任宗強,相嬌娜,王振宇
(1.溫州大學(xué)商學(xué)院,浙江溫州 325035;2.溫州中津先進科技研究院,浙江溫州 325035)
以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能為代表的數(shù)字化浪潮正引發(fā)各領(lǐng)域業(yè)務(wù)形態(tài)變革和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重塑,成為構(gòu)建新發(fā)展格局的重要引擎[1]參見:洪俊杰,蔣慕超,張宸妍.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新與企業(yè)出口質(zhì)量提升[J].國際貿(mào)易問題,2022(3):1-15。?!吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035 年遠景目標綱要》[2]參見:中華人民共和國中央人民政府.中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035 年遠景目標綱要[EB/OL].[2021-12-10].https://www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm。提出,要打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢,促進數(shù)字技術(shù)和實體經(jīng)濟深度融合,賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為新時期建設(shè)數(shù)字中國的必然要求。長三角是我國經(jīng)濟發(fā)展最活躍、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強的區(qū)域之一,區(qū)域內(nèi)各省市數(shù)字化改革競相發(fā)展。數(shù)字長三角建設(shè)成為“十四五”時期扎實推進長三角區(qū)域一體化發(fā)展戰(zhàn)略的重要抓手,穩(wěn)步實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。面對企業(yè)變革、行業(yè)創(chuàng)新、區(qū)域轉(zhuǎn)型的外在需求和內(nèi)生動力,我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程加速駛?cè)肟燔嚨繹3]參見:中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型藍皮報告:新IT 賦能實體經(jīng)濟低碳綠色轉(zhuǎn)型[EB/OL].[2021-12-10].https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202112301537478098_1.pdf?1640873618000.pdf。,但數(shù)字賦能經(jīng)濟社會發(fā)展的方式和路徑仍處于探索階段,各地轉(zhuǎn)型成效參差不齊。經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,OECD)報告[4]參見:Organization for Economic Cooperation and Development.OECD Digital Economy Outlook 2020[EB/OL].[2020-11-30].https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-digital-economy-outlook-2020_bb167041-en。發(fā)現(xiàn),發(fā)達地區(qū)與落后地區(qū)、城市與農(nóng)村間的數(shù)字鴻溝會阻礙強勁且包容的經(jīng)濟增長?!?021 埃森哲中國企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)》[5]參見:埃森哲.可持續(xù)發(fā)展進行時 跨越數(shù)字化分水嶺:2021 埃森哲中國企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)[EB/OL].[2021-09-23].https://www.accenture.cn/content/dam/accenture/final/a-com-migration/pdf/pdf-177/accenture-digital-tran sformation-index-2021。亦顯示,中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正進入強弱分化的分水嶺,且僅有16%的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得顯著成果。與此同時,勞動、資本、知識等生產(chǎn)要素的稀缺性,導(dǎo)致地區(qū)間為謀求發(fā)展所展開的競爭持續(xù)加劇,社會資源優(yōu)先集聚于高回報率、高效率、高收益領(lǐng)域的特性使得城市間發(fā)展差距日漸加大,嚴重阻礙區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展[6]參見:張可云,楊丹輝,趙紅軍,等.數(shù)字經(jīng)濟是推動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的新動力[J].區(qū)域經(jīng)濟評論,2022(3):8-19。。本文通過構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標體系,分析當(dāng)前長三角城市群數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平以及可能存在的問題,并基于此為提升長三角地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率和推動區(qū)域一體化發(fā)展提供有益借鑒。
由于研究視角和領(lǐng)域的差異,不同學(xué)者對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念和內(nèi)涵具有不同定義,但對其核心要義則有基本的共性認知,即數(shù)字化轉(zhuǎn)型是利用新一代數(shù)字技術(shù),通過激發(fā)數(shù)據(jù)要素創(chuàng)新潛力[7]參見:李載馳,呂鐵.數(shù)字化轉(zhuǎn)型:文獻述評與研究展望[J].學(xué)習(xí)與探索,2021(12):130-138。,改變傳統(tǒng)發(fā)展模式,實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新發(fā)展的過程[8]參見:韋影,宗小云.企業(yè)適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究框架:一個文獻綜述[J].科技進步與對策,2021(11):152-160。。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷延伸,數(shù)字技術(shù)以特有的泛擴散、強適應(yīng)屬性逐漸滲透社會各領(lǐng)域,引發(fā)經(jīng)濟、生活、治理的全面變革[9]參見:李由君,韓卓希,喬天宇,等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的國家治理變化[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2022(3):51-60。,不同領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也表現(xiàn)出不同的轉(zhuǎn)型模式和實施路徑。其中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將數(shù)字技術(shù)映射到生產(chǎn)活動中,聚焦于生產(chǎn)運營、產(chǎn)品服務(wù)、組織架構(gòu)和商業(yè)模式的全方位變革[10]參見:周琦瑋,劉鑫,李東紅.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的多重作用與開放性研究框架[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2022(3):10-19。;產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵則在于推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術(shù)的深度融合[11]參見:宋清華,鐘啟明,溫湖煒.產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與企業(yè)全要素生產(chǎn)率:來自中國制造業(yè)上市公司的證據(jù)[J].海南大學(xué)學(xué)報(人文社會科學(xué)版),2022(4):74-84。,培育傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展新動能[12]參見:楊文溥.中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度及區(qū)域收斂性研究[J].經(jīng)濟體制改革,2022(1):111-118。,構(gòu)建以數(shù)據(jù)要素為核心生產(chǎn)力的新經(jīng)濟范式[13]參見:尹西明,陳勁.產(chǎn)業(yè)數(shù)字化動態(tài)能力:源起、內(nèi)涵與理論框架[J].社會科學(xué)輯刊,2022(2):114-123。;政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型是指政府部門借助數(shù)字技術(shù)重塑管理模式、服務(wù)流程和決策方式,從而推動治理范式的轉(zhuǎn)變[14]參見:鄭躍平,梁燦鑫,連雨璐,等.地方政府部門數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀與問題:基于城市層面政務(wù)熱線的實證研究[J].電子政務(wù),2021(2):38-51。。而城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型則是涵蓋經(jīng)濟、社會、生活等多領(lǐng)域于一體的全面轉(zhuǎn)型,不再突出單一主體的重要性,而是強調(diào)企業(yè)、產(chǎn)業(yè)以及政府等多元主體的互動以及行動主體間的相互影響[15]參見:翁士洪.城市治理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展與創(chuàng)新[J].中州學(xué)刊,2022(5):75-82。。
城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型以信息技術(shù)和數(shù)據(jù)要素驅(qū)動城市發(fā)展模式與實體形態(tài)的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變,涉及經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)、社會生活、政府治理等諸多方面[16]參見:趙繼娣,曲如杰,王蕾,等.城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的社會風(fēng)險演化及防范對策研究[J].電子政務(wù),2022(6):111-124。。其中經(jīng)濟領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為生活數(shù)字化和治理數(shù)字化提供了數(shù)字技術(shù)條件和經(jīng)濟基礎(chǔ),給整個國家的發(fā)展帶來了新機遇。數(shù)字技術(shù)的集成不僅能夠顯著改善資源錯配狀況[17]參見:郭家堂,駱品亮.互聯(lián)網(wǎng)對中國全要素生產(chǎn)率有促進作用嗎?[J].管理世界,2016(10):34-49。[18]參見:向云,陸倩,李芷萱.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展賦能共同富裕:影響效應(yīng)與作用機制[J].證券市場導(dǎo)報,2022(5):2-13。,更以產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)、技術(shù)擴散等效應(yīng)帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級[19]參見:陳曉東,楊曉霞.數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響:基于灰關(guān)聯(lián)熵與耗散結(jié)構(gòu)理論的研究[J].改革,2021(3):26-39。,為區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供新動能。當(dāng)前對于城市群數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究仍較少,更多學(xué)者聚焦于企業(yè)層面,認為企業(yè)作為城市經(jīng)濟發(fā)展的核心競爭力,是數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一浪潮中的排頭兵。但研究視角和情境的差異使得企業(yè)轉(zhuǎn)型模式與路徑仍未有統(tǒng)一定論,學(xué)術(shù)界也存在多視角探討。例如余江[20]參見:余江,孟慶時,張越,等.數(shù)字創(chuàng)新:創(chuàng)新研究新視角的探索及啟示[J].科學(xué)學(xué)研究,2017(7):1103-1111。和劉洋等[21]參見:劉洋,董久鈺,魏江.數(shù)字創(chuàng)新管理:理論框架與未來研究[J].管理世界,2020(7):198-217。認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵在于將多種數(shù)字技術(shù)運用于產(chǎn)品、管理、運營和商業(yè)模式創(chuàng)新之中,從而提升企業(yè)績效和競爭力。王永貴和汪淋淋[22]參見:王永貴,汪淋淋.傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的類型識別與轉(zhuǎn)型模式選擇研究[J].管理評論,2021(11):84-93。則從數(shù)字化資源投入和組織適應(yīng)性兩個維度識別傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同戰(zhàn)略類型,并從戰(zhàn)略與模式匹配視角分析不同戰(zhàn)略下的企業(yè)轉(zhuǎn)型模式選擇問題。而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)先策略選擇上也存在諸多分歧,在應(yīng)用初期數(shù)字化多被作為改善資金、人才、物資等要素配置的重要手段,以此提升企業(yè)生產(chǎn)效率、改進企業(yè)業(yè)務(wù)[23]參見:黃群慧,余泳澤,張松林.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)率提升:內(nèi)在機制與中國經(jīng)驗[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2019(8):5-23。。但當(dāng)企業(yè)管理模式的轉(zhuǎn)變滯后于數(shù)字技術(shù)變革時,多數(shù)企業(yè)的轉(zhuǎn)型陣痛會進一步放大[24]參見:劉淑春,閆津臣,張思雪,等.企業(yè)管理數(shù)字化變革能提升投入產(chǎn)出效率嗎?[J].管理世界,2021(5):170-190,13。,嚴重打擊了企業(yè)轉(zhuǎn)型的積極性。盡管企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能為城市治理、產(chǎn)業(yè)變革的發(fā)展奠定一定基礎(chǔ)與經(jīng)驗,但在資源、技術(shù)、制度、規(guī)則等方面都存在較大差異。隨著數(shù)字技術(shù)的深化,城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)逐步從硬件環(huán)境的搭建擴展至治理理念的重構(gòu)上[25]參見:陳冬梅,王俐珍,陳安霓.數(shù)字化與戰(zhàn)略管理理論:回顧、挑戰(zhàn)與展望[J].管理世界,2020(5):220-236。,從而實現(xiàn)城市全方位、系統(tǒng)性的重塑。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型實證研究則主要側(cè)重于數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平評估、轉(zhuǎn)型績效衡量以及影響因素分析三大方向。范合君等[26]參見:范合君,吳婷.中國數(shù)字化程度測度與指標體系構(gòu)建[J].首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)學(xué)報,2020(4):3-12。從生產(chǎn)數(shù)字化、消費數(shù)字化、流通數(shù)字化和政府?dāng)?shù)字化4 個維度23 個二級指標構(gòu)建全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度指標體系。周青等[27]參見:周青,王燕靈,楊偉.數(shù)字化水平對創(chuàng)新績效影響的實證研究:基于浙江省73 個縣(區(qū)、市)的面板數(shù)據(jù)[J].科研管理,2020(7):120-129。則選擇數(shù)字化接入水平、數(shù)字化裝備水平、數(shù)字化應(yīng)用水平、數(shù)字化平臺建設(shè)水平四個指標構(gòu)建區(qū)域數(shù)字化水平。在轉(zhuǎn)型績效測算上,現(xiàn)有研究主要結(jié)合計量模型,定量分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率、全要素生產(chǎn)率等方面的影響,從而判斷數(shù)字化轉(zhuǎn)型對經(jīng)濟增長的作用[28]參見:肖仁橋,沈佳佳,錢麗.數(shù)字化水平對企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)績效的影響:雙元創(chuàng)新能力的中介作用[J].科技進步與對策,2021(24):106-115。。而對數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素分析,既有學(xué)者實證檢驗單一因素對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接或間接影響,認為數(shù)字技術(shù)、研發(fā)人員、金融發(fā)展等要素是推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可或缺的關(guān)鍵因素[29]參見:李婧,產(chǎn)海蘭.空間相關(guān)視角下R&D 人員流動對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響[J].管理學(xué)報,2018(3):399-409。,也有學(xué)者采用組態(tài)視角和模糊集定性比較分析(Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis,fsQCA)方法剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型多重前因的復(fù)雜因果機制[30]參見:張新,徐瑤玉,馬良.中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素的組態(tài)效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟與管理評論,2022(1):92-102。,為謀劃更具針對性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略提供參考。
回顧現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),盡管關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟效應(yīng)的研究已取得一些值得借鑒的成果,但轉(zhuǎn)型過程中關(guān)于投入與產(chǎn)出的效率問題卻鮮少涉及。數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就,既需要持續(xù)、長久的數(shù)字資產(chǎn)投入,也需要戰(zhàn)略、人才等一系列互補性資產(chǎn)相匹配,因此通過實證量化研究各地數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平以及地區(qū)間的差距對緩解區(qū)域間因發(fā)展不平衡所造成的數(shù)字鴻溝具有重要作用[31]參見:陸洋,王超賢.數(shù)字化轉(zhuǎn)型量化評估研究的比較分析與最新進展[J].科技進步與對策,2021(9):152-160。。本文從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效率視角出發(fā),基于長三角城市群2015―2020 年的統(tǒng)計數(shù)據(jù),運用DEA-Malmquist 指數(shù)測算各城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率及其動態(tài)演化情況,為長三角一體化發(fā)展提供新動能,為實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供現(xiàn)實指導(dǎo)。
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data envelopment analysis,DEA)是以傳統(tǒng)的工程效率概念和生產(chǎn)函數(shù)理論為基礎(chǔ)評價同類型決策單元(Decision Making Unit,DMU)之間相對效率的一種非參數(shù)估計方法,無需建立變量之間的嚴格顯示性函數(shù)關(guān)系,有效避免了由于模型設(shè)定偏誤引起的計量結(jié)果不準確等問題[32]參見:孫濤,周思思.黃河流域國家高新區(qū)創(chuàng)新效率測算與比較研究:基于三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型[J].濟南大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2022(3):89-101。,相較于其他方法更具有客觀性。并且DEA 模型對于評價復(fù)雜系統(tǒng)的多投入多產(chǎn)出的生產(chǎn)活動效率具有獨到之處,能夠充分考慮對于評價單元的最優(yōu)投入產(chǎn)出方案,理想地反映評價對象自身信息與特點,因此被廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域各行業(yè)的有效性評價研究中。DEA 中最為常用的是CCR(Charnes&Cooper&Rhodes)模型和BCC(Banker&Charnes&Cooper)模型。CCR 模型假定決策單元規(guī)模報酬不變,但隨著外部社會環(huán)境的加速變化,企業(yè)難以在最優(yōu)的模式下進行生產(chǎn)活動,因此基于可變規(guī)模報酬假設(shè)的BCC 模型被提出。但這兩個DEA 模型只能測算靜態(tài)效率,無法有效反映跨年份的動態(tài)變化趨勢[33]參見:FARE R,GROSSKOPF S,ROOS P.Malmquist Productivity Indexes:A Survey of Theory and Practice[M]//FARE R, GROSSKOPF S, RUSSELL R R.Index Numbers: Essays in Honour of Sten Malmquist.New York:Springer,1998:127-190。,因此本文引入DEA-Malmquist 模型,通過構(gòu)建投入距離函數(shù)和產(chǎn)出距離函數(shù)的比例,動態(tài)分析加入時間因素后決策單元全要素效率指數(shù)的變化情況。本研究采用DEA-Malmquist 指數(shù)模型分析長三角城市群數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率的動態(tài)變化特征,并將其進一步分解為技術(shù)變化和技術(shù)效率變化。其基本原理如下:假設(shè)表示t時刻的產(chǎn)出向量,表示t時刻的投入向量,(·)表示t時刻的產(chǎn)出導(dǎo)向距離函數(shù),則全要素生產(chǎn)率變化(TFP)可表示為如下形式:
其中,若TFP>1,則表示全要素生產(chǎn)率趨于上升;若TFP=1,則表示全要素生產(chǎn)率保持不變;若TFP<1,則表示全要素生產(chǎn)率趨于下降。
在規(guī)模效率可變的條件下,設(shè)S表示規(guī)模報酬函數(shù),TFP 可進一步分解為如下形式:
其中,effch、techch、sech、pech 分別表示技術(shù)效率變化指數(shù)、技術(shù)進步指數(shù)、規(guī)模效率變化指數(shù)以及純技術(shù)效率變化指數(shù)。effch 主要用來衡量決策單元對資源配置情況和利用程度,若effch>1,表明決策單元相對技術(shù)效率提升,反之下降。techch 反映決策單元技術(shù)變化情況,若techch>1,表明決策單元技術(shù)進步與創(chuàng)新能力提高,反之減小。sech 和pech 分別衡量了規(guī)模經(jīng)濟和管理制度帶來的全要素生產(chǎn)率增長效應(yīng)。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率綜合反映了區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的能力和水平,表示在一定時期,數(shù)字化投入與產(chǎn)出之間的相互關(guān)系,體現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動中的資源配置情況。對相關(guān)指標的選取不僅要考慮數(shù)字化投入與產(chǎn)出,還要保證所選取的指標能夠從多角度反映效率結(jié)果。
1.投入指標選取
本文主要參照中國區(qū)域數(shù)字化發(fā)展指數(shù)指標以及相關(guān)文獻,從數(shù)字基礎(chǔ)[34]參見:惠寧,白思.打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢:互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動區(qū)域創(chuàng)新能力提升[J].西北大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2021(6):18-28。、創(chuàng)新要素[35]參見:劉鑫鑫,惠寧.數(shù)字經(jīng)濟對中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響研究[J].經(jīng)濟體制改革,2021(5):92-98。以及合作生態(tài)[36]參見:武曉婷,張恪渝.數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)融合測度:基于投入產(chǎn)出視角[J].中國流通經(jīng)濟,2021(11):89-98。三大維度構(gòu)建區(qū)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入指標,如表1 所示。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是參與經(jīng)濟和社會生活以及利用數(shù)字技術(shù)所提供機遇的必要條件,區(qū)別于傳統(tǒng)經(jīng)濟的物理基礎(chǔ)設(shè)施,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以信息基礎(chǔ)建設(shè)為主導(dǎo),作為“社會技術(shù)系統(tǒng)”嵌入于社會情境中[37]參見:LIPSEY R G,CARLAW K I,BEKAR C T.Economic Transformations:General Purpose Technologies and Long Term Economic Growth[M].UK:Oxford University Press,2005:97-98。,與各領(lǐng)域進行滲透、融合、創(chuàng)新,成為提升企業(yè)技術(shù)能力和生產(chǎn)效率的重要基石[38]參見:DAVID T,KALLE L,CARSTEN S.Digital Infrastructures:The Missing is Research Agenda[J].Information Systems Research,2010(4):748-759。[39]參見:張鴻,劉中,王舒萱.數(shù)字經(jīng)濟背景下我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展路徑探析[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2019(23):183-186。。而無形資產(chǎn)(如管理人才、軟件和R&D)則是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要補充,數(shù)字經(jīng)濟本身的復(fù)雜性和高成長特性,需要創(chuàng)新要素投入以增強企業(yè)整合內(nèi)外部資源與鏈接外部環(huán)境的能力,推進產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新協(xié)作與整合,從而建立產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢[40]參見:李培楠,趙蘭香,萬勁波.創(chuàng)新要素對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響:基于中國制造業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的實證分析[J].科學(xué)學(xué)研究,2014(4):604-612。[41]參見:李唐,李青,陳楚霞.數(shù)據(jù)管理能力對企業(yè)生產(chǎn)率的影響效應(yīng):來自中國企業(yè)勞動力匹配調(diào)查的新發(fā)現(xiàn)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2020(6):174-192。。數(shù)字時代下產(chǎn)業(yè)組織的基本單位不再是企業(yè),而是以用戶價值為出發(fā)點建立合作關(guān)系而形成的數(shù)字化生態(tài)[42]參見:ADNER R.Match Your Innovation Strategy to Your Innovation Ecosystem [J].Harvard Business Review,2006(4):98-107,148。,借助同類產(chǎn)業(yè)間的競合以及不同產(chǎn)業(yè)間的協(xié)作,以實現(xiàn)經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展[43]參見:焦勇.數(shù)字經(jīng)濟賦能制造業(yè)轉(zhuǎn)型:從價值重塑到價值創(chuàng)造[J].經(jīng)濟學(xué)家,2020(6):87-94。。
表1 模型變量與指標
2.產(chǎn)出指標選取
本文將人均生產(chǎn)總值和規(guī)上工業(yè)總產(chǎn)值作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的產(chǎn)出指標。其中人均生產(chǎn)總值作為衡量區(qū)域經(jīng)濟整體發(fā)展的重要指標之一,能夠在宏觀層面表現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對推動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的重要作用。而規(guī)上工業(yè)總產(chǎn)值則是衡量區(qū)域產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效的關(guān)鍵指標,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是指運用新一代數(shù)字技術(shù)推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)價值創(chuàng)造實現(xiàn)提質(zhì)、降本與增效的過程,因此規(guī)上工業(yè)總產(chǎn)值能夠有效反映數(shù)字化對區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響。
3.數(shù)據(jù)來源
本研究以長三角城市群為分析對象,以數(shù)據(jù)可得性、連續(xù)性、全面性為準繩,選取23 個城市2015―2020 年共6 個年度的面板數(shù)據(jù),主要指標數(shù)據(jù)依據(jù)《安徽統(tǒng)計年鑒》[44]參見:安徽省統(tǒng)計局.安徽統(tǒng)計年鑒[EB/OL].[2023-10-01].http://tjj.ah.gov.cn/ssah/qwfbjd/tjnj/。《江蘇統(tǒng)計年鑒》[45]參見:江蘇省統(tǒng)計局.江蘇統(tǒng)計年鑒[EB/OL].[2023-10-01].http://tj.jiangsu.gov.cn/col/col87172/?!墩憬y(tǒng)計年鑒》[46]參見:浙江省統(tǒng)計局.浙江統(tǒng)計年鑒[EB/OL].[2023-10-01].http://tjj.zj.gov.cn/col/col1525563/。。
1.長三角數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段性效率分析
傳統(tǒng)的DEA 靜態(tài)分析模型無法有效反映轉(zhuǎn)型效率的變化趨勢,為更清晰反映長三角城市群數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效率特征,本文利用DEA P2.1 軟件進行Malmquist TFP 指數(shù)計算得出各城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全要素生產(chǎn)率,并進行技術(shù)效率變化指數(shù)、技術(shù)進步指數(shù)二重分解,在此基礎(chǔ)上再將技術(shù)效率變化指數(shù)分解為純技術(shù)變化效率指數(shù)以及規(guī)模效率變化指數(shù)[47]參見:蘭海,吳悅,王丹.基于DEA 和Malmquist 指數(shù)的青海省科技創(chuàng)新效率研究[J].科技管理研究,2021(17):40-46。。
由表2 可知,2015―2020 年長三角城市群數(shù)字化轉(zhuǎn)型全要素生產(chǎn)率整體處于“上升―下降―上升”的波動狀態(tài)且幅度較大,2015―2017 年從0.531 升至1.430,隨后三年內(nèi)降至0.777,而在2018―2020 年間又達到1.812,這表明當(dāng)前長三角各地區(qū)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域仍處于探索階段。各地區(qū)希望借助新技術(shù)實現(xiàn)跨越式發(fā)展,擁抱和借力數(shù)字化的意愿強烈,但由于缺乏前瞻性規(guī)劃及有效部署,因此轉(zhuǎn)型成效不穩(wěn)定、發(fā)展不均勻,無法為區(qū)域經(jīng)濟增長和協(xié)調(diào)發(fā)展提供持續(xù)動能。具體來看,2015―2017 年期間全要素生產(chǎn)率從0.531 大幅增長至1.430,這是由于2016 年G20 杭州峰會通過了《二十國集團數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議》,以及2017 年我國《政府工作報告》[48]參加:中華人民共和國中央人民政府.2017 年政府工作報告[EB/OL].[2021-10-13].https://www.gov.cn/guo wuyuan/2017zfgzbg.htm。首次提出“數(shù)字經(jīng)濟”,隨后各地席卷起一場數(shù)字經(jīng)濟熱潮,并加速推動其深入發(fā)展,以促進區(qū)域經(jīng)濟包容性增長。而2016―2019 年全要素生產(chǎn)率從1.430 降至0.777,則是因為此時各界對數(shù)字經(jīng)濟的理解十分寬泛,行業(yè)劃分、政策實施、企業(yè)執(zhí)行等環(huán)節(jié)難以有效落地,阻礙了數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域發(fā)展的積極作用。而在2019―2020 年全要素生產(chǎn)率又陡然升至1.812,這是新冠疫情倒逼數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型的結(jié)果,疫情快速席卷全球?qū)χ袊?jīng)濟增長和社會治理帶來短期沖擊的同時,也為各產(chǎn)業(yè)和全社會加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型制造了特殊契機。
表2 長三角城市群數(shù)字化轉(zhuǎn)型Malmquist 指數(shù)測算結(jié)果
從分解指標來看,在2015―2017 年間技術(shù)效率變化指數(shù)、技術(shù)進步指數(shù)以及規(guī)模效率變化指數(shù)都有所增長,其中技術(shù)進步指數(shù)以一倍的漲幅對全要素生產(chǎn)率的激增發(fā)揮了關(guān)鍵作用。這與當(dāng)時社會經(jīng)濟發(fā)展狀況密不可分,2016―2017 年是數(shù)字經(jīng)濟迅猛發(fā)展的時期,以數(shù)字技術(shù)為代表的創(chuàng)新多領(lǐng)域、群體性加速突破,實體經(jīng)濟利用數(shù)字經(jīng)濟廣度深度不斷擴展[49]參見:中國信息通信研究院.中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書(2017)[EB/OL].[2017-07-11].http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/201804/t20180426_158452.html。,使得經(jīng)濟社會從傳統(tǒng)的技術(shù)經(jīng)濟范式向數(shù)字經(jīng)濟范式轉(zhuǎn)變,大幅降低經(jīng)濟成本并顯著提升生產(chǎn)效率。在此之后,數(shù)字技術(shù)這一新興領(lǐng)域的發(fā)展問題和瓶頸逐漸顯現(xiàn),導(dǎo)致2016―2019 年間全要素生產(chǎn)率的下降。而在2018―2020 年期間,全要素生產(chǎn)率從0.777 上升至1.812。2019 年底新冠疫情暴發(fā),一系列基于數(shù)字能力的新產(chǎn)品、新模式如線上交易、電子商務(wù)等,有力地推動了我國經(jīng)濟率先復(fù)蘇,為后疫情時代的經(jīng)濟重振注入強勁動力。
2.長三角各城市Malmquist 指數(shù)結(jié)果分析
表3 進一步報告了2015―2020 年長三角各地區(qū)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型全要素生產(chǎn)率變動及分解項。從整體來看,在長三角城市群內(nèi),浙江(TFP=0.961)和安徽(TFP=1.010)兩省數(shù)字化平均發(fā)展水平較為接近,但與江蘇(TFP=1.145)相比仍有一定差距。長三角各地區(qū)的全要素生產(chǎn)率處于0.720 至1.581 之間,各城市間的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率差異較大。受地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、開放程度以及新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的影響,雖然我國數(shù)字經(jīng)濟總體發(fā)展情況向好,但地區(qū)間不均衡現(xiàn)象仍然存在,嚴重阻礙了生產(chǎn)要素自由有序流動,不利于跨地區(qū)的協(xié)作和共享[50]參見:夏艷艷,關(guān)鳳利,馮超.新時代中國區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的新內(nèi)涵及時代意義[J].學(xué)術(shù)探索,2022(3):45-53。。
表3 2015―2020 年長三角各城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型Malmquist 指數(shù)及分解項
新古典增長理論和內(nèi)生增長理論突破了傳統(tǒng)理論中“資本積累是經(jīng)濟增長的決定性因素”這一觀點,均認為技術(shù)進步是長期經(jīng)濟增長的重要要素,亦是全要素生產(chǎn)率提升的關(guān)鍵。正如表3結(jié)果可知,23 個城市中僅滁州、杭州、合肥、蕪湖、宣城、舟山、鎮(zhèn)江、揚州以及鹽城等9 個地區(qū)的全要素生產(chǎn)率大于1,占比為39%,表明長三角整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率偏低,仍有較多地區(qū)尚未實現(xiàn)數(shù)字資源的有效轉(zhuǎn)化。究其原因可以發(fā)現(xiàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型較好的這些城市都得益于其較高的技術(shù)進步指數(shù)。其中鹽城全要素生產(chǎn)率最高,年均增長率達58.1%。在研究期內(nèi),鹽城的數(shù)字資源投入與資源配置效率同時增長,因此資源浪費或流失等現(xiàn)象較少,促進了數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率的提升;技術(shù)進步對鹽城經(jīng)濟發(fā)展的推動作用仍處于較高水平,反之經(jīng)濟基礎(chǔ)較好的地區(qū)則需更先進的技術(shù)才能拉動經(jīng)濟發(fā)展;且在馬鞍山、銅陵等與鹽城同等規(guī)模地區(qū)的對比下,鹽城的相對效率優(yōu)勢更加凸顯。馬鞍山的全要素生產(chǎn)率最低,年均下降28%,技術(shù)進步指數(shù)的負向影響超過了技術(shù)效率指數(shù)的正向作用。且在數(shù)字化轉(zhuǎn)型全要素生產(chǎn)率小于1 的地區(qū)中,除湖州和南京外,其余地區(qū)的技術(shù)效率變化指數(shù)均大于或等于1,這也側(cè)面驗證了熊彼特“創(chuàng)造性毀滅”理論以及成熟工業(yè)體系的經(jīng)驗,經(jīng)濟增長主要靠技術(shù)創(chuàng)新,而技術(shù)變革對技術(shù)創(chuàng)新的影響明顯高于技術(shù)效率,技術(shù)效率是在技術(shù)變革發(fā)揮作用后,充分利用各種要素進行合理分配,所做出的效率生產(chǎn)[51]參見:王永萍,茅瀧丹,王琦.環(huán)境保護稅法對京津冀上市公司創(chuàng)新的影響研究:基于DEA-Malmquist 指數(shù)分解的分析[J].中國軟科學(xué),2021(S1):339-347。。綜合上述分析可知,技術(shù)進步是影響長三角各個地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率差異的主導(dǎo)因素。
從技術(shù)效率變化指數(shù)來看,湖州、南京、杭州、滁州均小于1,這主要是由于這些地區(qū)在轉(zhuǎn)型初期對數(shù)字化資源投入較大,但數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新要素等資源的經(jīng)濟轉(zhuǎn)化具有一定時滯性,從而導(dǎo)致資源配置效率和生產(chǎn)管理能力的降低。技術(shù)進步指數(shù)則代表一個地區(qū)的要素質(zhì)量和科學(xué)技術(shù)進展,是影響全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵指標。長三角地區(qū)在數(shù)字技術(shù)水平方面仍有較大的提升空間,僅杭州、滁州、合肥、蕪湖、宣城、舟山、鎮(zhèn)江、揚州、鹽城等地大于1,大多城市處于0.9至1 的區(qū)間內(nèi)。
進一步分解技術(shù)效率變化指數(shù),則發(fā)現(xiàn)湖州、南京、杭州、滁州四地資源管理效率低下主要是受到了轉(zhuǎn)型管理制度和投入規(guī)模大小的雙重影響。就純技術(shù)效率指數(shù)而言,除杭州、湖州和南京外,其余20 個城市均大于或等于1,這表明大部分城市的技術(shù)發(fā)展對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程具有促進作用。而杭州、湖州、滁州、常州以及南京的規(guī)模效率變化指數(shù)小于1 則可能存在兩方面的原因,一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型較為成熟的地區(qū)如杭州、南京等地,在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面已有一定規(guī)模基礎(chǔ),進一步深入發(fā)展的過程中會出現(xiàn)規(guī)模報酬增長速度放緩甚至遞減的情況,導(dǎo)致規(guī)模效率較低。另一方面,在數(shù)字化發(fā)展基礎(chǔ)較差的地區(qū)如滁州,通過規(guī)模效應(yīng)實現(xiàn)經(jīng)濟效益增長需要經(jīng)過較長時間的產(chǎn)業(yè)擴張,在此期間內(nèi)規(guī)模效率則普遍較低。
3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型下長三角經(jīng)濟發(fā)展速度與效率比較
在經(jīng)濟高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵時期,黨的十九大報告首次提出提高全要素生產(chǎn)率的緊迫要求,表明提升全要素生產(chǎn)率成為新時期經(jīng)濟提質(zhì)升級的關(guān)鍵所在。本文以人均地區(qū)生產(chǎn)總值衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平,以全要素生產(chǎn)率衡量經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量,進而組合分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下長三角區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀。結(jié)果發(fā)現(xiàn)長三角地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平與經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量并不形成正比,人均地區(qū)生產(chǎn)總值超過15 萬元的杭州、無錫、蘇州等地全要素生產(chǎn)率遠低于人均地區(qū)生產(chǎn)總值為6.8 萬元的鹽城,這表明多地在數(shù)字化資源投入方面存在大量冗余,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資源配置結(jié)構(gòu)尚未達到最佳。在我國經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)背景下,簡單以人均地區(qū)生產(chǎn)總值作為衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的方式已成為過去,取而代之的是發(fā)展速度與質(zhì)量的辯證統(tǒng)一,發(fā)展方式應(yīng)從規(guī)模導(dǎo)向型轉(zhuǎn)向效率導(dǎo)向型,發(fā)展核心從關(guān)注要素投入轉(zhuǎn)向要素生產(chǎn)率的提升和資源配置優(yōu)化。
本文基于投入產(chǎn)出視角,采用長三角23 個城市2015―2020 年的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建共同納入物理要素與無形要素的生產(chǎn)力理論框架,利用DEA-Malmquist 指數(shù)模型對數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響經(jīng)濟增長和資源配置的基本規(guī)律與作用機制進行探討[52]參見:歐陽日輝,李濤.加強數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的理論研究[N].中國社會科學(xué)報,2022-05-26(1)。,為數(shù)字時代的經(jīng)濟增長理論創(chuàng)新提供一定參考。主要結(jié)論如下:長三角城市群數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率呈現(xiàn)“上升―下降―上升”的波動態(tài)勢,其中僅有39%的城市全要素生產(chǎn)率大于1,整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率較低;受技術(shù)基礎(chǔ)和管理水平影響,各地區(qū)轉(zhuǎn)型差異較大,其中鹽城、鎮(zhèn)江、舟山、揚州等地得益于技術(shù)進步與資源管理效率提升的協(xié)同效應(yīng),全要素生產(chǎn)率顯著高于其他地區(qū);數(shù)字化轉(zhuǎn)型全要素生產(chǎn)率受技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)雙重影響,技術(shù)進步指數(shù)影響更大。上述結(jié)論為理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進區(qū)域經(jīng)濟包容性增長提供了重要的啟示。
具有非排他性的數(shù)據(jù)成為數(shù)字時代新興生產(chǎn)要素,深刻改變了要素稟賦的結(jié)構(gòu)和秩序。在數(shù)字基礎(chǔ)、創(chuàng)新要素和合作生態(tài)的共同作用下,傳統(tǒng)要素被不斷數(shù)字化并以指數(shù)級增長進入到經(jīng)濟社會活動中,超越地形地貌、交通運輸、基礎(chǔ)設(shè)施等因素的限制,并產(chǎn)生改造、催化和重組的作用,使區(qū)域經(jīng)濟整體產(chǎn)生增質(zhì)效果[53]參見:白永秀,李嘉雯,王澤潤.數(shù)據(jù)要素:特征、作用機理與高質(zhì)量發(fā)展[J].電子政務(wù),2022(6):23-36。。過去對于生產(chǎn)效率的提升更多集中于對單個生產(chǎn)要素的優(yōu)化升級,如提高人力資本質(zhì)量、加大物質(zhì)資本投入等。但在互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算等數(shù)字技術(shù)的連接作用下,數(shù)據(jù)要素依托其高流動性、強滲透性突破對物理空間的內(nèi)在依賴,通過耦合作用促進要素間的合作,從而提升全要素生產(chǎn)率。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的生產(chǎn)成本與傳統(tǒng)貿(mào)易成本、要素流動成本存在顯著差異,具有成本半數(shù)降低、價值指數(shù)級增長的特征,能夠打破邊際遞減效應(yīng)的瓶頸,為經(jīng)濟增長提供持續(xù)動能[54]參見:馬濤,任昊翔,黃印,等.數(shù)字經(jīng)濟納入空間經(jīng)濟模型的梳理與思考[J].開發(fā)研究,2021(6):10-17。[55]參見:鄭萬騰,趙紅巖,范宏.數(shù)字金融發(fā)展對區(qū)域創(chuàng)新的激勵效應(yīng)研究[J].科研管理,2021(4):138-146。。數(shù)字技術(shù)替代了舊產(chǎn)業(yè)體系中生產(chǎn)流程環(huán)節(jié)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)劃分邊界的技術(shù)部分,并借助高效的網(wǎng)絡(luò)消除了以往管理、生產(chǎn)、運營活動中存在的接點多、效率低等問題,使得時間成本和空間效率得到綜合提升[56]參見:馮圓.數(shù)字化改革背景下的成本管理創(chuàng)新[J].財會月刊,2021(23):68-75。。但從實證結(jié)果來看,當(dāng)前長三角多數(shù)地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍陷入邊際遞減效應(yīng)的困境之中,盡管在計算機、軟件信息等生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的協(xié)助下,企業(yè)能夠利用數(shù)字技術(shù)獲取海量數(shù)據(jù)資源,但數(shù)據(jù)僅僅被獲取與存儲,內(nèi)含的價值尚未被充分挖掘,因此各地區(qū)應(yīng)著重關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效率變革,充分釋放數(shù)字經(jīng)濟的倍增效應(yīng)。
在傳統(tǒng)的經(jīng)濟發(fā)展模式中,由于地理空間和經(jīng)濟空間的高度異質(zhì)性,區(qū)域間的經(jīng)濟發(fā)展水平差距十分明顯。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型搭建起的“數(shù)字橋梁”正在持續(xù)模糊各地區(qū)間的邊界,通過產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)、技術(shù)擴散、功能互補和延伸等效應(yīng)有效打破傳統(tǒng)區(qū)域空間束縛,促進區(qū)域一體化發(fā)展[57]參見:鄧崧,周倩,吳玉麟.我國城市群數(shù)字化發(fā)展非均衡性評估[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2022(4):20-30。。但上文實證結(jié)果表明,長三角數(shù)字化轉(zhuǎn)型全要素生產(chǎn)率在地區(qū)間的上升與下降趨勢差異顯著,數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的優(yōu)勢尚未充分發(fā)揮,因此依托長三角城市群深厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)支撐,加快推動長三角數(shù)字化的效率變革,對深入部署和實現(xiàn)長三角一體化發(fā)展戰(zhàn)略具有重要意義。