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      城市群數字經濟指數測度及時空差異特征分析

      2021-06-22 15:44劉傳輝楊志鵬
      現代管理科學 2021年4期
      關鍵詞:城市群

      劉傳輝 楊志鵬

      [摘要]為反映城市群數字經濟發(fā)展水平,運用熵值法,通過構建數字經濟指標體系,測度了長三角城市群、京津冀城市群、珠三角城市群、中原城市群、成渝城市群和關中平原城市群等六大城市群106個城市的數字經濟指數,并通過可視化處理反映城市群數字經濟發(fā)展水平及其時空特征。研究發(fā)現,六大城市群數字經濟差異性明顯,數字經濟發(fā)展水平呈現動態(tài)波動性,且城市群內部城市間的數字經濟發(fā)展水平差異明顯。

      [關鍵詞]城市群;數字經濟指數;時空差異特征

      一、 引言

      《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》提出,要打造數字經濟新優(yōu)勢,促進數字技術與實體經濟深度融合,賦能傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級,催生新產業(yè)新業(yè)態(tài)新模式,壯大經濟發(fā)展新引擎。近年來,數字經濟的迅猛發(fā)展對傳統(tǒng)的生產、生活方式和資源配置效率帶來了巨大影響。但是,如何測度和衡量各城市群及城市數字經濟的發(fā)展水平已成為理論界亟待回答的現實問題。數字經濟以數據資源為關鍵要素,涉及跨行業(yè)、跨區(qū)域等很多領域,而現行基于傳統(tǒng)經濟條件下的統(tǒng)計模式、統(tǒng)計口徑、產業(yè)分類體系等卻與數字經濟的發(fā)展實際不相適應。這使研究者無法全面掌握數字經濟的統(tǒng)計數據,難以對數字經濟進行準確測量,制約了相關部門對數字經濟總體發(fā)展形勢的準確把握。因此,如何科學地測度數字經濟發(fā)展水平,進而較為客觀地反映各城市群數字經濟的發(fā)展水平、規(guī)模及其對經濟社會發(fā)展影響日益突出。基于此,本文擬通過熵值法構建指標體系,對城市群及其城市數字經濟發(fā)展水平進行測度并分析其時空差異特征。

      二、 指標體系構建基礎

      國內外學界、政府有關部門為了客觀測度城市群的數字經濟發(fā)展水平進行了一定的探索??傮w上通常采用兩種方法。第一種叫直接法,即對一定區(qū)域的數字經濟規(guī)模、發(fā)展水平等進行測度,該測度結果是個絕對值。第二種是間接法,即通過選取多項指標構建指標體系,采用數學方法測算選定區(qū)域的數字經濟發(fā)展水平,結果是相對值。

      從國外的實踐來看,美國商務部和經濟合作與發(fā)展組織較早對數字經濟測度進行了探索。其中,《衡量數字經濟》[1]使用寬帶普及率、互聯(lián)網用戶、跨境電子商務等構建了測度指標體系。歐盟、世界經濟論壇、聯(lián)合國國際電信聯(lián)盟也分別構建了有關指標體系,為我們選取測度數字經濟指標提供了有益參考。從國內的實踐來看,中國信息通信研究院兼顧使用兩種方法1,用直接法測算了中國數字經濟總體規(guī)模,用間接法測算了全國的數字經濟指數。賽迪顧問用互聯(lián)網普及率、移動電話普及率、移動互聯(lián)網接入流量、移動寬帶用戶數等指標測算了中國數字經濟指數2。

      此外,國家信息中心構建了信息社會指數(ISI)3,騰訊等聯(lián)合發(fā)布了騰訊“互聯(lián)網+”數字經濟指數4,這是國內較早針對城市發(fā)布的數字經濟指數,該指數依托的指標數據行業(yè)特色鮮明、專屬性強,但其他研究機構不易獲得。財新智庫發(fā)布的中國數字經濟指數(CDEI)5能夠較好反映數字經濟的發(fā)展狀況,但是抓取的數據有待進一步驗證、理論基礎有待深化。新華三集團發(fā)布的城市數字經濟指數(DEI)6覆蓋了全國100個城市,而阿里研究院、畢馬威一起測算的全球數字經濟發(fā)展指數7則覆蓋了150個國家和地區(qū)。部分學者也做了有關探索,比如張雪玲等[1]使用熵值法測算了我國數字經濟的發(fā)展水平。

      綜上可見,鑒于數據和研究范圍不同,對數字經濟的衡量方法、構建的指標體系各具特色(表1),學界、業(yè)界及政府部門等并未取得一致意見。其中,以全球、國家、省際等區(qū)域范疇作為整體研究對象進行數字經濟指數測度的居多,以城市為研究對象進行數字經濟指數測度的比較少。鑒于此,本研究采用間接方法測度城市的數字經濟指數,進而對相關城市群數字經濟發(fā)展情況進行分析。

      三、 指標體系、研究區(qū)域與研究方法

      1. 指標體系與研究區(qū)域

      為科學測度城市數字經濟發(fā)展水平,在借鑒已有的數字經濟測度方法、指標選取的基礎上,兼顧數據的可得性,遵循科學性與規(guī)范性原則、有效性與簡明性原則,構建城市數字經濟指數評價指標體系,包括數字基礎設施、數字產業(yè)基礎、科學教育支撐、人力資源支撐、經濟發(fā)展基礎5項一級指標以及13個二級指標,如表2所示。

      本文研究區(qū)域為長三角城市群、京津冀城市群、珠三角城市群、中原城市群、成渝城市群和關中平原城市群所涉及的106個城市1。

      2. 研究方法

      本文運用熵值法,對2007—2016年期間,長三角、京津冀、珠三角、中原、成渝和關中平原六大城市群所涉及的106個城市的數字經濟指數,按年度分別進行測度。

      熵是對系統(tǒng)不確定性的測度。熵值越大,不確定性越大,越不穩(wěn)定;熵值越小,不確定性越小,就越穩(wěn)定。熵值法通過對指標進行客觀賦權,可以最大程度消除指標評價中的人為主觀性,使結果更具客觀性。因此,在對城市數字經濟發(fā)展水平進行評價時,可以通過熵值法計算各項指標的權重,進而計算出各城市的數字經濟指數,具體計算步驟如下。

      (1)對數據進行標準化處理

      假設需對m個對象進行評價,每個對象有n項評價指標,則可形成原始指標數據矩陣X=(xij)m×n,xij為第i個研究對象的第j項指標值Pij為對應的標準化后的指標值[4]。要使不同單位的數據具有可比性,必須對其進行標準化處理。因本文選取的評價指標(表2)與城市數字經濟指數均呈正相關關系,所以直接選用總和標準化法,其計算公式為:

      四、 測算結果

      1. 指標體系權重

      根據上述方法,計算得到各項指標2007—2016年數字經濟指標體系所占權重,見表3。

      2. 城市數字經濟指數及排名

      進一步計算得到2007—2016年長三角、京津冀、珠三角、中原、成渝和關中平原六大城市群106個城市的數字經濟指數及其排名,見表4、表5。

      3. 結果分析

      (1)城市群數字經濟總指數

      按照長三角、京津冀、珠三角、中原、成渝和關中平原六大城市群所涉及的城市,將城市數字經濟指數加總,得到各城市群的數字經濟總指數(表6)。

      從表6、圖1可見,在2007—2016年間,六大城市群數字經濟發(fā)展水平差異明顯。長三角城市群在六大城市群中的數字經濟總指數均處在第一,具有明顯優(yōu)勢,從趨勢線分析,其數字經濟有增長趨勢。京津冀城市群數字經濟總指數處于長三角城市群之后,但是總體呈下降趨勢。珠三角城市群數字經濟發(fā)展水平呈增長趨勢,而且2016年數字經濟總指數超過了京津冀城市群躍居第二。成渝城市群數字經濟自2011年超過中原城市群之后基本保持增長趨勢,逐步縮小了與前三名城市群的差距。多年來,中原城市群、關中平原城市群數字經濟發(fā)展起色不大,特別是關中平原城市群在六大城市群中一直處于最低水平,且與其他城市群發(fā)展差距較大。這一點,從各城市群2007—2016年數字經濟指數排名前30名的城市個數也可見一斑(表7)。

      以2016年的情況分析,長三角城市群14個城市進入前30名,占30個城市的46.7%,占長三角城市群內城市數的53.8%;京津冀城市群有5個進入前30名,占30個城市16.7%,占京津冀城市群內城市數的38.5%;珠三角城市群有7個城市進入前30名,占30個城市的23.3%,占珠三角城市群城市群內城市數的50%。前30名城市中成渝有2個、中原和關中平原各有1個??梢?,東部地區(qū)城市群的數字經濟發(fā)展水平明顯高于中西部地區(qū)城市群的數字經濟發(fā)展水平[5]。

      (2)2016年城市群城市數字經濟指數與人均GDP相關性

      結合2016年的數據分析,北京、深圳、上海、廣州、成都、杭州、重慶處于數字經濟發(fā)展的第一方陣;排在之后的是天津、南京、蘇州、西安、鄭州、合肥、東莞、寧波,處于第二方陣。緊隨其后的有無錫、石家莊、佛山、南通、珠海、常州、中山、保定,處于第三方陣。其余城市數字經濟指數相對較低(圖2)。

      (3)城市群內部城市數字經濟發(fā)展比較分析

      通過對六大城市群進行比較分析可見,總體上每個城市群內部城市間數字經濟的發(fā)展水平差異性比較突出。長三角城市群、珠三角城市群和京津冀城市群內部城市的數字經濟發(fā)展水平較高,數字經濟發(fā)展指數較高的城市比較多。其中,長三角城市群中上海頭雁效應明顯,杭州、南京、蘇州以及寧波、無錫、合肥等城市數字經濟發(fā)展水平與上海雖有明顯差距,但在六大城市群內部城市中發(fā)展水平相對較高(圖3)。

      京津冀城市群中北京、天津作為直轄市,數字經濟發(fā)展水平高,尤其是北京,2007—2016年數字經濟發(fā)展水平在106個城市中均居首位。石家莊作為河北省會城市,發(fā)展水平居于北京、天津之后,成為京津冀城市群數字經濟的重要支撐城市,保定、唐山次之(圖4)。

      珠三角城市群除汕尾、陽江、河源外,其余城市的數字經濟發(fā)展水平普遍較高。深圳、廣州作為珠三角城市群的兩大門戶,數字經濟發(fā)展優(yōu)勢突出,尤其是深圳近年來轉型發(fā)展、提檔升級,數字經濟發(fā)展突飛猛進,在六大城市群城市數字經濟發(fā)展的第一陣營中居于前列(圖5)。

      中原城市群雖然在六大城市群中所含城市數最多,但是數字經濟發(fā)展水平普遍不高,即使數字經濟發(fā)展水平最高的鄭州,在六大城市群106個城市中也不突出。城市群內部城市比較而言,洛陽、南陽、新鄉(xiāng)等城市相對較好(圖6)。

      成渝城市群中成都、重慶的雙核作用明顯,不僅如此,成都、重慶數字經濟發(fā)展水平在西部和六大城市群中都處于比較靠前的位置,發(fā)展水平較高(圖7)。

      關中平原城市群中西安的數字經濟指數最高,在該城市群中屬于“一枝獨秀”,且西安數字經濟在中西部地區(qū)城市中處于較高的發(fā)展水平,但是與成都、重慶有一定差距。城市群中咸陽、臨汾、寶雞的數字經濟指數相對較高(圖8)。

      五、 城市群數字經濟時空分布差異

      為了更直觀地分析每個城市群數字經濟發(fā)展情況的時空分布情況,我們選取2007年、2012年、2016年三個時段,利用ArcGISL2軟件對本文所涉及的六大城市群數字經濟指數的分布情況進行可視化處理并進行橫向和縱向對比,分析不同年份、不同城市群數字經濟發(fā)展水平的空間分布差異。

      2007年,處于東部地區(qū)的長三角、珠三角、京津冀這三大城市群城市數字經濟發(fā)展指數普遍較高,特別是長三角的上海、杭州、南京,京津冀的北京、天津,珠三角的廣州、深圳、珠海、中山等處于第一梯隊,處于第二梯隊的城市也比較多。這在數字經濟指數空間分布圖上一目了然。對于地處中西部的中原城市群、成渝城市群、關中平原城市群,除了成渝地區(qū)的重慶、成都列入第一梯隊外,西安列入第二梯隊,鄭州列入第三梯隊,其余城市數字經濟指數相對較低。這么看,東部地區(qū)城市群和中西部地區(qū)城市群數字經濟發(fā)展的差異非常明顯,而且東部地區(qū)城市群數字經濟發(fā)展水平內部差異相對較小,中西部地區(qū)城市群內部城市之間數字經濟發(fā)展水平差異較大(見圖9)。

      2012年,六大城市群中的東部地區(qū)長三角城市群、京津冀城市群和珠三角城市群數字經濟發(fā)展指數出現了不同程度的下降,原因主要是中西部地區(qū)城市群城市數字經濟發(fā)展水平得到了提升,與東部地區(qū)形成一定的競爭。長三角的上海、杭州、南京、蘇州4個城市,京津冀的北京、天津2個城市,珠三角的廣州、深圳2個城市等處于第一梯隊。中西部地區(qū)的中原、成渝、關中平原3個城市群的數字經濟指數,除了成渝的重慶、成都和關中平原的西安處于第一梯隊外,鄭州處于第二梯隊,其余城市數字經濟指數處于第三梯隊。特別是成渝城市群數字經濟發(fā)展水平提升較為明顯。總體上,六大城市群除了中原城市群沒有處于第一梯隊的城市外,其余五個城市群都有處于第一梯隊的城市,這說明中原城市群數字經濟發(fā)展仍然處于沒有中心城市引領發(fā)展的階段(圖10)。

      到了2016年,六大城市群中的東部地區(qū)長三角、京津冀和珠三角這三大城市群中,京津冀城市群數字經濟發(fā)展指數下降幅度較大,第三梯隊城市數量減少、第四梯隊城市數量增加,長三角城市群和珠三角城市群相對穩(wěn)定,長三角城市群的上海、杭州、南京、蘇州,京津冀城市群的北京、天津,珠三角城市群的廣州、深圳等仍然處于第一梯隊。中西部地區(qū)的中原城市群、成渝城市群、關中平原城市群數字經濟也出現了小幅波動,中原城市群第三梯隊城市數量減少、第四梯隊城市數量增加,但是中原城市群依然沒有城市進入第一梯隊;成渝城市群中的重慶、成都依然在第一梯隊,但是其第四梯隊城市數量減少、第五梯隊城市數量增加,城市數字經濟發(fā)展水平差異拉大;關中平原城市群中的西安還在第一梯隊,但是第三梯隊城市消失,第五梯隊城市數量增加(圖11)。

      六、 結論與討論

      本文通過構建指標體系,并運用熵值法測算了長三角、京津冀、珠三角、中原、成渝和關中平原這六大城市群的106個城市2007—2016年的數字經濟指數。在此基礎上,對比分析了六大城市群之間以及各城市群內部城市之間數字經濟發(fā)展水平,剖析了東部、中部和西部地區(qū)不同城市群及城市間數字經濟的時空差異特征,并選擇2007年、2012年和2016年三個節(jié)點數據,利用ArcGIS軟件對其數字經濟發(fā)展水平進行可視化處理,直觀分析其橫向、縱向的時空變化特征。這對客觀認識不同區(qū)域城市群數字經濟發(fā)展水平、探索城市群數字經濟發(fā)展的空間分布狀況和規(guī)律具有重要意義,為我國東部、中部、西部地區(qū)數字經濟差異化的發(fā)展路徑制定提供了理論支撐。

      第一,六大城市群數字經濟發(fā)展水平差異性明顯。東部地區(qū)城市群數字經濟發(fā)展水平普遍高于西部地區(qū)。各城市群內部不同城市數字經濟發(fā)展水平差異呈現不同特征:東部地區(qū)城市群城市的數字經濟發(fā)展水平較高且差異性相對較小,中西部地區(qū)城市群城市的數字經濟發(fā)展水平較低且差異較大,特別是中原城市群在發(fā)展數字經濟方面仍缺乏龍頭城市。長三角城市群在六大城市群中的數字經濟總指數處在第一,京津冀城市群第二,珠三角城市群數字經濟發(fā)展水平呈增長趨勢,數字經濟發(fā)展水平持續(xù)提高。成渝城市群數字經濟自2011年超過中原城市群后,逐步縮小了與東部地區(qū)三大城市群的差距,而且成都、重慶數字經濟發(fā)展水平處于全國前列。多年來,中原、關中平原城市群的數字經濟發(fā)展水平較低且差距明顯。

      第二,城市群數字經濟發(fā)展水平呈現動態(tài)波動性。東部地區(qū)城市群比中西部地區(qū)城市群數字經濟發(fā)展水平高但優(yōu)勢在下降,中西部地區(qū)城市群數字經濟發(fā)展水平不斷提高。自東部地區(qū)三大城市群數字經濟發(fā)展保持著較高水平、較為穩(wěn)定的發(fā)展態(tài)勢,京津冀城市群數字經濟指數2012來出現了下滑波動現象。西部地區(qū)三個城市群的數字經濟發(fā)展呈現增長趨勢,但競爭力依然無法和東部地區(qū)城市群相比,只有重慶、成都、西安處于第一梯隊,中原城市群的數字經濟發(fā)展中一直沒有出現“頭雁”城市。整體上看,城市群數字經濟指數呈現東強西弱、東西差距縮小的態(tài)勢。

      第三,六大城市群內城市的數字經濟發(fā)展水平差異明顯。東部長三角、珠三角、京津冀這三大城市群數字經濟發(fā)展指數較高的城市數量比較多。其中,長三角城市群中上海頭雁效應明顯,杭州、南京、蘇州以及寧波、無錫、合肥等城市數字經濟發(fā)展水平與上海雖有明顯差距,但在六大城市群內城市中發(fā)展水平相對較高。六大城市群106個城市數字經濟指數前30名中,長三角的城市多達14個,珠三角有7個,京津冀有5個,而成渝、中原、關中平原共有4個。

      參考文獻:

      [1] 張雪玲,焦月霞.中國數字經濟發(fā)展指數及其應用初探[J].浙江社會科學,2017(4):32-40.

      [2] 徐清源,單志廣,馬潮江.國內外數字經濟測度指標體系研究綜述[J].調研世界,2018(11):52-58.

      [3] 歐陽曉,朱翔.中國城市群城市用地擴張時空動態(tài)特征[J].地理學報,2020,75(03):571-588.

      [4] 王彬燕,田俊峰,程利莎,等.中國數字經濟空間分異及影響因素[J].地理科學,2018,38(6):859-868.

      [5] 田俊峰,王彬燕,王士君,等.中國東北地區(qū)數字經濟發(fā)展空間分異及成因[J].地域研究與開發(fā),2019,190(6):18-23.

      [6] 趙曦,陳靜.基于ArcGIS和熵值法的四川省各市州耕地利用集約度時空差異研究[J].四川大學學報(自然科學版),2018,55(3):625-631.

      Analysis of Digital Economic Index and Spatial-temporal Difference:

      Taking Six Urban Agglomeration as An Example

      Abstract:To objectively reflect the urban agglomerations digital economy level of development,the article using entropy value method, through the construction of index system of digital economy, measure six major urban agglomeration′s 106 cities as digital economy index, and through the visual processing reflect the characteristics of the digital city economic development level and its Time-Space characteristics. The digital economy of the six major urban agglomerations have differences, the development level of the digital economy presents dynamic fluctuation, and the development level of the digital economy of the cities in the urban agglomerations has obvious differences.

      Key words:urban agglomeration;digital economy index;spafial-femporal difference

      基金項目:四川省教育廳項目“成都積極融入絲綢之路經濟帶戰(zhàn)略研究”(項目編號:17SB0529);四川循環(huán)經濟研究中心項目“低碳經濟、產業(yè)轉型與綠色金融支持研究”(項目編號:XHJJ-1608)。

      作者簡介:劉傳輝(1982-),男,博士,西華大學副研究員,研究方向為區(qū)域經濟、數字經濟;楊志鵬(1983-),男,博士,國家自然科學基金委員會助理研究員,研究方向為生態(tài)水文學。

      (收稿日期:2021-01-17 責任編輯:顧碧言)

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