數字經濟賦能三大產業高質量發展研究

摘 要：數字經濟是當前我國轉變經濟增長方式、實現高質量發展的新動能。本文以2013—2022年31個省份的數字經濟發展指數和三大產業全要素生產率為研究對象，運用空間計量方法進行實證分析。研究結果表明：數字經濟發展對三大產業的全要素生產率、資源配置效率和技術進步水平均具有顯著正向影響，尤其是對第二產業的作用明顯高于第一、第三產業；從空間效應的影響路徑來看，數字經濟對三大產業發展的空間效應主要表現為直接效應，即數字經濟對本地區產業的全要素生產率、資源配置效率和技術進步的作用更為顯著，但是對周邊地區產業的間接溢出效應相對較弱。基于上述結論，本文提出利用數字經濟助力三大產業高質量發展的政策建議，以供參考。

關鍵詞：數字經濟；高質量發展；全要素生產率；空間效應；三大產業

中圖分類號：F062.9；F49 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）07（a）--05

1 引言

近年來，數字經濟的快速發展為我國經濟發展帶來了重要機遇，如何通過數字技術助推中國經濟實現新舊動能轉換和產業高質量發展，成為政府和學術界關注的重要議題。根據中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展研究報告（2024年）》[1]，當前我國數字經濟規模已達53.9萬億元，占GDP比重達42.8%。2023年數字經濟增長率為7.39%，顯著高于GDP名義增速4.98個百分點；數字經濟增長對GDP增長的貢獻率達66.45%，一、二、三產業數字經濟滲透率分別為10.78%、25.03%、45.63%，數字經濟有效支撐三大產業經濟穩定增長。

面對新一輪由數字技術革命引發的全球產業變革，數字經濟如何影響三大產業發展，對三大產業全要素生產率的作用效果如何？準確回答這一問題不僅有助于厘清數字經濟的發展趨勢，還能為我國推進數字經濟賦能三大產業數字化轉型、實現高質量發展提供理論和經驗支撐。因此，本文在全要素生產率分析框架下，運用空間計量模型分析數字經濟發展對三大產業全要素生產率、資源配置效率和技術進步的影響及其空間效應，并對數字經濟助力三大產業數字化轉型升級、實現高質量發展提出有益的政策建議。

2 理論分析與研究假設

本文通過對國內外文獻進行研究，將數字經濟助力三大產業高質量發展的作用機理歸納為以下幾點：

（1）數據要素為三大產業注入新活力，助力提升全要素生產率。數據要素通過融入生產過程，成為推動三大產業高質量發展的關鍵動力。數據要素作為新型的生產要素，與傳統生產要素相比，具有高流動性、低成本復制、規模報酬遞增等特點[2]，既可以直接創造經濟價值，又可與其他生產要素融合，對傳統產業發展產生放大、疊加、倍增作用。依托大數據、人工智能和工業互聯網等數字技術，企業可全面采集市場需求、產品設計、生產管理和成本控制等維度數據，在供應鏈管理、制造過程控制、市場營銷策略等環節實現全方位的精益化、智能化、數字化管理，讓生產要素不斷流向效率更高、效益更好的環節，起到優化業務流程、降低交易成本、提升資源配置效率的作用[3]。隨著數字技術的不斷創新與進步，數據要素經濟價值的開發利用不斷深入，通過對整個產業價值鏈全流程數據進行優化和創新運用，數據要素能夠為三大產業發展注入新的活力，驅動傳統產業的生產方式快速變革，從而大幅提升三大產業的全要素生產率。以制造業為例，數據驅動生產流程優化可以使工廠停機時間減少30%～50%，總體生產效率提升20%～25%；商業企業數據使用率每提高10%，可為零售、咨詢、航空等領域分別帶來49%、39%、21%的業務增長；數據要素流動量每增加10%，能帶動GDP增長0.2%，預計到2025年全球數據要素對經濟增長的貢獻將達到11萬億美元[4]。綜上所述，本文提出假設1：發展數字經濟對三大產業全要素生產率提升具有顯著的正向作用。

（2）數字經濟通過云計算、大數據、人工智能、工業互聯網、物聯網等先進數字技術為核心構建的產業數字化平臺，打破了傳統產業的界限，能夠促進跨行業、跨領域的深度融合，優化產業鏈資源配置效率和提高企業的生產管理效率，成為推動三大產業高質量發展的強大引擎。根據2022年工信部公布的第十批國家新型工業化產業示范基地名單，其中與數字經濟相關的產業數字化平臺/示范基地數量累計達100多家，這些產業數字化平臺對于產業鏈、供應鏈資源整合、生產要素配置、產業信息傳遞和產業資本投資等方面具有顯著的促進作用[5]，減少資源配置在時間與空間上的錯配現象[6]。5G通信技術、物聯網、工業互聯網等數字化基礎設施的投入使用可以增加標準化信息供給，降低溝通成本和信息傳遞成本[7]。在產業數字化平臺的賦能下，企業可以更加便捷地獲取市場信息、生產要素和技術創新支持，提升企業的市場競爭力；產業數字化平臺還能通過智能調度和數據分析，助力企業實現生產過程的精細化管理，大幅提高制造業企業的生產管理效率和供應鏈資源配置效率。此外，數字技術在互聯網金融投資平臺的廣泛應用能夠有效緩解投融資主體之間的信息不對稱，并為創新型企業和新興產業提供定制化的融資服務，提高產業資本的投資回報率[8]。綜上所述，本文提出假設2：發展數字經濟能夠顯著提升三大產業的資源配置效率。

（3）數字經濟通過數字技術與實體經濟不斷深度融合，將加速傳統產業內部原本知識與技術的迭代速度，提升三大產業的技術創新能力和核心競爭力。近年來，隨著新一代信息技術與先進制造技術、新材料技術等融合創新，已經孕育出一大批智能、安全、高效的新型生產工具，譬如“5G+工業互聯網”技術在工業生產各領域各環節的深度拓展，智能工廠、數字化車間、智慧倉儲等新型制造業模式不斷涌現；互聯網、云計算、大數據等新一代信息科技已成為跨行業的新型通用技術，對眾多領域產生顯著的技術賦能效應；人工智能、AI大模型技術在研發設計、生產制造等領域應用逐步深化，為制造業和服務業數智化轉型提供重要支撐。同時，數字經濟催生了一大批創新型企業逐漸形成創新、開放、共享的數字產業創新生態圈，這種生態系統鼓勵產業技術創新迭代和產業區域協同，加速了數字經濟的蓬勃發展[9]。我國產業逐漸實現從傳統制造向智能制造的跨越，先進的數字技術和自動化、智能化生產系統，推動著三大產業技術創新升級和核心競爭力提升。綜上所述，本文提出假設3：發展數字經濟能夠提高三大產業的技術創新水平。

3 變量選取與實證模型構建

3.1 變量選取與數據來源

（1） 被解釋變量。本文運用數據包絡分析方法（DEA）測算全國31個省份三大產業的全要素生產率TFPit指數、技術進步指數TCit和效率改變指數ECit，將其作為被解釋變量。在計算過程中，投入數據選取各地區各產業的年末固定資產投資總額和勞動從業人員數量，產出數據選取該地區某產業當年的總產值，相關數據來源于國家統計局網站，時間跨度從2013年到2022年。

（2） 核心解釋變量，本文選取《中國經濟增長質量發展報告（2024）》[10]測算。中國31個省份的數字經濟發展指數Digitalit作為核心解釋變量，時間跨度從2013年到2022年。

（3）控制變量，包括全國31個省份的財政水平Govit（采用某地區當年的財政支出總額占該地區當年GDP的比率計算），科技創新能力Techit（采用某地區當年的發明專利授權數取log對數計算），金融發展水平Finit（采用某地區當年的社會融資規模總額占該地區當年GDP的比率計算），對外開放程度Openit（采用某地區當年的進出口總額占該地區當年GDP的比率計算），上述數據均來源于國家統計局網站，時間跨度從2013年到2022年。

3.2 實證模型構建

在構建實證模型之前，本文首先運用Moran’s I指數對我國31個省份的數字經濟發展指數進行空間自相關分析，結果如表1所示。Moran’s I指數的取值范圍在[-1，1]之間，大于0表示空間正相關，小于0表示空間負相關，接近于0表示不存在空間自相關性。從整體來看，全國31個省份的數字經濟發展指數與Moran’s I指數存在顯著的正向空間相關性，因此采用空間計量模型進行建模分析比較合理。

本文對被解釋變量、解釋變量和控制變量構造空間OLS模型并進行LM檢驗和穩健LM檢驗，檢驗結果發現大部分回歸方程的LM-error檢驗和LM-lag檢驗的卡方值較為顯著，并且LM-error檢驗的卡方值比LM-lag檢驗的卡方值更大（表2），因此本文采用空間滯后誤差模型進行回歸更為合適。

綜上所述，本文構建的空間計量回歸模型如下：

其中，Wyit表示因變量的空間滯后變量，Wμit表示殘差的空間滯后變量。

4 實證結果分析

4.1 空間計量回歸結果

根據上述模型，本文運用SPSSAU軟件進行回歸分析，回歸結果見表3。從回歸結果可知，大部分方程數字經濟發展指數Digital變量的回歸系數為正數且通過顯著性檢驗，說明發展數字經濟能夠顯著提升三大產業的全要素生產率、資源配置效率和技術進步水平，假設1、2、3基本得到驗證。從回歸系數的大小比較來看，第二產業TFP/EC/TC回歸方程Digital變量的回歸系數最大，說明數字經濟對第二產業的全要素生產率、資源配置效率和技術進步的作用效果最為明顯，對第三產業的作用效果次之，而對第一產業的作用效果則相對較弱。這主要與我國當前數字經濟的產業發展規劃布局有關，目前我國數字經濟投資和應用開發的重點領域主要集中于制造業和互聯網信息服務行業，第一產業數字技術的投資和應用開發程度相對較低。

4.2 空間效應分析

本文進一步分析數字經濟指數Digital變量對三大產業全要素生產率TFP、資源配置效率指標EC和技術進步指標TC的空間效應，實證結果見表4。根據空間效應的作用路徑，可以分為直接效應和間接溢出效應：直接效應反映數字經濟指數Digital變量對于自身區域因變量（TFP/EC/TC）的平均影響情況，而間接溢出效應反映數字經濟指數Digital變量對周邊區域因變量（TFP/EC/TC）的平均影響情況，兩者的加總（直接效應+間接溢出效應=總效應）表示數字經濟指數Digital變量對該產業因變量（TFP/EC/TC）的總體空間效應。

從不同產業空間效應比較來看，數字經濟指數（Digital）對第二產業TFP/EC/TC變量的總體空間效應明顯高于第一、第三產業，而對第一、第三產業同類變量的空間效應相對較弱。從作用路徑來看，數字經濟指數對三大產業TFP/EC/TC變量的直接效應影響系數明顯高于間接效應的影響系數，說明發展數字經濟對本地區產業的全要素生產率、資源配置效率和技術進步的直接促進作用效果更為顯著，對周邊地區產業的間接溢出效應則相對有限。此外，數字經濟對三大產業全要素生產率、資源配置效率和技術進步的空間效應表現有所不同，數字經濟對第二產業TFP/EC/TC變量的直接效應和間接效應的影響系數均為最高，意味著其對第二產業（無論是本地還是周邊地區）的全要素生產率、資源配置效率和技術進步均有明顯促進作用，但數字經濟對第一產業技術進步的直接效應和對第三產業資源配置效率直接效應要明顯高于其他空間效應，說明數字經濟對提升本地第一產業技術進步水平和第三產業資源配置效率的作用更大。

5 結論與政策建議

本文運用空間計量方法分析數字經濟對三大產業全要素生產率、資源配置效率和技術進步的影響及其空間效應，得出以下結論：（1）從空間滯后誤差模型的回歸結果來看，數字經濟發展指數Digital變量對三大產業的全要素生產率指數TFP、技術進步指數TC和效率改變指數EC的回歸系數基本為正，且通過5%的顯著性檢驗，說明數字經濟對三大產業的全要素生產率、資源配置效率和技術進步水平具有顯著的正向影響，假設1、2、3得到驗證。（2）數字經濟對第二產業發展的空間效應要明顯高于第一、第三產業，數字經濟對第二產業的全要素生產率、資源配置效率和技術進步均有較大促進作用。（3）從空間效應的影響路徑來看，數字經濟對三大產業TFP/EC/TC的空間效應主要表現為直接效應，尚未形成明顯的空間溢出效應。

基于上述結論，本文對數字經濟助力三大產業轉型升級實現高質量發展提出如下政策建議：第一，各地方政府應根據自身產業基礎因地制宜加大力度，推動數字技術關鍵領域的戰略布局，適度超前部署新型基礎設施建設，促進數字技術與實體經濟深度融合。《“十四五”數字經濟發展規劃》指出，要增強人工智能、大數據、區塊鏈、新材料、傳感器、量子信息、網絡通信、集成電路、關鍵軟件等戰略前瞻數字技術，以新一代信息技術與先進制造技術深度融合為主線，賦能傳統產業轉型升級，協同推進數字產業化和產業數字化進程。

第二，利用數字技術加速賦能工業制造，提升制造業企業的生產效率和技術創新水平，增強產業鏈供應鏈的區域協同效應。各地政府應積極出臺工業設備以舊換新政策，加快推進工業機器設備數智化升級，鼓勵企業開發基于數字技術的產品研發新模式，形成智慧工廠、智能制造新生產模式；利用5G通信、工業互聯網、物聯網等數字技術推動產業鏈供應鏈全生命周期數據融合，由地方政府牽頭打造全省工業數據“一張網”的工業互聯網大數據中心體系，提升產業鏈供應鏈的資源配置效率和區域協同效應。

第三，積極探索數字技術在農業和服務業的應用新場景，催生新業態新產業新模式。有條件的地區應加快推進無人機、傳感器、人工智能、5G通信等數字技術在農業生產管理過程的應用，建設農業信息化監測系統，實現農業生產科學化、精益化、智能化管理，提高農業生產效率；通過大數據、云計算、物聯網、電子商務等技術打造農業云平臺，提高農產品生產、流通、零售信息透明度，助力農戶開辟農產品營銷新渠道。鼓勵企業通過引入先進數字技術和數據要素積極開發數字化工具應用，提高服務業的資源配置效率和服務質量，實現降本增效；利用數字經濟為服務業構建協同、創新、開放、共享的產業鏈生態系統，加速知識、技術、信息的流通與共享，推動傳統服務業由勞動密集型逐漸向知識密集型、技術密集型轉型升級，不斷催生出新興服務業態，滿足消費者對高質量服務的需求。

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