产业互联网对浙江省制造业集聚程度影响的实证研究——基于浙江省2008—2017年面板数据

沈运红，黄 桁

（杭州电子科技大学管理学院，浙江杭州 310018）

关键字：产业互联网；制造业；EG指数；产业集聚

中国改革开放四十年，经济高速发展，成绩斐然，GDP在2010年超过日本，在全球中的地位仅位于美国之下，但随着经济体量的不断扩大，面临增速下滑的局面也日益严峻。制造业等传统产业面临创新能力薄弱、资源配置效率低下、成本控制困难等问题，新旧动能接续转换，推动传统产业改造升级将成为中国未来重点发展目标之一。

“互联网+”搭建了企业与消费者之间的外部连接，更加快速地为用户提供商品和服务，而产业互联网作为“互联网+”的进一步深化，在广度和深度两个层面上构建企业与企业间的数字网络，以用户为中心重组生产要素和优化运营模式，更加有效地实现供给匹配。在这样的背景下，重视先进制造技术及产业，促进信息网络、AI技术与实体经济的高效结合与共同发展，已成为国家未来主要战略规划。

浙江省作为数字经济先发地，不断促进互联网与传统产业的融合耦联，推动产业数字化，数字产业化，发展势头迅猛，新业态新模式不断涌现。本文聚焦浙江省11个城市2008—2017年的制造业，分析和了解产业互联网背景下制造业集聚态势以及产业互联网的发展对制造业的具体影响，这有助于研究制造业产业合理空间布局和产业结构优化升级，并为后续传统产业高质量转型发展提供思路和方向。

1 文献回顾

产业互联网的关键资源在于信息［1］，故其基于新一代的信息技术帮助实现人与产业要素更高效的协同，为产业注入新动能。信息化代表了互联网信息时代与传统时代的差异，可以说信息化孕育了产业互联网的发展，因此许多学者围绕信息化，从多角度出发对制造业产业集聚展开研究。从基础设施角度出发，张嵩等［2］通过研究得出信息化资源具有共享等特征。徐鑫等［3］在研究中发现信息基础设施投资的增加，有利于制造业资源利用效率的提高。王帅等［4］基于省级面板数据研究发现，信息基础设施能够显著促进经济增长和产业集聚。在信息产业角度，李晓钟等［5］以浙江省为研究对象，发现浙江省信息产业与制造业各行业融合度的提升对产业绩效具有正向的促进作用。魏艳秋等［6］提出信息技术服务业的发展极大地促进了制造业产业结构的提升。赵景华等［7］通过研究指出京津冀地区信息技术服务与制造业空间协同集聚度较高。在信息技术应用角度，邵培仁等［8］认为要以积极的姿态把握数字机遇，采用信息技术改造传统产业。“互联网+”作为产业互联网的前身，为制造企业利用高水平现代信息技术创造条件，通过线上的互联互通，促进信息的流动［9］，有效地降低交易成本和改善供应链环境，同时提升制造业协作关系质量，在此基础上，刘军等［10］基于省级面板数据的实证研究中发现，“互联网+”有利于制造业的集聚，而王如玉等［11］则认为新一代信息技术会影响集聚的物流运输成本，降低集聚的信息匹配和交易成本，使得知识溢出不再依赖地理邻近性，推动制造业向线上虚拟集聚发展，弱化地理空间的集聚。

通过对产业互联网和制造业产业集聚相关文献的整理不难发现，学界的研究普遍都基于信息化某一点切入进行分析，站在整体角度并针对产业互联网对制造业集聚的相关研究较少，另外，学者们关于信息技术对制造业产业集聚影响的看法也略有不同，因此探明以新一代信息技术为基础的产业互联网对制造业产业集聚的具体作用途径是本文聚焦所在。

2 浙江省制造业分行业集聚测度和理论分析

2.1 改进后的EG指数

学者们对产业集聚程度的研究已经比较完备，他们从差异化的视角出发,选择各种测度方法针对各种产业进行分析。通过对文献的回顾，不同专家们分别利用区位熵［12］、Concentration Ratio、Spatial系数［13］以及EG指数［14-15］等对产业集聚程度进行测度。区位熵对产业空间划分不合理，无法表现不同地区经济状况之间的联系［16］，因此即使某个地区计算出来的该指标数值最大，其产业集聚程度水平也未必最高。行业集中程度的计算结果随选取的主要企业数量的不同而不同，且不能充分反映企业规模的分布差异，另外，对于不同类型的产业，计算指标的选取也有差异。而Spatial Gin系数测算产业的集聚程度，忽略了企业的实际规模，即没有考虑企业的内部规模经济，因此会造成计算得出的结果在一定程度上会有虚假集聚的成分。

EG指数，则是以Spatial Gini系数为基本框架再结合 HHI指数（反映了企业规模的分布状况）的思想，针对其缺陷而完成优化后的指标。计算公式如下：

其中，ri为EG指数，Gi为Spatial Gini系数，Hi为HHI指数。N的含义为区域的总数量，M的含义为i产业中企业的总数量，Xj的含义为j区域的相关指标在总区域中的占比，Sij的含义为j区域i产业的相关指标占在总区域中的占比，Zk的含义为i产业中k企业的相关指标在i产业相关指标总额中的占比。

依据经验，ri＜0.02则可认为该产业不存在明显的集聚特性，ri＞0.05则可认为该产业存在明显的集聚。观察公式可以发现，EG指数测算集聚程度的方法仍以Spatial Gini系数为理论支撑，并在已有的基础上，加入了能够反映产业内规模分布的HHI指数，从而在Spatial Gini系数的框架下完成优化和改善，使应用EG指数测算出来的产业集聚程度能够反映不同维度间的各种差异［17］。

本文使用EG指数来测度浙江省制造业产业集聚程度MIAD（Manufacturing Industry Agglomeration Degree），计算使用的相关指标为工业生产总值。目前国内并无官方、个体或第三方专业机构对各个具有一定规模企业的数据进行统计，故借鉴吴三忙等［17］的研究成果，将HHI指数按照实际条件进行合理改动，统一所有区域中的企业在单一产业上的规模（工业生产总值相同）。改动后的HHI指数公式如下：

其中，N的含义为区域数，nij的含义为j区域i产业的企业数量，outputij的含义为j区域i产业产值，outputi的含义为浙江省i产业产值，Sij的含义为j区域i产业产值在浙江省中的占比。

2.2 测度结果与理论分析

浙江省2008—2017年制造业分行业EG指数测算结果如表1，其中可以发现，经EG指数测算，本文所研究的27个制造业大类在10年的时间跨度中，C20木材加工和木、藤、棕、草制品业的集聚程度最高，其次为C19皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业。另外，由表1可知，符合EG指数判断标准（ri＞0.05）具有高度集聚特征的产业还有：C13、C14、C15、C17、C21、C22、C27、C28、C36、C37、C39以及 C40，各个代码行业名称见表1。

观察表1中的数据不难得出，浙江省各个不同制造业的EG指数均大于整体（C_All）的EG指数，这表明与省内整体相比较，各行业在全省各地区的产业分布还是有所侧重的，省内各个地级市的产业重心存在差异，即表现出较显著的产业集聚特征。以浙江省纺织业为例，产业主要集中在绍兴市、嘉兴海盐县和舟山定海区，其中2017年绍兴市纺织业的生产总值更是占全省纺织业生产总值的33.85%，规模以上工业企业主要产品主要为纱、布、印染布、领带、袜子等传统纺织产品。绍兴纺织制造业产业优势突出，专业市场发达，无论是在生产规模、市场销量、技术设备等常年都处于全国前列位置，纺织、服装等传统制造业增加值增幅连年高于浙江省平均水平。另外，皮革、毛皮、羽毛及其制品业的高度集聚与嘉兴海宁市的皮革产业有着密不可分的关系，作为我国目前最具规模的皮革产业集群，浙江海宁自2008年金融危机以来，不断推动皮革产业发展战略与模式变革，尝试新型战略创业行为，构建间接网络商贸平台［18］，不断驱动传统集群产业架构的变迁与升级，使得产业摆脱低端贴牌生产，向自主创新、形成名牌的目标不断发展与蜕变。

表1 2008—2017年浙江省制造业分行业EG指数

表1 （续）

依据李贤珠［19］对制造业产业结构的分类，对比制造业行业的特点，可以发现浙江省具有明显集聚特征的制造业主要集中在低端技术制造产业和高端技术制造产业，而集聚程度较低的制造业集中在中端技术制造产业，即资本技能型行业，详见表2。

表2 集聚产业行业分类（2017年）

低端技术集聚产业主要是纺织业、食品制造业等传统劳动密集型产业，生产要素集中在产品原材料、劳动力等物质资源和人力资源。根据马歇尔外部经济理论，生产要素在有限区域内的集聚有助于显著减少交易成本，劳动力的集聚也使得生产要素的边际收益不断递增［20］，并且企业在空间地理上的集聚可以促使信息更加有效的传导，提高企业间的信任度。另外，传统劳动密集型产业的集聚有助于构建社会专业化体系，形成产业集群与明确分工，减少集群内各企业的平均生产成本，不断扩大产业集群经济效益。自主创新并形成自主品牌，提高企业的市场影响力，掌握上下游供应链制造需求话语权，是传统制造企业一直想要达到的目标，虽然自主创新能够为企业带来可观效益，但其成功实现所需的巨额资金、先进的技术以及要承担的高风险，使得大多数中小型制造企业“望而却步”，被迫接受低端制造或者贴牌代工的低水平微利局面。产业互联网不断升级，电子商务等信息产业作为线上与线下经济深度结合的焊接点，发挥着汇集产业全要素、优化产业资源配置的作用，成为纺织业、皮革业等低端技术制造企业产业链协同和引领创新的重要引擎，逐步引导传统制造企业向线上电子商务平台转移，形成“虚拟集聚”，发挥集聚优势，帮助其获得更高的经济效益，推动传统制造业转型设升级。

与低端技术集聚产业相比较，高端技术集聚产业主要是医药制造业、化学纤维制造业以及计算机通讯设备制造业等知识密集型产业，其能否产生区域集聚特征更多是依靠市场机制的调节和技术外部性的作用。而且知识密集型产业形成集聚的过程中，主要考虑当地资源禀赋程度、科研人才储备以及配套的基础设施和政府政策支持等条件［21］。根据创新扩散理论，知识外溢是形成产业集聚的重要因素［22］，但知识外溢却受空间距离的影响，表现出随着距离的增长而衰减的特征。而在产业互联网的发展和市场机制的作用下，有助于高技术产业集聚区的形成，可以帮助更多高新企业在创新研发活动过程中更加有效率地获取外部知识，尤其是降低缄默知识和黏性知识［23］的获取成本，在相同资本投入下创造更大的经济效益和社会效益，另外，产业的集聚又为企业提供了合作研发协同创新的契机，促进合作平台的构建，推动提高科研创新效率。

通过上文的分析和论述，可以发现浙江省低端技术制造业和高端技术制造业集聚的原因有所差异，而为更好地深入研究其在产业互联网背景下呈现出的不同表现，本文继续设计了实证环节，分析得出浙江省产业互联网的发展对制造业集聚的影响机制。

3 产业互联网对浙江省制造业集聚程度影响的研究设计

3.1 数据来源

因浙江省于2008年首次公开发布《浙江省互联网发展报告》，说明浙江省自此将互联网上升至战略政策层次，故将数据搜集的时间跨度设定为2008—2017年，研究对象地区为杭州、宁波、温州等11个地级市。由于2011年（不包括）之后的数据指标采用gb/t 4754-2011国家标准，因此将应用gb/t 4754-2002国家标准的2008—2011年行业分类与数据转换为gb/t 4754-2011国家标准，如将橡胶制品业（C29）与塑料制品业（C30）合并为新标准下的橡胶和塑料制品业（C29）。根据本文研究目的，搜集的制造业产业数据不包括废弃资源综合利用业（C42）以及金属制品、机械和设备修理业（C43），又由于烟草制品业（C16）和石油加工炼焦及核燃料加工业（C25）的行业垄断特殊性，呈现出超高的集聚特征，本文同样不重点研究这两个制造产业。研究数据均来源于国研网数据库、EPS数据平台以及浙江省各地级市统计年鉴，使用的软件为Stata 15.1。

3.2 变量说明与评价方法

3.2.1 被解释变量：制造业产业集聚程度MIAD

EG指数只能测算出浙江省分行业的集聚程度，无法进一步细化得出分地区的产业情况，故使用区位熵指数替代，虽然其不及前者那样准确，但也不影响本文的目标测算。具体公式如下：

qij的含义为区域j中产业i指标，qj的含义为表示区域j全部产业指标；qi的含义为总区域范围水平下产业i指标，q的含义为总区域范围水平下全部产业指标。

3.2.2 解释变量：产业互联网发展水平IIL

产业互联网发展水平IIL（Industrial Internet Level）从三个维度进行测度，分别为信息基础设施建设水平(Infra)、信息产业发展水平(Indus)、信息技术创新科研水平(Techn)，指标体系如表3所示。

借鉴李捷等［24］、石喜爱等［25］学者的研究成果与评价体系，并考虑数据的可获得性，选取电信业务总量、移动电话用户数以及国际互联网普及率，作为表征信息基础设施建设水平的测度题项。

借鉴魏艳秋等［6］学者的研究成果，选取信息传输、软件和信息技术服务业（简称“信息服务业”）的GDP总量，信息服务业就业人数以及业务收入作为信息化产业发展水平的评价指标。

借鉴张艾莉等学者［26］的创新评价指标体系，并考虑到数据的可获得性，选取ICT研发经费、本科以上学历人才总数，作为表征信息技术创新科研水平的测度题项。

综上，本文构建了产业互联网发展水平测度体系，并运用改进后的熵值法［27］对其进行计算，得出的综合指数用于表征各地区产业互联网发展水平。

表3 产业互联网发展水平测度指标体系

熵值法具体计算步骤如下：

（1）指标说明：假设年份跨度为d，城市数量为n，指标数量为m，则Xθij表示为第θ年城市i的第j个指标。

（2）指标的标准化处理：

（3）指标熵值的确定：

（4）指标信息效用值的确定：

（5）指标权重的确定：

（6）综合评分的确定：

3.2.3 控制变量

政府参与程度GI（Government Involvement）。基于石喜爱等学者［28］的研究，采取地方财政一般预算内支出占该区域GDP的比值表征政府参与程度。

外贸依存度FTD（Foreign Trade Dependence）。基于呙小明等学者［29］的研究，采取地方进出口总额占该区域GDP的比值表征外贸依存度。

金融发展水平FD（Financial Development）。基于刘军等［10］、石喜爱［28］等学者的研究，采取地方存贷款总额占该区域GDP的比值表征金融发展水平。

教育投入水平EI（Educational Input）和医疗水平ML（Medical Level）。基于谭清美等学者［30］的研究，采取地方财政科学事业费和教育事业费支出的总和占地方财政一般预算内支出的比值表征教育投入水平，地方医院、卫生院床位数占该区域总人数的比值表征医疗水平。

3.3 模型构建

通过前文构建的指标体系测算得出的综合评分，用以表征浙江省分地区产业互联网发展水平，探索其对制造业产业集聚程度的影响作用机制，具体的计量模型设定如下：

为进一步探明产业互联网三个维度对高低端制造业产业集聚程度的具体影响，设定了如下模型：

其中，MIAD_L的含义为低端技术制造业产业集聚程度，MIAD_H的含义为高端技术制造业产业集聚程度，i的含义为区域，t的含义为年份，α、β的含义为待估参数，ε的含义为残差。

4 实证结果与分析

分析处理面板数据时，需要考虑到模型中各个变量的不均匀性与复杂性等因素，并结合实际需求选择最为恰当的模型构建方法。该类型数据模型的选择可以按照对随机扰动项的不同处理分为混合估计模型（Pool）、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE），其中后两者同属于变截距模型（VI）。第一步先使用Pool模型对构建的模型完成验证，利用F检验判别能否选择Pool回归的构建方法。根据回归结果，两个模型的F检验结果表明使用Pool模型的原假设无法在0.99以及0.95的置信度下通过验证，由于混合估计模型要求在时间维度上各个研究主体表现趋于一致，此外，在截面维度上各个截面表现也应趋于一致，可以推测出采取忽略样本特征的混合回归可能会使实证分析结果产生较大的偏误，因此说明应该建立考虑个体时间特征的变截距回归模型。而通过进一步的Hausman检验能够得出，针对低端技术产业为被解释变量的模型［1］应选择FE模型开展分析，针对高端技术产业为被解释变量的模型［2］应选择RE模型开展分析。

表4 产业互联网整体回归结果

表4 （续）

表5 产业互联网分维度回归结果

从表4的回归结果中可以看出，在控制政府参与程度、外贸依存度、金融发展水平、教育投入水平和医疗水平变量后，针对浙江省低端技术制造产业采用固定效应模型进行回归后，解释变量产业互联网发展水平的系数为-0.301 0，在5%的水平下显著，说明产业互联网发展水平与低端技术制造产业集聚程度呈负相关关系。从表5的分维度回归结果看，信息产业发展水平的回归系数为-0.707，且在5%的水平下显著，说明产业互联网的发展对低端技术制造业集聚的弱化，主要是信息产业的发展在起作用。低端技术制造产业的生产要素集中在原材料、劳动力等，产业互联网的发展，帮助低端技术制造产业通过信息产业促成的网络平台进行实时交流以及数据资源的共享，提升信息匹配效率，并提高创新绩效，使得原本需要地理空间相邻近的如供应链上下游收发订单等线下事务活动转向线上网络虚拟空间进行，极大地降低企业间的信息交流成本和交易风险。因此，随着产业互联网发展水平的不断提高，低端技术制造企业的创新绩效以及交易成本和风险降低所带来的经济效益，可能会大于因地理集聚带来的效益。

针对高端技术制造产业，控制相关变量并采用随机效应模型进行回归后，产业互联网发展水平的系数为0.418 8，在1%的水平下显著，即产业互联网发展水平每提高1%，浙江省高端技术制造产业集聚程度提升0.418 8%，说明产业互联网水平与高端技术制造产业集聚程度呈正相关关系。表5的分维度回归结果显示，信息产业发展水平和信息技术创新科研水平的回归系数分别为0.846 1和0.939 9，且均在1%的水平下显著，说明产业互联网对高端技术制造业集聚的促进，是依靠信息产业的发展和信息技术的创新在推动。不同于低端技术制造产业，高端技术制造产业的生产要素集中在知识水平，当其发展到一定程度，新知识的获取将成为影响进一步发展的重要因素［31］，而产业互联网发展水平的不断提升，极大地促进了企业间的信息交流，降低了企业外部知识的搜集成本，扩大产业内知识的溢出效应，促进产业的集聚。另外，更多高端技术制造企业在产业互联网背景下与信息服务业等数字化产业进行跨界融合与耦联，搭建区域产业内协同创新合作平台，提高科研创新产出效率，降低研发成本，而实证结果也表明了产业互联网的发展能促进高端技术制造产业的集聚。

5 结论与建议

5.1 结论

本文利用EG指数测算浙江省各制造业集聚程度，结果显示在本文研究的27个制造业大类中，有14个产业形成明显集聚特征。对比制造业行业的特点，可以发现这些具有集聚特征的制造业主要集中在低端和高端技术制造产业，其中前者为造纸、纺织等8个产业，后者为仪器仪表、化纤等6个产业。随后为了研究产业互联网与低端技术、高端技术制造产业集聚程度之间的关系，构建产业互联网发展水平评价指标体系，收集浙江省11个地级市2008—2017年共10个年份的数据，利用改进熵值法完成测度，测度结果显示，浙江省产业互联网水平整体逐年提升，但各区域发展不平衡，其中杭州、宁波较高，而其他城市相对较低。最后，分别运用固定效应模型和随机效应模型，实证分析了浙江省产业互联网发展水平对省内低端技术制造产业和高端技术制造产业集聚程度的影响。研究结果表明，产业互联网的不断壮大与完善能推动高端技术制造业集聚，同时弱化低端技术制造业的集聚。进一步的分维度回归结果显示，产业互联网对高端技术制造业集聚的促进作用，是依靠信息产业的发展和信息技术的创新来推动，而对低端技术制造业集聚的弱化，主要是信息产业在起作用。

5.2 政策建议

结合产业互联网的三个维度，本文提出以下政策建议。

（1）夯实基础产业，完善信息基础设施建设。产业互联网推动了产业结构的优化升级，需进一步夯实产业互联网的支撑基础，加强基础设施的建设，在扩大网络普及规模的同时应当进一步加强网络创新和网络供给能力。

（2）推动产业互联网与产业深度融合，实现资源共享与跨区融合。抓住第三次科技革命中信息技术飞速发展的机遇，推动“互联网+”与其他各行各业的融合发展。鼓励互联网信息技术革新，充分发挥现代信息科学技术的巨大优势，带动传统行业焕发出新的生机与活力，促进信息网络、AI技术与实体经济的高效结合与共同发展，实现社会生产力的提升。

（3）加快互联网信息技术创新，大力培育产业互联网发展能力。加快科创平台建设，突破前沿关键技术，同时增加资本、人才和技术的供给，构建一个结构合理、协调有序的市场空间。继续培育“互联网+”的发展能力，深度发掘产业互联网的优势并应用于各领域，推进信息技术的改进和升级。

（4）完善各地区产业互联网战略的政策供给机制，合理制定发展规划。浙江省各市应当加大力度集中发展本土的优势产业，充分利用互联网合理配置资源的特点，将低效率的产业向效率较高的产业进行转移，促进产业结构的优化，缩小区域内部产业发展的差距。加快提升区域内产业结构的高级化水平，不断完善优化产业互联网战略的政策供给机制，坚持可持续发展的产业生态道路，制定前瞻性规划，最终实现又好又快发展。