數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度的時(shí)空演變及驅(qū)動(dòng)因素
——數(shù)值測(cè)算與實(shí)證分析

鄧榮榮，張翱祥，陳 鳴

(南華大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理與法學(xué)學(xué)院，湖南 衡陽(yáng) 421001)

一、 引言

2020年4月9日，國(guó)務(wù)院公布了《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)》，明確提出“加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)，推進(jìn)數(shù)據(jù)要素配置模式探索，破除數(shù)據(jù)自由流動(dòng)的體制機(jī)制障礙，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)這一新型要素對(duì)其他要素效率的倍增作用”。隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能、5G通信等新興技術(shù)的迅猛發(fā)展，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)開(kāi)始飛速發(fā)展，并向企業(yè)生產(chǎn)和居民生活等各個(gè)領(lǐng)域融合滲透，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展正在經(jīng)歷著深刻變革。數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅通過(guò)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化促進(jìn)了自身占比的增加以及快速發(fā)展，而且通過(guò)技術(shù)賦能推動(dòng)了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化水平，實(shí)現(xiàn)資源的快速優(yōu)化配置與再生，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)以及各類要素利用效率的提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展已成為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求。中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r如何？數(shù)字經(jīng)濟(jì)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量是否實(shí)現(xiàn)了協(xié)調(diào)發(fā)展？如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的協(xié)同發(fā)展？上述問(wèn)題的研究，將對(duì)中國(guó)制定科學(xué)合理的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

二、 文獻(xiàn)綜述

“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”概念最早由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織于20世紀(jì)90年代提出，隨后經(jīng)歷了修改與完善。2016年，G20杭州峰會(huì)將數(shù)字經(jīng)濟(jì)定義為“以使用數(shù)字化的知識(shí)和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)”[1]。近年來(lái)，一些國(guó)內(nèi)學(xué)者在數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的議題中取得了豐富的理論研究成果。溫軍等[2]認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)從提升傳統(tǒng)要素質(zhì)量、加速資源配置效率與塑造數(shù)據(jù)要素新動(dòng)能三個(gè)方面，促進(jìn)了多個(gè)經(jīng)濟(jì)維度的高質(zhì)量轉(zhuǎn)型，并結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)，提出了“經(jīng)營(yíng)生態(tài)—數(shù)字賦能—高質(zhì)量發(fā)展”三位一體的理論分析框架。唐要家和唐春暉[3]認(rèn)為，數(shù)據(jù)要素主要是通過(guò)促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量決策、增進(jìn)市場(chǎng)有效性、提升多要素合成效率、驅(qū)動(dòng)高效率創(chuàng)新和實(shí)現(xiàn)良好公共治理來(lái)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)。荊文君和孫寶文[4]從微觀和宏觀兩個(gè)層面探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系，認(rèn)為在微觀層面，互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信等新興技術(shù)可以形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)及長(zhǎng)尾效應(yīng)，能夠更好地匹配供需，提高經(jīng)濟(jì)的均衡水平；在宏觀層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)新的投入要素、新的資源配置效率和新的全要素生產(chǎn)率三條路徑促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。周清香和何愛(ài)平[5]以馬克思生產(chǎn)力理論為邏輯起點(diǎn)，闡釋了發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是黃河流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì)，從效率提升、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和生產(chǎn)方式變革視角深入挖掘數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的理論機(jī)理。

囿于前期數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和測(cè)度方法的限制，有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的實(shí)證研究較少，近年來(lái)的文獻(xiàn)主要集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新的影響以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身的時(shí)空演變和影響因素等方面。(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，張勛等[6]研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)的數(shù)字金融在落后地區(qū)的發(fā)展速度更快，而且顯著提升了家庭收入，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促進(jìn)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的包容性增長(zhǎng)。姚志毅和張揚(yáng)[7]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)周期性波動(dòng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)的融合主要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)零售提高電商營(yíng)業(yè)收入，吸納就業(yè)人員來(lái)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。(2)科技創(chuàng)新方面，溫珺等[8]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促進(jìn)了創(chuàng)新能力的提升，但其潛力尚未充分發(fā)揮。熊勵(lì)和蔡雪蓮[9]基于Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，以長(zhǎng)三角城市為樣本，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能有效推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的作用更為顯著。(3)時(shí)空演變方面，王彬燕等[1]對(duì)2016年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間分布特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間分異明顯，呈現(xiàn)出自東向西梯度遞減的特征，城市群是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展高地。楊路明和陳麗萍[10]對(duì)南亞國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空差異性和空間格局進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，南亞地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)整體處于落后階段，各國(guó)呈現(xiàn)出較大差異且未發(fā)生空間集聚效應(yīng)，近十年未發(fā)生明顯的格局演變。

經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量的各種表現(xiàn)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響。張夏恒[11]基于企業(yè)的視角分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素，認(rèn)為生產(chǎn)率的提升是驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素。鐘業(yè)喜和毛煒圣[12]研究發(fā)現(xiàn)，城市等級(jí)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)顯著提高了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。張雪玲和陳芳[13]研究發(fā)現(xiàn)，結(jié)構(gòu)優(yōu)化、社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)效率均對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有有利影響，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、信息技術(shù)進(jìn)步等因素與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量提升存在較高的正向關(guān)聯(lián)關(guān)系。此外，有關(guān)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量時(shí)空演變的研究也較為豐富。汪俠和徐曉紅[14]對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)質(zhì)量、效率變化、技術(shù)變化的時(shí)空演變規(guī)律和區(qū)域差距進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)江上、中、下游地區(qū)的經(jīng)濟(jì)質(zhì)量都有所上升，且在空間上呈現(xiàn)“下游>上游>中游”的分布特征。孫藝璇等[15]測(cè)算并分析了中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率的時(shí)空演變特征，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率整體呈上升態(tài)勢(shì)，在空間上大致由東部沿海向中西部遞減。

綜上所述，現(xiàn)有的有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的研究為本文提供了良好的借鑒。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展方面：第一，內(nèi)嵌于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以對(duì)海量高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索、整合和分析，從而促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量決策、增進(jìn)市場(chǎng)有效性，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)企業(yè)高效率創(chuàng)新和實(shí)現(xiàn)良好的市場(chǎng)治理，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)；第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)提升傳統(tǒng)要素質(zhì)量、加速資源配置效率與塑造新的數(shù)據(jù)要素促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，同時(shí)數(shù)字平臺(tái)的應(yīng)用能夠更好地匹配供需，提高經(jīng)濟(jì)的均衡水平，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)方面：第一，企業(yè)生產(chǎn)率的提升可以為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供良好的基礎(chǔ)條件，企業(yè)產(chǎn)值的增加可以為企業(yè)研發(fā)活動(dòng)提供充足的資金，從而提升數(shù)字技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用水平，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展；第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要表征，隨著第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，城市內(nèi)部服務(wù)功能日趨虛擬化，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造了良好的外部條件，同時(shí)，新型基礎(chǔ)設(shè)施的日益完善，也為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

因此，本文認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量之間存在相互影響、協(xié)調(diào)發(fā)展的耦合關(guān)系，并聚焦中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的演進(jìn)及其潛在的耦合關(guān)系，揭示我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和經(jīng)濟(jì)質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)狀，為促進(jìn)兩者的協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考依據(jù)。本文可能的邊際貢獻(xiàn)有：第一，在對(duì)現(xiàn)有相關(guān)研究進(jìn)行拓展的基礎(chǔ)上構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系，可實(shí)現(xiàn)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)數(shù)值縱向?qū)Ρ龋坏诙?，以往的研究集中于?duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)或經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展某一方面的測(cè)度和時(shí)空分析，本文在測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的基礎(chǔ)上，計(jì)算兩者的耦合度并分析其時(shí)空演變，豐富了此類問(wèn)題的研究；第三，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度的驅(qū)動(dòng)因素，有助于促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)的有效決策。

三、 研究方法

(一) 指標(biāo)體系

為了測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，國(guó)內(nèi)外組織機(jī)構(gòu)和學(xué)者采用了不同的指標(biāo)體系和核算方法。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)算方法一般可以分為兩類：一類為直接法，即在明確界定數(shù)字經(jīng)濟(jì)范圍的基礎(chǔ)上，測(cè)算出一定區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模體量[16]，例如，中國(guó)信息通信研究院(DEI)在《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(shū)(2020)》中核算出我國(guó)2019年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模為35.8億元，占GDP比重為36.2%；另一類為對(duì)比法，即通過(guò)設(shè)定多維指標(biāo)體系，評(píng)估各區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)并進(jìn)行排序比較，例如，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)在《2017年數(shù)字經(jīng)濟(jì)展望報(bào)告》中，從智能化基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新能力、賦權(quán)社會(huì)以及ICT促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與增加就業(yè)崗位四個(gè)方面衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。直接法可以有效測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展體量，但操作性較差，在現(xiàn)有的宏觀統(tǒng)計(jì)體系下，很難評(píng)估出數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透?jìng)鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)所產(chǎn)生的增加值，測(cè)算較為困難，因此，本文采用對(duì)比法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，參照上述分析建立如表1所示的指標(biāo)體系，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分解為數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字應(yīng)用和數(shù)字創(chuàng)新3個(gè)一級(jí)指標(biāo)，進(jìn)而分解為15個(gè)二級(jí)指標(biāo)，并基于熵權(quán)法對(duì)我國(guó)30個(gè)省市(不包括西藏)的數(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)展水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的指標(biāo)體系

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量不是一個(gè)單一的概念，它是由一系列經(jīng)濟(jì)因素構(gòu)成的。由于本文的研究重點(diǎn)并不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的準(zhǔn)確計(jì)算，而是對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量做一個(gè)基本的判斷，因此，本文參考鈔小靜和任保平[17]關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量指標(biāo)體系的構(gòu)建方法，從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率和結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)定性、福利成果分配、資源環(huán)境代價(jià)四個(gè)方面測(cè)度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。如表1所示，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率方面，用全要素生產(chǎn)率來(lái)表示，投入端采用城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)和固定資產(chǎn)投資存量作為勞動(dòng)力和資本投入，在產(chǎn)出端設(shè)置為實(shí)際GDP(以2013年為基期平減獲得)，并采用超效率SBM模型計(jì)算全要素生產(chǎn)率。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)結(jié)構(gòu)方面，采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化兩種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的內(nèi)涵來(lái)表示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指的是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)的耦合程度，本文采用干春暉等[18]的做法，采用泰爾指數(shù)的倒數(shù)表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的程度，表現(xiàn)為三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比由“一二三”到“三二一”排序的演化。本文借鑒付凌暉[19]的做法，采用余弦法計(jì)算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)定性方面，采用通貨膨脹率和失業(yè)率兩個(gè)負(fù)向指標(biāo)來(lái)表示，物價(jià)上漲幅度越低、失業(yè)人口占比越低，表明經(jīng)濟(jì)社會(huì)越穩(wěn)定。在福利成果分配方面，采用正向指標(biāo)人均GDP和負(fù)向指標(biāo)城鄉(xiāng)收入差距表示。在資源環(huán)境方面，采用單位能源消耗和平均PM2.5濃度兩個(gè)負(fù)向指標(biāo)表示，由于一次能源消耗量數(shù)據(jù)有所缺失，因此，采用用電量與實(shí)際GDP的占比來(lái)表示單位能源消耗。上述二級(jí)指標(biāo)涉及的原始數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，平均PM2.5濃度數(shù)據(jù)來(lái)自加拿大達(dá)爾豪斯大學(xué)大氣成分分析組(ACAG)發(fā)布的地表PM2.5濃度數(shù)據(jù)。

由于熵權(quán)法為常用測(cè)算方法，因此，本文對(duì)其計(jì)算過(guò)程不再贅述。經(jīng)計(jì)算得出的各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重如表1第5列所示。

(二) 耦合度模型

借鑒逯進(jìn)和周惠民[20]的研究，首先計(jì)算系統(tǒng)發(fā)展度，假設(shè)發(fā)展度函數(shù)具有嚴(yán)格的擬凹性以及規(guī)模報(bào)酬不變性，發(fā)展度函數(shù)遵循Cobb-Douglas形式，具體如下：

(1)

(1)式中，X1、X2分別是歸一化后的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，λ是外生變量，α、1-α體現(xiàn)了兩者系統(tǒng)中的重要性程度。

圖1中的曲線為發(fā)展度函數(shù)曲線，同一曲線上各點(diǎn)所表示的發(fā)展度相同，3條曲線表示不同的發(fā)展度，其關(guān)系為T1>T2>T3。

圖1 耦合度

借鑒逯進(jìn)和周惠民[20]的研究，采用偏離系數(shù)表現(xiàn)兩個(gè)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)好壞，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算協(xié)調(diào)度。偏離系數(shù)和協(xié)調(diào)度的公式為：

Cv=2(1-C)

(2)

(3)

其中，C為協(xié)調(diào)度，當(dāng)偏離系數(shù)Cv=0時(shí)，C=1且X1=X2，體現(xiàn)在圖1中，則該地區(qū)的坐標(biāo)點(diǎn)位于從原點(diǎn)出發(fā)的45°線上；若X1>X2或X1

根據(jù)以上分析，協(xié)調(diào)度C可以量化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的協(xié)調(diào)水平，但并未考慮兩者的發(fā)展水平。發(fā)展度T雖然可以度量?jī)烧叩陌l(fā)展水平，但并不能衡量?jī)烧叩膮f(xié)調(diào)情況。例如，在圖1中，A、B兩點(diǎn)的協(xié)調(diào)度相同，但B地區(qū)發(fā)展水平低于A地區(qū)，為低發(fā)展水平的協(xié)調(diào)；而B(niǎo)、C、D三點(diǎn)的發(fā)展水平相同，但協(xié)調(diào)度存在差異，其協(xié)調(diào)度關(guān)系為B>C>D，因此，僅考慮發(fā)展水平或協(xié)調(diào)度并不夠，本文進(jìn)一步采用耦合度這一指標(biāo)度量發(fā)展水平和協(xié)調(diào)度的綜合水平，耦合度公式如下：

(4)

不同的耦合度對(duì)應(yīng)著不同的耦合類型，具體如表2所示。

表2 耦合度等級(jí)劃分

(三) 空間計(jì)量模型

已有的研究表明，數(shù)字經(jīng)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量存在空間自相關(guān)性[21-25]，忽略變量的空間集聚特征將會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)計(jì)量分析結(jié)果的偏誤[26]。構(gòu)建合理的空間計(jì)量模型是研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度影響因素的關(guān)鍵，據(jù)此，本文構(gòu)建了以下空間面板計(jì)量模型：

(5)

(5)式中，i代表省份，t代表年份，D代表耦合度，C為一系列影響因素，u代表個(gè)體效應(yīng)，v代表時(shí)間效應(yīng)，μ代表誤差項(xiàng)，W為基于鄰接標(biāo)準(zhǔn)建立的空間權(quán)重矩陣，α、β為待估系數(shù)，ρ為空間自相關(guān)系數(shù)，λ為誤差項(xiàng)的空間自相關(guān)系數(shù)。若λ為0，則該模型為空間杜賓模型(SDM)；若λ、β2均為0，則該模型為空間滯后模型(SLM)；若ρ、β2均為0，則該模型為空間誤差模型(SEM)。本文將通過(guò)LM檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)確定采用何種空間計(jì)量模型。

參考以往的文獻(xiàn)[27-30]，綜合考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響因素，本文選擇以下變量作為解釋變量：(1)人均GDP，采用實(shí)際GDP與年末總?cè)丝诘谋戎当硎荆?013年為基期，采用GDP指數(shù)對(duì)各年度名義GDP進(jìn)行平減處理，得到實(shí)際GDP；(2)社會(huì)消費(fèi)，采用實(shí)際社會(huì)消費(fèi)總額的對(duì)數(shù)表示，以2013年為基期，采用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)各年度社會(huì)消費(fèi)總額進(jìn)行平減處理；(3)固定資產(chǎn)投資，采用實(shí)際固定資產(chǎn)投資的對(duì)數(shù)表示，以2013年為基期，采用固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)各年度的固定資產(chǎn)投資額進(jìn)行平減處理；(4)政府干預(yù)，采用財(cái)政支出占地區(qū)名義GDP的比重表示；(5)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，采用第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)名義GDP的比重表示；(6)人力資本，采用每千人中大學(xué)生在校人數(shù)表示；(7)技術(shù)水平，采用城市專利申請(qǐng)數(shù)量的對(duì)數(shù)表示；(8)城鎮(zhèn)化率，采用非農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎乇硎荆?9)外商投資，采用外商投資額占地區(qū)名義GDP的比重表示。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示。原始數(shù)據(jù)均來(lái)自2014—2020年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，鑒于數(shù)據(jù)的可得性和連續(xù)性，本文的研究樣本不包括西藏自治區(qū)和港澳臺(tái)地區(qū)。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

四、 實(shí)證結(jié)果

(一) 省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的測(cè)度結(jié)果

采用熵權(quán)法測(cè)算出2013—2019年中國(guó)30個(gè)省(市、自治區(qū))的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用自然斷點(diǎn)分級(jí)法將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平由高到低分為五個(gè)等級(jí)，如表4所示。在2013年，處在第二等級(jí)的有粵、蘇、浙3個(gè)省份；處在第三等級(jí)的有魯、京、滬3個(gè)省市；處在第四等級(jí)的有遼、冀、豫、皖、湘、鄂、川、閩共8個(gè)省份；而新、寧、青、甘、陜、晉、內(nèi)蒙古、津、黑、吉、渝、云、黔、桂、贛、瓊共16個(gè)省(市、自治區(qū))處在較低的第五等級(jí)?？偟膩?lái)看，東部地區(qū)省份發(fā)展水平最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低。到2019年，基本的空間格局發(fā)生了一些變化，粵上升到第一等級(jí)；魯上升到第二等級(jí)；冀、豫、皖、湘、鄂、川、閩7省上升到第三等級(jí)；云、桂、陜、津、渝、贛6個(gè)省市上升到第四等級(jí)，呈現(xiàn)追趕態(tài)勢(shì)?？偟膩?lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)集中在環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)以及泛珠三角地區(qū)，呈現(xiàn)由東部沿海向西部?jī)?nèi)陸逐級(jí)遞減的空間分布特征。

表4 中國(guó)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空分異

采用熵權(quán)法測(cè)算2013—2019年中國(guó)30個(gè)省(市、自治區(qū))的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，采用自然斷點(diǎn)分級(jí)法由高到低將其分為5個(gè)等級(jí)，如表5所示。2013年，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量較高并處在第一等級(jí)的有京、滬兩市，處在第三等級(jí)的有津、魯、蘇、浙、粵、陜共6個(gè)省市，處在第四等級(jí)的有渝、遼、黑、吉、冀、閩、贛、新、瓊共9個(gè)省份，而其他省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量較低，處在第五等級(jí)。到2019年，遼、魯、蘇、浙、粵上升為第二等級(jí)，新、黑、冀、津、渝、閩6個(gè)省市上升為第三等級(jí)，青、寧、內(nèi)蒙古、川、晉、豫、皖、鄂、湘、贛10個(gè)省(市、自治區(qū))上升為第四等級(jí)。總的來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量呈現(xiàn)東部高于西部的分布特征，其時(shí)序演化呈第二等級(jí)增多，第四和第五等級(jí)縮減的趨勢(shì)。初步來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的空間分布與數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的空間分布高度相似，可能存在一定的相關(guān)關(guān)系。

表5 中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的時(shí)空分異

(二) 省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度的時(shí)空分異

基于耦合度模型計(jì)算2013—2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度。各省平均耦合度的時(shí)序演變?nèi)鐖D2所示，由圖2可以看出，從2013年到2019年，耦合度逐年勻速遞增，由0.247增加到0.375，耦合等級(jí)為中度失調(diào)衰退，該現(xiàn)象出現(xiàn)的原因可能是，東南沿海地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平遠(yuǎn)高于西部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距較大，且西部地區(qū)省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后。如表6所示，2013年，蘇、粵兩省耦合度較高，處在良好協(xié)調(diào)發(fā)展的等級(jí)，魯、浙兩省緊隨其后，處在基本協(xié)調(diào)發(fā)展等級(jí)，遼、京、滬、豫、川、湘、鄂、皖、閩9省市處在輕度失調(diào)衰退的階段，而新、青、寧、黔、瓊5個(gè)省份處在嚴(yán)重失調(diào)衰退的階段，其他省市均處在中度失調(diào)衰退的階段，這一階段我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展剛剛起步，且首次實(shí)施空氣污染治理等環(huán)境規(guī)制舉措，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量相對(duì)較低，除東部沿海的大部分省市外，大部分省市發(fā)展程度較低，處在失調(diào)衰退的階段。到2015年，浙江上升為良好協(xié)調(diào)發(fā)展，北京脫離失調(diào)衰退上升為基本協(xié)調(diào)發(fā)展，貴州耦合度有所上升，上升為中度失調(diào)衰退。到2017年，京、魯兩省市上升為良好協(xié)調(diào)發(fā)展，上海上升為基本協(xié)調(diào)發(fā)展。到2019年，廣東上升為優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)發(fā)展，上海上升為良好協(xié)調(diào)發(fā)展，四川上升為基本協(xié)調(diào)發(fā)展，陜、渝、贛3省市上升為輕度失調(diào)衰退。從區(qū)域板塊來(lái)看，東部地區(qū)的北京、山東、長(zhǎng)三角地區(qū)、珠三角地區(qū)為協(xié)調(diào)發(fā)展一級(jí)區(qū)，其領(lǐng)先地位十分顯著且較為穩(wěn)定；中部地區(qū)，長(zhǎng)江中游地區(qū)以及中原腹地河南形成了協(xié)調(diào)發(fā)展次級(jí)區(qū)，發(fā)展態(tài)勢(shì)較強(qiáng)勁；西部地區(qū)，四川和重慶形成了協(xié)調(diào)發(fā)展次級(jí)區(qū)，其余單元較落后；東北地區(qū)的遼寧為協(xié)調(diào)發(fā)展次級(jí)區(qū)。耦合度較高的省市由東部沿海向內(nèi)陸延伸，呈現(xiàn)“T”型分布格局。

圖2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度時(shí)序演變

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度的時(shí)空分異

根據(jù)上文分析可知，中國(guó)大部分省份的耦合度仍處在失調(diào)衰退的階段，各省份的協(xié)調(diào)發(fā)展短板是什么？如何補(bǔ)齊短板、發(fā)揮優(yōu)勢(shì)？這需要我們進(jìn)行進(jìn)一步的討論，根據(jù)發(fā)展度模型和協(xié)調(diào)度模型計(jì)算所有省份的平均發(fā)展度和平均協(xié)調(diào)度，表示為圖3中的曲線和射線。根據(jù)各省的年平均發(fā)展度和平均協(xié)調(diào)度將省份類型分為：A型，發(fā)展度和協(xié)調(diào)度雙高；B型，發(fā)展度較高但協(xié)調(diào)度較低；C型，發(fā)展度和協(xié)調(diào)度雙低；D型，發(fā)展度較低但協(xié)調(diào)度較高。

圖3 耦合類型分區(qū)

根據(jù)四種類型的定義對(duì)省份進(jìn)行分類，如圖3所示。A型省份有粵、蘇、浙、魯，這些省份都位于東部沿海經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，數(shù)字經(jīng)濟(jì)體量較大且數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化趨勢(shì)均領(lǐng)先于內(nèi)陸地區(qū)，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量較高，為中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的標(biāo)桿。可以看到，雖然廣東的發(fā)展水平明顯高于江蘇，但是江蘇的協(xié)調(diào)度比廣東高。B型，進(jìn)一步分B1和B2兩種類型來(lái)區(qū)分發(fā)展失調(diào)的短板，B2類型的有京、滬兩市，雖然兩個(gè)直轄市的發(fā)展度非常高，但是協(xié)調(diào)度較低，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的提升領(lǐng)先于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這可能是由于區(qū)域面積較小、數(shù)字經(jīng)濟(jì)體量較小所致，數(shù)字經(jīng)濟(jì)促經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的潛力未完全釋放。C型，同樣分為C1和C2兩種類型，C2類型的典型省份有桂、晉、吉、贛、內(nèi)蒙古、瓊、黑、渝、遼、閩、冀等省(自治區(qū))，這些省(自治區(qū))的發(fā)展度和協(xié)調(diào)度都低，閩、冀、渝、遼、津等省市主要是由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低所致，而其他省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都較低。D型的典型省份有川、鄂、豫、皖、湘、黔，這些省份的協(xié)調(diào)度非常高，但是發(fā)展度較低，主要位于中部地區(qū)和西部地區(qū)。近年來(lái)，這些省份積極承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量顯著落后于東部地區(qū)，且產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度較低，需要通過(guò)政府支持促進(jìn)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，通過(guò)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化增加數(shù)字經(jīng)濟(jì)體量，通過(guò)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的滲透，提高生產(chǎn)效率。

(三) 驅(qū)動(dòng)因素分析

1. 空間計(jì)量模型回歸結(jié)果

在進(jìn)行空間計(jì)量分析前，需要對(duì)耦合度的空間相關(guān)性進(jìn)行分析，分析空間相關(guān)性常用的方法主要有Moran’s I指數(shù)、Geary’C指數(shù)、局部G*統(tǒng)計(jì)量等。其中，Moran’s I指數(shù)的可靠性已得到普遍認(rèn)可并被廣泛應(yīng)用于空間計(jì)量的研究，因此，本研究運(yùn)用Moran’s I指數(shù)對(duì)耦合度的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果如表7所示，可以看到所有年份的Moran’s I指數(shù)均為正，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明各省的耦合度存在正向的空間自相關(guān)，具有顯著的空間相關(guān)性，若采用傳統(tǒng)的線性回歸方程將導(dǎo)致回歸結(jié)果的偏誤，應(yīng)采用空間計(jì)量模型分析耦合度的驅(qū)動(dòng)因素。

表7 耦合度的Moran’s I指數(shù)

空間計(jì)量模型的回歸結(jié)果如表8所示，首先參考Elhorst[31]的檢驗(yàn)思路，對(duì)空間計(jì)量模型進(jìn)行選擇，SLM和SEM的LM檢驗(yàn)(拉格朗日乘子檢驗(yàn))和穩(wěn)健的LM檢驗(yàn)均拒絕了被解釋變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在空間自相關(guān)的原假設(shè)，采用SLM或SEM都是合理的；LR檢驗(yàn)(似然比檢驗(yàn))和Wald檢驗(yàn)(瓦爾德檢驗(yàn))的結(jié)果均拒絕了SDM模型可以退化為SLM或SEM的原假設(shè)，因此，后文主要對(duì)SDM模型的回歸結(jié)果進(jìn)行解釋。除此之外，進(jìn)一步的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果(統(tǒng)計(jì)量為39.85，p=0.000)表明，固定效應(yīng)模型要優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型，因此，本文在進(jìn)行空間計(jì)量模型的估計(jì)時(shí)，均控制了省份個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)。

表8 空間計(jì)量模型的回歸結(jié)果

SDM模型的回歸結(jié)果如表8所示，由表可以看出，人均GDP、固定資產(chǎn)投資、人力資本、技術(shù)水平、外商直接投資的系數(shù)均對(duì)耦合度產(chǎn)生了正向影響，而政府干預(yù)對(duì)耦合度產(chǎn)生了負(fù)向的影響，其他因素并不顯著。其中，人均GDP的系數(shù)在1%的水平上顯著，隨著人均收入的提升，居民借互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)會(huì)也會(huì)增加，刺激了平臺(tái)消費(fèi)，帶動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，同時(shí)社會(huì)福利、生態(tài)環(huán)境等方面也會(huì)改善，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的提升。固定資產(chǎn)投資的系數(shù)也在1%的水平上顯著，說(shuō)明投資仍是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。技術(shù)水平的系數(shù)也在1%的水平上顯著，說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字技術(shù)的迭代更新有助于提高全要素生產(chǎn)率，提高經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。外商投資的系數(shù)在5%的水平上顯著，說(shuō)明目前外商投資的引進(jìn)帶來(lái)了先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)和數(shù)字管理經(jīng)驗(yàn)，產(chǎn)生了積極的溢出效應(yīng)，促進(jìn)了國(guó)內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度的提升。政府干預(yù)的系數(shù)為負(fù)，原因可能是，政府對(duì)數(shù)字平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)不利于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，對(duì)耦合度產(chǎn)生了不利影響。從空間溢出的視角來(lái)看，周邊地區(qū)人均GDP和固定資產(chǎn)投資的增加對(duì)本地區(qū)耦合度產(chǎn)生了正向影響，這表明區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提升有助于整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的協(xié)調(diào)發(fā)展，而周邊地區(qū)技術(shù)水平的提升可能對(duì)本地區(qū)的耦合度產(chǎn)生了負(fù)向影響，這表明各地區(qū)技術(shù)水平的差距仍是導(dǎo)致區(qū)域發(fā)展不平衡的主要原因，在此背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的耦合度也會(huì)受到消極影響。

2. 異質(zhì)性分析

中國(guó)幅員遼闊，各地區(qū)自然條件和經(jīng)濟(jì)條件有較大的差異，區(qū)域發(fā)展不平衡，在此背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度的驅(qū)動(dòng)因素也會(huì)有所不同，鑒于此，本文進(jìn)行了區(qū)域異質(zhì)性分析，將全國(guó)劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)，分別進(jìn)行SDM模型的估計(jì)，結(jié)果如表9所示。可以看到，東部地區(qū)耦合度的主要驅(qū)動(dòng)因素有社會(huì)消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資和外商投資。首先，東部地區(qū)是我國(guó)人口密度最高的地區(qū)，居民消費(fèi)的增加可以帶動(dòng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從而促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，緩解了信息不對(duì)稱，提升了供需兩端的耦合程度，提高了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量；其次，固定資產(chǎn)投資的增加，能夠完善數(shù)字基礎(chǔ)社會(huì)建設(shè)，夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根基；最后，東部沿海地區(qū)更易接受外商投資，吸收國(guó)外先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，有利于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的協(xié)調(diào)發(fā)展。中部地區(qū)和西部地區(qū)耦合度的驅(qū)動(dòng)因素較為一致，主要有人均GDP、固定資產(chǎn)投資、技術(shù)水平、城鎮(zhèn)化水平等。這表明中西部目前的主要任務(wù)為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、增加固定資產(chǎn)投資、提高技術(shù)水平和城市化率，在經(jīng)濟(jì)質(zhì)量提升的同時(shí)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。除此之外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明當(dāng)前中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第二產(chǎn)業(yè)為主，較為單一，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)程緩慢，需要進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

表9 異質(zhì)性分析結(jié)果

五、 結(jié)論與政策建議

近十年來(lái)，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的趨勢(shì)日益顯著。本文探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量間的耦合關(guān)系，得出了以下結(jié)論：

第一，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在2013—2019年間迅速發(fā)展，從空間分布來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)集中在環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)以及泛珠三角地區(qū)，呈現(xiàn)由東部沿海向中西部?jī)?nèi)陸逐級(jí)遞減的空間分布特征。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，且省份之間的差距逐步縮小，在空間分布上呈現(xiàn)由東部向中西部梯度遞減的分布特征。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度呈勻速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，從區(qū)域板塊來(lái)看，東部地區(qū)的北京、山東、長(zhǎng)三角地區(qū)、珠三角地區(qū)為協(xié)調(diào)發(fā)展一級(jí)區(qū)，其領(lǐng)先地位十分顯著且較為穩(wěn)定；中部地區(qū)，長(zhǎng)江中游地區(qū)以及中原腹地河南形成了協(xié)調(diào)發(fā)展次級(jí)區(qū)，發(fā)展態(tài)勢(shì)較強(qiáng)勁；西部地區(qū)，四川和重慶形成了協(xié)調(diào)發(fā)展次級(jí)區(qū)，其余單元較落后；東北地區(qū)的遼寧為協(xié)調(diào)發(fā)展次級(jí)區(qū)。耦合度較高的省市由東部沿海向內(nèi)陸延伸，呈現(xiàn)“T”型分布格局。

第三，我國(guó)大部分省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量提升領(lǐng)先于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍是促進(jìn)地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展的短板，內(nèi)陸省市的發(fā)展度普遍較低，且部分為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量雙低的省份，需要地方政府采取措施激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Γ?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量耦合度的主要影響因素有人均GDP、固定資產(chǎn)投資、人力資本、技術(shù)水平、外商直接投資，且影響因素存在異質(zhì)性。東部地區(qū)耦合度的主要驅(qū)動(dòng)因素有社會(huì)消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資和外商投資，中部地區(qū)和西部地區(qū)耦合度的驅(qū)動(dòng)因素主要有人均GDP、固定資產(chǎn)投資、技術(shù)水平、城鎮(zhèn)化水平等。

根據(jù)所得結(jié)論，本文提出如下政策建議：第一，創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。加強(qiáng)基礎(chǔ)性、前瞻性的數(shù)字技術(shù)研發(fā)，在此基礎(chǔ)上支持顛覆性技術(shù)創(chuàng)新，引導(dǎo)核心技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)、戰(zhàn)略性技術(shù)的創(chuàng)新[32]。培育發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，同時(shí)促進(jìn)新興技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)合，建立先進(jìn)制造業(yè)集群，以數(shù)字技術(shù)暢通農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道，實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助推經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[33-35]。第二，加快數(shù)字市場(chǎng)體系建設(shè)，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素的安全流通和有效利用，完善法律法規(guī)和市場(chǎng)規(guī)則，推動(dòng)完善數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)，以數(shù)據(jù)的流動(dòng)促進(jìn)各類生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率的提升，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。第三，沿海省域應(yīng)繼續(xù)依靠有利的基礎(chǔ)條件促進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)發(fā)展戰(zhàn)略背景下，參與國(guó)際數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用與合作，加強(qiáng)與G20、金磚國(guó)家、RCEP國(guó)家的合作，建立多邊論壇、多邊機(jī)制，推廣數(shù)字技術(shù)、數(shù)字產(chǎn)品、數(shù)字服務(wù)等，預(yù)防產(chǎn)業(yè)外移，留住產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)和核心企業(yè)。在國(guó)內(nèi)，促進(jìn)與內(nèi)陸區(qū)域的對(duì)話合作，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)交流，建立跨省數(shù)字合作機(jī)制和數(shù)字產(chǎn)品展銷平臺(tái)，挖掘國(guó)內(nèi)巨大的內(nèi)需潛力，促進(jìn)電子商務(wù)業(yè)發(fā)展。中西部省域應(yīng)積極引進(jìn)新型數(shù)字技術(shù)，完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，依靠智慧物流網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)工業(yè)產(chǎn)品銷售，打造數(shù)字產(chǎn)業(yè)新生態(tài)。