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    基于新發(fā)展格局的中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平測度

    2023-10-16 08:21:16徐春光
    統(tǒng)計(jì)與決策 2023年18期
    關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)發(fā)展

    徐春光

    (1.河南大學(xué) 哲學(xué)與公共管理學(xué)院;2.河南開封科技傳媒學(xué)院 商學(xué)院,河南 開封 475004)

    0 引言

    構(gòu)建新發(fā)展格局,應(yīng)以暢通國內(nèi)經(jīng)濟(jì)要素循環(huán)流動為戰(zhàn)略基點(diǎn),以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素,構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化協(xié)同共進(jìn)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展新模式[1]。中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展不僅是適應(yīng)我國發(fā)展形勢、塑造國際合作優(yōu)勢和提升國際競爭力的必然要求,也是應(yīng)對國內(nèi)外錯(cuò)綜復(fù)雜環(huán)境變化的戰(zhàn)略舉措[2]。然而,在我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中,仍面臨著產(chǎn)業(yè)同質(zhì)化明顯、協(xié)同機(jī)制不健全等問題[3],導(dǎo)致其協(xié)同發(fā)展并未取得實(shí)質(zhì)性成果,一體化產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局尚未形成。在新發(fā)展格局構(gòu)建的關(guān)鍵時(shí)期,準(zhǔn)確把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展趨勢和集聚動向,科學(xué)識別地區(qū)發(fā)展?jié)摿Γ掷m(xù)打造產(chǎn)業(yè)發(fā)展新生態(tài),已成為當(dāng)前我國亟待解決的關(guān)鍵任務(wù)之一。

    目前,學(xué)術(shù)界關(guān)于產(chǎn)業(yè)協(xié)同已展開大量探討并取得豐碩研究成果。馬宗國和丁晨輝(2019)[4]基于“一帶一路”視角,研究發(fā)現(xiàn)政府政策、經(jīng)濟(jì)開放程度、區(qū)域發(fā)展差異均是制約高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新效率提升的關(guān)鍵因素。劉玉蓮和張崢(2019)[5]采用復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型對各子系統(tǒng)有序度和復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度進(jìn)行測度,發(fā)現(xiàn)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)協(xié)同度整體偏低。劉韜等(2021)[6]運(yùn)用超效率DEA方法對我國海洋高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新效率進(jìn)行測度,發(fā)現(xiàn)海洋高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新效率整體較低。陳紅川等(2022)[7]利用復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型測算我國及11 個(gè)省份高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的協(xié)同度,結(jié)果顯示研究期內(nèi)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的協(xié)同度整體偏低。

    雖然既有文獻(xiàn)從多個(gè)維度對新發(fā)展格局和產(chǎn)業(yè)協(xié)同展開了探討,但是以新發(fā)展格局構(gòu)建為背景的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)研究尚未引起重視,特別是新發(fā)展格局下關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的測度較為鮮見。鑒于此,本文以新發(fā)展格局作為研究背景,構(gòu)建中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系,并進(jìn)行區(qū)域比較;進(jìn)一步,利用探索性空間數(shù)據(jù)分析法,從時(shí)間、區(qū)域雙重維度分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的空間分布特征,以期為各地區(qū)加速推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展提供理論借鑒和實(shí)踐參考。

    1 研究設(shè)計(jì)

    1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

    國內(nèi)大循環(huán)在“雙循環(huán)”新發(fā)展格局中處于主體地位,是國際大循環(huán)的根本保證;國際大循環(huán)是國內(nèi)大循環(huán)的外延、補(bǔ)充,對于國內(nèi)大循環(huán)發(fā)揮引領(lǐng)和優(yōu)化作用。因此,應(yīng)立足“雙循環(huán)”背景,全面研判數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展特征?;诖?,本文遵循全面性及代表性原則,結(jié)合國家統(tǒng)計(jì)局公布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(2021)》產(chǎn)業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn),將數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)劃分為數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)、數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)和數(shù)字化效率提升業(yè)。進(jìn)一步借鑒相關(guān)研究[8—10],構(gòu)建涵蓋上述5個(gè)產(chǎn)業(yè)維度、30項(xiàng)具體指標(biāo)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系,如下頁表1所示。

    表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系

    1.2 研究方法

    (1)加入時(shí)間變量的熵權(quán)法。熵權(quán)法是根據(jù)指標(biāo)信息變化程度確定權(quán)重的一種客觀賦權(quán)方法。為使測度結(jié)果具有可比性,參照黎新伍和徐書彬(2020)[11]的研究成果,將時(shí)間變量引入熵權(quán)法,測算各指標(biāo)權(quán)重及研究期限內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平,具體步驟為:

    第一步,為消除各指標(biāo)量綱及數(shù)量級差異,使用極差法對所有測度指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理:

    其中,Xθij和X'θij分別表示第j項(xiàng)指標(biāo)在i省份第θ年的原始值和標(biāo)準(zhǔn)化值,Xjmax和Xjmin表示第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值和最小值。

    第二步,考慮到對數(shù)運(yùn)算需要底數(shù)大于0,對標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)進(jìn)行平移處理:

    第三步,測算第θ年第j項(xiàng)指標(biāo)下i省份指標(biāo)值的比重Pθij:

    其中,r和n分別為年份數(shù)量與省份數(shù)量。

    第四步,測算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值Ej:

    其中,k>0 且k=1/ln(r×n),Ej的取值范圍為[0 ,1]。

    第五步,確定第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重Wj:

    第六步,測算各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合得分Zθi:

    (2)探索性空間數(shù)據(jù)分析法。探索性空間數(shù)據(jù)分析是一種空間統(tǒng)計(jì)的基本研究方法,主要通過測算空間關(guān)聯(lián)度來分析觀測值在空間上的集聚性與異質(zhì)性,分為全局空間自相關(guān)分析與局部空間自相關(guān)分析[12]。全局空間自相關(guān)用于刻畫所有觀測值在研究范圍內(nèi)的平均關(guān)聯(lián)程度,具體計(jì)算公式如下:

    區(qū)別于全局空間自相關(guān),局部空間自相關(guān)能夠進(jìn)一步辨別觀測值因空間位置差異產(chǎn)生的不同空間關(guān)聯(lián)模式,一般用Local Moran's I 進(jìn)行度量。依據(jù)Local Moran's I,可將空間自相關(guān)模式分為“H-H”空間集聚型、“H-L”空間分異型、“L-H”空間分異型、“L-L”空間集聚型四種,具體測算過程如下:

    其中,Xi為地區(qū)觀測值,Wij表示空間權(quán)重。

    1.3 數(shù)據(jù)來源

    考慮到數(shù)據(jù)可獲取性,本文選取2010—2021 年中國30 個(gè)省份(不含西藏和港澳臺)的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本,對數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平進(jìn)行探究。各指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國金融年鑒》《中國經(jīng)濟(jì)普查年鑒》《中國信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)綜合實(shí)力研究報(bào)告》《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部官網(wǎng)、工業(yè)和信息化部官網(wǎng)和商務(wù)部官網(wǎng)。針對個(gè)別缺失數(shù)據(jù),利用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)齊。

    2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平測度及區(qū)域比較

    2.1 全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平

    2010—2021 年全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)得分見下頁表2。從表2可以看出,2010年以來,中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平波動上升,且增幅穩(wěn)定。全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)由2010 年的0.329 增加至2021 年的0.395,累計(jì)升高0.066。從5個(gè)分維度指數(shù)的得分情況來看,從高到低依次為數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字化效率提升業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)??梢姅?shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展水平較低。對此,各地區(qū)應(yīng)緊抓新發(fā)展格局構(gòu)建的良好機(jī)遇,充分發(fā)揮國內(nèi)規(guī)模市場優(yōu)勢和內(nèi)需潛力,運(yùn)用數(shù)據(jù)分析、智能化手段加速傳統(tǒng)產(chǎn)品向服務(wù)領(lǐng)域的延伸,進(jìn)一步釋放消費(fèi)潛力,提升數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平。在此基礎(chǔ)上,著手“鍛長板”,加大對5G技術(shù)商業(yè)化應(yīng)用的支持力度,深化5G技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢與商業(yè)應(yīng)用優(yōu)勢,為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展增添助益。從5個(gè)分維度指數(shù)的增幅來看,從大到小依次為數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字化效率提升業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字要素驅(qū)動業(yè),說明數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展水平顯著提升,數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)維度對數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的貢獻(xiàn)率較低。究其緣由,受制于統(tǒng)籌規(guī)劃不夠、協(xié)調(diào)機(jī)制不足等多項(xiàng)因素,我國數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)在關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、數(shù)字人才要素流通方面尚未形成清晰的協(xié)作框架,難以為數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展提供有力支撐。

    表2 2010—2021年全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)得分

    2.2 四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平及比較

    四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)得分見表3。觀察可知,四大區(qū)域數(shù)字產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平均呈現(xiàn)增長趨勢,東部、中部、西部、東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)分別從2010 年的0.408、0.318、0.281、0.365 增長至2021 年的0.446、0.345、0.305、0.388。從整體來看,我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平呈現(xiàn)“東高西低”的分布態(tài)勢。從增幅來看,東部地區(qū)增幅最大,西部地區(qū)次之,東北地區(qū)增幅最小。由此可知,東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平雖然始終高于中西部地區(qū),但是區(qū)域間差異正逐步縮小。細(xì)究其因,近幾年中西部地區(qū)深入推進(jìn)以大數(shù)據(jù)、智能化為引領(lǐng)的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,加快匯聚創(chuàng)新資源,不斷推動數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,協(xié)同推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,培育出大批新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài),持續(xù)提升當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平。

    表3 2010—2021年四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)

    四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展各分維度指數(shù)得分詳見表4。

    表4 四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展各分維度指數(shù)得分

    數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)協(xié)同發(fā)展的區(qū)域分布格局為東部地區(qū)>東北地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)。其中,東部地區(qū)的北京、廣東、上海等省份數(shù)字產(chǎn)品制造優(yōu)勢最為突出。原因可能是,廣東作為我國開放程度最高、經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)區(qū)域中的省份,憑借得天獨(dú)厚的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資源優(yōu)勢已成為中國制造業(yè)的“領(lǐng)跑者”。不僅如此,依托當(dāng)?shù)佚嫶蟮莫?dú)立軟件開發(fā)商數(shù)量,廣東數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展帶來全新機(jī)遇。西部地區(qū)在數(shù)字產(chǎn)品制造方面處于劣勢,可能是由于當(dāng)?shù)毓I(yè)化進(jìn)程和信息化發(fā)展水平相對滯后,特別是在研發(fā)數(shù)字化、生產(chǎn)數(shù)字化、管理數(shù)字化等方面與東部地區(qū)仍存在較大差距,嚴(yán)重制約數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)競爭力提升。

    數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展的區(qū)域分布格局為東部地區(qū)>東北地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)。究其原因,以廣東、北京、上海為代表的東部地區(qū)各省份依托信息通信產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展優(yōu)勢,有效發(fā)揮上游關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的帶動效應(yīng),持續(xù)深化下游數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的運(yùn)用,帶動區(qū)域數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展。例如,廣東ICT 產(chǎn)業(yè)全國領(lǐng)先、福建數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群飛速發(fā)展,均為當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字產(chǎn)品服務(wù)打造了數(shù)字藍(lán)海。相較而言,西部地區(qū)在數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)方面的表現(xiàn)較為落后。

    數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展的區(qū)域分布格局為東北地區(qū)>東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)。原因可能是,近年來,東北地區(qū)各省份加快打造數(shù)字強(qiáng)省、智能強(qiáng)省,推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,強(qiáng)化對工業(yè)軟件等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,持續(xù)帶動當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展。例如,黑龍江依托自主創(chuàng)新示范區(qū)等載體,通過部署人工智能、元宇宙、區(qū)塊鏈等重點(diǎn)項(xiàng)目,不斷加大數(shù)字技術(shù)應(yīng)用攻關(guān),推動科技成果即時(shí)轉(zhuǎn)化,培育壯大當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)。西部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新水平滯后,對數(shù)字技術(shù)需求相對較低,因而當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展較為緩慢。

    數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展的區(qū)域分布格局為東部地區(qū)>中部地區(qū)>東北地區(qū)>西部地區(qū)。原因可能是,東部地區(qū)創(chuàng)新能力較強(qiáng)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)完善,對算力需求比較旺盛,促使數(shù)據(jù)中心建設(shè)相對密集,利于加強(qiáng)數(shù)據(jù)、算力和能源間的協(xié)同聯(lián)動?;诖耍瑬|部地區(qū)對資金、人才、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等關(guān)鍵要素需求較大,可帶動當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展。而西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低,技術(shù)創(chuàng)新和資本積累能力較弱,以致信息網(wǎng)絡(luò)、通訊基礎(chǔ)設(shè)施相對滯后,不利于當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字要素驅(qū)動業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展。

    數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展的區(qū)域分布格局為東北地區(qū)>東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)。究其緣由,近年來,東北地區(qū)各產(chǎn)業(yè)持續(xù)鞏固轉(zhuǎn)型升級成效,深入推進(jìn)智能制造,全面促進(jìn)數(shù)字化效率提升業(yè)發(fā)展。就數(shù)字農(nóng)業(yè)而言,作為舉國聞名的“中國優(yōu)質(zhì)稻米之鄉(xiāng)”,黑龍江省五常市著力發(fā)展稻米產(chǎn)業(yè),不斷打造高標(biāo)準(zhǔn)國家現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園區(qū),并開展多項(xiàng)以數(shù)字技術(shù)為引領(lǐng)的智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)項(xiàng)目。借此,以項(xiàng)目驅(qū)動的形式不斷促進(jìn)當(dāng)?shù)毓芾矸?wù)便捷化、高效化,從而促進(jìn)數(shù)字化效率協(xié)同提升。反觀西部地區(qū),受制于從業(yè)人員網(wǎng)絡(luò)信息素養(yǎng)不高、信息技術(shù)應(yīng)用水平較低、新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)匱乏等多重障礙因素,當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字化效率協(xié)同提升進(jìn)程仍處于緩慢階段。

    2.3 各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平及比較

    2010—2021 年各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平具有顯著差異,其中得分最高的為北京(0.586),最低的為青海(0.283)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平排名前五的省份依次為北京、廣東、上海、浙江、貴州,其中大部分省份位于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),但核心驅(qū)動因素各不相同。北京主要表現(xiàn)在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)和數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)方面,如軟件開發(fā)人員研究生數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)域名數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)接入端口密度均躋身全國前列。廣東主要表現(xiàn)在數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)方面,如設(shè)備制造生產(chǎn)車間數(shù)量持續(xù)攀升。上海主要表現(xiàn)在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)方面,如互聯(lián)網(wǎng)接入總量、網(wǎng)絡(luò)零售總額。浙江主要表現(xiàn)在數(shù)字化效率提升業(yè)方面,例如國家智慧物流配送單位數(shù)量不斷增加。貴州主要表現(xiàn)在數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)方面,如移動電話基站密度、光纜線路密度增加。在薄弱環(huán)節(jié)方面,排名前五位的省份較為一致,均表現(xiàn)為數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平落后,原因在于總資產(chǎn)增長率不穩(wěn)定、互聯(lián)網(wǎng)用戶滿意度指數(shù)不均衡。數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平排名后五位的省份依次為青海、新疆、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古,均為經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后地區(qū),其驅(qū)動因素和薄弱環(huán)節(jié)差異較為明顯。驅(qū)動因素方面,青海、新疆的核心驅(qū)動因素均為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè),如互聯(lián)網(wǎng)接入總量、企業(yè)網(wǎng)站擁有量不斷攀升。甘肅、內(nèi)蒙古主要表現(xiàn)在數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)方面,如移動電話基站密度和光纜線路密度不斷提升。寧夏主要表現(xiàn)在數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)方面,如信息技術(shù)貢獻(xiàn)率日漸提升。不難發(fā)現(xiàn),排名后五位的省份在數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和數(shù)字化效率提升業(yè)方面表現(xiàn)均較差。主要體現(xiàn)為制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的融合不夠深入,缺乏對數(shù)字技術(shù)的主動運(yùn)用,尚未有效提升設(shè)備制造生產(chǎn)車間數(shù)量、國家智能制造試點(diǎn)數(shù)量,難以實(shí)現(xiàn)全面協(xié)同發(fā)展。

    3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平的空間分布特征

    3.1 全局空間自相關(guān)分析

    本文運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析法,測算2010—2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)的Moran's I 值,結(jié)果如表5所示。

    表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)的Moran's I 值

    (1)2010—2021 年,數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)的Moran's I 值為正,且呈現(xiàn)先上升后下降的態(tài)勢,整體在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。2010—2020 年,數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)的Moran's I 值持續(xù)上升,說明在該階段我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展具有顯著的空間集聚特征。2020—2021 年,數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)的Moran's I 值急速下降,最終跌落至考察期內(nèi)最低值(0.241)。原因在于,部分省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平急劇上升或下降,導(dǎo)致其脫離原有聚集區(qū)域,使得觀測值整體聚集程度呈現(xiàn)下降趨勢。

    (2)2010—2021 年,數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值整體呈現(xiàn)下降態(tài)勢,且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,主要是由于部分省份數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)發(fā)展規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。例如,四川、河南等省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展平穩(wěn)推進(jìn)、數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,不斷脫離低水平集聚區(qū)。

    (3)2010—2021 年,數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值整體呈現(xiàn)先上升后下降的態(tài)勢,且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,說明該時(shí)期我國數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展具有明顯空間集聚特征。2010—2016 年,數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值不斷提升,主要是由于浙江、廣東等省份數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,逐漸形成高水平集聚區(qū)。

    (4)2010—2021 年,數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值整體呈現(xiàn)上升態(tài)勢,但在2010—2020年未通過顯著性檢驗(yàn),說明在該階段數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展呈現(xiàn)空間隨機(jī)分布特征。2021年,Moran's I 值仍偏?。?.091),且在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,表明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展顯現(xiàn)較弱的空間集聚特征。

    (5)2010—2021 年,數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值整體呈現(xiàn)先上升后下降的態(tài)勢,且在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。2021年,數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值偏?。?.114),說明具有一定的空間集聚特征。

    (6)2010—2021 年,數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值整體呈現(xiàn)先下降后上升的態(tài)勢,且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,說明該階段我國數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)具有空間集聚特征。其中,2015—2021年,數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值持續(xù)上升,原因可能是山東、天津、河北等省份數(shù)字化效率顯著提升,形成大面積高水平集聚區(qū)域。

    3.2 局部空間自相關(guān)分析

    從全局空間自相關(guān)分析可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)和分維度指數(shù)具有不同程度的空間集聚特征。為更有效地識別各省份間數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的具體空間關(guān)聯(lián)性,本文對各指數(shù)的地域分布做進(jìn)一步說明,如表6所示??梢钥闯?,各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)和分維度指數(shù)的空間組織模式具體分為四類,分別是“H-H”空間集聚型、“L-H”空間分異型、“H-L”空間分異型和“L-L”空間集聚型。

    表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)空間關(guān)聯(lián)模式

    (1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)。2010—2020年屬于“H-H”“L-L”空間集聚型的省份均為7 個(gè)。2021年,屬于“H-H”“L-L”空間集聚型的省份數(shù)量均減少至6個(gè),主要是由于遼寧和甘肅分別脫離“H-H”和“L-L”類型。2010—2021年屬于“L-H”空間分異型的省份為6個(gè)。

    (2)數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)。2010—2021年始終屬于“H-H”空間集聚型的省份包括北京、廣東、浙江、遼寧、天津和吉林。黑龍江在2010—2015年屬于該類型;山東在2021 年屬于該類型。2010—2021 年,四川、貴州、廣西、云南、內(nèi)蒙古、湖南和江西始終屬于“L-L”空間集聚型。

    (3)數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)。2010—2021 年始終屬于“H-H”空間集聚型的省份為浙江、江蘇、山東、福建、安徽和湖南;江西于2016年加入該類型。2010—2021年屬于“L-L”空間集聚型的省份大致保持在4~5個(gè)。

    (4)數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)。2010—2021年長期屬于“H-H”空間集聚型的省份為浙江、江蘇、福建、廣東、上海、安徽和湖北;湖南于2017 年加入該類型。2010—2021年始終屬于“L-L”空間集聚型的省份為寧夏、重慶和四川;云南自2016年起指數(shù)獲得較大提升,轉(zhuǎn)變?yōu)椤癏-L”空間分異型。

    (5)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)屬于“H-H”空間集聚型的省份從2010 年的2 個(gè)增加至2021 年的4 個(gè),屬于“L-L”集聚型的省份從2010 年的4 個(gè)降低至2021 年的3個(gè);數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)“H-H”空間集聚類型的省份從2010年的3個(gè)增加至2021年的5個(gè),“L-L”空間集聚類型的省份由2010 年的4 個(gè)增加至2021 年的5 個(gè)。也就是說,數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)和數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的空間集聚特征均不明顯,但具有一定的增強(qiáng)趨勢。

    4 結(jié)論

    本文以新發(fā)展格局構(gòu)建為背景,對中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平進(jìn)行測度及區(qū)域比較,得出如下結(jié)論:(1)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平整體呈現(xiàn)上升趨勢,其中數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展最突出,數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展水平較低。(2)四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平均呈現(xiàn)上升趨勢,區(qū)域間差異逐漸減小。數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)整體呈現(xiàn)“東高西低”分布格局。(3)各省份間數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平具有顯著差異,其中經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平較高,經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平較低。(4)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字化效率提升業(yè)3 個(gè)分維度指數(shù)具有明顯空間集聚特征,主要表現(xiàn)為“H-H”和“L-L”兩種空間集聚模式。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)和數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)維度的空間集聚效應(yīng)較弱,但存在增強(qiáng)趨勢。

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