长三角数字经济发展水平测度及影响因素分析

高晓珂

（南京师范大学中北学院）

一、引言

改革开放以来，我国经济保持高速增长，一跃成为世界第二大经济体和亚洲第一大经济体，中国人民顺利实现了从“站起来”到“富起来”再到“强起来”的伟大历史性跨越，国家实现了由社会主义国家向中国特色社会主义现代化强国迈进。与此同时，数据作为第五生产要素，数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代化信息网络作为重要载体，以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力，不断提升经济发展的数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态1资料来源：中国信息通信研究院《中国数字键经济发展白皮书2020》。党的二十大报告提出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群2资料来源：党的二十大工作报告。因此数字经济将成为新一轮经济增长的方向和突破口。在党和国家政策的引导下，各级地方政府纷纷出台数字经济发展规划，依托自身优势推进新一代信息技术与实体经济的深度融合，将大力发展数字经济作为打破地区合作藩篱、助推区域协调发展的重要契机。

长三角四省市位于全国最大的经济核心区，习总书记提出必须深刻认识长三角区域在国家经济社会发展中的地位和作用，率先形成新发展格局。2020年，长三角区域数字经济总量达10.83万亿元人民币，占全国数字经济规模总量约28%，占长三角地区GDP的比重约为44%。其中2021年，仅江苏省数字经济规模超过5万亿元，占全国11.8%，数字经济核心产业增加值占地区生产总值比重达10.3%，“两化”融合发展水平连续7年保持全国第一。长三角数字经济飞速发展的构成要素与综合优势明显，要破除跨领域、跨区域的数字经济发展壁垒，从“点状突破”到“链式创新”，撬动长三角数字创新整体格局，构建数字创新要素枢纽，汇集链接全球各地数字技术与专业人才。因此测度长三角地区数字经济发展水平，分析影响数字发展水平的因素，既具有现实基础，又对指导长三角地区发展制定相应政策具有实践意义。

二、文献综述

自从20世纪90年代Tapscott提出数字经济的概念后，引起了国内外学术界的广泛关注并从不同角度进行研究分析。

一是数字经济内涵和含义。数字经济的概念最早由美国学者Tapscott提出，数字经济一开始被等同于互联网经济，随着研究的深入，数字经济定义范围不断扩大，G20杭州峰会发布的数字经济定义:以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动3资料来源：《G20数字经济发展与合作倡议》。王思瑶（2020）[1]在确定数字经济内涵和外延基础上，对数字经济中的行业进行分类。

二是数字经济的发展水平测度。我国数字经济的水平测度起步相对较晚，且未形成统一口径。康铁祥（2008）[2]采用中国数字经济规模中八个数字产业的增加值和数字辅助活动创造的增加值获得中国数字经济总规模。目前，大多数学者采用构建多维度评价指标体系，编制数字经济发展指数来刻画数字经济发展状况。许宪春（2020）[3]构建数字化赋权基础设施、数字化媒体、数字化交易、数字经济交易产品四方面的数字经济规模核算框架，测度中国数字经济规模。王军（2021）[4]依据数字经济内涵和现实背景共设数字经济发展载体、数字产业化、产业数字化及数字经济发展环境4个维度测算数字经济发展水平并提出中国四大区域和五大经济带之间存在显著的异质性。金灿阳（2022）[5]基于经济系统的投入产出视角，结合模糊集合思想从数字基础设施、数字创新、数字治理、数字产业化、产业数字化五个维度构建数字经济发展水平测度的综合评价指标体系。

三是数字经济影响因素分析。目前针对数字影响因素分析较少，更多是分析数字经济的影响作用。少量分析影响数字经济发展的因素主要是集中于区域差异性影响因素分析（苏冰杰2022）[6]。蔡绍洪（2022）[7]提出数字经济与经济增长、外资依存度、产业结构优化、政府行为、城镇化以及人力资本高度关联，组合因子的驱动能力得到了双因子增强。

综上所述，学者对于数字经济的研究已经取得一定成果，本文拟从以下几点对相关研究领域进行补充完善。第一，多数学者提出数字经济分析多为省级层面，按照东西中部划分，本文则聚焦长三角地区，分析长三角地区整体水平并进行区域内对比；第二，本文在测度数字经济发展水平的基础上，利用空间面板对影响总体、各省市数字经济发展的因素进行实证检验，并基于结果进行整体、各省市的对比分析，最后结合各省市实证结果因地制宜提出应对政策。

三、测度方法与指标体系构建

（一）数字经济发展构建了数字经济评价指标体系

BEA从互联网和信息通信技术产业出发，将数字经济产业划分为数字赋能基础设施、电子商务、数字媒体3个类别。OECD在数字经济概念框架体系内对数字经济活动进行统计分类。欧盟发布的《数字经济和社会指数》涵盖网络连接、人力资源、网络应用、数字技术融合和数字公共服务。而中国国家统计局发布《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，首次对数字经济及其核心产业的基本范围进行了界定。

基于此，本文立足于数字经济发展的两大典型特征“数字产业化”与“产业数字化”以及数字经济载体和所处的数字经济环境，借鉴杨慧梅（2021）[8]的方法，采用主成分分析法构建数字经济发展水平的衡量指标。该方法作为一种多元统计分析方法，利用降维的思想，根据数据自身特征确定权重，将多个变量转化为少数几个综合变量（主成分），不仅可以避免主观随机因素的干扰，还可以消除各变量在量纲化和数量级上的差别，克服单一变量信息缺失的问题，简化复杂的统计数据。

基于上文对长三角数字经济发展的内涵、特征分析，同时在遵循科学性、可操作性等原则的基础上，本文构建了包括4个一级指标、8个二级指标的长三角经济高质量发展评价指标体系。详细内容如表1所示。

表1 数字经济发展水平评价指标体系

（二）数据来源与处理

根据上文构建的长三角四省市数字经济发展水平指标体系，收集了上海市、江苏省、浙江省、安徽省4个省市的相关数据，数据主要来源于《中国统计年鉴》、各省市统计年检和国家统计局。针对部分缺失数据，考虑到各省市自身在发展上有趋势上的一致性，均按照各省市自身变化的平均值进行赋值。

1.对数据进行标准化处理。指标有正指标（指标越大越好）和负指标（指标越小越好），对于正向指标和负向指标分别按照以下公式进行标准化处理：

2.KMO和巴特利特检验。SPSS26.0操作的结果如表2所示，KMO值为0.756，大于0.5，说明适合做因子分析，巴特利特检验显著，拒绝原假设的各变量独立，说明各变量存在相关性。

表2 KMO和巴特利特检验

3.SPSS得到的总方差解释如表3（仅保留特征根大于1的部分）。

表3 总方差解释

4.根据表3结果，提取3个公共因子Z1、Z2、Z3，然后利用下列公式得到成分得分的系数矩阵。

5.利用成分得分矩阵与对应数字经济指标数值乘积求和得主成分Y1、Y2、Y3，然后以3个主成分所对应的特征根占所提取主成分总的特征根之后的比例作为权重，计算主成分综合模型，结果如表4所示。

表4展示了长三角四省市2011—2020年的数字经济发展水平指数，从数值上看，各省市数字经济发展指数逐年呈稳步增长的态势，说明各地区数字经济发展水平在不断提高。其中江苏数字经济水平明显优于其他省市，其次是浙江和上海，安徽相对而言数字发展水平较低，此结果和杨慧梅（2021）[8]、陈昭（2022）[9]的结果保持一致。

表4 长三角省份2011年—2020年数字经济指数

四、长三角数字经济发展水平的影响因素

（一）模型构建

根据上述理论分析，构建长三角数字经济发展水平影响因素的回归模型如下：

其中i、t分别代表地区和时期；被解释变量为数字经济发展水平（DEL）；解释变量为经济发展水平（Gdp），用人均GDP（万元）来表征经济发展水平；对外开放度（Open）采用实际利用外资额占GDP比重代表对外开放；产业结构（Is）用第三产业增加值占第二产业增加值比重表征产业结构；政府支出（Gov）用一般预算支出占GDP比重表征政府支出；城镇化（Cit）用城镇人口占总人口比重表征城镇化水平；研发能力（Rd）用R&D人数占总就业人数比重表征研发能力。

（二）变量选取

1.被解释变量：数字经济发展水平。借鉴康铁祥（2008）等的研究，从数字经济发展载体、数字经济环境、产业数字化、数字产业化四个方面构建地区数字经济发展水平评价指标体系。同时，为了保证指标权重的客观性，采用主成分分析法对各个指标进行赋权。

2.解释变量：基于苏冰杰（2022）、蔡绍洪（2022）等的研究结果，模型中包含的主要解释变量又经济发展水平、对外开放度、产业结构、政府支出、城镇化和研发能力。

（三）回归结果分析

为了控制异方差性对回归结果的影响，本文采用系统GMM方法对模型回归分析，回归结果如下表5所示。根据表5的回归结果，总体来看，经济发展水平（DEL）、产业结构（Is）城镇化（Cit）的估计系数均在1%的水平上显著为正，政府支出（Gov）、研发能力（Rd）的估计系数均在5%的水平上显著为正，表明上述影响因素的提高会促进地区数字经济发展水平的提高；而对外开放度（Open）的估计系数在1%的水平上显著为负，说明更低的开放度反而能够有助于地区数字经济发展水平的提高。

表5 回归结果

分省市来看，各省市的影响因素存在明显差异，具体分析如下：

1.江苏除城镇化水平的影响不显著以外，其他各因素均有显著影响（经济发展水平（DEL）、对外开放度（Open）、政府支出（Gov）、研发能力（Rd）的估计系数均在1%的水平上显著为正，产业结构（Is）的估计系数在5%的水平上显著为正），均表现为促进作用，说明数字经济水平的遥遥领先得力于经济水平的提高、产业结构升级以及当地大量的研发投入和政府支出。

2.浙江主要影响因素为产业结构和研发能力，两者均为显著促进作用（估计系数均在1%的水平上显著为正），所以后续浙江应该致力于产业结构不断优化以及增加研发支出和技术人员投入。

3.上海则和整体基本保持一致，其中经济发展水平（估计系数均在1%的水平上显著为正）促进作用比较明显，政府支出、城镇化水平和对外开放度（估计系数分别在1%、5%的水平上显著为负）抑制程度较为明显。

4.由于安徽相较于长三角其他地区实力较弱，因此导致整体数字水平较低。但安徽各因素均表现为显著影响，除城镇化水平和对外开放度（估计系数均在1%的水平上显著为负）为抑制作用，其他均为显著促进作用（估计系数均在1%的水平上显著为正），说明安徽的数字经济发展依靠各方面的共同提升，且后续经济发展、优化产业结构、增加研发投入将大幅度提高数字经济发展水平。

五、研究结论与政策启示

本文以长三角四省市为研究对象，测度长三角数字经济水平，得出结果为2011—2020年四省市数字经济发展水平处于稳步上升状态。但彼此之间存在差异性，其中江苏的数字经济发展水平明显优于其他省市，浙江次之，上海，安徽相对较低。实证分析数字经济的影响因素，得出整体来看，数字经济的发展受到经济发展水平、产业结构、对外开放度、政府支出、城镇化以及研发能力的影响，且不同的省市存在着明显的异质性。

根据研究结论，为促进长三角数字经济水平发展，笔者提出以下建议：

一是完善数字经济基础设施建设，优化数字经济发展环境。数字基础设施建设是数字发展的基石，对数字经济发展起到至关重要的作用，需要将数字基础设施建设提高到与交通、水力、电力等同等地位，夯实基础完善5G、物联网、人工智能、区块链等新型基础设施建设，从而拓展数字经济与各产业深度融合。数字环境包含人才、技术创新环境和治理环境。数字环境有利于数字产业与传统产业融合赋能，特别是长三角地区，研发技术及教育资源优质，需要更加注重创新环境的强化，培养大量的数字知识型人才，提高软件研发人员就业比重，增加R&D经费投入。

二是加速推动数字产业化，积极推进产业数字化发展进程。实现数字产业化自身质量和规模的发展是推动数字经济发展的根本，推动数字经济与产业深度融合将有助于数字经济的长远发展，其中江苏、浙江和上海应在自身发展的基础上提升服务业数字化水平，将数字经济运用到互联网金融、电子商务等，而安徽应首先提升工业数字化水平，再逐步提升与服务业等相关行业的融合。

三是加快构建长三角数字经济开放体系。数字经济存在空间溢出效应，应发挥区域作用，通过技术、资源、人才等要素的共享以及空间溢出效应，促使水平高地区带动水平低地区发展，提升区域内整体水平发展，推动长三角地区数字水平一体化发展。探索建立数字经济跨域发展联合链长制，推进链主企业共同参与的工作机制，建立定期沟通协商工作机制。各有关部门、企业按领域加强推进，推动相关项目尽快落地见效，协同推进长三角示范区数字经济发展。

最后，结合自身特点，因地制宜发展。当下中国数字经济发展上升空间较大，长三角地区整体而言经济发展水平较高，但各省市之间经济发展水平和资源要素禀赋存在差异，且实证分析得出数字经济存在异质性特征，各省市需要根据自身发展特点，结合实际情况，因地制宜充分发挥自身优势，逐步提出并实施与与本地自身资源及发展特点相适应的政策，试图寻找数字经济和本地产业融合的平衡点，从而形成完整的数字发展体系。如江苏和浙江需要充分发挥良好的数字经济规模优势，构建现代数字产业生态体系，以推动“两化”为抓手，更好带动其他地区发展。而安徽需要加快信息基础设施建设，提升数字人才储备从而激发自身创新能力，有效缩减区域内发展不平衡的差异。