數字經濟、勞動力配置與經濟高質量發展

孟維福?郭正燕

摘要：中國經濟已經邁入新的發展階段，高質量發展迎來了新的歷史節點。與此同時，傳統的經濟發展模式受限，數字經濟迅速發展，成為重塑經濟結構、改變國際競爭格局的關鍵因素?；谥鞒煞址治龇嫿ê饬?011—2019年數字經濟和經濟發展質量的指數，來探究數字經濟對經濟高質量發展的影響以及傳導機制。研究發現：數字經濟對經濟高質量發展的影響呈“J”型關系；數字經濟的發展能優化勞動力配置，提高就業質量，促進經濟高質量發展；數字經濟具有空間溢出性，能推動區域間經濟協調發展；數字經濟、勞動力配置均構成經濟高質量發展的格蘭杰原因?；诖?，要大力發展數字技術，提高數字產業化、產業數字化水平。特別是考慮到數字經濟與經濟高質量發展之間的“J”型關系以及數字經濟發展的空間溢出性特點，應因地制宜，推動區域數字技術協調發展；加大人才培養力度，提高全民受教育程度，加強與數字經濟行業相匹配的勞動力職業技能培訓，滿足數字經濟對多樣化人才的需求。

關鍵詞：數字經濟；經濟高質量發展；數字技術；勞動力配置

中圖分類號：F49 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2024）01-0026-11

一、引言

黨的二十大報告提出，加快構建新發展格局，著力推動高質量發展。由此，探究何種動能促進經濟高質量發展成為當前學術界關心的熱點問題。一些學者認為，自改革開放以來，中國經濟的快速增長得益于人口紅利（1）。然而近年來，中國經濟結構轉型，人口紅利、以出口為導向的發展模式等傳統經濟視角已不能完全解釋中國經濟發展，以新零售、新制造為代表的數字經濟成為影響經濟發展質量的主要因素。作為一種新型經濟形態，數字經濟通過升級基礎設施和信息技術，極大地提高了經濟發展的效率。從發展規?？?，2020年中國數字經濟規模高達39.2萬億元，占國內生產總值比重約為38.6%，同比名義增長9.7%，數字經濟正在逆勢中加速騰飛。從發展速度看，隨著數字經濟的發展，中國與美國之間的差距逐年減少。2020年，中國成為全年唯一實現正增長的主要經濟體，數字經濟已成為推動全球經濟復蘇的強有力支撐。與此同時，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》指出，要“充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業新業態新模式，壯大經濟發展新引擎”。因此，探究數字經濟賦能高質量發展的內在機制已成為近年來各界廣泛討論的議題。

那么，數字經濟是否推動了經濟高質量發展？如果該推動作用得到證實，其背后的傳導機制是什么？為了探究上述問題，需要結合我國的發展和實際進行分析。本文試圖從勞動力配置的這一傳導機制展開研究，究其原因，自2003年起，以“淘寶網”等為代表的電子商務平臺的上線，標志著數字經濟進入一個新的發展階段，尤其是智能化產業技術的應用對中國勞動力結構產生了巨大影響：中國第一產業的從業人員比重明顯減少，而第三產業的從業人員數量快速增加。這一趨勢表明，勞動力結構正在向高級化演變，同時勞動力的受教育程度也在逐漸提高。本文旨在探討數字經濟對經濟高質量發展的影響、作用機制及空間效應等，為數字經濟促進經濟高質量發展提供理論借鑒和實證檢驗。

二、理論分析與研究假設

自Tapscott提出“數字經濟”概念以來，各國陸續關注數字經濟領域，希望利用數字技術推動經濟發展。數字經濟不斷為傳統經濟注入新的動力，成為經濟發展的關鍵因素。進入新時代以來，數字技術的發展迎來了新的機遇。數字經濟的發展兼顧效率和公平，具有降低交易成本、促進信息交流傳播等優勢，同時有效解決了經濟高質量發展過程中面臨的結構性矛盾，是提高經濟發展質量的新動力。

（一）數字經濟對經濟高質量發展的影響

數字經濟是在信息技術發展過程中產生的新經濟形態。隨著互聯網技術的發展，智能手機全面連接人們的線上與線下生活，我國數字經濟發展進入成熟期。以人工智能、云計算、物聯網等為代表的技術手段對數據進行收集、處理，實現了互聯網和經濟的有機結合。

數字經濟是一種新型經濟形態，其對經濟發展的影響作用可歸結于宏觀和微觀兩個方面?；诤暧^視角，根據新古典經濟增長模型Y=A×F（K，L），經濟增長主要歸因于勞動、資本和技術進步。在數字化時代，智能化機器的推廣不僅提高了技術在產業進步中的份額，促使企業產能最大化。同時，鼓勵企業加強技術研發和創新，發展新興商業模式，提高全要素生產率，推動經濟高質量發展（2）。此外，生活服務業是數字化發展的重要領域，隨著數字技術的發展，居民消費更加便捷，消費者收入水平得到提升，發展型消費超過生存型消費，進一步促進消費結構優化和消費質量提升，推動經濟高質量發展（3）?；谖⒂^視角，一方面，數字技術降低了企業的產品成本。由于數字經濟對傳統行業的不斷滲透，企業對數據的處理能力逐步提高，加快了市場信息的交流互換，提高了資源配置效率。在有效快速的供需雙方對接下，產品邊際成本逐漸降低，企業規模經濟顯著，生產率提高。另一方面，數字經濟激發了市場多樣化。其一，數字技術的發展使得企業關注產品多樣化生產，企業將范圍經濟的經濟效應發揮到了極致，促進了市場上商品的種類以及數量的增長；其二，在經濟數字化轉型過程中，“長尾效應”激發了消費者的多樣化需求，拓寬了產品市場，拓展了中小企業技術創新的生存空間（4）。由此可見，數字經濟通過內在動力和外在表現兩個維度影響經濟發展質量（5）。因此，本文認為，現階段，我國數字技術發展已趨于成熟，以信息技術為依托的數字經濟是促進經濟高質量發展的重要動力?；诖?，本文提出如下假說：

H1：數字經濟能夠提高經濟發展質量。

提高經濟發展質量的關鍵是提高全要素生產率。自索洛提出“信息技術生產率悖論”以來，學術界對于信息技術與經濟發展關系的認識不盡相同。隨著數字技術的發展，第一產業比重下降，服務業比重上升，一些學者基于鮑莫爾成本病理論，從產業結構轉型視角認為服務業比重上升會減緩經濟增長趨勢（6）。

本文認為數字技術的發展水平會影響數字經濟對經濟發展質量的作用。由于數字技術的發展順應“梅特卡夫法則”和“摩爾定律”，在企業數字化轉型初期，云計算、人工智能等數字技術不夠成熟，難以滿足市場需要，各部門資源配置效率相對較低，企業獲得數據、信息等生產成本的下降趨勢較弱。在信息不對稱等因素影響下，僅有少數生產者、個人得到便捷優質的數字產品服務，享受經濟高質量發展帶來的紅利。一個典型的例子就是共享單車行業。作為全球首次提出共享單車模式的品牌，ofo公司在面對技術漏洞、管理混亂等問題時缺乏技術支持、資金保障，致使公司不得不宣布破產。相比之下，哈啰出行立足于市場主體，堅持創新智能技術、改進商業模式、優化管理制度，逐漸向綠色新經濟企業轉型，由此迎來新的發展機遇。因此，在數字經濟早期，數字化技術尚不成熟，“鮑莫爾病”可能存在于部分企業或行業，以致數字經濟對經濟高質量發展的推動作用并不顯著，在數字技術的普及應用下，這種促進作用逐漸增強，由原先的不顯著轉向為顯著，說明數字經濟與經濟高質量發展之間呈“J”型關系?；诖?，本文提出如下假說：

H2：數字經濟對經濟高質量發展的影響是非線性的。

（二）數字經濟影響經濟發展質量的傳導機制

數字經濟以數據作為關鍵生產要素，其通過影響勞動力結構、勞動者受教育程度來優化地區勞動力配置。第一，隨著傳統產業逐漸向數字化轉型，產業結構發生變化（7），而產業結構變化與勞動力結構息息相關。一方面，在工業企業中，人工智能、互聯網等技術憑借效率高、成本低、安全性好等優點會替代一些普通勞動力，對勞動密集型產業從業人員和傳統手藝工人產生較大的負面沖擊（8）；另一方面，數字技術的發展加快了網約車、外賣、電商等新業態的發展，第三產業在國民經濟中的比重迅速增加，創造了一大批服務業崗位，吸納了大批因為技術進步被替代的勞動力，促使就業結構向第二、第三產業轉移，勞動力結構升級（9）。第二，數字技術推動精密制造業、信息服務業等行業的發展，創造大量的知識、技術密集型崗位，如數據分析師、算法工程師等，這些行業部門對勞動者受教育程度要求更高，從而提高了勞動力受教育程度。孟祺認為數字經濟對就業的影響是替代效應與抑制替代效應并存，總體而言數字經濟的發展能夠提升就業質量（10）。第三，數字經濟為中小企業提供了更廣闊的平臺，為勞動力就業創業創造了更多的機會（11）。也有研究認為，智能化技術的發展和人口老齡化進程的加快導致勞動力市場的漏洞嚴重，政策安排受損（12），機器代替人工的局面必然發生（13）。本文認為，數字技術造成的失業以結構性失業為主，即勞動力市場供需不匹配產生的失業，表現為第一產業失業現象嚴重而服務業存在大量的職位空缺現象。數字技術取代的職位多以簡單勞動為主，復雜精密的勞動較難取代，替代效應的影響有限。隨著勞動力受教育程度的提升，失業人員轉崗再就業能力提升，加上我國人口紅利依然存在，因此，在未來較長時間內，數字經濟的發展能夠顯著提高勞動力就業數量。

同時，創新是經濟高質量發展的核心動力，而優化勞動力配置是科技創新的依托。在多數情況下，人力資本即勞動力“質量”（14）。概括來講，勞動力配置對經濟發展的作用主要基于創新角度。優化勞動力配置不僅有助于企業創新技術、提高生產效率，而且有利于產業向知識密集型轉型，是推動經濟發展的重要動力（15）?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》建議將勞動力人均受教育年限提高到11.3年，建設高素質勞動者大軍，推動經濟高質量發展。在創新發展戰略指導下，高質量勞動力有利于提高產業創新水平，推動技術轉型升級，是推動經濟發展的持續動力?；诖?，本文提出如下假設：

H3：數字經濟通過優化勞動力配置進而促進經濟高質量發展。

三、研究設計

（一）基準模型構建

為了研究數字經濟對經濟發展質量的作用，本文基于2011—2019年全國30個省、自治區、直轄市（考慮到西藏地區數據缺失，本文暫不涉及）數據，構建雙向固定效應模型，盡可能控制內生性問題，減少對估計結果造成的影響。模型設定如下：

Hqedi，t=α0+α1Digitali，t+α2Zi，t+μi+δt+εi，t （1）

公式（1）中，i=1，2，3，……N表示樣本地區，t=1，2，3，……T為樣本時期；Hqedi，t表示地區i在t時期經濟發展質量；Digitali，t表示地區i在t時期數字經濟發展指數；Zi，t為一組控制變量，主要包括金融發展水平（Fin）、對外開放水平（Open）、財政分權度（Gov）、消費水平（Con）、城市化水平（City）；μi表示個體固定效應，控制了地區層面不隨時間變化的因素對于經濟發展的影響；δt則表示時間固定效應，控制了同一地區由于時期不同所導致的經濟發展的差異；εi，t為隨機干擾項；α0為截距項；α1、α2為各變量系數。為了解決異方差問題，計量模型報告聚類穩健標準誤。

（二）門限效應分析

根據前文研究及假設，數字經濟與經濟發展質量之間可能會因為數字經濟發展差異而呈現非線性影響，本文在Hansen發展的面板門限模型基礎上，將具體模型設定如下（16）：

Hqedi，t=γ0+γ1Digitali，t×I（Digitali，t≤θ）+γ2Digitali，t×I?（Digitali，t>θ）+ γ3Zi，t+μi+δt+εi，t （2）

其中，函數I（·）為示性函數；Digitali，t表示門檻變量，本文表示地區i在t時期的數字經濟水平；θ表示待估計的門檻值，這里理解為，當符合括號中條件時，示性函數可表示為1，不然I=0。公式（2）僅考慮單門限效應，可根據實際情況擴展至雙門限或三門限模型；其他設定均與公式（1）的設定相同。

（三）傳導機制分析

為了驗證數字經濟對經濟高質量發展的傳導機制，本文參考溫忠麟等的中介效應三步法，將勞動力配置作為中介變量。傳導機制構建的模型如下：

Labori，t=ω0+ω1Digitali，t+ω2Zi，t+μi+δt+εi，t （3）

Hqedi，t=φ0+φ1Digitali，t+φ2Labori，t+φ3Zi，t+μi+δt+εi，t （4）

具體地，Labori，t為地區i在t時期的勞動力配置指數；ω0、φ0為截距項，ω1、ω2、φ1、φ2、φ3為變量系數；其余設定均與公式（1）相同。

（四）變量測度與說明

1. 經濟高質量發展水平

近年來，學界對經濟高質量發展有了深入的研究，基于經濟發展水平的測度指標逐漸從單一維度擴展到建立多維度指標體系（17）。本文在現有研究基礎上，結合高質量發展具有更有效率、更加公平、更可持續的特點，使用主成分分析法，從高效、公平、可持續三個維度選取12個指標建立經濟高質量發展水平指標體系， 如表1所示。

2.數字經濟水平

鑒于數字技術發展指數并沒有統一的衡量指標，目前對數字經濟發展水平的測度方法主要有兩種：一種是基于中國數字普惠金融發展指數，從覆蓋廣度、使用深度以及數字支持服務程度三個角度構建指數體系（18）；另一種是從互聯網技術發展角度出發，從數字產業類型和規模入手，構建指標評價體系（19）。本文依據數字經濟特征，以應用類型和發展水平為主，結合王軍等、楊慧梅和江璐等研究（20），從數字技術發展水平、產業數字化和數字產業化三個維度選取31個指標，利用主成分分析法測度我國數字經濟發展水平，具體如下表2所示。

3.勞動力配置

在測度勞動力配置方面，大多數研究基于企業、行業層面，利用生產率來構建勞動力配置指數（21）。本文在現有研究基礎上，利用熵權法基于數量、結構和質量三方面，選取勞動力從業人數、第三產業與第一產業從業人員比重、勞動力中接受高等教育比重、參加培訓人次等變量構建勞動力配置指數。

4.控制變量

為了更全面地分析數字經濟對經濟發展的影響作用，還應該加入可能影響經濟發展的其他因素，參考武志、馬宇和安曉慶、顏廷峰等的研究（22），本文將金融發展水平（Fin）、對外開放水平（Open）、財政分權度（Gov）、消費水平（Con）和城市化水平（City）設定為控制變量。具體地，金融發展水平（Fin）用金融機構本外幣存貸款余額取對數來控制金融發展水平對經濟增長可能存在的非線性影響；對外開放水平（Open）用實際利用外資與地區生產總值比來控制外商投資對經濟增長的潛在作用；財政分權度（Gov）用財政收入與財政支出的比重來控制地方政府財政自主性的潛在影響；消費水平（Con）用一地區人均消費支出取對數表示消費對經濟發展可能存在的非線性影響；城市化水平（City）用人均人口密度取對數來表示城市化水平對經濟發展可能存在的非線性影響。

（五）數據來源與描述性統計

基于樣本的可獲得性和可比性，本文選取了全國30個省、自治區、直轄市（鑒于西藏地區數據缺失嚴重，本文暫不涉及）為研究對象。鑒于數字經濟統計指標部分數據從2011年開始發布，本文的樣本區間設定為2011年到2019年。有關數據來自于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國電子信息產業統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國經濟普查年鑒》《中國勞動統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國社會統計年鑒》《中國人口和就業統計年鑒》和北京大學數字金融研究中心、國家統計局，通過采用分組插值法對缺失數據予以補齊，下表3是本文主要變量的描述性統計結果。

由表3可知，經濟發展質量指數（Hqed）和數字經濟水平（Digital）最大值和最小值相差較大，數據具有“均值小、標準誤差大”的特點，可見我國不同地區的數字技術、經濟發展質量差異較大。勞動力配置（Labor）最小值為0.0108，最大值為0.7010，中位數為0.0966，表明不同地區的勞動力配置差異較大。從控制變量的角度來看，在不同的地區，城市化水平（City）相對穩定，但金融發展水平（Fin）、對外開放水平（Open）、財政分權度（Gov）和消費水平（Con）均存在顯著差異。

四、實證分析

（一）基準模型驗證結果

表4報告了數字經濟對經濟高質量發展的基準回歸結果。表4第（1）列為沒有添加控制變量的固定效應分析，結果顯示，在未加入控制變量時，數字經濟（Digital）對經濟發展質量（Hqed）的估計系數為0.3511，顯著正相關，初步驗證數字經濟能夠推動經濟高質量發展。表4第（2）、（3）、（4）、（5）、（6）列依次添加控制變量金融發展水平（Fin）、財政分權度（Gov）、對外開放水平（Open）、消費水平（Con）和城市化水平（City），實證研究結果表明，數字經濟（Digital）對經濟發展質量（Hqed）的估計系數為正，且在1%水平上顯著，即數字經濟顯著提升了我國經濟發展質量，本文的假設1得到驗證。具體地，金融發展水平（Fin）的系數為正且顯著，即金融業發展能夠顯著提高經濟發展質量，說明構建現代化金融市場是推動經濟高質量發展的重要路徑（23），同時應該做好金融監管工作，警惕金融業發展脫離實體經濟，出現虛假繁榮、經濟失衡現象；對外開放水平（Open）與經濟發展質量之間的關系不顯著，主要原因在于，一方面外商投資能夠增加資金供給、緩解就業壓力，推動我國產業發展和技術進步，另一方面，如果企業過度依賴外資投入，容易產生外商壟斷現象，阻礙自主創新水平，導致關鍵核心技術受制于人，不利于經濟長遠發展；財政分權度（Gov）和城市化水平（City）未通過10%檢驗，說明兩者不是推動經濟高質量發展的主要原因；消費水平（Con）顯著為正，說明促進居民消費是提高經濟發展質量的有效手段。

（二）門限效應分析

考慮到數字經濟發展遵循“梅特卡夫法則”和“摩爾定律”，可能會對經濟發展質量產生不同的影響，本文對數字經濟和經濟發展質量之間的影響機制進行分析。為了驗證假設2，本文首先基于“boorstrap自助法”反復抽樣500次，具體如表5所示。由表5可知，數字經濟的門限效應通過了單一門限檢驗，沒有通過雙重門限檢驗。為進一步驗證數字經濟對經濟發展質量產生的非線性影響，基于門限值檢驗結果設立門限效應回歸模型，具體結果如表6所示。

由表6可知，數字經濟對經濟發展質量的作用受到數字經濟水平的影響。從全國層面看，數字經濟水平小于門限值時，數字經濟對經濟高質量發展的正向促進作用不顯著，當數字經濟水平越過門限值時，數字經濟系數為正且顯著。這說明數字經濟發展水平會影響其對經濟發展質量的作用程度。當數字經濟發展到一定程度時，數字經濟對經濟發展質量的推動作用由原來的不顯著轉變為顯著，兩者之間呈“J”型影響關系。本文假設2得到驗證，即數字經濟對經濟高質量發展具有非線性推動作用。

（三）中介效應分析

本文使用stata16軟件中sgmediation命令，驗證了數字經濟通過改變勞動力配置水平對經濟高質量發展的影響作用，具體結果見下表7。表7第（1）列結果顯示數字經濟能提升地區經濟發展質量，表7第（2）列數字經濟系數為正且顯著，證實了優化勞動力配置能顯著提高地區數字經濟發展水平，表7第（3）列顯示數字經濟、勞動力配置水平都能顯著推動經濟高質量發展。此外，表7還報告了Sobel檢驗結果，其中Z統計量顯著為正，證明中介效應是存在的，本文假設3得以驗證，即數字經濟通過優化勞動力配置提升經濟發展質量。

（四）穩健性檢驗

上述實證結果說明了數字經濟能夠推動經濟高質量發展，為進一步驗證結論的可靠性，本文從剔除其他不確定性影響、模型替換和縮尾三個方面進行檢驗。

1. 剔除其他不確定性影響

人口結構和基礎設施水平往往通過產業結構、消費結構等方面影響經濟發展（24）。本文為消除兩者對經濟發展質量可能存在的影響，依次加入人口結構（Aging）和基礎設施水平（Fac）兩個變量。具體而言，用65歲以上人口所占比重表示人口結構、用城市人均擁有道路面積取對數表示地區基礎設施建設可能存在的非線性影響。表8第（1）、（2）列結果顯示，數字經濟系數仍為正且顯著，即數字經濟發展可以提升經濟發展質量，本文結論是穩健的。

2. 模型替換

盡管靜態面板固定效應模型能夠有效地控制個體、時間效應，但仍可能存在由于遺漏變量而產生的內生性問題，從而導致估計結果是有偏的。此外，由于經濟發展具有連續性，當前的經濟發展質量可能仍會受到前期經濟發展水平的影響，呈現出

較強的慣性特征。鑒于此，本文構建動態面板模型，采用系統廣義矩估計法（SYS-GMM）檢驗結果穩健性，具體模型構建如下：

Hqedi，t=η0+η1Hqedi，t-1+η2Digitali，t+η3Zi，t+μi +δt+εi，t（5）

公式（5）中，Hqedi，t-1表示滯后一期經濟發展質量指數，η0為模型截距項，η1、η2、η3為各變量估計系數，其余變量設定均與公式（1）相同。

由表8第（3）列可知，Sargan檢驗在5%的水平下顯著，即原假設成立，說明模型中采用滯后一期經濟發展質量作為工具變量是有效的，不存在過度識別問題。同時， AR（1）檢驗的P值在5%水平下顯著、AR（2）檢驗的P值不顯著，說明通過GMM模型的自相關檢驗，即本部分采用系統GMM檢驗模型設定合理。滯后一期的經濟發展質量（L.Hqed）系數和數字經濟水平（Digital）系數均為正且顯著，說明滯后一期的經濟發展、數字經濟水平均能提高本期經濟發展質量，表明本文的實證結果是穩健可靠的。

3. 縮尾檢驗

考慮數據可能存在異常值，本文對各變量均進行1%分位的雙邊winsor處理驗證本文結論，具體見表8第（4）列。穩健性檢驗結果表明各變量系數以及顯著性水平均和前文基本一致，驗證本文的結論是可靠的。

五、進一步分析

上述分析驗證了數字經濟和經濟發展質量之間的關系，針對內生性問題，本文利用廣義矩（系統GMM）進行動態面板估計。本文進行一系列拓展性分析：其一，為了更直觀地預測數字經濟和經濟發展質量之間的動態關系，本文利用格蘭杰因果檢驗和脈沖分析圖作進一步考察；其二，考慮到數字技術發展推動跨地區分工、合作，增強了區域生產活動關聯性，使經濟發展產生空間溢出性，本文利用空間計量模型作進一步分析。

（一）格蘭杰因果檢驗和脈沖響應分析

格蘭杰因果檢驗是利用解釋變量過去的行情幫助預測被解釋變量的當期行情。脈沖響應通常用來捕獲每個變量當前值和未來值對VAR結構誤差當前值的一個單位增量或一個單位標準差的響應。本部分被解釋變量為地區經濟高質量發展（Hqed），數字經濟水平（Digital）和勞動力配置水平（Labor）作為核心解釋變量，金融發展水平（Fin）、對外開放水平（Open）、財政分權度（Gov）、消費水平（Con）和城市化水平（City）作為控制變量，建立面板向量自回歸模型（PVAR）進行分析。為了剔除異常值干擾，本部分對各變量均進行1%分位的雙邊winsor處理。首先，利用HT方法檢驗面板數據的平穩程度；其次，根據BIC、AIC和QIC準則確定本文的最優滯后階數為一階，同時為了防止有偏估計，利用一階差分、移除變量的橫截面均值的方法對變量剔除個體、時間效應的影響，具體結果見表9。

根據格蘭杰檢驗可知，數字經濟（Digital）、勞動力配置（Labor）共同構成了經濟高質量發展指數（Hqed）的格蘭杰原因。為進一步探究影響經濟高質量發展的因素，下圖1是構建的脈沖分析圖。

圖1（a）顯示經濟發展質量在數字經濟給定一個標準差后作出頻繁反應，在第六期時趨于平穩。具體地，滯后一期的經濟發展質量對數字經濟的正向沖擊達到高峰，此后，數字經濟對經濟發展質量的正向影響作用減弱，在第三期和第五期時產生較小的促進作用，之后數字經濟的促進作用逐漸減弱。主要原因在于，數字經濟具有“溢出效應”，數字技術的發展促使企業享受的數字紅利增加，部門逐漸形成“規模效應”，推動經濟發展質量的提升，當新的數字技術在產業內普及，逐步融入實體經濟，數字經濟對經濟發展質量的促進作用呈下降趨勢，但在可預期的范圍內仍有促進作用。

圖1（b）顯示勞動力配置水平對經濟發展質量的影響呈周期性波動。具體地，在受到勞動力配置一個單位標準差的沖擊后，經濟發展質量立即表現出強烈的同方向變動響應，這種反向影響在第1年達到頂峰，之后勞動力配置水平對經濟發展質量的影響作用呈周期性減弱。這兩幅圖說明推動數字經濟發展、優化勞動力配置是提高經濟發展質量的重要途徑。

（二）空間溢出效應

數字技術推動經濟發展變革，打破經濟發展地域限制。本地區經濟發展質量不僅受到內在因素影響，還可能受到周邊城市經濟發展的影響。根據Moran’I 指數，經濟發展質量具有空間相關性，因此，為進一步分析數字經濟和經濟發展質量之間的關系，本文構建如下空間杜賓計量模型：

Hqedi，t=α+ρWHqedi，t+βDigitali，t+γWDigitali，t+ηZi，t+τWZi，t+μi+δt+εi，t （6）

其中，ρ為自回歸系數，W為空間權重矩陣，本文采用地理鄰階型矩陣作為空間權重矩陣，即若兩地區地理位置相鄰，則Wi，j=1（i≠j），否則Wi，j=0（i=j）； WHqedi，t、WDigitali，t、WZi，t分別為經濟發展質量、數字經濟和控制變量的空間滯后項；γ、τ分別為數字經濟、控制變量的空間交互項，其余變量均與（1）式設定相同。

LeSage 和Pace認為直接用解釋變量的回歸系數和顯著性來衡量被解釋變量的空間溢出效應會產生偏差，提出通過偏微分方法將空間溢出效應分解為直接效應、間接效應和總效應（25）。鑒于此，本文將數字經濟對經濟高質量發展的空間溢出效應進行分解，具體見表10。

由表10可知，數字經濟對經濟發展質量的直接效應、間接效應和總效應均為正且顯著，說明地區數字經濟的發展不僅對本地區經濟發展質量有提升作用，還能顯著地推動周邊城市的經濟發展，即數字經濟的發展存在空間溢出性。

六、研究結論與政策建議

隨著大數據資源的普及、數字技術的發展，數字革命正如火如荼地展開。黨的十九屆五中全會提出大力發展數字經濟，推動數字經濟與實體經濟深度融合。國家《“十四五”數字經濟發展規劃》指出，繼農業經濟和工業經濟的發展之后，數字經濟將成為未來的主要經濟形態。鑒于此，本文通過構建衡量2011—2019年數字經濟和經濟發展質量的指數，探究數字經濟對經濟高質量發展的影響以及傳導機制，得到的主要結論如下：第一，數字經濟對經濟高質量發展的影響呈“J”型關系。隨著數字技術的發展，數字經濟對經濟發展質量的推動作用從不顯著轉變為顯著。目前，我國數字經濟發展趨于成熟，數字紅利迅速釋放，數字經濟能夠顯著提高經濟發展質量，這是提高中國經濟發展質量的新動力。第二，數字經濟的發展能夠優化勞動力配置，提高就業質量，促進經濟高質量發展。第三，數字經濟具有空間溢出性，能夠推動區域間經濟協調發展。第四，數字經濟、勞動力配置均構成經濟高質量發展的格蘭杰原因。鑒于此，推動數字經濟發展，優化勞動力配置無疑是提高中國經濟發展質量的重要保障。

基于上述研究結論，本文提出以下政策建議：

第一，大力發展數字技術，提高數字產業化、產業數字化水平。不斷推動傳統產業的轉型升級，拓展數字技術在農業、工業等產業的應用和創新，完善5G網絡、大數據中心等新型基礎設施的建設，提高數據處理能力和數字技術的應用水平，促進數字技術在各產業領域中的融合、滲透。

第二，考慮到數字經濟與經濟高質量發展之間的“J”型關系以及數字經濟發展的空間溢出性特點，應因地制宜，推動區域數字技術協調發展。要推進農村地區新型數字化設施建設，合理配置城鄉資源，鼓勵城市優質資源流向農村地區，夯實數字經濟發展基礎，推動新農村建設。充分發揮數字經濟的帶動作用，統籌地區協調發展，縮小“數字鴻溝”。

第三，有關部門應該加大人才的培養力度，提高全民受教育程度，加強與數字經濟行業相匹配的職業技能培訓，滿足數字經濟對多樣化人才的需求。

注釋：

（1） 蔡昉：《人口轉變、人口紅利與劉易斯轉折點》，《經濟研究》2010年第4期。

（2） R. P. Pradhan， M. B. Arvin， M. Nair et al.， Short-Term and Long-Term Dynamics of Venture Capital and Economic Growth in a Digital Economy： A Study of European Countries， Technology in Society， 2019， 57， pp.125-134；黃群慧、余泳澤、張松林：《互聯網發展與制造業生產率提升：內在機制與中國經驗》，《中國工業經濟》2019年第8期。

（3） 杜丹清：《互聯網助推消費升級的動力機制研究》，《經濟學家》2017年第3期。

（4） 荊文君、孫寶文：《數字經濟促進經濟高質量發展：一個理論分析框架》，《經濟學家》2019年第2期。

（5） 宋洋：《經濟發展質量理論視角下的數字經濟與高質量發展》，《貴州社會科學》2019年第11期。

（6） 袁富華：《長期增長過程的“結構性加速”與“結構性減速”：一種解釋》，《經濟研究》2012年第3期；中國經濟增長前沿課題組、張平、劉霞輝、袁富華：《中國經濟轉型的結構性特征、風險與效率提升路徑》，《經濟研究》2013年第10期；于斌斌：《產業結構調整與生產率提升的經濟增長效應——基于中國城市動態空間面板模型的分析》，《中國工業經濟》2015年第12期。

（7） 陳曉東、楊曉霞：《數字經濟發展對產業結構升級的影響——基于灰關聯熵與耗散結構理論的研究》，《改革》2021年第3期。

（8） 王文：《數字經濟時代下工業智能化促進了高質量就業嗎》，《經濟學家》2020年第4期。

（9） D. Acemoglu， P. Restrepo， The Race Between Man and Machine： Implications of Technology for Growth， Factor Shares， and Employment， American Economic Review， 2018， 108（6）， pp.1488-1542；戚聿東、劉翠花、丁述磊：《數字經濟發展、就業結構優化與就業質量提升》，《經濟學動態》2020年第11期。

（10） 孟祺：《數字經濟與高質量就業：理論與實證》，《社會科學》2021年第2期。

（11） 李曉華：《數字經濟新特征與數字經濟新動能的形成機制》，《改革》2019年第11期；詹曉寧、歐陽永福：《數字經濟下全球投資的新趨勢與中國利用外資的新戰略》，《管理世界》2018年第3期。

（12） B. Chen， T. Liu， L. Guo et al.， The Disembedded Digital Economy： Social Protection for New Economy Employment in China， Social Policy & Administration， 2020， 54（7）， pp.1246-1260.

（13） 隆云滔、劉海波、蔡躍洲：《人工智能技術對勞動力就業的影響——基于文獻綜述的視角》，《中國軟科學》2020年第12期。

（14） 劉一鳴、王藝明：《勞動力質量與民營企業勞動生產率：馬克思主義視角的研究》，? 《世界經濟》2021年第1期。

（15） G. Ranis， Challenges and Opportunities Posed by Asia's Superexporters： Implications for Manufactured Exports from Latin America， Export Diversification and the New Protectionism： The Experiences of Latin America， 1981， pp.204-230；劉智勇、李海崢、胡永遠、李陳華：《人力資本結構高級化與經濟增長——兼論東中西部地區差距的形成和縮小》，《經濟研究》2018年第3期；陽立高、龔世豪、王鉑、晁自勝：《人力資本、技術進步與制造業升級》，《中國軟科學》2018年第1期。

（16） B. E. Hansen， Threshold Effects in Non-dynamic Panels： Estimation， Testing， and Inference， Journal of Econometrics， 1999， 93（2）， pp.345-368.

（17） 陳詩一、陳登科：《霧霾污染、政府治理與經濟高質量發展》，《經濟研究》2018年第2期；魏敏、李書昊：《新時代中國經濟高質量發展水平的測度研究》，《數量經濟技術經濟研究》2018年第11期；曾藝、韓峰、劉俊峰：《生產性服務業集聚提升城市經濟增長質量了嗎？》，《數量經濟技術經濟研究》2019年第5期。

（18） 張勛、萬廣華、張佳佳、何宗樾：《數字經濟、普惠金融與包容性增長》，《經濟研究》2019年第8期。

（19） 許憲春、張美慧：《中國數字經濟規模測算研究——基于國際比較的視角》，《中國工業經濟》2020年第5期；柏培文、喻理：《數字經濟發展與企業價格加成：理論機制與經驗事實》，《中國工業經濟》2021年第11期。

（20） 王軍、朱杰、羅茜：《中國數字經濟發展水平及演變測度》， 《數量經濟技術經濟研究》 2021年第7期；楊慧梅、江璐：《數字經濟、空間效應與全要素生產率》，《統計研究》2021年第4期。

（21） 吳化斌、鄢萍：《企業降成本的路徑選擇》，《經濟學（季刊）》2019年第3期；柏培文：《中國勞動要素配置扭曲程度的測量》，《中國工業經濟》2012年第10期。

（22） 武志：《金融發展與經濟增長：來自中國的經驗分析》， 《金融研究》 2010年第5期；馬宇、安曉慶：《匯率變動、收入差距與經濟增長——基于不同經濟發展階段的實證研究》，《經濟學家》2018年第9期；顏廷峰、袁安妮、徐旭初：《互聯網金融、政府干預與經濟增長質量——基于面板門限回歸模型的實證檢驗》，? 《財政研究》2019年第9期。

（23） 徐忠：《新時代背景下中國金融體系與國家治理體系現代化》，《經濟研究》2018年第7期。

（24） 都陽、封永剛：《人口快速老齡化對經濟增長的沖擊》， 《經濟研究》2021年第2期；孫偉增、牛冬曉、萬廣華：《交通基礎設施建設與產業結構升級——以高鐵建設為例的實證分析》，《管理世界》2022年第3期。

（25） J. LeSage， R. K. Pace，? Introduction to Spatial Econometrics， Chapman and Hall/CRC， 2009.