数字经济纳入空间经济模型的梳理与思考

马 涛，任昊翔，黄 印，陶思佳，陈书晴，卢思涵，洪 涛

(哈尔滨工业大学 经济与管理学院，哈尔滨 150001)

提要：数据要素和数字技术影响了经济活动的空间规律。数字经济通过规模效应、范围效应、协同效应等机制降低各类成本，也显著改变了生产与匹配结构和效率，对区域发展格局的影响不断提升。当前空间经济学相关研究尝试从通信成本、信息摩擦、技术扩散、数据流以及数据要素等途径改变传统空间成本，以将数字经济纳入空间经济模型来研究其对经济活动空间分布的影响机制。在未来研究中，可以从优化空间成本框架、重构数字贸易理论、引入数字化中间投入品、空间成本及地区间技术关联内生化等方式来进一步拓展和丰富空间经济模型。

数字经济是中国经济发展的新动能和主动能。随着现代信息网络载体不断升级完善，信息通信技术融合应用加深，数字化转型大大提升改进了经济与社会的运行效率与效益。《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》指出，要“加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。

《“十四五”数字经济发展规划》将数字经济作为中国经济“重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量”。区域经济发展中，27个省(自治区、直辖市)“十四五”规划中列入了数字经济发展的约束性和预期性指标。数字经济的发展推动形成了新的空间格局，已成为中国区域发展格局的关键动能。

需要考虑数字经济在空间经济活动中的规律性认识，数据成为核心要素[1]，对我国经济活动的区位产生了巨大影响[2]。目前关于数字经济与空间经济的研究仍相对分离。大量文献关注数字经济改变空间经济活动的影响因素，对其模型推导和理论解释较少，对新的空间经济规律还没有形成理论模型共识，因此需要进一步厘清传统空间经济纳入数字经济的角度、思路以及方法等科学探讨。

数字化信息具有传输速度快、容量大、可以长期保存、保密性好、通用性强、抗干扰、精度高、便于操作处理等特点，使得新一代信息与通信技术加速了人类社会、物理世界与网络世界的紧密融合。数字经济融入改善实体经济质量、推动传统产业转型升级，形成了数字化的新产业、新业态和新商业模式。全球经济保守化，尤其2020年新冠肺炎疫情爆发以来，生产要素阻断与经济行为区隔都加强并放大了对数字技术和数字经济的需求。数字经济对国家社会和经济发展的支撑与保障作用体现得更为明显。

数字经济发展主要归结于当前信息和通信技术迭代以及信息网络扩张。如梅特卡夫法则以及“摩尔定律”所述，半导体领域的快速迭代推动了信息技术蓬勃发展，同时加速了全球互联网扩张，使得网络中每个节点上的“价值”都呈现出指数型增长。此外，由于数字技术的通用性、即时性和高渗透性特征，使得信息服务业向第一、第二产业延伸，形成了三次产业相互融合的新产业模式。云计算、人工智能、数字孪生等数字技术也对传统产品与服务的基本形态产生了根本性转变，塑造出全新的产品生命周期以及商业模式和组织形态，颠覆了诸多理论研究的基本假设[3]。数字技术发展降低了数据获取成本，使得数据可以大规模采集并广泛使用，提升了数据应用价值。数据已经融入生产、生活中的各个环节，成为助推经济和社会发展的关键生产要素。

数字经济推动了新一轮产业革命和产业变革。基于数字经济的基本特性和特征，其对效率提升、经济增长、需求供应等方面起到了积极正向的促进作用[4]。微观上，数字经济改变了传统的成本、价格、数量逻辑，融合并深化了规模经济和范围经济，以此形成了新的盈利模式。中观上，数字经济推动了产业间的关联与融合，促进了产业创新。以平台经济为代表，可以通过平台企业突破资源和能力限制，减少成本投入，促进生产要素紧密协作，成为社会生产力提升的强大助力[5]。宏观上，数字经济提升了要素配置效率，提高了全要素生产率，推动形成了经济增长的高质量模式。数字经济对自然资源、资本、土地、劳动力等传统生产要素产生了巨大影响，使其对经济增长的贡献不断减弱[6]。数据要素投入不仅增加了可投入要素数量，提升了投入要素质量，也已成为宏观经济的主要影响因素之一[7]。

随着信息与通信基础设施和信息产品的普及，数字经济对资源和要素的配置形态、方式和效率产生了颠覆性改变。数字技术的发展推动形成了以虚拟网络空间为主要载体的资源要素集聚方式，通过互联网平台将资源和要素信息汇集、处理，来实现配置最优化。张勋[8]等得出数字金融发展提升了金融服务可得性和便利性，改善了机会不平等。互联网平台发展不仅可以增加弱势群体参与的机会，还可以将碎片化的资源整合，提升全社会的资源配置效率[9]。

数字经济尾部效应连接起更多的地区和个体。数字技术在各个行业的应用不断减弱地理距离的影响，缩短价值链长度，降低贸易成本[10]。随之而来地，人力资本、技术、创新和数据已经成为影响区域竞争力的核心因素[11]。区域经济差异出现新特征。高新技术产业、人才向大城市集中，形成高层位“流”枢纽，中心地服务功能通过集聚不断强化，其竞争力不断增强[12-13]。第五次全球产业转移主要表现为新一代信息技术等高精尖技术产业龙头企业和大企业部分向欧美国家回流，在本土构建产业集群和网络，以此带动经济发展[14]。中国东部沿海城市是数字经济产业的主要聚集地，数字技术的创新发展进一步促进了沿海地区的经济发展。我国各地区也正在抢占数字经济产业发展的机遇，粤港澳、长三角、成渝等城市群已经形成了数字经济优势产业集群。

此外，也有研究显示数字经济的发展会带来空间的新协同。数字技术密切了中心城市与周边地区的联系，缩短了城市间的交互距离，加强了区域协作，增强了中心城市的辐射作用。数字经济对弱势地区经济增长边际效应更大，而对优势地区的影响正呈现出减弱的趋势[15]。刘传明[16]等研究指出，数字经济发展水平提升会随时间产生更强的溢出效应。数字经济背景下横向与纵向的产业分工也会增强城市体系扁平化的趋势，未来城市将会向同质化、专业化方向发展。

空间经济学是基于经济学和地理学而诞生的一门学科，在经济学体系中一直处于边缘位置[20]。主流经济研究主要关注某个地点或某个时间出现的经济现象，并未把不同区域间的内在联系作为研究对象，但现实中的区域间关联以及地理位置往往对经济和社会发展产生重大影响[17]。随着对区域问题关注度的提升，研究者发现经济与社会发展是具有空间属性，即经济增长具有局域性和不平衡特征[18]。在技术发展相对滞后时，自然资源禀赋是区域发展的核心影响因素。随着社会的发展与进步，人类不断摆脱自然资源禀赋的约束，推动经济发展内生演化，区位、交通以及土地等条件逐渐成为空间经济研究的重点，并对经济活动空间分布给予了更好的解释[19]。

为融入主流经济学研究框架，Krugman[21]在《规模报酬与经济地理》中，通过规模报酬递增和不完全竞争假设条件，基于C-D形式效用函数以及Dixit和Stiglitz的D-S模型和Samuelson冰山成本等[22]，建立了“中心-外围”模型。用以分析内生性因素对空间经济的影响，其核心关键参数是商品运输成本。在此基础上，研究者通过建立各种独特聚集机制对其改进。较有代表性的有Venables[23]的投入-产出联系模型、Baldwin和Richard[24]的人力资本积累模型、企业家自由流动模型[25-26]等。这些模型均拥有与“中心-外围”模型基本相同的特征，规模效应是影响经济活动区位的主要因素，商品流、人流以及信息流等运输成本是核心指标。基于空间异质性和空间外部性的两种模型也是当前空间经济研究的重要基础理论。空间异质性核心是基于李嘉图的比较优势理论。Eaton和Kortum[27]构建了一个由于国家间技术差异而形成的国际贸易模型，Melitz[28]构建了一个基于异质性企业动态行业模型来分析产业内贸易对国际贸易的影响。空间外部性上，Glaeser等[29]讨论了3种空间外部性，即MAR、Jacobs和Porter这3种模型从不同侧重点解释了聚集经济的来源。MAR的外部性源自产业内聚集，也被称为专业化外部性。Jacobs的外部性更倾向于竞争产生的外部性，也被称为多样化外部性。Porter外部性则是由企业和区域的竞争所带来的，也被称为竞争外部性。在这些外部性的作用下，空间的经济活动呈现出聚集和发散的差异性格局。

数字经济发展带来了新的空间异质性，空间经济理论的基本框架需要考虑数据要素和数字技术纳入解释变量。通过一般均衡，即在规模收益递增与商品、人员和信息流动障碍间的权衡来搭建数字经济发展对空间经济影响的模型[30]，但数字经济影响空间经济活动的机理比较复杂，其探索仍处于初期阶段。需要厘清数字经济各种效应与空间区位的相互作用机理，并转化成为简单的程式化模型，进而完善空间经济学的总体框架。

首先，区域发展水平和产业结构是区域数字经济发展的内在影响因素，这两个因素具有显著的空间非均衡特征，所以空间数字经济也具备同样的特征[31]。作为空间经济的核心问题，集群演化是在知识与创新、选择和反馈的互动与协调下通过知识生成、选择和保留形成的多样化联系空间，具有知识外溢循环特征[32]。数字经济发展带来交流成本、贸易成本的下降，加速了知识演化，使得生产活动在世界范围内更分散，区域内更聚集[33]。张可云和何大梽[34]通过构建包含产业联系、规模效应以及要素结构3个维度的空间一般均衡模型，得出空间上经济增长差异的形成原因包括要素的空间错配。而数字技术发展可以有效减少信息摩擦，从而增加资源和要素配置的合理性，提升资源和要素的配置效率。此外，城市资本、人才、技术和信息等要素禀赋已经成为当下城市群空间网络化发展进程中首要考虑的因素，对形成高质量区域经济发展格局起到核心作用[35]。

总之，应结合数字经济的核心特质，将其纳入空间经济模型，建立更加科学合理的区域发展规律认识。

空间经济发展一直在致力于融入主流经济学研究范式，其中两个主要特点是数学建模与演化[36]。前者通过“假设-结论”形式把变量与经济发展影响关系抽象化，后者则以“参数-模拟”方法阐述不同情形下可能出现的结果。数字经济对区域经济发展的影响主要来自数据要素虚拟性、非竞争性、排他性、规模报酬递增、强正外部性、产权模糊性以及衍生性等特征[37]。以大数据为引领的数字经济可以有效减少信息不对称，减弱市场失灵，降低要素配置成本，通过更精准、高效的匹配，推动宏观经济的增长[38]。数字技术所带来的搜寻成本(search cost)、边际成本(replication cost)、交通成本(transportation cost)、追踪成本(tracking cost)、验证成本(verification cost)五大成本的降低[39]，可以显著提升上述过程，实现更高效的经济增长。

基于此，如何从模型上建立数字经济对空间经济活动的影响机制，归纳现有研究，可以从4个角度来形成建模思路：第一，数字技术发展极大地降低了通信成本，促进了区域间的信息流通；
第二，数据规模不断提升，种类不断丰富，导致以数据要素为核心的数字贸易成为区域贸易新模式，产生了新贸易格局；
第三，数据规模效应会对其他传统空间成本产生影响，替代贸易成本、生产成本、劳动力成本影响程度；
第四，大数据发展会促进劳动力、资本、技术等生产要素的配置方式和效率，推动其空间扩散。基于此讨论将数字经济纳入空间经济模型具体工作。

(一)基于通信成本

Gokan等[40]引入通信成本变量分析垂直型企业和水平型企业。分析通信成本变化对企业组织形态选择的影响，这种选择差异最终会对区域间贸易量产生影响。具体看，该研究基于Baldwin等人构建的空间经济自由资本模型，假定企业有两种组织模式——垂直型企业和水平型企业，分别表示将总部和工厂分配在不同城市和将二者配置在同一城市。假定通信成本的边际成本可忽略不计，主要成本来自固定成本。由此，通信成本不会随着工厂产量增加而提升，与此同时，地理距离变化对通信成本的影响不大。突破以往将通信成本作为冰山成本的考虑，并构建了探讨通信成本对企业组织形式的影响模型，核心是构建了两种组织形态企业的成本函数。

垂直型企业(vertical)的成本函数为

(1)

水平型企业(horizontal)的成本函数为

(2)

式(1)中，γ表示企业的通信成本，而τ表示企业的运输成本，并通过价格指数的倒数来衡量一个市场的竞争强度，以此构建区域市场聚集度Δi的模型：

Δi=siF+ωsjF-(ω-φ)nj-(1-φω)νi，i=1，2。

(3)

其中，φ≡τ-(σ-1)和ω≡γ-(σ-1)分别表示贸易自由度和通信自由度，以解释运输成本和通信成本对区域产业集聚以及贸易量的影响。从式(3)中可以看出，当企业的组织结构给定时，降低通信和/或运输成本会使这两个区域市场更具竞争力。而通信成本和运输成本同样也对企业组织形式的多样化产生很大影响。

(二)基于数字经济网络

Gorman和Kulkarni[41]基于美国互联网基础设施布局，并依托ER模型、BA模型分别构建了一个空间网络，以此研究网络中距离和地理在其形成中扮演的角色。通过全球链接与本地链接的比率提供城市在网络中的作用。该研究将美国互联网基础设施构建成一个复杂网络，探究互联网基础设施网络中距离和地理因素在其形成中扮演的角色，进而探究信息经济中网络形成和演化对区域经济、政治、国家安全和技术的影响。在其研究通信网络时，信息的传播在一定程度上依赖于光纤线路来运输数字商品和服务，而光纤网络具有物理位置和结构，所以以此来构建互联网网络。将各都市统计区(CMSA)作为节点，通过构建矩阵以连接到每个统计区的链路带宽容量计算可达性指数，进而形成了信息经济的网络结构。通过比对ER模型(小世界网络模型)和BA模型(无标度网络模型)与互联网基础设施布局网络特征，验证信息经济的网络结构具备这两种网络模型的基本属性。通过研究得出互联网网络为城市连接创造了新模式，改变了信息交互的模式，拓展了城市可达性的范围，使得全球经济更紧密地连接在一起，同时核心连接节点的位置具有重要的经济、贸易和安全影响。这就为未来数字经济网络对区域经济的影响打下了基础。

Trano等[42]构建了数字可达性指标(digital accessibility，简记为DA)来测度城市通过数字基础设施与其他地区进行虚拟互动的总体潜能。该研究以传统的交通网络可达性为基础，提出DA的基本测算框架为

DAi=∑jCPjf(dij)。

(4)

其中DAi表示城市 i 的数字可达性，CPi表示城市j现有的数字基础设施容量，cij表示城市i与j之间的物理距离，f(dij)表示两城市间的虚拟交互阻力。该研究提出交互阻力f(dij)与物理距离dij存在负向关系，并假定了3种具体的函数形式。

负指数函数：

f(dij)=e-b1dij。

(5)

负权重函数：

(6)

负对数线性函数：

f(dij)=e-b3(ln dij)2。

(7)

该研究进一步假定城市间数字网络互动量为引力模型的形式：CPij=KCPiCPjf(dij)，基于此对f(dij)的3种形式的相关距离系数(b1,b2,b3)分别进行了估计，并计算了相应形式下的数字可达性。通过与采用复杂网络方法计算出的度中心性进行对比，发现负对数线性函数形式的拟合效果最好。

该研究通过类比交通网络构建了城市层面数字可达性指标，并进行了测度分析。但指标构建和测度都建立在数个严格假定之上，缺少理论基础，且基于城市数字基础设施存量而非城市间实际数字信息流进行测度。由于人口规模、技术水平、经济发展水平等方面的差异，数字基础设施与实际的数字信息规模并不完全一致，这可能会带来测度偏误。

综上，数字经济发展推动了数字基础设施布局，形成了新的网络结构。在这种网络结构下，传统网络分析模型应被赋予新内涵，应将数字基础设施与互联网普及程度作为核心分析要素。尤其在这种新网络形态下，空间经济活动将会有何种新变化？需要我们进一步探讨。

(三)基于对其他要素的影响

Allen[43]将信息摩擦因素嵌入李嘉图完全竞争贸易模型，将信息摩擦定义为搜索固定成本与搜索概率，产品出口比例只取决于固定搜索成本、以当地价格计算搜索价值以及其土地所有权分配。由此，得出多数贸易流量和距离相关关系可以归因于信息摩擦而非运输成本。

信息摩擦分为搜索概率Sijc和固定成本fic。进行数次搜索后卖出产品概率为正，基于i地到j地总贸易流，Qijc可以通过对所有可能搜索次数总和来确定。其表达式为

(8)

对总贸易流进行拆分，将其分为商品出口份额λijc和出口商品占生产总量的比重Λic，即

(9)

(10)

由式(9)可见，输送到目的地的产品出口份额既取决于搜索概率，也取决于预测贸易份额(通过以国内价格搜索所预测价值)。出口商品占生产总量比重(表示地区“开放程度”)只取决于搜索固定成本、搜索本地价格价值及其土地所有权分配。从式(9)和(10)中可发现，生产和需求差异导致了不同地区的价格差异。生产商通过向价格较高目的地出口商品进行价格套利。长期趋势下，价格将会趋同。

Steinwender[44]将信息摩擦定义为延迟信息、瞬时信息与完美预测的差值。这种差值带来了预测误差，进而对区域贸易产生影响。以19世纪跨大西洋电报连接建设为背景，英美传统贸易信息传递需要依托邮船，耗费了大量运输时间。铺设跨大西洋电缆，使信息传递时间由以往的7～15天缩短至1天。这种信息摩擦改变影响了两国出口商报价和出口等行为，进而影响了两国的福利效应。据此，作者将信息摩擦引入贸易模型中，通过改变市场参与者信息摩擦，研究对贸易流、价格以及福利的影响。基于以上信息，作者建立了3种信息机制。

延迟信息(DI)：在延迟信息制度中，它们拥有到t-1期为止有关出口贸易中所有冲击的信息。需要预测t+1销售期出口地产品价格。除此以外，需要基于前一时期的信息做出储存决策。

瞬时信息(II)：在预测t+1期预期价格时，所有市场参与者都被告知t期前出口贸易中的需求冲击。

完美预测(PF)：可以完美预见未来所有需求冲击。

因此，在完美预测下，信息摩擦为0，贸易商出口产品表达式为

(11)

除了研究对出口产品需求的预测，同时要考虑到随机供应的冲击，因此研究中提出出口商的决策也取决于供给冲击。在瞬时信息中，出口决策取决于需求的影响xt(ast，aDt，mt)和供给的影响St(ast，aDt，mt)；
而在延迟信息中，其出口决策取决于需求的影响xt(ast，aDt-1，mt)和供给的影响St(ast，aDt-1，mt)。最终由于信息通信技术的发展，减少了信息摩擦，从而带来贸易中两地间的差价减少。

(12)

与传统基于完全信息Rosen-Roback模型不同，区域隐含价值不再只考虑个体收入和房价差异，也会受个体感知偏差(即信息的获取)的影响。在该研究中，信息约束被设定，并被引入Rosen-Roback模型中成为影响个人选择偏好的因素。

(四)基于要素配置

Lind和Ramondo[46]构建技术获取和创新隐含的相关函数模型，证明了国家从与其他不同技术国家贸易中获益更多。研究提出一个技术框架，即技术i地区生产率由采用技术Zi(v)生产产品Aiod(v)的全球生产率和该技术在地区i的适应能力组成，即

Aod(v)=maxi=1，2，…(Zi(v)Aiod(v))1/θ。

(13)

式(13)中，全球生产率Zi(v)在各地均有相同的数值，而技术的适应能力Aiod(v)会因为区域差距与技术吸收能力差异，这两项指标相互独立、共同作用，最终对地区间生产率Aod(v)的相关性产生影响。所有地区间生产率的联合分布表示为

P[A1d(v)≤a1，…，ANd(v)≤aN]=

(14)

其中，规模为Tod≡EAiod(v)，相关函数为

(15)

从式(14)看，绝对优势(规模参数)和比较优势(相关函数)都是出口商采用技术创新能力的结果。

该模型引入了地区间生产率相关性，核心在于各地区技术(可以应用到数字技术传播的分析中)的接收能力差异性，据此构建所有地区间生产率联合分布。不同于EK模型，该模型中的各地生产率所表示的是区域间的生产率关联性，而这与引入数字经济所应体现的假定相一致。

徐翔和赵墨非[47]通过经济增长模型分析了数据产生及其对生产环节的影响，创新性地提出了数据资本概念。经计算、处理的数据可成为生产要素，带来数据资本的累积。据此，数据资本受到数据处理经验和硬件设施两方面因素的影响。数据处理技术升级也会提升数据资本的积累效率，数据资本也因此推动生产和数据处理两个维度的技术发展。基于此构建了数据处理技术水平qt，即数据资本积累效率模型：

(16)

之后将数据资本引入经济增长模型中，在需求侧建立两部门模型。假定消费者偏好有恒定的跨期替代弹性，进而分析稳态下数据资本对经济增长的影响，得到稳态下经济总体增长效率模型：

(17)

而数据资本的增长率为

gc+gBμλ+gKIT(1-μ)λ=gB。

(18)

其中，λ代表数据资本同ICT资本结合积累带来溢出效应的大小，ρ为家庭的主观贴现因子，σ为消费的跨期替代弹性。

从式(18)可以发现，数据资本的增长率要高于稳态下经济总体增长效率，其可能原因在于数据资本的创新特性和数据资本与ICT资本耦合作用的影响。

程文[48]将数字技术在生产网络中利用和扩散的过程定义为内生化，并以此构建了技术扩散影响劳动力并促进生产率增长的动态模型。通过分析得出这种通用目的的技术扩散会呈现出短期抑制、长期促进的影响路径。此研究通过将新产品研发和新技术采用两个过程叠加，ξ代表新产品研发中与传统产品要素投入种类和组合方式重合的部分，假设新技术要通过识别(产业比例为λ1t)、导入(产业比例为λ2t)、协同(产业比例为λ3t)3个阶段。基于上述条件构建了企业i在其研发时采用新技术的概率pGPT，其公式为

(19)

基于采纳新技术的概率，企业步入导入阶段，其新技术采用概率Pt为

(20)

通过企业新技术的采纳决策对新技术的扩散机制进行建模，采用CES生产函数形式，其中技术进步受到自动化和全要素生产率两个因素的影响。自动化Kit被定义为实现自动化产业比重，而全要素生产率At被定义为新技术步入协同阶段的产业比例，即

At=(1+ψλ3t)A0。

(21)

基于上述研究基础，结合SIR扩散过程模型，推导出新技术阶段演进的动力学方程，通过优化企业利润，最终构建出技术在生产网络中利用和扩散对劳动生产率增长率(LPGt)的模型：

(22)

基于式(22)，该模型被应用于技术扩散对生产效率影响的仿真和实证。

数字经济所衍生的各类空间成本变化及其内生性特征会极大地重塑经济活动空间区位选择及地区间经济联系的作用机制。当前对数字经济纳入空间经济模型的研究仍在信息经济学框架中，主要集中在讨论信息成本及信息摩擦变化对空间经济活动的影响。信息成本和信息摩擦已经成为影响空间经济的核心变量，投射了数字经济发展的基本事实。在解决数字要素和数字技术纳入经济增长模型这一基础理论问题之后，须进一步对数字经济所衍生的多种空间成本进行研究，还包括数字要素流动成本、数字技术扩散成本、数字产品或服务贸易成本，以及数字经济影响下其他传统生产要素和产品空间成本变化等。由于数字经济具有非竞争性、非排他性、规模报酬递增和要素内生性等特征，这些新空间成本可能内生于各类市场的规模和空间分布，与传统贸易成本和要素流动成本存在显著差异。

数字经济主体行为异质性强，形成了新经济形态，将其纳入空间经济模型的讨论也为空间经济理论发展提供了新思路。数字经济形态下，地区间技术扩散成本更低。数字产品、数字服务、数据贸易等新产品和新业态对空间区位第一自然特征的敏感性降低。地区间会形成更紧密的技术关联和数字产品零运输成本特征，数字产品和技术作为中间产品对其他产业形成强溢出效应，这些新变化都呈现出新的规律性特征。空间经济学模型须进一步结合纳入数据生产要素和数字技术带来的异质性特征和事实。尤其在地区间生产技术关联、不同部门差异化贸易成本和生产方式、贸易成本及其他空间成本内生于市场规模和空间分布等方面进行理论突破和创新，丰富和增强对新的经济事实和经济规律的解释力。

数字经济纳入空间经济模型的相关研究对国家区域和产业政策的制定也具有较强的指导价值，尤其对中国区域经济新动能培育和区域协调发展意义重大。中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，以数字经济为代表的新动能已经日渐成为主动能。中国数字经济发展也具有较强的国际竞争力且潜力巨大，推进数字产业化和产业数字化、数字经济和实体经济深度融合成为拉动区域经济增长的重要抓手。数字要素和数字基础设施空间分布差异、数字产业高固定成本、数字技术承载力差异、数字技术强溢出效应等特征对区域协调发展战略形成新挑战，需要科学设计合理的数字经济制度，优化数字经济基础设施布局，引导数字要素和技术扩散流动，实现经济高质量发展和区域协调双重目标，这是理论研究中亟待破解的难题。

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