数字经济对市场一体化影响研究_李从欣.pdf

65 2023 年 4 月第 2 期总第 178 期金融理论与教学Finance Theory and Teaching数字经济对市场一体化影响研究李从欣，张萌（河北地质大学 经济学院，河北 石家庄 050031）收稿日期：2022-05-30基金项目：国家社会科学基金项目（18BJY081）；河北省科技厅软科学项目（22557654D）。作者简介：李从欣（1974-），女，河北无极人，管理学博士,河北地质大学经济学院教授，研究方向为统计理论与方法；张萌（1999-），女，河北石家庄人，河北地质大学硕士，研究方向为大数据分析。一、引言如今统一的国内市场已成为经济强国的标配，统一的国内市场不仅能够充分发挥各国国内的规模经济效应，还能促进不同地区资源与要素的相互流动。目前我国的国民经济生产总值已跃居全球第二，除经济外的其他方面也在飞速发展，但对于统一国内市场的建立却仍未完成。目前仍存在地区间市场分割严重以及构建统一国内市场进程缓慢的问题，同时地方保护主义的盛行也给它的发展带来了巨大困扰。因此，若想促进我国经济更稳更快发展就必须打破国内各地区市场分割格局，加快我国区域市场一体化进程，构建国内统一大市场。“做大做强数字经济，拓展经济发展新空间”，这一观点于 2016 年被习近平总书记提出，给数字经济的发展带来了全新的动力。根据中国信息通讯研究院最新发布的中国数字经济白皮书(2021 年)显示，2020 年中国数字经济规模已达到 39.2 万亿元，约占国内生产总值的 38.6%。由此可见，由于数字信息技术发展的速度极快，打破了时间与空间的局限，使整个经济结构发生了根本变化，也使各地区之间的联系更密切。数字经济对我国市场一体化的发展有怎样的影响？数字经济的发展能否推动我国市场一体化进程?采用 20132020 年我国 30 个省、自治区、直辖市面板数据，运用空间面板杜宾模型，深入摘要：如今统一的国内市场已成为经济强国的标配，但我国仍存在市场一体化进程缓慢的问题。选取我国 20132020 年的省级面板数据，运用固定时间的空间杜宾模型，分析数字经济对市场一体化影响的空间效应。结果显示全国各省数字经济发展水平呈显著的全局空间正相关，而市场一体化水平的空间相关性虽然为正，但不完全显著，这表明我国相邻地区间一体化市场还未形成。数字经济的发展显著推进了本地区的市场一体化进程，但对周边地区的市场一体化发展有阻碍作用，这可能是由于政府干预所导致的。模型效应分解显示数字经济发展水平直接效应显著为正，间接效应显著为负。最后根据结果提出持续推进数字经济的发展、加强对地方政府监督并优化制度环境、加强东西部地区之间的贸易合作的建议。关键词：数字经济；市场一体化；空间效应中图分类号：F832 文献标识码：A文章编号：1004-9487（2023）02-0065-08DOI:10.13298/ki.ftat.2023.02.010 66 探究数字经济对市场一体化影响程度和方向。二、文献综述在双循环战略实施的背景下，想要推动我国内循环发展与经济高质量转型，关键就是要缓解目前的市场分割局面，加速实现国内市场一体化。从已有研究来看，与本文密切相关的研究大致可分为两类：第一类文献是有关对市场一体化影响因素的研究。Young 较早对中国国内市场整合问题进行了研究1，这一文章的发表引起了国内众多学者对市场一体化问题的研究。此后便出现了大量文章对我国市场分割现状及其存在的问题进行研究并分析如何推动市场一体化的进程。白重恩等认为地方政府通常会为了保护本地区的经济发展以及人员就业而采取地方保护主义加速市场分割2。李雪松和孙博文认为交通密度与通信水平的提升会促进商品市场一体化的进程，而贸易开放水平对商品市场一体化呈现出先抑制后促进的作用3；范欣认为增加基础设施存量能够推动我国市场一体化进程4。第二类文献则是集中在数字经济所带来的经济效应。刘丽和丁涛认为数字经济产业对绿色高质量发展发挥了积极作用并存在空间溢出效应5。万永坤和王晨晨认为数字经济以产业升级为中介促进了高质量发展，对创新、绿色、开放高质量发展的促进作用显著，但对协调、共享的促进作用不明显6。然而有关数字经济对市场一体化影响的研究较少。张鹏认为数字经济凭借去中心化的网络效应打破传统市场的地域限制，也拓宽了区域市场的边界7。因此，对于市场一体化的研究不能仅仅考虑一方面还要考虑数字经济与市场一体化的关联互动。侯世英和宋良荣认为数字经济对市场整合的创新激励效应有明显的促进作用8。桂琦寒等、范欣等通过研究发现中国国内市场和细分市场倾向一体化发展，国内各个市场的整合程度趋于稳步上升4-9。综上所述，学者们的研究对于本文有着非常重要的借鉴意义，但仍存在一些不足。一方面有关数字经济对市场一体化的研究很少，并且大都使用普通面板回归来分析，但很多研究都证明地区间数字经济与市场一体化存在空间效应，这可能会导致估计结果存在误差；另一方面，如今有关市场一体化的研究大多仅仅考虑了商品市场而忽视了其他两个市场，考虑不够全面。基于此，本文采用空间计量模型来分析全国数字经济对市场一体化的影响，希望能够为推动我国国内市场一体化进程提供实质性建议。三、研究设计（一）计量模型设定为研究数字经济对市场一体化影响的空间效应，分析相邻省市的数字经济水平对观测省市市场一体化的影响，特构建空间面板杜宾模型。smarketit=0+1wijsmarketit+1digit+wijdigit+bkit+itN(0,itJ)（1）其中，smarketit为第 i 个地区第 t 年的市场一体化水平；1为空间滞后项 wijsmarketit的系数；wij为空间权重矩阵，采用地理相邻权重矩阵，当区域 i 与区域 j 相邻时 wij为 1，不相邻时为 0；1为核心解释变量数字经济的系数；为核心解释变量空间滞后项的系数；kit为控制变量；b 为控制变量的系数；ij为随机扰动项。选择常用的地理相邻权重矩阵对地区间数字经济对市场一体化影响的空间溢出效应分析。（二）指标选取与变量说明1.被解释变量被解释变量是通过相对价格法测算的市场一体化指数（smarket）。本文将市场一体化分为商品、劳动力与资本市场一体化。其中商品市场一体化借鉴毛其淋等（2012）的做法10，选取包括医疗保健、个人用品类和交通和通信等在内的八种消费品价格指数来衡量商品市场并采用相对价格法测算。本文构建了一个 3 维（ntk）面板数据，其中 n 为地区数，t 表示年份，k 表示商品种类。然后将 30 个地区的数据进行两两配对，将每个地区所选取的 8 种商品销售价格指数进行相对价格的一阶差分，得到，具体计算公式为：（2）其中，表示地区 i 在年份 t 的第 k 类商品的销售价格指数。为了避免两个地区的摆放顺序影响到相对价格方差的情况出现，需要对取绝对值。为了消除固定效应的影响，还需要对去均值。具体为：（3）表示 435 个配对的省市组的第 k 类商品在年份 t 的相对价格均值。进一步计算相对价格波动方差，由此就得到了市场分割指数。最终将市场一体化指数表示为。对于资本市场与劳动力市场，则借鉴赵奇伟等（2009）的做法采用固定资产投资价格指数和 67 职工平均实际工资指数来测算11。其中固定资产投资品包括建筑安装工程、设备工程和器具、其他资本品三类。职工平均实际工资包括国有单位职工平均工资、城镇集体单位职工平均工资、其他单位职工平均工资三项。这两个市场的市场一体化指数也按照上述方法计算。最后采用熵值法计出总体的市场一体化指数。2.核心解释变量核心解释变量是数字经济发展水平(dig)。目前，关于数字经济发展水平的测度标准还未达成一致，借鉴王杰等(2021)、向云等(2022)的测算思路并进行了相应修改12-13，从数字基础设施、数字产业化、数字创新驱动和产业数字化这四个维度对各地区数字经济的发展水平测度。数字经济发展水平测度指标体系的具体评价指标见表1。本文采用熵值法来测算数字经济发展水平。表 1 数字经济测度指标体系一级指标二级指标指标衡量方式数字基础设施用户基础移动电话交换机容量（万户）移动电话基站数（万个）互联网宽带接入端口（万个）互联网域名数（万个）硬件基础光缆长度（公里）数字创新驱动资金投入情况财政科技投入（亿元）规模以上工业企业 R&D 经费内部支出（万元）人才基础规模以上工业企业 R&D 人员折合全时当量（人年）专利研发情况专利授权数（件）数字产业化数字产业信息传输、软件和信息技术服务业城镇单位就业人员(万人)信息技术服务收入数字服务软件业务收入（万元）电信业务量（亿元）产业数字化数字化改造企业每百人使用计算机台数(台)每百家企业拥有网站数（个）数字化交易有电子商务交易的企业数数（个）电子商务销售额（亿元）3.控制变量对外开放程度（ie）用各地区进出口总值占本地区生产总值的比重来衡量；政府干预水平（finance）用各地区财政支出总额占本地区生产总值的比重来衡量；产业结构（industry）用各地区第三产业增加值占本地区第二产业增加值的比重来衡量；外商投资水平（foreign）用各地区外商投资总额占地区生产总值的比重来衡量；经济密度（density）用各地区地区生产总值与本地区占地面积的比值来衡量。（三）数据来源本文采用 2013-2020 年我国 30 个省、自治区、直辖市面板数据(由于西藏缺失值较多故剔除西藏，不包括港澳台地区)，样本总量为 240。在上述指标中信息传输、软件和信息技术服务业城镇单位就业人员和信息技术服务收入来自中国信息产业年鉴。除此之外其他指标均来自中国统计年鉴以及各省份的统计年鉴。选用 Stata17.0 进行数据处理。四、数字经济对市场一体化影响的结果分析（一）市场一体化、数字经济空间相关性检验1.全局空间自相关结果分析全国各地区的数字经济发展水平呈显著的全局空间正相关，而市场一体化水平从全局来看相关性并不完全显著。这表明我国相邻省市间一体化市场尚未形成，地区间市场分割情况较严重。计算得到 2013-2020 年中国各地区数字经济发展水平的全局莫兰指数及其显著性，如表 2 所示。2013-2020 年全国各地区数字经济发展水平的莫兰指数值均大于 0.1 并都通过 5%的显著性水平检验，表明各地区数字经济发展水平的空间分布具有显著的空间正相关性。因此，通过分析就可得到全国各省数字经济发展水平在空间上分 68 布是趋于聚集，不是随机的。运用同样方法测算2013-2020 年全国各省市场一体化水平的莫兰指数发现空间相关性并不完全显著，因此需要进一步分析局部相关性。表 2 数字经济指数 2013-2020 年的莫兰指数时间VariablesIE（I)sd（I)zp-value2013dig0.1690.0340.1061.9070.028*2014dig0.1740.0340.1071.9520.025*2015dig0.1830.0340.1062.040.021*2016dig0.1850.0340.1062.0740.019*2017dig0.1850.0340.1062.0740.019*2018dig0.170.0340.1041.9540.025*2019dig0.1570.0340.1041.8480.032*2020dig0.1550.0340.1051.8170.035*注：“*”“*”“*”分别表在 10%、5%、1%水平下显著。2.局部空间自相关结果分析为进一步了解全国各省市市场一体化和数字经济水平的空间集聚演变特征，分别绘制这两个指标在 2013 年和 2020 年莫兰指数散点图，并列出散点图对应省市所处象限。由图 1 可知，2013 年全国 30 个省市市场一体化水平更多分布在第一和第三象限，属于高高集聚类型和低低集聚类型，约占总样本的66.67%；由图 2 可知 2020 年也有大部分省市集中在第一象限和第三象限，但与 2013 年相较，集中在第一象限的城市有所增加，集中在第三象限的城市却大幅减少，意味着全国 30 个省市市场一体化水平的空间分布格局有所改变