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数字新基建对商贸流通业发展的影响与区域异质性分析

2025-03-25 46 上传者：管理员

摘要：本文采用2013-2022年我国30个省域面板数据，将数字新基建细分为信息基础设施、融合基础设施和创新基础设施三个维度，运用固定效应模型实证分析数字新基建对商贸流通业发展的影响机制，并进行区域异质性检验。结论表明：数字新基建能够显著促进商贸流通业发展，其中数字新基建的细分项信息基础设施和创新基础设施的正向促进作用更明显；区域异质性检验显示，数字新基建对东部和中部地区商贸流通业发展的正向影响效应显著，而在西部地区不显著；中介效应分析发现，数字新基建能够通过提升居民收入水平进而促进商贸流通业发展。最后，根据本文研究结论提出相关政策建议。

关键词：
区域经济
商贸流通业
异质性分析
数字新基建
数字经济
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一、引言与文献概述

近年来,党和国家非常重视数字新基建的发展,并将其作为推动我国数字经济发展战略的重要基础工程｡随着数字新基建的快速发展和逐渐完善,其赋能产业经济转型发展的驱动力日益显现,对于推动现代商贸流通业发展的转型升级产生了巨大影响｡数字新基建主要包括信息基础设施､融合基础设施和创新基础设施三个层面,数字新基建对外部环境和技术条件的赋能可以促进生产流通环节的创新(黄韫慧等,2023);数字新基建的发展驱动了商贸流通产业的转型升级,数字新基建能够促进创新要素自由流动､破除信息孤岛并推动产业创新绩效提升(李朝军,2023)｡概而言之,数字新基建为现代商贸流通业发展带来了新的历史性机遇,而商贸流通业发展为数字新基建提供了广泛的应用场景,彼此相互协同促进｡在此背景下,深入探究数字新基建对商贸流通业发展的影响机制,对于促进数字经济时代现代商贸流通业的转型发展具有重要现实意义｡

既有文献关于数字新基建和商贸流通业的相关研究主要集中在三个方面:一是数字新基建对宏观经济､居民消费和相关产业的影响｡罗玉明(2023)研究认为,数字新基建能够对全要素产业链上的人力､技术等要素资源进行整合配置,提高资源的配置效率,推动经济高质量增长;孙婉云(2023)研究表明,数字新基建通过扩大产品服务范围､提高居民收入和高附加值产业发展,能够实现居民消费结构优化升级;刘玉杰(2023)研究发现,数字新基建通过为劳动力和资金要素的有序流动提供良好环境,进而提高区域文化产业聚集水平;李海刚(2022)研究认为,数字新基建可以通过空间集聚竞合关系辐射周边经济体,带动区域集群经济协同发展｡二是对商贸流通业发展的影响｡徐世英(2023)从企业层面研究了数字化转型对商贸流通业发展的影响,认为商贸企业数字化转型可以降低企业经营成本和缓解融资约束,从而提高商贸企业发展质量;廖东声(2023)通过实证分析认为,数字普惠金融发展能使商贸流通企业获取更多融资渠道和金融资源,有利于实现企业经营绩效提升｡三是数字新基建与商贸流通业的相关性研究｡李曲(2023)研究发现,数字新基建能够弥合城乡区域发展的数字鸿沟,推动城乡商贸流通一体化协调发展;尹志洪(2023)研究表明,数字新基建对于商贸流通业的创新效率具有显著推动作用｡有鉴于此,本文在借鉴既有文献成果基础上,采用理论分析与实证研究相结合的方法,探讨数字新基建对商贸流通业发展的影响作用关系及其区域异质性,以期丰富相关领域研究内容,为促进数字新基建与商贸流通业协同发展提供有益的参考｡

二、理论推导与假设提出

数字新基建对商贸流通业发展的直接影响｡传统的基建设施主要依托物理空间和物质资源,通过铁路､公路､航运等基础设施建设方式支持商贸流通体系运行,在经济发展初期发挥了重要的历史作用,但随着传统基础设施建设的不断完善和城镇化率逐渐接近上限,单位基建投资的效率将不断减退,仅单纯依靠传统基建发展的推动很难继续高效提升商贸流通效率,现代商贸流通业的发展亟需新的动力转换｡数字新基建依托宽带入户普及和光纤光缆铺设,在传统基建搭建的物理场景中加入了数字科技和信息通讯元素,借助互联网､云计算､大数据､物联网等数字信息技术力量,能够以较少增量成本触达较多的产业链节点和环节实现资源的精准调配,从而提高现代商贸流通业发展活力和效率｡因此,本文提出假设:

H1:数字新基建对商贸流通业发展具有显著的正向影响｡

数字新基建对区域商贸流通业发展的间接影响｡数字新基建涵盖信息基础设施､融合基础设施以及创新基础设施,需要国家､社会和企业投入巨大的人力､物力和财力,涉及到数字化的新能源､新交通､新流通建设和大数据､云计算､智能算力等信息技术推广应用以及对传统产业的数字化改造升级等诸多领域,具有投资范围广､建设周期长､投入资金大､技术含量高的特点｡由此,数字新基建所涉各领域和各环节需要大量的人力和资本投入,同时必将产生海量的生产资料与生活资料需求,创造出大量新的职业岗位和就业需求甚至新的产业,从而带动居民收入水平和消费能力提升,并最终作用于商贸流通业发展｡因此,提出假设:

H2:数字新基建能够通过提高居民收入水平而间接促进商贸流通业发展｡

三、变量选取､模型构建与数据来源

(一)变量选取

因变量:商贸流通业发展水平(RCC)｡按照国家行业划分标准,本文所指商贸流通业包括批发零售业､邮政仓储与交通运输业､住宿餐饮业三类细分行业｡借鉴张敏(2023)的研究方法,采用省级批发零售业､邮政仓储与交通运输业､住宿餐饮业的年度增加值与常住人口比率表征商贸流通业发展水平｡

自变量:数字新基建水平(Lev)｡参照国家发改委创新和高技术发展司的界定标准并参考霍春辉等(2023)研究方法,将数字新基建划分为信息基础设施､融合基础设施与创新基础设施三个维度,运用熵权法对指标数据进行标准化处理并构建评价矩阵用以衡量数字新基建水平｡其中,信息基础设施(inf)以宽带接入户数和光缆线路长度测算,融合基础设施(mix)以代表智慧公路基础水平的高速公路里程和代表智慧能源基础水平的电力消费量衡量,创新基础设施(inn)以代表创新投入的教育经费支出和代表创新产出的技术市场成交额衡量,最后对以上三个维度测算结果加总得到数字新基建水平｡

表1相关变量统计特征

中介变量:居民收入水平(Inc)｡根据本研究主题要求,采用各省份居民人均可支配收入衡量居民收入水平｡

控制变量(Con):经济发展水平(gdp)采用省级年度生产总值衡量;产业结构(eco)采用第三产业与第二产业增加值比率衡量;人口教育水平(edu)采用常住人口本专科人数与总人口比率衡量;政府财政支持(gov)选取政府公共财政支出总额衡量｡

(二)模型构建

本文探讨数字新基建对商贸流通业发展的影响效应,构建面板数据回归模型如下:

其中,i､t分别为时间､地区;RCC为省域商贸流通业发展水平;Levit为省域数字新基建水平;Con为控制变量集;α0表示截距项,α1和α2分别表示自变量和控制变量的影响系数,εit表示随机扰动项｡

为探究数字经济对商贸流通业发展的作用机制,构建如下三个模型进行检验:

其中,Inc为居民收入水平;α1表示数字新基建对商贸流通业发展影响的总效应;β1､δ1反映居民收入水平在数字新基建与商贸流通业发展影响关系中的中介效应｡

(三)数据来源

本文以我国30个省份(西藏及港澳台地区除外)为研究对象,研究区间为2013-2022年,相关研究数据主要来源于《中国统计年鉴》､国泰安(CSMAR)数字经济研究数据库和Wind数据库｡对于个别年份或地区存在少量数据缺失的情况,利用线性插值法补齐｡同时,本文实证研究的主要工具为stata15软件,对相关指标数据取自然对数处理,相关变量统计特征如表1所示｡

四、实证检验与结果分析

(一)基准回归分析

为确保模型准确性与科学性,本文基于变量数据进行个体效应检验,以选择最优设定模型,结果如表2所示｡首先,通过回归模型进行F检验来判断混合效应模型和固定效应模型的优劣,结果发现被解释变量的P值均小于0.05,故可认为固定效应模型成立;随后,通过对回归模型进行Hausman检验来比较随机效应和固定效应的显著性,结果发现被解释变量的P值均小于0.05｡综合F检验和Hausman检验结果,本文选择固定效应模型进行回归分析｡

基准回归结果如表3所示｡表3第(1)列数据显示,数字新基建(Lev)对商贸流通业(RCC)在1%水平下具有显著的正向作用,说明数字新基建水平越高越能促进商贸流通业发展,故假设H1成立;第(2)-(4)列数据显示,信息基础设施(inf)､融合基础设施(mix)与创新基础设施(inn)分别在1%､5%､1%水平下对商贸流通业发展具有显著正向作用,其中信息基础设施和创新基础设施的作用更明显,说明现阶段对于光纤光缆宽带等新型基础设施建设已较完善,相关科技创新成果已逐渐在实践中应用形成产出,而融合基础设施的正向影响相对较小表明现阶段传统交通能源设施与新型数字基建的融合还有待深化｡此外,经济发展水平(gdp)､产业结构(eco)与商贸流通业发展分别呈现显著正相关影响,而人口教育水平(edu)､政府财政支持(gov)与商贸流通业发展均呈现负相关影响,其原因可能是由于高学历人群向非物质消费升级和公共财政挤占私人消费与投资空间所致｡

(二)稳健性检验

本文采用替换因变量方法对回归结果稳健性进行检验,将商贸流通业总资产水平(Cap)替代商贸流通业发展水平,稳健性检验结果如表4所示｡数字新基建及其细分项信息基础设施､融合基础设施和创新基础设施均呈正相关关系,符号和显著性与基准回归结果一致,表明本文基准回归结果具有可靠性｡

(三)区域异质性分析

本文参照国家统计局区域划分标准,将我国划分为东部､中部和西部三大区域,对数字新基建与商贸流通业发展的影响关系进行区域异质性分析,结果如表5所示｡由表5可知,东部和中部区域数字新基建与商贸流通业发展在5%水平上呈正相关关系,系数分别为1.172和0.848,但在西部区域的促进作用不显著,说明数字新基建需要依托于区域传统基建和经济发展水平对商贸流通效率产生影响,因而导致西部地区数字新基建对商贸流通业发展的促进作用不显著｡

(四)作用机制检验

本文利用中介效应模型检验居民收入水平对数字新基建与商贸流通业发展影响关系的作用机制,结果如表6所示｡表6列(1)中,数字新基建对商贸流通业发展的影响系数为1.353并在1%水平上显著,表明数字新基建能够推动商贸流通业发展;表6列(2)中,数字新基建对居民收入水平的影响系数为2.847并在1%的水平上显著,表明数字新基建显著提升了居民收入水平;表6列(3)中,数字新基建与居民收入水平的影响系数显著为正,说明数字新基建通过提升居民收入水平间接促进了商贸流通业发展,故假设H2得到验证｡

表2个体效应检验结果

表3基准回归结果

表4稳健性检验结果

表5异质性检验结果

表6中介效应检验

五、研究结论与政策建议

本文采用2013-2022年我国30个省域面板数据,运用固定效应模型实证分析数字新基建对商贸流通业发展的影响机制,并进行区域异质性检验｡结论表明:数字新基建能够显著促进商贸流通业发展,其中数字新基建的细分项信息基础设施和创新基础设施的正向促进作用更明显;区域异质性检验显示,数字新基建对东部和中部地区商贸流通业发展的正向影响效应显著,而在西部地区不显著;中介效应分析发现,数字新基建能够通过提升居民收入水平进而促进商贸流通业发展｡

根据以上结论,本文提出如下政策建议:第一,重视数字新基建在信息基础设施､融合基础设施和创新基础设施方面的协同建设,通过提高资源配置效率､技术创新应用､丰富消费场景等促进现代商贸流通业发展;第二,重视数字新基建的区域均衡发展和传统基建的配套建设,在中部和东部区域消除工业互联网､人工智能､区块链､智能算力等新基建与传统行业间的壁垒,在西部地区加强传统基建与数字新基建的配套建设,提高区域产业资源配置和信息传输效率,促进数字信息化赋能商贸流通业发展;第三,重视数字新基建对居民就业和收入增长的影响作用,促进新兴产业､未来产业和商业新模式､新业态的发展,不断提升居民消费能力和消费水平,发挥数字新基建对商贸流通业发展的赋能作用,从而推动我国现代商贸流通业的高水平高质量发展｡

参考文献:

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2.李朝军.数字新基建､流通业集聚与城乡居民消费升级[J].商业经济研究,2023(22)

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4.孙婉云.双重中介效应视角下数字新基建对我国居民消费升级的作用机制[J].商业经济研究,2023(21)

5.刘玉杰,黄韫慧.数字新基建对文化产业集聚的影响:基于准自然实验的研究[J].现代经济探讨,2023(11)

6.李海刚.数字新基建､空间溢出与经济高质量发展[J].经济问题探索,2022(6)

7.许世英,李静.数字化转型对商贸流通业高质量发展的影响研究[J].商业经济研究,2023(24)

8.廖东声,庄定鹏,陈曦.数字普惠金融赋能商贸流通业高质量发展研究[J].商业经济研究,2023(15)

9.李曲.数字新基建对城乡商贸流通一体化的影响研究[J].商业经济研究,2023(16)

10.尹志洪.数字新基建对新零售两阶段创新的影响[J].商业经济研究,2023(8)

11.张敏,李艳.数字经济对商贸流通业效率的影响—兼论技术创新与管理创新的中介机制[J].商业经济研究,2023(18)