蘇冰杰, 盧方元, 朱 峰, 李彥龍

(1.廈門大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,廈門 361000; 2.鄭州大學(xué) 商學(xué)院,河南 鄭州 450000; 3.鄭州大學(xué) 管理工程學(xué)院,河南 鄭州 450000; 4.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,北京 100871;5.北京大學(xué) 數(shù)字金融研究中心,北京 100871)

0 引言

近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與高端通信技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的擴(kuò)張和影響逐漸引起了全球關(guān)注。自2017年政府工作報(bào)告首次提出“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”的概念以來，數(shù)字化被作為一種全新的生產(chǎn)要素投入到生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)，促進(jìn)地區(qū)新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式的快速發(fā)展[1]。在新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的時(shí)代背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)繼農(nóng)業(yè)社會(huì)和工業(yè)社會(huì)之后，成為我國(guó)發(fā)展最迅速、運(yùn)用最廣泛的一種新型社會(huì)形態(tài)，是驅(qū)動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎[2]。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：一是有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵與發(fā)展現(xiàn)狀的研究。早期有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵與行業(yè)邊界的設(shè)定相對(duì)較為簡(jiǎn)單，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通常被等同于“互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)”。隨著全球經(jīng)濟(jì)形態(tài)的演變，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵與外延被逐漸擴(kuò)大。如王思瑤[3]在確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵與外延的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的行業(yè)進(jìn)行分類，并給出了以國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類代碼顯示的數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類代碼。但由于各國(guó)際組織和研究團(tuán)體的目的與立場(chǎng)的差異，現(xiàn)階段有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵與行業(yè)邊界的界定尚未形成統(tǒng)一口徑。

二是有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響機(jī)制的研究。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新型社會(huì)形態(tài)，其發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和就業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。Behanm等[4]指出信息和通信技術(shù)的發(fā)展在歐洲創(chuàng)造的就業(yè)人口數(shù)占到了歐洲總就業(yè)人數(shù)的13%。夏炎等[5]的研究表明，數(shù)字化不僅將促進(jìn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值更快速增長(zhǎng)，還將提升生產(chǎn)率、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，并引領(lǐng)新型智慧城市的發(fā)展。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還會(huì)帶來創(chuàng)新能力的提升，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

三是有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平測(cè)度方面的研究。由于各國(guó)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)定義上的差異化，目前有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核算并未形成統(tǒng)一的口徑。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展早期，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)算相對(duì)寬泛，大多是圍繞著電子商務(wù)展開的。隨著數(shù)字化的發(fā)展及研究的逐步深入，學(xué)術(shù)界開啟了指標(biāo)核算的時(shí)代。中國(guó)學(xué)者夏炎等[5]從ICT產(chǎn)業(yè)出發(fā)，構(gòu)建非競(jìng)爭(zhēng)型就業(yè)投入占用產(chǎn)出模型測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和非農(nóng)就業(yè)的影響，該方法看似新穎，但在實(shí)操層面相對(duì)繁瑣且無法顧及城市層面的可操作性。單志廣等[6]基于三元空間理論構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，考慮相對(duì)全面，但是該指標(biāo)體系尚且存在于理論層面，在相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性等方面可能考慮不太周到。

中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入到增速換擋的新階段，但區(qū)域間信息鴻溝的存在[7]，明顯加大了地區(qū)發(fā)展成本，并由此帶來了經(jīng)濟(jì)鴻溝，制約數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程[8]。在此背景下，為了進(jìn)一步縮小區(qū)域間經(jīng)濟(jì)鴻溝的差距，最大化數(shù)字化的外部影響，搞清楚中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空演化特征就顯得很有必要?；诖耍疚闹τ诮沂局袊?guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空演化特征，在此基礎(chǔ)上對(duì)區(qū)域間數(shù)字化發(fā)展水平差異的原因進(jìn)行分析。為了克服目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)化水平測(cè)度工具存在的缺陷，本文首先構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用熵權(quán)法和三參數(shù)加權(quán)Heronian平均(TPWHM)算子[9]獲得各省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，其次從靜態(tài)的角度，分別采用Moran’s I指數(shù)和泰爾指數(shù)分析中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間演化特征，接著從動(dòng)態(tài)的角度，運(yùn)用速度激勵(lì)模型[10]分析了中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度變化的動(dòng)態(tài)演化特征，最后對(duì)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異原因進(jìn)行探究。

1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)及研究方法

1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)體系

1996年“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”這一術(shù)語第一次出現(xiàn)，距今已有二十多年，但有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵界定尚無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，各國(guó)及國(guó)際組織的理解也各有側(cè)重[7,11]。梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)者普遍接受2016年杭州G20峰會(huì)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義，故本文主要參考該定義并結(jié)合中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)情況，遵循指標(biāo)選取中的客觀性、系統(tǒng)性、代表性和可比性的原則，依次從數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化生產(chǎn)力與數(shù)字化潛力三個(gè)方面選取指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。詳細(xì)內(nèi)容如表1所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)樣本時(shí)間跨度為2010～2018年，空間跨度為除西藏和港澳臺(tái)外的中國(guó)30個(gè)省及直轄市。數(shù)據(jù)主要來自于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。文中所涉及到的貨幣單位指標(biāo)均以2000年為基期，并利用相應(yīng)的價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減處理以剔除價(jià)格因素的影響。

2 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的時(shí)空演化特征

2.1 全國(guó)及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的時(shí)間演化特征

為了便于探究觀測(cè)期內(nèi)全國(guó)及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的時(shí)間演化特征，同時(shí)考慮到指標(biāo)之間可能存在一定的相關(guān)關(guān)系，本文首先根據(jù)熵權(quán)法和TPWHM算子計(jì)算得到2010～2018年間中國(guó)30個(gè)省市(除西藏外)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上計(jì)算出全國(guó)及三大區(qū)域各省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并繪制出2010～2018年全國(guó)及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平演變趨勢(shì)的折線圖。如圖1所示：

圖1顯示，從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的均值來看，整體上全國(guó)及其三大區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的均值均呈現(xiàn)穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì)。其中東部的數(shù)字化經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的均值遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全國(guó)水平，中西部地區(qū)低于全國(guó)平均水平，西部最弱。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)差來看，整體上全國(guó)及三大區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)差都呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，且東部地區(qū)遠(yuǎn)高于全國(guó)水平，中部次之，西部最小，說明雖然東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較好，但是區(qū)域內(nèi)各個(gè)省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平仍存在較大差距。

圖1 2010～2018年全國(guó)及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平演變趨勢(shì)

2.2 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間演化特征

2.2.1 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間關(guān)聯(lián)特征

為探究中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間關(guān)聯(lián)性，本文測(cè)算了2010～2018年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)，并重點(diǎn)分析2010、2014和2018年各個(gè)省市及其相鄰省市間的空間集聚狀態(tài)。具體結(jié)果如圖2和表2所示：

圖2 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)變化趨勢(shì)

表2 2010年、2014年、2018年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平集聚類型

圖2結(jié)果顯示，樣本觀測(cè)期內(nèi)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)全部為正，說明中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在正向空間相關(guān)性，即各個(gè)省份間數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與周圍臨近地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平密切相關(guān)，表現(xiàn)為空間聚集性特征，且這種集聚狀態(tài)發(fā)展相對(duì)較為穩(wěn)定。這與圖1中的結(jié)果基本一致。

表2顯示，高高集聚類型的省份主要集中在東部沿海地區(qū)和華中地區(qū)，這些地區(qū)普遍具有較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)化水平和城鎮(zhèn)化水平，為數(shù)字化發(fā)展提供良好條件。低高集聚類型的省份分布在高高集聚地區(qū)的周圍，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有較大的發(fā)展空間。低低集聚類型的省份主要集中在東北和西部地區(qū)，這些地區(qū)資金、技術(shù)等生產(chǎn)要素相對(duì)匱乏，勞動(dòng)力大量外流等造成這些地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后，雖然依靠西部大開發(fā)等國(guó)家戰(zhàn)略得以發(fā)展，但相對(duì)于東部沿海地區(qū)還是存在一定的差距的。高低集聚類型的省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間輻射能力相對(duì)較弱，出現(xiàn)了“極化”現(xiàn)象。例如北京與河北、天津相鄰，河北相對(duì)其他地區(qū)屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高集聚區(qū)，天津?qū)儆诘图蹍^(qū)，但二者相對(duì)北京都屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的低集聚區(qū)，同理廣東、湖北、四川也是。

2.2.2 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異

為了分析中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異性，本文采用泰爾指數(shù)計(jì)算得到全國(guó)及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平2010～2018年間的泰爾指數(shù)，具體結(jié)果如表3所示。

表3 全國(guó)及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平泰爾指數(shù)

表3結(jié)果顯示，全國(guó)及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的泰爾指數(shù)均為正，說明中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在明顯的區(qū)域差異性。三大區(qū)域看，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異大于中西部地區(qū)。變化趨勢(shì)上看，2010～2018年間東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的泰爾指數(shù)逐步遞減，表明東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差距正在逐步收斂。中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的泰爾指數(shù)雖有波動(dòng)但相對(duì)較為穩(wěn)定，基本維持在0.09附近，表明對(duì)于中部地區(qū)來說，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差距基本不變。西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的泰爾指數(shù)逐漸遞減，其中2010～2012年間泰爾指數(shù)相對(duì)平穩(wěn)，其值大于中部地區(qū)，2012年后開始遞減并逐漸低于中部地區(qū)。對(duì)這一現(xiàn)象的一個(gè)可能解釋為，近年來國(guó)家出臺(tái)一系列政策扶持西部地區(qū)大大拉動(dòng)了西部地區(qū)的發(fā)展，帶動(dòng)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)騰飛、貧富差距大大縮小等，為西部發(fā)展積蓄了力量，同時(shí)西部各省份間表現(xiàn)為較強(qiáng)的空間正向關(guān)性，進(jìn)一步拉動(dòng)區(qū)域差距的縮小。

區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間泰爾指數(shù)對(duì)比表明，區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)值明顯高于區(qū)域間，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異要大于區(qū)域間差異。2010～2013年間，區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)一直下降，2013～2015年稍有回升，2015年之后繼續(xù)下降，表明區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差距變化雖有小幅震蕩但一直在縮小。而2010～2018年間區(qū)域間泰爾指數(shù)始終保持下降趨勢(shì)，說明區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差距在逐漸收斂。

2.3 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的動(dòng)態(tài)演化特征

上文結(jié)果表明，2010～2018年間中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)逐漸上升趨勢(shì)，且各個(gè)區(qū)域間數(shù)字化的發(fā)展明顯不均衡，為了進(jìn)一步考察中國(guó)各省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平速度的動(dòng)態(tài)演變特征，本文利用速度激勵(lì)模型，綜合考慮多時(shí)段內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平速度變化的狀態(tài)和趨勢(shì)。具體結(jié)果如表4和表5所示：

表4 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度變化狀態(tài)與趨勢(shì)測(cè)度結(jié)果

表5 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度變化綜合效度值

表4結(jié)果顯示，全國(guó)及三大區(qū)域變化速度狀態(tài)均為正，說明中國(guó)各省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度變化狀態(tài)逐步上升。三大區(qū)域看，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變化速度狀態(tài)值東部地區(qū)最大，中部次之，西部最小，說明東部相對(duì)于中西部而言擁有更大的速度變化狀態(tài)，這與東部地區(qū)豐富的地理與資源優(yōu)勢(shì)是分不開的。

變化速度趨勢(shì)測(cè)度結(jié)果顯示，全國(guó)及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度變化趨勢(shì)值在2012～2013、2015～2016年大于1，說明這些時(shí)間段內(nèi)數(shù)字化發(fā)展水平變化速度的加速度大于0，其速度的變化是越來越快的。相反，其他時(shí)段內(nèi)變化速度趨勢(shì)值小于1，意味著數(shù)字發(fā)展水平變化速度趨勢(shì)對(duì)其變化速度具有懲罰作用，即加速度小于0，速度變化雖在增加但是其增加的速度是越來越慢的。

表5顯示，中國(guó)各個(gè)省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度變化綜合效度值均為正，說明目前全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度趨于上升，潛力較大。排名結(jié)果顯示，速度變化綜合效度值較高的地區(qū)普遍分布在東部沿海(如山東、江蘇、浙江、廣東等)及經(jīng)濟(jì)數(shù)字化發(fā)展水平較高的集聚區(qū)(上海、福建、河南等)內(nèi)，而安徽、湖南等省份雖然本身經(jīng)濟(jì)數(shù)字化發(fā)展水平不高，但由于周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)數(shù)字化水平較高，相應(yīng)地帶動(dòng)其經(jīng)濟(jì)數(shù)字化得以快速發(fā)展。對(duì)于青海、寧夏、新疆等西部地區(qū)，由于資源條件劣勢(shì)，其綜合效度值較低，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較慢。值得說明的是天津和四川兩地，四川排名第二，天津則排在最后。結(jié)合前文分析，四川屬于高低集聚類型，其周圍省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平普遍較低，天津被數(shù)字水平較高的省份環(huán)抱，但在此種情況下，四川做到了“一支獨(dú)秀”，而天津的數(shù)字化程度一直不高，而且增長(zhǎng)疲軟，這背后的原因值得進(jìn)一步深入探究。

3 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平區(qū)域差異影響因素分析

3.1 變量說明

前文分析表明中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在明顯的區(qū)域差異性。為了進(jìn)一步探究區(qū)域差異原因，本部分以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(EDL)作為被解釋變量,從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域環(huán)境角度選擇一系列可能的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。具體變量的設(shè)置如下。

(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lngdp_1)。數(shù)字發(fā)展水平和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間可能存在雙向因果關(guān)系，引入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一階滯后(lngdp_1)。(2)政府科技投入強(qiáng)度(gov)。采用政府支出中科技投入支出所占的比例來衡量政府科技投入強(qiáng)度。(3)對(duì)外開放水平(fdi)。采用外商投資企業(yè)進(jìn)出口總額/地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量。(4)地區(qū)規(guī)模(scal)。采用年末常住人口的對(duì)數(shù)值來衡量?？紤]到地區(qū)規(guī)模對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響可能呈現(xiàn)非線性，引入地區(qū)發(fā)展規(guī)模的平方項(xiàng)。

3.2 模型估計(jì)結(jié)果

最終建立固定效應(yīng)面板回歸模型對(duì)全國(guó)整體及東部、中部和西部分樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，為了進(jìn)一步減小估計(jì)誤差，各模型均采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的形式。具體估計(jì)結(jié)果如表6所示。

表6 回歸結(jié)果

整體上來看，數(shù)字化發(fā)展水平的一階滯后、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一階滯后、政府科技支出強(qiáng)度和對(duì)外開放程度對(duì)數(shù)字化發(fā)展的影響為線性，而地區(qū)規(guī)模對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響表現(xiàn)為非線性，而且在全國(guó)及東、中、西三大區(qū)域中均表現(xiàn)為這一特征。具體來看，上一年的數(shù)字化發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府科技支出強(qiáng)度均會(huì)正向促進(jìn)當(dāng)年數(shù)字化發(fā)展水平；對(duì)外開放程度則會(huì)抑制數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，并且各影響因素對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響力具有明顯的層級(jí)性特征。全國(guó)層面，各因素對(duì)數(shù)字化發(fā)展水平均表現(xiàn)為顯著影響。影響力來說，數(shù)字化的一階滯后、地區(qū)規(guī)模的影響處于第一層級(jí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一階滯后、政府科技支出強(qiáng)度處于第二層級(jí)，對(duì)外開放水平處于第三層級(jí)。

三大區(qū)域?qū)用妫瑬|部地區(qū)除對(duì)外開放水平、政府科技支出強(qiáng)度的影響不顯著外，其他各因素均表現(xiàn)為顯著影響。其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一階滯后和數(shù)字化的一階滯后影響力非常接近，在各線性影響因素中處于主導(dǎo)地位，其次是政府科技支出強(qiáng)度、最后是對(duì)外開放水平，地區(qū)規(guī)模依然表現(xiàn)為非線性。中部地區(qū)除政府科技支出強(qiáng)度的影響不顯著外，其余各因素對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響都顯著，其中政府科技支出強(qiáng)度在各線性影響因素中充當(dāng)主力，數(shù)字化一階滯后緊隨其后，經(jīng)濟(jì)化發(fā)展水平的一階滯后和政府科技支出強(qiáng)度的影響力接近。西部地區(qū)除外開放水平外，各因素的影響均顯著，且政府科技支出強(qiáng)度的影響力在各線性影響因素中位于第一層級(jí)，數(shù)字化一階滯后和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一階滯后位于第二層級(jí)，對(duì)外開放程度位于第三層級(jí)，說明對(duì)于西部地區(qū)來說，當(dāng)前政府科技支出強(qiáng)度是制約西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升的一個(gè)主要因素，未來需要政府大力提升科技支持來促進(jìn)西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到上部分回歸模型包含地區(qū)固定效應(yīng)，且解釋變量中包含被解釋變量的一階滯后，屬于典型的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)，若僅僅采用普通回歸的估計(jì)方法，容易造成估計(jì)系數(shù)偏大或者偏小的誤差。廣義矩估計(jì)(GMM)可以有效避免內(nèi)生性問題，同時(shí)為了進(jìn)一步提升估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，本部分依次采用差分GMM和系統(tǒng)GMM估計(jì)方法對(duì)上述各參數(shù)再次進(jìn)行估計(jì)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果顯示無論是差分GMM還是系統(tǒng)GMM估計(jì)，各個(gè)變量的估計(jì)系數(shù)符號(hào)與普通回歸相比并未發(fā)生改變，說明本文的模型估計(jì)結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性，是可以信任的。

4 研究結(jié)論與建議

本文基于構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與2010～2018年全國(guó)30個(gè)省市(西藏和港澳臺(tái)地區(qū)除外)的面板數(shù)據(jù)，完成對(duì)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測(cè)算、時(shí)空特征及影響因素分析。主要得到如下結(jié)論：

第一，從時(shí)間演化特征來看，全國(guó)及三大區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的均值和標(biāo)準(zhǔn)差均呈現(xiàn)穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì)。其中東部地區(qū)數(shù)字化經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的均值和標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全國(guó)水平，中西部地區(qū)低于全國(guó)平均水平，西部最弱。隨著時(shí)間的推移，全國(guó)及三大區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的均值增長(zhǎng)趨勢(shì)較為同步，但標(biāo)準(zhǔn)差間的差距卻在不斷拉大，各省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在明顯的區(qū)域差異性。

第二，從空間演化特征看，樣本觀測(cè)期內(nèi)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯的空間相關(guān)性、空間集聚性和區(qū)域差異性。Moran’s I指數(shù)計(jì)算結(jié)果顯示各個(gè)省份間數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與周圍臨近地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平密切相關(guān)，表現(xiàn)為空間聚集性特征，且大約有67%的省份呈現(xiàn)出高高集聚和低低集聚狀態(tài)。泰爾指數(shù)及其分解結(jié)果顯示中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在明顯的區(qū)域差異性且隨著時(shí)間推移這種區(qū)域差異正在逐漸縮小。具體來看，三大區(qū)域中，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異最大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于中部和西部地區(qū)，另外，三大區(qū)域內(nèi)部差異要大于區(qū)域間的差異。

第三，從速度變化的動(dòng)態(tài)演化特征看，整體上全國(guó)及三大區(qū)域數(shù)字化發(fā)展水平變化速度狀態(tài)均表現(xiàn)為上升趨勢(shì)，其中東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)于中西部而言擁有更大的速度變化狀態(tài)。速度變化綜合效度值計(jì)算結(jié)果顯示，發(fā)展速度較快的地區(qū)主要分布在東部沿海(如山東、江蘇、浙江等)及經(jīng)濟(jì)數(shù)字化發(fā)展水平較高的集聚區(qū)(上海、福建、河南等)內(nèi)，而青海、寧夏、新疆等西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)數(shù)字化發(fā)展速度則較慢。

第四，從區(qū)域差異影響因素看，數(shù)字化水平的一階滯后、政府科技投入水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一階滯后會(huì)促進(jìn)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，對(duì)外開放程度會(huì)抑制地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，地區(qū)規(guī)模對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響表現(xiàn)為非線性，且不同因素在東、中、西三大區(qū)域內(nèi)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響力具有一定的差異性。在全國(guó)和東部的各線性影響因素中，數(shù)字化水平的一階滯后、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一階滯后影響力較大，而在中西部地區(qū)，政府科技支出強(qiáng)度在各線性影響因素中的主導(dǎo)作用逐漸凸顯出來，尤其是西部地區(qū)，完全充當(dāng)了主導(dǎo)作用。

根據(jù)上述結(jié)論，本文得到以下啟示：一要清晰認(rèn)識(shí)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的區(qū)域差異性、空間集聚性特征，在此基礎(chǔ)上深入挖掘造成區(qū)域差異的原因及其驅(qū)動(dòng)要素，如文中所提到的政府科技投入水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等。二考慮到當(dāng)前中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展擁有較大的上升空間，各個(gè)地區(qū)應(yīng)積極制定相應(yīng)措施，因地制宜，充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)來更好的帶動(dòng)其區(qū)域發(fā)展。同時(shí)，地區(qū)總體差異的來源主要是區(qū)域間差距，尤其表現(xiàn)為東部——西部、東部——中部間，因此現(xiàn)階段中央政府在制定一系列經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策時(shí)應(yīng)合理的向中西部地區(qū)適度偏移。