数字经济能否促进黄河流域高质量发展——基于产业结构升级视角

王 珏，吕德胜

(西北大学 经济管理学院，陕西 西安 710127)

一、引言与问题的提出

数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,已然成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、重构全球竞争版图的关键力量。2020年中国数字经济规模达39.2万亿元,占GDP的比重为38.6%(1)详见中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书(2021年)》。与此同时,中国经济正逐渐由追求速度和数量的粗犷式发展向追求绿色和质量的集约式高质量发展转变。国务院《“十四五”数字经济发展规划》指出,发展数字经济不仅是把握科技变革和产业革命新机遇的战略选择,而且是实现国家高质量发展的重要引擎。黄河流域作为国家重大战略背景下的生态屏障和经济地带,流域发展面临生态环境改善和高质量发展的双重任务。推动黄河流域的科学发展,是破解中国绿色转型发展难点的战略举措和实现高质量发展的关键所在。对此,习近平总书记指出,“十四五”是推动黄河流域生态保护和高质量发展的关键时期,向科技要效益,进而推动流域动力变革、效率变革、经济发展质量变革,是事关中华民族伟大复兴的千秋大计。可见,数字经济不乏成为服务重大国家战略,实现高质量发展的关键依托。那么,数字经济能否促进黄河流域高质量发展?如果答案是肯定的，那么这种作用效应是否为线性关系?如何有效释放数字经济对黄河流域高质量发展的助推力量?数字经济对黄河流域高质量发展是否存在异质性影响?回答这些问题,对于释放数字经济的绿色价值,优化产业结构,推进黄河流域高质量发展具有重要意义。

有关数字经济早期研究主要集中在概念界定、发展趋势、产业特征与理论挑战等方面[1-4],有少部分学者采用实证研究方法衡量了特定信息技术应用带来的经济收益。随着数字经济逐渐成为我国经济发展中最为活跃的领域,研究者将关注重点转移到数字经济的价值创造和释放等方面,主要围绕宏观层面的“经济数量增长”“创新模式演化”“经济地理格局重塑”“高质量发展”和中观层面“产业结构升级”“产业组织创新”与微观层面的“生产效率提升”“资本市场表现”“企业管理变革”等内容展开有益讨论[5-13]。与此同时,自党的十九大报告指出“中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”伊始,学者们对高质量发展的内涵、测度、实现路径等理论与实践研究持续升温”[14]。值得注意的是,作为重大国家战略,黄河流域高质量发展备受国内外学者广泛关注[15]。研究者主要围绕黄河流域高质量发展“着力点”“机理诠释”“理论内涵”等视角展开研究,其中与本文研究最为密切的文献是数字经济赋能黄河流域高质量发展的理论研究[15],主要包括以下两个观点:第一,发展数字经济是黄河流域经济社会发展的必然趋势;第二,实现黄河流域高质量发展应当综合考虑资源禀赋、产业结构、经济规模等多种因素,顺应数字技术和科技革命发展浪潮。

综合来看,多数学者从理论层面就数字经济作为壮大实体经济的重要工具、改造传统产业的关键支点、实现国家高质量发展的重要引擎等结论基本达成共识。但遗憾的是,第一,目前学者们对于数字经济与高质量发展之间关系的学术研究多为定性研究,尤其缺乏重大国家战略背景下数字经济释放绿色价值及其机制的实证研究。同时,大部分学者在研究数字经济与高质量发展的关系时,选用人均GDP、在省级层面构建评价体系、全要素生产率等指标并不能准确反映区域经济发展质量。第二,目前少有文献从产业结构升级的视角探讨数字经济促进高质量发展和将三者纳入同一框架的实证研究。第三,现有文献对城市数字经济发展和产业结构升级的非线性经济效用缺乏应有的关注,立足黄河流域城市发展特点展开的异质性考量也较为薄弱。

本文可能的贡献主要有三个方面:第一,根据黄河流域经济社会特征,通过测度绿色全要素生产率和构建指标体系两种方法对城市高质量发展进行较为全面的衡量,不仅有利于获得更为可靠的研究结论,而且能够从较为微观的视角验证数字经济对国家重大发展战略的服务支撑能力。第二,本文重点关注数字经济的绿色价值,从产业结构视角切入,全面评估了数字经济的产业结构升级效应,在统一的框架下验证了数字经济对黄河流域高质量发展的影响及作用机制,深化了现有文献。第三,考虑到黄河流域城市发展现状,本文从流域、城市规模、资源禀赋三个方面深入分析了数字经济对高质量发展的异质性作用,通过设立数字经济和产业结构合理化、高级化三个门槛变量,并建立面板门槛模型探讨了数字经济和高质量发展之间的非线性关系。此外,本文还借助“智慧城市”试点进行外生冲击检验,进一步提高了本文的稳健性。

二、理论分析与研究假说

实现高质量发展,创新是发展动力之源、协调是内生特点、绿色是普遍形态、开放是必由之路、共享是目标归宿。数字经济作为世界科技革命和产业变革的先机,是新一轮国际竞争重点领域。与传统经济相比,数字经济在跨时空信息传输、降低数据处理及交易成本、优化资源配置等方面具有先天优势,是破除城市高质量发展过程中要素供需匹配障碍、经济活动空间受限、公平效率兼顾矛盾等问题的关键力量。同时,数字经济还可以通过新技术形成新产业、新产业催生新模式、新技术赋能传统产业三条路径,推动全球经济产业变革与高质量发展[1]。

(一)数字经济促进高质量发展的直接机制

数字经济以数字技术为核心驱动力,能够通过人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术直接推动黄河流域经济社会发展动力、效率和质量变革。具体地,在宏观层面,数字技术转变了黄河流域传统生产要素的投入、产出方式,增强了资源整合利用和生态环境治理能力,进而提升绿色生产要素的组合效率,表现为绿色全要素生产率提高。在微观层面,黄河流域市场主体可依托数字技术形成新的分工和生产方式,极大地提高了企业劳动生产率和在国内外价值链中的地位,增加了全社会的有效供给;另一方面,随着新业态新模式的产生,人民不断升级的消费需求也可以得到有效满足,有利于实现供需精准匹配的高质量发展。因此,本文提出如下研究假说:

研究假说1:数字经济能够对黄河流域高质量发展起到促进作用。

(二)数字经济促进高质量发展的间接机制

数字经济有着高创新性、强渗透性、广覆盖性的独特优势,能够形成有利于产业升级的兼具规模经济、范围经济及长尾效应的经济环境,黄河流域传统产业可以依托数字技术进行全方位、全链条改造,以数字经济新引擎赋能传统产业转型升级,调整黄河流域以劳动密集型和以重工业为主的产业结构转向合理化、高级化阶段。随着数字化的知识和信息转化为生产要素,经济新动能快速成长,新业态、新模式持续涌现,数字产业化的不断推进也能够培育黄河流域产业发展新优势,形成更为合理化、高级化的数字产业生态体系。产业结构升级代表生产要素向生产率高或生产增长率高的部门流动,产生“结构红利”,优化了社会资源配置效率,使得生产要素在各部门之间的分配趋于均衡,从而为城市高质量发展提供保证。因此,本文提出如下研究假说:

研究假说2:数字经济可以通过促进黄河流域城市产业结构升级推动其高质量发展

(三)数字经济对高质量发展的非线性效应

与传统经济相比,数字经济是信息技术革命产业化和市场化的表现,其发展受到梅特卡夫法则、摩尔定律和达维多定律支配,这就决定了数字经济边际收益递增和边际成本递减的特征。具体来说,在黄河流域数字经济发展初期阶段,用户规模较小,数字基础设施建设也不够完善,“数字红利”无法得到有效发挥。随着数字技术的迭代升级,经济主体间互动的交易成本和数字技术研发的边际成本不断下降,新产品、新业态的涌现也使得市场主体的规模报酬递增,参与者从中获得的经济社会收益呈几何式增加,城市高质量发展得以快速推进。另外,产业结构升级是实现经济发展转型、推进高质量发展的基础,在黄河流域产业结构调整初期往往会表现出转型“阵痛期”和“过渡期”的宏观运行特点,经济发展面临下行压力,数字技术发挥高质量发展助推作用的外在条件亦会受到影响。当产业结构合理化、高度化达到一定水平,产业部门之间发展的协调性更强,有利于数字经济发展转向普惠共享新阶段,数字技术对高质量发展的助推作用呈现边际递增状态。由此可见,数字经济只有与产业结构升级紧密关联,才能充分发挥数字经济对高质量发展的促进作用。因此,本文提出如下研究假说:

研究假说3:数字经济对黄河流域高质量发展存在“边际效应递增”的非线性特征。这种“非线性特征”受到数字经济发展和产业结构升级的影响。

三、研究设计

(一)模型构建

为检验上文提出的研究假说,首先针对数字经济影响黄河流域高质量发展的直接作用机制构建如下基本模型:

yi,t=α0+α1Digi,t+αnXi,t+μi+δt+εi,t

(1)

式(1)中,yi,t代表城市i在t时期的高质量发展水平,Digi,t代表城市i在t时期的数字经济发展水平,Xi,t代表一系列控制变量,α0表示截距项,α1表示核心解释变量的估计参数,μi表示控制城市i不随时间变化的个体固定效应,δt表示时间固定效应,εi,t表示随机扰动项。

为检验产业结构升级(Isui,t)在数字经济促进黄河流域高质量发展过程中是否发挥中介作用,首先在数字经济指数(Digi,t)对高质量发展水平(yi,t)的直接回归模型(1)中α1通过显著性检验的基础上,分别构建数字经济对产业结构升级、数字经济与产业结构升级对黄河流域高质量发展的线性回归模型(2)(3);其次分别通过检验模型(2)(3)中β1、γ1、γ2的显著性来判断产业结构升级是否发挥中介效应,上述模型的具体形式设定如下:

Isui,t=β0+β1Digi,t+βnXi,t+μi+δt+εi,t

(2)

yi,t=γ0+γ1Digi,t+γ2Isui,t+γnXi,t+μi+δt+εi,t

(3)

根据上文理论,在分析了产业结构升级中介效应的基础上,还有必要进一步探讨数字经济与产业结构对黄河流域高质量发展产生的非线性动态效应。因此,采用Hansen(1999)的方法设定如下面板门槛效应模型:

yi,t=φ0+φ1Digi,t×I(Isui,t≤θ2)+φ2Digi,t×I(Isui,t>θ2)+φnXi,t+μi+εi,t

(4)

yi,t=φ0+φ1Digi,t×I(Digi,t≤θ1)+φ2Digi,t×I(Digi,t>θ1)+φnXi,t+μi+εi,t

(5)

式(4)(5)中,Isui,t、Digi,t表示数字经济、产业结构发展等门槛变量,θ为待估计的门槛值,I(·)为示性函数,当相应条件为真时,取值为1,否则取值为0。根据门槛变量是否大于门槛值,将样本划分为两个区间。其他变量解释同式(1)。

(二)变量测度与说明

1.被解释变量:高质量发展水平 虽然采用全要素生产率[16]、人均GDP[17]等表征经济发展质量已成为学界共识,但此类指标未能将环境因素纳入考量,无法体现经济高质量发展过程中的绿色发展理念。对此,有学者认为绿色全要素生产率(Gtfp)同时考虑到期望产出的增加与非期望产出减少的情形,可以从集约化发展的视角衡量区域经济发展质量[18]。受限于指标测算的波动性以及维度单一性,仅将绿色全要素生产率作为高质量发展的衡量指标显然也不能完全满足研究需要,通过构建指标体系测度高质量发展成为弥补这一缺陷的可行方法[5]。值得注意的是,本文的研究区域为黄河流域,应当着重关注数字经济的绿色价值[19]。故本文同时选择绿色全要素生产率和构建指标体系两种被解释变量测度方式，验证黄河流域数字经济的高质量发展促进效应。

为尽可能增强研究的准确性与合理性,避免Gftp传统测度方法线性规划无解和由于径向和角度带来的估计偏差,借鉴Tone K(2010)的研究构建Slacked-Based Measure(SBM)方向性距离函数估算绿色全要素生产率,以充分体现当下绿色发展的新理念[20]。考虑到黄河流域资源环境特点,构造以土地、资本存量、劳动力、水资源、能源作为投入指标[21],以GDP和工业三废(工业废水排放量、工业SO2排放量、工业烟尘排放量)作为期望产出和非期望产出的SBM方向性距离函数。在高质量发展评价体系的构建方面,借鉴屈小娥和刘柳(2021)的研究,结合城市层面可获得的数据,构建由创新、协调、绿色、开放和共享五个二级指标构成的多维度综合评价指标,变量记为Hqd。

2.核心解释变量:数字经济发展水平(Dig) 目前关于地级市数字经济发展测度的相关文献较少,大多聚焦于省级层面且尚无统一标准, 本文借鉴已有的研究[22], 结合城市层面数据的可得性, 从互联网发展和数字普惠金融水平两个角度综合测度城市数字经济发展水平。 其中, 互联网发展水平包含互联网相关产出水平、 互联网相关从业人员数、 互联网普及率、 移动互联网用户数四个指标, 各指标分别用人均电信业务收入、 计算机服务和软件从业人员占比、 每万人互联网接入用户数、 每万人移动电话用户数予以度量; 数字普惠金融发展水平采用北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制的中国数字普惠金融指数(郭峰等, 2020), 该指数涵盖了覆盖广度、 使用深度和数字支持服务程度三个方面。 为避免主观赋权造成的测度误差且考虑各年份间指标横向可比性, 在对数据进行标准化处理后, 通过熵值法和线性加权计算得到本文数字经济发展综合指数, 从测度结果来看与现有研究的测算结果差别不大[23]。

3.中介变量:产业结构升级(Isu) 产业结构合理化和高级化是产业结构转型升级的两个不可或缺的过程,二者互相影响、互相联系,共同推动产业结构优化[24]。产业结构高级化是指产业结构遵循经济发展的内在逻辑和资源配置路径从低级向高级的有序演变过程,其关键在于在质量层面上实现产业结构从劳动密集型、资本密集型产业为主的低级形式向技术(知识)密集型、数字密集型产业为主的高级形式演进[25]。为深刻反映产业结构演进本质,避免数量上的“虚高级化”,本文在产业结构层次系数法的基础上,借鉴袁航和朱承亮(2018)的研究,从“质”“量”兼顾的视角刻画产业结构高级化(Asp),具体公式如下:

m=1,2,3

(6)

式(6)中yi,m,t表示城市i第m产业在t时期占城市生产总值比重,是产业结构高级化“量”的内涵;产业结构高级化“质”的内涵为产业之间的比例关系与各产业劳动生产率(lpi,m,t)的乘积加权值,劳动生产率的具体公式为:

lpi,m,t=Yi,m,t/Li,m,t

(7)

式(7)中,Yi,m,t代表城市i第m产业在t时期的增加值,Li,m,t表示城市i第m产业在t时期的就业人员,值得注意的是,劳动生产率需要采取均值化的方法进行无量纲化处理。

产业结构合理化指数(Rsp)则集中体现了产业之间协调能力和资源有效利用程度,测度方法主要有:标准结构法、结构效益系数、产业结构偏离度和泰尔指数,考虑到黄河流域城市经济基础、资源禀赋、产业结构差异较大,为准确反映三次产业的经济地位和产值与就业的结构偏差,本文采用泰尔指数的倒数衡量产业结构合理化水平,泰尔指数计算公式为:

(8)

式(8)中,yi,m,t含义同式(6),li,m,t表示城市i第m产业在t时期就业人员占总就业人员的比重,产业结构泰尔指数(TLi,t)为逆向指标,TL值越大则表示产业结构不合理程度越高,本文在计算时对其做倒数处理,即Rsp=1/TL。

4.控制变量 参照已有研究[5][17],本文在基础回归模型中控制了一系列城市特征变量，以尽可能地缓解遗漏变量偏误,具体为:①经济发展水平(lnPgdp),用城市人均GDP对数值表示;②外商投资(Pfdi),用城市人均FDI衡量外商投资水平;③固定资产投资(Pfai),用人均固定资产投资对数值表示;④交通水平(Ptb),用每万人公共汽车数量表示;⑤人口规模(lnPeo),用城市总人口的对数值表示;⑥政府支出(Gov),用地方财政支出占GDP比重表示;⑦金融发展水平(Fia),用机构存贷款余额比地区生产总值表示。

5.数据来源和研究范围 本文运用2011—2019年地级市数据研究数字经济对黄河流域高质量发展的影响,相关数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》,能源数据来自《中国环境统计年鉴》,缺失值通过查找相应各省份和地级市统计年鉴与统计公报补齐。表1展示了数字经济和高质量发展评价体系的构建指标、衡量方法和指标属性。其中,经济增长波动率的测度采用屈小娥和刘柳(2021)的做法[19],PM2.5浓度数据参考陈诗一和陈登科(2018)的做法进行处理[17],人均碳排放量的计算参考张艳等(2022)的做法[26],水污染规制力度采用罗知和齐博成(2021)衡量长江流域水污染规制的方法[27]。主要变量描述性统计结果如表2所示。根据水利部黄河水利委员会划定的黄河流域范围,结合城市数据可得性与准确性,选取青海、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东8个省区的77个地级市作为研究对象。参考一般文献做法,将青海、甘肃、宁夏、内蒙古所含城市作为黄河流域上游区域,陕西、山西所含城市作为中游,河南、山东所含城市为下游区域[28]。

表1 数字经济和高质量发展水平指标体系

四、实证结果分析

(一)基准回归

表3展示了数字经济发展对黄河流域高质量发展的基准回归结果,其中在以绿色全要素生产率(Gtfp)为被解释变量的模型(1)(2)中,数字经济发展(Dig)的估计系数显著为正,在以指标体系构建成的高质量发展(Hqd)作被解释变量的模型(3)(4)中,数字经济发展(Dig)的估计系数同样显著为正,这表明数字经济的发展可以显著促进黄河流域城市层面的高质量发展。从控制变量的回归结果来看,经济发展水平、外商投资、交通水平、人口规模、金融发展对黄河流域高质量发展起到了正向促进作用,这也验证了新时代扩大高水平对外开放、改善人口结构进而保持人口红利和建立高水平资本市场对于黄河流域高质量发展的关键作用;固定资产投资对黄河流域高质量发展的影响不显著,这可能与黄河流域城市固定资产投资带来的环境外部性和对经济发展的路径依赖性有关;政府支出对黄河流域高质量发展并未起到促进作用,可能存在的原因是政府远离技术发展前沿,项目资助存在较高失误率,同时还可能造成“挤出效应”从而损害公平竞争环境[29]。

表2 主要变量描述性统计

表3 数字经济影响黄河流域高质量发展的基准回归结果

(二)异质性分析

1.流域异质性 受经济、地形、历史等因素的影响,黄河流域上中下游数字经济和高质量发展水平差异较大,因此有必要进一步对比研究数字经济影响黄河流域高质量发展的流域异质性,本文将黄河流域77个地级市划分为上中下游分别进行固定效应模型回归。表4结果显示数字经济发展对黄河流域上中下游城市高质量发展均产生显著促进作用,影响效应都呈现下游>中游>上游的状态,这可能由于中下游数字经济发展起步较早,数字红利释放更为充分。控制变量回归结果与全样本回归相比,值得关注的点在于:第一,人口规模对于黄河上游流域高质量发展促进作用不显著,这可能是由上游地区适龄劳动力流出和人口红利效应较弱导致;金融水平未对于黄河上游流域高质量发展起到促进作用,原因可能是金融市场的发展虽然能够增加流动性供给,但只有保证金融业发展质量,才能增强金融服务实体经济能力[30],其对上游地区高质量发展并未起到实质性促进作用。

表4 数字经济影响黄河流域高质量发展的流域异质性检验

2.城市发展规模异质性 由于黄河流域城市发展规模存在较大异质性,数字经济对黄河流域高质量发展的作用效果可能会因城市发展规模的不同产生较大差别。基于此,有必要对黄河流域的城市发展规模的异质性进行深入讨论。故本文借鉴已有研究[31-32],参考《中国城市商业魅力排行榜》(2)《中国城市商业魅力排行榜》由新一线城市研究所发布,详见https:∥www.yicai.com/topic/101047702/,从商业资源集聚度、城市枢纽性、城市活跃度、生活方式多样性和未来可塑性五个维度对城市进行分级,将77个地级市进行分类整合。表5展示了数字经济对黄河流域不同规模城市的回归结果(3)由于篇幅限制,文章在部分实证中仅展示以绿色全要素生产率(Gtfp)作为高质量发展代理变量的回归结果。,其中三、四线城市数字经济发展水平的系数显著为正,根据“后发优势理论”,表明黄河流域三、四线城市已经具备数字红利释放条件及后发优势,这也证明了“以数字经济助推区域协调发展”的正确性。一线和五线城市数字经济估计系数为正但不显著,可能因为一线城市高质量发展水平相对较高,数字经济的高质量发展促进空间有限,而五线城市可能缺乏释放数字红利的主要经济社会环境[33]。

表5 数字经济影响黄河流域高质量发展的城市规模异质性检验

3.城市资源禀赋异质性 黄河流域城市半数以上是资源型城市,以新经济破除该类城市“资源诅咒”对推动黄河流域高质量发展有重大意义[33]。为明确各类城市的发展方向和重点任务,根据《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020年)》中划定的资源型城市及分类(4)《全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020年)》由国务院2013年11月印发,详见http:∥www.gov.cn/gongbao/content/2013/content-2547140.htm,本文将黄河流域城市分为五类分别进行固定效应模型回归。表6分别展示了各类城市的异质性回归结果,数字经济发展对黄河流域衰退型城市、再生型城市、非资源型城市高质量发展有显著促进作用,同时也验证了数字经济对于修复黄河流域经济变换裂缝、破解“资源诅咒”陷阱和提升资源利用效率的关键作用。对于成长型城市和成熟型城市来说,其资源开发处于上升和稳定阶段,经济社会发展水平较高,产业结构相对合理,数字经济对该类城市高质量发展的提升作用有限。另外,从衰退型城市的视角来看,其经济发展和政府支出变量对高质量发展的影响与其他类型城市有着显著区别,这表明如果政府财政支出的目的是单纯追求GDP增加,而忽视其对产业结构和生态环境等的外部影响,反而会制约黄河流域高质量发展进程。

表6 数字经济影响黄河流域高质量发展的城市资源异质性检验

(三)机制检验

前文从产业结构的视角分析了数字经济对黄河流域高质量发展的间接作用机制。为验证该假设,本文选取产业结构高级化和产业结构合理化作为中介变量。表7展示了中介效应模型的回归结果,第(1)(3)列分别展示了黄河流域数字经济发展对产业结构高级化和产业结构合理化的回归结果,二者估计系数均通过了10%显著性检验,表明数字经济能够显著推动黄河流域产业结构升级。第(2)(4)列显示将数字经济和产业结构升级指标共同加入回归方程的结果,Dig的回归结果均小于不考虑产业结构升级情况下的估计系数(0.098),验证了产业结构升级在数字经济影响黄河流域高质量发展过程中起到部分中介效应。这表明数字经济可以通过优化黄河流域产业结构进而推进高质量发展,其中产业结构合理化所发挥的间接效应大于产业结构高级化。为进一步验证中介机制检验结果的稳健性,本文采用Sobel检验和Bootstrap检验对产业结构升级的中介效应进行了检验,两种检验方法的原假设均为H0:β1×γ1=0。其中Sobel Z值、Goodman—1(Aroian)Z值、Goodman—2 Z值对应的P值均在5%水平上显著拒绝原假设,Bootstrap在不同抽样次数下的检验结果显示,回归的95%置信区间均不包含零,从而拒绝原假设。故产业结构升级在数字经济影响黄河流域高质量发展中起到中介作用。

表7 数字经济影响黄河流域高质量发展的机制检验

(四)进一步分析:门槛效应

根据前文理论部分表述,本文采用面板门槛模型进行非线性关系检验。首先,参照Hansen(1999)的自举法(Bootstrap)检验各门槛变量进行门槛值存在检验[34],数字经济(Dig)、产业结构高级化(Asp)、产业结构合理化(Rsp)均显著通过单一门槛检验,未通过双重门槛检验。基于此,本文设定单一门槛检验的面板门槛效应模型,估计结果如表8所示。从第(1)列可以看出,在数字经济日渐成为高质量发展新动能的大背景下,弥合黄河流域城市间“数字鸿沟”刻不容缓。数字经济对黄河流域高质量发展的促进作用呈现“从无到有”的非线性变化过程,黄河流域城市数字经济发展水平低于0.218时,其对高质量发展的促进效果不显著;当数字经济发展水平大于等于0.218时,数字经济对高质量发展促进效果在1%水平下显著为正,其作用系数为0.047。

表8 数字经济影响黄河流域高质量发展的门槛效应检验

对于以产业结构高级化作为门槛变量的模型(2)中,当黄河流域城市产业结构高级化水平小于7.088时,数字经济对黄河流域高质量发展的促进作用不显著;当产业结构高级化水平大于等于7.088时,数字经济对黄河流域高质量发展的促进作用在1%水平上显著为正,估计系数为0.066。在模型(3)中,产业结构合理化水平以11.234为门槛值,门槛值前后数字经济对黄河流域高质量发展的作用效果有所增强,其估计系数从0.029提升至0.076。这表明数字经济对黄河流域高质量发展不仅受到自身数字经济发展水平的影响,还存在产业结构升级产生的调节作用,即城市数字经济发展与产业结构升级能够形成积极互动,共同作用于高质量发展[5]。

(五)稳健性检验

1.控制宏观因素变化 考虑到发展质量水平高的城市,数字经济也会得到优先发展,且相较于基准回归模型,忽略了省份随时间变化因素的影响,可能会导致数字经济与高质量发展之间的“虚假关联”。对此,本文进一步控制省份固定效应，以及省份乘时间固定效应以排除宏观系统性环境变化带来的影响。从表9的回归结果可以看出,在控制宏观因素变化后,本文的结论依旧稳健。

表9 数字经济影响黄河流域高质量发展的稳健性检验

2.工具变量法 考虑到无法穷举影响城市高质量发展的全部因素,为进一步缓解本文遗漏变量等内生性问题,本文参考黄群慧等(2019)的做法,构造以各城市1984年每百万人电话机数量和上一年全国互联网用户数的交互项,将其作为该年城市数字经济发展水平工具变量。其原因是:城市数字经济发展会受到当地历史电信基础设施水平和个人通信习惯偏好的影响,同时随着互联网的发展,固定电话等传统电信设备的使用对当代经济社会的影响日渐式微,能够同时满足工具变量的相关性和外生性。从表9的结果不难看出,Kleibergen-Paap rk LM对应的P值小于0.01,说明该检验在1%水平上显著拒绝“工具变量识别不足”的原假设;Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量大于Stock-Yogo检验10%水平上的临界值,拒绝“弱工具变量”的原假设。上述检验证明了本文工具变量的有效性,表9展示了2SLS第二阶段Dig的回归结果,与前文结果基本一致,故本文的结论是稳健的。

3.外生冲击检验 为使本文得到更加稳健的结论,故采用“智慧城市”试点作为外生冲击验证数字经济发展对黄河流域高质量发展的影响效应。政府推动的“智慧城市”试点建设能够外生地促进互联网发展水平和数字金融发展,其带来的城市建设投资和数字技术普及，既可以带动产业数字化转型,又提供了区域高质量发展的数字技术平台[35],相较于以往采用“宽带中国”引致网络基础设施提升作为“单一化”数字经济发展的外生冲击检验,其更符合数字经济发展满足人民美好生活需要的初衷和现实逻辑。故本文将“国家智慧城市”建设政策作为准自然实验,借鉴已有研究设定渐进双重差分模型[35],以期更“干净”地识别数字经济对黄河流域高质量发展的影响及作用机制。

对本文外生冲击检验结果造成潜在威胁的最大可能是国家在实行“智慧城市”试点之前,实验组和对照组存在着系统性差异。对此,本文采用事件研究法展示了DID模型的平行趋势,根据图1结果可知,政策实施前实验组和对照组不存在系统性差异。实际上,“智慧城市”试点城市的选择并非完全随机,为尽可能缓解内生性问题,在加入控制变量的固定效应模型基础上进一步控制省份及省份乘年份固定效应,表10进一步展示了“智慧城市”试点对黄河流域高质量发展的回归结果,第(1)(2)(3)列结果表明,通过控制一系列控制变量和固定效应,“智慧城市”试点政策能够较为稳健地促进黄河流域高质量发展。另外,第(4)(6)列结果说明,“智慧城市”试点可以促进黄河流域产业结构升级,根据中介效应模型,在基础双重差分模型中加入产业结构升级中介变量后,第(5)(7)列结果显示“智慧城市”试点差分项系数有所降低,由此证明产业结构升级是“智慧城市”促进黄河流域高质量发展的作用机制。

为避免“智慧城市”试点的统计显著可能来自于某些不可观测因素,本文通过构造安慰剂检验的方法来判断“智慧城市”建设的高质量发展促进效应是否由随机因素引起。按照黄河流域“智慧城市”试点情况,通过随机生成处理组并重复1 000次。由图2结果可知,这1 000个“虚假”的回归系数分布在零的附近且符合正态分布,而且并无回归系数超过本文“正确”系数,这说明并未有随机因素影响“智慧城市”试点的作用。

表10 “智慧城市”建设影响黄河流域高质量发展的效应及机制检验

4.其他稳健性检验 为进一步验证本文结论的可靠性,本文采取以下方式进行稳健性检验:第一,借鉴有关研究[17],为排除控制变量可能存在“反向因果”所引起的内生性问题,本文采取将所有控制变量滞后一期以排除此不利影响,根据表11结果可知,回归结果未发生明显改变;第二,虽然本文解释变量统计值与有关学者测度值相差不大,但为应对由于衡量角度的不同所引起的测量误差,借鉴有关研究[6],本文采用腾讯集团构建的中国“互联网+”数字经济指数作为数字经济发展水平的代理变量,结果基本不变;第三,为排除异常值,借鉴相关研究[9],对所有变量进行1%缩尾处理,本文结论依然稳健。

图1 “智慧城市”对黄河流域高质量发展的影响 图2 安慰剂检验

表11 数字经济影响黄河流域高质量发展的其他稳健性检验

五、结论与建议

立足于数字经济已然成为世界经济可持续发展的新动能这一典型事实,本文重点关注了数字经济的绿色价值,从产业结构升级视角切入,基于黄河流域2011—2019年77个地级市面板数据,在测算城市绿色全要素生产率和构建指标体系的基础上,运用高维固定效应、中介效应、门槛效应和双重差分等模型多维度检验了数字经济对高质量发展的影响及其内在机制。研究主要结论如下:

第一，数字经济可以有效助推黄河流域高质量发展。以数字技术为核心和人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术为主要内容的数字经济可直接推动黄河流域产业结构升级。产业结构升级是数字经济赋能高质量发展的作用机制,该结论通过多种稳健性检验后依然成立,这也表明“推动数字技术和实体经济深度融合”对培育高质量发展新优势的重要意义[36]。

第二，异质性分析表明,数字经济对黄河流域不同区域的高质量助推作用是不同的,表现为对黄河下游作用最强,对中游居中,对上游推动作用最弱。数字经济对高质量发展的推动作用在黄河流域三、四线城市更加突出;相较于其他资源型城市,数字经济发展对黄河流域衰退型、再生型和非资源型城市高质量发展有显著促进作用,异质性分析验证了数字经济在促进区域协调发展和破解“资源诅咒陷阱”的关键作用。

第三，数字经济对黄河流域高质量发展的影响存在数字经济发展水平和产业结构合理化、高级化的单一门槛效应。当地区数字经济发展水平和产业结构合理化、高级化超过门槛值后,数字经济对黄河流域高质量发展的促进作用显著增强,同时也表明城市数字经济发展能够与产业结构升级对高质量发展形成推进合力。

基于上述结论,提出如下政策建议:

一是调整政府支出结构,加大数字基础设施投资。固定资产投资和政府支出对黄河流域高质量发展的促进作用并不明显,这一方面反映了传统投资与高质量发展要求的不相符合,另一方面反映了政府支出在结构、先进性和前沿性上的不相适应。数字经济时代实现黄河流域高质量发展,重新调整政府投资方向和结构,要在注重数字项目开发、数字人才培养的基础上加强数字产业投资,构建以新基建为主的完善的数字基础设施系统。

二是实现传统产业数字化改造,破除“资源诅咒”。黄河流域一半以上省份为资源型城市,数字经济较高的创新性、较强的渗透性和广泛的覆盖性应成为资源型产业和资源型城市实现高质量发展的重大机遇。产业数字化兼具规模经济、范围经济及长尾经济效应,黄河流域传统产业可以依托数字技术进行全方位、全链条改造,以数字经济新引擎赋能传统产业转型升级,调整黄河流域以劳动密集型和以重工业为主的产业结构转向合理化、高级化的数字产业生态体系转变,从而跳出“资源诅咒陷阱”。

三是分类施策,黄河流域区域协调发展。黄河流域上、中、下游地区要素水平和结构以及经济发展差异较大,弥合黄河流域城市间“数字鸿沟”从而实现区域稳步协调发展刻不容缓。数字化促进产业结构升级的过程是生产要素向生产率高或生产增长率高的部门流动的过程,使得生产要素在各部分之间的分配趋于均衡,优化社会资源配置效率,可以产生“结构红利”,从而为城市高质量发展提供保证。通过实施动态化、差异化的黄河流域数字经济发展战略,使中心城市依托数字技术形成新的分工和生产方式,外围城市则应在尽量避免要素流失的同时尽可能承接中心城市的数字技术外溢,形成流域内新型数字经济产业链,既可实现产业结构的提升,又可运用数字技术解决城市间发展不平衡问题。