中國城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的測度、異質(zhì)性及動(dòng)態(tài)演進(jìn)分析

曾 鵬，程 寅，魏 旭

（廣西民族大學(xué)a.民族學(xué)與社會(huì)學(xué)學(xué)院；b.經(jīng)濟(jì)學(xué)院；c.管理學(xué)院，南寧 530006）

0 引言

習(xí)近平總書記在主持中共中央政治局第三十四次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量。《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》指出，在“十四五”時(shí)期，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向深化應(yīng)用、規(guī)范發(fā)展、普惠共享的新階段[1]。城市群作為能產(chǎn)生巨大集聚經(jīng)濟(jì)效益的區(qū)域空間形態(tài)，其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r能較為客觀地反映出我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的建設(shè)水平，目前區(qū)域內(nèi)部仍存在數(shù)字資源難以有效利用、數(shù)字資源分布不均等問題[2]。因此，本文通過測度城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率來分析不同區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，對(duì)準(zhǔn)確把握城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢和規(guī)律，推動(dòng)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，對(duì)城市或城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究主要集中在以下三個(gè)方面：其一是理論研究方面，學(xué)者們總結(jié)了國際經(jīng)驗(yàn)[3]，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念[4]、創(chuàng)新模式[5]、科學(xué)問題[6]進(jìn)行總結(jié)，構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)理論體系。其二是地區(qū)差異分析方面，學(xué)者們通常選用Dagum基尼系數(shù)測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地區(qū)差異[7]，并運(yùn)用插值模擬、Zipf位序-規(guī)模法則、地理探測器等方法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間分異影響因素進(jìn)行探測[8]。其三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的效率方面，部分學(xué)者運(yùn)用三階段超效率SBM 模型，引入外部環(huán)境變量、隨機(jī)性因素、松弛變量和非參數(shù)的分位數(shù)回歸模型，考慮非期望產(chǎn)出，測度了國家層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率[9]；并從行業(yè)視角，對(duì)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的區(qū)域差異進(jìn)行分析，進(jìn)而運(yùn)用Markov 鏈等方法從時(shí)間和空間的角度對(duì)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率演變趨勢進(jìn)行分析[10]。通過以上文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，目前對(duì)城市群層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行分析的研究相對(duì)較少。

綜上，本文在以下幾個(gè)方面進(jìn)行拓展：第一，運(yùn)用DEAMalmquist 指數(shù)來測度中國城市群的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率；第二，運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)分析中國城市群區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間和總體差異；第三，運(yùn)用Markov鏈估計(jì)方法分析各城市群內(nèi)的城市在不同狀態(tài)下的轉(zhuǎn)移概率，探討城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的動(dòng)態(tài)演化趨勢。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 樣本選擇

本文參照國務(wù)院、國家發(fā)展和改革委員會(huì)以及各省級(jí)政府批復(fù)印發(fā)的19 個(gè)城市群發(fā)展規(guī)劃文件，確定中國的城市群分布狀況，其中包含重點(diǎn)建設(shè)五大國家級(jí)城市群（長三角、珠三角、京津冀、長江中游、成渝），穩(wěn)步建設(shè)八大區(qū)域級(jí)城市群（山東半島、粵閩浙沿海、中原、關(guān)中平原、遼中南、哈長、北部灣、天山北坡），引導(dǎo)培育六大地區(qū)級(jí)城市群（滇中、黔中、晉中、蘭西、呼包鄂榆、寧夏沿黃）的229 個(gè)城市，本文剔除數(shù)據(jù)缺失的城市，最終選取城市群包含的196 個(gè)城市2012—2021 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究[11]。

1.2 研究方法

1.2.1 DEA-Malmquist指數(shù)

本文采用DEA-Malmquist 指數(shù)[12]來測度城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率，具體模型如下：

其中，ρSE表示效率值，該模型存在n個(gè)DMU（決策單元），當(dāng)ρSE≥1時(shí)，表明該決策單元有效；每個(gè)決策單元中有m項(xiàng)投入指標(biāo)和s1項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)，x表示投入，yd表示產(chǎn)出，s-表示投入的松弛變量，λ表示權(quán)重。

EDA-Malmquist 指數(shù)衡量某DMU 在t和t+1 時(shí)期 的相對(duì)效率，即反映了效率的變化情況。

1.2.2 Dagum基尼系數(shù)

本文運(yùn)用Dagum 基尼系數(shù)[13]對(duì)城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的地區(qū)差異進(jìn)行測度，根據(jù)基尼系數(shù)及其按子群進(jìn)行分解的方法，將城市群差異的總體基尼系數(shù)G分解為區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)Gw、區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)Gnb以及超變密度的貢獻(xiàn)Gt，以此來測度城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率差異，公式如下：

其中，k 表示城市群數(shù)量，n 表示城市數(shù)量，yˉ表示城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率均值，yji表示第j 個(gè)城市群第i 個(gè)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率，yhr表示第h個(gè)城市群第r個(gè)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率。

區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)Gw、區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)Gnb以及超變密度的貢獻(xiàn)Gt的計(jì)算公式分別為：

其中，djh表示城市群間數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的差值，即第j個(gè)城市群和第h 個(gè)城市群中所有yji-yhr>0 的樣本值加總的數(shù)學(xué)期望，公式為：

其中，F(xiàn)h表示第h個(gè)城市群的累計(jì)密度分布函數(shù)，F(xiàn)j表示第j個(gè)城市群的累計(jì)密度分布函數(shù)。

1.2.3 Markov鏈

本文運(yùn)用空間Markov 鏈[14]來分析中國城市群內(nèi)各城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的內(nèi)部動(dòng)態(tài)特征及其演變規(guī)律，其表達(dá)式見式（9）。將城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率劃分為N 種類型，通過Markov 鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣可得到一個(gè)N×N的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P，如式（10）所示；采用地理距離權(quán)重矩陣將地理空間上的滯后效應(yīng)與城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的時(shí)間序列相結(jié)合，進(jìn)而將N×N的轉(zhuǎn)移概率矩陣分解成N個(gè)N×N的條件轉(zhuǎn)移概率矩陣。

其中，nij表示在樣本期內(nèi)i類型在第t年轉(zhuǎn)移到第t+1 年的j類型的城市的數(shù)量，ni表示在樣本期內(nèi)為i類型的城市個(gè)數(shù)，Pij表示屬于i類型的某一城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率從第t年轉(zhuǎn)移到第t+1年的j類型的概率，采取極大似然估計(jì)來計(jì)算，表達(dá)式見式（11）。

1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》首次詮釋了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新內(nèi)涵：數(shù)字經(jīng)濟(jì)是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的主要經(jīng)濟(jì)形態(tài)，是以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為主要載體，以信息通信技術(shù)融合應(yīng)用、全要素?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動(dòng)力，促進(jìn)公平與效率更加統(tǒng)一的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率則是對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)單位時(shí)間產(chǎn)出的測度[15,16]。

本文遵循構(gòu)建指標(biāo)體系的全面性、系統(tǒng)性、典型性、數(shù)據(jù)可得性等原則[17]，結(jié)合蔡昌等（2020）[18]對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率的評(píng)價(jià)方法，構(gòu)建中國城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如下頁表1所示。

表1 中國城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)家薩伊提出的“生產(chǎn)三要素論”，本文選取的投入指標(biāo)包含勞動(dòng)、資本和土地三個(gè)方面，勞動(dòng)用“科研人才投入”表示，資本用“研發(fā)資金投入”表示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也叫信息經(jīng)濟(jì)，其通過5G網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展于信息技術(shù)尤其是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)之上，從這個(gè)角度來看，推動(dòng)城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“土地”可通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施來反映，因此本文用“數(shù)字基建投入”來表示“土地”這一維度。財(cái)政支出中科學(xué)技術(shù)支出區(qū)位熵的計(jì)算公式為（地區(qū)科學(xué)技術(shù)支出/地區(qū)財(cái)政一般預(yù)算支出）/（全國科學(xué)技術(shù)支出/全國財(cái)政一般預(yù)算支出）。

根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)三大定律之一的“達(dá)維多定律”，進(jìn)入市場的第一代產(chǎn)品能自動(dòng)獲得一半的市場份額，任何企業(yè)在各自領(lǐng)域中必須第一個(gè)淘汰自己的產(chǎn)品，因此，技術(shù)創(chuàng)新尤為重要，本文用發(fā)明專利申請(qǐng)授權(quán)量和專利申請(qǐng)授權(quán)總量來反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)的技術(shù)效益。數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出指標(biāo)中的經(jīng)濟(jì)效益本應(yīng)用數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出來表示，但目前對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的衡量仍處于摸索階段，本文選擇地區(qū)生產(chǎn)總值作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的代理變量，其包含了所有數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，并且一個(gè)地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與地區(qū)生產(chǎn)總值即地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有非常強(qiáng)的關(guān)聯(lián)。數(shù)字普惠金融是實(shí)現(xiàn)普惠金融的主要形式，普惠金融的發(fā)展在一定程度上反映了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；除此之外，運(yùn)用主成分分析法測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)主成分，該指標(biāo)參考了趙濤等（2020）[19]的研究。本文采用數(shù)字普惠金融指數(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)主成分兩個(gè)指標(biāo)來反映數(shù)字效益。

1.4 數(shù)據(jù)來源

由于城市群樣本中包含部分地級(jí)市代管的縣級(jí)市或省直管的縣級(jí)市，數(shù)據(jù)樣本可能會(huì)出現(xiàn)重疊，因此予以剔除，加之部分城市數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重同樣需要剔除，因此選取城市群包含的196個(gè)城市2012—2021年的數(shù)據(jù)。其中，各城市信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從業(yè)人員數(shù)量、科學(xué)技術(shù)人員數(shù)量、科學(xué)技術(shù)支出、經(jīng)濟(jì)與財(cái)政相關(guān)數(shù)據(jù)均來自歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地區(qū)國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)；全國的數(shù)據(jù)來自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國財(cái)政年鑒》；部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于國家和各省份統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站。

2 城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的測算結(jié)果

2.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

將各個(gè)城市群2012—2021年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行匯總（見表2），從城市群整體空間演化格局來看，各城市群內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率分布較為不均衡，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率較高的城市要多于西部地區(qū)。目前中國城市群區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為不平衡，各城市群內(nèi)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)中心存在一定程度的供需失衡、失序發(fā)展等問題。數(shù)字化發(fā)展面臨東西部地區(qū)數(shù)字化發(fā)展失衡的區(qū)域性問題，因此帶動(dòng)相關(guān)數(shù)字產(chǎn)業(yè)有效轉(zhuǎn)移，促進(jìn)東西部地區(qū)數(shù)據(jù)流通、價(jià)值傳遞就顯得尤為重要。

表2 2012—2021年中國城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率

2.2 城市群差異測算與分解

2.2.1 城市群差異整體情況

下頁表3顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的群內(nèi)差異較大的有京津冀城市群、成渝城市群、黔中城市群、哈長城市群、關(guān)中平原城市群、寧夏沿黃城市群以及北部灣城市群，差異較小的有天山北坡城市群、呼包鄂榆城市群、長江中游城市群、珠三角城市群和山東半島城市群。整體來看，城市群群內(nèi)差異在時(shí)間序列上是上下波動(dòng)的，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)在過往年份的發(fā)展并不穩(wěn)定，但這種狀況在逐年改善，數(shù)字城市群建設(shè)的潛能還在持續(xù)釋放，全國城市群數(shù)據(jù)一張網(wǎng)，探討數(shù)字化發(fā)展中存在的城市群區(qū)域性問題及其解決之道必將為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)能。

表3 2012—2021年19個(gè)城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的群內(nèi)差異

2.2.2 差異來源

下頁表4 顯示了2012—2021 年中國城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率總體差異來源及其貢獻(xiàn)。根據(jù)表4可知，19個(gè)城市群在樣本期內(nèi)的總體基尼系數(shù)均值為0.217，從基尼系數(shù)發(fā)展進(jìn)程來看，2014年和2017年均出現(xiàn)較大降幅，其余年份均存在不同程度的波動(dòng)，在2015 年19 個(gè)城市群的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的地區(qū)差異最大，此時(shí)基尼系數(shù)為0.289，2017年地區(qū)差異最小，此時(shí)基尼系數(shù)為0.170。整體來看，區(qū)域間差異在2013 年和2015 年對(duì)總體基尼系數(shù)的貢獻(xiàn)率最大，其余年份則是超變密度對(duì)總體差異影響最大。從演變過程看，區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率基本上在0.065上下浮動(dòng)；區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率從2012 年的0.395 上升到2021 年的0.440，其中在2013年和2015年一度超過超變密度對(duì)總體差異的貢獻(xiàn)率；超變密度的貢獻(xiàn)率從最初的0.536 降至0.497，最大貢獻(xiàn)率出現(xiàn)在2014 年，除2013 年和2015 年之外，超變密度始終是總體差異來源里貢獻(xiàn)率最大的部分，說明城市群間存在的交叉重疊問題是造成城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率總體差異的重要原因。

表4 城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的來源

2.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率地區(qū)分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

2.3.1 基于傳統(tǒng)Markov鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移分析

表5 將中國城市群不同數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的城市劃分為狀態(tài)Ⅰ（低水平地區(qū)）、狀態(tài)Ⅱ（中低水平地區(qū)）、狀態(tài)Ⅲ（中高水平地區(qū)）和狀態(tài)Ⅳ（高水平地區(qū)）四個(gè)等級(jí)。由表5可知，各水平城市維持原有狀態(tài)的概率較高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在“俱樂部趨同”現(xiàn)象，但是各城市發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率也較大，今后應(yīng)注重帶動(dòng)高水平以下城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的傳統(tǒng)Markov鏈轉(zhuǎn)移概率 （單位：%）

2.3.2 基于空間Markov鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移分析

由表6可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)高水平和低水平地區(qū)發(fā)展趨勢相反。具體來看，當(dāng)鄰居數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率等級(jí)為低水平時(shí)，Ⅰ類至Ⅲ類地區(qū)分別有25.8%、25.0%和8.3%的概率上升一級(jí)；Ⅰ類和Ⅱ類地區(qū)存在25.8%和27.5%的概率上升兩級(jí)，Ⅰ類地區(qū)有33.9%的概率上升三級(jí)；Ⅱ類至Ⅳ類地區(qū)存在32.5%、33.3%和22.2%的概率下降一級(jí)，Ⅲ類和Ⅳ類地區(qū)存在41.7%和11.1%的概率下降兩級(jí)，Ⅳ類地區(qū)有44.4%的概率下降三級(jí)。當(dāng)鄰居數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率等級(jí)為高水平時(shí)，Ⅰ至Ⅲ類地區(qū)存在23.5%、20.8%和22.2%的概率上升一級(jí)；Ⅰ類和Ⅱ類地區(qū)存在41.2%和20.8%的概率上升兩級(jí)，Ⅰ類地區(qū)存在17.6%的概率上升三級(jí)；Ⅱ至Ⅳ類地區(qū)存在37.5%、33.3%和19.1%的概率下降一級(jí)；Ⅲ類和Ⅳ類地區(qū)存在22.2%和20.6%的概率下降兩級(jí)，Ⅳ類地區(qū)存在26.5%的概率下降三級(jí)。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的空間Markov鏈轉(zhuǎn)移概率

3 結(jié)論與建議

本文構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用Dagum基尼系數(shù)測算城市群地區(qū)差異，運(yùn)用Markov鏈估計(jì)方法分析城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的動(dòng)態(tài)時(shí)空演進(jìn)趨勢和規(guī)律。得到以下結(jié)論：（1）從數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的測度結(jié)果來看，中國城市群的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率表現(xiàn)出空間上的非均衡性。（2）從Dagum 基尼系數(shù)測度的地區(qū)差異來看，超變密度在城市群總體差異中的貢獻(xiàn)基本上是最大的，是造成地區(qū)差異的主要因素，說明城市群間存在的部分交叉重疊問題是造成城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率總體差異的重要原因。（3）從城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)來看，各城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不十分穩(wěn)定。

為解決我國城市群內(nèi)部分城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在的無效率狀態(tài)，本文提出以下建議：第一，針對(duì)中國城市群的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率表現(xiàn)出的空間非均衡狀況，應(yīng)當(dāng)打通數(shù)據(jù)壁壘，強(qiáng)化城市群間高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素供給。城市群內(nèi)部城市之間應(yīng)有效拓寬數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的合作渠道，加快區(qū)域貿(mào)易數(shù)字化發(fā)展，打破區(qū)域行政、技術(shù)和協(xié)議壁壘，城市群之間應(yīng)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)數(shù)據(jù)資源標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)，形成完整貫通的數(shù)據(jù)鏈，創(chuàng)建良好的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境。第二，針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體差異很大部分來自城市群之間交叉重疊問題的情況，需要著重優(yōu)化數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推進(jìn)區(qū)域云網(wǎng)協(xié)同和算網(wǎng)融合發(fā)展，推進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施智能化升級(jí)。城市群內(nèi)存在中心城市和省會(huì)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他城市的現(xiàn)象，各城市群存在或輕或重的極化現(xiàn)象，因此需要最大限度地發(fā)揮中心-副中心城市對(duì)城市群內(nèi)其余城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的引領(lǐng)帶動(dòng)作用，充分實(shí)現(xiàn)其對(duì)周邊城市或地區(qū)的輻射效應(yīng)。第三，針對(duì)城市群數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律，應(yīng)推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)普惠共享發(fā)展，把握信息通信業(yè)以數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合為主線，協(xié)同推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，加快城市群內(nèi)城市數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施向農(nóng)村覆蓋延伸，使城鄉(xiāng)要素能雙向有效自由流動(dòng)，完善鄉(xiāng)村地區(qū)及偏遠(yuǎn)地區(qū)的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，形成以城帶鄉(xiāng)、共建共享的數(shù)字城鄉(xiāng)融合發(fā)展新格局。