数字经济对城市发展效率的影响及对策<br/>——基于全国70 个主要大中城市的面板数据

数字经济对城市发展效率的影响及对策
——基于全国70 个主要大中城市的面板数据

2021-12-11孙哲远宋锋华

企业经济 2021年11期

□孙哲远宋锋华李翔

一、引言

自互联网诞生以来，以信息共享和传递为代表特征的数字经济，不断创造着经济增长奇迹，也成为世界各国争相关注的新经济增长点。2019 年我国数字经济规模已超过GDP 总量的1/3，数字经济已成为我国现代经济体系的重要组成成分。伴随着第五代蜂窝式移动通信网络技术（5G）的逐步普及，多种以5G 技术为依托的应用创新层出不穷，正逐渐成为推动城市发展的重要动力。数字城市与智慧城市为开拓城市发展的新模式和新形态打开了新的视野，也为城市的管理、规划和协调提供了崭新的技术手段。文章从新时代对数字经济的发展要求和其自身特征出发，研究数字经济对城市发展效率的驱动效应。

二、文献综述

William J.（1996）[1]认为新时代下的信息技术对城市公共服务权利的实现、城市经济发展、社会文化活动的体验产生了深远影响。葛和平和吴福象（2020）[2]认为在驱动高质量发展的多种要素中，数据要素已经成为第一推动力，且数字经济对经济高质量发展的促进作用愈加显著。郭晗和廉玉妍（2020）[3]认为数字经济改变了生产要素的供给方式和供给体系，突破了时空制约，提升了经济可持续增长的可能性。唐新华（2021）[4]认为，数字经济创新式地与现代产业体系深度融合，可以改造传统生产方式和组织结构，建立新的组织架构，提升经济发展效率。张鸿（2020）[5]认为，数字经济的发展模式是产业融合。各行各业通过数字化进程促进产业深度融合，提升产业发展效率。陈明明和张文铖（2020）[6]认为，数字经济的竞争中性原则，允许不同类型的市场主体公平地参与市场竞争,保证市场高效率运行。李海舰和李燕（2020）[7]从微观视角阐释了数字经济和智能经济等对经济新形态的影响。

在数字经济与城市发展的关系研究上，郑思齐等（2016）[8]认为城市居民在互联网使用上的普及对城市规模和城市经济发展水平具有积极影响。唐静等（2017）[9]则从城市土地利用结构角度，探讨了电子商务对城市发展的影响。杜建国等（2020）[10]创造性地将智慧城市试点政策作为一项准自然实验，探究智慧城市建设对城市绿色发展的影响。张家滋等（2021）[11]研究发现互联网人力资本集聚效应对城市内的产业与贸易具有显著的驱动作用。孙涛和董永凯（2015）[12]认为物联网产业与智慧城市建设对城市发展水平的提升具有协同促进效应。在对城市发展水平的测度方面，较多学者运用数据包络分析法（DEA），如吴旭晓（2013）[13]在测度河南省新型城镇化时，应用到超效率DEA 方法；又如张宇（2020）[14]采用超效率SBM 方法测度东北三省城镇化效率。

综上所述，现有研究成果从理论分析与实证检验两个层面阐述了数字经济对经济发展效率的积极作用，但由于数字经济的虚拟性和渗透性，使得对数字经济的发展状况往往难以具体量化，因而少数定量研究也存在评价体系不够全面或不够深入等问题，且已有文献较少将数字经济作为一种新兴产业形态，从产业发展角度分析其中所包含的数字基础设施、数字应用、数字市场规模等不同指标对城市发展效率影响，是否存在影响差异，具体影响过程又是怎样的。本次研究将基于以上的问题，力求从多维度探究数字经济对城市发展效率的影响效应。首先，参考已有研究并结合具体研究目的，从多个维度选取合适的指标衡量城市数字经济发展水平和城市发展效率；其次，以全国70 个主要大中城市的面板数据为实证对象，运用面板分位数模型和门槛模型分析数字经济与城市发展效率之间的关系。最后，基于研究结果，从政府和产业发展角度提出相应的对策建议，以期为我国数字经济发展水平提升提供一定的思路和方向，助力城市高质量发展。

三、理论分析与假设

（一）数字经济与城市发展效率

1.数字经济对提升城市发展效率的规模效应

城市在进行扩张时，若以传统方式进行治理，则存在高昂的建设成本与治理成本，极易陷入城市规模不经济的困境。数字经济则可以有效缓解这一困境。一是数字经济的发展改变了传统的城市治理模式，表现为由线下实体间的现实联系转移到线上平台的虚拟联系中，可以使原本受到城市规模扩大，所带来的时间和空间限制被打破，在新一代高效通信技术的辅助下实现了超大规模城市治理上的时空异步。城市的建设者与管理者可与所有链接了互联网的城市居民，在更广阔的时空内进行快速的信息交换，并建立更加紧密的联系，削弱了城市内部人与人、物质与人之间的“位置阻力”，使城市的规模效应得以显现。二是内嵌于数字经济中的信息管理平台有效提升城市居民对所需信息的获取能力和获取范围，降低对数据要素的获取阻力，使得数据要素可以在相对更大的城市空间内自由流动。三是城市化率的升高伴随着大量流动人口的迁入，各类数字化平台中，针对城市居民个性化需求的定制服务，能够减轻城市人口增多所造成的规模压力，进而有助于提升行政部门对辖区内人口的管理能力。四是数字经济能够打破区域间的分割，增强中心城市对周围地带的辐射带动作用，使得城市群建设提速提质。

2.数字经济提升城市发展效率中的技术创新效应

数字经济产业所表现出来的技术密集性和技术普及性，使其成为城市发展过程中的重要创新支撑，其能够通过降低经济活动的参与门槛和生产要素的共享成本来促使城市管理者、市场主体、城市居民等在多层面、多渠道中实现要素的快速流通。数字经济产业的发展，也提升了数据要素在市场经济环境中的地位和价值，缓解了信息不对称所带来的经营成本上升的问题，为城市产业与贸易发展，城市经济结构的优化，城市商业活动的稳定性和可持续性，以及提升城市集约化发展能力提供了可能。

3.数字经济提升城市发展效率中的管理效应

数字经济对城市发展的管理效应主要表现在以下两个方面：一是城市数字化转型有利于提升城市管理者的协调能力。根据城市自身特性所搭建的数字管理平台中的用户数据、实施效果等信息，可以方便城市管理者精准实现资源与需求的匹配、预测重大风险和“因地制宜”地确定城市未来发展方向。二是推动了城市管理模式的变革。随着城市发展内涵和要求的不断革新，需要城市管理者以更加灵活、快速的方式做出决策，数字化管理平台的应用能够推动城市管理模式由传统的“垂直化”结构向“扁平化”结构转变，取消了中间不必要的环节后，带来了城市管理效率的提升。由此，本文提出：

H1：数字经济增强了城市发展效率。

（二）数字经济对城市发展的异质性影响

数字经济作为集资源、信息和知识等多种要素汇集的产业形式，数字经济的驱动效应强弱，与地区经济基础和发展条件相关，处于不同区位的城市发展基础与规模不尽相同。首先，经济发达程度较高的城市能够吸引较多的社会资金，聚合更多的信息资源。其次，更强的经济基础可以强化对数字产业人才和科技资源的吸附力，能够直接扩大本地数字产业发展规模，提升数字经济的集聚度；而且具有较高发展水平的城市，也能够通过产业结构升级和技术扩散等方式，推动工业互联网和现代服务业发展，拓展本地潜在数字应用市场，为数字经济产业发展提供机遇和市场张力。最后，具有良好经济基础的城市意味着生产要素有着一定的匹配机制和连接基础，降低了各类创新主体在获取信息时的时空成本，推动知识与技术在各主体之间的高效传播。基于以上分析提出研究假设H2。

H2：数字经济对城市发展效率的驱动效应，因城市所在的区位与经济基础不同，存在异质性。

四、研究设计

（一）数字经济指标选取

为衡量数字经济产业规模和发展现状，国内外专家学者和组织机构提出了一揽子指标体系和测度方法，从多个方面入手构建数字经济评价指标体系。综合来看，已有文献对数字经济驱动效应的探讨，多是运用熵值法测度数字经济发展水平，随后作进一步分析。而本文的重点不在于评价不同城市的数字经济的总体发展水平，而在于研究数字经济中所包含指标对城市发展效率的影响差异，因而无须构建多维度的指标体系。文章借鉴熊励和蔡雪莲（2020）[15]的方法，选取衡量城市数字经济发展水平的5 个指标：

1.数字经济基础设施的指标选取。聚焦现代信息技术的推广方式，并考虑数据的可得性，以互联网宽带接入用户数与城市总人口的比值作为数字基础设施的衡量指标。

2.科技投入指标选取。数字经济作为一项具有较高技术密度的产业，其发展规模与发展质量与城市的科技资金投入有着密切关系，因而文章利用全国主要70 个大中城市的科技财政支出作为原始数据，又考虑到城市间的可比性，便以各城市财政一般预算内支出中的财政科技支出占比作为描述科技投入的代理变量。

3.数字市场规模指标选取。数字经济的应用市场牵涉到国民经济的方方面面，而与其最为相关的便是电信业发展，一般认为区域内电信业务量越大，其数字市场规模就相应越大。[16]文章所选取的城市历年电信业务总量，其不仅含有市域内居民的电信消费金额，还包括有企业、政府等不同实体的电信业务额，可以较好地反映区域内数字市场的发展状况，因而文章以城市电信业务总量为衡量指标，并对其取对数，以减少数据波动带来的影响。

4.数字素养指标选取。接受过高等教育的年轻人口是数字市场消费的引领者和主力军，这一群体具有较强的学习能力和对新鲜事物的好奇心，有助于数字经济产业扩大其受众规模和影响力，因而本文以每万人口高等教育在校生数作为基本数字素养的代理变量，具有一定的合理性。

5.关于数字应用指标的选取。本文所指的数据应用主要是数字经济应用产业的发展状况，考虑到与之相关的产业属性和产业特征，结合现有统计资料中的统计项目，选取城市中信息传输、计算机服务和软件产业从业人数占城市单位就业总人数的比重作为衡量指标。

因此，本文分别以数字经济基础设施（INF）、科技投入（CIN）、数字市场规模（lnMark）、数字素养（QUA）和数字应用（APP）5 个指标进行下一步实证检验。具体变量解释说明，详见表1。

表1 各变量说明

（二）城市发展效率测度

根据城市发展效率的特点，本研究采用超效率SBM 模型测算城市发展效率，在投入与产出指标的选择上，本文借鉴郑雁玲和田宇（2020）[17]关于新型城镇化效率测算中的指标选取，将新型城镇化建设要求纳入指标的选择中。以城市就业总人数、城市固定资本形成总额、城市建成区面积分别表征劳动力、资本和土地投入。产出指标的选取则考虑以城市二、三产值之和来表征城市经济效益产出，以工业三废排放量作为非期望产出指标。此外，考虑到通货膨胀因素的影响，经济产出指标以2009 年为基期作平减处理。对于固定资本形成总额的度量，参照单豪杰（2008）[18]所采用的永续盘存法计量，资产折旧率统一取值10.96%。具体含义解释详见表2。

表2 城市发展效率投入与产出指标体系

（三）模型构建和数据来源

1.模型设定

基于前文的设定，同时将数字经济各项指标与城市发展效率置于同一研究框架下，具体的定量模型设定如公式1 所示：

式（1）中，effit为各城市发展效率，β0为常数项，αi为城市固定效应，εit为随机误差项。i 代表城市,t 代表年份。∑μit表示本文的控制变量，包括：（1）产业高级化指标（PS），用城市第二三产业产值的比值度量；（2）人均GDP（pgdp），用各城市人均国内生产总值表示；（3）政府支持力度（gov），用财政支出占城市GDP 的比值衡量。

2.数据来源

研究数据主要来源于2009—2018 年的《中国城市统计年鉴》、各省份统计年鉴、全国70 个主要大中城市统计局网站和历年统计公报。此外，对于个别缺失值，以插值法和平滑法进行填充。

（四）实证研究

1.面板分位数回归结果

各变量的统计描述如表3 所示。

表3 变量的描述性统计

借鉴苏任刚和赵湘莲（2020）[19]对面板分位数模型的优势解读，文章利用面板分位数模型来使回归结果更加稳健和能够显示出自变量对因变量在不同分为点处的边际影响的优势，更好地展现出不同变量对城市发展效率的影响差异。具体地，根据公式（1）采用全国70 个大中城市的面板数据，运用面板分位数模型10%作为一个分位点进行回归，分析结果见表4。

表4 全样本面板分位数模型回归结果

在全样本面板分位数回归中，数字市场规模（lnMark）和数字素养（QUA）两个变量在所有分位点的回归系数为正，且数字素养指标在所有分位点都达到了1%以下显著性水平，数字市场规模变量（lnMark）在高分位点处的显著性和变量系数有所下降，但总体上达到了10%以下的显著性水平，可以验证数字素养（QUA）和数字市场规模（lnMark）显著增强了城市经济发展效率；数字基础设施变量（INF）随着分位点的升高，对城市发展效率影响的显著性亦在提升，且影响程度在5 个指标中最高，表明数字基础设施对城市发展效率的提升效应最强。而且，数字应用变量（APP）在高分位点的回归系数和显著性水平均变大，表明数字经济产业规模扩大对城市发展效率具有愈加增强的正向作用。3 个控制变量方面则表现并不显著。该研究结果佐证了本文研究假设H1。

2.异质性分析

本文为验证假设H2 是否成立，有必要将我国主要城市分为东、中、西部和东北四个地区进行单独分析与讨论，其中东部包含28 个城市，中部包含16 个城市，西部包含18 个城市，东北包含8 个城市。继续利用面板分位数模型分析东、中、西部和东北地区数字经济对城市发展效率的影响，回归结果见表5，在三个分样本回归结果中，数字基础设施变量（INF）对东、中、西部和东北地区城市发展效率在高分位点处均具有显著正向影响。分区域来看，东部城市的数字市场规模变量（lnMark）在所有分位点上，均表现出对城市发展效率的显著影响，科技投入（CIN）和数字素养变量（QUA）均在5 个分位点达到了10%以下的显著性水平，而数字应用变量（APP）在3 个高分位点处上达到了5%以下的显著性水平，且变量回归系数值变化幅度不大。对于中部城市而言，科技投入变量（CIN）在8 个分位点处达到了5%以下的显著性水平，且在所有变量中对被解释变量的影响程度最大，另一核心解释变量数字市场规模变量（lnMark）的回归系数大致随分位点数的提高而增大。对于西部和东北地区的城市而言，在高分位点处，除数字基础设施（INF）外，仅数字素养变量（QUA）表现出较强的显著性水平。整体而言，异质性检验结果，佐证了本文H2 的研究假设。

表5 地区异质性面板分位数回归结果

3.进一步分析

为检验数字经济发展的5 个指标对城市发展效率是否存在门槛效应，本文采用面板门槛回归模型，以城市人均GDP 作为门槛变量,进一步分析数字经济对我国城市发展效率的非线性影响：

式（2）中，人均GDP（PG）为门槛变量，DE 指代数字经济所包含的5 个指标；d1∑μit表示本文所选取的一系列控制变量及其系数，εit为本文的随机误差项，I 为指示函数，ω1、ω2、ω3为门槛值，满足ω1<ω2<ω3，其余变量涵义与前文一致。

由此，继续以数字基础设施（INF）、科技投入（CIN）、数字市场规模（lnMark）、数字素养（QUA）与数字应用（APP）为核心解释变量，研究5 个变量对城市发展效率的门槛效应。检验结果发现5 个核心变量对城市发展效率均只存在单一门槛，且回归系数均为正。其中，数字基础设施（INF）、科技投入（CIN）、数字市场规模（lnMark）、数字应用（APP）四个变量对被解释变量的单一门槛值为29409 元，回归区间为[28363，29785]，数字素养（QUA）变量对城市发展效率影响的单一门槛回归的区间为［26057，27596］，门槛值为27529 元。此外，数字应用变量（APP）的单一门槛回归系数最大，达到0.044，而数字基础设施变量（INF）的显著性水平最高，计算结果详见表6 和表7。

表6 门槛效应检验结果

表7 门槛模型估计结果

五、研究结论、政策建议及研究展望

（一）数字经济对城市发展效率影响的研究结论

本研究基于数字经济理论，运用面板分位数模型和门槛模型，检验了数字经济对城市发展效率的提升，具有显著的促进作用，但衡量数字经济的各指标，对于不同地区产生了具有差异性的影响效果。据此，本文得到以下主要结论：（1）从70 个城市的总体回归结果来看，数字经济基础设施（INF）对城市发展效率的影响最强，数字素养（QUA）对城市发展效率的影响较弱，本文认为可能原因是民众数字素养对于城市发展效率而言可能存在滞后反应，并不能马上显示出明显的促进作用，但从长远来看，提高社会整体教育水平和民众数字素养，对于数字经济服务城市发展具有重要意义；（2）分地区样本回归发现，数字基础设施（INF）对东、中、西部及东北地区城市均有显著正向促进作用；科技投入（CIN）和数字市场规模（lnMark）对东、中部城市具有显著正向影响，数字素养（QUA）则对东、西部和东北地区城市发展效率的影响效应更为显著，而作为衡量数字产业发展的重要指标数字应用（APP）对东部城市的影响最为显著；（3）根据门槛模型回归结果显示，衡量数字经济的五个变量对城市发展效率均存在单一门槛效应，且对被解释变量均为正向影响。

（二）城市数字经济发展的对策建议

1.重视城市数字经济发展。补足数字经济发展短板，增加数字经济在城市经济总量中所占的份额，培育数字经济新增长点。对于东部地区而言，因其数字经济产业基础较好，故应转向对数字经济核心产业的发展，瞄准世界一流水平，提升各城市数字经济产业整体竞争力；中部地区则应发挥人才积累和数字应用开发的优势，积极打造国内数字经济新市场；西部地区在充分完善数字基础设施的同时，积极借鉴东部发展经验，引进和引导数字经济类企业主动服务地方经济发展，在产业布局上，力求体现地方经济特色，实现差异化竞争。

2.拓宽数字经济发展广度和深度。数字基础设施建设和科技投入都是支撑城市数字经济发展的前期基础性投资，当基础设施完善后，其对城市发展效率的驱动效应将不再那么显著。而数字经济的核心在于充分运用各类新兴技术手段，将数字经济产业对于城市发展的带动作用置于较高水平，这一点在东部城市表现较为显著。因此，在补足数字基础设施短板和增加科技投入的前提下，邝劲松和彭文斌（2020）、马香品（2020）[20-21]均认为政府机构应将发展的重点方向放在拓宽数字经济发展的广度和深度，加大对数字经济相关产业的政策、资金、人才支持，不断推进技术创新和产品创新，进而提升经济效益。

3.继续实施西部大开发战略。持续、稳定的财政支持有助于推动西部城市经济实现跨越式发展，为数字经济产业发展和数字素养提升创造良好的物质基础。但资金支持仅是一个方面，另一方面，西部城市还需在优化营商环境上下功夫，提升数字经济产业发展的软环境，不断激发参与者在技术创新、管理创新上的潜力，进而提升数字经济在城市经济中的份额。

4.加强对数字经济产业的监管力度。鼓励发展并非“放任自流”，要避免个别高科技企业打着技术创新的幌子骗取资金支持，全方位监控数字经济与实体或非实体产业融合发展中的风险。借鉴国外数字经济发展过程中的经验与教训，加快国内数字经济发展领域的立法速度，建立行业发展负面清单，从而使数字经济更好地服务城市发展。

5.加快产业数字化转型。特别是推动数字经济与实体经济的深度融合。实体经济是我国国民经济发展的基石，应推进上、中、下游的实体经济全产业链，构建起以产品全生命周期、全流程协同联动的数字化管理系统，提升制造业企业在研发、设计、生产、销售、售后服务等各个环节的数字化水平。此外，借助于新一代数字技术提升金融机构服务实体经济的发展能力、技术创新能力和管理能力，提高城市产业的发展效率。