数字经济能否促进区域经济充分发展？——基于省际面板数据的实证研究

梁兴辉，张旭冉

(燕山大学 经济管理学院，河北 秦皇岛 066004)

一、 引言

党的十九大报告明确指出，现阶段我国社会主要矛盾是人民的美好生活需要和发展不平衡不充分之间的矛盾。《“十四五”数字经济发展规划》(以下简称《规划》)提到：“数字化服务是满足人民美好生活需要的重要途径。” 数字经济已成为解决我国社会主要矛盾和实现区域经济平衡充分发展的政策着力点。2021年，我国数字经济规模达到45.5万亿元，占GDP比重达到39.8%，处于国民经济发展的关键战略地位，成为稳定国民经济发展的重要力量。一方面，数字经济的分享性特征，不仅有利于推进城乡一体化、公共服务一体化，而且能够为区域经济的均衡发展提供共享机制，带动区域经济均衡共享式增长；另一方面，数字经济的高技术特征，不仅有利于传统产业降低成本、提高各投入要素的生产效率，而且能够提升区域经济效率，促进区域经济的充分发展。如何衡量区域经济充分发展的水平？数字经济会促进我国区域经济充分发展吗？数字经济的哪些方面会影响经济的充分发展？这些问题亟待研究。本文基于省际面板数据，探索构建区域经济充分发展指数和数字经济综合评价指标体系，尝试回答上述问题。

二、文献分析

(一)文献回顾

数字经济最初在1996年被认为是“互联网影响下的经济”[1]，数字经济不仅包括信息技术[2]，还包括信息基础设施、信息技术产业等。数字经济可划分为数字基础设施、电子商务流程和交易三部分[3]，数字经济作为一种全新的经济形态[4],主要集中在新产品活动中[5],在便捷生产生活的同时，又推动了互联网技术的发展。国内对数字经济的研究起步较晚。逄健、朱欣民认为，数字经济是以信息和通信技术为基础，通过互联网、移动通讯网络、物联网等，实现交易、交流、合作的数字化，推动经济社会的发展与进步。[6]2016年，杭州G20峰会定义数字经济是一系列经济活动，其关键的生产要素是数字化的知识和信息，重要载体是现代信息网络，重要的动力来源于信息通信技术的有效使用[7]，该定义涵盖了数字经济基础设施、数字技术创新发展、数字产业融合发展等方面。

发展的充分性可以理解为某些生产要素的能力得到充分的发展与释放。从经济学的角度分析，具体表现在增长动能、要素供给以及资源的利用率等方面[8]。数字经济的发展对区域的经济发展有明显的正向作用[9]。数字经济发展所产生的数字信息等新的投入要素，首先会对区域资源的配置效率产生影响[10]，也会对创新效率[11]、全要素生产率[12]等产生促进作用，数字经济对区域绿色发展也有显著促进作用，且存在“数字红利”异质性[13]，可见数字经济是区域实现经济高质量发展和充分发展的核心驱动力。还有些学者研究了发展不充分的测度方法[14-15]，肖威实证分析了数字普惠金融能够缩小区域内部的发展差距、改善发展不充分的情况[16]。

目前，学界已基本肯定了数字经济对区域经济发展的积极影响，研究成果丰富，但很少有文献从定量的角度研究区域经济的充分发展水平；也缺乏关于数字经济对区域经济 “充分发展” 的影响研究。鉴于此，本文基于2013—2020年30个省份的面板数据，探索数字经济与区域经济充分发展的关系。本文的边际贡献集中于以下三个方面：一是从数字基础设施、数字技术创新、数字产业发展三个维度来衡量数字经济的发展水平；二是衡量区域经济的充分发展水平。区域充分发展的少数文献大多采用构建综合指标体系的方法，本文将经济发展效率与资源综合利用评价指标相结合来衡量区域经济的“充分发展”水平；三是探讨数字经济对区域经济充分发展水平的异质性效应。

(二)理论分析与研究假设

1.区域经济充分发展

党的十九大报告中提出的发展不充分，主要是指社会发展总量尚不丰富、发展程度尚不够高、发展态势尚不够稳，对此，安虎森等指出实现充分发展的关键是要大力发展社会生产力，破除制约生产力发展的障碍，不断提高发展水平、发展能力与发展绩效[17]。潘锦云等认为充分发展意味着事物发展到最高阶段，且其自身生产力已经完全释放[18]。本文将充分发展理解为进一步发展先进生产力并推动社会全面进步，它在供给侧结构性改革中起主导作用，其特征是：区域的资源与要素得到充分利用，其生产效率处于前沿；区域的发展潜力得到充分的发挥；区域的先进生产力得到进一步发展。平衡发展则是在充分发展过程中发挥协同之力，而全面发展可以理解为社会各个方面的充分发展。本文主要关注的是区域经济充分发展。

什么是区域经济充分发展？如何衡量区域经济充分发展水平？区域经济发展的充分性可以理解为一个区域内某些生产要素的能力得到充分的发展与释放。曹前满认为经济充分发展体现在价值实现层面，全部生产力要素参与创造价值，并由市场决定资源配置，并提出通过把“比较优势”转化为有效价值来实现区域充分发展[19]。鉴于此，本文初步尝试用全要素生产率衡量区域经济充分发展，但由于低投入低产出地区的全要素生产率高而实际发展水平不高，说明仅由区域经济发展效率来衡量区域经济充分发展程度是存在明显偏差的，因此加入区域资源综合利用指数这个因素，以更加准确地衡量区域经济充分发展水平。

2.数字基础设施与区域经济充分发展

现阶段的数字基础设施主要指由新型互联网技术有机集成并不断迭代升级形成的信息型基础设施。20世纪80年代后，以索洛为代表的一部分西方经济学学者开始研究信息型基础设施如何对经济发展产生影响。此后，数字经济逐渐发展起来。数字基础设施是数字经济发展的有力支撑，完善的数字基础设施是数字经济时代社会经济充分发展的前提。新型数字基础设施的建设和应用，可以有效优化各种资源的配置，有助于充分发展先进生产力，促进区域经济的充分发展。个人方面，数字基础设施的完善使数字公共服务更加普惠、平等，数字鸿沟正在加速弥合。企业发展方面，建设数字基础设施将促使企业管理者提高对数字化的认知，培养数字化能力，进一步完成数字化转型。企业管理信息系统的应用能够有效提高生产效率、降低要素错配的可能。在产业发展方面，知识外溢这一产业集聚的重要因素随空间距离的增长而衰减[20]，不利于产业集群优势的发挥。数字基础设施的建设助力产业打破空间束缚，使信息传递实时顺畅，有利于先进生产力的形成，提升生产要素在各个产业间的运转和利用效率。在就业层面，数字基础设施的建设能够推动传统产业数字化升级，提高劳动力资源配置效率[21]。这些是供给侧方面的改进，能够在很大程度上满足人民的美好生活需要，实现区域经济充分发展。基于以上理论分析，本文提出以下假设：

H1：数字基础设施能够有效促进区域经济充分发展。

3.数字技术创新发展与区域经济充分发展

数字经济影响区域经济充分发展的本质在于数字经济内部的技术属性能够引致创新，对区域经济充分发展起到推动作用。数字技术的创新发展能够优化要素配置、提高资源的配置效率，让新的生产模式、新的运作流程不断涌现。消费层面，数字化方式可以有效提高有限资源的普惠化水平，极大地满足消费者多样化、个性化的需求。Chang认为数字经济有利于实现需求方和供给方交易中的信息对称，并减少摩擦[22]。企业通过对消费者的消费行为进行大数据分析，可以摸清消费者的消费习惯并对消费者进行画像，有利于企业发挥数字经济的长尾效应，实现增值[23]。企业层面，数字技术赋能可以使得实体企业在生产过程中形成规模经济，以降低生产成本，提高生产率，使产品多样化。产业层面，区域内某些地区的产业融合和创新等活动，可以通过扩散和辐射效应引发和带动周边地区的创新，并进一步影响区域经济的充分发展。基于以上的理论分析，本文提出以下假设：

H2：数字技术创新发展能够有效促进区域经济充分发展。

4.数字产业发展与区域经济充分发展

本文的数字产业是广义上的，即数字产业化和产业数字化。对于地方的经济发展而言，数字产业化是地方得以长远发展的“魂”，产业数字化是地方稳定发展的“根”。在数字产业化层面，从需求端拉动数字技术的研发创新和应用场景的升级，可以提升区域数字经济核心产业的竞争力。在产业数字化层面，产业数字化可以促进制造业、交通运输业等传统产业的数字化转型升级，从而提高全要素生产率，降低生产成本。数据的价值化，让传统产业实现精细化管理，数字终端大量的需求和供给数据的有效整合，可以推动供需实现更好的适配，区域内不同地区也可以充分发挥自身的比较优势，最终达到不同行业、不同地区间高效协同生产。全要素生产率的提升、供需的更佳适配、生产的高效协同等都能够促进区域经济的充分发展。基于以上理论分析，本文提出以下假设：

H3：数字产业发展能够有效促进区域经济充分发展。

三、研究方案

(一)模型构建

本文通过分省数据来实证分析数字经济发展水平能否促进区域经济充分发展。从数字基础设施、数字技术创新、数字产业发展三个角度，研究数字经济对区域经济充分发展的影响。具体的计量模型设定如下：

EFDit=β0+β1Dig_infrait+ξiXit+εit

(1)

EFDit=β0+β1Dig_technit+ξiXit+εit

(2)

EFDit=β0+β1Dig_indus+ξiXit+εit

(3)

式中，β0为截距项，β1为核心解释变量的系数参数，ξi为各个控制变量的系数参数，EFDit为i省份第t年的区域经济充分发展指数，Dig_infrait、Dig_technit、Dig_indusit分别为i省份第t年的数字基础设施水平、数字技术创新水平、数字产业发展水平，Xit代表控制变量，εit为随机扰动项。

(二) 变量选取

1.被解释变量：区域经济充分发展指数(EFD)

一个地区经济发展的充分程度与其经济发展效率和自身的资源禀赋息息相关。本文尝试用区域经济发展效率(EE)和资源综合利用指数(RA)测算区域经济充分发展指数，测算公式如下：

EFD=EE·RA

(4)

式(4)的经济发展效率(EE)，即全要素生产率，是基于2006—2019年我国30个省市的投入产出数据，采用数据包络分析方法，运用DEA-Solver5.0软件计算得出的。在梳理相关研究的基础上[24-25]，投入指标选取年末从业人数、固定资本形成额、国家财政性教育经费来衡量劳动力投入、资本存量和教育投入，产出指标选取地区生产总值、城镇居民可支配收入、农民纯收入。资本存量是以2000年为基期，采用“永续盘存法”进行估算的，具体估算公式为：

Kit=Iit/Pit+(1-δ)Kit-1

(5)

其中，Kit是i省份t时期的实际资本存量，Kit-1是i省份t-1时期的实际资本存量，Iit是i省份t时期的固定资本形成总额，Pit是固定资产投资价格指数。基期资本存量采用张军等测算的2000年资本存量数据[26]，折旧率9.6%。

资源综合利用指数(RA)参考杨丽、孙之淳文章中改进的熵值法计算得出[27]，指标包括人均耕地面积、年末从业人数、资本存量、每万人拥有高等在校生、万人专利授权量。

式(4)中的区域经济充分发展指数(EFD)计算出的值越大，说明区域经济充分发展程度越高。借鉴相关文献对发展不平衡指数的界定[28]，本文对区域经济充分发展的程度作出界定：若0≤EFD<0.3,则某地区被认为“发展极不充分”；若0.3≤EFD<0.6，则某地区被认为“发展不充分”；若0.6≤EFD<0.9，则某地区被认为“发展比较充分”；若EFD≥0.9，则某地区被认为“发展充分”。

2.核心解释变量：数字基础设施(Dig_infra)、数字技术创新(Dig_techn)、数字产业发展(Dig_indus)

参考已有文献数字经济水平评价指标体系[29]，本文分别从数字基础设施、数字技术创新发展、数字产业发展3个维度构建数字经济综合评价指标体系，以衡量数字经济发展水平，具体指标如下：

数字基础设施，特指在数据成为关键生产要素的时代背景下，以信息网络为基础，为社会生产生活提供数字能力的新型基础设施[30]。参考已有文献常用的衡量数字基础设施建设水平的指标，本文选取长途光缆线路长度、移动电话交换机容量、互联网宽带接入端口和域名数四个指标进行衡量。

数字技术创新，是以数字技术知识及其创造为核心的创新概念[31]。现有文献普遍用研发人员数、研发经费支出、专利授权量来衡量技术创新水平，相应地，数字技术创新水平可以尝试选取数字经济核心产业的研发人员数、研发经费产出和专利授权量，考虑到数据的可得性，本文最终选取软件研发人员数、软件和信息技术服务业研发经费支出两个指标。

数字产业发展，从广义上来看，可以理解为数字产业化和产业数字化的发展。数字产业化，即数字经济核心产业，根据国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》，数字产业包括软件和信息技术服务业、电信业、电子信息制造业等，考虑到数据的可得性，本文采用软件和信息技术服务业、电信业发展情况来代表数字产业化水平。软件和信息技术服务业发展情况选取软件业务收入和信息技术服务收入两个指标度量[32]，电信业发展水平选取电信业务总量指标衡量。产业数字化是指数字技术与实体经济的深度融合，本文在借鉴蔡延泽、龚新蜀等采用企业每百人使用计算机数、有电子商务交易活动的企业数比重、电子商务销售额来衡量产业数字化水平的基础上[33]，加入每百家企业拥有网站数，其逻辑是在实现产业数字化的过程中，离不开企业信息化水平的提高。具体指标体系见表1。

根据表1的指标体系，借助改进熵值法来确定各指标权重，衡量数字经济三个维度的发展水平和总体的数字经济发展水平。常见的指标权重确定方法有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法，本文选取客观赋权法中的改进熵值法，即在常见的熵值法模型上加入了时间变量，来计算数字经济发展的相应指标权重。具体改进的熵值法模型如下：

① 标准化处理：设有r个年份，m个省市，n个指标，则xθij为第θ年i省份的第j个指标值。由于不同指标具有不同的计量单位，需要对其进行标准化处理。正向指标值越高越好，负向指标值越低越好。其中，j1代表正向指标，j2代表负向指标。具体的标准化处理方法如下：

表1 数字经济发展的综合指标体系

(6)

(7)

为了数据处理都有意义，对上述标准化后的数据整体加上一个极小的数据，本文取0.000 001。

② 指标权重的确定，即计算第j项指标中第i个省份的比重。

(8)

③ 计算第j项指标的信息熵。

(9)

④ 计算第j项指标的信息熵冗余度。

Gj=1-Ej

(10)

⑤ 计算第j项指标的权重。

(11)

⑥ 计算不同年度下各个省份i的数字经济发展水平。

(12)

由于本文指标分类存在递进关系，故本文采用线性加权的方法测算数字经济发展水平，即二级指标的权重由各自包含的三级指标权重线性求和得到。

3.控制变量

区域经济充分发展指数还会受到一些其他因素的影响，因此选取城市化水平、金融发展水平、市场化规模、政府支持力度等因素作为控制变量，具体如下：城市化水平用城镇化率(RU)表示，金融发展水平用金融机构年末贷款余额占GDP的比重(FDD)来衡量。市场化规模以非国有单位就业人员与总就业人数之比(MS)表示，政府支持力度参考石喜爱等学者[34]的研究，选用财政一般公共预算支出占GDP的比重(GOV)来衡量,受教育水平用平均受教育年限(AEY)来衡量，外资利用水平以实际利用外资额占GDP比重(AFDIR)表示。

(三) 数据来源与变量描述性统计

本文选用我国2013—2020年30个省区市(不包括香港、澳门、台湾、西藏)面板数据进行实证分析，个别缺失数据用插值法补充。本文使用的数据来自历年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》，统计公报以及各省份统计局、国家统计局等官方网站。在数据处理方面，为避免量纲不一致的问题，本文对部分变量进行了标准化处理。对一些绝对量指标以2000年为基期进行了平减处理，实际利用外商投资按照当年人民币兑美元的年均汇率换算为本币后平减得到。在数据分析方面，主要应用Stata16.0软件，变量的描述性统计结果见表2。

表2 变量描述性统计

四、实证结果与分析

(一)基准回归分析

在进行面板数据回归前，要进行面板数据模型的选择。首先进行F检验，以确定是否使用混合回归的估计方法。经计算，F检验的结果均在1%的显著性水平下拒绝了使用混合回归的原假设，即认为存在个体效应。其次，通过Hausman检验确定选用固定效应模型还是随机效应模型。应用Stata16.0进行Hausman检验，看P值是否小于0.05。数字基础设施建设水平、数字技术创新发展水平、数字产业发展水平对区域经济充分发展影响的回归结果见表3，Hausman检验的P值分别为0.002 1、0.041 5、0.043 5，均在5%的显著性水平下拒绝了随机扰动项与解释变量无关的原假设，因此建立固定效应模型进行最优估计的结果最稳健。

表3 面板模型回归结果

变量模型(1)模型(2)模型(3)REFEREFEREFEDig_infraDig_technDig_indusRUFDDMSGOVAEYAFDIRConstantHausman检验ObservationsR-squared0.946∗∗∗1.338∗∗∗(0.14)(0.19)1.134∗∗∗1.252∗∗∗(0.17)(0.19)0.937∗∗∗0.974∗∗∗(0.07)(0.07)-0.061-0.602∗∗∗0.1290.0720.037-0.065(0.13)(0.18)(0.12)(0.14)(0.10)(0.11)0.053∗∗∗0.077∗∗∗0.055∗∗∗0.066∗∗∗0.030∗∗0.034∗∗(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.01)(0.02)-0.0310.035-0.014-0.032-0.039-0.033(0.03)(0.04)(0.03)(0.04)(0.03)(0.03)-0.359∗∗∗-0.540∗∗∗-0.327∗∗∗-0.382∗∗∗-0.272∗∗∗-0.264∗∗(0.09)(0.13)(0.09)(0.14)(0.08)(0.11)0.056∗∗∗0.066∗∗∗0.030∗∗0.058∗∗∗0.018∗0.027∗∗(0.01)(0.02)(0.01)(0.02)(0.01)(0.01)-1.137∗∗∗-1.054∗∗∗-1.411∗∗∗-1. 271∗∗∗-1.256∗∗∗-1.280∗∗∗(0.34)(0.35)(0.33)(0.35)(0.27)(0.28)-0.297∗∗∗-0.130-0.167∗-0.382∗∗∗-0.001-0.033(0.09)(0.14)(0.10)(0.13)(0.08)(0.11)24.2416.06115.92[0.002 1][0.041 5][0.043 5]2402402402402402400.4640.4890.4700.4780.6790.681

表3模型(1)的结果显示，在控制政府支持力度、金融发展水平等变量后，数字基础设施建设水平的回归系数为1.338，在1%的显著性水平下显著为正。这表明数字基础设施建设能够有效促进区域经济充分发展，随着数字基础设施的不断完善，区域经济发展会越来越充分，故假设H1得到验证。因为新型数字基础设施作为信息的载体，其建设和应用能够明显降低信息的不对称性，加速数据、资本、技术、劳动等要素的流动，有效优化各种资源的配置、提升供应链的管控效率，有助于先进生产力的充分发展，最终带动区域经济的充分发展。

表3模型(2)的结果显示，在剔除控制变量对区域经济充分发展指数的影响后，数字技术创新水平回归系数为1.252，在1%的显著性水平下显著为正。这表明数字技术创新发展能够有效促进区域经济充分发展，随着数字技术的不断集成与创新，区域经济发展会越来越充分，故假设H2得到验证。数字技术的创新发展和广泛应用，能够改善实体经济的产业结构，畅通实体经济发展的渠道，实现国内大循环“供需结构平衡”，促进实体经济充分发展。

表3模型(3)的结果显示，在剔除城市化水平、外资利用水平等控制变量对区域经济充分发展的影响后，解释变量数字产业发展水平的回归系数为0.974，在1%的显著性水平下显著为正。这表明数字产业发展能够有效促进区域经济充分发展，随着数字产业化和产业数字化的不断深入发展，区域经济发展会越来越充分，故假设H3得到验证。数字经济的融合效应，能够推动智能制造、智慧农业的发展，有助于传统产业和相关企业实现多样化的范围经济[35]。企业的数字化转型与升级也会带来更多的就业机会，提高劳动力资源配置效率，促进先进生产力的发展。

(二)地区异质性检验

按照经济发展水平将我国30个省区市划分为东、中、西部地区，分析数字经济对我国不同地区经济充分发展水平的差异化影响。表4回归结果显示，东部地区的数字基础设施水平、数字技术创新水平和数字产业发展均能够显著促进当地经济充分发展，表明东部地区是我国数字经济发展的高地，其原因可能在于：一是数字基础设施建设在东部地区高度集中，“软硬件设施”建设正趋于同步；二是东部地区数字技术创新资源供给充分，是数字产业快速发展的有力支撑，促进了区域经济的充分发展。中部地区的数字技术创新水平和数字产业发展均能够在1%的显著性水平下促进当地经济充分发展，数字技术创新水平每增加1%，区域经济充分发展指数提升1.624%，数字产业发展水平每增加1%，区域经济充分发展指数提升0.764%。中部地区数字基础设施对区域经济充分发展的促进作用不显著，究其原因，可能是中部地区六省在近几年主要集中发展数字技术研发和数字经济产业，如安徽省的“中国声谷”产业园、湖北省的“光芯屏端网”产业集群等，而对于数字基础设施建设的重视度不够，导致现有的数字基础设施建设规模较小，不足以促进区域经济的充分发展或对于区域经济充分发展的正向影响作用不够明显。西部地区数字经济的三个维度总体上对当地经济的充分发展有积极影响，但影响作用并不显著。这说明西部地区的数字经济发展基础薄弱，数字基础设施建设落后、数字技术能力不足、数字经济平台企业竞争力不强，这都制约了西部地区数字经济的发展。

表4 异质性检验

(三)稳健性检验

为保证实证结果的可靠性，采用核心解释变量的滞后一期来进行稳健性检验。表5检验结果表明，这三个解释变量对区域经济充分发展的影响作用方向没有发生改变，且均在1%的水平下显著，由此证明上文的实证结果是较为可靠的。

表5 模型稳健性检验

五、结论与政策建议

(一)结论

本文从数字基础设施建设水平、数字技术创新发展和数字产业发展三个方面建立综合指标体系，并采用改进熵值法进行测度，通过区域经济发展效率和资源综合利用指数来测度区域经济充分发展指数，在对数字经济与经济充分发展的关系进行理论分析的基础上，基于省际面板数据采用固定效应模型实证分析了数字经济三个维度对区域经济充分发展的影响。研究结果表明：数字基础设施建设水平、数字技术创新水平、数字产业发展对区域经济充分发展均存在明显的促进作用；东部地区的数字基础设施、数字技术创新以及数字产业发展水平均能够显著促进当地经济充分发展，中部地区的数字技术创新水平和数字产业发展均能够显著促进当地经济充分发展，西部地区的数字经济总体上对当地经济充分发展的影响虽然呈现正向促进作用，但作用效果不显著。

(二)政策建议

根据已有结论，为发挥数字经济的作用，促进区域经济充分发展，提出以下建议：

第一，积极探索数字信息基础设施的多方共建机制，更好更快建成数字信息基础设施。数字信息基础设施属于公共物品，必须满足十四五规划对其“智能敏捷、绿色低碳、安全可控”的要求。因此，协同创新是建设的第一动力。数字信息基础设施建设离不开政府的牵头主导、企业间跨行业协作形成的数字信息产业生态共融以及高校、科研机构、金融界、用户的参与反馈，建议借鉴“城市经营”的各种模式探索出合适的多方共建机制。

第二，鼓励创新主体实施数字经济关键核心技术的攻坚工程，突破“卡脖子”技术瓶颈。大数据、人工智能、物联网、5G等新型互联网技术高效赋能生产生活的同时，也面临着技术瓶颈。只有把关键的数字经济核心技术掌握到自己手中，不断提升科技创新水平，才能根本性地保障国家的经济安全，解决区域经济发展的不充分问题。因此，要完善以高新技术企业为主体的数字技术创新体系，加大科研创新激励力度、重视人才培养，深入推进产学研用的深入融合，布局并加快数字新技术的各类应用场景落地。

第三，积极推进数字产业化和产业数字化，实现产业结构的转型升级。在数字产业化方面，布局建设高效安全的数据存储平台，构建数字经济核心产业发展体系，统筹规划数字经济产业园区的建设工作，以便更好发挥数字产业的规模效应和溢出效应。在产业数字化方面，推动数字技术赋能传统产业，进一步培育发展网络化研发、个性化定制等新型商业模式。

第四，因地制宜、联动发展东、中、西部地区的数字经济，推动区域经济充分发展。东、中、西部地区的资源禀赋和现实基础不同，政府应时刻关注各地区经济充分发展的优势和痛点，及时对数字经济进行重新定位，因地制宜规划实施数字经济发展政策。另外，探索建立东、中、西部地区的联动发展机制，实现协同发展。