数字贸易发展与区域创新耦合协调性的时空格局与收敛性

于世海，王梦乐，孔令乾

（1.桂林理工大学商学院，广西桂林 541010；2.浙江农林大学经济与管理学院，浙江杭州 311300）

1 研究背景

创新是推动世界经济发展、人类生活改善的重要动力。当前，数字贸易与数字经济蓬勃发展，全球正迎来新一轮创新红利，数字贸易作为激活创新发展的合作动能，通过数字技术与数字服务带来颠覆性创新，为全球经济增长注入新的动力。与此同时，区域创新也是数字贸易发展的基础和前提，能进一步释放数字贸易发展潜能［1］，正如党的二十大报告所提出 必须坚持科技是第一生产力、创新是第一动力，深入实施创新驱动发展战略，不断塑造发展新动能新优势。数据作为数字贸易的核心生产要素强化了各产业、各区域间知识与技术的共享，为创新要素、创新流程与创新环境带来深刻变革，而以现代信息网络为载体的数字贸易更是离不开技术创新的支持。因此，在新一轮科技革命和产业变革背景下，数字贸易与区域创新的相互促进与协调发展，不仅是推动国内国际双循环、建设更高质量对外开放的有力抓手，也是实现经济高质量发展的题中之义。

2 文献综述

数字贸易这一概念最早由Weber［2］提出，之后美国国际贸易委员会（USITC）在2013 年的《美国与全球经济中的数字贸易》中对“数字贸易”进行了首次界定，将其定义为通过互联网交付的产品和服务，这个概念排除了大部分实体商品贸易。此后，该机构在2014 年对数字贸易定义进行了扩延，将实体货物纳入数字贸易交易标的中，最终于2017 年退回其初始定义。国内学者马述忠等［3］认为数字贸易是以现代信息网络为载体，通过信息通信技术的有效使用实现数字产品与服务、数字化知识与信息的高效交换，进而推动消费互联网向产业互联网转型的新型贸易活动，该定义目前被大多数国内学者所认可。可以看出，数字贸易是以数字技术深度赋能为特征的，与技术创新密切相关。关于创新的相关理论，熊彼特(Joseph Alois Schumpeter)［4］于1912 年首次在《经济发展理论》中提出“创造性破坏”，将创新定义为“生产要素和生产条件的全新组合”，强调了生产技术的革新和生产方式的变革。此后，Aghion 等［5］在熊彼特研究的基础上提出了内生创新和增长的基准模型，强调了知识积累与产业创新的重要性；关于创新的影响因素研究，宏观视角下，新型基础设施的建设、产业集聚及结构优化、贸易与投资等扩大开放、良好的制度环境与政府的有效干预、国家自主创新示范区与高新区的设立等诸多因素均能够推动区域创新水平提升。微观视角下，提高产品质量及其复杂度、增强企业内生技术能力、动态资源整合能力、企业家精神与企业文化等，依托上述方式能够夯实整体区域的创新基础。

在中国经济数字化转型以及创新投入持续升高的背景下，数字贸易对区域创新的驱动程度以及区域创新对数字贸易的支撑作用大小是当前迫切需要回答的问题。然而尚未有文献对此进行更深入的探讨，诸多学者从间接层面讨论了两者之间的关系。如尹西明等［6］基于趋同理论研究发现，区域创新效率存在显著收敛的特征事实，且互联网是推动中国区域创新效率收敛的“加速器”；张慧等［7］基于空间关联视角下研究，发现数字经济发展对区域创新效率存在正向促进作用，且驱动效果存在明显的区域差异；于欢等［8］基于微观企业视角研究，发现数字产品进口能显著提升企业出口技术复杂度，且在数字资本品的进口和创新水平高的企业中更为显著；李惠娟等［9］基于创新能力和产品空间的视角，使用投入产出方法，研究得出双循环新格局促进了中国数字贸易的高质量发展。

已有相关文献为本文展开论述数字贸易发展与区域创新耦合协调性研究提供了理论基础，但尚未有学者考察中国数字贸易与区域创新之间的协调互动关系。因此，本文的边际贡献如下：第一，采用动态评价方法对数字贸易发展水平进行测算，并基于耦合协调原理建立模型，从系统论视角考察中国数字贸易发展与区域创新的耦合协调性。第二，基于测算的耦合协调数据，采用Kernel 密度估计深入分析中国及四大地区数字贸易发展与区域创新耦合水平的动态分布。第三，运用变异系数与空间杜宾模型进一步明晰全国及四大地区数字贸易发展与区域创新耦合协调度的δ收敛与β收敛特征。

3 数字贸易发展与区域创新耦合协调机制

随着数字中国建设的稳步推进，新一代电子信息技术逐步渗透到社会各领域，数字贸易与区域创新的相互影响不断加深。数字贸易不仅能够直接从供需两端促进区域创新发展，还能够通过降低成本并产生正向空间溢出效应推动区域创新发展。与此同时，区域创新也是推动数字贸易发展的根本动力，在提供了坚实的数字技术支持基础上，还能形成高效的数字化网络平台促进数字贸易的蓬勃发展。

一方面数字贸易能够推动区域创新发展。首先数字贸易能够直接从供需两端促进区域创新。传统贸易对区域创新的影响主要通过供给端对产品的生产加工而产生，而数字贸易能够同时从产品层面的供给端和消费者需求端两侧发力驱动区域创新发展［10］。数字贸易为消费者带来了新的数字化产品与服务的需求，在网络支付、新零售、平台经济等业态的支撑下，消费者对原有产品的数字认知需求被不断更新，使消费需求在内容与形式上逐渐丰富，推动企业进行技术改造与创新［11］，进而带动整体区域创新发展。其次数字贸易能够通过降低生产成本促进区域创新。数字贸易依托数字技术极大地降低了信息不对称程度，进而降低企业资源搜寻与匹配成本、减少中间交易环节，缓解了企业的融资约束［12］，为企业主动进行技术改造提供了资金支持。与此同时，数字贸易的低成本效应还能够降低企业参与国际贸易的门槛，引发市场规模的扩大，导致竞争加剧，倒逼企业进行技术创新。最后数字贸易还能产生空间溢出效应促进区域创新。数字贸易不仅能推动知识、技术的正向溢出，进而提升产品质量及其复杂度［13］，还能打破研发主体之间的物理空间限制，提高技术创新效率，促进多元创新主体交汇融合形成创新集群［14］，加速我国对世界前沿技术的追赶。

另一方面区域创新也能驱动数字贸易发展。首先，区域创新是实现数字贸易发展的根本动力。数字贸易是以信息通信技术的有效使用为基础，实现数字产品与服务、数字化知识与信息的高效交换的过程［3］，因此技术创新是推动数字贸易发展的坚实基础。其次，区域创新能够驱动形成高效的网络化平台，有助于数字产品与服务贸易信息的交流与对接，扩大了不确定性下的交易机会与效率。此外，创新成果的应用还有助于企业生产及管理过程的数字化、智能化发展，进而推动企业数字化转型，为数字贸易发展提供契机。最后，区域创新环境的改善还可以提升人们的创新意识与活跃度，促进创新要素的自由流动，使数字技术研发红利不断溢出，进而推动数字产品的多样性发展与数字服务质量提升，最终实现数字贸易的蓬勃发展［15］。

4 研究设计

4.1 指标体系构建及测算

（1）本文以马述忠［16］学者对数字贸易的广义定义为基准，即数字贸易是以数字化平台为载体，通过数字技术的有效使用实现实体货物、数字化产品与服务、数字化知识与信息的精准交换，最终实现制造业智能化的新型贸易活动。从“数字化市场”“数字贸易结构”“数字贸易能力”与“数字贸易环境”4 个层面构建数字贸易指标体系。框架中指出，数字贸易的基础是数字技术的发展，主要包括信息通信技术（ICT）制造与ICT 服务两方面；关键环节是对外贸易的创新发展，主要包括贸易方式和对象的转变。同时，数字贸易来源于数字经济［17］，与数字经济一样依赖于现代信息技术的应用。因此，结合指标体系的科学性与数据可获得性，选取数字贸易发展指标如表1，最后通过熵权TOPSIS 与灰色关联度动态评价方法测度数字贸易发展指数，该方法便于评价系统间不同时刻的发展水平与一段时间的累积水平［18］。

表1 数字贸易发展评价体系构建

（2）区域创新系统。本文参考蒋天颖等［20］、葛鹏飞等［21］、杨骞等［22］学者的研究，从创新投入、创新产出及创新环境三方面衡量创新水平。其中，创新投入包括人力和资金的投入；创新产出从数量、质量和经济效益转化3 个维度衡量；创新环境包括科研创新的基础设施与条件，具体指标选取如表2所示。最后，利用探索性因子分析法测算区域创新综合指数。

表2 区域创新评价指标体系构建

（3）数据来源。以2010—2020 年我国31 个省份（不包含港澳台地区）数据作为研究样本，各指标数据来源于《中国信息产业统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《全国技术市场统计年报》、各省份统计年鉴以及北京大学数字金融中心课题组［19］。

4.2 研究方法

4.2.1 耦合协调度测算

采用耦合协调度刻画数字贸易发展与区域创新两系统的协调发展水平，如式（1）是多个系统间的耦合度模型：

其中，K=1,2, ,M表示系统个数，C表示系统间的耦合度值，取值范围在0～1 之间。式（2）是协调度模型，耦合协调度模型见式（3）：

其中，T表示协调度，D表示耦合协调度，β1，β2为待定系数。

4.2.2 Kernel 密度估计

为明晰中国数字贸易发展与区域创新耦合协调发展的分布动态及演进规律，利用Kernel 密度估计。如式（4）（5）：

其中，N为观测值个数，μi为独立同分布观测值，h为带宽，带宽越小。

4.2.3 收敛性检验

为探究东中西与东北地区之间、各省域之间的耦合协调度是否具有收敛性，本文采用δ收敛和β收敛两种方法检验耦合协调度的收敛性。δ收敛表示不同区域耦合协调度的离程度随时间推移呈现持续下降的过程。本文采用变异系数衡量，如式（6）：

其中，j=1,2,3,4 表示中国东部、中部、西部及东北四大区域；i=1,2,3, ,31 表示四大区域内所含省份；Nj表示j区域内省份数量；Qij表示j区域内i省份数字贸易发展与区域创新耦合协调度；表示j区域内i省份数字贸易发展与区域创新耦合协调度均值。

β收敛是指耦合协调水平较低的地区具有更快的发展速度，且与较高水平耦合协调度地区的差距逐渐缩小并最终趋于一致的稳态。β收敛分为绝对β收敛和条件β收敛。绝对β收敛模型如式（7）：

其中，Di,t+1和Di,t表示t+1 期和t期在i省 份数字贸易发展与区域创新的耦合协调度。β为待估收敛系数，若β＜0 且显著，则表示数字贸易发展与区域创新将无条件达到相同稳态，存在β收敛，反之则说明存在发散趋势，其中收敛速度的表达式为V=-ln (1+β)/T，T为样本期初到期末的跨期年数。考虑到数字贸易发展与区域创新可能存在空间关联性，因此，本文运用了空间效应模型检验耦合协调度的β收敛特征，具体模型如式（8）：

其中，β为待估收敛系数，ρ和δ为空间效应系数，分别表示被解释变量和解释变量的自回归估计，Wij为邻接空间权重矩阵，Controls 为一系列控制变量，其他变量含义同式（7），参考蒋天颖等［20］、葛鹏飞等［21］、杨骞等［22］的研究成果，本文选取以下控制变量：经济发展水平（develop）用人均可支配收入表示；物质资本投入（capital）用全社会固定资产投资占地区生产总值比重表示；对外贸易水平（trade）用贸易进出口总额占地区生产总值比重表示；产业结构（industry structure）用第三产业增加值占地区生产总值比重表示。

5 数字贸易发展与区域创新耦合协调度的特征描述

5.1 整体特征

参照杨骞等［22］的研究，将耦合协调度划分为低度协调、中度协调、良好协调和高度协调4 个等级，各等级的耦合协调度划分区间见表3。

表3 耦合协调关系的判断标准

基于上述耦合协调度模型，利用2010—2020 年省级层面面板数据，测算31 个省份及各地区的数字贸易发展与区域创新的耦合协调度D值，该值越大表示两系统之间的耦合协调水平越高。结合表4 和图1 可以观察到，数字贸易发展与区域创新的耦合协调水平呈持续升高的态势，从2010 年的0.341 8增长到2020 年的0.549 2，年均增长率达到5.51%。在2018 之前，耦合协调水平处于中度协调阶段，2018 年及以后上升为良好协调，整体表现出稳健的增长，说明了近年来数字中国建设在推动数字贸易发展的同时也促进了区域创新水平的提高，使数字贸易发展与区域创新不断耦合互动、协同发展。

图1 31 个省份数字贸易发展与区域创新耦合协调关系的整体时间演化特征

表4 数字贸易发展与区域创新耦合协调关系的整体特征

5.2 地区特征

根据地理经济的划分方式，将31 个省份划分为东部地区、中部地区、西部地区与东北地区四大区域（东部地区：北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆；东北地区：辽宁、吉林、黑龙江），考察各区域数字贸易发展与区域创新耦合协调度的水平及差异。从区域分布来看，数字贸易发展与区域创新的耦合协调度存在显著异质性特征，具体见表5。结合图2，首先从4 个区域的耦合协调水平来看，东部地区的耦合协调度最高，由2010 年的0.457 2上升至2020年0.708 0，处于良好协调阶段；中部地区的耦合协调度位于第二，由2010 年0.332 8上升至2020 年的0.561 9，进入良好协调阶段；东北地区的耦合协调度紧随其后，由2010 年的0.329 0上升至2020 年的0.469 7，处于中度协调阶段；西部地区的耦合协调度最低，由2010 年的0.253 4 上升至2020 年的0.430 3，处于中度协调阶段。其次是各地区耦合协调度的阶段性特征，东部、中部、西部和东北部地区均保持了平稳增长的态势，但各地区耦合协调度的增长幅度存在显著差异。在样本观察期内，西部地区耦合协调度的增长幅度最大，达到69.8%，尽管耦合协调度均值最低，但表现出了较快的增长势头。中部地区增长幅度次之为68.8%，然后是东部地区，涨幅达54.8%。最后是东北地区，涨幅为42.8%。综上所述，耦合协调度较低的地区增长率相对较高，而耦合协调度较高的地区增长率相对较低，说明我国各地区数字贸易发展与区域创新耦合协调度差距逐渐缩小。

图2 我国数字贸易与区域创新耦合协调水平的分地区演化特征

表5 2010—2020 年四大区域数字贸易发展与区域创新耦合协调关系的地区特征

具体地，表6 进一步描述了2010 年、2012 年、2014 年、2016 年、2018 年和2020 年6 个年份的中国数字贸易发展与区域创新耦合协调度。从表6 可以看出，我国数字贸易发展与区域创新耦合协调度在不同地区存在明显差异，具体表现出“东高西低”的不均衡空间分布特征。从演进趋势来看，各省份两系统耦合协调水平呈现向好趋势；从各省份来看，广东凭借其经济与地理优势一直处于领先地位，率先由2010 年的良好协调达到2016 年的高度协调，且之后一直处于高度协调状态。其余在2010 年处于良好协调的还有北京、江苏和上海，虽然北京耦合协调度呈稳定上涨态势，但在2020 年仍处于良好协调阶段，江苏和上海于2020 年达到高度协调。浙江耦合协调度增长最为明显，由2010 年的中度协调上升到2012 年的良好协调，最终于2020 年到达到高度协调阶段；天津、山东、福建、河南、湖北、四川耦合协调度发展速度次之，由2010 年的中度协调提升到2016 年的良好协调；辽宁、陕西、安徽、重庆紧随其后，由2010 年的中度协调于2018 年提升到良好协调；河北、湖南、广西速度最慢，由2010年的中度协调于2020 年提升到良好协调。全国其余省份在2020 年未达到良好协调或高度协调阶段，其中，新疆、宁夏、甘肃、云南、贵州、海南、山西、江西、黑龙江、吉林与内蒙古自2010 年至2020 年一直处于中度协调阶段，青海与西藏2010 年处于低度协调阶段，之后分别于2012 年和2014 年进入中度协调阶段。

表6 我国数字贸易发展与区域创新省级耦合协调度（偶数年）

从2020 年31 个省份数字贸易发展与区域创新耦合协调水平情况来看，广东、上海、江苏、浙江等4 个省份处于高度协调阶段，北京、天津、山东、福建、河南、湖北、四川、辽宁、陕西、安徽、重庆、河北、湖南、广西等14 个省份处于良好协调阶段，新疆、宁夏、甘肃、云南、贵州、海南、山西、江西、黑龙江、吉林、内蒙古、青海与西藏等13 个省份处于中度协调阶段。可以看出，我国数字贸易发展与区域创新耦合协调发展明显呈现空间分布不均匀的特征，还有较大一部分省份处于中度协调阶段，两系统没有达到良好相互促进的局面，存在较大的提升空间。从长远来看，国家及地方政府应因地制宜，综合考虑各地区发展现状并出台相应政策，循序渐进推动数字贸易发展成为区域创新的新引擎、新动力。

6 数字贸易发展与区域创新耦合协调发展的分布动态演进

为了进一步考察我国整体及四大区域数字贸易与区域创新耦合协调发展的绝对差异和分布动态，本文利用Kernel 密度估计分析两系统耦合协调发展的变化趋势，并绘制了Kernel 密度估计三维图，如图3 和图4 所示。

图3 31 个省份数字贸易发展与区域创新耦合协调发展的分布动态

图4 四大区域数字贸易发展与区域创新耦合协调发展的动态分布

图3 描绘了31 个省份数字贸易发展与区域创新耦合协调发展的分布动态。从曲线中心的移动来看，全国数字贸易发展与区域创新耦合性协调水平分布曲线的主峰不断右移，表明两者的耦合协调水平不断提高，这一特征和前文耦合协调度均值曲线走势一致；主峰高度整体呈现上升趋势，宽度逐渐缩小，表明绝对差异不断缩小；出现侧峰且存在右拖尾现象，说明存在一定的极化现象和梯度效应，表明不同耦合协调度水平下均有省份分布，且高水平耦合协调度与低水平耦合协调度差异较大。总的来看，全国数字贸易发展与区域创新耦合协调度不断提高，出现轻微的极化现象，但省域之间差异逐渐减小。

由图4（a）可知，对于东部地区而言，两系统耦合协调度的核密度曲线主峰位置右移，波峰高度先下降后上升，宽度先扩大后缩小，说明东部地区耦合协调度水平不断提高，区域内差异先扩大后减小，存在拖尾现象但延展性收窄，说明区域内绝对差异最终呈缩小态势。由图4（b）可知，中部地区耦合协调发展的分布曲线主峰位置右移，说明耦合协调度水平不断提高；主峰高度整体呈不断降低趋势，表明区域差异逐渐升高，具体来看，在2017 年到2019 年期间出现侧峰，且侧峰靠近主峰，说明存在极化现象，最后在2020 年，主峰高度上升，区域差异降低。由图4（c）可知，西部地区耦合协调水平的分布曲线主峰位置右移，波峰高度呈“升高—降低—升高”，说明西部地区耦合协调水平逐渐上升，区域内差异呈“缩小—扩大—缩小”趋势，且总体曲线呈现双峰的态势，侧峰峰值较低，说明西部地区耦合协调度具有微弱的两极分化现象。由图4（d）可知，东北地区的分布曲线主峰位置右移，说明东北地区耦合协调度逐渐提高，主峰高度持续升高，直到2016 年开始逐渐降低，并出现侧峰，宽度变大，说明东北地区耦合协调度区域内差距先减小后扩大。综上所述，四大区域分布曲线主峰位置均右移，说明各区域数字贸易发展与区域创新耦合协调水平不断上升。主峰位置变化与各区域耦合协调特征事实描述基本一致。四大区域中除东部地区主峰高度明显上升，总体内部绝对差异逐渐缩小以外，其他地区主峰高度均呈上升与下降交替的波动趋势，即内部绝对差异呈缩小与扩大交替，且各地区均存在一定程度极化现象。

7 数字贸易发展与区域创新耦合协调度的收敛性分析

中国数字贸易发展与区域创新耦合协调度在四大区域之间和省域之间存在较为明显的差异，因此，全国及各地区耦合协调度是否具有收敛性是值得关注的问题。本文运用δ收敛和β收敛两种方法研究数字贸易发展与区域创新耦合协调度的时空格局演变趋势，揭示其空间收敛特征。

7.1 δ 收敛检验

图5 呈现了考察期内数字贸易发展与区域创新耦合协调度变异系数的动态变化过程。从31 个省份层面来看，变异系数表现为下降态势，在2010 年至2020 年样本期间内，变异系数从0.351 3 下降到0.307 6，下降幅度达12.44%。具体来看，2010 年至2012 年期间变异系数下降速度最快，年均下降率达5.27%，2012 年至2019 年期间，变异系数呈波动下降趋势，且下降幅度较小，走势较为稳定，最后在进入2020 年时出现小幅上涨。从四大区域来看，西部地区分布曲线整体呈下降态势，且下降幅度最大，达到13.15%，其具体演变趋势为，2016 年之前呈下降态势，2016 年之后开始回升，整体表现为变异系数下降。东部地区整体呈波动下降趋势，下降幅度次之为12.59%，其中，2010 年至2017 年曲线较为稳定，2017 年至2019 年下降幅度变大为10.77%，2019 年后呈小幅上升。东北地区分布曲线整体呈下降态势，下降幅度最小为5.76%，具体表现为2016年之前呈大幅波动下降趋势，年均下降率达6.81%，2016 年至2017 年表现为短暂上升，2017 年之后持续下降。中部地区曲线整体呈上升态势，上涨幅度为30.23%，具体表现为“上升—下降—上升”的态势，在2012 年变异系数达到最高为0.132 0，2012 年后持续下降到2016 年，且2016 年变异系数最低为0.084 0，之后呈上升态势。由此可见，除中部地区以外，全国及其他三大地区耦合协调度的变异系数在样本期间内均表现出下降趋势，存在δ收敛现象。

图5 我国数字贸易与区域创新耦合协调度变异系数演变趋势

7.2 β 收敛检验

本文首先采用普通面板模型对耦合协调度进行绝对β收敛和条件β收敛检验，估计结果均显著为负，说明存在β收敛，具体结果见表8 和表9。考虑到区域之间普遍存在不同程度的空间依赖性，减少空间因素对估计结果产生的偏差，进一步运用空间计量模型检验耦合协调度的β收敛。在估计之前，首先要进行空间相关性检验，测算全国数字贸易发展与区域创新耦合协调性的Moran 指数，结果见表7。在样本期间内，数字贸易与区域创新耦合协调度在空间邻接权重矩阵下的Moran 指数均为正且至少达到5%的显著性水平，说明数字贸易发展与区域创新的耦合协调度存在显著空间正相关关系。进一步，本文绘制了2010 年与2020 年中国数字贸易发展与区域创新耦合协调度的Moran 散点图，如图6 所示。可以看出，无论是2010 年还是2020 年的散点图中大多数省份位于第一和第三象限，说明耦合协调度存在显著正向空间集聚效应，且集聚效应相对稳定，呈现出低流动态势。在进行空间自相关检验后，则是对空间计量模型的选择，在依次进行LM 检验、Hausman 检验以及LR 检验后，确定了个体固定效应的SDM 模型为最优选择。

图6 31 个省份数字贸易与区域创新耦合协调度Moran' I 散点图

表7 数字贸易与区域创新耦合协调度空间相关性

表8 我国数字贸易与区域创新耦合协调度绝对β 收敛检验

表9 耦合协调度条件β 收敛检验

（1）绝对β收敛。表8 报告了31 个省份及四大地区数字贸易发展与区域创新耦合协调度的绝对β收敛检验结果。首先，从31 个省份层面看，数字贸易与区域创新耦合协调度的收敛系数β为-0.416 9，在1%水平下显著，说明耦合协调度在整体上存在绝对β收敛且收敛速度达0.041 5，意味着耦合协调度低的省份相较于耦合协调度高的省份增长速度更快，区域内耦合协调度趋向同一稳态水平。其次，从区域层面看，东部、中部、西部及东北部地区的收敛系数β均显著为负，说明耦合协调度在四大地区均存在绝对β收敛。对比四大地区的收敛系数发现，中部地区＞西部地区＞东北地区＞东部地区，收敛速度分别为0.070 9、0.036 6、0.032 1、0.029 5。可以看出，耦合协调度最高的东部地区收敛速度最慢，中部地区耦合协调度的收敛速度最快。可能的原因是，东部地区中广东、北京等经济发达省份的数字贸易与区域创新程度远高于区域内其他省份，因此耦合协调度具有较慢的收敛速度，中部地区耦合协调度水平位于第二，且收敛速度最快，说明安徽、河南、湖南等地区形成了良好的协同发展趋势。

（2）条件β收敛。表9 报告了31 个省份及四大地区数字贸易发展与区域创新耦合协调度条件β收敛的检验结果。可以看出，31 个省份及四大地区的收敛系数β均在1%水平下均显著为负，与表8结果一致，说明全国及四大地区均存在条件β收敛，该结论意味着在考虑了初始值以外的其他影响因素后，31 个省份和四大地区内各省份耦合协调度最终会收敛至各自的稳态水平。通过与表7 对比发现，无论是从31 个省份还是分地区考察，条件β收敛系数的绝对值均大于绝对β收敛的估计系数，说明条件β收敛速度大于绝对β收敛速度，具体计算发现31 个省份层面条件β收敛速度为0.055 4，东部、中部、西部与东北部依次是0.067 1、0.101 3、0.064 5、0.099 0，这表明在考虑了不同影响因素后，耦合协调度的收敛速度发生了改变。

从控制变量的回归结果来看，31 个省份及四大地区数字贸易发展与区域创新耦合协调度的条件β收敛影响因素不尽相同。具体来看，经济发展水平对全国及东部、中部和西部地区的耦合协调度影响均为正，这说明经济发展水平越高，科技创新和数字化发展所需的研发资金越充足［24］，数字贸易与区域创新耦合协调水平越高，使其向更高水平收敛，而对东北地区则产生了负向影响，说明随着东北三省经济的发展，数字贸易与区域创新水平之间的差距逐渐扩大，两者的耦合协调度趋于发散；物质资本投入能显著正向影响31 个省份及东部地区数字贸易与区域创新耦合协调度，提高其耦合协调度收敛水平，但对其他地区的正向影响不明显。物质资本投入为数字贸易与区域创新发展奠定了坚实基础，推动了数字贸易平台体系的搭建和科技创新基础设施的建设；对外贸易水平能显著促进31 个省份、西部与东北地区耦合协调度向更高水平收敛，对东部与中部地区影响为正但不显著。说明对外贸易的进一步开放能够推动企业学习和模仿高技术产品，进而提高创新能力，促进数字贸易高质量发展；产业结构对不同地区耦合协调度的影响各不相同，对31个省份、东部及东北地区耦合协调度产生正向影响，对中部地区及西部地区耦合协调度产生了负向影响。说明了第三产业的发展能显著促进东部及东北地区数字贸易与区域创新耦合协调度向更高水平收敛，而推动了中部地区及西部地区内部耦合协调水平的发散。

8 结论与政策启示

本文基于中国2010—2020 年31 个省份的面板数据，分别构建了数字贸易发展与区域创新系统指标体系，然后利用熵权TOPSIS 与灰色关联度评价法、探索性因子分析法测度其综合指数。从整体和四大区域视角，利用Kernel 密度估计与收敛性分析解释了数字贸易发展与区域创新系统耦合协调度的时空演进趋势和收敛性特征。研究结论如下：

第一，从特征事实看，中国数字贸易发展与区域创新的耦合协调水平逐年上升，从2010 年的中度协调上升至2020 年的良好协调阶段，但也存在空间分布不平衡现象，各省份呈现“东高西低”“沿海优于内陆”的不均衡空间分布特征。从变动趋势看，31 个省份及四大地区两系统耦合度均呈正增长，且高水平耦合地区的增长率相对较低，低水平耦合地区的整张率相对较高，说明31 个省份区域内耦合协调度的差异不断缩小。

第二，从分布动态看，31 个省份整体数字贸易发展与区域创新耦合协调度的分布曲线主峰位置不断右移，高度整体呈上升趋势，表明耦合协调度不断上升，绝对差异不断缩小，但存在一定的右拖尾现象，说明存在微弱的两极分化现象。分区域来看，四大地区耦合协调分布曲线主峰均呈右移态势，耦合协调度逐渐提高；东部地区主峰高度明显上升，总体内部绝对差异逐渐缩小，中部、西部与东北部地区主峰高度均呈上升与下降交替的波动趋势，即内部绝对差异缩小与扩大交替；四大区域均存在一定程度极化现象。

第三，从收敛特征看，对于δ收敛特征而言，31 个省份地区变异系数随时间推移稳定下降，东部、西部及东北部地区在波动中缓慢下降，而中部地区呈波动上升趋势，表明31 个省份及东部、西部、东北部地区存在δ收敛现象，而中部地区不存在；对于绝对β收敛和条件β收敛而言，31 个省份及四大地区的收敛系数均显著小于0，表明31 个省份整体及四大区域均存在绝对β收敛和条件β收敛，且条件β收敛估计系数的绝对值大于绝对β收敛，表明在考虑了其他影响因素后，31 个省份及四大区域数字贸易发展与区域创新耦合协调度的收敛速度更快。

基于上述研究结论，本文得出以下几点政策启示：

第一，激发数字贸易发展与区域创新的耦合发展潜力。我国大部分地区数字贸易与区域创新耦合协调水平不高，发展潜力巨大。数字贸易的发展可以打破研发主体之间的空间地理距离，降低研发风险与协调成本，提高区域创新水平。技术创新又将推动贸易链条的数字化改造，培育对外贸易发展的新动能，深化中国数字贸易发展，实现二者的良性循环。因此，应坚持创新对数字贸易的驱动发展，因地制宜制定激励政策，循序渐进推动数字贸易发展成果转化为提升区域创新能力的新动力。

第二，推动数字贸易与区域创新耦合协调发展。我国数字贸易与区域创新耦合协调发展整体区域差异不断缩小，但各地区发展不平衡依然存在，甚至出现极化现象。因此，我们应进一步加强区域协同发展意识，突破各地区间的贸易壁垒，建立高水平地区与低水平地区的有效合作机制。区域内，发挥高水平省份的引领作用，将高技术资源与人才优势辐射到其他耦合水平较低的省份；区域间，实现沿海地区对内陆地区与西部地区的有效帮扶与合作，发挥数字贸易突破地理空间限制的竞争优势，形成数字贸易与区域创新优质协调发展格局。

第三，加速数字贸易与区域创新耦合协调度的收敛。在着力推进数字贸易发展与区域创新耦合协调度均衡发展的过程中，同样需要注重两者的收敛趋势，既要以缩小地区间耦合协调度的差距为主导，同样也要兼顾各区域提升速度的协调。尤其是针对耦合协调水平较低的西部地区与东北部地区，要加大对数字基础设施建设的投入，加强创新人才教育培养等，改善数字贸易与区域创新环境，推动数字贸易与区域创新的耦合互动并向更高水平值收敛。