樊姍娜， 彭 鵬

(湖南師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院， 長沙 410081)

數(shù)字經(jīng)濟作為創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略重要代表能夠促進實體經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級，開拓經(jīng)濟發(fā)展新空間，符合經(jīng)濟發(fā)展新需求，受到政府和學(xué)者廣泛關(guān)注[1]。2019年聯(lián)合國數(shù)字經(jīng)濟報告指出，數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模估計占全球國內(nèi)生產(chǎn)總值4.5%～15.5%；2019年中國數(shù)字經(jīng)濟增加值規(guī)模達到35.8萬億元，占GDP比重達到36.2%。伴隨經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，經(jīng)濟發(fā)展模式亟須向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變，注重發(fā)展質(zhì)量和效益，這使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整升級、供給側(cè)改革成為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的必選項。而數(shù)字經(jīng)濟將數(shù)據(jù)作為一種全新的生產(chǎn)要素，不僅產(chǎn)生新的價值活動，而且賦能生產(chǎn)關(guān)系，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。在此背景下，如何充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的促進作用，同時協(xié)調(diào)二者之間發(fā)展關(guān)系就尤為重要。

目前，學(xué)界對于數(shù)字經(jīng)濟的研究聚焦于定義與內(nèi)涵[2]、測度與評價[3]、區(qū)域差異與成因[4]和對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響[5]等方面，其中在數(shù)字經(jīng)濟對經(jīng)濟高質(zhì)量的影響方面，一般認為數(shù)字經(jīng)濟促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，但區(qū)域之間存在異質(zhì)性[6]。由于數(shù)字經(jīng)濟能夠促進經(jīng)濟發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系的探討受到學(xué)者們的廣泛重視。張勛等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融能夠促進中國的包容性增長[7]，同時，數(shù)字經(jīng)濟也對其他國家經(jīng)濟產(chǎn)生正向影響[8]。數(shù)字經(jīng)濟不僅能創(chuàng)造經(jīng)濟價值，還賦能傳統(tǒng)經(jīng)濟。許恒等認為數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)經(jīng)濟處于非對稱的競爭博弈模型中，政府應(yīng)當(dāng)有的放矢地實施“競合型”政策，以兼顧創(chuàng)新、競爭和社會利益平衡[9]，并且二者融合的廣度和深度在不斷拓展，改善了生產(chǎn)效率[10]。除此之外，還有學(xué)者從數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級[11]、就業(yè)質(zhì)量提升[12]、區(qū)域創(chuàng)新能力提升[13]等方面切入，探討數(shù)字經(jīng)濟對傳統(tǒng)經(jīng)濟的影響作用。不難發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟這一滲透賦能的能力，從生產(chǎn)要素的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和效率等多方面對傳統(tǒng)經(jīng)濟的發(fā)展要素進行配置及效率的再配置，為經(jīng)濟發(fā)展提供新機遇。但不可忽視的是，中國經(jīng)濟發(fā)展存在明顯的區(qū)域不平衡性，而區(qū)域經(jīng)濟的空間差異在某種程度上也影響數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展差異，二者互相作用與影響。但現(xiàn)有研究中對二者的協(xié)調(diào)發(fā)展及其區(qū)域差異性研究不足。因此，為更好地推進二者的融合發(fā)展，需對二者的協(xié)調(diào)發(fā)展程度有清晰的認知，才能在此基礎(chǔ)上制定相應(yīng)的政策或措施充分激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟與傳統(tǒng)經(jīng)濟之間的發(fā)展活力。所以本文從數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)視角來切入，以長江經(jīng)濟帶為研究區(qū)域，探析二者之間的時空耦合關(guān)系，以期促進長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展，縮小區(qū)域間的經(jīng)濟增長差異，提升區(qū)域整體經(jīng)濟實力。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 耦合協(xié)調(diào)模型

耦合是指兩個或兩個以上系統(tǒng)的互相作用與互相影響,耦合度是對系統(tǒng)之間協(xié)同作用的度量[14]。區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展系統(tǒng)之間存在耦合關(guān)系。因此，借鑒崔木花[15]的相關(guān)研究，構(gòu)建二者的耦合度模型，其公式為

(1)

式中：u1為經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，表示經(jīng)濟發(fā)展水平;u2為數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)，表示數(shù)字經(jīng)濟水平；c為耦合度，c∈[0,1]，值越大表明二者之間耦合程度越好。由于耦合度存在特定差異情況，當(dāng)二者均為較低水平時也會帶來較高耦合度，出現(xiàn)與實際情況不符的偽評價結(jié)果[16]。因此，引入耦合協(xié)調(diào)度的概念來反映經(jīng)濟發(fā)展與數(shù)字經(jīng)濟之間的真實耦合協(xié)調(diào)狀況，其公式為

(2)

s=au1+bu2

(3)

式中：d為耦合協(xié)調(diào)度，d∈[0,1]，值越大表明二者之間耦合協(xié)調(diào)程度越好；s為經(jīng)濟發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟的綜合水平指數(shù)；a和b分別表示經(jīng)濟發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟對耦合協(xié)調(diào)度的貢獻參數(shù)，其值大小取決于二者的相對重要程度。由于經(jīng)濟發(fā)展是多方面綜合作用的結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟不是經(jīng)濟發(fā)展的唯一動力，因此賦值a為0.6，b為0.4。參考相關(guān)研究[17],并根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度d值大小，將經(jīng)濟發(fā)展與數(shù)字經(jīng)濟的耦合協(xié)調(diào)度劃分為7個類型(表1)。

表1 耦合協(xié)調(diào)度類型及其劃分標(biāo)準(zhǔn)

1.1.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析

探索性空間數(shù)據(jù)分析是一系列空間統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法集合，反映研究區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)的空間關(guān)聯(lián)性[18]。其核心內(nèi)容是通過全局空間自相關(guān)分析和局部空間自相關(guān)分析對空間關(guān)聯(lián)模式進行度量和檢驗[19]。因此采用全局Moran’sI指數(shù)來測度區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度的整體相關(guān)性，采用局部空間聯(lián)系指標(biāo)LISA來測度區(qū)域局域空間自相關(guān)，其公式為

(4)

(5)

式中：各變量的含義與上述全局空間自相關(guān)的含義相同。當(dāng)Ii值通過Z檢驗且顯著性為正時，表明該區(qū)域與周邊鄰近區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度相似且呈現(xiàn)集聚分布，包括高值集聚和低值集聚。當(dāng)Ii值通過Z檢驗且顯著性為負時，表明該區(qū)域與周邊鄰近區(qū)域的耦合協(xié)調(diào)度為空間異質(zhì)，呈現(xiàn)高低值分布或低高值分布。

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來源

數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展均涉及經(jīng)濟社會多個方面，由多個要素共同決定。本文遵循科學(xué)性、全面性、數(shù)據(jù)可得性原則，并借鑒數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)研究成果[20-23]和經(jīng)濟發(fā)展水平測度研究成果[24-26]，分別構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展綜合水平評價指標(biāo)體系，采用熵值法確定各指標(biāo)權(quán)重，測度二者綜合水平，求得最終指數(shù)(表2)。本文以長江經(jīng)濟帶城市為研究單元，時間跨度為2011—2018年，研究使用的數(shù)據(jù)來自EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)、各省市統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報。其中因部分城市存在數(shù)據(jù)缺失嚴重現(xiàn)象，因此，最終確定98個空間單元。

表2 長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展評價指標(biāo)體系

2 結(jié)果與分析

2.1 長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的時空特征

2.1.1 數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的時序特征

基于數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展綜合水平評價指標(biāo)體系，運用熵值法得到2011—2018年長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)與經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(圖1)。由圖1可知，2011—2018年長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)和經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)均呈現(xiàn)上升趨勢，并且數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)增速大于經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，表明長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟和經(jīng)濟發(fā)展均得到發(fā)展，且數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展快于經(jīng)濟發(fā)展。近年來，在全球數(shù)字化發(fā)展大趨勢下，中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程加快，數(shù)字經(jīng)濟獲得大力發(fā)展。由于數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展加速融合，同時數(shù)字經(jīng)濟能夠促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，釋放對經(jīng)濟發(fā)展的放大、疊加和倍增作用[27]，因此，數(shù)字經(jīng)濟得以快速增長，并超過經(jīng)濟發(fā)展水平。

圖1 2011—2018年數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)與經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)變化情況

2.1.2 數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的空間特征

為直觀探究長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的空間分異特征，選取2011、2014、2018年為研究年份，采用自然斷點法將數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)和經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)劃分為5個等級，即最高水平、次高水平、一般水平、次低水平和最低水平，運用ArcGIS軟件對二者進行空間可視化表達(圖2和圖3)。

從長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟空間分布中可以看出(圖2)，2011—2018年下游城市數(shù)字經(jīng)濟處于最高水平，集中分布于上海市、杭州市、蘇州市等城市，而上、中游城市數(shù)字經(jīng)濟總體處于最低水平，主要包括昭通市、阜陽市、永州市等城市。相比于上、中游城市，下游城市數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施較為完備、信息技術(shù)涉及行業(yè)較多、高技術(shù)人才集聚、高等院校和科研機構(gòu)集中、創(chuàng)新環(huán)境好及相關(guān)政策配套等。具體時間節(jié)點來看，2011年，大部分上、中游城市數(shù)字經(jīng)濟水平處于最低水平和次低水平，多數(shù)下游城市和少數(shù)上、中游省會城市的數(shù)字經(jīng)濟處于最高水平和次高水平。2014年，數(shù)字經(jīng)濟相較于2011年有所提升，雖然城市所處水平整體變化不大，但次低水平城市有所增加，廣元市、連云港市、綿陽市等城市由一般水平降至次低水平。2018年，數(shù)字經(jīng)濟相較于2014年繼續(xù)得到提升，最低等級城市數(shù)量明顯減少，中等級城市數(shù)量增加較多，安順市、池州市、衡陽市等城市由最低水平演變?yōu)榇蔚退?，滁州市、十堰市、咸寧市等城市由次低水平轉(zhuǎn)變?yōu)橐话闼健?/p>

圖2 2011—2018年長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟空間分布

從長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(fā)展空間分布中可以看出(圖3)，2011—2018年期間，由于經(jīng)濟基礎(chǔ)好、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)、區(qū)位條件好、人力資本水平高，上海市、蘇州市、杭州市等下游城市經(jīng)濟發(fā)展一直處于最高水平。與之相反，六盤水市、淮北市、攀枝花市等中、下游城市經(jīng)濟發(fā)展處于最低水平。綜合來看，2011年，下游和少數(shù)上、中游城市經(jīng)濟發(fā)展較好，其中上、中游城市主要包括長沙市、新余市、成都市等城市。2014年，經(jīng)濟發(fā)展整體水平相較于2011年有一定程度提升，城市所處水平有一定變化。寧波市、紹興市和舟山市從最高水平降至次高水平，亳州市、荊州市、泰州市等城市由次高水平演變?yōu)橐话闼?，蚌埠市、常德市、滁州市等城市由一般水平轉(zhuǎn)變?yōu)榇蔚退?，懷化市、樂山市、婁底市等城市由次低水平下調(diào)為最低水平，曲靖市和宜昌市則由次低水平上升為一般水平。2018年，區(qū)域經(jīng)濟持續(xù)增長，城市所處水平也相應(yīng)變化。南京市和銅陵市由最高水平降至次高水平，亳州市、阜陽市、荊門市等城市從一般水平下降為次低水平，郴州市、池州市、滁州市等城市由次低水平降為最低水平。

圖3 2011—2018年長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟發(fā)展空間分布

2.2 長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度

2.2.1 耦合協(xié)調(diào)度總體態(tài)勢

基于長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)和經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，結(jié)合耦合協(xié)調(diào)度模型求出耦合協(xié)調(diào)度，并對各研究年份的耦合協(xié)調(diào)度進行分類統(tǒng)計(表3)。由表3可知，2011—2018年長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢，整體耦合協(xié)調(diào)水平得到提升，實現(xiàn)了輕度失調(diào)向初級協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)變。2011年，長江經(jīng)濟帶整體耦合協(xié)調(diào)度最低，為0.422，達到協(xié)調(diào)狀態(tài)的城市僅有14個，占全部城市數(shù)量的14.28%，多達84個城市處于失調(diào)狀態(tài)，占區(qū)域全部城市數(shù)量的85.72%。2014年，長江經(jīng)濟帶整體耦合協(xié)調(diào)度較2011年有所提升，為0.514，處于協(xié)調(diào)狀態(tài)的城市提升至43個，占全部城市數(shù)量的43.87%，其中良好協(xié)調(diào)城市數(shù)量實現(xiàn)零突破，中度失調(diào)城市數(shù)量清零。2018年，長江經(jīng)濟帶整體耦合協(xié)調(diào)度為0.597，各區(qū)域耦合協(xié)調(diào)關(guān)系進一步改善。優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)實現(xiàn)從無到有突破，良好協(xié)調(diào)、中級協(xié)調(diào)和初級協(xié)調(diào)分別提升至10、19、68個，相應(yīng)占比分別提升為1.02%、10.20%、19.39%和69.39%。全區(qū)域失調(diào)城市清零，實現(xiàn)向協(xié)調(diào)關(guān)系過渡。該階段數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)達到0.406，經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)提升至0.335。

表3 2011—2018年長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展耦合協(xié)調(diào)關(guān)系

2.2.2 耦合協(xié)調(diào)度空間特征

為進一步分析長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度的空間特征，依托2011—2018年的耦合協(xié)調(diào)度結(jié)果，采用自然斷點法在ArcGIS中進行空間可視化表達(圖4)。由圖4可知，2011—2018年長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度的空間格局具有較大變化，存在明顯的空間差異性，呈現(xiàn)出下游>中游>上游的整體趨勢。不同年份節(jié)點而言，2011年，長江經(jīng)濟帶整體處于失調(diào)狀態(tài)，局部達到協(xié)調(diào)狀態(tài)。中度失調(diào)和輕度失調(diào)城市主要分布在上、中游，中級協(xié)調(diào)和初級協(xié)調(diào)集中分布在下游城市，其中上海市和南京市處于中級協(xié)調(diào)關(guān)系。2014年，長江經(jīng)濟帶上、中游失調(diào)關(guān)系進一步改善，協(xié)調(diào)區(qū)域范圍進一步擴大。安順市、達州市、廣安市等城市從中度失調(diào)進入輕度失調(diào)關(guān)系，德陽市、新余市、荊門市等從輕度失調(diào)步入初級協(xié)調(diào)關(guān)系，常州市、成都市、長沙市等從初級協(xié)調(diào)提升為中級協(xié)調(diào)關(guān)系，上海市從中級協(xié)調(diào)升級為良好協(xié)調(diào)關(guān)系。2018年，長江經(jīng)濟帶整體耦合協(xié)調(diào)關(guān)系進入?yún)f(xié)調(diào)狀態(tài)。長三角地區(qū)城市協(xié)調(diào)關(guān)系最優(yōu)，上海市率先進入優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)關(guān)系，蘇州市、杭州市、南京市等耦合協(xié)調(diào)度達到0.7以上，進入良好協(xié)調(diào)關(guān)系。上、中游省會城市協(xié)調(diào)關(guān)系次之，武漢市、南昌市、重慶市等耦合協(xié)調(diào)度達0.6以上，進入中級協(xié)調(diào)關(guān)系。其余城市協(xié)調(diào)關(guān)系均有不同程度提升，進入更優(yōu)的協(xié)調(diào)狀態(tài)。

圖4 2011—2018年長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度空間分布

2.3 長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度的空間異質(zhì)性

2.3.1 全局空間自相關(guān)

為探究長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度的空間集聚特征，運用ArcGIS軟件對耦合協(xié)調(diào)度進行空間自相關(guān)分析(表4)。由表4可知，2011—2018年長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度的Global Moran’sI值均大于0.3，并通過1%顯著性檢驗[Z(I)>2.58，P(I)<0.01]，說明長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)正向空間自相關(guān)性。但隨時間推移，Global Moran’sI值整體呈現(xiàn)下降趨勢，表明耦合協(xié)調(diào)度的空間自相關(guān)性減弱，集聚程度呈現(xiàn)下降趨勢?？赡苁怯捎跀?shù)字化應(yīng)用加速與產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，各地區(qū)均不同程度加強數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，從而提升了區(qū)域整體耦合協(xié)調(diào)度，弱化其集聚力度。

表4 2011—2018年全局空間自相關(guān)情況

2.3.2 局部空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)反映區(qū)域整體空間集聚特征，而局部空間自相關(guān)反映區(qū)域局部空間集聚特征。因此，基于2011—2018年長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度結(jié)果，運用ArcGIS軟件對其進行局部空間自相關(guān)分析，進一步探究區(qū)域局部集聚狀況(圖5)。由圖5可知，2011—2018年長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度“高-高”集聚區(qū)域整體變動不大，集中分布在下游，高-低”集聚區(qū)域呈現(xiàn)先擴大后縮小分布狀態(tài)，“低-低”集聚區(qū)域保持下降趨勢。具體年份而言，2011年，“高-高”集聚區(qū)域集中分布在上海市、蘇州市、杭州市等12個城市，“高-低”集聚區(qū)域僅分布在長沙市，“低-低”集聚區(qū)域分布在昭通市和六盤水市。2014年，“高-高”集聚區(qū)域變化不大，“高-低”集聚區(qū)域新增成都市，“低-低”集聚區(qū)域清零。成都市是上游省會城市，其耦合協(xié)調(diào)度高于眉山市、德陽市、雅安市等周邊城市，形成“高-低”集聚分布。隨長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度整體提升，上游“低-低”集聚區(qū)域清零。2018年，“高-高”集聚區(qū)域依舊變動不大，“高-低”集聚區(qū)域再次僅布局在長沙市，“低-低”集聚區(qū)域繼續(xù)保持清零狀態(tài)。

圖5 2011—2018年長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度LISA圖

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展綜合水平評價指標(biāo)體系，運用耦合協(xié)調(diào)度模型和探索性空間數(shù)據(jù)分析方法，分析2011—2018年長江經(jīng)濟帶98個城市數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的時空耦合協(xié)調(diào)度特征及其空間異質(zhì)性，得出如下結(jié)論：

1)綜合水平測度發(fā)現(xiàn)，長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展水平均呈現(xiàn)上升趨勢，并且數(shù)字經(jīng)濟水平提升速率快于經(jīng)濟發(fā)展水平，自2014年數(shù)字經(jīng)濟水平開始超過經(jīng)濟發(fā)展水平。同時，數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展存在空間差異性，下游城市的數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展整體水平均相對較高，上、中游則與之相反，二者呈現(xiàn)較類似的空間分布特征。

2)耦合協(xié)調(diào)度分析發(fā)現(xiàn)，2011—2018年長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)穩(wěn)步上升態(tài)勢，整體耦合協(xié)調(diào)水平實現(xiàn)了輕度失調(diào)向初級協(xié)調(diào)關(guān)系轉(zhuǎn)變。由于數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展水平存在區(qū)域差異，二者之間的耦合協(xié)調(diào)度也存在明顯的空間差異性，呈現(xiàn)出下游>中游>上游的整體趨勢。

3)從全局自相關(guān)看，長江經(jīng)濟帶耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)正向空間自相關(guān)性，但隨時間推移，耦合協(xié)調(diào)度的空間自相關(guān)性減弱，集聚分布呈下降趨勢。從局部自相關(guān)看，耦合協(xié)調(diào)的“高-高”集聚區(qū)域整體變動不大，集中分布在長江經(jīng)濟帶下游，“高-低”集聚區(qū)域呈現(xiàn)先擴大后縮小的分布狀態(tài)，“低-低”集聚區(qū)域保持下降趨勢。

3.2 建議

為促進數(shù)字經(jīng)濟與區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展，基于以上分析結(jié)論提出如下對策建議：

1)優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟有助于二者協(xié)調(diào)發(fā)展水平的提升。一是加快互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展需要的硬件設(shè)施水平；二是完善數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展相關(guān)政策，如政府對于相關(guān)數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)給予稅收減免和部分資金支持等；三是加大數(shù)字人才引進力度，對于就業(yè)落戶的數(shù)字人才提供住房保障和較高薪資待遇。

2)加快區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，以區(qū)域經(jīng)濟建設(shè)帶動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展能夠帶動和加快數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，從而提升二者耦合協(xié)調(diào)水平。一方面，將互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)運用到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率，優(yōu)化升級現(xiàn)代服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)，帶動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展；另一方面，加快電商平臺、互聯(lián)網(wǎng)金融、智慧物流等新業(yè)態(tài)、新模式的發(fā)展，推動區(qū)域經(jīng)濟增長，助力數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。

3)加強區(qū)域之間發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的互助合作。下游城市數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)度較高，可以為上、中游城市提供技術(shù)、人才、資金、創(chuàng)新、經(jīng)驗等方面合作，充分發(fā)揮地區(qū)增長極作用，帶動長江經(jīng)濟帶數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟發(fā)展整體協(xié)調(diào)水平的提升；同時，上、中游做好對接下游數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的合作準(zhǔn)備，并結(jié)合各地實際狀況，發(fā)展具有地方特色的優(yōu)勢數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)，助推地方經(jīng)濟發(fā)展，縮小區(qū)域整體發(fā)展差距。