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| 数字经济与工业生态效率耦合协调度分析 |
| 第750期 作者：□文/史宝娟 宋慧洁 时间：2025/4/2 9:41:52 浏览：19次 |
［提要］ 随着数字经济产业的兴起以及工业绿色生产转型的发展，数字经济与工业绿色发展之间的联系愈发紧密，为进一步探究两者协同发展关系，基于我国2011～2022年省级面板数据，采用熵值法和超效率SBM模型分别对数字经济和工业生态效率指标体系进行测算，建立耦合协调度模型，利用Dagum基尼系数进行空间差异分析，并通过Tobit模型探究其影响因素，为我国向工业绿色发展方式转变提供理论支撑。
关键词：数字经济；工业生态效率；耦合协调度；时空差异；影响因素
基金项目：河北省科技计划-软科学研究专项项目：“数字经济驱动河北省临港产业高质量发展机制与对策研究”（项目编号：23557610D）
中图分类号：F424；F49；X322 文献标识码：A
收录日期：2024年10月16日
改革开放以来，我国经济乘上了快速发展的东风，随着工业化进程不断加快，粗放型的经济增长方式也给我国生态环境带来了巨大压力，二者之间的矛盾日渐凸显。与此同时，在当前复杂的世界环境中，伴随着大数据、人工智能等信息技术的快速发展，数字经济作为一种新兴的经济形态应运而生。数字化技术通过多种途径加速渗透到传统产业，有效推动了产业发展的技术革新。2021年，国家工信部发布了“十四五”工业绿色发展规划，强调了我国要坚定不移地将工业向绿色经济转型，加快数字产业与传统产业融合的速度。因此，探究数字经济与工业生态效率的内在联系及其影响因素为我国向工业绿色发展方式转变提供理论支撑。
一、文献综述
近年来，对数字经济以及工业绿色发展的研究已有较为丰富的成果。在数字经济方面，当前对数字经济的测算大体可以划分为以下三类：直接测算法、相关指数编制法和卫星账户法。在数字经济的经济效应方面，我国各省份数字经济、实体经济及二者融合水平都取得了明显的进步。数字经济正在加速渗入到我国各个经济领域中，为我国经济高质量发展提供新的动能。生态效率一词由Schaltegger和Sturm于1990年提出，能够准确描述生态环境与经济发展的关系。工业生态效率是生态效率在工业生产中的延伸。生态效率的评价方法主要有随机前沿分析法和数据包络分析两种方法。在影响因素方面，产业集聚程度、对外开放、财政分权程度、工业固定资产投资、研发投入等都对工业生态效率产生了影响。在数字经济和工业生态效率的关系研究上，现有研究普遍认为数字经济对工业生态效率的提升有正向的影响效应，两者协同性逐步提升。
综上，关于数字经济与工业生态效率协同关系的现有研究中缺少对其地区差异来源的研究，同时缺乏对两者耦合协调度影响因素的探究。因此，鉴于我国西藏及港澳台地区数据缺失严重，本文选取我国30个省份2011～2022年期间的面板数据作为数据样本，使用熵值法和超效率SBM法测算数字经济发展水平和工业生态效率水平，构建耦合协调度模型，探究其时空差异及影响因素。
二、指标体系构建
（一）数字经济指标体系。借鉴王军等的研究，本文将数字经济发展水平的测度分为数字产业化、产业数字化、数字经济基础设施和数字经济发展环境四大维度。在此基础上构建如表1所示的指标，并采用熵权法对指标进行赋权。（表1）
（二）工业生态效率指标体系。基于投入-产出模型，构建工业生态效率评价指标体系，如表2所示。（表2）
（三）数据来源。选取我国30个省份2011～2022年期间的面板数据作为研究样本，数据主要来源于《中国统计年鉴》 《中国城市统计年鉴》 《中国环境统计年鉴》，以及各省份统计年鉴和每年国民经济发展和社会统计公报，缺失数据使用线性插值法进行了填补。
三、数字经济与工业生态效率耦合协调度时空差异分析
基于数字经济发展水平和工业生态效率测算的结果，建立数字经济和工业生态效率的耦合协调度模型，同时将数字经济和工业生态效率的耦合度、协调度计算结果划分成四个等级、十大类型，具体分类见表3。（表3）
根据我国四大经济地理区域的划分将我国分为东部、中部、西部和东北部四个区域进行对比分析，结果如图1所示。（图1）
从时序上看，我国数字经济和工业生态效率的耦合协调度呈现上升趋势，2022年相较于2011年耦合协调度涨幅为80%，并在2022年达到0.6，处于磨合阶段的勉强协调水平，仍存在很大的协调进步空间。同时，四大区域的耦合协调度差距过大，东部地区整体耦合协调度最高，在2022年已达到高水平耦合阶段。西部地区和东北部地区的耦合协调度较低，甘肃省、青海省、宁夏回族自治区和吉林省在2022年的耦合协调度仍处于轻度失调状态，这说明这些省区数字经济和工业协调发展存在较大的矛盾。吉林省作为东北老工业基地，传统产业占比较大，往往资源消耗高、污染严重，工业生态效率低下，导致其与数字经济的结合度较低。
为进一步探究2011～2022年我国数字经济和工业生态效率耦合协调度内部差异的来源，使用Dagum基尼系数对其进一步分析。我国总体差异及区域内差异如表4所示。从表4中数据可以看出，总体差异较为稳定，基尼系数在（0.14，0.17）之间，其中最大值出现在2021年，这说明在2021年我国数字经济和工业生态效率协调度差异最大，发展最不平衡。2011～2022年区域内基尼系数按均值由大到小排列依次为东部地区、东北部地区、西部地区、中部地区。其中，东部地区差异最大，但是随时间内部差异有先减小后增大的趋势，这说明东部地区在促进数字经济与工业生态效率协调发展的进程中，部分省份在取得一定成效后遇到了新的问题，促进两者协同发展还需要进一步采取新的措施，找到新的出路。东北部地区的内部差异也有所增加，黑龙江省和辽宁省在振兴老工业基地的政策引导下数字经济和工业绿色发展有了明显改善，而吉林省的二者协调度改善并不明显，这就导致了东北部地区内部发展更加得不平衡。西部地区和中部地区与东北部地区有着同样的问题，但整体差异并不大。（表4）
2011～2022年我国区域间数字经济和工业生态效率耦合协调度基尼系数如表5所示。以0.14为界限，将区域间差异分为两类：第一类包括东-中、东-西和东-东北，这一类主要是东部地区与其他区域的差异，对于东部地区来说，沿海的优势使其经济发展走在我国前列，科技创新进步也有效改善其工业生产对环境的影响，因此数字经济和工业生态效率的耦合协调度较高，与西部地区和东北部地区差异较大。第二类包括中-西、中-东北以及西-东北，这一类主要展现的是中部、西部以及东北部地区之间的数字经济发展水平差异，由于三个区域的耦合协调度水平都不高，因此差异较小，发展平衡，存在很大的发展空间。（表5）
四、数字经济与工业生态效率耦合协调度影响因素分析
（一）变量选择与模型构建。为进一步分析我国数字经济和工业生态效率耦合协调度的影响因素及影响程度，根据现有研究以及上述对数字经济和工业生态效率耦合协调度的时空分析，选择绿色技术创新（GPA）、经济发展水平（EDL）、环境规制强度（ERI）、对外开放程度（FDI）、产业集聚水平（IAL）和人力资本水平（EL）作为控制变量。其中，选择绿色专利申请量来代表绿色技术创新水平，人均实际生产总值代表经济发展水平，环境污染治理投资占GDP比重代表环境规制强度，外商直接投资额占GDP比重代表对外开放程度、区位熵来代表产业集聚水平，每十万人口中高等学校在校学生人数代表人力资本水平。
由于耦合协调度的取值范围在0～1之间，若使用常规的面板回归模型会造成偏误，因此采用Tobit面板回归模型对数字经济和工业生态效率耦合协调度的影响因素进行探究。根据选取的六个影响因素，建立Tobit面板回归模型如下：
Yit=α0+α1x1it+α2x2it+α3x3it+α4x4it+α5x5it+α6x6it+εit0
其中，Yit代表数字经济和工业生态效率的耦合协调度，α1、α2、α3、α4、α5、α6分别表示六个控制变量的回归系数，εit0为回归的误差。
根据以上所建立的Tobit模型进行回归分析，其结果如表6所示。（表6）
（二）结果分析。回归结果显示，绿色技术创新、经济发展水平以及人力资本水平在5%的水平上显著，这三个变量与数字经济和工业生态效率耦合协调度呈现显著的正相关关系，其中绿色技术创新和经济发展水平的系数较小，说明其对耦合协调度的影响程度较小，可忽略不计。环境规制强度和对外开放程度同样通过了5%的显著性水平检验，但系数为负，说明二者对耦合协调度的影响为负向的；产业集聚水平并未通过显著性水平的检验，因此产业集聚并不影响数字经济和工业生态效率的耦合协调度。
为进一步探究各变量对耦合协调的影响程度，采用边际效应值进行衡量。具体而言，环境规制强度和对外开放程度每提高1个单位，数字经济和工业生态效率耦合协调度要减小0.6151个和0.4168个单位，影响程度较大，这是因为环境规制加强往往伴随着企业需要投入更多资源以满足合规要求，这可能会导致企业在数字化转型和生态效率方面的投资相对减少，从而影响两者的协调发展。而对外开放程度提高在获取新型数字技术的同时也会使外国将重污染企业转移至我国国内，加重对我国环境的污染，降低工业生态效率，进而导致数字经济和工业生态效率协调逐渐失衡。人力资本水平每提高1个单位，数字经济和工业生态效率耦合协调度要增大0.0001个单位，虽然影响较为有限，但是仍然说明人力资本对数字经济和工业绿色发展的重要性。
五、结论及建议
本文通过研究得到以下结论：第一，我国数字经济和工业生态效率耦合协调度随时间推移呈上升趋势，区域差异较大，东部地区耦合协调度最高，西部和东北部地区耦合协调度较低。第二，我国数字经济和工业生态效率耦合协调度在东部地区区域内差异最大，中部地区区域内差异最小，且东部地区与其他地区差异性普遍较大。第三，环境规制强度和对外开放程度对数字经济和工业生态效率耦合协调度有显著的负向影响，且影响效应较大，绿色技术创新、经济发展水平和人力资本水平对其有显著的正向影响，但影响效应较小。
基于上述结论，为提高数字经济和工业生态效率的耦合协调水平，提出以下几点建议：第一，深度推广人工智能、大数据分析、物联网等新兴技术在工业企业中的应用，优化生产过程，提高资源利用效率和制造质量，减少对环境的污染，促进数字经济和工业绿色发展协同提升。第二，针对不同区域的经济基础、产业结构和发展阶段，政府和企业应制定差异化的政策措施，投资提升信息化基础设施，特别是在欠发达地区，改善网络覆盖和数据中心设施，为数字经济的发展提供基础支撑，缩小区域差异。第三，调整环境规制强度并控制外来重污染企业在我国设厂，同时要加强对企业人力资本水平的提升，提供技能提升和职业发展的培训课程，帮助员工不断更新知识和技能，提升其专业能力，从而促进数字经济和工业绿色生产协同发展。
（作者单位：华北理工大学经济管理学院）
主要参考文献：
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