《Sustainability》：Linking Transportation Infrastructure Supply Capacity and Industrial Green Transformation: Evidence from China’s Yangtze River Delta
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交通基础设施与工业脱碳相互依赖，然而二者的动态交互作用仍未得到充分探索。本研究考察了中国长三角地区交通基础设施供给能力与工业绿色转型之间的联动关系。研究人员采用熵权合成指数对上海、江苏、浙江和安徽的省级数据进行评估，并运用系统动力学模型模拟至2026年在基准、
交通基础设施与工业脱碳相互依赖，然而二者的动态交互作用仍未得到充分探索。本研究考察了中国长三角地区交通基础设施供给能力与工业绿色转型之间的联动关系。研究人员采用熵权合成指数对上海、江苏、浙江和安徽的省级数据进行评估，并运用系统动力学模型模拟至2026年在基准、数字赋能、金融支持、环境规制和协同发展情景下的反馈关系。研究期间，两个系统总体均有所改善，但省份间异质性显著。上海和江苏在两个系统中保持较高且更稳定的水平，而浙江和安徽在货运能力和工业绿色化等特定维度上提升更快。在基准情景下，联动主要通过技术相关的生产率提升发挥作用，改善交通投资和劳动力投入向基础设施服务能力的转化。情景比较表明，数字赋能对客运和货运周转量及绿色生产效率产生最强的近期改善效果，而金融支持和环境规制的影响更为间接且存在时滞。所有模拟干预措施均未产生短期内大幅减少污染排放的效果，凸显了持续和协调政策组合的必要性。2010—2023年历史验证显示准确性可接受，八个关键状态变量的平均绝对百分比误差范围为4.86%至12.34%。研究结果支持差异化交通投资和数字—绿色交通综合治理。省级汇总数据和模拟表征了系统层面的关系。这些发现可为长三角地区及其他快速城市化地区的差异化交通投资、产业结构调整和区域协调政策提供参考，该建模框架也可扩展应用于评估其他情境下的交通—产业联动关系。
**一、研究背景与问题**
中国推进“双碳”目标对实现高质量发展至关重要，其核心任务之一是工业的低碳转型。然而，工业产业链条长、跨区域关联性强，形成显著的空间相互依赖，使绿色转型面临突出的区域协调挑战。交通基础设施深度嵌入工业经济活动，显著影响工业空间行为，并与产业链形成共生关系。尽管中国交通基础设施水平大幅提升，但区域间供给失衡与效率低下问题仍然存在，制约着工业绿色转型进程。长三角地区经济活动多样，经济发达且气温上升较快，面临快速城市化与工业增长带来的诸多挑战，已成为碳排放与工业绿色转型研究的热点区域。已有文献对工业绿色转型的研究主要集中于转型效率测度、影响因素分析及转型的环境与社会效应；对交通基础设施的研究则侧重其经济效应，较少量化交通基础设施的供给效率。当前研究存在三个缺口：（1）交通基础设施供给能力的定量研究有限；（2）对交通基础设施供给能力与工业绿色转型之间交互作用的关注不足；（3）对长三角地区交通与产业协同促进“双碳”目标实现机制的探讨较少。因此，研究人员以长三角地区交通基础设施供给能力为切入点，识别区域交通基础设施供给能力与工业绿色转型的时空格局，分析二者的联动机制，并通过政策模拟为交通与产业协同发展提供建议。
**二、研究开展与核心方法**
研究人员以2010—2021年上海、江苏、浙江、安徽四省份平衡面板数据为样本，数据来源于《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国运输统计年鉴》及国家统计局数据库。主要方法包括：采用熵权法合成交通基础设施供给能力与工业绿色转型综合指数；运用Vensim软件构建系统动力学模型，涵盖8个状态变量、8个速率变量、13个辅助变量和3个调控变量；设定基准发展、数字赋能、金融支持、环境规制和协同发展五种情景；采用轨迹拟合校准参数，以2010—2023年历史数据进行验证，并以平均绝对百分比误差（MAPE）评估模型精度。
**三、研究结果**
（一）模型验证。研究人员以2010—2023年为验证期，将8个关键状态变量的模拟值与实际统计值逐年比对。平均绝对百分比误差（MAPE）范围为4.86%至12.34%，最大相对误差为17.67%（出现在污染排放变量）。按照系统动力学模型验证的常用标准，MAPE低于10%表示模拟精度高，10%—20%表示预测能力可接受，模型误差处于情景模拟可接受的范围内。污染排放误差相对较高的原因可能包括排放统计口径调整、2015年后环境规制政策密集出台使实际减排速度快于模型拟合的历史趋势，以及气象条件和区域协同治理等外生因素影响。
（二）基准情景下交通与产业联动分析。基准情景指不附加额外政策干预的发展状态。模拟结果显示，研究期内生产效率由2010年的0.26提升至2026年的0.56，表明交通基础设施与工业绿色转型的联动主要通过技术相关的生产率提升实现，即改善交通投资和劳动投入向基础设施服务能力的转化效率，而非依赖额外的物质资本投入。2015年后货运周转量快速增长，与工业绿色转型趋势同步增强，反映出交通基础设施效率提升对工业绿色发展的支撑作用。客运周转量在2010—2018年呈下降趋势，2020年后有所回升，可能与高速铁路扩张、私家车保有量增加及网约车服务普及等交通方式结构变化有关。2015年以后，高耗能产业占比对工业绿色转型的影响大于能源消耗本身，说明产业结构调整对绿色转型的贡献较化石能源依赖度降低更为显著。
（三）多情景联动分析。研究人员对金融支持、环境规制、数字赋能和协同发展四种情景进行模拟。结果显示，数字赋能情景对客运和货运周转量及绿色生产效率产生最显著的近期改善效果。人工智能（AI）技术通过优化生产调度、预测交通流量、实现自动驾驶等方式提升运输效率与安全性，并推动生产向高效、低消耗和清洁化方向转变。金融支持和环境规制情景的影响更为间接且存在时滞，需要通过投资决策、技术采用和合规程序逐步传导，短期内效果不明显。值得注意的是，所有政策情景均未使污染排放出现大幅短期下降，这可能源于政策效果的复杂性、时滞性及政策强度不足。上述结果表明，数字赋能、金融支持、环境规制之间存在互补性，单一工具难以在短期内实现显著减排目标，需要持续且协调的政策组合。
**四、讨论与结论**
讨论部分指出，长三角四省份交通基础设施供给能力与工业绿色转型的共同提升速度与构成差异可归因于经济规模、产业结构、数字能力和地方绿色政策强度的差异。上海和江苏凭借更成熟的工业基础和更密集的交通网络，在研究期内维持了更高且更稳定的水平；浙江和安徽则从较低起点快速追赶，主要体现在货运能力扩张和高耗能产业的结构升级。数字赋能之所以表现出最强的短期效应，是因为其直接作用于生产效率、信息流动、调度和网络利用等快速响应渠道；金融支持和环境规制则经由投资决策、技术采用和合规过程传导，效应显现较慢。系统动力学框架揭示了交通—产业联动由不同速度的增强回路和平衡回路共同支配，数字赋能等强化技术回路的措施可在短期内见效，而需经过投资与合规周期的措施传播较慢。情景分析表明，协同政策组合在长期优于单一干预措施，数字与绿色交通的整合治理更有可能为两个系统带来持续协同收益。
研究结论主要包括四点。第一，2010—2021年间，两个系统总体改善，但上海、江苏、浙江、安徽在水平和增长路径上存在显著差异：上海和江苏保持较高且更稳定的交通供给能力，浙江和安徽在货运能力和工业绿色化等特定维度提升更快。第二，基准情景下，两系统的联动主要通过技术相关的生产率提升实现，而非额外的物质投资，模拟生产效率由2010年的0.26上升至2026年的0.56。第三，各政策情景中，数字赋能产生最明显的近期改善效果，尤其在客运和货运周转量及绿色生产效率方面；金融支持和环境规制的影响更为间接且滞后。第四，所有模拟干预均未带来短期内大幅减少污染排放的效果，2015年后高耗能产业占比对工业绿色化的影响大于能源消耗本身，凸显了综合数字赋能、金融支持、环境规制和产业结构调整的持续协调政策组合的必要性。
