中国区域数字经济发展空间分异及收敛性研究

杨烨军, 石华安, 林 森

(安徽财经大学 统计与应用数学学院,安徽 蚌埠 233030)

一、引 言

近几年,随着数字通信信息技术的迅速崛起,以其为底层技术的数字经济得到了蓬勃发展。据《中国数字经济发展报告(2022年)》显示:2021年,我国数字经济规模达到45.5万亿元,占GDP比重高达39.8%(1)数据源自《中国数字经济发展报告(2022年)》,网址:http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202207/P020220729609949023295.pdf.。毫无疑问,数字经济是时代的选择,是实现我国经济繁荣的重要途径之一。如今,越来越多的国家积极地投入到数字经济建设中,将其视为实现经济复苏与提高国际地位的重要手段。我国数字经济具有巨大的发展潜力,目前正处于高速发展阶段,但在追求速度的同时,难以避免地暴露出区域间发展不平衡等问题。当前,国内数字经济发展状态呈现由东向西梯度递减的特征[1]。数字经济发展不协调问题已逐步显现,区域差距过大,势必影响整体经济增长和协调发展。因此,研究我国数字经济的动态变化,揭示区域差异及来源,显得尤为必要和迫切。

随着数字经济的概念被提出,由此展开的相关研究便从未停止,主要集中在以下几个方面:一是对数字经济的概念补充。Moulton认为,在广义上数字经济应包含以数字信息技术为基础进行数字运算、数据分析的行业[2];Kim指出将产品和服务以数字化形式呈现给消费者是数字经济的本质特征[3];Carlsson、荆文君等认为数字经济代表了一种新型的经济形式,主要是与互联网相关行业相结合而产生[4-5];康铁祥在对大量文献研究的基础上,将数字经济总结为数字技术相关的经济活动[6];裴长洪则从经济学角度解释数字经济是先进生产力的代表[7]。二是关于数字经济测度研究,主要分为数字经济发展水平综合评价与数字经济增加值两个方面进行测算。其中综合评价研究主要通过构建数字经济指标体系开展探讨,张雪玲等从设施、应用、企业和产业等方面构建指标体系,借用熵值法与指数法测度了中国数字经济发展指数[8];赵涛等通过主成分分析法测算了全国222个地级及以上城市的数字经济发展指数[9];刘军等基于年鉴数据,发现测出的数字经济发展水平存在区域“数字鸿沟”与两极分化现象[10];焦帅涛等则以重点行业领域为核心,采用熵权 TOPSIS 法对我国数字经济发展水平进行测算[11]。数字经济增加值测度研究主要有:蔡跃洲和张钧南借用增长核算框架,测算了我国36年的数字经济规模,并从替代效应和渗透效应带来的影响展开分析探讨[12];中国信息通信研究院(2021)根据数字经济的范围划分为数字产业化和产业数字化两部分,将信息产业等核心部分纳入数字产业化,非数字产业部门使用数字技术和数字产品带来的产出增加和效率提升归为产业数字化,通过测算传统产业部门中ICT资产来度量产业数字化规模(2)信息源自《中国数字经济发展白皮书》,网址:http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/P020210424737615413306.pdf.;郭美晨等同样利用增长核算框架并引入了两部门模型,利用所测出的ICT生产性资本存量探讨了生产过程产生的贡献和效应[13];许宪春等在系统梳理数字经济演变历程的基础上,确定其范围后引入行业数字经济调整系数,测算出与之相关产业的总产出、增加值等总量指标[14]。三是数字经济区域差异分析。目前,已有部分学者对区域差异展开了研究,韩兆安等采用Dagum基尼系数及其分解法对省域层面的数字经济差异进行分解和来源分析,并用核密度估计探讨了数字经济的分布动态[15];王军、聂昌腾、吕明元等对我国东部、中部、西部和东北地区的数字经济差异进行分析探讨[16-18];赵新伟、曹萍萍等揭开了我国整体及三大板块数字经济发展水平差距[19-20];而田俊峰、钟业喜等则分别聚焦于东北地区和长江经济带的空间差异分析[21-22]。

综上,数字经济的研究已取得众多阶段性成果,但多数集中于全国总体、东中西部或省域层面。鉴于此,本文在相关文献研究的基础上,引入南北区域划分的方法,并与传统的东中西部划分思路相结合,选取中国30个省区市(由于数据缺失,研究样本不含西藏自治区、台湾省、香港和澳门特别行政区)(3)参考国家统计局的划分标准:东部地区为北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中部地区为山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区为内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。参考经济地理的划分标准:北方地区包括北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆;南方地区包括上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南。,以全方位探索2012-2020年我国区域数字经济发展不平衡特征。首先,运用熵值法测算出30个省区市的数字经济发展水平;其次,通过数字经济的Dagum基尼系数来探究各大区域数字经济发展差异,加深对地区差距及其来源的理解,并采用核密度估计分析发展的分布动态;最后运用σ与β收敛模型研究不同区域的收敛性,以期为决策者制定和实施有针对性的政策提供科学依据。在指标构建上,借用Python爬虫与文本分析技术,在产业数字化方面加入微观层面的上市公司数字化转型程度,在数字化治理方面加入以数字化词频信息构造的政府数字关注度,通过在宏观测度体系中加入微观指标数据,丰富了数字经济的指标体系与测度结果。在研究方法上,运用Dagum基尼系数测度数字经济的区域差异并揭示差异来源,相比于传统基尼系数和泰尔指数能更有效解决样本划分造成的交叉重叠问题;并且将空间关联性考虑其中,采用空间收敛模型分析数字经济的收敛特征,使得研究结论更加可靠。

二、研究设计

1.数字经济发展综合评价指标体系

以国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》为基础,并参考李英杰、金灿阳等对数字经济的界定和剖析,采用熵值法从数字基础设施、数字产业化、产业数字化和数字化治理四大维度来度量各省区市的数字经济发展水平[23-24]。与以往研究指标体系相比,本文在产业数字化方面构造微观层面的上市公司数字化转型程度指标;在数字化治理中以省区市政府工作报告中的数字化词频构造政府数字关注度指标,上述两个指标均通过文本分析获取。具体选取的变量指标及计算得到的权重见表1所列。测算方法如下:

表1 数字经济发展水平评价指标体系

(1)构建综合评价函数 在tk时设综合评价函数:

(1)

其中:yij(tk)为i地区在tk时刻的评价指数;ωj为j指标的权重;xij(tk)为i地区的j指标在tk时刻的标准化数值。

(2)指标权重确定 首先计算第i个指标值在第j项指标下所占的比重pij:

(2)

其次计算第j项指标的熵值Ej:

(3)

最后计算第j项指标权重ωj。

(4)

(3)计算数字经济综合发展指数 将计算得到的权重ωj带入综合评价函数,即可得到i地区在tk时刻的数字经济发展水平yij(tk)。

2.Dagum基尼系数

为探讨区域数字经济发展差异,本文采用Dagum基尼系数对区域差异进行测度[25]。根据定义,式(5)为其总体的基尼系数G的计算公式:

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

其中:式(6)为j区域内的基尼系数Gjj;式(7)为总体基尼系数分解后区域内差异贡献率Gw;式(8)为j区域与h区域之间的区域间基尼系数Gjh;式(9)和式(10)分别为区域间差异贡献率Gnb和超变密度贡献率Gt;式(11)为区域之间的相对影响Djh;式(12)的djh和式(13)的pjh均为区域之间数字经济发展水平的差值,可以理解为满足yji-yhr>0与yhr-yji>0条件下区域样本值的数学期望。

3.核密度估计

为研究区域数字经济发展水平绝对差异的动态分布特征,本文引入核密度估计法。利用Stata15软件计算出核密度曲线,根据分布位置、曲线形态以及延展性等方面,对区域数字经济发展能力高低、区域差异与极化程度展开分析,其公式如下:

(14)

(15)

4.收敛模型

为了进一步考察区域数字经济发展水平差异是否会随着时间的推移呈现出缩小的趋势,最后达到同一势态,即分析数字经济发展差异是否存在收敛趋势。本文采用σ收敛与β收敛研究,其中σ收敛采用变异系数,β收敛则引入计量模型。

(1)σ收敛检验σ收敛过程为区域数字经济的差异随时间推移出现下降的趋势。本文采取变异系数对区域数字经济发展σ收敛趋势展开分析,具体公式如下:

(16)

(2)β收敛检验 绝对β收敛不考虑区域之间结构差异所带来的影响,仅考虑数字经济发展本身的收敛状态,认为区域间数字经济发展将随时间收敛于同一水平。条件β收敛放弃了区域结构相同的假设,认为各区域数字经济发展会受其结构等因素的影响。传统的计量模型为:

(17)

本文认为在数字经济发展的过程中,很大可能存在空间效应,而使用传统的计量模型会出现一定偏差,故引入空间滞后模型(SAR)、空间误差模型(SEM)以及空间杜宾模型(SDM)。为筛选出合适的模型,以普通OLS回归为基础,通过LM检验、LR检验以及Hausman等检验对模型进行选择,其中模型依次为:

(18)

(19)

(20)

其中:α是常数项;β为核心估计值; ln(yi,t+1/yi,t)表示i区域相邻时间段数字经济发展的增长率;X为一系列影响区域数字经济发展的控制变量;ρ为空间滞后系数;λ为空间误差系数;W为空间权重矩阵;θ为空间溢出系数;φ为控制变量的空间项系数;μi和υt分别为空间、时间固定效应;εi,t为随机扰动项。若β<0且通过显著性检验,即存在β收敛,反之不存在。

结合众多学者研究[20,26-27],引入区域发展水平(RGDP)、科技创新能力(TECH)、产业结构(IS)、政府干预度(GOV)和人力资本水平(HC)5个方面加以考虑,纳入控制变量中。本文以各地区人均GDP反映区域发展水平;科技创新能力是由当年地区专利申请授权量来度量;第三产业占GDP的比重来反映产业结构状况;政府干预度用地方政府财政一般支出占GDP比重来衡量;人力资本水平借用李娟的做法,采用平均受教育年限表示[27],计算公式为:

(21)

其中:hc为人力资源水平;Mpop为6岁以上总人口;Mpri为小学毕业人数;Mjun为初中毕业人数;Msen为高中毕业人数(包含职高人员);Muni为大专及以上人员。

5.数据来源及说明

本文选取2012-2020年中国30个省区市面板数据为研究样本,原始数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》,少数缺失值以线性插值的方法补全。对于指标体系中的上市企业数字化转型程度和政府数字关注度,本文通过收集整理上市企业年报与政府工作报告(4)其中企业年报来源于巨潮资讯网,政府工作报告来源于政府官网。,借用Python软件对文本中出现与数字经济相关词频进行分词处理,统计这些相关词频数量以量化上市企业数字化转型程度和政府数字关注度,并作为这两个指标的基础数据。

三、数字经济发展水平测度与比较

1.数字经济发展水平测算结果

依据前文的研究思路,将计算得到的各指标权重与标准化值相乘再累加即得到各地区数字经济发展水平,其发展趋势如图1所示。从整体上看,2012-2020年我国数字经济发展水平得到稳步提升,由2012年的0.084增长到2020年的0.256,增长幅度高达204.762%。从各区域看,东部、中部和西部的数字经济增幅分别为176.979%、259.897%和241.336%,其中东部发展水平显著高于全国水平,中部与西部则一直低于全国水平;南方和北方的数字经济增幅依次为214.874%和192.604%,且南方发展水平同样优于全国水平。虽各区域发展水平与增长幅度存在明显差异,但各区域均表现出良好的线性增长趋势。从东中西区域看,我国数字经济发展水平呈现出“东部-中部-西部”依次递减的态势;东部地区遥遥领先其余两大区域,数字经济发展水平由2012年的0.138增长至2020年的0.381,增长速度为13.535%;后两者的发展水平分别由0.058和0.048上升至0.209和0.164,增长速度依次为17.379%和16.600%,高于东部地区,表明区域之间的绝对差异在逐步缩小。从南北区域看,南方地区的数字经济发展水平由0.100增长至0.313,增速为15.330%;北方地区则是从0.068上升至0.198,增速为14.293%。南方地区显著高于北方地区,且发展趋势表明两者之间的差距可能还在继续拉大。综上,全国总体及各大区域的数字经济发展水平虽个别年份存在波动,但总体上均呈现出持续繁荣的趋势。与此同时暴露出来的发展不平衡问题也愈发明显,区域间极化水平在逐年扩大。

图1 数字经济发展水平变化趋势点

2.数字经济发展省际区域分布

为研究各大区域内省域分布特征,本文参考魏敏和李书昊的研究,将30个省区市按照均值(E)与标准差(SD)关系划分为明星型(大于E+0.5SD)、普通型(介于E+0.5SD和E-0.5SD之间)和落后型(小于E-0.5SD)3种类型[28],结果见表2所列。考察期内各省区市数字经济年均水平位于0.048～0.505之间,均值为0.164,标准差为0.109,其中最低的省份为青海,最高为广东,两者的数字经济发展水平差距高达10倍有余。这表明我国数字经济发展水平整体波动较大,空间差异显著。从东中西区域看,数字经济发展水平由东部向西部逐步递减,呈较为明显的“东部-中部-西部”梯级分布。具体看,东部地区中有6个为明星型,超过东部省区市数量的一半;中部地区拥有5个普通型与3个落后型;而西部地区中虽四川省为明星型,但近2/3为落后型。从南北区域看,南方地区拥有5个明星型、7个普通型以及3个落后型,北方则只有2个明星型、4个普通型,其余均为落后型。南方地区的数字经济发展水平显著高于北方地区。从整体上看,明星型省区市占据23.333%,普通型省区市占据36.667%,落后型省区市占据33.333%,其中普通型与落后型省区市占据大多数,意味着我国总体数字经济发展水平不高,仍有较大提升空间。显然,当前数字经济发展存在明显的空间分布差异,东部优于中西部;南方优于北方。

表2 数字经济发展3种类型省区市的区域分布

为进一步考察省域数字经济发展增速情况,本文将各省区市的增长速度由高到低进行排列,结果见表3所列。其中四川省的数字经济增长速度位列第一,为西部其他地区提供了很好的示范,同时也反映出大数据综合试验区建设对周围地区的数字经济发展具有很好的辐射效应。中部地区中的河南、江西、安徽等省份异军突起,增速在考察期内均在前列,三省份近几年坚持创新引领科技的发展战略已初显成效。江苏、北京、浙江、上海的增速虽处于后半段,但其数字经济发展水平均位于全国前列,其增速带来的绝对增量是相当可观的。青海、新疆、天津、海南以及辽宁的增速乏力,反映出其对加快数字经济转型,推动数字行业兴起的迫切需求。

表3 省域数字经济发展增速统计 %

四、数字经济发展动态演进及区域差异

1.数字经济发展动态演进

为探究我国总体及各大区域数字经济发展的动态特征,本文选取考察期内的2012、2015、2018和2020年为代表性年份,绘制核密度曲线,将其分布特征整理出来,具体见表4所列。从全国层面上看,核密度曲线的整体分布位置随时间向右移动,表明我国数字经济发展水平呈明显增长趋势。主峰高度逐年下降,曲线宽度增大,意味着各省区市数字经济发展水平差异程度在持续扩大。从分布延展性看,右拖尾现象特征明显,表明存在少数数字经济发达地区的发展水平远远高于全国平均水平,但延展性呈收敛趋势,意味着数字经济发展水平较高地区与平均水平的差距有所缩小。从分布极化现象上看,全国数字经济发展在考察期内为单峰现象,说明整体数字经济发展并未形成多极化格局。

表4 数字经济核密度曲线分布特征

从东中西区域看,东中西部的核密度曲线均呈现逐年右移、主峰高度下降、曲线宽度扩大的分布特征,表明东中西部数字经济发展特征同全国总体发展特征类似,数字经济发展水平虽逐年上升,但各区域内数字经济发展水平的离散程度有所扩大,意味着区域内同样存在发展不均衡格局。东部和中部曲线的分布延展性表明区域内数字经济发展水平较高的地区仍然保持“领先”优势,但这种优势正在向平均水平靠拢。西部的分布延展性呈右拖尾拓宽趋势,表明区域内差异在持续增加。此外,东部和西部均为单峰特征,而中部经历了“双峰-单峰”的变化,说明区域内部存在极化现象。从南北区域看,南方和北方的曲线分布特征表明数字经济发展呈增长趋势,但区域内发展不平衡问题依旧突出,其中南方分布延展性呈右拖尾收敛趋势,而北方则呈右拖尾拓宽趋势。同时南方和北方均为单峰特征,意味着内部发展较为稳定。综上所述,我国区域数字经济发展水平虽表现稳定增长势态,但发展中出现的差距拉大或是多极化等新问题,也在表明需要注重区域内部的协同发展。

2.数字经济发展水平区域差异及其来源

为揭示区域数字经济发展差异及其空间来源,本文继续沿用东中西三大区域以及南北两大区域的划分视角,依据Dagum基尼系数将考察期内的数字经济发展水平进行差异分解。

(1)数字经济发展总体差异与区域内差异 我国总体及各大区域的数字经济发展总体差异及区域内差异如图2所示。从整体上看,考察期内基尼系数呈现出“下降-上升-下降”趋势,由2012年的0.346下降至2020年的0.337,幅度为2.601%,虽呈现下降趋势,但并不明显;从东中西区域看,三大区域的基尼系数均有不同程度的上升,东中西部的增幅分别为8.727%、31.008%和48.851%,说明区域内的差异在不断扩大,发展不均衡问题愈发显著。从南北区域看,两大区域的基尼系数在绝大数时间内均大于东中西部,其中北方地区的基尼系数与全国水平接近,且在2018年末超过了总体基尼系数,呈现先下降后持续增长的趋势,“数字鸿沟”愈发明显;南方地区则呈现出持续下降趋势,即区域内部数字经济发展不平衡问题得到缓解。一方面,可能主要得益于在“宽带中国”战略实施后,大量数字化基础设施在城市和农村建立起来,数字设备的均衡化缩小了地区间的“数字鸿沟”;另一方面,相比于北方地区,南方地区存在的经济交通壁垒较少,各地区形成交流网络,数据要素的有效流动加速了数字经济的协同发展。

图2 数字经济发展总体差异及区域内差异

(2)数字经济发展区域间差异 本文绘制了东中西部和南北地区的数字经济区域间差异的演变趋势,如图3所示。从东中西区域看,区域间的基尼系数呈现明显的分布差异,其中东部对中部、东部对西部显著高于中部对西部,但两者的基尼系数在考察期内均呈收敛趋势,分别由0.419和0.492下降至0.359和0.445,且未来仍有持续下降趋势。而中部对西部的基尼系数则由原来的0.180上升至0.256,说明两区域间发展差异在持续扩大。从南北区域看,两大地区间的差异虽有波动,但一直维持在较为稳定的状态,基尼系数由2012年的0.365到2020年的0.369。虽无明显的增长,但区域间的差异也不容小觑。综上,数字经济发展的区域间差异依旧较为明显,空间非均衡性依旧显著。

图3 数字经济发展区域间差异

(3)数字经济区域差异来源 考察期内我国区域数字经济差异来源及贡献率见表5所列。从东中西区域看,区域内差异、区域间差异、超变密度的平均贡献率分别为25.434%、65.003%、9.563%。东中西部数字经济发展区域差异的来源依次是区域间差异、区域内差异以及超变密度。其中,区域间差异是东中西部数字经济发展差异的主要来源,占总体差异的65%以上,但贡献率在持续下降,反之区域内差异贡献率在持续上升,说明区域内差异亦是不可忽视的差异来源。从南北区域看,区域内差异、区域间差异、超变密度的平均贡献率分别为46.323%、30.275%、23.403%,南北地区数字经济发展差异的主要来源为区域内发展差异,但其贡献率持续下降,而区域间差异贡献率在持续上升。因此打造协调共生的数字经济发展空间格局应重点解决区域间与区域内差异问题。

五、数字经济发展区域收敛性分析

1.σ收敛分析

根据式(16),本文绘制了全国总体及各大区域的变异系数演变趋势,具体如图4所示。从全国整体上看,变异系数呈现“下降-上升-下降”的变动趋势,数值由2012年的0.711下降至2020年的0.655,表明全国存在明显的σ收敛趋势。从区域看,各大区域变异系数表现出不同的变化特征,其中东部、中部、西部的变异系数呈现明显的增长趋势,其数值由原来的0.490、0.238、0.327上升到0.529、0.309、0.504,表明这些区域不存在明显的σ收敛。南方地区的演变趋势与全国整体较为类似,其变异系数由0.635下降到0.546,说明存在一定的σ收敛;而北方地区呈现曲折变化,但变异系数期初值相比于期末值仍有所下降,说明同样存在σ收敛。总体上各大区域的σ收敛分析结果与上文分布动态及差异分解的分析结果基本一致,数字经济发展存在区域不平衡性。

图4 数字经济发展σ收敛检验

2.空间相关性检验

本文以经济距离矩阵为基础,借用莫兰指数Moran’s I分析数字经济发展的空间相关性,计算结果见表6所列。2012-2020年我国数字经济的Moran’s I指数在0.179～0.292之间波动起伏,且均通过了不同程度的显著性检验,可见数字经济发展具有明显的空间效应,总体虽有波动但呈现递减状态,说明数字经济发展的空间相关性在减弱。

表6 数字经济发展水平Moran’s I指数

3.β收敛分析

(1)绝对β收敛 本文基于经济距离矩阵,并在前文的区域划分基础上,利用空间计量模型分析全国总体及东中西三大区域、南北两大区域的数字经济发展绝对β收敛情况,借以更加全面地说明全国总体及各大区域的数字经济收敛趋势,计算结果见表7所列。结果显示,全国层面上本文选择了双向固定SDM模型,空间滞后系数ρ的显著性表明全国总体数字经济发展存在空间相关性,同时β系数显著,意味着全国总体存在绝对β收敛,即在不考虑地区间不同因素影响的条件下,各区域数字经济发展会随着时间推至同一稳态水平。

表7 数字经济发展绝对β收敛检验

从东中西区域看,东中西部的收敛系数均显著为负,表明存在绝对β收敛,收敛速度由西向东逐步递减;从南北两大区域看,南方地区的发展同样呈绝对β收敛趋势,但北方地区则不存在收敛,可能的原因是北京等发达地区与甘肃、新疆等地区的数字经济发展差距过大,区域内部发展的极度不平衡导致发展势态难以向收敛趋势靠拢。因此需解决数字经济发展不平衡的问题。

(2)条件β收敛 在数字经济发展绝对β收敛分析的基础上,考虑地区间不同因素对数字经济发展的影响。本文将区域发展水平(RGDP)、科技创新能力(TECH)、产业结构(IS)、政府干预度(GOV)和人力资本水平(HC)5个方面加以考虑,纳入控制指标,得到条件β收敛结果,见表8所列。

表8 数字经济发展条件β收敛检验

经检验,全国总体及东中西三大区域、南北两大区域的收敛系数β均显著负值,说明数字经济发展存在条件β收敛趋势,即考虑地区因素在内的情况下,数字经济发展还是会随着时间推至同一稳态水平。

从收敛速度看,东部、中部、西部的收敛速度均不同步,且呈现“中部-西部-东部”递减趋势;而南方区域的收敛速度明显高于北方区域。这表明各区域实现数字经济发展稳态水平所需要的时间存在差异。

从影响因素看,区域发展水平对数字经济的增长并不显著,说明良好的数字经济发展趋势并不是发达地区的“专利”,经济较为落后的地区亦有可能实现弯道超车。除西部外,各区域科技创新能力呈显著正向影响,表明数字经济的发展离不开以科技创新为核心的数字技术。东部在产业结构方面表现出显著负向影响,原因可能在于区域内部数字经济的发展对第二产业的依赖程度大于第三产业。因此加快产业融合是推动数字经济平衡发展的先决条件之一。政府干预度在全国层面上显著为正,说明数字经济同样离不开政府相关政策的支持。无论是科技创新还是经济的持续繁荣,高端技术人才无疑起到了重要推动作用,人力资本水平在多区域内同样显著为正。

六、结论与启示

1.研究结论

第一,从时空分布特征看,全国总体及各区域数字经济发展水平均呈现增长态势,同时数字经济发展水平表现出显著空间差异,呈较为明显的“东部-中部-西部”递减分布以及“南方-北方”递减分布。第二,从绝对差异角度看,全国总体及各大区域的核密度曲线在考察期内均呈右移态势,数字经济发展持续提升;各区域分布曲线的主峰峰值高度下降和宽度变大,表明区域内数字经济发展水平离散趋势逐渐增大;同时各大区域均存在长短不一的右拖尾现象,但延展性有所差异;东中西三大区域中仅中部出现过双峰现象,南北两大区域均为单峰现象。第三,从相对差异角度看,区域数字经济总体差异在考察期内呈波动下降趋势。在东中西区域,差异的主要来源为区域间差异,且东部区域内部差异较大,其次为西部和中部。在南北区域,区域内差异为主要来源,同时北方地区差异呈扩大趋势,南方地区差异呈缩小趋势,而两者之间差异维持在较为稳定状态。第四,从收敛特征方面看,全国总体数字经济发展呈明显的σ收敛;东部、中部和西部发展不存在σ收敛;南方和北方发展同样存在显著的σ收敛。空间相关性检验表明各省区市数字经济发展通常伴随着显著空间正相关性。引入空间计量模型进行β收敛分析发现,全国总体数字经济发展存在显著的绝对β收敛;从东中西三大区域看,东中西部同样存在绝对β收敛;而从南北区域看,仅南方地区发展存在绝对β收敛。纳入区域控制因素后,全国总体及各大区域均存在条件β收敛,但收敛速度不同步。

2.政策启示

第一,加强对数字产业的支持,进一步提升数字经济的发展水平。政府应当全面推动数字经济的发展,加大对于信息技术和科技创新的投入,对于高新技术行业中的重要领域,例如“人工智能”“大数据”“区块链”等重点关注;加强数字基础设施的建设,对一些偏远农村地区加大数字投入。同时,发展多类型数字平台,促进数字产业化和产业数字化的深度融合;针对数字经济发展水平较为落后的地区,发展与区域产业体系相适应的数字经济产业体系。加速核心要素与技术创新的跨平台流动,打造更具竞争力的数字经济集群。第二,缩小差异,协调发展。数字经济发展的主要差异来自区域间与区域内,因此着重缩小区域间与区域内差距对于促进数字经济协调发展具有重要的实践意义。应充分考虑区域内各地资源优势与地理条件,明确各地在区域中的所扮演的角色及功能定位,推动数字行业与其他产业的协同发展;同时打通区域壁垒,实现东中西、南北区域合作渠道,推动跨区域发展,形成网络化发展结构。本着共同发展的目标,中心地区应该主动带动落后地区的数字行业发展,充分利用自身的溢出效应,避免出现两极分化的局面。第三,多维度经济共同发展。应把数字经济当作时代发展的关键点,由点到面循序渐进。各地区在坚定实体经济是立国之本的同时,应融入数字经济新生力量,调整产业结构,重视高端技术人才的培养,实现多维度经济共同发展。