

中圖分類號:F208 文獻標志碼:A 文章編號:1007-8576(2025)03-0038-11
DOI: 10.16716/j.cnki.65-1030/f.2025.03.004
The Spatio-Temporal Evolution Characteristics of Coupling Coordination Degree of Dual Circulation in China : An Analysis Based on an Improved Coupling Coordination Degree
FANDongjun12,KEHan1
(1.Xinjiang University of Finance and Economics, Urumqi 83oo12, China; 2.Xinjiang Social amp; Economic Statistics amp; Big Data Application Research Center, Urumqi , Ch
Abstract: ThepaperisbasedonthecomprehensivelevelofChina'sdualcirculationeconomyfrom2005 to2021.Animproved couplingcoodination modelisused tocalculatethecouplingcoordinationofthedualcirculationeconomyin3Oprovinces (regions,municipalities)in China from 2005 to2021.TheDagum Ginicoeficient,Moranindex,and spatialMarkovchainare usedtoexploretheregionaldiferences,spatialcorelation,andspatialtransferofthecouplingcoordinationlevelofthedual circulation economyinthefourregionsofChina.Theresearchresultsshowthatthelevelof internalcirculationinChina'seconomyshowedanupward trend,whilethelevelof externalcirculationshowedadownwardtrend ingeneralfrom2Oo5to2021. Thecouplingandcoordinationdegreofeconomicdualcirculationhasbeen increasing yearbyyear,andtheeasternregionis significantlyghertanthentral,este,ndorteasteegions.uringtesearchperiod,thespatialdiereitinof thecouplingcoodinationdgreeofteeonomicdualciulationdecreasedovrall,buttheegionaldiffrentiationised. Fromtheperspectiveofspatial distribution,thecouplingandcoordinationdegreeofeconomicdualcirculationshowsapatial positive correlation characteristic,and there is no leapfrog development in type transfer.
KeyWords:dualciulationofthconomy;ouplingcoodnationdegee;DagumGinicoeffnt;Moran'sI;spatialMarkovhan
一、問題的提出
2020年4月習近平總書記在中央財經委員會第七次會議上指出:國內循環越順暢,越能形成對全球資源要素的引力場,越有利于構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局,越有利于形成參與國際競爭和合作新優勢。改革開放使中國成功把握20世紀下半葉全球產業大轉移的歷史機遇,充分發揮市場機制的決定性作用,從而推動經濟社會的全面平衡發展和健康有序進步[1]。中國通過實施\"引進來\"戰略推動經濟高速增長,加入世界貿易組織后加速推進\"走出去\"戰略,推動對外貿易規模迅速擴大。然而,這一進程也面臨著全球競爭加劇、中美貿易摩擦等外部挑戰[2]。面對國內外政治經濟環境的深刻變化,加快構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局便成為我國應對復雜國際局勢的戰略性舉措[3]。在此背景下,系統分析我國經濟雙循環的耦合協調機制及其演變規律,探討區域發展差異與差異特征具有重要的現實意義。
當前國內外學者主要采用3種方法對中國經濟雙循環進行測度和研究。一是基于投入產出表的測度方法。黃仁全[4]基于投入產出表進行雙循環測度及增長動力研究,發現我國經濟國內依存度呈“U\"形結構特征;鄭尚植[5]基于國家間投人產出表進行了雙循環的測度分析,發現以中國為主的新興國家產業結構持續優化;王欠欠[基于全球價值鏈生產分解框架分析了中國經濟循環的演變特征,認為國內循環變動是促進中國經濟增長的最重要力量;周玲玲[7基于2012年與2017年中國省際非競爭型投入產出表測度國內循環與國際循環水平,發現技術密集型、勞動密集型行業參與國際循環的程度相對較深; Bohn[8] 通過計算增加值并基于投入產出表分析,從增加值流轉維度測度了雙循環水平。二是計量經濟模型分析方法。章秀琴[9構建基準計量模型分析了雙循環對出口工業產品質量的影響;王亞菲[10]采用固定效應面板模型實證分析了數字經濟對雙循環水平的影響;曹俊文[11]從貿易偏好視角采用空間計量模型研究了2012年與2017年我國經濟內外循環水平的演變特征及空間集聚狀況;Ran[12] 通過Cloglog生存模型探究雙循環發展戰略對上市公司的影響。三是耦合協調度模型評估方法。張永恒[13]采用傳統耦合協調度模型及分級表分析了中國數字金融與雙循環發展耦合協調的空間差異性;趙文舉[14]采用傳統耦合協調度模型對1999—2019年中國經濟內外循環進行了動態分析與空間差異分析;劉程軍[15]運用核密度估計等方法研究中國省域雙循環協調發展的空間演化特征,并采用傳統耦合協調度模型進行了動態轉移分析; Wang[16] 通過測度經濟雙循環耦合協調度,結合標準差橢圓和探索性空間分析方法研究經濟雙循環結構的時空演化特征。
通過梳理既有文獻可知,采用耦合協調度模型能夠更好地測度雙循環發展水平,并可進行空間差異分析及動態分析。因此,本文基于2005—2021年我國經濟雙循環水平面板數據,采用改進的耦合協調度模型測算30個省(區、市)經濟雙循環耦合協調度,基于Dagum基尼系數、莫蘭指數及空間Markov鏈等分析經濟雙循環耦合協調度的地區差異、空間相關性及轉移規律。本文的邊際貢獻如下:其一,采用改進的耦合協調度模型測度我國經濟雙循環耦合協調水平,能夠克服傳統耦合協調度模型中耦合度含義不明、計算不夠合理等問題;其二,采用區分度更合理的耦合協調度分級表進行分析,能夠更準確地反映我國經濟雙循環的地區差異與動態轉移情況。
二、研究方法
(一)指標體系構建
黃群慧[17]指出,國內循環是發生在封閉空間的經濟活動,國際循環是發生在外部的經濟活動。本文從消費和生產兩個層面測度經濟內循環水平。其中:消費水平通過消費基礎、消費意愿和消費結構來測度;生產能力通過生產規模、生產結構和生產效率來測度。經濟外循環涵蓋進口貿易和出口貿易。對外投資及外商投資有利于產生國內外市場的聯動效應,提升我國全球產業鏈參與度;國際貿易能統籌利用國內國外兩個市場,提高外循環水平;技術引進能夠增加就業,提高國際競爭力。基于此,本文采用外商投資、對外投資、進口貿易、出口貿易和技術引進等指標測度經濟外循環水平,并參考趙文舉[14]和 Guo[18] 的做法,構建經濟雙循環系統指標體系,具體如表1所示。

(二)樣本選擇與數據來源
本文采用2005—2021年我國30個省(區、市)的面板數據進行研究,數據來自歷年《中國統計年鑒》《中國貿易外經統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》及EPS數據庫、Wind數據庫。
(三)改進的耦合協調度模型
本文以耦合協調度為核心指標構建理論分析框架,通過量化模型揭示我國經濟雙循環系統的動態關聯機制。使用耦合協調度模型進行分析前需先測算子系統的綜合水平即系統值 Ui ,本文采用熵權法測算系統值。傳統的耦合協調度模型具體形式如下:



上式中, C 為耦合度, T 為協調度, n 為子系統個數, Ui 為子系統值。需要說明的是:耦合度 c 和系統值Ui 的分布區間均為[0,1]; C 值越大表明子系統間離散度越小、耦合度越高,反之則表明子系統間離散度越大、耦合度越低。
使用傳統的耦合協調度模型進行分析往往存在3個問題:第一,耦合度的含義不夠明確,耦合度的計算中含有協調度的成分[19];第二,邊界值耦合度計算不夠合理,只要其中一個子系統的值為0,最終的耦合度都為 0[20] ;第三,耦合度與耦合協調度概念界定較為模糊,僅通過數值區間對等級進行簡單劃分[21]。因此,本文構建了改進的耦合協調度模型。
首先,設定耦合度函數為 C(U1,U2,…,Un) ,系統值為 Ui ,且 Ui∈[0,1] 。其次,設定以下前提:一是系統值離差最小時耦合度為1;二是系統值離差最大時耦合度為0;三是耦合度與協調度的計算沒有重疊。
對于 n 元耦合度函數,其中心軸向量為
在 n 維空間中,系統值坐標點與中心軸向量
的
本文依據耦合度可量化子系統偏離度的思想,將中心軸系統值坐標點耦合度設定為1,將離中心軸最遠的系統值坐標點耦合度設定為 0,d 的最大值為
最后,結合以上假設前提可得到 n 元耦合度函數 C(U1,U2,…,Un) 再結合協調度 T 可推導出改進的耦合協調度模型①。模型具體形式如下:



改進的耦合協調度模型能夠有效解決耦合度與協調度的計算重疊問題,更好地區分邊界值,使耦合協調度等級更準確地體現實際系統的差異。結合我國超大內部市場規模的實際情況,參考世界主要發達國家的外貿依存度[11],本研究將我國經濟內循環權重設定為0.7,,外循環權重設定為0.3,即a1=0.7,a2=0.3 。
(四)改進的耦合協調度分級表
傳統的耦合協調度劃分方法按照數值將耦合協調度均分為10個等級,未考慮不同子系統間耦合協調度的概率分布特征,導致等級分布出現顯著偏差,不能真實反映不同子系統間耦合協調度的差異。為了更好地區分耦合度與耦合協調度,提高耦合度與耦合協調度等級的解釋力,本文對耦合協調度進行十分位點區間分割,以準確反映不同子系統耦合協調度的差異。基于二元耦合函數與協調函數,采用蒙特卡洛方法構建改進的經濟雙循環耦合協調度分級表,具體如表2所示。

(五)Dagum基尼系數
Dagum基尼系數能夠較為科學地識別空間差異及其來源,本文基于Dagum基尼系數分析我國經濟雙循環耦合協調度的空間差異,并分解差異貢獻度。具體計算公式如下:

式(7)中: G 為Dagum基尼系數,k為地區數量, yji 表示 j 地區內任意一個省(區、市)的耦合協調度, n 為省(區、市)數量, ,μ 為我國30個省(區、市)的耦合協調度均值, Gw 為地區內差異貢獻, Gnb 為地區間差異貢獻, Gt 為超變密度貢獻。一般來說,基尼系數越小表明地區間耦合協調水平越接近,協同性越強。
(六)莫蘭指數
經濟雙循環耦合協調度在不同地區之間以及地區內部存在空間依賴性及空間集聚性,通過莫蘭指數可以考察經濟雙循環耦合協調度的空間自相關特征。具體而言,全局莫蘭指數可以解釋耦合協調度是否存在空間上的相關性,局部莫蘭指數可以識別耦合協調度的空間集聚類型及地理分布范圍。本文采用莫蘭指數考察我國經濟雙循環耦合協調度的空間自相關性特征,分析我國經濟雙循環耦合協調度的空間集聚類型及地理分布范圍。
(七)空間Markov鏈
傳統Markov鏈多用于時間序列分析,無法觀測空間因素的作用。空間Markov鏈是傳統Markov鏈與“空間滯后”這一概念相結合的產物[22]。本文依據一階Rook鄰接原則構建空間權重矩陣,通過空間滯后算子(空間權重矩陣與區域觀測值向量的乘積)反映目標省(區、市)與相鄰省(區、市)耦合協調度關系。按照耦合協調度等級將空間滯后算子劃分為5種空間滯后類型,對每種滯后類型采用傳統Markov鏈方法進行分析,即可得到空間Markov鏈轉移矩陣[23],從而揭示地區間經濟協調發展的空間依賴性。
三、經濟雙循環的耦合協調特征
(一)中國經濟雙循環水平
本文采用熵權法測算得出2005—2021年我國30個省(區、市)及四地區①經濟雙循環水平,進而繪制了雷達圖,具體如圖1、圖2所示。由圖1、圖2可以看出:四地區內循環水平逐年升高且增速相近,地區間分異度不斷增大;四地區外循環水平逐年下降;東部地區內外循環水平顯著高于中部、西部及東北地區,呈現出明顯的\"東部單極化\"特征。除東部地區個別省(市)外,其余地區內外循環水平差異較大,原因可能是2008年國際金融危機爆發后國際市場需求大幅萎縮,我國對外貿易、對外投資及外商投資都受到了極大沖擊,但人口增長紅利帶來內需及消費需求的強勁增長又使得國內市場規模效應逐步顯現,因而內外循環水平的分異度不斷增大。


(二)中國經濟雙循環耦合協調度
圖3為2005—2021年我國30個省(區、市)經濟雙循環水平均值。由圖3可知:研究期內我國經濟內循環水平不斷提高,外循環水平略有下降(最低點出現在2009年),總體較為穩定;我國內外循環水平分異度逐年加大,2021年內循環水平為0.4645,外循環水平為0.0917,內外循環水平差值達0.3728。本文采用傳統的耦合協調度模型與改進的耦合協調度模型,分別對我國經濟雙循環水平進行耦合度和耦合協調度分析,結果如圖4所示。由圖4可知:通過傳統模型計算得出的經濟雙循環耦合度高達0.7420,這與圖3中內外循環水平分異度較大的情況不符;通過改進的模型計算得出的經濟雙循環耦合度為0.6265,結果更為可信。同時,改進的模型綜合考慮了耦合與協調兩個概念,得出的耦合協調度變化趨勢能夠體現經濟內外循環水平分異度加大的事實。


進一步地,本文采用改進的耦合協調度模型計算得出2005—2021年我國及四地區經濟雙循環耦合度、協調度和耦合協調度,如圖5\~圖7所示。
由圖5可以看出,2005—2021年間,四地區經濟雙循環耦合度差距不大,總體呈逐年下降態勢。東部地區耦合度在2005—2009年、2015—2016年快速升高,其余年份多呈逐年下降態勢,這與東部地區在相應時期的經濟外循環水平較高有關。2008年之后,我國以內循環為主體的經濟雙循環格局逐步形成,經濟總量持續擴大,外循環水平與不斷提升的內循環水平分異度增大,東部地區耦合度顯著下降。此外,2016年人民幣正式加入特別提款權貨幣籃子,成為第五種國際儲備貨幣,同年我國實施外商投資準入備案制改革,這使得東部地區2016年外循環水平提升較快,內外循環水平差異減小,耦合度升高。2005—2021年間,東北、中部和西部地區在前期內外循環水平均較低,隨著雙循環格局的逐步形成,后期內外循環水平分異度不斷增大,耦合度呈現逐年下降態勢。
由圖6可以看出,2005—2021年我國經濟雙循環協調度逐年升高,東部地區協調度顯著高于其他地區,中部、西部及東北地區協調度水平較為接近。


耦合協調度能夠綜合反映系統間的差異及其變化情況。由圖7可以看出,2005—2021年我國經濟雙循環耦合協調度逐年升高,東部地區耦合協調度顯著高于其他地區。面對復雜多變的國際形勢,我國由被動適應到主動作為,經濟發展水平不斷提高,經濟雙循環耦合協調度不斷提升,國內大循環政策實施效果逐漸顯現,有力地推動了經濟向好發展。

(三)耦合協調度空間差異分析
通過考察空間分布格局可以發現,我國經濟雙循環耦合協調度存在明顯的空間非均衡性,因此,本文運用Dagum基尼系數分解方法分析我國經濟雙循環耦合協調度的空間特征及其分異來源,結果如圖8\~圖10以及表3所示。由圖8可知,總體來看,2005—2021年我國經濟雙循環耦合協調水平的空間分異度較小且呈持續縮小態勢。其中:2005—2014年總體基尼系數呈下降態勢;2014—2016年由于東部地區外循環水平升高,導致總體基尼系數顯著上升;2016年后總體基尼系數又快速下降。由圖9可知,東部地區經濟雙循環耦合協調度的內部差異最大,中部地區的內部差異最小,相較于東部地區,中部、西部及東北地區的內部差異總體較為穩定。此外,得益于西部大開發戰略和“一帶一路\"倡議的實施,西部地區經濟雙循環耦合協調度的內部差異縮小態勢明顯。


由圖10可知:2005—2021年我國中部與西部地區間經濟雙循環耦合協調度的差異度最小,東部與西部地區、東部與中部地區間的差異度較大但逐漸降低,中部與西部地區、東北與西部地區、東北與中部地區間的差異度較小且逐漸降低。2016年后東部地區經濟雙循環耦合協調水平增速放緩,因此與東部地區相關的組間基尼系數均在2016年后呈現逐漸減小態勢。總體來看,四地區之間的區域一體化水平有所提升,空間發展更趨協調,空間差異度降低。

表3為2005—2021年我國經濟雙循環耦合協調度總體基尼系數分解結果。由表3可知:2005—2021年,組間基尼系數對總體基尼系數的貢獻率高達 72% 左右,組內基尼系數對總體基尼系數的貢獻率相對較小,僅為 20% 左右。這表明,我國經濟雙循環耦合協調水平在地區間呈現出了顯著的非均衡特征,縮小地區差距是我國經濟雙循環發展的重要任務。此外,組間貢獻率總體呈下降態勢,從2005年的 74.19% 降至2021年的 69.21% ,而組內貢獻率總體呈上升態勢,從2005年的 18.27% 增長到2021年的 21.98% ,說明我國地區間耦合協調度的非均衡性逐漸弱化,但地區內部耦合協調度的非均衡性更為明顯。

本文采用莫蘭指數分析2005—2021年我國30個省(區、市)經濟雙循環耦合協調度的空間集聚情況,全局莫蘭指數測算結果如表4所示。

由表4可以看出:2005—2021年我國30個省(區、市)經濟雙循環耦合協調度的全局莫蘭指數均顯著為正,說明存在顯著的空間正相關特征,即總體上耦合協調度高的省(區、市)相互集聚,耦合協調度低的省(區、市)相互集聚。另外,全局莫蘭指數總體呈下降態勢,2005—2014年間持續下降態勢較為明顯,2015—2020年間呈波動下降態勢,并于2021年降至最低值0.187。同時,本文通過測算局部莫蘭指數分別得到2005年和2021年我國30個省(區、市)經濟雙循環耦合協調度的莫蘭散點圖(限于篇幅未列示)。結果顯示,位于第三象限的省(區、市)占比最高,其空間集聚性較強,局部空間自相關模式以低-低集聚為主,且空間正相關特征明顯,空間相似性集聚趨勢不斷增強[24]。分地區來看:東部地區高-高集聚模式的省(區、市)較多,呈現空間正相關特征;西部地區低-低集聚模式的省(區、市)較多,呈現空間正相關特征;中部地區低-高集聚模式的省(區、市)較多,呈現空間負相關特征;東北地區空間相關性特征不明顯。
(五)耦合協調度空間轉移分析
為簡化運算流程并擴大單個等級的樣本容量,本文將原有的十級耦合協調度模型簡化為五級分類體系,將耦合協調度如表2所示劃分為低(I)、較低(Ⅱ)、中(ⅢI)、較高(IV)和高(V)5個等級。基于2005—2021年我國30個省(區、市)相關數據,構建了如表5、表6所示的耦合協調度Markov轉移矩陣及空間Markov轉移矩陣。


在Markov轉移矩陣中,對角線元素表示耦合協調度維持原狀態的概率,非對角線元素表示不同等級間的轉移概率。由表5可知:各等級保持不變的概率均在0.85以上,表明各省(區、市)經濟雙循環耦合協調水平相對穩定。另外,轉移矩陣的非零元素排列重組顯示,耦合協調度最多轉移一個等級,不存在跨越式轉移。
將表6中3種滯后類型的空間Markov轉移矩陣與表5中的Markov轉移矩陣進行對比,可以看出相鄰省(區、市)對目標省(區、市)等級轉移概率的影響。由于各省(區、市)耦合協調度最多轉移一個等級,因此只需觀察每個Markov轉移矩陣主對角線的上方及下方兩部分,即可計算出各省(區、市)耦合協調度向上轉移一個等級的概率
以及向下轉移一個等級的概率 Pd,Pu= 1 向上轉移數 Pd= 可向上轉移數向下轉移數,進而得到不同滯后類型的轉移概率,結果如表7所示。由表7可知:向上轉移一個等可向下轉移數
級的概率
為 8.125% ,向下轉移一個等級的概率 Pd 為 2.996% ,說明低耦合協調度省(區、市)向上一級轉移的可能性較大,且耦合協調等級越高,維持當前狀態的穩定性就越強。

由表7還可看出3種滯后類型的相鄰省(區、市)對目標省(區、市)等級轉移的影響:一是在滯后類型為I的Markov轉移矩陣中,耦合協調等級
減少 0.903% Pd 增加 3.822% ,表明與低耦合協調度省(區、市)為鄰的省(區、市),其耦合協調等級向上轉移的概率會降低,向下轉移的概率會增大;二是在滯后類型為Ⅱ的Markov轉移矩陣中,耦合協調等級
增加 1.603% Pd 減少 0.774% ,表明與較低耦合協調度省(區、市)為鄰的省(區、市),其耦合協調等級向上轉移的概率會增大,向下轉移的概率會降低;三是在滯后類型為Ⅱ的Markov轉移矩陣中,耦合協調等級
減少 5.799% Pd 減少 0.670% ,表明與較低耦合協調度省(區、市)為鄰的省(區、市),其耦合協調等級向上、向下的轉移概率都會降低,保持穩定的概率增大。
另外,結合樣本數量可以看出:在低等級階段,與耦合協調度較高的省(區、市)為鄰,目標省(區、市)耦合協調度上升的概率會增大,下降的概率會減小;但進人較高等級階段后,與耦合協調度較高的省(區、市)為鄰,目標省(區、市)耦合協調度會趨向保持穩定。原因可能是較高耦合協調度的省(區、市)深度參與全國大循環,對相鄰地區的輻射影響較弱。
四、結論與建議
(一)研究結論
本文基于2005—2021年我國經濟雙循環水平的面板數據,通過改進的耦合協調度模型測算了我國30個省(區、市)經濟雙循環水平的耦合度及耦合協調度,并通過Dagum基尼系數、莫蘭指數及空間Markov鏈,系統分析了我國經濟雙循環耦合協調度的地區差異、空間相關性及轉移規律。研究得出的主要結論如下:
一是總體來看,研究期內我國經濟內循環水平逐年升高,外循環水平逐年下降,內外循環水平呈現出明顯的\"東部單極化\"特征。二是我國經濟雙循環耦合協調度逐年上升,東部地區耦合協調度顯著高于中部、西部及東北地區。三是從空間特征來看,我國經濟雙循環耦合協調水平的空間分異度較大,地區間分異度有所減小,地區內分異度有所增加。東部地區高-高集聚模式的省(區、市)較多,呈現空間正相關特征;西部地區低-低集聚模式的省(區、市)較多,呈現空間正相關特征;中部地區低-高集聚模式的省(區、市)較多,呈現空間負相關特征;東北地區空間相關性特征不明顯。四是從轉移情況來看,我國經濟雙循環耦合協調度整體呈現空間正相關特征,空間集聚性有所增強,類型轉移未呈現跨越式特征。
(二)政策建議
基于上述研究結論,本文提出如下政策建議:
第一,持續深化以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局。繼續擴大內需,深人推進供給側結構性改革,不斷優化內循環體系,堅持通過自主創新驅動經濟高質量發展。加大高技術外資引人力度,促進產業結構升級、基礎產業高級化、產業鏈現代化,集聚全球優質資源。擴大對外開放,提高對外開放水平,構建國內和國際市場相互促進的發展機制,推進我國內外貿一體化。第二,打破地區間的利益藩籬與制度壁壘,加快構建全國統一大市場,通過合理分工與優化發展,充分發揮各地區比較優勢,優化產業布局,并通過打造產業鏈集群等方式形成全國聯動的大循環體系。繼續發揮東部地區的帶動作用,形成東部率先發展、中部崛起、東北振興、西部大開發的向好局面,基于我國八大綜合經濟區的空間規劃體系,結合“一帶一路”倡議,構建區域經濟協同發展機制,加強地區融合,推進體制改革,改善營商環境,推動經濟高質量發展。
參考文獻:
[1]周庭芳,王濤生,劉志忠.雙循環新發展格局的理論邏輯與實現路徑[J].學術研究,2021(5):85-91.
[2]JAVEDSA,BOY,AOLY,e.al.Thedualcirculation’developmentmodel ofChina:backgroundandinsights[J].Rajagirimanagement journal,2021(1) :30-34.
[3]LINYF,WANG Y.Seventyyears of economicdevelopment:areview from the angleofnew structural economics[J].Chinaamp; world economy,2020(4) :26-50.
[4]黃仁全,李村璞.中國經濟國內國際雙循環的測度及增長動力研究[J].數量經濟技術經濟研究,2022(8):80-99.
[5]鄭尚植,常晶.國內國際雙循環的測度分析與國際比較[J].統計與決策,2023(9):115-119.
[6]王欠欠,田野.中國經濟雙循環的測度及增長結構分解[J].經濟學動態,2022(11):58-74.
[7]周玲玲.新發展格局下國內大循環與國際循環測度研究[J].上海對外經貿大學學報,2023(2):36-47.
[8]BOHN T,BRAKMAN S,DIETZENBACHER E.From exports to value added to income:accounting for bilateral incometransfers[J].Journal of international economics,2O21,131:103496.
[9]章秀琴,施旭東.國內國際雙循環聯動、生產要素流動與出口工業產品質量升級[J].現代財經(天津財經大學學報),2023(8):49-63.
[10]王亞菲,洪聰愷,劉昊,等.經濟雙循環質量評價及數字經濟的賦能效應研究[J].統計與信息論壇,2023(7):3-17.
[11]曹俊文,曹玲娟.中國經濟內外循環度演變及空間集聚[J].統計與決策,2023(8):80-85.
[12]RAN LJ,LI X, WANK K,et.al.Does the dual circulationcoupling synergy facilitate firm survival?:Evidencefrom China[J].PloS one,2023(8):e0290448.
[13]張永恒,李蘇.中國數字金融與雙循環發展耦合協調的空間差異研究[J].統計理論與實踐,2023(2):3-10.
[14]趙文舉,張曾蓮.中國經濟雙循環耦合協調度分布動態、空間差異及收斂性研究[J].數量經濟技術經濟研究,2022(2):23-42.
[15]劉程軍,陳亦婷,陳秋駒,等.中國雙循環協調發展水平演化及其驅動機制[J].經濟地理,2022(11):1-8.
[16]WANGJY,LIUSG,ZHAOYB.Spatial-temporalevolutionanddrivingfactorsof economic dualcirculationcoordinateddevelopment in China's coastal provinces[J].Sustainability,2023(14):11009.
[17]黃群慧,倪紅福.中國經濟國內國際雙循環的測度分析:兼論新發展格局的本質特征[J].管理世界,2021(12):40-58.
[18]GUO Q,YEYS,HE ZY.Analysisofsatatus,existing problems and countermeasures inthe developmentofdual circulationof China at each stage[J].Open journal of social sciences,2O22(5) :367-394.
[19]林妍.產業數字化與綠色技術創新耦合協調測度與分析[J].中國流通經濟,2023(2):68-78.
[20]QIANL,CHENF.Anempirical studyonthecoupling andcoordinationof health investment,esidenthealthandeconomicgrowth inSichuan province:basedonamodifiedcoupling model[J].Openjournal of applied sciences,2O23(3):355-365.
[21]王淑佳,孔偉,任亮,等.國內耦合協調度模型的誤區及修正[J].自然資源學報,2021(3):793-810.
[22]覃成林,唐永.河南區域經濟增長俱樂部趨同研究[J].地理研究,2007(3):548-556.
[23]ALYOUSIFIY,IBRAHIM K,KANG W,et al.Modeling the spatio-temporaldynamicsof air polution index basedonspatial Markov chain model[J].Environmental monitoring and assessment,2O2O(11) :1-24.
[24]SONG ML,WANGSH,WUJ,etal.Anew space-timecorrelationcoeffcientanditscomparison with Moran’sIndexonevaluation[J].Management decision,2011(9):1426-1443.
(責任編輯:畢春暉)