計算第j項指標的權重wj，公式如下：

wj=1-ej∑mi=11-ej（7）

第五，計算i省（市）的綜合評價指數zi，公式如下：

zi=wj×x'ij（8）

（3）計算產業鏈與創新鏈之間的耦合度C，公式如下：

C=X×Y12X+Y2（9）

其中，C的取值范圍為［0，1］，X是產業鏈綜合評價指數，Y是創新鏈綜合評價指數。

（4）計算產業鏈與創新鏈的耦合協調度SI，公式如下：

SI=C×（αX+βY）（10）

為了平衡產業鏈和創新鏈在雙鏈融合中的重要性，取α=β=0.5。SI的取值范圍為［0，1］，當0≤SI＜0.30時，兩者處于低水平耦合協調階段；當0.30≤SI＜0.50時，兩者處于中等水平耦合協調階段；當0.50≤SI＜0.80時，兩者處于較高水平耦合協調階段；當0.80≤SI＜1時，兩者處于高水平耦合協調階段。

2.2.2 解釋變量

本文解釋變量為數字基礎技術（DInf）和數字應用技術（DApp）。借鑒趙星等（2023）、梁佳等（2022）的研究，數字基礎技術采用互聯網寬帶接入端口數、移動電話交換機容量、長途光纜線路長度以及信息傳輸、軟件和信息技術服務業就業人數表示，數字應用技術采用互聯網域名數、移動電話普及率和軟件業務收入表示。進一步采用熵值法分別確定數字基礎技術與數字應用技術評價指標權重，并計算其綜合發展水平。具體指標及權重如表2所示。

2.2.3 調節變量

本文調節變量為政府補貼（Sub）和稅收優惠（Tax）。借鑒Mao等［23］、張敬文等（2023）的研究，采用2012-2021年中國內地30個省域關于政府補貼和稅收優惠的政策法規文件數測度政府補貼和稅收優惠情況。具體來說，利用Python從國家法律法規數據庫采集關于先征后返（退）、即征即退等稅收優惠措施以及財政貼息、研究開發補貼、政策性補貼等屬于政府補貼的地方性政策法規文件共4 346件，關于增值稅出口退稅、直接減征或免征增值稅、增加計稅抵扣額、抵免部分稅額等屬于稅收優惠的地方性政策法規文件共4 829件。在此基礎上，根據制訂機關，將政策法規文件歸至其所屬省（市）。

使用政策文本衡量調節變量的原因在于：首先，基于政策文本的權威性。政策文本通常是由政府或相關權威機構發布的，具有一定權威性和可信度，因此使用政策文本數據可為研究提供可靠依據。其次，基于數據的廣泛性。政策文本通常涉及多個方面，涵蓋大量因素或變量信息。因此，使用政策文本作為調節變量的數據來源，有助于提高研究的全面性。最后，基于數據的實時性。政策文本通常伴隨實施進度有更新或修訂，這使得使用政策文本數據可以獲取最新情況，可提升研究的動態性和時效性。

2.2.4控制變量

為了控制其它因素對雙鏈融合的影響，借鑒柳毅等（2023）的研究，選取教育水平（C1）、財政分權制（C2）、水資源利用（C3）和勞動力集聚（C4）作為控制變量，同時，對年份和地區進行控制。其中，勞動力集聚采用區位熵進行測算，具體公式如下：

C4=地方制造業就業人數地方就業人數×全國就業人數全國制造業就業人數（11）

上述變量描述和具體測度如表3所示。

2.3 模型構建

本文以2012-2021年中國內地30個省域面板數據為樣本，進行Hausman檢驗以確定是使用固定效應模型還是隨機效應模型。檢驗結果顯示，p值為0.000，故拒絕原假設，使用固定效應模型。根據理論分析和研究假設，本文存在兩個解釋變量，因此構建多元回歸固定效應模型探究數字技術對雙鏈融合的影響。

SIi，t=β0+β1DInfi，t/DAppi，t+β2Controls+μi+δt+εi，t（12）

SIi，t=β0+β1DAppi，t+β2DApp2i，t+β3Controls+μi+δt+εi，t（13）

其中，SI表示雙鏈融合，DInf和DApp分別表示數字基礎技術與數字應用技術。回歸時，分別將DInf和DApp納入模型進行分析。

為了進一步驗證產業政策對數字技術與雙鏈融合關系的影響，在式（12）（13）的基礎上分別加入調節變量與數字技術一次項、二次項的交互項，構建如下模型：

SIi，t=β0+β1DInfi，t+β2Sub/Tax+β3DInfi，t×Sub/Tax+β4Controls+μi+δt+εi，t（14）

SIi，t=β0+β1DAppi，t+β2DApp2i，t+β3Sub/Tax+β4DApp×Sub/Tax+β5DApp2×Sub/Tax+β6Controls+μi+δt+εi，t（15）

其中，Sub和Tax分別表示政府補貼與稅收優惠。上述模型中， i與t分別表示省份及年份，Controls表示包括教育水平、財政分權制、水資源利用和勞動力集聚在內的控制變量集合，μ表示個體固定效應，δ表示時間固定效應，ε表示隨機干擾項。

3 實證結果分析

3.1 描述性統計與相關性分析

各變量描述性統計結果見表4。可以發現，2012-2021年我國各省（市）雙鏈融合（SI）均值為0.344，最小值為0.166，最大值為0.976，說明我國雙鏈融合處于中等水平耦合協調階段，且不同區域雙鏈融合程度差異較大。其中，數字基礎技術（DInf）均值為0.214，最小值為0.022，最大值為0.842；數字應用技術（DApp）均值為0.133，最小值為0.014，最大值為0.863；政府補貼（Sub）均值為13.853，最小值為1.000，最大值為56.000；稅收優惠（Tax）均值為15.633，最小值為1.000，最大值為84.000。上述數據說明我國各省（市）的數字技術水平、產業政策強度均存在顯著差異，特別是西部地區數字技術水平有待提升。

變量間相關系數如表5所示。結果顯示，數字基礎技術、數字應用技術與雙鏈融合相關系數分別為0.823、0.735，說明各變量間相關。分別計算各模型方差膨脹因子（VIF）及容差（tolerance），結果顯示，VIF≤10，tolerance≥0.1，因此變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。表5中部分變量相關性系數較高，可能存在自相關問題。由于Durbin-Watson（DW）可用于檢測殘差之間的自相關性，為了確定是否存在自相關，進行DW檢驗，DW的值范圍為（0，4）。若值接近2時則表示沒有或存在較小的自相關，若值接近0或4時則表示存在自相關。結果顯示，DW＜1，因此存在自相關問題。固定效應模型通過引入個體固定效應控制個體異質性，減少自相關性影響，從而部分解決自相關問題。為了更好地解決自相關問題，本文在穩健性檢驗時更換固定效應模型為廣義矩估計（GMM）模型。在GMM模型中，使用滯后的因變量作為工具變量以降低自相關的影響，并提供一致性估計結果。

3.2 耦合協調度分析

2012-2021年我國各省（市）產業鏈與創新鏈的耦合協調度如表6所示。可以發現，2012年我國雙鏈融合處于低水平耦合協調階段的省（市）較多，說明我國雙鏈融合程度較低，未能相互協調，產生積極效應。2021年我國各省（市）耦合協調度均有所提高，雙鏈融合程度處于中等水平。從區域層面來看，東部地區產業鏈與創新鏈耦合協調度較高，中部地區產業鏈與創新鏈耦合協調度處于穩步上升態勢，西部地區耦合協調度較低，且部分省（市）沒有明顯上升，可能與這些省（市）所處地理位置、基礎設施建設、政府資源傾斜度有關。

3.3 基準回歸結果分析

數字技術驅動雙鏈融合的回歸結果如表7所示。以雙鏈融合為因變量，模型1僅以控制變量為自變量，模型2則在此基礎上加入數字基礎技術作為自變量進行回歸。由結果可知，數字基礎技術對雙鏈融合具有顯著正向影響（β=0.514，p＜0.01），表明數字基礎技術能夠促進雙鏈融合，數字基礎技術水平越高，雙鏈融合程度越深，假設H1得到驗證。模型3和模型4分別在模型1的基礎上依次加入數字應用技術、數字應用技術二次項為自變量進行回歸。由結果可知，數字應用技術對雙鏈融合具有顯著正向影響（β=0.468，p＜0.01），數字應用技術二次項對雙鏈融合具有顯著負向影響（β=-0.159，p＜0.05），表明數字應用技術與雙鏈融合之間存在倒U型曲線關系，即數字應用技術對雙鏈融合的影響存在一個拐點。到達拐點之前，數字應用技術對雙鏈融合產生正向影響；越過拐點之后，數字應用技術對雙鏈融合產生負向影響，假設H2得到驗證。

3.4 調節效應檢驗

3.4.1 政府補貼調節數字技術與雙鏈融合關系的回歸分析

在基準回歸結果基礎上對政府補貼的調節效應進行檢驗，如表8所示。模型1和模型2以數字基礎技術為自變量，分別加入政府補貼、數字基礎技術與政府補貼交互項進行回歸。模型2結果顯示，數字基礎技術與政府補貼交互項系數顯著為正（β=0.013，p＜0.1），表明政府補貼在數字基礎技術與雙鏈融合關系中具有顯著正向調節作用，假設H3a得到驗證。模型3和模型4以數字應用技術為自變量，分別加入政府補貼、數字應用技術一次項與政府補貼交互項、數字應用技術二次項與政府補貼交互項進行回歸。模型4結果顯示，數字應用技術二次項與政府補貼交互項系數顯著為正（β=0.061，p＜0.05），表明政府補貼在數字應用技術與雙鏈融合的倒U型關系中具有顯著正向調節作用。

借鑒錢麗等［24］的研究，根據公式（15）的計算結果和二次函數性質，自變量與因變量之間的倒U型關系受自變量一次項系數β1、自變量二次項系數β2、自變量一次項與調節變量交互項系數β4、自變量二次項與調節變量交互項系數β5和調節變量的影響：當β1β5-β2β4＜0時，關系曲線拐點向右移動，反之，向左移動；β5決定曲線形狀變化，當β5＞0時，調節變量使倒U型曲線更平緩，反之，倒U型曲線更陡峭。由模型4結果可知，β1β5-β2β4=0.027（＞0），即拐點在初始倒U型曲線的基礎上向右平移并延遲出現，且β5=0.061（＞0），表明政府補貼的調節作用使原來的倒U型曲線更平緩，假設H3b得到驗證。

考慮到從產業政策出臺到實施會有一個時間差，故對政府補貼作滯后一期處理，進一步考察政府補貼滯后性在數字技術與雙鏈融合關系中的調節效應。模型5、模型6分別基于模型1和模型2中的政府補貼、數字基礎技術與政府補貼交互項作滯后一期回歸。模型6結果顯示，數字基礎技術與政府補貼的交互項系數顯著為正（β=0.019，p＜0.01），表明政府補貼的正向調節作用在數字基礎技術與雙鏈融合關系中具有滯后效應，假設H3a進一步得到驗證。模型7和模型8分別基于模型3、模型4中的政府補貼、數字應用技術一次項與政府補貼交互項以及數字應用技術二次項與政府補貼交互項滯后一期進行回歸。模型8結果顯示，數字應用技術二次項與政府補貼交互項系數顯著為正（β=0.049，p＜0.05），表明政府補貼的正向調節作用在數字應用技術與雙鏈融合的倒U型關系中具有滯后效應。此外，β1β5-β2β4=0.193（＞0），即拐點在初始倒U型曲線的基礎上向右平移并延遲出現，且β5=0.049（＞0），表明在政府補貼的滯后作用下原來的倒U型曲線變得更平緩，假設H3b進一步得到驗證。

3.4.2 稅收優惠調節數字技術與雙鏈融合關系的回歸分析

在基準回歸結果基礎上對稅收優惠的調節效應進行檢驗，如表9所示。模型1與模型2以數字基礎技術為自變量，分別加入稅收優惠、數字基礎技術與稅收優惠交互項進行回歸。模型2結果顯示，數字基礎技術與稅收優惠交互項系數顯著為正（β=0.017，p＜0.1），表明稅收優惠在數字基礎技術與雙鏈融合關系中具有顯著正向調節作用，假設H4a得到驗證。模型3與模型4以數字應用技術為自變量，分別加入稅收優惠、數字應用技術一次項與政府補貼交互項、數字應用技術二次項與稅收優惠交互項進行回歸。模型4結果顯示，數字應用技術二次項與稅收優惠交互項系數顯著為正（β=0.065，p＜0.1），表明稅收優惠在數字應用技術與雙鏈融合的倒U型關系中具有顯著正向調節作用。此外，β1β5-β2β4=0.033（＞0），拐點在初始倒U型曲線的基礎上向右平移并延遲出現，且β5=0.065（＞0），表明稅收優惠使原來的倒U型曲線變得更平緩，假設H4b得到驗證。

由于稅收優惠具有滯后性，故對稅收優惠作滯后一期處理，進一步考察滯后的稅收優惠在數字技術與雙鏈融合關系中的調節效應。模型5和模型6是將模型1與模型2中的稅收優惠、數字基礎技術與稅收優惠交互項滯后一期，然后進行回歸。模型6結果顯示，數字基礎技術與稅收優惠交互項系數顯著為正（β=0.030，p＜0.01），表明稅收優惠的正向調節作用在數字基礎技術與雙鏈融合關系中具有滯后效應，假設H4a進一步得到驗證。模型7和模型8是將模型3與模型4中的稅收優惠、數字應用技術一次項與稅收優惠交互項、數字應用技術二次項與稅收優惠交互項滯后一期，然后進行回歸。模型8結果顯示，數字應用技術二次項與稅收優惠交互項系數顯著為正（β=0.052，p＜0.1），表明稅收優惠的正向調節作用在數字應用技術與雙鏈融合的倒U型關系中具有滯后效應。此外，β1β5-β2β4=0.024（＞0），拐點在初始倒U型曲線的基礎上向右平移并延遲出現，且β5=0.052（＞0），表明稅收優惠的滯后效應使原來的倒U型曲線變得更平緩，假設H4b進一步得到驗證。

3.5 異質性檢驗

為了考察我國不同地區數字技術驅動雙鏈融合的差異，將我國30個省級行政區按所在地分為東部、中部和西部三大區域并進行回歸，具體回歸結果如表10所示。

模型1、3、5分別是東部、中部、西部三大區域數字基礎技術驅動雙鏈融合的回歸結果，其中，數字基礎技術的回歸系數分別為0.585（p＜0.01）、0.418（p＜0.01）、0.304（p＜0.01），表明數字基礎技術對雙鏈融合的驅動效應在東部、中部、西部地區均顯著存在。具體而言，數字基礎技術每增長1個百分點，東部地區的雙鏈融合程度可提高0.585個百分點，中部地區的雙鏈融合程度可提高0.418個百分點，西部地區的雙鏈融合程度可提高0.304個百分點。造成這一現象的原因可能是，相比于中、西部，東部地區有著完善的基礎設施、優越的地理位置、便利的交通和充足的人力資本，且數字經濟發展處于領先水平，因此東部地區能充分釋放數字技術促進雙鏈融合的作用\"紅利\"。

模型2、4、6分別是東部、中部、西部三大區域數字應用技術驅動雙鏈融合的回歸結果，其中，數字應用技術一次項的回歸系數分別為0.421（p＜0.01）、1.034（p＜0.01）、0.652（p＜0.01），數字應用技術二次項的回歸系數分別為-0.118、-2.834（p＜0.05）、-0.755，表明數字應用技術與雙鏈融合在中部地區呈倒U型關系，而在東部和西部地區呈正向關系。造成這一現象的原因可能是，東部地區集聚大量產業，促進行業技術充分交流，加速技術進步，易于突破技術瓶頸；西部地區數字經濟發展尚在初期階段，國家也予以資源傾斜，推動當地產業可持續發展，使得西部地區具有后發優勢，因此現階段東部地區和西部地區的數字應用技術對雙鏈融合具有正向影響。

3.6 穩健性檢驗

為了保證研究結果可靠并解決自相關問題，采用替換被解釋變量和更換廣義矩估計（GMM）模型的方式進行穩健性檢驗。

（1）替換被解釋變量。前文為了平衡產業鏈與創新鏈在雙鏈融合中的重要性，取α=β=0.5，因此更改產業鏈與創新鏈對應系數α及β可以進一步驗證無論產業鏈與創新鏈在雙鏈融合中的相對重要性如何變化，數字技術仍然驅動雙鏈融合。從圍繞產業鏈部署創新鏈和圍繞創新鏈布局產業鏈兩方面測度雙鏈融合水平并進行基準回歸。具體而言，在圍繞產業鏈部署創新鏈（SI1）中，假設α=0.7，β=0.3；在圍繞創新鏈布局產業鏈（SI2）中，假設α=0.3，β=0.7。回歸結果如表11所示，結果與上文一致，表明本文研究結論具有較強穩健性。

（2）更換GMM模型。為了更好地解決自相關問題，通過更換廣義矩估計（GMM）模型進行基準回歸分析與調節效應分析，基準回歸分析結果如表12所示。模型1～4均引入雙鏈融合的滯后項作為控制變量，其中，模型2的結果顯示，數字基礎技術對雙鏈融合具有顯著正向影響（β=0.317，p＜0.01），表明數字基礎技術能夠促進雙鏈融合，即假設H1得到進一步驗證；模型3的結果顯示，數字應用技術一次項對雙鏈融合具有顯著正向影響（β=0.107，p＜0.01），表明數字應用技術能夠顯著促進雙鏈融合；模型4的結果顯示，數字應用技術一次項對雙鏈融合具有顯著正向影響（β=0.051，p＜0.01），數字應用技術二次項對雙鏈融合也具有顯著正向影響（β=0.079，p＜0.05），表明數字應用技術對雙鏈融合的影響是遞增的，隨著技術的不斷發展而影響增強，即假設H2部分得到驗證。究其原因，可能是資源與能力積累、技術協同效應、學習與經驗沉淀以及環境變化等多重因素作用的結果。隨著數字應用技術的不斷發展，組織會投入更多資源以適應和利用這些技術，增強雙鏈融合效果，而多種數字應用技術的協同作用可進一步提升整體效果。同時，通過不斷應用數字應用技術，組織積累了更多經驗和知識，有助于提升雙鏈融合能力。此外，外部環境變化也可能增強組織應用數字應用技術的動力和動機。綜上所述，這些因素共同作用，使得數字應用技術對雙鏈融合的影響逐漸增強，而未呈現倒U型特征。

調節效應回歸分析結果如表13所示，其在表12的基礎上引入產業政策滯后一期、產業政策與數字基礎技術交互項滯后一期、產業政策與數字應用技術交互項滯后一期進行調節效應檢驗。其中，模型1～4為政府補貼的調節效應檢驗結果，模型5～8為稅收優惠的調節效應檢驗結果。結果顯示，數字基礎技術與政府補貼交互項系數顯著為正（β=0.011，p＜0.01），數字應用技術與政府補貼交互項系數顯著為正（β=0.016，p＜0.01），數字基礎技術與稅收優惠交互項系數顯著為正（β=0.020，p＜0.01），數字應用技術與稅收優惠交互項系數也顯著為正（β=0.025，p＜0.01），即假設H3a、H3b、H4a、H4b得到進一步驗證。

4 結語

4.1 研究結論

本文以2012-2021年我國內地30個省域數據為研究樣本，運用固定效應模型，從數字基礎技術和數字應用技術兩個維度，探究數字技術對雙鏈融合的影響，并在此基礎上引入政府補貼和稅收優惠兩類產業政策作為調節變量，進一步分析產業政策對數字技術與雙鏈融合關系的影響機制并進行實證檢驗。主要研究結論如下：

（1）數字技術的不同維度對雙鏈融合存在異質性影響。具體表現為，數字基礎技術顯著正向促進雙鏈融合，而數字應用技術與雙鏈融合呈現“先升后降”的倒U型關系。這意味著我國各省域的數字基礎技術與數字應用技術投入促進雙鏈融合，但數字應用技術促進雙鏈融合的過程中存在一個拐點，拐點出現后數字應用技術對雙鏈融合的正向影響達到頂點，繼而因出現創新系統碎片化以及產業鏈斷層等問題，阻礙雙鏈深度融合。

（2）產業政策在數字技術驅動雙鏈融合過程中發揮顯著正向調節作用。具體表現為，政府補貼和稅收優惠在數字基礎技術與雙鏈融合關系中發揮顯著正向調節作用，在數字應用技術與雙鏈融合的倒U型關系中發揮正向調節作用。當政府補貼、稅收優惠政策支持力度較大時，倒U型曲線均變得更平緩并出現曲線拐點延遲現象。這表明政府對產業政策的調整有利于數字基礎技術驅動雙鏈融合，并緩解數字應用技術與雙鏈融合之間的倒U型關系，降低數字應用技術對雙鏈融合的負向影響，從而促進產業結構優化調整。

（3）數字技術對雙鏈融合的驅動效應存在區域異質性。具體表現為，數字基礎技術對雙鏈融合的正向影響呈現出東部地區＞中部地區＞西部地區的地域特點，數字應用技術對雙鏈融合的影響在中部地區呈現顯著的倒U型，而在東部地區和西部地區具有顯著的正向促進作用。這意味著政府需要合理制定數字經濟發展戰略并調整產業結構，以縮小各地區數字技術驅動雙鏈融合效應的差異。

（4）產業政策調控與市場驅動創新相結合是解決產業鏈失控和創新鏈失衡問題的關鍵。通過實施政府補貼、稅收減免等措施，鼓勵企業進行戰略性投資和創新實踐，促進產業鏈協調發展，避免產業鏈失控問題發生。同時，利用市場機制引導企業優化資源配置、加快技術迭代，以確保創新鏈協調發展，規避創新鏈失衡問題。只有政策調控與市場激勵相結合，才能有效解決產業鏈失控和創新鏈失衡問題。

4.2 理論貢獻

（1）將政府補貼、稅收優惠兩種產業政策納入雙鏈融合分析框架，有利于深入研究數字技術驅動雙鏈融合的作用機理，并為地方政府通過調整產業政策、解決產業鏈失控與創新鏈失衡問題提供理論依據。

（2）從長度、寬度、關聯度和厚度等維度構建產業鏈評價指標體系，基于研發、成果轉化和產業化等階段構建創新鏈評價指標體系，并采用耦合協調度模型測算各省（市）雙鏈融合程度，證實本文指標體系可行性。

（3）進一步通過地區異質性分析探究數字技術對雙鏈融合影響的差異，為不同省（市）實施差異化發展策略以及政府產業政策制定提供科學指導。

4.3 政策建議

（1）加快完善數字基礎設施建設并推進數字商業模式應用。各地區不僅要加快數字基礎設施建設，利用數字基礎技術加速產業鏈迭代升級，還要利用數字應用技術進行產品創新、科技創新，實現產業與科技協調發展，進而促進雙鏈融合，以減少產業鏈失控與創新鏈失衡問題。

（2）充分利用政府補貼與稅收優惠等產業政策的調節作用。各級政府應積極響應國家號召，采用事前補貼和事后補貼相結合的政策措施。如針對處于研發和市場推廣階段的項目，可采取事前補貼，為企業提供資金和資源支持，降低其創新風險；針對項目產出成果，根據效益和貢獻，可采取事后補貼，鼓勵企業持續創新并取得商業成功。此外，政府還應該通過稅收優惠政策來激勵企業創新，提升企業創新積極性。同時，政府需要加快創新發展平臺建設，推進數字化轉型，保證產業鏈上創新要素的自由流動與合理配置，進一步提升產業鏈與創新鏈韌性，推動傳統產業轉型升級。

（3）高度重視各區域數字經濟發展差距。東部地區應繼續發揮引領作用，加快數字技術對傳統產業的滲透；中部地區應利用國家政策，借鑒東部地區數字經濟發展經驗，突破數字化資源瓶頸；西部地區應抓住“一帶一路”的建設機遇期，促進產業結構匹配科技創新發展，消除數字鴻溝，全面縮小地區差距，推進區域產業鏈與創新鏈協調發展。

4.4 不足與展望

本文尚存在一些不足，可在后續研究中作深入探討：研究基于30個省（市）面板數據探討數字基礎技術和數字應用技術對雙鏈融合的影響，未來可以從具體產業角度入手，考察數字技術對不同產業雙鏈融合的影響。此外，產業鏈衡量標準尚沒有統一，本文中的產業鏈評價指標主要涵蓋長度、寬度、關聯度和厚度4個方面，未來研究可以從產業基礎、產業經濟、產業配套、產業合作和產業環保5個方面展開，并進行結果對比，以篩選出更合適的產業鏈衡量方式。

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責任編輯

（責任編輯：胡俊健）

英文標題

The Impact of Digital Technology on the Integration of Industrial Chain and Innovation Chain from the Perspective of Industrial Policy

英文作者

Jia Weifeng1，Li Shangrong2，Wang Yining2

英文作者單位

（1.School of Economics and Management，Xi'an University of Posts and Telecommunications; 2.School of Modern Post， Xi'an University of Posts and Telecommunications， Xi'an 710061，China）

英文摘要

Abstract：The good functioning of the industrial chain is an important basis for the construction of China's modern economic system and high-quality development. However， along with the tide of anti-globalization， China has been confronted with serious risks， such as interruptions and shortages in the industrial chain. China's promotion of the deep integration of the regional industrial chain and the innovation chain is an important measure for the implementation of the regional coordinated development strategy and a necessary prerequisite for the implementation of the innovation-driven development strategy. As the first productive force of the digital economy， digital technology is an important way to realize the modernization of China's industrial chain and make breakthroughs in the bottleneck issues of key technologies in the core fields. Therefore， how to realize the deep integration of the industrial chain and innovation chain （dual-chain） through digital technology in all regions of China has become a realistic problem to be solved in the implementation of the innovation-driven development strategy.

From the perspective of industrial policy perspective， the study selects 30 provinces and regions in China from 2012 to 2021 as the research sample. In the first place， it chooses double-chain integration as the explanatory variable and measures the degree of dual-chain integration of the manufacturing industry in each province of China by constructing the coupling coordination degree model. Besides， the study chooses basic digital technology and applied digital technology as explanatory variables， constructs the evaluation indexes of the two， calculates the weight of each evaluation index， and derives the comprehensive development level by the entropy value method. Then， with government subsidies and tax incentives as moderating variables， it uses Python to crawl the cumulative numbers of policy and regulatory documents on government subsidies and tax incentives in 30 provinces in China from the National Laws and Regulations Database， and on this basis， the policy and regulatory documents are generalized to the provinces they belong to according to their formulating authorities. At last， this study utilizes Stata 15.0 to process and calculate the data， and applies the fixed effect model to explore the impact of digital technology on the integration of industrial chain and innovation chain from the dimensions of basic technology and applied technology. The two industrial policies， government subsidies and tax incentives， are introduced as moderating variables to further analyze the influence mechanism of industrial policies on the relationship between digital technology and dual-chain integration and conduct empirical tests.

It is concluded that， firstly， basic digital technology has a significant positive impact on the dual-chain integration， and applied digital technology has an inverted U-shaped impact on the integration of the dual-chain integration， which shows the trend of \"rising first and then falling\". Secondly， government subsidies and tax incentives play significant positive moderating roles in the positive relationship between digital basic technology and dual-chain integration， while they also play positive moderating roles in the inverted U-shaped relationship between digital application technology and dual-chain integration. The above-mentioned moderating role is not only conducive to the in-depth study on the role of the mechanism of digital technology-driven dual-chain integration but also provides a theoretical basis for local governments to solve the problem of an out-of-control industrial chain and an imbalance of innovation chain by adjusting the industrial policy. Thirdly， the positive impact of basic digital technology on dual-chain integration is most pronounced in the east and least in the west of China， and digital application technology has a significant inverted U-shaped impact on dual-chain integration in the central region， while it has a significant positive impact in the eastern and western regions. This study provides scientific guidance for the implementation of differentiated development in each region as well as the government's policy adjustment through the analysis of regional heterogeneity. Finally， the combination of industrial policy regulation and market-driven innovation is the key to solving the problem of an uncontrolled industrial chain and an imbalanced innovation chain.

英文關鍵詞

Key Words：Basic Digital Technology；Applied Digital Technology；Double-chain Integration；Industrial Policy

收稿日期

收稿日期：2023-06-29 "修回日期：2023-08-25

基金項目

基金項目：國家社會科學基金一般項目（22BJY039）

作者簡介

作者簡介：賈衛峰（1978-），男，河北邯鄲人，博士，西安郵電大學經濟與管理學院副教授、碩士生導師，研究方向為技術創新理論及產業融合；李尚蓉（1998-），女，陜西眉縣人，西安郵電大學現代郵政學院碩士研究生，研究方向為技術創新及產業融合；王藝寧（1999-），女，河北唐山人，西安郵電大學現代郵政學院碩士研究生，研究方向為技術創新及產業融合。