數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國(guó)城市層面資源配置效率的影響
——基于半?yún)?shù)空間杜賓模型的實(shí)證研究

葉阿忠，范凱鈞

（福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116）

0 引言

隨著中國(guó)改革開(kāi)放以及社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的建立，我國(guó)逐漸從粗獷型的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式向高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變，同時(shí)資本、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素總量隨著經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的擴(kuò)大一同擴(kuò)大，使得我們將不得不面臨一個(gè)嚴(yán)峻的問(wèn)題——資源錯(cuò)配問(wèn)題。十九大報(bào)告中已明確提出了“經(jīng)濟(jì)體制改革必須以完善產(chǎn)權(quán)制度和要素市場(chǎng)化配置為重點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)權(quán)有效激勵(lì)、要素自由流動(dòng)、價(jià)格反應(yīng)靈活、競(jìng)爭(zhēng)公平有序、企業(yè)優(yōu)勝劣汰”［1］。在傳統(tǒng)的封閉經(jīng)濟(jì)下，資源錯(cuò)配的改善通常以?xún)?yōu)化一國(guó)內(nèi)部勞動(dòng)力、資本、能源等生產(chǎn)要素的流動(dòng)和配置來(lái)完成［2］。但在倡導(dǎo)全球化以及開(kāi)放的大背景下，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)下優(yōu)化資源配置的方法顯然已經(jīng)過(guò)于陳舊，故如何在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下實(shí)現(xiàn)資源配置的優(yōu)化便成為重中之重的問(wèn)題。隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、5G 通信等新興技術(shù)與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的融合，形成了一種新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)——數(shù)字經(jīng)濟(jì)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，一方面能夠同實(shí)體經(jīng)濟(jì)有機(jī)結(jié)合，從而拓寬實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展空間與潛能；另一方面也能自身形成一套完整的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)類(lèi)型，從而吸引大量資本、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素的進(jìn)入［3-4］。中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)在2021 年發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告（2021）》中顯示，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模在2020 年達(dá)到了39.2 萬(wàn)億元，在GDP 中的比重已經(jīng)將近40%，使得中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量躍居世界第二。

從現(xiàn)有的研究來(lái)看，已經(jīng)有不少學(xué)者對(duì)資源錯(cuò)配程度進(jìn)行了測(cè)度，Hsieh等［5］在規(guī)模報(bào)酬不變的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)下，定義了產(chǎn)出的扭曲和資本的扭曲，首次構(gòu)建了計(jì)算測(cè)量資源錯(cuò)配的理論框架體系。至此，國(guó)內(nèi)不少學(xué)者開(kāi)始運(yùn)用上述方法對(duì)國(guó)內(nèi)資本錯(cuò)配以及勞動(dòng)力錯(cuò)配程度進(jìn)行測(cè)度。朗昆和劉慶［1］通過(guò)數(shù)據(jù)研究指出中國(guó)目前資源錯(cuò)配的主要原因與城市的等級(jí)、政府的補(bǔ)貼政策有關(guān)。張治棟和趙必武［6］指出互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集聚確實(shí)存在空間溢出效應(yīng)，能夠有效地緩解本地區(qū)和周邊地區(qū)的資源錯(cuò)配程度，進(jìn)而提高資源配置效率。白俊紅和劉宇英［7］研究指出對(duì)外直接投資能顯著改善中國(guó)整體的資本和勞動(dòng)力的資源錯(cuò)配程度，提高資源配置效率。荊文君和孫寶文［8］從微觀(guān)、宏觀(guān)兩個(gè)層面探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，認(rèn)為微觀(guān)上數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)所形成的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；宏觀(guān)上數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)形成新的投入要素、新的全要素生產(chǎn)率以及新的資源配置效率促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，王開(kāi)科等［9］認(rèn)為數(shù)字技術(shù)通用性的提升是改善生產(chǎn)效率的關(guān)鍵。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能否改善資本錯(cuò)配程度以及勞動(dòng)力錯(cuò)配程度？其對(duì)資源錯(cuò)配的影響效果有多大？背后的傳導(dǎo)機(jī)制是什么？數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)資本錯(cuò)配以及勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響大小和方向在區(qū)域異質(zhì)性上有何特征？圍繞著這些問(wèn)題，一些學(xué)者開(kāi)始研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)資源錯(cuò)配的影響。武宵旭和任保平［10］認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展通過(guò)“增量補(bǔ)充”以及“存量補(bǔ)充”實(shí)現(xiàn)了要素資源配置作用機(jī)制的重新塑造，使勞動(dòng)力要素向網(wǎng)絡(luò)化和個(gè)性化配置方向轉(zhuǎn)變，使得供需匹配更加迅捷；資本要素向場(chǎng)景化以及智慧化配置方向轉(zhuǎn)變，能推動(dòng)金融行業(yè)回歸服務(wù)實(shí)體本源。韋莊禹［11］研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同區(qū)域、不同人口規(guī)模、不同所有制以及不同壟斷水平的制造業(yè)企業(yè)資源配置效率有著不同程度的影響。周祎慶等［12］通過(guò)中國(guó)省級(jí)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著提高勞動(dòng)力資源配置并認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)改善就業(yè)活躍度來(lái)優(yōu)化勞動(dòng)力配置效率。叢屹和俞伯陽(yáng)［13］研究表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響在不同區(qū)域劃分下有所不同，對(duì)東部和北部的影響效果最大。周勇和張婷琳［14］進(jìn)一步通過(guò)中國(guó)省級(jí)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配存在影響，且存在區(qū)域異質(zhì)性。

雖然現(xiàn)在有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配的影響的研究已有很多，但也存在著不足之處：一是大部分研究未考慮地區(qū)間資源錯(cuò)配可能存在的空間溢出效應(yīng)；二是多數(shù)學(xué)者均通過(guò)省級(jí)數(shù)據(jù)探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配的影響，很少有文獻(xiàn)從城市層面研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配的影響；三是較少考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配可能存在的非線(xiàn)性影響，這些毫無(wú)疑問(wèn)都不利于進(jìn)一步深入考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與資源錯(cuò)配之間的復(fù)雜關(guān)系。基于此，本文的貢獻(xiàn)在于：基于中國(guó)249 個(gè)地級(jí)市出發(fā)，運(yùn)用空間模型探究資源錯(cuò)配可能存在的空間溢出效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與地區(qū)資源錯(cuò)配可能存在的非線(xiàn)性關(guān)系，更好地認(rèn)識(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源錯(cuò)配之間的復(fù)雜關(guān)系，使地方政府能夠更好地制定和實(shí)施政策，推動(dòng)資源錯(cuò)配的改善和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的合理發(fā)展。

1 研究假設(shè)

經(jīng)濟(jì)學(xué)的原理告訴我們，完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)最終是會(huì)達(dá)到帕累托最優(yōu)的，市場(chǎng)在“看不見(jiàn)的手”的推動(dòng)下，會(huì)使得生產(chǎn)要素從投資回報(bào)率低的生產(chǎn)部門(mén)流向投資回報(bào)率高的生產(chǎn)部門(mén)，直到所有生產(chǎn)部門(mén)的邊際產(chǎn)品價(jià)值無(wú)限趨于相同為止［15］。本文順著Hsieh 和Klenow 構(gòu)建的理論框架，將資源錯(cuò)配分為資本錯(cuò)配和勞動(dòng)力錯(cuò)配，資本錯(cuò)配即資本在分配時(shí)由于不同生產(chǎn)單位所需的資本量不同，應(yīng)給予產(chǎn)出效率高的單位更多資本，同時(shí)給產(chǎn)出效率低的單位分配較少資本，從而以獲得最大程度上的產(chǎn)出效率。但在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中因?yàn)榇嬖诓煌a(chǎn)單位招商引資能力的不同、部分較大的生產(chǎn)單位生產(chǎn)效率低下、新興生產(chǎn)部門(mén)資產(chǎn)過(guò)度集中等因素的影響，使得資本很難達(dá)到最優(yōu)配置。在這種情況下，若某地的資產(chǎn)錯(cuò)配程度降低，說(shuō)明其資本從產(chǎn)出效率低的部門(mén)向產(chǎn)出效率高的部門(mén)進(jìn)行了有效轉(zhuǎn)移，同時(shí)資本在轉(zhuǎn)移過(guò)程中也會(huì)流入鄰近城市，從而優(yōu)化鄰近城市資源未達(dá)到最優(yōu)配置的生產(chǎn)部門(mén)，進(jìn)而達(dá)到緩解周邊城市資源錯(cuò)配的結(jié)果。對(duì)于勞動(dòng)力錯(cuò)配，若某一部門(mén)的勞動(dòng)力配置過(guò)度，說(shuō)明有過(guò)多的勞動(dòng)力集中在此部門(mén)，在資本固定的情況下過(guò)多的勞動(dòng)力會(huì)使得其工資水平下降，根據(jù)要素追求高回報(bào)率的趨利性特征，會(huì)驅(qū)使勞動(dòng)力外溢到其他地區(qū)工資水平較高的生產(chǎn)部門(mén)，從而能緩解本部門(mén)以及周邊地區(qū)部門(mén)的勞動(dòng)力錯(cuò)配程度［16］。鑒于此，提出如下假設(shè)：

H1：資源錯(cuò)配程度存在空間溢出效應(yīng)。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展下，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G 通信、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)得到廣泛的擴(kuò)散以及滲透應(yīng)用。平臺(tái)經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)等新的經(jīng)濟(jì)模式相繼出現(xiàn)，將大量繁瑣的數(shù)據(jù)收集、整合、處理轉(zhuǎn)化為有用的交易信息，從而更好地匹配供需雙方，提高了匹配效率［10］；同時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅能為企業(yè)滿(mǎn)足消費(fèi)者多樣性需求提供動(dòng)力，也為消費(fèi)者獲得多樣化的服務(wù)或者產(chǎn)品提供了可能；數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，將數(shù)字技術(shù)嵌入到不同產(chǎn)業(yè)不同生產(chǎn)部門(mén)生產(chǎn)運(yùn)行的各個(gè)環(huán)節(jié)中去，模糊化了產(chǎn)業(yè)間的界限，使得企業(yè)在更好地滿(mǎn)足消費(fèi)者多樣化需求的同時(shí)，提高自身企業(yè)生產(chǎn)效率與資源配置效率［9］；但由于我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度以及勢(shì)頭過(guò)猛，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)體量雖然巨大，但大部分城市對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)配置以及基層架構(gòu)并未進(jìn)行深度剖析與構(gòu)建。故在此基礎(chǔ)上部分城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可能會(huì)吸引過(guò)量勞動(dòng)力資源以及資本，但不能有效地進(jìn)行分配，而其他產(chǎn)業(yè)由于資本與勞動(dòng)力的流失，也可能產(chǎn)生資源配置不足的情況；在數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展下，城市與區(qū)域間將不斷產(chǎn)生新的結(jié)構(gòu)，空間集聚與擴(kuò)散變得更加頻繁。數(shù)字經(jīng)濟(jì)不受地理位置束縛，打破了時(shí)空約束，使得不同空間的要素能夠根據(jù)自身?xiàng)l件以及需求的不同進(jìn)行快速高效的連接和重組，從而實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域的資本、勞動(dòng)力、科學(xué)技術(shù)等經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展要素的優(yōu)化配置，改善各地區(qū)資源錯(cuò)配情況。各城市間可以相互借鑒和使用各自數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生的有利數(shù)字信息，進(jìn)而解決和改善本城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展中所面臨的問(wèn)題與阻力，從而更好地優(yōu)化城市內(nèi)的資源配置效率。同時(shí)中心發(fā)展城市平臺(tái)經(jīng)濟(jì)以及共享經(jīng)濟(jì)等新的經(jīng)濟(jì)模式的出現(xiàn)、發(fā)展與完善，也能夠一定程度上幫助周邊發(fā)展水平適中或較差的城市解決信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，從而能使得其城市內(nèi)部更好地進(jìn)行資源配置的調(diào)整與優(yōu)化。鑒于此，提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅能夠?qū)Ρ镜貐^(qū)資源錯(cuò)配產(chǎn)生影響，也能對(duì)周邊城市資源錯(cuò)配產(chǎn)生影響。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一個(gè)內(nèi)涵比較寬泛的概念，凡是直接或間接利用數(shù)據(jù)來(lái)引導(dǎo)資源發(fā)揮作用，推動(dòng)生產(chǎn)力發(fā)展的經(jīng)濟(jì)形態(tài)都可以納入其范疇。所以單從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)來(lái)考慮其對(duì)資源配置效率的優(yōu)化可能過(guò)于寬泛，需要進(jìn)一步探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是通過(guò)影響哪些經(jīng)濟(jì)要素進(jìn)而改善資源配置效率的。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展優(yōu)化了生產(chǎn)要素匹配機(jī)制，改善了經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱(chēng)情況，這都能夠顯著激發(fā)外商投資的熱情，優(yōu)化過(guò)的匹配機(jī)制以及信息的對(duì)稱(chēng)使得外商能夠精準(zhǔn)找到資本配置不足但生產(chǎn)效率較高的企業(yè)，從而不僅增加了外商直接投資額，同時(shí)也改善了資源配置效率［8］。其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠有效減少信息不對(duì)稱(chēng)引起的金融摩擦、改善金融發(fā)展差異以及信貸配置制度，進(jìn)而有利于金融程度的深化，而金融程度的深化能夠顯著改善資本錯(cuò)配程度。再者，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展推動(dòng)了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和發(fā)展，同時(shí)促進(jìn)了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化升級(jí)，解放了大量傳統(tǒng)勞動(dòng)力；數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也使得就業(yè)平臺(tái)化，讓勞動(dòng)力能夠更加精準(zhǔn)地尋找以及靈活地選擇工作單位。鑒于此，提出如下假設(shè)：

H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠通過(guò)提高外商直接投資、促進(jìn)金融深化程度、增加就業(yè)活躍度來(lái)間接作用于資源錯(cuò)配，優(yōu)化資源配置效率。

雖然我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模龐大，但不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異很大，要素資源稟賦以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異較大，東部大部分地區(qū)金融深化程度、外商直接投資額、城市等級(jí)、交通基礎(chǔ)設(shè)施水平普遍較高，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也普遍高于中西部地區(qū)，而這些都有可能會(huì)影響資源錯(cuò)配。周勇和張婷琳［14］利用省域數(shù)據(jù)對(duì)中部、東部、西部三大區(qū)域進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)中部以及西部地區(qū)由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展正處于初級(jí)階段，資源配置效率受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響較為明顯，而東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為高，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)方面的相關(guān)制度也較為完善，處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中后期，故資源配置效率受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響較小。因此，不難想象到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)東中西部地區(qū)資源錯(cuò)配的影響程度應(yīng)該會(huì)有所不同。鑒于此，提出如下假設(shè)：

H4：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配的影響存在地域上的異質(zhì)性特征。

韓長(zhǎng)根和張力［17］研究認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)對(duì)資源錯(cuò)配的改善存在門(mén)檻效應(yīng)，只有互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)到一定程度才會(huì)對(duì)資源錯(cuò)配產(chǎn)生明顯的改善效果。王開(kāi)科等［9］研究認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生產(chǎn)效率產(chǎn)生積極影響也需要一定的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展早期對(duì)生產(chǎn)效率的正向作用可能較為有限。雖然數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有改善信息不對(duì)稱(chēng)、提高就業(yè)活躍度、優(yōu)化工序匹配機(jī)制等優(yōu)點(diǎn)，能夠在發(fā)展過(guò)程中顯著地改善資源配置效率，但隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展與完善，其改善效果會(huì)有所減少，同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生新的生產(chǎn)要素、新的產(chǎn)業(yè)、新的商業(yè)模式，這些未知不確定因素的產(chǎn)生也會(huì)對(duì)原本生產(chǎn)要素的資源配置產(chǎn)生不利影響，如數(shù)據(jù)要素的深度發(fā)展使得勞動(dòng)力要素的貶值以及資本要素的過(guò)度集中，從而不利于資源配置的改善；大量數(shù)據(jù)資源被少數(shù)公司所占據(jù)，使得信息不對(duì)稱(chēng)不降反升，從而不利于資源配置效率的改善等。故在不同時(shí)期數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)于資源配置效率的影響程度以及方向均有所不同，并不能用簡(jiǎn)單的線(xiàn)性方法對(duì)兩者關(guān)系進(jìn)行分析與判斷。鑒于此，提出如下假設(shè)：

H5：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配的影響存在非線(xiàn)性影響。

2 模型、變量與數(shù)據(jù)說(shuō)明

2.1 模型

根據(jù)前文的機(jī)理分析、假設(shè)H1 和假設(shè)H2，構(gòu)建如下空間杜賓模型：

式中，τk和τL分別代表資本錯(cuò)配系數(shù)以及勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)，τk，t-1和τL，t-1為資本錯(cuò)配系數(shù)與勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)的時(shí)間滯后項(xiàng)，Dige代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，X為控制變量，μ和ν表示個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)，ε 為隨機(jī)干擾項(xiàng)，W為空間權(quán)重矩陣，本文使用地理距離型權(quán)重矩陣。

為了檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)資源錯(cuò)配可能存在的非線(xiàn)性影響，本文選擇數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)作為非參數(shù)項(xiàng)構(gòu)建半?yún)?shù)空間杜賓模型。模型具體形式如下：

式中，m(Dige)為未知的非參數(shù)部分。

2.2 變量設(shè)定

2.2.1 資源錯(cuò)配系數(shù)

本文分析具體分為資本錯(cuò)配系數(shù)（τk）以及勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)（τL）。基于數(shù)據(jù)的可得性，參考了白俊紅和劉宇英［7］以及崔書(shū)會(huì)［18］計(jì)算資源錯(cuò)配系數(shù)的方法計(jì)算中國(guó)249 個(gè)地級(jí)市的資本錯(cuò)配系數(shù)和勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)，具體公式如下：

其中，γki和γLi分別為資本價(jià)格扭曲系數(shù)與勞動(dòng)力價(jià)格扭曲系數(shù)，計(jì)算公式如下：

其中，si為i城市產(chǎn)出占全部249 個(gè)地級(jí)市總產(chǎn)出的份額，ki/k為i城市使用的資本占全部249個(gè)地級(jí)市總資本量的比例，si βki/βk為資本有效配置時(shí)i地區(qū)所使用資本的比例，βki為利用生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)出的i城市的資本產(chǎn)出彈性；Li/L為i城市使用的勞動(dòng)力占全國(guó)249 個(gè)地級(jí)市總勞動(dòng)力人數(shù)的比例，si βLi/βL為勞動(dòng)力有效配置時(shí)i地區(qū)所使用勞動(dòng)力的比例，βLi為利用生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)出的i城市的勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性[18]。產(chǎn)出總量用各城市的GDP表示，勞動(dòng)投入量用各城市就業(yè)人數(shù)表示，資本投入量用永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算，公式為：

其中，Iit為第i個(gè)城市第t年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額，Pit為第i個(gè)城市第t年對(duì)應(yīng)的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，δ為折舊率，借鑒以往國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)的取值，取9.6%。

2.2.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)

借鑒趙濤等［3］和黃群慧等［19］構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的方法，本文根據(jù)城市層面相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲取性，整合互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)從業(yè)人員情況、相關(guān)產(chǎn)出情況以及移動(dòng)電話(huà)普及率四個(gè)方面指標(biāo)，通過(guò)主成分分析的方法，將上述四個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后降維處理，得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，記為Dige。其中四個(gè)指標(biāo)分別對(duì)應(yīng)的實(shí)際內(nèi)容為：各城市國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)人數(shù)占城市總?cè)丝诘谋戎兀恍畔鬏敚?jì)算機(jī)服務(wù)從業(yè)人數(shù)；電信業(yè)務(wù)總量；年末移動(dòng)電話(huà)人數(shù)占城市總?cè)丝诘谋戎亍?/p>

2.2.3 控制變量

控制了以下變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（is），采用各城市第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值所占GDP 的比重來(lái)表示；政府對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的干預(yù)程度（gov），韓劍和鄭秋玲［2］研究發(fā)現(xiàn)政府干預(yù)對(duì)行業(yè)內(nèi)的資源錯(cuò)配有顯著影響。采用扣除科學(xué)技術(shù)支出以及教育支出之后的財(cái)政支出所占GDP 的比重來(lái)表示；城市等級(jí)（cl），簡(jiǎn)澤［20］發(fā)現(xiàn)地區(qū)之間市場(chǎng)的分割是導(dǎo)致資本錯(cuò)配以及勞動(dòng)力錯(cuò)配的重要來(lái)源。江艇等［21］分析了城市的行政級(jí)別對(duì)資源配置效率的影響，發(fā)現(xiàn)行政級(jí)別越高的城市，其制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率平均水平也越高，且資源錯(cuò)配程度越嚴(yán)重。本文將249 個(gè)城市按照《2020 年城市商業(yè)魅力排行榜》劃分為一、二、三、四線(xiàn)城市。交通基礎(chǔ)設(shè)施水平（tc），采用每萬(wàn)人擁有公共汽電車(chē)數(shù)量來(lái)表示。在機(jī)制檢驗(yàn)中涉及的機(jī)制變量有外商直接投資、金融深化程度以及就業(yè)活躍度，分別采用外商直接投資額占GDP 的比重、各城市年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額占GDP 的比值以及各城市總就業(yè)人數(shù)的對(duì)數(shù)來(lái)表示。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性分析

本文使用2009—2020 年地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)，主要來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于部分城市存在核心變量的數(shù)據(jù)缺失，為提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，最終選擇中國(guó)249 個(gè)城市作為樣本考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)資源錯(cuò)配的影響效應(yīng)。其中東部地區(qū)113 個(gè)、中部地區(qū)103 個(gè)以及西部地區(qū)33 個(gè)。表1 是對(duì)各變量的描述性統(tǒng)計(jì)，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)進(jìn)行了歸一化處理以便更直觀(guān)地進(jìn)行回歸分析。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

3 結(jié)果分析

3.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

采用空間計(jì)量模型進(jìn)行回歸的前提是變量間確實(shí)存在空間自相關(guān)性，用于檢驗(yàn)空間自相關(guān)性的常用方法是空間Moran指數(shù)進(jìn)行判別。本文分別計(jì)算了被解釋變量資本錯(cuò)配系數(shù)、勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)以及主要解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)的Moran指數(shù)，結(jié)果如表2 所示。從表中可以看出，資本錯(cuò)配系數(shù)在地理權(quán)重矩陣下的Moran指數(shù)均在1%水平下顯著為正，表明在空間上各城市間的資本錯(cuò)配系數(shù)呈現(xiàn)空間正相關(guān)，且數(shù)值逐漸增大，說(shuō)明資本錯(cuò)配系數(shù)存在正的空間相關(guān)性，且存在的空間相關(guān)性逐漸增強(qiáng)。勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)在地理權(quán)重矩陣下的Moran指數(shù)均在1%水平下顯著為正，且其Moran值均較大，表明在空間上各城市間的勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)呈現(xiàn)較強(qiáng)的空間正相關(guān)關(guān)系，但空間相關(guān)性呈現(xiàn)逐年遞減趨勢(shì)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)在地理權(quán)重矩陣下的Moran指數(shù)同樣均在1%水平下顯著為正，但數(shù)值并不大，表明在空間上各城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平雖然存在空間正相關(guān)，但空間相關(guān)性并不強(qiáng)。

表2 2012—2020年資本錯(cuò)配系數(shù)與、勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的莫蘭指數(shù)

3.2 基準(zhǔn)回歸模型估計(jì)

本文分別對(duì)資本錯(cuò)配系數(shù)以及勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)的基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行了LM 檢驗(yàn)以及Hausman 檢驗(yàn)，并根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)資本錯(cuò)配系數(shù)和勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)選擇了時(shí)間固定的空間杜賓模型，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 全樣本估計(jì)結(jié)果

從表3 可以看出，時(shí)間固定的空間杜賓模型相較于基準(zhǔn)回歸模型擁有更加顯著的系數(shù)以及更高的擬合系數(shù)，證明資本錯(cuò)配系數(shù)以及勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)采用時(shí)間固定的空間杜賓模型進(jìn)行回歸分析是合理的。資本錯(cuò)配系數(shù)的空間自相關(guān)系數(shù)值為0.569 6，在1%水平下顯著，說(shuō)明存在正的空間相關(guān)性，說(shuō)明資本配置效率高的城市其周邊城市的資本配置效率也會(huì)較高，同時(shí)若周邊城市的資本錯(cuò)配程度加深也會(huì)使得該城市的資本錯(cuò)配程度加深。勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)的空間自相關(guān)系數(shù)值為0.629 2，在1%水平下顯著，說(shuō)明勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)也存在正的空間相關(guān)性，說(shuō)明勞動(dòng)力配置效率高的城市其周邊城市的勞動(dòng)力配置效率也較高，也說(shuō)明某一城市的勞動(dòng)力錯(cuò)配程度的加深會(huì)導(dǎo)致周邊城市勞動(dòng)力錯(cuò)配程度的惡化。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)資本錯(cuò)配系數(shù)以及勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)的回歸分析中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)資源錯(cuò)配的直接效應(yīng)系數(shù)大小分別為-1.189 8 以及3.623 6，且均在1%的水平下顯著，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展確實(shí)能夠顯著改善資本錯(cuò)配程度，但增加勞動(dòng)力錯(cuò)配程度，可能的原因是我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)雖處于高速發(fā)展階段，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并不完善，由于潛能過(guò)大吸引較多人力資本的進(jìn)入但不能合理的分配，使得本就勞動(dòng)力配置不足的產(chǎn)業(yè)人力資本流失，進(jìn)而導(dǎo)致了勞動(dòng)力錯(cuò)配程度的加劇。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)資源錯(cuò)配的空間效應(yīng)系數(shù)（W×Dige）大小分別為-4.321 8以及9.007 6，均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這一方面說(shuō)明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展確實(shí)存在空間溢出效應(yīng)，假設(shè)H1 得到初步驗(yàn)證。另一方面也說(shuō)明了某一地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在改善本地區(qū)資本錯(cuò)配的同時(shí)，也可以改善其鄰近地區(qū)資本錯(cuò)配的程度，而某一地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅會(huì)加速本地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度，也會(huì)對(duì)周邊地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度起到不利影響，假設(shè)H2 得到驗(yàn)證。造成上述問(wèn)題的原因可能是因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)中互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展使得經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)中的匹配問(wèn)題得到了優(yōu)化，從而資本能夠準(zhǔn)確匹配到所需的產(chǎn)業(yè)中，緩解本地區(qū)的資本錯(cuò)配程度。而本地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也會(huì)帶動(dòng)周邊地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，進(jìn)而改善周邊城市的資本錯(cuò)配程度。但大量資本的注入必定會(huì)吸引大量勞動(dòng)力的進(jìn)入，由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)快且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并不穩(wěn)固，使得被吸引而來(lái)的勞動(dòng)力并不能得到很好的配置，加之勞動(dòng)力配置不足以及產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力的流失，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)加劇勞動(dòng)力錯(cuò)配程度。同時(shí)一地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展也會(huì)產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，使得周邊城市的勞動(dòng)力向此地區(qū)聚集，進(jìn)而也會(huì)對(duì)周邊地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度產(chǎn)生不利的影響。但這種現(xiàn)象是否會(huì)在中國(guó)各個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)域均存在？若存在，是否影響程度會(huì)有所不同？本文將會(huì)繼續(xù)分析東中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)資源錯(cuò)配的影響程度。

LeSage 和Pace［22］指出在空間回歸模型中，解釋變量是否影響被解釋變量與δ無(wú)關(guān)，而是需要關(guān)注解釋變量的直接效應(yīng)是否顯著，同時(shí)空間溢出效應(yīng)的檢測(cè)也應(yīng)該關(guān)注解釋變量的間接效應(yīng)而不是解釋變量的滯后項(xiàng)。為了更加細(xì)致地了解數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)資源錯(cuò)配影響的空間溢出效應(yīng)，本文同時(shí)列舉出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)，以此與δ、空間滯后項(xiàng)系數(shù)以及空間自相關(guān)系數(shù)結(jié)果相互參考分析，以得到更為準(zhǔn)確的分析結(jié)果。在時(shí)間固定的空間杜賓模型下，資本錯(cuò)配以及勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)的直接效應(yīng)正負(fù)號(hào)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的正負(fù)號(hào)一致，但大小有一定出入。而資本錯(cuò)配以及勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)的間接效應(yīng)也與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的空間項(xiàng)系數(shù)正負(fù)號(hào)相同，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)鄰近地區(qū)的資本錯(cuò)配有明顯的改善作用，對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配有明顯的加劇作用。資本錯(cuò)配系數(shù)的總效應(yīng)為負(fù)，顯著，一定程度上也說(shuō)明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本錯(cuò)配的改善有著促進(jìn)作用。而勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)的總效應(yīng)為正，顯著，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配有明顯的加劇作用。

從控制變量來(lái)看，資本錯(cuò)配方面，金融深化程度與外商直接投資的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明在整體樣本中外商直接投資以及金融深化程度能夠很好地緩解地區(qū)資本錯(cuò)配程度。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明第三產(chǎn)業(yè)比重的提高會(huì)一定程度上加重資本錯(cuò)配，可能原因是第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)不夠合理，資本密集型以及高附加值產(chǎn)業(yè)比重較低，從而導(dǎo)致資本配置效率難以有效的改善。城市等級(jí)的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明等級(jí)越低的城市所存在的資本錯(cuò)配越嚴(yán)重，可能原因是等級(jí)越低的城市各產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并不完整，且多數(shù)資金被周邊經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更高的城市所吸引，導(dǎo)致資本錯(cuò)配程度的加劇；勞動(dòng)力錯(cuò)配方面，外商直接投資系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明外商直接投資的增加也能夠有效地緩解地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度。政府干預(yù)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明政府對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的干預(yù)會(huì)使得勞動(dòng)力錯(cuò)配程度的惡化。城市等級(jí)的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明等級(jí)越高的城市勞動(dòng)力錯(cuò)配程度越低，可能原因是等級(jí)高的城市對(duì)于勞動(dòng)力類(lèi)型的需求越明晰，使得勞動(dòng)力能夠準(zhǔn)確地匹配到合適的產(chǎn)業(yè)，從而緩解了勞動(dòng)力錯(cuò)配程度。金融深化程度系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明金融深化有助于改善地區(qū)的勞動(dòng)力錯(cuò)配程度。

3.3 分區(qū)域檢驗(yàn)

由于我國(guó)的東中西部地區(qū)的城市在資源錯(cuò)配程度、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府干預(yù)程度等方面均存在較大的差異，故數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)不同地區(qū)的資源錯(cuò)配的影響大小以及方向也可能并不相同。為此，本文將樣本分為東中西部三個(gè)地區(qū)，對(duì)分區(qū)域樣本的資本錯(cuò)配系數(shù)和勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)采用時(shí)間固定的空間杜賓模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表4所示。

表4 分區(qū)域估計(jì)結(jié)果

資本錯(cuò)配方面：（1）東部地區(qū)和中部地區(qū)的空間自相關(guān)系數(shù)顯著為正，證明存在正向的空間溢出效應(yīng)。西部地區(qū)的空間自相關(guān)系數(shù)在10%水平下顯著為負(fù)，可能的原因是西部地區(qū)相較于中東部地區(qū)發(fā)展水平較低且西部地區(qū)城市間發(fā)展水平相差不大，當(dāng)一地的資本錯(cuò)配程度得到緩解之后，周邊地區(qū)能效仿此地區(qū)從而來(lái)緩解本地區(qū)資本錯(cuò)配程度。（2）在東中西部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)均為負(fù)，但只有東西部通過(guò)了顯著性水平，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠顯著改善東西部地區(qū)的資本錯(cuò)配程度，改善效果西部地區(qū)大于東部地區(qū)。而對(duì)中部地區(qū)的資本錯(cuò)配改善效果并不明顯。可能的原因是東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高且發(fā)展速度最快，使得吸引而來(lái)的資本可以得到有效的分配，進(jìn)而能夠緩解地區(qū)資本錯(cuò)配程度；西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于初始快速增長(zhǎng)階段，加之國(guó)家政策的幫扶以及中東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)，可以有效地對(duì)吸引而來(lái)的資本進(jìn)行分配，從而緩解了地區(qū)資本錯(cuò)配情況；而中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度適中，加之中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入穩(wěn)定積累階段，以及東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢(shì)頭的壓制，使其并未對(duì)資本錯(cuò)配產(chǎn)生明顯的影響。（3）東中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的空間溢出效應(yīng)顯著為負(fù)，說(shuō)明在東中西部地區(qū)某一城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)一定程度上緩解周邊城市的資本錯(cuò)配程度。

勞動(dòng)力錯(cuò)配方面：（1）東中部地區(qū)的空間自相關(guān)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明存在正向的空間溢出效應(yīng)。西部地區(qū)的空間自相關(guān)系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明西部地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配存在負(fù)向的空間溢出效應(yīng)。（2）中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)顯著為負(fù)，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)顯著為正，而西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)并不顯著，可能原因是西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于起步階段，先對(duì)資本配置效率產(chǎn)生正向效果，對(duì)于勞動(dòng)力錯(cuò)配的改善作用還并未顯現(xiàn)出來(lái)。而東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度過(guò)快但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并未完善，導(dǎo)致大量勞動(dòng)力流入但無(wú)法得到有效的分配，進(jìn)而加劇了地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配的程度。（3）中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的空間溢出效應(yīng)均顯著為負(fù)，說(shuō)明中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高能夠有效緩解周邊地區(qū)的勞動(dòng)力錯(cuò)配程度。東西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的空間溢出效應(yīng)為正但并不顯著，說(shuō)明東西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)周邊城市勞動(dòng)力錯(cuò)配無(wú)顯著影響。

總的來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)于東中西部地區(qū)的資本錯(cuò)配以及勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響以及空間溢出效應(yīng)均有所不同，在地域上存在異質(zhì)性特征，假設(shè)H4 得到驗(yàn)證。

3.4 機(jī)制分析

本文在機(jī)制分析部分決定采用交互項(xiàng)的方法測(cè)算外商直接投資、就業(yè)活躍度以及金融深化程度在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本錯(cuò)配以及勞動(dòng)力錯(cuò)配影響過(guò)程中是否起到顯著性作用。表5 為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)影響資源錯(cuò)配的機(jī)制分析回歸結(jié)果。可以看出：（1）外商直接投資方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)與外商直接投資的交互項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù)，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的系數(shù)相較于不含交互項(xiàng)回歸系數(shù)有所減小，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高能夠通過(guò)外商直接投資這一途徑改善資源錯(cuò)配。外商直接投資與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的交互項(xiàng)對(duì)于資本錯(cuò)配以及勞動(dòng)力錯(cuò)配的直接效應(yīng)均顯著為負(fù)，間接效應(yīng)均不顯著。綜合來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠通過(guò)外商直接投資改善本地區(qū)資源錯(cuò)配情況，但對(duì)于周邊地區(qū)資源錯(cuò)配的改善并無(wú)顯著效果。（2）就業(yè)活躍度方面，被解釋變量為資本錯(cuò)配系數(shù)時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)與就業(yè)活躍度的交互項(xiàng)系數(shù)以及其直接效應(yīng)在1%水平下顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能通過(guò)影響就業(yè)活躍度進(jìn)而影響資本錯(cuò)配；被解釋變量為勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)與就業(yè)活躍度交互項(xiàng)系數(shù)以及直接效應(yīng)均在1%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能通過(guò)就業(yè)活躍度來(lái)影響勞動(dòng)力錯(cuò)配，同時(shí)間接效應(yīng)也在1%水平下顯著為負(fù)。綜合來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠通過(guò)就業(yè)活躍度這一途徑緩解本地區(qū)以及周邊地區(qū)的勞動(dòng)力錯(cuò)配程度以及資本錯(cuò)配程度，對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度的緩解程度要大于對(duì)資本錯(cuò)配程度的緩解程度。（3）金融深化程度方面，交互項(xiàng)的系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能通過(guò)金融深化程度對(duì)資源錯(cuò)配起到緩解作用。直接效應(yīng)均顯著為負(fù)，資本錯(cuò)配的間接效應(yīng)為正但不顯著，勞動(dòng)力錯(cuò)配的間接效應(yīng)顯著為負(fù)。說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也能作用于金融深化程度，進(jìn)而改善本地區(qū)資源錯(cuò)配程度，同時(shí)也能改善周邊地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度。

表5 機(jī)制分析估計(jì)結(jié)果

結(jié)合以上機(jī)制分析的結(jié)果，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能通過(guò)促進(jìn)外商直接投資的增加、提高就業(yè)活躍度以及金融深化程度的方式間接作用于資源配置的優(yōu)化，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步探究結(jié)論的穩(wěn)定性，本文首先將地理權(quán)重矩陣替換為經(jīng)濟(jì)地理距離的權(quán)重矩陣，并重新對(duì)各城市資源錯(cuò)配系數(shù)進(jìn)行空間Moran檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果同樣表明我國(guó)城市間資本錯(cuò)配系數(shù)以及勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)存在空間關(guān)系，隨后對(duì)資本錯(cuò)配系數(shù)以及勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)進(jìn)行回歸。其次運(yùn)用要素市場(chǎng)絕對(duì)值處理過(guò)的資本扭曲系數(shù)distk和勞動(dòng)力扭曲系數(shù)distL（根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用間接法測(cè)算［23］）替換原本的被解釋變量資本錯(cuò)配系數(shù)τk以及勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)τL衡量各城市的資源錯(cuò)配程度，同樣對(duì)各城市資本扭曲系數(shù)以及勞動(dòng)力扭曲系數(shù)進(jìn)行空間Moran檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果同樣表明存在空間關(guān)系，隨后對(duì)資本扭曲系數(shù)以及勞動(dòng)力扭曲系數(shù)進(jìn)行回歸分析（受版面所限，過(guò)程數(shù)據(jù)不再展示，留存?zhèn)渌鳎？梢钥闯觯徽撌翘鎿Q被解釋變量還是替換空間權(quán)重矩陣，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)始終對(duì)本地區(qū)資本錯(cuò)配有著緩解的作用而對(duì)本地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配有著加劇影響，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)周邊地區(qū)資本錯(cuò)配也普遍存在著緩解作用，對(duì)周邊地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配存在加劇影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)與原始回歸結(jié)果也大致相同。故綜合上述分析，認(rèn)為上述回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

3.6 半?yún)?shù)空間模型的結(jié)果分析

通過(guò)上述的比較分析，認(rèn)為時(shí)間固定的空間杜賓模型能夠更好地描述被解釋變量以及核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的空間溢出效應(yīng)，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展真的可以始終保持對(duì)資本錯(cuò)配以及勞動(dòng)力錯(cuò)配的改善作用嗎？許多人選擇用門(mén)限模型探究在不同的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源錯(cuò)配的影響是否有所不同。本文為了進(jìn)一步準(zhǔn)確刻畫(huà)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)與資源錯(cuò)配之間的關(guān)系，對(duì)模型中的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)進(jìn)行非參數(shù)處理，使得能夠更好地刻畫(huà)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)在不同程度下對(duì)資源錯(cuò)配的影響大小［24］。

本文采用半?yún)?shù)空間杜賓模型對(duì)其非參項(xiàng)進(jìn)行討論。具體的模型形式為：

式中，τL是被解釋變量勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)，τk為被解釋變量資本錯(cuò)配系數(shù)，X為控制變量，m()Dige為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)所代表的非參部分，μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)，假設(shè)各解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)。

圖1 是資本錯(cuò)配系數(shù)的半?yún)?shù)空間杜賓模型回歸結(jié)果中非參數(shù)項(xiàng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)于被解釋變量資本錯(cuò)配系數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)散點(diǎn)圖。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)關(guān)于資本錯(cuò)配系數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)并不是不變的常數(shù)，而是隨著時(shí)空變化而變化的，假設(shè)H5 得到初步驗(yàn)證。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于初級(jí)階段時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的提高能夠有效地緩解資本錯(cuò)配的程度，主要的原因是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠帶來(lái)金融程度的深化；同時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)中所包括的互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)能夠?yàn)榻?jīng)濟(jì)市場(chǎng)中的資本匹配問(wèn)題提供一些優(yōu)化的路徑，從而使得資本能夠更好地匹配到資本配置不足的生產(chǎn)部門(mén)，提高這些生產(chǎn)部門(mén)的生產(chǎn)效率，同時(shí)也會(huì)提醒資本配置過(guò)度的生產(chǎn)部門(mén)將多余的資本轉(zhuǎn)移到資本配置不足的生產(chǎn)部門(mén)；優(yōu)化過(guò)的資本匹配機(jī)制同時(shí)也能更好地吸引和引導(dǎo)外商將資本投入到資本配置不足的生產(chǎn)部門(mén)，從而能夠有效地改善資本錯(cuò)配程度；數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得產(chǎn)業(yè)間的界限日益模糊，不同產(chǎn)業(yè)部門(mén)之間能夠有機(jī)整合，從而有助于資本在不同產(chǎn)業(yè)不同生產(chǎn)部門(mén)間進(jìn)行優(yōu)化配置。但隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，其對(duì)資本錯(cuò)配的改善效率會(huì)逐漸降低，最終數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)資本錯(cuò)配程度的影響會(huì)大致維持在0 左右，可能的原因是隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，平臺(tái)經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)等新的經(jīng)濟(jì)模式逐漸出現(xiàn)并完善，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資本配置效率的優(yōu)化也不會(huì)像數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期一樣擁有顯著的效果，同時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)促進(jìn)外商直接投資與提高金融深化程度而間接影響資本錯(cuò)配程度的機(jī)制效應(yīng)也會(huì)逐漸減小。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)資本錯(cuò)配系數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)散點(diǎn)圖

圖2 是勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)的半?yún)?shù)空間杜賓模型回歸結(jié)果中非參項(xiàng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)被解釋變量勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)散點(diǎn)圖，從中可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與勞動(dòng)力錯(cuò)配之間大致呈現(xiàn)波浪形關(guān)系。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度的正向影響會(huì)先減弱再增強(qiáng)再減弱，但整體上來(lái)看仍會(huì)加劇勞動(dòng)力錯(cuò)配程度。至此，假設(shè)H5 得到驗(yàn)證。可能的原因是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，各地區(qū)積極吸引投資以及勞動(dòng)力來(lái)豐富地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平，但由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念新穎，對(duì)于其的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)框架并不明晰，且各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及需要的勞動(dòng)力數(shù)量與水平不同，使得從其他行業(yè)以及其他地區(qū)引入的大量勞動(dòng)力資源無(wú)法合理地在數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)內(nèi)分配，故不僅不會(huì)緩解當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力錯(cuò)配程度，反而會(huì)加劇地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度。但隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的繼續(xù)發(fā)展與穩(wěn)定，可以從圖2 看出，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在0.35 左右時(shí)能夠顯著改善勞動(dòng)力錯(cuò)配程度，但影響大小也會(huì)隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展逐漸減小。這是前文中空間杜賓模型所不能展示出來(lái)的。造成這一變化的可能原因是隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的明晰，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠改善經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題；數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的互聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的規(guī)模效應(yīng)不僅能夠增加勞動(dòng)力要素投入的數(shù)量以及質(zhì)量，也能夠較為準(zhǔn)確地將勞動(dòng)力要素在不同生產(chǎn)部門(mén)間進(jìn)行配置；數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠提高就業(yè)靈活度，使就業(yè)靈活化，也能為勞動(dòng)力就業(yè)提供健全的網(wǎng)上招募平臺(tái)，為求職的勞動(dòng)力提高豐富的招聘資料和企業(yè)信息，使得勞動(dòng)力能夠更好地找到適合自己的生產(chǎn)部門(mén)，實(shí)現(xiàn)就業(yè)平臺(tái)化，進(jìn)而能夠改善勞動(dòng)力錯(cuò)配情況。但隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配的改善效果逐漸減小并放緩，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)在0.5左右時(shí)其對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度達(dá)到正向最高點(diǎn)。可能的原因是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度時(shí)，網(wǎng)絡(luò)就業(yè)平臺(tái)趨于完善以及信息不對(duì)稱(chēng)大幅降低使得勞動(dòng)力選擇余地大幅增加，勞動(dòng)力不再像信息嚴(yán)重不對(duì)稱(chēng)時(shí)著急就業(yè)，而是愿意選擇等待從而尋找更有利于自身的工作，同時(shí)也大幅降低了跳槽成本，從而可能使得摩擦性失業(yè)人數(shù)增加，進(jìn)而短暫地造成勞動(dòng)力錯(cuò)配程度的增加。之后數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配又會(huì)逐漸趨近于0，并在0 上下小幅度波動(dòng)。可能的原因是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步深化，一方面使廠(chǎng)商能夠靈活地應(yīng)用數(shù)據(jù)要素資源去挖掘傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)下難以發(fā)現(xiàn)的潛在需求，從而能夠擴(kuò)大對(duì)勞動(dòng)力的需求，將閑置的勞動(dòng)力要素利用起來(lái)，實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)力要素的“增量補(bǔ)充”；另一方面數(shù)字經(jīng)濟(jì)的持續(xù)深化也能拓寬大多數(shù)企業(yè)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、催生新的產(chǎn)業(yè)、構(gòu)建新的生態(tài)以及新的商業(yè)模式，從而在解放其他產(chǎn)業(yè)存在勞動(dòng)力配置過(guò)度生產(chǎn)部門(mén)勞動(dòng)力的同時(shí)也能提供更多新的就業(yè)崗位，進(jìn)而能夠優(yōu)化勞動(dòng)力資源配置效率。

圖2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)散點(diǎn)圖

4 結(jié)論與啟示

本文利用2009—2020 年全國(guó)249 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)時(shí)間固定的空間杜賓模型和半?yún)?shù)空間杜賓模型考察了資源錯(cuò)配的空間溢出效應(yīng)以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)與資源錯(cuò)配之間可能存在的非線(xiàn)性關(guān)系。研究結(jié)果表明：（1）我國(guó)資源錯(cuò)配存在正向的空間溢出效應(yīng)，即資源錯(cuò)配程度較高的地區(qū)其周邊城市的資源錯(cuò)配程度也較高。（2）從全樣本估計(jì)來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)總體上能夠緩解我國(guó)城市資本錯(cuò)配情況，但會(huì)加劇勞動(dòng)力錯(cuò)配程度，同時(shí)存在顯著的空間溢出效應(yīng)，即一個(gè)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠改善周邊城市資本配置效率，但會(huì)加劇周邊城市勞動(dòng)力錯(cuò)配程度。（3）區(qū)域?qū)用鎭?lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)東部地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配的負(fù)面影響最大，對(duì)中部地區(qū)勞動(dòng)力錯(cuò)配的改善效果最明顯，對(duì)西部地區(qū)資本錯(cuò)配的改善效果最明顯，在影響鄰近地區(qū)資源錯(cuò)配方面，西中東部地區(qū)影響依次遞減。（4）從機(jī)制方面來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅能夠直接緩解地區(qū)資本錯(cuò)配情況，也能夠通過(guò)刺激外商直接投資、提高金融深化程度以及增加就業(yè)活躍度等途徑來(lái)優(yōu)化地區(qū)資本配置效率。同時(shí)通過(guò)刺激外商直接投資、提高金融深化程度以及增加就業(yè)活躍度可以一定程度上緩解數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度的加劇。（5）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)與勞動(dòng)力錯(cuò)配系數(shù)之間呈現(xiàn)波浪形關(guān)系，即在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較低時(shí)，會(huì)加劇勞動(dòng)力錯(cuò)配程度，但隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、數(shù)字經(jīng)濟(jì)所形成的新要素、新產(chǎn)業(yè)和新商業(yè)模式逐漸完善，又會(huì)顯著優(yōu)化勞動(dòng)力配置效率。對(duì)于資本錯(cuò)配系數(shù)，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)較低時(shí)，對(duì)資本錯(cuò)配的改善效果較大，但隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，其對(duì)資本配置的改善效果顯著降低。

近年來(lái)，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，在此階段，如何正確迎合數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展實(shí)現(xiàn)地區(qū)資源配置效率的優(yōu)化尤為重要。基于上述研究結(jié)論，提出以下幾點(diǎn)政策啟示：（1）資源錯(cuò)配在空間上存在正向溢出關(guān)系，一個(gè)城市資源配置的改善能夠有效地緩解周邊地區(qū)資源錯(cuò)配，同時(shí)鄰近城市資源配置效率的降低也會(huì)惡化本地區(qū)城市資源錯(cuò)配的程度。故可以通過(guò)重點(diǎn)改善各地區(qū)中心城市資源錯(cuò)配程度，使其輻射到周邊城市，進(jìn)而緩解周邊城市的資源錯(cuò)配程度。（2）為進(jìn)一步提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資本配置效率的改善作用，政府應(yīng)打通數(shù)字經(jīng)濟(jì)與其他傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)之間的壁壘，使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠更好地將引進(jìn)外商直接投資分配至資本配置不足的產(chǎn)業(yè)以及生產(chǎn)部門(mén)。同時(shí)確保數(shù)字經(jīng)濟(jì)與金融行業(yè)的有機(jī)結(jié)合，從而在推動(dòng)金融深化程度加深的同時(shí)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的健康高質(zhì)量增長(zhǎng)。（3）數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響勞動(dòng)力錯(cuò)配程度離不開(kāi)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的互動(dòng)，要利用好數(shù)字經(jīng)濟(jì)所產(chǎn)生的就業(yè)靈活化以及就業(yè)平臺(tái)化，正確引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)朝有利于勞動(dòng)力資源優(yōu)化配置的方向發(fā)展。（4）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資源錯(cuò)配的影響存在明顯的區(qū)域性特征，東中西部地區(qū)政府應(yīng)該結(jié)合本地區(qū)自身資源稟賦和優(yōu)勢(shì)，正視本地區(qū)存在的短板與瓶頸，有針對(duì)性地制定并實(shí)施相關(guān)政策，最大程度上發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)所帶來(lái)的內(nèi)生調(diào)劑機(jī)制，進(jìn)而優(yōu)化資源配置效率。（5）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不應(yīng)僅看數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量的增加，更應(yīng)該注重?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和完善。對(duì)此，政府應(yīng)進(jìn)一步鼓勵(lì)企業(yè)加大對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)的研發(fā)投入力度，同時(shí)實(shí)施重大基礎(chǔ)研究和科技攻關(guān)專(zhuān)項(xiàng)計(jì)劃，以人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全、集成電路、芯片制造等領(lǐng)域?yàn)橹攸c(diǎn)，加快突破一批核心關(guān)鍵技術(shù)，形成一批重大原創(chuàng)成果。（6）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與資源錯(cuò)配之間的關(guān)系受到外商直接投資、金融深化程度以及就業(yè)活躍度的調(diào)節(jié)作用，因此，為了使數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠更好地改善資源錯(cuò)配，一是應(yīng)充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)所帶來(lái)的供需匹配效率的提高和信息不對(duì)稱(chēng)的改善作用，進(jìn)一步吸引外商將資金投入到中小微創(chuàng)新型企業(yè)，解決中小微企業(yè)資本配置不足的問(wèn)題；二是加快金融深化程度，改善企業(yè)“融資難，融資貴”的問(wèn)題；三是充分利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的就業(yè)環(huán)境的改善，積極鼓勵(lì)勞動(dòng)力提高自身數(shù)字技能，同時(shí)引導(dǎo)勞動(dòng)力進(jìn)入適合自身的企業(yè)生產(chǎn)部門(mén)。（7）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在帶來(lái)機(jī)遇的同時(shí)也會(huì)帶來(lái)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，由數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展而生的新產(chǎn)業(yè)、新生態(tài)和新商業(yè)模式都催促著政府進(jìn)一步加快我國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，以適應(yīng)新的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。（8）要正視數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配的不利影響，需在快速擴(kuò)充數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模的同時(shí)，加快構(gòu)建完善高效的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使得各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)根基牢固，從而能夠更加有利地緩解地區(qū)資本錯(cuò)配程度以及勞動(dòng)力錯(cuò)配程度。