中國(guó)省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度、非平衡性與動(dòng)態(tài)演進(jìn)

李 棟，張映芹，李開源

（1.陜西師范大學(xué) 國(guó)際商學(xué)院，西安 710119；2.西安財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院，西安 710100）

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和數(shù)字技術(shù)的突破，大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)加速創(chuàng)新，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為最具活力、發(fā)展?jié)摿?、輻射力的?guó)民經(jīng)濟(jì)新形態(tài)和增長(zhǎng)極。數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)作為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的先導(dǎo)性、基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，已成為構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的重要抓手?？臻g經(jīng)濟(jì)集聚是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)最突出的地理特征，生產(chǎn)廠商追求規(guī)模報(bào)酬遞增，由價(jià)格機(jī)制引發(fā)的金融外部性和知識(shí)外溢機(jī)制主導(dǎo)的技術(shù)外部性，會(huì)在地理空間上自發(fā)集聚，形成產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象。厘清我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)狀、演變歷程及區(qū)域差異，對(duì)于各省市層面、國(guó)家層面更準(zhǔn)確地制定相應(yīng)發(fā)展政策，更全面地釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)潛力有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前與數(shù)字產(chǎn)業(yè)及其集聚效應(yīng)相關(guān)的研究可分為兩個(gè)方面。一是數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模核算方面，多數(shù)研究在界定數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵、范圍的基礎(chǔ)上，利用生產(chǎn)法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的增加值規(guī)模進(jìn)行了測(cè)算[1—3]。部分學(xué)者基于《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》細(xì)致測(cè)算了全國(guó)層面、省域?qū)用娴臄?shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值規(guī)模。二是數(shù)字產(chǎn)業(yè)集聚方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)多以電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)[4]、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)[5]作為數(shù)字產(chǎn)業(yè)的替代產(chǎn)業(yè)，對(duì)其集聚外部性效應(yīng)進(jìn)行分析。通過梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，目前的研究還存在以下有待完善之處：第一，雖然全國(guó)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模測(cè)算較為完備，但省際層面的還需要擴(kuò)充。第二，數(shù)字產(chǎn)業(yè)集聚的相關(guān)研究多是以互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)來代替數(shù)字產(chǎn)業(yè)，選取產(chǎn)業(yè)角度的不同導(dǎo)致對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)集聚的測(cè)度結(jié)果不盡相同，準(zhǔn)確性與可比性較低。第三，鮮有研究從集聚角度出發(fā)對(duì)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)進(jìn)行細(xì)致刻畫?；诖耍疚囊允∮?yàn)檠芯繂卧?，以《?shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》為依據(jù)，在測(cè)算2012—2017年各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值的基礎(chǔ)上，對(duì)其集聚度進(jìn)行測(cè)度，并分析核心產(chǎn)業(yè)集聚度的演變歷程、區(qū)域差異及其空間效應(yīng)。

1 研究方法

1.1 生產(chǎn)法與數(shù)據(jù)說明

數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)對(duì)應(yīng)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》（GB/T 4754-2017）中的26個(gè)大類、68個(gè)中類、126個(gè)小類，本文以《中國(guó)地區(qū)投入產(chǎn)出表》《中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》為數(shù)據(jù)來源，限于數(shù)據(jù)可得性①國(guó)家統(tǒng)計(jì)局以5年為周期編制地區(qū)投入產(chǎn)出表，已發(fā)布《中國(guó)地區(qū)投入產(chǎn)出表》的最新年份為2017年。袁淳等（2021）[6]指出我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模迅速擴(kuò)張和數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展是在2010年以后，故本文選取2012年、2017年的地區(qū)投入產(chǎn)出表和2013年、2018年的經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源。，選取2012—2017 年我國(guó)30 個(gè)省份（不含西藏和港澳臺(tái)）為研究樣本。采用生產(chǎn)法分行業(yè)計(jì)算增加值，并將各行業(yè)增加值進(jìn)行加總，即可得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值。

本文借鑒文獻(xiàn)[1]對(duì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)增加值測(cè)算的研究思路，引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)與調(diào)整系數(shù)。使用結(jié)構(gòu)系數(shù)將包含在部門大類中的核心產(chǎn)業(yè)小類分離出來，如式（4）所示。針對(duì)小類行業(yè)只有一部分內(nèi)容屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)行業(yè)的情況，以各行業(yè)ICT 滲透效應(yīng)[2]替代調(diào)整系數(shù)將行業(yè)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)部分剝離，進(jìn)而得到小類行業(yè)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)部分增加值,如式（5）所示。

其中，行業(yè)ij增加值為第j個(gè)行業(yè)的第i個(gè)子類增加值，行業(yè)j增加值為行業(yè)j所有子類的增加值合計(jì)，假設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)中間消耗占數(shù)字經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的比重與相應(yīng)產(chǎn)業(yè)中間消耗占總產(chǎn)出的比重相同，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增加值率與其所屬行業(yè)的增加值率相等[1]。

由于各省份統(tǒng)計(jì)年鑒口徑存在變動(dòng)情況，且只公布部分門類增加值數(shù)據(jù)。因此，本文以地區(qū)投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，對(duì)缺失年份采用復(fù)合增長(zhǎng)率進(jìn)行插補(bǔ)和推算。

1.2 產(chǎn)業(yè)集聚度測(cè)算

常用的測(cè)算集聚度的方法有赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)、區(qū)位基尼系數(shù)、區(qū)位熵、E-G指數(shù)等。相較于其他方法，區(qū)位熵指數(shù)具有數(shù)據(jù)收集方便、計(jì)算簡(jiǎn)潔的優(yōu)點(diǎn)，可以消除區(qū)域規(guī)模差異等方面的外部因素的影響，被廣泛用于測(cè)算區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)集聚程度[7]。本文構(gòu)建的區(qū)位熵指數(shù)如式（6）所示：

其中，DEagg為數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵，DEi為i省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值規(guī)模，Li為i省份所有產(chǎn)業(yè)增加值總規(guī)模，DEj和Lj分別表示全國(guó)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值規(guī)模和所有產(chǎn)業(yè)增加值總規(guī)模。

1.3 核密度估計(jì)

核密度估計(jì)是用于探索數(shù)據(jù)分布的一種非參數(shù)估計(jì)方法，能從數(shù)據(jù)本身出發(fā)，捕捉到數(shù)值的分布特征，避免了參數(shù)估計(jì)中函數(shù)設(shè)定的主觀性，因此，被廣泛用于變量的動(dòng)態(tài)演進(jìn)研究[7]。核密度估計(jì)的表達(dá)式如式（7）所示：

其中，n為省份個(gè)數(shù)；Xi為獨(dú)立同分布的觀測(cè)值，是30個(gè)觀測(cè)省份各自的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度，Xˉ為30個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的平均值。h表示帶寬，K(·)為核函數(shù)，本文選取高斯核函數(shù)對(duì)全國(guó)及三大地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)進(jìn)行估計(jì)。

1.4 Dagum基尼系數(shù)

根據(jù)Dagum 基尼系數(shù)的定義，本文將30 個(gè)省份劃分為k個(gè)區(qū)域，j、h分別代表不同的區(qū)域分組，區(qū)域j、h內(nèi)各有nj、nh個(gè)省份，以yji、yhr分別表示區(qū)域j、h內(nèi)任意一個(gè)省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度。μ為所有省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度均值，得到的Dagum基尼系數(shù)計(jì)算公式如式（8）所示：

Dagum 基尼系數(shù)可分解為區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)（Gw）、區(qū)域間凈值差異貢獻(xiàn)（Gnb）和超變密度貢獻(xiàn)（Gt）這三個(gè)部分[8]，滿足G=Gw+Gnb+Gt。式（9）和式（10）分別表示j區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度基尼系數(shù)Gjj和區(qū)域內(nèi)差距貢獻(xiàn)Gw；式（11）和式（12）分別表示j、h區(qū)域的區(qū)域間基尼系數(shù)Gjh和區(qū)域間差距貢獻(xiàn)Gnb；式（13）表示超變密度的貢獻(xiàn)Gt。

其中，djh表示區(qū)域j與區(qū)域h之間數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的差值，可以理解為所有滿足yji＞yhr的樣本值加總的數(shù)學(xué)期望；pjh表示超變一階矩，可以理解為區(qū)域j與區(qū)域h中所有滿足yhr＞yji的樣本值加總的數(shù)學(xué)期望；F(·)表示區(qū)域的累積密度分布函數(shù)。計(jì)算公式如式（15）、式（16）所示：

1.5 探索性空間分析

產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)由于前后向關(guān)聯(lián)、知識(shí)溢出等特性會(huì)產(chǎn)生外部性，為直觀刻畫我國(guó)省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚的空間分布特征，本文引入全局自相關(guān)分析與局部自相關(guān)分析方法。全局Moran's I 能夠反映整個(gè)研究區(qū)域中所有地域單元與鄰近地域單元之間的相似性。計(jì)算公式如式（17）所示：

局部Moran's I 用于描述各個(gè)省份與相鄰省份之間的空間關(guān)聯(lián)。計(jì)算公式如式（18）所示：

其中，、S2分別表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的均值與方差，wij表示空間權(quán)重，n為省份樣本的單元總數(shù)，xi(xj)為省份單元i(j)的集聚度變量值。

2 省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值及其集聚度測(cè)算

2.1 省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值測(cè)算

表1為2012—2017年全國(guó)及30個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值及其增長(zhǎng)率。從全國(guó)層面來看，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐年擴(kuò)大，研究期間規(guī)模擴(kuò)大了近1.7倍，占GDP比重逐年提升，年均增長(zhǎng)率高于GDP年均增長(zhǎng)率，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)已然成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新引擎。從省際層面來看，各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模均實(shí)現(xiàn)了正增長(zhǎng)，但發(fā)展不均衡。研究期間，廣東、江蘇、北京、浙江、上海一直穩(wěn)居數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模前五名，甘肅、新疆、海南、寧夏、青海排名一直靠后。2017年，排名前五位省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)總規(guī)模達(dá)到了排名后五位省份的34倍，具有明顯的地區(qū)差異性。從年均增速來看，有21個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率高于GDP增長(zhǎng)率，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)為多數(shù)省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供了強(qiáng)勁的動(dòng)力。

表1 2012—2017年中國(guó)省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值 （單位：億元）

表2 匯報(bào)了2012—2017 年全國(guó)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)各核心產(chǎn)業(yè)的增加值結(jié)構(gòu)占比。研究期間，數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)規(guī)模占比最大，數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)規(guī)模占比最小。從演進(jìn)歷程來看，數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)規(guī)模占比逐年縮小，但仍然是核心產(chǎn)業(yè)中規(guī)模最大的產(chǎn)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)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)業(yè)均呈現(xiàn)規(guī)模占比擴(kuò)大趨勢(shì)。整體來看，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)中，數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)規(guī)模最大，但增長(zhǎng)動(dòng)力不足。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)和數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要助推力。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值結(jié)構(gòu) （單位：億元）

2.2 省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度測(cè)算

本文在測(cè)算各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值規(guī)模后，利用區(qū)位熵對(duì)各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度進(jìn)行測(cè)算（見下頁表3）。一般來說，區(qū)位熵大于1，表明該區(qū)域具備比較優(yōu)勢(shì)，反之則不具備比較優(yōu)勢(shì)?？梢钥闯鲈谘芯科趦?nèi)，北京、天津、上海、江蘇、廣東和四川的區(qū)位熵均大于1，說明這6個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度較高，在全國(guó)范圍內(nèi)具有比較優(yōu)勢(shì)，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展強(qiáng)省。內(nèi)蒙古、新疆、河北、吉林和黑龍江的排名一直靠后，表明這5個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)沒有形成集聚趨勢(shì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后。整體來看，在研究期內(nèi)，共有16個(gè)省份集聚度上升，說明我國(guó)多數(shù)省份都在大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)核心產(chǎn)業(yè)，提高其在數(shù)字經(jīng)濟(jì)方面的競(jìng)爭(zhēng)力。在集聚程度最高的6個(gè)省份中，除四川以外，其他省份集聚度均呈下降趨勢(shì)，其原因可能是：相關(guān)產(chǎn)業(yè)過度集聚產(chǎn)生了“擁擠效應(yīng)”，提升了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，促使成本上升、收益減少，從而導(dǎo)致相關(guān)產(chǎn)業(yè)退出該地市場(chǎng)。

表3 2012—2017年中國(guó)省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度

從增加值測(cè)算結(jié)果來看，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)總量規(guī)模大但省際不均衡的特點(diǎn)。從核心產(chǎn)業(yè)集聚度的測(cè)算結(jié)果來看，多數(shù)省份在研究期內(nèi)的集聚度不高但呈增加趨勢(shì)，少數(shù)省份呈現(xiàn)高度集聚且由于“擁擠效應(yīng)”產(chǎn)生了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。

3 省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度動(dòng)態(tài)演變與區(qū)域差異

3.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度動(dòng)態(tài)演變

本文繪制全國(guó)整體及東、中、西三大地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度核密度估計(jì)圖，如圖1所示。

圖1 2012—2017年數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)核密度估計(jì)

由圖1（a）可知，從全國(guó)整體層面來看，2012—2017年，曲線分布位置小幅右移，主峰高度下降，寬度變寬，說明全國(guó)整體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度逐漸提高，但省際絕對(duì)差異有擴(kuò)大趨勢(shì)。曲線呈現(xiàn)右拖尾、延展收斂的趨勢(shì)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度較高的城市，核心產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模有所下降，更加接近全國(guó)平均水平。從波峰數(shù)量來看，2012—2014 年，呈現(xiàn)三峰形態(tài)，2015—2017 年演變?yōu)殡p峰形態(tài)，且在研究期內(nèi)主峰高度明顯高于側(cè)峰，說明分化程度有所改善，但整體分化格局并未扭轉(zhuǎn)，呈現(xiàn)高、低兩個(gè)俱樂部的兩極分化格局。

由圖1（b）可知，東部地區(qū)曲線分布位置略微左移，寬度變窄，主峰高度上升，且出現(xiàn)延展收斂趨勢(shì)，波峰數(shù)量從2012 年的一個(gè)主峰、一個(gè)平緩側(cè)峰的雙峰形態(tài)演變?yōu)?017年的一個(gè)主峰形態(tài)。這說明東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度逐漸下降，區(qū)域內(nèi)集聚度高值地區(qū)集聚規(guī)模有所降低，更加接近區(qū)域平均水平，從而導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)絕對(duì)差距縮小。區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度整體分布從兩極分化演變?yōu)楦咧到档?、低值追趕、逐漸收斂的趨勢(shì)。東部地區(qū)大多為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省份，開放水平高、基礎(chǔ)設(shè)備全，搶占了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先機(jī)，在2012年已經(jīng)形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)高度集聚格局。過度集聚會(huì)導(dǎo)致?lián)頂D效應(yīng)，企業(yè)由于過度集聚產(chǎn)生的負(fù)外部性，會(huì)退出當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)，形成產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，從而導(dǎo)致了高度集聚區(qū)域集聚水平降低的局面。

由圖1（c）可知，中部地區(qū)曲線分布位置大幅右移，主峰分布從左偏變?yōu)橛移?，高度上升，寬度變窄，且曲線從2015年開始呈現(xiàn)左拖尾形態(tài)。這說明中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度大幅提升，區(qū)域內(nèi)絕對(duì)差異減小，核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為均衡，但仍然有部分省份核心產(chǎn)業(yè)集聚度低，拉低了區(qū)域的均值水平。結(jié)合東部地區(qū)核心產(chǎn)業(yè)集聚度演變特征，中部地區(qū)大多數(shù)省份與東部地區(qū)接壤，且自身發(fā)展水平較高，基礎(chǔ)設(shè)施較為完備，能很好地承接從東部地區(qū)轉(zhuǎn)移的相關(guān)核心產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而提升了地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚度，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)得到了大力發(fā)展。但少部分省份如吉林、黑龍江，由于自身發(fā)展水平與地理環(huán)境等稟賦差異，很難做到產(chǎn)業(yè)對(duì)接，從而集聚度較低，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高。

由圖1（d）可知，西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的分布位置經(jīng)歷了先左移、后右移的演變歷程。具體來說，在2013 年曲線分布左偏，在隨后年份均呈右偏趨勢(shì)，且右偏幅度大于左偏幅度，說明在研究期內(nèi)，西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度整體呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。從主峰分布形態(tài)來看，2013年主峰高度上升，在隨后年份主峰高度均下降，且下降幅度大于上升幅度，主峰寬度呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。在研究期內(nèi)，曲線一直保持雙峰形態(tài)，且整體具有右拖尾現(xiàn)象，延展擴(kuò)寬。這說明區(qū)域內(nèi)差異程度變大，省際絕對(duì)差異有擴(kuò)大趨勢(shì)，且由于區(qū)域內(nèi)集聚度高的省份集聚度不斷增加，擴(kuò)大了與其他省份的差異，使區(qū)域內(nèi)整體呈現(xiàn)兩極分化格局，梯度效應(yīng)顯著。

3.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度區(qū)域差異分析

為進(jìn)一步刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的區(qū)域差距，本文測(cè)算了東、中、西三大地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的Dagum基尼系數(shù)，結(jié)果如表4、圖2所示。

圖2 2012—2017年數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度差異

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度差異

由圖2（a）可知，在研究期內(nèi)，省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度整體基尼系數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，僅個(gè)別年份出現(xiàn)小幅上漲，說明全國(guó)層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的區(qū)域差異正在縮小。由圖2（b）可知，東部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異最大，中部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異最小，東部和中部地區(qū)均呈現(xiàn)區(qū)域內(nèi)差距縮小趨勢(shì)，西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異逐年增大。由圖2（c）可知，東部與西部地區(qū)間區(qū)域差異最大，中部與西部地區(qū)間區(qū)域差異最小。東部與中部地區(qū)、東部與西部地區(qū)均呈現(xiàn)區(qū)域間差異縮小趨勢(shì)，中部與西部地區(qū)呈現(xiàn)區(qū)域間差異擴(kuò)大趨勢(shì)。由上文分析可知，東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展強(qiáng)省，由于過度集聚帶來的“擁擠效應(yīng)”，致使相關(guān)產(chǎn)業(yè)退出當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)，導(dǎo)致高集聚省份核心產(chǎn)業(yè)集聚度下降，從而引致區(qū)域差異逐漸縮小。中部地區(qū)承接?xùn)|部地區(qū)轉(zhuǎn)移的相關(guān)產(chǎn)業(yè)，核心產(chǎn)業(yè)集聚度上升，導(dǎo)致了區(qū)域差異逐漸縮小。由于地理位置、相關(guān)政策的引導(dǎo)，西部地區(qū)部分省份大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)，致使其集聚度升高，例如四川、重慶、貴州，拉開了與西部地區(qū)其他省份的差距，導(dǎo)致西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異擴(kuò)大。整體來看，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，但仍然屬于集聚度較高區(qū)域，中西部地區(qū)均呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，但仍然屬于低集聚狀態(tài)，中部地區(qū)集聚度增速與總量均高于西部地區(qū)，引致了東-西部地區(qū)差異最大，且呈現(xiàn)差異縮小趨勢(shì)，中-西部地區(qū)差異最小，但呈現(xiàn)差異擴(kuò)大趨勢(shì)。由圖2（d）可知，區(qū)域間差異逐年縮小，區(qū)域內(nèi)差異在研究期內(nèi)小幅增長(zhǎng)，超變密度呈現(xiàn)大幅增長(zhǎng)趨勢(shì)。整體來說，在研究期內(nèi)區(qū)域間差異對(duì)總體差異貢獻(xiàn)率最大，變動(dòng)區(qū)間為47.05%～54.87%，均值達(dá)到51.17%，說明地區(qū)間差異是導(dǎo)致我國(guó)省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度地區(qū)差異的主要來源。

4 省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度空間格局分析

本文引入探索性空間分析方法直觀刻畫我國(guó)省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的空間分布特征。為保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，分別以研究期內(nèi)各省份平均人均GDP 差值的倒數(shù)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，并用結(jié)合地理距離與經(jīng)濟(jì)距離的經(jīng)濟(jì)地理嵌套權(quán)重矩陣計(jì)算省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的全局莫蘭指數(shù)。由表5 可知,不同權(quán)重矩陣下的莫蘭指數(shù)均通過了顯著性檢驗(yàn)。在研究期內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的全局莫蘭指數(shù)均顯著大于0，表明全國(guó)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的空間格局呈現(xiàn)聚集狀態(tài)。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)全局Moran's I

本文采用局部自相關(guān)方法進(jìn)一步揭示我國(guó)30個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的局部空間特征。借鑒Rey（2001）[9]提出的時(shí)空躍遷法表征不同時(shí)間段數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚空間關(guān)聯(lián)模式的變化情況。2012—2017 年局部莫蘭指數(shù)的區(qū)域分布情況（略）表明：省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚水平存在顯著的空間相關(guān)性，大多數(shù)東部地區(qū)省份集聚在擴(kuò)散效應(yīng)區(qū)（H-H），中西部地區(qū)多數(shù)省份集聚在低水平區(qū)（L-L）。在研究期內(nèi)，擴(kuò)散效應(yīng)區(qū)（H-H）省份未發(fā)生躍遷，低水平區(qū)（L-L）有5個(gè)省份發(fā)生了躍遷。新疆、河北從低水平區(qū)（L-L）躍遷到過渡區(qū)（L-H），說明新疆、河北數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在一定的路徑封鎖；江西、安徽、山西從低水平區(qū)（L-H）躍遷到極化效應(yīng)區(qū)（H-L），打破了原有格局。具體來說，內(nèi)蒙古、山東、新疆、河北這4 個(gè)省份核心產(chǎn)業(yè)集聚度低于鄰近省份，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后，成為區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的洼地；重慶、湖南、四川、江西、安徽、山西這6 個(gè)省份核心產(chǎn)業(yè)集聚度高于鄰近省份，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展強(qiáng)勢(shì)，已成為中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的領(lǐng)頭羊。整體看來，省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的空間分布格局較為穩(wěn)定，大部分西部地區(qū)省份處于低值集聚狀態(tài)，表明現(xiàn)階段要實(shí)現(xiàn)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速協(xié)調(diào)發(fā)展，應(yīng)大力推進(jìn)西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展，進(jìn)而打破東西部地區(qū)之間的數(shù)字鴻溝。

5 結(jié)論

本文在測(cè)算我國(guó)省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模的基礎(chǔ)上，對(duì)其產(chǎn)業(yè)集聚度進(jìn)行測(cè)算，使用核密度估計(jì)、Dagum基尼系數(shù)、探索性空間分析等方法，研究了2012—2017年我國(guó)30 個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度的動(dòng)態(tài)演變歷程、地區(qū)差異及空間效應(yīng)。得出以下結(jié)論：

（1）全國(guó)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，占GDP比重逐年提升，多數(shù)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模增速超過全國(guó)GDP 增速，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能。

（2）各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度普遍提升。從演進(jìn)歷程來看，東部地區(qū)呈現(xiàn)集聚度減小趨勢(shì)，中西部地區(qū)呈現(xiàn)集聚度上升趨勢(shì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度分化程度有所改善。但整體分化格局并未扭轉(zhuǎn)，呈現(xiàn)高低兩個(gè)俱樂部的兩極分化格局。

（3）從區(qū)域差異角度來看，東部和中部地區(qū)內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度差異呈縮小趨勢(shì)，西部地區(qū)呈區(qū)域內(nèi)差異擴(kuò)大趨勢(shì)。東部與西部地區(qū)間差異最大且呈逐年縮小趨勢(shì)，中部與西部地區(qū)間差距最小但呈逐年擴(kuò)大趨勢(shì)。從區(qū)域差異來源來看，區(qū)域間差異是導(dǎo)致我國(guó)省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度地區(qū)差異的主要原因。

（4）省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)集聚度空間分布情況較為穩(wěn)定，東部地區(qū)的沿海省份呈現(xiàn)高值集聚格局，中西部地區(qū)多數(shù)省份呈現(xiàn)低值集聚格局，少數(shù)省份異軍突起，與鄰近省份表現(xiàn)出極化效應(yīng)，呈現(xiàn)高低集聚趨勢(shì)，已成為區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)發(fā)展的領(lǐng)頭羊。