高 彪,陳娟麗,黃立軍

(1.寧夏大學,寧夏銀川 750021;2.綿陽師范學院資源環(huán)境工程學院,四川綿陽 621000;3.生態(tài)安全與保護四川省重點實驗室,四川綿陽 621000)

0 引言

2020年,習近平總書記強調(diào)推動成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設,在西部形成高質(zhì)量發(fā)展的重要增長極.此后,如何推動成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設,打造我國西部內(nèi)陸開放戰(zhàn)略高地,成為學術(shù)界和決策層高度關(guān)注的熱點問題.數(shù)字經(jīng)濟是一種新興經(jīng)濟業(yè)態(tài),它以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動,推動全球經(jīng)濟的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展[1].黨的十八大以來,習近平總書記就發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟發(fā)表過諸多論述,為我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供了強有力的思想指導和行動指南.隨后,國務院印發(fā)了《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》,明確提出要不斷做強做優(yōu)做大我國數(shù)字經(jīng)濟,到2025年,數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重達到10%;2035年,力爭形成統(tǒng)一公平、競爭有序、成熟完備的數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)代市場體系.數(shù)字經(jīng)濟已被視為經(jīng)濟增長的“新引擎”[2],也必將推動成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設向縱深發(fā)展.

學術(shù)界對數(shù)字經(jīng)濟的研究主要集中在兩方面.一是數(shù)字經(jīng)濟測度.如劉軍等人[3]運用NBI指數(shù)和熵值法測算了中國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展.蔡躍洲等人[4]從數(shù)字技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟特征方面測算了中國數(shù)字經(jīng)濟的規(guī)模.二是數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系.趙濤等人[5]采用門檻模型和空間模型測算了中國222個地級及以上城市的數(shù)字經(jīng)濟和高質(zhì)量發(fā)展綜合水平,發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟可顯著促進高質(zhì)量發(fā)展.梁琦等人[6]基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級中介視角研究了數(shù)字經(jīng)濟對城市生態(tài)效率的影響,發(fā)現(xiàn)存在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展→產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級→生態(tài)效率提升的中介傳導路徑,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是數(shù)字經(jīng)濟作用于中國城市生態(tài)效率提升的重要路徑.現(xiàn)有文獻對數(shù)字經(jīng)濟的研究頗多,普遍認為數(shù)字經(jīng)濟能助推經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展.但是針對成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟建設的研究還比較少.基于此,本文借鑒彭文斌等人[7]的研究,從互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字普惠金融兩個維度構(gòu)建評價指標體系并測算成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟指數(shù),利用空間計量模型探索其時空演化特征,并提出相關(guān)政策建議.

1 研究方法與模型選擇

1.1 研究方法

1.1.1 時序全局主成分分析法 時序全局主成分分析法(GPCA)是經(jīng)典的主成分分析法和時間序列分析方法的結(jié)合.相比經(jīng)典主成分分析,時序全局主成分將時序性立體數(shù)據(jù)變換為一個時序全局數(shù)據(jù)表,從而更適合面板數(shù)據(jù)指標合成計算.

1.1.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析 探索性空間數(shù)據(jù)分析中的空間相關(guān)性分析可以用于確定某種要素資源的空間集聚現(xiàn)象,一般用莫蘭指數(shù)(Moran'sI)度量.本文分別運用全局和局部莫蘭指數(shù)對成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟空間相關(guān)性進行檢驗和描述.其計算公式如公式(1)和(2):

(1)

(2)

式(2)中同理,且由I'繪制莫蘭散點圖,用于顯示各區(qū)域單元的局部空間自相關(guān).

1.2 模型選擇

為探討各因素變量對成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的影響,借鑒胡藝等人[8]做法,在構(gòu)建模型過程中引入地理特征變量(經(jīng)度)和各因素交互項.模型設定如下:

(3)

式中:ISit表示第i個城市在t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),longi表示該城市的經(jīng)度,λ是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與該地區(qū)經(jīng)度交互項系數(shù).

根據(jù)空間外溢理論,一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展會對其鄰近地區(qū)經(jīng)濟產(chǎn)生溢出效應.同時,區(qū)域間還存在廣泛的關(guān)聯(lián)效應.川渝兩地有著天然的歷史淵源,內(nèi)部存在可能空間溢出和關(guān)聯(lián)效應.基于此,參照鄧濤濤等人做法[9],在進行空間效應分析時先將模型設定為空間杜賓模型(SDM),再進一步檢驗其是否退化為空間自回歸模型(SAR).SAR和SDM設定公式(4)和(5):

(4)

(5)

2 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

2.1 變量選擇

被解釋變量.本文被解釋變量為成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟指數(shù),解釋變量是可能影響數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展因素.具體變量含義如表1.

表1 成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟指標體系Tab.1 igital economy index system of the Chengdu-Chongqing Economic Circle

利用時序全局主成分分析法(GPCA)建立時序立體數(shù)據(jù)表(16*9*5),降維后處理后計算得到成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟指數(shù).計算過程中指數(shù)出現(xiàn)了負數(shù),為了方便動態(tài)計量分析,參照廖進中[10]做法,對原始變量進行了“3σ”平移調(diào)整,最終得到的數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)如表2.

2.2 數(shù)據(jù)來源

選取2012—2020年間成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈16個城市的144個面板數(shù)據(jù)為研究樣本.原始數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)》及各城市統(tǒng)計年鑒和公報,缺失數(shù)據(jù)由插值法補得.為保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)性,對所有原始數(shù)據(jù)均取對數(shù)處理,以貨幣形式計量的變量均以2012年為基期進行指數(shù)平減,以消除價格變化對變量的影響.

3 實證過程

3.1 空間格局演變

為進一步探究成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟的空間分布特征,在上述指數(shù)基礎(chǔ)上,利用ArcGIS10.8.1軟件繪制出了經(jīng)濟圈內(nèi)16個城市在2012、2015、2018和2020年的指數(shù)分布圖(圖1).由圖1可見,成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈16個城市的數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)分布整體呈“H”型空間分布,且在空間上向“成渝”集聚.具體來看,西部以成都為中心,東部則以重慶為中心,“雙城”格局凸顯.德陽、眉山、綿陽位于西部第二梯度,廣元、瀘州、達州位于東部第二梯度,資陽得益于“成渝”雙核帶動,數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)也非常高.南充、遂寧、內(nèi)江、自貢、樂山和宜賓則位于“經(jīng)濟圈”內(nèi)的“塌陷區(qū)”.

3.2 空間自相關(guān)分析

上述空間演化格局表明成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟可能存在空間集聚的效應,為此,需要運用探索性數(shù)據(jù)分析方法對其做進一步驗證.

3.2.1 全局莫蘭指數(shù) 探索性空間數(shù)據(jù)分析是描述和可視化數(shù)據(jù)的空間分布狀況,以探測空間聯(lián)系和空間異質(zhì)性的范圍,一般基于Moran'sI來衡量.因此,借用GeoDa軟件測算出成渝雙城經(jīng)濟圈16個城市數(shù)字經(jīng)濟的全局莫蘭指數(shù)(表3).由表3可見,2012—2020年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈內(nèi)城市數(shù)字經(jīng)濟全局莫蘭指數(shù)均大于0,P值在5%水平上顯著.表明成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟呈現(xiàn)空間正相關(guān),且具有空間集聚效應.

3.2.2 局部莫蘭指數(shù) 為進一步了解成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟的空間集聚特征,可借助局部莫蘭指數(shù)繪制出其在不同年的局部莫蘭散點圖.結(jié)果顯示,2012年,成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟局部莫蘭散點圖中位于H-H和L-L區(qū)域的城市共計10個,占比62.50%,2015年占比81.25%,2018年占比56.25%,2020年占比50%.且在5%顯著性水平上,圈內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟集聚區(qū)主要分布在成德綿一線和渝西北地區(qū).

3.3 空間溢出效應

上述成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈空間演化格局和相關(guān)性分析顯示可能存在空間溢出效應.對模型進行LM和Hausman檢驗后發(fā)現(xiàn),模型采用時間固定的空間杜賓模型較好.

3.3.1 空間計量結(jié)果 成渝雙城經(jīng)濟圈內(nèi)交通基礎(chǔ)設施較發(fā)達,且城市間經(jīng)濟聯(lián)系較為緊密,故對模型進行空間分析時選用經(jīng)濟距離矩陣.如表4所示,結(jié)果表明,在SDM模型中,其空間滯后項系數(shù)均為正,且非常顯著.這說明鄰近地區(qū)或者經(jīng)濟緊密關(guān)聯(lián)地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展會對本地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生正向促進作用.其中,經(jīng)濟能力(PGDP)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)對數(shù)字經(jīng)濟的影響最明顯.PGDP每提高1個百分點,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提高約0.5個百分點;IS提高1個百分點,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平則提高約3.2個百分點.說明在成渝雙城經(jīng)濟圈內(nèi),區(qū)域間的經(jīng)濟空間集聚效應非常明顯,經(jīng)濟類要素相比地理類要素更能促進地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展.

3.3.2 SDM模型空間效應分解 為準確分析各個因素對成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟的影響,參照Lesage[11]做法進一步采用變量變化的偏微分對SDM模型空間效應進行分解,即將各影響因素的總效應分解為直接效應和間接效應(空間溢出效應).如表5所示.PGDP、IS在直接效應和間接效應中的系數(shù)均為正,且統(tǒng)計顯著.說明其不僅能對城市自身的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生正向影響,也會對周邊兄弟城市產(chǎn)生正向影響,即具備空間溢出效應.可見,經(jīng)濟能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展扮演者基礎(chǔ)性和決定性作用.勞動力水平(UE)和教育水平(CS)在直接效應中統(tǒng)計不顯著,但在間接效應中系數(shù)為正且統(tǒng)計顯著.說明勞動力和教育水平可正向促進周邊兄弟城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展,但對城市自身的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展沒有明顯影響.這可能是由于成渝地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)勞動力和高等教育主要集中在成都和重慶兩個城市造成的.科技創(chuàng)新(RDF)和技術(shù)進步(PL)在直接效應中系數(shù)為正,但在間接效應中系數(shù)為負,且統(tǒng)計顯著.說明成渝雙城經(jīng)濟圈內(nèi)的企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)造能力對數(shù)字經(jīng)濟的促進作用還不強,其創(chuàng)新創(chuàng)造局限于本地,對周邊地區(qū)的空間溢出效應有待進一步提高.

4 結(jié)論與對策建議

4.1 結(jié)論

(1)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)取得了較好發(fā)展,數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)逐年上升.指數(shù)最低0.10,最高6.95.

(2)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟整體呈“H”型空間分布格局.西部以成都為軸展開,東部以重慶為軸展開.圈內(nèi)其他城市如南充、遂寧、內(nèi)江、自貢、樂山、宜賓數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)位于的經(jīng)濟圈的“塌陷區(qū)”,但發(fā)展后勁很足.總體而言,“雙城”格局凸顯,集聚效應明明顯.

(3)從空間效應看,城市經(jīng)濟能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的促進效應,勞動力和教育水平對城市自身數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的促進效果不明顯,但對周邊城市具有較強的溢出效應.科技創(chuàng)新和技術(shù)進步對城市自身數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展有較強的促進效應,但對周邊城市的溢出效應不明顯.

4.2 對策建議

第一,大力發(fā)展地區(qū)生產(chǎn)總值,使人均GDP再上新臺階,為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供堅實的物質(zhì)基礎(chǔ).截至2020年,川渝人口總計約1.16億,地區(qū)生產(chǎn)總值約7.4萬億,同時期珠三角所在的廣東省人口1.26億,京津冀三省市人口1.10億,但人均GDP僅為廣東的72%,京津冀的82%.因此,川渝兩地要搶抓“雙城經(jīng)濟圈”國家戰(zhàn)略機遇,增強對標意識,大力發(fā)展生產(chǎn)力,持續(xù)提升人均GDP.進一步鞏固成都、重慶國家和西部中心城市定位,增強綿陽、宜賓、南充、萬州等城市區(qū)域輻射能力,推動數(shù)字化基礎(chǔ)設施建設,為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供堅實基礎(chǔ)和可靠保障.

第二,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),推動成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈數(shù)字經(jīng)濟加速融入新發(fā)展格局.當前,四川應加快推動形成以“芯屏存端軟智網(wǎng)”為重點的數(shù)字核心產(chǎn)業(yè),同時推進數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合,促進制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升企業(yè)“上云用數(shù)賦智”和農(nóng)業(yè)服務業(yè)數(shù)字化水平.重慶是我國六大工業(yè)基地之一,具有豐富的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用場景.加快實施“互聯(lián)網(wǎng)+先進制造業(yè)”“互聯(lián)網(wǎng)+”“物聯(lián)網(wǎng)+”計劃,促進企業(yè)科技創(chuàng)新,推動數(shù)字經(jīng)濟與制造業(yè)深度融合.

第三,加快數(shù)字經(jīng)濟統(tǒng)籌體制機制建設,構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新格局.具體而言,四川要抓住成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設的契機,探索建立數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群跨區(qū)域、跨平臺協(xié)同新機制.在區(qū)域布局上,成都應重點發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟研發(fā)和應用;發(fā)展綿陽、宜賓、德陽、遂寧等地集中與數(shù)字經(jīng)濟配套的基礎(chǔ)設施和智能終端;發(fā)展攀西經(jīng)濟區(qū)和三州地區(qū)依托能源發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟存儲基地、處理基地等;重慶應錨定智能制造,加強數(shù)字化技術(shù)設施假設,推進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級.繼續(xù)推動5G和千兆網(wǎng)布局,擴容提質(zhì)國家級互聯(lián)網(wǎng)骨干直聯(lián)點、國家“星火鏈網(wǎng)”區(qū)塊鏈超級節(jié)點,深化拓展中新國際數(shù)據(jù)通道應用,積極參與“東數(shù)西算”工程,助力產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)協(xié)同發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展.