蘇冰杰, 盧方元, 朱 峰, 李彥龍

(1.廈門大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,廈門 361000; 2.鄭州大學(xué) 商學(xué)院,河南 鄭州 450000; 3.鄭州大學(xué) 管理工程學(xué)院,河南 鄭州 450000; 4.中國社會科學(xué)院大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,北京 100871;5.北京大學(xué) 數(shù)字金融研究中心,北京 100871)

0 引言

近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與高端通信技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟的擴張和影響逐漸引起了全球關(guān)注。自2017年政府工作報告首次提出“數(shù)字經(jīng)濟”的概念以來，數(shù)字化被作為一種全新的生產(chǎn)要素投入到生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，促進地區(qū)新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式的快速發(fā)展[1]。在新舊動能轉(zhuǎn)換的時代背景下，數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)繼農(nóng)業(yè)社會和工業(yè)社會之后，成為我國發(fā)展最迅速、運用最廣泛的一種新型社會形態(tài)，是驅(qū)動中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新引擎[2]。

數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，當(dāng)前國內(nèi)外的研究主要集中在以下幾個方面：一是有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵與發(fā)展現(xiàn)狀的研究。早期有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵與行業(yè)邊界的設(shè)定相對較為簡單，數(shù)字經(jīng)濟通常被等同于“互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟”。隨著全球經(jīng)濟形態(tài)的演變，數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵與外延被逐漸擴大。如王思瑤[3]在確定數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵與外延的基礎(chǔ)上，對數(shù)字經(jīng)濟中的行業(yè)進行分類，并給出了以國民經(jīng)濟行業(yè)分類代碼顯示的數(shù)字經(jīng)濟行業(yè)分類代碼。但由于各國際組織和研究團體的目的與立場的差異，現(xiàn)階段有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵與行業(yè)邊界的界定尚未形成統(tǒng)一口徑。

二是有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟影響機制的研究。數(shù)字經(jīng)濟作為一種新型社會形態(tài)，其發(fā)展對經(jīng)濟增長和就業(yè)產(chǎn)生了深遠的影響。Behanm等[4]指出信息和通信技術(shù)的發(fā)展在歐洲創(chuàng)造的就業(yè)人口數(shù)占到了歐洲總就業(yè)人數(shù)的13%。夏炎等[5]的研究表明，數(shù)字化不僅將促進國內(nèi)生產(chǎn)總值更快速增長，還將提升生產(chǎn)率、消費結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)、提升企業(yè)出口規(guī)模、提高人力資本質(zhì)量，并引領(lǐng)新型智慧城市的發(fā)展。此外，數(shù)字經(jīng)濟還會帶來創(chuàng)新能力的提升，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

三是有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟水平測度方面的研究。由于各國在數(shù)字經(jīng)濟定義上的差異化，目前有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟的核算并未形成統(tǒng)一的口徑。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展早期，對數(shù)字經(jīng)濟的測算相對寬泛，大多是圍繞著電子商務(wù)展開的。隨著數(shù)字化的發(fā)展及研究的逐步深入，學(xué)術(shù)界開啟了指標核算的時代。中國學(xué)者夏炎等[5]從ICT產(chǎn)業(yè)出發(fā)，構(gòu)建非競爭型就業(yè)投入占用產(chǎn)出模型測算數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟增長和非農(nóng)就業(yè)的影響，該方法看似新穎，但在實操層面相對繁瑣且無法顧及城市層面的可操作性。單志廣等[6]基于三元空間理論構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟評價指標體系，考慮相對全面，但是該指標體系尚且存在于理論層面，在相關(guān)指標數(shù)據(jù)的可獲得性等方面可能考慮不太周到。

中國的經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)進入到增速換擋的新階段，但區(qū)域間信息鴻溝的存在[7]，明顯加大了地區(qū)發(fā)展成本，并由此帶來了經(jīng)濟鴻溝，制約數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展進程[8]。在此背景下，為了進一步縮小區(qū)域間經(jīng)濟鴻溝的差距，最大化數(shù)字化的外部影響，搞清楚中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的時空演化特征就顯得很有必要?；诖耍疚闹τ诮沂局袊鴶?shù)字經(jīng)濟發(fā)展的時空演化特征，在此基礎(chǔ)上對區(qū)域間數(shù)字化發(fā)展水平差異的原因進行分析。為了克服目前數(shù)字經(jīng)濟化水平測度工具存在的缺陷，本文首先構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合評價指標體系，并采用熵權(quán)法和三參數(shù)加權(quán)Heronian平均(TPWHM)算子[9]獲得各省市的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，其次從靜態(tài)的角度，分別采用Moran’s I指數(shù)和泰爾指數(shù)分析中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間演化特征，接著從動態(tài)的角度，運用速度激勵模型[10]分析了中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度變化的動態(tài)演化特征，最后對中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異原因進行探究。

1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度指標及研究方法

1.1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度指標體系

1996年“數(shù)字經(jīng)濟”這一術(shù)語第一次出現(xiàn)，距今已有二十多年，但有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵界定尚無統(tǒng)一標準，各國及國際組織的理解也各有側(cè)重[7,11]。梳理文獻發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)學(xué)者普遍接受2016年杭州G20峰會對數(shù)字經(jīng)濟的定義，故本文主要參考該定義并結(jié)合中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實情況，遵循指標選取中的客觀性、系統(tǒng)性、代表性和可比性的原則，依次從數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)字化生產(chǎn)力與數(shù)字化潛力三個方面選取指標構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟的綜合評價指標體系。詳細內(nèi)容如表1所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)樣本時間跨度為2010～2018年，空間跨度為除西藏和港澳臺外的中國30個省及直轄市。數(shù)據(jù)主要來自于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》。文中所涉及到的貨幣單位指標均以2000年為基期，并利用相應(yīng)的價格指數(shù)進行平減處理以剔除價格因素的影響。

2 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時空演化特征

2.1 全國及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時間演化特征

為了便于探究觀測期內(nèi)全國及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的時間演化特征，同時考慮到指標之間可能存在一定的相關(guān)關(guān)系，本文首先根據(jù)熵權(quán)法和TPWHM算子計算得到2010～2018年間中國30個省市(除西藏外)的數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平指標，在此基礎(chǔ)上計算出全國及三大區(qū)域各省市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的平均值和標準差，并繪制出2010～2018年全國及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平演變趨勢的折線圖。如圖1所示：

圖1顯示，從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的均值來看，整體上全國及其三大區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的均值均呈現(xiàn)穩(wěn)步上升態(tài)勢。其中東部的數(shù)字化經(jīng)濟發(fā)展水平的均值遠遠高于全國水平，中西部地區(qū)低于全國平均水平，西部最弱。從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的標準差來看，整體上全國及三大區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的標準差都呈現(xiàn)遞增趨勢，且東部地區(qū)遠高于全國水平，中部次之，西部最小，說明雖然東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平相對較好，但是區(qū)域內(nèi)各個省市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平仍存在較大差距。

圖1 2010～2018年全國及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平演變趨勢

2.2 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間演化特征

2.2.1 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間關(guān)聯(lián)特征

為探究中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間關(guān)聯(lián)性，本文測算了2010～2018年中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)，并重點分析2010、2014和2018年各個省市及其相鄰省市間的空間集聚狀態(tài)。具體結(jié)果如圖2和表2所示：

圖2 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)變化趨勢

表2 2010年、2014年、2018年中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平集聚類型

圖2結(jié)果顯示，樣本觀測期內(nèi)中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)全部為正，說明中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在正向空間相關(guān)性，即各個省份間數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展與周圍臨近地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平密切相關(guān)，表現(xiàn)為空間聚集性特征，且這種集聚狀態(tài)發(fā)展相對較為穩(wěn)定。這與圖1中的結(jié)果基本一致。

表2顯示，高高集聚類型的省份主要集中在東部沿海地區(qū)和華中地區(qū)，這些地區(qū)普遍具有較高的經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)化水平和城鎮(zhèn)化水平，為數(shù)字化發(fā)展提供良好條件。低高集聚類型的省份分布在高高集聚地區(qū)的周圍，其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平具有較大的發(fā)展空間。低低集聚類型的省份主要集中在東北和西部地區(qū)，這些地區(qū)資金、技術(shù)等生產(chǎn)要素相對匱乏，勞動力大量外流等造成這些地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展落后，雖然依靠西部大開發(fā)等國家戰(zhàn)略得以發(fā)展，但相對于東部沿海地區(qū)還是存在一定的差距的。高低集聚類型的省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間輻射能力相對較弱，出現(xiàn)了“極化”現(xiàn)象。例如北京與河北、天津相鄰，河北相對其他地區(qū)屬于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的高集聚區(qū)，天津?qū)儆诘图蹍^(qū)，但二者相對北京都屬于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的低集聚區(qū)，同理廣東、湖北、四川也是。

2.2.2 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異

為了分析中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異性，本文采用泰爾指數(shù)計算得到全國及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平2010～2018年間的泰爾指數(shù)，具體結(jié)果如表3所示。

表3 全國及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平泰爾指數(shù)

表3結(jié)果顯示，全國及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的泰爾指數(shù)均為正，說明中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在明顯的區(qū)域差異性。三大區(qū)域看，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異大于中西部地區(qū)。變化趨勢上看，2010～2018年間東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的泰爾指數(shù)逐步遞減，表明東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差距正在逐步收斂。中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的泰爾指數(shù)雖有波動但相對較為穩(wěn)定，基本維持在0.09附近，表明對于中部地區(qū)來說，其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差距基本不變。西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的泰爾指數(shù)逐漸遞減，其中2010～2012年間泰爾指數(shù)相對平穩(wěn)，其值大于中部地區(qū)，2012年后開始遞減并逐漸低于中部地區(qū)。對這一現(xiàn)象的一個可能解釋為，近年來國家出臺一系列政策扶持西部地區(qū)大大拉動了西部地區(qū)的發(fā)展，帶動西部地區(qū)經(jīng)濟騰飛、貧富差距大大縮小等，為西部發(fā)展積蓄了力量，同時西部各省份間表現(xiàn)為較強的空間正向關(guān)性，進一步拉動區(qū)域差距的縮小。

區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間泰爾指數(shù)對比表明，區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)值明顯高于區(qū)域間，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異要大于區(qū)域間差異。2010～2013年間，區(qū)域內(nèi)泰爾指數(shù)一直下降，2013～2015年稍有回升，2015年之后繼續(xù)下降，表明區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的差距變化雖有小幅震蕩但一直在縮小。而2010～2018年間區(qū)域間泰爾指數(shù)始終保持下降趨勢，說明區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的差距在逐漸收斂。

2.3 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度的動態(tài)演化特征

上文結(jié)果表明，2010～2018年間中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)逐漸上升趨勢，且各個區(qū)域間數(shù)字化的發(fā)展明顯不均衡，為了進一步考察中國各省市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平速度的動態(tài)演變特征，本文利用速度激勵模型，綜合考慮多時段內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平速度變化的狀態(tài)和趨勢。具體結(jié)果如表4和表5所示：

表4 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的速度變化狀態(tài)與趨勢測度結(jié)果

表5 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度變化綜合效度值

表4結(jié)果顯示，全國及三大區(qū)域變化速度狀態(tài)均為正，說明中國各省市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度變化狀態(tài)逐步上升。三大區(qū)域看，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平變化速度狀態(tài)值東部地區(qū)最大，中部次之，西部最小，說明東部相對于中西部而言擁有更大的速度變化狀態(tài)，這與東部地區(qū)豐富的地理與資源優(yōu)勢是分不開的。

變化速度趨勢測度結(jié)果顯示，全國及三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度變化趨勢值在2012～2013、2015～2016年大于1，說明這些時間段內(nèi)數(shù)字化發(fā)展水平變化速度的加速度大于0，其速度的變化是越來越快的。相反，其他時段內(nèi)變化速度趨勢值小于1，意味著數(shù)字發(fā)展水平變化速度趨勢對其變化速度具有懲罰作用，即加速度小于0，速度變化雖在增加但是其增加的速度是越來越慢的。

表5顯示，中國各個省市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度變化綜合效度值均為正，說明目前全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度趨于上升，潛力較大。排名結(jié)果顯示，速度變化綜合效度值較高的地區(qū)普遍分布在東部沿海(如山東、江蘇、浙江、廣東等)及經(jīng)濟數(shù)字化發(fā)展水平較高的集聚區(qū)(上海、福建、河南等)內(nèi)，而安徽、湖南等省份雖然本身經(jīng)濟數(shù)字化發(fā)展水平不高，但由于周邊地區(qū)經(jīng)濟數(shù)字化水平較高，相應(yīng)地帶動其經(jīng)濟數(shù)字化得以快速發(fā)展。對于青海、寧夏、新疆等西部地區(qū)，由于資源條件劣勢，其綜合效度值較低，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度較慢。值得說明的是天津和四川兩地，四川排名第二，天津則排在最后。結(jié)合前文分析，四川屬于高低集聚類型，其周圍省份數(shù)字經(jīng)濟水平普遍較低，天津被數(shù)字水平較高的省份環(huán)抱，但在此種情況下，四川做到了“一支獨秀”，而天津的數(shù)字化程度一直不高，而且增長疲軟，這背后的原因值得進一步深入探究。

3 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平區(qū)域差異影響因素分析

3.1 變量說明

前文分析表明中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在明顯的區(qū)域差異性。為了進一步探究區(qū)域差異原因，本部分以數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平(EDL)作為被解釋變量,從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域環(huán)境角度選擇一系列可能的影響因素進行實證分析。具體變量的設(shè)置如下。

(1)經(jīng)濟發(fā)展水平(lngdp_1)。數(shù)字發(fā)展水平和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展之間可能存在雙向因果關(guān)系，引入經(jīng)濟發(fā)展水平的一階滯后(lngdp_1)。(2)政府科技投入強度(gov)。采用政府支出中科技投入支出所占的比例來衡量政府科技投入強度。(3)對外開放水平(fdi)。采用外商投資企業(yè)進出口總額/地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量。(4)地區(qū)規(guī)模(scal)。采用年末常住人口的對數(shù)值來衡量?？紤]到地區(qū)規(guī)模對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的影響可能呈現(xiàn)非線性，引入地區(qū)發(fā)展規(guī)模的平方項。

3.2 模型估計結(jié)果

最終建立固定效應(yīng)面板回歸模型對全國整體及東部、中部和西部分樣本數(shù)據(jù)進行估計，為了進一步減小估計誤差，各模型均采用穩(wěn)健標準誤的形式。具體估計結(jié)果如表6所示。

表6 回歸結(jié)果

整體上來看，數(shù)字化發(fā)展水平的一階滯后、經(jīng)濟發(fā)展水平的一階滯后、政府科技支出強度和對外開放程度對數(shù)字化發(fā)展的影響為線性，而地區(qū)規(guī)模對數(shù)字經(jīng)濟的影響表現(xiàn)為非線性，而且在全國及東、中、西三大區(qū)域中均表現(xiàn)為這一特征。具體來看，上一年的數(shù)字化發(fā)展水平和經(jīng)濟發(fā)展水平、政府科技支出強度均會正向促進當(dāng)年數(shù)字化發(fā)展水平；對外開放程度則會抑制數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，并且各影響因素對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的影響力具有明顯的層級性特征。全國層面，各因素對數(shù)字化發(fā)展水平均表現(xiàn)為顯著影響。影響力來說，數(shù)字化的一階滯后、地區(qū)規(guī)模的影響處于第一層級，經(jīng)濟發(fā)展水平的一階滯后、政府科技支出強度處于第二層級，對外開放水平處于第三層級。

三大區(qū)域?qū)用?，東部地區(qū)除對外開放水平、政府科技支出強度的影響不顯著外，其他各因素均表現(xiàn)為顯著影響。其中經(jīng)濟發(fā)展水平的一階滯后和數(shù)字化的一階滯后影響力非常接近，在各線性影響因素中處于主導(dǎo)地位，其次是政府科技支出強度、最后是對外開放水平，地區(qū)規(guī)模依然表現(xiàn)為非線性。中部地區(qū)除政府科技支出強度的影響不顯著外，其余各因素對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的影響都顯著，其中政府科技支出強度在各線性影響因素中充當(dāng)主力，數(shù)字化一階滯后緊隨其后，經(jīng)濟化發(fā)展水平的一階滯后和政府科技支出強度的影響力接近。西部地區(qū)除外開放水平外，各因素的影響均顯著，且政府科技支出強度的影響力在各線性影響因素中位于第一層級，數(shù)字化一階滯后和經(jīng)濟發(fā)展水平一階滯后位于第二層級，對外開放程度位于第三層級，說明對于西部地區(qū)來說，當(dāng)前政府科技支出強度是制約西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提升的一個主要因素，未來需要政府大力提升科技支持來促進西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

考慮到上部分回歸模型包含地區(qū)固定效應(yīng)，且解釋變量中包含被解釋變量的一階滯后，屬于典型的動態(tài)面板數(shù)據(jù)，若僅僅采用普通回歸的估計方法，容易造成估計系數(shù)偏大或者偏小的誤差。廣義矩估計(GMM)可以有效避免內(nèi)生性問題，同時為了進一步提升估計結(jié)果的穩(wěn)健性，本部分依次采用差分GMM和系統(tǒng)GMM估計方法對上述各參數(shù)再次進行估計。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果顯示無論是差分GMM還是系統(tǒng)GMM估計，各個變量的估計系數(shù)符號與普通回歸相比并未發(fā)生改變，說明本文的模型估計結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性，是可以信任的。

4 研究結(jié)論與建議

本文基于構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系與2010～2018年全國30個省市(西藏和港澳臺地區(qū)除外)的面板數(shù)據(jù)，完成對中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測算、時空特征及影響因素分析。主要得到如下結(jié)論：

第一，從時間演化特征來看，全國及三大區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的均值和標準差均呈現(xiàn)穩(wěn)步上升態(tài)勢。其中東部地區(qū)數(shù)字化經(jīng)濟發(fā)展水平的均值和標準差遠遠高于全國水平，中西部地區(qū)低于全國平均水平，西部最弱。隨著時間的推移，全國及三大區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的均值增長趨勢較為同步，但標準差間的差距卻在不斷拉大，各省市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在明顯的區(qū)域差異性。

第二，從空間演化特征看，樣本觀測期內(nèi)中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的空間相關(guān)性、空間集聚性和區(qū)域差異性。Moran’s I指數(shù)計算結(jié)果顯示各個省份間數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展與周圍臨近地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平密切相關(guān)，表現(xiàn)為空間聚集性特征，且大約有67%的省份呈現(xiàn)出高高集聚和低低集聚狀態(tài)。泰爾指數(shù)及其分解結(jié)果顯示中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在明顯的區(qū)域差異性且隨著時間推移這種區(qū)域差異正在逐漸縮小。具體來看，三大區(qū)域中，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異最大，遠遠大于中部和西部地區(qū)，另外，三大區(qū)域內(nèi)部差異要大于區(qū)域間的差異。

第三，從速度變化的動態(tài)演化特征看，整體上全國及三大區(qū)域數(shù)字化發(fā)展水平變化速度狀態(tài)均表現(xiàn)為上升趨勢，其中東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展相對于中西部而言擁有更大的速度變化狀態(tài)。速度變化綜合效度值計算結(jié)果顯示，發(fā)展速度較快的地區(qū)主要分布在東部沿海(如山東、江蘇、浙江等)及經(jīng)濟數(shù)字化發(fā)展水平較高的集聚區(qū)(上海、福建、河南等)內(nèi)，而青海、寧夏、新疆等西部地區(qū)的經(jīng)濟數(shù)字化發(fā)展速度則較慢。

第四，從區(qū)域差異影響因素看，數(shù)字化水平的一階滯后、政府科技投入水平、經(jīng)濟發(fā)展水平的一階滯后會促進區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，對外開放程度會抑制地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，地區(qū)規(guī)模對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的影響表現(xiàn)為非線性，且不同因素在東、中、西三大區(qū)域內(nèi)對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的影響力具有一定的差異性。在全國和東部的各線性影響因素中，數(shù)字化水平的一階滯后、經(jīng)濟發(fā)展水平的一階滯后影響力較大，而在中西部地區(qū)，政府科技支出強度在各線性影響因素中的主導(dǎo)作用逐漸凸顯出來，尤其是西部地區(qū)，完全充當(dāng)了主導(dǎo)作用。

根據(jù)上述結(jié)論，本文得到以下啟示：一要清晰認識中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域差異性、空間集聚性特征，在此基礎(chǔ)上深入挖掘造成區(qū)域差異的原因及其驅(qū)動要素，如文中所提到的政府科技投入水平、經(jīng)濟發(fā)展水平等。二考慮到當(dāng)前中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展擁有較大的上升空間，各個地區(qū)應(yīng)積極制定相應(yīng)措施，因地制宜，充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟來更好的帶動其區(qū)域發(fā)展。同時，地區(qū)總體差異的來源主要是區(qū)域間差距，尤其表現(xiàn)為東部——西部、東部——中部間，因此現(xiàn)階段中央政府在制定一系列經(jīng)濟發(fā)展政策時應(yīng)合理的向中西部地區(qū)適度偏移。