數字經濟提升了城市經濟韌性嗎※

盧現祥 段揚睿

內容提要：基于2008-2019年263個地級及以上城市數據,測度各城市的數字經濟發展水平和經濟韌性水平,實證檢驗了數字經濟對城市經濟韌性的影響。研究發現:數字經濟顯著提升了抵御期和恢復期的城市經濟韌性;機制分析表明,數字經濟通過創新創業和匹配效應兩方面機制提升城市經濟韌性,產業多樣化表現出對數字經濟的遮掩效應,這種遮掩效應主要來源于產業相關多樣化;空間溢出效應分析表明,數字經濟與城市經濟韌性均具有顯著的空間自相關性,數字經濟通過空間溢出效應對鄰近地區城市經濟韌性形成正向影響;異質性分析結果顯示,各城市所處的地理區位及是否為中心城市的區域特質會影響數字經濟的作用發揮,東部地區和中心城市數字經濟對城市經濟韌性提升力更大,數字經濟發展程度也會對城市經濟韌性形成差異性影響,數字經濟發展程度越高對經濟韌性提升作用越強。

一、 引 言

回顧歷史,中國經濟發展經歷了數次沖擊,無論是地震、洪水、非典疫情的來臨還是亞洲金融風暴、全球金融危機的席卷,中國總能夠經受一次次重大考驗并化危為機。如今,外有中美新一輪貿易爭端延續和新冠肺炎疫情沖擊,內有需求收縮、供給沖擊和預期轉弱三重壓力,中國經濟發展形勢嚴峻。面對復雜的國際國內局勢,習近平總書記2022年7月在中共中央召開的黨外人士座談會上強調,“綜合判斷,我國發展仍具有諸多戰略性有利條件,我國經濟韌性強、潛力大、活力足,長期向好的基本面不會改變。”由此可見,探索經濟韌性的影響因素和提升路徑既是立足當下推動經濟發展的現實需求,更是能使中國在這個充滿挑戰的時代迎難而上、實現高質量發展的重要底氣。

從學術層面來看,韌性最初是工程物理學概念,強調系統受沖擊后恢復到穩定均衡態的能力。后來Holling(1973)將其用于系統生態學研究,解釋復雜系統在外部干擾下回歸均衡的能力,此時韌性概念已不再只是用于描述系統如何恢復原狀,還涉及到可能存在的新的均衡狀態情形。而后,經濟學家們觀察到沖擊給不同地區經濟造成的不同影響,開始致力于研究把韌性從生態學引入經濟學領域。Reggiani等(2002)將韌性概念運用在空間經濟學研究中,開辟了區域經濟韌性的研究歷程。早期經濟學家們對區域經濟韌性的研究多集中于概念的補充與界定,如將韌性與路徑依賴、路徑鎖定、適應力等結合,研究區域吸收沖擊的能力(Pike等,2010);后續研究中,學者們更傾向立足長期演化視角對韌性展開研究,探索區域經濟是否能在經歷沖擊和調整后進入新的發展道路(Martin和Sunley,2015),以及結合不同區域應對沖擊的表現分析影響區域經濟韌性的諸類因素,如產業結構多樣性、主導產業類別、外貿依存度、產業相關多樣性等。

近年來,隨著數字基礎設施完善和數字技術迅速發展,數字經濟在中國經濟社會發展中的動能效應逐步顯現。《數字中國發展報告(2022年)》顯示,2022年中國數字經濟規模同比增長約為10%,數字經濟對GDP的貢獻比例高達41.5%。具體分析,宏觀層面的理論研究發現,數字經濟能夠促進匹配效率和生產效率提高,進而推動經濟高質量發展(荊文君和孫寶文,2019)。進一步地,學者們運用實證方法從激勵創業擴大就業(趙濤等,2020)和改善收入分配減緩社會貧困(黃倩等,2019)等方面闡述了數字經濟對中國經濟高質量和包容性發展不可替代的推動作用。中觀層面,有學者構建了多部門經濟增長模型,從效率型技術進步視角分析數字經濟可通過產業間差異性技術進步推動產業結構升級(白雪潔等,2021)。微觀層面研究則主要以企業和家庭為研究對象。數字經濟通過地區創新水平和企業融資能力兩部分機制提升企業風險承擔水平,利好經濟的長期發展(陳小輝和張紅偉,2021)。中國家庭的微觀數據顯示,數字經濟發展能夠便利居民支付、緩解流動性壓力,進而促進消費(易行健和周利,2018)。回溯數字經濟發展歷程,此概念提出始于20世紀90年代初大量互聯網企業和新興商業模式涌現時期,而2008年爆發全球金融危機后,3G移動網絡和移動智能終端開始普及,數字經濟進入移動化階段并不斷影響人們的生產生活(史丹和李曉華,2021)。2008年是物聯網真正開啟的時代,國際金融危機也是中國寬帶發展的起點。結合經濟學家們從這個時間段開始對區域經濟韌性相關議題關注度不斷提高及中國在全球金融危機席卷后展現出的堅韌與應對能力等客觀事實,本文擬圍繞以下問題展開研究:數字經濟發展是否促進了中國經濟韌性提升?如果提升效應得以印證,其中的影響機制有哪些?數字經濟是否會通過空間溢出效應影響其他地區經濟韌性?在已有研究中,多數學者驗證了數字經濟對部分特定區域(胡艷等,2022)經濟韌性的提升效應,但是并沒有結合外部沖擊背景構建一個相對完整的分析框架,這也為本文作出邊際貢獻提供了可能。

本文將立足以上問題并結合2008年金融危機的沖擊背景,首先,測度263個地級及以上城市2008-2019年數字經濟發展水平和經濟韌性水平,構建時間、個體固定效應模型驗證數字經濟是否對城市經濟韌性存在顯著的提升效應;其次,選擇表示創新創業、產業多樣化及匹配效應的指標數據,探討數字經濟提升城市經濟韌性的內在機制,并討論數字經濟和城市經濟韌性的空間溢出特征;再次,引入虛擬變量、替換被解釋變量、剔除城市樣本、運用工具變量法、考慮空間溢出效應五種方法檢驗前述回歸結果的穩健性;最后,結合城市的區位特征或發展特質討論數字經濟提升城市經濟韌性的異質性表現。

二、 理論分析與研究假設

城市經濟韌性概念主要表現為兩個方面,一方面是對于沖擊的抵抗能力,可能取決于該區域經濟的潛在動力;另一方面是沖擊后的恢復調整能力,可能改變該城市長期發展路徑(徐圓和張林玲,2019)。數字經濟具有顛覆性變革涌現、超速成長、網絡效應、生態競爭等新特征(李曉華,2019),能夠直接地為城市經濟韌性提供必要動能。數字經濟新特征表現出的創新創業效應、產業多樣化效應和匹配效應可能會作用于該區域的經濟韌性,成為數字經濟影響城市經濟韌性的路徑機制。與此同時,數字經濟快速發展與互聯網的廣泛運用密不可分,互聯網受到傳統地域空間限制較小(李曉華,2019),城市數字經濟發展水平對周邊城市可能也存在空間溢出效應。

1. 數字經濟對城市經濟韌性的影響分析

數字經濟相關技術的發展能夠推動具備較強儲存能力、分析能力和傳輸能力的預警系統構建,強化城市對沖擊的識別與判斷,及時完成相關訊息傳輸,有力推動城市在沖擊發生前進行預判和準備工作,最大程度減少沖擊對城市發展的負面影響;沖擊發生后,數字經濟相關產業部門在國民經濟波動時感應度系數較低,產生的“護城河”效應能夠保證數字經濟產業在其他產業受到嚴重波及時保持良好的穩定性(韓君和高瀛璐,2022),對沖整體經濟波動,保障城市經濟在經受沖擊后仍具備持續發展的能力;沖擊發生一段時間后城市進入恢復調整階段,數字經濟發展與新的投入要素、新的配置效率、新的生產效率相伴相生(荊文君和孫寶文,2019),由其帶來的顛覆性技術變革及相關企業超速成長對擴大就業、促進經濟結構升級起到重要的推動作用,因此數字經濟在本階段能夠為城市轉型升級進入新的發展路徑提供堅實基礎。數字經濟以其在沖擊發生前期的預警作用、沖擊發生后的抵御作用、恢復調整期的效率提升和轉型升級作用,提升了城市經濟韌性。因此,本文提出假設:

H1:數字經濟促進了城市經濟韌性提升。

2. 數字經濟對城市經濟韌性的影響機制分析

本文以數字經濟的經濟效應為著眼點,探尋數字經濟對城市經濟韌性的影響機制。

數字經濟的創新創業效應。第一,從供給層面分析。首先,數字經濟能夠為創業者提供獲取市場資訊和創業信息的便捷平臺,提升信息的傳播速度和廣度(周廣肅和樊綱,2018),而豐富的信息資源無疑是開啟創新創業活動最必要的前置條件。對于家庭創業者來說,信息有利于其準確捕獲商機;對于企業來說,信息有利于其拓寬業務和銷售渠道、提升管理水平(Robinson和Sexton,1994),同時一定程度降低生產經營成本。預期回報提升和投入成本降低能夠助力企業釋放更多資源開展創新創業活動。其次,數字經濟能夠緩解創業者面臨的融資約束問題。資本對于創業成功與否起著不可或缺的作用,而數字經濟發展能夠緩解創業者的借貸約束,特別是那些沒有從傳統借貸過程中獲益的群體(何宗樾和宋旭光,2020)。最后,創新創業活動頗具風險性的特點常常使得創新創業者望而卻步。數字經濟能夠為創新創業者提供新的信息獲取方式和交流渠道,對創新創業者的風險偏好形成潛在正向影響,并最終影響個體創業決策(周廣肅和樊綱,2018)。第二,從需求層面分析。首先,數字經濟推動傳統以產品導向為核心的生產模式逐漸轉向以用戶為導向的模式。用戶體驗、個性化定制受到鼓勵,市場對于產品的需求越來越多樣化,創新創業者也能由此獲取更多機會。其次,數字經濟發展一方面提升了居民消費的便捷性,另一方面降低了家庭面臨的不確定性,刺激居民消費支出(何宗樾和宋旭光,2020)、釋放市場需求,對創新創業活動形成激勵效應。第三,從供需匹配層面分析,數字經濟改變了原有商業模式,促使供給端和需求端加速融合,產品外延與內涵進一步拓展,從根本上推動了產品及其相關服務價值的幾何倍數增長。同時大數據技術的運用也能大幅提升供需兩端的連接成功率,破除信息不對稱壁壘,為創新創業活動的成功創造良好環境。另外,便捷的消費者需求反饋途徑有利于提升產品研發成功率,沖抵創新風險,激勵企業創新。

數字經濟的產業多樣化效應。第一,如前所述,數字經濟發展提升了消費者需求的反饋效率,平臺企業產生與壯大又進一步推動了市場需求端與供給端的連接,這一方面降低了市場需求反饋過程中的交易成本,另一方面改變了傳統營銷模式,廠商特別是小規模企業得以擺脫地域限制,依托平臺拓展服務外延(江小涓,2017)。第二,傳統生產模式的范圍經濟效應十分有限,數字經濟發展使得越來越多的交易與管理活動在線上完成,提升了資源利用效率和范圍經濟效應,同時廠商能以更低的生產經營成本建設和完善多樣化生產線,滿足多樣化市場需求。第三,數字要素的運用能夠實現物流和倉儲的數字化管理,降低運輸和儲存成本,為實現產業多樣化創造基礎條件。第四,數字經濟發展是挑戰也是機遇,它催生競爭帶來挑戰的同時也為廠商直面挑戰、實現跨行業擴張提供了便捷的資源利用平臺,廠商能夠輕松獲取轉變生產模式所需的知識與技術,順應現有競爭模式開展多樣化業務。

數字經濟的匹配效應。地方政府部門會出于增加財政收入或保護本地國企目的設置區際壁壘,外地企業難以進入本地市場,導致產品和要素市場扭曲、配置效率低下。若依靠自上而下的改革來提升配置效率,會給地方政府帶來直接利益損失,容易遭遇阻力,短期難以形成良效。而基于數字技術和互聯網發展衍生出的平臺交易模式能夠讓消費者和生產者自由進入線上交易平臺,從產品供需匹配層面分析,一方面高效的線上平臺很容易對低效的線下交易模式產生替代效應,從而拓寬交易空間,提升線上產品的匹配效率;另一方面非本地企業通過線上平臺可以免受壁壘限制、拓寬競合網絡(李秦等,2014),與受保護的本地企業形成競爭,倒逼本地企業進行產品或服務模式創新,提升線下產品的匹配效率。匹配效率的提升能有效降低交易成本、提高交易頻率,最終提升經濟效率。從要素匹配層面分析,區域平臺交易模式的介入推動了該地企業進入全球價值網絡的進程(劉斌和顧聰,2019),本地優勢產業能夠向外尋求更大的發展空間,低效卻受政府保護的企業則面臨淘汰(黃群慧等,2019),由此釋放的資源可以流向優勢產業和高成長部門。這種源于產品市場的專業化分工效應會傳導至要素市場,有效緩解和改善本地金融資源、技術資源錯配的情況(余文濤和吳士煒,2020)。另外,有學者指出數字技術和互聯網的運用有利于打破勞動要素流動的空間限制,為勞動者提供更豐富的就業選擇(Acemoglu和Restrepo,2018),從而對勞動要素的配置效率形成提升效應。基于以上分析,本文提出假設:

H2:數字經濟通過創新創業效應、產業多樣化效應、匹配效應三個影響機制提升城市經濟韌性。

3. 數字經濟對城市經濟韌性的空間溢出效應分析

數字經濟的創新頻率高、影響大、范圍廣。數字技術具有通用性,相對于傳統技術來說,更容易形成廣泛運用和連續性創新,并在此過程中完成突變。許多數字技術創新已經突破了行業邊界,跨界、多維的創新行為頻現,迅速突破領域、地域限制占領市場并得以推廣運用(李曉華,2019)。互聯網的無邊性加速了這種技術溢出速度,傳統技術更新換代可能更依賴于固定資產投入和前期資源積累,而互聯網的聯通和平臺經濟的發展甚至無需實際存貨的存在,只需要具備足夠能力調動平臺兩端資源即可大范圍推廣新產品,并進一步推動新技術更迭,由此產生的溢出效應也會在宏觀經濟層面形成更深層次的影響。有學者指出數字經濟對周邊地區的全要素生產率存在明顯的溢出效應(楊慧梅和江璐,2021),還有學者就數字經濟和高質量發展的關系進行討論,發現也存在空間溢出效應(趙濤等,2020)。因此,本文提出假設:

H3:數字經濟通過空間溢出效應作用于城市經濟韌性。

三、 研究設計

1. 模型構建

為驗證上述假設,首先針對數字經濟對城市經濟韌性的直接影響構建基準模型。本文通過LSDV法、Hausman檢驗、檢驗時間虛擬變量聯合顯著性的方法,判定時間、個體雙固定效應模型最優,模型設定如下:

resi,t=α0+α1digiti,t+αccontrolsi,t+μi+δt+ε1,it

(1)

其中,resi,t代表的是地區i在第t年的經濟韌性水平,digiti,t代表地區i在第t年的數字經濟發展水平;controlsi,t代表不同的控制變量;μi是無法測度的地區個體效應;δt是時間固定效應;ε1,it為擾動項;α代表待估參數。

進一步地,為分析數字經濟對城市經濟韌性的影響機制,本文結合Baron和Kenny(1986)提出的模型和溫忠麟等(2004)提出的方法,構建如下模型:

Mi,t=β0+β1digiti,t+βccontrolsi,t+μi+δt+ε2,it

(2)

resi,t=γ0+γ1digiti,t+γ2Mi,t+γccontrolsi,t+μi+δt+ε3,it

(3)

其中,M代表可能存在的影響機制,分別是創新創業、產業多樣化、匹配效應;ε2,it、ε3,it為擾動項;β、γ代表待估參數。

結合式(1)至式(3)即可驗證假設2中提出的數字經濟對城市經濟韌性的影響機制是否存在。具體來說,該檢驗建立在α1顯著的基礎之上,即驗證假設H1成立后,再對式(2)進行回歸,若待估參數β1顯著則表明數字經濟能夠產生以上三種效應,再對式(3)進行回歸,若γ1不顯著或顯著但數值比α1小,則說明假設H2中數字經濟通過三個方面的影響機制提升城市經濟韌性的結論成立。

最后,針對空間溢出效應,本文設定如下空間面板模型:

resi,t=α0+ρ1W×resi,t+δ1W×digiti,t+α1digiti,t+δcW×controlsi,t+αccontrolsi,t+μi+δt+ε1,it

(4)

resi,t=α0+ρ1W×resi,t+α1digiti,t+αccontrolsi,t+μi+δt+ε1,it

(5)

(6)

式(4)至式(6)分別為SDM(空間杜賓)模型、SAR(空間自相關)模型和SEM(空間誤差)模型。其中,ρ1代表空間自回歸系數,W代表空間權重矩陣,δ1代表數字經濟的空間交互項系數,δc代表控制變量的空間交互項系數,λ代表隨機擾動項的空間交互項系數。其余變量與式(1)一致。當λ=0時,為式(4)所示的SDM模型;當λ=0,δ1=0且δc=0時,為式(5)所示的SAR模型;當ρ1=0,δ1=0且δc=0,λ≠0時,為式(6)所示的SEM模型。本文會根據后續檢驗結果選取適用模型進行空間溢出效應分析。

2. 變量選取與測度

(1) 被解釋變量城市經濟韌性(res)。城市經濟韌性測度常用兩種方法,一是指標體系法,二是測算區域面對沖擊反應的核心指標。本文基于測度客觀性、可比性、統一性的要求,參考Martin等(2016)的方法,選取總產出為核心指標測度各地區受到金融危機沖擊后的反應。具體思路是,考慮到沖擊后存在一個天然的反事實或預期變化量,即全國總產出受沖擊后在抵御期和恢復期的變化。以全國變化率為基準,首先計算當各城市與全國產出變化率一致時該城市預期產出變化值,然后計算各城市同期實際產出變化值與預期產出變化值間的差值與實際產出變化值之比,觀察各城市在抵御期和恢復期的產出波動情況。構建如下測算模型:

(7)

(8)

其中,Gi,t代表地區i在第t年的產出,gN,t+j(j0,說明地區i對于沖擊抵抗或后期恢復力比同期國民經濟水平更強,反之則反是。

(2) 核心解釋變量數字經濟(digit)。基于觀測期內市級層面數據可得性,參考趙濤等(2020)的研究,選取互聯網普及水平、相關行業從業水平、相關行業產出水平及移動設備普及水平4個維度指標測度城市數字經濟發展水平。相應的數據分別為:每百人寬帶接入用戶,計算機與軟件相關行業從業人員比例,人均電信業務量和每百人移動電話用戶數。經過信效度檢驗后,本文選用主成分分析法,將各維度數據消除量綱、降維及選取主成分后合成各城市數字經濟指數。

(4) 控制變量。為了準確地分析數字經濟對城市經濟韌性的影響,本文參考已有文獻(趙濤等,2020;陳安平,2022;徐圓和張林玲,2019)選取可能影響經濟韌性的控制變量,具體為:金融發展水平(fin),以年末金融機構貸款余額與地區生產總值之比衡量;人力資本水平(std),以地區本專科在校大學生人數取對數表示;經濟發展水平(gdpp),用地區人均國內生產總值對數表示;產業結構(ind),用第三產業與第二產業的增加值之比來衡量。

3. 數據說明

本文使用的數據主要來源于《中國城市統計年鑒》、WIND數據庫、國家知識產權局網站及部分省、市知識產權局網站,選取263個地級及以上城市2008-2019年數據展開分析。對于部分缺失數據,運用插值法補足。主要變量的描述性統計結果如表1所示。

表1 主要變量描述性統計

本文參照徐圓和張林玲(2019)的研究將2008-2010年設定為沖擊抵御期,2011-2019年設定為恢復調整期。根據城市經濟韌性的測算結果,在沖擊抵御期,東北部、西部老工業區表現出了較強韌性,如七臺河市、鄂爾多斯市、白山市、遼源市等。這主要可能是因為2008年的沖擊是以美國房地產次貸危機為導火索并通過金融衍生品引發的連鎖反應形成,對中國貿易、金融行業影響較大,對老工業區沖擊程度則偏低。在恢復調整期,抵御期韌性良好的城市沒有繼續展現出亮眼表現,而是西南部和中部以旅游服務業、制造業為主導產業的城市韌性更強,如安順市、貴陽市、北海市等。值得一提的是,2014年初國務院批復同意設立貴安新區,次年貴陽·貴安大數據產業發展集聚區獲批,全國首家大數據交易所在貴陽成立,如此看來貴陽、貴安兩地良好的韌性表現離不開國家對數字經濟發展的大力支持。為了直觀地表示數字經濟和經濟韌性的相關關系,本文計算了二者的逐年均值和中位值。

圖1報告了2008-2019年263個城市經濟韌性指數和數字經濟指數逐年均值及中位值的變化趨勢。第一,無論是逐年均值還是中位值,數字經濟和經濟韌性整體變化趨勢一致。但是2012-2016年受到外部經濟持續低迷與內部結構轉型雙重擠壓,經濟韌性整體呈現下降趨勢;同期,“十二五”規劃綱要中明確提出全面提高信息化水平,3G技術普及應用和相關基礎設施建設由此得到了強化與推進,數字經濟發展水平呈現上升趨勢。第二,城市經濟韌性的均值與中位值折線基本重合,而數字經濟的均值與中位值柱狀圖差別較大,結合表1報告的數字經濟指數標準差以及最大最小值來看,可以推斷各地區數字經濟發展水平存在一定程度的不均衡現象。

圖1 2008-2019年城市經濟韌性指數和數字經濟指數

四、 實證分析

1. 基準回歸

為分析數字經濟在不同時期對城市經濟韌性的影響,本文依據式(1)進行回歸,結果見表2。列(1)至列(3)分別為未加入控制變量的全樣本期、沖擊抵御期、恢復調整期結果,列(4)至列(6)列為加入控制變量后的結果,數字經濟對城市經濟韌性始終呈現顯著的正向影響,由此假設H1得證。具體分析回歸結果,全樣本期數字經濟水平每提高1個單位,城市經濟韌性提升0.053個單位,在1%的統計水平上顯著;沖擊抵御期,數字經濟水平每提高1個單位,城市經濟韌性提升0.060個單位,在10%的統計水平上顯著;恢復調整期,數字經濟每提高1個單位,城市經濟韌性提升0.026個單位,在5%的統計水平上顯著,數字經濟在沖擊抵御期對城市經濟韌性的提升作用略強于恢復調整期。可能是“護城河”效應和溢出效應在抵御期發揮了更迅速的作用,加之信息傳輸與共享效率的提高充分調動了本地經濟體和周邊經濟體的潛能,各經濟體能夠迅速集聚資源,從容應對沖擊、消解沖擊的負面影響。在恢復調整期,經濟體需要突破原有發展方向形成新的長期路徑,這個過程一方面受原有發展路徑、資源稟賦、競爭優勢影響,地區間調整速度不一;另一方面受數字經濟之外其他因素影響,對數字經濟的提升作用形成掩蓋或調節效應,最終導致恢復調整期的系數略低于抵御期的系數,在胡艷等(2022)的研究中也有類似結論。從控制變量方面分析,金融發展水平在全樣本期和恢復調整期都對經濟韌性有顯著的負向影響,可能是由于金融市場快速發展會伴隨產生許多新風險,而金融監管體系及制度的相對滯后亦會加劇經濟波動,不利于實體經濟發展和整體經濟恢復。人力資本水平在全樣本期和恢復調整期都對經濟韌性有顯著的正向影響,在沖擊抵御期的回歸系數雖然為正但不顯著,這一方面說明高素質人力資本對于經濟韌性提升具有重要支撐作用,另一方面也說明人才隊伍建設需要長期規劃,只有重視人才培養對經濟社會發展的潛力作用,才能有針對性地完善人才結構和人才隊伍建設。經濟發展水平對于經濟韌性的影響是正向的。產業結構在全樣本期和恢復調整期對于城市經濟韌性存在顯著的負向影響,這與經濟直覺似乎不太相符。但是從產業結構發展過程分析就不難理解了,一方面其調整周期較長,很難在短期內對城市經濟韌性產生作用,滯后效應可能會導致當期影響系數為負;另一方面,產業結構過度服務化會產生產業空心化問題,導致經濟脫實向虛,形成對城市經濟韌性的負向影響。

表2 數字經濟影響城市經濟韌性的基準回歸結果

2. 機制分析

針對前文提出的數字經濟對城市經濟韌性的三種影響機制,本文運用式(1)至式(3)進行實證分析,結果如表3所示。列(1)為數字經濟與城市經濟韌性的基準回歸結果,列(2)、列(4)和列(6)說明數字經濟能夠產生創新創業、產業多樣化和匹配效應;觀察列(1)與列(3)以及列(1)與列(7)后發現,加入機制變量后,數字經濟對城市經濟韌性的影響仍顯著,但回歸系數值比之前小,說明數字經濟可以通過創新創業(1)表3列(3)創新創業效應回歸系數較小是由于數據量綱不一致所致,衡量創新創業效應的數據普遍比數字經濟和城市經濟韌性的值更大。綜合考慮Sobel檢驗中創新創業效應對總效應11.6%的貢獻比例及該效應的強顯著性,本文認為創新創業仍是一條重要的影響機制,應該保留。和匹配效應兩類機制對城市經濟韌性產生提升作用。對比列(1)與列(5)發現,加入機制變量后,數字經濟對城市經濟韌性的影響顯著,且回歸系數比未加入機制變量前更大,根據范長煜(2016)的研究,初步判定產業多樣化產生了遮掩效應,亦即控制了產業多樣化這一變量后,數字經濟對城市經濟韌性的提升效應增強了。具體是否為遮掩效應可以進一步結合表3中Sobel法計算的各類機制變量效應量和它們對總效應的貢獻比例進行分析。根據Sobel檢驗結果,創新創業、匹配效應對總效應的貢獻比例分別為11.6%和11.7%,而產業多樣化的效應量為-0.007,對總效應貢獻比例為-13.1%。這說明數字經濟能夠通過催生創新創業效應和匹配效應對城市經濟韌性形成正向作用,但它的正向作用會受到產業多樣化效應的遮掩。因此,假設H2部分得證。關于產業多樣化形成遮掩效應的原因,下文展開說明。

表3 數字經濟影響城市經濟韌性的機制分析結果

3. 空間溢出效應分析

表4是2008-2019年城市經濟韌性和數字經濟基于相鄰矩陣、地理距離矩陣、地理經濟矩陣的空間自相關檢驗結果,表中報告的是全局莫蘭指數及相應的z值。數字經濟和城市經濟韌性每年的全局莫蘭指數均大于0,且在1%的統計水平上顯著,說明城市經濟韌性和數字經濟發展水平在觀測期內具備空間自相關性。

進一步地,通過LM檢驗、Hausman檢驗、LR檢驗、Wald檢驗及SDM模型簡化檢驗,選用雙固定SDM模型進行空間溢出效應分析,其中對于相鄰矩陣而言,SDM模型也可以退化為SAR模型。表5報告了SAR模型、SDM模型的回歸結果,同時列出SEM模型的結果作為參考。根據列(1)至列(6)的ρ1值可以看出,各城市經濟韌性之間存在顯著的溢出效應,與表4的結論一致;而數字經濟的空間交互項W×digit在簡單點回歸過程中可能會存在偏誤,本文主要依據直接效應和溢出效應分析數字經濟對本地及其他城市經濟韌性的影響。SAR模型和SDM模型均顯示數字經濟對相鄰城市的經濟韌性存在顯著溢出效應,并且溢出效應達到了總效應的50%以上,說明數字經濟的空間溢出效應對城市經濟韌性提升具有重要貢獻,假設H3成立。

表5 數字經濟對城市經濟韌性的空間溢出效應分析結果

4. 穩健性檢驗

(1) 引入虛擬變量。為進一步剔除因宏觀經濟發展導致的數字經濟與城市經濟韌性因果關系誤判,本文參照趙濤等(2020)的研究,在式(1)的基礎上引入省份和時間交互效應虛擬變量,用來控制省份層面隨時間變化的不可觀測因素的影響,并分時期檢驗回歸結果的顯著性變化。結果如表6列(1)至列(3)所示,引入省份-時間交互效應后,數字經濟對城市經濟韌性影響仍顯著為正。

表6 穩健性檢驗回歸結果1

(2) 替換變量測度方式。中國國土面積廣闊,各地在面臨沖擊時的抵御反應和沖擊后的恢復狀態存在非同步性。為更大程度縮小宏觀經濟波動誤差,對式(7)的預期變化量進行調整,用各城市所在省份的產出變化率gk,t+j替代全國產出變化率gN,t+j,再參照式(8)計算各城市不同時期經濟韌性值,并代入式(1)回歸,結果如表6列(4)至列(6)。用新的方法測度城市經濟韌性并替換基準回歸中相應數值后,數字經濟仍對城市經濟韌性存在顯著的正向作用。

(3) 剔除城市樣本。直轄市、副省級城市的人力資本、經濟發展水平、金融發展水平都比其他城市存在更大優勢,可能導致回歸結果有偏。本文在剔除直轄市、副省級城市樣本數據后對式(1)進行回歸,表6列(7)至列(9)報告了回歸結果,整體來說數字經濟對城市經濟韌性存在顯著的正向效應。但值得注意的是,沖擊抵御期和恢復調整期分別回歸時回歸系數為正卻不顯著,可能是剩余樣本城市在觀測期內的數字經濟發展水平還不足以形成強勁的動力效應支撐它們抵御沖擊、調整恢復。因此,在普通城市數字經濟發展過程中更應強化政策的引導作用和相應制度、支出保障,彌合區域間數字鴻溝,不斷推進區域數字經濟協調發展。

(4) 內生性與工具變量。產生內生性問題的原因主要有二,一是難以窮盡控制變量,二是反向因果。參考黃群慧等(2019)的研究,用地區郵電歷史情況作為數字經濟的工具變量,解決可能存在的內生性問題。此數據代表地區對通信業務的使用需求和使用習慣,而數字經濟發展、相關技術運用也很大程度上取決于該地區前期郵電設備建設基礎和發展需求,此數據能夠滿足工具變量需具備的相關性要求,且它與城市經濟韌性直接關聯較小,能較大程度滿足外生性條件。具體使用的數據為1984年每百萬人郵局數,該數據無法直接用于面板數據分析。參考Nunn和Qian(2014)的研究,引入上年年末寬帶接入用戶數與各城市1984年每百萬人郵局數形成交互項,構造面板數據形式的工具變量。另外,由于1984年城市郵局數據存在缺失,在運用工具變量法進行穩健性檢驗時不再報告分時期回歸結果。表7列(1)列(2)分別為加入控制變量前后的回歸結果,數字經濟的系數均顯著為正。同時,Kleibergen-Paap rK的LM統計量p值為0.000,拒絕工具變量識別不足原假設;Kleibergen-Paap rK的Wald F統計量大于Stock-Yogo weak ID test critical values中10%偏誤的臨界值,拒絕存在弱工具變量原假設,表明本文構造的工具變量具備統計合理性。

表7 穩健性檢驗回歸結果2

(5) 基于空間溢出效應的穩健性分析。為避免變量的空間溢出效應導致基準回歸和機制分析結果偏誤,參考Liu和Dong(2021)的研究,構建基于空間溢出效應的機制分析模型。模型設定如下:

Mi,t=β0+ρ2W×Mi,t+π1W×digiti,t+β1digiti,t+πcW×controlsi,t+βccontrolsi,t+μi+δt+ε2,it

(9)

resi,t=γ0+ρ3W×resi,t+η1W×digiti,t+γ1digiti,t+η2W×Mi,t+γ2Mi,t+ηcW×controlsi,t+γccontrolsi,t+μi+δt+ε3,it

(10)

其中,ρ2、ρ3代表空間自回歸系數,W代表空間權重矩陣,π1、η1代表數字經濟的空間交互項系數,πc、ηc代表控制變量的空間交互項系數,η2代表機制變量的空間交互項系數,其余變量與式(2)式(3)一致。

式(4)、式(9)和式(10)共同構成包含空間溢出效應的機制分析模型。表8報告了SDM模型相鄰矩陣回歸結果。對比表8列(1)至列(7)和表3列(1)至列(7),回歸系數、顯著性及符號基本一致,說明基準回歸和機制分析的結果穩健。

表8 穩健性檢驗回歸結果3(基于空間溢出效應的機制分析)

五、 進一步分析

1. 異質性分析

為進一步檢驗數字經濟是否會因為城市異質性而對城市經濟韌性產生不同影響,本文將基于地理位置、城市發展程度和數字經濟發展程度三方面特質對樣本數據分組回歸,分析數字經濟在各組別的表現。表9報告了具體回歸結果。

表9 數字經濟影響城市經濟韌性異質性檢驗回歸結果

表9列(1)至列(3)為按照地理區位分組的回歸結果。具體為,將城市按照地理位置劃分為東部、中部和西部區域,數字經濟對三組城市的經濟韌性提升結果均顯著,東部城市的顯著度最高且回歸系數最大。這可能是由于東部城市的區位優勢使其擁有比其他區域更雄厚的經濟基礎和更先進的人力資源,從而形成了數字經濟發展速度快、勢頭足的相對優勢,對城市經濟韌性提升作用更強。

參照趙濤等(2020)研究,表9列(4)列(5)分別為中心、外圍城市回歸結果,中心城市的回歸系數約為外圍城市的2倍。其原因可能一是中心城市在經濟、政治、交通等領域中發揮重要地位和作用而擁有更強的資源集聚能力,其數字經濟發展水平相對外圍城市更高,經濟韌性提升力更大;二是外圍城市受到虹吸效應消極影響,人才、資金和其他資源呈現流出狀態或向中心城市流動,相應經濟紅利的釋放強度弱于中心城市,導致外圍城市存在經濟增長緩慢,就業機會較少,產業發展相對滯后等問題,經濟韌性提升力較弱。

由于各城市數字經濟發展水平存在客觀差距,本文還根據數字經濟發展綜合指數的中位數將觀測值分為發展程度較高和發展程度較低組別,前者賦值為1,后者賦值為0,回歸結果如表9列(6)列(7)所示。數字經濟發展程度較高組別數字經濟對城市經濟韌性的影響系數為正,在1%的統計水平上顯著,數字經濟發展程度較低組別影響系數為負且不顯著。其中,數字經濟發展程度較低組別的金融發展水平和產業結構對于城市經濟韌性的負向影響顯著強于數字經濟發展程度較高組別,且數字經濟發展程度較低組別的經濟發展水平對城市經濟韌性的影響不再顯著。可以推測,數字經濟發展程度較低的城市其金融、產業、經濟發展水平相關效應的發揮都會受到影響,它們對于實體經濟發展的“擠出效應”更顯著,抵消了數字經濟的正向影響,顯示出與數字經濟發展程度較高城市相異的結果。

2. 關于產業多樣化的進一步分析

表10 基于對產業多樣化分解的進一步分析結果

本文按照不同時期、不同地區對樣本數據分組,再對產業相關多樣化與城市經濟韌性進行回歸,表11報告了回歸結果。從時間上來看,產業相關多樣化對城市經濟韌性的負向影響存在于全樣本期和恢復調整期,而在沖擊抵御期則表現為不顯著的正向影響;結合地區來看,產業相關多樣化主要對東部和中部地區城市經濟韌性在恢復調整期形成了較為不利的影響,對西部地區城市經濟韌性沒有表現出明顯作用,其中產業相關多樣化對西部地區沖擊抵御期的城市經濟韌性存在不顯著的正向影響。按照時間分組產生異質性的原因是,產業相關多樣化程度越高說明產業間聯系越緊密,在經濟形勢向好時能夠刺激產出和就業,在經濟遭遇沖擊時則容易導致沖擊的傳遞形成連鎖反應,不利于經濟恢復。按照地區分組產生異質性的原因是,本文以全球金融危機為沖擊背景展開分析,東部地區一直是中國外貿最為集中的區域,可以說它在這場危機中首當其沖,產業相關多樣化的易傳導特性加劇了東部地區從沖擊中恢復調整的難度,從而對東部地區城市經濟韌性產生了顯著的負向影響。西部地區多以能源資源產業為主,一方面它在此次危機中受沖擊程度較輕,另一方面該地區產業相關多樣化程度不高,因此在沖擊抵御期西部地區產業相關多樣化沒有表現出對城市經濟韌性的顯著提升作用。

表11 產業相關多樣化與城市經濟韌性回歸結果

六、 主要結論與政策建議

本文結合2008年金融危機的沖擊背景,分析了數字經濟對城市經濟韌性在沖擊發生后不同階段的影響,基于相關理論研究提出影響機制并進行檢驗。數字經濟作為國民經濟中最具活力且不斷發展的經濟形態,研究其與經濟韌性的關系及影響機制不僅能夠識別經歷金融危機后中國提升經濟韌性的具體路徑,還能對其他沖擊情景下分析經濟韌性提供有益借鑒。具體來說,本文基于2008-2019年263個地級以上城市數據,運用主成分分析法測度各城市的數字經濟發展水平,再結合雙固定效應模型、空間杜賓和空間自相關模型實證檢驗了數字經濟對城市經濟韌性的影響。根據回歸結果,得出以下主要結論:第一,數字經濟顯著提升了抵御期和恢復期的城市經濟韌性,此結論在引入虛擬變量、替換被解釋變量、剔除城市樣本、運用工具變量法、考慮空間溢出效應后依然穩健。但是,在剔除直轄市、副省級城市樣本后,分時期回歸系數雖然為正卻不顯著,說明在觀測期內剩余城市數字經濟發展水平還不足以形成強勁的動力效應來支撐它們抵御沖擊和調整恢復。第二,從影響機制方面分析,數字經濟通過創新創業和匹配效應兩方面機制提升了城市經濟韌性;而產業多樣化則表現出對數字經濟的遮掩效應,進一步分析發現,遮掩效應主要來源于產業相關多樣化。從時間層面來看,產業相關多樣化對城市經濟韌性顯著的負向效應主要出現在恢復調整期;從地區層面來看,產業相關多樣化主要對東部和中部地區恢復調整期城市經濟韌性形成了不利影響。第三,數字經濟與城市經濟韌性均具有顯著的空間自相關性,且數字經濟通過空間溢出效應對鄰近地區城市經濟韌性形成正向影響。第四,異質性分析結果顯示,各城市所處的地理區位及是否為中心城市的區域特質會影響數字經濟的作用發揮,東部地區和中心城市數字經濟對城市經濟韌性提升力更大;另外,數字經濟發展程度也會對城市經濟韌性形成差異性影響,數字經濟發展程度越高對城市經濟韌性提升作用越強。基于以上結論,本文提出政策建議如下:

第一,強化數字經濟發展所需的基礎設施建設,提升數字經濟對實體經濟發展的支撐作用。網絡服務設施、數據處理技術是數字經濟發展的基礎,只有加大相應領域的投資與政策支持力度,才能夯實發展根基,引導相關技術在不同產業、企業的運用,推動各行業數字化轉型,并不斷催生新業態、新模式,形成城市經濟韌性提升實際動力。

第二,在推動區域數字經濟發展過程中要格外注重區域間協調發展。一方面,充分利用具備區位或稟賦優勢城市的數字經濟基礎,激發相關產業的規模化優勢,并進行網絡價值整合,通過數字平臺聯通各地物流、倉儲,發揮城市優勢、放大外溢效應,有效輻射、帶動周邊地區發展,促進周邊城市經濟韌性提升。另一方面,對處于欠發達區域的城市進行適當政策傾斜,吸引人才、資金等資源流入,并優化人才留任政策,保障欠發達地區的持續建設;不定期推進區域間數字技術交流與幫扶活動,結合相應稅收減免或優惠政策,提升欠發達地區企業的數字化轉型動力。

第三,以數字經濟影響城市經濟韌性的實際路徑為現實抓手,不斷激發市場活力。首先,優化創業環境。為適應數字經濟發展的新興企業主體創建足夠的發展空間,進一步完善民營企業準入政策,推動體量輕、供需對接快、經營靈活的市場主體不斷成長。其次,強化創新動力。大力支持、引導企業在順應數字轉型過程中進行創新,利用新技術賦能企業發展和產業轉型升級,利用新模式、新業態不斷形成提升經濟韌性的內生動力。最后,持續推動市場化改革,形成現代化監管機制,引導要素流向高成長行業,提升要素配置效率;同時不斷推進區域間產品市場聯通,保證數字經濟與現代流通網絡融合發展,打造和諧、有序的市場環境,提升整體經濟效率。

第四,強化數字經濟與產業融合,統籌優化產業格局,推動數字賦能現代化產業體系建設。首先,相關實證結果表明數字經濟對于觀測期內產業非相關多樣化水平的提升作用尚不顯著,因此需要根據地區的發展目標和產業優化方向,合理布局數字基礎設施,增強數字經濟在各產業、行業間的聯通作用,提升數字賦能效率,推動產業多樣化各維度的均衡發展。其次,充分考慮各區域在不同階段的經濟發展要求,依托各地區主導產業和稟賦優勢積極引導有側重的產業多樣化建設工作,確保多樣化產業結構在不同經濟發展階段發揮出最優效果。最后,雖然本文未能直接報告產業非相關多樣化對經濟韌性的貢獻,但是通過產業相關多樣化與經濟韌性的實證結果發現,產業相關多樣化對于經歷沖擊之后的東、中部地區恢復調整作用有限。需要對各地區的調整轉型進行更長遠的布局,特別是推動東部和中部地區不同行業、部門間的合作交流,引導其對相關知識技術進行融合與整合,積極催生新產業、新模式,釋放新動能。