数字经济对长江经济带高质量发展的影响研究——基于108个地级市的证据

田 晖 郭 明 秦佳奇

（中南大学商学院，长沙 410083）

随着新一轮科技和产业革命深入推进，以数字化知识和信息为关键生产要素的数字经济应运而生。数字经济依托数字技术的广泛应用快速发展并渗透至经济社会各部门。据2022年数字中国发展报告，2022年中国数字经济发展规模达50.2万亿元，位居世界第二，GDP 占比达41.5%。国务院于2023年3月发布《数字中国建设整体布局规划》，要求推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，全面赋能经济社会发展。正如党的二十大报告所指：“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务”。数字经济作为囊括大数据、人工智能、云计算、移动互联网等新一代信息技术的新兴产业，正逐步成为促进地区高质量发展不可或缺的重要力量。

长江经济带覆盖我国11 省（区、市），是横跨东、中、西三大板块，占据全国近一半人口、GDP和进出口总额的国家重点经济中心，在经济高质量发展进程中发挥引擎作用。目前，长江经济带发展不仅以“共抓大保护、不搞大开发”为基本原则，更是将修复长江生态环境摆在压倒性位置，传统资源消耗型工业化战略不再适用。长江经济带高质量发展面临杜绝生态环境破坏和发挥全国经济增长引领作用的突出矛盾，而数字经济以数字化信息和技术赋能实体经济，迅速推动新旧生产要素和生产方式更替的经济发展方式可能成为长江经济带突破这一矛盾的重要抓手。长江经济带是世界上最大的内河经济带，而制造业发展是支撑内河经济带发展的基础，因此长江经济带未来经济增长的新动力主要在于技术创新和需求拉动。数字经济发展下数据要素的挖掘分析将催生新产业，同时推动传统产业融合创新，实体经济依托互联网迅速发展红利进一步增强数字实践、实现自身技术进步。那么，数字经济将对长江经济带高质量发展产生怎样的影响？产业结构升级和技术进步在两者间是否发挥中介作用？解答上述问题有助于明晰数字经济对长江经济带高质量发展的影响方向，厘清数字经济发挥作用的可能路径，同时为长江经济带未来高质量发展战略规划提供一定的理论参考。

部分学者从宏微观层面理论分析数字经济对高质量发展作出贡献的内在原因，认为数字经济有助于打造供需匹配、价格机制完善的经济环境，同时新投入要素、新配置效率和新全要素生产率相互迭代以提升产出增长的可能性［1］。有学者通过实证检验发现数字经济对高质量发展具有促进作用。如张腾等［2］以数字金融普惠指数表征数字经济，发现数字经济通过资源配置、知识溢出等功能作用于市场经济主体进而促进高质量发展。Ma 和Zhu［3］从绿色高质量发展角度着手研究，发现数字经济覆盖的广度、深度和服务范围有助于提高全要素生产率、改善经济结构、提升社会福利水平并降低环境污染。更深入地，学者们探讨数字经济影响高质量发展的内在机制，已有文献发现数字经济对高质量发展的促进作用主要来源于政府治理、技术创新等方面产生的效应。

数字化进程中数字经济主要通过产业数字化和数字产业化促进产业结构升级。数字经济利用数据、创新、需求和供给驱动引导产业与互联网、高新技术、服务业深度融合，赋能传统产业数字化转型发展［4］。数字基础设施以信息通信产业的规模扩张深化区域数字产业化水平［5］。产业数字化与数字产业化协调作用，完成对传统产业结构的转型升级，而产业结构升级进一步赋能经济高质量发展［6］。数字经济所依托的互联网等新兴技术倒逼产业技术革新，而技术进步有助于经济高质量发展。部分学者指出企业对数字经济的实际运用需要其具备一定的数字化能力，数字化能力的提升将促进企业组织创新进而提升自身技术水平［7］。有学者从数字技术方面指出数字经济对技术革新的推动作用，数字技术作为数字经济的基础，“创造性毁灭”机制使高技术实体产业部门生存而低技术部门淘汰灭亡［8］。现有技术进步的研究则普遍认为技术水平提升使组织效率和国民经济综合要素生产率不断提高，从而促进高质量发展。

已有研究虽关注到数字经济对高质量发展的促进作用，但仍存在以下不足：（1）少有研究关注我国不同地区经济发展需求不同的问题，聚焦长江经济带的相关研究奇缺，相关影响机制的研究不具有针对性；（2）以往研究通常仅将高质量发展理解为单一或综合指标，只能反映对高质量发展的整体影响，无法涵盖高质量发展的丰富内涵。鉴于此，本文选取2011～2020年长江经济带108个地级市为研究样本进行回归，从区域层面研究数字经济对高质量发展的影响，对地级市数字经济和高质量发展指标进行了较为全面的测度，解决已有研究中指标选取不具有针对性导致的解释力不足问题；根据长江经济带内河经济带的特征，选取产业结构升级和技术进步作为数字经济影响长江经济带高质量发展的中介变量，丰富现有研究；在研究数字经济对高质量发展综合指标影响的基础上，以五大发展理念为标准，将高质量发展划分为创新、经济活力、开放、绿色、共享5 个子指标进行分维度回归，进一步分析数字经济作用高质量发展的可能原因，深化了区域经济高质量发展研究。

数字经济对长江经济带高质量发展的直接影响主要通过数字经济与传统经济深度融合过程中的技术创新、规模经济、降低成本、数据要素倍增效应、资源配置和信息交互等功能实现：（1）数字经济的技术创新属性与创新驱动发展战略高度契合，互联网以新技术的形式催生新业态、新模式和新市场，带来的创新发展体现为市场中的优胜劣汰，企业作为市场创新主体，具备一定创新能力的实体企业得以存活，无法突破技术创新限制的企业则被迫退出市场［9］；（2）数字经济具有较强的正外部性，能产生“规模经济”。数据要素作为全新的生产要素，区域间的数据流通与分享推动区域和贸易分工的进一步细化，产业数字化和数字产业化的特征将进一步强化区域产业的比较优势、促使企业紧密合作，丰富市场中产品种类、扩大市场规模和市场扩展，进而形成规模经济。规模经济引致的规模和竞争效应将助力经济实现“量”的增长［10］；（3）规模经济红利将进一步刺激对外开放以满足市场扩张的需求。数字经济通过信息、网络和数字化平台，降低企业间相互合作的信息和支付成本以及传统贸易流程中产生的规则性成本，数字经济催生的虚拟企业突破地域限制、增加对外投资中区位选择的多样性从而促进贸易和外资开放；（4）数据要素以其共享、复制和无限供给的特性改变传统企业固有高能耗生产方式、推动资源型企业绿色生产效率提升，最终实现生态优先的高质量发展［11］；（5）数字经济的资源配置和信息交互功能分别表现为小微、民营等企业利用数据市场化配置实现小额融资和劳动力要素通过线上平台实现跨区域工作配置，数字经济带来的要素资源快速流动将通过优化生产、生活、生态空间布局来促进经济均衡发展，提升资源共享程度［12］。基于此提出假设：

H1：数字经济对长江经济带高质量发展产生正向影响。

H1a-e：数字经济对长江经济带创新发展能力、经济活力程度、开放发展程度、绿色发展能力、共享发展程度产生正向影响。

（1）产业结构升级的中介效应

数字经济通过数字产业化和产业数字化促进产业结构升级，产业结构升级助推高质量发展。数字经济本质是一种新型经济形态，它依托产业实现作用实体化，故合理的产业结构是决定新型经济形态发挥作用的关键因素。产业内部门合作与产业间上下游产业链运行以数字化形式传递包括信息、物流、资金在内的合作要素，数字产业化以其良好的要素传递成为产业结构升级的基础性和先导性条件，产业数字化则通过新型数字基础设施建设优化产业内生产、制造、出售的战略布局，通过建立现代产业体系推动经济体系的优化升级［13］，实现产业结构合理化和高级化发展。其中，合理化主要表现为对经济波动风险的抑制性，高度化则主要表现为产业比例关系改变和劳动生产率提高。在产业结构合理化的基础上进一步实现高级化，可以提高具有更多创新可能的第三产业在国民经济中的占比，助力创新集聚下的产业高端化、智能化、绿色化转型；还可以提高劳动生产率以促使经济实体中被闲置的资源得到全面、高效使用，同时催生多职能部门以弥补传统产业相互合作不紧密等缺点，提升智能化和数字化水平从而实现高质量发展［14］。基于此提出假设：

H2：数字经济通过赋能产业结构升级促进长江经济带高质量发展。

（2）技术进步的中介效应

数字经济包络大数据信息的本质要求高新技术不断创新与深入发展，即数字经济下大数据、物联网、人工智能、区块链等发展倒逼产业技术革新，而技术进步有助于高质量发展。大数据技术的高度适配性可以帮助传统产业快速处理原本复杂的算法从而提升运行效率，推动传统产业数字化和智能化，即数字技术本身为产业技术进步赋能。数字经济与产业关键技术交叉融合又将进一步提升产业技术的实用性和适配度，如数字经济推动人工智能变革以运用到金融、医疗、制造等多个产业领域。第三次工业革命是一场关于技术经济范式的深刻变革［15］，产业技术进步对高质量发展的推进作用体现为技术进步对目前高质量发展变革瓶颈的突破。技术是企业的核心竞争力，不具备技术垄断性的传统经济产品通过低廉成本和大量产出确保其竞争优势，而技术垄断型经济产品拥有技术壁垒，是降低生产成本和推动生产效率提升的强劲力量。与此同时，国家高新区和高校技术企业为基础设施规划建设和产业链、供应链打通提供基础，同时倒逼邻近企业技术变革，发挥区域经济发展辐射作用。基于此提出假设：

H3：数字经济通过赋能技术进步促进长江经济带高质量发展。

数字经济影响高质量发展的理论框架如图1所示。

图1 数字经济影响高质量发展的理论框架

3.1.1 变量选取与测度

（1）被解释变量：长江经济带高质量发展水平

高质量发展内涵丰富，任何单一指标都不能用于表征高质量发展水平，测度高质量发展需要建立专门的高质量发展指标体系，且测度体系应当具有异质性。本文借鉴张涛［16］对区域高质量发展指标体系的理解，以“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念为基准［17］建立长江经济带高质量发展测度指标体系如表1所示。

表1 高质量发展水平综合评价

（2）解释变量：数字经济

数字经济指标体系构建与测算的研究多从省级层面入手，而地级市数字经济相关指标不够全面，故根据中国数字经济发展白皮书所提出的数字经济发展两大特征：数字产业化、产业数字化进行指标构建。其中，“数字产业化”借鉴赵涛等［18］的做法，将互联网发展作为数字产业化的核心表征，“产业数字化”以数字普惠金融指数衡量［19］，使用熵权法计算数字经济综合得分如表2所示。

表2 数字经济发展水平综合评价

（3）中介变量

信息化推动数字经济发展的背景下，代表“经济服务化”的第三产业发展成为产业结构升级的一大特征。使用第三产业与第二产业产值之比表征产业结构升级［20］。技术进步使用城市专利授权量对数值［21］，目前我国处于发展中阶段，专利授权数量更能体现处于学习和模仿中的创新活动价值。

（4）控制变量

参考已有文献，本文选取城市化水平（urban）、政府行为（gov）、基础设施发展水平（inv）、金融发展（fia）、外商投资（fdi）5 个控制变量。

3.1.2 数据来源

本文样本数据为2011～2020年①长江经济带108个地级市（剔除数据缺失严重的巢湖、毕节和铜仁市），数据来源于《中国城市统计年鉴》、国研网、北京大学开放研究数据平台及各省（区、市）统计年鉴，部分缺失数据使用线性插值法补齐。

（1）基准回归模型

构建如下基准回归模型考察数字经济对长江经济带高质量发展的直接效应，其中数字经济对长江经济带高质量发展的综合指标模型为式（1），将高质量发展水平分为创新发展、经济活力、开放发展、绿色发展和共享发展五大子指标，并分别使用熵权TOPSIS 法合成各维度总指标，构建式（2）：

其中，devlit为城市i在t时期的高质量发展水平，devlnit表示城市i在t时期的创新发展、经济活力、开放发展、绿色发展和共享发展五大子指标水平，digeit为城市i在t时期的数字经济水平，α*为本文所关注的待估计参数，向量Xit表示控制变量；μi表示城市i不随时间变化的固定效应；εit表示随机扰动项。

（2）中介回归模型

采用逐步回归方法构建以下中介效应方程：

其中，usiit表示产业结构升级；tpit表示技术进步；β*为本文所关注的待估计参数，其他符号含义与基准回归模型方程相同。

变量描述性统计结果如表3所示。

表3 变量描述性统计结果

绘制数字经济与长江经济带高质量发展的散点图和拟合直线如图2所示，二者呈现明显正相关，为下文实证研究提供现实依据。

图2 数字经济与长江经济带高质量发展相关性

4.3.1 基准回归分析

由表4 列（1）结果可知，数字经济对长江经济带高质量发展具有促进作用，且在1%显着性水平下成立，假设H1 成立。主要控制变量中，城市化与基础设施水平对高质量发展的影响为正且显着，说明城市基础设施越全面、人口越密集，城市化发展程度越高，综合发展能力越强。政府行为表现为负向显着，可能是因为过多的政策帮扶使得创新性企业产生资本依赖，难以实现全面发展。

表4 基准回归

分别将数字经济对高质量发展五大子指标进行回归，显示数字经济对创新发展、经济活力、绿色发展和共享发展指数产生显着正向影响，对开放发展指数影响为负但不显着，即H1a-b、H1d-e成立，H1c 不成立。数字经济对经济活力的提升通过数字化与实体经济融合实现，数字化与实体经济交叉融合有助于二、三线城市产业转型，在一定程度上提升长江经济带经济服务化占比进而实现经济均衡发展。数字经济对长江经济带创新和绿色发展指标影响均为正向，但对绿色发展影响的显着性较低，可能是由于长江经济带生态环境修复工作尚未完成，区域内生态和经济优势呈割裂状态，数字经济所带来的经济增长实际上是由于提高了不占用生态环境资源的绿色经济效率，而并未改进破坏生态环境的生产行为。数字经济对开放程度呈现不显着负向影响，可能是数字经济兴起使得国际投资轻资产化、重技术化，旧有的“招商引资”战略转变为“招商引能”，由于标准的提升，外资企业个数增长缓慢，甚至出现低产能、轻技术的外资企业撤出国内的情况。数字经济产出效率并不固定，效率的不同使得经济增速在不同城市间存在差异，共享资源的排他性使得邻近城市产生竞争关系，从而在一定程度上抑制了共享发展程度的提升，表现为数字经济对共享发展指数正向但显着性较弱的影响。

4.3.2 异质性分析

（1）区域异质性

参考黄庆华等［22］的做法，本文将108个地级市分为上、中、下游城市进行异质性分析。表5结果显示，数字经济对于长江经济带高质量发展水平的正向影响仅在中、下游城市显着，对上游城市不显着，说明地理位置相对优越的中、下游城市更能利用数字经济的数字化要素清除市场壁垒，推动劳动力、资本、技术等要素跨区域流动，而上游地区由于位处流域起点，高山、盆地地形阻碍交通运输，并不具备利用长江沿线交通优势连接周边城市或挖掘潜在合作产业的能力。

表5 异质性分析

（2）城市规模异质性

根据各城市城区常住人口将长江经济带108个地级市划分为特大和超大城市、大城市、中等城市和小城市3 类进行异质性分析。表5 结果显示，数字经济对于长江经济带高质量发展水平的正向影响仅在特大和超大城市、大城市中显着，而中等城市和小城市结果并不显着，说明特大城市、超大城市和大城市拥有丰富的人力资本、互联网普及程度高，这为及时调整产业发展结构、利用数字创新和技术创新获取数字经济的高效率正向利用途径提供基础条件，数字经济对高质量发展发挥正向影响的渠道更迅速便捷。而中等城市和小城市基建需求较弱，制约了互联网发展的知识红利，自身对于新兴技术的学习和掌握能力不足，无法及时全面地把握数字经济带来的高质量发展效益。

4.3.3 中介效应检验

表6 结果显示“数字经济-产业结构升级-高质量发展”这一传导路径成立，数字经济通过产业结构升级促进长江经济带高质量发展，假设H2成立；技术进步作为中介变量对数字经济赋能，从而促进高质量发展，假设H3 成立。数字经济通过数字产业化和产业数字化激发传统产业不断改造升级：数字化与实体产业融合生成数字化产业，产业数字化提升传统产业的数字化水平，而产业结构升级使产业间合作紧密一体化，为长江经济带实现高质量发展提供基础。数字经济本身依托的高新技术以及“数据”要素的高渗透性要求产业技术革新，而技术进步有助于打破长江经济带生态资源困境以实现高质量发展。

表6 中介效应回归

4.3.4 稳健性检验

（1）内生性与工具变量法

为避免内生性问题，本文将数字经济滞后1期作为工具变量（Ldige），使用2SLS 识别数字经济与高质量发展间因果关系。此外，借鉴黄群慧等［23］的方法，采用1984年各城市每百人固定电话数和每百万人邮局数作为数字经济发展水平的工具变量（iv1 和iv2）。结果显示，工具变量均通过识别不足和弱工具变量检验，且数字经济系数方向和显着性与基准回归结果基本一致，基准回归结果具有稳健性。具体如表7所示。

表7 工具变量回归

（2）中介机制稳健性检验

参考韩永辉等［24］对产业结构高度的理解，选择第一、二、三产业产值占比与对应劳动生产率的乘积（ib）代替原有指标进行回归。技术进步指标使用中国区域创新创业指数中各地级市专利授权数量得分代替（pl）。

（3）其他稳健性检验

①剔除直辖市：上海和重庆；②增加控制变量。其中，人力资本水平以普通高等学校在校学生数表征，资本存量以房地产开发投资额的对数表征。表8 中稳健性检验结果与前文对比，除了系数大小有所变化外，各变量显着性和系数符号与前文基本保持一致，结论通过稳健性检验。

本文选取相关变量对研究样本进行回归，主要结论如下：（1）数字经济对长江经济带高质量发展产生正面影响，对长江经济带高质量发展中创新发展、经济活力、绿色发展和共享发展指数发挥显着促进作用，而对开放发展指数的作用表现为负且不显着；（2）中下游地区高质量发展水平受数字经济的正向影响最为显着，数字经济每提升1%，中、下游地区高质量发展水平对应提升0.31%和0.74%，数字经济对上游地区高质量发展的影响则不显着；数字经济对特大、超大和大城市高质量发展具有赋能效应，城市规模越大，数字经济对高质量发展的促进作用就越强；（3）产业结构升级和技术进步在数字经济和长江经济带高质量发展之间发挥中介效应。

本文就研究结论得出以下政策启示：

（1）构建数字经济“政产学研用”新模式，以协同倍增效应引领长江经济带高质量发展。打造覆盖长江经济带各省（区、市）的区域数字经济平台，加快建设“互联网＋”和数字化创新高地，串联政府、高新技术产业、科技部门、高校和科研机构等力量，提升长江经济带各区域经济发展对接实效。

（2）严抓数字基础设施建设，统筹推进长江经济带各城市高质量发展。全面落实长江经济带互联网和数字经济路线图，搭建区域联合发展新机制、新平台；及时解决数字化转型中出现的新问题，避免区域间供需错配导致资源闲置与浪费，以弥合长江经济带各区域由于地理位置和城市规模差异导致的高质量发展鸿沟。

（3）加快长江经济带数字“两化”转型，以产业结构升级服务经济高质量发展。政府应结合区域发展定位制定数字化转型策略，引导经济市场中各类主体对自身组织模式进行创新性重构，同时提升数字技术研发和数字产业税收优惠扶持强度，优化数字经济发展外部环境，进而形成以数据要素为核心、数字技术为驱动力的发展态势。

（4）完善研发激励机制，培育核心技术竞争力，打造长江经济带技术经济高质量发展主阵地。借力“数据”要素技术依托性，积极推行产业技术研发激励机制，鼓励各企业加大数字技术研发创新投入和推广应用力度，实现产品全生命周期数字化转型。

注释：

①数字经济衡量指标体系中使用到北京大学数字金融研究中心所计算的数字普惠金融指数作为数字金融的指标表征，这一指数仅更新至2020年，使得无法将数据更新至最新年份，故选择2011～2020年为实证样本期。