我国数字产业化、工业转型与生态环境耦合协调分析

黄昶生， 窦 豆

（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东青岛 266580）

1 相关文献综述

数字经济（Digital Economy）具有数字化、知识化、虚拟化以及互联互通的特点，这一概念由美国的Don Tapscot在其著作中正式提出［1］. 数字经济概念提出后，有学者针对数字产业对传统产业与国家经济的影响等进行了相关研究. 蔡跃洲和陈楠认为，新一代的信息通信技术本身具有的渗透作用、替代作用以及协同作用，将有助于产业提高全要素生产率，推动国家经济高质量发展［2］. 夏炎等通过利用投入占用产出模型对我国数字经济对经济增长的作用进行了研究分析，认为信息与通信技术（ICT）产业与传统产业的融合可以有效推动经济规模的扩大［3］.

国内外学者对于工业转型与技术创新以及工业绿色转型均进行了研究. 金碚认为，工业转型实质上就是创新性和革命性的体现，市场配置发挥重要作用，动力来源于工业创新能力的再释放，智能化和信息化是工业转型必然会发展的方向［4］. 中国工业已经进入成熟期，转型升级是必然要选择的发展道路，工业结构必须完成由工业初期结构向工业中后期结构的转变，同时资源约束也将成为推动工业转型发展的动力［5］；白极星和周京奎对中国工业企业数据进行了实证研究，发现研发聚集与创新对于工业转型升级有正向的促进作用，对于不同企业、地区产生的促进作用效果不同［6］；在如今国际形势和资源环境的要求下，中国工业转型必须向绿色化方向发展，且绿色转型带来的收益必将超过所需的成本，政府战略、绿色技术研发、产业化应用都将成为加快工业绿色转型的重要力量［7］.

随着人们对生态环境的重视，经济增长、产业发展与生态环境之间的关系也得到学者们的关注，并对此进行了研究：刘定惠和杨永春对安徽省的旅游产业、生态环境与区域经济耦合关系进行了研究，认为三者耦合协调关系处于颉颃状态，且生态环境是制约耦合协调度提升的主要原因［8］；张玉萍等分析了吐鲁番地区的生态-旅游-经济耦合关系，针对干旱地区的特殊性，对吐鲁番地区三者耦合协调度提升提出了对策建议［9］；邱爽和林敏对攀枝花市的钢铁产业、生态环境与区域经济进行了耦合协调发展研究，发现三者的耦合协调程度呈现增长趋势，且区域经济是三者中演化速率最快的子系统［10］.

目前，针对工业转型的研究已经较为成熟，对于数字产业化的研究也有了丰硕的研究成果，对于产业发展与生态环境的研究较多集中在旅游产业方面. 工业、数字产业与生态环境三者之间的关系研究目前还处于空白状态. 本文在前人研究基础之上，针对选取的30 个省（市），构建出了数字产业化-工业转型-生态环境协调耦合系统，并对其耦合协调关系进行分析和探讨，以期为实现我国经济高质量发展路径选择提供参考.

2 指标体系与数据处理

2.1 指标体系的构建

建立科学合理的评价体系是进行耦合协调分析的必要条件，同时也需要遵循数据的可获得性、代表性以及系统关联性的原则［11］. 参考之前学者的研究［12-16］，以数字产业化、工业转型与生态环境为中心，建立中国数字产业化-工业转型-生态环境耦合协调度指标体系，将数字产业化分为规模水平、投入水平与效益水平3个维度，将工业转型分为发展水平、结构转型与效率转型3个维度，将生态环境分为生态环境压力、生态环境水平与生态环境保护3个维度，详细选取了26个单项指标（表1）.

表1 中国数字产业化-工业转型-生态环境耦合协调度指标体系Tab.1 Index system of coupling coordination for digital industrialization，industrial transformation and ecological environment in China

续表

2.2 数据标准化和指标权重的计算

2.2.1 数据来源

文中数据主要来自2008—2017年的《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》和《中国信息产业年鉴》等，部分缺失的数据采用统计分析方法得出替代值.

2.2.2 数据标准化

因所选指标的量纲和数量级不同，因此对数据进行了标准化处理. 用公式（1）和公式（2）对数据进行无量纲化处理，xij代表第i个省（市）的第j个指标值，xjmin代表第j个指标数据的最小值，xjmax代表第j个指标数据的最大值.

正向指标标准化：

负向指标标准化：

2.2.3 指标权重的计算

采用变异系数法确定26个单项指标的权重. 变异系数法是一种依据数值的变异程度确定权数的方法，变异程度越大，赋予的权数越大；反之，赋予的权数越小. 公式如下：

式中：Wj代表第j个指标的权重. 在此基础上，分别建立数字产业化、工业转型和生态环境系统的综合评价得分的计算方法，具体计算公式如下：

数字产业化：

工业转型：

生态环境：

3 耦合协调模型

3.1 耦合度模型

耦合度可以体现两个及两个以上系统之间的相互影响和作用的程度. 本文通过耦合度模型反映30个省（市）的数字产业化、工业转型与生态环境3个子系统之间的内在协同机制［17］. 耦合度函数表示如下：

式中：Ci代表第i个省（市）的数字产业化、工业转型和生态环境的耦合度，取值范围为［0，1］.Ci的取值越接近1，代表3个子系统的耦合程度越好，系统之间越能彼此促进；反之，代表耦合程度差，系统之间不能有序配合共同发展.

3.2 耦合协调度模型

仅用耦合度模型无法能够完全体现系统之间的协调发展水平的高低，需要耦合协调模型对系统之间的关系进行进一步的判定. 耦合协调度函数表示如下：

根据之前学者的研究成果，按照耦合协调度的大小划分耦合协调发展阶段（表2）.

表2 耦合协调度评价标准Tab.2 Evaluation criteria of coupling coordination degree

4 实证分析

4.1 数字产业化、工业转型与生态环境系统综合评价指数分析

建立数字产业化-工业转型-生态环境评价指标体系后，通过变异系数法对各指标赋权，得到2008—2017年30个省域单元每个系统的综合评价指数. 分析2008—2017年数字产业化、工业转型与生态环境的综合评价指数的均值（图1）. 总体上看，3个系统均呈现总体上升的趋势，工业转型和生态环境增长相对数字产业化更加平缓和稳定，数字产业化的均值曲线增长速度较快，且出现一定的波动；工业转型从0.16增长到0.28，增长了75%；生态环境从0.25增长到0.34，增长了36%；数字产业化从0.07增加到0.25，增长了257%.

图1 2008—2017年数字产业化、工业转型、生态环境综合评价指数均值Fig.1 Comprehensive evaluation index mean values of digital industrialization，industrial transformation and eco-environment during 2008-2017

4.2 数字产业化、工业转型与生态环境耦合度和耦合协调度分析

根据上文的公式和数据，计算得到所选30个省（市）2008—2017年的耦合度（C）、整体协调度（T）和耦合协调度（D）的数据.

从整体看（图2），数字产业化、工业转型与生态环境耦合度均值从2008 年的0.79 提升到了2017 年的0.95，这表明数字产业化、工业转型与生态环境3个系统之间的相互作用程度在逐渐加深，2017年到达了一个较高水平；数字产业化、工业转型与生态环境整体协调度均值从2008年的0.16提升到了2017年的0.29，表明3个系统的整体协调发展能力有所加强，但还有很大的进步空间；数字产业化、工业转型与生态环境耦合协调度从2008 年0.35 提升到2017 年的0.51，说明3 个系统的协调水平才完成从中度失调到勉强协调的转换，仍有巨大的发展潜力.

图2 2008—2017年3个指标体系统耦合度、整体协调度和耦合协调度变化Fig.2 Coupling degree，overall coordination degree and coupling coordination degree during 2008-2017

由表3 可以看出，2017 年耦合度大于或等于0.99 的省（市）共有7 个，分别是浙江、四川、福建、山东、上海、广东和河南. 其中浙江耦合度最高，表明浙江3 个系统融合发展程度最深；3个系统的综合评价指数为0.50、0.45和0.45，相较于其他省（市）处于较高水平；协调度达到0.68，为初级协调阶段. 浙江作为我国东部地区的工业大省，工业增加值位于全国的前五名，且产业结构合理，信息产业也保持着良好的发展态势，近几年的软件产业以及电子信息制造业规模稳居前列，较高的生态环境指数也体现了其经济绿色发展的实现. 其次是四川、福建和山东，虽然山东的耦合度低于四川和福建，但其3个系统的指数均高于其余两省，这反映了仅凭耦合度这一数据无法全面展示子系统之间的协调发展程度，还需依靠协调度进一步分析. 山东的协调度高于四川和福建，达到中级协调，处于协调发展阶段，而四川和福建为勉强协调，还处于过渡阶段.在这3个省的3个系统的协调发展水平方面，山东明显优于四川和福建. 广东的耦合度排名第六，其3个系统的综合评价指数都在所选30个省（市）的前几名，表明其数字产业化、工业转型和生态环境的发展相对突出，其数字产业化指数超过0.9，工业转型指数达到0.84，生态环境指数0.66（全国最高）. 广东的工业高质量发展水平较高，工业发展以先进制造业为主导，工业转型升级和结构调整态势卓越，工业产业结构持续向高端化和智能化方向发展［18］. 广东集聚了许多数字经济龙头企业，产业基础好，产业发展水平也很高，是我国数字经济发展的主导地区，同时其在进行工业转型和数字产业发展的同时还十分重视环境保护和产业的绿色化发展. 河南与福建和四川类似，3个系统指数较浙江、山东和广东低，发展水平不高但较为均衡.

表3 2017年省域数字产业化、工业转型与生态环境耦合协调结果Tab.3 Provincial coupling coordination results of digital industrialization，industrial transformation and ecological environment in 2017

低耦合度的省份主要集中在西部地区. 西部地区的耦合度均值低于东部和中部地区，协调度均值也较低，总体为中度失调，处于失调发展类，数字产业化、工业转型和生态环境系统都有很大的发展空间.

进一步对2008—2017年省域数字产业化、工业转型与生态环境协调度进行分析（表4）. 协调度均值最高的5个省（市）依次为广东、江苏、山东、浙江和北京，分别为0.76、0.70、0.59、0.58和0.57，除北京外，其余均为东部沿海省份. 这5个省（市）地理位置优越，交通便利，工业发展完善，信息技术水平高，且重视经济的绿色化发展. 协调度均值最低的5个省域依次为青海、宁夏、甘肃、贵州和新疆，分别为0.27、0.27、0.28、0.31和0.31，他们均位于我国的西部，经济基础薄弱，自然条件相对较差，工业和信息产业的发展也不够成熟，经济发展模式较为粗放.

表4 2008—2017年省域数字产业化、工业转型与生态环境协调度Tab.4 Provincial coordination degree of digital industrialization，industrial transformation and eco-environmental during 2008-2017

由表4的数据可以看出所选30个省（市）2008—2017年耦合协调等级的变化. 2008年，西部省（市）大多处于严重失调阶段，中部省（市）大多处于中度失调阶段，东部省（市）的情况比较多样，有轻度失调、中度失调和勉强协调阶段. 2017年，已经没有处于严重失调阶段的省（市），一些西部省域由严重失调转变成为中度失调阶段，一些中部省（市）则达到了勉强协调阶段，东部省（市）已经出现了处于中级协调和良好协调阶段的省（市）. 2008—2017年增长速度最快的10个省（市）依次为贵州（73.6%）、河南（71.4%）、安徽（69.8%）、江西（64.7%）、四川（59.7%）、广西（54.0%）、湖北（53.2%）、重庆（52.1%）、江苏（51.9%）、河北（51.8%）.

江苏和河北是东部省份里数字产业化、工业转型与生态环境3个系统协调发展程度在2008—2017年间提升最快的省份. 江苏同时还是耦合协调度均值最高的省份之一，江苏凭借优越的地理位置和自然条件，不断深化信息技术和工业的融合发展，将工业互联网作为新旧动能转换和经济高质量发展的突破口，推动经济向环境友好方向发展［20］，完成了3个系统从勉强协调阶段到良好协调阶段的转变. 河北是“京津冀”一体化的重要组成部分，“京津冀”协调发展战略为河北的工业转型和信息技术发展带来了很好的机遇，河北在越来越重视生态环境保护的同时，大力推动经济的高质量发展，完成了3个系统从中度失调到勉强协调的转变.

安徽、河南、江西和湖北为中部省份，有较大的发展潜力. 安徽、河南、江西和湖北的数字产业化和工业转型系统指数在2008—2017年期间增长迅速，表明这4个省份的软件产业和电子信息制造业在这10年间有了很大发展，工业转型也有长足进步，同时生态环境系统指数也维持着稳定增长，表明其在推动产业发展和经济增长的过程中并没有将牺牲生态环境作为代价. 安徽、河南和湖北完成了从中度失调到勉强协调的转变，江西则从中度失调转变为轻度失调.

贵州、四川、广西和重庆位于我国西部技术水平和经济基础不如东部省（市）优越，但是其丰富的自然资源为产业发展提供了良好条件，发展潜力巨大. 贵州作为增长速率最高的省域，地理条件导致交通较为薄弱，不利于工业以及其他产业的发展，但是其在2008—2017年无论是产业发展还是经济增长速度都十分惊人，这离不开其在交通建设方面的投入. 交通条件的改善为工业发展提供了有利条件. 借助于国家“十三五”西部大开发的举措. 贵州积极推进大数据战略行动，建设了大数据综合试验区促进了该省信息产业的发展. 四川是我国西部省域经济最发达的省份，劳动力充足，营商环境优秀，新型工业和电子信息产业在2008—2017年也有了蓬勃的发展，实现了数字产业化，工业转型与生态环境从中度失调到勉强失调的阶段转换. 广西相对其他西部省域来说区位优势较好，虽然其本身工业基础较东部其他省（市）薄弱，但是发展空间很大，在2008—2017 年间完成了从中度失调到轻度失调的转变. 重庆作为西部较为发达的直辖市，2008—2017 年间工业结构转型升级和信息产业发展都有了很大进步，生态环境指数也有了较小幅度的提升，3个系统从中度失调提升到了勉强协调阶段.

5 结论与建议

5.1 结论

通过构建省域数字产业化、工业转型与生态环境耦合协调度指标体系，基于2008—2017年各省（市）的相关数据，利用耦合协调度模型对3个子系统的耦合协调水平和时空差异展开分析. 得到以下结论：

1）2008—2017年，我国30个省（市）数字产业化、工业转型和生态环境指数均值总体处于上升趋势，其中生态环境指数增速最慢，数字产业化指数增速最快，工业转型指数增速适中. 生态环境和工业转型增长曲线比较稳定，数字产业化增长曲线出现波动. 从空间分布来看，30个省（市）的3个系统指数总体上呈现东中西递减分布，且不同省（市）3个系统的指数增速各不相同，中、西部省（市）增速较东部省（市）快.

2）2008—2017 年，我国数字产业化、工业转型和生态环境3 个系统的耦合度和协调度均值都在不断提升. 3个系统之间的相互作用不断加深，但是协调发展的能力还不足，还只是处于勉强协调阶段. 2017年，东部省（市）的协调度均值达到了初级协调阶段，但是中部省（市）和西部省（市）还处于失调衰退类的协调类型，说明地区间发展的不平衡.

3）2008—2017年，3个系统耦合协调度增长最快的10个省（市）中，东部有3个，中部有4个，西部有3个.东部、中部和西部省（市）增长速率均值分别为0.41、0.52和0.53，表明中西部省（市）的发展空间和发展潜力相较于东部省（市）更大.

5.2 建议

根据研究分析得出的结果，提出以下几点建议：

1）深化产业融合，推动工业数字化转型. 从本文分析得到协调度提升较快的省（市）的发展模式可以发现，数字产业与工业的融合发展可以有效推动工业转型升级和数字产业的发展. 在全球都在进行科技革命和产业变革的背景下，充分利用好数字产业渗透性强的特点，深化数字产业与工业产业的融合，加快工业互联网创新发展，工业高端化、智能化、数字化的发展水平将对我国高质量的发展产生重要意义.

2）因地制宜选择发展模式. 分析结果表明，我国东部、中部和西部省（市）数字产业化、工业转型和生态环境3个系统的发展情况不同，各省（市）要根据自身的发展情况选择合适的发展模式. 东部省（市）要利用其技术和经济优势，以高技术产业为重点，推动新动能的发展，提升环境友好技术水平；中部和西部省（市）则可以通过调整发展战略、优化产业结构、发展高技术产业以及充分利用自然资源等方式加快发展步伐.

3）重视环境保护，推进生态文明建设. 要加快绿色生产方式的形成，将数字经济作为我国产业转型升级的驱动力量，推动产业绿色化转型，完成节能环保改造，形成循环经济的发展模式，将“生态+”理念融入产业绿色化发展中，加快我国生态文明建设.