数字经济与实体经济融合发展：理论、评价与路径

The Integrated Development of Digital Economy and Real Economy: Theory, Evaluation and Path

摘要: 本研究基于2011~2020年我国30个省份的面板数据，构建了数字经济与实体经济的综合评价体系，运用耦合协调度模型、Dagum基尼系数等方法对二者耦合协调度的事实特征、区域差异及动态演进规律进行考察。研究发现：1) 我国数字经济与实体经济耦合协调水平呈现逐年提高态势，但整体水平不高，仍有较大提升空间。数字经济发展整体滞后于实体经济发展。数字经济与实体经济耦合协调水平呈现出东部 > 中部 > 西部的梯度格局，发展不平衡问题凸显。2) 两者总体耦合协调水平的区域差异呈现缩小化趋势，区域间差异是造成我国数字经济与实体经济耦合协调水平差异的主要来源。

Abstract: Based on the panel data of 30 provinces in China from 2011 to 2020, this paper constructs a comprehensive evaluation system of digital economy and real economy, and uses the coupling coordination degree model, Dagum Gini coefficient and other methods to investigate the factual characteristics, regional differences and dynamic evolution of the coupling coordination degree between the two. The study found that: 1) The level of coupling and coordination between China’s digital economy and real economy is increasing year by year, but the overall level is not high, and there is still much room for improvement. The development of digital economy lags behind the development of real economy. The coupling and coordination level of digital economy and real economy shows a gradient pattern of eastern > central > western, and the problem of unbalanced development is prominent. 2) The regional differences in the overall coupling and coordination level of the two are narrowing, and the regional differences are the main source of the differences in the coupling and coordination levels between China’s digital economy and the real economy.

1. 引言

数字经济的发展赋予生产要素、生产力和生产关系新的内涵和活力，为培育实体经济发展新优势创造了有利条件。中国数字经济在逆势发展中实现了规模与结构双重突破，数字经济发展作为新引擎稳定经济下行压力具有重大意义。中国信息通信研究院发布了《中国数字经济发展报告(2022年)》相关数据显示，2021年我国数字经济规模达到45.5万亿元，其中，数字产业化规模为8.35万亿元，占数字经济比重为18.3%；产业数字化规模达到37.18万亿元，占数字经济比重为81.7%，各地逐渐形成的数字经济新业态已成为应对经济下行的稳定器。可见，数字经济不仅缓解了外部因素对我国经济的冲击，也成为我国经济增长的重要引擎。数字经济是一种融合性经济，不仅能够实现自身快速发展，还能改造提升传统产业数字化转型，深度挖掘国内市场的消费潜力，实现新旧动能转换，已成为构建现代化经济体系的重要引擎。

目前，数字经济的定义、研究尺度及其影响地区发展能力的相关研究成果日益丰富。首先，数字经济具有狭义和广义之分，学术界普遍认可的数字经济定义由《二十国集团数字经济发展与合作倡议》所提出，数字经济的发展是以数据为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以信息通信技术使用为主要手段，实现效率提升和经济结构优化的推动力的经济活动。其次，数字经济的研究尺度由省级 [1] 转向城市 [2] [3] 、由规模 [4] [5] [6] 转向产业 [7] 逐级细化。最后，数字经济对地区发展能力影响的相关研究较为成熟，如有学者探讨了数字经济对高质量发展 [8] [9] 的影响作用。在实体经济方面，主要侧重于探讨实体经济的理论及评价 [10] 。此外，关于数字经济与实体经济关系的研究，多数集中于探讨融合内涵和途径 [11] 、模式和机制 [12] 、核心动力、主要问题与趋势对策 [13] ，但鲜有探讨两者的交互效应。

综上所述，国内外学者关于数字经济和实体经济前沿性探索较多，拓展和丰富了数字经济和实体经济的外延和内涵，为数字经济和实体经济的融合发展提供了坚实的理论基础，但现有针对数字经济与实体经济深度融合发展的量化研究较为缺乏。鉴于此，本研究尝试探究数字经济与实体经济融合发展的理论逻辑，通过构建二者耦合协调度评价体系，实证分析数字经济与实体经济的融合程度，以期为促进数字经济与实体经济深度融合发展提供政策依据。

2. 数字经济与实体经济融合发展的理论内涵

实体经济是高质量发展的压舱石，是全面建设社会主义现代化国家的坚实基础，推进实体经济高质量发展是建设现代化经济体系的核心。进入新征程新阶段，厚植实体经济高质量发展，关键在于实现数字技术与数据要素的双轮驱动，实现数字经济与实体经济深度融合发展，提升实体经济现代化水平，数字经济与实体经济的深度融合发展是建设现代化经济体系的内在要求。在宏观层面上，数字技术与实体经济的深度融合，有利于加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。在中观层面上，产业互联网将物联网、大数据、云计算等数字技术应用与传统行业深度融合，实现传统行业向数字化、智能化方向转向，提高生产效率和质量水平。在微观层面，数字技术创新及扩散有助于企业增强对需求的感知和挖掘能力。

2.1. 数字经济是推动实体经济发展的根本动力

数字经济发展拓展了实体经济的内涵和外延，延伸了实体经济的发展空间，变革了实体经济的经营和商业模式，优化和重组实体经济各个领域的要素资源。首先，数字经济与实体经济深度融合并不是数字经济在实体经济部门的简单应用，数字经济的发展是依托新一代信息技术，以数据要素为关键生产要素，以互联网平台为重要载体，以数字技术创新为主要推动力 [14] ，以产业数字化和数字化产业等一系列新模式新业态为表现形式的经济活动。数字经济与实体经济深度融合的本质是以新型数字化基础设施为基础、新一代信息技术诸如大数据、人工智能、物联网、云计算、移动互联网等新型数字技术为关键要素、“破坏性创新”为基本特征、全产业链条为范围的融合型新业态。其次，经济活动中的每个个体都在提供数据，每个人的经济活动都在提供数据，而作为生产要素的数据是经过采集、处理、分析，并用于生产和服务为目的的数据，亦称为大数据 [11] 。大数据最典型的特点在于对海量数据进行挖掘，具有海量、高速、多样、价值的特点，为企业提供了持续的洞察发现力，大量个性化、小众化的需求被深度挖掘，实体经济的发展空间被极大拓展。这些海量数据往往具备极大的分析应用价值，是企业利润的重要来源 [4] ，拓展了实体经济的发展空间。再次，为了满足消费者个性化、多样化的消费需求，迫使企业重塑自身架构，基于以往由产品主导的商业逻辑向消费者需求为主导的商业逻辑转变 [15] ，企业的价值创造焦点由产品研发向消费者与企业互动转变，变革了实体经济产业部门的运营模式和商业模式。最后，数据作为一种虚拟的生产要素被纳入生产函数，重构了实体经济的要素体系 [16] 。一方面，这种生产要素在数字经济与实体经济深度融合中参与生产和流通，为不同部门、不同行业、不同地域、不同领域提供知识交流和信息分享的媒介，加速了生产要素的自由流动和高效组合，对其他要素具有乘数作用，可以提高实体经济部门的生产效率和资源配置效率；另一方面，这种生产要素在数字经济与实体经济深度融合中参与分配，通过对旧的要素产生替代效应，有助于提升实体经济部门的全要素生产率。

2.2. 实体经济是推动数字经济发展的重要基石

实体经济的发展为数字经济提供数据要素投入，刺激对新型数字基础设施的需求，驱动数字经济领域不断技术创新，为数字经济提供发展支撑。首先，数字经济是以大数据、智能算法、算力平台三大要素为基础的一种新兴经济形态，数字经济的发展离不开数据要素的支撑。实体经济蕴藏着丰富的应用场景，能够产生出海量数据。在传统经济发展模式中，这些数据的生产价值被弱化。而数字经济以大数据、人工智能、物联网等数字化技术通过对海量数据进行采集、处理和分析后，将数据转化成生产要素，实现数据的大范围扩散，充分发挥数据的创新引擎作用，推动数字经济向网络化协调、数据化生产、融合发展的时代转变。新一代信息技术具有数字化、网络化、智能化技术特点，可以促进互联与共享，进而能够打破不同产业之间的固有边界，进而促进传统产业向服务业延伸 [17] ，推动不同的产业融合发展，进而刺激产业组织形态也向着模块供应商、系统集成商和规则设计商为主体，由企业组网和节点企业构成的产业生态系统发展。数字技术渗透于各个行业，逐步消除行业属性和行业壁垒，致使不同类型企业置于同一生态系统中，跨界融合成为组织常态 [18] 。其次，实体经济部门的数字化、网络化、智能化、协同化和集成化势必要求加快建设覆盖更广、速度更快、效益更高、绿色生态、互联互通的新型互联网基础设施 [19] ，实体经济的快速发展进一步引致对互联网的使用需求。一方面，实体经济部门中最为代表的现代服务业、高技术产业等一系列新兴产业离不开互联网信息资源支撑，扩大对新型互联网基础设施的需求；另一方面，其他传统实体经济产业为了提升自身发展质量、快速转型升级，会着力突破自身以往的成长路径，从单项任务向多业务综合集成、单一企业竞争向产业协同竞争、局部流程优化向全业务流程再造、单一产品供给向一体化产品组合的转变，推动产业突破单一加工组装环节，提升产业技术含量，这些都需要企业在制定战略、技术和业务决策时更大地将业务和IT结合起来，这恰恰也是以新型互联网基础设施高效运用作为支撑的。

总而言之，数字经济通过技术创新引致技术经济范式变革，重塑实体经济的外延、内涵、发展空间、经营、商业模式和资源利用方式，数字经济为实体经济提供了强劲物质保障和技术基础，是实体经济发展的根本动力。而实体经济的发展为数字经济提供了数据要素，为新型数字基础设施注入新动力。这也就说说，数字经济是实体经济发展的根本动力，同时数字经济的发展也离不开实体经济的驱动，数字经济系统与实体经济系统存在相互关联、相互促进的长期动态关系。

3. 数字经济与实体经济融合程度测度体系与评价方法

3.1. 测度体系

3.1.1. 数字经济测度体系

数字经济发展水平的测度，基于数字经济的内涵，应着眼于综合考虑数字经济的方方面面，不仅追求数字经济的发展过程，还要追求数字经济的发展结果，也要注重数字经济发展的条件、应用与环境，全方位搭建数字经济发展测度体系。数字经济发展离不开以现代信息网络为重要载体，也需要良好的发展环境，借鉴王军等 [20] 、杨承佳等 [21] 等人的思路，在兼顾测度指标层次性和数据可获得性的基础上，构建包括数字经济发展载体、数字经济发展环境、数字经济发展效益、数字产业化、产业数字化、数字化人才、数字化资本以及数字化消费8个方面指标，共包含60个具体指标的中国数字经济发展综合评价指标体系(见表1)，并采用熵值法进行测算。

Table 1. Digital economic system

表1. 数字经济系统

3.1.2. 实体经济测度体系

实体经济是国民经济的基石，关系到国家的长治久安。当前，在世界百年未有之大变局下，我国实体经济面临外部不确定性因素显著增多、资金过度进入虚拟经济等挑战，在发展中遇到不少困难；在中低端徘徊、内生发展动力不足等因素，亦导致了一些企业抗风险能力弱、盈利能力下降，因此，立足新发展格局，发展壮大实体经济并增强实体经济的韧性仍然是重中之重，而激发中国经济蕴藏的规模韧性、结构韧性、创新韧性、开放韧性、制度韧性、政策韧性 [22] 。鉴于此，本研究借鉴韩保江 [22] 、王素素等 [23] 和曲立等 [24] 等人的研究思路，以中国特色社会主义制度为背景，立足于新发展格局，基于发展规模、经济结构、创新能力、开放程度、制度保障、政策保障和社会保障7个方面47个具体指标构建实体经济的指标体系(具体指标见表2)，采用熵权法进行测算。

Table 2. The real economic system

表2. 实体经济系统

3.2. 研究方法

3.2.1. 耦合协调度模型

本研究采用耦合协调模型，对中国数字经济与实体经济融合发展程度进行测算。耦合协调度描述了系统与子系统相互关系的程度，包括耦合度和协调度两个方面的内容，耦合度反映了系统之间的相互关联程度，耦合度越高，系统之间相关性越强；协调性则刻画了子系统之间相互促进的作用程度，协调度越高，系统之间正向促进作用越强。耦合协调度融合了耦合度和协调度两个方面内容，能够同时刻画系统之间的发展和协调水平。耦合协调度模型计算步骤如下：

1) 数据标准化。 $z_{ai}$ 和 $z_{bi}$ 分别表示数字经济系统和实体经济系统第i个指标的原始值，i的取值为 $i=1,2,\cdots ,n$ 。由于原始指标数据具有不同的单位量纲，为强化指标数据的可比性，对原始指标数据进行标准化处理，标准化后的结果为 ${z^{\prime }}_{ki}$ 如下：

$\begin{array}{l}{z^{\prime }}_{ki}=\frac{z_{ki}-\min \left(z_{ki}\right)}{\max \left(z_{ki}\right)-\min \left(z_{ki}\right)},当z_{ki}为正指标时；\\ {z^{\prime }}_{ki}=\frac{\max \left(z_{ki}\right)-z_{ki}}{\max \left(z_{ki}\right)-\min \left(z_{ki}\right)},当z_{ki}为负指标时\end{array}$ (1)

其中，当k取a时，表示数字经济系统；当k取b时，表示实体经济系统。

2) 计算子系统综合发展水平。设 ${\theta }_{ai}$ 、 ${\theta }_{bi}$ 分别为数字经济系统、实体经济系统第k个指标的权重，为了避免人为因素的干扰，本研究采用信息熵进行权重的确定，进而得到数字经济系统与实体经济系统的综合发展水平：

$U_k={\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{\theta }_{ki}}{z^{\prime }}_{ki},{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{\theta }_{ki}}=1$ (2)

3) 计算耦合度和耦合协调度。多个系统间的耦合度模型如下：

$C\left(U_1,U_2,\cdots ,U_L\right)=n\times {\left[U_1{U}_2\cdots U_L/{\left(U_1+U_2+\cdots +U_L\right)}^L\right]}^{1/L}$ (3)

其中， $C_{ab}$ 表示子系统间的耦合度，其取值范围为 $\left[0,1\right]$ ，L表示子系统个数，当 $L=2$ 时，有：

$C_{ab}=2\times {\left[U_a{U}_b/{\left(U_a+U_b\right)}^2\right]}^{1/2}$ (4)

其中， $C_{ab}$ 表示数字经济系统与实体经济系统的耦合度值。耦合度只能反映数字经济系统与实体经济系统间相互作用的大小，但不能刻画两个系统在高水平上相互促进还是低水平上相互制约。因此，需要引入耦合协调度模型以准确评价数字经济系统与实体经济系统间的互动协调关系。耦合协调度模型如下：

$\begin{array}{l}{D}_{ab}={\left(C_{ab}\times T_{ab}\right)}^{1/2}\\ T_{ab}=\alpha U_a+\beta U_b\end{array}$ (5)

其中， $D_{ab}$ 表示数字经济系统与实体经济系统的耦合协调度值，其取值范围为 $\left[0,1\right]$ ， $T_{ab}$ 表示数字经济系统与实体经济系统的综合评价指标， $\alpha$ 、 $\beta$ 分别表示待定系数，本研究认为数字经济与实体经济同样重要，所以 $\alpha$ 和 $\beta$ 均设定为0.5。

3.2.2. 区域差异测度

本研究采用Dagum基尼系数分析数字经济与实体经济耦合协调度的地区差异及差异来源。Dagum基尼系数分解方法适用于评价地区发展差异的方法，该方法的优势在于能够将总体基尼系数分解为地区内部不平衡、地区之间的不平衡和超变密度，能够更好解决样本间交叉重叠且不能揭示总体差异来源问题。根据Dagum (1997)的定义将总体基尼系数分解为区域内差异的贡献 $G_w$ 、区域间净值差异的贡献 $G_{nb}$ 和超变密度的贡献 $G_t$ 三个部分。 $G_{jj}$ 和 $G_{jh}$ 分别表示区域内和区域间基尼系数。其中， $y_{ji}\left(y_{hr}\right)$ 表示 $j\left(h\right)$ 地区内任意地区的数字经济与实体经济耦合协调水平， $\mu$ 表示所有地区数字经济与实体经济耦合协调水平的平均值，n表示省份个数30，k表示区域划分个数3， $n_j\left(n_h\right)$ 表示 $j\left(h\right)$ 地区内省份个数。 $p_j=n_j/n$ ， $s_j=n_j{\mu }_j/n\mu$ ， $j=1,2,\cdots ,k$ ， $D_{jh}=\left(d_{jh}-p_{jh}\right)/\left(d_{jh}+p_{jh}\right)$ 表示为两个区域间数字经济与实体经济耦合协调水平的相对影响。 $d_{jh}={\displaystyle {\int }_0^{\infty }\text{d}{F}_j}\left(y\right){\displaystyle {\int }_0^y\left(y-x\right)\text{d}{F}_h}\left(x\right)$ 表示区域间数字经济与实体经济耦合协调水平的差值，在 ${\mu }_j>{\mu }_h$ 时， $d_{jh}$ 表示 $y_{ji}-y_{hr}>0$ 条件下的所有数字经济与实体经济耦合协调水平 $\left(y_{ji}-y_{hr}\right)$ 差异的加权平均数。 $p_{jh}={\displaystyle {\int }_0^{\infty }\text{d}{F}_h}\left(y\right){\displaystyle {\int }_0^y\left(y-x\right)\text{d}{F}_j}\left(x\right)$ 为超变一阶距，在 ${\mu }_j>{\mu }_h$ 时， $d_{jh}$ 表示 $y_{hr}-y_{ji}>0$ 条件下的所有 $\left(y_{hr}-y_{ji}\right)$ 差异的加权平均数。其中， $F_j\left(x\right)$ 、 $F_h\left(x\right)$ 分别表示 $j\left(h\right)$ 地区的累积密度分布函数。具体计算公式如下：

$G=\frac{{\displaystyle {\sum }_{j=1}^k{\displaystyle {\sum }_{h=1}^k{\displaystyle {\sum }_{i=1}^{n_j}{\displaystyle {\sum }_{r=1}^{n_h}\left|y_{ji}-y_{hr}\right|}}}}}{2n^2\mu }$ (6)

$G_{jj}=\frac{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^{n_j}{\displaystyle {\sum }_{r=1}^{n_j}\left|y_{ji}-y_{jr}\right|}}}{2n^2{\mu }_j}$ (7)

$Gin{i}_w={\displaystyle {\sum }_{j=1}^k{G}_{jj}}{p}_j{s}_j$ (8)

$G_{jh}=\frac{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^{n_j}{\displaystyle {\sum }_{r=1}^{n_h}\left|y_{ji}-y_{hr}\right|}}}{n_j{n}_h\left({\mu }_j+{\mu }_h\right)}$ (9)

$G_{nb}={\displaystyle {\sum }_{j=2}^k{\displaystyle {\sum }_{h=1}^{j=1}{G}_{jh}}}\left(p_j{s}_h+p_h{s}_j\right)D_{jh}$ (10)

$G_t={\displaystyle {\sum }_{j=2}^k{\displaystyle {\sum }_{h=1}^{j=1}{G}_{jh}}}\left(p_j{s}_h+p_h{s}_j\right)\left(1-D_{jh}\right)$ (11)

3.3. 数据来源

样本数据主要来源于国家统计局官网、中国信息通信研究院以及工业和信息化相关研究报告和公布数据、各省份历年统计年鉴、历年中国数字经济发展报告、《中国信息年鉴》《中国信息产业年鉴》《中国统计年鉴》《中国电子信息产业统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国经济普查数据》《中国城市统计年鉴》。依据数字经济系统与实体经济韧性系统的耦合协调度值D，将两个子系统的耦合协调水平划分为低度耦合协调、中度耦合协调、高度耦合协调和极度耦合协调，如表3所示。

Table 3. Classification of coupling coordination levels

表3. 耦合协调度等级划分

4. 数字经济与实体经济的测度评价结果分析

本研究基于熵值法测度了我国30个省份2011~2020年数字经济与实体经济耦合协调水平，测度结果如表4所示。

Table 4. Coupling and coordination degree between the digital economy and the real economy from 2011 to 2020

表4. 201~2020年数字经济与实体经济的耦合协调度

全国及三大区域数字经济与实体经济耦合协调水平趋势图如图1所示。从全国整体考察，耦合协调水平从2011年的0.3549上升至2020年的0.4713，呈现出逐年提高的态势，年均增长率为3.28%，但耦合协调水平仍然不高，仍有较大提升空间。从区域层面考察，耦合协调水平呈现出东部 > 中部 > 西部的梯度格局。东部区域耦合协调水平始终以较大幅度领先于全国水平，处于领先地位；中部区域耦合协调水平正逐渐趋于全国水平，但仍低于全国水平，处于追赶地位；西部区域耦合协调水平始终远远低于全国水平，处于相对落后地位。三大区域耦合协调水平整体呈现出增长态势，其中东部区域、中部区域、西部区域年均增长率分别为2.83%、3.39%和3.85%。可以发现，全国及三大区域耦合协调水平年均增速较为缓慢，中部区域和西部区域年均增速均高于全国增速且东部区域年均增速最低。东部区域中年均耦合协调水平最高的是广东省，最低的是海南省；中部区域中年均耦合协调水平最高的是河南省，最低的是山西省；西部区域中年均耦合协调水平最高的是四川省，最低的是青海省。

Figure 1. Trend chart of the coupling and coordination level of the digital economy and the real economy in the country and the three major regions

图1. 全国及三大区域数字经济与实体经济耦合协调水平趋势图

从省域层面考察，2011~2020年广东省以较大优势领跑全国且连续10年保持首位，年均耦合协调水平达到了0.6526，江苏省、北京市、浙江省、山东省和上海市紧跟其后年均值分别为0.6187、0.5783、0.5428、0.5203和0.5178。年均耦合协调水平排名后五的省份分别是甘肃省、新疆维吾尔族自治区、海南省、宁夏回族自治区和青海省其均值分别为0.3212、0.3051、0.2968、0.2779和0.2671。

为呈现我国数字经济与实体经济耦合协调度的空间差异特征并为后续分析进行铺垫，本研究选取2011、2014、2017和2020年耦合协调测度结果，运用ArcGis10.8进行分析，如图2所示(空白区域为数据缺失区域)。

可以发现，30个省份数字经济与实体经济的耦合协调度整体呈现“东中部高，西部低”的演变格局和空间分布。2011~2020年全国无一省份的耦合协调度达到极度耦合协调状态，相较最近的是处于高度耦合协调状态的广东省。2011年，贵州省、青海省等8个省份处于低度耦合协调状态，吉林省、河北省等20个省份处于中度耦合协调状态，仅广东省和江苏省处于高度耦合协调状态。2014年，各省份耦合协调度逐步提升。处于低度耦合协调状态的省份降至4个，处于中度耦合协调状态的省份数量保持不变，贵州省、云南省等4省实现由“低度–中度”的提升。北京市、上海市等4省实现了由“中度–高度”的突破，使得处于高度耦合协调状态的省份数量增至6个。2017年，仅青海省、宁夏回族自治区等3省仍处于低度耦合协调状态，新疆维吾尔族自治区则实现由“低度–中度”的提升，中度耦合协调状态省份数量为21个，处于高度耦合阶段的省份数量保持不变。2020年，各省份耦合协调度显著提升，30个省份均达到了中度耦合协调及以上状态，中度耦合协调状态省份数量保持不变，高度耦合协调状态省份数量增至9个，河南省、湖北省等3省实现由“中度–高度”的突破。可以看出，西部区域仍是我国数字经济与实体经济耦合协调水平提升的关键。

注：审图号GS(2022)1873号，底图无修改。

Figure 2. Spatial distribution characteristics of coupling coordination between the digital economy and the real economy from 2011 to 2020

图2. 2011~2020年数字经济与实体经济耦合协调度的空间分布特征

2011~2020年我国30个省份数字经济、实体经济及二者耦合协调度平均值趋势图如图3所示。从图中可以看出，全国整体上数字经济发展整体滞后于实体经济，表明我国数字经济与实体经济存在一定的非均衡发展现象。

Figure 3. The average trend of the digital economy, the real economy, and the coupling coordination degree from 2011 to 2020

图3. 2011~2020年数字经济、实体经济、耦合协调度的平均值趋势图

综上所述，2011~2020年我国数字经济与实体经济耦合协调水平呈现逐年提高态势，但整体水平不高，仍有较大提升空间。数字经济发展滞后于实体经济发展。数字经济与实体经济耦合协调水平呈现出东部 > 中部 > 西部的梯度格局，发展不平衡问题凸显。

5. 数字经济与实体经济的区域差异分析

为深刻认识我国数字经济与实体经济耦合协调度的地区差异及其来源，本研究基于Dagum基尼系数计算原理，运用Matlab软件测算2011~2020年我国30个省份数字经济与实体经济耦合协调度的总体、区域内、区域间基尼系数与总体差异来源，如表5所示。

Table 5. Coupling and coordination degree between the digital economy and the real economy from 2011 to 2020

表5. 2011~2020年数字经济与实体经济的耦合协调度

1) 总体差异。2011~2020年我国30个省份数字经济与实体经济耦合协调度总体差异及区域内差异的变动趋势如图3所示。在考察期内可以看出，耦合协调度的总体基尼系数介于0.1239~0.1353之间，总体差异呈现下降趋势，总体基尼系数由2011年的0.1344下降至2020年的0.1239，降幅为7.8%。从演变过程来看，耦合协调度的总体差异呈现出“上升–下降”的循环下降趋势。具体来看，总体基尼系数分别在2012年、2017年略微上升至0.1353和0.1304；2012~2016年、2017~2020年呈现出相对稳定的下降趋势，分别由0.1353下降至0.1295，0.1304下降至0.1239。总体差异虽偶有上升，但总体呈现出下降趋势。

2) 区域内差异。由图4可知，三大区域数字经济与实体经济耦合协调度的基尼系数均呈现出不同程度的上升趋势且其基尼系数均低于全国水平，区域内差异由大到小分别为东部区域、西部区域和中部区域其基尼系数均值分别为0.1153、0.0845、0.0507。具体来看，东部区域内差异呈现出“上升–下降”的循环上升趋势且与全国水平最接近，由2011年的0.1122上升至2020年的0.1171，增幅为4.4%。中部区域内差异呈现出“上升–下降–上升”的上趋势且其增幅最大，由2011年的0.0401迅速增长至2020年的0.0533，增幅为32.9%。西部区域内差异呈现出“下降–上升”的循环上升趋势且介于东中部区域水平之间，由2011年的0.0858上升至2020年的0.0922，增幅仅为0.64%。通过上述分析可以发现，三大区域内数字经济与实体经济耦合协调度呈现出明显的区域差异。

Figure 4. The overall difference in the coupling coordination degree between the digital economy and the real economy and the change trend of regional differences

图4. 数字经济与实体经济耦合协调度总体差异及区域内差异的变动趋势

3) 区域间差异。图5刻画了2011~2020年东部、中部和西部区域间数字经济与实体经济耦合协调度的差异与变动趋势。从数值来看，区域间差异由大到小分别为东–西、东–中和中–西其基尼系数均值分别为0.1947、0.1385和0.0926。具体来看，东–中和东–西区域间差异呈现明显的下降趋势，中–西区域间差异在2011~2017年呈现出较不稳定的“上升–下降”的循环波动趋势，在2018~2020年呈现出上升趋势。东–中区域间差异由2011年的0.1446下降至2020年的0.1290，降幅为10.8%。东–西区域间差异由2011年的0.2089下降至2020年的0.1752，降幅为16.1%。中–西区域间差异由2011年的0.0926下降至2020年的0.0918，降幅为0.9%。可以看出，西部区域仍是数字经济与实体经济耦合协调水平提升的关键。

Figure 5. The trend of regional differences in the coupling coordination degree between the digital economy and the real economy

图5. 数字经济与实体经济耦合协调度区域间差异的变动趋势

4) 区域差异来源。图6刻画了2011~2020年我国30个省份数字经济与实体经济耦合协调度的总体差异来源极其贡献率，可以发现，在样本考察期内，区域间差异贡献率最大且呈现下降趋势。这表明区域间差异是我国数字经济与实体经济耦合协调度总体差异产生的主要来源。区域内贡献率次之，增幅为16.9%。超变密度贡献率增幅为59.4%，这表明在耦合协调度较高的区域内部存在耦合协调水平较低的省份且这种现象正日益严峻。通过前文分析，东部与中西部数字经济与实体经济耦合协调水平差异过大是导致总体差异形成的重要因素。因此，应进一步采取措施以缩小东部与中西部区域数字经济与实体经济耦合协调水平差异是处理我国数字经济与实体经济耦合协调水平总体空间不平衡问题的重中之重。

Figure 6. The overall difference in the coupling coordination degree between the digital economy and the real economy

图6. 数字经济与实体经济耦合协调度的总体差异来源

6. 主要结论与启示

本研究基于2011~2020年我国30个省份的面板数据，构建了数字经济与实体经济的综合评价体系，运用耦合协调度模型、Dagum基尼系数等方法对二者耦合协调度的事实特征、区域差异及动态演进规律进行考察。研究发现：1) 我国数字经济与实体经济耦合协调水平呈现逐年提高态势，但整体水平不高，仍有较大提升空间。数字经济发展整体滞后于实体经济发展。数字经济与实体经济耦合协调水平呈现出东部 > 中部 > 西部的梯度格局，发展不平衡问题凸显。2) 两者总体耦合协调水平的区域差异呈现缩小化趋势，区域间差异是造成我国数字经济与实体经济耦合协调水平差异的主要来源。

鉴于上述结论，本研究提出以下建议：

一是全国各省份应采取强有力措施促进数字经济的发展。其一要加快数字基础设施建设，提高数字普及率。其二是要将对数字前沿技术的突破和广泛应用统一起来，加大在芯片、传感器、软件、人工智能、云计算等关键领域的研发力度。其三是要加强数字治理水平，构建新型的数字治理框架，创新数字治理模式，加强对数字领域的调控和监管。

二是各区域应因地制宜，建成优势互补的空间格局。其一，数字经济要素丰富的区域，可以集中区域资源，打造数字经济科创示范中心，充分发挥空间溢出效应带动周边发展。其二，数字经济要素相对贫乏的区域，可以发展一批特色产业，推动传统产业数字化转型，与周边区域实现优势互补，充分释放数字红利。其三，数字经济要素丰富的区域可以将过剩的数字要素向数字要素贫乏的区域进行转移。

三是各区域应建立数字经济与实体经济协调发展的协作机制。其一要充分发挥党委、政府、企业和社会组织的力量，实现积极沟通和良性协作。其二是三大区域可以在人才培养、技术支持、资金保障，经验交流等方面开展点对点帮扶。其三要充分认识到推进数字经济与实体经济协调发展的过程将会是漫长的，不应急于求成，更应脚踏实地、踏雪留痕。

基金项目

课题：贵州数字经济与实体经济的深度融合研究(2023GZGXRW071)。