数字经济对吉林省经济高质量发展的影响研究

任春玲，刘 莹

（长春金融高等专科学校 科研处，吉林 长春 130124）

数字经济作为数字时代的主要经济形态，在增强经济实力、提高创新效率、促进绿色发展、改善人民生活等诸多方面发挥着越来越重要的作用，已日益成为全球经济发展的新动能。数字经济正在深刻影响着我国经济的整体运行，是我国经济增长中极具发展前景的新动能。与先进地区相比，由于区位条件、产业结构等原因，目前吉林省的数字经济占比、产业的数字化水平相对较差，但凭借次动优势，吉林省发展数字经济仍有较大潜力。因此，现阶段查找吉林省数字经济发展中存在的问题，厘清数字经济赋能吉林省经济高质量发展的真实效应，抢抓数字经济发展机遇，打通吉林省经济高质量发展的“动脉”，对提升吉林省竞争力具有重要的现实意义。

一、文献综述

现有文献主要关注数字经济和经济高质量发展的关系，以及数字经济推动经济高质量发展的作用机理和作用路径。李宗显、杨千帆（2021）通过构建中介效应模型与空间面板计量模型，验证了技术创新是数字经济提升经济高质量发展的途径，对数字经济有正的溢出效应。[1]葛和平，吴福象（2021）通过两部门模型和面板门槛模型验证了数字经济可以提升经济高质量发展，并且在不同的经济效率与经济结构地区，促进强度并不相同。[2]张腾，蒋伏心，韦朕韬（2021）从经济高质量发展的分维度角度详细地阐述了数字经济提升经济高质量发展的路径，并通过实证模型对此进行验证。[3]

综上所述，许多学者和专家从不同层面、角度对数字经济与经济高质量发展进行了研究和探讨，取得了较为丰富的研究成果，不仅从理论角度阐述其作用机理，而且从实证角度验证其实现路径。关于吉林省数字经济赋能经济高质量发展的研究还基本处于空白状态。因此，本文深入探究吉林省数字经济与经济高质量发展之间的关系，为数字经济赋能吉林省经济高质量发展提供实证论据。

二、吉林省经济高质量发展现状分析

本文根据周少甫、陈亚辉[4]与刘华珂、何春[5]等对经济高质量发展的指标选取与测算，结合数据可得性，得出经济高质量发展评价指标体系（见表1）。

表1 经济高质量发展评价指标体系

吉林省经济高质量发展水平数据来源于《吉林省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》，选取吉林省8个城市（长春市、吉林市、四平市、辽源市、通化市、白山市、白城市、松原市）2009—2019年数据，通过熵值法测算得出吉林省各城市经济高质量发展水平（见表2）。

表2 吉林省2009—2019年经济高质量发展水平

由表2可知，2009—2019年吉林省经济高质量发展水平整体呈波动状态，没有明显的上升或下降趋势。长春市、四平市在这12年间，经济高质量发展水平呈上升趋势，发展良好；吉林市、辽源市在这12年间经济高质量发展水平总体呈下降趋势；四平市、通化市、白山市、白城市、松原市在这期间整体呈波动状态，没有呈现出一致的发展态势。从上述分析可知，在这近12年内，吉林省经济高质量发展情况较差，没有找到促进经济高质量发展的着力点。

从2009—2019年平均值角度来看，只有长春市、吉林市、通化市的平均值高于整体的平均值；白山市、辽源市与平均值相差不大；白城市、松原市、四平市较大程度低于均值。从上述分析可知，长春市经济高质量发展水平在省内处于领先的位置，其余城市（尤其是白城市、松原市、四平市）在今后的发展过程中不仅要注重经济增长速度，更要考虑经济的发展质量。

三、吉林省数字经济发展现状分析

本文对数字经济的测度参考杨慧梅的研究，[6]并结合《中国数字经济发展与就业白皮书（2021年）》。从“产业数字化”和“数字产业化”两个维度对数字经济水平进行测度（见表3）。

表3 数字经济发展评价指标体系

吉林省数字经济发展水平数据来源于《吉林省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和吉林省专利信息服务网，选取吉林省8个城市（长春市、吉林市、四平市、辽源市、通化市、白山市、白城市、松原市）2009—2019年数据，通过熵值法测算得出吉林省各城市数字经济发展水平（见表4）。

表4 吉林省2009—2019年数字经济发展水平

由上表可知，2009—2019年吉林省数字经济发展水平整体呈波动状态，没有明显的上升或下降趋势。在这12年间，长春市数字经济发展水平整体发展态势较好，在较高水平内上下波动；吉林市次之，数字经济发展水平在这期间整体呈下降趋势，处于中下游水平；其余6个城市在这期间在较低水平上上下波动。综上所述，吉林省数字经济水平在这12年内没有得到良好的发展。

从2009—2019年平均值角度来看，只有长春市、吉林市的平均值高于整体的平均值，其余6个城市远低于均值。从上述分析可知，长春市数字经济发展水平处于遥遥领先的位置，长春市在今后发展中应发挥领头羊的作用，辐射带动周边地区的数字经济发展。

四、数字经济对吉林省经济高质量发展影响的实证分析

（一）变量选择与模型设定

本文的被解释变量为经济高质量发展水平（HQ）、解释变量为数字经济发展水平（DE），参考相关文献，选择的控制变量为政府干预（Gov）、外资依存（FDI）、金融发展水平（FD）。控制变量详细介绍如下：

政府干预（Gov）：地方财政支出占地方生产总值的比重，主要衡量各地区政府对经济的干预力度。

外资依存（FDI）：外商直接投资占地区生产总值的比重，主要衡量各地区对外资的依赖程度。

金融发展水平（FD）：银行业金融机构各项存贷款余额占GDP的比重，主要衡量金融发展水平。

本文数据来源于《吉林省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《区域统计年鉴》，根据数据的可得性，本文采用的数据为吉林省8个城市（长春市、吉林市、四平市、辽源市、通化市、白山市、白城市、松原市）2009—2019年数据。本文设定模型如下：

（二）实证结果分析

在实证分析之前，进行单位根检验以验证数据的平稳性，因为本文的数据属于n＜T的长面板数据，选择LLC检验以进行单位根检验，结果见表5。

表5 各变量单位根检验结果

由上表可知，核心变量与控制变量外资依存为平稳序列，控制变量政府干预、金融发展水平一阶差分后是平稳的，所有序列可以用于后续的回归分析。

本文的数据为面板数据，需进行豪斯曼检验面板模型应选择随机效应模型还是固定效应模型，豪斯曼检验结果见表6。

表6 豪斯曼检验结果

由上表可知，豪斯曼检验的P值为0.2830＞0.1，所以接受原假设，选择随机效应模型。

本文数据为长面板数据，选择全面FGLS模型进行回归，在回归前需通过沃尔德检验、LM检验进行组间异方差、组内自相关、组间同期相关的检验，以选择恰当的模型进行回归，检验结果见表7。

表7 组间异方差、组内自相关、组间同期相关检验结果

由上表可知，组间异方差检验的P值为0、组内自相关的P值为0.0687，均小于0.1，所以认为存在组间异方差、组内自相关。组间同期相关的P值为0.5503，大于0.1，所以认为不存在组间同期相关。最后，本文选择组间异方差、组内自相关FGLS方法进行回归。

为验证模型的稳健性，检验加入不同控制变量后核心变量的变化情况，本文选择逐步加入控制变量，回归结果如下（见表8）：

表8 实证分析结果

由上表可知，在逐步加入控制变量的过程中，数字经济发展水平的回归系数一直正显著，说明数字经济是提升吉林省经济高质量发展的发力点。外资依存的回归系数正显著，说明对外投资可以提升吉林省经济高质量发展水平，但作用程度远小于数字经济。政府干预力度的变化情况与金融发展水平的变化情况对吉林省经济高质量发展的影响不显著，可能因为政府的干预行为与金融发展水平的变化属于长期过程，在短期内实际作用不能凸显出来。

五、结论与建议

由上述的分析可知：第一，2009—2019年，吉林省的数字经济发展水平与经济高质量发展水平并没有呈现出整体的上升趋势，而是呈上下波动发展态势；第二，在吉林省这8个城市中，长春市的数字经济发展水平和经济高质量发展水平均处于领先位置，各市数字经济发展水平和经济高质量发展水平不均衡；第三，数字经济可以显著提升吉林省经济高质量发展水平，外资依存可以提升吉林省经济高质量发展水平，但其促进力度显著低于数字经济。

针对上述结论，提出如下建议：一是政府应加大数字基础设施的建设力度，吉林省除长春市外，整体数字经济发展水平较低，政府应加大对其他地区的数字基础设施建设力度；二是吉林省数字经济发展水平不均衡，区域差异较大，各地政府应因地制宜，根据自身的发展水平，提升数字经济水平；三是政府应促进传统产业向数字化方向转型，以提升其经济效率，促进经济高质量发展。[7]