數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新差距和中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距

摘" "要：采用新經(jīng)濟(jì)地理模型，基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間知識(shí)溢出效應(yīng)，推演出數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)地理格局的重塑機(jī)制。該模型表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)改變城市創(chuàng)新差距，重塑了區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)。利用2005—2022年我國(guó)237個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，采用時(shí)間和區(qū)域雙重固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于縮小外圍城市與對(duì)應(yīng)中心城市的經(jīng)濟(jì)差距。機(jī)制檢驗(yàn)表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著降低了城市創(chuàng)新差距，從而有利于縮小中心-外圍城市的經(jīng)濟(jì)差距。此外，異質(zhì)性分析表明，與對(duì)應(yīng)中心城市地理距離越遠(yuǎn)的外圍城市，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)縮小其與中心城市經(jīng)濟(jì)差距的作用越大。基于研究結(jié)論，提出外圍城市應(yīng)加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、建立健全區(qū)域數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施無(wú)障礙分享機(jī)制、深化區(qū)域數(shù)字要素市場(chǎng)一體化改革等政策建議。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；空間知識(shí)溢出；創(chuàng)新差距；經(jīng)濟(jì)差距

中圖分類號(hào)：F207" "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" "文章編號(hào)：1003-7543（2024）03-0113-14

發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為我國(guó)的重要戰(zhàn)略。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有利于加快生產(chǎn)要素高效流動(dòng)、推動(dòng)優(yōu)質(zhì)資源共享、推進(jìn)基本公共服務(wù)均等化，是推動(dòng)實(shí)現(xiàn)共同富裕的重要力量［1］。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)跨時(shí)空的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和共享，大幅提高了信息傳播的范圍和效率，特別是用戶需求信息、物流配送信息、生產(chǎn)制造信息等可在不同空間上通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)進(jìn)行傳輸和交易，從而彌補(bǔ)欠發(fā)達(dá)地區(qū)“硬”資產(chǎn)（如自然資源、物質(zhì)資本、熟練勞動(dòng)力等）稀缺所帶來(lái)的不利影響，并為其注入新興增長(zhǎng)動(dòng)力，進(jìn)而重塑我國(guó)經(jīng)濟(jì)地理格局。數(shù)據(jù)顯示，自2011年起，我國(guó)產(chǎn)業(yè)集聚程度呈下降趨勢(shì)［2］，部分企業(yè)逐漸從中心城市向周邊小城市分散，地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距逐步縮小［3］，這意味著經(jīng)濟(jì)地理格局發(fā)生了變化。

那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否以及能夠在多大程度上重塑我國(guó)經(jīng)濟(jì)地理格局，特別是如何影響中心城市與外圍城市的經(jīng)濟(jì)差距？在區(qū)域發(fā)展政策制定中，是否能夠既尊重客觀規(guī)律又兼顧區(qū)域公平？目前的相關(guān)研究主要集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)省際［4］和城鄉(xiāng)間［5］經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響效應(yīng)上，對(duì)省域內(nèi)城市間經(jīng)濟(jì)差距的深入探討較為缺乏。厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距的影響效應(yīng)及機(jī)制，不僅有助于深化對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)理論的認(rèn)識(shí)，而且有助于推動(dòng)政府和企業(yè)更加合理地配置資源。基于此，本文重點(diǎn)關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中心城市（包括省會(huì)和副省級(jí)非省會(huì)城市）和外圍城市（地級(jí)市）經(jīng)濟(jì)差距的影響。一方面，采用新經(jīng)濟(jì)地理模型構(gòu)建分析框架，闡釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何塑造區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)，揭示創(chuàng)新差距是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市經(jīng)濟(jì)差距的中介機(jī)制。另一方面，采用2005—2022年我國(guó)237個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距的影響效應(yīng)及其機(jī)制。

一、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

本文從創(chuàng)新差距視角，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距的影響。在此，從以下方面進(jìn)行綜述。

一是關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)定義及其空間知識(shí)溢出效應(yīng)的研究。目前，學(xué)術(shù)界尚未就數(shù)字經(jīng)濟(jì)定義達(dá)成一致。主流觀點(diǎn)突出強(qiáng)調(diào)數(shù)字經(jīng)濟(jì)以信息通信技術(shù)為核心、以知識(shí)和信息為生產(chǎn)要素、以數(shù)字化平臺(tái)為載體的特征［6］。數(shù)字經(jīng)濟(jì)形態(tài)是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中技術(shù)、組織和制度相互作用過(guò)程中的宏觀涌現(xiàn)［7］，具有降低成本、提高效率［8］和促進(jìn)創(chuàng)新［9］等功能。尤其是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠打破時(shí)空限制，低成本大規(guī)模地提高知識(shí)溢出的效率和范圍［10］。其空間知識(shí)溢出效應(yīng)體現(xiàn)在三個(gè)方面：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了區(qū)域間數(shù)字生產(chǎn)要素的開放共享，具有低成本、高速擴(kuò)散的天然流動(dòng)優(yōu)勢(shì)［11］，受地理空間的限制較小；其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)化了現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)對(duì)創(chuàng)新資源的配置，為區(qū)域人才流動(dòng)提供了技術(shù)支持［12］，加速了知識(shí)的跨區(qū)域傳播；最后，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施加強(qiáng)了區(qū)域合作，有助于城市協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成［13］。

二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域創(chuàng)新差距的相關(guān)研究。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)重塑要素資源分布、拓展配置空間，推動(dòng)傳統(tǒng)創(chuàng)新模式升級(jí)［14-15］。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中心-外圍城市創(chuàng)新差距的影響研究尚無(wú)統(tǒng)一結(jié)論。有觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)會(huì)使中小城市受益，促進(jìn)城市創(chuàng)新收斂［12］。然而，另一些學(xué)者則認(rèn)為，考慮到互聯(lián)網(wǎng)的“梅特卡夫法則”，創(chuàng)新要素更傾向于選擇中心區(qū)域，這會(huì)導(dǎo)致區(qū)域創(chuàng)新差距擴(kuò)大［16］。

三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的相關(guān)研究。對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否縮小了中心-外圍城市間經(jīng)濟(jì)差距，學(xué)術(shù)界存在兩種截然不同的觀點(diǎn)：一部分學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間知識(shí)溢出效應(yīng)能夠打破時(shí)空約束［17］，優(yōu)化資源配置［18］，擴(kuò)展市場(chǎng)可及性［19］，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)趨同的關(guān)鍵推動(dòng)力。另一部分學(xué)者卻認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展加劇了地區(qū)間經(jīng)濟(jì)差距。其原因包括數(shù)字鴻溝［20］和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的門檻效應(yīng)［16］以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)降低冰山成本提高中心城市生產(chǎn)者利潤(rùn)，阻礙企業(yè)向外圍城市擴(kuò)散［2］。

上述研究深入討論了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間知識(shí)溢出對(duì)中心-外圍城市創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)差距的影響，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)效應(yīng)研究提供了理論基礎(chǔ)。然而，現(xiàn)有研究體系仍需進(jìn)一步完善，未充分考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間知識(shí)溢出與人才流動(dòng)的關(guān)聯(lián)性。在構(gòu)建數(shù)理模型時(shí)，現(xiàn)有文獻(xiàn)將數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)冰山成本的影響納入模型［2］，與實(shí)際情況不符。在現(xiàn)實(shí)中，企業(yè)普遍采用統(tǒng)一定價(jià)策略，電商平臺(tái)普及使得不同地區(qū)消費(fèi)者購(gòu)買同類商品支付的費(fèi)用基本相同［21］。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)冰山成本的影響效應(yīng)并非其重塑區(qū)域經(jīng)濟(jì)地理格局的主要機(jī)制。

本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展，主要貢獻(xiàn)包括三個(gè)方面：第一，在影響機(jī)制上，本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間知識(shí)溢出效應(yīng)納入新經(jīng)濟(jì)地理模型，并推演出其對(duì)區(qū)域間研發(fā)人員流動(dòng)的影響。將知識(shí)溢出和人才流動(dòng)納入統(tǒng)一框架，用區(qū)域創(chuàng)新概括兩者的貢獻(xiàn)，全面呈現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距的影響機(jī)制。第二，在構(gòu)建數(shù)理模型時(shí)，本文充分考慮產(chǎn)品統(tǒng)一定價(jià)和電商平臺(tái)普及等現(xiàn)實(shí)特點(diǎn)，削弱了冰山成本因素，構(gòu)建更符合實(shí)際情況的區(qū)域局部溢出新經(jīng)濟(jì)地理模型，準(zhǔn)確刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)差距的影響路徑。第三，通過(guò)利用地級(jí)市數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)理模型的推導(dǎo)結(jié)果進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

二、理論分析與研究假設(shè)

借鑒Ottaviano等［22］的局部溢出新經(jīng)濟(jì)地理模型，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間知識(shí)溢出效應(yīng)納入其中，推導(dǎo)出數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)影響研發(fā)人員在區(qū)域間流動(dòng)，改變區(qū)域創(chuàng)新差距，進(jìn)而改變中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距的過(guò)程。

（一）基本假設(shè)

假定基礎(chǔ)模型為2×2×3模型，包括兩地區(qū)、兩部門和三要素。兩地區(qū)為中心城市B和外圍城市S，兩部門為工業(yè)部門M（最終產(chǎn)品生產(chǎn)部門）和研發(fā)部門R。三要素分別為勞動(dòng)力L（非熟練工人）、研發(fā)人員A和土地G。

第一，各部門條件假定。工業(yè)部門M是規(guī)模報(bào)酬遞增的部門，投入要素包括勞動(dòng)力L、專利技術(shù)T和土地G。專利技術(shù)由研發(fā)人員A生產(chǎn)，并作為中間產(chǎn)品投入工業(yè)品生產(chǎn)。工業(yè)部門的固定投入包括專利技術(shù)和土地，可變投入為勞動(dòng)力。研發(fā)部門R生產(chǎn)專利技術(shù)T，唯一投入要素研發(fā)人員A。參考Fujita［23］的方法，假定研發(fā)部門沒有固定成本投入且規(guī)模報(bào)酬不變。

第二，冰山成本假定。在產(chǎn)品統(tǒng)一定價(jià)和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物普及的背景下，假設(shè)工業(yè)品在區(qū)域間貿(mào)易的冰山成本為0，即貨物在城市內(nèi)部和城市之間流通均沒有貿(mào)易成本。

第三，要素流動(dòng)性假定。研發(fā)人員A可以自由流動(dòng)到不同地區(qū)，不需要承擔(dān)任何流動(dòng)成本。勞動(dòng)力L和土地G則受限于所在地區(qū)，難以跨地區(qū)流動(dòng)。研發(fā)人員總數(shù)量為1，中心城市研發(fā)人員初始比重為φ（φgt;0.5），外圍城市則為1-φ。

第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)假定。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的跨時(shí)空知識(shí)溢出效應(yīng)能夠降低知識(shí)資本在空間傳播中的損耗［11］。在局部溢出新經(jīng)濟(jì)地理模型中，體現(xiàn)為區(qū)域間專利技術(shù)溢出比例的放大。

（二）消費(fèi)者行為

所有的消費(fèi)者對(duì)工業(yè)部門M生產(chǎn)的最終產(chǎn)品以及土地G都具有相同的偏好。效用函數(shù)用柯布—道格拉斯函數(shù)形式表示：

其中，CM和CG分別表示消費(fèi)者對(duì)工業(yè)組合品和均質(zhì)化土地（居所）的消費(fèi)數(shù)量。α和1-α分別表示消費(fèi)者對(duì)這兩類產(chǎn)品的消費(fèi)支出份額。n表示兩地區(qū)生產(chǎn)的工業(yè)品種類的總數(shù)量。ci為消費(fèi)者對(duì)第i種工業(yè)品的消費(fèi)量，σ是CES效用函數(shù)中消費(fèi)者的替代彈性。

pi表示第i種工業(yè)品價(jià)格；PM表示工業(yè)組合品的價(jià)格指數(shù)；PG表示單位土地要素的價(jià)格，即地租。消費(fèi)者將其所有收入y用于消費(fèi)，無(wú)儲(chǔ)蓄行為。

PMCM+PGCG=y

當(dāng)消費(fèi)者效用最大時(shí)，得到單個(gè)消費(fèi)者對(duì)工業(yè)組合品和土地的需求函數(shù)：

CM=αy/PM

CG=（1-α）y/PG （3）

對(duì)第i種工業(yè)品的需求量ci為：

將式（3）代入式（1）得到消費(fèi)者的間接效用函數(shù)V。可以發(fā)現(xiàn)，由于假設(shè)冰山成本為零，因而消費(fèi)者的間接效用函數(shù)只受收入y和地租PG變化的影響。

（三）生產(chǎn)者行為

1.研發(fā)部門

研發(fā)部門R為規(guī)模報(bào)酬不變部門。根據(jù)假設(shè)，研發(fā)人員總數(shù)為1，中心城市占比為φ（φgt;0.5），外圍城市占比為1-φ。設(shè)每位研發(fā)人員的人力資本為1，則兩地區(qū)通過(guò)自主創(chuàng)新生產(chǎn)的專利技術(shù)數(shù)量分別為：

2.工業(yè)部門

工業(yè)部門M為規(guī)模報(bào)酬遞增部門，固定投入為專利技術(shù)T和土地G，可變投入為勞動(dòng)力L。

根據(jù)謝潑德引理， j地區(qū)i企業(yè)對(duì)土地要素和專利技術(shù)的需求函數(shù)為：

（四）短期均衡分析

地區(qū)總收入由該地區(qū)勞動(dòng)力工資、研發(fā)人員工資和土地租金三者共同構(gòu)成。因此，兩個(gè)地區(qū)的總收入分別為：

1.工業(yè)品市場(chǎng)均衡

2.土地市場(chǎng)均衡

3.專利技術(shù)市場(chǎng)均衡

（五）長(zhǎng)期均衡分析

從長(zhǎng)期來(lái)看，研發(fā)人員會(huì)流向總體福利（間接效用水平）較高的城市。要素流動(dòng)長(zhǎng)期均衡方程為：

根據(jù)假設(shè)，研發(fā)人員在城市之間流動(dòng)沒有成本，所有人員的收入y均來(lái)自工資，則根據(jù)式（5）得到研發(fā)人員的流動(dòng)函數(shù)為：

如果Hgt;1，則VBgt;VS，研發(fā)人員從外圍城市向中心城市流動(dòng)；如果Hlt;1，則VBlt;VS，研發(fā)人員從中心城市向外圍城市流動(dòng)；如果H=1，則VB=VS，處于長(zhǎng)期均衡。因此，研發(fā)人員的流動(dòng)方向是不確定的。將式（17）代入式（19），得到：

內(nèi)生增長(zhǎng)理論指出，地區(qū)創(chuàng)新增長(zhǎng)主要依賴研發(fā)投入和知識(shí)溢出。研發(fā)投入包括研發(fā)人員和研發(fā)資本，而知識(shí)溢出在區(qū)域內(nèi)和跨區(qū)域兩個(gè)尺度上產(chǎn)生。鑒于知識(shí)與個(gè)體緊密相關(guān)，人才流動(dòng)成為區(qū)域間尤其是隱性知識(shí)溢出的主要途徑。根據(jù)上述數(shù)理模型，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間知識(shí)溢出效應(yīng)不僅彌合了中心與外圍城市的信息差距，而且推動(dòng)了研發(fā)人員向外圍城市流動(dòng)，從而縮小了中心-外圍城市創(chuàng)新差距。這驗(yàn)證了Cani？觕ls［26］技術(shù)差距模型的觀點(diǎn)，即在區(qū)域間雙向知識(shí)溢出中，相對(duì)落后的地區(qū)獲益更多。

根據(jù)模型假設(shè)，研發(fā)人員是唯一可跨區(qū)流動(dòng)的要素。在這一理論框架下，工業(yè)部門以專利技術(shù)和土地作為固定投入，專利技術(shù)的生產(chǎn)依賴于研發(fā)人員的貢獻(xiàn)。隨著地區(qū)研發(fā)人員數(shù)量的增加，工業(yè)生產(chǎn)商也隨之增多，推動(dòng)了更多的工業(yè)活動(dòng)，進(jìn)而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。外圍城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅促進(jìn)了知識(shí)的空間溢出，而且引導(dǎo)著研發(fā)人員從中心城市流向外圍城市。這體現(xiàn)為中心城市與外圍城市的創(chuàng)新差距縮小，進(jìn)而使兩者的經(jīng)濟(jì)差距縮小。基于此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有助于縮小中心-外圍城市的經(jīng)濟(jì)差距。

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)縮小區(qū)域創(chuàng)新差距，進(jìn)而縮小中心-外圍城市的經(jīng)濟(jì)差距。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的信息空間傳播功能對(duì)于地理鄰近的信息傳播功能具有替代作用。在沒有互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，知識(shí)溢出的程度主要取決于地區(qū)間地理距離［11］。然而，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，遠(yuǎn)離中心城市的地區(qū)能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲取以往無(wú)法獲得的信息和知識(shí)。因此，偏遠(yuǎn)城市可以充分利用這一機(jī)遇彌補(bǔ)自身地理?xiàng)l件的不足，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)崛起。基于此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：距離中心城市越遠(yuǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)越能縮小中心-外圍城市間經(jīng)濟(jì)差距。

三、計(jì)量模型和數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）變量測(cè)度與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文采用2005—2022年全國(guó)237個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。各變量測(cè)量方法如下。

1.被解釋變量“中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距”：地級(jí)市和對(duì)應(yīng)中心城市人均GDP的差值（Dpgdpi，t）

本文將城市分為外圍城市和中心城市。在實(shí)證研究中，將各地級(jí)市（不包括省會(huì)和副省級(jí)城市）定義為外圍城市，而距離該地級(jí)市最近的省會(huì)或非省會(huì)副省級(jí)城市（包括深圳、大連、青島、寧波和廈門）則被視為對(duì)應(yīng)的中心城市。被解釋變量Dpgdpi，t為t年地級(jí)市i與對(duì)應(yīng)中心城市人均GDP之差。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。考慮到樣本城市行政等級(jí)的一致性，數(shù)據(jù)的可得性和匹配性，研究排除了四個(gè)直轄市（北京、上海、天津和重慶）以及西藏，保留了237個(gè)地級(jí)市的相關(guān)數(shù)據(jù)。

2.核心解釋變量“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”：地級(jí)市人均寬帶接入用戶數(shù)（pbrondi，t）

選取人均寬帶接入用戶數(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的代理變量。這是基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的三個(gè)關(guān)鍵屬性——數(shù)據(jù)要素、載體平臺(tái)和技術(shù)創(chuàng)新。寬帶作為數(shù)據(jù)要素和創(chuàng)新技術(shù)的主要傳播載體，能夠有效反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。相較于總量指標(biāo)，人均寬帶接入用戶數(shù)能更準(zhǔn)確地衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的強(qiáng)度。為此，我們借鑒了趙濱元［27］的方法，采用人均寬帶接入用戶數(shù)作為衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.控制變量

借鑒Yu等［28］的研究，本文選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（用二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重來(lái)衡量）、財(cái)政收入、財(cái)政支出、實(shí)際使用外資數(shù)、金融發(fā)展（用存貸款余額占GDP比重來(lái)衡量）、固定資產(chǎn)投資作為基礎(chǔ)變量。考慮到被解釋變量呈現(xiàn)外圍-中心式結(jié)構(gòu)，故引入結(jié)構(gòu)化的控制變量，包括地級(jí)市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占中心-外圍城市對(duì)應(yīng)指標(biāo)總和的比重，地級(jí)市財(cái)政收入占中心-外圍城市財(cái)政收入總和的比重，地級(jí)市財(cái)政支出占中心-外圍城市財(cái)政支出總和的比重，地級(jí)市實(shí)際使用外資金額占中心-外圍城市實(shí)際使用外資金額總和的比重，地級(jí)市金融發(fā)展占中心-外圍城市對(duì)應(yīng)指標(biāo)總和的比重，以及地級(jí)市固定資產(chǎn)投資占中心-外圍城市固定資產(chǎn)投資總和的比重。此外，引入固定資產(chǎn)投資作為控制變量，以排除數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)改變資本流動(dòng)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)格局的競(jìng)爭(zhēng)性機(jī)制。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)以及各城市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

4.調(diào)節(jié)變量“地理距離”：地級(jí)市到對(duì)應(yīng)中心城市的地理距離（geodistancei，t）

以地級(jí)市離對(duì)應(yīng)中心城市標(biāo)準(zhǔn)化地理距離的中位數(shù)為節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組，距離較遠(yuǎn)組賦值為1，距離較近組賦值為0。

5.工具變量（ivi，t）

借鑒黃群慧等［29］采用“1984年每百人固定電話數(shù)量”作為工具變量。由于截面數(shù)據(jù)不能直接應(yīng)用于面板數(shù)據(jù)回歸，參考Nunn［30］的方法，引入時(shí)間變量“上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)”與“1984年每百人固定電話數(shù)量”的交互項(xiàng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的工具變量。數(shù)據(jù)來(lái)自1984年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)使用1985年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。

6.機(jī)制變量“創(chuàng)新差距”：地級(jí)市和對(duì)應(yīng)中心城市人均申請(qǐng)專利數(shù)的差值（Dppatenti，t）

借鑒Eaton amp; Kortum［31］等學(xué)者采用專利申請(qǐng)授權(quán)量增長(zhǎng)率來(lái)度量城市創(chuàng)新的方法，本文選擇“人均專利申請(qǐng)授權(quán)量”作為反映創(chuàng)新強(qiáng)度的城市創(chuàng)新代理變量。創(chuàng)新差距則通過(guò)城市間人均專利申請(qǐng)授權(quán)量的差值來(lái)衡量。專利可分為發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利三類。因此，創(chuàng)新差距指標(biāo)可分類為地級(jí)市與對(duì)應(yīng)中心城市當(dāng)年人均申請(qǐng)發(fā)明專利數(shù)的差值（Dppatent1i，t）、人均申請(qǐng)實(shí)用新型專利數(shù)的差值（Dppatent2i，t）和人均申請(qǐng)外觀設(shè)計(jì)專利數(shù)的差值（Dppatent3i，t）。數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省（區(qū)、市）知識(shí)產(chǎn)權(quán)統(tǒng)計(jì)資料。

7.穩(wěn)健性檢驗(yàn)：用“數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)”（digiti，t）作為核心解釋變量的替代變量

參考趙濤、張智、梁上坤［10］的研究，采用主成分分析方法對(duì)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平進(jìn)行測(cè)算，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)作為人均寬帶接入用戶數(shù)的替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)來(lái)自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（二）計(jì)量模型設(shè)定

1.基本模型：數(shù)字經(jīng)濟(jì)和中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距

在此，建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距的計(jì)量模型。Dpgdpi，t為中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距指標(biāo)，用時(shí)間t地級(jí)市 i與對(duì)應(yīng)中心城市的人均GDP之差表示。pbrondi，t為地級(jí)市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，用地級(jí)市i在t年人均寬帶接入用戶數(shù)表示。設(shè)定數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距的影響估計(jì)模型如下：

Dpgdpi，t=α1+α2×pbrondi，t+α3×Xi，t+γi+λt+μit（21）

其中，Xi，t為控制變量，包括地級(jí)市i產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政收入、財(cái)政支出、實(shí)際使用外資數(shù)、金融發(fā)展和固定資產(chǎn)投資占中心-外圍城市對(duì)應(yīng)指標(biāo)總和的比重。γi表示城市固定效應(yīng)，λt表示時(shí)間固定效應(yīng)，α1為截距項(xiàng)，μit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.內(nèi)生性問(wèn)題：IV方法

為解決內(nèi)生性問(wèn)題，將“上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)”與“1984年每百人固定電話數(shù)量”的交互項(xiàng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的工具變量（ivi，t）進(jìn)行2SLS回歸。第一階段方程為：

pbrondi，t=θ1+θ2×ivi，t+θ3×Xi，t+γi+λt+μit（22）

第二階段回歸方程為：

Dpgdpi，t=η1+η2×pbrondi，t+η3×Xi，t+γi+λt+μit（23）

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

使用主成分分析法計(jì)算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)（digiti，t），作為地級(jí)市“人均寬帶接入用戶數(shù)”的替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。建立估計(jì)模型：

Dpgdpi，t=？綴1+？綴2×digiti，t+？綴3×Xi，t+γi+λt+μit（24）

4.機(jī)制檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證創(chuàng)新差距是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距的中介機(jī)制，本文采用地級(jí)市與對(duì)應(yīng)中心城市人均申請(qǐng)專利數(shù)的差值作為城市創(chuàng)新差距的代理變量進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)。估計(jì)模型如下：

Dppatenti，t=？諄1+？諄2×pbrondi，t+？諄3×Xi，t+γi+λt+μit（25）

Dpgdpi，t=κ1+κ2×pbrondi，t+κ3×Dppatenti，t+κ4×Xi，t+γi+λt+μit（26）

5.異質(zhì)性分析

根據(jù)地級(jí)市離對(duì)應(yīng)中心城市地理距離（geodistancei，t）的中位數(shù)，將樣本分為兩組，距離遠(yuǎn)的組賦值為1，距離近的組賦值為0，分別進(jìn)行回歸分析。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

表1（下頁(yè)）為各變量的統(tǒng)計(jì)描述結(jié)果。地級(jí)市和對(duì)應(yīng)中心城市人均GDP差值的平均值為-3.195，說(shuō)明我國(guó)大多數(shù)地級(jí)市的經(jīng)濟(jì)增速低于對(duì)應(yīng)的中心城市；地級(jí)市人均寬帶接入用戶數(shù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為17.559和16.163，說(shuō)明我國(guó)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大差異；地級(jí)市和對(duì)應(yīng)中心城市人均申請(qǐng)專利數(shù)差值的平均值為-28.366，標(biāo)準(zhǔn)差為52.916，最大值和最小值分別是183.972和-500.793，說(shuō)明我國(guó)絕大部分地級(jí)市在專利申請(qǐng)授權(quán)方面落后于中心城市。本文的默認(rèn)假設(shè)是中心城市創(chuàng)新高于地級(jí)市，描述性結(jié)果驗(yàn)證了該假設(shè)。外圍城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政收入、財(cái)政支出、實(shí)際使用外資金額、金融發(fā)展和固定資產(chǎn)投資占中心-外圍城市對(duì)應(yīng)指標(biāo)總和的比重均值分別為0.524、0.420、0.165、0.248、0.140、0.339和0.222，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.063、0.051、0.105、0.110、0.150、0.074和0.126，符合我國(guó)地級(jí)市和對(duì)應(yīng)中心城市的特征。

四、實(shí)證分析結(jié)果

（一）基準(zhǔn)檢驗(yàn)

根據(jù)公式（21）進(jìn)行線性最小二乘法（OLS）回歸分析，引入控制變量，并在此基礎(chǔ)上增加城市和時(shí)間雙重固定效應(yīng)，結(jié)果如表2所示。在列（1）中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)為正且在統(tǒng)計(jì)上顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于縮小中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距，假設(shè)1成立。列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上增加了競(jìng)爭(zhēng)性機(jī)制變量，即地級(jí)市固定資產(chǎn)投資占中心-外圍城市固定資產(chǎn)投資總和的比重。結(jié)果顯示，加入這一變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)雖然略有降低，但仍在1%的水平上顯著為正。這說(shuō)明實(shí)證數(shù)據(jù)與理論模型推導(dǎo)一致，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間知識(shí)溢出效應(yīng)導(dǎo)致研發(fā)人員流向外圍城市，進(jìn)而改變中心-外圍城市的經(jīng)濟(jì)差距。

（二）內(nèi)生性檢驗(yàn)

內(nèi)生性問(wèn)題通常源于反向因果、遺漏變量和測(cè)量誤差等方面。本文采用的數(shù)據(jù)來(lái)自全國(guó)和地區(qū)性權(quán)威數(shù)據(jù)，存在測(cè)量誤差的可能性較低，但無(wú)法排除反向因果和遺漏變量的可能性。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快，相關(guān)制度越完善，互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)和相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施投入越多，越有利于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在控制變量中，已考慮多個(gè)影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素，但仍可能存在未考慮的遺漏變量同時(shí)影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)和城市經(jīng)濟(jì)差距。在互聯(lián)網(wǎng)普及之前，電話是遠(yuǎn)距離信息溝通的主要媒介。歷史上地區(qū)電話數(shù)量越多，信息交流水平越高，創(chuàng)新能力越強(qiáng)，有利于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的孵化、激活和發(fā)展。本文采用“上一年全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)”與“1984年每百人固定電話數(shù)量”的交互項(xiàng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的工具變量。

表3（下頁(yè)）展示了工具變量檢驗(yàn)結(jié)果。第一階段估計(jì)的系數(shù)為0.467，在5%的水平上顯著，表明工具變量對(duì)主要解釋變量有顯著影響。此外，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為19.18，超過(guò)臨界值10，符合兩變量之間強(qiáng)相關(guān)性的要求。根據(jù)弱工具變量檢驗(yàn)結(jié)果，K-Paap rk Wald F統(tǒng)計(jì)量為19.18，大于Stock-Yogo在10%顯著性上的臨界值16.38，通過(guò)弱工具變量檢驗(yàn)。另外，可識(shí)別檢驗(yàn)K-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量為15.78，在1%水平上顯著，拒絕不可識(shí)別假設(shè)，可認(rèn)為工具變量滿足可識(shí)別性條件。表3第二階段回歸結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量的系數(shù)為正且顯著，進(jìn)一步支持基準(zhǔn)回歸結(jié)果，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于縮小地級(jí)市與對(duì)應(yīng)中心城市的經(jīng)濟(jì)差距。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)來(lái)替代核心解釋變量，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表4（下頁(yè)）結(jié)果顯示，將解釋變量替換為利用主成分分析法測(cè)算的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)后，其對(duì)經(jīng)濟(jì)差距的影響仍為正，并且在10%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性，進(jìn)一步證明了假設(shè)1成立。

（四）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表5（下頁(yè)）為中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）的主回歸模型表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠縮小中心-外圍城市的經(jīng)濟(jì)差距。列（2）將數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量回歸到城市創(chuàng)新差距變量上，得到回歸系數(shù)為0.562，在1%的水平上顯著。這說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠縮小外圍城市與對(duì)應(yīng)中心城市的創(chuàng)新差距。列（3）顯示了同時(shí)將數(shù)字經(jīng)濟(jì)和創(chuàng)新差距指標(biāo)作為解釋變量進(jìn)行回歸分析后的結(jié)果，表明城市創(chuàng)新差距與經(jīng)濟(jì)差距成正比關(guān)系。相比基準(zhǔn)回歸模型，在加入創(chuàng)新差距變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量對(duì)中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距的收斂作用減弱，數(shù)值從0.038降至0.025，在1%的水平上顯著。回歸結(jié)果說(shuō)明，模型納入創(chuàng)新差距變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)差距的正向影響有所削弱。綜合分析表明，在中心-外圍城市之間，創(chuàng)新差距是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市經(jīng)濟(jì)差距的中介機(jī)制。假設(shè)2得到驗(yàn)證。

本文對(duì)“專利數(shù)”進(jìn)行了更為詳細(xì)的劃分，包括發(fā)明專利數(shù)、實(shí)用新型專利數(shù)、外觀設(shè)計(jì)專利數(shù)。表6呈現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)這三類技術(shù)創(chuàng)新差距均具有正向影響，并且在1%水平上顯著。將三種中介變量分別引入解釋變量進(jìn)行回歸分析后，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)從0.038分別降至0.029、0.030和0.030，結(jié)果均在1%的水平上具有顯著性。這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有助于縮小城市間不同專利類型的創(chuàng)新差距，最終減少中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)的差距。

通過(guò)進(jìn)一步分析列（3）（5）（7）可發(fā)現(xiàn)，發(fā)明專利數(shù)差距（Dppatent1）對(duì)城市經(jīng)濟(jì)差距的影響系數(shù)最大。這可能是因?yàn)榘l(fā)明專利具有信息完整性、客觀性、科技含量高、獲取難度大等特點(diǎn)［25］，其傳播對(duì)提高生產(chǎn)率并促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用更為顯著。從列（2）（4）（6）和列（3）（5）（7）的回歸結(jié)果對(duì)比可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)影響發(fā)明專利的創(chuàng)新差距（Dppatent1）對(duì)城市經(jīng)濟(jì)差距的影響最顯著。這可能是因?yàn)榘l(fā)明創(chuàng)新是具有高信息量的隱性知識(shí)，這種知識(shí)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)渠道傳播的概率較低，通常需要研發(fā)人員流動(dòng)才能實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域傳播。這驗(yàn)證了理論模型的推導(dǎo)結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅通過(guò)對(duì)顯性知識(shí)的空間溢出來(lái)縮小中心-外圍城市的創(chuàng)新差距，還會(huì)引發(fā)研發(fā)人員在區(qū)域間流動(dòng)，進(jìn)而影響城市經(jīng)濟(jì)差距。

（五）異質(zhì)性分析

本文的基本邏輯是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間知識(shí)溢出效應(yīng)強(qiáng)化了區(qū)域間信息互聯(lián)互通，引發(fā)了研發(fā)人員的跨區(qū)域流動(dòng)，原本技術(shù)基礎(chǔ)較薄弱的外圍城市在地區(qū)間更高密度的知識(shí)擴(kuò)散中受益。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展之前，距離中心城市近的地級(jí)市，與中心城市之間的經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系更為緊密，知識(shí)交流也更加頻繁；相反，距離中心城市越遠(yuǎn)的地級(jí)市則處于相對(duì)劣勢(shì)地位。然而，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的信息空間傳播功能對(duì)地理臨近的信息傳播功能具有替代作用，為地理距離較偏遠(yuǎn)的城市提供了獲取知識(shí)和人才的新機(jī)會(huì)。

本文根據(jù)離對(duì)應(yīng)中心城市的距離將地級(jí)市分為兩組，并分別進(jìn)行主回歸分析。表7中地理距離較近組（列（1））和地理距離較遠(yuǎn)組（列（2））的對(duì)比結(jié)果表明，地理位置越偏遠(yuǎn)的外圍城市，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)其追趕中心城市的作用越強(qiáng)。實(shí)證結(jié)果支持了假設(shè)3。

五、研究結(jié)論與政策建議

本文基于2005—2022年我國(guó)237個(gè)地級(jí)市及對(duì)應(yīng)中心城市的面板數(shù)據(jù)，采用時(shí)間和區(qū)域維度雙重固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，得到以下結(jié)論：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有助于縮小中心城市與外圍城市間的經(jīng)濟(jì)差距，這一結(jié)果在進(jìn)行穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗(yàn)后仍然成立。其次，機(jī)制檢驗(yàn)證明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)加劇了中心城市與外圍城市間的知識(shí)溢出，推動(dòng)了研發(fā)人員向外圍城市流動(dòng)，從而縮小了城市間創(chuàng)新差距，進(jìn)而縮小了中心-外圍城市經(jīng)濟(jì)差距。在對(duì)創(chuàng)新進(jìn)行分類并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)區(qū)域間發(fā)明專利的創(chuàng)新差距是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市經(jīng)濟(jì)差距的重要途徑。最后，異質(zhì)性檢驗(yàn)證明，隨著離中心城市的距離越遠(yuǎn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在促進(jìn)外圍城市經(jīng)濟(jì)崛起方面的作用更加顯著。

基于上述研究結(jié)論，提出如下政策建議：

第一，外圍城市應(yīng)將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展放在更加重要的位置并建立經(jīng)費(fèi)持續(xù)投入機(jī)制。引導(dǎo)社會(huì)力量參與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，研究出臺(tái)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的具體扶持政策，引導(dǎo)和組織有實(shí)力的企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)，對(duì)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)數(shù)字化涉及的關(guān)鍵共性核心技術(shù)進(jìn)行協(xié)同攻關(guān)，培育一批有特色的數(shù)字平臺(tái)企業(yè)和供應(yīng)鏈企業(yè)。同時(shí)，加大探索建立與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相適應(yīng)的收入分配制度。探索建立與數(shù)據(jù)要素價(jià)值和貢獻(xiàn)相適應(yīng)的初次分配機(jī)制；完善相關(guān)稅收配套政策，加強(qiáng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域過(guò)高收入的規(guī)范和調(diào)節(jié)；發(fā)揮科技向善的力量，助力募集、捐贈(zèng)和慈善等公益事業(yè)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素和數(shù)據(jù)資源的第三次分配，促進(jìn)社會(huì)公平正義和共同富裕。

第二，建立健全區(qū)域數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)的無(wú)障礙分享機(jī)制。提升面向外圍城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的數(shù)字化社會(huì)服務(wù)能力，最大限度減少外圍城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)參與壁壘和共享阻礙，打通數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展梗阻。夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)，推動(dòng)區(qū)域一體化大數(shù)據(jù)中心體系落地，加快建設(shè)以5G網(wǎng)絡(luò)、國(guó)家產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等為抓手的高速泛在、天地一體、云網(wǎng)融合、綠色低碳、安全可控的智能化綜合性數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施，打通區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的數(shù)字技術(shù)共享“大動(dòng)脈”，推動(dòng)外圍城市共享數(shù)字化紅利。

第三，深化區(qū)域數(shù)字要素市場(chǎng)一體化改革，完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理體系。構(gòu)建地方數(shù)據(jù)計(jì)量、數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)定價(jià)、收益分配、監(jiān)管治理等基礎(chǔ)性制度，為要素價(jià)值創(chuàng)造和交換提供制度保障，并為全國(guó)數(shù)字要素市場(chǎng)建設(shè)探索可供借鑒的經(jīng)驗(yàn)。圍繞算法權(quán)力、數(shù)據(jù)壟斷、平臺(tái)異化、數(shù)字鴻溝加劇等問(wèn)題，建立健全適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策法規(guī)、宏觀調(diào)控、市場(chǎng)監(jiān)管體系，明晰數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)界定，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展保駕護(hù)航，著力營(yíng)造公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境。

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Digital Economy， Innovation Gap and Center-Periphery Economic Gap：

Perspective of New Economic Geography

HUANG Lin-xiu" "HAO Jian

Abstract： Using the new economic geography model and based on the spatial knowledge spillover effect of the digital economy， the reshaping mechanism of the digital economy on the economic geography pattern was deduced. This model shows that the digital economy reshapes the regional economic spatial structure by changing the urban innovation gap. At the same time， using panel data of 237 prefecture-level cities in China from 2005 to 2022， a time and regional dual fixed effect model was used for empirical testing. The results show that the digital economy helps narrow the economic gap between peripheral cities and corresponding central cities. The mechanism test reveals that the digital economy significantly reduces the urban innovation gap， which is conducive to narrowing the economic gap between the center and peripheral cities. In addition， heterogeneity analysis shows that the greater the geographical distance between peripheral cities and the corresponding central city， the greater the role of digital economic development in narrowing the economic gap between them and the central city. Based on the research conclusions， policy recommendations are put forward such as accelerate the development of digital economy in peripheral cities， establish and improve the barrier-free sharing mechanism of regional digital infrastructure， and deepening the reform of regional digital factor market integration.

Key words： digital economy; spatial knowledge spillover; innovation gap; economic gap