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Economic geography >

2024 , Vol. 44 >Issue 6: 93 - 101

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2024.06.010

Spatial Disequilibrium and Impact Effects of Digital Construction in Hunan Province

  • PENG Wenbin , 1, 2 ,
  • XIE Xiaoqi 1, 2 ,
  • NING Yixuan , 3, ※ ,
  • SU Xinyi 4
Expand
  • 1. School of Economic Geography & Hunan Institute of Economic Geography，Hunan University of Finance and Economics，Changsha 410205，Hunan，China
  • 2. School of Business，Hunan University of Science and Technology，Xiangtan 411201，Hunan，China
  • 3. Business School，Xiangtan University，Xiangtan 411105，Hunan，China
  • 4. School of Urban and Regional Science，Shanghai University of Finance and Economics，Shanghai 200433，China

Received date: 2024-01-13

  Revised date: 2024-05-10

  Online published: 2024-09-14

Fold

Abstract

Digital Hunan construction serves as a pivotal strategy for fostering new quality productive forces in Hunan Province. Using the panel data of 14 cities (prefectures) in Hunan Province from 2011 to 2021,this study constructs an evaluation index system for the construction of Digital Hunan from six dimensions,including digital infrastructure,digital industrialization,industrial digitization,digital innovation capability,digital government level,and digital inclusive finance. It employs box plot analysis,Gini coefficient,spatial econometric models,and spatial correlation analysis to investigate the disequilibrium characteristics and influencing factors of Digital Hunan construction.The results indicate that:1) Digital Hunan construction displays clear regional disequilibrium characteristics,forming an unbalanced development pattern "centered around a primary core and supported by peripheral corridors."2) The disequilibrium in the construction of Digital Hunan mainly stems from the differences among four major regions,which are primarily caused by the disparities between the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration and the Western Hunan region,the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration and the Dongting Lake Eco-economic Zone,as well as the Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration and the Southern Hunan region.3) Factors such as economic development level and transportation infrastructure significantly enhance Digital Hunan construction,while fiscal expenditure and industrial structure pose significant negative impacts.Based on these insights,recommendations are proposed to intensify efforts in addressing digital gaps,coordinate regional development more effectively,and foster deep integration between digital and traditional economic sectors.

Key words： digital Hunan construction; spatial disequilibrium; digital infrastructure; digital innovation capability; digital government level

Cite this article

PENG Wenbin , XIE Xiaoqi , NING Yixuan , SU Xinyi . Spatial Disequilibrium and Impact Effects of Digital Construction in Hunan Province[J]. Economic geography, 2024 , 44(6) : 93 -101 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.06.010

党的二十大报告指出，要加快建设数字中国，以信息化培育新动能、新动能推动新发展、新发展创造新辉煌。《2023年数字湖南建设工作要点》进一步指出加快数字湖南建设，需强化顶层设计与规划引领，推进重点领域数据资源标准化归集，建立基于数字技术的经济社会管理新体系，构建数据驱动的经济、社会、政府治理新机制。湖南省作为中部地区数字经济发展高地和我国超算技术的策源地，不仅数字技术优势突出，还拥有颇具规模的高新技术设施，其连续4年组织实施“数字新基建”100个标志性项目，建成和在建规模以上数据中心51个，标准机架17.2万架。2023年，湖南省数字经济总量突破1.7万亿元，同比增长15%；湖南算力规模突破5200PFlops，超算算力位居全国第三；数字化研发设计工具普及率达到81.1%①，优先建成了“算力领先、数实融合”的新发展格局。时至今日，数字湖南建设发展虽然取得了明显成效，但仍面临数字建设发展不均衡、区域数字应用水平不协调、算力资源利用效率不高、数字技术带动性不足等问题。依赖数字经济规模来衡量数字湖南建设水平的方式已略失偏颇[1]，需从更为宏观和广阔的视角审视数字湖南建设的发展状况。因此，适时开展数字湖南建设发展格局系统与详实性非均衡特征及影响因素研究，对打造具有国际竞争力的“数字湖南产业新集群”具有重要意义。
目前，关于数字建设的研究已引起了学术界广泛的关注，内容主要聚焦于两个方面：一是数字建设空间特征。已有研究多采用基尼系数、Kernel核密度、引力模型、社会网络分析、主成分分析等方法探析数字建设的空间特征[2-4]。①在国家层面，杨路明等以“一带一路”沿线67个主要国家和地区所构成的8个区域为研究对象，发现沿线数字产业发展存在长期的非均衡现象，各区域间数字建设聚集程度存在较大的异质性[5]；徐君等发现我国数字建设空间非均衡横向上主要来源于西部区域内，纵向上主要来源于北方区域内[6]。②在省域层面，舒季君等提出分维度来看，数字产业化和数字创新的差异是地区间差异的主要来源，具有显著的空间集聚特征且沿“东—西—中”的地理方位集聚程度递增[7]；王彬燕等对数字建设非均衡的网络形态结构进一步分析，研究发现省域尺度呈现出自东向西梯度递减的特征，川、渝两省成为创新发展新增长极点，数字经济分维度的差异性引领程度大于协同性[8]。③在城市层面，李研在探究各城市数字建设发展活力集聚带来的非均衡现象时，发现集聚分布方向由2001年的“东（略偏北）—西（略偏南）”逐渐转变为2020年的“东北（略偏东）—西南（略偏西）”[9]。二是数字建设影响因素。已有研究主要采用地理探测器、地理加权回归及空间计量模型等方法考察经济发展、产业结构、制度政策等方面因素对数字建设产生的影响。①经济发展。吕雁琴等研究发现经济发展是导致数字建设异质性的决定性因素，经济发展的提高使得边际收益水平上升，生产要素流入，数字建设发展也更迅速[10]；余运江等使用城市层面数据研究发现，经济水平对数字经济空间演变具有显著的影响，城市经济发展水平是数字经济发展的重要支撑[11]。②产业结构。李娜等基于我国30个省份数据的研究表明，产业结构对数字建设呈现出显著的正向关系，其对第二产业发展的依赖是影响数字建设的关键因素[12]；傅贻忙等以长江经济带为研究对象，发现产业结构差异是制约地区数字建设的主要原因，其遏制了数字建设发展[13]。③制度政策。李源等从中国城市尺度出发，发现制度供给对本地数字建设具有不显著的负向作用，而对邻地表现出不显著的正向影响[14]；王胜鹏等指出，政府支持力度差异越大越不利于数字建设空间关联强度的提升，因此政府支持力度差异对数字建设的作用显著为负[15]。
从已有研究文献来看，学界对于数字建设的研究虽已取得了较多成果，但还存在以下不足之处：一是现有文献大多聚焦于数字经济或数字产业等单一视角，并以此考察区域数字建设水平高低，数字建设水平的多维评价指标体系有待构建；二是立足地级市层面考察数字建设非均衡特征与来源的系统研究较为缺乏；三是对于具备数字湖南特色的影响因素和对策研究还有待完善，尤其是针对数字湖南建设如何助力湖南省实现“三高四新”战略的研究鲜有提及。基于此，本文以湖南省14个市（州）为研究对象，从数字基础设施、数字产业化、产业数字化、数字创新能力、数字政府水平、数字普惠金融6个维度构建数字湖南建设评价指标体系，运用箱型图分析法、基尼系数、空间计量模型、空间相关性分析深入考察数字湖南建设的非均衡特征与影响因素，并针对性地提出推进数字湖南建设的政策建议，以期为其他区域的数字建设提供有益参考与借鉴。

1 研究设计

1.1 研究区概况

湖南省地处东部沿海经济繁荣区域与中西部发展潜力地带的交汇处，同时也是长江经济带开放前沿与沿海开放经济带战略要地的融合点。这一独特的地理位置赋予了湖南省承东启西、贯通南北的桥梁与枢纽角色，使得其在国家经济发展战略布局中具有举足轻重的地位[16]。截至2023年底，湖南省人工智能核心产业产值达189亿元，同比增长24%；大数据产业产值达1250亿元，同比增长13%，优先建设了全国数字建设创新引领区、产业聚集区和应用先导区。基于湖南省统计局的划分依据，将湖南省分为长株潭城市群、洞庭湖生态经济区、大湘西地区、湘南地区四大区域。其中，长株潭城市群包括长沙、湘潭和株洲；洞庭湖生态经济区包括岳阳、常德和益阳；湘南地区包括郴州、衡阳和永州；大湘西地区包括湘西州以及怀化、张家界、邵阳和娄底。

1.2 研究方法

1.2.1 Dagum基尼系数

Dagum基尼系数是定量评价城市间数字建设差异来源和贡献程度的重要方式。总基尼系数记为G，为探究地区差异的来源和成因，进一步将G分解为3个部分：组内差异Gw、组间差异Gb、超变密度Gt。其中，组内Gw反映四大区域内部数字建设水平的差异，组间Gb反映四大区域之间数字建设水平的差距，超变密度Gt反映各区域数字建设增加值交叉重叠现象的程度[17]。

1.2.2 空间杜宾模型

为准确分析数字湖南建设水平的影响因素及其效应，本文采用基于面板数据的空间杜宾模型（SDM）。计算公式如下：
Y i t = ρ ∑ j = 1 n W i j Y i t + α 0 + β 1 l n G i t + β 2 l n F i t + β 3 l n T i t + β 4 l n I i t + μ i + λ i + ε i t
式中： Y i t为被解释变量，指各市州的数字建设水平； G i t、 F i t、 T i t、 I i t为解释变量，即影响因素； W i j为由空间邻接模式构建的空间权重矩阵； α 0为常数项； β 1 ~ β 4为变量系数； μ i为时间固定效应； λ i为个体固定效应； ε i t为随机干扰项。

1.2.3 空间相关性分析

空间相关性包括全域相关性和局域相关性，全域自相关主要通过莫兰指数来测度各观测空间单元的空间聚集特征与类型，揭示数字湖南建设空间布局自相关情况；局域自相关主要运用莫兰散点图和LISA集聚图考察各市（州）数字建设水平的关联度。基于局域莫兰指数，将空间聚集模式分为4种类型：扩散效应区（HH）、过渡区（LH）、低速增长区（LL）和极化效应区（HL）。

1.3 数字湖南建设评价指标体系

基于数字湖南建设的实际需求及结合对数字湖南内涵的深入理解，并参考相关研究[18-22]，考虑到地级市层面数据的可获取性，从数字基础设施、数字产业化、产业数字化、数字创新能力、数字政府水平、数字普惠金融6个维度分析并构建数字湖南建设的评价指标体系。其中，数字基础设施反映数字湖南建设的基础支撑能力，具体用每百人移动电话用户数、每百人互联网用户数来衡量；数字产业化强调利用数字技术和信息化手段，进而实现产业结构优化升级的过程，具体用每百人电信业务收入，信息传输、软件和信息技术服务业投资占比等来衡量；产业数字化是指应用数字技术给传统产业带来产出增加和效率提升，具体用信息传输、软件和信息技术服务业增加值及信息传输、软件和信息技术服务业新增固定资产来衡量；数字创新能力显示的是数字湖南建设的核心竞争力，具体用每万人数字经济相关有效发明专利数及信息传输、计算机服务和软件业从业人员等来衡量；数字政府水平反映数字政府建设水平的优良程度，具体用电子信息公开程度、在线服务深度等来表征；数字普惠金融旨在衡量社会数字建设与应用范围的普遍性[23]，具体用数字普惠金融覆盖广度、数字普惠金融使用深度、数字普惠金融数字化程度来表征。综上所述，本文选取18个二级指标构建数字湖南建设评价指标体系（表1），运用熵权法测度数字湖南建设水平。
表1 区域数字建设水平评价指标体系

Tab.1 Evaluation index system of digital Hunan construction

一级指标 二级指标（单位） 方向
数字基础
设施		 每百人移动电话用户数（户/百人） 正
每百人互联网用户数（户/百人） 正
数字
产业化		 每百人电信业务收入（万元/百人） 正
信息传输、软件和信息技术服务业投资占比（%） 正
信息传输、计算机服务和软件业法人单位数（个） 正
产业
数字化		 信息传输、软件和信息技术服务业增加值（亿元） 正
信息传输、软件和信息技术服务业新增固定资产（亿元） 正
数字
创新能力		 每万人数字经济相关有效发明专利数（件/万人） 正
信息传输、计算机服务和软件业从业人员（人） 正
R&D人员（人） 正
R&D经费支出（万元） 正
数字政府
水平		 电子信息公开程度 正
在线服务深度 正
公众参与程度 正
用户体验满意度 正
数字
普惠金融		 数字普惠金融覆盖广度 正
数字普惠金融使用深度 正
数字普惠金融数字化程度 正

1.4 影响因素选择

为进一步探究数字湖南建设的影响因素，本文基于已有研究成果和实际情况选取具体变量如下[24-25]：①经济发展水平（GDP）。经济发展水平较高的地区通常在数字建设方面投入更多资源，因此其数字建设水平也较高。数字建设水平和地区经济发展之间可能存在双向因果关系，引入经济发展水平的一阶滞后作为经济发展水平的衡量指标。②财政支出（FISCAL）。数字建设作为区域发展的重要组成部分，与区际协作选择与政府宏观调控息息相关，政府财政在科学技术等方面的支出为数字建设提供了重要支撑。采用各地方财政一般预算支出与GDP的比值来衡量。③交通发展状况（TDS）。交通发展状况客观上决定了区际联系的难易，对区域数字建设、文化及社会关系也具有重要作用。选取各市（州）的公路里程数来衡量城市的交通发展情况。④产业结构水平（IND）。数字建设核心产业中包含的各个产业分布在第二产业和第三产业中，故产业结构水平对数字建设产生影响。采用第二产业占GDP的比重来反映产业结构水平。

1.5 数据来源

本文原始数据主要来源于2012—2022年《湖南统计年鉴》以及各市（州）的经济和社会发展统计公报，其中数字政府水平得分来源于国脉电子政务网，数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心。对部分缺失值采用插值法补齐，并对所有变量进行取对数处理。

2 数字湖南建设空间非均衡特征

2.1 数字湖南建设空间非均衡的动态演进

对数字湖南建设从城市空间结构构成上进行统计分析，绘制2011—2021年数字湖南建设水平的箱型图（图1）。由图1可知，从空间结构的纵向上来说，数字湖南建设水平整体序列四分位距较狭窄，只存在少数高离群值，说明数字湖南建设水平整体离散型程度不高；同时，其保持着低位均衡的分布态势，也说明湖南省大部分城市数字建设水平较低，其中，仅长沙市在2011—2021年中均表现出明显的离散性，且偏态趋势逐年扩大。从空间结构的横向来说，2011—2021年数字湖南建设的四分位距逐渐拉长，中位数也显著增加，上截断点与中位数的间距经历了多轮“缩小—扩大”的波动，说明各城市的差异度逐渐增加的同时，数字建设高水平城市的城市数量也逐渐增多，区域内各市（州）整体朝着向好的方向发展，但从空间结构上来说数字湖南建设的协同共进仍有巨大潜能。
图1 数字湖南建设水平箱型图

Fig.1 Box plot of digital Hunan construction level

选取2011、2016、2021年分析数字湖南建设水平的空间演变情况，根据自然间断点法将14个市（州）的数字建设水平分为5类。从图2可以看出，2011—2016年湖南东部区域数字建设高水平城市最为密集，长沙首位效应明显，牵引带动外围廊道城市空间聚集，长沙、湘潭、株洲、衡阳、岳阳和郴州出现线状连接现象，并逐渐形成环长株潭地区带状区域；中值区位于湖南省中部区域，该区域城市由于地理区位、交通条件、经济发展状况等因素限制，追赶态势并不明显。2016—2021年，数字建设高水平城市的辐射方位开始发生偏移，空间集聚范围表现出由核心逐渐向外围区域、由湖南东部向西南方向绵延扩散的趋势，长株潭城市群一定程度上带动了娄底和邵阳市的数字建设。整体上，尽管数字湖南建设水平提高趋势显著，但仍具有较高程度的空间集聚性，特别是长株潭城市群及湘南地区呈现出明显的空间锁定。
图2 数字湖南建设水平的空间演变

Fig.2 Spatial evolution of Digital Hunan construction level

2.2 数字湖南建设空间非均衡的来源分解

2.2.1 总体非均衡

根据图3a描绘的湖南省总体Dagum基尼系数变化趋势，2011—2021年数字湖南建设水平的整体基尼系数多频次波动并呈小幅度下降态势。图3b显示了对研究期间数字湖南建设水平总体差异的贡献率大小排序，依次是区域间差异>区域内差异>超变密度，说明区域间差异是数字湖南建设水平总体空间非均衡的主要来源。区域间差异的贡献率一直维持在70%以上，其中在2013—2015年上升速度较快，于2016年达到峰值，并以此年为转折点至2021年呈缓慢下降趋势；区域内差异在各年份中保持平稳态势，基本以“一字型”增长；超变密度在2013—2016年经历一定程度下降后，仍存在小幅度多次波动状态，超变密度是划分区域时由于交叉项的存在而对总体差距产生影响的贡献，可用于识别区域间的交叉重叠现象，数字湖南建设基尼系数的超变密度一直维持在12%以下，说明区域内极化现象较弱。
图3 数字湖南建设水平Dagum基尼系数及分解

Fig.3 Analysis of Dagum Gini coefficient and decomposition of digital Hunan construction level

2.2.2 四大区域内非均衡

表2列示了2011—2021年四大区域内基尼系数及其时间序列变化②。由图3c可知，长株潭城市群区域内差异居四大区域之首，2011年长株潭城市群基尼系数为0.287，2021年降至0.219，下降了0.068，降幅为23.69%，虽有下降，但是其各年间的区域间基尼系数的值稳居四大区域中的高值，说明长株潭区域内存在较大的绝对差异，需进一步发挥其区域内3个地级市数字建设的协同性；洞庭湖生态经济区从2011年的0.260减至2021年的0.115，降低了0.145，降幅为55.77%，在四大区域中处于较居中的位置，且在近5年内变化幅度较为平稳；湘南地区基尼系数在四大区域之间中增速最快，从2011年的0.074增至2021年的0.122，上升了0.048，增幅为64.86%，而图3a湖南省总体基尼系数在2011—2021年是递减的，说明湘南地区对数字建设的认识较为超前，其范围内的各地级市对数字建设的战略部署较全面；大湘西区域整体区域间的基尼系数是四大区域中最低的，研究期内的降幅与洞庭湖生态经济区的55.77%较为接近，从2011年的0.246降低至2021年的0.121，下降了0.138，降幅为50.81%，下降速度低于湖南省平均水平60.53%。
表2 数字湖南建设水平四大区域Dagum基尼系数

Tab.2 Dagum Gini coefficient of digital Hunan construction level in four major regions

年份 总体 区域内 区域间 贡献率（%）
1 2 3 4 1-2 1-3 1-4 2-3 2-4 3-4 区域内 区域间 超变密度
2011 0.366 0.287 0.260 0.074 0.246 0.335 0.277 0.449 0.186 0.335 0.269 14.981 74.100 10.919
2012 0.211 0.218 0.130 0.088 0.053 0.248 0.235 0.255 0.117 0.102 0.090 14.348 75.705 9.947
2013 0.207 0.199 0.155 0.063 0.058 0.240 0.219 0.244 0.122 0.126 0.078 14.146 73.939 11.914
2014 0.221 0.248 0.106 0.075 0.043 0.230 0.226 0.273 0.107 0.138 0.111 13.500 78.350 8.151
2015 0.233 0.273 0.084 0.068 0.042 0.255 0.259 0.302 0.084 0.114 0.097 13.493 82.791 3.717
2016 0.215 0.250 0.074 0.073 0.041 0.227 0.237 0.279 0.078 0.111 0.099 13.389 82.901 3.710
2017 0.220 0.269 0.067 0.083 0.049 0.246 0.253 0.287 0.079 0.098 0.103 14.208 81.116 4.676
2018 0.210 0.250 0.072 0.085 0.048 0.243 0.245 0.271 0.084 0.086 0.096 14.212 79.943 5.845
2019 0.203 0.239 0.079 0.095 0.052 0.241 0.243 0.256 0.094 0.080 0.094 14.730 77.302 7.968
2020 0.196 0.216 0.086 0.103 0.078 0.218 0.218 0.244 0.103 0.098 0.112 15.833 74.468 9.700
2021 0.227 0.219 0.115 0.122 0.121 0.237 0.227 0.279 0.129 0.140 0.152 16.453 72.712 10.835
均值 0.228 0.243 0.112 0.084 0.076 0.247 0.240 0.285 0.108 0.130 0.118 14.481 77.575 7.944

2.2.3 四大区域间非均衡

表2显示了长株潭城市群、洞庭湖生态经济区、湘南地区、大湘西地区四大区域间的基尼系数。区域间数字建设水平基尼系数的均值的大小为：长株潭城市群—大湘西地区>长株潭城市群—洞庭湖生态经济区>长株潭城市群—湘南地区>洞庭湖—大湘西地区>湘南地区—大湘西地区>洞庭湖生态经济区—湘南地区。由图3d可知，6个组合区域间的变化趋势形态都较为相似，尤其是长株潭—洞庭湖与长株潭—湘西，除2011年以外，两者组间基尼系数变化趋势接近交错重叠。从降速来看，洞庭湖—大湘西地区>湘南地区—大湘西地区>洞庭湖生态经济区—湘南地区>长株潭城市群—大湘西地区>长株潭城市群—洞庭湖生态经济区>长株潭城市群—湘南地区。具体来看，洞庭湖—大湘西地区的数字建设水平基尼系数由2011年的0.335下降到2021年的0.130，降幅为61.19%；湘南地区—大湘西地区的数字建设水平基尼系数由2011年的0.269下降到2021年的0.118，降幅为56.13%；洞庭湖生态经济区—湘南地区的数字建设水平基尼系数由2011年的0.186下降到2021年的0.108，降幅为41.94%；长株潭城市群—大湘西地区的数字建设水平基尼系数由2011年的0.449下降到2021年的0.285，降幅为36.53%；长株潭城市群—洞庭湖生态经济区的数字建设水平基尼系数由2011年的0.335下降到2021年的0.247，降幅为26.27%；长株潭城市群—湘南地区的数字建设水平基尼系数由2011年的0.277下降到2021年的0.240，降幅为13.36%。以上一定程度表明数字湖南建设水平区域间的差异主要来源于长株潭城市群—大湘西地区、长株潭城市群—洞庭湖生态经济区和长株潭城市群—湘南地区。

3 数字湖南建设的影响因素

3.1 空间相关性分析

2011—2021年数字湖南建设的全域Moran's I指数均大于0且通过了显著性检验。如表3所示，14个市（州）之间数字建设水平得分具有较强的正向空间自相关性，各市（州）之间存在较强的“辐射效应”，存在明显的外溢性和空间差异性，即各城市数字建设水平会影响邻近城市且受到邻近城市的影响。
表3 数字湖南建设全域空间自相关

Tab.3 Global spatial autocorrelation of the level of digital Hunan construction

年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Moran′s I 0.113 0.069 0.072 0.064 0.031 0.057 0.04 0.071 0.091 0.122 0.163
标准差 0.128 0.096 0.112 0.102 0.078 0.084 0.074 0.08 0.085 0.094 0.106
Z值 1.484 1.517 1.325 1.38 1.393 1.59 1.573 1.854 1.977 2.118 2.269
P值 0.069 0.065 0.093 0.084 0.082 0.056 0.058 0.032 0.024 0.017 0.012
为了进一步判断14个市（州）之间是否具有局部集聚效应，选择2011、2016、2021年作为代表年份并绘制其局域莫兰指数散点图来刻画和分析各城市数字建设水平的集聚特征（图4）。从各象限分布的城市数量看，大部分城市位于第三象限，表明存在较明显的“低—低”组合空间关联模式。①扩散效应区（HH）：长期处在扩散效应的城市只有岳阳和株洲2个城市。表示与周边区域数字建设水平均处于较高水平，呈现显著的正向相关性。②极化效应区（HL）：益阳和娄底市处于此区域。表示观测区域与周边区域的数字建设水平显示出负相关性，空间关联表现为极化效应。③低速增长区（LL）：大湘西地区的大部分城市如邵阳、怀化和张家界市以及湘西州均出现在第三象限，说明其大部分城市数字建设易受到邻近城市的影响。④过渡区（LH）：长沙和衡阳市一直位于第四象限，表明这2个城市的数字建设水平较为极端，显著高于其他邻近城市。总体而言，2011—2021年数字湖南建设的空间结构相对稳定，4个象限的聚集状态变化幅度不大，这也一定程度反映出湖南省内数字建设资源要素流动较缓慢，区域间环境管理合作和分享机制尚待完善。
图4 数字湖南建设局域莫兰指数散点图

Fig.4 Scatter plot of Moran's I index for the construction of Digital Hunan locality

3.2 影响因素分析

考虑数字建设水平具有显著的空间溢出效应，使用空间计量模型进行参数估计可以降低误差。本文采用个体固定效应下的空间杜宾模型来进行数字湖南建设的影响因素分析，回归结果见表4。表4显示，估计结果rho通过了1%的显著性水平，表明数字湖南建设存在明显的空间效应，即本地的数字建设会对邻地的数字建设产生影响。
表4 空间杜宾回归结果

Tab.4 Results of spatial Durbin regression

变量 （1） Sdm Main （2） Wx （3） Spatial （4） Variance （5） LR_Direct （6） LR_Indirect （7） LR_Total
lnG 0.178***（0.056 ） -0.036（0.058） 0.186***（0.053） 0.066（0.058） 0.252***（0.039）
lnF -0.309*（0.169） -0.369（0.232） -0.380**（0.155） -0.804***（0.269） -1.184***（0.254）
lnT 0.336***（0.091） -1.091***（0.221） 0.211**（0.087） -1.567***（ 0.384） -1.355***（0.414）
lnI -0.576***（0.106） -0.175（0.158） -0.636***（0.104） -0.692***（0.226） -1.327***（0.241）
rho 0.430***（0.081）
R2 0.706
样本量 154 154 154 154 154 154 154

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著；括号内数值为标准误差。表5同。

①经济发展水平（GDP）对于数字湖南建设的直接效应和总效应均在1%的水平下显著为正，表明经济发展水平对数字湖南建设具有显著促进作用。经济发展水平反映了一个地区集约资源要素的能力。资本具有趋利特征，人才具有趋优特征，经济发展水平高的地区往往是人才聚集地，同时也具备良好的基础设施建设，为数字建设营造了数字治理与数字创新环境，良好的数字建设发展环境促使城市数字建设释放更大更持久的动能。
②财政支出（FISCAL）的直接效应、间接效应与总效应系数均显著为负。虽然城市一般预算支出可以反映城市政府的财政支出水平和财务状况，但若此比例过高，可能会导致在资源调配方面出现不均衡的问题，数字湖南建设的载体是数字产业发展，应增加新型数字基础设施的投入，譬如增加电子信息产业的固定资产建设投入、IPV地址数、5G基站数等，与此同时也需注重电子政务在线服务改善支出等，实现量与质的协同提升，只有强有力的数字建设载体才能使得数字湖南建设脱离“低水平陷阱”，促进数字湖南“做大做强”。
③交通发展状况（TDS）对数字湖南建设的直接效应在5%水平下显著为正，间接效应和总效应均在1%的水平下显著为负。说明提升交通发展水平能够提高本地的数字建设水平、抑制邻近城市的数字建设水平，但抑制作用大于促进作用，使得城市间整体表现为抑制作用。这可能与地区消费结构有关，交通发展状况一定程度上推动了网络购物、电商物流、数字支付等现代服务业新形态的出现。本地网络产生增值效应并推动本地数字建设的发展，同时“虹吸效应”的存在致使对邻近城市的数字建设产生了削弱作用。
④产业结构（IND）对数字湖南建设的直接效应、间接效应和总效应都呈现出1%水平下显著的负向影响。可能原因是：一方面，第二产业的生产流程相对稳定，数字化改造成本相对较高，因此数字建设的投资回报率可能较低；另一方面，第二产业厂商普遍规模较大，管理层级相对复杂，数字化转型的难度和阻力也相对较高。产业数字化是数字湖南建设的最终落脚点，数字湖南建设与三大产业的深度融合均需要政府、企业和市场共同努力，加强政策引导、技术创新、教育培训、产业协同和市场需求等方面的工作，推动数字化转型和信息化建设实现高质量发展[26]。

3.3 稳健性检验

3.3.1 剔除政策启动当年样本

2011年12月，湖南省人民政府印发《数字湖南建设纲要》对数字湖南建设进行统筹规划。由于政策对城市数字建设行为的影响具有一定的滞后效应，故剔除2011年政策启动年的样本数据，以验证结论的稳健性。结果显示表5列（1）~（4），剔除了政策启动年的数据后，各影响因素对数字建设仍具有显著的影响效应，未改变前文结论。
表5 稳健性检验结果

Tab.5 Robustness test results

变量 （1） Sdm Main （2） Wx （3） LR_Direct （4） LR_Indirect （5） Sdm Main （6） Wx （7） LR_Direct （8） LR_Indirect
lnG 0.178***（0.056） -0.046（0.060） 0.186***（0.054） 0.071（0.068） 0.156**（0.062） 0.053（0.071） 0.167***（0.061） 0.231**（0.104）
lnF -0.374**（0.174） -0.295（0.242） -0.454***（0.159） -0.830***（0.303） -0.245（0.170） -0.877***（0.322） -0.319**（0.162） -1.789***（0.462）
lnT 0.224**（0.103） -0.983***（0.255） 0.087（0.102） -1.588***（0.477） 0.073（0.092） -1.640***（0.399） -0.043（0.111） -3.022***（1.047）
lnI -0.640***（0.111） -0.088（0.182） -0.706***（0.112） -0.705**（0.289） -0.620***（0.119） -0.346（0.234） -0.670***（0.118） -1.166***（0.406）
rho 0.481***（0.082） 0.461***（0.118）
R2 0.5753 0.5773
样本量 140 140 140 140 154 154 154 154

3.3.2 更换空间权重矩阵

在替换矩阵为反距离矩阵后，结果见表5列（5）~（8），除了参数具体数值存在细微差异外，基准模型重点关注的相关变量仍然显著，各影响因素的参数方向与之前结论基本保持一致，由此进一步证明回归结果的稳健性。

4 结论与对策建议

本文采用熵权法、箱型图分析法、基尼系数揭示了2011—2021年数字湖南建设水平非均衡特征并分解其差异来源，继而运用莫兰指数、空间计量模型从全域和局域层面探究和识别了数字湖南建设的直接和间接影响因素。主要结论如下：①从非均衡的动态演进上看，除少数年份外湖南数字建设水平均平稳上升，其中四大区域数字建设水平存在一定程度的非均衡性，环长株潭城市群形成“首位核心+外围廊道”的聚集现象。②从城市群总体空间非均衡来源看，城市群数字建设水平总体基尼系数处于波动下降趋势，城市群区域间差距是城市群总体数字水平差距的主要来源。其中，区域间差异主要来源于长株潭城市群—大湘西地区、长株潭城市群—洞庭湖生态经济区和长株潭城市群—湘南地区的差异。③从影响因素看，经济发展水平、交通发展状况对数字湖南建设呈现出显著的正向影响，财政支出、产业结构对数字湖南建设具有显著负向影响。
根据上述结论，锚定湖南省“三高四新”美好蓝图，本文提出以下对策建议：①加大数字短板建设力度。聚焦短板弱项，加快5G、大数据、人工智能等数字化基础设施建设步伐，发挥其在数字湖南建设中的支撑作用[27]。积极关注数字产业化、产业数字化、数字创新能力、数字政府水平和数字普惠金融等方面的发展提升。②统筹跨区域协调发展。坚持整体思维，以“智赋万企”行动为契机，密切关注数字湖南建设中四大区域的内部差异。一方面，要发挥环长株潭城市群作为数字湖南建设核心节点的正向溢出作用，以高值簇集区带低值簇集区[28-29]；另一方面，针对大湘西地区、洞庭湖生态经济区和湘南地区等数字建设落后区域，打破资源要素掣肘，制定适宜的城市数字发展战略，促进数字湖南各市（州）的数字设施建设齐头并进。③推动数字经济与实体经济深度融合。以数字技术为催化剂，既要积极培育先进制造、电子信息、未来网络、仿生机器人等战略性新兴产业与未来产业，又要主动引导数字技术与实体产业深度融合，促进产业结构朝向高端、绿色、智能化升级，为数字湖南建设和湖南新质生产力发展提供产业积淀。

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