摘要：文章在測算2006—2019年中國30個省份數(shù)字經(jīng)濟四個核心產(chǎn)業(yè)大類的增加值的基礎(chǔ)上，運用Da?gum基尼系數(shù)及其分解方法、空間條件Kernel密度估計方法考察中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的區(qū)域差異及空間分布動態(tài)。研究發(fā)現(xiàn)：中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模保持快速增長，省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模年均值為1165.07億元，對經(jīng)濟增長的貢獻率為4.79%。中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模區(qū)域差異較大，基尼系數(shù)呈現(xiàn)“V”型變化態(tài)勢，區(qū)域間差異是總體差異的主要來源。中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模存在極化現(xiàn)象和空間效應(yīng)，東部地區(qū)省份呈現(xiàn)高低集聚態(tài)勢，中部地區(qū)省份呈現(xiàn)趨同態(tài)勢，西部地區(qū)省份呈現(xiàn)極化態(tài)勢，東北地區(qū)省份則呈現(xiàn)高低差別化穩(wěn)態(tài)分布。

關(guān)鍵詞：省域數(shù)字經(jīng)濟增加值；區(qū)域差異；基尼系數(shù)；空間Kernel密度估計

引言：《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》中指出，數(shù)字經(jīng)濟已成為中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵力量。然而由于各省份在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、科技水平和資源稟賦等方面存在差異，中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模也存在較大的區(qū)域差異。省域數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的非均衡性或?qū)⒓觿≈袊鴧^(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不平衡不充分問題，進而阻礙新發(fā)展格局的構(gòu)建。因此，科學準確地測算中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模，并進一步探究其區(qū)域差異來源及分布動態(tài)，對于全面把握中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間格局具有重要意義。數(shù)字經(jīng)濟是助推經(jīng)濟增長的新動能，為厘清數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間格局，眾多學者圍繞數(shù)字經(jīng)濟測算、空間差異及分布動態(tài)演進展開研究。（1）在數(shù)字經(jīng)濟測算方面，以歐洲統(tǒng)計局為代表的機構(gòu)通過編制數(shù)字經(jīng)濟和社會指數(shù)（DESI）來測度數(shù)字經(jīng)濟水平。王軍等（2021）[1]與朱金鶴和龐婉玉（2022）[2]則分別從省份與城市的角度構(gòu)建中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價指標體系。然而指數(shù)評價無法反映數(shù)字經(jīng)濟的真實規(guī)模，因此美國經(jīng)濟分析局、中國信息通信研究院等機構(gòu)利用核算方法計算了中美兩國數(shù)字經(jīng)濟的增加值。此外，其他學者也分別構(gòu)建不同的數(shù)字經(jīng)濟核算框架來測算中國數(shù)字經(jīng)濟的增加值[3,4]。2021年，國家統(tǒng)計局頒布的《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》為數(shù)字經(jīng)濟提供了權(quán)威的核算框架。（2）在數(shù)字經(jīng)濟空間差異方面，部分學者采用數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)探究數(shù)字經(jīng)濟的空間差異[5,6]，但利用指數(shù)評價數(shù)字經(jīng)濟需要控制評價對象間的相互影響，在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展存在顯著空間關(guān)聯(lián)的現(xiàn)實條件下[7]，上述研究忽略了數(shù)字經(jīng)濟的空間效應(yīng)，因此所得結(jié)論不夠全面。（3）在數(shù)字經(jīng)濟分布動態(tài)演進方面，Kernel密度估計是刻畫分布動態(tài)演進特征的最常用方法，被廣泛運用于數(shù)字經(jīng)濟分布動態(tài)演進的研究中[8]。然而，數(shù)字經(jīng)濟的重要特征就是通過高效的信息傳遞壓縮了時空距離，增強了區(qū)域間經(jīng)濟活動關(guān)聯(lián)的廣度和深度，因此數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在空間效應(yīng)，而上述研究均忽略了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的空間效應(yīng)。鑒于此，本文將時間和空間因素納入傳統(tǒng)Kernel密度估計模型，利用空間條件Kernel密度估計揭示省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的空間效應(yīng)及其分布動態(tài)演進。首先，依據(jù)《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》中對數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)框架的界定，借助BEA核算方法，測算出中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模；其次，運用Dagum基尼系數(shù)及其分解方法，分析中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的區(qū)域差異及其來源；最后，運用空間條件Kernel密度估計考察中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的空間分布特征及其時空演變趨勢，為完善中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模測算框架、縮小區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟鴻溝提供理論依據(jù)和決策參考。

(相關(guān)資料圖)

1研究設(shè)計

1.1數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)范圍界定本文用產(chǎn)業(yè)增加值來衡量經(jīng)濟規(guī)模，依據(jù)《數(shù)字經(jīng)濟及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計分類（2021）》，選擇數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)下的數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)、數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)四個大類，構(gòu)建中國省域數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值的核算框架。各產(chǎn)業(yè)大類具體包括的產(chǎn)業(yè)中類如下：（1）數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)。該大類共包含6個中類，即計算機制造、通信及雷達設(shè)備制造、數(shù)字媒體設(shè)備制造、智能設(shè)備制造、電子元件及設(shè)備制造、其他數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)。（2）數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)。該大類共包含5個中類，即數(shù)字產(chǎn)品批發(fā)、數(shù)字產(chǎn)品零售、數(shù)字產(chǎn)品租賃、數(shù)字產(chǎn)品維修、其他數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)。（3）數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)。該大類共包含5個中類，即軟件開發(fā)，電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)，信息技術(shù)服務(wù)，其他數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)。（4）數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)。該大類共包含7個中類，即互聯(lián)網(wǎng)平臺、互聯(lián)網(wǎng)批發(fā)零售、互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字內(nèi)容與媒體、信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字資源與產(chǎn)權(quán)交易、其他數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)。

1.2研究方法

1.2.1中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模測算方法

（1）數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)增加值的測算。由于現(xiàn)有統(tǒng)計數(shù)據(jù)是按《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》中的行業(yè)類別來公布增加值數(shù)據(jù)的，而與數(shù)字經(jīng)濟活動相關(guān)的行業(yè)可能僅為行業(yè)中的某小類，因此參照許憲春和張美慧（2020）[3]的做法，通過數(shù)字經(jīng)濟調(diào)整系數(shù)計算與數(shù)字經(jīng)濟活動相關(guān)的制造業(yè)增加值?；诟魇》萃度氘a(chǎn)出表補充制造業(yè)數(shù)字經(jīng)濟調(diào)整系數(shù)，在此基礎(chǔ)上計算數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)調(diào)整系數(shù)與制造業(yè)增加值的乘積，得到計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)增加值。因此，數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)增加值=數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)調(diào)整系數(shù)×制造業(yè)增加值。（2）數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)增加值的測算。由于統(tǒng)計口徑限制，本文僅考慮數(shù)字產(chǎn)品批發(fā)與數(shù)字產(chǎn)品零售兩個中類。以數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)調(diào)整系數(shù)表示批發(fā)與零售業(yè)增加值中數(shù)字產(chǎn)品所占的比重。因此，數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)增加值=數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)調(diào)整系數(shù)×批發(fā)零售業(yè)增加值。（3）數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)增加值的測算。核算范圍包括軟件開發(fā)，電信、廣播電視和衛(wèi)星傳輸服務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)，信息技術(shù)服務(wù)，其他數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)，即信息傳輸、軟件服務(wù)與信息技術(shù)服務(wù)。該部分增加值可由各省份統(tǒng)計年鑒中信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的增加值得到，其中缺失數(shù)據(jù)的處理方式與制造業(yè)增加值一致。（4）數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)增加值的測算。該大類下的互聯(lián)網(wǎng)平臺中類中包含非營利性平臺，相關(guān)數(shù)據(jù)較難獲??；信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與其他數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)兩個中類同時涉及數(shù)字經(jīng)濟與非數(shù)字經(jīng)濟活動，難以分離其中的數(shù)字經(jīng)濟部分；另外，互聯(lián)網(wǎng)金融缺乏充分的數(shù)據(jù)支持。因此，以上類別未納入測算范圍，余下中類主要為數(shù)字內(nèi)容與媒體和數(shù)字化交易（包括互聯(lián)網(wǎng)批發(fā)零售、數(shù)字資源與產(chǎn)權(quán)交易）兩部分，分別計算二者的增加值后進行加總。首先，計算數(shù)字內(nèi)容與媒體部分。文化、體育和娛樂業(yè)數(shù)字經(jīng)濟調(diào)整系數(shù)=（廣播、電視、電影和影視錄音制作業(yè)營業(yè)收入+音像制品出版營業(yè)收入+電子出版物出版營業(yè)收入+數(shù)字出版營業(yè)收入）/文化、體育和娛樂業(yè)營業(yè)收入。因此，數(shù)字內(nèi)容與媒體增加值=文化、體育和娛樂業(yè)數(shù)字經(jīng)濟調(diào)整系數(shù)×文化、體育和娛樂業(yè)增加值。其次，計算數(shù)字化交易部分。批發(fā)零售業(yè)數(shù)字經(jīng)濟調(diào)整系數(shù)=（互聯(lián)網(wǎng)批發(fā)營業(yè)收入+互聯(lián)網(wǎng)零售營業(yè)收入+貿(mào)易營業(yè)收入）/（批發(fā)業(yè)營業(yè)收入+零售業(yè)營業(yè)收入）①。因此，數(shù)字化交易增加值=批發(fā)零售業(yè)數(shù)字經(jīng)濟調(diào)整系數(shù)×批發(fā)零售業(yè)增加值。最后，將以上兩個部分相加得到數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)增加值，即數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)增加值=數(shù)字內(nèi)容與媒體增加值+數(shù)字化交易增加值。

1.2.2Dagum基尼系數(shù)及其分解方法

根據(jù)Dagum（1997）[9]提出的基尼系數(shù)及其按子群分解的方法，總體差異G可分解為區(qū)域內(nèi)差異的貢獻Gw、區(qū)域間差異的貢獻Gnb和超變密度的貢獻Gt。G=?j=1k?h=1k?i=1nj?r=1nhy||ji-yhr2n2yˉG=Gw+Gnb+Gt（1）Gw=?j=1kGjjpjsj（2）Gnb=?j=2k?h=1j-1Gjh(p)jsh+phsjDjh（3）Gt=?j=2k?h=1j-1Gjh(p)jsh+phsj(1-D)jh（4）式（1）為總體基尼系數(shù)的計算公式。其中，yji(yhr)是j(h)區(qū)域內(nèi)任一省份的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模，yˉ是各省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的均值，n為省份數(shù)量，k為劃分的區(qū)域數(shù)量，nj(nh)是j(h)區(qū)域內(nèi)省份的數(shù)量。式（2）代表區(qū)域內(nèi)差異的貢獻。其中，Gjj為j區(qū)域的基尼系數(shù)，pj=nj/n，sj=nj-YjnYˉ，Djh為j、h區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的相對影響。式（3）為區(qū)域間差異的貢獻。其中，Gjh為j、h區(qū)域間的基尼系數(shù)。式（4）為超變密度的貢獻。1.2.3Kernel密度估計Kernel密度估計作為非參數(shù)估計方法，主要通過連續(xù)的密度曲線刻畫隨機變量的分布形態(tài)[10]?？臻g條件Kernel密度估計將時間和空間因素納入傳統(tǒng)Kernel密度估計模型，用于估計隨機變量的概率密度。本文使用高斯核函數(shù)進行空間條件Kernel密度估計。g(y|x)=f(xy)f(x)（5）f(xy)=1Nhxhy?i=1NKx?è???÷Xi-xhxKy?è???÷Yi-xhy（6）其中，式（5）表示在x條件下y的分布狀態(tài)，f(x)代表x的邊際核密度函數(shù)；式（6）代表x與y的聯(lián)合核密度函數(shù)。

1.3數(shù)據(jù)來源

（1）數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)增加值核算數(shù)據(jù)。計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)增加值和制造業(yè)總增加值來源于2007年、2012年和2017年的各省份投入產(chǎn)出表，利用鄰近年份采用相同調(diào)整系數(shù)的方式對2006—2019年制造業(yè)數(shù)字經(jīng)濟調(diào)整系數(shù)的缺失值進行補充?？疾炱趦?nèi)各省份制造業(yè)增加值來源于各省份統(tǒng)計年鑒，缺失值采用2007年、2012年和2017年制造業(yè)增加值占工業(yè)增加值的比重與當年工業(yè)增加值的乘積進行補充。（2）數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)增加值核算數(shù)據(jù)。2006—2019年批發(fā)與零售業(yè)增加值來源于EPS數(shù)據(jù)平臺，缺失數(shù)據(jù)處理方式與制造業(yè)增加值一致。（3）數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)增加值核算數(shù)據(jù)。2006—2019年數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)增加值來源于各省份統(tǒng)計年鑒中的信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)增加值，缺失數(shù)據(jù)處理方式與制造業(yè)增加值一致。（4）數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)增加值核算數(shù)據(jù)。2006—2019年數(shù)字內(nèi)容與媒體數(shù)據(jù)主要來源于各省份經(jīng)濟普查年鑒，對非經(jīng)濟普查年份的數(shù)據(jù)，依照相近普查年份的文化、體育和娛樂業(yè)數(shù)字經(jīng)濟調(diào)整系數(shù)予以補充。其中，文化、體育和娛樂業(yè)增加值來源于各省份統(tǒng)計年鑒，缺失數(shù)據(jù)處理方式與制造業(yè)增加值一致。2006—2019年數(shù)字化交易數(shù)據(jù)來源于各省份經(jīng)濟普查年鑒。由于統(tǒng)計口徑改變，2004年和2008年采用各行業(yè)主營業(yè)務(wù)收入計算批發(fā)零售業(yè)數(shù)字經(jīng)濟調(diào)整系數(shù)。參照許憲春和張美慧（2020）[3]的方法，非經(jīng)濟普查年份的數(shù)據(jù)依照相近普查年份批發(fā)零售業(yè)數(shù)字經(jīng)濟調(diào)整系數(shù)予以補充。

2結(jié)果分析

2.1數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模測算結(jié)果分析

表1列出了2006—2019年中國30個省份的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模及其組成結(jié)構(gòu)?？傮w來看，考察期內(nèi)中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模年均值為1165.07億元，占GDP的比重為4.79%，其中“十三五”時期數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模是“十一五”時期的3.07倍。從省域?qū)用婵?，?2個省份的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模占GDP的比重超過全國均值，東部地區(qū)省份有7個，中西部地區(qū)省份僅有5個。其中，北京數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模年均值為2624.07億元，對經(jīng)濟增長的貢獻率最高，為13.15%；而內(nèi)蒙古和新疆數(shù)字經(jīng)濟對其經(jīng)濟增長的貢獻率均不足2%。表明區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模存在較大差異，提高數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模對中西部地區(qū)經(jīng)濟增長尤為緊迫和必要。進一步分析數(shù)字經(jīng)濟的組成結(jié)構(gòu)。整體來看，數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)為數(shù)字經(jīng)濟最重要的組成部分，占數(shù)字經(jīng)濟總規(guī)模的比重分別為44.15%和45.90%。從省域?qū)用婵?，廣東、江蘇等東部地區(qū)省份數(shù)字經(jīng)濟各核心產(chǎn)業(yè)的增加值均處于領(lǐng)先地位，是中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的“領(lǐng)頭羊”。西部地區(qū)省份數(shù)字經(jīng)濟整體規(guī)模相對落后，但四川數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)增加值位列第五，同時寧夏、青海數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)增加值占數(shù)字經(jīng)濟總規(guī)模的比重排在前兩位。上述結(jié)果表明，中國區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模雖存在較大差異，但西部地區(qū)省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在顯著的追趕效應(yīng)。本文依據(jù)國家統(tǒng)計局的劃分標準，將30個省份劃分為東、中、西、東北四大經(jīng)濟區(qū)。下頁圖1刻畫了全國和四大經(jīng)濟區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模及其占GDP的比重的演變趨勢?？梢钥闯觯海?）在數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模方面，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模最高，中部地區(qū)次之，而西部和東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較為接近。全國、東部、中部和西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模均逐年遞增，而東北地區(qū)以2015年為界，呈現(xiàn)“倒V”型變化態(tài)勢。（2）在數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模占GDP的比重方面，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模對經(jīng)濟增長的貢獻率最高，均值為7.04%，遠高于全國均值（4.79%）。中部、西部和東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模占GDP的比重分別為4.10%、3.62%和2.94%，均低于全國均值。經(jīng)濟實證表1中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模及其組成成分（單位：億元，%）省份北京天津河北山西內(nèi)蒙古遼寧吉林黑龍江上海江蘇浙江安徽福建江西山東河南湖北湖南廣東廣西海南重慶四川貴州云南陜西甘肅青海寧夏新疆“十一五”“十二五”“十三五”總體年均值數(shù)字經(jīng)濟總規(guī)模中省份數(shù)據(jù)為考察期內(nèi)各省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的年均值，“十一五”“十二五”“十三五”和總體年均值的數(shù)據(jù)均為相應(yīng)時段中國30個省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的年均值；數(shù)字經(jīng)濟中的“占比”指數(shù)字經(jīng)濟總規(guī)模占GDP的比重，四個產(chǎn)業(yè)大類中的占比指各產(chǎn)業(yè)大類增加值占數(shù)字經(jīng)濟總規(guī)模的比重；“十一五”時期指2006—2010年，“十二五”時期指2011—2016年，“十三五”時期指2016—2019年。

2.2數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的區(qū)域差異及其來源

2.2.1數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的總體區(qū)域差異及其演變趨勢

圖2展示中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)?？傮w基尼系數(shù)的走勢，中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模區(qū)域差異明顯，基尼系數(shù)均值為0.5725。中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)?？傮w差異呈現(xiàn)先降后升的“V”型變化態(tài)勢。2006—2015年總體基尼系數(shù)年均下降0.45%，其中，2015年降幅最大，為9.54%，隨后總體基尼系數(shù)以年均2.42%的速度上升。原因可能在于，2014年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)政策及對網(wǎng)店的貸款擔保和貼息政策的出臺加速了省份間的電子商務(wù)往來，迅速縮小了省際數(shù)字鴻溝，但隨著“十三五”規(guī)劃中提出加快數(shù)字中國建設(shè)，各省份加速搶占數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新高地，發(fā)達省份對數(shù)字資源產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”[11]，擴大了中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的總體差異。

2.2.2數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模區(qū)域差異的分解

（1）數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的區(qū)域內(nèi)差異。由表2可知，東部和西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異較大，區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)均值分別為0.4628和0.4609。2012年以前東部地區(qū)基尼系數(shù)高于西部地區(qū)，此后西部地區(qū)成為數(shù)字經(jīng)濟地區(qū)差異最為顯著的地區(qū)，并出現(xiàn)極化現(xiàn)象。中部和東北地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異較小，區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)均值分別為0.1982和0.2389。在基尼系數(shù)的演變趨勢方面，東部地區(qū)基尼系數(shù)總體未發(fā)生明顯波動；西部地區(qū)基尼系數(shù)呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢；中部地區(qū)2014—2015年基尼系數(shù)下降幅度達36.21%，其余年份基尼系數(shù)較為平穩(wěn)；東北地區(qū)基尼系數(shù)則呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢。（2）數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的區(qū)域間差異。由表3可知，區(qū)域間基尼系數(shù)以0.5為界，將各區(qū)域間差異分為兩組?？疾炱趦?nèi)，東部-中部、東部-西部、東部-東北數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模區(qū)域間差異較大，區(qū)域間基尼系數(shù)均高于0.5。而中部-西部、中部-東北、西部-東北數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模區(qū)域間差異較小，區(qū)域間基尼系數(shù)均低于0.5。此外，2014年各區(qū)域間基尼系數(shù)均有所下降，隨后則呈現(xiàn)上升態(tài)勢。

（3）數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模區(qū)域差異的來源及其貢獻率。由表2和表3可知，區(qū)域間差異對總體差異的貢獻率最高，均值為68.3%，區(qū)域內(nèi)差異和超變密度對總體差異的貢獻率均值分別為23.57%和8.13%。從數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模區(qū)域差異貢獻率的演變趨勢來看（見圖3），區(qū)域間差異貢獻率、區(qū)域內(nèi)差異貢獻率及超變密度貢獻率均未出現(xiàn)大幅波動，區(qū)域間差異貢獻率始終高于區(qū)域內(nèi)差異貢獻率和超變密度貢獻率。由此可見，區(qū)域間差異是中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)?？傮w差異的主要來源。2.3數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的空間分布動態(tài)為全面把握中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的空間分布模式及動態(tài)演進趨勢，本文借助空間條件動態(tài)Kernel密度估計揭示相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模對本省數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模動態(tài)演進的影響及數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的空間分布動態(tài)。下頁圖4至圖8刻畫了全國及四大經(jīng)濟區(qū)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模分布的空間動態(tài)Kernel密度和密度等高線。其中，X軸為t年相鄰省份相對數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模，Y軸為t+3年本省相對數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模。圖4（a）和圖4（b）報告了中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模分布的空間動態(tài)Kernel密度和密度等高線。當t年相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較低時，t+3年本省數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模仍較低。同時，可以看出概率密度的主體位于45°對角線的下方，說明部分省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模有向下轉(zhuǎn)變的趨勢。隨著t年相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的增加，圖形分布平行于x軸且距離x軸較近，表明隨著相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模由低轉(zhuǎn)高，中國省域數(shù)字經(jīng)濟呈現(xiàn)低規(guī)模集聚分化態(tài)勢，存在集聚與極化現(xiàn)象?？赡艿脑蛟谟?，數(shù)字經(jīng)濟打破了資源流動的空間限制，加速了數(shù)據(jù)要素從落后省份向發(fā)達省份流動，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)明顯的空間異質(zhì)性[5]。圖5（a）和圖5（b）報告了東部地區(qū)省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模分布的空間動態(tài)Kernel密度和密度等高線。對東部地區(qū)省份而言，當t年與數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較低的省份相鄰時，t+3年會逐漸向較高數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模躍遷；而當t年與數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較高的省份相鄰時，t+3年數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模仍集中在較低水平，并且存在向下轉(zhuǎn)變的趨勢。表明東部地區(qū)省份呈現(xiàn)高低集聚態(tài)勢，這或許是因為東部地區(qū)發(fā)達省份憑借資源稟賦和科技實力吸引了相對落后省份的數(shù)字資源[12]，產(chǎn)生“以鄰為壑”現(xiàn)象，加劇了東部地區(qū)省份的高低集聚態(tài)勢。圖6（a）和圖6（b）報告了中部地區(qū)省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模分布的空間動態(tài)Kernel密度和密度等高線。t年相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較低的區(qū)域，概率密度主體位于45°對角線的上方；而t年相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較高的區(qū)域，概率密度主體位于45°對角線的下方，并且在中心位置兩側(cè)形成兩個波峰。說明當t年相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較低時，t+3年該省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模趨于上升；而當t年相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較高時，t+3年該省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模則趨于下降。但中部地區(qū)省份密度等高線與其余區(qū)域相比更向中部集中，數(shù)字經(jīng)濟區(qū)域差異較小，呈現(xiàn)趨同態(tài)勢。究其原因，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)進入率高，企業(yè)活力充足[13]，加深了省份間的數(shù)字經(jīng)濟交流與合作，有助于實現(xiàn)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展。圖7（a）和圖7（b）報告了西部地區(qū)省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模分布的空間動態(tài)Kernel密度和密度等高線?？梢钥闯?，概率密度平行于x軸分布，且距離x軸較近，但在距離x軸較遠的地方存在一個獨立的波峰。說明t+3年時西部地區(qū)多數(shù)省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模收斂于較低水平，但部分省份與數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較低省份相鄰時，t+3年后其數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模將逐漸轉(zhuǎn)為較高的規(guī)模，說明西部地區(qū)部分省份呈現(xiàn)極化態(tài)勢。原因在于，西部地區(qū)部分省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平低，而其他省份受到“東數(shù)西算”工程實施與成渝地區(qū)國家樞紐節(jié)點建立的推動，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平快速增長，進而導(dǎo)致西部地區(qū)呈現(xiàn)極化態(tài)勢。圖8（a）和圖8（b）報告了東北地區(qū)省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模分布的空間動態(tài)Kernel密度和密度等高線。東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模呈現(xiàn)差別化分布，具體而言，當t年相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較低時，t+3年時一部分省份與相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展具有相似性，另一部分省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展則存在向較高規(guī)模轉(zhuǎn)變的趨勢；當t年相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較高時，t+3年本省數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展存在低規(guī)模集聚的趨勢，表明東北地區(qū)省份呈現(xiàn)高低差別化穩(wěn)態(tài)分布。東北地區(qū)的遼寧作為對接京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的先行區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展累積了一定的先發(fā)優(yōu)勢，數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模高于黑龍江和吉林，因此東部地區(qū)呈現(xiàn)高低差別化態(tài)勢。

3結(jié)論與啟示

本文在界定數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)范圍的基礎(chǔ)上，測算了2006—2019年中國30個省份的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模，運用Da-gum基尼系數(shù)及其分解方法和空間條件Kernel密度估計方法考察中國四大經(jīng)濟區(qū)數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模的區(qū)域差異及空間分布動態(tài)，具體結(jié)論如下：（1）中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模持續(xù)上升?？疾炱趦?nèi)中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模年均值為1165.07億元，占GDP的比重為4.79%，“十三五”時期數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模較“十一五”時期增長明顯。中國數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)以數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)為主。（2）中國省域數(shù)字經(jīng)濟的區(qū)域差異明顯。省域數(shù)字經(jīng)濟總體基尼系數(shù)為0.5725，區(qū)域間差異是總體差異的主要來源。在區(qū)域內(nèi)差異方面，東部和西部地區(qū)區(qū)域內(nèi)差異顯著高于中部和東北地區(qū)。在區(qū)域間差異方面，2014—2015年區(qū)域間差異略有下降，2015年以后區(qū)域間基尼系數(shù)呈現(xiàn)上升態(tài)勢（3）中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模存在極化現(xiàn)象和空間效應(yīng)。東部地區(qū)省份呈現(xiàn)高低集聚態(tài)勢，中部地區(qū)省份呈現(xiàn)趨同態(tài)勢，西部地區(qū)省份呈現(xiàn)極化態(tài)勢，東北地區(qū)省份則呈現(xiàn)高低差別化穩(wěn)態(tài)分布。上述研究結(jié)論有助于正確認識中國省域數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模，同時對消弭省際數(shù)字鴻溝、實現(xiàn)省際數(shù)字經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展具有重要價值。主要啟示如下：

（1）完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，縮小數(shù)字鴻溝。西部地區(qū)省份與東部地區(qū)省份相比，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為落后，因此應(yīng)加強西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟欠發(fā)達省份的5G設(shè)施、數(shù)據(jù)中心、人工智能等新一代數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，縮小省份間的第一道數(shù)字鴻溝——“接入溝”。同時，鼓勵先進技術(shù)向落后省份轉(zhuǎn)移，提高西部地區(qū)省份的數(shù)字創(chuàng)新能力，縮小省份間的第二道數(shù)字鴻溝——“使用溝”。從而進一步釋放西部地區(qū)數(shù)字潛力，為中國數(shù)字經(jīng)濟增長注入新動能。

（2）探尋區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的長效機制?，F(xiàn)階段區(qū)域間差異是數(shù)字經(jīng)濟規(guī)?？傮w差異的主要來源，因此縮小區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展差異是區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵。對于北京、廣東、上海等數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較快、對GDP貢獻率較高的省份，應(yīng)鞏固既有優(yōu)勢，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟發(fā)達省份的示范和引領(lǐng)作用，實現(xiàn)云計算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等重點領(lǐng)域的技術(shù)突破，借助數(shù)字技術(shù)增強數(shù)字經(jīng)濟溢出效應(yīng)，縮小區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模差異，實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。

（3）正確認識數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中的不平衡現(xiàn)象。不同省份在政策紅利、數(shù)字資源等方面的差異難免導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模存在差異。一方面，要客觀對待數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模存在差異這一事實，培養(yǎng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的“增長極”，集中力量實現(xiàn)核心產(chǎn)業(yè)及核心技術(shù)的突破，提高中國數(shù)字經(jīng)濟的總體規(guī)模；另一方面，也要優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境，打通數(shù)字資源流動的堵點，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟的空間溢出效應(yīng)，同時引導(dǎo)省份間合理競爭，杜絕因無序競爭導(dǎo)致的資源浪費。

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作者:孫亞男 費錦華 王藝霖 單位:山東財經(jīng)大學 東南大學