趙 航，武云亮

(安徽財經(jīng)大學 國際經(jīng)濟貿(mào)易學院，安徽 蚌埠 233030)

黨的十九大報告首次提出，要不斷推動經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動力變革，提高全要素生產(chǎn)率，促進我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[1]。為了持續(xù)推進全要素生產(chǎn)率穩(wěn)固增長，需要不斷加快以要素驅(qū)動、投資驅(qū)動向技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動的發(fā)展方向轉(zhuǎn)變。而數(shù)字經(jīng)濟以數(shù)字化技術(shù)和信息作為重要生產(chǎn)要素，通過現(xiàn)代信息網(wǎng)絡的載體，實現(xiàn)數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟的高度融合，以其技術(shù)創(chuàng)新能力整體驅(qū)動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革，契合當前經(jīng)濟環(huán)境下各產(chǎn)業(yè)提升全要素生產(chǎn)率的迫切需求[2]。

目前數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)研究主要集中在以下幾個方面。第一，數(shù)字經(jīng)濟的定義與內(nèi)涵，鐘春平認為數(shù)字經(jīng)濟已然滲入經(jīng)濟社會之中，成為一個新的經(jīng)濟系統(tǒng)，改變了傳統(tǒng)經(jīng)濟業(yè)態(tài)[3]。第二，數(shù)字經(jīng)濟的測度方面，許憲春基于國際比較的視角，通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模核算框架，得出我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的規(guī)模與現(xiàn)況[4]。第三，隨著我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展要求的提出，更多學者將目光轉(zhuǎn)向數(shù)字經(jīng)濟對我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、全要素生產(chǎn)率提升的影響之中。郭家堂和駱品亮認為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對全要素生產(chǎn)率的促進作用是非線性的，并結(jié)合中國的實際情況，提出建設普惠互聯(lián)網(wǎng)、加快 “互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的落地等相關(guān)政策建議[5]。

綜上，學者們對數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵與測度方面已有較為深刻的研究與認識，更有一部分學者探究了數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響機制。但以宏觀視角分析數(shù)字經(jīng)濟對各區(qū)域全要素生產(chǎn)率影響的研究較少。同時在近年的相關(guān)研究中忽略了數(shù)字經(jīng)濟所具有的區(qū)域發(fā)展聯(lián)動性和空間跨區(qū)溢出效應。因此本文將首先厘清數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的理論機制，分析數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響路徑與機理，并在構(gòu)建較為完備且適宜的數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標體系的基礎上，利用熵值法確定各地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟影響力指數(shù)，探究其對全要素生產(chǎn)率的影響，最后在基準回歸的基礎上，利用空間計量的方法探究數(shù)字經(jīng)濟對各地全要素生產(chǎn)率的空間效應。

1 理論分析

《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書(2020)》提出，數(shù)字經(jīng)濟是以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動力，以現(xiàn)代數(shù)據(jù)信息網(wǎng)絡為重要載體，通過與實體經(jīng)濟的深度融合，提升了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新能力與資源配置能力，它所帶來的新經(jīng)濟、新模式、新業(yè)態(tài)給全要素生產(chǎn)率的提升提供了一系列新的途徑[6]。其中技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟最主要的特征，隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的不斷推進，革命性的數(shù)字技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)提升了經(jīng)濟運行的效率，改進了生產(chǎn)的流程，創(chuàng)造出新的商業(yè)模式，進而以技術(shù)為導向驅(qū)動我國全要素生產(chǎn)率逐步提升。迅速發(fā)展的通訊技術(shù)、網(wǎng)絡技術(shù)和數(shù)據(jù)采集技術(shù)，具有極高的滲透功能，它們擴散至各行各業(yè)，使得三大產(chǎn)業(yè)間的界限逐漸模糊，促進了三產(chǎn)融合，提升了全要素生產(chǎn)率[7]。同時在數(shù)字技術(shù)不斷應用于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的過程中，數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟的第一生產(chǎn)要素貫穿于整個生產(chǎn)過程中，能夠降低生產(chǎn)設備的安裝，產(chǎn)品的設計、生產(chǎn)、運行、檢驗等環(huán)節(jié)所花費的時間，以實現(xiàn)精準控制的智能化生產(chǎn)，使得資源配置更加合理，從而促進各地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升。從空間視角來看，數(shù)字經(jīng)濟自身就具有網(wǎng)絡分布和去中心化的特點，在其高速發(fā)展的過程中，突破了傳統(tǒng)要素的空間組織模式，發(fā)達地區(qū)的新興技術(shù)可能通過促進其他地區(qū)技術(shù)效率的提升和核心技術(shù)的進步，最終促進了全要素生產(chǎn)率的提升，產(chǎn)生正向的溢出效應。綜上，數(shù)字經(jīng)濟主要利用技術(shù)創(chuàng)新效應持續(xù)輸出新興技術(shù)至傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，并以數(shù)據(jù)為第一生產(chǎn)要素貫穿于生產(chǎn)過程中，進一步促進各地全要素生產(chǎn)率的提升。為探明二者的空間效應，有必要在基準回歸的基礎上構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，進行空間計量分析，進一步探究數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響。

2 研究設計

2.1 變量與數(shù)據(jù)說明

2.1.1被解釋變量

利用DEA-Malmquist指數(shù)法測算我國30個省、自治區(qū)、直轄市(西藏數(shù)據(jù)缺失嚴重，故去除)的全要素生產(chǎn)率變化率及其分解變化率，測算過程如下。

產(chǎn)出變量：采用2013-2019年30個省、自治區(qū)、直轄市的名義GDP與GDP指數(shù)(以2011年為不變價)以衡量中國各地區(qū)的實際GDP。

投入變量：包括勞動投入與資本投入，其中勞動投入采用2013-2019年各地區(qū)三大產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)量總和，由于中國沒有進行大規(guī)模的資產(chǎn)普查，資本投入借鑒張軍的方法，利用永續(xù)盤存法以固定資本形成總額與固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)計算各地區(qū)的資本存量情況[8]。具體公式如下：

Kit=Kit(1-δit)+Iit/Pit

(1)

其中K代表實際的資本存量，I代表固定資產(chǎn)投資總額,P為固定資產(chǎn)價格指數(shù)，δ為經(jīng)濟折舊率，按照大部分學者的做法選取經(jīng)濟折舊率為9.6%。在以1952年為基期所估算出的2000年資本存量數(shù)據(jù)的基礎上，轉(zhuǎn)化為以2000年為基期的資本存量，代入數(shù)據(jù)于(1)式中計算出2013-2019年中國30個省、自治區(qū)、直轄市的實際資本存量。由于Malmquist指數(shù)算出的是全要素生產(chǎn)率相對于上一年的變化率，故在后面的實證分析中借鑒劉和旺的方法，將全要素生產(chǎn)率變化率以第一年為基期進行累乘，得到2013-2019年的全要素生產(chǎn)率(純技術(shù)進步率和技術(shù)效率增長率同理)[9]。

2.1.2解釋變量

在段東[10]等學者所構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟評價體系的基礎上以數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)與數(shù)字化應用三個維度，基于數(shù)據(jù)的可得性與指標的合理程度，細分為17個具體指標，通過熵值法將各個指標融合為數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標體系(見表1)，以更為全面的層次綜合衡量我國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平，并將其作為研究的核心解釋變量。

同時針對前文數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的作用機理與作用路徑，選取相應指標，構(gòu)建各效應的綜合評價指標體系，細分路徑探究數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)創(chuàng)新效應、技術(shù)擴散效應與數(shù)據(jù)賦能效應對全要素生產(chǎn)率的影響，其中涉及：

數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)創(chuàng)新效應(DIGI)：在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化不斷發(fā)展的過程中，新興數(shù)字技術(shù)不斷涌現(xiàn)，運用新技術(shù)改變了生產(chǎn)方式，改進了生產(chǎn)流程，提高了全要素生產(chǎn)率，故選取綜合指標中數(shù)字化產(chǎn)業(yè)相關(guān)指標作為數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)創(chuàng)新效應的替代指標。

數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)擴散效應(DIGA)：隨著數(shù)字技術(shù)不斷擴散并應用于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，推動實體經(jīng)濟發(fā)生深刻變革，為全要素生產(chǎn)率的提升提供了新生動力，因此選取綜合指標中的數(shù)字化應用作為數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)擴散效應的替代指標。

數(shù)字經(jīng)濟的數(shù)據(jù)賦能效應(DIGD)：由于數(shù)據(jù)流動過程離不開數(shù)字基礎設施的支持，因此選取衡量數(shù)字基礎設施的IPV4地址數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)域名數(shù)、長途光纜線路長度、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)為指標構(gòu)建分指標體系，作為數(shù)據(jù)賦能效應的替代指標。

2.1.3控制變量

參考張潔[11]等學者的研究，發(fā)現(xiàn)除了勞動力和資本投入會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響外，教育水平(EDU)、市場化水平(MR)、城鎮(zhèn)化程度(URBAN)與對外開放水平(OPEN)都會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，故選取以上4個相關(guān)變量作為控制變量。其中選取人均受教育年限作為衡量各區(qū)域教育水平的指標，用非農(nóng)村人口占該地區(qū)總?cè)丝诘谋戎乇硎境擎?zhèn)化水平，以城鎮(zhèn)私營和個體從業(yè)人員占單位從業(yè)人員的比重衡量市場化水平，用外商投資額占各地GDP的比重表示我國對外開放的程度。

2.1.4數(shù)據(jù)來源

采用2013-2019年我國30個省、自治區(qū)、直轄市(西藏數(shù)據(jù)缺失嚴重，故去除)的面板數(shù)據(jù)，其中數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)數(shù)據(jù)主要來自《中國電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國信息產(chǎn)業(yè)年鑒》，其余數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局等，為了克服預先可能存在的異方差現(xiàn)象，實證回歸中的變量均以對數(shù)形式體現(xiàn)。

表1 數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標體系

2.2 模型設定

在對各解釋變量進行多重共線性檢驗后，發(fā)現(xiàn)VIF的最大值為5.56，小于經(jīng)驗值法所要求的數(shù)值10，故有效控制了多重共線性給實證過程帶來的不利影響。同時使用豪斯曼檢驗發(fā)現(xiàn)最終p值<0.05,得出該面板數(shù)據(jù)應該采用固定效應模型，以進行基準回歸。使用Malmquist指數(shù)測度全要素生產(chǎn)率可以將全要素生產(chǎn)率分為技術(shù)進步效率(EFF)與純技術(shù)效率(TECH)，故分解被解釋變量，探究技術(shù)效率與技術(shù)進步對全要素生產(chǎn)率的影響，分別建立如下模型進行回歸。

lnEFFCHit=α+βlnDIGit+θlnDIGIit+μlnDIGAit+δlnDIGDit+γlnXit+εit

(2)

lnTECHCHit=α+βlnDIGit+θlnDIGIit+μlnDIGAit+δlnDIGDit+γlnXit+εit

(3)

lnTFPCHit=α+βlnDIGit+θlnDIGIit+μlnDIGAit+δlnDIGDit+γlnXit+εit

(4)

其中i表示不同地區(qū)；t表示年份(時間)；全要素生產(chǎn)率變化率TFPCHit為被解釋變量，同時可以進一步分解為技術(shù)進步變化率TECHCHit與技術(shù)效率變化率EFFCHit，在后續(xù)的計量過程中將全要素生產(chǎn)率分解后具體分析；DIGit為核心解釋變量，表示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，DIGIit、DIGAit、DIGDit分別表示數(shù)字經(jīng)濟的技術(shù)創(chuàng)新效應、技術(shù)擴散效應與數(shù)據(jù)賦能效應；Xit為一系列控制變量；εit為隨機誤差項。

在現(xiàn)實的經(jīng)濟運行中有一部分無法觀測的因素也會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，如國家層面的經(jīng)濟政策的變動，經(jīng)濟周期性的波動等，它們隨著時間在變動并不隨著各地區(qū)變動，所以需要加入時間固定效應以控制經(jīng)濟大環(huán)境、大方向的變化。同時各地區(qū)間的實情不同，模型中加入地區(qū)固定效應，避免因自然資源稟賦、經(jīng)濟水平、人口變動、發(fā)展策略等不隨時間而變的遺漏變量造成的有偏估計。

3 實證分析

3.1 回歸結(jié)果分析

在進行基準回歸，并增加控制變量、地區(qū)與時間固定效應后得出回歸結(jié)果(見表2)，由表中數(shù)據(jù)可知技術(shù)效率、純技術(shù)進步、全要素生產(chǎn)率三個被解釋變量調(diào)整后的可決系數(shù)分別為0.1448、0.8280與0.5920，且F統(tǒng)計量結(jié)果均顯著，這表明整個模型的擬合效果較好。從數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的總體影響來看，數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進步與技術(shù)效率的回歸系數(shù)分別為0.1488827、0.12696、0.766313，且在1%的顯著性水平下正向顯著，這表明在樣本期內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展能夠從技術(shù)進步與技術(shù)效率兩個方面促進我國各地全要素生產(chǎn)率的提升，且對技術(shù)創(chuàng)新的影響更加顯著。

表2 數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率及其分解指標的固定效應回歸模型估計結(jié)果

從數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響效應來看，技術(shù)創(chuàng)新效應對全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.0962195，同時在1%的顯著性水平下正向顯著，且從全要素生產(chǎn)率的分解效應來看，技術(shù)創(chuàng)新能夠通過技術(shù)變革與效率變革兩個途徑同時促進全要素生產(chǎn)率的提升，在發(fā)展新的生產(chǎn)流程與商業(yè)模式的同時，能夠提升傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的流動效率，緩解要素扭曲的現(xiàn)象，提高資源的配置效率，進一步促進全要素生產(chǎn)率的提升。

技術(shù)擴散效應對全要素生產(chǎn)率的作用正向顯著。從提升路徑來看，數(shù)字技術(shù)擴散效應在樣本期內(nèi)雖促進了技術(shù)效率的提升，然而對技術(shù)進步的影響并不顯著，可能是數(shù)字技術(shù)在賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的過程中帶來了一種“破壞性”的創(chuàng)新，在數(shù)字技術(shù)擴散至傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的過程中新技術(shù)對替代舊技術(shù)，基于舊技術(shù)建立起來的生產(chǎn)設備、組織結(jié)構(gòu)無法適應新技術(shù)的生產(chǎn)力，使得傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術(shù)的融合需要一定的適應期，以確保二者以高契合度協(xié)同發(fā)展。

從數(shù)據(jù)賦能效應來看，相比提升技術(shù)進步的作用，大數(shù)據(jù)賦能對提升技術(shù)效率的作用更加顯著。這說明大數(shù)據(jù)賦能已貫穿于生產(chǎn)生活之中，加快了經(jīng)濟活動的運行速度，進而對各區(qū)域全要素生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生了積極作用。

3.2 內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗

3.2.1工具變量法

數(shù)字經(jīng)濟能夠促進全要素生產(chǎn)率的提升，而全要素生產(chǎn)率的提升也拉動了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提升。由雙向因果導致的內(nèi)生性問題利用工具變量法來解決，為滿足所選取的工具變量準確有效，與其他解釋變量、隨機誤差項不相關(guān)并滿足外生性、相關(guān)性的條件，借鑒謝莉娟等[12]方法使用核心解釋變量的一階滯后和二階滯后作為工具變量進行估計，估計結(jié)果(見表3)。

表3 工具變量回歸

從中可以發(fā)現(xiàn)系數(shù)符號與顯著性沒有發(fā)生改變，說明考慮了內(nèi)生性問題后，數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響依然呈正向顯著作用。

3.2.2兩階段系統(tǒng)GMM檢驗

為了確定數(shù)據(jù)的高度相關(guān)并非僅是產(chǎn)生同向變動的趨勢，避免偽回歸的現(xiàn)象出現(xiàn)，在前文OLS回歸的基礎上改變計量方法，檢驗結(jié)論的穩(wěn)健性，將被解釋變量的一階滯后作為代理變量，采用系統(tǒng)兩階段GMM的方法進行動態(tài)面板回歸(見表4)。

結(jié)果顯示二階序列相關(guān)AR(2)檢驗與工具變量過度識別Sargan的p值均大于0.1，不顯著，說明殘差項不存在序列相關(guān)，工具變量也選用妥當，數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響依然顯著為正，增加了前文結(jié)論的可靠性與非偶然性。

表4 系統(tǒng)GMM檢驗結(jié)果

4 數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的空間效應影響研究

為探究數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的空間效應，在經(jīng)濟距離矩陣下運用全局Moran’s I指數(shù)雙邊檢驗法對2013-2019年地區(qū)間全要素生產(chǎn)率的空間自相關(guān)性進行檢驗(見表5)，數(shù)字經(jīng)濟與全要素生產(chǎn)率所有年份在經(jīng)濟距離矩陣下均為正值，且通過了5%的顯著性檢驗，即拒絕“無空間自相關(guān)性”的原假設，且在樣本內(nèi)隨著年份的增加，指數(shù)本身與其顯著性也在逐年上升，這說明數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響具有正向顯著的空間相關(guān)性，且相關(guān)性正在逐年遞增。

表5 2013-2019年數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的空間莫蘭指數(shù)檢驗

進一步對空間面板的模型形式進行檢驗，結(jié)果顯示，WALD與LR檢驗都在1%的水平下顯著，因而排除空間誤差模型(SEM)與空間滯后模型(SAR)，選取空間杜賓模型(SDM)。同時進行豪斯曼檢驗，探究固定和隨機效應的選擇，結(jié)果拒絕原假設，選取空間固定效應模型，最終構(gòu)建個體與時間雙固定效應杜賓模型進行后續(xù)計量分析。

在利用面板數(shù)據(jù)研究空間溢出效應時，僅憑回歸系數(shù)的點估計結(jié)果，得出的結(jié)論是不準確的，應使用偏微分的方法將數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響分解為直接效應和間接效應(溢出效應)。同時由于數(shù)字經(jīng)濟具有跨區(qū)域傳播的優(yōu)勢，其經(jīng)濟活動的衍生不僅局限于毗鄰地區(qū)，還能對其他地區(qū)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，故在空間權(quán)重矩陣的選擇上，選取地理距離矩陣(W1)、空間矩陣(W2)與經(jīng)濟距離矩陣(W3)這三種矩陣探究數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的空間效應，回歸結(jié)果具體如表6所示。

在2013-2019年全國30個省、自治區(qū)、直轄市的樣本區(qū)間內(nèi)，三種矩陣的回歸顯著性具有相似的結(jié)果。以經(jīng)濟距離矩陣為例，在1%的顯著性水平下，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對TFP的直接效應與間接效應的空間系數(shù)分別為0.208、0.1481，二者都呈正向顯著關(guān)系，這說明一個地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展不僅促進自身全要素生產(chǎn)率的提升，同時體現(xiàn)出對其他地區(qū)全要素生產(chǎn)率的正向空間溢出效應。

從控制變量來看，教育水平的直接效應正向顯著而溢出效應不顯著，說明增加教育投入，增強了新興數(shù)字技術(shù)與勞動力的契合度，僅使得該地區(qū)勞動力的教育素質(zhì)水平提升，進而促進地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升。從市場化水平來看，其直接效應與間接效應均在1%的顯著性水平下正向顯著，這表明市場化水平不僅能促進該地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升，還能夠提升區(qū)域間的要素流通效率，同時消除部門、地區(qū)分割，有利于發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟帶來的規(guī)模效應，跨區(qū)域促進其他地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升，從而促進整體經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。外商投資的影響主要體現(xiàn)在直接效應中，通過引進先進技術(shù)，在短時間能夠促進該地區(qū)整體技術(shù)水平的提升。城鎮(zhèn)化的直接效應為正向顯著，但卻有負向顯著的溢出效應，這說明隨著城鎮(zhèn)化水平的不斷提高，首先為該地區(qū)創(chuàng)造更多的工作崗位，減少勞動力資源向其他地區(qū)流失，提升了工業(yè)生產(chǎn)效率。但同時一個地區(qū)城鎮(zhèn)化水平越高，與之帶來的公共服務與生活質(zhì)量的提升會使得資本、勞動力和技術(shù)等要素從城鎮(zhèn)化水平較低的區(qū)域向該地區(qū)聚集，從而產(chǎn)生負向的溢出效應。

表6 數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的空間模型回歸結(jié)果

5 研究結(jié)論與政策建議

5.1 研究結(jié)論

從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)和數(shù)字化應用三個維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟綜合評價指標體系，分析數(shù)字經(jīng)濟對各地全要素生產(chǎn)率的作用機制，并通過構(gòu)建空間杜賓模型，進一步探究數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應，得出如下結(jié)論。

第一，在樣本區(qū)間內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對各地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升有著正向顯著的作用，且在當前發(fā)展階段，相對于提升技術(shù)效率的途徑，數(shù)字經(jīng)濟主要通過促進技術(shù)進步的方式提升各區(qū)域全要素生產(chǎn)率。

第二，技術(shù)創(chuàng)新與擴散、大數(shù)據(jù)賦能是數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率提升的傳導機制，數(shù)字經(jīng)濟帶來新興技術(shù)促進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)方式變革，并由大數(shù)據(jù)貫穿于整個生產(chǎn)過程之中，持續(xù)促進各地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升。

第三，新興數(shù)字技術(shù)擴散與應用的過程中可能會帶來一系列“破壞性”的創(chuàng)新。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的前期，破壞傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)舊的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的同時，也在不斷創(chuàng)造新的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，使得短期內(nèi)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新興技術(shù)無法達到理想的契合度，對全要素生產(chǎn)率提升的效果甚微。

第四，數(shù)字經(jīng)濟具有較強的外部性，在其利用直接效應帶動一個地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升的同時，還能夠通過其空間溢出效應，跨區(qū)域促進其他地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升。

5.2 政策建議

第一，夯實數(shù)字基礎設施建設，打造優(yōu)良的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境，利用5G網(wǎng)絡、大數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新基建，對交通、能源、生態(tài)、工業(yè)等傳統(tǒng)基礎設施進行數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化改造升級，以實現(xiàn)萬物互聯(lián)、多元協(xié)同發(fā)展。以高帶寬、廣覆蓋的新興網(wǎng)絡基礎設施為大數(shù)據(jù)賦能構(gòu)建數(shù)據(jù)流動框架，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)對其他要素效率的倍增作用，培養(yǎng)發(fā)展數(shù)據(jù)要素市場，使大數(shù)據(jù)成為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新動能。

第二，推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展與加強數(shù)字技術(shù)應用能力，持續(xù)推動信息通訊產(chǎn)業(yè)、信息技術(shù)服務業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)等數(shù)字產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，持續(xù)輸出新興數(shù)字技術(shù)。利用數(shù)字技術(shù)全方位、全角度、全鏈條賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，持續(xù)推進數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合，對產(chǎn)業(yè)鏈的上下游進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級和價值再造，進一步推動融合發(fā)展向深層次演進[13]。

第三，因地制宜，制定合適的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展策略，通過尋找數(shù)字經(jīng)濟與本地產(chǎn)業(yè)融合的平衡點，逐步形成數(shù)字經(jīng)濟的合理發(fā)展體系[14]。要防止數(shù)字技術(shù)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能效應所帶來的 “破壞性”的創(chuàng)新，根據(jù)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實際情況，切實從各地實際經(jīng)濟發(fā)展情況出發(fā)，梳理總結(jié)發(fā)展經(jīng)驗，有所選擇、有所舍取、分步驟地實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，形成因地制宜、各具特色的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展格局。

第四，利用數(shù)字經(jīng)濟的跨區(qū)溢出效應，開展數(shù)字經(jīng)濟空間發(fā)展戰(zhàn)略和布局的頂層設計，打造有利于各類生產(chǎn)要素流動的多維立體空間網(wǎng)絡，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟的輻射帶動作用，以發(fā)達地區(qū)先進的數(shù)字技術(shù)與成熟的發(fā)展治理方案向欠發(fā)達區(qū)域下沉，縮小區(qū)域間的數(shù)字鴻溝，使得各地區(qū)物理空間網(wǎng)絡和地理空間網(wǎng)絡緊密耦合，打破各類行政邊界，構(gòu)建釋放梯次性發(fā)展效能的空間發(fā)展體系，促進東中西部區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和城鄉(xiāng)一體化發(fā)展[14]。