數字經濟發展能否改善中國資源錯配

李慧泉,簡兆權,林青寧

(1.華南理工大學 工商管理學院,廣東 廣州 510631;2.中國農業科學院 農業經濟與發展研究所,北京 100081)

0 引言

當前,我國經濟發展進入新常態,市場要素扭曲、資源錯配、產能過剩等問題凸顯,要素扭曲導致的資源錯配是造成經濟增長差異的主要原因。如果能優化資源配置,可使我國生產率提高1/3[1],并有效促進經濟增長。在數字經濟發展趨勢下,傳統經濟優勢逐漸消失,數字技術的運用可以解決經濟轉型過程中的某些結構性問題[2]。伴隨著數字技術在經濟領域的不斷滲透,其已成為我國經濟轉型的主要方向。截至2020年,我國數字經濟規模超過39萬億元,在疫情沖擊和全球經濟下行雙重影響下,我國數字經濟依然保持9.7%的增長速度,成為促進經濟增長的新動力。而且,數字經濟發展改變了市場要素供給結構,更加注重數字數據的重要性[3]。由此衍生出一個新問題,數字經濟發展能否改善市場資源錯配現狀,從而釋放過剩產能,促進經濟增長?

數字經濟是以數字資源和數字技術創新為核心,以大數據、云計算、區塊鏈等數字技術為驅動力的新型經濟形態[4]。現有研究表明,數字經濟對經濟增長具有多維影響。在宏觀層面,數字經濟發展帶動技術創新變革,信息技術通用性能夠提升我國經濟整體生產效率[5],數字技術驅動我國傳統產業向中高端產業轉型升級[6],并重新調整資源配置方式(張昕蔚,2019),緩解資源配置矛盾,促進社會生產模式變革和創新,從而促進經濟高質量發展(任保平等,2021)。在中觀層面,互聯網通過擴大市場需求,為區域創新發展提供新的驅動力[7],伴隨著數字經濟與實體經濟產業融合,信息技術應用為產業創新變革提供新動力[8],產業融合有助于提高城市創新能力(韓璐等,2021),增強區域經濟發展韌性。現有研究表明,數字經濟發展對經濟增長和創新具有顯著促進作用,但從資源配置視角分析數字經濟技術紅利的研究較少。

那么,數字經濟作為一種新經濟形態,能否有效提高市場資源配置效率?本文將數字經濟與資源錯配納入統一分析框架,基于資源配置理論,使用2011—2019年中國省級面板數據,構建數字經濟多維指標評價體系,并運用多種計量方法檢驗數字經濟發展水平對資源錯配的影響,有助于加深對數字經濟技術紅利的理解,對于提高各地區資源配置水平和促進經濟發展具有重要現實意義。

本文邊際貢獻在于:第一,基于現有研究,將數字經濟發展與要素資源錯配納入統一分析框架,深入分析數字經濟發展影響資源配置的內在機理,有助于拓展數字經濟與資源配置關系理論。第二,在測算各地區資源扭曲系數的基礎上,采用靜態和動態面板模型,實證檢驗數字經濟發展水平對各地區資本和勞動力錯配的直接影響效應、間接影響效應和空間影響效應,有助于深化數字經濟領域實證研究。第三,通過分析區域差異、地區產能過剩水平差異、資源錯配方向不同對數字經濟改善的影響,能夠加深對數字經濟紅利效應的理解,對實施差異化和動態化數字經濟發展戰略具有借鑒意義。

1 理論分析

“資源錯配”是相對于“資源有效配置”而言的一個概念。資源有效配置是指資源通過自由流動和配置,使要素邊際產出等于邊際生產成本,最終實現帕累托最優;而“資源錯配”則偏離了這一最優狀態,可以解釋生產效率差異。由于市場存在勞動力摩擦和金融摩擦,致使要素資源無法自由流動,從而導致要素配置發生扭曲[9]。加之政府干預市場,使要素無法按照市場原則進行有效配置[10],導致資源錯配現象嚴重(覃家琦等,2015),在無形中形成產業壁壘,使市場不能自由清退低效率企業,高效率企業亦無法獲得更多要素資源,從而加重資源配置扭曲效應[11]。

改善資源錯配的本質在于提高要素配置效率,緩解要素扭曲和降低資源錯配程度,從而使實際生產更接近生產前沿面(韓劍等,2014)。數字經濟發展通過加快產業轉型升級、促進技術創新發展、加快市場競爭、產生空間溢出效應等途徑影響資源配置,其內在機理如圖1所示。

圖1 數字經濟影響資源配置的內在機理Fig.1 Internal mechanism of digital economy affecting resource allocation

1.1 數字經濟對資源配置的直接影響

(1)數字經濟發展通過推動產業結構轉型升級提高資源配置效率。數字經濟發展推動傳統生產方式變革和重組,以數字數據為新要素投入并與傳統產業相融合(劉淑春,2019),形成新產業發展模式(肖靜華等,2018),改變市場原有要素結構,以數字技術促進產業結構轉型升級[12],并促使市場資源進行重新配置。同時,數字技術應用為市場資源配置提供了新機制,數字經濟弱化了實體產業邊界,促進產業融合發展[20],更容易產生乘數效應[13],并降低市場內部生產成本、提高資源配置效率。

(2)數字經濟發展存在顯著創新效應,通過技術創新提高資源配置效率。在微觀層面,數字技術可以賦能企業技術進步[14]。企業是我國的技術創新主體,數字經濟發展有助于改善企業外部創新環境,降低企業科技活動的外部性。在中觀層面,數字經濟通過擴散效應帶動產業鏈技術創新,在數字信息化發展的影響下,通過網絡效應加速技術空間擴散,并在行業內部形成創新主體集聚效應,從而帶動行業技術創新(張昕蔚,2019)。在宏觀層面,數字經濟通過規模效應帶動區域創新,數字技術運用弱化了經濟發展邊界,通過產業融合推動區域創新發展[15],提高區域創新效率[16]。而數字技術創新可以改善市場資源配置機制,緩解資源錯配矛盾(張鵬,2019),提高資源配置效率。

(3)數字經濟發展通過加速市場競爭對資源進行重新配置。數字經濟發展可以提升市場透明度、信息時效性、資源流動性,使市場發展環境更加均等化[17]。同時,數字經濟發展還能夠加快市場競爭,淘汰部分長期無效甚至負效的市場主體(陳云賢,2020),進而釋放更多產能。另外,市場高效發展也會促使市場主體提高自身管理水平和生產能力,倒逼低效率企業提高資源配置效率。

1.2 數字經濟對資源配置的間接影響

數字經濟發展不僅直接作用于要素資源流動和配置,還通過影響市場化水平、金融發展、對外開放度間接影響要素資源配置效率。第一,在數字經濟發展大趨勢下,數字網絡能夠提高市場信息化水平[17],保證市場主體信息來源和質量,為供需雙方提供交流平臺,形成規模經濟、范圍經濟及長尾效應,從供需兩端擴大市場生產規模和消費空間,促進市場化發展。第二,數字技術在金融市場的運用和發展有利于促進數字金融普惠性發展,促進金融資本在市場自由流動和配置,使市場主體獲得更多資本支持(戰明華等,2018);另外,數字金融發展有利于促進創業機會均等化(張勛等,2019),為市場發展提供資本基礎和融資平臺。第三,數字經濟發展能夠提高對外開放水平。數字全球化發展能夠推動市場進出口貿易,使國內“邊際產業”轉移[18],通過對外投資提高國內資源配置效率。

1.3 數字經濟對資源配置的空間影響

高度互聯互通的網絡是數字經濟最主要的特征,互聯網有助于縮短時空距離[19],打破市場原有空間界限,加速要素資源空間流動[20],提高資源配置效率。互聯網發展對經濟增長具有顯著空間影響效應[21],數字技術運用為實體經濟發展提供了更大范圍的生產空間和消費空間,能夠豐富市場要素來源,重塑經濟發展形態,對跨時空資源進行整合,并通過網絡引導要素自由流動,使供需關系得以高效匹配,從而提高資源配置和使用效率。另外,在數字經濟發展大趨勢下,數字技術具有較強的網絡擴散效應和網絡外部效應(趙濤等,2020),高度互聯互通的信息網絡促進資源、技術在空間上共享和擴散(郭家堂等,2016),有助于提高地區資源配置效率。

2 測度框架與研究設計

2.1 數據來源

考慮到我國數字技術運用和發展主要出現在2010年以后,故本文將研究期限設置為2011—2019年,并選取中國內地29個省市級261份平衡面板數據(因西藏和新疆相關數據不完整,故未納入統計),數據來源于《中國統計年鑒》《中國信息產業發展統計年鑒》《中國信息年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》《中國互聯網發展報告》等,部分補充數據來源于各省市統計年鑒,以2010年為基期對相關數據進行調整,數字惠普金融指數來源于北京大學數字金融研究中心。

2.2 模型設定

本文構建基本模型檢驗數字經濟發展水平對資源錯配的直接影響,如式(1)所示。

Poseit=α+βDieit+λXit+eit+εi+φt

(1)

其中,Poseit表示被解釋變量各省市資本和勞動力要素錯配指數;Die表示核心解釋變量數字經濟發展指數;X為控制變量;eit為隨機擾動項,服從正態分布;εi、φt分別表示地區和時間固定效應。式(1)為靜態模型,由于經濟發展存在慣性,所以前期錯配可能會影響當前及以后資源配置,即資源錯配存在一定路徑依賴性,故在式(1)中加入錯配指數一階滯后項,將其設為動態模型,如式(2)所示。

Poseit=α+βiDieit+βjPosei,t-1+λXit+eit+εi+φt

(2)

進一步討論數字經濟發展對資源錯配的空間影響,引入空間矩陣,將其拓展為空間模型,如式(3)所示。

(3)

其中,P為空間交互項系數,Wit為空間權重矩陣。為檢驗空間影響的穩健性,采用鄰接地理矩陣、經濟距離矩陣、地理距離矩陣進行分析。當pi=0、pj≠0時,為空間滯后模型(SLM);當pi≠0、pj≠0時,為空間杜賓模型(SDM)。

2.3 變量選取

(1)要素錯配指數。借鑒陳永偉等[22]的研究,采用省級層面資本和勞動力錯配指數τKit、τLit衡量。

τKit=1/γKit-1、τLit=1/γLit-1

(4)

(5)

LnYit=A+αLnKit+βLnLit+uit

(6)

其中,經濟產出(Y)采用各省市實際經濟產值測量,以2010年為基期對價格指數進行平減;勞動力投入(L)采用各省市上年末總就業人數與本年末總就業人數的均值衡量;資本投入(K)采用各省市固定資本存量測量,以2010年為基期對價格指數進行平減,并使用永續盤存法測算。

根據C-D生產函數測算資本和勞動力要素產出彈性,根據式(5)測算要素扭曲系數,根據式(4)計算要素錯配指數τKit、τLit,由于錯配指數存在配置過度(τ<0)和配置不足(τ>0)兩種情況,故采用取絕對值的方法處理,即:

Pose-Kit=|τKit|,Pose-Lit=|τLit|

(7)

若解釋變量回歸系數為負,表示資源錯配得以改善,反之則表示資源錯配愈發嚴重。

(2)數字經濟發展指數。借鑒黃群慧等(2019)、王軍等[23]、郭峰等(2020)的研究,本文構建數字經濟評價指標體系,共包含數字信息水平、產業數字化、數字產業化、數字金融水平4個二級指標以及16個三級指標,如表1所示。數字信息水平是發展數字經濟的基礎條件,產業數字化反映傳統產業運用數字技術的現狀,數字產業化反映數字產業發展現狀,數字金融反映信息技術在金融行業中的應用。本文使用主成分分析法,對數字經濟各項數據進行處理,得到數字經濟發展指數,記為Die。

表1 數字經濟評價指標體系Tab.1 Digital economy evaluation indicator system

(3)控制變量。為分析數字經濟發展對資源錯配的影響,本文設置以下控制變量:①市場化程度(Mark):采用各省市市場化指數的對數測量;②金融發展水平(Fina):采用各省市金融機構各項存款和貸款總額占生產總值的比重測量;③對外開放度(Open):采用各省市進出口總額占生產總值的比重測量;④政府干預(Gov):采用各省市公共財政收入占生產總值的比重測量;⑤經濟發展水平(Econ):采用各省市人均產值的對數測量;⑥產業結構(Indu):采用各省市第三產業產值占總產值的比重測量。

(4)數據分析。各變量描述性統計分析結果如表2所示。從中可見,我國各省市勞動力和資本要素均存在一定程度扭曲,勞動力要素扭曲程度明顯高于資本要素扭曲程度,說明各省市勞動力扭曲比生產資本扭曲更嚴重,通過改善資源錯配促進經濟發展的空間較大。數字經濟發展指數表現出“均值較小、誤差較大”的特點,表明我國各省市數字經濟發展水平存在較大差異,即各地區資源稟賦與數字技術發展趨勢明顯不同。

表2 變量描述性統計分析結果Tab.2 Variable descriptive statistical analysis

3 實證檢驗與結果分析

3.1 基準分析

在靜態模型(1)的基礎上,考慮到資源錯配的路徑依賴性,對動態模型(2)進行回歸分析。在回歸分析前首先對結果進行AR檢驗和Sargan檢驗,以確保殘差序列不存在二階及更高階自相關性,基準模型回歸分析結果如表3所示。由表3可知,AR(1)檢驗P值小于0.1,AR(2)檢驗P值大于0.1,說明殘差序列不存在二階相關,只存在一階相關。而且,動態模型通過自相關檢驗,Sargan檢驗P值大于0.1,接受原假設,說明動態GMM模型合理,可在一定程度上解決內生性問題。

表3 基準模型回歸分析結果Tab.3 Benchmark model analysis results

從靜態模型估計結果看,數字經濟發展對省級層面資本和勞動力錯配存在顯著負向影響,并通過10%顯著性檢驗。由動態模型估計結果可知,數字經濟發展對資本和勞動力錯配存在顯著負向影響,并通過5%顯著性檢驗,表明數字經濟發展有助于緩解資本和勞動力要素扭曲效應,且數字經濟對資本要素扭曲的改善效應明顯大于對勞動力要素扭曲的改善效應。數字經濟發展促使市場主體的生產過程和管理形態發生改變,數字技術應用促進數字技術與實體經濟深度融合,加快要素自由流動,提高市場資源配置效率,為經濟發展提供內在動力。而且,GMM模型回歸結果顯示,資本和勞動力要素一階滯后項系數顯著為正,說明中國省級層面資源錯配存在一定的路徑依賴,即過去資源錯配水平會顯著影響當前及以后資源配置效率,也表明加入因變量滯后項的必要性。

進一步,采用動態模型對控制變量進行回歸分析。由表3可知,市場化程度(Mark)對資本和勞動力錯配具有顯著負向影響。這表明,市場化發展能夠提高要素流動性,緩解要素配置扭曲。金融發展水平(Fin)對資本和勞動力錯配具有顯著負向影響,說明金融市場發展對提高要素配置具有促進作用。對外開放度(Open)對資本和勞動力錯配具有顯著負向影響,說明進出口貿易額增加能夠有效促進資本跨國流動,加快市場競爭,使資源重新得到配置。政府干預(Gov)對資本和勞動力錯配具有顯著正向影響,說明政府對市場干預程度越深,越會扭曲市場競爭機制。并且,政府干預還會形成產業壁壘,阻礙市場清退經營不善的主體,加劇資源錯配。經濟發展水平(Econ)對資本和勞動力錯配具有負向影響,但不顯著,表明在經濟總量提升的同時,市場資源錯配狀況未得到有效緩解。產業結構(Indu)對資本和勞動力錯配具有負向影響,但未通過顯著性檢驗,說明隨著第三產業比重提升,當前資源錯配未得到有效改善,這可能與第三產業內部結構不合理有關。

3.2 機制分析

根據上述理論分析,參考何婧等[24]的研究,加入數字經濟與市場化程度、金融發展水平、對外開放度等變量的交互項,探究數字經濟對資源配置的影響,結果如表4所示。由表4可知:第一,數字經濟與市場化程度交互項對資本、勞動力錯配的影響系數分別為-0.072 2和-0.061 7,均通過顯著性檢驗。這表明,數字經濟發展能夠提高市場化程度、改善資本和勞動力錯配,對資本錯配的影響大于對勞動力錯配的影響,市場化發展通過發揮市場價格調節機制的引導作用促進要素流動,從而提高資源配置效率。第二,數字經濟與金融發展水平交互項對資本、勞動力錯配的影響系數分別為-0.058 8和-0.063 7,均通過顯著性檢驗,對資本錯配的影響大于對勞動力錯配的影響。這說明,數字經濟發展對資本錯配的改善效應大于對勞動力錯配的改善效應,數字技術在金融市場的運用能夠緩解資本要素扭曲,金融市場普惠性發展對于提高勞動力就業水平具有顯著促進作用。第三,數字經濟與對外開放度交互項對資本、勞動力錯配的影響系數分別為-0.055 1和-0.060 5,均通過顯著性檢驗,對勞動力錯配的改善效應大于對資本錯配的改善效應,表明數字經濟發展通過提高對外開放度改善資本和勞動力資源錯配。

表4 機制分析結果Tab.4 Mechanism analysis results

總體而言,數字經濟發展通過促進市場化發展及金融發展、提高對外開放度間接作用于資本和勞動力錯配,緩解資源要素扭曲效應,提高資源配置效率。

3.3 空間溢出效應

本文采用莫蘭指數(Moran′s I)測量數字經濟發展指數和資源配置指數的空間效應,結果如表5所示。由表5可知,2011—2019年數字經濟發展和資源配置Moran′s I指數大多通過10%顯著性檢驗,表明我國省級層面數字經濟發展和資源配置存在顯著空間集聚效應。

表5 Moran′s I指數測算結果Tab.5 Moran's I calculation results

對空間模型(3)進行回歸分析,結果如表6所示。根據LM檢驗、空間模型檢驗結果可知,采用時空雙重固定效應空間滯后模型(SLM)對變量進行檢驗最優。數字經濟空間回歸系數顯著為負,對空間回歸系數偏微分求導,探究數字經濟發展對資源錯配的直接影響效應、間接影響效應和總影響效應。由求導結果可知,在不同矩陣回歸結果中,數字經濟發展對資本錯配的直接影響效應分別為-0.131 4(P<0.1)、-0.126 3(P>0.1)、-0.123 1(P<0.1),對勞動力錯配的直接影響效應分別為-0.138 2(P<0.05)、-0.112 5(P<0.1)、-0.125 8(P<0.1),表明數字經濟發展對本地區資本和勞動力錯配具有顯著改善作用。數字經濟對資本錯配的間接影響效應分別為0.045 8(P<0.1)、0.057 2(P<0.1)、0.057 4(P<0.05),對勞動力錯配的間接影響效應分別為0.063 5(P<0.1)、0.047 1(P>0.1)、0.058 2(P<0.1),表明數字經濟發展會加劇相鄰地區資本和勞動力錯配。數字經濟發展對資本和勞動力錯配的總影響效應為負且通過顯著性檢驗,對資源錯配的直接影響效應大于間接影響效應,表明數字經濟發展整體上對資源錯配具有顯著改善作用,且存在空間溢出效應。根據不同矩陣回歸結果可知,數字經濟發展對資源錯配的空間影響具有一定穩健性。

表6 空間溢出效應檢驗結果Tab.6 Test results of spatial spillover effect

總體而言,數字經濟發展能夠有效改善本地區資源錯配,但會加劇相鄰地區資源錯配,主要是因為數字經濟發展存在“馬太效應”和“數字技術鴻溝”,即當某一地區數字技術發展水平和數字經濟發展程度較高時,會吸引其它地區資本和勞動力流入,從而造成其它地區資源浪費和錯配。

3.4 穩健性檢驗

(1)穩健性檢驗。本文采用資本和勞動力扭曲系數DisKi、DisLi替換錯配指數τKit、τLit,由于要素在市場中存在價格扭曲,導致要素成本發生偏離,資源配置無法達到最優。

(7)

其中,MPK、MPL表示資本和勞動力的邊際產出;PiY為總產出,用各地區總產值表示;PK為資本價格,即利率水平,借鑒Hsieh等[1]使用的10%標準測量。PL為勞動力價格,即工資水平,采用各地區平均工資測量。根據古典經濟理論,在無摩擦條件下資本要素實現自由配置,邊際收益和邊際成本相等,實現帕累托最優,不存在要素錯配,即DisKi、DisLi均為0。要素扭曲系數存在兩種情況,即DisKi>0、DisLi>0或者DisKi<0、DisLi<0,同樣取絕對值處理,穩健性檢驗結果如表7所示。

表7 穩健性檢驗結果:替換解釋變量Tab.7 Robustness test results: substitution of explanatory variables

由表7結果可知,數字經濟發展對資本要素扭曲的影響系數分別為-0.244 9和-0.319 1,均通過10%顯著性檢驗;數字經濟發展對勞動力要素扭曲的影響系數分別為-0.234 3和-0.280 7,均通過顯著性檢驗,且數字經濟發展對資本要素扭曲的改善效應明顯大于對勞動力要素扭曲的改善效應。動態模型通過AR序列相關檢驗和Sargan檢驗,表明替換被解釋變量后,數字經濟發展對資本和勞動力要素扭曲的改善效應穩健,即數字經濟發展能夠有效改善要素錯配。

(2)內生性檢驗。為降低內生性問題,本文參考黃群慧等(2019)和趙濤等(2020)的研究,采用各地區每萬人電話數量與上一年全國互聯網用戶數的交互項作為數字經濟發展的工具變量(IV),使用兩階段最小二乘法(2SLS)進行內生性分析,結果如表8所示。由表8可知,Wald F統計量大于弱識別檢驗的臨界值,說明不存在弱工具變量問題。數字經濟發展對資本、勞動力錯配的影響系數分別為-0.162 2和-0.134 7,均通過顯著性檢驗,且對資本要素的改善效應更大。這表明,在考慮內生性問題后,上述研究結果依然穩健。

表8 內生性檢驗結果:兩階段最小二乘法Tab.8 Endogeneity test: two-stage least squares method

4 異質性檢驗

4.1 地區差異

各地區資源稟賦和經濟發展水平不同,數字經濟發展水平和資源錯配可能也不同。本文將研究樣本劃分為東部地區、中部地區、西部地區3個子樣本,探究數字經濟發展對資源錯配改善的區域差異,檢驗結果如表9所示。由表9可知,數字經濟發展對資源錯配的改善效應存在顯著區域異質性。其中,數字經濟發展對三大地區資源錯配存在顯著改善效應,對東部地區資源錯配的改善效應明顯大于中部地區,對中部地區資源錯配的改善效應明顯大于西部地區。東部和中部地區因地理位置優越,數字經濟發展水平明顯高于西部地區,數字產業化和產業數字化發展水平較高,加之中東部地區要素市場機制比較完善,對外開放水平較高,能夠有效釋放數字經濟發展對要素扭曲的改善效應。西部地區由于數字經濟產業發展較為緩慢,數字基礎設施薄弱,再加上要素市場機制不完善,金融發展水平較低,導致要素自由流動存在阻礙,尚未完全釋放數字經濟對資源錯配的技術紅利。

表9 區域差異化影響檢驗結果Tab.9 Test results of regional differences

4.2 產能過剩差異

產能過剩是近年來政府宏觀調控的主要問題,由于某些地區過度配置資源,導致產能過剩比較嚴重,而數字經濟發展可通過改善資源錯配釋放過剩產能。參考程俊杰(2015)的研究,將研究樣本劃分為“產能過剩較高地區”和“產能過剩較低地區”兩個子樣本(見表10),探究區域間產能過剩水平差異對數字經濟改善效應的影響,結果如表11所示。由表11可知,地區間產能過剩水平差異對數字經濟改善效應具有顯著影響。數字經濟發展對產能過剩較高地區資源錯配的改善效應明顯大于產能過剩較低地區,數字經濟發展為釋放過剩產能提供了可行路徑。產能過剩較高地區通過數字技術應用推動產業轉型升級,釋放數字經濟技術紅利,通過改善資源錯配釋放過剩產能,進而提高生產效率、促進經濟發展。而產能過剩較低地區由于產能使用比較充分,資源錯配程度較低,故數字經濟發展對資源錯配的改善效應較低。

表11 產能過剩水平差異化影響檢驗結果Tab.11 Test results of differential impacts of overcapacity level

4.3 資源錯配方向

由于資源配置存在配置過度(即τ<0)和配置不足(即τ>0)兩種情況,因此錯配方向不同可能會對數字經濟改善效應產生不同影響。本文將總樣本劃分為“配置過度地區”和“配置不足地區”兩個子樣本,探究資源錯配方向差異對數字經濟改善效應的影響,結果如表12所示。由表12可知,資源錯配方向不同對數字經濟改善效應存在顯著影響,數字經濟發展對資源配置過度地區資源錯配的改善效應明顯大于資源配置不足地區。對于資源配置過度地區而言,數字經濟快速發展有助于緩解信息不對稱,促進生產要素通過高度互通的網絡進行自由轉移,從而改善本地區資源錯配。而對于資源配置不足地區而言,數字經濟發展通過縮短時空距離和弱化經濟發展邊界加快要素自由流動和配置,從而改善本地區資本扭曲效應,但由于本身資源配置不足,導致數字經濟發展對該地區勞動力要素扭曲的改善效應不明顯。

表12 配置不足與配置過度的差異化影響檢驗結果Tab.12 Test results of differential impacts of insufficient and excessive configuration

5 結論與啟示

5.1 研究結論

本文將數字經濟和資源錯配納入統一研究框架,基于2011—2019年中國省級面板數據構建靜態和動態面板模型,實證檢驗數字經濟對資源錯配的影響,得出如下結論:

(1)數字經濟發展能夠有效改善中國各地區資本和勞動力錯配,提高資源配置效率,已成為推動經濟增長的新動力。在替換變量和引入工具變量進行穩健性檢驗后,其改善效應依然顯著。

(2)數字經濟發展通過推動市場發展、促進金融發展、提高對外開放度間接作用于各地區資本和勞動力錯配,進而提高資本和勞動力配置效率。

(3)數字經濟對區域資源錯配存在顯著空間影響。數字經濟發展能夠有效改善本地區資本和勞動力錯配,但也會加劇鄰近地區資源錯配,主要是因為各地區數字經濟發展本身存在“馬太效應”和“數字技術鴻溝”。

(4)數字經濟發展對資源錯配的改善效應存在異質性差異,地區不同、區域產能過剩差異、資源錯配方向不同對數字經濟的改善效應具有不同影響。具體而言,數字經濟對東部地區資源錯配的改善效應最大、中部地區次之、西部地區最小,對產能過剩水平較高地區資源錯配的改善效應明顯大于產能過剩水平較低地區,對資源配置過度地區的改善效應明顯大于配置不足地區。

5.2 政策啟示

根據上述研究結論,本文提出如下政策啟示:

(1)在數字經濟成為推動經濟增長新動力的基礎上,加大數字信息技術投資力度。加快數字領域核心技術攻關,加強數字技術推廣和應用,促進數字技術與實體產業深度融合,延伸數字技術在傳統經濟中的使用,推進數字中國建設,擴大數字經濟規模,釋放數字經濟對資源錯配的改善效應。

(2)在數字經濟紅利效應存在異質性情況下,因地制宜地制定數字經濟發展政策。不同地區應實施差異化和動態化數字技術發展戰略,依托各地區資源稟賦大力發展本地化數字經濟產業,依靠數字技術紅利提高區域資源利用效率,為區域經濟發展提供新助力。產能過剩水平較高和資源配置過度地區應推動數字經濟發展,加快傳統產業數字化轉型升級,改善資源錯配,釋放過剩產能。

(3)完善各地區數字信息基礎設施建設。加強各地區數字基礎設施建設協調力度,提高數字信息基礎設施建設水平,充分釋放數字經濟對本地區資源配置的技術紅利。

5.3 不足與展望

本文存在如下不足:第一,參考其它研究,選取4個二級指標16個三級指標評價各地區數字經濟發展水平,由于數字經濟測算研究處于探索階段,在一定程度上可能存在誤差,未來將提升評價指標選取的科學性。第二,從推動市場化發展、促進金融發展、提高對外開放度3個方面分析數字經濟發展對資源配置的影響機制,為考慮其它變量的作用,未來將進一步探究數字經濟發展對資源配置影響的其它路徑。