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2024 , Vol. 44 >Issue 5: 22 - 32

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2024.05.003

Coupling Coordination Degree Between Digital Economy and Green Development and Its Promotion Path in the Upper Reaches of the Yellow River at the Prefecture Level

  • YANG Qianlong , 1, 2 ,
  • CHEN Huiyuan 3 ,
  • WEN Qi , 4, ※
Expand
  • 1. Key Laboratory for Geographic Process Analysis & Simulation of Hubei Province，Central China Normal University，Wuhan 430079，Hubei，China
  • 2. Academy of Wuhan Metropolitan Area，Hubei Development and Reform Commission & Central China Normal University，Wuhan 430079，Hubei，China
  • 3. Hubei General Institute of Planning and Design Co.，Ltd.，Wuhan 430064，Hubei，China
  • 4. School of Architecture，Ningxia University，Yinchuan 750021，Ningxia，China

Received date: 2023-06-02

  Revised date: 2024-04-01

  Online published: 2024-09-14

Fold

Abstract

Under the background of the construction of "Digital China" and "Beautiful China initiative", analyzing the coupling and coordination relationship between digital economy and green development is an important issue in promoting high-quality regional development. Taking 17 prefecture-level cities in the upper reaches of the Yellow River as the research area and based on the entropy weight method,the coupling coordination degree model and the obstacle degree model,this paper analyzes the evolution characteristics and obstacle factors of the coupling coordination relationship between digital economy and green development from 2010 to 2019,and refines the promotion path of the coupling coordination development of digital economy and green development in different types of areas. The results show that: 1) During the study period,the coupling coordination degree showed a V-shape trend, forming a spatial pattern that it was better in the north of the upper reaches of the Yellow River than that in the middle and south of the upper reaches of the Yellow River,the multi-center trend was obvious. 2) The outstanding problems affecting the coupling coordination development between the two systems of digital economy and green development focus on industrial infrastructure construction,technology and talent investment,and the impact on people's lives and the environment. 3) The types of coupling coordination development in the study area can be divided into four types: high digitization-high greening area (H-H), high digitization-low greening area (H-L),low digitization-high greening area (L-H),and low digitization-low greening area (L-L). 4) H-H type should take urban agglomerations or central cities as the core of development,H-L type should take the transformation and upgrading of leading industries as the goal orientation,L-H type should take the improvement of the industrial foundation of digital economy as the means of development,and L-L type should take attracting external investment and undertaking industrial transfer as the key to development.

Key words： the upper reaches of the Yellow River; digital economy; green development; coupling coordination degree; urban agglomeration and central city; infrastructure; talent

Cite this article

YANG Qianlong , CHEN Huiyuan , WEN Qi . Coupling Coordination Degree Between Digital Economy and Green Development and Its Promotion Path in the Upper Reaches of the Yellow River at the Prefecture Level[J]. Economic geography, 2024 , 44(5) : 22 -32 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.05.003

数字经济是以数据资源为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以信息通信技术的有效使用为效率提升和经济结构优化的重要推动力而进行的一系列经济活动[1]。2022年，国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》提出“协同推进数字产业化和产业数字化，……不断做强做优做大我国数字经济”，随着大数据、云计算与新一代信息技术革新的纵深推进，数字经济已成为推动“数字中国”建设与经济结构转型的重要驱动力。绿色发展理念发轫于1972年联合国人类环境会议，呼吁各国维护和改善人类环境，造福人民与后代[2]；2015年，绿色发展成为“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念的重要组成部分，彰显出新时代“美丽中国”建设的鲜亮底色。党的二十大报告提出“推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式”“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”，“数字化、绿色化”跃升为我国高质量发展研究的重要议题。当下，数字经济与绿色发展已由各行其道式发展转向交互共生与渐次耦合阶段[3]，其协同发展逐渐成为解决我国区域发展不均衡、不充分问题的重要抓手。因此，科学评估数字经济与绿色发展的耦合互动关系，探析数字化与绿色化协同发展路径，对推动数字中国与美丽中国建设具有重要的现实意义。
数字经济与绿色发展已成为近期学界的关注重点[4]。一是数字经济的兴起与探讨。1994年唐·泰普斯科特（Don Tapscott）率先提出数字经济（Digital Economy）概念[5]，学者们开始探析数字经济对传统经济的影响机理[6]。进入21世纪，美国连续发表多篇研究报告，从信息技术产业与应用角度阐述数字经济的浮现与存在以及普及数字经济理念[7]，国际整体研究呈现由微观企业向宏观企业政策的转变趋势[8]。2013年至今，国外学者聚焦于研究数字经济数据[9]、数字经济创新服务[10]、产业数字化集聚与开放共享[11]，国内社会学、地理学等领域学者从数字经济发展水平[12]、数实融合程度[13]、数字化效应[14]、数字经济对产业结构升级的作用及其影响因素[15]等方面进行定量探讨。值得注意的是，国内外部分科研院所还对全球或中国数字经济发展水平进行测度，定期发布相关研究报告，为数字经济研究提供了强大的数据库支撑[16]。二是绿色发展的源起与解读。1987年联合国正式提出“可持续发展理念”，强调充分审慎自然资源的承载能力，实质上是对传统发展观被动的、修正式的调整[17]。在此背景下，绿色发展逐渐成为新兴的理念共识，2015年联合国大会通过可持续发展目标（SDG）议程，对可持续发展理念进行内涵升华与提升[18]。绿色发展理念亦被赋予降低资源消耗、加强环境保护与生态治理缓解经济发展过程中矛盾的重要任务[19]。现有研究聚焦于绿色发展水平评价[20]、空间分异[21]、绿色金融与绿色创新耦合协调机理[22]、产业融合对农业绿色发展影响效应[23]等方面，丰富了绿色发展领域的研究范式。三是数字经济与绿色发展的互动解析。随着数据要素与土地、资源等传统要素的高度融合，数字经济与绿色发展间的作用关系[24]逐渐受到重视，主要集中在以下3个方面：①在研究内容上，探究数字经济与高质量发展关系[25]和数字经济对城市绿色发展的提升效应[16]、对农业生产方式的促进作用[26]以及对绿色创新[27]和企业绿色转型的影响[28]。②在研究区域上，探析黄河流域数字经济对绿色全要素生产率[25]与城市群绿色发展效率[29]的影响；部分学者以中国或城市群为研究区域，探究数字金融影响绿色发展的作用机制[30]以及数字经济与绿色技术的耦合机理[24]。③在研究方法上，有学者借助时空动态熵权法[31]、GIS空间分析[32]、双向固定效应模型[30]、Malmquist-Luenberger生产率指数[33]、耦合协调度模型[24]等测度方法，明晰数字经济对绿色发展[30]、能源利用[33]、减污降碳[34]的作用机制。
综上所述，国内外数字经济与绿色发展的切入视角与解析方法日益多元化，理路层次逐渐深入，但仍存在拓展空间。①现有研究多聚焦数字经济对绿色发展的单向影响，鲜有学者探究二者间的双向互构机理。②数字经济与绿色发展水平的研究重心多倾向时空分异、演变特征或效率测度，二者间的耦合关系有待解读。③当前研究多涉及全国、省域、沿江沿河等地区，尚待拓展生态脆弱与经济薄弱地区的研究。同时，2021年中共中央、国务院印发《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》，明确指出黄河流域作为国家生态安全重要屏障与高质量发展重要实验区的战略地位，黄河上游地区迎来重要发展契机。鉴于此，本文以黄河上游地区17个地级市为研究区域，在系统展演数字经济与绿色发展交互耦合机理的基础上，构建评价指标体系，采用熵权法探析黄河上游地区数字经济与绿色发展水平，辅以耦合协调度模型与障碍度模型，廓清两系统间的耦合协调水平时空演变特征与影响因素，并分区归纳提升路径，为黄河上游地区统筹制定数字经济与绿色发展协同发展政策提供科学依据与决策参考。

1 理论分析

协同性理论强调开放系统与外界进行物质与能量交换时，通过系统内部的协同作用，自主实现时空与功能上的有序状态，最终达到平衡[35]。从协同性理论视角切入，耦合是指两个或两个以上系统通过交互作用而彼此影响的现象，同时也指出只有在两系统间良性交互作用的前提下，系统间的相互协调作用才会产生正向功效。置数字经济与绿色发展于协同发展语境之下，两系统间的耦合协调水平高至低表征各子系统交互作用而彼此影响产生的正向至负向功效[36]。一方面，数字经济系统以“数字产业化、产业数字化”为表征[37]。数字产业化是指为产业数字化提供技术创新支持、数据服务以及基础设施等底层支撑；产业数字化是数字产业化的即时反映，通过与传统产业融合创新发展，实现数字经济效益的扩大化[38]。具体而言，数字经济分为基础设施、产业发展、数字普惠金融3个子维度[39]。①数字经济通过高效的信息传递有效缩短系统间交流的时空距离[40]，重塑系统间交流媒介，提高系统运行效率与集约化利用资源，助推经济绿色发展。②数字经济产业发展是检验经济发展与绿色发展成果的重要“质检仪”，数字经济产业产出与从业人员的数量增长表明数字经济产业规模扩大，则数字经济赋能经济绿色转型程度加深。③数字普惠金融具备一定的绿色发展属性特征[41]，在为对象提供金融服务的同时，传达绿色交易、低碳节能绿色理念，有助于节约资源、实现绿色发展。另一方面，绿色发展系统以“生态产业化、产业生态化”为表征[42]。产业生态化是指通过构建新的低碳发展与转型模式，推进资源高效利用与生态环境保护；生态产业化是以市场化、社会化的方式推进生态产品与服务的价值变现，实现生态经济产业的良性发展[43]。具体而言，绿色发展分为绿色生活、绿色生态、绿色生产3个子维度[44]。①绿色生活基于人民对美好生活的向往，数字经济利用其数字化手段有效满足了人民对于现代化、便捷化、高效化的美好生活需求。②绿色生态为数字经济产业营造安全、舒适的发展环境，有助于数字经济产业发展成果推广与共享。③绿色生产为数字经济产业发展铸就了坚实的物质基础，不断完善产业发展基础条件，促进数字经济产业可持续发展[45]。因此，面对区域发展“既要金山银山又要绿水青山”的现实要求，亟需剖析区域数字经济与绿色发展的耦合协调关系与主控障碍因子（图1），精准定位现实发展痛点，以此对黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调发展类型区进行分区提升，促进黄河上游地区经济高质量发展与生态文明高质量建设。
图1 数字经济与绿色发展耦合协调发展理论分析框架

Fig.1 Theoretical framework for the coupling coordination development between digital economy and green development in the upper reaches of the Yellow River

2 研究区域概况、数据与方法

2.1 研究区概况

黄河上游流经青海省、甘肃省、四川省、宁夏回族自治区、内蒙古自治区，自西向东横跨青藏高原、内蒙古高原以及黄土高原（图2）。内蒙古自治区托克托县河口镇以上的河段为黄河上游，其全长3472 km，流域面积38.6万km2，占黄河流域总面积的51.3%。依据黄河水系与数据可取性选取青海、甘肃、宁夏和内蒙古4省（区）的17个地级市为样本城市，其中甘肃天水市、平凉市、庆阳市同属于渭水水系，根据行政划分界限，将其纳入研究范围。2019年，黄河流域生态保护和高质量发展上升为重大国家战略，生态保护与高质量发展成为黄河上游重点生态功能区的核心命题。然而，随着矿产资源渐趋枯竭与现代信息化技术的不断发展，黄河上游地区经济结构转型与生态保护尤为迫切，且区域内研发、管理人才等高级发展要素流失严重，新兴产业、技术密集型产业发展难以为继[46]。在此背景下，数字化与绿色化协同发展成为黄河上游地区实现区域高质量与绿色发展的重要手段。因此，以黄河上游地区为例，探析数字经济与绿色发展耦合协调发展水平及其影响因素具有示范效应和现实意义。
图2 研究区范围

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2020）4618号的标准地图制作，底图边界无修改。下同。

Fig.2 The scope of the study area

2.2 评价指标体系构建

以系统内部要素变化透视区域演变特征。依据数字经济与绿色发展耦合协调发展系统及协同性理论，结合数字经济与绿色发展系统内蕴发展要素，并借鉴相关学者的研究观点[39,47-48]，构建数字经济发展水平与绿色发展水平的评价指标体系（表1）。数字经济水平评价指标体系包括基础设施、产业发展与活动表征3个维度9项指标，以“产业数字化、数字产业化”发展要素为主线，选取表征指标。其中，基础设施维度参考以往学者的研究[48]，采用每万人移动电话年末用户数与每万人互联网宽带接入用户数表征；产业发展维度采用信息传输、计算机服务和软件业人员占就业人口比重、科学研究和技术服务业人员占就业人口比重、人均邮政业务收入与人均电信业务收入指标进行衡量，主要反映数字经济产业的投入与产出情况；活动表征维度采用数字普惠金融覆盖广度指数、使用深度指数与数字化程度指数表示，数字普惠金融是数字生活中的必备组成，因此采用数字普惠金融指数各细分指数予以表征。绿色发展评价指标体系包括绿色生活、绿色生态与绿色生产3个维度10项指标。其中，绿色生活维度采用每万人全社会用电量、居住用地面积与绿地面积之比与生活垃圾无害化处理率表征，主要反映现代化技术提升与绿色发展观念深化下的生活水平变化情况；生态环境改善是双化协同发展效果的重要体现，因此在绿色生态维度采用每万人公园绿地面积、每万人实有城市道路面积、绿地面积与城市建设用地面积比与建成区绿化覆盖率进行表征；“生态产业化、产业生态化”的重要任务之一是为推进绿色生产，锚定“既要绿水青山又要金山银山”的战略目标，因此绿色生产维度采用工业固体废物综合利用率、每万人工业废水排放和SO2及氮氧化物排放量与每万人工业烟（粉）尘排放量共同表征。
表1 区域数字经济发展水平与绿色发展水平的评价指标体系

Tab.1 Evaluation index system for digital economy development level and green development level

系统层 准则层 指标层 权重 属性
数字经济
发展水平		 基础设施[48] 每万人移动电话年末用户数（户/万人）X1 0.089 ＋
每万人互联网宽带接入用户数（户/万人）X2 0.150 ＋
产业发展 信息传输、计算机服务和软件业人员占就业人口比重（%）X3 0.085 ＋
科学研究和技术服务业人员占就业人口比重（%）X4 0.057 ＋
人均邮政业务收入（万元/人）X5 0.170 ＋
人均电信业务收入（万元/人）X6 0.153 ＋
活动表征 数字普惠金融覆盖广度指数X7 0.101 ＋
数字普惠金融使用深度指数X8 0.100 ＋
数字普惠金融数字化程度指数X9 0.095 ＋
绿色发展水平 绿色生活 每万人全社会用电量（kW·h/万人）Y1 0.037 －
居住用地面积与绿地面积之比（%）Y2 0.381 －
生活垃圾无害化处理率（%）Y3 0.109 ＋
绿色生态 每万人公园绿地面积（hm2/万人）Y4 0.090 ＋
每万人实有城市道路面积（hm2/万人）Y5 0.059 －
绿地面积与城市建设用地面积比（%）Y6 0.074 ＋
建成区绿化覆盖率（%）Y7 0.079 ＋
绿色生产 工业固体废物综合利用率（%）Y8 0.079 ＋
每万人工业废水排放和SO2及氮氧化物排放量（t/万人）Y9 0.055 －
每万人工业烟（粉）尘排放量（t/万人）Y10 0.037 －

2.3 研究方法

2.3.1 熵权法

熵权法作为一种客观赋权法，因其不受人为主观因素干扰的优点，被广泛应用于综合评价指标研究。本文采用熵权法测度数字经济与绿色发展评价指标体系中各个指标所占权重（W），并在此基础上计算数字经济与绿色发展水平[45]。

2.3.2 耦合协调度模型

耦合协调度可反映不同系统间协调发展水平，被广泛应用于测度经济、生态保护等系统间协调性发展情况。因此，本文引入耦合协调度表征数字经济与绿色发展耦合协调系统间各要素之间相互作用的程度，以反映该系统的协调性与一致性[35,49]。根据数值大小将耦合协调度划分为8个区间，每个区间对应不同的等级。具体如下：[0,0.2）为严重失调；[0.2,0.3）为轻度失调；[0.3,0.4）为濒临失调；[0.4,0.5）为勉强协调；[0.5,0.6）为初级协调；[0.6,0.7）为中等协调；[0.7,0.8）为良好协调；[0.8,1.0]为优质协调。

2.3.3 障碍度模型

数字经济与绿色发展耦合关系深受资源、经济、社会等多维要素影响。因此，引入障碍度模型计算指标偏离度和障碍度，对各指标因子进行测度并排序，以此确定影响数字经济与绿色发展耦合协调关系发展的主控障碍因子[50]。

2.4 数据来源

为解读2010年中国科学院发布《2010中国可持续发展战略报告》正式提出“绿色发展”概念[51]与2010年计算机和互联网为核心的数字信息产业开始进入高速发展阶段[12]这个时间节点后的黄河上游地区数字经济与绿色发展水平演变特征，并综合考虑研究区内历时数据的可信度与可获得性，本文选择2010—2020年为研究期；同时根据研究时间尺度平均划分，选择2010、2013、2016、2019年为代表性时间节点。本文所涉及的数据主要为基础地图数据和社会经济数据。其中，基础地图数据来源于标准地图服务系统（http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/）；社会经济数据主要源于2011—2020年《中国城市统计年鉴》、北京大学数字金融研究中心网站（https://idf.pku.edu.cn/zsbz/515313.htm）及各市年度统计公报；部分缺失值采用插值法或类推法进行补充。

3 结果与分析

3.1 数字经济发展水平和绿色发展水平时空变化

3.1.1 数字经济发展水平和绿色发展水平分析

黄河上游地区数字经济发展水平和绿色发展水平呈上升态势，2010—2019年数字经济发展水平增速较快，绿色发展水平增速较为平稳（图3，表2）。整体来看，黄河上游地区数字经济发展水平从2010年的0.238上升至2019年的0.549，年均增幅约9.77%。伴随信息技术的快速发展以及西部地区承接东部地区的产业转移，人力、资金、技术等数字经济产业发展要素不断向西部地区集聚，有效提升了黄河上游地区数字经济发展水平。同时，黄河上游地区绿色发展水平从2010年的0.446增至2019年的0.477，年均增幅约0.65%。一方面，随着“绿色发展”理念的普及和国家能源节约与环境保护政策的大力推进，黄河上游地区绿色发展水平处于相对平缓的上升态势，但碍于黄河上游地区经济基础薄弱、产业转型难度大等原因，部分地区绿色发展滞后于数字经济发展。分子系统来看，黄河上游地区总体上数字经济与绿色发展水平之间差距逐渐缩小，2015年以后数字经济发展水平超越绿色发展水平，可能原因在于数字经济产业的正向外部性逐渐得到地方层面重视，地方大力推进数字化、信息化产业基础设施建设，发展现代化与智能化等技术密集型产业，从而快速提升了数字经济发展水平。
图3 2010—2019年黄河上游地区数字经济与绿色发展平均水平及耦合协调度演变

Fig.3 Evolution of the average level and coupling coordination degree of digital economy and green development in the upper reaches of the Yellow River from 2010 to 2019

表2 2010—2019年黄河上游地区数字经济发展水平与绿色发展水平变化

Tab.2 Evolution of digital economy development level and green development level in the upper reaches of the Yellow River from 2010 to 2019

城市 2010 2013 2016 2019
绿色发展 数字经济 绿色发展 数字经济 绿色发展 数字经济 绿色发展 数字经济
巴彦淖尔市 0.431 0.432 0.480 0.635 0.560 0.786 0.657 0.829
白银市 0.451 0.386 0.443 0.550 0.353 0.745 0.495 0.796
包头市 0.518 0.375 0.515 0.511 0.514 0.635 0.536 0.695
定西市 0.427 0.374 0.421 0.503 0.502 0.632 0.299 0.668
鄂尔多斯市 0.437 0.350 0.424 0.503 0.429 0.622 0.477 0.666
固原市 0.404 0.340 0.437 0.476 0.471 0.574 0.417 0.580
呼和浩特市 0.516 0.339 0.477 0.393 0.509 0.546 0.602 0.561
兰州市 0.518 0.248 0.469 0.382 0.462 0.501 0.496 0.560
平凉市 0.474 0.201 0.469 0.355 0.511 0.491 0.438 0.525
庆阳市 0.319 0.183 0.477 0.279 0.589 0.464 0.381 0.506
石嘴山市 0.512 0.172 0.421 0.271 0.416 0.457 0.415 0.501
天水市 0.361 0.149 0.348 0.270 0.366 0.430 0.383 0.479
乌海市 0.542 0.138 0.434 0.265 0.455 0.402 0.513 0.449
乌兰察布市 0.319 0.134 0.297 0.251 0.429 0.358 0.475 0.391
吴忠市 0.422 0.093 0.434 0.218 0.424 0.347 0.494 0.388
银川市 0.492 0.070 0.514 0.214 0.542 0.338 0.536 0.377
中卫市 0.440 0.060 0.440 0.208 0.514 0.330 0.489 0.365

3.1.2 数字经济与绿色发展耦合协调发展的时序演变分析

基于熵权法对数字经济与绿色发展的测度结果，在量化基础上对两系统耦合协调水平进行时序演变分析（图4）。黄河上游地区数字经济与绿色发展在不同阶段以及不同地理环境要素下，数字经济与绿色发展的耦合协调水平表现出不同的发展趋势与差异。从2010—2019年总体变化时序来看，黄河上游地区数字经济与绿色发展的耦合协调度均值波动较小，整体呈现“V”字形态势，处于相对稳定的初级或中等协调水平状态。2010—2019年，依据耦合协调度变化趋势可划分为2个阶段：一是2010—2016年处于下降阶段，均值从0.642下降到0.590，优质协调城市从7个减少到4个，这时期黄河上游地区数字经济产业发展处于起步阶段，以优化与完善数字经济产业基础设施为主，特别是2013年4G技术落地后，数字经济产业发展速度明显提升，而此时黄河上游地区绿色发展水平大致保持不变，因此导致耦合协调度出现轻微下降；二是2016—2019年处于回升阶段，耦合协调度均值从0.590上升至0.611，呈现回升态势，优质协调城市从4个增加到5个，这时期数字经济产业基础设施基底基本夯实，产业发展迈入提质增效阶段，同时2015年“绿色”被列入五大发展理念，倡导企业生产、居民生活绿色低碳，理念转变与产业基础渐实共同作用使得数字经济与绿色发展的耦合协调度呈现上升态势。
图4 2010—2019年黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调度变化趋势

Fig.4 Change of coupling coordination degree between digital economy and green development in the upper reaches of the Yellow River from 2010 to 2019

由图4可知，黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调发展呈现以下2个特点：①研究期内黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调发展基础水平不一。总体来看，研究期内各市耦合协调度介于0.1~1.0之间，各耦合协调类型均有分布。其中，巴彦淖尔、包头、鄂尔多斯、呼和浩特、兰州、乌海和银川等市在研究期内耦合协调度均大于0.6，处于中等协调水平以上，说明以上各市数字经济与绿色发展耦合协调发展基础较好；白银、定西、固原、庆阳、天水和吴忠等市研究期内耦合协调度均低于0.6，处于中等协调水平以下，表明以上各市数字经济与绿色发展耦合协调发展基础较低，其耦合协调发展尚未实现实质性提升，亟需在数字经济基础设施与绿色发展低碳减排等方面加以改善。②研究期内黄河上游达到中等及以上耦合协调状态的城市数量呈“V”字形态势，与耦合协调水平变化同频共振。其中，2010年中等协调及以上城市占总数的52.94%，2013年为47.59%，2016年为52.94%，2019年为58.82%，表明研究期内数字经济与绿色发展耦合协调发展关系出现波动，但总体发展渐趋向好。

3.1.3 数字经济与绿色发展耦合协调发展的空间演变分析

基于2010、2013、2016和2019年耦合协调模型运算结果，剖析数字经济与绿色发展耦合协调度的空间分布特征。根据已有研究成果将耦合协调发展度类型分为8个等级，3个阶段[35,49]。研究发现，2010—2019年耦合协调度整体呈现北部优于中、南部的空间格局，且多中心化趋势明显（图5）。总体来看，耦合协调度高值区始终位于“呼包鄂城市群”以及省会城市，整体呈现北部地区耦合协调度优于中、南部。具体来看：①2010年黄河上游大部分地区位于初级协调水平以上。其中，沿黄城市乌海、包头、呼和浩特、兰州耦合协调度最高，处于优质协调阶段，甘肃定西与庆阳以及内蒙古乌兰察布处于轻度失调阶段。②2013年黄河上游大部分地区仍然位于初级协调水平以上。值得注意的是银川和包头耦合协调度的变化，其中银川跃居研究区耦合协调度首位，省会城市受区位与政策影响，逐渐与其他城市耦合协调度形成较大差距；包头位于“京包、包兰”铁路交汇处，区位优势明显，经济发展速度快于其他地区。③2016年黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调度位于“V”字形最低处。固原、天水和吴忠等市位于濒临失调阶段，此类城市多为交通与地形的自然要素限制其发展，数字经济产业基础薄弱，产业结构绿色转型难度大。④2019年黄河上游地区耦合协调度呈现回升态势，区域发展趋衡。但受城市群协同发展战略影响，“呼包鄂”城市群与省会城市依旧表现出较高的耦合协调度，山区地区耦合协调度仍然表现出较低水平。
图5 2012—2019年黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调水平空间演变格局

Fig.5 Spatial pattern of coupling coordination between digital economy and green development in the upper reaches of the Yellow River from 2010 to 2019

3.2 耦合协调发展的障碍因子分析

以主控因子阻力解读区域发展障碍。运用障碍度模型测度数字经济系统和绿色发展系统的障碍因子，并按照因子障碍度大小进行排序。本文选取2010、2013、2016和2019年作为研究年份，根据排序结果，将因子障碍度的前3个因子作为主控障碍因子（表3）。从表3可知，X4、X2、X5是数字经济子系统影响耦合协调发展的主控障碍因子，分别代表每万人互联网宽带接入用户数、科学研究和技术服务业人员占就业人口比重、人均邮政业务收入，障碍因子主要涉及数字经济产业基础设施与数字经济产业发展维度。其中，2019年首次出现X4障碍因子，且障碍度大于25%，成为数字经济产业发展的突出矛盾，表明现有数字经济产业基础设施已不能满足产业发展需求，亟需健全完善产业基础设施；X2表示数字经济产业中技术与人才的投入，2010—2019年X2障碍度均大于10%，排序始终位于前三，表明黄河上游地区产业发展面临人才与技术引进困境；X5用于表示对数字经济发展的产业产出与基础的衡量，2016—2019年X5障碍度逐渐缩小，表明数字经济产业产出情况渐次向好。Y2、Y4、Y6是绿色发展子系统影响耦合协调发展的主控障碍因子，分别代表居住用地面积与绿地面积之比、每万人公园绿地面积、绿地面积与城市建设用地面积之比，障碍因子主要涉及绿色生活与绿色生态维度，绿色发展对人民生活和环境的影响成为该子系统的突出矛盾。2010—2019年绿色发展子系统排名前三的障碍因子相对稳定，其中Y2、Y4、Y6均体现出城市建设过程中人民福祉变化的内涵，这说明绿色发展过程中对人民生活与城市建设需重点关注，要坚持社会经济健康发展，损害补偿互相平衡。
表3 黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调发展主控障碍因子及障碍度

Tab.3 Main obstacle factors and their obstacle degrees of coupling coordination development between digital economy and green development in the upper reaches of the Yellow River from 2010 to 2019

年份 数字经济 绿色发展
1 2 3 1 2 3
2010 障碍因子 X6 X5 X2 Y2 Y4 Y6
障碍度/% 19.68 19.16 13.41 35.91 11.71 10.20
2013 障碍因子 X5 X6 X2 Y2 Y4 Y6
障碍度/% 18.06 15.20 15.15 33.19 12.13 8.62
2016 障碍因子 X5 X2 X9 Y2 Y4 Y6
障碍度/% 19.71 14.54 13.89 35.71 13.06 8.20
2019 障碍因子 X4 X2 X5 Y2 Y4 Y6
障碍度/% 26.54 15.11 10.58 36.04 12.10 9.03

3.3 耦合协调发展类型区划分

基于熵权法与耦合协调度模型对黄河上游地区数字经济与绿色发展水平及其耦合协调关系的时空演变分析，配合障碍度模型因子诊断，在此基础上对黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调发展类型区进行划分。据此，利用平均值法将2010—2019年黄河上游地区数字经济与绿色发展水平划分为4种耦合协调发展类型区（高、低数字化以0.417为分级点；高、低绿色化以0.459为分级点），即高数字化—高绿色化区（H-H）、高数字化—低绿色化区（H-L）、低数字化—高绿色化区（L-H）、低数字化—低绿色化区（L-L）（图6）。
图6 黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调发展类型区划分

Fig.6 Classification of types of coupling coordination development between digital economy and green development in the upper reaches of the Yellow River

①高数字化—高绿色化区（H-H）。该类型区包括银川、兰州、巴彦淖尔、包头、呼和浩特和乌海6市，数字经济发展水平在0.417以上，绿色发展水平在0.459以上，属于黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调度高值区。其中，银川、兰州和呼和浩特为省会城市，具有较好的产业发展基础以及技术与人才的稳定流入；巴彦淖尔、包头、呼和浩特与乌海位于“呼包鄂城市群”及其周边，受区域协同发展战略影响，该区域在资源共享、产业规模、产业集聚、人才引进、东部产业承接等方面具有独特优势，从而呈现出较高的数字经济与绿色发展的耦合协调发展水平。
②高数字化—低绿色化区（H-L）。该类型区包括鄂尔多斯和石嘴山2市，数字经济发展水平在0.417以上，但绿色发展水平在0.459以下，其数字经济发展水平较高，但绿色发展水平较低。结合该区域属性可知，鄂尔多斯与石嘴山发展起步阶段同属于以牺牲资源环境换取经济增长类型，随着能源的过度消耗与人口快速增长，当前城市发展面临着资源枯竭与产业结构转型难度大等问题，同时伴随人口流失愈加严重，城市绿色发展活力弱化。
③低数字化—高绿色化（L-H）。该类型区包括平凉、吴忠和中卫3市，数字经济发展水平在0.417以下，但绿色发展水平在0.459以上，此类城市数字经济发展水平较低，但绿色发展水平较高，具有较大的发展潜力。数字经济发展水平较低的原因与区域地理位置、自然环境要素与政府资金投入等密切相关，且同处于西部，数字经济基础设施落后、技术与人才引进难是经济发展的共同障碍因素。
④低数字化—低绿色化（L-L）。该类型区包括白银、定西、固原、庆阳、天水和乌兰察布6市，数字经济发展水平在0.417以下，绿色发展水平也在0.459以下，其数字经济与绿色发展耦合协调发展效果并不显著。该类型城市多分布于山区或高原区，土地资源较为稀缺与破碎，难以吸引外部投资，数字化与绿色化同步滞后。

3.4 耦合协调发展提升路径

基于对黄河上游地区数字经济与绿色发展水平及其耦合协调度时空演变的分析，结合障碍因子诊断与类型区划分，提炼针对4种不同类型区的提升路径，以提升数字经济与绿色发展耦合协调发展水平。
①高数字化—高绿色化区：银川、兰州、巴彦淖尔、包头、呼和浩特和乌海应充分利用各市已有优势，发挥呼和浩特劳动力优势、包头交通优势、“呼包鄂”城市群经济优势以及银川和兰州的区域中心城市优势，着力打造黄河上游重点智慧城市群，实现城市群基础设施互联互通；加强生态环境共治共管，优化产业数字化绿色化协同发展体系；积极吸引东部沿海城市创新资源，提高区域经济发展与技术创新能力，激发数字经济各要素活力，带动城市产业绿色发展。
②高数字化—低绿色化区：鄂尔多斯和石嘴山应积极推进能源经济产业转型的“脱胎”“壮骨”，实现“质”“效”双修。积极整合自然资源，协同攻关绿色能源转化技术，推动环境保护和资源综合循环利用；推进现有产业扩能提质，推动新能源、高技术制造业等新兴产业集聚发展，助推黄河上游地区资源型地区产业结构转型发展；恢复采煤、采矿区域生态环境，推进水土植被多要素系统性修复，同时进行环境动态监测与预警，适时进行区域发展适宜性评价。
③低数字化—高绿色化区：平凉、吴忠和中卫市应重点优化与保障数字经济产业的基础设施与发展空间，吸引外部投资与政府资金投入；大力推动数字产业化与产业数字化，支持重点工业园区、重点行业龙头企业建设数字经济交流平台；着重优化城市数字经济与绿色发展产业结构，积极承接“东数西算、东数西移、东数西储”等数字产业项目，引进布局软件与信息服务业，提升区域软件信息供给能力和大数据服务能力，推进区域产业结构数字化转型。
④低数字化—低绿色化区：白银、定西、固原、庆阳、天水分布格局较为集中，同处于六盘山区附近的乌兰察布属高原区，该类型区经济基础薄弱、绿色水平低，应聚焦吸引外部投资与承接产业转移，融入新发展格局。积极创建国家生态文明建设示范区，重点建设黄土高原绿色发展先行区，推动重点行业绿色化改造与发展；借助区位优势搭建西部地区互联网骨干节点，协同推进能源利用技术智能化发展，坚持数字化科技创新赋能产业，推进新型产业绿色化发展。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文以黄河上游17个地级市为研究区，从协同性视角切入，采用熵权法、耦合协调度模型与障碍度模型，剖析了黄河上游地区数字经济与绿色发展水平及其耦合协调关系时空演变特征，并结合对数字经济与绿色发展耦合协调发展障碍因子的分析，提炼出不同类型区的提升路径。主要结论如下：
①研究期内，黄河上游地区数字经济与绿色发展的耦合协调度均值波动较小，整体呈现“V”字形态势，处于相对稳定的初级或中等协调状态；2010—2019年耦合协调度整体呈现北部优于中、南部的空间格局，且多中心趋势明显。
②数字经济子系统障碍因子主要涉及数字经济产业基础设施与产业发展维度，产业基础设施建设以及技术与人才的投入成为影响耦合协调发展的突出问题；绿色发展子系统主要涉及绿色生活与绿色生态维度，绿色发展对人民生活和环境的影响成为影响耦合协调发展的突出问题。
③按照发展水平平均值与主控障碍因子划分4种耦合协调发展类型区，即高数字化—高绿色化区、高数字化—低绿色化区、低数字化—高绿色化区、低数字化—低绿色化区。合理划分耦合协调发展类型区，为黄河上游地区数字经济与绿色发展耦合协调发展分区明晰提升路径提供了参考。
④结合障碍度模型因子诊断与耦合协调发展类型分区结果，因地制宜提炼不同类型区的提升路径。其中，高数字化—高绿色化区以城市群或中心城市为发展核心，推进区域数字化与绿色化水平提升；高数字化—低绿色化区以主导产业结构转型为目标导向，促进资源综合利用与产业扩能提质；低数字化—高绿色化区以健全数字经济产业基础为发展手段，推进区域产业结构数字化转型；低数字化—低绿色化区以吸引外部投资与承接产业转移为发展关键，全面优化产业发展格局。

4.2 讨论

本文立足推进“数字中国”“美丽中国”建设的重要时期，解读黄河流域生态保护与高质量发展的重要命题，从黄河上游地区数字经济与绿色发展对经济高质量发展的现实意义入手，探讨黄河上游地区数字经济与绿色发展水平及其耦合协调发展的时空演变特征，重点诊断区域发展的主控障碍因子，科学划分不同类型耦合协调发展区，进而提出黄河上游地区数字化与绿色化协同发展的提升路径，研究结果既有助于拓展协同性理论的适用范围，又丰富了协同性理论视角下耦合协调发展机理的研究范式，为驱动黄河上游地区经济高质量发展与生态高质量建设提供了理论参考，对探讨黄河上游地区数字经济与绿色发展协同演变问题具有重要的现实意义。同时，本文所探讨的黄河上游地区属于西北经济落后地区之一，数字化与绿色化协同发展引致社会与经济结构的转型与重构，为地区产业结构优化与快速实现经济高质量发展提供了现实契机，也为黄河上游地区在“绿水青山就是金山银山”理念下高质量发展提供了崭新的内涵诠释与方法解读。此外，本文的研究还表明在数字经济技术与绿色低碳技术高速发展的双轮驱动下，黄河上游地区双化协同发展的主控障碍因子为基础设施、技术与人才以及人民福祉，折射出了区域发展间的空间异质性效应与“人—地—业”要素的共生效应差异。但是，本文也存在一定局限性，如囿于数据获取的有限性，在指标体系中，未能将有关政府层面政策性的指标体系纳入研究范围，以及对各地级市具体提升路径尚未进行详细全面的阐释，特别是在数字经济与绿色发展产业形态日益多元复杂，且地域属性日趋淡化的情势下，未来研究应叠加外部输入与内部增生双重视角进一步探讨数字化绿色化的协同演绎过程。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
宋旭光, 何佳佳, 左马华青. 数字产业化赋能实体经济发展:机制与路径[J]. 改革, 2022(6):76-90.

[2]
刘盛佳. 中国可持续发展的战略原则[J]. 人文地理, 1996(S1):96-103.

[3]
中国信息通信研究院. 数字化绿色化协同发展白皮书(2022年)[R]. 北京: 中国信息通信研究院, 2023.

[4]
韩晶, 陈曦, 冯晓虎. 数字经济赋能绿色发展的现实挑战与路径选择[J]. 改革, 2022(9):11-23.

[5]
Zhu W J, Chen J J. The spatial analysis of digital economy and urban development:A case study in Hangzhou,China[J]. Cities, 2022, 123:103563.https://doi.org/10.1016/j.cities.2022.103563.

[6]
Sutherland W, Jarrahi M H. The sharing economy and digital platforms:A review and research agenda[J]. International Journal of Information Management, 2018, 43:328-341.

[7]
李晓华. 数字经济新特征与数字经济新动能的形成机制[J]. 改革, 2019(11):40-51.

[8]
陈晓红, 李杨扬, 宋丽洁, 等. 数字经济理论体系与研究展望[J]. 管理世界, 2022, 38(2):208-224.

[9]
Wu L, Lou B, Hitt L. Data analytics supports decentralized innovation[J]. Management Science, 2019, 65(10):4863-4877.

DOI

[10]
Davies A R, Donald B, Gray M, et al. Sharing economies:Moving beyond binaries in a digital age[J]. Cambridge Journal of Regions,Economy and Society, 2017, 10(2):209-230.

[11]
Hukal P, Henfridsson O, Shaikh M. Platform signaling for generating platform content[J]. MIS Quarterly, 2020, 44(3):1177-1205.

[12]
余运江, 杨力, 任会明, 等. 中国城市数字经济空间格局演化与驱动因素[J]. 地理科学, 2023, 43(3):466-475.

DOI

[13]
Sun G L, Fang J M, Li J N, et al. Research on the impact of the integration of digital economy and real economy on enterprise green innovation[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2024, 200:123097. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.123097.

[14]
Liu Q F, Jiang H X, Li J M, et al. Antidote or poison? Digital economy and land-use[J]. Land Use Policy, 2024, 139：107083. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2024.107083.

[15]
Zeng J Y, Wu W J, Liu Y, et al. The local variations in regional technological evolution:Evidence from the rise of transmission and digital information technology in China's technology space,1992-2016[J]. Applied Geography, 2019, 112:102080. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2019.102080.

[16]
江小涓, 靳景. 数字技术提升经济效率:服务分工、产业协同和数实孪生[J]. 管理世界, 2022, 38(12):9-26.

[17]
胡鞍钢, 周绍杰. 绿色发展:功能界定、机制分析与发展战略[J]. 中国人口·资源与环境, 2014, 24(1):14-20.

[18]
Chen M X, Chen L K, Cheng J F, et al. Identifying interlinkages between urbanization and Sustainable Development Goals[J]. Geography and Sustainability, 2022, 3(4):339-346.

[19]
Wang X Q, Qin C, Liu Y F, et al. Emerging enablers of green low-carbon development:Do digital economy and open innovation matter?[J]. Energy Economics, 2023, 127107065. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2023.107065.

[20]
史利江, 李永宁, 李前锦, 等. 资源型地区地级市绿色发展水平的时空演变及影响因素——以山西省为例[J]. 经济地理, 2024, 44(1):77-87.

DOI

[21]
程钰, 王晶晶, 王亚平, 等. 中国绿色发展时空演变轨迹与影响机理研究[J]. 地理研究, 2019, 38(11):2745-2765.

DOI

[22]
宁译萱, 钟希余. 长江中游城市群绿色金融与绿色创新效率耦合协调的演变及驱动因素[J]. 经济地理, 2023, 43(12):48-57.

DOI

[23]
田彩红, 李琳, 廖斌. 农村一二三产业融合能否促进农业绿色发展?——以长江经济带579个县域为例[J]. 自然资源学报, 2024, 39(3):601-619.

DOI

[24]
Zhong X S, Duan Z Y, Liu C, et al. Research on the coupling mechanism and influencing factors of digital economy and green technology innovation in Chinese urban agglomerations[J]. Scientific Reports, 2024, 14:5150. https://doi.org/10.1038/s41598-024-55854-4.

PMID

[25]
王军, 车帅. 黄河流域数字经济对高质量发展的影响——来自城市异质性的经验证据[J]. 资源科学, 2022, 44(4):780-795.

DOI

[26]
王菲, 孙淑惠, 刘天军. 数字经济发展推进了农业生产方式变革吗?——来自黄河流域地级市的证据[J]. 中国农村经济, 2023(9):122-143.

[27]
Zhang H K, Wu J C, Mei Y, et al. Exploring the relationship between digital transformation and green innovation:The mediating role of financing modes[J]. Journal of Environmental Management, 2024, 356120558. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.120558.

[28]
曹裕, 李想, 胡韩莉, 等. 数字化如何推动制造企业绿色转型?——资源编排理论视角下的探索性案例研究[J]. 管理世界, 2023, 39(3):96-112.

[29]
张英浩, 汪明峰, 崔璐明, 等. 数字经济水平对中国市域绿色全要素生产率的影响[J]. 经济地理, 2022, 42(9):33-42.

DOI

[30]
陆凤芝, 王群勇, 李仲武. 数字金融促进了中国绿色高质量发展吗 ?[J]. 中国人口·资源与环境, 2023, 33(11):142-151.

[31]
李俊明, 魏雯琪, 张鹏, 等. 中国市域数字经济发展对减污降碳协同的促进效应及其空间分异[J]. 经济地理, 2023, 43(12):169-180.

DOI

[32]
孔令章, 李金叶. 城市数字经济发展的“减排”与“增效”效应[J]. 中国人口·资源与环境, 2023, 33(7):168-179.

[33]
方冬莉. 数字经济对中国城市能源利用效率的影响——基于技术赋能和技术外溢视角[J]. 资源科学, 2023, 45(2):296-307.

DOI

[34]
Zhao H, Chen S W, Zhang W K. Does digital inclusive finance affect urban carbon emission intensity:Evidence from 285 cities in China[J]. Cities, 2023, 142:104552. https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104552.

[35]
朱媛媛, 汪紫薇, 罗静, 等. 中国中部点农区新型城镇化与粮食安全耦合协调发展研究——以河南省为例[J]. 地理科学, 2021, 41(11):1947-1958.

DOI

[36]
郝智娟, 文琦, 施琳娜, 等. 黄河流域城市群社会经济与生态环境耦合协调空间网络分析[J]. 经济地理, 2023, 43(12):181-191.

DOI

[37]
Zhang Q, Wu P P, Li RR, et al. Digital transformation and economic growth efficiency improvement in the digital media era:Digitalization of industry or digital industrialization ?[J]. International Review of Economics & Finance, 2024, 92:667-677.

[38]
王彬燕, 田俊峰, 程利莎, 等. 中国数字经济空间分异及影响因素[J]. 地理科学, 2018, 38(6):859-868.

DOI

[39]
毛丰付, 高雨晨, 周灿. 长江经济带数字产业空间格局演化及驱动因素[J]. 地理研究, 2022, 41(6):1593-1609.

DOI

[40]
徐维祥, 周建平, 刘程军. 数字经济发展对城市碳排放影响的空间效应[J]. 地理研究, 2022, 41(1):111-129.

DOI

[41]
赵涛, 张智, 梁上坤. 数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J]. 管理世界, 2020, 36(10):65-76.

[42]
刘敏楼, 黄旭, 孙俊. 数字金融对绿色发展的影响机制[J]. 中国人口·资源与环境, 2022, 32(6):113-122.

[43]
郝兆印, 王成新, 白铭月, 等. “两山论”:人地关系理论的中国实践与时代升华[J]. 中国人口·资源与环境, 2022, 32(3):136-144.

[44]
谷树忠. 产业生态化和生态产业化的理论思考[J]. 中国农业资源与区划, 2020, 41(10):8-14.

[45]
熊曦, 张陶, 段宜嘉, 等. 长江中游城市群绿色化发展水平测度及其差异[J]. 经济地理, 2019, 39(12):96-102.

DOI

[46]
Shi L N, Wang Y S. Evolution characteristics and driving factors of negative decoupled rural residential land and resident population in the Yellow River Basin[J]. Land Use Policy, 2021, 109:105685.https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105685.

[47]
张永姣, 丁少斌, 方创琳. 中国数字经济产业发展的时空分异及空间收敛性分析——基于企业大数据的考察[J]. 经济地理, 2023, 43(3):120-130.

DOI

[48]
王胜鹏, 滕堂伟, 夏启繁, 等. 中国数字经济发展水平时空特征及其创新驱动机制[J]. 经济地理, 2022, 42(7):33-43.

DOI

[49]
Li J T, Zhang H F, Sun Z F. Spatiotemporal variations of land urbanization and socioeconomic benefits in a typical sample zone:A case study of the Beijing-Hangzhou Grand Canal[J]. Applied Geography, 2020, 117:10218. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2020.102187.

[50]
刘庆芳, 杨定, 杨振山, 等. 青藏高原国家公园群人文生态系统耦合协调评价及障碍因子识别[J]. 地理学报, 2023, 78(5):1119-1135.

DOI

[51]
张乾元, 苏俐晖. 绿色发展的价值选择及其实现路径[J]. 新疆师范大学学报:哲学社会科学版, 2017, 38(2):25-32.

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