数字产业化和产业数字化的耦合协调度测度与分析.pdf
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1、统计与决策2023年第18期总第630期0引言随着人工智能、大数据、云计算等新一代数字技术的蓬勃发展及其与实体产业的深度结合,全球各主要经济体正加速发展数字经济。数字经济解构了传统价值链,成为新的中介机构1,具有数字、创新和融合的特点2,通过促进要素自由流动等途径3实现经济高质量发展。数字经济包括数字产业化与产业数字化。数字产业化是数字经济发展的基础,表现为信息通信产业及其市场化应用,通过技术创新释放数据价值4。数字产业化是数字技术不断创新、市场化应用不断扩大5,进而形成具有高渗透、技术密集、基础性等特征的数字产业的过程6。数字产业化已经迈向数字技术、数据要素价值释放以及数字产业集群发展的转型
2、期7。产业数字化是数字经济的融合部分,指数字技术在产品和服务中的应用,强化价值创造、数据集成以及平台赋能作用8,是改造型数字经济模式9,其重要业态包括工业电子商务平台、工业互联网平台等10。产业数字化具有数据新要素、供需精准匹配、产业互联网助力、数字技术支持四大特征11,呈现“第三产业第二产业第一产业”的产业差异12及空间集聚的特征13。现有研究主要从定量14或理论逻辑方面7进行单一角度分析,对数字产业化与产业数字化耦合协同关系的研究还存在较大拓展空间。有鉴于此,本文参考已有文献构建数字产业化和产业数字化的综合评价体系,利用耦合协调模型对数字经济两大组成部分的协同状况进行深入剖析,利用Dagu
3、m基尼系数测算差异来源,并进一步利用Moran指数研究两者耦合协调度的空间效应。1数字产业化和产业数字化的耦合关系(1)数字产业的发展有助于促进产业数字化高质量发展首先,数字技术的发展能够加速释放创新活力,夯实产业数字化底座,降低产业数字化的发展门槛。其次,将数字化技术应用到农业、工业、服务业中,可以引领产业向智能化、高端化发展,促进传统产业向高端价值链突破15,实现产业结构升级。最后,数字产业(如人工智能、大数据、云计算等前沿技术)与生产业务相结合的发展能够促进传统产业全要素生产率的提高6,助力传统产业高质量发展。(2)数字产业化促进产业数字化的深度与广度首先,数字技术作为三大产业的重要粘合
4、剂,通过产业关联(如数字化生态)的方式加快产业边界的调整,为产业数字化的发展创造了更多空间。其次,数字技术的应用可以通过激活企业闲置资产的共享,增加企业信息化连接,降低信息不对称以降低交易成本16,扩宽企业边界。最后,通过平台赋能实现从企业内部数字化转型到全产业链共同协作的新格局,实现不同场景的应用创新,不断拓展行业的价值空间。(3)数字产业化的发展提高了产业数字化的效率数字产业化改变了传统行业的商业模式,数字技术促进传统行业业务流程再造,推动产品向智能化以及服务向在线化的转变,形成了消费者需求与体验驱动的新数字产业化和产业数字化的耦合协调度测度与分析高煜,李佳余(西北大学 经济管理学院,西安
5、 710127)摘要:文章在构建数字产业化与产业数字化评价体系的基础上,运用耦合协调度模型、Dagum基尼系数、Moran指数探究20112021年我国30个省份数字产业化和产业数字化的耦合协调度,并分析区域差异和空间效应。结果发现:(1)2021年处于勉强协调及以上的省份仅占26.7%,大多数省份处于濒临失调阶段。东部地区耦合协调度最高,中部次之。(2)数字产业化与产业数字化耦合协调度的区域差异主要来自区域间差异,且东部地区区域内差异最大。(3)各省份数字产业化与产业数字化的耦合协调度存在显著的空间相关性和明显非均衡性。高值集聚区集中于东部沿海地区,低值集聚区主要在西部地区。关键词:数字产业
6、化;产业数字化;耦合协调度;Dagum基尼系数;空间相关性中图分类号:F062.9文献标识码:A文章编号:1002-6487(2023)18-0119-06基金项目:国家社会科学基金后期资助项目(21FJLB028);陕西省社会科学基金资助项目(2021DA016);陕西省软科学研究计划重点项目(2020KRZ005)作者简介:高煜(1973),男,陕西白水人,教授,博士生导师,研究方向:产业经济学。李佳余(1998),女,新疆昌吉人,硕士研究生,研究方向:产业经济。经 济 实 证DOI:10.13546/ki.tjyjc.2023.18.022119统计与决策2023年第18期总第630期型
7、商业模式,实现柔性化生产。通过分析产品使用数据构建全生命周期的服务体系,提高企业服务的附加值,进而提高产业数字化效率。此外,利用区块链、物联网等优化供应链结构与组织模式,打破了不同产业、不同层级之间的壁垒,实现资源的优化配置,从而推动产业数字化的效率变革。(4)产业数字化为数字产业化提供了更广阔的应用空间传统行业数字融合规模的扩大带动了技术开源化和组织方式去中心化,减少了物理约束对创新的主体、机制、模式的制约,促进了数字技术的创新,使传统产业与数字产业实现更高水平的协同发展。此外,产业数字化推动了数字化生态系统协同高效发展,新的价值创造模式对数字产业提出了新需求,促进数字产业不断更迭。因此传统
8、产业的数字化转型突破了自身增长的天花板,同时催生的新业态、新知识将引导数字产业向更高层次发展。2研究设计2.1研究方法2.1.1耦合协调度模型对指标进行标准化处理:Yij=Xij-min(Xij)max()Xij-min(Xij),Xij为正向指标(1)Yij=max(Xij)-Xijmax()Xij-min(Xij),Xij为逆向指标(2)其中,i表示系统,j表示指标,Xij表示原始测度指标,Yij表示标准化后的指标值。设j为各指标权重,使用熵值法确定,Ui为各个系统的综合水平指数。Ui=j=1njYij(3)计算两大系统的耦合协调度:T=U1+U2(4)C=U1U2ij(U1+U2)1/2
9、(5)D=CT(6)其中,T代表综合协调指数,U1是数字产业化的综合水平指数,U2是产业数字化的综合水平指数。与分别表示数字产业化与产业数字化的权重,由于两者重要程度相当,因此=0.5。C表示耦合度,D为耦合协调度,ij=12。借鉴文献17的方法,将耦合协调度进行如表1所示的分类。表1耦合协调度分类失调衰退类型(不可接受区间)极度失调0,0.1)严重失调0.1,0.2)中度失调0.2,0.3)轻度失调0.3,0.4)中间过渡类型(颉颃区间)濒临失调0.4,0.5)勉强协调0.5,0.6)协调提升类型(可接受区间)初级协调0.6,0.7)中级协调0.7,0.8)良好协调0.8,0.9)优质协调0
10、.9,12.1.2Dagum基尼系数本文使用Dagum基尼系数及分解方法研究数字产业化与产业数字化的耦合协调度区域差异。基尼系数G是区域内差异GW、区间差异Gnb、超变密度Gt三者之和。Gii=12n2iih=1nir=1ni|yih-yir|(7)GW=i=1KGjjpjsj(8)Gjh=i=1njr=1nh|yih-yjr|njnh(-yj-yh)(9)Gnb=j=2kh=1j-1Gjh(pjsh+phsj)Zjh(10)Gt=Gnb=j=2kh=1j-1Gjh(pjsh+phsj)(1-Zjh)(11)其中,K为总的区域个数,本文K=4,y代表数字产业化与产业数字化的耦合协调度,代表耦合
11、协调度均值。n代表省份个数,ni和nj分别是i(j)组内地区的个数。Zjh是j地区和h地区之间数字产业化与产业数字化的耦合协调度相对影响,pjh为超变一阶。2.1.3空间相关性分析数字产业化与产业数字化的耦合协调水平可能存在省级层面空间上的依赖性或者自相关性,因此对全局Mo-ran s I进行测度,公式如下:I=i=1nj=1nwij(Di-D)(Dj-D)S2i=1nj=1nwij(12)其中,I为全局莫兰指数,Di为数字产业化与产业数字化的耦合协调水平。S2为方差,D为均值,wij是空间权重矩阵。为研究局部状态的非典型特征,使用局部Moran s I进行研究,计算公式为:Ii=(Di-D)
12、S2j=1nwij(Dj-D)(13)2.2指标体系构建与数据说明本文按照数字产业化与产业数字化的内涵,借鉴经济合作与发展组织(OECD)衡量数字经济的指标建议及已有研究结果18,19。依照合理性、可得性、可操作性等重要原则,构建数字产业化与产业数字化的耦合协同综合评价体系。将数字产业化划分为规模水平、投入水平、效益水平、创新水平4个一级指标。将产业数字化划分为产业数字化投入、产业数字化应用、数字融合3个一级指标。根据数据的可获得性选取了18个单项指标,并采用熵值法客观评价指标的重要程度。结果如下页表2所示。本文选取我国30个省份(不含西藏和港澳台)20112021年的面板数据为研究样本。原始
13、数据主要来源于中国统计年鉴 中国电子信息产业统计年鉴 和国家统计局官网等。部分缺失的数据采用插值法估算填补。经 济 实 证120统计与决策2023年第18期总第630期3耦合协调度时空分析3.1四大地区的耦合协调度时空分析本文使用耦合协调度模型测算20112021年中国四大地区数字产业化与产业数字化的耦合协调程度。如图1所示,从时间演变上来看,2011年以来数字产业化与产业数字化的耦合协调程度呈现平稳上升态势,但在2021年我国数字产业化与产业数字化的耦合协调程度仍然处于低位,耦合协调度处于勉强协调及以上的省份仅占所有省份的26.7%。30个省份中达到初级协调的省份从2011年的0个增至202
14、1年的4个,分别为广东、江苏、浙江、北京。处于中间过渡类型的省份从2011年的3个增至2021年的17个。属于勉强协调的省份从0个增加至4个,分别是福建、山东、四川和上海。总体来看,部分省份数字经济内部两化的耦合协调度有所改善,但是整体的耦合协调度水平依然不高,需要进一步提升。2011201420172021重庆云南新疆四川陕西青海宁夏内蒙古贵州北京福建广东海南河北江苏山东上海广西甘肃山西江西湖南湖北河南安徽辽宁吉林黑龙江浙江天津1.0000.8000.6000.4000.2000.000图1 数字产业化与产业数字化的耦合协调度雷达图从空间演变上来看,分别计算东部、中部、东北、西部四大地区数字
15、产业化与产业数字化的耦合协调度。如图2所示。0.700.600.500.400.300.200.100.0020112012201320142015201620172018201920202021东部东北中部西部图2 四大地区数字产业化与产业数字化的耦合协调度四大地区的耦合协调度整体呈现上升趋势,但是区域间耦合协调度的增长呈现显著差异,其中东部地区耦合协调度最高,中部次之,西部位居第三,东北最差。2015年以前东北“两化”耦合协调水平高于西部地区,2015年以后,东北“两化”耦合协调水平低于西部地区。3.2区域内部的耦合协调度时空分析各省份数字产业化与产业数字化的耦合协调度如表3所示。表3各省
16、份数字产业化与产业数字化的耦合协调度地区东部东北中部西部省份北京福建广东海南河北江苏山东上海天津浙江均值黑龙江吉林辽宁均值安徽河南湖北湖南江西山西均值甘肃广西贵州内蒙古宁夏青海陕西四川新疆云南重庆均值20110.4120.2840.4870.1770.2210.4840.3560.3480.2460.3940.3410.2250.1840.2660.2250.2220.2400.2470.2290.1840.1880.2180.1630.1890.1840.1680.1300.2050.2200.2280.1830.2020.1920.18820120.4400.3200.5230.1990.
17、2610.5200.3890.3760.2790.4250.3730.2420.2180.2920.2510.2580.2770.2780.2670.2220.2230.2540.2100.2190.2170.2130.1640.2430.2560.2670.2200.2350.2270.22520130.4740.3500.5510.2310.2970.5410.4240.4110.3060.4490.4030.2690.2430.3170.2760.2990.3150.3160.3000.2530.2610.2910.2430.2510.2490.2480.2040.2780.2960.3
18、130.2540.2590.2680.26020140.4960.3700.5790.2630.3210.5610.4490.4510.3360.4700.4290.2890.2680.3420.3000.3310.3430.3400.3260.2800.2800.3170.2630.2720.2580.2810.2310.3020.3280.3420.2790.2880.2990.28620150.5250.4050.6140.3020.3490.5990.4830.4720.3700.5200.4640.3110.2950.3580.3210.3820.3850.3740.3600.332
19、0.3090.3570.2950.2970.2900.3080.2650.3780.3530.3840.2960.3240.3320.32020160.5240.4130.6370.3100.3750.6100.5050.4760.3720.5290.4750.3250.3040.3570.3290.3980.4070.3920.3780.3380.3170.3720.3100.3140.3060.3260.2730.3750.3740.4090.2940.3380.3500.33420170.5640.4400.6740.3400.3970.6300.5280.4900.3820.5550.
20、5000.3490.3370.3760.3540.4210.4290.4040.4030.3700.3280.3930.3260.3310.3360.3460.3120.3750.3910.4350.3130.3560.3780.35420180.6030.4790.7340.3830.4270.6580.5520.5260.4300.5970.5390.3700.3740.4050.3830.4580.4620.4400.4430.4100.3670.4300.3560.3750.3830.3820.3610.4110.4310.4680.3440.3850.4240.39320190.65
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