摘 要:本文基于2012—2022年我国31个省份数据,探究数字经济对经济高质量发展是否具有促进作用、产业结构升级在数字经济与经济高质量发展之间是否存在中介效应,并且比较分析了数字经济对经济高质量发展的区域异质性。研究表明,数字经济显著促进了经济高质量发展。在此过程中,产业结构优化中的产业结构高度化、合理化和高级化三个维度扮演了重要角色。其中,产业结构高度化展现出最强的中介效应,产业结构合理化紧随其后,产业结构高级化影响相对较弱;数字经济提升经济高质量发展存在区域性差异,呈现出东部和西部明显,中部相对不显著的效果。
关键词:数字经济;经济高质量发展;中介效应;异质性;GMM
中图分类号:F124;F120.4 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2024)11(a)--05
1 文献综述与研究假设
1.1 文献综述
“数字经济”一词最早在1996年由美国学者唐·泰普斯科特[1]提出。数字经济不但包括ICT相关产业,而且以数字技术为驱动力,并与实体经济深度融合,促进经济社会数字化转型的新型经济形态[2]。这是继农业经济和工业经济之后的第三种社会经济形态,数字经济的发展以数据为基础,依托于信息通信技术,强调在经济中的数字化和信息化驱动[3]。数字经济借助数字技术并通过对现代信息技术的创新与应用,推动传统经济实现数字化、智能化、网络化和平台化的转型与增值[4]。数字经济的测算范围主要涵盖信息化发展、互联网发展和数字交易发展[5]或者包括数字基础设施、数字产业化、产业数字化和数字经济发展环境等方面,并从多个维度进行综合考量[6]。
经济高质量发展在追求经济增长的同时追求可持续、稳定和具有内在活力的经济发展模式。经济高质量发展是提高全要素生产率,提升经济发展质量,是通过优化资源配置、提高全要素生产率来推动经济发展[7]。经济高质量发展强调提高发展效率和效益、促进产业升级和结构优化、推动创新驱动、注重可持续发展、促进公平共享[8]。经济高质量发展在经济增长的同时,注重提升经济的质量和效益,强调在增加国民经济总量的基础上,更加注重经济结构的优化、资源利用的效率、科技创新的推动和生态环境的保护。
1.2 研究假设
(1)微观层面,数字经济具有强大的创新驱动力,能够激发全社会的创新活力。数字经济为创新提供了更广阔的平台和更丰富的资源,还通过优化创新环境、加强知识产权保护等措施,为创新提供了更好的保障和支持。创新驱动下的经济增长具有更高的质量和效益,有助于实现经济的高质量发展。(2)中观层面,数字经济的发展推动了传统产业向数字化、智能化方向转型,通过整合区域间产业链上下游的各个环节,提高生产效率和产品质量的新质生产力通过新技术的应用、新要素的培育和新产业的兴起,为经济高质量发展提供了新的动力和支撑[9],催生了新兴的数字经济产业集群和创新生态系统。(3)宏观层面,数字经济为区域经济高质量发展提供了新的推动力。数字经济促进了信息和知识的流通,打破了地理限制,使得信息技术和互联网企业可以在全国乃至全球范围内提供服务,为区域经济高质量发展提供了多维机遇。综上理论分析,本文提出假设:
H1:数字经济促进经济高质量发展;
H2:数字经济通过产业结构优化实现经济高质量发展;
H3:数字经济促进经济高质量发展存在区域异质性。
2 研究设计
2.1 模型构建
2.1.1 基准回归模型
highi,t=α0+α1digi,t+α2controli,t+ui+γt+εi,t(1)
式中,highi,t表示i省份t年的经济高质量发展指数,digi,t表示数字经济发展指数,control表示控制变量;γt表示时间效应,ui表示个体效应,εi,t表示随机扰动项。
2.1.2 中介效应模型
本文的中介变量选择产业结构合理化、产业结构高级化和产业结构高度化。借鉴温忠麟等(2014)[10]的中介效应模型。式中, mv表示中介变量。 以下是具体的模型设定:
2.2 变量说明
2.2.1 被解释变量
经济高质量发展(high)是一个综合性的发展理念,侧重于促进经济增长的质量、效益和可持续性。孙豪等(2020)[11]将创新、协调、绿色、开放和共享视为核心要素,采用熵值法,构成了经济高质量发展的核心指标系统。
2.2.2 核心解释变量
本文在选择数字经济(dig)指标时,参考王军等(2021)[12]考虑数字化基础设施、数字产业化、产业数字化和数字创新能力构建指标,采用熵值法,并从多个维度进行分析。
图1呈现了2012—2022年我国31个省份经济高质量发展指数均值的整体情况。从全国范围来看,东部地区的经济高质量发展水平整体而言均保持在较高水平,可能是由于东部各省份在产业结构、创新能力以及政策实施等方面具有较大优势。相比之下,中部地区的经济高质量发展水平相对平稳但比东部地区低,西部地区最低,凸显了经济发展地域间的非均衡性。如图2所示,2012—2022年,我国31个省份的数字经济发展水平呈现出显著差异。其中,广东省在数字经济发展方面表现卓越,位居全国首位,显示出其在数字化转型和创新驱动方面的强劲实力。其次是北京、江苏、上海等也取得了显著成就。但在西部地区,如青海、西藏等省份数字经济发展较弱。
2.2.3 中介变量
中介变量采用三个指标,采用泰尔指数衡量产业结构合理化(ris),采用第二产业与第三产业的比值衡量产业结构高级化(ois)[13],以第一产业产值与三大产业的产值占比*1+第二产业产值与三大产业的产值占比*2+第三产业产值与三大产业的产值占比*3来衡量产业结构高度化(indh)[14]。
2.2.4 控制变量
五个控制变量,经济发展水平(eco),用平减人均GDP表示;政府干预(gov),用财政支出占地区生产总值的比值表示;对外开放水平(open),用货物进出口总额与地区生产总值的比值衡量;城镇化水平(urb), 用城市人口与总人口的比值表示,社会消费水平(sco),用社会消费品零售总额与GDP的比值衡量。
2.3 数据来源及描述性统计
本文的面板数据主要来源于国家统计局发布的中国统计年鉴、政府部门公开的数据报告。数据统计结果见表1,经济高质量发展水平指数的最大值0.6799,最小值0.1132,一定程度上反映经济高质量发展水平在省份之间存在较明显的差异;数字经济发展水平指数的标准差为0.1001,中位数0.0918,均值0.1244,表明数据总体上较为平稳。
3 实证结果分析
3.1 基准回归分析
如表2所示,未加入控制变量和加入控制变量下的双固定效应模型和个体固定效应模型均表明在统计显著性水平为1%的条件下,数字经济对经济高质量发展呈现显著的正向促进效应。具体而言,在双固定效应模型中,数字经济发展指数每提升1%,经济高质量发展水平可提升0.2101%。验证了假设H1成立。
3.2 内生性检验
在考虑内生性之后,本文运用系统GMM方法对所构建的面板模型进行参数估计,表3展示了模型检验的结果,其中AR(1)统计量通过了显著性检验,而AR(2)统计量未通过显著性检验。结果表明,模型在消除一阶自相关性方面表现良好,且能够在一定程度上缓解内生性问题,从而增强了分析结果的稳健性。同时,滞后一期项的影响系数显著为正,sargan检验结果表明选取的工具变量不存在过度识别问题。进一步验证了假设H1成立。其他控制变量中,经济发展水平、政府干预和对外开放水平的提升也有利于推动经济高质量发展的实现。
3.3 稳健性检验
本文在进行稳健性检验的过程中,采取了逐步引入控制变量的方式,表4的结果显示只存在回归系数变化,说明基准回归模型稳健,又进一步验证了假设H1成立。
3.4 中介效应分析
中介效应模型检验结果如表5所示,数字经济对中介变量的回归系数均显著为正,如列(2)、列(4)和列(6)所示,表明数字经济可以推动作用产业结构升级。如表5列(3)、列(5)和列(7)所示,中介变量的回归系数显著为正,但相较于未加入中介变量时的基准回归系数(列(1))有所减小,中介变量发挥了部分中介作用。进一步通过Sobel检验,量化了中介效应占总效应的比值大小,三大产业结构指标的中介效应占比分别为12.44%、11.17%和17.69%,反B8r1w0rOuhgXxyi5ucGDsQ==映了产业结构高度化的中介效应强度最强,产业合理化次之,产业高级化最后。验证了假设H2成立。
3.5 异质性分析
本文分别对东部、中部和西部三个区域进行数字经济对经济高质量发展的异质性分析[15],结果见表6。数字经济对经济高质量发展的促进效果在东部和西部地区明显,中部地区不显著。可能是因为近年来,国家和地方政府对西部地区的支持力度不断加大,同时,“一带一路”为数字经济的跨境发展提供了广阔空间;东部地区的发展已经相对成熟,促进弹性不如西部地区;中部地区由于“中原城市群”等发展战略的提出,形成了较为协调的发展态势,使得数字经济在中部地区的促进作用相对不显著。假设H3成立。
4 结语
数字经济的发展可以推动经济持续增长,提升产业和技术水平,实现经济高质量发展。数字经济的迅猛发展对于中国经济的转型和高质量发展作用明显,尤其是沿海发达地区,而西部地区在政策环境下展现出显著的促进效果;数字经济能通过产业结构优化实现经济高质量发展。根据以上结论,本文提出以下对策:加大数字经济发展的政策倾斜力度,深入挖掘中西部地区的产业优势;加强产业结构优化,避免资源浪费和产能过剩的问题;加强区域间数字经济的交流合作,促进数字技术和经济需求的有效对接;深入分析东中西部地区数字经济发展的特点和需求,加强产学研合作。同时,建立跨地区间数字经济交流的平台和机制,共建数字经济产业园区,优化科技创新资源配置,加强人才引进和培养,助推数字经济的发展,促进经济的高质量发展。
参考文献
Sun J, Wu X. Research on the mechanism and countermeasures of digital economy development promoting carbon emission reduction in jiangxi province[J]. Environmental Research Communications, 2023, 5(3): 035002.
陈思瑶. 数字经济内涵与经济高质量发展: 一个文献综述[J]. 广东经济, 2023(2): 76-79.
冯科. 数字经济时代数据生产要素化的经济分析[J].北京工商大学学报(社会科学版), 2022, 37(1): 1-12.
张则艺, 赵艳霞, 崔博宇. 中国数字经济发展的时空演变趋势与政策文本分析[J]. 科技创业月刊, 2023, 36(12): 50-56.
刘军, 杨渊鋆, 张三峰. 中国数字经济测度与驱动因素研究[J]. 上海经济研究, 2020(6): 81-96.
王家庭, 袁春来, 马宁, 等. 中国八大综合经济区数字经济发展水平测度、区域差异和收敛性研究[J].区域经济评论, 2024(1): 111-121.
孟维福, 郭正燕. 数字经济、劳动力配置与经济高质量发展[J]. 江汉论坛, 2024(1): 26-36.
张鸿, 董聚元, 王璐. 中国数字经济高质量发展:内涵、现状及对策[J]. 人文杂志, 2022(10): 75-86.
钞小静, 王清. 新质生产力驱动高质量发展的逻辑与路径[J].西安财经大学学报, 2024, 37(1): 12-20.
温忠麟, 叶宝娟. 中介效应分析:方法和模型发展[J].心理科学进展, 2014, 22(5): 731-745.
孙豪, 桂河清, 杨冬. 中国省域经济高质量发展的测度与评价[J]. 浙江社会科学, 2020(8): 4-14, 155.
王军, 朱杰, 罗茜. 中国数字经济发展水平及演变测度[J].数量经济技术经济研究, 2021, 38(7): 26-42.
管杜娟, 刘翠苹, 苏理梅. 数字经济与经济高质量发展: 作用机制与溢出效应[J]. 重庆理工大学学报(社会科学), 2023(5): 1-19.
韩平, 宋韩琪. 数字经济发展、产业结构高度化与就业质量[J]. 商业研究, 2023(6): 30-39.
韩英. 数字经济、消费升级与旅游业高质量发展[J].商业经济研究, 2024(6): 177-180.