激勵性政策規(guī)制推動中國數字經濟高質量發(fā)展機制研究

劉 超 張慶雯 聶心容

一、引言及文獻綜述

數字經濟作為第四次工業(yè)革命的產物，已然成為推動全球經濟發(fā)展的關鍵力量。黨的十八大以來，黨中央高度重視發(fā)展數字經濟，將其上升為國家戰(zhàn)略，先后出臺了多部綱要文件及工作報告，實施中國激勵性政策規(guī)制給地區(qū)數字經濟發(fā)展以更多的自主選擇權（顧昕，2016），先后批準貴州省、京津冀、珠江三角洲、上海市等多地區(qū)省市建設大數據綜合試驗區(qū)。激勵性政策規(guī)制的實施為中國推動數字經濟高質量發(fā)展提供了新的契機。

在政策規(guī)制與數字經濟發(fā)展路徑的關系研究中，魏亞飛和李言（2021）從數字基礎設施入手研究“寬帶中國”試點政策對數字經濟產業(yè)發(fā)展的影響，發(fā)現“寬帶中國”試點政策通過互聯網應用效應和互聯網產出效應途徑有效促進了數字產業(yè)化。黃華等（2022）針對數字經濟產業(yè)政策的“目標-效能”不適配情況進行探索，給出進一步優(yōu)化數字產業(yè)環(huán)境、加速培養(yǎng)數字人才、善用社會支持等建設性意見。政策規(guī)制可以促進全要素生產率增長, 帶來技術創(chuàng)新效應，誘導新興產業(yè)的發(fā)展，促進了產業(yè)結構升級（劉傳明和馬青山，2020）。在推動傳統企業(yè)、重點產業(yè)數字化轉型方面，賴曉冰和岳書敬（2022）、曾皓（2023）分別就“智慧城市”政策和區(qū)位導向性政策研究發(fā)現，政策規(guī)制通過影響資金、人力和創(chuàng)新等方面促進企業(yè)數字化轉型。在政策規(guī)制與數字經濟構成要素的關系研究中，有學者將數據作為核心要素，提出從制度層面解決數據在廣泛應用中如共享、壟斷和信息安全等的問題（胡東蘭和夏杰長，2023），規(guī)范數據交易市場降低數字經濟生產成本、提高數字經濟生產效率、護航數字經濟發(fā)展（杜慶昊，2019）。姚清晨和黃璜（2022）以“民生監(jiān)察平臺”為研究對象，實證發(fā)現大數據作為新要素可通過多種機制嵌入社會應用中。一部分學者均認同政策規(guī)制對技術的積極影響，并對其影響因素政策規(guī)制力度、規(guī)制區(qū)域、產業(yè)特征等做了進一步研究探討（夏清華和譚曼慶，2022）；余長林和孟祥旭（2022）則從人才引進視角發(fā)現，地區(qū)制度環(huán)境影響“海歸”人才的流向，進而影響數字產業(yè)技術創(chuàng)新。

綜上所述，已有的研究依據政策規(guī)制特征的不同大體可分為強制性規(guī)制、經濟性規(guī)制、社會性規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的影響，還未具體展開研究具有激勵性特征的規(guī)制與數字經濟高質量發(fā)展的理論機制和作用效果。激勵性政策規(guī)制不同于以往政府控制和強制的規(guī)制方式，在保持原有規(guī)制結構的基礎上，側重設計新的激勵機制和手段，根據市場信號實施一系列法律法規(guī)激勵政策和財政補貼激勵政策?；诖?，本研究以大數據綜合試驗區(qū)政策創(chuàng)新為切入點，運用全局熵值法測算中國30個省區(qū)市的數字經濟綜合發(fā)展指數，并根據多期雙重差分模型，探討激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的政策效果與作用機制，厘清激勵性政策規(guī)制發(fā)揮制度紅利的渠道，完善已有研究體系，以期為中國數字經濟高質量發(fā)展提供實證支持。

二、理論分析與研究假設

（一）激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的政策效果

政府建設理論提出打造數字政府并提供切合本國實際的政策支持，對于培育數字經濟發(fā)展新動力具有重要意義。數字經濟對外部信息具有不對稱性和敏銳反應力，這就要求政府要適應這一變化，制定系統完善的激勵規(guī)制體系，為數字經濟高質量發(fā)展提供服務。通過信息網絡這只“看不見的手”，實施激勵性政策規(guī)制有利于政府與數字化主體相連接，使得政府成為數字化的“第三者政府”，提升政府決策的精準性、科學性和及時性，從而促進數字經濟高質量發(fā)展（唐要家，2020）。此外，實踐也表明一個數字化的政府在削減成本的同時，也可以大幅促進數字經濟質量的提升。根據上述政府規(guī)制發(fā)展的研究，可以發(fā)現激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展具有顯著成效。

據此，提出假設1：激勵性政策規(guī)制能夠有效促進數字經濟的高質量發(fā)展。

（二）激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量的區(qū)位異質性

基于全國層面，由于各地區(qū)的發(fā)展基礎、資源環(huán)境和經濟水平等方面的不同，導致激勵性政策規(guī)制的政策效果在不同區(qū)域可能存在較大差異。在相關研究中，部分學者會依據數字經濟高質量發(fā)展指數判斷區(qū)域數字經濟發(fā)展特征，進而將30個省區(qū)市劃分為不同區(qū)域，展開區(qū)位異質性分析（吳曉怡和張雅靜，2020；萬永坤和王晨晨，2022）。其中，部分省區(qū)市數據基礎設施完善、數字化水平較高，其數字經濟發(fā)展主要依托新興技術水平的提高，數字經濟發(fā)展水平較高，形成技術質量型區(qū)域。近年來區(qū)域信息通信產業(yè)規(guī)模增大，數字經濟發(fā)展依靠地區(qū)產業(yè)，該地區(qū)數字經濟發(fā)展具有產業(yè)質量型發(fā)展特點。部分省區(qū)市受限于基礎設施、經濟發(fā)展水平和科技創(chuàng)新基礎等條件，數字經濟發(fā)展進程相對緩慢、經濟發(fā)展水平較低，依賴于各類政策的支持。面對數字經濟的不同特點，激勵性政策規(guī)制的作用效果受到諸多因素影響，對數字經濟高質量發(fā)展的政策效果在中國不同區(qū)域之間存在差異。

據此，提出假設2：激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的影響具有地區(qū)異質性。

（三）科技創(chuàng)新、市場發(fā)展和產業(yè)升級的調節(jié)效應

在新經濟增長理論中，技術創(chuàng)新是推動經濟發(fā)展的重要因素之一。一方面，大數據發(fā)展政策體系為數字經濟主體提供了發(fā)展平臺，在政策優(yōu)惠與人才激勵等因素的共同作用下，可以提高自身的數字創(chuàng)新能力。另一方面，在激勵性政策規(guī)制的引導下，數字經濟主體可以與其他市場主體構造良好的“產學研”合作模式，加快創(chuàng)新擴散，實現區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展和創(chuàng)新能力提升的良性耦合（葉祥松和劉敬，2020）。創(chuàng)新為數字經濟高質量發(fā)展提供新的路徑選擇和增長驅動力，創(chuàng)新氛圍也將帶動大數據的公益性開發(fā)和創(chuàng)新應用，助推數字經濟發(fā)展質量的提升。

據此，提出假設3：科技創(chuàng)新程度較高的地區(qū)，激勵性政策規(guī)制對數字經濟發(fā)展質量的提升效果較好。

市場調節(jié)理論強調在市場經濟改革過程中，應根據經濟環(huán)境變化動態(tài)調節(jié)由市場引導的生產方式和經營模式，增進社會資源配置規(guī)劃的合理性和科學性（謝康等，2020），擴大市場潛力對數字經濟發(fā)展的正向促進作用，有助于推進數字經濟市場化進程（蔡躍洲和馬文君，2021）。由此可知，順應市場經濟改革，著力提升數字經濟的市場化水平，有利于發(fā)揮激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的驅動作用。

據此，提出假設4：市場化進程加快的地區(qū)，激勵性政策規(guī)制對數字經濟發(fā)展質量的提升效果較好。

產業(yè)是地區(qū)發(fā)展的關鍵要素之一，推動大數據和經濟社會融合發(fā)展，帶動地區(qū)高新技術產業(yè)發(fā)展，有利于做大做強大數據產業(yè)，實現產業(yè)結構的高級化發(fā)展（費越等，2021）。產業(yè)結構的轉型升級可以進一步促進數字經濟高質量發(fā)展水平的提升，主要體現在改變城市傳統粗放型的生產經營方式，運用數據資源和數字技術提高產品的附加值，實現數字經濟增長。因此，產業(yè)升級是激勵性政策規(guī)制促進地區(qū)數字經濟高質量發(fā)展的重要條件之一。

據此，提出假設5：產業(yè)提質升級的地區(qū)，激勵性政策規(guī)制對數字經濟發(fā)展質量的提升效果較好。

（四）知識資本的中介效應

新增長理論強調經濟增長是經濟體系內部力量作用的產物，其中一個重要的力量就是知識資本。激勵性政策規(guī)制的實施更符合數字經濟開放共享的特征，提高了政府規(guī)制與數字經濟高質量發(fā)展的適應性，拓寬了信息獲取途徑，可以更加及時地獲取前沿知識和技術人才，加速人才培養(yǎng)進程和知識資本積累進程，助推知識資本提質升級。同時，數字經濟發(fā)展的核心是傳統生產技術的變革與生活方式的革新，知識資本水平的提升會不斷激發(fā)數字經濟主體的創(chuàng)新活力，為數字經濟高質量發(fā)展提供優(yōu)質的人才。

據此，提出假設6：激勵性政策規(guī)制可以通過推動知識資本的發(fā)展，進而提升數字經濟發(fā)展質量。

三、研究設計

（一）變量選取

1.指標體系構建

目前學者們對數字經濟發(fā)展水平的測度研究都是基于其內涵界定，萬曉榆等（2019）從學理方面闡釋了數字經濟的指標，更多學者從不同維度選取代表性指標測算數字經濟綜合指數（劉軍等，2020），如數字經濟基礎設施、數字產業(yè)化、外部環(huán)境、產業(yè)數字化。梳理已有研究（劉淑春，2019；李蒼舒和沈艷，2019），發(fā)現學者們在數字經濟創(chuàng)新研究中，主要從軟件信息、電子設備制造業(yè)等產業(yè)的科研情況反映支持數字經濟發(fā)展的創(chuàng)新水平。

鑒于此，這里沿用已有研究（萬曉榆等，2019），借鑒OECD數字經濟指標體系、賽迪顧問中國數字經濟指數和上海社科院全球數字經濟競爭力指數測度方法，來描述中國數字經濟的發(fā)展概況?；跀底纸洕卫憝h(huán)境，以投入產出視角，加入數字驅動創(chuàng)新這一高質量發(fā)展特征（劉淑春，2019），最終確定數字經濟高質量評價指標體系5個一級指標，并從一級指標內涵出發(fā)，最終確定二級指標共計26個，以此測度數字經濟高質量發(fā)展水平，如表1所示。

表1 數字經濟高質量評價指標體系

2.變量及數據說明

（1）被解釋變量。本研究以數字經濟高質量發(fā)展指數為被解釋變量，在參考已有研究的基礎上（劉軍等，2020；李蒼舒和沈艷，2019），結合省級層面可獲得的數據，基于投入產出視角從數字基礎設施、數字驅動創(chuàng)新、數字產業(yè)化、產業(yè)數字化和數字資源環(huán)境五個方面搜集相關指標數據，對2010—2019年全國30個省區(qū)市（因樣本數據缺失，西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺灣地區(qū)的樣本數據暫不列入）的數字經濟綜合發(fā)展指數進行測算，得到數字經濟高質量發(fā)展水平。數據主要來源于2011—2020年歷年《中國統計年鑒》《中國電子信息產業(yè)統計年鑒》《中國信息年鑒》《中國科技統計年鑒》，以及中國電子商務研究中心、工業(yè)和信息化部的統計公報和Wind數據庫。

（2）解釋變量。激勵性政策規(guī)制將激勵手段運用于政府規(guī)制中，其通過利用激勵機制和手段，在一定程度上給予了受規(guī)制主體自主選擇權，從而以最小成本獲得規(guī)制信息、提高生產經營效率（Gibovic和Bikfalvi，2021）。因此，激勵性政策規(guī)制的內涵是在自然壟斷領域和信息不對稱領域，通過激勵或誘導的方式給予受規(guī)制主體以競爭壓力，使之自發(fā)地按政策意圖進行經濟活動，以此提高內部經營效率的規(guī)制方法。已有研究常采用強制性政策規(guī)制和經濟性政策規(guī)制（魏亞飛和李言，2021；黃華等，2022），通過強制性政策手段和財政手段對數字經濟進行管理，這里使用政府財政性支出表示。而激勵性政策規(guī)制作為一項重要的政策手段，通過激勵機制推動數字經濟高質量發(fā)展。因此，本文重點分析激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的影響，同時加入強制性、經濟性環(huán)境規(guī)制，探討多種規(guī)制政策對數字經濟發(fā)展的影響，剖析中國激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的影響程度變化。

在實證檢驗激勵性政策規(guī)制影響區(qū)域數字經濟高質量發(fā)展的過程中，本研究使用激勵性政策規(guī)制和政府財政性支出作為核心解釋變量。其中，激勵性政策規(guī)制是政策變量，國家級大數據綜合試驗區(qū)的設立為本研究提供了一個良好的準自然實驗環(huán)境，因此采用該地區(qū)在該年份是否建立國家級大數據綜合試驗區(qū)來表征激勵性政策規(guī)制變量，該地區(qū)設立大數據綜合試驗區(qū)的當年以及以后的年份中，取值為1，否則取值為0。此外，中央政府和當地各級政府會通過行使其管理職能和協調權力，從財政補貼方面更好地提升數字經濟發(fā)展水平，因此本研究量化政府的財政支持工作，應用地區(qū)財政科技支出的對數來表示政府財政性支出，該對數值越大，表明政府的財政支持力度越大。

（3）三重交互的調節(jié)變量。參照梁琦等（2021）研究，選用科技創(chuàng)新水平、市場化進程、產業(yè)結構升級三個方面作為調節(jié)變量，檢驗激勵性政策規(guī)制對于數字經濟高質量發(fā)展的調節(jié)效應。技術創(chuàng)新水平提高有利于獲取更多的資本收益，從而提升數字經濟發(fā)展競爭力，這里采用專利發(fā)明授權數衡量區(qū)域的科技創(chuàng)新水平，數據來源于《中國城市統計年鑒》，并取對數進行處理；中國要素市場日益完善，市場功能日趨擴大，在整個國民經濟中起著十分重要的作用，要素市場發(fā)育程度指數是總市場化指數中一個重要組成部分，可以刻畫各地區(qū)市場化水平，因此這里選用要素市場發(fā)育程度指數反映各地區(qū)市場化水平，數據來源于Wind數據庫；隨著數字產業(yè)對傳統產業(yè)的升級改造，知識密集型服務業(yè)成為數字經濟發(fā)展的強勁驅動力，因此應用第三產業(yè)產值占國內生產總值比重乘以100表示區(qū)域的產業(yè)結構升級水平，數據來源于《中國城市統計年鑒》。

（4）中介變量。隨著數字經濟的迅速發(fā)展，互聯網日益普及，促進了知識重組與知識轉移能力的提升，進一步對知識資本提出更高要求。因此，這里檢驗激勵性政策規(guī)制是否通過知識資本水平的提升對數字經濟高質量發(fā)展產生中介效應。借鑒已有研究，選用人才規(guī)模來衡量知識資本發(fā)展水平，人才規(guī)模具體分為?？啤⒈究?、碩士學歷人才規(guī)模，使用該地區(qū)當年?？?、本科、碩士學歷人員數量表示（孫文浩和張杰，2020）。最終，知識資本變量對以上所有變量進行加和與取對數處理，以上數據均來源于Wind數據庫。

（5）控制變量。除了激勵性政策規(guī)制外，還有其他因素會對數字經濟高質量發(fā)展水平產生影響，因此，還需要控制這些外生因素的干擾。借鑒邱子迅和周亞虹（2021）的相關研究，在模型中引入地區(qū)經濟發(fā)展水平和貿易開放水平。將國內生產總值納入控制變量來衡量地區(qū)經濟發(fā)展水平，采用外商投資額占國內生產總值的比重乘以100來衡量區(qū)域的貿易開放水平。以上指標數據均來源于2011—2020年《中國城市統計年鑒》。

（6）匹配變量。在傾向得分匹配的過程中，選擇匹配變量是關鍵。選擇的變量必須同時對激勵性政策規(guī)制和數字經濟產生作用，也不會因省份參與激勵性政策規(guī)制而受到影響。因此，這里選擇城市化水平、金融發(fā)展水平和信息化水平作為匹配變量。加強城鎮(zhèn)化建設有利于助推數字經濟煥發(fā)活力，采用城鎮(zhèn)化率衡量區(qū)域的城市化水平；服務好數字經濟發(fā)展，金融行業(yè)責無旁貸，對中國數字經濟的強勢崛起貢獻極大，因此采用金融業(yè)增加值占國內生產總值比重乘以100 來反映區(qū)域的金融發(fā)展水平；充分開發(fā)信息資源，促進信息交流對提高數字經濟增長質量至關重要，因此采用信息化指數表征區(qū)域的信息化水平。

3.變量描述性統計

首先對各變量進行初步統計，總體上把握各變量的特征。數字經濟高質量發(fā)展指數的均值為0，標準差為0.734，說明該指標體系數值分布較為集中，數據穩(wěn)定性較好，且從總體上來看當前中國各地區(qū)的數字經濟發(fā)展水平存在差異。政策變量均值為0.137，可知在樣本中處于處理組的政策期的樣本占比約為13.7%?？刂谱兞堪洕l(fā)展水平和貿易開放水平兩個變量。調節(jié)效應運用科技創(chuàng)新水平、市場化進程和產業(yè)結構發(fā)展三個變量，分析可知科技創(chuàng)新和市場發(fā)展的水平較高但差距較大，產業(yè)結構發(fā)展水平相反。知識資本水平作為中介變量，標準差為11.874，初步判斷當前各地區(qū)的知識資本水平具有差距。各變量的描述性統計結果如表2所示。

表2 變量描述性統計

（二）模型設計

1.全局熵值法

借鑒已有文獻研究（王展昭和唐朝陽，2020），運用全局熵值法，基于指標、時間、空間三維角度建立時序立體數據表，在全局可參比的數據分析框架下對數字經濟高質量發(fā)展指數進行科學測度，描繪數字經濟總體水平在時間和空間上的變化趨勢。全局熵值法在測算數字經濟的研究中具有顯著優(yōu)勢，可以反映數字經濟的時序動態(tài)特性。首先，運用全局熵值法對2010—2019年中國30個省區(qū)市數字經濟高質量發(fā)展指數進行測算時，能夠動態(tài)地更新每一方面中各項指標的權重，同時也可以很好地反映出每個地區(qū)在同一評價方面的區(qū)別和差距，使結果更具可比性。其次，在綜合評價函數中，根據熵值法確定的權數是客觀、合理的，使得最終計算出的綜合得分更加準確。借鑒楊麗和孫之淳（2015）的研究，選用改進熵值法評價模型，計算各地區(qū)數字經濟高質量發(fā)展指數。

2.多期雙重差分—傾向匹配模型

參照郝健等（2021）學者的研究，將傾向得分匹配模型和雙重差分模型相結合，構建多期雙重差分—傾向得分匹配模型，同時控制個體因素和總體變化影響，并剔除不隨政策時間變化和外部非可控因素，有效減少樣本偏差和內生性問題，進而識別激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的凈影響。

選取被解釋變量和匹配變量，其中被解釋變量為激勵性政策規(guī)制，匹配變量為省份特征變量。通過Logit概率回歸模型，計算傾向得分值，即省份的邊際影響。根據傾向得分值，運用匹配方法為實驗組省份匹配一個未實施政策但高度相似的省份作為控制組。根據傾向得分相近和差異不顯著原則進行平衡性假設檢驗和共同支撐假設。檢驗通過后，進行多期雙重差分估計，實證模型設定如下：

其中，i為地區(qū)，t為年份。被解釋變量Yi,t為該地區(qū)的數字經濟高質量發(fā)展指數，DIDi,t表示激勵性政策規(guī)制政策變量，等價于交乘項treati×postt，treati為國家級大數據綜合試驗區(qū)設立的虛擬變量，試驗區(qū)地區(qū)取1，非試驗區(qū)地區(qū)取0；postt表示試驗區(qū)設立時間的虛擬變量，設立試驗區(qū)后取1，設立試驗區(qū)前取0。因此，對于設立試驗區(qū)的當年及以后年份的地區(qū)，取值為1，否則取值為0。β1表示激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的總影響效應，Xi,t為省級控制變量，γi為省級固定效應，μt為時間固定效應，εi,t為隨機擾動項，所有標準誤均使用穩(wěn)健標準誤計算。

在識別激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展政策效果的同時，這里展開二者的作用機制分析。調節(jié)效應探討激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的作用情境，當二者之間具有某種關系時，存在調節(jié)變量Z會影響激勵性政策規(guī)制與數字經濟高質量發(fā)展之間的作用大小，調節(jié)變量Z所起的作用就是調節(jié)作用，構建如下模型進行調節(jié)效應的甄別：

其中，DIDi,t表示激勵性政策規(guī)制變量，Zi,t為相應的三個調節(jié)變量，即科技創(chuàng)新水平、市場化進程和產業(yè)結構升級，β2為政策變量與調節(jié)變量交互項的系數，代表每一個調節(jié)變量的調節(jié)效應。調節(jié)作用的檢驗通常是檢驗交互項的系數β2，若系數β2顯著，則認為存在調節(jié)作用。

中介效應探討激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的影響路徑。如果激勵性政策規(guī)制可以通過影響某個其他變量M進而影響數字經濟高質量發(fā)展，則M稱為中介變量，中介效應模型的公式如下：

其中，式（3）更換因變量為中介變量Mi,t，即知識資本水平。式（4）在式（1）的基礎上加入中介變量Mi,t，按照如下步驟判別是否存在中介效應：首先，檢驗激勵性政策規(guī)制對于數字經濟高質量發(fā)展是否存在因果效應，若式（1）中β1不顯著，停止中介效應檢驗，β1顯著進入下一步檢驗；其次，判斷激勵性政策規(guī)制是否能夠影響地區(qū)的知識資本水平，若式（3）中的α1不顯著，說明二者關系較弱，停止檢驗，α1顯著進入下一步檢驗；最后，檢驗激勵性政策規(guī)制是否可以通過知識資本水平的提高進而提升數字經濟發(fā)展質量，式（4）中的λ1代表激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的直接效應，λ1代表不同中介變量在激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展之間的中介效應。

四、實證研究結果與分析

（一）模型估計及分析

中國激勵性政策規(guī)制作為一種具體的政府創(chuàng)新手段，能否對數字經濟高質量發(fā)展產生推動作用，需要進一步驗證。通過傾向得分匹配原理，以“得分最接近”原則確定配對樣本，實現實驗組和控制組的一對一配比，從而進行Logit回歸，分析省份的邊際影響。這里選擇城市化水平、金融發(fā)展水平和信息化水平作為匹配變量，以設立國家級大數據綜合試驗區(qū)為被解釋變量進行Logit回歸，估計結果如表3所示?？梢园l(fā)現，所有匹配變量的邊際影響均顯著，說明這些變量是確定實驗省份的重要因素。

表3 參與試驗區(qū)傾向得分的Logit估計結果

繪制傾向得分概率發(fā)布圖，進一步直觀地反映傾向得分匹配質量。圖1 中，左圖展示了傾向得分匹配前的概率密度分布情況，右圖展示了傾向得分匹配后的概率密度分布情況?？梢园l(fā)現，傾向得分匹配后，在0.1～0.3 區(qū)間，實驗組和控制組兩條曲線的間隔距離變窄，走勢基本一致，說明匹配后實驗組和控制組之間的概率分布差異進一步變小，傾向得分匹配的方法有效，使得激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的影響估計是無偏的。

圖1 匹配前與匹配后傾向得分的概率分布圖

為保證匹配順利進行，傾向得分匹配還需要滿足平衡性假設和共同支撐假設。平衡性假設要求實驗組和控制組的傾向得分值相同或相似，兩者偏差不顯著則代表兩者之間幾乎沒有差異。在研究中，通常采用半徑匹配、核匹配和近鄰匹配三種方法進行平衡性假設檢驗，旨在減少個體異質性影響，提高多期政策結果的準確性。三種匹配方法下的平衡性假設檢驗結果如表4所示。

表4 三種匹配方法下的平衡性假設檢驗結果

綜合比較可知，核匹配中各變量的標準偏誤絕對值減少最多，核匹配的效果最好。同時，在核匹配之后，實驗組與控制組的樣本在匹配變量上無明顯差異，通過了平衡性假設檢驗。圖2（1）通過展示匹配變量在核匹配前后的絕對偏差情況，進一步證明通過了平衡性假設檢驗，其中，在核匹配前（垂直實線右側），各變量的絕對偏差較大，核匹配后（垂直實線左側），各變量的絕對偏差明顯縮小，說明在匹配變量方面實驗組和控制組已無明顯差異。在進行傾向得分匹配時，為了提高匹配質量，共同支撐假設需要檢驗實驗組與控制組傾向得分的重疊面積大小，即傾向得分的共同取值范圍。由圖2（2）可知，采用核匹配方法進行傾向得分匹配后，實驗組樣本與控制組樣本的傾向得分值大部分處于共同取值范圍之內（Treated:on support），僅有少量樣本處于共同取值范圍之外（Untreated:off support）。因此，通過了共同支撐假設檢驗，實現了實驗組與控制組樣本的成功匹配。平衡性假設和共同支撐假設的滿足意味著采用傾向得分匹配法展開激勵性政策規(guī)制驅動數字經濟高質量發(fā)展的研究是合適的。

圖2 傾向得分匹配法適用性檢驗

在傾向得分匹配的基礎上，進一步構建多期雙重差分—傾向得分匹配模型，探討國家級大數據綜合試驗區(qū)設立前后的政策效應以及不同地區(qū)的異質化效應。中國政府在促進數字經濟高質量發(fā)展方面積極作為，對于促進數字經濟發(fā)展采取一系列支持措施，主要表現為政策支持和財政支持兩個方面。政策支持手段一般表現為激勵性政策規(guī)制，通過實施建立試驗區(qū)、實驗點等一系列激勵手段，從政策層面提升政府數據開放水平，推進數字經濟制度保障體系的完善；財政支持一般表現為采取政府財政性支出手段，對涉及數字經濟發(fā)展的部分環(huán)節(jié)進行財政補貼。激勵性政策規(guī)制和政府財政性支出是政府行為的兩個主要組成部分，因此從這兩個方面考察促進中國數字經濟高質量發(fā)展的政府行為，對比兩種政府行為的作用效果，有利于著重識別出促進數字經濟高質量發(fā)展的有效手段。

基于式（1），通過構建多期雙重差分—傾向得分匹配模型實證檢驗激勵性政策規(guī)制和政府財政性支出對于區(qū)域數字經濟高質量發(fā)展水平的影響，結果如表5所示。列（1）研究激勵性政策規(guī)制對于數字經濟高質量發(fā)展的影響；列（2）是在加入不同的控制變量情況下，激勵性政策規(guī)制對于數字經濟高質量發(fā)展的影響；列（3）是在加入政府財政性支出變量和控制變量情況下，激勵性政策規(guī)制解釋變量是否穩(wěn)健，如果得到的結果是穩(wěn)健的，則能夠驗證假設成立。

表5 多期雙重差分—傾向得分匹配模型回歸結果

在表5 的列（1）中，激勵性政策規(guī)制的系數顯著為正，激勵性政策規(guī)制的實施能夠提高平均2.7%數字經濟高質量發(fā)展水平，表明國家級大數據綜合試驗區(qū)的設立能夠有效提高中國的數字經濟高質量發(fā)展水平，假設1得到有效驗證。在列（2）中，加入經濟發(fā)展水平變量和貿易開放水平變量后，激勵性政策規(guī)制的實施依然能夠有效提高數字經濟高質量發(fā)展水平。在列（3）中引入政府財政性支出和控制變量，結果表明實施激勵性政策規(guī)制和加大政府財政性支出對數字經濟發(fā)展均具有顯著的促進作用。同時，政府財政性支出的加入提升了激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的促進作用，進一步說明實施激勵性政策規(guī)制有利于促進數字經濟的高質量發(fā)展，再次驗證假設1?？赡苡捎谠跀底纸洕l(fā)展初期，各級政府在數字經濟基礎設施建設、資源環(huán)境完善等方面投入了大量的財政資金，但隨著近年來中國數字經濟發(fā)展水平的不斷提高，僅靠財政支持并不能促進數字經濟“質”的提升，而激勵性政策從頂層設計層面進一步完善數字經濟發(fā)展體系，激發(fā)數字經濟發(fā)展活力，為數字經濟高質量發(fā)展提供了良好的生產環(huán)境和管理環(huán)境。

列（3）中，在5%的顯著性水平下，經濟發(fā)展水平對數字經濟高質量發(fā)展產生正向影響，說明在樣本期內，經濟發(fā)展有助于提升數字經濟的發(fā)展質量。伴隨著中國經濟的進一步增長，可以更好地實現軟件行業(yè)集聚和信息通信業(yè)開放，有效改善數字經濟發(fā)展環(huán)境，直接激發(fā)試驗區(qū)省份的數字經濟活力。同時，在1%的顯著性水平上，貿易開放水平對中國數字經濟高質量發(fā)展也起到顯著的促進作用。原因可能在于政策實施進一步提高經濟外向度，有利于發(fā)揮技術外溢與知識外溢對中國數字經濟發(fā)展的促進作用，拓寬數字經濟發(fā)展路徑。

（二）穩(wěn)健性檢驗

在激勵性政策規(guī)制可以有效促進數字經濟高質量發(fā)展的結論基礎上，還需要通過一系列穩(wěn)健性檢驗方法驗證所得結論是否可靠，這里采取平行趨勢檢驗和安慰劑檢驗進行穩(wěn)健性檢驗，其核心思想是實驗組和控制組在受到試驗區(qū)政策沖擊前后，不會因為時變因素對數字經濟高質量發(fā)展產生影響，從而檢驗試點和非試點地區(qū)的數字經濟發(fā)展差異是否由試驗區(qū)政策導致。根據表6 的平行趨勢檢驗結果可知，政策在實施后的第二期產生顯著效果，說明多期雙重差分模型通過平行趨勢檢驗，即選取的實驗組和控制組符合模型要求，以及激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的影響是有效的。

表6 平行趨勢檢驗結果

進一步觀察圖3（1），可以直觀地看出在試驗區(qū)政策實施前，激勵性政策規(guī)制的政策效果均不顯著。而在試驗區(qū)設立之后，影響效應呈增長趨勢，在發(fā)生政策沖擊兩期后顯著為正，說明激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的促進作用存在持續(xù)正向的累積動態(tài)效應。雖然短期內試驗區(qū)政策并未對數字經濟高質量發(fā)展產生顯著影響，但試驗區(qū)政策的長期作用效應十分顯著，發(fā)展情景廣闊，這也進一步證實了本文的研究結論，激勵性政策規(guī)制可以顯著地促進中國數字經濟高質量發(fā)展水平。

圖3 穩(wěn)健性檢驗

多期政策方法可能存在著隨時間、地點變化的因素，比如不同的地方政府、企業(yè)對于試驗區(qū)政策的動態(tài)調整，進而導致估計產生偏誤。因此這里進行安慰劑檢驗，通過引入反事實框架，構建虛擬政策沖擊來檢驗非觀測因素是否會影響模型結果，以此反映虛構政策的作用效應。如果虛擬政策沖擊系數的分布以零為中心，且P 值不顯著，說明非觀測因素不會影響作用結果，反之產生影響。通過500 次自助抽樣，檢驗結果如圖3（2）所示。其中，虛擬政策沖擊的回歸系數基本分布在以零為中心的兩側，且估計系數的P值非常接近1，說明即使存在不可觀測的因素，試驗區(qū)設立的回歸結果仍是穩(wěn)健的。同時，系數0.055的虛線分布在右側，說明系數估計值并非偶然事件，激勵性政策規(guī)制可以顯著提高政策區(qū)域的數字經濟高質量發(fā)展水平。

（三）區(qū)位異質性分析

1.區(qū)域政策效果分析

在國家層面上，激勵性政策規(guī)制有利于提升數字經濟的發(fā)展質量，政策實施對于數字經濟高質量發(fā)展具有重要意義。但是，現階段中國的區(qū)域經濟發(fā)展依然存在不平衡、不充分的問題，本文數字經濟高質量發(fā)展指數測度結果與已有研究結果（吳曉怡和張雅靜，2020）均表明各省份之間數字經濟高質量發(fā)展的總體情況存在明顯差異。由此，本文結合已有研究方法，根據數字經濟發(fā)展特點，將2010—2019年各省份數字經濟高質量發(fā)展指數的平均值作為劃分依據，將研究區(qū)域分為技術質量型區(qū)域（數字經濟高質量發(fā)展指數大于0.1）、產業(yè)質量型區(qū)域（數字經濟高質量發(fā)展指數大于0.045 小于0.1）和政策質量型區(qū)域（數字經濟高質量發(fā)展指數大于0.025小于0.045），運用多期雙重差分—傾向得分匹配模型進一步探討在不同發(fā)展質量的區(qū)域，激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的政策效果，結果如表7所示。

表7 激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的分區(qū)域回歸

從表7 的（1）～（3）列可以發(fā)現，激勵性政策規(guī)制對于政策質量型區(qū)域的數字經濟高質量發(fā)展水平提升效果顯著，在技術質量型區(qū)域和產業(yè)質量型區(qū)域并未產生明顯的作用效果，說明激勵性政策規(guī)制對推動區(qū)域數字經濟高質量發(fā)展存在區(qū)位異質性，假設2 得到有效驗證。同時，激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的分區(qū)域回歸結果也進一步說明了國家政策實施得當，確實可以促進區(qū)域發(fā)揮自身的比較優(yōu)勢。對于政策質量型區(qū)域，激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展水平產生約1%的正向影響，一方面，政策傾斜力度的加大有利于數字經濟質量的提高，另一方面，試驗區(qū)建設以發(fā)展互聯網、云計算等新興技術為主，這些以智能化、網絡化和數字化為主導的信息技術具有較高的外部性和靈活性，對地理位置、自然資源和經濟發(fā)展水平沒有較強的依賴，因此中國激勵性政策規(guī)制的實施利于政策質量型區(qū)域的數字經濟發(fā)展，實現對發(fā)達地區(qū)的追趕。

2.省域政策效果分析

前文從國家層面和區(qū)域層面驗證了激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的促進作用，但是多期雙重差分—傾向得分匹配模型側重研究政策的平均效應，無法進一步識別政策在試點地區(qū)的實施效果。因此，在省域層面上，為了探究激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的政策效果，運用合成控制法將2015年和2016年設立為國家級大數據綜合試驗區(qū)的10個省份設定為實驗組，其他20個省份設定為控制組，通過為每一個試驗區(qū)省份構建理想的合成控制對象，比較二者的數字經濟高質量發(fā)展水平變化，進而評價激勵性政策規(guī)制實施的效果。

具體來看，在政策實施之后，各試驗區(qū)省份實際的和合成的數字經濟增長路徑發(fā)生了變化，并且不同省份的數字經濟增長態(tài)勢呈現出差異性。北京市、廣東省、河南省、河北省、內蒙古自治區(qū)和貴州省的數字經濟實際增長路徑均高于合成增長路徑，即激勵性政策規(guī)制顯著地促進了這些省份的數字經濟高質量發(fā)展水平；近些年，上海市和重慶市的數字經濟實際增長路徑與合成增長路徑接近吻合，且實際增長路徑略高，說明激勵性政策規(guī)制對于提升當地數字經濟發(fā)展質量存在極大發(fā)展?jié)摿?；天津市和遼寧省的數字經濟實際增長路徑并未高于合成增長路徑，激勵性政策規(guī)制的效果還未凸顯。

五、作用機制分析

（一）基于三重交互項的調節(jié)效應機制

前文證實了激勵性政策規(guī)制可以促進數字經濟高質量發(fā)展，且結果穩(wěn)健，但是還需進一步實證分析在何種發(fā)展狀況下，激勵性政策規(guī)制的實施更有利于提升數字經濟發(fā)展質量。因此，這里分別考察科技創(chuàng)新驅動效應、市場發(fā)展驅動效應、產業(yè)升級驅動效應的調節(jié)效應。

基于公式（2），使用政策變量與調節(jié)變量的三重交互項作為核心解釋變量，數字經濟高質量發(fā)展指數作為被解釋變量構建調節(jié)效應機制模型，模型實證結果如表8所示。列（1）是加入科技創(chuàng)新驅動效應與激勵性政策規(guī)制三重交互項的模型，列（2）是加入市場發(fā)展驅動效應與激勵性政策規(guī)制三重交互項的模型，列（3）是加入產業(yè)升級驅動效應與激勵性政策規(guī)制三重交互項的模型，調節(jié)效應機制的具體結果如表8所示。

表8 激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展影響的調節(jié)效應機制

由表8 第（1）列可知，在1%的顯著性水平上，科技創(chuàng)新驅動效應與激勵性政策規(guī)制的三重交互項回歸系數顯著為正，表明國家級大數據綜合試驗區(qū)的設立對數字經濟高質量發(fā)展的影響受到科技創(chuàng)新水平的調節(jié)，即區(qū)域科技創(chuàng)新水平程度越高，激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展水平的提升作用越大，進一步驗證了假設3。試驗區(qū)設立后進一步要求數字資源的開放共享，因此需要提高區(qū)域的科研能力，加大應用技術的開發(fā)力度，培育信息化、智能化數字企業(yè)，釋放區(qū)域科技創(chuàng)新活力，通過技術進步提升區(qū)域數字經濟發(fā)展水平。

由表8 第（2）列可知，在1%的顯著性水平上，市場發(fā)展驅動效應與激勵性政策規(guī)制的三重交互項回歸系數顯著為正，表明國家級大數據綜合試驗區(qū)設立對數字經濟高質量發(fā)展的影響受到市場化程度的調節(jié)，即區(qū)域市場的發(fā)展進程越快，激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的促進效應越強，進一步驗證了假設4。提高市場化效率，強化市場化程度，有利于發(fā)揮市場機制在資源配置中的決定作用，推動區(qū)域將基礎設施資源向滿足經濟發(fā)展需求的方向集中，故而在一定程度上對提升區(qū)域數字經濟高質量發(fā)展水平產生顯著影響。

由表8 第（3）列可知，在1%的顯著性水平上，產業(yè)升級驅動效應與激勵性政策規(guī)制的三重交互項回歸系數顯著為正，表明國家級大數據綜合試驗區(qū)設立對數字經濟高質量發(fā)展的影響受到產業(yè)結構升級的調節(jié)，即區(qū)域產業(yè)結構高級化程度越高，激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展水平的提升影響越大，進一步驗證了假設5。試驗區(qū)設立之后，數字經濟相關的生產性服務業(yè)獲得更多的扶持優(yōu)惠政策，提高了產業(yè)結構的高級化。與此同時，隨著中國數字經濟發(fā)展步伐的加快，還需進一步關注產業(yè)融合和現代化發(fā)展，鼓勵企業(yè)向價值鏈高端發(fā)展，將產業(yè)生產力及時轉化為數字經濟生產力。

（二）基于分組回歸的中介效應檢驗

激勵性政策規(guī)制的實施促進了中國的數字經濟高質量發(fā)展，同時技術質量型區(qū)域、產業(yè)質量型區(qū)域和政策質量型區(qū)域表現出了區(qū)位異質性，進一步引發(fā)思考：激勵性環(huán)境規(guī)制可以通過哪些中介渠道提高數字經濟高質量發(fā)展水平？中介作用機制是否具有區(qū)位異質性？基于模型（1）、模型（3）和模型（4），從全國層面和區(qū)域層面分別對中介效應進行探討。

隨著數字技術的不斷發(fā)展，數字經濟增長受益于內部力量的作用，其中一點就是知識資本的助推。知識資本水平的提高能夠充分發(fā)揮人才溢出效應，而人才恰恰是驅動數字經濟高質量發(fā)展的基礎條件，那么激勵性政策規(guī)制是否可以通過知識資本對數字經濟高質量發(fā)展產生影響？為了驗證該問題，這里展開知識資本的中介效應研究。表9 報告了全國層面上知識資本發(fā)揮中介效應的檢驗結果，模型（1）估計結果表明，在1%的顯著性水平上，試驗區(qū)建設對數字經濟高質量發(fā)展的影響系數為0.027，表明激勵性環(huán)境規(guī)制的實施能夠顯著促進數字經濟高質量發(fā)展，與前文政策效果分析得到的結果一致。模型（3）估計結果表明，試驗區(qū)建設對知識資本的回歸系數顯著為正，表明激勵性政策規(guī)制的實施顯著提高了知識資本發(fā)展水平。模型（4）將政策變量與知識資本變量同時納入模型中，發(fā)現試驗區(qū)建設的影響結果為0.02，通過了5%的顯著性水平檢驗，同時知識資本變量對數字經濟高質量發(fā)展的影響系數顯著為正。綜合以上結果，激勵性政策規(guī)制可以通過提升知識資本水平進而對數字經濟高質量發(fā)展產生促進作用，假設6 得到了驗證。由于試驗區(qū)在實現數據共享開放、促進數據資源運用的過程中，為區(qū)域數字經濟高質量發(fā)展積累了大量的知識資本，奠定了人才基礎，從而形成數字經濟發(fā)展新優(yōu)勢。

表9 激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的中介效應檢驗

在技術質量型區(qū)域、產業(yè)質量型區(qū)域和政策質量型區(qū)域，激勵性政策規(guī)制能否通過提高知識資本水平進而提升各區(qū)域數字經濟的發(fā)展質量呢？對此進行分類考察，結果如表10所示。

表10 不同地區(qū)的中介效應檢驗

表10 的技術質量型區(qū)域中介效應檢驗結果發(fā)現，激勵性政策規(guī)制的實施既沒有對知識資本發(fā)展產生影響，也沒有對數字經濟高質量發(fā)展產生顯著影響，這可能因為技術質量型區(qū)域的省份多位于經濟基礎發(fā)達的地區(qū)，本就具有較高的數字經濟發(fā)展水平，因此實施數據政策的效果并不明顯。

表10的產業(yè)質量型區(qū)域中介效應檢驗結果發(fā)現，知識資本的系數顯著，說明中國激勵性政策規(guī)制的實施對產業(yè)質量型區(qū)域的知識資本發(fā)展水平存在顯著正向影響。但是對于數字經濟高質量發(fā)展而言，激勵性政策規(guī)制并未產生顯著影響。模型（4）進一步的機制檢驗發(fā)現，知識資本系數顯著為正，但是政策系數不顯著，結論進一步得到證實。雖然國家級大數據綜合試驗區(qū)的設立提高了產業(yè)質量型區(qū)域的知識資本水平，但是目前中國仍存在著人才鏈與產業(yè)鏈銜接不緊的困境，許多產業(yè)的人才供需結構存在矛盾，所以在產業(yè)質量型區(qū)域，激勵性政策規(guī)制并未通過知識資本提升對數字經濟高質量發(fā)展產生促進效應。

表10的政策質量型區(qū)域中介效應檢驗結果發(fā)現，政策變量系數和知識資本系數均顯著為正，說明在政策質量型區(qū)域，激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的促進效應會受到知識資本水平影響。這可能是因為近些年國家對于該區(qū)域的政策傾斜力度較大，部署實施了一系列人才培養(yǎng)戰(zhàn)略和人才留住項目，人力資本水平的提升使得數字經濟高質量發(fā)展迸發(fā)出巨大的潛力和活力，政策實施易產生較為明顯的效果。

綜上所述，在國家層面上，激勵性政策規(guī)制可以通過提升知識資本水平進而促進數字經濟高質量發(fā)展，同時激勵性政策規(guī)制能夠幫助政策質量型區(qū)域實現數字經濟的彎道超車。因此，一個區(qū)域若能充分發(fā)揮政策帶動效應，也能夠實現數字經濟發(fā)展質量的提升。

六、主要結論與政策建議

當前，中國數字經濟總體規(guī)模不斷擴大，激勵性政策規(guī)制對數字經濟發(fā)展質量的提升作用至關重要。本文基于數字經濟高質量發(fā)展指數，構建多期雙重差分—傾向得分匹配模型，實證檢驗激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的推動效應，探討調節(jié)效應與中介效應的內在作用機制，得出以下結論。

第一，在數字經濟發(fā)展新時期，激勵性政策規(guī)制的實施顯著促進了數字經濟發(fā)展質量的提升。從政府的政策實施和財政支持方面考慮，兩種手段配合使用有利于提升中國數字經濟高質量發(fā)展水平，政府財政性支出的加入提升了激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的作用。

第二，激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的帶動效應具有區(qū)位異質性，“數字鴻溝”依然存在。從區(qū)域上來講，激勵性政策規(guī)制的實施對于享受政策優(yōu)惠區(qū)域數字經濟發(fā)展質量的提升效果最為明顯，為該區(qū)域實現數字經濟的后發(fā)趕超提供了契機，具有較大的發(fā)展空間。

第三，科技創(chuàng)新驅動效應、市場發(fā)展驅動效應和產業(yè)升級驅動效應對激勵性政策規(guī)制與數字經濟高質量發(fā)展之間的關系存在正向調節(jié)作用，為提升數字經濟發(fā)展質量提供了良好的發(fā)展情境。中國不斷加大數字經濟高質量發(fā)展的外部支持，實施更多的“輸血行為”激發(fā)數字經濟發(fā)展活力，通過分別考察科技創(chuàng)新水平、市場化進程和產業(yè)結構升級三個方面發(fā)現，激勵性政策規(guī)制的實施對數字經濟發(fā)展質量的提升作用會隨著科技創(chuàng)新水平、市場化進程和產業(yè)結構升級水平的提高而提高，調節(jié)效應越積極越能夠顯著提升數字經濟質量。

第四，激勵性政策規(guī)制通過提升知識資本水平對數字經濟高質量發(fā)展產生促進作用，知識資本是重要的中介作用渠道。在全國層面上，激勵性政策規(guī)制通過知識資本的傳導作用提升數字經濟發(fā)展質量。在具體區(qū)域方面，享受政策優(yōu)惠的區(qū)域依托政策傾斜力度，知識資本的中介效應更為顯著，激勵性政策規(guī)制更容易發(fā)揮知識資本的作用，提升數字經濟發(fā)展質量，從而有效地促進地區(qū)數字經濟發(fā)展。

針對當前激勵性政策規(guī)制實施的特征事實，并結合上述實證研究結論，為促進數字經濟健康平衡發(fā)展，提出如下針對性政策建議。

第一，繼續(xù)加強試驗區(qū)支持力度，大力推廣試驗區(qū)政策經驗，實施更具激勵特征的創(chuàng)新規(guī)制措施。在全面推行大數據發(fā)展戰(zhàn)略的基礎上，拓寬激勵形式，加強政策力度，借鑒以國家級大數據綜合試驗區(qū)為代表的試點項目經驗，加速開展試驗區(qū)示范工作，強化激勵性政策規(guī)制對數字經濟高質量發(fā)展的促進作用。

第二，立足區(qū)域特色，制定具有針對性和有效性的差異化發(fā)展策略，縮小區(qū)域間數字經濟鴻溝（任保平，張陳璇，2022）。中國數字經濟發(fā)展在不同區(qū)域各具特色，激勵性政策規(guī)制的實施要充分結合地區(qū)發(fā)展狀況，制定差異化發(fā)展策略。

第三，構建多元提升互補機制，催生以數字技術為核心、市場融合為抓手、產業(yè)升級為導向的新發(fā)展路徑，加快提升數字經濟發(fā)展質量。除激勵性政策規(guī)制之外，科技、市場、產業(yè)也深刻影響著數字經濟的發(fā)展，因此應將激勵性政策規(guī)制與多方結合，全面打造數字經濟良好發(fā)展的環(huán)境基礎，共同配合發(fā)揮更加積極的政策效應。

第四，制定和實施數字經濟人才隊伍建設計劃，建立多元化人才培養(yǎng)機制，加強數字時代人力資源積累。激勵性政策規(guī)制賦能數字經濟高質量發(fā)展必須優(yōu)化知識資本結構，強化人才的主體地位。