數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域全要素生產(chǎn)率提升
——基于長三角城市群的實(shí)證研究

戴為民,李國棟

(安徽財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

近些年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展催生了社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新模式，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺、人工智能等新一代信息技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心內(nèi)容逐漸成為人們生產(chǎn)生活的一部分，主導(dǎo)著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新格局?！妒澜缁ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展報告2021》顯示，過去一年全球范圍內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模已達(dá)到30余萬億美元，占各國國內(nèi)生產(chǎn)總值的比例已超四成；我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模超過5萬億美元，在國內(nèi)生產(chǎn)總值中的貢獻(xiàn)接近四成，位居世界第二位(1)資料來源：中國信息通信研究院于2021年8月發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書——疫情沖擊下的復(fù)蘇新曙光》。。據(jù)此可見，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇、經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵驅(qū)動作用非常明顯。

自2016年《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》落地之后，以上海為中心的長江三角洲城市群作為我國經(jīng)濟(jì)的佼佼者，發(fā)展情況在國際上備受矚目。按照國家“十四五”總體規(guī)劃中“加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國”“打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢”等政策基調(diào)，我國必須在新發(fā)展階段抓住機(jī)遇推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，而全要素生產(chǎn)率是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的載體，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下研究區(qū)域全要素生產(chǎn)率的變化具有重要意義。鑒于此，本文嘗試探究長三角城市群在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響下的全要素生產(chǎn)率變化，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對長三角地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的助力效果，以此為我國現(xiàn)代化城市群、都市圈的建設(shè)提供具體經(jīng)驗(yàn)和切實(shí)建議。本文基于2010—2020年長三角城市群26個地級市的面板數(shù)據(jù)，探討長三角地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的影響，并剖析其作用機(jī)制。

一、文獻(xiàn)回顧

自1996年Tapscott首次提出“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”這一術(shù)語之后(2)1996年美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Don Tapscott在其撰寫的《The Digital Economy：Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence》一書中詳細(xì)闡述了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對社會的影響，在業(yè)內(nèi)產(chǎn)生了巨大的影響，他也因此被稱為“數(shù)字經(jīng)濟(jì)之父”。，學(xué)界對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究主要是圍繞其規(guī)模測算及社會影響兩個方面。厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵和范圍是后續(xù)測算其發(fā)展規(guī)模的前提和基礎(chǔ)。通過梳理信息經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念發(fā)展歷程可以發(fā)現(xiàn)，三者的核心部分均為信息通信技術(shù)(或數(shù)字技術(shù))，它們是不同時期產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)[1]，可以從狹義與廣義兩個角度去理解(3)狹義的數(shù)字經(jīng)濟(jì)也可以叫做數(shù)字化產(chǎn)業(yè)，它是指使用數(shù)字技術(shù)對信息進(jìn)行加工處理得到數(shù)字化產(chǎn)品，流通于國民經(jīng)濟(jì)各個領(lǐng)域并且能夠?yàn)閲窠?jīng)濟(jì)其他行業(yè)帶來顯著利潤的公共性產(chǎn)業(yè)；廣義的數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念是根據(jù)2016年《二十國集團(tuán)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議》提出的，即“數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以數(shù)字化信息與知識作為生產(chǎn)要素，以信息化網(wǎng)絡(luò)為載體，以ICT的使用來促進(jìn)效率提升和宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的經(jīng)濟(jì)活動總和”。。有學(xué)者通過梳理數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵特征，并綜合數(shù)字技術(shù)促進(jìn)社會生產(chǎn)方式變革之路徑以及產(chǎn)權(quán)、技術(shù)和資源三重視角下數(shù)據(jù)這一要素的特征，深度探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)理論[2]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模統(tǒng)計方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)測度方法分為直接法和對比法兩類[3]。直接法首先需要厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵特征，確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)核算產(chǎn)品范圍，使用生產(chǎn)法或者增長核算框架等方法估算一定區(qū)域內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模，由于數(shù)據(jù)體系龐大，現(xiàn)有研究的估算對象主要以國家層面為主；對比法也叫指數(shù)法，它是通過構(gòu)建指標(biāo)體系，對比不同經(jīng)濟(jì)體之間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相對情況，其估算對象多以省域?qū)用鏋橹?。還有學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟(jì)供給使用表的編制進(jìn)行了探索[4]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的社會影響方面，當(dāng)前研究主要關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對一國政策[5-6]、經(jīng)濟(jì)增長[7]及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[8]等領(lǐng)域帶來的影響。

自“索洛悖論”(4)諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者Robert Solow(1987)提出“索洛悖論”：除了生產(chǎn)率以外，計算機(jī)的作用無處不在。出現(xiàn)之后，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者在信息技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)與全要素生產(chǎn)率方面展開了大量實(shí)證研究。根據(jù)本文研究主題，這里從經(jīng)濟(jì)體全要素生產(chǎn)率測度和數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率的影響兩個向度梳理當(dāng)前研究動態(tài)。近年來，相關(guān)學(xué)者主要圍繞隨機(jī)前沿分析法(stochastic frontier analysis)和DEA指數(shù)法(data envelopment analysis)對全要素生產(chǎn)率測度方法進(jìn)行拓展，通過對全要素生產(chǎn)率的變化進(jìn)行創(chuàng)新分解，并對這種新分解的各個技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行探索[9]，國內(nèi)學(xué)者多數(shù)是用省際、城市層面數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證對比檢驗(yàn)[10]。有學(xué)者指出，在內(nèi)生增長理論分析框架下，信息技術(shù)與全要素生產(chǎn)率二者之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系[11]，但是過度信息化會導(dǎo)致資源浪費(fèi)與資源錯配，進(jìn)而抑制全要素生產(chǎn)率的增長[12]。如果將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展在顯著促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的同時，會抑制技術(shù)效率的提升[13]。也有學(xué)者從機(jī)理分析與實(shí)證檢驗(yàn)視角得出相反結(jié)論[14]，其原因是當(dāng)前我國數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)較為薄弱，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的虹吸效應(yīng)對技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)出阻礙作用。還有學(xué)者通過構(gòu)建基于一般均衡理論的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率影響機(jī)制模型，從微觀、中觀和宏觀角度對我國城市數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展可以顯著促進(jìn)城市整體生產(chǎn)效率[15]。

縱觀既有研究成果，雖然在經(jīng)濟(jì)體數(shù)字經(jīng)濟(jì)與全要素生產(chǎn)率兩方面已進(jìn)行了深入的探索，但關(guān)于城市層面的二者之間關(guān)系的分析較少，基于城市群視角的研究成果更是罕見。此外，缺乏數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響區(qū)域全要素生產(chǎn)率的機(jī)制研究。本文邊際貢獻(xiàn)有：第一，研究視角上，基于城市群范疇及地級市層面的數(shù)據(jù)，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率的作用路徑；第二，研究方法上，從互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字金融發(fā)展兩個層面評估城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用主成分分析方法和超越對數(shù)模型假定的SFA法分別測算城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和全要素生產(chǎn)率；第三，研究內(nèi)容上，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代全要素生產(chǎn)率并結(jié)合理論分析和實(shí)證研究，符合當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)正處于動能轉(zhuǎn)換的階段狀態(tài)，為實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供理論支撐。

二、理論分析與假設(shè)提出

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域全要素生產(chǎn)率

信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)展，助推了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，同時數(shù)字經(jīng)濟(jì)對傳統(tǒng)生產(chǎn)方式和居民生活產(chǎn)生了重大影響。一方面，數(shù)字技術(shù)被應(yīng)用于社會各個領(lǐng)域推動社會企業(yè)集聚，促進(jìn)企業(yè)間交流合作；企業(yè)通過將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品生產(chǎn)過程，顯著提升了企業(yè)生產(chǎn)能力，促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率增長。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過加強(qiáng)社會各方面信息交流，清除了各產(chǎn)業(yè)和地區(qū)間交流障礙，加速了資源要素流動，提高了資源整體優(yōu)化配置；從企業(yè)內(nèi)部來看，數(shù)字信息通過加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部各級交流，對企業(yè)管理效率提升發(fā)揮了重要作用，同時也相應(yīng)縮減了企業(yè)管理成本，進(jìn)而提升了生產(chǎn)效率。根據(jù)已有的相關(guān)研究，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升的因素主要包括資源配置的優(yōu)化[16]、社會技術(shù)的進(jìn)步以及研究投入的增加[17]等方面。由此可見，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的提升具有顯著促進(jìn)效果。

綜上，本文作出如下假設(shè)：

假設(shè)1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著提高區(qū)域全要素生產(chǎn)率。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新與區(qū)域全要素生產(chǎn)率

內(nèi)生增長理論表明，技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長和技術(shù)進(jìn)步的核心驅(qū)動要素，而作為新型信息技術(shù)飛速發(fā)展的產(chǎn)物，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展具有深刻的影響[18]。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺、大數(shù)據(jù)等新型現(xiàn)代化數(shù)字技術(shù)帶來的巨大效益促使數(shù)字資本投入不斷加大、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，ICT生產(chǎn)部門帶來的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)表現(xiàn)得愈加明顯。數(shù)字技術(shù)通過促進(jìn)生產(chǎn)要素高效流動，優(yōu)化要素間配置水平，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的提高。其次，作為一種通用目的技術(shù)，數(shù)字技術(shù)還能通過其廣泛使用的特點(diǎn)激發(fā)技術(shù)創(chuàng)新。換句話說，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅可以促使ICT生產(chǎn)部門提高創(chuàng)新效率，還能夠借助技術(shù)擴(kuò)散和溢出效應(yīng)促進(jìn)其他部門的生產(chǎn)效率提高和全要素生產(chǎn)率提升[19]。

綜上，本文作出以下假設(shè)：

假設(shè)2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以通過技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)間接激勵區(qū)域全要素生產(chǎn)率提升。

(三)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人力資本投資與區(qū)域全要素生產(chǎn)率

人力資本，作為區(qū)域內(nèi)一種包括勞動力具備的知識、技能等屬性的公共物品，其投資能夠通過乘數(shù)效應(yīng)、溢出效應(yīng)和主觀能動效應(yīng)引致區(qū)域全要素生產(chǎn)率提升[20]。當(dāng)前，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，有利于技術(shù)經(jīng)驗(yàn)等相關(guān)信息的存儲，為知識技能的學(xué)習(xí)和交流提供了便捷通道。一方面，隨著數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)，企業(yè)對人力資本的需求標(biāo)準(zhǔn)也在改變，復(fù)合型人才的需求日趨增多，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展更便于企業(yè)對技術(shù)人才的系統(tǒng)培訓(xùn)，同時為員工的自主學(xué)習(xí)提供優(yōu)質(zhì)的資源平臺；通過對員工信息的數(shù)據(jù)分析，進(jìn)一步細(xì)化企業(yè)內(nèi)部分工，使員工分工更加合理，提高員工工作效率進(jìn)而提升全要素生產(chǎn)率。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動企業(yè)集聚，為地區(qū)企業(yè)提供更好的創(chuàng)新環(huán)境，進(jìn)一步提高對技術(shù)人才的吸引力，強(qiáng)化知識的溢出效應(yīng)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可為當(dāng)?shù)靥峁└觾?yōu)質(zhì)的公共設(shè)施服務(wù)，整體生活環(huán)境的提升有助于提高人才吸引力。人才的引進(jìn)和集聚以及原有人力資本素質(zhì)的提高，對全要素生產(chǎn)率的提升發(fā)揮了積極推動作用。

綜上，本文作出以下假設(shè)：

假設(shè)3:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以通過增加人力資本投資間接激勵區(qū)域全要素生產(chǎn)率提升。

三、研究設(shè)計

(一)模型構(gòu)建

基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動全要素生產(chǎn)率的理論分析，設(shè)定如下面板數(shù)據(jù)模型：

TFPit=α0+α1DEit+α2CVit+μi+δt+εit

(1)

其中，t表示年份，i表示城市，DEit表示城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，TFPit表示城市全要素生產(chǎn)率。CVit為一系列控制變量，主要包括對外開放度(OPEN)、政府干預(yù)度(GC)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化(ISS)、人力資本質(zhì)量(HCQ)、固定資產(chǎn)投資(RFI)等。α0、α1和α2為待估參數(shù)，其中，α1反映了城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的影響程度。δt是時間固定效應(yīng)，μi是城市固定效應(yīng)，εit是隨機(jī)干擾項(xiàng)。

(二)變量選取與數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量。測算區(qū)域全要素生產(chǎn)率的方法分為參數(shù)法(Solow Residual、SFA方法)和非參數(shù)法(DEA-Malmquist指數(shù)法)，考慮到SFA方法能夠?qū)夹g(shù)非效率誤差進(jìn)行解釋等優(yōu)點(diǎn)，本研究采用隨機(jī)前沿分析方法(SFA)測算長三角城市群各地級市的全要素生產(chǎn)率。借鑒黃群慧等的研究[16]72-88，同樣假設(shè)以生產(chǎn)函數(shù)為超越對數(shù)的形式(5)構(gòu)建超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式：lnyit=γ0+γ1 lnkit+γ2 lnlit+γ3 lnkit·lnkit+γ4 lnlit·lnlit+γ5 lnkit·lnlit+γ6 t+γ7t2+γ8 tlnkit+γ9 tlnlit+(vit-μit)，其中yit、kit、lit分別表示城市實(shí)際gdp、物質(zhì)資本存量和就業(yè)人數(shù)，γi為待估計參數(shù)，vit為隨機(jī)擾動項(xiàng)，μit為只可取正數(shù)的無效率項(xiàng)。，選取長三角地區(qū)26個城市2010—2020年11年間的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)為測算樣本，估算出生產(chǎn)函數(shù)之后，進(jìn)一步得到各地級市的整體TFP?？紤]到設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的性質(zhì)及數(shù)據(jù)可得性，對投入與產(chǎn)出變量作如下處理：

產(chǎn)出變量選擇地級市實(shí)際GDP。本文設(shè)定2010年為基期，采用地級市GDP指數(shù)輔助測算2010—2020年間長三角城市群26個城市的實(shí)際GDP。具體公式為：

(2)

其中，RGDPt為第t年的實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值，GDPINDEXt為第t年的地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)。

投入變量選擇地級市物質(zhì)資本存量(K)和年末單位就業(yè)人數(shù)(L)。在測算地級市物質(zhì)資本存量時，本文思路為：首先，以單豪杰研究[21]估算出的2006年省份固定資本存量為基礎(chǔ)，沿用永續(xù)盤存法(式3)計算得到2010年江蘇、浙江、安徽以及上海4個省市的物質(zhì)資本存量作為基期數(shù)據(jù)；其次，根據(jù)式(4)、式(5)將省級物質(zhì)資本存量轉(zhuǎn)換到各地級市[10]3-4，得到地級市基期數(shù)據(jù)；最后，根據(jù)式(4)、式(6)得到地級市資本形成總額，根據(jù)式(3)估算出各地級市各年物質(zhì)資本存量數(shù)值。

(3)

(4)

Ki,2010=Ri,2010×所在省市2010年物質(zhì)資本存量

(5)

Ii,t=Ri,t×所在省市t年固定資本形成總額

(6)

其中，Ii,t表示資本形成總額，Pi,t表示固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，Ki,t表示物質(zhì)資本存量，δi,t為經(jīng)濟(jì)折舊率，取值為9.6%[22]，Ri,t為特定比例系數(shù)。

根據(jù)上述變量處理，借助SFA方法計算得到長三角城市生產(chǎn)函數(shù)形式，見表1：

表1 長三角城市生產(chǎn)函數(shù)

2.解釋變量。從城市視角出發(fā)測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模的研究尚處于空白，考慮到數(shù)據(jù)可得以及研究科學(xué)合理等原則，本文借鑒趙濤等的做法[7]69，綜合互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與數(shù)字金融發(fā)展兩個方面選取5個指標(biāo)來評估長三角城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。具體指標(biāo)選取如下：采用移動電話覆蓋率(用百人移動電話擁有量代理)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)就業(yè)(用計算機(jī)和軟件業(yè)、信息傳輸業(yè)從業(yè)人員占比代理)、互聯(lián)網(wǎng)普及率(用百人寬帶接入數(shù)代理)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出(用人均電信業(yè)務(wù)量代理)4個子指標(biāo)評估互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況；采用數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)評估數(shù)字金融發(fā)展情況(見表2)。主成分分析法(PCA)(6)因篇幅有限，這里不詳細(xì)介紹本文使用主成分分析法的計算過程。測度思路為：第一，初始數(shù)據(jù)的無量綱化處理。這里根據(jù)極差法將所有原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使其數(shù)值處于區(qū)間0～1范圍內(nèi)。第二，確定權(quán)重。即對所選指標(biāo)降維，提取主因子(Stata16.0軟件處理)。第三，逐層計算得到最終目標(biāo)指標(biāo)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系

3.控制變量。參考既有研究成果[14,23]，本文構(gòu)建的模型中包含5個控制變量：(1)政府干預(yù)度(GC)，選用各城市財政支出和生產(chǎn)總值之比來衡量；(2)對外開放度(OPEN)，選用各城市進(jìn)出口總額和生產(chǎn)總值之比來衡量；(3)人力資本質(zhì)量(HCQ)，選用各城市高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)與常住人口數(shù)之比來反映；(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化(ISS)，選用各城市GDP中第三產(chǎn)業(yè)所占比例與第二產(chǎn)業(yè)所占比例之比來反映；(5)固定資產(chǎn)投資(RFI)，選用各城市固定資產(chǎn)投資額與常住人口之比來衡量。

(三)內(nèi)生性與工具變量

實(shí)證研究過程中對于模型變量間內(nèi)生性問題的討論是一個不可或缺的環(huán)節(jié)。就本文研究的主題而言：一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展這一解釋變量與區(qū)域全要素生產(chǎn)率之間表現(xiàn)出因果關(guān)系；另一方面，盡管本文綜合考慮了影響全要素生產(chǎn)率的因素，但某些難以反映或量化的因素仍可能未被考慮到模型中(如區(qū)域間的制度差異等)，即本文設(shè)定的模型所包含的控制變量仍然會存在遺漏問題?；诖?，本文引入工具變量進(jìn)行回歸，以期更準(zhǔn)確識別數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對區(qū)域全要素生產(chǎn)率的凈效應(yīng)影響。考慮到工具變量選取所遵循的的相關(guān)性原則和外生性原則：一是歷史上本地電話用戶率高的區(qū)域會導(dǎo)致后期互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入率更高，即“有線”向“無線”的轉(zhuǎn)變；二是歷史上本地電話用戶率高的區(qū)域不大可能對當(dāng)前區(qū)域生產(chǎn)率帶來直接影響，因此本文選取的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的工具變量為1984年各城市每百人本地電話用戶數(shù)?？紤]到研究樣本數(shù)據(jù)為均衡面板數(shù)據(jù)以及固定效應(yīng)模型難以處理未經(jīng)時間化處理的工具變量等問題，本文借鑒Nunn和Qian的研究成果[24]，將上文提出的工具變量與前一年全國范圍內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)投資額進(jìn)行相乘得到一個交互項(xiàng)，然后進(jìn)行兩階段最小二乘回歸。實(shí)證部分將列出給定置信水平下Kleibergen-Paap rk Wald F和Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量數(shù)值對工具變量進(jìn)行有效性檢驗(yàn)。

(四)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文選取2010—2020年蘇、浙、皖、滬屬于長三角范圍26個城市的面板數(shù)據(jù)。其中，衡量城市數(shù)字金融發(fā)展的指標(biāo)，即數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)(DFIIC)，出自于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心，其余數(shù)據(jù)均來自蘇、浙、皖、滬各年統(tǒng)計年鑒。此外，數(shù)據(jù)分析軟件使用的是Stata16.0。

為初步檢驗(yàn)假設(shè)1，這里根據(jù)前文測算得到的長三角地區(qū)各城市各年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(DE)和全要素生產(chǎn)率(TFP)的具體數(shù)據(jù)繪制了二者間的散點(diǎn)圖，并勾勒出線性擬合直線，如圖1所示。顯然，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對低的地區(qū)，其整體全要素生產(chǎn)率也較低，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率具有正向相關(guān)關(guān)系。這一結(jié)論是否可靠？為進(jìn)一步驗(yàn)證兩者之間的關(guān)系，下文將運(yùn)用計量模型作出嚴(yán)格的實(shí)證探討和檢驗(yàn)。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和全要素生產(chǎn)率二者間的相關(guān)性

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸分析

本部分對前文設(shè)定的計量模型分別進(jìn)行普通最小二乘(ols)和工具變量(iv)回歸，回歸結(jié)果見表3。從Kleibergen-Paap rk LM檢驗(yàn)值和Kleibergen-Paap rk Wald F檢驗(yàn)值可以發(fā)現(xiàn)，模型拒絕工具變量識別不足的原假設(shè)，也嚴(yán)格拒絕弱工具變量的原假設(shè)。

表3 基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果

具體來看，第a列只考慮了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展(DE)這一影響因素，普通最小二乘和工具變量回歸系數(shù)分別為0.238和0.261，并且均在1%置信水平上顯著，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率具有正向影響關(guān)系，佐證了假設(shè)1，也驗(yàn)證了圖1反映的相關(guān)關(guān)系；第b列考慮到整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響，引入時間固定效應(yīng)，結(jié)果仍然顯著為正；第c列引入控制變量以及時間、地區(qū)固定效應(yīng)，結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然對區(qū)域全要素生產(chǎn)率存在顯著正影響關(guān)系。數(shù)值上來看，城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平1個百分點(diǎn)的增加，平均會帶來全要素生產(chǎn)率0.740個百分點(diǎn)的提升。此外，可以發(fā)現(xiàn)對外開放度、人力資本質(zhì)量對區(qū)域全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出顯著的正影響關(guān)系，而政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化對全要素生產(chǎn)率具有抑制作用，人均固定資產(chǎn)投資的影響系數(shù)不顯著。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證上述基本回歸分析得出的結(jié)果是否準(zhǔn)確，本文通過更換解釋變量和工具變量對研究結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，上述回歸分析中的解釋變量(數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平)是通過構(gòu)建指標(biāo)測度體系得到的，而這里采用“互聯(lián)網(wǎng)普及率”作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的替代指標(biāo)，其合理之處在于，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種融合性經(jīng)濟(jì)，是經(jīng)由信息經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之后產(chǎn)生的一種新模式經(jīng)濟(jì)，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平也反映著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；其次，圍繞前文選擇工具變量——各城市1984年百人本地電話用戶數(shù)——的思路，這里采用“人均郵電業(yè)務(wù)量”替換“本地電話用戶數(shù)”。因?yàn)猷]電業(yè)務(wù)發(fā)展一定程度上影響著互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展，比如以往郵政電信基礎(chǔ)設(shè)施水平高的城市后期會擁有較高的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)水平，同時越來越少的人會使用過去的郵電工具，它在逐漸被淘汰。因此，人均郵電業(yè)務(wù)量滿足工具變量選取的相關(guān)要求。

從穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果(表4)可以發(fā)現(xiàn)，在引入控制變量前后，解釋變量DE的系數(shù)與表3相比較，只存在大小的差別，符號是一致的，且均在1%水平下顯著。這充分表明模型通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)，即實(shí)證結(jié)論是可靠的。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)作用機(jī)制分析

以上基準(zhǔn)回歸分析揭示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著提升城市全要素生產(chǎn)率，即對假設(shè)1完成了檢驗(yàn)。為檢驗(yàn)理論機(jī)制分析部分提出的假設(shè)2和假設(shè)3，本文構(gòu)建以下計量模型：

TECHIit=β10+β11DEit+β12CVit+μi+δt+εit

(7)

TFPit=γ10+γ11DEit+γ12TECHIit+γ13CVit+μi+δt+εit

(8)

HUMANCit=β20+β21DEit+β22CVit+μi+δt+εit

(9)

TFPit=γ20+γ21DEit+γ22HUMANCit+γ23CVit+μi+δt+εit

(10)

其中，方程(7)和方程(8)用來檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否能夠通過技術(shù)創(chuàng)新來提升全要素生產(chǎn)率，方程(9)和方程(10)用來檢驗(yàn)人力資本投資是否為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升全要素生產(chǎn)率的中介變量。技術(shù)創(chuàng)新(TECHI)指標(biāo)選取各城市的人均專利授權(quán)量數(shù)據(jù)，人力資本投資(HUMANC)用各城市教育方面經(jīng)費(fèi)在GDP中所占的比重衡量，數(shù)據(jù)來自江蘇、安徽、浙江以及上海市各年統(tǒng)計年鑒。其余變量均與前文式(1)保持一致。

從工具變量回歸結(jié)果(表5)中可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對技術(shù)創(chuàng)新、人力資本投資均表現(xiàn)出顯著的正向影響關(guān)系，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、拉動人力資本投資。可以發(fā)現(xiàn)，將技術(shù)創(chuàng)新與人力資本投資分別放入模型之后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)由0.294減小到0.193和0.215，這說明技術(shù)創(chuàng)新與人力資本投資是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響區(qū)域全要素生產(chǎn)率的部分中介效應(yīng)，進(jìn)而佐證了前文所述的作用機(jī)制假說。

表5 作用機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(四)異質(zhì)性分析

1.區(qū)位異質(zhì)性分析。由于蘇、浙、皖、滬四個省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展多項(xiàng)指標(biāo)(諸如資源稟賦、技術(shù)水平等)存在明顯差距，從前文測算出來的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和全要素生產(chǎn)率大小的數(shù)據(jù)也可以看出，長三角城市群內(nèi)隸屬不同省域的城市表現(xiàn)出明顯差異。因此，將樣本按省域分開再進(jìn)行回歸具有必要性。下面探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的區(qū)域異質(zhì)性(剔除上海市數(shù)據(jù))。

從表6可以發(fā)現(xiàn)，蘇、浙、皖省域城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展均顯著提升了該城市的全要素生產(chǎn)率，但存在區(qū)位異質(zhì)性。江蘇、浙江和安徽省域下屬地市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)分別為0.422、0.389和0.138，原因是相較于安徽省，江蘇省和浙江省數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對完善，人均產(chǎn)值、人力資本質(zhì)量、固定資產(chǎn)投資、政府參與度等均存在規(guī)模優(yōu)勢，這使得該區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的外部性和靈活性具有更高水平。此外，江蘇地區(qū)表現(xiàn)出來的高對外開放度、松弛有度的宏觀調(diào)控政策以及高質(zhì)量的人力資本等帶來高生產(chǎn)率水平，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效果也就表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。

2.分時間段的異質(zhì)性分析。前文基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)的是2010—2020年長三角城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響全要素生產(chǎn)率的平均效應(yīng)，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)勁發(fā)展勢頭是近幾年出現(xiàn)的，尤其是在2016年杭州G20峰會之后。結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的測算結(jié)果，本部分將樣本期間分為2010—2014年(數(shù)字經(jīng)濟(jì)低水平)和2015—2020年(數(shù)字經(jīng)濟(jì)高水平)兩個時間段，對模型(1)重新檢驗(yàn)。

從表6后兩列可以發(fā)現(xiàn)，無論是2010—2014年樣本期還是2015—2020年樣本期，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對區(qū)域全要素生產(chǎn)率均有正影響系數(shù)，但后者系數(shù)更顯著，數(shù)值也更大。這是因?yàn)?，相較于2014年之前，長三角地區(qū)新基建、新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善、金融扶持政策不斷有效落實(shí)等推動了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展。結(jié)合前文分析，長三角城市群一體化高效發(fā)展，高水平的數(shù)字經(jīng)濟(jì)緩解了各產(chǎn)業(yè)和地區(qū)間交流障礙，提高資源配置效率，有效促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率提升。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率的區(qū)位異質(zhì)性分析

五、結(jié)論與建議

本文結(jié)合固定效應(yīng)模型與中介效應(yīng)模型圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域全要素生產(chǎn)率展開了理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)論如下：第一，整體來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著提升了長三角城市全要素生產(chǎn)率。采用變量替換等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，這一結(jié)論仍然成立。第二，從作用機(jī)制來看，技術(shù)創(chuàng)新和人力資本投資可以起到通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升區(qū)域全要素生產(chǎn)率的橋梁作用，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過激發(fā)城市技術(shù)創(chuàng)新活力、激勵人力資本投資的增加進(jìn)一步提升全要素生產(chǎn)率。第三，分區(qū)域來看，蘇、浙兩省省域城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更為明顯。分時間段來看，2015—2020年樣本期的數(shù)據(jù)表現(xiàn)出顯著促進(jìn)效果。

根據(jù)以上實(shí)證結(jié)論，本文提出3點(diǎn)建議：

首先，基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)，政府應(yīng)持續(xù)推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)普及、完善數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、發(fā)展新基建，推動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展；切實(shí)幫助地方中小企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、出臺扶持性政策推動數(shù)字金融發(fā)展。

其次，抓住“技術(shù)溢出”效應(yīng)，增加城市公共項(xiàng)目投資，吸引大眾增加人力資本投資；適度開放數(shù)據(jù)資源，激發(fā)公眾借助數(shù)字產(chǎn)業(yè)平臺進(jìn)行創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的活力。

最后，從各地區(qū)發(fā)展的實(shí)際出發(fā)，因地制宜，制定針對性、差異化的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃。針對欠發(fā)達(dá)地區(qū)，落腳點(diǎn)主要是加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，落實(shí)人才引進(jìn)政策，激發(fā)大眾創(chuàng)新，充分抓住數(shù)字技術(shù)對要素資源配置效率的促進(jìn)機(jī)制，大幅拓展數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升全要素生產(chǎn)率的空間；針對較發(fā)達(dá)地區(qū)，政府應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的外部性，推動區(qū)域之間互聯(lián)互通，充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的帶動作用。