劉國武 李君華 湯長安

一、引言

當前中國經(jīng)濟正在經(jīng)歷由高速增長向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變，在建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的背景下，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要性日益凸顯。自改革開放以來，中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化基本符合Kuznets事實，即伴隨著經(jīng)濟發(fā)展，第一產(chǎn)業(yè)比重下降，第二產(chǎn)業(yè)比重先上升后緩慢下降，第三產(chǎn)業(yè)比重上升。中國服務業(yè)比重在2012年超過工業(yè)比重，服務業(yè)開始在經(jīng)濟中占據(jù)主導地位，中國已經(jīng)進入了服務經(jīng)濟時代。然而，中國經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量和效益還不高，表現(xiàn)為核心產(chǎn)業(yè)和技術創(chuàng)新有待加強，環(huán)境保護任重道遠，脫貧攻堅任務仍然艱巨，社會文明水平尚需提高等。影響經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的因素有很多，服務業(yè)比重上升和服務業(yè)效率較低可能是重要的影響因素。服務業(yè)效率降低和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展乏力是否存在必然聯(lián)系？若是，則說明這一時期中國很可能存在“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象（Baumol，1967），即服務業(yè)占據(jù)經(jīng)濟主導地位，但經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平無法與之匹配。根據(jù)國際經(jīng)驗，發(fā)達工業(yè)國家在人均GDP超過一萬美元后，服務業(yè)在經(jīng)濟中的比重持續(xù)上升（鐘粵俊等，2020），從而引起結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。如何克服結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型中的“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象，關系到中國在進入服務經(jīng)濟時代后能否實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，能否推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的問題。因此，有必要做深入分析和探討。

近年來，互聯(lián)網(wǎng)，人工智能、區(qū)塊鏈等為代表的數(shù)字技術加速創(chuàng)新，日益融入經(jīng)濟社會發(fā)展各領域。數(shù)字經(jīng)濟（Digital Economy）正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P鍵力量。相關數(shù)據(jù)顯示①參見《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書（2020年）》。，我國數(shù)字經(jīng)濟的規(guī)模2019年達到35.8萬億元，占GDP比重為36.2%，數(shù)字經(jīng)濟在規(guī)模保持高速增長之下逐漸成為國民經(jīng)濟的重要組成部分和增長動力。劉鶴副總理在2021年世界互聯(lián)網(wǎng)大會上致辭指出，數(shù)字技術深刻改造生產(chǎn)函數(shù)并不斷創(chuàng)造新業(yè)態(tài)，要運用數(shù)字技術促進中國服務業(yè)效率的全面提升，克服“鮑莫爾成本病”②引自中華人民共和國中央人民政府網(wǎng)，網(wǎng)址：http://www.gov.cn/。。服務業(yè)效率提高可以促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展是毋庸置疑的，關鍵在于厘清數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展如何提高服務業(yè)效率。本文主要從以下幾點進行考慮：第一，數(shù)字經(jīng)濟改變了傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)形式。第二，數(shù)字經(jīng)濟加速了經(jīng)濟循環(huán)，降低信息不對稱。第三，數(shù)字經(jīng)濟具有知識溢出效應。

本文從數(shù)字經(jīng)濟的定義和內(nèi)涵出發(fā)，主要研究數(shù)字經(jīng)濟對中國城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，以及服務業(yè)效率提升在其中的關鍵作用。具體來說，以服務業(yè)效率提升為視角構(gòu)建理論分析框架，闡述數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展助力服務業(yè)效率提升的理論邏輯；為了說明數(shù)字經(jīng)濟如何克服“鮑莫爾成本病”，基于一個兩部門增長模型，將數(shù)字拓展型技術內(nèi)生化到模型中，觀察兩部門的相對價格和相對成本以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟增長率如何變化。在此基礎上測度了2011—2019年中國266個地級以上城市數(shù)字經(jīng)濟和高質(zhì)量發(fā)展水平，運用固定效應模型和中介效應模型實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響及其作用機制。研究結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟顯著促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，服務業(yè)效率提升是其中重要的影響機制，同時數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響顯現(xiàn)出區(qū)域和城市規(guī)模上的差異。另外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化自身不利于高質(zhì)量發(fā)展，但數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動下的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化有利于高質(zhì)量發(fā)展。這些結(jié)論在系統(tǒng)GMM方法和“寬帶中國”外生沖擊檢驗下依然成立。

本文可能的邊際貢獻主要有以下三點：第一，借助一個簡單的兩部門增長模型，將數(shù)字拓展型技術、傳統(tǒng)生產(chǎn)要素、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟增長同時內(nèi)生化，拓展了鮑莫爾的模型。將這一過程內(nèi)生化可以使我們從數(shù)字經(jīng)濟提升服務業(yè)效率的過程中觀測經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟增長的變化，從而為如何克服“鮑莫爾成本病”提供理論基礎。第二，本文在統(tǒng)一框架下探討了數(shù)字經(jīng)濟主要通過何種路徑影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展這一根本性問題，全面評估了數(shù)字經(jīng)濟在促進服務業(yè)效率提升中的作用，支持了服務業(yè)效率提升對于數(shù)字經(jīng)濟影響高質(zhì)量發(fā)展的路徑影響作用，深化了已有研究。第三，使用中國2011—2019年城市面板數(shù)據(jù)，實證檢驗發(fā)現(xiàn)該時期中國存在“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象，以往的研究多從理論上說明中國的“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象。此外，本文還使用系統(tǒng)GMM方法和“寬帶中國”外生沖擊檢驗，較好地提高了文章的穩(wěn)健性。

本文剩余部分安排如下：第二部分是文獻綜述；第三部分是理論分析；第四部分是數(shù)據(jù)、變量介紹及計量模型設置；第五部分是實證分析；第六部分是穩(wěn)健性檢驗；第七部分是結(jié)論與建議。

二、文獻綜述

（一）數(shù)字經(jīng)濟促進高質(zhì)量發(fā)展的作用機制

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可通過加速服務業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、部門之間勞動力替代、規(guī)模經(jīng)濟效應等方面促進服務業(yè)效率提升。第一，服務業(yè)部門中的生產(chǎn)性服務業(yè)，例如數(shù)字產(chǎn)品服務業(yè)、軟件開發(fā)業(yè)具有較高的勞動生產(chǎn)率。而數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)中生產(chǎn)性服務業(yè)占據(jù)較大比例，生產(chǎn)性服務業(yè)比例增加導致服務業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，根據(jù)結(jié)構(gòu)紅利假說，具有高生產(chǎn)率的部門加速增長將會促進經(jīng)濟增長率的提升（Peneder，2002；魏作磊、劉海燕，2019）。對中國服務業(yè)比重上升與經(jīng)濟增長關系的實證檢驗表明，總體上服務業(yè)比重上升與經(jīng)濟增長呈正相關關系，這是因為生產(chǎn)性服務業(yè)比重上升與經(jīng)濟增速正相關，抵消了生活性服務業(yè)對經(jīng)濟增長的不利影響。第二，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展以網(wǎng)絡為載體、以信息技術為手段極大促進了人工智能的發(fā)展。由于智能機器和應用程序可以無限制重復操作，人工智能技術在產(chǎn)業(yè)中運用會減少勞動力需求，這種就業(yè)替代可能導致行業(yè)勞動生產(chǎn)率上升。李帥娜（2021）使用理論模型證明數(shù)字技術應用于服務業(yè)主要表現(xiàn)不論是崗位的自動化，還是表現(xiàn)為創(chuàng)造新的崗位，均可提升服務業(yè)生產(chǎn)率。第三，數(shù)字轉(zhuǎn)型效應主要是通過數(shù)字技術顛覆服務業(yè)的生產(chǎn)與供給模式，使服務業(yè)部門同樣能發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟效應，從而降低服務產(chǎn)品的成本與價格并提高服務業(yè)的勞動生產(chǎn)率。數(shù)字技術使服務生產(chǎn)與供給中的同步性與不可存儲性特征，轉(zhuǎn)變?yōu)楫惒叫耘c可存儲，徹底改變了服務業(yè)低效率與不可貿(mào)易的性質(zhì)（江小涓、羅立彬，2019）。此外，謝寶劍（2021）認為粵港澳大灣區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎是打造數(shù)字灣區(qū)，肯定了數(shù)字經(jīng)濟促進高質(zhì)量發(fā)展的積極作用。

與此同時，服務業(yè)效率提升也有助于推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。效率提升或者說技術進步是經(jīng)濟增長的內(nèi)生動力。一些學者研究了技術進步對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要促進作用（徐朝陽、林毅夫，2009；黃茂興、李軍軍，2009；宮汝凱、李洪亞，2016）。郭凱明（2019）分析了人工智能促使生產(chǎn)要素在產(chǎn)業(yè)部門間流動，導致了勞動收入份額變動，從而推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。張勛等（2019）結(jié)合家庭微觀數(shù)據(jù)，評估互聯(lián)網(wǎng)革命所推動的數(shù)字金融的發(fā)展對包容性增長的影響。趙濤等（2020）發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟通過提升創(chuàng)業(yè)活躍度進而促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。丁志帆（2020）從一個理論框架分析了數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的機制，主要機制包括要素成本遞減與網(wǎng)絡效應、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效應、產(chǎn)業(yè)關聯(lián)效應和產(chǎn)業(yè)融合效應，技術創(chuàng)新和擴散效應等。因此，本文提出如下研究假設：

研究假設1：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有促進作用。

研究假設2：數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展通過服務業(yè)效率提升對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生積極作用。

（二）經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力和后果

目前，國內(nèi)外關于結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型驅(qū)動力的研究主要從三個方面著手：第一是從需求端入手，強調(diào)需求收入彈性對需求結(jié)構(gòu)的影響（Kongsamut et al.，2001；Boppart，2014；李尚驁、龔六堂，2012）。這些研究認為結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力是由統(tǒng)一技術進步引起的收入增長，傳導機制是收入效應。第二是從供給端入手，強調(diào)不同部門技術增長率差異的影響（Baumol，1967；Pissarides，2007；Acemoglu and Guerrieri，2008；郭凱明、羅敏，2021）。在此類文獻中，結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力是跨部門的不平衡技術進步或者說勞動生產(chǎn)率，傳導機制主要是消費品的相對價格效應。第三是從生產(chǎn)源頭的要素結(jié)構(gòu)入手，強調(diào)要素結(jié)構(gòu)和要素投入密度之間的相互作用對結(jié)構(gòu)變遷的影響（Ju et al.，2015；郭凱明，2019；鐘粵俊等，2020）。在此類研究中，結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力是要素結(jié)構(gòu)的變化，傳導機制是相對價格效應。以上研究闡明了結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的主要驅(qū)動力，并沒有對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的后果進行研究。結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型帶來的好處通常稱為結(jié)構(gòu)紅利效應（Peneder，2002）。劉元春（2003）指出，二元經(jīng)濟轉(zhuǎn)型引起的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級無論從增長質(zhì)量的改善上還是經(jīng)濟增長的邊際貢獻上都高于經(jīng)濟制度變遷。但是結(jié)構(gòu)變遷有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的區(qū)分。越來越多的文獻證明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟增長沒有顯著影響，甚至阻礙經(jīng)濟增長（干春暉等，2011；傅元海等，2016）。如何克服產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化過程中經(jīng)濟低效率問題，克服“鮑莫爾成本病”，為中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展尋找新動能成為當前重中之重。

“鮑莫爾成本病”最早由Baumol（1967）提出。停滯部門的勞動力成本高于進步部門且停滯部門的產(chǎn)品需求完全無價格彈性時，那么勞動力會不斷進入停滯部門，使整個國家經(jīng)濟增長陷入停滯?！磅U莫爾成本病”是否是一個普遍現(xiàn)象依然存在分歧。一些學者使用美國和歐盟數(shù)據(jù)實證檢驗發(fā)現(xiàn)美國和歐盟都存在鮑莫爾成本?。˙aumol and Blackman，1985；Nordhaus，2008）。但也有學者利用美國和歐盟數(shù)據(jù)實證研究發(fā)現(xiàn)服務業(yè)勞動生產(chǎn)率加速增長，并不存在“鮑莫爾成本病”（Robert et al.，2008）。部分文獻從理論和實證上證明中國確實存在“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象（程大中，2004；李翔等，2016）。王弟海（2021）指出，價格結(jié)構(gòu)變化通過鮑莫爾成本病對經(jīng)濟增長產(chǎn)生較大阻礙作用。因此，本文提出如下研究假設：

研究假設3：中國存在“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象，數(shù)字經(jīng)濟推動下的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生積極作用。

三、理論分析

國家統(tǒng)計局（2021）指出數(shù)字經(jīng)濟是指以數(shù)據(jù)作為關鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡作為重要載體、以信息通信技術的有效性作為效率提升和經(jīng)濟資源優(yōu)化配置的重要推動力的一系列經(jīng)濟活動?；谶@一定義，文獻綜述部分已指出數(shù)字經(jīng)濟克服“鮑莫爾成本病”，提升服務業(yè)效率的三種機制，可總結(jié)為：結(jié)構(gòu)紅利效應、就業(yè)替代效應、規(guī)模經(jīng)濟效應。除此之外，我們認為數(shù)字經(jīng)濟還可能通過以下幾個方面提升服務業(yè)效率：

第一，數(shù)字經(jīng)濟改變傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)形式。隨著大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、5G、云計算、人工智能的廣泛應用，數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素、基礎性資源和戰(zhàn)略性資源，但傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)形式并未將數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素內(nèi)生化。數(shù)據(jù)要素以及數(shù)字拓展型技術會和傳統(tǒng)生產(chǎn)要素（勞動、資本等）和傳統(tǒng)技術（勞動拓展型技術、資本拓展型技術）下形成的增加值產(chǎn)生替代關系。傳統(tǒng)生產(chǎn)要素遵循邊際報酬遞減規(guī)律，但數(shù)據(jù)具有規(guī)模經(jīng)濟和高技術含量的特征，數(shù)據(jù)投入很可能會促進服務業(yè)效率提升，為傳統(tǒng)服務業(yè)轉(zhuǎn)型賦能。

第二，數(shù)字經(jīng)濟加速經(jīng)濟循環(huán)，降低信息不對稱。經(jīng)濟社會運行完整的動態(tài)循環(huán)過程包括生產(chǎn)、分配、流通和消費，在這一經(jīng)濟循環(huán)過程中會產(chǎn)生相應的信息流。過去由于信息通信技術發(fā)展水平有限，物質(zhì)、資金、信息等在經(jīng)濟循環(huán)中流轉(zhuǎn)的效率較低。在數(shù)字經(jīng)濟時代，新一代信息技術帶來的數(shù)據(jù)信息收集、傳輸、分析、交互的即時性，使得各環(huán)節(jié)間物質(zhì)、商品、服務、資金的傳遞流轉(zhuǎn)更為精準、高效，從而減少了生產(chǎn)和流通過程中的冗余，加速經(jīng)濟循環(huán)，提高經(jīng)濟運行效率。在生產(chǎn)過程中投入包含有效信息的數(shù)據(jù)要素，可以提高各環(huán)節(jié)、其他非數(shù)據(jù)要素之間的協(xié)同性，從而降低信息不對稱，提高配置效率。

第三，數(shù)字經(jīng)濟具有知識溢出效應。首先，根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟的含義，信息通信技術具有編碼化知識的特征，因此數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展本身具有傳播和擴散的功能。其次，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展將現(xiàn)實中的人和物勾連起來，甚至可能實現(xiàn)萬物互聯(lián)，這對打破知識傳播與擴散的空間距離，穩(wěn)定區(qū)域內(nèi)社會網(wǎng)絡具有重要作用，因此數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有助于知識的溢出。根據(jù)Krugman空間經(jīng)濟學理論，關聯(lián)效應、厚實的市場、知識溢出是集聚產(chǎn)生的三大來源。不論是數(shù)字經(jīng)濟本身的知識溢出效應，還是其作為知識溢出的催化劑，通常集聚于高校、科研機構(gòu)以及企業(yè)的研發(fā)部門，知識首先在這些部門擴散、傳播，然后外溢至其他部門，從而可能提高服務業(yè)效率。Arzaghi and Henderson（2008）證明了知識外溢在高端服務業(yè)（尤其是集聚在大城市的服務業(yè)，如廣告業(yè)）中的重要作用。

如上討論，數(shù)字經(jīng)濟可提高服務業(yè)效率，這一動態(tài)過程可歸類為數(shù)字經(jīng)濟分類中的第五大類——數(shù)字化效率提升業(yè)，亦可稱之為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化①參考《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》。，接下來我們將這一過程“模型化”。鮑莫爾的理論模型遵循“效率-結(jié)構(gòu)-速度”的研究框架，傳導機制是相對價格效應（Baumol，1967）。本部分在鮑莫爾模型的基礎上，將數(shù)字拓展型技術納入到模型中，假設服務業(yè)部門的勞動生產(chǎn)率不再是恒定的，而是隨著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展以α的速度增長，且該增長率完全由數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動，不考慮其他因素。而制造業(yè)部門的勞動生產(chǎn)率以β的速度增長，該增長率既包括制造業(yè)中數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的作用，同時包含創(chuàng)新、資本積累、規(guī)模經(jīng)濟等其他因素的作用。兩部門單位勞動力的工資水平恒定為Wt。模型拓展如下：

兩部門的產(chǎn)出分別表示為：

其中Y1t表示服務產(chǎn)出，Y2t表示制成品產(chǎn)出。兩部門勞動力的邊際產(chǎn)量分別為：

由競爭性廠商的邊際成本等于工資除以邊際產(chǎn)量，兩部門中服務和制成品的邊際成本可表示為：

由競爭性廠商利潤最大化條件可知，價格等于邊際成本，因此兩個部門的產(chǎn)品相對價格和相對邊際成本相等：

由等式（4）可知，兩部門的相對價格和相對成本取決于勞動生產(chǎn)率增長率之差(β-α)，若α＞β，則服務業(yè)相對價格和相對成本隨時間降低；當α=β時，服務業(yè)相對價格和相對成本保持不變，等于技術參數(shù)之比b/a。可見在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動下，服務業(yè)勞動生產(chǎn)率提高可降低服務業(yè)部門的相對成本和相對價格，直至兩部門相對價格達到均衡穩(wěn)定狀態(tài)。假設兩部門的需求價格彈性一致且和成本成比例，則兩部門的相對支出保持不變：

因此，兩部門的相對產(chǎn)出可表示為：

由此可見，將數(shù)字拓展型技術內(nèi)生化后，兩部門相對產(chǎn)出之比取決于勞動生產(chǎn)率增長率之差(β-α)，并不一定會出現(xiàn)鮑莫爾所言服務業(yè)部門產(chǎn)出隨時間下降，并逐漸趨于0的狀況。式（6）說明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)隨時間的變化取決于（β-α）的大小。當α＞β時，有dKt/dt＞0，服務業(yè)相對于制造業(yè)的比例將逐漸增加。只有當α=β，兩部門產(chǎn)出比保持不變，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在服務業(yè)和制造業(yè)之間保持均衡。

即使兩個部門的相對成本和價格發(fā)生變化，但可能在政府補貼的幫助下，或者對有關產(chǎn)品的需求具有足夠的價格彈性或收入彈性，也可能使相對產(chǎn)出的大小保持不變。為了觀察在相對產(chǎn)出不變的情況下，勞動力就業(yè)份額是如何隨數(shù)字拓展型技術變化而變化，使兩部門產(chǎn)出比表示為：

使L=L1+L2為總勞動力就業(yè)。則有：

由（8）、（9）式可知，保持兩部門相對產(chǎn)出不變的情況下，由于服務業(yè)的勞動生產(chǎn)率可由數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動，服務業(yè)勞動就業(yè)份額并不一定像鮑莫爾模型預測的隨時間變化而趨于L。兩部門勞動就業(yè)份額同樣取決于(β-α)的大小，當α=β時，兩部門勞動就業(yè)份額會維持穩(wěn)定不變。

最后，在兩部門產(chǎn)出比不變的情況下，觀察經(jīng)濟中產(chǎn)出增長率是如何隨數(shù)字拓展性技術變化而變化的。和鮑莫爾的做法一樣，取兩部門的產(chǎn)出加權平均值作為產(chǎn)出指數(shù)：

由（8）、（9）式：

其中，R=L( KB1a+B2b)。則有：

于是，產(chǎn)出增長率為：

由（13）式可知，兩部門產(chǎn)出比不變的情況下，經(jīng)濟產(chǎn)出增長率同樣取決于(β-α)的大小，當α=β時，經(jīng)濟產(chǎn)出增長率為(β+αK)/(1+K)，取決于兩部門勞動生產(chǎn)率的大小，此時，只要勞動生產(chǎn)率保持穩(wěn)定，經(jīng)濟就可以維持穩(wěn)定持續(xù)增長。

以上理論分析了數(shù)字經(jīng)濟提高服務業(yè)效率、克服鮑莫爾成本病的作用機制，并基于這些作用機制將數(shù)字拓展型技術內(nèi)生化到鮑莫爾理論模型中，對該模型進行了拓展。理論模型證實，在考慮數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動服務業(yè)生產(chǎn)效率提高的情況下，鮑莫爾所謂的成本病將不復存在，只需將服務業(yè)的勞動生產(chǎn)效率提高到和制造業(yè)同一水平，就可以實現(xiàn)經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定增長。接下來，本文將測算中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)、中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，通過嚴謹?shù)膶嵶C分析數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，以及服務業(yè)效率提升在其中的關鍵作用。

四、研究設計

（一）模型構(gòu)建

為了研究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，本文選取中國2011—2019年城市面板數(shù)據(jù)進行分析。該數(shù)據(jù)直接來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》，包含中國地級以上城市經(jīng)濟發(fā)展狀況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口、就業(yè)、地域等詳細信息。這為我們研究經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷問題提供良好的數(shù)據(jù)支撐。對于部分缺失數(shù)據(jù)，采用插值法進行補充完善，同時刪除無效和錯誤數(shù)據(jù)，最終獲得266個地級市共2362個有效觀測樣本。

城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展可能受到無法觀測的個體因素的影響，本文采用固定效應模型（Fixed Effects Model）進行回歸分析。固定效應模型將個體在不同時點的差異固定起來，從而有效排除了未被觀察到的遺漏變量的影響。借助Hausman檢驗的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，固定效應模型比隨機效應模型更適合分析本文的問題。固定效應模型設置如下（14）式：

其中，i、t分別表示城市和年份，GPMit表示城市i在t年的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展；DEit表示城市i在t年的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展；TSit表示城市i在t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，用來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷；X表示一系列控制變量，包括技術進步、對外開放程度、政府干預、社會消費、城鎮(zhèn)失業(yè)率、城鎮(zhèn)化水平、投資結(jié)構(gòu)等；?i表示不隨時間變化的個體固定效應，且和解釋變量是相關的；φt為不隨個體變化的時間效應；εit為隨機擾動項。若不包含個體固定效應?i，即不存在個體效應時，可擬用混合OLS回歸方法（Pooled OLSRegression）進行回歸分析。計量模型（15）是在模型（14）的基礎上加入數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷的交互項，目的是觀察在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響。

除了式（14）所體現(xiàn)的直接效應，為了檢驗數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展影響城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展可能的作用機制，根據(jù)前文分析和數(shù)據(jù)可得性，對服務業(yè)效率提升的中介作用進行實證檢驗。具體模型設置如下：

其中，中介變量Intermit表示城市i在t年的服務業(yè)勞動生產(chǎn)率。中介效應模型是在基準回歸（14）的基礎上，首先觀察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對中介變量服務業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響是否顯著，如果顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會引起中介變量的變化。然后對模型（17）進行回歸，如果系數(shù)γ′′1、γ4均顯著，且γ′′1與γ1相比有所下降，則說明中介效應存在；如果系數(shù)γ′′1不顯著、γ4顯著，則說明中介變量發(fā)揮了完全中介作用。

（二）變量測度說明

1.經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的測度

高質(zhì)量發(fā)展是體現(xiàn)新發(fā)展理念的發(fā)展，必須堅持創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享發(fā)展相統(tǒng)一。因此，綜合李周為、鐘文余（1999）、趙濤等（2020）的做法，選擇投入產(chǎn)出水平、生態(tài)環(huán)境水平、居民生活水平等指標綜合反映宏觀經(jīng)濟效益的水平和狀況（三級指標見表1）。同時，社會保障水平亦是一個經(jīng)濟體高質(zhì)量發(fā)展的重要體現(xiàn)，本文測算經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)同時考慮了社會保障水平。李周為、鐘文余（1999）采用加權平均的方法測算高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，無法反映指標之間的相關性，因此本文結(jié)合投入產(chǎn)出水平、生態(tài)環(huán)境水平、居民生活水平、社會保障水平四個二級指標，共13個三級指標，通過主成分分析法測度經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)。

2.核心解釋變量測度

核心解釋變量包括數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷。當前對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展測度的文獻較少，因為數(shù)字經(jīng)濟仍然處于技術創(chuàng)新導入的初中期階段（沈奎，2021），且部分關于數(shù)字經(jīng)濟衡量指標在城市層面的數(shù)據(jù)較難收集，對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展進行全面準確的測度較為困難。本文借鑒趙濤等（2020）的做法，選取互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)相關從業(yè)人員數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)相關產(chǎn)出、移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、數(shù)字金融普惠發(fā)展等指標衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展（三級指標見表1）。使用變異系數(shù)法分別計算以上指標的變異系數(shù)，將各指標與其變異系數(shù)的乘積之和作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)。對于數(shù)字經(jīng)濟更深層次的衡量指標暫時沒有包括在計算體系內(nèi)。但所使用指標可以充分體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟的互通性，這是數(shù)字經(jīng)濟的基礎屬性，較好地代表了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。

表1 中國城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷主要指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化。借鑒干春暉等（2011）的研究，定義產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化為服務業(yè)產(chǎn)值與工業(yè)產(chǎn)值之比（記為TS）。這一度量能夠清楚地反映出經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的服務化傾向，明確地顯示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是否朝著“服務化”的方向發(fā)展，如果TS值不斷增加，就意味著經(jīng)濟在向服務化的方向推進。

3.中介變量

中介變量主要為服務業(yè)效率，使用服務業(yè)勞動生產(chǎn)率（FLT）衡量，文獻中（如惠煒、韓先鋒，2016）該指標的計算公式通常為：服務業(yè)勞動生產(chǎn)率＝服務業(yè)增加值/服務業(yè)從業(yè)人員數(shù)。該值越大，表明勞動生產(chǎn)率水平越高，反之，則勞動生產(chǎn)率水平越低。

4.其他控制變量

參考既有文獻（傅元海等，2016；李治國等，2021），其它控制變量主要包括以下7個。（1）技術進步（TEC）。技術進步是影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要因素，通常采用有效發(fā)明專利數(shù)量衡量技術進步水平，但城市統(tǒng)計年鑒中只有2017—2019年三期數(shù)據(jù)包含城市發(fā)明專利數(shù)量，缺失數(shù)據(jù)過多，因此借助科學研究、技術研發(fā)從業(yè)人數(shù)和期末從業(yè)總?cè)藬?shù)之比衡量技術進步水平，技術進步水平通常和從事研發(fā)工作的人數(shù)成正比。（2）對外開放程度（OPEN）。對外開放程度直接影響國際貿(mào)易和外商投資，進而影響本區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，通常采用進出口總額與GDP之比衡量對外開放程度，因城市統(tǒng)計年鑒中進出口額數(shù)據(jù)缺失，借助外商直接投資額的對數(shù)來衡量，外商投資額越高，表明對外開放水平越高。（3）政府干預（FISC）。作為產(chǎn)業(yè)政策的重要組成部分，政府干預直接影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷和經(jīng)濟增長水平，政府干預采用公共財政支出與GDP之比衡量。（4）社會消費水平（SOC）。消費需求是拉動經(jīng)濟增長的重要動力，采用社會消費品零售總額和GDP之比衡量。（5）城鎮(zhèn)失業(yè)率（UNE）。失業(yè)率影響勞動力供給，對勞動密集型產(chǎn)業(yè)影響較大，本文以城鎮(zhèn)登記失業(yè)人口與城鎮(zhèn)就業(yè)總?cè)丝谥群饬?。?）城鎮(zhèn)化（URBAN）。城市經(jīng)濟發(fā)展的集聚程度為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供空間，采用城市人口密度的對數(shù)衡量。（7）投資結(jié)構(gòu)（INV）。儲蓄過多地流入房地產(chǎn)市場可能不利于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，采用房地產(chǎn)開發(fā)投資額和固定資產(chǎn)投資額之比衡量。

主要變量描述性統(tǒng)計匯總于表2。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

五、數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響的實證分析

（一）基準回歸

表3報告了基準回歸結(jié)果，對應計量模型（14）。分別報告了混合OLS回歸、固定效應模型、隨機效應模型的回歸結(jié)果，從使用三種不同方法下的回歸結(jié)果來看，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著促進了城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有顯著負向影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化系數(shù)顯著為負說明中國在2011—2019年確實存在“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象，當前的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務化轉(zhuǎn)型不利于城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提升。在固定效應模型下，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的回歸系數(shù)為0.121，在1%水平上顯著。表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展每增加一單位，城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)提高0.121個單位，研究假設1得到驗證。

表3 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響

控制變量方面，回歸結(jié)果和預期基本一致。技術進步顯著促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，新古典理論認為技術進步是促進經(jīng)濟持續(xù)增長的關鍵因素，本文研究表明技術進步同時促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。對外開放促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，對外開放可以吸引更多外商投資，從而補充地區(qū)建設資金的不足，引進國外先進技術和管理經(jīng)驗。除了吸引外資，以政府為主導的對內(nèi)投資亦可以促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，尤其是公共財政增加對科學技術、教育的支出，這對改善投資結(jié)構(gòu)，促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展至關重要。社會消費水平提高顯著促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，作為拉動經(jīng)濟增長的“三架馬車”之一，消費需求對經(jīng)濟增長的作用越來越重要，在當前“以國內(nèi)循環(huán)為主，國內(nèi)國外雙循環(huán)共同驅(qū)動”的背景下，提高社會消費需求有利于促進生產(chǎn)發(fā)展、創(chuàng)造新的勞動機會，從而推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。城鎮(zhèn)失業(yè)率對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響為負，在10%的水平上顯著，失業(yè)率和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)出負相關關系，這說明由失業(yè)帶來的勞動力損失降低了城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。城鎮(zhèn)化水平對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響不顯著。城鎮(zhèn)化的影響可能表現(xiàn)為相互抵消的兩方面，一方面，城鎮(zhèn)化帶來經(jīng)濟集聚效應，對促進就業(yè)、提高居民收入水平具有顯著促進作用；另一方面，城鎮(zhèn)化也帶來負面影響，例如，交通擁堵、環(huán)境污染、犯罪率上升等“城市病”。以房地產(chǎn)投資比例衡量的投資結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響亦不顯著，但回歸系數(shù)均為負，這說明以房地產(chǎn)開發(fā)投資為主導的投資結(jié)構(gòu)可能不利于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提高，應鼓勵投資進入高層次教育和科學研究領域。教育有利于人力資本的形成，科學研究和技術創(chuàng)新有利于新技術的發(fā)現(xiàn)和應用，這些都是超長期經(jīng)濟增長的保障。

理論部分從服務業(yè)效率提升的視角，分析了數(shù)字經(jīng)濟提高服務業(yè)效率，進而促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的傳導機制。為驗證該作用機制，本文使用中介效應模型進行檢驗，檢驗結(jié)果如表（4）所示。從回歸結(jié)果可以看出，第一列是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的直接效應，和表（3）的結(jié)果保持一致。第二列驗證了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對服務業(yè)效率是否具有提升作用，二者中數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的回歸系數(shù)為正，且在1%的水平上顯著，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提高了服務業(yè)勞動生產(chǎn)率。將服務業(yè)勞動生產(chǎn)率這一中介變量加入基準回歸模型中，如第三列所示，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響仍顯著為正，且回歸系數(shù)有所降低，說明服務業(yè)勞動生產(chǎn)率是有效的中介變量，中介效應大小為16.40%。以上結(jié)果說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展通過提升服務業(yè)效率這一路徑機制顯著促進了城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，研究假設2得到驗證。

表4 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響：機制分析

如何克服產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務化傾向?qū)Τ鞘薪?jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展帶來的不利影響？表（3）結(jié)果只能說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展本身可顯著促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，無法說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷的共同作用。理論分析已經(jīng)闡明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可以提高服務業(yè)效率、克服鮑莫爾成本病。為了檢驗這一點，我們在模型（14）的基礎上加入數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷的交互項，觀察在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動下的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，對應計量模型（15）?；貧w結(jié)果匯總于表5。

表5 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響

回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的交互項系數(shù)顯著為正，這說明二者對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有協(xié)同作用，且在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展可能產(chǎn)生積極影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化自身不利于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，正如多次提出的“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象，生產(chǎn)效率較低的服務業(yè)占據(jù)經(jīng)濟主導地位的情況下，勢必會對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生負面影響。但隨著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，從根本上改變了傳統(tǒng)服務業(yè)的生產(chǎn)方式；加速了從生產(chǎn)到消費的經(jīng)濟動態(tài)循環(huán)過程，降低了信息不對稱；促進了知識傳播與擴散的速度。這些效應均使服務業(yè)效率提升，從而使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生積極作用，研究假設3得到驗證。

（二）經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展不同維度的分析

經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展是通過主成分分析法從四個維度、13個三級指標測度出其綜合指數(shù)。理論分析已經(jīng)證實數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可通過相對價格效應促進經(jīng)濟穩(wěn)定持續(xù)增長，但產(chǎn)出增長只是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的一個維度，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展是創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享發(fā)展相統(tǒng)一的增長。那么，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展其他維度的影響如何？本部分實證分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟中投入產(chǎn)出水平、生態(tài)環(huán)境水平、居民生活水平和社會保障水平的影響①四個維度由表1中的三級指標，使用變異系數(shù)法分別測度，每一維度下的三級指標經(jīng)KMO檢驗，不適合使用主成分分析。。回歸結(jié)果如表6所示。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對投入產(chǎn)出水平、居民生活水平、社會保障水平的回歸系數(shù)為正，在5%的水平上顯著。理論分析證實數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可以提高生產(chǎn)率，生產(chǎn)率提高意味著一定數(shù)量投入會有更高的產(chǎn)出，即投入產(chǎn)出水平提高；經(jīng)濟發(fā)展水平提高會推動居民生活水平和社會保障水平提高。對生態(tài)環(huán)境水平的回歸系數(shù)為負，但不顯著?？赡艿脑蚴巧鷳B(tài)環(huán)境水平主要受高污染的傳統(tǒng)行業(yè)（例如煤炭、鋼鐵、造紙等）影響，而數(shù)字經(jīng)濟的輻射范圍尚未深入這些傳統(tǒng)行業(yè)。

表6 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展不同維度的影響

（三）區(qū)域異質(zhì)性分析

每個城市由于地理位置、發(fā)展階段和資源稟賦的不同，不論是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展還是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展都可能存在區(qū)域異質(zhì)性。因此，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展也存在地區(qū)、城市規(guī)模上的異質(zhì)性，有必要對此進行深入討論。根據(jù)文獻按地區(qū)可劃分為東部城市、中西部城市，按城市規(guī)?？蓜澐譃榇蟪鞘?、小城市②東部城市包括北京,天津,河北,遼寧,上海,江蘇,浙江,福建,山東,廣東和海南11個省(市)所有的地級市，其他省份的地級市為中西部城市。大城市是指年末戶籍人口大于500萬的城市，戶籍人口小于500萬則為小城市。。在進行分組回歸檢驗之前，首先給出不同地區(qū)、不同規(guī)模城市之間的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展差異的描述性統(tǒng)計，以及均值差異的T檢驗結(jié)果。由表7可以發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)城市在經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展均值上顯著優(yōu)于中西部地區(qū)城市；大城市在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展均值上顯著優(yōu)于小城市，但在經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展均值上大小城市無顯著差別。這一結(jié)果為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域異質(zhì)性檢驗奠定了基礎。

表7 各類城市的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)

表8對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域異質(zhì)性進行檢驗。第（1）、（2）列的結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對東部地區(qū)和中西部地區(qū)城市的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展均有顯著正向影響，但從回歸系數(shù)來看，對東部地區(qū)城市的影響明顯更大。第（3）、（4）列結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對大城市的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展有顯著正向作用，對小城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響不顯著。以上結(jié)果可能的原因是，東部地區(qū)城市和大規(guī)模城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較早，水平較高；生產(chǎn)性服務業(yè)較發(fā)達，有利于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動服務業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整；資源集聚，社會網(wǎng)絡穩(wěn)定，有利于發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟的知識溢出效應。

表8 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域異質(zhì)性檢驗

六、穩(wěn)健性檢驗

（一）系統(tǒng)GMM分析

使用面板數(shù)據(jù)和固定效應模型雖然有效規(guī)避了遺漏變量（個體異質(zhì)性）導致的估計偏差，但如果回歸模型本身包含內(nèi)生解釋變量，模型仍可能存在內(nèi)生性問題。因此，本文進一步使用系統(tǒng)GMM方法緩解內(nèi)生性對估計結(jié)果的影響。內(nèi)生性的另兩個來源分別是反向因果和測量誤差。首先，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著影響城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，但經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展亦可以帶動數(shù)字經(jīng)濟，雙向因果關系一般會導致回歸系數(shù)被高估。其次，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展測度使用變異系數(shù)法，不可避免地存在測量誤差問題。另外，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展很可能和其他宏觀經(jīng)濟現(xiàn)象一樣，因習慣、偏好具有持續(xù)性，即上一年的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展很可能影響當年的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，被解釋變量通常表現(xiàn)為自回歸，固定效應模型下的靜態(tài)面板回歸無法處理變量的內(nèi)生性問題。因此，為了解決模型的內(nèi)生性，本文構(gòu)建如下動態(tài)面板模型：

估計結(jié)果如表9所示。動態(tài)面板模型估計結(jié)果揭示了城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展顯著地依賴于過去的發(fā)展水平，滯后一階的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展回歸系數(shù)顯著為正。一步系統(tǒng)GMM和兩步系統(tǒng)GMM的結(jié)果均表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著促進了城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化顯著阻礙了城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，但交互項回歸系數(shù)表明，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化亦可以顯著推動城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。上述動態(tài)面板回歸得出的結(jié)論和基準回歸結(jié)果基本保持一致。表中還提供了檢驗殘差序列相關AR（1）、AR（2）和檢驗過度識別的統(tǒng)計量對應的P值。從報告結(jié)果可以看出，殘差存在顯著的一階序列相關，不存在二階序列相關；Hansen檢驗結(jié)果對應的P值均大于10%，這表明過度識別有效的原假設是正確的，選取的工具變量及滯后階數(shù)是合適的。

表9 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響：系統(tǒng)GMM回歸

（二）“寬帶中國”外生沖擊檢驗

數(shù)字經(jīng)濟以現(xiàn)代信息通信網(wǎng)絡為重要載體，以現(xiàn)代信息通信技術為推動效率提升和資源配置優(yōu)化的重要動力。網(wǎng)絡寬帶和移動通信基站是最重要的網(wǎng)絡基礎設施，是發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟互通性這一基礎屬性的重要載體。為了加快提升城市寬帶發(fā)展水平，推動我國城鎮(zhèn)化和信息化同步發(fā)展，促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型，工業(yè)和信息化部、發(fā)展改革委決定聯(lián)合開展創(chuàng)建“寬帶中國”示范城市（城市群）工作，于2014年、2015年和2016年分三批共遴選出120個城市（群）作為“寬帶中國”示范點①具體城市名單請見中華人民共和國工業(yè)和信息化部（https://www.miit.gov.cn/）。。為了更加穩(wěn)健地評估數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是否促進了城市的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，本文采用“寬帶中國”試點作為外生政策沖擊，以雙重差分（DID）方法評估這一現(xiàn)實問題。一方面，寬帶基礎設施的建設與完善，表明城市對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的承載能力越來越強；另一方面，該政策的擴容式特點，為本文提供了良好的準自然實驗研究策略。

使用多期DID模型對“寬帶中國”試點及該政策推動下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化是否促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展進行研究。單個城市當年是否在“寬帶中國”試點名單內(nèi)，是則取1，否則為0，該變量記為BICit；控制變量和基準回歸保持一致，同時控制城市固定效應和年份固定效應。

回歸結(jié)果如表10所示②在進行回歸以前，對本模型的平行趨勢假設進行了驗證，結(jié)果表明通過了這一DID方法的重要前提假設。。第（1）、（2）列結(jié)果表明“寬帶中國”試點對城市的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平具有正向顯著影響，且均在1%水平顯著，以“寬帶中國”政策為載體的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著促進了城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。另外，當年是否為“寬帶中國”試點與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的交互項亦顯著為正，表明在“寬帶中國”政策推動下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響顯著為正。以上回歸結(jié)果和基準結(jié)果保持一致。

表10 “寬帶中國”對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響

七、結(jié)論與建議

當前，中國已經(jīng)進入服務經(jīng)濟時代，從世界經(jīng)濟發(fā)展趨勢來看，服務經(jīng)濟時代經(jīng)濟高發(fā)展質(zhì)量動力不足是比較普遍的規(guī)律，中國也不例外。傳統(tǒng)服務業(yè)高成本、低效率，拉低了整個經(jīng)濟的發(fā)展速度，這種現(xiàn)象被稱為“鮑莫爾成本病”。然而，我們同時處于一個高度聯(lián)通的時代，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展使物與物、人與物、人與人之間相互勾連，甚至可能實現(xiàn)萬物互聯(lián)，這從根本上改變了服務業(yè)結(jié)構(gòu)和服務業(yè)的生產(chǎn)交易模式，使服務業(yè)高生產(chǎn)率成為可能。本文立足于數(shù)字經(jīng)濟深刻影響中國經(jīng)濟社會發(fā)展這一典型事實，以服務業(yè)效率提升的視角切入，闡述數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展助力服務業(yè)生產(chǎn)率提升的理論邏輯；為了說明數(shù)字經(jīng)濟如何克服“鮑莫爾成本病”，基于一個兩部門不平衡增長模型，將數(shù)字拓展型技術內(nèi)生化到模型中，觀察兩部門的相對價格和相對成本以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟增長率如何變化。使用中國2011—2019年城市面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟和高質(zhì)量發(fā)展的綜合指數(shù)，運用固定效應模型和中介效應模型實證分析了數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用及其路徑機制。主要結(jié)論如下：第一，數(shù)字經(jīng)濟顯著促進了城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟通過改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式、加速經(jīng)濟動態(tài)循環(huán)、知識溢出效應等路徑促進服務業(yè)效率提升，從而成為新時代下推動中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要動力。第二，在異質(zhì)性方面，數(shù)字經(jīng)濟對東部地區(qū)城市的影響顯著大于中西部城市；數(shù)字經(jīng)濟對大城市的影響顯著大于小城市。第三，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化自身不利于高質(zhì)量發(fā)展，但數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動下的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化有利于高質(zhì)量發(fā)展。證明了當前階段中國確實存在“鮑莫爾病”現(xiàn)象，數(shù)字經(jīng)濟可有效克服結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型過程中服務業(yè)低效率問題。

除了提供以上經(jīng)驗證據(jù)，本文的結(jié)論還具有以下政策啟示：首先，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠成為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展驅(qū)動力的現(xiàn)實下，應加大數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展力度，尤其應當加大互聯(lián)網(wǎng)投資力度，通過加快5G商用、人工智能應用和大數(shù)據(jù)模式構(gòu)建等，進一步鞏固信息技術為高質(zhì)量發(fā)展帶來的紅利優(yōu)勢。其次，考慮到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可以提高服務業(yè)勞動生產(chǎn)率，克服“鮑莫爾成本病”，應加速生產(chǎn)性服務業(yè)數(shù)字化，提高生產(chǎn)性服務業(yè)比例；同時把握數(shù)字產(chǎn)業(yè)的空間布局，將高等學校、研發(fā)機構(gòu)等數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的載體在空間上集聚，發(fā)揮數(shù)字產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模經(jīng)濟優(yōu)勢和知識溢出效應。最后，考慮數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對高質(zhì)量增長的影響在區(qū)域和城市層級上存在差異，應首先發(fā)展具有數(shù)字經(jīng)濟比較優(yōu)勢的地區(qū)和城市，實施動態(tài)化、差異化的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略。