数字普惠金融对资源型城市经济发展的影响研究——基于淮河流域的实证分析

A Study on the Impact of Digital Inclusive Finance on the Economic Development of Resource-Intensive Cities—An Empirical Analysis with a Focus on the Huaihe River Basin

摘要: 数字普惠金融为资源型城市经济发展及产业升级提供了强大动力。本研究以淮河流域四省26个地级市2013至2022年的面板数据为基础，运用固定效应模型考察数字普惠金融对资源型城市经济发展的影响机制。实证结果显示，数字普惠金融主要借助资源配置优化和产业结构升级这两条路径推动区域经济增长，其中产业结构升级的中介效应较为突出，具体体现为引导资本向高附加值的第三产业聚集，从而提高了经济发展质量。异质性分析结果说明，再生型城市对数字普惠金融的作用效果最显著，且覆盖广度这一维度起着关键作用。基于此，应着重推进数字普惠金融服务的广泛覆盖战略，加强数字基础设施建设，促使金融服务向小微企业和欠发达地区渗透，同时结合产业多元化布局与技术创新融合，有效化解资源型城市面临的“资源诅咒”困境。

Abstract: This paper uses the panel data of 26 prefecture-level cities in the four provinces of the Huai River Basin from 2013 to 2022, and systematically examines what kind of influence mechanism digital inclusive finance will have on the economic development of resource-based cities with the fixed effects model. After empirical analysis, it is found that digital inclusive finance can promote regional economic growth through two paths. One is to optimize the allocation of financial resources. The other one is to upgrade the industrial structure. The promoting effect of digital inclusive finance on regional economic growth is quite obvious. Among them, the mediating role of industrial structure upgrading is particularly prominent. It can guide capital to gather in high value-added industries, thereby indirectly improving the quality of economic development. The results of heterogeneity analysis show that the response of regenerative cities to digital inclusive finance policies is the most prominent. Among them, the dimension of coverage breadth plays a crucial role. Based on these circumstances, this article suggests that efforts should be focused on promoting the strategy of wide coverage of digital inclusive financial services. It is also necessary to strengthen the construction of digital infrastructure to extend financial services to small and micro enterprises and underdeveloped areas. The diversified layout of industries and technological innovation should be combined. In this way, the “resource curse” problem faced by resource-based cities can be effectively solved.

1. 引言

资源型地区身为国家能源资源供给的关键区域以及基础工业的关键承载之地，在维护国家能源安全、保证产业链供应链稳定以及推动经济高质量发展等方面，发挥着不可替代的战略性作用。但随着资源的持续枯竭，城市转型发展始终是国家重点关注的内容。我国不同的资源型城市依据各自实际情况，对差异化的城市发展情景加以管理，展开科学的城市转型路径探寻，目的在于改变经济增长乏力的状况[1]。张秀生等人[2]指出，我国资源型城市普遍存有产业结构失衡、非国有经济薄弱、生态环境恶化等问题。随着资源枯竭，城市面临经济增长乏力、就业压力加剧等挑战，依据2021年《“十四五”支持老工业城市和资源型城市产业转型升级示范区高质量发展实施方案》，要推动经济高质量发展，需把重点置于推动产业结构转型升级上，将实体经济切实做强做优。科学引导资源型城市借助数字普惠金融推动产业结构转型，成为当前中国资源型城市振兴与转型里的关键问题[3]。

随着资源型城市转型进程的推进，数字普惠金融的蓬勃发展为其提供了强大的前进动力，已有研究显示，该金融模式依靠其开放共享、去中心化以及普惠性等核心特性，可有效促进新兴经济形态的培育[4]。数字普惠金融凭借其“低成本、高效率、广覆盖”的独特优势，改善了中小微企业获取融资的困境[5]。从金融资源配置的角度来讲，该模式可提升资金配置效率，还可为中小企业技术创新提供有力支持，推动产业结构的优化升级。曹清峰等人[6]的实证研究证实，数字普惠金融借助激发创业活力、提高非国有经济发展动力等传导机制，提升了资源型城市的经济增长水平，这一效应在衰退型城市中表现得非常明显。

数字普惠金融对资源型城市的产业结构优化与经济增长有推动作用，还可以有效提升城市绿色生产效率，然而关于数字普惠金融凭借产业结构升级这一传导路径对经济发展产生影响的效应程度及其内在作用机理，仍有待深入研究。基于此，本文以淮河流域四省26个地级市2013~2022年的面板数据作为样本，重点考察数字普惠金融在不同发展阶段对资源型城市产业结构升级的差异化影响，把产业结构升级设定为中介变量，系统分析数字普惠金融促进经济发展的传导机制，为制定促进城市经济高质量发展的数字普惠金融政策提供理论支撑。

2. 理论分析与研究假设

2.1. 理论分析

淮河流域的资源型城市长久以来一直依赖矿产、能源等资源的开发，产业结构单一化问题极为突出，城市普遍遭遇传统产业效益逐渐递减以及新兴产业发展动力不足的困境，急切需要借助金融创新来注入发展活力。数字普惠金融依靠大数据、人工智能等技术，突破了传统金融在地域以及成本方面的限制，可精准地匹配资源型城市的金融需求[7]。其覆盖广度以及数字化特征可有效地缓解中小企业融资方面的约束，优化资源配置，为产业结构转型给予支撑[8]。数字技术打破传统金融的物理网点限制，解决资源型城市矿区分散、城乡二元分割导致的“金融服务真空”问题。移动支付与远程认证技术消除矿区及乡村的物理服务盲区，覆盖广度提升使金融服务半径缩短90%，奠定微观基础从而突破地理排斥。淮河流域作为传统工业聚集区域，非国有经济发展相对比较滞后，数字普惠金融的优势在于降低融资门槛，可激发民营经济的活力，为资源型城市的发展开拓新的路径。现有的研究显示，基于对企业发展潜力的科学评估，金融体系可有效地吸纳社会闲散资金[9]，并且借助市场化机制实现资金在产业链各个环节的高效配置[10]。

由数字技术与普惠金融整合所形成的数字普惠金融体系，拓展了金融服务的地理覆盖范围，优化了服务网络架构，同时降低了金融服务的运营风险与交易成本，提升了微观主体获取金融服务的便利性。该创新模式缓解了创新型中小企业的融资约束问题，激活了民营经济主体的生产动能，推动了实体经济供给侧的提质增效，契合了低收入群体的融资需求，提高了居民部门的消费能力，借助扩大内需规模促进了宏观经济增长。这种双向调节机制说明，数字普惠金融的发展改善了金融资源的配置效率，协调了实体经济的供需关系，构建了金融体系与实体经济协同发展的良性循环，为经济高质量发展提供了持续动力。

2.2. 研究假设

2.2.1. 资源配置优化

数字普惠金融利用大数据提高获取信用信息的能力，通过准确评估客户的信用信息增加信用贷款的发放，降低对传统金融体系对抵押物的依赖程度，有效缓解了融资主体因缺乏担保而被排斥的现象。值得注意的是，该效应对金融资源配置效率原本较低的区域具有更为突出的改善作用。以淮河流域资源型城市为例，数字普惠金融的推进不仅显著拓展了金融服务的覆盖范围和使用深度，而且缓解了中小企业面临的融资约束问题，显著促进了区域经济结构的多元化转型与发展[11]。据此提出假设1。

H1：数字普惠金融通过优化金融资源配置，显著促进了淮河流域资源型城市的经济发展。

2.2.2. 产业结构升级

资源型城市产业结构单一化制约了其经济韧性，数字普惠金融通过引导资金流向高附加值的第三产业，加速传统资源型产业退出[12]。淮河流域资源型城市在采掘业占比高的背景下，数字普惠金融通过拓展服务覆盖范围显著提升了金融服务的可获得性，其数字化特征则借助技术赋能效应有效增强了产业间的协同效率，由此推动产业结构向高级化方向演进[13]，实现“退二进三”的产业升级路径。该金融模式还能优化信贷资源在产业间的配置效率，从而培育新兴产业形态并促进商业模式创新[14]。研究表明，数字普惠金融不仅通过激发创业活力促进产业升级，还能通过扩大消费需求推动县域经济结构转型，为区域经济发展提供持续动力[15]。据此提出假设2。

H2：数字普惠金融通过促进产业结构升级，进而实现了城市经济发展。

3. 研究设计

3.1. 数据来源

本文选取淮河流域所属四省的26个地级市2013~2022年的数据进行实证分析，原始数据主要来源于《中国城市统计年鉴》等，数字普惠金融指数来源于《北京大学数字普惠金融指数》。

3.2. 变量说明及模型设定

$\ln \left({\text{gdp}}_{it}\right)=\alpha +{\beta }_1\ln \left({\text{dif}}_{it}\right)+\lambda X_{it}+{\mu }_i+{\vartheta }_t+{\epsilon }_{it}$

其中下标i、t分别代表城市、年份。$\ln \left({\text{gdp}}_{it}\right)$ 为被解释变量，表示城市i在t年的经济发展水平，采用城市人均gdp用以衡量城市经济发展水平，并取自然对数处理后的值；α为常数项；$\ln \left({\text{dif}}_{it}\right)$ 为核心解释变量，表示资源型城市数字普惠金融发展水平，用城市数字普惠金融指数取对数来衡量，该指数越大，表明数字普惠金融发展水平越高；β为核心解释变量系数，表示数字普惠金融影响城市经济发展水平的边际效应；X_it为一系列控制变量，包括技术创新水平、政府干预力度、工业化水平、第二产业占比；μ_i为城市固定效应；ϑ_t为年份固定效应；ε_it为随机误差项；所有变量定义如表1所示，变量描述如表2所示。

Table 1. Variable definition

表1. 变量定义

变量	变量名称	变量定义
经济发展水平	ln (gdp)	城市人均gdp取对数
普惠金融水平	ln (dif)	北京大学数字普惠金融指数取对数处理
技术创新水平	ln (inno)	专利授权数
政府干预力度	gov	城市地方财政一般预算内支出/城市gdp (%)
工业化水平	lnind	规模以上工业企业数
第二产业占比	sec	第二产业增加值/城市gdp (%)

Table 2. Descriptive statistics of variables

表2. 变量描述性统计

变量名	样本量	均值	方差	最小值	最大值
lngdp	260	10.8933	0.448	9.4333	12.1649
lndif	260	5.4377	0.281	4.6448	5.7514
lninno	260	8.0332	0.948	5.3753	10.6415
gov	260	0.1515	0.045	0.0704	0.2948
lnind	260	6.9388	0.604	5.5013	8.3839
sec	260	48.0850	8.447	31.6000	72.1400
isu	260	0.8879	0.288	0.2574	1.6320

4. 实证分析

4.1. 基准回归结果

表3 (1)列是针对数字普惠金融和资源型城市经济发展水平之间关系的ols估计，结果显示二者高度正相关。列(3)是加入控制变量后的影响效应，显示数字普惠金融对资源型城市经济发展仍具有正向显著影响，且在1%水平上显著，即数字普惠金融对资源型城市经济发展水平仍具有显著正向影响。说明数字普惠金融能够显著促进资源型城市经济水平发展。从而假设1得到验证。

回归结果(4)报告了双向固定效应估计，表明在控制城市和年份固定效应的情况下，数字普惠金融对资源型城市经济发展仍然存在显著正向影响。数字普惠金融能够有效缓解企业融资约束，降低交易成本，提升融资效率，其优化了企业融资环境并推动了城市经济的高质量发展。吴本健等[16]指出，数字普惠金融通过增强区域创新水平和优化资本配置效率，提升了城市生产能力，促进民营企业扩大生产规模并创造就业岗位，进而激发城市经济活力。

Table 3. Benchmark regression results

表3. 基准回归结果

	(1)	(2)	(3)	(4)
变量名	lngdp	lngdp	lngdp	lngdp
lndif	0.659^***	1.439^***	0.594^***	1.141^***
	(0.034)	(0.323)	(0.051)	(0.235)
lninno			0.091^***	0.101^***
			(0.022)	(0.036)
gov			−4.408^***	−4.228^***
			(0.389)	(0.396)
lnind			0.072^*	0.153^***
			(0.044)	(0.049)
sec			0.005^**	0.005^**
			(0.002)	(0.002)
_cons	7.357^***	3.592^**	6.950^***	3.560^***
	(0.181)	(1.565)	(0.487)	(1.250)
N	260	260	260	260
年份固定效应
城市固定效应
r2	0.623	0.662	0.827	0.849

注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著，括号内为城市层面的聚类稳健标准误。后表同。

4.2. 稳健性检验

通过上述结果表明数字普惠金融的确对资源型城市经济发展存在显著的促进作用，为了进一步验证其可靠性下面对其以替换变量及内生性处理进行检验。

4.2.1. 替换被解释变量

由于地方一般公共预算收入(loc)可以很好衡量城市经济发展的状况，因此将其取对数处理后(lnloc)作为替代指标，采用数字普惠金融发展指数对新被解释变量进行回归，结果见表4。可知数字普惠金融对替换被解释变量的回归系数为0.447，且通过10%的显著性检验。说明数字普惠金融对资源型城市经济发展水平具有促进作用。

4.2.2. 内生性处理

为了防止数字普惠金融与经济发展相互影响的反向因果等内生性问题，对核心解释变量进行滞后一期处理。结果见表4，回归结果表明其在5%水平下显著。

以上两种稳健性检验结果均说明基准回归结果是可靠的。

Table 4. Robust test

表4. 稳健性检验

	替换被解释变量	滞后一期
变量名	lnloc	lngdp
lndif	0.447^*	0.473**
	(1.69)	(2.27)
lninno	0.104^***	0.075**
	(2.91)	(2.15)
gov	0.350	−4.328***
	(0.62)	(−11.59)
lnind	0.132^***	0.165***
	(2.77)	(3.27)
sec	−0.00127	0.003
	(−0.45)	(1.24)
_cons	10.06^***	7.189***
	(6.61)	(5.65)
时间固定效应	是	否
城市固定效应	是	否
观测值	260	234
r2	0.975	0.965

4.3. 异质性检验

4.3.1. 发展阶段异质性分析

根据资源保障能力和经济社会可持续发展能力对资源型城市进行科学分类，将资源型城市划分为成长型、成熟型、衰退型和再生型四种类型。四种不同发展阶段的资源型城市的经济发展水平各有差异，因此对其所处不同发展阶段进行回归分析。结果见表5，可知数字普惠金融对四种发展阶段城市均有显著促进作用，尤其对再生型资源城市的促进效果最为明显，其回归系数为0.707，且通过了1%显著性检验。因为再生型城市正在面临着城市结构转型与升级，城市经济发展的支柱已经逐渐转变为非资源性产业[17]。鉴于此，产业转化进程亟需充足的资金保障与信贷支持，而数字普惠金融作为数字技术与普惠金融深度融合的创新模式，不仅显著拓展了金融服务覆盖面、优化了金融基础设施网络，更有效降低了服务风险与运营成本，从而显著提升了微观主体的金融服务可及性。从企业维度来看，创新型中小企业融资约束的缓解将有效激活民营经济活力，进而推动实体经济供给侧的提质增效；从居民视角而言，低收入群体资金需求的满足将有力释放消费潜力，最终通过需求侧扩张效应促进宏观经济持续增长。成长型和衰退型城市的回归系数分别为0.642和0.643，且均通过了5%的显著性检验。值得一提的是二者回归系数非常接近说明数字普惠金融对二者的影响效果相差无几。因为成长型城市资源开发正处于上升阶段，人口也在大量流入中，因此其所需资金量也在扩大。衰退型资源城市例如淮南市利用数字金融平台对接煤炭下岗职工再创业项目，提供低息贷款支持社区便利店等小微业态。而成熟型资源城市的回归系数最小为0.499，且通过了1%的显著性检验。这是因为处于资源开发稳定期的成熟型资源城市，其经济发展主要依赖于自然资源的高效开发与合理利用，这种特定的经济结构特征导致该类城市对数字普惠金融信贷服务的需求呈现出明显的刚性特征。

Table 5. Heterogeneity analysis of development stages

表5. 发展阶段异质性分析

	成长型城市	成熟型城市	衰退型城市	再生型城市
变量名	lngdp	lngdp	lngdp	lngdp
lndif	0.642***	0.499***	0.643**	0.707***
	(8.840)	(5.311)	(3.760)	(8.160)
lninno	0.040	0.033	0.187***	0.060
	(0.828)	(0.642)	(4.661)	(1.145)
gov	−4.498***	−6.909***	−1.317	−3.295**
	(−5.222)	(−7.218)	(−1.443)	(−2.990)
lnind	0.144**	0.075	−0.280	0.226
	(3.574)	(1.007)	(−1.528)	(1.508)
sec	−0.004	0.001	0.010	0.004
	(−0.727)	(0.075)	(1.070)	(0.470)
_cons	6.919***	8.510***	7.446**	5.423***
	(9.775)	(17.128)	(3.758)	(6.594)
N	70	60	50	80
R^2	0.953	0.836	0.772	0.863
Adj.R^2	0.949	0.820	0.746	0.853
时间固定效应	是	是	是	是
城市固定效应	是	是	是	是

4.3.2. 数字普惠金融子维度异质性分析

数字普惠金融发展水平包括覆盖广度(breadth)、使用深度(depth)以及数字化程度(level)。其中覆盖广度指金融服务在人群和地域范围上的可及性，旨在突破传统金融的物理与身份限制，触达农村居民、小微企业、低收入群体等传统金融难以覆盖的客群，并通过技术手段(如移动支付、互联网平台)扩大服务的地理覆盖范围；而使用深度指用户对金融服务的实际使用频率和多样性，反映金融服务的活跃度和有效性；数字化程度是指通过数字技术(大数据、人工智能、区块链等)优化金融服务的效率与成本，降低金融机构运营门槛和用户使用成本，同时提升风险控制能力，为普惠金融的可持续性提供技术支撑。由表6回归分析结果可知，只有数字普惠金融覆盖广度在1%水平上显著促进了资源型城市经济水平发展。资源型城市常面临传统金融服务不足的问题，覆盖广度的提升能直接弥补基础金融缺口，资源型城市的偏远矿区、小微企业及低收入居民长期被传统银行忽视，数字支付、小额信贷等基础服务的覆盖(如手机银行、移动支付)可快速提升交易效率，降低现金依赖。覆盖广度通过扩大基础金融服务的触达范围，直接刺激小微企业活力与居民消费，形成经济增长的“毛细血管效应”。而使用深度需要匹配多样化的经济生态与用户习惯，而资源型城市的单一产业结构与保守金融文化使其难以发挥价值。数字化程度需要长期投入和高技术门槛，而资源型城市的金融需求更倾向于短平快的基础服务，技术投入与经济效益不匹配。因此提高数字普惠金融覆盖广度对资源型城市经济发展水平的边际促进作用要更显著。

Table 6. Heterogeneity analysis of sub dimensions in digital inclusive finance

表6. 数字普惠金融子维度异质性分析

	(1)	(2)	(3)
变量名	lngdp	lngdp	lngdp
breadth	0.009***
	(0.003)
depth		0.002
		(0.003)
level			−0.001
			(0.001)
_cons	9.592^***	10.262^***	10.631^***
	(0.273)	(0.468)	(0.102)
时间固定	是	是	是
城市固定	是	是	是
N	260	260	260
r2	0.660	0.634	0.632

4.4. 中介效应检验

前文已经验证了数字普惠金融对资源型城市经济发展具有促进作用，根据假设二数字普惠金融能够通过推动城市产业结构升级从而促进资源型城市经济发展。本文使用第三产业增加值与第二产业增加值之比衡量城市产业结构升级(isu)。为了验证是否存在这一传导机制，采用逐步回归法进行回归，并构建如下计量模型：

$\ln \left({\text{gdp}}_{it}\right)={\alpha }_0+{\alpha }_1\ln \left({\text{dif}}_{it}\right)+{\alpha }_k{X}_{it}+{\mu }_i+{\epsilon }_t+{\nu }_{it}$

${\text{isu}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_1\ln \left({\text{dif}}_{it}\right)+{\beta }_k+{\mu }_i+{\epsilon }_t+{\nu }_{it}$

$\ln \left({\text{gdp}}_{it}\right)={\gamma }_0+{\gamma }_1\ln \left({\text{dif}}_{it}\right)+{\gamma }_2\left({\text{isu}}_{it}\right)+{\gamma }_{k}X+{\mu }_i+{\epsilon }_t+{\nu }_{it}$

根据表7 (2)可知数字普惠金融对产业结构升级的回归系数为0.777，且通过了1%的显著性检验，说明数字普惠金融能够对产业结构升级具有促进作用。将产业结构升级带入基准方程，检验产业结构升级在数字普惠金融影响资源型城市产业结构升级过程中是否起中介作用。由回归结果可知，产业结构升级对资源型城市经济发展水平影响系数为0.694，并通过了1%水平上的显著性检验，且数字普惠金融系数显著，说明产业结构升级对数字普惠金融与资源型城市经济发展水平存在部分中介效应。假设2得到验证。此外，数字普惠金融通过推动产业结构升级和城市化进程，显著提升了区域经济高质量发展水平[18]。

Table 7. Intermediary effect test

表7. 中介效应检验

	(1)	(2)	(3)
变量名	lngdp	isu	lngdp
lndif	1.141^***	0.777^***	0.601^**
	(4.84)	(6.17)	(2.53)
lninno	0.101^***	0.027	0.082^**
	(2.81)	(1.43)	(2.44)
gov	−4.228^***	−0.855^***	−3.635^***
	(−10.67)	(−4.03)	(−9.51)
lnind	0.153^***	−0.023	0.169^***
	(3.09)	(−0.89)	(3.67)
sec	0.005^**	−0.033^***	0.029^***
	(2.29)	(−26.30)	(6.36)
isu			0.694^***
			(5.92)
_cons	3.560^***	−1.189^*	4.384^***
	(2.85)	(−1.78)	(3.74)
年份固定效应	是	是	是
时间固定效应	是	是	是
N	260	260	260
r2	0.849	0.950	0.870

5. 结论与建议

5.1. 结论

1) 实证研究表明，数字普惠金融对淮河流域资源型城市的经济发展具有显著的推动作用，促进效果逐渐增强，且通过了稳健性检验。

2) 从异质性分析来看，其促进作用在不同发展阶段的资源型城市中均有所体现，其中对再生型城市的促进效果最为显著。进一步研究发现，在数字普惠金融的子维度中，覆盖广度的提升对城市经济发展具有显著正向影响，而使用深度和数字化程度的促进作用相对有限。

3) 中介效应分析表明，数字普惠金融不仅直接推动城市经济增长，还能通过促进产业结构升级这一中介路径间接提升经济发展水平。

5.2. 建议

1) 基于以上研究，为发挥数字普惠金融促进城市经济发展的积极作用，给出以下建议：应加大数字基础设施投入，提高数字普惠金融的覆盖广度和使用深度以及数字化程度，确保金融服务能够惠及更广泛的人群。在淮河流域资源型城市中如淮南、淮北、徐州、枣庄、济宁、平顶山等，数字普惠金融有效缓解了因地理区位、传统金融网点不足导致的融资难问题，为中小微企业包括农业合作社、乡村旅游经营户和个体创业者提供了启动和发展资金。其效果增强的趋势，可能与近年来国家推动数字经济发展、淮河生态经济带建设带来的基础设施改善以及居民数字素养提升有关。通过建设更多的数字金融服务中心、推广移动支付等方式，让偏远地区和弱势群体也能享受到便捷的金融服务。其次，应推动数字普惠金融与大数据、云计算、区块链以及人工智能等技术的深度融合，提高金融服务的智能化和便捷化，提升用户体验。同时，加强数字普惠金融的监管，确保金融服务的合规性和安全性，保护消费者权益。还应提高数字普惠金融的可获得性和可负担性，降低中小企业和长尾群体的融资门槛，促进金融资源的合理配置。最后为了提升数字普惠金融的社会影响力，应着力强化相关知识的普及与传播，通过多渠道宣传策略增强公众对该领域的理解与认同，从而构建更为完善的金融生态体系。

2) 通过数字普惠金融去解决资源型城市普遍存在的经济发展动能匮乏及产业结构单一化问题。如徐州、济宁等再生型城市已开始积极转型的城市通常拥有相对较好的产业基础、人才储备和城市治理能力，对数字技术的吸收和应用能力更强。首要举措在于推进产业结构的多元化转型，通过降低对单一资源型产业的依存度，显著增强城市经济体系的抗风险能力，具体可着力培育旅游业、现代农业等新兴替代产业，数字普惠金融能更高效地注入其正在培育的新兴产业(如装备制造、新能源、现代物流、文化旅游)和创新创业活动中，杠杆效应明显。逐步摆脱对矿产资源开发的过度依赖。其次，需着力构建技术创新体系，促进传统产业与数字化技术的有机融合，从而有效提升产业的核心竞争优势。还可以重点强化产业链上下游的联动机制，通过产业集群化发展模式，实现产业协同效应的最大化与整体竞争力的系统性提升。最为重要的是要建立健全人才培养与引进机制，为产业创新能力的持续提升和产业结构优化升级提供坚实的人力资源支撑。