数字经济、产业优化与经济高质量发展

Digital Economy, Industrial Optimization and High-Quality Economic Development

摘要: 数字经济在推动经济发展中的核心地位和主引擎作用日益突出，探寻数字经济对经济高质量发展的促进机制和效应，具有重要的理论价值和现实意义。本文基于2011~2020年的面板数据，运用熵权法测度了中国30个省份的经济高质量发展指数和数字经济发展指数，从产业优化视角检验了数字经济推动经济高质量发展的效应和机制，并进行了区域异质性分析。结果表明：从整体上来看，数字经济能够显著促进经济高质量发展，且在剔除直辖市样本进行稳健性检验后该结论仍然成立；从作用机制上来看，产业优化在数字经济促进经济高质量发展的过程中发挥着重要作用。区域异质性结果显示：东部地区和西部地区数字经济对经济高质量发展的促进效果明显，而东北地区的影响不显著，中部地区则呈现出微弱的负向制约但不显著。因此，要加快数字化转型，释放数实融合效应；优化要素配置，加快产业优化升级；因地制宜施策，推动整体协调发展。

Abstract: The core position of the digital economy in promoting economic development was increasingly prominent, and the role of the main engine of the digital economy played. Thus, exploring the effects and mechanisms of the digital economy in promoting high-quality economic development showed important theoretical and practical significance. Based on the panel data from 2011 to 2020, the entropy method was applied to measure the high-quality economic development index and digital economy development index of 30 provinces in China. From the perspective of industrial optimization, the effects and mechanisms of the digital economy promoting high-quality economic development were examined. Regional heterogeneity was also analyzed. The empirical outcomes revealed that, overall, the digital economy could significantly advance high-quality economic development, and this conclusion was still valid after robustness test by excluding samples from municipalities directly under the central government. From the perspective of impact mechanism, industrial optimization played key roles in the process of digital economy promoting high-quality economic development. Heterogeneity analysis indicated that the effect of the digital economy on high-quality economic development was more significant in the eastern and western areas than in other regions of China, with the impact of the northeast region not significant, while the central region presented a weak but not significant negative constraint. Suggestions included accelerating digital transformation and unleashing the integration effect of the digital economy and the real economy, optimizing element allocation and boosting industrial optimization and upgrading, adapting individualized policies according to local conditions and advancing overall coordinated development.

1. 引言

党的十八大以来，党和国家高度重视数字经济发展，全局谋划、系统部署、专项规划、大力推进数字经济发展。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”。国家“十四五”规划提出要“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”。国家发改委发布的“十四五”数字经济发展规划指出“数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有”“成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量”。

目前，学术界关于数字经济、产业升级与经济高质量发展的研究，涉及宏观与微观、理论与实践多个层面。在赋能机理方面，数字经济分别从微观、中观、宏观三个维度赋能经济高质量发展[1]。在微观层面，主要体现为数字经济降低交易成本，从而促进经济高质量发展：数字技术将繁琐的数据进行转化，转变成有价值的交易信息，从而降低生产要素和商品供需的交易成本[2]-[3]。在中观层面，主要体现为数字经济推动产业升级，从而助推经济高质量发展：数字产业和其他产业有着紧密的联系，数字化改造既在传统产业的上下游环节之间进行，同时又在不同产业之间进行，实现数字经济的跨界关联[4]；一方面与传统产业高度互动和高效协同，形成产业集群，另一方面又能拓展传统产业间的关联关系，降低传统产业采用新技术所需要的成本[5]；促进产业组织模式的转变和产业结构的变动，推进新产业组织成长和产业融合[6]。在宏观层面，主要体现为数字经济提高资源配置效率，从而推进经济高质量发展：数字经济的发展主要通过提升整个供给体系的质量与提高全要素生产率两方面为高质量发展赋能[7]；具体来看，通过增加要素投入规模、提高资源配置效率和提升全要素生产率的方式发挥作用，促进国民经济增长[8]；同时，通过要素驱动、融合激发、协同提升、反馈正配机制的作用，提高资源正配水平[9]，从而提升产出水平。

总体看来，关于数字经济对经济高质量发展影响的研究，大多是从理论层面展开分析，实证研究相对较少。此外，关于数字经济对高质量发展的促进机制，也尚未达成共识。因此，本文从产业优化视角，进行进一步研究，分析数字经济促进经济高质量发展的机制并进行省级层面的实证研究。

2. 机理分析与研究假设

2.1. 数字经济促进经济高质量发展的影响机理

数字经济以数据要素为核心，以数字技术为驱动，渗透到生产生活各方面，成为经济发展质效提升的重要支撑。数据要素对生产要素有乘数效应和替代效应，能够提高生产效率，并且通过外部效应，提高全要素生产率，从而有利于经济高质量发展[10]。第一，数字经济增强了要素供给：数字经济使得数据不仅成为一种重要的要素资源、释放其本身的价值，而且使得其他要素互联互通，促进要素自由流动，既可以优化资源配置，又可以提高资源利用效率，有利于经济高质量发展。第二，数字经济加快了现代产业体系建立：数字经济既推动了数字产业化发展，又加快了产业数字化转型，成为经济发展新引擎，在推进产业优化升级中对经济高质量发展产生积极影响和正向推动作用。第三，数字经济弥合了因市场分割导致的效率损失：数字经济通过信息技术打破信息不对称壁垒，提高信息的可获得性和便捷性，降低了地区、部门、产业、行业、企业之间的沟通成本、生产成本、流通成本等，更大力度地降本增效、更大范围地打破制约，助力经济高质量发展。第四，数字经济提升了供需匹配度和需求响应速度：数字经济催生了新产品、新服务、新模式，能够快速响应复杂多样的个性化需求，实现精准高效供给，提高经济效益和质量。综合以上分析，提出如下研究假设：

假设1：数字经济能够促进经济高质量发展。

2.2. 产业优化的中介效应

随着数字技术和数字经济的发展，促使各行业发生积极变革，淘汰落后产能，倒逼产业转型。第一，数字经济通过优化资源配置影响产业优化升级：数字经济改善了资源错配，优化要素配置结构，提高要素配置效率，实现高效高质匹配，在投入不变的情况下尽可能提高产出效率，并形成导向作用，对产业优化升级产生积极影响，推动产业持续优化、结构升级、协调发展。第二，数字经济通过推动产业融合发展促进产业优化升级：技术创新模糊了产业边界，而数字融合推动了产业融合，在不同行业和产业之间扩展延伸、交互融合，创新生产和服务方式，拓展发展空间，提高产业竞争力和产业链水平；通过数字产业化和产业数字化一体两翼的大力发展，加快转型步伐，加速产业高质量发展，推动产业迭代升级、整体优化。第三，数字经济提高了效率、体现了产业优化特性：产业链上游可以依托智能制造设备和工业互联网平台，对生产流程进行数字化改造，运用物联网技术进行生产的实时监控和优化，利用智能库存管理系统对库存进行实时监控和分析，产业链下游可以通过数字渠道进行精准营销等，整体提高产业生产、管理和运营等全流程效率；此外，数字经济通过推动产业优化升级，使得要素向优势领域和优势主体集聚，提高整体产出效率，从而提高经济效率。第四，数字经济通过降低交易成本促进产业优化升级：例如搭建数字化供应链平台，使得产业链上下游的信息沟通渠道畅通、透明、可视化，实现供应链各环节的信息化和数字化管理，从而降低交易成本，助力产业信息化升级，全产业链共同推进经济高质量发展。综合以上分析，提出如下研究假设：

假设2：数字经济能够通过推动产业优化促进经济高质量发展。

3. 研究设计

3.1. 模型设定

3.1.1. 建立基准模型

为验证数字经济对经济高质量发展的直接影响，建立如下基准模型：

$Hq{d}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_{1}D{e}_{it}+{\alpha }_2{X}_{it}+{\mu }_i+{\epsilon }_{it}$ (1)

式(1)中，i代表省份；t代表时期；Hqd_it表示i省份在t时期的经济高质量发展指数；De_it表示i省份在t时期的数字经济发展指数；X_it表示一系列控制变量的合集；μ_i表示个体固定效应，控制了同一省份由于时期不同而导致的经济发展水平差异；ε_it为随机扰动项；α₀为截距，α₁、α₂为各变量的系数。

3.1.2. 建立中介效应模型

为验证数字经济通过产业优化赋能经济高质量发展的传导路径能否产生作用，建立中介效应模型进行检验，具体如下：

${\text{Indus}}_{it}={\beta }_0+{\beta }_{1}D{e}_{it}+{\beta }_2{X}_{it}+{\mu }_i+{\epsilon }_{it}$ (2)

$Hq{d}_{it}={\gamma }_0+{\gamma }_{1}D{e}_{it}+{\gamma }_2{\text{Indus}}_{it}+{\gamma }_3{X}_{it}+{\mu }_i+{\epsilon }_{it}$ (3)

式(2)和式(3)中，Indus_it表示i省份在t时期的产业优化水平；β₀、γ₀为截距，β₁、β₂、γ₁、γ₂、γ₃为各变量的系数；其余设定与式(1)相同。

3.2. 变量选取

3.2.1. 被解释变量

本文考虑数据的可获得性以及指标的可比性、科学性和合理性等因素，从五大发展理念出发，同时，借鉴方晓萍等[11]的做法，考虑经济活力的重要作用，构建经济高质量发展水平指标体系(如表1所示)。

Table 1. Indicator system for high-quality economic development level

表1. 经济高质量发展水平指标体系

一级指标	二级指标	指标说明	指标方向
经济活力	GDP增长率	GDP增速	+
	人均产出	GDP/人数	+
创新	创新投入	内部研发经费投入/GDP	+
	创新产出	技术市场成交额/GDP	+
协调	地区收入协调	各地区人均GDP/全国人均GDP	+
	城乡收入协调	农村居民人均可支配收入/城镇居民人均可支配收入	+
绿色	万元GDP能耗	能源消费总量/GDP	-
	一般工业固体废物综合利用率	一般工业固体废物综合利用量/(一般工业固体废物产生量 + 综合利用往年贮存量)	+
开放	外资开放度	实际利用外商直接投资/GDP	+
	对外依存度	进出口总额/GDP	+
共享	经济增长惠民度	居民人均可支配收入增长率/GDP增长率	+
	社会保障力度	社会保障与就业支出/财政总支出	+

经济高质量发展水平指数(Hqd)的计算步骤为：先采用极差法对指标进行标准化处理；再运用熵权法对指标赋权，以避免主观因素的干扰，使得赋权结果更加客观和可靠。最后，计算加权值，得到各省份的经济高质量发展指数。计算公式为：

$Hq{d}_{it}={\displaystyle \sum _j{w}_j{Z}_{itj}}$ (4)

式(4)中，为w_j根据熵权法求得的j项指标的权重。

3.2.2. 核心解释变量

本文研究的被解释变量为数字经济发展指数(De)。关于数字经济的度量，目前尚未有统一的测度模式，本文借鉴已有研究[12]-[16]，考虑互联网发展为数字经济提供的数字基础、数字产业化和产业数字化、由数字普惠金融带来的普惠性以及数字化潜力，最终构建数字经济发展水平指标体系(如表2所示)。

数字经济发展指数(De)的计算步骤为：先使用极差法进行数据标准化处理；再运用熵权法对各指标进行赋权，计算加权值，得到数字经济发展指数，具体计算步骤同经济高质量发展指数的计算过程。

Table 2. Indicator system for digital economy development level

表2. 数字经济发展水平指标体系

一级指标	二级指标	指标说明	指标方向
数字经济发展基础	互联网普及率	每百人互联网用户数	+
	移动互联网用户数	每百人移动电话用户数	+
	硬件基础	互联网宽带接入端口数	+
数字产业化	互联网相关从业人员比重	信息传输、软件和信息技术服务业从业人员占比	+
	互联网相关产出	人均软件业务收入	+
		人均电信业务总量	+
产业数字化	数字化经费投入	规模以上工业企业技术获取和改造经费支出	+
	数字商业发展	有电子商务交易活动的企业数	+
		电子商务销售额	+
数字普惠金融	数字金融普惠发展	北京大学数字普惠金融指数	+
数字化潜力	本科以上学历人才数	普通高等学校本科生在校学生数	+
	城镇化水平	城镇人口占比	+

3.2.3. 中介变量

本文选取的中介变量为产业优化(Indus)。借鉴刘伟等[17]的研究，从量的提升和质的提升两方面综合衡量产业优化水平：在量的提升方面，用产业比例关系的改进来体现；在质的提升方面，用产业劳动生产率的提高来体现；计算公式为：

${\text{Indus}}_{it}={\displaystyle \sum _k{P}_{itk}{L}_{itk}}$ (5)

式(5)中，k表示产业；Indus_it表示i省份t时期的产业优化水平；P_itk表示i省份t时期k产业在地区总产值的占比；L_itk表示i省份t时期k产业的劳动生产率，用k产业增加值与k产业就业人数之比计算得到；用均值法进行标准化处理。

3.2.4. 控制变量

为更全面地分析经济高质量发展过程中数字经济的促进效应，需要尽量减少遗漏偏误，还应控制对经济高质量发展可能产生影响的因素，在此选取4个控制变量：政府干预程度、市场化程度、经济发展水平和金融发展水平。政府干预程度：用各省份财政支出与各省份GDP生产总值来衡量。市场化程度：本文用樊纲等[18]的市场化指数来衡量，反映市场在资源配置中的作用，指数值越大，则表示该省份的市场化程度越高。经济发展水平：用各省份人均GDP的对数值衡量。金融发展水平：用各省份机构存贷款余额与各省份生产总值比值来衡量。

3.3. 数据来源

1) 研究对象

基于数据的可获得性，本文以中国30个省份(不含西藏、香港、澳门和台湾地区)为研究对象。

2) 研究时期

本文设定研究时期为2011~2020年。

3) 研究数据来源

研究所使用的数据来自以下渠道：《中国统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》和北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数以及前瞻数据库。对于少数缺失数据，使用线性插值法拟合补齐。

4. 实证研究

4.1. 描述性统计

各变量的描述性统计结果如表3所示。结果显示：从被解释变量来看，经济高质量发展指数的最小值与最大值之间的差额高达0.672，最大值是最小值的12.2倍，表明各省份经济发展水平差异大、地区发展不均衡。从核心解释变量来看，数字经济发展指数均值较小、标准差较大。从中介变量来看，产业优化也同样呈现出均值小、标准差大的特点。从控制变量来看，政府干预程度、市场化程度、经济发展水平和金融发展水平同样存在显著差异。

Table 3. Descriptive statistics of research variables

表3. 研究变量的描述性统计结果

变量类型	变量名称	样本量	均值	标准差	最小值	最大值
被解释变量	经济高质量发展指数	300	0.219	0.128	0.060	0.732
核心解释变量	数字经济发展指数	300	0.167	0.122	0.021	0.755
中介变量	产业优化	300	1	0.379	0.434	2.447
控制变量	政府干预程度	300	0.250	0.103	0.110	0.643
	市场化程度	300	7.941	1.892	3.359	11.93
	经济发展水平	300	1.632	0.436	0.495	2.803
	金融发展水平	300	3.366	1.089	1.678	7.578

4.2. 基准模型回归结果与分析

回归结果如表4所示，其中，模型(1)未加入控制变量，模型(2)引入了控制变量。在模型(1)中，数字经济对经济高质量发展的回归系数在1%的水平下显著为正。在模型(2)，数字经济对经济高质量发展的回归系数也在1%的水平下显著为正。由此可见，不管是是否引入控制变量，数字经济对经济高质量发展的影响始终在1%的水平下显著为正，即，数字经济能显著促进经济高质量发展，本文提出的研究假设1得到验证。

从控制变量来看，表4模型(2)中，政府干预程度与经济高质量发展呈现出正相关关系态势，但作用效果并不显著。市场化程度对经济高质量发展有明显的促进作用。经济发展水平对经济高质量发展有显著的正向影响。金融发展水平与经济高质量发展也呈现出正相关关系态势但不显著。

此外，从核心解释变量的系数值来看：在加入控制变量后的模型(2)中，数字经济对经济高质量发展的系数值较模型(1)有所下降但仍然在1%的水平下显著为正，说明加入控制变量后，缓解了遗漏变量产生的估计偏误，说明控制变量选取的合理性。

Table 4. Baseline model regression results of digital economy’s impact on high-quality economic development

表4. 数字经济影响经济高质量发展的基准模型回归结果

变量	模型(1)	模型(2)
	经济高质量发展指数	经济高质量发展指数
数字经济发展指数	0.206*** (16.31)	0.101*** (4.61)
政府干预程度		0.029 (0.53)
市场化程度		0.010*** (4.57)
经济发展水平		0.020** (2.08)
金融发展水平		0.003 (0.61)
常数项	0.184*** (78.98)	0.073*** (4.29)
时期数	10	10
样本量	300	300
R^2	0.497	0.591

注：括号内的数值为t值；***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平显著。后续各表格相同。

4.3. 中介效应检验与分析

Table 5. Regression results of the mediating effect of industrial optimization

表5. 产业优化中介效应回归结果

变量	产业优化
	模型(1)	模型(2)	模型(3)
数字经济发展指数	0.101*** (4.61)	1.047*** (6.88)	0.083*** (3.52)
技术创新
产业优化			0.017* (1.92)
政府干预程度	0.029 (0.53)	−1.316*** (−3.51)	0.051 (0.93)
市场化程度	0.010*** (4.57)	−0.039** (−2.54)	0.011*** (4.84)
经济发展水平	0.020** (2.08)	0.515*** (7.68)	0.011 (1.07)
金融发展水平	0.003 (0.61)	−0.005 (−0.17)	0.003 (0.63)
常数项	0.073*** (4.29)	0.643*** (5.46)	0.062*** (3.48)
时期数	10	10	10
样本量	300	300	300
R^2	0.591	0.706	0.596

本文采用逐步回归法进行中介效应检验，具体结果如表5所示，其中，模型(1)是检验数字经济对经济高质量发展的直接影响，模型(2)是检验数字经济对产业优化的影响，模型(3)是检验数字经济和产业优化对经济高质量发展的共同影响。模型(1)的结果与基本回归结果一致。在模型(2)中，数字经济对产业优化的回归系数在1%水平下显著为正，说明数字经济能够显著促进产业优化升级。在模型(3)中，数字经济的系数在1%水平下显著为正，产业优化的系数在10%的水平下显著为正，说明产业优化的中介效应存在，本文提出的研究假设2得到验证。此外，从核心解释变量的系数值变化来看：与模型(1)相比，在模型(3)中加入中介变量产业优化后，数字经济对经济高质量发展的影响系数有所下降，也同样表明产业优化是数字经济促进高质量发展的影响路径，该结果也支持了本文提出的研究假设2。

在中介变量的具体作用发挥上，产业优化通过资源配置引导各要素流向产出效率更高的产业、行业、主体、领域等，使得数字产业化和产业数字化进程自主加快，构筑数字经济优势，最终共同表现为对经济高质量发展的积极促进。

4.4. 区域异质性分析

本文将30个省份根据不同特征划分子样本，按照国家统计局《东西中部和东北地区划分方法》中关于经济区域的划分，分为东部地区、中部地区、东北地区和西部地区，进一步探讨不同区域数字经济赋能经济高质量发展的异质性。

区域异质性回归结果见表6。可见，东部地区和西部地区数字经济对经济高质量发展有显著的促进作用；但在中部地区和东北地区，数字经济对经济高质量发展的影响不明显，中部地区还呈现出微弱的负向制约但不显著。导致这一结果的原因可能是：数字经济的发展受到多重因素的影响和制约，效应的体现需要多方投入和时间沉淀，效应的扩散也有先后快慢，由此产生了区域间发展不均衡的情况；而东部地区由于先发优势，有着较好的经济基础、较发达的数字基础和技术水平等，数字红利率先释放，为数字经济的促进作用突出，使得数字经济和经济高质量的发展明显领先于其他地区；西部地区得益于“东数西算”工程建设，逐步实现了发展动能转换，数字经济对经济高质量发展的赋能效应凸显。

Table 6. Regional heterogeneity regression results of digital economy's impact on high-quality economic development

表6. 数字经济影响经济高质量发展的区域异质性回归结果

变量	东部地区	中部地区	东北地区	西部地区
	模型(1)	模型(2)	模型(3)	模型(4)
	经济高质量发展指数	经济高质量发展指数	经济高质量发展指数	经济高质量发展指数
数字经济发展指数	0.118*** (4.09)	−0.029 (−0.26)	0.147(0.64)	0.198***(3.97)
控制变量	YES	YES	YES	YES
时期数	10	10	10	10
样本量	100	60	30	110
R^2	0.615	0.843	0.552	0.644

4.5. 稳健性检验

为验证回归结果的稳健性，本文采用剔除样本的方法进行检验(结果详见表7)，具体做法是剔除北京、天津、上海、重庆4个直辖市，以避免政策因素影响以及其他可能存在的影响。结果显示：不论是否加入控制变量，数字经济对经济高质量发展的回归系数均在1%水平下显著为正，与前述基准回归结果一致，表明数字经济仍然对经济高质量发展有明显的促进作用，说明本文的结果具有一定的稳健性。

Table 7. Robustness test results of digital economy empowering high-quality economic development

表7. 数字经济赋能经济高质量发展的稳健性检验结果

变量	模型(1)	模型(2)
	经济高质量发展指数	经济高质量发展指数
数字经济发展指数	0.228*** (15.51)	0.097*** (3.61)
政府干预程度		−0.017 (−0.28)
市场化程度		0.009*** (3.69)
经济发展水平		0.023** (2.28)
金融发展水平		0.009* (1.75)
常数项	0.148*** (59.39)	0.045** (2.37)
样本量	260	260
R^2	0.508	0.603

5. 结论与建议

5.1. 结论

本文基于2011~2020年省级层面数据，以产业优化为切入点，建立经济高质量发展水平指标体系和数字经济发展水平指标体系，运用熵权法进行指标赋权，计算得到经济高质量发展和数字经济发展指数，构建固定效应模型、中介效应模型，实证检验了数字经济对经济高质量发展的影响效应和作用路径，并按经济区域划分进行了异质性分析。得到以下结论：

第一，从整体上来看，数字经济对经济高质量发展有积极促进作用，对经济高质量发展有显著的正向影响，能够有效推动经济高质量发展。在剔除直辖市样本进行稳健性检验后，数字经济对经济高质量发展的影响依然显著为正，该结论仍然成立。

第二，产业优化在数字经济促进经济高质量发展的过程中具有中介效应，是数字经济影响经济高质量发展的作用路径。数字经济以产业优化为桥梁，积极推动经济高质量发展，二者可以联合发力对经济高质量发展发挥正向积极推动作用。

第三，数字经济对经济高质量发展的影响存在明显的区域异质性。具体而言，东部地区得益于资源、禀赋、技术等优势，西部地区受益于“东数西算”工程，东部地区和西部地区数字经济对经济高质量发展的促进作用显著；而东北地区数字经济对经济高质量发展的影响不明显，中部地区则呈现出微弱的负向制约但不显著。

5.2. 建议

基于以上的理论和实证分析，本文提出如下建议：

第一，加快数字化转型，释放数实融合效应。一方面，聚焦数据要素的重要作用，加快数据要素市场建设和数据产业体系建设，充分发挥数据价值，使得数据要素切实有效成为经济发展的新优势和新动能，推动地方经济实现质的有效提升；另一方面，以数字产业化和产业数字化双轮驱动，促进数字经济和实体经济深度融合互动，增强数字经济渗透率，既为传统产业插上数字翅膀，又积极培育、打造新模式新业态，支撑和带动经济转型升级、量质并举，发挥数字红利对经济高质量发展的促进和推动作用。

第二，优化要素配置，加快产业优化升级。在量的提升方面，以数字技术为抓手，优化发展过程，加快构建现代产业体系，促进产业结构调整升级，进而有效改善发展结果。在质的提升方面，以结果为导向，促进资源要素进一步向高产出、高效益的产业、行业、企业、项目等加速集聚，有效优化资源配置，阶梯式提高投入产出效率，从而促进全要素生产率的提高，进而加快产业优化进程。此外，完善退出机制，在促进资源向优势主体和优势项目集聚的同时，清理僵尸企业，淘汰落后和过剩产能，有效挤出闲置资源和盘活低效资源。

第三，因地制宜施策，推动整体协调发展。一方面，根据不同地区的发展现状，各地区立足自身实际和比较优势，客观认识机遇和挑战，实行差异化的数字经济发展政策；另一方面，以“数字政府、数字服务、数字生态、数字经济”一体化的数字化建设，全方位、多层面推进，进一步强化数字经济的主引擎作用，强力助推经济高质量发展；此外，促进地区交流和合作，重视发展非均衡问题，鼓励优势互补、成果共享、协同联动、区域共兴，倡导组团式发展，先发地区辐射带动，后发区域主动对接，提升经济发展整体质效。

基金项目

盐城市社科基金项目研究课题“盐城地区数字化转型对全要素生产率的影响研究：基于新质生产力视角”，课题编号：25skA284；江苏省高校哲学社会科学项目研究课题“高质量发展背景下高校大学生就业能力提升研究”，课题编号：2022SJSZ1082。