《Frontiers in Sustainability》：Digital infrastructure construction and industrial chain resilience: empirical evidence from high-tech industry in China
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目前，中国高技术产业链面临内外部的“双重挑战”。提升高技术产业链韧性（HCR）已成为保障中国产业安全的关键问题。作为数字时代的关键基础，数字基础设施建设（DIC）为改善HCR提供了重要支持。基于2008年至2021年中国31个地区的面板数据，本研究采用面板回归
目前，中国高技术产业链面临内外部的“双重挑战”。提升高技术产业链韧性（HCR）已成为保障中国产业安全的关键问题。作为数字时代的关键基础，数字基础设施建设（DIC）为改善HCR提供了重要支持。基于2008年至2021年中国31个地区的面板数据，本研究采用面板回归模型和中介效应模型检验了DIC影响HCR的机制。实证结果表明，DIC对HCR具有显著的正向影响，平均效应为7.2%。这种影响通过产业共集聚、创新效率和要素配置水平三个途径进行中介。异质性检验显示，在东部和南部地区，这种促进作用更为显著，而在中部、西部和北部地区则相对较弱甚至为负。总体而言，未来应注重通过合理布局DIC来增强高技术产业与生产性服务业之间的网络关联，以“功能导向”方式支持高技术产业链创新机构和平台环境建设，并完善“劳动-资本-数据”的监管机制以提高要素配置水平。这将有助于培育更具凝聚力、活力、韧性和竞争力的新型高技术产业链。
在当前科技革命与产业变革浪潮下，现代产业发展日益强调区域分工与科技支撑。然而近年来，中国产业链发展面临严峻的“双重挑战”。在外部，中美贸易争端、新冠肺炎疫情及地缘政治冲突等引入了威胁产业链安全的诸多不确定性，全球制造业日益呈现本地化趋势，跨国公司并购规模大幅下降。在内部，中国产业链在“量”上占据全球价值链高位，但在“质”上仍受制于关键核心技术的“卡脖子”问题，大量高端芯片与智能设备处理器依赖进口。同时，中国高技术产业虽企业数量与增加值持续增长，但价值分配仍处于依附阶段，面临知识产权壁垒与出口管制等低端锁定困境。在此背景下，如何依托数字基础设施建设（DIC）提升高技术产业链韧性（HCR），已成为保障国家产业与供应链安全稳定的核心议题。因此，研究人员探讨了DIC与HCR之间的内在机制，发现DIC不仅能直接提升HCR，还能通过产业共集聚、创新效率与要素配置水平三个中介路径发挥作用，并指出该作用存在显著的区域异质性，为优化数字基础设施空间布局与增强产业链抗风险能力提供了理论依据。该论文发表在《Frontiers in Sustainability》。
在关键技术方法方面，研究人员基于2008年至2021年中国31个省份的面板数据样本队列，结合熵权法与CRITIC（Criteria Importance Through Intercriteria Correlation）法构建了DIC与HCR的综合评价指数体系。研究主要采用面板固定回归模型评估DIC对HCR的直接影响，并利用中介效应模型检验了产业共集聚、创新效率（IE）与要素配置水平（FAE）三个维度的间接传导机制。为验证可靠性，研究运用了超效率SBM（Slacks-Based Measure）与三阶段DEA（Data Envelopment Analysis）模型测算创新效率，并借助 Solow 残差法与 C-D 生产函数评估要素错配指数。此外，通过缩减样本、替换被解释与解释变量等方法进行稳健性检验，并选取历史邮电数据作为工具变量处理内生性问题，最后开展了区域异质性分析。
基准回归结果表明，通过双向固定效应面板回归分析，DIC对HCR的回归系数显著为正，即DIC对HCR具有显著的正向影响，平均效应达7.2%。这表明随着DIC的不断完善，网络节点连通性显著增强，有效降低了信息获取与企业交易成本，锻造了“联动拓展-协同整合-功能强化”的叠加机制，进而促进了高技术产业链的数字化转型与韧性提升。控制变量中，区域教育水平与创新创业活力亦对产业链韧性起到积极推动作用。
在内生性与稳健性检验部分，通过缩减样本容量、替换HCR的测算方法以及用新兴信息设施资本存量替换核心解释变量DIC，回归系数仍显著为正。研究还剥离了传统基础设施建设的影响，并排除了直辖市样本，结果均证实了基准回归结论的稳健性。此外，选用1984年邮电局数量与历史电话普及率作为工具变量，第一阶段F值及Cragg-Donald Wald F 统计量排除了弱工具变量干扰，再次证明 DIC 对提升 HCR 具有稳健的正向因果效应。
中介效应检验结果显示，产业共集聚表现出完全中介作用。DIC显著促进了高技术产业与生产性服务业的协同集聚，降低生产与沟通成本并生成规模经济，该效应占总效应的47.38%；创新效率表现为部分中介作用，其通过拓宽信息渠道与优化研发投入结构有效提升技术转化率，中介效应占比3.4%；要素配置水平同样表现为部分中介作用，DIC依托数字平台缓解了劳动力摩擦性失业与资本信息不对称，显著改善了资源错配现象，其中介效应占比为38.06%。
异质性检验表明，DIC对HCR的促进作用在东部与南方地区更为显著，而在中、西部及北方地区作用较弱甚至呈现负向抑制。东部与南方地区凭借优质的城市集聚政策、充沛的创新资源与良好的人口流入，使数字基础设施能够高效驱动高技术产业的研发协同与资源整合。相反，中西部受地理条件与产业基础限制，北方地区受人口流出与产业低端结构制约，导致数字赋能效应难以在短期内充分发挥。
综合讨论与结论指出，DIC对HCR的赋能作用在结构、功能与运营维度上表现出系统性的网络特征。未来政策应注重以产业共集聚为导向，推进高技术产业与生产性服务业在数据流与业务流上的深度融合；在创新层面，应从“规模导向”转向“功能导向”，构建跨层级协同创新资源共享平台以降低试错成本；在要素配置层面，应完善数据交易机制与金融数字监管体系，畅通“劳动-资本-数据”要素匹配通道，从而培育更具动态适应力与自我更新力的高技术产业链。
