數實融合賦能新質生產力發展：作用機理與實證檢驗

摘要：發展新質生產力是推動經濟高質量發展的內在要求，數實融合為新質生產力發展提供了動力源泉。基于2012—2022年中國省級面板數據，構建多維度評價指標體系，運用改進的熵權-TOPSIS法、耦合協調度模型等，實證分析數實融合對新質生產力發展的影響效應及傳導機制。結果證實，數實融合對新質生產力發展具有顯著的正向促進作用。從機制層面看，科技創新與產業結構升級在數實融合賦能新質生產力發展的影響效應中發揮了傳導機制作用。異質性檢驗發現，數實融合促進新質生產力發展的作用效果在高經濟發展水平、高級化人力資本結構與高產業集聚水平地區更為明顯。因此，提出持續推動數實融合發展、聚焦科技創新與產業結構升級發展的路徑，以及完善經濟發展生態環境的對策及建議。

關鍵詞：數實融合；新質生產力；機制檢驗；科技創新；產業結構升級

中圖分類號：F124" " " " 文獻標志碼：A" " " 文章編號：1008-4657（2025）01-0001-15

近年來，在全球經濟增長動能乏力、大國競爭加劇以及國內經濟發展存在結構性矛盾等內憂外患之背景下，尋求新的創新動能以期在新一輪科技革命與產業變革中搶占先機勢在必行。2023年9月，習近平總書記在黑龍江實地調研考察期間，首次提出“新質生產力”的概念，并強調積極培育戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力，這不僅為東北全面振興指明了方向，也為中國在新發展格局下加快科技創新、推動高質量發展提供了科學指引。2024年1月，習近平總書記在二十屆中共中央政治局第十一次集體學習中再次強調，發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點，要求加快推動新質生產力的發展。由突破性技術、產業轉型升級和創新性生產要素配置協同催生的新質生產力，擺脫了傳統經濟增長方式，提升了全要素生產率，進一步促進了傳統產業的智能化、高端化和綠色化發展［ 1 ］。因而，進一步尋求發展新質生產力的具體著力點已成為經濟研究領域的重要議題。

在實現中國式現代化進程中，以實體經濟為根基，以數字經濟為新引擎，是持續推進我國經濟實現高質量發展的關鍵所在。黨的二十大報告中明確指出，在加速發展數字經濟的同時，需著力促進數字經濟與實體經濟融合發展。數字經濟憑借其不斷更新迭代的大數據、互聯網、人工智能等信息技術，為實體經濟發展注入了強大的新動能，實體經濟則為數字經濟持續發展提供了基礎設施、數據要素、經濟基礎等方面的綜合支持［ 2 ］。隨著數實融合發展程度不斷加深，其經濟成效日漸凸顯，從產業數字化視角觀察，截至2022年，中國產業數字化規模達41萬億元，占GDP比重高達33.9%。數實融合發展所引致的降低市場交易成本、提高資源配置效率等不僅為傳統企業數字化轉型提供了新的驅動力，還加快了戰略性新興產業和未來產業的發展，為現代化產業體系的建設、新質生產力發展提供了“筋骨”支撐。

然而，對于數實融合與新質生產力的學術研究，現有研究成果主要聚焦于二者的內涵特征、測度評價、經濟效應、驅動因素等方面，少有研究將數實融合與新質生產力發展納入統一框架，進而研究二者之間作用關系。因此，研究數實融合賦能新質生產力的影響及其作用路徑，不僅可以豐富已有的理論研究，還是在新發展格局下抓住科技產業變革機遇，推動生產力、生產方式和生產資料有序協調發展的應然之舉，對快速形成新質生產力，搶占發展制高點，實現經濟高質量發展具有重要現實意義。

一、文獻綜述

隨著我國工業化與信息化的深入發展，為適應新的市場需求與生產需求，傳統生產方式變革不可避免，數字化技術的發展，拓展了傳統實體經濟的發展邊界，使得數字經濟與實體經濟融合發展應運而生。自此，學術界關于數字經濟與實體經濟融合發展的研究主要聚焦在以下幾方面：

第一，數實融合的內涵界定與水平測度。洪銀興等［ 3 ］認為數實融合發展主要是指數字經濟中的數字技術、平臺經濟、共享經濟等新要素在實體經濟傳統產業中的融合應用，助推實體經濟實現數智化發展。數實融合并不是指數字技術在實體經濟中的簡單應用，而是指數字化能力貫穿于實體經濟發展全過程，微觀層面數字技術在企業生產、流通環節的運用，中觀層面企業數字化轉型所涌現的新業態新模式新需求，以及宏觀層面基于信息要素配置效率提高而發展的產業格局，均是數實融合發展的現實體現。張帥等［ 4 ］運用耦合協調模型測度中國2013-2019年的數實融合發展水平，發現其融合水平呈現逐年上升的趨勢，但整體水平較低，且區域間差異大。

第二，數實融合發展的作用機制及驅動因素。洪銀興、任保平［ 3 ］基于理論分析視角，深入剖析數字經濟與技術創新、產業創新、企業組織創新三個層面的融合發展機理，提煉出數實融合的技術創新機制、數智賦能機制和能力提升機制。陳雨露［ 5 ］基于技術—經濟范式理論，從數字技術、數據要素等六個方面解構數字經濟，依次辨析其與實體經濟融合發展機制。張帥等［ 4 ］ 16實證得知，數實融合發展的核心機制是市場需求、科技創新和產業升級，其與外在保障機制一起促進數字經濟與實體經濟的深度融合發展。

第三，數實融合的現實作用。楊秀云、從振楠［ 6 ］從產業結構轉型升級、產業綠色發展、產業創新動能、產業效率提高四個方面詳細論述了數實融合賦能產業高質量發展的理論邏輯。這些研究成果為本次研究提供了豐富的理論指導與經驗借鑒。

作為新發展階段生產力現代化的具體體現，新質生產力憑借其高科技、高效率、高質量的新時代生產力，成為實現高質量發展的重要支撐。隨著“新質生產力”概念引起的廣泛熱議，學術界對新質生產力開展了多方面研究，形成了較為豐富的學術成果，具體如下：

第一，新質生產力的內涵與特征。周文和許凌云［ 7 ］注重從“新”和“質”兩個角度去剖析，認為新質生產力是由關鍵性顛覆性技術突破而產生的，以新技術新經濟新業態為核心內容的新時代生產力。劉志彪等［ 8］認為當下提出的“新質生產力”的“新”主要體現為勞動三要素新的升級，其本質是以“算力”為代表的新質態的生產力。

第二，新質生產力的測度。目前存在三種應用較廣泛的指標體系構建方法，例如：王玨和王榮基［ 9 ］聚焦于新質生產力的勞動者、勞動對象和生產資料三個維度進行指標構建，研究發現中國省級新質生產力發展總體上呈增長趨勢，南北、區域間時空差異較大。朱富顯等［ 10 ］從新質勞動者、新質勞動對象和新質勞動資料三個維度構建了新質生產力指標測度體系，補充測度了我國2011-2022年地級市層面的新質生產力水平，得知各地區新質生產力水平按東部、中部、西部、東北地區順次降低。韓文龍等［ 11 ］在勞動三要素的基礎上，添加了滲透性要素：即新技術、生產組織和數據要素。廬江等［ 12 ］則基于新質生產力的內涵特征，從科技、綠色和數字三個維度進行指標構建，得出東部地區發展增速與總量均領先中西部地區的結果。

第三，新質生產力的實現路徑與經濟效應。李政等［ 13 ］認為發展新質生產力有助于增強發展動力、優化發展要素、改善發展結構，進而賦能經濟高質量發展。周文與何雨晴［ 14 ］認為應在微觀層面激發各類創新主體活力，中觀層面培育戰略性產業和新興產業，宏觀層面促進市場和政府協力推進科技創新，以此加快形成新質生產力，推進中國式現代化。

梳理上述文獻可知，關于新質生產力的研究尚未完全成熟，學術界主要是從定性的角度去研究其內涵、特征、實現路徑以及帶來的經濟影響，而鮮少有文章聚焦于如何推動新質生產力發展這一視角，其中通過實證檢驗去探究其具體驅動因素的研究更是寥寥無幾。而數實融合作為信息經濟和數字經濟時代一種新興的經濟發展形態，能否促進新質生產力的發展，二者之間是否存在某種聯系？學界對該問題的研究甚少，大部分是從定性的角度圍繞數字經濟、數字化轉型、營商環境等要素探討其與新質生產力之間的聯系。有鑒于此，本文嘗試從以下方面做出創新性貢獻：第一，將數實融合與新質生產力發展納入同一研究框架，從定量分析的角度深入探析二者之間的作用機理，以此進一步豐富數實融合經濟效應和新質生產力驅動因素的相關研究。第二，本文利用2012-2022年全國30個省份的相關數據，進行數實融合賦能新質生產力發展的實證檢驗，突破了現有研究缺乏實證支撐的局限。第三，本文通過科技創新和產業結構升級兩條路徑，具體探討數實融合對新質生產力的影響，有利于深化兩者之間的邏輯關系，并為進一步推動新質生產力發展提供理論指導。

二、作用機理與研究假設

（一）數實融合對新質生產力的影響機理

作為新發展階段提供高質量發展的動力之源，新質生產力在傳統生產力的基礎上發生了質變躍遷，其新質生產要素（新質勞動者、新質勞動資料和新質勞動對象）也因此發生變化［ 15 ］。隨著數實融合發展程度的加深，數據要素、智能算法、數字化技術作為三種新生產要素，深刻改變了社會生產、生活和治理方式，并對新質生產力的新型生產要素的質變躍遷產生了一定的影響。

第一，數據要素助力催生了新質勞動對象。在數字經濟時代，數據要素被納入推動經濟增長的理論研究框架體系，經過篩選、運算、分析、提取等數據處理步驟，實現數據增值，促進數實融合發展，從而為新質生產力發展提供動力源泉［ 16 ］。以數據要素為基礎的創新模式，通過機器學習、人工智能算法等技術手段對高質量數據資源進行實驗分析，可以在高效驗證創新成果的同時，降低試錯成本，打破空間地域限制，促進知識、技能、資源跨領域跨行業的創新融合發展，成為新質生產力發展的核心驅動力。數據要素通過數字化技術、數字化服務、知識顯性化等手段，推動勞動對象由實物資源向知識、數據、信息等非物質化形態演變，從而簡化生產活動環節，加速創新周期，擴大知識溢出，優化資源配置，助力新質生產力的發展［ 17 ］。

第二，智能算法成為新質勞動資料。以機器學習、深度學習算法等為代表的智能算法，在數實融合發展過程中，通過數據運算處理和信息反饋不斷地迭代升級，促使新質勞動資料由強調要素數量的傳統物質性資料轉變為強調要素質量的具有高度重復化和數智化的新質勞動資料［ 18 ］。智能算法利用其獨特的高級認知能力加速生產過程自動化、智能化轉型，不僅降低了對低級人力資本的依賴，還打破了人類智力的物理空間傳播局限性，使得生產過程向高質量、高智能、高效率、高創新轉變，從而推動生產力結構升級，提高經濟社會整體生產效率。

第三，數字化技術賦能新質勞動者。數實融合通過數字化技術為勞動者提供學習新知識與新技能的機會，線上學習平臺與知識共享技術均為培育適應復雜化數字化高端化工作環境的新質勞動者奠定了堅實基礎。新質勞動者利用數字化工具所習得的嵌入式編程、虛擬仿真、新材料研究等高級勞動技能與高效決策能力等，通過遠程辦公、高效協同的創新工作方式，形成與新質勞動資料、新質勞動對象的高度適配模式，顯著提高了其工作產出效率，加速了顛覆性前沿技術的催生，成為促進新質生產力發展的關鍵要素［ 19 ］。同時，從國家宏觀層面看，數實融合發展所帶來的基礎設施建設的完善、數字化社會治理效率的提高，以及良好的創新生態的構建分別為新質生產力的發展奠定了堅實的信息基礎、營造了穩態發展的營商環境、提供了培育創新的土壤。

H1：數實融合發展正向促進新質生產力發展。

（二）科技創新水平的中介作用

在數字經濟與實體經濟深度融合發展過程中，以數據資源為核心生產要素，借助數字化技術與實體經濟平臺，數字產業化進程持續推進。在數字產業化發展過程中，由于數字科技產業鏈逐步形成跨行業、跨領域、協同創新共享的數字產業生態體系，產業鏈上各創新主體在獲取研發資源、技術共享、成果擴散等方面享有互惠共生的便利，從而進一步促進整體科技創新水平的提高，尤其是關鍵核心技術的突破。同時，從企業微觀層面來說，各類企業作為實體經濟的主體，在數字化企業競爭發展的趨勢下，為維持原有市場份額水平，積極主動進行科技創新研發，從而促進整體科技創新水平的提升。而科技創新正是形成新質生產力的動力引擎，尤其是顛覆性技術和前沿技術［ 20 ］。科技創新水平的提高可為產業鏈上各類企業發展提供基礎設施、算法模型等新型勞動資料，并利用數字化技術所衍生的工業互聯網、平臺經濟、人工智能等新業態新模式來簡化其生產、流通、組織管理等流程，從而實現資源配置優化，全方位提高全要素生產率，助力科技創新成果成功轉化為現實生產力［ 21 ］。隨著科技創新對社會生活方式和消費方式帶來的影響，其引致的新型消費需求與經濟增長動力驅動大量戰略性新興產業與未來產業的發展與集聚，從而為新質生產力的發展奠定產業競爭基礎［ 22 ］。同時，從企業微觀視角看，合理運用科技創新成果的企業，可以利用智能化生產、生產流程數字化動態檢測、用戶需求個性化挖掘等新的生產方式推動其產品創新與服務升級，從而為新質生產力的涌現奠定堅實基礎。另外，綠色技術創新的發展，有利于精準監控和預測各類資源消耗與高污染廢棄物排放情況，從而減少無效資源浪費，助力培育綠色低碳循環經濟發展業態，從而穩步推動新質生產力發展。

H2：科技創新水平在數實融合對新質生產力發展的影響中發揮中介傳導機制。

（三）產業結構升級的調節作用

與數字產業化協同發展的產業數字化在數實融合發展過程中，通過信息技術、區塊鏈、人工智能等數字化技術的引入，驅動了產業結構由低效能向高效能協調演進的產業結構升級過程，實現了價值鏈攀升［ 23 ］。數實融合發展基于更加環保低碳的非物質化新質勞動對象，通過大數據分析、數字化動態監測等新質勞動資料，構建了綠色循環經濟體系，推動了傳統高污染高能耗產業向綠色低碳環保產業的轉型升級［ 24 ］，從而實現了新舊動能轉化。同時，數實融合利用人工智能、物聯網、機器學習等先進技術進行智能化生產時，有效促進了生產要素由產出結構低效部門流向產出結構更高效部門，降低了資源錯配風險，提高了全要素生產率，也進一步推動了上下游產業鏈跨區域跨領域聯動發展，實現了產業結構強鏈優鏈延鏈效果［ 25 ］。而產業結構升級可以幫助傳統企業在深入挖掘客戶需求的基礎上，通過智能化個性化定制，進行產品創新，提升其附加價值以更好地滿足高品質需求，從而實現更高水平的動態供需平衡，帶動經濟增長，助力新質生產力發展。產業結構升級還可以通過勞動技能與資本的升級，催生新業態與商業新模式，從而促進傳統產業的數字化轉型，并激發大量戰略性新興產業與未來產業的集聚發展，為新質生產力的發展奠定基礎。同時，產業結構升級形成的鏈式集成創新生態，為傳統產業數字化轉型降低了門檻，促進了各產業內部與跨產業創新協同發展，使得上下游產業鏈創新能力得到大幅提升，從而通過科技創新的發展加速新質生產力形成。

H3：產業結構升級水平越高，數實融合對新質生產力發展的促進作用則越強。

三、研究設計

（一）變量選取

1.新質生產力指標測算

結合習近平總書記對新質生產力的重要論述與當下我國發展國情，可知新質生產力作為馬克思主義理論的中國式現代化產物，是一個涉及綠色發展、科技創新、產業發展趨勢等多方面的復雜系統。基于此，本文將從數字產業發展體系、高新技術發展體系，和綠色協同發展體系三個子系統解構新質生產力。具體分析：信息基礎設施在全國范圍內的普及是新質生產力發展的核心物質基礎，是數字化技術跨區域跨行業協同發展的前提，同時數字化產業的發展也為新質生產力所要求的戰略性新興產業與未來產業的集聚發展奠定了堅實的物質、技術、環境基礎。給新質生產力發展帶來“質”性飛躍的高新技術研發與創新生態建設，是當下與未來經濟工作的重心，其中關鍵性顛覆性技術的突破是促進新型勞動要素高效率流動，提高全要素生產率，完成傳統產業轉型升級的關鍵，良好的創新生態與創新體制機制是激發各企業、各行業，與市場主體進行研發創新的基礎前提，因而設定高新技術發展體系。同時，新質生產力的發展也意味著社會資源利用效率的大幅提升，產業發展綠色化低碳化，以及產品與服務趨于環保化，因而圍繞節能減排與降低能源消耗設定的綠色協同發展體系也是研究新質生產力重點之一。表2為新質生產力的指標體系構建明細，根據具體指標對新質生產力發展水平（NQP）進行測度，經綜合考慮，本文采用改進的熵權-TOPSIS法進行指標賦權計算［ 26 ］。具體步驟如下：

（1）指標規范化處理。為消除新質生產力具體指標體系在不同類型、不同單位等方面帶來的量綱及數量級差異，本文采用極值處理法，使得經過無量綱化處理后的指標值，最終介于［0，1］區間內，公式如下：

x" =" （1）

其中，Mj" =" {mj}，mj" =" {mj}。

（2）傳統熵權法差異性系數計算。首先計算第j項指標下第i個被評價對象的特征比重pij。

pij" =" （2）

其中，m為樣本個數。其次，計算第j項的熵值ej。

ej" =" （3）

其中，Lij" =" "ln為信息量，Lij" =" "Σpij ln則為信息總量，ej則為第j項的熵值。最后，計算第j項指標的差異性系數hj。

hj" =" 1" -" "ej（4）

改進熵權法中映射值的計算。計算過程包括：先比較傳統熵權法的差異性系數，并結合AHP層次分析標度，經過映射得出成對比較矩陣，再基于AHP的操作標準進行矩陣歸一化處理，得出權重。首先計算差異性系數比重的最大值E。

E" =" （5）

再計算AHP中包含的1-9標度的映射比率Z。

Z" =" （6）

上式中？墜代表調整系數，且若是Z ≤ 9，則？墜取值選擇最接近Z的整數值，反之，？墜取值為9。然后，基于AHP標度層計算改進熵權法所需要的映射值，各層次標度對應規則如表2所示。

（3）構建判斷矩陣來計算各指標的最終權重。基于兩指標間的差異性系數比值公式：λjk = ，取λ與表1中的RI最接近的數值來形成所需的成對判斷矩陣，并進行相應的標度排序與檢驗，從而求出最終的權重。

（4）利用TOPSIS進行評價。TOPSIS（逼近理想點法）是通過計算各備選方案評價值向量與正理想解、負理想解的相對距離，并進行排序的多屬性決策方法，可以很好地突出整體差異，實現與熵權法的優勢互補。首先，在熵權法確定權重的基礎上構造加權規范矩陣。

"""""""""""""""""""""T = P × ω = ω1p11"""" ω2p21" …" ωnpm1ω2p12"""" ω2p22""""""" ωnpm2 …"""""""" …"""" …"" … ω1p1n"""" ω2p2n" …" ωnpmn（7）

其次，進行正向指標與負向指標的最優方案和最劣方案計算。

正向指標：

π+ = {maxj πij | i = 1，2…n}（8）

π- = {minj πij | i = 1，2…n}（9）

負向指標：

π+ = {minj πij | i = 1，2…n}（10）

""""""""""""""""π- = {maxj πij | i = 1，2…n}（11）

再計算各項指標與最優方案、最劣方案的距離。

d = （π - π）（12）

d = （π - π）（13）

其中，i = 1，2，…m。

最后得出相對貼合度，即備選方案與最優解的貼合程度。

ηi = （14）

2.數實融合指標測算

由于數實融合是數字經濟與實體經濟兩個系統相互協同作用的產物，故數實融合發展的水平可以在兩者協調發展的程度上得到體現。基于此，本文借鑒國內外學者的相關研究，運用耦合協調度模型來測度數實融合發展水平［ 27 ］。在使用耦合協調度模型之前，需要先分別構建數字經濟與實體經濟兩個子系統的指標體系。首先，對于數字經濟，本文在參考《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》及相關文獻的基礎上，結合指標選取的科學性、代表性、可得性，決定從數字基礎設施水平、數字產業發展情況，和數字創新應用環境三個方面進行指標選取，具體指標如表3所示。其次，對于實體經濟，本文參照國內外學者高度認同的實體經濟定義，即剔除金融和房地產行業的經濟體系，同時結合邵漢華［ 28 ］的研究方法，從對外開放程度、經濟發展水平和消費需求水平三個維度進行實體經濟指標測度，具體指標如表3所示。最后，運用熵值法分別對兩個子系統進行測度。

熵值法具體操作步驟如下：

（1）數據標準化

采用極差法對數據進行處理。

X = （15）

其中，i代表地區，j代表評價指標，t代表時間，X則為i地區t年j 指標標準化處理后的值。

（2）指標信息熵的計算

ej = -pij lnpij" （i = 1，2，…，n；t = 1，2，…，m）（16）

Witj = ""（i = 1，2，…，n；t = 1，2，…，m）（17）

其中，ej為第j個指標的信息熵，Witj為i地區第t年j 指標的權重，m代表測度的年份數。

（3）熵權測算

wj = ""（j = 1，2，…，k）（18）

其中，k代表測度指標的個數，wj為第j個指標所占的權重。

（4）計算綜合得分

γit = wj X" （i = 1，2，…，n；t = 1，2，…，m）（19）

耦合協調度模型具體操作步驟如下：

O = （20）

其中，λ、？姿 分別表示實體經濟、數字經濟第t期的發展水平，O則為第t期的數實融合發展水平。同時為了消除個別省份數實融合程度出現偽高的結果，本文在式（20）的基礎上，構建數實融合的耦合協調度模型：

D = ，T = α？姿 + βπ（21）

上式中，T為數字經濟與實體經濟的綜合發展水平，α與β則分別為兩者的權重，兩者之和為1；D為第t年數實融合發展水平，其值介于0與1之間。

3.其他重要變量

由于數實融合發展過程中，科技創新所帶來的科學技術的突破是形成新質生產力的必要條件之一，因而本文將科技創新設定為中介變量，采用符號Sctecnol表示，在借鑒蔣天穎等［ 29 ］在區域創新方面的考量上，采用科學技術投入與地方財政支出之比來衡量。另外，隨著數字經濟與實體經濟滲透化逐步加深，傳統生產要素與新型生產要素均逐漸由低效生產的第一產業轉移至高效綠色智能化生產的第二、三產業，從而助力新質生產力的形成。因而，本文設定產業結構升級（Upstruc）為調節變量，借鑒隨力瑞的三次產業層次劃分賦權的產業結構升級計算方法，即

Upstruc =Gi × i = G1 × 1 + G2 × 2 + G3 × 3（22）

其中，Gi為各層次產業與總產值之比，i為劃分的第1，2，3次產業。

4.控制變量

在新質生產力這一復雜系統中，為排除可能存在其他因素的干擾，本文對如下變量進行控制：（1）人口密度（Denpop）。人口密度作為培養新型高復合型人才的基礎，為新質勞動者的培育奠定了基礎，采用年末常住人口與地區行政區劃面積之比衡量。（2）金融集聚程度（Clufina）。金融集聚作為鏈接金融資源與產業發展的重要媒介，可以為新質生產力發展提供高質量的金融服務，使用金融業增加值與總行業增加值之比，地區GDP占總GDP之比，兩個比重的比值來表示。（3）交通基礎設施（Inftrans）。良好的交通基礎設施水平是促進物質要素跨區域流動、助力新質生產力形成的重要條件之一，使用公路里程取對數表征。（4）互聯網基礎條件（Intinfra）。互聯網基礎條件可以促進新質生產要素加速流動，提高資源配置效率，采用互聯網寬帶接入端口數的對數值來衡量。

（二） 模型構建

1.基準回歸模型

在前文所述理論分析的基礎上，為進一步厘清數實融合對新質生產力發展的影響，設定基準回歸模型如下所示：

NQPit = α0 + α1DIFit + + α2Controlsit + ui + λt + εit（23）

式中，下標i、t分別表示省（區、市）、年份。NQPit為第t年i省份的新質生產力發展水平，DIFit 為第t年i省份的數實融合發展水平，Controls代表一系列控制變量，即人口密度、金融集聚水平、交通基礎設施和互聯網基礎條件。ui、λt、εit依次代表省份固定效應、年份固定效應和隨機擾動項，α0、α1、α2依次代表截距項、核心解釋變量、控制變量的影響系數。

2.中介效應模型

為探究科技創新在數實融合對新質生產力發展作用效應中的傳導機制，結合學術界對經濟領域中逐步檢驗的質疑，本文采取江艇［ 30 ］的中介效應檢驗操作建議，構建如下模型：

NQPit = k0 + k1DIFit + + k2Sctecnolit + k3Controlsit + ui + λt + εit（24）

Sctecnolit = θ0 + θ1DIFit + θ2Controlsit + ui + λt + εit（25）

式中，Sctecnol為中介變量科技創新，（24）式是用于驗證中介變量對被解釋變量的影響應該是直接且顯然的，（25）式則用于檢驗核心解釋變量對中介變量的因果關系，當k1、θ1均顯著為正時，則表明傳導機制存在。

3.調節效應檢驗

為探究產業結構升級在數實融合對新質生產力發展作用效應中的傳導機制，在基準回歸模型（23）的基礎上，引入如下調節效應模型：

NQPit = c0 + c1DIFit + c2σit + c3DIFit × σit + c4Controlsit + ui + λt + εit（26）

式中為調節變量，DIF×表示數實融合與產業結構升級交互項。

（三）樣本說明

1.數據說明及處理

基于數據可得性與樣本選取可比性，本文以2012-2022年中國30個省份（香港、澳門、臺灣及西藏除外）作為研究樣本。樣本數據主要來源于歷年《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國信息年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國科技統計年鑒》及各省（區、市）統計年鑒，國泰安數據庫、中國微觀數據庫。對于極少數缺失的樣本數據采用線性插值法進行了補充。

2.描述性統計與分析

各主要變量的描述性統計如表4所示。可以發現新質生產力發展水平（NQP）的均值為0.204，其最小值為0.03，最大值為0.88，表明在所選的樣本期間內，全國各省（區、市）之間的新質生產力發展水平存在一定的差異，這與施雄天等［ 31 ］測度的區域新質生產力水平的研究結論基本一致。同時，數實融合（DIF）的均值為0.33，最小值0.0922，最大值0.9，表明某些地區間的數實融合發展水平存在較大差異，這與付巖巖［ 32 ］經過實證檢驗的數實融合發展水平所得出的其區域發展不協調，呈“東高西低”的結論相契合。其余變量的均值也都處在合理范圍之內。

四、實證分析

（一）基準回歸

基于Hausman檢驗所得P值為0.000的模型檢驗結果，本文選擇固定效應模型進行基準回歸，結果如表5所示。可以發現，在時間與省份雙重固定的前提下，逐步加入控制變量之后，數實融合對新質生產力發展始終存在正向促進的作用，且均在1%的水平上高度顯著，假設1得到驗證。具體來看，在未添加任何控制變量時，數實融合的回歸系數為0.557，且通過了1%的顯著性檢驗，當添加完所有控制變量之后，其回歸系數（0.471）依舊在1%的水平上顯著為正。分析原因，可能是數實融合發展不僅提高了資本、土地、勞動力等傳統生產要素的使用效率，還創造了非物質化新型生產要素——數據要素，并通過智能化精細化的生產管理流程，重塑生產力的內在結構［ 33 ］。同時，數實融合發展所驅動的數字技術的創新突破，致使數字產業化與產業數字化的高效協同發展得到大幅提升，從而助推新質生產力發展。進一步觀察各控制變量對新質生產力發展的回歸系數，發現其均在不同程度上顯著促進了新質生產力的發展。

（二）傳導機制檢驗

1.中介效應檢驗

在基準回歸成立的基礎上，進一步進行機制檢驗以探究科技創新在數實融合與新質生產力關系中的具體傳導路徑，結果如表6所示。列（2）列（3）是以科技創新為中介變量的回歸結果，列（3）模型回歸結果顯示，科技創新對新質生產力發展的回歸系數顯著為正，中介變量對被解釋變量的影響得到驗證。列（2）數據則顯示，數實融合發展對科技創新的影響系數為0.124，且通過了1%水平的顯著性檢驗，表明科技創新是數實融合促進新質生產力發展的中介變量，假說H2得到驗證。究其原因，數實融合發展所衍生的規模經濟效應、信息技術空間溢出效應為科技創新提供了良好的經濟環境與政策激勵機制，從而促進了關鍵性顛覆性技術的突破。而科技創新既可以結合傳統產業進行企業數字化轉型，為新質生產力發展增添新的動能，也可以與數據要素結合，催生高效能高科技綠色化的新業態、新商業模式，助力當下數字經濟時代的新質生產力發展［ 34 ］。

2.調節效應檢驗

表6中（4）（5）列為產業結構升級的調節效應檢驗結果，第（4）列數實融合對新質生產力的回歸系數依舊顯著為正，進一步驗證了基準回歸的可靠性。列（5）數據顯示，產業結構升級與數實融合的交互項（DIF×Upstruc）對新質生產力的影響系數為0.402，通過了顯著性檢驗，由此表明產業結構升級水平越高，數實融合對新質生產力的正向促進作用越強。假設H3得到驗證。進一步分析產業結構升級調節效應成立的原因，數實融合發展所促進的數字產業化與產業數字化發展均為產業轉型升級提供了堅實的物質技術基礎，同時實體經濟與數字經濟的相互滲透作用，為傳統產業的數字化轉型以及數字產業的實體化轉型提供了方向指引，從而逐步朝著更符合新消費需求的新產業系統躍進，加速向高生產效率、低生產成本、高附加值、綠色化的產業價值鏈環節升級，從而形成以戰略性新興產業和未來產業為代表的現代化產業體系，為新質生產力的加速發展夯實基礎［ 35 ］。

（三）穩健性檢驗

1.樣本縮尾處理

為了消除面板數據異常值對基準回歸結果的干擾，本文對原始數據進行1%的縮尾處理，其回歸結果如表7中的式（1）所示。可以發現，經過數據縮尾處理后的數實融合水平對新質生產力發展的影響系數依舊正向顯著，為0.452，且通過了1%水平的高度顯著，由此驗證了剔除異常值之后，數實融合對新質生產力發展的正向促進作用依舊顯著，基準回歸結果穩健性得到檢驗。

2.替換被解釋變量

目前大量文獻基于新質生產力理論進行其指標體系的構建，例如任宇新等從勞動對象、勞動資料和勞動者三個方面進行指標構建，韓文龍等則在此基礎上增添了滲透性要素，即新技術、生產組織和數據要素［ 11，36 ］。表7中的第（2）（3）列則分別是采用這兩位學者的新質生產力指標測度方法替換原有被解釋變量的回歸結果，觀察其回歸系數，發現數實融合對新質生產力的促進作用依舊存在。通過不同的指標構建體系方法，其依舊顯著成立的回歸結果進一步驗證了本文結論的可靠性。

3.縮短樣本區間

表7中的列（4）為剔除樣本窗口期較久遠的2012年與最近的2022年之后的基準回歸結果，可以知悉，在其他條件保持不變的情況下，數實融合促進新質生產力發展的結論依然成立，證實了基準回歸結果的穩健性。

（四）異質性檢驗

1.經濟發展水平異質性

經濟發展水平對形成新質生產力所需要的數字基礎設施建設、科學技術研發、高層次才培養、內需消費提振等方面具有重要的影響。因此，有必要區分不同的經濟發展水平下，數實融合對新質生產力的差異性影響。據此，本文借鑒大部分學者的做法，采用人均地區生產總值指數來測度經濟發展水平（Ecolev），并將其分為高水平經濟發展組（大于Ecolev中位數的樣本）和低水平經濟發展組（小于Ecolev中位數的樣本），依次進行基準回歸，其結果如表8的列（1）（2）所示。由回歸系數結果，可以明顯發現高經濟發展水平組的DIF系數在1%的水平上顯著為正，而低經濟發展水平組的DIF影響系數不顯著。分析其原因，經濟發展水平更高的地區擁有高覆蓋率的數字基礎設施建設、雄厚的經濟實力、與不斷推動創新研發的創新環境，從而更易于促進產業結構升級，實現高新技術的突破，助力現代化產業體系的建設，為新質生產力的發展聚力。

2.人力資本結構異質性

人力資本結構是促進經濟結構變化的重要增長極之一。人力資本結構高級化是指在某個地域內通過提高高級人力資本比重，逐步降低初級人力資本占比，以促進各類型人才的協調發展，從而滿足經濟社會發展對高素質人才的需求［ 37 ］。其可以通過推動技術結構升級和產業結構升級達到促進新質生產力發展的目的，因而本文借鑒劉志勇等采用向量夾角的方法來衡量人力資本結構高級化（Advstruc），并根據其中位數水平分為高低兩組，來探究其對數實融合回歸作用的具體影響。表8列（3）（4）的結果表明，人力資本高級化程度較高的那組，其數實融合水平對新質生產力發展的促進作用越強，而低人力資本高級化水平的組別，其DIF的回歸系數則不顯著。這是由于人力資本結構高級化程度越高，其高素質復合型人才占比越高，從而成為新質勞動者，在數實融合過程中，著力促進了人工智能、機器學習、智能化管理等新興技術的蓬勃發展，帶動了戰略性新興產業和未來產業的發展，有力驅動了新質生產力的發展。

3.產業集聚水平異質性

在數實深度融合發展過程中，產業集聚趨勢明顯，其釋放的數據要素乘數倍增效應有利于形成邊際遞增的生產模式，由數字類核心產業規模集聚引致的全局帶動效應，可有效促進前沿技術突破，加速產業鏈創新鏈人才鏈深度融合，通過科學技術突破、產業結構升級、生產要素配置效率提高來促進新質生產力的發展［ 38 ］。因此，有必要區分在不同的產業集聚水平，數實融合對新質生產力的差異性影響。本文參考唐建榮等采用的區位熵度量法來測度產業集聚水平（Indclus），并依據其中位數大小進行高低水平分組，再分別進行回歸分析，表8中的（5）（6）即為其回歸結果。可以知悉，產業集聚程度較高的地區，數實融合對新質生產力的促進作用更強。究其原因，可能是產業集聚程度高的地區，具有更前沿的創新技術、更便捷的數字信息流動知識網以及大量高技能人才，從而更好地為新質生產力的發展提供支撐。

五、結論與對策建議

（一）研究結論

隨著數字經濟時代數字化技術與傳統企業的高度滲透化發展，數實融合逐漸成為驅動新質生產力發展的新動能。本文在詳細梳理數實融合與新質生產力相互關系的基礎上，以2012-2022年的全國30個省（區、市）的面板數據為研究對象，實證檢驗了數實融合對新質生產力發展的影響效應與具體傳導機制。實證檢驗結果表明：

第一，數實融合對新質生產力發展具有顯著的正向促進作用，且經過縮尾處理、替換被解釋變量和縮小樣本區間的穩健性檢驗后，其結論依然成立。第二，科技創新和產業結構升級在數實融合對新質生產力發展的正向促進作用中發揮了機制傳導作用。第三，數實融合助力新質生產力發展的作用效果在高經濟發展水平、高人力資本結構以及高產業集聚水平的地區中更加明顯。

（二）對策建議

基于以上研究結論，提出如下對策建議：

以持續推進數實融合為主線，夯實新質生產力發展基礎。由于基準回歸結果顯示，數實融合顯著正向推動了新質生產力發展，所以錨定數實深度融合發展這一主線是夯實新質生產力發展的基礎條件。具體而言，首先，國家需要結合“東數西算”工程、核心基地建設等戰略統籌規劃好數實融合發展所需的數字基礎設施。一方面，可以加快傳統基礎設施的數字化智能化改造進程，實現其高效率高質量綠色化運轉。另一方面，大力推進高速泛化的信息網絡、工業互聯網等新型數字基礎設施建設，尤其是量子信息、人工智能、機器深度學習等前沿技術基礎設施。二者雙管齊下，盡快實現城鄉、各區域、各行業的全覆蓋，以互聯互通、高效協同的基礎設施體系支撐新質生產力的發展。其次，加速發展數字政府一體化也是數實融合過程不可缺少的數字治理生態之一。促進政府決策與大數據分析、人工智能等數字化技術的結合，構造“共運共聯”跨區域跨部門的政府數據一體化平臺，提升政務決策的精準性、時效性、安全性，為數實融合發展提供精準全方位服務，從而筑牢形成新質生產力的根基。

以科技創新、產業結構升級為重點，深化新質生產力發展路徑。傳導機制檢驗結果顯示，科技創新在數實融合對新質生產力的促進作用發揮了中介效應。同時，結合科技創新與數據要素的使用，數據要素潛能激發，其乘數倍增效應極大地促進了創新能力的提高，從而轉化為實際生產力，助力新質生產力的涌現。因此，政府部門及企業主體應聚焦于科技創新，深化新質生產力發展路徑。積極完善推進原創性、顛覆性核心技術研發的體制機制，如：激發科技創新動力的“揭榜掛帥”激勵機制、創新知識產權保護機制以及其他相關的組織管理機制。龍頭企業主體可以挖掘新型市場需求，以實際應用場景為目的帶動各科研部門進行技術攻關，完成科技創新成果快速轉化，為培育未來產業奠定技術基礎。另外，產業結構升級的調節效應側面突出了其在數實融合促進新質生產力發展路徑中的重要性，也是深化新質生產力發展路徑之一。具體而言，持續推進大數據分析、人工智能、云計算等數字技術在產品生產、流通、銷售、服務等產業全鏈條中嵌入式的應用，推動傳統產業的數字化轉型，利用其衍生出的新業態新模式，推動產業結構轉型升級，為前瞻性布局戰略性新興產業與未來產業奠定基礎，從而支持新質生產力發展。

完善經濟發展生態環境，穩步推進新質生產力發展。異質性檢驗結果顯示，高經濟發展水平、高人力資本結構化、高產業集聚地區的數實融合對新質生產力的促進作用更強，因而，政府部門與市場主體也應以此為抓手，穩步推進新質生產力的發展。在分析清楚各地域原有經濟發展水平基礎上，積極培育與當地產業發展相適應的高素質人才，并施行重點產業集聚行動以保持其特色產業發展優勢，發揮地域優勢的輻射帶動效應與政策引導支持效應，積極構建完善的經濟發展生態環境，為培育新質生產力積蓄力量。

參考文獻：

［1］楊芳，張和平，孫晴晴，等.企業數字化轉型對新質生產力的影響［J］.金融與經濟，2024（5）：35-48.

［2］郭晗，全勤慧.數字經濟與實體經濟融合發展：測度評價與實現路徑［J］.經濟縱橫，2022（11）： 2-82.

［3］洪銀興，任保平.數字經濟與實體經濟深度融合的內涵和途徑［J］.中國工業經濟，2023（2）：5-16.

［4］張帥，吳珍瑋，陸朝陽，等.中國省域數字經濟與實體經濟融合的演變特征及驅動因素［J］.經濟地理，2022，42（7）： 22-32.

［5］陳雨露.數字經濟與實體經濟融合發展的理論探索［J］.經濟研究，2023，5（9）：22-30.

［6］楊秀云，從振楠.數字經濟與實體經濟融合賦能產業高質量發展：理論邏輯、現實困境與實踐進路［J］.中州學刊，2023，（5）：42-49.

［7］周文，許凌云.論新質生產力：內涵特征與重要著力點［J］.改革，2023（10）：1-13.

［8］劉志彪，凌永輝，孫瑞東.新質生產力下產業發展方向與戰略——以江蘇為例［J］.南京社會科學，2023（11）：59-66.

［9］王玨.新質生產力：一個理論框架與指標體系［J］.西北大學學報（哲學社會科學版），2024，54（1）：35-44.

［10］朱富顯，李瑞雪，徐曉莉，等.中國新質生產力指標構建與時空演進［J］.工業技術經濟，2024，43（3）：44-53.

［11］韓文龍，張瑞生，趙峰.新質生產力水平測算與中國經濟增長新動能［J］.數量經濟技術經濟研究，2024，41（6）：5-25.

［12］盧江，郭子昂，王煜萍.新質生產力發展水平、區域差異與提升路徑［J］.重慶大學學報（社會科學版），2024，30（3）：1-17.

［13］李政，廖曉東.發展“新質生產力”的理論、歷史和現實“三重”邏輯［J］.政治經濟學評論，2023，14（6）：146-159.

［14］周文，何雨晴.新質生產力：中國式現代化的新動能與新路徑［J］.財經問題研究，2024（4）：3-15.

［15］黃群慧，盛方富.新質生產力系統：要素特質、結構承載與功能取向［J］.改革，2024（2）：15-24.

［16］陳曉紅，李楊揚，宋麗潔，等.數字經濟理論體系與研究展望［J］.管理世界，2022，38（2）：208-224，13-16.

［17］蔣永穆，李明星.發展農業新質生產力的政治經濟學分析［J］.經濟縱橫，2024（5）：12-20.

［18］高帆.“新質生產力”的提出邏輯、多維內涵及時代意義［J］.政治經濟學評論，2023，14（6）：127-145.

［19］趙峰，季雷.新質生產力的科學內涵、構成要素和制度保障機制［J］.學習與探索，2024（1）：92-101，175.

［20］任保平，王子月.數字新質生產力推動經濟高質量發展的邏輯與路徑［J］.湘潭大學學報（哲學社會科學版），2023，47（6）：23-30.

［21］黃先海，高亞興.數實產業技術融合與企業全要素生產率——基于中國企業專利信息的研究［J］.中國工業經濟，2023（11）：118-136.

［22］杜傳忠，李鈺葳.強化科技創新能力加快形成新質生產力的機理研究［J］.湖南科技大學學報（社會科學版），2024，27（1）：100-109.

［23］郜攀峰.技術進步、產業結構升級與城市經濟韌性［J］.中國流通經濟，2023，37（9）：51-62.

［24］尹勇，蘇欣怡，謝曉琪.產業結構升級對市域經濟韌性的空間效應［J］.經濟地理，2023，43（8）：86-92，112.

［25］王曼，李明亮，李錦，等.數實融合對區域經濟韌性的影響——基于中介效應和空間溢出效應［J］.資源開發與市場，2024，40（9）：1333-1341.

［26］黃國慶，王明緒，王國良.效能評估中的改進熵值法賦權研究［J］.計算機工程與應用，2012，48（28）：245-248.

［27］張虎，韓愛華.制造業與生產性服務業耦合能否促進空間協調——基于285個城市數據的檢驗［J］.統計研究，2019，36（1）：39-50.

［28］邵漢華，劉克沖.實體經濟與要素投入協同發展的時空差異及效應研究——高質量發展視角［J］.科技進步與對策，2020，37（12）：36-45.

［29］蔣天穎，華明浩，許強，等.區域創新與城市化耦合發展機制及其空間分異——以浙江省為例［J］.經濟地理，2014，34（6）：25-32.

［30］江艇.因果推斷經驗研究中的中介效應與調節效應［J］.中國工業經濟，2022（5）：100-120.

［31］施雄天，余正勇.我國區域新質生產力水平測度、結構分解及空間收斂性分析［J］.工業技術經濟，2024，43（5）：90-99.

［32］付巖巖.數字經濟與實體經濟融合協調發展水平統計測度［J］.現代管理科學，2024（2）：190-198.

［33］張姣玉，徐政，丁守海.數實深度融合與新質生產力交互的邏輯機理、戰略價值與實踐路徑［J］.北京工業大學學報（社會科學版），2024，24（3）：114-124.

［34］焦勇，齊梅霞.數字經濟賦能新質生產力發展［J］.經濟與管理評論，2024，40（3）：17-30.

［35］焦方義，杜瑄.論數字經濟推動新質生產力形成的路徑［J］.工業技術經濟，2024，43（3）：3-13，161.

［36］任宇新，吳艷，伍喆.金融集聚、產學研合作與新質生產力［J］.財經理論與實踐，2024，45（3）：27-34.

［37］劉智勇，李海崢，胡永遠，等.人力資本結構高級化與經濟增長——兼論東中西部地區差距的形成和縮小［J］.經濟研究，2018，53（3）：50-63.

［38］羅爽，肖韻.數字經濟核心產業集聚賦能新質生產力發展：理論機制與實證檢驗［J］.新疆社會科學，2024（2）：29-40，148.

Digital-real Integration Empowers the Development of

New-quality Productivity：Working Mechanism and Empirical Tests

WEI" Haiming，WANG" Lingfei

（School of Economics and Management， Nanning Normal University， Nanning， Guangxi 530000， China）

Abstract：The development of new-quality productivity is an inherent requirement to promote high-quality economic development， and the integration of data and reality provides a source of power for the development of new-quality productivity.Based on the provincial panel data of China from 2012 to 2022， a multi-dimensional evaluation index system was constructed， and the improved entropy weight-TOPSIS method and coupling coordination model were used to empirically analyze the impact effect and transmission mechanism of digital-real fusion on the development of new-quality productivity. The results confirm that the integration of data and reality has a significant positive effect on the development of new-quality productivity. At the mechanism level， scientific and technological innovation as well as industrial structure upgrading plays a role in the impact effect of digital and real integration on the development of new productive forces.The heterogeneity test shows that the effect of digital-real integration in promoting the development of new-quality productivity is more obvious in areas with high economic development level， advanced human capital structure and high industrial agglomeration level. Therefore， this paper puts forward countermeasures and suggestions to continuously promote the development of digital and real integration， focus on the development path of scientific and technological innovation and industrial structure upgrading， and improve the ecological environment for economic development.

Key words：Digital-real fusion; New quality productivity; Mechanism testing; Scientific and technological innovation; Upgrading of industrial structure

［責任編輯：陳麗華］

收稿日期：2024-06-06

作者簡介：韋海鳴（1972），男，廣西南寧人，南寧師范大學教授，博士，碩士生導師，主要從事區域經濟發展、區域公共管理等研究；汪玲菲（1996），女，安徽安慶人，南寧師范大學碩士研究生，主要從事區域經濟學研究。