數字經濟對京津冀地區全要素生產率的影響研究

李雨露

（天津商業大學， 天津 300133）

1 研究背景以及文獻綜述

黨的十九大報告首次提出高質量發展這一概念，并作出我國經濟已由高速度發展向高質量發展轉變的科學論斷。這一論斷的提出，是對我國改革開放以來經濟發展成果和方式的歷史總結，明確了未來經濟發展的方向和思路。提高經濟發展質量將成為我國經濟發展的未來走向，是實現經濟可持續發展的必經之路，更是推進經濟體系現代化進程的關鍵所在。進入新時代以來，中國在5G 通信、大數據和物聯網等新興信息技術領域取得了越來越多的重大性突破，迅速發展的數字經濟已成為經濟高質量發展的主要引擎之一，為優化資源要素的配置以及推動我國產業升級做出了重大貢獻。據《中國數字經濟發展白皮書（2021年）》顯示，2020 年，中國數字經濟總量已近40 萬億元人民幣，數字經濟規模躍居至世界第二位。與15 年前相比，我國數字經濟總量翻了15 倍，增長速度近乎GDP 平均增速的3 倍。從國家工業信息安全發展研究中心編制的《全國數字經濟發展指數（2021）》中可以看到，北京市、天津市和河北省的數字經濟發展指數在全國省市排名中分別為第2、第8 和第14。北京市的數字經濟規模在我國數字經濟總量中占據重要地位，此外，天津市和河北省也在不斷強化數字經濟的基礎設施建設。隨著數字經濟對我國GDP 增長的貢獻率地不斷提升，數字經濟在國民經濟中已經起到了舉足輕重的作用。推動數字經濟深度融合、加強京津冀數字經濟協同[1]，對于提升生產效率、改變生產方式、培育京津冀地區發展的新動能具有重要意義。

經濟高質量發展的一個重要體現就是全要素生產率的提高，全要素生產率（TFP）是由國民總產出除以各種投入要素的產出得來的[2]，在一定程度上代表了社會資源的利用率。同時，全要素生產率被認為是技術進步引起的[3]，能很好地反映經濟增長質量，如企業生產效率的提升、人力資本的質量。因此，在政府制定政策的過程中起著舉足輕重的作用。

我國學者在數字經濟這一領域不斷取得重大進展，但是，針對數字經濟通過推動制造業集聚從而提高全要素生產率的理論機制還不完善。楊文溥等[4]提出，在數字經濟蓬勃發展的今天，數字經濟會通過促進生產端效率的提升以及需求端的消費擴容等方式，成為推動經濟高質量發展的新動能。孫銘[5]的實證研究顯示，以互聯網為載體的數字經濟對產業的多樣化集聚有著顯著地促進效應。徐月等[6]針對“互聯網+”對產業集聚的影響展開研究，在控制經濟高質量水平條件下，“互聯網+”對于產業集聚的影響為由阻礙到促進。劉新智等[7]發現，產業集聚能顯著推進我國五大城市群經濟的高質量發展。不難看出，上述文獻主要側重于研究數字經濟對經濟高質量發展或產業集聚對經濟高質量發展的影響，但是，對于數字經濟通過影響制造業集聚從而影響全要素生產率缺乏系統性的梳理和實證分析。本文利用中國京津冀三地的面板數據進行數字經濟對全要素生產率影響的實證檢驗，并且檢驗了制造業集聚作為中介指標的影響。

2 作用機制

2.1 數字經濟和全要素生產率

數字經濟的迅猛發展，不僅體現在GDP 上，而且表現在對經濟提質增效上。2016 年9 月，在杭州召開的G20 峰會上就明確了數字經濟的內涵。數字經濟以數字技術為核心驅動力，以現代互聯網平臺為重要載體，通過與實體經濟深度融合，極大地提升了對資源進行重新配置的能力，從而推動全要素生產率的提升。新時期，我國經濟發展進入新階段，國家經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，數字化經濟作為高質量經濟發展的排頭兵，以其獨特的高效率、高質量、廣覆蓋和深融合的特點，對推進新時期經濟變革，全面引領國家經濟發展具有深遠的戰略意義。在創新就是生產力的當今時代，世界各國都在緊鑼密鼓地發展著自己的新興智能產業，優秀的創新能力能夠促進數字經濟向更新興的產業發展[8]，加快數字化進程。同時，數字經濟銀企數字化的特性，緊密連接著大數據、物聯網和互聯網等各項產業，從而推動產業全面迭代升級，助力全要素生產率的提升。

2.2 制造業集聚和全要素生產率

目前，我國的產業布局處于從分散到聚集、由東部向西部轉變的過程，產業集聚已成為經驗事實。隨著產業融合的不斷發展與進步，產業協同集聚對創新、經濟發展等的影響愈來愈大[9]。產業集聚促進了產業內部以及各個產業之間多元化的分工協作，對生產資源的再配置有很大益處。制造業集聚會產生知識溢出效應[10]，使企業的新產品研發成本下降，縮短研發的周期以及提高技術創新的積極性。知識溢出效應還會促進企業間的交流，調整企業的發展目標和方向，發揮制造業的產業優勢，提高企業的生產、技術效率。這些都有助于優化商業環境，提高經濟發展質量。同時，制造業集聚也會帶來人口的集聚，促進城市化的進程和公共服務、設施的完善，從而提高經濟質量。

2.3 數字經濟、制造業集聚和全要素生產率

關于數字經濟與制造業集聚之間的關系，我們用范圍經濟來解釋。范圍經濟是當廠商生產一種產品的費用高于生產多種產品時出現的成本節約效應，指由廠商的經營范圍而非規模帶來的經濟。由于受到物理位置等空間限制，制造業早些時候想要形成范圍經濟是比較困難的。隨著互聯網的發展以及電子貨幣的廣泛應用，制造業的產品研發、市場營銷以及產品的物流配送等等行為愈發依賴于數字經濟的發展[11]。數字經濟的發展打破了企業之間的物理時空制約，企業之間可以跨時間、跨空間進行交易，而不再是僅僅使用傳統的“面對面”交易方式，在擴大市場供給的同時，還能擴展消費端的需求。一方面，數字經濟使得制造業形成協同效應，提高了有形資源（如廠房、生產設備等）和無形資源（如商標、專利等）的利用率，在一定程度上對范圍經濟的形成起到了促進作用。另一方面，企業利用數字經濟擴大經營范圍，擴展其服務半徑，從而更易于獲得范圍經濟。與此同時，企業經營范圍與服務半徑的擴大促進了產業鏈上下游企業的集聚。基于此，本文認為，數字經濟可以推動制造業集聚從而影響全要素生產率。

3 研究設計

3.1 模型構建

為探究數字經濟對全要素生產率的作用機制，本文從以下兩個方面來構建實證模型。

一是探究數字經濟對全要素生產率發展的直接影響。在引入政府的公共支出、外商直接投資和金融發展程度等控制變量的基礎上，檢驗數字經濟與全要素生產率之間的關系，并對其進行基準回歸分析。構建如下面板數據模型：

二是為了進一步探究產業集聚是否在數字經濟與全要素生產率發展之間起著中介作用，構建如下模型：

式中：TFP 為全要素生產率；digit為解釋變量，即數字經濟發展水平；DURit為中介變量；Xit為控制變量，包括外商直接投資、金融發展程度等；μi為不可測的地區效應；εit為隨機擾動項。

中介效應模型的檢驗程序如下：

1）對式（2）進行基準回歸分析，在不包括中介變量時，對數字經濟對全要素生產率的影響進行判斷。若α1顯著，則表明數字經濟發展水平的提高對全要素生產率的影響是存在的。

2）對式（3）進行回歸分析，對數字經濟對制造業集聚的影響β1進行判斷。

3）對式（4）進行回歸分析，針對數字經濟發展水平對全要素生產率的中介效應γ1進行檢驗。若β1與γ1都顯著，則表明存在中介效應。

3.2 變量說明

3.2.1 被解釋變量

全要素生產率（TFP）主要為衡量經濟社會發展水平的指標，是柯布道格拉斯生產函數的進一步衍生。本文將采用的基準生產函數形式如下所示：

式中：Y為總產出；K為資本；L為勞動力；I為數字經濟的投入；α、β、γ 分別為產出彈性。同時，A（I）可以更為直觀地體現全要素生產率。

3.2.2 解釋變量

目前，針對數字經濟如何測量的相關文獻較為豐富，大致可分為熵權法和主成分分析方法。叢屹和俞伯陽[12]選取了各地區快遞業務量、網站數量和移動網絡用戶數等指標，并基于熵權法對各地區各年份的數字經濟進行綜合評價。本文借鑒劉軍等[13]的方法，使用互聯網普及率、互聯網相關從業人數、互聯網相關產出、移動互聯網用戶數以及數字普惠金融指數等指標，通過主成分分析的方法，得到數字經濟發展指數，以上指標的原始數據均來源于《中國城市統計年鑒》。

3.2.3 中介變量

本文參考周鵬飛等[14]測度制造業集聚的方法，使用區位熵來評價制造業集聚水平，選用就業人數來計算區位熵，具體如下：

式中：Xit為地區i在時間t時的制造業的就業人數；Yit為地區i時間t時的總就業人數；Xt為所有地區在t時的制造業的總就業人數；Yt為在時間t時的總就業人數。

3.2.4 其他控制變量

人均GDP（PGDP）是重要的宏觀經濟指標，也是評價國民經濟發展水平的指標。一般公共預算支出（GOV）可以刺激消費，也可以保障公共服務供給的增加，提高公民的生活水平。金融發展程度（FIN）用金融業法人機構數量來表示。外商直接投資（FDI）用各地區人均FDI 來表示，外國直接投資額越高，表明該地區吸引和利用外資的能力越強。同時，對這些數據進行對數化處理。各變量的描述性統計見表1。

表1 各變量的描述性統計

4 實證結果與分析

4.1 數字經濟促進全要素生產率的基準分析

為分析數字經濟對全要素生產率的影響情況，基于式（1）構造普通面板模型，并且加入控制變量。采取Hausman 檢驗來確定是采用固定效應模型還是隨機效應模型進行估計，結果顯示P 值為0.03。因此，選擇固定效應模型進行估計。基準回歸結果見表2。

表2 基準回歸結果

從表2 可以看出，在控制了人均GDP、一般公共預算支出、金融發展程度和外商直接投資等控制變量后，數字經濟的系數顯著為正，且通過了1%的顯著性水平檢驗，這表明數字經濟與全要素生產率之間為正相關的關系，數字經濟發展水平高有利于全要素生產率的提升。人均GDP、一般公共預算支出、金融發展程度和外商直接投資的系數較為穩健，提高我國經濟發展水平、增加財政支付、鼓勵金融發展和積極吸引利用外商直接投資，有助于全要素生產率的提升。

4.2 中介效應檢驗

通過前文的理論分析可知，數字經濟不僅存在對全要素生產率的直接影響，還可能存在以產業集聚為中介變量的間接影響。因此，對模型2、模型3 和模型4 進行分析，分析結果見表3。

表3 中介模型回歸結果

從表3 可以看出，模型3 中包含控制變量在內的所有變量的回歸系數全都為正數，表明越高的數字經濟發展越對制造業集聚起促進作用。模型4 中制造業集聚水平的系數為正，且通過了顯著性水平為1%的檢驗，這證明數字經濟在一定程度上會通過促進制造業集聚從而提升全要素生產率。

4.3 穩健性檢驗

為了保證實證結果的可靠性，從而進行穩健性檢驗。使用區位熵對數字經濟進行綜合評價，選取各地區快遞業務量、網站數量和移動網絡用戶數等指標，計算區位熵的數值。

第一步，計算第i個地區第j個指標的比重：

第二步，計算第j個指標的信息熵：

第三步，計算第j個指標的權重：

第四步，計算數字經濟得分：

式中：S為綜合得分；wj為第j個指標的權重。具體回歸結果見表4。

從表4 可以看出，無論是固定效應還是隨機效應，數字經濟的系數都通過了1%的顯著性水平檢驗，且顯著為正，說明無論是使用熵權法還是主成分分析法來評價數字經濟發展水平，數字經濟都能正向影響全要素生產率。表2 與表4 的控制變量系數也無明顯差異，因此，可以判斷本文的實證檢驗是穩健的。

5 結論與建議

本文從制造業集聚這一角度出發，研究數字經濟對全要素生產率的影響，選取互聯網普及率、互聯網相關從業人數、互聯網相關產出、移動互聯網用戶數和數字普惠金融指數等指標，并利用主成分分析法對京津冀地區數字經濟發展水平進行綜合評測。同時，選用區位熵來測度制造業集聚水平。使用Hausman檢驗以及中介效應模型，考證數字經濟、制造業集聚對全要生產率的影響。實證研究發現：數字經濟的發展水平和制造業集聚均能提高京津冀地區的全要素生產率，并且數字經濟能夠通過制造業集聚產生中介效應。

為了充分發揮數字經濟的價值，促進制造業集聚，進而實現經濟高質量發展，本文提出以下幾點政策建議：

1）加強數字基礎設施建設，完善軟硬件設施條件。隨著數字化和信息化的蓬勃發展，數字經濟的基礎建設已成為未來經濟發展的底座和動因。從短期來看，有利于加快生產要素的配置、流通。從長期來看，有利于壯大經濟發展的新動能。一方面，要加大數字化基礎設施的投入力度，提高京津冀地區的互聯網普及率，擴寬互聯網規模，為經濟發展提供新紅利。另一方面，要加強人工智能的軟硬件投入和建設，強化數字信息的計算、分析能力，力求早日解決被國外“卡脖子”的問題。

2）推動數字人才與數字企業培育，為數字經濟的發展提供理論與技術支持。在這個技術創新就是第一生產力的時代，經濟的高質量發展對于數字化人才和企業的需求直線上升，必須積極推動數字人才與數字企業的培育力度。一是要鼓勵高校及科研機構加大培育數字化人才的力度，通過定向培養、校企合作等方式，爭取早日構建出數字化的人才培養體系。二是不能忽略企業在培育數字化人才中的作用，鼓勵企業培養符合自身運營、發展的專業化數字人才。三是政府應培育、引導數字化企業，降低企業的數字化轉型成本與風險。

3）各城市應提高制造業集聚水平，促進全要素生產率的提高和地區經濟發展。政府要提升市場開放程度，消除行政壁壘，加強對市場惡性競爭的監管，制定合理的市場競爭秩序，提高資源的配置效率。同時，各個城市之間應加強交流合作，實現經濟共同進步。