周小剛,文 雯

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

一、引言

2021年《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書》指出,2020年數(shù)字經(jīng)濟對中國GDP的貢獻比重約38.6%,數(shù)字經(jīng)濟成為中國經(jīng)濟發(fā)展的核心動能。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)濟新時代的到來不斷為世界經(jīng)濟發(fā)展創(chuàng)造新的可能性。研究表明數(shù)字經(jīng)濟能提高合作創(chuàng)新績效、提升產(chǎn)業(yè)鏈強度、促進城市綠色轉(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,是扎實推進共同富裕的堅實基礎(chǔ),不斷增強人民群眾獲得感、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)展新動能的數(shù)字經(jīng)濟,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)濟促進農(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)濟推進公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展機理和特點分析,僅發(fā)現(xiàn)夏杰長和王鵬飛從信息不對稱、集體行動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)化三個方面定性剖析數(shù)字經(jīng)濟賦能公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的作用機制[9],對于數(shù)字經(jīng)濟促進公共服務(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)回歸方法檢驗數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動公共服務(wù)質(zhì)量提升的影響機制[10]?，F(xiàn)有的少量相關(guān)研究從信息不對稱、集體行動和交易成本進行了傳統(tǒng)理論分析,缺乏結(jié)合技術(shù)經(jīng)濟范式、梅特卡夫法則理論進行分析的研究,相應(yīng)的實證分析亦較少,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)濟理論與經(jīng)典模型相結(jié)合,從理論機制、計量分析和空間效應(yīng)三個方向,探究數(shù)字經(jīng)濟與公共服務(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,推動數(shù)據(jù)資源整合,形成多元主體參與運營模式,不僅能提升公共服務(wù)資源配置效率,而且能促進公共服務(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)濟范式理念、梅特卡夫法則和兩部門模型對數(shù)字經(jīng)濟影響中國公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響機理進行深入研究,通過建立系統(tǒng)GMM動態(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)濟推進公共服務(wù)發(fā)展的基本規(guī)律,為加快推進公共服務(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)濟發(fā)展機遇,突破公共服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制約瓶頸,加快推進公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

二、數(shù)字經(jīng)濟對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響機理

(一)基于技術(shù)經(jīng)濟范式理念的影響機理分析

技術(shù)經(jīng)濟范式指一定類型的技術(shù)進步通過經(jīng)濟系統(tǒng)影響企業(yè)、產(chǎn)業(yè)和社會發(fā)展的過程。Freeman和Louca認為,技術(shù)經(jīng)濟范式在一定時間內(nèi)都存在具有以下三個特征的“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)濟范式,并大規(guī)模向各個產(chǎn)業(yè)和領(lǐng)域滲透。從本質(zhì)上來說,數(shù)字經(jīng)濟是一種新的技術(shù)經(jīng)濟范式,會重塑整個經(jīng)濟和社會[13]。基于技術(shù)經(jīng)濟范式研究框架,學(xué)者認為數(shù)字經(jīng)濟改變了傳統(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)要素配置來推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級[14]?；谏鲜隼碚?本文認為數(shù)字經(jīng)濟通過改進公共服務(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,促進各部門之間建立數(shù)據(jù)共享機制,政務(wù)服務(wù)逐漸實現(xiàn)移動化、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?；谏鲜龇治?提出以下假設(shè):

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

(二)基于梅特卡夫法則的非線性影響機理分析

梅特卡夫法則內(nèi)容為:一個網(wǎng)絡(luò)的價值等于該網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的節(jié)點數(shù)的平方,而且該網(wǎng)絡(luò)的價值與聯(lián)網(wǎng)的用戶數(shù)的平方成正比。該法則指出,一個網(wǎng)絡(luò)的用戶數(shù)目越多,那么網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)越多,整個網(wǎng)絡(luò)的價值也就越大。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)濟價值呈現(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)濟對區(qū)域創(chuàng)新績效有非線性特點[16]?；谏鲜隼碚?本文認為數(shù)字經(jīng)濟對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展存在非線性影響。數(shù)字經(jīng)濟投入新領(lǐng)域發(fā)展初期,各項基礎(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,低回報高投入的特征使得初期數(shù)字經(jīng)濟的影響并不顯著;到發(fā)展中期時,數(shù)字經(jīng)濟帶來的收益顯現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟的用戶規(guī)模不斷擴大,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,低投入高回報的特點使公共服務(wù)主體加大對數(shù)字經(jīng)濟的投資,更多的數(shù)據(jù)、信息等要素運用到公共服務(wù)各環(huán)節(jié),推動了公共服務(wù)的數(shù)字化、智能化和高效化運營,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)濟對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用顯著;到了發(fā)展后期,數(shù)字經(jīng)濟催生的各項新公共服務(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)濟對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的影響趨于穩(wěn)定?；谏鲜龇治?提出以下假設(shè):

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

(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模型,研究兩部門經(jīng)濟中一個部門對另一部門的外溢作用[17],由于中國各區(qū)域經(jīng)濟活動呈現(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)濟對區(qū)域經(jīng)濟增長、經(jīng)濟高質(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,本文認為數(shù)字經(jīng)濟對公共服務(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)濟的核心生產(chǎn)要素,數(shù)字平臺是數(shù)字經(jīng)濟的重要載體。數(shù)據(jù)要素的高流動性和數(shù)字平臺的在線協(xié)同效應(yīng),壓縮了時空距離,增強了地區(qū)間公共服務(wù)活動的關(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,這種特點使它不受地理空間的限制四處流動,體現(xiàn)出較強的空間溢出效應(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,進而帶動區(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會,例如教育公共服務(wù)平臺在疫情封校暫停線下授課時,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間成本都比較高,遠程醫(yī)療使醫(yī)患能遠距離線上初步溝通,跨地區(qū)治病,使偏遠地區(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

(一)模型構(gòu)建

為檢驗假設(shè)1,構(gòu)建動態(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表示時間,serviceit表示第i個地區(qū)第t年的公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平,digitalit表示第i個地區(qū)第t年的數(shù)字經(jīng)濟發(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省份不可觀測的個體固定效應(yīng),εit為殘差項。在實際中,公共服務(wù)發(fā)展水平具有滯后項特征,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,建立動態(tài)面板模型。

為檢驗假設(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為待估計門檻值,這些值將樣本劃分成了多個區(qū)間,不同區(qū)間內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟發(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)有文獻尚缺乏公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平的評價體系,所以本文參考經(jīng)濟高質(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)域的評價體系[21-22],從綠色、共享、協(xié)調(diào)和開放4個角度選取20個指標構(gòu)建公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展評價指標體系,如表1。對比各種評價方法,熵權(quán)TOPSIS法既能有效避免指標賦權(quán)過程中主觀因素的影響,又具備計算簡單、結(jié)果合理的優(yōu)點,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)展水平進行測度評價。

表1 公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平評價體系

解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。數(shù)字經(jīng)濟作為新興經(jīng)濟,評價體系、測度方法都還未統(tǒng)一[23-24]。基于現(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)濟應(yīng)用3個維度選取8個指標構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價體系如表2,采用主成分分析法得到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合值。

表2 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價體系

控制變量:綜合前面的數(shù)字經(jīng)濟和高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)文獻中的控制變量,選取創(chuàng)新投入力度、政府支持力度、經(jīng)濟發(fā)展水平三個控制變量。創(chuàng)新投入力度,選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費來衡量;政府支持力度,選取地方財政一般公共服務(wù)支出來衡量;經(jīng)濟發(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)計年鑒》《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》、國家統(tǒng)計局以及各省份統(tǒng)計年鑒等資料。先對本文要檢驗的所有變量進行描述性統(tǒng)計,結(jié)果如表3所示。

表3 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證分析

(一)基于動態(tài)面板模型的實證分析

本文采用GMM估計方法對動態(tài)面板模型進行估計,GMM即廣義矩估計(Generalized method of moments),是基于模型實際參數(shù)滿足一定矩條件而形成的一種參數(shù)估計方法,是矩估計方法的一般化。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,本研究采用Blundell和Bond提出的系統(tǒng)GMM估計方法[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,能有效彌補差分GMM的不足。

動態(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)濟對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展起到正向引導(dǎo)和促進作用,回歸系數(shù)值為0.782 4,表明數(shù)字經(jīng)濟發(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)健性問題進行解釋說明如下:

(1)內(nèi)生性問題的處理。當(dāng)動態(tài)面板模型納入被解釋變量的滯后項作為解釋變量,由于被解釋變量的滯后項與誤差項的滯后項相關(guān),在誤差項存在自相關(guān)的情況下,誤差項與誤差項的滯后項相關(guān),使被解釋變量的滯后項與誤差項相關(guān),進而導(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方法的缺點在于會損失一部分樣本信息,而且解釋變量的時間連續(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存在相關(guān)關(guān)系而帶來的內(nèi)生性影響,借鑒已有文獻對動態(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方法進行解決,將公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平的滯后項作為內(nèi)生變量,將數(shù)字經(jīng)濟發(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行了檢驗,結(jié)果如表4所示。回歸結(jié)果的AR(1)檢驗的P值小于0.01,拒絕原假設(shè),表明誤差項的一階序列自相關(guān),AR(2)檢驗的P值大于0.1,不拒絕原假設(shè),表明誤差項的二階序列不相關(guān),這說明模型設(shè)定是合理的;因為使用穩(wěn)健標準誤,Sargan統(tǒng)計量不再適用,改用Hansen-J統(tǒng)計量進行工具變量的過度識別檢驗,由Hansen過度識別檢驗的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。為增強回歸結(jié)果的可靠性,通過替代自變量和修改自變量評價體系兩種方法來檢驗?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)濟發(fā)展水平,后者采取刪除數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價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)濟和公共服務(wù)的影響顯著性與基準檢驗結(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證分析

在進行回歸分析前要先確定存在門檻效應(yīng)以及得到門檻個數(shù),本文采用Bootstrap自助抽樣方法,從單一門檻開始檢驗,通過顯著性檢驗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值進行了估計,表6給出了門檻的估計值以及相應(yīng)的置信區(qū)間。

表5 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

表6 門檻估計結(jié)果

對數(shù)字經(jīng)濟作用于公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)雙重門檻模型進行回歸分析,回歸結(jié)果如表7所示。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在0.119 5以下時,數(shù)字經(jīng)濟對公共服務(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)濟發(fā)展水平在0.119 5到0.858 0時,數(shù)字經(jīng)濟對公共服務(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)濟發(fā)展水平在0.858 0以上時,數(shù)字經(jīng)濟對公共服務(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省市視為相鄰,后者在前者的基礎(chǔ)上還將擁有公共點的兩個省市視為相鄰,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。

在進行空間計量分析前,需先檢驗數(shù)字經(jīng)濟和公共服務(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)濟和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展水平進行全局空間自相關(guān)檢驗。結(jié)果如表8所示,可以看到數(shù)字經(jīng)濟和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的全局Moran’sI指數(shù)檢驗的P值都小于0.01,表明數(shù)字經(jīng)濟和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展都通過了檢驗,存在空間相關(guān)性。

表8 全局Moran’s I指數(shù)

為進一步分析數(shù)字經(jīng)濟和公共服務(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)濟存在正向空間相關(guān)性,數(shù)字經(jīng)濟較高的省份被高值省份包圍,數(shù)字經(jīng)濟較低的省區(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)濟的局部Moran’s I散點圖

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

面板數(shù)據(jù)在進行建模時應(yīng)先確定其適合建立隨機效應(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檢驗進行檢驗,檢驗結(jié)果顯示建立隨機效應(yīng)模型更加合適。然后又檢驗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檢驗表明建立空間杜賓模型最合適。因此本文建立帶有隨機效應(yīng)的空間杜賓模型進行分析,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,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本地區(qū)公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展。表明為推動區(qū)域間公共服務(wù)協(xié)同高質(zhì)量發(fā)展,各地區(qū)應(yīng)加強互聯(lián)互通,掃除公共服務(wù)惠及全民過程中的體制機制障礙。數(shù)字經(jīng)濟發(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,表明數(shù)字經(jīng)濟存在顯著的空間溢出效應(yīng),空間相鄰地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高能夠顯著促進本地區(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,形成數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展共同體,為公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展提供區(qū)域動力。控制變量中創(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,簡單的回歸系數(shù)并不能很好地反映數(shù)字經(jīng)濟對公共服務(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個省份的面板數(shù)據(jù)為樣本,運用系統(tǒng)GMM動態(tài)回歸模型、門檻回歸模型和空間杜賓模型,實證檢驗了數(shù)字經(jīng)濟對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用、非線性作用特點和空間溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn):第一,數(shù)字經(jīng)濟對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展有正向促進作用,采取替代自變量和修改自變量評價體系兩種方法進行穩(wěn)健性檢驗,結(jié)論一致。第二,數(shù)字經(jīng)濟對公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用具有非線性特點,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)濟發(fā)展環(huán)境。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字經(jīng)濟發(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,加強人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等智慧平臺建設(shè),提升數(shù)字經(jīng)濟軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施水平。第二,加深數(shù)字經(jīng)濟與公共服務(wù)業(yè)的深度融合,激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟的網(wǎng)絡(luò)放大器效應(yīng)。政府應(yīng)鼓勵傳統(tǒng)公共服務(wù)業(yè)積極融入數(shù)字經(jīng)濟催生的新模式中,根據(jù)發(fā)展的非線性特點,在初期夯實數(shù)字經(jīng)濟在公共服務(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,在后期保持數(shù)字經(jīng)濟在公共服務(wù)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。第三,采取差異化發(fā)展策略,推動區(qū)域間公共服務(wù)業(yè)協(xié)同聯(lián)動發(fā)展。中國數(shù)字經(jīng)濟和公共服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展在區(qū)域間的發(fā)展呈現(xiàn)不同特點,政府應(yīng)充分考慮各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、創(chuàng)新投入力度等因素,實施滿足本地區(qū)發(fā)展需要的政策。政府應(yīng)加強區(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)揮輻射帶動作用和示范帶頭作用,以實現(xiàn)公共服務(wù)業(yè)的區(qū)域協(xié)調(diào)均衡,從而實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。