数字经济与制造业高质量发展的静动态耦合协调研究——以京津冀地区为例

孙培蕾 武婷婷

新疆财经大学经济学院

0 前言

2020年初突发的新冠疫情，使当前国际局势发生深刻变化。中国经济发展面临需求萎缩、供给冲击、预期疲软三重压力。世界经济下行压力不断增大，经济全球化步伐放缓，我国制造业高质量发展受到诸多制约，一方面虽然“中国制造”遍及全球，但面临生产高投入、产业低利润、能源高消耗、环境高污染和价值链低端等问题，另一方面以美国为首的西方发达国家为了自身利益，阻止核心技术的推广，当我国的新技术可能影响西方国家利益时，西方国家会采取不正当手段设置障碍。可以看出，在当前技术水平下形成的固化世界经济格局背景下，中国制造业存在发展质量效益不高问题。近年来，新一轮的科技革命方兴未艾，数字经济的蓬勃发展与应用，为制造业的转型升级提供了有利的技术条件。

数字化、网络化、智能化是新一轮科技革命和产业变革的主线，也是世界制造业演进发展的重要方向。制造业是立国之本、强国之基，是国家经济命脉所系,其高质量发展不仅在国民经济中发挥重要作用，且在构建新发展格局进程中具有重要使命。改革开放40年来，虽然我国一直大力提升技术水平和创新能力，做大做强我国实体经济，优化和稳定产业链、供应链，但仍未改变我国制造业整体处于世界价值链低端的事实，而数字经济的出现与发展给我国制造业转型升级提供了新思路［1］。京津冀地区作为中国制造业主要集聚区域，在传统产业方面优势显著，但在高端芯片、基础软件等关键核心技术领域存在明显短板。此外，随着综合成本不断增加，我国制造业企业竞争优势逐渐下降，使得我国制造业在很大程度上需要依赖数字经济进行制造业数字化转型以此在未来发展中重塑自身竞争优势［2］。那么，京津冀地区数字经济发展水平如何？制造业发展质量如何？两者之间是否协调发展、相互促进？程度如何？时空演化特征如何？对以上问题的深入探究将为京津冀地区数字经济和制造业高质量发展提供重要的理论基础和现实参考。

1 文献综述

2022 年，全国两会政府工作报告明确提出，要促进数字经济发展、促进产业数字化转型、完善数字经济治理、释放数据要素潜力、培育数字要素市场，更好赋能经济发展。在政府高度重视下，我国学者对数字经济作了大量的研究。在数字经济内涵方面虽没有明确的定义，但国内学术界普遍认为数字经济是指以数据为关键生产要素、以互联网为重要载体、以信息技术有效使用为效率提升的一系列经济活动。也有学者给予数字经济更深入的内涵，李英杰、韩平(2021)将数字经济定义为两方面，一方面指“数字产业化”，另一方面是指产业与数字技术全面融合，提升效率的经济过程［1］。赵剑波、杨丹辉（2019）进一步将数字经济归纳总结为“三化”，即数字化产业、产业数字化和数字化治理［3］。由于国内外对数字经济的定义尚未统一，因此没有确定的指标体系来测量数字经济发展水平。韦庄禹、李毅婷、武可栋（2021）通过数字化基础设施的发展水平、数字经济的发展规模、移动数字化终端的应用程度等维度来衡量数字经济发展水平［4］。傅为忠、刘瑶（2021）通过建立数字化基础和数字化能力两个一级指标和与之相对应的10个二级指标来衡量数字经济发展水平［5］。程广斌、李莹（2022）从投入产出两大视角来构建数字经济评价指标体系，其中从传统生产要素和数字生产要素两方面来定义投入指标，产出指标则从产业数字化、数字产业化以及政务数字化三方面选取［6］。在数字经济发展评价方法方面，大多数学者采用熵值法来测度数字经济发展水平。

习近平总书记在党的十九大报告中明确指出，“建设现代化经济体系，必须把发展经济的着力点放在实体经济上”。制造业高质量发展是经济高质量发展的重要内容，是建设社会主义现代化国家的关键战略支撑。2022 年“增强制造业核心竞争力”首次被写入政府工作报告，这引发学者们对制造业高质量发展的热烈讨论。对于制造业高质量发展含义已有多位学者进行研究，虽表述和范畴不同，但大多数学者普遍认为产品质量高、企业效益好是制造业高质量发展的基本要义，其次是有较少的环境污染和较强的国际竞争力。刘怡君、方子扬（2021）认为我国制造业高质量发展的关键是创新引领、结构优化、品质品牌、效益效率和绿色制造五个方面［7］。李英杰、韩平（2021）认为制造业高质量发展是环境优化发展、基础设施健全、科技创新先进、产业生态完善、产业融合较好发展五个方面［1］。在制造业高质量指标体系建立方面，傅为忠、储刘平（2020）从人才、创新、质量、绿色、产业结构5个维度对制造业高质量发展进行测量，结果表明，影响制造业高质量发展的主要因素是创新、人才、质量，制造业高质量发展水平呈上升趋势，但区域之间发展水平差距较大［8］。宋晓娜、张峰（2019）通过构建五大发展理念综合测度体系研究发现，虽然我国制造业总体发展呈逐年上升趋势，但区域之间呈现出东部地区发展高于西部地区，且由东向西呈梯度下降格局［9］。

数字经济与制造业高质量发展作为两个复杂的系统，两者相互作用。研究表明数字经济显著促进了制造业高质量发展，杜传忠、管海锋(2021)研究发现，数字经济发展总体上显著提升了我国制造业的出口技术复杂度，这一作用在技术密集型行业表现得更为显著［10］。刘鑫鑫、惠宁(2021)研究发现数字经济虽能够显著促进东部地区制造业高质量发展，但对中西部的促进作用不明显，数字经济对制造业高质量发展影响呈现出正向边际效率递增规律，存在明显的空间异质性［11］。韦庄禹、李毅婷、武可栋(2021)基于省级面板数据研究发现，数字经济可以显著促进制造业高质量发展，并已成为当下中国促进制造业高质量发展的重要推动力，但与此同时发现对东部、西部和南部的促进效应更显著存在明显区位异质性［4］。但对数字经济与制造业高质量发展双向关系的研究较少，邝劲松、彭文斌（2020）将数字产业作为推动数字经济和实体经济发展的重要载体，不仅可以促进制造业高质量发展，且制造业高质量发展也为数字产业转型提供实体支撑［12］。

综上所述，学者们基于不同角度对数字经济与制造业高质量发展进行了研究，为本文研究提供了可行性思路。但一方面数字经济的应用不仅使生产效率、资源利用率、生产制造智能化大幅提升，同时也能催生一批个性化定制等一系列生产服务创新，从而助推制造业高质量发展；制造业高质量发展反过来也为数字经济发展提供支撑，两者存在相互促进关系，因此从双向角度探究二者在发展过程中的耦合协调作用更为关键。另一方面，在京津冀协同发展背景下，聚焦于城市群内部不同地区研究其区域协调差异性有助于进一步把握研究地区内部数字经济与制造业高质量发展耦合协调的时空差异，进而提出有针对性的、促进京津冀地区数字经济与制造业高质量发展耦合协调提升的对策建议。

本文的创新点：一是对数字经济与制造业高质量发展评价体系进行创新，引入动态评价指标体系，来衡量该地区数字经济与制造业高质量发展水平在不同时间维度上的增长或下降趋势；二是以我国京津冀地区一省两市为研究对象，利用耦合协调模型探究两者之间的耦合协调度，并采用Arcgis10.8探索其时空演化特征，以期促进京津冀地区经济高质量发展，最终加快构建我国双循环新发展格局，促进我国经济高质量发展。

2 数字经济与制造业高质量发展水平测度

2.1 数字经济发展水平测度

2.1.1 静态指标体系建立

在数字经济指标体系建立方面，大多数学者把基础设施建设作为了数字经济考核的重要维度。本文借鉴傅为忠、刘瑶［5］和赵涛等［13］关于数字经济评价体系的研究，从数字化基础和数字化能力两个一级指标来度量数字经济水平，并在此基础上分为5个二级指标和5个三级指标（如表1所示）。

2.1.2 动态指标体系建立

选取动态指标来衡量京津冀地区数字经济发展水平增长幅度，包括互联网普及增长率、移动电话普及增长率、参与人数增长率、信息业务总量增长率和数字金融指数增长率五个（见表1）指标。数字经济动态分析需要考虑短期变化情况。选取环比增长率用以分析该地区数字经济在过去一年内的增长趋势，当环比指数增长率＞0 时，表示该地区数字经济较上一年有一定增长。

2.1.3 数据来源

本文以京津冀地区的数字经济发展水平为研究对象，所涉及的数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《普惠金融指数报告》《天津统计年鉴》《北京统计年鉴》。由于我国规模以上工业企业的数据统计在2011 年曾发生过更改，为了保证数据的准确性，本文选取的时间跨度为2011-2019年。对于本文缺失的数据，采取平移法补全。

2.1.4 研究方法

1）标准化处理。正指标和逆指标的标准化公式分别为：

其中，i为年序号，j为指标序号，Eij表示i年j指标的标准化值，Xij表示i年j指标的原始值，Xjmax和Xjmin分别表示第j项指标的最大值和最小值。

2）各指标权重计算。计算第j项指标在第i年占该指标的比重。

3）式中，Pij表示i年j指标所占的比重，表示标准化后的第j项指标在所有年份的统计值之和。

计算第j项指标的熵值。

4）式中，Hi表示第j项指标的熵值,m=3 表示京津冀包含一省两市，l=9 表示所统计的年份。

接着计算第j项指标的差异系数。

5）式中，Gi表示第j项指标的差异系数。如果Gi值越大，那么第j项指标在综合评价体系中越重要。

计算第j项指标的权重。

6）式中，Wj表示第j项指标的权重，其中0 ≤Wj≤1,且∑Wj=1。

2.1.5 结果分析

1）数字经济发展整体稳定上升但增速有所差异

通过考虑时间变量的熵权法，得到2011-2019年京津冀地区整体的数字经济发展水平，结果如图1所示。由图1可知，在2011-2016年，京津冀地区数字经济发展水平由0.1增长到0.431，增长较为平缓，在2017-2019 年，京津冀地区数字经济发展水平由0.547增长到1.0，增长较为迅速，表明2017年之后京津冀地区一直把数字经济放在首位来抓，使得数字经济发展十分迅猛，预计未来京津冀地区将会有更好的发展。

图1 京津冀地区数字经济整体发展水平

2）京津冀地区数字经济发展水平静动态分析

（1）静态分析

通过考虑时间变量的熵权法，得到京津冀各省市的数字经济发展情况如表2所示。从数字经济来看，北京市常年居于首位，数字经济发展水平由2011年的0.492提升至2019年的0.996，数字经济水平最高。天津市位于第二位，数字经济发展水平由2011 年的0.085 提升至2019 年的0.456，且在2017年之后有较大增幅，但其发展水平较北京仍有较大的差距。河北省数字经济发展水平始终居于末位，且与另两个地区存在巨大差异，但其数字经济从2011年的0.010提升至2019年的0.354，这表明河北省加入京津冀协同发展战略之后数字经济水平显著提高。

表2 京津冀地区数字经济发展水平

（2）动态分析

从短期变化来看，天津市和河北省数字经济发展水平所有年份均呈上升趋势，北京市数字经济发展水平绝大多数年份（2016 年稍有下降）呈上升趋势，其中北京市在2013年增幅较大，增长率为89%，天津市在2018年增幅较大，增长率为52.9%，河北省在2012年增幅较大，增长率为315.8%（见表2）。

2.2 制造业高质量发展水平测度

2.2.1 静态指标体系建立

制造业高质量发展是一个复杂且具有多维度的过程，本文在前人的研究基础上，结合数据可得性，从经济效益、产业创新和绿色发展三个方面来测量京津冀地区制造业高质量发展水平，其中经济效益和产业创新是两个正向指标体系，绿色发展是负向指标体系（表3所示）。

表3 京津冀地区制造业高质量发展水平指标体系

2.2.2 动态指标建立

选取动态指标来衡量京津冀地区制造业高质量发展水平的增长幅度，包括经济贡献增长率、经营绩效增长率、创新投入增长率、创新产出增长率和三废排放增长率五个（见表3）指标。制造业高质量发展动态分析需要考虑短期变化情况。选取环比增长率用以分析该地区制造业高质量发展水平在过去一年内的增长趋势，当环比指数增长率＞0时，表示该地区制造业高质量发展水平较上一年有一定增长。

2.2.3 数据来源

本文以京津冀地区的制造业高质量发展水平为研究对象，所涉及的数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《天津统计年鉴》《北京统计年鉴》。由于我国规模以上工业企业的数据统计在2011 年曾发生过更改，为了保证数据的准确性和可比较性，本文选取2011-2019 年这九年的数据进行研究分析。对于本文缺失数据，采取平移法补全。

2.2.4 结果分析

1）制造业高质量发展总体呈倒“N形”发展趋势

通过熵权法计算得到2011-2019 年京津冀地区整体的制造业高质量发展水平，结果如图2 所示。在2011-2019年，京津冀地区制造业高质量发展在2011-2013年之间呈现递减现象，2013-2015年发展较为平缓，在0.3 水平附近波动，2015 年之后又呈现出逐年递增现象，由2015 年的0.352 发展到2018 年的0.577，发展态势比较迅猛，说明在2015年我国提出了京津冀协同发展战略，促进了京津冀地区制造业的高质量发展。但京津冀地区制造业高质量发展面临创新能力不强、产品质量不高等问题，一方面我国技术创新虽取得了巨大进展，但关键核心技术“卡脖子”问题依旧存在，另一方面供给体系质量不高，优质高端产品有效供给不足，虽我国制造业一般产品存在过剩，但高端产品大多依赖进口，使得京津冀制造业高质量发展在2018年之后处于一种下降趋势。与数字经济发展相比，2013 年之前京津冀地区制造业高质量发展带动了该地区数字经济发展水平，2013年之后京津冀地区的制造业高质量发展滞后于数字经济发展水平。相信随着京津冀协同发展战略提出，数字经济与制造业高质量发展都将会有进一步的提升，同时数字经济发展会进一步带动制造业高质量发展，并不断缩小两者之间差距。

图2 京津冀地区数字经济与制造业高质量发展水平

2）京津冀地区制造业高质量发展水平静动态分析

（1）静态分析

通过考虑时间变量的熵权法，得到京津冀各省市制造业高质量发展情况如表4所示。北京市制造业高质量发展水平一直处于领先地位，且一直处于高水平发展阶段。天津市位居第二，2011-2014年一直呈下降趋势，2014 年加入京津冀协同发展战略，制造业高质量发展水平便一直保持在0.75 左右，逐渐缩小与北京的差距。河北省始终居于末位，且与其他两个地区存在较大的差距，在2014年之前其制造业高质量发展水平基本处于下降趋势，在2015 加入京津冀协同发展战略之后，制造业高质量发展水平从2015年的0.237提升到2018年的0.676，发展比较迅猛。

表4 京津冀地区制造业高质量发展水平

（2）动态分析

从短期变化来看，北京市2012 年和2018 年制造业高质量发展呈下降趋势，其余年份均呈上升趋势，且2016 年增长幅度最大为3.1%。天津市制造业高质量发展水平在2018 年增长幅度最大为5.6%，2014年下降幅度最大为6.7%。河北省制造业高质量发展水平呈“M形”发展趋势，其中2016年增长幅度最大为58.7%（见表4）。

3 数字经济与制造业高质量发展耦合协调实证分析

3.1 研究方法

本文采用的耦合度模型公式为：

其中，U1表示制造业高质量发展水平，U2表示数字经济发展水平，C表示耦合度。C∈[0,1],C值越大，说明系统之间的耦合效应越强。但耦合度模型不能测度系统之间是正向作用还是负向作用，所以为了更真实客观地反映两个系统的协调发展水平，本文在此基础上构建了耦合协调度模型。

由于耦合度C 不能全面反映出数字经济与制造业高质量发展的整体作用效果与协调效应，因此引进耦合协调度D，公式如下：

式（8）中，D是耦合协调度，D∈[0,1],C是耦合度，C∈[0,1]。式（9）中，T为综合评价指数，a1和a2分别为制造业高质量发展和数字经济的贡献系数。由于本文制造业高质量发展和数字经济都非常重要，且a1+a2=1，所以本文假定a1=a2=0.5。

本文借鉴翁钢民等［14］的分类方法，运用“0.1分割截点法”将其分为10 个等级，并归纳为失调、过渡、协调三大类（见表5）。

表5 耦合协调度度量标准及类型

3.2 实证结果分析

3.2.1 数字经济与制造业高质量发展耦合协调度整体稳定上升

根据表5 数据和耦合协调度模型，可以得到2011-2019 年京津冀地区数字经济与制造业高质量发展的耦合度C 值和耦合协调度D 值（如图3 所示）。由图3 可知，2011-2019 年京津冀地区数字经济与制造业高质量发展的耦合度C 和耦合协调度D均在0.4～1之间，耦合度自2013年之后一直处于高水平阶段，呈现平稳的波动状态，耦合协调度大多处于中水平阶段，与耦合度之间还存在较大差距。耦合协调度水平受京津冀地区制造业高质量发展滞后于数字经济发展导致整体发展水平不优的影响，落后于耦合度水平。但在2017年之后，随着国家与各地政府对数字经济与制造业高质量发展的高度重视，数字经济与制造业高质量发展水平协同提升，耦合协调度和耦合度越来越接近，发展形势较好。

图3 京津冀地区耦合度和耦合协调度

3.2.2 数字经济与制造业高质量发展耦合协调度静动态分析

1）静态分析

表6清晰地反映了京津冀各地区间的数字经济与制造业高质量发展耦合协调度值。总体来看，北京市两者耦合协调度从2011年0.789上升至2019年0.957，且一直处于协调阶段，代表了京津冀地区最先进的水平。天津市两者耦合协调度从2011年0.508 上升至2019 年0.764，协调等级从勉强协调上升到中级协调，由过渡阶段上升至协调阶段，但各年度的耦合协调度均低于北京。河北省两者耦合协调度从2011年0.240上升至2019年0.647，协调等级从中度失调上升到初级协调，由失调阶段上升至协调阶段，但其耦合协调度远低于北京和天津。北京两者的良性互动出现的时间早于天津和河北，而天津和河北数字经济与制造业高质量发展协调关系发展速度更快、增速更高。

表6 2011-2019年京津冀地区数字经济与制造业高质量发展耦合协调度

2）动态分析

从短期变化来看，北京市耦合协调度整体呈上升趋势，2016 年稍有下降，但下降幅度不大，其中2018年增长幅度最大为4.2%。天津市耦合协调度环比增长率始终大于0，其中2018年增长幅度最大为12.7%。河北省2014年和2019年耦合协调度环比增长率小于0，表明较上一年相比耦合协调度有下降趋势，其中2012 年耦合协调度增长幅度最大为44.1%。

3.2.3 北京始终处于协调阶段，天津由过渡阶段发展到协调阶段，河北由失调阶段最终发展到协调阶段

为了能够更加直观地看到京津冀地区数字经济与制造业高质量发展耦合协调的空间演变和时间演化，基于2011-2019 年京津冀地区耦合协调度测算结果，本文选取2011、2013、2017、2019 年耦合协调度值进行分析。采用Arcgis10.8 绘制，用地图的形式直观展示数字经济与制造业高质量发展耦合协调发展阶段，其空间时间分布图如图4 所示。

观察图4 可以看出，2011-2019 年北京市的耦合协调度一直处于协调阶段，并带动周边地区发展实现阶梯式进步。2011-2013年河北最为明显，由2011年的失调阶段逐步提升至2013年的过渡阶段并最终达到2019 年的协调阶段，主要由于2004-2013年京津冀地区出现了制造业从北京、天津向河北扩散的趋势，特别是一些技术水平较低、劳动力需求较大的制造业，促进了河北省制造业的发展。2013-2017 年天津由之前的过渡阶段提升至协调阶段，此后一直处于此阶段，表明2013年之后天津市将一些低端制造业转移到河北省之后，促进了天津市的制造业高质量发展。

4 结论与建议

4.1 结论

本文通过分析2011-2019 年京津冀地区数字经济与制造业高质量发展整体水平、耦合协调水平以及时空分布特征，得出如下结论：

1）京津冀地区数字经济总体呈逐年上升态势，制造业高质量发展水平在2011-2014 年之间呈下降趋势，之后呈逐年上升态势，且数字经济发展水平明显优于制造业高质量发展水平。但由于京津冀区域各省市之间资源要素、地理位置等不同，导致各省市之间数字经济与制造业高质量发展水平存在明显差异。

2）耦合度及耦合协调度分析结果表明，京津冀地区整体的耦合协调度呈上升趋势，只有北京达到了高水平耦合，河北和天津存在较大提升空间。从时间上看，河北和天津两地耦合协调度提升较为显著，北京耦合协调度提升较平缓。从空间上看，北京始终处于协调阶段，河北省由最初的失调阶段逐步发展为协调阶段，天津也由最初的过渡阶段逐步提升为协调阶段。

4.2 建议

为了进一步提升京津冀地区数字经济和制造业高质量发展水平，进而带动国家经济高质量发展，建议如下：

1）北京制造业高质量发展与数字经济两者耦合度较好

北京市可以充分利用建设工业互联网、人工智能等新型基础设施的机遇，促进智能制造发展，并通过企业智能化生产系统，企业内外部数据共享，打通供应链、产业链联系，在更大范围内实现资源优化配置，最终辐射带动京津冀地区高质量发展。

2）加大创新力度

目前，创新能力弱是制约我国制造业发展的关键因素，对此应积极培育创新平台，一方面加大制造业创新的投资力度，吸引国内外创新资源，建立高校与企业、科研院所协同创新数字技术的长期合作机制，进一步优化创新氛围，另一方面加快数字经济与实体经济的高度融合，为制造业企业转型升级提供服务。

3）培育专业人才队伍

制造业高质量发展最终离不开高科技人才，当前，虽然我国数字经济与制造业融合较好，但相对应的人才队伍仍不足，因此可以加大数字化人才的培育，引导创新、科研能力强的高校开设新型产业基础学科。减少对本土人才的流失，并完善相应的人才待遇保障制度。