中國省域數字經濟的時空特征及影響因素研究

蔡紹洪，谷 城，張再杰

（貴州財經大學a.經濟學院；b.貴州綠色發展戰略高端智庫，貴州 貴陽 550025）

一、引言及文獻綜述

隨著數字產業的迅猛發展，數字經濟為產品生產質量、資源配置效率、社會生活方式帶來深刻影響，同時也給予世界各國新一輪經濟發展的契機，為縮小區域經濟發展鴻溝創造了有利條件。中國信息通訊研究院發布的《中國數字經濟發展白皮書（2021）》顯示：2020 年我國數字經濟總體規模達到39.2 萬億元，占GDP 比重為38.6%；同時，在疫情沖擊與全球經濟下行的疊加影響下，數字經濟增速是同期名義GDP 增速的3.2 倍多，農業、工業、服務業數字經濟滲透率分別達到8.9%、21.0%和40.7%。對中國而言，數字經濟的興起與應用儼然成為了構建新發展格局的關鍵支撐以及打造經濟復蘇的新動能。然而傳統經濟的統計模式和統計口徑并不符合數字經濟的測度準則，難以對其進行準確測度。基于此，本文梳理數字經濟統計相關指標，構建數字經濟發展綜合指標體系，并對中國省域數字經濟的時空特征及影響因素展開分析。

數字經濟在國民經濟中的地位與其文獻關注度呈正向關聯，關于數字經濟發展水平的測度已引起諸多國際機構、政府統計機構以及相關領域學者的廣泛關注，然而對數字經濟的測度方法、測度內容、研究成果各有不同（陳夢根和張鑫，2020）［1］。縱觀國際與國內對數字經濟發展水平的測算，按照研究方法不同，可以分為直接法與有關指數編制法，直接法指在界定范圍內，統計或估算出研究區數字經濟的規模總量，亦或是數字經濟規模增加值；有關指數編制法指通過構建多維度指標體系，測度研究區數字經濟綜合發展指數，亦或是對不同地區的數字經濟水平進行相對比較。

在直接法核算研究方面，Porat（1977）［2］開啟了信息經濟增加值的測度方式。美國經濟分析局（BEA）在對數字經濟進行界定的基礎上，核算了美國數字經濟增加值（Barefoot 等，2018）［3］。在國內，康鐵祥（2008）［4］最早通過核算數字產業部門數字輔助活動創造的增加值測算數字經濟規模。在考慮對相關部門進行數字界定之后，數字規模核算框架聚焦于數字化賦權基礎設施、數字化媒體以及數字化交易等維度規模測度（許憲春和張美慧，2020）［5］。隨著數字產業部門的逐漸增多以及缺乏統一界定標準，學術界對數字經濟核算體系的構建也不盡相同，包括從數字經濟生產、數字經濟流通、數字經濟交換和數字經濟消費四個方面劃分數字經濟行業（韓兆安等，2021）［6］。此外，也有學者對國內相關研究機構數字經濟規模測度結果的準確性進行了研判，如金星曄等（2020）［7］歸納了現有數字經濟規模核算方法，并測算2019年中國數字經濟規模，結果表明：中國數字經濟規模約占GDP比重的29.3%，該結果低于2016年信通院、騰訊研究院、中國信息化百人會的測算結果，因而認為多數機構對數字經濟規模的測算存在不同程度的高估現象。

在有關指數編制法核算方面，經濟合作與發展組織和歐盟統計局均構建了包含眾多數字產業基礎的數字經濟指標體系（OECD，2014；Eurostat，2017）［8-9］。在國內，數字經濟發展指數相關測度研究處于起步階段，學者們正不斷豐富數字經濟研究內容，指標體系多圍繞數字經濟的內涵進行構建，主要可劃分為以下兩種類型：一是基于信息化、互聯網、數字交易等維度對數字經濟分解（劉軍等，2020）［10］，側重于網絡信息化發展和數字貿易；二是從經濟發展載體、數字產業化、產業數字化和數字經濟發展環境等維度構建指標體系（王軍等，2021；高燕和徐政，2021）［11-12］，注重數字化基礎設施建設和數字環境。從上述指標體系測度結果考察，不同指標體系所得數字經濟發展指數存在顯著差異，因而構建一套學術界廣泛認可、具備科學性和合理性的數字經濟發展指標體系是現階段亟需解決的重大課題。

綜上所述，圍繞數字經濟測度相關研究已取得一定的研究成果，但仍處于發展之初，尚存以下不足：一是國際組織與相關機構的規模測度偏向于國家之間比較，并不適用于我國省域地區；二是學術界并未形成統一的數字經濟評價指標體系，部分學者選取指標注重總量增長，缺乏考核質量效益類指標；三是對數字經濟影響因素的研究有待深入探索，鮮有雙驅動因子的交互影響研究。為彌補現有研究的不足，本文的邊際貢獻在于：選取淡化總量增長、適宜我國區域比較的指標類型，測度2013—2019 年中國30 個省（自治區、直轄市）數字經濟發展水平，并借助地理探測器，從單因子探測、雙因子探測和生態探測三個維度討論影響數字經濟發展水平空間差異的驅動因素。以期為進一步完善數字經濟測度框架、縮小區域數字經濟鴻溝、促進經濟高質量發展提供科學依據。

二、指標體系構建、數據說明與研究方法

（一）數字經濟發展指數指標體系構建

指標維度的選取多從數字經濟內涵的角度考慮，本文認為：數字經濟作為一種新經濟形態，其內涵將伴隨數字技術的不斷創新而愈加豐富，具備時代發展的動態性，這個動態發展過程依賴“四個需要”，包括數字基礎需要逐步完備、數字應用需要多范圍拓展、數字創新需要持續支撐、數字環境需要逐漸優化。立足上述內涵邏輯，參考相關學者研究成果（王軍等，2021；吳媛媛和宋玉祥，2018）［11,13］，注重質量效益指標，共選取34個變量，構建中國數字經濟發展水平指標體系見表1 所列。

表1 中國數字經濟發展水平指標體系

數字基礎為數字經濟提供了基礎設施保障，由傳統基礎設施和新型數字基礎設施共7 項指標構成。選擇移動電話普及率、互聯網普及率、互聯網寬帶接入用戶、互聯網接入端口反映傳統數字基礎設施建設完善度；以信息傳輸、軟件和信息技術服務業投資額、科學研究和技術服務業投資額、光纜線路長度反映新型數字基礎設施富裕度。

數字應用是數字經濟發展現狀重要表征之一，由農業應用、企業應用、服務業應用共14項指標構成。選擇有線廣播電視入戶率、開通互聯網業務行政村比例、農產品電子商務額反映農業數字應用現狀；以企業每百人使用計算機臺數、企業擁有網站數、有電子商務交易活動的企業數、有電子商務交易活動的企業比重反映企業數字應用水平；以電子商務采購額占GDP 比重、電子商務銷售額占GDP比重、郵政業務總額占GDP 比重、軟件業務收入占GDP 比重、信息技術服務收入占GDP 比重、電信業務總量占GDP比重、數字惠普金融指數度量服務業數字應用規模。

數字創新為數字經濟發展提供技術支持，由數字創新投入與數字創新產出共6 項指標構成。選擇R&D人員投入強度、R&D經費投入強度、每十萬人擁有高等學校在校學生數、財政教育支出和科學技術支出占財政總支出比重反映數字創新投入發展現狀；以發明專利申請受理數、技術市場成交額反映數字創新產出潛力。

數字環境是數字經濟發展的載體，由政府治理環境與數字發展環境共7 項指標構成。選擇政府政務微博分布數、政府網站數反映政府數字治理能力；以第三產業產值占GDP 比重、各類科技技術合同數、各類科技技術合同成交額占GDP 比重、IPV4地址數、域名數反映數字發展環境水平。

續表1

（二）數據說明

本文相關原始數據來自2014—2020 年各省份統計年鑒、《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國信息年鑒》，部分指標在原始數據基礎上進行比重測算，如軟件業收入占GDP 比重、電信業收入占GDP比重等；數字惠普金融指數來自北京大學數字金融研究中心課題組所發布的《北京大學數字惠普金融指數（2011—2020）》；政府政務微博分布數和政府網站數來自歷年中國互聯網絡信息中心所發布的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》。對部分缺失數據，采用線性插補方法補充。

（三）研究方法

1.熵權與變異系數綜合賦權法

主觀賦權法更多受到人為因素的影響，不能充分體現數字經濟發展指數的實際水平，故采用客觀賦權法對指標權重進行測算。變異系數賦權基于指標初始值與初始平均值之間的比較，與只針對離散程度的熵權法相比，指標之間權重的變化較小。因此，為了消除單一客觀賦權的誤差與偏頗，以熵權與變異系數的幾何平均值作為數字經濟綜合發展指數，具體見表2所列。

表2 熵權法、變異系數賦權法測算步驟

考慮到各指標之間的量綱不同，不同指標之間無法直接比較，因此對指標進行標準化處理，正向屬性與負向屬性的標準化公式如（1）式所示，其中：xij為第i個城市j項指標的初始值；i=1，2，…，m；j=1，為標準化后的數值。

2.探索性空間數據分析模型

探索性空間數據分析模型（ESDA）常用于描述可視化空間分布，具備識別非典型空間位置異質性技術（冉澤澤，2017；劉鴻雁和雷磊，2017）［14-15］，主要分為全局莫蘭指數（Global Moran'sI）和局部莫蘭指數（Local Moran'sI）：全局莫蘭指數大于0，代表不同空間單元的數字經濟水平在空間上存在依賴性，若小于0，則代表在空間上存在異質性；局部莫蘭指數為正，說明某空間單元數字經濟的高值或低值被相鄰空間單元數字經濟的高值或低值所包圍，反之則被低值或高值所包圍。具體公式如下：

其中：S2表示得分方差；Wij表示空間權重，可依據鄰接和鄰近兩種方式構建矩陣，本文充分考慮地理上鄰接空間單元數字經濟發展的相互作用，相鄰地區Wij=1，反之Wij=0；Di與Dj為空間區域單元i與j的屬性值。

3.地理探測器

地理探測器能夠度量空間分異性和探測解釋因子驅動能力。與其他驅動模型相比較，地理探測器既能夠測度數值型數據和定性數據，也能測度兩因子交互后的驅動作用，并通過生態探測分析交互因子對因變量（數字經濟）空間分布的差異性是否顯著（王勁峰和徐成東，2017）［16］進行度量，具體模型如下：

其中：q∈［0，1］度量了某驅動因子x在多大程度上解釋了協調度的空間分異；h為變量的分層；分別代表了層樣本量和全層的方差；Nh、N分別代表了層樣本量和全層單元數。

三、實證結果分析

為全面揭示我國數字經濟發展現狀及未來趨勢，本文對2013—2019 年全國、東部、中部、西部、東北部以及省域數字經濟發展指數進行闡述，為縮小地區數字經濟差異，實現區域數字經濟協調發展及其相關政策制定提供事實依據。

（一）區域數字經濟綜合發展指數

由圖1 可知，2013—2019 年我國區域數字經濟發展水平在空間上具有顯著的異質性。整體上，中國數字經濟發展指數均值從0.129 增長至0.245，年均增長率達到11.478%，四大區域具有東部＞中部＞東北＞西部的空間格局，除東北數字經濟發展指數波動上升外，其他區域均呈現出逐年遞增之趨勢，并且東部數字經濟曲線2018—2019 年具有“翹尾”特征。西部年均增長率（15.643%）最 高，中 部（12.226%）次 之，東 部（9.299%）第三，東北（9.042%）處于末位。中部、西部及東北作為追趕型區域，數字經濟仍具有很大的發展空間，縮小區域差距以避免“數字鴻溝”擴大仍是當務之急。

圖1 2013—2019年區域數字經濟發展指數

（二）省域數字經濟發展水平的時空演化

為實現區域協同進步及縮小地區差異，我國相繼出臺西部大開發、東北振興、中部崛起、東部新跨越等一系列區域發展規劃（郭蕓等，2020）［17］，顯著地促進了各地經濟水平的進步，然而，由于政策導向與資源稟賦的非均衡發展的影響，我國省域數字經濟發展水平不盡相同且差異顯著。從圖2 可以看出，數字經濟發展不平衡不充分問題較為突出，體現在多數地區數字經濟發展指數較低，北京數字經濟發展指數平均值是青海、寧夏、新疆等地的6 倍多，雖然上述地區具有較大增長率，但兩者之間的差距依舊存在，這表明中國省域數字經濟發展水平的差異在短時間內難以撫平，并且存在明顯的“馬太效應”（劉樹春，2019）［18］。從省域所屬區域來看，數字經濟發展指數較高的區域多集中在東部及沿海地區，并且東部省域數字經濟水平遙遙領先其他地區；數字經濟年均增長率較高的省域多集中在西部和中部地區。因此，無論是從整體還是從省域考察，我國數字經濟發展水平均面臨著發展不平衡問題，西部和東北仍存在較大發展空間。

圖2 2013—2019年數字經濟發展指數及年均增長率

為進一步考察各省份數字經濟發展情況及差異性，借助ArcGIS10.5軟件將所有指數進行自然斷裂分級處理，劃分為低值水平、中低值水平、中值水平、中高值水平和高值水平，對應范圍區間為：（0.035，0.117］、（0.117，0.193］、（0.193，0.300］、（0.300，0.364］、（0.364，0.688］。

從表3 可以看出，北京、廣東、江蘇、上海等地數字經濟發展位于高值水平，屬于“領頭型”地區；浙江、山東、四川稍顯落后。北京以創新資源激發數字經濟活力，依托政策優勢、技術優勢、區位優勢、人才優勢等，成為數字經濟創新資源集聚地、全國數字產業化制高地和產業數字化輸出地。依托西部大開發戰略，四川已然成為西部發展的中堅力量，良好的經濟基礎與科創人才，促進了數字經濟的快速進步。與此相對應的青海、新疆、寧夏等地，囿于數字基礎設施建設、數字化產業、人才儲備等方面相對缺乏，加之經濟基礎薄弱，導致數字經濟發展相對落后。海南、江西、貴州等地增長率較快，達到了17.000%以上，遼寧增長率最低，僅為4.846%。東北數字經濟長期處于不溫不火的狀態，發展指數與增長率均無明顯優勢，似乎進入“數字經濟貧困陷阱”難以擺脫。2013 年我國數字經濟發展水平位于中高值、高值水平的地區僅有北京，中值水平有5 個省份，其余地區均處于低值和中低值水平；2019 年，高值水平省份增至6 個，中高值水平僅有四川，中低值和中值水平有20 個省份，仍存在3 個省份處于低值水平區間。2013—2019年各省數字經濟發展水平所處區位變化不大，多數地區僅向上跳躍一個區間范圍，如“追趕型”地區海南、江西、重慶，由2013 年低值水平轉變為2019 年中低值水平，數字經濟發展差異依舊顯著，這意味著我國現階段數字經濟發展仍面臨著“數字鴻溝”的威脅（張勛等，2021）［19］，側面反映了政策導向、信息資源和技術資源分布的不平等。這種發展模式與地區內部發展情況類似，如湖北和四川重點打造武漢和成都，使其成為兩省數字經濟發展增長極，輻射帶動周邊地區，從結果來看，這種發展模式已取得顯著成效，但區域發展的不充分與不均衡問題仍需進一步加以重視。

表3 2013—2019年中國數字經濟發展水平劃分

（三）省域數字經濟發展的空間相關性分析

2013—2019年，我國數字經濟全局莫蘭指數均為正，表明數字經濟發展在空間上并不是隨機分布的，地區之間存在顯著空間相關性。通過局部莫蘭指數將集聚類型分為四個象限，即第一象限高—高集聚（H-H）、第二象限低—高集聚（L-H）、第三象限低—低（L-L）、第四象限高—低集聚（H-L），見表4所列。

由表4可知，我國數字經濟發展指數在空間上呈現高度集聚態勢。具體來看，北京、天津及東部沿海地區主要分布在H-H 集聚區，表現為自身數字經濟發展水平較高，鄰接地區也擁有較高發展水平，位于此集聚類型的省份，研究時限內變化不大，新增河南、湖北、湖南三個省份；L-H集聚區存在較小波動，河北、海南、安徽、江西和廣西一直位于該集聚類型，表現為自身數字經濟發展水平較低，而鄰接地區發展水平較高；位于L-L 集聚的省份較多，且多數位于西部和東北地區，表現為觀測區數字經濟發展指數為低水平，鄰接區域發展也同樣處于低水平，2019 年西部11 個省份中，有7 個省份位于該集聚類型，黑龍江、吉林、遼寧也同樣在此區域，因此，中國整體數字經濟水平的提升，需要重點關注L-L 集聚區域；H-L 集聚類型的省份較少，由2013年的廣東、湖北、四川、陜西、遼寧轉變為2019年的廣東、陜西、四川，表現為觀測區數字經濟發展水平較高，而鄰接區域發展水平較低，該集聚類型地區極易產生“極化”現象，因而該類型區省份減少，呈現出向好發展趨勢。綜上，我國大部分省份處于L-L 集聚區且長期未變動，因此，數字經濟水平有待提高，縮小數字經濟差距仍是現階段經濟高質量發展的重要課題。

表4 2013—2019年省域數字經濟集聚類型

四、數字經濟的影響因素分析

（一）變量說明

本文采用地理探測器來探索各驅動因子對數字經濟發展空間異質性的影響，目前關于數字經濟影響因素的研究仍處于起步階段，參考相關學者研究成果（王彬燕等，2018；劉婷婷等，2021）［20-21］，選取經濟增長（x1）、外資依存度（x2）、產業結構優化（x3）、政府行為（x4）、城鎮化（x5）以及人力資本（x6）作為影響因子，旨在豐富數字經濟影響因素相關研究深度。

（1）經濟增長（x1）。本文研究發現，經濟水平較高的地區數字化水平程度也會偏高，區域內數字化基礎設備較為完善，有助于數字經濟的發展；而經濟發展落后的地區，可能對經濟發展存在重“量”輕“質”的現象，數字化設施較為落后，制約了數字經濟的發展。采用人均GDP 來表征經濟增長水平，預期對數字經濟具有正向影響。

（2）外資依存度（x2）。引入外資意味著地區吸收額外資本的投入，并且往往伴隨著國外的技術和服務，有助于促進區域數字經濟的發展。采用外商直接投資占GDP 比重表征外資依存度，預期對數字經濟產生正向影響。

交流變頻器的主要用途是對交流電動機實現無級調速。具有凋速范圍寬、功能齊全、性能可靠、通用性強、操作靈活、使用簡便等優點，被各行各業廣泛采用并大力推廣。在石油化工企業中，安裝變頻調速器不儀可以保證生產系統的穩定性、安令性，還具有顯著的節能效果。本文主要介紹變頻誦速器在石油化工企業中的應用。

（3）產業結構優化（x3）。數字經濟發展與產業結構密切相關，當勞動和資本驅動產業向知識和技術密集型產業逐級演化時，數字經濟將得到快速發展，從而不可避免地淘汰落后產能，倒逼產業結構優化升級。采用第三產業增加值占第二產業增加值比重表征產業結構優化程度，預期對數字經濟具有正向影響。

（4）政府行為（x4）。政府行為將直接影響數字化基礎設施建設，進而影響數字經濟的發展。應當注意到，政府行為對數字化發展初期具有顯著促進作用，而當區域數字化市場發育成熟，政府行為過多干預可能會制約數字化企業的創新和技術進步，因此，政府行為對數字經濟影響作用需進一步驗證。采用政府支出占GDP 比重表征。

（5）城鎮化（x5）。城鎮化的穩步發展將促使與之配套的基礎設施得到完善和優化，而都市圈和城市群發展被視為未來五到十年中國經濟增長的潛能所在，基礎設施建設數字化、智能化，將加速城市數字化和產業數字化，提升城市治理的精準化和促進區域數字經濟發展。采用城鎮人口占總人口比重表征，預期對數字經濟產生正向影響。

（6）人力資本（x6）。人力資本既是數字經濟的投入，也是數字經濟的產出，優質的科技人才將促進數字經濟的長期高效發展，數字化產業需要高素質人才作為發展支撐。理論上，人力資本質量越高，數字經濟發展也越迅速，并且也將培育一批又一批優質人才。采用平均受教育年限表征人力資本，預期對數字經濟產生正向影響。

（二）檢驗結果

借助ArcGIS 平臺自然斷裂法將上述驅動因子轉變為類型變量，通過地理探測器測算驅動因子xi對數字經濟空間分異的解釋強度，主要從單因子驅動、交互因子驅動和生態探測三個方面展開分析。

表5對角線數值為單因子驅動解釋能力，影響因素對中國數字經濟發展水平空間分異性的解釋強度由大到小分別為經濟增長（x1）、人力資本（x6）、城鎮化（x5）、產業結構優化（x3）、政府行為（x4）、外資依存度（x2），各驅動因子對數字經濟發展指數有顯著的正向效應，符合本文預期。其中，經濟增長（x1）是所有驅動因子中的核心影響因素，對中國數字經濟發展指數空間分異性起主導作用，意味著地區經濟水平的提升能夠為數字經濟發展營造良好的生長環境，對地區數字經濟發展具有顯著的促進作用。從交互因子探測來看，除產業結構優化（x3）與人力資本（x6）的交互驅動能力小于單因子驅動能力外，其余交互因子的探測結果均顯著大于單因子驅動能力。經濟增長（x1）與外資依存度（x2）、產業結構優化（x3）與政府行為（x4）、政府行為（x4）與人力資本（x6）的交互強度達到了0.850 以上，具有較強的解釋作用。由此啟示，中國數字經濟發展空間分異性主要源于多因子共同作用的結果，因而構建“組合策略”來改善數字經濟發展水平應是各地政府積極思考的課題。

表5 單因子和交互因子探測結果

風險探測器用于分析xi、xj（i≠j）兩因子對數字經濟空間分布的影響是否具有顯著的差異。根據表6 的生態探測結果可知，經濟增長（x1）與外資依存度（x2）、經濟增長（x1）與產業結構優化（x3）、經濟增長（x1）與政府行為（x4）、經濟增長（x1）與人力資本（x6）、外資依存度（x2）與城鎮化（x5）、產業結構優化（x3）與政府行為（x4）、政府行為（x4）與人力資本（x6）等的交互作用結果表明，中國數字經濟發展指數的空間分布有顯著性差異。

表6 生態探測結果

五、結論與政策啟示

基于上述研究結論，得出如下政策啟示：

（1）強化基礎設施建設，夯實雙循環重要載體。針對部分省域數字經濟發展水平落后的發展情況，各地區應因地制宜加快基礎設施建設，為全面重塑生產關系、釋放數字生產力奠定基礎。比如在信息基礎設施領域，加快光纖寬帶“雙千兆”和5G 網絡建設，統籌部署云計算、邊緣計算等算力基礎設施，以完備的數字基礎設施為載體，從而帶動數字經濟的穩步提升。

（2）打造區域極核發展模式。針對區域間數字經濟發展差異以及空間集聚的發展情況，各地區應將某一中心城市作為數字經濟增長極，通過擴散效應對區域數字經濟活動產生輻射帶動作用。數字經濟區域極核發展模式可從國家內部和省域內部空間布局兩個維度展開，在國家層面，通過數字經濟發展水平較高省份帶動發展水平較低的地區；在省域內部，以數字經濟發達的城市為中心向四周地區展開，以增長極效應帶動周邊地區的技術水平、管理方式、思維理念、價值觀念等進步，從而促進數字經濟的發展。

（3）構建“多組合”政策舉措，助力數字經濟發展環境。從影響因素分析結果來看，交互因子的驅動作用對數字經濟空間差異性擁有更大的解釋強度，由此啟示，出臺多維度政策措施對促進數字經濟發展效果更加顯著，如在提高政府預算支出的同時，適當放寬外企準入門檻，以此來提高數字經濟發展水平。