數字經濟對新型城鎮化的影響研究

高銀靜 胡時豪

新疆財經大學

0 引言

進一步完善新型城鎮化戰略，發展高質量新型城鎮化，是接下來第十四個五年規劃的重點內容之一。改革開放以來，我國經濟快速發展，隨之而來的是城鎮化的不斷推進，城鎮化的推進也為我國經濟發展提供了充足的動力，因此，要實現中國式的現代化必須要不斷地推進新型城鎮化進程。據有關統計，1978 年以來，中國的城鎮化發展水平有了顯著的提升，截至2021年末，全國人口城鎮化水平較高，人口城鎮化率為64.72%，相比2011 年提高了14.21%。然而，新型城鎮化并非傳統意義上的只關注人口的城鎮化，而是更加強調全方面、多方位發展的城鎮化，是以人為核心的城鎮化。我國對新型城鎮化的發展是非常重視的。近年來，國家出臺了諸多推進新型城鎮化發展的政策和文件，第一次提出新型城鎮化是在黨的十八大報告上，報告強調要走有中國特色的新型城鎮化。此外，每年的政府工作報告也多次提到新型城鎮化發展。2021 年通過的“十四五”規劃將新型城鎮化的發展戰略、目標和方向單獨作為一篇內容重點強調。2022年，黨的二十大報告中，習近平總書記為進一步推進新型城鎮化的高質量發展指明了方向。

發展數字經濟是抓住新科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇。2016年9月，習近平總書記在G20 杭州峰會上對數字經濟進行了著重強調。十八大以來，國家高度重視數字經濟的發展。2021年，“十四五”規劃提出了要建設數字中國的遠景目標，同年，政府工作報告中指出要培育新興數字產業，推進產業數字化轉型，而在數字化的時代下，新型城鎮化的發展必將依托于數字經濟的發展。新時代下，數字經濟將成為促進城市經濟和社會全面發展的重要推動力，為我國經濟發展做出巨大貢獻，成為高質量的新型城鎮化的重要驅動力，因此必然會加速新型城鎮化由量變向質變的轉變。數字化、智能化的生產和生活方式給人民生活提供便利的同時，也支撐了國家的經濟增速，數字化建設的重要性不斷凸顯。數字經濟的發展能否推動新型城鎮化的發展以及在多大程度上促進新型城鎮化的發展？對于不同的地區，數字經濟對新型城鎮化的影響是否存在差異？對于上述問題的探究，有助于加速推進新型城鎮化的進程。

1 文獻綜述及理論分析

目前，有關新型城鎮化的相關研究較多，國內學者分別從新型城鎮化的內涵、測度方法以及影響因素等方面進行了研究。關于新型城鎮化的內涵，任杲（2022）等認為新型城鎮化的本質是以人為核心，并強調農業轉移人口市民化、城與鄉的融合發展、大中小城市的協調發展［1］。王明華（2021）等認為高質量的新型城鎮化必須要把人的全面發展放在首位，要從根本上轉變思想，重點關注城市功能的空間分布，不斷優化人們的生活空間［2］。以下幾位學者從不同角度對新型城鎮化進行了測度。李豫新等（2021）從新發展理念的角度，即從創新、協調、綠色、開放、共享五個維度構建了新型城鎮化的綜合指標［3］。熊湘輝等（2018）學者從促進新型城鎮化水平提升的動力機制角度，即內在、外在、政府和市場層面四個方面構建了新型城鎮化發展水平的綜合評價指標體系［4］。國外有關新型城鎮化的研究有Wu, XX and Huang, Y（2021）通過建立動態空間杜賓模型，探討了產業集聚對珠三角城市群新型城鎮化的影響，產業集聚能夠顯著促進局部新型城鎮化，生產性服務業和金融業的空間溢出效應顯著［5］。Chen,MX and Liu,WD（2018）對《國家統一行動計劃》發布以來的最新政策和行動進行了梳理和分類，從人口城鎮化、土地城鎮化、經濟城鎮化和綜合性等方面對中國新型城鎮化建設進行了初步評估［6］。

有關數字經濟對新型城鎮化影響的研究屈指可數，其中大部分是理論層面上的分析，少數學者進行了實證分析。新型城鎮化不再是政府主導下的大規模布局與推進，而是市場主導下的產業與城市發展的融合，并且數字經濟發展模式是以數字科學技術為基礎，實現資源優化配置的新型經濟模式，因此，可以從資源要素配置、產業結構升級、技術創新以及要素稟賦上為新型城鎮化提供動力。王常軍（2021）認為，一方面數字經濟的發展可以激發城市發展潛力，為新型城鎮化建設帶來投資驅動和創新驅動，另一方面數字經濟的發展有助于轉變城鎮化的發展方式，可以通過互聯網平臺存進生產要素在城鄉之間的自由流動，進而使城鄉之間的產業發展與空間載體進行合理的匹配［7］。此外，李海杰等（2021）從體育產業切入，從理論上分析了數字經濟對新型城鎮化的影響，認為數字經濟可以推動地區新型城鎮化更加智慧化、科學化、高效化的發展［8］。丁曉雯等（2020）對電子商務行業進行了細致分析，認為農村應抓住數字經濟的時代，建立農村電商模式，進而推動我國新型城鎮化的發展［9］。左鵬飛等（2020）將新型城鎮化作為調節變量，研究了互聯網對產業結構升級的影響，認為互聯網與新型城鎮化的共同作用對產業結構升級的促進作用更大［10］。馮巧云（2021）運用DEA 模型研究了信息化對新型城鎮化的影響效應，并對公共服務效率這一機制進行了詳細分析［11］。宣燁等（2022）用計量方法研究了數字經濟對新型城鎮化的影響，并從技術創新的角度對數字經濟影響新型城鎮化的機制進行了分析［12］。楊瑞等（2022）從要素稟賦的角度研究了數字經濟對新型城鎮化的影響，認為數字經濟對新型城鎮化的影響存在門檻效應［13］。

基于上述背景和相關研究，發現數字經濟發展和新型城鎮化建設是我國現階段的重要任務，且新型城鎮化的發展將在很大程度上受到數字經濟發展的影響，目前，探究數字經濟對新型城鎮化發展的研究并不多。因此，本文選取2011-2020年全國31 省（區、市）的面板數據，并結合數字經濟的特點和新型城鎮演化發展的內涵，建立了二者的綜合評價指標體系，并運用熵值法測算出數字經濟和新型城鎮化的發展水平，進而運用面板模型分析數字經濟對新型城鎮化的影響，并探究其對不同區域新型城鎮化發展的影響。

2 模型選取及指標體系構建

2.1 模型構建

本文以全國31 個省（區、市）為研究對象，以2011-2020年的面板數據，設定如下基準模型來研究數字經濟對新型城鎮化產生的影響：

其中，NUi,t為本文的核心被解釋變量，即省份i在t年的新型城鎮化水平，Digi,t為本文的核心解釋變量，即省份i 在t 年的數字經濟發展水平，向量Zi,t為一系列的控制變量，μi表示時間固定效應，δt表示省份固定效應，為了防止遺漏變量和其他因素的干擾，加入隨機擾動項εi,t。

2.2 變量選取及指標體系構建

2.2.1 被解釋變量

新型城鎮化水平（NU），新型城鎮化與只注重人口城鎮化的傳統城鎮化不同，新型城鎮化更加強調高質量發展，其內在系統包括社會發展的多個方面，因此，單一指標不能全面反映新型城鎮化的發展水平，目前大部分學者構建多指標的綜合評價體系來衡量新型城鎮化的發展水平。基于此，本文借鑒丁浩（2016）［14］、樊士德（2022）［15］等的研究，并考慮到數據的可得性，分別從社會發展的4個角度，即經濟、人口、社會、生態方面構建衡量新型城鎮化發展水平的二級指標，并在此基礎上選取12個三級指標，全面、科學地評價新型城鎮化的發展水平（如表1所示）。

表1 新型城鎮化評價指標體系

為了構建新型城鎮化水平的綜合評價體系，本文使用熵值法對表1 中各項指標賦權，對31 個省（區、市）的新型城鎮化水平進行綜合得分計算，計算步驟如下:

1）進行無量綱化處理，為了更清晰地評價新型城鎮化發展的水平，使綜合評分范圍處在40～100 之間，因此與以往文獻不同，本文借鑒孫豪等（2020）［16］對于指標的處理方法對指標進行處理。其中，正指標的處理公式為式（2），負指標的處理公式為式（3），本文僅使用正指標的處理公式。

正項指標：

負向指標：

2）計算指標Xij的比重pij，即計算第i年第j個指標經標準化處理后的值在所有被評價對象第j個指標經標準化處理后的值總和中的比例：

3）計算第j 項指標的熵值ej，ej＞0 ，n=31，m為要評價的年數：

4）計算第j項指標的差異性系數γj，其值越大，則指標在綜合評價中就越重要：

5）計算每個指標的權重wj，p為所選指標總數：

6）計算新型城鎮化發展指數，得到各指標權重后，采用線性加權的方法對各項指標進行加權，得到各省（區、市）新型城鎮化發展水平指數:

2.2.2 核心解釋變量

數字經濟發展水平（Dig），本文從數字經濟的本質特征出發，從互聯網的應用層面，并借鑒趙濤（2020）等的研究，構建如下數字經濟發展水平的指標體系，使用熵值法計算出各指標的權重，結果如表2所示。

表2 數字經濟評價指標體系

2.2.3 控制變量

為了防止其他變量因素對核心解釋變量數字經濟對新型城鎮化水平實際影響的干擾，且為了防止遺漏影響新型城鎮化水平的重要因素而產生誤差，需要控制可以影響新型城鎮化發展水平的影響因素，因此本文借鑒宣燁（2022）［12］、胡麗娜（2022）［17］、樊士德（2022）［15］等的研究，最終選取以下變量作為本文的控制變量：

1）金融發展水平（Fin）

金融發展水平的提升可以為地區的發展提供良好的貸款、融資環境，一方面可以為城市的基礎設施建設提供資金支持，提高城鎮居民的生活質量，另一方面可以促進產業結構的協調。合理的產業結構能夠深化地區的分工，促進產業集聚，提供就業機會，吸引人才（吳本健等，2022）［18］。本文使用年末各省（區、市）金融機構存貸款余額與地區生產總值的比值來衡量地區的金融發展水平。

2）工業化水平（Ind）

更高的工業化水平一方面可以推動非農產業向城市轉移，推動人口向城市的集中，推動人們的觀念和生活方式的轉變，另一方面由于工業化的快速發展會使人口、工業、交通過度集中，引發環境惡化、資源枯竭、住房緊張和交通擁擠等情況（杜雯翠等，2014）［19］，因此，工業化水平會在一定程度上影響新型城鎮化水平。本文使用工業增加值占地區生產總值的比值來衡量工業化水平。

3）人力資本（Hum）

人力資本水平會影響人口的轉移。人力資本水平的提高將在一定程度上會使農業人口非農化，同時人力資本水平還會影響經濟的發展，對新型城鎮化的進行具有巨大的推動作用（姚旭兵等，2017）［20］。本文使用每十萬人高等學校平均在校生數來衡量人力資本水平。

4）財政自主權（Fa）

地方財政是新型城鎮化過程的重要保障。財政可以從基礎設施建設、公共服務供給、環境治理等方面為新型城鎮化提供支持（楊志輝等，2021）［21］。本文使用政府財政預算內收入與支出的比值來衡量財政自主權。

5）外商直接投資（FDI）

外商直接投資可以為地區提供先進的技術和經驗，吸引人才，為新型城鎮化的發展提供動力。然而，對于發展中國家而言，外商投資會先進入到大城市，使產業失衡和地區發展不平衡，阻礙新型城鎮化的進程。本文使用當年實際利用外資金額與地區生產總值的比重來衡量外商直接投資水平。

2.3 數據來源及描述性統計

考慮到數據的可得性，且數字經濟數據的測度最早為2011年，因此，本文使用2011-2020年全國31 個省（區、市）的面板數據，共310 個觀察值。所使用的數據來源于國家統計局、《中國人口與就業年鑒》、EPS數據庫，部分數據來源于各省（區、市）的統計年鑒與國民經濟與社會發展統計公報。對于缺失值采用線性插值法進行處理。描述性統計結果如表3所示，新型城鎮化(NU)的均值為66.33，標準差為6.13，最小值為44.47，最大值為84.15，這表明全國31個省（區、市）之間的新型城鎮化水平存在較大差異。數字經濟（Dig）的均值為0.371，標準差為0.174，且最大值和最小值的差距較大。

表3 各變量描述性統計

3 全國各省（區、市）新型城鎮化水平綜合發展指數分析

根據上述計算結果，本部分將對2011-2020年不同地區新型城鎮化水平的綜合發展指數以及各二級指標的綜合發展指數，包括經濟新型城鎮化指數、社會新型城鎮化指數、人口新型城鎮化指數、生態新型城鎮化指數進行比較分析。表4給出了全國各省（區、市）2011 年和2020 年新型城鎮化水平發展指數。

表4 全國各省（區、市）2011年及2020年新型城鎮化水平各維度得分

綜合來看，從表4 中新型城鎮化綜合發展得分列可以看到，2011 年全國31 省（區、市）中有18 個省（區、市）的新型城鎮化綜合得分在60 以下，得分最低的省份為西藏、廣西、貴州和青海，其中西藏新型城鎮化水平得分僅為44.47，所有省（區、市）的新型城鎮化綜合得分均未超過80，且全國新型城鎮化水平綜合得分僅為60.41，說明在2011 年，全國各省（區、市）的新型城鎮化水平較低。2020 年，全國所有省（區、市）的新型城鎮化綜合得分均超過60，大部分省（區、市）的新型城鎮化綜合得分在70 左右，說明十年來，在國家政策的大力支持下，我國新型城鎮化發展水平有了很大的提升，特別是在2014年，國務院印發了《國家新型城鎮化規劃（2014—2020年）》，對新型城鎮化的發展作出了詳細的部署和規劃，并指明了發展方向。事實證明，全國各省（區、市）的新型城鎮化發展均有了長足的進步，然而，新型城鎮化水平綜合得分超過80的城市只有北京和上海，分別為83.49 和83.53，說明我國的新型城鎮化發展道路還有很長的路要走。

分維度來看，從表4 中新型城鎮化水平各維度得分列可知，2020 年全國省（區、市）四個維度新型城鎮化發展水平相較于2011年均有不同程度的提升，從全國的平均水平來看，經濟、社會、人口、生態新型城鎮化得分分別增加了3.88、3.65、2.27、1.21，由此可知，十年間，經濟新型城鎮化和社會新型城鎮化的發展水平有了較大的提高，而人口、生態新型城鎮化的發展水平提升幅度較小，說明隨著國家不斷地發展進步，各省（區、市）經濟和社會新型城鎮化水平提升較為迅速，但人口、生態城鎮化還處于滯后階段，尤其是2020 年生態城鎮化的平均得分相較于其他三個維度而言最低。因此，國家在今后新型城鎮化的建設中，應該重點關注生態環境層面的新型城鎮化，不斷優化人民生活所處的環境，使各維度的新型城鎮化均衡發展，進而不斷推進“以人為本”的新型城鎮化進程。

4 實證結果分析

4.1 基準結果分析

基于本文所選取的雙向固定效應模型進行回歸，表5 顯示了數字經濟（Fig）對新型城鎮化（NU)影響的基準回歸結果，其中第（1）列是未加入控制變量的結果，后五列是依次加入控制變量后的回歸結果。

表5 基準回歸結果

首先從本文的核心解釋變量來看，可以看到，不管是否加入控制變量以及不管控制變量個數的多少，核心解釋變量數字經濟發展水平的系數在1%的水平上顯著為正，說明數字經濟促進了新型城鎮化的發展。從表中第（6）列可以看到，在加入了所有控制變量以后，核心解釋變量數字經濟的系數顯著為正，大小為16.708，說明數字經濟發展水平每提高一個單位，新型城鎮化發展水平就會提升16.608個單位。從表中最后一行可以發現，隨著控制變量個數的增加，R2是逐漸變大的，一方面說明模型的解釋能力隨著控制變量個數的增加是有所變大的，另一方面也說明了本文所選取的控制變量的合理性。

再從控制變量的角度來看，從表5第（6）列可以看到，各省（區、市）的金融發展水平（Fin）的回歸系數在1%的水平上顯著為正，大小為1.402，說明隨著地區金融發展水平的不斷提高，城市的貸融資環境較好，基礎設施建設更加完善，產業結構更加協調，進而在一定程度上推進了新型城鎮化進程。工業化水平（Ind）的系數顯著為負，說明隨著工業化進程的不斷加快，導致出現了以人口集聚、資源稀缺、環境污染等為特征的“城市病”現象，在一定程度上阻礙了新型城鎮化的發展。人力資本（Hum）的系數顯著為正，且系數較大，說明人力資本在很大程度上會影響地區的經濟發展和人口的轉移，使要素在城鄉之間自由流動，教育水平越高，人口就越會轉移到發達的地區，進而推動了城鎮化水平的發展。財政自主權（Fa）的系數也顯著為正，說明一個地區所擁有的參政自主權越大，會使地方政府出于政績的考慮，不斷地發展地區的經濟、社會、文化、公共建設等，進而有助于新型城鎮化水平的提升。外商直接投資（FDI）的系數為負，符合預期，可能的原因是由于外商投資會先進入到大城市，使產業失衡和地區發展不平衡，阻礙新型城鎮化的進程。

4.2 內生性處理

考慮到新時代的背景下，即在數字化和智能化快速發展的時代，新型城鎮化的有效推進離不開數字經濟的快速發展，且新型城鎮化也是數字經濟發展的重要載體，當新型城鎮化發展水平較高時，數字經濟也會得到優先發展，因此，數字經濟與新型城鎮化可能面臨著互為因果的內生性問題。為了解決本文實證部分可能存在的內生性問題，借鑒黃群慧等（2019）［22］的解決辦法，使用1984 年百萬人郵局數和1984年每百人固定電話數作為數字經濟綜合發展指數的工具變量。一方面傳統的通信基礎設施會在一定程度上影響到互聯網的發展進而影響數字經濟的發展，滿足工具變量的相關性要求。另一方面，郵電等歷史通信工具的使用頻率逐漸下降甚至被取代，因此對新型城鎮化的影響也在逐漸下降，滿足排他性的要求。同時借鑒Nunn 和Qian(2014)［23］的處理方法，使用將1984 年百萬人郵局數和1984年每百人固定電話數分別與上一年全國互聯網普及率進行交乘來解決數值不隨年份變化的問題，分別記為g1、g2，并作為本文最終所使用的工具變量。

表6的第（1）（4）列顯示了兩階段最小二乘法的第一階段結果，第（2）（5）列為加入控制變量的結果，第（3）（6)列為不加入控制變量的結果，可以看到，在考慮內生性問題以后，不管是否加入控制變量，數字經濟對新型城鎮化的影響仍然是顯著為正的。且表中顯示了對于原假設“工具變量識別不足”和“弱工具變量”的檢驗結果，可以看到，LM 統計量的p值均為0.000，因此顯著拒絕原假設，弱工具變量檢驗的F統計量均大于10。

表6 數字經濟對新型城鎮化影響的最小二乘法回歸結果

4.3 穩健性檢驗

為了增強結果的穩健性，確保回歸結果具有科學性和嚴謹性，使用三種方法進行穩健性檢驗。一種是替換本文使用的核心解釋變量，替換方法有兩種，一是對本文的核心解釋變量數字經濟取對數進行回歸，二是使用主成分分析法對核心解釋變量數字經濟重新進行綜合測度。另一種是對樣本進行分時間段回歸。結果如表7所示。

表7 數字經濟對新型城鎮化影響的穩健性檢驗結果

1）對本文的核心解釋變量數字經濟取對數，即替換本文使用的核心解釋變量進行回歸，回歸結果如表7 第（1）列所示，可以看到數字經濟的系數在1%的水平上顯著為正，說明結果是穩健的。

2）使用主成分分析法對核心解釋變量數字經濟重新進行綜合測度再次進行回歸，回歸結果如表7 第（2）列所示，與取對數的結果一致，數字經濟對新型城鎮化的影響是非常顯著的，證明了結果的穩健性。

3）對所選樣本進行分時間段回歸，本文將時間段分為2011-2015 年、2016-2020 年兩段，主要分段依據是我國五年規劃的分界點，2011-2015年正處于“十二五”規劃期間，2016-2020 則處在“十三五”規劃期間，回歸結果如表7 第（3）（4）列所示。2011-2015 年的回歸結果在1%的水平上顯著為正，2016-2020 年的回歸結果在5%的水平上顯著為正，結果依然是穩健的。從“十二五”規劃過渡到“十三五”規劃后，數字經濟對新型城鎮化進程的影響程度有所減弱，可能的原因是“十二五”期間正值數字經濟發展伊始，對創新及產業結構的優化升級產生了很大的推動力，從而在很大程度上推動了新型城鎮化進程，到了“十三五”期間，數字經濟發展較為成熟，而對新型城鎮化的發展目標也有了進一步的部署，受多方面因素的影響，使得數字經濟的影響有所減弱。

4.4 異質性分析

事實上，由于各地區在經濟發展水平、地理位置以及資源稟賦上的不同，無論是數字經濟發展水平還是新型城鎮化綜合發展水平，各地區的發展程度都存在著明顯的異質性特點，因此，考慮區域異質性的影響來討論數字經濟對新型城鎮化的影響是有必要的。基于其他參考文獻的劃分，本文將全國31 省（區、市）劃分為東部地區、中部地區和西部地區。在分區域回歸之前，首先對不同區域的數字經濟和新型城鎮化發展水平進行了描述性統計，需要說明的是，本部分使用主成分分析法對不同地區的數字經濟綜合發展水平進行測度。

表8顯示了不同地區數字經濟和新型城鎮化發展水平的描述性統計，可以看到東部地區的數字經濟發展水平明顯要高于中部地區和西部地區的數字經濟發展水平，中部和西部地區數字經濟發展水平相差不多。再看新型城鎮化發展水平，東中部地區的新型城鎮化發展水平幾乎無差距，且都要高于西部地區。從地區內部來看，東部地區數字經濟和新型城鎮化發展水平的最大值和最小值相差較大，說明東部地區各省（區、市）的數字經濟和新型城鎮化發展水平是不均衡的，相較而言，中西部地區的發展較為均衡。

表8 不同地區數字經濟和新型城鎮化發展水平的描述性統計

表9 顯示了區域異質性分析的回歸結果。第（1）列顯示了東部地區的回歸結果，第（2）列顯示了中部地區的回歸結果，第（3）列顯示了西部地區的回歸結果。三個地區的核心解釋變量數字經濟（Dig）的回歸系數均顯著為正，說明對于全國而言，無論是東部地區、中部地區還是西部地區，數字經濟對新型城鎮化水平的提升都有顯著的促進作用，但從促進的程度來看，還是存在很大差異的，三個地區核心解釋變量的系數分別為1.796、3.683、2.718，中部地區的影響程度最大，東部地區較小。從控制變量來看，東部地區的金融發展水平（Fin）和人力資本水平（Hum）顯著為正，中部地區金融發展水平（Fin）和財政自主權（Fa）顯著為正，西部地區金融發展水平（Fin）、人力資本水平（Hum）和財政自主權（Fa）的系數均顯著為正。

表9 異質性分析結果

5 結論與政策建議

5.1 結論

新型城鎮化建設有利于擴大內需，促進形成強大的國內市場，提升要素配置效率，激發發展新動能，同時也有利于城鄉融合發展，推動區域協調發展。在構建新發展格局的大背景下，推進以人為核心的新型城鎮化發展對我國來說具有重要的現實意義。在當今的數字化、智能化時代，數字經濟的發展為新型城鎮化的建設帶來重大機遇，新型城鎮化的建設必然要依托數字經濟的發展，因此，本文選取2011—2020 年全國31 省（區、市）的面板數據，使用個體、時間雙固定效應模型論證了數字經濟對新型城鎮化的影響。因此本文得出以下幾條結論：

1）各維度新型城鎮化發展水平不均衡，從新型城鎮化水平各維度得分可知，2020 年全國省（區、市）四個維度新型城鎮化發展水平相較于2011 年均有不同程度的提升，經濟新型城鎮化和社會新型城鎮化的發展水平有了較大的提高，而人口、生態新型城鎮化的發展水平提升幅度較小。

2）數字經濟的發展可以在很大程度上推動我國新型城鎮化的建設，已成為新發展格局下推動城鎮化進程的重要力量，通過使用工具變量排除了本文可能存在的內生性問題，并通過替換核心解釋變量、分時間段回歸兩種方法進行穩健性檢驗，結果表明本文的實證結果是穩健的。

3）從不同地區數字經濟和新型城鎮化的描述性統計來看，東部地區的數字經濟發展水平高于中部地區和西部地區的數字經濟發展水平，中部和西部地區數字經濟發展水平相差不多。新型城鎮化發展水平，東中部地區幾乎無差距，且都要高于西部地區。

4）區域異質性分析結果表明，對于東、中、西部地區而言，數字經濟發展對新型城鎮化的影響均較為顯著，且對中部地區的影響程度要大于東部地區和西部地區。

5.2 建議

基于以上結論，本文提出以下幾點政策建議：

1）加強人口、生態新型城鎮化的建設

首先要繼續深化戶籍制度改革，完善城鄉統一的居住證制度，推進基本公共服務均等化，推動公共服務向農村延伸、社會事業向農村覆蓋。其次要重點關注生態城鎮化層面的提升，加大建設基礎設施的投入，不斷優化人民生活所處的環境，使各維度的新型城鎮化均衡發展，不斷推進“以人為核心”的新型城鎮化進程。

2）不斷挖掘數字經濟的潛力，助力新型城鎮化建設

挖掘數字經濟潛力的前提是要保證數字經濟持續健康發展，首先就是要大力推進數字基礎設施建設，政府要加大對數字基礎設施建設的投入力度。其次就是要激發把數據作為生產要素的潛力，要為大數據產業自主創新提供寬松的政策扶持，放大地方的財政自主權，地方政府要加大數據創新和科研等方面的資金投入力度，推進校企合作，建立產學研一體化的合作機制。

3）重點激發中西部地區數字經濟的發展活力

從本文的異質性分析結果看，數字經濟對中西部新型城鎮化水平發揮的作用更大，因此，要加大對中西部地區數字基礎設施的建設水平，加大對5G、人工智能、大數據開發等的投入力度，使數字化能夠從覆蓋面的廣度和深度全方位地發展，使其作為加快新型城鎮化進程重要推動力。