数字经济赋能长江三角传统制造业绿色发展的耦合效应测度与共生路径研究

□柳 毅 赵 轩 边怀良

[杭州电子科技大学 杭州 310018]

引言

目前，我国传统制造业正面临着国内外的“双重压力”：一方面，发达国家制造业依靠原始积累率先进行数字化转型升级，科技含量不断提高，我国制造业在全球价值链中存在“低端锁定”风险[1]；另一方面，随着国内劳动力和原材料成本优势衰减，“刘易斯拐点”的到来致使我国制造业原有的粗放发展模式受到强烈冲击[2]。2021年中国政府将“碳达峰”“碳中和”写入《政府工作报告》，制定2030年前碳排放达峰行动方案，优化传统产业和能源结构成为当前亟待解决的重要问题[3]。而我国传统制造业要想在高度竞争的国际市场中获得成功，必须以数字经济为发展方向、优化自身的产业结构，开展行之有效的创新活动以推动制造企业从规模化、标准化向数字化、绿色低碳化转型[4]。

曾繁华认为提升制造企业科技创新能力，能使我国制造业从全球价值链的低端迈向高端，从而实现创新驱动制造业转型升级[5]。尹秀等对我国工业创新能力的影响因素进行分析后，发现环境规制促进了企业的工艺创新和技术投入，但发挥两者之间的作用还需要各大产业之间进行有效的互动[6]。周叔莲指出科技创新是产业结构调整的动力，科技创新能促进传统产业改造并使产业出现融合趋势[7]。何枭吟认为以信息技术为代表的数字技术具有高度的渗透力和创新力，使产业边界更加模糊，进而推动传统制造业的产业结构优化升级[8]。殷兴山指出推进传统制造业绿色改造升级，需要优化产业结构和能耗结构[9]。一方面要做好整合优化，发挥产业和环保政策的导向作用，引导资源要素向产出效益高、环境好的企业集聚；另一方面要进一步有序退出、坚决淘汰低端落后和高污染产能。卓乘风分析创新要素的区际流动性对于产业间和产业内部结构升级均具有促进作用，并且创新要素区际流动对产业结构升级的积极作用存在“流量”上的适宜边界[10]。干春晖等认为产业结构合理化是指产业间的聚合质量，它既是产业之间协调程度的反映，也是资源有效利用程度的反映，它是要素投入结构和产出结构耦合程度的一种衡量[11]。周源等提出地方政府应从顶层设计的角度规划绿色治理方案，有效避免环境政策执行中的条块分割，在不妨碍企业经营的情况下有效提升区域内整体的环境表现[12]。杨立勋利用随机前沿生产函数测度中国工业行业产能利用率并发现存在产能过剩的情况，提出资源配置效率和要素生产效率的低下在造成资源浪费的同时又阻碍了产业转型升级的演化进程[13]。

本文从技术的社会形成理论（SST）视角研究数字经济背景下传统制造业与绿色产业耦合共生问题，基于共生理论构建不同产业间耦合模型与共生聚集评价指标体系，利用熵值法科学测度长江三角地区的传统制造业、数字产业与绿色产业在特定空间上的耦合度与共生集聚效应，并提出切实可行的对策建议促进传统制造业数字化绿色转型升级、实现高质量发展。

一、传统制造业、数字产业与绿色产业耦合协同模型构建

（一）耦合协同度模型

产业耦合是将不同行业的生产要素、产品研发、市场份额、技术手段等因素进行相互渗透、交叉与互补，实现彼此耦合又保持各自边界的动态发展模式[14]。耦合协同度模型用于分析产业的协调发展水平。耦合度指两个或两个以上系统之间的相互作用影响，实现协调发展的动态关联关系，可以反映系统之间的相互依赖、相互制约程度。协同度指的是耦合相互作用关系中良性耦合程度的大小，它可以体现出协同状况的好坏。为测量我国传统制造业、数字产业和绿色产业间的耦合协同度，本文构建传统制造业、数字产业和绿色产业三个产业之间的耦合协调度模型如下：

其中C为传统制造业、数字产业和绿色产业之间的耦合度，取值范围为[0,1)，C值越大证明三个产业之间的协调水平越好，C值越小则表明越不协调。U1、U2和U3分别代表传统制造业、数字产业和绿色产业的综合发展水平。对于式（1）来说，如果传统制造业、数字产业和绿色产业三者的综合发展水平都不高且相近的情况下，三者的耦合度C值也可能较高，从而出现“伪协调”的现象。因此，需进一步建立三种产业之间的耦合协调度模型来反映三者之间协调发展水平。具体模型见式（2）。D为耦合协调度，代表传统制造业、数字产业和绿色产业三者之间的协调发展水平。C为耦合度，T为反映传统制造业、数字产业和绿色产业整体贡献的综合评价指数，α 、β和γ分别为传统制造业、数字产业和绿色产业对整体协调运行的贡献程度，参考相关研究成果，本文中取α=1/3，β=1/3，γ=1/3。表1为传统制造业、数字产业和绿色产业耦合协调度评价标准。

表1 传统制造业、数字产业和绿色产业耦合协调度评价标准

（二）评价指标体系构建及权重确定

本文基于爱丁堡学派提出的技术社会形成理论（Social Shaping of Technology，SST）框架，对数字经济驱动下我国传统制造业绿色发展的主要影响因素进行分析。SST理论的代表人物罗宾•威廉姆斯指出“技术的社会形成理论是一种对技术与社会复杂关系进行具体分析的方法理论”[15]。SST理论大致可分为三条研究路线，即社会构建方法、技术系统方法和行动者网络方法。这三种路线核心思想殊途同归，都强调技术的发展并非线性，而是与社会因素息息相关，即技术发展并不仅是由实验室和专家们引导，社会制度、经济与环境都会对技术产生深刻影响。因此，本文将数字经济赋能下我国传统制造业绿色发展视为一种技术的社会创新行为，从社会、技术和产业三个维度选取动力影响因素，构建传统制造业、数字产业与绿色产业耦合协调发展的指标体系，如表2所示。

表2 传统制造业、数字产业与绿色产业耦合协调的评价指标体系

1. 传统制造业基础支撑力

（1）制造业产出指标。“互联网 +”背景下制造业升级是利用信息通信技术以及互联网平台，通过信息服务产业与制造业的跨界融合，重构产业价值链，提升技术附加值和服务附加值[16]。本文选取规模以上企业的销售费用、产业合理化水平（制造业与信息传输、计算机服务和软件业分别用第二产业和第三产业代替），产业高级化水平（第三产业增加值与第二产业增加值之比）表征制造业产出指标。其中合理化水平可以根据泰尔指数(泰尔熵)来度量，一些学者将之用于地区收入差距问题的研究[17]。本文对泰尔指数进行重新定义，作为用来度量产业结构合理性的指标，其计算公式如下:

在（3）式中，Y表示总产值，L表示总就业，i表示产业，n表示产业部门数。根据古典经济学假设，经济最终处于均衡状态，各产业部门生产率水平相同。而由定义Y/L表示生产率，当经济均衡时Yi/Li=Y/L，从而TL=0。同时Yi/Y表示产出结构，Li/L表示就业结构，因此TL也反映产出结构和就业结构的耦合性，可以科学度量产业结构合理化的程度。泰尔指数不为 0，表明产业结构偏离了均衡状态，泰尔指数越小产业结构的合理化程度越高。

（2）制造业创新。综合考虑信息技术服务业相关因素对制造业转型升级的影响，选取制造业创新能力（规模以上工业企业发明专利申请数/国内发明专利申请受理量）、规模以上企业R&D人员数、规模以上工业企业R&D经费、规模以上工业企业R&D项目数以及企业新产品数来表征制造业创新能力。

（3）制造业规模。经过前文分析并考虑到数据的可获得性，本文选取制造业从业人数、制造业人员工资总额以及规模以上企业的个数来表征制造业规模这一指标。

2. 数字产业发展保障力

（1）数字基础设施建设。互联网应用指标是数字技术发展所依赖的硬件平台，这与数字基础建设具有密切的正相关性[18]。本文选取移动电话用户数、互联网宽带接入端口、电信业务总量、移动电话交换机容量、光缆建设水平（长途光缆皮长/国土面积）、新一代信息技术产业增长率来表征数字基础设施建设水平。考虑到数据的可获得性，其中新一代信息技术产业增长率由战略性新兴产业（云计算、物联网、5G等）的增长率来代替。

（2）数字产业发展规模。本文选取IT人才储备（信息服务业从业人员数/制造业从业人员数）、信息服务业的人员工资、数字产品消费规模以及技术市场成交额来表征数字化产业发展水平[19]。考虑到数据可获得性，本文将用电子商务销售额来代表数字产品销售规模。

（3）数字技术应用水平。借鉴沈运红等[20]关于数字经济水平对制造业产业结构优化升级的影响因素分析，考虑到数据的可获得性，选取研究与试验发展内部支出、专利授权量来表征数字技术应用水平。

3. 绿色产业生态资源承载力

为反映生态资源承载力和能源消费对绿色经济可持续发展的影响，本文考虑数据可获得性，选取如下3个一级指标和11个二级指标来表征绿色产业的发展[21]。

（1）绿色工艺使用情况。选取工业污染治理投资额、工业废弃物综合利用率、废气治理投资额、碳排放量、能源消耗量五个二级指标来表征绿色生产指标。

（2）绿色消费。选取生活垃圾无害化处理率（生活垃圾无害化处理率指生活垃圾无害化处理量与生活垃圾产生量的比率。在统计上，由于生活垃圾产生量不易取得，本文采用清运量代替。计算公式为：生活垃圾无害化处理率=生活垃圾无害化处理量/生活垃圾产生量×100%）、电力消耗量、天然气供气总量（供气总量是指燃气企业向用户供应的燃气数量，包括销售量和损失量）来表征绿色消费指标。

（3）绿色环境。选取森林覆盖率（森林覆盖率指以行政区域为单位的森林面积占区域土地总面积的百分比。计算公式为：森林覆盖率=森林面积/土地总面积×100%）、地方财政环境保护支出、林业投资额来表征绿色环境指标。

二、长江三角传统制造业、数字产业和绿色产业耦合效应测度

（一）数据来源及处理

相关实证数据主要源自国家统计局网站（https://data.stats.gov.cn/）、《中国工业经济统计年鉴》《中国科技统计年鉴》、各省份的《统计年鉴》以及《国民经济和社会发展统计公报》。考虑到个别指标的可获得性，选取2013～2019年长三角区域的数据作为实证研究样本，并对实验过程中个别数据存在缺失值时，采用均值法与回归法进行补全。

（二）耦合协调度测算

本文利用熵值法来确定权重，具体过程如下：

1. 选取数据：选取m个指标，共n个样本，则Xij为第i个样本的第j个指标的数值，i=1，2，3，·· ·,n；j=1，2，3 ··· ,m。

2. 指标的标准化处理：

其中，µij为标准化处理后第i个样本的第j项指标的数值，Xmax和Xmin分别为第j项指标的最大值和最小值。式（4）为正向指标处理方法，式（5）为负向指标处理方法。

3. 确定信息熵：

其中cj是 µij的比重值。对于第j项指标的熵定义为其中当 =0时，* =0。cijcijlncij

4. 指标效用值的确定：

5. 指标权重的确定：

6. 综合评分的确定：

根据式（1）、式（2）以及式（4）～式（9），可计算出2013～2019年长江三角三省一市的产业耦合发展情况如表3所示，其中U1为传统制造业发展水平；U2为数字产业发展水平；U3为绿色产业发展水平；D为耦合协调度。

表3 长江三角三省一市传统制造业、数字产业和绿色产业耦合协调度测算结果

从表3可以看出，2013～2019年上海市数字产业整体发展呈上升趋势，其传统制造业的发展一直处于平稳状态，而绿色产业在2016年之后出现了明显的下降趋势，如图1（a）所示，说明上海传统制造业发展滞后对绿色产业发展起到了一定的阻碍作用。此外，上海市的整体耦合程度整体呈现平稳上升的趋势，但其耦合协调度并不是很高。表3显示江苏省的三个产业发展程度较高，在2013～2019年传统制造业与数字产业整体耦合协调度呈现出上升的趋势。江苏省绿色产业发展在2013～2018年一直为下降趋势，在2018～2019年又出现较大幅度的回升，如图1（b）所示，这可能是重视发展传统制造业与数字产业，忽视绿色产业发展有关。除此之外，江苏省耦合协调度与传统制造业的趋势基本保持一致，这说明耦合协调度D受该省传统制造业的影响较大。浙江省传统制造业与数字产业在2013～2019年均呈现出稳定增长的态势，绿色产业在2013～2019年也保持较高发展水平处在0.6以上，这与浙江省重视制造业生产技术改造升级密切相关。浙江省在长三角地区的耦合协调度是最高的，这表明浙江省传统制造业、数字产业以及绿色产业深度融合，三种产业之间相互协调作用产生积极的溢出效应，如图1（c）所示。安徽省相关产业的耦合协调度相对来说较低，在2013～2018年安徽省的协调程度一直处在失调的边缘，在2019年达到勉强协调的程度，传统制造业与数字产业发展程度虽然不高，但在2013～2019年一直处于稳定增长的状态，绿色产业发展在2013～2019年一直处于波动状态，这表明安徽省传统制造业、数字产业与绿色产业的关联性比较小、产业耦合发展程度较低，如图1（d）所示。

图1 传统制造业、数字产业与绿色产业耦合协调度

表4 传统制造业、数字产业与绿色产业耦合协调度指标权重λ

表4中，熵权 λ反映出子系统内部各指标项在统计年中发生的变化波动程度。在本研究中，λ为2013～2019年综合熵权，其大小直接反映了指标项在2009～2019年的变化情况。对于正向指标来说，λ越大代表指标在2013～2019年的变化波动越大，处于不稳定状态，影响系统的协调性，λ越小证明该指标在2009～2019年的变化波动幅度越小，对系统协调性起正向作用。对于负向指标来说则相反，λ越小代表指标在2009～2019年的变化波动越大，处于不稳定状态，影响系统的协调性，λ越大证明该指标在2009～2019年的变化波动幅度越小。其中绿色产业的碳排放量、能源消耗量为负向指标，其余指标均为正向指标。

传统制造业发展指标权重中，规模以上企业R&D人员数、规模以上企业R&D项目数、制造业从业人员等指标的 λ值较大，说明这些项指标在2013～2019年的变化波动较大，影响子系统内部协调，影响了整体的协调性。产业合理化水平以及制造业创新能力的 λ值较小，制造业在产业合理化方面和创新能力的消耗量较低，可见，产业布局和人才资源配置等方面对传统制造业转型升级影响较大。在绿色产业发展指标权重里，森林覆盖率的λ值较大，而生活垃圾无害化处理指标的 λ值较小，所以森林覆盖率对于子系统的内部协调影响较大；生化垃圾无害化处理以及天然气供气总量的λ值较小，说明其对子系统的内部协调性的影响较小。绿色产业的发展需要制造业优化其生产结构，从而能够实现利润增加与保护环境双目标。数字产业发展指标权重中，电信业务总量、光缆建设水平与IT人才储备的 λ值较大，说明这些指标在2013～2019年的波动较大，数字产业在这些指标上的消耗上变动较大，影响了子系统的内部协调。而移动电话交换机容量、新一代信息技术产业增长率与数字产品消费规模的 λ值较小，说明这些指标对子系统的协调性影响相对较小，对系统协调性起正向作用。这表明数字产业的发展，需要大力发展战略性新兴产业，进一步强化数字基础设施建设。

三、长江三角传统制造业、数字产业和绿色产业共生集聚度的测度

（一）产业共生集聚度

经济学领域中“共生”可以理解为不同经济体为了提高自身发展而相互接触，实现互惠互利、协同发展的一种合作关系[22]。产业共生反映的是不同产业在其共生网络中不同的发展程度，共生能量的生成与吸收消化是衡量共生关系的最基本动态特征，对于产业集聚过程中共生能量的生成产生显著影响。集聚度越高，共生能量的生成水平越高。

为衡量不同产业间共生集聚度，大部分文献使用Ellison等提出的协同集聚度指标来测度产业共生水平[23]。该指标充分考虑不同产业的市场结构差异，克服市场结构不能有效度量产业地理集聚的缺陷，能较为准确地测量出产业集聚的水平。由于本文所研究的对象是传统制造业、数字产业和绿色产业之间的共生集聚度测量，现对Ellison等提出的协同集聚度公式做进一步的修正如下：

其中wi、wj、wk表示产业i、产业j、产业k的权重，计算时可以使用单个产业产值或就业人数与三个产业产值和或就业人数和的比例来表示（考虑到数据的可获得性与测量结果的准确性，本文则采取就业人数的比例来表示权重）。Hi、Hj、Hk、Hijk分别表示产业i、产业j、产业k以及三个产业形成的地理集中度，本文用公式来计算，其中 G DPi为某产业第i地区的产值，teri为第i地区的行政面积，n为地区个数。协同集聚度rijk是个正向指标，计算结果越大，表示三产业空间集聚度越明显，三者共生能量生成水平也就越高。

（二）产业共生集聚度分析与测度

本文借鉴李战江、刘秀梅[21]以及沈运红等[20]构建的评价指标体系，选取工业产值来表征制造业产值、信息服务业产值来表征数字产业产值、水利、环境和公共设施管理业产值来表征绿色产业。研究的数据来源于国家统计局（https://data.stats.gov.cn/）以及各省《统计年鉴》，由于在搜集数据过程中部分数据存在缺失的情况，本文采用均值法与回归法进行数据补全。基于长三角地区的制造业、数字产业、绿色产业以及各行政区面积，利用上述公式（10），计算出2013～2019年制造业、数字产业、绿色产业以及融合产业地理集中度；再运用产业间集聚度的计算公式，计算得出长三角地区2013～2019年制造业、数字产业以及绿色产业共生集聚度，如表5和图3所示。

表5 长三角三省一市制造业、数字产业、绿色产业的共生集聚度

图3 长三角三省一市制造业、数字产业、绿色产业的共生集聚度图

从研究结果发现，江苏省与浙江省的耦合协调度较高，说明江苏省与浙江省的数字技术研发、高分子材料和低碳清洁能源利用率等在传统制造业、数字产业和绿色产业中呈现出集聚效应和高度联动关系，同时江苏省与浙江省的共生集聚度也相对较高，这表明江苏省与浙江省的传统制造业、数字产业与绿色产业的融合协调发展较好。上海市两种指标的测算结果表明，上海市传统制造业、数字产业与绿色产业的协调程度较低，但上海市三种产业的共生集聚度很高，平均达到8.2左右，说明三种产业相互支撑作用较强。安徽省传统制造业、数字产业和绿色产业的协调性与集聚度刚刚起步仍处于磨合期，三种产业之间的发展还不平衡。对传统制造业而言，减少碳足迹的方法是应用更环保的新型低碳材料和研发新技术（3D打印、碳捕集技术等）。从产业结构依赖性的角度考虑，长三角传统制造业可以大体分为两类，一类是产品和生产工艺高度依赖有型原材料的企业，这类企业往往存在“产品-投入”和“流程-投入”的路径依赖，对选用新材料和新技术会给企业带来高的转换成本和经营风险；另一类是产品和生产工艺高度依赖无型原材料（如知识产权、品牌形象等）的制造企业，这类企业对生产结构依赖性弱，更看重企业声誉和品牌价值，增加环保行为的投入可被视为一种提高企业形象的投资。因此，在低碳发展与产业升级的双重压力之下，长三角传统制造业数字化、绿色高质量发展还需要政府、企业和消费者共同构成碳减排的主体，推进数字产业与绿色产业的耦合共生，系统提升区域经济与环境绩效、实现共同富裕。

四、对策建议

1. 为贯彻落实党中央关于 “双碳”工作的重要部署，长三角地区各个省市应加快完善制造业绿色转型发展的顶层设计，建立生产端源头管控与消费端入口管控的联动机制。在促进低碳消费的起步阶段，政府要发挥主导作用建立绿色低碳政策和市场体系，研究形成一套有利于碳达峰碳中和的企业配套政策，帮助传统制造业碳排放技术改造、更容易获得融资，降低市场准入资格等，运用相关政策工具激活和优化配置资源，发挥出对传统制造业的引导性作用，倒逼传统行业的低碳化转型发展。

2. 传统制造企业要以碳中和为契机，积极践行企业社会责任。碳中和的主线是碳排放源头的变革，没有针对供给端的管控作为基础，消费侧的应用也将无从谈起。因此，传统制造业在提供产品或服务实现价值创造的过程中，应通过数字技术和碳排放技术拓展产品功能，提高传统制造业的产品技术含量、附加值和竞争力，并以低碳生产方式和商业模式增加市场上低碳消费品的供给，更好地推进能源供给端的低碳改革。电子商务企业应利用好自身的数字优势，在消费者选择购买和使用低碳产品时要充分考虑产品或服务的“碳足迹”，扩大低碳产品的消费市场、推进低碳消费与绿色产品贸易，将消费者低碳消费意愿转化为实际行动，最终实现碳排放管控的良性循环。

3. 传统制造业要构建数字生态绿色系统，强化科技创新和生态创新双轮驱动力。传统制造业应选择核心重点领域与研究机构等开展合作，构建“低碳零碳负碳技术”创新生态系统，围绕核心业务在绿色工艺和数字技术方面研发先进的低碳生产技术和过程节能减排技术，确保企业的持续创新与升级，提高自身产品竞争优势和扩大市场份额；同时拓展与省内民营经济的投资领域，有计划、有步骤地引导民营经济对低碳产品进行投资，进一步激发出市场发展中的主体活力，借助众创机制进一步壮大创新实力，利用新的经营理念和技术方法加快传统制造产业绿色数字化转型。