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數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的影響及其異質性研究

2024-06-28 15:33:27羅銘瑄熱烏扎·奴乎達爾
中國商論 2024年12期

羅銘瑄 熱烏扎·奴乎達爾

摘 要:本文圍繞數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的影響及其異質性分析展開深入研究,基于2011—2020年我國 270 個地級以上城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平,構建了檢驗數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對經(jīng)濟發(fā)展影響的實證模型,并從地理區(qū)位、產(chǎn)業(yè)結構和經(jīng)濟發(fā)展水平三方面展開異質性分析。結果表明:數(shù)字經(jīng)濟顯著促進了經(jīng)濟發(fā)展,在穩(wěn)健性檢驗后仍成立。異質性分析方面,數(shù)字經(jīng)濟對中部地區(qū)的促進作用比東西部地區(qū)更顯著;按產(chǎn)業(yè)結構和經(jīng)濟發(fā)展水平分類結果均在低產(chǎn)業(yè)結構水平和低經(jīng)濟發(fā)展水平下,數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展有更強的促進作用,并隨著第三產(chǎn)業(yè)占比和經(jīng)濟發(fā)展水平的提高而減弱。

關鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟;經(jīng)濟發(fā)展;產(chǎn)業(yè)結構;異質性分析;區(qū)域經(jīng)濟

本文索引:羅銘瑄,熱烏扎·奴乎達爾.<變量 2>[J].中國商論,2024(12):-064.

中圖分類號:F276.44 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2024)06(b)--05

1 引言

在全球數(shù)字化背景下,我國高度重視數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展,并做出相關戰(zhàn)略部署。2015年12月,中國將推進“數(shù)字中國”建設,標志著我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展步入新階段。2021年3月,國家提出“十四五”規(guī)劃,數(shù)字化發(fā)展為其首要任務之一,數(shù)字化經(jīng)濟發(fā)展意味著利用數(shù)字技術推動經(jīng)濟轉型和升級,促進數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展,提高社會服務質量和效率,以實現(xiàn)整體數(shù)字化轉型。這意味著數(shù)字經(jīng)濟已成為我國重要的戰(zhàn)略部署方向。

多年來,我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展取得了“量增質優(yōu)”的突出成就,成為經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力量。2022年,我國的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已達50.2萬億元,連續(xù)11年顯著高于同期GDP名義增速,占GDP比重達到41.5%,成為推動經(jīng)濟發(fā)展的重要引擎[1]。與此同時,數(shù)字經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率從 2012 年的 1.66 上升至 2022 年的 1.75,產(chǎn)業(yè)數(shù)字經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率大幅提升,數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素價值進一步釋放,數(shù)字經(jīng)濟實現(xiàn)更高質量的發(fā)展。

盡管數(shù)字經(jīng)濟對全國整體經(jīng)濟發(fā)展的推動作用毋庸置疑,但隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,不同層面上“數(shù)字鴻溝”的問題也逐漸凸顯(劉軍等(2020)[2];劉維林等(2022)[3])。那么,從城市層面來看,數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的影響如何?特別是基于不同城市的異質性特點,數(shù)字經(jīng)濟的經(jīng)濟發(fā)展推動效應又呈現(xiàn)何種特征?回答以上問題,對于彌合區(qū)域“數(shù)字鴻溝”具有重要的現(xiàn)實意義。

基于此,本文選取全國270個地級市作為研究目標,通過理論實證相結合的方式,探討了數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的影響及其差異性,并提出相關的政策建議。

2 已有論文述評與本文創(chuàng)新點

近年來,隨著數(shù)字化技術的發(fā)展,全球數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模不斷擴大。數(shù)字經(jīng)濟的崛起對經(jīng)濟體系產(chǎn)生了深遠影響,數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的重要性不容忽視,眾多學者就此展開了探討,主要集中在以下幾點。

一是,數(shù)字經(jīng)濟賦能經(jīng)濟高質量發(fā)展的作用機制。葛和平等(2021)[4]、李國榮等(2023)[5]以及陳叢波等(2023)[6]揭示數(shù)字經(jīng)濟促進經(jīng)濟高質量發(fā)展的理論機制,并從集聚經(jīng)濟和“涓滴極化”理論出發(fā),在理論上探討了數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟增長的直接效應和溢出效應存在城市異質性的邏輯。劉洋等(2021)[7]以及趙巍等(2023)[8]理論探究了數(shù)字經(jīng)濟賦能經(jīng)濟高質量發(fā)展的作用機制以及從產(chǎn)業(yè)結構轉型升級的角度得出數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結構合理化和轉型升級有正向作用,并分別從線性與非線性、空間效應等方面闡釋數(shù)字經(jīng)濟影響產(chǎn)業(yè)結構升級的內(nèi)在機制,提出相關假設。

二是,數(shù)字經(jīng)濟的驅動因素。尚娟等(2023)[9]以及劉軍等(2020)[2]分析了數(shù)字經(jīng)濟的驅動因素,從動態(tài)視角和區(qū)域異質性視角探討了增長效應的作用程度和地區(qū)差異,按照地理區(qū)位不同分為東、中、西三種類型,并基于數(shù)字經(jīng)濟各維度和不同時間區(qū)間進行了穩(wěn)健性檢驗。

綜上所述,數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的文獻研究較多,普遍的結論是,數(shù)字經(jīng)濟顯著促進了經(jīng)濟高質量發(fā)展,但存在區(qū)域“數(shù)字經(jīng)濟鴻溝”與兩極分化現(xiàn)象。然而,目前的研究并未深入探討數(shù)字經(jīng)濟的更深層次以及其異質性與作用機制對經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響,且已有文獻很少考慮數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展本身的影響和地區(qū)間的異質性問題,城市層面的研究更加缺乏。基于此,本文選取2011—2020年我國270個地級以上城市的面板數(shù)據(jù),旨在深入探討數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的內(nèi)在機制和作用機理,同時進行數(shù)字經(jīng)濟異質性的分析。

3 研究設計

3.1 模型構建

本文基于2011—2020年我國270個地級以上城市所組成的面板數(shù)據(jù),對以上研究假設展開實證驗證。具體建構的基準回歸模型如下:

InGDPit=β0+β1Xit+β2Zit+γi+ωi+εit(1)

式(1)中,InGDPit表示i城市在第t年的生產(chǎn)總值取對數(shù);Xit表示i城市在第t年的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(代表數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平);Zit為控制變量集合,包括總人口、年末實有城市道路面積、城市在崗職工平均基本工資和二產(chǎn)占比;β0、β1、β2為待估參數(shù);γi表示城市i不隨時間變化的個體固定效應,ωi為控制時間固定效應;εit表示隨機擾動項。

3.2 樣本分類回歸——異質性分析

為進一步驗證數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市經(jīng)濟發(fā)展的影響在不同城市類別中是否存在差異,本文在基準回歸的基礎上,將城市劃分為不同類型,分別進行回歸建模。

3.2.1 按地理區(qū)位的異質性分析

因地理區(qū)位不同,各地區(qū)資源稟賦和發(fā)展階段也有所不同。我國東、中、西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和發(fā)展模式存在顯著差異,在區(qū)域分布上存在著明顯的異質性特點。已有省級層面的研究也表明不同區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟促進經(jīng)濟發(fā)展的效應存在差別[10]。因此本文在異質性分析中,首先按照地理區(qū)位不同,將城市分為東部地區(qū),中部地區(qū)和西部地區(qū)三種類型,分別進行回歸。

3.2.2 按產(chǎn)業(yè)結構的異質性分析

因各城市第三產(chǎn)業(yè)占比不同,所以我國地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展水平存在較大差異,本文參考劉國武等(2024)[11]的研究,在異質性分析中,按照第三產(chǎn)業(yè)占比的不同,將270個城市排序,并按照四分位數(shù)將城市分為四個類別,由低到高依次為:低產(chǎn)業(yè)結構水平城市,中產(chǎn)業(yè)結構水平城市,較高產(chǎn)業(yè)結構水平城市和高產(chǎn)業(yè)結構水平城市。

3.2.3 按經(jīng)濟發(fā)展水平的異質性分析

在城市的發(fā)展中,產(chǎn)業(yè)結構、人力資本、資源稟賦等生產(chǎn)要素的差異最終綜合體現(xiàn)在城市GDP的具體數(shù)值上,而基礎生產(chǎn)要素的差異也是導致數(shù)字鴻溝產(chǎn)生的重要原因。因此,本文將城市按GDP四分位劃分,分析地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對GDP差異不同所產(chǎn)生的異質性,將270個城市的GDP水平進行排序,并按照四分位數(shù)將城市分為四個類別,由低到高依次為:低經(jīng)濟發(fā)展水平城市,中經(jīng)濟發(fā)展水平城市,較高經(jīng)濟發(fā)展水平城市,高經(jīng)濟發(fā)展水平城市。

3.3 變量選擇與數(shù)據(jù)說明

參考已有文獻,結合研究問題和特點,本文所采用的經(jīng)濟發(fā)展變量、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展變量以及控制變量具體如下。

3.3.1 被解釋變量

本文主要研究數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的影響,選取2011—2020年全國270個城市(含直轄市、地級市)生產(chǎn)總值(億元)作為本文的被解釋變量,衡量各城市的經(jīng)濟發(fā)展水平。由于城市之間的經(jīng)濟發(fā)展水平差異較大,直接采用各城市GDP的絕對值可能存在異方差問題,因此本文將對各城市GDP做取對數(shù)處理。

3.3.2 核心解釋變量

本文的核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(X),通過熵值法獲得。目前,具體測度數(shù)字經(jīng)濟的相關文獻相對較少,而且大部分研究集中在省級層面對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測度上。對此,本文參考趙濤等(2020)[12]的研究,從互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)相關從業(yè)人員數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)相關產(chǎn)出、移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)和數(shù)字普惠金融指數(shù)五個因素出發(fā)構建指標體系,并且利用熵值法測算城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)。

3.3.3 控制變量

參考已有研究的經(jīng)驗做法(唐秀美等(2017)[13])本文將總人口(people)、城市道路面積(road)、城鎮(zhèn)在崗職工平均工資(salary)以及第二產(chǎn)業(yè)增加值比率(rate)引為控制變量。其中,為避免異方差問題,對總人口和城市道路面積做取對數(shù)處理。

以上各變量的描述性統(tǒng)計結果如表1所示,各變量數(shù)據(jù)主要來自2011—2020年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。對于數(shù)字金融發(fā)展,采用中國數(shù)字普惠金融指數(shù),該指數(shù)由北京大學數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制[14]。對于部分缺失值,本文運用Stata軟件對以上指標進行插值法,補全缺失值。

4 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展影響的實證檢驗

4.1 我國城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價

本文將2011—2020年我國270個城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)進行加總并取其均值。觀察2011年、2015年和2020年三年的變化,由表2可以看出數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值大體呈逐年遞增態(tài)勢,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值由2011年的0.047增長至2020年的0.104,增長率為121.28%。

按照地理區(qū)位劃分可以看出,東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的均值遠遠高于中部和西部地區(qū),中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的均值相差極小。按產(chǎn)業(yè)結構劃分后,高產(chǎn)業(yè)結構水平城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的均值最高,其次是在較高產(chǎn)業(yè)結構水平城市。可以看出,在低產(chǎn)業(yè)結構水平城市、中產(chǎn)業(yè)結構水平城市以及較高產(chǎn)業(yè)結構水平城市三個類別下數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值差別不顯著。按經(jīng)濟發(fā)展水平劃分后,同樣也是在高經(jīng)濟發(fā)展水平城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值最高,其他年份逐年遞增。

4.2 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展影響效應的實證檢驗

基于Hausman檢驗結果,本文選擇個體固定效應模型進行參數(shù)估計,實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展的影響。基準回歸結果如表3所示。由表3可以看出,無論是否引入控制變量、個體固定效應,X系數(shù)均在1%的置信水平上顯著為正,表明數(shù)字經(jīng)濟對不同城市經(jīng)濟發(fā)展具有顯著正向的影響。

4.3 區(qū)域異質性效應分析

4.3.1 按地理區(qū)位的異質性分析

表4展示了區(qū)域異質性回歸結果。模型(1)、(2)和(3)顯示,東中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展有明顯促進作用。其中,中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展促進作用更強,西部地區(qū)次之,東部地區(qū)的促進作用最弱。這一結果可能是由于東部地區(qū)城市經(jīng)濟活躍度高、信息技術發(fā)達、互聯(lián)網(wǎng)普及率高,隨著互聯(lián)網(wǎng)普及率的進一步提高,數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的邊際效應呈遞減趨勢[14]。

4.3.2 按產(chǎn)業(yè)結構的異質性分析

表5展示了按產(chǎn)業(yè)結構異質性回歸結果。由表5可以看出,數(shù)字經(jīng)濟對不同產(chǎn)業(yè)結構城市GDP的影響均在1%的顯著性水平下為正。從不同模型回歸結果來看,數(shù)字經(jīng)濟對低、中、較高和高產(chǎn)業(yè)結構水平城市經(jīng)濟發(fā)展的影響系數(shù)分別依次遞減,這意味著隨著第三產(chǎn)業(yè)比重的不斷提升,數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的帶動作用不斷減弱。產(chǎn)生這一結果的原因可能隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,催生了許多新興產(chǎn)業(yè),這些產(chǎn)業(yè)通常對技術和人才的需求較大,為城市提供了發(fā)展新動能。對于三產(chǎn)占比低的城市來說,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展意味著有機會通過引進這些新興產(chǎn)業(yè)來促進經(jīng)濟結構的升級和轉型[7]。

4.3.3 按經(jīng)濟發(fā)展水平的異質性分析

表6展示了按經(jīng)濟發(fā)展水平異質性回歸結果。由表6可知,數(shù)字經(jīng)濟對不同經(jīng)濟發(fā)展水平城市經(jīng)濟增長的影響均在1%的顯著性水平下為正。對比不同類型城市回歸結果來看,數(shù)字經(jīng)濟對低、中、較高和高經(jīng)濟發(fā)展水平城市經(jīng)濟發(fā)展的影響系數(shù)依次遞減,表示數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟發(fā)展的帶動作用隨著經(jīng)濟水平的提高而減弱。產(chǎn)生這一結論的原因可能是高經(jīng)濟發(fā)展水平城市,隨著邊際效應遞減的顯現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟的促進作用并不明顯[15];而低經(jīng)濟發(fā)展水平城市,由于尚處于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展初級階段,隨著數(shù)字經(jīng)濟生產(chǎn)要素的投入能夠較大程度的提升經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率[15]。

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