數(shù)字經(jīng)濟(jì)、能源生產(chǎn)率與高質(zhì)量發(fā)展

李治國(guó) 霍冉 周行

摘 要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)能源生產(chǎn)率變革，逐漸成為提升黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)力、新引擎.基于此，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源生產(chǎn)率影響高質(zhì)量發(fā)展的理論模型，并以黃河流域2013-2019年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)為樣本，通過面板計(jì)量模型、中介效應(yīng)模型以及門檻效應(yīng)模型等實(shí)證模型考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的影響.研究顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有推動(dòng)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展和提高能源生產(chǎn)率的雙重效應(yīng)；能源生產(chǎn)率在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的過程中具有顯著的渠道效應(yīng)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的影響存在“邊際效應(yīng)”非線性遞增的特點(diǎn)，且在區(qū)域位置、人口規(guī)模等方面具有異質(zhì)特征.

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；黃河流域;高質(zhì)量發(fā)展；能源生產(chǎn)率

中圖分類號(hào)：F49文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

黃河流域橫跨青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東九省區(qū)，是我國(guó)重要的能源資源富集區(qū)、生態(tài)保護(hù)屏障和經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū).近年來(lái)，習(xí)近平總書記曾多次實(shí)地考察黃河流域的生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況，提出并強(qiáng)調(diào)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展是國(guó)家重大戰(zhàn)略，應(yīng)著力促進(jìn)全流域高質(zhì)量發(fā)展、加強(qiáng)生態(tài)保護(hù)力度.如何推動(dòng)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)已成為社會(huì)各界關(guān)注的一項(xiàng)重大議題.其中《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中提出為推動(dòng)共建高質(zhì)量發(fā)展，應(yīng)加快數(shù)字化發(fā)展，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，實(shí)現(xiàn)信息服務(wù)全覆蓋.根據(jù)《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書2021》的數(shù)據(jù)顯示，2020年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展依舊保持不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)，總金額達(dá)到39.2萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)2.4%，占GDP比重為38.6%.由此可見，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有顯著的推動(dòng)力，是構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)社會(huì)、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路.隨著黃河流域發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為黃河流域高質(zhì)量發(fā)展提供新的機(jī)遇.應(yīng)順應(yīng)第四次工業(yè)革命的發(fā)展潮流，聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能黃河流域高質(zhì)量發(fā)展.

那么數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否推動(dòng)了黃河流域高質(zhì)量發(fā)展？以及它背后的作用機(jī)制又是怎樣的？現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是基于全國(guó)層面的理論研究.從微觀層面，數(shù)字技術(shù)通過營(yíng)造規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)及長(zhǎng)尾效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，形成更為系統(tǒng)的價(jià)格機(jī)制以提升經(jīng)濟(jì)均衡水平［1-2］，以及通過降低關(guān)鍵要素生產(chǎn)成本和利用網(wǎng)格效應(yīng)改善資源配置效率，使“數(shù)量”“種類”“價(jià)格”三者形成一個(gè)多元?jiǎng)討B(tài)均衡的局面以推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展［3］.從中觀層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素的投入帶來(lái)新一輪的要素配置變革，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化［4-5］，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)組織模式優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)融合進(jìn)而推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展［6-8］.從宏觀層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過提高資源配置效率、全要素生產(chǎn)率和投入新的要素三條途徑促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展.同時(shí)基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的信息邊際收益遞增的特點(diǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也可通過體制機(jī)制創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展［9］.

雖然數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展影響的理論研究較為豐富，但是直接研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高質(zhì)量發(fā)展之間關(guān)系的實(shí)證研究相對(duì)較少.僅有的文獻(xiàn)來(lái)自于數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何通過提升創(chuàng)業(yè)活躍度［10］、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新［11］、優(yōu)化制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)［12］等賦能高質(zhì)量發(fā)展. 現(xiàn)有的文獻(xiàn)研究更多是間接佐證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展.張勛等［13］利用我國(guó)家庭追蹤調(diào)查和數(shù)字普惠金融指數(shù)數(shù)據(jù)，研究了數(shù)字金融對(duì)我國(guó)城鄉(xiāng)居民收入的影響.研究發(fā)現(xiàn)［13］：數(shù)字普惠金融通過創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)均等化促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)包容性增長(zhǎng)，且在人力、物質(zhì)以及社會(huì)資本三方面存在異質(zhì)性.沈運(yùn)紅等［14］則基于數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施三方面，研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響.研究發(fā)現(xiàn)［14］：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能優(yōu)化我國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，其中以數(shù)字技術(shù)為渠道的優(yōu)化作用最為顯著.王開科等［15］通過將數(shù)字經(jīng)濟(jì)的效率系數(shù)引入到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的投入產(chǎn)出模型中，研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)社會(huì)生產(chǎn)效率的影響.研究發(fā)現(xiàn)［15］：數(shù)字技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的深度融合、推動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)設(shè)施的建設(shè)以及新型商業(yè)模式的產(chǎn)生.

相關(guān)研究主要是從創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)視角研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的作用效果，而基于全要素生產(chǎn)率視角的研究相對(duì)較少.同時(shí)，關(guān)于黃河流域?qū)用娴睦碚撗芯恳蚕鄬?duì)較少，周清香等［16］首次結(jié)合馬克思生產(chǎn)力理論，提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過賦能效率變革、質(zhì)量變革以及動(dòng)力變革推動(dòng)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展.因此，產(chǎn)生了一個(gè)這樣的問題，黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的理論機(jī)制是否能通過實(shí)證檢驗(yàn)得到證明.基于此，本文從宏觀層面的全要素生產(chǎn)率角度出發(fā)，構(gòu)建黃河流域省級(jí)面板數(shù)據(jù)，探究能源生產(chǎn)率視角下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響.

基于此，本文可能的邊際貢獻(xiàn)在以下兩個(gè)方面.第一，聚焦宏觀層面，本文通過能源生產(chǎn)率視角探究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展的影響;第二，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為切入點(diǎn)探討了黃河流域高質(zhì)量發(fā)展問題，為推動(dòng)黃河流域節(jié)能減排和高質(zhì)量發(fā)展提供新的研究視角.

1 機(jī)制分析

脆弱的生態(tài)環(huán)境和高負(fù)荷的資源環(huán)境是長(zhǎng)期困擾黃河流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主要原因，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展必須尋找新的契機(jī)和動(dòng)力.數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)字化的信息和知識(shí)為核心生產(chǎn)要素，具有創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步屬性，能全面提高社會(huì)生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率，并逐步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，有效破除黃河流域的生態(tài)資源矛盾，從而成為黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)力.

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)在全世界的普及速度逐漸加快，以數(shù)字技術(shù)為核心的第四次工業(yè)革命已經(jīng)悄然發(fā)生.數(shù)字經(jīng)濟(jì)大規(guī)模的快速發(fā)展廣泛影響著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展改變了傳統(tǒng)的要素投入、組合和使用方法，以更少的勞動(dòng)、資源等要素投入，獲得相同甚至更高的產(chǎn)出以提高全要素生產(chǎn)率.

基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（C-D函數(shù)），可以看出通過技術(shù)進(jìn)步提高全要素生產(chǎn)率可促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，即模型中參數(shù)A.因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)的賦能效應(yīng)可通過以下方程體現(xiàn)，Y=A（t）·Kα·Lβ，（1）

其中，Y表示高質(zhì)量發(fā)展，K為資本投入，L為勞動(dòng)力投入，α和β分別表示資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性系數(shù).而數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過廣義的技術(shù)進(jìn)步A促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展，即A包含數(shù)字經(jīng)濟(jì)以及其他影響高質(zhì)量發(fā)展的因素.具體而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶動(dòng)了信息技術(shù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)發(fā)展，數(shù)字技術(shù)又作用于生產(chǎn)環(huán)節(jié)的能源要素生產(chǎn)率，從而賦能高質(zhì)量發(fā)展.另外，通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，可提高能源資源利用率和循環(huán)效率，進(jìn)而提高能源要素生產(chǎn)率［17］.除此之外，實(shí)際外資使用、金融發(fā)展水平、人口規(guī)模、政府干預(yù)程度、科技創(chuàng)新水平等因素也會(huì)影響高質(zhì)量發(fā)展水平.首先，金融發(fā)展水平和實(shí)際使用外資都會(huì)影響資源和能源的使用情況，能源使用率和資源循環(huán)率越高越能促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展.合理的人口規(guī)模，能夠減少人口飽和對(duì)于高質(zhì)量發(fā)展的阻礙.適度的政府干預(yù)程度，能給予高質(zhì)量發(fā)展更好的發(fā)展空間.最后，科技創(chuàng)新水平也會(huì)影響高質(zhì)量發(fā)展的水平，助力于提高科技創(chuàng)新能力.由此，A（t）可以表示為：A（t）=Aef（De+Do+Lo+Po，Uf，Sa）+π，（2）

其中，A為常數(shù)；π為隨機(jī)干擾因素.f（De，Do，Lo，Po，Uf，Sa）=τ1ln De+τ2ln Do+τ3ln Lo+τ4ln Po+τ5ln Uf+τ6ln Sa，（3）

其中，De為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，為本文核心解釋變量；Do表示政府干預(yù)程度；Uf為實(shí)際使用外資，以衡量對(duì)外貿(mào)易水平；Lo為金融發(fā)展水平；Po為人口規(guī)模；Sa表示科技創(chuàng)新水平.τ1，τ2，τ3，τ4，τ5，τ6為待估計(jì)系數(shù)，δ為擾動(dòng)項(xiàng)，表示其他可能未被考慮到的控制變量.將（3）式代入（2）式并對(duì)兩邊取對(duì)數(shù)可得：ln Y=β+τ1ln De+τ2ln Do+τ3ln Lo+τ4ln Po+τ5ln Uf+τ6ln Sa.（4）

同時(shí)由于黃河流域能源資源富集，是我國(guó)重要的化工、能源和基礎(chǔ)工業(yè)基地，因此能源生產(chǎn)率直接影響黃河流域高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)保護(hù)［18］，需走出一條能源要素生產(chǎn)率與黃河流域高質(zhì)量發(fā)展“提升與協(xié)調(diào)”共存的發(fā)展道路［19］.基于此，本文對(duì)（4）式進(jìn)行擴(kuò)充，將能源生產(chǎn)率引入到模型中，具體模型如下：ln Y=β+τ1ln De+τ7ln En+τ2ln Do+τ3ln Lo+τ4ln Po+τ5ln Uf+τ6ln Sa，（5）

其中，En表示能源生產(chǎn)率，τ7為待估計(jì)系數(shù).

具體而言，就是將生產(chǎn)可能性曲線外推.一方面，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)設(shè)施的普及加速了資本市場(chǎng)閑置資金以及投資者剩余資金的流動(dòng)，增加中小企業(yè)商流與可使用資金流從而提高組織柔性生產(chǎn)能力、擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模最終促進(jìn)地區(qū)能源生產(chǎn)率.另一方面，數(shù)字化應(yīng)用程度緩解了服務(wù)和信息供需不平衡的狀況，提高能源資源配置滿意度和能源要素生產(chǎn)質(zhì)量進(jìn)而提升能源要素生產(chǎn)率.因此，隨著數(shù)字時(shí)代的到來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)，通過數(shù)字技術(shù)賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)能源要素生產(chǎn)率，成為黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的新引擎和新動(dòng)力.除了技術(shù)賦能外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還可通過加速數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)來(lái)提高要素利用率，以及深化數(shù)字化應(yīng)用程度提高要素的配置效率，從而最終實(shí)現(xiàn)能源要素生產(chǎn)率提高賦能黃河流域高質(zhì)量發(fā)展.因此，本文做出如下假設(shè)：

H1：能源生產(chǎn)率在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用中起中介作用.

經(jīng)濟(jì)發(fā)展所需的要素主要涉及初級(jí)要素和高級(jí)要素，勞動(dòng)、土地等初級(jí)要素呈現(xiàn)出邊際收益遞減的特征，而知識(shí)、技術(shù)等高級(jí)要素由于具有豐裕性主要呈現(xiàn)邊際收益遞增的特點(diǎn)［20］.而作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心的數(shù)據(jù)要素在經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中可被認(rèn)為是高級(jí)要素，可通過網(wǎng)格效應(yīng)作用于初級(jí)要素、技術(shù)等進(jìn)而達(dá)到整合資源和提高全要素生產(chǎn)率的效果，不但存在極大的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，而且存在邊際收益遞增的特點(diǎn)［4］.且隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)據(jù)要素充分滲透到生產(chǎn)流通的各個(gè)環(huán)節(jié)，會(huì)逐漸成為類似資本、勞動(dòng)等初級(jí)要素一樣的必備生產(chǎn)要素，演變成提升企業(yè)生產(chǎn)率的關(guān)鍵［21］.基于數(shù)字化的深度發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)，數(shù)字要素通過整合初級(jí)要素、技術(shù)創(chuàng)新等促進(jìn)生產(chǎn)流通環(huán)節(jié)全要素生產(chǎn)率提高，同時(shí)其邊際收益遞增的特征會(huì)使得經(jīng)濟(jì)幾何式增長(zhǎng)，且這種效應(yīng)會(huì)隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而越來(lái)越明顯.因此，本文做出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展存在 “邊際效應(yīng)”遞增的非線性影響.

由于各省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的差異，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為新時(shí)代的產(chǎn)物，在我國(guó)各區(qū)域的發(fā)展程度各不相同，中西部以及互聯(lián)網(wǎng)普及程度較低、高等教育比重較高的省份，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)更為顯著［22］.而黃河流域橫跨我國(guó)的東中西部，徑流青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東9省，流域內(nèi)各省份的生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)等方面均呈現(xiàn)較大差異.因此，基于多個(gè)視角數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展均存在異質(zhì)性.第一，在不同地域上數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的地區(qū)異質(zhì)性.第二，基于互聯(lián)網(wǎng)普及程度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)也會(huì)存在差異.第三，相較于初始高等教育水平低的省份，初始高等教育高的省份更能發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的紅利效應(yīng).第四，人口規(guī)模影響著數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)效應(yīng).因此，做出如下假設(shè)：

H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的影響在地區(qū)分布、互聯(lián)網(wǎng)普及率、高等教育比重、人口規(guī)模方面具有異質(zhì)性.

2 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)上述研究假設(shè)，本文以（5）式為基礎(chǔ)，首先針對(duì)直接傳導(dǎo)機(jī)制構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型：Hit=a0+a1Deit+a2Zit+δi+γt+εit，（6）

（6）式中，Hit表示i省在t時(shí)期的高質(zhì)量發(fā)展水平；Deit表示i省在t時(shí)期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；Zit表示在t時(shí)期其他影響i省高質(zhì)量發(fā)展水平的一系列變量；δi表示i省的個(gè)體固定效應(yīng)；γt表示t時(shí)期的時(shí)間固定效應(yīng)；εit表示誤差項(xiàng).

除了（6）式中的直接傳導(dǎo)機(jī)制，還需構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過能源生產(chǎn)率推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的回歸模型，檢驗(yàn)?zāi)茉瓷a(chǎn)率的中介效應(yīng).具體操作如下：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的基準(zhǔn)回歸模型（6）中a1系數(shù)顯著的情況下，分別構(gòu)建De對(duì)中介變量能源生產(chǎn)率En的線性回歸模型以及De和中介變量En對(duì)H的線性回歸模型，通過b1，c1和c2等系數(shù)的顯著性來(lái)檢驗(yàn)中介作用.以上回歸的具體模型如下：Enit=b0+b1Deit+b2Zit+δi+γt+εit，（7）

Hit=c0+c1Deit+c2Enit+c3Zit+δi+γt+εit.（8）

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展間接影響的實(shí)證檢驗(yàn)，除了中介效應(yīng)模型以外，還包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響高質(zhì)量發(fā)展的邊際收益遞增的非線性模型，即高級(jí)要素的規(guī)模效應(yīng)模型.因此，為考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高質(zhì)量發(fā)展的非線性關(guān)系，本文以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為門限變量，以能源生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分別作為門限值，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的門檻模型.如下所示：Hit=d0+d1Deit·I（Vitφ）+d2Deit·I（Vit＞φ）+d3Zit+δi+γt+εit，（9）

（9）式中，Vit為門限變量，φ為門限值.I（·）為指數(shù)函數(shù)，當(dāng)括號(hào)內(nèi)的函數(shù)成立時(shí)取1，否則為0.

2.2 變量選取

2.2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測(cè)度

數(shù)字經(jīng)濟(jì)正處于快速發(fā)展階段，新的技術(shù)和應(yīng)用不斷涌現(xiàn).因此，目前國(guó)際對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測(cè)算尚無(wú)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn).學(xué)術(shù)界和各國(guó)政府對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測(cè)算主要分為兩大類：一類是直接法，即通過估計(jì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)總量測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平.如美國(guó)商務(wù)部數(shù)字經(jīng)濟(jì)咨詢委員會(huì)（DEBA）在《數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)員會(huì)第一份報(bào)告》中提出可通過劃分不同的數(shù)字經(jīng)濟(jì)范圍分析數(shù)字化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響以測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平.雖然此方法在測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量上更具合理性，但是在區(qū)域?qū)用嫔先鄙俨僮餍?第二類是對(duì)比法，即基于多個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)，通過橫向比較不同地區(qū)間指標(biāo)的差異來(lái)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相對(duì)情況.如經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）官方出版物《衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)》中提出的可利用基礎(chǔ)化設(shè)施和創(chuàng)新能力兩個(gè)維度38個(gè)指標(biāo)測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平.對(duì)比法相較于直接法更適用于省級(jí)層面，但是其數(shù)據(jù)來(lái)源公告發(fā)布較不穩(wěn)定，需慎重考慮指標(biāo)的選取.

因此，出于數(shù)據(jù)可獲得性和適用性，本文部分參考文獻(xiàn)［10］提出的測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)構(gòu)建.運(yùn)用對(duì)比法，基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)化設(shè)施和數(shù)字化應(yīng)用程度2個(gè)維度12個(gè)指標(biāo)測(cè)度黃河流域各省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平.數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，其發(fā)展水平深刻影響著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.因此，本文將數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施作為一級(jí)指標(biāo)，并在該指標(biāo)下設(shè)置4個(gè)二級(jí)指標(biāo)，各為IPv4分配地址數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口、電話普及率（包括移動(dòng)電話）、互聯(lián)網(wǎng)域名數(shù).電子商務(wù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)融合的新興產(chǎn)業(yè)，廣泛代表著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用程度.因此，本文在數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用程度的一級(jí)指標(biāo)下，構(gòu)建了從事電子商務(wù)交易的企業(yè)數(shù)、電子商務(wù)銷售額、電子商務(wù)采購(gòu)額、企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、期末使用計(jì)算機(jī)數(shù)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)、電信業(yè)務(wù)量以及軟件業(yè)務(wù)收入8個(gè)二級(jí)指標(biāo).

2.2.2 高質(zhì)量發(fā)展水平的測(cè)度

出于對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵的不同理解，不同的學(xué)者對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)的測(cè)算角度也各不相同.石濤［23］以“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”五大發(fā)展理念為指導(dǎo)構(gòu)建了高質(zhì)量發(fā)展水平評(píng)價(jià)體系.徐輝等［24］基于生態(tài)安全和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展兩方面，從創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、環(huán)境狀況、民生改善、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)狀況5個(gè)維度構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo).張合林等［5］從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境高質(zhì)量發(fā)展3個(gè)維度構(gòu)建黃河流域高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo).可見，盡管學(xué)者的研究角度各不相同，但是越來(lái)越多的學(xué)者通過多維的指標(biāo)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算.因此，鑒于對(duì)現(xiàn)有黃河流域高質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)研究成果，按照全面性、數(shù)據(jù)可獲得性、客觀性的原則，本文從質(zhì)量效益提升、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、動(dòng)能轉(zhuǎn)換、綠色低碳、風(fēng)險(xiǎn)防控、民生改善6個(gè)維度構(gòu)建了包含6個(gè)一級(jí)指標(biāo)、28個(gè)二級(jí)指標(biāo)的黃河流域高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系：

（1）質(zhì)量效益提升：人均地區(qū)生產(chǎn)總值（萬(wàn)元/人）反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率（%）反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度；規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)收入利潤(rùn)率（%）反映企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率.以及稅收增長(zhǎng)率（%）、稅收占一般公共預(yù)算收入比重（%）和一般公共預(yù)算收入占GDP比重（%）反映政府在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用.外商直接投資占GDP比重（%）和進(jìn)出口總額占GDP比重（%）反映對(duì)外貿(mào)易的開放程度.

（2）結(jié)構(gòu)優(yōu)化：居民恩格爾系數(shù)（%）反映居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)；常住人口城鎮(zhèn)化率（%）反映地區(qū)人口結(jié)構(gòu)；第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重（%）反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).

（3）動(dòng)能轉(zhuǎn)換：采用每萬(wàn)人擁有的萬(wàn)億元以上商品交易市場(chǎng)數(shù)（個(gè)），每萬(wàn)人有效發(fā)明專利擁有量（件）和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度（%）表征動(dòng)能轉(zhuǎn)換程度.

（4）綠色低碳：營(yíng)運(yùn)客車載客量（客位）反映低碳出行發(fā)展水平；森林覆蓋率（%）反映自然環(huán)境保護(hù)狀況；單位耕地面積化肥施肥量（kg/hm2）反映有害化學(xué)物質(zhì)的使用率；人均公園綠地面積（m2）反映城市環(huán)境重視程度.

（5）風(fēng)險(xiǎn)防控：采用保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)利潤(rùn)（%）、國(guó)有企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（%）、房地產(chǎn)市場(chǎng)杠桿率（%）、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（%）表征風(fēng)險(xiǎn)防控發(fā)展.

（6）民生改善：人均可支配收入與人均GDP之比（%）反映居民可支配收入程度；生活垃圾無(wú)害化處理率（-）反映地區(qū)對(duì)居民生活環(huán)境的重視程度；居民人均消費(fèi)性支出（元）反映居民娛樂消費(fèi)程度；普通高等學(xué)校教職工數(shù)（人）反映地區(qū)高等教育重視程度；城鎮(zhèn)登記失業(yè)率（%）反映地區(qū)就業(yè)水平；醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)（個(gè)）反映地區(qū)基礎(chǔ)醫(yī)療水平.

2.2.3 能源生產(chǎn)率指標(biāo)

根據(jù)要素投入的數(shù)量，能源要素投入與GDP比值這一傳統(tǒng)的生產(chǎn)率指標(biāo)，可分為單要素、多要素以及全要素生產(chǎn)率［25］.其中，單要素生產(chǎn)率指單一要素的投入對(duì)產(chǎn)出的影響，大部分文獻(xiàn)中以地區(qū)生產(chǎn)總值與能源消耗量的比值表示能源生產(chǎn)率，即統(tǒng)計(jì)年鑒上能源消耗強(qiáng)度的倒數(shù).盡管目前部分學(xué)者提出使用能源生產(chǎn)率衡量能源投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系有很大的局限性，其中最大缺點(diǎn)在于無(wú)法度量潛在能源技術(shù)效率問題.但由于本文尚未涉及能源技術(shù)問題，故采用能源消耗強(qiáng)度倒數(shù)表示能源生產(chǎn)率指標(biāo).

2.2.4 控制變量

為了更好地探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的影響，還需控制住其他影響高質(zhì)量發(fā)展的因素.具體如下：政府干預(yù)程度（Do），用財(cái)政支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比值表示;金融發(fā)展水平（Lo），用年末金融機(jī)構(gòu)存貸款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比值表示；人口總量（Po），用地區(qū)常住人口數(shù)表示；外資利用（Uf），用年末實(shí)際利用外資表示；科技創(chuàng)新水平（Sa），用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)支出表示.

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2013-2019年度的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中年末實(shí)際利用外資以及財(cái)政支出均來(lái)源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒.測(cè)算指數(shù)的絕大部分需要通過再次計(jì)算得到，如政府干預(yù)程度需分別查詢到“年末財(cái)政支出”和“地區(qū)生產(chǎn)總值”，再通過計(jì)算二者比值得到政府干預(yù)程度指標(biāo).另外核心解釋變量和被解釋變量采用熵值法處理，其他控制變量只做簡(jiǎn)單的無(wú)量綱化處理.

2.4 描述性統(tǒng)計(jì)

表1是本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì).結(jié)果顯示，高質(zhì)量發(fā)展水平（H）的最小值為0.232，最大值為0.599，標(biāo)準(zhǔn)差為0.102，表明黃河流域各省份內(nèi)高質(zhì)量發(fā)展水平存在較大差異，與趙濤等［7］的發(fā)現(xiàn)相似.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展（De）、能源生產(chǎn)率（En）同樣呈現(xiàn)“變化跨度較大、標(biāo)準(zhǔn)誤小”的特點(diǎn).從控制變量來(lái)看，黃河流域內(nèi)不同省份在金融發(fā)展水平（Do）、政府干預(yù)程度（Lo）、人口總量（Po）、外資利用（Uf）、科技創(chuàng)新水平（Sa）等方面也存在顯著差異.

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 基準(zhǔn)回歸分析

表2列出了固定效應(yīng)面板（FE）、隨機(jī)效應(yīng)面板（RE）、最小二乘回歸（OLS）的回歸結(jié)果.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的影響系數(shù)為正值且在1%的顯著性水平下均通過檢驗(yàn)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著提高黃河流域高質(zhì)量發(fā)展.同時(shí)依據(jù)通過Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，p值等于0，拒絕原假設(shè)，本文選取時(shí)間省份雙固定效應(yīng).在加入控制變量的模型（2）中，政府干預(yù)程度通過1%的顯著性檢驗(yàn)，作用效果為負(fù)，說(shuō)明政府過度干預(yù)會(huì)阻礙黃河流域高質(zhì)量發(fā)展.金融發(fā)展水平和科技創(chuàng)新水平則與高質(zhì)量發(fā)展之間呈現(xiàn)顯著的正向效應(yīng)，這說(shuō)明金融發(fā)展水平和科技創(chuàng)新水平有助于黃河流域高質(zhì)量發(fā)展，這可能是因?yàn)殡S著金融發(fā)展水平和科技創(chuàng)新水平的提高，黃河流域的資金總量、運(yùn)轉(zhuǎn)以及技術(shù)創(chuàng)新水平都會(huì)得到提高，進(jìn)而促進(jìn)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展.而對(duì)于人口總量，則與黃河流域高質(zhì)量發(fā)展存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，且在1%水平下保持顯著，說(shuō)明人口總量的持續(xù)增長(zhǎng)不利于黃河流域高質(zhì)量發(fā)展，這可能是因?yàn)槿丝诘倪^度飽和會(huì)破壞人與自然之間的平衡.黃河流域各省外資使用與高質(zhì)量發(fā)展之間存在不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這說(shuō)明外資的使用并未明顯促進(jìn)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展，這可能是因?yàn)橥赓Y引進(jìn)容易形成技術(shù)依賴，從而阻礙黃河流域創(chuàng)新能力的提高，這與趙濤等［11］結(jié)論保持一致.

3.2 中介效應(yīng)分析

前文從理論層面提出，基于能源生產(chǎn)率視角下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的間接影響機(jī)制.因此，本文選用中介效應(yīng)模型對(duì)該機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)以證明理論的現(xiàn)實(shí)意義，回歸結(jié)果見表3.在模型（1）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展影響的系數(shù)為0.053 7，通過1%的顯著性檢驗(yàn)，證明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)黃河流域高質(zhì)量有顯著的推動(dòng)作用.同時(shí)模型（2）的回歸結(jié)果證明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與能源生產(chǎn)率之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可提高能源生產(chǎn)率，這可能是因?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)不僅能間接地通過對(duì)能源要素進(jìn)行資源整合進(jìn)而提高能源生產(chǎn)率，還能通過數(shù)字技術(shù)直接提升能源生產(chǎn)率.最后又將能源生產(chǎn)率這一中介變量，放到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的回歸模型中.其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正向影響系數(shù)雖然降低為0.035 0，但通過1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，同時(shí)能源生產(chǎn)率對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響也通過1%水平下的顯著性檢驗(yàn).這說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和能源生產(chǎn)率提升都會(huì)促進(jìn)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展.通過對(duì)模型（1）、（2）、（3）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量系數(shù)、能源生產(chǎn)率系數(shù)顯著性的判斷，證實(shí)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過能源生產(chǎn)率的提升促進(jìn)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的中間作用機(jī)制，該實(shí)證結(jié)果支持了假設(shè)H1.

3.3 門檻效應(yīng)分析

為檢驗(yàn)假設(shè)H2的成立，本文利用面板門檻回歸模型檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的非線性影響.在進(jìn)行門檻估計(jì)前，先采用HANSEN［26］的方法進(jìn)行面板門檻存在性檢驗(yàn).通過反復(fù)500次抽樣的“自助法”檢驗(yàn)，如表4所示.結(jié)果表明以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為門限變量、能源生產(chǎn)率作為門檻值的門檻模型在5%的顯著性水平上通過單一門檻，門檻值為0.956 7，在顯著性10%的水平上未通過雙重門檻和三重門檻檢驗(yàn).以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為門檻變量、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為門檻值的門檻模型在5%的顯著性水平上通過雙門檻檢驗(yàn)，門檻值分別為0.106 8和0.363 0，在顯著性10%的水平上未通過三重門檻檢驗(yàn).在此基礎(chǔ)上本文設(shè)置以能源生產(chǎn)率為門檻值的單一門檻檢驗(yàn)和以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為門檻值的雙門檻檢驗(yàn)的回歸模型.回歸結(jié)果顯示，以En為門檻值的單一門檻回歸模型中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的回歸模型是非線性的，即隨著能源生產(chǎn)率的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的正向影響是持續(xù)增強(qiáng)的，即存在邊際效應(yīng)遞增.以De為門檻值的雙門檻回歸模型中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的非線性促進(jìn)效應(yīng)依舊存在.說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的影響，不僅受自己數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，也會(huì)受到流域能源生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)影響，體現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與能源生產(chǎn)率之間的綠色協(xié)調(diào)成長(zhǎng)關(guān)系.該結(jié)果證實(shí)了假設(shè)H2.

3.4 異質(zhì)性分析

黃河流域橫向跨度較大，存在明顯的環(huán)境、人口規(guī)模和資源等異質(zhì)性，區(qū)域內(nèi)各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展也存在差異.因此，黃河流域內(nèi)各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的影響也可能存在地區(qū)分布、互聯(lián)網(wǎng)普及程度、高等教育水平、人口規(guī)模等方面的異質(zhì)性，據(jù)此本文對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能黃河流域高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行進(jìn)一步的分析.表5表示黃河流域內(nèi)屬于不同區(qū)域、不同互聯(lián)網(wǎng)普及程度、不同高等教育水平、不同人口規(guī)模的各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)和高質(zhì)量發(fā)展水平指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)，地區(qū)劃分按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局劃分方法，人口規(guī)模劃分的按照人口總量小于1 000萬(wàn)為小人口規(guī)模地區(qū)，大于8 000萬(wàn)為大規(guī)模人口地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)劃分，互聯(lián)網(wǎng)普及程度和高等教育水平按照各省份數(shù)據(jù)與黃河流域整體數(shù)據(jù)均值差異的標(biāo)準(zhǔn)劃分.分析表明，分布在不同區(qū)域、不同互聯(lián)網(wǎng)普及程度、不同高等教育水平以及不同人口規(guī)模上的黃河流域各省份，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展水平方面確實(shí)存在異質(zhì)性.

表6表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性分析結(jié)果.

模型（1）、（2）表示基于互聯(lián)網(wǎng)普及率，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的異質(zhì)性影響.結(jié)果表明相較于高互聯(lián)網(wǎng)普及率地區(qū)，低互聯(lián)網(wǎng)普及率地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展更能促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展.這可能是因?yàn)槌跏蓟ヂ?lián)網(wǎng)普及程度較低的省份更能從數(shù)字金融發(fā)展中獲取更高的收益，因?yàn)橄噍^于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展受物理空間上的限制較少，能夠形成后發(fā)優(yōu)勢(shì)，使得初始互聯(lián)網(wǎng)普及率較低的省份實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在空間和時(shí)間上的高度耦合，從而推動(dòng)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展.表6中模型（3）、（4）表示不同高等教育水平下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展積極效應(yīng)的差異性.結(jié)果表明，在不同高等教育水平下數(shù)字經(jīng)濟(jì)都會(huì)推動(dòng)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展，這說(shuō)明高等教育水平的高低并不會(huì)阻礙黃河流域各省從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中獲益.這是因?yàn)?，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施操作頁(yè)面和操作技術(shù)變得越來(lái)越簡(jiǎn)潔和方便.因此，相較于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)，居民獲得先進(jìn)信息和技術(shù)所需要的學(xué)歷門檻開始降低，即使不具備高等教育水平，依舊可以通過互聯(lián)網(wǎng)獲取新的知識(shí)、技術(shù)以及資訊等.

表6中模型（5）、（6）、（7）表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的影響存在地區(qū)異質(zhì)性，其中黃河流域中西部數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正向效應(yīng)通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)，東部數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正向作用則通過10%水平的顯著性檢驗(yàn)，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)作用要強(qiáng)于中西部地區(qū)的推動(dòng)作用，這可能是由于相較于黃河流域中西部地區(qū)，東部地區(qū)更能充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的紅利效應(yīng).表6中模型（8）、（9）、（10）表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的影響存在人口規(guī)模異質(zhì)性，相較于中等以及大規(guī)模人口的省份，小規(guī)模人口省份對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的作用效果更強(qiáng)，且3種至少在1%的水平上保持顯著性.這說(shuō)明人口規(guī)模增長(zhǎng)可能制約數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)作用.

4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.1 工具變量方法

數(shù)字經(jīng)濟(jì)現(xiàn)已成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的新引擎，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量、協(xié)調(diào)發(fā)展也為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了更好的平臺(tái)反哺于數(shù)字經(jīng)濟(jì).據(jù)此，二者可能會(huì)存在因果關(guān)系.因此，為解決模型的內(nèi)生性問題，本文借鑒李治國(guó)等［27］的方法，選取2013-2019年黃河流域各省固定電話數(shù)量和郵政營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)作為代替核心解釋變量的工具變量.一方面，固定電話和郵政作為傳統(tǒng)的通信基礎(chǔ)，會(huì)從使用習(xí)慣和技術(shù)水平等方面影響到后續(xù)新興互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)的應(yīng)用.另一方面，新興通信技術(shù)的發(fā)展使得固定電話、郵政等傳統(tǒng)通信方式對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響逐漸減弱，滿足排他性.

表2的模型（5）結(jié)果顯示，以各省固定電話數(shù)量和郵政營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)為工具變量下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的積極作用仍通過1%水平下的顯著性檢驗(yàn).此外，對(duì)于“工具變量識(shí)別過度”的原假設(shè)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示p值大于0.1，接受各省固定電話數(shù)量和郵政營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)工具變量是外生變量的假設(shè).通過上述檢驗(yàn)說(shuō)明了以各省固定電話數(shù)量和郵政營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平工具變量的合理性.

4.2 外生沖擊檢驗(yàn)

實(shí)際上，黃河流域各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展往往受到各省科技創(chuàng)新水平、外對(duì)開放度以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的影響，而這些因素深刻影響著黃河流域各省的高質(zhì)量發(fā)展.因此，為了檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能黃河流域高質(zhì)量發(fā)展這一結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施統(tǒng)籌發(fā)展類綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)作為外生政策沖擊，利用合成控制法再次評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的作用效果.

4.2.1 “大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施統(tǒng)籌發(fā)展類綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)”政策沖擊和合成控制法

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)已成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要一環(huán)，2015年8月國(guó)務(wù)院出臺(tái)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，并于2016年2月經(jīng)國(guó)家發(fā)展改革委員會(huì)、信息化部等部門批復(fù)，同意建設(shè)首個(gè)國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)-貴州，于同年10月，相繼審批了第二批國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)，其中就包括河南省和內(nèi)蒙古自治區(qū).國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)主要圍繞加快數(shù)據(jù)要素流通、提高數(shù)據(jù)資源應(yīng)用、促進(jìn)數(shù)據(jù)中心整合等七大任務(wù)，測(cè)試數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的帶動(dòng)效應(yīng).

鑒于常用于評(píng)價(jià)政策效果的傳統(tǒng)雙重差分（DID）具有比較嚴(yán)格的使用條件，本文選用DID拓展出的合成控制法作為評(píng)價(jià)國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)政策效果的檢驗(yàn)方法.作為一種非參數(shù)方法，合成控制法可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)確定權(quán)重合成每一個(gè)研究個(gè)體的合成控制對(duì)象，避免了平均化的評(píng)價(jià)以及政策內(nèi)生性問題，減少了主觀選擇導(dǎo)致的誤差，彌補(bǔ)了DID的局限，目前被廣泛應(yīng)用于檢驗(yàn)各種政策的評(píng)價(jià)研究中.

本文采用合成控制法評(píng)價(jià)國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)政策的效應(yīng)，即通過對(duì)多個(gè)控制對(duì)象的加權(quán)來(lái)合成實(shí)驗(yàn)對(duì)象沒有實(shí)施政策的情況，以此檢驗(yàn)政策的實(shí)施效應(yīng).假設(shè)有a+1個(gè)省份，只有第一個(gè)省份在t1出臺(tái)了政策，其他省份沒有出臺(tái)相關(guān)政策.構(gòu)建模型：Hit=Hhit+aitDit，（10）

Hit和Hhit分別表示t時(shí)期i省的高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)際值和合成值，Dit表示i省的政策干預(yù)狀態(tài)，受干預(yù)時(shí)Dit=1，否則為0.參考ABADIE等［28］構(gòu)建因子模型估計(jì)不可觀測(cè)Hhit.Hhit=AtZi+Btμi+θt+vit，（11）

Zi和μi分別是K×1維可觀測(cè)向量和F×1維不可觀測(cè)向量，At和Bt分別表示1×K維和1×F維的時(shí)變參數(shù)向量，θit表示時(shí)間固定效應(yīng)，vit表示誤差項(xiàng).構(gòu)建a+1維權(quán)重向量W=（w2，w3，…，wa+1）′，分別對(duì)應(yīng)控制組i省的權(quán)重，其中wi0且w1+w2+…+wa+1=1.Hhit是控制組內(nèi)所有省份的加權(quán)平均，故試驗(yàn)地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展可表示為：∑a+1i=2wiHit=At∑a+1i=2wiZi+Bi∑a+1i=2wiμi+θt+∑a+1i=2vit.（12）

4.2.2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表7顯示評(píng)估政策出臺(tái)前實(shí)驗(yàn)對(duì)象與合成組的均方誤差（RESPE）以及合成地區(qū)的權(quán)重組成.結(jié)果顯示，河南省和內(nèi)蒙古合成組的RESPE較小，且科技創(chuàng)新水平、對(duì)外開放度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等預(yù)測(cè)變量也十分接近真實(shí)水平，故可運(yùn)用合成控制法檢驗(yàn)河南省、內(nèi)蒙古國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的政策效應(yīng).

黃河流域橫向跨度較大，故流域內(nèi)部各省在科技創(chuàng)新水平、對(duì)外開放度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面存在較大差異，若合成的試點(diǎn)區(qū)域能夠很好地?cái)M合實(shí)驗(yàn)區(qū)域在政策實(shí)施前的情況，那么就可利用政策實(shí)施后試驗(yàn)區(qū)實(shí)際值與合成區(qū)合成值的差值來(lái)衡量政策的效應(yīng).圖1是2013-2019年試點(diǎn)省份實(shí)際值與試點(diǎn)省份合成值之差.可以看出，政策出臺(tái)之前，兩個(gè)省份實(shí)際值與合成值之間的差值近于0，說(shuō)明合成區(qū)較好地?cái)M合了實(shí)驗(yàn)區(qū)在政策實(shí)施前的情況.政策出臺(tái)后，河南省與合成地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展水平差距出現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)，且隨時(shí)間逐漸增加.內(nèi)蒙古與合成地區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展水平的差距同樣也出現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)，但在突增后緩慢增加.這可能是因?yàn)閮?nèi)蒙古地區(qū)初始數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較差，而初始數(shù)字基礎(chǔ)較差的區(qū)域往往更能從數(shù)字金融發(fā)展中獲取更高的收益，再次佐證了前文的結(jié)論.綜上分析，國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合實(shí)驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)政策的出臺(tái)確實(shí)有助于黃河流域各省的高質(zhì)量發(fā)展.

4.2.3 安慰劑檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)上述結(jié)果的有效性和穩(wěn)健性，檢驗(yàn)河南和內(nèi)蒙古的國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)成立前后各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的差異是否由其他未觀測(cè)到的因素所導(dǎo)致，本文參考文獻(xiàn)［28］進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，即將黃河流域中的每個(gè)省份作為假想的試驗(yàn)區(qū)，假設(shè)其在2016年也成立國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)，并采用合成控制法利用上文的模型分析各省政策實(shí)施前后的高質(zhì)量發(fā)展差異.具體思路為，比較河南省、內(nèi)蒙古及其他地區(qū)的“干預(yù)后MSPE”與“干預(yù)前MSPE”的比值“RMSPE”.判斷依據(jù)為，若政策實(shí)施前合成區(qū)沒有較好地預(yù)測(cè)真實(shí)地區(qū)的結(jié)果變量，就會(huì)產(chǎn)生較大的“干預(yù)前MSPE”，同樣政策實(shí)施后合成區(qū)沒有較好地?cái)M合也會(huì)產(chǎn)生較大的“干預(yù)后MSPE”.因此，二者的比值能夠很好地判斷政策的實(shí)施效果.

其中河南和內(nèi)蒙古分別為其兩個(gè)組的RMSPE值的最高值，高于其他省份，進(jìn)一步說(shuō)明了通過合成控制法得出國(guó)家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng)的結(jié)果是有效和穩(wěn)健的.

5 結(jié)論及政策建議

針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響黃河流域高質(zhì)量發(fā)展這一現(xiàn)實(shí)問題，本文嘗試從能源生產(chǎn)率角度給出新的解釋.本文基于黃河流域2013-2019年的省級(jí)數(shù)據(jù)，運(yùn)用熵值法分別測(cè)度了黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)和高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)，并構(gòu)建雙向固定效應(yīng)、中介檢驗(yàn)、門檻檢驗(yàn)等模型多維度的探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制.

研究結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有提升高質(zhì)量發(fā)展水平和能源生產(chǎn)率的雙重紅利效應(yīng)，既能推動(dòng)黃河流高質(zhì)量發(fā)展，同時(shí)亦有助于黃河流域各省份能源生產(chǎn)率的提高；能源生產(chǎn)率提高在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展賦能黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的過程中渠道效應(yīng)顯著，表明能源生產(chǎn)率與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠?qū)S河流域高質(zhì)量發(fā)展形成推動(dòng)合力；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展同時(shí)還呈現(xiàn)出“邊際效應(yīng)”遞增的非線性促進(jìn)趨勢(shì)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)黃河流域各省份高質(zhì)量發(fā)展的提升效應(yīng)在地區(qū)分布、人口規(guī)模等維度存在異質(zhì)性特征.

據(jù)此，本文提出如下政策建議：

首先，應(yīng)大力推動(dòng)黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，推進(jìn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建、5G技術(shù)發(fā)展以及人工智能的應(yīng)用，進(jìn)一步完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，鞏固數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的紅利優(yōu)勢(shì).

其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過能源生產(chǎn)率賦能黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制，證明了全要素生產(chǎn)率在數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力作用，應(yīng)充分利用數(shù)字技術(shù)和信息技術(shù)帶動(dòng)全要素生產(chǎn)率提升，進(jìn)而提升黃河流域整體高質(zhì)量發(fā)展水平.

最后，考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的積極效應(yīng)存在地區(qū)分布、人口規(guī)模等維度的異質(zhì)性特征，說(shuō)明在推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中需要因地制宜，實(shí)施差異化、多元化的數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略，全面賦能黃河流域高質(zhì)量發(fā)展.

參 考 文 獻(xiàn)

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Digital economy， energy productivity and high-quality development：empirical analysis based on panel data of the provinces in the Yellow River Basin

Li Zhiguo1， Huo Ran1， Zhou Xing2

（1. China University of Petroleum（EAST） School of Economics and Management， Qingdao 266580，? China; 2. Party and Mass Work Department of China National Petroleum Corporation， Jining? 272100，? China）

Abstract： Through technological innovation， the digital economy has promoted the transformation of energy productivity and gradually becomes a new driving force and engine for improving the high-quality development of the Yellow River Basin. Based on this， this paper builds a theoretical model of the impact of digital economy development and energy productivity on high-quality development. Taking the provincial panel data of the Yellow River Basin from 2013 to 2019 as samples， this paper examines the impact of digital economy development on high-quality development of the Yellow River Basin through empirical models such as panel econometric model， intermediary effect model and threshold effect model. The results show that digital economy has dual effect of promoting high-quality development and improving energy productivity in the Yellow River Basin. Energy productivity has a significant channel effect in the process of digital economy promoting high-quality development in the Yellow River Basin. The influence of digital economy development on the high-quality development of the Yellow River Basin is characterized by nonlinear increase of "marginal effect" and heterogeneity in terms of regional location and population size.

Keywords： digital economy; Yellow River Basin; high-quality development; energy productivity

［責(zé)任編校 陳留院 趙曉華］

收稿日期：2022-01-14;修回日期：2022-03-07.

基金項(xiàng)目：國(guó)家社科基金（22BJL056）.

作者簡(jiǎn)介：李治國(guó)（1977-），男，山東濰坊人，中國(guó)石油大學(xué)（華東）副教授，研究方向?yàn)槟茉唇?jīng)濟(jì)，E-mail：upcguo0316@126.com.

通信作者：霍冉（1999-），女，河北唐山人，中國(guó)石油大學(xué)（華東）碩士研究生，研究方向?yàn)槟茉唇?jīng)濟(jì)，E-mail：634232241@qq.com.