嚴(yán)紅梅，徐 燦，2

(1. 中共深圳市委黨校，廣東 深圳 518034；2. 深圳大學(xué)，廣東 深圳 518057)

一、引言

近年來,飛速發(fā)展的現(xiàn)代信息技術(shù)融合人類生產(chǎn)生活新方式，應(yīng)運(yùn)而生數(shù)字經(jīng)濟(jì)新興業(yè)態(tài)，正在成為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后，推動工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、經(jīng)濟(jì)發(fā)展動能轉(zhuǎn)型升級最有效發(fā)展模式?；跀?shù)字化的信息技術(shù)廣泛應(yīng)用(大數(shù)據(jù)、人工智能、5G等)，以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化資源配置的數(shù)字經(jīng)濟(jì)，已然成為拉動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎，亦是經(jīng)濟(jì)發(fā)展新格局下一國綜合國力的有利體現(xiàn)。據(jù)2019年信通院統(tǒng)計(jì)，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模達(dá)到35.8萬億元[1]，如果按歐美口徑，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP的比重高達(dá)7.2%。[2]2020年席卷全球的新冠疫情，使本已增速放緩的全球經(jīng)濟(jì)進(jìn)入下行通道，數(shù)字經(jīng)濟(jì)扮演著重塑全球經(jīng)濟(jì)體系、提高綜合治理能力和拉動經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵角色。

大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級已上升為國家戰(zhàn)略層面。自2017年政府工作報(bào)告首次提出“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”以來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出越來越重要的地位。2019年，政府工作報(bào)告提出促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展，壯大數(shù)字經(jīng)濟(jì)；2020年提出全面推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)+，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢；2021年，則“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”和“數(shù)字中國”同時(shí)出現(xiàn)，并且增加了“數(shù)字社會”“數(shù)字政府”“數(shù)字生態(tài)”等內(nèi)容。[3]習(xí)近平主席在二十國集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)人第十五次峰會上強(qiáng)調(diào)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全合作，加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)營造有利發(fā)展環(huán)境的必要性。

深圳，作為制造業(yè)和信息通信產(chǎn)業(yè)發(fā)展繁榮的“先行示范區(qū)”，近年來在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展上取得了舉世矚目的成效。據(jù)統(tǒng)計(jì)，深圳市2020年數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心增加值占據(jù)GDP比重高達(dá)30%以上。在大力發(fā)展包括5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新基建產(chǎn)業(yè)的加持下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)迅速壯大，新業(yè)態(tài)、新應(yīng)用呈井噴狀，為深圳經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定、高速增長和平穩(wěn)轉(zhuǎn)型發(fā)展提供了勢能。另外，深圳數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展更是為粵港澳大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入能量。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)以通用數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動力，極大程度提高了信息流動的效力，助力邁入新工業(yè)革命時(shí)代。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展，能夠有效提升遍布產(chǎn)業(yè)鏈每一環(huán)的生產(chǎn)要素投入分配效率，實(shí)現(xiàn)對市場優(yōu)化分工協(xié)作。相比于傳統(tǒng)市場的低效，數(shù)字經(jīng)濟(jì)高效的融合市場經(jīng)濟(jì)，極大程度地減輕了市場扭曲和資源錯配，從而能夠顯著提高全要素生產(chǎn)率。不少學(xué)者從要素市場扭曲的角度實(shí)證檢驗(yàn)了資源配置效率的提高有益于全要素生產(chǎn)率的改善。國家(地區(qū))數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深入發(fā)展必然也會提升其生產(chǎn)力(全要素生產(chǎn)率)，但目前尚缺乏此類相關(guān)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)研究成果?；诖?，本文采用 2004—2017 年我國市級面板數(shù)據(jù)(粵港澳大灣區(qū)11個(gè)城市和北上廣),力圖給出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)，不僅有助于科學(xué)準(zhǔn)確地評估我國不同區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低,更為實(shí)現(xiàn)我國由工業(yè)經(jīng)濟(jì)向數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型過渡提供重大的理論和實(shí)踐參考。本文在已有文獻(xiàn)上的邊際貢獻(xiàn)有以下三點(diǎn)：1.擴(kuò)展了評價(jià)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究體系和方法，著力于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化這個(gè)易于量化評價(jià)的角度，運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)；2.實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高生產(chǎn)力的作用機(jī)制，豐富了數(shù)字經(jīng)濟(jì)和全要素生產(chǎn)率的相關(guān)影響研究，并否定了中國國情的“索洛悖論”的存在性；3.針對粵港澳大灣區(qū)城市群中數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能具有的空間溢出效應(yīng)，做出了實(shí)證檢驗(yàn)。

二、文獻(xiàn)回顧

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展引發(fā)了國內(nèi)外學(xué)者們的廣泛關(guān)注，國際上對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究經(jīng)歷了從信息經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的探索過程。張雪玲和焦月霞通過對數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵的界定，構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用熵值法與指數(shù)法測算2007—2015年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，并著重分析信息通訊基礎(chǔ)設(shè)施、ICT初級和高級應(yīng)用、企業(yè)數(shù)字化、信息和通信技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)聯(lián)性。[4]許憲春等系統(tǒng)梳理信息經(jīng)濟(jì)、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)演變歷程，對 2007—2017 年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值與總產(chǎn)出等指標(biāo)進(jìn)行測算，深化了數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模核算框架研究，系統(tǒng)監(jiān)測了中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展規(guī)模與結(jié)構(gòu)，為進(jìn)一步完善中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)核算體系和提出促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略措施提供參考依據(jù)。[5]劉傳明等利用“騰訊互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)平臺公布的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)數(shù)據(jù)，采用Dagum基尼系數(shù)測度粵港澳大灣區(qū)、京津冀、長三角等城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地區(qū)差距，發(fā)現(xiàn)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地區(qū)差距呈逐漸下降趨勢，京津冀城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他城市群，城市群間差異是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的主要來源。[6]楊慧梅等從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)維度，采用主成分分析法構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)體系，并利用2004—2017年我國省際面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提升。但較之高生產(chǎn)率地區(qū)和東部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對低生產(chǎn)率地區(qū)和中西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升作用更大，研究強(qiáng)調(diào)人力資本投資與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響全要素生產(chǎn)率的兩個(gè)渠道。[7]邱子迅等基于國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)，采用廣義 DID模型，對2013—2017年中國地級市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立顯著提高了區(qū)域全要素生產(chǎn)率，這種促進(jìn)是由純技術(shù)進(jìn)步主導(dǎo)的。同時(shí)試驗(yàn)區(qū)的建立有助于增加區(qū)域和數(shù)字產(chǎn)業(yè)有關(guān)的創(chuàng)新，提升區(qū)域內(nèi)部制造業(yè)企業(yè)的智能化意識和研發(fā)水平。異質(zhì)性研究發(fā)現(xiàn)，試驗(yàn)區(qū)對生產(chǎn)率的提高作用在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)、創(chuàng)新水平較低的地區(qū)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較高的地區(qū)表現(xiàn)更強(qiáng)。[8]

綜上所述，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究尚處于起步階段，很多點(diǎn)有待深挖，其中尤以數(shù)字經(jīng)濟(jì)與全要素生產(chǎn)率之間是促進(jìn)還是抑制的相關(guān)研究尚得不到定論。機(jī)制方面，當(dāng)前文獻(xiàn)鮮有刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的理論機(jī)理，影響機(jī)制不明朗。實(shí)證方面，部分文獻(xiàn)傾向于構(gòu)建宏觀理論模型，完成數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的技術(shù)進(jìn)步和投資拉動經(jīng)濟(jì)增長的機(jī)制刻畫，并通過微觀數(shù)值模擬進(jìn)行二次驗(yàn)證，但缺乏對相關(guān)問題的中觀層面研究。

三、機(jī)理分析

全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，TFP)向來是宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題，無論是學(xué)界還是業(yè)界均予以高度關(guān)注。相比于諸如 GDP、GNP 這種經(jīng)濟(jì)增長數(shù)量的指標(biāo)，全要素生產(chǎn)率則能更好地反映出人力資本質(zhì)量、企業(yè)技術(shù)和管理模式、地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等象征經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的元素變化，逐漸發(fā)展成衡量宏觀調(diào)控政策有效性的重要指標(biāo)。究其本質(zhì)，全要素生產(chǎn)率衡量的是國家(地區(qū))在一定時(shí)間內(nèi)發(fā)展經(jīng)濟(jì)所取得的綜合成效，其反映技術(shù)發(fā)展對經(jīng)濟(jì)的拉動作用。另外，TFP的異質(zhì)性則體現(xiàn)國家地域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。我國正經(jīng)由經(jīng)濟(jì)高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)點(diǎn)，逐漸淡化以GDP、GNP等增長率作為唯一硬性的衡量指標(biāo)。而黨的十九大報(bào)告首次提出推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革，提高全要素生產(chǎn)率的迫切要求。[9]標(biāo)志著國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展有了新的理念和思路，通過優(yōu)化生產(chǎn)布局等手段全面提高全要素生產(chǎn)率。

當(dāng)前，我國尚且處于技術(shù)更新迭代的新工業(yè)轉(zhuǎn)型初期，數(shù)字經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)“再工業(yè)化”轉(zhuǎn)型升級。全要素生產(chǎn)率提升伴隨著工業(yè)化結(jié)構(gòu)調(diào)整，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)倒逼產(chǎn)業(yè)的價(jià)值鏈重組，為產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步提升效率，驅(qū)動新的產(chǎn)業(yè)崛起。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率的提升直接表現(xiàn)為對純技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用。純技術(shù)進(jìn)步代表了不同時(shí)期生產(chǎn)邊界前沿的推移程度，表現(xiàn)為要素投入產(chǎn)出的最優(yōu)配比。一項(xiàng)新技術(shù)的誕生，和因其衍生出的全新的應(yīng)用情景、模式會共同促進(jìn)純技術(shù)進(jìn)步發(fā)展。個(gè)人層面，數(shù)字信息資源的生產(chǎn)、加工、傳導(dǎo)和迭代過程中，相關(guān)人力資源要素得以積累和提高。企業(yè)層面，以數(shù)字技術(shù)進(jìn)步整合產(chǎn)業(yè)鏈，激活企業(yè)生產(chǎn)服務(wù)效能，全方位提升服務(wù)質(zhì)量。推動企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用，更為企業(yè)開辟相關(guān)多元化的商業(yè)模式提供技術(shù)便利，諸如加速在線教育、智慧城市、無人駕駛、人工智能等新業(yè)態(tài)充分發(fā)展，充分釋放數(shù)字紅利。需求端層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)則植根于現(xiàn)代人類日常生活的方方面面，并通過不斷地升級迭代形成和拓展海量的線上線下的服務(wù)需求。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展則迅速拉動產(chǎn)業(yè)上下游新型基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)需求，同時(shí)5G網(wǎng)絡(luò)更能促進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等產(chǎn)業(yè)發(fā)展共生共榮。效率層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過技術(shù)進(jìn)步極大地提升了市場透明度，降低了雙方交易成本，促進(jìn)了國際資源供給和需求方的匹配效率。具體作用機(jī)制如圖1所示。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的機(jī)制分析

四、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)構(gòu)建

目前測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)有兩種主流方法：(1)傾向運(yùn)用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法對某一范圍內(nèi)的數(shù)字相關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動的總體規(guī)模進(jìn)行測算；(2)通過多重指標(biāo)測算法來對比分析出不同區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的相對位置。近年來，國內(nèi)外不少研究機(jī)構(gòu)(美國國家商務(wù)部、歐盟經(jīng)濟(jì)咨詢委員會、中信通以及騰訊研究院等)，運(yùn)用此類方法對不同國家和地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行測算，出具了相關(guān)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果。但值得注意的是，這些研究測度成果均存在較大差異。比如，針對數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模占比GDP比重的測算，美國、歐洲等國2017年的比重為5.5%～8.9%，而信管院給出中國的數(shù)字為32.9%，相去甚遠(yuǎn)。騰訊研究院采用歐美近似的指標(biāo)體系和測算方法，得出中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比為7.2%，便于對比分析。測算結(jié)果不一致的主要原因在于指標(biāo)的選取不一致以及選取數(shù)據(jù)來源不夠穩(wěn)定。

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局最新公布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(2021)》中關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)范圍的劃分標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)最直觀有效的兩個(gè)指標(biāo)特征為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化具體包括數(shù)字產(chǎn)品相關(guān)的制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、技術(shù)應(yīng)用業(yè)、要素驅(qū)動業(yè)四大類。而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化部分則表現(xiàn)為數(shù)字化效率提升產(chǎn)業(yè)，是指應(yīng)用數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)資源為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶來的產(chǎn)出增加和效率提升，是數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合，體現(xiàn)了數(shù)字技術(shù)已經(jīng)并將進(jìn)一步與國民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)產(chǎn)生深度滲透和廣泛融合。值得注意的是，從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度出發(fā)很難對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)行精準(zhǔn)衡量，其傾向于描述產(chǎn)業(yè)數(shù)字化后技術(shù)升級導(dǎo)致生產(chǎn)力提高的狀態(tài)。所以在對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)行測算的過程中，關(guān)鍵在于甄別出數(shù)字技術(shù)對其所在行業(yè)帶來的貢獻(xiàn)是因果還是相關(guān)關(guān)系，估算方法的不同、數(shù)據(jù)的差異均是導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)率測算結(jié)果相去甚遠(yuǎn)的客觀原因。實(shí)際操作中只能采用模型估算的方法，極易受到人為因素影響。

基于此，本文從“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”這個(gè)易于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的特征出發(fā)，運(yùn)用改進(jìn)后的距離綜合評價(jià)法來構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，并以此衡量粵港澳大灣區(qū)城市群的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。該方法作為一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，通過計(jì)算每個(gè)評價(jià)對象與參考點(diǎn)的距離，對備選方案的整體效果進(jìn)行綜合分析、比較和權(quán)衡，然后利用變異系數(shù)法確定各指標(biāo)的權(quán)重，能夠有效避免主觀隨機(jī)因素的干擾的同時(shí)降低研究變量在量綱上的差別影響。

(一)指標(biāo)選取

本文參考《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與就業(yè)白皮書(2021年)》中關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的分類標(biāo)準(zhǔn)，并綜合考慮數(shù)據(jù)來源的可獲得性，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分類為：(1)ICT相關(guān)制造業(yè)；(2)ICT相關(guān)服務(wù)通信水平；(3)ICT配套的軟硬件發(fā)展規(guī)模。具體見表1。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)(數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展指標(biāo))

(二)測算結(jié)果

為了直觀比較分析國內(nèi)不同城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用選擇距離綜合評價(jià)法來得出發(fā)展指數(shù)，并對結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，結(jié)果介于 0～1 之間。具體過程如下：為了優(yōu)化各項(xiàng)指標(biāo)最終的比較效果，選擇對評價(jià)矩陣X=(xij)n*m進(jìn)行統(tǒng)一方向及無量綱歸一化處理，使其結(jié)果能夠介于0～1之間：

對于每個(gè)i(i=1,2,…,n) ，?。篗i=max{xij|j=1,2,…,p}i (i=1,2,…,n)；mi=min{xij|j=1,2,…,p}i (i=1,2,…,n)。

如果第i個(gè)指標(biāo)是正向指標(biāo)(越大越優(yōu))，則?。?/p>

(1)

如果第i個(gè)指標(biāo)是逆向指標(biāo)(越小越優(yōu))，則?。?/p>

(2)

如果第i個(gè)指標(biāo)是最佳區(qū)間指標(biāo)(越接近區(qū)間 [a，b]越優(yōu))，則?。?/p>

(3)

于是轉(zhuǎn)換后的矩陣Y=(yij)n*p已滿足優(yōu)劣方向統(tǒng)一(越大越優(yōu))及歸一化。篇幅所限，權(quán)重的選取計(jì)算過程在正文省略，另外為了方便比較對分析結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，結(jié)果如圖2所示。

圖2 2017年四大一線城市及粵港澳大灣區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)

如圖2所示，廣東的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于國內(nèi)的第一梯隊(duì)。深圳位列四大一線城市之首，北京、上海、廣州位列其后，排名契合了上文提到的深圳的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值排名國內(nèi)第一的客觀現(xiàn)實(shí)。一線城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是遠(yuǎn)超其他城市，凸顯我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的失衡問題，應(yīng)引起相關(guān)重視。

另外，深圳引領(lǐng)粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，灣區(qū)不同城市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平參差不齊，廣州和香港暫列發(fā)展的第二、三名，與深圳的差距較大，呈現(xiàn)出與GDP不同的差距水平。值得注意的是，2017年深圳的GDP才剛剛和香港的持平，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展卻已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過香港，也側(cè)面反映出深圳經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)于香港。那么，基于以上客觀事實(shí)，提出兩點(diǎn)假設(shè)：(1)粵港澳大灣區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率有顯著的提升；(2)深圳市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會輻射和帶動其他周邊城市的生產(chǎn)力水平，對其有正向的影響。下文將實(shí)證驗(yàn)證以上假設(shè)。

五、實(shí)證模型、變量和數(shù)據(jù)說明

(一)模型設(shè)定

基準(zhǔn)回歸選擇OLS模型，以此分析粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的影響，公式表示如下：tfpit=α+βdigilizeit+λXit+βit+εit

(4)

其中，i代表大灣區(qū)各地級市，t表示年份，被解釋變量tfpit表示各市的全要素生產(chǎn)率，digilizeit表示各市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(數(shù)字化程度)，Xit設(shè)置為影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的控制變量。對實(shí)驗(yàn)過程中數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理，降低異方差導(dǎo)致的統(tǒng)計(jì)誤差。同時(shí)也應(yīng)該考慮到區(qū)域地理位置、要素稟賦以及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的差異等，本文選擇加入?yún)^(qū)分不同城市的固定效應(yīng)βit予以解決。εit則反映隨機(jī)干擾。

(二) 數(shù)據(jù)說明

受限于數(shù)據(jù)的可得性和時(shí)效性，本文所用數(shù)據(jù)為 2004—2017 年中國市級面板數(shù)據(jù)(包括北京、上海和粵港澳大灣區(qū)11個(gè)城市群)。數(shù)據(jù)主要來自于中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒、各市級統(tǒng)計(jì)年鑒、中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國信息年鑒、中國信息產(chǎn)業(yè)年鑒、CNNIC 年度統(tǒng)計(jì)報(bào)告、WIND 數(shù)據(jù)庫、EPS 數(shù)據(jù)庫。

(三)變量測量

1.全要素生產(chǎn)率。采用malmquist指數(shù)法進(jìn)行測算全要素生產(chǎn)率，其作為一種比較合適的計(jì)算宏觀中觀單位(國家、省、地級市)全要素生產(chǎn)率并將其分解為純技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)使用效率的方法。[10]經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出為地級市名義GDP，設(shè)定2003年為基期，并通過GDP平減指數(shù)進(jìn)行處理得到實(shí)際GDP值。投入變量包括地級市的固定資本存量和城鎮(zhèn)就業(yè)總?cè)丝凇ＹY本存量Kt采用戈德斯密斯開創(chuàng)的永續(xù)盤存法計(jì)算，具體參考公式(2)。其中，It是固定資產(chǎn)投資完成額，Pt反映資產(chǎn)的價(jià)格，δ是折舊率。采用剔除通脹后的實(shí)際GDP，并且所有數(shù)據(jù)均通過季節(jié)調(diào)整。

Kt=It/Pt+(1-δ)Kt-1

(5)

2.控制變量?？刂谱兞康倪x取，考慮到通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)來影響企業(yè)和地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響因素，例如本地互聯(lián)網(wǎng)化程度必然會影響其全要素生產(chǎn)率發(fā)展水平。本文選擇將工業(yè)化程度、互聯(lián)網(wǎng)化程度、信息化水平以及服務(wù)產(chǎn)業(yè)化水平作為工具變量納入到回歸模型中。具體變量的計(jì)算范式和描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

六、結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸

回歸結(jié)果如表3所示，對比列(1)、(2)呈現(xiàn)出加入控制變量前后的回歸系數(shù)差異。首先來看初步通過普通OLS法對公式(4)進(jìn)行回歸，實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對全要素生產(chǎn)率的影響。如表3中第(1)列所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于全要素生產(chǎn)率的提高，表現(xiàn)為系數(shù)為0.241，但未能通過10%的顯著性檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率的提升效應(yīng)并不明顯，雖然系數(shù)為正，但不顯著。那么引入時(shí)間固定效應(yīng)βit來控制整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，具體結(jié)果如(2)所示，系數(shù)仍然為正，但滿足5%的顯著性，說明控制了固定時(shí)間效應(yīng)后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率的影響顯著為正，兩者間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。直觀而言，市域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高1%，其整體的全要素生產(chǎn)率提高0.415%。

表3 基準(zhǔn)回歸

(二)工具變量回歸

普通OLS回歸可能因?yàn)榇嬖谶z漏變量、測量誤差等原因?qū)е聝?nèi)生性問題，選擇引入工具變量法提高模型回歸結(jié)果解釋力。工具變量，力圖識別出一個(gè)跟誤差項(xiàng)不相關(guān)，但是跟內(nèi)生變量高度相關(guān)的變量，從而得到一致估計(jì)。針對不同地域城市間存在的制度差異和企業(yè)規(guī)模導(dǎo)致異質(zhì)性和可能存在的雙向因果關(guān)系，以及廣泛存在的難以刻畫的遺漏變量等紕漏問題，本文選擇引入工具變量集Xit(工業(yè)化程度、互聯(lián)網(wǎng)化程度、信息化水平和服務(wù)產(chǎn)業(yè)化水平)予以解決。選取工業(yè)化程度和服務(wù)產(chǎn)業(yè)化水平的原因在于這兩者是區(qū)別發(fā)達(dá)和發(fā)展中國家的兩個(gè)重要指標(biāo)，工業(yè)化程度和服務(wù)產(chǎn)業(yè)化水平越高，國家越繁榮。加速人類發(fā)展歷程的關(guān)鍵因素是工業(yè)化發(fā)展，成功的工業(yè)化是衡量一個(gè)國家繁榮富強(qiáng)的重要指標(biāo)。當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍處在工業(yè)化不斷發(fā)展的加速時(shí)代。而新中國開啟的社會主義工業(yè)化進(jìn)程發(fā)展近年來在深刻拉動自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也為后發(fā)展中國家提供了新的工業(yè)化經(jīng)驗(yàn)，通過“一帶一路”建設(shè)促進(jìn)沿線國家產(chǎn)業(yè)升級。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對服務(wù)產(chǎn)業(yè)化的提升也是顯而易見，當(dāng)前全球服務(wù)貿(mào)易如火如荼的發(fā)展，但占比仍未超過貨物貿(mào)易，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠改變傳統(tǒng)貿(mào)易形態(tài)，從而豐富全球服務(wù)貿(mào)易內(nèi)容。選擇互聯(lián)網(wǎng)化程度、信息化水平主要是出于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的底層載體是信息網(wǎng)絡(luò)的考慮。中國互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的奇點(diǎn)是從電話撥號上網(wǎng)開始的，中間途經(jīng)幾次重大寬帶提速到最新的4G網(wǎng)絡(luò)全面鋪開。互聯(lián)網(wǎng)的普及水平跟數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是高度相關(guān)的，兩者同根同源。

表4顯示了加入工具變量后，相較于基準(zhǔn)OLS回歸的結(jié)果。結(jié)果顯示，即便是考慮到內(nèi)生性問題，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)力的影響依舊表現(xiàn)出顯著的正向沖擊，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著地提高全要素生產(chǎn)率。另外值得注意的是，加入了工具變量后，模型回歸結(jié)果的顯著性進(jìn)一步提高，其中互聯(lián)網(wǎng)化程度、信息化水平以及服務(wù)產(chǎn)業(yè)化水平均對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著的正向影響，這也從側(cè)面證實(shí)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升生產(chǎn)力的作用機(jī)制。

表4 工具變量回歸

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保本文的實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性，對上述回歸分析的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)十分必要。考慮到2016年以來國內(nèi)供給側(cè)改革對國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈的一系列重塑的影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)也進(jìn)行調(diào)整和升級。供給側(cè)數(shù)字化改革指明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵方向，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需貫穿全球產(chǎn)業(yè)鏈的每一個(gè)環(huán)節(jié)，完成產(chǎn)業(yè)鏈的全面數(shù)字化升級。那么，基于供給側(cè)改革前后數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)必然呈現(xiàn)出不同的差異的客觀事實(shí)，引入虛擬變量policy，policy=1表示為“供給側(cè)改革政策頒布后”，policy=0的表示為“供給側(cè)改革政策頒布前”。最后回歸結(jié)果顯示，policy的系數(shù)不顯著，沒有拒絕10%的原假設(shè)，則平行假設(shè)成立，從側(cè)面印證了前文的實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

(四)空間效應(yīng)回歸分析

當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢是不同地區(qū)、城市間的要素流動愈發(fā)頻繁，經(jīng)濟(jì)活動聯(lián)系愈發(fā)緊密。在關(guān)于全要素生產(chǎn)率的研究中，鮮有討論城市群中不同區(qū)域間生產(chǎn)力的溢出影響。一個(gè)顯著的經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺是，隨著不同區(qū)域間的交互作用日漸顯現(xiàn)，生產(chǎn)力高的城市可能會對生產(chǎn)率低的城市產(chǎn)生一定的拉動作用，即產(chǎn)生空間自相關(guān)效應(yīng)。另外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托于現(xiàn)代化信息技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，具有天然的快速融合、滲透等特征，相較于傳統(tǒng)生產(chǎn)資料，數(shù)字經(jīng)濟(jì)更易于突破地理空間和距離的局限，助力不同生產(chǎn)要素的跨區(qū)域流動和合作。針對這一特有的不同區(qū)域間生產(chǎn)力空間緯度的溢出效應(yīng)，本文運(yùn)用空間計(jì)量方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，能夠有效避免傳統(tǒng)一般面板回歸中的測量精度失準(zhǔn)問題。

進(jìn)行空間效應(yīng)回歸分析的難點(diǎn)在于構(gòu)建空間權(quán)重矩陣?；浉郯拇鬄硡^(qū)城市群互聯(lián)互通，經(jīng)濟(jì)活動聯(lián)系緊密，因此采用城市級別的人均GDP差額來構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，以反映地區(qū)間的空間距離?；貧w前需要進(jìn)行的Moran′sI指數(shù)檢驗(yàn)，結(jié)果為0.621***(受篇幅所限，計(jì)算過程請聯(lián)系作者索取)，并通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明嚴(yán)格拒絕原假設(shè)，即粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和全要素生產(chǎn)率之間存在空間自相關(guān)關(guān)系。

基于LeSage和Pace[11]設(shè)定的無偏性的空間杜賓模型估計(jì)，構(gòu)建如下空間計(jì)量分析：

tfpit=α+ηWtfpit+βdigitalit+κWdigitalit+?Xit+εit

(6)

其中，W表示為空間權(quán)重矩陣，Wdigitalit和Wtfpit分別為數(shù)字經(jīng)濟(jì)和全要素生產(chǎn)率的滯后項(xiàng)?；谏鲜鲞壿?，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率的總影響拆解成直接和間接效應(yīng)影響。值得注意的是，這里間接效應(yīng)衡量的是空間溢出效應(yīng)，特指深圳地區(qū)的全要素生產(chǎn)率對粵港澳大灣區(qū)其他城市的輻射影響。結(jié)果如表5所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素生產(chǎn)率的直接和間接影響都為正，而且間接影響比直接影響的系數(shù)還要大，換句話說，深圳市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對粵港澳其他城市具有十分顯著的輻射效應(yīng)，存在顯著且巨大的溢出效應(yīng)。

表5 空間計(jì)量結(jié)果

七、結(jié)論與啟示

本文基于2003—2017 年以來粵港澳大灣區(qū)的市級面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，橫向?qū)Ρ攘瞬煌鞘袛?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并剖析數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)地區(qū)生產(chǎn)力發(fā)展的作用機(jī)制。由此，本文得出以下結(jié)論：

1.數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于全要素生產(chǎn)率的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著地提升當(dāng)?shù)氐纳a(chǎn)力水平。

2.不同城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有異質(zhì)性。以國內(nèi)主要城市為例，廣東的發(fā)展水平領(lǐng)跑其他省份，其中深圳的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位列四大一線城市之首。

基于此，提出以下政策啟示：

首先，全力建立健全數(shù)據(jù)要素市場以提升全要素生產(chǎn)率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)將技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)行融合，突破了傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的桎梏，更新了物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新業(yè)態(tài)的落地，提高了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的韌性。數(shù)字經(jīng)濟(jì)已然成為未來全面提升全要素生產(chǎn)率的有利手段和重要動力。應(yīng)加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施(5G基站、人工智能、區(qū)塊鏈等)的建設(shè)，進(jìn)一步加速數(shù)字技術(shù)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的應(yīng)用和落地，擴(kuò)大數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展。精準(zhǔn)定位現(xiàn)行數(shù)字技術(shù)中存在的行業(yè)癥結(jié)，進(jìn)行集中攻克，尤其是集中攻堅(jiān)工業(yè)芯片、量子通信等中的算法核心技術(shù)，盡早實(shí)現(xiàn)自主研發(fā)，孵化一批在技術(shù)上占據(jù)全球上游甚至頂端的龍頭數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)，起到全行業(yè)的示范作用。

其次，大力發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的輻射帶動作用,構(gòu)建區(qū)域間協(xié)同發(fā)展網(wǎng)絡(luò)體系。面對我國不同區(qū)域和城市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展失衡的客觀事實(shí)，需加大相關(guān)落后地區(qū)的ICT基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度，積極引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)向欠發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行數(shù)字資源的傾斜和扶持，著力解決數(shù)字經(jīng)濟(jì)區(qū)域發(fā)展失衡問題。