李博文

（河海大學(xué)理學(xué)院 江蘇南京 210098）

引言及文獻(xiàn)綜述

近年來，以5G、人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)為標(biāo)志的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代來臨，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。隨著中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)被認(rèn)為是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要依托。據(jù)中國信息通信研究院統(tǒng)計(jì)，2020年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模達(dá)到39.2萬億元，占GDP比重38.6%。2020 年初，在新冠肺炎疫情影響下，實(shí)體經(jīng)濟(jì)短期內(nèi)受到較大沖擊，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍然保持著9.7%的高位增長，是同期GDP名義增速的3.2倍。其發(fā)展迅速的主要原因在于，數(shù)字經(jīng)濟(jì)以互聯(lián)網(wǎng)為依托，打破了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間限制，增加了各地區(qū)間的交流與合作，從而擴(kuò)大了各區(qū)域間的貿(mào)易規(guī)模。在此背景下，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在聯(lián)系及影響機(jī)制，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對各省份高質(zhì)量發(fā)展的溢出效應(yīng)，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

盡管數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮重要作用，但是關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制的實(shí)證研究卻較為缺乏。目前涉及實(shí)證的相關(guān)文獻(xiàn)中，郭家堂、駱品亮（2016）通過回歸分析和建立門檻面板模型研究了互聯(lián)網(wǎng)對全要素生產(chǎn)率增長的作用機(jī)理；張勛等（2019）通過建立二元選擇模型分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對包容性增長的促進(jìn)作用；趙濤等（2020）運(yùn)用多種計(jì)量模型實(shí)證研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響及其作用機(jī)制，并指出激發(fā)大眾創(chuàng)業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制；安同良、楊晨（2020）通過應(yīng)用動(dòng)態(tài)空間面板模型和工具變量法驗(yàn)證了互聯(lián)網(wǎng)對中國經(jīng)濟(jì)地理格局的“重塑機(jī)制”。

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)出口競爭力的影響，已有很多學(xué)者關(guān)注。何文彬（2020）以行業(yè)的價(jià)值鏈嵌入度來測度國內(nèi)制造業(yè)的競爭地位，并通過回歸模型實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字資源的投入對中國制造業(yè)價(jià)值鏈高端化的促進(jìn)作用。范鑫（2021）運(yùn)用異質(zhì)性隨機(jī)前沿模型，研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對國內(nèi)不同地區(qū)出口效率的影響。姚戰(zhàn)琪（2021）通過建立結(jié)構(gòu)方程模型和中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字貿(mào)易通過增加企業(yè)R&D投入和提升人力資本，從而提高企業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度促進(jìn)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型。余姍等（2021）運(yùn)用多種計(jì)量模型，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的影響具有空間溢出效應(yīng)和非線性遞增效應(yīng)，同時(shí)指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過人力資本和貿(mào)易成本兩個(gè)途徑，間接提升了出口技術(shù)復(fù)雜度。

根據(jù)已有的理論研究可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響可分為微觀層面和宏觀層面。在微觀層面上，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)形成具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)和長尾效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，促使市場更好地優(yōu)化資源配置，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升；在宏觀層面上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過新生產(chǎn)要素的投入提高了全要素生產(chǎn)率，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（荊文君、孫寶文，2019）。然而，以往的研究并沒有很好地解釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過何種路徑影響高質(zhì)量發(fā)展。針對這個(gè)問題，本文選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度這一角度進(jìn)行分析。出口技術(shù)復(fù)雜度是衡量制造業(yè)出口競爭力的重要指標(biāo)，出口技術(shù)復(fù)雜度的提高對重塑我國制造業(yè)價(jià)值鏈、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有著重要意義。

本文基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的視角，選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過提升出口技術(shù)復(fù)雜度促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展這一主題展開。在測度2013-2018年全國除西藏外的30個(gè)省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和高質(zhì)量發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的影響及其作用機(jī)制。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：第一，本文是基于當(dāng)前新發(fā)展格局的背景，提出新的中介變量即出口技術(shù)復(fù)雜度，實(shí)證研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展的影響，為進(jìn)一步理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在邏輯關(guān)系提供了新的視角，并為國家持續(xù)探索高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑提供了政策建議；第二，本文根據(jù)現(xiàn)實(shí)發(fā)展的需要，構(gòu)建能更加全面反映各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)體系；第三，本文在以往文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，將計(jì)算出口技術(shù)復(fù)雜度時(shí)所涉及的行業(yè)增加到36個(gè)，對制造業(yè)的整體狀況反映更加全面。

理論分析與研究假設(shè)

高質(zhì)量發(fā)展是指經(jīng)濟(jì)、社會各方面的系統(tǒng)發(fā)展質(zhì)量，其核心內(nèi)涵是創(chuàng)新、綠色、協(xié)調(diào)、開放、共享。數(shù)字經(jīng)濟(jì)憑借信息傳播和交易成本上的優(yōu)勢，能夠很好地解決要素供需矛盾、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間限制和公平與效率未能兼顧等問題。除了直接影響以外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還能通過提升出口技術(shù)復(fù)雜度，對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生間接影響。同時(shí)，考慮到互聯(lián)網(wǎng)的“梅特卡夫法則”，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展的影響也可能具有非線性溢出和空間溢出的特點(diǎn)。

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展的影響渠道

數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要通過生產(chǎn)環(huán)節(jié)和銷售環(huán)節(jié)兩個(gè)方面，對制造業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度產(chǎn)生影響。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)上，通過數(shù)字技術(shù)與企業(yè)制造的高度融合提高企業(yè)生產(chǎn)效率，推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新。企業(yè)通過大規(guī)模地應(yīng)用數(shù)字技術(shù)（如工業(yè)機(jī)器人、智能制造），替代原有的低端生產(chǎn)要素（Frey，Osborne，2017）以及傳統(tǒng)生產(chǎn)方式（郭凱明，2019），從而提高生產(chǎn)效率，節(jié)省企業(yè)人工成本，同時(shí)能夠?qū)⒏嗟馁Y金用于研發(fā)創(chuàng)新，進(jìn)而提升產(chǎn)品的市場競爭力。數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)的發(fā)展，使企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)降低了成本，提高了技術(shù)含量和產(chǎn)品的出口競爭力。在銷售環(huán)節(jié)上，數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用大大降低了貿(mào)易成本，提高了貿(mào)易效率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)顯著降低了信息成本，能夠極大地改善企業(yè)與客戶之間的溝通效率，從而促進(jìn)企業(yè)出口。尤其在當(dāng)前中美兩國貿(mào)易摩擦加劇背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠?yàn)榭朔Q(mào)易阻力提供幫助（陳秀英、劉勝，2019）。綜合以上兩點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展降低了貿(mào)易成本，提高了產(chǎn)品與技術(shù)競爭優(yōu)勢，從而提升了企業(yè)的出口技術(shù)復(fù)雜度。

與此同時(shí)，制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度的提升也助推了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字新技術(shù)的融入，帶來了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的全面革新，助推制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，這一過程主要通過研發(fā)、生產(chǎn)、管理等環(huán)節(jié)來體現(xiàn)。在研發(fā)環(huán)節(jié)，企業(yè)在產(chǎn)業(yè)升級的過程中降低了生產(chǎn)成本，增加了利潤，同時(shí)經(jīng)營效益的提升又會反過來促使企業(yè)加大研發(fā)投入，提高產(chǎn)品的出口技術(shù)復(fù)雜度，進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，企業(yè)為了提高出口技術(shù)復(fù)雜度，借助數(shù)字技術(shù)替代傳統(tǒng)生產(chǎn)方式，提高資源配置效率，實(shí)現(xiàn)了粗放型向集約型和環(huán)境友好型的生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變，從而為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展做出貢獻(xiàn)。在管理環(huán)節(jié)，企業(yè)提高出口競爭力的目標(biāo)促使管理者改善自身管理水平，提高企業(yè)運(yùn)行效率，同時(shí)也不斷改善產(chǎn)品質(zhì)量和消費(fèi)者的用戶體驗(yàn)，進(jìn)而提高出口競爭力，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。據(jù)此，本文提出研究假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過提高出口技術(shù)復(fù)雜度，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的非線性溢出效應(yīng)

喬治·吉爾德曾提出“梅特卡夫法則”，即網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值與聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的平方成正比。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，隨著參與主體的不斷增加，數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身的價(jià)值也呈非線性式增長。數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，促使企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)，并進(jìn)一步產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)以及范圍經(jīng)濟(jì)（馮偉、李嘉佳，2019）。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的邊際成本不斷降低，收益呈現(xiàn)幾何式上升的趨勢，且隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平和出口技術(shù)復(fù)雜度的提升而越來越明顯，即“梅特卡夫法則”和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)成立。

因此，本文提出研究假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響具有“邊際效應(yīng)”遞增的非線性特征。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過高效的信息傳遞打破了地理限制，增強(qiáng)了區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。不同空間的要素可根據(jù)需要快捷高效地聯(lián)結(jié)與重組，且不再受空間的局限（李海艦等，2014）。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)企業(yè)為充分利用生產(chǎn)要素，會呈現(xiàn)出空間聚集的特征，進(jìn)而產(chǎn)生空間外溢。由文獻(xiàn)可知，Yilmaz 等（2002）實(shí)證研究了美國48個(gè)州的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)信息化具有空間溢出的特點(diǎn)；國內(nèi)的研究證實(shí)了互聯(lián)網(wǎng)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（劉姿均、陳文俊，2017）、企業(yè)創(chuàng)新能力及出口（沈國兵、袁征宇，2020）等方面，對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有空間溢出影響。

因此，本文提出研究假設(shè)3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有空間溢出的特點(diǎn)，有利于區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展。

研究設(shè)計(jì)

（一）模型構(gòu)建

首先構(gòu)建直接影響的基本模型：

上式中，Hqd為省份 i在t 時(shí)期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量水平指標(biāo)，De為省份 i在t 時(shí)期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)，向量Z代表一系列控制變量，m表示省份i的個(gè)體固定效應(yīng)，d表示時(shí)間固定效應(yīng)，e表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

接下來，對出口技術(shù)復(fù)雜度（Expy）是否為二者之間的中介變量進(jìn)行檢驗(yàn)，從而研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量水平可能存在的作用機(jī)制。具體的檢驗(yàn)思路為：先檢驗(yàn)變量De對于變量Hqd的線性回歸模型（1）中系數(shù)a的顯著性，若回歸系數(shù)顯著，則在此基礎(chǔ)上分別構(gòu)建De對于中介變量Expy的線性回歸方程，以及De與中介變量Expy對Hqd的回歸方程，通過檢驗(yàn)系數(shù)b、g和g的顯著性，從而判斷中介效應(yīng)的存在性。若b、g和g三個(gè)系數(shù)中至少存在一個(gè)不顯著，則對其進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)，滿足顯著性檢驗(yàn)要求則存在中介效應(yīng)，反之不存在。回歸模型如下：

另外，除了出口技術(shù)復(fù)雜度的間接傳導(dǎo)效應(yīng)，還需要驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和出口技術(shù)復(fù)雜度對促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的非線性動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)。因此，構(gòu)建面板門檻模型如下：

其中，q表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為門檻變量，I(·) 為門檻指示函數(shù)，q 表示特定門檻值，當(dāng)滿足括號中條件時(shí)，取值為 1，否則為 0。

最后，檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的空間溢出效應(yīng)。由于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展本身存在空間自相關(guān)性，因此在模型（1）的基礎(chǔ)上，加入Hqd和De以及控制變量的空間交互項(xiàng)，建立空間計(jì)量模型：

其中，r代表空間自回歸系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，k和k為空間交互項(xiàng)對應(yīng)的彈性系數(shù)。

（二）變量測度與說明

1.經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的測度。由于全要素生產(chǎn)率無法全面反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量水平，因此本文用更加多維化的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量指數(shù)來衡量各省的高質(zhì)量發(fā)展水平。在參考文獻(xiàn)（鈔小靜、任保平，2011；劉瑞、郭濤，2020；陳貴富、蔣娟，2021）的基礎(chǔ)上，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，將經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力、社會成果和生態(tài)環(huán)境五大核心要素作為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的二級指標(biāo)，并篩選出18項(xiàng)三級指標(biāo)來具體描述我國30個(gè)省、市、自治區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，具體指標(biāo)見表1。所采用的數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒和《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》等數(shù)據(jù)庫。

表1 中國省級經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平綜合測度體系

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測度。本文結(jié)合當(dāng)前國內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀，在借鑒參考文獻(xiàn)（段秀芳、徐傳昂，2021；焦帥濤、孫秋碧，2021）的基礎(chǔ)上，將數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)普及程度、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化變革狀況和數(shù)字金融發(fā)展?fàn)顩r四大核心要素作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二級指標(biāo)，并篩選出15項(xiàng)三級指標(biāo)，構(gòu)建中國省級數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合測度體系，具體指標(biāo)見表2。其中，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)普及程度、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化變革狀況這三個(gè)二級指標(biāo)中所包含的14個(gè)三級指標(biāo)，原始數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。同時(shí)，本文采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（郭峰等，2020）來測度數(shù)字金融發(fā)展?fàn)顩r。

表2 中國省級數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合測度體系

3.出口技術(shù)復(fù)雜度的測度。本文借鑒參考文獻(xiàn)（余姍等，2021；戴魁早、方杰煒，2019）的研究方法，根據(jù)參考文獻(xiàn)中的公式對出口技術(shù)復(fù)雜度進(jìn)行測算。其中，某一具體產(chǎn)品的出口技術(shù)復(fù)雜度可表示為：

公式中的i代表地區(qū)，j代表HS6位碼產(chǎn)品，Y代表i地區(qū)的人均GDP。在產(chǎn)品出口技術(shù)復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，可利用如下公式測算各省的出口技術(shù)復(fù)雜度水平：

本文利用公式（6）測算了除西藏以外的30個(gè)省份的出口技術(shù)復(fù)雜度水平，總共涉及到36個(gè)行業(yè)，原始數(shù)據(jù)來源于CEPII的BACI數(shù)據(jù)庫和中國海關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。

4.控制變量。為了更加全面地分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展的影響，本文設(shè)定如下控制變量：路網(wǎng)密度（Rnd），用公式（鐵路總里程+公路總里程+內(nèi)河航道總里程）/各地區(qū)面積來測算；財(cái)政分權(quán)度（Finadp），用人均財(cái)政預(yù)算內(nèi)收入比人均財(cái)政預(yù)算內(nèi)支出來表示；金融發(fā)展水平（Fin），用機(jī)構(gòu)存貸款余額比地區(qū)生產(chǎn)總值表示；人口密度（Pd），用常住人口/土地面積，再取對數(shù)所得到的結(jié)果來表示。

（三）數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)

本文數(shù)據(jù)來源于對2013-2018年我國除西藏外的30個(gè)省、市、自治區(qū)研究而形成的均衡面板數(shù)據(jù)。研究使用的數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計(jì)局、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫以及各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。數(shù)據(jù)顯示，不同省份之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量存在較大差異。

表3是各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)（Hqd）的均值為1.375，標(biāo)準(zhǔn)差為 0.462，說明不同省份之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量具有較大差異，這也符合以往文獻(xiàn)的實(shí)證結(jié)果；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)（De）和出口技術(shù)復(fù)雜度（Expy）都呈現(xiàn)均值較小、標(biāo)準(zhǔn)差較大的特點(diǎn)。

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表4列出了我國省級層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展回歸結(jié)果。首先對不加入控制變量的模型（1）和加入控制變量的模型（2）的直接傳導(dǎo)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)（De）的回歸系數(shù)在1%水平下正向顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著促進(jìn)作用。此外，在加入了控制變量的模型中，財(cái)政分權(quán)度（Finadp）、金融發(fā)展水平（Fin）和人口密度（Pd）均未通過 10%水平的顯著性檢驗(yàn)，表明地方財(cái)政水平的變化、人口數(shù)量的增加和金融發(fā)展水平的提高對高質(zhì)量發(fā)展的影響并不顯著；另外，人口密度的回歸系數(shù)為負(fù)，說明人口密度的過度增加不利于提升地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，而路網(wǎng)密度（Rnd）的回歸系數(shù)在5%水平下顯著為正，說明基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)能夠有力推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高質(zhì)量發(fā)展的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

接下來選用中介效應(yīng)模型來實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展影響的傳導(dǎo)機(jī)制，結(jié)果見表5。模型1證實(shí)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展具有正向效應(yīng)，且在1%水平下保持顯著；模型2驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)出口技術(shù)復(fù)雜度的提升，模型回歸系數(shù)在5%的水平下顯著為正；再將出口技術(shù)復(fù)雜度這一中介變量放回到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展影響的回歸方程中，結(jié)果發(fā)現(xiàn)相比模型1，模型3中數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)有所下降，并且出口技術(shù)復(fù)雜度的系數(shù)在5%的水平下顯著為正，這說明了出口技術(shù)復(fù)雜度的提升是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制，該實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了第一個(gè)假設(shè)。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高質(zhì)量發(fā)展的機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

（二）非線性效應(yīng)分析

本文采用面板門檻回歸模型來驗(yàn)證第二個(gè)假設(shè)，從而說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展的影響存在非線性溢出效應(yīng)。借鑒Hansen（1999）的方法，對面板門檻的存在性與個(gè)數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，經(jīng)過樣本自舉法（bootstrap）反復(fù)抽樣1000次后，結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)和出口技術(shù)復(fù)雜度指數(shù)都通過了單一門檻檢驗(yàn)，從而得到表6的回歸結(jié)果。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高質(zhì)量發(fā)展的門檻模型回歸結(jié)果

結(jié)果表明，在以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)作為門檻變量模型中可得，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展溢出效應(yīng)表現(xiàn)出了顯著正向且“邊際效應(yīng)”遞增的非線性特征；而在以出口技術(shù)復(fù)雜度作為門檻變量的模型可得，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展的影響受到自身水平的作用和出口技術(shù)復(fù)雜度產(chǎn)生的調(diào)節(jié)影響。該實(shí)證結(jié)果支持了第二個(gè)假設(shè)。

（三）空間溢出效應(yīng)分析

首先對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)和高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，從而確定是否存在空間效應(yīng)，本文使用 Moran’s I指數(shù)法計(jì)算地理距離矩陣下的空間效應(yīng)。由表7可得，2013-2018年高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)在地理距離權(quán)重下的Moran’s I指數(shù)均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，同時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的Moran’s I指數(shù)都至少達(dá)到了5%的顯著性水平，說明2013-2018年我國各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和高質(zhì)量發(fā)展在地理空間分布上存在集聚現(xiàn)象。

表7 2013-2018年各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)和高質(zhì)量發(fā)展的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

本文利用3種不同空間權(quán)重矩陣，采用雙重固定效應(yīng)SDM模型和SAR模型進(jìn)行空間回歸分析，回歸結(jié)果見表8。結(jié)果顯示，SDM模型中高質(zhì)量發(fā)展的空間自回歸系數(shù)正向顯著，并且數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)系數(shù)也為正，表明了各省份在空間上同時(shí)存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的外生交互效應(yīng)和高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生交互效應(yīng)；此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對各省份高質(zhì)量發(fā)展的溢出效應(yīng)都至少達(dá)到了5%的顯著性水平。由上述可知，假設(shè)3成立。

表8 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高質(zhì)量發(fā)展的空間模型回歸結(jié)果

（四）區(qū)域異質(zhì)性與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文將樣本分為東部、中部、西部以及東北地區(qū)，從而分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的異質(zhì)性特征。首先對劃分的四類地區(qū)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)說明，具體結(jié)果見表9。結(jié)果表明，東部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上都明顯領(lǐng)先。

表9 各地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異

區(qū)域異質(zhì)性的回歸分析結(jié)果見表10?？梢园l(fā)現(xiàn)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展的影響方面，東部地區(qū)相比中西部地區(qū)正向作用更為顯著，而在東北地區(qū)該作用并不顯著。由此可以得出結(jié)論，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對高質(zhì)量發(fā)展的影響更明顯，這一結(jié)果產(chǎn)生的原因可能在于，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較早，更早享受到了數(shù)字經(jīng)濟(jì)所帶來的紅利。

表10 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)

本文利用剔除變量和引入核心解釋變量的一階滯后期兩種方法來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，考慮到直轄市所管轄的區(qū)域面積較小，且給予的政策傾斜力度較大，因此本文將剔除直轄市的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。第二，從以往的文獻(xiàn)可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)往往存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“先發(fā)優(yōu)勢”，這一事實(shí)導(dǎo)致在實(shí)證分析過程中會產(chǎn)生內(nèi)生性問題。因此本文通過引入核心解釋變量的滯后一期作為工具變量重新進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果表明，通過這兩種方法重新進(jìn)行檢驗(yàn)后，并沒有改變模型的基本結(jié)果，說明回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

結(jié)論與建議

本文立足于數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展這一事實(shí)，從出口技術(shù)復(fù)雜度的視角切入，以2013-2018年30個(gè)省份為樣本，從理論上分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對出口技術(shù)復(fù)雜度和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，并通過中介效應(yīng)模型、門檻模型和空間模型實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)助推高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制。主要結(jié)論為：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，同時(shí)東部地區(qū)相比其他地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響更為顯著，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的先發(fā)優(yōu)勢使得東部地區(qū)更早享受到發(fā)展紅利；第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出“邊際效應(yīng)”遞增的非線性特征，同時(shí)制造業(yè)出口競爭力的提升能夠強(qiáng)化該效應(yīng)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)和制造業(yè)的深度融合能夠很好地助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的影響呈現(xiàn)出空間溢出的特征，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)了地區(qū)間的協(xié)調(diào)發(fā)展；第四，出口技術(shù)復(fù)雜度的提升是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級形成的雙輪驅(qū)動(dòng)現(xiàn)象，對實(shí)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

基于本文研究提出以下政策建議：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量，因此各地區(qū)應(yīng)加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推進(jìn)數(shù)字中國建設(shè)，特別是擴(kuò)大以5G、人工智能、工業(yè)數(shù)字化為代表的新型基礎(chǔ)設(shè)施的投資規(guī)模，在鞏固目前紅利優(yōu)勢的同時(shí)，通過數(shù)字空間效應(yīng)帶動(dòng)周邊地區(qū)，助力區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展，促進(jìn)共同富裕；第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中西部地區(qū)的影響有待深化，中央應(yīng)加大對中西部財(cái)政扶持和政策傾斜，同時(shí)地方也須因地制宜根據(jù)實(shí)際情況制定動(dòng)態(tài)化、差異化的發(fā)展戰(zhàn)略，進(jìn)而讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為“補(bǔ)短板，促發(fā)展”的有力技術(shù)支撐；第三，積極引導(dǎo)制造業(yè)企業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)部門中數(shù)字技術(shù)的嵌入度，不斷探索創(chuàng)新發(fā)展模式，提高企業(yè)出口競爭力，進(jìn)而提升中國制造業(yè)整體技術(shù)水平與全要素生產(chǎn)率；第四，把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新賽道，積極推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，依靠高科技、高附加值產(chǎn)業(yè)來構(gòu)筑對當(dāng)前新發(fā)展格局的主要產(chǎn)業(yè)支撐，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈體系，從而實(shí)現(xiàn)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。