数字经济影响区域经济增长的空间效应——技术创新与TFP的双重视角

王德平 秦铸清

（西南科技大学经济管理学院 四川绵阳 621010）

“十四五”规划提出要以推动高质量发展为主题，着力提升发展质量效益，加快建设数字经济、打造数字经济新优势。宏观经济的持续稳定增长是高质量发展的重要内容。随着数字经济在我国经济体量中的占比不断提升，产业链、供应链以及价值链正在进行重构，我国经济发展也在经历质量变革、效率变革和动力变革。数字经济成为新形势下我国能否在关键核心技术领域取得重要突破、在日渐激烈的国际竞争中抢占先机的关键因素。由于数字经济具有外部性和零边际成本的特征，其内在的技术属性和数据要素不仅能够为创新活动提供平台和动力、促进资源高效率配置，还能够突破区域间的物理边界实现生产要素的自由流动，是促进区域融合创新发展的重要依托。但在经验证据层面，数字经济对区域经济增长是否具有空间溢出效应？该效应是否具有区域异质性？技术创新和全要素生产率在数字经济促进经济增长的过程中发挥了怎样的作用？这些问题仍然有待进一步探索。本文以我国省际面板数据为例证，运用空间计量经济学等方法，试图回答上述问题。

一、文献回顾与研究假设

数字经济的概念在近几年已得到丰富和完善，G20峰会对其进行了较为权威的定义，许多学者相继从不同角度对数字经济进行了解读。左鹏飞[1]从经济活动、技术维度、投入产出、产品服务以及平台视角对数字经济的内涵进行了较为全面的阐释。国外学者Ivanova等[2]则从生态系统的视角分析，认为知识、创新、信息通信技术和转化能力及其相互作用构成了数字经济生态系统的要素，数字经济包括IT行业本身、企业之间的电子商务、商品和服务的数字交付，以及由IT支持的有形商品的零售销售。Li Kai et.al[3]发现数字经济对社会全方位的渗透已延伸至人际互动、经济环境、政府决策制定等方面，促进了就业并拉动了经济增长。数字经济对经济增长的影响主要表现在：

（一）经济增长的数量提升

从消费端看，数字经济刺激消费需求，引致新的消费模式和理念，降低消费者的搜寻成本，满足消费者的差异化需求，推动国内外市场的建设和扩张。刘斌等[4]从生产端进行研究，发现企业运用大数据、人工智能等技术，通过增加服务要素的投入和供给，能够精准定位消费者行为并对消费者进行画像，有利于企业实施产品和服务的差异化策略，发挥长尾效应，最终实现价值增值。李春发等[5]认为数字经济与传统产业的融合，推动智能制造、智慧农业的发展，不仅带来了传统企业产量上的增加，也使得企业开始关注产品的多样化生产和产品质量，有助于企业实现多样化的范围经济，创造出新的利润来源。Chang[6]认为借助网络工具，数字经济降低了运输费用等交易成本，降低了消费者在交易前的搜寻成本，减少了市场中和买卖双方因信息不对称等因素造成的摩擦。林光平等[7]提出，外生冲击对一个区域的经济造成影响时会波及邻近地区。数字经济具有极强的外部性，且边际成本低，打破了地区间、城乡间的壁垒，突破了产业之间的边界，促进数据、信息、技术、资金、人才等资源要素的自由流动，因此，在研究数字经济对经济增长的影响时需要将空间地理因素纳入考量。在此基础上，本文提出假设1：

H1：数字经济对区域经济增长具有显著的正向空间影响效应。

由于我国各地区数字经济发展存在一定差异和不平衡性，东部地区具有良好的技术、人力、信息等要素基础和优越的地理位置，不仅数字经济发展起步早，且能及时捕获国际数字经济发展前沿的信号。而中、西部地区由于地理位置、意识观念等原因，数字经济的发展目前处于相对落后的地位。数字经济的出现既可能为中部、西部欠发达地区带来赶超的机会，实现质的飞跃；又或许会引发张骞和吴晓飞[8]所描述的马太效应，加大我国区域间发展的差距和不平衡性。基于此，本文提出假设2：

H2：数字经济对经济增长的空间效应存在区域异质性。

（二）创新驱动的中介作用

数字经济促进经济增长本质上是由于数字经济内部的技术属性能够引致创新，发挥创新对经济增长的驱动作用。成都市发改委重大课题组[9]研究认为，数字经济的创新驱动效应体现在两个方面，一是数字经济通过融入企业的研发设计、生产加工、销售服务等过程，形成智能车间、无纸化实验室、智慧物流，为创新活动提供高效的数字化环境；二是数字经济直接与传统产业融合，充分发挥知识溢出、技术溢出效应，通过产业融合创新带来新产品、新服务，并由本区域的创新活动进行扩散，引发、带动周边地区创新。严成樑和龚六堂[10]的综述中阐明技术创新对经济增长的作用可追溯至内生增长理论和熊彼特创新理论，后者认为内生的研发和创新对推动技术进步和经济增长起决定性作用。在苏治和徐淑丹[11]、李翔和邓峰[12]等人的实证研究中，由技术创新引发的经济增长已得到广泛认可。综上，技术创新在数字经济促进经济增长的过程中可能发挥了中介作用。因此，本文提出假设3：

H3：技术创新在数字经济促进经济增长的过程中发挥中介作用。

（三）全要素生产率（TFP）的调节作用

全要素生产率（TFP）是除资本、劳动力等有形要素以外的技术和生产能力带来的产出增加，包括技术进步、管理创新、组织优化、专业化程度提升等内容。王兵和刘光天[13]、张辉和丁匡达[14]等学者认为全要素生产率的提升能够促进经济增长，是经济增长的源泉。陈彬和孙才志[15]认为全要素生产率是造成我国地区分异的主要原因，地区间不同要素的投入存在较大差别，导致经济发展综合水平的不平衡性。范建双和虞晓芬[16]在研究建筑业全要素生产率与区域经济增长关系时发现其基本符合我国东部、中部和西部地区的地域空间差异规律。杨瑾[17]的研究表明全要素生产率有效调节了能源价格与能源强度间的关系。全要素生产率一般可分解为技术效率、规模效率以及技术进步。根据前文的分析，数字经济具有显著的技术属性，但各地区数字经济的发展可能存在异质性，导致这种现象产生的原因一定程度上来自区域间技术进步、技术效率等的差异。余泳泽[18]认为，东部地区的技术效率、规模效率等往往高于中西部地区，在数字经济的发展中具有良好的基础和优势。因此，全要素生产率越高的地区往往数字经济的潜力越能有效发挥，对经济增长的促进作用越大。进一步地，本文提出假设4：

H4：全要素生产率在数字经济促进经济增长的过程中发挥正向调节作用。

二、研究设计

（一）数字经济评价指标体系构建

数字经济的核心特征在于数据和信息要素的投入与使用。

在参考许宪春和张美慧[19]的基础上，鉴于数据可获取性，本文从数字产业发展、数字基础设施、数字化商业应用以及数字化媒体四个方面构建数字经济评价指标体系（表1）。

（二）变量说明与数据来源

本文的被解释变量为区域经济增长（perGDP），以人均实际GDP度量，并用同年人均GDP指数对人均GDP进行平减得到，在消除价格波动之后使数据具有可比性。核心解释变量为数字经济（digi），根据前文构建的数字经济评价指标体系以及改进的熵值法（具体计算过程见下文）计算得到的指标权重（表1），测算得到数字经济发展的综合指数。中介变量为技术创新（sq），采用专利申请受理量来表示。调节变量为全要素生产率（tfp），具体计算过程见下文。区域经济增长还会受到政府干预、城镇化水平[20]、交通基础设施[21]、对外开放程度、社会保障[22]等诸多要素的影响。本文用政府财政支出与地区实际生产总值的比值来表示该地区政府干预的程度（gov），用城镇人口占总人口的比重衡量地区城镇化水平（urban），用地区铁路营业里程度量交通基础设施发达程度（trans），用货物进出口总额与地区实际生产总值的比值表示对外开放程度（open），并用社会保障和就业支出占公共财政预算支出的比重衡量社会保障支出（soc）。表2为各变量的描述性特征。

表1 数字经济评价指标体系

表2 变量描述性统计特征

鉴于近几年我国数字经济发展迅速，且相关指标的统计数据在2013年得到完善，本文选取2013-2019年我国30个省份（自治区、直辖市）的研究样本（台湾、香港、澳门统计口径不一致，西藏缺失数据较多，因此剔除这四个地区），原始数据均来自《中国统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》以及各省（直辖市、自治区）统计年鉴，缺失数据用SPSS线性插值法和移动平均法补全。为了保持统计口径的一致性，2013-2015年的货物进出口总额按照当年人民币兑换美元的汇率折算成以人民币为单位的金额。

（三）基准模型构建

常见的空间计量模型有空间自回归模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）。本文使用LM检验从其中选择最优模型。检验结果表明，相比空间自回归模型，空间误差模型更为适合，但该结果的显著性水平不高。进一步地，通过Wald检验和LR检验可以确定空间杜宾模型能否退化为空间误差模型和空间滞后模型。Wald检验和LR检验均通过1%显著性水平的检验，所以空间杜宾模型更合适。此外，Hausman统计量的检验结果为负值，绝对值较大且无P值，因此不拒绝原假设，随机效应模型更优。综上，随机效应的空间杜宾模型更适合本文的研究。对各变量取对数，构建如下空间杜宾模型：

其中，W为n×n阶空间权重矩阵，ρ为空间自回归系数，λ为空间误差系数，γ为各变量回归系数，εit为随机误差项。Xit为各解释变量和控制变量。本文采用常见的邻近距离作为空间地理权重，即若省份i与省份j相邻，则空间地理权重wij取1，反之取0。

（四）计算方法

1. 改进的熵值法

数字经济综合指数的测算需要确定各评价指标的权重，由于传统的熵值法无法应用于同时具有时间维度和截面维度的面板数据，因此借鉴陈治国[23]等，使用改进的熵值法计算各指标权重，最终得到的各指标权重如表 1最右列所示。

2. 全要素生产率的测算

分别以实际资本存量和从业人数为资本要素和劳动力要素投入，以地区实际生产总值为产出

（用同期地区生产总值指数进行了平减），利用DEAP 2.1，基于DEA-Malmquist指数模型测算全要素生产率。实际资本存量采用永续盘存法进行计算，公式如下：

其中，Kit表示i省份第t年的实际资本存量，Kit-1表示i省份上一年的实际资本存量，Iit为用固定资产投资价格指数进行平减后的实际固定资产投资额，折旧率δit取9.6%。

三、结果与分析

（一）数字经济空间相关性分析

在测算我国各地区数字经济综合指数的基础上，对其进行莫兰指数的全局空间相关性分析和局部空间相关性分析，得到的结果表明各变量总体上均呈现显著的空间相关性。根据数字经济空间相关性的莫兰指数，绘制2013年和2019年局部莫兰指数的散点图（图1和图2），从而更直观地分析我国省域数字经济发展的空间关联特征。

图1 2013年我国省域数字经济莫兰指数散点图

由图1可知，2013年，我国大多数省份数字经济的发展聚集在图中的第一象限和第三象限。北京、浙江等数字经济发展较为领先的省市表现出高高（H-H）集聚的特征，而青海、甘肃等数字经济欠发达的省份则表现出低低（L-L）集聚的现象。广东作为数字经济发展领跑全国的省份，落在莫兰指数散点图的第四象限，即高值被低值包围。由图2可知，2019年，数字经济综合指数的莫兰指数从2013年的0.355降至0.304，且高高集聚和低低集聚的省市数量减少，说明各省相继出台数字经济发展战略，使得各地区数字经济表现出独立发展的态势，并逐渐由集聚走向扩散。

图2 2019年我国省域数字经济莫兰指数散点图

（二）基准结果分析

表3 的估计结果（1）-（6）分别为仅包含核心解释变量及其空间滞后项的估计结果和依次纳入控制变量的估计结果。估计结果（1）-（6）显示，空间自回归系数ρ均显著为正，即各地区数字经济存在正向空间相关性，相邻地区数字经济的发展对本地区具有空间溢出效应。数字经济的系数在1%的显著性水平下均为正，其空间滞后项系数均显著为正，说明考虑区域间的空间相关性之后，数字经济能够显著促进区域经济增长，H1通过检验。加入控制变量之后，数字经济的系数仍然显著为正，但系数稍有下降，因此不考虑控制变量将高估数字经济对区域经济增长的影响效应。为了分析不同类别空间效应的大小，对空间杜宾模型进行效应分解。根据得到的结果，数字经济对区域经济增长的直接效应、间接效应和总效应均显著为正。由于数字经济具有空间溢出效应，本地区数字经济发展将带动周边地区数字经济的发展，通过溢出效应反过来间接促进本地区经济增长[24]。本文中，该影响大小为0.226。在直接效应与间接效应的共同作用下，数字经济对区域经济增长的总效应为0.537。

表3 全样本空间杜宾模型基准估计结果

（三）地区异质性、中介效应以及调节效应检验

参考张志辉[25]，将样本划分为东部地区、中部地区以及西部地区，分样本采用空间杜宾模型进行估计，估计结果见表4。东部地区数字经济系数和空间滞后项均在1%的水平下显著为正，因此，在东部地区，数字经济对区域经济增长的空间溢出效应仍然成立。中部地区数字经济的系数与预期相悖且不显著，说明该区域数字经济对经济增长的空间效应不明显。一是因为中部地区受东部发达地区的虹吸效应影响较大；二是由于当前阶段东部发达省市尚未充分发挥辐射效应，对周边数字经济欠发达区域的带动作用不明显。

表4 空间杜宾模型再检验

西部地区数字经济的系数在10%的水平下显著为正。从上述分析可知，H2通过检验。

为了进一步分析技术创新在数字经济对区域经济增长的影响过程中是否存在中介效应，在基准模型的基础上，引入中介变量技术创新（lnsq），构建中介效应模型，估计结果见表 4。然后，在基准模型中引入调节变量全要素生产率（lntfp）以及数字经济与全要素生产率的交互项interact，建立调节效应模型，估计结果见表4。表4的中介效应第一列表明数字经济对技术创新的影响系数显著为正，数字经济存在创新驱动效应。由中介效应第二列可知数字经济lndigi和技术创新lnsq的系数均显著为正，中介效应成立，H3通过检验。调节效应一列的交互项interact系数在10%的水平下显著为正，可知H4通过检验，TFP越高的地区，数字经济对经济增长的促进作用越明显。

为了保证实证结果的稳健性，本文以人均实际GDP差额的绝对值取倒数度量两地间的经济距离，得到的经济空间权重矩阵，对基准模型、中介效应、调节效应以及地区异质性进行了再检验，结果表明核心变量系数符号及显著性无实质性变化，本文的结论稳健。

结语

本文首先对数字经济影响区域经济增长、技术创新和全要素生产率在其中发挥的作用进行了理论分析，构建了数字经济综合指标评价体系，然后以我国省域面板数据为研究样本，运用改进的熵值法测算了我国省域数字经济综合指数，建立空间杜宾模型，实证检验了数字经济对区域经济增长的空间溢出效应，并探究了技术创新和全要素生产率在该效应中发挥的作用，得出以下结论：1. 空间相关性是数字经济促进经济增长过程中的重要因素。2. 数字经济对区域经济增长的直接效应、间接效应和总效应均显著，数字经济能够显著促进区域经济增长。3. 数字经济对经济增长的空间效应呈现东部和西部显著、中部不显著的特征，东部发达省市尚未充分辐射、带动周边数字经济欠发达区域的发展。4. 技术创新在数字经济对区域经济增长的影响中起完全中介作用。5. 全要素生产率正向调节了数字经济对区域经济增长的影响。

针对上述结论，为了更好地发挥数字经济对区域经济增长的促进作用，本文提出如下对策建议：1. 积极发展电信业、互联网行业、信息技术服务业等ICT基础产业和人工智能、大数据、云计算等新兴数字产业，促进数字经济与传统产业融合创新。2. 发挥东部发达省市对中部地区的示范、辐射和带动作用；西部积极向东部沿海地区、粤港澳大湾区以及北京、天津等地学习，放眼国际。3. 加大研发补贴、税收优惠等创新激励，鼓励创新主体从事基础研究活动，突破关键核心技术，从而通过技术创新激发数字经济的赋能效应；合理配置资源要素的投入，提高全要素生产率，释放数字经济的潜力。

最后，感谢西南科技大学行业特色研究项目“新时代行业特色高校治理模式与创新发展研究”（项目编号：20sxb049）；四川省农村发展研究中心资助项目“基于种养循环的农村一二三产业融合发展路径研究”（项目编号：CR1704）的资助。