胡躍藍(lán)
(三明醫(yī)學(xué)科技職業(yè)學(xué)院,福建 三明 365000)
當(dāng)前,我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由注重?cái)?shù)量增加的粗放型向質(zhì)量提升的集約型方式轉(zhuǎn)變,高質(zhì)量發(fā)展成為各行業(yè)轉(zhuǎn)型的重要指引,創(chuàng)新在這一過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用,依托互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)平臺(tái)形成的數(shù)字經(jīng)濟(jì)為經(jīng)濟(jì)社會(huì)創(chuàng)新提供了途徑,成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿Γ湓谡仙鐣?huì)資源、降低交易成本、促進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展等方面的內(nèi)在優(yōu)勢(shì)成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不可缺少的組成部分。目前,關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的相關(guān)研究是學(xué)界的研究熱點(diǎn),大量研究文獻(xiàn)已經(jīng)論證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有顯著的影響作用。[1-6]但受各地方發(fā)展條件的約束,其積極作用表現(xiàn)出一定的區(qū)域差異。而以往研究多側(cè)重于考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展影響的線性效應(yīng),關(guān)于兩者的空間關(guān)系變化及非線性關(guān)系則有待進(jìn)一步探討?;诖耍疚臄M利用因子分析法構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo),采用空間計(jì)量模型與分位數(shù)回歸方法,實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平影響的空間溢出效應(yīng)及非線性作用,以為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展提供實(shí)證參考。
關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)選取,相關(guān)研究已做了較多探討。[7-9]本文借鑒以往研究,參考國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中信部等發(fā)表的有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)算方法及指標(biāo)構(gòu)成,提出基礎(chǔ)設(shè)施、發(fā)展質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)成效三方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見(jiàn)表1)。該指標(biāo)體系從覆蓋區(qū)域、覆蓋人口、傳輸速率三方面考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況,從網(wǎng)絡(luò)普及度與共享度考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展質(zhì)量,從經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值、就業(yè)貢獻(xiàn)與發(fā)展?jié)摿θ矫婵疾鞌?shù)字經(jīng)濟(jì)的成效,最終形成包括3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、8個(gè)二級(jí)指標(biāo)和15個(gè)三級(jí)指標(biāo)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。并在后續(xù)因子分析中,將會(huì)根據(jù)探索性因素分析結(jié)果對(duì)上述指標(biāo)構(gòu)成進(jìn)行調(diào)整。
表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
關(guān)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平,目前普遍采用聯(lián)合國(guó)開(kāi)發(fā)的HDI指數(shù)、歐盟提出的綜合社會(huì)評(píng)價(jià)指標(biāo)以及OECD提出的千年發(fā)展目標(biāo)。我國(guó)根據(jù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展內(nèi)容提出了CDI指數(shù)。從總體來(lái)看,上述指標(biāo)主要包括經(jīng)濟(jì)狀況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生活水平、市場(chǎng)化、人口等方面。本文參考以往研究,提出經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,包括3個(gè)一級(jí)指標(biāo),9個(gè)二級(jí)指標(biāo)。具體的,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平包括:人均GDP(Y1)、財(cái)政支出(Y2)、全社會(huì)固定資產(chǎn)(Y3)、出口總額(Y4)和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比(Y5);社會(huì)發(fā)展水平包括:15~65歲人口占比(Y6)和每十萬(wàn)人口高等教育學(xué)生數(shù)(Y7);人民生活水平包括:居民收入(Y8)和社會(huì)消費(fèi)品零售總額(Y9)。
由表2可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的KMO值均在0.6以上,Bartlett的球形度檢驗(yàn)在1%水平上顯著,說(shuō)明對(duì)兩變量選取的各評(píng)價(jià)指標(biāo)適合做因子分析,模型的擬合度較優(yōu)。
表2 KMO與Bartlett 的球形度檢驗(yàn)結(jié)果
由表3可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平分別提取3個(gè)和2個(gè)公因子,累積解釋方差分別達(dá)到81.629%與77.485%,說(shuō)明兩變量提取的公因子能夠在較大程度上反映原始指標(biāo)的信息內(nèi)容。
表3 公因子提取結(jié)果
根據(jù)公因子提取結(jié)果得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)旋轉(zhuǎn)成分矩陣及各指標(biāo)的得分系數(shù)(見(jiàn)表4),由表4可見(jiàn),各指標(biāo)因子載荷絕對(duì)值均在0.5以上,說(shuō)明其對(duì)公因子具有良好的解釋力度,因子分析模型的適配度較好。
表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)旋轉(zhuǎn)成分矩陣與得分系數(shù)
表5顯示,經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平提取了2個(gè)公因子,各指標(biāo)載荷值均在0.5以上,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平原始指標(biāo)選取有一定合理性。
表5 經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平旋轉(zhuǎn)成分矩陣與得分系數(shù)
由表6可知,從總體上看,本文構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平因子評(píng)價(jià)模型具有良好的信效度,所提取的公因子能夠在一定程度上反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展?fàn)顩r。
表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)水平的均值描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果
基于ADF-fisher法的單位根檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表7。從表7可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的原序列在5%水平上均不顯著,經(jīng)過(guò)一階差分轉(zhuǎn)換后,兩變量的統(tǒng)計(jì)量均在1%水平上達(dá)到顯著,說(shuō)明2009—2018年數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平存在同階單整關(guān)系,即兩變量適宜做面板數(shù)據(jù)模型分析。
表7 ADF-fisher單位根檢驗(yàn)結(jié)果
1.模型構(gòu)建形式。對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平關(guān)系進(jìn)行線性回歸,采用30省份(因數(shù)據(jù)缺失,故不含港澳臺(tái)與西藏地區(qū))面板數(shù)據(jù)構(gòu)建固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型,式(1)為模型的基本表達(dá)形式。
Yit=βXit+eit+μit
(1)
式(1)中,Y與X分別代表經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平與數(shù)字經(jīng)濟(jì),e與μ分別為常數(shù)項(xiàng)與殘差,i與t分別為個(gè)體效應(yīng)與時(shí)間效應(yīng)。
2.線性面板模型回歸估計(jì)結(jié)果。由表8可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的影響在1%水平上表現(xiàn)出顯著促進(jìn)作用,模型的R2較高,達(dá)到0.916,表示模型擬合度較優(yōu),說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的影響有充分的解釋力度。由彈性系數(shù)結(jié)果可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)每提升1個(gè)百分點(diǎn)會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平提升1.082個(gè)百分點(diǎn),說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)。
表8 面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果
1.模型構(gòu)建形式。本文構(gòu)建了空間滯后、誤差與杜賓三個(gè)模型檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的空間關(guān)系,空間滯后模型與誤差模型主要用于判斷經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的空間溢出性,兩模型可以通過(guò)Log-likelihood值予以判斷;空間杜賓模型用于檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)水平影響的空間溢出性。采用鄰接矩陣對(duì)各地區(qū)的空間關(guān)系進(jìn)行賦權(quán)。式(2)—(4)分別為空間滯后、誤差與杜賓模型的表達(dá)形式:
(2)
(3)
(4)
2.空間相關(guān)性分析結(jié)果。采用莫蘭指數(shù)分析兩變量的空間自相關(guān)性。表9顯示,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的莫蘭指數(shù)值大多均達(dá)到顯著性,只有2011年、2012年、2014年未在5%水平上達(dá)到顯著。經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的莫蘭指數(shù)值均在1%水平上達(dá)到顯著,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較強(qiáng)的空間自相關(guān)性。此外,兩變量的莫蘭指數(shù)值整體上均有所下降,說(shuō)明兩變量的空間相關(guān)性有所減弱,但總體上存在較強(qiáng)的空間自相關(guān)性。
表9 全局莫蘭指數(shù)測(cè)度結(jié)果
3.空間計(jì)量回歸估計(jì)結(jié)果。從表10可知,各模型關(guān)鍵性檢驗(yàn)參數(shù)空間滯后項(xiàng)與空間誤差項(xiàng)均在1%水平上達(dá)到顯著,說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平存在顯著的空間依存特征,空間滯后模型的檢驗(yàn)結(jié)果較空間誤差模型更為理想(根據(jù)Log-likelihood值判斷,選取該值較大的模型進(jìn)行重點(diǎn)分析)。空間滯后模型結(jié)果顯示,經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平存在明顯的空間溢出,即本地經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平不僅受數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響,還與鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平有密切關(guān)系,表現(xiàn)出明顯的空間溢出性。由空間滯后項(xiàng)彈性系數(shù)可知,鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平每提升1個(gè)百分點(diǎn)會(huì)帶動(dòng)本地經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平提升0.474個(gè)百分點(diǎn)??臻g杜賓模型結(jié)果顯示,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的影響存在明顯的空間溢出,具體的,本地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)不僅對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的提升具有顯著促進(jìn)作用,對(duì)鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平提升也具有顯著促進(jìn)作用,根據(jù)直接效應(yīng)與間接效應(yīng)的彈性系數(shù)可知,本地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)每提升1個(gè)百分點(diǎn)對(duì)本地與鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平產(chǎn)生0.664和0.512個(gè)百分點(diǎn)的正向影響,總效應(yīng)達(dá)1.175。
表10 空間計(jì)量模型回歸估計(jì)結(jié)果
采用Koenker和Bassett于1978年提出的方法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的關(guān)系進(jìn)行分位數(shù)回歸,得到表11。
表11 分位數(shù)回歸估計(jì)結(jié)果
從表11可以看到,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的影響在各分位點(diǎn)下均表現(xiàn)出顯著促進(jìn)作用,隨著分位點(diǎn)的提升,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用也在逐漸增強(qiáng),在取0.9作為分位點(diǎn)時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)彈性系數(shù)值達(dá)到最大,每提升1個(gè)百分點(diǎn)可以帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平提升1.348個(gè)百分點(diǎn)。從這一結(jié)果來(lái)看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的影響不存在明顯的非線性趨勢(shì),兩者表現(xiàn)出較為明顯的協(xié)同發(fā)展關(guān)系。
1.結(jié)論。第一,經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平存在明顯的空間溢出,相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)水平存在著密切關(guān)系。第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的影響存在著明顯的空間溢出,具體而言,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的直接效應(yīng)略高于對(duì)鄰近地區(qū)間接影響作用。第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的影響不存在明顯的非線性趨勢(shì),隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平的提升,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用在逐漸增強(qiáng)。
2.建議。第一,加強(qiáng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策投入力度,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供政策支撐。進(jìn)一步加大對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)在基礎(chǔ)設(shè)施、人才培養(yǎng)等方面的投入力度,通過(guò)稅收、財(cái)政等多種政策減輕數(shù)字化企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本,加快完善網(wǎng)絡(luò)高速公路的建設(shè)進(jìn)程,著重關(guān)注農(nóng)村、貧困地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施服務(wù),改善農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字化服務(wù)落后的局面。充分利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等高新技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展優(yōu)勢(shì),加快知識(shí)經(jīng)濟(jì)收益的轉(zhuǎn)化速率,提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的協(xié)同發(fā)展水平。第二,鼓勵(lì)企業(yè)間信息交流與共享,促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的區(qū)域均衡發(fā)展。鼓勵(lì)企業(yè)間進(jìn)行信息交流合作,減少由于信息技術(shù)壟斷導(dǎo)致的效率損失,充分發(fā)揮企業(yè)在信息技術(shù)研發(fā)方面的戰(zhàn)略性作用。同時(shí),要將信息技術(shù)的使用滲透到各行業(yè)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型中,以信息技術(shù)改革為先導(dǎo),為企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)有力的外部支撐,充分挖掘數(shù)字經(jīng)濟(jì)在企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展過(guò)程中的驅(qū)動(dòng)能力。