何 地 趙炫焯 齊 琦

1（遼寧大學經(jīng)濟學部經(jīng)濟學院，沈陽 110136）2（西南財經(jīng)大學中國西部經(jīng)濟研究院，成都 611130）3（中共遼寧省委黨校決策咨詢部，沈陽 110004）

引 言

黨的十八大以來，黨中央將發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟置于國家發(fā)展戰(zhàn)略的重要地位并作出了一系列詳細部署。盡管我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展迅速，數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已躍居世界第二位，但是我國區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展仍存在不均衡、不協(xié)調(diào)的現(xiàn)象，如何全面認識我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平、時空格局和區(qū)域差異，從而有效推進數(shù)字經(jīng)濟健康發(fā)展，是當前理論研究與政策實踐共同面臨的重要課題。

通過梳理現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，學者們主要利用增加值法［1，2］、 衛(wèi)星賬戶法［3，4］和構建指標體系［5，6］等方法測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，并且一部分研究對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的時空特征進行了有益的探索［7，8］。然而，現(xiàn)有研究仍存在以下不足：（1）多數(shù)研究者選擇通過構建指標體系進行測度研究，但是已有研究建立的指標體系較為單一，而多維指標體系也僅側(cè)重于信息化基礎及應用［9，10］，未能全面反映數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵及體系；（2）現(xiàn)有研究對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間關聯(lián)性考慮不足，急需從自然地理視角探索我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間特征；（3）現(xiàn)有研究主要集中于靜態(tài)分析層面，未能連貫全面地揭示我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的動態(tài)變化及區(qū)域差異。因此，本文從數(shù)字基礎設施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境3個維度構建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系，運用熵權Topsis評價法、空間探索性分析、Dagum基尼系數(shù)及其分解、空間收斂模型對我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平、時空格局、區(qū)域差異來源及空間收斂性進行深入考察，以期全面認識不同時期、不同空間維度下我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展情況，為促進我國數(shù)字經(jīng)濟健康發(fā)展、彌合區(qū)域 “數(shù)字鴻溝”提供有益參考。

1 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的指標構建與測度分析

1.1 評價指標體系構建

本文在參考 《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》、 《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》、《G20國家數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與合作倡議》以及現(xiàn)有相關文獻的基礎上，認為數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵不僅包括推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基礎實施，以及數(shù)字技術與實體經(jīng)濟融合所表現(xiàn)出的數(shù)字產(chǎn)業(yè)形式，而且還包括支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的外部環(huán)境。本文按照科學性、代表性、可得性的指標選取原則，從數(shù)字基礎設施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境3個維度構建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系。其中，數(shù)字基礎設施作為數(shù)字經(jīng)濟運行的基礎設施保障，是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的必要條件［11］；數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展是數(shù)字經(jīng)濟的經(jīng)濟結(jié)構核心［12］；數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境則是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的載體，對促進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展起到重要的保障作用［13］。指標詳細信息如表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)來源及說明

本文選取2013～2020年我國31個省域（考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，不包含港、澳、臺地區(qū)）相關數(shù)據(jù)進行分析。相關原始數(shù)據(jù)來源于 《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國信息年鑒》以及各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計年鑒，并采用插值法對極少數(shù)地區(qū)和年份的缺失數(shù)據(jù)進行了補充。其中，“信息類就業(yè)人員數(shù)占就業(yè)總?cè)藬?shù)比重”用信息類就業(yè)人員數(shù)量除以當年就業(yè)總?cè)藬?shù)計算得到，其余三級指標的數(shù)據(jù)均可直接獲取。此外，所選取指標的數(shù)據(jù)幾乎不受新冠肺炎疫情影響，故2020年的數(shù)據(jù)可納入分析。

1.3 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的測度方法

本文采用熵權Topsis法進行測度，具體流程如下：

（1）對各指標的原始數(shù)據(jù)進行標準化處理（由于本文選取指標均為正向指標，故省去逆向指標的構建公式）：

（2）計算每個維度的熵：

進一步，計算冗余度與權重：

（3）計算得分：

（4）對式 （4）中的sij進行進一步標準化，并定義最大值與最小值。

進一步，分別計算各評價對象與最大值和最小值之間的距離：

（5）計算綜合得分：

其中，Ki∈［0，1］，Ki值越大表明該地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越高。

1.4 我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度結(jié)果與分析

2013～2020年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平測度結(jié)果如表2所示。從結(jié)果可知，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展持續(xù)增長，全國得分均值從2013年的0.057逐步提升到2020年的0.152，年均增長率為15.07%。同時，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在明顯的區(qū)域不平衡現(xiàn)象，僅有9個地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的平均得分超過了全國均值。進一步，按照東、中、西部三大地區(qū)進行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低；從平均增速來看，中部地區(qū)為16.14%，西部地區(qū)為15.61%，東部地區(qū)為14.61%。并且，東、中、西部區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展差距在不斷增加。

表2 2013～2020年我國31個?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價得分與排名結(jié)果

續(xù) 表

2 中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的時空格局分析

2.1 我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間演化分析

為揭示不同時期我國省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間分布變化，本文使用ArcGIS軟件分別分析了2013年、2017年與2020年我國省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間分布情況。為使得數(shù)據(jù)間差異最大化，使用自然斷點法對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價得分進行分組，按照顏色由淺到深依次將數(shù)字經(jīng)濟評分劃分為“很低”、“較低”、 “一般”、 “較高”、 “很高” 5個等級（空間分布圖略）。研究發(fā)現(xiàn)，我國省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在顯著的空間異質(zhì)性，具有相同數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展等級的省域由分散分布逐漸演化為集中分布，呈現(xiàn)出明顯的集聚效應。

進一步，對我國不同省域數(shù)字經(jīng)濟演化的具體類型按照 “演化進步”、“演化不變”、“演化退步”3個類型進行歸納，如表3所示。從結(jié)果可知，我國省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展未形成 “演化進步”型。在 “演化不變”類型中，廣東省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平持續(xù)居于高位，成為唯一一個數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評分為 “很高”的省份，說明廣東省的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展遠遠領先于其他省域。此外，寧夏、甘肅、新疆等西北區(qū)域省（區(qū)、市）與海南省一直保持低位演化，表明這些地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展一直較為落后。在 “演化退步”類型中，2013年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平很高、較高的沿海地區(qū)與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展程度一般的中、西部地區(qū)都出現(xiàn)了降級演化現(xiàn)象，可能的原因是廣東省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與其他省域拉開了較大差距，導致這些地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的相對等級下降，這也說明了我國區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟演化呈現(xiàn)出了地理上的集聚效應和區(qū)域間發(fā)展的馬太效應。

表3 2013～2020年我國數(shù)字經(jīng)濟演化類型

2.2 我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間相關性分析

由于數(shù)字經(jīng)濟具有極強的 “滲透性”特征，因而區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展在理論上存在著空間上的關聯(lián)性。本文采用莫蘭指數(shù)（Moran's I）進行檢驗分析。莫蘭指數(shù)具體為：

莫蘭指數(shù)I取值范圍為［-1，1］，若數(shù)值大于0，表示空間正自相關性的存在；若數(shù)值小于0，表示著空間負自相關性的存在；若數(shù)值接近于0，表示不存在空間自相關。在空間自相關分析過程中需要設置空間權重矩陣，本文遵循 “地理學第一定律”理論，采用反距離空間權重矩陣，具體為：

其中，dij＝arccos［（sinαi×sinαj）＋（cosαi×cosαj×cos（Δτ））］×R，αi與αj分別代表某地區(qū)的經(jīng)度與緯度，Δτ為兩地區(qū)之間的經(jīng)度之差，R為地球半徑。

2013～2020年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的全局莫蘭指數(shù)I如表4所示。從結(jié)果可知，除2013年外，所有年份莫蘭指數(shù)I所對應P值均小于0.1，其中2017～2020年P值小于0.5，表明2013年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展還未呈現(xiàn)出顯著的空間自相關性，2014～2020年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在空間上的正向相關性且不斷增強，即呈現(xiàn) “高-高”相鄰、“低-低”相鄰的現(xiàn)象。

表4 2013～2020年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的全局莫蘭指數(shù)I

2014年、2017年與2020年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的莫蘭指數(shù)I散點圖①略。圖中的第一、二、三、四象限依次對應 “高-高”、“低-高”、“低-低”、 “高-低”型集聚地區(qū)，具體而言，第一、三象限中的省域存在較強的空間正相關性，而第二、四象限中的省域則存在較強的空間負相關性。通過散點圖可知，位于一、三象限的省域數(shù)量多于位于二、四象限的省域數(shù)，說明我國省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間正相關性占據(jù)主導地位，同時，位于第三象限的省域多于第一象限，即我國多數(shù)省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出 “低-低”集聚的狀態(tài)，說明中國大部分省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較低且對周邊地區(qū)輻射力、滲透力不足。

為進一步揭示我國省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間集聚情況及其時空變化特征，本文分析了我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的LISA集聚情況。研究發(fā)現(xiàn)，2013～2020年期間，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的 “高-高”集聚地區(qū)逐步由東部沿海擴展至整個東南部沿海地區(qū)，說明我國東南部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展增長極作用日益明顯；數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的 “低-低”集聚地區(qū)則逐步向西部與北部地區(qū)轉(zhuǎn)移。其中，四川省是唯一一個數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高卻與周圍地區(qū)呈現(xiàn) “高-低”集聚特征的省份，這主要是由于西部及北部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展落后，交通基礎設施不發(fā)達，導致資源要素空間流動性低。同時，西部與北部地區(qū)的資金與人才流入川渝地區(qū)及東部沿海地區(qū)，導致地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展受阻。此外，中部地區(qū)不斷趨于 “低-高”型集聚，這是由于中部地區(qū)位于東部幾大經(jīng)濟圈與川渝經(jīng)濟圈中間，東部經(jīng)濟圈和川渝經(jīng)濟圈的回流效應超過擴散效應導致中部地區(qū)?。▍^(qū)、市）與周圍地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)空間上的負相關。另一個典型的地區(qū)是北京，北京逐漸由 “高-高”集聚向 “高-低”集聚演變，其原因也在于北京數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的 “虹吸效應”不斷增強。

3 我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差異分析

3.1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差異來源

本文采用Dagum基尼系數(shù)及其分解對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域差異進行測算。Dagum基尼系數(shù)具體公式為：

其中，G、Gjj、Gjh分別為總體基尼系數(shù)、子群內(nèi)部基尼系數(shù)與子群間基尼系數(shù)。k表示地區(qū)劃分個數(shù)，n表示所有省域個數(shù)，Yji（Yhr）則表示j（h）地區(qū)內(nèi)i（r）省域的指標水平，nj（nh）代表j（h）地區(qū)省域個數(shù)，表示所有省域指標的平均值。

運用MATLAB軟件計算2013～2020年我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的總體基尼系數(shù)以及東、中和西部區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)②，并利用Stata進行可視化展示，如圖1所示。從結(jié)果可知，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展總體基尼系數(shù)基本保持在0.6左右的較高水平，進一步驗證了我國區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不平衡的事實。其中，我國中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基尼系數(shù)最小，東、西部地區(qū)則保持了一個相同水平的區(qū)域內(nèi)差異情況。從趨勢來看，我國總體與東、西部地區(qū)的基尼系數(shù)呈現(xiàn)出了緩慢下降的趨勢，而中部地區(qū)呈現(xiàn)緩慢上升趨勢，這說明我國整體及東、西部地區(qū)的區(qū)域內(nèi)發(fā)展差異程度減小，而中部地區(qū)則在經(jīng)歷一個區(qū)域內(nèi)差異的小幅提升。從區(qū)域差異來看，不同區(qū)域間差異的基尼系數(shù)排名由高到低依次為東-西部地區(qū)、東-中部地區(qū)與中-西部地區(qū)，這表明我國區(qū)域 “數(shù)字鴻溝”問題嚴重，東、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展差異遠大于中部與西部。從趨勢上看，3個區(qū)域間基尼系數(shù)在時間上并未表現(xiàn)出明顯趨勢。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的總體差異及區(qū)域內(nèi)差異（上）、區(qū)域間差異（下）

Dagum基尼系數(shù)的分解貢獻系數(shù)以及相應的貢獻率如表5所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，區(qū)域間差異的貢獻率最高，區(qū)域內(nèi)差異次之，超變密度最低。這說明我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不平衡的主導因素是區(qū)域間差異，其次才是區(qū)域內(nèi)差異，從趨勢上看，各差異及其貢獻率隨時間變化均在原位振蕩，未呈現(xiàn)出明顯趨勢。

表5 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差異及其分解

3.2 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間收斂性分析

為探索不同地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展隨時間推移是否會趨于一致，本文采用空間計量模型進行β收斂性檢驗。β收斂分析包括絕對β收斂與條件β收斂，絕對β收斂指的是在不控制外部影響因素時存在收斂趨勢，而條件β收斂則為控制相關影響因素之后仍存在收斂趨勢。在收斂性分析中，所建立的空間計量模型為：

式中，εit＝λα1Wεt＋vit，digi，t＋1與digi，t＋1分別表示第t＋1期和第t期的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平得分，β1為收斂系數(shù)，contr為控制變量。若β1＜0則表明存在收斂趨勢。W是經(jīng)濟距離空間權重矩陣，ρ、β、α是待估計系數(shù)，ui是非觀測效應，vit為擾動項。當λ＝0、δ＝0時，該式表示空間自回歸模型（SAR）；當ρ＝0、δ＝0時，該式為空間誤差模型（SEM），當λ＝0時，該式表示空間杜賓模型（SDM）。另外，當βi＝0時，為絕對β收斂，否則為相對β收斂。

由于2013年的莫蘭指數(shù)I未通過顯著性檢驗，故選取2014～2020年期間進行分析，并且由于西藏自治區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平過低，將其從樣本中剔除。全國及分地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展絕對β收斂回歸分析結(jié)果如表6所示。其中，全國與東、中部地區(qū)通過LM檢驗與LR檢驗，故選取空間SDM模型，而西部地區(qū)未通過LM檢驗，故模型變?yōu)槠胀∣LS模型。Hausman檢驗結(jié)果顯著，故均選取固定效應模型。從絕對β收斂回歸結(jié)果可知，全國與三大地區(qū)β系數(shù)都顯著為負，說明存在顯著的β收斂，即隨時間推移，落后地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展將追趕發(fā)達地區(qū)，達到同一穩(wěn)態(tài)水平。從收斂速度來看，收斂速度按快慢排名分別為東部地區(qū)、全國、中部地區(qū)與西部地區(qū)，東部地區(qū)收斂速度遠高于全國水平，說明東部地區(qū)的落后省域發(fā)展?jié)摿Υ?、動力強；而中、西部地區(qū)收斂速度則遠低于全國水平，說明中、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展落后地區(qū)發(fā)展動能低，發(fā)展速度較慢。

表6 全國及分地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展絕對β收斂檢驗

本文進一步控制了金融發(fā)展、經(jīng)濟體量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構與政府支出規(guī)模等影響因素進行條件β收斂檢驗，結(jié)果如表7所示。由結(jié)果可知，全國與東、中部地區(qū)的空間收斂系數(shù)依然顯著，且收斂速度從高到低依然為東部、全國與中部。西部地區(qū)的空間收斂系數(shù)并不顯著，說明在控制其他影響因素之后，西部地區(qū)沒有形成一個有效的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的條件β收斂。

表7 全國及分地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展條件β收斂檢驗

4 結(jié)論與建議

4.1 主要結(jié)論

根據(jù)上文分析，本文得出以下主要結(jié)論：

（1）從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平來看，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平持續(xù)增長，但是區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平差距較大，存在不平衡、兩極分化的問題。總體上呈現(xiàn)出東、中、西區(qū)域梯度式遞減特征；（2）從數(shù)字經(jīng)濟時空格局來看，我國省域數(shù)字經(jīng)濟存在 “演化不變”和 “演化退步”兩種時空演化類型。同時，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在顯著的空間相關性。其中，空間正相關性的省域數(shù)量大于空間負相關性的省域數(shù)量；（3）從數(shù)字經(jīng)濟區(qū)域差異來看，我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不平衡的主導因素來自于區(qū)域間差異，各區(qū)域內(nèi)部與區(qū)域間差異隨時間推移沒有呈現(xiàn)明顯的趨勢特征。全國與東、中部地區(qū)省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在絕對β收斂與條件β收斂，西部地區(qū)在不考慮空間因素下存在絕對β收斂，不存在條件β收斂。

4.2 政策建議

基于以上結(jié)論，本文提出相關政策建議如下：

（1）加強統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，靶向發(fā)力補齊短板。①加快數(shù)字基礎設施建設，兼顧硬件設施和軟件設施協(xié)同發(fā)展，提高關鍵數(shù)字軟硬件供給能力；②推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化協(xié)同發(fā)展。在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化方面，提升核心產(chǎn)業(yè)競爭力，加快培育數(shù)字經(jīng)濟新業(yè)態(tài)新模式。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面，推動新一代信息技術與產(chǎn)業(yè)深度融合，加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；③優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境。進一步深化“放管服”改革，加強數(shù)字經(jīng)濟人才培育，構建良好的數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。

（2）立足地區(qū)優(yōu)勢，打造特色發(fā)展路徑。對于東部地區(qū)，充分發(fā)揮領先地區(qū)在產(chǎn)出標志性成果方面的引領示范作用，打造數(shù)字經(jīng)濟前沿領域的 “樣板”。對于中部地區(qū)，鞏固 “四基地一樞紐”戰(zhàn)略地位，加快推動數(shù)字技術與生態(tài)農(nóng)業(yè)、先進制造業(yè)、現(xiàn)代服務業(yè)的深度融合，加快建設智能制造業(yè)集群。對于西部地區(qū)，充分發(fā)揮西部地區(qū)在電力、土地、人力等要素的低成本優(yōu)勢，擴大數(shù)字基礎設施規(guī)模。同時，各地區(qū)還要重視增強與鄰域的優(yōu)勢互補。

（3）優(yōu)化空間布局，增強區(qū)域協(xié)同聯(lián)動。以“東數(shù)西算”等重大工程為抓手，促進西部與東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟聯(lián)系；加快培育統(tǒng)一的數(shù)據(jù)市場，促進數(shù)據(jù)要素跨行業(yè)、跨區(qū)域自由流動。在全國層面，建立板塊協(xié)同發(fā)展模式；在數(shù)字經(jīng)濟滯緩地區(qū)，建立極核發(fā)展模式和點軸發(fā)展模式；在數(shù)字經(jīng)濟領先地區(qū)，建立多極網(wǎng)絡發(fā)展模式。立足國內(nèi)大循環(huán)，加強區(qū)域間交流合作。充分利用外循環(huán)，構建開放式數(shù)字經(jīng)濟全產(chǎn)業(yè)鏈合作體系，提升數(shù)字經(jīng)濟競爭優(yōu)勢。

注釋：

①由于2013年全局莫蘭指數(shù)I不顯著，故用2014年的相關數(shù)據(jù)。

②東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、遼寧、海南；中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林和黑龍江；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。