【数字经济与经济高质量发展的发展探究11000字（论文）】

PAGE1数字经济与经济高质量发展的发展研究目录TOC\o"1-2"\h\u178381.引言 2165351.1研究背景与意义 229111.2研究思路及创新点 3221932.数字经济与经济高质量发展的机制机理分析 459322.1数字经济的内涵 4158982.2经济高质量发展的内涵 5248662.3数字经济对经济高质量发展的影响机制 532197图数字经济影响高质量发展的传导机制 6284423.研究设计 8317613.1权重测算、变量度量与评价指标体系构建 8200243.2控制变量的选取 11227314.空间计量模型实证结果与分析 12126504.1基于Geoda的空间自相关性分析 1231274.2空间计量经济模型 1394134.3数字经济与经济高质量发展水平的空间相关性检验 1370184.4空间计量模型的选择策略 1512744.5空间计量模型的构建 16298264.6区域异质性 1790105.结论建议 18229045.1结论 182785.2建议 1813981参考文献 19【摘要】数字经济作为新一轮产业革命的起点，对高质量发展起到了重要作用。用熵值法对2011～2017年我国31个省域数据的数字经济和高质量发展水平进行度量，基于GeoDa对空间自相关性进行分析，并运用空间杜宾模型，对我国数字经济与高质量发展之间的关系进行了分析，得出以下结论：31个省市数字经济与经济高质量发展之间存在显著的相关关系，数字经济发展水平对经济高质量发展水平存在着空间溢出效应，即对本省市以及周边省市的经济高质量发展均存在正向的促进作用，且异质性分析显示东部地区的促进作用较非东部地区更为明显。【关键词】数字经济；高质量发展；空间相关分析；空间溢出效应；异质性分析引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景中国经济高速增长，在2010年中国GDP超过日本，一跃成为全球第二大经济体。然而，随之而变的国内外大环境使得以要素投入、外需拉动、投资拉动等为主的粗放型增长方式已不能满足未来经济健康发展的迫切需要。目前中国若想实现经济高质量发展，则需要转变未来发展的方式。新时代、新发展、新动能，面对新变化，经济发展的关键变量已然变为高质量，想寻求高质量发展之路，必须把高质量发展作为创新经济发展的基础。2019年政府工作报告提出“加大新一代信息技术产业集群建设，不断加强大数据产业、人工智能领域、数字经济等研发和应用”。这表明国家已经在战略层面高度重视数字经济发展和技术创新在经济高质量发展中所起的作用。新时代背景下，新动能是能够推动中国经济从高速度增长向高质量发展转变、从而实现“创新、开放、协调、绿色、共享”发展目标的动能，以一系列相关技术突破为支撑，以大量新技术、新产业、新业态、新模式等快速涌现并汇聚成为产业发展新势能及其在经济、社会、文化等方面的广泛融合与应用为表现的新动力[31]。以新发展为引导，借助数字科技赋能数字经济，以此推动高质量发展。1.1.2研究意义数字经济蓬勃发展对社会以及居民生活产生了影响，高质量发展也一直是经济学界的焦点。本文对数字经济发展对我国高质量发展的影响进行研究，并依据研究结论提出相应的政策建议，对形成数字经济促进高质量发展的制度环境具有重要意义。1.2研究思路及创新点1.2.1研究思路2016年12月，习近平总书记提出：“要振兴实体经济，壮大新动能。”当前，推动我国发展的新动能就是依托于新一轮科技革命和产业变革，以新一代信息技术应用为基础，以一系列相关技术突破为支撑，以大量新技术、新产业、新业态、新模式等快速涌现并汇聚成为产业发展新势能及其在经济、社会、文化等方面的广泛融合与应用为表现的新动力[32]。以新发展理念为引导，借助数字科技赋能数字经济，以推动我国经济高质量发展。因此，本文通过建立数字经济综合指标测度指标体系探索数字经济发展对经济高质量增长的促进作用。具体思路见图1：图研究思路图通过对大量文献的研究学习，多位学者从不同角度论述并证明了数字经济发展对我国经济高质量增长具有明显的促进作用。第一，借助构建数字经济综合指标测度体系与经济高质量发展综合指标测度体系；第二，通过空间杜宾模型，对经济高质量发展过程进行系统分解，构建关于数字经济发展对经济高质量发展影响机制的函数模型；第三，借鉴已有文献选取合适的核心解释变量与控制变量，将指标纳入模型，进而更好的解释数字经济对经济高质量发展影响机制，得到更为合理的解释模型，深入挖掘数字经济发展对经济高质量发展的特征；第四，总结本文的主要研究结论、不足，并提出应用预测以及未来研究方向。1.2.2创新点本文以空间的视角下，数字经济的发展水平和经济高质量发展的作用机制作为研究的基本问题。另外，本文还通过空间计量分析，进一步解释在空间上数字经济和高质量发展的作用关系，用熵值法对2011～2017年我国31个省域数据的数字经济和高质量发展水平进行度量，基于GeoDa对空间自相关性进行分析，并运用空间杜宾模型，对我国数字经济发展水平与经济高质量发展之间的关系进行了分析。数字经济与经济高质量发展的机制机理分析数字经济的内涵广义上说，直接或间接使用数据来调用资源发挥作用，推进生产力发展的经济形态都可以纳入数字经济的领域。狭义上说，数字经济包含大数据、物联网、云计算、人工智能等新兴技术。康铁祥认为数字经济是一种独立的经济形态，但却不与其他经济系统孤立，它是把数字技术作为基础所进行的经济活动的总和[1]。刘军等认为，数字经济是将数字化信息作为核心要素，将信息化和互联网的发展作为支撑，利用数字化技术提供服务或产品，从而在生产者和消费者之间建立数字交易的经济形态[2]。秦铸清等认为数字经济是数字产业与信息技术下的传统产业的结合，其关键是产业、企业和社会的数字化转型[3]。本文认为数字经济是随着数字技术不断创新而不断发展的新经济形态，并将其分为产业数字化、数字产业化、数字化治理以及数据价值化四个部分。经济高质量发展的内涵赵涛等认为高质量发展涉及到了社会经济的各个领域，它的核心内涵是创新、协调、绿色、开放、共享构成的新发展理念[4]。任保平认为，高质量发展包含经济发展、改革开放、城乡发展和生态环境的高质量[5]。麻智辉认为，高质量发展是效率的极大提升，提高战略性新兴产业和高新技术产业的比重，实现从技术上、附加值上以及污染物排放上做到由低到高的转变，成本上转变为低成本[6]。加快实现绿色发展和经济增长的结构优化的步伐，产品和服务的质量要得到显著的提升，公平地分配经济增长的成果。数字经济对经济高质量发展的影响机制薛莹、胡坚认为数字经济在推动经济高质量发展中的作用在以下几方面：资源配置、科技创新、优化和服务实体经济和风险监管等[7]。数字经济通过上述功能，改变生产过程、经济运行方式，从而影响整个国家经济。国内市场更加强大，经济结构更加优化，创新能力显著提升，产业基础高级化，能源资源配置更加合理，提升就业质量，健全国家治理效能。梳理以往文献，本文认为一个国家的经济增长质量包含产业结构升级、经济转向创新驱动、转化经济增长动力、引领绿色经济发展、提高市场运行效率。因此，本文通过以上方面探究数字经济对经济高质量发展的内在作用机理也影响机制。如图2所示：图数字经济影响高质量发展的传导机制生产上，数字技术的引用降低了交易成本，使企业的创新绩效得到明显提升[21]；同时还可以给企业提供精准的营销信息，为消费者进行特别定制。消费过程中，数字化技术改变了消费方式，便利了购物行为，降低了消费者搜寻商品的成本，从而刺激了消费。数字经济可以优化各要素市场的资源配置效率，使要素和劳动力市场得以拓宽，提升了各市场中信息的时效性；其对各地区的促进作用存在异质性，例如韦庄禹等的研究发现数字经济显著地促进了制造业的高质量发展，并且在东部、西部和南部地促进效应更显著[8]。产业结构升级。焦帅涛、孙秋碧利用熵权法测算出我国数字经济发展水平，同时发现数字经济发展通过促进地区创新最终促进产业结构升级[9]。王正新、李丹丹基于Sarma提出的普惠金融指标体系，发现普惠金融的发展显著降低了产业结构偏离经济均衡状态的程度，对产业结构合理化和高级化有显著的促进作用，且这种作用表现出显著的非线性特征[10]。王凯通过中介效应模型发现数字经济发展能够通过提升资本和劳动力配置能力来推动产业结构优化升级[12]。绿色经济。于玉龙、秦尊文基于数字背景实证分析信息通信技术对绿色经济效率的影响，研究发现信息通信技术通过推动技术创新和产业结构升级，进而提高绿色经济效率,从中国东中西三大区域的比较分析来看，信息通信技术对东部地区绿色经济效率的促进作用最大，中部次之，西部最小[13]。钱立华等的研究发现绿色经济与数字经济在某种意义上还可以相互促进:一方面，数字经济能够有效促成我国的经济的绿色转型，另一方面，绿色经济也可以帮助数字经济实现绿色、低碳、可持续发展。另外，数字经济在扩大市场规模、增加国民收入以及提高国民幸福指数等方面也发挥着关键的作用，从而助力经济高质量发展实现强劲增长[14]。基于此，本文提出假设1。假设1：一个地区的数字经济发展水平对该地的经济高质量发展具有促进作用。不同地区的经济发展基数、技术创新基础和各产业的发展层次等方面有着较大的差异，这些差异都是数字经济在经济高质量发展过程中产生不同层次作用的因素。例如城镇化程度较低的地区，数字经济对经济高质量发展的促进作用会更为明显。此外，肖远飞、周萍萍通过面板门槛模型探讨数字经济与高质量发展之间的非线性关系，发现当数字经济处于较低水平时，会阻碍经济发展质量,反之，对经济高质量发展有显著的强化作用[15]。张勋等结合中国数字普惠金融指数和中国家庭追踪调查，最终发现数字金融在落后地区地发展速度更快且显著提升了家庭收入，有助于促进低物质资本或低社会资本家庭和创业行为[17]。基于上述分析，本文提出假设2。假设2：不同地区的数字经济发展水平对相应地区的经济高质量发展影响存在区域异质性。Anserin首先提出了空间溢出效应，空间数据的观测与空间单元之间的联系有关,这类特点被称为空间效应，表现为空间依赖性和空间异质性,产生空间效应的其中一个原因就是空间溢出[18]。Richard-son将区域间扩散效应称为“正溢出效应”，将回流效应称为“负溢出效应”[19]。Ying研究了1978年至1998年期间劳动力、资本、外国直接投资等因素对区域经济增长的影响，他强调，中国的经济增长在很大程度上受到地区间的相互影响[20]。何兴强、王利霞对1985—2005年期间我国30个省市区的154个地级及以上城市的FDI区位分布的空间效应进行检验，发现样本城市的FDI间存在显著的空间效应[21]。Groenewold研究了经济区域间的溢出效应，他将中国按地理位置化为六个经济区，发现长江、黄河流域以及西北区域相比东南东北而言，对其他区域有更大的溢出效应，而西南地区不存在对外溢出效应[22]。赵勇和白永秀认为，知识溢出是不可避免的，可通过人才流动、研发合作和创业投资等方式发生，知识空间的溢出是局部的，将区域间的交互限制在相邻区域内[23]。马明认为，在发达地区获得先进技术并将其应用于其他地区的生产，取决于先进技术的溢出度和受益方吸收知识的能力[24]。数字经济是建立在互联网、大数据和其他信息技术的基础上的，具有互联和共享的特点，可以打破空间中地理距离的限制。基于上述分析，提出假设3。假设3：一个地区的数字经济发展水平对除了该地区之外的其他地区的经济高质量发展存在空间溢出效应。研究设计权重测算、变量度量与评价指标体系构建为构建高质量发展评价指标体系提供了宝贵的思路。参考上述各指标体系的建立方法，依据本文需要，从数字基础，数字产业发展，数字创新3个维度，15个指标，建立数字经济发展水平评价指标体系，以反映中国各省市的数字经济发展水平。从基础设施、经济发展、人民生活、科技创新、生态环境5个维度，10个指标，建立经济高质量发展评价指标体系。1）数字经济评价指标体系。本文从数字基础，数字产业发展，数字创新三个维度来衡量数字经济发展水平。其中，数字基础通过描述移动基础和固定设施基础，反映数字经济的基础设施发展规模;数字产业发展包括邮政产业，电信产业，信息传输、计算机服务和软件业，反映数字经济在产业结构转型中起到的作用；数字创新体现在创新投入，创新产出。选取15个指标构成数字经济发展指数，标记为Dedi。通过面板熵值法确定相应权重运用熵值法计算权数，数字经济指数各指标权重计算结果如表所示。表数字经济发展水平评价指标体系一级指标二级指标指标名称及单位权重数字基础移动基础移动电话交换机容量（万户）0.03453移动电话普及率（部/百人）0.02433固定设施基础互联网宽带接入端口（万个）0.05025域名数（万个）0.13703长途光缆（公里）0.10905有线电视传输干线网络总长（万千米）0.03206数字产业发展邮政产业邮政业务总量（亿元）0.05026邮政业从业人员（万人）0.05941电信产业电信业务总量（亿元）0.14313信息传输、计算机服务和软件业信息传输、计算机服务和软件业从业人员（万人）0.04847信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资（亿元）0.07823数字创新创新投入R&D规模以上工业企业人员全时当量（人）0.04695规模以上工业企业人员R&D经费（万元）0.07556创新产出规模以上工业企业发明专利申请占申请专利总数（%）0.09398规模以上工业企业新产品销售收入(万元)0.016762）高质量发展评价指标体系。基于十四五规划的内容，本文选取基础设施、经济发展、人民生活、科技创新和生态环境五个维度进行评价。高质量发展指数各指标，记为Hi-Q，其权重计算结果如表所示。表高质量发展水平评价指标体系综合指标指标类型指标名称及单位权重高质量发展指数基础设施公路里程（公里）0.07687城市维护建设资金投入（亿元）0.1060经济发展人均国内生产总值（元）0.0789第三产业产值占比（%）0.0362人民生活人均绿地面积（公顷/万人）0.0495就业人数（万人）0.1373科技创新发明专利授权数（件）0.1892科学技术（亿元）0.1501生态环境环境污染治理投资占GDP比重（%）0.0768废水排放总量（万吨）0.0993.1.2数据来源以2011～2017年我国31个省域作为研究对象，相关数据来源于中国国家统计局、中国环保部和Wind，少量缺失数据通过移动平均法补齐。3.1.3面板熵值法计算指标权重由于在分析时，本文使用的全国各省市的相关数据中包含了年度时间序列，因此需要构建面板数据模型将地域维度与时间维度结合进行分析研究数字经济发展水平与经济高质量发展二者之间的相互关系。考虑到面板数据模型有扩大样本容量、提高结论可信度并能反映和比较各个变量间的关系，因此，在进行实证分析中采取面板数据模型。为避免误差，本文采用熵值法对我国31个省域的数字经济发展状况和高质量发展水平进行客观评价，设有个待评方案，项评价指标，形成原始指标数据矩阵，对于某项指标，指标值的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大。在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越小，不确定性就越大，对应而言熵也就越大[25]。控制变量的选取1.城镇化(urban)。高水平的城镇化说明该地区人力大规模的进入城市，劳动力的质量和数量得到大范围地提升，能够引领产业结构升级，从而促进地区经济高质量发展。本文采取各省市的地区城镇人口数与该地区总人口数的比值来表示。2.政府行为(gov)。政府行为对产业结构升级的方向和速度具有引领作用。采用历年各省市政府财政支出额占对应年份地区GDP的比重得出。3.技术创新(pat)。促进技术进步的一个前提条件是技术创新，增加创新产出可以有效地提升技术水平[26]，从而促进市场内各行业的转型升级。本文用各省市的专利授权数衡量技术创新水平。4.产业结构(is)。产业结构由工业化转向服务业能够对经济高质量发展起到明显的作用，因此本文使用第三产业产值与第二产业产值的比值来衡量产业结构。5.对外开放程度(open)。对外开放程度在经济增长的数量和质量方面都存在显著影响。6.劳动力资本水平(labor)。劳动力资本水平是一种重要的生产投入要素，其水平的高低影响该地区劳动者的质量水平，从而影响经济高质量发展水平的高低。本文参照张腾等人[27]的做法，使用加权平均受教育年限衡量劳动力资本水平。7.产业协同度(co)。不同的协同度对经济增长的影响显著不同，本文参照张腾[27]等人的做法，用第二、三产业总产值与第一产业总产值的比值衡量产业协同度。空间计量模型实证结果与分析基于Geoda的空间自相关性分析变量能否采用空间计量模型进行研究需要考虑的第一个问题是：变量之间是否具有空间相关性。若变量之间存在空间相关性，相应的应该选择空间计量方法进行实证检验；反之，应选用其他的计量方法。因此，本文在空间计量模型实证检验前，对数字经济与高质量发展的空间自相关性进行分析。4.1.1空间权重矩阵本文使用邻接矩阵来揭示各个观测指标空间上的关联性，邻接矩阵中，两地区邻接则用1表示，不邻接则用0表示。其中，4.1.2空间自相关性检验方法通常采用全局空间相关性和局部空间相关性检验空间自相关性，前者描述的是空间邻接的区域单元属性值的相似程度，主要是用于检验空间数据在整体空间上的分布特征；后者描述的是一个局部空间单位与其临近区域同一变量的相似程度，主要是用来分析局部地区的空间集聚特征[28]。（1）全局空间自相关性采用Moran'sI指数，这样既可以衡量各个地区之间经济高质量发展水平在整体上的空间差异程度，同时也可以分析其空间关联性。其定义如下：其中；，和表示研究变量的观测值；为空间权重矩阵；为研究变量总个数。由其定义可知，全局Moran'sI指数的范围应在-1到1之间，当指数大于0时，说明各研究对象在空间上存在正向的相关关系，也就是在空间上有着集聚效应；当指数小于0时，说明各研究对象在空间上存在负的相关关系，也就是各属性值之间的差异较大；当接近于0时，说明分布是随机的，变量之间在空间上不存在相关关系。（2）局部空间自相关性

Anselin（1995）提出局部

Moran's

I

指数，即

LISA指数，该指数可验证经济变量是高集聚现象或低聚集现象[29]，其计算公式如下:空间计量经济模型在经典线性回归模型中考虑随机扰动的空间滞后项，则称之为空间误差模型，回归方程如下:空间滞后模型的表达式为：空间误差模型的表达式为：空间杜宾模型的表达式为：表示单元在时期t的被解释变量值;是单元i在时期t的解释变量值向量;是模型中的待估计参数；为事先设定的阶的空间权重矩阵。数字经济与经济高质量发展水平的空间相关性检验4.3.1全局空间自相关性检验从空间分布情况来看，各地区数字经济发展水平与经济高质量发展水平之间存在着较为明显的空间关联性。本文利用Arc-GIS和GeoDa软件对数字经济发展水平综合发展指数与经济高质量发展的综合指数作进行空间分析。表为2011、2014和2017年全国31省的数字经济综合指数与经济高质量发展综合指数的全局MoranI检验值。从表中可以看出，全国31个省市数字经济与经济高质量发展的综合指数之间存在较为明显的空间集聚性。表全局Moran指数年份2011201220132014201520162017全局MoranI值0.1900.2280.2290.2750.2780.2490.238Z2.1302.4852.5132.9242.9892.7292.640p-value0.0170.0060.0060.0020.0010.0030.0044.3.2局部相关空间聚集分析图中表明，2017年全国31各省市中通过LISA显著性检验的只有新疆、四川、江苏、上海、安徽、江西、福建以及内蒙古10个省市。江苏、安徽和上海的属于“高-高”集聚模式，且均通过了显著性检验，其中安徽、上海的显著性水平为0.01，而福建、江苏和山东的显著性水平为0.05。四川的数字经济发展水平较高，各项发展水平都领先于其他西部地区，但是相较东南沿海地区来说，仍存在一定的差距。“低-低”关联的新疆和内蒙古通过了显著性检验，其中新疆的显著性水平为0.01，内蒙古的显著性水平为0.05。江西和福建是仅有的通过显著性检验的“低-高”关联度的两个省市，显著性水平为0.05。图LISA显著图图LISA聚集图空间计量模型的选择策略选择固定效应或随机效应模型时使用Hausman检验；LR检验是检验模型的自变量的空间效应的显著性，据此判断模型是否应该为SEM模型；Wald检验的最终目的是检验模型的自变量的空间效应是否为零来判别SDM模型是否会退化为SAR模型，检验结果如下：表空间计量模型检验结果模型Wald检验LR检验Hausman检验P值P值P值SAR24.280.002132.730.0001SEM30.790.000234.650.0000SDM59.080.000从表4中的Wald检验以及LR检验可以看出，本文应选择空间杜宾模型（SDM）进行进一步的建模分析。表4给出了Hausman检验结果，结果显示p=0.0000，因此应拒绝原假设，这就说明本文进行回归分析时，应建立固定效应模型。空间计量模型的构建基于邻接矩阵，分别对空间固定效应模型、时间固定效应和时间空间双固定效应进行模型的拟合，比较三者差异，从而选择更优的模型。结果如表5所示：时间固定效应空间固定效应时间空间双固定效应空间相关系数rho-2.95-1.63-2.28Log-likelihood1185.86911165.56551180.0707空间相关系数rho均显著为负，切空间固定效应模型的Log-likelihod值最小。故本文选取空间固定效应模型进行模型的进一步构建。根据前面分析过程，本文构建的空间杜宾模型如下所示：本文最终模型如表6所示，从表6中可以看出核心解释变量数字经济综合指数对经济高质量发展具有正向影响作用，系数在1%的显著性水平下均显著。数字经济综合指数的空间滞后系数是正值。控制变量：政府行为、产业结构、城镇化、产业创新、劳动力水平、对外开放程度以及产业协同度的系数也均显著为正，表明各控制变量对经济高质量发展存在显著的正向促进作用。其中，经济高质量发展的空间溢出系数为0.2073，在1%的显著性水平下通过检验，说明我国各省市经济高质量发展存在着显著的空间关联关系和依赖特征。结果如表7，其中直接效应表示解释变量以及控制变量对本省市的被解释变量的影响程度，简接效应为解释变量以及控制变量对临近省市的被解释变量的影响程度，总效应表示两者之和。基于此分析数字经济指数及个控制变量对经济高质量发展影响的空间效应。从解释变量上看，数字经济发展对经济高质量发展有着正向的直接效应以及间接效应，且均通过1%的显著性检验。本省市数字经济发展水平每提升1%，本省市及其周边省市的经济高质量发展水平分别提升0.2378%和0.690%，且存在间接效应大于直接效应的现象，说明数字经济发展水平存在较为显著的空间溢出效应。随着数字经济发展水平的提高，优化了以往的经济发展方式，为各省市的经济发展提供了新的动能。从控制变量上看，政府行为（gov）、技术创新（pat）、城镇化（urban）、产业结构（is）、对外开放（open）、劳动力水平（labor）以及产业协同（co）均对本省市经济高质量发展存在正向的促进作用。其中，对外开放程度对本省市的经济高质量发展的正向促进作用最大，对外开放程度可以有效为本省市引进优质外资和出口本省市的产品产出，从而形成良好的循环体系。城镇化水平的间接效应最大，且促进效果显著，一省整体的城镇化水平较高时，将会明显带动周边省市的经济高质量发展。区域异质性本文从区域角度对我国东部地区和非东部地区做区域异质性分析，利用固定效应模型进行回归，回归结果如下：由回归结果发现：相较于非东部地区来说，东部地区的数字经济发展水平对经济高质量发展水平的影响效应更为突出，这也取决于位于东部地区省市有利的地理位置，东部地区的省市多为沿海地区，经济较为发达，为我国经济整体增长做出了较为突出的贡献。结论建议结论基于实证部分的结果，本文主要得到以下的结论：（1）从整体上来看，全国31个省市数字经济与经济高质量发展之间呈现显著正相关关系，即具有明显的空间集聚性。但从区域上看，全国各省的数字经济发展水平和高质量发展水平不平衡现象广泛存在，且差距较为明显，从实证过程中发现我国东西部地区的发展水平出现由东向西逐步减弱的态势。（2）空间计量分析结果表明，数字经济发展水平较高的省市对该地区的经济高质量发展起到正向促进作用，此外，数字经济发展水平还存在空间溢出效应，本省市的发展可以拉动周围省市的发展。而且产业结构、开放程度、政府行为和劳动力基本水平等因素也能显著地促进当地经济高质量发展。（3）区域异质性分析表明，我国东部地区的数字经济发展水平对经济高质量发展水平的促进作用更加显著。建议 从实证结果出发可以看出，我国各省市的数字经济发展水平仍有很大的提升空间，数字经济对经济高质量发展的推动作用还发挥的不充分。针对研究的分析结论，本文主要给出以下几点建议：（1）实施全国范围内的各省市的数字经济与经济高质量发展协同优化策略，尽量减少各区域之间的差距，同时政府方面，应积极引导数字经济与高质量协调发展。例如广东、江苏等数字经济发展水平高的省市应继续保持其发展优势，提高产业数字化、智能化水平。相反非东部地区应学习东部地区经验，结合自身情况，努力发展数字经济，结合自身情况，尽快稳定地将数字经济引进传统企业，优化产业结构，促进经济高质量发展。（2）数字经济发展水平相对高的省市应当引领周边省市并与发展水平类似城市共同进步。广东、北京、江苏、浙江、山东等省市应拉动周边省市，周边省市要学会利用水平较高的省市的正向空间溢出作用，进行数字化产业交流、数字化人才引进等活动，进一步推动数字经济发展以及加大经济高质量发展的空间集聚效应。（3）各省市要依据自身情况，积极制定能够大力发展数字经济的政策，要注重创新性人才的引进以及自身培养。同时各省市要借助相互之间的拉动作用，将全国范围内的数字经济发展水平提高到一定高度，从而促使国家经济高质量发展水平显著提升。在发展企事业数字经济技术的同时，也要注重数字经济在居民日常生活中的应用，把数字经济更好地与人民生活融为一体，通过全民的力量推动经济高质量发展，加速全国经济高质量发展。因此我们应该大力支持数字经济的优化升级，是促进我国高质量发展的有效途径。 参考文献康铁祥.中国数字经济规模测算研究[J].当代财经,2008(03):118-121.刘军,杨渊鋆,张三峰.中国数字经济测度与驱动因素研究[J].上海经济研究,2020(06):81-96.秦铸清,朱玉琴,王德平.数字经济与制造业高质量发展的耦合协调分析——基于成都与北京的比较[J].西部经济管理论坛,2021,32(02):31-43.赵涛,张智,梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J].管理世界,2020,36(10):65-76.任保平.中国经济高质量发展研究[J].陕西师范大学学报(哲学社会科学版),2018,47(03):104.麻智辉．推动江西经济高质量发展的重点和路径［N］．江西日报，2018－04－16(B03).薛莹,胡坚.金融科技助推经济高质量发展：理论逻辑、实践基础与路径选择[J].改革,2020(03):53-62.韦庄禹,李毅婷,武可栋.数字经济能否促进制造业高质量发展？——基于省际面板数据的实证分析[J].武汉金融,2021(03):37-45.焦帅涛,孙秋碧.我国数字经济发展对产业结构升级的影响研究[J].工业技术经济,2021,40(05):146-154.王正新,李丹丹.中国普惠金融对产业结构的非线性影响：基于PSTR的实证分析[J/OL].中国管理科学:1-12[2021-05-13].葛和平,张立.数字普惠金融发展对产业结构升级的影响[J/OL].财会月刊:1-7[2021-05-13].王凯.数字经济、资源配置与产业结构优化升级[J].金融与经济,2021(04):57-65.丁玉龙,秦尊文.信息通信技术对绿色经济效率的影响——基于面板Tobit模型的实证研究[J].学习与实践,2021(04):32-44.钱立华,方琦,鲁政委.刺激政策中的绿色经济与数字经济协同性研究[J].西南金融,2020(12):3-13.肖远飞,周萍萍.数字经济、产业升级与高质量发展——基于中介效应和面板门槛效应实证研究[J].重庆理工大学学报(社会科学),2021,35(03):68-80.葛和平,张立.数字普惠金融发展对产业结构升级的影响[J/OL].财会月刊:1