| 2,309 | 0 | 1439 |
| 下载次数 | 被引频次 | 阅读次数 |
数字经济是重组要素资源、重塑经济结构、重构区域格局的重要力量，在促进区域协调发展中发挥着重要支撑作用。本文以2012—2023年我国284个地级市为研究对象，采用双重差分法实证考察数字经济对区域经济差距的影响效应及机制。研究表明，数字经济发展能够显著降低城市内经济差距。异质性分析表明，与北方城市和五大城市群相比，数字经济对区域经济差距的抑制作用在南方地区城市及相对较小规模城市群中更为明显。机制分析表明，数字经济能够促进城市内的多中心发展、增强城市间的交流合作，以及提高城市群的多中心性，进而形成有利于缩小区域经济差距的多中心空间结构。此外，数字经济不仅降低了城市群中城市内经济差距，同时降低了城市间的经济差距。本文在城市视角下揭示数字经济促进区域协调发展的作用及机制，为我国构建优势互补的区域经济布局提供实证参考。
Abstract：The digital economy is becoming a key force in reorganizing factor resources, reshaping economic structures, and reconstructing regional patterns, playing an important supporting role in promoting coordinated regional development. With a sample of 284 prefecture-level cities in China from 2012 to 2023, this study empirically assesses the impact of the digital economy on regional economic inequality and its mechanism using the difference-in-differences method. The results show that the digital economy can significantly reduce regional economic inequality. Heterogeneity analysis indicates that compared to northern cities and the five major urban agglomerations, the suppressive effect of the digital economy on regional economic inequality is more pronounced in southern cities and relatively smaller urban agglomerations. Mechanism analysis shows that the digital economy can facilitate polycentric development within cities, promote communication and cooperation between cities, and improve the polycentricity of urban agglomerations, thereby forming a polycentric spatial structure that is conducive to narrowing regional economic inequality. Furthermore, the development of the digital economy not only narrows the economic inequality within cities in urban agglomerations but also reduces the economic inequality between cities. This study helps to reveal the impact of digital economy on promoting regional coordinated development, and provides empirical reference for China to form a regional economic layout of complementary advantages.
[1]安同良,杨晨.互联网重塑中国经济地理格局:微观机制与宏观效应[J].经济研究, 2020, 55(2):4–19.
[2]陈文,吴赢.数字经济发展、数字鸿沟与城乡居民收入差距[J].南方经济, 2021(11):1–17.
[3]陈晓红,李杨扬,宋丽洁,等.数字经济理论体系与研究展望[J].管理世界, 2022, 38(2):208–224.
[4]程名望,张家平.互联网普及与城乡收入差距:理论与实证[J].中国农村经济, 2019(2):19–41.
[5]丁如曦,刘梅,李东坤.多中心城市网络的区域经济协调发展驱动效应——以长江经济带为例[J].统计研究, 2020, 37(11):93–105.
[6]段博,邵传林.数字经济加剧了地区差距吗?——来自中国284个地级市的经验证据[J].世界地理研究, 2020, 29(4):728–737.
[7]郭峰,熊云军,石庆玲,等.数字经济与行政边界地区经济发展再考察——来自卫星灯光数据的证据[J].管理世界, 2023, 39(4):16–34.
[8]郝爱民,任禛,冉净斐.流通数字化赋能全国统一大市场建设的机理与效应研究[J].统计研究, 2024, 41(4):40–53.
[9]何宗樾,张勋,万广华.数字金融、数字鸿沟与多维贫困[J].统计研究, 2020, 37(10):79–89.
[10]李彦龙,沈艳.数字普惠金融与区域经济不平衡[J].经济学（季刊）, 2022, 22(5):1805–1828.
[11]刘修岩,李松林,秦蒙.城市空间结构与地区经济效率——兼论中国城镇化发展道路的模式选择[J].管理世界, 2017(1):51–64.
[12]马茜,廖甍,张红兵.网络基础设施建设、知识流动与城市包容性绿色增长——基于调节中介与链式中介的综合分析框架[J].统计研究,2024, 41(8):98–111.
[13]孙晋云,白俊红,王钺.数字经济如何重塑我国区域创新格局?——基于研发要素流动的视角[J].统计研究, 2023, 40(8):59–70.
[14]田鸽,张勋.数字经济、非农就业与社会分工[J].管理世界, 2022, 38(5):72–84.
[15]尉煜桐,夏昕鸣,周绍杰.省域空间发展结构多中心演化与区域均衡发展[J].经济地理, 2022, 42(11):74–86.
[16]许宪春,雷泽坤,窦园园,等.中国南北平衡发展差距研究——基于“中国平衡发展指数”的综合分析[J].中国工业经济, 2021(2):5–22.
[17]许永洪,苏冰杰.数字经济是否缓解发展不平衡而促进共同富裕?——基于夜间灯光数据的不平衡测度[J].统计研究, 2025, 42(7):3–16.
[18] Alberti M. Urban Patterns and Environmental Performance:What Do We Know?[J]. Journal of Planning Education and Research, 1999, 19:151–163.
[19] Beck T, Levine R, Levkov A. Big Bad Banks? The Winners and Losers from Bank Deregulation in the United States[J]. Journal of Finance, 2010,65(5):1637–1667.
[20] Callaway B, Sant’ Anna P H C. Difference-in-Differences with Multiple Time Periods[J]. Journal of Econometrics, 2021, 225(2):200–230.
[21] Czamanski D, Broitman D. Information and Communication Technology and the Spatial Evolution of Mature Cities[J]. Socio-Economic Planning Sciences, 2017, 58:30–38.
[22] Dadashpoor H, Yousefi Z. Centralization or Decentralization? A Review on the Effects of Information and Communication Technology on Urban Spatial Structure[J]. Cities, 2018, 78:194–205.
[23] Henderson J V, Storeygard A, Weil D N. Measuring Economic Growth from Outer Space[J]. American Economic Review, 2012, 102(2):994–1028.
[24] Krugman P, Elizondo R L. Trade Policy and the Third World Metropolis[J]. Journal of Development Economics, 1996, 49(1):137–150.
[25] Meijers E J, Burger M J. Spatial Structure and Productivity in US Metropolitan Areas[J]. Environment and Planning A, 2010, 42(6):1383–1402.
[26] Sun B, Li W, Zhang Z, et al. Is Polycentricity a Promising Tool to Reduce Regional Economic Disparities? Evidence from China’s Prefectural Regions[J]. Landscape and Urban Planning, 2019, 192:103667.
[27] Williamson J. Regional Inequality and the Process of National Development[J]. Economic Development and Cultural Change, 1965, 13(4):1–84.
[28] Yi K P, Hiroshi T N, Li Q, et al. Mapping and Evaluating the Urbanization Process in Northeast China Using DMSP/OLS Nighttime Light Data[J]. Sensors, 2014, 14:3207–3226.
(1)数据来源为https://www.stats.gov.cn/xxgk/sjfb/zxfb2020/202412/t20241231_1958126.html。
(2)“冰山”运输成本指产品在区域间运输时，其价值像冰山融化一般，只有一部分价值能最终抵达目的地，其余部分则作为运输过程中的损耗，这种价值损耗即代表运输成本。
(1)因篇幅所限，具体模型推演过程以附录1展示，见《统计研究》网站所列附件。下同。
(1)参考《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》，19个城市群分别为京津冀、长三角、珠三角、成渝、长江中游、山东半岛、粤闽浙沿海、中原、关中平原、北部湾、哈长、辽中南、山西中部、黔中、滇中、呼包鄂榆、兰州–西宁、宁夏沿黄、天山北坡城市群。需要说明的是，部分城市（如抚州、上饶、鹰潭和运城）同时属于多个城市群，为避免重复计算带来结果不可比问题，本文按照地理邻近性原则，将抚州、上饶、鹰潭划分至粤闽浙沿海城市群，将运城划分至关中平原城市群。
(2)因篇幅所限，区域经济差距的测算方法以附录2展示。
(3)一方面，本文使用VIIRS夜间灯光数据表征经济发展水平，该数据最早于2012年发布；另一方面，在本文的数字经济评价指标体系中，部分指标也于2012年之后发布更新，综合考虑数据可得性，将样本时间跨度起点设定为2012年，终点设定为2023年。研究样本未包含我国西藏自治区、港澳台地区以及其他数据缺失较多的城市。
(4)数据下载地址为https://eogdata.mines.edu/nighttime_light/。
(1)因篇幅所限，平行趋势假设评估结果以附图1展示。
(1)因篇幅所限，稳健性检验结果以附表1展示，安慰剂检验结果以附图2展示，替换变量检验结果以附表2展示。
(1)因篇幅所限，数字经济指标体系以附录3和附表3展示。
(2)北方地区的样本省份包括北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆；南方地区的样本省份包括上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南。
(3)本文涉及城市群的分析中，剔除了不属于城市群的城市样本。
(1)数据下载地址为http://web.ornl.gov/sci/landscan/。
基本信息:
DOI：10.19343/j.cnki.11-1302/c.2025.11.004
中图分类号:F49;F127
引用信息:
[1]郭立祥,岳书敬.数字经济、多中心空间结构与区域经济差距[J].统计研究,2025,42(11):47-59.DOI:10.19343/j.cnki.11-1302/c.2025.11.004.
基金信息:
国家社会科学基金一般项目“数据要素视角下区域协调发展的新机制与新路径研究”（21BJL056）