数字政府建设如何加快新质生产力形成？

[摘要]基于2014—2022年277个地级市样本数据，运用双重差分法实证检验数字政府建设对新质生产力的影响机制。研究结论表明：数字政府建设可以显著促进新质生产力形成。政务服务效能、资源配置效率、数字经济在数字政府建设促进新质生产力形成过程中发挥中介效应。上述结论经过稳健性检验后依然成立。异质性检验发现，行政等级较高城市数字政府建设对新质生产力的影响比行政等级较低城市更为显著；东部城市数字政府建设对新质生产力的影响比中部、西部城市更为显著；较高科教水平城市数字政府建设对新质生产力的影响比低科教水平城市更为显著。据此，提出完善数字治理机制，提高政务服务效能，培育数字技术人才的政策建议，以期为推动新质生产力发展提供借鉴。

[关键词]数字政府建设；新质生产力；数字经济；政务服务效能

一、 引言

2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察期间提出“加快形成新质生产力”，为东北老工业区乃至全国积极培育战略性新兴产业指明了道路1。新质生产力是指在党和国家实现社会主义现代化建设过程中，与产业经济高质量发展相适配的生产力[1]。在推进产业链现代化进程的同时，新质生产力也为我国社会主义现代化建设提供了坚实的物质基础，并赋能可持续发展[2]。然而，我国新质生产力发展因市场准入门槛较高、行政审批流程繁琐等原因，致使市场创新与竞争受限[3]。因此，需要加快数字政府建设，提高政府治理能力，通过筑牢数据安全体系、构建多维数字化应用场景、完善信息审核体系等数据治理手段，推进国家治理能力和治理体系现代化，赋能新质生产力形成和发展。

数字政府以建设服务型政府为目的[3]，凭借数字技术提供信息收集、政策颁布、行政管理等政务服务，能够为新质生产力形成提供必要支持。2024年3月，李强总理在全国政府工作报告中提出，“加快数字政府建设”“加快发展新质生产力”2。数字政府建设能够通过数字技术、数据要素、数字人才三重维度赋能新质生产力。首先，数字政府建设可以发挥数字技术优势，凭借云计算、大模型、物联网等前沿科技为新质生产力发展提供智能化管理，激发市场参与主体创新活力，加快新质生产力形成。其次，数字政府建设能够构建数据清单目录，对数据要素进行有序开发和高效利用，在数据收集、存储、共享、应用等方面提供分级分类保护，增强数据要素的全生命周期管理，激活新质生产力优势，实现中国式现代化目标。最后，政府在数字化建设过程中会加快数字人才集聚效应和竞争效应，通过健全人才评价体系和职业资格认定制度，筛选兼具创新意识和数据素养的复合型数字人才，为新质生产力涌现提供人才支撑。由上述分析可知，数字政府建设或能加快新质生产力形成，但两者作用机制如何？影响效果是否显著？回答上述问题能够为推动数字政府建设、加快新质生产力形成提供理论借鉴和实证依据。

二_{e0dc2077932925b26dc823c4b616bc2658f989e2006ac26e4fc31edb9f5dfc1b}、 研究假设

1. 数字政府建设对新质生产力的直接影响

有学者提出数字政府建设可以驱动政府组织结构“扁平化”[4]，通过降低政务服务等待时间和精简流程项目，减少企业获取政务服务合规成本[5]，并可以基于政府数据开放拓宽企业创新边界，提升企业创新质量和创新效率[6]。因此，有必要从现代化治理能力、政务信息收集以及数据信息管理三个角度出发，审视数字政府建设对新质生产力直接影响效应。

其一，提高现代化治理能力。数字政府建设通过技术赋能组织再造“清晰化”治理框架，是实现数字治理能力现代化的重要抓手[7]。数字政府建设能够通过“放、管、服”政策，降低新质生产力发展门槛，并凭借政务信息交互平台提高政府行政执行能力和科技创新保护力度，为加快形成新质生产力提供现代化治理服务。其二，降低政务信息收集成本。数字政府建设能实现政府信息透明化和全域化[8]。这既降低了市场参与主体政务信息收集成本，又打破不同主体间信息壁垒，使不同行政区划、不同层级政府部门统筹行政资源，协同处理行政事项，为新质生产力发展提供便利。其三，提升数据信息管理水平。周雅琳等[9]提出，数字政府建设可以完善数据资源体系，增强数据要素安全保障，提升数据信息管理水平。数字政府建设可以运用大数据描绘市场主体的数据画像，使多元化、虚拟化、跨区域化的交易行为在数据画像的记录下具象化和可追查化；可以准确记录市场主体交易行为，提升行政部门数据信息管理水平，赋能新质生产力发展。据此，本文提出以下假设。

H1：数字政府建设对加快新质生产力形成具有直接促进作用。

2. 数字政府建设对新质生产力的间接影响

（1）政务服务效能的中介作用

一方面，数字政府建设有利于提高政务服务效能。复杂性科学理论认为，科技的颠覆性创新虽然与经济发展呈正相关关系，但也增加了数字政府治理风险复杂性[10]，需要政府提高政府服务效能，化解远超预期的风险。数字政府建设可以增加公共服务供给、增强行政监管、提升政府廉洁程度[11]，并利用政务公开与在线平台减少行政主体自由裁量，使政务管理工作基于公开流程和制度规范运行[12]，从而提高政务服务效能。与此同时，数字政府建设可以精准推送政策信息，在电子政务官网发布关注度较高的时政热点并进行解读，弥补市场主体信息差异并缓解信息不对称性。此外，数字政府建设还可以借助在线服务为市场主体提供复议、检举、建议途径[13]，广泛汇集民智民力，在听取群众意见后定向提高政务服务效能，为形成新质生产力提供高效政务支撑。另一方面，提高政务服务效能有利于加快新质生产力形成。提高政务服务效能可以优化信用环境。高效政务服务通过完善企业信息目录，定期疏通公共信息收集渠道，敦促各信息源机构依法履职，为新质生产力发展提供信用信息。行政部门在此基础上建立营商主体信用评价标准[14]，对新兴企业进行全面、细致的信用综合评价，使新质生产力发展免受失信企业干扰。基于此，高效政务服务可以为新质生产力提供良好的市场环境，从源头处保障企业公平竞争，加速新质生产力形成。据此，本文提出以下假设。

H2：数字政府建设通过提高政务服务效能加快新质生产力形成。

（2）资源配置效率的中介作用

一方面，数字政府建设可以提升资源配置效率。生态理论从社会系统审视数字政府建设轨迹，认为数字政府建设是数字治理的核心[15]，能够加快各子系统资源要素配置，实现数字社会协调发展。数字政府可以通过电子政务破除行政性壁垒，加快共性资源集约利用，填补市场资源配置漏洞，从而提升资源配置效率[16]。同时，数字政府建设能够利用大数据平台及时收集与分析市场信息，通过数字政务提升企业资源转换效率。具言之，数字政府建设具备市场信息收集成本低[17]、经济数据与商业秘密存储安全[18]、政府服务信息透明公开的优势[19]，其可以促进市场资源在区域间与市场主体间重塑和整合，提升资源配置效率。数字政府建设使用数据平台有利于协调政府、企业、市场三者关系，加快资源要素在市场参与主体间流转，进一步提升资源配置效率。另一方面，提升资源配置效率可以助力新质生产力形成。其一，提升资源配置效率可以为新质生产力带来新质劳动力和新质生产资料。资源配置效率的提升可以让优质教育资源与劳动者相匹配，促使金融资本与突破性创新项目结合、土地资源开发与绿色环境保护并存，从而加快新质生产力形成。其二，资源配置效率的提升能够通过调节供需关系促进新质生产力发展。新质生产力发展需要遵循市场经济发展规律，而提升资源配置效率可以通过价格机制使新质生产资源流向生产效益最大方向[20]，推动新质生产力形成。据此，本文提出以下假设H3。

H3：数字政府建设通过提升资源配置效率加快新质生产力形成。

（3）数字经济的中介作用

一方面，数字政府建设能够促进数字经济发展。演化理论提出，数字政府建设通过“制度—组织—技术”的变迁路径，对经济社会发展产生推动作用，并最终实现数字技术变革[21]。这为数字政府建设通过推动数字经济发展从而加快新质生产力形成提供了理论依据。数字政府已然成为数字经济发展的先导力量，通过数字技术建设减少“信息孤岛”，并为数字经济发展提供良好制度环境，从而释放数字经济发展新动能[22]。在数据流通方面，数字政府建设通过搭建数字平台，实现数据信息在各政府部门与各市场参与主体间流通共享，有针对性地解决了数字经济发展过程中的孤岛效应[23]，进而促进数字经济发展。在数据能效方面，数字经济对数据的包容共享有利于市场参与主体进一步开发数据价值，实现多主体协同创新。同时，数字政府建设通过数字登记保护数据创新和数字产权，吸引更多高素质人才参与数字经济创新。另一方面，促进数字经济发展可以加快新质生产力形成。其一，数字经济通过智能技术与传统产业融合催生新质生产力[24]。细论之，数字经济凭借工业互联网使传统制造业生产流程智能化，极大提高了工业生产效率，降低了人力资源成本，进一步将传统工业与智能制造融合，驱动新质生产力生成。其二，数字经济发展会引导各高等院校与职业院校培育数字技术人才，在满足自身发展需求的同时，也为新质生产力发展输送了高素质劳动者。具言之，数字经济引导高校推进产教融合并搭建人才供给体系，通过数字技能培训提高在校学生与在职劳动者数字素养[25]，进一步通过数字技能考核为形成新质生产力筛选高素质劳动者。据此，本文提出以下假设。

H4：数字政府建设通过促进数字经济发展加快新质生产力形成。

三、 研究设计

1. 模型构建

（1）双重差分模型

电子政务综合试点的建立，一方面会使试点范围内城市与试点范围外城市在同一个时间点的新质生产力水平产生差异，另一方面会使同一个试点城市在不同时间跨度内产生新质生产力水平差异。基于此，试点内数字政府建设可以被视为“准自然”实验。本文利用双重差分法构建数字政府建设效应评价模型：

[evit=ε0+ε1cvit+ϕuconuit+χi+ϕt+δit] （1）

上式中，[evit]指代城市[i]在[t]年的新质生产力发展水平；[cvit]指代城市[i]在[t]年是否属于试点范围内城市的虚拟变量，如果城市[i]在[t]年受到电子政务试点地区数字政府建设影响，取值为1，否则为0；[conuit]代表[t]年影响城市[i]新质生产力发展的第[u]项控制变量；[δit]指代误差扰动项，[χi]指代城市固定效应，[ϕt]指代年份固定效应，[t]与[i]分别指代年份和城市。

（2）中介效应模型

为检验数字政府建设对加快新质生产力形成的影响路径，本文构建如下中介效应模型：

[evit=ε0+ε1cvit+ϕuconuit+χi+ϕt+δit] （2）

[Mit=μ0+μ1cvit+ϕuconuit+χi+ϕt+δit] （3）

[evit=β0+β1cvit+ϕuconuit+Mit+χi+ϕt+δit] （4）

上式中，[Mit]为中介变量，其余变量指代含义与公式（1）相同。

2. 变量选取

（1）被解释变量——新质生产力（[evit]）

本文基于马克思主义基本原理中生产力三要素相关概念论述及已有研究[26]，从劳动者、劳动对象、生产资料三个维度构建新质生产力评价指标体系（表1）。为使新质生产力评级更为细致全面，进一步建立互联网普及程度、新质企业产值、信息产业规模等12个新质生产力三级指标。为方便计算，对负向指标做正向化处理，方法如下：

[aiu=max1≤i≤hbiu-biu] （5）

上式中，[biu]指代第[i]个城市第[u]个原始指标得分；[aiu]指代第[i]个城市第[u]个指标平均得分。本文通过主要成分分析法降维三级指标，得出新质生产力发展综合得分[evit]。

（2）解释变量——数字政府建设（[cvit]）

将综合试点内部城市与综合试点实施时间的乘积作为虚拟变量：[cvig=Treat×Time]，其中[cvit]指代设计综合试点内城市的虚拟变量，[Time]若为综合试点内城市则取值为1，若为综合试点外城市则为0；若在实施时间（2018年及以后）[Treat]取值为1，在政策实施时间以外（2017年及以前）则[Treat]取值为0。

（3）控制变量

本文选取以下控制变量：（1）资本要素禀赋（[cap]），以城市人均新增固定资产的对数值衡量；（2）城市信息化建设程度（[inf]），以数字普惠金融指数取对数衡量；（3）城市金融发展水平（[fin]），以城市金融机构贷款总数与存款总数比值衡量；（4）人口规模（[res]），以城市人口总数占城市规划面积比值衡量；（5）城市财政预算（[bud]），以城市财政收入与支出比值衡量；（6）城市人均外商投资额（[inv]），以城市外商投资额与人口总数比值衡量。

（4）中介变量

基于理论分析，本文选取如下中介变量：（1）政务服务效能（[int]），根据中国营商环境报告，以企业对政务环境评价分数衡量政务服务效能1；（2）资源配置效率（[nat]），利用索罗余值法估计测度城市全要素生产率，并以城市全要素生产率衡量资源配置效率；（3）数字经济（[dig]），以数字产业增加值占城市生产总值比重衡量数字经济。

3. 数据来源

为研究数字政府建设对新质生产力影响，本文选取2014—2022年277个地级市作为研究对象。同时，根据中央网信办、国家发展和改革委员会及其他有关部门印发的《关于开展国家电子政务综合试点的通知》，将江苏、浙江、福建、广东、陕西、宁夏六个省级试点内城市以及北京、上海作为处理组样本，其余城市为对照组2。考虑到各指标单位存在较大差异，可能对研究结果产生影响，故对相关指标数据取对数处理。本文数据来源于历年《中国统计年鉴》、北京大学数字普惠金融指数、2014—2022年《中国外商投资发展报告》3、2023年《中国营商环境报告》、国泰安CSMAR数据库、国家统计局以及上市公司公开披露的财务管理信息。对于部分缺失数据，以插值法补齐。

四、 实证分析

1. 数字政府建设对新质生产力发展的直接影响估计

根据式（1），本文通过双重差分法检测数字政府建设对新质生产力影响（表2）。实证结果显示，列（1）在不引入控制变量、年份与城市固定效应的情形下，新质生产力回归系数为0.5637且在1%水平上显著，由此可以证明数字政府建设对于新质生产力发展具有正向促进作用。列（2）和列（3）在列（1）基础上，依次加入控制变量和双向固定效应。回归结果表明，数字政府建设能够显著提高新质生产力发展水平，H1得以验证。

2. 平行趋势与动态效应检验

本文采取事件研究法检验前述数据组别能否满足平行趋势假设，具体方式如下：

[evit=ε0+-35εNconNit+conuitϕit+χi+ϕt+δit] （6）

上式中，[conNit]指代电子政务综合试点虚拟变量，[N]表示数字政府建设后的第[N]年。[εN]反映了数字政府建设对城市新质生产力发展作用方向。其他变量含义与前文表述相同。

图1为平行趋势检验图。其中，横轴表示电子政务综合试点颁布时间，纵轴表示数字政府建设回归系数，虚线表示在95%置信水平上电子综合政务实验区对城市新质生产力发展的置信区间。如图1所示，数字政府建设开始前参数变化趋势不明显，证明在数字政府建设前城市新质生产力发展水平并未随时间流动产生显著变化。在数字政府建设开始后，参数呈现上升态势，证明数字政府建设对城市新质生产力发展的显著推动作用通过了平行趋势检验。

3. 稳健性检验

（1）PSM-DID检验

样本城市自身差异特征会给实验结果带来干扰，为消除影响这种干扰，本文使用PSM-DID双重差分法降低样本偏差，提高回归检验准确性（图2）。结果显示，处理组和控制组的控制变量标准化差异的绝对值都呈缩小态势，且标准化差异平均值都处于20%区域内，意味着数字政府建设与新质生产力发展匹配效果良好。PSM-DID检验结果（表3）显示，数字政府建设虚拟变量能够通过PSM-DID检测，进一步验证了H1。

（2）安慰剂检验

为防止其他非观测城市特征因素对PSM-DID估计结果产生影响，增强数字政府建设推行对城市新质生产力发展的因果关系稳健性，本文随机生成控制组与处理组进行安慰剂检验。从随机处理600次后的DID系数分布（图3）可以看出，DID系数围绕0正态分布，显著区别于实际回归系数0.195。上述结果可以证明实证结果的可靠性，数字政府建设能够推动加快城市新质生产力形成。

（3）其他稳健性检验

其一，更换测量方法。上文通过双重差分法测算样本新质生产力发展水平，参考肖小虹[27]研究方法，运用主要成分分析法重新测算样本新质生产力发展水平并进行回归。回归结果显示数字政府建设对加快新质生产力形成回归系数为0.1102，且回归结果在1%显著性水平上显著（表4列1）。这证明数字政府建设显著加快新质生产力形成，且基准回归结果稳健。

其二，控制变量滞后一期。利用双重差分法和控制变量法已然减小因遗漏变量产生的内生性问题，但实验样本选取因不具备严格外生性依然可能产生选择性偏差。为进行内生性检验，本文参考姜长丰[28]的研究，将前文六个控制变量滞后一期，重新进行回归检验（表4列2）。结果显示，新质生产力发展水平回归系数显著为正，说明数字政府建设能够显著提高样本新质生产力发展水平，再次证明基准回归结果稳健。

其三，样本分时段分析。因数字政府建设效果可能受到时间差异干扰，本文设计新时间组别[2014—2019]、[2015—2020]、[2016—2021]、[2017—2022]。通过多时间段PSM-DID模型进行重新检测（表4列3至列6）。检测结果显示，数字政府建设依旧能够显著加快样本新质生产力形成，可以证明上文基准回归结果并非于特定时间段产生。

（4）机制检验

由理论分析可知，数字政府建设能够有效加快城市新质生产力形成。欲解析其背后成因与机制，还需进一步进行机制检验。表5结果表明，数字政府建设对政务服务效能、资源配置效率、数字经济的回归系数分别为0.6317、0.3708、0.2486，且均通过1%显著性检验。依次加入中介变量后，数字政府建设对新质生产力影响系数分别为0.1272、0.1521、0.1785，至少在5%水平上显著为正，这证明政务服务效能、资源配置效率、数字经济在数字政府建设对新质生产力的影响中发挥正向中介作用，H2、H3、H4得以验证。

4. 异质性分析

（1）行政等级异质性

本文借鉴王正等[29]的研究将277个样本城市划分为行政等级较低城市与行政等级较高城市，以研究不同行政等级样本城市数字政府建设对加快新质生产力形成是否具有异质性。城市行政等级划分具体标准如下：27个省会城市，4个经济特区城市以及国务院批准的18个较大的市为行政等级较高城市，其余城市为行政等级较低城市（表6列1—2）。结果显示，数字政府建设对行政等级较高城市新质生产力的回归系数显著为正，在1%水平上通过显著性检验；对行政等级较低城市新质生产力影响系数也为正值，但未能通过显著性检验。

（2）城市区位异质性

根据国家发改委政策区域划分标准，本文将277个样本城市划分为东部、中部、西部三个组别进行城市区位异质性分析（表6列3—5）。结果显示，西部、中部、东部城市数字政府建设的回归系数均为正数。其中，中部城市数字政府建设的回归系数在5%水平上通过显著性检验，东部城市数字政府建设的回归系数在1%水平上通过显著性检验。数字政府建设在中部、东部地区城市都能够显著推动城市新质生产力形成，且在东部地区城市数字政府建设对新质生产力的促进作用更为明显。

（3）科教水平异质性

为剔除城市科教水平对实证结果干扰，本文借鉴冯锐等[30]的研究，以是否设有“211工程”大学为标准，将277个样本城市划分为较高科教水平城市与较低科教水平城市，进行科教水平异质性检验（表6列6—列7）。结果显示，较高科教水平城市回归系数为0.2418，且在1%水平通过显著性检验。较低科教水平城市回归系数为0.1223，未能通过显著性检验。

五、 结论与建议

本文通过构建指标体系在对数字政府建设与新质生产力进行测度的基础上，实证检验了2014—2022年277个城市数字政府建设对加快新质生产力形成的影响。研究结论如下：第一，数字政府建设对新质生产力的影响系数为正，且能在1%水平上通过显著性检验，即数字政府建设能够显著加快新质生产力形成。第二，政务服务效能、资源配置效率、数字经济均能够在数字政府建设对加快新质生产力形成的影响中发挥中介作用。第三，数字政府建设对加快新质生产力形成的作用存在显著异质性。具体表现为，城市行政等级与科教水平越高，则数字政府建设对加快新质生产力形成的作用越显著；城市处于东部、西部地区，数字政府建设对加快新质生产力作用愈加显著。因此，结合研究结论本文提出以下政策建议：

其一，完善数字治理机制。研究结论表明，数字政府建设对加快新质生产力形成具有显著促进作用。因此，各级政府应当顺应数字政府建设转型浪潮，完善数字治理机制，为新质生产力形成提供现代化治理保障。一方面，相关部门应当推广数字治理模式，使数据思维与管理思维相融合。数字政府建设过程中应通过加强财政预算提升完善数字治理机制的比重，设计数字政务考核与数字服务绩效，完善数字治理机制，推动新质生产力发展。相关部门通过推广数字治理模式，完善数字治理机制，从而为新质生产力发展提供智能治理服务。另一方面，相关部门利用数字平台加强政府部门协作，实现智能化和数字化管理协同。相关部门加快一体化政务管理系统研发，实现线下业务与线上业务双向流通，通过加强政府部门数字化协作，完善数字治理机制，增强数字政府建设对新质生产力的促进作用。

其二，提高政务服务效能。研究表明，政务服务效能在数字政府建设加快新质生产力形成的过程中发挥中介作用。因此，相关部门应当以人民为中心设计数字化行政管理制度，限缩官员自由裁量权，进一步通过政务服务效能建设加快新质生产力形成。一方面，政府借助信息系统使政务流程与政务信息数据化，通过技术手段与机制设计减少人为因素干扰，保障政务服务过程透明公平。通过设计数字化行政管理制度，加强政务服务效能在数字政府建设对新质生产力形成的中介作用。另一方面，相关部门应当简化数字平台结构，方便群众参与政务服务效能建设。相关部门通过简化数字信息传播媒介，及时向公共讲解政策热点，使群众享受到高效、便捷、免费的政务信息服务，减少信息鸿沟和信息孤岛，增强政务服务效能在数字政府建设对新质生产力的中介作用。

其三，培育数字技术人才。研究结果表明，数字经济在数字政府建设加快新质生产力形成的过程中发挥中介作用。因此，数字政府建设应当抓住时代契机，推动数字政府建设与数字经济耦合发展，从而进一步加快新质生产力形成。各级政府要构筑人才高地。相关部门利用数字治理优势，有规划地指引机关院校、高等教育院校与职业院校培养数字技术人才，为数字政府建设提供人才储备。同时，相关部门应加快对在职工作人员开展定期培训，通过借调和挂职方式实现数字人才资源流通。通过构筑人才高地和催动人才流通，为数字经济与新质生产力提供科技创新劳动者，从而增强数字经济在数字政府建设对新质生产力形成的中介作用。

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基金项目：山东省社科规划项目研究成果“山东省数字产业空间集聚及其对经济高质量发展影响的测度研究”（项目编号：21DTJJ03）。

作者简介：田政杰，男，博士，山东财经大学统计与数学学院（统计交叉科学研究中心）讲师，硕士生导师，主要研究方向为经济统计分析、数字经济。

（收稿日期：2024-06-21 责任编辑：苏子宠）