数字经济与纺织业高质量发展的耦合协调度研究——以徐州市为例

我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，《中国数字经济发展白皮书（2021）》数据显示,2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重38.6%。数字经济在逆势中腾飞，进一步凸显在国民经济中的重要地位，有效支撑疫情防控和经济社会发展。李英杰等认为数字经济与制造业深度融合能推动制造业实现质量变革、效率变革、动力变革。丁志帆立足“微观-中观-宏观”分析框架，探讨数字经济、驱动经济高质量发展的内在机理。蒋林等认为要大力推进信息化和工业化深度融合，推动信息化技术在纺织各环节广泛运用，构建智慧化生产、数字化管理等新型制造模式。

在数字经济的驱动下，纺织业正在向着智慧生产、经营和管理的目标迈进，然而却鲜有学者分析数字经济与纺织行业之间的协调发展水平和相互作用影响。在此宏大背景下，本文致力于数字经济和纺织业高质量发展之间的耦合协调关系探究，以期为徐州纺织业的高质量发展找寻契机。

一、数字经济在徐州纺织企业中的应用场景

（一）数字经济的内涵

数字经济是一个经济学概念，一方面数字经济的快速发展涵盖信息通信技术、工业互联网等数字基础设施建设的大力推进，基此催生新的商业模式，为产业带来新机遇，带动相关产业快速发展。另一方面与数字应用质量密不可分，体现在移动互联网、区块链、大数据、人工智能的突破及融合发展，加快设备接入和系统部署，提升效率和效益。同时，政府对数字科研与实验经费投入是提升数字经济研发能力的关键因素，助力持续释放数字经济能量。本文从经济学角度诠释数字经济的内涵，即通过知识与信息的数字化，通过引导资源的优化配置与再生，最终实现高质量发展的经济形态。

（二）纺织业高质量发展内涵

纺织业高质量发展有利于推动我国经济发展方式的转变，建立现代化经济体系。宏观层面，指经济稳定增长、城乡均衡发展、绿色协调可持续发展，发展成果由人民共享。因此，纺织业要贯彻健康绿色可持续发展理念。从产业层面理解，纺织业高质量发展是指合理的产业结构、产业布局不断优化，实现转型升级，提升可持续发展的能力。从纺织企业层面理解，高质量发展由一流竞争力、可靠的质量、品牌影响力等因素组成。而纺织业高质量发展要聚焦智能制造，加快推进数字经济与纺织业深度融合，推动纺织产业发展数字化、智能化，向高质量发展迈进。

（三）数字经济与纺织业高质量发展的耦合关系

近年来，国际国内市场布局、商品机构、贸易方式深刻调整，这些变化为形成以国内大循环为主体、国际双循环相互促进的新发展格局提供了时间窗口。而纺织业作为国民经济的支柱行业，在此发展语境下，数字化转型已成为纺织业高质量发展核心动能，数字经济成为纺织业科技创新和改造的关键要素，纺织业数字化程度越高，说明与数字经济的融合程度越深，二者的耦合关系就越强。在数字经济推动产业转型升级的大背景下，大数据云计算技术将供给端与需求端数据高度整合，降低生产能耗，实现纺织业生产的高效数字化管理，在成本、质量、利润三个维度均有突破。纺织业由“制造”变为“智造”，自动化程度提升，进一步推进纺织业数字化转型和科技创新，提升竞争优势。为经济发展、科技资源、绿色发展、创新绩效四个指标在新时代的发展提供发展平台，夯实了纺织业的高质量发展，也由此支撑数字经济在产业化进程中的发展，如图1所示。

图1  数字经济与纺织业高质量发展的耦合关系

（四）数字经济在徐州纺织企业中的应用场景分析

2021年是我国现代化建设进程中具有特殊重要性的一年，“疫情防控”与“经济复苏”，“全球合作”与“战略博弈”，“人类生存”与“可持续发展”相互交织叠加，面临的环节依然复杂。而纺织业作为最重要的轻工业部门，不仅与人们的生活息息相关，在工业、国防及医疗卫生方面也有广泛的用途。纺织业是劳动力密集型产业，纺织品的设计开发、生产、销售等一系列环节都是影响纺织企业转型升级的因素。本文选取徐州市内数字化程度较高且具有代表性的纺织企业为例，分析其设计开发、生产、销售过程中的数字化应用场景，具体如表1所示。

表1  数字经济在徐州纺织企业中的应用场景

企业 应用 优势

徐州亿佳纺织有限公司 互联网接入；互联网信息服务 立足高科技

徐州市华晟纺织有限公司 高科技监检测设备；

并条机；超高精度无机械波罗拉 质量保证

江苏金荣泰新

材料科技有限公司 闭合式生产过程；自动化

控制；生产清洁化；废物可降解 绿色发展

从表1可以得知，纺织业纺织产品的设计开发、生产、销售等一系列环节数字化运用程度均较高。因此，进一步研究数字经济与纺织业融合发展的耦合协调关系，对纺织业突破发展瓶颈，实现高质量发展均具有重要意义。

二、构建数字经济与纺织业高质量发展评价指标体系

（一）徐州数字经济评价指标体系

本文遵循客观性、可操作性、系统性、科学性原则，结合对数字经济内涵的阐述，构建徐州数字经济发展评价指标体系，选取数字基础设施、数字网络普及、数字研发能力三个维度对徐州数字经济发展质量进行评价，如表2所示。

表2  徐州数字经济发展评价指标体系

一级指标 二级指标 权重

数字基础设施 信息通信技术发展指数 0.1036

邮电业务总量 0.0474

光纤线路长度 0.1407

信息化从业人员占比 0.1014

互联网宽带接入用户数 0.0641

数字应用质量 企业平均电子商务交易额 0.0811

数字电视覆盖率 0.0359

互联网普及率 0.0681

移动电话年末用户 0.1258

数字研发能力 科技进步贡献率 0.0600

科技成果转化 0.1036

科研与试验经费投入 0.0683

（二）徐州纺织业高质量发展评价指标体系

结合上述分析，选取科技资源、创新绩效、经济发展、绿色发展4个一级指标，共计14个二级指标，构建徐州纺织业高质量发展评价指标体系。其中除了污水年排放量为纺织业高质量发展的逆向指标，其余均为正向指标。具体的评价指标体系如表3所示。

表3  徐州纺织业高质量发展评价指标体系

一级指标 二级指标 指标属性 权重

科技资源 纺织工程技术人员 正向 0.0923

中级职称以上人员 正向 0.0591

独立科研机构 正向 0.0670

公共设施用地 正向 0.0492

民办科技型纺织企业 正向 0.0510

创新绩效 通过鉴定成果 正向 0.0904

专利申请受理量 正向 0.1146

经济发展 资本收益率 正向 0.0575

布产量 正向 0.0859

纱产量 正向 0.0738

绿色发展 绿地面积 正向 0.1007

供水总量 正向 0.0838

用水普及率 正向 0.0328

污水年排放量 逆向 0.0419

（三）数据来源

本文选取徐州市2014～2019年共6年数据作为研究的基础数据，原始数据均取自《徐州统计年鉴》、徐州统计局、徐州市人民政府、国家统计局，针对部分年份指标数据的缺失，运用均值替换插值法补齐。

（四）标准化处理

由于选取的各指标数据间的量纲和数量级不同，为消除其带来的影响，本文在数据分析前首先对原始指标数据进行标准化处理。

正向指标标准化处理公式为：

                                        （公式1）

逆向指标标准化处理公式为：

                                       （公式2）

代表年份，代表指标，为原始数据，表示第年第项指标的原始值。为标准化后的指标统计值，表示第年第项指标的标准化值。为的最大值，为的最小值。

为使数据分析更有意义，本文消除零和负值，使标准化处理后的数据进行整体平移，即：

                                         （公式3）

以遵循原始数据的内在规律为前提，最大限度地保留原始数据，为任意实数，为使为最接近的最小值，取。

（五）熵值法计算权重

熵值法是常用的客观赋权法之一，用来判断某个指标的离散程度。本文为获得准确、客观的评价结果，采用熵值法作为数字经济发展和纺织业高质量发展效绩评价的赋权方法。

a.计算第j项指标在第i年占该指标的比重，

     ，                                       （公式4）

表示标准化后的第j项指标所有年份的统计值和。

b.熵值计算，计算第j项指标的熵值，

     。           （公式5）

c.计算指标的差异系数，差异系数值与指标在综合评价体系中的重要成程度正比。

  。                                      （公式6）

d.计算各指标的权重， 

 ，                    （公式7）

权重计算结果如表2、表3所示。

e.计算徐州数字经济和纺织业高质量发展综合得分，U1 为数字经济发展指数，U2为纺织业高质量发展指数。

  ，                          （公式8）

指数计算结果如表5所示。

三、数字经济与纺织业高质量发展耦合协调度分析

（一）构建耦合协调度模型

结合相关研究，确定数字经济和纺织业高质量发展的耦合度计算公式。

   ，                                 （公式9）

C值越大，说明两个系统之间的耦合效应越强，且。

耦合度模型仅能反映数字经济和纺织业高质量发展两系统间的相互影响程度，不能反映两系统水平的高低。因此，为准确客观地测度两系统之间协调发展水平，借鉴相关研究，计算数字经济与制造业高质量发展的耦合协调度D。

 。                                           （公式10）

  。                              （公式11）

D为数字经济和纺织业高质量发展的耦合协调度，T为数字经济与制造业高质量发展两系统的综合协调发展指数，反映两者整体发展水平分别对其耦合协调度的贡献值。和均为待定系数，根据本文对数字经济与纺织业之间耦合关系的描述，认为数字经济能够促进纺织业的高质量发展，纺织业的高质量发展也会在一定程度上促进数字经济的进步，两个系统的重要性相等，所以赋予，计算结果如表5所示。

为客观有效地研究数字经济与纺织业高质量发展之间的耦合发展状况，参考相关文献耦合协调度划分的等级，文章的耦合协调度判断标准如表4所示。

表4  耦合协调度判断标准

耦合协调度 耦合发展阶段 耦合协调度等级 分类

0.00≤D≤0.10 最小耦合 极度失调 失调衰退类型

（不可接受区间）

0.10≤D≤0.20 低水平耦合 严重失调

0.20≤D≤0.30 低水平耦合 中度失调

0.30≤D≤0.40 拮抗耦合 轻度失调

0.40≤D≤0.50 拮抗耦合 濒临失调 中间过渡类型

（拮抗区间）

0.50≤D≤0.60 磨合阶段 勉强协调

0.60≤D≤0.70 磨合耦合 初级协调 协调提升类型

（可接受区间）

0.70≤D≤0.80 磨合耦合 中级协调

0.80≤D≤0.90 高水平耦合 良好协调

0.90≤D≤1.00 最大耦合 优质协调

（二）耦合协调结果与分析

运用耦合度协调模型，根据公式计算结果，得到表5。

表5  2014～2019 年数字经济和纺织业高质量发展耦合协调度

年份 数字经济发展指数U1 纺织业高质量发展指数U2 耦合度C 耦合协调度D 协调等级 分类

2014 0.114 0.059 0.082 0.084 极度失调 失调衰退类型

（不可接受区间）

2015 0.112 0.128 0.120 0.120 严重失调

2016 0.563 0.486 0.523 0.524 勉强协调 中间过渡类型

（拮抗区间）

2017 0.698 0.568 0.630 0.631 初级协调 协调提升类型

（可接受区间）

2018 0.895 0.697 0.790 0.793 中级协调

2019 0.964 0.838 0.899 0.900 优质协调

表5清晰地反映了数字经济发展与纺织业高质量发展之间的耦合度、耦合协调度及协调等级。就整体来看，2014～2019年，徐州数字经济和纺织业高质量发展的耦合度从0.082上升至0.899，耦合协调度均从0.084上升至0.900，二者均呈上升趋势。协调等级由极度失调演变为优质协调，耦合发展类型由失调衰退类型演变为协调提升类型，在此期间徐州的数字经济与纺织业高质量发展向协调关系演化的速度较快，成长性较高，为徐州纺织业在今后的高质量发展奠定了坚实的基础。

四、提升徐州纺织业高质量发展路径

面向未来，我们对纺织业有了新的定位：国民经济与社会发展的支柱产业，解决民生与美化生活的基础产业、国际合作与融合发展的优势产业。为使徐州纺织业抓住新机遇，向数字化转型，实现高质量发展，本文提出如下发展路径：

（一）坚持数字经济主导，探索高质量发展新模式

通过耦合协调模型分析可得，2014～2019年数字经济与纺织业的耦合协调度等级逐渐提升，已达到优质协调，说明在纺织企业高质量发展进程中数字经济的重要作用，应始终坚持数字经济的主导地位。虽然近年来数字经济与纺织业之间发展协调程度高，数字经济发展态势较好，但与发达国家相比，在新型材料、软件、高端设备、芯片等方面仍有短板，这正是促进徐州纺织业高质量发展的关键，纺织企业须以数字经济为核心，加大纺织技术的研发和投资力度。与此同时，深化数字技术在纺织企业中的应用，着重培养研发人员，开展互联网关键核心技术研发培训，加快重点领域制造装备数字化发展，与传统生产方式相结合，使数字技术深度嵌入纺织业。最后，以促进融合发展为首要前提，打破传统观念束缚，打造符合数字化发展的纺织业高质量发展新模式，促进企业形成新经济增长点。

（二）加快数字化转型步伐，打造高质量发展“强引擎”

根据前文对数字经济与纺织业高质量发展的耦合关系分析可知，数字化转型已成为纺织业高质量发展的核心动能。因此，纺织企业应当充分利用数字经济优势，将数字经济逐渐融入纺织产业各部门，积极引导企业数字化转型，使其适应新的企业经济发展模式，筑牢高质量发展基础，为我国数字技术的发展提供一定规模的内需支持；打造高科技、高附加值的产品，构建企业发展新格局。着重推进数字化变革，将企业的比较优势转变为参与市场的竞争优势，提高综合竞争力；针对纺织企业应用场景中设备落后、研究层面窄等现状，政府应整合资源，建设以数字技术为核心的新型纺织产业研发基地，促进产业集聚，形成生产贸易中心。支持企业引进先进设备，注册商标，提高品牌集中度，以此打造知名品牌，吸引外资，逐步形成带动纺织业高质量发展的“强引擎”。

（三）实施创新驱动工程，推动科技成果转化

在徐州纺织业高质量发展的评价指标体系中，创新绩效中的专利申请受理量权重最大，为0.1146，对徐州纺织业高质量发展的作用最大。一方面，纺织企业要加强自主创新能力，强化纺织企业在技术需求及项目选择方面的主体地位，建立与各高校高端研究人才之间的分工协作创新链，制定纺织企业人才培育计划和高层次科研队伍培育计划，打造一支具有现代经营管理水平的科研队伍。另一方面，政府应将数字技术创新纳入效绩评价的标准之一，制定激励政策，提高数字人才研发科学技术的积极性，充分发挥对纺织市场的调控、支持和引导作用，加强与中介机构、研究机构等权威科研机构的合作，通过优势互补，推动纺织企业和机构的科技成果转化。

五、结语

在高质量发展的新时代背景下，数字经济备受关注，进入快车道发展，可以预见未来纺织业供应链将更受数字经济驱动，合作更加紧密透明。徐州将紧紧抓住这一历史机遇，坚持新发展理念不动摇，聚焦纺织产业转型，聚力创新驱动，推进高质量发展，打造千亿级产业集群、世界级高端纺织新材料基地。

本文来源：《商业观察》https://www.zzqklm.com/w/jg/125.html