周 慧, 孫 革

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 安徽 蚌埠 233030)

改革開放以來(lái),我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)。但是在現(xiàn)階段,受到勞動(dòng)力供給短缺、資本投資回報(bào)率下降、出口受阻等因素的疊加沖擊,傳統(tǒng)投資驅(qū)動(dòng)與要素驅(qū)動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)不斷下滑,粗放型增長(zhǎng)模式難以為繼?？v觀世界歷史,歷次工業(yè)革命均帶來(lái)生產(chǎn)關(guān)系的深刻變革,實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)力的跨越式進(jìn)步。當(dāng)前是我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的歷史機(jī)遇期,數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生出“新技術(shù)-經(jīng)濟(jì)”范式,通過(guò)質(zhì)量變革、效率變革與動(dòng)力變革,推動(dòng)資源配置方式、生產(chǎn)組織方式與創(chuàng)新模式變革,對(duì)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要影響。據(jù)中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與就業(yè)白皮書2021》顯示,2005—2020年數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模從2.6萬(wàn)億元增長(zhǎng)到39.2萬(wàn)億元,GDP占比從14.2%提高到38.6%,數(shù)字經(jīng)濟(jì)處于高速擴(kuò)張態(tài)勢(shì)。隨著“十四五”規(guī)劃的不斷推進(jìn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展“新引擎”。當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)得到初步釋放,服務(wù)業(yè)數(shù)字化快速發(fā)展,但實(shí)體經(jīng)濟(jì)數(shù)字化應(yīng)用仍相對(duì)不足,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平、居民信息利用能力及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施完善程度等方面存在較大差異,我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的比較優(yōu)勢(shì)與發(fā)展?jié)撃艽嬖陲@著的區(qū)域異質(zhì)性。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快、輻射范圍廣、影響程度深,推動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式的深刻變革,成為重組要素資源、重塑經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改善競(jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵力量。因此,在新一輪信息革命的機(jī)遇期,以及新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換與經(jīng)濟(jì)效率變革的關(guān)鍵期,探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的作用具有重要的理論價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。

一、 文獻(xiàn)綜述

梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響研究主要基于以下兩個(gè)角度:

(1) 要素配置角度。要素配置視角的研究焦點(diǎn)主要在于勞動(dòng)力配置,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否通過(guò)改善勞動(dòng)力配置,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。學(xué)者從緩解信息不對(duì)稱、市場(chǎng)分割,提升就業(yè)靈活化等角度出發(fā)[1],解釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于優(yōu)化勞動(dòng)力配置。但居民信息利用能力存在差異,同時(shí)受制于區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平、受教育水平、數(shù)字鴻溝等因素制約,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的勞動(dòng)力配置效應(yīng)存在顯著異質(zhì)性[2]。劉軍[3]納入空間交互影響分析指出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)產(chǎn)生負(fù)向溢出影響,加劇周邊地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配。

(2) 技術(shù)進(jìn)步角度。從宏觀層面來(lái)看,一方面數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)變革創(chuàng)新配置方式、改善創(chuàng)新要素錯(cuò)配、提高人力資本水平,進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新[4-6]。另一方面,王宏鳴等[7]認(rèn)為傳統(tǒng)教育模式無(wú)法滿足數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)復(fù)合型人才的需求,創(chuàng)新難以演化為關(guān)鍵性技術(shù)進(jìn)步,數(shù)字經(jīng)濟(jì)無(wú)法通過(guò)改善創(chuàng)新要素錯(cuò)配進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。從微觀層面來(lái)看,一方面陳劍等[8]認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能通過(guò)消弭“產(chǎn)學(xué)研”隔閡、提高技術(shù)創(chuàng)新精度、形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新模式,促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步;另一方面,劉然等[9]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)因其自我膨脹性,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型極易引發(fā)數(shù)字壟斷,鄧洲[10]認(rèn)為企業(yè)壟斷的形成會(huì)阻礙其他企業(yè)主體創(chuàng)新效應(yīng)發(fā)揮,而技術(shù)、勞動(dòng)與資本是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ),強(qiáng)行推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)引起“破壞式創(chuàng)新”,數(shù)字化轉(zhuǎn)型不足會(huì)阻礙生產(chǎn)技術(shù)突破[11]。

綜上所述,學(xué)界就數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的觀點(diǎn)并不統(tǒng)一,研究的焦點(diǎn)在于能否改善勞動(dòng)力錯(cuò)配、促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步兩個(gè)方面,其原因在于區(qū)域“數(shù)字鴻溝”與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能力差異會(huì)阻礙數(shù)字經(jīng)濟(jì)的配置效應(yīng)發(fā)揮,而數(shù)字經(jīng)濟(jì)自我膨脹性會(huì)誘發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”,同時(shí)可能誘發(fā)區(qū)域間發(fā)展的“馬太效應(yīng)”?；诖?本研究的邊際貢獻(xiàn)在于:①對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了組成分解,分析不同的數(shù)字闕值對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響;②傳統(tǒng)計(jì)量模型基于樣本獨(dú)立與同質(zhì)的假設(shè),忽視了樣本相關(guān)與異質(zhì)性的典型事實(shí),本研究納入空間交互影響,分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng);③對(duì)是否存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的條件收斂性進(jìn)行了識(shí)別,為縮小地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、 理論分析

1. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)理

內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步、知識(shí)溢出與人力資本積累是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的關(guān)鍵所在,但“技術(shù)-經(jīng)濟(jì)”范式理論指出,重大技術(shù)革命需要依靠其產(chǎn)生的“技術(shù)-經(jīng)濟(jì)”范式激發(fā)創(chuàng)新潛能,而“技術(shù)-經(jīng)濟(jì)”范式的形成需要新關(guān)鍵要素產(chǎn)生、新主導(dǎo)性通用技術(shù)形成與應(yīng)用、新基礎(chǔ)設(shè)施涌現(xiàn)、新興產(chǎn)業(yè)爆發(fā)、新組織形式與制度變革五個(gè)條件,且相互聯(lián)系?；跀?shù)字經(jīng)濟(jì)構(gòu)成,分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)理。

(1) 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施通過(guò)提高人力資本水平、推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施具有較強(qiáng)的外部性與公共性,有助于知識(shí)、技術(shù)的廣泛傳播與使用,提高全社會(huì)人力資本水平與知識(shí)密度。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施有助于創(chuàng)新資源的集聚與整合,釋放社會(huì)創(chuàng)新潛能,推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。

(2) 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化有助于提高要素回報(bào)率、優(yōu)化要素配置,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。根據(jù)梅特卡夫定律,數(shù)字產(chǎn)品的價(jià)值創(chuàng)造與網(wǎng)絡(luò)連接用戶數(shù)量密切相關(guān),在既定要素投入下獲取利潤(rùn)最大化。數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與數(shù)字技術(shù)水平密切相關(guān),一方面,數(shù)字技術(shù)降低信息搜尋成本,緩解信息不對(duì)稱,為勞動(dòng)力配置開辟“數(shù)字通道”,克服了傳統(tǒng)就業(yè)渠道單一、連續(xù)性不足等弊端。另一方面,數(shù)字通信技術(shù)增強(qiáng)了資本的即時(shí)轉(zhuǎn)移交付能力,拓寬了金融服務(wù)范圍,有效解決領(lǐng)域錯(cuò)配、屬性錯(cuò)配和階段錯(cuò)配。此外,數(shù)字技術(shù)通過(guò)變革教育供給結(jié)構(gòu)、管理方式、制度機(jī)制,優(yōu)化教育資源配置,提高欠發(fā)達(dá)地區(qū)的人力資本水平及居民信息利用能力。

(3) 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化通過(guò)提升效率、推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字技術(shù)有助于降低企業(yè)內(nèi)部信息獲取與溝通成本,提高企業(yè)內(nèi)部信息傳播效率及企業(yè)管理效率。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效擴(kuò)大組織邊界,推動(dòng)生產(chǎn)的社會(huì)分工,有效整合供應(yīng)鏈資源,有助于消弭“產(chǎn)學(xué)研”隔閡,提高創(chuàng)新資源的成果轉(zhuǎn)化速度,從而有效推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。

2. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)

新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)認(rèn)為,知識(shí)溢出對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的空間分布產(chǎn)生影響,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:

(1) 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施有助于知識(shí)溢出。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施打破了知識(shí)溢出對(duì)地理空間的依賴,加強(qiáng)地區(qū)間交流的深度與廣度。但數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的知識(shí)溢出效應(yīng),會(huì)因區(qū)域知識(shí)吸收能力差異,使得率先取得技術(shù)創(chuàng)新突破的地區(qū)產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”,進(jìn)而擴(kuò)大區(qū)域創(chuàng)新能力差距。

(2) 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化促進(jìn)要素跨區(qū)域流動(dòng)。數(shù)字技術(shù)通過(guò)緩解信息不對(duì)稱提高要素流動(dòng)性,加速要素跨區(qū)域流動(dòng),促進(jìn)跨區(qū)域要素整合,從而產(chǎn)生空間外溢。

(3) 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化通過(guò)知識(shí)和技術(shù)溢出、促進(jìn)要素跨區(qū)域流動(dòng),進(jìn)而產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型拓展企業(yè)邊界,使得先進(jìn)生產(chǎn)模式、知識(shí)和技術(shù),在社會(huì)協(xié)作生產(chǎn)中得到廣泛傳播,同時(shí)提高區(qū)域間企業(yè)的關(guān)聯(lián)度,緩解企業(yè)間的信息不對(duì)稱,促使生產(chǎn)要素在不同區(qū)域企業(yè)之間充分流動(dòng)。

3. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的機(jī)制

新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為,生產(chǎn)要素的自由流動(dòng)與技術(shù)的廣泛傳播是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)收斂的兩個(gè)關(guān)鍵因素。①數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著提高要素流動(dòng)性。數(shù)字經(jīng)濟(jì)能憑借數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)不同時(shí)空主體之間的互聯(lián)互通,為要素流動(dòng)開辟“數(shù)字化通道”。同時(shí)數(shù)字技術(shù)的技術(shù)優(yōu)勢(shì),能顯著降低信息不確定性,確保要素能向欠發(fā)達(dá)地區(qū)的高效率部門轉(zhuǎn)移。②數(shù)字經(jīng)濟(jì)有力助推技術(shù)傳播,一是數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施能打破時(shí)空限制,有效促使知識(shí)與技術(shù)向欠發(fā)達(dá)區(qū)域下沉。二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)社會(huì)分工協(xié)作,欠發(fā)達(dá)地區(qū)能通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈,獲取來(lái)自發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)援助。三是數(shù)字技術(shù)能實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵生產(chǎn)技術(shù)的數(shù)據(jù)化保存與運(yùn)用,有助于缺乏高端人才的欠發(fā)達(dá)地區(qū)也能在標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)流程中大規(guī)模運(yùn)用關(guān)鍵生產(chǎn)技術(shù)。

三、 研究設(shè)計(jì)

1. 變量選取

被解釋變量:高質(zhì)量發(fā)展采用全要素生產(chǎn)率(Ffp)描述,利用Deap 2.1軟件測(cè)得Malmquist指數(shù),將基期TFP2012設(shè)為1,則TFP2013=TFP2012×Malmquist2013,后續(xù)年份TFP計(jì)算依次類推,其中勞動(dòng)投入采用全社會(huì)從業(yè)人數(shù)進(jìn)行表征,產(chǎn)出采用地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)行表征并以2012年為基期對(duì)其作平減處理,資本投入采用如下的永續(xù)存盤法估算:

Ki,t=Ii,t/Pi,t+Ki,t-1×(1-δ)

(1)

式中:I代表固定資產(chǎn)投資;P代表固定資產(chǎn)投資平減指數(shù);K代表資本存量;δ為折舊率,i代表省份;t代表年份,同時(shí)借鑒周慧[12]研究中的處理方法,固定資產(chǎn)投資平減指數(shù)通過(guò)以2012年為基期的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)換算得到,基期資本存量通過(guò)以2012年為基期平減后的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資除以10%得到,折舊率設(shè)為9.6%。

解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟(jì),采用數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合得分(de)進(jìn)行表征,學(xué)界對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念尚沒(méi)有統(tǒng)一,本研究參照《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的界定,同時(shí)借鑒相關(guān)學(xué)者的做法,構(gòu)建綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,見表1,采用熵值法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合得分進(jìn)行測(cè)度。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

控制變量:參考已有研究結(jié)果,引入如下控制變量。政府作用(Gov):采用地區(qū)政府財(cái)政支出占生產(chǎn)總值的比重進(jìn)行表征;外商直接投資(Fdi):采用外商直接投資額占生產(chǎn)總值比重進(jìn)行表征;金融發(fā)展(Fin):采用金融機(jī)構(gòu)存貸款余額占生產(chǎn)總值的比重進(jìn)行表征;基礎(chǔ)設(shè)施(Inf):采用人均城市道路面積進(jìn)行表征。

2. 數(shù)據(jù)來(lái)源

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)時(shí)間晚、年限少,為了遵循數(shù)據(jù)可得性與科學(xué)性,本文選取我國(guó)2012—2019年30個(gè)省市自治區(qū)數(shù)據(jù)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)固定資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒(軟件篇)》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,其余指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,部分缺失數(shù)據(jù)通過(guò)線性插值法補(bǔ)充,變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

3. 模型構(gòu)建

數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有技術(shù)特性,不僅能促使要素跨區(qū)域流動(dòng),而且能產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng),此外為了使模型更具直觀的經(jīng)濟(jì)意義,構(gòu)建模型如下:

lnFfpit=α0+ρWlnFfpit+β1lnDeit+β2lnXit+θ1WlnDeit+θ2WlnXit+μi+λt+εit

(2)

式中:W為空間權(quán)重矩陣;lnFfp、lnDe為省份i在t時(shí)刻經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量與數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合得分;X代表一系列控制變量;μi與λt表示個(gè)體與時(shí)間效應(yīng);εit為隨機(jī)誤差項(xiàng),當(dāng)θ=0時(shí)退化為SLM模型,當(dāng)θ=0且β=0 時(shí)退化為SEM模型。α0為常數(shù)項(xiàng),ρ表示全要素生產(chǎn)年空間回歸系數(shù),β1表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù),β2表示控制變量對(duì)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù),θ1表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率的空間回歸系數(shù),θ2表示控制變量對(duì)全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)。

四、 實(shí)證分析

1. 空間相關(guān)性分析

經(jīng)濟(jì)地理矩陣和地理距離矩陣下的全域莫蘭指數(shù)如表3所示,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展在兩種矩陣下,均通過(guò)5%以上的顯著性水平檢驗(yàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)地理矩陣下均通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn),而在地理矩陣下大多數(shù)年份仍通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn),表明兩者均具有空間正相關(guān)性。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的全域莫蘭指數(shù)

采用局部莫蘭指數(shù)對(duì)特定區(qū)域及周圍區(qū)域之間的空間差異進(jìn)行分析,以2014年和2019年為例,繪制全國(guó)范圍數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的局部莫蘭散點(diǎn)圖。結(jié)果表明:在兩種不同空間權(quán)重矩陣下,大部分觀測(cè)值均分布在第一、三象限,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展并非隨機(jī)分布,而是呈現(xiàn)高水平集聚與低水平集聚特征,因此,本文采用空間計(jì)量模型進(jìn)行回歸分析較為合理。

圖1 2014年與2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)的局部莫蘭散點(diǎn)圖(W2)

圖2 2014年與2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)的局部莫蘭散點(diǎn)圖(W1)

圖3 2014年與2019年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的局部莫蘭散點(diǎn)圖(W2)

圖4 2014年與2019年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的局部莫蘭散點(diǎn)圖(W3)

2. 空間計(jì)量模型選擇

LM檢驗(yàn)在鄰接矩陣下,除R-LMLag外,其余指標(biāo)均在5%水平下拒絕原假設(shè)。進(jìn)一步通過(guò)LR檢驗(yàn)空間杜賓模型(SDM)是否退化為空間誤差模型(SEM)或空間誤差模型(SAR),結(jié)果表明顯著拒絕原假設(shè),驗(yàn)證SDM無(wú)法退化為SEM或SAR。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明,固定效應(yīng)優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng),而聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)結(jié)果表明,在兩種不同矩陣下均應(yīng)選擇雙向固定的SDM模型,見表4。

表4 LM、LR、Hausman與聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)

3. 回歸檢驗(yàn)

空間杜賓模型回歸結(jié)果如表5所示,全國(guó)及東中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)均顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,從橫向?qū)Ρ葋?lái)看,中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響最大,西部次之,東部最小。全國(guó)及東中部地區(qū)外商直接投資回歸系數(shù)為負(fù),可能的原因在于通過(guò)外商投資形成的企業(yè)多為中低端企業(yè),不僅缺乏技術(shù)密集型企業(yè),也導(dǎo)致中低端企業(yè)陷入低效率的“同質(zhì)化”競(jìng)爭(zhēng),抑制了地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。與之相反,西部地區(qū)外商直接投資回歸系數(shù)為正,其原因在于西部地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)水平較低,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對(duì)落后,通過(guò)外商投資形成的中低端企業(yè)促進(jìn)西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。全國(guó)及東中部地區(qū)金融發(fā)展回歸系數(shù)為負(fù),該項(xiàng)指標(biāo)無(wú)法準(zhǔn)確地反映資本的配置效率,一方面,大量金融資金閑置降低了資本的配置效率;另一方面,金融機(jī)構(gòu)為了確保資金的安全性與逐利性,非閑置資金多集中于房地產(chǎn)、制造業(yè)等加劇了資本錯(cuò)配,從而抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。與之相反,西部地區(qū)金融發(fā)展回歸系數(shù)為正,其原因在于流向西部地區(qū)的信貸資金較少,而促進(jìn)西部地區(qū)金融發(fā)展,有助于改善區(qū)域資本錯(cuò)配,從而緩解西部地區(qū)資金不足的現(xiàn)實(shí)困境,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。全國(guó)及東中部地區(qū)道路基礎(chǔ)設(shè)施回歸系數(shù)為正,完善道路交通基礎(chǔ)設(shè)施有助于提高生產(chǎn)要素流動(dòng)性。與之相反,西部地區(qū)道路交通基礎(chǔ)設(shè)施回歸系數(shù)為負(fù),可能的原因在于西部地區(qū)是勞動(dòng)力流出地區(qū),伴隨西部地區(qū)道路交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善,加劇了勞動(dòng)力向東中部地區(qū)轉(zhuǎn)移,而勞動(dòng)力流出又具有明顯擇優(yōu)選擇性特征,因此抑制了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間杜賓回歸結(jié)果(W1)

表6報(bào)告了全國(guó)及東中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)分解結(jié)果, 從系數(shù)方向來(lái)看, 全國(guó)及東中西部地區(qū)直接效應(yīng)均顯著為正, 而間接效應(yīng)為負(fù)且不顯著, 表明本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提高僅能促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展, 而抑制周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。 一方面,本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提高不僅為本地區(qū)提供大量高端就業(yè)崗位, 而且會(huì)形成更好的發(fā)展前景,從而“虹吸”周邊地區(qū)的人才; 另一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)因其自身的自我膨脹性, 產(chǎn)生壟斷, 導(dǎo)致周邊地區(qū)的生產(chǎn)要素與技術(shù)向本地區(qū)流動(dòng)。 中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)直接效應(yīng)最大, 西部次之,東部最小。 與中部地區(qū)相比, 西部人力資本水平較低, 而信息利用能力作為現(xiàn)階段主要的“數(shù)字鴻溝”, 導(dǎo)致西部地區(qū)個(gè)體從數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的獲益低于中部地區(qū)。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)分解(W1)

為進(jìn)一步考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的長(zhǎng)期作用,本文納入空間交互影響,構(gòu)建條件β收斂模型進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的條件收斂性,相關(guān)回歸結(jié)果見表7。由表7可得:①全國(guó)和東中西部地區(qū)均存在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的條件收斂,其收斂速度分別為0.851 4、0.682 8、0.254 8與1.461 9,東中部地區(qū)收斂速度低于全國(guó)水平,西部地區(qū)收斂速度高于全國(guó)水平,而橫向比較來(lái)看,西部地區(qū)收斂速度最快、東部次之,而中部最慢;②全國(guó)與東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)回歸系數(shù)顯著為正,表明發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于加快全國(guó)與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的收斂速度。與之相反,中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)回歸系數(shù)為負(fù)且并不顯著。其原因在于:一是產(chǎn)業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型化不足阻礙了跨區(qū)域分工協(xié)作,制約了生產(chǎn)要素與技術(shù)的流動(dòng);二是東部地區(qū)的“虹吸效應(yīng)”阻礙了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的配置作用發(fā)揮,生產(chǎn)要素與技術(shù)不斷向東部聚集,并未流向中西部地區(qū)的高收益部門;三是中西部地區(qū)人力資本水平偏低,居民從數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生的知識(shí)溢出中獲益低于東部地區(qū)。

表7 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展條件收斂性的空間杜賓回歸結(jié)果(W1)

4. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保回歸結(jié)果的可信度,將經(jīng)濟(jì)地理矩陣(W1)替換為地理距離矩陣(W2)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表8與表5對(duì)比可得:所有變量的系數(shù)方向均一致。核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的顯著性水平雖有所下降,但依然通過(guò)10%的顯著性水平檢驗(yàn)。橫向?qū)Ρ葋?lái)看,中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響最大,西部次之,東部最小的結(jié)論依然成立。與經(jīng)濟(jì)地理矩陣相比,地理矩陣下數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)值更小,表明加強(qiáng)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)交流,有助于充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響作用。表9與表6對(duì)比可得:全國(guó)及東中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)系數(shù)值方向均保持一致。橫向?qū)Ρ葋?lái)看,中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接效應(yīng)最大,西部次之,東部最小的結(jié)論依然成立。經(jīng)濟(jì)地理矩陣下直接效應(yīng)的系數(shù)值大于地理距離矩陣。

表8 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間杜賓回歸結(jié)果(W2)

表9 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)分解(W2)

表10報(bào)告了地理矩陣下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展條件收斂性的回歸結(jié)果,由表10和表8對(duì)比可得:全國(guó)及東中西部地區(qū)依然均存在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的條件收斂性,同時(shí)西部地區(qū)收斂速度最快,東部次之,中部最慢的結(jié)論仍然成立。全國(guó)與東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)仍然顯著為正,表明發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于改善經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的收斂速度。

表10 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的條件收斂性系數(shù)(W2)

五、 結(jié)論與建議

研究分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)并進(jìn)行了收斂性檢驗(yàn),主要研究結(jié)論包括:①全國(guó)及東中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提高,均有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,但影響效果存在顯著的區(qū)域差異,中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響最大,西部次之,東部最小。此外,全國(guó)及東中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)直接效應(yīng)均顯著為正,也呈現(xiàn)中部地區(qū)最大,西部次之,東部最小的特征。②完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、發(fā)展數(shù)字產(chǎn)業(yè)和推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化均能顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,同時(shí)三者的直接效應(yīng)也均顯著為正。③全國(guó)及東中西部地區(qū)均存在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的條件收斂,但僅全國(guó)和東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)顯著為正,表明全國(guó)和東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提高有助于改善經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量收斂速度。

基于以上研究結(jié)論,提出如下政策建議:①?gòu)?qiáng)化政府引領(lǐng)作用。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施具有先導(dǎo)性,推進(jìn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),要注重提“質(zhì)”?！傲俊?。目前我國(guó)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)全覆蓋,加快5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè),加速推動(dòng)“算力”基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),充分發(fā)揮出數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的“乘數(shù)效應(yīng)”。強(qiáng)化政府引領(lǐng)作用,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施具有公共產(chǎn)品屬性,需要政府彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈,聚焦民生領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)需求,做好數(shù)字基建的頂層設(shè)計(jì)。②大力發(fā)展數(shù)字產(chǎn)業(yè)。數(shù)字產(chǎn)品具有高附加值、低邊際成本的特點(diǎn),在環(huán)境資源約束趨緊的條件下,發(fā)展數(shù)字產(chǎn)業(yè)有助于實(shí)現(xiàn)集約化生產(chǎn),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心動(dòng)力,在一定程度上決定了產(chǎn)業(yè)應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)提升效率的大小。不斷提高對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度,要聚焦關(guān)鍵性數(shù)字技術(shù)的突破,從而提升數(shù)字技術(shù)水平,強(qiáng)化數(shù)字賦能能力。③推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)生產(chǎn)效率提升,推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,通過(guò)引進(jìn)智能數(shù)控等數(shù)字硬件設(shè)備對(duì)生產(chǎn)流程進(jìn)行數(shù)字化升級(jí),提高生產(chǎn)效率,引進(jìn)先進(jìn)工業(yè)數(shù)字軟件以提高“算力”水平,進(jìn)一步優(yōu)化資源配置與消弭效率損失。通過(guò)數(shù)字技術(shù)緩解企業(yè)間的信息不對(duì)稱,提高企業(yè)關(guān)聯(lián)度,促進(jìn)跨區(qū)域的分工協(xié)作形成,發(fā)揮各區(qū)域的比較優(yōu)勢(shì)。④因地制宜地制定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策。對(duì)東部地區(qū)而言,一方面發(fā)揮“龍頭”示范作用,推進(jìn)全國(guó)范圍的產(chǎn)業(yè)分工協(xié)作,逐步將生產(chǎn)、制造等部門向低成本區(qū)域轉(zhuǎn)移,保留研發(fā)等高技術(shù)部門,形成總部經(jīng)濟(jì)模式。另一方面發(fā)揮創(chuàng)新優(yōu)勢(shì),推動(dòng)創(chuàng)新模式向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型轉(zhuǎn)變。對(duì)中部地區(qū)而言,充分利用數(shù)字產(chǎn)業(yè)低投資成本的特點(diǎn),推動(dòng)中低端數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展,主動(dòng)融入由東部地區(qū)領(lǐng)頭的分工協(xié)作,加強(qiáng)與東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系,學(xué)習(xí)效仿東部地區(qū)先進(jìn)的技術(shù)與管理模式,積極承接?xùn)|部地區(qū)的中低端產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,加快推進(jìn)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。對(duì)西部地區(qū)而言,大力發(fā)展數(shù)字普惠金融,擴(kuò)展金融服務(wù)范圍,推動(dòng)金融服務(wù)向西部農(nóng)村下沉,提升金融資本的可達(dá)性,推動(dòng)信息化教育發(fā)展,破解優(yōu)質(zhì)教育資源匱乏的困境,有助于消弭區(qū)域“數(shù)字鴻溝”,提高西部地區(qū)人力資本效率。