徐春光

（1.河南大學(xué) 哲學(xué)與公共管理學(xué)院；2.河南開封科技傳媒學(xué)院 商學(xué)院，河南 開封 475004）

0 引言

構(gòu)建新發(fā)展格局，應(yīng)以暢通國內(nèi)經(jīng)濟(jì)要素循環(huán)流動為戰(zhàn)略基點(diǎn)，以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素，構(gòu)建數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化協(xié)同共進(jìn)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展新模式[1]。中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展不僅是適應(yīng)我國發(fā)展形勢、塑造國際合作優(yōu)勢和提升國際競爭力的必然要求，也是應(yīng)對國內(nèi)外錯綜復(fù)雜環(huán)境變化的戰(zhàn)略舉措[2]。然而，在我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，仍面臨著產(chǎn)業(yè)同質(zhì)化明顯、協(xié)同機(jī)制不健全等問題[3]，導(dǎo)致其協(xié)同發(fā)展并未取得實(shí)質(zhì)性成果，一體化產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局尚未形成。在新發(fā)展格局構(gòu)建的關(guān)鍵時期，準(zhǔn)確把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展趨勢和集聚動向，科學(xué)識別地區(qū)發(fā)展?jié)摿?，持續(xù)打造產(chǎn)業(yè)發(fā)展新生態(tài)，已成為當(dāng)前我國亟待解決的關(guān)鍵任務(wù)之一。

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于產(chǎn)業(yè)協(xié)同已展開大量探討并取得豐碩研究成果。馬宗國和丁晨輝（2019）[4]基于“一帶一路”視角，研究發(fā)現(xiàn)政府政策、經(jīng)濟(jì)開放程度、區(qū)域發(fā)展差異均是制約高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新效率提升的關(guān)鍵因素。劉玉蓮和張崢（2019）[5]采用復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型對各子系統(tǒng)有序度和復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度進(jìn)行測度，發(fā)現(xiàn)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)協(xié)同度整體偏低。劉韜等（2021）[6]運(yùn)用超效率DEA方法對我國海洋高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新效率進(jìn)行測度，發(fā)現(xiàn)海洋高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新效率整體較低。陳紅川等（2022）[7]利用復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型測算我國及11 個省份高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的協(xié)同度，結(jié)果顯示研究期內(nèi)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新的協(xié)同度整體偏低。

雖然既有文獻(xiàn)從多個維度對新發(fā)展格局和產(chǎn)業(yè)協(xié)同展開了探討，但是以新發(fā)展格局構(gòu)建為背景的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)研究尚未引起重視，特別是新發(fā)展格局下關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的測度較為鮮見。鑒于此，本文以新發(fā)展格局作為研究背景，構(gòu)建中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系，并進(jìn)行區(qū)域比較；進(jìn)一步，利用探索性空間數(shù)據(jù)分析法，從時間、區(qū)域雙重維度分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的空間分布特征，以期為各地區(qū)加速推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展提供理論借鑒和實(shí)踐參考。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

國內(nèi)大循環(huán)在“雙循環(huán)”新發(fā)展格局中處于主體地位，是國際大循環(huán)的根本保證；國際大循環(huán)是國內(nèi)大循環(huán)的外延、補(bǔ)充，對于國內(nèi)大循環(huán)發(fā)揮引領(lǐng)和優(yōu)化作用。因此，應(yīng)立足“雙循環(huán)”背景，全面研判數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展特征。基于此，本文遵循全面性及代表性原則，結(jié)合國家統(tǒng)計(jì)局公布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》產(chǎn)業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)劃分為數(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)和數(shù)字化效率提升業(yè)。進(jìn)一步借鑒相關(guān)研究[8—10]，構(gòu)建涵蓋上述5個產(chǎn)業(yè)維度、30項(xiàng)具體指標(biāo)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系，如下頁表1所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系

1.2 研究方法

（1）加入時間變量的熵權(quán)法。熵權(quán)法是根據(jù)指標(biāo)信息變化程度確定權(quán)重的一種客觀賦權(quán)方法。為使測度結(jié)果具有可比性，參照黎新伍和徐書彬（2020）[11]的研究成果，將時間變量引入熵權(quán)法，測算各指標(biāo)權(quán)重及研究期限內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平，具體步驟為：

第一步，為消除各指標(biāo)量綱及數(shù)量級差異，使用極差法對所有測度指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

其中，Xθij和X'θij分別表示第j項(xiàng)指標(biāo)在i省份第θ年的原始值和標(biāo)準(zhǔn)化值，Xjmax和Xjmin表示第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值和最小值。

第二步，考慮到對數(shù)運(yùn)算需要底數(shù)大于0，對標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)進(jìn)行平移處理：

第三步，測算第θ年第j項(xiàng)指標(biāo)下i省份指標(biāo)值的比重Pθij：

其中，r和n分別為年份數(shù)量與省份數(shù)量。

第四步，測算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值Ej：

其中，k＞0 且k=1/ln(r×n)，Ej的取值范圍為[0 ，1]。

第五步，確定第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重Wj：

第六步，測算各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合得分Zθi：

（2）探索性空間數(shù)據(jù)分析法。探索性空間數(shù)據(jù)分析是一種空間統(tǒng)計(jì)的基本研究方法，主要通過測算空間關(guān)聯(lián)度來分析觀測值在空間上的集聚性與異質(zhì)性，分為全局空間自相關(guān)分析與局部空間自相關(guān)分析[12]。全局空間自相關(guān)用于刻畫所有觀測值在研究范圍內(nèi)的平均關(guān)聯(lián)程度，具體計(jì)算公式如下：

區(qū)別于全局空間自相關(guān)，局部空間自相關(guān)能夠進(jìn)一步辨別觀測值因空間位置差異產(chǎn)生的不同空間關(guān)聯(lián)模式，一般用Local Moran's I 進(jìn)行度量。依據(jù)Local Moran's I，可將空間自相關(guān)模式分為“H-H”空間集聚型、“H-L”空間分異型、“L-H”空間分異型、“L-L”空間集聚型四種，具體測算過程如下：

其中，Xi為地區(qū)觀測值，Wij表示空間權(quán)重。

1.3 數(shù)據(jù)來源

考慮到數(shù)據(jù)可獲取性，本文選取2010—2021 年中國30 個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平進(jìn)行探究。各指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國金融年鑒》《中國經(jīng)濟(jì)普查年鑒》《中國信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)綜合實(shí)力研究報(bào)告》《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部官網(wǎng)、工業(yè)和信息化部官網(wǎng)和商務(wù)部官網(wǎng)。針對個別缺失數(shù)據(jù)，利用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)齊。

2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平測度及區(qū)域比較

2.1 全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平

2010—2021 年全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)得分見下頁表2。從表2可以看出，2010年以來，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平波動上升，且增幅穩(wěn)定。全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)由2010 年的0.329 增加至2021 年的0.395，累計(jì)升高0.066。從5個分維度指數(shù)的得分情況來看，從高到低依次為數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字化效率提升業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)?？梢姅?shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展水平較低。對此，各地區(qū)應(yīng)緊抓新發(fā)展格局構(gòu)建的良好機(jī)遇，充分發(fā)揮國內(nèi)規(guī)模市場優(yōu)勢和內(nèi)需潛力，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析、智能化手段加速傳統(tǒng)產(chǎn)品向服務(wù)領(lǐng)域的延伸，進(jìn)一步釋放消費(fèi)潛力，提升數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平。在此基礎(chǔ)上，著手“鍛長板”，加大對5G技術(shù)商業(yè)化應(yīng)用的支持力度，深化5G技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢與商業(yè)應(yīng)用優(yōu)勢，為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展增添助益。從5個分維度指數(shù)的增幅來看，從大到小依次為數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字化效率提升業(yè)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)，說明數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展水平顯著提升，數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)維度對數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的貢獻(xiàn)率較低。究其緣由，受制于統(tǒng)籌規(guī)劃不夠、協(xié)調(diào)機(jī)制不足等多項(xiàng)因素，我國數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)在關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、數(shù)字人才要素流通方面尚未形成清晰的協(xié)作框架，難以為數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展提供有力支撐。

表2 2010—2021年全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)得分

2.2 四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平及比較

四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)得分見表3。觀察可知，四大區(qū)域數(shù)字產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平均呈現(xiàn)增長趨勢，東部、中部、西部、東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)分別從2010 年的0.408、0.318、0.281、0.365 增長至2021 年的0.446、0.345、0.305、0.388。從整體來看，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平呈現(xiàn)“東高西低”的分布態(tài)勢。從增幅來看，東部地區(qū)增幅最大，西部地區(qū)次之，東北地區(qū)增幅最小。由此可知，東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平雖然始終高于中西部地區(qū)，但是區(qū)域間差異正逐步縮小。細(xì)究其因，近幾年中西部地區(qū)深入推進(jìn)以大數(shù)據(jù)、智能化為引領(lǐng)的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，加快匯聚創(chuàng)新資源，不斷推動數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，協(xié)同推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，培育出大批新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，持續(xù)提升當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平。

表3 2010—2021年四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)

四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展各分維度指數(shù)得分詳見表4。

表4 四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展各分維度指數(shù)得分

數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)協(xié)同發(fā)展的區(qū)域分布格局為東部地區(qū)＞東北地區(qū)＞中部地區(qū)＞西部地區(qū)。其中，東部地區(qū)的北京、廣東、上海等省份數(shù)字產(chǎn)品制造優(yōu)勢最為突出。原因可能是，廣東作為我國開放程度最高、經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)區(qū)域中的省份，憑借得天獨(dú)厚的數(shù)字經(jīng)濟(jì)資源優(yōu)勢已成為中國制造業(yè)的“領(lǐng)跑者”。不僅如此，依托當(dāng)?shù)佚嫶蟮莫?dú)立軟件開發(fā)商數(shù)量，廣東數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展帶來全新機(jī)遇。西部地區(qū)在數(shù)字產(chǎn)品制造方面處于劣勢，可能是由于當(dāng)?shù)毓I(yè)化進(jìn)程和信息化發(fā)展水平相對滯后，特別是在研發(fā)數(shù)字化、生產(chǎn)數(shù)字化、管理數(shù)字化等方面與東部地區(qū)仍存在較大差距，嚴(yán)重制約數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)競爭力提升。

數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展的區(qū)域分布格局為東部地區(qū)＞東北地區(qū)＞中部地區(qū)＞西部地區(qū)。究其原因，以廣東、北京、上海為代表的東部地區(qū)各省份依托信息通信產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展優(yōu)勢，有效發(fā)揮上游關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的帶動效應(yīng)，持續(xù)深化下游數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的運(yùn)用，帶動區(qū)域數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展。例如，廣東ICT 產(chǎn)業(yè)全國領(lǐng)先、福建數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群飛速發(fā)展，均為當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字產(chǎn)品服務(wù)打造了數(shù)字藍(lán)海。相較而言，西部地區(qū)在數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)方面的表現(xiàn)較為落后。

數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展的區(qū)域分布格局為東北地區(qū)＞東部地區(qū)＞中部地區(qū)＞西部地區(qū)。原因可能是，近年來，東北地區(qū)各省份加快打造數(shù)字強(qiáng)省、智能強(qiáng)省，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，強(qiáng)化對工業(yè)軟件等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，持續(xù)帶動當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展。例如，黑龍江依托自主創(chuàng)新示范區(qū)等載體，通過部署人工智能、元宇宙、區(qū)塊鏈等重點(diǎn)項(xiàng)目，不斷加大數(shù)字技術(shù)應(yīng)用攻關(guān)，推動科技成果即時轉(zhuǎn)化，培育壯大當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)。西部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新水平滯后，對數(shù)字技術(shù)需求相對較低，因而當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展較為緩慢。

數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展的區(qū)域分布格局為東部地區(qū)＞中部地區(qū)＞東北地區(qū)＞西部地區(qū)。原因可能是，東部地區(qū)創(chuàng)新能力較強(qiáng)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)完善，對算力需求比較旺盛，促使數(shù)據(jù)中心建設(shè)相對密集，利于加強(qiáng)數(shù)據(jù)、算力和能源間的協(xié)同聯(lián)動?；诖耍瑬|部地區(qū)對資金、人才、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等關(guān)鍵要素需求較大，可帶動當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展。而西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，技術(shù)創(chuàng)新和資本積累能力較弱，以致信息網(wǎng)絡(luò)、通訊基礎(chǔ)設(shè)施相對滯后，不利于當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字要素驅(qū)動業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展。

數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展的區(qū)域分布格局為東北地區(qū)＞東部地區(qū)＞中部地區(qū)＞西部地區(qū)。究其緣由，近年來，東北地區(qū)各產(chǎn)業(yè)持續(xù)鞏固轉(zhuǎn)型升級成效，深入推進(jìn)智能制造，全面促進(jìn)數(shù)字化效率提升業(yè)發(fā)展。就數(shù)字農(nóng)業(yè)而言，作為舉國聞名的“中國優(yōu)質(zhì)稻米之鄉(xiāng)”，黑龍江省五常市著力發(fā)展稻米產(chǎn)業(yè)，不斷打造高標(biāo)準(zhǔn)國家現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)，并開展多項(xiàng)以數(shù)字技術(shù)為引領(lǐng)的智慧農(nóng)業(yè)建設(shè)項(xiàng)目。借此，以項(xiàng)目驅(qū)動的形式不斷促進(jìn)當(dāng)?shù)毓芾矸?wù)便捷化、高效化，從而促進(jìn)數(shù)字化效率協(xié)同提升。反觀西部地區(qū)，受制于從業(yè)人員網(wǎng)絡(luò)信息素養(yǎng)不高、信息技術(shù)應(yīng)用水平較低、新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)匱乏等多重障礙因素，當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字化效率協(xié)同提升進(jìn)程仍處于緩慢階段。

2.3 各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平及比較

2010—2021 年各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平具有顯著差異，其中得分最高的為北京（0.586），最低的為青海（0.283）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平排名前五的省份依次為北京、廣東、上海、浙江、貴州，其中大部分省份位于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，但核心驅(qū)動因素各不相同。北京主要表現(xiàn)在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)和數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)方面，如軟件開發(fā)人員研究生數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)域名數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)接入端口密度均躋身全國前列。廣東主要表現(xiàn)在數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)方面，如設(shè)備制造生產(chǎn)車間數(shù)量持續(xù)攀升。上海主要表現(xiàn)在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)方面，如互聯(lián)網(wǎng)接入總量、網(wǎng)絡(luò)零售總額。浙江主要表現(xiàn)在數(shù)字化效率提升業(yè)方面，例如國家智慧物流配送單位數(shù)量不斷增加。貴州主要表現(xiàn)在數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)方面，如移動電話基站密度、光纜線路密度增加。在薄弱環(huán)節(jié)方面，排名前五位的省份較為一致，均表現(xiàn)為數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平落后，原因在于總資產(chǎn)增長率不穩(wěn)定、互聯(lián)網(wǎng)用戶滿意度指數(shù)不均衡。數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平排名后五位的省份依次為青海、新疆、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古，均為經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后地區(qū)，其驅(qū)動因素和薄弱環(huán)節(jié)差異較為明顯。驅(qū)動因素方面，青海、新疆的核心驅(qū)動因素均為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)，如互聯(lián)網(wǎng)接入總量、企業(yè)網(wǎng)站擁有量不斷攀升。甘肅、內(nèi)蒙古主要表現(xiàn)在數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)方面，如移動電話基站密度和光纜線路密度不斷提升。寧夏主要表現(xiàn)在數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)方面，如信息技術(shù)貢獻(xiàn)率日漸提升。不難發(fā)現(xiàn)，排名后五位的省份在數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)和數(shù)字化效率提升業(yè)方面表現(xiàn)均較差。主要體現(xiàn)為制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的融合不夠深入，缺乏對數(shù)字技術(shù)的主動運(yùn)用，尚未有效提升設(shè)備制造生產(chǎn)車間數(shù)量、國家智能制造試點(diǎn)數(shù)量，難以實(shí)現(xiàn)全面協(xié)同發(fā)展。

3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平的空間分布特征

3.1 全局空間自相關(guān)分析

本文運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析法，測算2010—2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)的Moran's I 值，結(jié)果如表5所示。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)的Moran's I 值

（1）2010—2021 年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)的Moran's I 值為正，且呈現(xiàn)先上升后下降的態(tài)勢，整體在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。2010—2020 年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)的Moran's I 值持續(xù)上升，說明在該階段我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展具有顯著的空間集聚特征。2020—2021 年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)的Moran's I 值急速下降，最終跌落至考察期內(nèi)最低值（0.241）。原因在于，部分省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平急劇上升或下降，導(dǎo)致其脫離原有聚集區(qū)域，使得觀測值整體聚集程度呈現(xiàn)下降趨勢。

（2）2010—2021 年，數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值整體呈現(xiàn)下降態(tài)勢，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，主要是由于部分省份數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)發(fā)展規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。例如，四川、河南等省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展平穩(wěn)推進(jìn)、數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，不斷脫離低水平集聚區(qū)。

（3）2010—2021 年，數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值整體呈現(xiàn)先上升后下降的態(tài)勢，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明該時期我國數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展具有明顯空間集聚特征。2010—2016 年，數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值不斷提升，主要是由于浙江、廣東等省份數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，逐漸形成高水平集聚區(qū)。

（4）2010—2021 年，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值整體呈現(xiàn)上升態(tài)勢，但在2010—2020年未通過顯著性檢驗(yàn)，說明在該階段數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展呈現(xiàn)空間隨機(jī)分布特征。2021年，Moran's I 值仍偏?。?.091），且在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展顯現(xiàn)較弱的空間集聚特征。

（5）2010—2021 年，數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值整體呈現(xiàn)先上升后下降的態(tài)勢，且在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。2021年，數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值偏小（0.114），說明具有一定的空間集聚特征。

（6）2010—2021 年，數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值整體呈現(xiàn)先下降后上升的態(tài)勢，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說明該階段我國數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)具有空間集聚特征。其中，2015—2021年，數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的Moran's I 值持續(xù)上升，原因可能是山東、天津、河北等省份數(shù)字化效率顯著提升，形成大面積高水平集聚區(qū)域。

3.2 局部空間自相關(guān)分析

從全局空間自相關(guān)分析可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)和分維度指數(shù)具有不同程度的空間集聚特征。為更有效地識別各省份間數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的具體空間關(guān)聯(lián)性，本文對各指數(shù)的地域分布做進(jìn)一步說明，如表6所示。可以看出，各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)和分維度指數(shù)的空間組織模式具體分為四類，分別是“H-H”空間集聚型、“L-H”空間分異型、“H-L”空間分異型和“L-L”空間集聚型。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)空間關(guān)聯(lián)模式

（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)。2010—2020年屬于“H-H”“L-L”空間集聚型的省份均為7 個。2021年，屬于“H-H”“L-L”空間集聚型的省份數(shù)量均減少至6個，主要是由于遼寧和甘肅分別脫離“H-H”和“L-L”類型。2010—2021年屬于“L-H”空間分異型的省份為6個。

（2）數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)。2010—2021年始終屬于“H-H”空間集聚型的省份包括北京、廣東、浙江、遼寧、天津和吉林。黑龍江在2010—2015年屬于該類型；山東在2021 年屬于該類型。2010—2021 年，四川、貴州、廣西、云南、內(nèi)蒙古、湖南和江西始終屬于“L-L”空間集聚型。

（3）數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)。2010—2021 年始終屬于“H-H”空間集聚型的省份為浙江、江蘇、山東、福建、安徽和湖南；江西于2016年加入該類型。2010—2021年屬于“L-L”空間集聚型的省份大致保持在4～5個。

（4）數(shù)字化效率提升業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)。2010—2021年長期屬于“H-H”空間集聚型的省份為浙江、江蘇、福建、廣東、上海、安徽和湖北；湖南于2017 年加入該類型。2010—2021年始終屬于“L-L”空間集聚型的省份為寧夏、重慶和四川；云南自2016年起指數(shù)獲得較大提升，轉(zhuǎn)變?yōu)椤癏-L”空間分異型。

（5）數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)屬于“H-H”空間集聚型的省份從2010 年的2 個增加至2021 年的4 個，屬于“L-L”集聚型的省份從2010 年的4 個降低至2021 年的3個；數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)“H-H”空間集聚類型的省份從2010年的3個增加至2021年的5個，“L-L”空間集聚類型的省份由2010 年的4 個增加至2021 年的5 個。也就是說，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)和數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展指數(shù)的空間集聚特征均不明顯，但具有一定的增強(qiáng)趨勢。

4 結(jié)論

本文以新發(fā)展格局構(gòu)建為背景，對中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平進(jìn)行測度及區(qū)域比較，得出如下結(jié)論：（1）中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平整體呈現(xiàn)上升趨勢，其中數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)協(xié)同發(fā)展最突出，數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)協(xié)同發(fā)展水平較低。（2）四大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平均呈現(xiàn)上升趨勢，區(qū)域間差異逐漸減小。數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及分維度指數(shù)整體呈現(xiàn)“東高西低”分布格局。（3）各省份間數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平具有顯著差異，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平較高，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展水平較低。（4）數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展綜合指數(shù)及數(shù)字產(chǎn)品制造業(yè)、數(shù)字產(chǎn)品服務(wù)業(yè)、數(shù)字化效率提升業(yè)3 個分維度指數(shù)具有明顯空間集聚特征，主要表現(xiàn)為“H-H”和“L-L”兩種空間集聚模式。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用業(yè)和數(shù)字要素驅(qū)動業(yè)維度的空間集聚效應(yīng)較弱，但存在增強(qiáng)趨勢。