鐘業(yè)喜 毛煒圣

摘要：發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟對長江經(jīng)濟帶落實創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略、實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、解決發(fā)展不平衡不充分問題具有重要推動作用。文章基于數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)，采用空間計量模型、數(shù)理統(tǒng)計分析等方法，探討了長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟水平空間格局及其影響因素。結果表明：長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平整體偏低，地理分布差異顯著，發(fā)展水平由下游向上游遞減;數(shù)字經(jīng)濟城市等級體系不由經(jīng)濟水平所主導，不完全遵循已有的基于地理空間的等級體系;長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟呈熱點區(qū)—過渡區(qū)—次熱點區(qū)—冷點區(qū)的“駝峰”狀空間分異格局，上海、蘇州、嘉興等城市為數(shù)字經(jīng)濟熱點區(qū);地理加權回歸結果顯示，信息化水平、城市等級、產(chǎn)業(yè)結構顯著提高了長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，經(jīng)濟水平、人口規(guī)模、人力資本作用甚微，意味著經(jīng)濟基礎較差的地區(qū)也可以依靠提升信息基礎設施、推動產(chǎn)業(yè)升級發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟以實現(xiàn)經(jīng)濟“換道超車”。據(jù)此，提出設立機構，制定政策，促進數(shù)字經(jīng)濟壯大;打造基地，培育品牌，提升數(shù)字經(jīng)濟實力;深化合作，深入對接，創(chuàng)新數(shù)字經(jīng)濟模式等建議。

關鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟;空間格局;空間自相關;GWR模型;長江經(jīng)濟帶

中圖分類號：F0615;K902???文獻標志碼：A???文章編號：1008-5831（2020）01-0019-12

一、研究問題與文獻回顧

隨著改革開放的不斷深化，中國經(jīng)濟逐步邁入質(zhì)量優(yōu)先的新時代，高質(zhì)量發(fā)展已成為中國經(jīng)濟發(fā)展的關鍵詞。2017年12月8日，習近平總書記提出，“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟”“推動實體經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟融合”。2018年政府工作報告提出“發(fā)展壯大新動能”“為數(shù)字中國建設加油助力”，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展已經(jīng)成為中國落實國家重大戰(zhàn)略的關鍵力量，對中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展意義重大。長江經(jīng)濟帶是新時期中國經(jīng)濟發(fā)展三大支撐帶之一，長江經(jīng)濟帶相關研究逐步成為關注熱點。大多數(shù)學者從區(qū)域經(jīng)濟[1] 、空間網(wǎng)絡結構[2]、生態(tài)效率[3]、土地利用[4]等方面進行了分析。而長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟處于何種水平？地理位置鄰近的城市，其數(shù)字經(jīng)濟水平是否具有相似性？是否與既有經(jīng)濟格局具有較高相關性？是否存在顯著的空間分異？受哪些關鍵因素的影響？ 未來應重點從哪些方面發(fā)力提升長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟水平？回答好上述問題對落實創(chuàng)新驅動、實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、解決發(fā)展不平衡不充分問題具有重要現(xiàn)實意義。

自1994年美國學者泰普斯科特正式提出數(shù)字經(jīng)濟以來[5]，國內(nèi)外學者就數(shù)字經(jīng)濟的相關問題進行了一系列探討，并形成了較為豐富的研究成果。進入信息社會后，數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵界定始終是學者們關注的熱點。泰普斯科特認為數(shù)字經(jīng)濟的顯著特征就是數(shù)字化、知識化、虛擬化、互聯(lián)互通等[5]。逄建和朱欣民認為，數(shù)字經(jīng)濟通過互聯(lián)網(wǎng)、通信網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)等，實現(xiàn)交易、交流的數(shù)字化[6]。林躍勤認為數(shù)字經(jīng)濟指基于數(shù)字化信息和知識生產(chǎn)要素對再生產(chǎn)方式與過程進行重塑的經(jīng)濟活動[7]。可見學界對數(shù)字經(jīng)濟是以數(shù)字化、信息化、數(shù)據(jù)化、智能化為基礎的新型經(jīng)濟形態(tài)逐步形成了統(tǒng)一觀點。隨著數(shù)字化浪潮的涌現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟對傳統(tǒng)經(jīng)濟活動將產(chǎn)生深刻影響。一方面，數(shù)字技術植入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)可以促進GDP更快速地增長、提升生產(chǎn)率、實現(xiàn)消費結構轉型、優(yōu)化投資結構、提升企業(yè)出口規(guī)模、提高人力資本質(zhì)量、驅動產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟由勞動力密集型轉向技術密集型[8-9]。劉海啟提出數(shù)字農(nóng)業(yè)是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)與鄉(xiāng)村振興兩大戰(zhàn)略融合發(fā)展的必然要求和根本途徑，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是把農(nóng)業(yè)全過程數(shù)字化，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的空間應變能力和生產(chǎn)要素的匹配使用能力，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，向精準農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)方式發(fā)展[10]。曹正勇提出制造業(yè)是數(shù)字經(jīng)濟的主戰(zhàn)場，通過智能、網(wǎng)絡化協(xié)同、個性化定制和服務型制造等新模式，可以有效促進我國工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[11]。另一方面，有研究警惕新型的“數(shù)字鴻溝”正在出現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟技術的運用仍存在較高的使用壁壘，客觀上形成了發(fā)達國家與發(fā)展中國家、上市企業(yè)與小微企業(yè)等主體間的新型的“數(shù)字鴻溝”[12]。

在研究方法上，側重構建指標體系運用主成分分析[13]、熵值法[14]，也有學者采用GIS空間分析方法[15]。在研究尺度上，主要側重全國、省域等宏觀尺度研究，市域、縣域等微觀尺度的研究成果相對較少，結果表明省域尺度下中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展自東向西梯度遞減，四川、重慶成為創(chuàng)新發(fā)展新極點[15]。在數(shù)據(jù)獲取上，一般基于寬帶接入、人力資本等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)及上市大數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)、電子政務、互聯(lián)網(wǎng)投融資、高技術產(chǎn)業(yè)專利情況、即時通信、互聯(lián)網(wǎng)旅游、互聯(lián)網(wǎng)金融、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等新型行業(yè)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)得到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展情況[13-14，16]。由于數(shù)字經(jīng)濟以數(shù)據(jù)資源為關鍵要素，與傳統(tǒng)經(jīng)濟體系有一定交叉性，涉及多領域、多行業(yè)、多業(yè)態(tài)，僅使用宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)難以準確對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)育狀態(tài)進行測度。

綜上所述，已有研究取得諸多進展，主要對中國數(shù)字經(jīng)濟宏觀發(fā)展狀態(tài)展開，側重區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略探討;但關于數(shù)字經(jīng)濟的測度及空間分布的研究仍顯不足，尤其是關于數(shù)字經(jīng)濟的區(qū)域差異及空間分布研究的文獻較少。本文在吸收已有研究成果的基礎上作出如下探索：第一，全面展示長江經(jīng)濟帶這一國家戰(zhàn)略支撐區(qū)市域層面數(shù)字經(jīng)濟的實際發(fā)育狀態(tài)及地域分異特征，彌補之前大多質(zhì)性研究的不足;第二，采用Getis-Ord G*指數(shù)揭示了長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平熱點區(qū)域;第三，基于地理加權回歸模型分析長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平影響因素的空間異質(zhì)性，甄別影響數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的關鍵驅動機制，以期對進一步提升長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，縮小其空間差異有所裨益。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源與研究區(qū)域

數(shù)字經(jīng)濟是一個階段性的概念，是經(jīng)濟社會發(fā)展過程中的高級階段，數(shù)字化的知識和信息是其關鍵要素，數(shù)字技術創(chuàng)新是其核心動力，現(xiàn)代信息網(wǎng)絡是其主要載體，是將數(shù)字技術融入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、信息化、數(shù)據(jù)化、智能化水平的一系列融合性經(jīng)濟活動[17-18]。根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟的概念，考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文選取騰訊研究院數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)進行研究，基于騰訊平臺全樣本數(shù)據(jù)、京東的電商數(shù)據(jù)、滴滴的出行數(shù)據(jù)計算得出http：//txindex.qq.com/#/internet-plus？kind=all。，由基礎分指數(shù)、產(chǎn)業(yè)分指數(shù)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)和智慧民生分指數(shù)構成。該指數(shù)可對2016年長江經(jīng)濟帶市域尺度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展狀況全景式地反映騰訊研究院.中國“互聯(lián)網(wǎng)+”數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)，2018。。本文所需數(shù)據(jù)主要來源于2017年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。長江經(jīng)濟帶涵蓋9省2市，是巨型軸帶流域經(jīng)濟區(qū)[4]。本文以長江經(jīng)濟帶內(nèi)125個城市（直轄市）為典型研究單元，對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展格局及其機制進行深入探討。

（二）研究方法

1.全局空間自相關

全局空間自相關反映數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在長江經(jīng)濟帶的整體分布情況，可以判斷長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平變化是否與相鄰空間有關。本文通過計算全局Morans I指數(shù)來量化數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的總體空間關聯(lián)程度。計算公式如下[19]：

I=?ni=1?nj=1Wijxi-xxj-xS2?ni=1?nj=1Wij （1）

式中：I為Morans I指數(shù);xi、xj表示長江經(jīng)濟帶城市i和j的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平觀測值;S2為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平觀測值方差;Wij為空間權重矩陣;x為長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的平均值;n為研究區(qū)數(shù)量。I的取值介于[-1，1]之間，當Morans I>0時，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平為空間正相關;當Morans I<0時，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平為空間負相關。

2.空間聚類分析

冷熱點分析是一種探索局部空間聚類分布的方法，用于確定數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平空間聚集的高（熱點）低（冷點）值區(qū)域。采用Getis-Ord G*指數(shù)測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的熱點和冷點區(qū)域，計算公式如下[20]：

G*i（d）=?ni=1wij（d）xi/?ni=1xi （2）

式中：xi為長江經(jīng)濟帶城市i的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的觀測值;wij為空間權重矩陣。如果Getis-Ord G*指數(shù)顯著為正，則表明i地區(qū)屬于數(shù)字經(jīng)濟熱點區(qū)域;反之則為數(shù)字經(jīng)濟冷點區(qū)域。

3.地理加權回歸（GWR）

地理加權回歸模型是將觀測值的空間屬性嵌入回歸參數(shù)中，引入地理距離權重的統(tǒng)計回歸模型，能夠體現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性和相互差異[21]。其模型如下：

DEi=β0λi，μi+?βkλi，μixk，i+εi（3）

式中：DEi是區(qū)域i的數(shù)字經(jīng)濟指數(shù);λi，μi是區(qū)域i的采樣點坐標;βkλi，μi是連續(xù)函數(shù)βkλ，μ在區(qū)域i的值;xk，i為區(qū)域i上的第k個解釋變量;εi為隨機誤差。

（三）指標選取

本文引入一系列變量，通過運用GWR模型解釋數(shù)字經(jīng)濟水平地域差異的主要影響因素因數(shù)據(jù)缺失，影響因素分析僅包含110個地級城市，不包含自治州。。數(shù)字經(jīng)濟的空間格局與多種社會因素有關，經(jīng)濟發(fā)展水平被認為是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所依賴的互聯(lián)網(wǎng)基礎條件與經(jīng)濟發(fā)展水平息息相關[16，22] ，選擇“人均GDP”表征經(jīng)濟發(fā)展水平（EL）。數(shù)字經(jīng)濟與實體產(chǎn)業(yè)結構高級度演化密切相關，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)由勞動力密集型向資本密集型、技術密集型、知識密集型產(chǎn)業(yè)逐級向上演進，在這一產(chǎn)業(yè)演化過程中對數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)生影響[23];因此，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展差異會對研究對象數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展差異產(chǎn)生重要影響，故以“第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重”表征產(chǎn)業(yè)結構（IS）。數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的發(fā)展必然會影響數(shù)字經(jīng)濟的就業(yè)規(guī)模，但城市優(yōu)質(zhì)勞動力規(guī)模會反過來影響數(shù)字經(jīng)濟長期可持續(xù)發(fā)展，高度數(shù)字化的硬件和軟件產(chǎn)業(yè)特性，需要高素質(zhì)勞動力作為支撐，人力資本規(guī)模越大，理論上數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展水平越高[24] ，選擇“人口總數(shù)”“萬人大學生數(shù)”分別表征人口規(guī)模（PS）和人力資本（HC）。在信息技術時代，虛擬流空間可以彌補實體空間的弱勢，經(jīng)濟基礎較差的地區(qū)也可以發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟以實現(xiàn)經(jīng)濟“換道超車”[25]，而“換道超車”建立在良好的互聯(lián)網(wǎng)基礎設施之上，以“互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入戶數(shù)”反映信息化水平（IL）。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展離不開政府的政策與科技等方面的投入，高等級城市天然享有更多的資源，引入虛擬變量城市等級

直轄市、副省級城市和省會城市賦值為1，其余地級市賦值為0。（CL），反映城市資源對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的支撐作用。

三、長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平空間特征

（一）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的基本格局

對長江經(jīng)濟帶125個地級行政區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)、基礎分指數(shù)、產(chǎn)業(yè)分指數(shù)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)及智慧民生分指數(shù)進行統(tǒng)計，根據(jù)結果選擇4分位的方法對全部地區(qū)進行分級（圖1）。從空間格局看，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平以下游沿海地區(qū)中心城市為核心（圖1a），如上海、杭州、蘇州、南京的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較為突出，“軸向”拓展特征明顯。從空間的分布密度看，在長三角城市群形成了明顯的高發(fā)展水平城市集聚區(qū)，溫州、臺州、寧波、義烏、嘉興、南通等城市呈現(xiàn)高發(fā)展水平;而中上游地區(qū)以武漢、長沙、重慶、成都等地僅城市本身形成較高水平區(qū)，從區(qū)域尺度上看呈現(xiàn)出“孤島”格局;銅仁、雅安、攀枝花及臨滄等上游地區(qū)城市受自身經(jīng)濟基礎孱弱、人力資源匱乏、對外交通不暢等因素制約，成為長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟低谷區(qū)。整體上看，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟空間格局地帶性差異顯著，表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平由下游向上游遞減，其與長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(fā)展的總體格局是高度吻合的。

通過比較各個城市的基礎分指數(shù)（圖1b）、產(chǎn)業(yè)分指數(shù)（圖1c）、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)（圖1d）及智慧民生分指數(shù)（圖1e），可以發(fā)現(xiàn)4項分指數(shù)的空間分布與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的分布表現(xiàn)出了一致性，下游中心城市和內(nèi)陸省會城市發(fā)展水平較高，其他地級市發(fā)展水平較低;但智慧民生分指數(shù)卻表現(xiàn)出了明顯的差異性，除長三角外，長江中游、成渝地區(qū)也顯示出“集群式”分布格局。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)空間格局總體呈“核心—邊緣”模式，僅在極少數(shù)城市形成“核心”，表明創(chuàng)新活動門檻較高，創(chuàng)新載體須依附于高等級城市。

（二）基于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平城市等級體系

將長江經(jīng)濟帶125個城市數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)從高到低排序（圖2），長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平差距較大，呈明顯的位序—規(guī)模遞減趨勢。數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)超過1的城市數(shù)量較少，僅有18個，占比14.4%?；跀?shù)字經(jīng)濟指數(shù)，綜合運用SPSS22.0K-means聚類分析方法將125個城市聚成4類（表1）。上海數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)為18.109，處于第一層級，遠遠高于其他城市，居于絕對引領地位，在城市體系中為核心節(jié)點。這可能要歸因于上海憑借其國際大都市和全國重要經(jīng)濟、金融、創(chuàng)新中心地位，吸引了大量互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（特別是總部）集聚，成為“互聯(lián)網(wǎng)+”的重要節(jié)點，進而使上海成為長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟的組織核心;第二層級城市包括重慶（6.185）、成都（6.046）、杭州（5.513）、武漢（5.138）4個城市，數(shù)量較少，是城市體系的次核心節(jié)點，為跨省級大區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟中心;長沙（3.539）、蘇州（3.428）、南京（3.183）、寧波（2.101）等10個城市為第三層級，一般為省區(qū)級數(shù)字經(jīng)濟中心;貴陽（1.148）、嘉興（1.063）、常州（1.002）、臺州（0.995）等110個城市為第四層級，產(chǎn)業(yè)發(fā)展、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等能力最弱，處于數(shù)字經(jīng)濟城市體系的底層，為地方數(shù)字經(jīng)濟中心。4個層級城市的數(shù)量比為1∶4∶10∶110，且各層級的數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)均值依次降低，即整體上呈現(xiàn)明顯的金字塔型結構特征。

從4個不同層級來看，個別城市如南京、寧波、貴陽、嘉興、臺州等城市只承擔著省區(qū)級中心或地方性中心的作用，與已有的關于行政等級、網(wǎng)絡社會空間的城市體系特征不一致[22]。這在某種程度上反映了城市在數(shù)字經(jīng)濟體系中的地位不由經(jīng)濟水平所主導，而是城市的數(shù)字化、信息化水平等多因素影響下的結果。

（三）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平空間集聚特征

為探討長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的地域集聚格局特征，通過ArcGIS10.2平臺得到Morans I指數(shù)（表2）。從中可知各項指標均為正值，且都在0.01的顯著性水平下通過檢驗，表明長江經(jīng)濟帶的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在顯著的空間正相關，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高的城市在空間上呈集聚狀態(tài)。4項分指數(shù)也表現(xiàn)出了高度集聚的分布現(xiàn)象，但通過比較可知創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)的集聚程度更強。

為進一步探索長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平高低值集聚分布情況，利用ArcGIS10.2空間統(tǒng)計工具分類中的熱點分析方法，計算長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟的G*i統(tǒng)計量Z值得分，按照自然斷裂點法將Z值分成5個等級，得到長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平分布冷熱點圖（圖3）。由圖3可知：長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟呈熱點區(qū)—過渡區(qū)—次熱點區(qū)—冷點區(qū)的“駝峰”狀空間分異格局。熱點區(qū)主要包括上海、蘇州、嘉興等城市;次熱點集聚區(qū)鄰近熱點集聚區(qū)布局，包括成都、遂寧及內(nèi)江等城市。過渡區(qū)主要分布于次熱點區(qū)周邊，包括江蘇、江西、安徽、重慶及云南等省市的主要城市。冷點區(qū)主要集中在西部地區(qū)、中部“襄樊—貴陽”一線、環(huán)鄱陽湖城市群及蘇北地區(qū)的城市。從地域空間分布格局看，熱點的集聚范圍相對較小，中部、北部及東北大部分地區(qū)處于高值孤島或高低相間的離散分布狀態(tài)，集聚特征不明顯，也說明熱點集聚區(qū)的正向輻射效應有限，但整體也表現(xiàn)出了自東向西過渡的特征。

進一步從4項分指數(shù)探討其地理的空間集聚特征，可以發(fā)現(xiàn)：4項分指數(shù)的地理集聚格局與整體數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的集聚格局較為一致，有所不同的是智慧民生分指數(shù)識別的熱點集聚區(qū)包括長三角城市和成渝城市群，說明長三角和成渝城市智慧城市發(fā)育程度較高，并呈現(xiàn)高水平集聚的狀態(tài)。而其余3項分指數(shù)識別的冷熱點集聚格局與總體較為一致，冷點區(qū)域仍以西部地區(qū)、中部“襄樊—貴陽”一線、環(huán)鄱陽湖城市群及蘇北地區(qū)的城市為主。

四、長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平影響因素分析

（一）OLS模型及其結果

在SPSS平臺中利用逐步回歸模型對變量進行處理，將VIF大于5的變量剔除，得到4個解釋變量，分別是產(chǎn)業(yè)結構（IS）、人力資本（HC）、信息化水平（IL）和城市等級（CL）（表3）。此時回歸模型R2=0.665，擬合性能較好。

為了比較地理加權回歸估計結果優(yōu)勢，首先構建OLS模型進行分析，結果見表4。模型整體上顯著，通過調(diào)整R2（0.714）和標準差（0.128）解釋了長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟的變差，表明該模型可以解釋長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟總變差的71.4%。在10%顯著水平上，產(chǎn)業(yè)結構（IS）、人力資本（HC）、信息化水平（IL）和城市等級（CL）4個變量顯著，其中產(chǎn)業(yè)結構、信息化水平和城市等級表現(xiàn)為顯著正向作用，人力資本呈顯著負向作用。

（二）GWR模型及其結果

在ArcGIS10.0軟件中，采用adaptive核函數(shù)使AICc最小的帶寬法進行局域估計。表5為GWR模型估計的結果。從表5可知：GWR模型比OLS模型有顯著的改善，GWR模型的AICc（231.462）比OLS模型的AICc（235.491）小，模型的調(diào)整后R2=0.714提升到了0.739，擬合性能良好，說明GWR 模型的解釋能力進一步提升。在GWR模型中，每一個空間單元都有特定的系數(shù)。表5對各系數(shù)值進行了統(tǒng)計，得到中位數(shù)和四分位數(shù)。結果表明除人力資本外，其余自變量的回歸系數(shù)在空間上較為穩(wěn)定，且符號都為正，表明長江經(jīng)濟帶市域的信息化水平、城市等級、產(chǎn)業(yè)結構對數(shù)字經(jīng)濟是正向影響，而人力資本的回歸系數(shù)在空間上波動較大，說明其對數(shù)字經(jīng)濟的影響不穩(wěn)定。

（三）結果分析

GWR模型的一個優(yōu)勢是參數(shù)估計下產(chǎn)生的空間模式能夠圖形化，利用ArcGIS10.2軟件提供的“分位數(shù)”分類法將不同地理位置的回歸系數(shù)劃分為5個等級。選取信息化水平、城市等級、產(chǎn)業(yè)結構和人力資本4個空間不穩(wěn)定性非常顯著（P<0.01）指標，分析影響因素回歸系數(shù)空間分布格局，考察各因素對數(shù)字經(jīng)濟影響的區(qū)域差異（圖4）。

信息化水平?；貧w系數(shù)為正值，說明互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)指標對數(shù)字經(jīng)濟具有正向作用。系數(shù)值總體上呈現(xiàn)出由西向東遞增的分布特征（圖4a）。最大值出現(xiàn)在上海市，最小值出現(xiàn)在臨滄市。這說明信息化水平對上海、南京等長三角城市人口城鎮(zhèn)化影響相對較大，對西南和西北地區(qū)，尤其是臨滄、昭通等西部城市影響較小。信息化程度反映的是城市的信息基礎設施水平。提高信息基礎設施水平可以提高物質(zhì)和能源的使用效率，隨著產(chǎn)業(yè)結構的“軟化”，城市就業(yè)結構也隨之“軟化”[24]，即從事科研、金融、管理、商務、教育等產(chǎn)業(yè)的人員比重增大，從產(chǎn)業(yè)和就業(yè)結構上最終影響數(shù)字經(jīng)濟水平。

城市等級?；貧w系數(shù)基本為正值，說明城市等級與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈正相關。空間上，系數(shù)值呈由西部向東部遞增的特征（圖4b）。同時，城市等級回歸系數(shù)最高，說明城市等級對數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展作用最為顯著。高等級的城市占據(jù)大量的資源，并對多種公共資源享有優(yōu)先支配權，等級越高的城市，公共資源越集中，當?shù)氐臄?shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越高。核心城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的首位度明顯，如上海、重慶、成都、杭州、武漢，其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平在長江經(jīng)濟帶處于前五位，這正好也說明了數(shù)字經(jīng)濟對高等級城市的強依賴性。

產(chǎn)業(yè)結構?；貧w系數(shù)為正值，說明產(chǎn)業(yè)結構高級度與數(shù)字經(jīng)濟呈正相關。系數(shù)值總體上呈現(xiàn)出東高西低的分布特征（圖4c）。長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)區(qū)位、資金、人力等優(yōu)勢明顯，產(chǎn)業(yè)以高新技術產(chǎn)業(yè)、服務業(yè)等為主。中游地區(qū)形成以機械制造業(yè)、化工業(yè)及旅游業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)體系。上游地區(qū)主要是初級資源產(chǎn)業(yè)、旅游業(yè)。在數(shù)字經(jīng)濟時代，城市第三產(chǎn)業(yè)占優(yōu)，服務功能虛擬化，進一步為數(shù)字經(jīng)濟提供產(chǎn)品供給，而上游地區(qū)產(chǎn)業(yè)結構的限制使得數(shù)字經(jīng)濟空間格局仍難以突破傳統(tǒng)經(jīng)濟地理格局。

人力資本。長江經(jīng)濟帶的人力資本與數(shù)字經(jīng)濟的關系較復雜。從回歸系數(shù)的空間分布看，其回歸系數(shù)的絕對值在空間上由西向東遞減（圖4d）。最大值出現(xiàn)在成都市，中西部地區(qū)回歸系數(shù)數(shù)值相對較小?？偟膩碇v，其回歸系數(shù)的空間波動較大，說明人力資本對長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟的影響是不穩(wěn)定的。這表明人才等城市軟實力并沒支撐起數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，人力資本作用甚微，數(shù)字經(jīng)濟水平的提高更多依靠高新技術產(chǎn)業(yè)、服務業(yè)等產(chǎn)業(yè)來驅動。

五、結論與對策建議

（一）結論

在經(jīng)濟發(fā)展新舊動能轉換和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的背景下，精準識別長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)育狀況，解析長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟不平衡發(fā)展基本特征和形成機制，對助推長江經(jīng)濟帶由要素驅動向創(chuàng)新驅動轉型、產(chǎn)業(yè)結構向中高端邁進具有重要的現(xiàn)實意義。以上從基本格局、等級體系、空間冷熱點視角深入分析了長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟空間不平衡特征及其影響因素，主要得到以下結論。

第一，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平整體偏低，地理分布差異顯著。具體表現(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平由下游向上游遞減，長三角地區(qū)高水平城市集聚顯著，廣大中上游地區(qū)呈“孤島”格局，其與長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(fā)展的總體格局高度吻合。其中，智慧民生分指數(shù)在長三角、長江中游、成渝地區(qū)顯示出“集群式”分布格局。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)分指數(shù)空間格局總體呈“核心—邊緣”模式，表明創(chuàng)新活動門檻較高，創(chuàng)新載體須依附于高等級城市。

第二，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟等級體系4個層級城市整體上呈現(xiàn)明顯的金字塔型結構特征。個別城市如南京、寧波、貴陽、嘉興、臺州等與已有的關于行政等級、網(wǎng)絡社會空間的城市體系特征不一致，這在某種程度上反映了城市在數(shù)字經(jīng)濟體系中的地位不由經(jīng)濟水平主導，系城市的數(shù)字化、信息化水平等多因素影響下的結果。

第三，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟表現(xiàn)出顯著的全局與局部空間集聚特征，冷熱點空間格局呈熱點區(qū)—過渡區(qū)—次熱點區(qū)—冷點區(qū)的“駝峰”狀分布態(tài)勢。熱點區(qū)主要包括上海、蘇州、嘉興等城市，冷點區(qū)主要集中在西部地區(qū)、中部“襄樊—貴陽”一線、環(huán)鄱陽湖城市群及蘇北地區(qū)的城市。其中，智慧民生分指數(shù)識別的熱點集聚區(qū)包括長三角城市和成渝城市群，說明長三角和成渝城市智慧城市發(fā)育程度較高，并呈現(xiàn)高水平集聚的狀態(tài)。

第四，從GWR結果看，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟受信息化水平、城市等級、產(chǎn)業(yè)結構、人力資本影響顯著，其中以城市等級影響最為突出，而人力資本對長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟的影響不穩(wěn)定。經(jīng)濟發(fā)展水平和人口規(guī)模未能通過顯著性水平檢驗，經(jīng)濟水平和人口規(guī)模對數(shù)字經(jīng)濟影響微弱，意味著經(jīng)濟基礎較差的地區(qū)也可以依靠提升信息基礎設施、推動產(chǎn)業(yè)升級發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟以實現(xiàn)經(jīng)濟“換道超車”。

（二）對策建議

針對長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平整體低、結構不合理、東西差異大等不平衡不充分問題，進一步提出以下政策建議。

1.設立機構，制定政策，促進數(shù)字經(jīng)濟壯大

一是合理設立長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟區(qū)域合作辦公室，構建由9省2市工信廳、科技廳部、發(fā)改委等部門牽頭的跨區(qū)域合作機制，作為數(shù)字經(jīng)濟的專業(yè)管理機構，分析確定長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重點領域，跟蹤研究長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的新情況、新問題，協(xié)調(diào)解決長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展遇到的重大難題，建立完善長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟風險防控機制。二是制定出臺《促進長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的若干意見》，并在此基礎上制定《實施細則》，以持續(xù)引進國內(nèi)外著名互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)金融門戶、人工智能等企業(yè)，對在長江經(jīng)濟帶注冊的數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)給予政策、稅費、資金等方面的支持;鼓勵有條件的企業(yè)發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)幫助傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字改造轉型，增強產(chǎn)業(yè)活力;對符合條件的企業(yè)給予高新技術企業(yè)、技術先進型企業(yè)的認定，按照若干意見相應的財稅政策享受稅費減免。

2.打造基地，培育品牌，提升數(shù)字經(jīng)濟實力

一是加快建設長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)園和基地，鼓勵互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字經(jīng)濟新業(yè)態(tài)企業(yè)合理集聚。合理布局長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展空間。目前長江經(jīng)濟帶已形成長三角和成渝兩大數(shù)字經(jīng)濟熱點區(qū)，以上海、成都、重慶、南京、武漢、杭州為試點打造長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟中心，形成數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)聚集態(tài)勢。積極支持長江經(jīng)濟帶省會城市等一批有條件的地區(qū)結合自身產(chǎn)業(yè)定位，建設有特色的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)園區(qū)，打造有特色的數(shù)字經(jīng)濟集聚區(qū)。選取區(qū)域實力較強的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)基地（園區(qū)），政府在政策上給予適當傾斜。二是加大對本土數(shù)字經(jīng)濟平臺品牌建設的扶持力度，打造區(qū)域行業(yè)本土品牌。選取阿里巴巴、小米等數(shù)字經(jīng)濟龍頭企業(yè)進行重點扶持，實行“一企一策”，按照規(guī)定享受相關財稅優(yōu)惠政策。加強本土數(shù)字經(jīng)濟平臺品牌的宣傳推介，舉辦數(shù)字經(jīng)濟峰會等活動，引導投資者正確投資，為長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟樹立堅實可靠的品牌形象。

3.深化合作，深入對接，創(chuàng)新數(shù)字經(jīng)濟模式

一是加大數(shù)字經(jīng)濟服務平臺與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的合作。整合不同機構層面的數(shù)字經(jīng)濟平臺，打造統(tǒng)一的數(shù)字經(jīng)濟服務智慧平臺。以“互聯(lián)網(wǎng)+”的理念形成數(shù)字經(jīng)濟服務的大數(shù)據(jù)庫，避免因資源過度分散而給數(shù)字經(jīng)濟服務需求者帶來不必要的交易成本。為每一條傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字經(jīng)濟需求提供精準的數(shù)字化供給方案。并做好“線上和線下”的服務工作，統(tǒng)計服務結果。二是加大數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)與高校、科研機構的合作。大力支持有條件的高校設立數(shù)字經(jīng)濟研究院，對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展具有重大影響的問題進行產(chǎn)學研合作研究，對數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新有杰出貢獻的科研機構和人才給予獎勵。鼓勵高校及科研機構對云計算、大數(shù)據(jù)等互聯(lián)網(wǎng)技術進行研究，提高數(shù)字經(jīng)濟的技術創(chuàng)新力和產(chǎn)品競爭力。三是加大數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)與工業(yè)產(chǎn)品企業(yè)的合作。利用數(shù)字化技術實現(xiàn)服務創(chuàng)新，提升數(shù)字經(jīng)濟廣度、深度和能級，支持數(shù)字經(jīng)濟平臺與工業(yè)產(chǎn)品企業(yè)深入對接，拓寬數(shù)字經(jīng)濟服務覆蓋面，為消費者提供更多的創(chuàng)新數(shù)字經(jīng)濟服務。參考文獻：

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Spatial differentiation of digital economy and its influencing factors in the Yangtze River Economic Belt

ZHONG Yexi，MAO Weisheng

（School of Geography and Environment，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022，P. R. China）

Abstract：

The development of the digital economy has played an important role in promoting the innovation-driven strategy of the Yangtze River Economic Belt，in achieving high-quality economic development，and in addressing the problem of inadequate development imbalance. Based on the digital economic index，by using spatial econometric model and mathematical statistics analysis，this paper attempts to explore the spatial pattern of the digital economy in the Yangtze River Economic Belt and its influencing factors. The results show that the development level of the digital economy in the Yangtze River Economic Belt is generally low，the geographical distribution is significantly different，and the development level is decreasing from the downstream to the upstream. The digital economic city hierarchy is not dominated by the economic level and does not completely follow the existing geospatial-based hierarchy. The digital economy of the Yangtze River Economic Belt is a hotspot-transitional-secondary hotspot-cold-point spatial differentiation pattern，and cities such as Shanghai，Suzhou，and Jiaxing are digital economic hotspots; geographically weighted regression results show that information level of development，city level，and industrial structure have significantly improved the level of digital economic development in the Yangtze River Economic Belt. The economic level，population size，and human capital have little effect，which means that regions with poor economic bases can also rely on upgrading information infrastructure and promoting industrial upgrading，and develop the digital economy to achieve economic “changing the road and overtaking”. Accordingly，it is proposed to set up institutions to formulate policies to promote the growth of the digital economy，create a base，cultivate a brand，and enhance the digital economy，deepen cooperation，and innovate digital economic models.

Key words： ?digital economy; spatial differentiation; spatial autocorrelation; GWR model; the Yangtze River Economic Belt

（責任編輯?傅旭東）