我国数字经济发展现状及区域差异探究

赵依博

摘 要：本文基于国家产业划分及统计局提供的分类标准，采用熵值法、Theil指数测算2015-2020年间中国30个省份、地区的数字经济发展现状及差异程度。研究表明：我国数字经济总体水平持续提升，其中东部地区领先，中部次之，西部和东北地区相对落后，而近年中西部地区发展速度相对较快，且在发展中展露出一定的分化现象;就差异构成而言，总体差异不断缩小的同时，地区内部差异是构成总体差异的主要部分。

关键词：数字经济；区域差异；四大区域

中图分类号：F2     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.18.006

0 引言

人工智能、移动支付、5G、物联网、区块链等新兴事物的到来，给正处在百年之大变局中的中国带来新机遇，为数字经济助力经济高质量发展提供基础保证，使之成为实现我国经济转型、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。《中国互联网发展报告2022》数据显示：2021年中国数字经济规模达45.2万亿，占GDP達38.6%，保持9.7%的高位增长速度，是国民经济全面向好的稳定剂。数字经济提“量”的同时也对“质”有了更高的要求。

现有文献对于数字经济的研究主要围绕以下三个方面进行。

一是数字经济促进经济发展。数字经济从客观上培育了新知识、新技术、新业态生长的良性土壤（余伯阳）。并提高了经济效率，以数字化赋能推动了城乡融合的进程（谢璐、韩文龙）。催生了一系列传导机制从而促进产业结构升级，提高了社会生产率和资源配置效率（万永坤等）。进一步推动产业升级和科技创新，从多方位推动实现“内循环”的自我强化（梁会君）。

二是涉及数字经济发展程度测算、驱动数字经济发展的因素及区域差异等。杜雪锋指出数字与实体经济的融合中存在基础创新能力较弱、发展不平衡、产业数字化程度不高等突出问题。王军等从数字产业化、产业数字化、数字经济发展载体及环境四个维度剖析了中国数字经济发展的时空演变特征。钟业喜、毛炜圣采用空间计量法探讨了长江经济带数字经济发展水平空间格局。

三是数字经济缩小经济差异，驱动共同富裕。熊子怡、张科等发现数字经济通过调节要素流动机制，减少城乡收入差距。杨望、魏志恒等认为产业数字化通过创新效应、外溢效应、协同效应缩小城乡经济差异、区域差异。陈飞、刘宣萱等研究发现数字经济显著降低了以收入为导向的农户多维相对贫困程度，有利于缩小贫困差异。

现有研究成果聚焦于数字经济的创造效应，忽视了数字经济区域发展不均衡以及引发的经济发展多级分化从而迟滞共同富裕。因此本文选取具有指代性的指标测算我国四大区域的数字经济差异，以空间相关性分析驱动数字经济发展的因素，探讨共同富裕背景之下数字经济区域均衡发展带动国民经济全面发展。

1 测算方法与指标体系

数字经济的核算以建立的统计规模为基础因而各有不同。本文采用客观赋值法的熵值法及Theil指数测算数字经济发展现状及地区差异，能有效缩减结果误差。

1.1 测算方法

1.1.1 数字经济发展状况分析：熵值法

考虑到不同指标对数字经济的发展贡献有轻重之分，若采用主观权重赋值法，可能会导致由于认知偏差所出现的与事实相背现象。故采用熵值法客观赋值对各项指标进行赋值。

由于原指标单位与指代内容不统一，因此有必要先进行极差标准化处理，以确保数据有效性。

极差标准化过程：

X*QPI=XQPI-minXQPImaxXQPI-minXQPI（1）

式中X和X*分别为原始数据和标准化后的数据，Q、P、I分别表示年份、省份和指标序列，根据本文所取数据，Q为1-5，P为1-30，I为1-10.minXQPI、maxXQPI分别为最小和最大原始数据。算出第Q年P省的第I项指标在总指标中的权重：

UQPI=X*QPIDQ=1MP=1X*QPI（2）

计算对应I指标的熵值：

EI=-1ln（DM）DQ=1MP=1UQPI·ln（UQPI）（3）

计算第I项指标的差异系数：

GI=1-EI（4）

计算第I项指标的权重：

WI=GInI=1GI（5）

从而得出T年P省第I项指标的综合指数：

ZQP=nI=1（WI·X*QPI）（6）

此客观赋值法可得到数字经济发展的综合指数，其大小介于0-1，靠近1表明发展水平高，反之水平较低。

1.1.2 区域数字经济发展差异分析：泰尔指数

作为研究差异性的重要指标，Theil指数介于0到1之间，指数越大则表明数字经济差异越大；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表示数字经济发展的总体差异Theil指数，p表示省份，n表示样本中30个省份，yp表示p省的数字经济发展水平，y指代全国数字经济发展平均水平。式（8）中TFi是四大区域数字经济发展的分组差异Theil指数，ypi是指i区域中p省的数字经济发展水平，yp是区域中数字经济发展水平，np是i区域中省份的个数。式（9）则是反应区域内数字经济发展差异的Theil指数Tg，而式（10）Tb则是区域间差异的Theil指数，式（11）说明数字经济的总体差异是由区域内差异与区域间差异构成。

1.2 指标体系及数据来源

数字经济归根结底是依赖互联网的新型经济，互联网基础建设是数字经济发展的根基。根据国家统计局产业划分并参考张三峰（2020）、王晓红（2021）、刘军的做法，采用产业数字发展、数字产业发展体系，并将其细化为电信业务、软件产品、信息服务收入等衡量的数字产业化，电商交易额、信息行业人员比例、企业百人使用计算机数量等表现数字经济在传统产业的渗透程度即产业数字化。

本文2015-2020年30个省份的指标数据主要来自各类统计年鉴及省份公报等，其中针对部分数据缺失，这里采用插值法进行补充。

2 中国数字经济发展现状及区域差异描述

2.1 全國数字经济发展综合水平

由图1数字经济发展绝对值可知，2015年数字经济规模为18.6万亿，5年内稳步增长至39.2万亿，年平均增长率达12.36%。GDP占比从27.5%增长至386%，其增长率从15年的21.51%下降到9.5%，说明我国数字经济已经达到了一定规模，已成为国民经济的重要支柱。

图1 全国数字经济发展现状及GDP占比

2.2 各省份数字经济发展现状

表2是根据熵值法测算的2015-2020年各省份、地区数字经济发展水平综合指数，由测算结果可知，我国省际数字经济发展水平存在明显的差异性及非同质性。中国数字经济发展指数均值从0.1131增长至03534，说明近年来我国整体数字经济发展水平在迅速提升，同时不同地区发展水平的差异化程度相当显著。如北上广等东部经济发达地区的数字经济指数明显高于经济落后的中西部及东北地区，且近5年来一直处于领先地位，而天津、河北、山西等地的数字经济发展水平明显落后，其中青海省的年均综合指数0.1145低于全国平均水平。中部六省中河南、安徽、湖北三个省份的年均综合指数均接近全国平均水平，而在西部及东北部地区中除四川与辽宁省以外其余省份数字经济发展水平明显落后于全国数字经济发展水平，尤其是甘肃、青海、宁夏等地区。这意味着我国的数字经济水平存在严重的两极分化态势，除东部地区外绝大多数地区的数字经济发展水平仍旧相对较低。

2.3 区域差异测算

前文已使用熵值法测算各区域不同年份数字经济发展的综合指数，这里将采用Theil指数探究2015-2020年间中国总体数字经济差异及区域间数字经济发展差异。

2.3.1 综合差异分析

区域间与区域内数字经济差异如图2所示，可知：

（1）我国数字经济总体差异性逐渐降低，2015-2020年间Theil指数从0.5086降至0.3373，缩减337%左右，说明我国数字经济整体水平逐渐趋于平稳。

（2）从差异的来源来看，区域内差异是我国整体数字经济差异的主要构成，区域间差异处于从属地位。区域间数字经济差异的降低有相当部分离不开政府政策的扶持，东南沿海率先崛起，中部地区紧随其后，西部与北部地区稳步协调发展；各地区传统经济差异为数字差异之根本。近年来随着互联网、4G的普及，落后地区搭上了数字时代的顺风车从而实现了经济的飞速增长，发达地区则逐渐趋于平稳，各地经济差距由此减小。

图2 我国整体、局部数字经济发展差异

2.3.2 区域内局部差异

如图3可知：

（1）观察期内东部与西部区域内的数字经济发展差异程度小于中部和东北部区域的差距，且差异趋势相对更加平稳。在仅包括辽吉黑三省的东北地区中，域间数字经济发展水平差异程度较小，然局部细微变化将导致差异波动的幅度较大，与东北部泰尔指数2015-2020年的变化相符。

（2）差异来源方面，东西部地区内差异不大，由图可知西部地区内部发展水平波动较大，中部地区与东北地区皆有一定波动，二者内部不均衡差异。

（3）西部地区数字经济差异除2018年外，整体呈稳定下降趋势，说明西部地区数字经济水平整体进步。东部地区数字经济差异较为平稳，指数稳定在0.34上下，发展相对均衡。

图3 我国各地区Theil指数趋势图

3 数字经济发展的地域异质性因素探究

由以上分析可知我国各区域数字经济发展水平存在显著异质性，为进一步探究数字经济发展的影响因素并提供参考，这里考察相关因素的效应水平。

3.1 模型与变量选取

归根结底，数字经济是信息时代进步的产物，是传统经济和互联网融合的新型经济，其发展程度与区域经济发展水平以及产业结构高级化、城镇化等因素密切相关，因此本文参考王彬燕、邱娟、徐康宁等的研究采用以下模型进行回归：

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

式中，Y表示数字经济发展水平，以前文所测数字经济指数表示，PGDP为人均生产总值，是核心解释变量，IS、MD、HR、FIANCE为控制变量，分别为产业结构水平、城镇化率、人才力量与人均科研资金水平。λ0为常数，λk为个解释变量的系数，Zit为随机干扰项。

3.2 实证结果分析

进行回归分析前，为保证结果准确性，进行了豪斯曼检验与BP检验，最终选择混合效应模型为佳，回归结果如表3。

（1）从全国层面来看，人均GDP、产业结构高级化、城镇化、人才力量等因素均对数字经济发展起到一定的正向作用，与现有研究结果基本符合，说明通过提高科研投入、加快经济发展、加快产业结构高级化等均可促进数字经济发展。

（2）从地区层面来看，由表格可知：核心解释变量PGDP显著，即各区域数字经济发展水平与本地区经济发展水平呈明显的正相关。MD在中东西三地区模型中显著，且在四大都区均呈现负相关，考虑实际城镇化情况，可能是各地区城镇化过于集中所导致，难以兼容数字经济发展进程。IS在各模型均显著，说明产业结构高级化对数字经济发展有正效应。HR普遍显著，在东部地区不显著，推测为该地区人才过于集中，导致效率降低。FIANCE在西部和北部地区不显著，推测为资金投入不足以产生明显规模效应以及产业结构不合理导致资金利用不当。

4 建议

为加快全国数字经济发展，这里提出如下建议：

（1）夯实数字经济基础建设，因地制宜地提供各地区所需基础建设，完善各地区数字经济设施完备程度，形成规模效应，助力整体经济发展。

（2）加快产业结构高级化进程，建立多种规模的数字经济平台，突破地理条件的限制，利用区域产品特色，建立差异化优势。

（3）区域经济差异缩小化，应重视数字经济发展水平较高的城市群对周围城市的溢出效应，走出自己的优势道路。

（4）建立完善的数字技术人才培育体系，要求区域人才协同培养，落实干中学进程，提高工作待遇、改善就业环境等途径吸引人才，同时与国外技术前沿进行对接，把握最新趋势，开拓发展思路。

（5）提高创新能力，应加大科研资金投入，并根据区域内各省份资源状况分层次地分配资金以期实现最大收益，发挥规模经济效应，增速数字化进程。

参考文献

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