羅銘瑄 熱烏扎·奴乎達爾

摘 要：本文圍繞數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的影響及其異質(zhì)性分析展開深入研究，基于2011—2020年我國 270 個地級以上城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，構(gòu)建了檢驗數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟發(fā)展影響的實證模型，并從地理區(qū)位、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟發(fā)展水平三方面展開異質(zhì)性分析。結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟顯著促進了經(jīng)濟發(fā)展，在穩(wěn)健性檢驗后仍成立。異質(zhì)性分析方面，數(shù)字經(jīng)濟對中部地區(qū)的促進作用比東西部地區(qū)更顯著；按產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟發(fā)展水平分類結(jié)果均在低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平和低經(jīng)濟發(fā)展水平下，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展有更強的促進作用，并隨著第三產(chǎn)業(yè)占比和經(jīng)濟發(fā)展水平的提高而減弱。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；經(jīng)濟發(fā)展；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；異質(zhì)性分析；區(qū)域經(jīng)濟

本文索引：羅銘瑄，熱烏扎·奴乎達爾.<變量 2>[J].中國商論，2024（12）：-064.

中圖分類號：F276.44 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）06（b）--05

1 引言

在全球數(shù)字化背景下，我國高度重視數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，并做出相關(guān)戰(zhàn)略部署。2015年12月，中國將推進“數(shù)字中國”建設(shè)，標志著我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展步入新階段。2021年3月，國家提出“十四五”規(guī)劃，數(shù)字化發(fā)展為其首要任務(wù)之一，數(shù)字化經(jīng)濟發(fā)展意味著利用數(shù)字技術(shù)推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和升級，促進數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提高社會服務(wù)質(zhì)量和效率，以實現(xiàn)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這意味著數(shù)字經(jīng)濟已成為我國重要的戰(zhàn)略部署方向。

多年來，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展取得了“量增質(zhì)優(yōu)”的突出成就，成為經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力量。2022年，我國的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已達50.2萬億元，連續(xù)11年顯著高于同期GDP名義增速，占GDP比重達到41.5%，成為推動經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎[1]。與此同時，數(shù)字經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率從 2012 年的 1.66 上升至 2022 年的 1.75，產(chǎn)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率大幅提升，數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素價值進一步釋放，數(shù)字經(jīng)濟實現(xiàn)更高質(zhì)量的發(fā)展。

盡管數(shù)字經(jīng)濟對全國整體經(jīng)濟發(fā)展的推動作用毋庸置疑，但隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，不同層面上“數(shù)字鴻溝”的問題也逐漸凸顯（劉軍等（2020）[2]；劉維林等（2022）[3]）。那么，從城市層面來看，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的影響如何？特別是基于不同城市的異質(zhì)性特點，數(shù)字經(jīng)濟的經(jīng)濟發(fā)展推動效應(yīng)又呈現(xiàn)何種特征？回答以上問題，對于彌合區(qū)域“數(shù)字鴻溝”具有重要的現(xiàn)實意義。

基于此，本文選取全國270個地級市作為研究目標，通過理論實證相結(jié)合的方式，探討了數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的影響及其差異性，并提出相關(guān)的政策建議。

2 已有論文述評與本文創(chuàng)新點

近年來，隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，全球數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模不斷擴大。數(shù)字經(jīng)濟的崛起對經(jīng)濟體系產(chǎn)生了深遠影響，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的重要性不容忽視，眾多學(xué)者就此展開了探討，主要集中在以下幾點。

一是，數(shù)字經(jīng)濟賦能經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制。葛和平等（2021）[4]、李國榮等（2023）[5]以及陳叢波等（2023）[6]揭示數(shù)字經(jīng)濟促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的理論機制，并從集聚經(jīng)濟和“涓滴極化”理論出發(fā)，在理論上探討了數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟增長的直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)存在城市異質(zhì)性的邏輯。劉洋等（2021）[7]以及趙巍等（2023）[8]理論探究了數(shù)字經(jīng)濟賦能經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制以及從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的角度得出數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和轉(zhuǎn)型升級有正向作用，并分別從線性與非線性、空間效應(yīng)等方面闡釋數(shù)字經(jīng)濟影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的內(nèi)在機制，提出相關(guān)假設(shè)。

二是，數(shù)字經(jīng)濟的驅(qū)動因素。尚娟等（2023）[9]以及劉軍等（2020）[2]分析了數(shù)字經(jīng)濟的驅(qū)動因素，從動態(tài)視角和區(qū)域異質(zhì)性視角探討了增長效應(yīng)的作用程度和地區(qū)差異，按照地理區(qū)位不同分為東、中、西三種類型，并基于數(shù)字經(jīng)濟各維度和不同時間區(qū)間進行了穩(wěn)健性檢驗。

綜上所述，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的文獻研究較多，普遍的結(jié)論是，數(shù)字經(jīng)濟顯著促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，但存在區(qū)域“數(shù)字經(jīng)濟鴻溝”與兩極分化現(xiàn)象。然而，目前的研究并未深入探討數(shù)字經(jīng)濟的更深層次以及其異質(zhì)性與作用機制對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，且已有文獻很少考慮數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展本身的影響和地區(qū)間的異質(zhì)性問題，城市層面的研究更加缺乏?；诖耍疚倪x取2011—2020年我國270個地級以上城市的面板數(shù)據(jù)，旨在深入探討數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的內(nèi)在機制和作用機理，同時進行數(shù)字經(jīng)濟異質(zhì)性的分析。

3 研究設(shè)計

3.1 模型構(gòu)建

本文基于2011—2020年我國270個地級以上城市所組成的面板數(shù)據(jù)，對以上研究假設(shè)展開實證驗證。具體建構(gòu)的基準回歸模型如下：

InGDPit=β0+β1Xit+β2Zit+γi+ωi+εit（1）

式（1）中，InGDPit表示i城市在第t年的生產(chǎn)總值取對數(shù)；Xit表示i城市在第t年的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)（代表數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平）；Zit為控制變量集合，包括總?cè)丝?、年末實有城市道路面積、城市在崗職工平均基本工資和二產(chǎn)占比；β0、β1、β2為待估參數(shù)；γi表示城市i不隨時間變化的個體固定效應(yīng)，ωi為控制時間固定效應(yīng)；εit表示隨機擾動項。

3.2 樣本分類回歸——異質(zhì)性分析

為進一步驗證數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市經(jīng)濟發(fā)展的影響在不同城市類別中是否存在差異，本文在基準回歸的基礎(chǔ)上，將城市劃分為不同類型，分別進行回歸建模。

3.2.1 按地理區(qū)位的異質(zhì)性分析

因地理區(qū)位不同，各地區(qū)資源稟賦和發(fā)展階段也有所不同。我國東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和發(fā)展模式存在顯著差異，在區(qū)域分布上存在著明顯的異質(zhì)性特點。已有省級層面的研究也表明不同區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟促進經(jīng)濟發(fā)展的效應(yīng)存在差別[10]。因此本文在異質(zhì)性分析中，首先按照地理區(qū)位不同，將城市分為東部地區(qū)，中部地區(qū)和西部地區(qū)三種類型，分別進行回歸。

3.2.2 按產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性分析

因各城市第三產(chǎn)業(yè)占比不同，所以我國地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展水平存在較大差異，本文參考劉國武等（2024）[11]的研究，在異質(zhì)性分析中，按照第三產(chǎn)業(yè)占比的不同，將270個城市排序，并按照四分位數(shù)將城市分為四個類別，由低到高依次為：低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平城市，中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平城市，較高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平城市和高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平城市。

3.2.3 按經(jīng)濟發(fā)展水平的異質(zhì)性分析

在城市的發(fā)展中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、資源稟賦等生產(chǎn)要素的差異最終綜合體現(xiàn)在城市GDP的具體數(shù)值上，而基礎(chǔ)生產(chǎn)要素的差異也是導(dǎo)致數(shù)字鴻溝產(chǎn)生的重要原因。因此，本文將城市按GDP四分位劃分，分析地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對GDP差異不同所產(chǎn)生的異質(zhì)性，將270個城市的GDP水平進行排序，并按照四分位數(shù)將城市分為四個類別，由低到高依次為：低經(jīng)濟發(fā)展水平城市，中經(jīng)濟發(fā)展水平城市，較高經(jīng)濟發(fā)展水平城市，高經(jīng)濟發(fā)展水平城市。

3.3 變量選擇與數(shù)據(jù)說明

參考已有文獻，結(jié)合研究問題和特點，本文所采用的經(jīng)濟發(fā)展變量、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展變量以及控制變量具體如下。

3.3.1 被解釋變量

本文主要研究數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的影響，選取2011—2020年全國270個城市（含直轄市、地級市）生產(chǎn)總值（億元）作為本文的被解釋變量，衡量各城市的經(jīng)濟發(fā)展水平。由于城市之間的經(jīng)濟發(fā)展水平差異較大，直接采用各城市GDP的絕對值可能存在異方差問題，因此本文將對各城市GDP做取對數(shù)處理。

3.3.2 核心解釋變量

本文的核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)（X），通過熵值法獲得。目前，具體測度數(shù)字經(jīng)濟的相關(guān)文獻相對較少，而且大部分研究集中在省級層面對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測度上。對此，本文參考趙濤等（2020）[12]的研究，從互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人員數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)出、移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)五個因素出發(fā)構(gòu)建指標體系，并且利用熵值法測算城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)。

3.3.3 控制變量

參考已有研究的經(jīng)驗做法（唐秀美等（2017）[13]）本文將總?cè)丝冢╬eople）、城市道路面積（road）、城鎮(zhèn)在崗職工平均工資（salary）以及第二產(chǎn)業(yè)增加值比率（rate）引為控制變量。其中，為避免異方差問題，對總?cè)丝诤统鞘械缆访娣e做取對數(shù)處理。

以上各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示，各變量數(shù)據(jù)主要來自2011—2020年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。對于數(shù)字金融發(fā)展，采用中國數(shù)字普惠金融指數(shù)，該指數(shù)由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制[14]。對于部分缺失值，本文運用Stata軟件對以上指標進行插值法，補全缺失值。

4 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展影響的實證檢驗

4.1 我國城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價

本文將2011—2020年我國270個城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)進行加總并取其均值。觀察2011年、2015年和2020年三年的變化，由表2可以看出數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值大體呈逐年遞增態(tài)勢，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值由2011年的0.047增長至2020年的0.104，增長率為121.28%。

按照地理區(qū)位劃分可以看出，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的均值遠遠高于中部和西部地區(qū)，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的均值相差極小。按產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)劃分后，高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的均值最高，其次是在較高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平城市?？梢钥闯?，在低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平城市、中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平城市以及較高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平城市三個類別下數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值差別不顯著。按經(jīng)濟發(fā)展水平劃分后，同樣也是在高經(jīng)濟發(fā)展水平城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值最高，其他年份逐年遞增。

4.2 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展影響效應(yīng)的實證檢驗

基于Hausman檢驗結(jié)果，本文選擇個體固定效應(yīng)模型進行參數(shù)估計，實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的影響。基準回歸結(jié)果如表3所示。由表3可以看出，無論是否引入控制變量、個體固定效應(yīng)，X系數(shù)均在1%的置信水平上顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟對不同城市經(jīng)濟發(fā)展具有顯著正向的影響。

4.3 區(qū)域異質(zhì)性效應(yīng)分析

4.3.1 按地理區(qū)位的異質(zhì)性分析

表4展示了區(qū)域異質(zhì)性回歸結(jié)果。模型（1）、（2）和（3）顯示，東中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展有明顯促進作用。其中，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展促進作用更強，西部地區(qū)次之，東部地區(qū)的促進作用最弱。這一結(jié)果可能是由于東部地區(qū)城市經(jīng)濟活躍度高、信息技術(shù)發(fā)達、互聯(lián)網(wǎng)普及率高，隨著互聯(lián)網(wǎng)普及率的進一步提高，數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的邊際效應(yīng)呈遞減趨勢[14]。

4.3.2 按產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性分析

表5展示了按產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)異質(zhì)性回歸結(jié)果。由表5可以看出，數(shù)字經(jīng)濟對不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)城市GDP的影響均在1%的顯著性水平下為正。從不同模型回歸結(jié)果來看，數(shù)字經(jīng)濟對低、中、較高和高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平城市經(jīng)濟發(fā)展的影響系數(shù)分別依次遞減，這意味著隨著第三產(chǎn)業(yè)比重的不斷提升，數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的帶動作用不斷減弱。產(chǎn)生這一結(jié)果的原因可能隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，催生了許多新興產(chǎn)業(yè)，這些產(chǎn)業(yè)通常對技術(shù)和人才的需求較大，為城市提供了發(fā)展新動能。對于三產(chǎn)占比低的城市來說，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展意味著有機會通過引進這些新興產(chǎn)業(yè)來促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的升級和轉(zhuǎn)型[7]。

4.3.3 按經(jīng)濟發(fā)展水平的異質(zhì)性分析

表6展示了按經(jīng)濟發(fā)展水平異質(zhì)性回歸結(jié)果。由表6可知，數(shù)字經(jīng)濟對不同經(jīng)濟發(fā)展水平城市經(jīng)濟增長的影響均在1%的顯著性水平下為正。對比不同類型城市回歸結(jié)果來看，數(shù)字經(jīng)濟對低、中、較高和高經(jīng)濟發(fā)展水平城市經(jīng)濟發(fā)展的影響系數(shù)依次遞減，表示數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的帶動作用隨著經(jīng)濟水平的提高而減弱。產(chǎn)生這一結(jié)論的原因可能是高經(jīng)濟發(fā)展水平城市，隨著邊際效應(yīng)遞減的顯現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟的促進作用并不明顯[15]；而低經(jīng)濟發(fā)展水平城市，由于尚處于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展初級階段，隨著數(shù)字經(jīng)濟生產(chǎn)要素的投入能夠較大程度的提升經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率[15]。