張 軍，郭希宇

(1.重慶理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)金融學(xué)院，重慶 400054；2.中國(guó)人民銀行曲阜市支行，山東 曲阜 273100)

一、引 言

隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展和人類生產(chǎn)生活方式的變化，AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息與通信技術(shù)催生了數(shù)字經(jīng)濟(jì)，并推動(dòng)其快速向前發(fā)展。在當(dāng)下數(shù)字化時(shí)代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)逐漸成為一國(guó)競(jìng)爭(zhēng)力的重要體現(xiàn)。發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，并在此過(guò)程中讓傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的更迭機(jī)遇，已經(jīng)上升為國(guó)家戰(zhàn)略。經(jīng)合組織(OECD)、歐盟(EU)等國(guó)際組織，美國(guó)、德國(guó)、加拿大、法國(guó)以及印度等世界主要國(guó)家已陸續(xù)將數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)視為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要戰(zhàn)略。2017年3月，李克強(qiáng)總理在《政府工作報(bào)告》中強(qiáng)調(diào)，要推動(dòng)“互聯(lián)網(wǎng)+”深入發(fā)展、促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)加快成長(zhǎng)，讓企業(yè)廣泛受益、群眾普遍受惠。據(jù)測(cè)算，2017年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值為53 028億元，約占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的6.46%；數(shù)字經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出147 574億元，約占國(guó)內(nèi)總產(chǎn)出的6.53%。2008-2017年，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值實(shí)際年均增長(zhǎng)率達(dá)14.43%，較大幅度領(lǐng)先國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的實(shí)際年均增長(zhǎng)率8.27%；且近些年來(lái)，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值實(shí)際年均增長(zhǎng)率連續(xù)高于美國(guó)和澳大利亞等國(guó)[1]。2021年3月，李克強(qiáng)總理在《政府工作報(bào)告》中提出，“十四五”期間，要“加快數(shù)字化發(fā)展，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新形勢(shì)……營(yíng)造良好數(shù)字生態(tài)，建設(shè)數(shù)字中國(guó)”。

從現(xiàn)實(shí)出發(fā)，如何利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)的外部性來(lái)促進(jìn)地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，以及如何協(xié)調(diào)好地區(qū)之間數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的空間關(guān)聯(lián)已成為實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)良性互動(dòng)、促進(jìn)兩者協(xié)同發(fā)展所面臨的重要理論與現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。以往研究?jī)H考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的單向關(guān)系，未考慮到經(jīng)濟(jì)影響的空間溢出規(guī)律?；谝陨媳尘?，本研究首次將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)間的交互影響和空間溢出效應(yīng)納入考慮范圍，嘗試解決以下問(wèn)題：一是系統(tǒng)分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的雙向影響，糾正內(nèi)生性問(wèn)題導(dǎo)致的估計(jì)偏誤；二是同時(shí)考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的跨地區(qū)空間溢出效應(yīng)，并進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)與分析；三是識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的條件性特征與階段性特征。相較于既有研究，本文的實(shí)證結(jié)論更具一般性。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)理論機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)具備快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)信息、精確發(fā)現(xiàn)多樣化需求、高效匹配供需雙方、控制節(jié)約交易成本等諸多優(yōu)勢(shì)，能夠?yàn)槭袌?chǎng)帶來(lái)更智能更具創(chuàng)新的產(chǎn)品和服務(wù)，并且能在培育經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能、穩(wěn)定與擴(kuò)大就業(yè)等方面起到重要的作用[2]。從微觀角度來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身具有的新興技術(shù)可以形成兼具范圍經(jīng)濟(jì)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)以及長(zhǎng)尾效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，并在此基礎(chǔ)上更有效率地匹配供需，形成更加完善的價(jià)格機(jī)制，進(jìn)而提高經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的均衡水平[3]。從宏觀視角出發(fā)，根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)派的索洛增長(zhǎng)模型Y=AF(K，L)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的來(lái)源無(wú)外乎生產(chǎn)率提升和生產(chǎn)要素優(yōu)化。第一，數(shù)字新興技術(shù)帶來(lái)的規(guī)模效應(yīng)，不僅從數(shù)量上增加了可投入要素，而且提升了可投入要素的質(zhì)量；且數(shù)學(xué)經(jīng)濟(jì)本身所具有的高新技術(shù)能夠比較科學(xué)地在不同部門(mén)間分配生產(chǎn)資料，繼而更好地保障經(jīng)濟(jì)發(fā)展中生產(chǎn)要素投入的充分性與延續(xù)性。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)方面的配置效率，使得生產(chǎn)要素更為豐富和生產(chǎn)函數(shù)更加高效。第三，數(shù)字技術(shù)提升了數(shù)據(jù)或信息的有效使用率，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)者與消費(fèi)者彼此之間的信息互通，可大幅提升信息的邊際產(chǎn)出，優(yōu)化了增長(zhǎng)函數(shù)的形式。第四，以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為代表的數(shù)字新興技術(shù)助推了技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，提高了經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率。

實(shí)體經(jīng)濟(jì)按統(tǒng)計(jì)口徑可劃分為R0、R1與R2三個(gè)層次[4]，但不論何種劃分口徑，實(shí)體經(jīng)濟(jì)都構(gòu)成了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)。第一，以制造業(yè)等為內(nèi)核的實(shí)體經(jīng)濟(jì)為數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)變遷與升級(jí)創(chuàng)造了外部需求環(huán)境，尤其對(duì)于中國(guó)這樣的制造業(yè)大國(guó)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加依賴于實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門(mén)生產(chǎn)活動(dòng)所衍生的商品、服務(wù)、技術(shù)與人才需求。第二，實(shí)體經(jīng)濟(jì)所涵蓋的各類產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)搭建了數(shù)字生態(tài)基礎(chǔ)平臺(tái)。從社會(huì)商品的生產(chǎn)與交換角度來(lái)看，實(shí)體經(jīng)濟(jì)可看作數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展基礎(chǔ)。譬如，實(shí)體經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)部門(mén)提供了物質(zhì)原料、交通基礎(chǔ)設(shè)施、設(shè)備儀器生產(chǎn)與裝備等。第三，實(shí)體經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中亦會(huì)催生許多新業(yè)態(tài)、新商業(yè)模式，能夠推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在社會(huì)各領(lǐng)域的快速發(fā)展。綜合以上分析，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)是相互影響、協(xié)同共生的有機(jī)整體，二者間的影響機(jī)理如圖1所示。在此之外，兩者交互影響的空間效應(yīng)是一個(gè)不容忽視的客觀因素。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響機(jī)制示意圖

理論聯(lián)系實(shí)際，在建立健全相關(guān)政策鼓勵(lì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)向前向好發(fā)展，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合、協(xié)同進(jìn)步的同時(shí)，不僅要協(xié)調(diào)好區(qū)域內(nèi)部數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，而且要協(xié)調(diào)好區(qū)域之間數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的空間關(guān)聯(lián)。應(yīng)當(dāng)重視并鼓勵(lì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的包容性增長(zhǎng)，強(qiáng)化數(shù)字金融在增收、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、調(diào)節(jié)收入分配上的作用。在推進(jìn)數(shù)字金融發(fā)展時(shí)，應(yīng)注重提升農(nóng)村居民的人力資本水平，使農(nóng)村居民能更好地享有數(shù)字金融帶來(lái)的普惠性服務(wù)[5]。還應(yīng)當(dāng)警惕、防范數(shù)字經(jīng)濟(jì)依靠技術(shù)優(yōu)勢(shì)而壟斷市場(chǎng)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，減小數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)產(chǎn)生的負(fù)面沖擊效應(yīng)，保證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)相關(guān)市場(chǎng)能實(shí)現(xiàn)更多的正外部性，發(fā)揮其正向溢出的主導(dǎo)作用。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層面調(diào)和、解決傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展矛盾，助推傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)[6]。

(二)研究假設(shè)

國(guó)內(nèi)現(xiàn)有研究缺乏對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)兩者間辯證關(guān)系的實(shí)證考察，亦少有理論上的演繹與歸納。已有分析多采用傳統(tǒng)計(jì)量模型，假設(shè)空間事物無(wú)依賴性以及均質(zhì)性，在測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生何種效應(yīng)時(shí)，未將解釋變量與被解釋變量間的空間依賴性納入考慮范圍，而忽略這種空間關(guān)聯(lián)會(huì)遺漏變量問(wèn)題，使估計(jì)出現(xiàn)嚴(yán)重偏誤，以至于相應(yīng)研究結(jié)果與推論不盡可信。數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)程助推了產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、服務(wù)數(shù)字化、治理數(shù)字化及基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化等，為我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)向前發(fā)展增添了新引擎、拓展了新領(lǐng)域。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)通過(guò)新投入要素、新資源配置效率以及新全要素生產(chǎn)率三條路徑有效刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[5]。在以制造業(yè)、電力、能源為代表的實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，其自身規(guī)模與水平的提升為數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)步提供了基礎(chǔ)的資金支持、行業(yè)支撐與創(chuàng)新需求環(huán)境。顯然，數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)會(huì)反作用于數(shù)字經(jīng)濟(jì)；二者間的影響機(jī)制并非為簡(jiǎn)單的單向關(guān)聯(lián)，而是相互作用、交互影響的。僅考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的單向因果關(guān)系易導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題出現(xiàn)，使得估計(jì)結(jié)果不一致[7]。

基于以上認(rèn)識(shí)，提出以下研究假設(shè)：理論假設(shè)一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響存在空間溢出效應(yīng)，這種空間地理位置上的經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)使得本地實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅受本地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，而且在一定程度上會(huì)受到來(lái)自其他地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的外部沖擊；理論假設(shè)二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相互作用，存在交互效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型構(gòu)建

1.權(quán)重矩陣設(shè)定

考慮到近些年來(lái)信息技術(shù)尤其是互聯(lián)網(wǎng)通信、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及AI等技術(shù)的發(fā)展，城市間的聯(lián)系比以往更頻繁、更高效，加之國(guó)內(nèi)比較完善的交通基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境，地區(qū)間的關(guān)聯(lián)在很大程度上已克服地理距離上的障礙而更多地表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)距離上的空間關(guān)聯(lián)。參考張學(xué)良的研究[8]，首先，建立以經(jīng)濟(jì)總量差異為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)距離矩陣。

(1)

(1)式中：i和j分別代表兩個(gè)不同的地區(qū)；當(dāng)i=j時(shí)，則為同一地區(qū)，其空間權(quán)重矩陣對(duì)應(yīng)元素為0。此外，考慮到不同地區(qū)間存在經(jīng)濟(jì)規(guī)模上的差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也有所不同，且不同發(fā)展水平的地區(qū)在培育數(shù)字產(chǎn)業(yè)方面存在著競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，故而構(gòu)建描述經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的權(quán)重矩陣如下

(2)

(2)式中：pGDP表示人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。

其次，不同科技投入水平下的城市具備不同的科研支撐水平，構(gòu)成了對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言彼此相異的技術(shù)土壤，這種科技水平差別是影響目標(biāo)變量空間溢出的一個(gè)重要因素。最后，構(gòu)建多重空間權(quán)重矩陣也在某種角度上對(duì)模型穩(wěn)健性構(gòu)成評(píng)價(jià)與檢驗(yàn)。

(3)

(3)式中：距離要素中STE表示科技投入。

2.空間相關(guān)性檢驗(yàn)

對(duì)目標(biāo)變量實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)行空間相關(guān)性分析，通過(guò)莫蘭指數(shù)(Moran’s I)及其顯著性來(lái)分析實(shí)體經(jīng)濟(jì)的空間相關(guān)性，并借助Moran散點(diǎn)圖直觀反映空間關(guān)系(1)限于篇幅，未報(bào)告Geary C指數(shù)與Getis-Ord指數(shù)，備索。，詳如圖2和圖3所示。從Moran散點(diǎn)圖可看出，各城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間存在較強(qiáng)的空間相關(guān)性。大多數(shù)個(gè)體位于第一、第三象限，說(shuō)明實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在顯著的空間正相關(guān)關(guān)系，意味著本市的實(shí)體經(jīng)濟(jì)會(huì)隨著周邊城市的情況發(fā)生同向變動(dòng)。Moran’s I檢驗(yàn)表明，在經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣中，Moran’s I均顯著大于0，表明實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在正向空間相關(guān)性。

圖2 lnReal在經(jīng)濟(jì)地理距離下的分布 注：為了通過(guò)散點(diǎn)展示變量的空間相關(guān)性，主要觀測(cè)這些點(diǎn)的趨勢(shì)方向特征，中間有一條線擬合；原圖以點(diǎn)或者數(shù)字表示1個(gè)城市，當(dāng)城市樣本多的時(shí)候就會(huì)出現(xiàn)重疊現(xiàn)象。下同。

圖3 lnProfit在經(jīng)濟(jì)地理距離下的分布

3.基準(zhǔn)模型選擇

空間計(jì)量模型的選取和設(shè)定對(duì)估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。在進(jìn)行相應(yīng)檢驗(yàn)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)二者間的關(guān)聯(lián)并不確定，而不同類型的空間計(jì)量模型假定了相異的空間傳導(dǎo)機(jī)制，其所蘊(yùn)含的經(jīng)濟(jì)意義也有所差別。

首先，考慮一個(gè)廣義嵌套空間(GNS)模型如下

(4)

(4)式中：lnReal表示實(shí)體經(jīng)濟(jì)；lnDEI表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)；X代表一系列控制變量；W為待構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣；α表示常數(shù)項(xiàng)；β和ρ為待估參數(shù)；μ和ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

當(dāng)空間誤差項(xiàng)的λ為0時(shí)，GNS具體轉(zhuǎn)化為SDM模型，如(5)式。它考慮了經(jīng)濟(jì)變量間的交互作用，即本市的實(shí)體經(jīng)濟(jì)不僅受本市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響，而且還受其他城市實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響。

(5)

當(dāng)SDM模型考慮的空間交互作用不存在，城市間只存在單向空間相關(guān)性，即當(dāng)ρ2=0時(shí)，SDM轉(zhuǎn)化為SAR模型，如(6)式，假設(shè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)會(huì)通過(guò)空間相互作用對(duì)他地的實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響[9]。

(6)

對(duì)于SDM模型，當(dāng)被解釋變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)和回歸系數(shù)的乘積與空間交互項(xiàng)系數(shù)之和為0時(shí)，就轉(zhuǎn)化為SEM模型，如(7)式。SEM模型假定數(shù)字經(jīng)濟(jì)溢出的產(chǎn)生原因是隨機(jī)沖擊的結(jié)果，它的空間效應(yīng)主要通過(guò)誤差項(xiàng)傳導(dǎo)。

(7)

其次，對(duì)模型設(shè)定形式進(jìn)行檢驗(yàn)，依次對(duì)(5)式進(jìn)行LM檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)，以確定模型的具體形式[10]。如表1所示，在三種矩陣下，LM Spatial Lag檢驗(yàn)結(jié)果的顯著性不高，而LM Spatial Error檢驗(yàn)無(wú)論在何種權(quán)重矩陣下均具備較高顯著性水平，這表明SEM模型在闡釋經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí)優(yōu)于SAR模型。進(jìn)一步考察LR檢驗(yàn)與Wald檢驗(yàn)，結(jié)果顯示兩種檢驗(yàn)一致顯著拒絕原假設(shè)，意味著僅使用SEM模型和SAR模型分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)可能會(huì)導(dǎo)致估計(jì)偏誤。因此，選擇SDM模型為面板數(shù)據(jù)的基準(zhǔn)回歸模型。

表1 空間計(jì)量模型設(shè)定檢驗(yàn)

最后，為了識(shí)別回歸模型應(yīng)當(dāng)運(yùn)用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，對(duì)其進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示?？梢钥闯觯瑹o(wú)論構(gòu)建哪種空間權(quán)重矩陣，豪斯曼檢驗(yàn)均在不低于1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即應(yīng)當(dāng)建立固定效應(yīng)模型。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)的總體R2明顯高于個(gè)體固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng)，因此擇以時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)進(jìn)行后續(xù)分析。

表2 固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)選擇

4.空間聯(lián)立方程模型的建立

經(jīng)過(guò)上述分析，考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)各自的空間溢出效應(yīng)、空間交互影響以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)可能存在的雙向內(nèi)生關(guān)系，構(gòu)造如下的空間聯(lián)立方程模型。其中，(8)式為實(shí)體經(jīng)濟(jì)方程，(9)式為數(shù)字經(jīng)濟(jì)方程。

(8)

(9)

(8)式、(9)式中：i和t分別表示城市和年份；μi、ξi和ν、ε分別表示地區(qū)個(gè)體效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)因素；ρ表示空間相關(guān)系數(shù)，描述數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)；X和Z表示一系列控制變量。

(二)變量說(shuō)明與數(shù)據(jù)來(lái)源

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的定義，一是缺乏權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)進(jìn)行計(jì)算和公布；二是數(shù)據(jù)樣本均始于最近幾年；三是省域數(shù)據(jù)過(guò)于籠統(tǒng)，難以細(xì)致區(qū)分各大中城市間的發(fā)展差異。綜合以上考量，本研究采用H3C數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)(2018-2019)》建立面板數(shù)據(jù)，指標(biāo)設(shè)定規(guī)則如表3所示(2)限于篇幅，三級(jí)指標(biāo)不再列示，備索。。對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的定義，用采礦業(yè)，制造業(yè)，建筑業(yè)，電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的增加值總和表示，單位為億元，對(duì)2019年數(shù)據(jù)進(jìn)行CPI平減。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系

在控制變量方面，分別從人口因素、政策因素、環(huán)境因素和國(guó)際因素等角度甄選一系列控制變量添加到模型中。其中，創(chuàng)新氛圍用該市本年度專利授權(quán)數(shù)量衡量，單位為件。如統(tǒng)計(jì)年鑒中部分城市數(shù)據(jù)缺失，則依據(jù)該市科學(xué)技術(shù)局公布的數(shù)據(jù)予以補(bǔ)齊。失業(yè)率以城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)與勞動(dòng)力總?cè)丝诘谋戎岛饬?。勞?dòng)力人口計(jì)算方式為城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員期末人數(shù)、城鎮(zhèn)私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員、城鎮(zhèn)登記失業(yè)人員數(shù)的總和，單位為萬(wàn)人。外商投資用外商直接投資表示，即當(dāng)年實(shí)際使用的外資金額，按照當(dāng)年匯率折算成人民幣后使用CPI進(jìn)行平減，單位為億元。開(kāi)放水平以進(jìn)出口總額占GDP的比重度量。財(cái)政政策用本年度政府財(cái)政支出測(cè)度，單位為億元。污染規(guī)制水平用污水處理廠集中處理率表示。環(huán)境綠化用城市綠地面積代替，單位為公頃。

本研究建立了2018-2019年中國(guó)100個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源為：《中國(guó)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)藍(lán)皮書(shū)》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、世界銀行WDI數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)人民銀行網(wǎng)站、國(guó)家外匯管理局網(wǎng)站、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站等。為遏制可能的異方差問(wèn)題，對(duì)所有非比值型變量取自然對(duì)數(shù)。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)如表4所示。

表4 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、交互影響及空間溢出效應(yīng)

(一)估計(jì)方法

對(duì)于空間聯(lián)立方程模型，Kelejian和Prucha提出了廣義空間三階段最小二乘(GS3SLS)估計(jì)方法[11]，Baltagi與Ying則給出了針對(duì)空間面板聯(lián)立方程的誤差成分三階段最小二乘(EC3SLS)估計(jì)策略[12]。GS3SLS方法考慮到了內(nèi)生變量潛在的空間相關(guān)性，且對(duì)各方程的隨機(jī)干擾項(xiàng)的相關(guān)性進(jìn)行了處理。因此，本文借鑒Kelejian和Prucha的研究思路，采用廣義空間三階段最小二乘法(GS3SLS)對(duì)(8)、(9)式進(jìn)行估計(jì)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)方程中，外生變量選擇為創(chuàng)新水平(lnPat)、開(kāi)放水平(open)和環(huán)境綠化(lnGreen)。在實(shí)體經(jīng)濟(jì)方程中，外生變量確定為勞動(dòng)力人口(lnLabor)、外商直接投資(lnFDI)、財(cái)政政策(lnFiscal)、失業(yè)率(UR)和污染規(guī)制水平(regu)。

(二)實(shí)證結(jié)果與分析

1.實(shí)體經(jīng)濟(jì)方程的估計(jì)結(jié)果

根據(jù)表5的估計(jì)結(jié)果可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計(jì)系數(shù)為正且全部在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。以表5中的經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的估計(jì)結(jié)果為例，在控制其他變量不變的前提下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)每提升1個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)平均提高約1.38個(gè)百分點(diǎn)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率，有效激活實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?jié)撃?，促進(jìn)居民消費(fèi)升級(jí)，拉動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展；也能夠促進(jìn)各相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而全方位拉動(dòng)就業(yè)，降低地區(qū)整體失業(yè)率。譬如，在醫(yī)療健康、交通物流、餐飲住宿、文化娛樂(lè)、教育行業(yè)等方面，數(shù)字化進(jìn)程能夠促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)的發(fā)展，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)賦能，從基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)融合、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、民生服務(wù)等多個(gè)角度為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效。

表5 實(shí)體經(jīng)濟(jì)方程估計(jì)結(jié)果

數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間滯后項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為負(fù)且均在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，這表明其他地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)本市的實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了擠出效應(yīng)。具體而言，在控制其他變量不變的前提下，鄰近地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)每提高1個(gè)百分點(diǎn)，本市實(shí)體經(jīng)濟(jì)規(guī)模平均縮減約2.49個(gè)百分點(diǎn)?？梢钥闯?，數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)步能夠刺激本市實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，卻顯著抑制了相鄰城市的實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在我國(guó)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)處在較高水準(zhǔn)的多為東部沿海大城市和區(qū)域中心城市，這些現(xiàn)代化水平較高的城市在生產(chǎn)技術(shù)水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境、人才安置政策等方面具備領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步吸引了其他地區(qū)的人才進(jìn)入和資金流入[13]，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)本地實(shí)體經(jīng)濟(jì)而言產(chǎn)生引致效應(yīng)，對(duì)他地實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生擠出效應(yīng)。實(shí)體經(jīng)濟(jì)的空間滯后項(xiàng)估計(jì)系數(shù)為正且在1%的統(tǒng)計(jì)水平下顯著，表明實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在顯著的空間溢出效應(yīng)，相鄰地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在一定程度上帶動(dòng)了本區(qū)域的實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)方程的估計(jì)結(jié)果

由表6可知，在三種不同空間權(quán)重矩陣下，本區(qū)域?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)而言均起到顯著促進(jìn)作用，且估計(jì)結(jié)果十分接近。這表明實(shí)體經(jīng)濟(jì)規(guī)模壯大可有效帶動(dòng)本市數(shù)字經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)，但作用強(qiáng)度不高。以經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣為例，具體而言，在控制其他變量不變的前提下，實(shí)體經(jīng)濟(jì)每提升1個(gè)百分點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)平均約提升0.18個(gè)百分點(diǎn)。對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間滯后項(xiàng)而言，鄰近區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平演進(jìn)在不低于1%的顯著性水平下助推了本市數(shù)字經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)。具體而言，在控制其他變量不變的前提下，其他區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)每提升1個(gè)百分點(diǎn)，本市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)將平均提升約0.98個(gè)百分點(diǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)以及人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)等的進(jìn)步增加了信息交流與資源共享的便捷性，更強(qiáng)化了地區(qū)間的示范效應(yīng)[14]。在信息技術(shù)高度發(fā)達(dá)的今天，不同區(qū)域間的溝通頻率與效率遠(yuǎn)高于以往，這種超越地理距離限制的關(guān)聯(lián)使得不同數(shù)字化水平的地區(qū)將數(shù)字科技研發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新緊密聯(lián)系到一起，互補(bǔ)不足并彼此促進(jìn)；且領(lǐng)先區(qū)域亦為相對(duì)落后地區(qū)起到示范效應(yīng)，使得各區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)同演進(jìn)、共同成長(zhǎng)。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)方程估計(jì)結(jié)果

對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的空間滯后而言，在三種不同的空間權(quán)重矩陣下，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)均在不低于1%的水平下顯著。以經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣為例，具體而言，在控制其他變量不變的前提下，實(shí)體經(jīng)濟(jì)每提升1個(gè)百分點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)平均降低約0.32個(gè)百分點(diǎn)。實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了負(fù)向的空間抑制效應(yīng)，一個(gè)地區(qū)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好則越有利于本市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，和鄰近區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)則是明顯的空間競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，這種負(fù)向溢出效應(yīng)為區(qū)域間政策協(xié)調(diào)配合、負(fù)外部性的消除提供了新的挑戰(zhàn)與著手點(diǎn)。中國(guó)是制造業(yè)大國(guó)，而制造業(yè)又是我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主體，在打造制造業(yè)強(qiáng)國(guó)的過(guò)程中應(yīng)注重提高制造業(yè)供給體系質(zhì)量，不斷深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，使得以制造業(yè)為代表的實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字信息產(chǎn)業(yè)良性互動(dòng)、融合共生[4]，進(jìn)而消除具有負(fù)外部性的空間溢出。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

雖然前文結(jié)合理論與經(jīng)濟(jì)實(shí)際構(gòu)建了不同權(quán)重矩陣，分別應(yīng)用到模型中對(duì)方程進(jìn)行估計(jì)，對(duì)參數(shù)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性做了一定程度上的驗(yàn)證；但為進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)估計(jì)的穩(wěn)健性，參考姜松等關(guān)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)這一核心被解釋變量的定義[15]，用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的利潤(rùn)總額作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的代理變量，重新對(duì)(8)式、(9)式進(jìn)行回歸，印證所構(gòu)建模型對(duì)依據(jù)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)選取的不同樣本的適應(yīng)性，結(jié)果如表7所示?？梢钥闯觯鱾€(gè)變量的估計(jì)系數(shù)、顯著性以及符號(hào)均無(wú)明顯變化，表明估計(jì)結(jié)果較為穩(wěn)健。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、擴(kuò)展分析

為了進(jìn)一步刻畫(huà)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在不同實(shí)體經(jīng)濟(jì)水平下的條件性特征，建立面板分位數(shù)模型如下

(10)

(10)式中：X表示一系列控制變量。核函數(shù)選擇Epanechnikov,帶寬確定運(yùn)用Hall-Sheather法，估計(jì)方法采用核密度估計(jì)法。分別設(shè)定25%、50%、75%的分位數(shù)，代表實(shí)體經(jīng)濟(jì)的低水平、中水平和高水平組。相較于OLS估計(jì)而言，分位數(shù)模型具有許多優(yōu)勢(shì)。第一，它更加細(xì)致地描述了條件分布，可以進(jìn)一步展示條件分布的大體特征；第二，分位數(shù)回歸不要求較強(qiáng)的分布假設(shè)，當(dāng)處在擾動(dòng)非正態(tài)的條件下時(shí)，它的估計(jì)量比OLS更為有效；第三，它對(duì)存在異方差性的數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的適應(yīng)性；第四，它的估計(jì)參數(shù)通過(guò)最小化加權(quán)誤差絕對(duì)值求和得來(lái)，有效避免了異常值對(duì)估計(jì)量的干擾，因而估計(jì)結(jié)果更加穩(wěn)健。參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表8和表9所示。觀察表8和表9可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響始終為正，并且伴隨出分位點(diǎn)的提高影響效應(yīng)呈現(xiàn)邊際遞增的趨勢(shì)。這表明當(dāng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)規(guī)模處在一個(gè)較低水平時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的助推作用并不明顯；而隨著實(shí)體經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能的作用愈加明顯。在不遺余力支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)的同時(shí)，應(yīng)堅(jiān)定不移地繼續(xù)推進(jìn)地區(qū)數(shù)字產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)字民生服務(wù)質(zhì)量的建設(shè)，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)形成良性循環(huán)。

表8 面板分位數(shù)模型估計(jì)結(jié)果

表9 面板門(mén)檻模型估計(jì)結(jié)果

為進(jìn)一步描述數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響的階段性特征，故在分位數(shù)回歸之后構(gòu)建面板門(mén)檻模型。如式(11)-(13)，lnFin表示金融發(fā)展門(mén)檻變量(金融發(fā)展指標(biāo)Fin用年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額表示，取自然對(duì)數(shù))，lnSTE表示科技投入門(mén)檻變量，I(·)表示示性函數(shù)，利用序貫檢驗(yàn)(sequentialtest)的方法估計(jì)門(mén)檻值(3)限于篇幅，未報(bào)告門(mén)檻效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，備索。。

lnRealit=α+β1lnDEIit·I(lnDEIit≤λ1)+

β2lnDEIit·I(λ1

βn+1lnDEIit·I(lnDEIit>λn)+

(11)

lnRealit=δ+θ1lnDEIit·I(lnFinit≤ξ1)+

θ2lnDEIit·I(ξ1

θn+1lnDEIit·I(lnFinit>ξn)+

(12)

lnRealit=η+ω1lnDEIit·I(lnSTEit≤ψ1)+

ω2lnDEIit·I(ψ1

ωn+1lnDEIit·I(lnSTEit>ψn)+

(13)

回歸結(jié)果如表8所示。根據(jù)估計(jì)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響存在鮮明階段性特征。

(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的雙重門(mén)檻效應(yīng)：當(dāng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)指數(shù)小于3.616時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用為0.918，但是顯著性不高。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)介于門(mén)檻值3.616和4.025時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)水平的促進(jìn)作用提升到1.336且在5%的顯著性水平下顯著。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)邁過(guò)第二個(gè)門(mén)檻4.025時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用達(dá)到1.598，這意味著在具備一定的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)后，前者對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的助推作用才能夠被激發(fā)，考慮到我國(guó)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在地區(qū)間的不平衡，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)與落后地區(qū)差異較大。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)水平較低的城市更應(yīng)加緊步伐，建設(shè)完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施與配套服務(wù)。

(2)金融發(fā)展門(mén)檻效應(yīng)：基于金融發(fā)展的不同水平，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響表現(xiàn)出兩個(gè)截然不同的階段。當(dāng)金融發(fā)展指標(biāo)小于6.504時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響為負(fù)，但不顯著。當(dāng)金融發(fā)展越過(guò)門(mén)檻值時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)水平的助推作用愈加明顯，在不低于5%的水平下顯著。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系呈現(xiàn)出明顯的“U”型特點(diǎn)，這說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)間的關(guān)聯(lián)與金融發(fā)展水平息息相關(guān)，金融發(fā)展越繁榮，數(shù)字經(jīng)濟(jì)越有利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的提質(zhì)增效。

(3)科技投入門(mén)檻效應(yīng)：經(jīng)濟(jì)聯(lián)系體現(xiàn)出單門(mén)檻特性，當(dāng)科技投入小于門(mén)檻值12.257時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用為1.097且在1%的水平下顯著；當(dāng)科技投入跨越門(mén)檻值后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用提高到1.640且在5%的水平下顯著，說(shuō)明科技支持力度的加大能夠有效提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的助推作用，這也在一定程度上呼應(yīng)了空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果。地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)很大程度依賴于科技投入的支撐[16]，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)為實(shí)體經(jīng)濟(jì)賦能、為其提質(zhì)增效可能更加依賴于科技進(jìn)步。

六、結(jié)論與啟示

《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二○三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》明確提出，我國(guó)應(yīng)“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。本研究基于2018-2019年中國(guó)100個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間面板聯(lián)立方程模型分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的雙向內(nèi)生影響以及空間溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn):第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)間存在顯著的交互影響，兩者間是雙向促進(jìn)的關(guān)系，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠有效助推本地實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展亦能拉動(dòng)本地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在顯著的空間溢出效應(yīng)。具體而言：(1)本地的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鄰近地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著正相關(guān)，本地的實(shí)體經(jīng)濟(jì)與鄰近地區(qū)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)亦顯著正相關(guān)；(2)鄰近地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)抑制了本地的實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而鄰近地區(qū)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大亦對(duì)本地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生擠出效應(yīng)。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響存在顯著的條件性特征與階段性特征。

本研究對(duì)當(dāng)前我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展具有重要的啟示。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)可實(shí)現(xiàn)雙贏，地區(qū)發(fā)展應(yīng)當(dāng)與地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策與規(guī)劃形成有效銜接與互動(dòng)。大中城市應(yīng)有針對(duì)性地調(diào)整政策，完善數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境提升自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)水平，應(yīng)充分利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新動(dòng)能帶動(dòng)本地實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的良性循環(huán)。其次，樹(shù)立數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的全局戰(zhàn)略思維，構(gòu)建互利共生的區(qū)域發(fā)展格局。地區(qū)間在政策制定方面應(yīng)加強(qiáng)溝通與協(xié)調(diào)，提升區(qū)域發(fā)展的政策配合度，逐漸消除數(shù)字經(jīng)濟(jì)在發(fā)展過(guò)程中的負(fù)向競(jìng)爭(zhēng)性，使得整體經(jīng)濟(jì)效益最大化。再次，解決好數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中地區(qū)間存在的不平衡、不充分問(wèn)題，重點(diǎn)推進(jìn)落后地區(qū)城市的基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)、服務(wù)及治理的數(shù)字化進(jìn)程，充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能作用，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提質(zhì)增效[17]。最后，培育金融與科技的優(yōu)質(zhì)人才，促進(jìn)地區(qū)間金融企業(yè)、科研院所的交流與合作，建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展共享機(jī)制，使金融與科技更全面深入地為釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)新動(dòng)能服務(wù)，不斷推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的良性互動(dòng)與協(xié)同發(fā)展。