长三角数字经济与环境质量耦合协调研究

林 羽,杨 力,杨 坤

(安徽理工大学 经济与管理学院,安徽 淮南 232001)

改革开放以来,我国综合发展取得了巨大的成就。但在经济水平不断提升的同时,环境问题却日益突出,以损害自然环境为代价的粗放式经济发展模式不再适合当前中国的可持续发展模式,探寻具有高效率、低污染的发展模式是经济发展的一项主要任务。数字经济凭借低能耗、高效率、低污染、便利等特点逐渐成为经济发展的重要组成部分,同时因为其自由、开放、分享、协作、高效、丰富的属性,有能力实现“数字经济”和“实体经济”的融合,形成新的经济增长发展模式,解决传统产业资源配置不足、产业数字化转型动力不足等一系列问题。根据《长三角数字经济发展报告(2021)》表明:2020年长三角数字经济总量为10.83万亿元,占长三角地区GDP总量的44.26%,增速高达3.26%,占全国数字经济发展的27.6%,数字经济发展程度在全国城市群中首屈一指,尤其在近几年新型冠状肺炎疫情的重大冲击下,数字经济对长三角地区经济复苏和发展具有至关重要的作用,数字技术的成熟与完善为数字技术与实体经济融合创造了条件[1],数字化对环境治理绩效具有长期改善作用,且边际效应持续递增[2]。环境质量作为我国高质量发展的重要构成因素,在关注数字经济增长的同时,通过对长三角地区数字经济与环境质量的耦合协调度研究,探究发展中的耦合协调性以及影响耦合协调发展的主要因素,助力长三角一体化建设。

1 文献回顾与评述

文中是对长三角地区数字经济与环境质量的耦合协调研究,主要围绕3个方面:一是关于数字经济的研究;二是环境质量的研究;三是数字经济与环境质量关系的研究。

国务院2021年12月21日印发《“十四五”数字经济发展规划》中明确指出:“迎接数字时代,激活数字要素潜能,推进网络强国建设,加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。将数字化转型作为高质量发展的重要驱动力,尤其是作为创新生产要素的有效途径,是确保长三角一体化深度融合发展的必要保证。”数字经济是以信息和数字化数据等生产要素为基础,结合现代信息网络和数字技术,深度融合实体经济,实现智能化、数字化、网络化经济新形态[3]。数字技术通过作用组织的产品内容、服务的形式和运营的核心理念,从根本上改变产品和服务创新的本质。为组织发展提供一个开放、灵活的创新环境[3]。产业融合最初发生在电信、广播电视等领域,以数字融合为核心,并促进数字经济的发展[4];Yoffie[5]从技术融合的角度定义产业融合,本质上是原来各自独立产品的组合及基于数字技术的企业采用数字技术来融合,首创利用CHESS模型解释数字融合的复杂性;韩君等[6]在把握数字产业融合特征的基础上,将数字经济分为数字产业化和产业数字化,通过构建投入产出分析框架研究数字经济在国民经济发展中的规律;Zagoria等[7]认为数字技术改变了信息结构,具体表现为:通过数字技术对信息进行采集、组织、处理、传输和存储,本质上改变了信息获取的时间和空间成本。我国数字创新概念首次由余江等[8]提出,数字技术与相关产业高度融合超越了传统创新理论的研究边界,为新产业发展模式带来挑战和机遇,数字创新就是将数字技术应用于各个环节来创造新成果,形成生产过程创新、商业模式创新和组织结构创新的新型范式[9]。文中所研究的数字经济侧重于从产业融合的角度来看待数字技术与产品和服务相结合,创新了传统的经济形式,从而实现经济结构的转型和升级。

在环境质量研究方面,王林辉等[10]发现异质性政策通过转变技术进步方向进而影响环境质量,不同类型的政策规制对环境质量的作用存在差异性;陶锋等[11]研究中国的环境规制政策体系中的环保目标责任制对绿色技术创新的影响时发现,该项政策只提高了绿色技术创新的数量,却降低了绿色创新的质量;Aloi等[12]开发了一种基于R&D的增长模型,将环境质量纳入生产函数,指出环境质量影响经济的长期增长;刘俸奇等[13]提出财政收支结构的变革会促进产业结构升级,最终改善环境质量,即财政收支结构具有环境和经济效益;袁晓玲等[14]认为环境质量的提升主要从环境污染和环境吸收两个角度考虑,同时兼顾“硬治理”和“软治理”。

数字经济和环境质量作为本研究的两个维度,彼此相互联系但关系复杂。相关文献表明,环境质量能影响技术创新,在环境法规的监管下,数字经济发展所需要的技术在不断更新以适应新的发展要求[15],并且对于大多数国家而言,二氧化碳等温室气体排放量越多,带来的技术创新也越多[16]。数字经济的发展更多体现在第三产业上,例如数字金融可以提升第三产业占比,有利于产业结构升级[17]。彭建等[18]在研究云南丽江市区域产业结构变革与生态环境关系时,发现区域产业结构变革能够带来良好的生态环境效应。数字经济既可以通过直接效应例如技术进步抑制污染物的排放,也可以通过产业结构升级的间接效益提升环境质量[19]。互联网技术进步对诸如废水、工业废物、有害物质等环境污染物的排放有抑制作用,有助于改善环境质量[20]。数字经济通过产业结构优化和绿色创新等机制抑制污染物排放,为环境污染减排和治理提供帮助[21]。数字金融通过提高区域创新能力进而影响能源效率,最终改善生态环境质量[22]。郭爱君等[23]通过研究我国30个省市区2008—2017年相关数据发现,各省域科技创新与环境优化之间的耦合协调度呈现上升趋势,且存在区域异质性;在我国绿色发展的进程中,大数据分别从经济、社会、环境角度为绿色发展提供保障[24]。

综上所述,目前对于数字经济、环境质量的研究较多,但是大多数研究侧重于两者之间的单向影响,在双向互动影响上研究较少。结合上述文献回顾,文中认为:一方面,随着数字经济的发展,互联网技术会进一步创新环境保护模式、缓解信息不对称等问题,这会影响到污染的排放与治理;同时数字经济的蓬勃发展也会改变传统的经济结构,促进产业结构变革,淘汰落后、负效应的产业形式,从而推动环境质量提升,为环境治理与维护提供保障。当前“双碳”大环境下,改善环境质量的需求会倒逼科技创新,优化创新环境,从而为数字经济的发展提供保障。另一方面,在长三角区域一体化的战略支撑下,各区域协同发展,积极营造新发展格局,持续推动数字经济与环境质量耦合协调发展,同时,数字经济与环境质量耦合协调发展也会助推长三角区域一体化战略的实现。通过上述分析,文中尝试构建数字经济与环境质量的理论模型如图1所示。

图1 数字经济与环境质量理论模型

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源及处理

数字经济发展模式产生于数字创新的融合性和嵌入性,可推动实体企业与互联网、自动化等信息技术及产业的融合,通过合理配置资源,优化产品及服务满足社会需求[8]。数字经济和环境质量作为高质量发展的重要组成部分,同时长三角作为全国高质量发展的引领区,推进长三角区域一体化的深度融合有助于实现高质量发展的目标。考虑到数据的可获得性和可能出现的误差对研究结果的影响,文中将时间跨度设置为2012—2020年。

研究数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国独角兽企业研究报告(2021)》、中国上市公司协会、中国科学院资源与数据科学中心遥感监测数据以及各地方统计年鉴等。

2.2 评价指标体系构建

考虑到两系统之间的关系以及指标选取的科学性和数据的可获得性,基于耦合协调原理,借鉴相关学者在数字经济与环境质量方面的研究成果,分别构建数字经济和环境质量的评价指标体系。

2.2.1 数字经济评价指标体系

随着大数据、云计算、5G等数字技术的普及,数字产业以及数字技术与传统产业相结合逐渐成为数字经济的重要组成部分。数字经济主要是指数字技术与产品和服务相结合,主要由产业数字化、数字产业化以及配套设施组成,其中,数字产业化与产业数字化均表现出数字技术的扩散和数据资源的汇集[25],因此,考虑从3个维度评价区域数字经济发展水平,如表1所示。

表1 长三角数字经济发展水平指标体系

2.2.2 环境质量评价指标体系

环境质量评价是一个包含多维度指标的复杂系统,目前的评价角度主要来自经济和环境。其中,工业污染物的排放与治理很大程度上影响了环境质量[26]。结合学者有关环境质量的研究现状,构建包含污染物治理和污染物排放2个二级指标以及与之相对应的7个三级指标,其中,污染物排放维度下均为负向指标,污染物治理维度下均为正向指标,如表2所示。

表2 长三角环境质量评价指标体系

2.3 研究方法

2.3.1 熵值法

利用熵值法对指标赋权,可一定程度减少主观因素造成的误差,同时根据权重和指标数据计算长三角地区数字经济与环境质量指标分值,具体步骤如下:

1)为排除指标体系的数量级和量纲差异对评价结果造成的影响,利用极差法来标准化数据。文中选取的指标存在正向和负向,其相应的计算公式为

(1)

(2)

式中:xij为第i项指标第j年的原始值;Xij为标准化后的值(i=1,2,…,n;j=1,2,…,k)。

2)计算各指标权重。

根据标准化后的数值计算各指标的比重

(3)

计算信息熵Hj和权重Wj

(4)

(5)

3)计算面板数据各维度综合得分。

(6)

2.3.2 耦合协调度模型

耦合协调度模型中的耦合度用于检验若干子系统之间的相互关系,在此基础上利用耦合协调度模型评价整个系统的协调发展程度。文中选取数字经济和环境质量两个系统,引入两系统耦合协调度模型[27-28],具体公式为

(7)

式中:n为子系统数量,子系统值分布区间为[0,1];耦合度C的范围为[0,1],C值越大代表耦合程度越高。

(8)

式中:T为综合评价指数,T=α1U1+α2U2,α1+α1=1,其中,U1为数字经济,U2为环境质量,α1和α2为调节系数,假设数字经济与环境质量同等重要,即α1=α2=0.5,C值越高,则代表子系统之间越耦合;D表示耦合协调度评价结果,取值范围为[0,1]。

2.3.3 障碍度因子评价模型

在评价长三角数字经济与环境质量水平的过程中,除了对耦合协调度发展状况进行测度外,还需要进一步探究影响耦合协调发展的主要障碍因子,以便更加直观地观测阻碍数字经济与环境质量耦合协调发展的主要因素,进一步明确今后的改进方向。故引入障碍度模型为

Rj=ri×wj,

Pj=1-X′ij,

(9)

(10)

Ai=∑Aij.

(11)

式中:Rj为因子贡献度;ri为第i个指标所处的指标层权重;wj为第j个指标的权重值;X′ij为第j个指标标准化后的数值;Pj为指标偏离度;Aij为第j个指标的障碍度;Ai为第i个指标层的障碍度。

3 实证分析

3.1 数字经济与环境质量水平分析

利用熵权法可以得到长三角地区三省一市2012—2020年数字经济和环境质量评价结果,具体如图2、图3所示。

图2 长三角地区数字经济发展情况

图3 长三角地区环境质量发展情况

1)从数字经济发展角度来看,上海一直处于长三角区域数字化发展的领先水平,从2012年到2020年一直处于上升阶段,这与上海近年来持续加大数字化基础设施建设息息相关,尤其是作为数字先锋的独角兽企业数量连年攀升,数量位居全国第一。江苏省与浙江省数字经济发展水平相近,呈逐年上涨趋势。安徽省的数字经济发展程度虽然在长三角区域范围内最低,但是自2014年安徽省划入长三角城市群后,数字经济程度有了明显提升。长三角地区区域数字经济发展状况排名符合《长三角数字经济发展报告》的调查情况,说明指标和方法可行。

2)从环境质量发展情况来看,上海环境整体上处于领先地位,2013年前后,随着工业化的蓬勃发展,环境质量出现下降趋势,但是近几年我国不断出台各种环境政策,开启了生态文明建设的新时代。以科技创新引领的数字创新不断用于改善长三角区域的环境状况,但环境保护的投入具有时滞性,并且数字经济的发展也需要工业等实体经济支撑,长三角各区域环境质量因此出现波动,即随着各项措施的实施,环境质量会先下降再上升,长三角环境质量的评价结果与张可等[29]的结果相一致。

3.2 数字经济与环境质量耦合协调分析

3.2.1 数字经济与环境质量耦合协调总体分析

根据上述数据可以得到长三角地区2012—2020年数字经济与环境质量耦合协调度(D)值,具体如表3和图4所示。

表3 长三角数字经济与环境质量耦合协调度(D)

图4 长三角数字经济与环境质量耦合协调度(D)

长三角各区域2012—2020年数字经济与环境质量状况耦合协调度值情况如图5所示。上海市耦合协调度值一直处于长三角地区领先水平,从2012年的磨合阶段到2020年的拮抗阶段,耦合协调度逐年提升,说明上海市高度重视数字经济与环境质量融合发展;江苏省、浙江省的耦合协调度处于平稳上升阶段,但与上海还存在一定的差距;安徽省的耦合协调度从2012年的0.208上升到2020年的0.650,虽然耦合协调度仍处于长三角地区最落后位置,但已经逐渐向长三角其他城市靠近,不断缩小与其他城市的差距。

注:基于自然资源部标准地图服务网站GS(2020)4619号标准地图绘制,底图无修改。

总体来看,数字经济与环境质量耦合协调度在长三角各区域呈逐年提升状态,向高度耦合协调稳步发展,但区域间仍存在差距。

3.2.2 耦合协调时空演化特征分析

为了更直观地反映长三角地区数字经济与环境质量耦合协调发展情况,现对长三角区域耦合协调状态进行时空分析,选取2012年、2015年、2018年、2020年长三角地区的耦合协调度值,采用Arcigs10.8进行绘制,其中,耦合协调度分类参考张荣天等[27]研究结果,得到的空间与时间分布如图5所示。

从空间分布上看,长三角各区域数字经济与环境质量耦合协调水平呈现空间上的“两头小,中间大”的“钟型”特征,多数区域处于中度耦合协调和高度耦合协调阶段,少数地区呈现低度耦合协调和极度耦合协调,空间差距仍然明显。

从时间分布上看,2012年只有安徽省处于低度耦合协调,但逐渐发展摆脱了低度耦合协调的状态,从低度耦合协调到中度耦合协调再到高度耦合协调,说明此后安徽省注重数字经济与环境协同发展,并且取得了一定的成效;江苏省和浙江省发展情况相近,在2012年都处于中度耦合协调,2015年和2018年都处于高度耦合协调状态;而安徽省也在2018年进入了高水平耦合阶段,逐渐减小与长三角其他省市的差距,上海市则在2018年进入了极度耦合协调状态,浙江省也在2020年进入了极度耦合协调状态,2018年以后各区域差距逐渐减小,这与2018年以后长三角一体化发展上升为国家战略有一定的关系。

3.2.3 耦合协调障碍因子诊断

利用上述评价结果,运用障碍度模型分别计算长三角数字经济与环境质量的耦合协调障碍度,根据障碍度对因子进行排序,取各省市障碍度排名前三的因子,如表4所示。

表4 长三角数字经济与环境质量耦合协调主要障碍因子及障碍度

各省市影响数字经济与环境质量耦合协调的主要障碍因子存在差异性,其中,上海市第一障碍因子为电子商务销售额b1,障碍度为7.7%;江苏省的主要障碍因子为工业固体废物总排放量d3,障碍度为6.7%;浙江省的主要障碍因子为工业废水总排放量d1,障碍度为4.1%;安徽省则是IPv4地址数c1,障碍度为4.7%,这与各省市的要素禀赋和发展水平存在一定的关系。为了进一步探究准则层障碍度分布情况,以2020年各省市指标的障碍度为基础,加总得到长三角地区各省市准则层障碍因子分布情况,如图6所示。

图6 2020年长三角地区数字经济与环境质量耦合协调障碍因子分布

综合2020年数据来看,影响耦合协调发展的障碍因子主要集中在污染排放、产业数字化和创新配套方面,表明控制污染排放、加快推进数字技术与传统产业融合以及创新基础设施布局对数字经济与环境协调发展意义重大。

4 结论与建议

4.1 结论

通过实证分析长三角地区三省一市2012—2020年数字经济与环境质量的整体发展水平以及耦合协调程度,得到结论如下:

1)长三角地区整体数字经济发展水平呈现逐年上升的趋势,而环境质量在经历短暂波动后也逐渐上升,整体上还是呈现上升状态,并且数字经济的发展水平要优于环境质量,但由于地理因素、要素禀赋方面的差异,各省市之间发展仍然存在差异。

2)数字经济与环境质量耦合协调度时空分布呈“两头小,中间大”的“钟形”特征,即多数区域处于中度耦合协调和高度耦合协调阶段,少数地区呈现低度耦合协调和极度耦合协调。区域层面上,安徽省和上海市的耦合协调度在2012—2020年进步显著,而江苏省和浙江省则较为平稳,长三角耦合协调度水平目前是安徽省最低,上海市最高,江苏省和浙江省相近,各地区耦合协调发展存在差异,未来仍然存在着很大的进步空间。

3)障碍度因子诊断表明,影响耦合协调的主要障碍度因子存在区域差异性,表现在不同省市影响耦合协调的主要障碍因子不同,但结合2020年整体发展情况来看,障碍度主要集中在污染排放、产业数字化和创新配套上,表明障碍度因子既存在差异性又存在相对一致性。

4.2 建议

在长三角一体化高质量建设过程中,地区发展不均衡一直是发展中面临的重大难题,基于上述结论,为提升区域数字经济与环境高质量发展水平,促进区域 “一体化”和“高质量”发展,提出建议如下:

1)全面优化区域产业结构化转型。从源头控制污染排放,加强环境污染联防联治和信息共享。不仅要进行绿色创新补贴,还要完善生态补偿机制,减少企业的负外部性行为,刺激企业发展绿色环保的高新技术产业,推进新型数字经济产业加速发展。

2)正确处理政府与市场的关系。区域一体化发展并不完全等同于均等化,在一体化的进程中,需要政府在其中进行协调和配合,积极发挥“看得见的手”和“看不见的手”的优势,合理配置资源要素流动,进一步赋能市场,激发出市场的核心动力。

3)持续加大对科技项目的投资和数字人才的培养。技术和人才都是高质量发展的强大动力,同时也要重视生态环境质量建设,全面优化数字和生态环境治理水平,突破创新要素区域流动壁垒。当前正处于“十四五”时期,长三角一体化目标的实现既是巩固“十三五”的阶段性成果,也是全面贯彻落实新发展理念,从而促进全社会高质量发展。

4)积极推进多中心区域空间结构的建立。积极打造更多的数字产业和环境质量示范区,上海市作为经济发展示范区,应继续发挥其经济和科技方面的中心优势,积极探索更为科学、绿色的发展道路,为长三角一体化发展提供持续动力。浙江省作为长三角区域首个空气质量达标的省份,也是首批国家数字经济创新发展试验区,其中,以杭州阿里巴巴为首的一批互联网企业已经成为浙江数字经济发展的新型典范,未来浙江省应该为长三角地区一体化建设提供更多的“浙江经验”;江苏省凭借承接东西、呼应南北的地理优势,其实体经济发达、产业基础能力强、科技资源丰富,未来更应该利用好自身的优势,把握长三角一体化的重大战略机遇。安徽省自2010年开始加入长三角到2019年全面“入长”,不断缩小自己与发达城市的差距,“数字江淮”“三大一强”等都已取得明显成效,未来更应该乘胜追击,不断激发内生动力。

总之,各地区应该因地制宜选择合适的发展方式,重点关注影响区域发展的“短板”因素,激发全社会积极性,推动数字经济发展与生态环境建设齐头并进。