數字經濟、資源配置效率與城市高質量發展*

□ 丁 松 李若瑾

內容提要 基于中國2011—2019年211 個地級市的面板數據，本文探討了數字化轉型對城市高質量發展的潛在影響、作用機制和空間溢出效應。研究表明：（1）區域數字化能促進該城市高質量發展，但對鄰近城市高質量發展并未表現出顯著的空間溢出效應。（2）異質性分析發現，在區域數字化層面，數字經濟對低滲透融合率城市高質量發展的促進作用低于中高水平地區；在高質量發展層面，只有中等水平的城市，數字經濟才對地區高質量發展表現出促進作用。（3）作用機制分析表明，數字經濟通過改善物質資本配置效率驅動城市高質量發展，但由于服務業擴張的“鮑莫爾病”現象，雖然數字經濟改善了人力資本配置效率，卻不能提升城市高質量發展水平。

一、引言

我國政府在《“十四五”規劃》中提出建設數字中國和經濟社會高質量發展的目標，并指出高質量發展是以滿足人民日益增長的美好生活需要為根本目標的高效率、可持續發展，必須秉持創新、協調、綠色、開放、共享五大發展理念（李金昌等，2019；張軍擴等，2019）。然而，經濟社會發展受到環境、資源等多重因素制約，市場不完全競爭和政府干預導致有限的物質資源和人力資本在各地區存在不同程度的錯配和扭曲，引起生產效率的損失和經濟結構的失衡，抑制經濟高質量發展（龔六堂和林東杰，2020；牛歡和嚴成樑，2021）。隨著經濟活動的數字化轉型加快，數字經濟成為新時代經濟發展的重要驅動力（Yuan et al.,2021；謝康等，2020）。2020年我國數字經濟規模達39.2 萬億元，占GDP 的38.6%。按可比口徑計算，較上年同比名義增長9.7%，遠高于同期3%的GDP 增速。①在2020年初，由于新冠肺炎疫情的影響，我國實體經濟受到沖擊，同時也加速了經濟體系數字化轉型的進程、擴大了數字化轉型的范圍，我國經濟的線上化、數字化、智能化趨勢進一步強化。數字經濟持續高速增長，由此催生出的一系列新業態、新技術和新經濟發展模式，能夠打破傳統時空的限制，為資金、人才等關鍵生產要素的自由流動和跨界配置提供契機。我國正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期，提高要素配置效率是提高生產率、促進經濟社會高質量發展的重要驅動力。“破除制約高質量發展、高品質生活的體制機制障礙，強化有利于提高資源配置效率、有利于調動全社會積極性的重大改革開放舉措”是“十四五”時期經濟社會發展必須遵循的原則。②此外，生產要素流動和數字經濟發展存在顯著的空間關聯特征（李慧泉和簡兆權，2022），城市作為要素流動的區域對象，能夠在更加細微的尺度上反映經濟發展的時空演化規律。隨著數字經濟的發展，其釋放的紅利效應能否通過改善要素配置效率驅動城市高質量發展？ 數字經濟對于城市高質量發展的影響又有何空間規律？ 對上述問題的探討，有利于挖掘數字化轉型的經濟效益，釋放數字經濟對城市高質量發展的驅動力，對于我國未來的經濟社會發展具有重要的戰略意義。

自黨的十九大提出推動高質量發展以來，眾多學者對于高質量發展的內涵及測度進行了探討和研究。對于高質量發展內涵的理解主要有以下兩種視角：一是從解決當前社會的主要矛盾出發，提出高質量發展是以滿足人民日益增長的美好生活需要為目標的高效率、包容性和可持續的發展（張軍擴等，2019）；二是基于五大發展理念界定高質量發展的內涵（李金昌等，2019；劉志彪和凌永輝，2020）。在理解高質量發展內涵的基礎上，對于高質量發展水平的測度方法主要包括指標體系評估法和效率測度法。其一，趙濤等（2020）、滕磊和馬德功（2020）、李金昌等（2019）分別構建了高質量發展多維評價體系，采用熵權法或主成分分析法測度地區高質量發展水平。以上研究關于指標選取和指標數量均存在較大差異，主觀性較強，并且指標較多可能造成指標間重疊性較大而影響指標實際權重，指標過少又不能反映高質量發展的多維特性，導致測算結果與實際水平產生偏離。其二，由于質量因素最終要體現在生產效率上（金碚，2018），因而全要素生產率的提升是推動高質量發展的核心源泉。一部分學者采用數據包絡分析法（DEA），從效率測度的視角來衡量高質量發展水平（陳紅蕾和覃偉芳，2014；范建雙等，2018；王慧艷等，2019），DEA 在測度效率時能夠最大化經濟產出等期望產出而最小化環境污染等非期望產出（Song et al.,2019），能夠有效測度區域高質量發展。

現有關于數字經濟驅動高質量發展作用路徑的研究主要集中于創新創業、產業結構和生產效率等多個方面。謝康等（2020）通過企業問卷調查數據實證研究發現：企業具備大數據分析能力會對創新績效產生直接影響，當數據進一步與知識和管理相結合時能夠釋放更多潛在價值。趙濤等（2020）發現創業激勵是數字經濟釋放高質量發展紅利的重要機制。方湖柳等（2022）研究發現數字經濟能夠顯著促進長三角城市的產業結構升級，資源配置效率的改善和創新績效提高是重要渠道。Azam et al.（2021）實證研究發現ICT 貿易能夠刺激經濟增長，提高能源利用效率，同時降低碳排放。此外，學者們還發現數字經濟促進高質量發展可能存在空間溢出效應，但囿于研究樣本和研究方法，得到的結論也不盡相同。例如趙濤等（2020）研究發現數字經濟能夠通過空間溢出效應促進鄰近地區高質量發展，而張英浩等（2022）實證檢驗發現數字經濟對鄰近地區高質量發展沒有顯著影響，存在數字隔離效應。徐向龍和侯經川（2020）利用中國省級數據開展實證研究，結果表明數字經濟發展對鄰近地區的非發明創新績效具有顯著的負向影響，但對發明創新績效的影響不顯著。

以上研究為探索數字經濟驅動城市高質量發展的影響提供了豐富而深刻的見解，但仍然存在以下不足：其一，高質量發展是一個方興未艾的概念，目前學術界對于地區高質量發展水平的測度多采用指標體系評估法，由于對指標的選取存在較大主觀性，容易導致指標冗雜而影響指標實際權重，或由于變量遺漏不能度量高質量發展的多維特性，導致測算結果產生偏差。其二，現有研究對于數字經濟驅動城市高質量發展的作用機制缺乏系統性的分析，且主要集中于某一層面，包括產業結構、企業創新、創業激勵等。關于數字經濟對要素配置效率的影響作用研究較少，而提高要素配置效率對于城市高質量發展具有重要的促進作用。其三，目前僅有少量研究關注城市高質量發展的空間溢出效應，并且尚未得到統一定論，缺乏在微觀尺度下對數字經濟空間溢出效應的細致討論。

本文的貢獻主要體現在以下三方面：第一，本文基于“創新、協調、綠色、開放、共享”五大發展理念構造高質量發展多維指標體系，利用考慮非期望產出的超效率SBM 模型對城市高質量發展效率進行測度。第二，本文從資源配置效率的角度探討數字經濟驅動城市高質量發展的動力機制，在空間計量框架下驗證中介效應的存在性。第三，本文基于城市面板數據，構造K 近鄰、地理距離和經濟地理距離空間權重矩陣，利用空間面板計量模型在城市層面充分考察數字經濟的空間溢出效應。

二、理論假設和實證策略

（一）理論假設

數字化進程對經濟增長的影響呈現出類似“干中學”的特點。即隨著經濟增長和資本的積累，資本的邊際生產效率提高。該理論直觀的經濟學意義是：數字經濟的發展將促使數據和信息通信技術（ICT）資本的持續投入和積累，帶來生產技術和數據處理技術的雙重創新，進而提高資本的邊際生產效率，促進經濟增長和地區高質量發展（徐翔和趙墨非，2020）。微觀層面，企業數字化轉型有助于重塑企業價值鏈，形成數字化和智能化供應鏈，促進企業經濟績效的提升（邵婧婷，2019）；中觀層面，區域數字化發展能夠激勵產業創新，依賴先發優勢和網絡外部性帶動區域規模經濟（李慧泉和簡兆權，2022）；宏觀層面，數字經濟通過改善資源配置效率和全要素生產率，以及數據作為生產要素為經濟注入新的活力，從而推動高質量發展（荊文君和孫寶文，2019）。

因此，提出假設1：數字經濟水平的提高會在整體上促進城市高質量發展。

產業數字化和數字化產業能夠通過高效的信息傳遞突破地理距離的限制，增強地區間經濟活動關聯的深度和廣度。根據新經濟地理學理論，地理鄰近性和空間差異性是地區間產業協作、發展以及創新的決定性因素，溢出效應對地方經濟的協同發展具有重要影響（張英浩等，2022）。隨著地區之間經濟聯動性的不斷增加，不同地區間的交互效應逐漸顯現，城市高質量發展效率呈現出空間關聯特征。同時，數字經濟以現代信息網絡作為重要載體，以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素的特性，以及其本身所具有的滲透性、融合性和協同性特征，使其能夠突破地理距離的限制，超越空間和區域的束縛，實現跨地區的分工與合作，產生空間溢出效應（楊慧梅和江璐，2021）。

因此，提出假設2：數字經濟對城市高質量發展的驅動作用具有空間溢出效應。

數字經濟的發展能夠有效改善物質資本和人力資本配置效率。數據要素提升經濟運行效率最核心的作用機制就是利用數據存儲的有價值信息，提高各生產要素之間的協同性，改善資源配置效率(蔡躍洲和馬文君，2021)。在就業和收入分配等既定的情況下，市場供求關系主要由消費者的期望效用和選擇偏好、廠商的期望效用等決定。隨著數字經濟的發展，大數據的指數級增長態勢會囊括包括價格波動和供求關系在內的所有市場信息，通過數據分類和挖掘，能夠使廠商更加了解消費者的選擇偏好，同時對消費者進行個性化產品推薦。由此可知，數字經濟的資源配置機制仍是以市場供求關系和價格波動為基礎的，但其減弱了價格和供求關系對市場資源配置機制的主導作用。此外，數字經濟能夠整合線下的閑散物品或服務，使更多人參與到生產活動中，以較低的價格提供產品和服務。大數據對線上線下資源的整合能夠使交易物品的所有權和使用權完全分離，弱化交易物品的財產所有權，提高生產要素的流通性，優化資源配置效率。Acemoglu & Restrepo（2018）研究發現，互聯網和數字化技術通過減少勞動者在時間與空間方面的壁壘、豐富勞動者的就業和擇業選擇，改善了勞動力資本的配置效率。

因此，提出假設3：數字經濟能夠通過改善資源配置效率促進地區高質量發展。

（二）實證策略

為檢驗上述假設，首先建立雙向固定效應基準回歸模型：

式（1）中，Hqdit為城市i 在時期t 的高質量發展效率，Digeit為城市i 在時期t 的數字經濟水平，controlit代表一系列城市層面的控制變量，φi控制城市固定效應，δt代表年份固定效應，εit表示隨機擾動項。

為進一步討論數字經濟對城市高質量發展的空間溢出效應，本文建立如下的空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型 （SEM） 和空間杜賓模型（SDM）：

其中ρ 為空間自回歸系數，ζ 為空間誤差系數，εit是隨機擾動項。W 為空間權重矩陣，本文構造K 近鄰矩陣（K=4）、地理距離矩陣和經濟地理距離嵌套矩陣用于空間計量分析。

（三）變量測度與說明

1.被解釋變量

城市高質量發展水平（Hqd）。雖然基于指標體系的熵權法或主成分分析法被學界廣泛用于測度高質量發展水平，但在選取指標時存在較大的主觀性，容易陷入指標冗余或遺漏等問題，無法有效量化高質量發展的多維特性。因此，一些學者綜合考慮經濟社會活動中的期望產出和非期望產出，利用DEA 方法測度高質量發展水平，指標選擇相對固定且能夠兼顧對生產效率的考察（滕磊和馬德功，2020；Ge et al.,2020）。考慮到數據的完整性及可獲得性，本文基于“創新、協調、綠色、開放、共享”五大發展理念構造高質量發展多維指標體系，采用超效率SBM 模型對城市高質量發展效率進行測算，具體投入產出指標如下：

（1）投入變量：在參考相關文獻的基礎上（劉志彪和凌永輝，2020；趙濤等，2020），綜合考慮物質資本、人力資本及能源消費量。根據地級市數據的可得性，以全社會從業人員衡量人力資本投入，包括年末單位從業人員數、城鎮私營和個體從業人員數；以用電總量衡量能源消費量。物質資本投入借鑒劉常青等對地級及以上城市資本存量的測度方法（劉常青等，2017）。由于基期資本存量的估算是以基期固定資產投資總額為基礎，若選取較近的年份作為基期會導致基期和后續年份資本存量的嚴重低估。為盡可能準確估算各地區資本存量，考慮數據的完整性和可得性，利用2000—2019年數據，設定固定資產投資的平均建設期為3年，以2002年作為基期。計算折舊率時，參考《國有企業固定資產分類折舊年限表》，設定建筑安裝工程和機器設備的折舊年限分別為38年和16年，凈殘值率為5%。由此計算出兩類資本品的折舊率分別為7.6%和17.1%。隨后，在省級層面，根據兩類資本品的歷年比重加權得到綜合折舊率δ。

基期資本存量的推算的公式為：

其中g 是各地級市近8年不變價固定資產投資平均年增長率，后續的資本存量按永續盤存法計算：

（2）期望產出：從創新、協調、開放、共享等層面進行考察。以北京大學國家發展研究院測度的中國創新創業區域指數反映城市創新水平，該指數包含新建企業進入、外來投資筆數、創業私募股權投資數、發明專利授權數目、使用新型專利公開數目、外觀專利公開數目和商標權授權數目7 個子維度。以實際GDP 和醫院衛生院床位數衡量地區物質水平與社會保障的協調發展。以進出口貿易總額占GDP 比重反映地區開放水平，其中進出口總額按各年平均匯率換算為人民幣。共享層面以農村居民人均可支配收入和城鎮居民人均可支配收入的比值來測度，由于中國社會是典型的城鄉二元經濟結構，所以城鄉收入差距可以在75%的水平上解釋中國社會的收入差距 （Ge et al.,2020）。

（3） 非期望產出：以地區工業二氧化硫排放量、工業廢水排放量和工業煙（粉）塵排放量反映地區的綠色發展水平。

2.核心解釋變量

數字經濟水平（Dige）：借鑒相關研究（周青等，2020），從數字化裝備、數字化建設、數字化應用和數字化金融四個維度構建指標體系，采用熵權法測度地區數字化水平。以百人中移動電話用戶數、百人中國際互聯網用戶數、信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員數與就業總人數的比值、北京大學和螞蟻金服共同編制的數字普惠金融指數分別衡量以上4 個子維度（郭峰等，2020）。

3.內生性與工具變量

參考趙濤等（2020）的研究，采用各城市歷史郵電數據作為數字經濟水平的工具變量。考慮到1995年是中國互聯網的商業元年，且互聯網的興起是以傳統通信技術為基礎的延續發展。因此，本文采用1995年城市固定電話用戶數作為數字經濟的工具變量。由于該工具變量為橫截面數據，無法直接用于面板計量分析，引入一個時變變量，以上年百人中移動互聯網用戶數分別與1995年百人中固定電話用戶數的交乘項作為城市數字經濟水平的面板工具變量，將其記為IV。該面板工具變量滿足相關性和排他性約束。一方面，數字經濟的發展依賴于城市互聯網技術的應用與普及，而傳統通信技術是互聯網發展的基礎，因此，該工具變量滿足相關性約束；另一方面，隨著互聯網和移動通信設備的興起和發展，傳統郵電設施對經濟社會發展的影響逐漸式微。因此，該工具變量滿足排他性約束。

4.中介變量

此外，為探討數字經濟驅動城市高質量發展的資源配置機制，借鑒陳永偉和胡偉民的研究（陳永偉和胡偉民，2011），對城市物質資本錯配指數Kmis 和人力資本錯配指數Lmis 分別進行衡量，用于反映地區資源錯配程度。由于資源錯配存在資源配置不足 （Kmis 或Lmis ＞0） 和配置過度（Kmis 或Lmis ＜0）兩種情況，為保持回歸方向一致，本文對資源錯配指數進行絕對值處理，即資源錯配指數越大，說明資源錯配狀況越嚴重。

5.控制變量

為了有效估計數字經濟對城市高質量發展的影響效應，本文參考相關研究 （滕磊和馬德功，2020；楊慧梅和江璐，2021），盡可能控制對城市高質量發展有潛在影響的變量。這些變量具體如下：對外開放程度（Open），以進出口總額占GDP 比重來衡量，其中進出口總額以各年平均匯率換算成人民幣；人均GDP（lnPGDP），回歸中取對數處理；產業結構高級化（Inds），使用第三產業與第二產業增加值之比衡量；科技創新（Innov），以北京大學國家發展研究院測度的中國創新創業區域指數衡量；人均資本存量（lnPCS），以上文中測算的人均資本存量衡量，回歸時取對數處理；城鎮登記失業率（Uer），以城鎮登記失業人數與年末就業人數和城鎮登記失業人數和之比計算；城鄉收入差距（Equity），以農村居民人均純收入與城鎮居民人均可支配收入之比衡量；政府干預程度（Gov），采用地方財政一般預算支出占GDP 的比重來刻畫；金融發展水平（Finance），以年末機構存貸款余額與GDP 比值衡量。

6.研究樣本和數據來源

研究樣本為2011—2019年全國211 個地級市的平衡面板數據，相關變量數據來源于《中國城市統計年鑒》、各地級市統計年鑒、國民經濟和社會發展統計公報、Wind 數據庫和EPS 數據庫。各變量的描述性統計如表1所示。

表1 變量描述性統計分析

三、數字經濟驅動城市高質量發展的實證結果

（一）數字經濟對城市高質量發展的影響

由于樣本數據為面板數據，為避免截面相關、組間異方差和組內自相關等問題，本文選取Driscoll-Kraay 標準誤和最高兩階的自相關進行修正。該方法將誤差結構設定為異方差和特定階數自回歸，當時間維度逐步增大時標準誤對一般形式的截面相關和時間相關具有穩健性。總體效應的回歸結果如表2所示。列1 的基準回歸結果顯示：在所有樣本范圍內，數字經濟Dige 的系數在5%水平下顯著為正，表明數字經濟水平的提高能夠顯著促進城市高質量發展效率，這與趙濤等（2020）的實證結果一致，假設1 得到驗證。

表2 基準回歸結果

（二）內生性和穩健性檢驗

考慮到內生性和遺漏變量問題，本文做了如下工作：（1）為排除城市高質量發展的時間慣性帶來的效率增長，將城市高質量發展效率滯后一期（L.Hqd）加入控制變量；（2）將城市人口密度（取對數處理，記為lnPD）和是否是省會城市（Center）加入控制變量，考察人口和政策偏向因素對城市高質量發展的影響；（3）將數字經濟水平滯后一期（L.Dige）作為核心解釋變量以克服雙向因果問題；（4）采用系統GMM 方法對基準模型進行估計；（5）以上年百人中移動互聯網用戶數分別與1995年百人中固定電話用戶數的交乘項作為城市數字經濟水平的面板工具變量，采用2SLS 方法對模型進行再估計。

表2的回歸結果顯示：采用以上回歸策略，數字經濟對城市高質量發展效率的促進作用依然在5%的水平下顯著，進一步證明了數字經濟正向驅動城市高質量發展這一結果的穩健性。其中，系統GMM 估計的過度識別檢驗Hansen 統計量不顯著，證明了工具變量的有效性；且AR（2）接受原假設，表明擾動項無自相關，模型設定和估計方法合理。此外，本文所選取的工具變量在不可識別檢驗中在1%的顯著性水平上拒絕了“工具變量識別不足”的原假設；在兩種弱工具變量檢驗中，統計量值均大于Stock-Yogo 弱識別檢驗10%水平上的臨界值（16.38），拒絕了“工具變量與內生解釋變量弱相關”的原假設，證明了該工具變量的合理性。

（三）異質性分析

表3報告了數字經濟對區域高質量發展的異質性影響。③從數字化發展的維度看，在數字經濟水平較低的地區，數字技術對實體經濟的滲透融合程度較小，數字化對城市高質量發展沒有顯著影響，而在數字經濟中高水平地區均表現出顯著的促進作用。Schumpeter 提出創新需要并產生市場租金，成功的創新具有暫時的排他性（Schumpeter,1934）。依賴于數字化基礎設施、大數據和云平臺等的建設，數字經濟排他性的基礎是先發優勢、網絡外部性、技術壁壘和品牌聲譽。并且網絡外部性為價格歧視以及更復雜的價格競爭策略提供了可能，能夠加強在位者優勢，使得低數字化水平的城市未能達到規模經濟或享受數字化的經濟效益。在數字經濟達到中等水平的地區，得益于數字化引致的數據處理技術和生產技術的兩重創新，傳統行業尤其是制造業的要素配置效率和技術效率顯著提升，使得城市高質量發展水平得到明顯改善。在高數字化水平地區，數字經濟對城市高質量發展的驅動作用仍然顯著，但與中等水平地區Dige 的回歸系數相比明顯降低，可能有以下兩方面的原因：其一，由于數字化與高質量發展之間可能存在雙向因果關系，即在高質量發展水平較高的城市，往往傾向于尋求創新和產業優化路徑，數字化程度也較高，因此該系數估計值可能存在向下偏誤。其二，數字化的網絡外部性和非競爭性能夠帶來規模經濟效益并降低創新成本，會引發用戶規模的正反饋效應，對于區域創新績效也存在邊際遞增的效應（徐向龍和侯經川，2020）。因此，在高數字化水平的城市，數字經濟對城市高質量發展可能將產生更高的潛在邊際效益。

表3 數字經濟對城市高質量發展的異質性影響

在高質量發展維度，只有在中等水平的城市，數字經濟才對區域高質量發展表現出顯著的促進作用。究其原因可能是：在低水平地區，生產過程中的資本錯配嚴重且地區產業結構較為固定，而低水平的數字化程度對資本配置效率的改善作用有限，地區經濟增長很大程度上依賴于對外貿易和有限的技術創新。在高水平城市，地區創新水平和資本配置效率較高，高質量發展水平的提升空間較小。而在中等水平地區，城市高質量發展水平的提升空間較大，且數字化的規模經濟效應顯現，網絡外部性和集聚效應進一步推進了地區經濟增長、產業結構升級和資源的有效配置，賦能城市高質量發展。

（四）城市高質量發展的空間溢出效應分析

在運用空間計量模型之前，要檢驗城市高質量發展（Hqd）是否存在空間相關性，本文采用全局Moran’s I 指數檢驗Hqd 在三種空間權重矩陣下的空間自相關性。④結果顯示：三種空間權重矩陣下Moran’s I 統計量均為正且大部分年份顯著，表明城市高質量發展存在顯著正向的空間自相關關系。關于空間計量模型的選擇，根據LR 檢驗和Hausman 檢驗選擇SDM 固定效應模型，根據LM檢驗判斷是否存在空間誤差或空間滯后，利用Wald 檢驗和LR 檢驗判斷SDM 能否簡化為SLM或SEM。綜合檢驗結果，在三種空間權重矩陣下，均選擇時空雙向固定效應SDM 模型作為基準回歸，同時報告SLM 模型和SEM 模型的回歸結果，如表4所示。

表4 面板空間計量模型回歸結果

根據SDM 模型的估計結果，城市高質量發展水平的空間自回歸系數ρ 在三種空間權重矩陣下均顯著為正，且數字經濟水平的空間交互系數在地理距離空間權重矩陣下顯著為正，說明城市間不僅存在內生的高質量發展交互效應，還存在外生的數字經濟交互效應。由于SDM 的估計結果依賴于足夠大的樣本量，本文同時采用了SEM 和SLM 模型檢驗城市高質量發展的空間溢出效應。SEM 模型的空間誤差系數ζ 在三種空間權重矩陣下均顯著為正，說明沒有被納入回歸方程的外部因素或某些隨機擾動存在空間交互效應；SLM 模型的空間自回歸系數ρ 在三種空間權重矩陣下均顯著為正，也證明了城市高質量發展空間交互效應的存在。

由于空間交互項的回歸系數不能直接用以分析空間溢出效應，本文基于SDM 模型回歸結果，使用偏微分方法進一步將數字經濟對城市高質量發展的影響效應分解為直接效應、間接效應和總效應，分解結果如表5所示。結果表明：在研究樣本內，三種空間權重矩陣下數字經濟對鄰近城市高質量發展水平均未表現出顯著影響，假設2 不成立。這一結果驗證了張英浩等（2022）提出的數字隔離效應，即數字經濟的發展和數字技術對實體經濟的滲透融合只對本地區的經濟社會發展產生了積極的促進作用，未能帶動鄰近地區的高質量發展。由于數字經濟的發展高度依賴于信息基礎設施的建設，有一定的進入門檻，且不同城市的經濟社會發展存在階段性和異質性，會阻礙數字經濟的空間溢出效應發揮作用。

表5 SDM 模型效應分解結果

四、數字經濟驅動城市高質量發展的作用機制分析

（一）作用機制分析

數字經濟驅動城市高質量發展的機制檢驗回歸結果如表6所示。根據回歸系數顯著性可以判定，數字經濟通過改善資源配置效率進而影響城市高質量發展的中介效應成立。具體而言，數字經濟發展對物質資本和人力資本配置效率均有顯著的改善作用，并且數字經濟能夠通過改善物質資本配置效率從而促進城市高質量發展。但在現階段人力資本錯配而非有效配置能夠促進地區高質量發展。該結果與假設3 并不一致，可能有以下幾方面的原因。

表6 數字經濟驅動城市高質量發展的作用機制探究

第一，人力資本錯配的重要原因是服務業擴張的“鮑莫爾病”現象。根據研究樣本測算結果，東部地區的城市人力資本水平整體表現為配置不足，而中西部地區多數城市人力資本配置過度，這與解晉的測算結果一致（解晉，2019）。造成人力資本分布不均衡的重要原因是經濟增長中的“鮑莫爾病”現象，可以概括為一個“效率-結構-速度”的因果鏈條，價格機制是關鍵傳導機制。服務業部門相對制造業部門具有較低的勞動生產率，而較低的生產率則導致了服務成本和價格上升；在低生產率、缺乏價格彈性與富有需求彈性的共同作用下，服務業部門的產值份額和就業份額持續擴張。此外，研究樣本內物質資本整體表現為配置過度，制造業的資本深化還會引起產業內部以資本替代勞動，導致該產業就業比重下降。

第二，服務業擴張能夠促進地區的綠色發展。根據李翔等的研究，服務業產值份額的提升對經濟增速的影響，經歷了從“結構紅利”向“鮑莫爾病” 的轉變，從20世紀90年代中后期到世紀之交，第三產業份額提升已經表現出結構與速度間負相關的“成本病”現象（李翔等，2016）。但考慮到地區的綠色發展，服務業的擴張對地區生態效率具有顯著的改善作用，進而促進城市高質量發展在“綠色”維度的提升。

第三，數字化有望提高服務業生產率，克服“鮑莫爾病”。本文將人力資本錯配指數的平方項（Lmis2）加入了回歸方程，表6的結果顯示人力資本錯配指數對城市高質量發展呈現“倒U 型”的非線性影響。在研究樣本內，盡管數字化通過改善人力資本配置效率這一路徑對城市高質量發展整體表現出抑制作用，但長期來看，以產業互聯網為主要形態的通用數字技術對三二一產業的逐步滲透，有望推動服務業生產率的增長，改善導致部門生產率差異的技術結構，而克服“鮑莫爾病”的關鍵正是在于提高停滯部門的勞動生產率與全要素生產率。

（二）考慮空間溢出效應的作用機制檢驗

由于要素跨區流動具有空間溢出特征，本節將采用固定效應空間杜賓模型，將中介變量的空間溢出效應納入計量模型，進一步驗證數字經濟驅動城市高質量發展的作用機制。在空間互動狀態下，資源和勞動力的跨區流動以及地區間創新資源競爭的加劇，使得地區間的物質資本和人力資本配置效率顯現出空間交互效應。

由中介變量的全局Moran’s I 檢驗結果可知，物質資本錯配指數的Moran’s I 統計量均通過了5%的顯著性檢驗，人力資本錯配指數的Moran’s I值也在大部分年份顯著，說明研究樣本內城市的資源配置整體表現出顯著的空間交互效應，適合采用空間計量模型進行實證檢驗。根據表7的回歸結果，數字經濟對城市高質量發展通過物質資本和人力資本配置效率的傳導機制與固定效應回歸結果一致。數字經濟發展對物質資本和人力資本配置效率均有顯著的改善作用，數字經濟能夠通過改善物質資本配置效率進而促進地區高質量發展。對于人力資本配置效率，數字經濟的發展對其也表現出顯著的改善作用，但在現階段人力資本錯配而非有效配置能夠促進地區高質量發展。這與表6所示的固定效應回歸結果一致。

表7 數字經濟對城市高質量發展的作用機制檢驗結果

五、研究結論與政策建議

本文在充分梳理既有文獻關于數字經濟對城市高質量發展不同維度影響作用的研究基礎上，通過理論分析提出了數字經濟對于城市高質量發展總體效應以及影響機制的研究假設，基于2011—2019年中國211 個地級市的面板數據進行實證檢驗。研究發現：（1）數字經濟對城市高質量發展效率的提升具有顯著的促進作用，但并非等同。數字經濟層面，由于數字化創新的排他性和在位者優勢，數字經濟發展對低滲透融合率城市高質量發展的促進作用較小，而在中高數字化水平地區，得益于“創造性破壞”的機會和規模經濟效益，數字經濟對城市高質量發展的正向驅動作用顯著；高質量發展水平層面，只有中等水平的城市，數字經濟才對地區高質量發展具有顯著的促進作用。（2）數字經濟對鄰近城市高質量發展水平未表現出顯著的空間溢出效應。（3）數字經濟能夠通過改善物質資本配置效率，進而驅動城市高質量發展。該中介效應在考慮城市高質量發展和中介變量的空間交互效應時仍然成立。對于人力資本配置效率，數字經濟的發展對其表現出顯著的改善作用，但由于服務業的“鮑莫爾病”現象，現階段人力資本錯配更加有利于地區高質量發展。而從長期來看，人力資本錯配指數對城市高質量發展呈現“倒U 型”影響。

基于上述結論，本文提出如下政策建議。第一，加快新型數字基礎設施建設，發揮數字經濟的普惠性。加大投入資金，推動無線網絡、云計算、寬帶、云儲存等信息網絡基礎設施的普及和推廣，加大對勞動者數字素養的培訓，賦能數字經濟對高質量發展的空間溢出效應。第二，由于數字經濟對不同地區高質量發展的影響表現出異質性作用，預示著應該因地制宜推行差異化的數字經濟戰略，聚焦地區特色產業，充分發揮比較優勢。重點推動數字技術低滲透率地區新型數字基礎設施和數據平臺的建設與升級，釋放數字經濟助推包容性增長的紅利。第三，推進生產要素的自由流動，優化物質資本、人力資本、數據資本的配置效率。數字產業化有助于改善物質和人力資本配置效率，同時應避免“數字鴻溝”對資源配置產生的消極影響。因此，需要統籌布局各地區的數字化平臺、大數據交易中心，并通過大數據加工和處理技術將生產經營等活動與互聯網進行融合，降低交易市場的信息不對稱問題，從而提高要素配置效率。

注釋：

①資料來源：中國信通院，網址：http://www.caict.ac.cn/.

②資料來源：《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》，網址：http://www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm.

③本文從數字技術基礎優勢和經濟社會發展特征兩個角度出發，根據數字經濟水平和高質量發展水平，分別將研究樣本按照三分位法劃分為低中高三類，以考察數字經濟對城市高質量發展的異質性影響。

④Moran’s I 和有關空間計量模型選擇的檢驗結果不再列示，備索。