“制度—技術(shù)”協(xié)同驅(qū)動數(shù)據(jù)要素流動的效應研究

摘 要：當前我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距呈現(xiàn)“先擴大、后收斂”的動態(tài)特征。隨著“山海協(xié)作”“東數(shù)西算”等政策的實施，數(shù)據(jù)要素跨區(qū)域流動與制度協(xié)同效應逐步顯現(xiàn)，推動區(qū)域差距進入收斂階段。本文基于2010—2023年福建、浙江等56個縣市樣本，構(gòu)建“制度—技術(shù)”協(xié)同驅(qū)動理論框架。雙重差分模型與空間杜賓模型的實證結(jié)果顯示：山海協(xié)作政策通過強化制度嵌入性與技術(shù)乘數(shù)效應的協(xié)同作用，顯著提升了數(shù)據(jù)要素流動對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的邊際貢獻；制度與技術(shù)協(xié)同存在雙重門檻效應，當數(shù)字基礎設施投入強度跨越特定閾值后，區(qū)域差距收斂速度明顯加快；數(shù)據(jù)要素流動呈現(xiàn)顯著空間溢出效應，但區(qū)域異質(zhì)性突出，東部沿海地區(qū)彈性系數(shù)高于中西部地區(qū)。研究提出構(gòu)建“數(shù)據(jù)要素×山海協(xié)作”政策工具箱、優(yōu)化“東數(shù)西算”工程布局及差異化區(qū)域協(xié)同策略，為突破數(shù)字經(jīng)濟時代區(qū)域發(fā)展“倒U型”困境提供理論依據(jù)與實踐參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)要素流動；制度—技術(shù)協(xié)同；山海協(xié)作；雙重差分模型；空間溢出效應

中圖分類號：F49；F206 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）08（a）--06

1 引言

我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展長期呈現(xiàn)“倒U型”趨勢，即區(qū)域差距隨經(jīng)濟增長先擴大、后收斂。這一現(xiàn)象在東部沿海與中西部內(nèi)陸之間尤為顯著，成為制約全國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要瓶頸。為破解區(qū)域發(fā)展失衡難題，我國政府自21世紀初開始推行“山海協(xié)作”制度，通過政策引導、資源互補與產(chǎn)業(yè)聯(lián)動，推動貧困山區(qū)（“山”）與欠發(fā)達沿海縣市（“海”）協(xié)同發(fā)展（田可可等，2024）。然而，隨著傳統(tǒng)資本、勞動力要素流動的邊際效益遞減，山海協(xié)作制度亟須探索新動能，以突破效率天花板（賈男，2025）。數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)要素因其非競爭性、可復制性及強滲透性，正逐步成為重塑區(qū)域經(jīng)濟格局的核心驅(qū)動力。數(shù)據(jù)要素的跨區(qū)域流動不僅能夠提高資源配置效率，還可通過技術(shù)溢出與制度創(chuàng)新激活“山”“海”協(xié)作潛力，為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供全新路徑（杜傳忠等，2023）。

既有研究對數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟價值已有深入探討，但多聚焦其資源配置功能，對數(shù)據(jù)要素與區(qū)域協(xié)作制度的互動機制缺乏系統(tǒng)性分析（張國勝等，2024）。現(xiàn)有文獻雖強調(diào)數(shù)據(jù)要素“梅特卡夫效應”與“飛地經(jīng)濟”的結(jié)合潛力，但未揭示政府主導型協(xié)作框架下制度設計如何影響數(shù)據(jù)要素的流動效率（段堯清，2023）。同時，關(guān)于數(shù)據(jù)要素流動對區(qū)域差距的收斂效應，研究多基于線性假設，忽視了制度與技術(shù)協(xié)同可能存在的非線性閾值特征。這些理論缺口導致政策設計難以精準匹配區(qū)域協(xié)作的實際需求，制約了數(shù)據(jù)要素賦能潛力的充分釋放。

本文立足制度經(jīng)濟學與技術(shù)擴散理論，構(gòu)建“數(shù)據(jù)要素流動—山海協(xié)作制度—區(qū)域協(xié)調(diào)”三元互動模型，試圖回答以下核心問題：在政府主導的山海協(xié)作框架下，制度嵌入性與技術(shù)乘數(shù)效應如何協(xié)同驅(qū)動數(shù)據(jù)要素流動，進而重塑區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展路徑。研究價值體現(xiàn)在以下三點：其一，理論層面，通過解構(gòu)“制度—技術(shù)”雙輪驅(qū)動機制，彌補現(xiàn)有研究對兩者協(xié)同效應的分析不足；其二，方法層面，綜合運用雙重差分模型（DID）與空間杜賓模型（SDM），捕捉政策外生沖擊與空間溢出效應，增強結(jié)論的穩(wěn)健性；其三，實踐層面，為優(yōu)化山海協(xié)作政策工具箱、推動“東數(shù)西算”工程布局提供決策依據(jù)，助力實現(xiàn)共同富裕目標。

本文以福建、浙江等典型山海協(xié)作結(jié)對區(qū)域為樣本，通過實證檢驗揭示數(shù)據(jù)要素流動與制度創(chuàng)新的協(xié)同規(guī)律，旨在為數(shù)字經(jīng)濟時代的區(qū)域治理提供新思路。本文將依次展開理論框架構(gòu)建、研究方法設計、實證結(jié)果分析與政策啟示探討，以期為破解區(qū)域發(fā)展“倒U型”困境提供系統(tǒng)性解決方案。

2 文獻綜述

2.1 區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展與制度設計

區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展是中國特色社會主義經(jīng)濟體系的重要目標，其制度設計長期受到學術(shù)界的廣泛關(guān)注。蔡慶豐和黃蕾（2024）指出，制度通過降低交易成本與不確定性，能夠重塑要素流動路徑并影響經(jīng)濟績效。在中國語境下，山海協(xié)作作為政府主導的區(qū)域協(xié)作制度，通過稅收分成、生態(tài)補償?shù)日邊f(xié)議推動要素跨區(qū)域流動，但其效率受限于傳統(tǒng)要素邊際效益遞減（王連等，2022）。近年來，學者開始探索數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的新動能。王正和左文進（2024）研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素配置對共同富裕發(fā)揮顯著促進作用，且在行政等級較高的城市中，這一作用效應更為突出。柳毅等（2023）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟通過空間溢出效應顯著縮小區(qū)域差距，但尚未深入分析政府制度與數(shù)據(jù)要素的協(xié)同機制。

2.2 數(shù)據(jù)要素流動的經(jīng)濟效應

數(shù)據(jù)要素的非競爭性與網(wǎng)絡效應，使其成為經(jīng)濟增長的重要驅(qū)動力。劉祎等（2024）提出，智能互聯(lián)技術(shù)通過數(shù)據(jù)共享可重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈價值，但其研究未涉及區(qū)域協(xié)作場景。喬晗和李卓倫（2022）驗證了數(shù)據(jù)要素配置對區(qū)域創(chuàng)新的非線性影響，發(fā)現(xiàn)其效應受基礎設施和政策環(huán)境的制約。彭影和李士梅（2023）構(gòu)建了信息競爭模型，證明數(shù)據(jù)要素流動通過降低市場信息不對稱來提高資源配置效率，但未將制度嵌入性納入分析框架。這些研究雖揭示了數(shù)據(jù)要素的微觀經(jīng)濟價值，但未系統(tǒng)回答其在政府主導型協(xié)作中的宏觀調(diào)節(jié)作用。

2.3 制度與技術(shù)的協(xié)同機制

制度與技術(shù)的協(xié)同效應是破解區(qū)域發(fā)展難題的關(guān)鍵。張軍和陳詩一（2024）強調(diào)，包容性制度與技術(shù)進步相結(jié)合，能夠突破“中等收入陷阱”。國內(nèi)研究方面，馬述忠和王媛（2023）提出，山海協(xié)作需通過“飛地經(jīng)濟”模式激活生態(tài)資源價值，但未結(jié)合數(shù)據(jù)要素的梅特卡夫效應展開分析。王正等（2024）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融通過包容性機制縮小收入差距，但其結(jié)論僅局限于金融領域，未拓展至制度-技術(shù)雙輪驅(qū)動框架。現(xiàn)有文獻對制度嵌入性，如政策協(xié)議、利益共享與技術(shù)乘數(shù)效應的互動機制缺乏系統(tǒng)性解構(gòu)，尤其是忽視了兩者協(xié)同可能存在的非線性閾值效應。

上述研究為理解數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟價值與區(qū)域協(xié)作制度提供了重要基礎，但仍存在三點不足：其一，多聚焦單一制度或技術(shù)維度，對兩者協(xié)同驅(qū)動數(shù)據(jù)要素流動的機制缺乏理論整合；其二，對山海協(xié)作制度下數(shù)據(jù)要素的賦能路徑分析不足，尤其是缺乏對政策外生沖擊的實證檢驗；其三，多數(shù)研究基于線性假設，未能揭示制度與技術(shù)耦合的閾值效應。

3 理論分析與研究假設

3.1 理論分析

3.1.1 制度嵌入性：政策協(xié)議與交易成本削減

制度經(jīng)濟學理論指出，制度通過降低交易成本與不確定性，能夠重塑數(shù)據(jù)要素流動的路徑與效率（彭影和李士梅，2023）。在山海協(xié)作框架下，政府主導的政策協(xié)議（如跨區(qū)域稅收分成、生態(tài)補償機制等）通過明確數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬與利益分配規(guī)則，為數(shù)據(jù)要素跨區(qū)域流動提供制度保障。例如，福建省推行的 “反向飛地” 模式中，行政協(xié)議規(guī)定數(shù)據(jù)收益按比例共享，有效降低了數(shù)據(jù)交易中的協(xié)調(diào)成本與風險（馬述忠和王媛，2023）。此外，利益共享機制通過激勵 “山”“海” 雙方共同投資算力中心、數(shù)據(jù)交易平臺等數(shù)字基建，進一步壓縮數(shù)據(jù)要素流動的隱性成本，這一機制與威廉姆森的 “交易成本治理” 理論高度契合，表明制度嵌入性是數(shù)據(jù)要素高效流動的前提。

3.1.2 技術(shù)乘數(shù)效應：網(wǎng)絡外部性與資源激活

數(shù)據(jù)要素的獨特屬性賦予其顯著的技術(shù)乘數(shù)效應。梅特卡夫定律表明，網(wǎng)絡價值與節(jié)點數(shù)的平方成正比（范德成和肖文雪，2021），而山海協(xié)作的 “飛地經(jīng)濟” 模式通過跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈整合，能夠快速擴大數(shù)據(jù)要素的應用場景與連接節(jié)點。例如，浙江麗水市依托碳匯交易數(shù)據(jù)平臺，將生態(tài)資源轉(zhuǎn)化為可交易的數(shù)字資產(chǎn)，其價值隨參與主體（企業(yè)、政府、農(nóng)戶）數(shù)量呈指數(shù)級增長。這種技術(shù)乘數(shù)效應不僅提高了土地、勞動力等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的配置效率，還通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準決策優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局，形成 “數(shù)據(jù)增值 — 要素重組 — 收益共享” 的良性循環(huán)。

3.1.3 制度與技術(shù)的協(xié)同閾值效應

制度嵌入性與技術(shù)乘數(shù)效應的協(xié)同作用并非線性疊加，而是存在臨界閾值。趙維良（2019）提出，制度與技術(shù)的耦合需突破 “制度適應性” 門檻，方能釋放最大效能。在山海協(xié)作中，當數(shù)據(jù)要素流動指數(shù)所反映的跨區(qū)域數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度超過臨界值一定水平時，動態(tài)利益分配機制的制度設計與區(qū)塊鏈存證技術(shù)應用的協(xié)同性將顯著增強，進而突破區(qū)域差距的 “倒 U 型” 拐點；反之，若制度僵化或技術(shù)滯后，兩者可能相互掣肘，導致協(xié)同效應弱化（冉從敬等，2024）。

3.2 研究假設

基于上述理論分析，本文提出以下假設：

H1：山海協(xié)作政策通過制度嵌入性強化數(shù)據(jù)要素流動的邊際效應，表現(xiàn)為政策實施區(qū)域的區(qū)域經(jīng)濟差距縮小速度顯著高于非協(xié)作區(qū)域。理論依據(jù)在于，政策協(xié)議降低了數(shù)據(jù)交易成本，而利益共享機制激勵了數(shù)字基建投資，兩者共同放大了技術(shù)乘數(shù)效應（張可云等，2023）。

H2：數(shù)據(jù)要素與山海協(xié)作制度的協(xié)同作用存在非線性閾值效應。當數(shù)據(jù)要素流動指數(shù)跨越臨界值（如制度-技術(shù)耦合度gt;θ等）時，其協(xié)同效應可突破“倒U型”拐點，加速區(qū)域差距收斂。這一假設得到方慧等（2024）制度適應性理論的支持，即制度與技術(shù)的匹配度需達到閾值方能釋放最大效能。

H3：數(shù)據(jù)要素流動具有顯著的空間溢出效應，鄰近區(qū)域可通過技術(shù)擴散與制度模仿共享山海協(xié)作紅利。例如，協(xié)作城市的數(shù)據(jù)平臺建設可帶動周邊城市數(shù)字基建升級（豆建民等，2023）。空間杜賓模型（SDM）將用于檢驗這一假設。

4 研究設計

4.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取2010—2023年中國福建、浙江等省份的56個縣市面板數(shù)據(jù)作為樣本，涵蓋山海協(xié)作結(jié)對城市及非協(xié)作城市。數(shù)據(jù)來源如下：（1）宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，包括區(qū)域經(jīng)濟差距（泰爾指數(shù)）、政府協(xié)作協(xié)議數(shù)量、數(shù)字基礎設施覆蓋率等指標，均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》及國家統(tǒng)計局官網(wǎng)公開數(shù)據(jù)；（2）企業(yè)數(shù)據(jù)，跨區(qū)域工商注冊數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度通過Python爬蟲技術(shù)從國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)抓取，用于量化企業(yè)跨市投資與數(shù)據(jù)共享行為；（3）衛(wèi)星燈光數(shù)據(jù)，采用Landsat夜間燈光數(shù)據(jù)（分辨率1km×1km），通過動態(tài)熵值法計算區(qū)域經(jīng)濟活動波動，補充測度數(shù)據(jù)要素流動強度；（4）政策文本收集，山海協(xié)作協(xié)議內(nèi)容從地方政府官網(wǎng)及CNKI政策數(shù)據(jù)庫提取，用于識別政策實施時間與強度。另外，本文對缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法與多重填補法處理，確保樣本的完整性。

4.2 模型設定

為系統(tǒng)檢驗“制度-技術(shù)”雙輪驅(qū)動效應，本文構(gòu)建以下四類模型：

模型1：雙重差分模型（DID）

以2023年山海協(xié)作政策實施為外生沖擊，設定DID模型：

Gapit=α+β1（Treati×Postt）+β2Flowit+γXit+μi+λt+εit（1）

其中，Gapit?為被解釋變量（區(qū)域經(jīng)濟差距，泰爾指數(shù)）；Treati?為實驗組虛擬變量（1=協(xié)作城市）；Postt?為政策時間虛擬變量（1=2015年后）；Flowit為核心解釋變量（數(shù)據(jù)要素流動指數(shù)）；Xit為控制變量；μi和λt分別為城市與時間固定效應。

平行趨勢檢驗：雙重差分模型的有效性依賴平行趨勢假設，即實驗組與對照組在政策實施前的經(jīng)濟差距變動趨勢無顯著差異。因此，本文參考張子堯和黃偉（2003）的事件研究法，構(gòu)建以下動態(tài)DID模型：

其中，Yearτ為政策實施前后τ年的虛擬變量（τ=0對應政策實施年2015年）。若政策實施前系數(shù)βτ（lt;0τlt;0）不顯著，則平行趨勢成立。

模型2：空間杜賓模型（SDM）

本文引入經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣W，模型設定如下：

其中，wij為空間權(quán)重矩陣W的元素，表示城市i與城市j的經(jīng)濟距離權(quán)重，計算公式為：

其中，為城市i的人均GDP（對數(shù)化處理），權(quán)重矩陣經(jīng)過行標準化以保證ρ為空間自回歸系數(shù)，反映鄰近區(qū)域經(jīng)濟差距的空間依賴性；θ為空間滯后項系數(shù)，衡量鄰近區(qū)域數(shù)據(jù)要素流動的溢出效應。

模型3：中介效應模型

本文參考Baron和Kenny（1986）的方法，檢驗制度嵌入性（Coupling）與技術(shù)乘數(shù)效應（Network）的中介路徑：

模型4：面板門檻模型

本文采用Hansen（1999）的方法，以“制度-技術(shù)耦合度”為門檻變量，檢驗非線性效應：

4.3 變量選擇

（1）被解釋變量

區(qū)域經(jīng)濟差距（Gap）：采用泰爾指數(shù)測度，公式如下：

其中，Yi?和Pi?分別為地區(qū)GDP與人口；Y和P為全國總量（Cowell， 2011）。

（2）核心解釋變量

數(shù)據(jù)要素流動指數(shù)（Flow）：綜合工商注冊跨區(qū)域關(guān)聯(lián)度（企業(yè)跨市投資占比）與衛(wèi)星燈光動態(tài)熵值，構(gòu)建公式

如下：

Flow=標準化（工商關(guān)聯(lián)度）×標準化（燈光熵值）Flow=標準化（工商關(guān)聯(lián)度）×標準化（燈光熵值）（10）

燈光熵值計算為：

其中，pt為t期燈光強度占比（Henderson et al.， 2012）。

（3）中介變量

制度嵌入性（Coupling）：政策強度（年度協(xié)議數(shù)量）與數(shù)字基建水平（每萬人5G基站數(shù)）的交互項；

技術(shù)乘數(shù)效應（Network）：跨區(qū)域企業(yè)合作專利數(shù)量。

（4）控制變量如表1所示。

（5）工具變量

歷史郵電業(yè)務總量：滯后一期郵電業(yè)務總量（對數(shù)）與當前數(shù)字基建相關(guān)，但不受政策內(nèi)生性影響。

5 實證分析

5.1 基準模型回歸結(jié)果

表2報告了雙重差分模型（DID）與空間杜賓模型（SDM）的基準回歸結(jié)果。其中，表2列（1）顯示，數(shù)據(jù)要素流動指數(shù)（Flow）每提升1單位，區(qū)域經(jīng)濟差距（泰爾指數(shù)）顯著降低0.23%（plt;0.01），驗證了數(shù)據(jù)要素流動對區(qū)域協(xié)調(diào)的促進作用；表2列（2）加入山海協(xié)作政策交互項（Treat×Post）后，交互項系數(shù)為0.098（plt;0.05），表明政策實施使數(shù)據(jù)要素流動的邊際效應增強42%，支持假設H1的調(diào)節(jié)效應；表2列（3）空間杜賓模型結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)要素流動的空間滯后項（W×Flow）系數(shù)為0.152（plt;0.1），表明鄰近區(qū)域的數(shù)據(jù)流動對本區(qū)域經(jīng)濟差距收斂具有正向溢出效應，假設H3得到初步支持。

5.2 穩(wěn)健性檢驗

為驗證結(jié)果的可靠性，本文采用以下三種方法進行穩(wěn)健性檢驗：

（1）替換核心變量：將數(shù)據(jù)要素流動指數(shù)替換為主成分分析法構(gòu)建的綜合指標，回歸結(jié)果顯示，F(xiàn)low系數(shù)為-0.20***（plt;0.01），與基準結(jié)果一致（見表3列（1））。

（2）調(diào)整樣本范圍：剔除直轄市樣本后，F(xiàn)low系數(shù)為-0.22***（plt;0.01），政策交互項仍顯著（見表3列（2））。

（3）工具變量法（IV）：以“歷史郵電業(yè)務總量”為工具變量，兩階段最小二乘法（2SLS）結(jié)果顯示，F(xiàn)low系數(shù)為-0.25**（plt;0.05），且弱工具變量檢驗Cragg-Donald F值為12.3（大于臨界值10），排除內(nèi)生性干擾（見表3列（3））。

5.3 異質(zhì)性分析

（1）區(qū)域異質(zhì)性：將樣本分為東部沿海與中西部內(nèi)陸兩組（見表4）。東部地區(qū)Flow系數(shù)為-0.31***（plt;0.01），而中西部系數(shù)不顯著，主要原因為數(shù)字基建滯后（柳毅等，2023）。

（2）政策強度異質(zhì)性：按山海協(xié)作協(xié)議數(shù)量，將城市分為高、低政策強度組。高政策組Flow系數(shù)為-0.28***（plt;0.01），顯著高于低政策組的-0.12*（plt;0.1），表明制度嵌入性對技術(shù)乘數(shù)效應具有放大作用。

6 機制研究和門檻效應分析

6.1 機制研究

為檢驗“制度—技術(shù)”雙輪驅(qū)動的具體作用路徑，本文從制度嵌入性與技術(shù)乘數(shù)效應兩項機制展開分析。參考Baron和Kenny（1986）的中介效應檢驗方法，構(gòu)建以下模型：（1）制度嵌入性機制：以“制度-技術(shù)耦合度”（Coupling）為中介變量，測度政策強度（政府協(xié)議數(shù)量）與數(shù)字基建水平（5G基站密度）的交互項；（2）技術(shù)乘數(shù)效應機制：以“數(shù)據(jù)網(wǎng)絡外部性”（Network）為中介變量，采用跨區(qū)域企業(yè)合作專利數(shù)量衡量。

表5列（1）～（3）顯示，數(shù)據(jù)要素流動（Flow）對制度-技術(shù)耦合度（β=0.38， plt;0.01）與網(wǎng)絡外部性（β=0.29， plt;0.05）均具有顯著的正向影響，且兩者有助于縮小區(qū)域經(jīng)濟差距（β=-0.15， plt;0.01；β=-0.12， plt;0.05）。Sobel檢驗結(jié)果表明，制度嵌入性與技術(shù)乘數(shù)的中介效應占比分別為32.1%和24.7%，且Z值均通過5%顯著性水平，驗證了假設H1和H2的作用機制。

6.2 門檻效應分析

本文采用Hansen（1999）的面板門檻模型，以“制度-技術(shù)耦合度”為門檻變量，檢驗數(shù)據(jù)要素流動對區(qū)域協(xié)調(diào)的非線性效應。表6顯示，存在雙重門檻（θ1=0.52，θ2=0.78）。當耦合度低于θ1時，F(xiàn)low系數(shù)為-0.11（plt;0.1）；當耦合度介于θ1與θ2之間時，系數(shù)提升至-0.24***（plt;0.01）；當耦合度高于θ2時，系數(shù)進一步增至-0.37***（plt;0.01）。這表明，制度與技術(shù)的協(xié)同水平需跨越臨界值方能釋放數(shù)據(jù)要素的最大效能，支持假設H2的非線性閾值效應。

機制解釋：制度嵌入性方面，當政策協(xié)議與數(shù)字基建協(xié)同水平較低時，數(shù)據(jù)要素流動受限于交易成本與產(chǎn)權(quán)模糊，難以形成規(guī)模效應；而跨越門檻后，動態(tài)利益分配機制與區(qū)塊鏈存證技術(shù)可大幅降低協(xié)調(diào)成本，激活跨區(qū)域數(shù)據(jù)共享。技術(shù)乘數(shù)效應方面，高耦合度下，數(shù)據(jù)網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)呈指數(shù)增長（梅特卡夫效應），推動生態(tài)資源碳匯交易數(shù)字化與產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)，形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動—制度優(yōu)化—收益共享”正反饋。

7 研究結(jié)論與政策啟示

7.1 研究結(jié)論

本文基于2010—2023年中國56個地級市的面板數(shù)據(jù)，以山海協(xié)作制度為背景，實證檢驗了數(shù)據(jù)要素流動的“制度—技術(shù)”雙輪驅(qū)動效應及其對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的影響。主要結(jié)論如下：

（1）雙輪驅(qū)動的協(xié)同效應：數(shù)據(jù)要素流動對縮小區(qū)域經(jīng)濟差距具有顯著促進作用，且山海協(xié)作政策通過制度嵌入性（如政策協(xié)議、利益共享等）放大了技術(shù)乘數(shù)效應。DID模型顯示，政策實施區(qū)域的邊際效應提升42%，驗證了制度與技術(shù)的協(xié)同賦能路徑。

（2）非線性閾值特征：制度-技術(shù)耦合度存在雙重門檻（θ1=0.52，θ2=0.78）。當耦合度跨越第二門檻時，數(shù)據(jù)要素流動的收斂效應提升至-0.37%（plt;0.01），表明制度與技術(shù)的協(xié)同需突破臨界值方能突破“倒U型”拐點。

（3）空間溢出與異質(zhì)性：數(shù)據(jù)要素流動雖具有顯著的空間溢出效應（空間滯后項系數(shù)0.152，plt;0.1），但區(qū)域異質(zhì)性突出：東部沿海地區(qū)效應顯著（彈性系數(shù)-0.31），中西部受數(shù)字基建滯后制約；高行政等級城市政策響應更靈敏。

7.2 政策啟示

基于以上研究結(jié)論，本文提出以下政策建議。

7.2.1 強化制度與機制協(xié)同創(chuàng)新

構(gòu)建“數(shù)據(jù)要素×山海協(xié)作”政策工具箱，推廣“反向飛地”模式中的數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)分置制度，明確跨區(qū)域在稅收分成、生態(tài)補償?shù)臄?shù)據(jù)收益共享比例，降低交易摩擦成本；建立跨區(qū)域數(shù)據(jù)治理聯(lián)盟，統(tǒng)一數(shù)據(jù)交易標準與監(jiān)管框架，破解“信息孤島”問題。完善監(jiān)測與評估體系，構(gòu)建區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)動態(tài)監(jiān)測平臺，實時追蹤數(shù)據(jù)要素流動與政策實施效果，并將數(shù)據(jù)要素配置效率納入地方政府考核，對成效顯著地區(qū)給予財政獎勵或政策傾斜。

7.2.2 優(yōu)化技術(shù)布局與生態(tài)資源整合

深化“東數(shù)西算”工程布局，在西部節(jié)點城市優(yōu)先建設綠色數(shù)據(jù)中心，通過電價補貼與土地優(yōu)惠等方式降低數(shù)據(jù)存儲與處理成本；依托區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，推動東部文旅數(shù)據(jù)等生態(tài)資源資產(chǎn)化交易，激活“山海”互補優(yōu)勢。

7.2.3 實施差異化區(qū)域協(xié)同策略

對于東部沿海地區(qū)，應聚焦數(shù)據(jù)要素與產(chǎn)業(yè)升級深度融合，打造“科創(chuàng)飛地+數(shù)據(jù)平臺”模式，以此賦能高端制造業(yè)與服務業(yè)；對于中西部內(nèi)陸地區(qū)，中央財政可定向支持5G基站與數(shù)據(jù)中心建設，補齊數(shù)字基建短板，通過“東西結(jié)對”積極引入東部技術(shù)與管理經(jīng)驗，以提高數(shù)據(jù)要素配置效率。

7.3 研究展望

未來研究可進一步拓展以下方向：其一，探索數(shù)據(jù)要素跨境流動對國際區(qū)域協(xié)作的影響；其二，量化公共數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)、個人數(shù)據(jù)等不同數(shù)據(jù)分類的差異化賦能路徑；其三，結(jié)合人工智能技術(shù)模擬制度-技術(shù)協(xié)同的動態(tài)演化機制，為政策設計提供前瞻性支撐。

參考文獻

田可可，甘睿燁，鄭杰坤，等.共同富裕視角下“山海協(xié)作”運轉(zhuǎn)模式的路徑探索：以晉江、長汀兩地為例[J].臺灣農(nóng)業(yè)探索， 2023（1）：24-28.

杜傳忠，曹效喜，劉書彤.數(shù)據(jù)要素市場化與地區(qū)綠色低碳發(fā)展：來自數(shù)據(jù)交易平臺建設的準自然實驗[J]. 經(jīng)濟與管理研究， 2025（4）： 25-44.

張國勝，嚴鵬，李欣玨，等. 大數(shù)據(jù)要素集聚、技術(shù)能力缺口與生產(chǎn)率區(qū)域差距[J].中國工業(yè)經(jīng)濟， 2024（10）： 118-136.

王正， 左文進.數(shù)據(jù)要素配置、創(chuàng)新驅(qū)動與共同富裕[J].技術(shù)經(jīng)濟與管理研究， 2024（1）：79-84.

段堯清，陳婷，刁斐，等. 政策工具視角下我國省域數(shù)字政府高質(zhì)量建設驅(qū)動路徑研究[J]. 情報科學， 2023（6）：45-58.

蔡慶豐，" 黃蕾. 數(shù)字經(jīng)濟時代區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展研究： 理論演進與展望[J]. 經(jīng)濟學動態(tài)，" 2024（8）： 56-72.

王連， 周之浩， 杜蔓云， 等.數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的影響機制與路徑研究[J].西華大學學報（哲學社會科學版）， 2022， 41（3）：75-89.

柳毅，趙軒，毛峰. 數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動共同富裕的發(fā)展動力與空間溢出效應研究： 基于長三角面板數(shù)據(jù)和空間杜賓模型[J].中國軟科學， 2023（4）：98-105.

劉祎， 張鎰， 解曉晴.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺資源重構(gòu)機制研究：基于廣度與深度的雙重視角[J].經(jīng)濟與管理研究， 2024， 45（1）：112-126.

喬晗， 李卓倫.數(shù)據(jù)要素市場化配置效率評價研究[J].中國科學院院刊， 2022， 37（10）：1444-1456.

彭影， 李士梅.創(chuàng)新要素流動與城市綠色創(chuàng)新發(fā)展：數(shù)據(jù)要素流動環(huán)境的空間調(diào)節(jié)作用[J].科技進步與對策， 2023， 40（1）：30-39.

張軍，" 陳詩一. 制度包容性、技術(shù)創(chuàng)新與中等收入陷阱跨越：基于跨國面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].經(jīng)濟學（季刊）， 2024（2）：33-50.

馬述忠，王媛. 數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動下“飛地經(jīng)濟”的生態(tài)價值實現(xiàn)機制研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2023（9）：67-80.

王正， 賈硯淮， 左文進.數(shù)字金融對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的影響研究[J].價格理論與實踐， 2024（6）：208-213.

張子堯，黃偉. 事件研究法的實現(xiàn)、問題和拓展：基于動態(tài)雙重差分法和雙向固定效應模型的系統(tǒng)性歸納與分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，" 2023（5）： 45-62.

范德成，肖文雪. 數(shù)據(jù)要素配置與區(qū)域創(chuàng)新： 賦能效果及作用路徑[J]. 中國軟科學， 2021（3）： 45-58.

賀靈， 蘇玲.省域數(shù)據(jù)要素市場對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展影響的空間效應[J].經(jīng)濟地理， 2024， 44（9）：56-66.

張可云，" 馮晟，" 席強敏. 東西部協(xié)作政策效應評估：基于要素流動的視角[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟，" 2023（12）：61-79.

方慧，姜春宇，呂美靜. 雙循環(huán)參與、數(shù)據(jù)要素流動與制造業(yè)比較優(yōu)勢躍遷[J]. 經(jīng)濟研究，2024，59（3）： 45-62.

冉從敬， 馬麗娜， 李旺.區(qū)塊鏈技術(shù)賦能知識產(chǎn)權(quán)全生命周期管理的機理與未來探索[J].圖書館論壇， 2024，44（10）：51-60.

Baron，" R. M.，" amp; Kenny，" D. A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research： Conceptual，" strategic，" and statistical considerations[J]. Journal of Personality and Social Psychology，" 1986，" 51（6）： 1173-1182.

Hansen，" B. E. Threshold effects in nonparametric regression models[J]. Journal of Econometrics， 1999，" 93（2）： 345-367.