引言

党的二十大报告明确提出了高质量发展是中国式现代化的首要任务。在推进中国式现代化的过程中，边疆地区不能缺席，应将边疆地区的现代化发展纳入中国式现代化总体布局和区域协调发展重大战略及区域重大战略之中，全面、准确贯彻新发展理念，支持边疆地区立足本地实际和资源禀赋，积极参与构建和形成新发展格局，在全国统一大市场进程中实现自身高质量发展。近年来，新质生产力成为学术界研究热点。新质生产力作为驱动经济实现高质量发展的核心动力，是一种以创新为引领，具有高科技、高效能、高质量特征的高级生产力形态。数字经济与其紧密联系：在数字经济框架下，数据成为新生产要素，催生新兴企业与全新业态、推动传统产业绿色高效转型，具有规模收益递增效应。这些机制均与新质生产力发展要求契合。数字经济以数字化、网络化、智能化的发展属性为新质生产力的发展提供重大支撑。边疆地区需要研究数字经济如何赋能新质生产力，尽管这些地区发展面临地理偏远、基础设施薄弱、人才流失等劣势，但拥有丰富的自然资源、独特的文化资源及政府政策支持，为其数字化转型提供了差异化优势。

然而，当前学界对新质生产力的研究多聚焦于理论层面，关于数字经济与边疆地区新质生产力融合的实证研究，尤其省级实证研究较少。基于此，本文将分析数字经济促进边疆地区新质生产力形成的发展路径，并通过实证验证其加速发展的成长性，以期为中国现代化发展及边疆地区以数字经济驱动新质生产力发展提供学术指导与路径指引。

一、理论分析与研究假设

（一）数字经济赋能新质生产力

数字经济以数字技术为支撑，即运用互联网、大数据、人工智能等技术工具，实现生产、交换、消费的目的，具有与新质生产力本质高度吻合的特点，是推进新质生产力发展的有力工具。

数字经济推动传统产业高效绿色转型升级。传统产业具有劳动生产率低、资源消耗大、环境污染大等特点。通过数字化转型，传统产业可以通过转型实现产前生产环节和产中管理环节的优化，以及产后营销环节的升级。传统产业的数字化转型可以在产前生产环节采用数字化生产设备和智能制造，提高生产精度，降低生产成本；在生产中企业管理环节采用企业资源计划等数字化的管理系统和工具，对企业内部的资源进行合理配置和协作运转；在产后营销环节借助消费者大数据分析开展精准营销，提升企业对市场的响应速度；还可以通过减少传统行业资源耗用和污染环境，实施可持续发展来提升市场竞争力。数字经济以在线平台构建为载体，实现传统产业的数字化转型，通过打破传统产业的地域限制将不同区域、不同产业的资源与生产进行优化配置和自由流动，从而实现了不同区域、不同产业的融合协作，推动了新质生产力的生成和发展。

基于以上分析，提出假设H1：数字经济对边疆地区新质生产力发展具有显著正向赋能作用。

（二）数字经济赋能边疆地区新质生产力的异质性分析

新质生产力是数字经济发展所带来的生产关系重构，推进新质生产力发展的数字经济在空间维度上必然会呈现不一样的结构性要素。然而，相较于沿海地区和中部地区，边远地区的区位条件、资源禀赋、发展基础、人口构成和政府政策支持条件都呈现出多维差别。

从位置条件来看，有的边境地区与一些国家相邻，有着良好的跨境贸易条件，数字赋能可绕开时空距离障碍，依托跨境电商通过互联网与周边国家进行贸易往来，有效提升贸易效率和能力水平，有效促进新质生产力在跨境贸易中发展。有的边境地区在内陆，地理位置不优，交通不畅，数字赋能新质生产力的基础——数字基础设施建设成本较大，网络覆盖、网络质量受约束，数字赋能新质生产力的发展速度较缓。

禀赋因素也影响着数字经济赋能的效益。具有大量自然资源的边疆地区能够通过使用数字技术改造传统资源型产业，实现资源的高利用率的开发、加工和利用，拉长产业链，提高附加值，形成新质生产力。例如，通过物联网技术远程监控矿产资源的开采，通过大数据技术实现其生产的效率化等。而具有稀缺自然禀赋的边疆地区，更多的是发展数字化的新服务产业来推进新质生产力发展的可能性，如数字文化创意产业、在线教育等，但因其缺乏产业基础，面临人力资源和技术资本等大量瓶颈制约。

在产业发展层面，对工业发展较好的边疆地区，数字经济发展可以与传统工业深度耦合，推动智能制造、工业互联网等发展，加快产业转型升级，构建新的增长极。而以种植农业为主的边疆地区，数字经济发展主要表现为智慧农业，比如利用传感设备和无人机开展智能施肥、智能灌溉等，但农业生产季节性与分散性强的局限性也决定了数字技术应用存在诸多困难，新质生产力发展相对滞后。

人口结构不同也影响着数字经济对新质生产力的能动性发挥。在人口相对密集的教育资源相对充裕的边疆地区，数字技术接纳能力和应用能力相对较高，能够为数字经济的建设源源不断地提供高质量劳动力资源，从而激发数字创新、形成数字产业新生态。反之，在人口密度极低、劳动力流失严重、受教育程度相对较低的边疆地区，数字经济的发展缺少人才、技术数字化的推广应用缺乏沃土，无法形成能激发新质生产力发展的环境。

政策支持具有不均衡性。边疆地区由于受到国家及地方政府的高度重视，推出一系列数字基础设施构建、产业支持、人才聚集方面的优惠政策，为数字经济的培育和发展提供了较好的政策环境，促进着新质生产力的培育和发展。而在政策支持力度偏弱的边疆地区，数字经济的发展受到不少瓶颈的制约，难以发挥出数字经济对于新质生产力的赋能作用。

基于此，提出假设H2：数字经济对不同边疆地区新质生产力的赋能效果存在显著差异。

二、研究设计

（一）模型构建

为了验证数字经济对新质生产力的具体影响，构建固定效应模型：

式中，为第i个省份第t年的新质生产力水平；为第i个省份第t年的数字经济水平；为第i个省份第t年的第k个控制变量值，k=1，2，3，4，分别表示人力资本水平、城镇化率、高技术产业专利申请数、人口规模；，，为回归系数；为第i个省份个体间的固定效应；为时间固定效应；为随机扰动项；i表示边疆九省；t=1，2，…，11，分别对应2011，2013，…，2022年。

（二）变量说明

1.被解释变量

结合已有相关研究，可以看出对于新质生产力水平的量化衡量仅仅选取单一指标是绝对不够的，大部分研究从不同的角度出发拆分新质生产力核心特征，构建综合指标体系。参考卢江和郭子昂的研究，以科技生产力、绿色生产力和数字生产力为一级指标构建新质生产力水平评价指标体系（见表1）。

一级指标	二级指标	三级指标	指标具体定义	属性
科技生产力	创新生产力	创新研发	国内专利授予数	+
		创新产业	高技术产业业务收入	+
		创新产品	规上工业企业产业创新经费	+
	技术生产力	技术效率	规上工业企业劳动生产率	+
		技术研发	规上工业企业R&D人员全时当量	+
		技术生产	机器人安装原始密度	+
绿色生产力	资源节约型生产力	能源强度	能源消费量/国内生产总值	-
		能源结构	化石能源消费量/国内生产总值	-
		用水强度	工业用水量/国内生产总值	-
	环境友好型生产力	废物利用	工业固废物综合利用量/产生量	-
		废水排放	工业废水排放/国内生产总值	-
		废气排放	工业SO2排放/国内生产总值	-
数字生产力	数字产业生产力	电子信息制造	集成电路产量	+
		电信业务通讯	电信业务总量	+
	产业数字生产力	网络普及率	互联网宽带接入端口数	+
		软件服务	软件业务收入	+
		数字信息	光缆线路长度/地区面积	+
		电子商务	电子商务销售额	+

注：属性“+”表示正向指标，数值越大表示该指标表现越好；属性“-”表示负向指标，数值越小表示该指标表现越好。

根据上述指标体系，采用业内最常使用的熵值法确定各类指标权重并计算综合得分。熵值法运用信息熵计算指标的权值，先通过不同指标取值的变化对总体的影响程度来计算指标的熵值，再进行确定权重。

2.解释变量

数字经济是一种复杂的经济概念，有着非常丰富的内涵，因此不能单纯地使用一种指标来度量。目前，已经有很多关于如何建立数字经济水平的指标体系的研究。本研究通过借鉴黄群慧等人的研究方法，采用数字经济发展水平指数来衡量。从数字基础设施、数字产业发展、数字应用水平、数字创新能力四个方面选取指标，同样运用熵值法计算得到数字经济发展指数，具体指标体系构建如表2。

一级指标	二级指标	三级指标	指标具体定义	属性
数字经济	数字化基础设施	互联网宽带接入率	互联网宽带接入端口数/地区常住人口数	+
		互联网宽带普及率	互联网宽带接入用户数/地区常住人口数	+
		移动电话设施规模	移动电话交换机容量	+
		长途光缆线路长度	长途光缆线路长度	+
		网页数	直接数据	+
		域名数	直接数据	+
	数字产业化	人均电信业务总量	电信业务总量/地区常住人口数	+
		移动电话普及率	直接数据	+
		信息传输、软件和信息技术服务业法人单位数	直接数据	+
		信息软件业就业人员占比	信息传输、软件和信息技术服务业城镇单位就业人员/城镇单位就业人员	+
		国内专利申请授权量	直接数据	+
		国内专利申请受理量	直接数据	+
	产业数字化	北京大学数字普惠金融指数	直接数据	+
		有电子商务交易活动的企业数比重	直接数据	+
		电子商务销售额	直接数据	+
		每百家企业拥有网站数	直接数据	+
		二三产业增加值	第二产业增加值+第三产业增加值	+
		科技创新投入	规模以上工业企业R&D经费	+
		快递量	直接数据	+

注：属性“+”表示正向指标，数值越大表示该指标表现越好；属性“-”表示负向指标，数值越小表示该指标表现越好。

为保证数据处理的统一性和规范性，同样基于熵值法计算数字经济水平各个指标的熵权以及对应的综合得分。

3.控制变量

人力资本水平（HCL)。数字经济是一种科技经济模式，它要求有高质量的劳动力，而人力资本是反映劳动者人文素养的最直接的指标，所以我们可以用人力资本水平来控制这一点，并将6岁以上人群的平均受教育时间作为替代指标。

城镇化水平(UL)。城镇化程度直接关系到区域之间新型基础设施的聚集与发展，是推动数字经济发展的重要基础，因此，本项目拟采用城镇人口占比作为衡量指标。

总人口(POP)。总人口则采用常住人口数来衡量。

国内发明专利申请受理量(INN)。

（三）数据来源

本文选择我国9个边疆省份2011—2022年的面板数据作为研究样本，数据来源于《中国统计年鉴》、各省市统计年鉴和统计公报。为了保证统计结果的有效规范性，本文在选取指标时，舍去了不符合规范、指标存在较多缺项的部分。对于个别省份，由于自身指标原因存在较多数据的缺失以及少数省份中少量指标的缺失数据，本文采用线性插值法对其进行补充。

三、实证检验

（一）描述性统计

对各变量进行描述性统计分析，结果如表3所示。从数字经济发展水平（DE）来看，最大值为0.157，最小值为0.007，均值为0.072，标准偏差为0.035，显示了数字经济在不同边疆地区之间的发展不平衡。新质生产力（NEP）的最大值、最小值和均值也呈现出一定的离散程度，反映出各边疆地区新质生产力发展水平参差不齐。控制变量的分析结果见表3信息。

Variables	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max
NEP	108	.091	.044	.029	.203
DE	108	.072	.035	.007	.157
HCL	108	.019	.006	.01	.034
UL	108	.529	.12	.228	.73
POP	108	3061.602	1357.366	309	5047
INN	108	8933.398	8321.932	81	43078

（二）相关性分析

在进行回归分析之前，对各变量进行相关性分析，结果如表4所示。相关性分析主要是为了了解变量与变量之间相关性，为后续的回归分析提供支撑。同时，相关性检验适用来检验几个变量之间相互关联程度，当P值<0.05时表明相关性显著。结果表明边疆九省区数字经济发展水平与新质生产力呈现显著正相关关系，初步验证了假设H1。另外，新质生产力发展水平还与人力资本水平、城镇化率、高技术产业专利申请数以及人口规模呈现显著正相关。各控制变量与被解释变量、解释变量之间也存在不同程度的相关性，说明选取的控制变量具有一定的合理性。

Variables	NEP	DE	HCL	UL	POP	INN
NEP	1.000
DE	0.326*	1.000
	(0.001)
HCL	0.344*	0.568*	1.000
	(0.000)	(0.000)
UL	0.333*	0.554*	0.782*	1.000
	(0.000)	(0.000)	(0.000)
POP	0.590*	0.296*	0.329*	0.413*	1.000
	(0.000)	(0.002)	(0.001)	(0.000)
INN	0.409*	0.397*	0.483*	0.496*	0.647*	1.000
	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)

注：*** p<0.01，** p<0.05，* p<0.1。

（三）基准回归分析

通过对面板数据的豪斯曼（Hausman）检验表明，这个面板通过了1%的显著性水平检验，因此适宜采用固定效应模型。将控制变量分别添加后，数字经济水平对新质量生产力水平的基准回归结果如表5所示。从表中可以看到，在逐步回归的情况下，表明数字经济对边疆地区新质生产力发展具有显著正向赋能作用，假设H1得到验证。

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
VARIABLES	Y	Y	Y	Y	Y
DE	0.863***	0.639*	0.390**	0.973***	0.924***
	(3.32)	(1.99)	(2.22)	(3.78)	(3.49)
HCL		2.498**	3.103***	2.953***	3.047***
		(2.24)	(3.22)	(2.96)	(3.02)
UL			1.409***	1.796***	1.786***
			(7.43)	(7.06)	(6.97)
POP				-0.000***	-0.000***
				(-3.20)	(-3.17)
INN					-0.000
					(-1.61)
Constant	0.029	-0.003	-0.741***	-0.782***	-0.774***
	(1.52)	(-0.19)	(-7.59)	(-8.08)	(-7.96)
Observations	108	108	108	108	108
R-squared	0.792	0.797	0.896	0.909	0.910
个体效应	yes	yes	yes	yes	yes
时间效应	yes	yes	yes	yes	yes

注：*** p<0.01，** p<0.05，* p<0.1。

（四）异质性分析

	(1)	(2)	(3)
VARIABLES	东北边疆	西北边疆	西南边疆
DE	-0.109	3.300***	1.238**
	(-0.24)	(2.97)	(2.37)
HCL	8.329***	-8.754*	1.878
	(3.51)	(-1.95)	(1.44)
UL	0.665	2.428***	0.501
	(1.01)	(7.89)	(1.72)
POP	0.0000161	-0.000156***	-0.0000313
	(0.69)	(-3.86)	(-1.01)
INN	-0.000000419	-0.00000539	-0.000000230
	(-0.61)	(-0.95)	(-0.96)
Constant	-0.560	-0.879***	-0.133
	(-1.26)	(-4.27)	(-0.68)
N	36	36	36
R-sq	0.988	0.961	0.990
F	9.705	23.34	14.03

采用分组回归的方法，验证了数字经济在边疆地区对新质生产力的赋能效果的差异。按照所在区域划分，将边疆省区划为东北地区（黑龙江、吉林、辽宁）、西北地区（内蒙古、甘肃、新疆）和西南地区（西藏、云南、广西）分组进行回归，分析的结果见表6。结果发现，数字经济发展水平（DE）系数在西北和西南地区显著正向且系数大小不一，然而在东北地区，数字经济发展带来的赋能效果不显著，表明数字经济对不同边疆地区的新质生产力赋能成效差异显著，假设H2成立。东北边疆地区工业基础较好，数字经济与工业耦合更能发挥其优势，提升新质生产力；西北边疆地区能源等产业数字化转型有较好基础；西南边疆地区数字文旅等产业特色发展数字经济赋能作用更强。

（五）稳健性检验

通过增加控制变量进行稳健性检验，模型加入了控制变量人均GDP检验结果表明，数字经济对新质生产力依然有显著的正向影响，与基准回归结论一致，结果见表7。

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
VARIABLES	Y	Y	Y	Y	Y
DE	0.863***	0.639*	0.390**	0.973***	1.185***
	(3.32)	(1.99)	(2.22)	(3.78)	(4.18)
HCL		2.498**	3.103***	2.953***	2.724***
		(2.24)	(3.22)	(2.96)	(2.79)
UL			1.409***	1.796***	2.191***
			(7.43)	(7.06)	(6.70)
POP				-0.000***	-0.000***
				(-3.20)	(-3.22)
GDP					-0.000***
					(-2.69)
Constant	0.029	-0.003	-0.741***	-0.782***	-0.961***
	(1.52)	(-0.19)	(-7.59)	(-8.08)	(-7.33)
Observations	108	108	108	108	108
R-squared	0.792	0.797	0.896	0.909	0.915

四、结论与建议

（一）结论

本文通过理论阐释与实证研究，深入探讨了数字经济赋能边疆地区新质生产力发展的内在机理和实际效果。研究结果表明，数字经济对边疆地区新质生产力发展具有显著正向赋能作用。同时，数字经济对不同边疆地区新质生产力的赋能效果存在显著差异，东北、西北和西南边疆地区由于产业基础和资源禀赋等不同，数字经济的赋能侧重点有所不同。

（二）建议

基于以上研究结论，为更好地发挥数字经济对边疆地区新质生产力的赋能作用，提出以下政策建议：

一是加大对边疆地区数字基础设施建设的投入。边疆政府要进一步完善通信网络、数据中心等数字设施规划，提升边疆地区互联网的覆盖度和网速，降低边疆地区发展数字技术应用和创新能力的成本，为边疆地区数字技术发展提供坚强保障。在偏远边疆地区，加大对5G基站的建设力度，改善网络通信环境，拉动数字农业、数字文旅等产业发展。

二是加强数字经济人才培养与引进。一方面，边疆地区各高校和职业院校要结合数字经济发展所需优化专业设置，加大数字技术相关专业人才培养力度，为本地数字经济发展储备人才。另一方面，针对国内外优秀数字经济人才，通过优惠人才政策等方式吸引他们到边疆地区工作和创业，提高边疆地区数字经济发展人才竞争力；设立人才专项奖励基金，对引进的高端数字经济人才在住房、子女教育等政策上给予优惠。

三是推动边疆地区数字产业发展与传统产业数字化转型。对数字产业来说，应该加强政策支持，发展壮大本地数字产业集群，吸引外部数字企业投资落地。在传统产业数字化转型过程中，应该促使传统企业加大数字化改造方面的投入，在传统企业数字转型方面，可以通过给予财政补贴或税收优惠等方式减轻传统企业的转型压力。对开展数字化转型的传统制造企业来说，提供设备购置补贴支持企业发展智能制造技术，以此促进传统制造企业生产效能与质量的提升。

四是完善数字经济创新生态体系。健全知识产权制度，激发企业以及科研院所实施数字技术研发创新动力，促进创新转化。建设数字经济创新发展平台，促进企业、大学以及研究机构之间的交流与合作，实现产学研深度融合。建立边疆地区数字经济创新发展研究院，以吸引各界创新资源，合力解决数字经济发展进程中相关技术难题。

五是加强区域间数字经济合作。边疆地区应积极与内地发达地区以及周边国家开展数字经济合作，引进先进的数字技术和经验，拓展数字经济市场空间。通过参与数字经济国际合作，加强跨境电商、数字物流等领域的合作交流，提升边疆地区数字经济的国际化水平。在边境地区建设跨境数字经济合作园区，打造数字经济国际合作新平台。

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