数字经济对高质量发展的影响——基于中介模型与门槛模型的检验

闫 涛 ,陈 阳

(1.天津大学 马克思主义学院,天津 300350;2.南开大学 经济学院,天津 300071)

一、引言

党的十八大以来,我国经济社会的发展取得了举世瞩目的成就,在贯彻新发展理念,实现高质量发展的过程中,数字经济的发展起到了至关重要的作用,中国也成为世界上产业门类最齐全、规模最大的制造业大国[1]。数字经济作为一种新兴的经济形态,通过大数据、云计算、区块链等新一代的信息技术促进全要素数字化转型、催生新业态新模式。因此,如何利用数字经济助推高质量发展已经成为社会各界高度关注的问题。

现有文献关于数字经济与高质量发展的研究,主要集中在以下几个方面:一是研究框架。荆文君等[2]立足微观和宏观的框架,以成本和索洛增长模型为基础探讨数字经济对高质量发展的内在逻辑。丁志帆[3]建立“微观—中观—宏观”的研究框架,认为数字经济通过促进规模经济、产业转型以及技术创新和技术溢出来赋能高质量发展。二是研究视角。鲁玉秀等[4]以国内城市为研究视角,探究了城市创新、市场潜力以及产业集聚对高质量发展的影响,分析了数字经济发展的空间溢出效应。张勋等[5]使用中国数字普惠金融指数和中国家庭追踪调查的微观数据,发现数字经济提升了居民消费水平和收入水平,促进了经济的高质量发展。刘家旗等[6]从国际视角,探究了发达国家和发展中国家数字经济对高质量发展促进效果的异同。三是作用机制。任保平等[7]探究了数字经济如何通过要素配置优化、规模经济、产业融合和创新驱动4 个维度培育经济高质量发展的新动能。张蕴萍等[8]分析了数字经济通过提升人力资本水平和产业结构升级进而推动了经济高质量发展。王娟[9]从要素配置变革的演化差异、产业升级驱动演变、经济增长质量的演变三个方面,探讨了数字经济促进高质量发展的内在机制。葛和平等[10]认为数字经济通过经济效率提升、经济结构优化等方式促进经济高质量发展。曾燕萍等[11]利用空间杜宾模型探究了数字金融对中国经济高质量发展的影响,分析了不同区域的空间溢出效应。也有学者针对当前的发展情况,提出了数字经济高质量发展遇到的瓶颈和问题,分别为成本瓶颈、合规瓶颈、治理瓶颈、国际化瓶颈以及关键技术缺位、制造工艺薄弱、数字生态脆弱三大问题[12-13]。

现有文献为本文的研究提供了有益的参考,但同时也存在一定的不足之处。第一,已有文献对于高质量发展的测度主要集中于全要素生产率以及GDP 增速,在新发展理念的时代背景下存在一定局限性。第二,大部分的研究忽视了数字经济与高质量发展的非线性关系,导致结果出现一定的偏差。

二、理论分析与研究假设

(一)数字经济对高质量发展的直接影响

数字经济将大数据、云计算、5G 等信息技术应用于经济领域,会进一步做大做强以高新技术为导向的产业,例如,高端装备制造业、低碳环保产业、绿色能源产业等。数字经济的发展为相关产业提供了数字化技术的支撑,实现了新一代信息技术与高端装备制造业的深度融合,为其提供了智能化、数字化的生产模式,扩大市场规模,培养一批先进的高科技人才。由于节能环保产业的链条较长,关联度较高,因此吸收了大量的劳动力,一定程度上拉动了就业,调整了现行经济结构,有利于产业的升级转型,逐步消除负外部性,是技术和质量的统一,使企业从价值链低端向高端转变。产业的数字化有利于资源的整合,可以有效地调配城市资源,提升资源的利用率。数字经济将信息数字化、透明化,有利于缓解信息的不对称性,同时增强了资源的流动性,有利于打破原有的区域壁垒,对知识和技术进行的数字化共享,有效降低了研发成本,从而促进产业链条的进步和发展,对经济社会的高质量发展起到推动作用。因此,本文提出假设1:数字经济对高质量发展有促进作用。

(二)数字经济对高质量发展的间接影响

数字经济通过促进创新水平的提升和产业结构的升级来推动经济社会的高质量发展。数字经济是新一代信息技术的载体。数字经济建设加快了企业和部门之间信息传递和处理的速率。企业进一步革新信息技术,必然也会提升创新水平,通过更加智能的手段优化资源配置,在投入—产出方面有更智慧的方案,推动技术进步,促进核心技术不断迭代升级,同时也会对之前存留的技术壁垒实现攻破,提供新的解决方案,激发新的创新需求。科技成果通过多种方式得到转化,扩展了技术应用的范围,将技术深度融入社会经济发展之中。随着经济全球化进程的加快和产业数字化水平的提升,科技含量较高的产品的比重逐渐增大。而创新水平的提高可以降低高科技产品的生产成本,消费者的需求也会随之增加,从而改变经济的消费结构。因此,本文提出假设2:数字经济通过提升创新水平来促进高质量发展。

数字经济通过加速产业数字化,促进知识、技术的深入融合,提升知识技术的溢出效应,进而缓解城市间要素禀赋的差异,使得产业链条更好地相关联。产业的数字化扩展了技术应用的范围,增强了企业获取、处理、转化数据的能力,进而促进对现有产业部门进行升级和改造,提升生产效率,逐步消除负外部性,从价值链低端向高端转变,从而提升产业的竞争力,形成新的产业分工,提高生产过程中对资源的利用效率,改善传统的供应环节[14]。产业数字化推动传统产业的智能化转变,优化第一、二、三产业的结构比例,促进产业结构的升级。单个企业生产效率的提升会激发整个行业的生产动力,从而催生出新的行业,也拉动社会就业,带动经济社会的高质量发展。因此,本文提出假设3:数字经济通过产业结构升级来促进高质量发展。

(三)数字经济对高质量发展的非线性影响

依据上文的分析,数字经济能够促进经济社会的高质量发展,但是数字经济对高质量发展的促进作用可能存在着一定的门槛。在数字化覆盖率较低的城市往往不能很好地享受到数字经济带来的优势,而且还存在着信息不对称等问题。同时,数字化的发展代表着信息量的快速增加,也意味着对于监管部门的要求越高,如果在监管层面出现漏洞,就意味着数字经济会对社会的高质量发展构成威胁。因此,本文提出假设4:数字经济对高质量发展的促进作用存在门槛效应。

高质量发展不仅受到数字经济的影响,还要受到科技创新水平的影响。随着全球数字化进程的加快,各国都在新兴领域的研发上增加投入,数字经济只有在不断进行科技创新的基础上才能够进一步发展。当科技创新水平较低时,能为数字化服务的资源也会较少,产业发展必然会受到阻碍,企业的生产链条无法进行高效串联,造成促进高质量发展的动能匮乏。当科技创新水平提高时,数字经济突破技术瓶颈,引入大量高学历创新型人才,同时也会吸引更多的资金流入,激发企业的创新活力,给数字经济的发展奠定良好的创新基础,可以大幅提升数字化水平,从而推动高质量发展。因此,本文提出假设5:数字经济对高质量发展的影响存在科技创新的门槛效应。

三、研究设计

(一)模型构建

1.基准回归模型。本文将数字经济对高质量发展的影响划分为直接影响和间接影响,通过构建基准回归模型来分析数字经济对高质量发展的直接影响,建立如下模型:

其中,i为地区,t为时间;Y为被解释变量,指高质量发展水平;DE为核心解释变量,指数字经济水平;Controlsit为方程中所用到的控制变量,指政府干预程度、就业水平、外商投资水平、经济发展程度和城镇化水平;μi为省份固定效应,σt为年份固定效应,εit为随机误差项。

2.中介效应模型。数字经济通过促进科技创新水平的提升和产业结构的升级来间接影响经济高质量发展。基于理论分析的视角选取两个中介变量,分别为科技创新和产业结构。

为了验证理论假设,参考温忠麟等[15]的方法,构建三个模型式(2)、式(3)、式(4)。

其中,Mit为中介变量,指科技创新和产业结构。

3.面板门槛模型。为了进一步探究数字经济对高质量发展是否存在非线性影响和门槛条件,采用Hansen[16]提出的门槛回归模型,借鉴Wang[17]发展的非动态面板门槛模型,构建数字经济影响高质量发展的门槛效应模型。如果只存在一个门槛,那么使用单门槛模型式(5)。

其中,R为门槛依赖变量,也是核心解释变量,指数字经济;I(·)为示性函数;Q为门槛变量数字经济和产业结构;q为门槛值;β0为Q≤q时数字经济对高质量发展的影响系数;β1为Q＞q时数字经济对高质量发展的影响系数,当β1≠β2时,说明存在门槛效应,否则不存在门槛效应。

如果存在两个门槛,则将模型式(5)扩展为双门槛模型式(6)。

其中,q1、q2为两个门槛值,且q1＜q2,这两个门槛值将总样本划分为3 个区间;β0、β1、β2分别为3 个不同区间核心解释变量R对被解释变量Y的影响系数。

若存在3 个及以上门槛时,可使用此方法建立多门槛模型。

(二)变量选取

1.被解释变量。高质量发展是对省市综合情况的考量,现有文献一般采用全要素生产率[18]、劳动生产率[19]、人均实际GDP[20]等,也有学者选择自行构建指标测量[21]。考虑到近些年国家对于环境治理的力度不断加大,为贯彻新发展理念,采用绿色全要素生产率来更好地衡量高质量发展水平,同时采用超效率SBM-DDF 的方法进行测算。测算绿色全要素生产率的指标如下:一是投入端指标劳动投入、资本投入和能源投入。劳动投入采用各省份年末就业人数。资本投入采用经典的永续盘存法来估算。能源投入采用各省份能源消费总量作为能源投入的代理指标。二是产出端指标,包含期望产出和非期望产出。期望产出为各省份实际GDP。非期望产出选取工业废水、二氧化碳和烟尘三种污染物的排放,利用熵值法来构建综合指标。

2.解释变量。当前国内外对数字经济的测算尚未形成统一的标准,因此借鉴赵涛等[22]的做法,选取互联网发展以及数字金融普惠两方面对数字经济发展水平进行测度。其中互联网发展的测度采用互联网普及率、相关从业人员情况、相关产出情况以及移动电话普及率四个方面的指标。数字金融普惠的测度采用中国数字普惠金融指数,该指数是由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制[23]。采用熵值法,将选取的指标进行标准化后降维处理,最终测算得到数字经济的发展水平指数。

表1 数字经济发展水平指标体系构建

3.中介变量。为研究数字经济对高质量发展的作用机制,本文选取科技创新(INN,参考崔丹等[24],采用主成分分析法计算所得)和产业结构[25](IND,第三产业增加值与第二产业增加值的比值)作为中介变量。

4.控制变量。为控制其他的影响因素,本文借鉴葛和平等[26]、万永坤等[27]、郭晗等[28]的研究,选取政府干预程度(GOV,地方财政支出占GDP的比重)、就业水平(EMP,就业人数占总人口比重)外商投资水平(FDI,实际利用外商直接投资额占GDP的比重)、经济发展程度(LNAGDP,人均国内生产总值的对数值)、城镇化水平(URBAN,非农业人口与农业人口的比值)作为控制变量。

(三)数据来源与描述性统计

选取2011—2020 年30 个省份(西藏因数据缺失严重剔除)的面板数据。选取的数据来源于《中国统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》等。各变量的描述性统计如表2 所示。

表2 主要变量统计特征

四、数字经济对高质量发展影响的实证分析

(一)直接影响分析

表3 展示了数字经济影响高质量发展的基准回归结果。采取了递进式的回归处理方法,模型(1)没有控制省份固定效应和年份固定效应进行核心解释变量的回归,模型(2)没有控制省份固定效应和年份固定效应并加入控制变量进行回归,模型(3)控制省份固定效应和年份固定效应并加入控制变量进行回归。结果表明,不论是否加入控制变量,数字经济对高质量发展的影响均在1%的显著水平上为正。其中,就业水平和经济发展水平的提高有利于高质量发展,而政府干预、外商投资、城镇化则抑制了高质量发展。就业水平的提升实质是人力资本质量的提升。人力资本是高质量发展的核心动力。新时代的背景下涌现出了更多的高科技人才,同时加速了人力资本的集聚,有利于经济的进一步发展。经济运行的情况与高质量发展息息相关,因此经济水平的提升也促进了高质量发展。政府是政策的制定者也是城市的管理者,政府对市场的干预要秉承适度的原则,如果政府规模过大,对市场的干预过强,则会导致市场的不健康运行,阻碍高质量的发展。外商投资水平越高,表明地区更容易受到国际经济波动的影响。国际经济的不稳定则会造成当地经济的变化,所以外商投资比例过高时,某种程度上更不利于高质量发展。在建设新型城镇化的前期,存在着部分城镇盲目追求城镇化率,造成产业空心化,从而阻碍高质量发展。

表3 基准回归结果

(二)间接影响分析

表4 展示了数字经济通过科技创新水平影响高质量发展的中介效应回归结果。模型(1)为主效应回归结果,核心解释变量系数显著为正,表明数字经济对高质量发展有正向的影响。模型(2)是验证数字经济是否对科技创新水平有影响,数字经济的系数为3.986 且显著为正,表明数字经济对科技创新水平的促进效应为3.986 个百分点。模型(3)是验证科技创新水平是否在数字经济与高质量发展之间起中介作用,科技创新水平的系数为1.080 且显著为正,说明中介效应存在,而数字经济的回归系数不显著,说明科技创新水平在数字经济和高质量发展之间起完全中介的作用。

表4 中介效应检验结果1

表5 展示了数字经济通过促进产业结构升级影响高质量发展的中介效应回归结果。模型(1)为主效应的回归结果,核心解释变量系数显著为正,表明数字经济对高质量发展有正向的影响。模型(2)中数字经济的系数为2.294 且显著为正,表明数字经济对产业结构升级的促进效应为2.294 个百分点。模型(3)是验证产业结构是否在数字经济与高质量发展之间起中介作用,产业结构的系数为0.487 且显著为正说明中介效应存在,而数字经济的回归系数不显著,说明产业结构升级在数字经济和高质量发展之间起完全中介的作用。

表5 中介效应检验结果2

(三)门槛效应检验

将数字经济与科技创新设为门槛变量,通过自助法检验是否存在门槛效应。运用stata16 统计软件重复抽样300 次,依次进行单一门槛、双重门槛和三重门槛检验,结果表明科技创新与产业结构升级都显著通过了单一门槛,未通过双重门槛以及三重门槛,因此选用单一门槛。门槛的回归结果如表6 所示。依据表中的结果可以发现,数字经济的门槛值为0.699,科技创新的门槛值为0.935,在门槛值的区间之内,数字经济对高质量发展具有显著正向的影响。

表6 门槛检验结果

依据Hansen[10]提出的估计法,门槛值是似然比统计量LR 趋向于0 时对应的γ值,因此绘制相对应门槛估计值在95%置信区间下的LR 图。图1是以数字经济为门槛变量的LR 图,图2 是以科技创新为门槛变量对应的LR 图。LR 统计量最低点对应真实的门槛值,虚线以下是指LR 小于5%显著水平下的临界值7.35 对应的门槛区间。

图1 DE 为门槛变量的LR 图示

图2 INN 为门槛变量的LR 图示

表7 为以数字经济、科技创新为门槛变量的单门槛的回归结果,在控制政府干预程度、外商投资水平、经济发展程度、城镇化水平等变量的条件下得到如下结果。

表7 门槛回归结果

门槛变量为数字经济,在DE≤0.699 时,DE对以GTFP为代表的高质量发展即Y的影响系数为4.557,且在1%的显著性水平上通过检验。当DE＞0.699 时,DE对Y的影响系数为9.823,在1%的显著性水平上通过检验。表明在数字经济处于较低水平时,其对高质量发展是起到促进作用的,当数字经济水平达到较高后,其对高质量发展的促进作用成倍地增加。说明数字经济对高质量发展具有显著的促进作用,这与前文得到的结论是一致的。说明在数字经济建设初期,传统产业部门数字化的过程较长,对于新的技术应用难度较大,也存在着人力资本匮乏的情况。随着数字经济发展的深入,产业部门逐渐产生规模经济,因此,当跨越门槛之后,数字经济对高质量发展的促进作用有了更大的提升。

门槛变量为产业结构升级,当IND≤0.935 时,核心解释变量DE对以GTFP为代表的高质量发展即Y的影响系数为2.458,且在1%的显著性水平上通过检验。当DE＞0.935 时,DE对Y的影响系数为5.633,在1%的显著性水平上通过检验。可以得到与上文相同的结论,数字经济的发展必然会伴随着产业结构的升级,产业结构升级依赖基础配套的投入,在产业数字化的推动下基础设施建设的效率会逐步提升,因此当产业结构跨越门槛之后,数字经济对高质量发展的促进效果也大幅增强,同时证明了产业结构升级作为数字经济影响高质量发展的中介变量和门槛变量,都起到了推动高质量发展的作用。

五、结论及政策建议

基于2011—2020 年中国30 个省份的面板数据,分析了数字经济影响高质量发展的作用机制,运用固定效应、最小二乘法、中介效应和门槛效应,多角度探究了数字经济对高质量发展的直接影响和间接影响。研究结果表明:从总体回归结果来看,数字经济对高质量发展具有显著的正向促进作用;从中介效应来看,数字经济通过提升科技创新水平和促进产业结构升级来促进高质量发展;从门槛效应来看,数字经济对高质量发展存在门槛效应,在数字经济发展水平越过自身门槛以及科技创新门槛之后,对高质量发展的作用力度增强,更有利于促进高质量发展。

结合研究结论,文章提出以下建议:

第一,培育创新主体,激发创新活力。科技创新是第一生产力,数字经济建设依托的是新一代信息通信技术的不断创新,要进一步完善数字化服务平台系统,为高质量发展提供更全面的数据服务。政府应加大对创新资金的支持力度,发挥财政政策对创新活动的激励作用,采用政府购买、科研奖励等政策工具对科技创新给予更多投入。而人力资本是创新活动中最重要的一环,各地应高度重视人才资源的配置,促进科技人才的流入,学习前沿的高新技术,激发创新活力,利用优质人力资本的集聚效应为经济高质量发展提供人才保障。

第二,优化产业结构,提高生产效率。数字经济为产业升级提供了新的发展平台以及路径,政府及有关部门要促进新兴产业的发展,利用产业数字化的利好条件对产业结构进行升级,打造高质量发展的内核。产业内部要增强对新技术的学习,不断提升产品质量,从而提升产业竞争力,主动发掘新动能,确保产业结构的不断完善,为经济高质量发展注入活力。

第三,明确政府定位,凸显市场优势。在经济社会高质量发展的建设中,政府既是领导者又是管理者。数字经济是政府发起和引导的,政府要明确自身定位,适当放权于市场,将“无形的手”与“有形的手”有机结合起来,鼓励市场化改革,构建数字经济完善的运行机制。政府应提供一个良好的政治经济环境,建立完善的评估体系,制定更加缜密的规章制度,有利于政府更加科学、系统地对市场进行监督和管理,确保数字经济架构的稳定,从而为经济社会的高质量发展提供源动力。