我國數字經濟產業效率空間演進及收斂性研究

趙新偉

(西北政法大學經濟學院，陜西 西安 710122)

一、引言

習近平總書記指出：“要發展數字經濟，加快推動數字產業化，依靠信息技術創新驅動，不斷催生新產業新業態新模式，用新動能推動新發展。要推動產業數字化，利用互聯網新技術新應用對傳統產業進行全方位、全角度、全鏈條的改造”。近年來，高速發展的信息基礎設施在我國已基本構建完成[1-2]，數字經濟實現了對我國生產生活各領域的全面滲透，其規模也獲得迅速擴張[3-4]。數據顯示(1)部分數據根據《中國互聯網發展報告2011》《中國數字經濟發展白皮書2020》整理。，我國數字經濟規模已經由2010年的8.9萬億增加到2019年的35.8萬億元，9年時間我國數字經濟規模增長了302.2%，數字經濟規模年均增長33.58%，以近乎爆炸性的方式快速擴張；數字經濟占GDP的比重也在穩步提高，2010年，數字經濟占我國GDP的比重為18.6%，2019年數字經濟占GDP的比重已達到36.2%，9年時間數字經濟在國民經濟體系中的占比已提高近一倍，數字經濟占比年均提高1.8%，按此速度，到2027年，我國數字經濟將達到GDP的50%以上；從貢獻率來看，2019年，數字經濟對我國GDP增長的貢獻率達67.7%，給中國帶來280萬新增就業人數，占我國年新增就業人數的21%[5-7]。

二、文獻綜述

在此背景下，數字經濟也成為我國學術界的研究熱點，通過中國知網的數據庫檢索系統，檢索詞為“數字經濟”與“Digital Economy”，可以檢索到外文期刊論文1 066篇，其中：2018年116篇，2019年163篇，2020年208篇，2021年49篇；北大中文核心期刊論文574篇，其中2019年93篇，2020年246篇，2021年121篇，CSSCI(南大核心)期刊(包括來源期刊與擴展版期刊)494篇，其中2019年88篇，2020年220篇，2021年102篇。國內對于數字經濟的研究主要集中在數字經濟與產業發展融合及數字經濟測度等方面[8-11]。在數字經濟與產業發展融合方面，主要側重數字經濟與信息技術、農業農村、創意產業等融合方式的研究，如：陳曉紅(2018)[12]分析了數字經濟的新特征和新挑戰，探討了數字經濟時代數字信息技術在公共管理、醫療服務、零售、制造等領域的應用，揭示了數字信息技術的融合趨勢。金雪濤和李坤繁(2020)[13]從英國數字經濟發展背景、戰略布局等方面分析了英國數字經濟與創意產業融合發展與轉型，認為數字經濟與創意產業的融合推動了英國傳統產業業態的升級與新業態的增長，也推動了英國產業布局優化。溫濤和陳一明(2020)[14]總結了國外數字經濟與農業農村經濟的融合發展經驗和模式，分析了目前我國數字經濟與農業農村經濟融合的現狀及在基礎實施建設、數字人才、法律法規等方面的瓶頸，認為數字經濟與農業農村經濟融合有利于農業升級以及農村進步，有助于“三農”的可持續發展。王國成(2021)[15]揭示了數字化的實質及其對個體和集體決策行為的影響，將數字化聚焦行為根源和理論內核上進行了探討。

在數字經濟測度方面，許憲春和張美慧(2020)[16]在數字經濟演變歷程的基礎上，對數字經濟的構成要素進行了分析，并以此構建了數字經濟核算體系，測算了我國數字經濟發展總產值，并與美國、澳大利亞等發達國家進行對比分析。關會娟等(2020)[17]系統梳理了國際組織和官方機構對數字經濟的統計方法，并結合我國的統計標準，提出了包括數字設備制造、互聯網應用等5個大類、122個小類的數字經濟統計指標，并與國際統計指標進行了對比。王開科等(2020)[18]構建了包含數字經濟的五部門投入產出模型，利用數字經濟效率系數，分析了數字經濟的發展對于社會整體經濟效率的作用，通過分析發現，數字技術的通用性對于改善生產效率具有重要作用。李研(2021)[19]采用DEA-Malmquist指數測算了各省份及八大經濟區數字經濟產業效率，并通過Dagum基尼系數、Markov鏈等方法分析了八大經濟區數字經濟效率的演變，并通過對比區域差異以促進區域間數字經濟產業協調發展。趙新偉和王琦(2021)[20]利用熵值法對我國數字經濟發展狀況進行了測算，并利用概率和經濟差距測算方法核算了我國全國及地區數字經濟發展差距，對我國數字經濟發展的地區演進進行了分析。

國外對于數字經濟產業測算主要集中在數字經濟產業的分類與研究方法等方面，具體包括國民經濟核算方法研究、增加值測算研究、相關指數編制研究。Ahmad和Ribarsky(2018)[21]分析了傳統國民經濟核算體系在數據核算過程中存在的問題，并對數據核算方案提出了相關建議；Barefoot等(2019)[22]對美國數字經濟的數據價值以及數據資本化等方法進行了探討；在數字經濟增加值測算方面，美國經濟分析局BEA利用供給使用表對美國數字經濟范圍進行了闡釋，并對美國數字經濟增加值進行了測算[23]，此外，澳大利亞統計局(2019)、加拿大數據統計局(2019)也對本國數字經濟產業增加值進行了估算[24]。

通過梳理有關數字經濟產業的研究成果可以發現，目前國內對于數字經濟產業發展的研究大多從數字經濟的規模著手，基于定性分析，以理論分析和政策分析為主，從定量方面對數字經濟產業進行的研究較少。近兩年對我國數字經濟的定量研究在增多，但對于我國地區數字經濟產業效率測度、空間演進等內容的研究還沒有，這為本文的開展提供了空間。

與現有數字經濟的研究相比，本文的創新之處包括：(1)采用超效率DEA方法對我國不同時期地區數字經濟產業效率、規模效率、純技術效率等進行了測算，并對數字經濟產業效率的空間分布特征進行了刻畫；(2)對我國以及我國東、中、西部地區數字經濟產業效率要素貢獻度進行了分解，對我國不同地區數字經濟產業效率提升的因素進行了闡釋，為我國數字經濟產業發展政策的制定提供了理論依據；(3)運用Barro和Sala-I-Martin絕對收斂模型，對我國及我國東、中、西部地區數字經濟產業效率的收斂性特征進行了檢驗，揭示了我國及地區數字經濟產業效率的收斂性特征。本文的研究對于探究我國地區數字經濟發展的深層次動因、制定數字經濟產業政策、提升我國數字經濟產業發展效率、促進我國數字經濟產業高質量發展具有一定的現實意義。

三、研究設計

(一)研究方法

1.數據包絡分析方法(DEA)

本文采用數據包絡分析方法(DEA)對我國數字經濟產業效率進行分析，數據包絡分析方法(DEA)是比較各決策單元(DMU)間相對效率的非參數效率分析法，其不需要設定生產函數的具體形式或評價標準，僅僅依靠投入產出的數據從而對單元的投入產出效率進行評價。其效率評價方法包括：CCR模型、BCC模型、兩階段與三階段的DEA模型、非期望產出的DEA模型、超效率模型等方法。超效率(SBM-DEA)模型相較于傳統的DEA分析方法，受環境因素影響較小，突破了傳統效率值上限為1的限制，特別是當決策單元都達到效率邊界的情況下，可以對實現DEA有效的決策單元效率值進行重新排序。因此，本文將BCC-DEA模型與SBM-DEA模型相結合，首先利用BCC-DEA模型對我國數字經濟產業效率值進行測算，并將數字經濟產業效率分解為純技術效率與規模效率；其次，對于已經達到數字經濟產業效率邊界的地區，重新利用SBM-DEA方法進行測算。

設每一個數字經濟企業為一個決策單元，每一個決策單元有i種投入，j種產出，該決策單元輸入向量為xi，輸出向量為yj，s+和s-為決策單元要素投入和產出的松弛變量。則有

xi=(x1k,x2k,x3k，…，xik)T,i=1,2，

yj=(y1k,y2k,y3k，…，yik)T,j=1,2，k=1,2,3,…，n。

則BCC-DEA模型設定為

minθ-ε(eTS-+eTS+)

(1)

(2)

SBM-DEA模型設定如下

(3)

s.t.

(4)

(5)

λ,s-,s+≥0;γ=1,2,…,n;t=1,2,…,q;m=1,2,…,k(m≠k)

式中σ為決策單元的總效率值(σ為任意的正數，可以大于1)，σ的大小代表決策單位效率值的高低，σ值越大，決策單元效率值越高；λm為第m個分析單位在當前組合構造的有效單位中所占比例；xik為第i個分析單位中第k個要素的投入比例；yir為第i個分析單位中第r個產出的比例；s+和s-為決策單元要素投入和產出的松弛變量。

2.絕對β收斂性分析

β收斂來源于新古典經濟增長理論，指經濟增長率與初始經濟水平呈負相關的關系，落后地區相對發達地區具有更高的經濟增長率，隨著時間推移所有經濟體的經濟水平將趨于一致。絕對β收斂指經濟增長率與初始經濟水平呈負相關關系，并且所有經濟體的經濟水平隨時間的推移趨于相同。其假設不同經濟體之間具有完全相同的經濟特征，比如：制度水平、投資水平、人力資本水平、人口增長率等，進而在經濟增長路徑和經濟均衡穩態方面也處于完全相同的水平，如果經濟體之間經濟特征不相同，則為條件收斂。

本文對數字經濟產業效率的演變分析采用Barro和Sala-I-Martin(1991)提出的絕對β收斂模型

(6)

其中，yit和yiT分別表示期初和期末的數字經濟產業效率值，β為收斂速度，μit為隨機干擾項。若β>0，表示地區數字經濟產業效率存在絕對收斂特征，數字經濟產業效率絕對收斂是一種理想狀態，可以總體反映數字經濟企業效率的長期變化趨勢，僅僅考慮了數字經濟產業效率的初始狀態與增長率差異，沒有考慮其他因素對效率的影響。

(二)數字經濟產業范圍、指標選取與數據來源

參照我國《國民經濟行業分類(GB/T 4754-2002)》《國民經濟行業分類(GB/T 4754-2011)》《國民經濟行業分類(GB/T 4754-2017)》中相關行業類型的界定，本文數字經濟產業主要指信息傳輸、軟件和信息技術服務業的相關企業，從國泰安數據庫中手動篩選了我國信息傳輸、軟件和信息技術服務業的相關企業信息，并按照注冊地將其分配到了各省份。在參考前人研究成果的基礎上，數字經濟產業的效率指標包括數字經濟產業投入和產出指標，產業投入指標包括：數字經濟企業勞動力投入、資金投入、財政資金投入、網絡基礎設施投入等指標，分別用地區數字經濟企業研發人員數(人)、企業R&D經費(萬元)、科學技術財政支出(萬元)、互聯網寬帶接入端口普及率(個/萬人)來衡量(2)由于部分省份數字經濟產業的投入產出指標數據有缺失，為了保證分析樣本的完整性與典型性，本文以數字經濟產業占地區GDP的比例為權重，對部分數據缺失省份數字經濟產業投入產出數據進行了處理。。產出指標包括數字經濟企業技術產出和經濟產出2個指標，技術產出為企業實用新型專利申請受理數(件)(3)本文技術產出涉及三種專利數據：發明專利、實用新型專利和外觀設計專利，發明專利和外觀設計專利歷年數據有缺失，因此，本文采用實用新型專利數據作為技術產出的替代變量。，經濟產出為企業產品銷售收入(萬元)。

本文所有指標數據均來自《中國區域創新能力報告》《中國科技統計年鑒》、國泰安數據庫以及部分省份歷年統計年鑒。另外，考慮到投入產出具有一定的時滯性，本文將投入產出的時滯期定為一年。為了保證企業數據來源的準確性與可得性，本文將分析時期限定為2010-2019年，將2010年作為基期，對比分析2010-2019年，我國數字經濟產業效率的動態演進過程。每一個時期的數據分為兩組，分別為2009年的投入數據、2010年的產出數據，2018年的投入數據、 2019年的產出數據。

四、我國數字經濟產業效率空間分布及演進研究

本文首先利用BCC-DEA模型對我國地區數字經濟產業效率、純技術效率與規模效率進行測算，對于達到數字經濟產業創新績效邊界的地區，重新利用SBM-DEA進行估算與排序。得到如表1所示的2010年與2019年我國地區數字經濟產業效率、純技術效率與規模效率測算值。

表1 我國地區數字經濟產業效率、純技術效率與規模效率測算

(一)我國數字經濟產業效率地區空間分布及演進

由表1可見，2010年我國地區數字經濟產業效率由北向南逐漸提高，基本符合“胡煥庸線”對我國地區范圍的空間劃分，除極少數省份外，地區數字經濟產業效率高于0.722的省份大多位于“胡煥庸線”的右側。2010年大多數省份數字經濟產業效率較低，其中，數字經濟產業效率介于0.259-0.722區間(4)為深入闡釋我國數字經濟產業效率的空間分布及演進特征，使得地區之間數字經濟產業效率更具有對比性，本文按照自然間斷點將數字經濟產業(綜合技術)效率指標分為0.259-0.722、0.722-1.160兩個區間，數字經濟產業規模效率與純技術效率指標的劃分與此相同。的14個省份，大多分布在我國的北部與東北部地區。數字經濟產業效率介于0.722-1.160區間的有17個省份，除新疆維吾爾自治區和西藏自治區外，均位于“胡煥庸線”右側的東南部地區；2019年數字經濟產業效率空間分布與2010年相比有很大差異，2019年大多數省份數字經濟產業效率相對于2010年都有大幅提升，數字經濟產業效率普遍較高，從空間分布來看，南部地區高于北部地區。其中，28個省份數字經濟產業效率介于0.722-1.160區間，低于0.722的省份只有3個，2010-2019年我國數字經濟產業效率的演進路徑為由東部沿海向西北地區、北部地區擴散。

(二)我國數字經濟產業規模效率地區空間分布及演進

2010年我國數字經濟產業規模效率地區空間分布與其產業效率空間分布基本一致，除個別省份外，數字經濟產業規模效率西北部地區較低，東南部地區較高，基本沿“胡煥庸線”分布。2010年我國地區數字經濟產業規模效率分布在0.286-0.790區間的有11個省份，分別為河北、黑龍江、山西、江西、內蒙古自治區、貴州、云南、西藏自治區、甘肅、青海、寧夏回族自治區，除江西外，其他省份都分布在西北地區。其余20個省份數字經濟產業規模效率在0.790以上，其空間位置均位于“胡煥庸線”右側；2019年我國地區數字經濟產業規模效率低于0.790的省份只有4個，表明相比2010年，2019年我國地區數字經濟產業規模效率有了大幅提升，呈現初步收斂狀態。與產業效率演進路徑相似，從2010年到2019年，我國地區數字經濟產業規模效率的演進路徑為由東南地區向我國西北和東北地區擴散。

(三)我國數字經濟產業純技術效率地區空間分布及演進

2010年與2019年，我國地區數字經濟產業純技術效率均值分別為0.881和0.942，表明2010年和2019年，我國數字經濟產業純技術效率值都較高，此外兩個時期數字經濟產業純技術效率空間分布趨于一致，變化不大。2010年數字經濟產業純技術效率介于0.881-1區間的有18個省份，2019年有22個省份，除遼寧、黑龍江、山西等9個省份數字經濟產業純技術效率在0.696-0.881區間，其余省份數字經濟產業純技術效率均大于0.881，地區數字經濟產業純技術效率具有趨同現象。2010-2019年，我國數字經濟產業純技術效率的地區演進路徑為由南部、東南部地區向我國東北地區擴散。

(四)我國地區數字經濟產業效率貢獻度分解

為更明確地闡釋2010年到2019年我國在數字經濟產業效率提升的過程中規模效率與純技術效率的作用水平，本文對不同時期我國地區數字經濟產業效率貢獻度進行了測算，如表2所示。

表2 我國數字經濟產業效率貢獻度分解

1.我國總體數字經濟產業效率貢獻度分解

由表2可以看到，2010年我國數字經濟產業效率均值為0.722，綜合績效水平較低，未實現DEA有效。其中規模效率對產業效率貢獻度為0.473，純技術效率對產業效率貢獻度為0.527，純技術效率對產業效率的貢獻度大于規模效率的貢獻度。表明2010年，數字經濟規模過小，要素投入低仍是我國數字經濟產業發展中最主要的問題。2019年我國數字產業效率均值為0.942，雖仍未實現DEA有效，但較2010年有顯著提升，其中純技術效率貢獻度為0.492，規模效率貢獻度為0.503，規模效率對數字經濟產業效率貢獻度大于純技術效率貢獻度。近10年間我國數字經濟產業效率整體提升30.4%，其中規模效率對我國數字經濟產業效率提升的貢獻度為0.73，純技術效率貢獻度為0.27。樣本期內，我國數字經濟產業效率提升的最主要原因為我國數字經濟規模效率的改進，而純技術效率對我國數字經濟產業效率提升的作用有限，說明我國目前數字經濟產業的發展模式仍是以增大數字經濟要素投入，提高產業規模為主的規模擴張模式。

2.我國東中西部地區數字經濟產業效率貢獻度分解

2010年我國東中西部地區數字經濟產業效率均值分別為：0.883、0.623、0.660，數字經濟產業效率東部地區最高，西部地區次之，中部地區最小。東部地區數字經濟規模效率貢獻度為0.508，純技術效率貢獻度為0.492，二者對東部地區數字經濟產業效率貢獻度基本一致。中部地區數字經濟規模效率貢獻度為0.480，純技術效率對產業效率貢獻度為0.520，純技術效率貢獻度大于規模效率貢獻度。西部地區數字經濟規模效率貢獻度為0.422，純技術效率貢獻度為0.578，純技術效率貢獻度同樣大于規模效率貢獻度。與東部地區相比，2010年中西部地區數字經濟產業要素投入未實現最大化，數字經濟規模較低，導致了中西部地區數字經濟產業效率低下。

2019年，我國東中西部地區數字經濟產業效率均值分別為：1.048、0.910、0.867，相較于2010年，東中西部地區數字經濟產業效率都有很大提高，東部地區數字經濟產業效率提升18.7%，其中規模效率對東部地區數字經濟產業效率提升的貢獻度為0.460，純技術效率貢獻度為0.540，中部地區數字經濟產業效率提升46.0%，規模效率對中部地區數字經濟產業效率提升的貢獻為0.569，純技術效率貢獻度為0.431。西部地區數字經濟產業效率提升31.3%。其中規模效率對西部地區數字經濟產業效率貢獻度為1.170，純技術效率貢獻度為-0.170。從2010年到2019年，東部地區數字經濟產業效率的提高主要來源于純技術效率的改進，而中西部地區數字經濟產業效率的提升主要來源于規模效率的改進，特別是西部地區，由于2019年數字經濟純技術效率出現下降，所以，數字經濟產業效率提升全部來源于規模效率的大幅提高。

(五)我國三大經濟圈數字經濟產業效率

三大經濟圈(5)中國三大經濟圈包括長三角(上海、江蘇、浙江)、珠三角(廣東、香港特別行政區、澳門特別行政區)、環渤海(北京、天津、河北、遼寧、山東)。鑒于數據的連續性與可得性，研究范圍為除香港特別行政區、澳門特別行政區以外的9個省份。是指長三角經濟圈、珠三角經濟圈和環渤海經濟圈，這三大經濟圈的發展很大程度上代表著中國經濟發展的最高水平，同樣也代表著我國數字經濟產業發展的最高水平，本文采用與前述相同的方法測算我國三大經濟圈數字經濟產業效率及貢獻度。

表3為2010年及2019年我國三大經濟圈數字經濟產業效率指標及分解，可以看到，2010年三大經濟圈數字經濟產業效率平均水平為0.878，高于全國平均水平，其中純技術效率對數字經濟產業效率的貢獻度為0.509，產業效率(貢獻度的計算方法參見表2)，規模效率貢獻度為0.491，純技術效率的貢獻度大于規模效率的貢獻度。從三大經濟圈內部看，2010年三大經濟圈數字經濟產業效率水平分別為：長三角經濟圈為0.957，珠三角經濟圈為0.848，環渤海經濟圈為0.828，其中，長三角經濟圈數字經濟產業純技術效率貢獻度為0.510，規模效率貢獻度為0.490，珠三角經濟圈數字經濟產業純技術效率貢獻度為0.541，規模效率貢獻度為0.459，二者數字經濟純技術效率都已實現DEA有效。環渤海經濟圈數字經濟產業純技術效率貢獻度為0.439，規模效率貢獻度為0.561，規模效率貢獻度大于長三角和珠三角經濟圈。2019年長三角經濟圈和珠三角經濟圈數字經濟產業效率、純技術效率和規模效率分別實現了DEA有效，說明在現行的效率評價體系下，這兩個地區數字經濟產業效率已實現了投入產出最優化，數字經濟要素投入和產出都比較合理，產出水平已達生產前沿面，產業效率DEA有效的實現在于規模效率的提高，其對兩個地區數字經濟產業效率改進的貢獻度為1。環渤海經濟區數字經濟產業效率2019年獲得提升，但仍未達到DEA有效，數字經濟產業效率提升的主要原因在于純技術效率的改進，其貢獻度為0.733，規模效率貢獻度為0.267。

表3 2010年及2019年我國三大經濟圈數字經濟產業效率

五、我國地區數字經濟產業效率收斂性特征

本部分對我國地區數字經濟產業效率的收斂性特征進行檢驗。部分學者利用數字經濟效率的地區差異對我國數字經濟產業效率的收斂性進行了推斷，但對我國地區數字經濟產業效率收斂性特征進行直接分析，目前還沒有學者涉及到，本文采用的方法為Barro和Sala-I-Martin絕對收斂模型(6)絕對收斂模型假定過于理想化，僅僅考慮了系統初始狀態與增長率的差異對實現系統穩態收斂的影響，條件收斂模型考慮了多種影響系統收斂的因素，與現實經濟契合度較高，但由于文章篇幅所限，本文僅采用絕對收斂模型對我國數字經濟產業效率的收斂狀況進行分析。，數據來源為前述測算的2010年與2019年我國地區數字經濟產業靜態效率指標，通過利用我國地區效率指標與收斂模型，得到如表4所示的2010-2019年我國地區數字經濟產業效率絕對收斂分析結果。

表4 2010—2019年我國地區數字經濟產業效率絕對收斂分析結果

由表4可知，收斂模型的擬合優度、F值較大，參數的t檢驗可信度高，模型擬合效果較好。從全國平均水平來看，收斂模型β系數大于零，表明2010-2019年我國東中西部地區數字經濟產業效率存在絕對收斂現象，其絕對收斂速度為0.192，隨著時間推移，我國東中西部地區數字經濟產業效率差異將逐漸縮小，最終實現數字經濟產業效率地區趨同。不考慮其他因素的影響，我國數字經濟產業效率達到穩態趨同的時間約為46.8年(7)該時間為不考慮其他因素的影響，僅考慮全國數字經濟產業效率地區初始狀態及增長率差異，實現數字經濟產業效率趨同的時間，是全國數字經濟地區效率達到穩態趨同的理想時間間隔。，從我國三大地區內部看，2010-2019年我國東中西部數字經濟產業效率收斂系數均大于0，東部地區數字經濟產業效率收斂系數為0.271，中部地區數字經濟產業效率收斂系數為0.167，西部地區為0.269。因此，對于東中西部地區來說，其數字經濟產業效率也存在絕對收斂現象，2010-2019年我國東中西部地區數字經濟產業效率收斂速度為0.271、0.167、0.269。收斂速度東部最快，西部地區次之，中部地區最小。究其原因，在于東部地區內部省份數字經濟產業環境較相似，發展差異性較小，數字經濟產業結構具有趨同化趨勢，地區內部數字經濟產業的擴散、融合、地區協同發展阻礙較小，便于實現地區數字經濟產業效率的趨同。而中部地區內部省份數字經濟產業差異性較大，因而地區數字經濟產業效率收斂速度較低。僅考慮東中西部數字經濟產業效率初始狀態與增長率，東中西部地區內部數字經濟產業效率實現穩態趨同的時間約為33.2-53.8年(8)考慮到影響地區數字經濟產業效率收斂的其他因素，東中西部地區數字經濟產業效率實現穩態趨同的時間將會有較大差異，因篇幅所限，本文省略了這部分內容的討論。。

六、結論與政策建議

(一)研究結論

本文采用BCC-DEA及SBM-DEA分析方法對不同時期我國地區數字經濟產業效率進行了測算，利用可視化方法對我國不同時期地區數字經濟產業效率的空間分布及演進過程進行了刻畫，對規模效率貢獻度、純技術效率貢獻度及技術效率貢獻度進行了分解，最后探討了我國地區數字經濟產業效率的收斂性特征。通過分析得出以下結論。

(1)在不同時期我國數字經濟產業效率存在不同的空間分布與演進特點，且地區之間差異較大。2010年我國地區數字經濟產業效率、規模效率呈現西北地區低、東南地區高的特點，除極個別省份外，基本沿“胡煥庸線”分布；2019年我國地區數字經濟產業效率大多數省份較高，地區差異較小； 2010-2019年，我國地區數字經濟產業效率總體演進路徑為由東南地區向我國西北和東北地區逐漸降低。

(2)在樣本期內，我國地區數字經濟產業效率提升顯著。2010-2019年我國地區數字經濟產業效率整體提升29.3%，東部地區數字經濟產業效率提升14.2%，中部地區數字經濟產業效率提升51.1%，西部地區數字經濟產業效率提升31.2%，我國數字經濟產業效率提升的最主要原因為我國數字經濟規模效率的改進，而純技術效率對我國數字經濟產業效率提升的作用有限。

(3)從貢獻度來看，規模效率對我國數字經濟產業綜合效率提升的貢獻顯著，而純技術效率對我國數字經濟產業綜合效率提升的貢獻有限，地區貢獻差異性較大。從全國來看，規模效率對我國數字經濟產業綜合效率提升的貢獻度為0.730，純技術效率貢獻度為0.270。從地區視角來看，規模效率對東部地區數字經濟綜合效率提升的貢獻度為0.460，純技術效率貢獻度為0.540，規模效率對中部地區數字經濟產業效率提升的貢獻為0.569，純技術效率貢獻度為0.431，規模效率對西部地區數字經濟產業效率貢獻度為1.170，純技術效率貢獻度為-0.170。

(4)從收斂性特征來看，2010-2019年我國地區平均數字經濟產業效率存在絕對收斂現象，其絕對收斂速度為0.192。不考慮其他因素的影響，我國數字經濟產業效率達到穩態趨同的時間約為46.8年，從我國三大地區內部看，2010-2019年我國東中西部地區數字經濟產業效率也存在絕對收斂現象，僅考慮東中西部數字經濟產業效率初始狀態與增長率，東中西部地區內部數字經濟產業效率實現穩態趨同的時間約為33.2-53.8年。

(二)政策建議

基于以上對我國數字經濟產業發展效率的分析結論，本文提出以下提高我國數字經濟產業效率、促進數字經濟高質量發展的對策建議。

(1)加大數字經濟技術創新力度，促進數字經濟技術進步。探索建立開放的數字經濟創新科技攻關機制，加快數字經濟關鍵技術創新突破，梳理數字經濟領域核心關鍵技術目錄，組織實施數字經濟領域重大科技研發專項和重點研發計劃，對數字經濟的核心技術如：5G、虛擬現實等領域的研發加大配套投入[25-27]；充分發揮創新平臺在數字經濟產業關鍵核心技術攻關的引領作用，對數字經濟領域的國家重點實驗室、國家工程研究中心，國家產業創新中心、國家技術創新中心、國家制造業創新中心等平臺和團隊給予財政和稅收支持[28-29]；支持研發數字經濟新產品，支持數字經濟領域相關創新產品和解決方案進入公共財政投資類項目，提高對數字經濟產業創新、產品創新的扶持力度，加大數字經濟技術創新力度，促進數字經濟技術進步。

(2)促進地區數字經濟產業擴散、融合，實現地區數字經濟協同發展。全面統籌東中西部數字經濟產業發展，整體推進提高數字經濟產業效率，進一步優化我國東中西部地區統一的數字經濟營商環境，發揮地區區位優勢與資源優勢，促進數字經濟產業鏈的上下游分工與協作，科學規劃我國的數字經濟產業，形成各地區協同推進的發展格局[30-32]，共同推進東中西部地區數字產業信息資源共建共享，強化區域間數字經濟產業互聯互通，縮小數字經濟產業發展地區差距，推動地區數字經濟產業發展實現縱向協調、橫向協同。

(3)制定合理、切合地區發展的數字經濟產業發展政策。東中西部地區要因地制宜，結合自身情況，充分發揮其資源稟賦和比較優勢，合理利用當地的地理位置、自然資源、經濟和社會條件等既有優勢，在數字經濟產業鏈條上合理定位[33-35]。要抓住核心問題，從數字經濟發展的關鍵領域入手，形成科學合理的規劃安排。從產業鏈布局、投資融資力度、財稅政策支持和人才隊伍建設等方面著手，為數字經濟產業發展創造良好環境，探尋出具有各地特色的數字經濟發展之路。