中国城市群数字经济发展测度与空间分布特征分析.pdf
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1、87 2023年第3期 西北工业大学学报(社会科学版)中国城市群数字经济发展测度与空间分布特征分析郭晗全勤慧摘要:数字经济已经成为城市发展的核心驱动力。基于数字经济的内涵特征,将结构化数据与文本分析相结合,构建了地级市层面的数字经济发展综合评价指标体系,利用组合赋权法,测算了20112020年中国十大城市群的数字经济发展指数,并进一步基于探索性空间数据分析(ESDA)研究了城市群数字经济的空间溢出效应和空间异质性。研究发现,城市群数字经济在考察期内实现了显著升级,但空间异质性分析显示十大城市群数字经济的发展差异较大,具有明显的发展不平衡、不充分的态势。从空间依赖性来看,我国城市群数字经济存在显
2、著的空间溢出效应和聚集效应,并且空间相关性总体呈现增强的趋势。为量化分析城市群数字经济的发展提供了分析范式与数据支撑,也为促进城市群数字经济一体化发展提供了政策参考。关键词:城市群;数字经济;空间效应;区域差异中图分类号:F124文献标志码:A文章编号:1009-2447(2023)03-0087-11基金项目:国家社会科学基金青年项目“新时代中国经济从高速增长转向高质量发展的结构转化机制研究”(18CJL014);陕西省“特支计划”青年拔尖人才项目“新时代中国经济高质量发展的结构转化路径研究”(TZ0402);西安市社科规划基金重大项目“数字经济驱动西安市经济高质量发展的机制与路径”(23J
3、X182)作者简介:郭晗,男,陕西安康人,西北大学经济管理学院教授、硕士生导师,南京大学理论经济学博士后,教育部人文社科重点研究基地西北大学中国西部经济发展研究院研究员,研究方向为数字经济与高质量发展;全勤慧,女,四川遂宁人,西北大学经济管理学院硕士生,研究方向为数字经济。一、引言和文献综述党的二十大报告指出,要“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”。根据第七次全国人口普查数据,截至2020年末,全国人口总量为14.12亿,居住在城镇的人口约为9.02亿,城镇化率为63.89%,与2010年全国第六次人口普查相比,城镇人口增加了2.36亿,比重上
4、升了14.21%。与此同时,2021年末,全国城市数量达691个,比2012年末增加34个,100万人口以上的城市较2012年增加了37个,高铁网对50万人口以上城市的覆盖率由2012年的28%扩大到2021年的90%。随着城市规模结构、医疗服务和交通设施的持续改善,我国经济发展的空间结构正在发生深刻变化,中心城市和城市群正在成为承载发展要素的主要空间形式,我国已进入以城市群为主体的发展新阶段。数字经济与城市发展相伴相生,城市作为经济发展与社会生活的重要载体,而城市群是多个城市的群集。以中心城市为龙头的城市群代表了经济发展和人口聚集的基本趋势,跨区域的空间布局使得城市群内部数据、资源、服务高速
5、流通,为城市群带来巨大发展增量。城市间的竞争模式由单打独斗转向抱团聚合,尤其是在数字经济赋能城市发展的背景下,伴随数字技术的不断革新,新基建造就的数字革命成为城市群一体化发展的核心动能。数字化催生新产业的同时也倒逼城市群逐步完成产业的地理化分工,缩小中心城市与非中心城市的经济差距,助力城市群整体产业升级。城市群成为大中小城市协同发展的重要空间形态,城市群呈现了更加88郭晗全勤慧:中国城市群数字经济发展测度与空间分布特征分析丰富的时空特征。中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要明确提出发展壮大城市群,优化城市群内部空间结构,推动城市群一体化发展。因此,在“十四五
6、”规划推进的关键之年,量化分析城市群数字经济发展水平,探讨城市群内部空间结构,分析城市群间区域差异,对化解“数字鸿沟”、提升城市群综合承载能力、培育打造城市空间新价值具有重要意义。尽管新冠疫情给全球生产和需求带来了前所未有的冲击,但数字经济却获得了长足的发展,数字化逐步嵌入生产生活之中,成为经济发展和社会价值的关键助推器。在数字经济领域,很多学者开展了一系列关于数字经济的测算,然而由于数字经济是一种随着数字技术不断更新和演进的新型经济形态,其概念、内涵也在不断发展之中,因此对数字经济的测算存在着较大差异。目前,按照研究方法的不同可将相关文献分为两类,第一类研究用增加值估算法统计区域内数字经济的
7、规模体 量1-4,第二类研究则采用指数编制法,通过构建指标体系测度数字经济发展水平5-10,然而由于统计口径和指标体系的不同,测算结果往往出入较大。在城市群的相关研究中,相关主题涉及城市群范围识别11、发育动力因素12-14和城市群空间结 构15-19等方面,城市群是产业空间实现的重要形式。在城市化的过程中,中心城市的规模不可能无限扩张,超大型城市的人口、产业和资源必然向周边区域溢出,然而空间地理上的邻近既可能导致竞争和破坏增长,也可能改善市场准入和促进增长。20在讨论城市交通基础设施、协同创新以及环境污染等问题时,现有研究发现相邻地区存在显著的扩散和溢出效应21-24,而数字经济以现代信息网
8、络为载体,通过对物理空间、信息空间和社会空间的互联互通,突破地理距离的限制,产生空间外溢 效应。25,26综上所述,目前关于数字经济的测算研究更多集中于国家或者省级层面,而将城市群数字经济测度和空间效应联系起来的研究较少,本研究将从城市群层面测度数字经济发展态势,探讨城市群数字经济的空间效应,并分析城市群数字经济发展的差异来源。二、研究设计(一)研究对象城市群作为城镇化空间的主体形态,是拉动数字经济高质量发展的核心引擎。本文基于20112020年城市数据,结合“十四五”规划和2035年远景目标纲要,借鉴李泽众和沈开艳27的研究,考虑数据可得性,以京津冀、长三角、珠三角、成渝、长江中游、山东半岛
9、、粤闽浙沿海、中原、关中平原、辽中南等十个城市群为研究对象,具体所辖城市见表1。表1十大城市群及所辖城市城市群所辖城市京津冀城市群北京、天津、石家庄、保定、唐山、沧州、廊坊、张家口、承德、秦皇岛、邯郸、衡水、邢台辽中南城市群沈阳、大连、鞍山、营口、抚顺、铁岭、丹东、盘锦、本溪、辽阳中原城市群郑州、洛阳、许昌、平顶山、新乡、开封、焦作、漯河、济源关中平原城市群西安、咸阳、宝鸡、渭南、铜川、商洛长三角城市群上海、南京、无锡、常州、苏州、南通、盐城、扬州、镇江、泰州、杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、金华、舟山、台州、合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城长江中游城市群武汉、信阳、黄冈、孝感、
10、九江、岳阳、荆州、黄石、咸宁、荆门、随州、鄂州、长沙、株洲、湘潭、南昌山东半岛城市群济南、青岛、潍坊、烟台、淄博、威海、日照、东营珠三角城市群广州、深圳、珠海、佛山、江门、肇庆、惠州、东莞、中山成渝城市群成都、重庆、德阳、绵阳、广元、宜宾、乐山、泸州、南充、自贡、内江、遂宁、广安、雅安、资阳、巴中、眉山、达州粤闽浙沿海城市群 福州、泉州、厦门、漳州、莆田、宁德、潮州、汕头、上饶、鹰潭注:由于数据可得性原因,亳州市、安阳市、濮阳市、三门峡市、南阳市、天水市、平凉市、庆阳市、景德镇市、吉安市、龙岩市等城市并未纳入城市群结果分析。89 郭晗全勤慧:中国城市群数字经济发展测度与空间分布特征分析(二)数
11、字经济综合评价指标体系构建通过梳理相关文献,可将数字经济的内涵定义为:数字经济是以数字化信息为关键生产要素,以互联网平台为主要信息载体,通过数字经济与实体经济深度融合,逐步应用以人工智能为代表的新一代信息技术,加速变革生产生活方式与经济结构的新型经济形态。数字经济的发展体现在“四化”,即数字化、网络化、智能化和平台化四部分。一是数字化,数字技术将生产过程中复杂多元的信息转变为可以度量、储存、分析的数据,大大提高了通信和计算的效率,数据资本取代了实体资本,数字化的信息和知识成为关键生产要素,让企业从传统生产要素驱动转向数据生产要素驱动,进一步对企业组织形态、商业模式、运营方式进行赋能和重构,实现
12、数字化与各个产业的广泛深入融合,数字化是数字经济的重要内容。二是网络化,现代信息网络是数字经济的主要载体,我国信息基础设施全球领先,新一代信息通信技术通过对物理空间、信息空间和社会空间的互联互通,推动人、机、物、系统的无缝对接和高效协作,构建起了全新的制造和服务体系,网络化也是数字经济题中应有之义。三是智能化,人工智能是引领发展的战略性技术,人工智能技术可以带动传统应用场景的数字化转型和智慧化改造,以深度学习为代表的机器学习加速渗透到各行各业,产生了丰富的应用,提升了企业的运行效率和经济效益。此外,引入人工智能所带来的对算法、算力、数据的持续需求可以带动相关产业链的发展,相关应用不断深化,为数
13、字经济的创新发展提供强大动力。四是平台化,随着大数据、云计算、物联网、人工智能成为基础性技术,以现代信息技术为驱动的平台成为企业重要的资源配置和组织方式。不同地域、不同属性的用户群以平台的方式实现了再组织,平台将海量用户数据和第三方服务商链接起来,带来了组织的去中心化,促进源源不断的信息交互,推动线上线下资源整合,形成大规模社会化协作,互联网平台成为数字经济的重要组织形态。一个科学、完整的数字经济发展评价指标体系是客观评价数字经济发展水平的基础,基于数字经济的理论内涵,遵循合理性、科学性、完备性、多元性和可操作性的原则,从数字化、网络化、智能化、平台化四个维度构建了中国数字经济综合评价指标体系
14、,总共包括4个一级指标和16个二级指标,考虑到数据可得性,选取了20112020年282个地级以上城市的数据,指标体系以及数据来源如表2 所示。表2中国数字经济综合评价指标体系一级指标二级指标数据来源数字化数字普惠金融指数北京大学数字金融研究中心上市公司数字化相关词频占比上市公司年报电子商务企业数爱企查政府工作报告数字化相关词汇出现频率爬虫网络化信息化就业人员占比城市统计年鉴电信业务收入/国内生产总值城市统计年鉴互联网宽带接入用户数城市统计年鉴政府工作报告网络化相关词汇出现频率爬虫智能化人工智能专利数大为专利搜索引擎工业机器人专利数大为专利搜索引擎人工智能企业数爱企查政府工作报告智能化相关词汇
15、出现频率爬虫平台化有应用程序(App)的企业数量爱企查淘宝村数量阿里研究院数字经济创新创业指数北京大学企业大数据研究中心政府工作报告平台化相关词汇出现频率爬虫90郭晗全勤慧:中国城市群数字经济发展测度与空间分布特征分析(三)测度方法由于数字经济综合评价指标体系中的各个指标量纲、性质的差异,在对各个指标合成之前,需要对各基础指标进行无量纲化处理。为缓解极端值的影响,首先对数据进行了5%的缩尾预处理,对于部分年份和地级市的缺失值,采取线性插值法补齐数据。在无量纲化方法的选取上,采用了极差法对数据进行标准化处理,具体方法如下:(XijBij)/(AijBij),Xij为正向指标(AijXij)/(A
16、ijBij),Xij为负向指标 (1)其中,Xij(i=1,2,3,n)(j=1,2,3,m)代表第i个城市的第j个原始指标数值,Aij与Bij是Xij的最大值和最小值,Zij是标准化后的指标值。无量纲化后的任务就是确定权重,确定权重的方法包括主观赋权法和客观赋权法。主观赋权方法主要包括层次分析法(AHP法)和专家咨询系数法(德尔菲法)等。客观赋权法不依赖于人的主观判断,客观赋权法包括熵权法、标准间关联示重法(CRITIC)法、标准离差法和优劣解距离法(TOPSIS法)等。主观赋权法和客观赋权法各有优劣,不同方法的联用可以弥补各个方法的不足,使得综合评价更具科学性和合理性。由于地级市层面部分指
17、标数据极端零值较多,不适合单一采用依赖原始数据信息量的客观赋权法,因此采用主观和客观赋权相结合的方法来确定权重,先利用主观赋权法确定二级具体指标的权重,再通过熵权法求得一级指标的权重。在二级指标合成的过程中,由于难以量化各个具体指标的重要程度,本文采取了简单直接的均等赋权法,对二级指标各赋予25%的权重。在一级指标合成过程中利用了熵权法,熵权法具体计算公式如下:=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(2)其中,xij为标准化后的数据,i=1,2,3
18、,m,代表了不同的城市,m即参与评价的城市数量282,j=1,2,3,q,代表了不同的指标,q即指标个数。(四)研究方法1.核密度估计核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,可以分析数字经济的动态演进趋势。通过核密度估计图可以比较直观地看出数据样本本身的分布特征。核密度曲线的分布位置表示数字经济发展水平的高低;分布形态反映数字经济发展水平的区域差异大小和极化程度,其中波峰高度和宽度反映数字经济差异大小,波峰数量反映空间极化程度。为求图形清晰简化,图中仅展示了20112020年的核密度曲线。假设f(x)为数字经济
19、发展水平的密度函数:f(x)=Nh1Ni=1K(hXix)(3)其中,h为带宽,N为观测值个数,x为均值,Xi表示独立同分布的观测值,K()为核函数,采取高斯函数为内核进行估计,高斯核密度函数为:K(x)=12exp(2x2)(4)2.莫兰指数莫兰指数是用来衡量空间相关性的一个重要指标,莫兰指数分为全域莫兰指数(Global Morans I)和局域莫兰指数(Local Morans I),全域莫兰指数取值范围在1到1之间,指数大于0代表存在正的空间相关性,指数越大相关性越强,而局域莫兰指数的取值不限于1到1之间,局域莫兰指数进一步给出了空间聚集的具体区域,因此通过全域莫兰指数检验中国城市群数
20、字经济是否存在空间溢出效应,并采用局域莫兰指数分析聚集的具体区域。全域空间自相关的莫兰指数统计可表示为:I=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(5)局域空间自相关的莫兰指数统计可表示为:Ii=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(6)其中,xi表示第i个城市的数字经济综合指数,=1+1()=12(2)
21、()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)为样本均值,x2为样本方差,wij为地级市空间权重矩阵的(i,j),表示城市i,j之间的邻近关系。91 郭晗全勤慧:中国城市群数字经济发展测度与空间分布特征分析3.达格姆(Dagum)基尼系数法采用达格姆基尼系数法探讨十大城市群数字经济发展水平的空间差异及其来源,达格姆基尼系数法具体方法如下:=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()
22、()(14)()()()(15)1 (,)=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(7)=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1
23、(,)(8)=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(9)=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(10)=1+1()=1
24、2(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(11)=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(12)=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)=1+1()=12(2)()()()()=
25、/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(13)=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(14)=1+1()=12(2)()()()()=/2 (7)=(8)=(9)=()(10)=(+)(11)=(+)(1 )(12)=(13)=()()()(14)()()()(15)1 (,)(15)其中,G为总体的基尼系数,k为划分的地区数量,n为城市的数量
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