原文来源：丁从明,陈致远,李阳阳,等.新旧动能转换背景下数字经济与南北经济平衡发展[J/OL].财贸经济,1-18[2024-11-01].
引言
南北经济分化正在逐步成为中国区域发展不平衡的新现象。伴随南北经济分化，区域经济发展的新现象是数字经济蓬勃发展。近年来，发展数字经济逐渐上升为国家战略，数字经济的发展为增强经济发展动能、畅通经济循环、推进新旧动能转换和构建新发展格局注入了新活力。本文采取南北“配对回归”方法，该方法首先对南北的要素差异进行比较，其次将要素差异作为关键解释变量识别其对经济分化的影响。
南北经济分化的特征事实与理论假说
南北经济分化的特征事实
图1和图2分别展示了匹配后南北城市对样本的分布。其中，横坐标为南北城市经济发展水平做比后取对数的结果，其取值为0时表示城市对中南北经济水平相当，数值越大代表南方城市相比与之对应的北方城市经济发展越好。
由图可以看出，南北经济分化不是部分南方城市与部分北方城市的分化，而是普遍性的北方经济的失速，即便是早期经济发展水平接近的南北城市对，其差距也在不断扩大。
数字经济发展不平衡的特征事实
考虑到数字经济兴起时间与南北经济分化时间较为同步，本文推测数字经济发展不平衡可能是南北经济分化的重要原因。
由图可以看出，可以得到关于数字经济的基本事实：自2012年起，数字经济开始成为中国区域经济增长的新动力；2011—2021年，中国南方数字经济发展水平整体优于北方。
综上，本文提出以下研究假说。研究假说：新旧动能转换过程中，南方迅速承接了新经济的红利，北方则表现为新动能培育缓慢和经济的失速，这在一定程度上抑制了南北经济的平衡发展。
实证策略与数据说明
（一）实证策略
本文首先构造南北城市对，并将城市对中各指标求南方城市与北方城市的比值，得到城市差异指标；其次将做比后的数据进行对数处理，建立如下回归模型：
（二）数据说明
1.数字经济指数
数字经济规模的精确测算是国内外统计机构与研究学者亟待解决的问题。当前对数字经济发展程度的度量主要有两大方法。其一，重点关注数字经济的经济特征，直接核算其创造多少GDP。其二，主要强调数字经济的特征，采用相关指标进行间接度量。较经典的是中国信息通信研究院编制的数字经济指数，被用于观测数字经济的发展态势。
本文参考加权法的思路，同时将词频法所涉及的数据纳入指标体系，计算数字经济指数。考虑到数据可得性，最终以人均互联网宽带接入用户规模（户），人均移动电话年末用户数（户），信息传输、计算机服务和软件业从业人员占比（%），人均电信业务收入（千元），北京大学数字普惠金融指数以及政府工作报告中与数字经济相关的词频数（对所有绝对数量的指标进行对数化处理）作为衡量数字经济发展程度的变量，采用熵权法加权汇总得到数字经济指数。
2.经济发展水平
3.其他控制变量
四、实证结果分析
（一）基准模型
表3的结果初步验证了本文的基本假说，即南北数字经济发展不平衡在一定程度上加速了南北经济分化。若想缓解南北经济分化趋势，则需要实现数字经济的全国协同发展。
（二）内生性处理
由于数字经济和经济发展高度相关且相互影响，本文的实证估计可能存在严重的内生性问题，主要源自双向因果、样本选择偏误以及遗漏变量误差三大部分。其中，本文采取滞后一期的方式处理双向因果问题，并通过仅保留“双向奔赴”样本的方式缓解样本选择偏误问题，但回归结果仍有可能受到遗漏变量的干扰。对此，本文首先对遗漏变量进行敏感性分析，并参照现有研究，使用工具变量排除可能遗漏的变量所带来的干扰。
1.遗漏变量的敏感性分析
本文参照现有研究，检验遗漏变量对回归结果的影响。该方法讨论遗漏变量为所选对比控制变量的Γ倍时，对结果显著性的影响。本文假定存在遗漏变量，且其对南北经济分化的影响是主要控制变量的1~4倍，对此进行敏感性分析。
所得结果表明，只有当Γ>3时，回归结果才变得不显著（t=1.68），这意味着只有遗漏变量的影响超过主要控制变量的3倍时，南北数字经济发展不平衡影响南北经济分化的结果才变得不再成立。由表3可知，在纳入所有控制变量的情况下，回归方程的拟合优度已经超过90%，不太可能出现这种情况。
2.工具变量检验
进一步地，本文还通过工具变量的方式缓解内生性问题。现阶段数字经济研究中常见的工具变量有三种：其一，以到杭州的距离为代表的距离数据；其二，以早期邮电数据为代表的历史数据；其三，考虑到前两个变量均为非时变变量，且难以在面板数据中使用，因此不少文献将上述变量与年份或Bartik-IV进行交互，以构造适用于面板数据的变量。
参照现有研究，本文首先统计各地级市到杭州的距离以及1984年人均邮电业务总量，按照前文变量构造方式对距离和历史变量做比后取对数，并分别与由数字经济指数构造的Bartik-IV的对数化比值进行交互
（三）相对重要性分析
为展示数字经济发展不平衡在南北经济分化因素中的相对重要性，本文参照Tonidandel和LeBreton（2011）的研究，采用优势分析法进行分析。该方法是通过比较所有可能的子模型中各个自变量解释因变量变异的方差比例，以及对R2所做出的贡献来估计自变量的相对重要性。
总的来说，在影响南北经济分化上，与科技支出占比、城镇化率等因素相比，数字经济同样起着极为重要的作用。
五、稳健性检验
（一）更换解释变量与被解释变量
（二）剔除沿海省份城市、长江航道沿岸城市和南北交界省份城市
（三）倾向得分匹配的稳健性检验
六、进一步讨论
（一）机制分析
本文对数字经济如何造成南北经济分化进行分析，其原因主要包括两个方面。一方面，数字经济增长直接创造GDP，主要反映为数字行业中相关企业数量的增加。另一方面，数字经济间接赋能其他产业，主要表现为该地区行业总体生产效率的提高。
以上结果说明，数字经济发展不平衡会缩小南北之间技术进步效率的差异，这可能是由于数字技术的普及和扩散使得传统技术被淘汰，在一定程度上缓解了南北的技术差异。。而数字经济发展不平衡对纯技术效率分化的影响不显著，即数字经济发展不平衡并不会导致地区纯技术效率（生产前沿面移动）的分化。数字经济发展不平衡对规模效率的回归系数为正，表明数字经济发展不平衡主要通过影响规模效率分化造成南北经济分化加剧。
（二）分位数回归
为捕捉数字经济发展不平衡对经济分化的非线性影响，本文进一步对10%~90%5个分位数（QR10、QR30、QR50、QR70、QR90）进行回归
随着分位数的上升，数字经济发展差异对南北经济分化的影响呈减弱的趋势，其中位于70%分位数时，数字经济的影响仅为30%分位数的一半左右。这说明数字经济对“南弱北强”的城市对比那些“南强北弱”的城市对具有更大的影响。
七、研究结论
（一）南北数字经济的不平衡发展显著推动了南北经济的分化，大约能解释南北经济分化变动的7.48%。
（二）在产业结构、教育科技等诸多因素中，数字经济的影响基本稳定在第3位，仅次于政府干预和城镇化率的影响效果。
（三）一方面，以AI企业为代表的数字企业可以直接拉动经济发展；另一方面，数字技术也可以为传统行业赋能，间接促进经济发展。
（四）北方数字经济发展提速可以明显促进南北经济平衡发展，而南方数字经济的增长对南北经济分化的影响则不明显。这意味着解决南北经济分化问题的关键在于北方把握数字经济机遇，加快数字经济发展。
