西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的測(cè)度與影響因素

王夢(mèng)媛，羅健，牛飛亮

西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的測(cè)度與影響因素

王夢(mèng)媛，羅健，牛飛亮

（喀什大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，新疆 喀什 844006）

數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不可或缺的一部分，所以對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究尤為重要．基于面板回歸分析與空間計(jì)量的視角，對(duì)西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局和影響因素進(jìn)行了分析．研究結(jié)果表明，西部各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平總體在穩(wěn)步上升，其中重慶市和四川省的發(fā)展長(zhǎng)期穩(wěn)居前列，寧夏和青海２個(gè)省份一直處于低發(fā)展?fàn)顟B(tài)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在一定的空間聚集特征，并且主要受到就業(yè)結(jié)構(gòu)、科技投入水平和教育投入水平的影響．

數(shù)字經(jīng)濟(jì)；面板回歸模型；空間計(jì)量；莫蘭指數(shù)；西部地區(qū)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新背景，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要性日漸顯著．對(duì)我國(guó)來說，數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)與大數(shù)據(jù)智慧城市的結(jié)合可以緩解社會(huì)的主要矛盾，能夠更好地保障我國(guó)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體制的建設(shè)和發(fā)展．當(dāng)前，我國(guó)正處于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整、轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵時(shí)期，國(guó)內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)在5G技術(shù)、云計(jì)算、智能化發(fā)展、區(qū)塊鏈與模塊化發(fā)展[1]等一系列因素的不斷支持下以一種極其迅猛的姿態(tài)快速發(fā)展，為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了很多機(jī)遇．

有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究，有助于更好地認(rèn)識(shí)并解決我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整過程中出現(xiàn)的新問題，找到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的方向和途徑，促進(jìn)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展[2]．武可棟[3]等認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將帶來的是勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)的改變；韓松[4]等認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)、研發(fā)創(chuàng)新與文化產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間存在著密切的相關(guān)關(guān)系，科技水平的發(fā)展將帶來數(shù)字經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步；朱小艷[5]等認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)能為制造業(yè)轉(zhuǎn)型賦能；成喜玲[6]等結(jié)合制造業(yè)轉(zhuǎn)型的思想考慮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的角度對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行研究；周芮帆[7]等研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資會(huì)對(duì)“一帶一路”國(guó)家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新水平產(chǎn)生正向影響，證實(shí)了對(duì)外開發(fā)的開放度會(huì)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響；干春暉[8]等研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級(jí)化進(jìn)程對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響有明顯的階段性特征，同時(shí)影響著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展．能對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響的因素還有許多，如城鎮(zhèn)覆蓋率和基礎(chǔ)設(shè)施水平等．可以通過多變量的指標(biāo)測(cè)度來判斷數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平[9-10]，通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系，利用主成分分析法、熵值法、DELPDI法及AHP法等賦權(quán)法對(duì)體系內(nèi)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，最終采用多重線性函數(shù)的加權(quán)求出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指數(shù)．以往數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在著空間聚集與空間差異，存在區(qū)域發(fā)展不平衡性[11-12]．國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的分析主要集中在全國(guó)范圍上的分析，全局范圍分析的優(yōu)勢(shì)在于可以更加宏觀地觀測(cè)全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r，但是這樣的分析往往缺少針對(duì)性．

本文基于面板回歸分析與空間計(jì)量的視角，對(duì)我國(guó)西部地區(qū)（由于西藏自治區(qū)部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，故只考慮除西藏外的11個(gè)省、自治區(qū)、直轄市）數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行研究．在選擇構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)測(cè)度體系時(shí)，采用了多個(gè)維度的分析方法，使得測(cè)算出來的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)更加有解釋力度，不僅考慮了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間相關(guān)性與空間聚集性，還通過空間誤差模型分析了西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要影響因素，為西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供政策建議．

1　數(shù)據(jù)來源及數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)構(gòu)建

1.1　數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自來自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)、2013—2020西部各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)家工信部官網(wǎng)、RESSET宏觀數(shù)據(jù)庫(kù)、RESSET區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、RESSET海關(guān)進(jìn)出口數(shù)據(jù)庫(kù)．

1.2　數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)構(gòu)建

本文參考《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2017）》，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系劃分為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展載體、數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)發(fā)展數(shù)字化[13]3個(gè)一級(jí)指標(biāo)，同時(shí)參考相關(guān)文獻(xiàn)將以上3個(gè)一級(jí)指標(biāo)分別設(shè)定傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施、新型基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展、信息傳輸規(guī)模、工業(yè)數(shù)字發(fā)展、數(shù)字生活發(fā)展6個(gè)二級(jí)指標(biāo)，由此構(gòu)建出數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系（見表１），對(duì)西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度．

表1　數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系

由于本文選取的指標(biāo)來源于不同的層次，具有不同的量綱和數(shù)量級(jí)，為了保證所得出指數(shù)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體處理公式為

通過熵值法，采用式（1）～（5）對(duì)表1中數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系進(jìn)行降維處理，從多維降為一維，得到西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)．

2　空間誤差模型

面板的空間自回歸模型為

空間誤差模型為

3　實(shí)證分析

3.1　數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等級(jí)及空間關(guān)聯(lián)分析

3.1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等級(jí)分析2013—2020年西部地區(qū)省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的變化趨勢(shì)，結(jié)果見圖1．

由圖1可以看出，不同省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的時(shí)間趨勢(shì)不盡相同，但總體上都呈上升趨勢(shì)．

圖1 2013—2020年西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)變化趨勢(shì)

根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，考察2013—2020年西部地區(qū)各省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等級(jí)，結(jié)果見表２．

由表２可以看出，總體而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較高的省市以重慶、四川和貴州為主，發(fā)展較低的省市以寧夏、甘肅、廣西、青海和內(nèi)蒙古為主．年平均增長(zhǎng)速率較快的有四川、寧夏和云南省，年平均增長(zhǎng)率超過了50%，年平均增長(zhǎng)速率較低的為青海、內(nèi)蒙古和貴州省，年平均增長(zhǎng)率都未超過30%．高增長(zhǎng)率不意味著高發(fā)展水平，也要同時(shí)考慮該地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)水平．

3.1.2 空間關(guān)聯(lián)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間關(guān)聯(lián)分析，結(jié)果見表３．由表３可以看出，全局Moran′sＩ指數(shù)與Geary′s C指數(shù)均強(qiáng)烈拒絕“無空間自相關(guān)”的原假設(shè)．

對(duì)2013年和2020年數(shù)據(jù)進(jìn)行局部莫蘭指數(shù)的計(jì)算，結(jié)果見表4.

表3　全局Moran′sＩ指數(shù)與Geary′s C指數(shù)

表4　局部莫蘭指數(shù)

注：***表示<0.01．

2013年各省市的局部Moran′sＩ指數(shù)及檢驗(yàn)結(jié)果不拒絕“無空間自相關(guān)”的原假設(shè)，可以認(rèn)為2013年時(shí)各省份不存在空間自相關(guān)；2020年各個(gè)省份的局部Moran′sＩ指數(shù)及檢驗(yàn)結(jié)果表明，只有四川強(qiáng)烈拒絕“無空間自相關(guān)”的原假設(shè)，可以認(rèn)為存在空間自相關(guān)，而其余省份不存在空間自相關(guān)．

Moran散點(diǎn)圖通常是用來衡量觀測(cè)區(qū)域及鄰近區(qū)域之間的差異及關(guān)聯(lián)程度，本文將西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分為4個(gè)象限，第一象限代表高水平的地區(qū)被高集聚水平的其他地區(qū)包圍（H-H）；第二象限代表低水平的地區(qū)被高集聚水平的其他地區(qū)包圍（L-H）；第三象代表低水平的地區(qū)被低集聚水平的其他地區(qū)包圍（L-L），第四象限代表高水平的地區(qū)被低集聚水平的其他地區(qū)包圍（H-L）．對(duì)2013年和2020年西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行聚類分析，結(jié)果見表5．

表5　2013年和2020年西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間聚類情況

2013年的H-H型有青海、內(nèi)蒙古、廣西3個(gè)省份，而2020年僅有四川1個(gè)省，青海省變?yōu)榱薒-L型，說明青海省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度緩慢，且與其經(jīng)濟(jì)水平相近的省份之間的交流較少；內(nèi)蒙古自治區(qū)變?yōu)榱薒-H型，說明其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度緩慢，但與其經(jīng)濟(jì)水平相近的省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快；廣西壯族自治區(qū)變?yōu)榱薍-L型，說明其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度一直處于較快的狀態(tài)，但與其經(jīng)濟(jì)水平相近的省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度緩慢．四川省由L-H型變?yōu)榱薍-H型，說明四川的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，已達(dá)到高水平行列．

3.2 西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素分析

工業(yè)發(fā)展影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)載體水平，服務(wù)業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)密不可分，選擇就業(yè)結(jié)構(gòu)探究二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響；數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)通過改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)以及促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)的形成帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)；失業(yè)率反映社會(huì)穩(wěn)定程度，失業(yè)率過高會(huì)致使社會(huì)動(dòng)蕩，影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與建設(shè)；開放度與科技投入水平越高，越能引入更多國(guó)外先進(jìn)技術(shù)與資本，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的更好發(fā)展；教育投入水平為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供更多高質(zhì)量的人才，人才是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石；隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，城鎮(zhèn)化水平不斷攀升，城鎮(zhèn)化水平的提高更有利于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與人才匯集．綜合分析并考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選用就業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、失業(yè)率、開放度、教育投入水平、科技投入水平和城鎮(zhèn)化水平8個(gè)指標(biāo)研究其對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響．?dāng)?shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析見表6．

表6　變量名稱、符號(hào)和描述統(tǒng)計(jì)

3.2.1標(biāo)準(zhǔn)面板計(jì)量模型針對(duì)最小二乘估計(jì)模型、最小二乘虛擬變量模型、固定效應(yīng)模型和雙向固定效應(yīng)模型，進(jìn)行面板回歸模型的選擇，結(jié)果見表7．依據(jù)AIC，BIC最小值選擇原則，選擇雙向固定效應(yīng)面板回歸模型．

表7　面板回歸模型選擇

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)面板模型進(jìn)行系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果見表8．

表8　標(biāo)準(zhǔn)面板模型系數(shù)顯著性檢驗(yàn)

注：*表示<0.1，**表示<0.05，***表示<0.01，下同．

由表８可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)主要是受就業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、開放度、教育投入水平、科技投入水平和城鎮(zhèn)化水平的影響．由于該模型的自身局限性無法考慮時(shí)空因素對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響，因此引入空間計(jì)量模型對(duì)其進(jìn)行解釋．

3.2.2 空間計(jì)量模型對(duì)數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)、個(gè)體固定效應(yīng)和雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行空間誤差檢驗(yàn)，結(jié)果見表9．

表9　空間誤差檢驗(yàn)

注：Lambda為誤差項(xiàng)的空間自回歸系數(shù)，下同．

由表9可以看出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和失業(yè)率對(duì)隨機(jī)效應(yīng)較顯著；就業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對(duì)時(shí)間固定效應(yīng)較顯著；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、開放度、科技投入水平和城鎮(zhèn)化水平對(duì)個(gè)體固定效應(yīng)較顯著；就業(yè)結(jié)構(gòu)、教育投入水平和科技投入水平對(duì)雙向固定效應(yīng)較顯著．誤差項(xiàng)的空間自回歸系數(shù)對(duì)隨機(jī)效應(yīng)不顯著，對(duì)固定效應(yīng)顯著．

依據(jù)雙向固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)結(jié)果刪除不顯著變量，對(duì)剩余變量進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見表10．

表10　刪除不顯著變量后空間誤差模型

由表10可以看出，剩余變量就業(yè)結(jié)構(gòu)、教育投入水平和科技投入水平對(duì)固定效應(yīng)顯著，誤差項(xiàng)的空間自回歸系數(shù)對(duì)隨機(jī)和固定效應(yīng)均顯著．

進(jìn)行雙固定效應(yīng)空間誤差模型回歸分析，結(jié)果見表11．由表11可以看出，誤差項(xiàng)的空間自回歸系數(shù)的估計(jì)值為-0.452，且在1%的顯著性水平下顯著．從雙固定效應(yīng)空間誤差模型可以看出，就業(yè)結(jié)構(gòu)和科技投入水平對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響為正，影響系數(shù)分別為0.876，0.562，且在1%的顯著性水平下顯著，說明就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和科技投入水平的提高有效地促進(jìn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；教育投入水平對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為負(fù)，且在5%的顯著性水平下顯著，影響系數(shù)為-1.414，說明西部教育投入的增加對(duì)西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展沒有正向促進(jìn)效果，分析可能的原因在于西部地區(qū)的人才流失較為嚴(yán)重，西部地區(qū)人才培養(yǎng)水平還不夠，致使西部教育水平的提升對(duì)西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展無促進(jìn)效果．

表11　雙固定效應(yīng)空間誤差模型

4 結(jié)論與建議

4.1　結(jié)論

通過對(duì)西部地區(qū)除西藏外其余11個(gè)省份多個(gè)指標(biāo)的研究，發(fā)現(xiàn)雖然西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，但是一直在穩(wěn)步上升．影響因素方面，就業(yè)結(jié)構(gòu)、教育投入水平和科技投入水平對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有較大的影響，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、失業(yè)率、開放度和城鎮(zhèn)化水平對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響不顯著．因此，國(guó)家應(yīng)該加大對(duì)就業(yè)、教育和科技的扶持力度，進(jìn)而加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展．

4.2 建議

4.2.1 優(yōu)化就業(yè)結(jié)構(gòu) 優(yōu)化就業(yè)結(jié)構(gòu)，制定就業(yè)政策，加強(qiáng)就業(yè)政策和社會(huì)等政策的聯(lián)合．拓寬就業(yè)渠道，通過穩(wěn)定市場(chǎng)來穩(wěn)定就業(yè)結(jié)構(gòu)，提供更多的就業(yè)崗位．積極發(fā)展多種所有制經(jīng)濟(jì)，鼓勵(lì)人才培養(yǎng)機(jī)構(gòu)發(fā)展，解決就業(yè)難的問題．

4.2.2 優(yōu)化人才引進(jìn)政策 優(yōu)化人才引進(jìn)政策，提升西部自身教育資源，優(yōu)化西部地區(qū)人才質(zhì)量與數(shù)量，提高教育投入水平和教學(xué)質(zhì)量，健全教育質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，提高人們的受教育程度，為國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展建設(shè)培養(yǎng)更多的人才.

4.2.3 提升科技投入水平 促進(jìn)科技投入水平的提升，科技創(chuàng)新對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義，科技自立自強(qiáng)是國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐，可以進(jìn)一步帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展．我國(guó)應(yīng)該加強(qiáng)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略研究，強(qiáng)化國(guó)家戰(zhàn)略技術(shù)力量，加強(qiáng)可持續(xù)發(fā)展科技成果的產(chǎn)業(yè)化，深化科研體制改革，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，以此來提升我國(guó)科技創(chuàng)新水平．

[1]Sturgeon，Timothy J．Upgrading strategies for the digital economy[J]．Global Strategy Journal，2021，11（1）：34-57．

[2]佟家棟，張千．?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵及其對(duì)未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的超常貢獻(xiàn)[J]．南開學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2022（3）：19-33．

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Measurement and influencing factors of digital economy development in western China

WANG Mengyuan，LUO Jian，NIU Feiliang

（School of Mathematics and Statistics，Kashgar University，Kashi 844006，China）

Digital economy has become an indispensable part of high-quality economic development，so the study of digital economy is particularly important. Based on the perspective of panel regression analysis and spatial econometrics，the development pattern and influencing factors of digital economy in western China are studied. The results show that the development level of digital economy in western provinces is rising steadily，among which Chongqing City and Sichuan Province have been in the forefront for a long time，Ningxia and Qinghai Provinces have been in a low development state．The development of digital economy has certain spatial clustering characteristics，and is mainly affected by employment structure，scientific and technological investment level and educational investment level.

digital economy；panel regression model；spatial metrology；Moran index；western China

1007-9831（2023）10-0029-07

O213∶F49

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2023.10.006

2023-04-03

國(guó)家社科規(guī)劃項(xiàng)目（21BJL135）——通過參與國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)循環(huán)縮小新疆收入差距的機(jī)制與對(duì)策研究；自治區(qū)天池學(xué)者百人計(jì)劃項(xiàng)目（022022012）——國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)背景下中國(guó)新疆地區(qū)與巴伊兩國(guó)產(chǎn)業(yè)合作協(xié)作的系統(tǒng)研究；喀什大學(xué)研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目（KD2022KY009）

王夢(mèng)媛（1997-），女，山東泰安人，在讀碩士研究生，從事經(jīng)濟(jì)與社會(huì)統(tǒng)計(jì)研究．E-mail：w276587437@163.com

牛飛亮（1972-），男，山西長(zhǎng)治人，教授，博士，從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論與政策研究．E-mail：niufeiliang@aliyun.com