數字經濟的浙江模式及其地方特征

馬仁鋒，朱閩兒，孫靜怡，張旭亮

（1.寧波大學 a.地理與空間信息技術系；b.浙江省陸海國土空間利用與治理協同創新中心；c.教師教育學院，寧波 315211；2.浙江大學 區域協調發展研究中心，杭州 310058）

全球傳統產業增長態勢放緩，生產過程日益與信息技術融合并衍生新業態，數字經濟應運而生。數字經濟因其顯著的跨界性、數據的易獲取性及高經濟效益等特點（佟家棟 等，2020），受到各地高度重視，為區位處于劣勢的地區開辟了一條嶄新的經濟發展道路。地方性是以人作為主體對其活動空間的經驗積累和自我解釋，詮釋作為“我者”的地方認同與“他者”的地方感知（唐順英 等，2011；黃文煒 等，2015）。地方文化是地方性的體現，區域經濟是地方文化層累過程。經濟地理學與區域經濟學研究闡明，經濟發展受地方文化影響顯著，有賴于轉化商業文化特質與制度完善與否等，如文化多樣性激發地區創業活力（孫久文 等，2022），地方產業政策轉變、城市包容度提高可間接帶動產業集聚力（周尚意 等，2021），地域文化觀念可推動區域經濟發展模式轉變（夏麗麗，2000；辜勝阻等，2007）。中國數字經濟發展迅速，數字產業已然成為國家經濟發展“新引擎”，但存在發展水平普遍較低、區域不協調等問題（Tang et al., 2021）。

自數字經濟概念被提出以來（Tapscott, 1994），一些研究從不同角度探究數字經濟內涵，強調數字經濟與信息化、數字化的緊密聯系，認同數字經濟是以描述信息技術革命引發的一系列新模式和業態的經濟現象（張鵬，2019；陳曉紅 等，2022）；《二十國集團數字經濟發展與合作倡議》（中華人民共和國國家互聯網信息辦公室 等，2016）進一步強調其作為一種新經濟形態，是效率提升和經濟結構優化的關鍵動力。總體而言，已有研究強調數字經濟是以數字化知識和信息作為關鍵生產要素，以信息通訊產業作為核心依托，促進社會經濟優化和效率提升的一系列經濟活動。數字產業促進經濟高質量發展的事實已得到普遍認可（荊文君 等，2019；Ding et al., 2022）。中國積極推進“數字中國”建設（劉淑春，2019），2022年國家頒布《“十四五”數字經濟發展規劃》（國務院 等，2022）對其予以專題規劃，二十大進一步強調促進數字經濟和實體經濟融合，將其列為建設現代化經濟體系的重要引擎。在此背景下，數字經濟成為中國學界關注的熱點話題。2016 年以來，關于數字經濟研究逐漸深入，主要聚焦于：1）以國家或經濟區為單元探討數字經濟的現狀－時空特征－發展路徑（王勝鵬等，2022；張英浩 等，2022；毛豐付 等，2022）；2）聚焦結構、效率等方面探討數字經濟對某一產業發展影響（張帥 等，2022；江小涓 等，2022；吳丹丹 等，2023）；3）在數字經濟背景下，討論國家及地區乃至機構對其治理體系－發展路徑－政策應用的改進（沈玉良 等，2022；周澤紅 等，2022）。總體而言，已有聚焦數字經濟的時空規律及其驅動宏觀經濟發展作用機制的研究，多以國家、城市群、經濟帶以及地級及以上城市為分析單元，鮮見研究縣域數字經濟成長模式及其地方特性。

浙江省內亞文化區各具特色（何勇強，2008），由此形成多元的經濟發展模式為該省數字經濟發展提供沃土。2003 年，浙江部署建設“數字浙江”，將數字經濟作為該省“一號工程”。在政策扶持下，浙江數字經濟發展迅猛，成為國家數字經濟的領跑者。2014—2020年浙江數字經濟總量從10 940億元增長至30 218億元，年均增長18.5%，占該省GDP比例從27.25%提升至46.8%，各項主要指標位居全國前列。作為中國數字經濟的先行地區，浙江在快速發展的進程中暴露出諸如產業結構失衡、創新技術供給不足、數字化融合有待加強、中小企業動力不足等問題（吳曉波 等，2020；丁亮 等，2021）。探究浙江數字經濟的發展模式，分析地方區位因素對產業影響，有助于破解數字經濟發展不平衡不充分問題。鑒于此，采用空間計量方法，以縣域為單元探討浙江省數字經濟的發展特征及驅動因素，深入認識浙江數字經濟發展的縣域尺度差異，以期促進浙江數字經濟健康發展。

1 研究設計

1.1 數據選擇

選取2015—2019年統計數據，計算浙江數字經濟發展態勢，并將《2021浙江省數字經濟發展綜合評價報告》的數字經濟發展綜合指數作為被解釋變量，結合已有研究可知，區域經濟水平（劉軍 等，2020）、產業發展水平和科技創新水平（李曉華，2019；Li et al., 2022）都會對數字經濟發展產生影響，故選擇人均GDP表征區域經濟發展水平，專業申請授權量表征地方科技創新能力，第三產業總產值表征產業發展水平。同時，數字經濟發展嚴重依賴信息化發展基礎（邱娟 等，2010）與政府資金投入（朱華晟 等，2005；王彬燕 等，2018），故選擇城鎮化率、一般公共預算支出占總收入比例和政府財政支出占GDP比例進行表征。地方經濟發展受文化影響顯著（孫久文 等，2022；周尚意 等，2021），浙江各地營商氛圍濃厚，商業文化與外資投入（呂文棟 等，2005；陳翊 等，2013；何菊香等，2015；詹曉寧 等，2018；趙濤 等，2020）對數字經濟的影響同樣不容忽視，故選擇私營與國有企業從業人數比例和實際使用外資金額進行表征。

數據源于2015—2019 年《浙江省統計年鑒》（浙江省統計局 等，2015—2020）《浙江經濟普查年鑒2018》（浙江省人民政府第四次經濟普查領導小組辦公室，2020）及《2021浙江省數字經濟發展綜合評價報告》（浙江省經濟和信息化廳，2021）。將杭州上城區、下城區、江干區、拱墅區、西湖區、濱江區合并為杭州主城區；龍港市于2019年撤鎮改市，缺少統計數據，以2018年為基準并入蒼南縣進行統計，總計84個研究單元。

1.2 研究方法

1.2.1 數字經濟發展綜合指數測算方法 熵值法（陳明星 等，2009）是客觀賦權法之一，使用原始信息決定指標權重。借鑒已有研究（徐軍委 等，2022；呂明元 等，2022）選擇數字覆蓋廣度、數字產業發展、數字創新能力和政府支持力度等指標構建浙江各市2015—2019 年數字經濟綜合發展指數（表1），衡量近5年浙江各市數字經濟發展態勢。

基于2015—2019年浙江各市面板數據，采用熵值法計算得各變量權重（見表1），再計算各市數字經濟發展綜合指數得分，公式如下（洪錦端 等，2013）：

表1 熵值法測度浙江數字經濟綜合發展指數變量指標體系Table 1 Measuring the variable index system of Zhejiang Digital economy comprehensive development index by Entropy method

式中：Di為數字經濟發展綜合指數；Wj為第j項變量權重；Xij為標準化后第i縣（市、區）第j項指標。

1.2.2 數字經濟發展動因及其作用強度分析方法

1）采用因子分析法分析浙江各縣（市、區）數據經濟發展驅動變量指標體系的標準化數值，結合特征值以及分類因子解釋效果，獲得產業創新、政府投入、經濟要素和商業文化4個主因子（表2）。

表2 浙江省數字經濟發展動因分析變量Table 2 Analysis variables of the development motivation of digital economy in Zhejiang Province

2）鑒于地方數字經濟發展水平以及各因子在空間上并不是獨立的，具有一定的擴散效應（梁琦等，2021；魯玉秀 等，2021；彭文斌 等，2022），故選擇空間自相關分析方法中對數字經濟綜合發展指數及驅動因子進行單變量及雙變量Moran'sI指數（Moran, 1950）檢驗，探討是否存在空間集聚。

3）運用多元線性回歸（OLS）分析檢驗浙江省全局數字經濟發展水平與各解釋變量之間的關系，構建數字經濟發展水平的線性回歸方程（冷建飛 等，2016）：

式中：Di代表數字經濟發展綜合指數；Inii代表產業創新；Ecoi代表經濟要素因子；Govi代表政府投入；Culi代表商業文化；βi為Xi的回歸系數；α為常數；ε1為誤差項。

OLS 是對所有樣本和參數進行全局性的估計，若自變量存在空間自相關就無法適用于該模型的殘差項獨立的假設。GWR 進一步擴展了OLS 模型，在全局回歸基礎上，將研究對象地理位置納入回歸的參數，并考慮相鄰點之間的空間權重進行參數估計（Fotheringham et al., 2002）。在OLS模型基礎上構建GWR 模型探究數字經濟發展的空間異質性，計算過程運用ArcGIS 10.8 相關工具并且使用AIC方法確定帶寬（Fotheringham et al., 1996）：

式中：β0(ui，vi)(ui，vi)為模型常數項；表示第i點的空間位置；βk(ui，vi)表示連續函數βk(u，v)在(ui，vi)點處的值。

2 浙江省數字經濟態勢與空間特征

2.1 數字經濟發展態勢

表3顯示，浙江各市數字經濟發展水平存在空間差異，杭州穩居浙江數字經濟發展第一，指數大于0.15；處于第三梯隊的舟山、麗水、衢州3 市指數不超過0.07；指數在0.08～0.14 的第二梯隊城市位次變動較大，寧波與溫州在2018 與2019 年陸續被金華和紹興趕超，湖州、嘉興、臺州發展較穩定，其中嘉興2017 年及之后躋身浙江前五。可見，杭州長期以來居于浙江數字經濟發展領先位置，其余各市該產業尚處于探索狀態，發展速率變化較大。

表3 浙江省各市2015－2019年數字經濟發展綜合指數Table 3 Ranking of comprehensive index of digital economic development in Zhejiang cities from 2015 to 2019

2.2 產業分布特征

浙江數字經濟空間分布呈現浙北平原地區高、浙西南地區低的格局，杭嘉湖地區成為數字經濟增長核心區。綜合分析浙江省《數字經濟發展“十四五”規劃》（浙江省人民政府，2021）《數字經濟五年倍增計劃》（浙江省人民政府，2018）及各市產業政策得出浙江數字經濟布局（表4）可知，直播電商、軟件信息服務和智能裝備是該省數字經濟布局首選的三類產業。

表4 浙江省數字經濟產業布局Table 4 Industrial layout of digital economy in Zhejiang Province

1）杭州是浙江乃至中國較早運用數字技術提檔升級服務業、工業的城市之一，以阿里巴巴為代表的電子商務公司和政府對城市數字大腦的系統實踐，形成杭州較為完善的數字基礎設施、大眾創業創新的數字環境、宜居的數字生活服務政策，賦能城市數字經濟創新活力。2）寧波、溫州、臺州同為傳統制造業強市，在集成電路、光學電子等方面積極布局，試點產業數字化升級，試圖解決傳統工業效率低下、耗能大以及創新不足等問題。3）湖州、嘉興鄰接滬、杭、蘇，該地理位置奠定了數字交通、智慧物流產業基礎。湖州發揮德清縣地理信息產業影響力，加快構建地理信息“獲取—處理—應用—服務”完整產業鏈，打造數字地理信息名城；嘉興利用世界互聯網大會紅利，積極發展軟件信息、智能光伏等產業；而紹興、臺州的區位優勢較弱，數字經濟發展優勢不顯著。4）政策支持下，地處浙西的麗水、衢州依托良好的生態環境發展智慧旅游產業，浙中金華依托義烏全球小商品城與交通優勢發展數字物流產業；地處海島的舟山市依托海洋港航優勢培育海洋大數據、數字漁業、數字港航等特色產業。

2.3 空間集聚特征

表5顯示了2020年浙江數字經濟發展水平和各變量的Moran'sI指數值及特征統計變量，可知，除商業文化外，數字經濟發展水平與其他因子都存在空間正相關性，可以引入地理加權回歸（GWR）模型估計其區域影響度。采用雙變量檢驗顯示，政府投入與數字經濟發展水平呈正相關，且具有較高的空間關聯性和聚集效應。計算得2015—2020年數字經濟發展水平指數，將其與《2021浙江省數字經濟發展綜合評價報告》中2020年數字經濟發展綜合指數進行局部Moran'sI指數計算（圖1）發現：1）2015年以來，杭州主城區和杭嘉湖交界區域屬于高高集聚區域，數字經濟發展水平空間差異較小，存在顯著空間正相關，說明杭州的數字經濟對周邊區域帶動作用明顯；2）近5年來，數字經濟發展低低聚集區域均集中在麗水中部以及溫州西南部，這主要是受該區域交通不便、經濟較為落后、周邊缺少成熟產業集群帶動等因素影響。

圖1 浙江省2015—2020年數字經濟發展水平LISA集聚Fig.1 Spatial agglomeration of digital economy development level in Zhejiang Province

表5 各變量Moran's I指數Table 5 Moran's I index of each variable

3 浙江省數字經濟發展動因與地方特征

3.1 各驅動因子相關性分析

相關性分析（表6）顯示，除商業文化外，全省各縣（市、區）產業創新、政府投入、經濟要素與數字經濟發展綜合指數均存在相關性，其中產業創新和政府投入對數字經濟發展影響較為顯著，分別為0.537和-0.529，經濟要素影響較弱，為0.250。

表6 驅動因子相關性分析Tab.6 Results of correlation analysis of driving factors

OLS模型結果與相關分析結果近似（表7），比較可知，產業創新對數字經濟發展影響最大（7.770 7），其次為政府投入（-7.655 5），說明浙江數字經濟發展動力主要是各地產業發展水平和創新能力。創新能力高的地方，其產業發展進入良性循環，政策支持影響相對降低；反之，產業基礎較弱、創新水平較低地區，則往往需要投入大量資金扶持數字經濟的發展。

表7 OLS模型系數Table 7 Regression results of OLS model

3.2 各因子影響水平的空間分異特征

對GWR 模型回歸殘差進行Moran'sI指數分析表明，回歸殘差在空間上隨機分布，未出現聚類特征，說明模型適用。GWR模型擬合優度R2為0.665 7，大于OLS模型（R2=0.629），GWR模型的AIC值為620.361，小于OLS 模型（622.75），說明GWR模型擬合效果更好，故選擇GWR 回歸結果進行分析。統計模型各空間單元的系數值（表8），其中，中位數顯示，GWR 模型各因子對數字經濟發展水平的影響水平與OLS模型相似。

表8 GWR模型回歸系數描述性統計分析Table 8 Statistical analysis results of regression coefficients of GWR model

結合圖2發現，各因子影響水平具有一定的空間分異特征：1）產業創新因子回歸系數與數字經濟發展水平均呈正相關，系數在7.1～8.2之間波動；呈現由浙西南向浙東南逐步遞增趨勢，浙江沿海地區回歸系數較高，靠近內陸山區回歸系數較低。這說明開放歷史悠久、發展水平較高的沿海地區數字產業發展基礎好，受創新影響較大；同時，大量外資進入，先進技術在此落地，因而浙江沿海地區發展加速。2）政府投入因子影響最不穩定，系數在-12.09～-6.76 之間波動，從側面印證了各地政府宏觀政策制定的因地制宜傾向；系數最大值出現在衢州、麗水市西南，以常山縣、遂昌縣、龍泉市等為代表，該區域發展高度依賴于政府投入，宏觀調控起正向促進作用。當然，過度調控會使市場喪失資源配置能力，從而抑制經濟發展，如浙江省東北部出現最小值，在一定程度上印證了發展數字經濟對政府投入依賴性較弱。3）經濟要素因子回歸系數在3.91～4.93之間，呈現自西向東北遞減趨勢，最大值集中在衢州市、杭州淳安縣以及麗水遂昌縣，最小值出現在嘉興市、慈溪市、余姚市以及寧波主城區，主要是因為居民收入水平與城鎮化水平的提高刺激了當地數字經濟消費。4）商業文化因子回歸系數與數字經濟發展水平呈負相關，系數最大值集中在麗水市和溫州市南部，自南向北逐漸遞減。受山脈延綿、資源稀缺等自然背景限制，溫州、麗水地區市場化水平較低且存在孤島型商業文化，此地數字經濟發展水平受地方商業文化影響較大。

圖2 2020年浙江省GWR系數空間分布Fig.2 Spatial distribution of GWR coefficient in Zhejiang Province

3.3 浙江省數字經濟發展的地方特性

由GWR 模型擬合結果可知，不同因子在不同縣（市、區）作用方式與影響強度存在差異，說明浙江數字經濟在更小尺度上存在地方發展模式。根據各因子得分情況，將得分＞0 的地域單元定義為該因子水平高于全省平均值，對數字經濟發展起主導推動作用。可以發現，產業創新主導地域分布在杭州－寧波接鄰片區、諸暨－義烏－永康地區、溫州永嘉－樂清－平陽等地；政府投入主導地域分布在浙江西南部，在麗水、衢州以及金華、溫州、臺州交界區域集中分布，個別分布在其他縣；經濟要素主導地域在浙江分布較廣且與產業創新主導地域重合較多，除杭州－寧波接鄰片區外，還分布在寧波北侖－鎮海等東部沿海地區、嘉興平湖－海鹽、麗水西南等地；商業文化主導地域分異特征較弱，呈自嘉興－寧波沿海地區向金華內陸地區深入態勢。四因子本質上反映的是企業、消費者、政府3類市場主體在數字經濟發展過程的作用及強度差異，3 類市場主體間交互作用關系形成復雜的地域發展類型，進而形成數字經濟發展的3主類與13亞類（表9）：1）企業-消費者主導型，浙江近50%縣（市、區）數字經濟產業市場與經濟基礎良好，文化作為隱性因子綜合作用于企業和消費者，既推動地方企業升級，又影響消費者需求。2）政府-企業主導型，以蒼南縣、泰順縣、文成縣為代表的浙南地區，依靠政府投入提升當地數字基礎建設，少數地區通過政策結合當地特色產業。3）政府-消費者主導型，如慶元縣、景寧縣等地產業基礎較弱，其數字產業發展依托政策投入與經濟基礎、商業文化相結合，政府與消費者為驅動主體；蘭溪市深挖區域商埠文化底蘊，以旅游新業態賦能當地發展；岱山縣以資源優勢、區位優勢奠定經濟基礎，圍繞“數字海島”戰略部署，進一步推動縣內數字化建設。4）以秀洲區、甌海區等為代表縣（市、區）無明顯主導類型，在測算時段政府、企業、消費者在數字經濟發展過程中均未成長為主導動力，尚待跟蹤觀察予以明晰。

表9 浙江省數字經濟發展類型Table 9 Development types of Digital economy in Zhejiang Province

歸納三類數字經濟發展類型地域單元及其空間分異特征發現：企業-消費者主導的縣（市、區）數量最多，占全省近50%，分布在杭州富陽－臨安以北地區、湖州北部地區、嘉興、紹興、寧波以及金華義烏－金東－武義地區；政府-企業占主導的縣（市、區）分布在浙江中部，在麗水、衢州以及金華、溫州、臺州交界區域集中分布；政府-消費者主導的縣（市、區）多數分布于麗水南部，個別散布其他地區。歸納得出浙江數字經濟3種地域類型的基本特征：1）企業-消費者主導型地域集中于浙北地區，依靠各地優勢產業奠定經濟基礎并引領數字經濟發展，同時擁有龐大群體消費者加速衍生數字經濟產品，尤以杭州和寧波2市顯著領先全省，擁有良好的數字經濟發展產業基礎與創新主體，多與國際貿易及生活場景文化相結合。杭州和寧波的數字經濟快速發展，輻射帶動金華、紹興、嘉興、湖州等鄰近杭、甬城市的產業數字化與生活型數字產業發展。2）政府-企業主導型地域，主要集中于浙中地區，因缺乏數字經濟產業稟賦，政府投入大量資金用以完善當地基礎設施和發展智慧旅游產業；當地企業家富有冒險的創業精神，但務實性較差（徐建平 等，2008），成為數字經濟發展慣性阻礙之一。當地企業在政府扶持下，積極探尋數字化轉型，數字經濟產業規模較小。3）政府－消費者主導型地域，主要集中于麗水南部，相較于前兩者，發展較慢，因地形等因素影響企業商業用地成本高、地域文化較為完整但孤島性強，在一定程度上制約區域數字經濟發展。同時，因人口稀少，產業基礎較弱，數字經濟新興企業較少在此布局。政府扶持集中于基礎設施，未能引導本地消費者需求及旅游新業態的數字運用，仍不足以支撐數字經濟發展。

綜上繪制浙江省數字經濟發展驅動機制（圖3）。發達的市場經濟與各地濃郁的商業文化滋養和地方化消費需求是浙江數字經濟的內生動力，是形成數字經濟浙江發展模式的市場與文化基礎；產業創新代表企業對市場的預期，表征各地數字產業創新潛力，是浙江各地數字經濟發展的主要推動力；較成熟的經濟發展水平既是孕育數字產業新形態的基礎，更是表征地方勞動生產率的比較優勢，為數字經濟產品帶來廣闊的本地市場。顯然，市場（消費者）與創新（企業）兩者共同驅動浙江形成數字經濟發展的地域特征，形塑浙江數字產業發展地域格局。此過程衍生出不同類型的地方發展模式，大部分縣（市、區）數字經濟發展以企業和消費者為主導，消費者的市場需求與企業的數字轉型形成良性互動，從而催化產業創新與市場升級互促；亦有少數縣（市、區）數字經濟發展依賴政府扶持啟動，即數字經濟緣于政務轉型與基礎設施智慧化運營，進而孵化數字產業業態引導消費者需求與數字經濟市場興起。顯然，數字經濟發展的“浙江模式”即為60%的縣（市、區）依靠本地產業與經濟發展的數字化轉型驅動數字經濟增長，主要集中于浙北杭州－嘉興－紹興、寧波、溫州－臺州及金華城區；以浙西南地區為代表的數字經濟后發地區顯著依賴政府扶持，未來除在產業創新和基礎設施方面繼續提升外，更應以綠色、生態為核心，開拓發展數字農業、生態旅游等特色數字產業。

圖3 浙江省數字經濟發展驅動機制Fig.3 The driving mechanism model of digital economy development in Zhejiang

4 結論與討論

本文通過探究浙江數字經濟發展水平與產業創新、政府投入、經濟要素、商業文化等因素的關系，解析浙江數字經濟發展地方模式，得到的主要結論有：

1）浙江數字經濟發展存在顯著空間差異與空間自相關特征，表現為浙北平原地區發展水平高，如杭嘉湖地區是數字經濟發展高地；浙西南地區因不具備產業發展基礎與技術優勢成為低低集聚區，未來可充分利用自然資源發展數字生態與數字旅游、數字農業等特色產業。

2）產業創新、政府投入、經濟要素、商業文化對浙江的數字經濟發展格局均產生影響。其中，前兩者對數字經濟影響程度遠高于后兩者，產業創新主要作用于數字經濟發達地區，影響程度最強；其次為作用于數字經濟后發地區的政府投入。各因子影響度存在顯著空間差異，產業創新對東部沿海城市發展作用力較強，政府投入與經濟要素對西南地區發展影響較大，商業文化影響度顯著凸現在溫州、麗水等地。

3）在四因子空間作用差異的多組合特性下，總體形成企業-消費者主導、政府-企業主導、政府-消費者主導的數字經濟地域發展3 主類及其13亞類。數字經濟的浙江模式在三主體作用下，既有占據產業創新優勢的杭州、寧波、嘉興、紹興等地率先實施數字發展理念成長為浙江數字經濟“內核”，驅動工業4.0 轉向數字經濟；又有依托嘉興、金華為代表的交通樞紐城市或全球批發中心快速發展的智慧物流運輸，兩者構成浙江數字經濟的“骨架”。此外，后發地區在政府扶持下，積極完善基礎設施開拓以生態、旅游為代表的特色數字產業。

4）浙江數字經濟發展驅動機制為各地依托較為發達市場優勢形成的產業創新氛圍與消費者需求耦合驅動當地數字經濟新業態，消費者、政府、企業三主體在傳統產業數字化與新興數字產業業態互促過程形成良性循環，輻射引領周邊縣域數字經濟發展。本研究揭示了多樣性縣域單元發展數字經濟過程政府、企業、消費者的互動邏輯、作用地位及潛在制約機制，將數字經濟發展模式探索從城市推向更為廣袤的區域與縣際比較研究。

本文在縣域尺度上探討了數字經濟的“浙江模式”，試圖闡釋浙江數字經濟發展的地方特征。相比北京、上海、深圳等其他數字經濟“引領型”城市，浙江以“互聯網+”、數字政府改革等為切入口，積極探尋消費者、政府、企業三者間良性循環，并探索由此形成的數字經濟發展“浙江模式”。本文以更為復雜的多樣性地域單元為研究區域視角，將浙江獨特的產業慣性和政府投入納入，闡明數字經濟空間差異的影響因素及其作用機制，可為數字經濟省域可持續發展與縣域調控提供決策支持。

數字經濟發展動因隨著時間推移，存在區域的溢出效應與虹吸效應，部分縣（市、區）數字產業發展類型可能受此影響并發生變化，由于相關縣級數據統計時間跨度較短且數據指標較為單薄，指標選擇廣泛性受到一定限制，觀察動因維度存在局限。未來，在統計數據可支持情景下，可進一步探究省域數字經濟發展的空間異質性驅動因素，豐富數字經濟的“省域模式及其縣際多樣性”認識。