数字经济驱动安徽省文化产业高质量发展探论

丁仕潮，张飞扬

（安庆师范大学经济与管理学院，安徽 安庆 246133）

践行高质量发展理念，落实文化产业数字化战略是当前和今后一段时期中国文化领域改革发展面临的重要任务。近年来我国数字经济发展迅速，以大数据、人工智能、VR、区块链等为代表的数字技术广泛应用，数字文化产品和服务已经成为满足人们美好精神生活需要的重要组成部分。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展报告（2022）》显示，2021年我国数字经济规模达到45.5 万亿元，占GDP 比重达到39.8%，发挥了经济的“稳定器”与“加速器”作用。国家统计局数据表明，2022年上半年，新闻信息服务等文化新业态特征较为明显的16 个文化行业小类实现营业收入19990亿元，同比增长2.9%，比全部规模以上文化及相关产业企业高出2.6个百分点。

安徽省数字经济规模在2021年已经突破1万亿元，且增速超过全国平均水平。作为长江经济带和长三角经济圈的叠加区，其数字经济发展已经成为安徽省文化产业转型升级、提质增效的重要力量。但数字经济驱动文化产业高质量发展的机制是什么；这种驱动效应是否存在城市差异；在新发展格局下，数字经济能否通过促进文化消费来提高文化产业高质量发展水平。回答上述问题，就是文本试图解决的。

一、文献回顾

（一）数字经济的内涵与评价

关于数字经济的内涵。自从1996年Don Tapscott首次提出“Digital Economy”以来，业界和学界进行了深入的探讨。2016年G20峰会上发布的《二十国集团数字经济发展与合作倡议》指出，数字经济是以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动[1]；王思瑶将数字经济生产活动划分为数字经济驱动活动与ICT应用活动[2]；陈晓红等认为数字经济是以数字化信息（包括数据要素）为关键资源，以互联网平台为主要信息载体，以数字技术创新驱动为牵引，以一系列新模式和新业态为表现形式的经济活动[3]。

关于数字经济的评价。学界大多通过构建综合指标体系的方式来进行测算，但因研究尺度不同，指标选择的差异较大。从国家整体尺度看，许宪春等把数字经济划分为数字化赋权基础设施、数字化媒体、数字化交易以及数字经济交易产品四项内容，并借鉴BEA 的方法测算了中国数字经济规模[4]；鲜祖德等以国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》为标准，构造了数字经济测算框架，测算并预测了我国数字经济核心产业规模[5]。从省际尺度来看，潘为华等从数字经济基础设施、数字产业化、产业数字化、数字化治理4个层面，构建数字经济发展的综合评价指标体系，并采用熵值法对中国31个省进行综合评分[6]；万晓榆等从数字基础设施、数字产业、数字融合3个维度构建了由12个三级指标的数字经济发展的测度指标体系，并采用纵横向拉开档次法对我国30 个省的数字经济发展水平进行了评价[7]。从城市尺度来看，赵涛等采用互联网普及率、互联网相关从业人员数、互联网相关产出、移动互联网用户数以及数字普惠金融发展5个方面的指标，利用主成分分析法测算了中国城市数字经济综合发展水平[8]；王胜鹏等构建了由数字经济设施基础、数字经济产业基础、数字经济活动表征的9项指标组成的城市数字经济发展评价指标体系[9]。

（二）文化产业高质量内涵与评价

关于文化产业高质量发展的内涵。郑自立指出文化产业高质量发展具有更加强劲的增长动力与创新能力、更加合理的产业结构和区域布局、更好的产品质量和服务功能、更高的经济地位和社会效益[10]；宗祖盼认为文化产业高质量发展内涵包括旺盛增长力、强大凝聚力、坚定自信力、广阔辐射力以及先进引领力[11]。

关于文化产业高质量发展的评价。目前有从单维角度，也有从多维角度建立综合指标体系开展评价的。从单维角度来说，贺达等[12]和江晓晗等[13]均利用DEA-Malmquist 指数来测度文化产业发展质量水平。从多维角度来说，袁渊等从产业效率、文化创新、协调发展、发展环境和对外开放5个维度构建了文化产业高质量发展指标体系，并利用熵权TOPSIS 法测算了我国31 个省份文化产业高质量发展综合指数[14]；喻蕾从产业创新、产业协调、产业开放和产业共享4个维度构建了我国文化产业高质量发展评价指标体系[15]。

（三）数字经济对文化产业高质量发展的影响

理论方面，范周指出数字经济推动传统文化产业转型升级，新技术从消费端向生产端渗透，实现了产业全要素升级，并催生出文创发展的新业态、新模式[16]。5G技术、人工智能、新基建以及区块链等数字技术均能推动文化产业高质量发展（黄永林等；杨云霞等；郝挺雷等；臧志彭等）[17-20]。

实证方面，韩东林等依据冲击效应，建立VAR模型，发现数字技术应用在短期和长期都能对文化产业发展造成有效影响[21]。陆建栖等利用省级面板数据进行实证发现数字经济对文化产业高质量发展具有显著正向影响[22]。韩松等利用2012—2019年30个省份的面板数据，通过空间计量发现，数字经济会显著提升文化产业高质量发展水平，并且这种正向影响具有显著的空间溢出特征[23]。

通过梳理上述文献，可以发现现有研究大多聚焦于二者关系的理论分析，较少进行实证检验，并且在城市层面的系统研究更为缺乏。因此，本文将从理论上构建数字经济驱动文化产业高质量发展的分析框架。借鉴已有研究，揭示数字经济能够通过“数字技术创新效应”“产业链优化升级效应”以及“文化消费促进效应”对文化产业高质量发展产生直接和间接影响。在此基础上，采用安徽省2012—2020年16个地级市的数据，利用面板固定效应模型以及中介效应模型，从驱动效应、作用机制以及异质性三个方面实证检验数字经济对文化产业高质量发展的影响。理论框架见图1。

图1 数字经济驱动文化产业高质量发展的理论框架

本文可能的边际贡献有以下三点：第一，在理论分析上，将数字经济赋能效应聚焦在文化产业高质量发展上，系统梳理了数字经济对文化产业高质量发展的直接和间接影响，进一步丰富了数字经济和文化产业高质量发展的有关理论。第二，以往研究大多采用省级面板数据，而本文首次使用单个省份的地级市层面数据进行实证分析，并通过工具变量和多种稳健性检验方法进行检验，进一步增强了研究结果的可信度。第三，在作用机制上，本文不仅利用固定效应模型分析了数字经济对文化产业高质量发展的直接作用，而且还从居民文化消费渠道，利用中介效应模型分析了其间接作用，有利于破解数字经济驱动文化产业高质量发展的机制“黑箱”，从而有助于确定今后安徽省数字经济和文化产业高质量发展方向。第四，基于地理区位、规划区位对数字经济驱动文化产业高质量发展的影响进行了城市异质性验证，为缩小城市差距，缓解城市不平衡性提供了相关政策支持。

二、理论机制与研究假设

（一）数字经济发展对文化产业高质量发展影响的直接效应

1.数字经济驱动数字技术创新直接形成数字文化新业态

文化企业可以采用最新的数字技术，形成新的业态与模式。一方面，以人工智能、大数据为代表的某些ICT技术可以直接形成一批数字文化产业，如网络游戏产业、短视频产业等。这些数字文化产业本身生产效率高、受众群体大，逐渐成为文化产业领域重要新生力量，为文化产业发展提供了新动能。另一方面，在技术-经济范式下，数字技术的产业化会改变文化企业传统的生产方式、组织结构，通过技术渗透与扩散，所有文化企业都将实现创新驱动，并且引导高水平的创意人才从传统低效的文化部门流向高效的新业态部门，提高了产业结构高级化水平，促进了文化产业高质量发展。

2.数字经济驱动传统文化产业的产业链优化升级

作为数字经济的核心，数字技术作为一种通用技术，推动了文化产业的设计创作、生产制造、营销传播等产业链环节的优化，增强了文化产业的垂直细分与横向扩张，实现传统文化产业的数字化改造升级。

数字经济驱动高质量内容创意设计创作。文化产业是内容产业，内容创意是其高质量发展的核心。文化产业供给侧改革的一项重要内容就是利用数字技术实现内容创意的多样化、个性化与精品化。数字技术作为共性技术，通过网络连接更多创意群体，消除了传统物理空间距离，使创意者能够实现网络空间集聚和分工协作，创造创意社区，形成网络共创生态（向勇）[24]，使得在线文化交流更加频繁，由此激发创作出更多文化创意。数字平台将会发挥组织优势，使得网络协同、价值共创、供需互动成为现实，内容创作者和消费体验者角色的模糊、边界消失，消费者被视为“产消者”即参与生产活动的消费者（张峰和刘璐璐）[25]，也将参加新产品的研发设计，消费者个性化需求。数字平台从“去中心化”角度打破了单纯由企业供给内容的壁垒，变革了内容创作机制，促进形成了新的内容生产模式形成如UGC，像抖音视频创作、微博评论、视频弹幕等；PGC像喜马拉雅FM等，以及MGC像阿里巴巴的“AI智能文案”（陈刚和宋玉玉）[26]等，由此大大提高了内容创作效率，降低了创作成本。而当流量模式、粉丝模式的价值增量空间出现饱和，企业还能够利用大数据等数字技术充分挖掘存量需求，深耕优质数字内容，促进内容的精品化。数字技术还能够推动跨行业知识外溢与共享，像文化遗产资源的数字化就为内容创作提供了更多灵感源泉，甚至其本身就可以成为内容创意的一部分。

数字技术驱动高效率的文化生产制造。数字技术能够实现文化产品的模块化、智能化生产制造。数字技术与制造业融合促进了网络化分工协同和智能制造的发展。文化生产制造过程可细分为若干个相互衔接的模块，网络平台中的文化制造企业只需承担某个模块的生产任务，提高了垂直专业化水平，还有效盘活了闲置资源。智能制造技术还可以实现对生产过程进行全过程监督，自行纠偏，开展精准生产，最大程度保证了生产的高效率高质量，减少了资源能耗，降低了生产成本，缩短了文化产品生产周期。还可以利用机器学习、人工智能等技术实现虚拟仿真，对制造过程进行数字化描述、纠偏和决策（董小英等）[27]，提高了产品制造效率。文化企业由此可以实现小批量、多品种智能制造。

数字技术驱动高精度文化营销传播。互联网、大数据等数字技术能够对用户进行精准数字画像，利用数字平台实现需求的即时传导。文化企业可以通过数据挖掘技术，准确分析用户的需求特征、场景特征，开展精准营销，利用数字融媒体手段，推送、传播个性化文化产品和服务信息，极大地降低了营销成本，提高了服务质量。例如，从内容供给来看，利用数字技术可以将用户内容偏好及时准确地传送给创作者和生产者，使得创作者对内容创意风格和特点、乃至故事情节等进行修改，由此形成多样化的文化内容和产品，满足了用户需求，并借助网络梅特卡夫定律和用户黏性特征，实现长尾经济效应。而且像抖音、快手等网络自媒体的产生，更有效体现了“去中心化”，人人皆可为内容创意生产者和传播者，这些网络自媒体还能集聚粉丝，产生流量效应，甚至能实现病毒式营销，把营销成本降低到零（王千）[28]。由此提出假设1。

H1：数字经济对文化产业高质量发展有正向促进作用

（二）数字经济发展对文化产业高质量发展影响的间接效应

微信、支付宝等移动数字化支付手段大大提高了文化消费的便利性，如在线票务可随时随地预购门票。像VR、AR、人工智能等新兴数字技术的应用，使得传统线下文化消费转移到线上，形成了类似于云旅游、网络视听、网络游戏、云演艺等新消费模式，这些不依赖物理空间的互联网消费模式极大的扩大了文化消费市场，使得农村和偏远地区的文化消费潜力也激发出来。而且利用数字化支付工具，使得消费者对文化产品和服务的价格敏感度下降，有助于刺激文化消费。

随着数字技术的快速更迭，文化市场呈现不确定性更大、需求偏好变化快、消费周期短等特点。数字技术正好能够解决其核心问题，数据技术驱动形成了“内容+技术+场景”的融合型平台。消费者可以通过这些数字平台，以极快的速度搜索到更多的文化产品和服务信息，大大降低了消费者的搜索成本，一定程度上能够促进文化消费。消费者的购买行为能够被数字画像，在大数据技术的助力下，文化企业能够更好地掌握消费者的消费倾向，实现了从体验数据挖掘与传递，再到产品服务创新提升用户体验正向反馈的跃迁，提高了供给的适配性和消费满意度。由此提出假设2。

H2：数字经济通过促进居民文化消费提高文化产业高质量发展水平

（三）数字经济发展对文化高质量发展影响的城市异质性

由于经济发展、资源禀赋、技术创新能力等原因，安徽省各地级市文化产业发展也存在不平衡性的特征。值得关注的是，城市区位和城市性质可能会带来数字经济驱动文化产业高质量发展的差异性。一般而言，经济发达城市或者处于都市圈的城市，有着更好的人才、资金和技术等资源要素，数字经济的驱动效果会更加明显。由此提出假设3。

H3：数字经济对文化产业高质量发展的推动作用具有城市异质性

三、模型设计与变量说明

（一）模型设定

首先，为了验证数字经济对文化产业高质量发展的直接作用机制，本文选择面板数据模型，设定如下计量模型：

其中，i代表安徽省16 个地级市，t代表年份，HQDCIi,t代表被解释变量，即文化产业高质量发展水平；DEDIi,t为核心解释变量，代表数字经济发展水平；Controli,t表示相关控制变量。β0、β1和β为待估参数，μi表示不随时间变化的地级市个体固定效应，δt表示时间固定效应，εi,t表示随机扰动项。

其次，为了检验数字经济是否通过居民文化消费支出（Resident）、城镇居民文化消费支出（Urban）以及农村居民文化消费支出（Rural）对文化产业高质量发展的产生间接影响，借鉴温忠麟等[29]的研究，构建如下归回模型。

Mi,t为中介变量，分别为居民文化消费支出（Resident）、城镇居民文化消费支出（Urban）以及农村居民文化消费支出（Rural），HQDCIi,t、DEDIi,t、Controli,t的含义与（1）式相同，λ和γ为待估参数。如果λ1和γ2有一个不显著，则需要进行Boostrap检验，再进行判断；如果λ1和γ2均显著，且γ1不显著，则为完全中介效应，也就是数字经济完全通过中介变量来发挥作用，而不存在直接作用；如果λ1和γ2均显著，且γ1显著，则为部分中介效应，且λ1*γ2/β1中介效应的占比。

（二）变量说明与描述

1.被解释变量。被解释变量为文化产业高质量发展水平（HQDCI）。在综合参考袁渊和于凡（2020）[14]的研究，结合数据可获得性，从产业结构、发展环境、产业民生、生产效率、市场规模、创新能力6个维度提取18个指标建立指标体系（见表1），并利用熵值法，对2012—2020年安徽省16个地级市的文化产业高质量发展水平进行综合评价。

表1 文化产业高质量发展评价指标体系

部分指标的计算过程如下：

（1）产业结构合理化。利用泰尔指数来测算，泰尔指数的计算公式为：

Yi分别表示文教工美体育和娱乐用品制造业、印刷和记录媒介复刻业的营业收入，Y表示二者营业收入之和；Li分别表示文教工美体育和娱乐用品制造业、印刷和记录媒介复刻业的从业人员，L为二者从业人员数之和。

（2）产业结构高级化。在地级市层面，相关部门统计的时候一般将数字音乐、数字出版等新业态纳入到印刷记录媒介复刻业之中，因此该行业占比可以近似表示为文化产业结构的高级化：

（3）劳动产出率=（上述二业营业收入之和）/（上述二业从业人员之和）

（4）资本产出率=（上述二业营业收入之和）/（上述二业资产之和）

（5）全要素生产率（TFP）。采用DEA-Malmquist指数来测度，其中投入指标为上述二业从业人员之和与资产之和，产出指标为二者营业收入之和，利用DEAP2.0软件计算得到。

2.核心解释变量。核心解释变量为数字经济发展水平（DEDI）。借鉴赵涛等[8]的做法，利用互联网和数字普惠金融综合构建数字经济发展水平评价指标体系（见表2），也用熵值法进行测算。

表2 数字经济发展指标体系

3.控制变量。为了减少遗漏变量带来的内生性偏误，提高回归结果的精度，借鉴陆建栖和任文龙[22]以及韩松和王洺硕[23]的成果，选择影响文化产业高质量发展的控制变量：①创新能力（IC）通过专利申请总数衡量；②人均生产总值（PGDP）通过人均GDP来衡量；③文化财政支出（CCE）利用文化旅游体育与传媒支出衡量；④文化产业从业人员（CIE）通过文化产业从业人员数衡量；⑤教育水平（CL）利用人均受教育年限来衡量；⑥经济总量（EA）利用各地区生产总值衡量；⑦经济增长率（EGR），通过各地区生产总值增长率衡量。

4.中介变量。根据上文假设，选取文化消费作为数字经济影响文化产业高质量发展的中介变量。考虑到城乡差异，居民文化消费支出（Resident）利用各地级市城镇和农村居民人均教育文化娱乐消费性支出的平均数来衡量，城镇居民文化消费支出（Urban）利用各地级市城镇居民人均教育文化娱乐消费性支出来衡量，农村居民消费支出（Rural）采用各地级市农村居民人均教育文化娱乐消费性支出来衡量，分别进行中介效应检验。

（三）数据来源与描述

本文研究的样本为安徽省16 个地级市，数据来源于《安徽统计年鉴》（2013—2021）、各地级市统计年鉴（2013—2021）、各地级市统计局互动交流板块、市长信箱等，对于个别缺失数据，采用回归与线性插值法补齐（见表3）。

表3 各变量描述性统计

四、实证结果与分析

（一）安徽省数字经济与文化产业高质量发展水平的时空特征

本文选取了2012年和2020年两个时间点，利用python3.0 软件来分析安徽省16 个地级市数字经济与文化产业高质量发展水平的时空发展趋势。从图2中可以看出，安徽省数字经济发展水平呈现整体上升趋势，2012年数字经济发展的全省均值为0.065，2020年上升到0.434。2012年最高为合肥的0.117，最低为六安的0.011，极差为0.106，标准差为0.030；2020年最高为合肥的1.000，最低为六安的0.302，极差为0.698，标准差为0.165。合肥一枝独秀，一直居于领先地位。合肥作为安徽省省会，坐拥中国科学院合肥分院、中国科学技术大学等科研院所以及科大讯飞等科技企业，量子通信技术领先全球，已经成为合肥数字经济的一张靓丽名片。2021年合肥数字经济增加值占GDP比重达45%以上，数字经济核心产业增加值占10%以上（见图2）。

图2 2012年和2020年安徽省数字经济发展水平

从图3中可以看出，安徽省文化产业高质量发展水平呈现整体上升趋势，2012年文化产业高质量发展的全省均值为0.111，2020年上升到0.165。2012年最高为合肥的0.295，最低为宿州的0.049，极差为0.246，标准差为0.056；2020年最高为合肥的0.412，最低为宿州的0.082，极差为0.33，标准差为0.078。合肥仍然一枝独秀，“十三五”期间，合肥市文化产业增加值年均增长10%以上，占GDP比重也突破5%，成为支柱产业。《合肥市“十四五”现代服务业发展规划》提出，2025年，文化产业增加值力争突破1000亿元，全国文化企业30强达到3家以上，将合肥打造成为区域性文创中心。

图3 2012年和2020年安徽省文化产业高质量发展水平

（二）基准回归分析

从安徽省整体层面来考察数字经济对文化产业高质量发展的影响，表4呈现了混合回归、随机效应模型以及固定效应模型，在是否添加控制变量及是否控制时间、个体的情形。从列（5）和列（6）可以看出，无论是否添加控制变量，核心解释变量数字经济的回归系数始终为正，且都通过了1%的显著性水平检验，这说明数字经济发展有利于文化产业高质量发展。从表4 中第（6）列可以看出，数字经济发展水平每提高1个单位，安徽省文化产业高质量发展水平会提高15.6%。究其原因，数字经济的发展，促进了大数据、人工智能等数字技术的更新与迭代，通过创造数字文化新业态，推动传统文化产业价值链升级，并且以数据的高渗透性、复制的低成本性，通过数字化、网络化和智能化，实现了产业链协同和跨区域连接，大大提高了生产效率，促进文化产业高质量发展，印证了H1。

表4 数字经济对文化产业高质量发展的影响

（二）稳健性检验

1.内生性处理

为了克服内生性问题，借鉴黄群慧等（2019年）[30]的做法，选择历史上安徽省各地级市2001年邮局数量作为数字经济发展的工具变量。因为，一方面历史上邮局数量能够影响互联网的接入，满足数字经济发展的相关性要求。另一方面，随着现代信息技术的发展，邮局对文化产业发展的影响很低，满足排他性要求。由于样本为面板数据，将2001年各地邮局数量分别与滞后1 期每百人互联网用户数、滞后1期每百人移动电话用户数的乘积作为数字经济发展的工具变量。从表5 第(2)和第(4)列可以看出，数字经济发展对文化产业高质量发展的正向影响至少在10%的水平上显著。同时Kleibergen-Paap rk LM 统计量均在5%的水平上显著，即拒绝工具变量不可识别的假设；且Cragg-Donald Wald F 统计量均大于10，不存在弱工具变量问题。通过上述检验，可以有效印证选择上述工具变量的合理性。

表5 工具变量法检验结果

2.稳健性检验

（1）替换被解释变量和核心解释变量。采用全局主成分分析法对数字经济和文化产业高质量发展进行测算，对模型(1)进行重新估计，结果见表6 第(1)(2)列所示。可以发现，数字经济对文化产业高质量发展的影响均在1%的水平上显著为正，与表4中的结论保持一致。

表6 稳健性检验结果

（2）删除样本。一方面，2020年爆发了新冠肺炎疫情，对数字经济和文化产业发展都造成了影响，将其剔除。另一方面，2015年12 月安徽省人民政府出台了《关于印发安徽省加快推进“互联网+”行动实施方案的通知》，2016年可以看成是安徽省数字经济发展的元年。因此，将2012—2015年的样本剔除，重新对样本进行估计，结果见表6第(3)(4)列所示。可以看出，数字经济发展的系数在1%的水平上显著为正。

（3）增加控制变量。根据文献分析，增加2 个控制变量，其中文化产业禀赋结构（CIES）利用规模以上文化企业资产总计与劳动人数的比值衡量，产业升级（IU）利用第三产业与第二产业的比值衡量。重新估计的结果见表6 第(5)列所示，发现数字经济对文化产业高质量发展的正向作用依然保持在1%的水平上显著。

以上检验表明，数字经济对文化产业高质量发展的正向影响结果是稳健的。

（三）地区异质性分析

从安徽省16 个地级市整体来看，估计结果表明数字经济对文化产业高质量发展存在显著的促进作用。但是安徽省不同城市之间存在差别，可能会导致数字经济对文化产业高质量发展的赋能效果不同。由此，参考陈喜和王凯[31]以及《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》的划分，将安徽省16个地级市划分为皖北-皖中南、长三角区域一体化中心区-非长三角区域一体化中心区两类样本，分析数字经济对安徽省文化产业高质量发展影响的城市异质性。

对比表7第(1)(2)可知，数字经济对皖中南城市文化产业高质量发展的回归系数为0.137，且在1%的水平上显著。皖中南地区属于合肥都市圈和皖南国际文化旅游示范区，可以满足文化产业数字化发展对高端生产要素的需求，使得数字经济与文化产业能够深度融合，数字经济红利能为文化产业高质量发展赋予强劲动力。而数字经济对皖北地区的回归系数为-0.0354，但不显著。可能原因是皖北地区数字技术与文化产业的融合尚处于初始的磨合阶段，数字经济发展对文化产业的抑制效应大于其赋能效应。对比表7(3)(4)可知，数字经济对长三角区域一体化中心区城市文化产业高质量发展的回归系数为0.141，且在1%的水平上显著，对非中心区城市文化产业高质量发展的回归系数为-0.0477，但不显著。合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、滁州和宣城8个中心区城市对安徽省融入长三角有着枢纽作用，苏浙沪等地资源率先在这些中心区城市中流动共享，中心区城市能够集聚大量的数字创意人才，使得数字经济对中心区城市文化产业高质量发展的提升效果更强，印证了H3。

表7 数字经济对文化产业高质量发展影响的区域异质性检验

（四）中介效应分析

表8 为数字经济通过文化消费促进效应对文化产业高质量发展影响的检验结果。从第(1)列的检验结果发现，数字经济对居民文化消费具有显著的促进作用。

表8 消费提升的中介机制检验

第(2)列的检验结果表明居民文化消费对文化产业高质量发展的影响也显著为正。由于这两个系数显著，加上表4(6)列基准回归的结果，说明数字经济对文化产业高质量发展存在正向的消费促进效应，即数字经济通过提升居民文化消费来推动文化产业高质量发展。加入居民人均文化消费后，数字经济和文化产业高质量发展的显著性关系并没有改变，但是其影响系数从基准回归的0.156下降到0.141，同时文化产业高质量发展和居民文化消费之间存在显著正向关系，系数为0.0935，说明居民文化消费在数字经济和文化产业高质量发展之间起到了部分中介作用，其中介效应的占比为10.25%。

从第(3)列的检验结果可以发现，数字经济对城镇居民文化消费具有显著的促进作用。但从第(4)列的检验结果来看，城镇居民文化消费对文化产业高质量发展的影响系数不显著，经过Bootstrap 检验，发现城镇居民文化消费作为中介变量的间接效应不显著。

从第(5)列的检验结果可以发现，数字经济对农村居民文化消费具有显著的促进作用。第(6)列的检验结果表明农村居民文化消费对文化产业高质量发展的影响也显著为正。数字经济可以通过提升农村居民文化消费来推动文化产业高质量发展。加入农村居民文化消费后，数字经济和文化产业高质量发展的显著性关系并没有改变，但是其影响系数从基准回归的0.156下降到0.135，同时文化产业高质量发展和农村居民文化消费之间存在显著正向关系，系数为0.115，说明农村居民人均文化消费在数字经济和文化产业高质量发展之间起到了部分中介作用，其中介效应的占比为13.71%。综上，数字经济能通过文化消费提升效应促进文化产业高质量发展，且这种效应在农村地区更为显著，印证了H2。这也说明相较城镇地区，当前数字经济发展对农村地区文化消费的边际贡献更大，更有利于激发农村文化消费潜力，扩大农村文化消费市场，推动文化产业高质量发展。

六、结论与建议

（一）主要结论

本文系统总结了数字经济通过“数字技术创新效应”“产业链优化升级效应”以及“文化消费促进效应”对文化产业高质量发展影响的直接和间接作用机制，并基于2012—2020年安徽省16个地级市面板数据，实证检验了数字经济对文化产业高质量发展的影响效果、作用机制以及异质性表现。研究发现：首先，数字经济能够提高文化产业高质量发展水平，内生性与稳健性检验均支持这一结果。其次，数字经济对文化产业高质量发展的影响存在区域异质性，在皖中南地区、长三角区域一体化中心区城市，数字经济对文化产业高质量发展促进效果更加显著。最后，数字经济能够通过驱动居民文化消费来提升文化产业高质量发展水平，且农村居民文化消费的中介效应更高。

（二）政策建议

第一，以数字技术作为驱动文化产业高质量发展的切入点，增强数字技术自主创新能力和产业化应用水平。首先，加大数字文化科技创新的研发力度，做好技术预测和布局。充分利用中科大、中科院、科大讯飞等力量，构建安徽数字文化产学研协同创新联盟，在重要和关键的数字文化科技领域实现自主突破。其次，加强引导新兴数字技术在文化产业领域的应用与推广，帮助中小企业深度参与“上云用数赋智”行动，不断扩大数字文创产业规模，紧紧围绕“一核、一极、十基地”的总体布局，积极打造数字文化产业新高地。再次，要积极构建基于“数字+文化”的产业生态系统，形成安徽省文化产业综合性数字化平台，发挥资源整合优势，推动数字技术创新链与文化产业产业链的深度融合，加快核心领域的数字化、网络化和智能化转型，推动安徽“文化制造”向“文化智造”转变。最后，积极培育数字文化企业巨头。要促进数字文化产业集聚，加大重点文化企业与互联网企业、高新技术企业的深度合作，鼓励利用并购等资本形式，形成在数字文化细分领域具有强大控制能力的文化企业巨头。

第二，充分发挥数字经济的文化消费促进效应。营造良好的文化消费数字化环境，推进文化领域“想消费、能消费、敢消费”。首先，充分利用数字技术创造更多新型文化产品和服务，通过供需协同，提高消费者的选择性和满意度，不断激发消费者的潜在需求，利用数字技术的广泛连接性，扩大潜在消费规模。其次，要充分利用数字金融等手段，通过创业、投资等渠道，不断提高居民收入水平；还可以利用政府消费券抵减、返现折扣等措施进一步降低数字文化产品价格，使得有效文化消费需求得到满足。最后，加大对文化市场的治理，尤其是防范数字金融诈骗，推动移动支付的适老化，提高文化消费的安全性。

第三，因地制宜，精准施策。重视各地级市的发展差异，实施差异化发展政策，着力消除数字鸿沟。一方面，皖中南地区要充分利用数字经济优势，以合肥为“一核”，以芜湖为“一极”，重点构建数字创意产业集聚地，以发挥其辐射和带动作用。皖北地区要加大数字经济的融合范围，创造更多数字经济与文化产业的融合点，激发数字经济的赋能作用。还要深度融入长三角区域一体化，增强苏浙沪的溢出效应。另一方面，各地要充分挖掘特色历史文化资源，形成庞大的数字文化资源库，打通文化内容资源流动和价值增值路径，实现内容与数字科技的有效对接、供需的精准匹配。建立以区块链等数字技术为支撑的文化版权转让、共享的收益分配机制，促进知识有效流动，扩大知识外溢效应，促进数字文化新业态新产品的发展。