Finance & Economics of Xinjiang ›› 2022, Vol. 0 ›› Issue (1): 5-17.DOI: 10.16716/j.cnki.65-1030/f.2022.01.001
DUAN Xiufang, XU Chuanang
Received:
2021-08-02
Online:
2022-03-14
Published:
2022-02-25
段秀芳, 徐传昂
作者简介:
段秀芳(1963—),女,新疆财经大学国际经贸学院教授,博士生导师,经济学博士,主要研究方向为中国(新疆)与中亚俄罗斯区域经济合作、贸易与投资;
徐传昂(1996—),男,新疆财经大学国际经贸学院硕士研究生,研究方向为国际投资与跨国经营。
基金资助:
DUAN Xiufang, XU Chuanang. A Study of Coupling Coordination between Digital Transformation and High quality Development of China's Manufacturing Industry[J]. Finance & Economics of Xinjiang, 2022, 0(1): 5-17.
段秀芳, 徐传昂. 我国制造业数字化转型与高质量发展耦合协调性研究[J]. 新疆财经, 2022, 0(1): 5-17.
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URL: https://bjb.xjufe.edu.cn/EN/10.16716/j.cnki.65-1030/f.2022.01.001
准则层 | 指标层 | 指标说明 | 指标性质 |
---|---|---|---|
数字化环境 | 互联网普及率 移动电话普及率 | 区域互联网用户数/常住人口数 移动电话用户数/常住人口数 | 正向指标 正向指标 |
研发数字化 | 数字化工具普及率 | 使用数字化研发设计工具的企业数/企业总数 | 正向指标 |
生产数字化 | 管控集成化比例 生产设备数字化率 | 实现管控集成的企业数/企业总数 数字化生产设备数/生产设备总数 | 正向指标 正向指标 |
经营数字化 | 企业利用网络情况 企业电商普及情况 业务信息化比例 企业电商销售情况 企业线上采购额 | 每百家企业拥有网站数量 区域有电商活动企业数/企业总数 关键业务环节全面信息化企业数/企业总数 区域企业电商销售额/企业销售总额 电子商务采购额 | 正向指标 正向指标 正向指标 正向指标 正向指标 |
准则层 | 指标层 | 指标说明 | 指标性质 |
---|---|---|---|
数字化环境 | 互联网普及率 移动电话普及率 | 区域互联网用户数/常住人口数 移动电话用户数/常住人口数 | 正向指标 正向指标 |
研发数字化 | 数字化工具普及率 | 使用数字化研发设计工具的企业数/企业总数 | 正向指标 |
生产数字化 | 管控集成化比例 生产设备数字化率 | 实现管控集成的企业数/企业总数 数字化生产设备数/生产设备总数 | 正向指标 正向指标 |
经营数字化 | 企业利用网络情况 企业电商普及情况 业务信息化比例 企业电商销售情况 企业线上采购额 | 每百家企业拥有网站数量 区域有电商活动企业数/企业总数 关键业务环节全面信息化企业数/企业总数 区域企业电商销售额/企业销售总额 电子商务采购额 | 正向指标 正向指标 正向指标 正向指标 正向指标 |
准则层 | 指标层 | 指标说明 | 指标性质 |
---|---|---|---|
经济效益 | 投入产出比 劳动生产率 | 制造业企业产值/固定资产投资 制造业企业产值/制造业年平均就业人数 | 正向指标 正向指标 |
创新发展 | R&D人才储备 R&D经费投入 专利情况 新产品销售额 产品或工艺创新水平 | R&D人员全时当量 R&D经费内部支出 规上工业企业发明专利数 规上工业企业新产品销售收入 实现产品或工艺创新企业占比 | 正向指标 正向指标 正向指标 正向指标 正向指标 |
绿色发展 | 固体污染情况 能源消耗情况 | 工业固体废物排放量/工业产值 工业用煤/工业产值 | 负向指标 负向指标 |
准则层 | 指标层 | 指标说明 | 指标性质 |
---|---|---|---|
经济效益 | 投入产出比 劳动生产率 | 制造业企业产值/固定资产投资 制造业企业产值/制造业年平均就业人数 | 正向指标 正向指标 |
创新发展 | R&D人才储备 R&D经费投入 专利情况 新产品销售额 产品或工艺创新水平 | R&D人员全时当量 R&D经费内部支出 规上工业企业发明专利数 规上工业企业新产品销售收入 实现产品或工艺创新企业占比 | 正向指标 正向指标 正向指标 正向指标 正向指标 |
绿色发展 | 固体污染情况 能源消耗情况 | 工业固体废物排放量/工业产值 工业用煤/工业产值 | 负向指标 负向指标 |
耦合度C值区间 | 耦合等级 | 耦合阶段 |
---|---|---|
(0.0~0.1) [0.1~0.2) [0.2~0.5) [0.5~0.8) [0.8~1.0) | 1 2 3 4 5 | 低水平耦合阶段 耦合拮抗阶段 耦合磨合阶段 基本耦合阶段 高水平耦合阶段 |
耦合度C值区间 | 耦合等级 | 耦合阶段 |
---|---|---|
(0.0~0.1) [0.1~0.2) [0.2~0.5) [0.5~0.8) [0.8~1.0) | 1 2 3 4 5 | 低水平耦合阶段 耦合拮抗阶段 耦合磨合阶段 基本耦合阶段 高水平耦合阶段 |
耦合协调度D值区间 | 协调等级 | 耦合协调程度 | 耦合协调度D值区间 | 协调等级 | 耦合协调程度 |
---|---|---|---|---|---|
(0.0~0.1) [0.1~0.2) [0.2~0.3) [0.3~0.4) [0.4~0.5) | 1 2 3 4 5 | 极度失调 严重失调 中度失调 轻度失调 濒临失调 | [0.5~0.6) [0.6~0.7) [0.7~0.8) [0.8~0.9) [0.9~1.0) | 6 7 8 9 10 | 勉强协调 初级协调 中级协调 良好协调 优质协调 |
耦合协调度D值区间 | 协调等级 | 耦合协调程度 | 耦合协调度D值区间 | 协调等级 | 耦合协调程度 |
---|---|---|---|---|---|
(0.0~0.1) [0.1~0.2) [0.2~0.3) [0.3~0.4) [0.4~0.5) | 1 2 3 4 5 | 极度失调 严重失调 中度失调 轻度失调 濒临失调 | [0.5~0.6) [0.6~0.7) [0.7~0.8) [0.8~0.9) [0.9~1.0) | 6 7 8 9 10 | 勉强协调 初级协调 中级协调 良好协调 优质协调 |
年份 | 全国 | 东部地区 | 中部地区 | 西部地区 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
U1 | U2 | U1 | U2 | U1 | U2 | U1 | U2 | |
2015 | 0.21 | 0.19 | 0.25 | 0.33 | 0.16 | 0.21 | 0.06 | 0.11 |
2016 | 0.28 | 0.23 | 0.29 | 0.35 | 0.16 | 0.22 | 0.07 | 0.14 |
2017 | 0.28 | 0.27 | 0.40 | 0.38 | 0.18 | 0.25 | 0.07 | 0.16 |
2018 | 0.32 | 0.26 | 0.52 | 0.38 | 0.19 | 0.28 | 0.11 | 0.21 |
2019 | 0.38 | 0.32 | 0.61 | 0.40 | 0.20 | 0.29 | 0.14 | 0.26 |
年份 | 全国 | 东部地区 | 中部地区 | 西部地区 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
U1 | U2 | U1 | U2 | U1 | U2 | U1 | U2 | |
2015 | 0.21 | 0.19 | 0.25 | 0.33 | 0.16 | 0.21 | 0.06 | 0.11 |
2016 | 0.28 | 0.23 | 0.29 | 0.35 | 0.16 | 0.22 | 0.07 | 0.14 |
2017 | 0.28 | 0.27 | 0.40 | 0.38 | 0.18 | 0.25 | 0.07 | 0.16 |
2018 | 0.32 | 0.26 | 0.52 | 0.38 | 0.19 | 0.28 | 0.11 | 0.21 |
2019 | 0.38 | 0.32 | 0.61 | 0.40 | 0.20 | 0.29 | 0.14 | 0.26 |
序列 | P值 | 结论 |
---|---|---|
Mt | (-0.3104) | 不平稳 |
Md | (0.0000)*** | 平稳 |
DMt | (0.0000)*** | 平稳 |
DMd | (0.0000)*** | 平稳 |
序列 | P值 | 结论 |
---|---|---|
Mt | (-0.3104) | 不平稳 |
Md | (0.0000)*** | 平稳 |
DMt | (0.0000)*** | 平稳 |
DMd | (0.0000)*** | 平稳 |
变量 | h_ Mt | h_ Md |
---|---|---|
L1. h_ Mt | 0.4358(0.048)** | 0.5031(0.0180)** |
L1. h_ Md | 0.1805(0.091)* | 0.3032(0.4450) |
变量 | h_ Mt | h_ Md |
---|---|---|
L1. h_ Mt | 0.4358(0.048)** | 0.5031(0.0180)** |
L1. h_ Md | 0.1805(0.091)* | 0.3032(0.4450) |
滞后期数 | Mt | Md | ||
---|---|---|---|---|
Mt | Md | Mt | Md | |
1 | 0.785 | 0.215 | 0 | 1 |
2 | 0.674 | 0.326 | 0.134 | 0.866 |
3 | 0.643 | 0.357 | 0.172 | 0.828 |
4 | 0.63 | 0.37 | 0.19 | 0.81 |
5 | 0.623 | 0.377 | 0.199 | 0.801 |
6 | 0.62 | 0.38 | 0.204 | 0.796 |
7 | 0.618 | 0.382 | 0.206 | 0.794 |
8 | 0.617 | 0.383 | 0.207 | 0.793 |
9 | 0.616 | 0.384 | 0.208 | 0.792 |
10 | 0.616 | 0.384 | 0.208 | 0.792 |
滞后期数 | Mt | Md | ||
---|---|---|---|---|
Mt | Md | Mt | Md | |
1 | 0.785 | 0.215 | 0 | 1 |
2 | 0.674 | 0.326 | 0.134 | 0.866 |
3 | 0.643 | 0.357 | 0.172 | 0.828 |
4 | 0.63 | 0.37 | 0.19 | 0.81 |
5 | 0.623 | 0.377 | 0.199 | 0.801 |
6 | 0.62 | 0.38 | 0.204 | 0.796 |
7 | 0.618 | 0.382 | 0.206 | 0.794 |
8 | 0.617 | 0.383 | 0.207 | 0.793 |
9 | 0.616 | 0.384 | 0.208 | 0.792 |
10 | 0.616 | 0.384 | 0.208 | 0.792 |
年份 | 全国 | 东部地区 | 中部地区 | 西部地区 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
C | D | C | D | C | D | C | D | |
2015 | 0.50 | 0.30 | 0.58 | 0.41 | 0.45 | 0.29 | 0.47 | 0.20 |
2016 | 0.52 | 0.32 | 0.62 | 0.45 | 0.47 | 0.30 | 0.48 | 0.22 |
2017 | 0.55 | 0.36 | 0.70 | 0.52 | 0.48 | 0.32 | 0.46 | 0.23 |
2018 | 0.58 | 0.40 | 0.79 | 0.59 | 0.48 | 0.33 | 0.47 | 0.28 |
2019 | 0.60 | 0.43 | 0.83 | 0.65 | 0.49 | 0.35 | 0.47 | 0.31 |
年份 | 全国 | 东部地区 | 中部地区 | 西部地区 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
C | D | C | D | C | D | C | D | |
2015 | 0.50 | 0.30 | 0.58 | 0.41 | 0.45 | 0.29 | 0.47 | 0.20 |
2016 | 0.52 | 0.32 | 0.62 | 0.45 | 0.47 | 0.30 | 0.48 | 0.22 |
2017 | 0.55 | 0.36 | 0.70 | 0.52 | 0.48 | 0.32 | 0.46 | 0.23 |
2018 | 0.58 | 0.40 | 0.79 | 0.59 | 0.48 | 0.33 | 0.47 | 0.28 |
2019 | 0.60 | 0.43 | 0.83 | 0.65 | 0.49 | 0.35 | 0.47 | 0.31 |
年份 | 莫兰指数 | P值 |
---|---|---|
2015 | 0.4003 | (0.0070)*** |
2016 | 0.4294 | (0.0080)*** |
2017 | 0.4175 | (0.0070)*** |
2018 | 0.3927 | (0.0100)*** |
2019 | 0.4003 | (0.0080)*** |
年份 | 莫兰指数 | P值 |
---|---|---|
2015 | 0.4003 | (0.0070)*** |
2016 | 0.4294 | (0.0080)*** |
2017 | 0.4175 | (0.0070)*** |
2018 | 0.3927 | (0.0100)*** |
2019 | 0.4003 | (0.0080)*** |
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