羅銘瑄 熱烏扎·奴乎達爾

摘 要：本文圍繞數字經濟對城市經濟發(fā)展的影響及其異質性分析展開深入研究，基于2011—2020年我國 270 個地級以上城市的數字經濟發(fā)展水平，構建了檢驗數字經濟發(fā)展對經濟發(fā)展影響的實證模型，并從地理區(qū)位、產業(yè)結構和經濟發(fā)展水平三方面展開異質性分析。結果表明：數字經濟顯著促進了經濟發(fā)展，在穩(wěn)健性檢驗后仍成立。異質性分析方面，數字經濟對中部地區(qū)的促進作用比東西部地區(qū)更顯著；按產業(yè)結構和經濟發(fā)展水平分類結果均在低產業(yè)結構水平和低經濟發(fā)展水平下，數字經濟對經濟發(fā)展有更強的促進作用，并隨著第三產業(yè)占比和經濟發(fā)展水平的提高而減弱。

關鍵詞：數字經濟；經濟發(fā)展；產業(yè)結構；異質性分析；區(qū)域經濟

本文索引：羅銘瑄，熱烏扎·奴乎達爾.<變量 2>[J].中國商論，2024（12）：-064.

中圖分類號：F276.44 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）06（b）--05

1 引言

在全球數字化背景下，我國高度重視數字經濟發(fā)展，并做出相關戰(zhàn)略部署。2015年12月，中國將推進“數字中國”建設，標志著我國數字經濟發(fā)展步入新階段。2021年3月，國家提出“十四五”規(guī)劃，數字化發(fā)展為其首要任務之一，數字化經濟發(fā)展意味著利用數字技術推動經濟轉型和升級，促進數字產業(yè)發(fā)展，提高社會服務質量和效率，以實現整體數字化轉型。這意味著數字經濟已成為我國重要的戰(zhàn)略部署方向。

多年來，我國數字經濟發(fā)展取得了“量增質優(yōu)”的突出成就，成為經濟發(fā)展的重要推動力量。2022年，我國的數字經濟規(guī)模已達50.2萬億元，連續(xù)11年顯著高于同期GDP名義增速，占GDP比重達到41.5%，成為推動經濟發(fā)展的重要引擎[1]。與此同時，數字經濟全要素生產率從 2012 年的 1.66 上升至 2022 年的 1.75，產業(yè)數字經濟全要素生產率大幅提升，數據生產要素價值進一步釋放，數字經濟實現更高質量的發(fā)展。

盡管數字經濟對全國整體經濟發(fā)展的推動作用毋庸置疑，但隨著數字經濟的發(fā)展，不同層面上“數字鴻溝”的問題也逐漸凸顯（劉軍等（2020）[2]；劉維林等（2022）[3]）。那么，從城市層面來看，數字經濟對經濟發(fā)展的影響如何？特別是基于不同城市的異質性特點，數字經濟的經濟發(fā)展推動效應又呈現何種特征？回答以上問題，對于彌合區(qū)域“數字鴻溝”具有重要的現實意義。

基于此，本文選取全國270個地級市作為研究目標，通過理論實證相結合的方式，探討了數字經濟對經濟發(fā)展的影響及其差異性，并提出相關的政策建議。

2 已有論文述評與本文創(chuàng)新點

近年來，隨著數字化技術的發(fā)展，全球數字經濟規(guī)模不斷擴大。數字經濟的崛起對經濟體系產生了深遠影響，數字經濟對經濟發(fā)展的重要性不容忽視，眾多學者就此展開了探討，主要集中在以下幾點。

一是，數字經濟賦能經濟高質量發(fā)展的作用機制。葛和平等（2021）[4]、李國榮等（2023）[5]以及陳叢波等（2023）[6]揭示數字經濟促進經濟高質量發(fā)展的理論機制，并從集聚經濟和“涓滴極化”理論出發(fā)，在理論上探討了數字經濟對經濟增長的直接效應和溢出效應存在城市異質性的邏輯。劉洋等（2021）[7]以及趙巍等（2023）[8]理論探究了數字經濟賦能經濟高質量發(fā)展的作用機制以及從產業(yè)結構轉型升級的角度得出數字經濟對產業(yè)結構合理化和轉型升級有正向作用，并分別從線性與非線性、空間效應等方面闡釋數字經濟影響產業(yè)結構升級的內在機制，提出相關假設。

二是，數字經濟的驅動因素。尚娟等（2023）[9]以及劉軍等（2020）[2]分析了數字經濟的驅動因素，從動態(tài)視角和區(qū)域異質性視角探討了增長效應的作用程度和地區(qū)差異，按照地理區(qū)位不同分為東、中、西三種類型，并基于數字經濟各維度和不同時間區(qū)間進行了穩(wěn)健性檢驗。

綜上所述，數字經濟對經濟發(fā)展的文獻研究較多，普遍的結論是，數字經濟顯著促進了經濟高質量發(fā)展，但存在區(qū)域“數字經濟鴻溝”與兩極分化現象。然而，目前的研究并未深入探討數字經濟的更深層次以及其異質性與作用機制對經濟高質量發(fā)展的影響，且已有文獻很少考慮數字經濟對經濟發(fā)展本身的影響和地區(qū)間的異質性問題，城市層面的研究更加缺乏。基于此，本文選取2011—2020年我國270個地級以上城市的面板數據，旨在深入探討數字經濟對城市經濟發(fā)展的內在機制和作用機理，同時進行數字經濟異質性的分析。

3 研究設計

3.1 模型構建

本文基于2011—2020年我國270個地級以上城市所組成的面板數據，對以上研究假設展開實證驗證。具體建構的基準回歸模型如下：

InGDPit=β0+β1Xit+β2Zit+γi+ωi+εit（1）

式（1）中，InGDPit表示i城市在第t年的生產總值取對數；Xit表示i城市在第t年的數字經濟發(fā)展指數（代表數字經濟發(fā)展水平）；Zit為控制變量集合，包括總人口、年末實有城市道路面積、城市在崗職工平均基本工資和二產占比；β0、β1、β2為待估參數；γi表示城市i不隨時間變化的個體固定效應，ωi為控制時間固定效應；εit表示隨機擾動項。

3.2 樣本分類回歸——異質性分析

為進一步驗證數字經濟發(fā)展對城市經濟發(fā)展的影響在不同城市類別中是否存在差異，本文在基準回歸的基礎上，將城市劃分為不同類型，分別進行回歸建模。

3.2.1 按地理區(qū)位的異質性分析

因地理區(qū)位不同，各地區(qū)資源稟賦和發(fā)展階段也有所不同。我國東、中、西部地區(qū)經濟發(fā)展水平和發(fā)展模式存在顯著差異，在區(qū)域分布上存在著明顯的異質性特點。已有省級層面的研究也表明不同區(qū)域數字經濟促進經濟發(fā)展的效應存在差別[10]。因此本文在異質性分析中，首先按照地理區(qū)位不同，將城市分為東部地區(qū)，中部地區(qū)和西部地區(qū)三種類型，分別進行回歸。

3.2.2 按產業(yè)結構的異質性分析

因各城市第三產業(yè)占比不同，所以我國地區(qū)間經濟發(fā)展水平存在較大差異，本文參考劉國武等（2024）[11]的研究，在異質性分析中，按照第三產業(yè)占比的不同，將270個城市排序，并按照四分位數將城市分為四個類別，由低到高依次為：低產業(yè)結構水平城市，中產業(yè)結構水平城市，較高產業(yè)結構水平城市和高產業(yè)結構水平城市。

3.2.3 按經濟發(fā)展水平的異質性分析

在城市的發(fā)展中，產業(yè)結構、人力資本、資源稟賦等生產要素的差異最終綜合體現在城市GDP的具體數值上，而基礎生產要素的差異也是導致數字鴻溝產生的重要原因。因此，本文將城市按GDP四分位劃分，分析地區(qū)數字經濟對GDP差異不同所產生的異質性，將270個城市的GDP水平進行排序，并按照四分位數將城市分為四個類別，由低到高依次為：低經濟發(fā)展水平城市，中經濟發(fā)展水平城市，較高經濟發(fā)展水平城市，高經濟發(fā)展水平城市。

3.3 變量選擇與數據說明

參考已有文獻，結合研究問題和特點，本文所采用的經濟發(fā)展變量、數字經濟發(fā)展變量以及控制變量具體如下。

3.3.1 被解釋變量

本文主要研究數字經濟對城市經濟發(fā)展的影響，選取2011—2020年全國270個城市（含直轄市、地級市）生產總值（億元）作為本文的被解釋變量，衡量各城市的經濟發(fā)展水平。由于城市之間的經濟發(fā)展水平差異較大，直接采用各城市GDP的絕對值可能存在異方差問題，因此本文將對各城市GDP做取對數處理。

3.3.2 核心解釋變量

本文的核心解釋變量為數字經濟發(fā)展指數（X），通過熵值法獲得。目前，具體測度數字經濟的相關文獻相對較少，而且大部分研究集中在省級層面對數字經濟發(fā)展水平的測度上。對此，本文參考趙濤等（2020）[12]的研究，從互聯網普及率、互聯網相關從業(yè)人員數、互聯網相關產出、移動互聯網用戶數和數字普惠金融指數五個因素出發(fā)構建指標體系，并且利用熵值法測算城市數字經濟發(fā)展指數。

3.3.3 控制變量

參考已有研究的經驗做法（唐秀美等（2017）[13]）本文將總人口（people）、城市道路面積（road）、城鎮(zhèn)在崗職工平均工資（salary）以及第二產業(yè)增加值比率（rate）引為控制變量。其中，為避免異方差問題，對總人口和城市道路面積做取對數處理。

以上各變量的描述性統(tǒng)計結果如表1所示，各變量數據主要來自2011—2020年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。對于數字金融發(fā)展，采用中國數字普惠金融指數，該指數由北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制[14]。對于部分缺失值，本文運用Stata軟件對以上指標進行插值法，補全缺失值。

4 數字經濟對經濟發(fā)展影響的實證檢驗

4.1 我國城市數字經濟發(fā)展水平評價

本文將2011—2020年我國270個城市的數字經濟發(fā)展指數進行加總并取其均值。觀察2011年、2015年和2020年三年的變化，由表2可以看出數字經濟發(fā)展指數均值大體呈逐年遞增態(tài)勢，數字經濟發(fā)展指數均值由2011年的0.047增長至2020年的0.104，增長率為121.28%。

按照地理區(qū)位劃分可以看出，東部地區(qū)數字經濟發(fā)展指數的均值遠遠高于中部和西部地區(qū)，中西部地區(qū)數字經濟發(fā)展指數的均值相差極小。按產業(yè)結構劃分后，高產業(yè)結構水平城市數字經濟發(fā)展指數的均值最高，其次是在較高產業(yè)結構水平城市?？梢钥闯觯诘彤a業(yè)結構水平城市、中產業(yè)結構水平城市以及較高產業(yè)結構水平城市三個類別下數字經濟發(fā)展指數均值差別不顯著。按經濟發(fā)展水平劃分后，同樣也是在高經濟發(fā)展水平城市數字經濟發(fā)展指數均值最高，其他年份逐年遞增。

4.2 數字經濟對經濟發(fā)展影響效應的實證檢驗

基于Hausman檢驗結果，本文選擇個體固定效應模型進行參數估計，實證檢驗數字經濟對經濟發(fā)展的影響?；鶞驶貧w結果如表3所示。由表3可以看出，無論是否引入控制變量、個體固定效應，X系數均在1%的置信水平上顯著為正，表明數字經濟對不同城市經濟發(fā)展具有顯著正向的影響。

4.3 區(qū)域異質性效應分析

4.3.1 按地理區(qū)位的異質性分析

表4展示了區(qū)域異質性回歸結果。模型（1）、（2）和（3）顯示，東中西部地區(qū)數字經濟對經濟發(fā)展有明顯促進作用。其中，中部地區(qū)數字經濟對經濟發(fā)展促進作用更強，西部地區(qū)次之，東部地區(qū)的促進作用最弱。這一結果可能是由于東部地區(qū)城市經濟活躍度高、信息技術發(fā)達、互聯網普及率高，隨著互聯網普及率的進一步提高，數字經濟對城市經濟發(fā)展的邊際效應呈遞減趨勢[14]。

4.3.2 按產業(yè)結構的異質性分析

表5展示了按產業(yè)結構異質性回歸結果。由表5可以看出，數字經濟對不同產業(yè)結構城市GDP的影響均在1%的顯著性水平下為正。從不同模型回歸結果來看，數字經濟對低、中、較高和高產業(yè)結構水平城市經濟發(fā)展的影響系數分別依次遞減，這意味著隨著第三產業(yè)比重的不斷提升，數字經濟對城市經濟發(fā)展的帶動作用不斷減弱。產生這一結果的原因可能隨著數字經濟的發(fā)展，催生了許多新興產業(yè)，這些產業(yè)通常對技術和人才的需求較大，為城市提供了發(fā)展新動能。對于三產占比低的城市來說，數字經濟的發(fā)展意味著有機會通過引進這些新興產業(yè)來促進經濟結構的升級和轉型[7]。

4.3.3 按經濟發(fā)展水平的異質性分析

表6展示了按經濟發(fā)展水平異質性回歸結果。由表6可知，數字經濟對不同經濟發(fā)展水平城市經濟增長的影響均在1%的顯著性水平下為正。對比不同類型城市回歸結果來看，數字經濟對低、中、較高和高經濟發(fā)展水平城市經濟發(fā)展的影響系數依次遞減，表示數字經濟對城市經濟發(fā)展的帶動作用隨著經濟水平的提高而減弱。產生這一結論的原因可能是高經濟發(fā)展水平城市，隨著邊際效應遞減的顯現，數字經濟的促進作用并不明顯[15]；而低經濟發(fā)展水平城市，由于尚處于數字經濟發(fā)展初級階段，隨著數字經濟生產要素的投入能夠較大程度的提升經濟全要素生產率[15]。