地方政府債務會抑制城市數字經濟發展嗎？

中圖分類號：F49 文獻標志碼：A 文章編號：1009-055X（2025）04-0046-16

doi：10.19366/j. cnki.1009-055X.2025.04.005

一、引言

在當前全球經濟增長放緩的背景下，數字經濟為經濟增長提供了新動能。數字經濟通過催生新業態、提升傳統產業生產效率、優化政府治理手段和促進信息資產化等途徑推動經濟發展，已經成為推動經濟持續增長的新引擎。2023年，我國數字經濟規模已經達到53.9萬億元，數字經濟增速已連續12 年高于國內生產總值（gross domestic product，GDP）增速[1]。黨的二十大報告明確指出，要加快發展數字經濟，實現數字經濟和實體經濟深度融合[2]。黨的二十屆三中全會進一步指出，健全促進實體經濟和數字經濟深度融合制度[3]。因此，發展數字經濟對于我國當前經濟發展具有重要意義。

但與此同時，我國地方政府債務問題也逐步凸顯。為緩解 2008年國際金融危機對經濟的沖擊，我國曾于2008年11月推出了“四萬億計劃”，該計劃持續到2010年才基本結束。這段時間為了滿足計劃的資金需求，中央政府放松了對地方政府擴張政府債務的限制，地方政府可以通過地方融資平臺進行舉債，導致大量政府債務的隱性化。根據財政部發布的《關于2024年中央和地方預算執行情況與2025年中央和地方預算草案的報告（摘要）》，2025年我國新增政府債務總規模達到11.86萬億元，較2024年增長了2.9萬億元[4]。大量隱性政府債務增加了政府的債務壓力與債務風險，為了緩解這一問題，全國人大常委會辦公廳在2024年11月8日舉行的新聞發布會中宣布，政府將直接增加地方化債資源10萬億元5?？梢?，在國內較高政府債務風險的背景下，化解地方政府債務、降低政府債務風險仍是當前地方政府的重要工作。

在此背景下，地方政府面臨一個問題：快速擴張的地方政府債務融資規模是否會抑制城市數字經濟的發展？一方面，地方政府通過擴張政府債務能夠改善當地的基礎設施建設，從而提高資本回報率，吸引企業投資，進而推動地方數字經濟發展。地方政府利用數字經濟作為經濟持續增長的引擎，可以有效推動城市的經濟快速發展，進而提升政府償債能力，降低債務風險，形成債務擴張的良性循環。但另一方面，從理論來看，政府債務的急劇擴張會擠出實體經濟，造成地方資金和人才流失，影響當地的數字經濟發展。例如，在金融市場中，地方政府往往占據融資的優勢地位，地方債務的擴張會吸收金融市場貸款，增加企業融資約束，造成對實體經濟的擠出[]，從而影響經濟長期發展[7]。此外，政府債務的擴張會吸引企業將資金投入金融市場，促進非金融企業金融化[8]，進一步擠壓實體經濟。實體經濟的擠壓將會造成金融產業的人才虹吸效應，并大幅提高中小企業的融資成本，進而抑制地方數字人才和資本的流人，影響地方數字產業發展以及企業數字化轉型，抑制數字經濟發展。那么，地方政府債務融資規模究竟會如何影響城市數字經濟發展？對這一問題進行深入研究和探討具有重要的現實意義。

目前，學界已有大量文獻關注城市數字經濟發展。其中，已有文獻主要研究的是城市數字經濟發展對其他要素的影響，只有少量文獻探討城市數字經濟發展的影響因素。例如，陸揚等發現，區域一體化能顯著促進區域內數字經濟發展。黃旭等[1研究發現，生成式人工智能能夠引領數字經濟的迅猛崛起，并逐步成為國家競爭力的新引擎。丁曉欽等[11]發現，數字政府建設能夠對城市數字經濟發展產生正外部性。李俊銘等[12]發現，新型城鎮化、市場化改革與數字經濟發展之間存在高耦合協調度，市場化改革有利于數字經濟發展，新型城鎮化和數字經濟發展能夠相互促進。但現有文獻仍鮮有探討地方政府債務對城市數字經濟發展的影響。在地方政府債務融資規模龐大、城市數字經濟發展勢頭迅猛的現實背景下，研究地方政府債務對城市數字經濟發展的影響，進一步探討城市數字經濟發展的影響因素，無疑有助于經濟增長提質增效，推動實現經濟高質量發展。

基于以上分析，本文對2011—2022年我國地級及以上城市樣本進行分析，使用“地方融資平臺有息債券在地級及以上城市層面的加總”度量地方政府債務融資規模，并對地方政府債務融資規模如何影響城市數字經濟發展進行檢驗。與既有文獻相比，本文的邊際貢獻可能在于以下三個方面，即對影響城市數字經濟發展的因素、地方政府債務的經濟效應以及不同類別城市中地方政府債務對城市數字經濟發展的差異影響進行了系統分析并提供實證證據。

二、理論分析和研究假設

自分稅制改革以來，地方政府就面臨著財政支出與財政收人不匹配的難題。地方政府債務規模呈逐年上升趨勢。根據財政部數據，從2015年至2021年，我國地方政府債務余額已從15萬億元增至30萬億元[13]。自 2018年以來，我國地方政府債務規模增速均保持在兩位數的增長水平。與此同時，我國數字經濟呈現迅猛發展態勢。自2012年以來，我國數字經濟增速已連續12年顯著超過國內GDP增速[1?？梢?，在我國地方政府債務規模不斷擴張的同時，城市數字經濟發展勢頭同樣迅猛。但對于這兩者之間的關系，仍需進一步研究與討論。

不可否認的是，政府債務存量的擴張可以為地方基礎設施建設提供更加穩定的資金來源，激發各部門基礎設施的投資[14]。毛捷等[15]認為，地方政府債務作用于基礎設施投資，進而促進經濟增長，是地方政府債務拉動經濟發展的主要機制。而基礎設施建設，諸如交通基礎設施的建設，有利于地區之間的人才流動[16]，為地區數字經濟發展提供人才基礎。同時，以通信設施、算力設施為基礎的數字基礎設施建設，同樣有利于數字經濟的發展。從這個角度來看，地方政府債務擴張可以一定程度上促進地方數字經濟發展。但從另一個角度來看，地方政府債務存量過高一定程度上反映出當地財政支出的長期失衡，甚至形成結構性問題，加劇當地債務風險。張杰[17]研究發現，對于高地方政府債務風險地區，一方面，政府缺乏為當地提供公共服務、基礎設施和社會治理等公共品的能力，一定程度上削弱了當地民眾對于基層政府的認同感，降低地區人才吸引力；另一方面，政府缺乏扶持和引導企業發展的資金，這不僅會影響當地企業的轉型發展，還會阻礙有意在當地發展的企業進人。綜上所述，本文將從人才流動、資本流動和企業轉型三個方面補充闡釋地方政府債務規模對城市數字經濟發展的影響路徑。

隨著我國經濟發展從物質資本驅動轉變為人力資本驅動，人才成為各城市競相爭奪的資源[18]。目前，許多城市正面臨著數字人才短缺的問題[19]。各地政府圍繞中央提出的人才強國戰略，并結合自身實際情況相繼推出人才引進政策。在各城市“搶人”的浪潮之下，高負債城市相較于低負債城市在人才競爭中是否擁有更大的優勢，這是值得進一步研究的問題。地方政府債務的高存量，往往意味著當地政府收支常常處于不平衡的狀態。為了化解債務風險，地方政府需要在一定程度上削減財政支出，以彌補財政赤字。相較于基本民生服務、公共服務等硬性開銷，人才引進支出相對更具彈性，因此，高存量的政府債務更有可能導致人才引進政策強度的減弱。在各地爭相推出人才引進政策的背景下，地方政府減弱人才引進政策強度，將不利于當地發展數字經濟。李逸飛等[20]研究發現，地方政府債務改善可以顯著提升企業技術員工占比，即地方政府債務融資規模的減少可以有效促進技術人才的流入。余明桂等8研究發現，地方政府債務規模的擴張不僅加劇了企業融資約束，還加速了非金融企業金融化進程，進而抑制了企業勞動雇傭。因此，地方政府債務融資規模的擴張會顯著遏制人才特別是技術人才的流人。綜上所述，地方政府債務存量過高，會影響該地人才優待水平，導致數字人才的短缺甚至外流，進而抑制數字經濟的發展。

隨著中國經濟進人高質量發展階段，中國的勞動力成本優勢相較于東南亞國家逐漸下降，并且隨著發達國家的再工業化，我國實際使用的外商直接投資的增速逐漸放緩。據2024年《中國統計年鑒》，2015—2023年我國實際使用的外商直接投資的平均增速僅為 3.04% 。在此背景下，國務院制定和發布了許多政策以激勵地方招商引資，各地也掀起招商引資的熱潮。雖然我國各地招商引資政策十分豐富，但多具有“惠強惠大惠新”的共同特征[21]。以武漢市為例，武漢市政府為新引進武漢的固定資產投資項目和優質企業落戶項目，出臺了專項扶持政策，符合條件的各類企業落戶武漢即可獲得 300萬元到500 萬元的一次性落戶獎勵[22]。資本偏好低風險地區，地方政府債務存量的擴張不僅會降低地方信用，提高地方政府償債風險，甚至會引致主權債務危機甚至金融危機，從而增加外來資本的投資風險，對外來資本的流入產生擠出效應[23」。因此，擴張地方政府債務會削弱地方招商引資能力，減少外來資本，進而阻礙技術研發，抑制城市數字經濟的持續發展。

產業數字化是數字經濟發展的核心之一[24]，而產業數字化的主要方式就是通過企業數字化轉型。在數字經濟時代，企業數字化轉型可以賦予企業更多經濟活力，是企業提高自身競爭力、挖掘數據要素價值的重要渠道[25]。但是，目前我國大多數企業在數字化轉型過程中或多或少都面臨著一些問題，如轉型能力不足、轉型成本過高、轉型陣痛期過長、網絡安全威脅、歷史數據分類存儲以及員工更迭等[25-26]，僅靠企業自身常常難以有效解決上述問題，需要政府的政策或資金支持。周闊等[27研究發現，地方政府加強債務治理可以顯著推動民營企業關鍵數字技術的創新突破，助力其突破數字化轉型進程中的技術壁壘，進而推動企業數字化轉型。李逸飛等[2研究發現，地方政府債務融資規模的改善主要通過投資效應、人才效應和數字技術創新效應，推動企業數字化轉型。Yang等[2研究發現，地方政府債務的擴張會通過強化企業融資約束和扭曲企業投資偏好來抑制企業數字化轉型。在地方政府債務存在軟約束的前提下，地方政府債務存量的擴張，會削減政府對當地企業進行數字化轉型的補貼，造成對實體經濟的擠出和非金融企業金融化，進一步抑制企業數字化轉型，影響地方產業數字化程度，進而影響地方數字經濟的發展。

綜上所述，本文提出如下假設：

H：地方政府債務存量的擴大會抑制數字經濟發展。

三、計量模型設定與實證數據說明

為了更好地闡釋地方政府債務對城市數字經濟的影響，本文基于中國地級及以上城市面板數據，構建了計量模型。

（一）數據來源與樣本選擇

考慮到可獲取的北京大學數字普惠金融指數[30]的年份是2011年，且《中國城市統計年鑒》發布的最新數據是截至2022年，本文將實證研究的樣本區間限定在2011—2022年。地方政府債務數據來源于Wind數據庫，其他有關城市層面的數據來源于《中國城市統計年鑒》，部分上市公司數據來源于中國研究數據服務平臺（Chinese Research Data Services Platform）。此外，本文涉及地級及以上城市層面的宏觀數據均來自《中國城市統計年鑒》。為了防止極端異常值對實證分析過程的影響，本文對所有連續變量均進行了上下 1% 縮尾處理，并剔除數據缺失樣本，最終樣本包含2 208 個城市一年度觀察值。

（二）模型設定和變量定義

了檢驗地方政府債務融資規模對城市數字經濟發展的影響，本文構建如下模型：

Dige_i，t=α₀+α₁CT_-debt_i，t+γZ_it+δ_i+λ_t+ε_i，t

式中，Dige表示城市數字經濟發展水平，該指標的構建綜合了城市層面多項指標。參考以往文獻，趙濤等[31|主要從城市互聯網發展和數字金融普惠兩個方面測度數字經濟發展水平，但是僅從兩方面衡量城市數字經濟發展在現實之中仍具有一定的局限性。國家統計局在《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》（國家統計局令第33號）中，將數字經濟產業范圍確定為：數字產品制造業、數字產品服務業、數字技術應用業、數字要素驅動業、數字化效率提升業五個大類。本文參考余典范等[32]的研究，依據國家統計局劃分的五大類構建城市數字經濟發展水平的代理變量。

具體而言，數字產品制造業通過城市內的所有計算機、通信和其他電子設備制造上市公司總資產和廣播、電視、電影和影視錄音制作業公司的總資產進行表征；數字產品服務業通過城市內所有互聯網和相關服務業上市公司總資產、軟件和信息技術服務業上市公司總資產以及電信、廣播電視和衛星傳輸服務的上市公司總資產度量；數字技術應用業通過信息傳輸、計算機服務和軟件業就業人數占比以及人均電信業務收入衡量；數字要素驅動業使用互聯網寬帶接入用戶占比以及移動電話年末用戶數占比度量；數字化效率提升業通過北京大學數字普惠金融指數[30進行衡量。最后，利用熵權法對這些指標進行處理并求權重，以最終的評分值作為城市數字經濟發展水平的代理變量。

CT_debt表示地方政府債務融資規模。本文參考陳舒悅等[33]、余明桂等[8]對地方政府隱性債務的度量方式進行測度。融資平臺有息債券是地方政府隱性債務的主體，融資平臺發行地方城投債時需要披露當年以及前三年的財務報表，因此融資平臺的有息債券數據可得性較高。故本文通過加總城市內所有融資平臺有息債券作為地方政府債務融資規模的代理變量。具體步驟如下：首先，獲取2018年第四季度中國銀行保險監督管理委員會發布的各城市注冊的融資平臺名單；其次，在Wind 數據庫中導人各城市注冊的融資平臺名單，獲取各融資平臺 2011—2022年度財務報表并計算各融資平臺有息債券余額（包括短期借款、應付票據、應付短期債券、一年內到期的非流動負債、其他流動負債、長期借款、應付債券）；最后，在城市層面加總融資平臺有息債券作為地方政府融資規模的代理變量，參考冀云陽等[34]，使用融資平臺債務有息債務總額人均值的對數作為地方政府債務融資規模的代理變量。

Z 是控制變量。參考劉雅君等[35、陸軍等[36]、陳貴富等[3]的研究，選取地方發展水平（development）、科教支持力度（sci_edu）、人力資本（capital）、財政支出水平（gover_paid）、產業結構（indus_struc）、職工平均工資（salary）作為控制變量。除此之外，本文對年度時間固定效應δ_i 和城市個體固定效應 λ_t 進行了控制。模型中， ε_i，t 表示隨機擾動項； α₀ 是常數項； α₁ 是估計系數，表示地方政府債務對城市經濟發展的影響效應； γ 是控制變量的估計系數。各變量的具體定義和衡量方式見表1。

（三）描述性統計

表2報告了式（1）中各連續型變量的描述性統計結果，所有連續型變量均在 1% 水平上縮尾。值得注意的是，城市數字化發展水平是通過熵權法計算出來的評分，為了展示的美觀性，本文對其進行了放大10000倍的處理。由于人均融資平臺有息債券在地級及以上城市內加總后的最小值為97元，最大值為80019元，標準差為13893。因此，地級及以上城市內人均融資平臺有息債券存在數據量過大、數據標準差大的問題?？紤]到模型中可能存在的異方差問題，使用地方政府債務融資規模人均值的對數作為地方政府債務融資規模的代理變量。

四、實證結果及分析

為驗證地方政府債務對城市數字經濟發展的影響，本文首先運用雙向固定效應模型進行基準回歸分析。在此基礎上，使用工具變量法與外生沖擊檢驗探討內生性問題，并進行一系列穩健性檢驗。

（一）地方政府債務融資規模與城市數字經濟發展

表3報告了基準回歸模型的估計結果，驗證了地方政府債務融資規模對城市數字經濟發展的負向影響。模型（1）報告了不加控制變量但控制雙向固定效應的模型估計結果。進一步的，本文基于理論分析，并同時參考劉雅君等[35]、陸軍等[36]的研究結果，發現地方發展水平、地方科教支持力度和地方人力資本對城市數字經濟發展有較為顯著的正向影響；本文在控制雙向固定效應的基礎上先對這三個變量進行控制，以進一步觀察在控制對城市數字經濟發展有顯著推動作用的控制變量后模型回歸結果的變化，具體的回歸結果見模型（2）。根據現有文獻，剩余三個控制變量，即財政支出水平、產業結構、職工平均工資對地方數字經濟發展的影響存在爭議，因此，本文在控制前三個變量的基礎上將這剩余三個控制變量同時加入模型中進行檢驗，回歸結果模型（3）。

模型（1）是僅加入控制雙向固定效應的回歸結果，核心解釋變量在 1% 的顯著水平上顯著為負。模型（2）是在控制雙向固定效應的基礎上，加人了部分理論上對城市數字經濟發展有正向推動的控制變量，回歸結果顯示核心解釋變量仍然在 1% 的水平上顯著為負。而模型（3）是在控制雙向固定效應后，加入全部控制變量的模型回歸結果，核心解釋變量的系數仍然在 1% 的顯著水平上顯著為負。并且，隨著逐漸加入控制變量，模型的調整 R² 值增大，表明模型的解釋能力進一步提升。上述回歸結果均表明，地方政府債務融資規模對城市數字經濟發展具有顯著的負向影響，即地方政府債務融資規模顯著降低了城市數字經濟發展水平。

值得注意的是，上述回歸結果與現實中地方政府債務快速擴大、數字經濟發展高速發展的現象不完全一致。究其原因，可能有以下幾點。首先，從地方政府債務的存量來看，根據李稻葵等[38]的研究，2020 年地方政府財政盈余和地方國企利潤總額之和僅占地方債規模的 2.2% ，微弱的財力甚至無法支撐政府還息，政府債務問題已較為嚴峻。而近 80% 的地方政府債務都屬于基建債務[38]，這部分政府債務存量又在多個層面上遏制了當地數字經濟的發展。其次，從地方政府債務的流量來看，地方政府進一步舉債往往不是為了發展數字經濟，大多是出于基礎設施建設和公共服務提供[38]、平衡財政收支[39]，甚至是借新償舊以化解政府存量債務風險，并不能直接推動數字經濟的發展。

除此之外，龐大的政府債務存量一定程度上反映了地方在發展過程中可能存在過度關注GDP增長和短期行為較為突出的現象[38]，而這種對未來重視不足的傾向同樣不利于數字經濟的發展。并且，不斷擴大的政府債務存量意味著地方財政長期處于收支失衡狀態，甚至有可能已經成為結構性問題，給當地帶來了較高的債務風險，不利于數字經濟的發展。其中，一個典型的例子便是天津。天津地處在京津冀地區，在北京的輻射下數字經濟發展具有得天獨厚的優勢，但是由于其較高的政府債務，其數字經濟發展程度與其他直轄市或一線省會城市相比仍有較大差距。綜上所述，地方政府債務雖然在歷史上的確曾帶來諸多益處，但在一些地方，當前大量的地方政府債務存量已經超過當前地方政府的債務承受能力[38」，嚴重抑制了當地的數字經濟發展。這也是目前政府增加化債資源、防范化解地方政府債務風險的部分意義所在。

（二）內生性問題

本文采用工具變量和外生沖擊檢驗的方法緩解模型可能存在的內生性問題。

1．工具變量法

為了緩解因果關系識別中遺漏變量和反向因果等問題導致的內生性偏誤，本文首先使用工具變量法緩解計量模型可能存在的內生性問題。參考熊虎等[40]、Demirci 等[41]、余海躍等[42]的研究，本文采用城市政府土地出讓面積和地方財政一般預算支出中的國防支出作為地方政府債務的工具變量；同時，考慮到不同城市之間行政區域土地面積的差異性，本文使用政府土地出讓面積除以城市行政區域土地面積，進行標準化處理。此外，為了避免地方政府債務對政府土地出讓面積的反向影響，保證工具變量的外生性，本文選取標準化后的政府土地出讓面積的三階滯后項（Lsq），以及地方財政一般預算支出中的國防支出（Dspend），共同作為地方政府債務的工具變量。從工具變量的相關性來看，政府土地出讓面積與地方政府債務融資規模具有顯著的相關性。政府通過出讓土地實施土地財政，會對地方政府的債務融資產生顯著的促進作用[43]。范劍勇等[44]指出，地方政府通過降低土地價格來吸引投資，會使得地方政府出現債務難以遏制等問題。而地方財政一般預算支出中的國防支出與財政支出密切相關，因此與地方政府債務融資規模具有高度相關性，工具變量的相關性條件得以滿足。從工具變量的外生性來看，地方政府出讓土地行為，主要與中央和地方政府的土地政策以及地方政府的收支相關，滯后三年的土地出讓面積不僅與當期城市數字經濟發展的相關性較弱，且不會直接影響當期城市數字經濟發展的規模，具備較強的外生性。而國防支出是政府一般公共預算支出中較為外生的部分，同樣不會影響城市的數字經濟發展，具備較強的外生性。

表4模型（1）報告了工具變量估計第一階段的回歸結果。結果顯示：標準化后的政府土地出讓面積的三階滯后項和國防支出對地方政府債務的影響均顯著為正，從計量結果上證明工具變量的相關性，Kleibergen-PaaprkLM檢驗量為96.265，在 1% 水平上拒絕原假設，不可識別約束檢驗通過，工具變量與內生解釋變量具有一定的相關性。Kleibergen-Paap rkWaldF統計量大小為58.093，顯著大于10，弱工具變量檢驗通過，工具變量與內生變量之間具有較強的相關性。以上檢驗結果顯示，本文選取的工具變量是有效且合理的。表4模型（2）匯報了工具變量第二階段回歸結果，結果顯示：地方政府債務融資規模（CT_debt）的回歸系數依然顯著為負，說明在排除了內生性問題的干擾下，基準回歸結果是較為可信的，證明了本文模型和結果的穩健性。

2.外生沖擊檢驗

《中華人民共和國預算法》（以下簡稱《預算法》）在2014年修正時，在允許地方政府適當發行政府債券的同時，明確地方政府不得以其他任何方式舉借債務或提供擔保，因而有利于規范政府收支行為，強化預算約束，并規范化政府舉債方式。《預算法》的頒布對政府隱性負債起到了明顯的治理效果，稀釋了政府債務風險[45]。基于此，本文將《預算法》的頒布作為外生沖擊事件，構建雙重差分模型進行外生沖擊檢驗?？紤]到《預算法》的頒布是全國性事件，并不存在傳統意義上的實驗組和對照組，傳統的雙重差分模型不適用。參考蔡慶豐等[46]的研究，本文構建強度雙重差分模型。筆者認為，地方政府債務融資規模越大的城市，其受到《預算法》的影響就會越大。同時，為了充分避免政策對實驗組和對照組劃分的影響，本文通過計算各城市2011—2013年地方政府債務融資規模的均值，以此作為實驗組和對照組劃分的基礎，并具體以2011—2013 年地方政府債務融資規模的均值的中位數為標準，劃分實驗組和對照組。具體模型設定如下：

Digei，t=θ₀+θ₁Treat_i×Shock_t+θ₂X_i，t+δ_i+λ_t+ε_i，t

式中， Treat_i×Shock_t 是本模型中的核心解釋變量，其中Treat;表示該城市是否是實驗組，如果是實驗組 Treati則賦值為1，反之為0；而 Shock，表示該城市是否受到外生沖擊，如果受到沖擊即年份在2015年及以后，Shock，則賦值為1，反之為 0θ₁ 是本模型關注的重點，如果 θ₁ 顯著為正，說明在《預算法》實施后，實驗組的數字經濟發展水平高于對照組的數字經濟發展水平。而《預算法》的實施可以降低地方政府債務融資水平， θ₁ 顯著為正，則說明隨著地方政府債務融資水平的降低，城市數字經濟發展水平提升，即可驗證地方政府債務融資水平對數字經濟發展水平的抑制作用。表

5報告了強度雙重差分模型的回歸結果。如表5所示，Treat × Shock的系數在 5% 的顯著性水平下正向顯著，這表明《預算法》的實施有利于城市數字經濟發展，間接證明了本文的觀點，即地方政府債務融資規模的變動會引起數字經濟發展水平的反向變動，地方政府債務融資水平對數字經濟發展水平具有抑制作用。

（三）穩健性檢驗

為檢驗基準回歸結果的穩健性，本文采用替換解釋變量的衡量方式、替換被解釋變量的衡量方式、排除中美貿易摩擦的影響，進行穩健性檢驗。穩健性檢驗結果見表6。

1.替換解釋變量的衡量方式

本文重新定義地方政府債務融資規模，以檢驗基準回歸結果的穩健性。具體替換方式如下：首先，在城市層面加總融資平臺有息負債并取自然對數，作為地方政府債務融資規模的代理變量，具體回歸結果見表6模型（1）。其次，由于地方政府債務的利用效果往往具有一定的滯后性，使用滯后一期的政府債務融資規模作為地方政府債務融資規模的代理變量，具體回歸結果見表6模型（2）。上述兩個回歸結果顯示，替代解釋變量的衡量方式后，回歸結果仍未出現顯著性變化，融資平臺有息債券對數和政府債務融資規模滯后項的系數依然顯著為負，說明模型結果是較為穩健的。

2.替換被解釋變量的衡量方式

本文通過對城市數字經濟發展的重新定義，以檢驗模型結果的穩健性。具體來說，參考趙濤等[31「對城市數字經濟發展情況的度量方式，構建城市數字經濟發展的代理變量進行穩健性檢驗，具體回歸結果見表6模型（3）?；貧w結果顯示，解釋變量政府債務融資規模的系數保持負向顯著，地方政府債務仍然顯著抑制城市數字經濟發展。

3.排除中美貿易摩擦的影響

2018年3月，美國政府宣布對中國出口至美國的商品加征關稅，這一舉措引發了中美兩國的貿易爭端，中美貿易摩擦從此不斷加劇。為了避免中美貿易摩擦對地方政府債務的影響，本文剔除了2019年及以后的數據，重新進行回歸，具體回歸結果見表6模型（4）?；貧w結果顯示，地方政府債務融資規模的系數仍顯著為負，說明模型結果是較為穩健的。

五、異質性分析

地方政府債務對城市數字經濟發展的抑制作用，可能會受到城市的行政級別、政策強度和研發強度的影響。首先，地方政府債務具有很強的政策性，研究不同行政級別城市的政府債務對城市數字經濟的影響是很有必要的。城市級別的不同會帶來資源和環境上的差異，這種差異會促使生產要素在高行政級別城市過度聚集[47]，從而削弱政府債務對城市數字經濟發展的影響。并且，較高的行政級別對外商投資有直接正向影響[48]，進一步弱化了政府債務對城市數字經濟發展的抑制作用。因此，相較于高行政級別城市，低行政級別城市受政府債務的影響可能會更強。其次，首個國家級大數據綜合試驗區2016年在貴州成立，之后不斷有大數據綜合試驗區獲批成立。大數據綜合試驗區的設立可以顯著促進當地人力資本升級[49]，并推動地方企業數字化轉型[50]，而處在大數據綜合試驗區的城市會對數字經濟發展有更加明顯的政策支持，進一步稀釋地方政府債務對數字經濟發展的負面影響。因此，處在大數據綜合試驗區的城市受政府債務的影響可能會更小。最后，研發強度不僅會顯著影響地方的經濟發展質量[51]，還可以改善大數據企業現在以及未來的績效[52]，有利于地方的數字經濟發展，進一步緩解地方政府債務的負向影響。因此，研發強度越強的地區，受政府債務影響的可能性會越小。

（一）行政級別異質性

本文所選樣本既包括普通地級市樣本，又包括直轄市、副省級城市和省會城市樣本。城市的行政級別，預計將會影響地方政府債務融資規模對城市數字經濟發展的抑制作用。一方面，2014年，財政部印發《2014年地方政府債券自發自還試點辦法》，該辦法明確規定試點地區在國務院批準的發債規模限額內，自行組織本地區政府債券發行、支付利息和償還本金的機制，并強調了地方自行承擔債券還本付息責任。而該辦法涉及的試點地區主要是直轄市和副省級城市。另一方面，不同層級城市的政府在行為模式上可能存在差異，并且地方政府架構不同可能影響地方政府舉債強度，從而影響地方政府債務融資規模對城市數字經濟發展的抑制作用。據此，本文將樣本劃分為中心城市和非中心城市，中心城市包括直轄市、副省級城市和省會城市，而非中心城市即普通地級市。接著分別對中心城市和非中心城市進行回歸，回歸結果見表7。

回歸結果顯示，對于中心城市，地方政府債務對城市數字經濟發展的影響不再顯著，但是對于非中心城市，地方政府債務仍然抑制城市數字經濟發展?？赡艿脑蛟谟冢阂皇菍τ谥行某鞘卸?，城市基礎較好，中央政策傾斜程度高，未來發展前景好，高地方負債并不會帶來外來資本流入意愿的降低，而非中心城市不具備這樣的紅利，過度舉債就會導致政府信用的下降，進而削弱外來資本對城市發展的信心，從而影響數字經濟的發展；二是中心城市的經濟更加活躍，企業之間的競爭壓力更大。由于企業數字化轉型對企業績效具有提升作用，在中心城市的企業迫于競爭壓力便會不斷改革創新，更有動力進行數字化轉型，以避免在激烈的競爭中落于下風。因此，對于中心城市而言，地方政府往往不需要過多給予數字化轉型補貼，企業也會迫于競爭壓力選擇數字化轉型。但是對于非中心城市，企業數量往往較少，企業之間的競爭大多不如中心城市激烈，如果缺少政府推動，往往沒有動力進行數字化轉型；三是中心城市有著更高的資源配置效率[53]、更快的政策出臺頻率、更加透明的政策措施、更加完善的人才引進政策、更好的經濟環境和就業環境，這些都會成為吸引人才流動的重要因素。在多重因素作用下，中心城市的地方政府即使降低對人才的優惠，仍然會有很多人才涌人。但是對于非中心城市，或許地方政府對人才的優待就是人才流入的主要原因，當政府因債務增加被迫降低對人才的補助后，人才便會很快流失，進而影響當地數字經濟的發展。因此，對于非中心城市而言，地方債務會顯著影響城市數字經濟發展。

（二）政策強度異質性

2016年3月，經國家發展改革委、工業和信息化部、中央網信辦發函批復，中國首個國家級大數據綜合試驗區在貴州成立。同年10月，又有兩個跨區域類綜試區、四個區域示范類綜試區和一個大數據基礎設施統籌發展類綜試區獲批成立。相較于未處于大數據綜合實驗區內的城市，處于大數據綜合試驗區內的城市對于數字經濟發展的政策支持程度會更高。據此，本文依據城市是否屬于國家級大數據綜合試驗區，將樣本劃分為高政策強度和低政策強度兩類，接著分別對高政策強度樣本和低政策強度樣本進行回歸，回歸結果見表8?；貧w結果顯示，對于高政策強度樣本而言，地方政府債務融資規模對城市數字經濟發展的影響不顯著，但是對于低政策強度樣本，地方債務對城市數字經濟發展仍然負向顯著。原因可能有以下三個：一是在國家級大數據綜合試驗區，地方享受國家的政策的扶持和優待，會更加吸引企業特別是數字化企業的進入，政府負債擴張也不會較大程度上影響資金的流入。而對于非國家級大數據綜合試驗區的城市，則沒有享受這種紅利，政府高負債運行必然會影響資本的流人；二是在國家級大數據綜合試驗區，國家政策和補貼促進了原本需要競爭和補助才能發展的企業數字化轉型，而位于非國家級大數據綜合試驗區的企業無法享受這種紅利；三是在國家級大數據綜合試驗區，政策對數字化產業的扶持必然會帶來更好的就業環境和人才補貼，進而吸引人才流入。綜上，在國家級大數據綜合實驗區，地方政府債務的擴張對人才、資本流動和企業數字化轉型的抑制作用較弱，因此，在高政策強度地區，地方政府債務對城市數字經濟發展的負向影響不再顯著。

（三） 研發強度異質性

進一步的，本文根據各城市研發人員數量的平均數，將城市劃分為高研發強度城市和低研發強度城市兩類，爾后分別進行回歸，回歸結果見表9?；貧w結果顯示，對于低研發強度地區，地方政府債務均在 1% 的水平上顯著抑制城市數字經濟發展。但是對于高研發強度地區，地方政府債務規模的擴張對城市數字經濟發展的負向影響不再顯著。原因可能有以下兩個：一是高研發強度地區目前已有較多研發人員，因此，相較于低研發強度地區，人才流人對城市數字經濟發展的影響更小。并且，已經定居的人才進行跨區域流動，需要考慮諸多因素，如家庭所在地等，因此已經定居城市內的研發人員大多不會因為地方人才引進強度的降低而離開。因此，對于高研發強度的地區，地方政府債務擴張對人才流動的抑制作用相對較弱。二是高研發強度地區往往經濟發展水平也會更高，相較于低研發強度的城市有著更全面的基礎設施和政策扶持，地方負債規模的上升并不會帶來外來資本流人意愿的大幅降低。并且，經濟發展水平更高的高研發強度地區，企業之間的競爭往往更激烈，在缺少政府補助的情況下，同樣會有意愿進行數字化轉型。而低研發強度地區并沒有上述優勢，因此，低研發強度地區的數字經濟發展會對地方政府債務融資規模有著更高的敏感度。

六、研究發現與啟示

本文以我國2011—2022年地級及以上城市為樣本，對地方政府債務融資規模如何影響城市數字經濟發展進行了研究。研究發現，地方政府債務融資規模的擴張會對城市數字經濟發展水平產生顯著的抑制作用，并通過內生性檢驗和穩健性檢驗，證明模型結果是穩健的。異質性分析表明，地方政府債務融資規模對城市數字經濟發展的負向影響主要集中在非中心城市、低政策強度城市和低研發強度城市。

本文具有一定的理論意義和邊際貢獻。第一，本文對數字經濟發展的影響因素進行了補充。目前，學界對于數字經濟的研究主要關注數字經濟發展對其他要素的影響。在本文之前，只有少量文獻關注于數字經濟發展的影響因素，并主要是從區域一體化程度、生成式人工智能、數字政府建設情況、市場化改革、新型城鎮化，以及高新區的技術創新和“寬帶中國”戰略帶來的基礎設施建設等方面進行了討論[9-12.35-36]。本文從新的角度對數字經濟發展的影響因素進行解釋，即在地方政府債務嚴峻的現實背景下，從地方政府債務的角度解釋城市數字經濟發展，著重強調了地方財政的影響，補充了現有研究的不足。第二，本文為地方政府債務的經濟效應研究提供了一個新的視角。當前，對于地方政府債務的研究已經較為完善，大量文獻對地方債務如何影響其他變量進行了研究。毛捷等[54通過實證研究發現，地方政府債務不利于降低企業污染排放，并會影響地方環境污染程度；余明桂等[8研究發現，地方政府債務融資的擴張加劇了企業融資約束、促進非金融企業金融化，進而抑制了企業勞動雇傭；冀云陽等[55]通過實證研究，檢驗了地方政府債務規模的上升不利于全要素生產率的提高。但已有文獻未對地方債務如何影響城市數字經濟進行探討，本文拓寬了地方政府債務影響的研究范圍。第三，本文對不同類別城市中地方政府債務對城市數字經濟發展的影響差異進行了系統分析?？紤]到不同行政級別、不同政策強度和不同研發強度的城市在資本、人才、數字企業等數字經濟發展要素的稟賦上的差異，本文具體分析了不同類型的城市地方政府債務對數字經濟發展的差異性影響，并提供了相應的實證證據。本文的結論為地方政府管理地方政府債務、發展數字經濟提供了政策參考和決策依據。

本文的研究結論可為地方政府發展數字經濟提供一定的啟示。首先，地方政府債務融資規模的擴張會對城市數字經濟發展產生抑制作用。黨的二十屆三中全會提出，要完善政府債務管理制度，而其關鍵在于進一步堅持繼續深化財政體制改革，合理劃分中央與地方財政事權和支出責任，通過壓縮地方政府債務比例、發展壯大國債市場等方式化解地方政府債務問題。中央政府應當加強地方政府債務績效管理，關注債務使用效果，并強化債務監管。同時，應當嚴格落實地方政府舉債終身問責制和債務問題倒查機制，完善地方政府債務全鏈條、全流程監管。地方政府應當完善債務分配機制，將政府債務向項目準備充分、未來收益明顯、能夠推動經濟高發展的項目傾斜，進而緩解地方政府債務對城市數字經濟發展的負面影響，促進城市數字經濟發展。除此之外，地方政府應該意識到數字經濟在目前經濟發展中的重要作用，適當提高對數字經濟發展的支持力度。其次，地方政府債務融資規模對城市數字經濟發展的負向影響主要集中在非中心城市、低政策強度城市和低研發強度城市。對于這些城市，地方政府更應該因地制宜地推出針對性政策。一方面，地方化債資源的增加使得地方政府化解存量債務的壓力大大減輕。因此，政府應當將工作重心轉移至防范新增債務上，堅決遏制新增隱性債務，建立更加完善的債務監測口徑，防范隱性債務擴張，同時強化預算約束管理，加強債務監管問責，進一步緩解地方政府債務風險。另一方面，地方政府應當落實數字經濟發展規劃，堅持“資金跟著項目走，項目跟著規劃走”，提高地方政府資金利用效率。除了地方政府之外，中央政府也可以充分實施“大數據試點地區政策”，將更多的城市納入試點范圍，使之享受數字經濟發展的紅利。中央政府可以參考貴州的成功經驗，將更多大數據中心搬到相對落后的區域，拉動當地就業和經濟的發展。概言之，地方政府應當充分發揮政府對數字經濟發展的引領作用，通過政策扶持、設立專項基金和組織技術交流等方式，充分發揮政府在數字經濟發展中的引領作用，以推動城市數字經濟的發展。

本文也存在一定的局限，需在未來研究中進一步完善。一方面，由于既有數據的限制，本文對假設中提到的作用機制缺乏進一步實證檢驗，僅停留在理論層面對其進行分析。未來研究者可以通過構建更為準確的變量，從實證角度來驗證地方政府債務對城市數字經濟發展的影響機制。另一方面，地方政府債務數據存在部分缺失，本文將數據缺失的樣本進行刪除，在一定程度上可能會對實證分析結果產生影響。本文雖在穩健性檢驗部分，通過多種方式試圖緩解數據缺失對實證分析結果帶來的影響，但仍無法完全排除這種影響。未來研究者或許可以通過人工智能、數據爬蟲等技術，以獲取相關數據。

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Does Government Debt Inhibit Urban Digital Economic Development？ An Analysis Based on Panel Data of Chinese Cities at Prefecture Level and Above

HE LiWANG Shaozhang JIANG Zhen （Faculty of Applied Economics，University of Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 102488，China）

Abstract ： The report of the 2Oth National Congress of the Communist Party of China proposed to accelerate the development of the digital economy and deepen its integration with the real economy. Currently， the digital economy has become a new engine for sustained economic growth，while the development of the digital economy requires substantial financial investment from governments. Against the backdrop of rising local government debt， it is crucial to examine whether the scale of local government debt financing inhibits the development of urban digital economy. Using panel data from prefecture-level and above cities in China （2011- 2022），this study examined the impact of local government debt on urban digital economy development. It finds that local government debt scale significantly suppresses the growth of the urban digital economy. Further analysis shows that the negative impact is more pronounced in non-central cities， cities with low policy intensity and cities with low Ramp;D intensity. This research provides theoretical and policy insights for local governments to optimize debt financing strategies and foster digital economy growth.

Key words： government debt； digital economy ; talent flow； capital flow ； enterprise digitaltransformation