張 振，李軍軍

(福建師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 福州，350007)

以二氧化碳為主的溫室氣體持續(xù)增加是導(dǎo)致全球氣候變暖、海平面上升的主要原因之一，給生產(chǎn)生活帶來了一系列危害。2020年9月22日，中國在第75屆聯(lián)合國大會(huì)上正式提出2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、2060年實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)，這是我國在碳減排方面向世界做出的莊嚴(yán)承諾，把我國綠色發(fā)展之路提升到一個(gè)新的層次。2022年3月，政府工作報(bào)告中進(jìn)一步提出，推進(jìn)“雙碳”目標(biāo)落實(shí)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全方位綠色轉(zhuǎn)型，是加快構(gòu)建環(huán)境友好型社會(huì)的必要條件。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為我國國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告(2022)》顯示，2021年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展總量達(dá)到了45.5萬億元，占我國國內(nèi)生產(chǎn)總值的39.8%，高于同期國內(nèi)生產(chǎn)總值名義增速3.4個(gè)百分點(diǎn)。2022年1月12日，國務(wù)院發(fā)布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》指出，2025年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式更加完善，數(shù)字經(jīng)濟(jì)競爭力和影響力穩(wěn)步提升，2035年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)體系發(fā)展水平位居世界前列。數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為我國經(jīng)濟(jì)由高速發(fā)展向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變的主要支撐，低碳經(jīng)濟(jì)成為我國綠色發(fā)展新動(dòng)能。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過推動(dòng)傳統(tǒng)企業(yè)、重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，能夠優(yōu)化要素配置和提高生產(chǎn)效率，有利于節(jié)能降碳。而低碳經(jīng)濟(jì)推動(dòng)節(jié)能環(huán)保和新能源等產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和廣泛應(yīng)用。在此背景下，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)之間是否具有相互促進(jìn)、協(xié)調(diào)融合的關(guān)系，具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新興的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步中發(fā)揮著重要作用，正在快速成為世界各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能。國內(nèi)學(xué)者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究一般分為兩個(gè)方面：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)度和經(jīng)濟(jì)效用評(píng)價(jià)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)度方面，楊慧梅[1]等根據(jù)主成分分析方法，從產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化兩個(gè)方面構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)；劉軍[2]等以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展要素為出發(fā)點(diǎn)，從數(shù)字交易發(fā)展、信息化發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展三個(gè)維度構(gòu)建中國省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；許憲春[3]等基于國際比較的視角系統(tǒng)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系并測(cè)度了中國省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)效用評(píng)價(jià)方面，許多學(xué)者取得了豐碩的成果，形成了比較完善的研究體系，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力[4]，助力城市低碳轉(zhuǎn)型[5]，提高經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[6]等。然而數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)環(huán)境方面評(píng)價(jià)的相關(guān)文獻(xiàn)卻比較匱乏，僅有少量學(xué)者研究，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)有效降低碳排放強(qiáng)度[7]，促進(jìn)制造業(yè)綠色發(fā)展[8]。

在“雙碳”目標(biāo)提出后，低碳經(jīng)濟(jì)研究焦點(diǎn)之一是碳排放效率的測(cè)度及其影響因素。碳排放效率測(cè)度方面，大多數(shù)采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、對(duì)數(shù)平均權(quán)重分解方法、隨機(jī)前沿方法。在碳排放影響因素方面，郭沛[9]等基于PSM-DID方法發(fā)現(xiàn)，低碳試點(diǎn)政策可以有效提高城市碳排放效率；聶永有[10]等基于空間杜賓模型和面板門檻模型發(fā)現(xiàn)碳排放效率與生產(chǎn)性服務(wù)集聚之間存在U型關(guān)系；田云[11]等基于耦合協(xié)調(diào)度模型分析碳排放效率與經(jīng)濟(jì)增長之間的相關(guān)關(guān)系；李波[12]等根據(jù)Kaya變形恒等式分解農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素，發(fā)現(xiàn)效率因素和結(jié)構(gòu)因素能有效抑制農(nóng)業(yè)碳排放量。

現(xiàn)有研究主要是分析在不同機(jī)制下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)的作用，亦或低碳經(jīng)濟(jì)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，鮮有研究二者之間協(xié)同作用。本文在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、耦合協(xié)調(diào)度、Dagum基尼系數(shù)、莫蘭指數(shù)方法，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)的協(xié)同作用。

二、研究方法

(一)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析基礎(chǔ)模型分為CCR(規(guī)模報(bào)酬不變)模型和BCC(規(guī)模報(bào)酬可變)模型，衍化的非期望產(chǎn)出SBM模型具有更多優(yōu)點(diǎn)，即它能在考慮非期望產(chǎn)出的同時(shí)，對(duì)有效決策單元分解排序，從而提高了效率評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。模型如下：

(1)

其中，假設(shè)有k個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元有m種投入變量和s種產(chǎn)出變量；第k個(gè)決策單元的第i種投入變量和第r種產(chǎn)出變量分別用xik和yrk來表示；s+為投入松弛變量，s-為產(chǎn)出松弛變量；ε一般取10-6，表示任何投入產(chǎn)出項(xiàng)都不可忽略；sh和sg分別為期望產(chǎn)出溢出和非期望產(chǎn)出不足；當(dāng)ρ>1時(shí)，決策單元為有效單元，ρ=1即s-=sg=sh=0時(shí)，表示在既定投入下產(chǎn)出最優(yōu)，決策單元有效，ρ<1則說明還有改進(jìn)空間，決策單元無效。

(二)耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合度模型能夠測(cè)度兩個(gè)子系統(tǒng)之間相互作用的影響程度，耦合度越高，說明兩者之間的協(xié)同程度越高，反之，則越低。通過耦合度模型可以衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)兩個(gè)系統(tǒng)之間相互影響的程度，公式如下：

(2)

T=αU1+βU2

(3)

(4)

其中，U1表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，U2表示低碳經(jīng)濟(jì)，C為耦合度，且0≤C≤1，C值越大，表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)之間的協(xié)調(diào)關(guān)系就越大；T為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)之間的協(xié)同發(fā)展指標(biāo)，α和β為待定系數(shù)，衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)和低碳經(jīng)濟(jì)的相對(duì)重要程度，本文認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)兩個(gè)同等重要；D為兩系統(tǒng)之間的耦合協(xié)調(diào)，且0≤D≤1,D值越大，說明兩系統(tǒng)之間的協(xié)同程度越高。結(jié)合現(xiàn)實(shí)情況，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)之間的耦合協(xié)調(diào)度劃分為四個(gè)層次。具體判定標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

表1 耦合協(xié)調(diào)度層次劃分標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Coupling coordination degree level division standard

(三)Dagum基尼系數(shù)

基于Dagum[13]提出的基尼系數(shù)及其按子群分解的方法，其定義如公式(5)所示，其中yjt(yhr)是j(h)地區(qū)內(nèi)各省(市、自治區(qū))的耦合協(xié)調(diào)度，μ是各省耦合協(xié)調(diào)度的平均值，n是省份個(gè)數(shù)，k是地區(qū)個(gè)數(shù)，nj(nh)是j(h)地區(qū)內(nèi)省份個(gè)數(shù)。

(5)

首先，需要對(duì)各地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度均值排序，然后按照Dagum基尼系數(shù)分解方法將總體基尼系數(shù)分解為地區(qū)內(nèi)差距貢獻(xiàn)Gw、地區(qū)間差距貢獻(xiàn)Gnb、超變密度貢獻(xiàn)Gt、且滿足G=Gw+Gnb+Gt。公式(6)(7)分別表示j地區(qū)內(nèi)的基尼系數(shù)Gjj和地區(qū)內(nèi)差距貢獻(xiàn)Gw，公式(8)(9)表示j和h地區(qū)的地區(qū)間基尼系數(shù)Gjh和地區(qū)間差距的貢獻(xiàn)值Gnb，公式(10)表示超變密度的貢獻(xiàn)。

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

其中，F(xiàn)j(Fh)為j(h)地區(qū)的累計(jì)密度分布函數(shù)。定義djh為各地區(qū)間耦合協(xié)調(diào)度的差值，即j、h地區(qū)中yji-yhr>0的樣本值加總的數(shù)學(xué)期望；pjh定義為超變一階矩，即j、h地區(qū)中yhr-yji>0的樣本值加總的數(shù)學(xué)期望。

(四)莫蘭指數(shù)

空間自相關(guān)是檢驗(yàn)屬性值的分布是否在地區(qū)間存在緊密聯(lián)系。莫蘭指數(shù)(Moran’s I)包括局部Moran’s I指數(shù)和全局Moran’s I指數(shù)，局部Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)?zāi)男┛臻g區(qū)域出現(xiàn)了集聚還是異常值，全局Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否在空間上呈現(xiàn)集聚?；跇颖緮?shù)據(jù)的特征，本文所采用的空間權(quán)重矩陣是地理矩陣。

三、變量界定與數(shù)據(jù)處理

(一)碳排放效率測(cè)度

借鑒相關(guān)文獻(xiàn)的研究，綜合考慮數(shù)據(jù)的合理性與可得性，選擇能源投入、勞動(dòng)力投入、資本投入作為碳排放效率的投入變量，地區(qū)GDP作為期望產(chǎn)出，二氧化碳排放量作為非期望產(chǎn)出。其中能源投入是指能源消耗總量，包括煤炭、石油、一次電力及其他能源的消耗量；勞動(dòng)力投入是以各地區(qū)的從業(yè)人員的年終值代替，具體計(jì)算方法是當(dāng)年年末的從業(yè)人員與下一年年初的從業(yè)人員之和的平均值；資本投入是指資本存量，由于數(shù)據(jù)無法直接獲得，借鑒單豪杰[14]的永續(xù)盤存法的資本存量估算。期望產(chǎn)出采用各省(市、自治區(qū))GDP，非期望產(chǎn)出根據(jù)IPCC公布的二氧化碳排放量估計(jì)方法。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的確定

根據(jù)相關(guān)學(xué)者關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系的研究，在綜合考慮數(shù)據(jù)合理性與可得性的基礎(chǔ)上，從信息化發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、數(shù)字交易發(fā)展三個(gè)維度確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，每個(gè)維度對(duì)應(yīng)的指標(biāo)如表2所示。計(jì)算方法是采用NBI指數(shù)權(quán)重法確定權(quán)重，然后采用線性加權(quán)的方法確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系Tab.2 Digital economy indicator system

以上構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系和低碳經(jīng)濟(jì)體系的數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，因西藏、中國香港、中國澳門、中國臺(tái)灣地區(qū)的數(shù)據(jù)不全，故選取中國2013—2020年30個(gè)省(市、自治區(qū))作為研究對(duì)象。

四、研究結(jié)果分析

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)

利用指標(biāo)體系測(cè)度各省歷年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，如表3所示。樣本期內(nèi)，全國30個(gè)省(市、自治區(qū))數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢(shì)，尤其是北京、上海、江蘇、廣東等沿海地區(qū)，這表明近年來我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，一線城市金融數(shù)字化程度高，產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢(shì)相對(duì)明顯。但以我國東、中、西部數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)平均值為視角，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在不充分、不平衡的情況，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)斷崖式領(lǐng)先，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)緩慢，這可能是由于東部地區(qū)政策導(dǎo)向及資源稟賦較為突出等。同時(shí)說明我國中西部數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)于東部地區(qū)而言具有較大潛力，我國應(yīng)積極推動(dòng)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，持續(xù)推進(jìn)精準(zhǔn)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展舉措，減少數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域差異化。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)Tab.3 Digital economy development index

續(xù)表3

(二)耦合協(xié)調(diào)度分析

通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)，并利用非期望SBM-DEA模型測(cè)算中國30個(gè)省(市、自治區(qū))的碳排放效率，以各地區(qū)碳排放效率衡量低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，同時(shí)基于耦合協(xié)調(diào)度模型測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度。從表4可以看出，樣本期內(nèi)北京、上海、廣東的耦合協(xié)調(diào)度明顯高于其他省(市、自治區(qū))，特別是2019年和2020年的耦合協(xié)調(diào)度全部上升到0.8以上，達(dá)到了高耦合層次，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與低碳經(jīng)濟(jì)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)，二者同步提升且相互促進(jìn)的現(xiàn)象更加明顯。2020年廣西、貴州、云南、遼寧、河北、山西、內(nèi)蒙古、新疆、吉林、湖南、甘肅、青海和寧夏處于頡頏層次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放耦合協(xié)調(diào)度均處于0.3～0.5之間，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與低碳經(jīng)濟(jì)不具有明顯的協(xié)同關(guān)系，中國東北地區(qū)和西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放政策需要進(jìn)一步完善。

從表4中可以看出，中國東、中、西三大地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度均值具有明顯的異質(zhì)性，東部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度均值最高，在2013—2020年一直處于磨合層次，中部次之，西部最低，且中部和西部耦合協(xié)調(diào)度均值處于頡頏層次。從耦合協(xié)調(diào)度均值走勢(shì)來看，全國、東部、中部、西部地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度均值在樣本考察期內(nèi)具有明顯的平穩(wěn)增長態(tài)勢(shì)。在2019年東部和中部的耦合協(xié)調(diào)度均值均出現(xiàn)了緩慢下降的趨勢(shì)，西部則處于增長階段，而在2020年東、中、西部都呈上升趨勢(shì)。從整體數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度均值來看，全國、東部、中部、西部的耦合協(xié)調(diào)度均值增長率雖然有時(shí)出現(xiàn)不平穩(wěn)的波動(dòng)，但整體上處于上升階段。

運(yùn)用arcgis軟件繪制2013年和2020年中國30個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度的分布圖，從圖1a中可以看出，2013年耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)處于磨合層次的省份有北京、江蘇、浙江、廣東，這說明，東部沿海地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度居于全國前列，部分中部和東部沿海省份處于頡頏層次，其余省份處于低耦合層次，全國的耦合協(xié)調(diào)度值分布不集中，沒有處于高耦合協(xié)調(diào)度的省份。從圖1b中可以看出，2020年處于高耦合層次的省份有北京、上海、廣東，相比于2003年，2020年全國出現(xiàn)了高耦合層次的省份，但江蘇省并沒有像北京、上海、廣東一樣進(jìn)入高耦合協(xié)調(diào)度層次，中部大部分省份處于磨合層次，西部地區(qū)主要是頡頏層次的省份較為集中，沒有出現(xiàn)低耦合層次的省份。這說明相比于2013年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度整體上有很大改善。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度Tab.4 Coupling and coordination degree of digital economy and low-carbon economy

圖1 2013、2020年全國耦合協(xié)調(diào)度Fig.1 National coupling coordination degree in 2013 and 2020

(三)Dagum基尼系數(shù)分析

為探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度的空間差異，基于matlab軟件測(cè)算2013—2020年中國30個(gè)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度的Dagum基尼系數(shù)及分解，如表5所示。

表5 基尼系數(shù)及其分解結(jié)果Tab.5 Gini coefficient and its decomposition results

1.總體差異。通過表5可以看出，雖然2017年、2019年耦合協(xié)調(diào)度基尼系數(shù)有所上升，但全國數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度的基尼系數(shù)變化總體呈下降趨勢(shì)，與2013年相比，2020年數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度基尼系數(shù)下降22.5%，這說明我國30個(gè)省(市、自治區(qū))數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)之間的協(xié)調(diào)能力差距有所縮小。

2.區(qū)域內(nèi)差異。從表5中可以看出，我國東、中、西三個(gè)區(qū)域內(nèi)東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度基尼系數(shù)最大，西部次之，中部最小。這說明東部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)度地區(qū)間差距較大，中部各省份之間差距最小。從變化趨勢(shì)來看，東部地區(qū)的變化不明顯，基本穩(wěn)定在0.15左右，中部地區(qū)的變化存在波動(dòng)性且具有上升趨勢(shì)，西部地區(qū)的變化具有下降趨勢(shì)。相比于2013年，2020年中部地區(qū)提高34.9%，西部地區(qū)降低22.2%。

3.區(qū)域間差異。從表5可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度在不同地區(qū)間具有不同的變化趨勢(shì)。從整體上來看，東部地區(qū)和中部地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度基尼系數(shù)具有下降趨勢(shì)，從2013年的0.269下降到2020年的0.177，下降幅度達(dá)到34.2%；東部地區(qū)和西部地區(qū)間的變化趨勢(shì)分為兩個(gè)階段，第一個(gè)階段為2013—2017年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度基尼系數(shù)經(jīng)歷了先下降后上升的階段，第二個(gè)階段為2017—2020年，基尼系數(shù)開始逐漸下降，與2013年相比，2020年東部與西部地區(qū)間的基尼系數(shù)下降了25.3%；中部與西部地區(qū)間的基尼系數(shù)變化則不明顯，整體上維持在0.1左右。

4.差異來源及其貢獻(xiàn)率。從表5中可以看出，盡管中國各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度區(qū)域間貢獻(xiàn)率的變化波動(dòng)較為明顯，但一直占據(jù)主導(dǎo)地位，始終高于區(qū)域內(nèi)和超變密度的貢獻(xiàn)率，區(qū)域內(nèi)貢獻(xiàn)率次之，超變密度貢獻(xiàn)率最小，這說明區(qū)域間差異是導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度差異的主要因素。從貢獻(xiàn)率的變化趨勢(shì)來看，在樣本期內(nèi)，區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率有升高的趨勢(shì)，與2013年相比，2020年區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率提高19.3%；區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率變化分為兩個(gè)階段，第一階段在2013—2018年呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢(shì)，第二階段在2018—2020年呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，與2013年相比，2020年區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率下降15.9%；超變密度貢獻(xiàn)率整體上具有上升趨勢(shì)，與2013年相比，2020年超變密度貢獻(xiàn)率提高56.6%。

(四)空間相關(guān)性分析

1.全局空間自相關(guān)分析。為了考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度是否具有空間溢出效應(yīng)和空間依賴性，根據(jù)Stata軟件計(jì)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度的全局莫蘭指數(shù)，結(jié)果如表6所示。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度全局莫蘭指數(shù)Tab.6 Global Moran index of coupling and coordination degree of digital economy and low-carbon economy

由表6可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度的莫蘭指數(shù)在2013—2015年在5%的水平上顯著，2016—2020年的莫蘭指數(shù)在1%的水平上顯著，這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度具有一定的空間相關(guān)性，具體表現(xiàn)在某個(gè)高耦合協(xié)調(diào)度的省份周圍存在一個(gè)或幾個(gè)高耦合協(xié)調(diào)度的省份。莫蘭指數(shù)雖然在2017年下降為0.191，這可能一方面是因?yàn)樵?017年不同地區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)政策呈現(xiàn)差異化，另一方面是因?yàn)椴煌》莸臄?shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度不協(xié)調(diào)；但從整體上看，2013—2020年莫蘭指數(shù)具有明顯的上升趨勢(shì)，并且顯著為正。由此可見，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和碳排放效率的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)這種空間上的相關(guān)性會(huì)進(jìn)一步提高。

2.局部空間自相關(guān)分析。通過局部Moran’I指數(shù)散點(diǎn)圖分析2013—2020年中國30個(gè)省份的空間相關(guān)性，由于散點(diǎn)圖難以清楚地顯示省份的聚集情況，將2013年和2020年局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖情況繪制成表7。

由表7可知，2013年高-高集聚地區(qū)的省(市)包括北京、天津、上海、浙江、江蘇、福建、山東，主要分布在中國東部沿海地區(qū)，其信息化發(fā)展較為迅速，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，高新企業(yè)集聚，有利于提高碳排放效率。2020年高-高集聚地區(qū)包括上海、浙江、江蘇、福建、山東、安徽、湖南、湖北、江西，主要集中在中國東部沿海和中部地區(qū)；北京落入高-低集聚區(qū)，天津落入低-高集聚區(qū)，但中部省份安徽、湖南、湖北、江西加入了高-高集聚區(qū)，這可能得益于沿海省份對(duì)周邊省份的經(jīng)濟(jì)輻射。2013年低-低集聚區(qū)的省份包括黑龍江、吉林、山西、湖北、重慶、甘肅、青海、寧夏、云南、貴州、新疆，主要集中在中國東北以及西部地區(qū)，可能因?yàn)榻?jīng)濟(jì)水平較低，科研水平相對(duì)不足，低碳經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度偏低，沒有對(duì)周邊省份形成較強(qiáng)的輻射效應(yīng)。2020年低-低集聚區(qū)包括內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、河南、陜西、山西、甘肅、青海、寧夏、云南、新疆，主要分布在中部、西北和東北地區(qū)，這些地區(qū)可能由于重工業(yè)發(fā)達(dá)，碳排放效率不高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度偏低，不具有較強(qiáng)的輻射效應(yīng)；同時(shí)相比于2013年，一些中部省份進(jìn)入了高-低集聚區(qū)和低-高集聚區(qū)。2013年和2020年低-高集聚區(qū)和高-低集聚區(qū)主要分布在中國中部和部分西部省份，這說明中部和西部省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放耦合協(xié)調(diào)度仍然存在較大的改進(jìn)空間。特別值得關(guān)注的是，北京市2020年處于高-低集聚區(qū)，原因一方面可能是北京市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高，產(chǎn)生的虹吸效應(yīng)大于其溢出效應(yīng)；另一方面可能是北京市周邊地區(qū)工業(yè)集聚區(qū)密集，對(duì)周圍的環(huán)境保護(hù)產(chǎn)生了負(fù)面影響。

表7 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度局部空間聚類情況Tab.7 Local spatial clustering of the coupling coordination degree of digital economy and low-carbon economy

五、結(jié)論與啟示

通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系和低碳經(jīng)濟(jì)體系，測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度，從東部、中部、西部三大區(qū)域分析耦合協(xié)調(diào)度的空間差異性，基于莫蘭指數(shù)分析不同省份耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)性。研究發(fā)現(xiàn)：中國省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度具有上升趨勢(shì)，整體上從頡頏層次上升到磨合層次，東部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度均值在樣本期內(nèi)一直處于磨合層次，中部和西部地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度從頡頏層次上升到磨合層次；從Dagum基尼系數(shù)及其分解結(jié)果來看，全國耦合協(xié)調(diào)度基尼系數(shù)具有下降趨勢(shì)，東部耦合協(xié)調(diào)度基尼系數(shù)平穩(wěn)波動(dòng)，中部耦合協(xié)調(diào)度基尼系數(shù)具有上升趨勢(shì)，西部耦合協(xié)調(diào)度基尼系數(shù)具有下降趨勢(shì)；數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度在空間上表現(xiàn)為顯著的相關(guān)性，東中西部地區(qū)協(xié)同作用空間差異性較為明顯。

推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，是遵循經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律的必然要求，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展是我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。結(jié)合本文研究結(jié)論，考慮從以下方面為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展提供有益參考。

第一是積極推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展。要把“雙碳”戰(zhàn)略融入生態(tài)文明建設(shè)總體布局，把綠色發(fā)展作為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化特點(diǎn)，完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能同產(chǎn)業(yè)深度融合，形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色低碳經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)地位，加快構(gòu)建環(huán)境友好與資源節(jié)約型產(chǎn)業(yè)體系，構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)業(yè)政策體系，積極拓展綠色低碳產(chǎn)業(yè)鏈條。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展能有效促進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，同時(shí)低碳經(jīng)濟(jì)在促進(jìn)我國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)方面的作用也不可忽視，是助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。推動(dòng)數(shù)字化和綠色低碳化協(xié)同發(fā)展，推進(jìn)數(shù)據(jù)中心、通信基站等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)節(jié)能提效，促進(jìn)節(jié)能高效的新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)快速發(fā)展，更好促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提升效率，調(diào)整能源消費(fèi)需求結(jié)構(gòu)，提高可再生能源技術(shù)，積極推動(dòng)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。

第二是積極推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)協(xié)同創(chuàng)新。堅(jiān)持創(chuàng)新作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的第一動(dòng)力，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與各領(lǐng)域深度融合，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)多元化、協(xié)同聯(lián)動(dòng)的發(fā)展新機(jī)制，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，創(chuàng)新發(fā)展綠色、低碳的數(shù)字企業(yè)，依托數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高綠色創(chuàng)新能力和資源利用效率，為提高碳減排效率提供源源不斷的動(dòng)力。充分發(fā)揮我國社會(huì)主義市場優(yōu)勢(shì)、制度優(yōu)勢(shì)和體制優(yōu)勢(shì)，堅(jiān)定不移地推動(dòng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，積極推進(jìn)關(guān)鍵核心技術(shù)自主創(chuàng)新能力建設(shè)，迅速提升綠色低碳技術(shù)和數(shù)字信息技術(shù)的基礎(chǔ)研發(fā)能力、應(yīng)用創(chuàng)新能力和科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化能力。

第三是在國家層面統(tǒng)籌區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略，采取差異化的政策措施。立足于不同地區(qū)間的差異化，因地制宜，具體情況具體分析，為不同省份制定不同的策略，充分發(fā)揮區(qū)域資源、碳減排政策區(qū)域協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策向中西部地區(qū)傾斜，積極培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)專業(yè)人才，積極發(fā)揮“領(lǐng)頭羊”作用。進(jìn)一步完善區(qū)域的功能區(qū)定位和規(guī)劃，加強(qiáng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)和綠色低碳產(chǎn)業(yè)規(guī)劃上的協(xié)同對(duì)接，建立和完善區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)字化和綠色化的合作機(jī)制，在目標(biāo)設(shè)定、政策協(xié)調(diào)、統(tǒng)一市場、區(qū)域補(bǔ)償、技術(shù)創(chuàng)新等方面全面加強(qiáng)合作，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高效協(xié)作優(yōu)勢(shì)，使資金、技術(shù)、人才和信息在區(qū)域間優(yōu)化配置，提升區(qū)域綠色發(fā)展動(dòng)能。