中國數字經濟發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.石家莊郵電職業技術學院，河北 石家莊 050021）

一、引言

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

二、文獻綜述

數字經濟已成為時下的研究熱點，國內學者的研究主要集中在數字經濟的內涵闡釋[4]、指標體系構建、水平測度以及促進經濟高質量發展[5]等方面。關于數字經濟的內涵及特征，學者普遍認為數字經濟以互聯網、物聯網等為載體，借助5G、人工智能、大數據、區塊鏈等數字技術實現交易、交流的數字化，是一種基于數字化信息、知識生產要素等重塑再生產方式以及過程的經濟活動[6]。數字經濟對“鄉村振興”“中國制造2035”等重大國家戰略的貫徹落實發揮支撐促進作用，數字農業被視為實現大數據與鄉村振興融合發展的根本途徑，而制造業作為數字經濟的主戰場，催生出個性化定制、智能制造、服務型制造等諸多新業態、新模式[7]，推動制造業整體轉型升級。

目前，關于數字經濟水平的測度尚未形成統一標準，學術界多采用構建指標體系的方式，疊加運用主成分分析法、熵值法、GIS 空間分析法等進行數字經濟水平測度研究[8]。現有研究主要基于全國、省域等宏觀尺度，從數字經濟內涵出發，圍繞信息化發展、互聯網發展、數字交易等維度構建評價指標體系，測算中國省域層面的數字經濟發展水平，發現國內數字經濟發展存在“數字經濟鴻溝”和兩極分化現象[9]。也有學者從市域、縣域層面，運用泰爾指數、Dagum 基尼系數和Kernel 密度估計探討數字經濟的演變趨勢以及地區差異[10]。總體來看，在對數字經濟內在規律認識不斷加深的基礎上，數字經濟的評價指標體系也愈加成熟。然而，數字經濟涉及諸多方面，如何科學、全面地構建評價指標體系，進而精準地測度區域數字經濟發展水平仍是亟待解決的重要理論與現實問題。

此外，中國及各省（區、市） 的數字經濟處于何種水平？各區域間數字經濟發展水平在空間上存在何種關聯？是否存在顯著的空間分異？區域差異呈現何種趨勢，是持續拉大還是收斂？若收斂，收斂是否呈現出空間效應？對上述問題的研究與解答成為了中國數字經濟發展水平研究的又一重要課題。然而，針對此類問題的相關研究較為匱乏，對區域間數字經濟客觀存在的空間相關性研究亦缺乏深入探討，有關數字經濟發展水平收斂性的直接研究更為鮮見。基于此，文章在深入探究數字經濟內涵的基礎上，構建數字經濟發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外的30 個省（區、市）的數字經濟發展水平，并對數字經濟的時空格局及收斂性展開系統深入研究。文章的邊際貢獻在于：一是清晰刻畫了數字經濟的空間分布及動態演特征，并對數字經濟發展水平的空間收斂性實證檢驗分析，以彌補現有研究不足。二是在研究方法上選取跨學科交叉方法與規范研究范式，以確保研究結論的準確性。

三、中國區域數字經濟發展水平測度

1.測度方法選取

數字經濟發展指數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重值。當前較常見的賦權法包括主觀賦權法與客觀賦權法。熵權法對權重的計算較為客觀，是基于原始數據的集多指標、多對象為一體的客觀賦權法[11]，可有效規避人為因素帶來的測量誤差，故選取熵權法對指標進行賦權。在計算出各省（區、市） 數字經濟發展水平測度體系中的權重后，構建數字經濟測度指標的加權矩陣，并基于標準化的指標以及測算的指標權重，使用多種線性函數的加權求出區域數字經濟發展綜合指數(Dig)。其中，Dig 的取值范圍在0～1之間，其值越大表示區域數字經濟發展水平越高；反之，則表明區域數字經濟發展水平越低。

2.指標選取與說明

（1） 數字經濟發展水平測度指標

借鑒劉軍等(2020)[9]的研究將互聯網發展作為測度的核心，并加入數字交易指標體系的構建思路，結合相關數據的可獲得性，從互聯網發展、數字金融普惠兩個維度對數字經濟綜合發展指數進行測度。互聯網是數字經濟發展的載體和依托。對省域層面的互聯網發展水平的測度，借鑒黃群慧(2019)[12]的做法，主要從互聯網普及率、相關產業人員從業情況、相關產業產出情況和移動電話普及率四方面展開，分別用百人中互聯網寬帶接入用戶數、計算機服務和軟件業從業人員占城鎮單位從業人員比重、人均電信業務總量以及百人中移動電話用戶數來表示。數字金融普惠的測度，采用已有學者編制的中國省級數字普惠金融指數進行衡量，該指數主要從數字金融覆蓋廣度、使用深度以及數字化程度三方面進行測度。由此，運用熵權加權法對數字經濟發展水平進行測度。

（2） 相關控制變量指標

經濟增長(lnPgdp)，選取地區人均GDP 來表示區域經濟增長水平，并對變量取對數處理。城鎮化(lnCity)，以城鎮人口占比總人口比例代表城鎮化水平。人力資本(lnHum)，以平均受教育年限來表征區域人力資本水平的高低，并對變量取對數處理。政府行為(lnGov)，選取各地區政府財政支出占GDP 的比重來表示政府行為。貿易開放度(lnOpen)，用進出口總額占GDP比重來表示貿易開放程度，并對變量取對數處理。技術水平(lnTc)，用科技支出占GDP 的比重表示技術水平。產業結構高級化(ING)，利用第三產業增加值與第二產業增加值的比值來表示產業結構高級化。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。生產性服務業集聚(lnSag)，借鑒已有學者的研究，運用相關計算公式對生產性服務業集聚水平進行測度。

3.數據來源與數據處理

結合數據的可獲得性，選取2011—2020 年中國除西藏和港澳臺地區外的30 個省（區、市） 作為研究樣本，測度其數字經濟發展水平。研究按照國家地理分布，將區域劃分為東部、中部和西部地區。研究數據來自歷年《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》 《中國城市統計年鑒》、各省統計年鑒及國研網、國泰安等數據庫。由于中國西藏及港澳臺地區數據缺失較多，故將以上地區剔除，并對相關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計結果如表1 所示。

表1 變量描述性統計結果

如表1 所示，數字經濟發展水平的均值為0.327，最大值為0.937，最小值為0.125，表明不同區域間數字經濟發展水平差距較大，其余變量除城鎮化水平、人力資本外均存在顯著差異。

4.測度結果分析

按照文章構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外的30 個省（區、市） 2011—2020 年的數字經濟發展指數（見表2）。從全國層面看，2011—2020 年中國數字經濟發展水平的均值為0.327，表明整體數字經濟發展水平不高，有較大提升空間。就整體演進趨勢而言，十年間全國數字經濟發展水平呈上升趨勢，說明國家對數字經濟重視程度不斷加深，發展成效也逐步凸顯。從區域層面看，全國數字經濟發展水平呈東部地區高、中西部地區低的分布格局，東部、中部和西部地區的均值分別為0.385、0.283 和0.30。不難發現，中部地區略低于西部地區，且兩者均低于全國平均水平。分階段來看，2011—2014 年、2017—2020 年兩階段數字經濟發展指數增速較快；但在2015 年出現回落，其中2014—2015 年間東部地區增幅僅為3.0%，中部地區增幅為4.1%，西部地區增幅為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、中部和西部地區數字經濟發展指數的增幅，依次為30.9%、41.1%和40.3%。

表2 中國區域數字經濟發展指數得分與排名

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

四、中國區域數字經濟發展的時空格局演變

1.區域數字經濟發展的空間關聯與集聚情況

（1） 空間探索性數據分析(ESDA)

空間數據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系。文章采用全局莫蘭指數來衡量區域間數字經濟水平的空間關聯性，采用局部莫蘭指數來反映局部數字經濟水平的關聯特征，由于篇幅所限，具體公式省略。經計算，2011—2020 年在空間鄰近權重矩陣和空間經濟距離權重矩陣下全局莫蘭指數始終顯著為正；在兩種權重矩陣下Moran's指數均呈波動變化趨勢。可知，中國數字經濟發展水平存在顯著的空間正相關，且呈現空間集聚特征。

（2） 全國數字經濟發展水平空間集聚特征分析

2011—2020 年中國絕大多數省（區、市） 數字經濟發展水平位于第一、第三象限，呈現高高集聚(HH)與低低集聚(LL)特征，表明存在較為穩定的空間相關性與空間集聚性。進一步來看，高高集聚多為東部沿海發達地區，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，占據了50%以上省（區、市）。高高集聚分布地區較為穩定，除遼寧逐漸掉隊外，北京、上海、江蘇、浙江、廣東等地一直穩居高高集聚行列。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，上述地區高端要素資源不足，導致缺乏數字經濟發展所需的“土壤”。此外，高低集聚區(HL)與低高集聚區(LH)由于缺乏有效的輻射帶動、協同治理，較易陷入“低水平均衡陷阱”。

2.區域數字經濟發展的時空躍遷

時空躍遷測度法可進一步探究中國數字經濟發展水平局部空間關聯的時空轉移特征。時空躍遷共有4 種類型：類型I，本地區發生躍遷而相鄰地區未發生躍遷；類型II，本地區在相鄰地區發生躍遷的情況下仍保持原有狀態；類型III，本地區與相鄰地區均發生躍遷；類型IV，本地區與相鄰地區均未發生躍遷。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、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、市） 最多，為25 個，躍遷類型Ⅰ的省（區、市）有2 個，而躍遷類型Ⅱ與躍遷類型Ⅲ的省（區、市） 均不存在。進一步分析，躍遷類型Ⅳ的省（區、市） 在2011—2014年、2014—2020 年兩個時段內的數量分別為24 個、25 個，其空間凝聚度分別為0.80、0.83，表明中國數字經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 中國數字經濟發展水平的時空躍遷類型

五、中國區域數字經濟發展的收斂性分析

中國數字經濟發展水平的地區差距非常顯著，那么這種地區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、西部地區數字經濟發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字經濟發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、變異系數和Theil 指數等，現有收斂性的相關研究較多使用變異系數來表征α 收斂。β 收斂是增量概念，是從增長率的視角分析不同區域數字經濟發展水平變化趨勢。β 收斂分為絕對β 收斂和條件β收斂，前者假設不同地區數字經濟發展條件完全相同，收斂于相同穩態水平；后者則承認各省份間經濟基礎、人口密度和工業化水平等存在差異，不同地區會向各自的穩態水平收斂。由于篇幅所限，α 收斂變異系數公式和經典β 收斂模型公式此處省略。

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

模型(1)中，I 為空間單位向量，uit為控制變量，α 為常數項，λ、δ 為空間效應系數。根據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 且在統計上顯著，表明存在β 收斂；反之則不收斂，即是發散的。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為空間權重矩陣，包括空間鄰近距離矩陣與經濟距離權重矩陣。由于篇幅所限，空間鄰近權重矩陣與經濟距離權重矩陣的公式此處省略。

2.區域數字經濟發展水平的收斂性分析

（1） α 收斂檢驗

如圖1 所示，中國數字經濟發展水平的變異系數無論是從全國還是區域層面看，其整體差距顯著，但呈逐漸縮小態勢，這與前文所得結論一致，表明中國數字經濟水平存在α 收斂。

圖1 中國數字經濟的變異系數演變趨勢

（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、地區固定效應模型，說明選用空間杜賓模型SDM是雙向固定最優，其結果如表4 所示。

表4 中國數字經濟發展水平β 收斂的回歸結果

第一，全國層面β 收斂。如表4 所示，全國數字經濟β 系數無論是在絕對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，全國數字經濟發展水平均存在β 收斂，各省份數字經濟水平差距呈縮小態勢。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)不難發現，經典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)發現，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。對比發現，地理位置相近或者經濟水平相近的地區其數字經濟水平也會有所差異，但是地區間的輻射帶動作用會逐步縮小甚至消除此差異。rho 系數為正，說明數字經濟發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；空間經濟距離權重矩陣下，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。經濟距離矩陣下數字經濟發展水平收斂率更快，半生命周期更短，說明經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)。城鎮化(lnCity)的回歸系數為正，并在1%水平上通過顯著性檢驗，表明城鎮化進程不斷加快，將會影響區域數字化水平的高低。人力資本(lnHum)的回歸系數為正，但不顯著，由此可知數字經濟水平與人力資本呈正相關，但當前其發揮的作用受限。政府行為(lnGov)的回歸系數為負，且不顯著，其原因與政府的宏觀政策差異偏向有關，導致財政資源錯配，從而抑制數字經濟水平提升。貿易開放度(lnOpen)系數為負且不顯著，表明當前貿易開放度對國家自主創新水平起到一定抑制作用，制約數字經濟發展。經濟增長(lnPgdp)的系數顯著為正，經濟水平發達的地區，數字化程度往往也更高。金融集聚(lnJag)可為數字經濟發展提供資金支持，但存在資源錯配與扭曲現象，一定程度上制約了數字經濟發展。技術水平(lnTc)的系數為負，這可能與區域技術水平差異有關。生產性服務業集聚(lnSag)在5%水平上顯著為正，表明生產性服務業可促進區域數字經濟水平提升。

第二，區域層面β 收斂。為更進一步剖析數字經濟發展水平β 收斂特征，將中國除西藏和港澳臺地區外的30 個省（區、市） 劃分為東部、中部、西部三大區域。表5 為區域數字經濟發展水平的經典β 收斂結果，這里將其視為三大區域數字經濟發展水平β 收斂的基準回歸。通過表6 可知三大區域β 收斂系數均在10%水平下顯著為負，表明其數字經濟水平存在β 收斂，其數字經濟水平會隨著時間推移趨于各自平穩狀態。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 結合研究三大區域數字經濟發展水平的條件β 收斂。從表5 中列(2)、列(4)、列(6)與表6 中列(1)～列(6)顯示三大區域β 收斂系數顯著為負，且在5%、1%水平通過顯著性檢驗，說明三大區域各省生產性服務業集聚、城鎮化、人力資本、經濟發展水平等存在顯著差異，在此情況下，三大區域仍存在顯著條件β 收斂趨勢。

表5 區域數字經濟發展水平經典β 收斂結果

表6 區域數字經濟發展水平空間條件β 收斂結果

在考慮空間因素情況下，東部地區收斂速度較快，西部地區次之、中部地區最慢，且在空間鄰近權重矩陣下收斂率更高。東部地區在經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，比經典的條件β 收斂率0.330，分別增加了0.236 和0.653。東部地區rho 值為正，說明該區域內存在空間的正向溢出效應，以上均對東部地區空間條件β 收斂加速提供了有利條件。在兩種空間權重矩陣下中部地區的rho 值表現為負，且均顯著，可能原因是部分省（區、市） 數字經濟基礎設施不夠完善、外部發展環境較差，導致該區域內數字經濟高水平地區難以為低水平地區發揮帶動效應。西部地區的空間系數rho 值為負且不顯著。西部多數省（區、市） 數字經濟基礎設施薄弱、高端要素資源不夠集聚，很難發揮輻射帶動效應，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域層面，其結果互為穩健性檢驗。

六、研究結論與政策啟示

1.研究結論

第一，中國數字經濟整體發展水平不高，不均衡、不充分問題依舊突出，提升空間較大。中國數字經濟整體呈現東部高、中西部低的分布特征，區域差異明顯。各地區資源稟賦、經濟社會水平不同，其數字經濟發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字經濟模式，致使地區數字資源、人力資本等資源錯配的不利局面。

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

第三，全國和區域層面數字經濟發展水平均存在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、中部地區依次下降分布格局，且收斂率均大于經典收斂率。全國層面和東部、中部、西部地區層面的數字經濟發展水平收斂均受到城鎮化、生產性服務業集聚的顯著正向影響，而其他影響因素則在不同層面表現出一定差異。

2.政策啟示

基于上述分析，結合中國數字經濟發展趨勢及國家戰略導向，特提出以下政策啟示：

第一，重視數字經濟演變趨勢，實現跨區域空間聯動發展。為應對區域發展不均衡，需不斷優化數字經濟空間布局，充分釋放東部地區的輻射、帶動效應以及東北、西南、西北、長江中游等地區的集聚效應，不斷優化提升資源要素市場配置效率，依托數字資源跨區域整合優勢實現東部、中部、西部地區協調發展、互利共贏。此外，緊緊把握區域間數字經濟聯系持續增強的有利契機，掌握數字經濟由東部向中西部演進的規律特征，積極統籌規劃布局，形成“以點帶線，以線帶面，線面聯動”的空間聯動發展格局。

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

第三，立足東部、中部、西部地區數字經濟收斂狀況，因地制宜探索提升新途徑。要積極推進數字經濟與第一、第二、第三產業融合。東部地區要立足原有數字經濟基礎，不斷提升其工業與服務業的數字化水平，加強在智能制造、電子商務、數字金融等方面的融合運用，穩步推動產業數字化水平與質量的提升。中西部地區應積極探索數字經濟在農業、旅游業以及工業等領域的應用程度，重點提升數字經濟與第三產業、農業的融合，大力發展數字農業、數字旅游等，借助適宜的產業數字化政策，最大限度地釋放區域數字經濟紅利，加速推進東部、中部、西部地區數字經濟水平的收斂速度，進而實現區域數字經濟高質量發展。