成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時(shí)空演變及其影響因素

高 彪,陳娟麗,黃立軍

(1.寧夏大學(xué),寧夏銀川 750021;2.綿陽(yáng)師范學(xué)院資源環(huán)境工程學(xué)院,四川綿陽(yáng) 621000;3.生態(tài)安全與保護(hù)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川綿陽(yáng) 621000)

0 引言

2020年,習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)推動(dòng)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè),在西部形成高質(zhì)量發(fā)展的重要增長(zhǎng)極.此后,如何推動(dòng)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè),打造我國(guó)西部?jī)?nèi)陸開(kāi)放戰(zhàn)略高地,成為學(xué)術(shù)界和決策層高度關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題.數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種新興經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài),它以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng),推動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展[1].黨的十八大以來(lái),習(xí)近平總書記就發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)表過(guò)諸多論述,為我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的思想指導(dǎo)和行動(dòng)指南.隨后,國(guó)務(wù)院印發(fā)了《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》,明確提出要不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì),到2025年,數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重達(dá)到10%;2035年,力爭(zhēng)形成統(tǒng)一公平、競(jìng)爭(zhēng)有序、成熟完備的數(shù)字經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代市場(chǎng)體系.數(shù)字經(jīng)濟(jì)已被視為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“新引擎”[2],也必將推動(dòng)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)向縱深發(fā)展.

學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究主要集中在兩方面.一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)度.如劉軍等人[3]運(yùn)用NBI指數(shù)和熵值法測(cè)算了中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.蔡躍洲等人[4]從數(shù)字技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征方面測(cè)算了中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模.二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系.趙濤等人[5]采用門檻模型和空間模型測(cè)算了中國(guó)222個(gè)地級(jí)及以上城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和高質(zhì)量發(fā)展綜合水平,發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)可顯著促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展.梁琦等人[6]基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)中介視角研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市生態(tài)效率的影響,發(fā)現(xiàn)存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展→產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)→生態(tài)效率提升的中介傳導(dǎo)路徑,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用于中國(guó)城市生態(tài)效率提升的重要路徑.現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究頗多,普遍認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)能助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展.但是針對(duì)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)的研究還比較少.基于此,本文借鑒彭文斌等人[7]的研究,從互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字普惠金融兩個(gè)維度構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并測(cè)算成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù),利用空間計(jì)量模型探索其時(shí)空演化特征,并提出相關(guān)政策建議.

1 研究方法與模型選擇

1.1 研究方法

1.1.1 時(shí)序全局主成分分析法 時(shí)序全局主成分分析法(GPCA)是經(jīng)典的主成分分析法和時(shí)間序列分析方法的結(jié)合.相比經(jīng)典主成分分析,時(shí)序全局主成分將時(shí)序性立體數(shù)據(jù)變換為一個(gè)時(shí)序全局?jǐn)?shù)據(jù)表,從而更適合面板數(shù)據(jù)指標(biāo)合成計(jì)算.

1.1.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析 探索性空間數(shù)據(jù)分析中的空間相關(guān)性分析可以用于確定某種要素資源的空間集聚現(xiàn)象,一般用莫蘭指數(shù)(Moran'sI)度量.本文分別運(yùn)用全局和局部莫蘭指數(shù)對(duì)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)和描述.其計(jì)算公式如公式(1)和(2):

(1)

(2)

式(2)中同理,且由I'繪制莫蘭散點(diǎn)圖,用于顯示各區(qū)域單元的局部空間自相關(guān).

1.2 模型選擇

為探討各因素變量對(duì)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,借鑒胡藝等人[8]做法,在構(gòu)建模型過(guò)程中引入地理特征變量(經(jīng)度)和各因素交互項(xiàng).模型設(shè)定如下:

(3)

式中:ISit表示第i個(gè)城市在t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),longi表示該城市的經(jīng)度,λ是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與該地區(qū)經(jīng)度交互項(xiàng)系數(shù).

根據(jù)空間外溢理論,一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)對(duì)其鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生溢出效應(yīng).同時(shí),區(qū)域間還存在廣泛的關(guān)聯(lián)效應(yīng).川渝兩地有著天然的歷史淵源,內(nèi)部存在可能空間溢出和關(guān)聯(lián)效應(yīng).基于此,參照鄧濤濤等人做法[9],在進(jìn)行空間效應(yīng)分析時(shí)先將模型設(shè)定為空間杜賓模型(SDM),再進(jìn)一步檢驗(yàn)其是否退化為空間自回歸模型(SAR).SAR和SDM設(shè)定公式(4)和(5):

(4)

(5)

2 變量選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 變量選擇

被解釋變量.本文被解釋變量為成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù),解釋變量是可能影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素.具體變量含義如表1.

表1 成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系Tab.1 igital economy index system of the Chengdu-Chongqing Economic Circle

利用時(shí)序全局主成分分析法(GPCA)建立時(shí)序立體數(shù)據(jù)表(16*9*5),降維后處理后計(jì)算得到成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù).計(jì)算過(guò)程中指數(shù)出現(xiàn)了負(fù)數(shù),為了方便動(dòng)態(tài)計(jì)量分析,參照廖進(jìn)中[10]做法,對(duì)原始變量進(jìn)行了“3σ”平移調(diào)整,最終得到的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)如表2.

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取2012—2020年間成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈16個(gè)城市的144個(gè)面板數(shù)據(jù)為研究樣本.原始數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》及各城市統(tǒng)計(jì)年鑒和公報(bào),缺失數(shù)據(jù)由插值法補(bǔ)得.為保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)性,對(duì)所有原始數(shù)據(jù)均取對(duì)數(shù)處理,以貨幣形式計(jì)量的變量均以2012年為基期進(jìn)行指數(shù)平減,以消除價(jià)格變化對(duì)變量的影響.

3 實(shí)證過(guò)程

3.1 空間格局演變

為進(jìn)一步探究成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間分布特征,在上述指數(shù)基礎(chǔ)上,利用ArcGIS10.8.1軟件繪制出了經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)16個(gè)城市在2012、2015、2018和2020年的指數(shù)分布圖(圖1).由圖1可見(jiàn),成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈16個(gè)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)分布整體呈“H”型空間分布,且在空間上向“成渝”集聚.具體來(lái)看,西部以成都為中心,東部則以重慶為中心,“雙城”格局凸顯.德陽(yáng)、眉山、綿陽(yáng)位于西部第二梯度,廣元、瀘州、達(dá)州位于東部第二梯度,資陽(yáng)得益于“成渝”雙核帶動(dòng),數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)也非常高.南充、遂寧、內(nèi)江、自貢、樂(lè)山和宜賓則位于“經(jīng)濟(jì)圈”內(nèi)的“塌陷區(qū)”.

3.2 空間自相關(guān)分析

上述空間演化格局表明成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能存在空間集聚的效應(yīng),為此,需要運(yùn)用探索性數(shù)據(jù)分析方法對(duì)其做進(jìn)一步驗(yàn)證.

3.2.1 全局莫蘭指數(shù) 探索性空間數(shù)據(jù)分析是描述和可視化數(shù)據(jù)的空間分布狀況,以探測(cè)空間聯(lián)系和空間異質(zhì)性的范圍,一般基于Moran'sI來(lái)衡量.因此,借用GeoDa軟件測(cè)算出成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈16個(gè)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的全局莫蘭指數(shù)(表3).由表3可見(jiàn),2012—2020年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)全局莫蘭指數(shù)均大于0,P值在5%水平上顯著.表明成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)空間正相關(guān),且具有空間集聚效應(yīng).

3.2.2 局部莫蘭指數(shù) 為進(jìn)一步了解成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間集聚特征,可借助局部莫蘭指數(shù)繪制出其在不同年的局部莫蘭散點(diǎn)圖.結(jié)果顯示,2012年,成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)局部莫蘭散點(diǎn)圖中位于H-H和L-L區(qū)域的城市共計(jì)10個(gè),占比62.50%,2015年占比81.25%,2018年占比56.25%,2020年占比50%.且在5%顯著性水平上,圈內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)集聚區(qū)主要分布在成德綿一線和渝西北地區(qū).

3.3 空間溢出效應(yīng)

上述成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈空間演化格局和相關(guān)性分析顯示可能存在空間溢出效應(yīng).對(duì)模型進(jìn)行LM和Hausman檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn),模型采用時(shí)間固定的空間杜賓模型較好.

3.3.1 空間計(jì)量結(jié)果 成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施較發(fā)達(dá),且城市間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系較為緊密,故對(duì)模型進(jìn)行空間分析時(shí)選用經(jīng)濟(jì)距離矩陣.如表4所示,結(jié)果表明,在SDM模型中,其空間滯后項(xiàng)系數(shù)均為正,且非常顯著.這說(shuō)明鄰近地區(qū)或者經(jīng)濟(jì)緊密關(guān)聯(lián)地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)對(duì)本地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生正向促進(jìn)作用.其中,經(jīng)濟(jì)能力(PGDP)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響最明顯.PGDP每提高1個(gè)百分點(diǎn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高約0.5個(gè)百分點(diǎn);IS提高1個(gè)百分點(diǎn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則提高約3.2個(gè)百分點(diǎn).說(shuō)明在成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈內(nèi),區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)空間集聚效應(yīng)非常明顯,經(jīng)濟(jì)類要素相比地理類要素更能促進(jìn)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展.

3.3.2 SDM模型空間效應(yīng)分解 為準(zhǔn)確分析各個(gè)因素對(duì)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響,參照Lesage[11]做法進(jìn)一步采用變量變化的偏微分對(duì)SDM模型空間效應(yīng)進(jìn)行分解,即將各影響因素的總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)(空間溢出效應(yīng)).如表5所示.PGDP、IS在直接效應(yīng)和間接效應(yīng)中的系數(shù)均為正,且統(tǒng)計(jì)顯著.說(shuō)明其不僅能對(duì)城市自身的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生正向影響,也會(huì)對(duì)周邊兄弟城市產(chǎn)生正向影響,即具備空間溢出效應(yīng).可見(jiàn),經(jīng)濟(jì)能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展扮演者基礎(chǔ)性和決定性作用.勞動(dòng)力水平(UE)和教育水平(CS)在直接效應(yīng)中統(tǒng)計(jì)不顯著,但在間接效應(yīng)中系數(shù)為正且統(tǒng)計(jì)顯著.說(shuō)明勞動(dòng)力和教育水平可正向促進(jìn)周邊兄弟城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,但對(duì)城市自身的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展沒(méi)有明顯影響.這可能是由于成渝地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力和高等教育主要集中在成都和重慶兩個(gè)城市造成的.科技創(chuàng)新(RDF)和技術(shù)進(jìn)步(PL)在直接效應(yīng)中系數(shù)為正,但在間接效應(yīng)中系數(shù)為負(fù),且統(tǒng)計(jì)顯著.說(shuō)明成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)的企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)造能力對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用還不強(qiáng),其創(chuàng)新創(chuàng)造局限于本地,對(duì)周邊地區(qū)的空間溢出效應(yīng)有待進(jìn)一步提高.

4 結(jié)論與對(duì)策建議

4.1 結(jié)論

(1)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)取得了較好發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)逐年上升.指數(shù)最低0.10,最高6.95.

(2)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)整體呈“H”型空間分布格局.西部以成都為軸展開(kāi),東部以重慶為軸展開(kāi).圈內(nèi)其他城市如南充、遂寧、內(nèi)江、自貢、樂(lè)山、宜賓數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)位于的經(jīng)濟(jì)圈的“塌陷區(qū)”,但發(fā)展后勁很足.總體而言,“雙城”格局凸顯,集聚效應(yīng)明明顯.

(3)從空間效應(yīng)看,城市經(jīng)濟(jì)能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的促進(jìn)效應(yīng),勞動(dòng)力和教育水平對(duì)城市自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)效果不明顯,但對(duì)周邊城市具有較強(qiáng)的溢出效應(yīng).科技創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步對(duì)城市自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有較強(qiáng)的促進(jìn)效應(yīng),但對(duì)周邊城市的溢出效應(yīng)不明顯.

4.2 對(duì)策建議

第一,大力發(fā)展地區(qū)生產(chǎn)總值,使人均GDP再上新臺(tái)階,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ).截至2020年,川渝人口總計(jì)約1.16億,地區(qū)生產(chǎn)總值約7.4萬(wàn)億,同時(shí)期珠三角所在的廣東省人口1.26億,京津冀三省市人口1.10億,但人均GDP僅為廣東的72%,京津冀的82%.因此,川渝兩地要搶抓“雙城經(jīng)濟(jì)圈”國(guó)家戰(zhàn)略機(jī)遇,增強(qiáng)對(duì)標(biāo)意識(shí),大力發(fā)展生產(chǎn)力,持續(xù)提升人均GDP.進(jìn)一步鞏固成都、重慶國(guó)家和西部中心城市定位,增強(qiáng)綿陽(yáng)、宜賓、南充、萬(wàn)州等城市區(qū)域輻射能力,推動(dòng)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)和可靠保障.

第二,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),推動(dòng)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速融入新發(fā)展格局.當(dāng)前,四川應(yīng)加快推動(dòng)形成以“芯屏存端軟智網(wǎng)”為重點(diǎn)的數(shù)字核心產(chǎn)業(yè),同時(shí)推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升企業(yè)“上云用數(shù)賦智”和農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)數(shù)字化水平.重慶是我國(guó)六大工業(yè)基地之一,具有豐富的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景.加快實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+先進(jìn)制造業(yè)”“互聯(lián)網(wǎng)+”“物聯(lián)網(wǎng)+”計(jì)劃,促進(jìn)企業(yè)科技創(chuàng)新,推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)深度融合.

第三,加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)統(tǒng)籌體制機(jī)制建設(shè),構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新格局.具體而言,四川要抓住成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)的契機(jī),探索建立數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群跨區(qū)域、跨平臺(tái)協(xié)同新機(jī)制.在區(qū)域布局上,成都應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)研發(fā)和應(yīng)用;發(fā)展綿陽(yáng)、宜賓、德陽(yáng)、遂寧等地集中與數(shù)字經(jīng)濟(jì)配套的基礎(chǔ)設(shè)施和智能終端;發(fā)展攀西經(jīng)濟(jì)區(qū)和三州地區(qū)依托能源發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)存儲(chǔ)基地、處理基地等;重慶應(yīng)錨定智能制造,加強(qiáng)數(shù)字化技術(shù)設(shè)施假設(shè),推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí).繼續(xù)推動(dòng)5G和千兆網(wǎng)布局,擴(kuò)容提質(zhì)國(guó)家級(jí)互聯(lián)網(wǎng)骨干直聯(lián)點(diǎn)、國(guó)家“星火鏈網(wǎng)”區(qū)塊鏈超級(jí)節(jié)點(diǎn),深化拓展中新國(guó)際數(shù)據(jù)通道應(yīng)用,積極參與“東數(shù)西算”工程,助力產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)協(xié)同發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展.