劉耀彬,胡偉輝,駱 康,卓 沖,李碩碩

(1.南昌大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江西 南昌 330031;2.海南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,海南 海口 571000;3.復(fù)旦大學(xué) 社會(huì)發(fā)展與公共政策學(xué)院,上海 200433)

0 引言

從中共十八屆五中全會(huì)提出“實(shí)施網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略,實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”,到中共十九大提出“推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,建設(shè)數(shù)字中國(guó)、智慧社會(huì)”,再到十九屆五中全會(huì)提出“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,推動(dòng)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”,發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已上升為國(guó)家戰(zhàn)略。2005—2020年數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重由14.2%上升至38.6%,特別是2020年新冠肺炎疫情下數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍然保持9.7%的高位增長(zhǎng),成為應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)下行壓力的關(guān)鍵抓手。同時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)后的新經(jīng)濟(jì)形態(tài),其獨(dú)特的外部性不容忽視。以數(shù)據(jù)為要素、以網(wǎng)絡(luò)為載體、以技術(shù)應(yīng)用為特征的數(shù)字經(jīng)濟(jì),有助于打破傳統(tǒng)空間地理邊界、加快各類要素流動(dòng)、增強(qiáng)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)聯(lián)系[1-2],促進(jìn)跨地區(qū)分工合作,帶動(dòng)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[3]。

城市作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要空間載體,其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)水平?！吨袊?guó)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告(2021)》指出,廣州、杭州、南京、成都、武漢、福州等多個(gè)省會(huì)城市已經(jīng)成為我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的開拓型特色城市。以杭州為例,2020年新冠疫情下城市第三產(chǎn)業(yè)增加值達(dá)10 959億元,其中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率高達(dá)79.4%,發(fā)揮了重要的穩(wěn)經(jīng)濟(jì)“壓艙石”作用。近年來(lái),貴州、福建、湖南、江西等多地出臺(tái)“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略政策,其中均涉及數(shù)字賦能、大數(shù)據(jù)引領(lǐng)、數(shù)字應(yīng)用等內(nèi)容。省會(huì)城市往往在全省發(fā)展格局中扮演重要角色,因此,其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能否帶動(dòng)周邊城市發(fā)展是一個(gè)重要的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。在發(fā)展初期,省會(huì)城市會(huì)產(chǎn)生虹吸效應(yīng),不斷吸納周邊區(qū)域的資金、人才、技術(shù)等生產(chǎn)要素,削弱周邊城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力,出現(xiàn)區(qū)域極化現(xiàn)象。隨著時(shí)間推移,當(dāng)省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)達(dá)到一定程度時(shí),會(huì)對(duì)周邊城市產(chǎn)生溢出效應(yīng),促進(jìn)要素向周邊城市擴(kuò)散,刺激周邊城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),帶動(dòng)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展。因此,省會(huì)城市會(huì)基于經(jīng)濟(jì)體量、人口規(guī)模、資金政策等優(yōu)勢(shì)匯聚數(shù)字資源,進(jìn)而對(duì)周邊城市產(chǎn)生影響。但這種影響是呈現(xiàn)為損人利己的虹吸效應(yīng),還是充分利用自身資源、共享共建機(jī)制,帶動(dòng)周邊地區(qū)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)比翼齊飛的結(jié)果?破解該問(wèn)題對(duì)于當(dāng)前推進(jìn)“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略,實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展至關(guān)重要。

1 文獻(xiàn)綜述

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為基于互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)開展經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的總和,正成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要推力[4]。當(dāng)前學(xué)者們針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度各執(zhí)一詞,缺乏統(tǒng)一的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。如柏培文和張?jiān)芠5]采用主成分分析法,從數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字創(chuàng)新、數(shù)字用戶、數(shù)字平臺(tái)等多角度對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià);王軍等[6]通過(guò)構(gòu)建一系列指標(biāo)體系并采用熵值法,測(cè)算我國(guó)省際層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,指出我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有時(shí)空差異性。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究維度看,在微觀層面上,張勛等[7]結(jié)合中國(guó)家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)評(píng)估由互聯(lián)網(wǎng)革命推動(dòng)的數(shù)字金融發(fā)展對(duì)包容性增長(zhǎng)的影響;柏培文和喻理[8]基于中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù),探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)價(jià)格加成的影響機(jī)制等。在宏觀層面上,錢海章等[9]基于省域面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),中國(guó)數(shù)字金融發(fā)展促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);陳懷超等[10]基于2010-2019年中國(guó)內(nèi)地31個(gè)省域面板數(shù)據(jù)進(jìn)行PVAR分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、高級(jí)化、人才數(shù)字素養(yǎng)提升均具有顯著促進(jìn)作用。然而,企業(yè)數(shù)據(jù)在衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時(shí)存在數(shù)據(jù)更新以及影響范圍有限等不足,而省域數(shù)據(jù)則存在不能揭示各地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)政策影響差異性的局限。

盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)從微觀層面和宏觀層面研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的影響,但鮮有文獻(xiàn)考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)獨(dú)有的外部性特征。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高技術(shù)密集性、高滲透性、網(wǎng)絡(luò)外部性等特征賦予其對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展明顯的溢出效應(yīng)[11]。一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的資源要素具備低擴(kuò)散成本和高流速特點(diǎn),有助于促進(jìn)地理鄰近的創(chuàng)新主體交流與合作,進(jìn)而提高區(qū)域創(chuàng)新績(jī)效空間溢出效應(yīng)[12];另一方面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅有助于突破地理與交通限制,帶動(dòng)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),輻射周邊城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展,更有利于打造城市群增長(zhǎng)極和開展跨區(qū)域合作[13]。具體而言,一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)技術(shù)擴(kuò)散和知識(shí)溢出對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生影響,數(shù)字技術(shù)應(yīng)用有助于弱化地理距離對(duì)知識(shí)溢出的影響,降低知識(shí)獲取和創(chuàng)新成本,有利于周邊城市學(xué)習(xí)先進(jìn)地區(qū)經(jīng)驗(yàn);二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)勞動(dòng)力和資本流動(dòng),加速地區(qū)專業(yè)化分工。伴隨城市間人流、信息流和資金流擴(kuò)散加劇,不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人口集聚度呈現(xiàn)差異化,使得一部分地區(qū)具有數(shù)字技術(shù)和信息等方面優(yōu)勢(shì),另一部分地區(qū)具有勞動(dòng)力生產(chǎn)等方面優(yōu)勢(shì),進(jìn)而有助于促進(jìn)地區(qū)數(shù)字產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和分工專業(yè)化[14];三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)互助共享促進(jìn)地區(qū)主體溝通與交流。數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有平臺(tái)效應(yīng),其不僅有利于地區(qū)間溝通協(xié)作、互助共享,還有助于集聚資源,提供更多知識(shí)與信息,在促進(jìn)地區(qū)間知識(shí)交流的同時(shí),優(yōu)化數(shù)字資源配置和提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率[15]。

新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論認(rèn)為,技術(shù)、資本、勞動(dòng)力等要素的跨區(qū)域流動(dòng)引起地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚或擴(kuò)散。隨后該理論從企業(yè)、園區(qū)層面擴(kuò)展到城市、城市群層面,提出資源與要素在城市間集聚和流動(dòng)同樣會(huì)產(chǎn)生特定的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。當(dāng)前,學(xué)者們就大城市對(duì)小城市、中心城市對(duì)周邊城市、增長(zhǎng)極對(duì)周邊區(qū)域等數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響效應(yīng)展開一系列研究。如有研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中心城市專業(yè)化水平提升和產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)形成具有顯著影響,而對(duì)外圍城市影響不顯著(張翱等,2022);柳卸林等[16]在實(shí)證分析數(shù)字化促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)以及直轄市、省會(huì)城市等中心城市從數(shù)字化中獲益更大。進(jìn)一步地,李宗顯和楊千帆[17]采用中國(guó)城市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于提升鄰近城市全要素生產(chǎn)率水平,中心城市享受到的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展紅利更多;徐輝和邱晨光[18]在實(shí)證探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響時(shí),發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)周邊鄰近省域的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新均具有阻礙作用。從具體作用機(jī)制看,中心城市對(duì)區(qū)域內(nèi)其它城市具有綜合示范效應(yīng),或是將自身經(jīng)濟(jì)、文化、科技、教育等優(yōu)勢(shì)資源向周邊擴(kuò)散,或是通過(guò)知識(shí)溢出,促進(jìn)城市間知識(shí)與技術(shù)交流,從而提升鄰近城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,產(chǎn)生空間輻射效應(yīng);另一方面,地方城市也可以憑借地理鄰近優(yōu)勢(shì),共享中心城市數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,或者通過(guò)參與中心城市數(shù)字產(chǎn)業(yè)專業(yè)化分工提高自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率[19-20]。中心城市作為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的要素匯聚載體,是地區(qū)乃至國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增長(zhǎng)極。就我國(guó)而言,省會(huì)城市在很大程度上就是省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中心。近年來(lái)多地陸續(xù)出臺(tái)“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略,通過(guò)中心城市的資源集聚優(yōu)勢(shì)產(chǎn)生集聚效應(yīng),從而帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展[21-22]。張航和丁任重[23]認(rèn)為,實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略的現(xiàn)實(shí)意義是通過(guò)省會(huì)城市發(fā)展帶動(dòng)全省域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,即早期階段通過(guò)吸引各要素向中心城市集聚,形成核心增長(zhǎng)極,進(jìn)而產(chǎn)生資源外溢效應(yīng),最終引領(lǐng)地方城市高質(zhì)量發(fā)展。但是,“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略實(shí)施也會(huì)帶來(lái)諸如行政區(qū)劃調(diào)整、搶人大戰(zhàn)、爭(zhēng)奪國(guó)家平臺(tái)政策試點(diǎn)等結(jié)果,導(dǎo)致省會(huì)城市集聚效應(yīng)極化,擴(kuò)大省會(huì)城市與地方其它城市之間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)鴻溝。

基于文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究不可忽視其跨越地理空間限制、促進(jìn)與實(shí)現(xiàn)要素自由流動(dòng)的外部性特征。同時(shí),明晰中心城市對(duì)周邊地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響和作用機(jī)制,特別是在“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略背景下探討省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市的影響是一個(gè)重要且緊迫的現(xiàn)實(shí)話題。綜上所述,本文將從收入產(chǎn)出、勞動(dòng)力和資本投入角度構(gòu)建理論模型,采用2011-2019年城市面板數(shù)據(jù),運(yùn)用面板固定模型研究省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市的溢出效應(yīng)?？赡艽嬖诘倪呺H貢獻(xiàn)有:①重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在的外部性,從“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略角度出發(fā),探討省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市的影響,拓展數(shù)字經(jīng)濟(jì)理論研究視角;②分別從勞動(dòng)力投入、資本投入和收入產(chǎn)出角度構(gòu)建省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)和虹吸效應(yīng)理論模型,揭示省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市的影響機(jī)制;③城市是研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策實(shí)施的最佳單元,使用城市面板數(shù)據(jù)探討省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市的影響具有現(xiàn)實(shí)合理性,有助于深化現(xiàn)有研究。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 理論分析

U=βW+(1-β)H-∑αC

(1)

省會(huì)城市勞動(dòng)力遷移決策存在3種情形,分別是:遷往地方城市工作、留在省會(huì)城市工作、留在省會(huì)城市但是不工作,分別對(duì)應(yīng)效用Ua1=Wb-C2,Ua2=Wa,Ua3=H。

當(dāng)Ua1≥max{Ua2,Ua3}時(shí),省會(huì)城市勞動(dòng)力會(huì)遷往地方城市工作,數(shù)量計(jì)算如式(2)所示。

La1=Na·P(C2≤Wb-Wa,H≤Wb-C2)

(2)

當(dāng)Ua2≥max{Ua1,Ua3}時(shí),省會(huì)城市勞動(dòng)力繼續(xù)留在省會(huì)城市工作,數(shù)量計(jì)算如式(3)所示。

(3)

地方城市勞動(dòng)力遷移決策也存在3種情形,分別是:遷往省會(huì)城市工作、留在地方城市工作、留在地方城市但是不工作,分別對(duì)應(yīng)效用Ub1=Wa-C1、Ub2=Wb、Ub3=H。由前文類推可得,地方城市勞動(dòng)力遷往省會(huì)城市工作的數(shù)量如式(4)所示。

(4)

地方城市勞動(dòng)力繼續(xù)留在地方工作的數(shù)量如式(5)所示。

Lb2=NbFH(Wb)[1-FC1(Wa-Wb)]

(5)

省會(huì)城市勞動(dòng)力數(shù)量(La)和地方城市勞動(dòng)力數(shù)量(Lb)分別滿足式(6)、式(7)。

La=La2+Lb1

(6)

Lb=Lb2+La1

(7)

考慮在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)下,勞動(dòng)力生產(chǎn)同質(zhì)產(chǎn)品且價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)化為1。假設(shè)省會(huì)城市和地方城市的數(shù)字技術(shù)水平分別為Aa與Ab,主要考慮兩種情形。

第一種是當(dāng)省會(huì)城市共享其數(shù)字技術(shù)或數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施時(shí),地方城市會(huì)受到省會(huì)城市技術(shù)的影響,其提升程度可以用δ表示。相應(yīng)地,省會(huì)城市會(huì)損失δ程度的技術(shù)提升,這些技術(shù)變化最終反映到產(chǎn)出上。但是,省會(huì)城市的共享行為并不是無(wú)止境的,設(shè)0<δ<1/2。此時(shí),省會(huì)城市數(shù)字產(chǎn)業(yè)平均工資水平(Wa)和地方城市數(shù)字產(chǎn)業(yè)平均工資水平(Wb)分別滿足式(8)、式(9)。

Wa=Aa-δAa

(8)

Wb=Ab+δAa

(9)

出于簡(jiǎn)化分析考慮,僅對(duì)留在地方城市工作的勞動(dòng)者進(jìn)行研究,為此將式(8)和式(9)帶入式(5),得到式(10)。

Lb'=NbFH(Ab+δAa)[1-FC1((1-2δ)Aa-Ab)]

(10)

進(jìn)一步對(duì)式(10)求偏導(dǎo),可以得出共享模式下省會(huì)城市數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對(duì)地方城市就業(yè)的影響,如式(11)所示。

(11)

第二種是地方城市從省會(huì)城市學(xué)習(xí)到一定程度(θb)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)技術(shù),并需要向省會(huì)城市支付一定程度(θa)的報(bào)酬(0<θa<1,0<θb<1),最終反映在工資函數(shù)上,如式(12)和式(13)所示。

Wa=Aa+θaWb=(1+θb)Aa+θaAb

(12)

Wb=Ab+θbAa

(13)

同樣,將式(12)和式(13)帶入式(5)并求偏導(dǎo),得到學(xué)習(xí)模式下省會(huì)城市數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對(duì)地方城市就業(yè)的影響,如式(14)所示。

(14)

對(duì)地方城市就業(yè)水平進(jìn)行影響效應(yīng)分析后,進(jìn)一步考慮省會(huì)城市分別在共享和學(xué)習(xí)兩種模式下對(duì)地方城市產(chǎn)出的影響。用Yb=WbLb'表示地方城市產(chǎn)出,可以得到共享模式下省會(huì)城市數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對(duì)地方城市產(chǎn)出的影響,如式(15)所示。

(15)

同理,可以得到學(xué)習(xí)模式下省會(huì)城市數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對(duì)地方城市產(chǎn)出的影響,如式(16)所示。

(16)

綜上,得出以下結(jié)論:①無(wú)論是從地方城市就業(yè)角度還是產(chǎn)出角度,省會(huì)城市數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對(duì)地方城市發(fā)展既具有正向的溢出效應(yīng),也可能存在負(fù)向的虹吸效應(yīng);②在不同模式下,如共享模式、學(xué)習(xí)模式等,省會(huì)城市數(shù)字技術(shù)進(jìn)步對(duì)地方城市發(fā)展的溢出效應(yīng)具有不同表現(xiàn)。

2.2 研究方法與數(shù)據(jù)收集

2.2.1 計(jì)量模型

采用23個(gè)省份共278個(gè)地級(jí)市2011-2019年面板數(shù)據(jù),研究省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)省內(nèi)其它城市的影響。地級(jí)市數(shù)據(jù)不包含4個(gè)直轄市以及港澳臺(tái)地區(qū),部分省份由于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重(如海南、西藏、青海和新疆),也未考慮。與前文理論模型相對(duì)應(yīng),從投入角度(數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的勞動(dòng)力和資本投入),以及產(chǎn)出角度(數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)收入等)衡量城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,設(shè)定基準(zhǔn)回歸模型為:

lnyit=α+βlny-capitalit+γi+μt+εit

(17)

式(17)中,yit代表地方城市i在t年份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,參照已有研究成果[6][8][24],分別用電信業(yè)務(wù)總量(income)、信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人數(shù)(employ)、數(shù)字金融指數(shù)(dif)度量。y-capitalit代表對(duì)應(yīng)的省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,與地方城市指標(biāo)選取一致。γi和μt分別表示城市固定效應(yīng)與年份固定效應(yīng),εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

由于基準(zhǔn)回歸模型可能存在第三方因素干擾,導(dǎo)致高估因果效應(yīng),如省會(huì)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策會(huì)同時(shí)影響省會(huì)城市和地方城市,也可能存在遺漏重要變量的情況,還可能存在省會(huì)城市與地方城市互為因果的問(wèn)題,如省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)對(duì)地方城市產(chǎn)生溢出或虹吸效應(yīng),地方城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展反過(guò)來(lái)也可能對(duì)省會(huì)城市產(chǎn)生影響。為此,本文采取以下措施解決內(nèi)生性問(wèn)題:一是采用城市和年份雙固定效應(yīng),從一定程度上解決遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題,二是構(gòu)建合適的工具變量來(lái)解決反向因果內(nèi)生性問(wèn)題。

參考黃群慧等[25]、Nunn &Qian[26]的研究,將1984年每百萬(wàn)人郵局?jǐn)?shù)量(與城市相關(guān))分別與上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)(與時(shí)間相關(guān))構(gòu)建交互項(xiàng),作為城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的工具變量。該工具變量較好地滿足了相關(guān)性和排他性要求:省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是傳統(tǒng)通信技術(shù)的延續(xù)。在固定電話普及前,人們主要通過(guò)郵局系統(tǒng)進(jìn)行交流溝通,經(jīng)驗(yàn)事實(shí)告訴我們,當(dāng)時(shí)郵局主要分布在省會(huì)城市,郵局?jǐn)?shù)量反映了服務(wù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平,并將從技術(shù)角度影響后續(xù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此,省會(huì)城市往往具備較高的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及率,工具變量滿足相關(guān)性要求。此外,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展,傳統(tǒng)電信工具的使用頻率逐漸下降,郵局?jǐn)?shù)量對(duì)地方城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響逐漸消失,從而滿足排他性要求。

2.2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

由于2011年以前數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,因此選定研究時(shí)間段為2011-2019年。數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、各地級(jí)市國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心(https://www.idf.pku.edu.cn/)、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)(https://cn.gtadata.com/)。部分缺失數(shù)據(jù)采用移動(dòng)平均法進(jìn)行補(bǔ)充,涉及價(jià)格因素的變量以2011年為基期進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。為降低變量單位和異方差對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果的影響,對(duì)部分變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.1 Descriptive statistical results of variables

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸分析

表2結(jié)果顯示,從產(chǎn)出角度看,以電信業(yè)務(wù)總量的對(duì)數(shù)(lnincome)作為因變量,對(duì)應(yīng)省會(huì)城市電信業(yè)務(wù)總量的對(duì)數(shù)(lnemploy_capital)作為自變量,在逐步控制城市固定效應(yīng)、年份效應(yīng)和城市年份雙固定效應(yīng)后,影響系數(shù)均為正且在1%水平下顯著,即省會(huì)城市電信業(yè)務(wù)總量每提高1個(gè)百分點(diǎn),會(huì)引致地方城市電信業(yè)務(wù)總量提高約0.3個(gè)百分點(diǎn),說(shuō)明省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)提高地方城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,溢出效應(yīng)顯著。

表2 省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)的OLS回歸結(jié)果Tab.2 Spillover effects of provincial capital cities' digital economy: OLS regression

從勞動(dòng)力、資本要素投入角度看,分別以信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人數(shù)對(duì)數(shù)(lnemploy)和數(shù)字金融指數(shù)對(duì)數(shù)(lndif)作為因變量,兩項(xiàng)回歸結(jié)果顯示,省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平每提高1個(gè)百分點(diǎn),會(huì)引致地方城市就業(yè)水平提高約0.17個(gè)百分點(diǎn),以及省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的資本投入每提高1個(gè)百分點(diǎn),會(huì)引致地方城市資本水平提高約0.65個(gè)百分點(diǎn),說(shuō)明省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)顯著促進(jìn)地方城市發(fā)展。

3.2 異質(zhì)性分析

(1)地理區(qū)域異質(zhì)性。首先,按照秦嶺-淮河一線,將樣本劃分為北方地區(qū)(遼寧、河北、山東、黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古、山西、安徽、河南、陜西、甘肅、寧夏共12個(gè)省份)和南方地區(qū)(江蘇、浙江、福建、廣東、廣西、江西、湖北、湖南、四川、云南、貴州共11個(gè)省份),分別進(jìn)行城市固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)和城市時(shí)間雙固定效應(yīng)回歸分析,回歸結(jié)果見表3。由表3可知,北方和南方地區(qū)省會(huì)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市均呈現(xiàn)出正向溢出效應(yīng)。此外,無(wú)論是從收入產(chǎn)出角度還是勞動(dòng)力投入角度看,北方地區(qū)省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)高于南方地區(qū)。從資本投入角度看,北方地區(qū)省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)不顯著,而南方地區(qū)省會(huì)城市的溢出效應(yīng)顯著。

表3 基于南北地區(qū)劃分的異質(zhì)性分析結(jié)果Tab.3 Heterogeneity analysis: regions in the north and south

參照1986年《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第七個(gè)五年計(jì)劃》,將樣本劃分為東部地區(qū)(遼寧、河北、天津、北京、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、廣西、海南12個(gè)省(自治區(qū)、直轄市))、中部地區(qū)(黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南9個(gè)省(自治區(qū)))和西部地區(qū)(陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、四川、云南、貴州、西藏、重慶10個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)),進(jìn)一步探討不同區(qū)域省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,回歸結(jié)果見表4。從表4可以發(fā)現(xiàn),省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)主要發(fā)生在東部地區(qū)和中部地區(qū),西部地區(qū)的溢出效應(yīng)不顯著。從收入產(chǎn)出角度看,東部地區(qū)省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)普遍高于中西部地區(qū);從勞動(dòng)力投入角度看,相較于東部地區(qū)和西部地區(qū),中部地區(qū)省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)對(duì)地方城市的影響更顯著;從資本投入角度看,相較于中西部地區(qū),東部地區(qū)省會(huì)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)更顯著,中部地區(qū)與西部地區(qū)省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)的差距不大。這可能是因?yàn)闁|部地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后的地方城市在地理位置上更靠近經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的省會(huì)城市,發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的其它條件較好,因此其省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的輻射作用相對(duì)更明顯。中部地區(qū)省份呈抱團(tuán)分布,為省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出影響提供了豐富的勞動(dòng)力資源,而西部地區(qū)發(fā)展較滯后,多數(shù)省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍處于準(zhǔn)備和起步階段,數(shù)字經(jīng)濟(jì)覆蓋面較窄。

表4 基于東中西部地區(qū)劃分的異質(zhì)性分析結(jié)果Tab.4 Heterogeneity analysis: eastern, central and western regions

(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展異質(zhì)性。除地理區(qū)位異質(zhì)性外,探討城市規(guī)模異質(zhì)性也不容忽視。運(yùn)用自然斷點(diǎn)法將城市常住人口劃分為小規(guī)模城市(360萬(wàn)人以下)、中等規(guī)模城市(360-680萬(wàn)人)和大規(guī)模城市(680萬(wàn)人以上),回歸結(jié)果見表5。從表5可以發(fā)現(xiàn):不同規(guī)模省會(huì)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展均呈現(xiàn)溢出效應(yīng),且中等規(guī)模城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)明顯強(qiáng)于小規(guī)模和大規(guī)模城市。可能原因是:當(dāng)前中等規(guī)模城市能夠提供更多的勞動(dòng)力和資本要素投入,地方城市能夠?qū)W習(xí)到更多數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)和積累相關(guān)經(jīng)驗(yàn),而小規(guī)模城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)收入產(chǎn)出往往是從地方城市聚集到省會(huì)城市。

表5 基于城市規(guī)模劃分的異質(zhì)性分析結(jié)果Tab.5 Heterogeneity analysis: large, medium and small cities

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)內(nèi)生性處理。理論上,地方城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展同樣可以通過(guò)溢出效應(yīng),反向促進(jìn)省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,為此需要進(jìn)一步運(yùn)用工具變量法解決由反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。回歸結(jié)果見表6?？梢园l(fā)現(xiàn),從產(chǎn)出角度看,以地方城市電信業(yè)務(wù)總量對(duì)數(shù)(lnincome)作為因變量,對(duì)應(yīng)省會(huì)城市電信業(yè)務(wù)總量對(duì)數(shù)(lnemploy_capital)作為自變量,省會(huì)城市的lnpost_iv作為工具變量,兩階段回歸系數(shù)均顯著為正,即省會(huì)城市電信業(yè)務(wù)總量每增長(zhǎng)1個(gè)百分點(diǎn),地方城市電信業(yè)務(wù)總量相應(yīng)提高約0.3個(gè)百分點(diǎn),但與OLS估計(jì)結(jié)果相比,IV估計(jì)結(jié)果顯著提升,反映出地方城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也可能通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)降低省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,導(dǎo)致OLS回歸結(jié)果偏低,即低估省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)。勞動(dòng)力和資本投入角度的回歸結(jié)果與產(chǎn)出角度類似,即第一階段和第二階段回歸系數(shù)均顯著為正,IV回歸系數(shù)大于OLS回歸結(jié)果。

表6 省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng):IV回歸Tab.6 Spillover effects of digital economy development in procincial capital cities: IV regression

(2)剔除部分城市樣本。為保證實(shí)證結(jié)果穩(wěn)健性,進(jìn)一步考慮一種實(shí)際情況是某些省會(huì)城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上并不一定處于主導(dǎo)地位,即存在與省會(huì)城市發(fā)展水平相當(dāng)甚至超過(guò)省會(huì)城市的地方城市。為此,剔除山東、江蘇、廣東、福建和遼寧等省內(nèi)存在非省會(huì)中心城市的樣本,相應(yīng)的IV回歸結(jié)果如表7所示。從表7可以看出,IV估計(jì)系數(shù)在1%水平下仍然顯著為正,表明在省會(huì)城市居于主導(dǎo)地位的省域,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)占主導(dǎo),并促進(jìn)地方城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn):剔除魯蘇粵閩遼樣本Tab.7 Robustness test: excluding samples of Shandong, Jiangsu, Guangdong,Fujian and Liaoning provinces

(3)替換被解釋變量。在IV回歸基礎(chǔ)上,考慮到從收入產(chǎn)出、勞動(dòng)力與資本投入角度衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可能存在其它替代變量。為此,將收入產(chǎn)出維度的電信業(yè)務(wù)總量擴(kuò)展為郵電業(yè)務(wù)總量,將勞動(dòng)投入維度的信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人數(shù)增加科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人數(shù),將資本投入維度的數(shù)字金融指數(shù)替換為數(shù)字金融應(yīng)用深度(該變量是數(shù)字金融指數(shù)的子指數(shù),涵蓋支付、貨幣基金、信貸、保險(xiǎn)、投資和信用等業(yè)務(wù)),并重新進(jìn)行IV回歸,結(jié)果見表8。從表8可以看出,在更換數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度變量后,從收入、勞動(dòng)力和資本角度看,省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展均具有顯著的溢出效應(yīng),進(jìn)一步驗(yàn)證上述研究結(jié)論的可靠性。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn):替換被解釋變量Tab.8 Robustness test: replacement of explained variables

3.4 進(jìn)一步的機(jī)制分析

前文已經(jīng)證實(shí)省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng),可進(jìn)一步識(shí)別與分析溢出效應(yīng)影響機(jī)制。

(1)分工機(jī)制。當(dāng)企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品時(shí),原有的內(nèi)部總部—生產(chǎn)結(jié)構(gòu)(需要較高的管理成本)向外轉(zhuǎn)變?yōu)榭偛亢头?wù)部門集中在大城市、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)部門遷移到地方城市(管理成本降低,但合作成本提高)的結(jié)構(gòu),最終企業(yè)內(nèi)部職能分工轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘新毮芊止27-28]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展持續(xù)推動(dòng)全社會(huì)分工深化,促使眾多第一、二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)或部門分離出來(lái),形成新服務(wù)業(yè)務(wù)部門,如網(wǎng)絡(luò)眾包就是一種專業(yè)化分工模式[29-30]。同樣,省會(huì)城市在其中扮演研發(fā)角色,地方城市則較多扮演生產(chǎn)角色。

使用省內(nèi)地方城市從事數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的公司數(shù)量識(shí)別潛在的分工機(jī)制。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(2021)》,篩選出2011-2019年符合數(shù)字經(jīng)濟(jì)范疇的上市公司數(shù)據(jù)共計(jì)20 206個(gè),計(jì)算地方城市從事數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的公司數(shù)量并作為因變量。在自變量方面,構(gòu)造反映省會(huì)城市的省內(nèi)經(jīng)濟(jì)地位變量rank_capital,如果位于前三,賦值為1,否則為0?；貧w模型如式(18)所示。

company_dit=α+β·rank_capitalit+δ·controlit+γi+μt+εit

(18)

company_dit表示地方城市從事數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的上市公司數(shù)量。分別從省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)收入以及勞動(dòng)力、資本投入角度度量省會(huì)城市所處地位。控制變量有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持力度、融資能力、城鎮(zhèn)化水平。

分工機(jī)制檢驗(yàn)回歸結(jié)果見表9。第(1)列以電信業(yè)務(wù)總量占第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重度量,第(2)列以信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員數(shù)占第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)的比重度量,第(3)列以數(shù)字金融應(yīng)用深度度量。表9結(jié)果顯示,回歸系數(shù)部分顯著,符號(hào)也出現(xiàn)一定變化,表明擁有優(yōu)勢(shì)地位的省會(huì)城市未能顯著促進(jìn)地方城市數(shù)字企業(yè)發(fā)展,分工機(jī)制也未能充分解釋前文省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)。原因可能是,數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為新經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài),需要較強(qiáng)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施支撐、較多的政策扶持,相比之下,省會(huì)城市具有更多的資源、政策優(yōu)勢(shì),因此數(shù)字企業(yè)一般集中于省會(huì)城市,而較少去偏遠(yuǎn)的地方城市。

表9 分工機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果Tab.9 Test results of division mechanism

(2)學(xué)習(xí)機(jī)制。通常情況下,地方城市可以通過(guò)學(xué)習(xí)省會(huì)城市先進(jìn)技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)提高自身生產(chǎn)效率[19][31]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)強(qiáng)化信息和知識(shí)流動(dòng)、學(xué)習(xí)和模仿機(jī)制、合作研發(fā)機(jī)制[32]產(chǎn)生溢出效應(yīng),弱化地理距離導(dǎo)致的技術(shù)溢出衰減,突破空間距離限制,提高知識(shí)與信息的普惠性,使得地方城市可以低成本共享省會(huì)城市的優(yōu)質(zhì)資源和信息。

本文利用因變量地方城市專利授權(quán)數(shù)來(lái)識(shí)別潛在的學(xué)習(xí)機(jī)制,主要是考慮到地方城市通過(guò)學(xué)習(xí)省會(huì)城市先進(jìn)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn),有助于形成自身專利,而專利授權(quán)數(shù)相對(duì)專利申請(qǐng)數(shù)更具有實(shí)用性。在自變量方面,當(dāng)省會(huì)城市在省內(nèi)具有一定優(yōu)勢(shì)時(shí),才會(huì)吸引地方城市學(xué)習(xí)與模仿,為此構(gòu)造反映省會(huì)城市的省內(nèi)地位變量rank_capital,如果位于前三,賦值為1,否則為0?；貧w模型如下:

patentsit=α+β·rank_capitalit+δ·controlit+γi+μt+εit

(19)

patentsit表示地方城市專利授權(quán)數(shù)的對(duì)數(shù),分別從省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)收入、勞動(dòng)力與資本投入角度度量省會(huì)城市的省內(nèi)地位?？刂谱兞坑薪?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持力度、融資能力、城鎮(zhèn)化水平。

學(xué)習(xí)機(jī)制檢驗(yàn)回歸結(jié)果見表10。第(1)列以電信業(yè)務(wù)總量占第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重度量,第(2)列以信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人數(shù)占第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)比重度量,第(3)列以數(shù)字金融應(yīng)用深度度量。從表10可以看出,無(wú)論是從收入、勞動(dòng)力投入角度,還是從資本投入角度反映省會(huì)城市地位,回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正,表明地方城市會(huì)向具有優(yōu)勢(shì)的省會(huì)城市學(xué)習(xí),省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)主要通過(guò)學(xué)習(xí)機(jī)制實(shí)現(xiàn)。

表10 學(xué)習(xí)機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果Tab.10 Test results of learning mechanism

(3)共享機(jī)制。地方城市通過(guò)共享省會(huì)城市數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,如網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、服務(wù)平臺(tái)等,優(yōu)化資源配置,進(jìn)而提高省會(huì)城市對(duì)地方城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)。不同于強(qiáng)調(diào)共享閑置物品或服務(wù)的共享經(jīng)濟(jì)[33],此處重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施共享。

使用因變量地方城市每萬(wàn)人移動(dòng)電話數(shù)識(shí)別潛在的共享機(jī)制,移動(dòng)電話可以視作數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的重要構(gòu)成。值得注意的是,早期的移動(dòng)電話應(yīng)用主要集中于大城市,此時(shí)信息交流價(jià)值不高。隨著時(shí)間推移,移動(dòng)電話逐漸向周邊小城市普及,此時(shí)大城市與小城市之間逐漸產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),信息交流成本大幅降低,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在自變量方面,構(gòu)造反映省會(huì)城市的省內(nèi)地位變量rank_capital,如果位于前三,賦值為1,否則為0?；貧w模型如下:

telit=α+β·rank_capitalit+δ·controlit+γi+μt+εit

(20)

telit表示地方城市每萬(wàn)人移動(dòng)電話數(shù)的對(duì)數(shù),分別從省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)收入、勞動(dòng)力投入與資本投入角度度量省會(huì)城市的省內(nèi)地位?？刂谱兞坑薪?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持力度、融資能力、城鎮(zhèn)化水平。

共享機(jī)制檢驗(yàn)回歸結(jié)果見表11。其中,第(1)列以電信業(yè)務(wù)總量占第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重度量,第(2)列以信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員數(shù)占第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)比重度量,第(3)列以數(shù)字金融應(yīng)用深度度量。從表11可以看出,回歸系數(shù)均為正,僅有勞動(dòng)力影響因素顯著為正,表明地方城市與省會(huì)城市間可能存在共享模式,但影響效應(yīng)不顯著。原因可能是,當(dāng)前地方城市的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不夠充分,省會(huì)城市與地方城市間還未能形成良好的數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制。

表11 共享機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果Tab.11 Test results of sharing mechanism

4 結(jié)語(yǔ)

4.1 研究結(jié)論與啟示

探究省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何影響地方城市發(fā)展,既是檢驗(yàn)“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略有效性的手段之一,也是關(guān)乎區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。如果省會(huì)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)虹吸地方城市的資源、能力、潛力,那么政府應(yīng)當(dāng)適度調(diào)整大城市發(fā)展策略;如果省會(huì)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有效促進(jìn)地方城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,那么政府可以繼續(xù)實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略,充分發(fā)揮省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng),實(shí)現(xiàn)省內(nèi)城市互利共贏。本文嘗試性地從收入產(chǎn)出、勞動(dòng)力和資本投入角度構(gòu)建理論模型,揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)和虹吸效應(yīng)的作用機(jī)制,采用2011-2019年278個(gè)地級(jí)市城市面板數(shù)據(jù),實(shí)證研究省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市的影響,得出以下結(jié)論與政策啟示:

(1)省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市具有顯著的溢出效應(yīng),在排除雙向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題后,上述溢出效應(yīng)仍然顯著,經(jīng)過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)后該結(jié)論依然成立。基于此,本文提出,應(yīng)堅(jiān)持深入實(shí)施“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略,發(fā)揮省會(huì)城市的引領(lǐng)示范輻射作用;降低省會(huì)城市的制度壁壘,清除資源流動(dòng)障礙,加快技術(shù)、人才、資金等要素集聚,完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),大力發(fā)展數(shù)字技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群,全力打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增長(zhǎng)極,合力共推與共享“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略紅利。

(2)從地理區(qū)域異質(zhì)性看,南北方省會(huì)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展均具有正向溢出效應(yīng)。同時(shí),省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)主要發(fā)生在東中部地區(qū),西部地區(qū)溢出效應(yīng)不明顯;從經(jīng)濟(jì)發(fā)展異質(zhì)性看,不同規(guī)模省會(huì)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展均呈現(xiàn)溢出效應(yīng),但中等規(guī)模城市的溢出效應(yīng)明顯大于小規(guī)模和大規(guī)模城市。因此,應(yīng)堅(jiān)持因地制宜原則,構(gòu)建錯(cuò)位發(fā)展格局,充分考慮不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異,對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)予以更多政策支持,引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)企業(yè)到欠發(fā)達(dá)地區(qū)投資。

(3)從機(jī)制分析來(lái)看,省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)并不能通過(guò)分工機(jī)制予以解釋,而是通過(guò)學(xué)習(xí)機(jī)制起作用,部分通過(guò)共享機(jī)制實(shí)現(xiàn),且地方城市會(huì)通過(guò)向具有優(yōu)勢(shì)的省會(huì)城市學(xué)習(xí)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn),促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)產(chǎn)生。因此,應(yīng)明確省會(huì)城市和地方城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展定位,充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)潛能,打造分工協(xié)作的產(chǎn)業(yè)鏈條。地方城市應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)與發(fā)達(dá)城市交流合作,充分學(xué)習(xí)省會(huì)城市先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)及技術(shù),不斷縮小與省會(huì)城市間的數(shù)字鴻溝。

4.2 研究不足與展望

本文存在以下不足:①實(shí)證檢驗(yàn)了省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市的顯著正向溢出效應(yīng),但未能明確具體的溢出邊界,未來(lái)可以運(yùn)用空間門檻模型等進(jìn)行溢出邊界范圍劃分,為“強(qiáng)省會(huì)”戰(zhàn)略下省會(huì)城市發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供參考;②北京和四川的情況特殊,在人們印象中往往存在“環(huán)首都貧困帶”和“吸血省會(huì)”的戲謔,未來(lái)可針對(duì)這兩個(gè)省市城市群進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)證檢驗(yàn),可能會(huì)得出有趣的結(jié)論;③受限于數(shù)據(jù)和技術(shù)方法,在探討省會(huì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地方城市的影響時(shí),背后的作用機(jī)制分析未能充分考慮數(shù)字產(chǎn)業(yè)的前向和后向關(guān)聯(lián)問(wèn)題,未來(lái)可以結(jié)合數(shù)字企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)這一問(wèn)題展開更深入的研究。