李慧泉,簡(jiǎn)兆權(quán),林青寧

(1.華南理工大學(xué) 工商管理學(xué)院,廣東 廣州 510631;2.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所,北京 100081)

0 引言

當(dāng)前,我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài),市場(chǎng)要素扭曲、資源錯(cuò)配、產(chǎn)能過剩等問題凸顯,要素扭曲導(dǎo)致的資源錯(cuò)配是造成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異的主要原因。如果能優(yōu)化資源配置,可使我國(guó)生產(chǎn)率提高1/3[1],并有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)下,傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)逐漸消失,數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用可以解決經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程中的某些結(jié)構(gòu)性問題[2]。伴隨著數(shù)字技術(shù)在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的不斷滲透,其已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要方向。截至2020年,我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模超過39萬(wàn)億元,在疫情沖擊和全球經(jīng)濟(jì)下行雙重影響下,我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)依然保持9.7%的增長(zhǎng)速度,成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)力。而且,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展改變了市場(chǎng)要素供給結(jié)構(gòu),更加注重?cái)?shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的重要性[3]。由此衍生出一個(gè)新問題,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能否改善市場(chǎng)資源錯(cuò)配現(xiàn)狀,從而釋放過剩產(chǎn)能,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)?

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)字資源和數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新為核心,以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)為驅(qū)動(dòng)力的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)[4]?，F(xiàn)有研究表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有多維影響。在宏觀層面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新變革,信息技術(shù)通用性能夠提升我國(guó)經(jīng)濟(jì)整體生產(chǎn)效率[5],數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)我國(guó)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向中高端產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[6],并重新調(diào)整資源配置方式(張昕蔚,2019),緩解資源配置矛盾,促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)模式變革和創(chuàng)新,從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(任保平等,2021)。在中觀層面,互聯(lián)網(wǎng)通過擴(kuò)大市場(chǎng)需求,為區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展提供新的驅(qū)動(dòng)力[7],伴隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)融合,信息技術(shù)應(yīng)用為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新變革提供新動(dòng)力[8],產(chǎn)業(yè)融合有助于提高城市創(chuàng)新能力(韓璐等,2021),增強(qiáng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展韌性?，F(xiàn)有研究表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和創(chuàng)新具有顯著促進(jìn)作用,但從資源配置視角分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)紅利的研究較少。

那么,數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新經(jīng)濟(jì)形態(tài),能否有效提高市場(chǎng)資源配置效率?本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與資源錯(cuò)配納入統(tǒng)一分析框架,基于資源配置理論,使用2011—2019年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)多維指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,并運(yùn)用多種計(jì)量方法檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)資源錯(cuò)配的影響,有助于加深對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)紅利的理解,對(duì)于提高各地區(qū)資源配置水平和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

本文邊際貢獻(xiàn)在于:第一,基于現(xiàn)有研究,將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與要素資源錯(cuò)配納入統(tǒng)一分析框架,深入分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響資源配置的內(nèi)在機(jī)理,有助于拓展數(shù)字經(jīng)濟(jì)與資源配置關(guān)系理論。第二,在測(cè)算各地區(qū)資源扭曲系數(shù)的基礎(chǔ)上,采用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板模型,實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)各地區(qū)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配的直接影響效應(yīng)、間接影響效應(yīng)和空間影響效應(yīng),有助于深化數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域?qū)嵶C研究。第三,通過分析區(qū)域差異、地區(qū)產(chǎn)能過剩水平差異、資源錯(cuò)配方向不同對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)改善的影響,能夠加深對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利效應(yīng)的理解,對(duì)實(shí)施差異化和動(dòng)態(tài)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略具有借鑒意義。

1 理論分析

“資源錯(cuò)配”是相對(duì)于“資源有效配置”而言的一個(gè)概念。資源有效配置是指資源通過自由流動(dòng)和配置,使要素邊際產(chǎn)出等于邊際生產(chǎn)成本,最終實(shí)現(xiàn)帕累托最優(yōu);而“資源錯(cuò)配”則偏離了這一最優(yōu)狀態(tài),可以解釋生產(chǎn)效率差異。由于市場(chǎng)存在勞動(dòng)力摩擦和金融摩擦,致使要素資源無(wú)法自由流動(dòng),從而導(dǎo)致要素配置發(fā)生扭曲[9]。加之政府干預(yù)市場(chǎng),使要素?zé)o法按照市場(chǎng)原則進(jìn)行有效配置[10],導(dǎo)致資源錯(cuò)配現(xiàn)象嚴(yán)重(覃家琦等,2015),在無(wú)形中形成產(chǎn)業(yè)壁壘,使市場(chǎng)不能自由清退低效率企業(yè),高效率企業(yè)亦無(wú)法獲得更多要素資源,從而加重資源配置扭曲效應(yīng)[11]。

改善資源錯(cuò)配的本質(zhì)在于提高要素配置效率,緩解要素扭曲和降低資源錯(cuò)配程度,從而使實(shí)際生產(chǎn)更接近生產(chǎn)前沿面(韓劍等,2014)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展、加快市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)等途徑影響資源配置,其內(nèi)在機(jī)理如圖1所示。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響資源配置的內(nèi)在機(jī)理Fig.1 Internal mechanism of digital economy affecting resource allocation

1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源配置的直接影響

(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)提高資源配置效率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)傳統(tǒng)生產(chǎn)方式變革和重組,以數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)為新要素投入并與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相融合(劉淑春,2019),形成新產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式(肖靜華等,2018),改變市場(chǎng)原有要素結(jié)構(gòu),以數(shù)字技術(shù)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)[12],并促使市場(chǎng)資源進(jìn)行重新配置。同時(shí),數(shù)字技術(shù)應(yīng)用為市場(chǎng)資源配置提供了新機(jī)制,數(shù)字經(jīng)濟(jì)弱化了實(shí)體產(chǎn)業(yè)邊界,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展[20],更容易產(chǎn)生乘數(shù)效應(yīng)[13],并降低市場(chǎng)內(nèi)部生產(chǎn)成本、提高資源配置效率。

(2)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著創(chuàng)新效應(yīng),通過技術(shù)創(chuàng)新提高資源配置效率。在微觀層面,數(shù)字技術(shù)可以賦能企業(yè)技術(shù)進(jìn)步[14]。企業(yè)是我國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新主體,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于改善企業(yè)外部創(chuàng)新環(huán)境,降低企業(yè)科技活動(dòng)的外部性。在中觀層面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過擴(kuò)散效應(yīng)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)創(chuàng)新,在數(shù)字信息化發(fā)展的影響下,通過網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)加速技術(shù)空間擴(kuò)散,并在行業(yè)內(nèi)部形成創(chuàng)新主體集聚效應(yīng),從而帶動(dòng)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(張昕蔚,2019)。在宏觀層面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過規(guī)模效應(yīng)帶動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新,數(shù)字技術(shù)運(yùn)用弱化了經(jīng)濟(jì)發(fā)展邊界,通過產(chǎn)業(yè)融合推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展[15],提高區(qū)域創(chuàng)新效率[16]。而數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新可以改善市場(chǎng)資源配置機(jī)制,緩解資源錯(cuò)配矛盾(張鵬,2019),提高資源配置效率。

(3)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過加速市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)資源進(jìn)行重新配置。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以提升市場(chǎng)透明度、信息時(shí)效性、資源流動(dòng)性,使市場(chǎng)發(fā)展環(huán)境更加均等化[17]。同時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展還能夠加快市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),淘汰部分長(zhǎng)期無(wú)效甚至負(fù)效的市場(chǎng)主體(陳云賢,2020),進(jìn)而釋放更多產(chǎn)能。另外,市場(chǎng)高效發(fā)展也會(huì)促使市場(chǎng)主體提高自身管理水平和生產(chǎn)能力,倒逼低效率企業(yè)提高資源配置效率。

1.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源配置的間接影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅直接作用于要素資源流動(dòng)和配置,還通過影響市場(chǎng)化水平、金融發(fā)展、對(duì)外開放度間接影響要素資源配置效率。第一,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展大趨勢(shì)下,數(shù)字網(wǎng)絡(luò)能夠提高市場(chǎng)信息化水平[17],保證市場(chǎng)主體信息來源和質(zhì)量,為供需雙方提供交流平臺(tái),形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)及長(zhǎng)尾效應(yīng),從供需兩端擴(kuò)大市場(chǎng)生產(chǎn)規(guī)模和消費(fèi)空間,促進(jìn)市場(chǎng)化發(fā)展。第二,數(shù)字技術(shù)在金融市場(chǎng)的運(yùn)用和發(fā)展有利于促進(jìn)數(shù)字金融普惠性發(fā)展,促進(jìn)金融資本在市場(chǎng)自由流動(dòng)和配置,使市場(chǎng)主體獲得更多資本支持(戰(zhàn)明華等,2018);另外,數(shù)字金融發(fā)展有利于促進(jìn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)均等化(張勛等,2019),為市場(chǎng)發(fā)展提供資本基礎(chǔ)和融資平臺(tái)。第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠提高對(duì)外開放水平。數(shù)字全球化發(fā)展能夠推動(dòng)市場(chǎng)進(jìn)出口貿(mào)易,使國(guó)內(nèi)“邊際產(chǎn)業(yè)”轉(zhuǎn)移[18],通過對(duì)外投資提高國(guó)內(nèi)資源配置效率。

1.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源配置的空間影響

高度互聯(lián)互通的網(wǎng)絡(luò)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)最主要的特征,互聯(lián)網(wǎng)有助于縮短時(shí)空距離[19],打破市場(chǎng)原有空間界限,加速要素資源空間流動(dòng)[20],提高資源配置效率?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著空間影響效應(yīng)[21],數(shù)字技術(shù)運(yùn)用為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了更大范圍的生產(chǎn)空間和消費(fèi)空間,能夠豐富市場(chǎng)要素來源,重塑經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài),對(duì)跨時(shí)空資源進(jìn)行整合,并通過網(wǎng)絡(luò)引導(dǎo)要素自由流動(dòng),使供需關(guān)系得以高效匹配,從而提高資源配置和使用效率。另外,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展大趨勢(shì)下,數(shù)字技術(shù)具有較強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)外部效應(yīng)(趙濤等,2020),高度互聯(lián)互通的信息網(wǎng)絡(luò)促進(jìn)資源、技術(shù)在空間上共享和擴(kuò)散(郭家堂等,2016),有助于提高地區(qū)資源配置效率。

2 測(cè)度框架與研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)來源

考慮到我國(guó)數(shù)字技術(shù)運(yùn)用和發(fā)展主要出現(xiàn)在2010年以后,故本文將研究期限設(shè)置為2011—2019年,并選取中國(guó)內(nèi)地29個(gè)省市級(jí)261份平衡面板數(shù)據(jù)(因西藏和新疆相關(guān)數(shù)據(jù)不完整,故未納入統(tǒng)計(jì)),數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)信息年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告》等,部分補(bǔ)充數(shù)據(jù)來源于各省市統(tǒng)計(jì)年鑒,以2010年為基期對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,數(shù)字惠普金融指數(shù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心。

2.2 模型設(shè)定

本文構(gòu)建基本模型檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)資源錯(cuò)配的直接影響,如式(1)所示。

Poseit=α+βDieit+λXit+eit+εi+φt

(1)

其中,Poseit表示被解釋變量各省市資本和勞動(dòng)力要素錯(cuò)配指數(shù);Die表示核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù);X為控制變量;eit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),服從正態(tài)分布;εi、φt分別表示地區(qū)和時(shí)間固定效應(yīng)。式(1)為靜態(tài)模型,由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在慣性,所以前期錯(cuò)配可能會(huì)影響當(dāng)前及以后資源配置,即資源錯(cuò)配存在一定路徑依賴性,故在式(1)中加入錯(cuò)配指數(shù)一階滯后項(xiàng),將其設(shè)為動(dòng)態(tài)模型,如式(2)所示。

Poseit=α+βiDieit+βjPosei,t-1+λXit+eit+εi+φt

(2)

進(jìn)一步討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源錯(cuò)配的空間影響,引入空間矩陣,將其拓展為空間模型,如式(3)所示。

(3)

其中,P為空間交互項(xiàng)系數(shù),Wit為空間權(quán)重矩陣。為檢驗(yàn)空間影響的穩(wěn)健性,采用鄰接地理矩陣、經(jīng)濟(jì)距離矩陣、地理距離矩陣進(jìn)行分析。當(dāng)pi=0、pj≠0時(shí),為空間滯后模型(SLM);當(dāng)pi≠0、pj≠0時(shí),為空間杜賓模型(SDM)。

2.3 變量選取

(1)要素錯(cuò)配指數(shù)。借鑒陳永偉等[22]的研究,采用省級(jí)層面資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配指數(shù)τKit、τLit衡量。

τKit=1/γKit-1、τLit=1/γLit-1

(4)

(5)

LnYit=A+αLnKit+βLnLit+uit

(6)

其中,經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出(Y)采用各省市實(shí)際經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值測(cè)量,以2010年為基期對(duì)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減;勞動(dòng)力投入(L)采用各省市上年末總就業(yè)人數(shù)與本年末總就業(yè)人數(shù)的均值衡量;資本投入(K)采用各省市固定資本存量測(cè)量,以2010年為基期對(duì)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減,并使用永續(xù)盤存法測(cè)算。

根據(jù)C-D生產(chǎn)函數(shù)測(cè)算資本和勞動(dòng)力要素產(chǎn)出彈性,根據(jù)式(5)測(cè)算要素扭曲系數(shù),根據(jù)式(4)計(jì)算要素錯(cuò)配指數(shù)τKit、τLit,由于錯(cuò)配指數(shù)存在配置過度(τ<0)和配置不足(τ>0)兩種情況,故采用取絕對(duì)值的方法處理,即:

Pose-Kit=|τKit|,Pose-Lit=|τLit|

(7)

若解釋變量回歸系數(shù)為負(fù),表示資源錯(cuò)配得以改善,反之則表示資源錯(cuò)配愈發(fā)嚴(yán)重。

(2)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。借鑒黃群慧等(2019)、王軍等[23]、郭峰等(2020)的研究,本文構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,共包含數(shù)字信息水平、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)字金融水平4個(gè)二級(jí)指標(biāo)以及16個(gè)三級(jí)指標(biāo),如表1所示。數(shù)字信息水平是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)條件,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化反映傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)的現(xiàn)狀,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化反映數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,數(shù)字金融反映信息技術(shù)在金融行業(yè)中的應(yīng)用。本文使用主成分分析法,對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù),記為Die。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Digital economy evaluation indicator system

(3)控制變量。為分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源錯(cuò)配的影響,本文設(shè)置以下控制變量:①市場(chǎng)化程度(Mark):采用各省市市場(chǎng)化指數(shù)的對(duì)數(shù)測(cè)量;②金融發(fā)展水平(Fina):采用各省市金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款和貸款總額占生產(chǎn)總值的比重測(cè)量;③對(duì)外開放度(Open):采用各省市進(jìn)出口總額占生產(chǎn)總值的比重測(cè)量;④政府干預(yù)(Gov):采用各省市公共財(cái)政收入占生產(chǎn)總值的比重測(cè)量;⑤經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Econ):采用各省市人均產(chǎn)值的對(duì)數(shù)測(cè)量;⑥產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Indu):采用各省市第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重測(cè)量。

(4)數(shù)據(jù)分析。各變量描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2所示。從中可見,我國(guó)各省市勞動(dòng)力和資本要素均存在一定程度扭曲,勞動(dòng)力要素扭曲程度明顯高于資本要素扭曲程度,說明各省市勞動(dòng)力扭曲比生產(chǎn)資本扭曲更嚴(yán)重,通過改善資源錯(cuò)配促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間較大。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)表現(xiàn)出“均值較小、誤差較大”的特點(diǎn),表明我國(guó)各省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大差異,即各地區(qū)資源稟賦與數(shù)字技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)明顯不同。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果Tab.2 Variable descriptive statistical analysis

3 實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)分析

在靜態(tài)模型(1)的基礎(chǔ)上,考慮到資源錯(cuò)配的路徑依賴性,對(duì)動(dòng)態(tài)模型(2)進(jìn)行回歸分析。在回歸分析前首先對(duì)結(jié)果進(jìn)行AR檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn),以確保殘差序列不存在二階及更高階自相關(guān)性,基準(zhǔn)模型回歸分析結(jié)果如表3所示。由表3可知,AR(1)檢驗(yàn)P值小于0.1,AR(2)檢驗(yàn)P值大于0.1,說明殘差序列不存在二階相關(guān),只存在一階相關(guān)。而且,動(dòng)態(tài)模型通過自相關(guān)檢驗(yàn),Sargan檢驗(yàn)P值大于0.1,接受原假設(shè),說明動(dòng)態(tài)GMM模型合理,可在一定程度上解決內(nèi)生性問題。

表3 基準(zhǔn)模型回歸分析結(jié)果Tab.3 Benchmark model analysis results

從靜態(tài)模型估計(jì)結(jié)果看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)省級(jí)層面資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配存在顯著負(fù)向影響,并通過10%顯著性檢驗(yàn)。由動(dòng)態(tài)模型估計(jì)結(jié)果可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配存在顯著負(fù)向影響,并通過5%顯著性檢驗(yàn),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于緩解資本和勞動(dòng)力要素扭曲效應(yīng),且數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資本要素扭曲的改善效應(yīng)明顯大于對(duì)勞動(dòng)力要素扭曲的改善效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促使市場(chǎng)主體的生產(chǎn)過程和管理形態(tài)發(fā)生改變,數(shù)字技術(shù)應(yīng)用促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,加快要素自由流動(dòng),提高市場(chǎng)資源配置效率,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供內(nèi)在動(dòng)力。而且,GMM模型回歸結(jié)果顯示,資本和勞動(dòng)力要素一階滯后項(xiàng)系數(shù)顯著為正,說明中國(guó)省級(jí)層面資源錯(cuò)配存在一定的路徑依賴,即過去資源錯(cuò)配水平會(huì)顯著影響當(dāng)前及以后資源配置效率,也表明加入因變量滯后項(xiàng)的必要性。

進(jìn)一步,采用動(dòng)態(tài)模型對(duì)控制變量進(jìn)行回歸分析。由表3可知,市場(chǎng)化程度(Mark)對(duì)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配具有顯著負(fù)向影響。這表明,市場(chǎng)化發(fā)展能夠提高要素流動(dòng)性,緩解要素配置扭曲。金融發(fā)展水平(Fin)對(duì)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配具有顯著負(fù)向影響,說明金融市場(chǎng)發(fā)展對(duì)提高要素配置具有促進(jìn)作用。對(duì)外開放度(Open)對(duì)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配具有顯著負(fù)向影響,說明進(jìn)出口貿(mào)易額增加能夠有效促進(jìn)資本跨國(guó)流動(dòng),加快市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),使資源重新得到配置。政府干預(yù)(Gov)對(duì)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配具有顯著正向影響,說明政府對(duì)市場(chǎng)干預(yù)程度越深,越會(huì)扭曲市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制。并且,政府干預(yù)還會(huì)形成產(chǎn)業(yè)壁壘,阻礙市場(chǎng)清退經(jīng)營(yíng)不善的主體,加劇資源錯(cuò)配。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Econ)對(duì)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配具有負(fù)向影響,但不顯著,表明在經(jīng)濟(jì)總量提升的同時(shí),市場(chǎng)資源錯(cuò)配狀況未得到有效緩解。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(Indu)對(duì)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配具有負(fù)向影響,但未通過顯著性檢驗(yàn),說明隨著第三產(chǎn)業(yè)比重提升,當(dāng)前資源錯(cuò)配未得到有效改善,這可能與第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理有關(guān)。

3.2 機(jī)制分析

根據(jù)上述理論分析,參考何婧等[24]的研究,加入數(shù)字經(jīng)濟(jì)與市場(chǎng)化程度、金融發(fā)展水平、對(duì)外開放度等變量的交互項(xiàng),探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源配置的影響,結(jié)果如表4所示。由表4可知:第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與市場(chǎng)化程度交互項(xiàng)對(duì)資本、勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響系數(shù)分別為-0.072 2和-0.061 7,均通過顯著性檢驗(yàn)。這表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠提高市場(chǎng)化程度、改善資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配,對(duì)資本錯(cuò)配的影響大于對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響,市場(chǎng)化發(fā)展通過發(fā)揮市場(chǎng)價(jià)格調(diào)節(jié)機(jī)制的引導(dǎo)作用促進(jìn)要素流動(dòng),從而提高資源配置效率。第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展水平交互項(xiàng)對(duì)資本、勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響系數(shù)分別為-0.058 8和-0.063 7,均通過顯著性檢驗(yàn),對(duì)資本錯(cuò)配的影響大于對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響。這說明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本錯(cuò)配的改善效應(yīng)大于對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配的改善效應(yīng),數(shù)字技術(shù)在金融市場(chǎng)的運(yùn)用能夠緩解資本要素扭曲,金融市場(chǎng)普惠性發(fā)展對(duì)于提高勞動(dòng)力就業(yè)水平具有顯著促進(jìn)作用。第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與對(duì)外開放度交互項(xiàng)對(duì)資本、勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響系數(shù)分別為-0.055 1和-0.060 5,均通過顯著性檢驗(yàn),對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配的改善效應(yīng)大于對(duì)資本錯(cuò)配的改善效應(yīng),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過提高對(duì)外開放度改善資本和勞動(dòng)力資源錯(cuò)配。

表4 機(jī)制分析結(jié)果Tab.4 Mechanism analysis results

總體而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過促進(jìn)市場(chǎng)化發(fā)展及金融發(fā)展、提高對(duì)外開放度間接作用于資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配,緩解資源要素扭曲效應(yīng),提高資源配置效率。

3.3 空間溢出效應(yīng)

本文采用莫蘭指數(shù)(Moran′s I)測(cè)量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)和資源配置指數(shù)的空間效應(yīng),結(jié)果如表5所示。由表5可知,2011—2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源配置Moran′s I指數(shù)大多通過10%顯著性檢驗(yàn),表明我國(guó)省級(jí)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源配置存在顯著空間集聚效應(yīng)。

表5 Moran′s I指數(shù)測(cè)算結(jié)果Tab.5 Moran's I calculation results

對(duì)空間模型(3)進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表6所示。根據(jù)LM檢驗(yàn)、空間模型檢驗(yàn)結(jié)果可知,采用時(shí)空雙重固定效應(yīng)空間滯后模型(SLM)對(duì)變量進(jìn)行檢驗(yàn)最優(yōu)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間回歸系數(shù)顯著為負(fù),對(duì)空間回歸系數(shù)偏微分求導(dǎo),探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源錯(cuò)配的直接影響效應(yīng)、間接影響效應(yīng)和總影響效應(yīng)。由求導(dǎo)結(jié)果可知,在不同矩陣回歸結(jié)果中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本錯(cuò)配的直接影響效應(yīng)分別為-0.131 4(P<0.1)、-0.126 3(P>0.1)、-0.123 1(P<0.1),對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配的直接影響效應(yīng)分別為-0.138 2(P<0.05)、-0.112 5(P<0.1)、-0.125 8(P<0.1),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)本地區(qū)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配具有顯著改善作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資本錯(cuò)配的間接影響效應(yīng)分別為0.045 8(P<0.1)、0.057 2(P<0.1)、0.057 4(P<0.05),對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配的間接影響效應(yīng)分別為0.063 5(P<0.1)、0.047 1(P>0.1)、0.058 2(P<0.1),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)加劇相鄰地區(qū)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配的總影響效應(yīng)為負(fù)且通過顯著性檢驗(yàn),對(duì)資源錯(cuò)配的直接影響效應(yīng)大于間接影響效應(yīng),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體上對(duì)資源錯(cuò)配具有顯著改善作用,且存在空間溢出效應(yīng)。根據(jù)不同矩陣回歸結(jié)果可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源錯(cuò)配的空間影響具有一定穩(wěn)健性。

表6 空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Test results of spatial spillover effect

總體而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠有效改善本地區(qū)資源錯(cuò)配,但會(huì)加劇相鄰地區(qū)資源錯(cuò)配,主要是因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在“馬太效應(yīng)”和“數(shù)字技術(shù)鴻溝”,即當(dāng)某一地區(qū)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高時(shí),會(huì)吸引其它地區(qū)資本和勞動(dòng)力流入,從而造成其它地區(qū)資源浪費(fèi)和錯(cuò)配。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文采用資本和勞動(dòng)力扭曲系數(shù)DisKi、DisLi替換錯(cuò)配指數(shù)τKit、τLit,由于要素在市場(chǎng)中存在價(jià)格扭曲,導(dǎo)致要素成本發(fā)生偏離,資源配置無(wú)法達(dá)到最優(yōu)。

(7)

其中,MPK、MPL表示資本和勞動(dòng)力的邊際產(chǎn)出;PiY為總產(chǎn)出,用各地區(qū)總產(chǎn)值表示;PK為資本價(jià)格,即利率水平,借鑒Hsieh等[1]使用的10%標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量。PL為勞動(dòng)力價(jià)格,即工資水平,采用各地區(qū)平均工資測(cè)量。根據(jù)古典經(jīng)濟(jì)理論,在無(wú)摩擦條件下資本要素實(shí)現(xiàn)自由配置,邊際收益和邊際成本相等,實(shí)現(xiàn)帕累托最優(yōu),不存在要素錯(cuò)配,即DisKi、DisLi均為0。要素扭曲系數(shù)存在兩種情況,即DisKi>0、DisLi>0或者DisKi<0、DisLi<0,同樣取絕對(duì)值處理,穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果:替換解釋變量Tab.7 Robustness test results: substitution of explanatory variables

由表7結(jié)果可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本要素扭曲的影響系數(shù)分別為-0.244 9和-0.319 1,均通過10%顯著性檢驗(yàn);數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力要素扭曲的影響系數(shù)分別為-0.234 3和-0.280 7,均通過顯著性檢驗(yàn),且數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本要素扭曲的改善效應(yīng)明顯大于對(duì)勞動(dòng)力要素扭曲的改善效應(yīng)。動(dòng)態(tài)模型通過AR序列相關(guān)檢驗(yàn)和Sargan檢驗(yàn),表明替換被解釋變量后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本和勞動(dòng)力要素扭曲的改善效應(yīng)穩(wěn)健,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠有效改善要素錯(cuò)配。

(2)內(nèi)生性檢驗(yàn)。為降低內(nèi)生性問題,本文參考黃群慧等(2019)和趙濤等(2020)的研究,采用各地區(qū)每萬(wàn)人電話數(shù)量與上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的交互項(xiàng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的工具變量(IV),使用兩階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行內(nèi)生性分析,結(jié)果如表8所示。由表8可知,Wald F統(tǒng)計(jì)量大于弱識(shí)別檢驗(yàn)的臨界值,說明不存在弱工具變量問題。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本、勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響系數(shù)分別為-0.162 2和-0.134 7,均通過顯著性檢驗(yàn),且對(duì)資本要素的改善效應(yīng)更大。這表明,在考慮內(nèi)生性問題后,上述研究結(jié)果依然穩(wěn)健。

表8 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果:兩階段最小二乘法Tab.8 Endogeneity test: two-stage least squares method

4 異質(zhì)性檢驗(yàn)

4.1 地區(qū)差異

各地區(qū)資源稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源錯(cuò)配可能也不同。本文將研究樣本劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)3個(gè)子樣本,探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源錯(cuò)配改善的區(qū)域差異,檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。由表9可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源錯(cuò)配的改善效應(yīng)存在顯著區(qū)域異質(zhì)性。其中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)三大地區(qū)資源錯(cuò)配存在顯著改善效應(yīng),對(duì)東部地區(qū)資源錯(cuò)配的改善效應(yīng)明顯大于中部地區(qū),對(duì)中部地區(qū)資源錯(cuò)配的改善效應(yīng)明顯大于西部地區(qū)。東部和中部地區(qū)因地理位置優(yōu)越,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯高于西部地區(qū),數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展水平較高,加之中東部地區(qū)要素市場(chǎng)機(jī)制比較完善,對(duì)外開放水平較高,能夠有效釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)要素扭曲的改善效應(yīng)。西部地區(qū)由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為緩慢,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施薄弱,再加上要素市場(chǎng)機(jī)制不完善,金融發(fā)展水平較低,導(dǎo)致要素自由流動(dòng)存在阻礙,尚未完全釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配的技術(shù)紅利。

表9 區(qū)域差異化影響檢驗(yàn)結(jié)果Tab.9 Test results of regional differences

4.2 產(chǎn)能過剩差異

產(chǎn)能過剩是近年來政府宏觀調(diào)控的主要問題,由于某些地區(qū)過度配置資源,導(dǎo)致產(chǎn)能過剩比較嚴(yán)重,而數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可通過改善資源錯(cuò)配釋放過剩產(chǎn)能。參考程俊杰(2015)的研究,將研究樣本劃分為“產(chǎn)能過剩較高地區(qū)”和“產(chǎn)能過剩較低地區(qū)”兩個(gè)子樣本(見表10),探究區(qū)域間產(chǎn)能過剩水平差異對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)改善效應(yīng)的影響,結(jié)果如表11所示。由表11可知,地區(qū)間產(chǎn)能過剩水平差異對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)改善效應(yīng)具有顯著影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)產(chǎn)能過剩較高地區(qū)資源錯(cuò)配的改善效應(yīng)明顯大于產(chǎn)能過剩較低地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為釋放過剩產(chǎn)能提供了可行路徑。產(chǎn)能過剩較高地區(qū)通過數(shù)字技術(shù)應(yīng)用推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)紅利,通過改善資源錯(cuò)配釋放過剩產(chǎn)能,進(jìn)而提高生產(chǎn)效率、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。而產(chǎn)能過剩較低地區(qū)由于產(chǎn)能使用比較充分,資源錯(cuò)配程度較低,故數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源錯(cuò)配的改善效應(yīng)較低。

表11 產(chǎn)能過剩水平差異化影響檢驗(yàn)結(jié)果Tab.11 Test results of differential impacts of overcapacity level

4.3 資源錯(cuò)配方向

由于資源配置存在配置過度(即τ<0)和配置不足(即τ>0)兩種情況,因此錯(cuò)配方向不同可能會(huì)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)改善效應(yīng)產(chǎn)生不同影響。本文將總樣本劃分為“配置過度地區(qū)”和“配置不足地區(qū)”兩個(gè)子樣本,探究資源錯(cuò)配方向差異對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)改善效應(yīng)的影響,結(jié)果如表12所示。由表12可知,資源錯(cuò)配方向不同對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)改善效應(yīng)存在顯著影響,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源配置過度地區(qū)資源錯(cuò)配的改善效應(yīng)明顯大于資源配置不足地區(qū)。對(duì)于資源配置過度地區(qū)而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展有助于緩解信息不對(duì)稱,促進(jìn)生產(chǎn)要素通過高度互通的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自由轉(zhuǎn)移,從而改善本地區(qū)資源錯(cuò)配。而對(duì)于資源配置不足地區(qū)而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過縮短時(shí)空距離和弱化經(jīng)濟(jì)發(fā)展邊界加快要素自由流動(dòng)和配置,從而改善本地區(qū)資本扭曲效應(yīng),但由于本身資源配置不足,導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)該地區(qū)勞動(dòng)力要素扭曲的改善效應(yīng)不明顯。

表12 配置不足與配置過度的差異化影響檢驗(yàn)結(jié)果Tab.12 Test results of differential impacts of insufficient and excessive configuration

5 結(jié)論與啟示

5.1 研究結(jié)論

本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)和資源錯(cuò)配納入統(tǒng)一研究框架,基于2011—2019年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)構(gòu)建靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板模型,實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配的影響,得出如下結(jié)論:

(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠有效改善中國(guó)各地區(qū)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配,提高資源配置效率,已成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)力。在替換變量和引入工具變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后,其改善效應(yīng)依然顯著。

(2)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過推動(dòng)市場(chǎng)發(fā)展、促進(jìn)金融發(fā)展、提高對(duì)外開放度間接作用于各地區(qū)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配,進(jìn)而提高資本和勞動(dòng)力配置效率。

(3)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域資源錯(cuò)配存在顯著空間影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠有效改善本地區(qū)資本和勞動(dòng)力錯(cuò)配,但也會(huì)加劇鄰近地區(qū)資源錯(cuò)配,主要是因?yàn)楦鞯貐^(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展本身存在“馬太效應(yīng)”和“數(shù)字技術(shù)鴻溝”。

(4)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源錯(cuò)配的改善效應(yīng)存在異質(zhì)性差異,地區(qū)不同、區(qū)域產(chǎn)能過剩差異、資源錯(cuò)配方向不同對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的改善效應(yīng)具有不同影響。具體而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)東部地區(qū)資源錯(cuò)配的改善效應(yīng)最大、中部地區(qū)次之、西部地區(qū)最小,對(duì)產(chǎn)能過剩水平較高地區(qū)資源錯(cuò)配的改善效應(yīng)明顯大于產(chǎn)能過剩水平較低地區(qū),對(duì)資源配置過度地區(qū)的改善效應(yīng)明顯大于配置不足地區(qū)。

5.2 政策啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論,本文提出如下政策啟示:

(1)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)力的基礎(chǔ)上,加大數(shù)字信息技術(shù)投資力度。加快數(shù)字領(lǐng)域核心技術(shù)攻關(guān),加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)推廣和應(yīng)用,促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)深度融合,延伸數(shù)字技術(shù)在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)中的使用,推進(jìn)數(shù)字中國(guó)建設(shè),擴(kuò)大數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模,釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配的改善效應(yīng)。

(2)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利效應(yīng)存在異質(zhì)性情況下,因地制宜地制定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策。不同地區(qū)應(yīng)實(shí)施差異化和動(dòng)態(tài)化數(shù)字技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略,依托各地區(qū)資源稟賦大力發(fā)展本地化數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè),依靠數(shù)字技術(shù)紅利提高區(qū)域資源利用效率,為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新助力。產(chǎn)能過剩水平較高和資源配置過度地區(qū)應(yīng)推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí),改善資源錯(cuò)配,釋放過剩產(chǎn)能。

(3)完善各地區(qū)數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。加強(qiáng)各地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)協(xié)調(diào)力度,提高數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平,充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)本地區(qū)資源配置的技術(shù)紅利。

5.3 不足與展望

本文存在如下不足:第一,參考其它研究,選取4個(gè)二級(jí)指標(biāo)16個(gè)三級(jí)指標(biāo)評(píng)價(jià)各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)算研究處于探索階段,在一定程度上可能存在誤差,未來將提升評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的科學(xué)性。第二,從推動(dòng)市場(chǎng)化發(fā)展、促進(jìn)金融發(fā)展、提高對(duì)外開放度3個(gè)方面分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源配置的影響機(jī)制,為考慮其它變量的作用,未來將進(jìn)一步探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源配置影響的其它路徑。