中国数字经济与实体经济：耦合协调及时空演变研究

摘要：本文基于2011—2022年30个省份的面板数据，建立数字经济与实体经济综合评价指标体系。运用耦合协调度、核密度分析、马尔可夫链及空间自相关等模型，对我国数字经济与实体经济的耦合协调度及时空演变特征进行测算分析。研究发现，我国数字经济与实体经济的耦合协调水平虽逐年提升，但由于各地区经济发展水平、产业结构、资源配置、数字技术与人才供给的非均衡性，导致空间不平衡现象明显，总体呈现“东高西低”的空间格局。区域内部分省份及产业集群凭借特定优势形成发展极，加剧了内部差异，呈现多极化演进趋势。“俱乐部收敛”现象反映出不同发展水平区域间的自我强化机制，导致等级锁定，难以迅速跨越发展鸿沟；莫兰指数呈现波动上升趋势，集聚程度缓慢提高，但在空间上集聚形态分布并不均衡，总体呈现“高高低低”的空间集聚特征。

关键词：数字经济；实体经济；耦合协调；时空演变；空间自相关；俱乐部收敛

中图分类号：F061.3" " " " 文献标识码：A" " " " 文章编号：1007-0753（2024）06-0003-15

一、引言

党的二十大报告强调，“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”。2022年1月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，明确提出“以数字技术与实体经济深度融合为主线，加强数字基础设施建设，完善数字经济治理体系，协同推进数字产业化和产业数字化，赋能传统产业转型升级，培育新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济，为构建数字中国提供有力支撑”。这无一不体现了我国对数字经济和实体经济融合发展的高度重视和深远规划。

近年来，随着科技的迅猛发展和全球经济的不断演变，数字经济作为引领新时代的重要力量，不仅加快了信息传播、技术创新和产业变革的速度，更为实体经济注入了新的活力和动力，深刻影响着实体经济的发展格局。在高质量发展成为当今经济发展的主旋律时，数字经济与实体经济的融合发展已成为经济研究和决策的焦点之一。与此同时，我们也不可忽视数字经济与实体经济发展不平衡所带来的潜在风险。全球经济体系的复杂性使得数字化发展对实体经济产生的影响巨大，某些行业和地区面临数字化带来的不均衡发展，甚至可能出现数字经济与传统实体经济脱节的情况，且在数字化进程中，数字核心技术储备不强、创新驱动不足、数字鸿沟等问题也日益凸显。同时，实体经济转型升级也需克服资源约束、人才短缺、产业结构不合理等难题。因此，如何深化数字经济与实体经济的融合，推动双向互动、优势互补，实现高质量发展成为一项重要的研究课题。

在这一背景下，本文旨在深入研究数字经济与实体经济的耦合机制，利用核密度函数与马尔可夫链（Markov Chain， MC）探究其演变特征，以期为推动数字经济与实体经济的可持续及高质量发展提供参考。

二、文献综述

在新时代的经济发展背景下，现有研究对数实融合发展及相互作用展开了理论性探索及测度研究，这不仅丰富了数实融合的理论基础，更拓展了二者融合发展的内涵。但目前涉及数实融合发展的量化研究仍较为单一。特别是在数字化转型、技术创新与市场竞争加剧等挑战下，深入理解二者之间的相互作用与融合发展对于推动经济向高质量发展转型尤为重要。基于此，本文从理论基础、影响因素与作用机制、发展水平测度与评价三方面对相关文献进行梳理，并提出本文的边际贡献。

一是理论基础层面。陈雨露（2023）从宏观经济理论的角度出发，基于“技术-经济范式”的理论框架，探索数字经济与实体经济融合发展的主要途径、必要条件及政策着力点，辨析了数字经济与实体经济的内涵关系。邓丽姝（2023）从数字技术与传统产业融合的路径、机制和效应出发，提出了数字化转型的框架和理论模型，为数实融合发展提供了理论支撑。陈曦（2022）基于产业层、企业层和产品层三个维度探究数实融合的主要形式和内涵，构建了二者深度融合的理论研究框架。

二是影响因素与作用机制层面。现有文献主要探讨了数字经济对实体经济的直接影响和间接影响。罗茜等（2022）认为直接影响主要体现在数字产业化、产业数字化等方面，数字经济通过优化产业结构、提高生产效率等方式，直接推动实体经济高质量发展。王儒奇和陶士贵（2022）认为间接影响主要体现在通过数字技术改善融资环境、促进技术创新等方面，间接促进实体经济高质量发展。

三是发展水平测度与评价层面。从数字经济高质量发展视角出发，现有文献主要通过构建不同维度的综合评价指标体系来评估数字经济的发展水平。蔡延泽等（2021）围绕产业数字化和数字产业化两个方面构建差异化分项指标，对不同区域的数字经济发展水平进行客观评估。刘军等（2020）从互联网、数字交易、信息化三个维度构建指标体系来测度我国各省数字经济发展水平。万晓榆等（2019）利用经济学视角，从投入产出角度构建包括数字化投入、数字化产出、数字治理环境三个维度的数字经济发展指标体系。张勋等（2019）使用数字普惠金融指数来描述中国数字经济的发展概况。从实体经济高质量发展视角出发，冯锐等（2021）以经济效益、科技创新、产业结构和生态环境四个层级为基础构建综合评价指标体系来测度实体经济的高质量发展水平。黄群慧（2017）、张林和温涛（2020）等学着在宏观视角下，利用剔除房地产业增加值与金融业增加值的GDP总量来衡量实体经济高质量发展水平。师博和韩雪莹（2020）人从发展的基本面和社会生态成果2个次维度和7个子维度来测度实体经济发展水平。此外，从数字经济和实体经济融合发展视角出发，大多数学者如董亚娟等（2023）、郭晗和全勤慧（2022）、张帅等（2022）、李林汉等（2022）基于数字经济和实体经济融合发展视角，构建数字经济和实体经济两系统指标体系，通过综合评价指数、空间分布差异性、耦合协调度等方法，从时间和空间两个维度来测度二者的融合发展水平。

相较于现有文献，本文可能的边际贡献在于：一是评价指标的创新及完善，在高质量发展背景下，结合五大新发展理念，构建了更为全面的评价数字经济与实体经济发展水平的指标体系。二是本文在数实融合水平的测度上，突破了单一维度的限制。从时间和空间维度深入研究了 30个省份的数实融合状况。三是将评估层次拓展到国家、省级、三大地区，并将评估年度延伸到2011—2022 年，以此对数实融合的发展进程与特点有一个更为系统、全面、多维的认识。四是在传统马尔可夫链的基础上引入空间权重矩阵，利用空间马尔可夫链为数字经济与实体经济融合的研究提供了新的视角和途径。

三、数字经济与实体经济耦合协调度的机理分析

我国数字经济与实体经济融合发展表现在多个层面上的互动和互补，二者融合发展不仅推动了经济结构的优化和高质量发展，更为我国经济转型升级提供了重要路径。然而融合的本质是协同发展，因此，本文将在理论机制层面探究二者如何相互影响及协同发展。

数字经济通过技术创新引发技术经济范式革命，推动了实体经济系统的外延与内涵重构（陈雨露，2023）。随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，数字技术已经深度渗透到各个行业，实体经济企业通过数字化转型实现生产、管理、营销等方面的升级。同时，数字技术促进了新商业模式的出现，实体产业能更便捷地进行跨境贸易并拓展市场空间，加速了经济全球化进程。产业数字化发展也使得实体经济企业更加高效、灵活，提高了生产效率和市场竞争力，为实体经济发展提供了物质基础和技术保证（丁仕潮和张飞扬，2023）。资源配置效率的提升、数字产业化的全面覆盖也使得实体产业资源配置更加高效，尤其是信息资源的流动性和透明度的提高，极大地降低了交易成本和时间成本。数字基础设施是数字经济发展的基础，通过提供技术支持、促进信息共享、降低成本风险和推动生态系统建设等方面，为数字经济的发展提供了重要的支撑和保障。此外，智能制造等新兴技术的应用，也使得实体产业生产过程更加自动化和智能化，提升了生产效率和产品质量。

实体经济的高速发展为数字经济提供了丰富的要素支持，为新型数字化建设添砖加瓦（洪银兴和任保平，2023）。实体经济活动所产生的大量数据成为数字经济发展的重要支柱，数据的采集、分析和应用使得数字经济更加智能化、个性化。同时，实体经济的需求和数字化转型也促进了数字经济的发展，双向互动促进了数字经济与实体经济的深度融合。此外，创新驱动产生了明显的反馈效应（张楷卉，2022）。随着实体经济产业的数字化升级不断提出新的需求和挑战，促使数字经济领域持续进行技术革新和业务创新。这种创新不仅能够刺激实体经济需求，也在推动数字经济本身的技术进步和范式转变。与此同时，实体经济与数字经济的融合发展还受到政策支持的影响（郭晗，2020）。政府在二者融合发展方面出台了一系列支持政策和措施，包括鼓励数字技术在传统产业中的应用、促进数字经济企业与实体经济企业的合作共赢、推动数字基础设施建设等。政策的引导和支持为数字经济与实体经济的深度融合提供了制度保障和政策支持。

综上所述，数字经济与实体经济的融合发展是新时代下经济技术的范式变革，二者融合发展的机理在于技术创新、数字产业化、产业数字化、数字基础设施和政策支持等多方面因素的共同作用。数字经济与实体经济的相互促进关系将为中国经济的转型升级和可持续发展注入新动力，推动经济由高速增长向高质量发展转变，实现两系统的良性互动和共同发展。

四、研究方法与设计

（一）数据来源与指标体系构建

本文以2011—2022年中国30个省份（不包括西藏和港澳台）的面板数据为研究样本，数据来源于国家统计局官方网站、《中国统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》等。部分缺失数据采用移动平均法和线性插值法补齐。本文在进行数字经济与实体经济耦合协调度及时空演变研究时，分别从全国以及东部、中部、西部进行分析研究①。

在选取数字经济发展水平的评价指标时，考虑到数字基础设施是数字经济发展的支撑和保障，数字产业化是数字经济发展的实现路径，产业数字化则是数字经济发展的现实表现，而数字普惠金融指数则反映了数字技术在金融服务领域的应用和普及程度。参考蔡延泽等（2021）、刘军等（2020）、张勋等（2019）、万晓榆和罗焱卿（2022）、盛斌和刘宇英（2022）等的研究，本文从数字基础设施、产业数字化、数字产业化、数字普惠金融四个维度构建数字经济发展水平的评价指标子系统。

在选取实体经济发展水平的评价指标时，遵循新时代中国经济高质量发展指导思想及五大新发展理念，借鉴冯锐等（2021）关于实体经济发展的研究，从经济效益、科技创新、协调共享、生态环境、开放发展五个维度归纳实体经济高质量发展逻辑主线，从而构建实体经济发展水平的评价指标子系统。

基于此，本文依据客观性、系统性、科学性、可得性等指标选取原则建立如表1所示的数字经济与实体经济系统两系统评价指标体系。

（二）研究方法

1.耦合协调度模型

耦合描述的是系统内部或多个系统间各因子的关联与交互所引发的协同发展现象（Adams等，2014）。鉴于数字经济与实体经济展现出紧密且互补的联系，本文据此运用耦合协调度测算模型，对其协同发展关系进行了定量分析。先通过熵值法分别计算数字经济与实体经济的综合水平，具体计算过程与步骤参考钞小静等（2021）的做法。再根据下列公式计算耦合协调度D，体现数字经济与实体经济相互协调发展的程度。

其中，C代表数字经济与实体经济指标的耦合度系数，其取值范围为[0，1]；SZ与ST为两者的评价指数。C越趋近于1，耦合水平越高，反之越低。

虽然耦合度系数C能判定数字经济与实体经济的耦合强弱，但其可能无法准确反映两系统的真实综合协调水平。当两者的发展水平均非常低时，耦合度系数将趋近于1，反映出的结果并不完全科学合理。因此本文继续引入耦合协调度模型来更为准确地表述两者的协调发展水平。公式见下式。

其中，T为两者综合评价指数；D为数字经济与实体经济的耦合协调度，取值范围为[0，1]；α和β均为待定系数，参考郭晗（2020）的研究，考虑数字经济高质量发展和实体经济高质量发展同等重要，因此选取α = β = 0.5。其中，参考李向阳等（2022）对耦合协调度及相对发展系数划分的研究，对两系统耦合协调度进行等级划分，结果详见表2。

2.核密度估计

本文为具体分析数实融合发展程度的时空演变特征，选用高斯核密度函数进行估计分析，具体公式如下。

3. Markov链

本文通过构建Markov转移概率矩阵来探究两系统融合发展水平的动态转移趋势，公式见下式。

其中，Dijt，t+d为某省耦合协调发展水平从t年的i类型转移到t+d年的j类型的转移概率，mijt，t+d表示t年属于i类型的地区d年后变为j类型的个数，mti表示t年属于i类型的省份个数。

而空间Markov链则是把空间权重矩阵融入传统Markov链中，将转移概率矩阵转化为三维矩阵，表示相邻地区在不同状态下对本地区耦合协调度转移概率的影响，公式见下式。

其中，Dj为某省耦合协调度，Yi为区域i的空间滞后值，n为省份总数，空间权重矩阵中Wij表示区域i、j的空间邻接关系，若地区相邻则Wij =1，否则Wij =0。

4.空间自相关

空间自相关分析，可以揭示地理空间中经济社会现象之间的相互影响和相关程度。本文选取Moran's I指数来评估两系统耦合协调度的空间自相关性。具体公式如下：

差，Moran's I的取值范围为[-1，1]。当取值接近1时，表示正相关；当取值接近-1时，表示负相关；当取值接近0时，表示变量在空间上随机分布。Wij为空间权重，来自标准空间邻接权重矩阵。

五、实证分析

（一）数字经济与实体经济融合水平分析

为深入研究我国30个省份数字经济与实体经济的耦合协调度，本文分别从“十二五”规划、“十三五”规划及“十四五”规划来分析我国的数实融合发展程度。具体结果如表3、表4所示。

从全国整体来看，我国数字经济与实体经济耦合协调度呈逐年递增趋势，“十二五”规划期间至“十四五”规划期间，平均耦合协调度增速由19.65%下降至7.01%，递增速率逐年递减，且“十四五”规划时期我国整体耦合协调等级还处于勉强协调阶段。这说明我国数实融合发展水平仍有很大的提升空间，但随着时间的推移，两系统融合发展水平将逐渐趋于一致，发展递增速率逐年下降，且融合难度也将逐渐增大。其原因可能是在融合初期，数字经济的发展速度较快，新兴技术如云计算、大数据、人工智能等不断涌现，并与实体经济快速融合，推动了融合发展的高速增长。随着技术的逐渐成熟和应用的普及，技术创新的边际效应逐渐递减，导致融合发展速度放缓。实体经济结构调整和转型升级的复杂性也是导致融合发展速度下降的重要原因。在数字化转型过程中，实体经济面临着产业升级、结构调整等多重任务，其复杂性和艰巨性使得融合发展的进程逐年减慢。此外，市场需求的变化也是导致融合发展速度递减的原因之一。随着数字经济与实体经济的深度融合，市场需求逐渐从单一的产品或服务转向更加多元化、个性化的需求。这使得企业在融合发展过程中需要更加注重市场需求的变化和消费者行为的变化，从而影响了融合发展的速度和深度。

从区域层面来看，我国东部目前处于初级协调阶段，中部及西部处于勉强协调阶段，整体呈现出东部gt;中部gt;西部的梯度格局，其中东部地区耦合协调水平大于全国平均水平，中部地区与全国平均水平基本保持一致，西部地区低于全国平均水平。“十二五”规划期间至“十四五”规划期间，东、中、西三大地区数字经济与实体经济耦合协调度平均增速分别为10.46%、14.13%、16.46%。其现实原因可能是东部地区在数字经济发展方面起步较早，基础设施较为完善，创新能力强，因此在数字经济与实体经济的融合中具有较高的耦合协调水平。然而，随着技术应用的逐渐普及和市场竞争的加剧，东部地区的数字经济发展进入相对成熟期，增速逐渐放缓。同时，东部地区在产业结构优化、资源环境约束等方面也面临一定挑战，这进一步影响了其耦合协调水平的增速。相比之下，中西部地区在数字经济发展方面起步较晚，但近年来在政策扶持和市场需求的推动下，数字经济发展迅速，在数字基础设施建设、产业数字化转型等方面取得了显著进展。此外，中西部地区具有较为丰富的资源和劳动力优势，为数字经济发展提供了有利条件，进一步推动了耦合协调水平的快速增长。区域间政策导向和资源配置的差异，也是导致耦合协调水平梯度格局的重要原因。东部地区在数字经济发展方面得到了较早的政策支持和资源倾斜，这为其数字经济与实体经济的融合提供了有力保障；而中西部地区近年来逐渐加大对数字经济的投入和支持力度。这就造成了三大地区呈现出不同的耦合协调水平，且增速有所差异这一现象。

从省域层面来看，“十二五”规划时期至“十四五”规划时期，广东省与江苏省的数字经济与实体经济耦合协调水平领跑全国，协调等级在“十四五”规划时期达到中级协调阶段。包括浙江省在内的10个省份协调等级在“十四五”规划时期均达到初级协调阶段，其余18个省份则处于勉强协调阶段和濒临失调阶段。这说明数实融合发展水平仍处于起步阶段，融合水平相对较低，其原因可能是区域间经济发展水平和产业结构的差异影响了数实融合的发展水平。高融合省份经济较为发达，产业结构相对优化，这为数字经济与实体经济的融合提供了更好的基础。低融合省份在经济发展和产业结构方面相对滞后，这在一定程度上限制了其数字经济与实体经济的融合速度和水平。另外，人才、技术、资金等要素的流动和配置也对区域间数字经济与实体经济的融合产生了影响。高融合省份在人才、技术等方面具有较为明显的优势，吸引了大量优质资源聚集，推动了其数字经济与实体经济的深度融合；而低融合省份在吸引和留住人才、技术等方面仍面临一定的挑战，在一定程度上制约了其耦合协调水平的提升。

综上所述，“十二五”规划时期至“十四五”规划时期，我国所有省份数实融合发展水平均有所提升，但90%以上的省份仍处于初级协调及以下水平，中级协调及以上水平省份所占比例不到10%。较高等级协调水平省份多处于东部地区，低等级协调水平省份多处于西部地区，空间不平衡现象较为明显，总体呈现“东高西低”的空间格局。

（二）数字经济与实体经济的时空演变特征

1.动态演进特征

本文构造三维高斯核密度图来探究数字经济与实体经济耦合协调度的动态演进特征，通过其分布位置、形态、延展性和极化现象来说明两系统融合发展的差异特征和变化趋势，结果见图1。

（1）全国整体分布动态。首先，观察图1（a）核密度曲线的分布形态，曲线的主峰峰值波动下降、宽度逐年增大，这反映出各地区之间数实融合水平差异程度逐渐扩大，总体呈分散趋势。其次，在分布位置上，其中心整体向右移动，这表明数实融合发展水平不断提升。此外，曲线的峰值中心分布偏向左侧，并存在右拖尾现象，这说明尽管我国的耦合协调水平在整体上有所提升，但仍有相当比例的地区处于较低水平。从波峰移动的趋势来看，曲线的分布状态逐渐向单一主峰的方向演变，这表明全国数字经济与实体经济协调水平呈现出单极分布格局，多极分化现象较弱，存在动态收敛特征。

（2）三大地区分布动态。就东部地区而言，从图1（b）可知，核密度曲线主峰高度上下波动，宽度逐年增加，曲线拖尾与多峰现象不明显，这表示东部地区两级分化现象相对较弱，东部各省耦合协调度差距呈缩小态势，且核密度曲线峰值整体居中，并有右移趋势，表明东部地区数实融合发展水平不断提高。就中部地区而言，从图1（c）可知，核密度曲线多峰形态明显，波峰高度越来越低，宽度增加，曲线呈现右拖尾现象，且整体向右移动，表明中部地区数实融合发展水平绝对差异较大，存在明显的多极分化现象，且分布延展性在一定程度存在拓宽趋势，意味着中部地区内数字经济与实体经济融合发展水平的空间差距在逐步扩大。就西部地区而言，从图1（d）可知，核密度曲线向右移动，且主峰高度逐年下降，波峰宽度逐渐增加，但曲线多峰形态明显，并呈现右拖尾现象，表明西部地区数实融合发展水平虽总体提升，但多极化发展趋势明显，区域绝对差异逐年缓慢增大。

综上，全国及三大地区数实融合发展水平均逐年提高，但内部差异在不断扩大，中西部地区存在向多极化演进的态势，从而导致我国数字经济与实体经济融合发展出现不平衡现象。其原因可能是区域经济发展不平衡、基础设施建设差异、政策支持和引导力度不同、产业结构特点有别以及人才和技术资源分布不均等。为缩小这一差异，需要加大对中西部地区的支持力度，提升基础设施水平，优化产业结构，加强人才培养和技术引进，以促进数字经济与实体经济的协调发展。

2.转移趋势

本文通过引入Markov链，全面分析我国数实融合发展水平在不同状态之间的转移趋势。并采用四分位数法确定0.444 4、0.505 9、0.577 6为分类阈值，由此将耦合协调度划分为四种水平状态，分别是低水平状态位于（0，0.444 4]，中低水平状态位于（0.444 4，0.505 9]，中高水平状态位于（0.505 9，0.577 6]，高水平状态位于（0.577 6，1]，并依次用L、ML、MH和H表示。此外，主对角线元素表示数实融合水平维持原状的概率，非对角线元素则表示数实融合水平发生状态转移的概率。在此基础上，构建传统Markov链的转移概率矩阵，如表5所示。

在2011—2022年期间，对角线方向的转移概率均大于非对角方向的转移概率，最低转移概率仅为69.41%。而非对角线上的转移概率最高为30.59%，说明各地区在不同状态之间转移概率较低，各等级区域发展格局将保持稳定，特别是“H”等级区域，几乎完全稳定在高水平状态。高水平状态区域在短时间内不会发生明显的等级下滑现象，而低水平状态区域则存在一定的路径依赖性，耦合协调等级保持不变的概率至少为69.41%，总体转移趋势较为稳定。这说明区域发展已形成稳定性与路径依赖。一方面，高水平区域已经形成了较为稳固的经济基础和竞争优势，能够在较长时间内维持其领先地位；另一方面，也揭示了低水平区域在转型升级过程中可能面临的挑战和难度，需要更多的外部支持和内部改革来打破路径依赖，实现跨越式发展。

具体来看，状态L和H的等级稳定概率分别为73.33%和98.65%，耦合协调度“L”和“H”的状态在下一阶段维持原有状态的概率最大，反映出数实融合发展水平存在两极收敛的可能性，产生“俱乐部收敛”现象。即相似发展水平的区域或经济体在融合发展过程中趋于相互靠拢，形成不同的发展俱乐部或群体。此现象揭示了不同经济体间在融合发展上的差异性。各地区在保持高水平区域发展势头的同时，也要促进低水平区域的快速发展，缩小发展差距，实现均衡性发展。

非对角线概率值均为0的区域均与主对角线不相邻（例如低水平状态“L”向中高水平状态“MH”或高水平状态“H”发生状态转移的情况不存在），这表明我国各地区数实融合发展水平的状态转移都发生在相邻水平，整体呈现缓慢转移趋势，但等级锁定现象明显，短时间内难以实现大幅等级跃升。这说明数实融合发展具有一定的固化趋势，区域经济发展存在路径依赖特性，限制低水平区域的快速发展。但也从侧面体现出数实融合发展的渐进性与稳定性。

在非对角线的转移概率中，处于高水平状态的耦合协调度向下一等级转移的概率仅为1.35%，但处于低水平的耦合协调度向较高水平转移的概率为26.67%，远高于高水平向低水平等级转移的概率，说明主对角线右侧状态的转移概率远大于左侧状态的转移概率，我国数实融合发展水平存在较为稳定的增长趋势。

综上，在传统马尔可夫链中我国数实融合的耦合协调发展水平存在 “俱乐部收敛”现象，且有明显的等级锁定现象。其原因可能是：（1）发展阶段差异。不同地区的经济发展可能处于不同的阶段，导致耦合协调发展水平出现等级锁定现象。（2）政策和制度影响。地方政策和制度环境对耦合协调发展水平有显著影响，不同地区的政策导向可能导致发展水平的固化。（3）市场力量。市场力量和企业行为也会影响耦合协调发展，企业规模、竞争力和市场结构可能在不同地区存在差异。

在数字经济与实体经济融合发展的持续推进中，各地区都表现出协同发展的趋势。为深入探究两系统融合发展的动态过程，本文在传统Markov链转移概率矩阵的基础上加入空间权重矩阵，构建空间Markov转移概率矩阵，比较在不同邻域情况下，其对耦合协调度转移概率的影响，如表6所示。

数字经济与实体经济耦合协调度的空间转移概率与邻域具有协同性。当邻域类型为“L”“ML”“MH”“H”时，与邻域保持相同状态的省份数量分别为51、37、39、36，其数量明显多于其他类型的省份数量。这体现出数字经济和实体经济之间的互动关系，数字经济的发展可以促进实体经济的增长，而实体经济的发展也可以为数字经济提供更多的应用场景和发展空间，两者的协同作用有助于推动经济的全面发展，提高整体经济效率和竞争力。

数字经济与实体经济耦合协调度的空间转移概率与邻域相互影响。当某区域的邻域是“L”时，若其耦合协调度也为“L”，则其发生向上转移的概率为 19.61%，而当邻域为“ML”“MH”或“H”时，其发生向上转移的概率分别为37.04%、42.86%、20.00%，较高等级邻域对其他水平区域具有较强的正面影响，且比其等级相同的邻域作用效果更强。这说明数实融合发展具有空间扩散性。较高等级的邻域能够提供更先进的技术、管理经验、市场信息和资源配置模式等，从而带动周边区域提升其数字经济与实体经济的耦合协调水平。

受邻域类型的空间溢出效应影响，空间Markov转移概率矩阵的状态转移容易在一定的空间维度内形成“俱乐部收敛\"现象。在邻域类型等级高于自身状态类型时，耦合协调度类型向上转移的概率上升，且省份数量有减少的趋势，反之亦然。此现象反映出区域发展的不平衡性和差异性。考虑到空间溢出效应和“俱乐部收敛”现象，针对发展水平较低地区，建议通过加强与高水平区域的合作、承接产业转移和技术扩散来提升自身发展水平；而高水平区域则应发挥引领作用，促进区域协同，避免差距扩大，为低水平地区提供更多发展机会，以实现区域经济的均衡和可持续发展。

综上，在考虑邻域背景条件下，我国数字经济与实体经济耦合协调度的转移趋势发生明显改变，而导致以上现象的原因可能是各地区在数字经济发展过程中形成了特定的路径依赖，这限制其向更高耦合协调度等级跃升的能力。例如，部分地区可能过于依赖传统产业的发展模式，难以适应数字经济时代的需求变化。随着区域一体化进程的加速，不同地区之间的经济联系更加紧密，数字经济与实体经济融合发展也呈现出邻域协同发展的特点。此外，数实融合发展具有显著的溢出效应，高等级地区的数实融合发展可以带动周边低等级地区的数实融合发展。这种溢出效应促进了不同地区之间数字经济与实体经济耦合协调度的空间转移和协同提升。为促进各省数字经济与实体经济高质量融合发展，需建立高水平发展省份对低水平发展省份的帮扶机制，加强高水平发展省份的辐射影响。同时也需注意消除低水平发展省份相互间的负面影响，确保全国各区域的协同高速发展。

（三）数字经济与实体经济的空间相关性分析

本文通过计算2011—2022年数字经济与实体经济耦合协调度的全局莫兰指数，判断其是否存在空间自相关性，结果如表7所示。2011—2022年两系统耦合协调度的全局莫兰指数均为正，且p值均在1%的水平下通过正态分布检验，说明我国数字经济与实体经济两系统之间存在显著的空间正相关性。

为进一步了解我国30个省份数字经济与实体经济耦合协调度的空间集聚变化趋势，直观地展示了空间集聚效应。在考虑到不同规划之间的政策连贯性和一致性，为更准确反映出区域空间相关性的影响。本文分别从“十二五”“十三五”“十四五”规划中选取起始年份，即2011年、2016年、2021年来绘制局部Moran's I散点图，如图2所示。图2分为四个象限，每一象限代表不同类型的空间集聚效应。省份集中分布在第一象限则表示为高-高聚类的空间集聚模式，省份集中分布在第二象限则表示为高-低聚类的空间分散模式，省份集中分布在第三象限则表示为低-低聚类的空间集聚模式，省份集中分布在第四象限则表示为低-高聚类的空间分散模式。在一、三象限的省份集中分布表示空间正自相关性，即相似值彼此相邻，而在二、四象限的省份集中分布可能表示空间负自相关性，即相似值彼此分散。观察图2可知，分布在“高-高”集聚区的以东部地区省份为主，也有部分中部地区省份，而分布在“低-低”集聚区的省份主要位于中西部地区。这表明我国数字经济与实体经济的耦合协调度分布整体呈现集聚形态，但在空间上集聚形态分布并不均衡，呈现东部发展较好，而西部发展较差的现象。

“十二五”规划时期至“十四五”规划时期，我国数字经济与实体经济融合发展存在“高高低低”空间集聚特征，具有正向空间相关性，同一象限的省份互相影响较强。其原因可能是：（1）地区发展不平衡。东部地区由于历史、地理和政策等多重优势，经济发展较为迅速，数字经济与实体经济的融合水平也相对较高，形成了“高-高”集聚模式；而多数西部地区由于经济发展相对滞后，融合发展水平较弱，无法对邻近地区产生辐射作用，形成了“低-低”集聚状态。（2）区域协同性差异。东部地区在经济发展、产业合作和基础设施建设等方面展现出了区域发展的高协同性，这使得该地区的数字经济与实体经济融合水平能够持续提升；而在西部地区，由于区域协同性较差，难以形成有效的合作和互动，从而限制了融合发展水平的提升。（3）市场机制。市场机制可能导致资源配置倾向于经济发达、市场需求大、回报率高的地区，这使得西部等欠发达地区在数字经济发展上处于劣势，导致数实融合水平形成“高高低低”的空间集聚特征。（4）非对称集聚模式。海南、广西和四川等地区的融合发展水平相对居中，但由于其周围邻接着水平高低不均的地区，形成了“高-低”“低-高”集聚的非对称模式。这种模式的出现表明，在促进区域融合发展的过程中，需要注重各地区之间的协调发展，避免出现过大发展差距。

综上所述，数实融合发展存在“高高低低”的空间集聚特征，这既与地区发展不平衡、区域协同性差异有关，也与市场机制以及非对称集聚模式有关。因此，在推动数字经济与实体经济融合发展的过程中，需要注重区域协调发展，加强区域间的合作与交流，促进各地区之间的均衡发展。

六、结论与建议

（一）结论

文章基于2011—2022年30个省份的面板数据，建立实体经济与数字经济综合评价指标体系，运用熵值法、系统综合评价指数测度分析两系统耦合协调发展程度，并对二者耦合协调度的时空演变特征以及空间相关性进行分析，进而得出以下结论。

第一，从测度结果来分析，“十二五”规划时期至“十四五”规划时期，因数字技术与实体经济快速融合及新兴技术涌现，我国数字经济与实体经济耦合协调度稳步提升，后因技术创新边际效应递减、实体经济结构调整复杂及市场需求变化等，递增速率逐年递减，融合速度放缓且难度增大。此外，东中西三大地区，区域间经济发展水平、政策导向和资源配置的差异导致耦合协调水平出现空间不平衡现象，总体呈现“东高西低”的空间格局。

第二，从动态演进特征来看，全国及三大地区核密度曲线的中心整体向右移动，表示全国数字经济与实体经济融合发展水平不断提高，经济结构在持续优化，创新驱动和技术进步在推动产业升级，资源配置效率得到改善。但中西部地区核密度曲线多峰形态明显，存在向多极化演进的态势。这意味着中西部地区出现多个具有较强发展动力的省份，为区域经济发展提供多元化的增长动力和发展路径，但也加剧了区域内部差异，给区域协调发展带来新挑战。

第三，从转移趋势来看，根据传统Markov转移概率矩阵的结果，耦合协调发展水平总体转移趋势较为稳定且存在一定的路径依赖性。各地区发展阶段、市场力量及政策制度的内部差异，致使出现“俱乐部收敛”现象。根据空间Markov转移概率矩阵的结果，中国数字经济与实体经济的耦合协调度的空间转移概率与邻域具有协同性，且区域内部存在较强的空间关联性，具有明显的空间溢出效应。

第四，从空间相关性来分析，各地区数字经济与实体经济的耦合协调度因地区发展不平衡、区域协同性差异、市场机制以及非对称集聚模式等多重因素影响，导致空间上集聚形态分布并不均衡，总体呈现“高高低低”的空间集聚特征。

（二）建议

1.夯实融合发展基础

针对数字经济与实体经济融合发展水平不高的情况，我国应加强政策引导和支持，形成发展合力，制定更为灵活和有针对性的政策，鼓励数字经济企业向中西部地区扩展，提高这些地区的发展吸引力。具体措施包括：推动基础设施建设，加大对中西部地区的基础设施建设投入，强化其数字经济发展的基础条件，包括网络覆盖、数据中心建设、核心数字基础技术等。加强人才培养，在中西部地区建立和完善人才培养基地，吸引东部地区和海外的高技能人才，通过人才引进和培养加速中西部地区的数实融合发展。注重产业协同发展，鼓励数字经济与传统实体经济的深度融合，推动产业链上下游的合作与协同发展。优化产业结构，提高两系统融合发展的可持续性。

2.加强区域协同发展

针对我国数字经济与实体经济融合发展的空间格局分布不均衡的情况，制定区域合作互助帮扶机制，强化东部地区高融合省份与中西部地区低融合省份的互助合作。推动产业互补，鼓励各地区根据自身优势，发展不同领域的数字经济产业，实现产业互补，形成区域间的合作共赢。加强信息共享，建立信息共享平台，促进不同地区之间的信息互通，提升区域间数字经济与实体经济合作的效率，减少数字鸿沟现象。优化区域资源配置和产业布局，支持区域内优势产业的发展，同时引导资源向较弱地区流动，提高整体区域的竞争力和协同效应。

3.强化优势地区发展

东部高融合发展地区以点带面辐射带动周围地区融合发展。通过建立创新生态环境，吸引高科技企业和人才聚集。促进产学研合作，鼓励优势地区高校、科研机构与企业开展产学研合作，推动科技成果转化。扩大开放合作，利用优势地区的地理和经济优势，扩大国际合作，吸引外资进入高端产业，优化当地资源配置，促进技术交流，强化优势地区数字经济与实体经济的深度融合，并充分发挥辐射作用以点带面促进区域整体融合发展。

4.推动产业转型与升级

针对产业结构不合理等问题，政府、企业和社会各方面需要共同努力，通过优化产业结构布局、加强创新驱动、推动传统产业转型升级、深化供给侧结构性改革、加强人才培养和引进、加强国际合作与交流、制定差异化的政策和监管机制等措施，逐步改善我国产业结构不合理的状况，推动经济持续健康发展。

注释：

① 按照国家统计局的划分标准，东部地区包括：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南。中部地区包括：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南。西部地区包括：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。

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