黃河流域數(shù)實(shí)融合水平區(qū)域差異及動(dòng)態(tài)演進(jìn)

關(guān)鍵詞：黃河流域；數(shù)實(shí)融合；區(qū)域差異；動(dòng)態(tài)演進(jìn)；基尼系數(shù)中圖分類號(hào)：F49 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1671-0037（2025）8-54-14DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2025.8.5引用格式：.黃河流域數(shù)實(shí)融合水平區(qū)域差異及動(dòng)態(tài)演進(jìn)[J].創(chuàng)新科技，2025，25（8）：54-67.

0 引言

數(shù)實(shí)融合是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，也是培育新質(zhì)生產(chǎn)力、構(gòu)建現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重要途徑。我國(guó)始終將實(shí)體經(jīng)濟(jì)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的根基，把數(shù)字經(jīng)濟(jì)視為產(chǎn)業(yè)升級(jí)和業(yè)態(tài)創(chuàng)新的戰(zhàn)略支撐。黨的二十大報(bào)告明確指出，要加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。這一戰(zhàn)略部署不僅為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展指明了方向，也為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)注入了新動(dòng)能。在此基礎(chǔ)上，黨的二十屆三中全會(huì)審議通過《中共中央關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革、推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的決定》，要求健全促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合制度，加快構(gòu)建促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展體制機(jī)制，完善促進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化政策體系。可見，推動(dòng)數(shù)實(shí)融合已成為當(dāng)前加快構(gòu)建新發(fā)展格局及建設(shè)全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)的重要抓手。

黃河流域作為我國(guó)重要的生態(tài)屏障和經(jīng)濟(jì)帶，橫跨九省區(qū)，承載著全國(guó)近1/3的人口與1/4的經(jīng)濟(jì)總量，在國(guó)家區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略中占據(jù)重要地位。然而，受資源稟賦及發(fā)展階段等因素的影響，流域內(nèi)各省區(qū)長(zhǎng)期面臨區(qū)域發(fā)展不平衡、產(chǎn)業(yè)協(xié)同程度低、創(chuàng)新能力不足等突出問題，數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程整體滯后[1]。面對(duì)上述現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，通過數(shù)實(shí)融合賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、提升資源配置效率、縮小區(qū)域發(fā)展差距，已成為實(shí)現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵突破口。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，“沿黃河省區(qū)要落實(shí)好黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略部署，堅(jiān)定不移走生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展的現(xiàn)代化道路”。在以大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)加速滲透至各領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)下，數(shù)實(shí)融合正成為推動(dòng)黃河流域?qū)崿F(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵支撐力量。因此，系統(tǒng)測(cè)度黃河流域的數(shù)實(shí)融合水平，并深人揭示其區(qū)域差異特征與動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律，不僅有助于厘清流域內(nèi)部融合發(fā)展格局的時(shí)空演變機(jī)制，也可為制定差異化政策、促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)和決策支持。

當(dāng)前，圍繞數(shù)實(shí)融合的探討主要聚焦在4個(gè)方面。一是數(shù)實(shí)融合的內(nèi)涵。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合是順應(yīng)時(shí)代需求而生的理念，強(qiáng)調(diào)二者的協(xié)同共進(jìn)與良性互動(dòng)關(guān)系[2]。研究指出，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)滲透，形成相輔相成的循環(huán)機(jī)制，可推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)向創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)轉(zhuǎn)型[3]。同時(shí)，學(xué)界通過深入剖析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，二者在范疇上存在重疊，并非孤立存在，而是具備天然融合的基礎(chǔ)，因此如何推動(dòng)其深度融合成為研究的核心要點(diǎn)[4]。二是數(shù)實(shí)融合的量化評(píng)估。學(xué)界多采用3種方法： ① 構(gòu)建子系統(tǒng)，采用耦合協(xié)調(diào)模型衡量協(xié)同水平[5-6]； ② 聚焦專利數(shù)據(jù)，從技術(shù)一產(chǎn)業(yè)協(xié)同演進(jìn)視角探討結(jié)構(gòu)特征[]； ③ 依據(jù)數(shù)實(shí)融合內(nèi)涵，從多維視角構(gòu)建測(cè)度體系，探討融合程度[8-9]。三是分析數(shù)實(shí)融合對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響機(jī)制。已有研究多聚焦于數(shù)實(shí)融合對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的作用機(jī)制[10]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為驅(qū)動(dòng)力，通過技術(shù)滲透重塑傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)為數(shù)字創(chuàng)新提供支撐，二者交互形成共生關(guān)系，從而推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展\"。四是探索數(shù)實(shí)融合的實(shí)現(xiàn)路徑。部分學(xué)者剖析了阻礙融合的核心因素，提出須在共性技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)建、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字治理體系優(yōu)化及反壟斷監(jiān)管等方面綜合施策[12]。數(shù)據(jù)作為新型要素，不僅催生了數(shù)字產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)，而且通過推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，成為雙向賦能的核心樞紐，為構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系提供了支撐[13]

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面。首先，當(dāng)前關(guān)于數(shù)實(shí)融合的研究多集中在概念界定與指標(biāo)設(shè)計(jì)等方面，缺乏系統(tǒng)的實(shí)證分析。本文構(gòu)建了較為科學(xué)的評(píng)價(jià)體系并進(jìn)行了實(shí)證測(cè)度，增強(qiáng)了研究的實(shí)用性與現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。其次，現(xiàn)有研究多聚焦于國(guó)家或省級(jí)層面的宏觀分析，針對(duì)黃河流域這一國(guó)家戰(zhàn)略區(qū)域的研究仍相對(duì)薄弱。本文以黃河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，將分析視角下沉至城市層面，深入揭示流域內(nèi)部數(shù)實(shí)融合水平的區(qū)域差異特征。最后，本文采用Dagum基尼系數(shù)、核密度估計(jì)和空間自相關(guān)等方法，系統(tǒng)分析了黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的區(qū)域差異特征及其動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)。相較于現(xiàn)有研究多關(guān)注數(shù)實(shí)融合對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、創(chuàng)新能力及高質(zhì)量發(fā)展的影響機(jī)制，本文更側(cè)重于對(duì)融合水平自身的測(cè)度及其時(shí)空演變特征的探究，從而拓展了該領(lǐng)域的研究視角和理論框架，為后續(xù)研究提供了新的理論參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域概況

黃河發(fā)源于青藏高原巴顏喀拉山北麓，自西向東流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東等9省（區(qū)）后注入渤海[14]。鑒于四川省境內(nèi)黃河僅流經(jīng)阿壩州和甘孜州，考慮到地理單元的整體性與行政區(qū)域的完整性，本文以黃河的自然流域邊界為基礎(chǔ)，選取8省（區(qū)）所轄的81個(gè)地級(jí)市作為研究樣本。依據(jù)水利部黃河水利委員會(huì)對(duì)自然流域的劃分標(biāo)準(zhǔn)，黃河流域通常以內(nèi)蒙古托克托縣河口鎮(zhèn)以上為上游，河口鎮(zhèn)至河南鄭州桃花峪為中游，桃花峪以下為下游；但由于歷史上黃河改道頻繁，不同研究對(duì)流域城市的界定仍存在一定差異。因此，本文參考任詩(shī)琦和王永瑜5、生延超等的研究方法，將所選的81個(gè)城市劃分為上、中、下游地區(qū)等3類（見表1）。研究時(shí)間跨度為2011—2023年：一方面，2011年作為“十二五\"規(guī)劃的起始年，國(guó)家首次明確提出“推動(dòng)信息化和工業(yè)化深度融合”，與本文的“數(shù)實(shí)融合”主題形成政策呼應(yīng)；另一方面，考慮到2024年及以后的指標(biāo)數(shù)據(jù)可能存在缺失，為確保數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性，本文將研究時(shí)段限定為此區(qū)間。

表1黃河流域上中下游城市劃分

1.2數(shù)實(shí)融合水平測(cè)度指標(biāo)

在現(xiàn)有研究中，學(xué)者們多從數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)兩個(gè)獨(dú)立維度出發(fā)，分別構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并借助耦合協(xié)調(diào)模型測(cè)算二者的融合程度。此類方法雖具有一定的參考價(jià)值，但將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)視為彼此割裂的系統(tǒng)，難以全面、客觀地反映流域數(shù)實(shí)融合所具有的復(fù)雜性與多維特征。鑒于此，本文將數(shù)實(shí)融合作為一個(gè)有機(jī)整體進(jìn)行測(cè)度。借鑒已有研究成果9，并結(jié)合《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》對(duì)數(shù)字技術(shù)賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的政策導(dǎo)向，本文從融合基礎(chǔ)、融合規(guī)模、融合結(jié)構(gòu)和融合效率等4個(gè)維度出發(fā)，構(gòu)建黃河流域數(shù)實(shí)融合水平測(cè)度指標(biāo)體系，具體指標(biāo)如表2所示。指標(biāo)體系中的各指標(biāo)均為正向指標(biāo)。

一是融合基礎(chǔ)。融合基礎(chǔ)是數(shù)實(shí)融合的根基，涵蓋了數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)支撐能力。因此，下設(shè)“數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)\"和“實(shí)體經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)”兩個(gè)要素層。具體指標(biāo)包括科研人員占比、人均移動(dòng)電話用戶數(shù)、科學(xué)技術(shù)研發(fā)支出占比等，以評(píng)估數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度和科技創(chuàng)新能力；同時(shí)，選取全要素生產(chǎn)率、人均城市道路面積等指標(biāo)，用于衡量實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支撐能力。

二是融合規(guī)模。融合規(guī)模關(guān)注數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的規(guī)模與覆蓋范圍，用于衡量數(shù)實(shí)融合的廣度和深度。具體指標(biāo)包括人均郵政業(yè)務(wù)量、人均電信業(yè)務(wù)量、人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接人用戶數(shù)等，以反映數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的規(guī)模;同時(shí)，選取電子商務(wù)交易額占比、網(wǎng)上移動(dòng)支付水平和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度等指標(biāo)，以評(píng)估實(shí)體產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的覆蓋范圍。

三是融合結(jié)構(gòu)。融合結(jié)構(gòu)聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)特征及其適配性，體現(xiàn)兩者的協(xié)同發(fā)展水平。具體指標(biāo)包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化指數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)普及率等，以反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)；同時(shí)，選取固定資產(chǎn)投資額占比、產(chǎn)業(yè)合理化系數(shù)和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值區(qū)位商等指標(biāo)，以評(píng)估實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)特征。

四是融合效率。融合效率用于評(píng)估數(shù)字化發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、生態(tài)保護(hù)、社會(huì)服務(wù)等方面的貢獻(xiàn)，體現(xiàn)數(shù)實(shí)融合的整體效能。具體指標(biāo)包括數(shù)字經(jīng)濟(jì)專利占比、普惠金融數(shù)字化程度等，以反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新能力和治理水平；同時(shí)，選取工業(yè)產(chǎn)值平均增長(zhǎng)指數(shù)、污水集中處理率和每萬人擁有的醫(yī)生數(shù)等指標(biāo)，以評(píng)估實(shí)體經(jīng)濟(jì)的資源利用效率和可持續(xù)發(fā)展能力。

1.3數(shù)據(jù)來源

上述數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》EPS、中經(jīng)數(shù)據(jù)及各地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)年鑒等。其中，“網(wǎng)上移動(dòng)支付水平”“普惠金融數(shù)字化程度”“數(shù)字金融使用深度\"等指標(biāo)數(shù)據(jù)均取自《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》。針對(duì)部分城市存在的指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失問題，采用線性插值法進(jìn)行填補(bǔ)處理。

1.4數(shù)據(jù)計(jì)算方法

1.4.1 熵權(quán)法

本文運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)數(shù)實(shí)融合水平進(jìn)行評(píng)估。該方法能夠較為客觀地給各指標(biāo)分配權(quán)重，有效地反映出各指標(biāo)數(shù)據(jù)信息的效用價(jià)值[1]。具體步驟如下。

① 原始數(shù)據(jù)處理。考慮到不同地級(jí)市的數(shù)實(shí)融合指標(biāo)存在量綱差異，采用極值法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于本研究?jī)H涉及正向指標(biāo)，采用如下計(jì)算公式。

式（1）中： r_ij 代表第 i 個(gè)被評(píng)價(jià)主體第 j 個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

表2黃河流域數(shù)實(shí)融合水平測(cè)度指標(biāo)體系

② 歸一化處理。計(jì)算第 j 個(gè)指標(biāo)下第 i 個(gè)被評(píng)價(jià)主體的指標(biāo)值比重，計(jì)算公式如下。

③ 熵值計(jì)算。計(jì)算第 j 個(gè)指標(biāo)的信息熵 e_j， 計(jì)算公式如下。

④ 計(jì)算第 j 個(gè)指標(biāo)的權(quán)重 w_j ，計(jì)算公式如下。

⑤ 計(jì)算各個(gè)城市數(shù)實(shí)融合水平的綜合得分，計(jì)算公式如下。

1.4.2Dagum基尼系數(shù)

基尼系數(shù)常被用于量化分析復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的不均衡狀況，是衡量區(qū)域差異的重要指標(biāo)[18]。其計(jì)算公式如下。

式（6中： G 表示總基尼系數(shù)； 表示所有觀測(cè)指標(biāo)的平均值； n 表示研究涉及的區(qū)域總數(shù)；k表示區(qū)域劃分的類別數(shù)目； n_j（n_h） 表示 j（h） 區(qū)域中所包含的樣本數(shù)量； y_ji（y_hr） 表示 j（h） 區(qū)域內(nèi)某一具體觀測(cè)單元的實(shí)際取值。

1.4.3 核密度估計(jì)

核密度估計(jì)是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，主要用于剖析空間分布的不均衡性。其通過構(gòu)建連續(xù)的密度曲線來展現(xiàn)隨機(jī)變量的分布特征；因無需依賴特定的模型假設(shè)且具備較強(qiáng)的穩(wěn)健性而被廣泛應(yīng)用。因此，本研究采用核密度估計(jì)模型，深入探討黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的動(dòng)態(tài)演變特征。

式（7）中： X_i 表示第 i 個(gè)獨(dú)立同分布的觀測(cè)值;表示觀測(cè)值的平均值;k（X-x ）為高斯核函數(shù)； n 為樣本量； h 為帶寬參數(shù)。

1.4.4 空間自相關(guān)性分析

空間自相關(guān)性分析是一種探究事物空間集聚特性的方法，涵蓋全局與局部?jī)蓚€(gè)維度的分析。全局莫蘭指數(shù) （Moran^′sI） 可用于全面衡量研究區(qū)域內(nèi)各空間要素間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度及其顯著性，而局部莫蘭指數(shù)則側(cè)重于分析單個(gè)空間單元在整個(gè)區(qū)域空間結(jié)構(gòu)中的空間自相關(guān)特征[20]。二者的計(jì)算方式如下。

式（8）—（9）中： n 為研究區(qū)域城市數(shù)； W_ij 為空間權(quán)重矩陣； x_i 和 x_j 為區(qū)域 i，j 的對(duì)應(yīng)屬性值; 表示整體樣本的均值。莫蘭指數(shù)的取值范圍為[-1，1]。當(dāng)指數(shù)大于0時(shí)，表明研究對(duì)象在空間上具有正相關(guān)性，呈現(xiàn)出集聚分布特征；若指數(shù)小于0，則說明存在空間負(fù)相關(guān)性，即觀測(cè)值在空間上趨于分散；若指數(shù)等于0，則說明空間上不存在相關(guān)性。

2黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的特征分析

2.1 整體特征分析

基于上文構(gòu)建的測(cè)度指標(biāo)體系，運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)2011—2023年黃河流域8省（區(qū)）81個(gè)地級(jí)市的數(shù)實(shí)融合水平進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如圖1所示。從時(shí)間維度分析，研究期內(nèi)黃河流域數(shù)實(shí)融合水平呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)，融合指數(shù)由2011年的0.055提升至2023年的0.156，整體增長(zhǎng)近3倍，年均增長(zhǎng)率達(dá)到 9.076% 。其中，2019—2020年增幅最大，達(dá)到 11.327% ，表明黃河流域在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)實(shí)融合實(shí)踐中取得了顯著成效。這一穩(wěn)健增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，得益于國(guó)家戰(zhàn)略層面的持續(xù)賦能。特別是黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展重大國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施，有力促進(jìn)了區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入了新動(dòng)力，筑牢了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

從流域整體維度考察，黃河流域數(shù)實(shí)融合水平增速呈現(xiàn)出“下游 gt; 上游 gt; 中游”的分布態(tài)勢(shì)。分區(qū)域來看，下游地區(qū)的數(shù)實(shí)融合水平高于流域平均水平，融合指數(shù)從2011年的0.057提升至2023年的0.175，年均增速達(dá) 9.799% ，實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展；上游地區(qū)在研究多數(shù)時(shí)段的數(shù)值低于流域整體水平，但增長(zhǎng)動(dòng)能強(qiáng)勁，融合指數(shù)從2011年的0.050提升至2023年的0.144，年增長(zhǎng)率為9.215% ，增速快于流域整體水平；而中游地區(qū)融合發(fā)展速度較慢，2011—2023年的融合指數(shù)僅從0.057增至0.145，年均增速為 8.091% ，低于流域整體增速。這表明，盡管流域數(shù)實(shí)融合水平整體實(shí)現(xiàn)了躍升，但區(qū)域發(fā)展不平衡問題在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代加劇，急需差異化政策引導(dǎo)以實(shí)現(xiàn)區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展。具體而言：下游地區(qū)涵蓋山東半島城市群與中原城市群，在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)體系及人才集聚等方面優(yōu)勢(shì)顯著，為數(shù)實(shí)融合發(fā)展筑牢了根基；上游地區(qū)將資源優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為發(fā)展動(dòng)能，并借助國(guó)家政策扶持，通過數(shù)實(shí)融合推進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)；中游地區(qū)則受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重、數(shù)字基建薄弱、人才外流及區(qū)域協(xié)同不足等問題困擾，后續(xù)須優(yōu)化資源配置以實(shí)現(xiàn)數(shù)實(shí)融合的均衡發(fā)展[21]

圖12011一2023年黃河流域數(shù)實(shí)融合水平及其演變趨勢(shì)

2.2 分維度特征分析

圖2展示了2011—2023年黃河流域數(shù)實(shí)融合4個(gè)結(jié)構(gòu)層（融合基礎(chǔ)、融合規(guī)模、融合結(jié)構(gòu)、融合效率）的綜合得分。從整體上來看，4個(gè)結(jié)構(gòu)層的綜合得分均呈現(xiàn)出增長(zhǎng)的趨勢(shì)，年均增速分別為 6.624%，17.196%，4.340%，10.264% ，增幅依次為 0.021，0.044，0.013，0.103 。其中，融合規(guī)模的增速與增幅在4個(gè)結(jié)構(gòu)層中相對(duì)領(lǐng)先，說明黃河流域正以“數(shù)字經(jīng)濟(jì)向外拓展（數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模）及實(shí)體經(jīng)濟(jì)向內(nèi)滲透（產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模）”為核心路徑實(shí)現(xiàn)雙向擴(kuò)容。一方面，黃河流域加速布局智慧水利、生態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)等數(shù)字產(chǎn)業(yè)新賽道，2020年后隨著數(shù)字孿生黃河、流域生態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)等項(xiàng)目的落地，人均電信業(yè)務(wù)量、互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)規(guī)模等數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模指標(biāo)不斷增長(zhǎng)22；另一方面，沿黃區(qū)域受“雙碳目標(biāo)”“生態(tài)保護(hù)”倒逼，加速推進(jìn)煤礦智能化、農(nóng)田數(shù)字灌溉等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化改造，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模實(shí)現(xiàn)躍升[23]。從年均綜合得分看，融合規(guī)模（0.028）領(lǐng)先，融合基礎(chǔ)（0.027）次之，融合結(jié)構(gòu)（0.024）位居第三，融合效率（0.021）居于末位。究其原因，在于技術(shù)、產(chǎn)業(yè)與政策之間的協(xié)同作用不足。具體而言，數(shù)字技術(shù)對(duì)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的深度賦能不足，導(dǎo)致傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨較高的轉(zhuǎn)型成本和較弱的內(nèi)生動(dòng)力。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的高端業(yè)態(tài)發(fā)展相對(duì)不足，區(qū)域間的協(xié)同也存在失衡現(xiàn)象。政策層面上，以效率為導(dǎo)向的政策措施占比較低，且在精準(zhǔn)度方面仍有待提升。

2.3 空間特征分析

為了直觀展示黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的空間分布特征，選取2011、2015、2019及2023年的數(shù)據(jù)作為代表，借助ArcGIS軟件，運(yùn)用自然斷點(diǎn)法，并依據(jù)數(shù)實(shí)融合水平數(shù)值，將81個(gè)地級(jí)市劃分為4類：低水平城市（0，0.083]、中低水平城市（0.083，0.141]、中高水平城市（0.141，0.228]、高水平城市（0.228，0.432]。具體如表3所示。

由表3可知，黃河流域的數(shù)實(shí)融合水平空間分布呈現(xiàn)“下游 gt; 中游 gt; 上游”的非均衡格局。高水平與中高水平城市主要集中在山東半島城市群、部分省會(huì)城市及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，而中低水平與低水平城市則在上游地區(qū)集聚。

就空間演變趨勢(shì)而言，下游地區(qū)高水平和中高水平城市數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，低水平城市從2011年的28個(gè)降至2023年的0個(gè)。這一變化不僅與青島、濟(jì)南、鄭州等核心城市的輻射帶動(dòng)效應(yīng)有關(guān)，也得益于黃河流域整體在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)政策扶持等方面的持續(xù)推進(jìn)。例如，東營(yíng)市通過“智改數(shù)轉(zhuǎn)”技改投入和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)，推動(dòng)數(shù)實(shí)融合不斷深化。

圖22011一2023年黃河流域數(shù)實(shí)融合各維度水平及其演變趨勢(shì)

表3黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的空間分布

雖然中游地區(qū)數(shù)實(shí)融合水平呈現(xiàn)低水平城市數(shù)量減少、中高水平城市數(shù)量增加、高水平城市從無到有的積極態(tài)勢(shì)，但中高水平及以上的城市整體占比仍較低，融合潛力尚未得到充分釋放。例如，長(zhǎng)治、朔州等地依賴傳統(tǒng)重工業(yè)，渭南、安康的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重農(nóng)業(yè)，且普遍面臨數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱、人才流失、投入不足等問題。其根源在于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整滯后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨多重挑戰(zhàn)，進(jìn)而制約了數(shù)實(shí)融合進(jìn)程與高質(zhì)量發(fā)展[24]。

黃河上游地區(qū)數(shù)實(shí)融合水平變化較為明顯，低水平城市大幅減少，中高水平城市從無到有、持續(xù)增加，顯示出區(qū)域融合進(jìn)程加快，并在政策支持、基礎(chǔ)設(shè)施完善和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型推動(dòng)下取得了一定成效。例如：金昌市深入落實(shí)數(shù)字賦能產(chǎn)業(yè)政策，推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與有色金屬產(chǎn)業(yè)深度耦合，依托大數(shù)據(jù)平臺(tái)優(yōu)化生產(chǎn)流程；西寧市以新型基建為抓手，布局5G基站等基礎(chǔ)設(shè)施，有效提升了產(chǎn)業(yè)與數(shù)字化的協(xié)同能力。然而，上游地區(qū)整體數(shù)實(shí)融合基礎(chǔ)仍顯薄弱，區(qū)域發(fā)展不平衡問題明顯。例如，包頭市在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域發(fā)展落后和白銀市傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型困難，表明多數(shù)上游城市亟須進(jìn)一步優(yōu)化路徑和強(qiáng)化支撐，以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)實(shí)融合發(fā)展。

總體來看，黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的空間格局演進(jìn)特征明顯：中高水平及高水平城市數(shù)量均呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，低水平城市數(shù)量持續(xù)縮減，黃河流域整體發(fā)展態(tài)勢(shì)向好。

3黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的區(qū)域差異

3.1總體及區(qū)域內(nèi)差異

采用Dagum基尼系數(shù)，對(duì)流域內(nèi)數(shù)實(shí)融合水平的區(qū)域差異展開分析。具體結(jié)果如表4所示。

圖3反映了黃河流域數(shù)實(shí)融合水平整體及分區(qū)域的演變情況，總體差異方面。從水平值來看，研究期內(nèi)的基尼系數(shù)平均值為0.150，表明存在一定程度的空間非均衡現(xiàn)象。從演變趨勢(shì)來看，基尼系數(shù)在經(jīng)歷初期波動(dòng)后逐漸趨于穩(wěn)定并呈緩慢上升態(tài)勢(shì)，反映出黃河流域數(shù)實(shí)融合的空間差異長(zhǎng)期存在，并呈現(xiàn)出擴(kuò)大趨勢(shì)。分階段看：前期上升可能是因?yàn)椴糠值貐^(qū)快速發(fā)展，與其他地區(qū)的差距擴(kuò)大；隨后下降則可能是由于原本發(fā)展滯后的地區(qū)加快了發(fā)展速度，縮小了與領(lǐng)先地區(qū)的差距；而后期再次出現(xiàn)上升趨勢(shì)，則可能意味著新的區(qū)域不平衡開始顯現(xiàn)，即部分領(lǐng)先地區(qū)加速發(fā)展，導(dǎo)致差距再度擴(kuò)大。

區(qū)域內(nèi)差異方面。從數(shù)據(jù)差異來看，下游地區(qū)內(nèi)部差異最為顯著，中游和上游地區(qū)的基尼系數(shù)較為接近，具體排序?yàn)椋合掠?（0.158）gt; 中游（0.137）gt;上游（0.127）。下游的地區(qū)內(nèi)差異與黃河流域的整體差異基本一致，但相較研究初期有所加劇。而上游、中游的地區(qū)內(nèi)差異呈下降趨勢(shì)，年降幅分別為 2.006%.0.460% ，說明這兩個(gè)區(qū)域內(nèi)部發(fā)展不平衡程度有所降低。究其原因，可能與國(guó)家推動(dòng)中游和上游地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、促進(jìn)資源型城市轉(zhuǎn)型以及實(shí)施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略等政策有關(guān)[25]。這些舉措有助于減少對(duì)資源消耗的依賴，夯實(shí)數(shù)實(shí)融合發(fā)展的基礎(chǔ)條件，促進(jìn)中游、上游地區(qū)內(nèi)部的均衡發(fā)展。

表4黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的區(qū)域差異及其貢獻(xiàn)

圖3黃河流域數(shù)實(shí)融合水平總體及分區(qū)域的基尼系數(shù)

3.2 區(qū)域間差異

圖4展示了黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的地區(qū)間差距及其貢獻(xiàn)率。由圖可知：第一，從區(qū)域間差異看，下游地區(qū)與其他兩個(gè)區(qū)域（上游與中游）之間存在較大分化，而中游和上游之間的差距相對(duì)較小。從具體數(shù)值來看，區(qū)域間的基尼系數(shù)排序?yàn)椋褐邢掠危?.157）gt;上下游 （0.150）gt; 上中游（0.136）。從演變趨勢(shì)分析，下游與中游、上游之間的區(qū)域差異整體呈擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，且演化路徑高度相似。這種差異可能源于下游地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更為合理，推動(dòng)了數(shù)實(shí)融合的快速發(fā)展，而中上游地區(qū)受制于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型難題，數(shù)實(shí)融合整體進(jìn)展相對(duì)緩慢。第二，從區(qū)域差異來源及成因來看，2011—2023年間，超變密度對(duì)整體差異的年均貢獻(xiàn)率達(dá)到 44.314% ，遠(yuǎn)高于區(qū)域內(nèi)差異中 32.352% 和區(qū)域間差異（ 23.335% ），表明不同區(qū)域之間的交疊效應(yīng)是造成流域內(nèi)數(shù)實(shí)融合發(fā)展不平衡的關(guān)鍵因素之一。換言之，超變密度在黃河流域數(shù)實(shí)融合空間分異中發(fā)揮主導(dǎo)作用。進(jìn)一步分析其動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)可知，區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率維持在相對(duì)平穩(wěn)的水平，年均增長(zhǎng)率為0.026% ;而區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)率則呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)，年均增速達(dá)到 3.186% 。與此同時(shí)，超變密度的貢獻(xiàn)率則表現(xiàn)出下降趨勢(shì)，且與區(qū)域間差異的變化方向相反。這表明隨著發(fā)展進(jìn)程的推進(jìn)，各區(qū)域之間的交叉融合程度有所減弱，區(qū)域間發(fā)展不均衡的問題逐漸凸顯[26]

4黃河流域數(shù)實(shí)融合水平分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

4.1時(shí)間演進(jìn)特征分析

為進(jìn)一步分析黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的地區(qū)絕對(duì)差異和時(shí)間演變特征，運(yùn)用核密度估計(jì)法，選取2011年、2015年、2019年及2023年作為代表年份，繪制核密度曲線（見圖5）。總體來看，黃河流域及其上中下游地區(qū)的數(shù)實(shí)融合水平呈現(xiàn)\"水平不斷提升、差異總體擴(kuò)大\"的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征。

由圖5可知：第一，從分布位置來看，在樣本考察期內(nèi)，黃河流域整體及其各子區(qū)域的數(shù)實(shí)融合水平核密度曲線中心均呈右移趨勢(shì)。這一動(dòng)態(tài)變化反映出黃河流域數(shù)實(shí)融合水平在時(shí)間維度上具有明顯的上升趨勢(shì)，表明區(qū)域內(nèi)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合程度在不斷增強(qiáng)。然而，重心移動(dòng)幅度并不大，說明黃河流域數(shù)實(shí)融合水平雖然有所提高，但依然存在較大的提升空間。第二，從曲線形態(tài)來看，黃河流域整體及其各子區(qū)域的核密度曲線寬度隨時(shí)間推移逐步擴(kuò)展，尤以上游地區(qū)的變化最為顯著，反映出該區(qū)域內(nèi)城市間數(shù)實(shí)融合水平的絕對(duì)差異持續(xù)擴(kuò)大。與此同時(shí)，曲線峰值呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，說明區(qū)域內(nèi)各城市融合水平的分布由原先相對(duì)集中的狀態(tài)逐漸趨于分散，體現(xiàn)出區(qū)域內(nèi)部協(xié)調(diào)性減弱、發(fā)展差異日益凸顯的特征[27]。第三，從分布延展性來看，曲線拖尾明顯，表明流域內(nèi)存在融合水平極高或極低的城市，區(qū)域間融合程度梯度差異較大。第四，從極化現(xiàn)象來看，黃河流域及各子區(qū)域均呈現(xiàn)一個(gè)主峰與多個(gè)次峰并存的分布形態(tài)，表明數(shù)實(shí)融合水平正趨于多層級(jí)分化的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

圖4黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的地區(qū)間差距與貢獻(xiàn)率

圖5黃河流域及上中下游代表年份數(shù)實(shí)融合水平核密度曲線

4.2 空間演進(jìn)特征分析

4.2.1 全局空間自相關(guān)性分析

為探究2011—2023年數(shù)實(shí)融合水平的空間關(guān)聯(lián)性，以經(jīng)濟(jì)距離矩陣為基礎(chǔ)，通過計(jì)算全局莫蘭指數(shù)來衡量其空間集聚程度，結(jié)果見表5。數(shù)據(jù)顯示，2011—2023年黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的全局Moran'sI指數(shù)均為正值，表明在多數(shù)年份中，相似水平的區(qū)域在空間上呈現(xiàn)出集聚態(tài)勢(shì)，即存在顯著的空間正相關(guān)性。但2020年的Mo-ran's1指數(shù)為0.095， P 值為0.071，未能通過 5% 的顯著性檢驗(yàn)。這一情況可能與2020年新冠疫情等突發(fā)公共事件對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的沖擊有關(guān)，其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)造成的劇烈擾動(dòng)，影響了數(shù)實(shí)融合水平的空間分布態(tài)勢(shì)

表52011—2023年黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的全局Moran's1指數(shù)

4.2.2 局部空間自相關(guān)性分析

為深入剖析2011—2023年間黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的局部空間關(guān)聯(lián)特征，運(yùn)用局部Moran'sI指數(shù)，通過Stata軟件繪制2011年、2015年、2019年、2023年的Moran's1散點(diǎn)圖（見圖6），以識(shí)別區(qū)域內(nèi)局部空間的高低集聚態(tài)勢(shì)。分析結(jié)果表明，在所選的4個(gè)年份中，“高一高”和“低—低”集聚區(qū)的城市數(shù)量較多，“低一高”集聚區(qū)次之，“高一低\"集聚區(qū)的城市數(shù)量最少。

具體而言，黃河流域中數(shù)實(shí)融合水平較高的城市，如太原、西安、濟(jì)南、青島和東營(yíng)等，多集中在“高一高\(yùn)"集聚區(qū)。這些城市或以資源型工業(yè)為基礎(chǔ)（如東營(yíng)的石油化工產(chǎn)業(yè)、太原的能源工業(yè)），或以省會(huì)樞紐地位為支撐，依托鏈主企業(yè)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并借助國(guó)家級(jí)經(jīng)開區(qū)等平臺(tái)推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)深度融合，形成“產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、龍頭引領(lǐng)、政策賦能\"的數(shù)實(shí)融合推進(jìn)模式。相比之下，數(shù)實(shí)融合水平較低的城市，如隴南、平?jīng)觥c陽(yáng)等，則多位于“低一低\"集聚區(qū)。這些城市普遍經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的資金儲(chǔ)備及投入能力有限；且因地理位置偏遠(yuǎn)，對(duì)人才、資金等關(guān)鍵要素的吸引力不足，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型面臨較大挑戰(zhàn)，缺乏推動(dòng)數(shù)實(shí)融合的內(nèi)在動(dòng)力和外部支持。處于“高一低\"集聚區(qū)的城市，如濰坊、西寧等，盡管自身的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，但對(duì)周邊城市的輻射帶動(dòng)作用有限，與周邊城市的產(chǎn)業(yè)協(xié)同不夠緊密，導(dǎo)致數(shù)實(shí)融合發(fā)展受限。處于“低一高\(yùn)"集聚區(qū)的城市，如榆林、寶雞和銅川等，盡管緊鄰西安等數(shù)實(shí)融合水平較高的城市，卻未能有效利用其空間溢出效應(yīng)，形成了數(shù)實(shí)融合發(fā)展的洼地，凸顯了地理鄰近性與空間溢出效應(yīng)傳遞之間的非對(duì)稱性挑戰(zhàn)[28]。

5結(jié)論與政策建議

5.1結(jié)論

首先，黃河流域數(shù)實(shí)融合水平整體向好。從時(shí)間分布看，數(shù)值由2011年的0.055增至2023年的0.156，年均增速達(dá) 9.076% ，但仍處于0.05～0.18的較低發(fā)展水平區(qū)間。從區(qū)位分布看，上中下游地區(qū)數(shù)實(shí)融合水平的動(dòng)態(tài)演進(jìn)態(tài)勢(shì)與總體趨勢(shì)契合，這一結(jié)論與核密度估計(jì)的分析結(jié)果相符，且空間上呈現(xiàn)出下游地區(qū)領(lǐng)先、中游地區(qū)次之、上游地區(qū)相對(duì)滯后的分布特征。從各維度分布來看，黃河流域數(shù)實(shí)融合各結(jié)構(gòu)層雖均呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，但整體水平仍處于低位，其中融合效率水平最低，說明缺乏內(nèi)生增長(zhǎng)動(dòng)力。

圖6黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的局部莫蘭散點(diǎn)圖

其次，黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的空間差異呈現(xiàn)持續(xù)擴(kuò)大趨勢(shì)，年均增長(zhǎng)率達(dá)到 0.860% 。其中，下游地區(qū)內(nèi)部差距有所拉大，而上游與中游區(qū)域則表現(xiàn)出差異縮小的跡象。超變密度是整體空間分異的主要原因，其年均貢獻(xiàn)率為44.314% ，但也呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)。與此同時(shí)，區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)率持續(xù)上升，反映出不同子區(qū)域之間的分化日益明顯。具體來看，下游與中游、上游之間的數(shù)實(shí)融合水平差距較為突出，而中游與上游之間的區(qū)域差異則相對(duì)較小。

最后，黃河流域數(shù)實(shí)融合水平存在顯著的空間正相關(guān)性。“高一高\(yùn)"集聚區(qū)城市主要為山東半島城市群，彼此間相互協(xié)作，形成高水平數(shù)實(shí)融合發(fā)展態(tài)勢(shì)；“低一低\"集聚區(qū)的城市以隴南、平?jīng)觥c陽(yáng)為主，數(shù)實(shí)融合進(jìn)程緩慢；“低一高\(yùn)"集聚和“高一低\"集聚區(qū)的城市主要集中在陜甘寧三省交界處，受區(qū)位和自然環(huán)境等條件約束，形成數(shù)實(shí)融合水平的洼地。

協(xié)調(diào)發(fā)展。針對(duì)黃河流域“高一高\(yùn)"集聚區(qū)與“低一低”集聚區(qū)并存的空間格局，須打破行政壁壘，推動(dòng)要素資源在區(qū)域間高效流通。依托西安、濟(jì)南等核心城市建立跨區(qū)域協(xié)作平臺(tái)，鼓勵(lì)“高一高\(yùn)"集聚型城市通過產(chǎn)業(yè)鏈延伸、創(chuàng)新成果外溢等方式帶動(dòng)周邊地區(qū)融合發(fā)展。同時(shí)，加大對(duì)隴南、平?jīng)龅取暗鸵坏蚛"集聚區(qū)城市的支持力度，探索數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施共建共享機(jī)制，設(shè)立專項(xiàng)基金支持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，提升其承接外部資源與技術(shù)輻射的能力，逐步縮小區(qū)域間發(fā)展差距，實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)及面的協(xié)同發(fā)展。

最后，因地制宜分類施策，發(fā)揮各地比較優(yōu)勢(shì)。黃河流域的數(shù)實(shí)融合發(fā)展在地理空間分布上呈現(xiàn)出明顯的不均衡特征，應(yīng)制定差異化政策舉措。上游地區(qū)應(yīng)把握“東數(shù)西算\"戰(zhàn)略機(jī)遇，加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，重點(diǎn)支持酒泉、銀川等地打造新能源智慧管理平臺(tái)，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與綠色能源深度融合；中游地區(qū)以裝備制造、化工、冶金等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主，應(yīng)加快智能化改造，在太原、洛陽(yáng)、臨汾等產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較好的城市開展試點(diǎn)，推動(dòng)龍頭企業(yè)建設(shè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，帶動(dòng)中小企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，同時(shí)注重循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；下游地區(qū)則應(yīng)發(fā)揮區(qū)位優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)濟(jì)南、東營(yíng)等地建設(shè)數(shù)實(shí)融合創(chuàng)新示范區(qū)，探索數(shù)字技術(shù)賦能石化、海洋經(jīng)濟(jì)等特色產(chǎn)業(yè)的新路徑，形成可復(fù)制推廣的經(jīng)驗(yàn)與模式，實(shí)現(xiàn)全流域的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和錯(cuò)位發(fā)展。

6 不足與展望

5.2 政策建議

首先，構(gòu)建高質(zhì)量融合發(fā)展體系，激發(fā)數(shù)實(shí)融合內(nèi)生動(dòng)力。黃河流域數(shù)實(shí)融合發(fā)展雖持續(xù)向好，但整體仍處于較低水平，未來提升潛力巨大。應(yīng)從夯實(shí)融合基礎(chǔ)、拓展融合規(guī)模、優(yōu)化融合結(jié)構(gòu)、提升融合效率這四大維度著手，制定精準(zhǔn)的政策措施，系統(tǒng)推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化雙輪驅(qū)動(dòng)，增強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合能力。對(duì)于融合水平較高的城市，應(yīng)聚焦提升融合效率與高端數(shù)字技術(shù)賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈向高附加值環(huán)節(jié)延伸；而對(duì)于融合水平較低的城市，則應(yīng)優(yōu)先補(bǔ)齊數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施短板，提升數(shù)據(jù)要素供給能力和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景覆蓋率，為高質(zhì)量融合發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

其次，強(qiáng)化跨域聯(lián)動(dòng)機(jī)制，推動(dòng)流域內(nèi)均衡

本文以2011—2023年黃河流域81個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象，基于數(shù)實(shí)融合的內(nèi)涵，從融合基礎(chǔ)、融合規(guī)模、融合結(jié)構(gòu)、融合效率等4個(gè)維度構(gòu)建測(cè)度指標(biāo)體系，系統(tǒng)考察黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的區(qū)域差異與動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征。研究結(jié)果顯示，該流域數(shù)實(shí)融合水平呈現(xiàn)向好的發(fā)展態(tài)勢(shì)，這一發(fā)現(xiàn)與延曉琦等29和周明茜等3的研究結(jié)果相吻合。

然而，本文尚存在以下不足：首先，本文僅聚焦于黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的測(cè)度分析，未對(duì)制約黃河流域數(shù)實(shí)融合水平提升的因素展開深入探討。未來研究可借助障礙因子模型，精準(zhǔn)識(shí)別阻礙黃河流域數(shù)實(shí)融合水平提升的關(guān)鍵因素。其次，本文著重探討黃河流域數(shù)實(shí)融合水平及其區(qū)域差異，但未深入剖析驅(qū)動(dòng)數(shù)實(shí)融合水平提升的關(guān)鍵因素。明確這些關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，將有助于制定更具針對(duì)性的政策，從而更有效地推動(dòng)黃河流域數(shù)實(shí)融合水平的提升。未來研究可深入探討政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及金融發(fā)展等因素對(duì)數(shù)實(shí)融合水平提升的驅(qū)動(dòng)作用。最后，本文主要基于黃河流域地級(jí)市層面的數(shù)據(jù)展開分析，尚未涵蓋城市群及縣域?qū)蛹?jí)。未來研究可進(jìn)一步拓展至上述層級(jí)，以期從不同的區(qū)域結(jié)構(gòu)出發(fā)，全面揭示數(shù)實(shí)融合水平的地域特征與演化機(jī)制，從而為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展提供更為系統(tǒng)的理論支撐與實(shí)踐參考。

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Abstract：The Yellow River Basin holds a strategically important position in China'ssocioeconomic development and ecological security.The integration of digital and real economies serves as a key breakthrough and strategic support for achieving high-quality development in the region. This study selects 81 prefecture-level cities in the basin as the research sample， constructing a comprehensive evaluation index system covering four dimensions： integration foundation，scale，structure，and efficiency. Using the entropy weight method，this paper measures the level of digital-real economic integration from 2O11 to 2O23.It further analyzes regional disparities and dynamic evolution characteristics using the Dagum Gini coefficient，kernel density estimation，and spatial autocorrelation methods. Key findings are as follows： ① The overall level of digital-real economic integration in the Yellow River Basin has been improving. From 2011 （0.055） to 2023 （0.156）， the composite index increased at an average annual rate of 9.076% ，although it remains relatively low， ranging between O.O5 and 0.18. Spatially， a pattern of \"lower reaches leading， middle reaches following，and upper reaches lagging\" is evident，with regional development trends broadlyconsistent with the overalltrend.While allfour dimensions have improved over time，integration efficiency remains the weakest link，indicating a lack of endogenous growth momentum. ② Spatial disparities in integration levels have continued to widen， at an average annual growth rate of 0.860% .Disparities within the lower reaches have increased， while those in the upper and middle reaches have slightly narrowed. Hyper-variable density remains the main source of spatial disparity， contributing 44.314% on average， though this share has been declining. Meanwhile，inter-regional disparities have increased， reflecting growing divergence among subregions. The gap between the lower and middle reaches，as well as between the lower and upper reaches，is particularly significant， while diffrences between the middle and upper reaches are relatively small. ③ There is significant spatial autocorrelation in integration levels.\"High—high\" agglomeration areas are mainly concentrated in the Shandong Peninsula urban agglomeration， where cities exhibit strong collaborative integration.\"Low—low\" agglomeration areas are primarily found in Longnan，Pingliang，and Qingyang， where integration progress is slow.\"Low—high\" and \"high—low\" agglomerations are mainly located at the junction of Shaanxi， Gansu，and Ningxia，constrained by geographical and environmental factors，resulting in the formation of integration \"lowlands\".Based on the above findings， this paper proposes three targeted policy recommendations： first， for regions with different levels of development，how can a high-quality integration system be constructed to enhance overall integration capacity？ Second，for regions with varying levels of coordination，how can cross一 regional collaboration mechanisms be improved to promote balanced development across the basin？ Third，for regions with different resource endowments and functional roles，how can diffrentiated policy frameworks be established to achieve complementary and coordinated development across the entire basin？

Key words： Yellow River Basin; digital-real integration; regional disparities; dynamic evolution; Gini coefficient

（欄目編輯：張士依）