数字经济对地区经济增长影响及其瓶颈效应研究

郑健壮 王科娜

[摘要]为探究数字经济发展对地区经济增长是否存在着持续稳定的促进作用，即检验其瓶颈效应是否存在，通过构建以地区经济增长为被解释变量、数字经济为解释变量和科技水平为控制变量的面板平滑迁移（PLSTR）模型，并利用2011至2020年间浙江省11个地（市）的面板数据进行实证研究。研究发现：（1）地区数字经济发展与其经济增长呈非线性关系。其中，数字建设和数字应用对地区经济增长的影响由负转向正，而数字服务对地区经济增长的影响则由正转为负。（2）数字服务对地区经济增长存在门槛效应。当数字服务达到一定规模时，其对地方经济的影响将产生瓶颈效应。目前，除衢州、舟山和丽水外，浙江省大多数地（市）数字服务水平对地区经济增长的促进作用已趋饱和。因此，数字经济的先发地区和后发地区要实施有差别的数字经济发展新战略，前者要以数字建设、数字应用和研发投入为核心，而后者要以数字建设、数字服务和数字应用三者协同为核心。

[关键词]数字经济；经济增长；PLSTR模型；瓶颈效应

一、 引言

近年来，由于百年未有之大变局和新冠疫情的巨大冲击，我国经济正面临严峻的挑战。与此同时，我国政府高度重视数字经济的发展，通过出台《“十四五”大数据产业发展规划》等文件，积极引导数字经济高质量发展，数字经济实现了快速发展。作为数字经济规模位居全球第二的中国，数字经济总量已从2005年的2.6万亿元增长到2020年的39.2万亿元，占GDP比重达38.6%[1]，15年间年均增速达到19.83%，高于同期GDP年均增速的6.36个百分点。《世界经济论坛》指出，一国数字化程度每提高10%，人均GDP将增长0.5%至0.62%[2]。因此，数字经济已成为支撑我国经济发展的新驱动力。

随着数字经济总量快速增长的同时，也出现了一些新问题亟待我们去深入思考。一方面，数字经济已成为我国绝大多数省份稳经济促增长的关键动力。2020年，我国已有13个省（市）数字经济规模超过1万亿，其中，北京、上海数字经济占GDP的比重已分别达到55.9%和55.1%，另外8个省（市）也超过5千亿。另一方面，2018—2020年间，数字经济增速分别为20.9%、15.6%和9.7%[3]，其增速已出现明显减缓态势且对经济的拉动作用也出现瓶颈效应[2]。但综观国内已有的研究成果，目前仍多以国家或产业宏观层面为研究对象且基本停留在对经济发展促进作用的研究上[4]，鲜有聚焦一个省份研究数字经济发展对其经济增长的动态效应，即是否存在瓶颈效应以及其内在机理的研究。其实，作为以数据或数字为主要生产要素的一种新经济形态，随着新要素的不断投入以及基础设施的不断完善，数字经济对于地区经济的促进作用可能会呈现动态变化[2]。因此，聚焦某个特定省份，研究其数字经济对地区经济增长的影响程度及其瓶颈效应，不仅能丰富数字经济的相关理论而且还能进一步完善数字经济的发展政策。基于此，本文以数字经济强省——浙江省为例，选取2011至2020年间该省11个地（市）的面板数据，通过构建以地区的经济增长为被解释变量、数字经济（数字建设、数字应用和数字服务）为解释变量和科技水平（地区研发投入和科研人员数量）为控制变量的面板平滑迁移（PLSTR）模型，以探究地区数字经济对其经济增长影响的作用机理。

二、 理论基础与基本假设

1. 数字经济与地区经济增长

数字经济是以数字或数据形式存在的知识作为其主要生产要素，由新一代信息技术族群为其核心驱动力，所形成的有别于传统农业和工业经济的数字产业化经济、产业数字化经济及其经济治理体系。它具有经济要素的数字化和虚拟化，经济组织的小型化、去中心化和融合化以及经济过程的创新化、产销一体化和即时化等八大特征[5]。

近年来，国内外相关研究一般都认为数字经济能有效促进地区经济增长，其内在机理可被归纳为供给和需求两个方面。首先，从供给方面来看，数字经济本质上就是数据（数字）的知识化，即数字经济的发展促进了知识的供给，而知识的供给又推动了经济的发展。随着新一代信息技术的快速发展，促进了对数字化和虚拟化的数字（数据）资源的深度开发和利用。具体而言，通过以基础设施数字化（如互联网基础设施建设等）为特征的数字建设[6]、以信息技术服务（如互联网和电信服务等）为特征的数字服务水平的不断提高[2]以及以数字资源应用（如数字化产业和产业数字化的形成和发展）为特征的数字应用的进一步拓展[7]，不断产生和扩散新的知识[2]。上述三者中，数字建设是基础，它不断地为地区经济社会发展进行数字化赋能[6]，数字服务是纽带，它是连接数字建设和数字应用的桥梁，而数字应用是目的，它最终促进地区产业结构的调整和经济增长的实现。简言之，随着知识的产生、扩散和应用，促进了经济社会的全过程和全方面的技术创新和组织创新[8]，最终实现全要素生产率提高和地区经济增长[9-10]。其次，从需求方面而言，由于数字经济强的正向外部经济性[4]，通过数字建设、数字服务和数字应用，不仅能实现生产和经营成本的降低，而且可以通过对消费者需求的精准分析而促进消费需求的增加。另外，由于数字资源的某种公共性（共享性），有利于生产组织的衍生和扩大[11]，从而促进生产性需求的增加和区域经济的发展[12]。上述思想可用图1简单表示。基于此，本文提出以下假设。

H1：数字经济发展有利于地区经济增长。

与此同时，也有一些学者发现数字经济对地区经济增长的影响并非存在持续的正向促进作用，而往往呈现倒“U”形的关系，即随着数字经济水平的发展，地区经济发展的水平和质量存在着先升后降的过程[13]。究其原因，可归结为以下两点。一方面，从供给角度来看，任何资源的产出都可能存在边际效应递减规律。随着数据（数字）要素的不断增加和扩散，受制于新一代信息技术发展的数据（数字）要素加工能力（“算力”）并不能相应地提升，这就出现了创新效率退化和經济增长衰减[14]。另一方面，从需求角度而言，由于一些核心技术未受合法保护[15]，出现了大量同质性的“新兴行业”，由于这些产业缺乏真正的创新性，形成了“野蛮生长，昙花一现”，最终对区域经济的发展产生了负向的影响。上述缺乏真正创新性的大量同质性的经济组织的存在，不仅浪费了资源也无力向市场提供新的产品和服务，从长远来看，最终也将制约消费需求的增长。基于此，本文提出以下假设。

H2：数字经济发展对地区经济增长的促进作用具有瓶颈效应。

2. 数字经济与经济增长的相关测度

随着数字经济的蓬勃发展，数字经济测度也成为一个难以回避的问题。目前对其测度主要可归纳为直接法和间接法两大类。直接法就是用一定的统计方法直接估算数字经济的总量，如中国信通院测算我国数字经济水平的方法[16]。由于数字经济不仅包括数字产业化经济，还包括规模更大影响力更强的产业数字化经济（占数字经济总量的70%—80%），而后者目前很难采用直接法进行准确测度。因此，间接法是目前测度数字经济水平的主要方法。所谓间接法，就是通过构建影响数字经济发展程度的指标体系以间接反映数字经济的发展程度。基于本研究主要关注地区数字经济与其经济增长两者的关系，因此，在参考刘达禹等[2]研究的基础上，本文将数字素养合并到数字应用，用数字建设、数字服务和数字应用三个指标代表一个地区数字经济水平。之所以这样进行处理，是基于以下两方面的考量。其一，数字素养和数字应用具有内在的强相关性。以在校大学生数量衡量人力资本的数字素养[2]，其实质也是反映一个地区数字应用的程度。其二，数字素养可能会与本文后续研究中的控制变量（科技水平）存在较高的相关性。

经济增长一般是指一段时间内，一个国家（或地区）人均产出（或人均收入）水平的持续增长。区域经济增长通常采用地区实际GDP值进行衡量[2]。

三、 模型构建与变量定义

1. 模型构建

为验证上述两个假设，本文在基本柯布-道格拉斯生产函数的基础上，利用技术函数将数字经济引入模型中，以构建数字经济对地区经济增长作用的模型。

基本柯布-道格拉斯生產函数表现如下：

[Yt=AtKαtLβt]  （1）

式（1）中，t表示时间（年份），[Y]表示总产值，[A]表示技术进步，[K]表示资本，[L]表示劳动，[α]和[β]表示资本和劳动的产出弹性。

首先，借鉴郭家堂等的研究[17]，本文用技术函数将数字经济带入模型中，令：

[At=aeftect+εt]  （2）

式（2）中，a是一个常数，[εt]是误差项，而[tect]表示与数字经济相关的三个维度，[ftect]为技术函数，其计算公式为：

[ftect=λilntecit] （3）

式（3）中，i是数字经济的第i个维度对技术进步的影响。将式（2）和（3）代入式（1）中，并对公式两边取对数。为保持公式两边的一致性，对常数项C进行对数化处理，令[lna=C]，最终得到以下公式（4）。

[lnYt=C+αlnKt+βlnLt+λilntecit+εt] （4）

式（4）是基本的数字经济生产函数。参考刘达禹等的研究[2]，为使模型更具经济意义，本文采用研发投入（R1）和科研人员数量（R2）代替式（4）中的资本和劳动，并结合本文对数字经济发展量化指标的研究，选取数字建设（D1）、数字服务（D2）和数字应用（D3）这三个指标作为数字经济的代理变量。基于此，得到以下实证模型（式5）。

[lnYa=C+αlnR1it+βlnR2it+λ1lnD1it+λ2lnD2it++λ3lnD3it+εt] （5）

为进一步研究数字经济对区域经济增长的贡献是否存在规模瓶颈效应，本文采用PLSTR模型对式（5）进行估计。之所以采用PLSTR模型，是因为该模型不仅能够有效处理变量之间的非线性关系，而且能有效捕捉不同截面间异质性，特别适合多截面数据的非线性研究[2]。对式（5）转化处理后，我们得到以下模型式（6）。

[lnYa=C+αlnR1it+βlnR2it+λ1lnD1it+λ2D2it+λ3D3it+k=1k（αk1lnR1it+βk1lnR2it+λk4lnD1it+λk5lnD2it+λk6lnD3it）Γk（qit;γ，qh）+εit]  （6）

其中，

[Γkqit;γ，qh=1+exp（-γHkh=1Hk（qit-qh））-1] （7）

式（7）表示一个转移函数，根据其结构，可以发现它是基于门槛变量的一个函数，具有单调有界性，取值区间为[0，1]。转移函数的数量取决于[Hk]的大小，[Hk]大于1代表存在一个以上的临界点，模型具有（[Hk+1]）个稳态区间；[qh]表示系统结构迁移的中心位置，可以把它看成是数字经济提升促进经济增长的规模门槛；[γ]表示一种指数项系数，当它具有较大的绝对值时，就会发生瞬时的转移，从而使整个系统变成一个面板门槛系统。相反，当[γ]的绝对值较小时，整个转移会相对平稳，且不存在数据间依赖关系的转换门槛，整个系统大概率会处于一个动态的变化过程中。

当[qh]远不及[qh]时，指数项趋向正无穷，整个函数会收敛到0。模型将收敛至公式（5）所示的基本方程，即处于数字经济低水平稳态区间；相反，若[qh]远超过[qh]时，指数项朝0方向收敛，该函数的整体取值就会接近1，模型将收敛于一个数字经济高水平稳态区间，如式（8）所示。

[lnYit=C+α+k=1kαk1lnR1it+β+k=1kβk1lnR2it+（λ1+k=1kλk4）lnD1it+（λ2+k=1kλk5）lnD2it+（λ3+k=1kλk6）lnD3it+εit]  （8）

2. 变量定义

在变量选取方面，在参考刘达禹等的研究方法[2]的基础上，本文选取研发投入和科研人员数量作为控制变量以衡量地区科技水平。这里需要说明的是，与刘达禹等研究略有差异，本文不采用“3G、4G移动网络用户数”[2]而是使用“移动电话用户数”作为“数字服务”的度量指标，主要考虑到移动电话作为一种移动终端最能反映当下信息技术服务水平，而且目前已出现大量的5G用户。具体的变量选取可见表1所示。

四、 实证研究

1. 研究对象

本研究对象为浙江省，样本为浙江省11个地（市），具体包括杭州、宁波、温州、嘉兴、绍兴、舟山、丽水、衢州、金华、嘉兴、湖州和台州。样本数据为上述11个地（市）2011—2020年的相关面板数据。数据来源于浙江省统计年鉴和各地（市）统计年鉴。分析工具为Matlab和Eviews软件。

近年来，浙江省深入实施数字经济“一号工程”，以数字化改革为引领，推动产业链、创新链、供应链深度融合，高水平推进国家数字经济创新发展试验区建设，着力构建以数字经济为核心的现代化经济体系，奋力打造数字中国示范区、全球数字变革高地。据《中国数字经济发展指数白皮书（2021）》显示[3]，2020年，浙江省数字经济规模排名列全国第四。据浙江省统计局数据显示，2017—2021年，浙江省数字经济核心产业增加值分别为4853、5548、6229、7020和8348亿元，增速为9.4%、9.9%、10.0%、10.9%和13.3%，数字经济核心产业增加值占GDP的份额分别为13.1%、12.7%、14.5%、13.0%和11.4%。综上所述，浙江省数字经济在快速增长的同时，从2020年开始已出现明显趋缓。另外，从地区来看，浙江数字经济发展仍存在明显的地区不平衡性。从2020年浙江省11个地（市）的数字经济发展综合评价结果来看，总体呈现杭州数字经济发展遥遥领先，宁波、温州、嘉兴、湖州发展较好，其他地区发展一般的局面1。

2. 描述性统计分析

各变量的描述性统计结果如表2所示。由于部分数据的缺失，研发投入和科研人员数量的观测数少于其他变量的观测数，但在可接受范围内，并不影响对统计结果的分析。從表2可知，浙江各地（市）的GDP、研发投入、科研人员数量、数字建设、数字服务和数字应用等指标极差和标准差较大而科研人员数量的极差和标准差较小，这说明，10年间，浙江省在各项数字资源的投入上都有明显增加，数字化程度有显著提升，并在很大程度上推动了地区的经济发展水平，但科研人员数量增加有限。

3. 门槛效应检验

为验证本文的研究假设，本文使用PLSTR模型式（8）对地区数字经济与其经济增长相关性进行检验。在此之前，必须对PLSTR模型的适用性进行评估。首先，需确定门槛变量。鉴于本文衡量数字经济程度的变量有3个：数字建设（D1）、数字服务（D2）和数字应用（D3）。本文依次将上述3个变量作为门槛变量诊断其门槛效应是否存在。在诊断方法上，本文参考刘达禹等[2]的研究方法，在综合考查LM、LMF与LRT 3个统计量后做出判断。

检验结果可见表3。由表3可知，三个模型各个统计量的p值均为0，在1%的显著性水平下都拒绝了原假设，这说明地区数字经济对经济增长的作用机制具有显著的非线性。由剩余非线性检验可知，在10%的显著性水平下，仅有以数字服务（D2）为门槛的模型接受了原假设，其余均拒绝了原假设，这说明以数字建设（D1）和数字应用（D3）为门槛变量的两个模型存在显著的二次门槛效应（r≥2），而以数字服务（D2）为门槛变量的模型不存在二次门槛效应（r=1）。

基于数字建设（D1）、数字应用（D3）对经济增长的影响机理非常复杂，与规模经济和不经济的一般性认知不符，因此，从经济意义、统计特征以及可操作性等多角度的考量，借鉴刘达禹等[2]的研究，本文选取数字服务（D2）变量作为PLSTR模型的门槛变量展开后续研究。

由上述分析可知，以数字服务（D2）为门槛变量的模型的最优转换函数个数为1（r=1），在对其进行参数估计前，需对最优位置参数个数（m）进行确定。通常来说，m=1或2。本文分别从这两种情况出发确定m的具体取值，结果可见表4。根据AIC和BIC判定法则，AIC和BIC在m=1时的取值都小于在m=2时的取值，说明最优位置参数个数为1（m=1）。

4. PLSTR模型估计

接下来，我们采用非线性最小二乘法（NLS）对PLSTR模型进行参数估计，结果可见表5。

表5中，各变量对应的线性部分的系数符号和转换函数部分的系数符号均相反，这说明2011年至2020年期间，地区数字经济对其经济增长的影响具有明显的门槛效应。

根据表5中估计结果，可以得出如下的显性表达式式（9）。

[lnYit=-0.25lnR1it+1.05lnR2it-0.10lnD1it+2.99lnD2it-1.15lnD3it+1+exp-5.34lnD2it-5.54-10.67lnR1it-1.17lnR2it+0.37lnD1it-2.59lnD2it+1.41lnD3it] （9）

从估计结果式（9）来看，五个变量对地区经济增长的非线性影响都十分显著。而lnD2对应的位置参数为5.5373，相对较小，表明样本多数居于门槛水平的上方，趋向服从区间2的影响机制。区间1和区间2的表达式分别如式（10）和式（11）所示：

[lnYit=-0.25lnR1it+1.05lnR2it-0.10lnD1it+2.99lnD2it-1.15lnD3it] （10）

[lnYit=0.42lnR1it-0.12lnR2it+0.27lnD1it+0.40lnD2it+0.26lnD3it] （11）

其中，当lnD2取值较小，低于门槛水平时，地区数字化程度与其经济增长的关系符合区间1的表达式（10）；相反，当lnD2取值高于门槛水平时，该关系符合区间2的表达式（11）。

从表5可知，线性部分和转移函数部分的系数均显著，说明各变量在样本期内都存在明显的机制迁移过程。其中，研发投入（R1）、数字建设（D1）和数字应用（D3）三者与当地经济增长的关系由负相关转向了正相关，这说明在地区数字经济发展初期，增加研发投入、提升数字建设、推广数字应用等仍不能在短期内促进当地的经济增长，但长期看来，随着三者的持续投入和增加，数字化程度不断提高，能有效促进地区的经济增长。

另外，从表5可知，科研人员数量（R2）和数字服务（D2）与地区经济增长的关系由正相关转向了负相关，这说明地区科研人员数量的增加和数字服务的提升在数字经济发展的起步阶段确实能提升数字化程度从而推动当地经济的增长，但会随着时间的推移产生瓶颈效应。当科研人员数量和数字服务提升到一定程度后，再增加这些要素的投入不仅不能拉动地区经济增长，反而会产生负面效应。

5. 进一步分析

为进一步分析2011—2020年浙江省各地（市）数字经济程度对其经济增长的影响，本文构建了全样本点平滑迁移的散点图（图2）。

由图2可知，在全样本观测点下进行观测，平滑参数γ=5.3409，整个转移过程比较缓和，并非瞬时完成。当门槛变量取值在5～6.3时，模型基本处于一个上升区间，也就是说，数字经济的发展对地区经济增长的促进处于一个动态变化中；当门槛变量取值超过6.3时，即一地的移动电话用户数达到544.57万户时，模型处于相对稳定的状态，此时数字服务方面的资源投入已经达到一个相对饱和的状态，数字服务对地区经济增长的促进作用将产生瓶颈效应。此外，该模型的低稳态区间在该图中尚未充分展现，根据该散点图的趋势容易分析出，该低稳态区间可能落在门槛变量取值低于5的范围内，此时是数字化发展的初级阶段，数字化程度低，发展数字经济具有红利效应。探数字服务的瓶颈效应产生的主要原因可能在于：相比于以数字技术基础条件开发为主的数字建设的高投入性以及以数字化产业和产业数字化为核心的数字应用的高难度性，以互联网和电信服务等信息技术服务为核心的数字服务具有相对的便捷性。因此，当数字服务发展速度快于数字建设和数字服务的发展速度时，就出现了三者的不匹配性，最终产生了数字服务的瓶颈效应。

从实际情况来看，2020年浙江省11个地（市）的门槛变量值（lnD2）如表6所示。从表6可知，2020年，浙江全省除衢州、舟山和丽水外，其余地（市）的数字服务都已接近或达到饱和状态（门槛变量值6.3），这既说明当前浙江省各地（市）数字服务已具有较高的质量，同时也说明大多数地（市）数字服务对其经济增长的促进作用已出现了瓶颈效应。

6. 稳健性分析

参考龚锋等[18]的研究，本文通过替换变量法与滞后一期法对PLSTR模型进行稳健性检验。

（1）替换变量法

本文在此选取人均GDP代替GDP作为新的被解释变量，对PLSTR模型的参数进行重新估计，结果可见表7。从表7可知，与原估计结果（表5）相比，虽然研发投入（R1）与数字建设（D1）对应的系数不再显著，且数字建设（D1）对应系数的符号方向相反，但其余多个变量的系数依旧显著，且符号变化与原估计结果相同。这说明本文的主要结论未发生变化，研究假设H1和H2仍成立，PLSTR的估计结果较为稳健。

（2）滞后一期法

本文所构建的模型主要研究地区数字经济对其经济增长的影响，然而，地区数字经济对其经济增长的影响很可能存在滞后效应。该影响的滞后性很有可能会引发内生性风险，从而对研究结果和模型的稳健性造成一定影响。为解决此问题，本文对控制变量和解释变量都取一个时期的滞后值，并以滞后一期值重新估计PLSTR模型，估计结果可见表8。对比表5和表8，科研人员数量（R2）与数字服务（D2）两部分的系数显著，且科研人员数量（R2）符号相反，数字应用（D3）转移函数部分的系数显著，该部分的系数符号也与线性部分符号相反，这说明本文主要结论依然没有改变，模型估计结果仍较为稳健。

五、 结论与启示

围绕地区数字经济对其经济增长是否存在持续的促进作用，即各个地（市）数字经济发展对其经济增长是否存在瓶颈效应，本文通过构建以地区的经济增长为被解释变量、数字经济（数字建设、数字应用和数字服务）为解释变量和科技水平（地區研发投入和科研人员数量）为控制变量的面板平滑迁移（PLSTR）模型，并选取2011至2020年间浙江省11个地（市）的面板数据，通过门槛效应检验、PLSTR模型估计和稳健性分析等进行较为系统和深入的实证研究。研究得到以下三个重要结论。

第一，地区数字经济发展对其经济增长的影响存在非线性关系。具体而言，地区的数字建设、数字应用以及研发投入对地区经济增长的影响由负面转向正面。而地区的数字服务和科研人员数量对地区经济增长的影响则由正转为负。这表明，在数字经济发展初期，地区的数字建设、数字应用以及研发投入的增加可能不会带来即时的正向促进效应，但随着不断的积累，其对于地区经济增长的正向促进效应将不断显现；而地区的数字服务和科研人员数量这两个变量的作用效应恰好相反，即在地区数字经济发展初期，上述两者的增加便能快速发挥对地区经济增长的正向促进效用，但随着时间的推移，其会产生瓶颈效应。

第二，数字服务对地区经济增长的影响作用具有较弱的门槛效应，即数字服务具有较低的门槛效应和更快的见效效应。具体而言，在跨越该门槛前，数字服务的提高对地区经济增长能起到较好的促进作用，但随着门槛的到来，单纯通过增加数字服务的投入对于地区经济增长的作用已趋向降低甚至会出现负向效应。

第三，数字经济的不同维度之所以对地区经济增长存在不同的作用效应，其实可通过技术创新的基本原理予以解释。要实现数字经济的创新效应，以基础设施数字化程度为核心的数字建设是基础。而以数字技术融入经济主体的生产、经营与管理全过程的数字应用是核心，在上述两者的基础上加大研发投入是关键。而以电信服务水平、互联网服务水平和信息技术服务水平等为代表的数字服务以及一定科研人员数量仅是一个基本条件，离开数字基础设施建设、数字技术应用和大量的研发投入而形成的高新技术产业，仅靠“流量”或“商业模式创新”，地区经济增长是不可持续的。因此，未来浙江应加大基于数字建设、数字应用以及研发投入的数字经济发展战略。

针对上述结论，地方政府在发展数字经济上应着重把握以下三点。

第一，在理念确立上，实施基于数字建设、数字服务和数字应用的数字经济发展新战略，地方政府要避免“急功近利”的思想。数字建设、数字服务和数字应用对于地区经济增长的促进作用，在数字经济发展的不同时期存在不同的作用。只有坚持“久久为功”思想，才能实现数字经济对地区经济增长的持续促进。

第二，在政策的制定上，地方政府应基于本地区数字经济的发展水平以及本地区数字经济所处的发展阶段采取针对性的发展政策。对于数字经济的先发地区，要积极实施以数字建设、数字应用和研发投入为核心的数字经济发展新战略。对于数字经济的后发地区，要实施以数字建设、数字服务和数字应用三者协同为核心的数字经济发展战略。在数字经济发展初期，地方政府可重点增加数字服务的投入并积极引进高层次人力资源。具体而言，在积极提升电信服务水平、互联网服务水平和其他信息技术服务水平的基础上，通过引进高层次人才进一步发挥数字服务的效应。在数字经济发展的中后期，地方政府发展数字经济的重点应转移到如何推进数字建设、数字应用以及加快发挥研发投入的作用上来。

第三，在重点推进上，要重点围绕数字建设和数字应用上下功夫。地方政府要坚持适度超前建设数字基础设施，全面推进5G网络和千兆光网建设，加快工业互联网、车联网等布局，加快建设国家工业互联网大数据中心，合理部署超级计算中心，打造若干国家大数据枢纽节点和区域中心集群。与此同时，地方政府应大力推动数字应用，重点要加快当地中小企业的数字化转型和制造业集群数字化转型。另外，政府要推进数据资源整合和开放共享、着力拓展融合应用场景、探索基于数字驱动的新业态，培育新兴的数字化产业。

本文是基于2011至2020年间浙江省11个地（市）的面板数据所进行的实证研究，由于经济发展水平、产业结构特征，尤其是数字经济发展阶段等的差异性，研究结论可能或多或少地存在“天然局限性”。因此，在后续的研究中，有必要进行跨地区的比较研究，以期研究结论更具科学性。

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基金项目：国家社科基金一般项目“新形势下我国制造业集群数字化转型的典型路径与对策研究”（项目编号：20BJY100）。

作者简介：郑健壮（1965-），男，博士，浙江大学城市学院商学院教授，博士生导师，研究方向为区域经济与数字经济；王科娜（1999-），通讯作者，女，英国曼彻斯特大学社会科学学院硕士生，研究方向为数字经济。

（收稿日期：2022-09-27  责任编辑：苏子宠）