中国区域数字产业发展的平衡性分析

李 娟,刘爱峰

(陕西师范大学 a.“一带一路”建设与中亚研究协同创新中心;b.国际商学院,陕西 西安 710119)

一、引 言

当今世界,以大数据、云计算、区块链、人工智能、移动互联网和物联网为代表的数字技术蓬勃发展,数字产业迎来重大发展机遇期,解决数字产业发展的不平衡问题,提高区域数字产业发展的平衡性是建设网络强国、数字中国、智慧社会的题中之义,是促进区域经济高质量协调发展的重要方面,也是疫情防控常态化的必然选择,对中国构建双循环新发展格局、解决社会主要矛盾、实现中华民族伟大复兴具有十分重要的意义。作为数字经济的核心,数字产业由传统的信息产业演变而来,是数字产业化的结果,具体包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等。区域数字产业发展的平衡性是对区域数字产业差距缩小和共同发展程度的一种衡量。本文拟对中国省域数字产业发展的平衡性进行研究。2021年3月5日,国务院总理李克强在政府工作报告中指出:“加快数字化发展,打造数字经济新优势,建设数字中国”。那么,作为建设“数字中国”关键支撑的数字产业,其发展的平衡性如何?进一步从资本投资视角来看,数字产业资本投资规模、效率和地区结构的平衡性如何?如何提高区域数字产业发展的平衡性?这些问题的解决,能够为弥合数字鸿沟、推动区域数字经济协调发展提供新视角和新思路,对中国数字经济高质量发展具有重要的现实意义。

梳理文献发现,从宏观和微观层面对区域数字经济进行研究的成果较为丰硕,但从产业层面对区域数字产业发展及其平衡性的成果相对较少,且主要聚焦在以下两个方面:(1)关于数字产业的研究。王俊豪和周晟佳指出,数字产业包括软件与信息技术服务业、互联网与服务业、电信业、电子信息制造业等产业,具有技术密集性、高渗透性和不确定性等特征[1]。许宪春和张美慧将数字产品和数字产业结合起来研究,并从数字化赋权基础设施、数字化媒体、数字化交易和数字经济交易四个方面进行分类[2]。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展和就业白皮书(2019年)》和《中国数字经济发展白皮书(2020年)》指出,数字产业即信息通信产业,是数字经济发展的先导产业,包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等,它代表着新一代信息技术的发展方向,是加速重构经济发展的新经济形态,这种界定方式得到国内学者和机构的广泛认同。(2)关于区域数字产业发展平衡性的研究。邱泽奇等认为,接入鸿沟是区域数字鸿沟的基本形态,互联网基础设施的发展能够有效缩小数字经济发展的区域差异,触发数字红利[3]。王兴华、何宗樾等、鲁元平等分别从不同角度对数字鸿沟及其经济和社会影响进行了研究,并提出了弥合数字鸿沟的具体措施[4-6]。崔蓉和李国锋分析了中国互联网发展的区域差距和演进态势,发现中国四大板块互联网发展不平衡,且呈不同趋势演进,认为区域间差距、基础设施、信息资源和产业应用等是这种不平衡的主要来源[7]。从现有文献来看,以资本投资视角对产业发展平衡性的研究不多,陈恒等从资本投资和劳动力投入视角对中国物流业非均衡发展态势进行研究发现,提高资本投资效率是促进中国物流业平衡发展的重要途径[8]。单英骥和陈恒从资本投资和劳动力投入视角对“丝路经济带”金融业发展的驱动因素进行分析发现,该区域金融业发展主要依靠资本投资规模驱动的粗放型发展方式[9]。

通过以上文献分析可知,少量学者对数字产业的概念、范围和特征进行了分析,也有学者从不同角度对数字鸿沟进行了深入研究,但整体而言,已有研究仍存在以下不足:一是中国区域数字产业发展不平衡、不协调的问题已经凸显,但现有研究中,区域数字产业发展平衡性的相关成果相对较少,导致对中国区域数字产业发展是否平衡、平衡程度如何等问题没有明确解答。二是数字产业为资本密集型和技术密集型产业,但从资本投资视角出发,对区域数字产业发展的平衡性进行研究的成果较匮乏。基于此,本文的创新之处主要在于:(1)研究视角的创新,从资本投资视角出发,将中国区域数字产业发展分解为数字产业资本投资规模、效率和地区结构三个维度进行分析,而不是从互联网接入或信息接入视角进行研究。(2)研究内容的创新,针对数字产业这一国民经济的先导性、基础性产业进行分析,而不是对其他产业;对中国区域数字产业发展及其三个维度的平衡性进行评价,并提出推动中国区域数字产业平衡发展的路径,以期为中国区域数字产业的平衡发展提供参考。

二、研究方法、变量选取及数据来源

(一)研究方法

1.LMDI模型

迪氏对数指标分解模型(Log-Mean Divisia Index,LMDI)是总量分解的经典模型之一。从资本投资视角出发,采用LMDI模型,将区域数字产业发展分解为数字产业资本投资的规模、效率和地区结构三个维度。借鉴胡庆龙等的研究成果,设定LMDI模型为:

(1)

其中,Y为区域数字产业发展水平,i为区域,K、E和S分别为数字产业资本投资规模、效率和地区结构[10]。进一步得到数字产业发展的总效应:

ΔYT=Yt-Y0=ΔYK+ΔYE+ΔYS

(2)

其中,ΔYT为从基期到t期数字产业的发展效应变动,代表数字产业发展的总效应;ΔYK、ΔYE和ΔYS为数字产业的资本投资规模变动、效率变动和地区结构变动,分别代表数字产业资本投资的规模效应、效率效应和地区结构效应。

在加法模式下,数字产业发展的总效应及其分解公式为:

(3)

2.σ收敛模型

σ收敛模型是衡量区域差距和发展平衡性的常用指标之一,采用σ收敛模型对中国区域数字产业发展的平衡性进行测度,其计算公式为:

(4)

3.绝对β收敛模型

β收敛模型可以分为绝对β收敛模型和条件β收敛模型。绝对β收敛模型是指不同区域的数字产业发展水平可以收敛到同一状态,无需考虑区域经济特征,如区域经济发展水平、人力资本水平、基础设施建设水平、财政支出水平、科技创新水平和对外开放水平等因素的影响。沿用李娟和王琴梅的观点,将中国区域数字产业发展的绝对β收敛模型设定为:

(5)

其中,Y为区域数字产业发展水平及其三个维度,α为常数项,β为待估参数,εit为随机误差项,服从N(0,σ2)[11]。若β<0,则表示数字产业发展水平或数字产业资本投资规模、效率、地区结构存在绝对β收敛,其区域差距能够逐步消除,即中国区域数字产业发展的平衡性增强,反之,则表示平衡性减弱。

进一步,将不同区域数字产业及其三个维度实现平衡发展的最终稳态水平叫做稳态值,将实现平衡发展的速度叫做收敛速度,稳态值和收敛速度如式(6)和式(7):

(6)

(7)

4.条件β收敛模型

从新古典增长理论出发,认为区域数字产业发展的条件β收敛是指在考虑了区域经济发展特征,如区域经济发展水平、人力资本水平、基础设施建设水平、财政支出水平、科技创新水平和对外开放水平等的影响下,中国区域数字产业发展可以收敛到各自的稳态水平。本文采用条件β收敛模型对中国区域数字产业发展的平衡性进行分析,以探究中国数字产业平衡发展的路径。借鉴SALA和Martin的研究,设定中国区域数字产业发展的条件β收敛模型为:

(8)

其中,D为控制变量,φ为待估参数,其余变量含义不变[12]。若β<0,表示中国区域数字产业发展水平及其三个维度存在条件β收敛,即在不同区域经济发展因素的影响下,中国区域数字产业发展的平衡性不断增强;反之,若β≥0,则表示中国区域数字产业发展不存在条件β收敛,即区域数字产业发展的平衡性减弱。

(二)变量选取

1.核心变量

区域数字产业发展水平是本文的核心变量。结合众多学者的研究成果,依据中国《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中的论述,数字产业是战略性新兴产业,参照中国国家标准《国民经济行业分类》(GB/T 4754—2017)中关于数字产业的相关分类认为:数字产业是复合型、先导性、战略性新兴产业,它具有强融合性、外部经济性和可持续性等特征,包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等,可以采用计算机、通信和其他电子设备制造业与信息传输、软件和信息技术服务业的相关指标予以衡量,受限于二者产值数据的可得性,沿用陈曦等的研究成果,采用计算机、通信和其他电子设备制造业主营业务收入、电信主营业务收入和软件业务收入之和作为数字产业发展水平的测算指标[13]。

基于资本投资视角,将区域数字产业发展的三个维度作为核心指标,进一步对区域数字产业资本投资规模、效率和地区结构的平衡性进行分析,以从资本投资视角探究中国区域数字产业的平衡发展态势。在计算资本投资规模时,采用永续盘存法对数字产业物质资本存量进行估算。其公式为:

Kt=INt+(1-δ)Kt-1

(9)

数字产业期初物质资本存量估算公式为:

K0=IN0/(g+δ)

(10)

其中,Kt为t期数字产业物质资本存量,INt为t期数字产业固定资产投资额,采用计算机、通信和其他电子设备制造业固定资产投资与信息传输、软件和信息技术服务业固定资产投资之和进行测度。g为固定资产投资额的年均增长率,将固定资产折旧率δ设定为世界平均水平6%。因无法对资本投资总规模进行收敛性计算,所以在运用收敛模型时,统一采用省域数字产业物质资本存量对物质资本投资规模进行衡量。

2.控制变量

影响区域数字产业发展平衡性的因素众多,借鉴已有研究成果,结合数据的可得性,本文主要考察区域经济发展水平、人力资本水平、基础设施建设水平、财政支出水平、科技创新水平和对外开放水平六大因素对区域数字产业发展平衡性的影响。

(1)区域经济发展水平。一般地,区域经济越发达,分工越细化,数字产业发展水平越高,越有能力对数字产业发展的平衡性进行调节。本文采用人均地区生产总值(PGRP)作为衡量区域经济发展水平的指标。

(2)人力资本水平。人力资本理论认为,人力资本是通过对人的投资而形成的资本,是比物质资本更为重要的生产要素。人力资本水平越高,对数字产业发展的驱动效应越大。本文采用平均受教育年限对人力资本进行测度,公式为:

(11)

其中,HC为人力资本水平,prim、mid、hig和uni分别为小学毕业、初中毕业、高中毕业和大专及以上毕业的人口数,pop为6岁及以上总人口数。

(3)基础设施建设水平。基础设施建设,尤其是通讯基础设施建设,是数字经济发展的先决条件。通讯基础设施建设水平的提高能够加强区域经济联系和互动,促进区域分工协作,对区域数字产业的共同发展、平衡发展产生积极影响。本文采用电话普及率对基础设施建设水平予以衡量。

(4)财政支出水平。财政支出分为购买性支出和转移性支出,与数字产业相关的购买性支出能够通过乘数效应直接驱动数字产业发展;转移性支出能够通过调节收入分配,提高落后区域的数字投资和数字消费水平,缩小区域数字差距,驱动数字产业平衡发展。本文采用财政支出总额占地区生产总值的比重对财政支出水平进行测度。

(5)科技创新水平。科技创新是引领发展的第一动力,科技创新水平的提高,既能够通过效率变革和质量变革驱动数字产业的充分发展,又能够通过技术溢出效应、学习效应、制度移植效应等驱动数字产业的平衡发展。本文采用专利申请授权量对科技创新水平予以衡量。

(6)对外开放水平。对外开放驱动经济增长,对外开放水平的提高有利于数字要素的跨区域流动,有利于区域数字经济的竞争与合作,扩大数字市场边界,进而促进区域数字产业发展的充分性和平衡性。本文采用境内目的地和货源地进出口总额占地区生产总值的比重来衡量对外开放水平。

(三)数据来源

本文研究的区域范围是中国29个省份(不包含港澳台、西藏自治区和宁夏回族自治区),时间范围为2012—2018年。相关数据来源于《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》和中国各省(市、区)统计年鉴。指标代码及样本数据的描述性统计如表1所示。

表1 样本数据的描述性统计

为避免变量之间量纲差异造成的偏差,采用极值法对控制变量进行标准化处理,因控制变量均为正向指标,因此,采用正向极值法对其进行数据处理,公式为:

(12)

三、实证结果与分析

(一)中国区域数字产业发展水平评价

1.整体评价

将中国29个省份的数字产业产值进行加总,可以得到中国区域数字产业的总产值,计算出其年增长率,如图1所示。

图1 中国区域数字产业发展水平

从时间维度来看,中国区域数字产业发展水平存在递增趋势,2012—2018年,中国29个省份数字产业总产值占其地区生产总值的20%左右,数字产业发展前景广阔。从增长率来看,中国区域数字产业的增长率呈下降趋势,即中国区域数字产业发展水平以递减的速度增长,数字产业发展不充分。

计算出2012—2018年中国各省份数字产业产值的年份均值及其所占比重,并进行排名,如表2所示。从空间维度看,中国区域数字产业发展排名前五位的省市分别为广东、江苏、上海、北京和山东,占全国的比重为63.17%;排名后五位的省份分别是内蒙古、甘肃、新疆、海南和青海,占全国的比重为0.75%,表明从空间维度看,中国区域数字产业发展不平衡。数字产业发展排名首位的广东,2012—2018年的平均产值达到39 069亿元,是排在末位省份的691倍,表明中国区域数字产业发展不平衡性较明显。

表2 中国区域数字产业发展水平及排名

2.因素分解

基于中国29个省份2012—2018年的数字产业相关数据,运用LMDI模型,从资本投资视角出发,对区域数字产业发展进行因素分解,计算出数字产业资本投资规模、效率和地区结构的值(1)因篇幅所限,在此不再列出,需要可向作者索取。,并进一步计算出区域数字产业发展的总效应、规模效应、效率效应和地区结构效应,如表3所示。

表3 中国区域数字产业发展总效应的构成

由表3可知,从总效应构成来看,中国区域数字产业资本投资的总效应由资本投资规模效应、效率效应和地区结构效应三部分构成,其中,资本投资的规模效应占比最大,即从资本投资视角看,中国区域数字产业发展主要靠资本投资规模驱动,效率效应和地区结构效应的负值较多,表明二者是数字产业发展的短板。即从资本投资视角看,中国区域数字产业发展主要依靠资本投资规模扩张的粗放型发展方式,而非依靠资本投资效率提升的集约型发展方式,且数字产业的结构红利尚未得到有效发挥。从演进特征来看,2012—2018年,中国区域数字产业发展总效应的下降态势明显,资本投资的规模效应呈递增态势,效率效应和地区结构效应呈递减态势,表明中国区域数字产业发展总效应的下降态势主要由数字产业资本投资效率和地区结构的下降共同导致。从贡献率来看,区域数字产业资本投资规模对中国数字产业发展的贡献率呈递增态势,表明中国数字产业发展更多地依赖于资本投资规模的扩张;效率效应和地区结构效应的贡献率为负,且呈递减趋势,表明中国数字产业资本投资效率偏低,投资结构不合理,资本投资规模、效率和地区结构存在“强者愈强,弱者愈弱”的循环累积效应和马太效应。

(二)中国区域数字产业发展的平衡性分析

1.σ收敛性分析

5、抓后进生，要反复抓，抓反复，不断赏识，不断激励。后进生有动荡的心理特征。其“通病”就是在前进中容易出现反复，对此教师要深入了解后进生在想什么，想做什么，爱好做什么，做到心中有数、胸中有谱，只有这样才能更好地指导后进生的进步。

图2 中国区域数字产业发展的σ收敛

基于2012—2018年中国29个省份的面板数据,从资本投资视角出发,采用σ收敛模型对中国区域数字产业发展及其三个维度的σ收敛系数进行计算,结果如图2所示。

由图2可知,从σ值的大小来看,中国区域数字产业发展,数字产业资本投资规模、效率和地区结构的σ值均大于零,表明中国区域数字产业发展不平衡。σ值呈下降态势,但下降幅度较小,表明中国区域数字产业发展存在σ收敛,但收敛速度较低,且资本投资规模、效率和地区结构的σ收敛值均呈下降态势,表明三者存在σ收敛,中国区域数字产业资本投资不断趋于平衡。

2.绝对β收敛性分析

从资本投资视角出发,采用2012—2018年中国29个省份的相关数据,运用基于面板固定效应的绝对β收敛模型对区域数字产业发展及其三个维度进行回归分析,并对稳态值和收敛速度进行计算,结果如表4所示。

表4 绝对β收敛模型回归结果

如表4所示,从Hausman检验结果来看,所有回归结果均通过了1%显著性水平的检验,拒绝了零假设随机效应的存在,表明采用面板固定效应模型进行分析是合理的。从β值来看,中国区域数字产业发展水平通过了1%显著性水平的检验,且β值为-0.181,表明中国区域数字产业发展存在绝对β收敛,省域数字产业发展的不平衡性能够逐步消除;中国区域数字产业资本投资规模、效率和地区结构均通过了1%显著性水平检验,且β值分别为-0.156、-0.203和-0.257,说明中国区域数字产业资本投资规模、效率和地区结构存在绝对β收敛。即从资本投资视角看,中国区域数字产业三个维度的不平衡性均能得到有效缓解。从稳态值和收敛速度来看,中国区域数字产业发展水平以2.845%的速度收敛于稳态值1.224,表明中国区域数字产业发展的不平衡性能够以2.845%的速度缓解,中国区域数字产业发展会逐步趋于平衡。从资本投资视角看,中国区域数字产业的资本投资规模、效率和地区结构分别以2.417%、3.243%和4.236%的速度收敛于各自的稳态值1.179、0.080和0.739,表明中国区域数字产业资本投资规模、效率和地区结构均不平衡,但这种不平衡分别以2.417%、3.243%和4.236%的速度缓解,即从资本投资视角看,推动中国区域数字产业平衡发展需要促进资本投资规模收敛、效率收敛和地区结构收敛,且效率收敛和地区结构收敛的作用更明显。

(三)提高中国区域数字产业发展平衡性的路径分析

通过σ收敛和绝对β收敛的分析可知,中国区域数字产业发展,数字产业资本投资规模、效率和地区结构存在σ收敛和绝对β收敛,且推动中国区域数字产业平衡发展需要促进资本投资规模收敛、效率收敛和地区结构收敛。基于此,本文采用条件β收敛模型进一步对区域数字产业发展及其三个维度的平衡性进行分析,以探究在区域经济发展水平、人力资本水平、基础设施建设水平、财政支出水平、科技创新水平和对外开放水平六大因素影响下实现中国区域数字产业平衡发展的路径。

基于2012—2018年中国29个省份的数据,采用基于面板固定效应的条件β收敛模型对中国数字区域产业发展及其三个维度进行回归分析,结果如表5所示。

由表5可知,从Hausman检验结果来看,回归结果均通过了10%显著水平检验,这表明采用固定效应模型是有效的。中国区域数字产业发展水平通过了1%显著性水平检验,且系数为-0.218,表明中国区域数字产业发展存在条件β收敛,在六大因素影响下,中国区域数字产业发展会逐步趋于平衡。控制变量中,人力资本水平、基础设施建设水平、财政支出水平的系数分别为0.481、0.056和0.629,这表明三者均能够提高中国区域数字产业发展的平衡性,且财政支出水平的作用更显著;区域经济发展水平、技术创新水平和对外开放水平未通过显著性检验,表明在研究时段内,这些因素对中国区域数字产业发展平衡性的影响不显著,或许与这些因素对区域数字产业效率的作用更明显有关。中国区域数字产业资本投资规模通过了1%显著性水平检验,且β<0,表明在六大因素影响下,中国区域数字产业资本投资规模能够逐步实现平衡发展。控制变量中,区域经济发展水平和对外开放水平通过检验,表明二者能够促进区域数字产业资本投资规模的平衡增长;其余变量未通过检验,表明这些因素未对数字产业资本投资规模的平衡性产生显著影响,可能与其发展不足有关。中国区域数字产业资本投资效率通过了1%显著性水平检验,且β<0,表明中国数字产业资本投资效率存在条件β收敛,数字产业资本投资效率会逐步趋于平衡。控制变量中,人力资本水平和科技创新水平能够驱动资本投资效率的收敛;基础设施建设水平通过检验,但系数为负,表明其扩大了数字产业资本投资效率的区域差距;其余变量不显著,表明这些因素没有促进数字产业资本投资效率的平衡增长。中国区域数字产业资本投资的地区结构通过了1%显著性水平检验,且β系数为负值,表明中国数字产业资本投资的地区结构存在条件β收敛。控制变量中,基础设施建设水平和财政支出水平通过显著性检验,且系数为正值,说明提高基础设施建设水平和财政支出水平能够驱动数字产业的平衡发展;人力资本水平系数显著为负,表明人力资本扩大了区域数字产业资本投资地区结构差距,可能与人力资本的集聚效应较高有关;其余变量未通过检验,表明这些因素对数字产业资本投资地区结构收敛没有显著作用,可能与要素禀赋区域分布不平衡有关。

表5 条件β收敛模型回归结果

四、结论及建议

(一)结论

基于2012—2018年中国29个省份的面板数据,首先,从时间和空间上对区域数字产业发展水平进行评价,并从资本投资视角出发,采用LMDI模型对其进行分解;其次,采用σ收敛模型和绝对β收敛模型对中国区域数字产业发展及其三个维度资本投资规模、效率和地区结构的平衡性进行分析;最后,采用条件β收敛模型对中国区域数字产业发展及其三个维度的平衡发展路径进行分析。得到的主要结论有:

(1)中国区域数字产业发展不平衡不充分。从资本投资视角看,中国区域数字产业发展的总效应可以分解为资本投资规模效应、效率效应和地区结构效应三部分,规模效应为主要方面,效率效应和地区结构效应为短板。中国区域数字产业发展依然依靠资本投资规模扩张的粗放型发展方式,且区域数字产业发展及其三个维度资本投资规模效应、效率效应和地区结构效应均存在循环累积效应和马太效应。

(2)中国区域数字产业发展,数字产业资本投资规模、效率和地区结构存在σ收敛和绝对β收敛,且数字产业资本投资规模、效率和地区结构的收敛能够驱动中国区域数字产业发展的收敛,且资本投资效率和地区结构的作用更大。

(3)中国区域数字产业发展,数字产业资本投资规模、效率和地区结构存在条件β收敛。人力资本水平、基础设施建设水平、财政支出水平是中国数字产业发展的驱动因素。经济发展水平和对外开放水平是数字产业资本投资规模的驱动因素;人力资本水平和科技创新水平是资本投资效率的驱动因素;基础设施建设水平和财政支出水平是资本投资地区结构的驱动因素。

(二)建议

基于以上结论,中国应从资本投资视角出发,促进区域数字产业资本投资的平衡;提高区域经济发展水平、人力资本水平、基础设施建设水平、财政支出水平、科技创新水平和对外开放水平,以驱动中国区域数字产业的平衡发展。具体来说:

(1)促进资本投资的平衡,驱动区域数字产业平衡发展。一是要坚持高水平发展状态下的平衡原则,采取集约型发展方式,数字产业发展应更多依靠资本投资效率的提高和地区结构的优化,而不是单纯依靠投资规模的扩张。促进数字产业资本的合理流动,减少信息不对称,提高资本配置效率和运营效率,优化资本投资地区结构。二是从资本投资视角出发,促进中国数字产业资本投资地区结构、效率和规模的收敛和平衡,打破其循环累积效应和马太效应。将数字产业资本投资地区结构、效率和规模的区域差距保持在合理区间内,逐步缩小区域差距,促进区域数字产业资本投资的平衡,驱动数字产业平衡发展。三是提高经济发展水平和对外开放水平,以驱动数字产业资本投资规模的收敛;提高人力资本水平和科技创新水平,以驱动数字产业资本投资效率的收敛;提高基础设施建设水平和财政支出水平,以驱动数字产业资本投资的地区结构的收敛,最终驱动数字产业发展的平衡。

(2)提高区域经济发展水平、人力资本水平、基础设施建设水平、财政支出水平、科技创新水平和对外开放水平,驱动中国区域数字产业平衡发展。一是提高区域经济发展水平,促进经济发展的质量变革、效率变革和动力变革,为数字基础设施建设和数字产业平衡发展提供雄厚的资金支持和环境保障。二是提高人力资本水平,带动数字人才培养的专业化和多元化,加强管理类和技术类人才培养,广泛运用多种人才培养方式,如学历教育、继续教育、网络教育、联合培养、职业培训等;建立健全数字人才流动机制、鼓励和评价机制。三是提高基础设施建设水平,促进数字基础设施的共建共享,促进以互联网、云计算、人工智能等为代表的新一代基础设施建设,合理规划布局5G、数据园区、数字中心建设等。四是提高财政支出水平,加大对数字生产、数字流通、数字消费的财政支持力度;按照市场化、法制化、便利化等优化数字经济营商环境;加强数字公共服务的专业化、标准化、均等化建设和监管。五是提高科技创新水平,技术创新是推动数字产业发展的核心驱动力,加快数字技术的自主创新,聚焦高端芯片和工业软件研发,重点突破关键核心技术和“卡脖子”技术;形成鼓励研发创新的制度环境,并构建和完善以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系。六是提高对外开放水平,通过数字技术联通内循环和外循环,积极利用“一带一路”发展契机,加强沿线国家的数字基础设施建设合作,扩大数字产品和服务国际供给规模,促进开放中的“合作共赢”。