中国“信息流-物流-资金流”一体化发展的省际差异

黄先军，李羚锐

（安庆师范大学 经济与管理学院，安徽 安庆 246133）

随着我国全面深化改革任务进入“深水区”，加快构建“以国内大循环为主体，国内国际双循环”的新发展格局已经成为了业界与学界共同关注的焦点。构建新发展格局的关键是畅通经济循环。而经济循环活动的本质是一个建立于经济分工和价值增值基础上的信息（数字）、商品（服务）及资金在企业、产业及区域等不同主体之间的流通循环[1]。在此循环过程中，作为经济活动中最活跃的资源要素，信息流、物流与资金流既是要素市场的有机构成，其整合与流动也是畅通经济循环的高质量推动力。在电子商务领域，早有研究表明“信息流-物流-资金流”这三种要素的整合有利于企业快速发展[2]。杨继彬等（2021）的研究也证实了要素的跨区域流动对区域经济的促进作用[3]。但目前鲜有从中观层面的产业联合发展的视角综合考虑信息流、物流与资金流在加快建设国内大循环过程中的一体化发展，因此，如何在全国范围内的经济循环中测度“三流”系统的一体化发展现状就尤为必要。进一步来看，全国大部分省份及区域的“三流”系统在空间分布和时序发展的视角下的发展差异及未来趋势究竟如何，是亟需了解的现实问题。

各产业为应对疫情与国际贸易摩擦等下行压力，或自发或被动地开始了数字化转型，这无疑在一定程度上加速推动了传统经济向数字经济升级发展。经济数字化既有利于加快国内经济大循环，也有利于信息流、物流与资金流的整合。在产业集群及联合发展等研究方向，早有学者针对信息流、物流、资金流三个子系统两两之间的互动作用展开了大量研究，并取得了丰富的研究成果。其中，有研究发现，信息流与物流相结合，能够突破物流业原有发展结构，提高物流资源配置效率，改善物流组织方式与运营方式。引导物流业朝向信息化发展[4]；信息流与资金流相结合，打破了传统金融自身的发展瓶颈，促进金融业进入了数字金融发展阶段[5]。物流与资金流的融合创新，产生了物流金融等业态，驱动了物流业与金融业的联动发展，有助于要素资源市场的相互联通[6]。本研究将三系统耦合发展纳入到加快畅通国内大循环的整体框架中，并从产业联合发展的新视角出发对其进行定量分析。其次，考虑我国目前省际区域发展不平衡及要素市场割裂的现状，本研究引入空间要素进一步分析了三系统耦合协调发展的时空演化特征。最后，基于改进后的灰色预测模型对未来7年我国30个省份的耦合协调度发展水平进行了预测。

本研究的边际贡献可能有以下三个方面：第一，运用熵值法与耦合协调系统理论，构建了信息流—物流—资金流的“三流”综合系统，从而能够较为系统的描述加快国内大循环过程中“三流”一体化的发展现状。第二，采用我国30个省份2011—2020 年的面板数据，不仅对“三流”一体化发展做出了时序趋势分析，也运用了莫兰I指数对其空间相关性与集聚特征进行了空间演化分析，有利于政府及相关决策者了解三者的耦合协调发展水平在各省份的时空发展差异。第三，基于改进后的灰色预测模型，预测了未来7年内“三流”系统耦合协调发展的趋势，为加快畅通国内大循环提供了新视角和一定的理论依据。

一、文献综述

在以国内大循环为主体的经济循环格局中，立足内需，让市场机制有效、合理地配置资源要素，是实现我国经济高质量增长的重要动力之一[7]。在影响经济循环畅通的诸多因素中，如何改善供给侧结构性问题和挖掘需求侧的潜力问题是我国加快国内大循环的突破口[8]。蔡跃洲（2022）研究表明新一代信息科技在各产业领域的迅速普及，让生产、流通等环节中物流、商流、人力资本、资金流等要素的传递配置更加精准有效，在减少了冗余与损耗的同时，也加快了经济循环过程[9]。换言之，信息流、物流、资金流的耦合协调发展既有利于商品、服务、资金等要素资源畅通流动，也能够提高供给质量和促进需求升级，并且可以实现从供给侧到需求侧的有效对接，最终提高市场运行和经济循环效率。

我国学者针对“信息流、物流与资金流”的要素整合问题，已经开展了丰富的研究，其主要是围绕微观、宏观及中观层面展开。在电子商务领域的微观企业供应链中，尤其重视信息流（包括商品信息的提供、技术支持等内容）、物流（包括商品的运输、配送、仓储及相关的物流信息等环节）与资金流（随着业务活动而发生的资金往来）的整合[10]。但李泽锦（2021）指出，在全国范围内的市场上，以现代信息网络为基础载体、信息科技为推动力的信息流增长所产生的影响并不仅局限于互联网背景下的电子商务领域，更对我国经济高质量发展存在非线性的促进作用[11]。新信息地理学与新经济地理学也相继指出，得益于信息科技的变革与交通运输网络的升级，加速了网络空间与地理空间的结合，这为宏观区域发展中的城市网络布局提供了新的交通信息流视角[12]。此外，曾可昕和张小蒂（2021）对数字等要素整合与现代化产业集群的协调演化进行了研究，发现数字等要素整合可以沿着“提高要素整合效率到构建要素市场及平台再到形成要素协同系统网络”的路径发展[13]。现代化产业集群可以从相对封闭的供应链体系朝向相对闭合的产业链与相对完整的价值链发展，进而以社会协作化的链式网络的形式融入到国内经济大循环中，最终以相对开放的产业生态系统促进国内国际双循环格局的构建。

“国内大循环为主，国内国际双循环”的新发展格局的构建，需要立足内需并基于中国自身资源禀赋与发展现状进行探索。现实中，由于存在我国经济转轨时期遗留下来的诸多特殊国情问题如市场分割以及地方粗放型产业政策导向一时难以扭转等不利因素，阻碍了我国释放内需市场潜力、要素市场联通以及高水平自立自强的高质量发展[14]。而各种要素的畅通循环更能帮助产业突破低端锁定，特别是在省际区域产业结构升级的过程中，各要素协调发展能显著打破地方贸易壁垒，从而促进国内经济大循环[15]。但以往研究一未对“三流”系统间的耦合作用进行研究，二未对其区域异质性进行深入探讨，三未将其与国内大循环结合进行协同分析。因此，本研究主要关注在加快国内经济大循环中“三流”系统的耦合协调发展，并重点关注其省际发展差异。

二、研究设计

（一）指标体系构建

在借鉴以往研究的基础上，遵循指标构建的科学性、代表性与系统性，综合考虑数据的可得性与真实性，本研究从中观层面的产业协调发展视角出发构建了“信息流-物流-资金流”综合评价指标体系，具体指标定义如下表1所示。

信息流所涉及的领域不仅仅局限于电子商务领域中的电子商务活动，而且在信息传输、计算机服务和软件服务等通信服务业中有所参与。因此，本研究从通信服务、数字交易、基础设施及网络联通这四个维度衡量信息流强度。物流子系统从服务产出、要素投入、科技创新及绿色发展这四个维度体现物流业高质量发展，主要包括与经济社会、科技创新和生态环境的联动发展。资金流子系统

则通过衡量金融规模、基础和环境这三个维度来体现资金流转的现状及体量，考虑到数字技术的变革，以数字普惠金融发展的广度、深度及数字化程度衡量资金流子系统的数字创新情况。

（二）研究方法

1.熵值法。本文采用熵值法分别对中国信息流-物流-资金流的发展水平进行测度，具体计算过程如下：

（1）去量纲化。为保证计算数据有效性，对Min(Wi,j)取0.99 倍，Max(Wi,j) 取1.01 倍，具体处理过程如下：

式（1）和式（2）中，Wi,j中i表示第i个年份(i=1,2,3,…，n)，j 表示第j 个观测值(j=1,2,3,…，m)。W′i,j为Wi,j标准化处理后的值，Min(Wi,j)为Wi,j的最小值，Max(Wi,j)为Wi,j的最大值。

（2）指标权重计算。计算过程如下具体四步。

第一步，计算指标贡献值Pi,j：

第二步，计算信息熵Ej：

式（4）中k=-1/ lnn。

第三步，计算冗余度Sj：

第四步，计算指标权重Yj：

（3）综合评价指数计算。采用线性加权法计算综合评价指数Zj：

式（7）中信息流子系统综合评价指数记为ZA，物流子系统综合评价指数记为ZB，资金流子系统综合评价指数记为ZC。

2.耦合协调模型。三个系统间的耦合协调度模型中，耦合度衡量三个子系统间的相互作用，而综合协调指数衡量三个子系统之间的和谐度。本研究通过构建耦合度、综合协调指数模型，测算信息流、物流与资金流之间的耦合协调度。

（1）三系统耦合度G。构建耦合度模型如下：

式（8）中，G 为耦合度，且G ∈[0,1] 。G 趋近于1，则表明信息流、物流、资金流三个子系统之间的相互作用越强。但耦合度只能用以衡量三个子系统间的作用强度，不能反映复杂系统的协调程度。为避免出现ZA、ZB与ZC均低，但耦合度G 却较高的情况。本研究构建综合协调指数模型，反映三系统的整体协调程度。

（2）三系统综合协调指数F。构建综合协调指数模型如下：

式（9）中，F 为综合协调指数，α，β，γ 为待定系数，表示子系统对于整体复杂系统的重要程度与贡献值。在本研究中，认为信息流、物流、资金流三个子系统具有同样的地位，故一般认为

（3）三系统耦合协调度T。构建耦合协调度模型如下：

式（10）中，T 为三系统的耦合协调度，G 为三个子系统的耦合度，F为三个子系统的综合协调指数。借鉴通常做法[16]，本研究根据T 值大小，划分为三个阶段，具体标准如下表2所示。

3.空间莫兰I指数。本文采用莫兰I指数来刻画中国“信息流-物流-资金流”三流一体化发展的空间特征，具体计算过程如下所示：

（1）计算莫兰指数（Global Moran’s I指数）：

（2）计算局部自相关指数[17]（Local Moran’s I指数）：

式（11）（12）中，n为省份；yi为第i个省份的耦合协调度为耦合协调度均值；Wij为以人均GDP值构建的“经济—地理距离”空间权重矩阵。

Moran’s I ∈[-1,1 ]。当Moran’s I ∈(0,1]时，表示空间相关性为正，越趋近于1则表示集聚空间特征越显著。当Moran’s I ∈ [-1,0 )，表示空间相关性为负，越趋近于-1 则表示离散空间特征越显著。若Moran’s I=0 则表示不存在空间相关性且具有随机空间特征。

4.灰色预测模型。本文采用灰色GM（1，1）模型以及改进后的灰色GM（1，1）模型对中国2021—2027年的“信息流-物流-资金流”三流一体化未来发展状况进行科学预测。

（1）灰色GM（1，1）模型。基于灰色理论的一阶变量灰微分方程模型，本研究将三系统2011—2020年耦合协调度作为历史序列数据，对30个省份未来7年的耦合协调度进行预测。

设有一组原始序列：

对其进行1-AGO，得到

则GM（1.1）模型白化方程如下：

式（13）中a为发展灰数，b为内生控制灰数。

a、b可由最小二乘法求得：

时间响应序列为：

在进行预测之后，对模型精度等级及精度进行检验。若模型精度等级及精度无法达到要求，则需要通过修正后的模型进行进一步预测。

（2）基于弱化缓冲算子理论的灰色GM（1，1）模型。由于预测模型中往往存在冲击干扰因素，导致用以预测的原始时间序列属于不适用于的传统灰色GM（1，1）模型。因此，本研究参考以往研究[18]，基于弱化缓存算子对GM（1，1）模型进行修正。

弱化缓冲理论指的是，当原始序列数据难以通过传统灰色GM（1，1）模型的精度等级及精度检验时，基于原始序列数据的趋势，对数据进行弱化变换处理，利用变换后的数据再次进行预测。借鉴以往研究[19]，本研究采用平均弱化缓冲算子AWBO（记为D）进行模型修正，如下所示：

设x(0)=( x(0)( 1 ),x(0)( 2 ),…,x(0)(n)) 为原始序列，令=x(0)D；D 为平均弱化算子为x(0)在平均弱化缓冲算子作用下的新序列。

a、b与式13中含义相同

时间响应序列为：

平均弱化缓冲算子D为：

其中

在进行预测之后，对模型精度等级及精度进行检验。若模型精度等级及精度还是无法达到修正后的灰色GM（1，1）的要求，则需要通过修正后的灰色GM（2，1）模型进行进一步预测。

（3）基于弱化缓冲算子理论的灰色GM（2，1）模型。基于灰色理论的二阶单变量灰微分方程模型（简称灰色GM（2，1）模型），适用于饱和型S 序列或震荡序列数据。因为原始序列数据的震荡趋势过强，导致弱化缓冲后的数据也无法满足灰色GM（1，1）模型的精度要求，所以本研究采用引入弱化缓冲算子的灰色GM（2，1）模型来对无法满足灰色GM（1，1）模型的序列数据进行预测。

灰色GM（2，1）模型如下所示：

按照上式（17）、式（18）对原始序列进行弱化缓冲算子变换得到x(0)，

对其进行1-AGO和1-IAGO变化得到：

其中a(1)x(0)( k )=x(0)k-x(0)(k-1)，k=2,3,…,n。

基于弱化缓冲算子的灰色GM（1，1）模型的白化方程为：

同上式（15）到式（18）的相同算法原理，参数估计向量a^ =(a1,a2,b)T中a1、a2、b 同样可由最小二乘法求得：a^ = ( BTB-1 )BTYn；

（三）数据来源与处理

因西藏、香港、澳门与台湾地区相关数据的缺失，本研究选取中国30 个省份、直辖市2010—2020年的面板数据作为研究样本。原始数据来源于《中国交通运输统计年鉴》《中国金融统计年鉴》《中国信息产业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国统计年鉴》的相关数据，以及国家统计局、各地区统计局、第七次人口普查数据、CEADS数据库以及各地区的统计年鉴，对于个别年份的缺失值采用插补法。

三、实证分析

（一）时序趋势分析

计算得出全国30个省、直辖市2011—2020年“信息流-物流-资金流”三系统耦合协调度如下表3 所示，且将30 个省份及直辖市根据国家经济区域划分为东部、中部、西部、东北四个地区。

表3 全国30个省、直辖市2011—2020年“信息流-物流-资金流”三系统耦合协调度

对比全国30 个省份的时序发展趋势分析，大多数省份的耦合协调度发展水平不高。在样本期间内，全国30个省份中有15个省份处于失调衰退发展阶段，5 个省份处于调和发展阶段，仅有东部地区的5 个省份位于耦合协调发展阶段。在样本期间内，仅有3个省份“三流”耦合协调发展类型向上演进了一个类型。分别是浙江省的“三流”耦合协调发展类型从初级协调发展类向上演进为中级协调发展类；四川的“三流”耦合协调发展类型从濒临失调衰退类演进为勉强协调发展类；贵州的“三流”耦合协调发展类型从轻度失调衰退类演进至濒临失调衰退类。而北京、江苏、湖南、吉林这4个省份均在自身“三流”耦合协调发展类型的基础上向下退后了一个类型，辽宁更是向下连续衰退了两个类型，由勉强协调发展类衰退为轻度失调衰退类，除了这8个省份，其余22个省份的耦合协调度发展类型保持未变。在2011—2020 年间，全国30 个省份的耦合协调度发展排名如上表3 所示，排名前五的省份均属于东部地区，排名前十的省份中来自西部与中部地区的省份仅占30%，由此可见东部地区整体发展遥遥领先于其余三个地区。此外，2011年30个省份“三流”系统耦合协调度区间为[0.23,0.833]，而2020 年的耦合协调度区间为[0.204,0.876]。且2011年“信息流-物流-资金流”系统耦合协调度的标准差为0.1611，2020年其标准差为0.1618。这表明全国30个省份“三流”系统的耦合协调度差距在时间趋势上在进一步扩大，也意味着信息等要素在这30 个省份中的整合情况存在明显的异质性。

结合图1与表3所示，从四大地区纵向整体时序趋势对比来看，在2011—2020年间，东部地区耦合协调度均值保持在0.6左右，在勉强协调发展类型与初步协调发展类型间轻微波动；而中部地区耦合协调度均值由0.41 小幅上升至0.43，一直处于濒临失调衰退类型；西部地区耦合协调度均值从0.33小幅上升至0.345，但仍处于轻度失调衰退类型。而东北地区耦合协调度均值由0.4 下降至0.33，从濒临失调衰退类型退步为轻度失调衰退类型。分四大地区及各省份的时序发展趋势来看，东部地区10个省份中有5个省份耦合协调度有上升趋势，上升率为50%；中部地区6 个省份中有4个省份耦合协调度有上升趋势，上升率为66.7%；西部地区11个省份中有7个省份耦合协调度有上升趋势，上升率为63.6%；东北地区3 个省份的耦合协调度发展则完全呈现下降趋势。在全国30个省份中，广东、浙江、山东、天津、海南、安徽、江西、河南、湖北、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃共计16 个省份耦合协调度有不同程度的上升；北京、河北、上海、江苏、福建、山西、湖南、内蒙古、青海、宁夏、新疆、黑龙江、吉林、辽宁共计14个省份耦合协调度有不同程度的下降，上升率为53.3%。横向对比各地区时序发展趋势来看，中、西部地区发展势头较好，东部地区发展势头一般。最引人注意的是，东北地区发展势头有迅猛下降趋势，需要进一步关注。

图1 四大地区2011—2020年三系统耦合协调度均值时序变化

（二）空间特征分析

1.全局莫兰指数。空间自相关性检验结果如表4所示：

表4 2011—2020年Global Moran’s I指数

由表4可知，全国30个省份“信息流-物流-资金流”系统的耦合协调度呈现显著正相关性，表现出明显的空间集聚效应。但在2011—2020年间，I值 由0.266 下 降 为0.189，Z 值 由3.197 下 降 为2.387，呈现下降趋势。这表明区域间要素配置扭曲现象在逐步削弱，体现在空间集聚特征在逐步减弱，空间分布逐步向分散化动态演变。若沿此趋势继续发展，有可能导致“高高集聚，低低集聚”的空间特征不再明显。为了进一步分析该趋势出现的原因，且考虑到Global Moran’s I 指数不足以刻画30 个省份之间的“信息流-物流-资金流”综合系统的空间演变特征，所以本研究接下来继续用Local Moran’s I指数来进一步揭示其空间特征。

2.局部莫兰指数。借鉴以往研究，本研究将空间集聚模式划分为四个区间HH（高、高），LH（低、高），LL（低、低），HL（高、低），具体如表5所示。

表5 2011年、2020年的Local Moran’s I指数

由表5 可知，位于第一、三区间的省份多于位于第二、四区间的省份，这表明整体空间格局为高、高集聚与低、低集聚。第一区间内除辽宁外，2011年与2020年其分布省份均为东部地区，这与东部地区时序变化趋势保持一致，说明东部地区耦合协调度发展具有一定稳定性。而辽宁从第一区间落至第二区间，表明自身发展水平在逐步下降，未得到好的发展。第二区间内分布省份较少，天津、江西、内蒙古三省份自身耦合协调度处于较低水平，而受到周边发展水平较高省份的影响较小。第三区间内分布的省份最多，且大多属于西南、西北、东北等边远地区，2011年与2020年的省份变动趋势不明显，说明自身发展与周边发展均处于较低水平，要素市场割裂情况在西部及东北区域未得到显著缓解。第四区间内，2011 年与2020 年相比，其数量有明显增加。这可能由两方面原因造成：其一是安徽、陕西由第二区间演进为第四区间，说明其自身耦合协调度发展水平有所提升，而周边省份却未见明显变化；其二是山东从第一区间落至第四区间，这表明山东虽然自身耦合协调度发展处于较高水平，但对周边省份的辐射拉动作用减弱。

结合表3、表5 分析可知，四大地区发展差距较大，耦合协调度发展水平整体上由东部省份向中部省份再到东北省份及西部省份递减。东部地区“三流”系统耦合协调发展水平基本保持不变，处于耦合协调发展阶段；中部、西部地区“三流”系统耦合协调发展水平起步较低，但呈现小幅波动上升趋势，以上三个区域趋于良性耦合发展；而东北地区下降趋势明显，在2020 年整体水平首次低于西部地区，在四大地区中垫底，趋于恶性失调发展。不仅如此，全国30个省份“三流”系统耦合协调度的省际差异在空间分布上在进一步扩大。广东、浙江、安徽等东、中部地区所属省份的“三流”系统耦合协调度进一步提升，而宁夏、青海、辽宁等西北、东北地区所属省份的“三流”系统耦合协调度却明显下降，空间分布差距进一步扩大，马太效应逐渐明显。这表明发展好的省份或地区对周边发展较差的省份或地区的带动作用减弱，相反马太效应的出现，有可能会导致空间上形成邻省及相邻地区耦合协调度两极分化的发展趋势。这同样表明，在加快建设国内大循环经济格局过程中，要谨防可能出现的西部及东北地区发展掉队，规避以上地区所属省份无法合适地嵌入经济循环链的现象。

（三）发展趋势预测

1.预测模型检验。将计算所得的全国30个省份2011—2020 年耦合协调度作为历史数列数据，运用灰色预测模型对全国30个省份未来7年的耦合协调度发展水平进行预测。

表6 灰色GM（1，1）预测模型检验结果

如上表6 所示，全国30 个省份中有16 个省份通过了精度等级及精度检验，可以运用灰色GM（1，1）模型进行预测。针对其余没有通过精度等级及精度检验的14 个省份，本研究运用基于弱化缓冲算子理论的灰色模型进行精度检验后预测其未来7年的耦合协调发展水平。

在对原始序列进行弱化缓冲后，表7结果显示其10 个省份的序列数据震荡趋势变弱，满足灰色GM（1，1）模型的精度等级及精度要求，其预测结果较为精确。

表7 弱化缓冲后的灰色GM（1，1）模型检验结果

但仍有4个省份震荡趋势未见明显减弱，未通过精度等级与精度检验。因此，按照前文的建模思路，本研究运用基于弱化缓冲算子的灰色GM（2，1）模型对这4个省份继续进行预测。精度等级与精度检验结果如下表8所示：

表8 弱化缓冲后的灰色GM（2，1）模型检验结果

由表8 可知，基于弱化缓冲算子的灰色预测GM（2，1）模型对天津、福建、山西、甘肃这四个省份的预测精度均通过了检验。

2.预测结果对比分析。对全国30个省份未来7年的耦合协调度发展水平，通过灰色模型进行预测，具体结果如下表9所示。

由表8 可知，全国30 个省份中大部分省份的“三流”系统耦合协调度发展阶段保持稳定，中部地区崛起速度较快，上升率为66.7%；而西部地区紧随其后，上升率为63.6%；东部地区保持缓慢增长趋势，上升率为50%。但是，值得注意的是，东部地区仅有福建从濒临失调衰退落后至轻度失调衰退类型；西部地区的青海、宁夏则从中度失调衰退落后至严重失调衰退类型，新疆从轻度失调衰退落后至中度失调衰退类型；东北地区的黑龙江、吉林这两个省份的“三流”系统耦合协调发展类型从轻度失调衰退落后至中度失调衰退类型。中部地区的安徽、山西从濒临失调衰退演进至勉强协调发展类型；西部地区的甘肃从中度失调衰退阶段演进至轻度失调衰退类型。由此来看，东北地区情况最不容乐观，三个省份的耦合协调度发展水平均出现了明显下降趋势。综合来看，全国30个省份未来7 年的耦合协调度发展水平呈现出缓慢上升趋势。但从四大区域划分来看，区域差异性在持续扩大。预测结果显示，2021 年耦合协调度标准差为0.167 3，2027 年则上升为0.174 3，表明两极分化现象更进一步加深。

四、结论与建议

本研究将三系统耦合发展纳入到加快畅通国内大循环的整体框架中，构建了“信息流-物流-资金流”综合系统，主要测算了2011—2020 年30 个省份“三流”综合系统的耦合协调度，且引入空间要素进一步分析了三系统耦合协调发展的时空演化特征，最后运用弱化缓冲算子理论与灰色预测模型对未来7年我国30个省份的耦合协调度发展水平进行了预测。本研究得出的结论主要有以下三点：第一，全国30个省份的“三流”耦合协调发展水平并不高，仅有东部地区的北京、上海、山东、浙江、江苏、广东这六个省份处于协调发展阶段；东部地区发展水平远大于其他三大地区，沿海省份发展水平大于内陆省份。第二，全国30 个省份的“三流”耦合协调发展水平空间集聚特征有减弱趋势；这可能是由于马太效应导致该现象发生，信息流、物流、资金流等要素在进一步地集聚在发展较好的省份，而临近省份则得不到较好的发展。第三，由预测结果来看，2027 年30 个省份“三流”系统的耦合协调度区间为[0.186，0.945]，差距进一步扩大。发展最好的广东省可能在已经达到了优质协调发展类型时，西部地区的青海、宁夏等落后省份却处于严重失调衰退类型。这表明要素市场有进一步割裂的趋势，因此必须对区域一体化发展中所出现的问题做出针对性的政策调整，从而抑制该趋势，避免要素在某一地的过度集聚，从而促进全国区域范围内的共同协调发展。

基于以上的研究结论，本文提出如下三点建议。

首先，需要深入地了解“三流”系统，保障系统均衡发展。2012—2020 年，我国30 个省份的“信息流-物流-资金流”综合系统耦合协调度发展水平整体发展呈现缓慢上升趋势。这表明“三流”综合系统仍旧存在不协调的问题，处于不充分不平衡的发展阶段。加快国内大循环的过程中，必须立足于现下发展阶段的特殊国情并结合“三流”系统的特征来解决这些问题。因此，在建设各要素市场的过程中，不能顾此失彼，要结合我国目前农村工业化、数字经济化、经济服务化等数个阶段交织发展的不均衡特点，强调信息流、物流与资金流等要素市场的均衡发展。

其次，必须因地制宜地发挥资源禀赋，寻求产业政策转型。落后省份在借鉴沿海省份如广东省的先进发展经验时，不能生搬硬套，应该有针对性制定长远发展战略，打破以“增长”为目的的产业政策束缚，转而让位于“创新及效率”的功能性产业政策。落后省份要提高“三流”综合系统的耦合协调发展水平，必须结合自身资源禀赋特点，分层推进，由易到难，寻找出一条可行性高的发展路径。如贵州省等西部落后省份，可大力发展高新技术产业，另辟蹊径地利用信息技术减弱地理因素上的劣势，用科技创新赋能“三流”系统协调发展，而突破产业低端锁定效应，不断丰富高质量发展的质量与内涵，利用后发优势加强要素市场的联通建设。

最后，进一步促进区域协调发展，建设区域合作机制。无论在推动国内经济大循环的建设过程中，还是在要素市场的建设过程中，必须强调新发展格局下的新发展理念，落实东、中、西部及东北这四大经济区域间的协调发展。一是要打破要素跨区域流动的地方保护主义壁垒，保障资源配置的合理性。二是完善区域政策制度体系，建立合理的分层次的财政机制及产业发展战略。重点针对西部、东北等较为落后地区，应该更加细致的划分施政的空间尺度，避免出现普惠性偏差及失衡现象，抑制加快国内大循环过程中出现的两极分化趋势和部分省份发展掉队现象。三是推动区域合作与一体化进程，在落实一体化战略过程中，做好监督与激励工作，将开放、共享、创新、绿色等新发展理念纳入一体化体系中，从而促进区域协调发展。