數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響研究
——基于服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的視角

周少甫 陳亞輝

（華中科技大學經(jīng)濟學院，武漢 430074）

引 言

改革開放40年以來，中國經(jīng)濟發(fā)展取得了顯著的成就。然而，經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，也面臨著利用效率低下、環(huán)境污染嚴重、地區(qū)發(fā)展失衡等一系列經(jīng)濟社會問題。自從黨的十九大指出 “經(jīng)濟發(fā)展由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”之后，一段時間內(nèi)如何實現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，解決經(jīng)濟快速發(fā)展中出現(xiàn)的難題成為了一項重要議題。

21世紀以來，以大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等為代表的數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展，促使數(shù)字經(jīng)濟成為我國經(jīng)濟發(fā)展中最活躍的領(lǐng)域。數(shù)字經(jīng)濟與社會各領(lǐng)域不斷融合。黨的十九屆四中全會提出的 “健全勞動、資本、土地、知識、技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”，是中央層面首次提出將數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素。中國信息通信研究院發(fā)布的 《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書（2021年）》顯示，2020年我國數(shù)字經(jīng)濟增加值規(guī)模達到39.2萬億元，占GDP比重達到38.6%，數(shù)字經(jīng)濟增速為9.7%，遠高于同期GDP增長率。此外，《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》提出要加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字社會、數(shù)字政府，促進數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠有效地解決經(jīng)濟發(fā)展過程中所面臨的矛盾和障礙。特別是新冠肺炎疫情發(fā)生以來，新冠肺炎疫情對經(jīng)濟產(chǎn)生的巨大沖擊加快了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，發(fā)展迅速的數(shù)字經(jīng)濟為推動企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，為實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展 “六穩(wěn)”、“六保”提供了有力的保障。因此，本文立足于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀和經(jīng)濟發(fā)展過程中的典型事實，探究數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制，進而提出相應(yīng)的政策建議。

1 文獻綜述

經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵在于經(jīng)濟運行更加高效，經(jīng)濟發(fā)展更具有持續(xù)性和協(xié)調(diào)性，社會生態(tài)環(huán)境更加綠色環(huán)保，經(jīng)濟發(fā)展結(jié)構(gòu)更加優(yōu)化，人民群眾生活更加美好?，F(xiàn)有文獻主要從發(fā)展內(nèi)涵、指標測度以及影響因素三方面來研究經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。在發(fā)展內(nèi)涵方面，金碚 （2018）[1]認為人民美好生活的需要得到滿足是發(fā)展質(zhì)量的重要指標。任保平和李禹墨 （2018）[2]從經(jīng)濟發(fā)展有效性、 充分性、協(xié)調(diào)性等方面深入探討了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵和意義。在發(fā)展指標測度方面，已有研究基于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵，從不同層面構(gòu)建經(jīng)濟發(fā)展評價體系并測度了中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平（余泳澤等，2019；陳景華等，2020；楊耀武和張平，2021）[3-5]。在經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響因素方面，現(xiàn)有研究認為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、環(huán)境分權(quán)、數(shù)字普惠金融等會對發(fā)展質(zhì)量產(chǎn)生影響 （李平等，2017；屈小娥和劉柳，2021；滕磊和馬德功，2020）[6-8]。

現(xiàn)有研究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展及其影響效應(yīng)的文獻較為豐富。在數(shù)字經(jīng)濟定義與內(nèi)涵方面，Tapscott（1997）[9]首先提出數(shù)字經(jīng)濟這一概念，并將數(shù)字經(jīng)濟看作是一種廣泛應(yīng)用信息通信技術(shù)的經(jīng)濟活動。 Knickrehm等（2016）[10]將由數(shù)字技能、 數(shù)字化裝備以及用于生產(chǎn)的數(shù)字中間產(chǎn)品等各類數(shù)字化投入所產(chǎn)生的經(jīng)濟產(chǎn)出視為數(shù)字經(jīng)濟。在數(shù)字經(jīng)濟的分類和測度方面，OECD（2012，2014，2015）[11-13]提出了互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟的測算框架。許憲春和張美慧 （2020）[14]提出了包括4類內(nèi)容的數(shù)字經(jīng)濟核算框架，并對中國數(shù)字經(jīng)濟核算規(guī)模進行了國際范圍比較。吳翌琳和王天琪 （2021）[15]基于數(shù)字經(jīng)濟核心活動和應(yīng)用活動兩大層面構(gòu)建起了全國層面數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)分類核算體系。在數(shù)字經(jīng)濟經(jīng)濟效應(yīng)方面，已有研究發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用能夠推動全要素生產(chǎn)率的提高、國際貿(mào)易的發(fā)展以及經(jīng)濟增長 （Jorgenson，2001；Choi和Yi，2009； 楊慧梅和江璐，2021）[16-18]。 Acemoglu和 Restrepo （2018）[19]研究發(fā)現(xiàn)人工智能會對勞動力市場產(chǎn)生影響。張勛等 （2019）[20]研究發(fā)現(xiàn)與數(shù)字經(jīng)濟深度結(jié)合的數(shù)字金融服務(wù)能夠通過激發(fā)居民創(chuàng)業(yè)意愿來促進中國經(jīng)濟的包容性增長。趙濤等 （2020）[21]通過對222個地級市的面板數(shù)據(jù)進行研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟能夠通過激發(fā)城市創(chuàng)新活躍度來促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。Jones和Tonntti（2020）[22]認為數(shù)據(jù)資本的非競爭性會帶來規(guī)模經(jīng)濟，但由于數(shù)據(jù)的非競爭性，數(shù)據(jù)所有權(quán)的不同會對經(jīng)濟和總福利產(chǎn)生影響。

通過對已有文獻回顧可以發(fā)現(xiàn)，有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展兩方面的文獻較多，但現(xiàn)有研究大多是探討數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展單一因素的影響，并沒有深入考察數(shù)字經(jīng)濟對地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性影響以及影響作用機制。因此，本文試圖研究數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響。本文可能的貢獻之處在于：（1）基于新發(fā)展理念和宏觀風險防控構(gòu)建了地級市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標體系，使用時變空間權(quán)重矩陣計量模型更為準確地測度其影響效應(yīng)以及溢出效應(yīng)；（2）立足于各地區(qū)發(fā)展差異，本文深入研究了數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性影響，為各地區(qū)實施差異化的政策措施提供了經(jīng)驗證據(jù)；（3）在影響機制分析中，本文發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟會通過服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級來促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響機制

內(nèi)涵豐富的高質(zhì)量發(fā)展以五大新發(fā)展理念為基礎(chǔ)，以回歸經(jīng)濟本真特性、滿足人民需求為落腳點。數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的深度融合已經(jīng)成為經(jīng)濟社會發(fā)展的新趨勢，具體來看，數(shù)字經(jīng)濟能夠通過以下幾個方面推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展：

數(shù)字經(jīng)濟能夠?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟部門深度融合后催生出了新的商業(yè)模式和新的應(yīng)用場景。消費需求的快速變化和市場的激烈競爭從需求端倒逼企業(yè)研發(fā)多樣化的新產(chǎn)品，從而加快企業(yè)創(chuàng)新能力的提升。此外，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展也提供了良好的研發(fā)創(chuàng)新環(huán)境，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展能夠降低信息收集和篩選成本，提高供需雙方的匹配效率，進而激勵企業(yè)增加研發(fā)投入，提高技術(shù)創(chuàng)新水平 （Goldfarb 和 Tucker，2019）[23]。

數(shù)字經(jīng)濟能夠推動經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟能夠提高農(nóng)村居民獲取信息的能力，豐富農(nóng)村居民勞動知識技能，進而通過豐富農(nóng)村居民就業(yè)方式等渠道提升居民收入 （劉生龍等，2021）[24]。另外，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所帶來的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)能夠促進要素流動，降低不同地區(qū)的分割程度，促使各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平趨于收斂，提高區(qū)域發(fā)展的協(xié)調(diào)性。

數(shù)字經(jīng)濟能夠使經(jīng)濟發(fā)展方式更加綠色環(huán)保。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠降低能耗，轉(zhuǎn)變發(fā)展方式。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所催生出的新產(chǎn)業(yè)大多為技術(shù)密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè)，與傳統(tǒng)高能耗的制造業(yè)相比，數(shù)字化產(chǎn)業(yè)能夠提升能源利用效率，降低污染物排放量，令發(fā)展方式更加友好。另外，在產(chǎn)品需求方面，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用改變了居民消費和生活方式，新型消費方式降低了消費者對高能耗產(chǎn)品的消費需求。

數(shù)字經(jīng)濟能夠推動經(jīng)濟實現(xiàn)共享發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)經(jīng)濟的不同之處在于其廣泛的包容性和普惠性。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展使得弱勢群體和邊緣群體能夠享受平等包容的金融服務(wù)，數(shù)字化的金融服務(wù)不僅能夠促進居民消費便利化，而且也提高了居民創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平和收入水平，充分釋放數(shù)字紅利，推動經(jīng)濟向共享方式發(fā)展。綜上所述，本文提出第1個研究假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟能夠推動地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

2.2 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的非線性效應(yīng)

在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展初期，數(shù)字技術(shù)的滲透范圍和覆蓋廣度相對較窄，難以形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟，此時數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用效應(yīng)相對較弱。而隨著數(shù)字經(jīng)濟進一步深化發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)使用深度和廣度不斷提升，網(wǎng)絡(luò)的正外部性會使數(shù)字經(jīng)濟的經(jīng)濟效應(yīng)有所增強。綜合來看，隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟對地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的正向影響也會有所提高?；诖?，本文提出研究假設(shè)2：

假設(shè)2：隨著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的正向影響不斷增強。

隨著地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展聯(lián)動性的不斷增強，地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展會因為聯(lián)動效應(yīng)而產(chǎn)生溢出效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展也會通過外溢效應(yīng)影響周邊地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。依托于現(xiàn)代信息通訊技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字化的知識、信息等要素能夠通過互聯(lián)網(wǎng)傳遞到周邊地區(qū)，加快知識的交流和傳播，降低獲取知識的成本，提高經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)同性；另外，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能通過優(yōu)化資源要素配置對周邊地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生溢出效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)能夠打破地理空間的限制，將不同地區(qū)的要素高效地整合，提高資源在空間上和區(qū)域整體的配置效率，進而有助于提高周邊地區(qū)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量。綜上，本文提出第3個研究假設(shè)：

假設(shè)3：數(shù)字經(jīng)濟能夠通過空間外溢效應(yīng)促進周邊地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

2.3 數(shù)字經(jīng)濟、服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展

數(shù)字經(jīng)濟能夠通過服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級助力發(fā)展質(zhì)量提升。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會對勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)帶來沖擊，相比于高技能勞動力，技術(shù)復(fù)雜度較低的低技能勞動力更容易被人工智能所替代，數(shù)字經(jīng)濟會推動人力資本向高級化發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所催生出一批新的就業(yè)崗位和工作多從屬于知識密集型的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會通過知識密集型生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)就業(yè)的擴大來促進服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠使知識密集型生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)內(nèi)部先進知識和技術(shù)得到快速傳播，使企業(yè)能夠迅速掌握新知識和新設(shè)備，進而對生產(chǎn)效率提升產(chǎn)生影響。另外，服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)向知識、技術(shù)密集型的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展也會推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。已有研究認為服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠通過知識溢出和規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)對技術(shù)創(chuàng)新、制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級、環(huán)境質(zhì)量等經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展子維度產(chǎn)生影響，進而推動經(jīng)濟發(fā)展方式和發(fā)展結(jié)構(gòu)的變化，促進產(chǎn)業(yè)間的互動融合，提升經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平?；诖?，本文提出第4個研究假設(shè)：

假設(shè)4：數(shù)字經(jīng)濟能夠通過推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級促進地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

3 研究設(shè)計

3.1 計量模型設(shè)定

為了檢驗理論分析中提出的研究假設(shè)1，本文設(shè)定如下形式的計量模型來研究數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響：

其中i代表城市，t代表時間，Ehq為被解釋變量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，Digit為核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟，X代表其他影響高質(zhì)量發(fā)展的控制變量，μi為城市固定效應(yīng)，δt為時間固定效應(yīng)，εi，t為隨機誤差項。

數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響可能存在非線性影響，為了驗證理論分析中的假設(shè)2，本文將數(shù)字經(jīng)濟平方項加入回歸模型，并設(shè)定如下形式的計量模型：

進一步，本文將設(shè)定如下形式的計量模型來研究數(shù)字經(jīng)濟的空間溢出效應(yīng)：

其中Wt為時變空間權(quán)重矩陣，λ和β2分別表示高質(zhì)量發(fā)展空間滯后項和數(shù)字經(jīng)濟空間滯后項的回歸系數(shù)。本文選擇使用地理權(quán)重矩陣和經(jīng)濟權(quán)重矩陣進行實證分析，地理權(quán)重矩陣中的元素為兩個城市距離的倒數(shù)，經(jīng)濟權(quán)重矩陣的元素為樣本年份人均GDP差額的倒數(shù)。在實證分析中，本文將空間權(quán)重矩陣進行行標準化處理，并使用Lee和Yu（2012）[25]的方法進行回歸分析。

進一步為了驗證假設(shè)4，本文構(gòu)建如下形式的計量模型來研究數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的中介效應(yīng)：

其中Med為中介變量服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標，在計量模型 （1）中數(shù)字經(jīng)濟回歸系數(shù)β1顯著的情況下，構(gòu)建上述中介效應(yīng)回歸模型，通過中介效應(yīng)模型中數(shù)字經(jīng)濟和中介變量的回歸系數(shù)α1、γ1和γ2的顯著性來判斷中介變量是否在數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響中承擔著中介作用。

3.2 變量說明

被解釋變量：經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平（Ehq）。常見的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標為全要素生產(chǎn)率 （陳詩一和陳登科，2018； 余泳澤等，2019）[26，3]。 使用單一指標度量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平存在著無法全面反映高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵的局限性。本文結(jié)合五大新發(fā)展理念和防范化解重大風險底線思維，從以下幾個層面構(gòu)建地級市高質(zhì)量發(fā)展指標體系①：（1）創(chuàng)新發(fā)展。使用創(chuàng)新投入和產(chǎn)出來衡量創(chuàng)新發(fā)展；（2）協(xié)調(diào)發(fā)展。從產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)和區(qū)域協(xié)調(diào)兩方面來衡量協(xié)調(diào)發(fā)展；（3）綠色發(fā)展。從污染排放和環(huán)境建設(shè)兩方面來衡量綠色發(fā)展；（4）共享發(fā)展。從公共服務(wù)和發(fā)展成果共享兩方面來衡量共享發(fā)展；（5）風險防控。從政府債務(wù)風險和金融風險兩方面來衡量風險防控。表1給出了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標評價體系。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指標測算中，三大產(chǎn)業(yè)的權(quán)重分別取1／6、 2／6、 3／6。 本文使用熵權(quán)法合成經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標。

表1 經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標體系

解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟（Digit）。借鑒黃群慧等（2019）[27]的方法，從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字金融發(fā)展兩方面來測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展使用互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)出以及互聯(lián)網(wǎng)用戶3個維度來衡量。互聯(lián)網(wǎng)普及率使用每百人互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)來衡量，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)出使用人均電信業(yè)務(wù)量來衡量，互聯(lián)網(wǎng)用戶使用每百人移動電話數(shù)來衡量。使用北京大學數(shù)字金融研究中心所編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量數(shù)字金融 （郭峰等，2020）[28]。本文使用熵權(quán)法合成一個綜合指標代理數(shù)字經(jīng)濟。

中介變量：服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（Ser）。服務(wù)業(yè)內(nèi)部可以分為以生活性服務(wù)業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。參考已有研究，使用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從業(yè)人員占服務(wù)業(yè)總就業(yè)的比重來衡量服務(wù)結(jié)構(gòu)升級。參考Ke等（2014）[29]、 韓峰和陽立高 （2020）[30]對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的劃分，本文將7個行業(yè)定義為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)②。

控制變量：本文加入了以下控制變量：（1）政府干預(yù)程度（gov）。使用財政支出比GDP來衡量政府干預(yù)程度；（2）基礎(chǔ)設(shè)施（base）。使用人均道路占地面積來衡量基礎(chǔ)設(shè)施；（3）外商直接投資（fdi），使用外商直接投資比GDP來衡量外商直接投資；（4）人力資本（edu），使用每萬人高等學校在校人數(shù)來衡量人力資本水平。

3.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計分析

鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文以2011～2019年中國275個地級市為研究樣本進行實證分析。本文所使用的數(shù)據(jù)來源為：高質(zhì)量發(fā)展評價體系中城市專利授權(quán)量來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，PM2.5指數(shù)來自達爾豪斯大學大氣成分分析組，數(shù)字普惠金融指數(shù)來自于北京大學數(shù)字金融研究中心的《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011～2020年）》，其余所需變量數(shù)據(jù)均來自于歷年 《中國城市統(tǒng)計年鑒》、 《中國統(tǒng)計年鑒》、各地市統(tǒng)計年鑒以及中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。在選定基期的基礎(chǔ)上，本文對所有名義變量進行了價格指數(shù)平減，對存在缺失值的樣本使用插值法進行補充。表2給出了本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

為了更好地展現(xiàn)出地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平和數(shù)字經(jīng)濟分布的動態(tài)演變規(guī)律，本文選取3個代表性年份畫出經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟的核密度估計圖。從圖1可以看出，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展分布曲線峰值逐漸向右移動，逐漸呈現(xiàn)出上升趨勢，并且該峰值高度不斷降低，分布更加擴散，說明地區(qū)之間經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的同時也伴隨著差異逐漸擴大。從圖2可以看出，數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的分布趨勢大致相同，峰值逐漸向右移動，并且分布更加分散。圖3給出了數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的散點圖和擬合曲線，可以看出，數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展之間存在著較為明顯的正相關(guān)關(guān)系，直觀上來看有初步證據(jù)表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高可能會對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生正向影響，但該相關(guān)性是否成立有賴于進一步更嚴格的計量模型檢驗。

圖1 經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的分布演變趨勢

圖2 數(shù)字經(jīng)濟的分布演變趨勢

圖3 數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的散點圖與擬合曲線

4 實證分析

4.1 基準回歸分析

表3的前4列給出了固定效應(yīng)下的回歸結(jié)果，可以看出在控制其他變量和固定效應(yīng)后，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的回歸系數(shù)在5%的水平下顯著為正。說明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠顯著促進地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，這驗證了上文理論分析中所提出的研究假設(shè)1。表3列 （5）和 （6）給出了加入數(shù)字經(jīng)濟平方項的回歸結(jié)果，可以看出，數(shù)字經(jīng)濟二次項的回歸系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟會對高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生非線性影響效應(yīng)，這驗證了研究假設(shè)2。

表3 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的基準回歸

考慮到不同地區(qū)之間高質(zhì)量發(fā)展水平和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在的空間相關(guān)性，本文使用空間計量模型來研究影響關(guān)系中可能存在的空間效應(yīng)。本文首先使用Moran指數(shù)對核心變量的空間相關(guān)性進行檢驗。表4報告了空間相關(guān)性檢驗結(jié)果?？梢钥闯?，在兩種權(quán)重矩陣下，Moran指數(shù)在10%的水平下顯著為正值，表明數(shù)字經(jīng)濟和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展存在正向空間相關(guān)性。

表4 數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的空間相關(guān)性檢驗

為了避免由固定效應(yīng)存在所導致的估計偏差，本文使用Lee和Yu（2010）[31]的方法估計計量模型3。表5報告了兩種空間模型的回歸結(jié)果，可以看出數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)均在5%的水平下顯著為正，與基準回歸模型結(jié)果相同。經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的空間滯后項回歸系數(shù)也均顯著為正，說明周邊地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展能夠通過示范效應(yīng)和溢出效應(yīng)提升本地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。數(shù)字經(jīng)濟空間項的回歸系數(shù)并不顯著，說明當前階段數(shù)字經(jīng)濟可能是通過影響地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展進而產(chǎn)生擴散效應(yīng)。

表5 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的空間效應(yīng)回歸結(jié)果

4.2 數(shù)字經(jīng)濟影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性分析

考慮到各個地區(qū)之間要素稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟發(fā)展水平等方面存在的差異，數(shù)字經(jīng)濟也可能會對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生異質(zhì)性影響。本文將從地區(qū)差異、經(jīng)濟發(fā)展水平、城市規(guī)模以及資源配置效率4個方面研究數(shù)字經(jīng)濟的異質(zhì)性影響。

在不同區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響作用可能不同。按照劃分慣例，本文將樣本分為東、中和西部進行回歸分析。表6的Panel A報告了劃分區(qū)域樣本后的回歸結(jié)果。可以看出，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)在東部和中部地區(qū)均顯著為正。這說明在中部和東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展具有促進效應(yīng)。而在西部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的激勵效應(yīng)較弱。

表6 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展異質(zhì)性影響回歸結(jié)果

數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響可能因為發(fā)展階段不同而產(chǎn)生不同的效應(yīng)。按照高質(zhì)量發(fā)展水平均值將樣本劃分為高水平發(fā)展地區(qū)樣本和低水平發(fā)展地區(qū)樣本。劃分經(jīng)濟發(fā)展水平后得到的回歸結(jié)果如表6的Panel B前兩列所示。可以看出，數(shù)字經(jīng)濟在低水平地區(qū)能夠顯著促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，但對高水平地區(qū)的作用可能并不明顯。本文按照城市年末總?cè)丝跀?shù)的中位數(shù)將樣本分為大規(guī)模城市和小規(guī)模城市。從回歸結(jié)果可以看出，不論是在大規(guī)模城市還是在小規(guī)模城市，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量均有顯著的促進作用。

本文使用白俊紅和劉英宇 （2018）[32]的方法來計算各個城市的要素錯配指數(shù)，并將樣本劃分為低要素錯配地區(qū)和高要素錯配地區(qū)進行回歸分析?；貧w結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟能夠在低要素錯配地區(qū)促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

為了進一步檢驗數(shù)字經(jīng)濟對地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用效應(yīng)，本文使用熵權(quán)法分別構(gòu)建了創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、共享和風險防控5個層面指標，并進行分析以考察數(shù)字經(jīng)濟的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。表7報告了回歸結(jié)果，可以看出，數(shù)字經(jīng)濟在5個方程中的回歸系數(shù)均為正，并且通過了5%的顯著性檢驗。這說明數(shù)字經(jīng)濟能夠推動創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、共享發(fā)展與實現(xiàn)風險防控，進而實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

表7 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展子維度回歸結(jié)果

續(xù) 表

4.3 穩(wěn)健性檢驗③

本文采用多種方法以驗證研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

（1）更換被解釋變量的測度方法。本文將各一級指標賦予相同的權(quán)重，并在各個指標內(nèi)部使用熵權(quán)法賦予權(quán)重構(gòu)造指標，測算得到等權(quán)重下經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)；另外，本文更換了解釋變量的測度方法。本文使用Python從百度指數(shù)上抓取有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展作為關(guān)鍵詞的字條④并按年度平均構(gòu)造了數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)。回歸結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟回歸系數(shù)方向與顯著性和基準回歸結(jié)果相同。

（2）調(diào)整樣本時期和樣本范圍。本文分別對2011～2014年以及2015～2019年兩個時間段進行回歸分析，結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)在兩個時間段均為正值。本文將直轄市樣本去除后對基準模型進行回歸，回歸結(jié)果與基準回歸相同。

（3）內(nèi)生性問題。為了解決可能存在的內(nèi)生性問題，借鑒黃群慧等 （2019）[27]的做法，本文選擇采用各城市1984年郵局數(shù)量作為數(shù)字經(jīng)濟的工具變量。此外，參考張勛等 （2020）[33]的做法，本文使用各城市距離北京、杭州以及深圳三大核心城市的平均球面距離作為數(shù)字經(jīng)濟的工具變量，使用工具變量的回歸結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟回歸系數(shù)方向和顯著性與基準回歸相同。

（4）更換計量模型。本文采用分位數(shù)模型進行回歸。結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)在不同分位數(shù)處均顯著為正值，說明本文基準回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

4.4 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的中介機制分析

本文使用中介模型進行回歸分析驗證研究假設(shè)4。表8報告了中介模型回歸結(jié)果，可以看出，數(shù)字經(jīng)濟的回歸系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能夠顯著促進服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。從將服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與數(shù)字經(jīng)濟同時加入模型的回歸結(jié)果中可以看出，服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的回歸系數(shù)顯著為正，這說明數(shù)字經(jīng)濟能夠通過推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，驗證了理論分析中的假設(shè)4。表8列 （3）和 （4）分別報告了使用工具變量的回歸結(jié)果，回歸結(jié)果表明核心變量的顯著性與方向沒有發(fā)生變化。

表8 數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響的中間機制檢驗結(jié)果

5 研究結(jié)論與政策啟示

近些年來，數(shù)字經(jīng)濟與信息技術(shù)發(fā)展迅速?；?011～2019年275個地級市數(shù)據(jù)樣本，本文構(gòu)建起地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標，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。研究發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字經(jīng)濟和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展存在著正向空間相關(guān)性，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠提升地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，地區(qū)間經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的空間溢出效應(yīng)；（2）數(shù)字經(jīng)濟對地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響存在著異質(zhì)性，在中部和東部地區(qū)城市、經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量低水平城市和要素錯配程度較低的城市，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量的促進效應(yīng)更強；（3）利用中介效應(yīng)模型，本文研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟能夠通過服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

本文的研究結(jié)論具有以下政策啟示：（1）應(yīng)該繼續(xù)推動數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合，促進產(chǎn)業(yè)向高附加值、高知識技術(shù)化和高端化轉(zhuǎn)型，支持企業(yè)向數(shù)字化發(fā)展。加大對數(shù)字產(chǎn)業(yè)的投資和支持力度，推動現(xiàn)代信息數(shù)字技術(shù)在其他部門的應(yīng)用，加快人工智能、5G等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；（2）應(yīng)該充分發(fā)揮各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)同性，區(qū)域內(nèi)通過共同建設(shè)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、加大數(shù)字技術(shù)研發(fā)投入以及提升空間要素流動性等方式發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟的空間溢出效應(yīng)。另外，考慮到在各地區(qū)和各城市之間數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展差異性影響，各個地區(qū)應(yīng)該因地制宜地推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。東部地區(qū)應(yīng)該繼續(xù)推動新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，綜合發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟；而在中西部地區(qū)，在發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的同時也應(yīng)該充分考慮本地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平和發(fā)展結(jié)構(gòu)，提升人力資本水平，充分利用好后發(fā)優(yōu)勢提高經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量；（3）應(yīng)該繼續(xù)推動服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。繼續(xù)加快服務(wù)業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟的深度融合，繼續(xù)推動服務(wù)業(yè)和制造業(yè)深度融合。

注釋：

①限于地級市數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可得性，高質(zhì)量發(fā)展中未包含開放發(fā)展指標。

②7個行業(yè)分別為 “金融業(yè)”、“交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”、“水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)”、“科學研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)”、“信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)”、 “租賃和商業(yè)服務(wù)業(yè)”以及“批發(fā)零售業(yè)”。

③限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果并未報告，留存?zhèn)渌鳌?/p>

④百度指數(shù)的所用的關(guān)鍵詞分別為 “數(shù)字經(jīng)濟”、 “人工智能”、“大數(shù)據(jù)”、“數(shù)字產(chǎn)業(yè)”、“新基建”。