內(nèi)容提要:把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇、激發(fā)數(shù)字新動能,對提升區(qū)域經(jīng)濟韌性意義重大。依據(jù)中國2011-2020年省級面板數(shù)據(jù),研究數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響及內(nèi)在機制。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠顯著提升區(qū)域經(jīng)濟韌性;推進數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),可通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、區(qū)域創(chuàng)新能力提升、人力資本集聚等傳導路徑促進區(qū)域經(jīng)濟韌性提升;數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響存在門檻效應(yīng),當數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)達到一定水平后,對區(qū)域經(jīng)濟韌性的促進作用會有所減弱;異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn),與中西部地區(qū)相比,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對東部地區(qū)經(jīng)濟韌性的促進作用更大。
習近平總書記指出,發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機遇的戰(zhàn)略選擇,新冠肺炎疫情爆發(fā)以來,數(shù)字技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟在支持抗擊新冠肺炎疫情、恢復生產(chǎn)生活方面發(fā)揮了重要作用。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施作為中國經(jīng)濟增長的新動能,是孕育數(shù)字經(jīng)濟的土壤,更是打通經(jīng)濟社會發(fā)展的信息“大動脈”,能夠培育壯大數(shù)字經(jīng)濟,提高政府治理現(xiàn)代化的水平,實現(xiàn)經(jīng)濟社會的高質(zhì)量發(fā)展?!丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》也指出,要加快建設(shè)信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,推進云網(wǎng)協(xié)同和算網(wǎng)融合發(fā)展,有序推進基礎(chǔ)設(shè)施智能升級,不斷優(yōu)化升級數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。因此,數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展,需要高質(zhì)量推進數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),并且這已上升至國家戰(zhàn)略層面的要求。
經(jīng)濟韌性是維持國家競爭優(yōu)勢的必要保證,亦是抵御外來風險從而避免經(jīng)濟硬著陸的關(guān)鍵所在(朱金鶴和孫紅雪,2021)。隨著國內(nèi)外政治、經(jīng)濟、社會和技術(shù)環(huán)境(PEST)等方面的發(fā)展變化以及“UCVA”(不確定性、復雜性、動蕩性、模糊性)成為當前環(huán)境特征的代名詞,“經(jīng)濟韌性”正日益成為世界各國在追求經(jīng)濟發(fā)展中必須重視的戰(zhàn)略問題(王永貴和高佳,2020)。2020年爆發(fā)的新冠肺炎疫情,對宏觀經(jīng)濟、不同產(chǎn)業(yè)和微觀企業(yè)均產(chǎn)生重大影響,中國經(jīng)濟之所以能夠從以上重大沖擊中快速恢復,高水平的經(jīng)濟韌性是重要原因。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為中國經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型的底層支撐,可以通過網(wǎng)絡(luò)連接把政府治理和經(jīng)濟運行結(jié)合起來,通過消除區(qū)域數(shù)字鴻溝提高經(jīng)濟韌性;也可以為經(jīng)濟系統(tǒng)數(shù)字化、智能化與智慧化發(fā)展奠定扎實的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),使經(jīng)濟系統(tǒng)更具韌性。因此,如何利用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的底層基礎(chǔ)作用,促進以數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)要素為核心的數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展,加快釋放數(shù)字紅利和激發(fā)數(shù)字新動能,進而賦能區(qū)域經(jīng)濟韌性,已經(jīng)成為近年來學術(shù)界和實務(wù)界廣泛討論的熱點議題。
基于上述分析,本文以2011-2020年中國30個省份(不含西藏、港澳臺地區(qū))的數(shù)據(jù)為研究樣本,實證檢驗了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響及作用機制。本文的研究貢獻主要體現(xiàn)在以下方面:第一,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的基礎(chǔ),從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的視角剖析了區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響因素,豐富了經(jīng)濟韌性影響因素研究和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)經(jīng)濟后果研究的文獻體系;第二,從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、區(qū)域創(chuàng)新能力、人力資本集聚等方面系統(tǒng)分析數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟韌性影響的傳導路徑,揭示了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施影響區(qū)域經(jīng)濟韌性的內(nèi)在機理,為各地區(qū)不斷提升區(qū)域經(jīng)濟韌性、提高風險抵御能力提供了經(jīng)驗證據(jù)和政策參考。
在數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的時代背景下,學者們對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的概念、特征以及經(jīng)濟效應(yīng)進行了研究。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是以數(shù)據(jù)、軟件、芯片、通信及分子涂層等“數(shù)字材料”為主體構(gòu)建的軟硬件一體的基礎(chǔ)設(shè)施(陳維宣和吳緒亮,2020),由第五代固網(wǎng)(F5G)和5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)有機結(jié)合所形成的數(shù)字型基礎(chǔ)設(shè)施(鈔小靜等,2020)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施具有全新的數(shù)字化技術(shù)體系的特征和移動性、廣泛性應(yīng)用場景特征,能夠用數(shù)據(jù)表達新型生產(chǎn)力結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)關(guān)系,并用以支撐數(shù)字中國建設(shè)的底層架構(gòu)和技術(shù)基礎(chǔ)(任保平和張倩,2023;陳維宣和吳緒亮,2020)。
僅有少數(shù)學者對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟效應(yīng)進行研究,指出數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以從動能轉(zhuǎn)換、結(jié)構(gòu)優(yōu)化與效率提升三個方面促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展(劉雅君和蔣國梁,2022);也可以通過提高人力資本投入、緩解融資約束和降低企業(yè)經(jīng)營成本等促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升(郭金花等,2021);還可以通過重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈、優(yōu)化供應(yīng)鏈,進而促進制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級和企業(yè)創(chuàng)新(鄭玉,2023)。同時,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠通過技術(shù)擴散效應(yīng)推動對外貿(mào)易升級(鈔小靜等,2020),推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,促進經(jīng)濟包容性增長(鄧榮榮和吳云峰,2023),并且能夠促進全球價值鏈地位提升等(李津等,2020)。
1973年,生態(tài)學家Holling首次將“韌性”概念應(yīng)用于生態(tài)領(lǐng)域,定義為“生態(tài)系統(tǒng)在受到干擾后恢復穩(wěn)定的能力”。2002年,倡導地區(qū)可持續(xù)發(fā)展國際理事會(ICLEI)首次提出“韌性城市”的議題后,國內(nèi)外學者從經(jīng)濟、社會、城市規(guī)劃管理、生態(tài)、災(zāi)害等角度對韌性城市的內(nèi)涵、測度進行了研究。隨著研究的不斷深入,對經(jīng)濟韌性的理解從內(nèi)生與外生(Cellini,2014;Wink,2014)逐漸趨于系統(tǒng),從恢復能力延伸到事前防范、事中穩(wěn)定和事后復蘇,并歸納為包括脆弱性、抵抗力、穩(wěn)定力、恢復力等四個維度的經(jīng)濟韌性定義(Martin和 Sunley,2015;Martin等,2015;Capello等,2016;Nystrom,2018)。
關(guān)于經(jīng)濟韌性的測度,由于研究內(nèi)容相對復雜,學術(shù)界尚未形成統(tǒng)一的測度方法,目前主流的測度方法主要有兩種:一種是基于過程的單指標法,另一種是基于狀態(tài)的多指標法(張躍勝等,2022)。當采用基于過程的單指標法測度時,大多數(shù)學者借鑒Martin(2012)的研究,采用地區(qū)就業(yè)水平敏感性指數(shù)表征城市經(jīng)濟韌性的高低,如郭將等(2019)和蘇任剛等(2020)的研究。基于狀態(tài)的多指標法是通過構(gòu)建綜合評價指標體系對經(jīng)濟韌性進行測度。Briguglio(2009)最早從宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定性、微觀市場效率、經(jīng)濟治理和社會發(fā)展四個方面構(gòu)建指標體系對經(jīng)濟韌性進行測度。近年來,部分學者從抵抗與恢復能力、適應(yīng)與調(diào)節(jié)能力、創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型能力三個維度構(gòu)建指標體系,對城市經(jīng)濟韌性進行綜合評價(齊昕等,2019;朱金鶴等,2020;盧現(xiàn)祥等,2023),而張振等(2020)則從產(chǎn)業(yè)要素、技術(shù)要素和社會要素三個角度對東北地區(qū)城市經(jīng)濟韌性進行測度。
部分學者對經(jīng)濟韌性的影響因素進行了研究,張躍勝等(2022)認為,經(jīng)濟韌性的影響因素主要包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)創(chuàng)新。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多樣化對城市經(jīng)濟韌性有顯著的促進作用(袁航和朱承亮,2022;張振等,2020;徐圓等,2020),郭將等(2019)則認為產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣性對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響因為地區(qū)整體創(chuàng)新水平差異而呈現(xiàn)出顯著的區(qū)間效應(yīng),產(chǎn)業(yè)集聚也會顯著正向影響城市經(jīng)濟韌性水平(陳奕瑋等,2020;張振等,2020)。鄧又一等(2022)則認為工業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟韌性之間呈“U”型關(guān)系,工業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚能夠通過產(chǎn)業(yè)競爭、資源配置以及創(chuàng)新影響經(jīng)濟韌性。常哲仁等(2023)和郭將等(2019)研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新水平越高,創(chuàng)新成果的產(chǎn)出和人才集聚水平也越高,面對沖擊時表現(xiàn)出越強的經(jīng)濟韌性。孫紅雪等(2023)研究發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量的人力資本規(guī)模擴張可以通過促進城市創(chuàng)業(yè)活力和加強城市信息化程度顯著增強經(jīng)濟韌性。也有學者從金融要素的角度展開研究,崔耕瑞等(2021)認為數(shù)字金融通過縮小城鄉(xiāng)收入差距、提高資本配置效率和引導消費升級對經(jīng)濟韌性產(chǎn)生促進作用。
在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的背景下,也有部分學者考察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市經(jīng)濟韌性的影響機制,朱金鶴和孫紅雪(2021)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟可以通過激發(fā)人力資源發(fā)展?jié)摿唾x能創(chuàng)新產(chǎn)出活力提高城市經(jīng)濟韌性;張亞麗和項本武(2023)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可以通過激發(fā)創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新活躍度提高經(jīng)濟韌性;趙巍和徐筱雯(2023)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性,且這種促進作用存在正向空間溢出效應(yīng)。此外,生延超(2022)研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)有利于提高經(jīng)濟韌性。
綜上所述,在推動數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的背景下,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的底層架構(gòu),已有文獻主要研究了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟韌性的影響效益,鮮有文獻關(guān)注數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響,且尚未對這一影響的具體作用機制和異質(zhì)性效應(yīng)進行深入研究。因此,本文基于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的全新視角,研究其對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響,并深入分析具體的作用機制與異質(zhì)性效應(yīng)。
數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是在數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的時代背景下,以軟硬件一體化為基礎(chǔ),涉及5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、云計算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等以及各類數(shù)字平臺(劉松,2020;任保平和張倩,2023)?;诿诽乜ǚ蚍▌t的幾何倍增原理,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施通過對技術(shù)、人才、資本和數(shù)據(jù)等各類產(chǎn)業(yè)資源的泛在連接、彈性互補和高效融合、上下游聯(lián)動,推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級,促進新舊動能轉(zhuǎn)換,打造區(qū)域韌性提高的新引擎。經(jīng)濟韌性是區(qū)域經(jīng)濟遭受危機后恢復到初始的經(jīng)濟發(fā)展速度或是維持自身系統(tǒng)穩(wěn)定的能力,韌性強的區(qū)域抗干擾能力和恢復能力相對較快(Graham和Temple,2006;Fingleton等,2012)。Davies(2011)將經(jīng)濟韌性分解為三個維度:一是抵御外部沖擊的能力;二是積極應(yīng)對沖擊的能力;三是開創(chuàng)新發(fā)展道路的長期適應(yīng)性能力。基于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新興信息技術(shù)能夠加速數(shù)據(jù)在不同經(jīng)濟主體間的流動和連接(劉雅君和蔣國梁,2022),從而提高區(qū)域資源配置效率,提高區(qū)域經(jīng)濟韌性。特別是當經(jīng)濟受到外部影響沖擊時,土地、勞動力、資本和技術(shù)等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的作用發(fā)揮將會受到限制,數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠提高區(qū)域全要素生產(chǎn)率,打造經(jīng)濟發(fā)展的新引擎,從而增強經(jīng)濟應(yīng)對環(huán)境的能力,提升區(qū)域經(jīng)濟韌性?;谏鲜龇治?本文提出以下假說:
H1:數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠顯著提升區(qū)域經(jīng)濟韌性。
數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的重要物質(zhì)保障,基于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和人工智能等數(shù)字技術(shù)加速了創(chuàng)新資源的協(xié)同共享,人工智能能夠助力傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級(何玉梅等,2021),推進無人駕駛、機器學習、圖像識別等新興行業(yè)發(fā)展,通過改善這些行業(yè)的勞動力總量和結(jié)構(gòu),加速勞動力從第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,以優(yōu)化人力資本配置效率,提高區(qū)域經(jīng)濟韌性?;诋a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級理論,產(chǎn)業(yè)升級能夠提升產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平,提高產(chǎn)出質(zhì)量,促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化,引導生產(chǎn)要素向更高效率部門流動,提升資源配置效率與生產(chǎn)效率,促進區(qū)域經(jīng)濟韌性提高;同時在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整的進程中,產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生的規(guī)模報酬遞增效應(yīng)可進一步提升福利水平,從而形成更合理、更高效的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),增強應(yīng)對各種復雜的外部環(huán)境和挑戰(zhàn)的能力,提升區(qū)域經(jīng)濟韌性。基于上述分析,本文提出以下假說:
H2:數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠通過促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提升區(qū)域經(jīng)濟韌性。
數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵前提,基于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用同樣可以縮短產(chǎn)品供應(yīng)鏈長度,提升供應(yīng)鏈效率,節(jié)約生產(chǎn)成本,提高企業(yè)盈利能力,而盈利能力的提升可以激發(fā)企業(yè)利用更多資源用于自主研發(fā),提升企業(yè)創(chuàng)新能力(溫珺等,2019),提高區(qū)域經(jīng)濟韌性。同時,企業(yè)在創(chuàng)新發(fā)展過程中能夠另辟蹊徑壯大其規(guī)模,從而促進城市創(chuàng)新產(chǎn)出水平(李曉華,2019),提高區(qū)域經(jīng)濟韌性。基于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的信息通信技術(shù)的屬性就是推動一般性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新(陳叢波等,2021),外部沖擊導致城市經(jīng)濟的創(chuàng)造性破壞和資源釋放,創(chuàng)新能力強的城市利用技術(shù)溢出形成新的比較優(yōu)勢(徐圓等,2020),使城市在面對復雜多變的外部環(huán)境時,能夠另辟蹊徑,尋找新機遇,使創(chuàng)新成為提升城市經(jīng)濟韌性的發(fā)力點,從而引領(lǐng)城市進入新一輪增長路徑(朱金鶴和孫紅雪,2021)?;谏鲜龇治?本文提出以下假說:
H3:數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠通過提高區(qū)域創(chuàng)新能力提升區(qū)域經(jīng)濟韌性。
基于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的大數(shù)據(jù)、人工智能和云計算等前沿技術(shù)發(fā)展需要大量高科技人才,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展使城市對數(shù)字人才的吸引力大幅提升(陳巖和張平,2021)。同時,數(shù)字化發(fā)展使新興經(jīng)濟體應(yīng)運而生,加速城市間信息流動和市場開放程度,能夠提供豐富就業(yè)和晉升機會,進而吸引更多的優(yōu)質(zhì)人力資本涌入城市(叢屹和俞伯陽,2020;韓璐等,2021;朱金鶴和孫紅雪,2021),高質(zhì)量的人力資本有利于提高區(qū)域經(jīng)濟韌性?;诩劢?jīng)濟理論,人力資本集聚可以通過社會交互學習、形成并深化專業(yè)化分工和提高城市勞動力市場的匹配質(zhì)量三個方面來促進城市生產(chǎn)率的提升(李平華和宋燦,2020),對區(qū)域經(jīng)濟增長具有顯著促進作用(陳得文等,2012)。在面對外部環(huán)境沖擊時,區(qū)域所吸引的優(yōu)質(zhì)人力資本一方面具有較強的消費能力,釋放巨大的消費需求,另一方面能夠建言獻策,幫助城市開展創(chuàng)新活動和發(fā)展新產(chǎn)業(yè),尋找新的經(jīng)濟增長點,使城市快速恢復經(jīng)濟發(fā)展動力,提升區(qū)域經(jīng)濟韌性。基于上述分析,本文提出以下假說:
H4:數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠通過促進人力資本集聚提升區(qū)域經(jīng)濟韌性。
本文以2011-2020年中國30個省(區(qū)、市)為研究樣本。區(qū)域經(jīng)濟韌性、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、區(qū)域創(chuàng)新能力的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2012-2021年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》和《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告》,人力資本集聚的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2012-2021年《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。本文采用的數(shù)據(jù)處理軟件為 Stata15.0,為避免極端值對回歸結(jié)果的影響,對所有連續(xù)變量進行了上下1%的 Winsorize 處理。
(1) 被解釋變量。本文的被解釋變量為區(qū)域經(jīng)濟韌性(RES)。借鑒崔耕瑞(2021)、朱金鶴和孫紅雪(2021)的研究,將區(qū)域經(jīng)濟韌性的指標體系分為抵抗與恢復力、適應(yīng)與調(diào)節(jié)力和創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型力,詳見表1。為消除量綱的影響,本文先將三級指標通過極差法進行標準化處理,再根據(jù)客觀賦權(quán)法采用改進后的熵值法進行權(quán)重計算,最后采用加權(quán)平均法對區(qū)域經(jīng)濟韌性進行測度。
表1 區(qū)域經(jīng)濟韌性評價指標體系
(2) 解釋變量。本文的解釋變量為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施(DIG)。借鑒林晶(2021)的研究,考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,從移動電話普及率、域名數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)接入端口和光纜線路長度4個方面選取指標構(gòu)建指標體系,通過主成分分析方法將指標數(shù)據(jù)標準化后降維處理,得到數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展指數(shù)。
(3) 中介變量。借鑒李翔和鄧峰(2019)的研究,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(ISU)采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比進行衡量;區(qū)域創(chuàng)新能力(RIC)采用《中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價報告》公布的各區(qū)域綜合指標得分進行衡量;借鑒李平華和宋燦(2020)的研究,人力資本集聚(HCA)采用就業(yè)人口中大專及以上學歷人口的比重來測度。
(4) 控制變量。本文的控制變量主要包括:政府支持(Gov),采用一般公共預(yù)算支出占GDP的比重衡量;交通水平(Tra),采用人均城市道路面積衡量;市場環(huán)境(Mar),采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)市場成交額的對數(shù)值衡量;對外開放度(Open),采用進出口總額占GDP的比重進行衡量。
為驗證H1,本文構(gòu)建模型(1)進行檢驗,若回歸系數(shù)α1顯著為正,則證明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠提升區(qū)域經(jīng)濟韌性。
RESit=α0+α1DIGit+αicontrolsit+∑Year+∑Pro+εit
(1)
進一步地,為了探討數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對于提升區(qū)域經(jīng)濟韌性可能存在的作用機制,即驗證H2、H3和H4,本文進一步在模型(1)基礎(chǔ)上構(gòu)建模型(2)和(3)并采用中介效應(yīng)模型進行檢驗。若回歸系數(shù)β1、γ1、γ2均顯著為正,則證明中介變量在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施提升區(qū)域經(jīng)濟韌性中承擔了部分中介作用。
MEDit=β0+β1DIGit+βicontrolsit+∑Year+∑Pro+εit
(2)
RESit=γ0+γ1DIGit+γ2MEDit+γicontrolsit+∑Year+∑Pro+εit
(3)
各主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。區(qū)域經(jīng)濟韌性(RES)平均值和標準差分別為0.28和0.15,最小值和最大值分別為0.13和0.86,說明各省(區(qū)、市)的區(qū)域經(jīng)濟韌性水平較低;數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施(DIG)平均值和標準差分別為0.04和1.18,最小值和最大值分別為-1.58和3.62,說明各省(區(qū)、市)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平較低且差異較大;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(ISU)平均值和標準差分別為1.21和0.66,最小值和最大值分別為0.56和4.29,說明各省(區(qū)、市)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級水平較高且差異較大;區(qū)域創(chuàng)新能力(RIC)平均值和標準差分別為28.92和10.56,最小值和最大值分別為17.21和59.17,說明各省(區(qū)、市)的區(qū)域創(chuàng)新能力存在較大差異;人力資本集聚(HCA)平均值和標準差分別為17.65和9.55,最小值和最大值分別為7.05和55.77,說明各省(區(qū)、市)人力資本集聚水平較低且差異較大。
表2 主要變量的描述性統(tǒng)計
基準回歸的結(jié)果見表3。從表3列(1)看出,在僅控制省(區(qū)、市)和年份固定效應(yīng)的情況下,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施(DIG)的回歸系數(shù)為0.066且在1%的水平上顯著為正,初步驗證了假說H1。從列(2)看出,在增加控制變量的情況下,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施(DIG)的回歸系數(shù)為0.030且在1%的水平上顯著為正,進一步驗證了假說H1,即數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠提升區(qū)域經(jīng)濟韌性。
表3 基準回歸
同時,為進一步分析數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與區(qū)域經(jīng)濟韌性之間的非線性特征,本文使用 Stata15.0軟件對面板門檻的存在性進行檢驗,結(jié)果如表4所示。由表4可知,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性存在單一門檻,且單一門檻值的F統(tǒng)計量在1%的水平上顯著,表明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響存在門檻效應(yīng)。
表4 門檻效應(yīng)自抽樣檢驗
由表3列(3)的面板門檻估計結(jié)果可知,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的動態(tài)影響具體表現(xiàn)為:當數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展指數(shù)小于門檻值-1.3439時,其對區(qū)域經(jīng)濟韌性具有顯著提升作用,但當發(fā)展指數(shù)跨過門檻值時,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響雖仍為正,但回歸系數(shù)減小,表明跨越門檻值后,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的促進作用發(fā)生了減弱。究其原因,可能是在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的初期,能夠充分發(fā)揮數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)性、先導性、戰(zhàn)略性作用,加快生產(chǎn)技術(shù)、知識和數(shù)據(jù)的傳播與擴散,在技術(shù)創(chuàng)新和資源配置等方面構(gòu)建起一定優(yōu)勢,成為培育新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)的土壤,為經(jīng)濟發(fā)展提供不竭的動力,提升區(qū)域經(jīng)濟韌性;隨著數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的深度和廣度不斷加大,數(shù)據(jù)已經(jīng)能夠在區(qū)域之間充分流動,可能會產(chǎn)生區(qū)域過度投資、重復建設(shè)和資源浪費等問題,在政府財政支出有限的情況下,對其他產(chǎn)業(yè)投入會產(chǎn)生一定的“擠出”效應(yīng),降低其他產(chǎn)業(yè)抵御風險的能力,雖然整體上會提升區(qū)域經(jīng)濟韌性,但促進作用有所減弱。
(1) 內(nèi)生性檢驗。區(qū)域經(jīng)濟韌性可能會受到多種變量的影響,而在構(gòu)建模型時無法將全部的影響因素考慮在內(nèi),這可能會導致遺漏變量的產(chǎn)生;同時,區(qū)域經(jīng)濟韌性也可能反過來對新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)成影響,產(chǎn)生反向因果問題。因此,需要對內(nèi)生性問題進行處理。本文借鑒范合君等(2022)的做法,采用傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施工具變量的做法,選取2001年郵政業(yè)務(wù)總量(Post)作為工具變量,考慮到研究樣本為面板數(shù)據(jù),本文借鑒柏培文和喻理(2021)、Nunn和 Qian(2014)的研究,利用郵電業(yè)務(wù)總量與上一年全國互聯(lián)網(wǎng)投資額的交互項作為工具變量。并在此基礎(chǔ)上,采用兩階段最小二乘法(2SLS)進行回歸,結(jié)果如表5列(1)列(2)所示。列(1)為第一階段回歸結(jié)果,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對郵政業(yè)務(wù)總量的回歸系數(shù)為0.017,且在1%水平上顯著;列(2)為對于區(qū)域經(jīng)濟韌性的第二階段回歸結(jié)果,回歸系數(shù)為0.018,且在5%的水平上顯著。說明即使考慮內(nèi)生性問題,本文的實證結(jié)果依然較為穩(wěn)健。
表5 工具變量法內(nèi)生性檢驗結(jié)果
(2) 更換樣本。由于北京市、上海市和廣東省三個地區(qū)經(jīng)濟較為發(fā)達,引領(lǐng)著中國數(shù)字化的發(fā)展前進步伐,為了驗證數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的普適性,本文借鑒范合君等(2022)的做法,在去掉北京市、上海市和廣東省三個地區(qū)的數(shù)據(jù)后,對其他省(區(qū)、市)的數(shù)據(jù)進行回歸,結(jié)果如表5列(3)列(4)所示。由表5可知,去掉以上三個地區(qū)數(shù)據(jù)后,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的促進作用在1%的水平上顯著為正,本文的實證結(jié)果依然較為穩(wěn)健。
(3) 替換被解釋變量。本文借鑒Martin(2012)以及郭將和許澤慶(2019)的做法,采用敏感度指數(shù)法進行測算,其公式為:br=(ΔEr/Er)/(ΔEN/EN),其中,br是所研究地區(qū)的敏感度指數(shù),ΔEr/Er是指所研究區(qū)域在波動期的地區(qū)生產(chǎn)總值變化率,ΔEN/EN是指全國在波動期的生產(chǎn)總值變化率。敏感度指數(shù)越低,區(qū)域經(jīng)濟韌性越強。具體回歸結(jié)果見表5列(5)列(6)所示。由表5可知,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平越高,敏感度指數(shù)越低,從而區(qū)域經(jīng)濟韌性越強,本文的實證結(jié)果依然較為穩(wěn)健。
表6列(1)列(2)為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對區(qū)域經(jīng)濟韌性的回歸結(jié)果。列(1)中數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施(DIG)的回歸系數(shù)為0.248,且在1%水平上顯著,說明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施有利于促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級;列(2)中同時加入變量數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施(DIG)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(ISU)后,DIG的回歸系數(shù)為0.012,ISU的回歸系數(shù)為0.073,且均在1%水平上顯著,驗證了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響區(qū)域經(jīng)濟韌性提升的重要傳導路徑。進一步地,Sobel檢驗也證實了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級中介效應(yīng)的存在性,并通過計算可知,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級傳導路徑的間接效應(yīng)約占總效應(yīng)的60.12%。
表6 作用機制分析
表6列(3)列(4)為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)域創(chuàng)新能力對區(qū)域經(jīng)濟韌性的回歸結(jié)果。列(3)中數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施(DIG)的回歸系數(shù)為1.945,且在1%水平上顯著,說明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施有利于提升區(qū)域創(chuàng)新能力;列(4)中同時加入變量數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施(DIG)和區(qū)域創(chuàng)新能力(RIC)后,DIG的回歸系數(shù)為0.023,RIC的回歸系數(shù)為0.004,且均在1%水平上顯著,驗證了區(qū)域創(chuàng)新能力是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響區(qū)域經(jīng)濟韌性提升的重要傳導路徑。同時,結(jié)合Sobel檢驗可知區(qū)域創(chuàng)新能力傳導路徑的間接效應(yīng)約占總效應(yīng)的23.21%。
表6列(5)列(6)為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本集聚對區(qū)域經(jīng)濟韌性的回歸結(jié)果。列(5)中數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施(DIG)的回歸系數(shù)為2.578,且在1%水平上顯著,說明數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施有利于促進人力資本集聚;列(6)中同時加入變量數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施(DIG)和人力資本集聚(HCA)后,DIG的回歸系數(shù)為0.007且在5%水平上顯著,HCA的回歸系數(shù)為0.009且在1%水平上顯著,驗證了人力資本集聚是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)影響區(qū)域經(jīng)濟韌性提升的重要傳導路徑。結(jié)合Sobel檢驗可知人力資本集聚傳導路徑的間接效應(yīng)約占總效應(yīng)的78%。
不同的區(qū)域在經(jīng)濟基礎(chǔ)、居民收入以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面存在顯著差異,這就導致了不同區(qū)域應(yīng)對沖擊、抵抗沖擊以及后續(xù)建設(shè)和適應(yīng)等能力的不同(崔耕瑞,2021),進而可能會帶來不同區(qū)域的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對經(jīng)濟韌性影響的差異,故本文以地理區(qū)域為界,研究不同區(qū)域下數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對經(jīng)濟韌性影響的差異,具體的回歸結(jié)果見表7。表7中列(1)至列(3)分別為東、中、西部地區(qū)(1)東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個省(市);中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省;西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆11個省(區(qū)、市)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的回歸結(jié)果,其回歸結(jié)果分別在1%、1%、10%水平上顯著為正,這說明不論東部、中部還是西部地區(qū),數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)均有利于提升區(qū)域經(jīng)濟韌性。對比回歸系數(shù)和顯著性水平可知,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的促進作用在東部地區(qū)表現(xiàn)更大,其原因可能是,與中西部地區(qū)相比,東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較為先進,薪資待遇水平較高,更有利于吸引高技術(shù)人才和高科技產(chǎn)業(yè)入駐,從而促進人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型信息技術(shù)不斷升級,加快傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐,在面對外部沖擊時,能更好地發(fā)揮高技術(shù)人才的聰明才智,當土地、勞動力、資本等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的作用發(fā)揮將會受到限制時,更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素的作用,打造經(jīng)濟發(fā)展的新引擎,增強抵抗風險的能力,提升區(qū)域經(jīng)濟韌性。
本文以中國2011-2020年省級面板數(shù)據(jù)為研究樣本,研究數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響及內(nèi)在機制,主要得到以下結(jié)論:第一,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能夠顯著提升區(qū)域經(jīng)濟韌性,這一結(jié)論在進行各類穩(wěn)健性檢驗之后依然成立;第二,推進數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),可通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、區(qū)域創(chuàng)新能力提升、人力資本集聚等傳導路徑促進區(qū)域經(jīng)濟韌性提升;第三,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟韌性的影響存在門檻效應(yīng),當數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)達到一定水平后,對區(qū)域經(jīng)濟韌性的促進作用會有所減弱;第四,異質(zhì)性檢驗發(fā)現(xiàn),與中西部地區(qū)相比,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對東部地區(qū)經(jīng)濟韌性的促進作用更大。
基于以上研究結(jié)論,本文提出如下建議:
第一,各省(區(qū)、市)要以國家政策為契機,進一步加強數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)?!吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》都對數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提出了新的要求,頂層設(shè)計已相對完善。一方面,各省(區(qū)、市)要以此為契機,加快科學規(guī)劃建設(shè)步伐,積極爭取中央資金支持,逐步實現(xiàn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的全面建設(shè),對于5G基站、數(shù)據(jù)中心和云計算中心等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,要做到適度超前,為未來深度應(yīng)用提供前期基礎(chǔ);另一方面,各省(區(qū)、市)要加強本地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的政策扶持,拓展多元投融資渠道,充分發(fā)揮政府財政資金和產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金前期建設(shè)的保障性作用,逐步激勵市場發(fā)揮投資主體功能,集中建設(shè)一批網(wǎng)絡(luò)類數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,為吸引市場主體創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)的條件。
第二,在推進數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的過程中,首先,各省(區(qū)、市)應(yīng)根據(jù)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展水平,合理分配各級產(chǎn)業(yè)投入要素,積極出臺相關(guān)政策,提高產(chǎn)業(yè)的集約化水平,加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級;其次,各省(區(qū)、市)應(yīng)加快5G網(wǎng)絡(luò)、云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)技術(shù)的應(yīng)用,加快創(chuàng)新平臺、基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)等布局,推進形成有利于自主創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)生態(tài),強化科研引領(lǐng),提高區(qū)域創(chuàng)新能力;最后,各省(區(qū)、市)可通過出臺相關(guān)人才引進政策,加強數(shù)字化人才的引進力度,深化院校產(chǎn)教融合,搭建高級人才服務(wù)綜合體,建立數(shù)字化人才服務(wù)站,完善人才激勵制度,加強數(shù)字化人才的培養(yǎng)。
第三,從門檻效應(yīng)和異質(zhì)性檢驗來看,要關(guān)注不同地區(qū)之間數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的不平衡性。中西部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展較為滯后,要搶抓政策機遇,加快建設(shè)步伐,充分發(fā)揮數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資拉動和基礎(chǔ)先導作用;東部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較為成熟,要進一步推動數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施縱深發(fā)展,布局建設(shè)新一代超算、云計算、人工智能平臺、寬帶基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)等設(shè)施,充分發(fā)揮數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的輻射擴散作用,進一步促進傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級,為經(jīng)濟社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供關(guān)鍵支撐和創(chuàng)新動能。