李林漢 袁 野 田衛(wèi)民

1（中央民族大學經(jīng)濟學院，北京 100081）

2（河北金融學院金融創(chuàng)新與風險管理中心，保定 071051）

3（中國社會科學院大學政府管理學院，北京 100102）

4（廣西師范大學經(jīng)濟管理學院，桂林 541004）

引 言

習近平總書記提出：“數(shù)字經(jīng)濟是全球未來的發(fā)展方向”。全面實現(xiàn) “國內(nèi)國際雙循環(huán)”新格局下的高質量發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟是兩個重要的引擎，也是當前經(jīng)濟工作中的重中之重。2020年發(fā)布的 “十四五規(guī)劃”中明確提出：“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合”。這為各地的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提出了明確要求。數(shù)字經(jīng)濟作為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟之后的新經(jīng)濟形態(tài)，對于引導、實現(xiàn)資源的快速優(yōu)化配置與再生、實現(xiàn)經(jīng)濟高質量發(fā)展都具有重要作用，尤其是能夠促進各地區(qū)快速融入 “國內(nèi)國際雙循環(huán)”偉大戰(zhàn)略中去。

學術界關于數(shù)字經(jīng)濟的研究最早始于1995年Don Tapscott的研究，他認為數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)經(jīng)濟相比具有數(shù)字、創(chuàng)新和融合的特點，Zimmerman［1］從經(jīng)濟系統(tǒng)層面論述了數(shù)字經(jīng)濟的商業(yè)模式基本特征，提出數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟價值產(chǎn)生影響的機理。國內(nèi)方面，孫德林和王曉玲［2］從發(fā)展經(jīng)濟學視角，概括了數(shù)字經(jīng)濟的特征和本質。逄健和朱欣民［3］認為數(shù)字經(jīng)濟是以信息技術和通信水平為依托，通過互聯(lián)網(wǎng)、移動通訊、物聯(lián)網(wǎng)等實現(xiàn)交易、交流和合作的經(jīng)濟形式。接下來區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟的效率與評價指標構建研究開始出現(xiàn)，Kim等［4］提出虛擬實驗的策略，從可行性和有效性方面探究數(shù)字市場的效率。Bakhshi［5］認為在衡量數(shù)字經(jīng)濟效率的時候一定要注重與實體經(jīng)濟的聯(lián)系，過多的強調(diào)虛擬經(jīng)濟可能引發(fā)危機。張雪玲和焦月霞［6］引用熵值法和指數(shù)法對國內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展進行了分析， 王彬燕等［7］、 張雪玲和吳恬恬［8］在測算數(shù)字經(jīng)濟效率以外還對數(shù)字經(jīng)濟的空間分布與差異性進行了分析，鐘業(yè)喜和毛煒圣［9］分析了長江經(jīng)濟帶的數(shù)字經(jīng)濟效率和分布。

數(shù)字經(jīng)濟為實體經(jīng)濟的發(fā)展帶來了新機遇，可以通過實現(xiàn)經(jīng)濟增長動力機制轉換［10］、業(yè)務流程精簡等手段對實體經(jīng)濟的發(fā)展起到促進效應。而且數(shù)字經(jīng)濟可以借助計算機大數(shù)據(jù)技術的優(yōu)勢，提高數(shù)據(jù)處理的效率，精準分析經(jīng)濟活動中的問題并為解決問題給出最優(yōu)方法［11］。此外，學者們發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟主要通過產(chǎn)業(yè)結構升級優(yōu)化、外部規(guī)模經(jīng)濟示范［12］，科技創(chuàng)新以及累計循環(huán)效應等機制來影響區(qū)域的實體經(jīng)濟發(fā)展［13］。Torrisi和Gambardella［14］以移動電話和互聯(lián)網(wǎng)的普及率作為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的變量，得出數(shù)據(jù)信息的流動有助于增加生產(chǎn)率。Bharadwaj［15］將IT產(chǎn)業(yè)作為一種組織能力，實證檢驗了IT能力與企業(yè)績效之間的關系，結果表明具有高IT能力的企業(yè)往往優(yōu)于控制樣本的企業(yè)。Fernald［16］用實證方法檢驗信息技術產(chǎn)業(yè)與生產(chǎn)率的關聯(lián)，認為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可能會引起生產(chǎn)率的下降從而不利于經(jīng)濟的發(fā)展。國內(nèi)方面，姜松和孫玉鑫［17］基于我國290個城市的數(shù)據(jù)，分別運用分位數(shù)回歸、加權最小二乘法等方法檢驗數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的影響效應，得出區(qū)域異質性的結論。王開科等［18］建立五部門數(shù)字經(jīng)濟投入產(chǎn)出模型，得出數(shù)字經(jīng)濟在催生新產(chǎn)業(yè)的方面具有優(yōu)勢。 此外， 張于喆［19］、 莊雷［20］、 李春發(fā)等［21］從數(shù)字經(jīng)濟促進產(chǎn)業(yè)結構升級變化的角度， 周雷等［22］和李輝［23］從數(shù)字經(jīng)濟促進高質量發(fā)展的角度分別實證檢驗了數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的發(fā)展效應。

現(xiàn)有文獻更多是關注數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的促進效應或者中介效應，而關于數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟之間耦合關系進行研究的較少。因此，本文將運用灰色關聯(lián)、耦合協(xié)調(diào)法、社會網(wǎng)絡分析法，對各省之間的數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的耦合協(xié)調(diào)關系進行多方面、多維度的評價，最后結果實證結果對數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展提出相應建議。

1 研究設計與模型設定

1.1 灰色關聯(lián)分析法

灰色關聯(lián)分析法是常見用于衡量變量之間關聯(lián)度的模型［24］，在系統(tǒng)發(fā)展過程中，若變量之間的變化趨勢具有一致性，即協(xié)同變化的程度較高，則變量之間的關聯(lián)度較高，反則反之。具體步驟本文不再贅述。

1.2 耦合度測定模型

耦合度能夠反映出變量之間互相制約和影響的程度，同時還能表現(xiàn)出協(xié)調(diào)發(fā)展的動態(tài)關聯(lián)水平。本文關于耦合度測度的模型參考叢曉男［25］的做法，構建基于數(shù)學經(jīng)典不等式的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與實體經(jīng)濟發(fā)展這兩個系統(tǒng)的綜合耦合模型。參考耦合協(xié)調(diào)度的分級表進行耦合度等級分類，如表1所示。

表1 耦合協(xié)調(diào)度的等級分類

1.3 空間聯(lián)系網(wǎng)絡

參考胡懷敏和連思涵［26］的做法，通過建立引力模型來計算我國各個省（區(qū)、市）之間數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟變化的影響效應的空間關聯(lián)水平，具體步驟如下：

（1）通過引力模型建立數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟影響的關聯(lián)強度矩陣，矩陣的元素如下：

其中，aij為?。▍^(qū)、市）i與?。▍^(qū)、市）j之間的數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟的關聯(lián)強度矩陣元素，Kij為引力修正常數(shù)，用來表示?。▍^(qū)、市）i對關聯(lián)強度矩陣元素aij的貢獻度，由于本文研究的是數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的影響，因此，公式里的指數(shù)運用數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)進行計算，表現(xiàn)出?。▍^(qū)、市）i在省（區(qū)、市）i與省（區(qū)、市）j之間數(shù)字經(jīng)濟的貢獻度。SZi和STi分別代表?。▍^(qū)、市）i的數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的發(fā)展指數(shù)；Pi表示?。▍^(qū)、市）i的從業(yè)總人數(shù)，相比于常住人口，各?。▍^(qū)、市）的從業(yè)人口在數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟的動態(tài)過程中的針對性更強。Dij表示?。▍^(qū)、市）i與?。▍^(qū)、市）j之間的地理距離，此處選用各省的省會或者直轄市距離進行表示。

（2）生成網(wǎng)絡矩陣。按照各?。▍^(qū)、市）每年的數(shù)據(jù)生成關聯(lián)強度矩陣以后，進行二值標準化，以各行的均值作為閾值，大于等于閾值的定為1，小于閾值的定為0。

（3）按照各?。▍^(qū)、市）每年的網(wǎng)絡矩陣，生成空間網(wǎng)絡特征數(shù)值，包括點度中心度和中介中心度，具體公式參考王營和曹廷求［27］的做法。

其中點度中心度分為絕對中心度和相對中心度，絕對中心度表示與該?。▍^(qū)、市）有直接聯(lián)系的?。▍^(qū)、市）個數(shù)，此值越大，表明其越處于中心地位，本文用絕對中心度表示點度中心度的數(shù)值，表明各地與其余省（區(qū)、市）的直接聯(lián)系。而中介中心度衡量該?。▍^(qū)、市）在其他兩?。▍^(qū)、市）之間的橋梁和媒介作用，此值越大，表明其外溢的作用越大。

2 指標選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 數(shù)字經(jīng)濟指標

考慮數(shù)字經(jīng)濟方面數(shù)據(jù)的可得性與研究的完備性，參考趙濤等［28］的做法，從互聯(lián)網(wǎng)普及率、信息產(chǎn)業(yè)相關從業(yè)情況、數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關產(chǎn)出情況和移動通信電話普及率及數(shù)字普惠金融發(fā)展5個方面選取指標。其中互聯(lián)網(wǎng)普及率（X1）以各?。▍^(qū)、市）的每百人互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)進行衡量；數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關從業(yè)情況（X2）以各?。▍^(qū)、市）信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)務從業(yè)人員與各?。▍^(qū)、市）從業(yè)人員數(shù)量之比進行衡量；數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關產(chǎn)出情況（X3）以各?。▍^(qū)、市）的人均電信業(yè)務總量進行衡量；移動通信電話普及率（X4）以各?。▍^(qū)、市）的每百人移動電話用戶數(shù)進行衡量；數(shù)字普惠金融發(fā)展（X5）以北京大學數(shù)字金融研究中心課題組發(fā)布的 《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011～2020年）》進行衡量。為了消除量綱對各個變量的影響，本文在處理過程中采用了標準化的處理方式，公式如下：

對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的總指標（SZ）采用熵值法計算。

2.2 實體經(jīng)濟指標

參考李林漢和田衛(wèi)民［29］的做法，選取各省（區(qū)、市）的工業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值進行衡量。

2.3 樣本數(shù)據(jù)來源與說明

本文選取2011～2020年中國內(nèi)地31個?。ㄊ小^(qū)）的數(shù)據(jù)（基于數(shù)據(jù)的可獲得性，港、澳、臺地區(qū)未包括在內(nèi)）。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)，《中國統(tǒng)計年鑒》、各?。▍^(qū)、市）各年的國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報以及北京大學數(shù)字金融研究中心課題組發(fā)布的 《北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011～2020年）》。各個變量的統(tǒng)計行描述見表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

表3將各?。▍^(qū)、市）2011～2020年的數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟指數(shù)按照年度取平均值進行排名，限于篇幅，表3只展示了排名前十的?。▍^(qū)、市）。從表3的結果可以看出，數(shù)字經(jīng)濟平均指數(shù)和實體經(jīng)濟平均指數(shù)均進入前十的省份有浙江、廣東、江蘇、福建、陜西五省份。其中，廣東和福建在數(shù)字經(jīng)濟排名和實體經(jīng)濟排名一致，而浙江數(shù)字經(jīng)濟平均指數(shù)排名要高于實體經(jīng)濟排名，江蘇和陜西的數(shù)字經(jīng)濟平均指數(shù)要低于實體經(jīng)濟排名。將數(shù)字經(jīng)濟平均指數(shù)排名和實體經(jīng)濟平均指數(shù)排名進行相減再取絕對值，按照從高到底進行排序，排名前五的省（市）為北京、江西、河南、上海和海南，排名后五的?。▍^(qū)）為黑龍江、新疆、福建、廣東和廣西。可以看出，我國的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)大部分位于東南地區(qū)，而實體經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)大部分位于中、西部地區(qū)，地區(qū)之間的差異明顯。

表3 數(shù)字經(jīng)濟平均指數(shù)和實體經(jīng)濟平均指數(shù)排名

3 實證結果的分析與討論

3.1 各?。▍^(qū)、市）之間數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的灰色關聯(lián)度結果分析

本部分運用灰色關聯(lián)分析法計算數(shù)字經(jīng)濟各個指標同區(qū)域實體經(jīng)濟發(fā)展水平之間的關聯(lián)度，關聯(lián)度較大的指標認為對實體經(jīng)濟發(fā)展有較大的影響程度，是影響實體經(jīng)濟發(fā)展的重要因素，應重點關注，結果如表4所示。結合表3的數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟水平的原始指數(shù)，可以看出，大部分?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟水平指數(shù)與實體經(jīng)濟水平指數(shù)的關聯(lián)度指數(shù)均位于0.6～0.7之間，屬于強關聯(lián)的水平。說明我國大部分地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟之間的變化情況存在著高水平的協(xié)同一致性。其中關聯(lián)度位于前五的省份為福建、青海、廣東、云南和山西，說明這些地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對實體經(jīng)濟的影響較其他地區(qū)要大，而位于后五的省份為海南、湖北、黑龍江、四川和河南。表明這些地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的影響較其他地區(qū)要小。而且從這個表中還可以看出，數(shù)字經(jīng)濟得分較高的地區(qū)，其與實體經(jīng)濟的關聯(lián)度也較高。

表4 我國各個?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟水平總指標與實體經(jīng)濟水平的灰色關聯(lián)度結果

再對我國各?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟分指標與實體經(jīng)濟水平指數(shù)進行分別的關聯(lián)度分析，結果如表5所示，從均值來看，各個分指標的關聯(lián)度從高到低排列為：數(shù)字普惠金融發(fā)展（X5）＞移動通信電話普及率（X4）＞數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關從業(yè)情況（X2）＞互聯(lián)網(wǎng)普及率（X1）＞數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關產(chǎn)出情況（X3）。這是因為數(shù)字普惠金融的主要作用就是為了幫助企業(yè)進行融資和資金配置，為實體經(jīng)濟企業(yè)注入活力，所以其作用最大，而數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關產(chǎn)出衡量的是數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，相對于其他的變量關聯(lián)度是最低的?？v觀各個省（區(qū)、市），數(shù)字普惠金融發(fā)展（X5）與實體經(jīng)濟水平發(fā)展關聯(lián)度排名前五的?。▍^(qū)）有云南、重慶、江蘇、廣西和福建。移動通信電話普及率（X4）與實體經(jīng)濟水平發(fā)展關聯(lián)度排名前五的?。▍^(qū)）有青海、江蘇、山東、寧夏和新疆。數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關從業(yè)情況（X2）與實體經(jīng)濟水平發(fā)展關聯(lián)度排名前五的?。▍^(qū)）有寧夏、云南、湖南、甘肅和廣西?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率（X1）與實體經(jīng)濟水平發(fā)展關聯(lián)度排名前五的?。ㄊ校┯性颇稀⒑邶埥?、上海、河北和陜西。數(shù)字產(chǎn)業(yè)相關產(chǎn)出情況（X3）與實體經(jīng)濟水平發(fā)展關聯(lián)度排名前五的省（市）有福建、山東、湖北、上海和遼寧。從上述結果可以看出，數(shù)字經(jīng)濟水平的各指標在各地的發(fā)展情況存在明顯的地域差異與結構差異，從而導致實證結果展現(xiàn)出不一致。

表5 我國各個?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟水平分指標與實體經(jīng)濟水平的灰色關聯(lián)度結果

3.2 各?。▍^(qū)、市）之間數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的耦合協(xié)調(diào)度分析

我國各?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的耦合度結果見表6所示，結合表1給出的耦合協(xié)調(diào)度分類表可以看出， （1）所有省（區(qū)、市）的耦合度系數(shù)均位于0.4～0.65之間，顯示我國各?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟耦合可以歸類為中度耦合以及高度耦合。從時間跨度來看，我國各地的實體經(jīng)濟與數(shù)字經(jīng)濟的耦合度，除去河南和湖北兩地其他?。▍^(qū)、市）呈現(xiàn)逐年下降的趨勢，雖然這其中也略有反復，但是整體下降的趨勢顯著。說明，我國的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與實體經(jīng)濟的發(fā)展出現(xiàn)不匹配的情形，這可能是由于我國的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過快，尤其是對于那些本身經(jīng)濟發(fā)展就較為靠前的?。▍^(qū)、市），但是也說明我國的經(jīng)濟發(fā)展中的產(chǎn)業(yè)機構轉型取得了初步成效，逐步從依賴資源型、粗放型的發(fā)展方式轉變?yōu)榧s型、信息型的高質量發(fā)展模式；（2）將各?。▍^(qū)、市）的耦合度按照年份取平均值，位于前五的省（區(qū)、市）有上海、廣東、浙江、北京和江蘇，且上述5個?。▍^(qū)、市）的耦合度各年的數(shù)據(jù)均大于0.6，屬于高度耦合的分類；位于后五的省區(qū)有河南、甘肅、廣西、貴州和西藏，且年平均值均小于0.5，結合表3的數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟排名的情況，可以看出，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展強勁的地區(qū)，耦合度也要大于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較為落后的地區(qū)，并不是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展程度低、實體經(jīng)濟發(fā)展程度低，耦合度就高，而是數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的體量均要到達一定級別，二者的協(xié)調(diào)度才會比較大。因此各地在發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟的同時，也要積極發(fā)展實體經(jīng)濟，使得二者達到高度耦合的程度； （3）將各年的耦合度按照省（區(qū)、市）取平均值，可以看出呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢，從下降速度來看，2015年的下降速率最快，達到了1.4%，2014年的下降速率最慢，僅有0.2%； （4）分地區(qū)來看，東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高，數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟耦合度也較高，接下來是中部地區(qū)，而西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的耦合度最低；（5）就2020年的結果看，我國數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的耦合度受新冠肺炎疫情的影響不明顯，發(fā)展形式基本保持一致。

表6 我國各省（區(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟耦合度

3.3 各省（區(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對實體經(jīng)濟發(fā)展影響的空間關聯(lián)分析

選用我國31個?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)代入式 （1）和 （2）所構建的引力模型進行測算，得到2011～2020年我國31省（區(qū)、市）的空間關聯(lián)系數(shù)矩陣，然后以每行的平均值作為臨界值進行0～1處理，并使用UCINET軟件進行分析。由于篇幅限制，圖略備索。

2011～2020年期間，我國的數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟的空間聯(lián)系圖改動不大，說明我國的數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟的空間效應較穩(wěn)定（說明本文選取數(shù)據(jù)的可靠性），且地域之間的聯(lián)系緊密而且地域特征明顯。（1）東三省的黑龍江、遼寧和吉林呈現(xiàn)小網(wǎng)絡群體，只有遼寧省呈現(xiàn)出與外部?。▍^(qū)、市）天津、河北和山東的空間聯(lián)系。但是吉林和黑龍江的外部空間聯(lián)系呈現(xiàn)孤立狀?？赡苷f明東北三省與外界的實體經(jīng)濟聯(lián)系較少，沒有與外界形成有效溝通；（2）江浙滬地區(qū)也形成了小網(wǎng)絡群體，但是上海地區(qū)與外界的空間聯(lián)系要小于江蘇和浙江地區(qū)。再來看幾個位于中心地帶的?。▍^(qū)、市）：位于北部地區(qū)的河北省，形成了我國北部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟效應的中心省份，與天津、北京、內(nèi)蒙古、遼寧、山東、山西、陜西以及新疆地區(qū)都形成了聯(lián)絡，說明河北是北部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟發(fā)揮中心作用的省份，這與河北省的經(jīng)濟結構有一定關系，再加上交通便捷，是我國南北運輸?shù)拇髽屑~，從而也能發(fā)揮中心作用，但是河北省不存在與東南部地區(qū)的空間聯(lián)系，地域特征明顯；位于我國中部地區(qū)的河南省形成了我國中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟效應的中心省份，與北部地區(qū)的河北省等、西部地區(qū)的新疆、陜西省等，與中南部的湖南省、湖北省、安徽省以及江蘇省等均存在空間聯(lián)系，這可能是因為河南省是我國的人口大省，勞動力輸出大省，實體經(jīng)濟的發(fā)展優(yōu)勢明顯，與其余各?。▍^(qū)、市）的聯(lián)系也緊密，形成了數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟效應的中心省份；位于我國西部地區(qū)的陜西省形成了我國西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟效應的中心省份，與河北、河南，尤其與西部各省區(qū)如新疆，西藏，甘肅等地均有顯著的空間聯(lián)系，發(fā)揮了陜西省作為西部省份的中心作用，陜西省作為西部地區(qū)的經(jīng)濟強省和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展高地，帶頭作用顯著，自然形成了西部的中心地帶；位于我國中南部地區(qū)的湖南省形成了我國中南部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟效應的中心省份，位于我國南部地區(qū)的廣東省形成了我國南部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟效應的中心省份，湖南、廣東地區(qū)形成南部省份兩級，聯(lián)動了整個東南部地區(qū)，形成空間聯(lián)系網(wǎng)絡，但限于地理位置，湖南還與西部等外部?。▍^(qū)、市）形成聯(lián)系，但是廣東只限于南部地區(qū)的空間聯(lián)系。

表7匯報了以UCINET測算的2020年我國31?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟程度中心度指標，從點度中心度來看，位于前五位的?。▍^(qū)、市）為湖南、河南、新疆、廣東和陜西，屬于整個空間網(wǎng)絡的最中心位置，擁有強大的中心影響力。這些地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展不僅可以促進本地區(qū)的實體經(jīng)濟發(fā)展，還有顯著的中心帶動作用，可以調(diào)節(jié)和影響其他關聯(lián)?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟發(fā)展和相互影響作用。位于后五位的是上海、海南、北京、吉林和黑龍江，在關系網(wǎng)絡圖上均位于邊緣地區(qū)，這些地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與實體經(jīng)濟發(fā)展差距懸殊，因此中心和空間聯(lián)動效應均較弱。陜西、廣東、福建、廣西、寧夏和江西地區(qū)的點出度大于點入度，表明這些地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)高，且與實體經(jīng)濟的耦合協(xié)調(diào)度較高，因此在網(wǎng)絡關聯(lián)中可以承擔發(fā)出關系的角色，從而發(fā)揮自身的引導優(yōu)勢協(xié)調(diào)關聯(lián)?。▍^(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟帶動實體經(jīng)濟效應。

表7 2020年31?。▍^(qū)、市）的空間聯(lián)系中心度測度結果表

表7還匯報了中介中心度的測度結果，位于前五位的省份為河南、陜西、山東、廣東和安徽，表明這些省份在發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟促進實體經(jīng)濟效應的過程中，處于我國數(shù)字經(jīng)濟促進實體經(jīng)濟發(fā)展中的中介領先地位，發(fā)揮了橋梁的連接作用，充當其他?。▍^(qū)、市）數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟空間關聯(lián)的中介作用。究其原因，主要是因為上述各地地理位置占優(yōu)，與各?。▍^(qū)、市）的要塞地區(qū)相連，交通業(yè)較發(fā)達，分別占據(jù)了我國的中部、西部和南部以及沿海的重要核心地帶。北京和上海的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展位于前列，但是中介中心度為0，說明其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較好，但是實體經(jīng)濟的發(fā)展卻較弱，沒有給周邊地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟促進實體經(jīng)濟發(fā)展帶來引領和示范作用。

4 結論與建議

本文選用2011～2020年我國31個?。▍^(qū)、市）的相關數(shù)據(jù)，測算出我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，從多維視角，分別基于灰色關聯(lián)度、耦合協(xié)調(diào)度評價數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的聯(lián)動發(fā)展情況，再運用社會網(wǎng)絡分析法做出空間關聯(lián)圖，測算出各?。▍^(qū)、市）的點度中心度和中介中心度，由此判斷各省（區(qū)、市）的中心作用和中介作用，綜合上文的實證分析，可以得出以下結論：（1）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)大部分位于東南地區(qū)，而實體經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)大部分位于中、西部地區(qū)，地區(qū)之間的差異明顯。數(shù)字經(jīng)濟平均指數(shù)和實體經(jīng)濟平均指數(shù)均進入前十的省份有浙江、廣東、江蘇、福建、陜西五省份；（2）各省（區(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟水平指數(shù)與實體經(jīng)濟水平指數(shù)的灰色關聯(lián)度指數(shù)均位于0.6～0.7之間，屬于強關聯(lián)的水平。我國大部分地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟之間的變化情況存在著高水平的協(xié)同一致性。其中關聯(lián)度位于前五的省份為福建、青海、廣東、云南和山西，數(shù)字經(jīng)濟得分較高的地區(qū)，其與實體經(jīng)濟的關聯(lián)度也較高；（3）我國各省（區(qū)、市）的數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟耦合可以歸類為中度耦合以及高度耦合。從時間跨度來看，我國各地的實體經(jīng)濟與數(shù)字經(jīng)濟的耦合度，除去河南和湖北兩地其他?。▍^(qū)、市）呈現(xiàn)逐年下降的趨勢，雖然這其中也略有反復，但是整體下降的趨勢顯著；（4）我國的數(shù)字經(jīng)濟影響實體經(jīng)濟的空間效應較穩(wěn)定，地域之間的聯(lián)系緊密而且地域特征明顯。點度中心度前五位的省份區(qū)為湖南、河南、新疆、廣東和陜西，中介中心度前五位的省份為河南、陜西、山東、廣東和安徽。

基于上述結論，本文提出以下幾點建議：（1）繼續(xù)加大數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的力度，同時兼顧地域間的差異，因地制宜制定符合地方發(fā)展實際形式的政策，提供良好的推行環(huán)境；（2）加大數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的同時，也要兼顧數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展風險，由于互聯(lián)網(wǎng)技術的先進性，監(jiān)管政策也要及時跟上，避免出現(xiàn)監(jiān)管政策落后于數(shù)字經(jīng)濟技術的局面；（3）辯證處理數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與實體經(jīng)濟發(fā)展的關系，避免脫實向虛現(xiàn)象的出現(xiàn)。充分認識到實體經(jīng)濟是基礎，數(shù)字經(jīng)濟是助力，兩手都要抓，提高二者的協(xié)調(diào)耦合度，為經(jīng)濟高質量發(fā)展注入新的活力和動力； （4）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較快，且與實體經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度較高的地區(qū)要發(fā)揮中心和中介的角色，發(fā)揮輻射效應，利用自身的經(jīng)濟和地理優(yōu)勢，引導空間關聯(lián)省域數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的協(xié)同發(fā)展。

續(xù) 表