數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展影響的機(jī)理分析與實(shí)證研究

周小剛,文 雯

(華東交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江西 南昌 330013)

一、引言

2021年《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》指出,2020年數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國GDP的貢獻(xiàn)比重約38.6%,數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心動(dòng)能。大量數(shù)字技術(shù)與新興產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟(jì)新時(shí)代的到來不斷為世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造新的可能性。研究表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能提高合作創(chuàng)新績效、提升產(chǎn)業(yè)鏈強(qiáng)度、促進(jìn)城市綠色轉(zhuǎn)型等[1-3]。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于夯實(shí)公共服務(wù)基礎(chǔ),通過建立網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智慧化的民生服務(wù)體系,有助于縮小公共服務(wù)水平差距,加速共同富裕進(jìn)程。高質(zhì)量的公共服務(wù)反映了國家治理能力與治理體系的現(xiàn)代化,是扎實(shí)推進(jìn)共同富裕的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),不斷增強(qiáng)人民群眾獲得感、幸福感和安全感。

《“十四五”公共服務(wù)規(guī)劃》明確指出,要推動(dòng)公共服務(wù)數(shù)字化,保證公共服務(wù)普惠均等。作為發(fā)展新動(dòng)能的數(shù)字經(jīng)濟(jì),為公共服務(wù)治理注入了新活力,但目前已有的研究集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、旅游業(yè)、體育產(chǎn)業(yè)、文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等方面[4-8],較少涉及數(shù)字經(jīng)濟(jì)推進(jìn)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展機(jī)理和特點(diǎn)分析,僅發(fā)現(xiàn)夏杰長和王鵬飛從信息不對稱、集體行動(dòng)和交易成本等理論視角出發(fā),從數(shù)字技術(shù)服務(wù)化、公共服務(wù)數(shù)字化和數(shù)字賦能效應(yīng)化三個(gè)方面定性剖析數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制[9],對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的定量研究亦較少,目前發(fā)現(xiàn)的是惠寧和寧楠采用截面數(shù)據(jù)回歸方法檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)公共服務(wù)質(zhì)量提升的影響機(jī)制[10]?，F(xiàn)有的少量相關(guān)研究從信息不對稱、集體行動(dòng)和交易成本進(jìn)行了傳統(tǒng)理論分析,缺乏結(jié)合技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式、梅特卡夫法則理論進(jìn)行分析的研究,相應(yīng)的實(shí)證分析亦較少,特別是缺乏從空間效應(yīng)角度分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)發(fā)展的影響,這為本文的研究留下了空間。本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)典模型相結(jié)合,從理論機(jī)制、計(jì)量分析和空間效應(yīng)三個(gè)方向,探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展之間的定量影響關(guān)系。數(shù)字政務(wù)模式創(chuàng)新、社會服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)字養(yǎng)老產(chǎn)品等層出不窮,通過數(shù)字技術(shù)賦能公共服務(wù)治理,推動(dòng)數(shù)據(jù)資源整合,形成多元主體參與運(yùn)營模式,不僅能提升公共服務(wù)資源配置效率,而且能促進(jìn)公共服務(wù)范圍的拓展。因此,深入分析并定量研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系,有助于探索數(shù)字技術(shù)賦能公共服務(wù)治理發(fā)展的新模式,有利于解決公共服務(wù)供需匹配不平衡問題。

本文基于技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式理念、梅特卡夫法則和兩部門模型對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響中國公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)理進(jìn)行深入研究,通過建立系統(tǒng)GMM動(dòng)態(tài)回歸模型、門檻回歸模型和空間杜賓模型分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)推進(jìn)公共服務(wù)發(fā)展的基本規(guī)律,為加快推進(jìn)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展提供理論支持和政策建議。為抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇,突破公共服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制約瓶頸,加快推進(jìn)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

二、數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)理

(一)基于技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式理念的影響機(jī)理分析

技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式指一定類型的技術(shù)進(jìn)步通過經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)影響企業(yè)、產(chǎn)業(yè)和社會發(fā)展的過程。Freeman和Louca認(rèn)為,技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式在一定時(shí)間內(nèi)都存在具有以下三個(gè)特征的“關(guān)鍵要素”:第一,成本較低并較快下降;第二,在長期內(nèi)具有無限的供應(yīng)能力;第三,具有廣泛的應(yīng)用前景[11]。Perez指出,一次技術(shù)革命及其范式的傳播過程,不僅在生產(chǎn)、分配、交換和消費(fèi)方面產(chǎn)生出結(jié)構(gòu)性變化,而且也在社會中產(chǎn)生了深刻的質(zhì)的變化[12]。當(dāng)下,以互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息與通信技術(shù)ICT(Information and Communications Technology)帶來新的技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式,并大規(guī)模向各個(gè)產(chǎn)業(yè)和領(lǐng)域滲透。從本質(zhì)上來說,數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種新的技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式,會重塑整個(gè)經(jīng)濟(jì)和社會[13]?；诩夹g(shù)經(jīng)濟(jì)范式研究框架,學(xué)者認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)組織與社會分工模式,通過變更創(chuàng)新模式和優(yōu)化生產(chǎn)要素配置來推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級[14]?；谏鲜隼碚?本文認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過改進(jìn)公共服務(wù)供給方式和有效降低成本,提高了公共服務(wù)供給能力和供給效率,對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展存在正向促進(jìn)作用,有利于公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展。一方面,數(shù)字互聯(lián)技術(shù)催生了遠(yuǎn)程醫(yī)療、教育公共服務(wù)平臺、數(shù)字化交通信息平臺和數(shù)字旅游服務(wù)平臺等新服務(wù)方式,提升公共服務(wù)數(shù)字化水平,加快線上線下融合,使得公共服務(wù)資源得到最大化利用;另一方面,新一代數(shù)字技術(shù)的突破式創(chuàng)新與公共服務(wù)治理有機(jī)結(jié)合,以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素,數(shù)字技術(shù)在公共服務(wù)領(lǐng)域不斷滲透與普及,促進(jìn)各部門之間建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制,政務(wù)服務(wù)逐漸實(shí)現(xiàn)移動(dòng)化、智能化、高效化和便捷化,有利于打通“信息孤島”,科學(xué)配置和優(yōu)化公共服務(wù)資源,提高服務(wù)效率。基于上述分析,提出以下假設(shè):

假設(shè)1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展具有正向促進(jìn)作用。

(二)基于梅特卡夫法則的非線性影響機(jī)理分析

梅特卡夫法則內(nèi)容為:一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值等于該網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)數(shù)的平方,而且該網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值與聯(lián)網(wǎng)的用戶數(shù)的平方成正比。該法則指出,一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的用戶數(shù)目越多,那么網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)越多,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值也就越大。隨著聯(lián)網(wǎng)用戶和設(shè)備的增加,網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)愈發(fā)凸顯,數(shù)字經(jīng)濟(jì)價(jià)值呈現(xiàn)指數(shù)型增長趨勢[15]?；诨ヂ?lián)網(wǎng)的“梅特卡夫法則”,李雪等發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對區(qū)域創(chuàng)新績效有非線性特點(diǎn)[16]?；谏鲜隼碚?本文認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展存在非線性影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入新領(lǐng)域發(fā)展初期,各項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本較高,但只有小部分企業(yè)得到了數(shù)字紅利,低回報(bào)高投入的特征使得初期數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響并不顯著;到發(fā)展中期時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的收益顯現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的用戶規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)絡(luò)化效應(yīng)凸顯,邊際成本持續(xù)降低,邊際收益大幅提升,低投入高回報(bào)的特點(diǎn)使公共服務(wù)主體加大對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的投資,更多的數(shù)據(jù)、信息等要素運(yùn)用到公共服務(wù)各環(huán)節(jié),推動(dòng)了公共服務(wù)的數(shù)字化、智能化和高效化運(yùn)營,涌現(xiàn)出“掌上辦”“一網(wǎng)通辦”和“云生活”等新模式,推翻了傳統(tǒng)公共服務(wù)業(yè)的經(jīng)營模式,公共服務(wù)治理邊界逐漸模糊,公共福利被顯著激發(fā),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用顯著;到了發(fā)展后期,數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生的各項(xiàng)新公共服務(wù)方式基本成型,公共服務(wù)業(yè)保持可持續(xù)發(fā)展態(tài)勢,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響趨于穩(wěn)定。基于上述分析,提出以下假設(shè):

假設(shè)2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響具有非線性特點(diǎn)。

(三)基于兩部門模型的空間溢出效應(yīng)分析

兩部門模型是內(nèi)生增長模型中的一個(gè)模型,研究兩部門經(jīng)濟(jì)中一個(gè)部門對另一部門的外溢作用[17],由于中國各區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)呈現(xiàn)出顯著的空間關(guān)聯(lián)特征[18],部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展等方面均存在空間溢出效應(yīng)[19-20]。基于上述理論,本文認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展存在空間溢出效應(yīng)。數(shù)據(jù)要素是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)要素,數(shù)字平臺是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要載體。數(shù)據(jù)要素的高流動(dòng)性和數(shù)字平臺的在線協(xié)同效應(yīng),壓縮了時(shí)空距離,增強(qiáng)了地區(qū)間公共服務(wù)活動(dòng)的關(guān)聯(lián)廣度和公共服務(wù)主體的交流深度。從數(shù)據(jù)要素角度看,數(shù)據(jù)具有傳播成本低且傳播速度快的特點(diǎn),這種特點(diǎn)使它不受地理空間的限制四處流動(dòng),體現(xiàn)出較強(qiáng)的空間溢出效應(yīng)。地理位置鄰近的公共服務(wù)主體可以共享開放數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)要素利用率,進(jìn)而帶動(dòng)區(qū)域間公共服務(wù)效率的協(xié)同增長。數(shù)字平臺為公共服務(wù)主體提供了在線協(xié)同辦公和最大化配置資源的機(jī)會,例如教育公共服務(wù)平臺在疫情封校暫停線下授課時(shí),保證了學(xué)生們不管身處何地都能線上學(xué)習(xí);大多數(shù)患者去大醫(yī)院看病的交通成本和時(shí)間成本都比較高,遠(yuǎn)程醫(yī)療使醫(yī)患能遠(yuǎn)距離線上初步溝通,跨地區(qū)治病,使偏遠(yuǎn)地區(qū)的患者也能享受到城市的醫(yī)療資源?；谏鲜龇治?提出以下假設(shè):

假設(shè)3:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展具有空間溢出效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)假設(shè)1,構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板回歸模型如下:

serviceit=α+βservicei,t-1+λdigitalit+φXit+ui+εit

(1)

其中,i表示地區(qū),t表示時(shí)間,serviceit表示第i個(gè)地區(qū)第t年的公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平,digitalit表示第i個(gè)地區(qū)第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,Xit表示一系列可能影響公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平的控制變量,α表示截距,ui表示i省份不可觀測的個(gè)體固定效應(yīng),εit為殘差項(xiàng)。在實(shí)際中,公共服務(wù)發(fā)展水平具有滯后項(xiàng)特征,本期公共服務(wù)發(fā)展水平可能會受到上一期公共服務(wù)發(fā)展水平的影響,因此將滯后一期的公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平servicei,t-1作為解釋變量引入到模型中,建立動(dòng)態(tài)面板模型。

為檢驗(yàn)假設(shè)2,構(gòu)建門檻回歸模型如下:

serviceit=α+βservicei,t-1+λ1digitalit×I(digitalit≤θ1)+λ2digitalit×I(θ1

λn+1digitalit×I(θn

(2)

其中,digitalit既是解釋變量也是門檻變量,I(·)為取值為1或0的示性函數(shù),滿足括號里的條件即為1,否則為0,θ1到θn為待估計(jì)門檻值,這些值將樣本劃分成了多個(gè)區(qū)間,不同區(qū)間內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平回歸系數(shù)λ1到λn+1存在著差別,其他變量的定義同式(1)。

為檢驗(yàn)假設(shè)3,構(gòu)建空間面板模型如下:

serviceit=λdigitalit+φXit+β1W×serviceit+β2W×digitalit+φW×Xit+ui+εit

(3)

其中,β1,β2,φ表示空間相關(guān)系數(shù),W表示空間權(quán)重矩陣,其他變量的定義同式(1)。

(二)變量說明

被解釋變量:公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平。由于現(xiàn)有文獻(xiàn)尚缺乏公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平的評價(jià)體系,所以本文參考經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等領(lǐng)域的評價(jià)體系[21-22],從綠色、共享、協(xié)調(diào)和開放4個(gè)角度選取20個(gè)指標(biāo)構(gòu)建公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系,如表1。對比各種評價(jià)方法,熵權(quán)TOPSIS法既能有效避免指標(biāo)賦權(quán)過程中主觀因素的影響,又具備計(jì)算簡單、結(jié)果合理的優(yōu)點(diǎn),因此本文采用熵權(quán)TOPSIS法對各省份公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行測度評價(jià)。

表1 公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平評價(jià)體系

解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為新興經(jīng)濟(jì),評價(jià)體系、測度方法都還未統(tǒng)一[23-24]?；诂F(xiàn)有研究,本文從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用3個(gè)維度選取8個(gè)指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價(jià)體系如表2,采用主成分分析法得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合值。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價(jià)體系

控制變量:綜合前面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)文獻(xiàn)中的控制變量,選取創(chuàng)新投入力度、政府支持力度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平三個(gè)控制變量。創(chuàng)新投入力度,選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)來衡量;政府支持力度,選取地方財(cái)政一般公共服務(wù)支出來衡量;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量。

(三)數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)的可得性,本文以2012—2019年中國30個(gè)省份的數(shù)據(jù)為樣本,由于港澳臺地區(qū)和西藏自治區(qū)的數(shù)據(jù)存在大量缺失,因此去掉了這些地區(qū)。原始數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》、國家統(tǒng)計(jì)局以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒等資料。先對本文要檢驗(yàn)的所有變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表3所示。

表3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

(一)基于動(dòng)態(tài)面板模型的實(shí)證分析

本文采用GMM估計(jì)方法對動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì),GMM即廣義矩估計(jì)(Generalized method of moments),是基于模型實(shí)際參數(shù)滿足一定矩條件而形成的一種參數(shù)估計(jì)方法,是矩估計(jì)方法的一般化。為避免差分GMM帶來的部分樣本信息損失和弱工具變量的缺點(diǎn),本研究采用Blundell和Bond提出的系統(tǒng)GMM估計(jì)方法[25]:在差分GMM的基礎(chǔ)上再引入水平方程,引入水平方程的工具變量即被解釋變量的差分滯后變量,能有效彌補(bǔ)差分GMM的不足。

動(dòng)態(tài)面板模型系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果如表4模型1列所示,滯后一期的公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平在1%的水平下顯著為正,即前一期的公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平對后一期的公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平存在顯著的正向影響,證實(shí)了公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展具有慣性,回歸系數(shù)值為0.738 2,表明前一期的公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平每增加1單位,當(dāng)期的公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平就增加0.738 2。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)在1%的水平下顯著為正,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展起到正向引導(dǎo)和促進(jìn)作用,回歸系數(shù)值為0.782 4,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每增加1單位,公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平就增加0.782 4?？刂谱兞恐袆?chuàng)新投入力度和政府支持力度對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響顯著,創(chuàng)新投入力度在10%的水平下顯著,政府支持力度在1%的水平下顯著。

表4 系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果

為保證回歸結(jié)果的可靠性,對內(nèi)生性和穩(wěn)健性問題進(jìn)行解釋說明如下:

(1)內(nèi)生性問題的處理。當(dāng)動(dòng)態(tài)面板模型納入被解釋變量的滯后項(xiàng)作為解釋變量,由于被解釋變量的滯后項(xiàng)與誤差項(xiàng)的滯后項(xiàng)相關(guān),在誤差項(xiàng)存在自相關(guān)的情況下,誤差項(xiàng)與誤差項(xiàng)的滯后項(xiàng)相關(guān),使被解釋變量的滯后項(xiàng)與誤差項(xiàng)相關(guān),進(jìn)而導(dǎo)致內(nèi)生性問題。差分GMM主要是針對差分方程,將被解釋變量的滯后變量設(shè)定為工具變量,得到差分GMM估計(jì)量,有效解決了解釋變量內(nèi)生性問題。但是,由于差分GMM方法的缺點(diǎn)在于會損失一部分樣本信息,而且解釋變量的時(shí)間連續(xù)性較長會減弱工具變量的有效性,小樣本情況下尤其如此。為了消除解釋變量和誤差項(xiàng)存在相關(guān)關(guān)系而帶來的內(nèi)生性影響,借鑒已有文獻(xiàn)對動(dòng)態(tài)面板內(nèi)生性問題處理方法[26],本文采用Arellano-Bover與Blundell-Bond提出的系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行解決,將公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平的滯后項(xiàng)作為內(nèi)生變量,將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、創(chuàng)新投入力度和政府支持力度設(shè)為前定變量,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為外生變量,對模型設(shè)定的合理性以及工具變量的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn),結(jié)果如表4所示。回歸結(jié)果的AR(1)檢驗(yàn)的P值小于0.01,拒絕原假設(shè),表明誤差項(xiàng)的一階序列自相關(guān),AR(2)檢驗(yàn)的P值大于0.1,不拒絕原假設(shè),表明誤差項(xiàng)的二階序列不相關(guān),這說明模型設(shè)定是合理的;因?yàn)槭褂梅€(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,Sargan統(tǒng)計(jì)量不再適用,改用Hansen-J統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行工具變量的過度識別檢驗(yàn),由Hansen過度識別檢驗(yàn)的P值大于0.1,不拒絕原假設(shè),這說明工具變量不存在過度識別。

(2)穩(wěn)健性分析。為增強(qiáng)回歸結(jié)果的可靠性,通過替代自變量和修改自變量評價(jià)體系兩種方法來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)定性,前者采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)替代本文的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,后者采取刪除數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價(jià)體系中的長途光纜線路長度,系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果如表4模型2和模型3列所示,可以看到兩種模型中數(shù)字經(jīng)濟(jì)和公共服務(wù)的影響顯著性與基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果一致,表明模型結(jié)果穩(wěn)定。

(二)基于門檻回歸模型的實(shí)證分析

在進(jìn)行回歸分析前要先確定存在門檻效應(yīng)以及得到門檻個(gè)數(shù),本文采用Bootstrap自助抽樣方法,從單一門檻開始檢驗(yàn),通過顯著性檢驗(yàn)判斷是否存在門檻效應(yīng),確定存在單一門檻后再繼續(xù)檢驗(yàn)是否存在雙重門檻效應(yīng),以此類推,直到得到所有顯著的門檻效應(yīng)。門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

由表5可知單一門檻效應(yīng)在1%的置信水平下顯著,雙重門檻效應(yīng)在5%的置信水平下顯著,而三重門檻效應(yīng)則不顯著,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展是非線性影響,兩者之間存在顯著的雙門檻特征。在得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)與公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展間是雙門檻效應(yīng)后,本文對雙重門檻估計(jì)值進(jìn)行了估計(jì),表6給出了門檻的估計(jì)值以及相應(yīng)的置信區(qū)間。

表5 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

表6 門檻估計(jì)結(jié)果

對數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用于公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)態(tài)雙重門檻模型進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果如表7所示。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在0.119 5以下時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響并不顯著,存在顯著影響的是前一期的公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平、創(chuàng)新投入力度和地區(qū)發(fā)展水平;當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在0.119 5到0.858 0時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響顯著為正,影響系數(shù)為0.788 9;當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在0.858 0以上時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響也顯著為正,但影響系數(shù)下降為0.580 0。

表7 門檻回歸結(jié)果

(三)基于空間面板模型的實(shí)證分析

在建立空間面板模型前需要先構(gòu)建鄰接矩陣來表示地區(qū)間的相鄰關(guān)系,常用的有Rook和Queen兩種鄰接矩陣構(gòu)建形式,前者是將有公共邊界的兩個(gè)省市視為相鄰,后者在前者的基礎(chǔ)上還將擁有公共點(diǎn)的兩個(gè)省市視為相鄰,本文選用Queen鄰接矩陣構(gòu)建空間面板權(quán)重矩陣,用W表示,如果省市間相鄰,則W取值為1;如果省市間不相鄰,則W取值為0。

在進(jìn)行空間計(jì)量分析前,需先檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展是否存在空間相關(guān)性。本文采用Moran’sI指數(shù)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)。結(jié)果如表8所示,可以看到數(shù)字經(jīng)濟(jì)和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的全局Moran’sI指數(shù)檢驗(yàn)的P值都小于0.01,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展都通過了檢驗(yàn),存在空間相關(guān)性。

表8 全局Moran’s I指數(shù)

為進(jìn)一步分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的空間聚集特征,繪制了局部Moran’sI散點(diǎn)圖,如圖1和圖2所示。從圖1可以看出,大部分省份分布在一、三象限,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在正向空間相關(guān)性,數(shù)字經(jīng)濟(jì)較高的省份被高值省份包圍,數(shù)字經(jīng)濟(jì)較低的省區(qū)被低值省份包圍。從圖2可以看出,絕大多數(shù)省份位于一、三象限,公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展存在高高集聚和低低集聚的特征。這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展均呈現(xiàn)顯著的空間聚集特征。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的局部Moran’s I散點(diǎn)圖

圖2 公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的局部Moran’s I散點(diǎn)圖

面板數(shù)據(jù)在進(jìn)行建模時(shí)應(yīng)先確定其適合建立隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型,本文采用現(xiàn)有研究中常用的Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示建立隨機(jī)效應(yīng)模型更加合適。然后又檢驗(yàn)空間杜賓模型是否需要退化為空間誤差模型或空間滯后模型,通過Wald和LR檢驗(yàn)表明建立空間杜賓模型最合適。因此本文建立帶有隨機(jī)效應(yīng)的空間杜賓模型進(jìn)行分析,結(jié)果如表9所示。

由表9可知,公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間回歸系數(shù)即變量W×service的系數(shù)為0.657 7,且在1%的水平下通過了顯著性檢驗(yàn),表明公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的空間溢出效應(yīng),地區(qū)間公共服務(wù)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展相互影響,空間相鄰地區(qū)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平的提高能夠顯著促進(jìn)本地區(qū)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展。表明為推動(dòng)區(qū)域間公共服務(wù)協(xié)同高質(zhì)量發(fā)展,各地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)互聯(lián)互通,掃除公共服務(wù)惠及全民過程中的體制機(jī)制障礙。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間回歸系數(shù)即變量W×digital的系數(shù)為0.345 6,且在1%的水平下通過了顯著性檢驗(yàn),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在顯著的空間溢出效應(yīng),空間相鄰地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高能夠顯著促進(jìn)本地區(qū)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展。表明應(yīng)助力相鄰地區(qū)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展共同體,為公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展提供區(qū)域動(dòng)力?？刂谱兞恐袆?chuàng)新投入力度的空間溢出效應(yīng)顯著。

表9 空間杜賓模型的回歸結(jié)果

根據(jù)空間杜賓模型的特點(diǎn),簡單的回歸系數(shù)并不能很好地反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響,僅能做粗略判斷。Lesage和Pace使用偏微分法將解釋變量對被解釋變量的影響具體分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)[27],直接效應(yīng)為本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對本地區(qū)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響,間接效應(yīng)即空間溢出效應(yīng),指本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對相鄰地區(qū)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響,總效應(yīng)為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)加總。本文借鑒該方法分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng),效應(yīng)分解結(jié)果如表10所示。

表10 空間杜賓模型的效應(yīng)分解結(jié)果

從表10可以看到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的間接效應(yīng)(0.877 4)和總效應(yīng)(0.900 9)在1%的水平下顯著,說明本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高能提高鄰近地區(qū)的公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平,存在顯著正向空間溢出效應(yīng)?？刂谱兞恐袆?chuàng)新投入力度對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均在1%的水平下顯著。

五、結(jié)論和政策建議

本文以2012—2019年中國30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)為樣本,運(yùn)用系統(tǒng)GMM動(dòng)態(tài)回歸模型、門檻回歸模型和空間杜賓模型,實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用、非線性作用特點(diǎn)和空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn):第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展有正向促進(jìn)作用,采取替代自變量和修改自變量評價(jià)體系兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)論一致。第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用具有非線性特點(diǎn),初期基礎(chǔ)建設(shè)階段,影響并不顯著;中期快速發(fā)展階段,影響顯著且影響系數(shù)較大;后期穩(wěn)步發(fā)展階段,影響顯著但影響系數(shù)相對于中期略微下降。第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展具有正向的空間溢出效應(yīng),數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅對本地區(qū)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展有正向影響,同時(shí)也對相鄰地區(qū)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展有正向影響。

基于以上結(jié)論,提出以下政策建議:第一,完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ),政府應(yīng)該在資金和政策方面對數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)給與足夠的資助和支持,加大對無線光纜、寬帶網(wǎng)絡(luò)、5G基站等信息通信基礎(chǔ)設(shè)施的投資,加強(qiáng)人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等智慧平臺建設(shè),提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施水平。第二,加深數(shù)字經(jīng)濟(jì)與公共服務(wù)業(yè)的深度融合,激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)放大器效應(yīng)。政府應(yīng)鼓勵(lì)傳統(tǒng)公共服務(wù)業(yè)積極融入數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生的新模式中,根據(jù)發(fā)展的非線性特點(diǎn),在初期夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在公共服務(wù)業(yè)的基礎(chǔ)建設(shè),在中期大力發(fā)展各種數(shù)字化公共服務(wù)產(chǎn)品,在后期保持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)在公共服務(wù)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。第三,采取差異化發(fā)展策略,推動(dòng)區(qū)域間公共服務(wù)業(yè)協(xié)同聯(lián)動(dòng)發(fā)展。中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展在區(qū)域間的發(fā)展呈現(xiàn)不同特點(diǎn),政府應(yīng)充分考慮各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、創(chuàng)新投入力度等因素,實(shí)施滿足本地區(qū)發(fā)展需要的政策。政府應(yīng)加強(qiáng)區(qū)域間的合作與交流,公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平較高地區(qū)應(yīng)充分發(fā)揮輻射帶動(dòng)作用和示范帶頭作用,以實(shí)現(xiàn)公共服務(wù)業(yè)的區(qū)域協(xié)調(diào)均衡,從而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。