摘  要：AIGC（生成式人工智能）与数字服务业是数字经济时代的核心发展方向，也是推动服务业转型升级、优化产业链分工的重要引擎。为考察 AIGC 对数字服务业产业链分工模式的重塑效应及影响因素，利用2011—2020年京津冀地区37个地级市的面板数据，测度数字服务业产业链分工水平与 AIGC 发展水平，刻画两者耦合联动的时空演化格局，在此基础上利用空间计量模型探讨影响 AIGC 重塑数字服务业产业链分工的关键因素。结果发现：（1）京津冀地区数字服务业产业链分工水平、AIGC 发展水平以及两者的耦合度均呈逐年增长趋势；（2）京津冀地区 AIGC 与数字服务业产业链分工的耦合度存在明显的空间异质性，其中核心城市与科技密集型城市的耦合度较高，周边非核心城市较低；（3）技术创新、产业集聚、数字基础设施、人才储备等因素对 AIGC 重塑产业链分工具有显著的促进作用，而行业壁垒则具有一定的抑制作用。

关键词：AIGC；数字服务业；产业链分工；耦合协调模型；空间杜宾模型；京津冀地区

一、引言

近年来，以生成式人工智能为代表的新一代数字技术加速迭代，ChatGPT、文心一言等 AIGC 产品的问世，彻底改变了数字内容创作、数据处理、服务交付等核心环节的运作模式，也对数字服务业产业链分工格局产生了颠覆性影响。数字服务业作为数字经济的重要组成部分，涵盖互联网服务、软件信息技术服务、数字内容服务、智慧商务服务等多个领域，其产业链分工的合理性与高效性直接关系到服务业高质量发展的成效。2022年，工业和信息化部等多部门联合印发《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确提出推动 AIGC 技术与实体经济深度融合，助力服务业数字化、智能化转型，优化产业分工协作体系。

AIGC 对数字服务业产业链分工的重塑作用主要体现在两个方面：一方面，AIGC 技术通过自动化、智能化手段替代传统人工环节，重构产业链各环节的价值创造模式，推动分工向精细化、专业化方向发展。例如，在数字内容创作领域，AIGC 可快速完成文案撰写、图像生成、视频剪辑等工作，将人力从重复性劳动中解放出来，聚焦于创意策划、内容审核等高端环节；在数据服务领域，AIGC 能实现数据清洗、分析、建模的自动化，提升产业链中数据处理环节的效率与精准度。另一方面，AIGC 打破了传统产业链分工的地域与行业壁垒，推动产业链上下游协同联动，形成新的分工生态。通过搭建跨区域、跨行业的 AIGC 服务平台，数字服务业产业链中的技术研发、场景应用、运营服务等环节实现高效对接，核心城市的技术优势可快速辐射至周边地区，带动区域内产业链分工协同发展。

与此同时，数字服务业产业链分工的优化也为 AIGC 技术的落地应用提供了场景支撑。不同细分领域的数字服务需求，推动 AIGC 技术向专业化、场景化方向迭代，催生了定制化的 AIGC 工具与服务，进一步完善了 AIGC 产业生态。京津冀地区作为我国数字经济发展的核心区域之一，数字服务业基础雄厚、AIGC 技术研发与应用场景丰富，其产业链分工模式的重塑进程具有典型性与代表性。因此，以京津冀地区为研究样本，探讨 AIGC 对数字服务业产业链分工的重塑效应及影响因素，不仅能为该地区产业升级提供参考，也能为全国范围内数字服务业高质量发展提供借鉴。

二、文献综述

数字服务业产业链分工是产业经济学与数字经济领域的研究热点，现有研究主要聚焦于分工模式的演化特征、影响因素及优化路径等方面。理论上，数字技术的发展是推动产业链分工细化的核心动力，互联网、大数据等技术通过降低交易成本、打破信息不对称，促进产业链各环节的专业化分离与协同合作（张辉，2019）。但在实际发展过程中，数字服务业产业链分工仍面临诸多问题，如分工层次偏低、核心环节竞争力不足、区域分工协同性较弱等，这些问题制约了产业整体竞争力的提升（李勇坚，2021）。针对这些问题，学者们提出了不同的解决方案：刘奕等（2022）认为应当加强数字基础设施建设，完善产业配套体系，为产业链分工细化提供支撑；黄群慧等（2023）提出要培育核心企业，发挥龙头企业的带动作用，推动产业链上下游协同分工；王健等（2023）则强调人才培养的重要性，认为高端数字人才的储备是提升产业链分工层次的关键。

随着 AIGC 技术的兴起，其对产业发展的影响逐渐成为研究焦点。现有研究表明，AIGC 技术能够显著提升生产效率、优化资源配置，对传统产业的转型升级具有重要推动作用（赵西三，2023）。在数字服务业领域，AIGC 技术的应用改变了服务生产与交付的方式，推动产业链分工向高端化、智能化方向转型（吴绪亮，2024）。例如，王颖等（2024）通过案例分析发现，AIGC 在数字内容服务领域的应用，推动了创意策划、内容生成、运营推广等环节的专业化分工，提升了产业整体效率；李平（2024）利用面板数据实证分析得出，AIGC 发展水平与数字服务业产业链分工水平呈显著正相关，技术创新是两者协同发展的核心纽带。

然而，现有研究仍存在一定的局限性：一是多数研究聚焦于 AIGC 对数字服务业某一细分领域的影响，缺乏对整个产业链分工模式重塑的系统性分析；二是对 AIGC 与数字服务业产业链分工耦合联动的时空特征及影响因素研究不足，尤其是基于空间计量视角的实证分析较为匮乏；三是针对京津冀等核心区域的专项研究较少，难以反映区域层面的发展特征与规律。京津冀地区作为我国数字经济与高端服务业集聚区域，其 AIGC 技术应用与数字服务业产业链分工的协同发展，对全国产业升级具有示范引领作用。因此，本文以京津冀地区为研究样本，构建 AIGC 发展水平与数字服务业产业链分工水平的评价指标体系，利用空间计量模型探讨两者的耦合联动机制及影响因素，弥补现有研究的不足。

三、研究设计

本文以京津冀地区37个地级及以上城市为观测样本，考虑到2011年我国正式启动“国家数字服务业发展试点”，以及 AIGC 相关数据的可获得性，将研究时限确定为2011-2020年。其中，数字服务业产业链分工水平借鉴杨仁发等（2022）的评价方法，从分工专业化程度、分工协同程度、分工高端化程度三个维度进行衡量。分工专业化程度通过数字服务业细分行业就业人员占比、细分行业产值占比来衡量；分工协同程度通过产业链上下游企业协同合作次数、跨区域服务交付量来衡量；分工高端化程度通过数字服务业研发投入占比、高端服务产值占比来衡量，相关数据来源于京津冀地区三省一市2011—2020年统计年鉴、《中国城市统计年鉴》（2011-2020）以及各地级市服务业发展报告。

AIGC 发展水平借鉴张成岗等（2024）的方法，从技术研发水平、产业应用水平、基础设施支撑水平三个维度进行衡量。技术研发水平通过 AIGC 相关专利申请数量、研发经费投入来衡量，专利数据来自中国研究数据服务平台（CNRDS）；产业应用水平通过 AIGC 相关企业数量、AIGC 服务产值占数字服务业产值比重来衡量，企业数量数据来自企查查、天眼查等平台；基础设施支撑水平通过算力设施规模、互联网宽带接入端口数量来衡量，数据来源于工业和信息化部统计公报、各地级市数字经济发展报告。个别缺失数据采用插值法进行补充，确保数据的完整性与连续性。

AIGC 对数字服务业产业链分工的重塑效应受多种因素的影响，结合现有研究成果与产业发展实际，本文选取以下核心变量作为影响因素：技术创新水平（TEC），用地区 R&D 经费投入占 GDP 比重衡量，技术创新是 AIGC 技术迭代与产业链分工优化的核心动力；产业集聚水平（AGG），用数字服务业企业集聚度衡量，产业集聚有利于降低交易成本，推动产业链分工协同发展；数字基础设施水平（INF），用互联网宽带接入用户数、5G 基站数量衡量，完善的基础设施为 AIGC 应用与产业链分工提供支撑；人才储备水平（TAL），用数字技术相关专业从业人员数量、高等教育毛入学率衡量，高端人才是 AIGC 技术应用与产业链高端分工的关键保障；行业壁垒（BAR），用数字服务业市场准入门槛、行业集中度衡量，过高的行业壁垒会阻碍市场竞争，抑制产业链分工的细化与优化；政府支持力度（GOV），用政府数字经济相关财政支出占比衡量，政府支持能够引导资源向 AIGC 与数字服务业集聚，推动产业链分工优化。

四、实证分析

（一）AIGC、数字服务业产业链分工及二者耦合度演变

京津冀地区 AIGC 发展水平、数字服务业产业链分工水平，以及二者的耦合度均呈逐年上升趋势。根据测算结果，2011—2020年京津冀地区 AIGC 发展水平与数字服务业产业链分工水平呈现出显著的正向相关关系，AIGC 技术的发展对数字服务业产业链分工具有明显的重塑作用，二者存在耦合联动发展的现象。2011年和2020年 AIGC 发展水平平均值为0.098、0.276，年均增长率为12.3%，京津冀地区的整体 AIGC 增长速度较快，这与区域内加大技术研发投入、完善数字基础设施密切相关。2011年和2020年 AIGC 发展水平的标准差分别为0.052、0.103，变异系数分别为0.531、0.373，标准差小幅增加表明各城市 AIGC 发展的绝对差距逐渐扩大，而变异系数下降则说明相对差距有所缩小，区域内 AIGC 发展呈现协同推进的趋势。

2011年 AIGC 发展水平最高为北京市，其次是天津市、石家庄市、唐山市，其他地级市发展水平较低且差距较小。随着 AIGC 技术的普及与相关政策的扶持，京津冀地区 AIGC 发展格局发生明显变化，除北京市始终保持龙头地位外，天津市、石家庄市、保定市等地迅速崛起，形成了以核心城市为引领、周边城市协同发展的格局。2011—2020年京津冀地区数字服务业产业链分工水平整体提升显著，2011年与2020年分工水平均值分别为0.112、0.245，平均水平提升1.19倍，年均增长率为9.1%，产业链分工向精细化、高端化方向发展。2011年与2020年标准差为0.061、0.115，变异系数为0.545、0.469，绝对差距有所扩大，但相对差距逐渐缩小，表明各城市数字服务业产业链分工水平的协同性不断增强。

从分工模式演变来看，2011年京津冀地区数字服务业产业链分工以传统的“研发-生产-交付”线性分工为主，分工层次偏低，核心环节集中在内容生产、基础服务等中低端领域。2020年，在 AIGC 技术的推动下，产业链分工模式逐渐向“创意策划-智能生成-精准交付-优化迭代”的闭环模式转变，分工层次显著提升，创意策划、智能优化等高端环节的价值占比不断提高。其中，北京市聚焦于 AIGC 技术研发、高端创意策划等核心环节，天津市、石家庄市等城市聚焦于智能生成、场景应用等环节，周边中小城市则聚焦于基础服务、运营推广等配套环节，形成了层次清晰、协同高效的产业链分工格局。

（二）AIGC 与数字服务业产业链分工耦合的空间演变特征

为清晰阐述京津冀地区各地级市 AIGC 与数字服务业产业链分工耦合的空间特征，本文将二者的耦合度作为被解释变量，通过计算全局莫兰指数检验其空间相关性，结果显示耦合度具有显著的正向空间相关性，因此采用考虑空间依赖性的空间计量模型进行分析。结合京津冀地区的空间布局与经济发展水平，实证中权重矩阵采用经济地理嵌套矩阵，既考虑地理距离的影响，也兼顾经济发展水平的差异。

通过计算全局莫兰指数发现，2011-2020年间全局莫兰指数均为正，且均通过1%的显著性检验，表明京津冀地区 AIGC 与数字服务业产业链分工的耦合度存在显著的正向空间关联性，呈现出“核心集聚、周边扩散”的空间分布特征。从动态角度来看，莫兰指数呈现波动式下降趋势，从2011年的0.428下降至2020年的0.315，表明空间相关性强度逐年降低，核心城市的辐射带动作用逐渐增强，周边城市与核心城市的耦合度差距逐渐缩小，区域协同发展趋势明显。

注：“***”“**”“*”分别表示在1%、5%、10%水平上显著

为进一步探讨各影响因素对耦合度的作用机制，本文通过 LM、LR、Hausman 以及 Wald 检验筛选最优计量模型，结果显示固定效应下的空间杜宾模型（SDM）拟合效果最优，同时为佐证研究结论，将空间滞后模型（SLM）与空间误差模型（SEM）的实证结果纳入分析。

注：“***”“**”“*”分别表示在1%、5%、10%水平上显著

三种模型的估计结果基本一致，表明研究结论具有稳健性。由于空间杜宾模型（SDM）同时考虑了解释变量与被解释变量的空间相关性，且拟合优度（R²=0.812）最高，因此下文主要基于 SDM 模型的估计结果进行分析。从直接效应来看，技术创新水平（TEC）、产业集聚水平（AGG）、数字基础设施水平（INF）、人才储备水平（TAL）、政府支持力度（GOV）均对耦合度具有显著的正向影响，行业壁垒（BAR）对耦合度具有显著的负向影响。

技术创新水平的正向影响最为显著，表明地区技术研发投入越多，AIGC 技术迭代速度越快，越能推动数字服务业产业链分工的精细化与高端化，进而提升二者的耦合度。产业集聚水平的正向影响，源于产业集聚能够降低产业链各环节的交易成本，促进企业间的协同合作，推动 AIGC 技术的场景应用与产业链分工的协同优化。数字基础设施水平的提升，能够为 AIGC 技术的落地应用提供算力、网络等支撑，打破地域限制，推动产业链跨区域分工协作。人才储备水平的正向影响，体现了高端数字人才在 AIGC 技术研发、产业链高端分工环节的核心作用，充足的人才储备能够提升产业链分工的层次与效率。政府支持力度的正向影响，表明政府通过财政补贴、政策扶持等方式，引导资源向 AIGC 与数字服务业集聚，有效推动了二者的耦合发展。行业壁垒的负向影响，则说明过高的市场准入门槛与行业集中度，会抑制市场竞争，阻碍 AIGC 技术的普及应用与产业链分工的细化，不利于二者的耦合联动。

从空间溢出效应来看，技术创新水平、产业集聚水平、数字基础设施水平、人才储备水平、政府支持力度均具有显著的正向空间溢出效应，行业壁垒具有显著的负向空间溢出效应。核心城市的技术创新优势、产业集聚优势、基础设施优势能够快速辐射至周边城市，带动周边城市 AIGC 技术发展与数字服务业产业链分工优化，形成区域协同发展格局。核心城市的人才储备优势与政府支持力度，也能通过人才流动、政策联动等方式，推动周边城市人才培养与产业升级。而核心城市过高的行业壁垒，会形成“虹吸效应”，阻碍周边城市企业进入市场，抑制周边城市 AIGC 与数字服务业的耦合发展，进而对整个区域的协同发展产生不利影响。

五、结论与建议

基于2011—2020年京津冀地区37个地级市的面板数据，本文构建了 AIGC 发展水平与数字服务业产业链分工水平的评价指标体系，测度了各地区的发展水平与耦合度，刻画了二者耦合联动的时空演化特征，并利用空间杜宾模型探讨了影响二者耦合发展的关键因素，得出以下结论：①京津冀地区 AIGC 发展水平、数字服务业产业链分工水平以及二者的耦合度均呈现逐年上升趋势，AIGC 技术对数字服务业产业链分工的重塑作用日益显著；②京津冀地区 AIGC 与数字服务业产业链分工的耦合度存在明显的空间异质性，呈现“核心集聚、周边扩散”的分布特征，核心城市与周边城市的耦合度绝对差距扩大，但相对差距逐渐缩小，区域协同发展趋势明显；③技术创新、产业集聚、数字基础设施、人才储备、政府支持均对二者的耦合发展具有显著的正向促进作用，行业壁垒则具有显著的负向抑制作用，且各因素均存在明显的空间溢出效应。

结合上述研究结论，为进一步发挥 AIGC 技术对数字服务业产业链分工的重塑作用，推动京津冀地区数字服务业高质量发展，提出以下建议：

一是强化技术创新驱动，推动 AIGC 技术迭代升级。加大对 AIGC 技术研发的财政投入，支持高校、科研机构与企业开展产学研合作，聚焦 AIGC 核心技术攻关，提升技术自主创新能力。鼓励企业结合数字服务业细分领域需求，开发定制化的 AIGC 工具与服务，推动技术与场景深度融合，以技术创新引领产业链分工向高端化、智能化方向转型。同时，加强区域间技术交流与合作，建立技术共享平台，推动核心城市的技术优势向周边城市扩散，提升区域整体技术创新水平。

二是培育产业集聚优势，优化产业链分工协同体系。依托京津冀地区数字服务业产业基础，打造一批 AIGC 与数字服务业融合发展的产业园区，吸引产业链上下游企业集聚，完善产业配套体系，降低交易成本。发挥龙头企业的带动作用，引导龙头企业聚焦核心环节，将非核心环节外包给周边中小企业，推动产业链各环节的专业化分工与协同合作。打破区域行政壁垒，建立跨区域产业协同发展机制，推动京津冀地区数字服务业产业链分工一体化发展，形成“核心引领、周边配套、协同高效”的分工格局。

三是完善数字基础设施，夯实产业发展支撑。加大对算力设施、5G 网络、数据中心等数字基础设施的建设投入，提升基础设施的覆盖范围与服务质量，为 AIGC 技术应用与数字服务业产业链分工提供坚实支撑。推动数字基础设施跨区域互联互通，建立统一的基础设施共享机制，提升资源利用效率。针对周边非核心城市基础设施薄弱的问题，加大政策与资金倾斜力度，缩小区域基础设施差距，为区域协同发展奠定基础。

四是加强人才培养与引进，打造高端人才队伍。构建“高校培养+企业实训+人才引进”的多元化人才培养体系，高校增设 AIGC、数字经济等相关专业，培养兼具技术与服务能力的复合型人才；企业与高校合作建立实训基地，提升人才的实践能力；出台优惠政策，引进国内外高端数字人才与 AIGC 技术专家，弥补人才缺口。建立跨区域人才流动机制，打破人才地域限制，推动核心城市的人才向周边城市流动，提升区域人才整体素质。

五是优化行业发展环境，降低行业壁垒。进一步放宽数字服务业市场准入门槛，简化审批流程，鼓励中小微企业进入市场，激发市场竞争活力。加强行业监管，规范市场秩序，打破行业垄断，营造公平竞争的市场环境。建立健全 AIGC 技术应用的标准体系与监管机制，规范技术应用行为，防范技术应用风险。同时，加强区域间政策协同，统一行业标准与监管规则，推动京津冀地区数字服务业市场一体化发展。

六是加大政府支持力度，强化政策引导作用。政府进一步加大对 AIGC 与数字服务业融合发展的财政支持，设立专项扶持资金，用于技术研发、基础设施建设、人才培养等领域。出台针对性的税收优惠政策，降低企业经营成本，鼓励企业加大研发投入与技术创新。建立跨区域政策协同机制，京津冀三地联动出台扶持政策，形成政策合力，引导资源向产业集聚区域与核心环节倾斜，推动 AIGC 与数字服务业产业链分工协同发展，助力京津冀地区数字服务业高质量发展。