国家级大数据综合试验区能否促进区域经济高质量发展——基于试点区政策的准自然实验

苏锦旗 唐诗瑶 张营营

(1.西安邮电大学经济与管理学院,陕西 西安 710061;2.西安邮电大学现代邮政学院,陕西 西安 710061)

一、引言

党的二十大报告指出,高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。以习近平总书记为核心的党中央提出的经济高质量发展,是党和国家基于中国特色社会主义进入新时代的历史方位、社会主要矛盾与发展格局重要变化,着眼于我国发展阶段、发展环境、发展条件面临的机遇与挑战,对中国经济发展阶段的科学判断[1]。当前,我国经济增长速度日趋缓慢,正处于经济结构亟待优化发展的新阶段,面对人口持续增长、环境污染加剧以及消费需求不断升级等问题,我国将促进经济高质量发展作为维持社会经济可持续发展的基本要求。而数字经济作为推动我国经济高质量发展的重要创新力和推动力[2],由其衍生出的海量数据的作用和地位也愈发凸显,成为数字经济时代具有战略性意义的生产要素。培育发展数据要素市场,加速释放数据要素红利,是推进经济提质增效的重要路径与构建新发展格局的必然要求[3]。为加快大数据战略布局,全面推进数据要素的开发与运用,构建数据要素主导下的经济发展新格局。国务院于2022年1月份正式印发了《“十四五”数字经济发展规划》,提出要充分发挥数据要素赋能作用,不断创新数据要素开发和应用机制。2022年6月22日,习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议也强调,数据作为新型生产要素,是实现数字化、网络化和智能化的根本,数据要素已经迅速地融入到生产、分配、流通、消费以及社会服务管理中,使生产生活方式和社会治理方式发生深刻变革。这些文件以及政府工作报告充分表明,数据要素已成为数字经济时代最主要的战略资源与核心引擎。

为充分发挥数据要素的经济赋能作用,2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,明确提出“启动区域试点推动贵州等地大数据综合试验区发展”,贵州省大数据试验区于当年9月正式挂牌成立,这也是全国第一个大数据综合试验区。2016年10月,第二批获批建设国家级大数据综试区的省份名单发布,包括两个跨区域类综试区(京津冀、珠江三角洲),四个区域示范类综试区(上海、河南、重庆、沈阳),一个大数据基础设施统筹发展类综试区(内蒙古)等。大力建设大数据综合试验区、紧抓数据要素产生的经济红利,现已成为地方经济发展的重要内容。在此背景下,准确评价国家级大数据综合试验区设立对区域经济高质量发展的影响效应,从政策实施和理论层面进行机制解析,探究大数据试验区设立促进区域经济高质量发展的作用机制,对于未来国家制定和执行相关政策具有重要意义。

梳理现有研究,大量文献多从数字经济、产业转型、创新能力、外商投资、区域环境等维度解析实现区域经济高质量发展的关键动力[4-9],对如何影响区域经济高质量发展展开了细致的分析和评价。但是综观来看,仍然存在值得深入探索的地方:鲜有研究将大数据试验区设立与区域经济高质量发展纳入统一的分析框架,大数据试验区设立对区域经济高质量发展的促进作用究竟有多大以及通过何种途径实现,还缺乏严谨的、有说服力的经验证据及理论阐释。鉴于此,本文将在以往学者的研究基础上,从理论和实证两个层面探究大数据试验区设立究竟通过何种作用机制实现区域经济高质量发展,证实大数据可以成为新时代中国经济高质量发展水平提升的新动能。

本文可能的边际贡献在于:(1)从国家级大数据综合试验区试点政策的视角,运用多期双重差分模型,将大数据试验区设立与区域经济高质量发展纳入同一研究体系之下,为进一步提升区域经济高质量发展提供新的思路;(2)在解析大数据试验区设立促进区域经济高质量发展的作用机制时,创新性地将市场交易效率和城市生产效率纳入研究框架,通过理论和实证研究证实了这两种机制的存在,对大数据试验区设立的政策效果进行了详细解构;(3)基于我国城市区域分布、初始产业结构以及科教水平高低等特征对大数据试验区设立促进区域经济高质量发展的城市异质性展开了更深层次的研究。同时,通过引入营商环境和环境规制两个思考维度,探究二者在大数据试验区设立驱动区域经济高质量发展之间的调节效应,尽可能地从多个层面刻画大数据试验区设立所产生的政策红利。

二、文献综述

综观现有文献,与本文研究相关最为密切的主要有以下两类:一是经济高质量发展水平评估及影响因素的相关研究;二是国家级大数据综合试验区试点政策的相关研究。因此,本文文献综述部分将基于上述两类研究展开。

(一)经济高质量发展水平评估及影响因素的相关研究

自“经济高质量发展”这一概念被提出之后,如何测度经济高质量发展水平成为了近年来学者们热烈讨论的关键问题。现有文献中所提出的衡量方法大致分为两种,其一是使用单个指标,如人均实际GDP[4]、全要素生产率[10]、绿色全要素生产率[11]等等。然而,由于经济高质量发展的基本特征是多维性,需要构建多维复合的评价指标体系,因此使用单一变量来衡量的方法显然有失偏颇。第二类即使用复合型指标,通过构建多维度综合评价指标体系测算经济高质量发展指数。但在现有的多维指标评价文献中,各维度和指标的选取存在很大差异。一部分学者从经济发展面的角度,构建经济高质量发展评价指标体系,如李强(2021)[12]基于经济发展能力与经济发展效益两个维度对经济高质量发展水平进行了衡量。也有部分学者,将“新发展理念”融入到经济高质量发展之中,佟孟华等(2022)[13]在阐释经济高质量发展内涵基础上,从经济运行、增长动能、生态环境、社会民生四个方面选择44个基础指标,构建了经济高质量发展指标体系。还有另一部分学者从其他层面来进行拓展研究,例如王蔷等(2021)[14]从县域产业升级、要素激活、城乡融合、制度创新等方面整体分析了县域经济高质量发展水平;Ji等(2023)[15]依据党的十九大所提出的“质量变革、动力变革、效率变革”构建了粤港澳大湾区经济高质量发展的指标体系。上述文献为本文构建经济高质量发展水平多维度衡量指标体系奠定了非常重要的基础。

学术界对区域经济高质量发展的影响因素,也进行了深入的探讨。赵涛等(2020)[5]提出数字经济能够通过提升创业活跃度来赋能高质量发展;周忠宝等(2022)[8]从经济基本面、社会发展以及生态环境成果三个维度出发,采用Index DEA模型,构建了经济高质量发展评价指标体系,探究了外商直接投资对中国经济高质量发展的影响;崔祥民和柴晨星(2022)[9]研究了创新人才集聚对经济高质量发展的影响;Shan和Ren(2023)[16]验证了经济高质量发展的空间溢出效应,并探讨了可再生能源消费与旅游业发展对经济高质量发展的作用效果;Shi等(2023)[17]研究发现环境规制和技术创新对经济高质量发展不仅具有独立效应,而且具有相互促进的协同效应。综上,现有研究对区域经济高质量发展的影响因素已进行了卓有价值的探索,然而国家级大数据综合试验区作为一种政策手段,其推动区域经济高质量发展的实际作用如何,仍有待进一步考证。因此,本文将在现有文献的基础之上,将大数据试验区作为政策基准,实证分析大数据试验区能否促进区域经济高质量发展,并解析其内在作用机制。

(二)国家级大数据综合试验区试点政策的相关研究

现有文献针对于国家级大数据综合试验区政策效应的研究较少,可大致分为大数据试验区设立所产生的经济提质效应、技术创新效应、环境改善效应三个层面。在经济提质效应方面,学者们认为国家级大数据综合试验区的设立可以对我国区域全要素生产率、流通业绩效与数字经济发展[18-20]等产生积极影响,并且学者Zhang等(2023)[21]实证研究了城市整体发展和国家级大数据试验区设立对城市房价的影响,发现大数据试验区政策更有利于郊区住房交易价格的上涨,认为大数据试验区设立可能会导致居民向郊区迁移。在技术创新效应层面,学者徐林等(2022)[22]采用广义双重差分法评价了大数据试验区设立对于城市创新能力的推动作用;同时学者陈文和常琦(2022)[23]探索了大数据试验区设立对于企业技术创新的影响。在环境改善效应层面,学者郭炳南等(2022)[24]运用多期DID和PSM-DID方法,评估了大数据试验区设立对城市空气质量的影响,并提出试验区设立可以通过推动产业升级、促进技术创新以及优化资源配置改善城市空气质量;Wei和Zhang(2023)[25]研究发现试验区政策可以对绿色全要素生产率产生正向影响,并且基于要素配置的角度阐述了其内在作用机制。

综上所述,建立国家级大数据综合试验区对我国经济增长、技术创新、全要素生产率提升、改善区域环境等方面产生了明显的积极作用。但是,少有学者关注到大数据试验区设立与区域经济高质量发展之间的逻辑关联及其内在作用机制。在当前中国经济发展急需转型升级和数字经济迅猛发展的背景下,深入研究大数据试验区设立对区域经济高质量发展的影响效应,无疑更具现实意义。

三、研究设计

(一)研究假设

数字经济时代,信息和大数据逐渐转化为关键生产要素,新模式和新业态层出不穷,而国家级大数据综合试验区的设立切实推动了区域内和区域间的要素流通,引领了我国大数据产业的革新发展。本文基于经济高质量发展的内涵及其多维性特征,将“新发展理念”与经济发展面相结合,综合考虑经济、社会和环境等方面因素,认为大数据试验区设立可以通过以下六个方面对区域经济高质量发展产生影响。

1.大数据试验区、经济效益与经济高质量发展

数字经济时代,数据资源已经成为城市发展的内核驱动因素。与工业经济时代相比较,数字产品服务与数字资产层出不穷,成交的产品与服务也更多元化。数据要素所具备的非竞争性、易复制性、非排他性等技术经济特征,使得数据要素生产函数呈现出规模收益递增这一非线性特征,即数据要素的经济赋能作用将不再受边际报酬递减规律制约[26]。基于此,数据要素和其他生产要素深度融合,可以起到效率倍增作用,进而推动城市经济增长。国家建立大数据综合试验区带动了大数据相关产业的蓬勃发展,并在相关政策驱动下,进一步推动数据要素被充分发掘与高效使用。伴随着大数据产业发展的蓬勃态势,整个社会所积累的数据资源将会日益丰富,数据资源对经济高质量发展的促进作用也将日益提升。

2.大数据试验区、创新驱动与经济高质量发展

以“创新”为核心的新发展理念反映了人们对发展动力的理解,解决的是“发展是什么”的问题。建立大数据试验区,以数据资源开放共享来加快信息流动,推动交易市场公开透明、缓解创新活动信息不对称等问题,进而实现创新要素的优化配置[22]。数字技术与畅通的信息传输渠道可以促进知识生产与传播效率的提升,推动高端人才、高新技术企业及研发资本等创新要素聚集,综合推动城市技术创新[27]。继而,技术创新促使新技术产业迅猛发展,由传统要素驱动型经济增长向创新驱动型经济增长方式转变[28],由此带动经济高质量发展。

3.大数据试验区、协调优化与经济高质量发展

“协调”发展反映了对发展格局的认知。城市协调发展既包括微观经济内部协调发展、宏观经济运行协调发展,也包括经济与自然协调发展。设立大数据试验区可以加速数据要素与传统产业深度融合,拉动传统产业运行效率,通过产业关联、技术扩散等效应促进传统产业结构转型升级[24]。同时,大数据试验区设立为大数据产业及其关联产业的结构升级提供载体,而产业结构升级是构建现代化产业体系和新发展格局的内在要求和重要方式,也是促进地区经济高质量发展的有效路径[29],即大数据试验区可以推进城市工业化、信息化与城镇化融合发展,通过改造传统产业、发展新兴产业推动区域产业结构调整与更新,进而实现城市产业结构优化与城市经济体协调发展,为区域经济高质量发展带来新增长点。

4.大数据试验区、绿色生态与经济高质量发展

“绿色”体现的是对发展质量的认识,建立在资源与能源合理利用的基础之上,本质上是人与自然和谐共生。一方面,大数据技术能够形成数字经济新模式,将高科技产业与传统产业深度融合,把产品从制造到消费整个过程联系在一起,提高生产效率和降低成本,防止资源浪费,形成绿色生产的新型发展模式。另一方面,大数据技术可以对生产和消费等各个方面的信息资源进行整合,形成产业联动,有利于政府部门实施科学决策、创新生态环境监管模式,促进环境治理,形成绿色生活的发展模式,即设立大数据试验区可以激励区域绿色发展,赋能区域绿色技术研发与产业转型升级,为经济发展带来新动能[30],在区域经济高质量发展过程中发挥着辐射带动和示范引领效应。

5.大数据试验区、合作开放与经济高质量发展

“开放”体现的是对发展空间的认识,解决的是“怎样发展”的问题。历史经验表明,要提高城市经济发展水平,必须积极地顺应新时代发展潮流,坚持对外开放。大数据试验区致力于打造“大数据交流合作平台”,目标在于建立和完善区域交流合作平台和国家交流合作平台。同时开展数据资源共享开放实验,建立政府数据共享开放工程,推动资源的流通与交易,打造资源流动新通道,即大数据试验区设立打破了传统交易活动与生产环节的“时空壁垒”[19],有利于加强跨地区经济交流和合作,使得各地区市场之间的联系更为紧密,还可以吸引更多创新创业企业落户,创造良好的招商引资环境,推动经济高质量发展。

6.大数据试验区、共享能力与经济高质量发展

“共享”体现的是对发展目的的认识,解决的是“发展为谁”的问题。大数据试验区设立的重要任务之一是“推进民生大数据应用”,目的在于重点推进医疗健康、交通运输、社会保障等民生领域的大数据应用,有效缓解当前“城市病”问题,提高人民生活质量,实现城市的可持续发展。同时,大数据作为实现包容性增长和提升居民生活幸福指数的内生动力,其所具备的高创新性、强渗透性是实现共同富裕的关键动能[31],即大数据试验区可以通过新一代信息技术完善公共基础设施,构建智能化、长期化、便捷化的公共服务系统,提高城市公共服务和城市管理效率,催生各行各业劳动力需求,实现社会资源的合理配置,提高居民收入,实现共同富裕,从而推动经济高质量发展。

综上,本文提出假设1。

H1国家级大数据综合试验区的设立能够促进区域经济高质量发展。

交易效率是一个新兴的研究领域,尚未形成成熟的理论体系,国内外学者主要利用交易费用的概念来研究交易效率问题[32]。Goldfarb和Tucker(2019)[33]阐述了数字经济影响市场交易效率的作用机制,认为数字经济可以降低搜寻、复制、交通、追踪和验证这五方面成本。具体而言:大数据试验区设立的首要任务是提升大数据与数字技术的应用水平,而大数据和数字技术的广泛应用,能够降低找到商品最低价的费用、时间及精力[34];并且数字产品最大的特点是边际成本近乎为零,即可以免费复制;信息产品通过网络迅速传播,在线医疗、在线教育、在线会议等网络服务,可以降低交通成本、提高沟通效率;同时通过大数据应用,企业可以对消费者的网页浏览数据进行解析,分析用户爱好,从而满足用户个性化需求,精准营销,降低追踪成本。最后,互联网平台实名认证、IP地址,能够减少市场交易过程验证成本以提高市场交易效率。而交易效率作为一种投入与产出的关系,体现了一定的交易要素投入所能够实现的交易量的大小或交易次数的多少。较高的交易效率意味着区域内各类资源交易数量的增加、交易速度和质量的提高。同时,较高的交易效率能够充分发挥各个市场主体的积极性和创造性,引导城市资源按照需求方向,在各可能用途之间进行选择与搭配,促进各类资源的畅通流动与开放共享,从而实现对资源的有效配置,使得各类资源发生交互作用并产生协同效应,最终促进经济提质增效,实现区域经济高质量发展。因此,本文提出假设2。

H2国家级大数据综合试验区的设立能够通过提升市场交易效率促进区域经济高质量发展。

城市生产效率反映城市生产力整体水平,城市生产效率持续提升是实现经济高质量发展的关键。宏观层面来看,大数据与数字技术的应用,能促进信息化和工业化的“两化”融合,促使传统产业向高端产业、绿色制造转型升级,进而激发城市创新水平,正向影响城市经济增长效率,促进城市生产效率的提高。并且大数据产业集聚可以使产业之间零散的功能、生产要素等进行系统性的分类和衔接,形成资源共享和协同机制,提高城市整体运行效率。微观层面来看,即企业层面,大数据分析可以使得企业更好地为客户画像,改善产品设计与产品创新,提高管理效率[34],加快企业内部信息流通。以数字技术为基础的智能制造、物联网等技术与传统制造业结合可以促进企业生产走向自动化、智能化,使劳动者摆脱低端重复性劳动,提升生产效率。与此同时,智能化制造能够集销售、生产与研发于一体,利用销售前台回馈的顾客需求快速完善企业生产环节,迅速、准确地满足市场需求[35],有助于企业高质量发展。数字经济时代,基于大数据技术所带来的数据收集、数据传输、数据分析、数据交互的即时性,改变了社会分工协作的组织模式,提高了生产效率,加速了经济循环,提升了经济发展质量。因此,本文提出假设3。

H3国家级大数据综合试验区的设立能够通过提升城市生产效率促进区域经济高质量发展。

(二)模型构建

本文以“国家级大数据综合试验区”试点政策为准自然实验,对试点地区政策实施的净效应进行量化分析。但由于试验区试点设立共分为两批,分别于2015年和2016年开始试行,因此本文采用多期双重差分模型。具体操作如下:didi,t=treati,t×posti,t为设立试验区的虚拟变量,设定虚拟变量treati,t表示城市所属的组别,若城市属于处理组则取1,若城市属于对照组则取0;根据城市获批的时间设定虚拟变量posti,t,获批当年及之后年份取1,否则取0。根据两大虚拟变量的交互项didi,t系数来估算政策实施带来的净效益。模型建立如下

Hqdi,t=α0+α1didi,t+α2Xi,t+λt+μi+εi,t

(1)

Hqdi,t为被解释变量,即区域经济高质量发展水平,用经济高质量发展指数衡量,下标i和t分别表示城市和年份;α0是常数项;didi,t为试点政策的虚拟变量,即核心解释变量;α1是大数据综合试验区设立对区域经济高质量发展水平的影响系数,是本文重点关注的估计系数;Xi,t是一系列控制变量;α2是控制变量的估计系数;λt是时间固定效应;μi是地区固定效应;εit是随机误差项。

(三)变量选取与数据来源

1.变量测度与说明

(1)高质量发展水平的测度。为准确衡量中国城市层面的经济发展质量,本文在借鉴赵涛等(2020)[5]、佟孟华等(2022)[13]做法的基础上,使经济发展面与“新发展理念”相结合,以“经济效益、创新驱动、协调优化、绿色生态、合作开放、共享能力”为二级指标,从六个维度构建了中国城市层面的经济高质量发展评价指标体系,如表1所示。因熵值法的测度结果更为客观合理,在多属性、多维指标的决策分析中被广泛运用,因此本文运用熵值法对区域经济高质量发展水平进行测度,并将经济高质量发展指数记为Hqd。取各个城市年度指数的均值作为中国经济高质量发展水平的测度,如图1所示。虽具有波动性,但总体呈上升趋势,表明该指标体系设计合理。

表1 经济高质量发展评价指标体系

图1 中国经济高质量发展趋势图

(2)核心解释变量。本文的核心解释变量是did变量,即国家级大数据综合试验区设立的(0,1)虚拟变量。如果某市当年新批准或者已被批准为试点城市赋值为1,反之赋值为0。

(3)控制变量。为提高回归结果的准确性,参考相关文献,本文选取如下控制变量:政府规模(gov),采用地方政府公共财政支出与地区生产总值比值表示;城市化水平(urb),采用城市年末总人口取对数来表示;金融发展水平(fin),采用年末金融机构存款余额与地区生产总值比值表示;信息发展水平(inf),采用城市互联网接入用户数与年末总人口的比值来表示。

2.数据来源和描述性统计

鉴于本研究所选取的样本数据为地级及以上城市的面板数据,样本数据量众多,且由于西藏、新疆等地区数据缺失严重,因此需要将此类城市剔除,经一系列匹配筛选最终选取到275个城市。其中,处理组共67个城市,控制组共208个城市,即本文使用2010—2020年间中国275个城市面板数据,实证分析国家级大数据综合试验区设立对于区域经济高质量发展的影响效应。研究数据来源于2011—2021年间《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、各省份历年统计年鉴和中国经济社会发展统计数据库,其中部分缺失的数据通过线性插值法加以补充。变量描述性统计如表2所示。

表2 变量描述性统计结果

四、实证结果与分析

(一)基准回归结果

表3报告了国家级大数据综合试验区试点政策对区域经济高质量发展回归结果。其中,列(1)为控制年份和个体双向固定效应后的回归结果,列(2)在列(1)的基础上添加了控制变量进行估计。结果表明,在以区域经济高质量发展水平为被解释变量时,本文重点关注did的回归系数均为正,且显著,一定程度上表明国家级大数据综合试验区试点政策显著推动了区域经济高质量发展,假设1得证。

表3 双重差分模型回归结果

(二)作用机制分析

上文证实了大数据试验区的设立对区域经济高质量发展具有显著的正向促进效应,下面重点讨论国家级大数据综合试验区设立影响区域经济高质量发展的间接传导机制。

根据前文研究假设部分的机制分析,本研究所选择的中介变量是市场交易效率(mte)和城市生产效率(upe)。本文参照叶颖和陆善勇(2021)[32]的做法,采用货物周转量衡量市场交易效率,并取对数处理,其中由于货物周转量为省级数据,本文使用地级市地区生产总值为权重计算得到,而城市生产效率采用工业企业总产值与地区生产总值的比值来衡量。因此,为了验证市场交易效率与城市生产效率是否在大数据试验区试点政策影响区域经济高质量发展作用机理中具有中介效应,本文模型建立如下

Mi,t=β0+β1didi,t+β2Xi,t+λt+μi+εi,t

(2)

Hqdi,t=γ0+γ1didi,t+γ2Mi,t+γ3Xi,t+λt+μi+εi,t

(3)

其中,Mi,t为中介变量,包含市场交易效率(mte)和城市生产效率(upe),其他变量与式(1)中相同,且第一步为基准回归模型,与前文式(1)一致。若这三个维度具有中介传导机制,则需要核心解释变量对被解释变量具有显著性作用,并且核心解释变量对中介变量具有显著性作用且中介变量显著影响被解释变量,即在式(1)-(3)中,α1、β1和γ2必须满足统计上的显著性。若β1和γ2至少有一个不显著,则需对结果进行Bootstrap检验。

本文基于双重差分中介效应模型,检验了大数据试验区设立对区域经济高质量发展的影响机制,中介效应模型的检验结果见表4。观察表4的回归结果,从列(2)和列(4)可以发现,大数据试验区设立的政策效应参数did对于市场交易效率与城市生产效率均有显著正向影响,该结果符合中介效应模型建立的根本条件。并且上述结果表明,在大数据试验区设立影响区域经济高质量发展的中介传导机制中,市场交易效率和城市生产效率均具有中介效应,即假设2、3得证。进一步分析可知,市场交易效率的中介效应占比更大,即大数据试验区设立对区域经济高质量发展的正向影响主要是通过提升市场交易效率而实现的。

表4 中介效应检验结果

(三)平行趋势及动态效应检验

采用双重差分法进行检验的重要前提就是对照组城市与实验组城市在没有外生变动前不存在系统性的差别,也就是在没有处理效应的情况下,对照组和实验组结果变量的时间趋势均基本平行。本文借鉴邹克等(2022)[36]的做法,采用事件研究法检验了处理组与控制组的共同趋势和大数据试验区设立的动态效应,动态效应模型由式(4)所示。

(4)

式(4)中prek,t为城市k政策实施前的第t年,postk,t为城市k政策实施后的第t年。本文以政策实施前的第1期为基准(current),其中pre4-pre2为政策实施前4至2年,post1-post4为政策实施后1至4年。图2所示为平行趋势检验,可见,大数据试验区试点政策出台之前,各个时期的系数估计值不具有统计学上的显著性,也就是说研究样本平行趋势检验通过。另外,政策出台后,系数估计值在当期不显著,在第2、3期较为显著,可推测政策实施具有滞后效应。平行趋势检验结果也表明大数据试验区政策对区域经济高质量发展具有显著的正向效应,进一步表明前文实证分析结果是可靠的。

图2 平行趋势及动态效应检验结果图

(四)稳健性检验

1.PSM-DID实证结果分析

国家级大数据综合试验区建设的核心要义在于推动当地数字技术的转化应用和数字产业的集中发展,担起为中国数字经济发展探路的重任。贵州省虽然获批成为国家级大数据综合试验区,但是由于其为西部地区,经济发展、信息化、数字化发展水平同没有成立试验区的浙江省、广东省相比有明显的差距,这些其他变量可能会导致无法获得试验区设立对区域经济高质量发展影响的净效应,因此可以借助PSM方法进行进一步分析。绘出2组样本匹配前后核密度函数图可使二者倾向得分值变化更为直观。如下图所示,图3和图4为匹配前和匹配后的核密度函数图。对比发现,二者总体分布差别较大,且匹配之后两者得分值更为相近,函数图像基本吻合,即本文PSM达到了比较理想的匹配效果。

图3 匹配前的核密度函数图 图4 匹配后的核密度函数图

表5报告了PSM-DID模型的回归结果。其中,列(1)为使用权重不为空的样本,共匹配到1 690个样本数据;列(2)为使用满足共同支撑假设的样本,共匹配到2 954个样本数据;列(3)为使用频数加权回归的样本,共匹配到2 235个样本数据。结果显示,did的系数均为正并且在1%的显著性水平上显著,和基准回归结果没有实质上的区别,说明基准回归结果是稳健的。

2.排除其他政策的影响

在本文的考察期内,2011年国家科技部公布的“科技与金融试点城市”以及2014年设立的“宽带中国”试点政策与本文密切相关。因此,本文参照刘曙光等(2022)的做法[37],依次加入“科技与金融试点城市”和“宽带中国”这两项政策实施的年份虚拟变量。结果如表6列(1)和列(2)所示,对两种政策进行控制之后,虚拟变量did系数仍显著为正,表明大数据试验区试点政策对促进区域经济高质量发展作用成效显著,本文的研究结论依然稳健。

3.滞后一期

由图2中的动态效应检验结果可知,大数据试验区设立对于区域经济高质量发展具有滞后效应,即本文对被解释变量进行滞后一期的稳健性检验。由表6列(3)所示,在滞后一期之后,did的回归系数为0.014 4且在1%的显著性水平下显著,说明了大数据试验区的设立对于区域经济高质量发展确实具有滞后效应,且本文的基准结果具有稳健性。

4.安慰剂检验

运用双重差分法来评价大数据试验区建立对经济高质量发展的影响效应,所得结论也许是随机现象。例如,随着国家经济发展水平得到提高,城市经济高质量发展水平也逐步提升,这时结果和建立大数据试验区并没有太多联系。为消除这一影响,本文进行安慰剂检验。

为了使政策冲击的影响对于处理组城市具有随机性,本文将所有研究样本进行随机抽取而得到相应的处理组和对照组,随机抽样重复1 000次,同时反复估计基准回归模型,由此得到了1 000个核心解释变量的估计,确保了大数据试验区政策推动区域经济高质量发展的净效应。如图5所示,安慰剂检验t值分布近似于正态分布,距离真实值较远,且大多分布在[-2,2]之间,说明大数据试验区设立对区域经济高质量发展的影响并非偶然或者随机因素等不可观测因素干扰所导致,其他因素并不会对区域经济高质量发展产生明显影响,本文的结果具有稳健性。

(五)异质性分析

由于我国地域之间经济发展不平衡由来已久,各个城市之间的经济发展情况也存在一定的差别,各个地区大数据试验区建设水平也有高低之分。那么大数据试验区设立对于区域经济高质量发展所产生的影响效应会不会由此而明显不同?为了回答这一问题,本节试图对大数据试验区设立影响区域经济高质量发展的区域异质性、初始产业结构异质性和科教水平异质性进行回归分析。

1.区域异质性分析

由于各区域发展不平衡,我国东部地区和中西部地区的经济发展水平存在较大差异。本部分试图对大数据试验区设立影响经济高质量发展的区域异质性进行回归分析,相关计量回归结果如表7列(1)和列(2)。在影响系数和统计学检验上显示大数据试验区试点政策对于我国东部地区城市的促进作用更为明显。对此可能的原因是:现阶段,我国东部沿海地区经济发展更为迅速,科技创新水平更高,可以进一步发挥其资源配置优势,这为大数据试验区试点政策实行奠定了基础,从而形成了一系列正向促进效应。而由于中西部地区经济发展相对落后、人才缺失、科技创新能力相对不足,对大数据试验区试点政策实行有一定阻力,从而使该政策促进经济高质量发展的影响效应不明显。

表7 异质性回归结果

2.初始产业结构异质性分析

所谓第一产业,就是生产人类所需的不需深度加工即可消费的商品或工业原料等一类产业的总称。如果第一产业产值占地区生产总值的比重较高,则意味着其产业结构基础较差,那么其经济高质量发展的动力则相对不足,对于政策冲击可能更不敏感,政策实施效果较弱。为讨论该理论是否成立,本文根据各处理组样本2016年第一产业产值占地区生产总值比重的中位数进行分组回归。回归结果如表7列(3)和列(4)所示,发现系数均为正且在不同的显著性水平下显著,对于产业基础较好的城市,政策效果更为显著,说明国家级大数据综合试验区政策对产业基础较好的地区,政策效果更为明显。可能原因是:第一产业大多以利用自然力为主,大数据和物联网等数字技术,与第一产业融合较为困难,不能更好地发挥试验区设立的经济质量提升效果。而在产业基础较好的城市中,互联网和大数据建设所受的物理束缚较少,城市更具有内生转型发展动力,政策实施可以对城市高质量发展产生较为显著的驱动效应。

3.科教水平异质性分析

教育是一个城市极为重要的核心竞争力之一。考虑到中国各地区在教育水平和科教投入上具有一定差异性,大数据试验区设立的政策效应也具有异质性。本文根据各处理组样本2016年城市普通高校数量的中位数作为衡量该城市科教水平高低的指标,将处理组分为两组,并再次使用基准模型进行回归。由表7列(5)和列(6)可知,大数据试验区试点政策对高科教水平城市的影响系数更大,且在统计学检验上更为显著。可能的原因是:大数据试验区设立致力于培养一批大数据产业人才和打造一批大数据先进产品,从而有效推动相关制度创新和技术创新。而科学教育程度较高的城市,同时具备着更高水平的专业人才和数字技术,是大数据试验区建设的先决条件,从而可以更好地提升政府治理能力和实现经济高质量发展。

(六)进一步分析

1.调节效应

前期实证研究表明,建立大数据试验区对于区域经济高质量发展具有明显正向促进效应。那么这种效应又与哪些因素切实相关呢?本文进一步从营商环境和环境规制两方面因素去理解及探究大数据试验区设立对区域经济高质量发展的正向促进作用。

(1)营商环境。大数据试验区促进区域经济高质量发展的进程与营商环境的支持密不可分。营商环境包含人才环境、公共基础设施环境与经济环境[38]。在人才环境方面,人才数量和质量都会影响大数据试验区设立对经济高质量发展的促进作用。精通数字化技术的人越多,产业数字化的规模也会随之扩大,可以为实现经济高质量发展打下人才与产业规模的基础。公共基础设施环境在大数据试验区建设与经济高质量发展之间的调节作用,主要体现在硬件基础设施和软件基础设施的完善程度对试验区的影响。像物联网和数据中心这样的基础设施建设可以实现数据流驱动技术流和资金流,在更大的范围内优化资源配置效率,支撑经济社会数字化转型发展,为推动经济高质量发展奠定基础。而经济环境的调节作用主要表现在经济发展速度和规模对大数据试验区设立的影响上。越是经济发展速度较快的地区,就越能够为大数据试验区的建立提供足够的资金,从而使各个部门将更多的资金投入到数字技术研发和革新中去,推动经济高质量发展。综上所述,营商环境可以规范市场经济发展的外部条件并进一步提升大数据试验区设立对经济高质量发展的促进作用。

(2)环境规制。波特假说提出适当的环境规制会刺激技术革新。首先,合适的环境规制能够促进微观企业开展更多的创新活动,而且这些创新会使企业生产力得到提升,由此抵消因环境保护而产生的费用,并促进企业获得市场利润,提升产品质量[39]。其次,当环境规制达到一定程度后,公司面临的污染成本会增加,此时公司会选择进行技术研发创新来节约生产成本、延伸产业链增加产品附加值并以此减轻因污染成本升高而造成的资金压力。最后,在环保政策实施中后期,早期创新投入所带来的经济效益初显,并由此实现高质量发展。把这一假设的适用范围从企业拓宽至区域层面即得出环境规制对经济高质量发展具有“倒逼创新”的影响[40]。综上所述,环境规制可以通过倒逼数字技术创新,进而提升大数据试验区设立对经济高质量发展的促进作用。

在前文分析基础上,营商环境与环境规制都对区域经济高质量发展具有显著影响。为验证上述猜想,本文参考马述忠和郭继文(2022)[41]等的做法,使用三重差分方法,将基准回归模型中的双重差分项did分别与营商环境(be)和环境规制(ere)进行交乘以展开进一步的实证分析。模型设定如下

Hqdi,t=α0+α1didi,t×Mi,t+α2Xi,t+λt+μi+εi,t

(5)

式(5)中,Mi,t为调节变量,具体包括营商环境(be)和环境规制(ere)。

营商环境(be)表示城市i在t年是否为营商环境良好的城市,是取1,否则取0。本文参考张蕊和余进韬(2021)[42]的做法,以樊纲市场化指数为代理变量对营商环境进行研究,该指数主要由政府与市场的关联程度、非国有经济发展水平以及产品市场发达程度等构成,这三个二级指标准确描绘了营商环境的丰富内涵。并取其中位数作为衡量标准,若大于等于其中位数,则说明该城市营商环境较好,否则较差。

环境规制(ere)表示城市i在t年是否为环境规制严格的城市,是取1,否则取0。已有研究对环境规制进行了大量研究,但是对环境规制进行测度的指标尚不一致,大致分为环境规制政策、环保支出费用和污染密集度三类。本文参考余博和陈赤平(2022)[43]的做法,采用城市工业污染治理投资额与地区生产总值的比值作为环境规制的代理变量。取其中位数作为衡量标准,若大于等于其中位数,则说明该城市环境规制较严格。并且由于该数据地级市层面缺失,本文使用省级数据,以城市规模以上工业企业数为权重计算得到。

表8汇报了营商环境调节效应的回归结果。列(1)中,在未加入控制变量前,三重差分项did×be系数为0.013 3,在5%的显著性水平下显著,列(2)中,在加入控制变量之后,三重差分项did×be系数为0.013 0,在5%的显著性水平下显著。这表明在大数据试验区设立之后,营商环境良好的城市,区域经济高质量发展水平也相对较高,即营商环境正向调节大数据试验区设立对区域经济高质量发展的影响作用,营商环境越优良,大数据试验区设立推动区域经济高质量发展的作用更明显。

表8 营商环境调节效应的检验结果

表9汇报了环境规制调节效应的回归结果。列(1)中,在没有添加控制变量之前,三重差分项did×ere系数为0.005 1,在10%的显著性水平下显著,列(2)中,添加控制变量后,三重差分项did×ere系数为0.005 2,在10%的显著性水平下显著。同样表明在大数据试验区设立之后,环境规制越严格的城市,区域经济高质量发展水平越高,即环境规制正向调节大数据试验区设立对区域经济高质量发展的影响作用,即环境规制越严格,大数据试验区设立推动区域经济高质量发展的作用越明显。

表9 环境规制调节效应的检验结果

2.经济高质量发展不同维度的分析

区域经济高质量发展水平的衡量是采用熵值法从六个维度、12个三级指标测算出其综合指数。上述理论和实证分析,已经表明大数据试验区设立可以促进区域经济高质量发展。那么,大数据试验区设立对经济高质量发展各子维度的影响如何,有待进一步探讨。结合本文的理论分析,参照曾艺等(2019)[44]的做法,本文进一步从经济效益、创新驱动、协调优化、绿色生态、合作开放、共享能力六个方面对各子变量的影响进行检验,分别探究大数据试验区试点政策对区域经济高质量发展综合指标中各构成要素的具体影响。表10报告了试点政策对各子变量的政策效应。

表10 大数据试验区设立对区域经济高质量发展不同维度的影响结果

由表10可得,大数据试验区试点政策对区域经济高质量发展各子变量的政策影响效应均为正,表明本文选取的区域经济高质量发展水平测度的二级指标是合理的。由回归结果可知,大数据试验区对于经济效益、创新驱动、绿色生态和共享能力的影响系数均为正,并且显著。对于协调优化和合作开放的影响系数为正,但并不显著。本文分析原因如下:罗默内生经济增长理论主张知识与创新可以促进经济增长,并且技术创新在经济增长方式转变过程中具有根本性的作用[7]。大数据试验区的设立推动了城市创新活动,利用研发创新产出高质量专利,通过技术人才实现专利转化应用,降低污染,提升劳动生产率和产品服务质量,从而可以实现经济提质增效。但是,大数据技术的发展与传统产业融合仍然存在一定的难度和困境,对于传统产业转型发展的促进作用仍需进一步加强。同时,虽然大数据技术发展可以打破交流的“时空壁垒”,但是由于近年来新冠疫情的影响,国际间的交流投资大幅度减少。经济发展仍然需要继续引进利用国外资金和先进技术,统筹好国内外两个市场。

五、研究结论与政策建议

为探究国家级大数据综合试验区设立是否能够促进区域经济高质量发展,本文以我国2010—2020年地级及以上城市的面板数据为样本,构建多期双重差分模型,系统性地评估了大数据试验区的设立对于区域经济高质量发展的政策净效应。研究结果表明:(1)国家级大数据综合试验区的设立能够促进区域经济高质量发展,并且这一结论在进行PSM-DID、排除其他政策影响、安慰剂检验等一系列稳健性检验之后,仍然成立;(2)对该促进作用进行机制解析发现,大数据综合试验区的设立能够通过提升市场交易效率和城市生产效率的间接传导机制促进区域经济高质量发展;(3)异质性分析结果表明大数据试验区设立对于东部地区城市、产业基础较好城市、高科教水平城市的经济高质量发展促进作用更加明显;(4)进一步分析发现,营商环境和环境规制均对大数据试验区设立对经济高质量发展的促进作用具有正向调节效应;(5)对经济高质量发展不同维度的分析结果表明大数据试验区对于经济效益、创新驱动、绿色生态和共享能力等方面的促进作用更为显著。

在上述研究结论的基础上,本文提出了以下政策建议。第一,政府要重视国家级大数据综合试验区建设对促进区域经济高质量发展的积极作用。应以大数据试验区的设立实践为基础,把数据要素作为高质量发展的重要抓手,充分发挥数据要素的倍增效应,完善大数据基础设施建设,推动互联网、大数据、人工智能等新兴技术对传统产业的升级改造,强化数字基建对区域经济高质量发展的支撑作用。第二,对于建设大数据综合试验区的地方政府而言,还应持续增加对于提升城市市场交易效率和生产效率的财政投入,其中要尤为重视对市场交易效率的支持力度,为实现区域经济高质量发展奠定优势基础。第三,充分发挥营商环境和环境规制在大数据试验区设立推动试点地区经济高质量发展中的激励效用。要不断建立保障社会公平和正义的各项规章制度,对各类市场主体给予政策保障,规范市场经济的发展,营造更加优越的营商环境。同时,发挥环境规制“倒逼创新”作用,以环境规制为动力,倒逼污染企业走上低碳、绿色发展道路,指导数据要素与绿色转化、节能减排新技术进行结合,实现环境规制和数据要素协同创新。第四,大数据试验区建设要以区域特色为基础,综合考虑各地发展基础与比较优势,突出重点,有的放矢地推动各地大数据试验区建设并因地制宜地探索出一条可持续发展道路。另外,相关政府部门在对中国城市经济发展进行规划时应给欠发达地区以一定的倾斜以利于中国东、中、西部均衡发展。同时,城市应最大程度利用其产业优势和科教资源,发挥其所产生的规模经济优势和知识溢出效应,为经济高质量发展做出贡献。第五,大数据试验区政策实施要充分考虑经济效益、技术创新、生态环境、共同富裕等方面,“以点带动面”,综合提升城市经济高质量发展水平。最后,应首先发展具有大数据技术发展比较优势的地区,实行差异化的试验区设立战略,可以通过典型示范城市经验的推广来带动后发城市全面发展大数据试验区建设,进而促进城市经济转型和区域经济发展。