长三角地区数字经济与绿色金融的时空协同效应：驱动绿色低碳转型的机制与路径

本研究聚焦全球气候变化与资源危机背景下的绿色低碳转型(GLCT)难题，创新性地探讨了数字经济(DE)与绿色金融(GF)融合(IDEGF)对长三角41个城市低碳发展的协同机制。通过面板灰色关联、双变量空间关联及地理加权随机森林(GWRF)等模型，揭示了IDEGF与GLCT的时空共演规律、双向反馈效应及异质性影响。研究发现：IDEGF通过提升城市创新活力、工业绿色要素生产率及企业ESG表现间接促进GLCT，其空间溢出效应显著强于DE或GF单独作用。该成果为构建数字-绿色协同发展范式提供了理论支撑，对长三角建设国家级低碳示范区具有重要实践价值。

　　

在全球气候变暖和资源危机的双重压力下，绿色低碳转型(GLCT)已成为破解发展困境的必由之路。作为全球最大的碳排放国，中国正面临从高碳发展模式向绿色低碳路径转变的严峻挑战。尽管在可再生能源、绿色交通等领域取得进展——2021年单位GDP能耗较2012年下降26.4%，但城市群低碳协同发展仍显不足，2023年全国297个城市平均低碳建设评分仅46.41分。这一现状暴露出资金短缺、技术瓶颈和区域协作不足等核心问题，亟需创新解决方案。

在此背景下，扬州大学的研究团队将目光投向数字经济(DE)与绿色金融(GF)的融合(IDEGF)。长三角作为中国经济发展的高地，在快速城市化进程中承受着巨大的生态环境压力，碳排放增加、生态服务功能下降等问题日益突出。研究团队选取该区域41个城市2011-2022年的数据，通过多维度时空分析框架，首次系统揭示了IDEGF与GLCT的复杂互动关系。

研究采用面板灰色关联模型刻画时空相关性，运用双变量空间关联模型分析协同演化特征，并创新性地引入地理加权随机森林(GWRF)解析空间异质性。关键样本来自长三角城市群的官方统计数据和上市公司ESG报告。

时空演化规律
研究发现IDEGF呈现"先降后升"的演变趋势，从2011年的0.4539提升至2022年的0.5404，城市间差距缩小28.3%。空间分布呈现从"单极分化"向"多极协同"转变，上海、杭州等发达城市持续领跑，形成显著的"高-高"集聚区。

关联机制解析
灰色关联分析显示IDEGF与GLCT呈V型正相关，核心城市关联强度达0.82，显著高于外围城市。空间联立方程模型证实两者存在双向促进效应：IDEGF每提升1%，直接带动GLCT提高0.37%，空间溢出效应达0.21%；反之GLCT对IDEGF的反馈弹性系数为0.29%。

作用路径挖掘
GWRF模型揭示IDEGF通过三条路径驱动GLCT：宏观上激发城市创新活力(贡献度34.7%)，中观提升工业绿色全要素生产率(28.5%)，微观改善企业ESG表现(22.9%)。发达城市促进作用比欠发达地区高41.6%，呈现明显空间异质性。

这项发表在《Journal of Environmental Management》的研究具有多重理论价值：首次构建了数字-绿色协同的理论框架，证实DE与GF存在"1+1>2"的协同效应；创新性地将机器学习引入空间计量分析，为复杂系统研究提供方法论借鉴。实践层面，研究为长三角制定差异化低碳政策提供了科学依据，特别是建议通过建设数字绿色融合平台、完善跨区域补偿机制等措施，将长三角打造成国家级绿色低碳示范区。

研究团队特别指出，未来需重点关注数字鸿沟对协同效应的制约——欠发达地区因数字基础设施不足，IDEGF对GLCT的促进效果仅为发达地区的58.4%。这一发现为"数字中国"战略的区域均衡实施提供了重要参考。该成果不仅推动了可持续发展理论创新，更为中国实现"双碳"目标开辟了数字化赋能的新路径。