蘇北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展測度與驅動因素研究

摘 要：數(shù)字經(jīng)濟的興起使傳統(tǒng)產業(yè)得以借助互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術工具，實現(xiàn)生產、流通、消費等環(huán)節(jié)的數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化。通過數(shù)字化轉型，傳統(tǒng)產業(yè)能夠更高效地整合資源，提升生產效率，降低成本，提供更為個性化的產品和服務。本文選取2013—2022年蘇北地區(qū)五個地級市的平衡面板數(shù)據(jù)，旨在測度這些城市數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平，并通過實證分析確定推動蘇北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關鍵因素。結果顯示，蘇北地區(qū)五個地級市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平差異較??；金融發(fā)展水平和產業(yè)升級水平是推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的主要因素。據(jù)此，本文提出了相應建議，以供參考。

關鍵詞：蘇北地區(qū)；區(qū)域發(fā)展；數(shù)字經(jīng)濟；產業(yè)升級；協(xié)調發(fā)展

中圖分類號：F124.3 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）10（b）--04

近年來，數(shù)字經(jīng)濟如同一股勃勃生機的清風，為經(jīng)濟發(fā)展注入了強勁動力，成為推動經(jīng)濟實現(xiàn)跨越式發(fā)展的關鍵力量。隨著數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，我國迎來了新的機遇和挑戰(zhàn)，黨的二十大報告和政府工作報告均強調了數(shù)字經(jīng)濟的重要性，明確提出要將加快數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展作為國家戰(zhàn)略，推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的深度融合。根據(jù)《數(shù)字中國發(fā)展報告（2023年）》數(shù)據(jù)，2023年我4b50f9267802fdfd821783ff39710a243f587ab6764e6c7081b33cd602f451be國數(shù)字經(jīng)濟的核心產業(yè)增加值占GDP總量的10%，顯示出穩(wěn)健的增長態(tài)勢。同時，我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模全球領先，主要企業(yè)位居全球前列。京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)等地區(qū)的數(shù)字產業(yè)集群發(fā)展勢頭強勁，為經(jīng)濟高質量發(fā)展提供了動力。這些產業(yè)集群具有明顯的地區(qū)特色和競爭優(yōu)勢。

發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟已成為經(jīng)濟發(fā)展的基本要求和核心。數(shù)字經(jīng)濟的快速擴張和不斷進化，使其成為實現(xiàn)高質量發(fā)展的最大增長因素。同時，數(shù)字經(jīng)濟成為江蘇新質生產力的關鍵領域。江蘇省的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展迅猛，已成為推動高質量發(fā)展的“最大增量”，并在全國范圍內起到了示范引領作用。江蘇省近年來專注于數(shù)字與實體經(jīng)濟的融合，致力于成為數(shù)實融合的強省，積極占據(jù)數(shù)字經(jīng)濟的關鍵領域，以構建高質量發(fā)展的核心增長動力。《2023數(shù)字江蘇發(fā)展報告》顯示，江蘇省2022年數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模超5萬億元，數(shù)字經(jīng)濟核心產業(yè)增加值占地區(qū)生產總值比重達11%左右。截至2023年底，全省兩化融合發(fā)展水平達67.9，連續(xù)9年全國第一，關鍵工序數(shù)控化率達63.7%、經(jīng)營管理數(shù)字化普及率達85%，各類重點指標領先全國，提前實現(xiàn)“十四五”發(fā)展任務目標。

蘇北地區(qū)相較蘇南地區(qū)，在經(jīng)濟發(fā)展水平上相對滯后，這主要歸因于歷史、地理和政策等多方面的客觀條件影響。然而數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對于蘇北地區(qū)具有深遠的意義，通過發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，可以加速傳統(tǒng)產業(yè)的數(shù)字化轉型，提高產業(yè)鏈的附加值，推動產業(yè)向高技術、高附加值的方向發(fā)展，從而實現(xiàn)產業(yè)升級，有助于蘇北地區(qū)更有效地整合和利用各類資源，包括人力資源、土地資源、信息資源等，提高資源利用效率，降低生產成本。通過發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，蘇北地區(qū)可以培育新的經(jīng)濟增長點，提升區(qū)域整體競爭力，縮小與蘇南地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展差距。蘇北地區(qū)可以通過數(shù)字經(jīng)濟加強與蘇南及其他地區(qū)的合作，實現(xiàn)資源共享、優(yōu)勢互補，促進區(qū)域經(jīng)濟一體化?？傊瑪?shù)字經(jīng)濟發(fā)展對于蘇北地區(qū)而言，不僅是一種經(jīng)濟增長的新動力，還是實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調發(fā)展、提升居民生活水平的重要途徑。因此，本文首先評估了蘇北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的現(xiàn)狀，接著采用科學的測度方法對各地市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行了分析。通過實證檢驗，本文揭示了推動蘇北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關鍵因素，并據(jù)此提出了有針對性的策略建議，以期為區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展提供理論支持和實踐指導。

1 文獻綜述

當前，學術界對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展大多基于地域視角通過面板數(shù)據(jù)圍繞基礎建設、產業(yè)結構、創(chuàng)新能力、人力供給、經(jīng)濟支撐、網(wǎng)絡安全等方面構建評價指標體系展開研究。李杰等（2024）基于數(shù)字經(jīng)濟突破空間距離約束的集約優(yōu)勢，使用2012—2021年30個?。ㄊ小^(qū)）的面板數(shù)據(jù)，通過區(qū)域協(xié)同的空間分層邏輯，實證探究數(shù)字經(jīng)濟賦能區(qū)域高質量發(fā)展的效應及其作用機制。王軍等（2024）基于黃河沿線60個城市2011—2020年的面板數(shù)據(jù)，采用熵值法測度黃河流域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和高質量發(fā)展水平，進而以高質量發(fā)展水平為被解釋變量、以數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平為核心解釋變量、以產業(yè)結構升級和綠色技術創(chuàng)新為機制變量、以環(huán)境水平和就業(yè)水平等為控制變量，構建基準計量模型和機制檢驗模型，通過模型回歸實證分析數(shù)字經(jīng)濟推動黃河流域高質量發(fā)展的作用機制。

當前，江蘇數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的研究較為豐富，但大多立足長三角，探究數(shù)字經(jīng)濟對于城市經(jīng)濟以及生產力的影響。馬莉等（2024）認為數(shù)字經(jīng)濟對城市經(jīng)濟的抵抗恢復力、適應調整力、創(chuàng)新轉型力均存在不同程度的促進作用，產業(yè)結構合理化與產業(yè)結構高級化是數(shù)字經(jīng)濟賦能城市經(jīng)濟韌性的兩大關鍵路徑，數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶各城市經(jīng)濟韌性的作用效果存在空間地理位置與經(jīng)濟體體量的異質性。吳文生等（2024）認為數(shù)字經(jīng)濟可以通過推動技術創(chuàng)新和優(yōu)化就業(yè)結構提高長三角地區(qū)新質生產力水平；數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展能促進本地區(qū)新質生產力水平，存在顯著的空間溢出效應，促使鄰近區(qū)域的新質生產力水平提升；數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對新質生產力發(fā)展存在著門檻效應，數(shù)字經(jīng)濟對新質生產力水平的促進作用呈現(xiàn)出先增加后削弱的趨勢。

然而，江蘇省市際數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展差異的研究較少。苗書迪等（2024）基于2009—2021年江蘇省13個地級市的面板數(shù)據(jù)，以數(shù)字基礎設施、數(shù)字產業(yè)發(fā)展、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境構建指標體系，采用熵值法測度江蘇省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與省內市際差異，認為江蘇省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展總體發(fā)展態(tài)勢良好，但不同地市間發(fā)展水平相差較大，形成梯隊分布格局，其中數(shù)字產業(yè)發(fā)展、發(fā)展環(huán)境等相關指標對發(fā)展水平影響較大。

現(xiàn)有的學術研究主要集中在數(shù)字經(jīng)濟的總體發(fā)展狀況上，所梳理的文獻中較少有關于區(qū)域內市際數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展測度和驅動的分析研究。因此，本文將蘇北地區(qū)五市作為研究對象，通過對蘇北地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平開展綜合評估，以尋求蘇北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展關鍵性推動因素。

2 實證研究

2.1 數(shù)據(jù)來源和變量選取

本文采用面板數(shù)據(jù)回歸模型進行實證分析，進而測定蘇北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平及其影響因素。在考慮時間連續(xù)性和個體異質性的前提下，對趨勢和異質性進行控制，分析模型面板數(shù)據(jù)中不同變量對蘇北地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響。面板數(shù)據(jù)來源包括國家和江蘇省統(tǒng)計局官網(wǎng)以及北京大學數(shù)字金融研究中心等。研究對象覆蓋徐州市、鹽城市、淮安市、宿遷市和連云港市五個地級市，時間跨度為2013—2022年。這十年的時序數(shù)據(jù)有助于呈現(xiàn)出蘇北地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的演變過程，利于把握其發(fā)展趨勢和特點，為將來的地區(qū)發(fā)展規(guī)劃和政策制定提供有力支持。本文選取的指標變量及單位如表1所示。

2.2 模型構建

本文所涉及的面板數(shù)據(jù)回歸模型如表1所示。

InDigit=α0+α1Finit+α2Eduit+α3Tecit+α4Conit+α5Indit+μit（1）

對表1中的變量符號，i代表蘇北地區(qū)的五個地級市，t代表范圍在2013—2022年的時間跨度。在方程中，Yit代表被解釋變量在地級市i和時間t的具體數(shù)值，常數(shù)項以α表示，解釋變量對應的回歸系數(shù)以β表示，而隨機誤差項表示ε，在分析中需要考慮其影響。蘇北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展數(shù)學模型的構建利于深入洞悉其發(fā)展趨勢和特點。

2.3 數(shù)據(jù)分析

表2展示2013—2022年蘇北五市數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平，數(shù)據(jù)來源于北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)。北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)是對數(shù)字化程度的指標衡量，能較好反映各地數(shù)字經(jīng)濟水平。從表2的數(shù)據(jù)可看出，蘇北五市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在2014—2017年增速較快，2017—2022年增速雖放緩，但仍保持穩(wěn)步上升趨勢。具體來說，徐州市近年來不斷加大對數(shù)字經(jīng)濟產業(yè)園區(qū)的投資，建設了多個數(shù)字經(jīng)濟產業(yè)園區(qū)，吸引了一大批數(shù)字6ce20a7d74c9af16d9a59baf03cf145f經(jīng)濟企業(yè)入駐，重點發(fā)展了新能源、新材料、生物醫(yī)藥等新興產業(yè)，推動傳統(tǒng)產業(yè)的數(shù)字化轉型，同時利用地理位置優(yōu)勢，打造智慧物流體系，提升數(shù)字經(jīng)濟在物流領域的應用。連云港市積極布局大數(shù)據(jù)中心，提升數(shù)據(jù)處理和分析能力，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供基礎設施支持，借助港口優(yōu)勢，發(fā)展跨境電商產業(yè)，推動數(shù)字貿易的發(fā)展。淮安市推動互聯(lián)網(wǎng)與制造業(yè)的深度融合，提升制造業(yè)的智能化水平，通過建設智慧城_{cd18480ecee55ef7872841e6f9880309}市項目，提升城市治理和服務能力，促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。鹽城市堅持“三數(shù)”聯(lián)動，深入推進產業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產業(yè)化，培育數(shù)字創(chuàng)意和數(shù)據(jù)服務產業(yè)，開展制造業(yè)數(shù)字化賦能行動，創(chuàng)建多家省級示范智能制造工廠，建設5G全連接工廠，加快數(shù)字基礎設施建設，擴容城域網(wǎng)出口帶寬，新建行業(yè)級、區(qū)域級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺十多個。宿遷市與頭部企業(yè)合作，共建未來數(shù)字文創(chuàng)產業(yè)園，打造新媒體感知大數(shù)據(jù)應用中心等，與南京郵電大學共建蘇北宿遷數(shù)字經(jīng)濟產業(yè)研究院，推動數(shù)字經(jīng)濟的項目開發(fā)和技術創(chuàng)新。蘇北五市近年來的舉措促使整個地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展勢頭強勁。通過橫向區(qū)間對比，徐州市總體數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平以234.03的相對數(shù)領跑于其他四市，同時可以看到連云港市、淮安市和鹽城市與徐州市相比差距并不大，相對數(shù)為232.77、231.56、230.94，即便是排在最后的宿遷市，其相對數(shù)也為227.56，差距微乎其微。

同時，表3呈現(xiàn)了蘇北五市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展增速。平均增速從高到低分別為淮安市（10.33%）、宿遷市（10.25%）、鹽城市（9.91%）、連云港市（9.69%）、徐州市（9.58%）。徐州市雖然絕對值領先，但增速落后于其他四市；宿遷市絕對值最低，增速卻位居第二，與其他市的差距將逐步減小。另外，三市的數(shù)字經(jīng)濟平均增速與絕對值差異不大，表明蘇北地區(qū)各市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平相對均衡。

為了更準確地反映各變量對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，本文對變量數(shù)據(jù)進行了描述性統(tǒng)計，并對被解釋變量（數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平）進行了對數(shù)化處理。從表4可知，金融發(fā)展水平、產業(yè)升級水平等變量的標準差較大，這有助于理解數(shù)據(jù)集內部的變化范圍和分布形狀，同時有助于識別可能存在的異常值或離群點。

面板回歸模型通常包括三種模型：混合POOL模型、固定效應FE模型和隨機效應RE模型。

首先，F(xiàn)檢驗用于比較FE模型和POOL模型，如果p值小于0.05，則FE模型更優(yōu)；如果p值≥0.05，則應選擇POOL模型。

其次，BP檢驗用于比較RE模型和POOL模型，如果p值小于0.05，則RE模型更優(yōu)；如果p值≥0.05，則應選擇POOL模型。

最后，Hausman檢驗用于比較FE模型和RE模型，如果p值小于0.05，則FE模型更優(yōu)；如果p值≥0.05，則應選擇RE模型。

本文選取Fin， Edu， Tec， Con， Ind作為解釋變量，并以LnDig作為被解釋變量，構建了面板模型。面板模型包括三種類型：混合POOL模型、固定效應FE模型和隨機效應RE模型。首先，通過模型檢驗來確定最優(yōu)模型。

F檢驗顯示，在5%的顯著性水平下，F(xiàn)（4，40）=15.220，p=0.000<0.05，表明相對于POOL模型，F(xiàn)E模型更為優(yōu)越。

BP檢驗顯示，在5%的顯著性水平下，chi（1）=32.153，p=0.000<0.05，表明相對于POOL模型，RE模型更為優(yōu)越。

Hausman檢驗未顯示顯著性，chi（4）=-16.313，p=1.000> 0.05，表明相對于FE模型，RE模型更為優(yōu)越。

綜合以上分析，SPSSAU（在線SPSS分析軟件）建議最終選擇RE模型作為研究結果。

表5呈現(xiàn)面板回歸涉及的三個模型結果。

第一，針對最終選擇的模型進行分析，可以對比3個模型結果進行描述；

第二，如果某項呈現(xiàn)出顯著性（p<0.05，有時也以0.1作為標準），意味著該項對于因變量（被解釋變量）具有影響關系，反之說明沒有影響關系；

第三，對分析進行總結。

本文最終采用RE模型，根據(jù)表6數(shù)據(jù)分析：

對于Fin變量，其在0.01水平上顯著（t=5.421，p=0.000 <0.01），回歸系數(shù)為0.010且大于0，表明Fin對LnDig有顯著的正向影響。

對于Edu變量，其未顯示出顯著性（t=-0.382，p=0.704> 0.05），因此Edu對LnDig沒有影響。

對于Tec變量，其未顯示出顯著性（t=0.272，p=0.787> 0.05），因此Tec對LnDig沒有影響。

對于Con變量，其未顯示出顯著性（t=-1.230，p=0.225> 0.05），因此Con對LnDig沒有影響。

對于Ind變量，其在0.01水平上顯著（t=3.306，p=0.002< 0.01），回歸系數(shù)為0.007且大于0，表明Ind對LnDig有顯著的正向影響。

在面板數(shù)據(jù)回歸分析中，本文發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展和產業(yè)升級水平的回歸系數(shù)分別為0.010、0.007，均為正值，LeAqaTitKUvq5/bjx5ywU+nCoK9y18A81l2ZMV43Ewk=并且通過1%的顯著性檢驗，說明它們是推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的主要因素?？萍妓降幕貧w系數(shù)為0.002，也為正值，并通過10%的顯著性檢驗，表明提升科技水平有助于數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展。教育水平和消費水平的回歸系數(shù)為負，均為-0.003，未通過顯著性檢驗，說明教育水平、消費水平與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展之間沒有顯著關系。

3 結語

本文通過對2013—2022年蘇北五市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測定，并利用面板數(shù)據(jù)進行回歸分析，得出以下結論：

第一，蘇北地區(qū)五個地級市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平差異較小，其中徐州市的發(fā)展水平最高，宿遷市則相對較低。

第二，蘇北地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在2014年有顯著提升。原因是2014年前后，江蘇省政府推出了《江蘇省大數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)劃》《江蘇省智慧城市發(fā)展規(guī)劃》等促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的相關規(guī)劃、補貼和優(yōu)惠措施，鼓勵企業(yè)加大數(shù)字經(jīng)濟的投入。蘇南的產業(yè)轉移帶動了蘇北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，許多傳統(tǒng)產業(yè)在轉型升級過程中開始采用數(shù)字化技術。同時，蘇北地區(qū)加大了基礎設施建設、科技創(chuàng)新力度、產業(yè)園區(qū)和產業(yè)集群的發(fā)展、人才培養(yǎng)和引進。

第三，產業(yè)升級水平和金融發(fā)展水平是推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的主要因素?？萍妓降幕貧w系數(shù)為正且通過10%顯著性水平檢驗，表明其能促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展；而教育水平和消費水平的回歸系數(shù)為負，說明它們與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展沒有顯著關聯(lián)。

為促進蘇北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟持續(xù)高質量發(fā)展，基于以上結論，本文提出幾點建議。

第一，蘇北五市應根據(jù)自身特點和優(yōu)勢，發(fā)展具有地方特色的數(shù)字經(jīng)濟產業(yè)，同時促進區(qū)域間的協(xié)同發(fā)展，縮小地區(qū)間的差距。第二，各市應繼續(xù)出臺和落實支持數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的稅收優(yōu)惠、資金補貼、科技研發(fā)資助等政策，以保持數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展勢頭。第三，繼續(xù)加大對數(shù)據(jù)中心、5G通信、寬帶網(wǎng)絡等基礎設施的投入，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供堅實的基礎。第四，產業(yè)升級與金融支持。努力推動傳統(tǒng)產業(yè)數(shù)字化轉型，提升產業(yè)鏈水平，同時加強與金融機構的合作，為數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)提供足夠的金融支持。第五，加強科技創(chuàng)新，鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，培育新技術、新業(yè)態(tài)、新模式，提升數(shù)字經(jīng)濟競爭力。第六，應優(yōu)化教育資源，加強與高校、科研院所的合作，提高教育質量，為數(shù)字經(jīng)濟培養(yǎng)更多實用型人才，為產業(yè)發(fā)展提供人力支持。第七，通過提高居民收入和消費能力，擴大內需，為數(shù)字經(jīng)濟的應用和市場拓展創(chuàng)造更多機會。第八，加強產業(yè)園區(qū)和產業(yè)集群的規(guī)劃與建設，吸引優(yōu)質企業(yè)入駐，形成產業(yè)鏈完整、產業(yè)關聯(lián)度高的數(shù)字經(jīng)濟聚集區(qū)。第九，利用蘇南地區(qū)的產業(yè)轉移，加強兩地合作，促進資源共享、技術交流，共同推動蘇北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。

希望通過上述建議，蘇北地區(qū)可以更好地發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟的潛力，促進經(jīng)濟結構的優(yōu)化和升級。

參考文獻

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