跨境电商综合试验区政策对产业链韧性的影响研究

Research on the Impact of the Policies of Integrated Pilot Zones for Cross-Border E-Commerce on Industrial Chain Resilience

摘要: 近年来，跨境电商的迅猛发展，跨境电商综试区作为我国重要制度安排，已然成为产业链韧性提升的重要驱动力。本文基于2010~2022年城市面板数据，采用双重差分法实证检验了跨境电商综合试验区对产业链韧性的影响效应及其作用机制。研究发现，跨境电商综合试验区显著推动了产业链韧性，该结论经安慰剂检验、排除其他政策、反事实检验等一系列稳健性检验后依然可靠。异质性分析表明，跨境电商综合试验区对产业链韧性的提升效应在东部沿海地区、市场化程度高、互联网普及率高的地区更为显著，同时跨境电商综试区对产业链恢复力的赋能效应更显著。机制检验发现，跨境电商综试区能够通过推动产业结构升级、驱动技术创新和提高金融发展水平等作用渠道提升产业链韧性。本研究旨在促进跨境综合试验区政策的优化完善，加速现代化产业体系的构建进程和推动新质生产力的培育与发展提供参考。

Abstract: In recent years, with the rapid expansion of cross-border e-commerce, the integrated pilot zones for cross-border e-commerce in China, as a crucial institutional arrangement, have become a major driver for enhancing industrial chain resilience. Utilizing urban panel data from 2010 to 2022, this paper empirically examines the impact and mechanism of these zones on industrial chain resilience via the difference-in-differences method. The results indicate that the zones significantly improve industrial chain resilience, and this conclusion holds after a series of robustness tests like placebo tests, exclusion of other policies, and counterfactual tests. Heterogeneity analysis shows that the promoting effect is more prominent in the eastern coastal areas, regions with high marketization and high Internet penetration, and the effect on industrial chain recovery is also more significant. The mechanism test reveals that the zones can strengthen industrial chain resilience by means of upgrading the industrial structure, spurring technological innovation, and advancing financial development. This study aims to provide references for optimizing the policies of cross-border comprehensive pilot zones, accelerating the construction of modern industrial systems, and promoting the cultivation and development of new quality productive forces.

1. 引言

产业链的韧性是推动经济现代化的关键要素，也是建设社会主义现代化强国的必备物质条件。2024年的《政府工作报告》中强调了“加强产业链韧性”，各市地方政府报告也提出“一链一策”以强化之。尽管如此，我国产业链仍面临关键核心技术不足、产业基础能力发展滞后以及对外国技术的高度依赖等问题，面临随时“断链”的风险，提升产业链韧性成为亟需解决的问题。然而，多数学者对产业链韧性的研究多聚焦于产业链韧性的内涵和测度[1] [2]，对于如何提升产业链韧性也仅集中于数字经济[3]、产业融合集群[4]等，忽略了跨境电商这一新业态产生的赋能作用。近年来，我国频繁推出针对跨境电商综合试验区的政策措施，其发展已呈“陆海统筹、东西互济”格局[5]，通过协同创新等手段构建优质供应链与产业链，推动产业转型升级，助力产业链韧性发展[6]。但由于不同机构统计数据差异，评估该政策对产业链韧性的测度有困难。因此，关键在于：跨境电商综合试验区政策对中国产业链韧性提升的具体效果如何？以及它是通过哪些途径影响产业链韧性的？其答案对于揭示跨境电商综合试验区政策对产业链韧性发展的影响机制至关重要，也为相关政策制定提供了参考。

在与本文紧密相关的文献中，一类聚焦于跨境电商政策对经济的影响。多数学者已经证实跨境电商综合试验区在促进贸易便利化[7]、增强创新能力[8]及推动产业发展[9]等方面的重要作用，侧面为跨境电商综试区促进产业链韧性提升提供了证据。另一类则是研究产业链韧性。一方面是有关内涵测度的研究。目前学术界对产业链韧性有着不同见解，学者认为产业链韧性是指产业链在应对冲击时维持自身稳定、防止断链的能力[10]。也有学者认为产业链韧性是用于衡量产业链应对风险干扰的能力，旨在维持链条稳定、防止断裂，调整恢复到原有状态，甚至化危为机实现链条升级的能力[11]。基于产业链韧性内涵的理解，学者从不同角度构建了产业链韧性测度体系。陈晓东等[12]将产业链韧性划分为产业链抵抗力和恢复力两个维度，谷城和张树山[1]则是从产业链的基础、抵抗力、恢复力、可持续和引领力这五个维度构建产业链韧性水平评价指标体系。另一方面是关于韧性提升路径的研究。数字经济作为当前最具活力、最具创新力的经济形态，呈现数据驱动、技术赋能、平台化运作、跨界融合等特征[13]，持续通过促进产业结构升级[14]、提高人力资本水平[15]等赋能，已成为提升产业链韧性的新动能。异质性产业关联集聚效应[16]、新质生产力[17]、碳税政策[18]等均有助于产业链韧性水平提升。

综合来看，现有文献多探讨综合试验区政策与产业发展的关系，但对跨境电商综合试验区影响产业链韧性及其作用机制的研究较少。且虽在产业链韧性相关方面有一定成果，但往往忽视了跨境电商综合试验区设立对产业链韧性可能产生的影响。因此，本文基于2010~2022的城市面板数据，采用双重差分法实证检验跨境电商综试区对产业链韧性的影响机制。可能的边际贡献为：一是从理论和实证角度对跨境电商综试区和产业链韧性的直接关系进行分析；二是用双重差分法识别其对产业链韧性的影响；三是通过中介效应模型深入挖掘跨境电商综试区对产业链韧性的影响路径，并围绕试点作异质性探讨，增强理论深度。

2. 政策背景与理论假说

2.1. 跨境电商综合试验区的政策发展背景

近年来，我国通过实施跨境电商综合试验区的策略，有效促进了经济的增长，特别是在推动产业升级和增强国际竞争力方面成效显著[19]。党的二十大报告中明确指出了“优化货物贸易结构，创新服务贸易发展机制，发展数字贸易，加快建设贸易强国”的战略重要性。目前全国已分七批设立了共165个跨境电商综合试验区，以支撑外贸转型升级与创新发展。随着跨境电商这种新兴业务模式的不断成长，国家也积极推动各地区重视跨境电商的发展，促进当地产业的升级。这些政策的出台体现了跨境电商综合试验区与提升产业链韧性相互促进，通过政策扶持和产业链协同发展，可推动地区的高质量发展。

2.2. 跨境电商综试区的产业链韧性提升的影响机制

通过系统梳理文献，跨境电商综试区主要沿着促进产业集聚和推动数字转型两条路径驱动产业链韧性提升：一方面，跨境电商综试区通过促进产业集聚增强产业链韧性。跨境电商综试区通过降低制度交易成本[20]，吸引了大量跨境电商平台和服务企业入驻，形成了数据服务、软件开发等生产性服务业的产业集聚[21]，提升了产业链的风险抵抗与环境适应能力。另一方面，跨境电商综试区通过推动数字转型增强产业链韧性。在数字化浪潮下，跨境电商作为“互联网 + 贸易”的新业态，依托大数据、云计算等数字技术，赋能产业链数字化转型，实现延链、优链，从而显著提高产业链风险抵御能力、冲击恢复能力、链条升级能力[22]。基于上述分析，本文提出如下假设：

假设1：跨境电商综试区的设立能够提升产业链韧性水平。

跨境电商综试区的设立能直接促进产业链韧性提升的同时，还会通过推动产业结构升级、驱动技术创新和提高金融发展水平间接作用于产业链韧性。在推动产业结构升级方面，跨境电商综合试验区集聚了众多企业，形成了完整的跨境电商产业链，增强了上下游产业间的合作与交流，不仅畅通了要素流通渠道，实现了资源的共享与优势互补，还提升了产业链的整体协同效应[23]。在驱动技术创新方面，技术创新在提高产业链韧性与安全稳定中发挥积极作用[24]。跨境电商综试区吸引大批中小企业进入，企业数量增加，市场竞争加剧，促使企业从要素驱动向创新驱动的转型[25]，以此来保持自身竞争力[26]，进而提高产业链的安全性和稳定性。在提高金融发展水平方面，跨境电商综试区通过订单抵押、贴息贷款等方式缓解企业融资约束，同时创新金融服务，借助区块链、云计算等技术手段为产业链发展提供高效的金融支持[27]。据此，本文提出如下假设：

假设2：跨境电商综试区的设立主要通过推动产业结构升级、驱动技术创新和提高金融发展水平3个机制来促进产业链韧性提升。

3. 实证模型与变量说明

3.1. 模型设置

前文已针对跨境电商综试区与产业链韧性之间的关系进行理论分析，为进一步证实两者间的影响效应，构建固定效应模型进行检验。考虑到政策在不同地区设立的时间差异，本文采用多期双重差分法模型，基准回归模型如下：

${\text{Cis}}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{Treat}}_{it}\times {\text{Post}}_t+{\alpha }_2{\displaystyle \sum {\text{control}}_{it}}+u_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}$ (1)

其中，i表示城市；t表示年份，${\text{Cis}}_{it}$ 为被解释变量，表示i城市在t年份的产业链韧性，α为解释变量系数；${\text{Treat}}_{it}\times {\text{Post}}_t$ 交互项为核心解释变量(下文简化为${\text{DID}}_{it}$ 表示)，${\displaystyle \sum {\text{control}}_{it}}$ 为一系列控制变量；$u_i$ 为城市固定效应，${\lambda }_t$ 为时间固定效应，ε为随机误差项。

3.2. 变量选取

1) 被解释变量：产业链韧性(Cis)

本文借鉴谷城和张树山[1]的研究，构建产业链韧性评价指标体系，具体见表1，采用熵值法进行测度。

Table 1. Evaluation index system of industrial chain resilience

表1. 产业链韧性评价指标体系

一级指标	二级指标	三级指标	指标属性
产业链 基础	通信基础	移动电话普及率	正向
		万人互联网宽带接入端口数	正向
	物流基础	每百平方公里公路里程	正向
		货物周转量	正向
产业链 恢复力	产业效益	规模以上工业企业营业收入利润率	正向
	金融协同	银行各项贷款余额	正向
		银行各项贷款余额占GDP比重	正向
	产业联动	制造业与生产性服务业协同集聚EG指数	正向
	政府调控	人均财政支出	正向
产业链 抵抗力	人力资本	高校学生人数占比	正向
		全员劳动生产率	正向
	创新投入	规模以上工业企业R&D经费占GDP比重	正向
		规模以上工业企业R&D人员全时当量	正向
	创新产出	发明专利申请授权量	正向
	产业结构	产业结构合理化	正向
		产业结构高级化	正向
产业链 可持续	节能生产	单位地区生产总值能耗	负向
	绿色治理	工业固体废物综合利用率	正向
	污染排放	单位工业增加值二氧化硫排放量	负向
		单位工业增加值废水排放量	负向

2) 核心解释变量：跨境电子商务综合试验区

本文根据国务院同意批复设立跨境电商综试区的文件，设置组别虚拟变量${\text{Treat}}_{it}$ ，并依据城市设立与否划分实验组和对照组，给予0或1的赋值；根据综试区设立时间设置时间虚拟变量${\text{Post}}_t$ ，综试区设立的当年及以后取值为1，反之取值为0。最终，政策虚拟变量和时间虚拟变量的交乘项即为政策虚拟变量${\text{DID}}_{it}$ 。

3) 控制变量

为控制其他因素对产业链韧性的影响，本文参考相关文献，选取如下控制变量。政府干预程度(Gov)，以地方财政支出与GDP之比表征；外资引进水平(For)，用国外投资企业数的自然数刻画；人均经济总量(Ingdpper)，用人均地区生产总值的对数值表示；居民人均消费支出(Incomsume)，以居民人均消费性支出与本省GDP比值的对数值表示；交通基础设施(tra_faility)，用每平方千米公路线路里程数衡量；人力资本水平(hc)，使用普通高等学校在校学生数与总人口数之比测算。

4) 中介变量

产业结构升级。本文参考康玉梅和王嘉诚[28]的研究，用第三产业产值占国内生产总值的比重(UP1)、第三产业与第二产业产值之和与GDP的比值(UP2)来衡量产业结构升级水平。

技术创新。本文参考宋佳荣和同雪莉[17]的研究，用R&D经费支出占地区生产总值的比重(R&D)作为地区研发投入的代理变量。参考韩民春和张霄[29]的方法，选取专利申请受理数(PAT)作为创新产出代理变量。

金融发展水平。本文借鉴秦建群等[30]和周茂等[31]的做法，利用金融机构存贷款余额与地区GDP之比(FD1)和金融从业人数占总人数的比重(FD2)表征金融发展水平。

3.3. 数据说明

本文以2010~2022年我国298个地级市的面板数据为研究样本，验证跨境电商综试区与产业链韧性间的关系。原始数据主要来源于各地级市的《统计年鉴》和《统计公报》。针对部分缺失数据，采用插值法进行补足，以确保研究结果的准确性。各变量的描述性统计结果见表2。

Table 2. Descriptive statistics of variables

表2. 变量描述性统计

	变量名称	变量符号	平均数	标准差	最小值	最大值
被解释变量	产业链韧性	Cis	2.676	4.28	0	100
解释变量	跨境电子商务综合试验区	DID	0.197	0.0974	0	1
控制变量	政府干预程度	Gov	9.905	2.07	0	14.9
	外资引进水平	For	2.424	2.37	0.0247	32.3
	人均经济总量	Ingdpper	8.397	1.72	3.36	12.9
	居民人均消费支出	Inconsume	9.860	0.387	8.92	13
	交通基础设施	tra_faility	1.093	0.509	−0.698	2.74
	人力资本水平	hc	0.191	0.24	−0.0135	1.49

4. 实证检验和结果分析

4.1. 基准回归

基于上文分析，将各变量数据代入式(1)，以验证跨境电商综试区政策对产业链韧性的影响效应，检验结果见表3。第(1)列是仅纳入核心解释变量的结果，第(2)列是加入了控制变量的结果，第(3)列是在此基础上控制了时间固定效应，第(4)列是进一步展示了引入控制变量和双向固定效应的结果。经过四类回归，发现DID回归系数始终为正且显著，R²有明显提升。这表明在其他条件不变的情况下，跨境电商综试区设立显著增强了产业链韧性，假设1得到验证。

Table 3. Benchmark regression results

表3. 基准回归结果

	(1)	(2)	(3)	(4)
	Cis	Cis	Cis	Cis
DID	0.529^***	0.228^***	0.123^***	0.085^***
	(0.08)	(0.05)	(0.03)	(0.03)
Gov		0.384^**	−0.063	−0.051
		(0.17)	(0.15)	(0.13)
For		0.037^***	−0.006	−0.002
		(0.01)	(0.01)	(0.01)
Ingdpper		0.117^***	0.063^***	0.011
		(0.04)	(0.02)	(0.04)
Inconsume		0.066^***	0.051^*	−0.019
		(0.03)	(0.03)	(0.03)
tra_faility		0.051	0.090	0.058
		(0.04)	(0.09)	(0.10)
hc		0.302^***	0.183	0.080
		(0.09)	(0.12)	(0.13)
_cons	0.185^***	−2.252^***	−1.023^***	0.244
	(0.01)	(0.47)	(0.24)	(0.61)
城市固定	未控制	未控制	未控制	控制
时间固定	未控制	未控制	控制	控制
N	3524	3445	3444	3444
R^2	0.172	0.338	0.734	0.738

^*、^**、^***表示实证结果在10%、5%、1%的水平上显著，下表同。

4.2. 平行趋势检验

本文采用双重差分模型的一个重要前提是，在政策发生前，处理组与对照组的发展趋势应基本一致，满足平行趋势条件。因此，本文采用事件研究法进行平行趋势检验，该方法可表示为：

${\text{Cis}}_{it}={\alpha }_0+{\displaystyle {\sum }_{t=4}^{t=-6}{\alpha }_1{\text{DID}}_{it}}+{\alpha }_2{\displaystyle \sum {\text{control}}_{it}}+u_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}$ (2)

其中，${\text{DID}}_{it}^{\pm n}$ 表示跨境电商综试区设立事件的虚拟变量，处理组城市在设立前的第n年时取值为0，设立当期及之后的第n年取值为1。其余变量同模型(1)，结果见图1。在政策实施前，参数${\alpha }_n$ 的估计系数不显著，且在零值附近波动；设立之后的估计系数显著为正，且自第3年起大幅上升，说明跨境电商综合试验区的设立对产业链韧性起显著促进作用。

Figure 1. Parallel trend test results

图1. 平行趋势检验结果

4.3. 稳健性检验

1) 安慰剂检验

为检验跨境电商综试区对产业链韧性的促进作用是否受其他不可观测因素的影响，本文采用安慰剂检验，保持综试区设立时间不变，在全样本中重新抽取相同数量的城市作为处理组，重复进行1000次回归，结果见图2。随机选取的估计系数落在0值附近且服从正态分布，绝大多数回归结果不显著，表明其他非观测因素并不会产生显著影响，研究结论依然稳健。

Figure 2. Placebo test chart

图2. 安慰剂检验图

2) 排除其他政策

因影响产业链韧性的区位政策较多，本文选取自由贸易试验区和国家级新区两类政策，验证政策冲击下跨境电商综试区对产业链韧性的影响。截至2022年，21个试验区已建成，成为转变经济增长方式、提升对外开放的重要推动力。国家级新区自1992年改革开放后设立，涵盖19个地级市，在引导区域产业结构转型升级、推动区域创新等方面发挥着重要作用。本文参考孙红雪等[32]的研究，在模型(1)的基础上依次将自由贸易试验区政策(zymyq)和国家级新区政策(NNZ)两类政策设立虚拟变量纳入回归，结果见表4。表明跨境电商综试区设立对产业链韧性的增强作用不受其他区位政策干扰，基准回归结果稳健。

Table 4. Exclusion of other policies

表4. 排除其他政策

	(1)	(2)	(3)
	自由贸易实验区	国家级新区	两种城市区位政策
DID	0.084^***	0.079^***	0.078^***
	(0.03)	(0.03)	(0.03)
zymyq	0.028^***		0.029^***
	(0.01)		(0.01)
NNZ		0.090^***	0.091^***
		(0.03)	(0.03)
Gov	−0.051	−0.044	−0.043
	(0.13)	(0.12)	(0.12)
For	−0.003	−0.003	−0.003
	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Ingdpper	0.010	0.009	0.008
	(0.04)	(0.04)	(0.04)
Inconsume	−0.012	−0.021	−0.015
	(0.03)	(0.03)	(0.03)
tra_faility	0.052	0.060	0.054
	(0.10)	(0.10)	(0.10)
hc	0.086	0.051	0.057
	(0.13)	(0.13)	(0.12)
_cons	0.183	0.300	0.239
	(0.61)	(0.61)	(0.61)
城市固定	控制	控制	控制
时间固定	控制	控制	控制
N	3444	3444	3444
R^2	0.738	0.739	0.739

3) 反事实检验

为排除未观测冲击对跨境电商综试区政策效应的干扰，本文借鉴孙红雪[32]的方法，改变跨境电商综试区设立时间作反事实检验。把综试区设立虚拟变量分别提前2年、3年与4年，考察其对产业链韧性影响效应。若估计系数正向显著，则表明可能存在其他因素影响。结果见表5。提前2年、3年和4年政策估计系数均不显著，说明产业链韧性提升不是由于其他因素导致的，而是来自于跨境电商综试区的设立，假设1再次得到验证。

Table 5. Counterfactual test

表5. 反事实检验

	(1)	(2)	(3)
	政策提前两年	政策提前三年	政策提前四年
DIDpre2	−0.004
	(0.01)
DIDpre3		−0.013
		(0.01)
DIDpre4			−0.005
			(0.01)
Gov	−0.096	−0.100	−0.096
	(0.14)	(0.14)	(0.14)
For	−0.000	−0.000	−0.000
	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Ingdpper	−0.005	−0.004	−0.005
	(0.04)	(0.04)	(0.04)
Inconsume	−0.029	−0.029	−0.029
	(0.03)	(0.03)	(0.03)
tra_faility	0.046	0.045	0.046
	(0.11)	(0.11)	(0.11)
hc	0.121	0.123	0.122
	(0.13)	(0.13)	(0.13)
_cons	0.520	0.514	0.520
	(0.69)	(0.68)	(0.69)
城市固定	控制	控制	控制
时间固定	控制	控制	控制
N	3444	3444	3444
R^2	0.735	0.735	0.735

4) 内生性检验

考虑到变量之间可能存在内生性问题，本文引入工具变量并以两阶段最小二乘法回归。借鉴黄群慧[33]的做法，选取1984年地级市每万人电话机数与全国网络端口数的乘积作为工具变量。究其原因：一方面当地历史上的电信基础设施影响后续阶段互联网技术的应用，而跨境电商是互联网技术在国际贸易领域深度应用，满足相关性的要求；另一方面当地邮局等传统电信工具对于产业链韧性并无影响，满足外生性的要求。结果见表6列(1)和列(2)，通过检验且显著，表明跨境电商综试区对产业链韧性提升作用显著，研究结论稳健。

5) 处理组的时间趋势

考虑到跨境电商综试区所在城市存在随时间共同趋势变化，进而影响前文基准回归结果的准确性和可靠性，本文借鉴Chen J Y [34]的处理方法，在回归模型中加入时间趋势项${\lambda }_r\times t$ ，进一步控制处理组的时间趋势。回归结果如表6列(3)所示，可以发现跨境电商综试区对产业链水平的影响并没有受到一些非可观测的随机因素或区域特定时间趋势所干扰，研究结论稳健。

6) 剔除特殊样本

考虑到直辖市在经济和政治上的特殊性，本文剔除直辖市的样本数据重新估计回归方程，结果见表6列(4)所示。估计结果与基准回归结果具有一致性，即基准回归结果具有较好的稳健性。

Table 6. Robustness regression

表6. 稳健性回归

	(1)	(2)	(3)	(4)
	工具变量		区域时间趋势	剔除直辖市
	1st Stage	2nd Stage	Cis	Cis
DID		0.5060^***	0.049^**	0.086^***
		(0.16)	(0.02)	(0.03)
iv2	−0.0987^***
	(0.03)
Gov	−0.4229^***	0.2654^***	−0.040	−0.045
	(0.11)	(0.09)	(0.13)	(0.12)
For	0.0275^***	−0.0141^**	−0.003	−0.002
	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
Ingdpper	−0.0805^**	0.1215^***	0.012	0.013
	(0.04)	(0.03)	(0.03)	(0.04)
Inconsume	0.0047	0.0586	−0.011	−0.006
	(0.07)	(0.04)	(0.02)	(0.02)
tra_faility	−0.0782	0.1082^***	0.065	0.062
	(0.05)	(0.03)	(0.10)	(0.10)
hc	0.3703^***	−0.1380	0.065	0.089
	(0.12)	(0.09)	(0.13)	(0.13)
_cons	1.5510^*	−0.8504^*	0.166	0.075
	(0.81)	(0.44)	(0.57)	(0.60)
时间效应	控制	控制	控制	控制
个体效应	控制	控制	控制	控制
N	1643	1643	3444	3426
R^2		0.826	0.738	0.667
Adj. R^2		0.797

5. 异质性分析

5.1. 区域异质性

考虑到我国地区发展不平衡，本文将全国分为东、中、西三大地区，并代入式(1)重新测算，以考察跨境电商综试区对产业链韧性影响的区域差异，结果见表7列(1)至列(3)。分析可知，综试区对东部地区增强产业链韧性的影响显著为正，但对中部和西部地区不显著。可能是因为，东部地区具备较高的经济发展和技术水平、市场经济活力强，可凭优势更好发挥跨境电商综试区赋能作用，显著增强产业链韧性。

5.2. 海陆位置异质性

本文借鉴孙红雪[32]的研究，将跨境电商综试区分为沿海综试区和内陆综试区，旨在考察跨境电商综试区设立所处不同位置对产业链韧性影响的异质性表现，结果见表7列(4)和列(5)。可以发现跨境电商综试区设立在沿海地区能够显著增强产业链韧性。原因或是沿海综试区凭地理位置优势与沿边政策支持，在设立前产业发展就比内陆更成熟，所以跨境电商综试区政策实施后，有力助推了该地区产业链韧性增强。

Table 7. Heterogeneity analysis: region and coastal-inland location

表7. 异质性分析：区域和海陆位置

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	东部地区	中部地区	西部地区	内陆地区	沿海地区
DID	0.097^***	0.058	0.046	0.059	0.120^***
	(0.02)	(0.05)	(0.05)	(0.04)	(0.04)
Gov	−0.040	−0.259	0.057	0.032	−0.371
	(0.17)	(0.20)	(0.08)	(0.09)	(0.29)
For	0.012^*	−0.030	−0.011	−0.007	0.012
	(0.01)	(0.02)	(0.02)	(0.01)	(0.01)
Ingdpper	−0.039	0.094	−0.002	0.060^**	−0.169^*
	(0.05)	(0.07)	(0.04)	(0.03)	(0.10)
Inconsume	−0.055	−0.376	0.108	−0.014	−0.032
	(0.03)	(0.22)	(0.10)	(0.03)	(0.08)
tra_faility	−0.100	−0.182	0.318	0.144	−0.064
	(0.12)	(0.13)	(0.21)	(0.14)	(0.15)
hc	−0.122	0.009	0.348^***	0.080	0.113
	(0.32)	(0.13)	(0.13)	(0.12)	(0.32)
_cons	1.297	3.238	−1.176	−0.406	2.446
	(0.82)	(1.88)	(0.81)	(0.53)	(1.52)
城市固定	控制	控制	控制	控制	控制
时间固定	控制	控制	控制	控制	控制
N	1450	202	1792	2563	881
R^2	0.941	0.651	0.443	0.661	0.919

5.3. 市场化程度异质性

市场化程度的差异或对产业链韧性产生不同的影响。本文借鉴杨继东等[35]的做法，按城市市场化指数分低、高市场化两组，结果见表8的列(1)和列(2)。相比于低市场化的地区，在高市场化的地区设立的跨境电商综试区更能显著推动产业链韧性水平提升。其可能的原因是，高市场化有利于整合产业链资源，促进土地、资本等要素在产业链、区域与行业间高效配置，提升了产业链韧性。

5.4. 互联网普及率异质性

为探究跨境电商综试区对产业链韧性的影响是否因互联网普及率差异而有显著异质性，本文借鉴方师乐等[36]的方法，用互联网宽带接入用户数占常住人口比重衡量互联网普及率，并划分为高、低两组比较，结果见表8列(3)和列(4)。在互联网普及率较高的地区，跨境电商综试区显著增强产业链韧性，而在互联网普及率较低的地区则不显著。其原因可能是，高互联网普及率有利于增强产业链的数字化连接，促进产业数字化转型，增强产业链的韧性和灵活性。

Table 8. Heterogeneity analysis: city scale and internet penetration rate

表8. 异质性分析：城市规模和互联网普及率

	(1)	(2)	(3)	(4)
	低市场化	高市场化	低互联网普及率	高互联网普及率
DID	0.047	0.056^***	−0.002	0.055^**
	(0.05)	(0.02)	(0.01)	(0.03)
Gov	−0.031	−0.025	0.128^**	−0.229
	(0.21)	(0.03)	(0.06)	(0.18)
For	0.013	−0.006	0.002	0.007
	(0.01)	(0.01)	(0.00)	(0.01)
Ingdpper	−0.035	0.020^*	0.049^***	−0.093
	(0.07)	(0.01)	(0.01)	(0.08)
Inconsume	0.092	−0.031	−0.016	−0.088
	(0.13)	(0.02)	(0.01)	(0.12)
tra_faility	−0.021	0.036^*	0.053^**	−0.051
	(0.15)	(0.02)	(0.02)	(0.15)
hc	0.016	0.185^**	0.064^**	0.015
	(0.34)	(0.07)	(0.03)	(0.18)
_cons	−0.331	0.228	−0.339^**	2.282
	(1.82)	(0.23)	(0.14)	(1.54)
城市固定	控制	控制	控制	控制
时间固定	控制	控制	控制	控制
N	1772	1666	1706	1720
R^2	0.736	0.899	0.926	0.819

5.5. 结构异质性检验

前文基于产业链基础、抵抗力、恢复力和可持续性这四个维度构建产业链韧性指标体系，鉴于跨境电商综试区对各维度的影响可能存在差异性，本文借鉴曹晔[23]的方法对其结构进行异质性分析，检验结果见表9。分析可知，跨境电商综试区对各维度影响的系数估计值均显著为正，表明跨境电商综试区设立能够在各维度全面、显著地提升产业链韧性水平。对比系数发现综试区对产业链恢复力的影响系数大于其他维度，表明跨境电商综试区增强产业链韧性的过程中，强化产业链恢复力起到了更关键的主导作用。

Table 9. Structural heterogeneity test

表9. 结构异质性检验

	(1)	(2)	(3)	(4)
	产业链基础	产业链抵抗力	产业链恢复力	产业链可持续
DID	0.050^***	0.056^**	0.402^***	0.079^***
	(0.00)	(0.02)	(0.06)	(0.03)
Gov	−0.001	−0.088	0.270	−0.240^***
	(0.00)	(0.07)	(0.44)	(0.07)
For	0.001^***	−0.008	0.028^***	0.003
	(0.00)	(0.01)	(0.01)	(0.00)
Ingdpper	0.004^*	0.033	−0.189^**	0.067
	(0.00)	(0.03)	(0.09)	(0.06)
Inconsume	−0.000	−0.008	−0.077	0.054
	(0.00)	(0.02)	(0.05)	(0.04)
tra_faility	0.010	0.066	−0.183	0.036
	(0.01)	(0.09)	(0.19)	(0.04)
hc	0.003	0.005	0.500	0.017
	(0.00)	(0.07)	(0.47)	(0.11)
_cons	−0.043	−0.112	3.040^**	−0.367
	(0.04)	(0.49)	(1.29)	(0.93)
城市固定	控制	控制	控制	控制
时间固定	控制	控制	控制	控制
N	3522	3457	3483	3522
R^2	0.848	0.594	0.898	0.664

6. 机制检验

基准分析表明，跨境电商综试区能显著增强产业链韧性。接下来，本文将针对前文中的理论机制假说，从产业结构升级、技术创新、金融发展水平三个维度考察跨境电商综试区的设立对产业链韧性的影响机制。本文借鉴江艇[37]的方法，构建如下机制检验模型：

$M_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_1{\text{Treat}}_{it}\times {\text{Post}}_t+{\alpha }_2{\displaystyle \sum {\text{control}}_{it}}+u_i+{\lambda }_t+{\epsilon }_{it}$ (3)

其中，$M_{it}$ 是中介变量，包括产业结构升级、技术创新和金融发展水平，其他变量与基础回归模型中一致。

机制检验结果如表10所示。观察列(1)和(2)可以发现，产业结构升级的回归系数在1%水平下均显著为正，说明跨境电商综试区能通过产业结构升级，提高产业链之间的协调能力和关联关系，助力产业链韧性提升。列(3)至列(4)显示技术创新对跨境电商综试区影响的估计系数均在1%的统计水平上显著为正，说明跨境电商综试区能通过技术创新提高企业全要素生产率，激发产业链创新活力，提升产业核心竞争力，增强产业链韧性。列(5)至列(6)显示金融发展发展水平的回归系数均在1%的统计水平上显著为正，说明跨境电商综试区能通过提高金融发展水平，破除金融要素供给端的约束，打破融资壁垒，实现各类金融资源的整合优化，实现金融对产业链韧性提升的持续性，假设2得到验证。

Table 10. Results of the mediation effect test

表10. 中介效应检验结果

	(1)	(2)		(3)		(4)	(5)	(6)
	产业结构升级			技术创新			金融发展水平
	UP1		UP2	R&D	PAT		FD1		FD2
DID	2.522^***		1.960^***	0.046^***	0.493^***		1.090^***		0.942^***
	(0.70)		(0.64)	(0.00)	(0.18)		(0.23)		(0.24)
Gov	−0.313		−0.820	0.003	0.376^*		3.435^***		−0.407
	(2.19)		(1.13)	(0.00)	(0.21)		(0.83)		(1.17)
For	0.088		0.042	−0.005	0.013		0.035		−0.002
	(0.19)		(0.18)	(0.00)	(0.03)		(0.05)		(0.06)
Ingdpper	−4.061^***		2.384^**	0.004	−0.369^**		−1.404^***		−0.034
	(1.24)		(0.99)	(0.00)	(0.16)		(0.48)		(0.35)
Inconsume	−0.010		0.613	−0.007	0.169		0.065		−0.309
	(1.12)		(1.40)	(0.01)	(0.15)		(0.19)		(0.33)
tra_faility	−2.355		−1.834	−0.002	−0.326		0.055		0.186
	(1.55)		(1.59)	(0.01)	(0.31)		(0.56)		(0.78)
hc	2.999		0.441	0.008	−0.638		−0.681		0.617
	(4.45)		(3.40)	(0.01)	(0.65)		(1.55)		(1.37)
_cons	75.614^***		49.559^***	0.084	10.551^***		16.911^***		4.993
	(17.38)		(16.03)	(0.08)	(2.37)		(6.01)		(6.18)
城市固定	控制		控制	控制	控制		控制		控制
时间固定	控制		控制	控制	控制		控制		控制
N	3522		3522	3522	3522		3444		3431
R^2	0.470		0.684	0.576	0.673		0.627		0.676

7. 研究结论与政策建议

7.1. 研究结论

本文基于2010~2022年城市面板数据，采用双重差分法探究跨境电商综合试验区对产业链韧性提升的影响与作用机制。研究结果显示：第一，跨境电商综试区能够正向且显著地促进产业链韧性的提升，且该结论经过一系列稳健性检验后仍成立。第二，产业结构升级、技术创新和金融发展水平是跨境电商综试区促进产业链韧性的关键作用渠道。第三，跨境电商综试区对产业链韧性的提升作用具有明显的地域和条件异质性，即在东部沿海地区、市场化程度高、互联网普及率高的地区，跨境电商综试区更能够显著地促进产业链韧性的提升，且跨境电商综试区对产业链恢复力的促进作用最强。

7.2. 政策建议

基于以上研究结论，本文提出如下政策建议：

第一，加强跨境电商综试区的高效建设，完善制度体系和政策框架。基于“六体系二平台”的经验，加速构建跨境电商相关配套制度，形成功能完备的跨境物流服务体系。此外，跨境电商综试区应因地制宜，利用本地特色与优势资源先行探索，推动跨境电商产业的高质量发展。

第二，发挥技术创新核心作用，推动产业链韧性提升。通过自主研发创新，推动产业链形成自主可控的技术体系，增强产业链竞争力。并通过技术创新促进企业高效地利用资源，进一步促进产业链上下游企业之间的信息共享和协同研发，以推动产业链向智能化、数字化和绿色化的方向发展。

第三，强化金融多元赋能举措，夯实跨境电商综试区产业根基。打造健全金融服务生态，完善基础设施，优化整合金融资源并倾向科创企业，推动经济与产业链升级，形成金融对创新及产业链韧性的持续助力。进一步拓展金融服务创新范畴，在服务供给、产品创新等维度协同发力，推动产业链韧性提升。