數字經濟與實體經濟的交互影響及空間溢出

張軍 郭希宇

摘 要：推進數字經濟與實體經濟深度融合、協同發展是建設數字中國、實現數字強國的重要著力點。既往研究囿于模型構建的局限，忽略數字經濟與實體經濟的空間交互關系以及潛在的內生性問題，這可能會使參數估計結果出現嚴重偏誤。文章基于中國100個大中城市的面板數據，構建了空間聯立方程模型，考察了數字經濟與實體經濟的內生交互影響以及空間溢出效應。研究發現：區域內數字經濟與實體經濟間存在顯著的正面交互作用，即數字經濟與實體經濟可雙向促進;而在區域間數字經濟與實體經濟均存在顯著的負面空間溢出效應，即本地數字經濟抑制了鄰近地區的實體經濟增長，并且鄰近地區實體經濟規模的擴大也會給本地數字經濟發展造成不利影響。面板分位數和面板門檻模型分別識別了數字經濟影響實體經濟的條件性特征與階段性特征。最后，基于實證結論給出了相應政策建議。

關鍵詞：

數字經濟;實體經濟;內生性;溢出效應;空間聯立方程

中圖分類號：F49;F224.9

文獻標識碼：A

文章編號：1673-8268（2022）03-0097-12

一、引 言

隨著現代信息技術的發展和人類生產生活方式的變化，AI、大數據、物聯網、云計算等新一代信息與通信技術催生了數字經濟，并推動其快速向前發展。在當下數字化時代，數字經濟發展已經逐漸成為一國競爭力的重要體現。發展數字經濟，并在此過程中讓傳統經濟抓住數字化轉型升級的更迭機遇，已經上升為國家戰略。經合組織（OECD）、歐盟（EU）等國際組織，美國、德國、加拿大、法國以及印度等世界主要國家已陸續將數字經濟建設視為國家經濟發展的重要戰略。2017年3月，李克強總理在《政府工作報告》中強調，要推動“互聯網+”深入發展、促進數字經濟加快成長，讓企業廣泛受益、群眾普遍受惠。據測算，2017年中國數字經濟增加值為53 028億元，約占國內生產總值的6.46%;數字經濟總產出147 574億元，約占國內總產出的6.53%。20082017年，中國數字經濟增加值實際年均增長率達14.43%，較大幅度領先國內生產總值的實際年均增長率8.27%;且近些年來，中國數字經濟增加值實際年均增長率連續高于美國和澳大利亞等國[1]。2021年3月，李克強總理在《政府工作報告》中提出，“十四五”期間，要“加快數字化發展，打造數字經濟新形勢……營造良好數字生態，建設數字中國”。

從現實出發，如何利用數字經濟的外部性來促進地區實體經濟增長，以及如何協調好地區之間數字經濟和實體經濟的空間關聯已成為實現數字經濟與實體經濟良性互動、促進兩者協同發展所面臨的重要理論與現實問題。以往研究僅考慮數字經濟對實體經濟的單向關系，未考慮到經濟影響的空間溢出規律。基于以上背景，本研究首次將數字經濟與實體經濟間的交互影響和空間溢出效應納入考慮范圍，嘗試解決以下問題：一是系統分析數字經濟與實體經濟的雙向影響，糾正內生性問題導致的估計偏誤;二是同時考慮數字經濟與實體經濟的跨地區空間溢出效應，并進行經驗檢驗與分析;三是識別數字經濟影響實體經濟的條件性特征與階段性特征。相較于既有研究，本文的實證結論更具一般性。

二、理論分析與研究假設

（一）理論機制

數字經濟具備快速處理大規模數據信息、精確發現多樣化需求、高效匹配供需雙方、控制節約交易成本等諸多優勢，能夠為市場帶來更智能更具創新的產品和服務，并且能在培育經濟增長新動能、穩定與擴大就業等方面起到重要的作用[2]。從微觀角度來看，數字經濟本身具有的新興技術可以形成兼具范圍經濟、規模經濟以及長尾效應的經濟環境，并在此基礎上更有效率地匹配供需，形成更加完善的價格機制，進而提高經濟產出的均衡水平[3]。從宏觀視角出發，根據新古典經濟學派的索洛增長模型Y=AF（K，L），經濟增長的來源無外乎生產率提升和生產要素優化。第一，數字新興技術帶來的規模效應，不僅從數量上增加了可投入要素，而且提升了可投入要素的質量;且數學經濟本身所具有的高新技術能夠比較科學地在不同部門間分配生產資料，繼而更好地保障經濟發展中生產要素投入的充分性與延續性。第二，數字經濟能提高實體經濟生產方面的配置效率，使得生產要素更為豐富和生產函數更加高效。第三，數字技術提升了數據或信息的有效使用率，實現了生產者與消費者彼此之間的信息互通，可大幅提升信息的邊際產出，優化了增長函數的形式。第四，以人工智能、大數據、云計算為代表的數字新興技術助推了技術創新，實現了創新驅動，提高了經濟的全要素生產率。

實體經濟按統計口徑可劃分為R0、R1與R2三個層次[4]，但不論何種劃分口徑，實體經濟都構成了數字經濟發展的物質基礎。第一，以制造業等為內核的實體經濟為數字產業規模增長、結構變遷與升級創造了外部需求環境，尤其對于中國這樣的制造業大國，數字經濟發展更加依賴于實體經濟部門生產活動所衍生的商品、服務、技術與人才需求。第二，實體經濟所涵蓋的各類產業的發展為數字經濟增長搭建了數字生態基礎平臺。從社會商品的生產與交換角度來看，實體經濟可看作數字經濟的發展基礎。譬如，實體經濟各產業部門提供了物質原料、交通基礎設施、設備儀器生產與裝備等。第三，實體經濟結構調整、轉型升級過程中亦會催生許多新業態、新商業模式，能夠推動數字經濟在社會各領域的快速發展。綜合以上分析，數字經濟與實體經濟是相互影響、協同共生的有機整體，二者間的影響機理如圖1所示。在此之外，兩者交互影響的空間效應是一個不容忽視的客觀因素。

理論聯系實際，在建立健全相關政策鼓勵數字經濟向前向好發展，推動數字經濟與實體經濟深度融合、協同進步的同時，不僅要協調好區域內部數字經濟和實體經濟的關系，而且要協調好區域之間數字經濟和實體經濟的空間關聯。應當重視并鼓勵數字經濟的包容性增長，強化數字金融在增收、創新創業、調節收入分配上的作用。在推進數字金融發展時，應注重提升農村居民的人力資本水平，使農村居民能更好地享有數字金融帶來的普惠性服務[5]。還應當警惕、防范數字經濟依靠技術優勢而壟斷市場的潛在風險，減小數字經濟技術產生的負面沖擊效應，保證數字經濟發展對相關市場能實現更多的正外部性，發揮其正向溢出的主導作用。在產業結構層面調和、解決傳統經濟與數字經濟的發展矛盾，助推傳統經濟數字化轉型升級[6]。

（二）研究假設

國內現有研究缺乏對數字經濟與實體經濟兩者間辯證關系的實證考察，亦少有理論上的演繹與歸納。已有分析多采用傳統計量模型，假設空間事物無依賴性以及均質性，在測度數字經濟對實體經濟產生何種效應時，未將解釋變量與被解釋變量間的空間依賴性納入考慮范圍，而忽略這種空間關聯會遺漏變量問題，使估計出現嚴重偏誤，以至于相應研究結果與推論不盡可信。數字經濟進程助推了產業數字化、服務數字化、治理數字化及基礎設施數字化等，為我國實體經濟向前發展增添了新引擎、拓展了新領域。數字經濟的發展會通過新投入要素、新資源配置效率以及新全要素生產率三條路徑有效刺激經濟增長[5]。在以制造業、電力、能源為代表的實體經濟發展過程中，其自身規模與水平的提升為數字經濟進步提供了基礎的資金支持、行業支撐與創新需求環境。顯然，數字經濟會推動實體經濟的發展，而實體經濟會反作用于數字經濟;二者間的影響機制并非為簡單的單向關聯，而是相互作用、交互影響的。僅考慮數字經濟對實體經濟發展的單向因果關系易導致內生性問題出現，使得估計結果不一致[7]。

基于以上認識，提出以下研究假設：理論假設一，數字經濟對我國實體經濟的影響存在空間溢出效應，這種空間地理位置上的經濟關聯使得本地實體經濟的發展不僅受本地數字經濟發展的影響，而且在一定程度上會受到來自其他地區數字經濟帶來的外部沖擊;理論假設二，數字經濟與實體經濟相互作用，存在交互效應。

三、研究設計

（一）模型構建

1.權重矩陣設定

考慮到近些年來信息技術尤其是互聯網通信、大數據、云計算以及AI等技術的發展，城市間的聯系比以往更頻繁、更高效，加之國內比較完善的交通基礎設施環境，地區間的關聯在很大程度上已克服地理距離上的障礙而更多地表現為經濟距離上的空間關聯。參考張學良的研究[8]，首先，建立以經濟總量差異為基礎的經濟距離矩陣。

WGDP=0，i=j

1|GDPI-GDPj|，i≠j（1）

（1）式中：i和j分別代表兩個不同的地區;當i=j時，則為同一地區，其空間權重矩陣對應元素為0。此外，考慮到不同地區間存在經濟規模上的差異，經濟發展水平也有所不同，且不同發展水平的地區在培育數字產業方面存在著競爭關系，故而構建描述經濟發展水平差異的權重矩陣如下

WpGDP=0，i=j

1|pGDPI-pGDPj|，i≠j（2）

（2）式中：pGDP表示人均國內生產總值。

其次，不同科技投入水平下的城市具備不同的科研支撐水平，構成了對數字經濟發展而言彼此相異的技術土壤，這種科技水平差別是影響目標變量空間溢出的一個重要因素。最后，構建多重空間權重矩陣也在某種角度上對模型穩健性構成評價與檢驗。

WSTE=0，i=j

1|STEI-STEj|，i≠j（3）

（3）式中：距離要素中STE表示科技投入。

2.空間相關性檢驗

對目標變量實體經濟進行空間相關性分析，通過莫蘭指數（Moran’s I）及其顯著性來分析實體經濟的空間相關性，并借助Moran散點圖直觀反映空間關系限于篇幅，未報告Geary C指數與Getis-Ord指數，備索。，詳如圖2和圖3所示。從Moran散點圖可看出，各城市實體經濟之間存在較強的空間相關性。大多數個體位于第一、第三象限，說明實體經濟存在顯著的空間正相關關系，意味著本市的實體經濟會隨著周邊城市的情況發生同向變動。Moran’s I檢驗表明，在經濟距離權重矩陣中，Moran’s I均顯著大于0，表明實體經濟存在正向空間相關性。

3.基準模型選擇

空間計量模型的選取和設定對估計結果的準確性至關重要。在進行相應檢驗前，數字經濟與實體經濟二者間的關聯并不確定，而不同類型的空間計量模型假定了相異的空間傳導機制，其所蘊含的經濟意義也有所差別。

首先，考慮一個廣義嵌套空間（GNS）模型如下

lnRealit=α+β1lnDEIit+ρ1∑ni=1WijlnRealjt+

ρ2∑ni=1WijlnDEIjt+β2∑ni=1Xit+μit;μit=

λ∑ni=1Wijμit+εit

（4）

（4）式中：lnReal表示實體經濟;lnDEI表示數字經濟;X代表一系列控制變量;W為待構建的空間權重矩陣;α表示常數項;β和ρ為待估參數;μ和ε為隨機擾動項。

當空間誤差項的λ為0時，GNS具體轉化為SDM模型，如（5）式。它考慮了經濟變量間的交互作用，即本市的實體經濟不僅受本市數字經濟的影響，而且還受其他城市實體經濟和數字經濟的影響。

lnRealit=α+β1lnDEIit+ρ1∑ni=1WijlnRealjt+

ρ2∑ni=1WijlnDEIjt+β2∑ni=1Xit+εit（5）

當SDM模型考慮的空間交互作用不存在，城市間只存在單向空間相關性，即當ρ2=0時，SDM轉化為SAR模型，如（6）式，假設實體經濟會通過空間相互作用對他地的實體經濟產生影響[9]。

lnRealit=α+ρ∑ni=1WijlnRealjt+β1lnDEIit+

β2∑ni=1Xit+εit（6）

對于SDM模型，當被解釋變量空間滯后項系數和回歸系數的乘積與空間交互項系數之和為0時，就轉化為SEM模型，如（7）式。SEM模型假定數字經濟溢出的產生原因是隨機沖擊的結果，它的空間效應主要通過誤差項傳導。

lnRealit=α+β1lnDEIit+β2∑ni=1Xit+μit

μit=λ∑ni=1Wijμit+εit（7）

其次，對模型設定形式進行檢驗，依次對（5）式進行LM檢驗、LR檢驗和Wald檢驗，以確定模型的具體形式[10]。如表1所示，在三種矩陣下，LM Spatial Lag檢驗結果的顯著性不高，而LM Spatial Error檢驗無論在何種權重矩陣下均具備較高顯著性水平，這表明SEM模型在闡釋經濟問題時優于SAR模型。進一步考察LR檢驗與Wald檢驗，結果顯示兩種檢驗一致顯著拒絕原假設，意味著僅使用SEM模型和SAR模型分析數字經濟的空間溢出效應可能會導致估計偏誤。因此，選擇SDM模型為面板數據的基準回歸模型。

最后，為了識別回歸模型應當運用固定效應還是隨機效應，對其進行豪斯曼檢驗，結果如表2所示?？梢钥闯?，無論構建哪種空間權重矩陣，豪斯曼檢驗均在不低于1%的顯著性水平下拒絕原假設，即應當建立固定效應模型。進一步分析發現，時點固定效應的總體R2明顯高于個體固定效應和雙固定效應，因此擇以時點固定效應進行后續分析。

4.空間聯立方程模型的建立

經過上述分析，考慮到數字經濟與實體經濟各自的空間溢出效應、空間交互影響以及數字經濟與實體經濟可能存在的雙向內生關系，構造如下的空間聯立方程模型。其中，（8）式為實體經濟方程，（9）式為數字經濟方程。

lnRealit=α+β1lnDEIit+ρ1∑ni=1WijlnRealjt+

ρ2∑ni=1WijlnDEIjt+

β2∑ni=1Xit+μi+ν（8）

lnDEIit=τ+φ1lnRealit+ρ3∑ni=1WijlnDEIjt+

ρ4∑ni=1WijlnRealjt+

φ2∑ni=1Zit+ξi+ε（9）

（8）式、（9）式中：i和t分別表示城市和年份;μi、ξi和ν、ε分別表示地區個體效應和隨機擾動因素; ρ表示空間相關系數，描述數字經濟和實體經濟的空間溢出效應;X和Z表示一系列控制變量。

（二）變量說明與數據來源

關于數字經濟指標的定義，一是缺乏權威機構對數字經濟指數進行計算和公布;二是數據樣本均始于最近幾年;三是省域數據過于籠統，難以細致區分各大中城市間的發展差異。綜合以上考量，本研究采用H3C數字經濟研究院發布的《中國數字經濟指數（20182019）》建立面板數據，指標設定規則如表3所示限于篇幅，三級指標不再列示，備索。。對實體經濟的定義，用采礦業，制造業，建筑業，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業的增加值總和表示，單位為億元，對2019年數據進行CPI平減。

在控制變量方面，分別從人口因素、政策因素、環境因素和國際因素等角度甄選一系列控制變量添加到模型中。其中，創新氛圍用該市本年度專利授權數量衡量，單位為件。如統計年鑒中部分城市數據缺失，則依據該市科學技術局公布的數據予以補齊。失業率以城鎮登記失業人數與勞動力總人口的比值衡量。勞動力人口計算方式為城鎮單位從業人員期末人數、城鎮私營和個體從業人員、城鎮登記失業人員數的總和，單位為萬人。外商投資用外商直接投資表示，即當年實際使用的外資金額，按照當年匯率折算成人民幣后使用CPI進行平減，單位為億元。開放水平以進出口總額占GDP的比重度量。財政政策用本年度政府財政支出測度，單位為億元。污染規制水平用污水處理廠集中處理率表示。環境綠化用城市綠地面積代替，單位為公頃。

本研究建立了20182019年中國100個大中城市的面板數據，數據來源為：《中國城市數字經濟指數藍皮書》《中國城市統計年鑒》、世界銀行WDI數據庫、中國人民銀行網站、國家外匯管理局網站、國家統計局網站等。為遏制可能的異方差問題，對所有非比值型變量取自然對數。數據描述性統計如表4所示。

四、交互影響及空間溢出效應

（一）估計方法

對于空間聯立方程模型，Kelejian和Prucha提出了廣義空間三階段最小二乘（GS3SLS）估計方法[11]，Baltagi與Ying則給出了針對空間面板聯立方程的誤差成分三階段最小二乘（EC3SLS）估計策略[12]。GS3SLS方法考慮到了內生變量潛在的空間相關性，且對各方程的隨機干擾項的相關性進行了處理。因此，本文借鑒Kelejian和Prucha的研究思路，采用廣義空間三階段最小二乘法（GS3SLS）對（8）、（9）式進行估計。在數字經濟方程中，外生變量選擇為創新水平（lnPat）、開放水平（open）和環境綠化（lnGreen）。在實體經濟方程中，外生變量確定為勞動力人口（lnLabor）、外商直接投資（lnFDI）、財政政策（lnFiscal）、失業率（UR）和污染規制水平（regu）。

（二）實證結果與分析

1.實體經濟方程的估計結果

根據表5的估計結果可知，數字經濟的估計系數為正且全部在1%的統計水平下顯著，這表明數字經濟顯著促進了實體經濟的發展。以表5中的經濟距離權重矩陣的估計結果為例，在控制其他變量不變的前提下，數字經濟指數每提升1個百分點，實體經濟平均提高約1.38個百分點。數字經濟的發展能夠提高經濟發展效率，有效激活實體經濟的發展潛能，促進居民消費升級，拉動地區經濟快速發展;也能夠促進各相關產業的發展，從而全方位拉動就業，降低地區整體失業率。譬如，在醫療健康、交通物流、餐飲住宿、文化娛樂、教育行業等方面，數字化進程能夠促進實體經濟新業態的發展，為實體經濟賦能，從基礎設施、產業融合、創新創業、民生服務等多個角度為實體經濟提質增效。

數字經濟空間滯后項的估計系數為負且均在1%的統計水平下顯著，這表明其他地區的數字經濟對本市的實體經濟發展產生了擠出效應。具體而言，在控制其他變量不變的前提下，鄰近地區的數字經濟每提高1個百分點，本市實體經濟規模平均縮減約2.49個百分點?？梢钥闯?，數字經濟進步能夠刺激本市實體經濟增長，卻顯著抑制了相鄰城市的實體經濟發展。在我國，數字經濟指數處在較高水準的多為東部沿海大城市和區域中心城市，這些現代化水平較高的城市在生產技術水平、基礎設施建設、創新創業環境、人才安置政策等方面具備領先優勢，進一步吸引了其他地區的人才進入和資金流入[13]，使得數字經濟的發展對本地實體經濟而言產生引致效應，對他地實體經濟產生擠出效應。實體經濟的空間滯后項估計系數為正且在1%的統計水平下顯著，表明實體經濟存在顯著的空間溢出效應，相鄰地區實體經濟的發展在一定程度上帶動了本區域的實體經濟。

2.數字經濟方程的估計結果

由表6可知，在三種不同空間權重矩陣下，本區域實體經濟對數字經濟而言均起到顯著促進作用，且估計結果十分接近。這表明實體經濟規模壯大可有效帶動本市數字經濟成長，但作用強度不高。以經濟距離權重矩陣為例，具體而言，在控制其他變量不變的前提下，實體經濟每提升1個百分點，數字經濟指數平均約提升0.18個百分點。對于數字經濟的空間滯后項而言，鄰近區域的數字經濟水平演進在不低于1%的顯著性水平下助推了本市數字經濟成長。具體而言，在控制其他變量不變的前提下，其他區域數字經濟每提升1個百分點，本市數字經濟指數將平均提升約0.98個百分點?；ヂ摼W技術以及人工智能、大數據技術等的進步增加了信息交流與資源共享的便捷性，更強化了地區間的示范效應[14]。在信息技術高度發達的今天，不同區域間的溝通頻率與效率遠高于以往，這種超越地理距離限制的關聯使得不同數字化水平的地區將數字科技研發、技術創新緊密聯系到一起，互補不足并彼此促進;且領先區域亦為相對落后地區起到示范效應，使得各區域間數字經濟協同演進、共同成長。

對于實體經濟的空間滯后而言，在三種不同的空間權重矩陣下，實體經濟的空間溢出效應均在不低于1%的水平下顯著。以經濟距離權重矩陣為例，具體而言，在控制其他變量不變的前提下，實體經濟每提升1個百分點，數字經濟指數平均降低約0.32個百分點。實體經濟對數字經濟產生了負向的空間抑制效應，一個地區的實體經濟發展越好則越有利于本市的數字經濟，和鄰近區域的數字經濟則是明顯的空間競爭關系，這種負向溢出效應為區域間政策協調配合、負外部性的消除提供了新的挑戰與著手點。中國是制造業大國，而制造業又是我國實體經濟的主體，在打造制造業強國的過程中應注重提高制造業供給體系質量，不斷深化供給側結構性改革，使得以制造業為代表的實體經濟與數字信息產業良性互動、融合共生[4]，進而消除具有負外部性的空間溢出。

3.穩健性檢驗

雖然前文結合理論與經濟實際構建了不同權重矩陣，分別應用到模型中對方程進行估計，對參數估計結果的穩健性做了一定程度上的驗證;但為進一步檢驗模型參數估計的穩健性，參考姜松等關于實體經濟這一核心被解釋變量的定義[15]，用規模以上工業企業的利潤總額作為實體經濟的代理變量，重新對（8）式、（9）式進行回歸，印證所構建模型對依據經濟現實選取的不同樣本的適應性，結果如表7所示?？梢钥闯?，各個變量的估計系數、顯著性以及符號均無明顯變化，表明估計結果較為穩健。

五、擴展分析

為了進一步刻畫數字經濟在不同實體經濟水平下的條件性特征，建立面板分位數模型如下

lnRealit=α+βlnDEIit+γ∑ni=1Xit+εit（10）

（10）式中：X表示一系列控制變量。核函數選擇Epanechnikov，帶寬確定運用Hall-Sheather法，估計方法采用核密度估計法。分別設定25%、50%、75%的分位數，代表實體經濟的低水平、中水平和高水平組。

相較于OLS估計而言，分位數模型具有許多優勢。第一，它更加細致地描述了條件分布，可以進一步展示條件分布的大體特征;第二，分位數回歸不要求較強的分布假設，當處在擾動非正態的條件下時，它的估計量比OLS更為有效;第三，它對存在異方差性的數據具有很強的適應性;第四，它的估計參數通過最小化加權誤差絕對值求和得來，有效避免了異常值對估計量的干擾，因而估計結果更加穩健。參數估計結果如表8和表9所示。觀察表8和表9可知，數字經濟對實體經濟的影響始終為正，并且伴隨出分位點的提高影響效應呈現邊際遞增的趨勢。這表明當實體經濟規模處在一個較低水平時，數字經濟的助推作用并不明顯;而隨著實體經濟規模的擴大，數字經濟作為經濟增長新動能的作用愈加明顯。在不遺余力支持實體經濟成長的同時，應堅定不移地繼續推進地區數字產業基礎、數字技術創新、數字民生服務質量的建設，使數字經濟與實體經濟形成良性循環。

為進一步描述數字經濟對我國實體經濟影響的階段性特征，故在分位數回歸之后構建面板門檻模型。如式（11）（13），lnFin表示金融發展門檻變量（金融發展指標Fin用年末金融機構貸款余額表示，取自然對數），lnSTE表示科技投入門檻變量，I（·）表示示性函數，利用序貫檢驗（sequential test）的方法估計門檻值限于篇幅，未報告門檻效應的檢驗結果，備索。。

lnRealit=α+β1lnDEIit·I（lnDEIit≤λ1）+

β2lnDEIit·I（λ1<lnDEIit≤λ2）+…+

βn+1lnDEIit·I（lnDEIit>λn）+

γ∑ni=1Xit+μit（11）

lnRealit=δ+θ1lnDEIit·I（lnFinit≤ξ1）+

θ2lnDEIit·I（ξ1<lnFinit≤ξ2）+…+

θn+1lnDEIit·I（lnFinit>ξn）+

φ∑ni=1Xit+εit（12）

lnRealit=η+ω1lnDEIit·I（lnSTEit≤ψ1）+

ω2lnDEIit·I（ψ1<lnSTEit≤ψ2）+…+

ωn+1lnDEIit·I（lnSTEit>ψn）+

φ∑ni=1Xit+νit（13）

回歸結果如表8所示。根據估計結果，可以發現數字經濟對我國實體經濟的影響存在鮮明階段性特征。

（1）數字經濟的雙重門檻效應：當實體經濟指數小于3.616時，數字經濟對實體經濟的促進作用為0.918，但是顯著性不高。當數字經濟指數介于門檻值3.616和4.025時，數字經濟對實體經濟水平的促進作用提升到1.336且在5%的顯著性水平下顯著。當數字經濟指數邁過第二個門檻4.025時，數字經濟對實體經濟的促進作用達到1.598，這意味著在具備一定的數字經濟發展基礎后，前者對實體經濟的助推作用才能夠被激發，考慮到我國城市數字經濟發展存在地區間的不平衡，經濟發達地區與落后地區差異較大。因此，數字經濟指數水平較低的城市更應加緊步伐，建設完善數字經濟基礎設施與配套服務。

（2）金融發展門檻效應：基于金融發展的不同水平，數字經濟對實體經濟的影響表現出兩個截然不同的階段。當金融發展指標小于6.504時，數字經濟對實體經濟的影響為負，但不顯著。當金融發展越過門檻值時，數字經濟對實體經濟水平的助推作用愈加明顯，在不低于5%的水平下顯著。數字經濟與實體經濟的關系呈現出明顯的“U”型特點，這說明數字經濟與實體經濟間的關聯與金融發展水平息息相關，金融發展越繁榮，數字經濟越有利于實體經濟的提質增效。

（3）科技投入門檻效應：經濟聯系體現出單門檻特性，當科技投入小于門檻值12.257時，數字經濟對實體經濟的推動作用為1.097且在1%的水平下顯著;當科技投入跨越門檻值后，數字經濟對實體經濟的拉動作用提高到1.640且在5%的水平下顯著，說明科技支持力度的加大能夠有效提升數字經濟對實體經濟的助推作用，這也在一定程度上呼應了空間計量模型的估計結果。地區經濟的增長很大程度依賴于科技投入的支撐[16]，而數字經濟為實體經濟賦能、為其提質增效可能更加依賴于科技進步。

六、結論與啟示

《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》明確提出，我國應“發展數字經濟，推進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。本研究基于20182019年中國100個大中城市的面板數據，運用空間面板聯立方程模型分析了數字經濟與實體經濟的雙向內生影響以及空間溢出效應，發現：第一，數字經濟與實體經濟間存在顯著的交互影響，兩者間是雙向促進的關系，即數字經濟的發展能夠有效助推本地實體經濟增長，而實體經濟發展亦能拉動本地數字經濟成長。第二，數字經濟與實體經濟存在顯著的空間溢出效應。具體而言：（1）本地的數字經濟與鄰近地區的數字經濟顯著正相關，本地的實體經濟與鄰近地區的實體經濟亦顯著正相關;（2）鄰近地區的數字經濟抑制了本地的實體經濟增長，而鄰近地區的實體經濟規模的擴大亦對本地數字經濟產生擠出效應。第三，數字經濟對實體經濟的影響存在顯著的條件性特征與階段性特征。

本研究對當前我國數字經濟與實體經濟協同發展具有重要的啟示。首先，數字經濟與實體經濟可實現雙贏，地區發展應當與地區數字經濟政策與規劃形成有效銜接與互動。大中城市應有針對性地調整政策，完善數字技術基礎設施建設，為優化數字經濟環境提升自身數字經濟指數水平，應充分利用數字經濟的新動能帶動本地實體經濟增長，實現數字經濟與實體經濟的良性循環。其次，樹立數字經濟與實體經濟的全局戰略思維，構建互利共生的區域發展格局。地區間在政策制定方面應加強溝通與協調，提升區域發展的政策配合度，逐漸消除數字經濟在發展過程中的負向競爭性，使得整體經濟效益最大化。再次，解決好數字經濟發展進程中地區間存在的不平衡、不充分問題，重點推進落后地區城市的基礎設施、產業、服務及治理的數字化進程，充分釋放數字經濟的賦能作用，為實體經濟發展提質增效[17]。最后，培育金融與科技的優質人才，促進地區間金融企業、科研院所的交流與合作，建立數字經濟發展共享機制，使金融與科技更全面深入地為釋放數字經濟新動能服務，不斷推動數字經濟與實體經濟之間的良性互動與協同發展。

參考文獻：

[1] 許憲春，張美慧.中國數字經濟規模測算研究——基于國際比較的視角[J].中國工業經濟，2020（5）：23-41.

[2] BORENSTEIN S， SALONER G. Economics and Electronic Commerce[J]. Journal of Economic Perspec-tives，2001（1）：3-12.

[3] 荊文君，孫寶文.數字經濟促進經濟高質量發展：一個理論分析框架[J].經濟學家，2019（2）：66-73.

[4] 黃群慧.論新時期中國實體經濟的發展[J].中國工業經濟，2017（9）：5-24.

[5] 張勛，萬廣華，張佳佳，等.數字經濟、普惠金融與包容性增長[J].經濟研究，2019（8）：71-86.

[6] 許恒，張一林，曹雨佳.數字經濟、技術溢出與動態競合政策[J].管理世界，2020（11）：63-84.

[7] 張可.經濟集聚與區域創新的交互影響及空間溢出[J].金融研究，2019（5）：96-114.

[8] 張學良.中國交通基礎設施促進了區域經濟增長嗎——兼論交通基礎設施的空間溢出效應[J].中國社會科學，2012（3）：60-77.

[9] ANSELIN L， GALLO J L， JAYET H. The Econom-etrics of Panel Data： Fundamentals and Recent Developments in Theory and Practice[M]. Berlin： Springer Verlag Press，2008：30-50.

[10]ELHORST J P.Matlab Software for Spatial Panels[J].International Regional Science Review，2014（3）：389-405.

[11]KELEJIAN H H， PRUCHA I R. Estimation of Simultaneous Systems of Spatially Interrelated Cross Sectional Equations[J]. Journal of Econometrics，2004（1）：27-50.

[12]BALTAGI B H， YING B.EC3SLS Estimator for a Simultaneous System of Spatial Autoregressive Equations with Random Effects[J].Econometric Reviews，2015（6-10）：659-694.

[13]聶晶鑫，劉合林.中國人才流動的地域模式及空間分布格局研究[J].地理科學，2018（12）：1979-1987.

[14]馬香品.數字經濟時代的居民消費變革：趨勢、特征、機理與模式[J].財經科學，2020（1）：120-132.

[15]姜松，孫玉鑫.數字經濟對實體經濟影響效應的實證研究[J].科研管理，2020（5）：32-39.

[16]蘇治，徐淑丹.中國技術進步與經濟增長收斂性測度——基于創新與效率的視角[J].中國社會科學，2015（7）：4-25.

[17]樊自甫，吳云.城市數字經濟可持續發展的關鍵影響因素研究[J].重慶郵電大學學報（社會科學版），2021（5）：106-115.

The Interactive Influence and Spatial Spillover betweenDigital Economy and Real Economy

ZHANG Jun1， GUO Xiyu2

（1. School of Economics and Finance， Chongqing University of Technology， Chongqing 400054， China;

2. Qufu Sub-Branch， People’s Bank of China， Qufu 273100， China）

Abstract：

Promoting the deep integration and coordinated development of the digital economy and the real economy is an important focus of building digital China and realizing a digital power. However， due to the limitation of model construction， previous studies ignored the spatial interaction between digital economy and real economy， and the potential endogeneity problem， which may lead to serious errors in parameter estimation results. Based on the panel data of 100 large and medium-sized cities in China， this paper constructs a spatial simultaneous equation model to investigate the endogenous interaction and spatial spillover effects between the digital economy and the real economy. It is found that there is a significant positive interaction between the digital economy and the real economy in the same region， that is， the digital economy and the real economy promote each other. But there is a significant negative spatial spillover effect between the digital economy and the real economy in different regions. In other words， the local digital economy restrains the growth of the real economy in neighboring regions， and the expansion of the real economy in neighboring regions also brings adverse impact on the development of the local digital economy. The panel quantile model and the panel threshold model identify the conditional and stage characteristics of the digital economy’s impact on the real economy respectively. Finally， based on the empirical conclusions， the corresponding policy suggestions are given.

Keywords：

digital economy; real economy; endogeneity; spillover effect; spatial simultaneous equation model

（編輯：段明琰）

收稿日期：2021-12-28

基金項目：

國家社會科學基金重大項目（12&ZD112）

作者簡介：

張 軍，教授，博士，主要從事社會保障理論與實踐、福利文化與社會政策研究，E-mail：econometrics_guo@163.com;通訊作者：郭希宇，經濟學碩士，主要從事數字經濟、空間計量理論與應用研究，E-mail：462396410@qq.com。