数字经济对经济社会发展的影响效应测度与统计评价

胡跃蓝

(三明医学科技职业学院，福建 三明 365000)

当前，我国经济增长由注重数量增加的粗放型向质量提升的集约型方式转变，高质量发展成为各行业转型的重要指引，创新在这一过程中起着至关重要的作用，依托互联网与大数据平台形成的数字经济为经济社会创新提供了途径，成为推动经济增长的重要动力，其在整合社会资源、降低交易成本、促进创新发展等方面的内在优势成为经济高质量发展不可缺少的组成部分。目前，关于数字经济与经济社会发展水平的相关研究是学界的研究热点，大量研究文献已经论证了数字经济对经济社会发展具有显著的影响作用。[1-6]但受各地方发展条件的约束，其积极作用表现出一定的区域差异。而以往研究多侧重于考察数字经济对经济社会发展影响的线性效应，关于两者的空间关系变化及非线性关系则有待进一步探讨。基于此，本文拟利用因子分析法构建数字经济与经济社会发展水平的综合评价指标，采用空间计量模型与分位数回归方法，实证分析数字经济对经济社会发展水平影响的空间溢出效应及非线性作用，以为数字经济的快速发展提供实证参考。

一、评价指标及数据选取

(一)数字经济(X)

关于数字经济指标选取，相关研究已做了较多探讨。[7-9]本文借鉴以往研究，参考国家统计局、中信部等发表的有关数字经济测算方法及指标构成，提出基础设施、发展质量与经济成效三方面的评价指标体系(见表1)。该指标体系从覆盖区域、覆盖人口、传输速率三方面考察数字经济的基础设施建设情况，从网络普及度与共享度考察数字经济的发展质量，从经济产值、就业贡献与发展潜力三方面考察数字经济的成效，最终形成包括3个一级指标、8个二级指标和15个三级指标的数字经济评价指标体系。并在后续因子分析中，将会根据探索性因素分析结果对上述指标构成进行调整。

表1 数字经济评价指标体系

(二)经济社会发展水平(Y)

关于经济社会发展水平，目前普遍采用联合国开发的HDI指数、欧盟提出的综合社会评价指标以及OECD提出的千年发展目标。我国根据经济社会发展内容提出了CDI指数。从总体来看，上述指标主要包括经济状况、产业结构、生活水平、市场化、人口等方面。本文参考以往研究，提出经济社会发展水平评价指标体系，包括3个一级指标，9个二级指标。具体的，经济发展水平包括：人均GDP(Y1)、财政支出(Y2)、全社会固定资产(Y3)、出口总额(Y4)和第三产业产值占比(Y5)；社会发展水平包括：15～65岁人口占比(Y6)和每十万人口高等教育学生数(Y7)；人民生活水平包括：居民收入(Y8)和社会消费品零售总额(Y9)。

二、因子分析检验结果

(一)因子分析适宜性检验

由表2可知，数字经济与经济社会发展水平的KMO值均在0.6以上，Bartlett的球形度检验在1%水平上显著，说明对两变量选取的各评价指标适合做因子分析，模型的拟合度较优。

表2 KMO与Bartlett 的球形度检验结果

(二)公因子提取结果

由表3可知，数字经济与经济社会发展水平分别提取3个和2个公因子，累积解释方差分别达到81.629%与77.485%，说明两变量提取的公因子能够在较大程度上反映原始指标的信息内容。

表3 公因子提取结果

(三)旋转成分矩阵与得分系数

根据公因子提取结果得出数字经济旋转成分矩阵及各指标的得分系数(见表4)，由表4可见，各指标因子载荷绝对值均在0.5以上，说明其对公因子具有良好的解释力度，因子分析模型的适配度较好。

表4 数字经济旋转成分矩阵与得分系数

表5显示，经济社会发展水平提取了2个公因子，各指标载荷值均在0.5以上，说明经济社会发展水平原始指标选取有一定合理性。

表5 经济社会发展水平旋转成分矩阵与得分系数

由表6可知，从总体上看，本文构建的数字经济与经济社会发展水平因子评价模型具有良好的信效度，所提取的公因子能够在一定程度上反映数字经济与经济社会的发展状况。

表6 数字经济与经济社会水平的均值描述统计结果

三、实证分析结果

(一)单位根检验

基于ADF-fisher法的单位根检验结果见表7。从表7可知，数字经济与经济社会发展水平的原序列在5%水平上均不显著，经过一阶差分转换后，两变量的统计量均在1%水平上达到显著，说明2009—2018年数字经济与经济社会发展水平存在同阶单整关系，即两变量适宜做面板数据模型分析。

表7 ADF-fisher单位根检验结果

(二)线性面板回归估计

1.模型构建形式。对数字经济与经济社会发展水平关系进行线性回归，采用30省份(因数据缺失，故不含港澳台与西藏地区)面板数据构建固定效应面板数据模型，式(1)为模型的基本表达形式。

Yit=βXit+eit+μit

(1)

式(1)中，Y与X分别代表经济社会发展水平与数字经济，e与μ分别为常数项与残差，i与t分别为个体效应与时间效应。

2.线性面板模型回归估计结果。由表8可知，数字经济对经济社会发展水平的影响在1%水平上表现出显著促进作用，模型的R2较高，达到0.916，表示模型拟合度较优，说明数字经济对经济社会发展水平的影响有充分的解释力度。由弹性系数结果可知，数字经济每提升1个百分点会促进经济社会发展水平提升1.082个百分点，说明数字经济具有较强的经济产出效应。

表8 面板数据固定效应模型估计结果

(三)空间计量模型回归结果

1.模型构建形式。本文构建了空间滞后、误差与杜宾三个模型检验数字经济与经济社会发展水平的空间关系，空间滞后模型与误差模型主要用于判断经济社会发展水平的空间溢出性，两模型可以通过Log-likelihood值予以判断；空间杜宾模型用于检验数字经济对经济社会水平影响的空间溢出性。采用邻接矩阵对各地区的空间关系进行赋权。式(2)—(4)分别为空间滞后、误差与杜宾模型的表达形式：

(2)

(3)

(4)

2.空间相关性分析结果。采用莫兰指数分析两变量的空间自相关性。表9显示，数字经济的莫兰指数值大多均达到显著性，只有2011年、2012年、2014年未在5%水平上达到显著。经济社会发展水平的莫兰指数值均在1%水平上达到显著，说明经济发展水平存在较强的空间自相关性。此外，两变量的莫兰指数值整体上均有所下降，说明两变量的空间相关性有所减弱，但总体上存在较强的空间自相关性。

表9 全局莫兰指数测度结果

3.空间计量回归估计结果。从表10可知，各模型关键性检验参数空间滞后项与空间误差项均在1%水平上达到显著，说明数字经济与经济社会发展水平存在显著的空间依存特征，空间滞后模型的检验结果较空间误差模型更为理想(根据Log-likelihood值判断，选取该值较大的模型进行重点分析)。空间滞后模型结果显示，经济社会发展水平存在明显的空间溢出，即本地经济社会发展水平不仅受数字经济影响，还与邻近地区经济社会发展水平有密切关系，表现出明显的空间溢出性。由空间滞后项弹性系数可知，邻近地区经济社会发展水平每提升1个百分点会带动本地经济社会发展水平提升0.474个百分点。空间杜宾模型结果显示，数字经济对经济社会发展水平的影响存在明显的空间溢出，具体的，本地数字经济不仅对经济社会发展水平的提升具有显著促进作用，对邻近地区经济社会发展水平提升也具有显著促进作用，根据直接效应与间接效应的弹性系数可知，本地数字经济每提升1个百分点对本地与邻近地区经济社会发展水平产生0.664和0.512个百分点的正向影响，总效应达1.175。

表10 空间计量模型回归估计结果

(四)面板数据分位数回归估计结果

采用Koenker和Bassett于1978年提出的方法对数字经济与经济社会发展水平的关系进行分位数回归，得到表11。

表11 分位数回归估计结果

从表11可以看到，数字经济对经济社会发展水平的影响在各分位点下均表现出显著促进作用，随着分位点的提升，数字经济的促进作用也在逐渐增强，在取0.9作为分位点时，数字经济弹性系数值达到最大，每提升1个百分点可以带动经济社会发展水平提升1.348个百分点。从这一结果来看，数字经济对经济社会发展水平的影响不存在明显的非线性趋势，两者表现出较为明显的协同发展关系。

四、研究结论与建议

1.结论。第一，经济社会发展水平存在明显的空间溢出，相邻地区的经济社会水平存在着密切关系。第二，数字经济对经济社会发展水平的影响存在着明显的空间溢出，具体而言，数字经济对经济社会发展水平的直接效应略高于对邻近地区间接影响作用。第三，数字经济对经济社会发展水平的影响不存在明显的非线性趋势，随着经济社会发展水平的提升，数字经济的促进作用在逐渐增强。

2.建议。第一，加强对数字经济政策投入力度，为数字经济发展提供政策支撑。进一步加大对数字经济产业在基础设施、人才培养等方面的投入力度，通过税收、财政等多种政策减轻数字化企业的经营成本，加快完善网络高速公路的建设进程，着重关注农村、贫困地区的网络设施服务，改善农村地区的数字化服务落后的局面。充分利用数字经济在互联网、大数据等高新技术领域的发展优势，加快知识经济收益的转化速率，提高数字经济与经济社会的协同发展水平。第二，鼓励企业间信息交流与共享，促进数字经济的区域均衡发展。鼓励企业间进行信息交流合作，减少由于信息技术垄断导致的效率损失，充分发挥企业在信息技术研发方面的战略性作用。同时，要将信息技术的使用渗透到各行业的产业转型中，以信息技术改革为先导，为企业的高质量发展提供强有力的外部支撑，充分挖掘数字经济在企业高质量发展过程中的驱动能力。