长江经济带数字经济与经济发展的时空耦合关系

樊姗娜， 彭 鹏

(湖南师范大学 地理科学学院， 长沙 410081)

数字经济作为创新驱动战略重要代表能够促进实体经济转型升级，开拓经济发展新空间，符合经济发展新需求，受到政府和学者广泛关注[1]。2019年联合国数字经济报告指出，数字经济规模估计占全球国内生产总值4.5%～15.5%；2019年中国数字经济增加值规模达到35.8万亿元，占GDP比重达到36.2%。伴随经济发展进入新常态，经济发展模式亟须向创新驱动转变，注重发展质量和效益，这使得产业结构的调整升级、供给侧改革成为经济高质量发展的必选项。而数字经济将数据作为一种全新的生产要素，不仅产生新的价值活动，而且赋能生产关系，实现资源的优化配置。在此背景下，如何充分发挥数字经济对区域经济发展的促进作用，同时协调二者之间发展关系就尤为重要。

目前，学界对于数字经济的研究聚焦于定义与内涵[2]、测度与评价[3]、区域差异与成因[4]和对经济高质量发展的影响[5]等方面，其中在数字经济对经济高质量的影响方面，一般认为数字经济促进经济高质量发展，但区域之间存在异质性[6]。由于数字经济能够促进经济发展，数字经济与区域经济发展关系的探讨受到学者们的广泛重视。张勋等研究发现数字金融能够促进中国的包容性增长[7]，同时，数字经济也对其他国家经济产生正向影响[8]。数字经济不仅能创造经济价值，还赋能传统经济。许恒等认为数字经济与传统经济处于非对称的竞争博弈模型中，政府应当有的放矢地实施“竞合型”政策，以兼顾创新、竞争和社会利益平衡[9]，并且二者融合的广度和深度在不断拓展，改善了生产效率[10]。除此之外，还有学者从数字经济与产业结构转型升级[11]、就业质量提升[12]、区域创新能力提升[13]等方面切入，探讨数字经济对传统经济的影响作用。不难发现，数字经济这一渗透赋能的能力，从生产要素的规模、结构和效率等多方面对传统经济的发展要素进行配置及效率的再配置，为经济发展提供新机遇。但不可忽视的是，中国经济发展存在明显的区域不平衡性，而区域经济的空间差异在某种程度上也影响数字经济的发展差异，二者互相作用与影响。但现有研究中对二者的协调发展及其区域差异性研究不足。因此，为更好地推进二者的融合发展，需对二者的协调发展程度有清晰的认知，才能在此基础上制定相应的政策或措施充分激发数字经济与传统经济之间的发展活力。所以本文从数字经济与经济发展的耦合协调视角来切入，以长江经济带为研究区域，探析二者之间的时空耦合关系，以期促进长江经济带数字经济与区域经济的协调发展，缩小区域间的经济增长差异，提升区域整体经济实力。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 耦合协调模型

耦合是指两个或两个以上系统的互相作用与互相影响,耦合度是对系统之间协同作用的度量[14]。区域数字经济与经济发展系统之间存在耦合关系。因此，借鉴崔木花[15]的相关研究，构建二者的耦合度模型，其公式为

(1)

式中：u1为经济发展指数，表示经济发展水平;u2为数字经济指数，表示数字经济水平；c为耦合度，c∈[0,1]，值越大表明二者之间耦合程度越好。由于耦合度存在特定差异情况，当二者均为较低水平时也会带来较高耦合度，出现与实际情况不符的伪评价结果[16]。因此，引入耦合协调度的概念来反映经济发展与数字经济之间的真实耦合协调状况，其公式为

(2)

s=au1+bu2

(3)

式中：d为耦合协调度，d∈[0,1]，值越大表明二者之间耦合协调程度越好；s为经济发展和数字经济的综合水平指数；a和b分别表示经济发展和数字经济对耦合协调度的贡献参数，其值大小取决于二者的相对重要程度。由于经济发展是多方面综合作用的结果，数字经济不是经济发展的唯一动力，因此赋值a为0.6，b为0.4。参考相关研究[17],并根据耦合协调度d值大小，将经济发展与数字经济的耦合协调度划分为7个类型(表1)。

表1 耦合协调度类型及其划分标准

1.1.2 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析是一系列空间统计数据分析方法集合，反映研究区域内数据的空间关联性[18]。其核心内容是通过全局空间自相关分析和局部空间自相关分析对空间关联模式进行度量和检验[19]。因此采用全局Moran’sI指数来测度区域耦合协调度的整体相关性，采用局部空间联系指标LISA来测度区域局域空间自相关，其公式为

(4)

(5)

式中：各变量的含义与上述全局空间自相关的含义相同。当Ii值通过Z检验且显著性为正时，表明该区域与周边邻近区域耦合协调度相似且呈现集聚分布，包括高值集聚和低值集聚。当Ii值通过Z检验且显著性为负时，表明该区域与周边邻近区域的耦合协调度为空间异质，呈现高低值分布或低高值分布。

1.2 指标体系构建及数据来源

数字经济与经济发展均涉及经济社会多个方面，由多个要素共同决定。本文遵循科学性、全面性、数据可得性原则，并借鉴数字经济相关研究成果[20-23]和经济发展水平测度研究成果[24-26]，分别构建数字经济与经济发展综合水平评价指标体系，采用熵值法确定各指标权重，测度二者综合水平，求得最终指数(表2)。本文以长江经济带城市为研究单元，时间跨度为2011—2018年，研究使用的数据来自EPS全球统计数据、各省市统计年鉴和统计公报。其中因部分城市存在数据缺失严重现象，因此，最终确定98个空间单元。

表2 长江经济带数字经济与经济发展评价指标体系

2 结果与分析

2.1 长江经济带数字经济与经济发展的时空特征

2.1.1 数字经济与经济发展的时序特征

基于数字经济与经济发展综合水平评价指标体系，运用熵值法得到2011—2018年长江经济带数字经济指数与经济发展指数(图1)。由图1可知，2011—2018年长江经济带数字经济指数和经济发展指数均呈现上升趋势，并且数字经济指数增速大于经济发展指数，表明长江经济带数字经济和经济发展均得到发展，且数字经济发展快于经济发展。近年来，在全球数字化发展大趋势下，中国数字产业化和产业数字化进程加快，数字经济获得大力发展。由于数字技术与产业发展加速融合，同时数字经济能够促进经济结构转型升级，释放对经济发展的放大、叠加和倍增作用[27]，因此，数字经济得以快速增长，并超过经济发展水平。

图1 2011—2018年数字经济指数与经济发展指数变化情况

2.1.2 数字经济与经济发展的空间特征

为直观探究长江经济带数字经济与经济发展的空间分异特征，选取2011、2014、2018年为研究年份，采用自然断点法将数字经济指数和经济发展指数划分为5个等级，即最高水平、次高水平、一般水平、次低水平和最低水平，运用ArcGIS软件对二者进行空间可视化表达(图2和图3)。

从长江经济带数字经济空间分布中可以看出(图2)，2011—2018年下游城市数字经济处于最高水平，集中分布于上海市、杭州市、苏州市等城市，而上、中游城市数字经济总体处于最低水平，主要包括昭通市、阜阳市、永州市等城市。相比于上、中游城市，下游城市数字化基础设施较为完备、信息技术涉及行业较多、高技术人才集聚、高等院校和科研机构集中、创新环境好及相关政策配套等。具体时间节点来看，2011年，大部分上、中游城市数字经济水平处于最低水平和次低水平，多数下游城市和少数上、中游省会城市的数字经济处于最高水平和次高水平。2014年，数字经济相较于2011年有所提升，虽然城市所处水平整体变化不大，但次低水平城市有所增加，广元市、连云港市、绵阳市等城市由一般水平降至次低水平。2018年，数字经济相较于2014年继续得到提升，最低等级城市数量明显减少，中等级城市数量增加较多，安顺市、池州市、衡阳市等城市由最低水平演变为次低水平，滁州市、十堰市、咸宁市等城市由次低水平转变为一般水平。

图2 2011—2018年长江经济带数字经济空间分布

从长江经济带经济发展空间分布中可以看出(图3)，2011—2018年期间，由于经济基础好、产业结构优、区位条件好、人力资本水平高，上海市、苏州市、杭州市等下游城市经济发展一直处于最高水平。与之相反，六盘水市、淮北市、攀枝花市等中、下游城市经济发展处于最低水平。综合来看，2011年，下游和少数上、中游城市经济发展较好，其中上、中游城市主要包括长沙市、新余市、成都市等城市。2014年，经济发展整体水平相较于2011年有一定程度提升，城市所处水平有一定变化。宁波市、绍兴市和舟山市从最高水平降至次高水平，亳州市、荆州市、泰州市等城市由次高水平演变为一般水平，蚌埠市、常德市、滁州市等城市由一般水平转变为次低水平，怀化市、乐山市、娄底市等城市由次低水平下调为最低水平，曲靖市和宜昌市则由次低水平上升为一般水平。2018年，区域经济持续增长，城市所处水平也相应变化。南京市和铜陵市由最高水平降至次高水平，亳州市、阜阳市、荆门市等城市从一般水平下降为次低水平，郴州市、池州市、滁州市等城市由次低水平降为最低水平。

图3 2011—2018年长江经济带经济发展空间分布

2.2 长江经济带数字经济与经济发展的耦合协调度

2.2.1 耦合协调度总体态势

基于长江经济带数字经济指数和经济发展指数，结合耦合协调度模型求出耦合协调度，并对各研究年份的耦合协调度进行分类统计(表3)。由表3可知，2011—2018年长江经济带数字经济与经济发展的耦合协调度呈现稳步上升趋势，整体耦合协调水平得到提升，实现了轻度失调向初级协调转变。2011年，长江经济带整体耦合协调度最低，为0.422，达到协调状态的城市仅有14个，占全部城市数量的14.28%，多达84个城市处于失调状态，占区域全部城市数量的85.72%。2014年，长江经济带整体耦合协调度较2011年有所提升，为0.514，处于协调状态的城市提升至43个，占全部城市数量的43.87%，其中良好协调城市数量实现零突破，中度失调城市数量清零。2018年，长江经济带整体耦合协调度为0.597，各区域耦合协调关系进一步改善。优质协调实现从无到有突破，良好协调、中级协调和初级协调分别提升至10、19、68个，相应占比分别提升为1.02%、10.20%、19.39%和69.39%。全区域失调城市清零，实现向协调关系过渡。该阶段数字经济指数达到0.406，经济发展指数提升至0.335。

表3 2011—2018年长江经济带数字经济与经济发展耦合协调关系

2.2.2 耦合协调度空间特征

为进一步分析长江经济带耦合协调度的空间特征，依托2011—2018年的耦合协调度结果，采用自然断点法在ArcGIS中进行空间可视化表达(图4)。由图4可知，2011—2018年长江经济带耦合协调度的空间格局具有较大变化，存在明显的空间差异性，呈现出下游>中游>上游的整体趋势。不同年份节点而言，2011年，长江经济带整体处于失调状态，局部达到协调状态。中度失调和轻度失调城市主要分布在上、中游，中级协调和初级协调集中分布在下游城市，其中上海市和南京市处于中级协调关系。2014年，长江经济带上、中游失调关系进一步改善，协调区域范围进一步扩大。安顺市、达州市、广安市等城市从中度失调进入轻度失调关系，德阳市、新余市、荆门市等从轻度失调步入初级协调关系，常州市、成都市、长沙市等从初级协调提升为中级协调关系，上海市从中级协调升级为良好协调关系。2018年，长江经济带整体耦合协调关系进入协调状态。长三角地区城市协调关系最优，上海市率先进入优质协调关系，苏州市、杭州市、南京市等耦合协调度达到0.7以上，进入良好协调关系。上、中游省会城市协调关系次之，武汉市、南昌市、重庆市等耦合协调度达0.6以上，进入中级协调关系。其余城市协调关系均有不同程度提升，进入更优的协调状态。

图4 2011—2018年长江经济带耦合协调度空间分布

2.3 长江经济带耦合协调度的空间异质性

2.3.1 全局空间自相关

为探究长江经济带耦合协调度的空间集聚特征，运用ArcGIS软件对耦合协调度进行空间自相关分析(表4)。由表4可知，2011—2018年长江经济带耦合协调度的Global Moran’sI值均大于0.3，并通过1%显著性检验[Z(I)>2.58，P(I)<0.01]，说明长江经济带耦合协调度呈现正向空间自相关性。但随时间推移，Global Moran’sI值整体呈现下降趋势，表明耦合协调度的空间自相关性减弱，集聚程度呈现下降趋势。可能是由于数字化应用加速与产业融合发展，各地区均不同程度加强数字化基础设施建设，发展数字经济，从而提升了区域整体耦合协调度，弱化其集聚力度。

表4 2011—2018年全局空间自相关情况

2.3.2 局部空间自相关

全局空间自相关反映区域整体空间集聚特征，而局部空间自相关反映区域局部空间集聚特征。因此，基于2011—2018年长江经济带耦合协调度结果，运用ArcGIS软件对其进行局部空间自相关分析，进一步探究区域局部集聚状况(图5)。由图5可知，2011—2018年长江经济带耦合协调度“高-高”集聚区域整体变动不大，集中分布在下游，高-低”集聚区域呈现先扩大后缩小分布状态，“低-低”集聚区域保持下降趋势。具体年份而言，2011年，“高-高”集聚区域集中分布在上海市、苏州市、杭州市等12个城市，“高-低”集聚区域仅分布在长沙市，“低-低”集聚区域分布在昭通市和六盘水市。2014年，“高-高”集聚区域变化不大，“高-低”集聚区域新增成都市，“低-低”集聚区域清零。成都市是上游省会城市，其耦合协调度高于眉山市、德阳市、雅安市等周边城市，形成“高-低”集聚分布。随长江经济带耦合协调度整体提升，上游“低-低”集聚区域清零。2018年，“高-高”集聚区域依旧变动不大，“高-低”集聚区域再次仅布局在长沙市，“低-低”集聚区域继续保持清零状态。

图5 2011—2018年长江经济带耦合协调度LISA图

3 结论与建议

3.1 结论

通过构建数字经济与经济发展综合水平评价指标体系，运用耦合协调度模型和探索性空间数据分析方法，分析2011—2018年长江经济带98个城市数字经济与经济发展的时空耦合协调度特征及其空间异质性，得出如下结论：

1)综合水平测度发现，长江经济带数字经济与经济发展水平均呈现上升趋势，并且数字经济水平提升速率快于经济发展水平，自2014年数字经济水平开始超过经济发展水平。同时，数字经济与经济发展存在空间差异性，下游城市的数字经济与经济发展整体水平均相对较高，上、中游则与之相反，二者呈现较类似的空间分布特征。

2)耦合协调度分析发现，2011—2018年长江经济带耦合协调度呈现稳步上升态势，整体耦合协调水平实现了轻度失调向初级协调关系转变。由于数字经济与经济发展水平存在区域差异，二者之间的耦合协调度也存在明显的空间差异性，呈现出下游>中游>上游的整体趋势。

3)从全局自相关看，长江经济带耦合协调度呈现正向空间自相关性，但随时间推移，耦合协调度的空间自相关性减弱，集聚分布呈下降趋势。从局部自相关看，耦合协调的“高-高”集聚区域整体变动不大，集中分布在长江经济带下游，“高-低”集聚区域呈现先扩大后缩小的分布状态，“低-低”集聚区域保持下降趋势。

3.2 建议

为促进数字经济与区域经济的协调发展，基于以上分析结论提出如下对策建议：

1)优化数字经济发展环境，提升数字经济发展水平。数字经济的发展能够促进区域经济发展，大力发展数字经济有助于二者协调发展水平的提升。一是加快互联网、物联网、云计算、大数据等数字化基础设施建设，提升数字经济发展需要的硬件设施水平；二是完善数字经济发展相关政策，如政府对于相关数字经济产业给予税收减免和部分资金支持等；三是加大数字人才引进力度，对于就业落户的数字人才提供住房保障和较高薪资待遇。

2)加快区域经济发展，以区域经济建设带动数字经济发展。区域经济的发展能够带动和加快数字经济的发展，从而提升二者耦合协调水平。一方面，将互联网、大数据、人工智能等数字技术运用到传统产业，提高传统产业生产效率，优化升级现代服务业结构，带动数字经济发展；另一方面，加快电商平台、互联网金融、智慧物流等新业态、新模式的发展，推动区域经济增长，助力数字经济发展。

3)加强区域之间发展数字经济与经济发展的互助合作。下游城市数字经济与经济发展的协调度较高，可以为上、中游城市提供技术、人才、资金、创新、经验等方面合作，充分发挥地区增长极作用，带动长江经济带数字经济与经济发展整体协调水平的提升；同时，上、中游做好对接下游数字经济发展的合作准备，并结合各地实际状况，发展具有地方特色的优势数字经济产业，助推地方经济发展，缩小区域整体发展差距。