數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度及其對全要素生產(chǎn)率的影響效應

萬曉榆 羅焱卿

一、相關文獻綜述

學術界對數(shù)字經(jīng)濟的內涵、特征及其對經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響展開了較為深入的研究。早期的研究主要集中于數(shù)字經(jīng)濟的本質、內涵和特征方面。張鵬指出，數(shù)字經(jīng)濟形態(tài)是經(jīng)濟系統(tǒng)中技術、組織和制度相互作用過程中的宏觀涌現(xiàn)，這一過程中基于技術進行資源配置優(yōu)化為導向的人類經(jīng)濟活動的高度協(xié)調和互動所塑造的新生產(chǎn)組織方式的不斷演化，構成了數(shù)字經(jīng)濟的本質。數(shù)字經(jīng)濟是一種典型的從技術角度區(qū)分的經(jīng)濟概念，其特征包括高增長性、顛覆性創(chuàng)新?？偟膩碚f，數(shù)字經(jīng)濟區(qū)別于傳統(tǒng)的經(jīng)濟發(fā)展模式，其最典型的特征是利用信息技術來驅動生產(chǎn)力增長和經(jīng)濟結構優(yōu)化。邁入經(jīng)濟高質量發(fā)展階段，學術界開始關注數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響機制與效應。荊文君等從微觀、宏觀兩個方面探討了數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟增長的關系及其促進經(jīng)濟高質量發(fā)展的內在機理；溫軍等提出了“經(jīng)營生態(tài)—數(shù)字賦能—高質量發(fā)展”的分析框架，認為數(shù)字經(jīng)濟從增強傳統(tǒng)要素質量、提升資源配置效率與塑造數(shù)據(jù)要素新動能三個方面促進了經(jīng)濟維度的高質量轉型。另有學者從大數(shù)據(jù)賦能、數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合、政策供給體系、數(shù)字金融等角度研究了數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響機制。

除了從理論方面研究數(shù)字經(jīng)濟的內涵、特征及其對經(jīng)濟發(fā)展的影響外，關于數(shù)字經(jīng)濟的評價指標體系及相關實證研究也是學術界關注的重點。目前，關于數(shù)字經(jīng)濟評價指標體系并沒有統(tǒng)一的定論，學者們更多是從各自的角度解讀數(shù)字經(jīng)濟的維度及具體測度指標。劉軍等從信息化、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字交易三個維度的發(fā)展指標評價我國各省（區(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；張雪玲等從信息通信基礎設施、ICT初級應用、ICT高級應用、企業(yè)數(shù)字化發(fā)展、信息和通信技術產(chǎn)業(yè)五個維度構建我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價指標體系；萬曉榆等從投入產(chǎn)出的經(jīng)濟學視角構建包含數(shù)字化投入、數(shù)字治理環(huán)境、數(shù)字化產(chǎn)出三大維度共計70個測度指標的數(shù)字經(jīng)濟評價指標體系。中國信息通信研究院、賽迪研究院、騰訊研究院、阿里研究院等國內咨詢機構亦發(fā)布了各自所研制的數(shù)字經(jīng)濟評價指標體系。結合上述已有的研究，可以總結出數(shù)字基礎設施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字融合與應用是評價數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要維度，這對本文后續(xù)構建我國省級數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展測度指標體系具有很好的借鑒意義。

就數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響機理而言，從宏觀層面來看，對于發(fā)展中國家，數(shù)字化被認為是經(jīng)濟增長的主要驅動力，它提高了資本和勞動生產(chǎn)率，降低了交易成本，并促進了國家融入全球市場體系。對于發(fā)達國家，數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟發(fā)展質量的影響主要體現(xiàn)在推動可持續(xù)發(fā)展、提升企業(yè)敏捷性等方面。從微觀層面來看，數(shù)字制造技術提高了企業(yè)的競爭力，并提高了公司的績效，有效促進了政務電子化發(fā)展，有助于企業(yè)實現(xiàn)循環(huán)經(jīng)濟的商業(yè)模式。總的來說，數(shù)字經(jīng)濟契合創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享的新發(fā)展理念，將有力推動我國經(jīng)濟實現(xiàn)高質量發(fā)展。

綜上所述，學術界關于數(shù)字經(jīng)濟的研究經(jīng)過了兩個階段，早期集中于數(shù)字經(jīng)濟的內涵、特征、指標體系等方面，后期主要從理論機制層面研究數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響，研究視角較廣，一類是基于數(shù)據(jù)要素、資源配置的宏觀邏輯，另一類是研究信息技術對產(chǎn)業(yè)結構轉型和企業(yè)數(shù)字化改造的影響機制，但是缺乏從實證角度研究數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響效應的成果。鑒于此，一方面，本文選取數(shù)字經(jīng)濟的核心維度和測度指標，嘗試以2015—2018年我國各省（區(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展為研究對象，評價我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的整體變化及區(qū)域差異。另一方面，在數(shù)字經(jīng)濟評價指數(shù)的基礎上，構建計量模型，研究其對全要素生產(chǎn)率的影響效應，并引入技術進步作為兩者的中介變量，以一個全新的視角更為客觀地研究數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響機制。另外，本文還考察了數(shù)字經(jīng)濟與各省（區(qū)、市）間的交互項以研究數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率影響的區(qū)域異質性，深入解釋東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響具有更高的邊際貢獻率，這對于我國加快推進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展、縮小區(qū)域“數(shù)字經(jīng)濟鴻溝”、推動經(jīng)濟高質量發(fā)展具有較好的政策參考價值。

二、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的測度指標體系與評價方法

（一）我國省級數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展測度指標體系的構建

本文設計了包含3個二級指標和12個三級指標的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展測度指標體系（見表1），對我國各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行評價。為了使不同區(qū)域的統(tǒng)計指標在時間截面上具有可比性，本文盡可能使用比例指標。另外，數(shù)字經(jīng)濟融合發(fā)展效應的影響因素較多，無法用單一的指標來衡量，因此本文借鑒工業(yè)和信息化部的“全國兩化融合發(fā)展指數(shù)”以及國家信息中心的各?。▍^(qū)、市）信息社會發(fā)展指數(shù)中的在線政府指數(shù)和數(shù)字生活指數(shù)，這三個指標均為結構化的二手數(shù)據(jù)，其余數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計局及各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計年鑒。

表1 數(shù)字經(jīng)濟測度指標體系及其權重

1.數(shù)字基礎設施分指數(shù)

該部分指標主要用于衡量各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟基礎設施發(fā)展水平?；A設施是區(qū)域發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的重要前提條件，本文主要從移動互聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)端口兩個方面考察，用移動電話普及率和移動互聯(lián)網(wǎng)人均接入流量表征移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口和企業(yè)自有網(wǎng)站數(shù)量表征互聯(lián)網(wǎng)端口發(fā)展水平。

2.數(shù)字產(chǎn)業(yè)分指數(shù)

該部分指標主要用于衡量各省（區(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)規(guī)模、企業(yè)和投資發(fā)展狀況，用信息技術服務業(yè)增加值和電子設備制造業(yè)增加值占GDP比重解釋數(shù)字經(jīng)濟的核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模，用數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)數(shù)量解釋區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟相關企業(yè)發(fā)展水平，用ICT投資占比解釋區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟投資水平。

3.數(shù)字融合分指數(shù)

該部分指標主要用于衡量各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟融合發(fā)展水平。消費互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字經(jīng)濟的核心組成部分之一，因而采用區(qū)域電子商務采銷額占GDP比重衡量區(qū)域“數(shù)字經(jīng)濟+服務業(yè)”發(fā)展水平。工業(yè)數(shù)字化水平無法用單一的指標來衡量，本文借鑒工業(yè)和信息化部的“兩化融合發(fā)展指數(shù)”來衡量。另外，“數(shù)字經(jīng)濟+政務”和“數(shù)字經(jīng)濟+民生”是數(shù)字融合發(fā)展的兩個重要方面，這里借鑒國家信息中心發(fā)布的信息社會發(fā)展指數(shù)中的在線政府指數(shù)和數(shù)字生活指數(shù)來衡量數(shù)字經(jīng)濟的融合發(fā)展水平。

（二）評價方法說明

第一步，指標標準化。由于數(shù)據(jù)量綱不一致，本文先對所有三級指標數(shù)據(jù)進行標準化處理，采用最常見的標準正態(tài)累計概率分布對數(shù)據(jù)進行標準化處理，并乘以100便于數(shù)據(jù)計算：

第二步，指標權重的確定。本文的數(shù)據(jù)結構是時序面板數(shù)據(jù)，一般的靜態(tài)綜合評價方法無法體現(xiàn)權重在時間維度上的變化，因此考慮借鑒郭亞軍的研究方法，采用縱橫向拉開檔次法確定各個指標的權重，該方法既能體現(xiàn)橫向維度在時間上的變化，又能從縱向維度體現(xiàn)各個?。▍^(qū)、市）的差異，使得面板數(shù)據(jù)的綜合評價結果在截面上和時間上具有可比性。

三、我國省級數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的比較與分析

（一）我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平分析

我國整體數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在樣本期內呈逐年上升的趨勢，且增長趨勢較為穩(wěn)定，從2015年的43.39分提升到2018年的56.00分（見圖1），增幅達到29.06%，年均增幅為8.87%，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平顯著提高。從分維度指數(shù)來看，數(shù)字基礎設施分指數(shù)從2015年的40.84分提升至60.14分，增幅達到47.26%，年均增幅為13.77%，反映出近年來我國數(shù)字基礎設施建設取得較好成效?！笆濉币詠恚覈罅Πl(fā)展數(shù)字基礎設施，從寬帶中國建設到電信業(yè)“提速降費”，以全域性的視角有序推動我國數(shù)字基礎設施建設，有效彌補了區(qū)域數(shù)字基礎設施鴻溝。數(shù)字產(chǎn)業(yè)分指數(shù)從2015年的46.71分提升至2018年的49.27分，增幅為5.48%，年均增幅僅為1.79%。從整體來看，數(shù)字產(chǎn)業(yè)對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展沒有顯著的提升作用，這與我國數(shù)字產(chǎn)業(yè)分布有較強的相關性，數(shù)字核心產(chǎn)業(yè)大多集中在東部發(fā)達地區(qū)，產(chǎn)業(yè)集中導致中西部地區(qū)缺乏數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關資源要素。數(shù)字融合分指數(shù)從2015年的43.63分提升至2018年的55.73分，增幅為27.73%，年均增幅為8.49%?！笆濉币詠?，國家大力推動工業(yè)化與信息化融合，注重電子政務發(fā)展，推動國家治理朝著數(shù)字化和智能化方向發(fā)展，并有序在全國使用數(shù)字技術提升傳統(tǒng)經(jīng)濟社會運行效率。

圖1 2015—2018年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)及三個分指數(shù)的變化

2015—2018年對我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展貢獻大小依次為數(shù)字基礎設施、數(shù)字融合、數(shù)字產(chǎn)業(yè)，貢獻率分別為58.73%、34.46%、6.81%?？梢姡?015—2018年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展更多依賴于數(shù)字基礎設施建設，數(shù)字融合效應在經(jīng)濟社會發(fā)展中也起到了一定的作用，而數(shù)字產(chǎn)業(yè)對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的拉動作用并沒有充分顯現(xiàn)，可能的原因是基于我國網(wǎng)民優(yōu)勢的消費互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展，同時帶動了數(shù)字基礎設施建設，但是供給側以計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)等數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對滯后，且區(qū)域之間并沒有形成良好的產(chǎn)業(yè)發(fā)展互促局面。因此，未來加快發(fā)展數(shù)字產(chǎn)業(yè)是推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的一個重要著力點。

（二）各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況

由表2（下頁）可知，2018年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值為56，有12個省市在平均水平以上，包括除河北以外的9個東部省市以及湖北、重慶和四川，其余18個?。▍^(qū)）均處于平均水平以下。在東部地區(qū)中，北京、廣東、上海是第一梯隊，2018年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均達到80以上；江蘇、浙江為第二梯隊；天津、河北、福建、海南、山東為第三梯隊。東北三省中，由于偏重工業(yè)化的發(fā)展模式和數(shù)字資源要素的缺乏，整體數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較為均衡，但整體發(fā)展處于中下游水平；中部地區(qū)中，湖北數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平領先；西部地區(qū)中，四川和重慶發(fā)展水平較高，云南、新疆、甘肅、廣西發(fā)展水平相對較低。

表2 我國分區(qū)域各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)情況

一方面，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)由于數(shù)字基礎設施和數(shù)字資源稟賦優(yōu)勢，2015年其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)就處于一個較高的水平，2018年其指數(shù)提升的幅度總體較為有限。以貴州、內蒙古、廣西、重慶等為代表的省份，在樣本考察期內數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)增幅大于其他省份。貴州推進大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)建設，大力發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)；重慶結合工業(yè)傳統(tǒng)制造基地的優(yōu)勢，大力推進制造業(yè)數(shù)字化轉型。這些省份結合國家政策部署和自身產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢與資源稟賦，大力提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。另外，以云南、遼寧、江西等為代表的省份在樣本考察期內數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)增幅較低，這些省份本身數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展起步較晚，基礎設施的落后和人力資源的匱乏又進一步限制了其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，這不僅會對當期經(jīng)濟社會發(fā)展產(chǎn)生一定影響，而且會加大區(qū)域之間的“數(shù)字經(jīng)濟鴻溝”。“十四五”時期，如何系統(tǒng)性、全面性地提升欠發(fā)達地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平是一個重要課題。

另一方面，從我國區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展情況來看，2015—2018年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的方差分別為206.01、191.25、184.56、172.06，可見整體上我國各?。▍^(qū)、市）的“數(shù)字經(jīng)濟鴻溝”在不斷縮小，體現(xiàn)了近幾年國家推動數(shù)字經(jīng)濟區(qū)域均衡發(fā)展的政策效應，包括強化區(qū)域合作，探索數(shù)字經(jīng)濟區(qū)域協(xié)調發(fā)展模式，加快數(shù)字經(jīng)濟示范區(qū)建設推廣等，同時與地區(qū)立足自身資源稟賦和產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟也有較大關系。2018年，東部、中部、東北、西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的方差分別為148.32、20.72、17.29、48.53，可見東部地區(qū)雖然數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較好，但是其區(qū)域內的“數(shù)字鴻溝”要顯著大于其他地區(qū)，集中體現(xiàn)在北京、上海、廣東的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平要遠高于其他省份。未來讓發(fā)達地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展經(jīng)驗向其他地區(qū)擴散，是解決我國各?。▍^(qū)、市）“數(shù)字經(jīng)濟鴻溝”的有效途徑之一。

表3從四個層次劃分了2018年我國各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的俱樂部分類，其中數(shù)字經(jīng)濟高發(fā)達地區(qū)和中等發(fā)達地區(qū)均為全國平均水平之上的地區(qū)，另外18個省份除河北外，均集中于東北、西部和中部地區(qū)，反映出我國各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)顯著的區(qū)域異質性，存在較為明顯的“馬太效應”。

表3 2018年我國各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平俱樂部分類

四、數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響效應

（一）全要素生產(chǎn)率的測算

在全要素生產(chǎn)率的測算方法中，索洛余值法是最為常見的方法，C-D生產(chǎn)函數(shù)可以表示為：

資本投入K可用物質資本存量來衡量，而各?。▍^(qū)、市）樣本期內的物質資本存量可通過永續(xù)盤存法估算。資本投入的具體計算公式為K=I+（1-δ）K，期初的物質資本存量的估算方法為K=I/（g+δ），考慮到將基期時間設置較早，則期初資本存量估算對于后期資本存量測算的影響要更小，本文將基期設定為2010年。其中，I為t年的投資額，用全社會固定資產(chǎn)投資總額表示，并用價格指數(shù)換算為2010年不變價人民幣；δ表示固定資產(chǎn)折舊率，本文參考張軍等在計算全國各?。▍^(qū)、市）資本存量的做法，將其設定為9.6%；g表示全社會固定資本形成總額2010—2018年的年平均實際增長率。在全要素生產(chǎn)率的測算中，不同文獻對于資本產(chǎn)出彈性a的取值存在一定差別，本文在計算各?。▍^(qū)、市）全要素生產(chǎn)率時，參考張軍等的研究將資本產(chǎn)出彈性a取值為0.6，另外將資本產(chǎn)出彈性a分別取值0.5和0.7，進行穩(wěn)健性檢驗。

（二）研究假設與變量定義

1.研究假設

結合全要素生產(chǎn)率的內涵和影響因素，本文從生產(chǎn)要素、生產(chǎn)關系、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級改造、新業(yè)態(tài)新模式四個方面闡述數(shù)字經(jīng)濟影響全要素生產(chǎn)率的理論機制。第一，數(shù)據(jù)成為關鍵生產(chǎn)要素是數(shù)字經(jīng)濟的一個典型特征。數(shù)據(jù)要素相較于傳統(tǒng)生產(chǎn)要素，具有更深度、更廣度的融合能力，具有邊際成本遞減、可復制、易傳播、流通性強等特征。數(shù)據(jù)滲透到工業(yè)、交通、醫(yī)療、教育等各個領域，成為各行各業(yè)價值增值的戰(zhàn)略性資源，提高了經(jīng)濟社會的運行效率。第二，人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等信息技術快速發(fā)展，使得傳統(tǒng)工業(yè)時代的生產(chǎn)關系難以適應其發(fā)展需要，先進生產(chǎn)力的發(fā)展倒逼傳統(tǒng)的生產(chǎn)關系向數(shù)據(jù)更透明、信用體系更健全、信息更對稱、交易更高效的數(shù)字化生產(chǎn)關系轉型。先進生產(chǎn)力和數(shù)字化生產(chǎn)關系的相互促進與發(fā)展對提升全要素生產(chǎn)率起到了重要作用。第三，數(shù)字技術大規(guī)模應用推動了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉型升級，通過技術升級、數(shù)據(jù)驅動決策、信息處理智能化等提升產(chǎn)業(yè)效率，通過加速生產(chǎn)要素流動、降低交易成本、聯(lián)合配合響應需求、共建數(shù)字化生態(tài)等推動產(chǎn)業(yè)跨界融合，通過以用戶價值引導資源要素配置、整合數(shù)字化生態(tài)內外部價值網(wǎng)絡、降低產(chǎn)業(yè)進入壁壘等重構產(chǎn)業(yè)組織的競爭模式，進而提升要素生產(chǎn)效率。第四，隨著人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等新技術不斷突破與應用，柔性制造、個性化服務、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同制造等新模式加速發(fā)展，形成一批高效率、高附加值的新業(yè)態(tài)新模式，具有知識密集型、生產(chǎn)效率高、高附加值等特點。

數(shù)字經(jīng)濟由于其高技術特性、高滲透特性、高增長特性，其發(fā)展路徑依靠于平臺化、智能化、生態(tài)化，因此，基礎設施完善的地區(qū)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟會有比較優(yōu)勢和先發(fā)優(yōu)勢，比較優(yōu)勢包括數(shù)字產(chǎn)業(yè)集聚度高、數(shù)字技術應用、數(shù)字生態(tài)體系等，先發(fā)優(yōu)勢包括數(shù)字基礎設施完善、人力資本積累等，這些優(yōu)勢又會形成區(qū)域經(jīng)濟高質量發(fā)展的動力。基于上述分析，本文提出如下研究假設：

H1：發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟有利于提升全要素生產(chǎn)率，相較于發(fā)展水平差的地區(qū)，基礎較好的地區(qū)能夠從發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟中獲益更多。

全要素生產(chǎn)率是一個抽象化的概念，其根本要義是除去所有有形生產(chǎn)要素對經(jīng)濟增長貢獻率以外的余值部分，該余值包括技術進步、規(guī)模效應、資源配置、管理水平等無形因素，且技術進步是該余值的重要貢獻因素，而信息技術又是數(shù)字經(jīng)濟的顯著屬性，因此，本文認為數(shù)字經(jīng)濟可以通過促進技術進步來提升全要素生產(chǎn)率。一方面，數(shù)字經(jīng)濟時代企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本結構發(fā)生變化，形成了一種高固定成本、低邊際成本的結構，網(wǎng)絡外部性將這種成本結構逐漸放大，使得企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的平均成本逐漸降低，產(chǎn)生了規(guī)模經(jīng)濟效應。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟時代企業(yè)更加關注產(chǎn)品或服務的多樣化生產(chǎn)，企業(yè)通過多邊平臺積累用戶數(shù)據(jù)，然后在開發(fā)其他產(chǎn)品或服務過程中將原有平臺的用戶進行導入，降低了運營成本，在多種業(yè)務模式并行發(fā)展的狀態(tài)下實現(xiàn)了范圍經(jīng)濟。此外，信息技術能夠有效整合市場供需兩端的信息，將供需雙方在同一空間、時段的有效信息整合在平臺上，利用信息技術提升供需匹配效率，簡化經(jīng)濟系統(tǒng)運行的信息冗余，降低市場交易成本，提升經(jīng)濟系統(tǒng)運行效率?；谏鲜龇治觯岢鋈缦卵芯考僭O：

H2：發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟能夠通過促進技術進步來提升全要素生產(chǎn)率。

2.變量定義

被解釋變量全要素生產(chǎn)率由前文測算可得，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)由數(shù)字基礎設施分指數(shù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)分指數(shù)、數(shù)字融合分指數(shù)三個維度共計12個指標測算獲得，體現(xiàn)中國各省（區(qū)、市）技術進步水平的指標采用區(qū)域專利申請授權量和區(qū)域技術市場成交額兩個指標綜合計算，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局，指標標準化及賦權過程與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)測算過程類似，這里不再贅述。各變量定義如表4（下頁）所示。

表4 變量定義

3.變量的統(tǒng)計性描述

數(shù)據(jù)標準化后的統(tǒng)計性描述結果如表5（下頁）所示。

表5 數(shù)據(jù)標準化后的統(tǒng)計性描述

（三）模型設定與研究方法

1.總基準模型

為檢驗H1，結合數(shù)據(jù)結構和我國各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展實際，建立以下模型：

在式（1）中，TFP表示各?。▍^(qū)、市）的全要素生產(chǎn)率，DEI表示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，指標數(shù)據(jù)來源于前文對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的測算。關于控制變量，結合已有研究的做法，加入技術進步（TP）、人力資本水平（HUC）、金融發(fā)展水平（FIA）、產(chǎn)業(yè)結構高級化水平（IS）、對外開放水平（OPEN）、財政研發(fā)投入水平（RD）。i代表的是各?。▍^(qū)、市），t代表的是年份，β表示截距項，μ表示隨機誤差項。

在測算總基準模型的基礎上，基于本文測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的三個維度：數(shù)字基礎設施分指數(shù)（INF）、數(shù)字產(chǎn)業(yè)分指數(shù)（DIND）、數(shù)字融合分指數(shù)（FUSE），分別檢驗三個維度對全要素生產(chǎn)率的影響。模型設定與式（1）類似，這里不再贅述。

2.中介效應模型

為檢驗H2是否成立，這里進一步分析數(shù)字經(jīng)濟是否能夠通過技術進步來提升全要素生產(chǎn)率，以及技術進步的中介效應能發(fā)揮多大作用。這里使用中介效應檢驗模型對此展開進一步研究。具體步驟如下：

與模型（1）相比，Controls中不包含技術進步指標，其余變量定義與模型（1）相同。

接下來，驗證數(shù)字經(jīng)濟對促進技術進步的影響作用。先將技術進步作為被解釋變量，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)作為核心解釋變量，檢驗數(shù)字經(jīng)濟對技術進步的影響效應，建立如下面板模型：

然后，檢驗技術進步中介效應是否完全，即數(shù)字經(jīng)濟是否能夠直接提升全要素生產(chǎn)率，這里構建如下面板模型：

在以上模型中，技術進步為中介變量。模型（2）中的系數(shù)α為數(shù)字經(jīng)濟提升全要素生產(chǎn)率的總效應，模型（3）中系數(shù)η為數(shù)字經(jīng)濟對中介變量的影響效應，模型（4）中的系數(shù)λ是在控制數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的影響之后，檢驗中介變量對全要素生產(chǎn)率的影響效應，θ為數(shù)字經(jīng)濟對提升全要素生產(chǎn)率的直接作用。其中，中介效應為ηλ，它與總效應α和直接效應θ存在以下關系：

關于是否存在中介效應以及中介效應的發(fā)揮程度，檢驗流程如下（見圖2）：如系數(shù)α顯著，且η和λ都顯著，則中介效應顯著；如系數(shù)α不顯著，或者η和λ都不顯著，則不存在中介效應。若系數(shù)α顯著，且η和λ都顯著，同時滿足系數(shù)θ小于系數(shù)α，則技術進步是部分中介變量，其中中介效應占總效應的比重為ηλ/α。若系數(shù)α顯著，且η和λ都顯著，但是θ不顯著，則存在完全中介效應，也即數(shù)字經(jīng)濟提升全要素生產(chǎn)率的影響要完全通過中介效應發(fā)揮作用。

圖2 各參數(shù)的顯著與否判斷過程

（四）實證結果及其分析

1.數(shù)字經(jīng)濟提升全要素生產(chǎn)率的綜合影響效應

如表6所示，列（1）為總基準模型的估計結果，數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率具有顯著的正向影響，影響系數(shù)為0.554，且在1%的水平下顯著，說明我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每提升1個百分點，能直接帶動全要素生產(chǎn)率提升0.554個百分點，證實了數(shù)字經(jīng)濟對提升全要素生產(chǎn)率具有重要作用，H1前半部分得證。其他控制變量中，對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)由大到小依次為對外開放水平、產(chǎn)業(yè)結構高級化水平、金融發(fā)展水平、財政研發(fā)投入水平、人力資本水平，其中財政研發(fā)投入水平對全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)顯著為負。一般來說，適當?shù)恼斦a貼能夠提高企業(yè)績效，進而提升整個經(jīng)濟系統(tǒng)的運行效率，而過高的補貼會對企業(yè)績效產(chǎn)生負面影響。另外，我國地方政府和企業(yè)合謀事件時有發(fā)生，基于政治聯(lián)系的財政補貼支出會扭曲整個社會稀缺資源的有效配置，本文實證數(shù)據(jù)說明，現(xiàn)階段財政補貼并沒有發(fā)揮良好的效果，甚至產(chǎn)生了一定的副作用。因此，如何結合數(shù)字經(jīng)濟的信息技術特性，改變以往的粗放式、尋租式財政補貼模式，對研發(fā)效率高的企業(yè)進行“精準補貼”，做到“財盡其用”，是改變當前我國財政補貼效率不高狀況需要思考的問題。

表6 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)及數(shù)字基礎設施分指數(shù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)分指數(shù)、數(shù)字融合分指數(shù)的回歸結果

表6中列（2）—（4）分別展示了數(shù)字基礎設施分指數(shù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)分指數(shù)、數(shù)字融合分指數(shù)對全要素生產(chǎn)率影響的回歸結果，影響系數(shù)分別為0.314、0.250、0.477，均在1%水平下顯著，影響系數(shù)由大到小依次為數(shù)字融合分指數(shù)、數(shù)字基礎設施分指數(shù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)分指數(shù)。從各分指數(shù)的影響系數(shù)來看，目前我國數(shù)字經(jīng)濟對提升全要素生產(chǎn)率的作用主要體現(xiàn)在融合效應，集中體現(xiàn)在我國消費互聯(lián)網(wǎng)和電子商務發(fā)展突飛猛進，配套的信息基礎設施也得到了完善。但是，作為數(shù)字經(jīng)濟的核心組成部分，數(shù)字產(chǎn)業(yè)對提升全要素生產(chǎn)率的作用不及前兩者，而基礎創(chuàng)新和信息技術的發(fā)展依托于數(shù)字產(chǎn)業(yè)的高質量發(fā)展，相較于數(shù)字基礎設施和數(shù)字融合，數(shù)字產(chǎn)業(yè)才是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的源動力。因此，對于數(shù)字基礎設施較好的地區(qū)來說，未來實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結構轉型和提升全要素生產(chǎn)率需要重點發(fā)展數(shù)字產(chǎn)業(yè)。

2.穩(wěn)健性檢驗

為驗證結果的穩(wěn)定性，本文假設計算全要素生產(chǎn)率的核心參數(shù)a=0.5以及a=0.7，并采用熵值法和等權法計算數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，從以上四個方面進行穩(wěn)健性檢驗。表7展示了四種檢驗的結果，回歸結果與前文的總基準模型估計結果基本一致，說明本文的研究結論具有很好的穩(wěn)健性。

表7 穩(wěn)健性檢驗結果

3.技術進步的中介效應檢驗

以上分析證實了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)及其分維度指數(shù)對提升全要素生產(chǎn)率具有一定的顯著作用。結合前文相關分析，技術進步是發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟提升全要素生產(chǎn)率作用的重要基礎，且數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的不斷提升對技術進步也產(chǎn)生了一定的影響。因此，有必要識別基于技術進步視角的數(shù)字經(jīng)濟提升全要素生產(chǎn)率的內在機制。一方面，數(shù)字經(jīng)濟是一種新的經(jīng)濟發(fā)展形態(tài)，區(qū)別于以往的經(jīng)濟發(fā)展模式，數(shù)字經(jīng)濟具有顯著的技術效應、規(guī)模效應和多邊效應，通過智能技術手段改善以往的生產(chǎn)、制造、流通、交易等環(huán)節(jié)，相比以往的經(jīng)濟形態(tài)來看具有更高的生產(chǎn)效率。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟是一種技術—經(jīng)濟范式，信息技術的快速發(fā)展為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展奠定了良好基礎，可以說，以大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等為代表的新一代信息技術發(fā)展是發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟效應的強有力支撐。那么，技術進步在發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟提升全要素生產(chǎn)率的作用中是否有顯著影響？貢獻程度又如何？接下來，采用逐步回歸估計法對這些問題展開深入研究。

（1）數(shù)字經(jīng)濟提升全要素生產(chǎn)率的綜合效應

在檢驗數(shù)字經(jīng)濟對提升全要素生產(chǎn)率的綜合效應中，暫時不把技術進步納入回歸模型中。表8列（1）是數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率影響效應的FGLS的估計結果，影響系數(shù)為0.435，在1%的水平下顯著。由于綜合效應中數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的影響系數(shù)顯著為正，符合存在中介效應的初步檢驗步驟，因此本文按照存在中介效應立論，即綜合效應中包含直接效應和間接效應，接下來分析技術進步的中介效應。

（2）技術進步的中介效應

表8列（2）是數(shù)字經(jīng)濟對地區(qū)技術進步影響效應的估計結果，影響系數(shù)為0.518，通過1%的顯著性檢驗，可見發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟對地區(qū)技術進步水平的影響是穩(wěn)健的，結果一致說明發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟對提升地區(qū)的技術進步水平具有顯著的正向影響。

表8 數(shù)字經(jīng)濟提高全要素生產(chǎn)率的綜合效應、技術進步的中介效應

（3）控制技術進步的影響下數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)對全要素生產(chǎn)率的影響效應

在數(shù)字經(jīng)濟提升全要素生產(chǎn)率的影響機制中，為檢驗技術進步在其影響過程中是否為完全中介變量以及是否存在直接效應，模型（4）將數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的直接效應和間接效應納入同一模型中進行分析，仍然利用FGLS方法進行估計。表6的列（1）結果顯示，技術進步的估計系數(shù)為0.263，回歸系數(shù)依然顯著，由此可以得出技術進步的中介效應作用顯著，這與假設H2一致。

4.不同地區(qū)受益于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的差異

除研究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的影響效應之外，本文繼續(xù)研究數(shù)字基礎設施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字融合三個分維度與地區(qū)間的交互效應，實證模型設定與式（6）類似，在此不再贅述。

表9（下頁）列（1）是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)與地區(qū)之間交互項的估計結果，影響系數(shù)為0.081，在1%的水平下顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟對提升全要素生產(chǎn)率的影響作用在東部地區(qū)要更加顯著。東部地區(qū)由于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展起步較早，數(shù)字基礎設施和資源要素相較于非東部地區(qū)來說更為完善，因而具有一定的先發(fā)優(yōu)勢和比較優(yōu)勢，假設H1的后半部分得證。非東部地區(qū)由于經(jīng)濟發(fā)展階段要落后于東部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展滯后又進一步限制了其對提升全要素生產(chǎn)率的積極作用。從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的三個分指數(shù)來看，數(shù)字基礎設施分指數(shù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)分指數(shù)、數(shù)字融合分指數(shù)與地區(qū)之間交互項的回歸結果分別為0.032、0.027、0.024，本文分別用“數(shù)字接入鴻溝”“數(shù)字產(chǎn)業(yè)鴻溝”“數(shù)字應用鴻溝”代表這三個交互項?？梢园l(fā)現(xiàn)，“數(shù)字接入鴻溝”影響系數(shù)最大，“數(shù)字產(chǎn)業(yè)鴻溝”影響系數(shù)次之，“數(shù)字應用鴻溝”影響系數(shù)最小。一方面，因為數(shù)字應用在國內沒有嚴格的區(qū)域分界，互聯(lián)網(wǎng)平臺產(chǎn)品或服務遍及全國，各個地區(qū)的企業(yè)和個人都可以獲得數(shù)字應用產(chǎn)品或服務，而“數(shù)字鴻溝”更多地體現(xiàn)在“數(shù)字接入鴻溝”，再一次驗證東部地區(qū)由于更加完善的數(shù)字基礎設施，在通過發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟提升全要素生產(chǎn)率方面具有更大的優(yōu)勢。另一方面，“數(shù)字產(chǎn)業(yè)鴻溝”在東部與非東部地區(qū)之間對提升全要素生產(chǎn)率的影響也有顯著差異。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的進度來看，東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平更高，而數(shù)字化改造又是建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的必經(jīng)之路。國際數(shù)據(jù)公司（IDC）發(fā)布的《2018年中國企業(yè)數(shù)字化發(fā)展報告》顯示，我國零售、文娛、金融等消費端企業(yè)數(shù)字化轉型程度較高，而這些企業(yè)絕大部分集中于東部地區(qū)，制造業(yè)、資源性行業(yè)的數(shù)字化程度相對較低，數(shù)字化轉型成功的制造業(yè)大多集中于東部地區(qū)，而數(shù)字化轉型處于單點試驗和局部推廣的企業(yè)大多集中于非東部地區(qū)，造成東部地區(qū)與非東部地區(qū)之間顯著的“數(shù)字產(chǎn)業(yè)鴻溝”。

表9 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)及其三個分指數(shù)與地區(qū)交互項的回歸結果

五、研究結論與政策建議

本文以我國30個省（區(qū)、市）2015—2018年的數(shù)據(jù)為樣本，運用面板模型實證研究數(shù)字經(jīng)濟對全要素生產(chǎn)率的影響效應。研究發(fā)現(xiàn)，2015—2018年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈逐年遞增趨勢，其中數(shù)字基礎設施分指數(shù)增勢較為明顯，數(shù)字融合效應的增長趨勢基本與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平保持一致，但是數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為緩慢。分區(qū)域來看，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平要高于非東部地區(qū)，其中北京、廣東、上海、江蘇、浙江五個省市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平位于全國第一梯隊。另外，無論是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，還是數(shù)字基礎設施分指數(shù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)分指數(shù)、數(shù)字融合分指數(shù)，都對區(qū)域全要素生產(chǎn)率具有正向的影響作用，其中技術進步的中介效應占總效應的31.32%，反映出技術進步在發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟影響全要素生產(chǎn)率的作用過程中具有重要意義。東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對提升全要素生產(chǎn)率具有更高的邊際貢獻率，該優(yōu)勢集中體現(xiàn)在東部地區(qū)數(shù)字基礎設施更加完善，說明東部地區(qū)與非東部地區(qū)之間存在顯著的“數(shù)字接入鴻溝”。基于上述結論，提出如下建議：

第一，堅持數(shù)字技術“底層創(chuàng)新+單點突破+賦能實體”的創(chuàng)新發(fā)展思路。首先，重視數(shù)字底層技術創(chuàng)新的全面發(fā)展，培育支撐底層創(chuàng)新的文化，引導政府產(chǎn)業(yè)資金和民間資本向自主創(chuàng)新企業(yè)傾斜，加快推進知識產(chǎn)權和專利體系建設，在關鍵領域學習美國等發(fā)達國家的建設經(jīng)驗，促進產(chǎn)權制度對生物技術、信息技術、互聯(lián)網(wǎng)及先進制造業(yè)發(fā)展的推動作用，更好地讓技術轉化為產(chǎn)品或服務。其次，在集成電路、工業(yè)軟件、高端智能制造等核心單點技術領域，以“底線開放思維+全面自主創(chuàng)新內生能力”的平衡戰(zhàn)略新視野實現(xiàn)“卡脖子”技術突破的戰(zhàn)略引領，實現(xiàn)核心自主可控與對外開放的動態(tài)平衡，圍繞產(chǎn)業(yè)鏈部署創(chuàng)新鏈，圍繞創(chuàng)新鏈部署產(chǎn)業(yè)鏈，集中制度優(yōu)勢和資源稟賦，鼓勵數(shù)字經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)利用產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢攻克核心技術，形成以技術創(chuàng)新為核心的產(chǎn)業(yè)鏈良性競爭。最后，在推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合發(fā)展的戰(zhàn)略基點上，突出制造業(yè)對數(shù)字技術創(chuàng)新發(fā)展的需求，打破人才、資本等創(chuàng)新要素在國內循環(huán)的體制機制障礙，依托高科技企業(yè)，深入推動產(chǎn)學研融合，解決好從“科學”到“技術”再到“應用”的轉化問題。

第二，將數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展的著力點放在實體經(jīng)濟的數(shù)字化轉型上。首先，夯實數(shù)字基礎設施建設，積極推進5G、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新型基礎設施與產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡深度融合，支持傳統(tǒng)企業(yè)進行可持續(xù)化的基礎設施數(shù)字化建設和改造。其次，深耕工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，建立完善的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)跨界融合機制，通過打破各種行業(yè)性、地區(qū)性、經(jīng)營性壁壘，為實體企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作營造良好環(huán)境，建立適應融合發(fā)展的技術體系、標準規(guī)范、商業(yè)模式和競爭規(guī)則。推動工業(yè)企業(yè)資源與互聯(lián)網(wǎng)平臺無縫對接和融合，加快普及和推廣面向工業(yè)領域各環(huán)節(jié)的分享機制，推進研發(fā)設計、數(shù)據(jù)管理、工程服務等制造資源的開放共享。最后，構建數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合發(fā)展的投融資服務體系，積極運用政策性金融工具和市場化手段，構建從基礎設施到創(chuàng)新研發(fā)、從新興產(chǎn)業(yè)培育到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造、從平臺打造到智能化應用的財政扶持政策鏈條。

第三，以國家戰(zhàn)略縮小區(qū)域間“數(shù)字經(jīng)濟鴻溝”。首先，在國家“十四五”相關規(guī)劃中，從政策制度、資金保障、人才隊伍等方面鼓勵欠發(fā)達地區(qū)加快數(shù)字基礎設施建設，同時也為新一輪擴大投資形成新的增長點。其次，有序推動發(fā)達地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)能向中西部和東北地區(qū)梯度轉移，讓發(fā)達地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展經(jīng)驗向其他地區(qū)擴散。最后，針對東北和西部地區(qū)人才流失和吸引力不強的問題，要著力構建數(shù)字經(jīng)紀人才培育體系，支持發(fā)達地區(qū)知名高校、科研院所在東北和西部地區(qū)設立數(shù)字經(jīng)濟研發(fā)機構，探索產(chǎn)學研合作新模式，積極培育數(shù)字經(jīng)濟人才。

第四，在數(shù)字政府理念下完善政府治理體系。一方面，要明確政府在引領數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中的地位，與市場和企業(yè)之間劃分界限，制定財政研發(fā)投入負面管制清單，對基礎性、非市場性的研發(fā)進行精準補貼，對影響市場競爭的財政補貼進行嚴格管控，利用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術對企業(yè)研發(fā)資金進行全過程監(jiān)督。另一方面，在數(shù)字經(jīng)濟時代，加快推動政府決策方式從經(jīng)驗決策到數(shù)據(jù)決策，推動政府公共服務數(shù)據(jù)有序開放，利用數(shù)字化技術提升政府公共服務能力，鼓勵企業(yè)主體利用政務開放數(shù)據(jù)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑，從而更好地挖掘數(shù)據(jù)價值、釋放數(shù)據(jù)紅利。