中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時空格局與收斂性研究

丁晨輝，宋曉明，，田 澤，邢迎春

（1.河海大學 商學院，江蘇 南京 211100；2.石家莊郵電職業(yè)技術(shù)學院，河北 石家莊 050021）

一、引言

5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新一代信息通訊技術(shù)(ICT)催生了數(shù)字經(jīng)濟，為各國（地區(qū)） 新一輪經(jīng)濟發(fā)展提供了重大利好契機[1]，也成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量。黨的二十大報告指出：“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。當前，中國數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟各領域融合的廣度和深度不斷拓展，在激發(fā)消費、拉動投資、創(chuàng)造就業(yè)等方面發(fā)揮重要作用[2]。2022 年，中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達50.2 萬億元，總量穩(wěn)居世界第二，同比名義增長10.3%，占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重提升至41.5%。可見，數(shù)字經(jīng)濟已成為中國及區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新引擎、深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的主要抓手和增強經(jīng)濟發(fā)展韌性的主要動力[3]。數(shù)字經(jīng)濟水平的高低成為衡量一個國家綜合競爭力大小的關(guān)鍵標準，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，實現(xiàn)從過度依賴傳統(tǒng)經(jīng)濟向數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新驅(qū)動的轉(zhuǎn)變，成為國家的一項重大發(fā)展戰(zhàn)略。然而，受到區(qū)域資源稟賦差異、數(shù)字基礎設施建設參差不齊等諸多影響，導致中國不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在顯著差異，不利于全國數(shù)字經(jīng)濟整體水平的提升。因此，優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間格局，促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展由低水平區(qū)域向高水平區(qū)域收斂，成為提升數(shù)字經(jīng)濟整體發(fā)展水平的重要途徑。

二、文獻綜述

數(shù)字經(jīng)濟已成為時下的研究熱點，國內(nèi)學者的研究主要集中在數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵闡釋[4]、指標體系構(gòu)建、水平測度以及促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展[5]等方面。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵及特征，學者普遍認為數(shù)字經(jīng)濟以互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等為載體，借助5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)交易、交流的數(shù)字化，是一種基于數(shù)字化信息、知識生產(chǎn)要素等重塑再生產(chǎn)方式以及過程的經(jīng)濟活動[6]。數(shù)字經(jīng)濟對“鄉(xiāng)村振興”“中國制造2035”等重大國家戰(zhàn)略的貫徹落實發(fā)揮支撐促進作用，數(shù)字農(nóng)業(yè)被視為實現(xiàn)大數(shù)據(jù)與鄉(xiāng)村振興融合發(fā)展的根本途徑，而制造業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟的主戰(zhàn)場，催生出個性化定制、智能制造、服務型制造等諸多新業(yè)態(tài)、新模式[7]，推動制造業(yè)整體轉(zhuǎn)型升級。

目前，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟水平的測度尚未形成統(tǒng)一標準，學術(shù)界多采用構(gòu)建指標體系的方式，疊加運用主成分分析法、熵值法、GIS 空間分析法等進行數(shù)字經(jīng)濟水平測度研究[8]。現(xiàn)有研究主要基于全國、省域等宏觀尺度，從數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵出發(fā)，圍繞信息化發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、數(shù)字交易等維度構(gòu)建評價指標體系，測算中國省域?qū)用娴臄?shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在“數(shù)字經(jīng)濟鴻溝”和兩極分化現(xiàn)象[9]。也有學者從市域、縣域?qū)用妫\用泰爾指數(shù)、Dagum 基尼系數(shù)和Kernel 密度估計探討數(shù)字經(jīng)濟的演變趨勢以及地區(qū)差異[10]。總體來看，在對數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)在規(guī)律認識不斷加深的基礎上，數(shù)字經(jīng)濟的評價指標體系也愈加成熟。然而，數(shù)字經(jīng)濟涉及諸多方面，如何科學、全面地構(gòu)建評價指標體系，進而精準地測度區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平仍是亟待解決的重要理論與現(xiàn)實問題。

此外，中國及各省（區(qū)、市） 的數(shù)字經(jīng)濟處于何種水平？各區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在空間上存在何種關(guān)聯(lián)？是否存在顯著的空間分異？區(qū)域差異呈現(xiàn)何種趨勢，是持續(xù)拉大還是收斂？若收斂，收斂是否呈現(xiàn)出空間效應？對上述問題的研究與解答成為了中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平研究的又一重要課題。然而，針對此類問題的相關(guān)研究較為匱乏，對區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟客觀存在的空間相關(guān)性研究亦缺乏深入探討，有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平收斂性的直接研究更為鮮見。基于此，文章在深入探究數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵的基礎上，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系，測度2011—2020 年中國除西藏和港澳臺地區(qū)外的30 個省（區(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，并對數(shù)字經(jīng)濟的時空格局及收斂性展開系統(tǒng)深入研究。文章的邊際貢獻在于：一是清晰刻畫了數(shù)字經(jīng)濟的空間分布及動態(tài)演特征，并對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間收斂性實證檢驗分析，以彌補現(xiàn)有研究不足。二是在研究方法上選取跨學科交叉方法與規(guī)范研究范式，以確保研究結(jié)論的準確性。

三、中國區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度

1.測度方法選取

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的測度不僅需要可獲得、可操作的具體指標，也需要對所選取指標賦予權(quán)重值。當前較常見的賦權(quán)法包括主觀賦權(quán)法與客觀賦權(quán)法。熵權(quán)法對權(quán)重的計算較為客觀，是基于原始數(shù)據(jù)的集多指標、多對象為一體的客觀賦權(quán)法[11]，可有效規(guī)避人為因素帶來的測量誤差，故選取熵權(quán)法對指標進行賦權(quán)。在計算出各省（區(qū)、市） 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度體系中的權(quán)重后，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟測度指標的加權(quán)矩陣，并基于標準化的指標以及測算的指標權(quán)重，使用多種線性函數(shù)的加權(quán)求出區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展綜合指數(shù)(Dig)。其中，Dig 的取值范圍在0～1之間，其值越大表示區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越高；反之，則表明區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越低。

2.指標選取與說明

（1） 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度指標

借鑒劉軍等(2020)[9]的研究將互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展作為測度的核心，并加入數(shù)字交易指標體系的構(gòu)建思路，結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、數(shù)字金融普惠兩個維度對數(shù)字經(jīng)濟綜合發(fā)展指數(shù)進行測度。互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的載體和依托。對省域?qū)用娴幕ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展水平的測度，借鑒黃群慧(2019)[12]的做法，主要從互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)產(chǎn)業(yè)人員從業(yè)情況、相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出情況和移動電話普及率四方面展開，分別用百人中互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、計算機服務和軟件業(yè)從業(yè)人員占城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員比重、人均電信業(yè)務總量以及百人中移動電話用戶數(shù)來表示。數(shù)字金融普惠的測度，采用已有學者編制的中國省級數(shù)字普惠金融指數(shù)進行衡量，該指數(shù)主要從數(shù)字金融覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度三方面進行測度。由此，運用熵權(quán)加權(quán)法對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測度。

（2） 相關(guān)控制變量指標

經(jīng)濟增長(lnPgdp)，選取地區(qū)人均GDP 來表示區(qū)域經(jīng)濟增長水平，并對變量取對數(shù)處理。城鎮(zhèn)化(lnCity)，以城鎮(zhèn)人口占比總?cè)丝诒壤沓擎?zhèn)化水平。人力資本(lnHum)，以平均受教育年限來表征區(qū)域人力資本水平的高低，并對變量取對數(shù)處理。政府行為(lnGov)，選取各地區(qū)政府財政支出占GDP 的比重來表示政府行為。貿(mào)易開放度(lnOpen)，用進出口總額占GDP比重來表示貿(mào)易開放程度，并對變量取對數(shù)處理。技術(shù)水平(lnTc)，用科技支出占GDP 的比重表示技術(shù)水平。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(ING)，利用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值來表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化。金融集聚(lnJag)，參考已有學者的研究，對金融集聚水平進行測度。生產(chǎn)性服務業(yè)集聚(lnSag)，借鑒已有學者的研究，運用相關(guān)計算公式對生產(chǎn)性服務業(yè)集聚水平進行測度。

3.數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理

結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，選取2011—2020 年中國除西藏和港澳臺地區(qū)外的30 個省（區(qū)、市） 作為研究樣本，測度其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。研究按照國家地理分布，將區(qū)域劃分為東部、中部和西部地區(qū)。研究數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》 《中國城市統(tǒng)計年鑒》、各省統(tǒng)計年鑒及國研網(wǎng)、國泰安等數(shù)據(jù)庫。由于中國西藏及港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)缺失較多，故將以上地區(qū)剔除，并對相關(guān)指標缺失值做插值處理。為避免異方差影響，對部分指標取對數(shù)處理并在1%和99%水平做縮尾處理。此外，涉及價格因素的變量，文章均以2011 年為基期進行了平減處理。主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1 所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

如表1 所示，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的均值為0.327，最大值為0.937，最小值為0.125，表明不同區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平差距較大，其余變量除城鎮(zhèn)化水平、人力資本外均存在顯著差異。

4.測度結(jié)果分析

按照文章構(gòu)建的評價體系及選定研究方法，計算出中國除西藏和港澳臺地區(qū)外的30 個省（區(qū)、市） 2011—2020 年的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)（見表2）。從全國層面看，2011—2020 年中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的均值為0.327，表明整體數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平不高，有較大提升空間。就整體演進趨勢而言，十年間全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈上升趨勢，說明國家對數(shù)字經(jīng)濟重視程度不斷加深，發(fā)展成效也逐步凸顯。從區(qū)域?qū)用婵矗珖鴶?shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈東部地區(qū)高、中西部地區(qū)低的分布格局，東部、中部和西部地區(qū)的均值分別為0.385、0.283 和0.30。不難發(fā)現(xiàn)，中部地區(qū)略低于西部地區(qū)，且兩者均低于全國平均水平。分階段來看，2011—2014 年、2017—2020 年兩階段數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)增速較快；但在2015 年出現(xiàn)回落，其中2014—2015 年間東部地區(qū)增幅僅為3.0%，中部地區(qū)增幅為4.1%，西部地區(qū)增幅為2.2%，成為近九年間增長最為緩慢的時段，遠低于2011—2013 年東部、中部和西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的增幅，依次為30.9%、41.1%和40.3%。

表2 中國區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)得分與排名

從省（區(qū)、市） 層面看，各省（區(qū)、市） 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在著顯著差異。2011—2020 年國內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值排名前五位的依次是：北京、上海、浙江、廣州、江蘇，其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值分別為0.578、0.459、0.438、0.401 和0.382。相比之下，江西、湖南、安徽等省份排名較為靠后，對應的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均值低于0.30。排名較為靠前的多為東部地區(qū)的省（區(qū)、市），得益于良好的區(qū)位優(yōu)勢與經(jīng)濟基礎，加上數(shù)字基礎設施較為完善、高端要素集聚，使得其數(shù)字經(jīng)濟紅利得以充分釋放，整體數(shù)字經(jīng)濟水平也較高；而排名較為靠后的多為中西部地區(qū)的省（區(qū)、市），究其落后原因恰恰與東部地區(qū)所具有的諸多優(yōu)勢相反，導致中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展遲滯，數(shù)字經(jīng)濟紅利有待進一步釋放。

四、中國區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的時空格局演變

1.區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)與集聚情況

（1） 空間探索性數(shù)據(jù)分析(ESDA)

空間數(shù)據(jù)分析法通過描述或者可視化所研究對象或事物的空間分布格局，借此判斷空間集聚、空間分異，達到揭示研究對象的空間依賴關(guān)系。文章采用全局莫蘭指數(shù)來衡量區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟水平的空間關(guān)聯(lián)性，采用局部莫蘭指數(shù)來反映局部數(shù)字經(jīng)濟水平的關(guān)聯(lián)特征，由于篇幅所限，具體公式省略。經(jīng)計算，2011—2020 年在空間鄰近權(quán)重矩陣和空間經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣下全局莫蘭指數(shù)始終顯著為正；在兩種權(quán)重矩陣下Moran's指數(shù)均呈波動變化趨勢。可知，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在顯著的空間正相關(guān)，且呈現(xiàn)空間集聚特征。

（2） 全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平空間集聚特征分析

2011—2020 年中國絕大多數(shù)省（區(qū)、市） 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平位于第一、第三象限，呈現(xiàn)高高集聚(HH)與低低集聚(LL)特征，表明存在較為穩(wěn)定的空間相關(guān)性與空間集聚性。進一步來看，高高集聚多為東部沿海發(fā)達地區(qū)，而低低集聚則主要集中分布在長江中游和西北、東北、西南地區(qū)，占據(jù)了50%以上省（區(qū)、市）。高高集聚分布地區(qū)較為穩(wěn)定，除遼寧逐漸掉隊外，北京、上海、江蘇、浙江、廣東等地一直穩(wěn)居高高集聚行列。相比之下，低低集聚則主要集中在山西、河南、廣西、貴州等中西部地區(qū)，上述地區(qū)高端要素資源不足，導致缺乏數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所需的“土壤”。此外，高低集聚區(qū)(HL)與低高集聚區(qū)(LH)由于缺乏有效的輻射帶動、協(xié)同治理，較易陷入“低水平均衡陷阱”。

2.區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的時空躍遷

時空躍遷測度法可進一步探究中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平局部空間關(guān)聯(lián)的時空轉(zhuǎn)移特征。時空躍遷共有4 種類型：類型I，本地區(qū)發(fā)生躍遷而相鄰地區(qū)未發(fā)生躍遷；類型II，本地區(qū)在相鄰地區(qū)發(fā)生躍遷的情況下仍保持原有狀態(tài)；類型III，本地區(qū)與相鄰地區(qū)均發(fā)生躍遷；類型IV，本地區(qū)與相鄰地區(qū)均未發(fā)生躍遷。如表3 所示，2011—2014 年躍遷類型Ⅳ的省份最多，為24 個，躍遷類型Ⅰ和躍遷類型Ⅱ的省（區(qū)、市） 分別為3 個、2 個，而躍遷類型Ⅲ的最少，為0 個；2014—2020 年躍遷類型Ⅳ的省（區(qū)、市） 最多，為25 個，躍遷類型Ⅰ的省（區(qū)、市）有2 個，而躍遷類型Ⅱ與躍遷類型Ⅲ的省（區(qū)、市） 均不存在。進一步分析，躍遷類型Ⅳ的省（區(qū)、市） 在2011—2014年、2014—2020 年兩個時段內(nèi)的數(shù)量分別為24 個、25 個，其空間凝聚度分別為0.80、0.83，表明中國數(shù)字經(jīng)濟的空間分布格局存在顯著的空間鎖定或路徑依賴特征。

表3 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時空躍遷類型

五、中國區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的收斂性分析

中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的地區(qū)差距非常顯著，那么這種地區(qū)差距水平會隨時間增長而加大還是隨著時間推移而縮小呢？文章借助α 收斂與β 收斂模型對全國以及東部、中部、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的收斂性作進一步分析。

1.收斂性檢驗模型

α 收斂用于說明不同省份的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平隨時間變遷偏離平均值幅度呈縮小趨勢，即其離散程度隨時間推移而降低。α 收斂是存量概念，其測度方法有標準差、變異系數(shù)和Theil 指數(shù)等，現(xiàn)有收斂性的相關(guān)研究較多使用變異系數(shù)來表征α 收斂。β 收斂是增量概念，是從增長率的視角分析不同區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平變化趨勢。β 收斂分為絕對β 收斂和條件β收斂，前者假設不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展條件完全相同，收斂于相同穩(wěn)態(tài)水平；后者則承認各省份間經(jīng)濟基礎、人口密度和工業(yè)化水平等存在差異，不同地區(qū)會向各自的穩(wěn)態(tài)水平收斂。由于篇幅所限，α 收斂變異系數(shù)公式和經(jīng)典β 收斂模型公式此處省略。

經(jīng)典β 收斂模型是一種未將空間因素考慮在內(nèi)的傳統(tǒng)計量方法。“地理學第一定律”闡明所有事物之間具有相互關(guān)聯(lián)，且這種關(guān)聯(lián)隨距離的遠近而有所差異，距離越近關(guān)聯(lián)性越強，反之則會減弱。對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平收斂性的研究，若僅考慮自身而忽略相鄰區(qū)域的溢出效應，所得結(jié)論必然會有所偏誤。因此，為更加科學合理地研究區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的收斂性，應將經(jīng)典β 收斂與空間計量方法相結(jié)合。考慮到空間因素對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的潛在影響，借鑒已有的研究，構(gòu)建如下空間面板計量模型來檢驗數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的β 收斂：

模型(1)中，I 為空間單位向量，uit為控制變量，α 為常數(shù)項，λ、δ 為空間效應系數(shù)。根據(jù)β 可計算出收斂率S，S=-ln(1+β)/T。模型(1)是空間計量模型的一般形式，如要判斷SDM模型、SLM 模型還是SEM 模型更為適用，需進行相應的模型檢驗。若β＜0 且在統(tǒng)計上顯著，表明存在β 收斂；反之則不收斂，即是發(fā)散的。當ξ=0 時，上述方程是空間絕對β 收斂模型；當ξ≠0 時，則是空間條件β 收斂模型。Wij為空間權(quán)重矩陣，包括空間鄰近距離矩陣與經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣。由于篇幅所限，空間鄰近權(quán)重矩陣與經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣的公式此處省略。

2.區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的收斂性分析

（1） α 收斂檢驗

如圖1 所示，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的變異系數(shù)無論是從全國還是區(qū)域?qū)用婵矗湔w差距顯著，但呈逐漸縮小態(tài)勢，這與前文所得結(jié)論一致，表明中國數(shù)字經(jīng)濟水平存在α 收斂。

圖1 中國數(shù)字經(jīng)濟的變異系數(shù)演變趨勢

（2） β 收斂檢驗

在進行模型選取時，通過F 檢驗、BP 檢驗、Hausman 檢驗，均在5%的水平上拒絕了原假設，將最終選取固定效應模型進行檢驗。在進行β 收斂檢驗時，為避免模型估計偏誤，需將空間因素考慮進去。LR 檢驗分別在5%、1%水平上拒絕空間滯后模型(SAR)與空間誤差模型(SEM)，均選擇了空間SDM 模型。通過效應檢驗，在5%水平上拒絕了時間固定效應模型、地區(qū)固定效應模型，說明選用空間杜賓模型SDM是雙向固定最優(yōu)，其結(jié)果如表4 所示。

表4 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平β 收斂的回歸結(jié)果

第一，全國層面β 收斂。如表4 所示，全國數(shù)字經(jīng)濟β 系數(shù)無論是在絕對β 收斂、條件β 收斂還是空間層面收斂，均在5%、1%水平上顯著為負，說明無論是否考慮空間因素，全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平均存在β 收斂，各省份數(shù)字經(jīng)濟水平差距呈縮小態(tài)勢。其次，絕對β 收斂速度明顯低于條件β 收斂速度，收斂率的大小代表收斂速度的快慢。通過對比列(1)、列(3)、列(4)與列(2)、列(5)、列(6)不難發(fā)現(xiàn)，經(jīng)典β 收斂下，條件收斂的收斂率為0.265，較絕對收斂的收斂率0.111 提高0.154；加入空間因素后，兩種矩陣下條件收斂的收斂率分別為0.329 和0.334，較絕對收斂的收斂率0.160 和0.126 分別提高0.169 和0.208。此外，對比列(1)與列(3)、列(4)發(fā)現(xiàn)，考慮空間因素的絕對β 收斂率分別為0.160 和0.126，與未考慮空間因素絕對β收斂率為0.111，分別相差0.049 和0.015。對比發(fā)現(xiàn)，地理位置相近或者經(jīng)濟水平相近的地區(qū)其數(shù)字經(jīng)濟水平也會有所差異，但是地區(qū)間的輻射帶動作用會逐步縮小甚至消除此差異。rho 系數(shù)為正，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在空間溢出效應，而此效應會加速收斂趨勢，從而印證了上述結(jié)論。最后，考慮不同空間矩陣下β 收斂差異。空間鄰近距離矩陣下，絕對β 收斂與條件β 收斂的收斂率分別為0.126 和0.3340，其半生命周期分別為5.5 和2.1 年；空間經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣下，絕對β 收斂與條件β 收斂的收斂率分別為0.160 和0.329，其半生命周期分別為4.3 和2.1 年。經(jīng)濟距離矩陣下數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平收斂率更快，半生命周期更短，說明經(jīng)濟距離相近的省份之間相互作用較地理鄰近的省份之間相互作用更強。

基于上述研究，進一步對控制變量分析，參照列(5)和列(6)。城鎮(zhèn)化(lnCity)的回歸系數(shù)為正，并在1%水平上通過顯著性檢驗，表明城鎮(zhèn)化進程不斷加快，將會影響區(qū)域數(shù)字化水平的高低。人力資本(lnHum)的回歸系數(shù)為正，但不顯著，由此可知數(shù)字經(jīng)濟水平與人力資本呈正相關(guān)，但當前其發(fā)揮的作用受限。政府行為(lnGov)的回歸系數(shù)為負，且不顯著，其原因與政府的宏觀政策差異偏向有關(guān)，導致財政資源錯配，從而抑制數(shù)字經(jīng)濟水平提升。貿(mào)易開放度(lnOpen)系數(shù)為負且不顯著，表明當前貿(mào)易開放度對國家自主創(chuàng)新水平起到一定抑制作用，制約數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。經(jīng)濟增長(lnPgdp)的系數(shù)顯著為正，經(jīng)濟水平發(fā)達的地區(qū)，數(shù)字化程度往往也更高。金融集聚(lnJag)可為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供資金支持，但存在資源錯配與扭曲現(xiàn)象，一定程度上制約了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。技術(shù)水平(lnTc)的系數(shù)為負，這可能與區(qū)域技術(shù)水平差異有關(guān)。生產(chǎn)性服務業(yè)集聚(lnSag)在5%水平上顯著為正，表明生產(chǎn)性服務業(yè)可促進區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟水平提升。

第二，區(qū)域?qū)用姒?收斂。為更進一步剖析數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平β 收斂特征，將中國除西藏和港澳臺地區(qū)外的30 個省（區(qū)、市） 劃分為東部、中部、西部三大區(qū)域。表5 為區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的經(jīng)典β 收斂結(jié)果，這里將其視為三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平β 收斂的基準回歸。通過表6 可知三大區(qū)域β 收斂系數(shù)均在10%水平下顯著為負，表明其數(shù)字經(jīng)濟水平存在β 收斂，其數(shù)字經(jīng)濟水平會隨著時間推移趨于各自平穩(wěn)狀態(tài)。在表5 的基礎上考慮空間因素做更深層次的研究，為使分析更有條理，將表5 與表6 結(jié)合研究三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的條件β 收斂。從表5 中列(2)、列(4)、列(6)與表6 中列(1)～列(6)顯示三大區(qū)域β 收斂系數(shù)顯著為負，且在5%、1%水平通過顯著性檢驗，說明三大區(qū)域各省生產(chǎn)性服務業(yè)集聚、城鎮(zhèn)化、人力資本、經(jīng)濟發(fā)展水平等存在顯著差異，在此情況下，三大區(qū)域仍存在顯著條件β 收斂趨勢。

表5 區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平經(jīng)典β 收斂結(jié)果

表6 區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平空間條件β 收斂結(jié)果

在考慮空間因素情況下，東部地區(qū)收斂速度較快，西部地區(qū)次之、中部地區(qū)最慢，且在空間鄰近權(quán)重矩陣下收斂率更高。東部地區(qū)在經(jīng)濟距離矩陣與空間鄰近矩陣下的收斂率分別為0.566 和0.983，比經(jīng)典的條件β 收斂率0.330，分別增加了0.236 和0.653。東部地區(qū)rho 值為正，說明該區(qū)域內(nèi)存在空間的正向溢出效應，以上均對東部地區(qū)空間條件β 收斂加速提供了有利條件。在兩種空間權(quán)重矩陣下中部地區(qū)的rho 值表現(xiàn)為負，且均顯著，可能原因是部分省（區(qū)、市） 數(shù)字經(jīng)濟基礎設施不夠完善、外部發(fā)展環(huán)境較差，導致該區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟高水平地區(qū)難以為低水平地區(qū)發(fā)揮帶動效應。西部地區(qū)的空間系數(shù)rho 值為負且不顯著。西部多數(shù)省（區(qū)、市） 數(shù)字經(jīng)濟基礎設施薄弱、高端要素資源不夠集聚，很難發(fā)揮輻射帶動效應，空間溢出效應幾乎沒有。總體來看，上述兩種權(quán)重矩陣下，β 收斂效果均顯著，無論是從全國層面還是三大區(qū)域?qū)用妫浣Y(jié)果互為穩(wěn)健性檢驗。

六、研究結(jié)論與政策啟示

1.研究結(jié)論

第一，中國數(shù)字經(jīng)濟整體發(fā)展水平不高，不均衡、不充分問題依舊突出，提升空間較大。中國數(shù)字經(jīng)濟整體呈現(xiàn)東部高、中西部低的分布特征，區(qū)域差異明顯。各地區(qū)資源稟賦、經(jīng)濟社會水平不同，其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展也面臨不同的制約短板。既要避免因短板牽制而陷入“低水平平衡陷阱”；也要避免忽視自身客觀條件而陷入盲目學習成功數(shù)字經(jīng)濟模式，致使地區(qū)數(shù)字資源、人力資本等資源錯配的不利局面。

第二，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈顯著正向空間外溢效應和空間格局鎖定特征。從空間相關(guān)性與躍遷趨勢看，高高集聚集中于東部沿海地區(qū)，低低集聚集中在東北、西南、西北、長江中游等地區(qū)；其余大部分地區(qū)處于低水平區(qū)且長期無躍遷、保持穩(wěn)態(tài)，制約了中國數(shù)字經(jīng)濟整體向高水平的躍遷。進一步分析，高高集聚區(qū)與低低集聚區(qū)較為固化，需加強引導做到因地制宜。

第三，全國和區(qū)域?qū)用鏀?shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平均存在α 收斂、絕對β 收斂和條件β 收斂，空間因素具有顯著的加速收斂作用。東部絕對β 收斂與條件β 收斂均最快，西部次之、中部地區(qū)絕對β 收斂與條件β 收斂均較慢。空間收斂率呈東部、西部、中部地區(qū)依次下降分布格局，且收斂率均大于經(jīng)典收斂率。全國層面和東部、中部、西部地區(qū)層面的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平收斂均受到城鎮(zhèn)化、生產(chǎn)性服務業(yè)集聚的顯著正向影響，而其他影響因素則在不同層面表現(xiàn)出一定差異。

2.政策啟示

基于上述分析，結(jié)合中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢及國家戰(zhàn)略導向，特提出以下政策啟示：

第一，重視數(shù)字經(jīng)濟演變趨勢，實現(xiàn)跨區(qū)域空間聯(lián)動發(fā)展。為應對區(qū)域發(fā)展不均衡，需不斷優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟空間布局，充分釋放東部地區(qū)的輻射、帶動效應以及東北、西南、西北、長江中游等地區(qū)的集聚效應，不斷優(yōu)化提升資源要素市場配置效率，依托數(shù)字資源跨區(qū)域整合優(yōu)勢實現(xiàn)東部、中部、西部地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展、互利共贏。此外，緊緊把握區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系持續(xù)增強的有利契機，掌握數(shù)字經(jīng)濟由東部向中西部演進的規(guī)律特征，積極統(tǒng)籌規(guī)劃布局，形成“以點帶線，以線帶面，線面聯(lián)動”的空間聯(lián)動發(fā)展格局。

第二，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟溢出效應，營造區(qū)域協(xié)同發(fā)展新格局。一是充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟龍頭省份的帶動作用，以北京、上海、江蘇、浙江、廣東等為數(shù)字經(jīng)濟輻射效應的核心主體，推動數(shù)字經(jīng)濟網(wǎng)絡整體協(xié)同發(fā)展。二是依托數(shù)字經(jīng)濟的反哺機制，利用數(shù)字經(jīng)濟發(fā)達省份的數(shù)字基礎設施、數(shù)字人力資本和先進數(shù)字技術(shù)，推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合發(fā)展。三是打破區(qū)域行政壁壘，積極構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟生態(tài)圈，搭建起跨區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟“長廊”，并給予政策、技術(shù)、財稅等多方位的扶持，實現(xiàn)“長廊”內(nèi)數(shù)字人力資本、數(shù)字技術(shù)等要素資源的充分共享與有序流動。

第三，立足東部、中部、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟收斂狀況，因地制宜探索提升新途徑。要積極推進數(shù)字經(jīng)濟與第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)融合。東部地區(qū)要立足原有數(shù)字經(jīng)濟基礎，不斷提升其工業(yè)與服務業(yè)的數(shù)字化水平，加強在智能制造、電子商務、數(shù)字金融等方面的融合運用，穩(wěn)步推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平與質(zhì)量的提升。中西部地區(qū)應積極探索數(shù)字經(jīng)濟在農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)以及工業(yè)等領域的應用程度，重點提升數(shù)字經(jīng)濟與第三產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)的融合，大力發(fā)展數(shù)字農(nóng)業(yè)、數(shù)字旅游等，借助適宜的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化政策，最大限度地釋放區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟紅利，加速推進東部、中部、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟水平的收斂速度，進而實現(xiàn)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。