《Sustainability》：Digital-Green Integration as a Catalyst for Urban Ecological Resilience: Evidence from Chinese Provinces
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中国的智慧城市与绿色转型政策使数字-绿色融合成为提升城市生态韧性的重要路径。本研究考察数字-绿色融合是否能够增强城市生态韧性、该效应通过何种渠道发挥作用，以及在何种区域条件下该效应更为显著。研究采用2005至2021年中国30个省级行政区的平衡面板数据，共51
中国的智慧城市与绿色转型政策使数字-绿色融合成为提升城市生态韧性的重要路径。本研究考察数字-绿色融合是否能够增强城市生态韧性、该效应通过何种渠道发挥作用，以及在何种区域条件下该效应更为显著。研究采用2005至2021年中国30个省级行政区的平衡面板数据，共510个观测值，数据来源于国家和省级统计年鉴。研究构建了涵盖抵抗性、恢复性和更新性三个维度的指标体系来评估城市生态韧性，并采用熵权法计算综合指数。数字-绿色融合通过耦合协调度指数（CCD）测度，该指数将数字基础设施与绿色金融相关联。其效应在双向固定效应框架内进行估计，并辅以额外检验以评估研究结果的稳健性、探索潜在机制、调节条件及区域差异。研究结果表明：（1）数字-绿色融合显著增强城市生态韧性，其效应主要集中在恢复性维度；（2）产业结构升级和能源效率提升是重要的传导渠道，而交通基础设施的完善进一步强化了这一正向关系；（3）在城镇化水平较低和环境规制较强的省份，该效应更为显著。政府应促进数字-绿色融合以支持产业结构升级和能源效率提升，从而增强城市从生态冲击中恢复的能力。应加大对城镇化水平较低地区的支持力度，而环境规制较弱的地区则应加强信息披露、核查与执法。未来研究可采用城市层面数据和空间计量经济模型，考察跨区域溢出效应的规模、地理范围及传导机制。
论文解读：数字-绿色融合对城市生态韧性的影响机制与区域差异
一、研究背景与问题提出
在全球气候变化、快速城市化和生态退化的多重压力下，城市正面临洪水、热浪、风暴等急性冲击，以及污染、资源约束和生态系统功能衰退等慢性压力的双重挑战。传统的环境治理通常侧重于污染减排和环境质量改善等结果性指标，难以全面捕捉城市在扰动后维持、恢复和更新生态功能的动态能力。城市生态韧性这一概念因此受到学界日益广泛的关注，其被定义为城市系统及其社会、生态和技术网络在扰动下维持或快速恢复基本功能，并适应和响应变化的能力。
与此同时，绿色金融为长期生态修复项目提供相对稳定的资金支持，数字技术则能够增强环境信息的及时性与可靠性，缓解绿色金融面临的信息不对称约束。数字基础设施与绿色金融的协同发展——即数字-绿色融合——被认为是推动城市生态韧性提升的重要路径。然而，已有研究主要分别考察城市生态韧性和数字-绿色融合，两大领域的交叉研究仍显不足。数字-绿色融合是否能够提升城市生态韧性、通过何种渠道发挥作用，以及在何种区域条件下效应更为显著，这些问题尚缺乏系统性的实证检验。中国省级层面显著的区域差异为识别这些关系提供了良好的研究场景。
二、研究设计与核心发现
该研究使用2005至2021年中国30个省级行政区的平衡面板数据，共510个观测值。数据来源包括《中国城市统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、各省统计年鉴以及Wind经济数据库。研究构建了数字-绿色融合指数和城市生态韧性指数，采用双向固定效应模型进行基准回归，并结合工具变量估计、机制检验、调节效应分析和异质性分析，系统考察了数字-绿色融合对城市生态韧性的影响、传导机制及区域差异。
实证结果表明：（1）数字-绿色融合显著增强城市生态韧性，且该效应主要集中在恢复性维度，对抵抗性和更新性维度的影响不显著；（2）产业结构升级和能源效率提升是重要的传导渠道，交通基础设施对上述关系具有正向调节作用；（3）在城镇化水平较低和环境规制较强的省份，数字-绿色融合的韧性提升效应更为显著。上述结论在经过滞后变量检验、剔除直辖市样本、缩尾处理及工具变量估计后依然稳健。
三、主要研究方法
该研究采用的主要技术方法包括：第一，利用耦合协调度模型（CCD）测度数字基础设施与绿色金融之间的协调程度，以衡量数字-绿色融合水平；第二，基于抵抗性、恢复性和更新性三个维度构建城市生态韧性评价指标体系，采用熵权法确定指标权重并计算综合指数；第三，运用双向固定效应模型估计基准关系，该模型同时控制省份固定效应和年份固定效应；第四，采用1984年邮电基础设施与全国互联网用户数的交互项作为工具变量，通过固定效应两阶段最小二乘法（2SLS）缓解潜在内生性问题；第五，运用逐步回归法检验产业结构升级和能源效率的传导机制，通过引入交互项分析交通基础设施的调节效应，并采用样本分组回归考察城镇化水平和环境规制强度的异质性影响。
四、研究结果
（一）基准回归分析
基准回归结果显示，数字-绿色融合（DGI）对城市生态韧性的影响系数在控制省份和年份固定效应后为0.056，在5%水平上显著。这一结果表明数字-绿色融合的韧性提升效应超过其环境代价，支持研究假设H1a。无论采用随机效应模型还是双向固定效应模型，DGI系数均为正且显著，说明主要发现不依赖于特定估计方法。
（二）维度异质性分析
将城市生态韧性分解为抵抗性、恢复性和更新性三个维度分别回归后发现，DGI对恢复性的影响系数为0.048，在5%水平上显著；对抵抗性（系数为0.018）和更新性（系数为0.014）的影响均不显著。这一结果揭示数字-绿色融合在支持环境响应和生态修复方面更为有效，而在即时增强长期预防性和转型性能力方面作用有限。
（三）内生性检验
为缓解潜在内生性问题，研究采用1984年各省邮电基础设施与全国互联网用户数的交互项作为工具变量。第一阶段回归显示工具变量对DGI具有显著正向影响（系数为0.0107，p<0.01），Kleibergen-Paap rk LM统计量为9.984，拒绝识别不足的原假设。第二阶段估计中，工具化后的DGI系数为1.1346（p<0.01），与基准估计方向一致，表明在控制内生性后，数字-绿色融合与城市生态韧性之间的正向关系依然成立。
（四）稳健性检验
研究进行了三项稳健性检验：以滞后一期的DGI替代当期值，系数为0.05且在5%水平上显著；剔除北京、上海、天津、重庆四个直辖市后，系数为0.072且在5%水平上显著；对连续变量进行双侧1%缩尾处理后，系数仍为正且在5%水平上显著。三项检验均保持主系数的符号和大致量级，增强了基准结论的可靠性。
（五）机制检验
机制检验发现，DGI对产业结构升级（第三产业与第二产业增加值之比）的影响系数为正且在1%水平上显著，表明数字-绿色融合促进了产业结构高级化。DGI对单位GDP能耗（ECPG）的对数值的影响系数为负且显著，表明数字-绿色融合降低了能源强度、提升了能源效率。上述结果支持了研究假设H2a和H2b，即产业结构升级和能源效率改善是数字-绿色融合增强城市生态韧性的重要传导渠道。
（六）调节效应分析
调节效应模型引入了交通基础设施及其与DGI的交互项。交互项系数为正且高度显著，表明交通基础设施强化了数字-绿色融合对城市生态韧性的促进作用。进一步的平方项检验显示，交通基础设施的调节效应不存在明显的门槛效应、U型或倒U型模式，而是表现为近似线性的赋能作用。
（七）异质性分析
按城镇化水平分组，低城镇化组中DGI系数为0.123且在10%水平上显著，高城镇化组系数为正但不显著，表明数字-绿色融合的韧性提升效应在城镇化水平较低的省份更为明显。按环境规制强度分组，强规制组中DGI系数为正且在5%水平上显著，弱规制组系数接近零且不显著，说明较强的环境规制有助于数字-绿色融合发挥实效。
五、讨论与结论
该研究的理论贡献在于将城市生态韧性视为涵盖抵抗性、恢复性和更新性的多维能力，而非单一环境结果。方法上，区别于以往将数字经济与绿色金融分开考察或通过简单交互项捕捉其联合影响的做法，该研究采用耦合协调度指数测度数字基础设施与绿色金融的协同发展水平，并通过双向固定效应模型结合工具变量估计提供更为可信的经验证据。
研究结论为政策制定提供了参考。数字-绿色融合主要通过增强生态功能的灾后恢复能力来提升城市韧性，应建立数字系统与绿色金融工具在快速损害评估、应急融资、修复采购和恢复成效持续评估方面的紧密衔接。产业结构升级和能源效率改善是重要的传导渠道，应依据能源强度和环保绩效的经核实改善来调整信贷条件。区域差异要求差异化政策：低城镇化地区需要可靠的数字接入、可用的环境数据和中小企业可及性的绿色金融服务；环境规制薄弱地区应以可信披露、独立核查、执法和问责为优先；高城镇化地区则更多受益于系统整合、项目质量提升和跨行政边界的生态治理协调。
未来研究可采用城市层面数据和空间计量经济模型，考察跨区域溢出效应的规模、地理范围及传导机制。此外，当前教育相关指标主要反映高等教育，未能全面涵盖基础教育和职业教育，未来应纳入更全面的教育培训指标，系统考察不同形式的能力建设对城市生态韧性的贡献。
