How Can the Integrated Development of Digital and Real Economies Drive the Construction of a Unified National Market
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摘要: 新发展格局下，数字经济与实体经济融合发展对于打通国民经济循环堵点，充分发挥超大规模市场优势具有重要现实意义。基于2011—2022年我国263个地级市面板数据，实证检验数实融合发展驱动全国统一大市场建设的影响及其机制。研究发现，数实融合发展能够显著驱动全国统一大市场建设，这种驱动作用具备长期效应，且在中西部、胡焕庸线东南侧、高行政级别、数字基础设施完善以及产业结构层级高的城市表现更为突出。机制检验表明，数实融合发展主要通过提升资源配置效率、激发市场主体活力、加速产业深度融合以及强化城市网络关联等渠道驱动全国统一大市场建设。此外，政府调控能力和本土市场潜力在数实融合发展驱动全国统一大市场建设过程中发挥显著的正向调节效应。据此，应深入推进数实融合发展的内生动能，优化政府与市场的关系，为推动全国统一大市场建设提供政策参考。Abstract: Under the new development pattern, the integrated development of the digital economy and the real economy is of great practical significance for unblocking the bottlenecks in the national economic circulation and giving full play to the advantages of the super-large-scale market. Based on the panel data of 263 prefecture-level cities in China from 2011 to 2022, this paper empirically examines the impact and its internal mechanism of the integration of digital and real economy on the construction of a unified national market. The results show that the integration of digital and real economy can significantly drive the construction of a unified national market, and this driving effect has a long-term effect, which is more prominent in cities in the central and western regions, southeast of the Hu Line, with high administrative levels, well-developed digital infrastructure, and high-level industrial structure. The mechanism test shows that the integration of digital and real economy mainly drives the construction of a unified national market through channels such as improving resource allocation efficiency, stimulating the vitality of market entities, accelerating the deep integration of industries, and strengthening urban network connections. The extended analysis, from the dual perspectives of an effective government and an efficient market, points out that the government regulatory capacity and local market potential play a significant positive moderating role in the process of the integration of digital and real economy driving the construction of a unified national market. This research holds significant reference value for promoting the integration of the digital and real economies in China under the new development pattern, as well as for the construction of a unified national market. This will help to connect the domestic circular economy and fully leverage the advantages of the ultra-large-scale market.
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表 1 数实融合发展指标体系
一级指标 二级指标 三级指标 属性 数字经济 数字基础设施 每百人国际互联网用户数 正 数字化投入 信息传输、计算机服务与软件从业人员占比 正 数字化产出 人均电信业务量 正 数字化应用 每百人移动电话用户数 正 数字金融 中国数字普惠金融指数 正 实体经济 狭义的实体经济 第二产业增加值占GDP的比重 正 规模以上工业企业利润总额的对数 正 广义的实体经济 实体行业从业人数(除金融、房地产)占比 正 
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表 2 主要变量描述性统计
变量类型 变量符号 变量名称 样本量 平均值 标准差 最小值 最大值 被解释变量 UNM 全国统一大市场 3 156 0.051 0.036 0.016 0.441 解释变量 DRF 数实融合发展 3 156 0.472 0.099 0.127 0.849 机制变量 RFM 资源错配 3 156 0.330 0.168 0.003 1.000 MSA 市场主体活力 3 156 1.417 1.321 0.160 13.982 IDF 产业深度融合 3 156 0.258 0.095 0.106 0.862 UNE 城市网络强度 3 156 7.302 1.416 1.661 10.187 调节变量 Gaj 政府调控能力 3 156 0.157 0.081 0.030 0.900 lnMp 本土市场潜力 3 156 6.744 1.096 3.437 9.966 控制变量 lnPgdp 经济发展水平 3 156 10.812 0.573 8.773 13.056 Urban 城镇化进程 3 156 0.573 0.150 0.182 1.000 Open 对外开放程度 3 156 0.201 0.327 0.000 3.078 Cup 社会消费 3 156 0.382 0.109 0.000 0.996 lnPds 人口密度 3 156 5.772 0.911 1.609 7.923 Indus 产业结构升级 3 156 0.431 0.102 0.102 0.839 Fin 金融发展 3 156 1.090 0.639 0.132 7.450 Edu 人力资本 3 156 0.042 0.052 0.001 0.373
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表 3 基准回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) DRF 0.174*** 0.137*** 0.167*** 0.131*** 0.200*** (0.029) (0.052) (0.058) (0.050) (0.075) lnPgdp -0.002 -0.003 -0.009 -0.022*** (0.007) (0.007) (0.007) (0.007) Urban 0.002 -0.005 0.036* 0.022 (0.016) (0.018) (0.019) (0.017) Edu -0.043 0.063 0.068 0.000 (0.043) (0.054) (0.054) (0.054) Cup -0.007 0.003 0.001 0.029*** (0.015) (0.015) (0.009) (0.009) Open 0.014** 0.011 -0.024* -0.029** (0.007) (0.007) (0.013) (0.012) Indus 0.091*** 0.107*** 0.016 0.006 (0.028) (0.038) (0.013) (0.022) lnPds 0.005*** 0.004*** 0.028 0.023 (0.002) (0.002) (0.023) (0.023) Fin -0.001 -0.001 0.004 0.000 (0.003) (0.003) (0.002) (0.002) 常数项 -0.031** -0.054 -0.064 -0.100 0.039 (0.013) (0.049) (0.053) (0.130) (0.139) 城市固定效应 否 否 否 是 是 年份固定效应 否 否 是 否 是 样本量 3 156 3 156 3 156 3 156 3 156 R2 0.223 0.306 0.318 0.771 0.786 注：括号内的值为城市层面的聚类稳健标准误，*、* *、* * *分别表示在10%、5%以及1%水平下显著。下表同。
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表 4 工具变量法检验
变量 第一阶段 第二阶段 第一阶段 第二阶段 (1) (2) (3) (4) Ⅳ_cable 0.001*** (0.000) Ⅳ_terrain 0.000*** (0.000) DRF 0.358** 0.486*** (0.166) (0.159) 控制变量 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 第一阶段F 30.19 17.36 样本量 2 893 2 893 2 893 2 893 R2 0.182 0.117 Kleibergen-Paap rk LM 26.371*** 13.966*** [0.000] [0.000] Kleibergen-Paap rk Wald F 30.193 17.365 {16.38} {16.38} 注：[]内数值是P值，{}内数值为Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值。
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表 5 稳健性检验：替换核心变量
变量 替换解释变量 替换被解释变量 (1) (2) DRF12 0.330** (0.135) DRF 0.192** (0.075) 常数项 0.196 0.071 (0.138) (0.150) 控制变量 是 是 城市固定效应 是 是 年份固定效应 是 是 样本量 3 156 3 156 R2 0.789 0.768
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表 6 其他稳健性检验
变量 剔除特殊样本 排除两化融合试验区干扰 剔除特殊年份 D-K标准误 高维固定效应 (1) (2) (3) (4) (5) DRF 0.157** 0.138** 0.202** 0.200*** 0.108** (0.061) (0.066) (0.080) (0.026) (0.069) 常数项 0.019 0.083 0.005 0.043** -0.125 (0.145) (0.156) (0.144) (0.016) (0.179) 控制变量 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 省份×时间固定 否 否 否 否 是 样本量 3 108 2 820 2 367 3 156 3 096 R2 0.770 0.777 0.756 0.236 0.808
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表 7 机制检验结果
变量 资源配置优化效应 市场主体激活效应 产业深度融合效应 城市网络强化效应 RFM MSA IDF UNE (1) (2) (3) (4) DRF -0.469** 2.536** 0.082* 0.717*** (0.198) (1.212) (0.043) (0.187) 常数项 1.126* -4.065 -0.850*** -2.524** (0.608) (6.864) (0.160) (0.983) 控制变量 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 样本量 3 156 3 156 3 156 3 156 R2 0.753 0.739 0.978 0.997
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表 8 调节效应检验结果
变量 政府调控能力 本土市场潜力 (1) (2) DRF 0.189*** 0.188*** (0.063) (0.062) Gaj -0.116 (0.105) lnMp -0.011* (0.006) DRF×Gaj 1.104*** (0.325) DRF×lnMp 0.098*** (0.109) 常数项 0.059 -0.013 (0.113) (0.115) 控制变量 是 是 城市固定效应 是 是 年份固定效应 是 是 样本量 3 156 3 156 R2 0.808 0.810
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表 9 地理区位异质性分析
变量 地理区位 胡焕庸线 东部地区 中西部地区 东南侧组 西北侧组 (1) (2) (3) (4) DRF 0.093 0.269** 0.209** 0.180 (0.059) (0.113) (0.085) (0.138) 常数项 0.588* -0.137 0.236 -0.198 (0.308) (0.141) (0.213) (0.193) 控制变量 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 样本量 1 176 1 980 2 184 972 R2 0.871 0.685 0.805 0.712 组间系数差异检验P值 0.012** 0.000*** 注：异质性分析的组间系数差异检验的P值采取费舍尔组合检验重复500次计算得到。表 10同。
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表 10 其他异质性分析
变量 数字基础设施 行政级别 产业结构 完善组 滞后组 高级别组 低级别组 高级化组 低级化组 (1) (2) (3) (4) (5) (6) DRF 0.279** 0.114*** 0.535** 0.107*** 0.258** 0.090** (0.129) (0.036) (0.262) (0.039) (0.120) (0.041) 常数项 0.062 -0.007 0.371 0.040 0.108 -0.103 (0.251) (0.088) (0.372) (0.117) (0.223) (0.076) 控制变量 是 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 1 570 1 564 588 2 568 1 567 1 562 R2 0.804 0.634 0.791 0.747 0.784 0.904 组间系数差异检验P值 0.000*** 0.018** 0.020**
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表 11 长期效应检验
变量 (1) (2) (3) (4) (5) L.DRF 0.118** (0.051) mv2_DRF 0.114** (0.054) mv3_DRF 0.114* (0.061) mv4_DRF 0.100** (0.049) mv5_DRF 0.071 (0.050) 常数项 0.039 0.062 -0.001 -0.070 -0.109 (0.136) (0.123) (0.150) (0.209) (0.248) 控制变量 是 是 是 是 是 城市固定效应 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 样本量 2 893 2 630 2 367 2 104 1 841 R2 0.806 0.861 0.880 0.916 0.954
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