省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)關(guān)系及影響因素

張 耀，曹俊杰，韓世東

（1.南京理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京 210000；2.山東理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 淄博 255012）

0 引言

“十四五”發(fā)展規(guī)劃綱要提出，通過激活數(shù)據(jù)要素潛能，加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新優(yōu)勢；同時，還強調(diào)應(yīng)加快轉(zhuǎn)變城鎮(zhèn)發(fā)展方式，不斷完善新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略，以新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為出發(fā)點，提升城鎮(zhèn)發(fā)展質(zhì)量。如何在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代背景下推動新型城鎮(zhèn)化高質(zhì)量發(fā)展值得深入探討。新型城鎮(zhèn)化不僅是一個將資源、人口、空間多層次聚合的過程，也是一個與智能技術(shù)應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等重大變革交織在一起的經(jīng)濟(jì)社會系統(tǒng)性變革的歷程。新型城鎮(zhèn)化建設(shè)要以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展為導(dǎo)向，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展則應(yīng)以新型城鎮(zhèn)化建設(shè)為載體，兩者相互融合、協(xié)調(diào)發(fā)展，從而推動城鎮(zhèn)由外延式發(fā)展向內(nèi)涵式發(fā)展轉(zhuǎn)變，由資源型驅(qū)動向創(chuàng)新型驅(qū)動轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)城鎮(zhèn)跨越式的可持續(xù)發(fā)展。因此，揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化的耦合關(guān)系，探求耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的影響因素，成為加快新型城鎮(zhèn)化進(jìn)程、促進(jìn)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵問題。解決這個問題有助于提升城鎮(zhèn)發(fā)展質(zhì)量，加快經(jīng)濟(jì)社會數(shù)字化發(fā)展，并對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的政策制定和實施差異化發(fā)展策略具有一定的參考價值。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化之間存在復(fù)雜的關(guān)系，學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究主要包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)性質(zhì)的定義[1]，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展測度和核算問題[2]，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、企業(yè)創(chuàng)新、城鄉(xiāng)融合等實踐領(lǐng)域的影響[3]以及對數(shù)字經(jīng)濟(jì)理論體系建設(shè)的思考[4]。對于新型城鎮(zhèn)化的研究，主要包括新型城鎮(zhèn)化內(nèi)涵與發(fā)展路徑[5]，新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平測度及影響因素[6]以及新型城鎮(zhèn)化與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生態(tài)環(huán)境、鄉(xiāng)村振興等系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展的研究[7]。基于已有研究，本文從系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的視角出發(fā)，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化納入統(tǒng)一框架研究兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理，并利用面板Tobit模型從全國整體和南北差異的角度進(jìn)行影響因素分析，旨在為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展提供決策參考。

1 研究設(shè)計

1.1 研究方法

1.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，可以消除數(shù)據(jù)間的屏蔽效應(yīng)與量綱不同對結(jié)果帶來的影響。計算公式為：

正向指標(biāo)：

負(fù)向指標(biāo)：

1.1.2 熵權(quán)TOPSIS法

熵值法能夠客觀確定多維度指標(biāo)的權(quán)重，TOPSIS 法可以對多目標(biāo)決策進(jìn)行逼近理想的排序，得到較優(yōu)的評價結(jié)果[8]。因此，本文采用熵權(quán)TOPSIS法通過對各指標(biāo)偏離或靠近正、負(fù)理想解的程度來確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平。

1.1.3 耦合協(xié)調(diào)度模型

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度的計算公式為:

其中，C表示耦合度；T為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)指數(shù)；α1、α2為兩個系統(tǒng)的待定權(quán)重，在評價過程中認(rèn)為兩個系統(tǒng)重要程度相同，取α1=α2=0.5；D為耦合協(xié)調(diào)度。將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度劃分為10個等級，如表1所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度等級劃分

1.1.4 面板Tobit模型

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度介于0～1，屬于受限因變量，若采用普通最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計則會導(dǎo)致參數(shù)估計量有偏且不一致的問題，選用Tobit 模型可以有效解決受限因變量的回歸問題。計算公式為：

1.2 評價指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

評價指標(biāo)體系構(gòu)建應(yīng)遵循數(shù)據(jù)綜合性、可獲得性、科學(xué)性、合理性的原則。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化都是從多個維度進(jìn)行發(fā)展的，如果只考慮單個或某個層面的指標(biāo)，那么就會導(dǎo)致對兩者發(fā)展水平評價不全面。因此，根據(jù)2016年G20峰會上提出的對數(shù)字經(jīng)濟(jì)概念的界定以及“十四五”規(guī)劃綱要對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)劃并參考已有研究[9,10]，本文選取數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化3 個二級指標(biāo)以及12 個三級指標(biāo)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。根據(jù)《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014—2020）》并參考已有研究[11,12]，本文從人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化等4個方面選取15個三級指標(biāo)衡量新型城鎮(zhèn)化水平。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度評價指標(biāo)體系如表2所示。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度評價指標(biāo)體系

本文采用2013—2020年我國31個省份（不含港澳臺）的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于2014—2021年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國人口與就業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及EPS數(shù)據(jù)庫。其中，數(shù)字普惠金融指數(shù)來源于《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020）》，部分?jǐn)?shù)據(jù)根據(jù)年鑒與數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)計算得到。以秦嶺—淮河為界對南北地區(qū)進(jìn)行劃分。

2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平與耦合協(xié)調(diào)度分析

2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平分析

將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化各項指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理后，運用熵權(quán)TOPSIS法計算得到2013—2020年31個省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)，并計算全國整體發(fā)展指數(shù)均值與南北地區(qū)發(fā)展指數(shù)均值，結(jié)果如圖1所示。

圖1 全國整體與南北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)

從全國整體來看，研究期間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)由0.114上升至0.246，增長率為115.79%；新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)由0.194 上升至0.230，增長率為18.56%；均呈逐年上升態(tài)勢，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速率遠(yuǎn)高于新型城鎮(zhèn)化發(fā)展速率，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)在2019 年超過新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)，發(fā)展模式由新型城鎮(zhèn)化主導(dǎo)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)滯后轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)、新型城鎮(zhèn)化滯后。從南北差異來看，北方地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)由0.093上升至0.193，增長率為107.53%，新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)由0.186 上升至0.215，增長率為15.59%；兩系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)均呈逐年上升態(tài)勢，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速率遠(yuǎn)高于新型城鎮(zhèn)化發(fā)展速率，但并未超過新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)，發(fā)展模式為新型城鎮(zhèn)化主導(dǎo)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)滯后。南方地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)由0.133上升至0.296，增長率為122.56%，新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)由0.201 上升至0.243，增長率為20.9%，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速率也遠(yuǎn)高于新型城鎮(zhèn)化發(fā)展速率，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)在2016 年超過新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)，發(fā)展模式由新型城鎮(zhèn)化主導(dǎo)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)滯后轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)、新型城鎮(zhèn)化滯后。北方地區(qū)不論是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面還是在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)方面均落后于全國整體與南方地區(qū)，可能原因是，北方地區(qū)長期依賴于重工業(yè)與資源型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式，使得北方地區(qū)的經(jīng)濟(jì)韌性、創(chuàng)新韌性、制度韌性、社會韌性對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的作用落后于南方地區(qū)，從而形成了兩系統(tǒng)“南高北低”的發(fā)展格局。

2.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度分析

從表3 可以看出，全國整體的兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度由2013 年中度失調(diào)狀態(tài)（0.29）上升至2020 年瀕臨失調(diào)狀態(tài)（0.43）。2020 年上海耦合協(xié)調(diào)度最高，為0.83，處在良好協(xié)調(diào)狀態(tài)；青海耦合協(xié)調(diào)度最低，為0.26，處在中度失調(diào)狀態(tài)。北京、廣州等6 個省份兩系統(tǒng)已實現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展，而西藏、黑龍江等25 個省份兩系統(tǒng)仍處在失調(diào)狀態(tài)。整體來說兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展應(yīng)注意“馬太效應(yīng)”的影響，避免區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展不平衡性進(jìn)一步加重。研究期間北方地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度均值呈逐年上升態(tài)勢，耦合協(xié)調(diào)度均值由中度失調(diào)狀態(tài)（0.28）上升至輕度失調(diào)狀態(tài)（0.39），增長率為39.29%，吉林、河南與新疆增幅最大，北京、天津、遼寧、黑龍江、山東與甘肅6 個省份的增速低于北方地區(qū)整體增長速度。到2020 年，北方地區(qū)處在協(xié)調(diào)狀態(tài)的省份僅有北京與山東，而黑龍江、青海和寧夏3 個省份仍處于中度失調(diào)狀態(tài)，具有明顯的兩極分化現(xiàn)象。南方地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度均值由輕度失調(diào)狀態(tài)（0.31）上升至瀕臨失調(diào)狀態(tài)（0.46），增長率為48.39%，江西、西藏與湖南增幅最快，另外，上海、江蘇、浙江、湖北、廣東、貴州與云南7 個省份的增速低于南方地區(qū)整體增長速度。到2020 年，南方地區(qū)處在協(xié)調(diào)狀態(tài)的省份有上海、江蘇、浙江與廣東，海南與西藏兩個省份處在中度失調(diào)狀態(tài)，兩極分化程度低于北方地區(qū)。南北地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度較高的省份多分布于東部沿海地區(qū)，且與發(fā)展指數(shù)呈相同的發(fā)展態(tài)勢，具有“南高北低”的分布特征。這表明北方地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)過程中，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及數(shù)字技術(shù)在經(jīng)濟(jì)社會中的應(yīng)用并不完善，因此，北方地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)應(yīng)加快推進(jìn)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動“兩新”融合發(fā)展，并著重發(fā)力于5G、人工智能、大數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度

3 影響因素分析

3.1 影響因素設(shè)定

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)發(fā)展受多種因素限制，在協(xié)調(diào)發(fā)展過程中既受政府宏觀調(diào)控的影響，也受市場資源調(diào)配影響。借鑒已有研究[13,14]并結(jié)合實際情況，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)度作為被解釋變量，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)創(chuàng)新水平、勞動力質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放水平、政府能力及交通基礎(chǔ)設(shè)施作為解釋變量，運用Tobit模型解釋各因素對于兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的影響（見表4）。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)發(fā)展影響因素

3.2 回歸結(jié)果分析

對于固定效應(yīng)的Tobit 模型，由于找不到個體異質(zhì)性ui的充分統(tǒng)計量，無法進(jìn)行條件最大似然估計，而直接在混合Tobit 回歸中加入面板單位的虛擬變量，得到的固定效應(yīng)的估計量是有偏的，因此只考慮隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit 模型。為了考察影響因素的區(qū)域異質(zhì)性，分別對全國整體、北方地區(qū)和南方地區(qū)進(jìn)行面板Tobit回歸，全國整體的LR檢驗的統(tǒng)計量為363.66，P值為0.00；北方地區(qū)的LR檢驗的統(tǒng)計量為184.45，P 值為0.00；南方地區(qū)的LR 檢驗的統(tǒng)計量為129.12，P 值為0.00，均強烈拒絕原假設(shè)，因此均使用隨機(jī)效應(yīng)的面板Tobit回歸，結(jié)果如表5所示。

表5 Tobit回歸結(jié)果

3.2.1 全樣本回歸結(jié)果分析

地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與耦合協(xié)調(diào)度具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)為0.1517且在1%的水平上顯著，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升有助于促進(jìn)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平對于耦合協(xié)調(diào)度具有正向影響，回歸系數(shù)為0.0117 且在1%的水平上顯著，說明地區(qū)科技水平的提升是促進(jìn)地區(qū)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的重要推動力，加快科技創(chuàng)新與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能夠推動地區(qū)數(shù)字產(chǎn)業(yè)的形成與發(fā)展、促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級、推進(jìn)城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程。勞動力質(zhì)量對耦合協(xié)調(diào)度的影響系數(shù)為0.054 且在10%的水平上顯著，表明勞動力質(zhì)量提升能夠大幅提升兩系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)水平，勞動力質(zhì)量提升能夠改善城鎮(zhèn)建設(shè)和優(yōu)化勞動力供給結(jié)構(gòu)，提高人力資本存量，促進(jìn)地區(qū)科研技術(shù)知識與人才的集聚，從而提高兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對耦合協(xié)調(diào)度的影響系數(shù)為0.2097 且在1%的水平上顯著，表明通過對地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級能夠促進(jìn)城鎮(zhèn)資源要素均衡配置，并通過生產(chǎn)與交易推動技術(shù)、人才與資本等要素流動形成產(chǎn)業(yè)集聚，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展主要動力。對外開放水平對耦合協(xié)調(diào)度的影響并不顯著，外商投資會帶來大量技術(shù)、資本，帶動地區(qū)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但同時也可能產(chǎn)生“污染天堂”現(xiàn)象，降低區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。政府能力對耦合協(xié)調(diào)度的影響系數(shù)為0.3951 且在1%的水平上顯著，在各影響因素中排在第一位，表明地方政府能力是推進(jìn)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵因素。兩系統(tǒng)在耦合協(xié)調(diào)發(fā)展過程中不能僅發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用，還應(yīng)充分發(fā)揮政府“看得見的手”的宏觀調(diào)控作用，優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)與設(shè)施建設(shè)發(fā)展布局，有序推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與新型城鎮(zhèn)化建設(shè)。交通基礎(chǔ)設(shè)施對耦合協(xié)調(diào)度的影響系數(shù)為0.1806且在1%的水平上顯著，表明完善的交通網(wǎng)絡(luò)能夠為資源要素流動與轉(zhuǎn)移提供便利條件，加強地區(qū)資源要素的互換能力，提升地區(qū)區(qū)位優(yōu)勢，增強城鎮(zhèn)對鄉(xiāng)村的帶動作用，實現(xiàn)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展。

3.2.2 分地區(qū)回歸結(jié)果分析

從南北地區(qū)來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府能力、交通基礎(chǔ)設(shè)施對南北地區(qū)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的影響均為正，系數(shù)在1%的水平上顯著；對外開放水平對耦合協(xié)調(diào)度的影響不顯著，與全國總體的估計結(jié)果一致。根據(jù)影響系數(shù)大小來判斷，北方地區(qū)省份更應(yīng)注重提高自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，南方地區(qū)省份則應(yīng)注重強化政府能力，充分發(fā)揮政府宏觀調(diào)控作用。技術(shù)創(chuàng)新水平、勞動力質(zhì)量對于南北地區(qū)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，技術(shù)創(chuàng)新水平對于北方地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的影響不顯著，對于南方地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度具有正向影響，系數(shù)在1%的水平上顯著。這表明相較于南方地區(qū)，技術(shù)創(chuàng)新水平對于北方地區(qū)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的推動作用尚未顯現(xiàn)，北方地區(qū)應(yīng)繼續(xù)加強技術(shù)創(chuàng)新能力，加大對技術(shù)創(chuàng)新活動的技術(shù)投入，培育和壯大新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)。勞動力質(zhì)量對于南方地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的影響不顯著，對于北方地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的影響在5%的水平上顯著，表明對于南方地區(qū)而言，勞動力質(zhì)量的影響已過度飽和，勞動力質(zhì)量對于兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的促進(jìn)作用有限。但對于北方地區(qū)而言，勞動力質(zhì)量仍是促進(jìn)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的重要因素，這也表明在兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展過程中應(yīng)注重促進(jìn)人才有序流動與優(yōu)化配置，最大限度地發(fā)揮區(qū)域人才整體競爭力、釋放人才創(chuàng)新活力，并著力構(gòu)建區(qū)域人才發(fā)展共同體。

3.3 穩(wěn)健性與遺漏變量檢驗

本文采用替換變量的方式來檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性。部分學(xué)者認(rèn)為R&D 經(jīng)費投入（Rd）也可以代表技術(shù)創(chuàng)新水平[15]，因此，本文將R&D經(jīng)費投入作為替代變量進(jìn)行重新回歸，其他變量保持不變并分別對全國總體、北方地區(qū)和南方地區(qū)的回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗。結(jié)果如表6所示，系數(shù)方向未發(fā)生變動，部分回歸系數(shù)的大小與顯著性稍有變動，但總體結(jié)論與前文保持一致，表明結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表6 替換變量的Tobit回歸結(jié)果

為了盡可能地減少遺漏變量造成的估計偏差，增加解釋變量是一個有效解決遺漏變量問題的方法，本文借鑒于也雯等（2022）[16]的研究，通過增加解釋變量來解決遺漏變量問題。能源供給水平（Es）也可能對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，因此將電力的加工投入產(chǎn)出量作為能源供給水平變量加入回歸模型，結(jié)果如表7 所示。可以看出，在加入能源供給水平（Es）變量后，回歸結(jié)果與前文基本保持一致，且能源供給水平并未對兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生顯著的影響，因此，遺漏變量問題對回歸結(jié)果的影響沒有發(fā)生實質(zhì)性改變。

表7 加入遺漏變量的Tobit回歸結(jié)果

4 結(jié)論

本文運用熵權(quán)TOPSIS法、耦合協(xié)調(diào)度模型和面板Tobit 模型，分析2013—2020年我國31個省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平的變化差異及影響因素，得出如下結(jié)論：

第一，從發(fā)展指數(shù)來看，全國整體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化發(fā)展指數(shù)呈逐年上升態(tài)勢，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速率遠(yuǎn)高于新型城鎮(zhèn)化發(fā)展速率，發(fā)展模式由新型城鎮(zhèn)化主導(dǎo)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)滯后轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)、新型城鎮(zhèn)化滯后。南北地區(qū)兩系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)呈逐年上升態(tài)勢，北方地區(qū)發(fā)展模式為新型城鎮(zhèn)化主導(dǎo)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)滯后，南方地區(qū)發(fā)展模式由新型城鎮(zhèn)化主導(dǎo)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)滯后轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)、新型城鎮(zhèn)化滯后。北方地區(qū)兩系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)落后于全國整體與南方地區(qū)，兩系統(tǒng)發(fā)展指數(shù)均呈現(xiàn)“南高北低”的分布特征。

第二，從耦合協(xié)調(diào)度來看，全國整體的兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度呈逐年上升態(tài)勢，由中度失調(diào)狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)闉l臨失調(diào)狀態(tài)，其中，上海耦合協(xié)調(diào)度最高，青海耦合協(xié)調(diào)度最低，各地區(qū)差異明顯，應(yīng)注意“馬太效應(yīng)”的影響，避免兩極分化進(jìn)一步加重。北方地區(qū)兩系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)由中度失調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)檩p度失調(diào)，到2020 年，除北京與山東以外，其他省份均處于失調(diào)狀態(tài)。南方地區(qū)兩系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)由輕度失調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)闉l臨失調(diào)，到2020年，僅有上海、江蘇、浙江與廣東處在協(xié)調(diào)狀態(tài)。南北地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度較高的省份多分布于東部沿海地區(qū)，并與發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)相同的變化趨勢。

第三，從影響因素來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)創(chuàng)新水平、勞動力質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府能力、交通基礎(chǔ)設(shè)施均對兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展具有顯著的正向影響，對外開放水平的影響則不顯著。技術(shù)創(chuàng)新水平與勞動力質(zhì)量對南北地區(qū)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，技術(shù)創(chuàng)新水平對于北方地區(qū)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的影響不顯著，對于南方地區(qū)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的影響顯著，勞動力質(zhì)量對于南方地區(qū)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的影響不顯著，對于北方地區(qū)兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的影響顯著。同時，從影響系數(shù)大小可知，北方地區(qū)應(yīng)注重提升資源要素的獲取與配置能力，南方地區(qū)則更應(yīng)注重提升政府宏觀調(diào)控能力。因此，在推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與新型城鎮(zhèn)化耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的進(jìn)程中，應(yīng)對南方地區(qū)與北方地區(qū)、沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)采取差異化的推進(jìn)策略。