数字经济会洗牌城市规模分布吗？

陈丛波 叶阿忠

(福州大学经济与管理学院，福建福州 350108)

一、引言

党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》(以下简称《建议》)明确提出了“加快数字化发展”和“坚持区域协调发展”的要求，为我国“十四五”时期实现经济高质量发展指明了方向。“十四五”期间，数字经济将从根本上改变传统的经济生产方式和商业模式，而互联网应用是数字经济的基本特征。在世界经济增速放缓、国内经济下行压力加大的背景下，互联网在各行业、地区的推进为我国新兴产业发展和传统产业改造作出了贡献。数字经济推动经济高质量发展的同时，也在重塑城市经济活动分布格局[1]。一方面，进入成本和规模经济的存在使大城市成为电信基础设施建设中心，反过来又促进了大城市的规模扩大，其结果是数字经济可能加剧了城市体系的极化现象；另一方面，新一代信息技术一定程度上削弱了地理距离的重要性，也可能成为促进城市经济平衡发展的新动力[2]。无论如何，数字经济都已经成为驱动城市规模分布演进的新动力。那么，数字经济究竟能在多大程度上“洗牌”现有城市规模分布格局？是打乱原有城市规模分布格局使之趋向“距离已死”式分布的大洗牌，还是维持并加强原有的“中心—外围”式分布格局？

以互联网(1)互联网技术的内涵随着信息革命进程不断变化。参考安同良和杨晨的做法，本文中的互联网泛指传统通信互联网和新兴的物联网。受数据限制，实证部分仅以通信互联网为例。为代表的信息通讯技术(ICT)是提高生产率、促进经济增长的主要驱动力[3][4]，信息化已经成为经济增长的新源泉[5]。在数字经济和经济增长关系的研究方面，乔根森和乌构建了世界经济增长核算框架，发现ICT投资对经济增长的贡献在所有国家和地区都有所增加[6]。蔡跃洲和张钧南发现ICT对产业部门的渗透效应提高了全要素生产率，间接地促进了经济增长[7]。韩先锋等分析了互联网对产业和区域创新效率的促进作用[8][9]。黄群慧等比较了互联网对城市生产率和制造业整体生产率的促进作用，发现互联网对制造业整体生产率的影响更大[10]。刘姿均和陈文俊采用空间计量模型发现互联网的普及同时促进了经济增长和第三产业比重的提高[11]。目前，学界对互联网促进经济增长达成了共识，分别在产业维度和空间维度分析了互联网对经济增长的促进机制。产业和区域之间是紧密联系的，城市为制造业和生产性服务业集聚提供空间区位，制造业和生产性服务业构成了城市经济增长的主要动力，综合产业维度和空间维度应能更全面地理解数字经济与经济增长的关系。因此，本文从产业集聚的视角分析数字经济对城市经济增长的作用机制，并回答互联网如何“洗牌”城市规模分布。

近年来，经济地理学者不断呼吁关注区域平衡发展问题[12]，加之数字经济蓬勃发展的现实，数字经济和区域经济平衡发展之间的关系受到国内外研究的重视。数字经济与国家经济增长差距关系的研究方面，学者们普遍把ICT归结为国家间经济差距形成的原因之一。希奥等认为，ICT投资与非ICT投资都会影响国家间经济增长差距[13]；美国和欧洲的ICT生产率效应的差异是经济增长差距的来源之一[14]。城市层面的研究方面，城市的经济动力是包括制造业和生产性服务业在内的具备贸易流通性的产业，互联网与贸易产业的关联是影响城市平衡增长的关键路径。信息网络空间发展成了线上和线下融合的产业虚拟集聚新形态，但新的集聚形态是否会带来城市经济的平衡发展则尚有争议[15]。例如，安同良和杨晨提出了互联网和房价塑造分散化的经济地理格局[16]；陈国亮和唐根年提出在互联网驱动下，二三产业空间分布结构由工业时代的“中心—外围”的形态向互联网时代的空间匀质性转变[17]。然而，黄群慧和贺俊认为以智能化、数字化、信息化技术的发展为基础的“第三次工业革命”可能进一步固化“中心—外围”式的分工体系[18]。

本文旨在从产业集聚视角分析互联网对现有城市规模分布的维持机制，验证互联网经济效用随城市规模扩大而存在的异质性。本文最主要的边际贡献在于：已有文献大多分析并证明了互联网对经济增长的正向作用，但对城市进行理论和实证研究的文献较少，本文弥补了这一不足；从产业集聚视角提出了互联网对城市规模的正向作用随城市规模扩大而递增的异质性；从理论方面解释了异质性是如何发生的，并使用分位数回归模型提供了异质性存在的证据。

二、数字经济维持大城市经济地位的理论分析

(一)数字经济的空间异质性

伴随现代制造业分工体系的复杂化和制造技术的进步，最终产品既需要制造业的投入，也需要生产性服务业对资源分配、产品设计、生产组织管理、推广销售等的投入，制造业与生产性服务业具有积极的互动关系[19]。工业经济越趋向成熟，在最终产品的生产过程中，生产性服务业与制造业的互动就越成为现代工业生产的必要条件。有学者将制造业最终产品的生产过程分为制造业和生产性服务业两个阶段[20]，如图1所示，制造业为最终产品提供中间品，生产性服务业为最终产品提供生产性服务，中间品和生产性服务不可直接出售，中间品必须与生产性服务匹配成最终产品。

图1 包含制造业和生产性服务业的最终产品生产

数字经济的发展降低了制造业中间品的物流成本及与生产性服务的匹配成本，而且占据生产性服务很大一部分的编码信息可由互联网几乎零成本地传递，因而互联网能够降低中间品和生产性服务的“冰山”贸易成本。以互联网为纽带，城市的制造业和生产性服务业建立了经济关联，数字经济促进城市最终产品的生产具体表现在：

1.降低生产性服务的贸易成本

生产性服务与制造业的互动非常依赖面对面交流，本地制造业与外地生产性服务的互动需要付出高昂的交易成本。数字经济通过产业数字化改变了远近互动的边界，通过替代、互补和涌现效应为多样性最终产品的创新提供了可能：替代效应表现在互联网交流部分取代城市间通过长途旅行的会面；互补效应表现在互联网交流与城市间远距离的直接会面互为补充；涌现效应表现在会面前的互联网交流提高了面对面交流的效率，会面后的互联网交流持续给面对面交流增加新的意义。

2.降低中间品的运输成本

由于存在高昂的运输成本和信息隔阂，城市制造业中间品的生产更多由本地市场需求和生产性服务决定，外部影响相对薄弱。数字产业化催生出了新的物流模式，中间品的运输成本随着社会物流行业的专业化发展而逐步下降，外地市场需求随之提高，中间品以更低的成本运输至外地生产性服务业所在地。此外，数字经济催生了新的销售模式，例如通过国内常见的淘宝、京东等软件，外部消费者极易跨越地理距离造成的信息隔阂，获取本地城市的产品信息。

数字经济是新一代信息技术革命带来的新经济业态之一。一方面，数字经济需要足够大的城市经济规模，大规模保证制造业和生产性服务业具有充足的互动潜力。城市是制造业和生产性服务业形成互动基础的地理邻近前提，而数字经济则是激发潜力和扩大互动基础的催化剂，其本身不能在从未发生互动的产业间构建新的互动关系。另一方面，数字经济需要在规模达到某个临界点后网络效应才能瞬间放大。由于存在网络效应，在互联网发展水平较低的地区，数字经济的作用无法发挥[21]。大城市不仅是中小城市规模的简单翻倍，大城市的最终产品需要更大的商品范围，这就驱使大城市发展更高水平的互联网，因此大城市往往比中小城市更早达到网络效应的临界值。鉴于此，本文提出假设1：

数字经济对城市经济规模存在随城市经济规模变化的异质性正向作用，即数字经济对大城市经济规模的正向作用更显著。

(二)数字经济与产业集聚互补效应的异质性

本地化集聚效应使初始集聚城市不断自我强化生产率优势，是大城市维持经济地位的主要动力。国外学者提出了美国城市依靠本地化集聚效应维持城市经济地位的证据。数字经济与集聚效应的互补机制使数字经济和集聚效应构成了互补系统，共同促进城市经济增长。一方面，大城市产业的高度集聚促成了数字经济在大城市的优先发展；另一方面，数字经济下，大城市劳动力互补和知识溢出的集聚效应被放大[22]。具体体现在：

1.大城市产业集聚促进了数字经济发展

中国基础设施建设的奇迹迅速填平了互联网的“接入鸿沟”[23]，但互联网的接入不等同于获取数字红利，更不等于数字经济。大城市的产业集聚使其有更多的传统资本可转化为互联网资本，具有转化规模优势。根据腾讯研究院提供的《中国“互联网+”指数》报告，“互联网+”指数排名靠前的城市都是大城市，北京、上海、深圳、广州始终位居前列。

2.数字经济促进了大城市高技能和低技能工人的极端互补

埃克霍特等提出了大城市同时提升高技能和低技能工人生产率的“极端技能互补性”[24]。对制造业和生产性服务业的信息化改造是提升经济发展质量的关键路径之一，这需要城市高技能工人投入更多精力创造高价值产出[25]。大城市不仅聚集了足够的高技能工人投入创造高价值，也有很多低技能工人承担低价值的工作，从而填补高技能工人转向高价值工作留下的真空。

3.数字经济促进了大城市的知识溢出

数字经济既能提高本地知识溢出效率，加剧大城市的产业集聚，又能促进技术的空间扩散，构成产业集聚的分散力。这两种力量的相对重要性取决于城市规模和产业成熟度[26]。在城市规模方面，大城市产业集聚获取本地知识溢出的能力更强，在本地知识溢出主导下，数字经济增强了本地产业集聚的技术获取能力；小城市主要依靠来自大城市的技术扩散，数字经济与小城市的产业集聚的互补相对较弱。在产业成熟度方面，制造业和生产性服务业的信息化使较为成熟的产业“年轻化”，大城市年轻化的产业集聚更能从知识溢出中获益。

综上，本文提出假设2：

数字经济与城市产业集聚的互补对城市经济的规模存在随城市经济规模变化的异质性正向作用，即数字经济与大城市产业集聚的互补对大城市经济规模的正向作用更显著。

三、实证模型

(一)模型构建

一般来说，数字经济发展水平越高、产业越集聚的城市经济规模越大，已有实证研究提出产业集聚对城市经济规模的正向作用，但少有研究关注数字经济以及数字经济与产业集聚效应的互补是否随着城市规模不同而产生不同的正向作用。分位数回归模型能够很好地解决这些正向作用随城市规模变化的异质性问题，因此本文运用分位数回归方法进行估计。

首先给出基准回归模型，假定城市仅包含制造业和生产性服务业两个部分，城市总产出即为最终产品的产出，生产函数形式为柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)函数。对生产函数取对数后得到基本回归模型：

(1)

Y为城市经济规模；ICT为城市数字经济发展水平；SA、MA分别为城市生产性服务业专业化和制造业专业化集聚程度。CONTROL=(K′,Edu′,Gov′)′为控制变量向量，CONTROL(k)为第k个控制变量，控制变量CONTROL包括：K为城市固定资产存量；Edu为人力资本水平；Gov为当地政府干预程度。μ为随机误差项。

根据模型(1)分别构建如下分位数回归模型，测算数字经济和产业集聚对不同城市经济增长的影响：

(2)

(3)

(4)

其中，i代表城市，t代表年份，τ为分位点。使用分位数回归模型(2)测算数字经济及其随城市规模的变化趋势。考虑到数字经济与集聚效应互补效应随城市规模存在异质性，模型(3)和模型(4)分别加入了生产性服务业、制造业专业化集聚与数字经济的交乘项来捕捉数字经济与产业集聚的互补效应。

(二)变量及数据来源

本文使用2015—2017年我国283个地级及以上的城市数据，实际样本为849组。主要数据源自《中国城市统计年鉴》，城市数字经济发展水平数据源自腾讯研究院公布的《中国“互联网+”指数报告》。各主要变量及原始数据的描述统计如表1所示。有关变量和测算的说明如下：

表1 描述性统计结果

1.被解释变量

城市规模Yit：使用各个城市当年GDP作为经济产出总量衡量城市规模。由于本文数据时间跨度较短，仅为3年，并考虑到城市间的折现率未必完全相等，故仅用当年的GDP衡量城市规模。

2.核心解释变量

制造业专业化集聚MAit、生产性服务业专业化集聚SAit。制造业的界定在国内已经有较普遍的共识，不同年鉴的数据口径也是一致的。本文主要针对城市层面进行研究，鉴于城市统计年鉴统计口径的不同，本文中的生产性服务业包括批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业、信息传输、计算机服务和软件业、金融业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务。参考张虎、韩爱华、杨青龙的做法，本文选择区位熵指数(LQ)指标测算制造业和生产性服务业的专业化集聚，即产业j在城市i的专业化集聚程度SPij：

其中，Ei为城市i的总就业人数，Eij为产业j在城市i的就业人数，Ej为产业j在全国的就业人数，E为全国总就业人数[27]。

城市数字经济发展水平ICTit。受数据可得性限制，目前研究中常见的代表城市信息化水平的变量包括人均电邮量[28]、互联网普及率[29]等，这些变量从不同侧面反映了城市信息化水平，但均难以全面反映互联网战略在全国各地的落地情况，如互联网对产业升级、创新创业、智慧城市的影响就很难用单一指标反映。鉴于此，本文使用腾讯研究院提供的中国互联网指数反映城市的信息化水平。该指数共由“互联网+基础”“互联网+产业”“互联网+创新创业”“互联网+智慧城市”四个分指数组成，共设14个一级指标、135个二级指标，内容涵盖社交、新闻、视频、云计算、三次产业的19个主要子产业、基于移动互联的创新创业、智慧城市等，能够直观反映互联网战略在各个城市的落地情况。

3.控制变量

①城市固定资产存量Kit。根据新古典增长模型，资本深化推动人均产出的增长，是城市经济增长的关键因素。本文参考刘常青等[30]的方法计算地级城市的资本存量。②人力资本水平的对数Eduit。人力资本是影响经济增长的另一关键因素，同时也对城市收入差异有较大的影响。本文采用平均受教育年限作为人力资本的代理变量。为计算地区平均受教育年限，设定不同教育水平的受教育年限：小学为6年、初中为9年、高中为12年、大专及以上为16年。以各受教育水平人口数在6岁以上总人口中的比例为权数，计算得到各地区平均受教育年限。③政府干预程度的对数Govit。在财政分权体制下，地方政府之间的“GDP赛跑”、官员晋升博弈等因素必然会对城市的经济增长产生影响，本文以财政支出占财政收入的比重反映政府干预程度。

四、实证结果及讨论

(一)数字经济对城市经济规模影响的分位数估计

分位数回归模型能够估计被解释变量在给定解释变量条件下任意分位点处的条件分布，这里仅给出分位数回归模型(2)在0.1,0.2,……0.9分位点的估计结果，如表2。

根据表2的估计结果，数字经济的影响随城市规模的变化趋势与理论预期基本一致，表现出随城市经济规模变化的空间异质性。具体地说，随着分位点由0.1增长到0.9，数字经济对城市规模的回归系数随之扩大，表明随着城市规模扩大，数字经济对城市经济增长的贡献率越来越高。对城市经济规模最小的底部10%的城市，数字经济的回归系数仅为0.05，且不具有显著性；对城市经济规模最大的顶部10%的城市，数字经济回归系数为0.38，且具有1%水平上的显著性。这意味着大城市发展数字经济的经济效应远高于小城市。此外，表2中数字经济回归系数在大多数分位点处显著为正，这与张红历等和张家平等的实证结果是一致的，信息技术和互联网的发展对我国区域经济增长具有促进作用[31][32]。分位数回归结果显示高分位点和低分位点的回归系数有很大差异，数字经济的系数在大城市更明显，说明数字经济对城市经济规模存在随城市经济规模变化的异质性正向作用，并且大城市从数字经济中受益更大，假设1成立。

表2也显示了城市制造业集聚和生产性服务业集聚对城市规模的回归系数随分位数的变化趋势，产业集聚回归系数在低分位点较大，在高分位点较小，表现出与数字经济相反的趋势。究其原因，我国近年大城市的产业集聚效应已经到达倒U型的拐点。大城市的产业集聚虽然有明显的集聚效应，但拥挤效应在大城市逐渐提高，导致产业集聚对城市规模的正向作用被拥挤效应部分抵消。韩峰等使用我国2003—2011年的城市数据发现随着分位数增加，生产性服务业专业化集聚对经济增长的作用呈现倒U型趋势[33]。潘文卿和刘庆使用我国2001—2007年的地区数据发现东部经济发达地区制造业集聚趋向饱和[34]。

表2 分位数回归模型估计结果

(二)数字经济与产业集聚互补效应的分位数估计

根据新经济地理学，城市规模变动取决于集聚效应和拥挤效应谁占主导地位。在集聚效应和拥挤效应的对比中，大城市产业集聚效应的主导地位弱于中小城市集聚效应的主导地位，似已逐渐让位于拥挤效应，但城市规模分布的客观事实仍然是大城市的规模正在变得更大。本文对此事实的解释是，互联网与产业集聚的互补抬高了大城市的产业集聚效应相对于拥挤效应的主导地位，使大城市维持了高于中小城市的规模扩张。现在，本文通过引入交乘项的分位数回归模型，继续研究数字经济与产业集聚的互补效应对城市规模的正向作用以及这种正向作用是否随城市规模发生变化。

为了更清楚地表示制造业集聚、生产性服务业集聚与数字经济的互补对城市规模的正向作用，我们基于模型(3)和模型(4)分别计算了制造业集聚与数字经济的交乘项、生产性服务业集聚与互联网的交乘项回归系数在0.1,0.2,……0.9分位点的估计结果，如图2所示。模型(3)和模型(4)中，交乘项ln(ICTit×SAit)与ln(ICTit×MAit)的估计系数在大多分位点处为1%水平的正数，表明城市产业集聚与数字经济之间存在显著的互补效应。该结果在一定程度上印证了通讯信息技术对经济增长的渗透效应[35]。在变化趋势上，随着分位数提高，交乘项ln(ICTit×SAit)与ln(ICTit×MAit)的系数随之提高。无论数字经济与生产性服务业还是与制造业集聚的交乘项系数，顶部10%城市的系数都显著高于底部10%的城市，说明大城市数字经济与产业集聚的互补效应高于中小城市。因此，数字经济与城市产业集聚的互补对城市经济规模存在随城市经济规模扩大而递增的正向作用，假设2成立。

图2 数字经济与产业集聚的互补效应

五、结论

本文从产业集聚效应出发，解释城市数字经济对城市规模影响的异质性以及数字经济与产业集聚互补效应的异质性，据此来判断数字经济如何“洗牌”城市规模分布。理论分析认为，数字经济能够促进制造业和生产性服务业的互动，也能够与制造业和生产性服务业产业集聚形成互补，这是数字经济促进城市规模增长的两条关键路径。然而，仅有数字经济不足以支持城市规模增长。当前，数字经济应当是城市规模增长的必要不充分条件，数字经济如何对城市规模增长发挥作用还要取决于规模自身和城市产业集聚，数字经济扩大大城市规模的作用超过了其对中小城市的正向作用。因此，互联网对城市规模分布的“洗牌”很难造成“距离的死亡”，更可能会维持原有城市规模分布格局。实证研究上，通过构建分位数回归模型测算我国不同规模城市互联网经济效应系数和互联网与本地产业集聚互补效应系数，验证了本文提出的假设。

本文研究得到如下结论：(1) 数字经济通过降低“冰山”运输成本促进制造业和生产性服务业的互动，进而促进城市经济的产出。对具有足够的制造业和生产性服务业规模的大城市，数字经济更大程度地激发制造业和生产性服务业互动的潜力，数字经济对城市经济增长的影响具有随城市规模增大而递增的异质性。(2) 大城市产业集聚提高了数字经济发展水平，同时数字经济促进了大城市高技能、低技能工人的技能互补和知识溢出，数字经济和产业集聚具有互补效应。数字经济与城市产业集聚的互补促使大城市更快发展本地数字经济，数字经济也使大城市获得更多的劳动力互补和知识溢出，因此数字经济与产业集聚的互补效应同样具有随城市规模增大而递增的异质性。(3) 数字经济虽然对大城市和中小城市的规模都具有正向作用，但是由于大城市本身具有产业集聚优势，数字经济对大城市规模的正向作用更加显著。

需要指出的是，城市规模的平均化并不是空间政策的目标，维持大城市经济规模增长有助于发挥大城市的集聚效应。数字经济在大城市的发展上代表了新一代信息通信技术的前沿，对我国实施数字经济战略具有重要意义。同时也应注意城市规模分布差距过大可能隐含的风险，如中小城市可能由于大城市的“虹吸作用”而失去发展活力。数字经济会不会加剧“虹吸作用”从而埋下区域性贫困的隐患？这是数字经济发展政策的制定者和实施者需要考虑的。