數字經濟驅動安徽省文化產業高質量發展探論

丁仕潮，張飛揚

（安慶師范大學經濟與管理學院，安徽 安慶 246133）

踐行高質量發展理念，落實文化產業數字化戰略是當前和今后一段時期中國文化領域改革發展面臨的重要任務。近年來我國數字經濟發展迅速，以大數據、人工智能、VR、區塊鏈等為代表的數字技術廣泛應用，數字文化產品和服務已經成為滿足人們美好精神生活需要的重要組成部分。中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展報告（2022）》顯示，2021年我國數字經濟規模達到45.5 萬億元，占GDP 比重達到39.8%，發揮了經濟的“穩定器”與“加速器”作用。國家統計局數據表明，2022年上半年，新聞信息服務等文化新業態特征較為明顯的16 個文化行業小類實現營業收入19990億元，同比增長2.9%，比全部規模以上文化及相關產業企業高出2.6個百分點。

安徽省數字經濟規模在2021年已經突破1萬億元，且增速超過全國平均水平。作為長江經濟帶和長三角經濟圈的疊加區，其數字經濟發展已經成為安徽省文化產業轉型升級、提質增效的重要力量。但數字經濟驅動文化產業高質量發展的機制是什么；這種驅動效應是否存在城市差異；在新發展格局下，數字經濟能否通過促進文化消費來提高文化產業高質量發展水平。回答上述問題，就是文本試圖解決的。

一、文獻回顧

（一）數字經濟的內涵與評價

關于數字經濟的內涵。自從1996年Don Tapscott首次提出“Digital Economy”以來，業界和學界進行了深入的探討。2016年G20峰會上發布的《二十國集團數字經濟發展與合作倡議》指出，數字經濟是以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動[1]；王思瑤將數字經濟生產活動劃分為數字經濟驅動活動與ICT應用活動[2]；陳曉紅等認為數字經濟是以數字化信息（包括數據要素）為關鍵資源，以互聯網平臺為主要信息載體，以數字技術創新驅動為牽引，以一系列新模式和新業態為表現形式的經濟活動[3]。

關于數字經濟的評價。學界大多通過構建綜合指標體系的方式來進行測算，但因研究尺度不同，指標選擇的差異較大。從國家整體尺度看，許憲春等把數字經濟劃分為數字化賦權基礎設施、數字化媒體、數字化交易以及數字經濟交易產品四項內容，并借鑒BEA 的方法測算了中國數字經濟規模[4]；鮮祖德等以國家統計局發布的《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》為標準，構造了數字經濟測算框架，測算并預測了我國數字經濟核心產業規模[5]。從省際尺度來看，潘為華等從數字經濟基礎設施、數字產業化、產業數字化、數字化治理4個層面，構建數字經濟發展的綜合評價指標體系，并采用熵值法對中國31個省進行綜合評分[6]；萬曉榆等從數字基礎設施、數字產業、數字融合3個維度構建了由12個三級指標的數字經濟發展的測度指標體系，并采用縱橫向拉開檔次法對我國30 個省的數字經濟發展水平進行了評價[7]。從城市尺度來看，趙濤等采用互聯網普及率、互聯網相關從業人員數、互聯網相關產出、移動互聯網用戶數以及數字普惠金融發展5個方面的指標，利用主成分分析法測算了中國城市數字經濟綜合發展水平[8]；王勝鵬等構建了由數字經濟設施基礎、數字經濟產業基礎、數字經濟活動表征的9項指標組成的城市數字經濟發展評價指標體系[9]。

（二）文化產業高質量內涵與評價

關于文化產業高質量發展的內涵。鄭自立指出文化產業高質量發展具有更加強勁的增長動力與創新能力、更加合理的產業結構和區域布局、更好的產品質量和服務功能、更高的經濟地位和社會效益[10]；宗祖盼認為文化產業高質量發展內涵包括旺盛增長力、強大凝聚力、堅定自信力、廣闊輻射力以及先進引領力[11]。

關于文化產業高質量發展的評價。目前有從單維角度，也有從多維角度建立綜合指標體系開展評價的。從單維角度來說，賀達等[12]和江曉晗等[13]均利用DEA-Malmquist 指數來測度文化產業發展質量水平。從多維角度來說，袁淵等從產業效率、文化創新、協調發展、發展環境和對外開放5個維度構建了文化產業高質量發展指標體系，并利用熵權TOPSIS 法測算了我國31 個省份文化產業高質量發展綜合指數[14]；喻蕾從產業創新、產業協調、產業開放和產業共享4個維度構建了我國文化產業高質量發展評價指標體系[15]。

（三）數字經濟對文化產業高質量發展的影響

理論方面，范周指出數字經濟推動傳統文化產業轉型升級，新技術從消費端向生產端滲透，實現了產業全要素升級，并催生出文創發展的新業態、新模式[16]。5G技術、人工智能、新基建以及區塊鏈等數字技術均能推動文化產業高質量發展（黃永林等；楊云霞等；郝挺雷等；臧志彭等）[17-20]。

實證方面，韓東林等依據沖擊效應，建立VAR模型，發現數字技術應用在短期和長期都能對文化產業發展造成有效影響[21]。陸建棲等利用省級面板數據進行實證發現數字經濟對文化產業高質量發展具有顯著正向影響[22]。韓松等利用2012—2019年30個省份的面板數據，通過空間計量發現，數字經濟會顯著提升文化產業高質量發展水平，并且這種正向影響具有顯著的空間溢出特征[23]。

通過梳理上述文獻，可以發現現有研究大多聚焦于二者關系的理論分析，較少進行實證檢驗，并且在城市層面的系統研究更為缺乏。因此，本文將從理論上構建數字經濟驅動文化產業高質量發展的分析框架。借鑒已有研究，揭示數字經濟能夠通過“數字技術創新效應”“產業鏈優化升級效應”以及“文化消費促進效應”對文化產業高質量發展產生直接和間接影響。在此基礎上，采用安徽省2012—2020年16個地級市的數據，利用面板固定效應模型以及中介效應模型，從驅動效應、作用機制以及異質性三個方面實證檢驗數字經濟對文化產業高質量發展的影響。理論框架見圖1。

圖1 數字經濟驅動文化產業高質量發展的理論框架

本文可能的邊際貢獻有以下三點：第一，在理論分析上，將數字經濟賦能效應聚焦在文化產業高質量發展上，系統梳理了數字經濟對文化產業高質量發展的直接和間接影響，進一步豐富了數字經濟和文化產業高質量發展的有關理論。第二，以往研究大多采用省級面板數據，而本文首次使用單個省份的地級市層面數據進行實證分析，并通過工具變量和多種穩健性檢驗方法進行檢驗，進一步增強了研究結果的可信度。第三，在作用機制上，本文不僅利用固定效應模型分析了數字經濟對文化產業高質量發展的直接作用，而且還從居民文化消費渠道，利用中介效應模型分析了其間接作用，有利于破解數字經濟驅動文化產業高質量發展的機制“黑箱”，從而有助于確定今后安徽省數字經濟和文化產業高質量發展方向。第四，基于地理區位、規劃區位對數字經濟驅動文化產業高質量發展的影響進行了城市異質性驗證，為縮小城市差距，緩解城市不平衡性提供了相關政策支持。

二、理論機制與研究假設

（一）數字經濟發展對文化產業高質量發展影響的直接效應

1.數字經濟驅動數字技術創新直接形成數字文化新業態

文化企業可以采用最新的數字技術，形成新的業態與模式。一方面，以人工智能、大數據為代表的某些ICT技術可以直接形成一批數字文化產業，如網絡游戲產業、短視頻產業等。這些數字文化產業本身生產效率高、受眾群體大，逐漸成為文化產業領域重要新生力量，為文化產業發展提供了新動能。另一方面，在技術-經濟范式下，數字技術的產業化會改變文化企業傳統的生產方式、組織結構，通過技術滲透與擴散，所有文化企業都將實現創新驅動，并且引導高水平的創意人才從傳統低效的文化部門流向高效的新業態部門，提高了產業結構高級化水平，促進了文化產業高質量發展。

2.數字經濟驅動傳統文化產業的產業鏈優化升級

作為數字經濟的核心，數字技術作為一種通用技術，推動了文化產業的設計創作、生產制造、營銷傳播等產業鏈環節的優化，增強了文化產業的垂直細分與橫向擴張，實現傳統文化產業的數字化改造升級。

數字經濟驅動高質量內容創意設計創作。文化產業是內容產業，內容創意是其高質量發展的核心。文化產業供給側改革的一項重要內容就是利用數字技術實現內容創意的多樣化、個性化與精品化。數字技術作為共性技術，通過網絡連接更多創意群體，消除了傳統物理空間距離，使創意者能夠實現網絡空間集聚和分工協作，創造創意社區，形成網絡共創生態（向勇）[24]，使得在線文化交流更加頻繁，由此激發創作出更多文化創意。數字平臺將會發揮組織優勢，使得網絡協同、價值共創、供需互動成為現實，內容創作者和消費體驗者角色的模糊、邊界消失，消費者被視為“產消者”即參與生產活動的消費者（張峰和劉璐璐）[25]，也將參加新產品的研發設計，消費者個性化需求。數字平臺從“去中心化”角度打破了單純由企業供給內容的壁壘，變革了內容創作機制，促進形成了新的內容生產模式形成如UGC，像抖音視頻創作、微博評論、視頻彈幕等；PGC像喜馬拉雅FM等，以及MGC像阿里巴巴的“AI智能文案”（陳剛和宋玉玉）[26]等，由此大大提高了內容創作效率，降低了創作成本。而當流量模式、粉絲模式的價值增量空間出現飽和，企業還能夠利用大數據等數字技術充分挖掘存量需求，深耕優質數字內容，促進內容的精品化。數字技術還能夠推動跨行業知識外溢與共享，像文化遺產資源的數字化就為內容創作提供了更多靈感源泉，甚至其本身就可以成為內容創意的一部分。

數字技術驅動高效率的文化生產制造。數字技術能夠實現文化產品的模塊化、智能化生產制造。數字技術與制造業融合促進了網絡化分工協同和智能制造的發展。文化生產制造過程可細分為若干個相互銜接的模塊，網絡平臺中的文化制造企業只需承擔某個模塊的生產任務，提高了垂直專業化水平，還有效盤活了閑置資源。智能制造技術還可以實現對生產過程進行全過程監督，自行糾偏，開展精準生產，最大程度保證了生產的高效率高質量，減少了資源能耗，降低了生產成本，縮短了文化產品生產周期。還可以利用機器學習、人工智能等技術實現虛擬仿真，對制造過程進行數字化描述、糾偏和決策（董小英等）[27]，提高了產品制造效率。文化企業由此可以實現小批量、多品種智能制造。

數字技術驅動高精度文化營銷傳播。互聯網、大數據等數字技術能夠對用戶進行精準數字畫像，利用數字平臺實現需求的即時傳導。文化企業可以通過數據挖掘技術，準確分析用戶的需求特征、場景特征，開展精準營銷，利用數字融媒體手段，推送、傳播個性化文化產品和服務信息，極大地降低了營銷成本，提高了服務質量。例如，從內容供給來看，利用數字技術可以將用戶內容偏好及時準確地傳送給創作者和生產者，使得創作者對內容創意風格和特點、乃至故事情節等進行修改，由此形成多樣化的文化內容和產品，滿足了用戶需求，并借助網絡梅特卡夫定律和用戶黏性特征，實現長尾經濟效應。而且像抖音、快手等網絡自媒體的產生，更有效體現了“去中心化”，人人皆可為內容創意生產者和傳播者，這些網絡自媒體還能集聚粉絲，產生流量效應，甚至能實現病毒式營銷，把營銷成本降低到零（王千）[28]。由此提出假設1。

H1：數字經濟對文化產業高質量發展有正向促進作用

（二）數字經濟發展對文化產業高質量發展影響的間接效應

微信、支付寶等移動數字化支付手段大大提高了文化消費的便利性，如在線票務可隨時隨地預購門票。像VR、AR、人工智能等新興數字技術的應用，使得傳統線下文化消費轉移到線上，形成了類似于云旅游、網絡視聽、網絡游戲、云演藝等新消費模式，這些不依賴物理空間的互聯網消費模式極大的擴大了文化消費市場，使得農村和偏遠地區的文化消費潛力也激發出來。而且利用數字化支付工具，使得消費者對文化產品和服務的價格敏感度下降，有助于刺激文化消費。

隨著數字技術的快速更迭，文化市場呈現不確定性更大、需求偏好變化快、消費周期短等特點。數字技術正好能夠解決其核心問題，數據技術驅動形成了“內容+技術+場景”的融合型平臺。消費者可以通過這些數字平臺，以極快的速度搜索到更多的文化產品和服務信息，大大降低了消費者的搜索成本，一定程度上能夠促進文化消費。消費者的購買行為能夠被數字畫像，在大數據技術的助力下，文化企業能夠更好地掌握消費者的消費傾向，實現了從體驗數據挖掘與傳遞，再到產品服務創新提升用戶體驗正向反饋的躍遷，提高了供給的適配性和消費滿意度。由此提出假設2。

H2：數字經濟通過促進居民文化消費提高文化產業高質量發展水平

（三）數字經濟發展對文化高質量發展影響的城市異質性

由于經濟發展、資源稟賦、技術創新能力等原因，安徽省各地級市文化產業發展也存在不平衡性的特征。值得關注的是，城市區位和城市性質可能會帶來數字經濟驅動文化產業高質量發展的差異性。一般而言，經濟發達城市或者處于都市圈的城市，有著更好的人才、資金和技術等資源要素，數字經濟的驅動效果會更加明顯。由此提出假設3。

H3：數字經濟對文化產業高質量發展的推動作用具有城市異質性

三、模型設計與變量說明

（一）模型設定

首先，為了驗證數字經濟對文化產業高質量發展的直接作用機制，本文選擇面板數據模型，設定如下計量模型：

其中，i代表安徽省16 個地級市，t代表年份，HQDCIi,t代表被解釋變量，即文化產業高質量發展水平；DEDIi,t為核心解釋變量，代表數字經濟發展水平；Controli,t表示相關控制變量。β0、β1和β為待估參數，μi表示不隨時間變化的地級市個體固定效應，δt表示時間固定效應，εi,t表示隨機擾動項。

其次，為了檢驗數字經濟是否通過居民文化消費支出（Resident）、城鎮居民文化消費支出（Urban）以及農村居民文化消費支出（Rural）對文化產業高質量發展的產生間接影響，借鑒溫忠麟等[29]的研究，構建如下歸回模型。

Mi,t為中介變量，分別為居民文化消費支出（Resident）、城鎮居民文化消費支出（Urban）以及農村居民文化消費支出（Rural），HQDCIi,t、DEDIi,t、Controli,t的含義與（1）式相同，λ和γ為待估參數。如果λ1和γ2有一個不顯著，則需要進行Boostrap檢驗，再進行判斷；如果λ1和γ2均顯著，且γ1不顯著，則為完全中介效應，也就是數字經濟完全通過中介變量來發揮作用，而不存在直接作用；如果λ1和γ2均顯著，且γ1顯著，則為部分中介效應，且λ1*γ2/β1中介效應的占比。

（二）變量說明與描述

1.被解釋變量。被解釋變量為文化產業高質量發展水平（HQDCI）。在綜合參考袁淵和于凡（2020）[14]的研究，結合數據可獲得性，從產業結構、發展環境、產業民生、生產效率、市場規模、創新能力6個維度提取18個指標建立指標體系（見表1），并利用熵值法，對2012—2020年安徽省16個地級市的文化產業高質量發展水平進行綜合評價。

表1 文化產業高質量發展評價指標體系

部分指標的計算過程如下：

（1）產業結構合理化。利用泰爾指數來測算，泰爾指數的計算公式為：

Yi分別表示文教工美體育和娛樂用品制造業、印刷和記錄媒介復刻業的營業收入，Y表示二者營業收入之和；Li分別表示文教工美體育和娛樂用品制造業、印刷和記錄媒介復刻業的從業人員，L為二者從業人員數之和。

（2）產業結構高級化。在地級市層面，相關部門統計的時候一般將數字音樂、數字出版等新業態納入到印刷記錄媒介復刻業之中，因此該行業占比可以近似表示為文化產業結構的高級化：

（3）勞動產出率=（上述二業營業收入之和）/（上述二業從業人員之和）

（4）資本產出率=（上述二業營業收入之和）/（上述二業資產之和）

（5）全要素生產率（TFP）。采用DEA-Malmquist指數來測度，其中投入指標為上述二業從業人員之和與資產之和，產出指標為二者營業收入之和，利用DEAP2.0軟件計算得到。

2.核心解釋變量。核心解釋變量為數字經濟發展水平（DEDI）。借鑒趙濤等[8]的做法，利用互聯網和數字普惠金融綜合構建數字經濟發展水平評價指標體系（見表2），也用熵值法進行測算。

表2 數字經濟發展指標體系

3.控制變量。為了減少遺漏變量帶來的內生性偏誤，提高回歸結果的精度，借鑒陸建棲和任文龍[22]以及韓松和王洺碩[23]的成果，選擇影響文化產業高質量發展的控制變量：①創新能力（IC）通過專利申請總數衡量；②人均生產總值（PGDP）通過人均GDP來衡量；③文化財政支出（CCE）利用文化旅游體育與傳媒支出衡量；④文化產業從業人員（CIE）通過文化產業從業人員數衡量；⑤教育水平（CL）利用人均受教育年限來衡量；⑥經濟總量（EA）利用各地區生產總值衡量；⑦經濟增長率（EGR），通過各地區生產總值增長率衡量。

4.中介變量。根據上文假設，選取文化消費作為數字經濟影響文化產業高質量發展的中介變量。考慮到城鄉差異，居民文化消費支出（Resident）利用各地級市城鎮和農村居民人均教育文化娛樂消費性支出的平均數來衡量，城鎮居民文化消費支出（Urban）利用各地級市城鎮居民人均教育文化娛樂消費性支出來衡量，農村居民消費支出（Rural）采用各地級市農村居民人均教育文化娛樂消費性支出來衡量，分別進行中介效應檢驗。

（三）數據來源與描述

本文研究的樣本為安徽省16 個地級市，數據來源于《安徽統計年鑒》（2013—2021）、各地級市統計年鑒（2013—2021）、各地級市統計局互動交流板塊、市長信箱等，對于個別缺失數據，采用回歸與線性插值法補齊（見表3）。

表3 各變量描述性統計

四、實證結果與分析

（一）安徽省數字經濟與文化產業高質量發展水平的時空特征

本文選取了2012年和2020年兩個時間點，利用python3.0 軟件來分析安徽省16 個地級市數字經濟與文化產業高質量發展水平的時空發展趨勢。從圖2中可以看出，安徽省數字經濟發展水平呈現整體上升趨勢，2012年數字經濟發展的全省均值為0.065，2020年上升到0.434。2012年最高為合肥的0.117，最低為六安的0.011，極差為0.106，標準差為0.030；2020年最高為合肥的1.000，最低為六安的0.302，極差為0.698，標準差為0.165。合肥一枝獨秀，一直居于領先地位。合肥作為安徽省省會，坐擁中國科學院合肥分院、中國科學技術大學等科研院所以及科大訊飛等科技企業，量子通信技術領先全球，已經成為合肥數字經濟的一張靚麗名片。2021年合肥數字經濟增加值占GDP比重達45%以上，數字經濟核心產業增加值占10%以上（見圖2）。

圖2 2012年和2020年安徽省數字經濟發展水平

從圖3中可以看出，安徽省文化產業高質量發展水平呈現整體上升趨勢，2012年文化產業高質量發展的全省均值為0.111，2020年上升到0.165。2012年最高為合肥的0.295，最低為宿州的0.049，極差為0.246，標準差為0.056；2020年最高為合肥的0.412，最低為宿州的0.082，極差為0.33，標準差為0.078。合肥仍然一枝獨秀，“十三五”期間，合肥市文化產業增加值年均增長10%以上，占GDP比重也突破5%，成為支柱產業。《合肥市“十四五”現代服務業發展規劃》提出，2025年，文化產業增加值力爭突破1000億元，全國文化企業30強達到3家以上，將合肥打造成為區域性文創中心。

圖3 2012年和2020年安徽省文化產業高質量發展水平

（二）基準回歸分析

從安徽省整體層面來考察數字經濟對文化產業高質量發展的影響，表4呈現了混合回歸、隨機效應模型以及固定效應模型，在是否添加控制變量及是否控制時間、個體的情形。從列（5）和列（6）可以看出，無論是否添加控制變量，核心解釋變量數字經濟的回歸系數始終為正，且都通過了1%的顯著性水平檢驗，這說明數字經濟發展有利于文化產業高質量發展。從表4 中第（6）列可以看出，數字經濟發展水平每提高1個單位，安徽省文化產業高質量發展水平會提高15.6%。究其原因，數字經濟的發展，促進了大數據、人工智能等數字技術的更新與迭代，通過創造數字文化新業態，推動傳統文化產業價值鏈升級，并且以數據的高滲透性、復制的低成本性，通過數字化、網絡化和智能化，實現了產業鏈協同和跨區域連接，大大提高了生產效率，促進文化產業高質量發展，印證了H1。

表4 數字經濟對文化產業高質量發展的影響

（二）穩健性檢驗

1.內生性處理

為了克服內生性問題，借鑒黃群慧等（2019年）[30]的做法，選擇歷史上安徽省各地級市2001年郵局數量作為數字經濟發展的工具變量。因為，一方面歷史上郵局數量能夠影響互聯網的接入，滿足數字經濟發展的相關性要求。另一方面，隨著現代信息技術的發展，郵局對文化產業發展的影響很低，滿足排他性要求。由于樣本為面板數據，將2001年各地郵局數量分別與滯后1 期每百人互聯網用戶數、滯后1期每百人移動電話用戶數的乘積作為數字經濟發展的工具變量。從表5 第(2)和第(4)列可以看出，數字經濟發展對文化產業高質量發展的正向影響至少在10%的水平上顯著。同時Kleibergen-Paap rk LM 統計量均在5%的水平上顯著，即拒絕工具變量不可識別的假設；且Cragg-Donald Wald F 統計量均大于10，不存在弱工具變量問題。通過上述檢驗，可以有效印證選擇上述工具變量的合理性。

表5 工具變量法檢驗結果

2.穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量和核心解釋變量。采用全局主成分分析法對數字經濟和文化產業高質量發展進行測算，對模型(1)進行重新估計，結果見表6 第(1)(2)列所示。可以發現，數字經濟對文化產業高質量發展的影響均在1%的水平上顯著為正，與表4中的結論保持一致。

表6 穩健性檢驗結果

（2）刪除樣本。一方面，2020年爆發了新冠肺炎疫情，對數字經濟和文化產業發展都造成了影響，將其剔除。另一方面，2015年12 月安徽省人民政府出臺了《關于印發安徽省加快推進“互聯網+”行動實施方案的通知》，2016年可以看成是安徽省數字經濟發展的元年。因此，將2012—2015年的樣本剔除，重新對樣本進行估計，結果見表6第(3)(4)列所示。可以看出，數字經濟發展的系數在1%的水平上顯著為正。

（3）增加控制變量。根據文獻分析，增加2 個控制變量，其中文化產業稟賦結構（CIES）利用規模以上文化企業資產總計與勞動人數的比值衡量，產業升級（IU）利用第三產業與第二產業的比值衡量。重新估計的結果見表6 第(5)列所示，發現數字經濟對文化產業高質量發展的正向作用依然保持在1%的水平上顯著。

以上檢驗表明，數字經濟對文化產業高質量發展的正向影響結果是穩健的。

（三）地區異質性分析

從安徽省16 個地級市整體來看，估計結果表明數字經濟對文化產業高質量發展存在顯著的促進作用。但是安徽省不同城市之間存在差別，可能會導致數字經濟對文化產業高質量發展的賦能效果不同。由此，參考陳喜和王凱[31]以及《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》的劃分，將安徽省16個地級市劃分為皖北-皖中南、長三角區域一體化中心區-非長三角區域一體化中心區兩類樣本，分析數字經濟對安徽省文化產業高質量發展影響的城市異質性。

對比表7第(1)(2)可知，數字經濟對皖中南城市文化產業高質量發展的回歸系數為0.137，且在1%的水平上顯著。皖中南地區屬于合肥都市圈和皖南國際文化旅游示范區，可以滿足文化產業數字化發展對高端生產要素的需求，使得數字經濟與文化產業能夠深度融合，數字經濟紅利能為文化產業高質量發展賦予強勁動力。而數字經濟對皖北地區的回歸系數為-0.0354，但不顯著。可能原因是皖北地區數字技術與文化產業的融合尚處于初始的磨合階段，數字經濟發展對文化產業的抑制效應大于其賦能效應。對比表7(3)(4)可知，數字經濟對長三角區域一體化中心區城市文化產業高質量發展的回歸系數為0.141，且在1%的水平上顯著，對非中心區城市文化產業高質量發展的回歸系數為-0.0477，但不顯著。合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、池州、滁州和宣城8個中心區城市對安徽省融入長三角有著樞紐作用，蘇浙滬等地資源率先在這些中心區城市中流動共享，中心區城市能夠集聚大量的數字創意人才，使得數字經濟對中心區城市文化產業高質量發展的提升效果更強，印證了H3。

表7 數字經濟對文化產業高質量發展影響的區域異質性檢驗

（四）中介效應分析

表8 為數字經濟通過文化消費促進效應對文化產業高質量發展影響的檢驗結果。從第(1)列的檢驗結果發現，數字經濟對居民文化消費具有顯著的促進作用。

表8 消費提升的中介機制檢驗

第(2)列的檢驗結果表明居民文化消費對文化產業高質量發展的影響也顯著為正。由于這兩個系數顯著，加上表4(6)列基準回歸的結果，說明數字經濟對文化產業高質量發展存在正向的消費促進效應，即數字經濟通過提升居民文化消費來推動文化產業高質量發展。加入居民人均文化消費后，數字經濟和文化產業高質量發展的顯著性關系并沒有改變，但是其影響系數從基準回歸的0.156下降到0.141，同時文化產業高質量發展和居民文化消費之間存在顯著正向關系，系數為0.0935，說明居民文化消費在數字經濟和文化產業高質量發展之間起到了部分中介作用，其中介效應的占比為10.25%。

從第(3)列的檢驗結果可以發現，數字經濟對城鎮居民文化消費具有顯著的促進作用。但從第(4)列的檢驗結果來看，城鎮居民文化消費對文化產業高質量發展的影響系數不顯著，經過Bootstrap 檢驗，發現城鎮居民文化消費作為中介變量的間接效應不顯著。

從第(5)列的檢驗結果可以發現，數字經濟對農村居民文化消費具有顯著的促進作用。第(6)列的檢驗結果表明農村居民文化消費對文化產業高質量發展的影響也顯著為正。數字經濟可以通過提升農村居民文化消費來推動文化產業高質量發展。加入農村居民文化消費后，數字經濟和文化產業高質量發展的顯著性關系并沒有改變，但是其影響系數從基準回歸的0.156下降到0.135，同時文化產業高質量發展和農村居民文化消費之間存在顯著正向關系，系數為0.115，說明農村居民人均文化消費在數字經濟和文化產業高質量發展之間起到了部分中介作用，其中介效應的占比為13.71%。綜上，數字經濟能通過文化消費提升效應促進文化產業高質量發展，且這種效應在農村地區更為顯著，印證了H2。這也說明相較城鎮地區，當前數字經濟發展對農村地區文化消費的邊際貢獻更大，更有利于激發農村文化消費潛力，擴大農村文化消費市場，推動文化產業高質量發展。

六、結論與建議

（一）主要結論

本文系統總結了數字經濟通過“數字技術創新效應”“產業鏈優化升級效應”以及“文化消費促進效應”對文化產業高質量發展影響的直接和間接作用機制，并基于2012—2020年安徽省16個地級市面板數據，實證檢驗了數字經濟對文化產業高質量發展的影響效果、作用機制以及異質性表現。研究發現：首先，數字經濟能夠提高文化產業高質量發展水平，內生性與穩健性檢驗均支持這一結果。其次，數字經濟對文化產業高質量發展的影響存在區域異質性，在皖中南地區、長三角區域一體化中心區城市，數字經濟對文化產業高質量發展促進效果更加顯著。最后，數字經濟能夠通過驅動居民文化消費來提升文化產業高質量發展水平，且農村居民文化消費的中介效應更高。

（二）政策建議

第一，以數字技術作為驅動文化產業高質量發展的切入點，增強數字技術自主創新能力和產業化應用水平。首先，加大數字文化科技創新的研發力度，做好技術預測和布局。充分利用中科大、中科院、科大訊飛等力量，構建安徽數字文化產學研協同創新聯盟，在重要和關鍵的數字文化科技領域實現自主突破。其次，加強引導新興數字技術在文化產業領域的應用與推廣，幫助中小企業深度參與“上云用數賦智”行動，不斷擴大數字文創產業規模，緊緊圍繞“一核、一極、十基地”的總體布局，積極打造數字文化產業新高地。再次，要積極構建基于“數字+文化”的產業生態系統，形成安徽省文化產業綜合性數字化平臺，發揮資源整合優勢，推動數字技術創新鏈與文化產業產業鏈的深度融合，加快核心領域的數字化、網絡化和智能化轉型，推動安徽“文化制造”向“文化智造”轉變。最后，積極培育數字文化企業巨頭。要促進數字文化產業集聚，加大重點文化企業與互聯網企業、高新技術企業的深度合作，鼓勵利用并購等資本形式，形成在數字文化細分領域具有強大控制能力的文化企業巨頭。

第二，充分發揮數字經濟的文化消費促進效應。營造良好的文化消費數字化環境，推進文化領域“想消費、能消費、敢消費”。首先，充分利用數字技術創造更多新型文化產品和服務，通過供需協同，提高消費者的選擇性和滿意度，不斷激發消費者的潛在需求，利用數字技術的廣泛連接性，擴大潛在消費規模。其次，要充分利用數字金融等手段，通過創業、投資等渠道，不斷提高居民收入水平；還可以利用政府消費券抵減、返現折扣等措施進一步降低數字文化產品價格，使得有效文化消費需求得到滿足。最后，加大對文化市場的治理，尤其是防范數字金融詐騙，推動移動支付的適老化，提高文化消費的安全性。

第三，因地制宜，精準施策。重視各地級市的發展差異，實施差異化發展政策，著力消除數字鴻溝。一方面，皖中南地區要充分利用數字經濟優勢，以合肥為“一核”，以蕪湖為“一極”，重點構建數字創意產業集聚地，以發揮其輻射和帶動作用。皖北地區要加大數字經濟的融合范圍，創造更多數字經濟與文化產業的融合點，激發數字經濟的賦能作用。還要深度融入長三角區域一體化，增強蘇浙滬的溢出效應。另一方面，各地要充分挖掘特色歷史文化資源，形成龐大的數字文化資源庫，打通文化內容資源流動和價值增值路徑，實現內容與數字科技的有效對接、供需的精準匹配。建立以區塊鏈等數字技術為支撐的文化版權轉讓、共享的收益分配機制，促進知識有效流動，擴大知識外溢效應，促進數字文化新業態新產品的發展。