产业数字化与绿色技术创新耦合协调测度与分析

林 妍

（河北金融学院金融创新与风险管理研究中心，河北 保定 071000）

近年来，我国高度重视绿色可持续发展，大力推行绿色生产生活方式，先后出台了多项政策推进绿色低碳循环经济体系建设。“双碳”目标下，绿色经济发展已经成为落实国家重点战略、推动经济由要素驱动型向绿色技术创新驱动型转变的新引擎，有助于不同领域的低碳化、绿色化发展。然而，受成果转化滞缓、自然资源匮乏、产业结构不合理等制约[1-2]，绿色技术创新遇到阻碍，对“双碳”目标的实现造成一定影响。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”，为我国经济社会落实“双碳”目标任务提供了政策依据。作为打造数字产业集群的重要手段，产业数字化既是推动我国经济发展的新引擎，也是“双碳”目标下适应绿色技术创新的战略选择。在此背景下，如何充分发挥绿色技术创新作用，更好落实“双碳”目标任务？如何加快产业数字化进程，推动区域经济高质量发展？解答上述问题，对于促进产业转型升级、助力产业数字化与绿色技术创新、实现区域经济高质量发展具有重要现实意义。

一、文献回顾

第一，关于产业数字化的研究。在理论层面，祝合良等[3]基于“双循环”新发展格局战略背景，从内涵与外延、主要特征、动力体系、产业链重塑效应四个方面阐述产业数字化转型的理论体系，提出了推动我国产业数字化转型的策略。杨卓凡[4]认为，我国产业数字化转型模式主要涵盖由社会动因主导的倒逼模式，以及由创新动因主导的增值服务模式两种。在实证层面，王桂军等[5]利用双向固定效应模型探讨产业数字化的技术创新效应，发现产业数字化能有效推动企业创新。陈金丹等[6]利用我国制造业面板数据，实证检验产业数字化及其与本土市场规模交互项对技术创新的影响，发现产业数字化能显著促进技术创新数量的增加与质量的提升。

第二，关于绿色技术创新的研究。在理论层面，庄芹芹等[7]认为，构建绿色技术创新体系需从绿色技术、绿色产业、绿色金融着手，助力绿色技术创新链、产业链、资金链深度融合。陆小成[8]认为，绿色低碳技术创新体系是实现“双碳”目标的关键。何智励等[9]认为，绿色技术创新能显著推动经济高质量发展。王（Wang）等[10]认为，绿色技术创新对企业增强竞争力和环境保护具有重要影响和作用。在实证层面，徐佳等[11]基于2005—2015年我国沪深两市A股上市公司的绿色专利申请数据，利用双重差分模型实证分析低碳城市与企业绿色技术创新之间的关系。李昊等[12]运用考虑非期望产出的SBM-SupSBM 模型测算我国各省市绿色技术创新效率。贝赫拉（Behera）等[13]利用混合平均组、随机效应模型和GMM 模型，实证分析经济合作与发展组织国家环境管制、外国直接投资与绿色技术创新之间的关系。

综上所述，现有研究大多侧重于单一视角的分析，尚未对产业数字化与绿色技术创新的耦合协调关系展开实证讨论。而且，现有研究主要基于省份或地区单一层面展开分析，尚未将省份和地区同时纳入统一框架进行测度。随着“双碳”行动的开展，如何从碳达峰、碳中和视角研判产业数字化与绿色技术创新的关系值得深入探讨。鉴于此，本研究以2012—2021年我国30 个省份（未包含香港、澳门、台湾、西藏地区）为样本，利用耦合协调度模型，从不同维度和层面测度产业数字化与绿色技术创新的耦合协调发展水平，并利用探索性空间分析法检验二者耦合协调发展的空间效应。

二、作用机理分析

产业数字化可推动新型数字技术在生产经营活动各环节的应用，促进全链条产业数字化改造升级[14-15]。绿色技术创新可通过加快各环节生产要素流动，有效赋能产业数字化转型升级。产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展具有正反馈效应，二者相互促进不断发展，有助于“双碳”目标实现。

（一）产业数字化对绿色技术创新的驱动作用分析

一方面，产业数字化能加快绿色技术的信息存储与传播速度。随着数字基础设施、数字平台、数字生态系统的发展，绿色技术创新的重点逐渐从企业内部转移至企业外部，推动产业实现数字基础设施标准化，继而为各创新要素对接提供泛在服务[16]。产业数字化全面的数据采集能力，能为绿色技术创新提供信息挖掘和存储的有利条件，有效促进绿色技术传播范围的扩大和速度的提升。这有助于企业不断创建和更新发展模式，最终形成多元主体参与、以数字分工为基础的绿色技术创新系统。另一方面，产业数字化能显著降低绿色技术的信息搜寻与学习成本。产业数字化高效精准的信息匹配能力能降低绿色技术的信息搜寻与追踪成本，提高绿色技术创新效率。综合来看，产业数字化可有效降低绿色技术创新附加成本，促使企业将更多盈余资金投向研发创新。

（二）绿色技术创新对产业数字化的驱动作用分析

绿色技术创新贯穿数字创新的全过程，驱动产业数字化发展。首先，绿色技术创新有助于提高全要素生产率和资源利用率，优化要素和资源配置，进而有效促进产业数字化转型升级。其次，绿色技术创新有助于新技术在各大产业领域的应用、产业发展水平的提高，进而驱动以“互联网+产业”为代表的产业数字化发展。最后，绿色技术创新有利于地区间市场交易与数字化生产关联性的增强、各产业多元化发展新格局的形成、产业数字化规模的扩大。可见，绿色技术创新能有效助力产业数字化转型升级。

三、研究方法、指标体系与数据来源

（一）研究方法

1.指标权重计算方法

为有效减少主观因素带来的偏差，借鉴沈阳武等[17]的研究方法，选取变异系数法、熵值法，以及二者相结合的客观组合赋权法确定各指标权重。

（1）变异系数法。该方法下，变化越大，指标权重越大；反之，指标权重越小。具体步骤如下：

其中，σi表示第i项指标的标准差；Xi表示第i项指标的实际值；表示第i项指标的算术平均值；Vi表示第i项指标的变异系数；W1i表示第i项指标的权重；i=1，2，…，n。

（2）熵值法。为消除指标原始数据量纲的影响，参考高（Gao）等[18]的研究方法，采用极值标准化法，对原始数据进行标准化处理。

对于正向指标：

对于逆向指标：

其中，xit表示t年第i项指标的原始数据，i=1，2，…，n；t=1，2，…，m；minxit表示第i项指标的最小值，maxxit表示第i项指标的最大值；yit表示对t年第i项指标进行标准化处理后的数据。

其中，kit表示t年第i项指标的占比；ei表示第i项指标的信息熵；假定当kit=0 时，kitln（kit）=0；di表示第i项指标的差异性系数，即信息重复度；W2i表示第i项指标的权重。

（3）客观组合赋权法。利用变异系数法与熵值法测度的权重结果，计算最终的组合权重Wi：

其中，α的取值参考田培等[19]的方法计算，其计算公式如下：

其中，REN表示差异程度系数，REN∈[0，1）；n代表指标的个数；P1，P2，…，Pn为按从小到大顺序排列的利用变异系数法测度的指标权重。

2.综合评价指数测度

本研究通过综合评价指数反映产业数字化、绿色技术创新及其子维度的发展水平。

第一，利用线性加权法构建综合评价指数测度模型，具体如下：

其中，Ht1与Ht2分别代表t年产业数字化综合评价指数与绿色技术创新综合评价指数。

第二，利用线性加权法构建子维度的综合评价指数测度模型，具体如下：

其中，Ht1r代表t年产业数字化第r个子维度的综合评价指数；Ht2r代表t年绿色技术创新第r个子维度的综合评价指数；Wr为第r个子维度的权重。

3.耦合协调度模型

考虑到各地区产业数字化与绿色技术创新水平不均衡的现状，借助耦合协调度模型，分析产业数字化与绿色技术创新间的耦合协调关系，具体公式如下：

式（15）为耦合度计算公式，其中C为耦合度；和分别表示产业数字化和绿色技术创新的综合评价指数。式（16）为协调度T的计算公式，A和B分别表示产业数字化和绿色技术创新的贡献程度，A+B=1。根据逯进等[20]、杨蔚宁等[21]的研究成果，技术创新与产业升级同等重要。基于此，本研究认为“双碳”目标下产业数字化与绿色技术创新的贡献程度相同（即A=B=0.5）。式（17）为耦合协调度D的计算公式，其取值范围为[0，1]。

进一步，参考余丽[22]、吴小节等[23]的研究，按表1所示标准对耦合协调发展阶段进行划分。

表1 产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展阶段划分标准与特征

（二）指标体系

考虑产业数字化与绿色技术创新关系的复杂性和影响的相互性，借鉴现有关于产业数字化与绿色技术创新综合评价指标体系的研究成果[24-26]，遵循系统性、可操作性、简明科学性、数据可获得性原则，分别构建产业数字化和绿色技术创新评价指标体系。

对于产业数字化，刘钒等[27]从产业数字化投入、产业数字化应用、数字融合规模与效益水平四个维度进行评价；傅为忠等[28]从产业数字化能力和产业数字化基础两个维度进行评价。以此为参照，选取产业数字化投入、产业数字化能力、产业数字化应用、产业数字化基础作为评价产业数字化的指标。对于绿色技术创新，赵少飞等[29]从绿色技术保障能力、绿色技术投入能力、绿色技术产出能力三个维度构建评价指标体系。许晓冬等[30]从绿色技术支撑水平、绿色技术创新投入、绿色技术创新产出三个维度进行评价。基于此，选取绿色技术创新投入、绿色技术创新产出、绿色技术支撑水平作为评价绿色技术创新的指标[31]。

产业数字化与绿色技术创新评价指标及其权重见表2，其中的“权重”利用客观组合赋权法计算。

表2 产业数字化与绿色技术创新评价指标及其权重

（三）数据来源

选取2012—2021年我国30 个省份的面板数据作为研究样本，测度产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展水平。因数据缺失严重，香港、澳门、台湾、西藏地区未被纳入研究范畴。各类指标数据来源不同。其中，产业数字化数据来自历年中国统计年鉴、中国高技术产业统计年鉴、中国第三产业统计年鉴、中国城市统计年鉴、中国人口和就业统计年鉴；绿色技术创新数据来自历年中国环境统计年鉴、中国能源统计年鉴、中国区域创新能力评价报告、中国科技统计年鉴；其他数据来自国家统计局网站、各省份历年国民经济和社会发展统计公报、万得（Wind）数据库。对于部分缺失数据，采用均值法和回归替换法补齐。

四、实证分析

（一）产业数字化、绿色技术创新及其子维度发展水平分析

1.产业数字化及其子维度发展水平分析

从权重看，产业数字化基础的权重（0.372）最大，产业数字化投入、产业数字化能力的权重（0.227、0.207）相对较小，产业数字化应用的权重（0.194）最小（参见表2）。这表明，产业数字化基础对产业数字化发展的贡献最大，未来我国需要从互联网宽带建设、移动电话普及、信息传输等方面进行挖掘，以推动产业数字化水平提升。

根据表3，从发展水平的变化幅度看，2012—2021年我国产业数字化及其子维度的综合评价指数均有不同程度的增长。在各子维度中，产业数字化能力的综合评价指数增幅最大，由2012年的0.223增至2021年的0.328，对产业数字化发展具有较强拉动作用。产业数字化基础的综合评价指数增幅最小，由2012年的0.171增至2021年的0.261，这与我国数字化建设及相关应用不够深入有关，不利于产业数字化后续发展，产业数字化基础需进一步加强。

表3 2012—2021年全国产业数字化及其子维度综合评价指数

从发展水平的变化趋势看，2012—2021年我国产业数字化及其子维度的综合评价指数均呈逐年增长态势。这与近年来我国宏观经济形势的变化以及对数字经济的高度重视有关。近年来，在一系列推动数字经济发展的政策支持下，我国产业数字化投入不断增加，产业数字化基础不断完善，产业数字化应用不断深入，产业数字化能力不断增强。

2.绿色技术创新及其子维度发展水平分析

从权重看，绿色技术创新产出的权重（0.379）最大，绿色技术支撑水平的权重（0.334）次之，绿色技术创新投入的权重（0.287）最小（参见表2）。不过，尽管绿色技术创新投入的权重最小，但其三个二级指标（绿色专利申请量、新产品开发支出、研发费用投入强度）的权重分别为0.098、0.093、0.096，排名比较靠前，这说明它们对绿色技术创新贡献较大。

根据表4，从发展水平的变化幅度看，2012—2021年我国绿色技术创新及其子维度的综合评价指数均有不同程度的增长。在各子维度中，绿色技术创新产出的综合评价指数增幅最大，由2012年的0.180 增至2021年的0.319；绿色技术支撑水平的综合评价指数增幅最小，由2012年的0.174增长至2021年的0.252。

表4 2012—2021年全国绿色技术创新及其子维度综合评价指数

从发展水平的变化趋势看，2012—2021年我国绿色技术创新及其子维度的综合评价指数均呈稳定增长态势。这与我国对绿色技术创新的高度重视和大力支持有关。随着对绿色技术创新重要性认识的逐渐加深，我国在绿色技术领域的资金和政策扶持力度不断加大。

从整体看，研究期内产业数字化和绿色技术创新发展水平均呈逐年上升态势，但相比于绿色技术创新，产业数字化发展水平的上升态势明显更强。

（二）产业数字化与绿色技术创新的耦合协调发展水平分析

1.省份层面

根据表5，从整体看，研究期内全国各省份产业数字化与绿色技术创新的耦合协调度均呈持续提高态势。具体而言，2012年，我国30个省份均处于低度耦合阶段，上海的耦合协调度最高，青海的耦合协调度最低；2017年，上海、北京2个省份的耦合协调度超过0.450，进入磨合阶段，其余省份处于低度耦合阶段；2021年，上海、北京处于高度耦合阶段，天津、河北、辽宁等15个省份处于磨合阶段，其余13个省份处于低度耦合阶段。

表5 2012、2017、2021年各省份产业数字化与绿色技术创新耦合协调度及所处阶段

部分经济欠发达省份的耦合协调度增长较慢。其可能原因是，当地未能根据社会需求及时确立调整绿色低碳战略目标，抑制了产业数字化与绿色技术创新的协同发展，影响了产业转型升级。经济发达省份的耦合协调度增长较快。其可能原因是，当地大力支持环境保护与低碳技术研发，着力推动产业转型升级，持续赋能绿色化与数字化发展。

2.地区层面

如表6所示，我国七大地区的产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展存在显著差异。从整体看，七大地区基于耦合协调度的排序为华东>华北>华南>华中>东北>西南>西北。其中，华东地区产业数字化与绿色技术创新耦合协调度均值（0.426）最高，说明其在推动产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展方面成效明显。其可能原因是，华东地区在基础设施建设、公共服务等方面位居全国前列，具有较好的产业数字化基础和绿色技术创新条件，对产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展的影响效应相对较强。西北地区产业数字化与绿色技术创新耦合协调度均值（0.224）最低，说明其在促进产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展方面成效不明显。其可能原因是，西北地区地形比较复杂，工业建设相对薄弱，产业发展水平与绿色技术研发能力较低，会在一定程度上制约产业数字化与绿色技术创新的耦合协调发展。

表6 2012、2017、2021年七大区域产业数字化与绿色技术创新耦合协调度

（三）产业数字化子维度与绿色技术创新、产业数字化与绿色技术创新子维度的耦合协调发展水平分析

1.省份层面

根据表7，从整体看，2012、2017、2021年各省份产业数字化子维度与绿色技术创新耦合协调度呈现逐年提高态势，多数省份表现出从低度耦合阶段向高度耦合阶段发展的趋势。其可能原因在于，在各项利好政策驱动下，各省份认识到了数字技术对产业发展的重要性，通过不断提升产业数字化子维度发展水平，有效促进了其与绿色技术创新的耦合协调发展。值得注意的是，北京、上海、广东的耦合协调度一直位居全国前列。其可能原因在于，这些地区经济贸易资源丰富，更有利于产业数字化子维度与绿色技术创新耦合协调发展。

表7 2012、2017、2021年处于产业数字化子维度与绿色技术创新各耦合阶段的省份

根据表8，从整体看，2012、2017、2021年各省份产业数字化与绿色技术创新子维度耦合协调度呈缓慢提高态势。该趋势与各省份产业数字化子维度与绿色技术创新耦合协调度的变化趋势基本一致，但速度相对较慢。其可能原因在于，与产业数字化相比，我国绿色技术创新起步较晚，低碳技术尚不成熟。

表8 2012、2017、2021年处于产业数字化与绿色技术创新子维度各耦合阶段的省份

2.地区层面

根据表9，从2012、2017、2021年各地区产业数字化子维度与绿色技术创新耦合协调发展水平看，2012年，仅华东、华北地区分别在产业数字化投入、产业数字化基础与绿色技术创新耦合协调发展方面处于磨合阶段；2017年，仅华东地区全面进入高度耦合阶段，这与我国对该地区的政策扶持有关；2021年，华北地区继华东地区之后全面进入高度耦合阶段，仅西北地区仍全面处于低度耦合阶段。

表9 2012、2017、2021年处于产业数字化子维度与绿色技术创新各耦合阶段的地区

根据表10，从2012、2017、2021年各地区产业数字化与绿色技术创新子维度耦合协调发展水平看，2012年，仅华东地区在产业数字化与绿色技术创新产出耦合协调发展方面处于磨合阶段；2017年，华南地区全面进入磨合阶段；2021年，华东地区全面进入高度耦合阶段，华北地区在产业数字化与绿色技术创新投入耦合协调发展方面进入高度耦合阶段，西南、西北地区仍全面处于低度耦合阶段。

表10 2012、2017、2021年处于产业数字化与绿色技术创新子维度各耦合阶段的地区

从整体看，2012、2017、2021年，无论是产业数字化子维度与绿色技术创新的耦合协调发展水平，还是产业数字化与绿色技术创新子维度的耦合协调发展水平，均呈现出较大的区域差异，但相较而言，前者的区域差异呈逐渐缩小态势，后者的区域差异在各阶段变化较小。其中，华东、华北地区一直较为超前，西南、西北地区一直较为滞后，这可能与地理区位以及交通基础设施、经济发展水平有关。

五、空间效应分析

为进一步探究产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展可能存在的空间效应，借鉴赵卉心等[32]的研究方法，采用探索性空间分析法，通过莫兰指数检验二者耦合协调发展的空间自相关性。莫兰指数I的计算方法如下：

式（18）中，xi、xj分别表示i、j地区的产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展水平；n表示地区数，s2表示样本方差；wij表示空间权重矩阵中的元素，这里参考葛鹏飞等[33]的方法，采用地理距离的倒数表示。莫兰指数I的取值范围为[-1，1]。若I∈（0，1]，说明相邻省份之间的空间自相关性为正；若I∈[-1，0），说明相邻省份之间的空间自相关性为负；若I=0，说明相邻省份之间无空间自相关性。

（一）整体空间效应

根据表11，从整体看，2012—2021年产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展的莫兰指数均在1%的水平上显著。这表明，产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展具有明显的空间溢出效应，相邻区域间二者的耦合协调发展可以彼此影响。进一步，研究期内产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展的莫兰指数整体呈增长态势，说明二者耦合协调发展的空间集聚程度不断提高。

表11 2012—2021年产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展空间效应分析结果

（二）分地区的空间效应

根据表12，各地区产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展的空间溢出效应存在明显差异。其中，华北、西南、西北地区的莫兰指数为负且不显著，说明在这些地区产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展水平较高的城市呈散点分布状态，空间溢出效应不明显。东北、华中地区的莫兰指数为正但不显著，说明在这两个地区产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展水平较高的城市因距离较近而呈集聚分布状态，但空间溢出效应不明显。华东、华南地区的莫兰指数为正且显著，说明在这两个地区产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展水平较高的城市呈集聚分布状态，空间溢出效应明显。

表12 2012—2021年分地区的产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展空间效应分析结果

六、结论与建议

（一）结论

第一，从产业数字化和绿色技术创新发展水平看，二者均呈逐年上升态势，但产业数字化发展水平的上升态势明显更强。在产业数字化各子维度中，产业数字化能力升幅最大，产业数字化基础升幅最小，未来需着重在互联网宽带建设、移动电话普及、信息传输等方面发力。在绿色技术创新各子维度中，绿色技术创新产出升幅最大，绿色技术支撑水平升幅最小，但从权重看，各子维度重要性相差不大，未来应着力保持均衡发展。

第二，从产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展水平看，整体呈逐年提升态势，具体表现是省份层面呈现出各省份由低度耦合阶段向高度耦合阶段发展的趋势，区域层面呈现出华东>华北>华南>华中>东北>西南>西北的分布态势。

第三，从产业数字化子维度与绿色技术创新、产业数字化与绿色技术创新子维度的耦合协调发展看，在省份层面，产业数字化子维度与绿色技术创新耦合协调度整体呈逐年提高态势，且表现出从低度耦合阶段向高度耦合阶段发展的趋势；产业数字化与绿色技术创新子维度耦合协调度的发展趋势与前者发展趋势大体一致。在地区层面，产业数字化子维度与绿色技术创新耦合协调度区域差异明显但呈逐渐缩小态势，华东、华北地区领跑，西南、西北地区滞后；产业数字化与绿色技术创新子维度耦合协调度的区域差异明显且在各阶段变化较小。

第四，从产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展的空间效应看，整体而言，空间溢出效应明显，空间集聚程度不断提高。但在华北、西南、西北地区，呈散点分布状态，空间溢出效应不明显；在东北、华中地区，呈集聚分布状态，空间溢出效应不明显；在华东、华南地区，呈集聚分布状态，空间溢出效应明显。

（二）建议

第一，加强顶层设计创新，赋能产业数字化与绿色技术创新水平提升。我国产业数字化与绿色技术创新发展水平整体呈向上攀升态势，但相比于绿色技术创新，产业数字化发展水平上升态势明显更强。鉴于此，地方政府应落实“双碳”目标任务，积极部署绿色技术创新项目，制定相关激励性优惠政策，鼓励地方企业研发绿色技术，助力产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展。一方面，要加大政策扶持力度，激励各大企业积极探索低碳研发技术，为产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展提供技术保障。另一方面，要加大创新资源倾斜力度和资金支持力度，激发小型企业绿色技术创新活力，推动产业数字化与绿色技术创新耦合协调发展。

第二，充分发挥领先省份优势，带动滞后省份特色化发展。我国产业数字化与绿色技术创新耦合协调度整体呈逐年提高态势，但在省份层面仍存在不同程度的差异。对此，政府应鼓励北京、上海等领先省份充分发挥绿色技术创新优势，全力打造省域经济绿色发展示范区，带动内蒙古、甘肃等滞后省份发掘自身能源优势，提升产业数字化发展与绿色技术创新水平。一方面，领先省份要在充分发挥经济优势、大力推动总部经济建设、充分引导上下游产业数字化与绿色技术创新发展的同时，规避大规模同类型产业集聚劣势，加大对滞后省份的数字技术支持力度，构建数字化经济产业园，协助推进滞后省份集约化建设。另一方面，滞后省份应根据自身要素禀赋结构优势，践行区域特色技术创新之路，实现区域产业特色化与集约化发展。

第三，畅通数字化贸易流通体系，实现区域互联互通。数字化贸易平台是推动产业数字化与绿色技术创新协调发展的重要手段。当前，华东、华北地区产业数字化水平较高，内部协调程度、资源配置程度较高，已基本形成区域产业群，可有效推动产业数字化与绿色技术创新协调发展，其他地区尚未形成高效协同发展体系，区域发展不平衡。鉴于此，地方政府可根据本地实际情况，加强与邻近区域的产业数字化合作，逐步畅通商贸流通体系，实现区域互联互通。一方面，西南、西北等滞后地区应主动与华东、华北等领先地区增进贸易往来，引进相关数字技术，加强数字基础设施建设，协同推动产业数字化与绿色技术创新水平提升。另一方面，应发挥华东、华北地区高新技术产业开发区的示范引领作用与“一对一”结对帮扶优势，助力西南、西北地区优化数字化产业基地和“孵化园”建设，畅通数字化商贸流通体系，促进区域有效联通。