引言

2024年1月31日，总书记在主持中央政治局第十一次集体学习时，表现出了对经济高质量发展的突出重视，并对新质生产力的内涵做出了系统全面的阐述，其中认为高质量发展是新时代的核心，而新质生产力的发展是高质量发展的内在要求和重要着力点。“新质生产力”这一理念，是在当今新发展格局下与经济高质量发展相对应和匹配的生产力，建立在新产业、新业态、新模式要求下的生产力。“新质生产力”的提出绝非偶然，它是立足于我国当前所处的经济局势和现阶段发展格局并依托在我国长期经济建设实践所形成的。新质生产力是新时代背景下的生产力，是遵循科技创新与时代变革的前沿动力。数字经济作为继农业经济和工业经济之后崛起的主要经济形态，通过人工智能、大数据、云计算、5G等为核心的数字经济，催生了大量新产业新模式,如电子商务、共享经济、互联网金融等，这些新业态和新模式不仅突破了传统行业的界限，还极大地推动了产业的融合与升级。数字经济作为新时代新兴经济形态，不出意外的成为了推动高质量发展的关键要素，那么面对新质生产力所提出的新要求，数字经济能否有效适应其发展？在新时代背景下，面对新挑战和新机遇，新质生产力如何切合当前经济发展的现实？数字经济发展如何贴合新质生产力发展要求？研究解答这些问题正符合当前需要。

文献综述

新质生产力

新质生产力的内涵，正如总书记所言，“以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志，特点是创新，关键是质优，本质是先进生产力。”从这个角度来说，“新质生产力”本质上仍属于生产力的范畴，是以劳动者、劳动资料和劳动对象三者为基本要素，是生产力在新一轮科技革命与产业革命下的“跃迁”，并在“新”与“质”两个维度上的创新和提高。抓住新质生产力所具备的要素，便是研究的关键。学者们首先从这三个实际要素展开探讨。王珏认为新质生产力存在劳动者个体、劳动对象和生产资料三个维度，并从这三个维度构建了新质生产力的指标，重点把握了人才观、新质产业和无形生产资料几个要点。蒲清平也认为，新质生产力是由更高素质的劳动力、具有新介质的劳动资料和更宽范围的劳动对象所构成的，是这三要素在“质”与“新”两个维度提升同时所构成的更为先进的生产力形态。虽然大多数学者解读新质生产力都主要从劳动者、劳动资料、和劳动对象三个维度，但也有学者从其他角度分析并构建新质生产力指标。卢江等学者认为与传统生产力相比，新质生产力更为强调科技创新驱动的作用，并借此提升全要素生产率以及质量，基于此并结合中国式现代化建设从科技生产力、绿色生产力和数字生产力三个维度诠释新质生产力的构成。本文最终选用之前学者的结论将新质生产力划为劳动者、劳动资料和劳动对象三个层次并基于此进行研究探索。

数字经济与经济高质量发展

现阶段对数字经济影响经济高质量发展的研究主要从微观、中观和宏观三个层次进行数字经济指标的构建，并在此基础上对数字经济与经济高质量发展之间的关系进行分析研究。在微观层面上，数字经济通过其数智化以及信息化形成规模经济、范围经济以及长尾效应等经济效应，这些构成了数字经济的主要经济环境，并由此所产生更高层次的供给与需求格局，从而在整体上提升了经济均衡。中观层面上，研究集中于产业层次，着重分析产业体系的优化以及产业专业化水平与多样化水平在空间上的分布，数字经济能通过互联网平台和数字技术，促进产业链、供应链、价值链的融会贯通，推动产业结构升级，加快产业数字化，也由此推动经济整体向好向快发展。宏观层面上体现为提高经济增长整体质量，关键在于新要素、新资源配置和新全要素生产率。

新质生产力、数字经济与经济高质量发展

经济高质量发展的本质便是生产力的跃迁发展，而新质生产力具有高科技、高效能、高质量的特征，以“新”和“质”实现了生产力的能级跃升。杜传忠等学者认为“新质生产力”是传统生产力理论发展的结果，是时代变迁的产物，着重强调在数智化时代背景下，其以数字技术为支撑，以技术创新为根本驱动力，是传统生产力在信息化、数字化生产条件下的新形式。也有学者尤为强调新质生产力的数字形态即数字新质生产力，认为新时代背景下数字新质生产力为推动经济高质量新一轮发展培养了新动能。

综合以上研究来看，学者们虽然对数字经济推动经济高质量发展有了广泛深入的研究，但在新理论引导的背景下，对数字经济通过何种路径影响经济高质量发展并没有结合新质生产力发展的角度。基于此，本文就从新质生产力要素分类的视角展开数字经济影响经济高质量发展的机制路径研究。总的来说，本文针对数字经济本身具有的数字化信息化特征，从新质生产力的视角构建了理论分析框架。

理论机理与研究假设

数字经济通过提高经济发展中的技术创新能力、产业融合能力、市场扩张能力推动经济高质量发展。研究数字经济对经济高质量发展的过程中要着重关注其是否贴合高质量发展的具体要求。如今随着“新质生产力”这一全新理念的提出，不可避免地对当下高质量经济的建设提出了新要求。新质生产力是劳动者、劳动对象和劳动资料三个要素的重新组合，是更优质的生产力，是更为符合当前经济发展格局和战略的新要求。数字经济除了在自身数字化信息化特质下对经济高质量发展产生影响，数字经济还会通过对劳动者素质、劳动资料配给和劳动对象质量产生影响，从而影响经济高质量发展。基于此，本文将从对高质量发展直接影响，影响高质量发展作用机制，以及不同地区产生的异质性三个方面研究论证，并提出本文的研究假设。

数字经济与经济高质量发展

数字经济是以网络为载体，以数字化的知识与信息为生产要素，以智能化制造为动能，以大数据在线模式为物联网平台，以分享经济为方向的经济模式。数字经济主要从生产要素投入和产能产出效率两个方向影响经济发展，其具体作用为改善要素资源配置和提高全要素生产率。第一、要素配置效应，随着数字经济的发展，在互联网技术应用不断扩大以及数字化创新不断扩大的背景下，新的生产要素不断产生，并且数字信息也在与传统生产要素不断结合形成新应用新发展。如今数字信息成为了新的核心生产要素，其他生产要素也在向虚拟化和数字化转变。数据信息具有边际成本低、复刻难度小和耗能低等特性，能够解决传统生产要素的竞争性等问题，打破传统生产要素的限制，有效提高生产能力。在于传统生产要素结合的过程中，数字信息能够有效的提高其生产效率，改变传统生产函数，产生新的函数。第二，技术效应，其一是技术水平的创新，这是驱动经济增长的核心要素，数字经济带来的技术创新会成为新时代经济增长的核心动力，其次是技术扩散，数字经济与实体经济的深度融合会持续激发其潜能，使得技术在大范围内与多方进行交互，在多方面成为生产率增长的核心驱动力。本文基于以上分析做出如下假设：

H1：数字经济对从正向促进经济高质量发展。

（二）数字经济、新质生产力要素与经济高质量发展

数字经济不仅具备对经济高质量发展的直接效应，还能产生间接影响，即通过推动新质生产力要素水平的提升，从而对经济高质量发展产生影响。数字经济对社会发展的影响体现在方方面面。第一，数字经济可以提升国民经济素质并且培育人力资本。数字经济存在知识溢出效应和信息扩散效应，通过移动互联网和大数据的发展，借助新型数字科技，居民大众可以接触到更广范围的信息知识，可以将互联网作为一种常规学习和教育方式。数字化平台可以全面发挥信息优势借助信息扩散和知识溢出提供培养渠道最终提高劳动者素质。并且互联网与教育和培训的结合可以有效减少信息传递成本增强知识溢出和信息扩散。此外，社会大众可以凭借数字化学习增强自主创新能力，最终可以形成一种智慧型组织结构，尤其是对贫困人口而言所带来的学习推动力更强。数字经济给劳动生产带来更多的数智化劳动者，他们是以知识、技能以及创新为主的劳动群体，数字化也能提升传统劳动者的劳动效率。因此，数字经济的普惠发展能够有效的提高我国劳动者综合素质，从而最终促进经济高质量发展。第二，数字经济也可以作用于劳动资料。数字经济还带来了数据信息这一新型劳动资料，创造出了劳动资料的非物质形态，极大程度的创新了劳动资料，这种新型劳动资料凭借其强渗透型、低成本复用和非竞争性等特性，深度融入生产生活中，能有效改进要素比例和被指方式，驱动资源合理有效配置；数字经济作为新兴高技术经济代表，具有高创新和高融合改进等特征，可以为经济发展提供更多高效精密的仪器和节能便捷的生产工具，而这些工具便是高新劳动资料的代表，最终推进经济高质量发展。数字经济通过科学创新技术使得资源使用效率得到突破，极大限度的节约资源，数字经济还通过数字化、信息化平台将资源进一步优化配置。基于以上分析做出如下假设：

H2a：数字经济能通过提高劳动者素质水平从而促进经济高质量发展。

H2b：数字经济能通过改善劳动资料配给从而促进经济高质量发展。

H2c：数字经济能通过促进劳动对象改进从而促进经济高质量发展。

（三）数字经济对经济高质量发展影响的异质性

当前数字经济处于起步发展阶段，许多数字化产业都需要极高的资源条件，比如信息技术与软件等高技术密集型产业，其高度依赖知识的溢出与交换，对高知识高技术人才以及创新环境要求极高，而信息资源与新基建区域分配不均衡，这就导致数字经济的发展不平等，那么它对于经济高质量发展的作用效果必然在不同地区并不一致，基于此做出如下假设：

H3：数字经济对经济高质量发展的作用存在异质性。

研究方法与指标数据

模型设定

为了对上述研究假设进行检验证实，本文首先对数字经济可能具备的对经济高质量发展的直接影响构建如下基本模型：

式（1）中为省份，为时间，表示省份年的经济高质量发展水平，表示省份年的数字经济发展水平指标水平；表示省份年控制变量的取值；表示为不随时间变化的个体固效应，则为控制时间固定效应，为随机干扰项。

除了式（1）所设置的直接影响效应，为分析数字经济对经济高质量发展的作用路径，根据前文诉述，对所构成新质生产力的劳动者、劳动资料和劳动对象是否构成二者之间的中介变量进行检验。本文借鉴采取学者江艇（2022）提出的判断检验方法--二步法，具体步骤如下：第一步，检验数字经济发展指数DIG对于经济高质量发展HFD的线性回归模型（1）的系数是否通过显著性检验；第二步，分别构建DIG对中介变量每年劳动资料LSTH、劳动者LMAN和劳动对象LMATE的线性回归方程，最终通过对、和等回归系数的显著性与否来判断中介效应是否存在。上述所言回归模型如下：

变量选取及定义

1. 被解释变量：经济高质量发展水平（HFD）

经济高质量发展水平指标（HFD）。对于如何度量经济高质量发展水学者们莫衷一是。陈诗一等使用人均GDP来测度经济高质量发展，也有学者采用全要素生产率作为经济发展指标，但面对经济高质量发展这一综合全面的评价标准，单一维度的指标逐渐无法切合实际研究也无法满足越来越高的研究要求，因此，学者现在普遍使用多维度的综合指标体系来衡量经济高质量发展水平。于是本文借鉴学者孙豪等的研究成果，将经济高质量发展分为共享发展、开放发展、绿色发展、协调发展和创新发展五个维度并构建指标体系。用熵值法测算经济高质量发展水平指数，得到HFD变量。

2.解释变量：数字经济发展水平（DIG）

在数字经济的以往研究中，数字经济发展水平主要由四个维度构成，分别为数字基础设施、产业数字化、数字化产业及数字技术创新。本文也按照如此模式，参考王娟娟等学者的做法，从数字基础设施、数字专业化、产业数字化和数字创新能力四个方面构建评价体系指标。在此基础上，运用熵值法测算数字经济发展水平。

3. 中介变量：劳动者（LMAN）、劳动对象（LSTH）和劳动资料（LMATE)

借鉴王珏和王荣基的研究对新质生产力下的劳动者、劳动对象和劳动资料三个指标进行构建，在此基础上，运用熵值法测算三者水平。

4. 控制变量

由于影响经济高质量发展的因素众多，为使分析的过程结果更具有可信度，本文借鉴赵涛和卢雪的研究，选取并加入以下控制变量。经济发展水平（LNPGDP）:用人均GDP来排除经济发展可能存在的影响；城市化水平（URBAN）：用当年当地城镇人口数比地区人口总数来表示；产业结构（IND）：各省份第三产业在总产业中的占比；外商投资（FDI）：用各地区各年度实际使用外资额比当年地区生产总值表示；金融发展水平（FINANCE)：用银行金融机构含外资的存贷款余额比该地区GDP来表示；经济开放程度（OPEN）：用省份进出口总额与地区生产总之比值来表示；财政分权度（FINADP),用财政预算内收入比财政预算内支出来表示；通货膨胀水平（FAN）：选用居民消费价格指数来表示。

（三）数据来源与描述性统计

本文实证研究数字经济对经济高质量发展的影响中，为保证实验正是可靠，为确保数据准确有效，本文剔除了我国西藏自治区以及我国港澳台地区，最终选取全国30个省份从2012年至2020年的面板数据。数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》等的原始数据。其中，数字经济和新质生产力要素相关数据以及控制变量数据主要来自于历年《互联网发展报告》《中国环境统计年鉴》以及各个省市自治区的统计年鉴。最终经过数据处理得到30个省份的数字经济、经济高质量发展以及研究所需的面板数据。下表表4为各变量的描述性统计结果。按照表4所示结果，经济高质量发展水平指数（HFD）的最小值与最大值分别是0.137和0.582，均值保持在0.236的水平，标准差为0.097，这表明经济质量发展水平在不同地区省份存在明显差异，这与其他学者的研究结果相同。其余指标，如数字经济（DIG）不同地区差距水平较大，这证明区域异质性分析的必要性。中介变量劳动对象（LSTH)、劳动者（LMAN）和劳动对象(LMATE)均有相对差距过大的特点。其余控制变量，均有明显的的地区差异，通货膨胀度（FAN）整体变化不大，但区域间亦存在差距。

四、实证分析

（一）基准回归结果

数字经济对经济高质量发展直接影响的基准回归结果如表1所示。列（1）与列（2）为仅固定个体效应下的回归结果，列（3）表示双固定效应下的回归结果，双固定效应以及控制变量的加入能更好的排除外在因素对假设结果的影响，故以列（3）为主要结果，无论模型如何变动，数字经济对经济高质量发展有显著的促进作用，假设1得到验证。此外，对于控制变量来说，经济发展水平（LNPGDP）与经济高质量发展之间回归系数为正但不显著，这表明在经济数量增长的同时其经济质量并未得到有效提升，这与赵涛研究结论相同；金融发展水平（FINANCE)和经济开放水平（OPEN)，与经济高质量发展存在显著正相关关系，这表明对外开放发展的提高与金融市场的建设都有助于经济高质量发展水平的提高。

变量	HFD			HFD	LSTH	LMAN	LMATE
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
DIG	0.173***	0.084***	0.083***	0.0835***	0.4518***	0.3845***	0.2166**
	(0.0228)	(0.0223)	(0.0258)	(0.0258)	(0.1704)	(0.1247)	(0.0925)
_cons	0.5138***	-0.2223	0.0931	0.0931	0.6711	-1.9960***	1.9633***
	(0.0113)	(0.1435)	(0.2401)	(0.2401)	(1.0493)	(0.5517)	(0.6295)
控制变量	否	是	是	控制	控制	控制	控制
时间固定	否	否	是	是	是	是	是
个体固定	是	是	是	是	是	是	是
时期数	9	9	9	9	9	9	9
N	270	270	270	270	270	270	270
adj. R2	0.9803	0.9929	0.9930	0.9930	0.8137	0.9763	0.9520

机制检验

表1 列4-7是用中介效应模型二步法进行实证分析的回归结果。列4的模型结果表明数字经济对经济高质量发展的存在显著正向影响，列5、列6与列7的模型回归结果其变量系数都为正，且都至少在5%的水平上显著，这表明数字经济能够有效的改善劳动对象、提高劳动者素质和促进劳动资料提升。在经济高质量发展过程中，人才是第一生产力，人力资源水平的提高无疑会促进经济持续增长；基础设施的建可以提高整个经济体系的运行效率，新生产工具的出现无疑会提高全要素生产率；生产组织形式与生产经营环境的改善与提高也必将极大程度的提高经济质量与效率。这证明数字经济能通过劳动者、劳动资料和劳动对象的提升来促进经济高质量发展，证实了假设2。

（三）异质性分析

本文按照常见的划分依据按照地理位置进行一次分类，其次本文按照人口规模进行划分，将人口超过八千万的省市划为大规模省市，低于八千万但超过三千万的划分为中等规模省市，其余则划分为小规模省市。异质性回归分析结果如表2所示。模型(1)、(2)和(3)的结果显示数字经济在西部与中部影响显著而在东部并不显著，这可能是由于东部发展较为先进、发展水平较高故而受数字经济的影响并不明显，对于中西部而言，发展水平较低，所受数字经济促进作用就更为显著，并且中部相对于西部数字经济设施更为全面，更能享受数字经济所带来的红利。模型(4)、(5)和(6)的结果显示数字经济在人口较多的地方对经济高质量发展的激励作用更为显著，产生这一结果的原因可能在于，数字经济能更好的发挥人口红利，促进劳动力市场的发展，在国民素质提高方面作用更为明显。

变量	HFD
	(1)东部	(2)西部	(3)中部	(4)大规模	(5)中规模	(6)小规模
DIG	0.0299	0.1293**	0.2688**	0.3989***	0.0734**	0.0679
	(0.0238)	(0.0599)	(0.1152)	(0.0979)	(0.0334)	(0.1472)
_cons	1.8647***	-0.4319	0.3934	-0.5215	0.1036	1.0053*
	(0.3992)	(0.3227)	(0.4423)	(1.2878)	(0.2537)	(0.5328)
控制变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
时间固定	是	是	是	是	是	是
个体固定	是	是	是	是	是	是
时期数	9	9	9	9	9	9
N	99	90	81	45	135	90
adj. R2	0.9969	0.9235	0.9372	0.9913	0.9824	0.9956

（四）稳健性内生性检验

1. 替换解释变量

本文主要借鉴的做法，将数字经济发展水平从宏观层面的数字经济发展指数与微观层面的企业数据要素开发进行分析构建，从宏观层面上，数字经济发展指数分为数字基础设施、数字商务发展与数字产业发展等三个子维度；微观层面上，企业数据要素开发分为数据要素存放、数据开发能力、数据驱动商业应用与数据价值变现等四个子维度。并将各子维度的具体指进行数据标准化处理，最后利用熵值法计算各指标的权重，数字经济发展指数与企业数据要素开发两者权重的几何平均即为最后的数字经济发展水平。将新构建指标（DIG2）纳入回归模型(1)中进行回顾分析，其结果如表3列(1)所示，结果证明上文研究成果显著。

2. 缩尾处理

本文对全部变量的样本数据进行了1%与99%的双侧缩尾处理，以消除离散值对回归结果的影响，具体结果为表3列(2)所示，其结果数字经济回归系数为0.0892，在1%水平上显著，与前文的结果相近，表面数字经济仍然可以有效促进经济高质量发展，进一步说明回归结果具有稳定性。

3. 剔除特殊样本

北京、上海、天津、重庆四个直辖市在经济发展、政策扶持、历史以及地理位置等方面相较于其他地区有明显的优势，在样本中也可能存在一定特殊性，并且其数字经济发展突出，可能具有更强的双向因果效应。因此，将四个直辖市：北京、上海、天津以及重庆的样本数据剔除，重新进行样本回归，具体见结果如表3列(3)。数字经济回归系数为0.0963，仍然是在1%的水平上正向显著，证明回归结果稳健。

4. 工具变量法

考虑到可能存在遗漏变量以及双向因果等问题，为进一步避免数字经济发展的内生性问题，选取国家局变量法进行内生性检验。借鉴其他学者的研究，采用两阶段最小二乘的方法，选用数字经济滞后一期作为工具变量进行回归，其结果见表3列(4)和(5)。结果表明，第一阶段与第二阶段回归结果依旧显著。此外，对于原假设“工具变量识别不足”的检验，Kleibergen-Paap rk的LM统计值p值为0.000，显著拒绝原假设；工具变量弱识别检验中，Kleibergen-Paap rk的Wald F统计量大于Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值。总而言之，工具变量选择合适，结果依旧稳健。

变量	HFD	HFD	HFD	DIG	HFD
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
DIG2	0.0562 ***
	(0 .0184)
DIG		0.0892***	0.0963***		0.0792**
		(0.0318)	(0.0322)		(0.0330)
L.DIG				0.8473***
				(0.1999)
_cons	0.0610	0.0110	-0.3704	-0.3373	0..0904
	(0.2431)	(0.2453)	(0.2466)	(0.4368)	(0.2327)
控制变量	控制	控制	控制	控制	控制
时间固定	是	是	是	是	是
个体固定	是	是	是	是	是
Kleibergen-Paap rk LM statistic				0.8473 [0.000]
Kleibergen-Paap rk Wald F statistic				17.966 {16.38}
N	270	270	234	270
adj. R2	0.9941	0.9941	0.9775	0.9866	0.9974

五、结论

本文所得政策启示如下：第一，应加大数字基础设施投入，推进数字经济发展，加大互联网、电商等行业的投入，巩固扩大数字信息技术发展为经济带来的好处。第二，对于中西部而言应该加大数字技术引进，努力使数字经济成为缩小区域差距的“法宝”，东部地区应在数字基础设施完善的基础上，进行数字技术创新和转型，寻找数字经济的新突破，大规模人口地区应加大数字经济投入力度。第三，在数字经济发展的过程中，更应关注新质生产力建设问题，聚焦劳动者、劳动资料和劳动对象者三个关键要素的变化发展，努力引导数字经济在这三方面的正向发展。对于贫困地区而言，更应该把握数字经济这次所产生的时代红利，尤其是对云南来说，云南作为以农业和旅游业为主要支柱产业的欠发达地区，数字经济属于绿色经济，对环境改变不大，能最大限度地保留原始产业发展，且云南多山地，而数字经济的信息化、数字化特点可以在一定程度上打破空间限制，助力旅游宣传。

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