fin Finance 2161-0967 2161-0975 beplay体育官网网页版等您来挑战! 10.12677/fin.2024.144140 fin-91819 Articles 经济与管理 湖北省数字经济与产业结构升级的耦合协调度研究
Research on the Coupling Coordination Degree of Digital Economy and Industrial Structure Upgrading in Hubei Province
唐恰恰 郭鹏琪 湖北师范大学经济管理与法学院,湖北 黄石 05 07 2024 14 04 1358 1368 6 5 :2024 23 5 :2024 23 5 :2024 Copyright © 2024 beplay安卓登录 All rights reserved. 2024 This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 文章采用了2011年至2020年的湖北省12个地级市面板数据,对数字经济和产业结构升级之间的耦合协调发展水平以及时空分异格局进行分析。研究结果显示:湖北省数字经济与产业结构升级之间的耦合协调水平呈现缓慢上升的趋势,呈现出“武汉市一枝独秀,周边高中间低”的空间发展格局。从时间角度来看,数字经济和产业结构升级之间的耦合协调水平表现稳定,短期内难以实现跨阶层的转移。而从空间角度来看,这两者之间的耦合协调水平存在着空间溢出效应。基于此研究结果,提出了要推动湖北省数字经济和产业结构升级协同发展的策略,包括实施数字经济驱动产业结构升级战略、推动产业数字化转型进程、统筹区域间数字经济合作以及产业布局,力求促进湖北省数字经济和产业结构升级的协调发展。
This paper selects the panel data of 12 prefecture-level cities in Hubei Province from 2011 to 2020 to analyze the coupling and coordinated development level and spatio-temporal differentiation pattern of digital economy and industrial structure upgrading. The results show that the coupling coordination level of digital economy and industrial structure upgrading in Hubei province shows a slow rising trend, and the spatial development pattern is “Wuhan city outperforms, the surrounding area is high and the middle is low”. From the perspective of time series, the coupling coordination level of digital economy and industrial structure upgrading is stable, and it is difficult to realize cross-class transfer in the short term. From the perspective of space, there is a spatial spillover effect on the coupling coordination level of the two. Based on this, it is proposed to implement the strategy of industrial structure upgrading driven by digital economy, promote the process of industrial digital transformation, and coordinate the inter-regional digital economy cooperation and industrial layout, in order to promote the coordinated development of digital economy and industrial structure upgrading in Hubei Province.
数字经济,产业结构升级,耦合协调度
Digital Economy
Industrial Structure Upgrading Coupling Coordination Degree
1. 引言

新一代信息技术与各行业相结合形成数字化生产力和数字经济已成为现代经济发展的重要方向。习近平总书记在党的二十大报告中强调:“加快数字经济发展,促进数字经济和实体经济深度融合”。湖北省第十二次党代会提出了“打造全国数字经济发展的高地”。湖北省数字经济发展虽然基础良好,但仍面临“大而不强、快而不优”的根本性问题。全省数字经济企业总体呈现散乱小的状况,缺乏龙头型企业,规模大、行业影响力强的龙头型企业较为稀少。关键领域创新能力不足,产业链和供应链的依赖程度尚未根本改变。中小企业数字化转型进程缓慢,面临不愿转型、不敢尝试、不想变革、不懂得变革的问题。产业数字化进程受体制机制阻碍,数字鸿沟未有效弥合,数据孤岛和数据壁垒等问题较为突出。湖北省数字经济布局不平衡,武汉在数字经济领域突出,其他城市发展动力不足,全省整体协同发展格局尚未有效形成。因此,提升数字经济与产业结构升级的协同发展水平,是推动湖北省实体经济从低成本资源依赖转向科技创新依赖的根本途径。

“耦合”是一种物理术语,它是两个或多个系统通过相互影响和相互作用而聚集到了一起的一种现象,它是一个复杂的系统在相互影响、相互促进的过程中,从混乱到有序的过程。利用耦合协同关系模型,对各要素间的耦合性、协同性进行了评价。耦合度是衡量各体系间相关性的指标,用以刻画各体系或各元素间相互作用的强度和强度。谐度是指两个体系之间的良好耦合度,反映了两个体系之间的协同状态的优劣。数字经济和产业结构的提升是相互影响和制约的,二者之间是一个相互影响、互相制约的耦合交互过程,两者之间的相互耦合、协同发展,对于我国的发展和国民经济的发展都有着重要的作用。在新一轮科技革命与产业变革背景下,选择具有代表性的指标测量数字经济与产业结构升级两个系统之间的耦合关系和协调度,反映两者的耦合协调发展状况,有利于更好地促进两者协同发展、耦合共赢。

本文旨在以推动数字经济与我省产业结构升级这两者深度融合发展为根本出发点和落脚点,在系统分析数字经济与产业结构升级耦合协同机理的基础上,构建基于耦合协调度模型的我省数字经济与产业结构升级协同发展的评价体系,以期为推进我省产业结构升级与数字经济协同发展提供参考。

2. 文献综述

数字经济与产业结构升级对我国经济高质量发展的推动作用已成为经济发展领域的重要论题,学者们从不同角度对数字经济与产业结构升级的相关问题进行了研究,然而,目前的研究更集中于探讨数字经济对于产业升级积极影响的探讨,而对于数字经济与产业升级协同发展成效的深入分析却相对较少。

2.1. 数字经济对产业结构升级的正向效应相关研究

一是数字经济能够通过提升创新水平推动产业结构升级。通过数字技术的融合与创新,传统产业得以焕发新的活力,实现了从量变到质变的跃迁。高京平和孙丽娜(2022)的研究报告中明确表示,数字经济的崛起为产业结构的优化与升级带来了产品、技术和商业模式上的创新动力。他们建议,为了充分利用数字经济对提升产业结构所具有的正面作用,应当构建健全的数字经济管理体系,并加强数字经济与第一、第二、第三产业之间的深度融合 [1] 。卫平和古燚(2022)的研究工作中,运用了主成分分析法和中介效应模型作为主要研究方法,他们的研究结果表明,数字经济可以通过提高创新成果的产出效率,从而推动产业结构的优化升级 [2]

二是数字经济的蓬勃发展为资源配置优化及技术效率提升开辟新路径,从而助力产业结构的转型升级。赵宸宇(2021)的研究表明,通过数据要素的汇聚,形成的数字化平台能够促进制造业管理运作的效率提升,加速跨行业资源要素的流动性,改善不同部门间资源配置的均衡性,并有效减轻制造业中资源错配的问题 [3] 。杨汝岱与李艳(2023)研究指出,制造业链条初端的数字化进程产生了扩散效应,此效应对改善末端行业的资源分配起到积极作用,并有效提高了整个下游企业的生产效率 [4] 。何大安与许一帆(2020)的观点中提出,数字经济的发展进程对供给侧结构产生了重塑作用,这促进了有效需求与有效供给之间的更优匹配 [5] 。唐红涛团队(2021)的研究指出,数字经济的兴起对产业结构的合理化与高级化产生了显著的正向影响,其核心机制在于通过提升资源配置的效率来推进产业布局的优化 [6]

2.2. 产业结构升级对数字经济的正向效应相关研究

对数字经济的产业结构升级正向影响的研究中,姚维瀚和姚战琪(2021)的研究中指出,随着产业结构的优化与提升,新的市场需求随之诞生,这为数字经济的增长开辟了积极的发展道路和广阔的市场前景。产业结构的优化升级可以通过推动教育和科技研究发展,为数字经济的增长提供强有力的智力支持和科技保障 [7]

2.3. 数字经济与产业结构升级协同发展相关研究

对数字经济与产业结构升级协同发展的关联性进行探讨数字经济的增长与产业结构的优化升级需相互配合,这一点至关重要。吕铁(2019)指出,对传统行业进行数字化改造,是推动我国经济高品质发展的核心动力 [8] 。张同斌与高铁梅(2021)的研究中指出,高技术产业的进步程度可作为衡量产业结构优化质量的关键指标 [9]

数字经济与产业结构升级协同发展的实证分析。张庆君与黄龄(2021)的研究,通过分析传导机制与区域间的差异,揭示了数字经济对于推动东部地区产业结构的优化升级具有积极影响。同时,该研究亦指出,数字经济对于那些产业结构基础较为薄弱的区域,展现出较强烈的抑制效应 [10] 。陈晓东与杨晓霞(2022)的研究中,通过实证方法验证了数字经济在推动产业结构升级方面的积极作用,并观察到数字经济在不同发展阶段对产业结构升级的影响程度存在显著差异 [11] 。秦建群等(2022)利用中国284个地级及以上城市的面板数据,对数字经济的产业结构升级影响进行了实证研究。研究结果显示,数字经济在推动产业结构的优化升级方面,显示出明显的区域差异性,其中西部地区相较于东部地区,其促进效果更为突出 [12]

综上可以看出,尽管众多学者对数字经济和产业结构升级的有关问题从不同角度进行了研究,但仍然存在两点不足之处:一是探讨题材的范围有限。现有的研究大部分集中于探讨数字经济如何促进产业结构的优化升级,而对于产业结构升级对数字经济的作用,以及两者之间可能存在的协同作用和协调关系,尚未进行深入的挖掘和分析。局限性存在于研究方法之中。在量化测量数字经济与实体经济之间的数量联系方面,目前的研究工作主要集中在全要素生产率(TFP)的探讨上,这涉及对数字经济在实体经济增长中对产业结构优化所起到的推动作用进行分析。这项分析基于一个预设,即数字经济对于产业结构的升级具有必然的促进作用。

3. 研究方法 3.1. 指标体系构建

对于数字经济发展水平的测度,学术界还没有形成统一的测度标准。不同学者通过建立不同的指标体系来进行测度。如刘军等学者(2020)采用阈值法在互联网发展、信息化发展和数字交易发展这三个维度上来衡量 [13] ;焦帅涛等(2021)则是从数字基础、数字应用、数字创新和数字变革这四个维度上构建数字经济发展指标评价体系 [14] ;针对数字经济这个比较复杂的概念,本文参考大多学者广泛采用的赵涛等学者(2020)的测度方法,从互联网发展和数字普惠金融发展这两个维度构建指标体系对数字经济发展水平(De)进行综合评价 [15] ,具体指标见 表1

产业结构升级(St)是推动高质量发展的重点,在该动态过程中,主要考虑三次产业部门比例关系是否合理以及产业间发展是否协调,即产业结构高级化和合理化。因此,本文根据干春晖等(2011)的研究,用产业结构高级化、合理化这两个维度共同度量产业结构升级 [16] 。产业结构高级化是以第三产业和第二产业的产值之比进行测度,其为正向指标;产业结构合理化则选用由三次产业间从业人员数和产值比例测度的泰尔指数,是负向指标,具体见 表1

<xref></xref>Table 1. Index structure system of digital economy and industrial structure upgradingTable 1. Index structure system of digital economy and industrial structure upgrading 表1. 数字经济与产业结构升级指标结构体系

一级指标

二级指标

三级指标

指标属性

数字经济

互联网普及率

每百人互联网用户数

一级指标互联网相关从业人员数

计算机服务与软件从业人员占比

互联网相关产出

人均电信业务总量

移动互联网用户数

每百人移动电话用户数

数字普惠金融发展

中国普惠金融指数

产业结构升级

产业结构高级化

第三产业和第二产业的产值之比

产业结构合理化

泰尔指数

3.2. 熵值法

基于熵值法客观赋权的特性,能够客观地反映各项子指标在综合指标中的重要性,运用熵值法对数字经济(De)和产业结构升级(St)进行综合测度,具体计算步骤如下:

因为不同指标的衡量单位可能不一样,不能直接拿过来一起做运算,所以需要消除量纲,即去除单位的影响。

在消除量纲之前需区分正向指标与逆向(负向)指标,正向指标的数值越大评价就越好,例如旅游外汇收入越高,城市的旅游竞争力就越强;逆向(负向)指标的数值越大评价就越差,例如城市废气排放量越大,城市的旅游竞争力就越差。消除量纲的常用方法为极差法,这两种不同类型的指标的消除量纲公式略有差异。

对于正向指标的处理如下所示

X i j = X i j M i n X i j M a x X i j M i n X i j

对于负向指标的处理如下所示:

X i j = M a x X i j X i j M a x X i j M i n X i j

其中Xij表示原始值, X i j 表示标准化后的指标值。

1) 计算第j项指标下第i个样本值占该指标所有样本值之和的比重Pij

公式如下所示,分子为第j项指标下第i个样本值(标准化后的指标值),分母为第j项指标下所有样本值之和。

P i j = X i j i = 1 n X i j , 0 P i j 1 , i = 1 , , n ; j = 1 , , m

2) 计算第j项指标的信息熵ej

计算信息熵时会用到lnpij,这里需要保证pij大于0,所以用于计算pij的 X i j 不能为0 (见第二步),而上述标准化处理后 X i j 可能会出现0值,所以需要对0值做平移变换,一般改为0.000001这样的很小的数值。计算公式如下所示:

e j = 1 ln k i = 1 n p i j ln p i j , 0 e j 1 , i = 1 , , n , j = 1 , , m .

3) 计算评价指标权重wj

利用信息熵冗余度来确定指标权重大小,信息熵冗余度越大,则指标权重越大,通过计算指标的信息熵冗余度与所有指标的信息熵冗余度之和的比重就可以得到每个指标的权重,指标权重计算公式如下:

4) 计算综合得分基于标准化后的指标 <math display="inline" xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <msup> <mi> X </mi> <mo> ′ </mo> </msup> <mi> i </mi> <mi> j </mi> </mrow> </math>及测算的指标权重wj,使用多重线性函数的加权求出综合得分S综合得分的大小介于0到1之间。计算公式如下所示: <math display="inline" xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mi> S </mi> <mi> i </mi> <mo> = </mo> <mstyle displaystyle="true"> <msubsup> <mo> ∑ </mo> <mrow> <mi> j </mi> <mo> = </mo> <mn> 1 </mn> </mrow> <mi> m </mi> </msubsup> <mrow> <mi> W </mi> <mi> j </mi> <msup> <mi> X </mi> <mo> ′ </mo> </msup> <mi> i </mi> <mi> j </mi> </mrow> </mstyle> <mo> , </mo> <mn> 0 </mn> <mo> ≤ </mo> <mi> S </mi> <mi> i </mi> <mo> ≤ </mo> <mn> 1 </mn> <mo> , </mo> <mi> i </mi> <mo> = </mo> <mn> 1 </mn> <mo> , </mo> <mo> ⋯ </mo> <mo> , </mo> <mi> n </mi> <mo> , </mo> <mtext> </mtext> <mi> j </mi> <mo> = </mo> <mn> 1 </mn> <mo> , </mo> <mo> ⋯ </mo> <mo> , </mo> <mi> m </mi> <mo> . </mo> </mrow> </math>3.3. 构建耦合协调模型由于数字经济与产业结构升级两系统之间可能存在一定关联性,故利用耦合模型测度数字经济与产业结构升级之间的交互关系。进一步引入耦合协调模型,分析二者之间的互动关系,对应公式为: <math display="inline" xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mi> C </mi> <mo> = </mo> <msqrt> <mrow> <mfrac> <mrow> <mi> D </mi> <mi> e </mi> <mo> × </mo> <mi> S </mi> <mi> t </mi> </mrow> <mrow> <msup> <mrow> <mrow> <mo> ( </mo> <mrow> <mfrac> <mrow> <mi> D </mi> <mi> e </mi> <mo> + </mo> <mi> S </mi> <mi> t </mi> </mrow> <mn> 2 </mn> </mfrac> </mrow> <mo> ) </mo> </mrow> </mrow> <mn> 2 </mn> </msup> </mrow> </mfrac> </mrow> </msqrt> <mo> = </mo> <mfrac> <mrow> <mn> 2 </mn> <msqrt> <mrow> <mi> D </mi> <mi> e </mi> <mo> × </mo> <mi> S </mi> <mi> t </mi> </mrow> </msqrt> </mrow> <mrow> <mi> D </mi> <mi> e </mi> <mo> + </mo> <mi> S </mi> <mi> t </mi> </mrow> </mfrac> </mrow> </math>上式中,C为耦合度,De与St分别表示数字经济与产业结构升级发展水平。在此基础上,进一步引入耦合协调度模型探求两系统之间耦合协调度状况: <math display="inline" xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mi> D </mi> <mo> = </mo> <msqrt> <mrow> <mi> C </mi> <mo> × </mo> <mi> T </mi> </mrow> </msqrt> <mo> , </mo> <mi> T </mi> <mo> = </mo> <mi> α </mi> <mi> D </mi> <mi> e </mi> <mo> + </mo> <mi> β </mi> <mi> S </mi> <mi> t </mi> </mrow> </math>式中,D为耦合调度,D [0,1]。α、β为按照重要程度设定的系数。鉴于两系统在耦合协调过程中均十分重要,故将α、β均赋值为0.5。结合实际发展情况,划分耦合协调类型如<xref ref-type="table" rid="table表2"> 表2 </xref>所示。 <xref></xref>Table 2. Types and introduction of coupling coordinationTable 2. Types and introduction of coupling coordination 表2. 耦合协调类型及介绍

发展状态

耦合协调度(D)

状态介绍

濒临失调

0 < D ≤ 0.3

系统整体耦合水平极低,濒临失调发展状态

初级协调

0.3 < D ≤ 0.5

系统整体耦合发展状态相对较低,协调发展状况较差

中级协调

0.5 < D ≤ 0.7

系统整体耦合水平较为适中,处于较为良好协调发展状态

高级协调

0.7 < D ≤ 1

系统整体耦合水平较高,处于优质协调发展状态

3.4. 数据来源

本文研究选取的数据主要来自于2011至2019年的《湖北省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和EPS数据库等。考虑到数据可得性和准确性,截面样本中剔除恩施土家族苗族自治州、神农架林区、仙桃市、天门市、潜江市,时间长度选取2011~2019年,少量缺失值用线性插值法进行填补。

4. 实证结果与分析

在2011至2020年间,湖北省的数字经济发展与产业升级的综合表现指数如 图1 所示。观察结果表明,此期间数字经济的综合指数呈现连续增长,其中2012至2013年以及2014至2016年增长尤为迅速。同时,产业升级的综合指数也总体上升,特别是在2014年和2019年,其增长速度有所加快。特别是2012年至2013年期间,数字经济和产业升级的综合指数出现了交汇点,这一关键时刻数字经济指数超越了产业升级指数。这一变化主要由于中国网民数量在此期间急剧增加。根据中国互联网信息中心(CNNIC)发布的数据,2012年年底,中国手机网民数量达到4.2亿,移动设备上网的网民数量首次超越使用台式电脑的网民数量,标志着中国数字经济步入新纪元。

4.1. 湖北省数字经济和产业结构升级综合水平时序变化

根据 表3 的数据,2011至2020年间,湖北省的数字经济的综合指数以及产业结构的升级指数均呈现增长趋势,其中数字经济的增长速度远超过产业结构升级。特别是湖北省中部和东南部,由于其产业结构合理化的基础相对薄弱,导致产业结构升级的综合指数平均值从2011年的0.323351867增长到2020年的0.573373825,增长幅度较为缓慢。然而,得益于互联网技术的快速进步以及湖北省政府对数字经济发展的高度重视,数字经济的综合指数平均值从2011年的0.083581065增长到2020年的0.8522553,特别是在2011至2013年期间,数字经济的发展尤为迅速。

<xref></xref>Table 3. Comprehensive development index of digital economy and industrial structure upgrading in Hubei ProvinceTable 3. Comprehensive development index of digital economy and industrial structure upgrading in Hubei Province 表3. 湖北省数字经济、产业结构升级综合发展指数

年份

数字经济综合指数

产业结构升级综合指数

2011

0.08358

0.3233

2012

0.2522

0.3021

2013

0.4722

0.2987

2014

0.4442

0.3153

2015

0.6697

0.35429

2016

0.7462

0.3863

2017

0.7626

0.4080

2018

0.8256

0.4416

2019

0.8384

0.5747

2020

0.8522

0.5734

图1 所示,从整体上看,湖北省各地级市的产业结构升级综合指数普遍增长,武汉的产业结构升级指数2011~2020年一直保持高位,2014~2020年增长较快;荆州,十堰,黄冈,宜昌,襄阳等城市维持中等涨幅;而黄石、咸宁、随州等城市产业结构布局水平较低,就咸宁来看,从2011年至2017年产业结构升级指数越来越低,从2017年至2020年才开始逐年回升。此外,产业结构升级综合指数区域差距明显,鄂东鄂北地区发展较好,中部和东南地区发展水平需要提升。

Figure 1. Time series changes of the comprehensive index of industrial structure upgrading from 2011 to 2020--图1. 2011~2020年产业结构升级综合指数时序变化--

由于近年来互联网技术的快速发展和湖北省新型基础建设成效显著,电子信息制造业快速发展,2011~2020年湖北省数字经济综合指数普遍大幅增长。如 图2 所示,2011~2020年,湖北省各地级市的数字经济综合指数基本处于0.6左右的水平,而武汉则达到了0.9的较高水平,这主要得益于武汉市在“十三五”期间加快推进数字产业化和产业数字化,积极促进数字经济的优质发展,力争成为国内数字经济创新发展的标杆性城市。从全省区域发展来看,数字经济呈现出“省会强市”的特点,武汉通过吸引数据、资本、人才向中部地区集聚,充分发挥自身产业潜力,成为牵引极,带动全省乃至中部地区数字经济发展。5G用户普及率2020年达到41.26%,5G基站每万人拥有量超过10个,在全国排名第一梯队。但像随州、孝感、荆州等地,数字经济基础相对薄弱的城市,仍有很大的发展空间。

Figure 2. Temporal changes of digital economy composite index from 2011 to 2020--图2. 2011~2020年数字经济综合指数时序变化--
4.2. 湖北省数字经济和产业结构升级耦合协调发展水平分析 <xref></xref>Table 4. Coupling coordination degree of digital economy and industrial structure upgrading in prefecture-level cities of Hubei Province from 2011 to 2020Table 4. Coupling coordination degree of digital economy and industrial structure upgrading in prefecture-level cities of Hubei Province from 2011 to 2020 表4. 2011~2020年湖北省各地级市数字经济与产业结构升级耦合协调度

城市

2011年

2012年

2013年

2014年

2015年

2016年

2017年

2018年

2019年

2020年

武汉

0.560

0.630

0.675

0.693

0.758

0.798

0.830

0.886

0.987

0.985

黄石

0.265

0.290

0.321

0.329

0.376

0.383

0.384

0.444

0.545

0.564

十堰

0.317

0.364

0.378

0.378

0.425

0.452

0.486

0.535

0.620

0.649

宜昌

0.241

0.230

0.270

0.290

0.323

0.386

0.397

0.463

0.577

0.600

襄阳

0.213

0.236

0.276

0.283

0.384

0.412

0.479

0.525

0.572

0.590

鄂州

0.178

0.140

0.167

0.188

0.228

0.341

0.369

0.429

0.493

0.512

荆门

0.247

0.286

0.324

0.327

0.378

0.403

0.427

0.467

0.480

0.491

孝感

0.225

0.266

0.254

0.291

0.301

0.331

0.337

0.399

0.474

0.470

荆州

0.235

0.293

0.306

0.308

0.391

0.390

0.395

0.425

0.541

0.554

黄冈

0.226

0.291

0.398

0.394

0.442

0.479

0.454

0.475

0.553

0.581

咸宁

0.216

0.172

0.193

0.207

0.219

0.268

0.259

0.284

0.443

0.445

随州

0.153

0.183

0.234

0.246

0.281

0.315

0.320

0.342

0.382

0.380

从时间演变来看,2011~2020年,湖北省数字经济与产业结构升级耦合协调性呈逐步上升趋势,从2011年的0.2561上升到2016年的0.3755,再到2020年的0.5683。在调研期间,2011~2015年湖北省耦合协调协调水平,主要是由于这一阶段数字经济的发展处于起步阶段,同时作为中部省份的湖北省对数字经济相关基础建设重视程度不够;到2016~2020年耦合协同良好协同水平,湖北省在此期间加大产业数字化发展力度,特别是加大电子信息制造业投资力度,使全省数字经济和产业结构升级总体上处于良好协同状态。从 表4 可以看出,湖北省各地级市的数字经济与产业结构升级的协调水平均处于上升趋势,说明数字经济与产业结构升级的协调程度越来越高。

Figure 3. Spatial pattern of coupling coordination degree between digital economy and industrial structure upgrading in Hubei Province in 2011--图3. 2011年湖北省数字经济与产业结构升级耦合协调度空间格局①-- Figure 4. Spatial pattern of coupling coordination degree between digital economy and industrial structure upgrading in Hubei Province in 2015--图4. 2015年湖北省数字经济与产业结构升级耦合协调度空间格局①--

图3 图4 图5 可以看出,湖北省数字经济和产业结构升级耦合协调度上升趋势更加明显,各地级市差距逐步缩小。2011年,只有武汉市处于中级协调水平,大多数城市处于濒临失调状态;到2015年,全省的耦合协调度除随州、鄂州和咸宁三市外都达到了初级协调以上,其中,武汉市已达到高级协调;到2020年,全省各地级市基本达到了中级协调水平,数字经济与产业结构升级相互促进协调发展,武汉市依然遥遥领先,继续保持高级协调状态。

自“十三五”计划启动以来,湖北省将数字经济的发展作为重点,致力于提高城市的吸引力和承载能力,并在产业结构的升级中取得了显著成效。得益于互联网技术的快速发展,湖北省正努力推进数字化进程,信息化建设得到了显著提升,数字经济变得日益活跃。截止到2020年,湖北省在数字经济的增长和产业结构升级方面达到了较为协调的状态,尤其是武汉、宜昌和襄阳这三个GDP排名靠前的城市表现尤为突出。从整体来看,湖北省数字产业与产业升级之间的协调发展水平在区域间存在差异,中部和西北部相对较弱,特别是在武汉市,其协调发展水平明显优于其他地区。

Figure 5. Spatial pattern of coupling coordination degree between digital economy and industrial structure upgrading in Hubei Province in 2020--图5. 2020年湖北省数字经济与产业结构升级耦合协调度空间格局①--
5. 结论与建议 5.1. 结论

借助熵值法、耦合协调度模型分析研究了湖北省数字经济和产业结构升级耦合协调发展的水平及其时空演化,结果表明:

从综合发展水平来看,2011~2020年湖北省数字经济和产业结构升级发展水平均呈上升态势。其中,数字经济发展水平增幅较快,2020年武汉市数字经济发展一枝独秀,其他地级市仍存在一定的发展空间;10年间产业结构升级整体上水平增长缓慢,尤其是咸宁、随州等较低水平。

从耦合协调发展水平来看,样本期内湖北省耦合协调发展水平整体呈现上升趋势,从初级协调阶段迈入良好协调阶段,但各地市之间耦合协调发展水平存在空间异质性,呈现“一枝独秀、周边高中间低”的特点,到2020年襄阳、宜昌、十堰、鄂州、黄冈等周边城市的数字经济和产业结构升级已经处于良好协调发展水平,其他城市还处于初级协调的上升态势。

5.2. 建议

湖北省是长江经济带中的一个关键节点,承载着整个区域的发展,在大力发展数字经济的同时,也必须坚定地推动工业结构的提升和发展。湖北省应结合各区县的地理位置,进一步完善自身的发展模式。第一,借助武汉、宜昌、襄阳等高速发展的数字化基础设施,推动黄石、鄂州等武汉大都市区的产业转型,以数字化手段推动黄石产业的发展。第二,我们要大力推动以数字为核心的旧工业基地城市,充分利用数字经济的优势,规划新的基建项目,加快产业的数字化发展。第三,为促进传统产业转型发展,湖北省政府应当出台数字化政策措施,积极建设服务平台,支持传统产业实现与数字化的融合发展,精准协助传统产业升级转型,鼓励传统产业引入适应自身发展需求的数字化技术,推动数字化技术与传统产业深度融合,加速传统产业孵化新的商业模式与业态的产生。

基金项目

湖北师范大学研究生创新科研基金项目,项目编号:2023Z070。

注 释

① 图3,图4和图5均基于自然资源部标准底图服务网站下载的审图号为GS (2022)5218号–甲测资字1100930-京ICP证030173号的标准地图制作,底图无修改。

NOTES

*通讯作者。

References 高京平, 孙丽娜. 数字经济发展促进我国产业结构升级的机理与路径[J]. 企业经济, 2022, 41(2): 17-25. 卫平, 古燚. 数字经济对产业结构升级的影响研究——基于创新产出角度的分析[J]. 工业技术经济, 2022(6): 3-9. 赵宸宇. 数字化发展与服务化转型——来自制造业上市公司的经验证据[J]. 南开管理评论, 2021, 24(2): 149-163. 杨汝岱, 李艳, 孟珊珊. 企业数字化发展、全要素生产率与产业链溢出效应[J]. 经济研究, 2023, 58(11): 44-61. 何大安, 许一帆. 人工智能应用扩张的经济学分析——兼谈ChatGPT对厂商经营活动的影响[J]. 社会科学战线, 2023(9): 76-87. 唐红涛, 陈欣如, 张俊英. 数字经济、流通效率与产业结构升级[J]. 商业经济与管理, 2021(11): 5-20. 姚维瀚, 姚战琪. 数字经济、研发投入强度对产业结构升级的影响[J]. 西安交通大学学报(社会科学版), 2021, 41(5): 11-21. 吕铁. 传统产业数字化转型的趋向与路径[J]. 人民论坛∙学术前沿, 2019(18): 13-19. 张同斌, 高铁梅. 财税政策激励、高新技术产业发展与产业结构调整[J]. 经济研究, 2012, 47(5): 58-70. 张庆君, 黄玲. 数字普惠金融、产业结构与经济高质量发展[J]. 江汉论坛, 2021(10): 41-51. 陈晓东, 杨晓霞. 数字经济发展对产业结构升级的影响——基于灰关联熵与耗散结构理论的研究[J]. 改革, 2021(3): 26-39. 秦建群, 赵晶晶, 王薇. 数字经济对产业结构升级影响的中介效应与经验证据[J]. 统计与决策, 2022, 38(11): 99-103. 刘军, 杨渊鋆, 张三峰. 中国数字经济测度与驱动因素研究[J]. 上海经济研究, 2020(6): 81-96. 焦帅涛, 孙秋碧. 中国数字经济发展的测度及分析[J]. 福州大学学报(哲学社会科学版), 2021, 35(6): 18-25 赵涛, 张智, 梁上坤. 数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J]. 管理世界, 2020(10): 65-76. 干春晖, 郑若谷, 余典范. 中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J]. 经济研究, 2011(5): 14.
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