科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展動(dòng)態(tài)耦合及時(shí)空分異

李素峰 馮鴻雁

［摘 要］推動(dòng)戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，對(duì)實(shí)現(xiàn)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。文章選取長江經(jīng)濟(jì)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?yàn)檠芯繉?duì)象，以2011—2020年數(shù)據(jù)為觀察樣本，利用耦合協(xié)調(diào)度模型、Kernel核密度估計(jì)、馬爾可夫鏈算法以及Dagum基尼系數(shù)分解法，對(duì)比分析四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的耦合協(xié)調(diào)度時(shí)空差異，并指出其成因。結(jié)果表明：從整體來看，四大戰(zhàn)略區(qū)域動(dòng)態(tài)耦合協(xié)調(diào)差異顯著，耦合協(xié)調(diào)度均值由高到低依次為粵港澳大灣區(qū)、京津冀、長江經(jīng)濟(jì)帶和黃河流域；從動(dòng)態(tài)分布來看，四大戰(zhàn)略區(qū)域初、中級(jí)協(xié)調(diào)穩(wěn)定概率較高，向上突破存在壁壘，而初級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)回落概率低，脆弱性相對(duì)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(diào)發(fā)展差異的主因，但貢獻(xiàn)率呈下降趨勢，長江經(jīng)濟(jì)帶與京津冀之間的差距逐漸縮小。為進(jìn)一步縮小四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)差異，區(qū)際間應(yīng)加強(qiáng)相互滲透、相互輻射，加大數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提升科技創(chuàng)新配置效率水平，為實(shí)現(xiàn)我國數(shù)字科技強(qiáng)國提供重要參考。

［關(guān)鍵詞］耦合協(xié)調(diào)度；科技創(chuàng)新；高質(zhì)量發(fā)展；四大戰(zhàn)略區(qū)域；數(shù)字經(jīng)濟(jì)

［中圖分類號(hào)］? F124.3;F49［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］? A［文章編號(hào)］ 1673-0461（2023）06-0041-10

黨的十九大報(bào)告指出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，已經(jīng)成為中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要助推器［1］。科技創(chuàng)新為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)大動(dòng)力，是我國全面建成小康社會(huì)向社會(huì)主義現(xiàn)代化強(qiáng)國邁進(jìn)的必由之路，也是加快完善“雙循環(huán)”新發(fā)展格局、建設(shè)全國統(tǒng)一大市場的應(yīng)有之義［2］。2022年1月16日，習(xí)近平在《求是》雜志上進(jìn)一步指出，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機(jī)遇的戰(zhàn)略選擇［3］。與此同時(shí)，黨的十八大以來，重大國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施為科技創(chuàng)新提供了新的空間載體，也為促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了新的著力點(diǎn)?？梢?，在實(shí)施科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略和數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)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(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)同分布、時(shí)空動(dòng)態(tài)演進(jìn)變化趨勢及其成因，對(duì)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(bǔ)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展格局具有重要意義。

一、文獻(xiàn)綜述

本文從數(shù)字技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究背景、數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征、科技創(chuàng)新、高質(zhì)量發(fā)展四個(gè)角度對(duì)已有文獻(xiàn)進(jìn)行篩選，選出與主題相關(guān)的文獻(xiàn)54篇（見圖1）。從研究總體情況看，科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)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(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展融合研究的重要起點(diǎn)，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(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)話題?！敖?jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”［4］、“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”［5］、“企業(yè)創(chuàng)新”［6-7］、“技術(shù)創(chuàng)新”［8-9］、“數(shù)字科技”［9-10］以及“科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展融合”的理論邏輯［11］、效應(yīng)研究［12-13］、機(jī)制與路徑［14］和作用機(jī)理［15］等研究深受學(xué)者青睞（見圖2）。

圖1 科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展主題文獻(xiàn)發(fā)文量年度趨勢

除此之外，已有文獻(xiàn)使用了大量研究方法對(duì)科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行研究，如袁野和李林漢（2023）利用熵權(quán)法和SBM模型測度各省域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平，借助Dagum基尼系數(shù)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(jì)量模型證實(shí)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)我國東中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在時(shí)空差異［17］；孫藝璇等（2021）利用SuperSBM模型分析中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效率及其時(shí)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(chǎn)業(yè)升級(jí)過程中對(duì)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的負(fù)向影響［19］；楊偉中等（2020）構(gòu)建內(nèi)生增長模型證實(shí)充分發(fā)揮股權(quán)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(jìn)而推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)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(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過程中存在中介效應(yīng)［21］；魏奇鋒等（2021）利用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析成都與重慶兩地協(xié)調(diào)度的時(shí)間動(dòng)態(tài)演進(jìn)和空間差異［22］。

已有文獻(xiàn)探討了科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的理論邏輯、政策創(chuàng)新、實(shí)現(xiàn)路徑、作用機(jī)理以及研究方法等，利用Kernel核密度估計(jì)函數(shù)、馬爾可夫鏈算法和Dagum基尼系數(shù)分解法對(duì)比分析戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度及其動(dòng)態(tài)分布，對(duì)中國四大戰(zhàn)略區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測的較少，對(duì)其耦合協(xié)調(diào)度差異成因的分析更不多見。基于此，本文可能的貢獻(xiàn)有：①利用耦合協(xié)調(diào)度模型與Kernel核密度估計(jì)函數(shù)，測度長江經(jīng)濟(jì)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(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)態(tài)耦合協(xié)調(diào)度及其動(dòng)態(tài)分布情況；②基于馬爾可夫鏈算法，對(duì)中國四大戰(zhàn)略區(qū)域的科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)演化趨勢進(jìn)行預(yù)測；③借助Dagum基尼系數(shù)分解法測度中國四大戰(zhàn)略區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度差異的內(nèi)外成因，指明其科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)差異的“黑箱”。

二、數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來源

京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設(shè)、黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展等重大國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略已成為引領(lǐng)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(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展仍存在明顯差異。故本文選取長江經(jīng)濟(jì)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(nèi)地23個(gè)省級(jí)行政區(qū)以及香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)。數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國統(tǒng)計(jì)局及其相關(guān)網(wǎng)站、《香港統(tǒng)計(jì)年鑒》、《澳門統(tǒng)計(jì)年鑒》以及香港和澳門相關(guān)統(tǒng)計(jì)部門、環(huán)境保護(hù)部門等。本文既考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)時(shí)間以及相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，還考慮到2011年之前香港和澳門科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)尤其是澳門科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故選取2011—2020年間的數(shù)據(jù)作為研究樣本，構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)于評(píng)價(jià)體系中未納入港澳統(tǒng)計(jì)范圍內(nèi)的個(gè)別指標(biāo)，采取更換近似指標(biāo)的方式進(jìn)行替代。部分?jǐn)?shù)據(jù)存在少量缺失，使用前后均值法進(jìn)行填補(bǔ)，保留原始數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。港幣和澳門幣統(tǒng)計(jì)時(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)所在年份年平均匯率統(tǒng)一將其換算為人民幣。

（二）指標(biāo)體系的構(gòu)建

科技創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展受諸多因素影響，借鑒相關(guān)文獻(xiàn)［23-26］，結(jié)合四大戰(zhàn)略區(qū)域?qū)嶋H情況，考慮系統(tǒng)性和綜合性，構(gòu)建中國四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系（見表1）。就科技創(chuàng)新而言，側(cè)重考慮創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新投入，選取5個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析；就數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展而言，為更好地踐行“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的新發(fā)展理念，側(cè)重從協(xié)調(diào)程度、綠色發(fā)展、開放依存度、惠民共享等維度構(gòu)建指標(biāo)體系。

三、耦合協(xié)調(diào)度時(shí)空動(dòng)態(tài)演進(jìn)模型

（一）耦合協(xié)調(diào)度模型

為統(tǒng)一各類指標(biāo)的單位，測算耦合協(xié)調(diào)度前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。設(shè)定Xi為科技創(chuàng)新子系統(tǒng)中第i個(gè)指標(biāo)，maxXi和minXi分別為科技創(chuàng)新子系統(tǒng)中第i個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的上下限，本文選取子系統(tǒng)中各指標(biāo)的最大值和最小值。設(shè)定Yj為數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展子系統(tǒng)中的第j個(gè)指標(biāo)，maxYj和minYj分別是數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展子系統(tǒng)中第j個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的上下限，本文選取子系統(tǒng)中各指標(biāo)的最大值和最小值。標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)

（maxXi-Xi）（maxXi-minXi）×0.99+0.01，

Xi為負(fù)向指標(biāo)（1）

yj=（Yj-minYj）（maxYj-minYj）×0.99+0.01，

Yj為正向指標(biāo)

（maxYj-Yj）（maxYj-minYj）×0.99+0.01，

Yj為負(fù)向指標(biāo)（2）

本文借助物理學(xué)中的“耦合”的概念，評(píng)價(jià)科技創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展兩個(gè)子系統(tǒng)間相互依賴、相互影響、相互促進(jìn)的關(guān)聯(lián)程度［28］。借助公式（3）測算科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展這兩個(gè)子系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。

Ux=∑4i=1λixi

Uy=∑13j=1λjyj（3）

其中，Ux和Uy為兩個(gè)子系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，λi和λj分別為兩個(gè)子系統(tǒng)中各指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

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

λi=1-ei∑i1-ei

λj=1-ej∑j1-ej（4）

公式（4）中ei和ej分別為兩個(gè)子系統(tǒng)中各指標(biāo)的信息熵。

ei=-K∑mn=1zab1lnzab1在第一指標(biāo)體系內(nèi)

ej=-K∑mn=1zab2lnzab2在第二指標(biāo)體系內(nèi)（5）

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

zab1=xi∑mi=1xi 在第一指標(biāo)體系內(nèi)

zab2=yj∑mj=1yj 在第二指標(biāo)體系內(nèi)（6）

利用耦合協(xié)調(diào)度模型，借助公式（7）測度科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合度（C）。當(dāng)C值越大，表明系統(tǒng)間離散程度越小，交互作用就越強(qiáng)烈，反之交互作用越不明顯［30］。耦合度模型一般表達(dá)式如公式（7）所示。

C=2×Ux×UyUx+Uy（7）

設(shè)T為“科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，α和β為待定參數(shù)，表示兩個(gè)子系統(tǒng)在協(xié)調(diào)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(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)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(shè)D為“科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”的耦合協(xié)調(diào)度，運(yùn)用公式（9）進(jìn)行計(jì)算，并參考已有研究［32］，對(duì)耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)進(jìn)行劃分（見表2）。

D=CT=2×Ux×UyUx+Uy（αUx+βUy）（9）

（二）基于Kernel核密度估計(jì)的耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)分布

根據(jù)已有研究［33］，借助高斯核函數(shù)對(duì)各省份耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)分布進(jìn)行估計(jì)。高斯核函數(shù)表達(dá)式如公式（10）所示。

K（x）=-12πexp-x22（10）

對(duì)于函數(shù)圖形，分布集中度向右或向左移動(dòng)則代表整體協(xié)調(diào)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(diào)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(diào)發(fā)展水平差異化現(xiàn)象正在縮小或擴(kuò)大；出現(xiàn)側(cè)峰則代表整體協(xié)調(diào)分布出現(xiàn)極化現(xiàn)象。

（三）基于馬爾可夫鏈的耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)預(yù)測

馬爾可夫鏈?zhǔn)茄芯侩S機(jī)過程狀態(tài)變動(dòng)規(guī)律的方法，在每一次概率轉(zhuǎn)移時(shí)分布變化只會(huì)跟上一次的分布狀態(tài)有關(guān)，而不會(huì)受到早期數(shù)據(jù)的影響。設(shè)（Wn，n≥0）有n個(gè)狀態(tài)隨機(jī)過程，t時(shí)刻的n個(gè)狀態(tài)分別設(shè)為G1，G2，…Gn，設(shè)在t時(shí)刻的狀態(tài)只與狀態(tài)Gi和Gj有關(guān)，而與n無關(guān)，稱矩陣P=Pij為轉(zhuǎn)移矩陣，如公式（11）。矩陣中每個(gè)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(shè)條件概率p（k）ij為馬爾可夫鏈的k步轉(zhuǎn)移概率，從狀態(tài)Gi經(jīng)過k步后轉(zhuǎn)移到Gj狀態(tài)的概率。如果以轉(zhuǎn)移矩陣pij表示系統(tǒng)從狀態(tài)Gi轉(zhuǎn)移到狀態(tài)Gj的概率則根據(jù)KC方程遞推可得：G（n）=G（n-1）×P=G（0）×Pn，其中，G（n）為預(yù)測變量在n時(shí)刻的狀態(tài)向量，P為一步轉(zhuǎn)移概率矩陣。設(shè)在n時(shí)刻，D（n）為耦合協(xié)調(diào)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(diào)度發(fā)展?fàn)顟B(tài)從n時(shí)刻到n+1時(shí)刻的一步轉(zhuǎn)移概率矩陣為P（n），其中，主對(duì)角線元素為保留原有狀態(tài)的概率，非對(duì)角線的行元素為某一發(fā)展?fàn)顟B(tài)轉(zhuǎn)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(diào)度的區(qū)域空間差異分析模型

相較于傳統(tǒng)基尼系數(shù)而言，Dagum基尼系數(shù)及其分解法將四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展差異的成因從區(qū)域內(nèi)差異（Gw）、區(qū)際間差異（Gnb）以及超變密度差異進(jìn)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(nèi)任意地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度，y—是各地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度的均值，n是全部省份的個(gè)數(shù)，k是劃分的戰(zhàn)略區(qū)域個(gè)數(shù)，nj（nh）是j（h）地區(qū)內(nèi)的地區(qū)的個(gè)數(shù)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）耦合協(xié)調(diào)度的測度

借助公式（7）～（9）測度科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)強(qiáng)弱，如表3所示。

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

在黃河流域中，青海科技創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展始終瀕臨失調(diào)，有可能拉低黃河流域整體的協(xié)調(diào)發(fā)展程度，甘肅、寧夏和內(nèi)蒙古在10年間的發(fā)展程度最為緩慢，協(xié)調(diào)發(fā)展程度在2017年左右才向上升一等級(jí)，在2020年的耦合協(xié)調(diào)度僅能達(dá)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(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度始終處于領(lǐng)先地位，尤其是廣東省最早在2016年就躋身于高度協(xié)調(diào)等級(jí)，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(diào)度的不穩(wěn)定性有可能與澳門科技創(chuàng)新水平偏低有關(guān)，因此協(xié)調(diào)發(fā)展程度10年間一直在瀕臨失調(diào)和初級(jí)協(xié)調(diào)等級(jí)的臨界線波動(dòng)。

從空間上看，四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)等級(jí)如表4所示。

對(duì)表4進(jìn)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(diào)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(diào)逐步轉(zhuǎn)向初級(jí)協(xié)調(diào)最終達(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)水平，與天津位于同一行列，但區(qū)域內(nèi)耦合協(xié)調(diào)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(xiàn)水平最高，由2011年的中級(jí)協(xié)調(diào)到2020年的高度協(xié)調(diào)，總體提升了粵港澳大灣區(qū)耦合協(xié)調(diào)程度。處于第三位的長江經(jīng)濟(jì)帶。江浙滬整體耦合協(xié)調(diào)水平較高，但由于云南和貴州10年來耦合協(xié)調(diào)整體處于較低水平，拉低了長江經(jīng)濟(jì)帶的耦合協(xié)調(diào)程度。耦合協(xié)調(diào)度最低的為黃河流域。僅2011年瀕臨失調(diào)就有7個(gè)省份、初級(jí)協(xié)調(diào)的僅有1個(gè)省份，2016年雖有所提升，但青海、寧夏和內(nèi)蒙古均沒有發(fā)生變化，到2020年山東省和河南省實(shí)現(xiàn)了兩級(jí)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(diào)度模型只能對(duì)四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)良弱進(jìn)行初步分析，若要對(duì)兩者耦合協(xié)調(diào)的動(dòng)態(tài)演變過程進(jìn)行深入分析，需借助Kernel核密度估計(jì)得出的分布結(jié)果和馬爾可夫鏈隨機(jī)過程得出的轉(zhuǎn)移概率矩陣結(jié)果。

（二）Kernel核密度估計(jì)動(dòng)態(tài)演進(jìn)分析

1.四大戰(zhàn)略區(qū)域整體耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)演進(jìn)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(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的高斯核函數(shù)分布圖（見圖3）。

由圖3可知：第一，主峰集中度整體向右移動(dòng)，說明整體耦合協(xié)調(diào)度在向高協(xié)調(diào)水平演進(jìn)。第二，2011—2015年間右側(cè)存在側(cè)峰，2011年尤為明顯，這說明四大戰(zhàn)略區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展水平存在著明顯的極化現(xiàn)象。以上兩點(diǎn)與整體耦合協(xié)調(diào)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(cè)拖尾逐漸收斂且變陡峭，右側(cè)拖尾相對(duì)更為明顯，2015—2020年右側(cè)側(cè)峰逐漸消失，形成右側(cè)拖尾進(jìn)而拉緩整體陡峭度。一方面說明低耦合協(xié)調(diào)的樣本緩慢向中高耦合協(xié)調(diào)水平發(fā)展；另一方面反映四大戰(zhàn)略區(qū)域整體協(xié)調(diào)發(fā)展水平存在明顯差異化。耦合協(xié)調(diào)度位于區(qū)間0.4～0.5（中級(jí)協(xié)調(diào)）之間的地區(qū)密度逐漸變多，這是因?yàn)槲覈氏韧菩邪l(fā)展東部沿海地區(qū)，且與北上廣港等超一線城市優(yōu)質(zhì)的開放水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)。尤其是2011年世界經(jīng)濟(jì)逐步進(jìn)入數(shù)字化與信息化階段，北上廣港地區(qū)科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)程度明顯高于其他地區(qū)，進(jìn)而為側(cè)峰的形成提供了可能。特別是2015年全國人大完成了《促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)換法》的修訂，以及2017年黨的十九大報(bào)告中著重強(qiáng)調(diào)中國經(jīng)濟(jì)已由高速增長向高質(zhì)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(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展程度，削減了整體協(xié)調(diào)發(fā)展不平衡的極化現(xiàn)象，最終填補(bǔ)了中高級(jí)耦合協(xié)調(diào)等級(jí)的空檔分布。

2.長江經(jīng)濟(jì)帶耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)演進(jìn)分析

圖4為長江經(jīng)濟(jì)帶11省份耦合協(xié)調(diào)度高斯核函數(shù)分布圖。10年間一直呈雙峰狀態(tài)，說明存在嚴(yán)重極化現(xiàn)象。主要原因可能由于江浙滬自2011年處于領(lǐng)先地位，尤其是近些年來人才與政策優(yōu)勢，始終保持領(lǐng)先地位，但左側(cè)主峰也在不斷向右側(cè)緩慢偏移，表明長江經(jīng)濟(jì)帶各省份科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)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(diào)的省份均已跨越到初級(jí)協(xié)調(diào)甚至中級(jí)協(xié)調(diào)行列。

3.黃河流域耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)演進(jìn)分析

圖5為黃河流域耦合協(xié)調(diào)度高斯核函數(shù)分布圖。整體分布相對(duì)集中，但拖尾嚴(yán)重，說明內(nèi)部仍然存在較大差異，期初右側(cè)有側(cè)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(diào)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(cè)保持拖尾的一個(gè)重要原因。

4.京津冀和粵港澳大灣區(qū)耦合協(xié)調(diào)度動(dòng)態(tài)演進(jìn)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(jié)合分析的耦合協(xié)調(diào)度高斯核函數(shù)分布圖。開始左側(cè)存在側(cè)峰，之后逐漸抹平，但整體耦合協(xié)調(diào)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(diào)程度一直保持較高水平，發(fā)展速度相對(duì)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(zhì)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(diào)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(diào)度的高斯核函數(shù)估計(jì)

（三）馬爾可夫鏈隨機(jī)過程預(yù)測與穩(wěn)態(tài)預(yù)測

數(shù)據(jù)時(shí)間整體跨度為10年，在計(jì)算轉(zhuǎn)移概率矩陣時(shí)按照每一年為每一步轉(zhuǎn)移的時(shí)間跨度，總共轉(zhuǎn)移9次［33-34］。因10年間各地耦合協(xié)調(diào)度總體位于0.2～0.7之間，處于瀕臨失調(diào)等級(jí)的樣本比重較大，且初級(jí)協(xié)調(diào)和中級(jí)協(xié)調(diào)向上轉(zhuǎn)移存在明顯的屏障。因此，將整體轉(zhuǎn)移概率層級(jí)劃分為瀕臨失調(diào)，初、中級(jí)協(xié)調(diào)，良性協(xié)調(diào)和高度協(xié)調(diào)四個(gè)層級(jí)，對(duì)于整體轉(zhuǎn)移概率結(jié)果分析更具有實(shí)際意義。表5為四大戰(zhàn)略區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度轉(zhuǎn)移概率結(jié)果，其中對(duì)角線上元素表示經(jīng)過一年之后協(xié)調(diào)等級(jí)未發(fā)生變化的概率，非對(duì)角線上元素表明協(xié)調(diào)等級(jí)發(fā)生轉(zhuǎn)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(diào)度處于瀕臨失調(diào)情況基本清零，均位于初級(jí)及以上協(xié)調(diào)水平。說明受益于政策支持與政府宏觀調(diào)控，數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展程度取得重大進(jìn)展。

進(jìn)一步對(duì)表5分析發(fā)現(xiàn)：第一，高度協(xié)調(diào)程度的省份穩(wěn)定性最高，達(dá)到100.00%，而處于瀕臨失調(diào)地區(qū)的穩(wěn)定性最弱，僅為73.08%。第二，從瀕臨失調(diào)轉(zhuǎn)移為初、中級(jí)協(xié)調(diào)的概率為26.92%，在正向轉(zhuǎn)移概率中最高，而轉(zhuǎn)移為良性協(xié)調(diào)概率最低。第三，矩陣下半部分存在有效數(shù)據(jù)，即初、中級(jí)協(xié)調(diào)有1.46%的降級(jí)概率。第四，以對(duì)角線為基準(zhǔn)，兩側(cè)向外發(fā)散的轉(zhuǎn)移概率（正向與負(fù)向轉(zhuǎn)移）均只會(huì)進(jìn)行一級(jí)跨越，均未出現(xiàn)跳級(jí)現(xiàn)象。

綜上可知，對(duì)角線上元素轉(zhuǎn)移概率遠(yuǎn)大于非對(duì)角線上轉(zhuǎn)移概率，不同地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平呈現(xiàn)穩(wěn)態(tài)分布，整體協(xié)調(diào)發(fā)展水平緩慢向高水平轉(zhuǎn)移，大多數(shù)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(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)水平。但是地區(qū)間存在著明顯的差異，形成初、中級(jí)協(xié)調(diào)發(fā)展向良性協(xié)調(diào)發(fā)展過程中堆積的瓶頸，呈現(xiàn)出初、中級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)相對(duì)不穩(wěn)定的現(xiàn)象。因?yàn)閷?duì)于大多數(shù)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然處于初步發(fā)展階段，科技創(chuàng)新投入與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合欠佳，相應(yīng)配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)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(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展協(xié)調(diào)進(jìn)程。而臨近區(qū)域間又存在空間溢出效應(yīng)，瀕臨失調(diào)的地區(qū)可以借助區(qū)位優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)由初級(jí)協(xié)調(diào)到中級(jí)協(xié)調(diào)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(nèi)很難實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)，成為形成回落風(fēng)險(xiǎn)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(diào)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(shù)據(jù)中暫時(shí)沒有位于優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)水平的樣本，所以預(yù)測穩(wěn)態(tài)分布情況無法得出優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)的分布情況，各地協(xié)調(diào)等級(jí)仍會(huì)分散在四大分類中。

對(duì)表6進(jìn)一步分析可見，相對(duì)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(diào)基本清零，其次消除幅度最大的是初級(jí)協(xié)調(diào)和中級(jí)協(xié)調(diào)，與上述馬爾可夫鏈轉(zhuǎn)移概率研究結(jié)論基本吻合。高度協(xié)調(diào)的地區(qū)高達(dá)97.25%，在四大等級(jí)分布中占比最高，表明科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合程度跨越了“瀕臨失調(diào)”陷阱，逐步向中高度協(xié)調(diào)水平過渡。初、中級(jí)協(xié)調(diào)分布概率略高于良性協(xié)調(diào)，說明在中級(jí)協(xié)調(diào)到良性協(xié)調(diào)躍升過程中仍有潛在的發(fā)展壁障。

（四）基于Dagum基尼系數(shù)分解法的空間差異分析

對(duì)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(shù)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(jì)分析結(jié)論

相吻合。第二，對(duì)于四大戰(zhàn)略區(qū)域內(nèi)部而言，長江經(jīng)濟(jì)帶和京津冀區(qū)域內(nèi)部差異逐年下降，而黃河流域和粵港澳大灣區(qū)區(qū)域內(nèi)差異逐年上升，說明長江經(jīng)濟(jì)帶與京津冀的整體協(xié)調(diào)發(fā)展程度較好，更具區(qū)域優(yōu)勢；黃河流域內(nèi)部協(xié)調(diào)水平差異較低，可能與青海、內(nèi)蒙古等地的科技創(chuàng)新發(fā)展速度慢于東部地區(qū)有關(guān)；粵港澳大灣區(qū)中廣東省的專利產(chǎn)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(lǐng)先地位，遠(yuǎn)超香港和澳門兩地，致使粵港澳大灣區(qū)區(qū)域內(nèi)部差異顯著。第三，對(duì)于四大戰(zhàn)略區(qū)際間差異而言，長江經(jīng)濟(jì)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(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和創(chuàng)新型要素投入不斷增強(qiáng)，耦合協(xié)調(diào)跨越到高度協(xié)調(diào)，通過空間溢出帶動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展整體協(xié)調(diào)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(jù)表8基尼系數(shù)分解結(jié)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(xiàn)度來看，四大戰(zhàn)略區(qū)域的區(qū)際間差異貢獻(xiàn)度最大，其次是區(qū)域內(nèi)部差異，貢獻(xiàn)度最小的為超變密度。動(dòng)態(tài)演變上來看，區(qū)域間貢獻(xiàn)度從54.39%下降到39.28%，而超變密度貢獻(xiàn)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(xiàn)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(jìn)行多元化創(chuàng)新，縮小長江經(jīng)濟(jì)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(jié)論與對(duì)策建議

（一）研究結(jié)論

本文以2011—2020年間四大戰(zhàn)略區(qū)域的數(shù)據(jù)為觀察樣本，運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型、Kernel核密度估計(jì)、馬爾科夫鏈算法以及Dagum基尼系數(shù)分解法，對(duì)科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)程度的動(dòng)態(tài)演化分布、動(dòng)態(tài)過程與穩(wěn)態(tài)進(jìn)行預(yù)測，并對(duì)其時(shí)空差異及其成因進(jìn)行分析，得出如下結(jié)論：

第一，從Kernel核密度估計(jì)來看，整體上各戰(zhàn)略區(qū)域協(xié)調(diào)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(diào)度除黃河流域外，其他均達(dá)到0.4以上；分區(qū)域來看，長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部極化現(xiàn)象嚴(yán)重，11個(gè)省份中僅有長三角中的江蘇和浙江兩地耦合協(xié)調(diào)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(diào)度相對(duì)平緩，大部分省份最佳也僅為初級(jí)協(xié)調(diào)水平，10年間平均耦合協(xié)調(diào)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(diào)發(fā)展速度相對(duì)較高。廣東的耦合協(xié)調(diào)度最高達(dá)0.706，在所有觀察樣本中耦合協(xié)調(diào)發(fā)展程度最高。就京津冀而言，北京耦合協(xié)調(diào)度最高達(dá)到了0.566，河北耦合協(xié)調(diào)度最高達(dá)到了0.425，極大縮減了京津冀內(nèi)部協(xié)調(diào)發(fā)展的不平衡。

第二，就馬爾可夫鏈隨機(jī)過程而言，在當(dāng)前科技創(chuàng)新水平和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)下，長期穩(wěn)態(tài)分布集中于高度協(xié)調(diào)水平，僅有小部分滯留在初、中級(jí)協(xié)調(diào)水平。就轉(zhuǎn)移概率矩陣來看，四大戰(zhàn)略區(qū)域整體在中級(jí)協(xié)調(diào)向更高級(jí)協(xié)調(diào)突破時(shí)存在壁壘。四大戰(zhàn)略區(qū)域初、中級(jí)協(xié)調(diào)穩(wěn)定概率高達(dá)94.89%，且有1.46%的概率會(huì)回落，脆弱性相對(duì)明顯。

第三，從Dagum基尼系數(shù)分解的空間差異特征來看，長江經(jīng)濟(jì)帶與京津冀戰(zhàn)略區(qū)域之間的差距顯著縮小，基尼系數(shù)從0.147縮小到0.091，而黃河流域雖整體協(xié)調(diào)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(nèi)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(diào)發(fā)展差異的主因。

（二）政策建議

科技研發(fā)投入、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用普及率和生態(tài)環(huán)境相關(guān)指標(biāo)，均對(duì)中國四大戰(zhàn)略區(qū)域科技創(chuàng)新和數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)有著明顯的影響，同時(shí)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(duì)于耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展偏弱的黃河流域，注重?cái)?shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從生活、生產(chǎn)和服務(wù)等多方面推進(jìn)數(shù)字化進(jìn)程，不斷提高數(shù)字技術(shù)的普及率，使科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化更好地服務(wù)于地方數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)與發(fā)展。同時(shí)政府要不斷加大科技創(chuàng)新投入并提供政策支持。對(duì)于較高耦合協(xié)調(diào)度的長江經(jīng)濟(jì)帶和高耦合協(xié)調(diào)的京津冀及粵港澳大灣區(qū)，應(yīng)不斷深化調(diào)整人才引進(jìn)規(guī)劃，提高科創(chuàng)新要素投入產(chǎn)出效率，鞏固已有科技創(chuàng)新成果，加強(qiáng)對(duì)核心技術(shù)的應(yīng)用成熟度，鼓勵(lì)企業(yè)利用人才優(yōu)勢產(chǎn)出更多高質(zhì)量科技成果并進(jìn)行成果轉(zhuǎn)化，更好地向鄰近地區(qū)輻射，服務(wù)于區(qū)域內(nèi)和區(qū)際間數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)。

第二，從科技創(chuàng)新角度來看，對(duì)于四大戰(zhàn)略區(qū)域內(nèi)科技創(chuàng)新型企業(yè)，應(yīng)不斷提升專利的產(chǎn)出數(shù)量和質(zhì)量。從供給側(cè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新引領(lǐng)，響應(yīng)管理部門設(shè)計(jì)與專利保護(hù)相關(guān)的實(shí)際政策，激勵(lì)創(chuàng)新型企業(yè)研發(fā)積極性，保持創(chuàng)新引領(lǐng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，利用科技創(chuàng)新技術(shù)不斷優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，打破四大戰(zhàn)略區(qū)域固有發(fā)展壁障，從內(nèi)在本質(zhì)上優(yōu)化轉(zhuǎn)移概率，突破四大戰(zhàn)略區(qū)域中級(jí)協(xié)調(diào)發(fā)展技術(shù)壁障，降低高耦合協(xié)調(diào)度的脆弱性。

第三，科技創(chuàng)新成果應(yīng)實(shí)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(jīng)濟(jì)帶的青海利用區(qū)位優(yōu)勢，充分借鑒發(fā)達(dá)省份的資源與技術(shù)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度，提升自身數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，形成區(qū)域內(nèi)和區(qū)際間協(xié)同發(fā)展。同時(shí)各地也要更多地發(fā)揚(yáng)本土特色數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，打造家鄉(xiāng)品牌、家鄉(xiāng)文化，不斷縮小區(qū)際間數(shù)字經(jīng)濟(jì)差距，破除戰(zhàn)略區(qū)際邊界，促進(jìn)科技創(chuàng)新與數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展協(xié)調(diào)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(zé)任編輯：張夢楠）