论文快递｜王军等：数字经济赋能黄河流域高质量发展内在机理及其实证检验

我国改革开放以来经济体量不断扩大，据国家统计局发布的《中华人民共和国2022 年国民经济和社会发展统计公报》，2022 年国内生产总值超121 万亿元。当前，我国经济发展模式正由高速增长向高质量发展转变。数字经济作为农业经济、工业经济之后的主要经济形态，发展速度之快前所未有，已成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2023 年）》，2022 年我国数字经济规模达到50.2 万亿元，占GDP 比重达41.5%。数字经济的发展为黄河流域高质量发展带来新的机遇，有关学者从政策［1］、内涵［2－3］、实证［4－5］、水平测度［6－7］、方略［8］、评价指标体系构建［9］、实现路径［10］、内在机制［11］等视角开展黄河流域数字经济的研究，主要通过理论分析和实证检验探究数字经济对高质量发展的影响［12－14］。本研究旨在探讨数字经济赋能黄河流域高质量发展的机理，为黄河流域生态保护和高质量发展重大国家战略的全面实施提供参考。

1）数字经济通过创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展、共享发展5 个方面赋能高质量发展。在创新发展方面，数字经济能提升创新成果转换的效率并促进创新成果的扩散与溢出，为经济高质量发展提供动力；在协调发展方面，数字经济具有数字化、信息化的特点，其以网络为载体，节约生产成本、打破地理位置制约、降低要素损耗，有助于缩小城乡间、区域间的差距，实现协调发展；在绿色发展方面，数字经济的核心是信息通信技术，对环境的负面影响较小，有利于提高能源和材料的利用效率，促进经济的绿色发展；在开放发展方面，随着数字技术的发展，国家间的贸易成本、贸易门槛降低；在共享发展方面，随着数字经济发展应运而生的数字化平台具有信息共享性，经济系统各环节基于该平台的信息获取成本和匹配成本较低，可以有效缓解生产和消费过程中的信息不对称问题。综上所述，提出研究假设H1：数字经济对黄河流域经济高质量发展有显著的促进作用。

2）数字经济通过产业结构升级赋能高质量发展。数字技术的高度创新及其广泛应用，有利于专业化、多元化的分工与协作，有利于产业结构优化升级，形成兼具范围经济、规模经济以及长尾效应的经济环境，扩展企业生产的可能性边界，突破瓶颈制约，优化生产流程，提升产品和服务质量，实现边际报酬递增，促进经济提质增效。数字经济的发展，有助于黄河流域传统产业的全方位改造，传统产业转型升级，减少能耗与污染，产出增长、效率提高、质量提升，改变粗放式经济增长模式，使劳动密集型和以重工业为主的产业结构转向高级化阶段，促进产业结构优化升级，产生结构红利，提高生产要素配置效率，从而促进黄河流域经济高质量发展。因此，提出研究假设H2：促进产业结构升级是数字经济赋能黄河流域高质量发展的内在机理之一。

3）数字经济通过绿色技术创新赋能高质量发展。数字经济通过优化人力资本结构、降低科研成本、促进产学研合作等影响绿色技术创新水平：第一，数字技术的发展带动大批新兴产业的出现、吸引高质量人才的加入，进而使人力资本结构不断优化，为提升绿色技术创新水平奠定要素基础；第二，数字经济具有信息化的显著优势，通过数字信息网络增强区域间的互联互通，降低人才与技术交流成本以及科研成本，为绿色技术创新的跨区域开展提供保障；第三，数字技术的出现打破了以往企业、高等院校、科研单位之间存在的信息壁垒，有利于快速捕捉市场需求信息，促进产学研合作，有利于提升绿色技术创新水平。绿色技术创新可以提高资源利用率，是控制环境污染的重要手段之一。随着国民环保意识的增强，绿色技术创新成果广泛应用于生产生活中，推动企业清洁生产，如风能、太阳能等可再生能源的开发与利用，减少能源消耗，有效减少企业减排成本，激励企业不断进行绿色技术创新，从而形成良性循环，促进黄河流域经济高质量发展。因此，提出研究假设H3：促进绿色技术创新是数字经济赋能黄河流域高质量发展的内在机理之一。

4）数字经济赋能经济高质量发展的非均衡性。一方面，不同地区因产业基础、数字基础设施、经济发展水平等存在差异而数字经济发展水平也不同；另一方面，数字经济的不同发展阶段基础设施完备性、用户数量、发展成熟度及其作用也不同。因此，数字经济对高质量发展的影响具有非均衡性。影响数字经济发展水平的因素有城市规模、人口素质等，一般来说，经济发达地区、规模较大城市在劳动力、技术、资本等方面具有优势［15－16］。黄河流域东西跨度大，各地区资源禀赋、经济基础和经济发展水平、宏观发展战略存在差异，导致数字经济对高质量发展的影响也存在差异。因此，提出研究假设H4：数字经济对黄河流域高质量发展的影响具有非均衡。

为检验数字经济对黄河流域高质量发展的赋能作用（即直接影响），构建如下基准模型：

式中：下标i、 t 分别为样本城市序号、研究时段年份序号，Hqd，it 为被解释变量（即经济高质量发展水平），α0 为常数项，α1、αC 为待估系数，Dige，it 为核心解释变量（即数字经济发展水平），Zit 为控制变量，μi 为不随时间变化的个体固定效应，δi 为城市i 控制时间固定效应，εit 为随机扰动项。

为进一步分析数字经济对高质量发展可能存在的间接影响，对假设H2 和H3 进行机制检验，即检验产业结构升级和绿色技术创新是否为数字经济与高质量发展之间的机制变量。设定机制检验模型如下：

式中：upgrade，it、gti，it 为机制变量，分别代表产业结构升级和绿色技术创新；β0、η0、γ0、ρ0 为常数项；β1、βC、η1、η2、ηC、γ1、γC、ρ1、ρ2、ρC 为待估系数。

2.2  变量测度与说明

1） 被解释变量。高质量发展水平（Hqd）为本研究的被解释变量。借鉴李金昌等［17］、郭芸等［18］ 的研究，基于五大发展理念，根据黄河流域城市层面数据的可获得性，构建高质量发展水平评价指标体系（见表1），采用熵值法对各评价指标进行赋权，进而测算黄河流域各样本城市逐年高质量发展水平（用高质量发展水平指数表示）。

表 １ 高质量发展水平评价指标体系

 

2） 核心解释变量。数字经济发展水平（Dige） 为本研究的核心解释变量，借鉴赵涛等［19］、张勋等［20］、杨慧梅等［21］的研究，根据黄河流域城市层面数据的可获得性，构建数字经济发展水平评价指标体系（见表2），同样采用熵值法对各评价指标进行赋权并测算各样本城市逐年数字经济发展水平（用数字经济发展水平指数表示）。

表 ２ 数字经济发展水平评价指标体系

 

3） 机制变量。本研究设置产业结构升级（upgrade）和绿色技术创新（gti）2 个机制变量。借鉴李治国等［22］的研究，将第三产业增加值与第二产业增加值之比作为产业结构升级的衡量指标；借鉴许可等［23］的研究，用绿色专利申请数量反映绿色技术创新。

4） 控制变量。本研究选取如下5 个控制变量：环境水平（er）， 用污水集中处理率表示；就业水平（lnemp），用年末城镇登记失业人数表示；城市化水平（urban），用人口密度的对数表示；政府行为（gov），用政府财政支出占地区生产总值的比重表示；金融发展水平（fina），用年末金融机构各项贷款余额占生产总值的比重表示。

2.3  数据来源

根据数字经济发展情况，本研究把研究时段设定为2011—2020 年，以黄河沿线的60 个城市为样本城市，采用的数据除数字金融数据源自《北京大学数字普惠金融指数（2011—2020 年）》外，其他数据源自历年《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及各样本城市统计年鉴，部分缺失数据采用线性插值法补充。主要变量的描述性统计见表3。

表 ３ 主要变量描述性统计

 

基准模型回归结果见表4（其中回归系数下的1～6 列为逐一添加控制变量的回归结果）。由表4 可以看出：添加控制变量不会影响核心解释变量对被解释变量的影响，数字经济发展水平的回归系数均在1%的显著性水平上为正，表明数字经济对黄河流域高质量发展具有显著的促进作用，因此研究假设H1 得证；添加所有控制变量后数字经济发展水平的回归系数由0.715 减小为0.659，表明不考虑有关控制变量会不同程度高估数字经济对高质量发展的促进作用。

表 ４ 数字经济对高质量发展的推动作用回归结果

 

3.2  机制检验模型回归结果

机制检验模型回归结果见表5。由表5 所列按式（2）、式（4）进行回归的数字经济发展水平的回归系数分别为2.390 和3 843.761，均达到1%的显著性水平，说明数字经济能够推动产业结构升级和绿色技术创新；表5 所列按式（3）、式（5）进行回归的数字经济发展水平的回归系数由式（1）的0.659 分别下降到0.603、0.559，均达到1%的显著性水平，说明产业结构升级和绿色技术创新是数字经济推动黄河流域高质量发展的机制变量。因此，研究假设H2 和H3 得证。

表 ５ 数字经济影响高质量发展作用的机制检验结果

 

3.3  异质性检验结果

黄河流域横跨我国东、中、西部，各地区在地理环境、基础设施建设、资源共享等方面存在较大差异。为考察数字经济对黄河流域高质量发展影响的区域异质性，借鉴师博等［24］的研究把黄河流域分为上、中、下游3 个区域，分别按基准模型即式（1）进行回归，结果见表6。

表 ６ 分区域回归结果

 

由表6 可以看出，数字经济对高质量发展的促进作用在黄河流域上、中、下游均达到1%的显著性水平，但中游的回归系数明显大于上、下游的，对中游的促进作用更显著。其可能的原因在于：上游地区经济发展速度缓慢，产业数字化转型落后，技术创新变革和资金投入不足，数字基础设施尚未完善，因此数字经济效益尚未充分发挥；中游地区产业发展基础较好，在区块链、大数据等数字技术应用以及人力资本积累等方面占据优势，数字经济红利得到充分发挥，进而促进了高质量发展；下游地区经济发展水平较高，在技术创新、资金支持和数字基础设施等方面较完备，但其数字经济发展时间较早、持续时间长，数字经济效益发挥得较为彻底，因而在本研究时段对高质量发展的促进作用没有中游的显著。因此，研究假设H4 得证。

3.4  内生性与稳健性检验

3.4.1 内生性检验

借鉴黄群慧等［25］的研究，为核心解释变量构造一个合适的工具变量进行内生性检验，本研究选取各样本市1984 年每百人拥有固定电话机数量构造数字经济发展水平的工具变量。其原因：一方面，从电话线拨号接入（PSTN）开始，互联网在我国逐渐得到广泛应用，因此历史数据中固定电话普及率高的城市其互联网普及率一般也高；另一方面，历史数据中固定电话普及率的高低又不可能对如今高质量发展产生直接影响，因此这一工具变量符合与解释变量相关而与其他变量有“排他性”的要求。此外，由于工具变量是不随时间变化的，不能直接应用于固定效应模型中，因此借鉴Nunn 等［26］的研究，构造一个随时间变化的变量作为面板工具变量，本研究用上一年互联网普及率与1984 年每百人拥有固定电话机数量构造交互项作为当年数字经济发展水平的工具变量。内生性检验（按基准模型进行回归）结果表明，数字经济发展水平的回归系数为0.788、显著性水平达到1%，即在考虑内生性的情况下上述模型回归结果具有可靠性。

3.4.2 稳健性检验

本文选取3 种方法进行稳健性检验。

1）更换核心解释变量。为减小可能出现的变量测度误差，用主成分分析法重新测度数字经济发展水平并按基准模型进行回归，结果表明，更换的核心解释变量对被解释变量的作用方向（回归系数正负）不变、仍然达到1%的显著性水平，证明上述实证结果具有稳健性。

2）剔除省会城市样本数据。考虑到省会城市的经济发展存在特殊性，为使研究结论更具有普遍性，剔除省会城市样本数据并按基准模型进行回归，结果表明，剔除省会城市样本数据后，核心解释变量对被解释变量的作用方向不变、仍然达到1%的显著性水平，即上述实证结果具有稳健性。

3）样本数据缩尾处理。由样本数据的描述性统计可知各变量极差较大，为消除极值或异常值对回归结果的影响，对样本数据进行5%的缩尾处理并重新按基准模型进行回归，结果表明，样本数据缩尾处理后，核心解释变量对被解释变量的作用方向不变、仍然达到1%的显著性水平， 也证明上述实证结果具有稳健性。

4.1  主要结论

数字经济赋能黄河流域高质量发展具有显著性，其内在机理是促进产业结构升级和绿色技术创新；数字经济赋能黄河流域高质量发展存在空间异质性，其作用在黄河中游地区最明显、在上游地区和下游地区相对较小。

4.2  政策建议

1）全面推动黄河流域数字经济发展并使其进一步赋能高质量发展。首先，政府要加大对数字经济发展的资金投入与政策扶持力度，提高互联网普及率，扩大数字产业化与产业数字化规模；其次，重视数字基础设施建设与完善，鼓励并引导企业实施开放式数字化转型；最后，产学研一体化，突破数字经济领域的技术难点，为数字经济和高质量发展提供科技支撑。

2）推动产业结构升级、提升绿色技术创新水平。扩大第三产业的发展规模，促进产业结构升级；不断开发新能源，改变粗放式、高耗能、高污染经济发展模式，使产业结构向高级化方向发展；加大绿色技术创新投入，完善科技创新体系，充分发挥创新在促进高质量发展中的作用。

3）实施区域差异化发展战略、推动区域一体化发展。各省（区）因地制宜制定数字经济和高质量发展战略，黄河上游地区要加大人才引进力度、制定激励政策、加快提升数字经济发展水平，中下游地区要充分利用自身优势、加强地区间合作、支持地区间要素合理流动、减小数字经济发展的区域间差异，推动黄河流域高质量发展。