黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時(shí)空特征與影響因素

延曉琦，孫永勝，關(guān)皓明，3，郭付友

（1.東北師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，吉林 長春 130024；2.河南大學(xué) 黃河文明與可持續(xù)發(fā)展研究中心暨黃河文明省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心，河南 開封 475001；3.東北師范大學(xué) 長白山地理過程與生態(tài)安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林 長春 130024；4.曲阜師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，山東 日照 276826；5.曲阜師范大學(xué) 黃河生態(tài)研究院，山東 日照 276826）

0 引言

伴隨新一輪信息技術(shù)革命，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)張、貢獻(xiàn)不斷增強(qiáng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正成為中國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的重要驅(qū)動力［1，2］。黃河是中華民族的母親河，是中國重要的經(jīng)濟(jì)活動中心。黨的十八大以來，黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略。然而，受制于歷史、自然條件等因素，目前黃河流域高質(zhì)量發(fā)展仍存在較多困難與阻礙，如生態(tài)環(huán)境脆弱［3］、科技創(chuàng)新能力較弱［4］、綠色發(fā)展水平較低［5］等。在此背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為驅(qū)動社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能，為黃河流域高質(zhì)量發(fā)展提供了新機(jī)遇。

當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究集中在以下方面：①內(nèi)涵詮釋。數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵隨技術(shù)進(jìn)步不斷演進(jìn)。1996 年Tapscott提出“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”（digital economy）概念［6］，強(qiáng)調(diào)互聯(lián)網(wǎng)的重要性，這一時(shí)期數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵主要涉及電子商務(wù)和有形商品數(shù)字化［7］。21 世紀(jì)以來，隨著“互聯(lián)網(wǎng)＋”發(fā)展，農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、能源等多個領(lǐng)域均開展數(shù)字化創(chuàng)新，數(shù)字成為生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵要素，數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵更加強(qiáng)調(diào)信息技術(shù)［8，9］。2016年G20 杭州峰會明確了任何以互聯(lián)網(wǎng)或移動通信技術(shù)為手段并通過手機(jī)、電腦等設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)字信息傳遞的生產(chǎn)和交易行為，均被視作數(shù)字經(jīng)濟(jì)活動［10］，這一表述成為國內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念的參照標(biāo)準(zhǔn)。②指標(biāo)體系構(gòu)建及研究方法選擇方面。目前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還沒有統(tǒng)一的測算方法。一方面，部分學(xué)者圍繞國民經(jīng)濟(jì)、增加值、相關(guān)指數(shù)、衛(wèi)星賬戶開展測度［11］；另一方面，Haltiwanger在2000 年界定了數(shù)字經(jīng)濟(jì)測算的5 個方面［12］，因而也有國內(nèi)外學(xué)者通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系來衡量。在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如GDP）基礎(chǔ)上，ItKonen 認(rèn)為應(yīng)開發(fā)加入針對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)［13］；劉軍等從信息化、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字交易三方面構(gòu)建中國省域級別指標(biāo)體系［14］；趙濤等沿用將互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展作為核心測度指標(biāo)，同時(shí)引入中國數(shù)字普惠金融指數(shù)構(gòu)建城市級別指標(biāo)體系［15］。研究方法方面，包括Dagum 基尼系數(shù)［16］、Kernel 核密度估計(jì)［17］、Moran′s I 指 數(shù)［17］、Markov模型［18］以及泰爾指數(shù)［19］等。③時(shí)空異質(zhì)性。省域尺度上中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)“東部高，中西部低”的兩極分化格局［20］，各區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距明顯且存在差異收斂特征［17］，沿海地區(qū)城市具有集聚發(fā)展特征［21］，相鄰城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在空間關(guān)聯(lián)性［22］，四大城市群、省會城市及區(qū)域核心城市發(fā)展優(yōu)勢突出［20，23］。④影響因素研究?；跀?shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵，現(xiàn)有對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響因素的選取主要來自區(qū)域自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及數(shù)字化發(fā)展基礎(chǔ)與潛力兩方面。在區(qū)域自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平方面，圍繞經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)［1，24，25］、政府行為［23，26］開展研究；在區(qū)域數(shù)字化發(fā)展基礎(chǔ)與潛力方面，強(qiáng)調(diào)人力資本［26，27］、科技創(chuàng)新及創(chuàng)業(yè)環(huán)境［2，28，29］對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

綜上可知，當(dāng)前中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究內(nèi)容已較豐富，但仍存在以下不足。第一，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)空異質(zhì)性研究中，研究尺度主要涉及省域、城市群層面，以流域?yàn)榉秶难芯肯鄬^少，而流域作為聯(lián)系不同區(qū)域間的紐帶，對協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展起關(guān)鍵作用［30］。黃河流域作為在中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起全局性和戰(zhàn)略性的重要區(qū)域［31］，研究其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空格局具有現(xiàn)實(shí)意義，但目前對于黃河流域的研究較為匱乏。第二，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響因素分析中，當(dāng)前研究集中于社會經(jīng)濟(jì)層面，缺少對于自然因素及兩者的綜合分析。對流域而言，其自然條件是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)，黃河流域作為中國人地關(guān)系最緊張的區(qū)域之一［32］，經(jīng)濟(jì)發(fā)展受復(fù)雜自然環(huán)境的影響極大，因此需重視對于自然地理因素的分析。人地關(guān)系是地理學(xué)研究核心，從地理學(xué)視角出發(fā)能夠?yàn)樽匀坏乩砼c社會經(jīng)濟(jì)的雙重驅(qū)動因素分析提供思路。鑒于此，基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵構(gòu)建黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價(jià)體系，從時(shí)空異質(zhì)及空間關(guān)聯(lián)角度分析黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時(shí)空演變特征，基于GTWR 模型從自然及社會經(jīng)濟(jì)兩方面分析影響黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素，并從要素相互作用視角進(jìn)行驅(qū)動機(jī)制分析，以期為認(rèn)識黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的演變規(guī)律及制約因素提供參考。

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)域

2021 年，黃河流域GDP 總量約占全國的22.476%，對國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展起重要作用。然而過去的粗放式發(fā)展方式導(dǎo)致黃河流域存在著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、流域內(nèi)發(fā)展不平衡等問題，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新性能夠?yàn)辄S河流域高質(zhì)量發(fā)展創(chuàng)造新契機(jī)［33］。黃河流經(jīng)青、川、甘、寧、內(nèi)、陜、晉、豫、魯9 省區(qū)，因四川省屬于長江流域，內(nèi)蒙古蒙東地區(qū)歸屬東北，山東省原萊蕪市撤市劃區(qū)歸濟(jì)南市管轄［34］，故在本研究中予以剔除。同時(shí)，考慮自然、經(jīng)濟(jì)、行政區(qū)劃等因素，參考已有研究［35］，以8 省區(qū)中的83 個地級市作為研究區(qū)域。限于數(shù)據(jù)獲取，濟(jì)源市、阿拉善盟、甘南藏族自治州、臨夏回族自治州、海北藏族自治州、海南藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州、黃南藏族自治州、果洛藏族自治州、玉樹藏族自治州以及海東市缺失數(shù)據(jù)較多，不納入研究范圍，最終確定72 個地級市。此外，為分析黃河上、中、下游數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間分異，以行政單元完整性為前提，結(jié)合黃河流域分界點(diǎn)，將研究區(qū)域劃分為上、中、下游地區(qū)［36］（圖1）。

圖1 研究區(qū)域Figure 1 The study area

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

自1996 年Don Tapscott 提出“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”概念后，國內(nèi)外諸多學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵進(jìn)行了闡述。狹義來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)包括以信息通信技術(shù)為代表的數(shù)字化程度高的產(chǎn)業(yè)［9］。廣義來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)，其本質(zhì)是數(shù)字化與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的融合產(chǎn)物。結(jié)合2016 年G20 杭州峰會提出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念［10］，可以明確，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有兩個關(guān)鍵特征：一是以互聯(lián)網(wǎng)為載體；二是數(shù)據(jù)是關(guān)鍵生產(chǎn)要素。

目前，對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)評價(jià)體系的構(gòu)建主要集中在省級層面，本研究基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵及特征，結(jié)合黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際水平，以科學(xué)性、全面性和數(shù)據(jù)可獲得性為原則，構(gòu)建出一個能夠體現(xiàn)地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)體系。具體指標(biāo)如下：①數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的根基，寬帶和移動設(shè)備是用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)施載體，能夠反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平；②數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)規(guī)模能夠直接反映某地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，電子信息企業(yè)以及郵政、快遞服務(wù)企業(yè)隸屬于數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，本研究選擇能夠反映其發(fā)展規(guī)模的4個指標(biāo)來衡量；③外部環(huán)境會對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境及社會環(huán)境，本研究從GDP角度以及政府財(cái)政支出角度來衡量；④在日常生活中，支付寶作為數(shù)字移動支付APP被用戶廣泛使用，北大數(shù)字普惠金融指數(shù)包含支付寶內(nèi)部數(shù)據(jù)，能夠反映出數(shù)字金融服務(wù)的使用情況［37］，因此選用其中3 個相關(guān)指數(shù)作為二級指標(biāo)［38］。本研究從以上4 個方面建立起包含14 個二級指標(biāo)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系（表1），同時(shí)利用熵值法計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of the digital economy development level

1.3 研究方法

1.3.1 Kernel核密度估計(jì)

Kernel核密度估計(jì)是一種估計(jì)隨機(jī)變量概率密度函數(shù)的方法。本研究通過分析高斯核函數(shù)密度曲線，揭示黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的時(shí)序演變特征。黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的密度函數(shù)為［17］：

式中：n表示觀測值數(shù)量；h（h ＞0）表示帶寬；Xi-x表示估值點(diǎn)Xi處與事件x 間的距離；K（·）表示核密度。

本研究采用高斯核函數(shù)，其表達(dá)式為：

式中：t為時(shí)間；其余字母代表含義同上式。

1.3.2 時(shí)空地理加權(quán)回歸模型

時(shí)空地理加權(quán)回歸（GTWR）在空間地理加權(quán)回歸（GWR）基礎(chǔ)上引入時(shí)間因子［39］，從而得到回歸系數(shù)在地理空間和時(shí)間上的雙重信息，旨在探索各影響因素在不同地理位置和時(shí)間的差異性及變化規(guī)律，其表達(dá)式為［40］：

式中：ui為各地級市緯度坐標(biāo)；vi為各地級市經(jīng)度坐標(biāo)；（ui，vi，ti）為第i 個地級市的時(shí)空坐標(biāo)；β0為截距項(xiàng)；βk（ui，vi，ti）為i點(diǎn)的第k 個回歸參數(shù)；xik為變量xk在i點(diǎn)的值；εi為殘差項(xiàng)。

1.3.3 影響因素選取

結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵發(fā)現(xiàn)，技術(shù)、資金、人才、數(shù)字化發(fā)展環(huán)境等要素深刻影響著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。人地關(guān)系地域系統(tǒng)是地理學(xué)研究核心，從人地關(guān)系地域系統(tǒng)出發(fā)，本研究從自然及社會經(jīng)濟(jì)兩方面選擇影響因素。

自然因素方面，本研究從水、氣、生3 個自然要素出發(fā)，選取年降水量、年均氣溫和植被覆蓋度3 個指標(biāo)作為自變量進(jìn)行表征［5］，以探究自然因素對黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間分異的影響。社會經(jīng)濟(jì)因素方面，張桂文等研究發(fā)現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)深刻影響著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展［41］；鐘春平等研究發(fā)現(xiàn)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要基礎(chǔ)［42］；劉軍等研究發(fā)現(xiàn)，政府財(cái)政預(yù)算能夠促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展［14］；何菊香等研究發(fā)現(xiàn)，教育水平的提高對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展存在顯著推動作用［43］?；诖?，本研究擬選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、信息化水平、政府干預(yù)程度、人力資本水平作為自變量，以探究社會經(jīng)濟(jì)因素對黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間分異的影響。

1.4 數(shù)據(jù)來源

數(shù)字普惠金融指數(shù)測度始于2011 年，2020 年在數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、發(fā)展環(huán)境指標(biāo)中有較多數(shù)據(jù)缺失，因此本研究以2011—2019 年為時(shí)間序列，通過構(gòu)建地級市級別數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系來反映流域內(nèi)72 個地級市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)［37］。

為分析黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間分異原因，自然因素方面從水、氣、生3 個要素出發(fā)，其中，年降水量、年均氣溫?cái)?shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)，NDVI 數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國際科學(xué)數(shù)據(jù)［44］，社會經(jīng)濟(jì)因素方面的數(shù)據(jù)均來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。同時(shí)，本研究還用到黃河流域72個地級市經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

2 黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)空格局演變

2.1 時(shí)空演變特征

2.1.1 時(shí)序演變特征

由圖2 可知，2011—2019 年間黃河流域上中下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均呈上升趨勢，且呈現(xiàn)出自上游向下游逐級遞增的階梯式分布格局。2017年后，黃河流域中上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平增長速度有所下降，下游地區(qū)增速加快，下游地區(qū)與中上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距持續(xù)加大。其原因在于，黃河下游地區(qū)區(qū)位條件優(yōu)越，且積極響應(yīng)落實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策，大力推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型及第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展。而中上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施不完善、缺乏人才和資金支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為單一、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢等多種因素進(jìn)一步制約其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升。

圖2 2011—2019 年黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Figure 2 The digital economy development level in the Yellow River Basin，2011 -2019

2.1.2 動態(tài)演化特征

本研究使用Stata軟件繪制了2011 年、2013 年、2015 年、2017 年和2019 年黃河流域整體和上中下游地區(qū)的Kernel核密度二維分布圖（圖3），以揭示黃河流域整體和上中下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動態(tài)演變特征。

圖3 2011—2019 年黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的Kernel核密度估計(jì)Figure 3 The Kernel density estimation of the digital economy development level in the Yellow River Basin，2011 -2019

由圖3 可知，2011—2019 年黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展動態(tài)演變呈現(xiàn)出以下特征：①從分布位置上，2011—2019 年分布曲線向右推移，表明黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐年提高。上、中、下游地區(qū)核密度曲線均向右移動，說明上、中、下游數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均有所提升，但從移動幅度上，上游和下游提升幅度較大，中游提升幅度較小。②從主峰高度上，2011—2019 年主峰峰值持續(xù)下降且下降幅度明顯，曲線延展性增強(qiáng)，說明黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平絕對差異持續(xù)擴(kuò)大。流域尺度上，上游地區(qū)變化趨勢為“下降—上升—下降”，中游地區(qū)變化趨勢為“下降—上升—再下降—再上升”，下游地區(qū)主峰高度不斷下降，表明下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平絕對差異擴(kuò)大，而2017 年后，中上游數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距擴(kuò)大趨勢有所減緩。③從波峰數(shù)量上，2011—2019年多峰現(xiàn)象顯著，說明黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在明顯極化特征。中下游地區(qū)核密度曲線存在多個側(cè)峰，且側(cè)峰逐漸右移偏離主峰，說明中下游數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在極化特征。而上游地區(qū)核密度曲線表現(xiàn)為單峰，表示上游數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展沒有極化現(xiàn)象。④從延展性上，2011—2019 年中下游地區(qū)核密度曲線延展性拓寬，表明中下游地區(qū)地級市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大。而上游地區(qū)核密度曲線無明顯右拖尾，說明上游地區(qū)地級市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距較小。

2.1.3 空間分異特征

本研究選擇2011 年、2014 年、2017 年和2019年4 個節(jié)點(diǎn)年份，通過ArcGIS10.8 軟件利用自然斷點(diǎn)法按城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將黃河流域各地級市劃分為低水平、中低水平、中高水平和高水平城市4種城市類型（圖4）。

圖4 2011—2019 年黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間分布特征Figure 4 The spatial distribution characteristics of the digital economy development level in the Yellow River Basin，2011 -2019

總體上，黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在空間分異現(xiàn)象，呈現(xiàn)“下游最高、中游次之、上游最低”的非均衡階梯狀分布格局。從時(shí)序演化來看，低水平、中低水平、中高水平和高水平城市數(shù)量由2011 年的25、30、12、5 分別演化至2019 年的24、34、10、4，各類型城市數(shù)量無明顯變化，說明黃河流域整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對穩(wěn)定。值得注意的是，在研究期內(nèi)，上游地區(qū)以低水平城市為主，蘭州和呼和浩特?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高且與周邊地級市相比差異較大，呈現(xiàn)“中心—外圍”現(xiàn)象。原因在于這兩個城市為省會城市，能夠享受到較多政策支持與資金扶持，對周邊地區(qū)也具有集聚效應(yīng)，導(dǎo)致周邊地區(qū)各種資源要素向蘭州和呼和浩特集中；在中游地區(qū)，2011—2019 年，太原和西安數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高，該區(qū)域內(nèi)其他數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的地級市圍繞這兩個省會城市層級分布；在下游地區(qū)，2011—2019 年，該區(qū)域地級市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距有所減小，表明濟(jì)南、青島和鄭州對周圍地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動作用明顯。

2.2 空間關(guān)聯(lián)格局演變特征

本研究借助Stata軟件測算2011—2019 年黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的全局Moran′s I值（表2）。考察期內(nèi)全局Moran′s I均大于0 且均通過5%顯著性水平檢驗(yàn)，說明2011—2019 年黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著空間集聚。從變化趨勢看，2011—2015 年，Moran′s I 呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，由2011 年的0.148 上升至2015 年的0.156，表明空間集聚態(tài)勢增強(qiáng)；2016—2019 年，Moran′s I 呈現(xiàn)先減小后增大的波動趨勢，且變化幅度較大，由2016 年的0.179 下降至2019 年的0.166，表明空間集聚態(tài)勢減弱。

表2 2011—2019 年黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平全局Moran′s I值Table 2 Global Moran′s I of the digital economy development level in the Yellow River Basin，2011 -2019

全局莫蘭指數(shù)表明黃河流域相鄰地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在集聚效應(yīng)，為直觀解釋空間集聚的局部形式，本研究借助GeoDa 軟件繪制2011 年、2014年、2017 年和2019 年LISA 聚類圖（圖5）。由圖5可知，黃河流域72 個地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局穩(wěn)定，局部表現(xiàn)HH 集聚和LL 集聚兩極分化格局。HH區(qū)主要分布在黃河下游，2011—2017 年，HH 區(qū)呈現(xiàn)由下游向中游延伸趨勢，說明中游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有所提高，2017—2019 年，HH區(qū)數(shù)量減少，說明中游地級市難以帶動周圍地區(qū)發(fā)展。LL區(qū)集中在黃河上游的甘肅省和寧夏回族自治區(qū)，2011—2019 年，LL區(qū)面積逐漸縮小，說明黃河上游數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有所提升。HL 區(qū)以黃河上游的蘭州市為主，說明蘭州市在上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高但對周邊地級市的輻射帶動作用十分有限，呈現(xiàn)極化現(xiàn)象，導(dǎo)致周邊地區(qū)形成LL 集聚。LH區(qū)呈現(xiàn)由黃河下游向黃河中游延伸態(tài)勢，空間分布較為分散。

圖5 2011、2014、2017、2019 年黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)LISA空間聚類圖Figure 5 LISA Spatial cluster of digital economy in the Yellow River Basin in 2011，2014，2017，and 2019

3 黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響因素

3.1 數(shù)據(jù)處理

本研究擬借助時(shí)空地理加權(quán)回歸模型（GTWR）進(jìn)行分析，因此自變量需通過多重共線性檢驗(yàn)。本研究借助SPSS軟件分別對自然及社會經(jīng)濟(jì)方面的自變量進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明，各影響因素均在1%水平上顯著，且VIF 值均小于10，說明自變量間不存在多重共線性。之后，本研究分別以3 個自然因素及4 個社會經(jīng)濟(jì)因素作為自變量，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為因變量，分別構(gòu)建普通線性回歸模型（OLS）、地理加權(quán)回歸模型（GWR）和時(shí)空地理加權(quán)回歸模型（GTWR）。由表3、4 可知，GTWR 模型的R2最大，AICc值最小，說明使用GTWR 模型分析結(jié)果更好。

表3 自然因素的OLS、GWR、GTWR模型檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Results of OLS，GWR，and GTWR model tests for natural factors

表4 社會經(jīng)濟(jì)因素的OLS、GWR、GTWR模型檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 Results of OLS，GWR，and GTWR model tests for socio-economic factors

3.2 結(jié)果及分析

3.2.1 自然因素空間異質(zhì)性

本研究選取2011 年和2019 年兩個節(jié)點(diǎn)年份，通過ArcGIS10.8 軟件，使用自然斷點(diǎn)法將3 個自然因素回歸系數(shù)值劃分為5 個水平，以直觀展示各自然方面的影響因素回歸系數(shù)的空間分布（圖6）。由圖6 可知，2011—2019 年，年降水量對黃河上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的抑制作用增強(qiáng)，促進(jìn)了以西安為中心的黃河中游部分地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這是因?yàn)辄S河上游年均降水量有所下降而中游年均降水量較為穩(wěn)定；對于下游地區(qū)，除山東省的青島、煙臺、威海等幾個地級市外，年降水量同樣能夠持續(xù)促進(jìn)下游地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。年均氣溫回歸系數(shù)值自黃河上游到黃河下游大致呈現(xiàn)出先增大再減小又增大的分布狀態(tài)。在研究期內(nèi)，年均氣溫對黃河上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的抑制作用有所減弱，且產(chǎn)生了微弱的正向促進(jìn)作用，而對中下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的影響變化不大。其原因在于，黃河上游地區(qū)海拔較高，平均氣溫較低，因此年均氣溫的提高對黃河上游生態(tài)環(huán)境的改善起到了促進(jìn)作用，而中下游地區(qū)氣候適宜，氣溫的微弱變化對中下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的影響較小。在研究期內(nèi)，植被覆蓋度對上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響由抑制轉(zhuǎn)為促進(jìn)，說明黃河上游地區(qū)生態(tài)環(huán)境有了明顯改善；對黃河中下游地區(qū)而言，植被覆蓋度為負(fù)值的區(qū)域面積呈現(xiàn)持續(xù)縮小態(tài)勢，表明植被覆蓋度對黃河中下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的抑制作用減弱而促進(jìn)作用逐漸增強(qiáng)。

圖6 2011、2019 年黃河流域GTWR模型自然影響因素的回歸系數(shù)空間分異Figure 6 Spatial differentiation of regression coefficients of natural factors of the GTWR model in the Yellow River Basin in 2011 and 2019

3.2.2 社會經(jīng)濟(jì)因素空間異質(zhì)性

與自然因素空間異質(zhì)性分析相同，4 個社會經(jīng)濟(jì)因素回歸系數(shù)的空間分布如圖7 所示。由圖7 可知，在研究期內(nèi)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、信息化水平回歸系數(shù)均為正值，隨著時(shí)間推移，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對黃河上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用增強(qiáng)，而對黃河中下游地區(qū)的促進(jìn)作用有減弱趨勢，說明黃河上游推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效果顯著，而中下游地區(qū)雖然第三產(chǎn)業(yè)所占比重較高，但產(chǎn)業(yè)優(yōu)化轉(zhuǎn)型效果卻呈下降趨勢。信息化水平則與之相反，即對下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用增強(qiáng)而對上游地區(qū)的促進(jìn)作用減弱。尤其是濟(jì)南、青島等山東半島地級市，因其有利區(qū)位條件受到信息化水平的影響更大，而黃河上游地級市因自然社會、經(jīng)濟(jì)等因素受到信息化水平的影響比較有限。

圖7 2011、2019 年黃河流域GTWR模型社會經(jīng)濟(jì)影響因素的回歸系數(shù)空間分異Figure 7 Spatial differentiation of regression coefficients of socio-economic factors of the GTWR model in the Yellow River Basin in 2011 and 2019

2011—2019 年，政府干預(yù)程度回歸系數(shù)有正有負(fù)，說明政府干預(yù)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的影響存在空間異質(zhì)性。政府財(cái)政支出的增加能夠顯著促進(jìn)河南省數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而對于黃河下游山東半島部分地級市而言，政府財(cái)政撥款的增加反而會對其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生抑制效果。主要原因在于河南省較多企業(yè)處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，對資金等需求量大，而山東半島部分地級市企業(yè)數(shù)字化水平較高，政府過多干預(yù)調(diào)控反而會限制企業(yè)的改革創(chuàng)新，阻礙其數(shù)字化進(jìn)程。此外，正因山東省和陜西省部分地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，對技術(shù)、人才等資源需求量大，人力資本水平能夠顯著促進(jìn)山東省和陜西省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。而內(nèi)蒙古自治區(qū)高校數(shù)量較少，且內(nèi)蒙古自治區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低，當(dāng)?shù)厝瞬艜驍?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地級市集聚，因此人力資本水平對內(nèi)蒙古自治區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響表現(xiàn)為抑制。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本研究以黃河流域72 個地級市為研究單元，以2011—2019 年為時(shí)間序列，利用熵值法測度黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用Kernel 核密度估計(jì)、Moran′s I等方法探究黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空格局演變特征，并結(jié)合GTWR 模型定量分析黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間分異的影響因素。主要結(jié)論如下：①黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)自西向東逐級遞增趨勢，表現(xiàn)為“下游最高、中游次之、上游最低”的階梯式分布格局。上中下游地區(qū)地級市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈上升趨勢，且下游地區(qū)提升幅度較大，下游地區(qū)與中上游地區(qū)間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距愈加明顯。②黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展絕對差異持續(xù)存在，空間演變格局相對穩(wěn)定。上游地區(qū)存在“中心—外圍”現(xiàn)象，中游地區(qū)呈現(xiàn)層級分化特征，下游地區(qū)地級市間發(fā)展差距有減小趨勢。③黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間相關(guān)性顯著，局部表現(xiàn)出HH集聚和LL集聚的兩極分化格局。HH 集聚區(qū)主要分布在黃河下游，呈現(xiàn)出由下游向中游延伸態(tài)勢，LL集聚區(qū)主要分布在黃河上游，且隨著時(shí)間推移，集聚面積減小。④整體來看，在自然因素方面，年降水量和年均氣溫的提高對黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有促進(jìn)作用，植被覆蓋度對黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的影響由抑制轉(zhuǎn)為促進(jìn)。在社會經(jīng)濟(jì)因素方面，大力推動第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展、完善信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及吸引人才均可以促進(jìn)黃河流域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而政府過度干預(yù)調(diào)控則會抑制黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

4.2 建議

黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平雖然持續(xù)提高，但是區(qū)域內(nèi)及區(qū)域間發(fā)展差異問題仍然十分顯著，成為阻礙黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素之一?；谘芯拷Y(jié)果，本研究提出以下建議：①對于區(qū)域內(nèi)發(fā)展差異問題。一方面，各省中心城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于省內(nèi)其他地級市，中心城市應(yīng)充分發(fā)揮其輻射帶動作用，鼓勵周邊城市承接中心城市的非核心功能，推動人才、資源和技術(shù)擴(kuò)散，帶動全省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展；另一方面，黃河流域中上游應(yīng)充分發(fā)揮位于絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶的區(qū)位優(yōu)勢，推動產(chǎn)業(yè)要素自由流動，消除數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間壁壘。②對于區(qū)域間發(fā)展差異問題。一方面，信息化水平對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展起促進(jìn)作用，各省中心城市應(yīng)帶頭共建黃河流域區(qū)域合作互聯(lián)網(wǎng)共享服務(wù)平臺，推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)互通互聯(lián)，打破區(qū)域壁壘，著重提升黃河中上游地區(qū)的信息化水平；另一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及人力資本水平能夠顯著促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，黃河流域各高校間應(yīng)加強(qiáng)聯(lián)系，如成立科技創(chuàng)新聯(lián)盟、高質(zhì)量發(fā)展共同體等，增強(qiáng)高素質(zhì)人才與技術(shù)交流，推動教育鏈、人才鏈、創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈深度合作，提升人才培養(yǎng)質(zhì)量，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。