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    數(shù)字經(jīng)濟、出口技術(shù)復雜度與高質(zhì)量發(fā)展

    2022-03-30 09:28:38李博文
    時代經(jīng)貿(mào) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:復雜度高質(zhì)量出口

    李博文

    (河海大學理學院 江蘇南京 210098)

    引言及文獻綜述

    近年來,以5G、人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)為標志的數(shù)字經(jīng)濟時代來臨,數(shù)字經(jīng)濟已成為全球經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。隨著中國經(jīng)濟進入新常態(tài),數(shù)字經(jīng)濟被認為是推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要依托。據(jù)中國信息通信研究院統(tǒng)計,2020年我國數(shù)字經(jīng)濟的規(guī)模達到39.2萬億元,占GDP比重38.6%。2020 年初,在新冠肺炎疫情影響下,實體經(jīng)濟短期內(nèi)受到較大沖擊,但數(shù)字經(jīng)濟仍然保持著9.7%的高位增長,是同期GDP名義增速的3.2倍。其發(fā)展迅速的主要原因在于,數(shù)字經(jīng)濟以互聯(lián)網(wǎng)為依托,打破了經(jīng)濟活動的空間限制,增加了各地區(qū)間的交流與合作,從而擴大了各區(qū)域間的貿(mào)易規(guī)模。在此背景下,探究數(shù)字經(jīng)濟與高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在聯(lián)系及影響機制,分析數(shù)字經(jīng)濟對各省份高質(zhì)量發(fā)展的溢出效應,具有一定的現(xiàn)實意義。

    盡管數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)在我國經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮重要作用,但是關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的作用機制的實證研究卻較為缺乏。目前涉及實證的相關(guān)文獻中,郭家堂、駱品亮(2016)通過回歸分析和建立門檻面板模型研究了互聯(lián)網(wǎng)對全要素生產(chǎn)率增長的作用機理;張勛等(2019)通過建立二元選擇模型分析了數(shù)字經(jīng)濟對包容性增長的促進作用;趙濤等(2020)運用多種計量模型實證研究了數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響及其作用機制,并指出激發(fā)大眾創(chuàng)業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟賦能經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制;安同良、楊晨(2020)通過應用動態(tài)空間面板模型和工具變量法驗證了互聯(lián)網(wǎng)對中國經(jīng)濟地理格局的“重塑機制”。

    關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)出口競爭力的影響,已有很多學者關(guān)注。何文彬(2020)以行業(yè)的價值鏈嵌入度來測度國內(nèi)制造業(yè)的競爭地位,并通過回歸模型實證檢驗了數(shù)字資源的投入對中國制造業(yè)價值鏈高端化的促進作用。范鑫(2021)運用異質(zhì)性隨機前沿模型,研究了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對國內(nèi)不同地區(qū)出口效率的影響。姚戰(zhàn)琪(2021)通過建立結(jié)構(gòu)方程模型和中介效應檢驗方法,研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字貿(mào)易通過增加企業(yè)R&D投入和提升人力資本,從而提高企業(yè)出口技術(shù)復雜度促進我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型。余姍等(2021)運用多種計量模型,實證檢驗了數(shù)字經(jīng)濟對制造業(yè)出口技術(shù)復雜度的影響具有空間溢出效應和非線性遞增效應,同時指出數(shù)字經(jīng)濟通過人力資本和貿(mào)易成本兩個途徑,間接提升了出口技術(shù)復雜度。

    根據(jù)已有的理論研究可知,數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響可分為微觀層面和宏觀層面。在微觀層面上,數(shù)字技術(shù)的發(fā)展推動形成具有規(guī)模經(jīng)濟、范圍經(jīng)濟和長尾效應的經(jīng)濟環(huán)境,促使市場更好地優(yōu)化資源配置,進而推動經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的提升;在宏觀層面上,數(shù)字經(jīng)濟通過新生產(chǎn)要素的投入提高了全要素生產(chǎn)率,從而促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展(荊文君、孫寶文,2019)。然而,以往的研究并沒有很好地解釋數(shù)字經(jīng)濟通過何種路徑影響高質(zhì)量發(fā)展。針對這個問題,本文選取數(shù)字經(jīng)濟影響制造業(yè)出口技術(shù)復雜度這一角度進行分析。出口技術(shù)復雜度是衡量制造業(yè)出口競爭力的重要指標,出口技術(shù)復雜度的提高對重塑我國制造業(yè)價值鏈、推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)型進而實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展有著重要意義。

    本文基于數(shù)字經(jīng)濟的視角,選取數(shù)字經(jīng)濟通過提升出口技術(shù)復雜度促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展這一主題展開。在測度2013-2018年全國除西藏外的30個省份的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和高質(zhì)量發(fā)展水平的基礎(chǔ)上,實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對各省份經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的影響及其作用機制。

    本文可能的邊際貢獻主要體現(xiàn)在以下幾點:第一,本文是基于當前新發(fā)展格局的背景,提出新的中介變量即出口技術(shù)復雜度,實證研究數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響,為進一步理解數(shù)字經(jīng)濟影響高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在邏輯關(guān)系提供了新的視角,并為國家持續(xù)探索高質(zhì)量經(jīng)濟發(fā)展路徑提供了政策建議;第二,本文根據(jù)現(xiàn)實發(fā)展的需要,構(gòu)建能更加全面反映各省份經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的指標體系;第三,本文在以往文獻的基礎(chǔ)上,將計算出口技術(shù)復雜度時所涉及的行業(yè)增加到36個,對制造業(yè)的整體狀況反映更加全面。

    理論分析與研究假設

    高質(zhì)量發(fā)展是指經(jīng)濟、社會各方面的系統(tǒng)發(fā)展質(zhì)量,其核心內(nèi)涵是創(chuàng)新、綠色、協(xié)調(diào)、開放、共享。數(shù)字經(jīng)濟憑借信息傳播和交易成本上的優(yōu)勢,能夠很好地解決要素供需矛盾、經(jīng)濟活動空間限制和公平與效率未能兼顧等問題。除了直接影響以外,數(shù)字經(jīng)濟還能通過提升出口技術(shù)復雜度,對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生間接影響。同時,考慮到互聯(lián)網(wǎng)的“梅特卡夫法則”,數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響也可能具有非線性溢出和空間溢出的特點。

    (一)數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響渠道

    數(shù)字經(jīng)濟主要通過生產(chǎn)環(huán)節(jié)和銷售環(huán)節(jié)兩個方面,對制造業(yè)的出口技術(shù)復雜度產(chǎn)生影響。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)上,通過數(shù)字技術(shù)與企業(yè)制造的高度融合提高企業(yè)生產(chǎn)效率,推動產(chǎn)品創(chuàng)新。企業(yè)通過大規(guī)模地應用數(shù)字技術(shù)(如工業(yè)機器人、智能制造),替代原有的低端生產(chǎn)要素(Frey,Osborne,2017)以及傳統(tǒng)生產(chǎn)方式(郭凱明,2019),從而提高生產(chǎn)效率,節(jié)省企業(yè)人工成本,同時能夠?qū)⒏嗟馁Y金用于研發(fā)創(chuàng)新,進而提升產(chǎn)品的市場競爭力。數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)的發(fā)展,使企業(yè)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)降低了成本,提高了技術(shù)含量和產(chǎn)品的出口競爭力。在銷售環(huán)節(jié)上,數(shù)字技術(shù)的廣泛應用大大降低了貿(mào)易成本,提高了貿(mào)易效率。數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)顯著降低了信息成本,能夠極大地改善企業(yè)與客戶之間的溝通效率,從而促進企業(yè)出口。尤其在當前中美兩國貿(mào)易摩擦加劇背景下,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠為克服貿(mào)易阻力提供幫助(陳秀英、劉勝,2019)。綜合以上兩點,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展降低了貿(mào)易成本,提高了產(chǎn)品與技術(shù)競爭優(yōu)勢,從而提升了企業(yè)的出口技術(shù)復雜度。

    與此同時,制造業(yè)出口技術(shù)復雜度的提升也助推了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字新技術(shù)的融入,帶來了制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的全面革新,助推制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級,進而促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,這一過程主要通過研發(fā)、生產(chǎn)、管理等環(huán)節(jié)來體現(xiàn)。在研發(fā)環(huán)節(jié),企業(yè)在產(chǎn)業(yè)升級的過程中降低了生產(chǎn)成本,增加了利潤,同時經(jīng)營效益的提升又會反過來促使企業(yè)加大研發(fā)投入,提高產(chǎn)品的出口技術(shù)復雜度,進而推動經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的提升。在生產(chǎn)環(huán)節(jié),企業(yè)為了提高出口技術(shù)復雜度,借助數(shù)字技術(shù)替代傳統(tǒng)生產(chǎn)方式,提高資源配置效率,實現(xiàn)了粗放型向集約型和環(huán)境友好型的生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變,從而為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展做出貢獻。在管理環(huán)節(jié),企業(yè)提高出口競爭力的目標促使管理者改善自身管理水平,提高企業(yè)運行效率,同時也不斷改善產(chǎn)品質(zhì)量和消費者的用戶體驗,進而提高出口競爭力,推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。據(jù)此,本文提出研究假設1:數(shù)字經(jīng)濟可以通過提高出口技術(shù)復雜度,促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

    (二)數(shù)字經(jīng)濟的非線性溢出效應

    喬治·吉爾德曾提出“梅特卡夫法則”,即網(wǎng)絡的價值與聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)的平方成正比。在數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域,隨著參與主體的不斷增加,數(shù)字經(jīng)濟本身的價值也呈非線性式增長。數(shù)字技術(shù)的廣泛應用推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級,促使企業(yè)擴大再生產(chǎn),并進一步產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟以及范圍經(jīng)濟(馮偉、李嘉佳,2019)。隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展,企業(yè)經(jīng)濟活動的邊際成本不斷降低,收益呈現(xiàn)幾何式上升的趨勢,且隨著數(shù)字經(jīng)濟水平和出口技術(shù)復雜度的提升而越來越明顯,即“梅特卡夫法則”和網(wǎng)絡效應成立。

    因此,本文提出研究假設2:數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響具有“邊際效應”遞增的非線性特征。

    (三)數(shù)字經(jīng)濟的空間溢出效應

    數(shù)字經(jīng)濟通過高效的信息傳遞打破了地理限制,增強了區(qū)域間的經(jīng)濟聯(lián)系。不同空間的要素可根據(jù)需要快捷高效地聯(lián)結(jié)與重組,且不再受空間的局限(李海艦等,2014)。同時,數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)企業(yè)為充分利用生產(chǎn)要素,會呈現(xiàn)出空間聚集的特征,進而產(chǎn)生空間外溢。由文獻可知,Yilmaz 等(2002)實證研究了美國48個州的面板數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)信息化具有空間溢出的特點;國內(nèi)的研究證實了互聯(lián)網(wǎng)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(劉姿均、陳文俊,2017)、企業(yè)創(chuàng)新能力及出口(沈國兵、袁征宇,2020)等方面,對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展具有空間溢出影響。

    因此,本文提出研究假設3:數(shù)字經(jīng)濟具有空間溢出的特點,有利于區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展。

    研究設計

    (一)模型構(gòu)建

    首先構(gòu)建直接影響的基本模型:

    上式中,Hqd為省份 i在t 時期的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量水平指標,De為省份 i在t 時期的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標,向量Z代表一系列控制變量,m表示省份i的個體固定效應,d表示時間固定效應,e表示隨機誤差項。

    接下來,對出口技術(shù)復雜度(Expy)是否為二者之間的中介變量進行檢驗,從而研究數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量水平可能存在的作用機制。具體的檢驗思路為:先檢驗變量De對于變量Hqd的線性回歸模型(1)中系數(shù)a的顯著性,若回歸系數(shù)顯著,則在此基礎(chǔ)上分別構(gòu)建De對于中介變量Expy的線性回歸方程,以及De與中介變量Expy對Hqd的回歸方程,通過檢驗系數(shù)b、g和g的顯著性,從而判斷中介效應的存在性。若b、g和g三個系數(shù)中至少存在一個不顯著,則對其進行Sobel檢驗,滿足顯著性檢驗要求則存在中介效應,反之不存在?;貧w模型如下:

    另外,除了出口技術(shù)復雜度的間接傳導效應,還需要驗證數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和出口技術(shù)復雜度對促進高質(zhì)量發(fā)展的非線性動態(tài)溢出效應。因此,構(gòu)建面板門檻模型如下:

    其中,q表示數(shù)字經(jīng)濟作為門檻變量,I(·) 為門檻指示函數(shù),q 表示特定門檻值,當滿足括號中條件時,取值為 1,否則為 0。

    最后,檢驗數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的空間溢出效應。由于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展本身存在空間自相關(guān)性,因此在模型(1)的基礎(chǔ)上,加入Hqd和De以及控制變量的空間交互項,建立空間計量模型:

    其中,r代表空間自回歸系數(shù),W為空間權(quán)重矩陣,k和k為空間交互項對應的彈性系數(shù)。

    (二)變量測度與說明

    1.經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的測度。由于全要素生產(chǎn)率無法全面反映經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量水平,因此本文用更加多維化的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量指數(shù)來衡量各省的高質(zhì)量發(fā)展水平。在參考文獻(鈔小靜、任保平,2011;劉瑞、郭濤,2020;陳貴富、蔣娟,2021)的基礎(chǔ)上,考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,將經(jīng)濟增長、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力、社會成果和生態(tài)環(huán)境五大核心要素作為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的二級指標,并篩選出18項三級指標來具體描述我國30個省、市、自治區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量,具體指標見表1。所采用的數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、各地區(qū)統(tǒng)計年鑒和《中國科技統(tǒng)計年鑒》等數(shù)據(jù)庫。

    表1 中國省級經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平綜合測度體系

    2.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測度。本文結(jié)合當前國內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展現(xiàn)狀,在借鑒參考文獻(段秀芳、徐傳昂,2021;焦帥濤、孫秋碧,2021)的基礎(chǔ)上,將數(shù)字基礎(chǔ)設施建設、數(shù)字經(jīng)濟普及程度、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化變革狀況和數(shù)字金融發(fā)展狀況四大核心要素作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的二級指標,并篩選出15項三級指標,構(gòu)建中國省級數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合測度體系,具體指標見表2。其中,數(shù)字基礎(chǔ)設施建設、數(shù)字經(jīng)濟普及程度、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化變革狀況這三個二級指標中所包含的14個三級指標,原始數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。同時,本文采用北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)(郭峰等,2020)來測度數(shù)字金融發(fā)展狀況。

    表2 中國省級數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合測度體系

    3.出口技術(shù)復雜度的測度。本文借鑒參考文獻(余姍等,2021;戴魁早、方杰煒,2019)的研究方法,根據(jù)參考文獻中的公式對出口技術(shù)復雜度進行測算。其中,某一具體產(chǎn)品的出口技術(shù)復雜度可表示為:

    公式中的i代表地區(qū),j代表HS6位碼產(chǎn)品,Y代表i地區(qū)的人均GDP。在產(chǎn)品出口技術(shù)復雜度的基礎(chǔ)上,可利用如下公式測算各省的出口技術(shù)復雜度水平:

    本文利用公式(6)測算了除西藏以外的30個省份的出口技術(shù)復雜度水平,總共涉及到36個行業(yè),原始數(shù)據(jù)來源于CEPII的BACI數(shù)據(jù)庫和中國海關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

    4.控制變量。為了更加全面地分析數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響,本文設定如下控制變量:路網(wǎng)密度(Rnd),用公式(鐵路總里程+公路總里程+內(nèi)河航道總里程)/各地區(qū)面積來測算;財政分權(quán)度(Finadp),用人均財政預算內(nèi)收入比人均財政預算內(nèi)支出來表示;金融發(fā)展水平(Fin),用機構(gòu)存貸款余額比地區(qū)生產(chǎn)總值表示;人口密度(Pd),用常住人口/土地面積,再取對數(shù)所得到的結(jié)果來表示。

    (三)數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計

    本文數(shù)據(jù)來源于對2013-2018年我國除西藏外的30個省、市、自治區(qū)研究而形成的均衡面板數(shù)據(jù)。研究使用的數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》和中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫以及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒。數(shù)據(jù)顯示,不同省份之間的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量存在較大差異。

    表3是各個變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。結(jié)果表明,經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)(Hqd)的均值為1.375,標準差為 0.462,說明不同省份之間經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量具有較大差異,這也符合以往文獻的實證結(jié)果;數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(De)和出口技術(shù)復雜度(Expy)都呈現(xiàn)均值較小、標準差較大的特點。

    表3 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

    實證結(jié)果分析

    (一)基準回歸結(jié)果

    表4列出了我國省級層面數(shù)字經(jīng)濟影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展回歸結(jié)果。首先對不加入控制變量的模型(1)和加入控制變量的模型(2)的直接傳導模型進行回歸,結(jié)果發(fā)現(xiàn)解釋變量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指數(shù)(De)的回歸系數(shù)在1%水平下正向顯著,說明數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有顯著促進作用。此外,在加入了控制變量的模型中,財政分權(quán)度(Finadp)、金融發(fā)展水平(Fin)和人口密度(Pd)均未通過 10%水平的顯著性檢驗,表明地方財政水平的變化、人口數(shù)量的增加和金融發(fā)展水平的提高對高質(zhì)量發(fā)展的影響并不顯著;另外,人口密度的回歸系數(shù)為負,說明人口密度的過度增加不利于提升地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量,而路網(wǎng)密度(Rnd)的回歸系數(shù)在5%水平下顯著為正,說明基礎(chǔ)設施的建設能夠有力推動地區(qū)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。

    表4 數(shù)字經(jīng)濟影響高質(zhì)量發(fā)展的基準回歸結(jié)果

    接下來選用中介效應模型來實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展影響的傳導機制,結(jié)果見表5。模型1證實了數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展具有正向效應,且在1%水平下保持顯著;模型2驗證了數(shù)字經(jīng)濟能夠促進出口技術(shù)復雜度的提升,模型回歸系數(shù)在5%的水平下顯著為正;再將出口技術(shù)復雜度這一中介變量放回到數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展影響的回歸方程中,結(jié)果發(fā)現(xiàn)相比模型1,模型3中數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)有所下降,并且出口技術(shù)復雜度的系數(shù)在5%的水平下顯著為正,這說明了出口技術(shù)復雜度的提升是數(shù)字經(jīng)濟影響高質(zhì)量發(fā)展的作用機制,該實證結(jié)果驗證了第一個假設。

    表5 數(shù)字經(jīng)濟影響高質(zhì)量發(fā)展的機制檢驗結(jié)果

    (二)非線性效應分析

    本文采用面板門檻回歸模型來驗證第二個假設,從而說明數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響存在非線性溢出效應。借鑒Hansen(1999)的方法,對面板門檻的存在性與個數(shù)進行檢驗,經(jīng)過樣本自舉法(bootstrap)反復抽樣1000次后,結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)和出口技術(shù)復雜度指數(shù)都通過了單一門檻檢驗,從而得到表6的回歸結(jié)果。

    表6 數(shù)字經(jīng)濟影響高質(zhì)量發(fā)展的門檻模型回歸結(jié)果

    結(jié)果表明,在以數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)作為門檻變量模型中可得,隨著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高,數(shù)字經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展溢出效應表現(xiàn)出了顯著正向且“邊際效應”遞增的非線性特征;而在以出口技術(shù)復雜度作為門檻變量的模型可得,數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響受到自身水平的作用和出口技術(shù)復雜度產(chǎn)生的調(diào)節(jié)影響。該實證結(jié)果支持了第二個假設。

    (三)空間溢出效應分析

    首先對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)和高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進行空間自相關(guān)檢驗,從而確定是否存在空間效應,本文使用 Moran’s I指數(shù)法計算地理距離矩陣下的空間效應。由表7可得,2013-2018年高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)在地理距離權(quán)重下的Moran’s I指數(shù)均通過1%的顯著性檢驗,同時數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)的Moran’s I指數(shù)都至少達到了5%的顯著性水平,說明2013-2018年我國各省份的數(shù)字經(jīng)濟和高質(zhì)量發(fā)展在地理空間分布上存在集聚現(xiàn)象。

    表7 2013-2018年各省份數(shù)字經(jīng)濟和高質(zhì)量發(fā)展的空間自相關(guān)檢驗

    本文利用3種不同空間權(quán)重矩陣,采用雙重固定效應SDM模型和SAR模型進行空間回歸分析,回歸結(jié)果見表8。結(jié)果顯示,SDM模型中高質(zhì)量發(fā)展的空間自回歸系數(shù)正向顯著,并且數(shù)字經(jīng)濟的交互項系數(shù)也為正,表明了各省份在空間上同時存在數(shù)字經(jīng)濟的外生交互效應和高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生交互效應;此外,數(shù)字經(jīng)濟對各省份高質(zhì)量發(fā)展的溢出效應都至少達到了5%的顯著性水平。由上述可知,假設3成立。

    表8 數(shù)字經(jīng)濟影響高質(zhì)量發(fā)展的空間模型回歸結(jié)果

    (四)區(qū)域異質(zhì)性與穩(wěn)健性檢驗

    本文將樣本分為東部、中部、西部以及東北地區(qū),從而分析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的異質(zhì)性特征。首先對劃分的四類地區(qū)進行描述性統(tǒng)計說明,具體結(jié)果見表9。結(jié)果表明,東部地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平上都明顯領(lǐng)先。

    表9 各地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平差異

    區(qū)域異質(zhì)性的回歸分析結(jié)果見表10??梢园l(fā)現(xiàn),在數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響方面,東部地區(qū)相比中西部地區(qū)正向作用更為顯著,而在東北地區(qū)該作用并不顯著。由此可以得出結(jié)論,東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響更明顯,這一結(jié)果產(chǎn)生的原因可能在于,東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較早,更早享受到了數(shù)字經(jīng)濟所帶來的紅利。

    表10 數(shù)字經(jīng)濟影響高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域異質(zhì)性檢驗

    本文利用剔除變量和引入核心解釋變量的一階滯后期兩種方法來進行穩(wěn)健性檢驗。第一,考慮到直轄市所管轄的區(qū)域面積較小,且給予的政策傾斜力度較大,因此本文將剔除直轄市的樣本數(shù)據(jù)進行檢驗。第二,從以往的文獻可知,經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)往往存在數(shù)字經(jīng)濟的“先發(fā)優(yōu)勢”,這一事實導致在實證分析過程中會產(chǎn)生內(nèi)生性問題。因此本文通過引入核心解釋變量的滯后一期作為工具變量重新進行估計。結(jié)果表明,通過這兩種方法重新進行檢驗后,并沒有改變模型的基本結(jié)果,說明回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

    結(jié)論與建議

    本文立足于數(shù)字經(jīng)濟顯著影響地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展這一事實,從出口技術(shù)復雜度的視角切入,以2013-2018年30個省份為樣本,從理論上分析了數(shù)字經(jīng)濟對出口技術(shù)復雜度和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響,并通過中介效應模型、門檻模型和空間模型實證檢驗了數(shù)字經(jīng)濟助推高質(zhì)量發(fā)展的作用機制。主要結(jié)論為:第一,數(shù)字經(jīng)濟顯著促進了地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,同時東部地區(qū)相比其他地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響更為顯著,數(shù)字經(jīng)濟的先發(fā)優(yōu)勢使得東部地區(qū)更早享受到發(fā)展紅利;第二,數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的溢出效應呈現(xiàn)出“邊際效應”遞增的非線性特征,同時制造業(yè)出口競爭力的提升能夠強化該效應,表明數(shù)字經(jīng)濟和制造業(yè)的深度融合能夠很好地助推經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展;第三,數(shù)字經(jīng)濟對地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的影響呈現(xiàn)出空間溢出的特征,說明數(shù)字經(jīng)濟推動了地區(qū)間的協(xié)調(diào)發(fā)展;第四,出口技術(shù)復雜度的提升是數(shù)字經(jīng)濟影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級形成的雙輪驅(qū)動現(xiàn)象,對實現(xiàn)中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

    基于本文研究提出以下政策建議:第一,數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展是助推經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要力量,因此各地區(qū)應加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟,推進數(shù)字中國建設,特別是擴大以5G、人工智能、工業(yè)數(shù)字化為代表的新型基礎(chǔ)設施的投資規(guī)模,在鞏固目前紅利優(yōu)勢的同時,通過數(shù)字空間效應帶動周邊地區(qū),助力區(qū)域間協(xié)調(diào)發(fā)展,促進共同富裕;第二,數(shù)字經(jīng)濟對中西部地區(qū)的影響有待深化,中央應加大對中西部財政扶持和政策傾斜,同時地方也須因地制宜根據(jù)實際情況制定動態(tài)化、差異化的發(fā)展戰(zhàn)略,進而讓數(shù)字經(jīng)濟成為“補短板,促發(fā)展”的有力技術(shù)支撐;第三,積極引導制造業(yè)企業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提高傳統(tǒng)經(jīng)濟部門中數(shù)字技術(shù)的嵌入度,不斷探索創(chuàng)新發(fā)展模式,提高企業(yè)出口競爭力,進而提升中國制造業(yè)整體技術(shù)水平與全要素生產(chǎn)率;第四,把握數(shù)字經(jīng)濟的新賽道,積極推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,依靠高科技、高附加值產(chǎn)業(yè)來構(gòu)筑對當前新發(fā)展格局的主要產(chǎn)業(yè)支撐,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈體系,從而實現(xiàn)國內(nèi)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。

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