宋 帥

(西南政法大學,重慶 401120)

一、引言

推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展是關系國家發(fā)展全局的重大戰(zhàn)略。 2023 年10 月12 日,習近平總書記在江西省南昌市主持召開的進一步推動長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展座談會上強調(diào):“要完整、準確、全面貫徹新發(fā)展理念,堅持共抓大保護、不搞大開發(fā),堅持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展,以科技創(chuàng)新為引領,統(tǒng)籌推進生態(tài)環(huán)境保護和經(jīng)濟社會發(fā)展,加強政策協(xié)同和工作協(xié)調(diào),謀長遠之勢、行長久之策、建久安之基,進一步推動長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展,更好支撐和服務中國式現(xiàn)代化?！雹佟读暯街鞒终匍_進一步推動長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展座談會強調(diào) 進一步推動長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展 更好支撐和服務中國式現(xiàn)代化 李強 蔡奇 丁薛祥出席》,載《人民日報》2023 年10 月13 日,第1 版。面對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展從“量變”到“質(zhì)變”轉(zhuǎn)換的關鍵時期,以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等為代表的新興數(shù)字技術逐漸成為長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的引擎。 黨的二十大報告提出,要“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟,促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合,打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。①習近平:《高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義國家而團結(jié)奮斗——在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會上的報告(2022 年10 月16 日)》,人民出版社2022 年版,第30 頁。《數(shù)字中國發(fā)展報告(2022)》顯示,2022 年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)?？偭烤邮澜绲诙?達50.2 萬億元,同比名義增長10.3%,占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重提升至41.5%。②參見國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布的《數(shù)字中國發(fā)展報告(2022 年)》,載中華人民共和國國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室官網(wǎng),http:/ /www.cac.gov.cn/2023-05/22/c_1686402318492248.htm,2023 年11 月12 日訪問。作為一種以數(shù)據(jù)為核心生產(chǎn)要素的新型經(jīng)濟形態(tài),數(shù)字經(jīng)濟正通過數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化過程催生新產(chǎn)業(yè)、提高生產(chǎn)效率,為經(jīng)濟發(fā)展實現(xiàn)從“量的積累”到“質(zhì)的飛躍”的轉(zhuǎn)變持續(xù)注入新動能,對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有極強的賦能效應。

既有研究已經(jīng)從生產(chǎn)要素③See Ghasemaghaei M & Calic G,Does big data enhance firm innovation competency? The mediating role of data-driven insights,104 Journal of Business Research 69,70(2019).、產(chǎn)業(yè)④參見肖旭、戚聿東:《產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值維度與理論邏輯》,載《改革》2019 年第8 期,第61-62 頁。、微觀個體⑤參見荊文君、孫寶文:《數(shù)字經(jīng)濟促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展:一個理論分析框架》,載《經(jīng)濟學家》2019 年第2 期,第68 頁。等多個方面闡釋了數(shù)字經(jīng)濟推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機理。 但值得注意的是,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是由數(shù)據(jù)及其關聯(lián)要素對生產(chǎn)函數(shù)重構(gòu)所引發(fā)的經(jīng)濟全場域和自相關創(chuàng)造性破壞過程⑥參見鄭江淮、周南:《數(shù)據(jù)要素驅(qū)動、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新發(fā)展格局》,載《山東大學學報(哲學社會科學版)》2023 年第6 期,第93 頁。,數(shù)據(jù)資本已成為生產(chǎn)力發(fā)展的關鍵要素,并逐漸演化成為新型的知識產(chǎn)權(quán)形式⑦參見劉雅君、張雅俊:《數(shù)據(jù)要素市場培育的制約因素及其突破路徑》,載《改革》2023 年第9 期,第23-24 頁。,知識產(chǎn)權(quán)保護水平對數(shù)字經(jīng)濟賦能高質(zhì)量發(fā)展的效果至關重要。 同時,強化數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的賦能效果,也離不開“有為政府”的作用。 合理的數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略規(guī)劃可以提高數(shù)字化政府治理水平,進而促進高質(zhì)量發(fā)展。 數(shù)字經(jīng)濟在提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新驅(qū)動和區(qū)域協(xié)同融通等方面對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展具有潛在的戰(zhàn)略價值,這為探索數(shù)字經(jīng)濟與長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的融合路徑提供了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。 而在已有關于數(shù)字經(jīng)濟與高質(zhì)量發(fā)展的研究中,鮮有研究考慮知識產(chǎn)權(quán)保護和政府治理在數(shù)字經(jīng)濟賦能經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中的非線性作用。 因此,面對新時代長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的關鍵問題,本文嘗試厘清數(shù)字經(jīng)濟與長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展之間的內(nèi)在作用機理,進一步探討知識產(chǎn)權(quán)保護和政府治理在數(shù)字經(jīng)濟促進長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展過程中的門檻效應,為數(shù)字經(jīng)濟賦能長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展提供理論基礎。

二、理論分析與研究假設

眾多學者基于數(shù)字經(jīng)濟的技術屬性或經(jīng)濟屬性,從不同層次、不同視角展開了大量的研究,闡釋了數(shù)字經(jīng)濟促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的邏輯關系,研究結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟可以通過規(guī)模經(jīng)濟、范圍經(jīng)濟、網(wǎng)絡效應等,為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展賦能。

具體而言,在微觀層面,數(shù)字技術能夠使企業(yè)在供給端改變成本結(jié)構(gòu)、降低成本⑧參見江小涓、靳景:《數(shù)字技術提升經(jīng)濟效率:服務分工、產(chǎn)業(yè)協(xié)同和數(shù)實孿生》,載《管理世界》2022 年第12 期,第14 頁。,在需求端提升消費規(guī)模和多樣性,從而形成規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟①參見荊文君、劉倩、孫寶文:《數(shù)字技術賦能經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展:一種改進的“技術-經(jīng)濟”分析范式》,載《電子政務》2023 年第10期,第3-4 頁。,為更高水平的供需平衡提質(zhì)增效。 企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也提高了專業(yè)化分工水平,并在一定程度上促進了企業(yè)組織體系和商業(yè)模式的創(chuàng)新。②參見袁淳、肖土盛、耿春曉、盛譽:《數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工:專業(yè)化還是縱向一體化》,載《中國工業(yè)經(jīng)濟》2021 年第9 期,第138頁。如杜勇和婁靖(2022)研究發(fā)現(xiàn):企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能使交易成本下降、產(chǎn)能效率提升和創(chuàng)新產(chǎn)出增加,進而有效促進企業(yè)升級。③參見杜勇、婁靖:《數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)升級的影響及溢出效應》,載《中南財經(jīng)政法大學學報》2022 年第5 期,第120 頁。在中觀層面,數(shù)字經(jīng)濟不僅能推動數(shù)字技術實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展,還能重構(gòu)產(chǎn)業(yè)組織模式,推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型,使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)高效穩(wěn)步地轉(zhuǎn)型升級。④參見丁志帆:《數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的機制研究:一個理論分析框架》,載《現(xiàn)代經(jīng)濟探討》2020 年第1 期,第89 頁。如韓振和韓鳳芹(2023)認為,數(shù)字經(jīng)濟模糊了傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)邊界,依托數(shù)字技術能促進產(chǎn)業(yè)融合,從而形成新業(yè)態(tài)、新模式以及新產(chǎn)業(yè)。⑤參見韓振、韓鳳芹:《數(shù)字經(jīng)濟、財政分權(quán)與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展——基于中國224 個城市面板數(shù)據(jù)的實證分析》,載《經(jīng)濟問題探索》2023 年第6 期,第12 頁。王菡等(2023)學者發(fā)現(xiàn),實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展在一定程度上是基于數(shù)字經(jīng)濟,其通過調(diào)整生產(chǎn)要素流向來引導產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動,進而提高社會生產(chǎn)率。⑥參見王菡、呂本富、徐曉辰:《數(shù)字經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與城市高質(zhì)量發(fā)展——基于長江經(jīng)濟帶的實證分析》,載《城市問題》2023 年第7 期,第75 頁。同時,數(shù)字經(jīng)濟能有效促進產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型,解決碳排放污染等環(huán)境問題。⑦參見朱潔西、李俊江:《數(shù)字經(jīng)濟、技術創(chuàng)新與城市綠色經(jīng)濟效率——基于空間計量模型和中介效應的實證分析》,載《經(jīng)濟問題探索》2023 年第2 期,第68 頁。在宏觀層面,數(shù)字經(jīng)濟能改善要素配置效率,以及依托技術創(chuàng)新帶來全要素生產(chǎn)率的提高,如荊文君和孫寶文(2023)運用索洛增長模型分析了數(shù)字經(jīng)濟如何從宏觀產(chǎn)能、資源配置優(yōu)化、全要素生產(chǎn)率提升三個層面為經(jīng)濟增長提供新動力。⑧參見荊文君、劉倩、孫寶文:《數(shù)字技術賦能經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展:一種改進的“技術-經(jīng)濟”分析范式》,載《電子政務》2023 年第10期,第5 頁。任保平和何厚聰(2022)認為,新興數(shù)字技術源源不斷地注入包括生產(chǎn)、分配、交換、消費在內(nèi)的各個經(jīng)濟活動環(huán)節(jié),能促進科技創(chuàng)新成果向生產(chǎn)力有效轉(zhuǎn)化,以創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。⑨參見任保平、何厚聰:《數(shù)字經(jīng)濟賦能高質(zhì)量發(fā)展:理論邏輯、路徑選擇與政策取向》,載《財經(jīng)科學》2022 年第4 期,第64-65 頁。綜上所述,本文提出假設H1。

H1:數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展有顯著的促進作用。

隨著數(shù)字經(jīng)濟變革,知識資本和創(chuàng)新已成為促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關鍵動能。⑩參見韓璐、陳松、梁玲玲:《數(shù)字經(jīng)濟、創(chuàng)新環(huán)境與城市創(chuàng)新能力》,載《科研管理》2021 年第4 期,第35 頁。知識產(chǎn)權(quán)保護作為地區(qū)營商環(huán)境的核心構(gòu)成部分,在一定程度上可以激發(fā)自主創(chuàng)新,促進知識溢出。?參見姜南、馬藝聞、劉謙:《知識產(chǎn)權(quán)政策對數(shù)字經(jīng)濟的影響機制研究——來自知識產(chǎn)權(quán)示范城市的證據(jù)》,載《科學學與科學技術管理》2023 年第7 期,第94 頁。在地方層面,有效的知識產(chǎn)權(quán)保護將吸引更多的創(chuàng)新者和投資者,提升數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的賦能效果。 同時,有效的知識產(chǎn)權(quán)保護能增強企業(yè)間的信任,促進合作創(chuàng)新和知識共享,更好地發(fā)揮創(chuàng)新要素的知識溢出效應。?參見姜南、李鵬媛、歐忠輝:《知識產(chǎn)權(quán)保護、數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度》,載《中國軟科學》2021 年第10 期,第173-174 頁。當?shù)貐^(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護處于較高水平時,知識產(chǎn)權(quán)保護能幫助企業(yè)或組織克服外部性和信息不對稱問題的制約,充分保障創(chuàng)新主體對創(chuàng)新成果的獨占權(quán),從而激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新動力①參見肖振紅、李炎:《產(chǎn)學研協(xié)同發(fā)展、知識產(chǎn)權(quán)保護與技術創(chuàng)新績效——基于動態(tài)面板門限機理實證分析》,載《管理評論》2023年第6 期,第73 頁。,更好地發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟對創(chuàng)新的促進作用,從而推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。②參見程惠芳、陳超:《開放經(jīng)濟下知識資本與全要素生產(chǎn)率——國際經(jīng)驗與中國啟示》,載《經(jīng)濟研究》2017 年第10 期,第21-23頁。當?shù)貐^(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護處于較低水平時,難以形成對個人及企業(yè)創(chuàng)新成果的有效保護,進而可能導致大量模仿性或復制性創(chuàng)新的出現(xiàn),侵權(quán)行為頻發(fā),降低創(chuàng)新積極性,不利于創(chuàng)新要素形成知識溢出效應③See Lerner,The Empirical Impact of Intellectual Property Rights on Innovation: Puzzles and Clues,99 American Economic Review 343,345(2009).,導致數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的賦能效果有限。 綜上所述,本文提出假設H2。

H2:知識產(chǎn)權(quán)保護對數(shù)字經(jīng)濟賦能長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展存在門檻效應。

由政府主導的數(shù)字化政策、企業(yè)規(guī)制、營商環(huán)境等要素均不同程度影響數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。④參見歐陽日輝、劉健:《數(shù)字經(jīng)濟治理是國家治理體系重要內(nèi)容》,載《國家治理》2017 年第46 期,第16-17 頁。政府對數(shù)字經(jīng)濟的關注度和有效治理將決定數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的賦能效果,由于數(shù)字經(jīng)濟對外部信息具有不對稱性和敏銳反應力,政府需及時轉(zhuǎn)變治理思維,形成完善的數(shù)字經(jīng)濟時代治理體系,更好地為數(shù)字經(jīng)濟和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展服務。⑤參見劉超、張慶雯、聶心容:《激勵性政策規(guī)制推動中國數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展機制研究》,載《亞太經(jīng)濟》2023 年第5 期,第99 頁。當政府治理處于較高水平時,會形成數(shù)字經(jīng)濟政策的適應性供給,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供良好的公共服務機制和營商環(huán)境,推動地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提升,還可在一定程度上建立創(chuàng)新要素自由流動的機制體制,促進區(qū)域創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展⑥參見陶長琪、丁煜:《數(shù)字經(jīng)濟政策如何影響制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新——基于適宜性供給的視角》,載《當代財經(jīng)》2022 年第3 期,第17頁。,同時對數(shù)字技術基礎設施、科技研發(fā)、人才培訓等領域做出戰(zhàn)略性投資,以推動數(shù)字經(jīng)濟與長江經(jīng)濟帶的高質(zhì)量發(fā)展。 當政府治理處于較低水平時,可能會弱化企業(yè)信心,阻礙競爭性市場的建立和完善,從而抑制數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提升,對創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用有限。 綜上所述,本文提出假設H3。

H3:政府治理對數(shù)字經(jīng)濟賦能長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展存在門檻效應。

三、研究設計

(一)模型構(gòu)建

為了驗證數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的作用,本文構(gòu)建如下模型:

式(1)中Eqdit是被解釋變量,表示城市i在t時期的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平;Digit是核心解釋變量,表示城市i在t時期的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平;Controlit為一系列控制變量。μi表示城市i不隨時間變化的個體固定效應,δt為時間固定效應,εit為隨機擾動項。

為進一步檢驗知識產(chǎn)權(quán)保護和政府治理的門檻效應,本文采用Hansen(1999)⑦SeeHansenBE,Thresholdeffectsinnon-dynamicpanels:Estimation,testing,andinference,93JournalofEconometrics345,350(1999).提出的面板門檻回歸模型,構(gòu)建雙重門檻效應模型如下:

其中qit為門檻變量,γ為特定的門檻值,I(·)為示性函數(shù)。

(二)變量測度與說明

1.被解釋變量

高質(zhì)量發(fā)展(Eqd)。 目前,有較多學者使用綠色全要素生產(chǎn)率①參見趙巍、徐筱雯:《數(shù)字經(jīng)濟、空間效應與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展——以長江經(jīng)濟帶110 個城市為例》,載《華東經(jīng)濟管理》2023 年第8期,第44 頁。、全員勞動生產(chǎn)率②參見孟猛猛、雷家骕、焦捷:《專利質(zhì)量、知識產(chǎn)權(quán)保護與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展》,載《科研管理》2021 年第1 期,第138 頁。、全要素生產(chǎn)率③參見張微微、王曼青、王媛、李銘凱:《區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展如何影響全要素生產(chǎn)率? ——基于創(chuàng)新效率的中介檢驗分析》,載《中國軟科學》2023 年第1 期,第199 頁。等單一變量作為衡量高質(zhì)量發(fā)展水平的替代變量,但高質(zhì)量發(fā)展是一個多維度、綜合性的概念,綠色全要素生產(chǎn)率、全要素生產(chǎn)率等單一指標受限于測算波動性及維度單一性,并不能滿足研究的需要。 本文結(jié)合城市層面數(shù)據(jù)的可得性和連續(xù)性,借鑒曾藝等學者(2019)、趙濤等學者(2020)的研究④參見曾藝、韓峰、劉俊峰:《生產(chǎn)性服務業(yè)集聚提升城市經(jīng)濟增長質(zhì)量了嗎?》,載《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》2019 年第5 期,第87-88 頁;趙濤、張智、梁上坤:《數(shù)字經(jīng)濟、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展——來自中國城市的經(jīng)驗證據(jù)》,載《管理世界》2020 年第10 期,第68-69 頁。,構(gòu)建了由產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、包容性TFP、技術創(chuàng)新、居民生活和生態(tài)環(huán)境 5 個二級指標,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、生產(chǎn)性服務業(yè)占比、包容性TFP 指數(shù)、創(chuàng)新指數(shù)、二氧化硫去除率、工業(yè)固廢綜合利用率、PM2.5、人均GDP、人均教育支出(元/人)、人均醫(yī)院床位數(shù)(張/萬人)11 個三級指標所構(gòu)成的多維度評價體系(如表1 所示),對 2011 年至2021 年長江經(jīng)濟帶108 個地級及以上城市進行測算,得到的高質(zhì)量發(fā)展水平,記為Eqd。

表1 長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系

2.解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平(Dig)。 已有大量研究從國家和省級層面,對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平、數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模進行測度與實證分析,但數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵界定尚未統(tǒng)一,測量口徑也未達成一致。 本文結(jié)合城市層面數(shù)據(jù)的可得性和連續(xù)性,并借鑒黃群慧等學者(2019)的測度方法①參見黃群慧、余泳澤、張松林:《互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)率提升:內(nèi)在機制與中國經(jīng)驗》,載《中國工業(yè)經(jīng)濟》2019 年第8 期,第13 頁。,從移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)相關產(chǎn)出、互聯(lián)網(wǎng)相關從業(yè)人數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)普及率和數(shù)字金融普惠發(fā)展五個維度,分別選取每百人移動電話用戶數(shù)、人均電信業(yè)務總量、信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)從業(yè)人員占比、每百人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、數(shù)字普惠金融指數(shù)五個三級指標,構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標體系(如表2 所示),并通過熵權(quán)法得到的數(shù)字經(jīng)濟綜合發(fā)展指數(shù),記為Dig。

表2 長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系

表3 變量說明

3.控制變量

為緩解遺漏變量造成的估計偏誤,借鑒已有文獻的一般方法,選取如下影響各地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平差異的相關變量作為控制變量:經(jīng)濟發(fā)展(GDP),采用地區(qū)人均GDP 的對數(shù)值測算;人口規(guī)模(Pop),采用地區(qū)年末人口的對數(shù)值測算;資源稟賦(Ren),采用采礦業(yè)從業(yè)人員與年末總?cè)丝跀?shù)之比測算;城鎮(zhèn)化率(Urb),采用城鎮(zhèn)常住人口占總?cè)丝诘谋戎禍y算;研發(fā)投入(RD),采用地區(qū)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的對數(shù)值測算。

4.門檻變量

(1)知識產(chǎn)權(quán)保護(Ipp)。 本文借鑒姜南等學者(2021)②參見姜南、李鵬媛、歐忠輝:《知識產(chǎn)權(quán)保護、數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域創(chuàng)業(yè)活躍度》,載《中國軟科學》2021 年第10 期,第175 頁。、沈國兵等學者(2019)③參見沈國兵、徐源晗、沈彬朝:《知識產(chǎn)權(quán)保護、出口技術含量與中國企業(yè)出口市場多元化》,載《世界經(jīng)濟研究》2023 年第8 期,第21 頁。的測量方法,利用每萬人地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)案件結(jié)案數(shù)量化知識產(chǎn)權(quán)保護水平,Ipp 值越高說明地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)保護水平越高。

(2)政府治理(Gov)。 數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展會推動政府加強數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略規(guī)劃,政府對數(shù)字經(jīng)濟政策的適應性供給將反哺于數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略的規(guī)劃強度在一定程度上也體現(xiàn)了政府的治理水平,本文借鑒韋東明等學者(2023)④參見韋東明、徐揚、顧乃華:《數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展》,載《科研管理》2023 年第9 期,第12 頁。、陶長琪和丁煜(2022)⑤參見陶長琪、丁煜:《數(shù)字經(jīng)濟政策如何影響制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新——基于適宜性供給的視角》,載《當代財經(jīng)》2022 年第3 期,第19頁。、金燦陽等學者(2022)⑥參見金燦陽、徐藹婷、邱可陽:《中國省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度及其空間關聯(lián)研究》,載《統(tǒng)計與信息論壇》2022 年第6 期,第13頁。的研究,以地方政府工作報告中“數(shù)字經(jīng)濟”相關詞頻占比來衡量地方政府的治理水平,Gov 值越高說明地方政府治理水平越高。

(三)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文選取2011 年至2021 年長江經(jīng)濟帶11 個省份(含直轄市)108 個地級以上城市(除巢湖市、畢節(jié)市、銅仁市)展開研究,形成了1188 個“城市-年”的均衡面板觀測。 研究使用的數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》、部分地級市統(tǒng)計年報、北大法寶數(shù)據(jù)庫等。 表4 是本文的描述性統(tǒng)計結(jié)果,結(jié)果顯示:長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)(Eqd)的均值為0.3168,最大值和最小值之間有較大差距,標準差為0.5037,呈現(xiàn)出“均值小,標準差大”的特點,表明長江經(jīng)濟帶不同地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平差異較大。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指數(shù)(Dig)、知識產(chǎn)權(quán)水平(Ipp)、政府治理水平(Gov)同樣具有“均值小,標準差大”的特征。 從控制變量看,長江經(jīng)濟帶不同地級市在經(jīng)濟發(fā)展水平(GDP)、人口規(guī)模(Pop)、資源稟賦(Ren)、城鎮(zhèn)化率(Urb)和研發(fā)投入(RD)等方面,也存在明顯的差異。

表4 描述性統(tǒng)計

四、實證研究與結(jié)果分析

(一)基準回歸分析

基準回歸結(jié)果如表5 所示,采取逐步回歸的方式,第(1)列為只控制城市、年份固定效應的回歸結(jié)果,解釋變量的系數(shù)顯著為正(β=1.350,p<0.001),表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展有顯著的促進作用。 第(2)列至第(6)列在第(1)列的基礎上逐步加入控制變量,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的系數(shù)均顯著為正。 這表明在嚴格的控制條件下,數(shù)字經(jīng)濟依然顯著促進長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展,假設H1 得到驗證。

表5 數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的影響

(二)穩(wěn)健性檢驗

為驗證實證結(jié)果的有效性,本文采用以下五種方法檢驗實證結(jié)果的穩(wěn)健性:其一,剔除上海和重慶的樣本。 由于直轄市政治地位和資源稟賦的獨特性,可能與其他地區(qū)存在較大差異,導致實證模型估計參數(shù)有偏,在回歸上剔除上海和重慶的樣本,回歸結(jié)果如表6 第(1)列所示。 其二,將所有變量進行雙邊1%縮尾處理,回歸結(jié)果如表6 第(2)列所示。 其三,將控制變量滯后一期,回歸結(jié)果如表6 第(3)列所示。 其四,將回歸時間由2011 年至2021 年縮短年限至2013 年至2020 年,回歸結(jié)果如表6 第(4)列所示。 其五,將固定效應模型調(diào)整為隨機效應模型,回歸結(jié)果如表6 第(5)列所示。 無論采取哪種方法,數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展均具有顯著的正向影響,表明基準回歸的結(jié)果是穩(wěn)健的。

表6 穩(wěn)健性檢驗

(三)內(nèi)生性檢驗

由于數(shù)字經(jīng)濟與高質(zhì)量發(fā)展之間可能存在互為因果、遺漏變量等內(nèi)生性問題,導致實證模型的估計參數(shù)有偏。 因此,本文嘗試利用工具變量法解決內(nèi)生性問題。 歷史郵電業(yè)務量長時間影響數(shù)字技術的發(fā)展和人們的使用習慣,進而影響數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,但對現(xiàn)階段高質(zhì)量發(fā)展水平幾乎沒有影響,滿足了工具變量外生性的要求。 為解決截面數(shù)據(jù)在面板數(shù)據(jù)中難以度量的問題,參考劉婧玲和陳艷瑩(2023)①參見劉婧玲、陳艷瑩:《數(shù)字技術發(fā)展、時空動態(tài)效應與區(qū)域碳排放》,載《科學學研究》2023 年第5 期,第848-849 頁。、Nunnh 和 Qian(2014)②See Nunn N & Qian N,US Food Aid and Civil Conflict,104 American Economic Review 1630,1647(2014).的做法,將各年人均電信業(yè)務收入與1984 年郵電業(yè)務量的交互項作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的工具變量,并使用兩階段最小二乘回歸模型(IV-2SLS)。 回歸結(jié)果如表7 所示,數(shù)字經(jīng)濟(Dig)的回歸系數(shù)依然顯著為正,說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展有顯著的促進作用。

表7 內(nèi)生性檢驗:工具變量法

(四)異質(zhì)性分析

1. 地區(qū)異質(zhì)性

本文根據(jù)長江經(jīng)濟帶的地理特點,將城市面板數(shù)據(jù)分為長江中下游區(qū)域和長江上游區(qū)域進行檢驗,結(jié)果如表8 所示。 數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的促進作用在長江上游更為顯著,在長江中下游地區(qū)作用不明顯。 長江上游地區(qū)大多屬于西部地區(qū),經(jīng)濟欠發(fā)達城市較多,這意味著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展具有較強的地理傳統(tǒng)性,降低了經(jīng)濟活動的生產(chǎn)成本,這為廣大欠發(fā)達地區(qū)推動經(jīng)濟發(fā)展創(chuàng)造了條件。

表8 地區(qū)異質(zhì)性

2. 城市等級異質(zhì)性

本文根據(jù)《2019 城市商業(yè)魅力排行榜》將長江經(jīng)濟帶108 個城市分為一線、新一線、二線、三線、四線和五線城市,結(jié)果如表9 所示。 數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動作用集中于三線、四線和五線城市,說明了數(shù)字經(jīng)濟對中小型城市具有顯著的經(jīng)濟帶動作用。

表9 城市等級異質(zhì)性

(五)門檻效應檢驗

1. 知識產(chǎn)權(quán)保護的門檻效應

第一,門檻效應檢驗。 以知識產(chǎn)權(quán)保護(Ipp)為門檻變量,采用Bootstrap 重復抽樣300 次,得到門檻效應檢驗結(jié)果如表10 所示。 由表10 可知,知識產(chǎn)權(quán)保護在1%的顯著水平下通過了單一門檻檢驗,在10%顯著水平下通過了雙重門檻檢驗,說明知識產(chǎn)權(quán)保護(Ipp)存在雙門檻效應。

表10 知識產(chǎn)權(quán)保護的門檻效應檢驗

第二,門檻值估計及LR 檢驗。 表11 披露了知識產(chǎn)權(quán)保護(Ipp)的門檻值估計結(jié)果,圖1 為門檻回歸的LR 函數(shù)圖,反映了門檻值的回歸及置信區(qū)間的分布結(jié)果。 結(jié)合表11 和圖1 可知,知識產(chǎn)權(quán)保護(Ipp)的第一門檻值為0.0607,門檻值落在[0.0489,0.0648],第二門檻值為0.3648,門檻值落在[0.3214,0.3808],存在LR 檢驗值小于95%臨界值的區(qū)間,即落在虛線下方。 綜上所述,知識產(chǎn)權(quán)保護(Ipp)的門檻值是顯著存在的。

圖1 知識產(chǎn)權(quán)保護(Ipp)為門檻變量的LR 檢驗

表11 知識產(chǎn)權(quán)保護的門檻估計結(jié)果

第三,門檻面板回歸分析。 門檻面板回歸分析結(jié)果如表12 所示,當知識產(chǎn)權(quán)保護(Ipp)達到第一門檻值0.0607 之前,數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的影響不顯著;當跨過第一門檻時,數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的影響在1%水平上顯著(β=1.465,p<0.001);當跨過第二門檻值0.3648 時,數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)增大(β=2.510,p<0.001),說明知識產(chǎn)權(quán)保護強度過低時,數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的促進作用不明顯。 隨著知識產(chǎn)權(quán)保護的強度增大,數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展有明顯的促進作用,尤其是達到一定強度后,促進作用顯著增強。 假設H2 得到驗證。

表12 知識產(chǎn)權(quán)保護的門檻面板回歸

2.政府治理的門檻效應

第一,門檻效應檢驗。 以政府治理(Gov)為門檻變量,采用Bootstrap 重復抽樣300 次,得到門檻效應檢驗結(jié)果如表13 所示。 由表13 可知,政府治理在5%的顯著水平下通過了單一門檻檢驗,沒有通過雙重門檻檢驗,說明政府治理(Gov)存在單門檻效應。

表13 政府治理的門檻效應檢驗

第二,門檻值估計及LR 檢驗。 表14 披露了政府治理(Gov)的門檻值估計結(jié)果,圖2 為門檻回歸的LR 函數(shù)圖,反映了門檻值的回歸及置信區(qū)間的分布結(jié)果。 結(jié)合表14 和圖2 可知,政府治理(Gov)的門檻值為0.0012,門檻值落在[0.0011,0.0012],存在LR 檢驗值小于95%臨界值的區(qū)間,即落在虛線下方。 綜上所述,政府治理(Gov)的門檻值是顯著存在的。

圖2 政府治理(Gov)為門檻變量的LR 檢驗

表14 政府治理的門檻估計結(jié)果

第三,門檻面板回歸分析。 門檻面板回歸分析結(jié)果如表15 所示,當政府治理(Gov)達到門檻值0.0012 之前,數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展有顯著的正向影響(β=1.370,p<0.001);當跨過門檻時,數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)增大(β=2.460,p<0.001)。 這說明隨著政府治理水平的增強,數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展有明顯的促進作用,尤其是達到一定強度后,促進作用顯著增強。 假設H3 得到驗證。

表15 政府治理的門檻面板回歸

五、結(jié)論與啟示

利用2011 年至2021 年長江經(jīng)濟帶108 個地級市的面板數(shù)據(jù),在測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展水平的基礎上,基于固定效應、知識產(chǎn)權(quán)保護和政府治理的門檻效應研究數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展的影響。 研究結(jié)果表明:(1)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展有顯著的促進作用,在長江經(jīng)濟帶不同區(qū)域、不同等級的城市,其促進作用有所不同。 (2)知識產(chǎn)權(quán)保護和政府治理在數(shù)字經(jīng)濟與長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展中有顯著的門檻效應。 本文研究結(jié)論對完善區(qū)域經(jīng)濟理論,提升長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展路徑具有一定的理論意義,同時具有多重現(xiàn)實意義:

第一,進一步提升長江經(jīng)濟帶的數(shù)字化水平,增強數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的內(nèi)生動力。 一是要加快數(shù)字基礎設施建設,提高網(wǎng)絡覆蓋率、速度和質(zhì)量,為地區(qū)數(shù)字化水平提升提供基礎保障;二是要加大數(shù)字人才培養(yǎng)和引進力度,提高數(shù)字技術研發(fā)和應用能力,通過形成強大的人力資本優(yōu)勢,進一步發(fā)揮創(chuàng)新要素的知識溢出效應;三是要加強數(shù)字資源開發(fā)和利用,提高數(shù)據(jù)采集、整合、分析和共享水平,加深數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合,提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量,同時還要加快數(shù)字文化建設和傳播,提高社會文明程度和公民素養(yǎng)。

第二,加強知識產(chǎn)權(quán)保護,激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新。 知識產(chǎn)權(quán)保護是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎,可以保障創(chuàng)新主體的合法權(quán)益,激發(fā)創(chuàng)新活力和動力。 立法機關應該完善知識產(chǎn)權(quán)法律法規(guī),執(zhí)法部門應當加大知識產(chǎn)權(quán)執(zhí)法力度,打擊侵權(quán)行為,提高知識產(chǎn)權(quán)保護的效率和效果,尤其需要完善數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)保護制度。 同時,政府應該加大對知識產(chǎn)權(quán)保護的宣傳,提高社會對知識產(chǎn)權(quán)的認識和尊重,營造良好的創(chuàng)新環(huán)境。 此外,還應設立專門的知識產(chǎn)權(quán)法庭和仲裁機構(gòu),以提供高效的知識產(chǎn)權(quán)糾紛解決機制。

第三,強化政府治理,優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境。 政府治理是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要保障,可以協(xié)調(diào)各方利益,解決公共問題,提供公共服務,維護社會秩序。 政府應該加強自身能力建設,提高政府治理的水平和質(zhì)量。 制定科學合理的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃,提供充足的激勵性政策,提供必要的財政、稅收、金融等政策措施,促進數(shù)字經(jīng)濟的健康發(fā)展。 同時充分聽取各方意見和建議,平衡各方需求和利益,加強對數(shù)字經(jīng)濟的監(jiān)督和指導,及時發(fā)現(xiàn)和解決問題,防范和化解風險。

第四,長江經(jīng)濟帶可以通過建立數(shù)字經(jīng)濟生態(tài)系統(tǒng),促進不同產(chǎn)業(yè)和領域的合作創(chuàng)新。 設立數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)園區(qū)和創(chuàng)新中心,為企業(yè)提供資源和合作機會,將有助于數(shù)字經(jīng)濟和長江經(jīng)濟帶協(xié)同進步和高質(zhì)量發(fā)展。