數字經濟對勞動生產率的影響研究
——基于馬克思主義政治經濟學的視角

孫湘湘， 陳章旺

（1. 閩江學院 經濟與管理學院， 福建 福州 350108；2. 福州大學 經濟與管理學院， 福建 福州 350108）

0 引 言

數字經濟作為新興技術和先進生產力的代表， 已成為當下應對經濟下行壓力和推動經濟雙循環發展格局的關鍵抓手。根據《數字中國發展報告（2022 年）》發布的數據， 2022 年， 我國數字經濟增加值高達50.2萬億元， 占比達到41.5%， 總量穩居世界第二［1］。這表明數字經濟在國民經濟中的地位不斷提升， 正逐步成為經濟高質量發展的新動能。數字經濟是一種以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素的新型經濟形態， 包含數字產業化和產業數字化。眾所周知，勞動生產率直接決定著地區收入水平和經濟發展水平。在大數據、 信息技術、 人工智能等數字經濟技術快速應用的時代， 不少發達國家勞動生產率增速緩慢，例如， 美國、 英國、 法國等， 且這種現象逐漸在新興經濟體中出現。問題最早可以追溯到1987 年， 索洛提出的“信息技術生產率之謎”， 或者說是“信息技術生產悖論”， 雖然企業投入了大量 ICT 資源， 但是從生產率統計角度看卻收效甚微， 也就是對勞動生產率的促進作用并不大， 甚至沒有作用。隨后， 部分研究提出信息技術的生產率效應可能在不同的國家存在異質性［2］。

自數字經濟這一概念提出后， 世界各國開始加強對數字經濟發展的研究。由于各國對數字經濟內涵的界定缺乏統一標準， 加上新模式和新業態的不斷涌現， 使得數字經濟的核算和評價變得十分困難。梳理文獻發現， 數字經濟的核算及評價主要有兩種方法：對比法和直接法。萬曉榆等構建了包含數字融合、 數字基礎設施和數字產業這三個維度的評價指標體系，并基于省份層面數據進行了測度［3］。焦帥濤等構建了一個包含數字化應用、 數字化基礎、 數字化變革和數字化創新的指標體系， 并采用綜合評價法對省域數字經濟發展水平進行了測算［4］。陳夢根等創新地提出了數字經濟測度理論， 確立了核算的方法， 測度了整體的數字經濟規模［5］。許憲春等構建了數字經濟核算框架， 明確了核算范圍， 并利用現有數據對中國數字經濟增加值進行了測算［6］。綜上可知， 測算數字經濟的評價尚未形成一致的指標體系， 雖然直接法能更為準確地測度數字經濟， 但是在城市層面的可操作性不強，很難在現有的統計體系下精確計算數字經濟的增加值。

在開展數字經濟評價的基礎上， 有一部分研究評估了數字經濟產生的經濟效應。如何宗樾等提出數字經濟促進了受教育程度較高群體的就業決策［7］。范鑫利用異質性隨機前沿引力模型發現， 進口國數字經濟發展有利于提高我國出口貿易效率［8］。趙濤等發現數字經濟發展影響了創業活躍度， 進而促進了經濟高質量發展［9］。楊文溥認為數字經濟提高了經濟高質量發展水平［10］。楊昕等從人口紅利的角度提出了數字經濟在一定程度上加快了勞動生產率的收斂［11］。

勞動生產率的影響因素主要涉及了經濟密度、 基礎設施、 城市規模、 市場分割、 城市化和產業結構等，這些因素相互聯系、 相互交織， 共同影響勞動生產率。李彥等探討了高鐵服務供給對城市勞動生產率的影響， 結果表明， 城市軌道交通和高鐵服務供給均有利于提高城市勞動生產率［12］。王智勇提出城市規模與勞動生產率之間具有非線性關系， 與第二產業勞動生產率表現為U 型關系， 與第三產業表現為倒U 型［13］。卓瑪草證明了城市規模與勞動生產率之間具有倒U 型關系［14］。吳昊分析了人力資本、 城鎮化和產業結構對勞動生產率的影響， 發現人力資本對提升勞動生產率的效應最顯著［15］。

與本研究相關的還有一類文獻是信息技術與生產率的關系， 尤其是新一代信息技術。隨著信息技術的迅猛發展， 大數據、 物聯網、 云計算等新一代信息技術廣泛地滲透到經濟的各個領域。信息技術的應用并沒有顯著推動勞動生產率增長， 這種現象已經在西方發達國家和部分新興經濟體中出現。郭敏等認為存在人工智能生產率悖論， 人工智能的投資降低了勞動生產率［16］。當然， 也有研究否定了“信息技術勞動生產率之謎”， 如李廉水等提出智能化提高了制造業全要素生產率［17］。劉亮等利用中國數據證偽了“生產率悖論”， 即人工智能提升了全要素生產率［18］。根據上述分析， 關于信息技術與生產率之間關系的爭議仍在持續進行。

基于對研究現狀的判斷， 我們發現基于馬克思主義政治經濟學的視角來探討數字經濟對勞動生產率的影響及背后機制的研究還鮮有， 但上述研究文獻為回答問題提供了基礎， 也為本研究的邊際貢獻提供了機會。具體來說， 本研究構建了數字經濟與勞動生產率的理論分析框架， 并建立了城市數字經濟評價指標體系， 通過測度2011 年—2018 年全國279 個地級市數字經濟水平， 構建計量模型檢驗數字經濟與勞動生產率之間的關系及其背后的機理， 并深入刻畫了中國數字經濟發展與勞動生產率之間的關系。

與現有研究相比， 本研究的貢獻主要在以下四個方面： 第一， 本文基于馬克思政治經濟學的理論分析構建實證框架， 檢驗了數字經濟與勞動生產率的關系，拓展了數字經濟產生經濟效應的研究邊界。第二， 本文從城市層面測度了數字經濟水平， 分析了數字經濟對勞動生產率的影響， 并探討了數字經濟對不同產業勞動生產率影響的異質性， 有力地補充了數字經濟產生經濟效應的研究。第三， 本研究考察了數字經濟影響勞動生產率的機制， 并運用回歸分析方法探究產業結構升級、 創新創業在數字經濟影響勞動生產率的路徑作用， 搭建了數字經濟與勞動生產率之間的關系橋梁， 反映了數字經濟影響勞動生產率的機理與過程。第四， 本文不滿足于驗證影響效應及作用機制， 還進一步考察了區域差異在數字經濟影響勞動生產率中的異質性， 為數字經濟影響勞動生產率提供了更深層次的經驗證據。

1 數字經濟時代勞動生產率影響因素新解： 馬克思政治經濟學的理論分析

勞動生產率是反映新時代經濟高質量發展的核心指標之一。對勞動生產率的研究歷史源遠流長。法國重農學派的魁奈、 重商主義的代表經濟學家李嘉圖、 馬克思等都不同程度地探討了勞動生產率的問題。馬克思在《資本論》第一卷第一章中提出對“工人的平均熟練程度， 科學的發展水平和它在工藝上應用的程度， 生產過程的社會結合， 生產資料的規模和效能，以及自然條件”［19］53這些影響勞動生產率的各種因素的抽象。在當今中國， 推進馬克思主義經濟學中國化和時代化， 就必須把馬克思主義政治經濟學基本原理與中國發展的客觀實際相結合。為此， 本文擬立足于數字經濟發展進入快車道的時代背景， 運用馬克思主義經濟學的基本原理， 求得數字經濟時代勞動生產率影響因素的新解。

我們對數字經濟影響勞動生產率的作用機理也同樣圍繞馬克思提出的勞動生產率的影響因素展開論述：

第一， 數字經濟對勞動者生產技能和素質技能的影響。智能機器的推廣運用使得生產運營過程按照事先設定的程序進行， 并利用感知和視覺系統將實時信息傳輸到后臺， 操作人員只需進行必要的檢查和監督， 確保生產過程符合要求。因此， 新一代信息技術提高了勞動者生產的熟練度和精確度。當然， 還有一些學者認為數字經濟的發展可能存在技能替代， 也可能產生新的勞動需求。人工智能、 “深度學習”等技術創新對勞動或資本產生技能偏向的替代性， 這就倒逼勞動者再學習、 再技能化， 從而提升勞動技能素質，以滿足更高層次的生產需求。

第二， 數字經濟對科學技術創新的影響。移動互聯網、 大數據、 人工智能、 云計算等新一代信息技術的發展， 推動了數字經濟的快速發展， 開啟了數字經濟時代。數字經濟以數字技術創新驅動為牽引， 加快了數字技術與產業深度融合， 提高了產業技術創新水平。數字經濟推動了業務流程優化，為數字工廠建立打下了堅實的基礎， 加快了企業精細化和自動化。企業利用物聯網等新一代信息技術， 全方位實現在設備能耗、 工藝等生產運行過程的實時數據采集， 形成了數據驅動的生產監控， 搭建了數字化管理體系。工業互聯網融合的應用提高了產品研發設計、 制造與工藝優化、 產業鏈供應鏈管理等復雜環節的生產水平， 形成了平臺化設計、 智能化制造、 個性化定制、 網絡化協同、 服務化延伸等新的融合應用模式， 推動了數字化新業態、 新模式的發展創新。例如， 5G+智慧采礦的應用， 搭建作業流程管控平臺， 實現了對挖掘機、 采煤機、 液壓支架等設備的實時遠程操控。國藥集團機器人流程自動化應用在財務、 銷售、 采購、 人力資源、 物流等業務場景， 實現了工作流程的優化，建立了跨部門的溝通協作機制， 提高了工作效率和生產水平。中海油服通過搭建數字中心平臺， 充分挖掘數據資源價值， 集中開展數據采集清洗、 標準制定、 資產梳理、 可視化管理等， 形成數據管理體系， 構建集成果展示、 遠程會議、 應急指揮為一體的應急指揮應用中心， 實現業務優化， 建設工業互聯網網絡化應用創新和推廣平臺， 以數字化方式賦能海上油氣勘探生產， 提高勘探生產的效率。

第三， 數字經濟對拓展勞動對象、 勞動資料的深度和廣度及生產資料的利用率的影響。從勞動對象角度來說， 數字經濟依托數字化信息、 互聯網平臺和數字技術創新， 使得開發勞動對象的范圍更廣泛和高效。數字經濟促進了新興產業的快速崛起， 如數字媒體設備制造和智能設備制造等數字產品制造業、 數字產品租賃和數字產品零售等數字產品服務業、 互聯網金融和數字內容與媒體等數字要素驅動業， 開發了數字健康、 數字資產、 數字家庭、智慧城市等業務場景， 充分利用了可再生能源、 合成材料等打開了勞動對象的廣度。從勞動資料深化角度來看， 數字經濟優化了數字基礎設施、 數字產權、 數字隱私等， 大大加深了勞動資料的深度。千兆光纖網絡、 5G 網絡基礎設施、 衛星通信和衛星遙感等空間信息基礎設施， 算力、 算法、 數據、 應用資源協同等一體化大數據中心建設加速推進， 培育數據要素市場， 完善數據產權制度， 探索數據產權保護和數據隱私保護制度， 這些均有助于深化勞動資料的深度。數字技術也對傳統勞動資料進行了數字化的融合和改造。

第四， 數字經濟對生產過程社會結合的影響。數字經濟提升了企業分工協作、 生產資料社會化使用和組織管理效率。數字經濟依賴的數字技術推動了網絡化分工協作關系的演化發展， 大大地推動了生產社會化。數字技術將傳統機械化、 流程化的生產過程改造為網絡化、 協同化的生產， 實現了現實經濟空間和虛擬空間的緊密銜接， 推動生產過程的數字化和智能化， 塑造了新的生產分工和協作模式， 提高了分工的靈活性和資源配置效率。隨著數字技術在工業領域的廣泛應用， 傳統的標準化生產轉變為模塊化生產，包括了工藝的模塊化、 制造的模塊化、 交付與服務的模塊化等， 這些模塊可以分包給不同地區、 不同專業的企業完成， 實現以更少的模塊、 零部件更快速地滿足個性化需求， 提升了企業的核心競爭力， 開啟了系統和整潔的分工生產時代。企業可以利用數字化平臺實現多產品、 多產業、 多主體的相互融合， 提升用戶需求、 資源及服務匹配的精準度和效率。人工智能、大數據等在生產中的運用， 加速信息的存儲、 擴散、傳播， 使得數字技術賦能組織管理， 優化組織內部的活動協同， 降低協同成本， 提高企業的組織管理和決策效率。

2 實證策略與數據說明

2.1 模型構建

為檢驗數字經濟與勞動生產率的關系， 本文采用中國地級市面板數據， 檢驗數字經濟對勞動生產率的影響， 本研究構建如下基本模型：

其中， 下標i代表城市，t表示年份；prod表示勞動生產率，dig-e表示數字經濟；?1表示數字經濟對勞動生產率的影響；T表示控制變量；δt為時間固定效應、μt為城市固定效應、εit為誤差項。

為進一步討論數字經濟影響勞動生產率的作用機制， 本研究構建中介效應模型來檢驗產業結構升級、創新創業是否作為數字經濟影響勞動生產率的中介變量。具體的檢驗步驟如下： 第一， 分析數字經濟對勞動生產率的影響， 主要關注系數?1； 第二， 分析數字經濟對中介變量的影響， 主要關注系數χ1； 第三，分析數字經濟、 中介變量對勞動生產率的影響， 主要關注系數φ1、φ2。通過以上系數的顯著性及大小判斷是否存在中介效應， 具體的回歸模型設定如下：

2.2 變量測度與說明

2.2.1 勞動生產率

如何有效度量勞動生產率是本研究的重點?，F有文獻中從不同視角來度量勞動生產率的指標較多， 本文綜合高帆的方法［20］， 采用各產業占比與勞動生產率的乘積加權值來進行計算。通過這種測算方式， 我們可以綜合考慮各產業在城市經濟中的相對重要性和其生產效率， 從而更全面地評估城市的整體勞動生產率。計算公式如下所示：

其中，i為地區，t為時間，m為產業，Yi，m，t為產業增加值；Li，m，t為產業就業人員；lpi，m，t為勞動生產率；yi，m，t為產業的占比。由于有的變量有量綱， 有的變量沒有量綱， 為消除量綱的影響， 本研究采用了均值法確保勞動生產率不存在量綱。

2.2.2 數字經濟

目前， 大多數文獻在評估數字經濟發展水平時， 主要是圍繞省份層面建立多維度指標體系， 但城市層面的研究相對較少。為了確保數據的可獲得性， 本研究參考了趙濤等和鄭淦文等研究所采用的測度方法［9，21］， 建立了一個包括數字金融普惠和互聯網發展的評價體系， 以測度城市層面的數字經濟水平， 具體如表1 所示。其中， 采用了北京大學數字金融研究中心編制的2015 年—2018 年省級數字普惠金融指數①郭峰，王靖一，王芳，等：《測度中國數字普惠金融發展：指數編制與空間特征》，北京大學數字金融研究中心工作論文， 2019。。

2.2.3 控制變量及中介變量

為了更準確地探討數字經濟影響勞動生產率的效應， 本研究控制了以下變量： 1） 經濟發展： 利用人均GDP 的對數值進行衡量， 以反映一個城市的整體經濟發展水平； 2） 人力資本： 利用大學生人數與人口數量的比值來衡量， 以反映城市中勞動力素質和技能水平的情況； 3） 金融發展水平： 利用年末金融機構存款余額與GDP 的比值進行衡量， 以反映城市金融業的發達程度和金融環境的質量；4） 公共營運汽電車： 利用公共營運汽電車的對數值進行衡量， 以反映城市交通系統的規模和運行效率； 5） 城市人口： 利用各個城市年平均人口的對數值進行衡量， 以反映城市的人口規模和結構特征。本研究涉及的中介變量主要如下： 1） 產業結構升級： 利用第三產業增加值與第二產業增加值之比進行測度， 以反映產業結構的優化和升級情況； 2） 創新： 利用創新指數度量創新水平， 以反映技術和知識的創造和運用； 3） 創業： 本研究借鑒黃亮雄等的方法， 采用新增企業增長率來衡量創業［22］。

表2 報告了主要變量的描述性統計結果， 包括各個變量的均值、 標準差、 最大值和最小值等統計特征， 為更好地了解數據的特點和分布情況。

表2 主要變量的描述性統計

2.3 數據來源及描述性統計

本文構建了2011 年—2018 年包含全國279 個地級市共2 232 個面板數據樣本， 主要樣本數據均來自《中國城市統計年鑒》。創新指數來自復旦大學的《中國城市和產業創新力報告》②寇宗來，劉學悅. 《中國城市和產業創新力報告》. 上海：復旦大學產業發展研究中心， 2017。。

3 實證結果與分析

3.1 基準回歸

首先， 本研究實證檢驗了回歸模型（1）， 結果如表3 所示。

表3 數字經濟影響勞動生產率的檢驗結果

根據數字經濟對勞動生產率影響效應的基準回歸結果顯示： 在不考慮控制變量的影響時，第（1）列結果呈現了數字經濟對勞動生產率的顯著正向影響。第（2）—（4）列結果顯示， 加入系列控制變量、 城市固定效應和時間固定效應后， 數字經濟指數（dig-e）的估計系數在1%統計水平下顯著為正， 也就是說， 數字經濟對勞動生產率具有正向影響， 即數字經濟提升了勞動生產率。

根據基準回歸結果可知， 數字經濟有效地提升了勞動生產率。本研究繼續討論數字經濟對不同產業勞動生產率的異質性影響效應， 結果如表4 所示。

表4 數字經濟對分產業勞動生產率影響的回歸結果

表4 中， 第（1）列的因變量為第一產業勞動生產率， 結果表明了數字經濟的回歸系數不顯著， 也就是說， 數字經濟對第一產業勞動生產率的影響效應不顯著； 第（2）列的因變量為第二產業勞動生產率， 結果顯示， 數字經濟的回歸系數為正， 在5%統計水平上顯著， 即數字經濟對第二產業勞動生產率具有顯著正向影響， 因此， 數字經濟提升了第二產業勞動生產率；第（3）列的因變量為第三產業勞動生產率， 發現數字經濟促進了第三產業勞動生產率提升。從影響系數來看， 本研究發現數字經濟對第三產業勞動生產率的提升效應大于第二產業勞動生產率的提升。綜上可知， 本研究發現數字經濟對不同產業勞動生產率的提升存在異質性， 數字經濟對勞動生產率的促進效應主要集中在第二和第三產業。

數字經濟發展具有不均衡的特征。第三產業是數字經濟發展最快領域， 數字經濟對第三產業勞動生產率的提升效應最大； 第二產業的數字化轉型正在不斷推進， 數字經濟對第二產業勞動生產率提升具有積極效應； 第一產業的生產的自然屬性使得其數字化轉型較為緩慢。例如， 農業生產受到自然環境的影響較大， 難以實現像工業生產那樣的標準化和自動化， 這也導致了數字經濟促進第一產業勞動生產率提升的效應不理想。

3.2 穩健性檢驗

表3 和表4 基于2011 年—2018 年中國279 個地級市的面板數據， 指出數字經濟的發展提高了勞動生產率。為了佐證上述結論的穩健性， 這里進行三項穩健性檢驗： 1） 控制回歸樣本偏差； 2） 調整固定效應方式； 3） 進行外來沖擊檢驗。

3.2.1 控制回歸樣本偏差

不同行政級別的城市在資源配置能力、 政治資本及資源獲取等方面存在差異。省會城市的行政級別較高， 所占有的公共資源較多， 所獲得的財政資金投入和再分配資源也更多， 在資源分配和公共資源管理上的權力也更大。因此， 數字經濟對勞動生產率的影響可能是因為省會城市的其他發展優勢， 而并非數字經濟的發展。為此， 本研究將回歸樣本鎖定在非省會城市。如果數字經濟對勞動生產率的促進效應在非省會城市仍然成立， 則表明基準回歸結果具有穩健性。由表5 第（1）列和第（2）列可知， 數字經濟提升勞動生產率的影響效應仍然顯著， 因此， 本研究的結論具有一定的穩健性。

表5 控制回歸樣本偏差

3.2.2 調整固定效應方式

勞動生產率較高的城市， 數字經濟的發展上可能也具有“先發優勢”， 可能導致本研究實證結果面臨內生問題。為了更全面地考慮數字經濟廣泛發展可能帶來的宏觀系統性環境變化， 本研究控制了省份固定效應、 省份與年份交互效應， 以更好地捕捉到不同省份和年份之間的差異和變化的效應， 結果如表5 第（3）列所示。由表5 可知， 數字經濟促進勞動生產率提升仍顯著成立。因此， 本研究的基準回歸結果保持穩健。

3.2.3 外生沖擊檢驗

為了增強數字經濟與勞動生產率間關系的穩健性， 本研究采用“寬帶中國”試點建設作為外生政策沖擊③為解決我國網絡基礎設施存在的網速慢、區域發展不平衡等問題，國務院關于印發“寬帶中國”戰略及實施方案的通知，工業和信息化部與國家發展和改革委員會于2014 年、2015 年和2016 年確定了包含北京市、天津市、上海市、長株潭城市群和石家莊市等120 個“寬帶中國”示范城市。入選示范城市（群）后，各個示范城市優化寬帶發展環境，完善寬帶網絡覆蓋，提升寬帶網絡整體運行效率。， 運用雙重差分法評估其對勞動生產率的影響效應。具體來說， 一方面， “寬帶中國”專項行動提升了城市寬帶能力， 建設了高速無線網絡， 深化了寬帶應用普及， 促進了網絡基礎設施發展， 這些都勢必推動了數字經濟的發展； 另一方面， “寬帶中國”試點推進的特點為準自然實驗的政策評估設計提供了可能。本文將“寬帶中國”試點政策作為準自然實驗， 利用雙重差分法評估“寬帶中國”試點政策對勞動生產率的影響。

表5 第（4）列報告了雙重差分模型的回歸結果。由表可知， 無論是否控制時間固定效應， “寬帶中國”試點政策（policy）的系數均為正， 至少在10%的統計水平上顯著， 也就是， “寬帶中國”試點政策對勞動生產率具有顯著正向的影響。綜上， 本研究的基準回歸結果具有穩健性。

4 傳導機制檢驗

上文的檢驗指出， 數字經濟提高了勞動生產率。本部分將采用中介效應模型， 試圖回答為何數字經濟提高了勞動生產率。我們關注數字經濟促進產業結構升級、 創新、 創業三個傳導機制。

4.1 產業結構升級

本研究采用中介效應模型檢驗產業結構升級在數字經濟影響勞動生產率的傳導機制， 結果如表6 第（1）、 第（2）列所示。

表6 數字經濟對勞動生產率影響機制的回歸結果

表6 第（1）列結果檢驗數字經濟與產業結構升級的關系， 顯示數字經濟促進了產業結構升級； 隨后， 本研究檢驗了數字經濟、 產業結構升級對勞動生產率的影響， 通過觀察數字經濟和產業結構升級的回歸系數大小及其顯著性進行分析。根據表6第（2）列結果顯示， 產業結構升級的回歸系數仍顯著為正， 數字經濟回歸系數的顯著性未改變， 但相比第（1）列基準回歸結果， 數字經濟回歸系數系數值大小有所下降。因此， 以上結果表明了數字經濟促進了產業結構升級， 進而提高了勞動生產率。

4.2 創新傳導機制

本研究采用中介效應模型檢驗創新在其中的作用機制， 結果如表6 第（3）、 第（4）列所示。表6 第（3）列結果檢驗數字經濟與創新的關系， 表明數字經濟對創新具有積極影響； 隨后， 在數字經濟對勞動生產率的回歸方程中加入創新這一中介變量， 通過觀察數字經濟和創新的回歸系數大小及其顯著性進行分析。表6 第（4）列結果顯示， 數字經濟回歸系數的顯著性未發生改變， 但相比第（1）列基準回歸結果， 系數值大小有所下降， 創新的回歸系數為0.069 4， 且在1%的水平下顯著， 以上結果表明了創新是數字經濟促進勞動生產率提升的作用機制。

4.3 創業傳導機制

本部分采用中介效應模型檢驗創業在數字經濟影響勞動生產率的作用機制。表6 第（5）、 第（6）列報告了創業在數字經濟影響勞動生產率的作用機制。表6 第（5）列結果檢驗數字經濟與創業的關系， 顯示數字經濟提升了創業水平； 隨后， 在數字經濟對勞動生產率的回歸方程中加入創業這一中介變量， 通過觀察數字經濟和創業的回歸系數大小及其顯著性進行分析。表6 第（6）列結果表明， 創業的回歸系數仍然顯著； 與基準回歸結果的系數相比， 數字經濟系數值大小有所下降， 上述結果顯示創業是其中的作用機制之一。

5 進一步分析

在上文的基礎回歸、 穩健性檢驗和傳導機制檢驗的基礎上， 本部分進一步分析異質性效應。

中國的數字經濟發展呈現出“東強西弱”的地區異質性， 具體而言， 東南沿海地區具有突出的規模優勢， 而其他地區則相對落后。因此， 我們進一步探討了數字經濟勞動生產率影響效應的地區異質性。表7 報告了地區異質性的檢驗結果。第（1）—（3）列結果表明， 數字經濟對勞動生產率的影響效應在東部地區仍然成立， 在中西部地區不顯著。第（4）、 第（5）列結果顯示， 沿海城市數字經濟對勞動生產率產生正向影響， 在非沿海城市該影響效應不顯著。綜上， 考慮區域異質性后， 本研究發現東部地區和沿海地區數字經濟對勞動生產率的積極效應更為顯著。

表7 異質性檢驗結果

6 結論與政策建議

數字經濟作為一種新的社會經濟發展形態， 催生了新業態、 新模式， 且逐步滲透到各個產業發展和變革中， 然而基于西方發達國家的經驗發現， 新一代信息技術的發展， 未能加速生產率增長， 仍然存在“勞動生產率之謎”。本文以中國為研究對象，測度了2011 年—2018 年全國279 個地級市數字經濟水平， 檢驗了數字經濟與勞動生產率之間的關系及其背后的影響機制， 展現中國數字經濟發展與勞動生產率之間的關系。結果表明， 數字經濟顯著提升了勞動生產率。影響機制分析顯示， 推動產業結構升級， 促進創新和創業是數字經濟提升勞動生產率的重要機制； 數字經濟對勞動生產率的影響存在區域異質性， 即這種促進效應在東部地區和沿海地區更為顯著。本研究結論通過了控制樣本、 控制固定效應和“寬帶中國”政策外生沖擊等穩健性檢驗。

基于此， 本文衍生出以下政策建議：

第一， 數字經濟正成為推動勞動生產率提升的重要驅動力。因此， 政府需要制定出臺更多的相關政策法規， 為數字經濟的發展提供政策支持和法律保障。企業需要加強技術創新和自主研發能力， 積極探索數字技術與傳統產業的融合， 提升數字化水平。同時，我們還需要重視人才培養和引進， 為數字經濟的發展提供充足的人才支持。此外， 加強數字安全和隱私保護也是促進數字經濟發展的重要前提， 確保數字經濟健康有序發展。推動數字經濟發展還需要積極營造良好的市場環境。政府應加強對數字經濟相關企業的支持和扶持， 鼓勵創新創業， 推動數字經濟新業態、新模式的發展。只有不斷加強政策支持、 技術創新、人才培養和市場環境建設， 才能推動數字經濟的快速發展， 實現勞動生產率的提升。

第二， 數字經濟對勞動生產率的影響效應具有異質性， 這預示著我國存在數字鴻溝， 區域數字經濟失衡的問題。我們應加快區域信息基礎設施均等化， 推動數字技術從東部沿海地區向西部落后地區轉移滲透， 鼓勵東部地區的企業對中西部地區進行技術轉移和人才培訓， 加快信息、 人才、 技術等要素自由流向中西部地區。此外， 我們還可以通過加強東西部地區的數字經濟合作和交流， 推動地區之間的數字經濟合作和發展。政府可以鼓勵企業之間的合作和交流， 搭建東西部地區數字經濟合作平臺， 推動數字經濟在中西部地區的快速發展。

第三， 產業結構升級和創新創業是數字經濟提升勞動生產率的中介機制。因此， 我們要堅持科技創新，加大技術創新投入力度， 營造鼓勵創新的良好外部環境， 進而通過技術創新解決制約生產率提升的核心障礙， 實現高質量發展。產業結構升級是數字經濟提高勞動生產率的重要機制。數字經濟發展與產業結構升級對實現勞動生產率提升具有重要意義。要進一步加快產業結構優化升級， 促進要素自由合理流動，提高資源配置效率， 進而提高勞動生產率。創業水平提升也是數字經濟提高勞動生產率的作用機制。為此， 要改善創業環境， 增加金融、 創業政策等支持，激發創業者的創業熱情和創業信心， 促進創業水平的提升， 進而提高勞動生產率。