趙依博

摘?要：本文基于國(guó)家產(chǎn)業(yè)劃分及統(tǒng)計(jì)局提供的分類標(biāo)準(zhǔn)，采用熵值法、Theil指數(shù)測(cè)算2015-2020年間中國(guó)30個(gè)省份、地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀及差異程度。研究表明：我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體水平持續(xù)提升，其中東部地區(qū)領(lǐng)先，中部次之，西部和東北地區(qū)相對(duì)落后，而近年中西部地區(qū)發(fā)展速度相對(duì)較快，且在發(fā)展中展露出一定的分化現(xiàn)象;就差異構(gòu)成而言，總體差異不斷縮小的同時(shí)，地區(qū)內(nèi)部差異是構(gòu)成總體差異的主要部分。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；區(qū)域差異；四大區(qū)域

中圖分類號(hào)：F2?????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.18.006

0?引言

人工智能、移動(dòng)支付、5G、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新興事物的到來(lái)，給正處在百年之大變局中的中國(guó)帶來(lái)新機(jī)遇，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供基礎(chǔ)保證，使之成為實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋?jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵力量?！吨袊?guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告2022》數(shù)據(jù)顯示：2021年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)45.2萬(wàn)億，占GDP達(dá)38.6%，保持9.7%的高位增長(zhǎng)速度，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)全面向好的穩(wěn)定劑。數(shù)字經(jīng)濟(jì)提“量”的同時(shí)也對(duì)“質(zhì)”有了更高的要求。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究主要圍繞以下三個(gè)方面進(jìn)行。

一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)從客觀上培育了新知識(shí)、新技術(shù)、新業(yè)態(tài)生長(zhǎng)的良性土壤（余伯陽(yáng)）。并提高了經(jīng)濟(jì)效率，以數(shù)字化賦能推動(dòng)了城鄉(xiāng)融合的進(jìn)程（謝璐、韓文龍）。催生了一系列傳導(dǎo)機(jī)制從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，提高了社會(huì)生產(chǎn)率和資源配置效率（萬(wàn)永坤等）。進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和科技創(chuàng)新，從多方位推動(dòng)實(shí)現(xiàn)“內(nèi)循環(huán)”的自我強(qiáng)化（梁會(huì)君）。

二是涉及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度測(cè)算、驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素及區(qū)域差異等。杜雪鋒指出數(shù)字與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合中存在基礎(chǔ)創(chuàng)新能力較弱、發(fā)展不平衡、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度不高等突出問題。王軍等從數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展載體及環(huán)境四個(gè)維度剖析了中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空演變特征。鐘業(yè)喜、毛煒圣采用空間計(jì)量法探討了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間格局。

三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)縮小經(jīng)濟(jì)差異，驅(qū)動(dòng)共同富裕。熊子怡、張科等發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)調(diào)節(jié)要素流動(dòng)機(jī)制，減少城鄉(xiāng)收入差距。楊望、魏志恒等認(rèn)為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化通過(guò)創(chuàng)新效應(yīng)、外溢效應(yīng)、協(xié)同效應(yīng)縮小城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)差異、區(qū)域差異。陳飛、劉宣萱等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著降低了以收入為導(dǎo)向的農(nóng)戶多維相對(duì)貧困程度，有利于縮小貧困差異。

現(xiàn)有研究成果聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)造效應(yīng)，忽視了數(shù)字經(jīng)濟(jì)區(qū)域發(fā)展不均衡以及引發(fā)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展多級(jí)分化從而遲滯共同富裕。因此本文選取具有指代性的指標(biāo)測(cè)算我國(guó)四大區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)差異，以空間相關(guān)性分析驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素，探討共同富裕背景之下數(shù)字經(jīng)濟(jì)區(qū)域均衡發(fā)展帶動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展。

1?測(cè)算方法與指標(biāo)體系

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核算以建立的統(tǒng)計(jì)規(guī)模為基礎(chǔ)因而各有不同。本文采用客觀賦值法的熵值法及Theil指數(shù)測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀及地區(qū)差異，能有效縮減結(jié)果誤差。

1.1?測(cè)算方法

1.1.1?數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r分析：熵值法

考慮到不同指標(biāo)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展貢獻(xiàn)有輕重之分，若采用主觀權(quán)重賦值法，可能會(huì)導(dǎo)致由于認(rèn)知偏差所出現(xiàn)的與事實(shí)相背現(xiàn)象。故采用熵值法客觀賦值對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行賦值。

由于原指標(biāo)單位與指代內(nèi)容不統(tǒng)一，因此有必要先進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化處理，以確保數(shù)據(jù)有效性。

極差標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程：

X*QPI=XQPI-minXQPImaxXQPI-minXQPI（1）

式中X和X*分別為原始數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，Q、P、I分別表示年份、省份和指標(biāo)序列，根據(jù)本文所取數(shù)據(jù)，Q為1-5，P為1-30，I為1-10.minXQPI、maxXQPI分別為最小和最大原始數(shù)據(jù)。算出第Q年P(guān)省的第I項(xiàng)指標(biāo)在總指標(biāo)中的權(quán)重：

UQPI=X*QPIDQ=1MP=1X*QPI（2）

計(jì)算對(duì)應(yīng)I指標(biāo)的熵值：

EI=-1ln（DM）DQ=1MP=1UQPI·ln（UQPI）（3）

計(jì)算第I項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)：

GI=1-EI（4）

計(jì)算第I項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重：

WI=GInI=1GI（5）

從而得出T年P(guān)省第I項(xiàng)指標(biāo)的綜合指數(shù)：

ZQP=nI=1（WI·X*QPI）（6）

此客觀賦值法可得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合指數(shù)，其大小介于0-1，靠近1表明發(fā)展水平高，反之水平較低。

1.1.2?區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異分析：泰爾指數(shù)

作為研究差異性的重要指標(biāo)，Theil指數(shù)介于0到1之間，指數(shù)越大則表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)差異越大；反之越均衡。

T=1nnP=1ypylog（ypy）（7）

TFi=niP=1ypiyilog（ypi/yi1/ni）（8）

Tg=4i=1yiyTPi（9）

Tb=4i=1log（yi/yni/30）（10）

T=Tg+Tb（11）

如上公式中，T表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體差異Theil指數(shù)，p表示省份，n表示樣本中30個(gè)省份，yp表示p省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，y指代全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展平均水平。式（8）中TFi是四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的分組差異Theil指數(shù)，ypi是指i區(qū)域中p省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，yp是區(qū)域中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，np是i區(qū)域中省份的個(gè)數(shù)。式（9）則是反應(yīng)區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的Theil指數(shù)Tg，而式（10）Tb則是區(qū)域間差異的Theil指數(shù)，式（11）說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的總體差異是由區(qū)域內(nèi)差異與區(qū)域間差異構(gòu)成。

1.2?指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)字經(jīng)濟(jì)歸根結(jié)底是依賴互聯(lián)網(wǎng)的新型經(jīng)濟(jì)，互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根基。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局產(chǎn)業(yè)劃分并參考張三峰（2020）、王曉紅（2021）、劉軍的做法，采用產(chǎn)業(yè)數(shù)字發(fā)展、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系，并將其細(xì)化為電信業(yè)務(wù)、軟件產(chǎn)品、信息服務(wù)收入等衡量的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，電商交易額、信息行業(yè)人員比例、企業(yè)百人使用計(jì)算機(jī)數(shù)量等表現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的滲透程度即產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。

本文2015-2020年30個(gè)省份的指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)自各類統(tǒng)計(jì)年鑒及省份公報(bào)等，其中針對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，這里采用插值法進(jìn)行補(bǔ)充。

2?中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀及區(qū)域差異描述

2.1?全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合水平

由圖1數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展絕對(duì)值可知，2015年數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模為18.6萬(wàn)億，5年內(nèi)穩(wěn)步增長(zhǎng)至39.2萬(wàn)億，年平均增長(zhǎng)率達(dá)12.36%。GDP占比從27.5%增長(zhǎng)至386%，其增長(zhǎng)率從15年的21.51%下降到9.5%，說(shuō)明我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)達(dá)到了一定規(guī)模，已成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支柱。

圖1?全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀及GDP占比

2.2?各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

表2是根據(jù)熵值法測(cè)算的2015-2020年各省份、地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合指數(shù)，由測(cè)算結(jié)果可知，我國(guó)省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在明顯的差異性及非同質(zhì)性。中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)均值從0.1131增長(zhǎng)至03534，說(shuō)明近年來(lái)我國(guó)整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在迅速提升，同時(shí)不同地區(qū)發(fā)展水平的差異化程度相當(dāng)顯著。如北上廣等東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)明顯高于經(jīng)濟(jì)落后的中西部及東北地區(qū)，且近5年來(lái)一直處于領(lǐng)先地位，而天津、河北、山西等地的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯落后，其中青海省的年均綜合指數(shù)0.1145低于全國(guó)平均水平。中部六省中河南、安徽、湖北三個(gè)省份的年均綜合指數(shù)均接近全國(guó)平均水平，而在西部及東北部地區(qū)中除四川與遼寧省以外其余省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯落后于全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，尤其是甘肅、青海、寧夏等地區(qū)。這意味著我國(guó)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平存在嚴(yán)重的兩極分化態(tài)勢(shì)，除東部地區(qū)外絕大多數(shù)地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平仍舊相對(duì)較低。

2.3?區(qū)域差異測(cè)算

前文已使用熵值法測(cè)算各區(qū)域不同年份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合指數(shù)，這里將采用Theil指數(shù)探究2015-2020年間中國(guó)總體數(shù)字經(jīng)濟(jì)差異及區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異。

2.3.1?綜合差異分析

區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)差異如圖2所示，可知：

（1）我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)總體差異性逐漸降低，2015-2020年間Theil指數(shù)從0.5086降至0.3373，縮減337%左右，說(shuō)明我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)整體水平逐漸趨于平穩(wěn)。

（2）從差異的來(lái)源來(lái)看，區(qū)域內(nèi)差異是我國(guó)整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)差異的主要構(gòu)成，區(qū)域間差異處于從屬地位。區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)差異的降低有相當(dāng)部分離不開政府政策的扶持，東南沿海率先崛起，中部地區(qū)緊隨其后，西部與北部地區(qū)穩(wěn)步協(xié)調(diào)發(fā)展；各地區(qū)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)差異為數(shù)字差異之根本。近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)、4G的普及，落后地區(qū)搭上了數(shù)字時(shí)代的順風(fēng)車從而實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)的飛速增長(zhǎng)，發(fā)達(dá)地區(qū)則逐漸趨于平穩(wěn)，各地經(jīng)濟(jì)差距由此減小。

圖2?我國(guó)整體、局部數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異

2.3.2?區(qū)域內(nèi)局部差異

如圖3可知：

（1）觀察期內(nèi)東部與西部區(qū)域內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異程度小于中部和東北部區(qū)域的差距，且差異趨勢(shì)相對(duì)更加平穩(wěn)。在僅包括遼吉黑三省的東北地區(qū)中，域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異程度較小，然局部細(xì)微變化將導(dǎo)致差異波動(dòng)的幅度較大，與東北部泰爾指數(shù)2015-2020年的變化相符。

（2）差異來(lái)源方面，東西部地區(qū)內(nèi)差異不大，由圖可知西部地區(qū)內(nèi)部發(fā)展水平波動(dòng)較大，中部地區(qū)與東北地區(qū)皆有一定波動(dòng)，二者內(nèi)部不均衡差異。

（3）西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)差異除2018年外，整體呈穩(wěn)定下降趨勢(shì)，說(shuō)明西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平整體進(jìn)步。東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)差異較為平穩(wěn)，指數(shù)穩(wěn)定在0.34上下，發(fā)展相對(duì)均衡。

圖3?我國(guó)各地區(qū)Theil指數(shù)趨勢(shì)圖

3?數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地域異質(zhì)性因素探究

由以上分析可知我國(guó)各區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在顯著異質(zhì)性，為進(jìn)一步探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素并提供參考，這里考察相關(guān)因素的效應(yīng)水平。

3.1?模型與變量選取

歸根結(jié)底，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是信息時(shí)代進(jìn)步的產(chǎn)物，是傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)融合的新型經(jīng)濟(jì)，其發(fā)展程度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、城鎮(zhèn)化等因素密切相關(guān)，因此本文參考王彬燕、邱娟、徐康寧等的研究采用以下模型進(jìn)行回歸：

Yit=λ0+λ1PGDPit+λ2ISit+λ3MDit+λ4HRit+λ5FIANCEit+Zit

式中，Y表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，以前文所測(cè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)表示，PGDP為人均生產(chǎn)總值，是核心解釋變量，IS、MD、HR、FIANCE為控制變量，分別為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、城鎮(zhèn)化率、人才力量與人均科研資金水平。λ0為常數(shù)，λk為個(gè)解釋變量的系數(shù)，Zit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

3.2?實(shí)證結(jié)果分析

進(jìn)行回歸分析前，為保證結(jié)果準(zhǔn)確性，進(jìn)行了豪斯曼檢驗(yàn)與BP檢驗(yàn)，最終選擇混合效應(yīng)模型為佳，回歸結(jié)果如表3。

（1）從全國(guó)層面來(lái)看，人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、城鎮(zhèn)化、人才力量等因素均對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到一定的正向作用，與現(xiàn)有研究結(jié)果基本符合，說(shuō)明通過(guò)提高科研投入、加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展、加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化等均可促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

（2）從地區(qū)層面來(lái)看，由表格可知：核心解釋變量PGDP顯著，即各區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈明顯的正相關(guān)。MD在中東西三地區(qū)模型中顯著，且在四大都區(qū)均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，考慮實(shí)際城鎮(zhèn)化情況，可能是各地區(qū)城鎮(zhèn)化過(guò)于集中所導(dǎo)致，難以兼容數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程。IS在各模型均顯著，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有正效應(yīng)。HR普遍顯著，在東部地區(qū)不顯著，推測(cè)為該地區(qū)人才過(guò)于集中，導(dǎo)致效率降低。FIANCE在西部和北部地區(qū)不顯著，推測(cè)為資金投入不足以產(chǎn)生明顯規(guī)模效應(yīng)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理導(dǎo)致資金利用不當(dāng)。

4?建議

為加快全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這里提出如下建議：

（1）夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)建設(shè)，因地制宜地提供各地區(qū)所需基礎(chǔ)建設(shè)，完善各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)設(shè)施完備程度，形成規(guī)模效應(yīng)，助力整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

（2）加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化進(jìn)程，建立多種規(guī)模的數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)，突破地理?xiàng)l件的限制，利用區(qū)域產(chǎn)品特色，建立差異化優(yōu)勢(shì)。

（3）區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異縮小化，應(yīng)重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市群對(duì)周圍城市的溢出效應(yīng)，走出自己的優(yōu)勢(shì)道路。

（4）建立完善的數(shù)字技術(shù)人才培育體系，要求區(qū)域人才協(xié)同培養(yǎng)，落實(shí)干中學(xué)進(jìn)程，提高工作待遇、改善就業(yè)環(huán)境等途徑吸引人才，同時(shí)與國(guó)外技術(shù)前沿進(jìn)行對(duì)接，把握最新趨勢(shì)，開拓發(fā)展思路。

（5）提高創(chuàng)新能力，應(yīng)加大科研資金投入，并根據(jù)區(qū)域內(nèi)各省份資源狀況分層次地分配資金以期實(shí)現(xiàn)最大收益，發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，增速數(shù)字化進(jìn)程。

參考文獻(xiàn)

［1］俞伯陽(yáng).數(shù)字經(jīng)濟(jì)、要素市場(chǎng)化配置與區(qū)域創(chuàng)新能力[J].經(jīng)濟(jì)與管理，2022，36（02）：3642.

[2]謝璐，韓文龍.數(shù)字技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力城鄉(xiāng)融合發(fā)展的理論邏輯與實(shí)現(xiàn)路徑[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題，2022，（02）：146155.

[3]萬(wàn)永坤，王晨晨.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)證檢驗(yàn)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2022，38（04）：2126.

[4]梁會(huì)君.“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)消費(fèi)增長(zhǎng)的機(jī)制與路徑：基于有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021，27（03）：113.

[5]杜雪鋒.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的國(guó)際比較及借鑒[J].經(jīng)濟(jì)體制改革，2020，（05）：164170.

[6]王軍，朱杰，羅茜，等.中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及演變測(cè)度[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2021，38（07）：2642.

[7]鐘業(yè)喜，毛煒圣.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間格局及影響因素[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2020，26（01）：1930.

[8]熊子怡，張科，何宜慶，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城鄉(xiāng)收入差距—基于要素流動(dòng)視角的實(shí)證分析[J].世界農(nóng)業(yè)，2022，（10）：111123.

[9]楊望，魏志恒，徐慧琳，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與共同富裕：基于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的路徑分析[J].西南金融，2022，（10）：1930.

[10]陳飛，劉宣宣，王友軍，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否緩解了農(nóng)村多維相對(duì)貧困？——基于收入導(dǎo)向型視角[J].浙江社會(huì)科學(xué)，2022，（10）：2536+155156.

[11]劉軍，楊淵鋆，張三峰，等.中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)度與驅(qū)動(dòng)因素研究[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2020，（06）：8196.

[12]王曉紅，李雅欣.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響研究——基于2013-2018年省級(jí)面板數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)視角，2021，40（01）：4453.