数字资源-产业创新-生态环境耦合协调的时空演化及其对工业绿色增长的促进作用：基于中国的实证研究

为破解工业化带来的环境污染与生态破坏难题，研究人员首次将数字资源(D)、产业创新(I)与生态环境(E)纳入统一框架，构建D-I-E耦合协调系统。通过改进耦合协调模型(CCD)和空间计量方法，揭示中国30省份D-I-E系统的“南高北低、东高西低”空间分异规律，识别出四大演化模式，并证实D-I-E耦合通过工业智能化、用电效率提升和绿色技术创新三条路径非线性促进工业绿色增长，为数字经济时代区域可持续发展提供理论依据与实践范式。

　　

在全球加速推进碳中和的背景下，数字经济的迅猛发展正面临着一个尖锐矛盾：一方面，以数据为核心的数字化浪潮通过云计算、物联网(IoT)等技术重塑产业格局；另一方面，ICT领域激增的电力需求、电子设备报废处理以及数据中心的高能耗，使得数字资源开发与生态环境保护的冲突日益凸显。中国作为世界最大的制造业国家，其工业部门贡献了全国碳排放的显著份额，单位GDP能耗仍是世界平均水平的1.5倍，暴露出创新动能转换的深层次矛盾。更棘手的是，绿色技术专利转化率长期低迷，区域创新要素配置失衡，环境规制与创新补贴尚未形成动态耦合机制，这些结构性困境使工业绿色转型陷入“环境库兹涅茨曲线”陷阱。

北京自然科学基金资助的研究团队通过系统考察数字资源(Digital resources)、产业创新(Industrial innovation)与生态环境(Ecological environment)三大系统的交互关系，在《Journal of Environmental Management》发表重要成果。研究采用改进的耦合协调模型(CCD)、空间自相关分析和K-means聚类方法，构建包含4个一级指标、12个二级指标的评价体系，对2010-2022年中国30个省级面板数据进行分析。关键技术包括：基于Moran's I指数的空间相关性检验、利用熵值法确定指标权重、通过耦合协调度模型量化系统协同水平，并采用门槛回归模型验证非线性效应。

D-I-E子系统分析
研究发现数字资源与产业创新子系统呈持续上升趋势，而生态环境子系统却呈现波动下降。东部地区凭借完善的数据要素市场和高科技产业链，D-I-E综合得分显著高于中西部。特别值得注意的是，数字基础设施(D1)中的5G基站密度与工业云平台渗透率呈现指数级增长，但数据开放度(D3)指标存在明显的“数字鸿沟”。

空间分异特征
耦合协调度(CCD)呈现“南高北低、东高西低”的梯度分布，空间正相关性显著。热点分析显示长三角、珠三角形成高-高集聚区，而西北省份则呈现低-低集聚。这种空间异质性主要源于区域间数字人才流动差异与绿色技术交易市场发育程度的不平衡。

四大演化模式
通过K-means聚类识别出：产业-环境胁迫型（重工业主导区）、数字-人才驱动型（东部沿海）、创新-经济引领型（高技术产业集聚区）和区域-生态调控型（生态保护区）。研究发现这四种模式存在“数字赋能→创新突破→生态优化”的递进转换规律。

工业绿色增长效应
门槛回归表明D-I-E耦合对工业绿色增长存在显著非线性促进作用：当CCD<0.4时边际效应递增，0.4-0.6区间出现拐点。机制分析揭示工业智能化(通过机器换人降低能耗)、用电效率(单位GDP电耗下降23%)和绿色技术创新(碳捕集技术专利增长300%)是三条关键中介路径。

该研究首次系统论证了D-I-E三系统耦合的工业绿色增长效应，其创新性体现在三方面：理论层面构建了“数字-产业-生态”协同发展的四维评价框架；方法上融合空间计量与机器学习识别演化模式；实践层面为区域差异化政策制定提供科学依据。特别是发现当CCD超过0.6时，系统会进入良性自循环阶段，这对破解“环境库兹涅茨陷阱”具有重要启示。研究建议通过建立跨区域数据要素市场、实施生态补偿型数字基建投资、完善绿色技术交易体系等举措，加速D-I-E系统向高阶协调状态跃迁。这些发现不仅为中国实现“双碳”目标提供新思路，也为发展中国家平衡数字经济与生态保护提供了可借鉴的范式。