数字经济对经济高质量发展的影响研究

□ 宋玉茹

一、引言

自改革开放以来，我国经济历经多年高速增长早已硕果累累。中国经济总量稳居世界第二，人均收入也逐渐步入全球高收入经济体行列。当前，我国经济发展已经迈入了新时代，党中央也多次强调要通过多种途径来提高经济高质量发展。经济高质量发展是创新驱动型经济的增长方式，而随着数字化技术的进一步推广，数字经济也逐渐成为全球经济发展的崭新源泉，各国经济社会也因此迎来巨变。自2016年G20杭州峰会上提出《二十国集团数字经济发展与合作倡议》后，数字经济发展的宏观测度问题也进一步广受关注。数字经济能否有效地带动区域经济高质量发展？数字经济对经济高质量发展的影响是否存在一定的区域异质性？这是目前各界都关注的焦点问题之一。本文的研究对当下数字经济以及经济高质量发展的成果做出了一定完善，希望抛砖引玉，对以后的相关研究有所启发。

二、文献综述

“数字经济（Digtal Economy）”在世界各国得到了越来越广泛的提及，但是尚未形成通识的经济学概念。多年来国内外学者都为数字经济赋予各有千秋的内涵。90年代，Tapscott（1996）首次提出了“数字经济”这一概念，作为“数字经济之父”，他认为电子商务的发展会决定数字经济的未来，多年来也不断有学者对其内涵进行补充。Kim（2002）指出，数字经济活动从本质上来看其实是“商品和服务以数字化的形式进行交易”的活动；在我国，康铁祥（2008）将数字经济定义为“在数字技术的基础上所进行的经济活动的总和”。

而我国当前主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活的需要与不平衡、不充分发展之间的矛盾。我国经济发展也逐渐由追求数量增长转型到谋求质量提高。“经济高质量发展”这一理念提出之后便受到了各界的广泛关注。任保平（2018）指出，所谓“高质量发展”不仅仅局限于数量的增加，更重要的是质量的优化，高质量发展要兼顾质量与数量，要达到数量与质量的有机统一，“经济高质量发展”也是一国经济高质量发展的高级阶段与最优状态。就测度而言，当前众多研究中都倾向于构建起评价指标体系对高质量发展水平或者“发展质量”进行测度。这类指标评价体系有些基于五大发展理念展开，也有些学者将体系的研究进一步细化，魏敏和李书昊（2018）的测度体系还将经济结构优化、基础设施完善等涵盖入内。对经济高质量发展的评价范围一般分为国家层面、省级层面、县市层面以及各类区域、行业部门层面。

数字经济会为经济高质量发展“赋能”，这是广为接受的成果。闵路路等（2022）研究结论指出，数字经济发展会通过促进创新绩效提升来驱动经济高质量发展。史丹等（2022）的研究则提出了存在“数字经济发展→提高金融效率与缓解资本错配→改善经济高质量发展”的传导机制。巫瑞（2022）等的研究区分东、中、西部异质性，在不同地区数字经济对经济高质量发展的影响也会存在一定差异性。数字经济对高质量发展的影响也会存在一定的空间溢出效应。本文研究我国省级数字经济对高质量发展的影响，引入空间计量模型，同时区分东中西部异质性，具有一定的创新性和完整性。

基于整体研究综述，本文提出以下假设：

假设1：数字经济的发展会对经济高质量发展带来正向作用。

假设2：数字经济对经济高质量发展的影响具有一定的区域异质性。

三、指标选择、模型设定以及描述性统计

（一）指标选择与数据说明

本文选取2011-2019年我国各省份年度经济数据为样本，所使用的数据均来源于统计年鉴、wind数据库。之所以选择2011年为开端，因为自2011年之后，随着智能手机等移动终端的渐渐全民化，数字经济也迎来了真正的发展大潮。并且考虑各类数据的可得性，将样本末端定于2019年。各个变量的定义与选择如下：

1.被解释变量

考虑指标体系构建的完整度，本文借鉴孙豪（2020）等人的方法，从创新、协调、绿色、开放、共享五个角度构建起我国省级经济高质量发展评价指标体系，具体变量选择如表1所示。

表1 经济高质量发展评价指标体系

注：第3列中，“+”表示该指标为正指标，“-”表示该指标为逆指标。

2.解释变量

本文核心解释变量为各省数字经济发展水平，借鉴张凌洁（2022）等人的研究，从信息通讯基础设施、数字金融化、信息产业发展三个角度出发，构建起我国省级数字经济发展水平评价指标体系，具体变量选择如表2所示。

表2 我国省级数字经济发展水平评价指标体系

3.控制变量

综合现有研究成果，本文选取各省政府规模（政府财政支出/地区生产总值）、全要素生产率、失业水平、金融集聚水平、产业结构（第三产业产值/第一产业产值）、城镇化水平作为控制变量。这些变量都是在以往研究中被证实对地方经济高质量发展有所影响的变量。其中，由于政府支出的挤出效应会随着规模不同产生不同影响，本文加入政府规模的二次项作为控制变量。

本文各个变量的定义与符号如表3所示。

表3 变量定义

（二）模型设定

本文采用空间面板模型来探究区域数字经济发展对经济高质量发展的影响，首先引入莫兰指数来检验两变量的空间依赖性。地理学第一定律（Tobler's First Law of Geography）曾指出：“一切事物之间都是存在相关关系的，并且当其位置相近时，这种关联会表现得更加紧密”。莫兰指数（Moran's I）是空间计量学中所用来度量空间自相关性的指数，本文分析所使用的为全局莫兰指数（Global Moran's I），计算公式如式（1）所示。

以数字经济发展水平为例，其中n为计算所涉及的区域的总数，本文取30个省份作为计算基础，即n=30；则表示当年份某地区的具体观测值，即该省份的数字经济发展水平，W则代表计算所需要的空间权重矩阵。本文分别选取地理距离权重矩阵、空间经济距离权重矩阵、地理与经济距离嵌套矩阵来计算莫兰指数。其中，在中所表示的是i、j两个地区之间地理距离绝对值的倒数；则将各个地区之间经济发展水平的空间自相关性加以考量，其矩阵中所代表的是i、j两个地区之间人均GDP差值的绝对值的倒数；而则将地理距离与经济距离综合考虑，k的取值位于[0，1]之间，本文参考邵帅等（2016）的成果，取k值为0.5。

本文运用stata软件计算出我国2011年到2019年30个省份中数字经济发展水平与经济高质量发展的莫兰指数。计莫兰指数的取值范围位于[-1，1]之间，数值越大就说明空间正相关性越强。

基于空间自相关的检验结果，本文进一步构建起空间计量模型来对不同省份之间各个要素的空间效应进行定量分析。在模型设定前先假设本文所采取的最优空间计量回归模型为空间杜宾模型（SDM），具体回归选择将依照后文的诊断性检验结果而定。具体形式如下：

除此之外，一方面为了缓解内生性问题的影响，另一方面也将各个省份前期行为对空间依存关系的影响加以考量，本文进一步构建动态空间面板模型如下所示：

（三）描述性统计

在回归之前，应先对变量进行描述性统计，以便对其直观了解，结果如表4所示。

表4 描述性统计

本文中各项指标分别包含270个原始数据，由表中结果可见各个变量的异常值并不明显。进行回归之前还要对各个变量进行相关性分析以初步判断假设的合理性，囿于篇幅本文不再使用表格汇报，根据stata相关性分析的结果来看，数字经济发展水平与经济高质量发展之间存在显著正相关关系，各个变量之间两两相关系数基本上都小于0.5，并且大多数小于0.3，进一步，由各个变量的vif检验结果为6.54，小于10，这就可以判断本文的解释变量之间并不存在多重共线性问题。

四、实证结果与分析

（一）分布差异

本文采用熵值法对2011-2019年我国各省（西藏除外）的经济高质量发展进行测度，计算结果如图1所示。由图1可见，我国经济高质量发展存在较大的区域不平衡性，诸如北京、天津、上海、广东等经济领跑地区的经济高质量发展水平也相对较高，整体而言西部逊于东中部，经济较发达省份的发展质量也一般较高。

图1 各省经济高质量发展

本文采用主成分分析法对2011-2019年我国各省（西藏除外）的数字经济发展水平进行降维合成，计算结果如图2所示。由图2可见，我国数字经济发展同样存在较大的区域不平衡性，诸如北京、江苏、上海、广东等经济领跑地区的数字经济发展水平也相对较高，整体而言西部逊于东中部，经济较发达省份的发展数字经济发展水平也一般较高。

图2 各省数字经济发展水平

进一步来看，图3和图4报告了9年来东、中、西各组的数字经济发展水平以及经济高质量发展的平均走势以及总体平均走势。由两图可见，多年来我国数字经济发展水平与经济高质量发展水平的总体平均走势都表现出逐年上升的趋势，东部地区的发展远超中西两区，也远超全国平均水平。总结来看，我国数字经济发展和经济高质量发展都具有明显的“东强西弱”的区域性不平衡现象。

图3 东、中、西部与总体数字经济发展水平平均走势图

图4 东、中、西部与总体经济高质量发展平均走势图

（二）空间自相关性检验

表5汇报了运用全局莫兰指数对各省数字经济发展水平以及经济高质量发展分别进行的空间自相关性检验结果。在三类权重矩阵之下，两变量的全局莫兰指数均为正值，这表明我国各省数字经济发展以及经济高质量发展都呈现出正向的空间相关性特征。并且总体来看，在权重之下，数字经济发展以及经济高质量发展的莫兰指数普遍大于在和权重之下的结果，这就意味着经济因素和地理距离在影响数字经济发展和经济高质量发展的正向空间依赖性层面上分别发挥着助长与缩小两种效应。

表5 全局莫兰指数表

（三）空间计量结果分析

1.诊断性检验

在对模型进行空间计量回归之前，需要先进行诊断性检验，表6汇报了诊断性检验的结果。由表6的LM检验结果可以看出，在三种权重矩阵之下，LM统计量都通过了显著性检验；并且进一步可以看出，空间滞后模型比空间误差模型更适用于本文研究，且固定效应要优于随机效应。Wald检验的结果则表明，在三种空间权重矩阵之下，空间杜宾模型（SDM）无法向空间滞后模型（SAR）或空间误差模型（SEM）转化。最后，结合所有LR统计量都通过了显著性检验来看，可以将本文研究模型扩展为双向固定效应模型。综上，本文最后选择双向固定效应下的空间杜宾模型来进行回归。

表6 空间计量模型诊断性检验

2.空间杜宾模型计量结果

表7汇报了空间杜宾模型的回归结果。其中（1）、（3）、（5）为三类空间权重矩阵之下静态空间杜宾模型回归结果，（2）、（4）、（6）中则纳入了被解释变量的一阶滞后项，作为动态空间杜宾模型回归结果。由结果可见，在W1、W2、W3三种空间权重之下，无论是静态模型还是动态模型中，数字经济发展水平的系数均为正值，并且都极为显著，这就表明数字经济的发展能够显著促进区域经济高质量发展提升，由此假说1得到验证。提升区域数字经济发展水平能够有效带动区域经济高质量发展。

本文将滞后项纳入模型中所构成的动态空间模型不仅可以有效缓解内生性问题，还可以更加准确地衡量模型中空间溢出效应的动态变化。由表中可见，空间滞后系数、时间滞后系数以及时空滞后系数均显著为正。因而可以得出：第一，在空间维度层面上，相邻省份的经济高质量发展水平能够对本省的经济高质量发展做出正向预测，也进一步证实了我国经济高质量发展的空间集聚性；第二，在时间维度上，我国各省经济高质量发展呈现出明显的路径依赖性特征，当期的经济高质量发展水平能够正向预测下一期的发展质量；最后，综合时间、空间双维度来看，对上一期中较为临近或经济条件相似的省份而言，其较高的经济高质量发展也会对本省份当期经济高质量发展的提升具有显著的推动作用。本文认为这可以归因于相邻省份经济发展的“溢出效应”与“示范效应”。经济高质量发展是我国新时代的重要任务，经济高质量发展较高的省份能起到很好的带头示范作用，使得邻近省份不仅可以应用其发展外溢的效用，还可以效仿其发展路径，更好地助力于自身发展质量的提升。

表7 空间面板模型回归结果

从结果中还可以看到，在三类空间权重矩阵之下，政府规模对经济高质量发展呈现出显著的倒“U”形影响。随着政府支出规模的提高，其对经济高质量发展的影响先促进后拖累。这是因为在政府支出规模较低时，适当提高财政投入会刺激经济增长，但是当政府支出过度时会产生“挤出效应”，从而抑制市场投资活力，拖累经济发展。除此外，失业水平与城镇化水平都表现出显著影响，其他变量则几乎并不显著。

（四）空间异质性分析

为了进一步探讨数字经济发展水平对经济高质量发展的区域异质性特征，本文按照惯有标准，将样本省份分为东部、中部、西部三个组别，并将W1、W2、W3三个矩阵也按照样本容量拆解，三组样本分别回归结果如以下三个表格所示。

表8 东部地区空间面板模型回归结果

表10 西部地区空间面板模型回归结果

注：★、★★、★★★分别表示在10%、5%、1%的显著度水平下显著

由结果可见，对于数字经济发展水平的系数而言，三组系数均显著为正，并且中部地区＜东部地区＜西部地区，也可以表述为：提升数字经济发展水平对经济高质量发展的促进效应在西部地区最大，东部次之，中部最小。究其原因，西部地区本身数字经济发展水平较低，伴随着近年来数字基础设施建设的推进，西部各个省份逐渐实现了“从无到有”的质变。由此，数字经济交易成本进一步降低，规模经济、范围经济逐渐实现，对经济高质量发展的促进作用也最大；而东部地区数字经济发展水平最高，数字经济的发展也领先实现了与实体产业的融合，这种深度融合之下，数字经济也能更好地通过“赋能效应”带动传统产业的优化升级。数字技术本身具有高渗透性与通用性，数字经济与实体经济的融合也很快会从消费领域蔓延到生产领域，并进一步演化出新产业模式，从而更有利于推动经济高质量发展。相比较东部和西部而言，中部地区数字经济发展水平居中，既没有西部地区突出的规模经济效应，又没有东部地区领先的“赋能效应”，因而在中部地区提升数字经济发展水平对经济高质量发展的促进效应最小。总结来看，对于西部地区而言，进一步发展数字经济对经济高质量发展的助力最大。

五、结论与对策建议

本文立足于数字经济与经济高质量发展的内涵，选取2011-2019年的省级面板数据，引入空间计量模型检验数字经济发展水平对区域经济高质量发展的影响，随后又区分东部、中部、西部，进行分组异质性回归。研究结果表明：第一，我国数字经济与经济高质量发展都存在着一定的正向空间溢出效应；第二，数字经济的发展能够显著提升本地区的经济发展质量；第三，数字经济对经济高质量发展的提升效应存在区域异质性，提升数字经济发展水平对经济高质量发展的促进作用而言，西部最为明显，东部次之，中部最弱。

由此，本文提出以下对策建议：

1.进一步推进数字技术的研发与应用，不断提高数字经济技术创新水平。目前，我国与发达国家的数字经济发展水平尚存在一定差距，其中一个重要原因，就是我国数字信息技术的发展尚有不足之处，远远不如一些发达国家的技术完善精进。因此，我国当前应当进一步鼓励数字产业与相关研发机构积极创新改良，注重培养创新型、科研型人才，从技术层面上推进我国数字经济的发展。

2.加快建设“数字要素”市场，实现实体经济与数字经济的深层次融合。当前，数字要素作为数字产业化进程中一种新的生产要素在国民经济中发挥着越来越大的作用。我国目前应当积极完善数字要素市场建设，沟通各个地区部门之间的“数据孤岛”，推动数字要素流通化、畅通化，从而进一步以数字经济发展带动第一产业、第二产业以及第三产业效率的提升，实现规模经济与范围经济。