長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟時空演變、區(qū)域差異及空間收斂

[摘 要：數(shù)字經(jīng)濟是新時代推動質(zhì)量變革與新舊動能轉(zhuǎn)換的重要抓手。文章采用熵值法對2011—2019年長江經(jīng)濟帶108個地級及以上城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測度，并基于核密度估計法、自然間斷點分類法和Dagum基尼系數(shù)對城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時空演變特征和區(qū)域差異進行分析，最后利用空間杜賓模型檢驗其收斂趨勢。研究發(fā)現(xiàn)：長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平持續(xù)增強，上中下游地區(qū)間具有顯著的梯級效應(yīng)；長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間異質(zhì)性特征突出，總體差異主要源于區(qū)域間的差異；長江經(jīng)濟帶整體和上中下游地區(qū)均存在絕對β收斂和條件β收斂，且存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)，但不同地區(qū)收斂速度有所差異。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟；時空演變；區(qū)域差異；空間收斂；長江經(jīng)濟帶

中圖分類號：F49" " " " 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-5097（2023）04-0024-11 ]

Research on the Spatial-temporal Evolution，Regional Difference，

and Spatial Convergence of Digital Economy in the Yangtze River Economic Belt

GUO Bingnan，WANG Yu，ZHANG Hao

（School of Humanity amp; Social Sciences，Jiangsu University of Science and Technology，Zhenjiang 212003，China）

Abstract：Digital economy is an important tool for promoting quality reform and replacing old drivers of growth in the new era. In this paper，the entropy method is used to measure the digital economy development level of 108 cities at prefecture level and above in the Yangtze River economic belt from 2011 to 2019. Based on the kernel density estimation method，the natural discontinuities classification method， and Dagum Gini coefficient，the spatial and temporal evolution characteristics and regional differences of urban digital economy development level are analyzed. Finally，the spatial Dubin model is used to test the convergence trend. The results show that the urban digital economy development level in the Yangtze River economic belt has been continuously enhanced，and there is a significant cascade effect between the upper，middle，and lower reaches；the spatial heterogeneity of digital economy development level in the Yangtze River economic belt is prominent，and the overall difference is mainly due to regional differences；absolute β convergence and conditional β convergence exist in the whole Yangtze River economic belt and in the upper，middle，and lower reaches of the Yangtze River，and there are significant positive spatial spillover effects，but the convergence rates are different in different regions.

Key words：digital economy；spatial-temporal evolution；regional differences；spatial convergence；Yangtze River Eco?nomic Belt

一、引言及文獻綜述

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算和區(qū)塊鏈等信息技術(shù)的快速發(fā)展及其與經(jīng)濟運行的深度融合，全球各國正面臨著一場深刻的信息技術(shù)革命，數(shù)字經(jīng)濟無疑成為當(dāng)前最具活力、最具創(chuàng)新力、輻射最廣泛的經(jīng)濟形態(tài)。黨的十八大以來，黨中央高度重視數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，并將其上升為國家戰(zhàn)略。2022年1月國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》提出，推動數(shù)字經(jīng)濟健康發(fā)展，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟特征優(yōu)勢，構(gòu)建數(shù)字中國。習(xí)近平總書記在黨的二十大報告中也強調(diào)：“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群?！笨梢钥闯?，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟對構(gòu)建新發(fā)展格局、建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系以及構(gòu)筑國家競爭新優(yōu)勢具有重要意義。

長江經(jīng)濟帶在我國區(qū)域發(fā)展格局中具有極其重要的地位和作用，是我國縱深最長、覆蓋面最廣、影響最大的黃金經(jīng)濟帶，是事關(guān)我國可持續(xù)發(fā)展的重要生態(tài)安全屏障，更是推動我國形成優(yōu)勢互補、高質(zhì)量發(fā)展的先行區(qū)域。針對協(xié)同推進長江生態(tài)環(huán)境高水平保護和經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的新問題，習(xí)近平總書記先后三次親自主持召開了關(guān)于推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展的座談會。但與此同時，長江經(jīng)濟帶傳統(tǒng)的經(jīng)濟發(fā)展模式并未發(fā)生根本改變，經(jīng)濟增長動力仍然處于動態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)換階段。在此背景下，數(shù)字經(jīng)濟日益成為推動全球經(jīng)濟和社會發(fā)展變革的重要力量。作為推動社會經(jīng)濟發(fā)展的新動能，如何利用數(shù)字經(jīng)濟實現(xiàn)長江經(jīng)濟帶的區(qū)域聯(lián)動，打破資源要素流動壁壘，整合發(fā)展空間，對于加快實現(xiàn)長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟綠色高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。那么，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是否存在空間異質(zhì)性？如果存在，總體差異來源于哪些方面？更進一步，數(shù)字經(jīng)濟未來將呈現(xiàn)何種發(fā)展趨勢？通過對長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的深入剖析，甄別出各地區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的演變趨勢，從而為推動長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的協(xié)同提升貢獻力量。

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟的研究較為豐富，歸納起來主要集中在以下三個方面：第一，數(shù)字經(jīng)濟的核算與規(guī)模測度。目前關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟尚未有統(tǒng)一的衡量方式，相關(guān)文獻大體上從絕對規(guī)模測算和相對水平測算兩個角度展開。部分學(xué)者將數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)進行統(tǒng)計分類［1］，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟衛(wèi)星賬戶［2］或劃分?jǐn)?shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)活動［3］，從而測算其絕對規(guī)模；也有學(xué)者通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟評價指標(biāo)體系［4-5］，以此來衡量數(shù)字經(jīng)濟的相對發(fā)展水平。第二，數(shù)字經(jīng)濟的區(qū)域差異和演進趨勢研究。當(dāng)前我國數(shù)字經(jīng)濟迅速發(fā)展，但不同地區(qū)之間發(fā)展差異較大，存在明顯的區(qū)域異質(zhì)特征。鑒于此，已有較多文獻對我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的地區(qū)差異和發(fā)展趨勢進行探討。研究方法主要包括Dagum基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)、Kernel密度估計、Markov鏈以及莫蘭指數(shù)等［6-7］；而關(guān)于研究范圍，既有學(xué)者從中國各省份及八大綜合經(jīng)濟區(qū)的角度展開［8］，也有學(xué)者聚焦于五大城市群［9］和東北地區(qū)［10］等局部區(qū)域考察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間異質(zhì)性和動態(tài)演進趨勢。第三，數(shù)字經(jīng)濟的影響效應(yīng)研究。數(shù)字經(jīng)濟作為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟之后的一種新的經(jīng)濟形態(tài)，其在經(jīng)濟領(lǐng)域和環(huán)境領(lǐng)域均發(fā)揮著關(guān)鍵性的作用。一方面，現(xiàn)有文獻圍繞數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展［11］、區(qū)域創(chuàng)新 ［12］、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化［13］和全要素生產(chǎn)率［14］等經(jīng)濟福利方面展開研究；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟對城市空氣質(zhì)量［15］、生態(tài)效率 ［16］、綠色技術(shù)創(chuàng)新［17］和碳排放 ［18-19］等生態(tài)環(huán)境也具有顯著的作用。

綜上所述，目前學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟測度和影響效應(yīng)方面的研究較為豐富，盡管也有部分文獻探討了數(shù)字經(jīng)濟的區(qū)域差異和演變趨勢，但其關(guān)注重點主要以國家、省級層面、東中西三大區(qū)域或八大綜合經(jīng)濟區(qū)等宏觀層面為主，對于長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的探討相對不足。目前，城市已經(jīng)成為承載各類資源要素的空間載體，長江經(jīng)濟帶也是新時代我國重要的戰(zhàn)略性區(qū)域，因此深入探討長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r、區(qū)域差異和收斂趨勢，對于該地區(qū)經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的參考價值。鑒于此，本文從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r和數(shù)字普惠金融發(fā)展等兩個層面來構(gòu)建城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)體系，通過熵值法測算2011—2019年長江經(jīng)濟帶108個城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，并對其時空演進特征、區(qū)域差異和空間收斂進行探討，以期為推動長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提升和實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供借鑒和啟示。

本文的邊際貢獻可能在于：①在研究視角上，以往研究主要基于全國層面，或者將其分為東中西、八大綜合經(jīng)濟區(qū)等，而本文考慮長江經(jīng)濟帶在我國區(qū)域發(fā)展格局中的關(guān)鍵地位，將研究尺度聚焦于城市層面，并從長江經(jīng)濟帶空間角度來考察其時序演變特征，在一定程度上彌補了該領(lǐng)域研究的不足；②在研究內(nèi)容上，以往研究多關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測度分析，而本文在對長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測算的基礎(chǔ)上，采用Dagum基尼系數(shù)及分解法對其區(qū)域差異進行了系統(tǒng)分析，從而為推動長江經(jīng)濟帶不同區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展提供政策啟示；③在研究方法上，考慮區(qū)域間普遍存在空間依賴性，本文將地理空間因素納入β收斂分析，進一步探究長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間效應(yīng)及其對收斂的影響。

二、研究設(shè)計

（一）指標(biāo)體系構(gòu)建

目前學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟的衡量方式主要包括規(guī)模測算以及綜合測度指標(biāo)體系的構(gòu)建，而數(shù)字經(jīng)濟評價指標(biāo)體系多集中于國家和省級層面。本文在借鑒趙濤等（2020）［11］研究的基礎(chǔ)上，并綜合考慮城市層面數(shù)據(jù)的可得性、可靠性和連續(xù)性，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)體系。具體而言，本文構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)體系包含互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)業(yè)務(wù)產(chǎn)出、行業(yè)從業(yè)人員、移動電話普及率以及數(shù)字金融發(fā)展等五個方面，具體指標(biāo)含義見表1所列。

（二）研究方法

1. 熵值法

本文借鑒鄧宗兵等（2020）［20］的做法，采用熵值法對長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測算。該方法的優(yōu)點在于，熵值法是根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的具體情況確定權(quán)重大小，從而可以避免主觀賦權(quán)法所導(dǎo)致的隨機性和臆斷性問題，得到的權(quán)重更加科學(xué)合理。具體步驟如下：

（1）對指標(biāo)無量綱化處理。對指標(biāo)分別進行正向和負(fù)向無量綱化處理。

正向指標(biāo)：

[Dij=Xij-minX1j，…，XnjmaxX1j，…，Xnj-minX1j，…，Xnj] （1）

負(fù)向指標(biāo)：

[Dij=maxX1j，…，Xnj-XijmaxX1j，…，Xnj-minX1j，…，Xnj] （2）

其中：[Xij]為第i個城市的第j項指標(biāo)；[i=1，2，…，n;j=1，2，…，m。]

（2）構(gòu)建規(guī)范化矩陣。計算公式為：

[Qij=Dij∑ni=1Dij] （3）

（3）計算第j項指標(biāo)的熵值。計算公式為：

[Mi=-k∑ni=1QijlnQij] （4）

其中，[k=1lnngt;0]。

（4）計算信息熵冗余度。計算公式為：

[Sj=1-Mj] （5）

（5）計算指標(biāo)權(quán)重。計算公式為：

[Wj=Sj∑mj=1Sj] （6）

（6）計算數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。計算公式為：

[Ei=∑mj=1WjQij] （7）

2. Kernel密度估計方法

作為一種非參數(shù)估計方法，Kernel密度估計無需提前假設(shè)數(shù)據(jù)分布的形式，僅使用樣本數(shù)據(jù)就能描述其分布特征，具有較強的穩(wěn)健性。Kernel密度估計可以直觀揭示出城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的分布動態(tài)演進規(guī)律。本文以長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測算結(jié)果為基礎(chǔ)，采用高斯核函數(shù)并通過考察曲線的中心位置、形狀及其延展性從而揭示長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時序演變特征。城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的密度函數(shù)如式（8）所示：

[fx=1Nh∑Ni=1KXi-xh] （8）

其中：N表示觀測值的個數(shù)；[Xi]表示獨立同分布的觀測值；x表示平均值；h表示帶寬，帶寬越小則估計的精確度越高；K表示核函數(shù)。本文選用較為常用的高斯核函數(shù)，具體表達式為：

[K（x）=12πe-12t2] （9）

3. Dagum基尼系數(shù)及其分解法

本文基于Dagum（1997）［21］提出的基尼系數(shù)及其分解方法對長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異進行刻畫，其能夠克服數(shù)據(jù)重復(fù)問題，從而準(zhǔn)確呈現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的地區(qū)發(fā)展差異及來源。具體計算方法如下：

[G=∑kj=1∑kh=1∑nji=1∑nhr=1yji-yhr 2n2y] （10）

[Gjj= ][12yj∑cji=1∑cjr=1yji-yjrc2j] （11）

[Gjh=∑cji=1∑cjr=1yji-yhrcjchyj+yh] （12）

[Gw=∑kj=1GjjPjsj] （13）

[Gnb=∑kj=1∑j-1h=1GjhPjsh+PhsjDjh] （14）

[Gt=∑kj=2∑j-1h=1GjhPjsh+Phsj1-Djh] （15）

[Djh=djh-Pjhdjh+Pjh] （16）

[djh=0∞dFjy0yy-xdFhx] （17）

[Pjh=0∞dFhy0yy-xdFjx] （18）

其中：G為總體基尼系數(shù)，表示108個城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的差異；k為劃分區(qū)域的個數(shù)；n為城市的數(shù)量；j、h為區(qū)域k的內(nèi)集；[yjiyhr]則為第j（h）區(qū)域中i（r）城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；[Gjj]表示第j個區(qū)域的基尼系數(shù)；[Gjh]表示區(qū)域j和區(qū)域h之間的基尼系數(shù)；總體基尼系數(shù)可以分解為區(qū)內(nèi)差異貢獻（[Gw]）、區(qū)間凈值差異貢獻（[Gnb]）以及超變密度差異貢獻（[Gt]）；[Djh]表示j、h區(qū)域之間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的相對影響；[djh]表示區(qū)域j、h之間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的差值，即[yji-yhrgt;0]的樣本值加總的數(shù)學(xué)期望；[Pjh]表示區(qū)域j、h中所有[yhr-yjigt;0]的樣本值加總的數(shù)學(xué)期望；[FjFh]表示第j（h）個區(qū)域的累積密度分布函數(shù)。

4. 空間β收斂模型

β收斂是從增量的角度考察城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的收斂特征。β收斂主要指數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低的城市具有更快的增長速度，最終城市間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的差距趨于收斂，可以分為絕對β收斂和條件β收斂兩類。絕對β收斂是指在假定各地區(qū)資源稟賦條件完全一致的情況下，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平相對落后的城市具有更快的增長速度，因此，隨著時間的推移各地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平最終會收斂于相同的水平；條件β收斂則是指由于城市間的經(jīng)濟發(fā)展水平、科技創(chuàng)新以及政府干預(yù)程度等條件的不同，各城市呈現(xiàn)出不同的收斂特征，其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平會收斂于各自的穩(wěn)態(tài)水平?？紤]不同地區(qū)之間可能具有空間依賴性，因此使用空間杜賓模型（SDM）對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平β收斂進行檢驗。表達式為：

[ln（deii，t+1deiit）=α+ρ∑nj=1Wijln（deii，t+1deiit）+βlndeiit+τXit + ω∑nj=1Wijlndeiit+ψ∑nj=1WijXit+φi+γt+εit" " " " "（19）]

其中：[ln（deii，t+1deiit）]表示第i個城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在第t+1期的增長率；[deii，t+1]表示t+1期數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；[deiit]表示t期數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；[Xit]表示控制變量；[Wij]表示空間權(quán)重矩陣；[β]表示收斂系數(shù)，若其顯著為負(fù)，則表明存在收斂，且收斂速度可表示為[?=-lnβT]；T為時間階段；[φi]表示城市固定效應(yīng)；[γt]表示年份固定效應(yīng)；[εit]為隨機擾動項。

在構(gòu)建條件β收斂模型時，本文通過參考萬曉榆和羅焱卿（2022）［22］、李英杰和韓平（2022）［23］的研究，選擇了科技創(chuàng)新、政府干預(yù)、金融發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)水平以及經(jīng)濟發(fā)展水平等控制變量?？萍紕?chuàng)新（patient）用每萬人專利授權(quán)數(shù)來表示；政府干預(yù)（gov）用地方財政支出與GDP之比來表示；金融發(fā)展（finance）用年末金融機構(gòu)存、貸款余額與GDP之比來表示；互聯(lián)網(wǎng)水平（internet）用國際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)與地區(qū)年末總?cè)丝谥葋肀硎荆唤?jīng)濟發(fā)展水平（pgdp）用地區(qū)人均GDP表示。

（三）數(shù)據(jù)來源與處理

本文的研究對象為2011—2019年長江經(jīng)濟帶108個地級及以上城市的面板數(shù)據(jù)，首先對其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測度，并分析其時空演變特征、區(qū)域差異和空間收斂。數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》、部分地級市統(tǒng)計年報以及EPS數(shù)據(jù)庫，其中數(shù)字金融水平來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻集團共同編制的數(shù)字普惠金融指數(shù) ［24］，部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法進行處理補充。主要變量的描述性統(tǒng)計見表2所列。

三、長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時空演變特征

為準(zhǔn)確甄別長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時空演變特征，基于熵值法，對2011—2019年城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測算，并從時間和空間兩個維度展開論述。

（一）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時序演變特征

基于中心對稱的原則，本文選擇2011年、2013年、2015年、2017年和2019年為觀測時點，使用Stata軟件構(gòu)建了高斯核密度二維分布圖，通過其分布位置、形態(tài)、延展性和極化現(xiàn)象來刻畫長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時空演變特征，如圖1所示。

整體來看，長江經(jīng)濟帶2011—2019年108個城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的分布動態(tài)存在以下幾個特征：第一，從分布位置來看，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的分布曲線整體向右移動，表明長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平不斷提高；第二，考察期內(nèi)主峰的高度經(jīng)歷了“上升—下降”、寬度也呈現(xiàn)“變窄變寬”的趨勢，同時右拖尾延展拓寬，說明長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的絕對差異持續(xù)擴大；第三，考察期內(nèi)主峰數(shù)量只有一個，盡管存在多個側(cè)峰，但并不明顯，據(jù)此推斷長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)輕微的多極分化現(xiàn)象。

從分布位置來看，長江經(jīng)濟帶上游、中游和下游地區(qū)的分布曲線均呈現(xiàn)右移趨勢，其中，上游和下游地區(qū)的曲線中心位置有較大的移動幅度，而中游地區(qū)曲線中心位置移動幅度較小。這表明2011—2019年長江經(jīng)濟帶上中下游地區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展整體水平均有不同程度的提升，但中游地區(qū)提升幅度較小。從分布形態(tài)來看，上游地區(qū)的主峰高度呈現(xiàn)“下降上升，再下降再上升”的趨勢，主峰寬度持續(xù)拓寬；中游地區(qū)的主峰高度不斷下降，主峰寬度無明顯變化；而下游地區(qū)的主峰高度呈下降趨勢，主峰寬度先變寬再變窄，但整體呈擴大趨勢。這表明上游和下游地區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的絕對差異變大，中游地區(qū)的離散程度變化較小。由此可以看出，各地區(qū)城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平尚未形成穩(wěn)定狀態(tài)，處于不斷變化過程中。

從分布延展性來看，上中下游地區(qū)均具有明顯的右拖尾現(xiàn)象，其中上游地區(qū)經(jīng)歷了“拓寬—收斂”，中游和下游地區(qū)經(jīng)歷了“拓寬—收斂—拓寬”的態(tài)勢，但整體上來看上游和中游地區(qū)呈拓寬趨勢，而中游地區(qū)略微收斂。這表明上游和中游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平高的城市與平均差距逐漸擴大。從極化現(xiàn)象來看，上游地區(qū)的分布曲線表現(xiàn)為多峰分布狀態(tài)，由一個主峰和多個側(cè)峰組成；中游地區(qū)呈現(xiàn)雙峰分布狀態(tài)，由一個主峰和一個側(cè)峰構(gòu)成；同時上游和中游地區(qū)分布曲線的側(cè)峰峰值顯著低于主峰；而下游地區(qū)呈現(xiàn)單峰分布狀態(tài)，右側(cè)有一些不太明顯的凸起。綜合來看，長江經(jīng)濟帶上游和中游地區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在不斷提高的同時，也逐漸趨向于多極演變；而下游地區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展差異不大，并未出現(xiàn)明顯的兩極分化現(xiàn)象。

（二）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間分布特征

為進一步明確刻畫長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間分布特征，本文選擇2011年、2014年、2017年和2019年為代表，利用ArcGIS軟件并基于城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平均值將其劃分為低水平、中低水平、中等水平、中高水平和高水平城市等五種城市類型①。從圖2可以看出，長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)出下游最高、中游次之、上游最低的非均衡階梯式分布狀態(tài)，高水平主要集中在下游地區(qū)，這與當(dāng)?shù)亓己玫慕?jīng)濟發(fā)展水平和資源稟賦密切相關(guān)；中游地區(qū)的城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平優(yōu)于上游，但與下游相比差距仍然較大。整體來看，長江經(jīng)濟帶上中下游地區(qū)城市之間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平具有明顯的差異，區(qū)域內(nèi)部的分布也表現(xiàn)出不同的狀態(tài)。

在上游地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展高水平和中高水平城市主要包括成都、昆明、貴陽和重慶等，這些城市均為省域中心城市，而周邊其他城市與其相比具有顯著差異，呈現(xiàn)典型的“中心—外圍”現(xiàn)象。主要原因在于中心城市對于周邊地區(qū)具有集聚效應(yīng)，導(dǎo)致周邊地區(qū)各種資源要素向中心城市聚集，抑制了鄰近城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。在成渝城市群內(nèi)部極化現(xiàn)象更為凸顯，成都和重慶形成了“雙核獨大”。2011—2019年，盡管成都和重慶附近城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平有較大提升，但并未從根本上改變成渝“雙核獨大”的局面。與此同時，貴陽數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高的原因可能在于貴州省率先建設(shè)首個大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)，通過發(fā)展大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)，深入挖掘數(shù)據(jù)要素潛能，從而推動了數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展。

在中游地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市主要是武漢、長沙、南昌和合肥等省會城市，其中武漢市發(fā)展水平最高。該區(qū)域內(nèi)其他中等、中低水平城市圍繞在這些省會城市周邊，表現(xiàn)出明顯的層級分化現(xiàn)象。但整體上來看，中游地區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平明顯高于上游地區(qū)。在樣本考察期內(nèi)，中高和中等水平城市有較多增加，整個區(qū)域內(nèi)部數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的差距有所縮小。

在下游地區(qū)，由于區(qū)位優(yōu)勢以及良好的經(jīng)濟發(fā)展水平，科技創(chuàng)新活動較為活躍，主要以發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主，屬于長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平最高的區(qū)域。2011—2019年，該區(qū)域內(nèi)城市之間的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的差距有所縮小，但城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平仍處于持續(xù)提升狀態(tài)。其中，上海、南京和杭州表現(xiàn)較為明顯，彰顯出下游地區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的前進態(tài)勢。

四、長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異分析

上文描述了長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時空分布格局，為進一步考察和解釋長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異及演變趨勢，本文采用Dagum基尼系數(shù)及其分解法進行測算，結(jié)果見表3所列。

（一）總體及區(qū)域內(nèi)差異

圖3刻畫了2011—2019年長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平總體及區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)的演變趨勢。在樣本考察期內(nèi)，總體基尼系數(shù)呈現(xiàn)不規(guī)則的發(fā)展態(tài)勢。其中，2011—2013年呈現(xiàn)波動上升趨勢，總體基尼系數(shù)由2011年的0.271上升至2013年的0.286，漲幅為5.54%；2013—2017年總體差異呈現(xiàn)階梯狀下降態(tài)勢，總體基尼系數(shù)由2013年的0.286下降至2016年的0.266，2016—2017年總體基尼系數(shù)有小幅度反彈；2017—2019年又呈現(xiàn)持續(xù)下降趨勢，累積降幅為4.43%。這表明，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平總體差異呈下降趨勢。從上中下游地區(qū)來看，在樣本考察期內(nèi)，上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平基尼系數(shù)大致呈現(xiàn)“M”型的變化趨勢，基尼系數(shù)由2011年的0.236下降至2019年0.215，降幅為8.89%；中游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的基尼系數(shù)變化較為平緩，基尼系數(shù)由2011年的0.196上升至2019年的0.199，漲幅為1.53%；下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的基尼系數(shù)變化趨勢與中游地區(qū)類似，基尼系數(shù)由2011年的0.175上升至2019年的0.200，漲幅為14.29%。這表明長江經(jīng)濟帶中游和下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的差異有所擴大，而上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的差異小幅度下降。

（二）區(qū)域間差異

圖4呈現(xiàn)了2011—2019年長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平地區(qū)間的差異及演變特征。整體上來看，在考察期內(nèi)，上中游、上下游和中下游地區(qū)間的差異均呈現(xiàn)縮小的態(tài)勢。上中游和中下游地區(qū)間的區(qū)域差異變化幅度較為平緩，而上下游地區(qū)間的差異波動幅度較大。其中，上中游地區(qū)間的基尼系數(shù)由2011年的0.230下降至2019年的0.211，平均每年下降8.26個百分點；上下游地區(qū)間的基尼系數(shù)由2011年的0.390下降至2019年的0.353，平均每年下降9.49個百分點；中下游地區(qū)間的基尼系數(shù)由2011年的0.330下降至2019年的0.320，平均每年下降3.03個百分點。從不同地區(qū)間的差異來看，上中下游地區(qū)間的基尼系數(shù)存在“上下gt;中下gt;上中”的順序，上中游、上下游和中下游地區(qū)間的基尼系數(shù)平均值分別為0.229、0.371和0.330?？梢钥闯觯诳疾炱趦?nèi)上下游地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在較大的差異，上中游和中下游地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的差異相對較小。

（三）差異來源及貢獻

圖5展示了2011—2019年長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平區(qū)域差異來源及貢獻?？梢钥闯?，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平區(qū)域內(nèi)貢獻、區(qū)域間貢獻以及超變密度貢獻呈現(xiàn)平穩(wěn)變化趨勢，無較大幅度波動。從貢獻率大小來看，區(qū)域間差異的貢獻率均值為53.05%，是總體差異的主要來源；其次是區(qū)域內(nèi)差異，其對總體差異的貢獻率為26.73%；而超變密度對總體差異的貢獻率僅為20.22%。從差異貢獻率的動態(tài)變化來看，盡管區(qū)域間差異對總體差異的貢獻率最大，但其呈現(xiàn)下降趨勢。具體而言，區(qū)域間的貢獻率從2011年的58.57%下降至2019年的53.37%，年均降幅為8.87個百分點。與此同時，區(qū)域內(nèi)和超變密度貢獻率呈現(xiàn)波動式上升的趨勢，分別從2011年的25.48%和15.96%上升至2019年的27.22%和19.41%，年均增幅分別為6.83個百分點和21.62個百分點。總體而言，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平總體差異主要是由于地區(qū)之間的差異造成的，其次是地區(qū)內(nèi)部經(jīng)濟發(fā)展不平衡所導(dǎo)致的，因此需要進一步促進各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。

五、長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間收斂分析

為了進一步揭示空間因素對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平收斂性的分析，首先，本文通過測算2011—2019年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的全局莫蘭指數(shù)以及繪制2011年、2014年、2017年和2019年的局部莫蘭散點圖，揭示其空間相關(guān)性；其次，通過建立空間杜賓模型，實證檢驗長江經(jīng)濟帶整體及上中下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平是否存在β收斂。

（一）空間相關(guān)性檢驗

在使用空間杜賓模型進行β檢驗之前，本文采用全局莫蘭指數(shù)考察了長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的全局空間相關(guān)性，具體結(jié)果見表4所列?？梢钥闯觯疾炱趦?nèi)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的全局莫蘭指數(shù)介于0.274～0.365之間且均在1%的水平上顯著，說明長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在顯著的空間關(guān)聯(lián)特征，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會受到相鄰城市的影響，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較好的與較好的相鄰，而發(fā)展較差的城市也聚集在一起。從變化趨勢來看，盡管考察期內(nèi)全局莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)波動下降趨勢，但仍然保持在0.274之上，表明長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展具有較強的空間正相關(guān)性。

全局莫蘭指數(shù)反映了長江經(jīng)濟帶鄰近城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在集聚效應(yīng)，但并不能展示空間集聚的局部形式，而莫蘭散點圖正好可以反映空間集聚的局部特征。為了更加直觀地揭示長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間集聚形式，本文繪制了長江經(jīng)濟帶108個城市在2011年、2014年、2017年和2019年的局部莫蘭散點圖（見圖6）。局部莫蘭散點圖的橫坐標(biāo)表示標(biāo)準(zhǔn)化的城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，縱坐標(biāo)表示標(biāo)準(zhǔn)化的城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間滯后值，并以兩者的平均值為中心軸，將該圖劃分為H-H集聚、L-H集聚、L-L集聚和H-L集聚四個象限。其中，H-H集聚和L-L集聚表示的是空間正相關(guān)，而另外兩種集聚則表示空間負(fù)相關(guān)。

從圖6的局部莫蘭散點圖可以看出，長江經(jīng)濟帶絕大多數(shù)城市均位于H-H集聚和L-L集聚板塊。其中，上海、江蘇、浙江和安徽部分城市位于H-H集聚板塊，而湖北、湖南、四川、江西、貴州和云南這些省份的城市則主要位于L-L集聚板塊?？傮w上形成了以長江經(jīng)濟帶下游為主的高水平數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域、中游和上游兩個低水平發(fā)展區(qū)域。同時，在考察期內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的局部空間集聚模式并未發(fā)生明顯改變，空間相關(guān)性較為穩(wěn)定。2011—2019年，僅有少數(shù)城市發(fā)生躍遷，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高和較低的地區(qū)在地理空間上仍保持原有的集聚狀態(tài)。

（二）收斂模型檢驗

在考慮城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在空間效應(yīng)的基礎(chǔ)上，本文進行了空間杜賓模型適用性檢驗，結(jié)果見表5所列。絕對β收斂和條件β收斂的LR檢驗和Wald檢驗都表明拒絕SDM模型簡化為SEM和SLM模型的原假設(shè)，證明了使用SDM模型是恰當(dāng)?shù)?，而Hausman檢驗表明應(yīng)該控制固定效應(yīng)。綜合考慮，本文選擇時空雙固定的空間杜賓模型進行β收斂分析。

（三）絕對β收斂

表6報告了樣本考察期內(nèi)長江經(jīng)濟帶整體及上中下游地區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的絕對β收斂檢驗結(jié)果。首先，從長江經(jīng)濟帶整體來看，收斂系數(shù)β在1%的水平上顯著為負(fù)，表明長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在整體上存在絕對β收斂現(xiàn)象，且收斂速度為0.136。這也就是說在長江經(jīng)濟帶各城市科技創(chuàng)新、政府干預(yù)、金融發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)水平以及經(jīng)濟發(fā)展水平等其他影響因素相似的情況下，其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平最終會收斂于同一穩(wěn)態(tài)水平，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平低的城市其增長速度更快。其次，從區(qū)域?qū)用鎭砜矗諗肯禂?shù)在上中下游地區(qū)均顯著為負(fù)，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在三個地區(qū)均存在絕對β收斂現(xiàn)象。進一步對收斂速度進行計算可以發(fā)現(xiàn)：上游地區(qū)最大，達到0.178；下游地區(qū)次之，為0.130；中游地區(qū)最小，僅為0.101。由此說明，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平最高的下游地區(qū)和最低的上游地區(qū)其收斂速度相對較快，而數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平居中的中游地區(qū)具有較慢的收斂速度。主要原因可能在于上游地區(qū)和下游地區(qū)主要位于H-H集聚或L-L集聚板塊，而中游地區(qū)則更多分布于L-H集聚或H-L集聚板塊。與此同時，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平受到科技創(chuàng)新、政府干預(yù)、金融發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)水平以及經(jīng)濟發(fā)展水平等因素影響時，其收斂性可能會有一定程度的變化，因此有必要對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的條件β收斂展開進一步檢驗。

（四）條件β收斂

表7報告了樣本考察期內(nèi)長江經(jīng)濟帶整體及上中下游地區(qū)城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的條件β收斂檢驗結(jié)果。可以看出，長江經(jīng)濟帶整體以及上中下游地區(qū)收斂系數(shù)β在符號上與表6一致，且均在1%的水平上顯著。進一步計算收斂速度可以發(fā)現(xiàn)，長江經(jīng)濟帶整體的收斂速度為0.139，比絕對β收斂時高0.003。上游、中游和下游地區(qū)的收斂速度分別為0.244、0.115、0.143，均高于絕對β收斂時的速度，并且上游地區(qū)最快，下游地區(qū)次之，中游地區(qū)最慢。這表明在綜合考慮各城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平本身的影響因素以及整個經(jīng)濟體的傳導(dǎo)因素之后，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的收斂速度也會隨之改變。

六、結(jié)論與政策建議

當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟正在蓬勃發(fā)展，在國民經(jīng)濟中的地位進一步凸顯，已經(jīng)成為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。目前，相關(guān)研究文獻主要聚集于全國層面，缺乏針對長江經(jīng)濟帶的具體分析。本文將數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度研究一方面從全國角度轉(zhuǎn)移至長江經(jīng)濟帶角度，另一方面從省份層面縮小到更加微觀的城市層面?；?011—2019年長江經(jīng)濟帶108個城市的面板數(shù)據(jù)，本文利用自然間斷點分類法、Kernel密度估計方法、Dagum基尼系數(shù)以及空間β收斂等方法，對長江經(jīng)濟帶城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時空演變特征、區(qū)域差異和空間收斂進行分析。

研究發(fā)現(xiàn)：第一，從時空演變特征來看，在考察期間內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)出由下游到上游梯次遞減的趨勢；與此同時，上中下游地區(qū)城市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平均逐漸提高，其中上游和下游提升幅度較大。第二，從空間差異及分解來看，考察期內(nèi)，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的總體差異呈下降趨勢，而區(qū)域間差異作為總體差異的主要來源，在樣本期內(nèi)上中游、上下游和中下游地區(qū)之間的差異均不斷縮小。由此可見，縮小區(qū)域間差異才是解決長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平空間異質(zhì)性問題的關(guān)鍵。第三，從空間相關(guān)性來看，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在正向空間溢出效應(yīng)，且主要集中在一、三象限。第四，從收斂特征來看，長江經(jīng)濟帶整體及上中下游地區(qū)均存在絕對β收斂和條件β收斂；與此同時，上中下游地區(qū)的收斂速度具有異質(zhì)性，上游收斂速度最快，下游次之，中游最慢，且在考慮相關(guān)影響因素的情形下收斂速度有所加快。研究結(jié)論為長江經(jīng)濟帶利用數(shù)字經(jīng)濟加快資源要素互聯(lián)互通、轉(zhuǎn)換經(jīng)濟增長動力、實現(xiàn)經(jīng)濟綠色高質(zhì)量發(fā)展提供理論支撐。

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：

第一，推動長江經(jīng)濟帶整體數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提升。城市數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個方面進行。在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化方面，可以在長三角地區(qū)、長江中游城市群和成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建立以電子器件、信息通信、集成電路、新型顯示等為代表的新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)體系，大力發(fā)展5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算等新型數(shù)字產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，實現(xiàn)以點帶面，推動整體數(shù)字經(jīng)濟水平提升；在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，加快數(shù)字經(jīng)濟與微觀企業(yè)的結(jié)合，推動企業(yè)智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合的深度和廣度，將互聯(lián)網(wǎng)和先進制造業(yè)結(jié)合起來，提升全產(chǎn)業(yè)鏈資源要素配置效率。

第二，在全局框架下，加強區(qū)域間的合作與聯(lián)系，縮小地區(qū)間的差異。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展主要依靠互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r以及網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等關(guān)鍵因素，因此想要縮小區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的差距，就必須完善中下游地區(qū)的信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快推進互聯(lián)網(wǎng)普及。此外，可以在長三角、成渝等重點區(qū)域以及部分能源豐富、氣候適宜的地區(qū)布局大數(shù)據(jù)中心國家樞紐節(jié)點，節(jié)點內(nèi)部優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)、能源等配套資源，引導(dǎo)數(shù)據(jù)中心集群化發(fā)展。同時進一步加強上中下游地區(qū)的協(xié)同聯(lián)動，推進網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通，打破行政壁壘，從而有序推動下游地區(qū)的人才、資金和技術(shù)等高端生產(chǎn)要素向中上游地區(qū)流動，提高跨區(qū)域資源整合能力，使上中下游地區(qū)間形成優(yōu)勢互補、協(xié)同發(fā)展的格局。

第三，注重長江經(jīng)濟帶地區(qū)內(nèi)部城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的均衡性。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間差距還體現(xiàn)在地區(qū)內(nèi)部的城市之間，促進數(shù)字經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展不僅要統(tǒng)籌地區(qū)間，還需要統(tǒng)籌地區(qū)內(nèi)部不同城市的協(xié)調(diào)發(fā)展。在數(shù)字經(jīng)濟時代，地區(qū)發(fā)展的核心要素已經(jīng)從土地、補貼、政策等傳統(tǒng)要素轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)、場景、市場等新要素。經(jīng)濟運行的在線化、數(shù)字化進程加快，將加速產(chǎn)業(yè)要素自由流動，減少對自然資源、智力資源、物理樞紐等傳統(tǒng)要素的依賴，從而破除經(jīng)濟發(fā)展的空間壁壘，推動城市發(fā)展區(qū)位“分布式”拓展，這將為偏遠地區(qū)、欠發(fā)達地區(qū)帶來加快集聚的產(chǎn)業(yè)資源，實現(xiàn)高效發(fā)展的新機遇。與此同時，充分發(fā)揮中心城市的輻射帶動作用，積極鼓勵周邊城市承接中心城市非核心功能的疏解，利用中心城市的資源和技術(shù)帶動自身城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提升，從而縮小地區(qū)內(nèi)部差異。

注 釋：

（1）五種城市類型的具體標(biāo)準(zhǔn)為低水平（0～0.055）、中低水平（0.055～0.085）、中等水平（0.085～0.150）、中高水平（0.150～0.250）和高水平（0.250～1.000）。

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［責(zé)任編輯：陳春香］

收稿日期：2022-05-25

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目“異質(zhì)性環(huán)境規(guī)制對我國生態(tài)福利績效的影響與政策設(shè)計研究”（20BJL040）

作者簡介：郭炳南（1980—），男，江西萬安人，副教授，碩士生導(dǎo)師，博士，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟，綠色發(fā)展；

王 宇（1997—），男，河南南陽人，碩士研究生，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟，綠色發(fā)展；

張 浩（1974—），男，安徽蕭縣人，教授，碩士生導(dǎo)師，博士，研究方向：產(chǎn)業(yè)發(fā)展。