数字经济对东北地区经济高质量发展的影响研究

孟祥铭 姜子淏

〔内容提要〕在当前经济社会持续发展和变革的背景下，数字经济已经成为推动经济实现高质量发展的重要工具，拥有广阔的发展前景。选取东北地区2011—2021年数字经济与高质量经济发展的相关数据构建计量模型，经过一系列的计量检验，结果仍是保持稳健。研究结果显示：数字经济对东北地区经济的高质量发展有着明显的积极作用，且在数字经济发达的地区表现更为明显。由此提出平衡各地区的数字发展水平、促进东北工农业的数字化发展、培养数字人才、借鉴外省经验的建议，以促进东北地区经济高质量发展。

〔关键词〕数字经济；东北地区；经济高质量发展

注：本文受沈阳市哲学社会科学规划课题（项目编号：SY202211Y）资助。

中共“二十大”明确指出，“高质量发展”是“重中之重”。数字经济飞速发展，逐渐成为支撑中国经济社会发展的引擎，为经济高质量发展注入了强劲动力，也为中国经济社会带来了新的发展机遇与态势。当前，如何加快数字经济的发展，是我国每一个省市面临的一个重要问题。

东北地区作为新中国工业的发祥地，在社会主义市场经济体制下具有举足轻重的地位和作用。习近平总书记在黑龙江省哈尔滨市主持召开新时代东北振兴座谈会并发表重要讲话时强调：“要坚定不移地推动东北振兴。在新的时代，要站在新的起点，推动东北全面振兴，以高质量发展为首要任务，构建新发展格局的战略任务，积极探寻高质量发展和可持续振兴的新途径，努力书写东北地区的全面振兴新篇章。”

近几年，东北地区的数字经济建设得到了国家的高度重视，同时，有关部门也大力扶持了东北的高质量发展，但是，由于地理位置、产业结构、政策导向等因素，东北地区的数字经济比例相对其他区域来说，存在产业数字化程度不高等问题，具有很大的发展空间。本文在深入研究东北地区数字经济与经济高质量发展之间关系的基础上，提出相应的对策建议，以推动东北经济的进一步发展。

一、东北地区经济高质量发展现状

对数字经济发展水平的测度，本文设定产业结构、包容性TFP、技术创新、生态环境和居民生活水平5个二级指标，下分11个三级指标构成多维度评价体系，具体评价指标体系见表1。选取2011—2021年东北地区除延边州和大兴安岭地区以外的34个主要城市的经济高质量发展进行测算，得到经济高质量发展水平数据。数据来源于《中国城市统计年鉴》、地级市统计年报，以及Wind数据库。

从图1、图2可以看出，2011—2021年东北地区经济高质量发展水平呈不断上升趋势，但上升较为缓慢，幅度不大。辽宁省由0.3553上升至0.0774；吉林省由0.2130上升至0.2927；黑龙江省由0.3682上升至0.4856。辽宁和黑龙江两省的经济高质量发展情况明显优于吉林省。同时，从整体上看，省会城市的经济高质量发展情况与各省整体发展情况相似，主要呈波动上升趋势，具体表现为沈阳市、哈尔滨市优于长春市。从数值上看，沈阳、长春、哈尔滨2021年经济高质量发展指数分别为0.8004、0.2745、0.7837，可见各省会城市的发展水平要处在领先位置，城市间发展差距过大，没有找到促进经济高质量发展的着力点。

二、东北地区数字经济发展现状分析

对数字经济发展水平的测度，本文根据城市层面的数据可得性，从“数字互联网发展”与“数字金融发展”两个角度，对各主要城市的数字经济发展水平进行度量。对于城市层面的数字互联网发展的测度，构建四个二级指标。对于数字金融发展的测度，采用北京大学数字金融研究中心编制的中国数字普惠金融指数，具体指标体系见表2。

数据来源于《中国城市统计年鉴》、《第三产业统计年鉴》、《信息产业年鉴》、北京大学《数字金融普惠指数》。通过主成分分析的方法，将5个二级指标数据标准化并进行降维处理，最终得到数字经济综合发展数据。

由图3可知，2011—2021年东北地区数字经济发展水平略有波动，但整体上仍呈上升趋势。其中，辽宁省与黑龙江省数字经济发展水平接近，一直处于较高的水平。由图4可知，省会城市的数字经济发展水平要明显优于整体水平，可见其余城市与省会城市差距较大，亟须提升。从上述分析可以看到，辽宁、黑龙江两省的数字经济发展水平相对于吉林省处于领先地位，应发挥带头作用，以辐射带动整个东北地区的数字经济的发展。各省也应注意城市之间发展水平极不均衡的情况，及时出台相关扶持政策，做出调整。

三、實证分析

（一）变量选择与模型设定

被解释变量为经济高质量发展水平（hq），核心解释变量为数字经济发展水平（digital）。为削弱内生性所带来的误差，选取以下控制变量：金融发展程度（fin，年末金融机构存贷款余额占地区生产总值的比值），受教育程度（edu，普通高等学校在校学生数与年末户籍人口的比值），对外开放水平（open，实际利用外资额与地区生产总值的比值），产业结构（str，第三产业增加值与地区生产总值之比），人口密度（peo，地区常住人口与城市面积之比）。

（二）实证结果分析

根据豪斯曼检验结果，P=0.0000<0.05，拒绝原假设，应选择固定效应模型。数字经济对东北地区经济高质量发展的基准回归结果如表4所示。其中，第（1）列为仅控制时间效应的回归结果，第（2）列为仅控制地区效应的回归结果，第（3）列为同时控制时间效应和地区效应的回归结果。结果表明，每提高一个单位的数字经济发展水平，会带来经济高质量发展0.0877个单位的提升。由回归结果可知，在三种回归情况下，数字经济对经济高质量发展的影响系数均在10%的置信区间下显著为正。由此，数字经济对经济高质量发展具有明显的促进作用，发展数字经济有利于实现经济高质量发展。

控制变量方面，金融发展程度（fin）的估计系数为0.0020，且在10%的显著水平上显著，说明地区金融水平的提高在一定程度上也会促进社会经济的高质量发展，但影响较小。受教育程度（edu）的估计系数为0.6543，在10%的水平上显著，说明一个地区人才储备量的大小会对经济高质量发展产生重要影响，深入挖掘人才红利，有利于促进经济的高质量发展。对外开放程度（open）的系数为-0.1318，且在5%的水平上显著，这可能是由于地区经济容易受到国际经济波动的影响，而较高的开放程度会带来的更不稳定的国际经济，从而不利于地区经济的健康发展。产业结构（str）人口密度（peo）与地区高质量发展之间呈不显著的负相关关系，表明第三产业增加值增大或地区常住人口增多时，经济发展的质量并不能得到有效提升。

（三）稳健性检验

为了进一步增加结论的可靠性，本文参考以往关于全要素生产率与地区高质量发展的研究，使用产出与投入的比值来表示全要素生产率，它既可以体现生产技术水平的高低，同时也能反映经济活动效率的高低。利用DEAMalmquist非参数法，测算出2011—2021年东北地区34个主要城市的全要素生产率指数代替东北地区经济高质量发展指数，对样本重新回归，其结果如表5所示，其总体结果依旧显著。

（四）内生性检验

由于样本可能存在自选择问题，这可能导致前文的模型估计有偏。因此，采用Heckman两阶段法进行检验。第一阶段，Heckman需要构建一个probit模型，根据digital中位数设置，大于中位数即digital_dummy设置为1，其余依然为0，为每一个样本计算出可以用来修正样本选择偏差的逆米尔斯比（imr）。第二阶段，将计算的逆米尔斯比（imr）代入模型进行拟合。回归结果如表6第（1）和（2）列所示。可以发现，列（2）中digital的系数为0.089，在10%水平上显著为正。结果表明在控制了样本自选择问题后，和基准回归结果一致，结果是稳健的。

（五）异质性检验

根据东北地区不同城市间数字经济的发展程度，以各城市数字经济发展水平的中位数作为临界值，分为两组进行异质性检验，结果如表7所示。结果表明，在数字经济低水平发展的地区，数字经济对经济的高质量发展的促进作用并不显著。相反，在数字经济水平高的地区，其对经济高质量发展的影响在1%的置信水平下为正，即数字经济每提升一个单位，经济高质量发展将随之提高0.310个单位。由此可以看出，数字经济对经济高质量发展的促进作用会随着自身强弱水平的变化而变化。因此，各城市更应重视数字经济的发展，以求更好地推动各城市乃至整个东北地区经济高质量发展。

四、结论与建议

基于计量模型得到如下结论：第一，2011—2021年间，东北地区的数字经济发展水平整体呈现上升趋势，其中辽宁省、黑龙江省发展情况较好；第二，在东北地区34个主要城市中，省会城市的数字经济发展水平处于领先状态且各城市之间发展水平差距过大；第三，数字经济可显著提升东北地区经济高质量发展水平。针对研究结论提出以下建议：

（一）平衡各地区数字经济发展水平

一方面，要加大力度建设欠发达地区的数字基础设施，鼓励其适度超前建设，尽量弥补基础设施方面的短板，加速释放数字红利，确保欠发达地区形成后发优势。另一方面，要优化地域空间结构，促进各地区之间的协调发展。辽宁省、黑龙江省数字经济实力较强的地区，应在人才、技术、资金等方面给予吉林省充分的扶持，充分利用“空间外溢”和“辐射”功能，推动数字经济的进一步发展。

各地区要结合当前全市、全省乃至全国的发展规划，结合本地实际制定相应的产业政策，促进区域间数字经济的协调发展。主动开展与其他地区的数字经济合作，并结合自身发展特征，主动发挥数字经济的优势。例如，吉林省可以利用一汽、吉利等企业的优势，积极构建现代化的产业链，发展高新技术产业，推动高耗能工业的转型与升级。

（二）推动东北工农业向数字化转变

经过多年的发展，东北地区在自然资源、工业规模、高等教育、人才储备、基础设施等方面已经形成了强大的支持系统，具备了高质量发展新阶段的良好条件。应继续以科技创新为先导，着力破解农业和工业数字化转型中的技术瓶颈。重点加强对数字技术創新的顶层设计，支持骨干企业建立智慧工厂，促进中小企业在数字化技术上的广泛应用；鼓励煤炭、石油、天然气等行业的企业实施智能化改造；鼓励各行各业的企业建立云上数据共享平台，为购买“云服务”（如计算、存储、安全等）的企业提供“云使用券”等财政支持；在解决核心技术“卡脖子”问题时，应注重对科技创新的支持，将政府的整体引导与市场激励相结合，以解决核心技术的“卡脖子”问题。

（三）不断培养数字化人才

在数字经济发展过程中，人力是第一资源。在《中华人民共和国职业分类大典（2022年版）》中，第一次增设了“数字职业”的标志，这对于引导科技人员投身于经济发展具有重要意义。

首先，可以从东北地区的工程院校进行改革，瞄准前沿，组建一批现代化的产业研究院。推动重点企业和大学之间的紧密合作，并积极支持和科研院所建立联合实验室和实验基地。第二，高校要在教师和教材的编制上保持开放的思路，将数字产业、数字技术的应用等内容融入到课程的设计之中，使其与数字经济发展的图书需要准确地结合起来。三是要注意留住优秀人才，制定相关的资金和政策补贴，对“卡脖子”领域的科研人员给予一定的政策扶持。

（四）借鉴外省外市经验

2022年，重庆有1000个以上的智能化改造工程，实现“智慧工厂”的覆盖率达到43%。在数字基础建设、核心技术攻关、网络综合治理和网络安全保护等各个领域都取得了令人瞩目的成绩。四川省高度重视发展战略性新兴产业，在产业数字化、数字产业化两个领域均取得较好成果，对全省经济增长的贡献率超过10%。

以下几点值得借鉴，第一，将最基础的“大数据”和“区块链”结合起来。数据作为一种新的生产要素，需要整合多种基础技术来构建具有预见性的大数据。第二，企业集团要立足于实际，合理分配资源，充分利用自己的优势，建立具有较强竞争能力的企业集团。三是营造产业生态空间，根据实际情况，进行创新，建立一个供应链智能服务平台，促进产业链上的公司相互学习，减少成本，扩大融资渠道。

（作者单位：沈阳工业大学经济学院）