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数字经济促进经济高质量发展的机制分析及其效应

陈昭 陈钊泳 谭伟杰

陈昭, 陈钊泳, 谭伟杰. 数字经济促进经济高质量发展的机制分析及其效应[J]. 广东财经大学学报, 2022, 37(3): 4-20.
引用本文: 陈昭, 陈钊泳, 谭伟杰. 数字经济促进经济高质量发展的机制分析及其效应[J]. 广东财经大学学报, 2022, 37(3): 4-20.
CHEN Zhao, CHEN Zhao-yong, TAN Wei-jie. On Mechanism Analysis and Effect of Digital Economy on the Promotion of High-quality Economic Development[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2022, 37(3): 4-20.
Citation: CHEN Zhao, CHEN Zhao-yong, TAN Wei-jie. On Mechanism Analysis and Effect of Digital Economy on the Promotion of High-quality Economic Development[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2022, 37(3): 4-20.

数字经济促进经济高质量发展的机制分析及其效应

基金项目: 

教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目 16JZD018

详细信息
    作者简介:

    陈昭(1972-),男,黑龙江安庆人,广东外语外贸大学经济贸易学院教授、国际经贸研究中心研究员,博士生导师

    陈钊泳(1998-),男,广东汕尾人,广东外语外贸大学经济贸易学院研究生

    通讯作者:

    谭伟杰(1998-)(通讯作者),男,广东江门人,广东外语外贸大学经济贸易学院研究生

  • 中图分类号: F49; F124.1

On Mechanism Analysis and Effect of Digital Economy on the Promotion of High-quality Economic Development

  • 摘要: 数字经济是促进新时代经济高质量增长的重要引擎。基于2011—2019年30个省份的面板数据,分别利用熵值法和DEA-Malmquist指数法测算我国省级数字经济发展综合指数与全要素生产率,实证探讨数字经济对经济高质量发展的影响效应。研究发现:数字经济能显著促进经济高质量发展,该结论经过一系列稳健性检验后仍显著成立;机制分析表明,数字经济是通过提升区域创新水平、加快产业结构升级赋能于经济高质量发展;进一步分析表明,数字经济对相邻地区的经济高质量发展存在空间溢出效应,数字经济对经济高质量发展的促进效应因区域、生产率与人力资本的不同而存在异质性。因而应积极推进数字化基础设施建设,协调好各地区数字经济的均衡发展,实施数字化驱动发展战略,推进经济的高质量发展。
  • 表  1  数字经济发展水平指标体系

    一级指标 二级指标 三级指标 数据来源
    数字经济发展载体 1.传统基础设施 ①互联网宽带接入端口数 国家统计局
    ②互联网宽带接入用户数
    ③每千人拥有域名数
    ④每千人拥有网站数
    2.新型数字基础设施 ⑤信息传输计算机服务和软件业全社会固定资产投资
    ⑥电话普及率 中国信息年鉴
    数字经济发展环境 3.数字化人才 ⑦普通高等学校数 国家统计局
    ⑧普通高等学校本专科授予学位数
    ⑨R&D经费
    4.数字化环境 ⑩软件研发人员就业人数 中国城市统计年鉴
    数字产业化 5.电信业规模及通信能力水平 ⑪电信业务总量 国家统计局
    ⑫移动电话年末用户
    ⑬移动电话交换机容量
    ⑭长途光缆线路长度
    ⑮邮政营业网点数
    6.软件和信息技术服务业规模 ⑯软件产品收入规模 中国电子信息产业统计年鉴
    ⑰信息技术服务收入规模
    7.电子信息制造业规模 ⑱通信设备、计算机及其他电子设备制造业主营业务收入 中国工业经济统计年鉴
    ⑲电子信息产业制造业企业数量 国家统计局
    产业数字化 8.农业 ⑳开通互联网宽带业务的行政村比重
    ㉑农村宽带接入用户
    ㉒农林牧渔业增加值
    9.工业 ㉓工业增加值
    ㉔国家专利申请授权量与规模以上工业企业R&D人员全时当量的比值
    ㉕规模以上工业企业新产品销售收入占工业企业主营业务收入的比重 中国科技统计年鉴
    ㉖工业企业每百人使用计算机台数 国家统计局
    ㉗工业企业电子商务交易额
    10.第三产业 ㉘第三产业增加值
    ㉙互联网上网人数
    ㉚快递量
    ㉛人均交通和通信消费支出
    ㉜人均文教娱乐消费
    ㉝数字普惠金融指数 北京大学互联网金融研究中心
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    表  2  2011—2019年数字经济发展水平指数(DEI)的测度结果

    省份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
    北京 0.553 6 0.931 8 1.899 1 1.938 5 2.004 4 2.134 2 2.323 3 2.807 1 2.873 3
    天津 0.156 8 0.219 1 0.432 4 0.443 7 0.511 2 0.498 9 0.579 8 0.609 7 0.663 6
    河北 0.203 5 0.242 9 0.611 3 0.622 5 0.588 9 0.681 2 0.745 2 0.757 3 0.769 1
    山西 0.110 0 0.109 3 0.309 2 0.311 4 0.296 4 0.310 7 0.338 8 0.354 5 0.367 0
    内蒙古 0.107 4 0.112 2 0.322 8 0.296 8 0.291 9 0.321 6 0.353 4 0.390 9 0.369 0
    辽宁 0.275 9 0.500 5 0.619 8 0.709 0 0.936 6 0.828 6 0.929 4 1.224 4 1.334 1
    吉林 0.113 2 0.119 3 0.326 2 0.328 5 0.299 3 0.332 3 0.350 2 0.371 4 0.435 3
    黑龙江 0.130 8 0.133 5 0.310 5 0.314 7 0.342 6 0.343 9 0.375 6 0.467 7 0.508 7
    上海 0.430 7 0.685 4 1.268 5 1.274 7 1.490 7 1.520 9 1.646 2 1.918 7 1.994 6
    江苏 0.624 5 1.067 6 1.902 1 2.079 2 2.689 9 2.409 0 3.157 3 2.871 2 3.024 5
    浙江 0.495 3 0.847 5 1.697 5 1.665 7 1.690 4 1.881 3 2.020 0 1.978 7 1.994 0
    安徽 0.171 4 0.197 0 0.675 2 0.669 4 0.604 8 0.714 1 0.746 6 0.682 8 0.752 9
    福建 0.288 5 0.413 4 0.982 9 1.127 4 1.0102 1.3795 1.288 0 1.206 4 1.670 2
    江西 0.110 9 0.122 0 0.449 4 0.419 0 0.361 4 0.434 2 0.448 2 0.398 9 0.465 2
    山东 0.392 7 0.573 6 1.301 1 1.347 1 1.470 0 1.594 7 1.783 1 1.944 3 2.182 6
    河南 0.216 2 0.258 0 0.856 2 0.8489 0.777 1 0.880 5 0.967 2 0.917 5 0.876 6
    湖北 0.210 6 0.276 2 0.805 0 0.790 8 0.822 6 0.879 0 0.970 6 0.958 1 1.279 5
    湖南 0.195 7 0.228 2 0.586 2 0.601 2 0.585 3 0.685 5 0.728 0 0.7107 0.7135
    广东 0.864 3 1.610 8 3.290 8 3.506 0 3.451 0 3.731 8 4.099 0 4.392 4 4.604 8
    广西 0.135 9 0.335 2 0.419 8 0.402 8 0.355 0 0.425 4 0.439 9 0.432 5 0.518 8
    海南 0.082 6 0.150 7 0.280 2 0.214 2 0.185 4 0.201 9 0.199 6 0.220 0 0.232 9
    重庆 0.155 7 0.175 3 0.542 5 0.512 9 0.488 9 0.573 1 0.597 8 0.577 6 0.648 1
    四川 0.287 2 0.377 2 1.088 4 1.046 0 1.033 6 1.120 9 1.236 5 1.226 6 1.1653
    贵州 0.081 4 0.085 6 0.361 6 0.335 3 0.260 0 0.3276 0.327 7 0.313 0 0.383 7
    云南 0.118 5 0.124 4 0.381 4 0.347 0 0.334 6 0.363 0 0.404 0 0.432 1 0.419 2
    陕西 0.158 5 0.189 1 0.644 9 0.640 6 0.563 4 0.657 3 0.694 9 0.674 0 0.733 3
    甘肃 0.061 4 0.071 8 0.274 8 0.237 8 0.182 0 0.237 4 0.218 4 0.214 2 0.254 2
    青海 0.040 4 0.068 6 0.176 2 0.164 8 0.104 6 0.120 4 0.107 6 0.095 2 0.089 8
    宁夏 0.053 5 0.064 2 0.155 5 0.144 1 0.116 9 0.141 6 0.136 2 0.135 0 0.130 0
    新疆 0.087 9 0.185 9 0.301 2 0.250 9 0.257 0 0.265 4 0.276 1 0.311 8 0.295 5
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    表  3  变量名称与测度

    变量类别 变量名称 变量符号 测度方法
    被解释变量 全要素生产率 TFP DEA-Malmquist指数方法
    解释变量 数字经济发展指数 DEI 熵值法
    中介变量 产业结构升级 isu 第三产业增加值在地区生产总值中所占的比例
    区域创新水平 innov 各省份专利申请量
    控制变量 科技发展水平 tech 技术市场成交额
    经济发展水平 edl 地区生产总值与地区总人口的比值
    居民工资水平 rwl 城镇非私营单位就业人员平均工资与总人口的比值
    外商投资额 fdi 外商投资企业投资总额
    政府干预程度 gov 各地方财政一般预算支出与地区生产总值的比值
    对外开放程度 open 进出口总额与地区生产总值之比
    城镇化水平 urban 年末城镇人口比重
    人均道路面积 road 人均城市道路面积
    人口密度 popul 城市人口密度
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    表  4  主要变量的描述性统计结果

    变量 样本量 均值 中位数 标准差 最小值 最大值
    TFP 270 0.31 0.30 0.21 0.01 0.94
    DEI 270 0.75 0.43 0.79 0.06 4.10
    isu 270 0.55 0.48 0.30 0.17 1.45
    innov 270 9.13 9.29 1.43 5.72 12.20
    tech 270 23.04 23.08 1.74 18.78 26.83
    edl 270 10.75 10.70 0.43 9.85 11.93
    rwl 270 0.002 4 0.001 4 0.002 6 0.000 4 0.013
    fdi 270 26.92 26.83 1.37 23.78 30.13
    gov 270 0.29 0.25 0.18 0.06 1.06
    open 270 0.13 0.06 0.18 0.000 1 0.86
    urban 270 0.58 0.56 0.12 0.37 0.89
    road 270 15.59 15.12 4.68 4.11 25.77
    popul 270 7.88 7.89 0.41 6.97 8.62
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    表  5  数字经济对经济高质量发展的直接效应

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    DEI 0.189*** 0.095*** 0.086*** 0.200*** 0.113*** 0.116***
    (14.93) (6.96) (5.45) (14.32) (8.59) (8.36)
    tech -0.008 0.007 -0.003 0.007
    (-1.47) (1.36) (-0.50) (1.30)
    edl -0.057*** -0.047 -0.190*** -0.195***
    (-2.96) (-1.23) (-5.84) (-4.64)
    rwl -24.154*** -9.177** -14.152*** -7.493
    (-7.22) (-1.98) (-3.79) (-1.53)
    fdi 0.078*** 0.094*** 0.105*** 0.108***
    (7.67) (7.45) (8.46) (7.85)
    gov -0.147* -0.054
    (-1.93) (-0.49)
    open -0.035 -0.096
    (-0.46) (-1.32)
    urban -0.367*** 0.007
    (-2.64) (0.05)
    road 0.006*** 0.008***
    (3.19) (4.31)
    popul -0.012 0.001
    (-0.54) (0.05)
    常数项 0.170*** -1.016*** -1.666*** 0.228*** -0.345 -0.687
    (15.71) (-4.18) (-2.92) (7.34) (-1.48) (-1.26)
    时间效应
    省份效应
    样本量 270 270 270 270 270 270
    R2 0.515 0.728 0.762 0.540 0.755 0.787
    注:******分别表示回归系数在1%、5%、10%的显著性水平上显著,括号内为t统计量。下表同。
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    表  6  数字经济对经济高质量发展的间接效应

    变量 区域创新水平 产业结构升级
    (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    TFP innov TFP TFP isu TFP
    DEI 0.116***(8.36) 0.277***(4.42) 0.106***(7.69) 0.116***(8.36) 0.045**(1.97) 0.108***(12.60)
    innov 0.034***(2.99)
    isu 0.66***(9.69)
    常数项 -0.687(-1.26) 0.403(0.64) 0.092(0.16) -0.687(-1.26) 0.403(0.64) -0.675(-1.45)
    控制变量
    时间效应
    省份效应
    样本量 270 270 270 270 270 270
    R2 0.787 0.846 0.794 0.787 0.846 0.847
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    表  7  Sobel检验

    效应 区域创新水平 产业结构升级
    系数 95%置信区间 系数 95%置信区间
    间接效应 0.115***(0.012) [0.091,0.139] 0.015***(0.005) [0.003,0.026]
    直接效应 0.074***(0.018) [0.040,0.108] 0.204***(0.012) [0.183,0.223]
    注:小括号内为标准误。表 8同。
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    表  8  Bootstrap法检验

    效应 区域创新水平 产业结构升级
    Sobel值 0.115***(0.012) 0.015***(0.005)
    间接效应 0.115***(0.012) 0.015***(0.005)
    直接效应 0.074***(0.014) 0.204***(0.012)
    总效应 0.189***(0.011) 0.219***(0.019)
    中介效应占比 60.72% 7.74%
    注:Bootstrap抽样次数为1 000次。
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    表  9  不同权重矩阵下数字经济的Moran's I指数

    矩阵类型 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
    地理距离权重矩阵 0.018* 0.009* 0.004* 0.003 0.012* 0.014* 0.013* 0.005* 0.009
    (1.527) (1.299) (1.461) (1.145) (1.373) (1.447) (1.405) (1.364) (1.254)
    经济距离权重矩阵 0.284*** 0.279*** 0.202*** 0.208*** 0.256*** 0.246*** 0.245*** 0.26*** 0.274***
    (3.213) (3.244) (2.492) (2.567) (2.964) (2.882) (2.857) (2.966) (3.081)
    注:括号内为Z值。
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    表  10  空间杜宾模型回归结果

    变量 地理距离权重矩阵 经济距离权重矩阵
    (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    直接效应 溢出效应 总效应 直接效应 溢出效应 总效应
    DEI 0.017**(2.16) 0.134***(2.69) 0.152**(2.46) 0.123***(5.93) 0.051***(3.15) 0.174**(2.42)
    控制变量
    时间效应
    省份效应
    Log-likelihood 564.905 564.905 564.905 271.656 271.656 271.656
    样本量 270 270 270 270 270 270
    R2 0.191 0.191 0.191 0.680 0.680 0.680
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    表  11  异质性检验

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    东部地区 中西部地区 高生产率水平 低生产率水平 高人力资本水平 低人力资本水平
    TFP TFP TFP TFP TFP TFP
    DEI 0.011 0.184*** 0.070*** 0.007 0.315*** 0.112***
    (0.73) (4.94) (5.10) (0.15) (8.13) (8.41)
    常数项 -1.683* -0.594 0.196 -0.103 3.468*** -2.631***
    (-1.84) (-1.05) (0.30) (-0.36) (5.21) (-3.87)
    控制变量
    时间效应
    省份效应
    样本量 99 171 201 69 135 135
    R2 0.922 0.704 0.824 0.749 0.802 0.883
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    表  12  稳健性检验

    变量 (1) (2) (3) (4) (5)
    替换数字经济发展指数 时间段1(2011—2015) 时间段2(2016—2019) 数字经济发展指数滞后一期 工具变量回归
    TFP TFP TFP TFP TFP
    NEW_DEI 0.331***(2.78)
    L1DEI 0.110***(7.33)
    DEI 0.098***(5.04) 0.138***(7.43) 0.446***[5.95]
    常数项 -1.512***(-2.60) -2.104***(-2.96) 2.585***(2.67) -0.643(-1.07) 0.656[1.15]
    Kleibergen-Paap 21.44***
    控制变量
    时间效应
    省份效应
    样本量 270 150 120 240 270
    R2 0.744 0.782 0.793 0.782 0.682
    注:Stock-Yogo弱工具变量检验中,显著性10% 对应的Kleibergen-Paap F值的上限值为16. 38;圆括号内表示的是t值,方括号内为Z值。
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  • 收稿日期:  2022-01-18
  • 刊出日期:  2022-05-28

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