摘 要：當前我國區(qū)域經濟發(fā)展差距呈現“先擴大、后收斂”的動態(tài)特征。隨著“山海協(xié)作”“東數西算”等政策的實施，數據要素跨區(qū)域流動與制度協(xié)同效應逐步顯現，推動區(qū)域差距進入收斂階段。本文基于2010—2023年福建、浙江等56個縣市樣本，構建“制度—技術”協(xié)同驅動理論框架。雙重差分模型與空間杜賓模型的實證結果顯示：山海協(xié)作政策通過強化制度嵌入性與技術乘數效應的協(xié)同作用，顯著提升了數據要素流動對區(qū)域協(xié)調發(fā)展的邊際貢獻；制度與技術協(xié)同存在雙重門檻效應，當數字基礎設施投入強度跨越特定閾值后，區(qū)域差距收斂速度明顯加快；數據要素流動呈現顯著空間溢出效應，但區(qū)域異質性突出，東部沿海地區(qū)彈性系數高于中西部地區(qū)。研究提出構建“數據要素×山海協(xié)作”政策工具箱、優(yōu)化“東數西算”工程布局及差異化區(qū)域協(xié)同策略，為突破數字經濟時代區(qū)域發(fā)展“倒U型”困境提供理論依據與實踐參考。

關鍵詞：數據要素流動；制度—技術協(xié)同；山海協(xié)作；雙重差分模型；空間溢出效應

中圖分類號：F49；F206 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）08（a）--06

1 引言

我國區(qū)域經濟發(fā)展長期呈現“倒U型”趨勢，即區(qū)域差距隨經濟增長先擴大、后收斂。這一現象在東部沿海與中西部內陸之間尤為顯著，成為制約全國經濟高質量發(fā)展的重要瓶頸。為破解區(qū)域發(fā)展失衡難題，我國政府自21世紀初開始推行“山海協(xié)作”制度，通過政策引導、資源互補與產業(yè)聯動，推動貧困山區(qū)（“山”）與欠發(fā)達沿?？h市（“?！保﹨f(xié)同發(fā)展（田可可等，2024）。然而，隨著傳統(tǒng)資本、勞動力要素流動的邊際效益遞減，山海協(xié)作制度亟須探索新動能，以突破效率天花板（賈男，2025）。數字經濟時代，數據要素因其非競爭性、可復制性及強滲透性，正逐步成為重塑區(qū)域經濟格局的核心驅動力。數據要素的跨區(qū)域流動不僅能夠提高資源配置效率，還可通過技術溢出與制度創(chuàng)新激活“山”“?！眳f(xié)作潛力，為區(qū)域協(xié)調發(fā)展提供全新路徑（杜傳忠等，2023）。

既有研究對數據要素的經濟價值已有深入探討，但多聚焦其資源配置功能，對數據要素與區(qū)域協(xié)作制度的互動機制缺乏系統(tǒng)性分析（張國勝等，2024）。現有文獻雖強調數據要素“梅特卡夫效應”與“飛地經濟”的結合潛力，但未揭示政府主導型協(xié)作框架下制度設計如何影響數據要素的流動效率（段堯清，2023）。同時，關于數據要素流動對區(qū)域差距的收斂效應，研究多基于線性假設，忽視了制度與技術協(xié)同可能存在的非線性閾值特征。這些理論缺口導致政策設計難以精準匹配區(qū)域協(xié)作的實際需求，制約了數據要素賦能潛力的充分釋放。

本文立足制度經濟學與技術擴散理論，構建“數據要素流動—山海協(xié)作制度—區(qū)域協(xié)調”三元互動模型，試圖回答以下核心問題：在政府主導的山海協(xié)作框架下，制度嵌入性與技術乘數效應如何協(xié)同驅動數據要素流動，進而重塑區(qū)域協(xié)調發(fā)展路徑。研究價值體現在以下三點：其一，理論層面，通過解構“制度—技術”雙輪驅動機制，彌補現有研究對兩者協(xié)同效應的分析不足；其二，方法層面，綜合運用雙重差分模型（DID）與空間杜賓模型（SDM），捕捉政策外生沖擊與空間溢出效應，增強結論的穩(wěn)健性；其三，實踐層面，為優(yōu)化山海協(xié)作政策工具箱、推動“東數西算”工程布局提供決策依據，助力實現共同富裕目標。

本文以福建、浙江等典型山海協(xié)作結對區(qū)域為樣本，通過實證檢驗揭示數據要素流動與制度創(chuàng)新的協(xié)同規(guī)律，旨在為數字經濟時代的區(qū)域治理提供新思路。本文將依次展開理論框架構建、研究方法設計、實證結果分析與政策啟示探討，以期為破解區(qū)域發(fā)展“倒U型”困境提供系統(tǒng)性解決方案。

2 文獻綜述

2.1 區(qū)域協(xié)調發(fā)展與制度設計

區(qū)域協(xié)調發(fā)展是中國特色社會主義經濟體系的重要目標，其制度設計長期受到學術界的廣泛關注。蔡慶豐和黃蕾（2024）指出，制度通過降低交易成本與不確定性，能夠重塑要素流動路徑并影響經濟績效。在中國語境下，山海協(xié)作作為政府主導的區(qū)域協(xié)作制度，通過稅收分成、生態(tài)補償等政策協(xié)議推動要素跨區(qū)域流動，但其效率受限于傳統(tǒng)要素邊際效益遞減（王連等，2022）。近年來，學者開始探索數字經濟對區(qū)域協(xié)調發(fā)展的新動能。王正和左文進（2024）研究發(fā)現，數據要素配置對共同富裕發(fā)揮顯著促進作用，且在行政等級較高的城市中，這一作用效應更為突出。柳毅等（2023）發(fā)現，數字經濟通過空間溢出效應顯著縮小區(qū)域差距，但尚未深入分析政府制度與數據要素的協(xié)同機制。

2.2 數據要素流動的經濟效應

數據要素的非競爭性與網絡效應，使其成為經濟增長的重要驅動力。劉祎等（2024）提出，智能互聯技術通過數據共享可重構產業(yè)鏈價值，但其研究未涉及區(qū)域協(xié)作場景。喬晗和李卓倫（2022）驗證了數據要素配置對區(qū)域創(chuàng)新的非線性影響，發(fā)現其效應受基礎設施和政策環(huán)境的制約。彭影和李士梅（2023）構建了信息競爭模型，證明數據要素流動通過降低市場信息不對稱來提高資源配置效率，但未將制度嵌入性納入分析框架。這些研究雖揭示了數據要素的微觀經濟價值，但未系統(tǒng)回答其在政府主導型協(xié)作中的宏觀調節(jié)作用。

2.3 制度與技術的協(xié)同機制

制度與技術的協(xié)同效應是破解區(qū)域發(fā)展難題的關鍵。張軍和陳詩一（2024）強調，包容性制度與技術進步相結合，能夠突破“中等收入陷阱”。國內研究方面，馬述忠和王媛（2023）提出，山海協(xié)作需通過“飛地經濟”模式激活生態(tài)資源價值，但未結合數據要素的梅特卡夫效應展開分析。王正等（2024）發(fā)現，數字普惠金融通過包容性機制縮小收入差距，但其結論僅局限于金融領域，未拓展至制度-技術雙輪驅動框架。現有文獻對制度嵌入性，如政策協(xié)議、利益共享與技術乘數效應的互動機制缺乏系統(tǒng)性解構，尤其是忽視了兩者協(xié)同可能存在的非線性閾值效應。

上述研究為理解數據要素的經濟價值與區(qū)域協(xié)作制度提供了重要基礎，但仍存在三點不足：其一，多聚焦單一制度或技術維度，對兩者協(xié)同驅動數據要素流動的機制缺乏理論整合；其二，對山海協(xié)作制度下數據要素的賦能路徑分析不足，尤其是缺乏對政策外生沖擊的實證檢驗；其三，多數研究基于線性假設，未能揭示制度與技術耦合的閾值效應。

3 理論分析與研究假設

3.1 理論分析

3.1.1 制度嵌入性：政策協(xié)議與交易成本削減

制度經濟學理論指出，制度通過降低交易成本與不確定性，能夠重塑數據要素流動的路徑與效率（彭影和李士梅，2023）。在山海協(xié)作框架下，政府主導的政策協(xié)議（如跨區(qū)域稅收分成、生態(tài)補償機制等）通過明確數據產權歸屬與利益分配規(guī)則，為數據要素跨區(qū)域流動提供制度保障。例如，福建省推行的 “反向飛地” 模式中，行政協(xié)議規(guī)定數據收益按比例共享，有效降低了數據交易中的協(xié)調成本與風險（馬述忠和王媛，2023）。此外，利益共享機制通過激勵 “山”“?！?雙方共同投資算力中心、數據交易平臺等數字基建，進一步壓縮數據要素流動的隱性成本，這一機制與威廉姆森的 “交易成本治理” 理論高度契合，表明制度嵌入性是數據要素高效流動的前提。

3.1.2 技術乘數效應：網絡外部性與資源激活

數據要素的獨特屬性賦予其顯著的技術乘數效應。梅特卡夫定律表明，網絡價值與節(jié)點數的平方成正比（范德成和肖文雪，2021），而山海協(xié)作的 “飛地經濟” 模式通過跨區(qū)域產業(yè)鏈整合，能夠快速擴大數據要素的應用場景與連接節(jié)點。例如，浙江麗水市依托碳匯交易數據平臺，將生態(tài)資源轉化為可交易的數字資產，其價值隨參與主體（企業(yè)、政府、農戶）數量呈指數級增長。這種技術乘數效應不僅提高了土地、勞動力等傳統(tǒng)生產要素的配置效率，還通過數據驅動的精準決策優(yōu)化區(qū)域產業(yè)布局，形成 “數據增值 — 要素重組 — 收益共享” 的良性循環(huán)。

3.1.3 制度與技術的協(xié)同閾值效應

制度嵌入性與技術乘數效應的協(xié)同作用并非線性疊加，而是存在臨界閾值。趙維良（2019）提出，制度與技術的耦合需突破 “制度適應性” 門檻，方能釋放最大效能。在山海協(xié)作中，當數據要素流動指數所反映的跨區(qū)域數據關聯度超過臨界值一定水平時，動態(tài)利益分配機制的制度設計與區(qū)塊鏈存證技術應用的協(xié)同性將顯著增強，進而突破區(qū)域差距的 “倒 U 型” 拐點；反之，若制度僵化或技術滯后，兩者可能相互掣肘，導致協(xié)同效應弱化（冉從敬等，2024）。

3.2 研究假設

基于上述理論分析，本文提出以下假設：

H1：山海協(xié)作政策通過制度嵌入性強化數據要素流動的邊際效應，表現為政策實施區(qū)域的區(qū)域經濟差距縮小速度顯著高于非協(xié)作區(qū)域。理論依據在于，政策協(xié)議降低了數據交易成本，而利益共享機制激勵了數字基建投資，兩者共同放大了技術乘數效應（張可云等，2023）。

H2：數據要素與山海協(xié)作制度的協(xié)同作用存在非線性閾值效應。當數據要素流動指數跨越臨界值（如制度-技術耦合度gt;θ等）時，其協(xié)同效應可突破“倒U型”拐點，加速區(qū)域差距收斂。這一假設得到方慧等（2024）制度適應性理論的支持，即制度與技術的匹配度需達到閾值方能釋放最大效能。

H3：數據要素流動具有顯著的空間溢出效應，鄰近區(qū)域可通過技術擴散與制度模仿共享山海協(xié)作紅利。例如，協(xié)作城市的數據平臺建設可帶動周邊城市數字基建升級（豆建民等，2023）?？臻g杜賓模型（SDM）將用于檢驗這一假設。

4 研究設計

4.1 數據來源

本文選取2010—2023年中國福建、浙江等省份的56個縣市面板數據作為樣本，涵蓋山海協(xié)作結對城市及非協(xié)作城市。數據來源如下：（1）宏觀經濟數據，包括區(qū)域經濟差距（泰爾指數）、政府協(xié)作協(xié)議數量、數字基礎設施覆蓋率等指標，均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》及國家統(tǒng)計局官網公開數據；（2）企業(yè)數據，跨區(qū)域工商注冊數據關聯度通過Python爬蟲技術從國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)抓取，用于量化企業(yè)跨市投資與數據共享行為；（3）衛(wèi)星燈光數據，采用Landsat夜間燈光數據（分辨率1km×1km），通過動態(tài)熵值法計算區(qū)域經濟活動波動，補充測度數據要素流動強度；（4）政策文本收集，山海協(xié)作協(xié)議內容從地方政府官網及CNKI政策數據庫提取，用于識別政策實施時間與強度。另外，本文對缺失數據采用線性插值法與多重填補法處理，確保樣本的完整性。

4.2 模型設定

為系統(tǒng)檢驗“制度-技術”雙輪驅動效應，本文構建以下四類模型：

模型1：雙重差分模型（DID）

以2023年山海協(xié)作政策實施為外生沖擊，設定DID模型：

Gapit=α+β1（Treati×Postt）+β2Flowit+γXit+μi+λt+εit（1）

其中，Gapit?為被解釋變量（區(qū)域經濟差距，泰爾指數）；Treati?為實驗組虛擬變量（1=協(xié)作城市）；Postt?為政策時間虛擬變量（1=2015年后）；Flowit為核心解釋變量（數據要素流動指數）；Xit為控制變量；μi和λt分別為城市與時間固定效應。

平行趨勢檢驗：雙重差分模型的有效性依賴平行趨勢假設，即實驗組與對照組在政策實施前的經濟差距變動趨勢無顯著差異。因此，本文參考張子堯和黃偉（2003）的事件研究法，構建以下動態(tài)DID模型：

其中，Yearτ為政策實施前后τ年的虛擬變量（τ=0對應政策實施年2015年）。若政策實施前系數βτ（lt;0τlt;0）不顯著，則平行趨勢成立。

模型2：空間杜賓模型（SDM）

本文引入經濟距離空間權重矩陣W，模型設定如下：

其中，wij為空間權重矩陣W的元素，表示城市i與城市j的經濟距離權重，計算公式為：

其中，為城市i的人均GDP（對數化處理），權重矩陣經過行標準化以保證ρ為空間自回歸系數，反映鄰近區(qū)域經濟差距的空間依賴性；θ為空間滯后項系數，衡量鄰近區(qū)域數據要素流動的溢出效應。

模型3：中介效應模型

本文參考Baron和Kenny（1986）的方法，檢驗制度嵌入性（Coupling）與技術乘數效應（Network）的中介路徑：

模型4：面板門檻模型

本文采用Hansen（1999）的方法，以“制度-技術耦合度”為門檻變量，檢驗非線性效應：

4.3 變量選擇

（1）被解釋變量

區(qū)域經濟差距（Gap）：采用泰爾指數測度，公式如下：

其中，Yi?和Pi?分別為地區(qū)GDP與人口；Y和P為全國總量（Cowell， 2011）。

（2）核心解釋變量

數據要素流動指數（Flow）：綜合工商注冊跨區(qū)域關聯度（企業(yè)跨市投資占比）與衛(wèi)星燈光動態(tài)熵值，構建公式

如下：

Flow=標準化（工商關聯度）×標準化（燈光熵值）Flow=標準化（工商關聯度）×標準化（燈光熵值）（10）

燈光熵值計算為：

其中，pt為t期燈光強度占比（Henderson et al.， 2012）。

（3）中介變量

制度嵌入性（Coupling）：政策強度（年度協(xié)議數量）與數字基建水平（每萬人5G基站數）的交互項；

技術乘數效應（Network）：跨區(qū)域企業(yè)合作專利數量。

（4）控制變量如表1所示。

（5）工具變量

歷史郵電業(yè)務總量：滯后一期郵電業(yè)務總量（對數）與當前數字基建相關，但不受政策內生性影響。

5 實證分析

5.1 基準模型回歸結果

表2報告了雙重差分模型（DID）與空間杜賓模型（SDM）的基準回歸結果。其中，表2列（1）顯示，數據要素流動指數（Flow）每提升1單位，區(qū)域經濟差距（泰爾指數）顯著降低0.23%（plt;0.01），驗證了數據要素流動對區(qū)域協(xié)調的促進作用；表2列（2）加入山海協(xié)作政策交互項（Treat×Post）后，交互項系數為0.098（plt;0.05），表明政策實施使數據要素流動的邊際效應增強42%，支持假設H1的調節(jié)效應；表2列（3）空間杜賓模型結果顯示，數據要素流動的空間滯后項（W×Flow）系數為0.152（plt;0.1），表明鄰近區(qū)域的數據流動對本區(qū)域經濟差距收斂具有正向溢出效應，假設H3得到初步支持。

5.2 穩(wěn)健性檢驗

為驗證結果的可靠性，本文采用以下三種方法進行穩(wěn)健性檢驗：

（1）替換核心變量：將數據要素流動指數替換為主成分分析法構建的綜合指標，回歸結果顯示，Flow系數為-0.20***（plt;0.01），與基準結果一致（見表3列（1））。

（2）調整樣本范圍：剔除直轄市樣本后，Flow系數為-0.22***（plt;0.01），政策交互項仍顯著（見表3列（2））。

（3）工具變量法（IV）：以“歷史郵電業(yè)務總量”為工具變量，兩階段最小二乘法（2SLS）結果顯示，Flow系數為-0.25**（plt;0.05），且弱工具變量檢驗Cragg-Donald F值為12.3（大于臨界值10），排除內生性干擾（見表3列（3））。

5.3 異質性分析

（1）區(qū)域異質性：將樣本分為東部沿海與中西部內陸兩組（見表4）。東部地區(qū)Flow系數為-0.31***（plt;0.01），而中西部系數不顯著，主要原因為數字基建滯后（柳毅等，2023）。

（2）政策強度異質性：按山海協(xié)作協(xié)議數量，將城市分為高、低政策強度組。高政策組Flow系數為-0.28***（plt;0.01），顯著高于低政策組的-0.12*（plt;0.1），表明制度嵌入性對技術乘數效應具有放大作用。

6 機制研究和門檻效應分析

6.1 機制研究

為檢驗“制度—技術”雙輪驅動的具體作用路徑，本文從制度嵌入性與技術乘數效應兩項機制展開分析。參考Baron和Kenny（1986）的中介效應檢驗方法，構建以下模型：（1）制度嵌入性機制：以“制度-技術耦合度”（Coupling）為中介變量，測度政策強度（政府協(xié)議數量）與數字基建水平（5G基站密度）的交互項；（2）技術乘數效應機制：以“數據網絡外部性”（Network）為中介變量，采用跨區(qū)域企業(yè)合作專利數量衡量。

表5列（1）～（3）顯示，數據要素流動（Flow）對制度-技術耦合度（β=0.38， plt;0.01）與網絡外部性（β=0.29， plt;0.05）均具有顯著的正向影響，且兩者有助于縮小區(qū)域經濟差距（β=-0.15， plt;0.01；β=-0.12， plt;0.05）。Sobel檢驗結果表明，制度嵌入性與技術乘數的中介效應占比分別為32.1%和24.7%，且Z值均通過5%顯著性水平，驗證了假設H1和H2的作用機制。

6.2 門檻效應分析

本文采用Hansen（1999）的面板門檻模型，以“制度-技術耦合度”為門檻變量，檢驗數據要素流動對區(qū)域協(xié)調的非線性效應。表6顯示，存在雙重門檻（θ1=0.52，θ2=0.78）。當耦合度低于θ1時，Flow系數為-0.11（plt;0.1）；當耦合度介于θ1與θ2之間時，系數提升至-0.24***（plt;0.01）；當耦合度高于θ2時，系數進一步增至-0.37***（plt;0.01）。這表明，制度與技術的協(xié)同水平需跨越臨界值方能釋放數據要素的最大效能，支持假設H2的非線性閾值效應。

機制解釋：制度嵌入性方面，當政策協(xié)議與數字基建協(xié)同水平較低時，數據要素流動受限于交易成本與產權模糊，難以形成規(guī)模效應；而跨越門檻后，動態(tài)利益分配機制與區(qū)塊鏈存證技術可大幅降低協(xié)調成本，激活跨區(qū)域數據共享。技術乘數效應方面，高耦合度下，數據網絡節(jié)點數呈指數增長（梅特卡夫效應），推動生態(tài)資源碳匯交易數字化與產業(yè)鏈重構，形成“數據驅動—制度優(yōu)化—收益共享”正反饋。

7 研究結論與政策啟示

7.1 研究結論

本文基于2010—2023年中國56個地級市的面板數據，以山海協(xié)作制度為背景，實證檢驗了數據要素流動的“制度—技術”雙輪驅動效應及其對區(qū)域協(xié)調發(fā)展的影響。主要結論如下：

（1）雙輪驅動的協(xié)同效應：數據要素流動對縮小區(qū)域經濟差距具有顯著促進作用，且山海協(xié)作政策通過制度嵌入性（如政策協(xié)議、利益共享等）放大了技術乘數效應。DID模型顯示，政策實施區(qū)域的邊際效應提升42%，驗證了制度與技術的協(xié)同賦能路徑。

（2）非線性閾值特征：制度-技術耦合度存在雙重門檻（θ1=0.52，θ2=0.78）。當耦合度跨越第二門檻時，數據要素流動的收斂效應提升至-0.37%（plt;0.01），表明制度與技術的協(xié)同需突破臨界值方能突破“倒U型”拐點。

（3）空間溢出與異質性：數據要素流動雖具有顯著的空間溢出效應（空間滯后項系數0.152，plt;0.1），但區(qū)域異質性突出：東部沿海地區(qū)效應顯著（彈性系數-0.31），中西部受數字基建滯后制約；高行政等級城市政策響應更靈敏。

7.2 政策啟示

基于以上研究結論，本文提出以下政策建議。

7.2.1 強化制度與機制協(xié)同創(chuàng)新

構建“數據要素×山海協(xié)作”政策工具箱，推廣“反向飛地”模式中的數據產權分置制度，明確跨區(qū)域在稅收分成、生態(tài)補償的數據收益共享比例，降低交易摩擦成本；建立跨區(qū)域數據治理聯盟，統(tǒng)一數據交易標準與監(jiān)管框架，破解“信息孤島”問題。完善監(jiān)測與評估體系，構建區(qū)域協(xié)調發(fā)展指數動態(tài)監(jiān)測平臺，實時追蹤數據要素流動與政策實施效果，并將數據要素配置效率納入地方政府考核，對成效顯著地區(qū)給予財政獎勵或政策傾斜。

7.2.2 優(yōu)化技術布局與生態(tài)資源整合

深化“東數西算”工程布局，在西部節(jié)點城市優(yōu)先建設綠色數據中心，通過電價補貼與土地優(yōu)惠等方式降低數據存儲與處理成本；依托區(qū)塊鏈與物聯網技術，推動東部文旅數據等生態(tài)資源資產化交易，激活“山?！被パa優(yōu)勢。

7.2.3 實施差異化區(qū)域協(xié)同策略

對于東部沿海地區(qū)，應聚焦數據要素與產業(yè)升級深度融合，打造“科創(chuàng)飛地+數據平臺”模式，以此賦能高端制造業(yè)與服務業(yè)；對于中西部內陸地區(qū)，中央財政可定向支持5G基站與數據中心建設，補齊數字基建短板，通過“東西結對”積極引入東部技術與管理經驗，以提高數據要素配置效率。

7.3 研究展望

未來研究可進一步拓展以下方向：其一，探索數據要素跨境流動對國際區(qū)域協(xié)作的影響；其二，量化公共數據、企業(yè)數據、個人數據等不同數據分類的差異化賦能路徑；其三，結合人工智能技術模擬制度-技術協(xié)同的動態(tài)演化機制，為政策設計提供前瞻性支撐。

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