互联网提升了发展中大国经济韧性吗？——来自中国的经验证据

生延超

21世纪以来，以“金砖国家”为代表的发展中大国凭借独有的大国优势迅速崛起，成为世界经济格局的重要组成部分[1]。但是，经济发展总是繁荣与萧条交替进行，面对日益严峻的国内外形势，发展中大国抵御不确定性风险最有效的途径就是增强自身经济韧性。因此，近年来关于韧性的研究也成为学界关注的重要话题。

韧性(resilience)一词源于语源学，本意为恢复原来的状态[2]，后由Hoiling首次引入生态领域[3]，并逐渐形成了工程韧性[4]、生态韧性[5]和演化韧性[6]等相关概念。经济韧性则是从演化韧性概念衍生出来的，是指经济系统抵御外部冲击并迅速调整恢复到稳定状态的能力[7]。研究表明，一个具有高韧性的经济系统必须具备预测危机、抵御冲击的恢复能力，适应变化、快速调整的反应能力，以及开辟路径、转型升级的创造能力[8]。学界关于经济韧性的研究主要集中在三方面：一是探究区域经济韧性的时空特征。在区域选择上，既包括国家整体发展状况[7]，也包含长三角[9]、珠三角[10]、黄河流域[11]等特定城市群，还涉及具体省市[12-13]、单个产业[14-15]等，研究对象呈不断细化的态势。二是经济韧性的衡量方式。测度主要分为两种，一种是认为经济韧性的高低应以经济系统遭遇危机后恢复原状的能力为核心[16]，多采用失业率[17]、GDP增长率[18]等关键指标。另一种是从抵御恢复力、适应调整力、创新转型力等多方面综合测定系统经济韧性[19]。三是经济韧性的影响因素。既有从宏观层面出发，探究产业结构状况[20]、产业政策[21]等与经济韧性之间的关系，也有从制造业[22]、海洋业[15]、金融业[23]等特定产业出发，探究特定产业与经济韧性的协调关系。综上，关于经济韧性的研究正处于不断丰富、不断完善的阶段，而新冠肺炎疫情的全球性蔓延也让更多学者关注到了通过提升经济韧性以抵御不确定性风险的重要性。

在影响经济韧性的众多因素中，互联网为发展中大国向全球价值链高端跃升提供了绝佳的“弯道超车”机会[24]。互联网作为第三次技术革命的基础要素，其经济效益主要体现在以下几个方面。首先，能够通过“去中介化”缩小城乡收入差距[25-26]、提高整体就业水平[27]、优化进出口产品质量[28]，实现二、三产业的更好融合[24]，进而提升经济效率，提高经济收益。其次，互联网普及率的提高能够充分激发企业的创新活力[29]，推动内部管理战略转型升级的同时实现企业经济收益最大化[30]。同时，互联网的普惠便捷特征有助于降低市场摩擦，提高家庭风险投资概率，提高公民金融参与度[31]。那么，在国际环境不断变化和信息技术快速发展的背景下，互联网对经济韧性具有怎样的影响呢？发展中大国如何正确使用互联网以实现经济韧性的提升呢？本文借鉴郭家堂等[32]的相关研究，从互联网作为一项技术、一个平台、一种思维三个维度科学分析互联网对经济韧性的影响，并在理论分析与典型化事实基础上，以中国31个省份(港海岸台因数据不全排除在外)为例，科学探究互联网对发展中大国经济韧性的直接影响和作用机制，挖掘互联网对发展中大国经济韧性的积极效应，为发展中大国经济可持续、高质量发展提供科学的理论依据和政策建议。

在信息技术快速发展的今天，互联网作为一项通用技术、一个信息平台、一种商业思维，采用全民参与、万众创新、产业融合等新发展模式将个人、企业、产业、国家连接成一个命运共同体，借助互联网的规模效应和多元化特征，推动着大国经济韧性的提升(图1)。

图1 互联网与经济韧性的环形网络

(一)互联网与发展中大国的经济韧性

互联网作为一项通用技术，能够在风险防范、风险应对、创新升级三个方面同时发力，实现经济的平稳发展[33]。对个体来说，互联网技术让消费者通过信息检索、吸收、传递等方式，提高自身的风险感知能力[34]。对企业来讲，互联网将商业情景、生活情景、娱乐情景互联，降低了企业的经济损失[35]。对产业来说，互联网技术的正确使用能够提高风险预判的准确度，降低不利冲击带来的人力损失和财产损失。对国家来说，互联网技术能够突破传统的时空界限[36]，提高整体危机应对能力。互联网作为一个信息平台，一是能够降低信息不对称，以接近零的边际成本达到生产可能性边界，提供个性化服务的同时提高企业生产效率，为企业应对不确定风险积累了坚实的财富基础[36]。二是互联网平台具有“去中心化”特征和自我匹配能力，能够为不同层次、不同能力、不同年龄阶段的劳动者提供合适的就业机会[37]。三是互联网平台有利于创造更加透明、高效的全球市场，形成风险共担、危机共抗的国际局面。互联网作为一种“跨界思维”，最终目标就是将互联网与生活的方方面面交互融合，形成一个全民共建、全民共享、全球互联的网络体系。马化腾等对互联网思维的内涵做了全面阐释，认为互联网思维包含“用户思维、极致思维、流量思维、社会化思维、大数据思维、平台思维、跨界思维”，这是所有国家实行“互联网+”的最终目标，也是互联网思维“跨界”“融合”“连接一切”的具体表现[38]。“互联网+工业”，对激发企业创新活力，实现产品更新换代、产业绿色升级具有重要意义；
“互联网+农业”，能够推动传统农业快速转型，在解放农民双手的同时提升农产品的供给质量；
“互联网+能源、医疗等基础设施”，充分挖掘了互联网普惠、便利、快捷的特征，通过受众更广、受惠更均等方式实现经济的协调可持续发展。可见，互联网思维是实现产业融合的重要依托。

对发展中大国来讲，互联网对经济韧性的作用更加明显。这是因为发展中大国经济具有典型的规模化和多元化特征，这与互联网的普惠性和融合性相对应。所以，人口规模越大的国家，数字经济发展的边际成本越低，越有利于增强区域经济韧性[39]。在发展中大国发展历程中，互联网也多次被运用于缓解危机带来的不利影响。例如，2008年全球金融危机导致印度出口受阻，经济增长急速下滑并于2013年跌至十年来新低，为了走出经济长期低迷的态势，2014年莫迪上台后提出“数字印度”倡议，使用互联网聚焦电子政务、远程医疗等，该倡议推行后印度经济下滑趋势逐渐放缓，并于2016年经济增长率达到8.26%。同样作为后发大国的中国，于2013实施“宽带中国”战略以加快互联网的普及速度。面对来势汹汹的新冠肺炎疫情，互联网对中国经济恢复更是起到了重要的作用。为了保持正常的经济运转，以互联网为支撑的线上办公成为抗击疫情的重要手段。此外，疫情期间，为了响应“少出门、不聚集”的号召，小程序购物成为居民消费的首选方式。

(二)发展中大国互联网的规模效应

互联网新摩尔定律指出，中国Internet联网主机数和网络用户人数的递增速度，大约每半年翻一番。而梅特卡夫准则(Metcalfe’s Law)认为，网络价值的增长倍数几乎等于网络节点数量增长倍数的平方，这也就意味着网民数越多，互联网的普及率越高，其规模效应越明显，网络的潜在价值也更有可能被进一步挖掘和获取。现有研究也证明了互联网具有明显的规模效应，例如Roller 和 Waverman通过研究OECD电话普及率与经济发展的关系发现，当且仅当互联网的普及率达到40%时才能发挥其潜在价值[40]；
郭家堂等认为中国互联网的普及率达到20%时才能对全要素生产率起到正向促进作用[32]。那么，互联网是如何通过规模效应发挥其在经济韧性方面的价值的呢？首先，互联网普及率的提高，可以将不同领域、不同区域的资源进行有效整合，提高了信息获取的速度和准度，对于预防风险、化解风险具有积极作用。其次，互联网规模的扩大使巨额成本分摊到单个个体，缓解了企业研发压力，也为企业、公共服务、创业者提供了重要的入口，激发了各领域的创新活力，有利于经济体在遭受不利冲击后快速调整。此外，国际互联网普及率越高，越有利于各个国家之间的技术交流、信息共享，有助于各国在遭受全球性危机时实现资源共享、风险共担，缩短各国走出经济萧条的时间。互联网规模效应还体现在其连接、融合方面。“互联网+”是一种连接思维，对个体而言，连接更多的是一种体验、一种社交、一种生活方式；
而对企业和机构而言，连接的是一种对话、一种交互、一种效率；
对产业而言，连接的是一种融合、一种转型、一种新发展理念；
对国家而言，连接的是一种可融合、可交流、可协作、可治理的发展结构。因此互联网普及率越高，受惠群体越大，对经济发展越有利。

缪尔·达尔将世界关系归纳为“中心—外围”结构，其中，中心指欧美等发达国家，外围主要是发展中国家，而发展中大国突破“中心—外围”结构的关键在于充分运用技术的传播效应实现可持续、高质量的发展[41]。结合互联网普及率的事实数据来看，2020年美国的互联网普及率已达到86%，全民共享局面已经基本实现；
中国作为典型的发展中大国，互联网的普及率也已经达到73%，互联网已深刻影响了中国经济发展的方方面面；
但印度作为“世界办公室”，互联网的普及率仅为35%，互联网技术掌握在精英阶级手中，不利于经济的长期可持续发展。因此，只有当互联网的规模效应被充分利用，后发大国才能突破外围圈层，靠近中心圈层，才能具有较强的经济韧性。

(三)发展中大国互联网的多元特征

技术后发优势理论认为，后发大国实现经济赶超需要经历两个阶段，一是通过模仿创新缩小与发达国家的差距，二是通过自主创新实现弯道超车，但无论是模仿创新还是自主创新都必须以技术的区域适用性为前提[42]。互联网对后发大国经济韧性具有多元特征，这正是由于不同国家技术适用性不同。首先，受地缘政治和宗教习俗的影响，不同后发大国对互联网的接受程度不同。例如中国、俄罗斯这类开放度和包容度较高的大国，消费者对互联网的需求会随时间呈指数型增长。当国家在遭遇不确定冲击时能够充分借助互联网的预测功能、传播功能，尽可能减少风险造成的损失。而印度、印度尼西亚等受宗教影响较大的国家，居民物质需求尚未得到充分满足，根深蒂固的宗教思想使大部分消费者处于思想封锁、技术封锁的局面，这既不利于互联网在全国层面的深层次推广，也不利于国家运用互联网工具应对不确定风险带来的经济损失，导致互联网对经济韧性的影响相对较小。其次，受经济发展水平的影响，各国运用互联网实现自主创新的可能性不同。中国经济发展相对较快，在面对发达国家的技术封锁和贸易保护政策时，能够迅速调整发展战略，规整资金用途加强自主创新，并顺利成为第一个实现5G技术的国家。而印度等相对落后的发展中大国，互联网首先被运用于民生服务而非经济建设，自主创新始终受到资金短缺和创新不足的约束，互联网在危机防范方面的作用相对较小。因此，技术的区域适用性导致了互联网对经济韧性的梯度效应。

中国是典型的发展中大国，在经济发展、危机应对、网络建设方面具有独特的大国优势。首先，改革开放以来，中国凭借发展中大国特有的规模优势、后发优势和转型优势创造了大国经济增长奇迹，为其他发展中大国经济腾飞提供了可参考的发展路径[43]。其次，无论是1997年的亚洲金融风暴、2008年的全球金融危机，还是目前席卷全球的新冠肺炎疫情，中国都能对经济形势做出快速反应并独善其身，体现了中国宏观经济具有较强的韧性。同时，中国经济发展存在极大的区域不均衡性，既具有市场灵敏度高、经济发展迅速的东部沿海示范区，又存在经济相对落后、风险抵御能力较差的西部地区，研究中国区域经济韧性既能解释相对发达的发展中大国为何拥有较高的经济韧性，又能为相对落后的发展中大国提供跨越“中等收入陷阱”、提高经济韧性的科学路径。基于中国在经济韧性和互联网发展的典型性，以中国31个省份作为研究对象，科学分析互联网对发展中大国经济韧性的影响，以期为其他后发大国充分运用互联网提升经济韧性提供科学的理论依据和政策建议。

(一)模型构建和指标选取

1.模型构建

首先，为了探究互联网对经济韧性的直接影响，文章构建如下面板数据基准回归模型。

Resisi,t=α0+α1INRi,t+α2Zi,t+μi+δt+εi,t

(1)

式(1)中，Resisi,t表示i地区在t时期的经济韧性，INRi,t为i地区在t时期的互联网发展水平，Zi,t代表一系列控制变量，μi表示不随时间变化的省份固定效应，δt则为时间固定效应，εi,t为随机扰动项。

其次，已有研究证明了互联网对经济发展存在规模效应并且满足“梅特卡夫准则”[36]。那么，互联网对经济韧性是否也具有规模效应呢？鉴于此，本文在Hansen[44]提出的门限回归基础模型上构建如下计量模型，探究互联网对经济韧性的规模效应。

Resisi,t=β0+β1INRi,tI(INSi,t≤γ)+β2INRi,tI(INSi,t>γ)+β2Zi,t+μi+δt+εi,t

(2)

式(2)中，INSi,t为门槛变量，I为取0或者取1的指示函数，满足条件为1，不满足则为0，模型设定时为单一门槛情况，可根据后文计量检验结果拓展为多门槛情况。

2.指标选取和数据来源

为了科学探究互联网对发展中大国经济韧性的影响，本文以中国31个省份为研究对象，考虑到数据的可得性和实证结果的时效性，以2000—2020年作为研究区间。对数据样本做了两方面处理：一是为消除价格波动的影响对具有时间价值的绝对值数据以2000年为基期运用居民价格指数进行了平减，二是针对个别数据缺失情况根据前五年平均值补齐。经济数据均来自中国统计年鉴、中国科技统计年鉴及各省份统计年鉴，网络信息数据来源于中国互联网中心(CNNIC)发布的统计报告。法人单位数据取自中国基本单位统计年鉴。

核心被解释变量：经济韧性(Resis)。基于前文对经济韧性的相关文献梳理，经济韧性的测度分为核心指标法和综合指标法两种，但核心指标法忽略了经济系统的关联性，仅从单一维度评价经济韧性值，缺乏指标选取的科学性。因此，本文综合已有研究从抵抗恢复力(Rec)、适应调整力(Adp)、创新转型力(Rev)三个维度出发构建综合指标评价体系(表1)，运用熵值法测算了各省份的经济韧性值[14,21]。为了消除不同量纲的影响，首先对各指标进行了归一化处理，再通过熵值法确定各级指标的权重以及各省份2000—2020年的经济韧性值。

表1 经济韧性综合评价指标体系

核心被解释变量：互联网发展水平(INR)。互联网资源是互联网相关产业发展的基础，互联网发展水平可以用互联网资源存量加以衡量[45]。本文借鉴郭家堂[31]的相关研究，采用区域网站数占法人单位数量的比重衡量各省份互联网发展水平。

门槛变量：互联网需求(INS)。需求和生产是相辅相成的，大规模的互联网需求才能将互联网资源转化为经济发展的物质基础。因此文章采用网民数占总人口数的比重衡量互联网需求，并将互联网需求作为门槛变量，检验互联网对经济韧性的规模效应。

控制变量。影响经济韧性的因素众多，本文从要素禀赋、基础设施、产业发展和制度建设四个方面选取了控制变量。人口密度决定了地区劳动力的聚集程度，文章采用人口密度(Des)衡量区域要素禀赋。基础设施分为交通基础设施和社会保障基础设施，这是构成经济稳定发展的基础支架，采用各省人均拥有道路面积和辖区卫生机构数量分别衡量区域交通发展状况(Inf)和社会保障力度(Hyg)。工业制造业是国民经济的主体，也是不确定危机作用最直接、影响最深远的领域，工业发展水平与区域经济韧性紧密相关，采用工业总产值占GDP的比重衡量工业化水平(Ind)。制度变迁是影响中国经济发展的决定性因素，本文以樊纲[46]的市场化指数衡量制度建设水平(Mar)。此外，为消除绝对值数据过大对实证结果产生的不利影响，对人口密度、社会保障力度等绝对值指标做了对数化处理。

(二)基准回归结果

在进行基准回归之前，为了消除多重共线性产生的偏误，对所涉及的各项指标做了多重共线性检验，检验结果发现，Max{Resis,Inr,Ins,Des,Inf,Hyg,Ind,Mar}=1.47,明显小于Vif检验的最低临界值10，证明文章所选取的变量能够有效规避多重共线性造成的偏误。此外，在进行基准回归前必须考虑模型是采用固定效应还是随机效应，这就需要进行Hausman检验。Hausman检验结果显示P=0.000 0，强烈拒绝原假设，故使用固定效应模型。

采用固定效应模型的估计结果如表2所示。模型(2)在模型(1)基础上加入了全部控制变量并控制了省份固定效应和时间固定效应。回归估计结果表明，互联网发展对经济韧性具有显著的正向促进作用。这一结论与现实状况相吻合。2008年金融危机以来，全球经济均处于生产力增速放缓、经济下行压力大的低迷阶段，然而以互联网为基础的美国企业Uber和Airbnb却一枝独秀，成为促进经济增长的催化剂。这是因为互联网能够有效减少供给方和需求方之间信息不对称的问题，激励企业管理模式的战略升级和产业结构的转型升级，在去产能、去库存和降成本等方面具有得天独厚的优势。由于本文是从抵抗恢复力、适应调整力、创新转型力三个维度构建的指标体系，我们进一步探究了互联网发展对这三个维度的影响，结果见表2中第(3)、(4)、(5)列。不难发现，互联网对经济韧性的正向影响具体表现为抵抗恢复力>创新转型力>适应调整力。这主要是因为相较创新转型力和适应调整力，互联网能够通过大数据检索提高风险预警能力，降低危机修复成本，直接规避不确定性风险带来的安全隐患和经济损失，加快了经济发展的恢复速度。例如自然灾害高发区安装联网传感器能够及时监测地表变化，进而在危害到来时采取及时的防控手段，通过互联网的预警能力提高了区域经济的抵抗恢复力。在控制变量方面，人口密度和工业化水平对经济韧性具有显著的负向影响，而市场化水平、基础设施建设对经济韧性具有显著的正向影响。究其原因，人口密度大、工业占比高的区域，面对危机难以快速反应并及时调整，经济发展缺乏韧性；
而市场是资源配置最有效的方式，在应对外来冲击时，市场化程度越高的区域对经济变化的灵敏度越高，从而能够迅速重整资源，降低沉没成本。基础设施是经济稳定发展的重要支柱，交通基础设施和医疗基础设施是现代文明建设的关键，也是应对风险时的重要保障，有助于经济恢复。

表2 基准回归结果

(三)互联网的规模效应

互联网最显著的特征是会产生规模效应，但互联网发展要达到何种规模才能撬动经济韧性的提升呢，这是本文需要研究的重点，面板门限回归模型为回答这一问题提供了可能。按照门限回归的前提假设，首先要确定门槛个数及门槛值。因此，本文运用Bootstrap抽样法模拟似然比估计值500次，估计出了门槛个数和对应门槛值，具体结果见表3。表3估计结果显示，单一门槛的F值在5%的水平下显著，双重门槛的F值并不显著，说明互联网发展对经济韧性是存在单一门槛的规模效应，也就是说在不同网民规模下，互联网对经济韧性的影响将不同。更进一步分析发现，当INT≤0.365 5时互联网对经济韧性具有显著的负向影响，而当INT>0.365 5时互联网对经济韧性的影响为正，表明互联网对经济韧性的影响是以互联网的规模效应为前提的，这与Abdulquadir et.al的研究结论相一致[47]。说明要发挥互联网对经济韧性的积极作用，首要任务是提高互联网的普及率，利用互联网的规模效应分摊创新研发的巨额成本，进而实现经济的可持续高质量发展。

表3 门槛效应检验及估计结果

(四)互联网的多元特征

为了深入探讨互联网对经济韧性产生作用的多元化特征，本文计算出研究区间内各省份经济韧性均值，参考方叶林等[9]的分层方法，借助Arcgis采用自然断裂点分级法将区域经济韧性分为低值韧性区、中等韧性区、高值韧性区三类，并根据分类结果估计了互联网对不同经济韧性水平的影响。估计结果见表4。根据估计结果可知，互联网仅在中值韧性区对经济韧性具有显著的正向作用，在低值韧性区和高值韧性区均呈现不显著的负向作用。究其原因，在韧性值较低的区域，人口较为稀疏，互联网建设成本较高，互联网发展相对缓慢，尚未形成较为明显的网络效应。此外，低值韧性区经济发展水平、产业结构多样性、公职人员处理危机能力均存在滞后性，在运用网络等通用技术应对不利冲击、创造可持续发展新途径方面仍处于学习探索阶段。而在高值韧性区，互联网迅速发展的同时也带来了很多新的挑战，例如数据安全隐患加重、过度依赖数字化导致实体经济发展受阻等，这些成为新一轮危机的预警，加大了经济发展的不确定性。同时，高值韧性区互联网对经济韧性的可见性悖论、公平性悖论、与社会发展的相关性悖论尤为突出，如何让互联网在可控范围内更好地服务于经济韧性有待进一步探究。

表4 互联网的多元性检验

(五)内生性检验

内生性问题一直是经济学实证研究的一大困扰，本文可能存在的内生性问题主要是反向因果，指互联网发展促进了经济韧性的提升，经济韧性提升是否会对互联网发展产生影响。为了尽可能消除反向因果问题带来的影响，采用工具变量法对内生性问题做进一步检验。工具变量法要求所选取的工具变量必须与解释变量相关而与随机扰动项无关，本文基于这两个原则参考赵宸宇等的研究采用各省邮电业务总量的对数(lnEma)作为工具变量[48]。指标选取原因，一是结合互联网发展的历史逻辑，我国互联网进入大众视野是从电信业务大规模发展开始的，这就意味着电信业务普及率较高的地区通常也相对较早拥有了互联网资源。而在电信业务广泛普及前，邮电是人们沟通交流最普遍的方式，可以将互联网看作是邮电业务在21世纪的衍生品。因此，选择邮电业务总量的对数作为工具变量满足了工具变量选取的相关性原则。二是以信息技术为基础的第三次工业革命时代的到来，标志着邮电业务对经济发展的影响正在不断减弱，因此可以满足外生性这一条件。表5显示了运用两阶段最小二乘法(IV-2SLS)的工具变量检验结果。根据第一阶段估计结果可知，lnEma与INR呈显著的正相关关系，这证实了工具变量选取的相关性准则。从第二阶段估计结果可知，在运用工具变量降低内生性影响后互联网资源(INR)对经济韧性(Resis)依然具有显著的正相关关系，并且系数更大，这进一步证明了本文回归结果的稳定性。

表5 工具变量两阶段回归结果

本文从技术、思维、平台三个维度分析了互联网对经济韧性的作用，并以中国作为发展中大国的典型案例，探究了互联网对经济韧性的影响及作用机制。实证结果显示：互联网能够有效促进发展中大国提升经济韧性，且从构成经济韧性的三个维度来看，互联网对抵抗恢复力起到的正向作用最为显著；
互联网对经济韧性的促进作用存在规模效应，当网民规模达到36.55%时，互联网对经济韧性的作用由负转正；
进一步研究发现，互联网对经济韧性的作用仅在中值韧性区才显著为正。基于本文的研究结论，得到以下政策启示。

一是发展中大国具有发展互联网经济的优势，互联网成为提升发展中大国经济韧性的重要工具。拥有庞大人口规模的发展中大国往往具有发展互联网经济的优势，并且获得提升经济韧性的收益。全球化进入3.0时期，互联网成为新一轮经济发展的“动力源”“稳定器”，而发展中大国成为引领和推进新一轮全球化的“发动机”。所以，发展中大国应该充分运用政策手段深化“互联网+”改革，推动形成全民参与、全民共建、万众创新、共享共治的经济发展态势，充分挖掘互联网在经济韧性提升中的潜在价值。

二是发展中大国需不断提高互联网的普及率，充分发挥互联网用户的规模优势。发展中大国具有人口规模大和国土面积大的先天优势，但也正因为人多地广加大了互联网基础设施建设的难度，所以发展中大国要充分评估各个地区互联网普及的难易程度，采用国家政策导向、资本投入倾向等方式实现互联网在各个区域的公平化、均等化发展。此外，发展中大国应该重视国家整体的数字素质培养，通过教育的数字化改革激励创新，推动小企业“铺天盖地”地涌现，促进大企业“顶天立地”地发展，真正实现互联网在生产生活领域“全面绽放”。

三是发展中大国需正确评估区域经济韧性值，依托区域协调发展提升国家经济韧性。发展相对较慢、经济韧性值较低的区域，首先要对内改革以提升经济实力，加大互联网的普及率，强化互联网的规模效应；
经济韧性值较高的区域在运用互联网时要重点提升居民的数字素养，提高劳动力素质，净化网络虚拟空间，防范互联网带来的不利影响；
中值韧性区应该充分借助互联网之风，提升经济韧性，实现经济的可持续发展。