Abstract

Bu çalışmada 2017-2022 dönemi için AB örnekleminde dijitalleşmenin ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin mekansal bağımlılığı dikkate alarak incelenmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda çalışmada mekansal panel veri yöntemi kullanılmıştır. Mekansal tanılayıcı Moran’s I testi, LM ve dirençli LM testleri analiz modellerinde mekansal bağımlılığın varlığını tespit etmişlerdir. Mekansal panel veri analizi sonuçlarına göre DESI indeksi, bağlantı, dijital teknolojilerin entegrasyonu ve kamu hizmetlerinin dijitalleşmenin ekonomik büyüme üzerinde istatistiki olarak anlamlı düzeyde pozitif doğrudan etkisi vardır. Bu dijital göstergelerden farklı olarak beşeri sermaye dijital göstergesinin ise ekonomik büyüme üzerinde istatistiki olarak anlamlı düzeyde negatif doğrudan etkisi vardır. Ayrıca DESI indeksi, dijital teknolojilerinin entegrastonu ve kamu hizmetlerinin dijitalleşmesi göstergelerinin ekonomik büyüme üzerinde doğrudan etkilerinin yaklaşık beş katı kadar dolaylı etkileri vardır. Bu sonuç AB genelinde dijitalleşmenin mekansal yayılma potansiyelini göstermektedir. Bu göstergelerden farklı olarak bağlantı dijital göstergesinin ekonomik büyüme üzerinde istatistiki olarak anlamlı düzeyde dolaylı etkisi yoktur. Dijital göstergelerin dolaylı etkilerinin farklılaşması dijitalleşmenin doğası gereği fiziki altyapı gerektiren alanlarda yayılmanın etkisinin zayıf; yapay zeka, bulut bilişim, büyük veri ve nesnelerin interneti gibi dijital teknolojilerin entegrasyonu alanlarında yayılma etkisinin güçlü olmasına bağlanabilir. Son olarak modelde kullanılan ticari açıklık, kamu harcamaları ve nüfus büyümesi kontrol değişkenlerinin ekonomik büyüme üzerinde istatistiki olarak anlamlı düzeyde negatif doğrudan etkileri olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract

This study aims to examine the impact of digitalization on economic growth in an EU sample for the period 2017-2022, taking into account spatial dependence. To this end, the study uses a spatial panel data method. Moran’s I test, LM test, and robust LM test detected the presence of spatial dependence in the analysis models. According to the results of the spatial panel data analysis, the DESI index, connectivity, integration of digital technologies, and digitalization of public services have a statistically significant positive direct impact on economic growth. In contrast, the digital human capital indicator has a statistically significant negative direct impact on economic growth. Furthermore, the DESI index, integration of digital technologies, and digitalization of public services indicators have approximately five times greater indirect impacts on economic growth than their direct impacts. This result demonstrates the spatial diffusion potential of digitalization across the EU. Unlike these indicators, the digital connectivity indicator has no statistically significant indirect impact on economic growth. The diffusion of the indirect impacts of digital indicators indicates that the diffusion effect is weak in areas requiring physical infrastructure due to the nature of digitalization; This can be attributed to the strong spillover effect in areas such as the integration of digital technologies like artificial intelligence, cloud computing, big data, and the Internet of Things. Finally, the model concludes that the control variables used—trade openness, government spending, and population growth—have statistically significant negative direct effects on economic growth.

Structured Abstract

Introduction and Aim of The Study

This study has two objectives: to examine whether the Digital Single Market policy adopted by EU countries is being hindered by regulatory measures, and to determine the geographical spread of digitalisation within the Union. In line with these objectives, the impact of digitalisation on economic growth was analysed using a spatial panel data method for a sample of 27 EU countries over the 2017–2022 period.The study makes three contributions: firstly, it examines the impact of digitalisation on growth within the EU sample by taking spatial spillover effects into account; and secondly, it decomposes this impact into linear and indirect components. Thirdly, the impact of the DESI components—connectivity, human capital, the integration of digital technologies and digital public services—on economic growth is examined separately at the component level. The effects of these DESI components on economic growth are compared in order to determine the extent to which regulations implemented in EU countries have hindered the spatial spread of digitalisation.

Methods

The results of the Pesaran CD and Moran’s I tests examine the presence of spatial dependence in the models. According to the findings of the LM and robust LM tests, the source of spatial dependence in the models is spatial error and spatial lag. However, the results of the F and Hausman tests indicate that the fixed-effects estimator is the most efficient estimator. Following a synthesis of the findings, it has been concluded that the most appropriate model is the fixed-effects SACFE model.

Findings

According to the findings, the DESI, connectivity, the integration of digital technologies and the digitalisation of public services have a positive impact on economic growth. However, human capital has a negative direct impact on economic growth. The findings of the fixed-effects estimator indicate that human capital has a positive effect on economic growth; however, this relationship changes when the weight matrix is included in the equation. As a result of this change, the direction of this effect becomes negative. This finding suggests that the increase in human capital within the country may hinder economic growth through labour migration. Furthermore, through spatial spillover, this increase simultaneously leads to similar effects in neighbouring countries. When the effect of spatial spillover is taken into account, whilst the direction of the effect of human capital on economic growth changes amongst the digitalisation indicators, the estimated coefficients indicating the effect of other digitalisation indicators on economic growth differ. This finding indicates that, if spatial spillover is not taken into account, the estimated coefficients from traditional panel data methods are biased and inconsistent. The difference in fit measures between the fixed-effects estimator and the spatial panel data model also demonstrates the necessity of incorporating a weight matrix into the economic model.

Concusion and Discussion

Following the disaggregation of direct and indirect effects, the DESI index revealed that the strength of indirect effects—arising from the integration of digital technologies and the digitalisation of public services—is approximately five times greater than that of direct effects. This difference confirms the potential for the spatial spillover of digitalisation within the EU. This situation demonstrates the necessity of the Digital Single Market policy implemented by the EU. Investment in digitalisation under the Digital Single Market policy will not only boost that country’s economic growth but will also have a positive impact on the economic growth of other EU countries. The findings indicate that the Digital Single Market policy has been successful. Digitalisation is driven not by local investment, but by cross-border spillovers resulting from spatial interactions. In this context, the findings suggest that the indirect effects of the connectivity indicator on economic growth are negligible. The difference between the connectivity indicator and other digitalisation indicators is attributed to the physical nature of connectivity infrastructure and the low potential for digital spillover. Furthermore, this can be interpreted as market fragmentation within the EU and regulations posing significant barriers to spatial spillovers.

Recommendations

The recommendations that are presented to policymakers and researchers are based on the findings. In consideration of the spatial spillover effects of the integration of digital technologies, it is evident that investments in digitalisation – such as artificial intelligence, cloud computing and big data – in EU countries will have impacts that extend beyond geographical boundaries. For the EU – which lags behind the US and China in ICT exports – to regain the export share it has lost, it must actively implement the Digital Single Market policy and remove the regulatory barriers that pose significant obstacles to spatial spillover. Finally, the study has two limitations: the lack of consideration of data constraints and the issue of endogeneity between variables.

Yapılandırılmış Özet

Giriş ve Çalışmanın Amacı

Bu çalışmanın iki amacı vardır: AB ülkeleri tarafından benimsenen Dijital Tek Pazar politikasının düzenleyici önlemler nedeniyle engellenip engellenmediğini incelemek ve Birlik içindeki dijitalleşmenin coğrafi dağılımını belirlemek. Bu amaçlar doğrultusunda, 2017–2022 dönemi boyunca 27 AB ülkesinden oluşan bir örneklem üzerinde, dijitalleşmenin ekonomik büyüme üzerindeki etkisi mekansal panel veri yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışma üç katkı sağlamaktadır: ilk olarak, mekansal yayılma etkilerini dikkate alarak AB örneklemindeki dijitalleşmenin büyüme üzerindeki etkisini incelemektedir; ikinci olarak, bu etkiyi doğrusal ve dolaylı bileşenlere ayırmaktadır. Üçüncü olarak, DESI bileşenlerinin —bağlantı, beşeri sermaye, dijital teknolojilerin entegrasyonu ve dijital kamu hizmetleri— ekonomik büyüme üzerindeki etkisi, bileşen düzeyinde ayrı ayrı incelenmektedir. AB ülkelerinde uygulanan düzenlemelerin dijitalleşmenin mekansal yayılmasını ne ölçüde engellediğini belirlemek amacıyla, bu DESI bileşenlerinin ekonomik büyüme üzerindeki etkileri karşılaştırılmıştır.

Yöntem

Pesaran CD ve Moran’s I testlerinin sonuçları, modellerde mekansal bağımlılığın varlığını incelemektedir. LM ve sağlam LM testlerinin bulgularına göre, modellerdeki mekansal bağımlılığın kaynağı mekansal hata ve mekansal gecikmedir. Bununla birlikte, F ve Hausman testlerinin sonuçları, sabit etkiler tahmincisinin en verimli tahminci olduğunu göstermektedir. Bulguların sentezlenmesi sonucunda, en uygun modelin sabit etkilerli SACFE modeli olduğu sonucuna varılmıştır.

Bulgular

Bulgulara göre, DESI, bağlantı, dijital teknolojilerin entegrasyonu ve kamu hizmetlerinin dijitalleşmesi ekonomik büyüme üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir. Bununla birlikte, beşeri sermaye ekonomik büyüme üzerinde doğrudan olumsuz bir etkiye sahiptir. Sabit etkiler tahmincisinin bulguları, insan sermayesinin ekonomik büyüme üzerinde olumlu bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir; ancak bu ilişki, ağırlık matrisi denkleme dahil edildiğinde değişmektedir. Bu değişimin sonucu olarak, söz konusu etkinin yönü olumsuz hale gelmektedir. Bu bulgu, ülke içindeki insan sermayesindeki artışın işgücü göçü yoluyla ekonomik büyümeyi engelleyebileceğini göstermektedir. Ayrıca, mekânsal yayılma yoluyla bu artış, komşu ülkelerde de eşzamanlı olarak benzer etkilere yol açmaktadır. Mekânsal yayılmanın etkisi dikkate alındığında, dijitalleşme göstergeleri arasında insan sermayesinin ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin yönü değişirken, diğer dijitalleşme göstergelerinin ekonomik büyüme üzerindeki etkisini gösteren tahmin edilen katsayılar farklılık göstermektedir. Bu bulgu, mekânsal yayılma dikkate alınmadığında, geleneksel panel veri yöntemlerinden elde edilen tahmin katsayılarının önyargılı ve tutarsız olduğunu göstermektedir. Sabit etkiler tahmincisi ile mekansal panel veri modeli arasındaki uyum ölçütlerindeki fark da ekonomik modele bir ağırlık matrisinin dahil edilmesinin gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Sonuç ve Tartışma

Doğrudan ve dolaylı etkilerin ayrıştırılmasının ardından, DESI endeksi, dijital teknolojilerin entegrasyonu ve kamu hizmetlerinin dijitalleşmesinden kaynaklanan dolaylı etkilerin gücünün, doğrudan etkilerin gücünden yaklaşık beş kat daha fazla olduğunu ortaya koymuştur. Bu fark, AB içinde dijitalleşmenin mekansal yayılma potansiyelini teyit etmektedir. Bu durum, AB tarafından uygulanan Dijital Tek Pazar politikasının gerekliliğini ortaya koymaktadır. Dijital Tek Pazar politikası kapsamında dijitalleşmeye yapılan yatırımlar, sadece ilgili ülkenin ekonomik büyümesini hızlandırmakla kalmayacak, aynı zamanda diğer AB ülkelerinin ekonomik büyümesi üzerinde de olumlu bir etki yaratacaktır. Bulgular, Dijital Tek Pazar politikasının başarılı olduğunu göstermektedir. Dijitalleşme, yerel yatırımlarla değil, mekansal etkileşimlerden kaynaklanan sınır ötesi yayılma etkileriyle yönlendirilmektedir. Bu bağlamda, bulgular bağlantı göstergesinin ekonomik büyüme üzerindeki dolaylı etkilerinin ihmal edilebilir düzeyde olduğunu göstermektedir. Bağlantı göstergesi ile diğer dijitalleşme göstergeleri arasındaki fark, bağlantı altyapısının fiziksel doğasına ve dijital yayılma potansiyelinin düşük olmasına atfedilebilir. Ayrıca bu durum, AB içindeki pazar parçalanması ve mekansal yayılma etkilerine önemli engeller oluşturan düzenlemeler olarak yorumlanabilir.

Öneriler

Politika yapıcılarına ve araştırmacılara sunulan öneriler, bu bulgulara dayanmaktadır. Dijital teknolojilerin entegrasyonunun mekânsal yayılma etkileri göz önüne alındığında, AB ülkelerinde yapay zeka, bulut bilişim ve büyük veri gibi dijitalleşme alanlarındaki yatırımların coğrafi sınırların ötesine uzanan etkileri olacağı açıktır. BİT ihracatında ABD ve Çin’in gerisinde kalan AB’nin kaybettiği ihracat payını geri kazanabilmesi için, Dijital Tek Pazar politikasını aktif olarak uygulaması ve mekansal yayılma etkilerine önemli engeller teşkil eden düzenleyici engelleri ortadan kaldırması gerekmektedir. Son olarak, bu çalışmanın iki sınırlılığı bulunmaktadır: veri kısıtlamalarının dikkate alınmaması ve değişkenler arasındaki içsellik sorunu.

ملخص منظم

مقدمة وأهداف الدراسة

تهدف هذه الدراسة إلى تحقيق هدفين: أولاً، دراسة ما إذا كانت سياسة «السوق الرقمية الموحدة» التي اعتمدتها دول الاتحاد الأوروبي تواجه عوائق بسبب التدابير التنظيمية؛ وثانياً، تحديد الانتشار الجغرافي للرقمنة داخل الاتحاد. وتماشياً مع هذين الهدفين، تم تحليل تأثير الرقمنة على النمو الاقتصادي باستخدام طريقة البيانات اللوحية المكانية لعينة مكونة من 27 دولة من دول الاتحاد الأوروبي خلال الفترة 2017–2022. تقدم الدراسة ثلاث مساهمات: أولاً، تبحث تأثير الرقمنة على النمو ضمن عينة دول الاتحاد الأوروبي من خلال أخذ الآثار غير المباشرة المكانية في الاعتبار؛ وثانياً، تقسم هذا التأثير إلى مكونات خطية وغير مباشرة. ثالثاً، يتم بحث تأثير مكونات مؤشر DESI —الربط، ورأس المال البشري، وتكامل التقنيات الرقمية، والخدمات العامة الرقمية— على النمو الاقتصادي بشكل منفصل على مستوى كل مكون. يتم مقارنة تأثيرات مكونات مؤشر DESI هذه على النمو الاقتصادي من أجل تحديد المدى الذي أعاقت فيه اللوائح المنفذة في دول الاتحاد الأوروبي الانتشار المكاني للتحول الرقمي.

المنهجية

تفحص نتائج اختباري Pesaran CD و Moran’s I وجود التبعية المكانية في النماذج. ووفقًا لنتائج اختباري LM و LM القوي، فإن مصدر التبعية المكانية في النماذج هو الخطأ المكاني والتأخر المكاني. ومع ذلك، تشير نتائج اختباري F و Hausman إلى أن مُقدِّر التأثيرات الثابتة هو المُقدِّر الأكثر كفاءة. وبعد تجميع النتائج، تم التوصل إلى أن النموذج الأنسب هو نموذج SACFE ذو التأثيرات الثابتة.

النتائج

وفقًا للنتائج، فإن مؤشر DESI، والاتصال، وتكامل التقنيات الرقمية، ورقمنة الخدمات العامة لها تأثير إيجابي على النمو الاقتصادي. ومع ذلك، فإن رأس المال البشري له تأثير مباشر سلبي على النمو الاقتصادي. تشير نتائج مُقدِّر التأثيرات الثابتة إلى أن رأس المال البشري له تأثير إيجابي على النمو الاقتصادي؛ إلا أن هذه العلاقة تتغير عند إدراج مصفوفة الأوزان في المعادلة. ونتيجة لهذا التغيير، يصبح اتجاه هذا التأثير سالبًا. وتشير هذه النتيجة إلى أن الزيادة في رأس المال البشري داخل البلد قد تعوق النمو الاقتصادي من خلال هجرة اليد العاملة. علاوة على ذلك، تؤدي هذه الزيادة، من خلال الانتشار المكاني، إلى آثار مماثلة في البلدان المجاورة في الوقت نفسه. وعندما يؤخذ تأثير الانتشار المكاني في الاعتبار، فإن اتجاه تأثير رأس المال البشري على النمو الاقتصادي يتغير باختلاف مؤشرات الرقمنة، كما تختلف المعاملات المقدرة التي تشير إلى تأثير مؤشرات الرقمنة الأخرى على النمو الاقتصادي. وتشير هذه النتيجة إلى أنه في حالة عدم أخذ الانتشار المكاني في الاعتبار، فإن المعاملات المقدرة باستخدام طرق بيانات الألواح التقليدية تكون متحيزة وغير متسقة. كما أن الاختلاف في مقاييس الملاءمة بين مُقدِّر التأثيرات الثابتة ونموذج البيانات اللوحية المكانية يبرهن على ضرورة دمج مصفوفة الأوزان في النموذج الاقتصادي.

الاستنتاجات والمناقشة

بعد تفصيل الآثار المباشرة وغير المباشرة، كشف مؤشر DESI أن قوة الآثار غير المباشرة — الناشئة عن تكامل التقنيات الرقمية ورقمنة الخدمات العامة — تزيد بنحو خمسة أضعاف عن قوة الآثار المباشرة. ويؤكد هذا الاختلاف إمكانية حدوث آثار غير مباشرة للرقمنة داخل الاتحاد الأوروبي. ويوضح هذا الوضع ضرورة سياسة «السوق الرقمية الموحدة» التي ينفذها الاتحاد الأوروبي. فالاستثمار في الرقمنة في إطار سياسة «السوق الرقمية الموحدة» لن يعزز النمو الاقتصادي لتلك الدولة فحسب، بل سيكون له أيضًا تأثير إيجابي على النمو الاقتصادي لدول الاتحاد الأوروبي الأخرى. وتشير النتائج إلى أن سياسة «السوق الرقمية الموحدة» قد حققت نجاحًا. لا يُحرك الرقمنة الاستثمار المحلي، بل الآثار غير المباشرة العابرة للحدود الناتجة عن التفاعلات المكانية. وفي هذا السياق، تشير النتائج إلى أن الآثار غير المباشرة لمؤشر الاتصال على النمو الاقتصادي لا تكاد تُذكر. ويعزى الفرق بين مؤشر الاتصال ومؤشرات الرقمنة الأخرى إلى الطبيعة المادية للبنية التحتية للاتصال، وإمكانية انتشار الآثار الرقمية المنخفضة. علاوة على ذلك، يمكن تفسير ذلك على أنه تجزئة للسوق داخل الاتحاد الأوروبي، وأن اللوائح التنظيمية تشكل عوائق كبيرة أمام الآثار غير المباشرة المكانية.

التوصيات

تستند التوصيات المقدمة إلى صانعي السياسات والباحثين إلى هذه النتائج. وبالنظر إلى الآثار المترتبة على تكامل التقنيات الرقمية على الصعيد المكاني، يتضح أن الاستثمارات في مجال الرقمنة – مثل الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية والبيانات الضخمة – في دول الاتحاد الأوروبي سيكون لها تأثيرات تتجاوز الحدود الجغرافية.

ولكي يستعيد الاتحاد الأوروبي – الذي يتخلف عن الولايات المتحدة والصين في صادرات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات – حصته التصديرية التي فقدها، يجب عليه أن ينفذ بنشاط سياسة «السوق الرقمية الموحدة» ويزيل الحواجز التنظيمية التي تشكل عقبات كبيرة أمام الآثار المترتبة على الانتشار المكاني. وأخيرًا، تنطوي الدراسة على قيدين: عدم مراعاة قيود البيانات ومسألة الارتباط الداخلي بين المتغيرات.

Résumé structuré

Introduction et objectif de l’étude

La présente étude poursuit deux objectifs : examiner si la politique du marché unique numérique adoptée par les pays de l’UE est entravée par des mesures réglementaires, et déterminer la répartition géographique de la numérisation au sein de l’Union. Conformément à ces objectifs, l’impact de la numérisation sur la croissance économique a été analysé à l’aide d’une méthode de données de panel spatiales pour un échantillon de 27 pays de l’UE sur la période 2017-2022. Cette étude apporte trois contributions : premièrement, elle examine l’impact de la numérisation sur la croissance au sein de l’échantillon de l’UE en tenant compte des retombées spatiales ; deuxièmement, elle décompose cet impact en composantes linéaires et indirectes ; troisièmement, l’impact des composantes du DESI — connectivité, capital humain, intégration des technologies numériques et services publics numériques — sur la croissance économique est examiné séparément au niveau de chaque composante. Les effets de ces composantes du DESI sur la croissance économique sont comparés afin de déterminer dans quelle mesure les réglementations mises en œuvre dans les pays de l’UE ont entravé la diffusion spatiale de la numérisation.

Méthodes

Les résultats des tests CD de Pesaran et I de Moran permettent d’examiner la présence d’une dépendance spatiale dans les modèles. Selon les conclusions des tests LM et LM robustes, la source de la dépendance spatiale dans les modèles réside dans l’erreur spatiale et le décalage spatial. Cependant, les résultats des tests F et de Hausman indiquent que l’estimateur à effets fixes est l’estimateur le plus efficace. À l’issue d’une synthèse des résultats, il a été conclu que le modèle le plus approprié est le modèle SACFE à effets fixes.

Résultats

D’après les résultats, le DESI, la connectivité, l’intégration des technologies numériques et la numérisation des services publics ont un impact positif sur la croissance économique. En revanche, le capital humain a un impact direct négatif sur la croissance économique. Les résultats de l’estimateur à effets fixes indiquent que le capital humain a un effet positif sur la croissance économique ; toutefois, cette relation change lorsque la matrice de pondération est incluse dans l’équation. À la suite de ce changement, le sens de cet effet devient négatif. Ce résultat suggère que l’augmentation du capital humain au sein du pays pourrait entraver la croissance économique par le biais de la migration de main-d’œuvre. De plus, par le biais de retombées spatiales, cette augmentation entraîne simultanément des effets similaires dans les pays voisins. Lorsque l’effet des retombées spatiales est pris en compte, alors que le sens de l’effet du capital humain sur la croissance économique varie selon les indicateurs de numérisation, les coefficients estimés indiquant l’effet des autres indicateurs de numérisation sur la croissance économique diffèrent. Ce résultat indique que, si les retombées spatiales ne sont pas prises en compte, les coefficients estimés à partir des méthodes traditionnelles de données de panel sont biaisés et incohérents. La différence entre les mesures d’ajustement de l’estimateur à effets fixes et du modèle de données de panel spatial démontre également la nécessité d’intégrer une matrice de pondération dans le modèle économique.

Conclusion et discussion

À la suite de la désagrégation des effets directs et indirects, l’indice DESI a révélé que l’ampleur des effets indirects — découlant de l’intégration des technologies numériques et de la numérisation des services publics — est environ cinq fois supérieure à celle des effets directs. Cette différence confirme le potentiel de retombées spatiales de la numérisation au sein de l’UE. Cette situation démontre la nécessité de la politique du marché unique numérique mise en œuvre par l’UE. Les investissements dans la numérisation dans le cadre de cette politique stimuleront non seulement la croissance économique du pays concerné, mais auront également un impact positif sur la croissance économique des autres pays de l’UE. Les résultats indiquent que la politique du marché unique numérique a été couronnée de succès. La numérisation n’est pas tirée par les investissements locaux, mais par des retombées transfrontalières résultant d’interactions spatiales. Dans ce contexte, les résultats suggèrent que les effets indirects de l’indicateur de connectivité sur la croissance économique sont négligeables. La différence entre l’indicateur de connectivité et d’autres indicateurs de numérisation s’explique par la nature physique des infrastructures de connectivité et le faible potentiel de retombées numériques. En outre, cela peut être interprété comme une fragmentation du marché au sein de l’UE et comme des réglementations constituant des obstacles importants aux retombées spatiales.

Recommandations

Les recommandations présentées aux décideurs politiques et aux chercheurs s’appuient sur ces résultats. Compte tenu des retombées spatiales de l’intégration des technologies numériques, il est évident que les investissements dans la numérisation – tels que l’intelligence artificielle, le cloud computing et le big data – dans les pays de l’UE auront des répercussions qui s’étendront au-delà des frontières géographiques.

Pour que l’UE – qui accuse un retard par rapport aux États-Unis et à la Chine en matière d’exportations de TIC – regagne la part d’exportation qu’elle a perdue, elle doit mettre en œuvre activement la politique du marché unique numérique et supprimer les barrières réglementaires qui constituent des obstacles importants aux retombées spatiales. Enfin, l’étude présente deux limites : la non-prise en compte des contraintes liées aux données et la question de l’endogénéité entre les variables.

Resumen estructurado

Introducción y objetivo del estudio

Este estudio tiene dos objetivos: examinar si la política del Mercado Único Digital adoptada por los países de la UE se ve obstaculizada por medidas reguladoras, y determinar la distribución geográfica de la digitalización dentro de la Unión. En consonancia con estos objetivos, se analizó el impacto de la digitalización en el crecimiento económico utilizando un método de datos de panel espacial para una muestra de 27 países de la UE durante el periodo 2017-2022. El estudio aporta tres contribuciones: en primer lugar, examina el impacto de la digitalización en el crecimiento dentro de la muestra de la UE teniendo en cuenta los efectos de contagio espaciales; en segundo lugar, descompone este impacto en componentes lineales e indirectos; y, en tercer lugar, examina por separado, a nivel de cada componente, el impacto de los componentes del DESI —conectividad, capital humano, integración de las tecnologías digitales y servicios públicos digitales— en el crecimiento económico. Se comparan los efectos de estos componentes del DESI sobre el crecimiento económico con el fin de determinar en qué medida las regulaciones aplicadas en los países de la UE han obstaculizado la expansión espacial de la digitalización.

Métodos

Los resultados de las pruebas CD de Pesaran y I de Moran examinan la presencia de dependencia espacial en los modelos. Según los resultados de las pruebas LM y LM robusta, la fuente de la dependencia espacial en los modelos es el error espacial y el retraso espacial. Sin embargo, los resultados de las pruebas de F y de Hausman indican que el estimador de efectos fijos es el más eficiente. Tras una síntesis de los resultados, se ha concluido que el modelo más adecuado es el modelo SACFE de efectos fijos.

Resultados

Según los resultados, el DESI, la conectividad, la integración de las tecnologías digitales y la digitalización de los servicios públicos tienen un impacto positivo en el crecimiento económico. Sin embargo, el capital humano tiene un impacto directo negativo en el crecimiento económico. Los resultados del estimador de efectos fijos indican que el capital humano tiene un efecto positivo en el crecimiento económico; no obstante, esta relación cambia cuando se incluye la matriz de pesos en la ecuación. Como consecuencia de este cambio, la dirección de este efecto pasa a ser negativa. Este hallazgo sugiere que el aumento del capital humano dentro del país puede obstaculizar el crecimiento económico a través de la migración laboral. Además, a través del efecto de contagio espacial, este aumento provoca simultáneamente efectos similares en los países vecinos. Cuando se tiene en cuenta el efecto de contagio espacial, si bien la dirección del efecto del capital humano sobre el crecimiento económico varía entre los distintos indicadores de digitalización, los coeficientes estimados que indican el efecto de otros indicadores de digitalización sobre el crecimiento económico difieren. Este hallazgo indica que, si no se tiene en cuenta el efecto de contagio espacial, los coeficientes estimados a partir de los métodos tradicionales de datos de panel son sesgados e inconsistentes. La diferencia en las medidas de ajuste entre el estimador de efectos fijos y el modelo de datos de panel espacial también demuestra la necesidad de incorporar una matriz de ponderación en el modelo económico.

Conclusión y discusión

Tras la desagregación de los efectos directos e indirectos, el índice DESI reveló que la intensidad de los efectos indirectos —derivados de la integración de las tecnologías digitales y la digitalización de los servicios públicos— es aproximadamente cinco veces mayor que la de los efectos directos. Esta diferencia confirma el potencial de los efectos de contagio espaciales de la digitalización dentro de la UE. Esta situación pone de manifiesto la necesidad de la política del Mercado Único Digital aplicada por la UE. La inversión en digitalización en el marco de la política del Mercado Único Digital no solo impulsará el crecimiento económico de ese país, sino que también tendrá un impacto positivo en el crecimiento económico de otros países de la UE. Los resultados indican que la política del Mercado Único Digital ha sido un éxito. La digitalización no viene impulsada por la inversión local, sino por los efectos de contagio transfronterizos resultantes de las interacciones espaciales. En este contexto, los resultados sugieren que los efectos indirectos del indicador de conectividad sobre el crecimiento económico son insignificantes. La diferencia entre el indicador de conectividad y otros indicadores de digitalización se atribuye a la naturaleza física de las infraestructuras de conectividad y al escaso potencial de efectos de contagio digitales. Además, esto puede interpretarse como una fragmentación del mercado dentro de la UE y como una normativa que plantea importantes barreras a los efectos de contagio espaciales.

Recomendaciones

Las recomendaciones que se presentan a los responsables políticos y a los investigadores se basan en los resultados. Teniendo en cuenta los efectos de propagación espacial de la integración de las tecnologías digitales, es evidente que las inversiones en digitalización —como la inteligencia artificial, la computación en la nube y los macrodatos— en los países de la UE tendrán repercusiones que traspasarán las fronteras geográficas.

Para que la UE —que va a la zaga de EE. UU. y China en exportaciones de TIC— recupere la cuota de exportación que ha perdido, debe aplicar activamente la política del Mercado Único Digital y eliminar las barreras normativas que suponen obstáculos significativos para los efectos de propagación espacial. Por último, el estudio presenta dos limitaciones: la falta de consideración de las restricciones de los datos y el problema de la endogeneidad entre variables.

结构化摘要

研究导言与目的

本研究有两个目标：一是考察欧盟各国实施的“数字单一市场”政策是否受到监管措施的阻碍；二是确定欧盟内部数字化进程的地域分布情况。基于这些目标，本研究采用空间面板数据方法，对2017–2022年期间27个欧盟国家的样本进行了分析，以考察数字化对经济增长的影响。本研究有三大贡献：首先，在考虑空间溢出效应的基础上，考察了数字化对欧盟样本内经济增长的影响；其次，将该影响分解为线性成分和间接成分；第三，分别在组成部分层面考察了欧洲数字单一市场指数（DESI）各组成部分——连接性、人力资本、数字技术整合以及数字公共服务——对经济增长的影响。通过比较这些DESI组成部分对经济增长的影响，以确定欧盟各国实施的监管措施在多大程度上阻碍了数字化的空间扩散。

方法

佩萨兰CD检验和莫兰I检验的结果用于检验模型中是否存在空间依赖性。根据LM检验和稳健LM检验的结果，模型中空间依赖性的来源是空间误差和空间滞后。然而，F检验和豪斯曼检验的结果表明，固定效应估计量是最有效的估计量。综合分析上述结果后，得出结论认为最合适的模型是固定效应SACFE模型。

研究结果

研究结果表明，DESI、互联互通、数字技术整合以及公共服务的数字化对经济增长具有积极影响。然而，人力资本对经济增长具有负面的直接影响。固定效应估计量的结果表明，人力资本对经济增长具有正向影响；但在方程中纳入权重矩阵后，这种关系发生了变化。由于这一变化，该影响的方向转为负值。这一发现表明，国内人力资本的增加可能通过劳动力迁移阻碍经济增长。此外，通过空间溢出效应，这种增长同时会在邻国产生类似的影响。当考虑空间溢出效应时，虽然人力资本对经济增长的影响方向在各数字化指标间发生变化，但其他数字化指标对经济增长影响的估计系数也存在差异。这一发现表明，如果不考虑空间溢出效应，传统面板数据方法得出的估计系数将存在偏倚且不一致。固定效应估计量与空间面板数据模型之间的拟合度指标差异，也证明了将权重矩阵纳入经济模型的必要性。

结论与讨论

在将直接效应与间接效应分解后，欧洲数字单一市场指数（DESI）显示，源于数字技术整合和公共服务数字化所产生的间接效应强度约为直接效应的五倍。这一差异证实了数字化在欧盟内部产生空间溢出效应的潜力。这一情况表明，欧盟实施的“数字单一市场”政策具有必要性。在“数字单一市场”政策框架下对数字化的投资，不仅将推动该国的经济增长，还将对其他欧盟国家的经济增长产生积极影响。研究结果表明，“数字单一市场”政策已取得成功。数字化并非由本地投资驱动，而是由空间互动产生的跨境溢出效应所推动。在此背景下，研究结果表明，连通性指标对经济增长的间接影响微乎其微。连通性指标与其他数字化指标之间的差异，归因于连通性基础设施的物理属性以及数字溢出效应的潜力较低。此外，这也可被解读为欧盟内部的市场碎片化以及监管措施对空间溢出效应构成了重大障碍。

建议

基于上述研究结果，本文向政策制定者和研究人员提出了以下建议。考虑到数字技术整合带来的空间溢出效应，显然欧盟各国在数字化领域（如人工智能、云计算和大数据）的投资将产生超越地理边界的影响。对于在信息通信技术（ICT）出口方面落后于美国和中国的欧盟而言，若要夺回已流失的出口份额，必须积极实施“数字单一市场”政策，并消除对空间溢出效应构成重大阻碍的监管壁垒。最后，本研究存在两项局限性：未考虑数据限制因素，以及变量之间的内生性问题。

Структурированное резюме

Введение и цель исследования

Данное исследование преследует две цели: выяснить, не препятствуют ли регуляторные меры реализации политики единого цифрового рынка, принятой странами ЕС, а также определить географическое распределение цифровизации в пределах Союза. В соответствии с этими целями было проанализировано влияние цифровизации на экономический рост с использованием метода пространственных панельных данных на выборке из 27 стран ЕС за период 2017–2022 годов. Исследование вносит три вклада: во-первых, в нём изучается влияние цифровизации на рост в рамках выборки стран ЕС с учётом пространственных эффектов перелива; во-вторых, это влияние разлагается на линейные и косвенные компоненты. В-третьих, влияние компонентов DESI — подключения к сети, человеческого капитала, интеграции цифровых технологий и цифровых государственных услуг — на экономический рост изучается отдельно на уровне компонентов. Влияние этих компонентов DESI на экономический рост сравнивается с целью определения степени, в которой нормативные акты, введенные в странах ЕС, сдерживали пространственное распространение цифровизации.

Методы

Результаты тестов Песарана CD и Морана I позволяют выявить наличие пространственной зависимости в моделях. Согласно результатам тестов LM и робастного LM, источником пространственной зависимости в моделях являются пространственная ошибка и пространственное запаздывание. Однако результаты тестов F и Хаусмана показывают, что оценщик с фиксированными эффектами является наиболее эффективным. После обобщения полученных результатов был сделан вывод, что наиболее подходящей моделью является модель SACFE с фиксированными эффектами.

Результаты

Согласно полученным результатам, индекс DESI, уровень подключения, интеграция цифровых технологий и цифровизация государственных услуг оказывают положительное влияние на экономический рост. Однако человеческий капитал оказывает прямое отрицательное влияние на экономический рост. Результаты оценки с фиксированными эффектами показывают, что человеческий капитал оказывает положительное влияние на экономический рост; однако эта зависимость меняется при включении матрицы весов в уравнение. В результате этого изменения направление данного эффекта становится отрицательным. Этот вывод свидетельствует о том, что рост человеческого капитала внутри страны может сдерживать экономический рост за счет трудовой миграции. Кроме того, за счет пространственного эффекта перелива это увеличение одновременно приводит к аналогичным последствиям в соседних странах. При учете эффекта пространственного перелива, хотя направление влияния человеческого капитала на экономический рост меняется в зависимости от конкретного показателя цифровизации, оцененные коэффициенты, отражающие влияние других показателей цифровизации на экономический рост, различаются. Этот вывод указывает на то, что при отсутствии учета пространственного эффекта перелива оцененные коэффициенты, полученные с помощью традиционных методов анализа панельных данных, являются смещенными и несогласованными. Разница в показателях качества подгонки между оценщиком с фиксированными эффектами и моделью пространственных панельных данных также демонстрирует необходимость включения матрицы весов в экономическую модель.

Заключение и обсуждение

После разбиения на прямые и косвенные эффекты индекс DESI показал, что сила косвенных эффектов — возникающих в результате интеграции цифровых технологий и цифровизации государственных услуг — примерно в пять раз превышает силу прямых эффектов. Эта разница подтверждает потенциал пространственного распространения эффектов цифровизации в пределах ЕС. Данная ситуация свидетельствует о необходимости политики «Единого цифрового рынка», проводимой ЕС. Инвестиции в цифровизацию в рамках политики «Единого цифрового рынка» не только стимулируют экономический рост данной страны, но и оказывают положительное влияние на экономический рост других стран ЕС. Полученные результаты указывают на то, что политика «Единого цифрового рынка» оказалась успешной. Движущей силой цифровизации являются не локальные инвестиции, а трансграничные эффекты распространения, возникающие в результате пространственных взаимодействий. В этом контексте полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что косвенное влияние показателя подключенности на экономический рост является незначительным. Разница между показателем подключенности и другими показателями цифровизации объясняется физической природой инфраструктуры подключенности и низким потенциалом цифрового эффекта распространения. Кроме того, это можно интерпретировать как фрагментацию рынка в пределах ЕС и наличие нормативных актов, создающих значительные барьеры для пространственных эффектов распространения.

Рекомендации

Представленные политикам и исследователям рекомендации основаны на полученных результатах. С учетом пространственных эффектов распространения, связанных с интеграцией цифровых технологий, очевидно, что инвестиции в цифровизацию — такие как искусственный интеллект, облачные вычисления и большие данные — в странах ЕС будут иметь последствия, выходящие за пределы географических границ.

Для того чтобы ЕС — который отстает от США и Китая по экспорту ИКТ — смог вернуть утраченную долю экспорта, он должен активно реализовывать политику единого цифрового рынка и устранять регуляторные барьеры, создающие значительные препятствия для пространственных эффектов распространения. Наконец, исследование имеет два ограничения: отсутствие учета ограничений данных и проблема эндогенности между переменными.

संरचित सारांश

अध्ययन का परिचय और उद्देश्य

इस अध्ययन के दो उद्देश्य हैं: यह जांचना कि क्या यूरोपीय संघ के देशों द्वारा अपनाई गई डिजिटल सिंगल मार्केट नीति नियामक उपायों से बाधित हो रही है, और संघ के भीतर डिजिटलीकरण के भौगोलिक प्रसार को निर्धारित करना। इन उद्देश्यों के अनुरूप, 2017–2022 की अवधि के लिए 27 यूरोपीय संघ देशों के नमूने पर एक स्थानिक पैनल डेटा विधि का उपयोग करके आर्थिक विकास पर डिजिटलीकरण के प्रभाव का विश्लेषण किया गया।

यह अध्ययन तीन योगदान देता है: प्रथम, यह स्थानिक फैलाव प्रभावों को ध्यान में रखते हुए EU नमूने में विकास पर डिजिटलीकरण के प्रभाव की जांच करता है; द्वितीय, यह इस प्रभाव को रैखिक और अप्रत्यक्ष घटकों में विघटित करता है। तृतीय, DESI घटकों—कनेक्टिविटी, मानव पूंजी, डिजिटल प्रौद्योगिकियों का एकीकरण और डिजिटल सार्वजनिक सेवाएं—के आर्थिक विकास पर प्रभाव को घटक स्तर पर पृथक रूप से जांचता है।

इन DESI घटकों के आर्थिक विकास पर प्रभावों की तुलना यह निर्धारित करने के लिए की जाती है कि यूरोपीय संघ के देशों में लागू किए गए नियमों ने डिजिटलकरण के स्थानिक प्रसार में किस हद तक बाधा डाली है।

विधि

पेसaran CD और मोरन के I परीक्षणों के परिणाम मॉडलों में स्थानिक निर्भरता की उपस्थिति की जांच करते हैं। LM और मजबूत LM परीक्षणों के निष्कर्षों के अनुसार, मॉडलों में स्थानिक निर्भरता का स्रोत स्थानिक त्रुटि और स्थानिक विलंब है। हालांकि, F और हाउसमैन परीक्षणों के परिणाम इंगित करते हैं कि फिक्स्ड-इफेक्ट्स एस्टीमेटर सबसे कुशल एस्टीमेटर है। निष्कर्षों के संश्लेषण के बाद, यह निष्कर्ष निकाला गया है कि सबसे उपयुक्त मॉडल फिक्स्ड-इफेक्ट्स SACFE मॉडल है।

निष्कर्ष

निष्कर्षों के अनुसार, DESI, कनेक्टिविटी, डिजिटल प्रौद्योगिकियों का एकीकरण और सार्वजनिक सेवाओं का डिजिटलीकरण आर्थिक विकास पर सकारात्मक प्रभाव डालते हैं।

हालाँकि, मानव पूंजी का आर्थिक विकास पर प्रत्यक्ष नकारात्मक प्रभाव होता है। फिक्स्ड-इफेक्ट्स एस्टीमेटर के निष्कर्ष बताते हैं कि मानव पूंजी का आर्थिक विकास पर सकारात्मक प्रभाव होता है; हालाँकि, जब वेट मैट्रिक्स को समीकरण में शामिल किया जाता है तो यह संबंध बदल जाता है। इस परिवर्तन के परिणामस्वरूप, इस प्रभाव की दिशा नकारात्मक हो जाती है। यह निष्कर्ष बताता है कि देश के भीतर मानव पूंजी में वृद्धि श्रम प्रवासन के माध्यम से आर्थिक विकास में बाधा डाल सकती है। इसके अलावा, स्थानिक फैलाव (स्पैशियल स्प्रिलओवर) के माध्यम से, यह वृद्धि एक साथ पड़ोसी देशों में समान प्रभावों को जन्म देती है। जब स्थानिक फैलाव के प्रभाव को ध्यान में रखा जाता है, तो डिजिटलकरण संकेतकों के बीच आर्थिक विकास पर मानवीय पूंजी के प्रभाव की दिशा बदल जाती है, और अन्य डिजिटलकरण संकेतकों के आर्थिक विकास पर प्रभाव को दर्शाने वाले अनुमानित गुणांक भिन्न होते हैं। यह निष्कर्ष दर्शाता है कि, यदि स्थानिक फैलाव को ध्यान में नहीं रखा जाता है, तो पारंपरिक पैनल डेटा विधियों से प्राप्त अनुमानित गुणांक पक्षपाती और असंगत होते हैं।

फिक्स्ड-इफेक्ट्स एस्टीमेटर और स्पैशियल पैनल डेटा मॉडल के बीच फिट माप में अंतर भी आर्थिक मॉडल में एक वेट मैट्रिक्स को शामिल करने की आवश्यकता को दर्शाता है।

निष्कर्ष और चर्चा

प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष प्रभावों के पृथक्करण के बाद, DESI सूचकांक से पता चला कि डिजिटल प्रौद्योगिकियों के एकीकरण और सार्वजनिक सेवाओं के डिजिटलीकरण से उत्पन्न अप्रत्यक्ष प्रभावों की ताकत, प्रत्यक्ष प्रभावों की ताकत से लगभग पांच गुना अधिक है।

यह अंतर यूरोपीय संघ के भीतर डिजिटलीकरण के स्थानिक फैलाव की संभावना की पुष्टि करता है। यह स्थिति यूरोपीय संघ द्वारा लागू की गई डिजिटल सिंगल मार्केट नीति की आवश्यकता को दर्शाती है। डिजिटल सिंगल मार्केट नीति के तहत डिजिटलीकरण में निवेश न केवल उस देश के आर्थिक विकास को बढ़ावा देगा, बल्कि अन्य यूरोपीय संघ देशों के आर्थिक विकास पर भी सकारात्मक प्रभाव डालेगा। निष्कर्ष यह दर्शाते हैं कि डिजिटल सिंगल मार्केट नीति सफल रही है। डिजिटलीकरण स्थानीय निवेश से नहीं, बल्कि स्थानिक अंतःक्रियाओं के परिणामस्वरूप होने वाले सीमा-पार फैलाव से प्रेरित है। इस संदर्भ में, निष्कर्ष बताते हैं कि आर्थिक विकास पर कनेक्टिविटी संकेतक के अप्रत्यक्ष प्रभाव नगण्य हैं। कनेक्टिविटी संकेतक और अन्य डिजिटलीकरण संकेतकों के बीच का अंतर कनेक्टिविटी बुनियादी ढांचे की भौतिक प्रकृति और डिजिटल फैलाव की कम संभावना के कारण है। इसके अलावा, इसे ईयू के भीतर बाजार खंडन और स्थानिक फैलाव के लिए महत्वपूर्ण बाधाएं पैदा करने वाले नियमों के रूप में भी व्याख्या किया जा सकता है।

सिफ़ारिशें

नीति निर्माताओं और शोधकर्ताओं को प्रस्तुत की गई सिफ़ारिशें निष्कर्षों पर आधारित हैं। डिजिटल प्रौद्योगिकियों के एकीकरण के स्थानिक फैलाव प्रभावों पर विचार करते हुए, यह स्पष्ट है कि यूरोपीय संघ के देशों में डिजिटलीकरण - जैसे कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा - में निवेश के प्रभाव भौगोलिक सीमाओं से परे तक फैले होंगे। यूरोपीय संघ (EU) - जो आईसीटी (ICT) निर्यात में अमेरिका और चीन से पीछे है - के लिए अपनी खोई हुई निर्यात हिस्सेदारी को फिर से हासिल करने के लिए, यह आवश्यक है कि वह डिजिटल सिंगल मार्केट नीति को सक्रिय रूप से लागू करे और उन नियामक बाधाओं को दूर करे जो स्थानिक फैलाव में महत्वपूर्ण बाधाएं उत्पन्न करती हैं। अंत में, इस अध्ययन की दो सीमाएं हैं: डेटा प्रतिबंधों पर विचार की कमी और चरों के बीच अंतर्निहितता (endogeneity) का मुद्दा।