李素峰 馮鴻雁

［摘 要］推動戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展，對實現(xiàn)我國區(qū)域經濟高質量發(fā)展具有重要意義。文章選取長江經濟帶、黃河流域、京津冀、粵港澳大灣區(qū)中國四大戰(zhàn)略區(qū)域為研究對象，以2011—2020年數據為觀察樣本，利用耦合協(xié)調度模型、Kernel核密度估計、馬爾可夫鏈算法以及Dagum基尼系數分解法，對比分析四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展之間的耦合協(xié)調度時空差異，并指出其成因。結果表明：從整體來看，四大戰(zhàn)略區(qū)域動態(tài)耦合協(xié)調差異顯著，耦合協(xié)調度均值由高到低依次為粵港澳大灣區(qū)、京津冀、長江經濟帶和黃河流域；從動態(tài)分布來看，四大戰(zhàn)略區(qū)域初、中級協(xié)調穩(wěn)定概率較高，向上突破存在壁壘，而初級協(xié)調狀態(tài)回落概率低，脆弱性相對明顯；就差異來源而言，區(qū)際間差異是四大戰(zhàn)略區(qū)域耦合協(xié)調發(fā)展差異的主因，但貢獻率呈下降趨勢，長江經濟帶與京津冀之間的差距逐漸縮小。為進一步縮小四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調差異，區(qū)際間應加強相互滲透、相互輻射，加大數字技術基礎設施建設、提升科技創(chuàng)新配置效率水平，為實現(xiàn)我國數字科技強國提供重要參考。

［關鍵詞］耦合協(xié)調度；科技創(chuàng)新；高質量發(fā)展；四大戰(zhàn)略區(qū)域；數字經濟

［中圖分類號］? F124.3;F49［文獻標識碼］? A［文章編號］ 1673-0461（2023）06-0041-10

黨的十九大報告指出，創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是建設現(xiàn)代化經濟體系的戰(zhàn)略支撐。數字經濟作為一種新的經濟形態(tài)，已經成為中國經濟高質量發(fā)展的重要助推器［1］?？萍紕?chuàng)新為數字經濟高質量發(fā)展提供強大動力，是我國全面建成小康社會向社會主義現(xiàn)代化強國邁進的必由之路，也是加快完善“雙循環(huán)”新發(fā)展格局、建設全國統(tǒng)一大市場的應有之義［2］。2022年1月16日，習近平在《求是》雜志上進一步指出，發(fā)展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業(yè)變革新機遇的戰(zhàn)略選擇［3］。與此同時，黨的十八大以來，重大國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的實施為科技創(chuàng)新提供了新的空間載體，也為促進數字經濟高質量發(fā)展提供了新的著力點?？梢姡趯嵤┛萍紕?chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略和數字經濟高質量發(fā)展的背景下，全面分析國家重大區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)同分布、時空動態(tài)演進變化趨勢及其成因，對協(xié)同提升我國科技創(chuàng)新水平，形成國家重大區(qū)域優(yōu)勢互補的數字經濟高質量發(fā)展格局具有重要意義。

一、文獻綜述

本文從數字技術與數字經濟研究背景、數字經濟特征、科技創(chuàng)新、高質量發(fā)展四個角度對已有文獻進行篩選，選出與主題相關的文獻54篇（見圖1）。從研究總體情況看，科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展呈現(xiàn)出“螺旋形上升”趨勢。2019 年是科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展融合研究的重要起點，自2020年上升后2021年呈現(xiàn)小幅下降，2022年和2023年再度成為學術界研究的熱點話題?！敖洕哔|量發(fā)展”［4］、“數字經濟”［5］、“企業(yè)創(chuàng)新”［6-7］、“技術創(chuàng)新”［8-9］、“數字科技”［9-10］以及“科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展融合”的理論邏輯［11］、效應研究［12-13］、機制與路徑［14］和作用機理［15］等研究深受學者青睞（見圖2）。

圖1 科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展主題文獻發(fā)文量年度趨勢

除此之外，已有文獻使用了大量研究方法對科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展進行研究，如袁野和李林漢（2023）利用熵權法和SBM模型測度各省域的數字經濟、技術創(chuàng)新與經濟高質量發(fā)展水平，借助Dagum基尼系數法分析了東部、中部和西部地區(qū)耦合度差異的來源［16］；董小君和石濤（2022）采用空間計量模型證實科技創(chuàng)新驅動我國東中西部地區(qū)經濟高質量發(fā)展存在時空差異［17］；孫藝璇等（2021）利用SuperSBM模型分析中國經濟高質量發(fā)展效率及其時空演變特征［18］；賈洪文等（2021）借助面板聯(lián)立方程模型證明科技創(chuàng)新能夠矯正產業(yè)升級過程中對于經濟高質量發(fā)展的負向影響［19］；楊偉中等（2020）構建內生增長模型證實充分發(fā)揮股權市場優(yōu)化金融資源配置的作用，大力支持企業(yè)創(chuàng)新，進而推動數字經濟高質量發(fā)展［20］；唐琳等（2020）通過中介模型證明科技創(chuàng)新在金融發(fā)展影響經濟高質量發(fā)展過程中存在中介效應［21］；魏奇鋒等（2021）利用灰色關聯(lián)分析法分析成都與重慶兩地協(xié)調度的時間動態(tài)演進和空間差異［22］。

已有文獻探討了科技創(chuàng)新驅動經濟高質量發(fā)展的理論邏輯、政策創(chuàng)新、實現(xiàn)路徑、作用機理以及研究方法等，利用Kernel核密度估計函數、馬爾可夫鏈算法和Dagum基尼系數分解法對比分析戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調度及其動態(tài)分布，對中國四大戰(zhàn)略區(qū)域耦合協(xié)調度進行動態(tài)預測的較少，對其耦合協(xié)調度差異成因的分析更不多見?；诖?，本文可能的貢獻有：①利用耦合協(xié)調度模型與Kernel核密度估計函數，測度長江經濟帶、黃河流域、京津冀和粵港澳大灣區(qū)四大戰(zhàn)略區(qū)域的科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展的動態(tài)耦合協(xié)調度及其動態(tài)分布情況；②基于馬爾可夫鏈算法，對中國四大戰(zhàn)略區(qū)域的科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展的耦合協(xié)調度動態(tài)演化趨勢進行預測；③借助Dagum基尼系數分解法測度中國四大戰(zhàn)略區(qū)域耦合協(xié)調度差異的內外成因，指明其科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調差異的“黑箱”。

二、數據來源與模型構建

（一）樣本選取和數據來源

京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經濟帶發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設、黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展等重大國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略已成為引領我國區(qū)域發(fā)展的新格局，但這些區(qū)域間科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展仍存在明顯差異。故本文選取長江經濟帶、黃河流域、京津冀、粵港澳大灣區(qū)四大戰(zhàn)略區(qū)域，涵蓋內地23個省級行政區(qū)以及香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)。數據主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、中國統(tǒng)計局及其相關網站、《香港統(tǒng)計年鑒》、《澳門統(tǒng)計年鑒》以及香港和澳門相關統(tǒng)計部門、環(huán)境保護部門等。本文既考慮數字經濟高質量發(fā)展指標數據的統(tǒng)計時間以及相關數據的可獲得性，還考慮到2011年之前香港和澳門科技創(chuàng)新數據尤其是澳門科技創(chuàng)新數據缺失嚴重，故選取2011—2020年間的數據作為研究樣本，構建評價指標體系，對于評價體系中未納入港澳統(tǒng)計范圍內的個別指標，采取更換近似指標的方式進行替代。部分數據存在少量缺失，使用前后均值法進行填補，保留原始數據的發(fā)展趨勢。港幣和澳門幣統(tǒng)計時，根據數據所在年份年平均匯率統(tǒng)一將其換算為人民幣。

（二）指標體系的構建

科技創(chuàng)新和數字經濟高質量發(fā)展受諸多因素影響，借鑒相關文獻［23-26］，結合四大戰(zhàn)略區(qū)域實際情況，考慮系統(tǒng)性和綜合性，構建中國四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展指標體系（見表1）。就科技創(chuàng)新而言，側重考慮創(chuàng)新產出和創(chuàng)新投入，選取5個指標進行分析；就數字經濟高質量發(fā)展而言，為更好地踐行“創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享”的新發(fā)展理念，側重從協(xié)調程度、綠色發(fā)展、開放依存度、惠民共享等維度構建指標體系。

三、耦合協(xié)調度時空動態(tài)演進模型

（一）耦合協(xié)調度模型

為統(tǒng)一各類指標的單位，測算耦合協(xié)調度前對數據進行標準化處理。設定Xi為科技創(chuàng)新子系統(tǒng)中第i個指標，maxXi和minXi分別為科技創(chuàng)新子系統(tǒng)中第i個指標數據的上下限，本文選取子系統(tǒng)中各指標的最大值和最小值。設定Yj為數字經濟高質量發(fā)展子系統(tǒng)中的第j個指標，maxYj和minYj分別是數字經濟高質量發(fā)展子系統(tǒng)中第j個指標數據的上下限，本文選取子系統(tǒng)中各指標的最大值和最小值。標準化處理具體如公式（1）～（2）［27］。

xi=（Xi-minXi）（maxXi-minXi）×0.99+0.01，

Xi為正向指標

（maxXi-Xi）（maxXi-minXi）×0.99+0.01，

Xi為負向指標（1）

yj=（Yj-minYj）（maxYj-minYj）×0.99+0.01，

Yj為正向指標

（maxYj-Yj）（maxYj-minYj）×0.99+0.01，

Yj為負向指標（2）

本文借助物理學中的“耦合”的概念，評價科技創(chuàng)新和數字經濟高質量發(fā)展兩個子系統(tǒng)間相互依賴、相互影響、相互促進的關聯(lián)程度［28］。借助公式（3）測算科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展這兩個子系統(tǒng)的綜合評價指數。

Ux=∑4i=1λixi

Uy=∑13j=1λjyj（3）

其中，Ux和Uy為兩個子系統(tǒng)的綜合評價指數，λi和λj分別為兩個子系統(tǒng)中各指標所對應的權重。

熵權法是依賴各指標在系統(tǒng)中的離散程度來確定權重，離散程度越大則指標的權重越小。為此本文借鑒譚燕芝等（2021）［29］的熵權法對各指標賦權，根據公式（4）確定各指標的權重。

λi=1-ei∑i1-ei

λj=1-ej∑j1-ej（4）

公式（4）中ei和ej分別為兩個子系統(tǒng)中各指標的信息熵。

ei=-K∑mn=1zab1lnzab1在第一指標體系內

ej=-K∑mn=1zab2lnzab2在第二指標體系內（5）

公式（5）中K為常數（K=ln1m），m為樣本個數，zab1和zab2分別為第一和第二子系統(tǒng)第a個維度中第b個指標的比重。

zab1=xi∑mi=1xi 在第一指標體系內

zab2=yj∑mj=1yj 在第二指標體系內（6）

利用耦合協(xié)調度模型，借助公式（7）測度科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展的耦合度（C）。當C值越大，表明系統(tǒng)間離散程度越小，交互作用就越強烈，反之交互作用越不明顯［30］。耦合度模型一般表達式如公式（7）所示。

C=2×Ux×UyUx+Uy（7）

設T為“科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展”的綜合協(xié)調指數，α和β為待定參數，表示兩個子系統(tǒng)在協(xié)調發(fā)展中各自的重要程度，滿足α+β=1。本文假定科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展同等重要，則α和β的概率取值均為0.5［31］。

T=αUx+βUy（8）

設D為“科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展”的耦合協(xié)調度，運用公式（9）進行計算，并參考已有研究［32］，對耦合協(xié)調度等級進行劃分（見表2）。

D=CT=2×Ux×UyUx+Uy（αUx+βUy）（9）

（二）基于Kernel核密度估計的耦合協(xié)調度動態(tài)分布

根據已有研究［33］，借助高斯核函數對各省份耦合協(xié)調度動態(tài)分布進行估計。高斯核函數表達式如公式（10）所示。

K（x）=-12πexp-x22（10）

對于函數圖形，分布集中度向右或向左移動則代表整體協(xié)調水平升高或降低；分布模型出現(xiàn)左右拖尾則代表整體協(xié)調發(fā)展水平出現(xiàn)差異化現(xiàn)象；波峰的高度越陡峭或越平緩則代表整體協(xié)調發(fā)展水平差異化現(xiàn)象正在縮小或擴大；出現(xiàn)側峰則代表整體協(xié)調分布出現(xiàn)極化現(xiàn)象。

（三）基于馬爾可夫鏈的耦合協(xié)調度動態(tài)預測

馬爾可夫鏈是研究隨機過程狀態(tài)變動規(guī)律的方法，在每一次概率轉移時分布變化只會跟上一次的分布狀態(tài)有關，而不會受到早期數據的影響。設（Wn，n≥0）有n個狀態(tài)隨機過程，t時刻的n個狀態(tài)分別設為G1，G2，…Gn，設在t時刻的狀態(tài)只與狀態(tài)Gi和Gj有關，而與n無關，稱矩陣P=Pij為轉移矩陣，如公式（11）。矩陣中每個元素需要滿足：Pij≥0，且矩陣中每一行的元素相加和為1。

P=pij=p11p12…p1j

p21p22…p2j

pi1pi2…pij（11）

設條件概率p（k）ij為馬爾可夫鏈的k步轉移概率，從狀態(tài)Gi經過k步后轉移到Gj狀態(tài)的概率。如果以轉移矩陣pij表示系統(tǒng)從狀態(tài)Gi轉移到狀態(tài)Gj的概率則根據KC方程遞推可得：G（n）=G（n-1）×P=G（0）×Pn，其中，G（n）為預測變量在n時刻的狀態(tài)向量，P為一步轉移概率矩陣。設在n時刻，D（n）為耦合協(xié)調度狀態(tài)向量，狀態(tài)向量的比重為{De（n），Dd（n），Dc（n），Db（n），Da（n）}，耦合協(xié)調度發(fā)展狀態(tài)從n時刻到n+1時刻的一步轉移概率矩陣為P（n），其中，主對角線元素為保留原有狀態(tài)的概率，非對角線的行元素為某一發(fā)展狀態(tài)轉換到其他狀態(tài)的概率。

D（n）=｛De（n），Dd（n），Dc（n），Db（n），Da（n）｝（12）

P（n）=pe→e（n）pe→d（n）pe→c（n）pe→b（n）pe→a（n）

pd→e（n）pd→d（n）pd→c（n）pd→b（n）pd→a（n）

pc→e（n）pc→d（n）pc→c（n）pc→b（n）pc→a（n）

pb→e（n）pb→d（n）pb→c（n）pb→b（n）pb→a（n）

pa→e（n）pa→d（n）pa→c（n）pa→b（n）pa→a（n）（13）

（四）耦合協(xié)調度的區(qū)域空間差異分析模型

相較于傳統(tǒng)基尼系數而言，Dagum基尼系數及其分解法將四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展差異的成因從區(qū)域內差異（Gw）、區(qū)際間差異（Gnb）以及超變密度差異進行拆解與分析（Gt）［34］，且滿足G=Gw+Gnb+Gt，定義如公式（14）所示。

G=∑kj=1∑kh=1∑nji=1∑nhr=1|yji-yhr|/2n2y（14）

其中，yji（yhr）是j（h）戰(zhàn)略區(qū)域內任意地區(qū)的耦合協(xié)調度，y—是各地區(qū)的耦合協(xié)調度的均值，n是全部省份的個數，k是劃分的戰(zhàn)略區(qū)域個數，nj（nh）是j（h）地區(qū)內的地區(qū)的個數。

四、實證結果與分析

（一）耦合協(xié)調度的測度

借助公式（7）～（9）測度科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調強弱，如表3所示。

從時間上看，結合表3，2011—2020年間四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調度整體呈上升趨勢，說明兩者間的耦合程度在增強，但區(qū)際間差異顯著。黃河流域耦合協(xié)調度整體處于由瀕臨失調向初級協(xié)調過渡；長江經濟帶和京津冀耦合協(xié)調度雖然整體均處于由初級協(xié)調向中級協(xié)調過渡，但京津冀的整體耦合協(xié)調水平優(yōu)于長江經濟帶；粵港澳大灣區(qū)耦合協(xié)調度除2019年處于良性協(xié)調外，其他均處于中級協(xié)調。

在黃河流域中，青?？萍紕?chuàng)新和數字經濟高質量發(fā)展始終瀕臨失調，有可能拉低黃河流域整體的協(xié)調發(fā)展程度，甘肅、寧夏和內蒙古在10年間的發(fā)展程度最為緩慢，協(xié)調發(fā)展程度在2017年左右才向上升一等級，在2020年的耦合協(xié)調度僅能達到0.3左右，只高于青海和澳門。而廣東、江蘇、浙江和上海的科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展的耦合協(xié)調度始終處于領先地位，尤其是廣東省最早在2016年就躋身于高度協(xié)調等級，2020年更是突破了0.7，在四大戰(zhàn)略區(qū)域中位列第一?；浉郯拇鬄硡^(qū)耦合協(xié)調度的不穩(wěn)定性有可能與澳門科技創(chuàng)新水平偏低有關，因此協(xié)調發(fā)展程度10年間一直在瀕臨失調和初級協(xié)調等級的臨界線波動。

從空間上看，四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調等級如表4所示。

對表4進一步分析發(fā)現(xiàn)，在四大戰(zhàn)略區(qū)域中京津冀耦合協(xié)調度均值最高。與2011年和2016年相比，2020年河北省上升跨度最大，由瀕臨失調逐步轉向初級協(xié)調最終達到中級協(xié)調水平，與天津位于同一行列，但區(qū)域內耦合協(xié)調度差距仍然較大。緊隨其后的是粵港澳大灣區(qū)。尤其是廣東省的貢獻水平最高，由2011年的中級協(xié)調到2020年的高度協(xié)調，總體提升了粵港澳大灣區(qū)耦合協(xié)調程度。處于第三位的長江經濟帶。江浙滬整體耦合協(xié)調水平較高，但由于云南和貴州10年來耦合協(xié)調整體處于較低水平，拉低了長江經濟帶的耦合協(xié)調程度。耦合協(xié)調度最低的為黃河流域。僅2011年瀕臨失調就有7個省份、初級協(xié)調的僅有1個省份，2016年雖有所提升，但青海、寧夏和內蒙古均沒有發(fā)生變化，到2020年山東省和河南省實現(xiàn)了兩級跨越，除青海之外其他地區(qū)也有不同程度的攀升。

利用耦合協(xié)調度模型只能對四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展的耦合協(xié)調良弱進行初步分析，若要對兩者耦合協(xié)調的動態(tài)演變過程進行深入分析，需借助Kernel核密度估計得出的分布結果和馬爾可夫鏈隨機過程得出的轉移概率矩陣結果。

（二）Kernel核密度估計動態(tài)演進分析

1.四大戰(zhàn)略區(qū)域整體耦合協(xié)調度動態(tài)演進分析

借助Matlab繪制2011—2020年間四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展的高斯核函數分布圖（見圖3）。

由圖3可知：第一，主峰集中度整體向右移動，說明整體耦合協(xié)調度在向高協(xié)調水平演進。第二，2011—2015年間右側存在側峰，2011年尤為明顯，這說明四大戰(zhàn)略區(qū)域的協(xié)調發(fā)展水平存在著明顯的極化現(xiàn)象。以上兩點與整體耦合協(xié)調度初步分析相吻合。第三，雖然主峰整體向右偏移，但始終存在著左右拖尾，左側拖尾逐漸收斂且變陡峭，右側拖尾相對更為明顯，2015—2020年右側側峰逐漸消失，形成右側拖尾進而拉緩整體陡峭度。一方面說明低耦合協(xié)調的樣本緩慢向中高耦合協(xié)調水平發(fā)展；另一方面反映四大戰(zhàn)略區(qū)域整體協(xié)調發(fā)展水平存在明顯差異化。耦合協(xié)調度位于區(qū)間0.4～0.5（中級協(xié)調）之間的地區(qū)密度逐漸變多，這是因為我國率先推行發(fā)展東部沿海地區(qū)，且與北上廣港等超一線城市優(yōu)質的開放水平和經濟發(fā)展水平密切相關。尤其是2011年世界經濟逐步進入數字化與信息化階段，北上廣港地區(qū)科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調程度明顯高于其他地區(qū)，進而為側峰的形成提供了可能。特別是2015年全國人大完成了《促進科技成果轉換法》的修訂，以及2017年黨的十九大報告中著重強調中國經濟已由高速增長向高質量發(fā)展過渡，越來越多的地區(qū)高度重視科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展的耦合協(xié)調發(fā)展程度，削減了整體協(xié)調發(fā)展不平衡的極化現(xiàn)象，最終填補了中高級耦合協(xié)調等級的空檔分布。

2.長江經濟帶耦合協(xié)調度動態(tài)演進分析

圖4為長江經濟帶11省份耦合協(xié)調度高斯核函數分布圖。10年間一直呈雙峰狀態(tài)，說明存在嚴重極化現(xiàn)象。主要原因可能由于江浙滬自2011年處于領先地位，尤其是近些年來人才與政策優(yōu)勢，始終保持領先地位，但左側主峰也在不斷向右側緩慢偏移，表明長江經濟帶各省份科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調發(fā)展水平整體再向上遷移，拉近頭部與尾部之間的差距，且期初位于瀕臨失調的省份均已跨越到初級協(xié)調甚至中級協(xié)調行列。

3.黃河流域耦合協(xié)調度動態(tài)演進分析

圖5為黃河流域耦合協(xié)調度高斯核函數分布圖。整體分布相對集中，但拖尾嚴重，說明內部仍然存在較大差異，期初右側有側峰趨勢，但在后續(xù)發(fā)展中被不斷抹平，整體發(fā)展水平集中聚攏。青海在10年間協(xié)調發(fā)展水平始終處于黃河流域的末尾，且上升速度不如其他省份，這也是左側保持拖尾的一個重要原因。

4.京津冀和粵港澳大灣區(qū)耦合協(xié)調度動態(tài)演進分析

圖6為京津冀和粵港澳大灣區(qū)兩大戰(zhàn)略區(qū)域結合分析的耦合協(xié)調度高斯核函數分布圖。開始左側存在側峰，之后逐漸抹平，但整體耦合協(xié)調度隨之向左偏移。究其根源在于北京、廣東、香港、天津耦合協(xié)調程度一直保持較高水平，發(fā)展速度相對穩(wěn)定，自2015年以來，受國家政策影響，河北省不斷加大科技投入并重視高質量教育，逐漸拉近與京津地區(qū)的差距。但從整體來看，京津冀和粵港澳大灣區(qū)兩大戰(zhàn)略區(qū)域耦合協(xié)調發(fā)展水平逐漸放緩。

圖6 京津冀和粵港澳大灣區(qū)耦合協(xié)調度的高斯核函數估計

（三）馬爾可夫鏈隨機過程預測與穩(wěn)態(tài)預測

數據時間整體跨度為10年，在計算轉移概率矩陣時按照每一年為每一步轉移的時間跨度，總共轉移9次［33-34］。因10年間各地耦合協(xié)調度總體位于0.2～0.7之間，處于瀕臨失調等級的樣本比重較大，且初級協(xié)調和中級協(xié)調向上轉移存在明顯的屏障。因此，將整體轉移概率層級劃分為瀕臨失調，初、中級協(xié)調，良性協(xié)調和高度協(xié)調四個層級，對于整體轉移概率結果分析更具有實際意義。表5為四大戰(zhàn)略區(qū)域耦合協(xié)調度轉移概率結果，其中對角線上元素表示經過一年之后協(xié)調等級未發(fā)生變化的概率，非對角線上元素表明協(xié)調等級發(fā)生轉移的概率。從整體上來看，自2019年以來，四大戰(zhàn)略區(qū)域耦合協(xié)調度處于瀕臨失調情況基本清零，均位于初級及以上協(xié)調水平。說明受益于政策支持與政府宏觀調控，數字技術與實體經濟之間的協(xié)調發(fā)展程度取得重大進展。

進一步對表5分析發(fā)現(xiàn)：第一，高度協(xié)調程度的省份穩(wěn)定性最高，達到100.00%，而處于瀕臨失調地區(qū)的穩(wěn)定性最弱，僅為73.08%。第二，從瀕臨失調轉移為初、中級協(xié)調的概率為26.92%，在正向轉移概率中最高，而轉移為良性協(xié)調概率最低。第三，矩陣下半部分存在有效數據，即初、中級協(xié)調有1.46%的降級概率。第四，以對角線為基準，兩側向外發(fā)散的轉移概率（正向與負向轉移）均只會進行一級跨越，均未出現(xiàn)跳級現(xiàn)象。

綜上可知，對角線上元素轉移概率遠大于非對角線上轉移概率，不同地區(qū)的協(xié)調發(fā)展水平呈現(xiàn)穩(wěn)態(tài)分布，整體協(xié)調發(fā)展水平緩慢向高水平轉移，大多數地區(qū)能夠借助區(qū)域發(fā)展優(yōu)勢和創(chuàng)新要素投入達到中級協(xié)調水平。但是地區(qū)間存在著明顯的差異，形成初、中級協(xié)調發(fā)展向良性協(xié)調發(fā)展過程中堆積的瓶頸，呈現(xiàn)出初、中級協(xié)調狀態(tài)相對不穩(wěn)定的現(xiàn)象。因為對于大多數地區(qū)數字經濟發(fā)展仍然處于初步發(fā)展階段，科技創(chuàng)新投入與實體經濟融合欠佳，相應配套基礎設施建設不完善，自主創(chuàng)新遇到瓶頸，一定程度上抑制了科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展協(xié)調進程。而臨近區(qū)域間又存在空間溢出效應，瀕臨失調的地區(qū)可以借助區(qū)位優(yōu)勢實現(xiàn)由初級協(xié)調到中級協(xié)調的平穩(wěn)過渡。但是由于澳門的特殊性，創(chuàng)新發(fā)展增速極緩，短期內很難實現(xiàn)科技創(chuàng)新和數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調，成為形成回落風險的根源。

穩(wěn)態(tài)分布表示發(fā)展水平不變情況下四大戰(zhàn)略區(qū)域長期協(xié)調發(fā)展的均衡狀態(tài)。表6為初始分布與馬爾可夫鏈穩(wěn)態(tài)分布，因原始數據中暫時沒有位于優(yōu)質協(xié)調水平的樣本，所以預測穩(wěn)態(tài)分布情況無法得出優(yōu)質協(xié)調的分布情況，各地協(xié)調等級仍會分散在四大分類中。

對表6進一步分析可見，相對于初始狀態(tài)而言，由于科技創(chuàng)新能力不斷提升，瀕臨失調基本清零，其次消除幅度最大的是初級協(xié)調和中級協(xié)調，與上述馬爾可夫鏈轉移概率研究結論基本吻合。高度協(xié)調的地區(qū)高達97.25%，在四大等級分布中占比最高，表明科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合程度跨越了“瀕臨失調”陷阱，逐步向中高度協(xié)調水平過渡。初、中級協(xié)調分布概率略高于良性協(xié)調，說明在中級協(xié)調到良性協(xié)調躍升過程中仍有潛在的發(fā)展壁障。

（四）基于Dagum基尼系數分解法的空間差異分析

對四大戰(zhàn)略區(qū)域空間差異分析發(fā)現(xiàn)（見表7和表8）：第一，就整體而言，基尼系數呈緩慢遞減趨勢，說明空間上整體差異放緩，基本消除極化現(xiàn)象，這恰與前文中Kernel核密度估計分析結論

相吻合。第二，對于四大戰(zhàn)略區(qū)域內部而言，長江經濟帶和京津冀區(qū)域內部差異逐年下降，而黃河流域和粵港澳大灣區(qū)區(qū)域內差異逐年上升，說明長江經濟帶與京津冀的整體協(xié)調發(fā)展程度較好，更具區(qū)域優(yōu)勢；黃河流域內部協(xié)調水平差異較低，可能與青海、內蒙古等地的科技創(chuàng)新發(fā)展速度慢于東部地區(qū)有關；粵港澳大灣區(qū)中廣東省的專利產出、科教投入、城市現(xiàn)代化程度以及開放程度均處于全國領先地位，遠超香港和澳門兩地，致使粵港澳大灣區(qū)區(qū)域內部差異顯著。第三，對于四大戰(zhàn)略區(qū)際間差異而言，長江經濟帶與京津冀之間的差距明顯縮小。主要原因可能在于江浙滬經濟發(fā)展水平和創(chuàng)新型要素投入不斷增強，耦合協(xié)調跨越到高度協(xié)調，通過空間溢出帶動長江經濟帶科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展整體協(xié)調水平，不斷縮小與京津冀戰(zhàn)略區(qū)域之間的差距；黃河流域與其他戰(zhàn)略區(qū)域之間的差距雖明顯縮小，但根據表8基尼系數分解結果還可發(fā)現(xiàn)，兩兩戰(zhàn)略區(qū)域相比，黃河流域與其他戰(zhàn)略區(qū)域的差距仍然是最大的。第四，從各差異貢獻度來看，四大戰(zhàn)略區(qū)域的區(qū)際間差異貢獻度最大，其次是區(qū)域內部差異，貢獻度最小的為超變密度。動態(tài)演變上來看，區(qū)域間貢獻度從54.39%下降到39.28%，而超變密度貢獻率反而從19.89%上升至35.25%，說明區(qū)際間的差距正在逐漸縮小，但貢獻度依然位居首位，區(qū)際間差異仍是四大戰(zhàn)略區(qū)域差異形成的主因；從地理位置上來看，利用各自區(qū)位優(yōu)勢，四大戰(zhàn)略區(qū)域集多方力量，進行多元化創(chuàng)新，縮小長江經濟帶和黃河流域與京津冀和粵港澳大灣區(qū)之間的差距。

五、研究結論與對策建議

（一）研究結論

本文以2011—2020年間四大戰(zhàn)略區(qū)域的數據為觀察樣本，運用耦合協(xié)調度模型、Kernel核密度估計、馬爾科夫鏈算法以及Dagum基尼系數分解法，對科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調程度的動態(tài)演化分布、動態(tài)過程與穩(wěn)態(tài)進行預測，并對其時空差異及其成因進行分析，得出如下結論：

第一，從Kernel核密度估計來看，整體上各戰(zhàn)略區(qū)域協(xié)調發(fā)展程度呈緩慢優(yōu)化狀態(tài)，兩極分化現(xiàn)象在2015年之后得到明顯改善，2020年四大戰(zhàn)略區(qū)域耦合協(xié)調度除黃河流域外，其他均達到0.4以上；分區(qū)域來看，長江經濟帶內部極化現(xiàn)象嚴重，11個省份中僅有長三角中的江蘇和浙江兩地耦合協(xié)調度突破0.6，其他省份均處于0.3～0.5之間；黃河流域耦合協(xié)調度相對平緩，大部分省份最佳也僅為初級協(xié)調水平，10年間平均耦合協(xié)調度從0.281攀升到0.373；京津冀和粵港澳大灣區(qū)從期初的明顯極化到后來改觀顯著，緣于北京、廣東在10年間的協(xié)調發(fā)展速度相對較高。廣東的耦合協(xié)調度最高達0.706，在所有觀察樣本中耦合協(xié)調發(fā)展程度最高。就京津冀而言，北京耦合協(xié)調度最高達到了0.566，河北耦合協(xié)調度最高達到了0.425，極大縮減了京津冀內部協(xié)調發(fā)展的不平衡。

第二，就馬爾可夫鏈隨機過程而言，在當前科技創(chuàng)新水平和經濟結構下，長期穩(wěn)態(tài)分布集中于高度協(xié)調水平，僅有小部分滯留在初、中級協(xié)調水平。就轉移概率矩陣來看，四大戰(zhàn)略區(qū)域整體在中級協(xié)調向更高級協(xié)調突破時存在壁壘。四大戰(zhàn)略區(qū)域初、中級協(xié)調穩(wěn)定概率高達94.89%，且有1.46%的概率會回落，脆弱性相對明顯。

第三，從Dagum基尼系數分解的空間差異特征來看，長江經濟帶與京津冀戰(zhàn)略區(qū)域之間的差距顯著縮小，基尼系數從0.147縮小到0.091，而黃河流域雖整體協(xié)調度逐年提升，拉近與其他三大戰(zhàn)略區(qū)域之間的差距，但在四大戰(zhàn)略區(qū)域中增速是最慢的。雖然區(qū)域內部都各自存在發(fā)展差異，但區(qū)際間差異是造成四大戰(zhàn)略區(qū)域整體協(xié)調發(fā)展差異的主因。

（二）政策建議

科技研發(fā)投入、數字技術應用普及率和生態(tài)環(huán)境相關指標，均對中國四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新和數字經濟高質量發(fā)展耦合協(xié)調有著明顯的影響，同時也是各區(qū)際間形成差距的主要原因。為此提出如下建議：

第一，對于耦合協(xié)調度發(fā)展偏弱的黃河流域，注重數字技術基礎設施建設，從生活、生產和服務等多方面推進數字化進程，不斷提高數字技術的普及率，使科技創(chuàng)新成果轉化更好地服務于地方數字經濟建設與發(fā)展。同時政府要不斷加大科技創(chuàng)新投入并提供政策支持。對于較高耦合協(xié)調度的長江經濟帶和高耦合協(xié)調的京津冀及粵港澳大灣區(qū)，應不斷深化調整人才引進規(guī)劃，提高科創(chuàng)新要素投入產出效率，鞏固已有科技創(chuàng)新成果，加強對核心技術的應用成熟度，鼓勵企業(yè)利用人才優(yōu)勢產出更多高質量科技成果并進行成果轉化，更好地向鄰近地區(qū)輻射，服務于區(qū)域內和區(qū)際間數字經濟建設。

第二，從科技創(chuàng)新角度來看，對于四大戰(zhàn)略區(qū)域內科技創(chuàng)新型企業(yè)，應不斷提升專利的產出數量和質量。從供給側實現(xiàn)創(chuàng)新引領，響應管理部門設計與專利保護相關的實際政策，激勵創(chuàng)新型企業(yè)研發(fā)積極性，保持創(chuàng)新引領數字經濟高質量發(fā)展，利用科技創(chuàng)新技術不斷優(yōu)化數字經濟結構，打破四大戰(zhàn)略區(qū)域固有發(fā)展壁障，從內在本質上優(yōu)化轉移概率，突破四大戰(zhàn)略區(qū)域中級協(xié)調發(fā)展技術壁障，降低高耦合協(xié)調度的脆弱性。

第三，科技創(chuàng)新成果應實現(xiàn)區(qū)際間相互滲透、相互輻射。如京津冀的河北、粵港澳大灣區(qū)的澳門、長江經濟帶的青海利用區(qū)位優(yōu)勢，充分借鑒發(fā)達省份的資源與技術加快數字化轉型速度，提升自身數字經濟發(fā)展水平，形成區(qū)域內和區(qū)際間協(xié)同發(fā)展。同時各地也要更多地發(fā)揚本土特色數字經濟產業(yè)，打造家鄉(xiāng)品牌、家鄉(xiāng)文化，不斷縮小區(qū)際間數字經濟差距，破除戰(zhàn)略區(qū)際邊界，促進科技創(chuàng)新與數字經濟高質量發(fā)展協(xié)調發(fā)展水平。

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Spatiotemporal Differences and Their Causes of Dynamic Coupling

between Technological Innovation and Highquality Development of Digital Economy：

Based on Four Major Strategic Regions in China

Li Sufeng， Feng Hongyan

（Hebei GEO University， Shijiazhuang 050031， China）

Abstract：?? It is of great significance to achieve the highquality development of Chinas regional economy by promoting technological innovation and highquality development of digital economy in strategic regions. In this article， four national strategic regions， including the Yangtze River Economic Belt， the Yellow River Basin， the BeijingTianjinHebei Region and the GuangdongHong KongMacao Greater Bay Area， are selected as research objects， and data from 2011 to 2020 are taken as observation samples. Using coupling coordination degree model， Kernel density estimation， Markov chain algorithm and Dagum Gini coefficient decomposition method， we compare and analyze the spatiotemporal differences between technological innovation and highquality development of digital economy in four major strategic regions， and point out the causes. The results show that there are significant differences among the four strategic coupling coordination regions， and the mean coupling coordination degree from high to low is in the GuangdongHong KongMacao Greater Bay Area， BeijingTianjinHebei， Yangtze River Economic Belt and Yellow River Basin. From the perspective of dynamic distribution， the probability of primary and intermediate coordination and stability in the four strategic regions is high， and there are barriers to upward breakthrough， while the probability of falling back in the primary coordination state is low， and the vulnerability is relatively obvious. In terms of the sources of differences， interregional differences are the main cause of the differences in the coupling and coordinated development of the four strategic regions. But the contribution rate is declining， and the gap between the Yangtze River Economic Belt and the BeijingTianjinHebei region is gradually narrowed. In order to further narrow? the coupling and coordination differences between scientific and technological innovation and highquality development of digital economy in the four strategic regions， this paper suggests to form a development mode of mutual penetration and mutual radiation among regions， increase the construction of digital technology infrastructure， improve the allocation efficiency of scientific and technological innovation， which will provide an important reference for China to become a digital technology power.

Key words：coupling coordination degree; scientific and technological innovation; high quality development; four national strategic regions ; digital economy

（責任編輯：張夢楠）