数字经济的溢出效应影响了政府补贴吗？

焦 勇, 包龙杰

(山东科技大学 经济管理学院，济南250031)

一、引言

以新技术、新产业、新业态、新模式为代表的数字经济成为新时代背景下经济高质量发展的鲜明特征，数字经济愈发成为引领企业创新发展和推动传统产业变革的关键[1]。数字经济有广义和狭义之分，狭义的数字经济指为电子商务或由电子商务引起的贸易行为制造、供应电子产品和服务的经济过程[2]，陈永伟指出[3]，较多研究采用数字经济载体的ICT产业衡量数字经济规模，那么数字经济占GDP的比重不足10%；从全球发展来看，各国ICT产业占GDP的比重也处于2%～15%之间，数字经济发展水平不及传统产业。广义的数字经济则包含信息产业以及信息产业影响下对传统产业改造和提升效应，数字经济指对经济社会发展产生的海量数据进行分析提炼，形成有价值的知识并运用到经济社会，并延伸而出的新业态、新模式[4]。这种观点估计到2030年中国数字经济达到23万亿美元，超越美国成为世界第一数字经济大国，数字经济占GDP比重达到80%[5]。充分融入数字经济成为产业演化、生态群落生成的主流发展模式[6]，而数据资源则构成产业升级的关键生产要素[7]。经济发展新趋势归结起来就是数字经济快速发展与深度嵌入传统产业的进程，成为中国经济弯道超车的重要支撑与载体[8]。由此，加快推进数字产业化、产业数字化，实现数字经济和实体经济融合发展成为理论研究与实践发展的重要命题。

数字经济具有广泛的溢出效应成为理论研究关注的焦点。以互联网为代表的数字经济具有广泛渗透与冲击能力，成为引领传统经济变革的“数字红利”。随着移动互联时代的到来，连接到数据空间的网络节点实现突破增长，而信息交流规模是网络节点的平方，所以移动互联进一步提升了数字经济的溢出效应。数字经济广泛渗透影响其他产业，推动传统产业的数字化改造与效率提升。鉴于此，抓住数字经济发展契机、推动数字经济率先发展成为各地区竞争的重点。例如，贵州省抓住了大数据产业发展机遇，一举跃迁为数字经济大省、强省。所以，对数字经济溢出效应进行补贴、鼓励发展数字经济成为各级政府的通行做法。根据公开报道，数字经济补贴的案例司空见惯：从补贴标准看，2019年深圳市对“互联网、大数据、云计算”等数字经济单个项目的资助金额最高达到300万元；安徽省对“工业互联网、大数据产业、人工智能技术”等数字经济的最高奖补标准为100万元/项。从补贴金额看，据《福州日报》，2019年福州市在“平台经济、卫星应用、人工智能、物联网、5G”等数字经济核心领域补贴45个项目，补贴金额达到1.232 7亿元；根据“武汉东湖新技术开发区产业发展和科技创新局”公示，2019年武汉市东湖高新区在“软件信息服务和互联网+”两个数字经济领域的补贴金额分别达到9 991.43万元、2 195.08万元。由此提出的关键科学问题是：对数字经济进行政府补贴的理论依据是什么？补贴的目标和补贴的标准又是什么？这也是数字经济高质量发展需要回答的核心问题。

为了探讨数字经济的溢出效应以及最优补贴问题，本文的创新点和边际贡献体现在以下两个方面：第一，基于《中国数字经济发展指数白皮书》数据和国家统计局省际面板数据，使用分位数回归方法实证研究数字经济溢出效应对政府补贴的影响，着重考察数字化建设分别处于竞争模式和合作模式下，溢出效应对政府最优补贴、溢出效应对最优数字化建设、补贴错配对数字化建设的影响。第二，给出了数字经济的最优补贴方案。数字化建设处于合作模式中，政府的最优决策是不补贴，企业即已达到最优的均衡状态；数字化建设处于竞争模式中，避免数字化建设的搭便车行为，造成因“囚徒困境”而引致的双输局面成为政策制定的重点，而政府对企业数字化建设的补贴仅是“次优选择”。

本文余下的内容安排如下：第二部分为文献综述与研究假设；第三部分为数字经济溢出效应和补贴的实证检验；第四部分为结论与政策建议。

二、文献综述与研究假设

现有关于数字经济的溢出效应研究中，主要体现产业关联与渗透效应(Pervasiveness Effect)视角下数字经济溢出效应研究、网络外部性与生产效率视角的数字经济溢出效应研究、平台演化与产业生态视角的数字经济溢出效应研究三个方面。

一是产业关联与渗透效应视角下数字经济溢出效应。数字经济的基础是一大批如人工智能、大数据、云计算、互联网等底层技术，分为“通用目的技术”(General Purpose Technology, GPT)和信息通信技术(Information and Communication Technology, ICT)，构成数字经济演化的核心[9]。数字经济的渗透效应促进其他产业触网发展与加速变革[10]，而渗透效应的本质是数字经济与传统经济融合的趋同关系(Convergence)，即两个动态发展系统匹配、收敛乃至协同的过程[11]。从生产角度看，数字经济创新与传统产业变革存在协同演化趋势，而数字产业的发展构成“关键驱动力”，并且“产业耦联”具有较高的空间相关性[12]。从消费角度看，通过数字消费推动“信息化能力体系、产业双元发展、把握跨界融合机会”[13]。实证检验证实了数字经济外溢效应广泛存在，基于菲德(Feder)两部门模型考察了信息部门和非信息部门的异质性，研究发现信息部门存在直接影响和外溢作用[14]。

二是网络外部性与生产效率视角的数字经济溢出效应。数字经济具有网络外部性特性，这种效应的来源存在两个重要原因：一是数字经济中处于核心地位的数据交流、交换功能不同于传统产业，以边际成本几乎为零的“复制、粘贴”成为规模经济的典型代表；二是中国在数字经济领域中具有得天独厚的优势，网民数量和人口规模达到7亿人、14亿人，庞大的用户规模进一步放大数字经济的网络外部性[6]，人口规模红利构成中国数字经济突破发展的重要基础。数字经济网络外部性具有“去中心化”特征，数字经济打破传统资源独享特性，重塑资源组织方式，使系统中更多节点面向高度自治特征演进，节点不再高度依赖于中心，而是节点决定中心，中心依赖于节点，并且朝向去中心化方向演进[6]。这种外部性对生产效率的影响实现了从“生产率悖论”到“生产率促进论”的转变。早期研究中，以计算机为代表的数字经济发展引致“生产率悖论”[15-16]，计算机领域的投资增长却导致生产率增长的减速，这是因为数字经济对其他产业的渗透效应、融合效应不足所致。随着数字经济广泛应用并充分发挥外部性，首先提高信息技术部门的全要素生产率，然后扩散到信息技术相关使用部门[17-19]，进一步研究发现，数字经济通过借助物联网、大数据、云计算等技术推动全要素生产率的提升[6]。

三是平台演化与产业生态视角的数字经济溢出效应。数字经济打破传统产业资源独享特性，重塑资源组织方式，使产业生态系统中更多节点面向高度自治特征演进，传统产业形态面向平台化转型[20]。例如阿里巴巴、京东平台企业的兴起，再如青岛红领实现由服装生产企业向大规模智能定制平台的转型[21]。数字经济也促进产业生态的完善，在产业集群和产业链两种模式之外，数字经济带来新产业生态系统全新发展模式[22]。产业生态节点之间的联系更加普遍、开放，并在发展中不断转化[23]，从而促进制造业产业生态的完善与新产业生态系统的形成[22]，在新产业生态系统中充分发挥数字经济的溢出效应。

四是政府研究补贴与企业创新研发。Guo等[24]实证分析了政府研发补贴对中国制造业企业创新研发与产出的影响，利用1998年至2007年中国制造业企业的面板数据集，研究发现有政府研发补贴的企业与一般企业相比，其技术和商业化创新会高出很多。Carboni[25]实证分析了政府补贴对欧洲各国制造业企业创新研发投资的影响，基于欧洲七个国家制造业企业的代表性跨国比较样本，研究结果表明政府补贴对公司投资和研发都产生了积极的影响，公共政策还可能帮助面临财务困难的公司摆脱困境。研究较多分析政府补贴对企业创新研发的影响，忽略了政府补贴行为与溢出效应之间的影响关系分析。汤伟等[26]通过构建博弈模型，研究了研发投资的溢出效应对政府补贴的影响，研究发现当溢出效应较低时，合作研发下的政府补贴最高，当溢出效应中等时，合作研发能获得较高的政府补贴率，当溢出效应较高时，分散决策能获得最优的政府补贴率。数字经济的发展与新技术的研发密切相关，因此数字经济溢出效应与创新研发投资溢出效应有着必然联系。

综上所述，数字经济的溢出效应成为推动经济发展的新动力和重要战略举措，数字经济的演化区别于传统经济，具有广泛的渗透效应、网络外部性和平台演化特征，伴随着广泛存在的溢出效应。现有研究开始探讨数字经济的溢出效应，但是，针对数字经济的溢出效应是否进行政府补贴，以及补贴的标准如何确定问题，成为理论研究和实践进展需要阐释的重要命题。基于现有研究的基础上，本文提出以下研究假设：

H1：数字经济溢出效应正向影响政府补贴。

H2：数字经济溢出效应正向影响数字化建设。

三、数字经济溢出效应和补贴的实证检验

(一)《中国数字经济发展指数白皮书》数据的验证

数字经济作为新经济形态逐渐得到重视，但是数字经济的相关统计工作仍不健全，尚处于起步阶段。其中，中国信息通信研究院在数字经济领域的研究较为系统，从2015开始系统发布数字经济的系列研究报告，2019年《中国数字经济发展指数白皮书》更是详细提出数字经济基础指数、产业指数、融合指数、环境指数的内涵、测算方法与指标数值，这也构成实证环节的数据基础。

1.模型设定。为了检验上述假设，实证环节需要验证的两个核心问题是溢出效应(φ)对政府补贴(s)的影响、溢出效应(φ)对数字化建设(m)的影响。据此构建简单线性回归(SimpleLinearRegression)模型并验证最为核心的影响关系：

si=α1+β1·φi+εi.

(1)

mi=α2+β2·φi+δi.

(2)

式(1)、(2)中，α1、α2代表截距参数，β1、β2代表影响系数，εi、δi为模型的随机误差项。

2.指标设计与数据来源。第一，溢出效应。报告中提出数字经济融合指数包含了农业数字化、工业数字化和服务化数字化三个方面，考察了数字经济对其他产业的溢出效应，构成数字经济溢出效应的衡量指标。第二，政府补贴。数字经济环境指数主要是政府在数字化建设中的参与程度，衡量了政策支持力度的大小，从而构成地方政府对数字经济补贴的替代指标。第三，数字化建设水平。数字经济基础指数则包含传统数字基础设施和新型数字基础设施，也是正的外部性来源，构成企业数字化建设水平的有效衡量。图1和图2分别给出了溢出效应与政府补贴的散点图、溢出效应与数字化建设的散点图。从中清晰地看出，溢出效应对政府补贴、数字化建设有影响，并且从拟合的曲线看，呈现显著的正相关。

图1 溢出效应与政府补贴的散点图 图2 溢出效应与数字化建设的散点图

3.实证检验结果。表1给出了数字经济溢出效应对政府补贴、数字化建设影响的回归结果。其中，模型(1)、(4)是简单线性回归模型检验结果，其余模型均是分位数回归模型检验结果，并且模型(2)、(5)的分位数tau为0.25，模型(3)、(6)的分位数tau为0.75。结果发现，数字经济溢出效应对政府补贴存在显著的正向影响，影响系数均在1%的水平上通过检验，这也印证了数字经济的溢出效应构成政策制定的重要依据，政府出台了与溢出效应相适应的补贴政策。数字化建设处于合作模式中，数字化建设带来的正外部性可以通过企业之间的合作关系与卡特尔组织实现共享，此时任何外部干预都是冗余的，政府的最优决策是“无补贴”。而当前中国数字化建设领域仍以竞争模式为主，未形成以“协同共生”为内核的数字化建设合作模式。从政府补贴异质性的视角看，当溢出效应处于相对较低水平时(tau=0.25)，溢出效应对政府补贴的影响为0.879 5；当溢出效应处于相对较高水平时(tau=0.75)，溢出效应对政府补贴的影响为1.053 4，这也进一步印证了越高的溢出效应构成越强的政府补贴前提。数字化建设处于竞争模式中，溢出效应大小成为政府是否补贴的重要依据：当溢出效应较低时，最优策略是“无补贴”；当溢出效应较高时，最优策略是“补贴”。

表1 溢出效应、政府补贴与数字化建设

模型(4)、(5)、(6)可以发现，数字经济溢出效应对数字化建设产生显著的正向影响，影响系数均在1%的水平上通过检验，这也印证了本文的假设。当前中国数字经济蓬勃发展，广泛的渗透效应与技术溢出成为推动数字化蓬勃发展的基础，构成有利于数字化建设的重要因素。

(二)国家统计局省际面板数据的验证

1.模型设定。为了进一步验证假设，本文继续采用不同类型的数据验证溢出效应(φ)对政府补贴(s)和数字化建设(m)的影响。据此构建面板数据回归模型：

si,t=α1+β1·φi,t+εi+μt+τi,t.

(3)

mi,t=α2+β2·φi,t+δi+γt+νi,t.

(4)

式(3)、(4)中，α1、α2代表截距参数，β1、β2代表影响系数，εi、δi表示时间固定效应，μt、γt表示地区固定效应，τi,t、νi,t为模型的随机误差项。

2.指标设计与数据来源。第一，溢出效应。根据数字经济溢出效应的内涵，采用“有电子商务交易活动的企业数比重”予以衡量，从而考察了数字经济溢出到企业交易活动领域。第二，政府补贴。因为数字经济的演化发展时间较短，各级政府并没有形成有关数字经济补贴的详细统计数据，考虑到数字经济和新技术研发活动密切相关，所以采用“地方财政科学技术支出占地方财政一般预算支出比重”予以替代。第三，数字化建设水平。采用“每百家企业拥有网站数”予以衡量，考察了企业在数字化建设的投入情况。样本区间为2013—2018年中国大陆31个省市的面板数据，所有指标值均来自国家统计局网站的数据库。变量的描述性统计见表2。

表2 变量的描述性统计

3.实证检验结果。表3给出了计量检验结果。其中，模型(7)、(9)采用了最小二乘法估计结果，模型(8)、(10)是固定效应模型回归结果。从回归结果看，数字经济溢出效应对政府补贴、数字化建设的正向影响得到再次验证，并且多种估计结果均具有良好的稳健性，溢出效应的参数均在1%的水平上通过显著性检验，这也充分印证了数字经济溢出效应对政府补贴的正向影响、溢出效应对数字化建设的正向影响。数字经济的演化发展不同于实体经济，很重要的一环是数字经济的发展具有很强的正外部性，通过理念、技术和业态的革新推动实体经济的高质量发展。正因此，数字经济的溢出效应大小成为政府补贴水平的高低的重要基础，也成为推动数字化建设的关键点所在。

表3 进一步检验结果

为了考察表3中结果的稳健性，本文进一步运用面板分位数对基本模型的变量关系进行再检验，分别给出了tau=0.25、tau=0.50、tau=0.75时的检验结果，如表4所示。除了tau=0.25时数字经济溢出效应的系数值不显著之外，其它结果均通过了显著性检验，数字经济溢出效应对政府补贴具有显著的正向影响，并且数字经济溢出效应对数字化建设也存在显著的正向影响。结果表明，在不同的分位数条件下，核心解释变量的影响均为发生显著改变。这也进一步印证了表3中检验结果是稳健性。

表4 面板分位数检验结果

为了排除数字经济溢出效应、政府补贴、数字化建设之间可能存在时间趋势等原因所导致的内生性问题，本文进一步采用二阶段最小二乘法(TSLS)对模型结果进行估计，结果如表5所示。在排除了时间趋势影响之后，数字经济溢出效应对政府补贴、数字化建设的正向影响依然显著，再一次验证了本文的假设。

表5 TSLS检验结果

四、结论与政策建议

本文基于《中国数字经济发展指数白皮书》数据和国家统计局省际面板数据，使用分位数回归方法，依次探讨了数字化建设处于竞争模式、合作模式下，溢出效应对政府最优补贴水平、溢出效应对最优数字化建设、补贴错配对数字化建设的影响。研究发现：

第一，数字经济具有广泛的溢出效应是政府补贴的重要依据，但是“是否补贴”以及“补贴规模”则存在较大差异性。数字化建设处于竞争模式中，溢出效应大小成为政府是否补贴的重要依据：当溢出效应较低时，最优策略是“无补贴”；当溢出效应较高时，最优策略是“补贴”。数字化建设处于合作模式中，数字化建设带来的正外部性可以通过企业之间的合作关系与卡特尔组织实现共享，此时任何外部干预都是冗余的，政府的最优决策是“无补贴”。

第二，竞争模式中，数字化建设水平关于溢出效应的“U型”曲线关系，当溢出效应处于较低水平时，溢出效应负向影响数字化建设水平；当溢出效应处于较高水平时，溢出效应正向影响数字化建设水平。合作模式中，溢出效应正向影响最优数字化建设水平。并且，当溢出效应处于较低水平时，竞争模式下的最优数字化建设水平高于合作模式；当溢出效应处于较高水平时，竞争模式和合作模式下具有相同的最优数字化建设水平。

第三，补贴错配指的是竞争模式“补贴→无补贴”、合作模式“无补贴→补贴”的转变。竞争模式中，补贴错配导致溢出效应负向影响数字化建设水平，这是因为政府没有对数字经济正外部性进行补贴，所以企业可以“搭便车”，不用付出成本便从对手企业数字化建设外部性中获得收益，从而在市场中获得更高的市场地位，这也直接降低了对手企业数字化建设的动机。合作模式中，补贴错配导致最优数字化建设水平的上移，市场“看不见的手”已经实现最优的数字化建设水平，但是通过补贴扭曲了这种最优结果，产生数字经济“虚假繁荣”的假象，代价更是高昂的补贴成本与低效使用的财政补贴资金。虽然能够促进数字化发展，但是并没实现以“社会福利最优”为导向的政府目标。

据此，本文提出以下政策建议：

第一，以市场机制促进数字经济发展。政府补贴并不是最优策略，而是当数字经济外部性不能得到良好弥补所产生搭便车行为时的一种“次优选择”。市场机制的发挥，最为关键的问题与环节是构建数字化发展合作机制，避免以单一建设主体为成本收益考量的目标，而是建立以“利益共同体”为一体的建设模式。这里存在两条可行路径：一是推动平台经济的发展，以平台型核心企业为主体加快推动数字经济的发展，在以消费者需求为导向的产业生态系统中实现数字化建设的合作模式。二是明晰数字经济的产权问题，数字经济的溢出效应可以通过产权加以明晰和界定，厘清所有权、使用权的范围与边界，从而以市场化手段激励数字经济的良性发展。

第二，构建精准有效的补贴政策。完善政府引导在数字经济发展中的守夜人作用，厘清政府需要努力的方向，市场机制的调节作用将会引导企业的最优行为，所以政府在数字经济进程中需要较少的直接介入，政府所需要提供的作用主要是维护数字经济的基础设施，做好具有外部性的基础性工作，提供公平公正的市场竞争环境。有效补贴政策的另一个内涵是避免补贴错配，实践进展中，有些地区为了鼓励数字经济发展，可能会没有考虑到数字经济自身演化的客观规律，导致同时存在“过度补贴”与“补贴缺失”两种补贴扭曲现象，需要以地区数字经济发展实际为依托，加快数字经济的精准政策研究，制定精准化、有效化的补贴机制与长效管理机制。

第三，避免掉入“溢出效应”陷阱。数字经济的溢出效应原本是新经济萌发对经济社会的“馈赠”，成为数字经济区别于传统经济的重要内涵。但是，这一美好的馈赠在某些时候容易导致“搭便车”行为的出现，若是没有良好的共建共享机制，则容易进入“溢出效应”陷阱与囚徒困境局面，所有数字经济参与者都选择有利于自己的方案，最终结果却导致社会福利的损失。所以，针对溢出效应的正外部性，需要多方共同建设、呵护与分享，通过机制设计避免数字化建设主体陷入“囚徒困境”，努力消除企业建设正的外部性对企业自身带来的“伤害”。