服务开放如何影响企业数字化转型※

孙哲远

内容提要：以2008-2020年非金融类上市企业面板数据为基础，探究服务开放对企业数字化转型的影响及其内在机理。研究发现，服务开放显著提升了企业数字化转型水平，且对处于经济发达地区的企业数字化转型的正向影响较强，对资本密集度、海外市场比重及高管持股比例较高的企业数字化转型的正向作用较强。从影响机制看，服务开放通过提高知识整合效应、缓解企业融资约束与提高企业创新意愿促进企业数字化转型水平。营商环境改善能够促进服务开放提升企业数字化水平的效应。

数据作为新兴要素在经济发展过程中的作用日趋重要。数据要素具有较强的流通性特征，不仅可以与传统生产要素相互联结，且具有较强的辐射效应、复制的便捷性以及供给的无限性等独特优势，能够在较大范围内突破传统生产性资源对企业发展推动乏力的困境，进而构成微观组织可持续发展的新引擎(邱洋冬，2020)。随着包括大数据、云计算、人工智能在内的数字技术的开发与应用，产业生态系统整体跨入了数字经济时代，推动制造业企业数字化转型已经在全球范围内的管理者中达成共识，并力促数字经济与传统产业深度融合，这形成企业采用智能制造作为新一轮生产模式变革的重要机遇。

2017年以来，中国数字经济总体规模呈现出稳步上升的态势，并在2020年超越美国成为全球第一。在当前数字经济发展浪潮中，多数生产性企业表现出主动寻求转型的态势，以期充分发挥数字化平台的要素配置效用和产品结构改善效用，有也部分企业是在复杂且严峻的市场环境下被迫进行数字化转型，以求维持自身在市场中的地位。当前新冠肺炎疫情叠加贸易战对企业的正常生产经营活动造成了严重的负面影响，但从另一方面也强化了企业数字化转型的决心，以提升企业韧性。随着全球价值链地位竞争日趋激烈，具有高效、开放且竞争的要素供给环境在企业转型过程中所发挥的作用愈加重要。由此，中国明确提出“要坚持实施更大范围、更宽领域、更深层次对外开放”。《服务贸易创新试点方案》作为一项深化服务领域开放的制度设计，能否借助该项政策效应的发挥来驱动企业数字化转型，成为本文关注的重要问题。

本文拟研究在高水平对外开放背景下，服务开放如何影响国内企业数字化转型。与既有研究相比，本文创新之处在于：第一，研究主题上，为考察微观视角上制造业企业数字化转型所受到宏观贸易创新制度层面所带来的影响，本文采用服务贸易创新试点城市设立政策构造准自然实验，不仅从实证层面有效减少了本文所涉及的反向因果所带来的内生性影响，而且在理论层面拓展了数字经济微观理论研究。第二，机制探索上，区别于以往文献，本文选择基于产业结构宏观视角来考察企业数字化转型的内在机理，选取知识整合、融资约束和企业创新动力三种机制，考察服务贸易创新试点城市设立政策在企业数字化转型过程中所发挥的多重机制作用。第三，异质性分析上，从企业所处生存环境和内部管理结构差异出发，进一步完善开放经济体系下微观组织进行数字化改造的路径，并为相关部门决策提供参考。

国内外学者大多围绕技术、组织和社会这三个因素来探究微观组织数字化转型动力和意愿。在数字经济发展过程中，分析企业数字化转型对企业内部要素配置、产品竞争力和管理模式的影响研究较多，而从外部环境视角出发，探讨影响企业数字化转型的因素较少。虽然中国数字经济规模不断扩大，但不同行业进行数字化转型的程度不尽相同，特别是部分企业的转型仍然面临较多障碍，甚至陷入“数字经济焦虑”，从本质上看，主要体现在企业融资约束和研发能力，只有当制造业企业具有较强的创新能力与所面临的融资约束程度较低时，数字化转型进程方能加快。而服务贸易创新试点的目标，即是鼓励试点城市探索扩大区域服务业双向开放力度，稳步推进金融、技术服务、商贸物流等行业的开放程度。这些行业的开放，降低了数字经济发展所需的各类高级要素的进入门槛(杨以文和郑江淮，2013)，使得服务供应商能够更为精准地为相关企业的生产经营匹配人力资源，提升自身服务效率，进而为企业数字化转型保驾护航。基于此，本文提出假说：

H1：服务开放对企业数字化转型存在正向影响。

服务开放通过缓解企业融资约束影响企业数字化转型，具体表现为研发项目支持和节约交易成本。一方面，数字化转型活动具有高风险和高投入的特征，因而主要制约因素便是企业融资能力的强弱，企业一旦在转型过程中资金链发生断裂，会面临严重的违约风险。也就是说，企业数字化程度提升需要金融机构及其所组成的融资环境的支持。因此，金融业作为生产性服务业中的重要行业，加强金融机构对实体企业的服务能力和二者协调性是解决企业融资约束的有效路径。金融服务环境的改善，既能减少企业从事实体投资的风险，还能给企业数字化转型保留足够的备用金，而且长期稳定的资金供给为企业不断升级工业软硬件设备创造了条件(李青原和章尹赛楠，2021)。另一方面，多数学者认为，中国是典型的银行主导型金融体系，就金融服务开放对企业资产配置的影响而言，外资银行进入能够对国内企业带来同质性效应，激发各类市场主体活力，进而优化企业间资源配置。长期以来，制造业企业面临较高的融资约束和信贷歧视。根据监管溢出假说，外资银行在真实的财务信息收集、筛查和甄别等方面具有更强的专业化能力，外资金融机构进入到中国后，会产生“鲶鱼效应”，能够促使国内金融机构提高自身对多种类型企业的监管效率，进而激励制造业企业更好地运用数字化技术、区块链技术来提高会计信息质量(李旭超等，2021)。特别是在开放程度较高的区域，外来金融机构的进入更有利于通过优化资源配置效率降低制造业企业数字化转型成本，推动企业数字化转型进程。

服务开放可以通过提升企业创新意愿进而为促进企业数字化转型提供技术支点。较多学者认为服务开放是方便企业寻求生产技术革新的重要制度，在为企业提供更为广阔的市场空间的同时，也给予企业缩短技术差距的机遇。根据内生增长理论，东道国融入全球化贸易和跨国投资，能够缩小与发达国家之间的技术差距。一方面，企业可以借助服务开放引来的境外技术型服务企业，尽快掌握国外前沿技术，以降低创新失败的可能性，增强企业数字化转型意愿；
另一方面，境外服务商的加盟会增强区域内要素的流通性，进而在满足要素需求的同时，促进高级生产要素进一步流向高效率生产部门，因而企业会有更强的意愿进行数字化转型(邹国伟等，2018)。另外，与国内投资机构相比，境外投资机构相对拥有更强的全球信息优势，因此一般具有更强的外部监督治理能力，而且更倾向于针对长期项目投资，对创新活动失败相对拥有较高的容忍度，有助于减轻企业管理者的忧虑，保证创新活动的顺利开展。此外，服务开放战略不仅能够推动境外企业进入，还可以促进制造业企业通过利用对外直接投资来融入全球价值链网络，并以此获取境外人才与技术资源，提升自身的创新能力。而且制造企业能够通过建设海外研发基地、海外运营等方式直接将境外的高端生产技术融入到企业的创新活动中，有助于紧跟世界技术进步潮流。

服务开放能够促进研发资源和知识的整合，优化企业要素结构，从而有效推动企业数字化转型。从知识层面上看，数字化转型活动涉及新产品研发、制造流程、管理模式变革等不同领域的知识在企业内部创造、整合与扩散，仅依赖于微观主体在某一项领域内的知识储备来进行数字技术的研发与创新，将会造成创新成本门槛提升。企业为使得数字化转型战略实施尽快见效，需要不断整合源于多学科的知识，并对组织内外部的创新资源进行有效积累和利用，以掌握智能制造过程中的关键技术(李靖华等，2020)。此外，创新要素的配置范围在服务开放政策的影响下得以拓展，并促进市场内的企业、大学、科研院所等多类型的创新主体共同参与到跨区域、跨领域的协同创新活动中，使得单个企业实际承担的数字技术创新任务和创新投资风险降低，且能够进一步正确引导企业数字化转型方向，加快企业数字化转型进程。基于此，本文提出假说：

H2：服务开放通过提升知识整合效应、缓解融资约束和增强企业创新意愿，来促进企业数字化转型。

企业发展有赖于良好的营商环境，而服务开放作为影响营商环境的重要因素，在推动企业数字化转型过程中，如何理清二者关系，值得探究。首先，良好的营商环境中所包含的知识产权保护制度，有助于保障企业间合法化的技术转移，使企业更愿意为新技术投入研发资源，从而有利于进一步发挥服务开放对企业数字化转型的正向效应(杜运周等，2020)。其次，营商环境的改善有助于塑造公平且透明的经营环境，减少企业寻租的可能，吸引更多优质的服务贸易商流入。另外，优化的营商环境可以降低企业技术和人才服务引进过程中额外的制度性交易成本，进而降低企业数字化转型中的无效投入，提升转型效率。营商环境的优化所引发的市场竞争效应，激发区域内微观组织对新产品的研发和投资热情，不断增强转型能力(夏后学等，2019)；
同时，境外服务供应商往往拥有更为先进且丰富的技术服务经验和产品类型，国内制造业企业可以借助技术外溢效应提高自身的数字化转型能力。由此，本文提出假说：

H3：随着营商环境的改善，服务开放将进一步发挥对企业数字化转型的正向效应。

1. 计量模型设定

根据上文理论分析与研究假说，为了检验服务贸易创新试点政策如何影响企业数字化转型，构建如下的回归模型：

DIGTit=α0+α1DIDit+α2Xit+εt+εi+εit

(1)

其中，i表示企业，t表示年份；
DIGTit表示企业数字化转型程度；
DIDit表示服务贸易创新试点区域建立所带来的政策效应；
α0、Xit分别表示常数项和控制变量；
εi表示企业固定效应；
εt表示时间固定效应；
εit为残差项。

2. 变量说明

(1) 被解释变量。企业数字化转型(DIGT)，该变量的测度首先基于上市企业年报中的关键词划分。关键词筛选方法，借鉴袁淳等(2021)，利用历年政府工作报告和数字经济发展报告中的文字描述，筛选出能够体现企业数字化转型特征的关键词，并以此建立企业数字化的词表。随后借鉴杨德明和毕建琴(2019)的方法，使用企业年报中数字化关键词的词频数量占年报总词频数的比重，作为企业数字化转型的代理变量。

(2) 核心解释变量。2016年服务贸易创新试点区域既包括天津、上海、深圳、武汉、广州等东部发达城市，也包括哈尔滨、重庆、西安等西部城市，在范围上涵盖了多种类型和处于不同发展阶段的城市。由此，将服务贸易创新试点政策的实施(DID)视为一项准自然实验，并借助双重差分模型来评估该政策给企业数字化转型所带来的影响。由于服务贸易创新试点建设在2016年提出，故某城市被设立为服务贸易创新试点区域当年及之后的年份DID取值为1，否则取值为0。

(3) 机制变量。知识整合效应(ipc)，借鉴宋德勇等(2022)的研究方法，运用企业专利涉及的新的知识领域数量度量企业知识整合效应，即基于企业每年专利申请所涉及的知识领域信息，得出在新技术领域企业所申请专利的涉及范围(企业当年以前的专利从未涉及过的知识领域)及数量，并与企业当年申请的专利数量相比，再进行标准化处理，进而得到知识整合效应变量。企业融资约束(FC)，借鉴Kaplan等(1997)的方法，采用KZ指数作为制造业企业融资约束的度量指标。该指数值越大，代表企业融资约束程度越高。企业创新意愿(RD)，企业微观层面的研发投入额度能够较为真实地反映企业的创新意愿，因而参考以往研究成果，采用样本企业历年R&D投入与企业总资产的比率，作为衡量企业创新意愿的代理变量。

(4) 门槛变量。营商环境(db)，借鉴粤港澳大湾区研究院发布的《中国城市营商环境评价报告》，对研究所需的门槛变量营商环境进行权重设定与测量(孙哲远，2022)。

(5) 控制变量。企业生产经营活动中其他因素亦会对企业数字化转型产生影响，因此选取企业规模(SIZE)、总资产报酬率(ROA)、资产负债率(LEV)、企业成长性(GROWTH)、财务费用率(FER)、公司年龄(AGE)等为控制变量。

3. 数据来源

本文使用的数据主要来自两个部分。一是微观数据，上市公司财务与投资数据来自Wind数据库和国泰安上市公司数据库，企业发明专利数据主要来自于Incopat数据库。样本的时间区间为2008-2020年，并以A股上市非金融类企业作为研究样本。本文对数据进行如下筛选：删除样本企业中的金融类、房地产类企业；
将研究时间范围内的挂牌ST和退市的企业予以剔除；
对所有连续变量进行1%的缩尾处理，消除异常值的影响，最终得到2070个有效样本。二是宏观数据，营商环境数据主要源于《中国城市统计年鉴》和各城市统计公报。

1. 基准回归

依据前文的分析，为验证服务贸易创新试点政策对企业数字化转型的影响，将被解释变量和核心变量纳入基准回归模型，结果见表1。列(1)未考虑任何控制变量；
列(2)加入控制变量；
列(3)加入控制变量和双向固定效应。变量DID的回归系数始终在1%或5%的统计水平上显著为正，且在加入控制变量后，回归系数有一定程度的增加，表明本文所选取的控制变量是有效的，而且相较于控制组，试点区域的确立显著增强了实验组内的企业数字化转型程度，两者之间存在正向影响关系，这也验证了假说H1。

表1 服务贸易创新试点政策对企业数字化转型的回归结果

2. 平行趋势假定检验

根据前文假说，对处于服务贸易创新试点地区内的企业和未处于试点地区内的企业进行平行趋势检验，定义变量year2009，如果数据为2009年的为1，否则为0，同理定义其余年份，并将其与虚拟变量进行交乘，具体回归结果如表2所示。在政策实施之前交互项的系数不显著，试验区设立后的交互项系数总体呈现出由不显著到显著且正向影响逐渐增强的态势，这说明政策实施所带来的转型效应显著。总而言之，本文选取DID模型来验证服务贸易创新试点政策对企业数字化转型的影响，符合平行趋势假设。

表2 平行趋势假定检验结果

3. 稳健性检验

(1) PSM+DID检验。本文进一步借鉴石大千等(2018)的做法，为了实现样本中实验组和控制组的有效匹配，选择一对一近邻匹配法，并用控制变量表征协变量，从而有效避免选择性偏差问题。具体而言，运用logit方法对服务贸易创新试点地区设立这一虚拟变量以及控制变量进行回归检验，进而计算出倾向匹配后的分值，分值相近的样本被划分至控制组。在分配好实验组和控制组后，还需验证其是否满足共同支撑假设，即显著差异是否存在于筛选的实验组和控制组中。经共同趋势检验匹配后的实验组和控制组并无显著差异，验证了本文选择的PSM+DID方法是有效的。表3中列(1)的回归结果与表1中的回归结果差异较小，因而通过了PSM+DID检验。

(2) 工具变量法。由于服务贸易创新试点城市设立旨在打造对外开放新高地，在选择试点城市的过程中，城市地理区位是上级政府优先考虑的因素，而对外开放水平较高的城市一般会沿海、沿江分布，而通常该类城市气候较为湿润且年均降水量较多，符合工具变量相关性假设(崔日明等，2021)。同时年均降水量(iv)具有严格的外生性，由当地的地理环境所决定，企业数字化转型程度对降雨量没有影响，符合工具变量外生性假设。表3中列(2)和(3)所展示的回归结果表明使用该工具变量有效地避免了内生性问题。

表3 稳健性检验

(3) 排除其他政策的影响。服务贸易创新试点政策作为国家贸易制度创新的尝试，在该项政策实施的同时，中央政府也在部分副省级城市设立国家级新区，该政策的实施有助于高新技术产业的集聚，其中亦包括成立和引进较多数字技术企业，进而对企业数字化转型产生引领作用。因此，参考崔日明等(2021)的做法，为了排除国家级新区设立政策的干扰，根据上市企业的注册地，有选择地剔除处于国家级新区内的企业，估计结果如表3中列(4)所示，DID系数与上文基准回归结果一致，说明服务贸易创新试点政策所引发的制造业企业转型效应确实是由该项政策产生的。

(4) 政策外生性检验。多期双重差分模型的运用有一定的前提条件，其需要保证在该项政策实施之前尚未对研究对象形成有效预期，即需要保证服务开放政策具有严格的外生性。因此，借鉴宋弘等(2019)的方法，建立试验区设立前1年的虚拟变量didb1并加入回归模型中，重新进行回归分析。由表3中列(5)可得，DID系数与上文较为一致，而变量didb1的估计系数并不显著，这表明并不存在预期效应。

(5) 加入基准变量缓解选择的影响。实际上，国家在选择服务贸易创新试点地区时并不是完全随机的。各城市的经济基础、地理区位和资源禀赋方面的差异是能否被确立为试点地区的重要考量因素，而以上差异随着时间推移会对区域贸易发展态势产生潜在异质性的影响，从而导致回归结果存在偏误。为了控制上述差异，本文参考赵涛等(2020)和宋弘等(2019)的方法，将基准因素与时间线性趋势交乘，并纳入到回归模型中，进而控制区域间固有特征差异对企业数字化转型进程的影响，使得实验组与控制组选择的不随机所造成的估计偏差在一定程度上得以缓解。表3中列(6)展示了加入基准变量后的回归结果，DID系数依旧显著为正，表明考虑了地区间固有差异后，回归结果依然稳健。

(6) 更换被解释变量。本文借鉴王宏鸣等(2022)的思路，进一步扩充有关企业数字化转型的关键词至30个，对被解释变量进行重新度量，替换原有被解释变量进行重新回归。表3中列(7)DID系数在1%的水平上显著为正，与表1的回归结果基本一致。

上述稳健性检验结果排除了不同类型因素对回归结果可能带来的干扰，说明本文的结论具有一定的稳健性。

4. 机制检验

基准回归结果表明企业数字化转型确实受到了服务贸易创新试点政策所带来的正向影响，因而本文进一步探究服务开放对企业数字化转型的具体传导路径。上文理论机制部分提出的假设认为，服务开放通过知识整合效应、缓解企业融资约束和增强企业创新意愿对企业数字化转型发挥正向效应。为了验证该假设的合理性，本文构建如下模型：

Mit=β0+β1DIDit+β2∑Xit+εit

(2)

DIGTit=γ0+γ1Mit+γ2∑Xit+εit

(3)

其中，Mit为机制变量。

式(2)验证试验区设立政策对3个机制变量的影响，式(3)检验机制变量对企业数字化转型的作用。具体估计结果见表4。

在传导机制验证方面，表4中列(1)、(3)、(5)的回归结果表明，服务贸易创新试点政策对3个机制变量具有显著的促进作用。结合列(2)、(4)、(6)的回归结果，表明提升知识整合效应、缓解企业融资约束以及提高企业创新意愿均显著推动了企业数字化转型。服务开放为制造业企业的技术升级和产品创新创造了机遇，使得企业管理者在转型投入以及推动智能制造模式推广方面的信心得以恢复，从而对企业数字化转型产生积极影响，本研究结论验证了假说H2。

表4 机制检验结果

5. 异质性分析

通常而言，企业面临着更普遍的信息不对称所带来的供需不匹配，特别是对制造企业的技术创新决策、意愿和效果产生异质性影响。而且服务贸易创新试点政策实施不仅能够创造新的高技能就业岗位，而且出现了低资本密集度行业的市场竞争力进一步下降的情形，使得低资本密集度企业受到冲击，不同资本密集度行业的企业表现出不同的数字化转型程度。

(1) 区域差异。本文根据制造业企业所处城市的级别，将样本划分为处于中心城市(直辖市、副省级城市)与非中心城市两组分别进行回归检验，回归结果见表5。服务贸易创新试点政策对处于不同规模城市内的企业数字化转型都能够产生积极作用，其中在中心城市内的制造业企业，核心变量所产生的作用最为明显。这一估计结果反映了中心城市在市场环境和数字技术服务等方面存在独特优势，且在帮扶制造业企业方面的投入较大，因此，与其他地区相比，制造业企业在该类城市内开展数字化转型活动会更具优势。此外，试验区设立无论是对东部地区还是中西部地区企业数字化转型均具有显著正向影响，特别是对东部地区企业数字化转型的提升作用更大。从目前状况来看，试点地区设立政策对中西部地区企业数字化转型尚有较大的发挥空间。

表5 异质性估计结果(1)

(2) 资本密集度差异。为考察试验区设立对企业数字化转型的行业异质性影响，本文从要素密集度角度进行研究。根据资本密集度的大小，将样本划分为高于均值和低于均值的两种类型企业分别进行回归。表6的实证结果表明，服务贸易创新试点政策设立对高资本密集度型的企业数字化转型具有更强的正向效应，对低资本密集度型企业的影响并不显著，原因可能是数字化技术应用具有一定的知识和资金门槛，这与高资本密集度型企业的高投入发展方向较为契合，而且技术革命所带来的智能化生产对低资本密集度型企业形成冲击，弱化了该类企业产品创新能力。

(3) 海外市场比重差异。本文的被解释变量可以近似看成制造业企业所处的外在数字经济环境，城市的数字经济发展与企业国内市场的关系相比于海外市场则更加紧密。表6的回归结果表明，数字经济对海外市场比重较高的制造业企业的促进作用更大。这其中可能的原因是，更为依托海外市场的制造业企业能够借助服务开放政策机遇，充分利用国内国外两个市场空间和要素更为迅速地实现数字化转型。

表6 异质性回归结果(2)

(4) 高管持股比例差异。本文依据制造业企业内部管理方式差异，将样本按高管持股比例均值划分为高于均值和低于均值的两类企业分别进行分样本回归。表6的回归结果表明，高管持股比例高于均值的企业受数字经济发展的正向影响程度高于低于均值的企业，这可能是因为，持股比例高的高管对于企业经营具有较强的责任心和使命感，会更倾向于利用数字经济发展机遇积极开展企业生产领域的技术升级，进而推动企业数字化转型。

6. 进一步分析

根据前文的叙述，为了验证营商环境在服务开放与企业数字化转型中所发挥的作用，本文进一步运用门槛效应模型进行实证检验。建立如下门槛模型：

DIGTit=θ1FHit(dbit≤ω1)+θ2FHit(ω1ω2)+d1∑uit+εit

(4)

其中，DIGT为被解释变量，表示企业数字化转型；
FH为核心解释变量，参考陈启斐和刘志彪(2014)，采用FH指数来衡量服务贸易开放程度；
db为门槛变量，表示城市营商环境；
I代表指数函数，ω1、ω2代表门槛值，且满足ω1<ω2。

估计结果见表8和表9。一重和二重门槛值分别为7.1550和9.1979。这表明营商环境改善能够在一定程度上帮助受到服务开放程度加大冲击和处于转型阶段的制造业企业承担部分成本，缓解制造业企业的生存压力，增强企业数字化转型意愿和动力，进而更好地促使企业完成数字化转型目标。该结论基本验证了本文所提出的假说H3。

表7 门槛效应的显著性检验

表8 门槛效应估计结果

1. 研究结论

本文以服务贸易创新试点政策设立为准自然实验，考察了服务开放对企业数字化转型的影响，主要得到以下结论：第一，服务开放有利于推动企业数字化转型，在多重稳健性检验下研究结论仍然成立；
第二，服务开放通过推动知识整合、缓解企业融资约束和提高企业创新意愿三种传导途径，实现对企业数字化转型的促进作用；
第三，异质性检验表明，从宏观层面来看，服务开放对东部地区及中心城市内的企业数字化转型的正向效应更强，从微观层面来看，服务开放对高资本密集度、海外市场占比较高和高管持股比例较高的企业数字化转型具有更强的正向影响。门槛效应检验表明，营商环境改善有助于增强服务开放对企业数字化转型的正向效应。

2. 政策建议

第一，坚持全面建设高水平对外开放体系，将企业数字化转型作为经济发展模式转型的重要突破口。受贸易战和新冠肺炎疫情的叠加影响，企业生存和发展环境正变得日趋复杂，而多领域、高水平的服务贸易制度创新体系能够有效刺激生产主体进行技术升级，促使企业生产模式变革，推动数字经济发展助力制造业转型。

第二，立足于技术创新环境实际，从战略层面推进数字经济与实体经济深度融合以及企业数字化转型。在要素供给和创新生态构建方面，充分借鉴发达国家发展经验，加强对跨国服务企业的学习与交流，降低企业数字化改造风险，提高企业管理者在新技术研发与应用方面的主观意愿。

第三，根据各地资源禀赋特征，稳步推进区域数字经济协调发展。特别是循序渐进地推进对非中心城市及中西部地区企业数字化转型的帮扶，鼓励欠发达地区借鉴东部地区先行经验，以实现区域发展优势互补，提高国内不同类型企业数字化转型的协调性，进而实现经济高质量发展。

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