数字经济对长江经济带实体经济发展的影响研究——基于环境规制和经济发展的调节效应

崔连标,刘泽晨,王佳雪

(1.安徽财经大学 统计与应用数学学院,安徽 蚌埠 233030; 2.安徽财经大学 金融学院,安徽 蚌埠 233030)

党的二十大报告明确指出,要以科技创新为基础大力发展数字经济,建设高标准的“数字中国”。为落实区域内产业现代化和信息化的发展目标,长江经济带各地区政府因地制宜、多方发力,立足“现代化”和“高质量”两大关键着力点,积极将数字经济与经济社会发展相结合,出台了整体规划方案,以及大数据、智慧城市、人工智能等细分领域的专项政策。2016年9月颁布的《长江经济带发展规划纲要》与2021年表决通过的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》均提出,要建设现代化产业经济体系,大力发展物联网、大数据、人工智能、5G、集成电路等核心数字产业,建设数字核心技术研发平台,并通过区域间高质量协作和多方面多层次的一体化优势互补,共同促进数字经济与实体经济的深度融合,进而推动长三角区域的高质量发展。因此,在此背景下,探讨长江经济带内数字经济对实体经济发展的影响程度具有重要的现实意义。以长江经济带下属的各地级市为研究样本,通过设定面板双向固定效应模型实证检验这一区域内数字经济对实体经济发展的影响程度和传导机制,并进一步分析政府环境规制政策和区域内经济发展程度的调节效应,从而提出相应的政策建议。

现有文献以微观数据为依托,研究了数字经济对实体经济发展水平的促进作用及传导机制。例如,赵涛等研究发现,数字经济可通过提升创业活跃度从而显著推动区域高质量发展[1]。宋旭光等认为,数字经济可以提升企业内部控制水平和成本管理能力,进而推动实体经济发展[2]。胡西娟等发现,数字经济可以通过科技进步和人才渠道支撑实体经济[3]。雷淑琴等认为,数字经济有助于优化居民消费结构,通过降低房价抑制居民生存型消费支出,促进发展型消费支出[4]。宋清华,郭金花,严武、江红莉等均认为数字经济对实体经济产生了一定的促进作用[5-8]。然而,部分学者认为数字经济会对实体经济产生抑制作用。姜松、马勇等分别基于中国和中部地区的研究样本,均认为数字经济已对实体经济产生了一定的抑制作用,并具备“倒U型”特征的门槛效应,呈现边际递减规律[9-10]。周小亮等通过深度分析,认为当下数字经济的发展已对实体经济产生挤出效应,且存在东部─中部─西部的边际效应递减现象[11]。

在数字经济对实体经济的双重作用方面,杨名彦等通过研究数字经济对企业金融化的影响,认为数字经济通过缓解企业融资约束、加剧“传染效应”,从而加速了企业的脱实向虚,但也可通过对数字技术资产的投资和使用,一定程度上缓解这一现象[12]。刘亦文等运用门槛效应模型发现,数字经济的发展在跨越门槛值之前主要为抑制作用,而在跨越门槛值之后可以提升企业投资效率[13]。王儒奇等认为,数字经济通过提升科技进步和外商投资水平推动实体经济发展,但同时也会在金融因素影响下产生部分抑制作用[14]。

此外,学者们在学理层面运用综合性的文字表述,从多方面阐述了当前数字经济发展面临的问题及对实体经济的作用效果,并针对性地提出了政策建议。邝劲松等梳理了数字经济驱动经济高质量发展的历史和现实逻辑,认为重心应放在促进数字经济与实体经济融合发展方面[15]。陆岷峰认为,数字科技可以有效赋能实体经济高质量发展[16]。杨虎涛详细阐述了数字经济与新发展格局的必然联系与施政重点[17]。夏杰长等从科技成果转化为现实生产力的角度,探究了数实融合的重大意义和可行渠道[18]。

对于数字经济对实体经济的影响这一主题,上述研究已进行了充分讨论,但在推动绿色低碳建设的背景下,当前研究只在理论层面讨论了考虑绿色指标后数字经济对实体经济的影响和相应机制,较少在实证层面进行论证。此外,大部分研究仅聚焦于国家层面,而在特定区域内的分析较少。长江经济带作为经济活力最强、发展多样性最足的经济区域之一,区域内数字经济与实体经济的关系尤其值得探讨。同时,环境规制所发挥的调节效应也较少被相关研究提及,需进行深入探究。

主要研究工作集中于3个方面。第一,以长三角区域各地级市的数据为依托,构建相应变量指标,创新性地研究了长三角区域内数字经济发展对实体经济的影响程度及特征;第二,通过中介效应模型分析绿色金融的间接传导效应,并在不同碳排放水平下,讨论数字经济发展对实体经济的异质性作用;第三,通过设定面板调节效应模型,实证分析环境规制强度和经济发展水平的外在调节效应。

一、理论机制与研究假设

(一)直接传导机制与研究假设

在现代数字技术与实体经济融合的过程中,数字经济应运而生,并逐渐与实体经济深度融合,促进了实体经济的转型升级。第一,发展数字经济需要以完善新型数字基础设施为依托,数字基础设施可以打破传统经济活动的地域和时间限制,从而为跨地区的经济活动提供便利;在面对大范围的冲击性事件时,数字经济较传统经济的通达和协调能力更为突出,是抵御冲击的重要力量[19]。第二,在企业层面,数字经济可以有效降低政策成本,并进一步缓解企业的融资约束,增强企业内部控制和成本管理,提升实体企业的运营效益,并在一定程度上解决了中小企业融资难融资贵的问题。第三,数字经济运用的大数据模型可有效挖掘市场和客户的独特需求,提供优质的个性化服务,化解低端无效供给。第四,当下数实经济的融合使得传统产业的边界日趋模糊,尤其是有效推动了第二、三产业的相互融合和促进,进而推动生产型服务业的兴起,这一新兴行业以新技术和新业态融合为特点,提高了工业的全要素生产率,最终推动了实体经济发展[3]。

当下,我国数字经济领域的相关法规和金融基础设施并不完善,数字经济在部分领域也会对实体经济产生一定的阻碍作用。基于此,提出第一个研究假设。

H1:数字经济的发展对长江经济带实体经济产生积极的推动作用,但同时也会产生一定的抑制作用。

(二)间接传导机制与研究假设

1.科技创新

推动科技自立自强、加强自主创新能力是推动实体经济发展的源泉,数字经济的创新驱动效应具有两个方面[3]。第一,在数字经济发展的过程中会催生诸多新技术、新产业和新服务。数字经济引发了生产模式和生产技艺的高度信息化需求,由此推动新的科技创新;科技创新下的全新业态促进实体企业进行转型升级,提升了主营业务利润率和长期回报,从而提升整体实体经济发展水平。第二,数字经济模式下运用的大模型和优势算法,可以最大程度地解决供需两端的信息差问题,创造有效供给、提高资源利用效率,进而提升了科技创新成果运用至现实的效率,最终有效促进实体经济的发展。基于此,提出第二个研究假设。

H2:数字经济显著推动了科技创新,从而促进实体经济发展。

2.产业结构

产业结构优化升级是经济发展方式转变的重要特征之一,进一步提升第三产业占比、促进第二产业转型升级、稳定第一产业比重是我国重要的经济战略。数字经济的蓬勃发展为众多第三产业中的细分行业创造了全新需求,开辟出新兴销售模式和运营体系。与此同时,数字经济也进一步推动高新技术产业发展和传统制造业的信息科技化进程,并稳定了农业生产率。由此,数字经济在各个产业体系带来的积极变化极大促进了经济结构的优化调整和现代经济体系的逐步完善,并最终有利于实体经济的高质量发展。对此,提出第三个研究假设。

H3:数字经济可以有效优化产业结构,从而促进实体经济发展。

3.绿色金融

中国当下的金融体系仍以间接金融为主,即商业银行主导着金融体系运行,故在绿色金融方面,商业银行主导的绿色信贷扮演着关键角色。在现实层面,商业银行通过数字经济催生的大数据平台与相关产业和企业对接,可以更清晰地了解其总量和细分资金需求,以达到精准投放的政策目的。其他金融机构也可以借助信息技术和大数据平台,发展不同类型的绿色金融产品,有效提升绿色金融发展水平。进一步,绿色金融可以促进城市实体经济的高质量发展,其发展水平的提升一方面将引导更多长期资金投放至绿色产业,以促进可持续发展[20],降低相关企业特别是小微企业的融资成本,引导资本向低能耗高效率的行业倾斜,促进经济结构优化,实现经济效益与环境效益的双赢[21];另一方面可以催生新型绿色消费需求,扩大国内有效市场,在供给和需求两个层面共同提升城市实体经济发展水平。基于此,提出第四个研究假设。

H4:数字经济可以显著推动绿色金融发展,进而促进实体经济发展。

二、研究设计

(一)变量选取

1.被解释变量

实体经济发展水平(R):参考王儒奇等的研究[14],选取城市第二产业产值作为测度长江经济带各城市实体经济发展水平的指标。

2.核心解释变量

数字经济指数(D):参考赵涛等的研究方法[1],城市数字经济指数可通过数字普惠金融和互联网发展两方面予以综合测度得出。数字普惠金融层面,采用北京大学公布的各地级市数字普惠金融指数表示;互联网发展层面,选取各城市每百人互联网用户数、各城市计算机服务业和软件从业人员所占比重、各城市人均电信业务量、各城市每百人移动电话用户数4个子指标进行衡量,最后利用熵值法得出数字经济指数。

3.控制变量

根据现有研究,需设定5个控制变量:城市人均消费支出(C);城市财政分权度(F1),表示预算内财政收入占财政支出的比例;人力资本(P1),表示各城市每年高等学校在校生人数占总户籍人口的比重;建成区绿化效率(G1),表示各城市建成区内绿地面积占建成区面积的比重;实际利用外资水平(P2),表示各城市每年利用外资折算人民币汇率的金额占GDP的比重。

4.中介变量

选取科技进步、产业结构、绿色金融3个变量为中介变量。科技进步(I)表示各城市财政科学技术支出占财政支出的比例;产业结构(F2)表示城市第三产业产值与第二产业产值之比;绿色金融(G2)的测算,参照朱向东等的研究[22],首先分别测算各地级市的绿色信贷、绿色投资、绿色保险、绿色债券和绿色支持水平,再利用熵值法综合测度各地级市的绿色金融指数。其中,绿色信贷表示城市环保项目信贷总额与城市信贷总额之比,绿色投资表示城市环境污染治理投资与GDP之比,绿色保险表示城市环境污染责任保险收入与总保费收入之比,绿色债券表示城市绿色债券发行总额与所有债券发行总额之比,绿色支持表示城市财政环境保护支出与财政一般预算支出之比。

5.碳排放量的测度

参考丛建辉、Shan等的测度方法[23-24],通过查询各城市的能源供应统计数据,计算传统三大化石燃料(煤炭、石油、天然气)产生的表观消耗量,并运用相应的碳排放转换因子进行相乘,再减去非能量燃料的表观使用和损失部分,最终得出各城市的碳排放量水平。

(二)模型设定

参照赵涛等的研究方法[1],设定基准回归模型如下:

Rit=α0+α1Dit+α2Zit+μi+δt+εit。

(1)

式中:Rit和Dit分别表示城市i在第t年的数字经济指数和实体经济发展水平;Zit为控制变量,包含人均消费支出(C)、财政分权度(F1)、人力资本(P1)、建成区绿化效率(G1)和实际利用外资水平(P2);μi表示个体固定效应;δt表示时间固定效应;εit为随机扰动项。

中介效应模型设定如下:

Mit=β0+β1Dit+β2Zit+μi+δt+εit,

(2)

Rit=γ0+γ1Dit+γ2Mit+α2Zit+μi+δt+εit。

(3)

式中Mit表示中介变量,包含科技进步(I)、产业结构(F2)和绿色金融(G2)。

中介效应的检验步骤为:当式(1)的α1显著后,若式(2)中的回归系数β1和式(3)中的回归系数γ2均显著,则可认为具有中介效应。

(三)数据来源

研究样本为2011—2020年长江经济带110个地级市。其中,数字普惠金融指数来自北京大学数字金融研究中心,其余数据来自EPS中国城市经济数据库、Wind数据库和各城市经济统计年鉴,数据缺失值采用线性插值法和回归法予以补齐。表1为描述性统计结果。

表1 描述性统计结果

三、实证分析

(一)基准回归

表2展示了基准回归结果。由表2列(1)可以看出,α1的估计值在1%的统计水平上显著为正;加入控制变量后,如列(2)所示,α1的估计值为1.54,也在1%的统计水平上显著为正。即在长江经济带内,数字经济的发展会显著提升实体经济的发展水平,数字经济水平每提升1%,长江经济带的实体经济发展水平将提升1.54个单位。此外,列(1)和列(2)中D2的系数估计值在5%的统计水平上显著为负,表明在该区域内,数字经济与实体经济已产生了“倒U型”的发展态势,这验证了研究假设H1成立。

表2 基准回归结果

(二)异质性检验

根据现有研究方法和目标,将在以下3个方面进行异质性检验,结果见表3。

表3 异质性检验汇总结果

第一,以城市所在省份是否临海为依据,将研究样本分为沿海省份城市和内陆省份城市进行分组回归。由表3的列(1)和列(2)可得,在沿海地区,数字经济对实体经济的提升作用更为显著。这一现象可归因为,相对于内陆城市,沿海城市开放时间较早、地理位置优越,数字经济的发展一方面可以促进其资源循环利用,另一方面通过吸引外商投资和先进技术提高资源利用效率,进而推动实体经济发展。

第二,以江西省湖口县为分界线,将长江经济带城市划分为中上游地区和下游地区,并进行分组回归。由表3的列(3)和列(4)可以看出,长江下游城市中数字经济对实体经济的提升作用更为显著。下游地区地势平坦、腹地广阔,经济基础雄厚,数字经济产业体系完善,其对实体经济的提升效能更强。

第三,参照胡西娟等的研究方法[3],利用平均值和中位数对碳排放水平进行划分。由表3的列(5)和列(6)可得出,在碳排放量水平低的城市中,数字经济对实体经济的提升作用更为显著。自中国提出“双碳”目标以来,实行绿色经济发展方式已成为各地区发展战略的重点。在碳排放量高的城市中,绿色转型将导致实体经济发展放缓,产生一定的抑制作用;而在碳排放量低的城市中,由于碳配额较多,数字经济对实体经济的推动作用更为显著。

(三)中介效应检验

中介效应检验结果见表4。在表4中,列(1)、(3)、(5)分别为数字经济对科技进步、产业结构、绿色金融的回归结果,可以看出数字经济对科技进步、产业结构、绿色金融均有显著的促进作用。进一步,列(2)、(4)和(6)显示,当地数字经济发展对实体经济具有显著提升作用,且科技进步、产业结构、绿色金融对实体经济发展水平的回归系数均显著为正。由此可得,在长江经济带内,数字经济通过提升科技创新水平、优化产业结构、发展绿色金融的方式,能够对当地实体经济发展产生正向的间接推动作用。此处也验证了研究假设H2、H3和H4的成立。

表4 中介效应检验结果

(四)门槛效应检验

首先,选取数字经济指数(D)作为门槛变量,并在不同的数字经济发展区间内检验数字经济对实体经济发展是否存在异质性影响。其次,通过Bootstrap检验数字经济指数是否存在门槛效应。由表5可得,数字经济指数在5%的显著性水平上通过了单一门槛效应检验,而没有通过双重门槛效应检验,由此可以得出,在长江经济带内,数字经济发展对实体经济存在单一门槛效应,门槛值为0.75。进一步,由表6发现,在门槛值小于0.75,即位于低门槛区间时,数字经济对实体经济的回归系数为2.53,显著为正;在门槛值大于0.75,即位于高门槛区间时,数字经济对实体经济的回归系数为1.26,虽依旧显著,但系数已大幅缩小,这进一步验证了长江经济带内数字经济的发展已与实体经济产生了“倒U型”关系。上述研究表明,长江经济带内数字经济发展在跨过临界值后,对实体经济的挤出效应将逐步凸显,接下来如何避免资金脱实向虚,如何实现数字经济与实体经济的良性互动,将成为该地区产业政策的重点之一。

表5 门槛效应检验表

表6 门槛效应回归结果

(五)稳健性检验和内生性检验

采取以下3种方法进行稳健性检验:第一,更换解释变量的统计测度,运用主成分分析法对数字经济指数进行测度,记为L;第二,更换被解释变量,选取城市人均GDP为被解释变量,记为R1;第三,对数字经济指数进行缩尾处理,记为Dw。在表7中,列(1)、(2)和(3)分别为3种方法的稳健性检验结果,可以看出,数字经济对长江经济带城市的实体经济发展仍具有显著的促进作用,通过了稳健性检验。

表7 稳健性和内生性检验结果

内生性检验需要选取合适的工具变量,工具变量需要满足相关性和外生性两个条件。参考胡西娟、周小亮等的研究[3,11],选取数字经济指数的滞后一期与1984年每百人电话数量为工具变量。数字经济指数的滞后一期与数字经济高度相关,且不会对当前的实体经济产生直接影响;1984年每百人电话数量与我国数字经济的起步和发展高度相关,但由于相隔时间较远,也不会对当前的实体经济发展产生直接影响,故这两类工具变量符合选取条件。由于1984年每百人电话数量为横截面数据,不能直接应用于面板固定效应模型中,故参考周小亮、Nunn等的研究方法[11,25],结合研究样本,选取上一年长三角各城市互联网上网人数与1984年各城市每百人电话数量构造交互项,以此作为可以运用到面板固定效应模型中的工具变量,再选取两阶段最小二乘法进行回归分析。表7的列(4)和列(5)为内生性检验结果,可以看出核心解释变量仍显著为正,且两类工具变量的Kleibergen-Paap rk LM统计量在1%的显著性水平上显著,拒绝了工具变量识别不足的原假设;Cragg-Donald WaldF统计量大于Stock---Yogo弱工具变量识别F检验在10%的显著性水平上的临界值,拒绝了弱工具变量的原假设,通过了内生性检验,结果依旧稳健。

四、进一步分析:环境规制和经济发展的调节效应

根据数字经济的现实运行机制,结合李治国等的研究结论[26],各城市政府出台的环境规制政策和经济发展程度均会影响数字经济对实体经济发展的作用。基于此,在式(1)中引入数字经济指数与调节变量(环境规制和经济发展)的交互项,建立调节效应模型,进而分析外部环境因素对数字经济影响实体经济发展的调节作用。调节效应模型如下:

Rit=α0+β2Dit+β3Dit×Rit+β4Zit+μi+δt+εit。

(4)

式中:Rit表示调节变量,包含环境规制(E)与经济发展(R1);Dit×Rit为数字经济指数与调节变量的交互项。

参考张帆等的研究方法[27],环境规制强度通过选取各城市的废水治理投资额、废气治理投资额、固体废物治理投资额3个子指标进行标准化加权平均得到;经济发展水平以各城市人均GDP的对数值进行衡量。以上数据均来自Wind数据库。

基于式(4),将数字经济指数与环境规制和经济发展的交互项纳入计量模型进行实证检验,表8为调节效应的检验结果。

表8 调节效应检验结果

其中,列(1)为加入数字经济与环境规制交互项后的估计结果,交互项估计系数显著为负,表明环境规制政策对数字经济提升实体经济发展的调节效应为负,即环境规制起到了弱化作用。这可归因于当地政府出台的环境规制政策主要针对传统制造业,该政策将逐渐化解传统制造业的无效产能和低端供给,转变生产方式,在一定程度上造成产值和经营效益的下降,进而影响第二产业的整体发展,最后致使数字经济无法完全发挥对实体经济发展的提升作用。

表8的列(2)为加入数字经济与经济发展交互项后的估计结果,该交互项的估计系数显著为负,表明经济发展程度对数字经济提升实体经济发展的调节效应为负,即经济发展同样起到了弱化作用。由于本研究以第二产业产值衡量实体经济发展水平,而长江经济带作为我国经济发展的领先高地和创新高地,已将发展重心逐渐调整至高新技术等新兴产业,第三产业占比不断扩大,由此造成第二产业占比相对缩小,进而间接影响当地实体经济的发展,弱化数字经济的提升作用。

五、结论与建议

(一)结论

本研究探讨了长江经济带数字经济发展对实体经济的影响程度和调节效应。首先,通过设定面板双向固定效应模型研究了长江经济带数字经济与实体经济发展的基本关系,之后通过建立调节效应模型对环境规制和经济发展的调节效应进行分析,得出以下结论:第一,长江经济带内数字经济可以促进实体经济发展,但其与实体经济已产生了“倒U型”关系;第二,长江经济带内数字经济发展对实体经济的影响存在门槛效应,跨越门槛值后,数字经济对实体经济的促进效应减弱;第三,对于沿海地区、长江下游地区、碳排放量水平低的城市,数字经济对实体经济的提升作用更为显著;第四,数字经济可以通过提升科技创新水平、优化产业结构、发展绿色金融促进当地实体经济发展,且科技进步、产业结构、绿色金融均对实体经济产生了正向的中介效应;第五,长江经济带内的环境规制强度和经济发展水平具有负向的调节效应,会弱化数字经济对实体经济发展的促进作用。

(二)建议

基于研究结论,提出以下政策建议:

一是大力发挥数字经济的优势提升作用,谨慎部分行业出现的实体金融化现象。政府需对企业设定主营业务固定投入、金融投资比例上限等财务指标标准,尤其是对基础制造业的上市公司,避免其偏离制造主业。同时,出台针对科创企业和基础研究机构的税收豁免、投资补贴、人才引进等相关政策,完善基础研究与实践运行的良性互补机制和运转体系,注重保护数字知识产权,提升数字科技成果转化为现实生产力的效率,由此达成长江经济带内数字经济发展与实体经济进步的良性互动目标。

二是持续推进长江经济带内的绿色发展,注重绿色转型过程中实体经济面临的各类难题,出台产业补贴等举措促使实体经济度过转型期。同时,采取将绿色债券等合格抵押品扩容的金融政策,利用数字经济带来的便利,促使商业银行更加精准地发放绿色信贷,从而更好地推动绿色金融和实体经济发展。

三是平衡环境治理效益与经济效益,兼顾经济结构调整与传统产业发展。当地政府需灵活施策、因地制宜,在经济发展水平较高的地区可以适当提高环境规制强度,加速布局新兴产业,促进经济结构进一步优化升级,以达到先行先试、提供转型经验的目的;而在经济发展相对滞后的地区,需把握环境规制力度,切忌因过分追求环境绩效而牺牲产业发展,同时需积极引导部分传统产业转变生产模式,引进先进数字技术,以达到保持制造业和第二产业占比基本稳定、环境和经济效益双赢的目标。