鐘業(yè)喜 毛煒圣

摘要：發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、解決發(fā)展不平衡不充分問題具有重要推動(dòng)作用。文章基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，采用空間計(jì)量模型、數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析等方法，探討了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平空間格局及其影響因素。結(jié)果表明：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體偏低，地理分布差異顯著，發(fā)展水平由下游向上游遞減;數(shù)字經(jīng)濟(jì)城市等級(jí)體系不由經(jīng)濟(jì)水平所主導(dǎo)，不完全遵循已有的基于地理空間的等級(jí)體系;長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈熱點(diǎn)區(qū)—過渡區(qū)—次熱點(diǎn)區(qū)—冷點(diǎn)區(qū)的“駝峰”狀空間分異格局，上海、蘇州、嘉興等城市為數(shù)字經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)區(qū);地理加權(quán)回歸結(jié)果顯示，信息化水平、城市等級(jí)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)顯著提高了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，經(jīng)濟(jì)水平、人口規(guī)模、人力資本作用甚微，意味著經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較差的地區(qū)也可以依靠提升信息基礎(chǔ)設(shè)施、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)“換道超車”。據(jù)此，提出設(shè)立機(jī)構(gòu)，制定政策，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)壯大;打造基地，培育品牌，提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)力;深化合作，深入對(duì)接，創(chuàng)新數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式等建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì);空間格局;空間自相關(guān);GWR模型;長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶

中圖分類號(hào)：F0615;K902???文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A???文章編號(hào)：1008-5831（2020）01-0019-12

一、研究問題與文獻(xiàn)回顧

隨著改革開放的不斷深化，中國(guó)經(jīng)濟(jì)逐步邁入質(zhì)量?jī)?yōu)先的新時(shí)代，高質(zhì)量發(fā)展已成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵詞。2017年12月8日，習(xí)近平總書記提出，“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合”。2018年政府工作報(bào)告提出“發(fā)展壯大新動(dòng)能”“為數(shù)字中國(guó)建設(shè)加油助力”，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)成為中國(guó)落實(shí)國(guó)家重大戰(zhàn)略的關(guān)鍵力量，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展意義重大。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是新時(shí)期中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展三大支撐帶之一，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶相關(guān)研究逐步成為關(guān)注熱點(diǎn)。大多數(shù)學(xué)者從區(qū)域經(jīng)濟(jì)[1] 、空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[2]、生態(tài)效率[3]、土地利用[4]等方面進(jìn)行了分析。而長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)處于何種水平？地理位置鄰近的城市，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平是否具有相似性？是否與既有經(jīng)濟(jì)格局具有較高相關(guān)性？是否存在顯著的空間分異？受哪些關(guān)鍵因素的影響？ 未來應(yīng)重點(diǎn)從哪些方面發(fā)力提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平？回答好上述問題對(duì)落實(shí)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、解決發(fā)展不平衡不充分問題具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

自1994年美國(guó)學(xué)者泰普斯科特正式提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)以來[5]，國(guó)內(nèi)外學(xué)者就數(shù)字經(jīng)濟(jì)的相關(guān)問題進(jìn)行了一系列探討，并形成了較為豐富的研究成果。進(jìn)入信息社會(huì)后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵界定始終是學(xué)者們關(guān)注的熱點(diǎn)。泰普斯科特認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的顯著特征就是數(shù)字化、知識(shí)化、虛擬化、互聯(lián)互通等[5]。逄建和朱欣民認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過互聯(lián)網(wǎng)、通信網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等，實(shí)現(xiàn)交易、交流的數(shù)字化[6]。林躍勤認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)指基于數(shù)字化信息和知識(shí)生產(chǎn)要素對(duì)再生產(chǎn)方式與過程進(jìn)行重塑的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)[7]?？梢妼W(xué)界對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)字化、信息化、數(shù)據(jù)化、智能化為基礎(chǔ)的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)逐步形成了統(tǒng)一觀點(diǎn)。隨著數(shù)字化浪潮的涌現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)將產(chǎn)生深刻影響。一方面，數(shù)字技術(shù)植入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)可以促進(jìn)GDP更快速地增長(zhǎng)、提升生產(chǎn)率、實(shí)現(xiàn)消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)、提升企業(yè)出口規(guī)模、提高人力資本質(zhì)量、驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)由勞動(dòng)力密集型轉(zhuǎn)向技術(shù)密集型[8-9]。劉海啟提出數(shù)字農(nóng)業(yè)是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)與鄉(xiāng)村振興兩大戰(zhàn)略融合發(fā)展的必然要求和根本途徑，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是把農(nóng)業(yè)全過程數(shù)字化，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的空間應(yīng)變能力和生產(chǎn)要素的匹配使用能力，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，向精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)方式發(fā)展[10]。曹正勇提出制造業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主戰(zhàn)場(chǎng)，通過智能、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制和服務(wù)型制造等新模式，可以有效促進(jìn)我國(guó)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[11]。另一方面，有研究警惕新型的“數(shù)字鴻溝”正在出現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)的運(yùn)用仍存在較高的使用壁壘，客觀上形成了發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家、上市企業(yè)與小微企業(yè)等主體間的新型的“數(shù)字鴻溝”[12]。

在研究方法上，側(cè)重構(gòu)建指標(biāo)體系運(yùn)用主成分分析[13]、熵值法[14]，也有學(xué)者采用GIS空間分析方法[15]。在研究尺度上，主要側(cè)重全國(guó)、省域等宏觀尺度研究，市域、縣域等微觀尺度的研究成果相對(duì)較少，結(jié)果表明省域尺度下中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展自東向西梯度遞減，四川、重慶成為創(chuàng)新發(fā)展新極點(diǎn)[15]。在數(shù)據(jù)獲取上，一般基于寬帶接入、人力資本等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)及上市大數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)、電子政務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)投融資、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專利情況、即時(shí)通信、互聯(lián)網(wǎng)旅游、互聯(lián)網(wǎng)金融、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等新型行業(yè)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況[13-14，16]。由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素，與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)體系有一定交叉性，涉及多領(lǐng)域、多行業(yè)、多業(yè)態(tài)，僅使用宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以準(zhǔn)確對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)育狀態(tài)進(jìn)行測(cè)度。

綜上所述，已有研究取得諸多進(jìn)展，主要對(duì)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)宏觀發(fā)展?fàn)顟B(tài)展開，側(cè)重區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略探討;但關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)度及空間分布的研究仍顯不足，尤其是關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的區(qū)域差異及空間分布研究的文獻(xiàn)較少。本文在吸收已有研究成果的基礎(chǔ)上作出如下探索：第一，全面展示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶這一國(guó)家戰(zhàn)略支撐區(qū)市域?qū)用鏀?shù)字經(jīng)濟(jì)的實(shí)際發(fā)育狀態(tài)及地域分異特征，彌補(bǔ)之前大多質(zhì)性研究的不足;第二，采用Getis-Ord G*指數(shù)揭示了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平熱點(diǎn)區(qū)域;第三，基于地理加權(quán)回歸模型分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響因素的空間異質(zhì)性，甄別影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)機(jī)制，以期對(duì)進(jìn)一步提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，縮小其空間差異有所裨益。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源與研究區(qū)域

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一個(gè)階段性的概念，是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過程中的高級(jí)階段，數(shù)字化的知識(shí)和信息是其關(guān)鍵要素，數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新是其核心動(dòng)力，現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)是其主要載體，是將數(shù)字技術(shù)融入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、信息化、數(shù)據(jù)化、智能化水平的一系列融合性經(jīng)濟(jì)活動(dòng)[17-18]。根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念，考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文選取騰訊研究院數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)進(jìn)行研究，基于騰訊平臺(tái)全樣本數(shù)據(jù)、京東的電商數(shù)據(jù)、滴滴的出行數(shù)據(jù)計(jì)算得出http：//txindex.qq.com/#/internet-plus？kind=all。，由基礎(chǔ)分指數(shù)、產(chǎn)業(yè)分指數(shù)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)和智慧民生分指數(shù)構(gòu)成。該指數(shù)可對(duì)2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域尺度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r全景式地反映騰訊研究院.中國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，2018。。本文所需數(shù)據(jù)主要來源于2017年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶涵蓋9省2市，是巨型軸帶流域經(jīng)濟(jì)區(qū)[4]。本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)125個(gè)城市（直轄市）為典型研究單元，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局及其機(jī)制進(jìn)行深入探討。

（二）研究方法

1.全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的整體分布情況，可以判斷長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變化是否與相鄰空間有關(guān)。本文通過計(jì)算全局Morans I指數(shù)來量化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的總體空間關(guān)聯(lián)程度。計(jì)算公式如下[19]：

I=?ni=1?nj=1Wijxi-xxj-xS2?ni=1?nj=1Wij （1）

式中：I為Morans I指數(shù);xi、xj表示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市i和j的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平觀測(cè)值;S2為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平觀測(cè)值方差;Wij為空間權(quán)重矩陣;x為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的平均值;n為研究區(qū)數(shù)量。I的取值介于[-1，1]之間，當(dāng)Morans I>0時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為空間正相關(guān);當(dāng)Morans I<0時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為空間負(fù)相關(guān)。

2.空間聚類分析

冷熱點(diǎn)分析是一種探索局部空間聚類分布的方法，用于確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間聚集的高（熱點(diǎn)）低（冷點(diǎn)）值區(qū)域。采用Getis-Ord G*指數(shù)測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的熱點(diǎn)和冷點(diǎn)區(qū)域，計(jì)算公式如下[20]：

G*i（d）=?ni=1wij（d）xi/?ni=1xi （2）

式中：xi為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市i的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的觀測(cè)值;wij為空間權(quán)重矩陣。如果Getis-Ord G*指數(shù)顯著為正，則表明i地區(qū)屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)區(qū)域;反之則為數(shù)字經(jīng)濟(jì)冷點(diǎn)區(qū)域。

3.地理加權(quán)回歸（GWR）

地理加權(quán)回歸模型是將觀測(cè)值的空間屬性嵌入回歸參數(shù)中，引入地理距離權(quán)重的統(tǒng)計(jì)回歸模型，能夠體現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性和相互差異[21]。其模型如下：

DEi=β0λi，μi+?βkλi，μixk，i+εi（3）

式中：DEi是區(qū)域i的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù);λi，μi是區(qū)域i的采樣點(diǎn)坐標(biāo);βkλi，μi是連續(xù)函數(shù)βkλ，μ在區(qū)域i的值;xk，i為區(qū)域i上的第k個(gè)解釋變量;εi為隨機(jī)誤差。

（三）指標(biāo)選取

本文引入一系列變量，通過運(yùn)用GWR模型解釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平地域差異的主要影響因素因數(shù)據(jù)缺失，影響因素分析僅包含110個(gè)地級(jí)城市，不包含自治州。。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間格局與多種社會(huì)因素有關(guān)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平被認(rèn)為是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所依賴的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)條件與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平息息相關(guān)[16，22] ，選擇“人均GDP”表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（EL）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)度演化密切相關(guān)，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)由勞動(dòng)力密集型向資本密集型、技術(shù)密集型、知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)逐級(jí)向上演進(jìn)，在這一產(chǎn)業(yè)演化過程中對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響[23];因此，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展差異會(huì)對(duì)研究對(duì)象數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展差異產(chǎn)生重要影響，故以“第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重”表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展必然會(huì)影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)的就業(yè)規(guī)模，但城市優(yōu)質(zhì)勞動(dòng)力規(guī)模會(huì)反過來影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展，高度數(shù)字化的硬件和軟件產(chǎn)業(yè)特性，需要高素質(zhì)勞動(dòng)力作為支撐，人力資本規(guī)模越大，理論上數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平越高[24] ，選擇“人口總數(shù)”“萬人大學(xué)生數(shù)”分別表征人口規(guī)模（PS）和人力資本（HC）。在信息技術(shù)時(shí)代，虛擬流空間可以彌補(bǔ)實(shí)體空間的弱勢(shì)，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較差的地區(qū)也可以發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)“換道超車”[25]，而“換道超車”建立在良好的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施之上，以“互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入戶數(shù)”反映信息化水平（IL）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展離不開政府的政策與科技等方面的投入，高等級(jí)城市天然享有更多的資源，引入虛擬變量城市等級(jí)

直轄市、副省級(jí)城市和省會(huì)城市賦值為1，其余地級(jí)市賦值為0。（CL），反映城市資源對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐作用。

三、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間特征

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的基本格局

對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶125個(gè)地級(jí)行政區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)、基礎(chǔ)分指數(shù)、產(chǎn)業(yè)分指數(shù)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)及智慧民生分指數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)結(jié)果選擇4分位的方法對(duì)全部地區(qū)進(jìn)行分級(jí)（圖1）。從空間格局看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以下游沿海地區(qū)中心城市為核心（圖1a），如上海、杭州、蘇州、南京的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為突出，“軸向”拓展特征明顯。從空間的分布密度看，在長(zhǎng)三角城市群形成了明顯的高發(fā)展水平城市集聚區(qū)，溫州、臺(tái)州、寧波、義烏、嘉興、南通等城市呈現(xiàn)高發(fā)展水平;而中上游地區(qū)以武漢、長(zhǎng)沙、重慶、成都等地僅城市本身形成較高水平區(qū)，從區(qū)域尺度上看呈現(xiàn)出“孤島”格局;銅仁、雅安、攀枝花及臨滄等上游地區(qū)城市受自身經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)孱弱、人力資源匱乏、對(duì)外交通不暢等因素制約，成為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)低谷區(qū)。整體上看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間格局地帶性差異顯著，表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平由下游向上游遞減，其與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體格局是高度吻合的。

通過比較各個(gè)城市的基礎(chǔ)分指數(shù)（圖1b）、產(chǎn)業(yè)分指數(shù)（圖1c）、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)（圖1d）及智慧民生分指數(shù)（圖1e），可以發(fā)現(xiàn)4項(xiàng)分指數(shù)的空間分布與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的分布表現(xiàn)出了一致性，下游中心城市和內(nèi)陸省會(huì)城市發(fā)展水平較高，其他地級(jí)市發(fā)展水平較低;但智慧民生分指數(shù)卻表現(xiàn)出了明顯的差異性，除長(zhǎng)三角外，長(zhǎng)江中游、成渝地區(qū)也顯示出“集群式”分布格局。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)空間格局總體呈“核心—邊緣”模式，僅在極少數(shù)城市形成“核心”，表明創(chuàng)新活動(dòng)門檻較高，創(chuàng)新載體須依附于高等級(jí)城市。

（二）基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平城市等級(jí)體系

將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶125個(gè)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)從高到低排序（圖2），長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距較大，呈明顯的位序—規(guī)模遞減趨勢(shì)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)超過1的城市數(shù)量較少，僅有18個(gè)，占比14.4%。基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，綜合運(yùn)用SPSS22.0K-means聚類分析方法將125個(gè)城市聚成4類（表1）。上海數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)為18.109，處于第一層級(jí)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他城市，居于絕對(duì)引領(lǐng)地位，在城市體系中為核心節(jié)點(diǎn)。這可能要?dú)w因于上海憑借其國(guó)際大都市和全國(guó)重要經(jīng)濟(jì)、金融、創(chuàng)新中心地位，吸引了大量互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（特別是總部）集聚，成為“互聯(lián)網(wǎng)+”的重要節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而使上海成為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)的組織核心;第二層級(jí)城市包括重慶（6.185）、成都（6.046）、杭州（5.513）、武漢（5.138）4個(gè)城市，數(shù)量較少，是城市體系的次核心節(jié)點(diǎn)，為跨省級(jí)大區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)中心;長(zhǎng)沙（3.539）、蘇州（3.428）、南京（3.183）、寧波（2.101）等10個(gè)城市為第三層級(jí)，一般為省區(qū)級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)中心;貴陽(yáng)（1.148）、嘉興（1.063）、常州（1.002）、臺(tái)州（0.995）等110個(gè)城市為第四層級(jí)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等能力最弱，處于數(shù)字經(jīng)濟(jì)城市體系的底層，為地方數(shù)字經(jīng)濟(jì)中心。4個(gè)層級(jí)城市的數(shù)量比為1∶4∶10∶110，且各層級(jí)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)均值依次降低，即整體上呈現(xiàn)明顯的金字塔型結(jié)構(gòu)特征。

從4個(gè)不同層級(jí)來看，個(gè)別城市如南京、寧波、貴陽(yáng)、嘉興、臺(tái)州等城市只承擔(dān)著省區(qū)級(jí)中心或地方性中心的作用，與已有的關(guān)于行政等級(jí)、網(wǎng)絡(luò)社會(huì)空間的城市體系特征不一致[22]。這在某種程度上反映了城市在數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系中的地位不由經(jīng)濟(jì)水平所主導(dǎo)，而是城市的數(shù)字化、信息化水平等多因素影響下的結(jié)果。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間集聚特征

為探討長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的地域集聚格局特征，通過ArcGIS10.2平臺(tái)得到Morans I指數(shù)（表2）。從中可知各項(xiàng)指標(biāo)均為正值，且都在0.01的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在顯著的空間正相關(guān)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市在空間上呈集聚狀態(tài)。4項(xiàng)分指數(shù)也表現(xiàn)出了高度集聚的分布現(xiàn)象，但通過比較可知?jiǎng)?chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)的集聚程度更強(qiáng)。

為進(jìn)一步探索長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高低值集聚分布情況，利用ArcGIS10.2空間統(tǒng)計(jì)工具分類中的熱點(diǎn)分析方法，計(jì)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)的G*i統(tǒng)計(jì)量Z值得分，按照自然斷裂點(diǎn)法將Z值分成5個(gè)等級(jí)，得到長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分布冷熱點(diǎn)圖（圖3）。由圖3可知：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈熱點(diǎn)區(qū)—過渡區(qū)—次熱點(diǎn)區(qū)—冷點(diǎn)區(qū)的“駝峰”狀空間分異格局。熱點(diǎn)區(qū)主要包括上海、蘇州、嘉興等城市;次熱點(diǎn)集聚區(qū)鄰近熱點(diǎn)集聚區(qū)布局，包括成都、遂寧及內(nèi)江等城市。過渡區(qū)主要分布于次熱點(diǎn)區(qū)周邊，包括江蘇、江西、安徽、重慶及云南等省市的主要城市。冷點(diǎn)區(qū)主要集中在西部地區(qū)、中部“襄樊—貴陽(yáng)”一線、環(huán)鄱陽(yáng)湖城市群及蘇北地區(qū)的城市。從地域空間分布格局看，熱點(diǎn)的集聚范圍相對(duì)較小，中部、北部及東北大部分地區(qū)處于高值孤島或高低相間的離散分布狀態(tài)，集聚特征不明顯，也說明熱點(diǎn)集聚區(qū)的正向輻射效應(yīng)有限，但整體也表現(xiàn)出了自東向西過渡的特征。

進(jìn)一步從4項(xiàng)分指數(shù)探討其地理的空間集聚特征，可以發(fā)現(xiàn)：4項(xiàng)分指數(shù)的地理集聚格局與整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的集聚格局較為一致，有所不同的是智慧民生分指數(shù)識(shí)別的熱點(diǎn)集聚區(qū)包括長(zhǎng)三角城市和成渝城市群，說明長(zhǎng)三角和成渝城市智慧城市發(fā)育程度較高，并呈現(xiàn)高水平集聚的狀態(tài)。而其余3項(xiàng)分指數(shù)識(shí)別的冷熱點(diǎn)集聚格局與總體較為一致，冷點(diǎn)區(qū)域仍以西部地區(qū)、中部“襄樊—貴陽(yáng)”一線、環(huán)鄱陽(yáng)湖城市群及蘇北地區(qū)的城市為主。

四、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響因素分析

（一）OLS模型及其結(jié)果

在SPSS平臺(tái)中利用逐步回歸模型對(duì)變量進(jìn)行處理，將VIF大于5的變量剔除，得到4個(gè)解釋變量，分別是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）、人力資本（HC）、信息化水平（IL）和城市等級(jí)（CL）（表3）。此時(shí)回歸模型R2=0.665，擬合性能較好。

為了比較地理加權(quán)回歸估計(jì)結(jié)果優(yōu)勢(shì)，首先構(gòu)建OLS模型進(jìn)行分析，結(jié)果見表4。模型整體上顯著，通過調(diào)整R2（0.714）和標(biāo)準(zhǔn)差（0.128）解釋了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)的變差，表明該模型可以解釋長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)總變差的71.4%。在10%顯著水平上，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）、人力資本（HC）、信息化水平（IL）和城市等級(jí)（CL）4個(gè)變量顯著，其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、信息化水平和城市等級(jí)表現(xiàn)為顯著正向作用，人力資本呈顯著負(fù)向作用。

（二）GWR模型及其結(jié)果

在ArcGIS10.0軟件中，采用adaptive核函數(shù)使AICc最小的帶寬法進(jìn)行局域估計(jì)。表5為GWR模型估計(jì)的結(jié)果。從表5可知：GWR模型比OLS模型有顯著的改善，GWR模型的AICc（231.462）比OLS模型的AICc（235.491）小，模型的調(diào)整后R2=0.714提升到了0.739，擬合性能良好，說明GWR 模型的解釋能力進(jìn)一步提升。在GWR模型中，每一個(gè)空間單元都有特定的系數(shù)。表5對(duì)各系數(shù)值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，得到中位數(shù)和四分位數(shù)。結(jié)果表明除人力資本外，其余自變量的回歸系數(shù)在空間上較為穩(wěn)定，且符號(hào)都為正，表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶市域的信息化水平、城市等級(jí)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)是正向影響，而人力資本的回歸系數(shù)在空間上波動(dòng)較大，說明其對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響不穩(wěn)定。

（三）結(jié)果分析

GWR模型的一個(gè)優(yōu)勢(shì)是參數(shù)估計(jì)下產(chǎn)生的空間模式能夠圖形化，利用ArcGIS10.2軟件提供的“分位數(shù)”分類法將不同地理位置的回歸系數(shù)劃分為5個(gè)等級(jí)。選取信息化水平、城市等級(jí)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人力資本4個(gè)空間不穩(wěn)定性非常顯著（P<0.01）指標(biāo)，分析影響因素回歸系數(shù)空間分布格局，考察各因素對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響的區(qū)域差異（圖4）。

信息化水平?；貧w系數(shù)為正值，說明互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)指標(biāo)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有正向作用。系數(shù)值總體上呈現(xiàn)出由西向東遞增的分布特征（圖4a）。最大值出現(xiàn)在上海市，最小值出現(xiàn)在臨滄市。這說明信息化水平對(duì)上海、南京等長(zhǎng)三角城市人口城鎮(zhèn)化影響相對(duì)較大，對(duì)西南和西北地區(qū)，尤其是臨滄、昭通等西部城市影響較小。信息化程度反映的是城市的信息基礎(chǔ)設(shè)施水平。提高信息基礎(chǔ)設(shè)施水平可以提高物質(zhì)和能源的使用效率，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的“軟化”，城市就業(yè)結(jié)構(gòu)也隨之“軟化”[24]，即從事科研、金融、管理、商務(wù)、教育等產(chǎn)業(yè)的人員比重增大，從產(chǎn)業(yè)和就業(yè)結(jié)構(gòu)上最終影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平。

城市等級(jí)?；貧w系數(shù)基本為正值，說明城市等級(jí)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈正相關(guān)。空間上，系數(shù)值呈由西部向東部遞增的特征（圖4b）。同時(shí)，城市等級(jí)回歸系數(shù)最高，說明城市等級(jí)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展作用最為顯著。高等級(jí)的城市占據(jù)大量的資源，并對(duì)多種公共資源享有優(yōu)先支配權(quán)，等級(jí)越高的城市，公共資源越集中，當(dāng)?shù)氐臄?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高。核心城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的首位度明顯，如上海、重慶、成都、杭州、武漢，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶處于前五位，這正好也說明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)高等級(jí)城市的強(qiáng)依賴性。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)?；貧w系數(shù)為正值，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)度與數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈正相關(guān)。系數(shù)值總體上呈現(xiàn)出東高西低的分布特征（圖4c）。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)區(qū)位、資金、人力等優(yōu)勢(shì)明顯，產(chǎn)業(yè)以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、服務(wù)業(yè)等為主。中游地區(qū)形成以機(jī)械制造業(yè)、化工業(yè)及旅游業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)體系。上游地區(qū)主要是初級(jí)資源產(chǎn)業(yè)、旅游業(yè)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，城市第三產(chǎn)業(yè)占優(yōu)，服務(wù)功能虛擬化，進(jìn)一步為數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供產(chǎn)品供給，而上游地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的限制使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間格局仍難以突破傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)地理格局。

人力資本。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的人力資本與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)系較復(fù)雜。從回歸系數(shù)的空間分布看，其回歸系數(shù)的絕對(duì)值在空間上由西向東遞減（圖4d）。最大值出現(xiàn)在成都市，中西部地區(qū)回歸系數(shù)數(shù)值相對(duì)較小?？偟膩碇v，其回歸系數(shù)的空間波動(dòng)較大，說明人力資本對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響是不穩(wěn)定的。這表明人才等城市軟實(shí)力并沒支撐起數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人力資本作用甚微，數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提高更多依靠高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、服務(wù)業(yè)等產(chǎn)業(yè)來驅(qū)動(dòng)。

五、結(jié)論與對(duì)策建議

（一）結(jié)論

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下，精準(zhǔn)識(shí)別長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)育狀況，解析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)不平衡發(fā)展基本特征和形成機(jī)制，對(duì)助推長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶由要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向中高端邁進(jìn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。以上從基本格局、等級(jí)體系、空間冷熱點(diǎn)視角深入分析了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間不平衡特征及其影響因素，主要得到以下結(jié)論。

第一，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體偏低，地理分布差異顯著。具體表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平由下游向上游遞減，長(zhǎng)三角地區(qū)高水平城市集聚顯著，廣大中上游地區(qū)呈“孤島”格局，其與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體格局高度吻合。其中，智慧民生分指數(shù)在長(zhǎng)三角、長(zhǎng)江中游、成渝地區(qū)顯示出“集群式”分布格局。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)空間格局總體呈“核心—邊緣”模式，表明創(chuàng)新活動(dòng)門檻較高，創(chuàng)新載體須依附于高等級(jí)城市。

第二，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)等級(jí)體系4個(gè)層級(jí)城市整體上呈現(xiàn)明顯的金字塔型結(jié)構(gòu)特征。個(gè)別城市如南京、寧波、貴陽(yáng)、嘉興、臺(tái)州等與已有的關(guān)于行政等級(jí)、網(wǎng)絡(luò)社會(huì)空間的城市體系特征不一致，這在某種程度上反映了城市在數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系中的地位不由經(jīng)濟(jì)水平主導(dǎo)，系城市的數(shù)字化、信息化水平等多因素影響下的結(jié)果。

第三，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)出顯著的全局與局部空間集聚特征，冷熱點(diǎn)空間格局呈熱點(diǎn)區(qū)—過渡區(qū)—次熱點(diǎn)區(qū)—冷點(diǎn)區(qū)的“駝峰”狀分布態(tài)勢(shì)。熱點(diǎn)區(qū)主要包括上海、蘇州、嘉興等城市，冷點(diǎn)區(qū)主要集中在西部地區(qū)、中部“襄樊—貴陽(yáng)”一線、環(huán)鄱陽(yáng)湖城市群及蘇北地區(qū)的城市。其中，智慧民生分指數(shù)識(shí)別的熱點(diǎn)集聚區(qū)包括長(zhǎng)三角城市和成渝城市群，說明長(zhǎng)三角和成渝城市智慧城市發(fā)育程度較高，并呈現(xiàn)高水平集聚的狀態(tài)。

第四，從GWR結(jié)果看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)受信息化水平、城市等級(jí)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本影響顯著，其中以城市等級(jí)影響最為突出，而人力資本對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響不穩(wěn)定。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口規(guī)模未能通過顯著性水平檢驗(yàn)，經(jīng)濟(jì)水平和人口規(guī)模對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響微弱，意味著經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較差的地區(qū)也可以依靠提升信息基礎(chǔ)設(shè)施、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)“換道超車”。

（二）對(duì)策建議

針對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體低、結(jié)構(gòu)不合理、東西差異大等不平衡不充分問題，進(jìn)一步提出以下政策建議。

1.設(shè)立機(jī)構(gòu)，制定政策，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)壯大

一是合理設(shè)立長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)區(qū)域合作辦公室，構(gòu)建由9省2市工信廳、科技廳部、發(fā)改委等部門牽頭的跨區(qū)域合作機(jī)制，作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的專業(yè)管理機(jī)構(gòu)，分析確定長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域，跟蹤研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新情況、新問題，協(xié)調(diào)解決長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展遇到的重大難題，建立完善長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制。二是制定出臺(tái)《促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的若干意見》，并在此基礎(chǔ)上制定《實(shí)施細(xì)則》，以持續(xù)引進(jìn)國(guó)內(nèi)外著名互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)金融門戶、人工智能等企業(yè)，對(duì)在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶注冊(cè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)給予政策、稅費(fèi)、資金等方面的支持;鼓勵(lì)有條件的企業(yè)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)幫助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字改造轉(zhuǎn)型，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)活力;對(duì)符合條件的企業(yè)給予高新技術(shù)企業(yè)、技術(shù)先進(jìn)型企業(yè)的認(rèn)定，按照若干意見相應(yīng)的財(cái)稅政策享受稅費(fèi)減免。

2.打造基地，培育品牌，提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)力

一是加快建設(shè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)園和基地，鼓勵(lì)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)企業(yè)合理集聚。合理布局長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間。目前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶已形成長(zhǎng)三角和成渝兩大數(shù)字經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)區(qū)，以上海、成都、重慶、南京、武漢、杭州為試點(diǎn)打造長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)中心，形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)聚集態(tài)勢(shì)。積極支持長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省會(huì)城市等一批有條件的地區(qū)結(jié)合自身產(chǎn)業(yè)定位，建設(shè)有特色的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)園區(qū)，打造有特色的數(shù)字經(jīng)濟(jì)集聚區(qū)。選取區(qū)域?qū)嵙^強(qiáng)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)基地（園區(qū)），政府在政策上給予適當(dāng)傾斜。二是加大對(duì)本土數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)品牌建設(shè)的扶持力度，打造區(qū)域行業(yè)本土品牌。選取阿里巴巴、小米等數(shù)字經(jīng)濟(jì)龍頭企業(yè)進(jìn)行重點(diǎn)扶持，實(shí)行“一企一策”，按照規(guī)定享受相關(guān)財(cái)稅優(yōu)惠政策。加強(qiáng)本土數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)品牌的宣傳推介，舉辦數(shù)字經(jīng)濟(jì)峰會(huì)等活動(dòng)，引導(dǎo)投資者正確投資，為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)樹立堅(jiān)實(shí)可靠的品牌形象。

3.深化合作，深入對(duì)接，創(chuàng)新數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式

一是加大數(shù)字經(jīng)濟(jì)服務(wù)平臺(tái)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的合作。整合不同機(jī)構(gòu)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)，打造統(tǒng)一的數(shù)字經(jīng)濟(jì)服務(wù)智慧平臺(tái)。以“互聯(lián)網(wǎng)+”的理念形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)服務(wù)的大數(shù)據(jù)庫(kù)，避免因資源過度分散而給數(shù)字經(jīng)濟(jì)服務(wù)需求者帶來不必要的交易成本。為每一條傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)需求提供精準(zhǔn)的數(shù)字化供給方案。并做好“線上和線下”的服務(wù)工作，統(tǒng)計(jì)服務(wù)結(jié)果。二是加大數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)與高校、科研機(jī)構(gòu)的合作。大力支持有條件的高校設(shè)立數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重大影響的問題進(jìn)行產(chǎn)學(xué)研合作研究，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新有杰出貢獻(xiàn)的科研機(jī)構(gòu)和人才給予獎(jiǎng)勵(lì)。鼓勵(lì)高校及科研機(jī)構(gòu)對(duì)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行研究，提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)的技術(shù)創(chuàng)新力和產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。三是加大數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)與工業(yè)產(chǎn)品企業(yè)的合作。利用數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)服務(wù)創(chuàng)新，提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)廣度、深度和能級(jí)，支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)與工業(yè)產(chǎn)品企業(yè)深入對(duì)接，拓寬數(shù)字經(jīng)濟(jì)服務(wù)覆蓋面，為消費(fèi)者提供更多的創(chuàng)新數(shù)字經(jīng)濟(jì)服務(wù)。參考文獻(xiàn)：

[1]徐長(zhǎng)樂，徐廷廷，孟越男.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)分工合作現(xiàn)狀、問題及發(fā)展對(duì)策[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2015，24（10）：1633-1638.

[2]馮興華，鐘業(yè)喜.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演變特征[J].學(xué)習(xí)與實(shí)踐，2018（10）：46-55.

[3]李強(qiáng)，高楠.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率時(shí)空格局演化及影響因素研究[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2018，24（3）：29-37.

[4]鐘業(yè)喜，朱治州.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶土地利用及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值演變研究[J].江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2018，51（3）：100-107.

[5]BOWMAN J P.The digitaleconomy：promise and peril in the age of networked Intelligence[M]// TAPSCOTT D.New York： McGraw-hill，1996.

[6]逄健，朱欣民.國(guó)外數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2013，30（8）：124-128.

[7]林躍勤.新興國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作[J].深圳大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2017，34（4）：105-108.

[8]夏炎，王會(huì)娟，張鳳，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和非農(nóng)就業(yè)影響研究：基于投入占用產(chǎn)出模型[J].中國(guó)科學(xué)院院刊，2018，33（7）：707-716.

[9]張于喆.數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向中高端邁進(jìn)的發(fā)展思路與主要任務(wù)[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2018（9）：85-91.

[10]劉海啟.加快數(shù)字農(nóng)業(yè)建設(shè) 為農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化增添新動(dòng)能[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃.2017，38（12）：1-6.

[11]曹正勇.數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下促進(jìn)我國(guó)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新制造模式研究[J].理論探討，2018（2）：99-104.

[12]趙西三.數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)中國(guó)制造轉(zhuǎn)型升級(jí)研究[J].中州學(xué)刊，2017（12）：36-41.

[13]張伯超，沈開艷.“一帶一路”沿線國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展就緒度定量評(píng)估與特征分析[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2018，30（1）：94-103.

[14]張雪玲，焦月霞.中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)及其應(yīng)用初探[J].浙江社會(huì)科學(xué)，2017（4）：32-40，157.

[15]王彬燕，田俊峰，程利莎，等.中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間分異及影響因素[J].地理科學(xué)，2018，38（6）：859-868.

[16]徐清源，單志廣，馬潮江.國(guó)內(nèi)外數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)度指標(biāo)體系研究綜述[J].調(diào)研世界，2018（11）：52-58.

[17]OECD.OECD Digital Economy Outlook 2017[R].OECD Publishing，2017.

[18]中華人民共和國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息化辦公室.二十國(guó)集團(tuán)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議[EB/OL].二十國(guó)集團(tuán)杭州峰會(huì).（2016-09-29）.[2018-10-20].http：//www.cac.gov.cn/2016-09/29/c_1119648520.htm.

[19]李建新，鐘業(yè)喜，黃潔，等.21世紀(jì)以來京汕低谷帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異研究[J].經(jīng)濟(jì)地理，2015，35（8）：10-18.

[20]鐘業(yè)喜，傅鈺，郭衛(wèi)東，等.中國(guó)上市公司總部空間格局演變及其驅(qū)動(dòng)因素研究[J].地理科學(xué)，2018，38（4）：485-494.

[21]FOTHERINGHAM A S，BRUNSDON C.Local forms of spatial analysis[J].Geographical Analysis，2010，31（4）： 340-358.

[22]邱娟，汪明峰.進(jìn)入21世紀(jì)以來中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的時(shí)空差異及其影響因素分析[J].地域研究與開發(fā)，2010，29（5）：28-32，38.

[23]張桂文，孫亞南.人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)耦合關(guān)系的實(shí)證研究[J].中國(guó)人口科學(xué)，2014（6）：96-106，128.

[24]何菊香，賴世茜，廖小偉.互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素的實(shí)證分析[J].管理評(píng)論，2015，27（1）：138-147.

[25]魏宗財(cái)，甄峰，席廣亮，等.全球化、柔性化、復(fù)合化、差異化：信息時(shí)代城市功能演變研究[J].經(jīng)濟(jì)地理，2013，33（6）：48-52.

Spatial differentiation of digital economy and its influencing factors in the Yangtze River Economic Belt

ZHONG Yexi，MAO Weisheng

（School of Geography and Environment，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022，P. R. China）

Abstract：

The development of the digital economy has played an important role in promoting the innovation-driven strategy of the Yangtze River Economic Belt，in achieving high-quality economic development，and in addressing the problem of inadequate development imbalance. Based on the digital economic index，by using spatial econometric model and mathematical statistics analysis，this paper attempts to explore the spatial pattern of the digital economy in the Yangtze River Economic Belt and its influencing factors. The results show that the development level of the digital economy in the Yangtze River Economic Belt is generally low，the geographical distribution is significantly different，and the development level is decreasing from the downstream to the upstream. The digital economic city hierarchy is not dominated by the economic level and does not completely follow the existing geospatial-based hierarchy. The digital economy of the Yangtze River Economic Belt is a hotspot-transitional-secondary hotspot-cold-point spatial differentiation pattern，and cities such as Shanghai，Suzhou，and Jiaxing are digital economic hotspots; geographically weighted regression results show that information level of development，city level，and industrial structure have significantly improved the level of digital economic development in the Yangtze River Economic Belt. The economic level，population size，and human capital have little effect，which means that regions with poor economic bases can also rely on upgrading information infrastructure and promoting industrial upgrading，and develop the digital economy to achieve economic “changing the road and overtaking”. Accordingly，it is proposed to set up institutions to formulate policies to promote the growth of the digital economy，create a base，cultivate a brand，and enhance the digital economy，deepen cooperation，and innovate digital economic models.

Key words： ?digital economy; spatial differentiation; spatial autocorrelation; GWR model; the Yangtze River Economic Belt

（責(zé)任編輯?傅旭東）