数字经济如何影响中国经济高质量发展？

杨丽娟 韩娟霞

收稿日期：2023-12-23

基金项目：国家社会科学基金后期资助项目“国外标准经济学学术前沿理论与政策研究”（21FJLB039）；中国服务贸易协会项目“技术标准支撑企业数字化转型发展研究”（FWMYKT-202303）；甘肃省人文社会科学项目“技术标准推动数字化转型赋能甘肃高质量发展对策研究”（23ZZ02）；甘肃省科技计划资助项目“标准一致化促进甘肃与丝路沿线国家贸易发展研究”（23JRZA385）。

作者简介：杨丽娟（1980—），女，甘肃玉门人，博士，副教授，硕士生导师，研究方向：国际贸易与区域经济发展；韩娟霞（1999—），女，甘肃甘南人，硕士研究生，研究方向：西方经济学。

摘 要：在经济新常态下，迅速发展的数字经济不仅是经济增长的重要因素，也是推动经济高质量发展的关键动力。从理论层面探究了数字经济对经济高质量发展的直接影响、间接影响和空间溢出效应，利用2014—2022年中国30个省（区、市）的面板数据实证分析了数字经济发展水平对经济高质量发展的影响；进一步通过内生性处理、变量替换、样本子区间估计以及缩尾处理等进行模型稳健性检验，并开展区域异质性分析。研究发现：数字经济对经济高质量发展具有显著正向影响；创新要素配置在二者之间起部分中介作用，且随着创新要素配置水平的提升，数字经济对经济高质量发展的影响呈现出边际效应递增的非线性特征；数字经济与经济高质量发展之间存在明显的空间正向关联；数字经济对经济高质量发展的影响效果存在区域异质性，作用强度从东部、中部地区向西部地区逐渐减弱。因此，要以新发展理念为指引，合理布局发展数字经济，结合数字技术优化创新要素配置，充分挖掘经济高质量发展新动能；针对区域之间发展不平衡问题，政府部门应加强宏观调控，推动区域协调均衡发展。

关键词：数字经济；经济高质量发展；创新要素配置；空间溢出效应

中图分类号：F49；F127    文献标志码：A    文章编号：1671-0037（2024）5-33-18

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2024.5.4

0 引言

自改革开放以来，中国经济迅速增长，GDP增长率远超全球平均水平［1］。然而，在经济总量持续增长的同时，我国也面临区域之间发展不协调、城乡居民收入和消费差距扩大、环境污染问题日益严重、资源分配不平衡等问题［2］。与GDP增长相比，实现经济平衡和全面发展变得愈发重要。习近平总书记在党的十九大报告中强调，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段；并在党的二十大报告中明确指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。新时代背景下，中国经济发展迫切需要新的动力，如何转变经济发展方式以解决经济快速增长过程中出现的难题、推动地区经济实现高质量发展已成为中国面临的重大课题之一。

数字经济的崛起不仅为经济增长注入了新动力，也改变了过去高能耗、高污染的传统生产模式，为实现经济繁荣和环境改善的双赢局面提供了切实可行的路径。如何高效释放数字经济对经济高质量发展的助推力成为政府和社会广泛关注的议题。《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》明确提出了加快数字经济建设的目标，通过数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，为传统产业转型升级提供动力，以壮大经济发展的新引擎。这体现了国家高度重视数字经济在助推经济高质量发展方面的作用。同时，数字经济的快速发展还带来了创新要素配置的变革。通过应用云计算、大数据、人工智能等技术，能够以更低的成本和更高的效率进行创新要素生产与配置，实现了创新要素的自由流动和全面协同，从而激发经济的创新活力，推动经济可持续、高质量发展。尽管数字经济在推动经济高质量发展方面取得了显著成效，但关于准确评估数字经济通过创新要素配置影响经济高质量发展的实证研究却极为缺乏。仅有的相关文献多聚焦于互联网和电子商务如何影响全要素生产率［3］，数字经济对创新要素配置的影响［4］，以及创新要素配置与经济高质量耦合发展［5］等子议题。因此，深入探讨数字经济如何影响经济高质量发展，以及创新要素配置在其中发挥的作用具有重要的理论和实践意义。理论上，可以丰富数字经济与经济高质量发展关系的研究，为数字经济赋能经济高质量增长提供理论依据，推进数字经济—创新要素配置—经济高质量发展的传导路径研究。实践中，针对数字经济影响经济高质量发展的定量分析，既可以为政府和公众了解区域数字经济与经济高质量发展之间的关系提供参考，也能为政策措施的提出和制定提供理论依据与数据支撑。

1 文献综述

数字经济作为一种新的经济模式，是中国经济转型和产业变革的重要引擎，其创新驱动效应正成为中国经济高质量发展的重要动力来源［6］。既有文献主要从以下3个方面对数字经济展开研究：一是概念解析。数字经济是以数字化的知识和信息为关键生产要素，以现代信息网络为重要载体，以信息通信技术的有效使用为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动［7］，包括数字化基础设施、电子商务和数字媒介等3个领域［8］，而互联网和电子商务会对其产生重要影响［9］。二是规模测度。测度方法分为3类——增值法、指数法和卫星账户法。大部分研究通过构建数字经济发展指数来衡量数字经济规模。例如：王娟娟和佘干军［10］从数字基础、数字产业和数字环境等3个维度构建数字经济发展综合指标体系；万晓榆和罗焱卿［11］基于数字基础设施、数字产业、数字融合等视角测度数字经济发展水平；王军等［12］认为，数字经济的测度维度包括四方面，分别是数字基础设施、数字产业化、产业数字化和数字发展环境；许宪春和张美慧［13］以数字化赋权基础设施、数字化交易、数字化媒体、数字经济交易产品等构建指标体系。三是经济影响。主要从数字经济促进居民消费结构升级［14］、数字经济驱动乡村产业振兴［15］、数字经济促进区域经济增长［16］、数字经济对劳动收入份额的影响［17］等方面展开讨论。

相关文献主要从以下3个视角对经济高质量发展进行内涵研究及测度：一是新发展理念视角。杜春丽和杜子杰［18］、陈景华等［19］、韩君和张慧楠［20］等从新发展理念角度来理解经济高质量发展，并从创新、协调、绿色、开放、共享等5个维度构建经济高质量发展评价指标体系。二是高质量发展新要求视角。赵涛等［21］、钞小静和任保平［22］等认为，经济增长是否具有包容性等特点是经济发展质量的核心问题，并从产业结构、包容性TFP、技术创新、居民生活和生态环境等5个方面进行测度。三是社会发展视角。李金昌等［23］基于创新效率、经济活力、绿色发展、人民生活、社会和谐等5个维度建立经济高质量发展评价指标体系；郑嘉琳和徐文华［24］从经济效益、经济结构、资源环境、民生福祉等4个维度探讨经济高质量发展的区域差异及分布动态。

已有的理论研究表明，数字经济对经济高质量发展的影响是多方面的。在微观层面，数字经济创造了具有规模经济效应、范围经济效应和长尾效应的经济环境，降低了要素成本，改变了供需匹配方式，实现了经济的均衡发展［25］。在中观层面，数字经济推动了产业组织模式和产业结构的变革，催生了新的产业形态，重构了产业体系，为经济发展提供了新的动能和空间［26］。在宏观层面，数字经济通过增加要素投入、提高资源配置效率和生产制造质量，促进了经济增长；通过技术创新和扩散效应提高了全要素生产率，为经济高质量发展提供了支撑［27］。然而，这其中存在着一个重要问题，即数字经济主要通过何种路径促进经济高质量发展。以往研究并没有给出一个统一的框架来回答该问题。相关研究从区域创新能力［28］、技术创新和产业结构升级［29］、人力资本［30］、政府参与［31］等方面分析了数字经济驱动经济高质量发展的作用机理。对此，本文将从数字经济影响创新要素配置的视角展开研究，在统一框架下探讨数字经济对经济高质量发展的具体影响路径。

综上所述，数字经济在推动经济高质量发展中扮演着重要角色，相关研究为本文提供了重要的理论支撑。但既有研究仍存在一些不足：第一，对于数字经济和经济高质量发展指标体系的构建尚未达成共识；第二，数字经济对经济高质量发展的影响研究大多停留在整体层面，关于数字经济影响经济高质量发展各维度的细分研究甚少；第三，关于数字经济对经济高质量发展的影响路径，学者们多聚焦于产业结构、人力资本、创新能力、政府参与等角度，未从创新要素配置的视角展开研究。因此，本文将从创新要素配置视角出发，评估数字经济在促进经济高质量发展中的作用，可能的边际贡献主要有：第一，基于马克思主义政治经济学理论，从生产、分配、交换、消费等4个维度构建综合评价指标体系，以此测度数字经济发展指数，这为科学衡量数字经济发展水平提供了借鉴；第二，从创新要素配置视角研究数字经济对经济高质量发展的影响路径，完善了数字经济驱动经济高质量发展的作用机理；第三，通过细化经济高质量发展指标，探讨数字经济对其各个维度的影响，就数字经济在经济高质量发展中的具体作用展开深入分析，丰富了相关研究内容和视角。

2 理论分析与研究假设

2.1 数字经济对经济高质量发展的直接影响效应

经济高质量发展是以满足人民日益增长的美好生活需要为宗旨，以新发展理念为引领，以建设现代化经济体系为战略目标，能够推动经济、政治、文化、社会、生态文明“五位一体”全面可持续发展的经济发展方式［32］；也是创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的经济发展方式［33］。本文认为，数字经济主要从以下5个方面促进经济高质量发展（见图1）。

第一，数字经济为创新驱动发展提供了契机。数字经济所涵盖的大数据、人工智能、5G、互联网金融等领域集聚着大量的先进技术和科技成果，具备极强的创新性和扩散性，能够带来生产要素创新和商业模式创新，促使更多新的应用场景和生产模式出现，激励传统企业积极采取创新行动，研发更具创新性和前瞻性的产品，提高企业创新能力［34］。第二，数字经济的快速发展提高了经济高质量发展的协调性。数字经济本身所具有的跨时空性可以促进资源要素流动，降低区域间的分割程度，平衡各地区的经济发展水平，提高区域发展的均衡性和协调性。与此同时，数字经济也使更多人涉足数字经济行业，这有助于提高居民的可支配收入，缩小城乡收入差距。第三，数字经济能够使经济发展更加绿色环保。通过智能化改造传统产业，数字经济显著提升了资源利用效率，降低了企业生产经营过程中的能源消耗，减轻了温室气体排放压力，有效缓解了环境恶化、交通拥堵、资源紧张等问题。同时，数字经济带动了新能源交通的发展，为人们绿色出行和城市交通运输的环保、低碳、便捷提供了保障。第四，数字经济为开放发展提供了重要机遇。数字经济的发展降低了国际贸易壁垒，减少了信息流通成本和风险，使国际贸易更加灵活、便捷。数字技术在国际贸易中的应用实现了数字经济与物流流通领域的融合，有效提高了进出口通关效率，降低了传统物流运输的流通成本。第五，数字经济推动了经济的共享和可持续发展。数字经济的包容性和共享性使得共享经济成为一种新的经济模式，为更多人提供了共享经济社会发展成果的机会。数字技术的广泛应用加强了人与人之间的沟通和交流，形成了更加紧密的社会联系，推动经济朝着共享的方向发展，协助构建共同繁荣的发展格局。

据此，本文提出如下假设：

H1：数字经济对经济高质量发展起着重要的推动作用。

2.2 数字经济对经济高质量发展的间接影响效应

数字经济通过优化创新要素配置间接驱动经济高质量发展（见图2）。数字经济可以通过互联网平台，将创新主体的需求信息传达给潜在的创新要素提供者，实现双方的有效对接。这不仅降低了寻找创新要素的成本和风险，还能够提高创新要素的质量和配置效率。在传统经济中，获取创新要素需要耗费大量的时间和资源；而数字经济则通过共享平台和实时数据传输，提供了更加高效便捷的获取方式，突破了传统经济中的流通壁垒，使创新要素能够更加自由地流通与交换。数字经济还能够提升创新要素整合能力。在传统经济中，创新要素往往是孤立存在的，不同领域的创新要素很难有效融合在一起；而数字经济则通过对数据的整合与分享，将不同领域的创新要素有机结合起来，实现创新要素之间的相互促进和协同发展，更好地满足多元化、综合性的创新需求，为创新要素的配置提供更广阔的空间和更多样化的选择。

创新要素作为创新活动的支撑条件，决定着一国或地区的科研能力及其在产品市场中的地位。创新要素在不同行业、企业以及部门中的有效配置，为产业升级与创新发展提供了新的机遇和增长点，为实现经济高质量发展注入了动力源泉。通过引导各类创新要素进入科技创新领域，创新要素配置为科技型企业提供更多的创新工具和手段，促使企业增加研发投入，推动创新资源向企业研发部门集聚，促进科技成果转化为现实生产力，为推动经济高质量发展提供持久动力。创新要素配置水平的提高能够加快地区潜在自然资源的合理开发与利用。通过引进国内外先进的实用技术，培育自主研发能力，能够带动更多资金流入，从而提高产品和服务的知识技术含量，推动产业结构升级。同时，通过引导资金投向高端装备制造业以及新能源、节能环保、芯片等战略性新兴产业，疏通和拓展金融资本进入实体经济的渠道，实现对先进生产力的“精准滴灌”，进一步促进经济高质量发展。

创新要素配置对经济高质量发展的驱动作用具有阶段性特征，导致数字经济对经济高质量发展的影响存在门槛效应。在创新要素配置初级阶段，经济发展主要依赖传统要素的投入，如劳动力、资本等。这时创新对经济发展的贡献较小，创新要素配置水平的提升对经济高质量发展的影响相对较弱。然而，随着创新要素配置水平的提升，创新成为经济发展的重要驱动力，进而促使生产力提高，运营成本降低，产品质量改善，市场空间拓宽，经济增长潜力增强。通过推动技术进步、产业升级和结构调整，促使经济由传统要素驱动的增长模式向创新驱动的高质量发展模式转变。同时，创新要素配置水平的提升也会吸引更多的创新投资和创新人才，形成良性循环，从而显著促进经济高质量发展。

据此，本文提出如下假设：

H2：数字经济可以通过提升创新要素配置水平赋能经济高质量发展。

H3：在创新要素配置的驱动作用下，数字经济对经济高质量发展的影响存在门槛效应。

2.3 数字经济对经济高质量发展的空间溢出效应

产业经济学的技术外溢理论指出，国内企业之间的技术交流与学习可以加快其发展速度，并增强各自的比较优势［35］。根据技术外溢理论，随着数字技术和资源要素的跨区域流动，数字经济不仅会对本地区经济高质量发展产生直接影响，还会对邻近地区产生溢出效应。随着数字经济的快速发展和交通网络的日益完善，不同地区之间的人员交流与经济联系也变得愈发紧密。因此，各地区经济高质量发展不仅受到本地区因素的影响，还受到周边地区的关联作用。首先，数字经济依托数字技术的快捷性、虚拟性等优势，充分发挥其在数据信息互联互通、资源要素共建共享、交易平台公平开放等方面的价值功能，在突破时空限制的同时，催生出了许多新的业态和模式。具体而言，数字经济拓展了不同地区间经济活动的深度和广度，重塑了产业的空间分布格局，进一步加强了城市与城市之间、区域与区域之间、国家与国家之间的空间联系，打破了地区之间区位、距离和经贸往来等限制，加速了信息技术、生产要素等的流入和流出，从空间联系上影响经济高质量发展。其次，数字经济的高渗透性和高协同性使信息传输具有跨区域的特点，实现了经济跨区域协调发展，提升了不同地区之间的资源配置效率，产生了明显的溢出效应。最后，数字经济的技术特殊性降低了区域间技术流动和人才互通的成本。核心地区数字经济的快速发展不断突破时空限制，辐射周边地区，带动周边地区经济进一步发展，进而推动区域经济高质量发展。

据此，本文提出如下假设：

H4：数字经济对经济高质量发展的推动作用存在空间溢出效应。

3 研究设计

3.1 模型构建

基于上述研究假设，为检验和衡量数字经济对经济高质量发展的直接效应以及创新要素配置在二者之间可能存在的中介作用，构建以下计量模型。

[EHQit=β0+β1DEit+βjConit+μi+vt+εit] （1）

[   AQit=ρ0+ρ1DEit+ρjConit+μi+vt+εit] （2）

[        EHQit=α0+α1DEit+α2AOit+αjConit+μi+vt+εit] （3）

如果模型（1）中数字经济的估计系数[β1]显著为正，则表明数字经济对经济高质量发展起到积极推动作用。在此基础上，对模型（2）—（3）进行回归分析，依据回归系数[ρ1]和[α2]的显著性、正负性和大小来判断创新要素配置的中介作用。

考虑到随着创新要素配置水平的提升，数字经济对经济高质量发展的影响可能存在非线性效应，而门槛效应模型可以指定个体观测根据某类观测变量的值进行分类，以考察两变量之间是否因存在拐点而呈现非线性特征。借鉴Hansen［36］的研究成果，参考双门槛面板模型构建本文的门槛模型，以检验不同的创新要素配置环境下，数字经济对经济高质量发展的不同影响效应。

[EHQit=θ0+θ1DEitIAQit≤γ1+θ2DEitIγ1γ2+θjConit+μi+vt+εit] （4）

式（4）中：I（·）满足取值条件为1，否则为0；[γ]表示门槛值。

此外，构建空间杜宾模型，以探究数字经济对经济高质量发展所产生的空间溢出效应。

[EHQit=δ0+δ1DEit+δjConit+δ1WDEit+δjWConit+λWEHQit+μi+vt+εit] （5）

式（5）中：[W]为经济地理嵌套权重矩阵。借鉴钟若愚和曾洁华［37］的方法，设定反式矩阵[Wij]来表示经济地理嵌套权重矩阵，具体公式如下：

[Wij=1econi-econj+1exp（-dij），i≠j0                                                 ，i=j] （6）

式（6）中：[econ]为人均地区生产总值的年均值，代表经济变量；[dij]代表区域之间的地理距离，根据各地级市中心经纬度计算得到。

3.2 变量选取

3.2.1 被解释变量：经济高质量发展（[EHQ]）

目前，学术界对于经济高质量发展水平的衡量尚未达成共识。主要有两种方法：综合评价法和以全要素生产率、绿色全要素生产率为代表变量的间接测度法。国内学者大多采用综合评价法，通过建立综合评价指标体系来评估经济高质量发展水平。“创新、协调、绿色、开放、共享”是衡量经济发展质量的“尺子”［32］。基于此，考虑到数据的可得性和完整性，同时参考马海涛和徐楦钫［38］的方法，将经济高质量发展指数划分为创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展等五大维度。其中：创新是经济高质量发展的核心动能，代表发展维度；协调是经济高质量发展的内生协调机制，代表结构维度；绿色是经济高质量发展的基本要求，即人与自然和谐共生，代表关系维度；开放是全球化时代经济高质量发展的关键，代表尺度维度；共享是经济高质量发展的最终目的，代表体验维度。具体的变量选择如表1所示，各指标权重根据熵权法确定。

3.2.2 核心解释变量：数字经济（[DE]）

马克思主义政治经济学指出，生产、分配、交换、消费等4个环节相互联系、相互制约，构成了社会生产和再生产的有机系统。以马克思主义政治经济学理论为基础，从生产、分配、交换和消费等4个维度构建衡量数字经济发展水平的综合评价指标体系。具体指标体系构建情况如表2所示。

3.2.3 调节变量：创新要素配置（[AQ]）

创新要素配置是指通过整合和协调不同的创新要素（包括技术、人才、资金、资源、制度等），以实现创新目标和增强创新能力的过程。创新要素配置强调创新活动的系统性和综合性，要求企业或组织在开展创新活动时充分考虑各种要素之间的相互关系和影响，以及如何合理地配置与利用。基于生产要素的概念演变和创新要素的概念界定，同时借鉴刘晓辉和任群罗［39］、边作为［40］等的研究成果，将创新要素配置划分为传统创新要素配置与新型创新要素配置两类，以此对创新要素配置进行评价。其中：传统创新要素包含人力创新要素和资本创新要素；新型创新要素包含技术创新要素、信息创新要素和制度创新要素。创新要素配置的具体测算指标如表3所示。

3.2.4 控制变量

为减少内生性对实证结果的影响，在宁朝山［41］的研究基础上，综合考虑经济高质量发展的影响因素，选取的控制变量包括政府参与度（[GOV]）、产业结构升级（[UIS]）、城镇化水平（[URB]）、人力资本（[HC]）以及创新能力（[INN]）。其中：政府参与度用地方一般预算支出占地区生产总值的比重来衡量；产业结构升级用第三产业增加值占地区生产总值的比重来表示；城镇化水平用年末城镇人口占总人口的比重来衡量；人力资本用平均受教育年限来衡量；创新能力用发明专利申请数的对数来衡量。在之前的研究中，上述变量已被证实对当地经济高质量发展有影响。

3.3 数据说明

3.3.1 数据来源

基于数据的完整性和有效性，选取2014—2022年中国30个省（区、市）的面板数据进行实证分析。由于西藏、港澳台的数据缺失较多，因此不纳入研究范围。对于个别缺失值，使用插值法补齐。为了消除价格的影响，将2014年作为基期，对各变量做平减处理。同时，对相关指标进行取对数处理，以减少异方差性对估计结果的影响。数据来源于《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国住户调查年鉴》《中国科技统计年鉴》，以及各省份统计年鉴。

3.3.2 变量测度

采用熵值法测度各变量。熵值法是一种客观赋权法，通过对多个指标加权求和来评估各个指标的贡献程度，其计算过程如下：

第一步，将各个指标的原始数据进行归一化处理。

[Ztj=Xtj-MinXtjMaxXtj-MinXtj] （7）

第二步，计算各个指标的比重。

[Ptj=Ztjt=1TZtj] （8）

第三步，计算各个指标的信息熵。

[Ej=-1lnTt=1TPtjlnPtj] （9）

第四步，计算各个指标的差异系数。

[Gj=1-Ej] （10）

第五步，计算各个指标的权重。

[Wj=Gjj=1nGj] （11）

第六步，将各个指标的归一化值乘以对应权重求和得到综合评价得分。

[Ft=j=1nWj×Ztj] （12）

根据熵值法的计算结果，整理得到30个省（区、市）各项指标的年均值，如图3所示。各变量的描述性统计结果如表4所示。总体来看，呈现如下特征：在经济高质量发展水平、数字经济发展水平和创新要素配置水平方面，不同省份存在显著的不均衡性，东部地区各项指数大多高于西部地区，区域间差异较大；经济高质量发展水平、数字经济发展水平、创新要素配置水平基本呈现一致的趋势走向，仅在个别省份出现差异，初步推测经济高质量发展水平与数字经济发展水平、创新要素配置水平之间具有较好的关联度。

从经济高质量发展和数字经济的核密度估计图（图4—5）中，可以观察到3个代表性年份（2014、2017、2021年）的动态变化情况。由图4—5可知，经济高质量发展指数和数字经济指数的核密度分布呈现总体右移的趋势，即两者都呈总体上升的趋势，峰值高度下降，分布更加分散。这表明，经济高质量发展和数字经济表现出明显的区域分化和层级分布特征。其中，东部沿海地区是经济高质量发展和数字经济的高值区，而西部地区如甘肃、青海、新疆等则是低值区。高值区与低值区呈现出的集聚分布特点表明，经济高质量发展和数字经济存在一定的空间关联性。总体来看，经济高质量发展水平和数字经济发展水平区域差异明显，东部地区较高，西部地区较低。

从图6的散点图可知，经济高质量发展水平与数字经济发展水平之间呈明显的正相关关系。初步证据表明，经济高质量发展可能受到数字经济的正向影响，但这种相关性的有效性有待进一步进行严格的计量经济模型检验。

4 实证分析

4.1 基准回归结果分析

通过F检验和Hausman检验，本文选择固定效应模型，采用异方差—序列相关一致标准误差，对数字经济影响经济高质量发展的直接效应进行检验。表5展示了估计结果。在不含控制变量的模型（1）中，数字经济的估计系数显著为正，表明数字经济发展水平越高，经济高质量发展水平也越高，验证了数字经济对经济高质量发展起积极推动作用，假设H1成立。在模型（2）—（6）中依次引入其他影响因素，考察数字经济对经济高质量发展的净影响。由表5可知，各模型中数字经济的回归系数均显著为正。具体而言，在包含全部控制变量的模型（6）中，数字经济的回归系数为0.423，表明数字经济发展水平每提高1个单位，经济高质量发展水平便提高0.423个单位；且加入其他控制变量后，数字经济对经济高质量发展的影响系数有所下降，说明不控制其他影响因素会夸大数字经济的作用效果。

控制变量方面，人力资本（[HC]）、城镇化水平（[URB]）、产业结构升级（[UIS]）和创新能力（[INN]）等4个控制变量的估计系数均显著为正，表明这4个变量对经济高质量发展起到积极的推动作用。随着经济的发展，居民生活水平显著提高，城镇化率持续提升，就业机会也不断增加。丰富的人力资本为经济的可持续发展提供了不竭动力；居民受过良好的教育和培训，具备了更强的创新能力和竞争力。产业结构升级为经济的健康发展提供了保障，各个产业之间相互配合、相互促进，形成了良性循环的发展格局。创新能力通过技术交流和传播先进管理经验，提升科技研发能力，对经济高质量发展起到积极的促进作用。在这样的条件下，经济高质量发展的目标更具可实现性。另外，政府参与度（[GOV]）的影响系数为负。这表明在中国经济发展过程中，仍存在一些问题。例如，政府和市场之间的关系不明确，各自的职责分工也不清晰；而且在经济调控方面，政府和市场之间缺乏良性互动，导致政府过度参与，对经济高质量发展具有抑制作用。

为了进一步明确数字经济对经济高质量发展的影响效应，并检验数字经济对经济高质量发展各维度的影响是否存在显著差异，分别以经济高质量发展的5个指标，即创新、协调、绿色、开放和共享为被解释变量进行实证检验，结果如表6所示。从表6中可以看出，在5个模型中数字经济的回归系数均显著为正，表明数字经济对创新、协调、绿色、开放、共享等5个方面均存在显著的推动作用，通过这5个方面赋能经济高质量发展。其中，对创新和共享的作用效果最强，其次是开放和绿色，对协调的作用效果最弱。

4.2 间接效应检验

借鉴温忠麟和叶宝娟［42］的研究成果，运用中介效应模型检验数字经济影响经济高质量发展过程中创新要素配置的间接作用。表7中模型（7）—（8）分析了数字经济通过创新要素配置对经济高质量发展的间接促进作用。在模型（7）中，数字经济对创新要素配置的直接效应系数为0.397，且通过了1%的显著性检验，表明数字经济对创新要素配置具有显著的正向影响。模型（8）同时检验了数字经济和创新要素配置对经济高质量发展的影响，回归结果均显著为正。其中，中介变量创新要素配置的回归系数为0.483，说明创新要素配置起到了部分中介作用；中介效应系数为0.192，占总效应的45.33%，假设H2得到验证。

为了检验在不同的创新要素配置环境下，数字经济对经济高质量发展影响的非线性特征，以创新要素配置为门槛变量，采用面板门槛模型进行回归分析。在此之前，需要进行面板门槛存在性检验。表8呈现了通过Bootstrap循环抽样得出的门槛数量相关统计量以及门槛值。结果表明，全国以及东部、西部地区存在显著的双门槛效应，中部地区不存在显著的门槛效应。表7所示的门槛效应回归结果表明，在不同的创新要素配置环境下，数字经济对经济高质量发展的影响存在显著差异。当创新要素配置水平较低时，数字经济对经济高质量发展的促进作用较小；当创新要素配置水平越过门槛值后，数字经济对经济高质量发展的促进作用显著增强。只有当创新要素配置水平达到某一标准时，数字经济才能充分发挥其潜力，推动经济高质量发展。具体而言，全国系数值从0.114提升至0.121，而后升至0.319；东部地区系数值从0.182提升至0.245，而后升至0.395；西部地区系数值从0.086提升至0.101，而后升至0.162。由此可见，随着创新要素配置水平的提高，数字经济对经济高质量发展的影响呈现出显著正向且边际效应递增的非线性特征，假设H3得到验证。这意味着，在着力提升数字经济的发展水平时，需要同时考虑地区创新要素的配置情况，以增强数字经济对经济高质量发展的促进作用。

4.3 空间溢出效应分析

4.3.1 空间自相关性

使用经济地理嵌套权重矩阵，通过莫兰指数来研究数字经济与经济高质量发展之间的空间自相关性。由表9可知，2014—2022年，两者的全局莫兰指数虽有波动但均为正值，且具有较强的显著性。这表明，中国各省份的数字经济与经济高质量发展均存在空间自相关性，且为正相关。因此，在研究两者关系时，需要考虑空间因素的影响。

4.3.2 空间计量基准回归结果分析

为了检验和衡量数字经济对经济高质量发展的空间溢出效应，参考程莉和滕祥河［43］使用的偏微分方法，将核心解释变量和各控制变量对经济高质量发展的影响进行分解，包括整体影响效应（总效应）、本地效应（直接效应）和空间溢出效应（间接效应）。分解结果见表10。在经济地理嵌套权重矩阵下，数字经济对应的直接效应系数为0.442，且通过了5%的显著性检验，表明数字经济的发展能够引领本地区经济高质量发展。数字经济对应的间接效应系数为0.076，且通过了5%的显著性检验，说明数字经济发展水平每提高1个单位，邻近地区的经济高质量发展水平便提高0.076个单位。可见，数字经济对邻近地区经济高质量发展有着显著的贡献，假设H4得到验证。因此，各省份应充分利用这种正向空间溢出效应，在关注本地区经济高质量发展问题的同时，也要留意邻近地区的数字经济发展水平。

4.4 模型稳健性检验

4.4.1 内生性处理

基准回归结果可能因数字经济与经济高质量发展之间存在双向因果关系、遗漏控制变量或变量测量误差等内生性问题而出现一定的偏差。借鉴赵涛［21］等的方法，将各省份1984年的邮电业务总量（邮政业务总量与电信业务总量之和）作为数字经济的工具变量重新回归。一方面，数字经济受到互联网技术的影响，互联网是传统通信技术的延续和发展，而当地的邮电业务作为传统通信系统的一部分，会从技术水平和习惯形成等方面影响未来信息技术的发展，故该变量满足相关性要求；另一方面，随着信息通信技术的快速发展，1984年的邮电业务总量对现阶段经济高质量发展的影响逐渐消失，故该变量也满足外生性要求。需要说明的是，1984年的邮电业务总量属于横截面数据，与本文所用数据不能相互匹配。故引入随时间变化的变量来构造面板工具变量。参考黄群慧等［3］的做法，用各省份2014—2022年的移动互联网用户数与1984年的邮电业务总量来构造交互项，并以此作为工具变量进行回归。表11中模型（9）展示了工具变量的回归结果。在第一阶段中，工具变量的F值为16.7，大于临界值10，且根据1%的显著性检验结果，工具变量不存在弱识别问题。综上，在解决可能存在的内生性问题后，数字经济的估计系数仍显著为正，表明之前的实证结论具有一定的可靠性。

4.4.2 变量替换

使用北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数（[DF]）作为数字经济（[DE]）的替代变量，进一步检验基准回归结果的稳健性。数字普惠金融是利用数字技术和互联网平台提供金融服务的一种金融模式。数字普惠金融以数字技术为基础，通过互联网和移动通信等平台，实现金融服务的数字化。同时，数字普惠金融通过利用数字技术和创新金融产品，强化了金融系统的监管力度，推动了金融资源的合理分配，降低了金融服务的门槛，使小微企业等群体也能够方便快捷地获取金融服务，提高了社会的经济包容性，有助于经济高质量发展。数字普惠金融与数字经济密切相关，且数字经济通过数字普惠金融可以有效促进经济高质量发展。因此，本文采用数字普惠金融指数代替数字经济指数进行回归。由模型（10）可知，估计结果未发生明显变化，说明研究结论具有稳健性，即数字经济对经济高质量发展具有推动作用。

4.4.3 样本子区间估计

2020年新冠疫情导致许多企业生产活动持续受限，从而对经济发展产生了严重影响。故剔除2020—2022年的样本，进一步考察样本子区间的模型估计效果，结果如模型（11）所示。同时，考虑到中国各地区经济发展客观存在的差异性，将北京、上海、天津、重庆等4个直辖市的数据剔除后进行稳健性检验，结果如模型（12）所示。由模型（11）和（12）可知，回归结果与基准模型回归结果基本保持一致。

4.4.4 缩尾处理

为了避免极端值对回归结果造成的偏差，对主要连续变量做1%的缩尾处理，结果见模型（13）。由模型（13）可知，估计结果仍未改变基准回归模型的结论。

4.5 区域异质性检验

数字经济驱动经济高质量发展的作用效果与区域经济基础有关。因此，将研究样本分为东、中、西部3个地区分别进行回归，结果见表12。可以看出，三大地区数字经济回归系数均显著为正，表明数字经济对不同地区的经济高质量发展均起到了积极的推动作用，但不同地区的作用强度差异显著。数字经济的回归系数在东、中、西部地区呈现递减的趋势，即东部>中部>西部。这与赵涛等［21］、周少甫和陈亚辉［34］以地级市数据为研究样本得出的结论一致。东部地区经济发达，且数字基础设施相对完善，数字产业化和产业数字化的发展水平也较高。而中部地区靠近东部发达地区，资源要素的流动成本和匹配成本较低。因此，在东部和中部地区，数字经济对经济高质量发展的作用效果更强。在西部地区，数字经济对经济高质量发展的效应系数虽显著为正，但仅为0.039，远小于东部和中部地区。

近年来，尽管中国数字经济发展迅速，但各地区的数字基础设施建设水平和数字人才集聚水平极不平衡，导致数字经济对经济高质量发展的促进效果也存在差异。其中，东部地区经济实力强大，人力资本丰富，拥有完善的产业链和市场体系，为数字经济的发展提供了坚实的基础。东部地区数字经济起步早且发展水平较高，在技术创新、要素市场化发展环境、数字经济与传统产业融合等方面具有明显优势，能够更有效地提高要素配置效率和技术创新水平，享受更多数字经济发展带来的红利，进而强力推动经济高质量发展。受各种资源和地理位置的限制，中部地区的信息技术和数字基础设施未实现完全覆盖，数字经济发展水平略逊于东部地区。但是，中部地区依靠庞大的经济规模，逐步完善数字信息网络，并凭借自身独特的优势产业积极开展数字贸易活动，充分释放数字经济的潜力，对经济高质量发展产生了较强影响。西部地区信息网络、数字产业等发展缓慢，交通物流便利度低，数字经济起步晚、水平低，经济效率不高，数字经济发展红利没有得到充分释放，故对经济高质量发展的影响非常有限，提振作用较小。各地区应根据实际发展情况，制定适合的数字经济发展政策，以减小区域间的数字经济发展鸿沟，打破区域间的发展壁垒，推动区域经济协调均衡发展。

5 结论与建议

本文基于2014—2022年中国经济数据，检验数字经济对经济高质量发展的直接影响效应、间接影响效应和空间溢出效应，并进行区域异质性分析，得出以下结论：第一，数字经济对经济高质量发展具有积极的推动作用，是现阶段中国经济高质量发展的重要力量，通过创新、协调、绿色、开放、共享等5个维度为经济高质量发展赋能。第二，创新要素配置在数字经济驱动经济高质量发展的过程中发挥部分中介效应。随着创新要素配置水平的提升，数字经济对经济高质量发展的影响呈现出边际效应递增的趋势。第三，数字经济与经济高质量发展之间存在明显的空间正向关联。数字经济对经济高质量发展具有正向空间溢出效应，能够促进邻近地区经济高质量发展。第四，数字经济对经济高质量发展的作用效果具有区域异质性，其中对东部地区的作用效果最大，对西部地区的作用效果最小。

综合上述研究结论，给出如下建议：

第一，数字经济对经济高质量发展具有显著促进作用，因此要进一步夯实数字产业发展的经济基础，鼓励各地区加大对大数据、移动互联网、人工智能等新技术的运用力度，深入挖掘数字技术的应用价值，不断探索数字技术与传统产业融合的新方法，推动传统产业数字化转型，以实现经济高质量发展。

第二，创新要素配置是数字经济推动经济高质量发展的潜在动力。为了充分发挥数字经济的驱动作用，需要采取积极的措施释放创新要素配置的潜力，如加强各创新主体之间的交流与合作，促进知识、技术和资本等创新要素的有机融合，从而形成更加有利于数字经济发展的创新生态系统，为经济高质量发展提供强大动能。

第三，充分利用数字经济的空间溢出效应，推动经济高质量发展。加强不同地区间数字经济的交流与合作，打破资源要素的流通壁垒，促进地区之间数字要素的自由流动，合理配置资源，推动信息与资源的共享，拓展数字经济的服务范围，实现各地区数字经济协同发展。

第四，由于数字经济对经济高质量发展的作用效果存在区域异质性，各地区可以在巩固现有数字经济红利的基础上，根据自身实际情况实行差异化、动态化的数字经济发展战略。东部地区要利用自身优势，发挥资源禀赋，优化资源配置，发展高技术产业，实现经济高质量发展；同时，充分发挥辐射联动作用，带动中西部地区协同发展。中西部地区要实现生产方式转变，摒弃过去粗放式的经济发展模式，加大网络基础设施建设投资力度，普及数字技术，培育数字技术创新人才，消除数字技术应用障碍，为经济高质量发展注入活力。

6 不足与展望

本文仍存在以下不足：第一，由于部分数据无法获取以及受统计资料完整性的限制，实证研究部分的时间跨度仅为2014—2022年，且不包括西藏、香港、澳门和台湾。第二，对于经济高质量发展、数字经济、创新要素配置的指标体系构建，仅借鉴了已有研究文献，有待进一步完善。第三，数字经济对经济高质量发展的影响机制较为复杂，其影响效应和作用机理有待深入探讨。

后续可基于更加完善的理论分析框架和更加丰富的技术支撑工具，进行深入研究。第一，数据获取更加完整。随着时间的推移，数字经济、经济高质量发展的相关数据日益完整，包括统计年鉴、第三方研究机构的数据等。未来可利用时间跨度相对较长的数据开展实证研究。第二，数字经济、经济高质量发展的指标体系更为成熟。随着学术界对数字经济和经济高质量发展的研究逐步深入，其理论体系将更加成熟，进而为后续研究提供坚实的理论基础。第三，数字经济对经济高质量发展的影响机理研究在方法和视角上更加多样化。未来可从城市群、地级市以及制造业、服务业等多个角度进行研究。

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How does the Digital Economy Affect the High-quality Development of China's Economy？

——Based on the Perspective of Innovation Factor Allocation

Yang Lijuan， Han Juanxia

（School of Economics， Lanzhou University， Lanzhou 730000， China）

Abstract： Under the new economic normal， the rapid development of the digital economy is not only an important factor for economic growth， but also a key driving force for high-quality economic development. The article explores the complex impact of the digital economy on the high-quality economic development from the theoretical level， and measures the digital economy， high-quality economic development， and the index of the innovation factor allocation using the entropy value method with the panel data of 30 provinces in the period of 2014—2022， and conducts empirical research on the impact effect of the level of development of the digital economy on the high-quality economic development by constructing the fixed-effect model， mediation effects model， panel threshold model， and spatial space Durbin model. In addition， the robustness of the model was tested through endogeneity treatment， variable substitution， sample subinterval estimation and reduced-tail treatment， and regional heterogeneity analysis was conducted. It is found that the digital economy has a significant positive impact on the high-quality economic development， and there is a partial mediating effect of innovation factor allocation between the two. As the level of innovation factor allocation increases， the impact of the digital economy on the high-quality economic development shows a non-linear characteristic of increasing marginal effect. At the same time， the digital economy has a positive spatial spillover effect on the high-quality economic development， and promotes the high-quality economic development of neighbouring regions. Further analysis reveals that the impact of the digital economy on the high-quality economic development varies in different regions， gradually weakening from the eastern and central regions to the western regions. Therefore， it is necessary to take the five concepts for development as a guide， rationally layout the development of the digital economy， optimise the allocation of innovation factors in combination with digital technology， and fully tap the new power of high-quality economic development. The unbalanced development among regions requires macro-control by government departments to strengthen regional coordination and balanced development.

Key words： digital economy; high-quality economic development; innovation factor allocation; spatial spillover effect

（栏目编辑：朱可染）