王娟娟,李 玲,宋雪倩

(蘭州財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院,甘肅 蘭州 730020)

數(shù)字經(jīng)濟以新一代信息技術(shù)為支撐,通過引入新生產(chǎn)要素改變生產(chǎn)函數(shù)從而轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式,是有別于傳統(tǒng)經(jīng)濟的新經(jīng)濟模式。在后金融危機時代,數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成長為世界經(jīng)濟的重要支柱,2021年,全球數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模為38.1萬億美元,同比增長15.6%,占全球GDP的比重達(dá)到45.0%。各國均聚焦于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的推進(jìn),但產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和技術(shù)水平等方面的差距使全球經(jīng)濟格局在數(shù)字化進(jìn)程中加劇了極化趨勢。2021年,位居世界數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模前三位的美國、中國、德國的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)?？偤驼既驍?shù)字經(jīng)濟規(guī)模的比重為66.4%[1]。在數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展軌道上,我國緊抓數(shù)字化契機,全面推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實體產(chǎn)業(yè)的深度融合,數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為我國經(jīng)濟發(fā)展的新模式、新業(yè)態(tài)。自2015年提出“數(shù)字中國”以來,到2021年,我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模從18.6萬億元增加至45.5萬億元,在GDP中的占比從27.0%上升至39.8%[2]。數(shù)據(jù)要素不受時空約束且無限增長的特性使部分地區(qū)獲得踐行跨越式發(fā)展戰(zhàn)略的機遇,如四川、重慶、云南、貴州、廣西和陜西等西部省市,江西、河南、湖南、湖北、安徽等中部省份,山東、福建等東部省份和東北地區(qū)的遼寧。東、中、西、東北的區(qū)域發(fā)展格局逐漸向東部與其他區(qū)域發(fā)展分化的格局演化,城市群中心化分布格局居于主導(dǎo)地位。

面對數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)對區(qū)域發(fā)展格局產(chǎn)生的重大影響,兼顧金融危機對我國經(jīng)濟發(fā)展的沖擊,本研究選擇2008年為研究起點,2008年—2020年為研究期。由于2013年“一帶一路”倡議提出和數(shù)字經(jīng)濟進(jìn)入成熟期,因此視2013年為分界點,以不包含數(shù)據(jù)要素和包含數(shù)據(jù)要素的兩套指標(biāo)體系分別對2008年—2013年和2013年—2020年的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平進(jìn)行測度,篩選支撐我國區(qū)域經(jīng)濟增長的要素,研究各地區(qū)把握數(shù)字經(jīng)濟機遇敏銳性的差距,據(jù)此研判數(shù)字經(jīng)濟維度下的區(qū)域發(fā)展格局演化趨勢。

一、文獻(xiàn)綜述

自Tapscott提出“數(shù)字經(jīng)濟”一詞以來[3],數(shù)字經(jīng)濟的相關(guān)研究趨于細(xì)化,在空間維度,大多聚焦于數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系、數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差異等方面的研究。作為經(jīng)濟發(fā)展的新引擎,數(shù)字經(jīng)濟為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展注入新動力,促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟增長。從支撐經(jīng)濟增長的要素看,數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域經(jīng)濟增長具有促進(jìn)作用[4],數(shù)字化基礎(chǔ)、政府科技投入均會促進(jìn)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展[5],其中數(shù)字技術(shù)投入對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進(jìn)作用較大[6]。從區(qū)位和區(qū)域特征看,數(shù)字經(jīng)濟對中西部地區(qū)、城鎮(zhèn)化率較低與高物質(zhì)資本投入地區(qū)經(jīng)濟增長的正向作用更為明顯[7]。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)看,數(shù)字經(jīng)濟對第三產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用更直接,對第二產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用相對較弱。標(biāo)準(zhǔn)化程度較高的第二產(chǎn)業(yè)能夠充分利用數(shù)字經(jīng)濟紅利形成一體化的市場優(yōu)勢,由此擴大市場規(guī)模、提高產(chǎn)業(yè)增加值,產(chǎn)業(yè)所在地區(qū)則顯示出更加顯著的集群優(yōu)勢;工業(yè)發(fā)展處于相對劣勢的地區(qū)難以從一體化市場中獲益,進(jìn)一步被邊緣化。數(shù)字經(jīng)濟對第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度較高和發(fā)展程度較低的地區(qū)均具有顯著的促進(jìn)作用,其中對第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度較高地區(qū)的促進(jìn)作用更大[8]。從區(qū)域內(nèi)部差距看,區(qū)域內(nèi)部的分化問題依然存在,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)明顯的極化特征,城市群之間的經(jīng)濟發(fā)展水平是區(qū)域內(nèi)部數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展差異的主要來源[9]。從區(qū)域間相關(guān)性看,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和發(fā)展速度均對其鄰近地區(qū)的經(jīng)濟增長具有正向溢出效應(yīng)[10],且對本地區(qū)產(chǎn)生正向反饋效應(yīng)[11]。從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平出發(fā),我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)出自東向西遞減的特征[12],但四川和重慶正在成為新增長極,數(shù)字經(jīng)濟時代,我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展形成了城市群中心化分布格局[5]。從數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域發(fā)展的影響看,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性,區(qū)域間的差異是總體差異的主要來源[13],東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高,對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的推力強于中西部地區(qū),發(fā)展不充分與不平衡的問題依然存在[14]。從數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域經(jīng)濟增長的拉動作用看,數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟增長的拉動作用存在顯著的規(guī)模瓶頸效應(yīng),大部分地區(qū)在經(jīng)歷了起步階段的快速增長后進(jìn)入瓶頸期,需要新要素助力突破制約,例如通過融入新技術(shù)和新業(yè)態(tài)提升數(shù)字經(jīng)濟效率[15]。從國際維度看,數(shù)字經(jīng)濟對一國經(jīng)濟的高水平發(fā)展有顯著推進(jìn)作用,對發(fā)達(dá)國家的促進(jìn)效果好于發(fā)展中國家[16]。

綜上,已有研究多從宏觀維度聚焦數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的研究,關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域發(fā)展格局影響的研究文獻(xiàn)較少。本文在已有研究成果的基礎(chǔ)上通過兩套指標(biāo)體系探索數(shù)據(jù)要素的介入對區(qū)域經(jīng)濟增長支撐要素的影響,從而對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局演化的影響。

二、指標(biāo)選取與模型構(gòu)建

立足相關(guān)文獻(xiàn)和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀,遵循數(shù)據(jù)的可得性、權(quán)威性和連續(xù)性原則,構(gòu)建兩套指標(biāo)體系,研究數(shù)據(jù)要素介入前后我國的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展情況(不包括西藏、香港、澳門和臺灣地區(qū))。

(一)研究方法介紹

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展是多種因素合力作用的結(jié)果,為了能夠相對科學(xué)、全面地測度區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平,本研究以熵值法確定研究期內(nèi)的指標(biāo)權(quán)重,在剔除冗余指標(biāo)、不影響數(shù)據(jù)完整性的前提下,采用主成分分析法對數(shù)據(jù)要素介入前后區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平進(jìn)行測度。根據(jù)所得結(jié)果計算各省市區(qū)全局Moran'sI指數(shù),衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的空間關(guān)聯(lián)程度。

以(1)式測度研究期內(nèi)各指標(biāo)占全國該指標(biāo)的比重pij,以(2)式計算各指標(biāo)信息熵ej;通過(3)式計算信息熵冗余度dj,繼而以(4)式計算指標(biāo)的權(quán)重ωij;最終以(5)式測算各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平綜合得分Sij,根據(jù)綜合得分,篩選對經(jīng)濟發(fā)展影響較大的指標(biāo)和比較各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展情況。

(1)

(2)

dj=1-ej

(3)

(4)

Sij=ωijXij

(5)

其中,pij表示第i年的第j項指標(biāo)占全國該指標(biāo)的比重,m為要評價的樣本數(shù)。為了避免pij數(shù)值為零的指標(biāo)干擾,數(shù)據(jù)調(diào)整為pij=p＇ij+0.0001。

(二)數(shù)據(jù)處理

為消除指標(biāo)數(shù)據(jù)原始值量綱對研究結(jié)果的影響,對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以無量綱指標(biāo)數(shù)據(jù)的橫向比較支撐研究需要。

(6)

(7)

其中,Xij是標(biāo)準(zhǔn)化后i年j指標(biāo)的數(shù)據(jù),max(Xij)和min(Xij)是研究期內(nèi)j指標(biāo)的最大值和最小值。

(三)指標(biāo)體系構(gòu)建

以數(shù)據(jù)要素介入與否為標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建兩套指標(biāo)體系,分別測度2008年—2013年和2013年—2020年的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平和經(jīng)濟發(fā)展的支撐要素。對2013年的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平用兩套指標(biāo)體系分別進(jìn)行測度,以研究各地區(qū)把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇敏銳性的差距。

1.數(shù)據(jù)來源

環(huán)境污染指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》。資源消耗指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》。ICT年行業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。創(chuàng)新環(huán)境類指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》。其他指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。運用公式(6)和(7)消除指標(biāo)數(shù)據(jù)的量綱,用熵值法對2008年—2020年區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)體系賦權(quán)重。

2.區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)體系

參考借鑒鈔小靜(2009)的指標(biāo)確定維度[17],本研究以經(jīng)濟運行、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、社會福利和生態(tài)環(huán)境為一級指標(biāo),以“五位一體”的理念細(xì)分指標(biāo),構(gòu)建由11個二級指標(biāo)、27個三級指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)要素介入前的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)體系(見表1)。

表1 數(shù)據(jù)要素介入前后區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)體系及權(quán)重

數(shù)據(jù)要素對經(jīng)濟發(fā)展的影響是全方位的,且由于區(qū)域自我發(fā)展能力和經(jīng)濟基礎(chǔ)的差距,各區(qū)域把握數(shù)字經(jīng)濟機遇的敏銳性和能力存在較大差距,集中體現(xiàn)在時間性和側(cè)重性兩方面。因此,在保留數(shù)據(jù)要素介入前區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)體系核心的基礎(chǔ)上融入數(shù)據(jù)要素,參考張雪玲(2019)[18]、王娟娟(2021)[7]的指標(biāo)選擇,形成包括經(jīng)濟運行、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、發(fā)展環(huán)境和數(shù)字基礎(chǔ)等4個一級指標(biāo),38個二級指標(biāo)的數(shù)據(jù)要素介入后的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)體系(見表1)。

(四)結(jié)果分析

1.數(shù)據(jù)要素使經(jīng)濟指標(biāo)對區(qū)域發(fā)展的貢獻(xiàn)權(quán)重縮小但結(jié)構(gòu)性問題顯性化

表1顯示,數(shù)據(jù)要素介入前后,對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展貢獻(xiàn)權(quán)重最大和最小的指標(biāo)貢獻(xiàn)權(quán)重均縮小。數(shù)據(jù)要素介入前,對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展貢獻(xiàn)權(quán)重最大和最小的指標(biāo)分別是進(jìn)出口額在GDP中的占比和工業(yè)固廢排放量,貢獻(xiàn)權(quán)重分別是15.21%和-0.51%。數(shù)據(jù)要素介入后,對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展貢獻(xiàn)權(quán)重最大和最小的指標(biāo)分別是外商投資總額在GDP中的占比和通貨膨脹率,貢獻(xiàn)權(quán)重分別是8.85%和-0.02%。比較兩套指標(biāo)體系中共有的指標(biāo),貢獻(xiàn)權(quán)重均有不同程度的縮小(見表2),數(shù)據(jù)的要素性在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展實踐中已經(jīng)得到驗證。

表2 數(shù)據(jù)要素介入前后相同指標(biāo)權(quán)重變化

數(shù)據(jù)使支撐經(jīng)濟發(fā)展的要素出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變化。從貢獻(xiàn)權(quán)重變化幅度看,對外貿(mào)易和產(chǎn)業(yè)類指標(biāo)的貢獻(xiàn)權(quán)重降幅大,其中,進(jìn)出口總額在GDP中的占比對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻(xiàn)權(quán)重從2008年—2013年的15.21%降至2013年—2020年的3.21%,降幅為12%。第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)權(quán)重降幅分別為4.11%、4.05%和4.03%。這表明我國對外貿(mào)易和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展還未適應(yīng)數(shù)字化環(huán)境,運用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新生產(chǎn)力的成效還沒有完全呈現(xiàn)為經(jīng)濟發(fā)展成果。同時,數(shù)據(jù)要素使制約區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的短板有所緩解,基尼系數(shù)對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻(xiàn)權(quán)重從2008年—2013年的-3.51%緩和為2013年—2020年的-1.27%,權(quán)重變化量為-2.24%,這是我國實現(xiàn)共同富裕的經(jīng)濟基礎(chǔ)之一。失業(yè)率貢獻(xiàn)權(quán)重從-3.02%變化為-0.82%,變化量為-2.2%,這與人們轉(zhuǎn)變就業(yè)觀念、接受靈活就業(yè)等密切相關(guān)。在工業(yè)領(lǐng)域,數(shù)字技術(shù)與廢水排放量大的產(chǎn)業(yè)融合度較高,轉(zhuǎn)型升級的成效顯著,這類工業(yè)產(chǎn)業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的制約程度大幅降低。工業(yè)廢水排放量對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻(xiàn)權(quán)重從2008年—2013年的-1.38%變化至2013年—2020年的-0.44%,權(quán)重變化量-0.94%,但是廢氣、固廢排放量大的產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術(shù)的融合水平還在低位徘徊。

從貢獻(xiàn)權(quán)重的變化率看,數(shù)據(jù)要素對國內(nèi)投資、社會福利和對外貿(mào)易影響較大。數(shù)據(jù)要素介入后,國內(nèi)投資對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻(xiàn)減少91.09%,但是外商投資的貢獻(xiàn)權(quán)重變化率最低僅為21.96%,說明在數(shù)據(jù)要素將產(chǎn)業(yè)信息數(shù)字化后,外資比內(nèi)資更看好我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿?。同時進(jìn)出口對我國經(jīng)濟發(fā)展的貢獻(xiàn)權(quán)重降低,說明在全球數(shù)字化進(jìn)程中,我國產(chǎn)品國際競爭力弱的短板被顯性化,這對我國構(gòu)建外循環(huán)形成強勁制約。與此對應(yīng)的是,數(shù)字技術(shù)與我國實體產(chǎn)業(yè)的融合水平顯著低于數(shù)字技術(shù)與民生領(lǐng)域的融合水平,尤其是數(shù)字技術(shù)與工業(yè)產(chǎn)業(yè)融合度不高,充分利用數(shù)據(jù)要素提供的有效信息克服核心技術(shù)和關(guān)鍵零部件的制約已經(jīng)成為我國經(jīng)濟發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急。在民生領(lǐng)域,數(shù)據(jù)要素使人們滿足需求的平臺多元化,通貨膨脹率對經(jīng)濟發(fā)展的制約大幅縮小,但是發(fā)展型消費人均支出的大幅下降不利于我國勞動力質(zhì)量紅利的集聚。數(shù)據(jù)要素支撐區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的要素多元化,但也使我國經(jīng)濟發(fā)展中長期存在的結(jié)構(gòu)性問題顯性化。

2.數(shù)據(jù)使區(qū)域經(jīng)濟的支撐要素發(fā)生變化

數(shù)據(jù)要素介入前,從2008年—2013年的指標(biāo)貢獻(xiàn)權(quán)重看,區(qū)域經(jīng)濟的支撐要素主要源于對外開放、福利水平和產(chǎn)業(yè)發(fā)展等三個二級指標(biāo)。進(jìn)出口總額在GDP中的占比、外商投資總額在GDP中的占比、失業(yè)保險覆蓋率、第二產(chǎn)業(yè)增加值和第三產(chǎn)業(yè)增加值是位居前五位的指標(biāo),貢獻(xiàn)權(quán)重依次為15.21%、11.34%、7.16%、6.89%和6.67%。對外貿(mào)易、制造業(yè)和服務(wù)業(yè)發(fā)展較好的地區(qū)在區(qū)域發(fā)展格局中處于發(fā)達(dá)地區(qū)梯隊,在堅實的區(qū)域經(jīng)濟基礎(chǔ)支撐下社會保障體系相對完善和健全,高素質(zhì)勞動力持續(xù)流向這些地區(qū),使我國形成四大板塊的區(qū)域經(jīng)濟格局。

數(shù)據(jù)要素介入后,從2013年—2020年的指標(biāo)貢獻(xiàn)權(quán)重看,區(qū)域經(jīng)濟的支撐要素主要源于對外開放、用戶基礎(chǔ)、經(jīng)濟增長和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化等四個二級指標(biāo)。外商投資總額在GDP中的占比、每萬人擁有的網(wǎng)頁數(shù)、技術(shù)市場交易額、軟件業(yè)務(wù)收入和ICT行業(yè)產(chǎn)值是位居前五位的指標(biāo),貢獻(xiàn)權(quán)重依次為8.85%、8.58%、7.16%、6.88%和6.16%。外商投資、數(shù)字基礎(chǔ)、科學(xué)技術(shù)和數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好的地區(qū)成為數(shù)據(jù)要素介入后區(qū)域發(fā)展格局中的高梯隊區(qū)。這四方面具有優(yōu)勢的地區(qū)與數(shù)據(jù)要素介入前的發(fā)達(dá)地區(qū)基本重合,可見數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟基礎(chǔ)正相關(guān)。對數(shù)字經(jīng)濟具有較高敏銳性的部分地區(qū)或形成特色化產(chǎn)業(yè)鏈,或參與產(chǎn)業(yè)鏈,實現(xiàn)了區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展梯隊的跨越,如成都、重慶、合肥、杭州等,有效地助力著城市群中心化成為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局的主導(dǎo)。

數(shù)據(jù)要素的介入將我國第二產(chǎn)業(yè)支撐經(jīng)濟發(fā)展能力不足、產(chǎn)品國際競爭力不強等問題暴露出來。另一方面,我國第三產(chǎn)業(yè)適應(yīng)性、靈活性強的優(yōu)勢也得以顯現(xiàn),數(shù)字技術(shù)與第三產(chǎn)業(yè)深度融合,數(shù)字產(chǎn)業(yè)迅速成為經(jīng)濟發(fā)展的重要支柱。

3.阻礙我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的要素具有穩(wěn)定性

2008年—2013年的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)貢獻(xiàn)權(quán)重顯示,數(shù)據(jù)要素介入前阻礙我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的指標(biāo)主要從屬于收入分配、經(jīng)濟波動和環(huán)境污染等三個二級指標(biāo)?；嵯禂?shù)、失業(yè)率、農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)、工業(yè)廢水排放量和城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)是位居前五位的制約因素,貢獻(xiàn)權(quán)重分別為-3.51%、-3.02%、-2.07%、-1.38%和-1.22%。數(shù)據(jù)要素介入后,2013年—2020年的貢獻(xiàn)權(quán)重顯示,阻礙我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的要素從屬的二級指標(biāo)未變化,涉及的三級指標(biāo)有部分變化,基尼系數(shù)、失業(yè)率、工業(yè)廢水排放量、工業(yè)廢氣排放量和農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)是位居前五位的制約因素,貢獻(xiàn)權(quán)重分別為-1.27%、-0.82%%、-0.44%、-0.41%和-0.34%。

收入分配不公平、就業(yè)崗位結(jié)構(gòu)性失衡、工業(yè)轉(zhuǎn)型升級緩慢已經(jīng)嚴(yán)重阻礙我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展目標(biāo)的實現(xiàn),新要素進(jìn)入經(jīng)濟體系也未能改變這一現(xiàn)狀。從實證結(jié)果看,2008年以來,我國收入差距的重點已經(jīng)不是城鄉(xiāng)收入差距,而是農(nóng)村內(nèi)部和城市內(nèi)部的二元化,且農(nóng)村內(nèi)部的收入差距更大。其次,金融危機以來,社會保障體系健全的步伐持續(xù)慢于解決就業(yè)崗位結(jié)構(gòu)性失衡問題的深化速度,因此,穩(wěn)就業(yè)成為國家關(guān)注的重點。再次,數(shù)據(jù)要素將我國以高碳排產(chǎn)業(yè)為主的工業(yè)結(jié)構(gòu)存在嚴(yán)重“卡脖子”的問題暴露出來。這些因素在區(qū)域?qū)用嫔铣蔀閰^(qū)域經(jīng)濟差距持續(xù)甚至擴大的根本原因。

三、數(shù)據(jù)要素推動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局演變

實踐證明,數(shù)據(jù)要素突破時空約束、無限增長的特質(zhì)需要以產(chǎn)業(yè)競爭力為前提。在我國,能夠高效把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇的地區(qū)均為產(chǎn)業(yè)實力強勁的地區(qū),數(shù)據(jù)要素直接助力這些地區(qū)及其所在的城市群以低交易成本獲得虹吸效應(yīng),四大區(qū)域板塊格局向城市群中心化分布格局演化。

(一)把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇的能力存在區(qū)域差距

我國在2015年明確提出發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟,但是部分地區(qū)已經(jīng)率先開啟數(shù)字化進(jìn)程,對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局變化產(chǎn)生重大影響。立足熵值法確定的指標(biāo)貢獻(xiàn)權(quán)重,運用主成分分析法分年度測算我國30個省市區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平。由于“一帶一路”倡議和數(shù)字經(jīng)濟使區(qū)域發(fā)展能力在區(qū)域經(jīng)濟中的權(quán)重得到大幅強化,因此,本研究對2013年的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平用兩套指標(biāo)體系分別測度,以確定把握發(fā)展機遇的區(qū)域能力差距,為數(shù)據(jù)要素介入后的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局演化提供科學(xué)依據(jù)。

2013年,數(shù)據(jù)要素介入后的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平數(shù)值高于數(shù)據(jù)要素介入前的省市分別是北京、廣東、上海、江蘇和浙江,兩套指標(biāo)體系下區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平數(shù)值差額最高的是北京0.48,最低的是上海0.19。數(shù)據(jù)要素介入后,2013年這五省市的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大增幅,增長率最高的是浙江97.06%,最低的是上海34.55%(見表3)。以數(shù)據(jù)要素介入前后的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)體系的實證結(jié)果看,數(shù)據(jù)要素介入前的排位依次是上海、北京、廣東、江蘇和浙江,數(shù)據(jù)要素介入后的排位分別是北京、廣東、上海、江蘇和浙江。上海的排位變化主要是由于我國數(shù)字經(jīng)濟在第三產(chǎn)業(yè)率先起步,數(shù)字經(jīng)濟在第三產(chǎn)業(yè)中的普及率、滲透率遠(yuǎn)高于第一、二產(chǎn)業(yè),在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展主要支撐之一的階段,制造業(yè)優(yōu)勢顯著的上海受到一定程度的影響[19]。然而,隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的加速,上海經(jīng)濟將再次進(jìn)入穩(wěn)步提升軌道。

表3 2013年數(shù)據(jù)要素介入后區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平數(shù)值上升的省市

從全國把握數(shù)字經(jīng)濟機遇的敏銳性看,數(shù)據(jù)要素介入前全國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平均值高于數(shù)據(jù)要素介入后的全國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平均值(見表4),說明我國大部分地區(qū)把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇的能力較弱。北京、廣東、上海、江蘇和浙江在數(shù)字經(jīng)濟時代居于領(lǐng)先位置,數(shù)據(jù)要素不受時空約束、無限增長、可復(fù)制的特點使五省市能夠以極低的交易成本與其他地區(qū)開展經(jīng)濟合作,這為我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局向城市群中心化格局鎖定奠定了基礎(chǔ)。

表4 2008年—2013年的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平測度結(jié)果

(二)數(shù)字經(jīng)濟促使區(qū)域發(fā)展格局趨于極化

1.數(shù)據(jù)要素使區(qū)域經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)性降低

區(qū)位是影響區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展及區(qū)域相關(guān)性的重要因素,鄰近地區(qū)成為經(jīng)濟區(qū)的概率遠(yuǎn)大于非鄰近地區(qū)。對2008年—2020年30個省市區(qū)做全局空間自相關(guān)分析,結(jié)果顯示,數(shù)據(jù)要素介入前后相鄰省市區(qū)之間經(jīng)濟聯(lián)系的正相關(guān)性未改變,但相關(guān)度出現(xiàn)顯著變化。由表5可知,數(shù)據(jù)要素介入前,相鄰地區(qū)之間的相關(guān)性較高,僅有2009年低于0.3,且P值普遍較小。數(shù)據(jù)要素介入后,相鄰地區(qū)之間的相關(guān)性降低,2014年相關(guān)性最小僅為0.173,2020年最高是0.265,P值普遍較大。以是否考慮數(shù)據(jù)要素作用對2013年的區(qū)域經(jīng)濟相關(guān)性分別測度,不考慮數(shù)據(jù)要素作用條件下相鄰地區(qū)的空間相關(guān)性(0.306)大于考慮數(shù)據(jù)要素條件下相鄰地區(qū)的空間相關(guān)性(0.217),P值從0.019增至0.059,這表明數(shù)據(jù)要素介入后區(qū)位對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響減小,但是支撐區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的因素復(fù)雜化。數(shù)字經(jīng)濟時代的區(qū)域經(jīng)濟函數(shù)涉及的變量及運行邏輯可能與傳統(tǒng)經(jīng)濟模式差異較大。

表5 全局Moran's指數(shù)

2.核心區(qū)域的極化效應(yīng)明顯

北京、廣東、上海、江蘇、浙江在把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇方面顯示出較強的敏銳性,直接影響著我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局的演化方向。對2008年—2020年全國30個省市區(qū)做局部空間自相關(guān)分析,通過2013年和2020年的莫蘭指數(shù)散點圖發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)要素介入后北京、廣東、上海、江蘇、浙江與其他地區(qū)的差距擴大,其中北京與廣東位于第四象限,表明其相鄰區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平較低,而上海、浙江與江蘇三省市位于第一象限,整體經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量高于全國其他省市區(qū),五省市已經(jīng)成為我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局中的核心區(qū)域。與這五省市經(jīng)濟發(fā)展差距相對較小的地區(qū)均為鄰近省市,且在同一個城市群或經(jīng)濟區(qū),如京津冀、長三角、珠三角等城市群,環(huán)渤海經(jīng)濟區(qū)等。2013年“低—低”象限中聚集的省份主要為西部各省,數(shù)據(jù)要素介入后,東北三省逐漸與新疆、寧夏、青海、甘肅等聚集,“低—低”象限中的省市區(qū)密集度變高,表明數(shù)字經(jīng)濟時代西部和東北地區(qū)獲得各種生產(chǎn)要素的難度加大。2013年—2020年我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的區(qū)域最大差率普遍高于2008年—2013年(見表4),數(shù)字經(jīng)濟加大了我國實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展目標(biāo)的難度。

(三)數(shù)據(jù)要素加劇了區(qū)域內(nèi)部的分化

2008年—2013年,東、中、西和東北地區(qū)內(nèi)部的差距相對較小,區(qū)域內(nèi)部的最大差距分別是0.30、0.10、0.13和0.08,區(qū)域內(nèi)部的最小差距分別是0.24、0.06、0.06和0.04,差距幅度也較小(表4)。數(shù)據(jù)要素介入后,2013年—2020年,四大區(qū)域內(nèi)部的最大差距分別是1.22、0.31、0.33和0.23,區(qū)域內(nèi)部的最小差距分別是0.84、0.09、0.18和0.15,差距幅度較數(shù)據(jù)要素介入前擴大(見表4)。東部地區(qū)內(nèi)部的差距顯著大于其他區(qū)域,分化程度日益加重。

通過整理數(shù)據(jù)要素介入前后位于全國經(jīng)濟發(fā)展水平均值上下的地區(qū)發(fā)現(xiàn),高于全國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平均值的東部地區(qū)從2008年的10省市減少至2020年的8省市,其中,河北一直低于全國均值,海南自2012年開始低于全國均值(除2014年外)。隨著遼寧2018年低于全國均值,東北地區(qū)整體低于全國均值。中部和西部僅有個別省市區(qū)高于全國均值(見表6)?？梢?數(shù)字經(jīng)濟是以一定的產(chǎn)業(yè)競爭力為基礎(chǔ)的經(jīng)濟形態(tài)。

表6 2008年—2020年高于全國經(jīng)濟發(fā)展水平均值的地區(qū)

(四)數(shù)據(jù)要素拉大了區(qū)域間的差距

1.東西維度下的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距擴大

在我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局中,自中華人民共和國成立以來,東部地區(qū)一直處于相對領(lǐng)先的水平,與其他地區(qū)差距的顯性化、持續(xù)化主要始于改革開放,沿海地區(qū)借助區(qū)位優(yōu)勢通過“三來一協(xié)”的方式參與國際貿(mào)易、融入全球產(chǎn)業(yè)鏈,與非沿海地區(qū)的差距形成并擴大,集中體現(xiàn)為東部沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)的差距。而后在國家加大沿海、沿江、沿邊城市開放力度和先發(fā)地區(qū)的帶動下我國區(qū)域發(fā)展格局不斷演化,先后經(jīng)歷了東西格局、東中西格局和四大區(qū)域板塊階段。然而,金融危機對各經(jīng)濟體的沖擊顯示出區(qū)域發(fā)展能力和經(jīng)濟基礎(chǔ)在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中的重要作用。2008年—2013年東部與其他地區(qū)之間差距大于其他地區(qū)之間的差距,其中,東中差距和東—東北差距相近,中—東北差距接近于0,東北—西差距逐漸縮小。數(shù)據(jù)要素介入前,四大區(qū)域板塊的經(jīng)濟發(fā)展差距較小且穩(wěn)定。數(shù)據(jù)要素介入后,東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)勢更加明顯。從數(shù)據(jù)要素介入后的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平看,2013年東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平均值為0.46,高于數(shù)據(jù)要素介入前的東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平均值0.41,但是其他區(qū)域板塊的經(jīng)濟發(fā)展水平均低于數(shù)據(jù)要素介入前?？梢?東部地區(qū)把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇的敏銳性平均高于其他地區(qū),但這是北京、廣東、上海、江蘇和浙江發(fā)展權(quán)重大的結(jié)果。2013年—2020年,東部地區(qū)與其他地區(qū)的發(fā)展差距從0.40擴大至0.56,2020年東中差距、東西差距和東—東北差距分別達(dá)到0.34、0.45和0.45,中西差距、中—東北差距和東北—西差距分別為0.11、0.11和0(見表7)?？梢?數(shù)據(jù)要素介入后,東西維度下區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距顯性化為東部地區(qū)與其他地區(qū)的差距,中、西、東北地區(qū)的發(fā)展差距縮小。

表7 數(shù)據(jù)要素介入前后四大區(qū)域間差距

2.南北維度下區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距較小但核心城市權(quán)重加大

參考許憲春等[20]以秦嶺—淮河為界劃分南北地區(qū),南方地區(qū)主要包括上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南等15個省市區(qū),北方地區(qū)主要包括北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東、河南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆等15個省市區(qū)。從表8中看出,2008年—2020年,南北差距不斷擴大但小于東西維度下的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距。數(shù)據(jù)要素介入前南北差距基本維持在0.05,變化幅度較小。數(shù)據(jù)要素介入后,南北差距拉大,從2013年的0.07擴大至2020年的0.18。值得注意的是,2013年—2016年南北差距是縮小的,2017年開始擴大,2020年達(dá)到0.18。這表明數(shù)據(jù)要素能夠縮小南北差距,但是南北差距的根本原因在于產(chǎn)業(yè)的空間分布不均衡。隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推進(jìn),各地區(qū)相繼開啟新舊動能轉(zhuǎn)換工程,先進(jìn)制造業(yè)集聚的南方地區(qū)優(yōu)勢顯著,在產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化程度與數(shù)字化進(jìn)程正相關(guān)的發(fā)展規(guī)律下,南北差距有擴大的可能性。

表8 數(shù)據(jù)要素介入前后南北方之差

盡管南北差距小于東西差距,但是數(shù)據(jù)要素介入后縮小差距的難度加大。北京作為北方地區(qū)的核心城市在北方經(jīng)濟發(fā)展中的權(quán)重大,直接影響著南北差距的變化。數(shù)據(jù)要素介入前,除北京以外的南北差距大于包括北京的南北差距,但是差距較小,2008年,兩者差額0.01,2013年也僅為0.02。數(shù)據(jù)要素介入后,2013年,除北京以外的南北差距為0.12,包括北京的南北差距是0.07。之后,除北京以外的南北差距趨于縮小,說明北京的數(shù)字化進(jìn)程對北方其他地區(qū)產(chǎn)生輻射帶動作用,但是2017年以后,差距快速擴大,2017年—2020年,除北京以外的南北差距分別是0.15、0.18、0.21和0.26,包括北京的南北差距分別為0.08、0.11、0.13和0.18,說明先進(jìn)制造業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)在北方地區(qū)數(shù)量少但是分布集中,大多在北京等少數(shù)核心城市,以產(chǎn)業(yè)鏈形式與北方其他地區(qū)聯(lián)動發(fā)展的可行性低。核心城市的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量是南北差距的決定因素,但是因產(chǎn)業(yè)集聚在區(qū)域經(jīng)濟中的高權(quán)重使核心城市在協(xié)調(diào)南北發(fā)展中的作用有限。

(五)數(shù)字經(jīng)濟清晰了城市群中心化分布格局

優(yōu)惠政策驅(qū)動下形成的以四大區(qū)域板塊格局正在向以數(shù)字經(jīng)濟賦能產(chǎn)業(yè)迭代升級為支撐的城市群中心化格局演化。從19個國家級城市群的發(fā)展現(xiàn)狀看,京津冀、長三角、珠三角、山東半島、成渝、長江中游、中原等七個城市群的發(fā)展質(zhì)量與其他城市群的差距逐漸拉大,尤其在數(shù)據(jù)要素介入后,中心化位置日益鞏固。本研究以省級數(shù)據(jù)為論據(jù),將城市群涉及的行政區(qū)劃擴大至省級區(qū)劃,表9中的其他城市群是除七個城市群以外的12個城市群。

表9 城市群數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平

數(shù)據(jù)要素介入前,七個城市群的發(fā)展水平已經(jīng)高于其他城市群,2008年—2013年二者的發(fā)展差距從0.10逐漸擴大至0.12。這一時期成渝、長江中游和中原等三個城市群與其他城市群的發(fā)展差距較小,但是發(fā)展勢頭強勁,尤其是成渝城市群從第六位上升至第四位。數(shù)據(jù)要素介入后,七個城市群因核心城市的帶動,發(fā)展質(zhì)量快速提升,但把握數(shù)字經(jīng)濟的敏銳性和能力將19個城市群進(jìn)一步分化。從數(shù)據(jù)要素介入后的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標(biāo)體系實證結(jié)果看,2013年,京津冀、長三角、珠三角城市群的經(jīng)濟發(fā)展水平值均高于數(shù)據(jù)要素介入前,其他16個城市群的經(jīng)濟發(fā)展水平值均低于數(shù)據(jù)要素介入前,可見,京津冀、長三角、珠三角等三個城市群把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇的敏銳性較強。從把握能力看,珠三角城市群居于第一位,數(shù)據(jù)要素介入后的2013年發(fā)展水平值是0.85,數(shù)據(jù)要素介入前的2013年發(fā)展水平值是0.57,二者相差0.28。長三角城市群居于第二位,三個數(shù)值分別是0.56、0.45和0.11。京津冀城市群居于第三位,三個數(shù)值分別是0.51、0.40和0.11,說明產(chǎn)業(yè)競爭力是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的核心支柱,具有競爭力的產(chǎn)業(yè)是集聚包括數(shù)據(jù)在內(nèi)的各種生產(chǎn)要素的根本。2013年—2020年,珠三角、長三角、京津冀等三個城市群保持高速增長,山東半島、成渝、長江中游和中原城市群因產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)堅實也迅速增長,七個城市群與其他城市群的差距不斷拉大,2020年差距已經(jīng)達(dá)到0.46,城市群中心化分布格局形成[21]。

從七個城市群分別與其他城市群的發(fā)展差距看,2008年—2013年,京津冀、山東半島、長三角和珠三角城市群與其他城市群的發(fā)展差距較大,2013年分別是0.12、0.13、0.17和0.29,成渝、長江中游和中原城市群與其他城市群的發(fā)展差距較小,分別是0.05、0.03和0.04。數(shù)據(jù)要素介入后,京津冀、長三角和珠三角城市群與其他城市群的發(fā)展差距迅速拉大,2020年分別達(dá)到0.54、0.62和1.13,山東半島、成渝、長江中游和中原城市群與其他城市群的發(fā)展差距較數(shù)據(jù)要素介入前有所擴大,分別為0.39、0.20、0.14和0.16,但差距相對較小。2008年—2020年,七個城市群的經(jīng)濟發(fā)展水平均值從0.30增至0.88,尤其是數(shù)據(jù)要素介入后,數(shù)值增速加快,但成渝、長江中游和中原城市群的發(fā)展水平均值一直低于七個城市群的發(fā)展均值,山東半島2016年和2017年的發(fā)展水平均值高于七個城市群的發(fā)展均值,2018年,以外向型產(chǎn)業(yè)為主的山東半島城市群受中美貿(mào)易爭端的影響,經(jīng)濟發(fā)展水平均值低于七個城市群發(fā)展均值。

可見,京津冀、長三角和珠三角城市群在我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局中處于絕對核心地位,數(shù)據(jù)要素更加鞏固了這一地位。綜上,數(shù)據(jù)要素助力形成的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展格局,即城市群中心化格局分為三個梯隊,京津冀、長三角和珠三角城市群居于第一梯隊,山東半島、成渝、長江中游和中原城市群居于第二梯隊,其他12個城市群居于第三梯隊。

四、結(jié)論與建議

數(shù)字經(jīng)濟使區(qū)域經(jīng)濟的運行邏輯和支撐要素產(chǎn)生較大變化,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展全面導(dǎo)向城市群中心化分布格局,產(chǎn)業(yè)的發(fā)展權(quán)重進(jìn)一步被加大,區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的難度加大、機遇增多。

(一)結(jié)論

第一,支撐區(qū)域經(jīng)濟增長的要素發(fā)生改變但阻礙要素具有穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)要素使區(qū)域經(jīng)濟的支撐要素由對外開放、福利水平和產(chǎn)業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)橥馍掏顿Y、數(shù)字基礎(chǔ)、科學(xué)技術(shù)和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化,但阻礙區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的要素具有穩(wěn)定性。工業(yè)競爭力弱、社會保障不健全等問題被顯性化。第二,數(shù)據(jù)要素的介入加劇區(qū)域內(nèi)部分化的同時拉大區(qū)域間差距。數(shù)據(jù)要素使各區(qū)域內(nèi)部的分化加劇,區(qū)域間的差距集中體現(xiàn)為東部與其他地區(qū)差距。核心地區(qū)在南北差距中的作用加大。第三,各地區(qū)把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇的敏銳性和能力存在較大差距。北京、廣東、上海、江蘇和浙江把握數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展機遇的敏銳性和能力顯著強于其他地區(qū),受其輻射,京津冀、長三角、珠三角等城市群的發(fā)展質(zhì)量再次躍升,強化了城市群中心化分布格局。

(二)數(shù)字經(jīng)濟助力我國區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的建議

1.推進(jìn)城鄉(xiāng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

城市內(nèi)部以及鄉(xiāng)村內(nèi)部的二元化是制約區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的要素之一,數(shù)據(jù)要素也未能改變這一狀態(tài)。加大與城市和農(nóng)村的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展相匹配的軟硬基礎(chǔ)設(shè)施投入是推動區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。在城市數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)方面,加快智慧民生工程建設(shè),推進(jìn)城市治理能力提升與治理體系的現(xiàn)代化進(jìn)程,從而推動城市高質(zhì)量發(fā)展。在農(nóng)村數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)方面,加大對農(nóng)村信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的力度,加快農(nóng)村寬帶通信網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,推進(jìn)農(nóng)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,促進(jìn)信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品加工的深度融合發(fā)展,健全和完善農(nóng)村物流體系,積極發(fā)展農(nóng)村電子商務(wù),打造數(shù)字鄉(xiāng)村綜合服務(wù)平臺,助力實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興目標(biāo)。

2.提升東部地區(qū)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平

東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為完善,應(yīng)對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展需要承擔(dān)關(guān)鍵核心技術(shù)的攻關(guān)重任。打造數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群,加強數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,大力發(fā)展支撐數(shù)字技術(shù)平臺運行的5G、人工智能、區(qū)塊鏈等信息技術(shù),注重電子元器件、關(guān)鍵基礎(chǔ)軟硬件以及生產(chǎn)設(shè)備的研發(fā)與生產(chǎn),建設(shè)具有影響力的數(shù)字技術(shù)與實體產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的新高地。通過專業(yè)數(shù)據(jù)庫的信息指引,引導(dǎo)企業(yè)接受并且加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型,主動提高企業(yè)管理和業(yè)務(wù)的數(shù)字化水平,為數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的協(xié)同共進(jìn)夯實根基。同時,聚焦生產(chǎn)要素統(tǒng)一大市場的建設(shè),推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合,鼓勵企業(yè)積極融入數(shù)字經(jīng)濟時代,帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

3.提高對外開放水平并優(yōu)化外商投資環(huán)境

數(shù)據(jù)要素介入前,進(jìn)出口規(guī)模對經(jīng)濟增長貢獻(xiàn)最大;數(shù)據(jù)要素介入后,外商投資成為支撐經(jīng)濟發(fā)展的主要因素。由于區(qū)位因素、經(jīng)濟基礎(chǔ)等比較優(yōu)勢,東部地區(qū)具有把握數(shù)字經(jīng)濟時代對外開放發(fā)展的相對優(yōu)勢,現(xiàn)行發(fā)展模式下,其他區(qū)域處于相對劣勢地位,尤其是西部地區(qū)。因此,面向“一帶一路”市場的供求,充分利用陸海貿(mào)易新通道,政府和市場合力幫助西部地區(qū)提高對外開放水平。在數(shù)字經(jīng)濟時代,各區(qū)域需要對標(biāo)自己的目標(biāo)市場,優(yōu)化營商環(huán)境,依靠數(shù)據(jù)要素降低交易成本、精準(zhǔn)定位市場供求規(guī)模及其變化,降低供求雙方的資金風(fēng)險,幫助東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)與世界先進(jìn)產(chǎn)業(yè)同頻、西部地區(qū)全面融入“一帶一路”市場,在東西互動的全面開放格局中提振國內(nèi)投資積極性。

4.促進(jìn)核心城市群與其他城市群間聯(lián)動發(fā)展

在數(shù)據(jù)要素參與的生產(chǎn)函數(shù)作用下我國已經(jīng)形成城市群中心化分布格局,但是城市群內(nèi)部發(fā)展不協(xié)調(diào)問題仍然存在,核心城市群和中心城市對落后地區(qū)的擴散效應(yīng)小于虹吸效應(yīng),這需要“有為政府”積極發(fā)揮作用,促使核心區(qū)域加強與周圍城市的聯(lián)動發(fā)展,以構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈為目標(biāo),在技術(shù)、人才等方面對后發(fā)地區(qū)全面帶動。核心城市群繼續(xù)發(fā)揮比較優(yōu)勢,在匹配度較高的新基建設(shè)施支撐下,聚焦數(shù)字技術(shù)與實體產(chǎn)業(yè)的深度融合、數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)形態(tài)的創(chuàng)新,在城市群內(nèi)部形成核心城市與其他城市的良性互動,在城市群之間以產(chǎn)業(yè)鏈強化經(jīng)濟聯(lián)系。通過極化效應(yīng)、擴散效應(yīng)促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。