中國數字經濟發展的時空分異及影響因素研究

呂雁琴 范天正

摘要：

黨的二十大報告中明確提出了建設數字中國、加快發展數字經濟。目前各地區間仍存在“數字鴻溝”問題，剖析數字經濟發展的時空差異是實現數字經濟均衡發展的重要前提。基于此，文章以2013—2019年中國31個省份的面板數據為樣本，構建數字經濟發展評價指標體系，通過熵權法計算出各省域數字經濟的發展水平，運用Dagum基尼系數實證分析東中西地區數字經濟發展水平的差異及時空變化規律，并通過地理探測器來考察經濟社會因素對數字經濟影響的時空分異。結果表明：北京、上海、江蘇、浙江、山東和廣東六地數字經濟發展水平處于全國前列，而新疆、西藏、青海等西部地區數字經濟發展程度較低。2013—2019年均增長率最大的地區是重慶，增幅達8.4%，其次是西藏、貴州和四川，年均增長率分別為8.3%、7.4%和4.8%。中國各地區數字經濟發展差異明顯，空間上呈現出自東向西階梯遞減的趨勢。從時間分布來看，2013—2019年間，中國中西部整體的數字經濟發展水平在提高，但東北地區省份數字經濟水平處于波動下降趨勢。總的來說，數字經濟發展的時空分異明顯。數字經濟在東中西地區發展的不平衡主要是由區域間差異所引起，區域間基尼系數最大的為西部—東部，而中部—西部區域間的基尼系數最小。中部—東部地區的區域間基尼系數在考察期內不斷上下波動。西部—東部數字經濟差異在前期不斷上升，在2014年時達到峰值，而后大體上區域差異具有整體收斂的趨勢。中部—西部的區域間差異總體來說變動不大，在2014年后基本趨于穩定。東部地區區域內各省份數字經濟發展水平的差異最大而中部地區各省份數字經濟差異則是最小。東部地區的區域內基尼系數出現了輕微上升，中部地區數字經濟差異在2016年前較為穩定，在2017—2019年存在明顯的擴大，西部地區區域內差異處于不斷波動狀態，但總體上存在上升的趨勢。從全國范圍來看，第三產業發展水平、市場化程度和經濟水平為導致全國數字經濟分異的決定性因素。社會經濟因素對區域數字經濟水平的影響呈現出明顯的差異性，不同時間、地區各驅動要素的作用強度并不相同，因此數字經濟高質量發展政策的制定應考慮不同指標影響程度在時間和地區的差異性，從而使其更具針對性。

關鍵詞：數字經濟；評價指標體系；Dagum基尼系數；地理探測器；時空分異

中圖分類號：F49? 文獻標志碼：A? 文章編號：1008-5831（2023）03-0047-14

引言

在全球經濟復蘇困難與國際形勢不穩定的背景下，以出口貿易與投資拉動經濟增長的舊動能方式漸顯乏力，以數字經濟為代表的新型發展模式成為推動中國經濟高質量發展和構建國內國際雙循環新發展格局的新動能。黨的二十大報告提出，要加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。2020年中國信息通信研究院公布的相關數據顯示

數據來源于中國信通院發布的《中國數字經濟發展白皮書（2020）》。，數字經濟在經濟發展中所占比重由2005年的14.2%提升至2019年的36.2%，數字經濟的高速發展成為中國應對經濟下行壓力的關鍵抓手。我國2021年政府工作報告也提出，強調中國亟需打造數字經濟新優勢，加快數字產業化和產業數字化等新業態的打造。另外，已有研究發現發展數字經濟不僅從微觀上提升出口企業應對不確定性風險的能力，還可以從宏觀上推動中國高質量就業和經濟的高質量發展［1-2］。可見，數字經濟對增強經濟韌性和改善社會民生等方面都具有重要作用，且這種重要性越發凸顯。然而，目前我國數字經濟不均衡發展問題較為突出，已影響了我國整體數字經濟的發展質量［3］。因此，本文從時空分異的角度，對中國數字經濟發展的分布特征進行全面系統分析，并識別各誘發因素對數字經濟分異的影響狀況，進而提出差異化的發展策略，為推動我國數字經濟區域協調發展提供政策參考。

數字經濟是空間經濟學研究的熱點話題，國內外學者運用不同方法對數字經濟展開了豐富的研究。在關于數字經濟的時空分布規律研究方面，一些學者從全國的尺度去研究數字經濟的分布特征：潘為華等利用Kernel核密度分析了2012—2019年全國及東、中、西和東北四大區域數字經濟發展的動態演進，得出數字經濟具有明顯的空間差異性，但是這種差異存在收斂的趨勢［4］。在四大區域的基礎上，王軍等還增加了對五大經濟帶的研究，運用泰爾指數、莫蘭指數與自然斷點等方法分析了中國2013—2018年數字經濟的時空演變格局，研究表明中國數字經濟呈現出由東至西、由沿海到內陸依次遞減的趨勢［5］。也有一些學者探究數字經濟在特定區域的時空分布規律，如鐘業喜和毛煒圣利用莫蘭指數與Getis－Ord G*指數分析2016年長江經濟帶數字經濟的空間分異格局［6］，田俊峰等通過泰爾指數對2016年東北地區數字經濟的發展狀況進行研究［7］。此外，還有一些學者著眼于數字經濟績效的時空分布特征，如李研根據測算的中國數字經濟產出效率的數據來探討其地區差異與動態演變［8］。

關于數字經濟影響因素的研究，學者主要集中于探究社會和經濟因素對地區數字經濟發展所產生的影響。姚震宇運用空間滯后和空間誤差模型探究市場化與數字經濟之間的關系，發現市場化程度提高能顯著促進數字經濟的發展［9］。劉傳明等基于空間滯后模型分析數字經濟的驅動因素，得出地區經濟發展、外資依存度與政府干預度等因素影響著中國數字經濟的發展［10］。針對影響因素的回歸系數可能在各樣本點存在較大差異的問題，鐘業喜和毛煒圣利用地理加權回歸模型分析了信息化水平、產業結構和人力資本等因素對長江經濟帶數字經濟影響的空間異質性［6］。綜上，利用OLS、SAR等傳統計量模型只能從全局角度分析各影響因素和數字經濟之間的關系，得到的回歸系數是各地區平均后的結果。然而，不同地區的社會經濟發展對數字經濟發展影響不僅具有明顯的空間差異，還具有時間上的差異，這使得目前學界對數字經濟的影響因素研究具有一定的局限性，不能較好揭示各因素作用的時空異質特征。

本文的邊際貢獻在于：（1）目前雖然關于數字經濟分布特征的研究較為豐富，但大多數學者基于機構測算的數字經濟發展指數展開研究，掣肘了研究數字經濟的時間跨度，未能更加全面地反映數字經濟既在時間維度也在空間維度的分布特征。（2）在方法的使用上，雖然大部分學者注意到數字經濟在東中西地區的顯著差異，但鮮少有學者進一步用Dagum基尼系數探究差異的來源與貢獻以及在時間維度上的變化，從而使得本文能補充現有研究的不足。（3）本文利用地理探測器分析方法和Dagum基尼系數進行一定的銜接，既說明中東西部各地區數字經濟分異的來源與貢獻，還考察了各探測因子對數字經濟分異決定力的時空變化，從而使這方面研究更加完整。

一、研究方法與指標體系

（一）研究方法

1.指標權重測度

主觀賦權法由于具有較強的隨機性和臆斷性，導致測量結果的誤差較大，因此，本文選用熵權法對各省份數字經濟的發展水平進行測度。熵權法是一種客觀賦權法，賦權的原理是根據指標的變異系數對權重進行計算，若變異系數越大則相應計算出來的權重就越大，反之，則越小。在運用熵權法前，需要對所有數字經濟三級指標進行標準化處理，避免量綱的差異對測算結果的影響，公式如下：

（二）指標體系

目前國內主流數字經濟發展指數主要由騰訊研究所和賽迪顧問等機構公布，但有學者指出，這些機構公布的數字經濟發展指數的評價體系較為單一片面，如賽迪指數重視的是信息化向數字經濟的過渡，騰訊研究所側重的是互聯網方面對數字經濟的影響［14］。由于機構在數字經濟指數構建上的不足，本文參考張雪玲和焦月霞［15］、劉軍等［16］、王軍等［5］指標體系構建方式將數字經濟劃分為數字基礎、數字產業和數字環境3個一級指標。數字基礎是數字經濟發展的重要支撐，依托大數據、互聯網等發展起來的數字經濟在前期需要大量數字基礎設施鋪設，本文從網絡基礎建設狀況和移動基礎建設狀況兩方面對數字基礎進行衡量；數字產業是數字經濟發展過程中產生的新業態，包括數字產業化和產業數字化兩個部分［17］，數字產業化指的是主要圍繞數字技術、數字創新等開展的信息產業，產業數字化則指的是傳統產業部門與數字技術結合所帶來的效率提升與產出增加；數字環境是數字經濟發展的現實表征，本文用數字生活環境和數字創新環境來衡量，數字生活環境代表數字經濟給人們現實生活帶來的影響，數字創新環境代表數字經濟未來發展的趨勢。因此，本文將3個一級指標進一步劃分為6個二級指標和19個三級指標，構建中國各省份數字經濟發展評價指標體系，具體的指標體系與所有數據來源如表1所示，其中有部分數據，如數字電視普及率用數字電視用戶數占總人口比例來衡量。數據來源于國家統計局網站、《中國勞動統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。

二、中國數字經濟發展水平的時空分異

（一）數字經濟的時空分布特征

表2顯示了2013—2019年各省份數字經濟發展水平得分的測算結果。可以看出，位于東部地區的北京、上海、江蘇、浙江、山東和廣東六地數字經濟發展水平處于全國前列，而新疆、西藏、青海等西部省份數字經濟發展程度較低，相較東部省份仍有較大差距。中國各省域數字經濟發展水平呈現出不同趨勢特征，其中2013—2019年均增長率最大的地區是重慶，增幅達8.4%，其次是西藏、貴州和四川，年均增長率分別為8.3%、7.4%和4.8%。值得一提的是，川渝地區為西部數字經濟發展的重要支撐，數字經濟發展水平得分在整個西部地區的年均占比達到25%，近年來在“工業互聯網一體化”“成渝地區雙城經濟圈”等政策的推動下，川渝數字經濟發展速度迅猛，發展態勢較好。中國東北各省數字經濟發展呈下降趨勢，2013—2019年均增幅為-5%左右，第三產業發展落后、科研投入不足和人口素質偏低可能是導致東北部數字經濟發展處于落后地位的主要原因［7］。

從空間分布來看，全國各地區數字經濟水平從整體上呈現出由東向西梯度遞減的態勢，發展不平衡的問題突出。從時間分布來看，2013—2019年間，中國中西部整體的數字經濟發展水平在提高，但東北地區省份數字經濟水平處于波動下降趨勢。總體而言，中國數字經濟發展存在明顯的時空非均衡特征，中國數字經濟的區域協調發展可能面臨較大困難。

（二）數字經濟發展的時空差異分析

從上文可知，中國數字經濟發展水平具有明顯的空間非均衡分布特征，具體表現為從東到西呈依次遞減狀態，針對這一不平衡發展狀態，有必要展開進一步的研究，明確數字經濟發展水平在東中西三個地區差異大小及其隨時間變化趨勢。基于此，本文從三大地區的視角，利用Dagum基尼系數分解法，將我國數字經濟的地區差異分解為東中西區域內差距、區域間差距以及超變密度。

1.總體差異

表3的列2—列5顯示了2013—2019年數字經濟發展水平總體差異來源及其貢獻。在考察期內，區域間差距是總體差距的主要來源，年均貢獻率為70.94%，這說明了數字經濟的發展不平衡問題主要是由區域間差異所引起的；區域內差距的年均貢獻率為23.61%，僅次于區域間貢獻率，這表明區域內差異也是導致數字經濟發展質量不高的重要原因；超變密度的貢獻率，即反映數字經濟發展中的各地區交叉重疊問題，對總體差異的貢獻率最小，年均貢獻率僅為5.45%。總體基尼系數值年均值為0.344，從時間維度考慮，總體差距基本上處于波動下降的趨勢，說明數字經濟發展水平差距存在收斂現象。這主要是由于青海、甘肅、云南和陜西等省份由于數字基礎較差，數字經濟在數字化基礎建設的不斷完善下處于快速上升的態勢，展現出一定的后發優勢。而廣東、北京、江蘇等省份整體變化幅度不大，這可能是因為依托于優越的地理位置以及發達的經濟基礎條件，使得東部沿海等省份數字經濟發展水平處于全國前列，但在高水平的發展狀態下進一步提高其發展速度對這些地區的資源配置能力和科技轉化水平提出了更高的要求，而如何突破制約瓶頸，提高數字經濟發展速度和質量是現階段高水平發展省份值得思考的關鍵問題［18］。綜上，全國低發展水平的省份呈現出較高的發展速度，而較高發展水平的省份表現出較低的發展速度從而使得總體差異在考察期內縮小，整體呈現出一定的均衡化走向。

2.區域內差異

表3的列6—列8顯示了2013—2019年東中西三個地區數字經濟發展水平區域內基尼系數。考察期內數字經濟基尼系數均值由大到小依次為東部地區、西部地區和中部地區，這表明東部地區區域內各省數字經濟發展水平的差異最大而中部地區各省數字經濟差異則是最小。從時間角度來看，東部地區的區域內基尼系數出現了輕微上升，中部地區數字經濟差異在2016年前較為穩定，在2017—2019年存在明顯的擴大，西部地區區域內差異處于不斷波動狀態，但總體上是存在上升的趨勢。原因在于，作為老牌工業區的遼寧省由于具有良好的工業基礎使得數字經濟發展在前期具有較高水平，但由于第三產業發展、人口素質等原因使得數字經濟在后期一直處于下降趨勢，逐漸和浙江、江蘇、廣東等東部沿海省份拉開差距，使得東部地區內基尼系數大于中西部地區且差距不斷攀升。西部地區區域內基尼系數的上升主要因為青海、新疆、甘肅等省份數字化基礎較為薄弱，數字經濟增長速度受到掣肘，而重慶、四川、貴州、陜西等省份加強與東部地區的聯系，憑借東部地區擴散效應的影響使其數字經濟發展水平較高且增速較快，擴大西部地區內部數字經濟發展不均衡，導致西部地區內基尼系數上升且高于中部地區。而中部地區內部差異近些年的擴大主要是由山西、湖南等省份數字經濟發展水平的劇烈波動所導致。

3.區域間差異

表3的列9—列11反映了2013—2019年東中西三個地區數字經濟發展水平區域間的基尼系數，反映了數字經濟發展水平在各區域之間的差異。在考察期內，區域間基尼系數最大的為西部—東部，年均值達到0.480，而中部—西部區域間的基尼系數最小，年均值僅為0.187，符合學者所認為的數字經濟發展水平呈現出由東到西階梯遞減的態勢［19-21］。從時間維度分析，中部—東部地區的區域間基尼系數在考察期內不斷上下波動，說明了中部—東部地區數字經濟發展水平的區域間差異處于波動狀態。西部—東部數字經濟差異在前期不斷上升，在2014年時達到峰值，而后大體上區域差異具有整體收斂的趨勢，這主要是因為2013—2014年浙江、江蘇、上海等各省份憑借著規模效應使得數字經濟水平在這一時期得到快速增長，拉開了與西部地區之間的差距，但隨著東部地區各省產業結構的調整和產業的轉型升級使得數字經濟增速放緩［18］，與此同時西部各省份數字經濟水平在不斷上升，西部—東部的區域間差異在2014年后縮小。中部—西部的區域間差異總體來說變動不大，在2014年后基本趨于穩定。

三、數字經濟時空分異的影響因素探測

（一）影響因素的選擇

由于中國數字經濟發展呈現非均衡的時空分布特征，并且各地區的影響因素存在較大差異，各影響因素造成數字經濟時空分異的貢獻不同，因此需要從全局和局部來探討導致中國數字經濟發展時空分異的原因。本文結合目前關于數字經濟影響因素的研究［22-25］，從經濟發展基礎和社會發展基礎兩方面選取指標，構建數字經濟分異的影響因素指標體系，詳情見表4。城市化率的數據來源于《中國城市統計年鑒》，除了市場化指數和城市化率外所有的數據來源于中國國家統計局網站。

經濟發展水平在一定程度上反映了一個地區集約資源和基礎設施建設的能力，人才具有趨優性，資本具有趨利性，一個地區經濟發展水平的提高會導致邊際收益水平的上升，人才、資本等流動性要素就會流入，基礎設施相應也會打造得更加完善，數字經濟發展也會越迅速。同時經濟發展水平較高的地區往往會追求經濟的高質量發展，數字經濟依托大數據和互聯網等形成規模經濟和范圍經濟［26］，成為經濟發展水平較高地區轉變經濟發展方式和追求經濟高質量發展的重要手段，因此經濟發展水平較高的地區會著力推動數字經濟的發展。

數字經濟的發展對開放程度也具有一定的依賴性，數字貿易作為數字經濟發展下新型的貿易模式，融合了全球貿易、大數據和互聯網技術來降低貿易成本和更新商業模式等［27］，對外開放程度較高的地區為了搶占數字貿易的先機和提高自己的競爭優勢往往加快對數字經濟的發展，同時對外開放還能為本地引入國外關于數字經濟的先進技術和服務，吸收數字經濟的發展經驗［28］。

市場化程度也是數字經濟的重要影響因素，數據是數字經濟的生產要素，市場化的發展能夠提升數據這一生產要素在市場經濟中的配置效率，推動數字要素與傳統產業的融合，從而促進數字經濟的發展［29］。除此外，市場化程度的發展能夠激發技術交易市場的活力，通過完善市場法制法規等手段保護專利者的權益和推動技術交易活動的成交，促進數字技術的進步和數字經濟的發展［28］。

產業結構和第三產業發展水平也對數字經濟發展水平的空間分異產生重要影響。對于產業結構指標的選取，本文借鑒鐘業喜和毛煒圣［6］的研究，采用第三產業占GDP的比重來衡量產業結構狀況，產業結構的升級不僅能促進勞動力、資本這種傳統型生產要素，還能推動數據這種新要素向高附加值的部門流動，提高生產要素的配置效率，實現數字經濟的發展［30］。關于第三產業發展水平對數字經濟的影響方面，現代服務業的發展推動了網絡購物、數字支付等新業態的出現，促進了數字經濟在生活方面的應用［7］。梅特卡夫定律認為網絡的價值和網絡節點數的平方成正比。現代服務業的發展使得網絡節點數以萬計地增加，網絡的效應和福利水平也相應呈現出幾何式增長，從而決定了現代服務業的網絡增值效應并推動數字經濟的發展［31］。

隨著消費者需求的多樣化發展，消費愈發成為影響數字經濟的重要因素。近幾年來，年輕人成為消費的主力軍，年輕人對消費的個性化和多樣化要求挑戰了傳統標準化和單一的生產經營模式，倒逼生產者通過數字化賦能方式來收集消費信息并將其作為核心要素投入生產中，推動數字化的進步［32］。

除經濟基礎因素外，高等教育水平、政府干預等社會基礎因素對數字經濟發展水平的空間分異也具有顯著作用。數字經濟的發展高度依賴數字技術，數字技術是基于一定的算法對連結在一起的大數據進行挖掘，絕大多數的數字技術對使用者的建模、統計分析等能力有較高的要求。數字行業技術門檻較高且學習周期長使得中國目前數字人才供需失衡，人才成為數字經濟發展的最大難題，對于數字經濟發展較為落后地區，提高高等教育水平對于跨越數字鴻溝具有重要意義［33-34］；在政府干預方面，基礎設施建設以科學技術為支撐，數字經濟作為新興的經濟形式離不開政府的政策與資金支持；城鄉經濟二元結構使得信息流、資金流、商流和物流等無法在城鄉之間無阻流通，農村在發展數字經濟方面并不具備優勢，城市化對數字經濟具有重要影響；電子商務作為數字經濟發展過程中的新業態相比于傳統的門店經濟能降低消費者的空間阻力，近年來得到快速發展，但是電子商務的優勢非常依賴完善的交通體系，高效率的交通物流能降低成本和運輸時間，對電子商務和數字經濟的發展至關重要［35］。

（二）影響因素的探測

基于以上分析，本文選取經濟水平、對外開放程度、市場化程度、產業結構等10個影響因素，利用地理探測器分析工具，分別計算探測因子對全國及東中西各地區數字經濟發展水平的影響能力PD，G，結果如表5所示。

第一，從全國范圍來看，第三產業發展水平、市場化程度和經濟水平為導致全國數字經濟分異的決定性因素，影響因子的年均PD，G值分別為0.64、0.63和0.60；北京、上海、江蘇、浙江等地區由于第三產業發展更快、市場化更完善和經濟發展水平更高，通過推動數字消費的網絡增殖效應和集約資源等方式來促進數字經濟的集聚式發展；與之相反，青海、甘肅、西藏和新疆等地區由于第三產業發展水平低、市場化和經濟發展水平滯后使得自身在數字基礎的建設和數字發展環境的打造等方面有所欠缺，造成了數字經濟發展水平在全國層面的分異。但這些探測因素的影響程度在逐年減弱，而居民消費水平和政府干預對數字經濟發展水平的PD，G值在快速增長，年均增長率分別為1.87%和4.83%。這說明決定性因素在各地區之間的差異在逐年縮小，數字經濟發展水平較低的地區刺激居民消費增長和加大對科學技術的投入對數字經濟發展具有重要意義。

第二，從區域范圍來看，東部地區各探測因子對數字經濟差異的影響力相對均衡。經濟水平、市場化程度、第三產業發展水平和政府干預對東部地區數字經濟分異影響較大，PD，G值均在0.45以上，其中政府干預是造成東部地區數字經濟發展分異的最重要因素且年均增長最快，年均增速為4.13%，而經濟水平、市場化程度、第三產業發展水平的PD，G值在減弱。究其原因，廣東、北京、上海、浙江等數字經濟發展水平較高的地區科研投入對數字經濟的邊際效益在不斷遞增，但對于河北、遼寧等省份來說縮小經濟因素差距則更為重要。對于中部地區，交通狀況是主導中部地區數字經濟分異的核心因素，年均決定力為0.59，主要是因為中部地區地形跨度較大，以湖南、江西為代表的丘陵地貌省份和以河南、安徽為代表的平原地貌省份造成鐵路密度在南北有很大差異，高效率的交通物流對電子商務的發展具有重要作用，從而交通發展狀況推動中部地區的數字經濟分異。中部地區政府干預的PD，G值在考察期內顯著上升，從2013年的0.09上升到2019年的0.53，年均增長14.57%，一躍成為影響中部地區數字經濟發展差異的重要因素，這主要歸功于近年來湖北、江西和安徽憑借長江經濟帶的政策優勢獲得越來越多的政府科研財政投入，造成中部數字經濟發展的分異。西部地區數字經濟發展水平的各探測因子的影響力呈現出顯著的層級性特征。其中對外開放程度和市場化程度是主導西部地區數字經濟的核心因素，PD，G平均值分別為0.84和0.90；而產業結構與政府干預對數字經濟發展水平的影響也較強，形成第二層級；其余探測因子的影響能力相對較弱，形成第三層級。新疆、青海、西藏等地區由于深居我國內陸，獨特的地理位置以及對外開放起步較晚使得這些地區對外開放程度和市場化程度較低，不利于國外先進的數字技術的引進和數字經濟的集聚式發展，相反，重慶作為直轄市并且靠近我國西南邊境，在對外貿易往來和完善市場發展方面具有一定的優勢，對外開放和市場化程度高于西部其他地區，使得這兩個因素成為推動西部地區數字經濟發展水平分異的核心決定力。未來加大西部地區對外開放程度和深化市場改革是促進西部地區數字經濟發展的重要途經。

第三，從探測因子的角度來看，各因子在東中西不同地區對數字經濟發展水平的分異表現出相同性和異質性。政府干預在各地區的影響程度都較大，這主要是因為作為數字經濟發展核心動力的數字技術存在著門檻高、學習周期長等特征，數字技術的進步依賴于政府的科研財政投入，政府干預對于數字經濟發展水平較低的地區能縮小數字鴻溝，對于數字發展水平較高的地區能增大潛力、促進可持續發展。居民消費水平和城市化水平在各地區的影響程度較小，目前這三個探測因子在各地區的決定力表現都較為一致。而余下探測因子在不同地區對數字經濟發展水平的決定力差異較大。

四、研究結論與啟示

以數字經濟為代表的創新經濟形式對中國經濟高質量發展具有重要意義，本文以2013—2019為研究節點，構建數字經濟發展評價指標體系并通過熵值法來計算31個省份的數字經濟發展指數，利用Dagum基尼系數以及地理探測器分析方法對中國中東西地區數字經濟發展水平差異進行局域分解，并對造成數字經濟分異的影響因素進行探討，為中國數字經濟的全面發展作出積極探索。主要結論如下。

第一，2013—2019年中國各地區數字經濟發展差異明顯。位于東部地區的北京、山東、江蘇、浙江、上海和廣東六地數字經濟發展水平處于全國前列，但增長速度較為緩慢，川渝地區為西部數字經濟發展的重要支撐，發展速度迅猛、發展態勢較好。從空間上來看，中國的數字經濟水平呈現出自東向西階梯遞減趨勢，東部地區數字經濟發展水平最高，中部次之，而西部最為薄弱。

第二，數字經濟在東中西地區發展的不平衡主要是由區域間差異所引起的，并且區域間差距對發展不平衡的貢獻率在考察期內呈現出先上升后下降的倒U形演變趨勢。東部地區區域內各省份數字經濟發展水平的差異最大而中部地區各省份數字經濟差異最小。對于區域間差異的考察，區域間基尼系數最大的為西部—東部，而中部—西部區域間的基尼系數最小，符合學者所認為的數字經濟發展水平呈現出由東到西階梯遞減的態勢。

第三，根據數字經濟分異因子探測結果，社會經濟因素對區域數字經濟水平的影響呈現出明顯的差異性。從全國的角度來看，第三產業發展水平、市場化程度和經濟水平是導致全國數字經濟分異的決定性因素，但這些探測因素的影響程度在逐年減弱。從區域的角度來看，東部地區各探測因子對數字經濟差異的影響力相對均衡，經濟水平、市場化程度、第三產業發展水平和政府干預對東部地區數字經濟發展影響較大，政府干預是造成東部地區數字經濟發展分異的最重要因素且年均增長最快；對于中部地區，交通狀況為主導中部地區數字經濟分異的核心因素，中部地區政府干預的PD，G值在考察期內顯著上升，一躍成為影響中部地區數字經濟發展差異的重要因素；西部地區數字經濟發展水平的各探測因子的影響力呈現出顯著的層級性特征。從探測因子的角度來看，各因子在東中西不同地區對數字經濟發展水平的分異表現出相同性和異質性。

本文通過地理探測器對數字經濟分異的影響因素進行分析，為東中西各地區制定數字經濟高質量發展策略提供了科學依據，同時也對以往只注重時空異質性進行了補充。基于此，提出如下建議。

其一，政府干預在東中西地區數字經濟發展的過程中都起到了關鍵性作用，政府亟需進一步完善東中西各地區數字經濟基礎設施建設和數字人才的培養。對于數字經濟發展較差的東西部城市要提高互聯網運行速度和完善數字硬件設施，增加企業對大數據和云計算等方面研發的投入。數字人才對于數字經濟發展至關重要，政府應創新人才培養模式，開設數字經濟方面專業和相關的網絡課程來降低數字課程學習的門檻和縮短人才培養的周期，利用國家社會科學基金和自然科學基金等推動對數字經濟的研究。西部地區應給予數字人才相關的優惠政策，吸引中東部數字方面人才參與西部數字經濟建設。

其二，對外開放程度和市場化程度是掣肘西部地區數字經濟發展的核心因素，推動西部地區數字經濟發展必須堅持市場在數字經濟資源配置中的決定性作用，不斷提高西部地區市場化程度，推動數字技術與企業相融合，促進企業生產率的提高以增強企業在市場中的競爭力。同時，政府通過降低西部地區稅收等政策方式來打破壁壘和地理位置的限制，提高西部地區對外開放能力，利用外資來吸收國外優秀數字經濟技術并利用對外出口來推動西部數字經濟發展。對于中部地區，應通過數字經濟的方式來推動傳統產業的轉型升級，在模式創新和產業形態創新的過程中進一步促進數字經濟發展來縮小與東部地區的差異。

其三，建立中東西地區的區域協調聯動機制。依托互聯網技術的數字經濟能打破資源、地理等方面的限制，政府不僅應促進區域內的數字經濟協調聯動機制，還應縮小東中西數字經濟發展水平的差距。位于西部的川渝地區可能是中國未來數字經濟新的增長極，應加強西部地區資源的互通與共享以及區域內部的協作，在區域內部打造數字經濟培養與交流中心，構建協同發展體系。對于中東西區域間的差異，政府應該采用結對子的方式讓東部數字經濟發展水平較高的地區對口支援中西部發展水平較低的地區，實現區域間的協同發展。

參考文獻：

［1］孟祺.數字經濟與高質量就業：理論與實證［J］.社會科學，2021（2）：47-58.

［2］徐玉德，劉迪.疫情沖擊下我國出口企業面臨的挑戰及應對［J］.財會月刊，2021（6）：141-147.

［3］龐如超，韓鈺，趙金發.中國地區數字經濟發展質量評價研究［J］.浙江檔案，2021（1）：41-43.

［4］潘為華，賀正楚，潘紅玉.中國數字經濟發展的時空演化和分布動態［J］.中國軟科學，2021（10）：137-147.

［5］王軍，朱杰，羅茜.中國數字經濟發展水平及演變測度［J］.數量經濟技術經濟研究，2021（7）：26-42.

［6］鐘業喜，毛煒圣.長江經濟帶數字經濟空間格局及影響因素［J］.重慶大學學報（社會科學版），2020（1）：19-30.

［7］田俊峰，王彬燕，王士君，等.中國東北地區數字經濟發展空間分異及成因［J］.地域研究與開發，2019（6）：16-21.

［8］李研.中國數字經濟產出效率的地區差異及動態演變［J］.數量經濟技術經濟研究，2021（2）：60-77.

［9］姚震宇.區域市場化水平與數字經濟競爭：基于數字經濟指數省際空間分布特征的分析［J］.江漢論壇，2020（12）：23-33.

［10］劉傳明，尹秀，王林杉.中國數字經濟發展的區域差異及分布動態演進［J］.中國科技論壇，2020（3）：97-109.

［11］DAGUM C.A new approach to the decomposition of the Gini income inequalityratio［J］.Empirical Economics，1997，22（4）：515-531.

［12］王勁峰，徐成東.地理探測器：原理與展望［J］.地理學報，2017（1）：116-134.

［13］王洋，張虹鷗，吳康敏.粵港澳大灣區住房租金的空間差異與影響因素［J］.地理研究，2020（9）：2081-2094.

［14］單志廣，徐清源，馬潮江，等.基于三元空間理論的數字經濟發展評價體系及展望［J］.宏觀經濟管理，2020（2）：42-49.

［15］張雪玲，焦月霞.中國數字經濟發展指數及其應用初探［J］.浙江社會科學，2017（4）：32-40，157.

［16］劉軍，楊淵鋆，張三峰.中國數字經濟測度與驅動因素研究［J］.上海經濟研究，2020（6）：81-96.

［17］李永紅，黃瑞.我國數字產業化與產業數字化模式的研究［J］.科技管理研究，2019（16）：129-134.

［18］蔡昌，林高怡，李勁微.中國數字經濟產出效率：區位差異及變化趨勢［J］.財會月刊，2020（6）：153-160.

［19］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（6）：859-868.

［20］吳曉怡，張雅靜.中國數字經濟發展現狀及國際競爭力［J］.科研管理，2020（5）：250-258.

［21］張雪玲，吳恬恬.中國省域數字經濟發展空間分化格局研究［J］.調研世界，2019（10）：34-40.

［22］馮宗憲，段丁允.數字貿易發展指數評價及影響因素分析：基于49個國家的面板數據［J］.北京工業大學學報（社會科學版），2022（4）：100-117.

［23］焦帥濤，孫秋碧.我國數字經濟發展測度及其影響因素研究［J］.調研世界，2021（7）：13-23.

［24］劉英恒太，楊麗娜.中國數字經濟產出的空間關聯網絡結構與影響因素研究［J］.技術經濟，2021（9）：137-145.

［25］孫勇，樊杰，劉漢初，等.長三角地區數字技術創新時空格局及其影響因素［J］.經濟地理，2022（2）：124-133.

［26］荊文君，孫寶文.數字經濟促進經濟高質量發展：一個理論分析框架［J］.經濟學家，2019（2）：66-73.

［27］汪曉文，宮文昌.國外數字貿易發展經驗及其啟示［J］.貴州社會科學，2020（3）：132-138.

［28］王保林，張銘慎.地區市場化、產學研合作與企業創新績效［J］.科學學研究，2015（5）：748-757.

［29］何玉長，王偉.數據要素市場化的理論闡釋［J］.當代經濟研究，2021（4）：33-44.

［30］賈洪文，張伍濤，盤業哲.科技創新、產業結構升級與經濟高質量發展［J］.上海經濟研究，2021（5）：50-60.

［31］許春芳.網絡經濟發展機理［J］.工業技術經濟，2007（2）：70-72.

［32］張夢霞，郭希璇，李雨花.海外高端消費回流對中國數字化和智能化產業升級的作用機制研究［J］.世界經濟研究，2020（1）：107-120，137.

［33］鄧文勇，黃堯.人工智能教育與數字經濟的協同聯動邏輯及推進路徑［J］.中國遠程教育，2020（5）：1-9，76.

［34］熊光清.經濟全球化進程中的國際數字鴻溝問題：現狀、成因和影響［J］.國際論壇，2009（3）：32-36，80.

［35］劉向東，劉雨詩，陳成漳.數字經濟時代連鎖零售商的空間擴張與競爭機制創新［J］.中國工業經濟，2019（5）：80-98.

Abstract：

The strategic intention of building digital China and accelerating the development of digital economy is clearly planned in the Report of the 20th National Congress of the Communist Party of China， but the problem of “digital divide” still exists among different regions， and analyzing the spatial and temporal differences in the development of digital economy is an important prerequisite for the balanced development of digital economy. Based on this， this paper takes the panel data of 31 provinces in China from 2013 to 2019 as samples， constructs the digital economy development evaluation index system， calculates the development level of digital economy in each province by entropy weight method， empirically analyzes the spatio-temporal variation of digital economy by using Dagum Gini coefficient， and examines the spatio-temporal variation of economic and social factors on digital economy by geographic probe. The results show that： 1） Six regions， namely Beijing， Shanghai， Jiangsu， Zhejiang， Shandong and Guangdong， are at the forefront of digital economy development in China， while the western regions， such as Xinjiang， Tibet and Qinghai， are at a lower level of digital economy development. The largest average annual growth rate from 2013 to 2019 is that of Chongqing， with an increase of 8.4%， followed by Tibet， Guizhou and Sichuan， with average annual growth rates of 8.3%， 7.4% and 4.8%; 2） The development of digital economy varies significantly among regions in China， with a spatially decreasing trend from east to west in a stepwise manner. In terms of temporal distribution， the overall digital economy development level in central and western China is increasing during 2013-2019， but the digital economy level in the northeastern provinces is in a fluctuating downward trend. In general， the temporal and spatial divergence of digital economy development is obvious; 3） The imbalance of digital economy development in East-West regions is mainly caused by inter-regional differences， and the largest inter-regional Gini coefficient is West-East， while the smallest inter-regional Gini coefficient is in Central-West. The inter-regional Gini coefficient of Central-Eastern region keeps fluctuating up and down during the examination period. The West-East digital economy disparity kept rising in the early period and reached a peak in 2014， while the regional disparity by and large had an overall convergence trend thereafter. The inter-regional differences between the Central-Western region are generally less variable and basically stabilized after 2014; 4） The differences in the level of digital economy development among the provinces in the eastern region are the largest while the digital economy differences among the provinces in the central region are the smallest. The intra-regional Gini coefficient in the eastern region shows a slight increase， the digital economy difference in the central region is more stable until 2016， and there is an obvious expansion in 2017-2019， and the intra-regional difference in the western region is in a state of constant fluctuation， but in general there is an upward trend; 5） From a national perspective， the level of tertiary industry development， the degree of marketization and the economic level are the decisive factors leading to the national digital nationwide， the level of tertiary industry development， the degree of marketization and the economic level are the decisive factors leading to the divergence of the national digital economy. The impact of socio-economic factors on the regional digital economy level shows obvious differences， and the intensity of the role of each driving factor is not the same at different times and regions. Therefore， the formulation of policies for high-quality development of digital economy should consider the differences in the degree of impact of different indicators over time and regions， so as to make them more targeted.

Key words：? digital economy; evaluation index system; Dagum Gini coefficient; spatio-temporal differentiation; geographic detector

（責任編輯 傅旭東）