科技创新与数字经济高质量发展动态耦合及时空分异.docx

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1、科技创新与数字筋高质量发展动梯合及时空分异发表年度趋势10-20192023202320232023年份图1科技创新与数字经济高质量发展主题文献发文量年度趋势图6京津冀和粤港澳大湾区耦合协调度的高斯核函数估计表6四大战略区域各地耦合协调等级初始分布与稳态分布单位：%分布濒临失调初、中级协调良性协调高度协调初始分布56.0040.004.000.00稳态分布0.001.920.8397.25摘要推动战略区域科技创新与数字经济高质量发展，对实现我国区域经济高质量发展具有重要意义。文章选取长江经济带、黄河流域、京津冀、寿港澳大湾区中国四大战略区域为研究对象，以20112023年数据为观察样本，利用耦

2、合协调度模型、Keme1核密度估计、马尔可夫链算法以及Dag1Jm基尼系数分解法，对比分析四大战略区域科技创新与数字经济高质量发展之间的耦合协调度时空差异，并指出其成因。结果表明：从整体来看，四大战略区域动态耦合协调差异显著,相合协调度均值由高到低依次为号港澳大湾区、京津冀、长江经济带和黄河流域；从动态分布来看，四大战略区域初、中级协调稳定概率较高，向上突破存在壁垒，而初级协调状态回落概率低，脆弱性相对明显：就差异来源而言，区际间差异是四大战略区域耦合协调发展差异的主因，但贡献率呈下降趋势，长江经济带与京津冀之间的差距逐渐缩小。为进一步缩小四大战略区域科技创新与数字经济高质量发展耦合协调差异，

3、区际间应加强相互渗透、相互辐射，加大数字技术基础设施建设、提升科技创新配置效率水平，为实现我国数字科技强国提供重要参考。关键词相合协调度；科技创新；高质量发展；四大战珞区域；数字经济中图分类号F1243F49文献标识码A文章编号1673-0461（2023）06-0041-10党的十九大报告指出，创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。数字经济作为一种新的经济形态，已经成为中国经济高质量发展的重要助推器11.科技创新为数字经济高质量发展提供强大动力，是我国全面建成小康社会向社会主义现代化强国迈进的必由之路,也是加快完善“双循环新发展格局、建设全国统一大市场的应有之义20202

4、3年1月16日，习近平在求是杂志上进一步指出，发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择3与此同时，党的十八大以来，重大国家区域发展战略的实施为科技创新提供了新的空间载体，也为促进数字经济高质量发展提供了新的著力点。可见，在实施科技创新驱动发展战略和数字经济高质量发展的背景下，全面分析国家重大区域科技创新与数字经济高质量发展耦合协同分布、时空动态演进变化趋势及其成因，对协同提升我国科技创新水平，形成国家重大区域优势互补的数字经济高质量发展格局具有重要意义。一、文献舔述本文从数字技术与数字经济研究背景、数字经济特征、科技创新、高质量发展四个角度对已有文献进行筛选，选出与主题相关的

5、文献54篇（见图1）。从研究总体情况看，科技创新与数字经济高质量发展呈现出“螺旋形上升趋势。2019年是科技创新与数字经济高质量发展融合研究的重要起点，自2023年上升后2023年呈现小幅下降，2023年和2023年再度成为学术界研究的热点话题。”经济商质量发展4、数字经济”5、企业创新67、“技术创新”8-9、“数字科技”9-10以及“科技创新与数字经济高质量发展融合”的理论逻辑11、效应研究12-13,机制与路径14和作用机理15等研究深受学者青睐（见图2）。图1科技创新与数字经济高质量发展主题文献发文量年度趋势除此之外，已有文献使用了大量研究方法对科技创新与数字经济高质量发展进行研究，如

6、袁野和李林汉（2023）利用南权法和SBM模型测度各省域的数字经济、技术创新与经济高质量发展水平,借助DagUm基尼系数法分析了东部、中部和西部地区耦合度差异的来源16；董小君和石涛（2023）采用空间计量模型证实科技创新驱动我国东中西部地区经济高质量发展存在时空差异17；孙艺毅等（2023）利用SUPerSBM模型分析中国经济高质量发展效率及其时空演变特征18；贾洪文等（2023）借助面板联立方程模型证明科技创新能够矫正产业升级过程中对于经济高质量发展的负向影响19；杨伟中等（2023）构建内生增长模型证实充分发挥股权市场优化金融资源配置的作用，大力支持企业创新，进而推动数字经济高质量发展2

7、0；唐琳等（2023）通过中介模型证明科技创新在金融发展影响经济高质量发展过程中存在中介效应21：魏奇锋等（2023）利用灰色关联分析法分析成都与重庆两地协调度的时间动杰演进和空间差异22o巳有文献探讨了科技创新驱动经济高质量发展的理论逻辑、政策创新、实现路径、作用机理以及研究方法等，利用Kerne1核密度估计函数、马尔可夫锤算法和DagiJm基尼系数分解法对比分析战略区域科技创新与数字经济高质量发展耦合协调度及其动态分布，对中国四大战略区域相合协调度进行动态预测的较少，对其相合协调度差异成因的分析更不多见。基于此，本文可能的贡献有：利用耦合协调度模型与Keme1核密度估计函数，测度长江经济带

8、、黄河流域、京津冀和粤港澳大湾区四大战略区域的科技创新与数字经济高质量发展的动态耦合协调度及其动态分布情况；基于马尔可夫链算法，对中国四大战略区域的科技创新与数字经济高质量发展的耦合协调度动态演化趋势进行预测；借助DagUm基尼系数分解法测度中国四大战略区域耦合协调度差异的内外成因，指明其科技创新与数字经济高质量发展耦合协调差异的“黑箱二、数据来源与模型构建-样本选取和数据来源京津冀协同发展、长江经济带发展、与港澳大湾区要设、黄河流域生态保护和高质量发展等重大国家区域发展战略巳成为引领我国区域发展的新格局，但这些区域向科技创新与数字经济高质量发展仍存在明显差异。故本文选取长江经济带、黄河流域、

9、京津真、粤港澳大湾区四大战略区域，涵盖内地23个省级行政区以及香港特别行政区、澳门特别行政区。数据主要耒源于中国统计年鉴、中国科技统计年鉴、中国环境统计年签、中国统计局及其相关网站、香港统计年鉴、澳门统计年鉴以及香港和澳门相关统计部门、环境保护部门等。本文既考虑数字经济高质量发展指标数据的统计时间以及相关数据的可获得性，还考虑到2011年之前香港和澳门科技创新数据尤其是澳门科技创新数据缺失严重，故选取2011-2023年间的数据作为研究样本，构建评价指标体系，对于评价体系中未纳入港澳统计范围内的个别指标，采取更换近似指标的方式进行替代。部分数据存在少量缺失，使用前后均值法进行填补，保留原始数据

10、的发展趋势。港币和澳门币统计时，根据数据所在年份年平均汇率统一将其换算为人民币。(-指标体系的构建科技创新和数字经济高质量发展受诸多因素影响，借鉴相关文献23-26,结合四大战略区域实际情况，考虑系统性和踪合性，构建中国四大战略区域科技创新与数字经济高质量发展指标体系(见表1)。就科技创新而言，侧重考虑创新产出和创新投入，选取5个指标进行分析；就数字经济高质量发展而言，为更好地践行“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念，侧重从协调程度、绿色发展、开放依存度、惠民共享等维度构建指标体系。三、耦合协调度时空动态演进模型(一)耦合协调度模型为统一各类指标的单位,测算相合协调度前对数据进行标准化

11、处理。设定Xi为科技创新子系统中第i个指标,maxXi和minXi分别为科技创新子系统中第i个指标数据的上下限，本文选取子系统中各指标的最大值和最小值。谈定Yj为数字经济高质量发展子系统中的第j个指标，maxYj和minYj分别是数字经济高质量发展子系统中第j个指标数据的上下限，本文选取子系统中各指标的或大值和最小值。标准化处理具体如公式(1)(2)27:xi=(Xi-minXi)(maxXi-minXi)0.99+0.01,Xi为正向指标(maxXi-Xi)(maxXi-minXi)0.99+0.01.Xi为负向指标(1)yj=(Yj-minYj)(maxYj-minYj)0.99+0.01

12、,Yj为正向指标(maxYj-Yj)(maxYj-minYj)0.99+0.01,Yj卷负向指标(2)本文借助物理学中的耦合”的柢念，评价科技创新和数字经济高质量发展两个子系统间相互依赖、相互影响、相互促进的关联程度28。借助公式(3)测算科技创新与数字经济高质量发展这两个子系统的综合评价指数。Ux=4i=1ixiUy=13j=1jyj（3）其中，UX和Uy为两个子系统的综合评价指数，Ai和N分别为两个子系统中各指标所对应的权亶。炳权法是依赖各指标在系统中的离散程度来确定权重，离散程度越大则指标的权重越小。为此本文借鉴谭燕芝等（2023）29的熠权法对各指标赋权，根据公式（4）确定各指标的权重

13、。i=1-eii1-eij=1-jj1-ej（4）公式（4）中ei和可分别为两个子系统中各指标的信息熠。ei=-Kmn=1zab1Inzab1在第一指标体系内ej=-Kmn=1zab21nzab2在第二指标体系内（5）公式（5）中K为常数（K=In1m）,m为样本个数，zab1和zab2分别为第一和第二子系统第a个维度中第b个指标的比重。ZabI=XiEmi=IXi在第一指标体系内zab2=yjmj=1yj在第二指标体系内（6）利用耦合协调度模型，借助公式（7）测度科技创新与数字经济高质量发展的耦合度（C）。当C值越大，表明系堤间离散程度越小，交互作用就越强烈，反之交互作用越不明显30。箱合度

14、模型一般表达式如公式（7）所示。C=2UxUyUx+Uy（7）设T为科技创新与数字经济高质量发展的综合协调指数，和B为待定参数，表示两个子系统在协调发展中各自的重要程度，满足+B=1.本文假定科技创新与数字经济高质量发展同等重要，则和B的概率取值均为0.531。T=Ux+Uy（8）设D为“科技创新与数字经济高质量发展”的相合协调度，运用公式（9）进行计算，并参考已有研究32,对耦合协调度等级进行划分（见表2）OD=CT=2UxUyUx+UyaUx+y）（9）（二）基于Keme1核密度估计的耦合协调度动态分布根据巳有研究33,借助高斯核函数对各省份耦合协调度动态分布进行估计。高斯核函数表达式如公

15、式（10）所示。K（X）=-12exp-x22（10）对于函数图形，分布集中度向右或向左移动则代表整体协调水平升高或降低；分布模型出现左右拖尾则代表整体协调发展水平出现差异化现象；波峰的高度越陡峭或越平缓则代表整体协调发展水平差异化现象正在缩小或扩大：出现侧峰则代表整体协调分布出现极化现象。（H）基于马尔可夫链的耦合协调度动态预测马尔可夫健是研究随机过程状态变动规律的方法，在每一次概率转移时分布变化只会跟上一次的分布状态有关，而不会受到早期数据的影响。设（Wn,n0）有n个状态随机过程，t时刻的n个状态分别设为G1,G2,.Gn,设在t时刻的状态只与状态Gi和Gj有关，而与n无关，称矩阵P=Pij为转移矩阵，如公式(11)o矩阵中每个元素需要满足：PijO,且矩阵中每一行的元素相加和为1。P=pij=p11p12.p1jp21p22.p2jpi1pi2.pij(11)设条件概率p(k)ij为马尔可夫链的k步转移溉率，从状态Gi经过k步后转移到Gj状态的概率。如果以转移矩阵Pij表示系统从状杰Gi转移到状态Gj的就率则根据KC方程递推可得：G(n)=G(n-1)P=G(O)