数字化水平、产业结构升级与绿色城镇化——基于我国286个城市的经验数据

杨飞虎,桂杉杉,余炳文

(江西财经大学 经济学院,南昌 330013)

一、引言

新中国成立以来,我国城镇化建设成果丰硕,城镇化率从1949年的10.64%提高至2021年的 64.72%。城镇化高速发展的同时,环境承载力与经济增长的矛盾也日益凸显,引发一系列诸如环境污染、资源短缺等 “城市病”,阻碍城镇化的进一步高质量发展。至此,绿色发展理念应运而生,受到世界各国瞩目,各国纷纷制定绿色发展的相关政策法规并积极推动落实。2015年党的十八届五中全会首次提出绿色发展理念;2017年党的十九大明确提出“必须树立和践行绿水青山就是金山银山的理念”“坚持节约资源和保护环境的基本国策”和“形成绿色发展方式和生活方式”等;2021年10月21日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于推动城乡建设绿色发展的意见》指出:“要坚持效率与均衡并重,促进城乡资源能源节约集约利用,实现人口、经济发展与生态资源协调。”由此可见,我国坚持走绿色发展的恒心与决心。

近年来,伴随新科技革命的兴起,云计算、人工智能、互联网、大数据、区块链、物联网和5G等技术的发展和成熟,数字化技术对经济的渗透和作用日益增强。据中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书(2021)》,2020年我国数字经济规模高达39.2万亿元,为我国GDP的增长做出重大贡献,且广东、江苏、山东等省份数字经济规模远超他省,这标志我国已步入数字经济时代。当前,城镇化的高质量发展对供给端和需求端的巨大作用成为我国经济持续均衡增长的关键动力。党的十九届六中全会审议通过《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》,肯定了城镇化建设对我国经济社会发展的巨大贡献和重要作用。数字经济时代,面对我国向世界承诺的实现碳达峰、碳中和的目标,我国必须践行新发展理念,依靠数字化技术提升来努力实现生态环境改善与城镇化建设协同发展,即坚持走绿色发展理念引领下的绿色城镇化发展道路。

二、文献述评

绿色城镇化历来是社会各界高度关注的热点难点问题,围绕数字化水平、产业结构升级和绿色城镇化之间的相互关系,国内外学者进行了卓有成效的研究。(1)由于版面原因,部分参考文献略,如有需要,请向作者索取。

数字化水平及其评价方面。国内外学者利用信息化与数字化的高度关联性,从信息化角度出发提出建设性的观点,如Machlup(1962)最早提出,通过信息行业的GDP贡献率和从业人数占比测度国家信息化水平;Porat(1977)在此基础上进一步提出社会信息化水平的测度指标;之后,李京文等(1994)提出以信息量、信息装备率、通信主体水平和信息系数四类指标测度信息化水平。此外,学者们还从不同维度测度数字化水平。一些学者从信息化发展水平的角度出发,如汪斌等(2004)利用信息产业能力、信息基础设施装备能力、信息基础设施使用水平、信息主体水平和信息消费水平五个因素测算我国信息化水平;刘军等(2020)从信息化发展、互联网发展和数字交易发展三个维度构建数字化水平评价指标。部分学者还从互联网发展水平来分析数字化水平,如胡俊(2019)采用地区网站数量与法人单位数之比衡量互联网资源以测度互联网发展水平;崔蓉等(2021)以互联网普及程度、基础设施、信息资源、产业应用和发展环境等指标,研究我国互联网地区发展水平。学者还直接从现有数字化维度出发进行评价,如周青等(2020)利用数字化接入水平、装备水平、应用水平、平台建设水平四个指标来测算区域数字化水平。

产业结构升级和绿色城镇化关系研究方面。国内外主流研究认为,产业结构升级和绿色城镇化之间存在正相关关系,这种正相关关系又具体分为两种情况。第一种研究认为,产业结构升级会促进绿色城镇化建设,如张文博等(2017)发现,城镇产业结构的优化升级和生态体系的改进能促进城镇的绿色发展;龚新蜀等(2018)发现,产业结构转型升级通过城市生产要素的合理流转和空间聚集推动绿色城镇化水平的提升;杨莉等(2019)指出,推进技术创新、调整产业结构能够驱动城镇工业绿色转型。第二种研究认为,绿色城镇化会促进产业结构升级,如Carlino等(2007)提出,城镇化绿色发展引致科技创新从而间接促进产业结构升级;蓝庆新和陈超凡(2013)研究发现,我国绿色城镇化与产业结构升级之间具有显著的空间相关性;辜胜阻等(2018)指出,推进绿色城镇化会加快传统产业绿色改造、壮大绿色新兴产业,实现城镇产业发展绿色化。

数字化水平和绿色城镇化关系方面研究成果则较为薄弱。现有研究主要探讨数字化水平和城镇化的互动关系,形成两种主流观点。一是直接探析数字化水平和城镇化之间关系,如蓝庆新和彭一然(2013)认为,城镇化能为互联网的发展提供基础设施、人才支持和空间支持;郑子龙(2013)发现,因地区经济发展水平不同,数字化对城镇化的促进作用也有所不同;许婵等(2015) 认为,电子商务等数字化产业发展促使农村地区实现信息化,从而衍生出农村城镇化的新形势;杨角(2020)指出,应不断推动工业发展向绿色化、智能化方向转型,着力构建绿色产业结构,从而有效推进绿色城镇化;徐维祥等(2021)发现,数字经济的空间联系能显著促进城镇化发展。二是将城镇化作为数字化水平和其他经济现象的中介变量进行研究,如左鹏飞等(2020)认为,城镇化与互联网的融合发展能更好促进产业结构升级;孙文婷和刘志彪(2022)研究发现,数字化水平显著提升了城镇化水平,同时促进收入的增加。

综上所述,现有研究从不同角度探讨了数字化水平、产业结构升级与绿色城镇化的关系,为本文研究提供了丰富的理论参考资料。但现有研究在探讨数字化水平与绿色城镇化关系方面比较薄弱,缺乏数字化水平对绿色城镇化影响机制中产业结构升级中介效应影响的文献。本文研究有以下两点贡献:一是基于我国286个城市层面数据,探析了数字化水平、产业结构升级与绿色城镇化之间的理论机理,丰富了该领域研究;二是基于空间计量模型深入剖析了数字化水平、产业结构升级对绿色城镇化发展水平的直接和间接影响,探究了在数字化水平影响绿色城镇化水平中产业结构升级中介效应影响,加强了对该领域的研究。研究成果对我国“十四五”期间推进绿色城镇化和建设数字中国有一定的理论意义和借鉴意义。

三、理论分析与研究假说

绿色城镇化是将绿色发展理念融入城镇经济、政治、文化、社会、生态建设等各个方面。我国绿色城镇化建设时间较短,但在国家积极倡导下,各级政府高度重视并积极推进绿色城镇化建设。随着生态文明和绿色发展理念深入人心,绿色城镇化将成为新发展阶段我国实现现代化的重要路径和关键动力。

(一) 数字化水平对绿色城镇化水平提升的直接效应分析

数字经济时代,数字化信息渗透到社会物质资料生产的各个环节,产业数字化和数字产业化的快速发展,有效促进地区数字化水平的提高,为绿色城镇化提供了重要的外部动力源泉。一方面,数字化水平的提高增加了当地居民经济收入并改善其消费结构,促进了地区经济发展,随之,政府会增加对教育、医疗、福利设施及生态环境领域投资,有助于改善居民生活环境、提升居民幸福指数和促进绿色发展等,进而推动绿色城镇化水平提升。另一方面,数字化水平提升与环境友好型产业的蓬勃发展息息相关,能有效减少工业污染企业对城镇环境的破坏。总之,数字化信息技术在转变消费行为和交易方式、优化城镇公共服务、整合城镇功能等方面有着明显优势[1],数字化水平提升直接提高了绿色城镇化水平。

(二)数字化水平通过产业结构升级来提高绿色城镇化水平的中介效应分析

数字化水平主要从基础水平、装备水平、应用水平、成效水平四个方面为产业结构升级提供人力、技术和资金基础,而产业结构升级则是我国绿色城镇化水平提升的重要因素(见文后图)。产业发展作为城镇经济发展不可忽视的因素,也是城镇发展的重要动力。产业结构的合理化和高级化是产业发展的必由之路,合理的产业结构能为绿色城镇化创造不竭的动力。

数字化水平通过促进产业结构升级进而提高绿色城镇化水平的具体传导途径如下:一是人力基础。数字化水平与数字产业高度相关,而数字产业作为一种新兴的高科技产业,为城镇提供大量就业机会。同时,劳动者从事数字化产业工作,掌握先进的信息技术,不仅为数字化产业积累了人才储备,也为其他产业与数字产业融合提供了人力资源,有利于产业结构升级和城镇绿色产业发展,从而促进绿色城镇化发展。二是技术基础。移动互联网等数字化基础设施的大量普及,为数字化产业发展以及数字城市建设提供了基础设施,而信息行业借此迅速发展,使得信息技术日益成熟,为其他产业的发展提供技术支持,推动产业结构高级化与合理化,从而减少对城市环境的污染,提高城市的舒适度和宜居度,有利于城市绿色转型。三是资金基础。信息产业财富溢出效应能为城镇发展积累资金。此外,移动互联网、移动电话等数字设施的业务运营和维护也可为城镇增收。可以说,数字产业的快速发展为经济发展提供了新动能,为城镇建设提供资金支持,为其他产业转型升级提供资金基础。

通过上述分析,本文提出以下三个假设。

假设H1:数字化水平可以提升绿色城镇化水平。

假设H2:数字化水平可以促进产业结构升级。

假设H3:产业结构升级是数字化水平影响绿色城镇化水平提升的重要传导机制。

四、研究设计

(一)指标体系构建

1.绿色城镇化水平评价指标体系构建

绿色发展强调以人为本、注重生态环境保护与可持续发展。而绿色城镇化评价指标体系作为一类新型的评价指标体系,将重点聚焦于资源和生态环境问题,积极探寻城市生态环境与经济社会发展的平衡点,形成绿色、协调、集约、高效发展的城镇化发展模式。本文结合相关研究成果[2][3],综合考虑各指标之间的独立性、相关性及可获取性,基于生态经济、资源高效、环境友好、社会和谐四个维度构建绿色城镇化水平评价指标体系(见表1)。同时,采取熵权法确定各指标权重及综合得分,限于篇幅,综合得分情况不再列示。

表1 绿色城镇化评价指标体系

2.数字化水平评价指标体系构建

国内外权威机构认为,信息化水平、互联网发展水平与数字化水平高度相关,故多采用信息化和互联网水平测度数字化水平,在一定程度上具有合理性,且获得主流学术界认同。本文主要参考杨飞虎和龚子浩(2022)做法,从数字化基础水平、装备水平、应用水平、成效水平四个维度进行测度(见表2)。由于网络基础设施建设对数字化水平的提升作用较为明显[4],故用信息行业从业人数占城市就业总人数比重表示数字化基础水平、移动电话普及率表示数字化装备水平、移动互联网普及率表示数字化应用水平、电信业务收入占GDP比重表示数字化成效水平。本文采取熵权法计算各城市的数字化水平,限于篇幅,综合得分情况不再列示。

3.产业结构升级评价指标体系构建

过往研究极少涉及产业结构升级综合指标测度体系构建,多选取单一指标,如用第三产业产值占比或三类产业产值比加权和等,相对缺乏对产业结构升级全面科学客观的度量。本文以产业结构高级化与合理化两个维度定义产业结构升级水平(见表3)。本文在传统方法的基础上,借鉴付凌晖(2010)提出的方法测度产业结构高级化水平;借鉴袁航和朱承亮(2018)做法,运用产业结构偏离度和泰尔指数得出产业结构合理化指数。本文采取熵权法计算各城市的产业结构升级水平,限于篇幅,综合得分情况不再列示。

表2 产业结构升级水平评价指标体系

(二)模型构建

1. 实证分析模型构建

(1)空间杜宾模型。空间杜宾模型(SDM)是更为广义的计量模型, 为空间计量研究的一般形式。同时为了避免忽略个体固定效应和时间固定效应带来的内生性问题,因此本文将选用双固定效应进行研究,模型设定如下:

(2)空间权重选择。目前空间经济学主要使用三种空间权重矩阵设定方法,分别是邻接权重矩阵、地理距离权重矩阵和经济距离权重矩阵。但由于本文选取的城市较多,地理距离权重矩阵和经济距离矩阵的引入显得较为困难,且不易解释,因此本文采用邻接权重矩阵。

邻接矩阵认为相邻的个体之间存在空间交互作用,而不相邻的个体间则不存在空间作用。本文邻接矩阵的建立以我国286个城市的实际相邻关系为依据进行构建,相邻表示为1,不相邻表示为 0,记区域i与区域j的距离为dij,定义如下:

(3)数字化水平、产业结构升级与绿色城镇化的空间自相关特征。大量文献研究表明,Moran’s I能够很好地检验空间相关性,其计算公式如下:

全局Moran’s I值介于-1至1之间,当Moran’s I取值大于0时,表明经济变量分布呈现集聚分布,相似的样本观测值趋于空间集聚,具有空间正相关性;反之,则经济变量分布呈现离散分布,具有空间负相关性;当取值为0时,则说明经济变量是随机分布,不具有空间相关性。

2.中介效应模型说明

为了进一步考察产业结构升级在数字化水平影响绿色城镇化水平的作用路径中所承担的角色,本文对产业结构升级的中介效应进行检验。常见的中介效应检验方法有逐步检验回归系数法、Sobel法和 Bootstrap 法。本文采用的是逐步检验回归系数法和 Sobel 法。

本文将通过式(1)至式(3)所示的三个步骤对产业结构升级在数字化水平影响绿色城镇化水平的影响路径中的中介效应进行检验。其中,c为总效应,ab 为间接效应,c′为直接效应。Greurb 为绿色城镇化水平,Dige为数字化水平, Str表示产业结构升级,Control 为包括人口城镇化率 lnurb、外商直接投资 lnfdi 和固定资产投资lnfai等在内的 9 个控制变量。具体定义见下文。

Greurb=cDige+βControl+ε1

(1)

Str=aDige+ε2

(2)

Greurb=c′Dige+bStr+βControl+ε3

(3)

(三)变量选取与数据来源

1. 变量选取

(1)被解释变量。本文的被解释变量是绿色城镇化水平(Greurb),采用前文计算得来的绿色城镇化水平得分来表示。

(2)解释变量。数字化水平(Dige),采用前文计算得来的数字化水平得分来表示。

(3)中介变量。产业结构升级(Str),采用前文计算得来的产业结构升级指数来表示。

(4)控制变量。在模型中,为排除量纲对计量模型的影响,减少数据波动,应适当消除异方差性,本文选取以下变量作为控制变量,并对控制变量进行对数化处理。①教育能力(lnedu)。一般而言,一个城市的教育能力较强,既能反映一个城市的生活质量,又利于培养优秀人才,为城镇化的健康持续发展提供人才储备。本文借鉴了杨飞虎和龚子浩(2022)的做法,采用教育从业人员占城市就业总人数比重来测度城市的教育能力。②外商投资水平(lnfdi)。考虑到各个城市的经济发展水平不同,故采用各城市实际利用外商直接投资额与该城市GDP的比值来测度外商投资水平[5]。③居民储蓄能力(lnsav)。用来衡量地区居民的经济水平和投资潜力,本文选取居民储蓄占GDP比重指标表示。④人口城镇化率(lnurb)。人口城镇化率是衡量地区城镇化水平的重要因素,常作为测度城镇化水平的重要指标,反映了城镇化的进程。⑤人口自然增长率(lnpgr)。人口自然增长率从人口因素出发,侧面反映城市的宜居度和舒适度,并为城市发展提供人力支持。⑥工业化率(lnind)。工业生产能提供城镇建设所需的物质基础,但同时工业生产中的污染物排放也会对城市环境产生负面效应进而影响绿色城镇化质量。本文采用各地区第二产业增加值与GDP的比值来表示工业化水平。⑦医疗服务水平(lnhos)。医疗卫生水平作为城市基础设施的重要建设方面,该水平的提高有利于提高城市生活质量水平和城市医疗技术水平,将有利于推动绿色城镇化进程。本文采用城市执业医生人数与总人数的比值来表示该城市的医疗服务水平。⑧固定资产投资(lnfai)。固定资产投资是城镇化水平提高的重要动力,本文利用各城市全社会固定资产投资额与GDP的比值来测定。⑨消费水平(lntrc)。消费能够驱动经济增长,引致城镇经济内生增长,能够推动绿色城镇化水平。本文采用各城市人均社会消费品零售额来表示相应城市的消费水平。

2.数据来源说明

本文数据主要来源于《中国城市统计年鉴》和EPS中国宏观数据库,考虑数据的可得性,最终选取包括我国4个直辖市和282个地级市在内的286个城市2003—2019年的面板数据进行分析,共计4862个观测值。对于少数缺失值,本文采用线性插值法和查找统计年报进行补充。各变量描述性统计分析具体见表3。

表3 变量描述性统计分析

五、实证分析

(一)空间相关性检验

空间自相关性的存在是使用空间计量方法的必要前提,通常可以从整体和局部两个角度进行检验。首先,使用stata17软件基于邻接矩阵对数字化水平、产业结构升级水平和绿色城镇化水平进行Moran’s I测算(见表4),发现我国286个城市2003—2019年17年的数字化水平、产业结构升级水平和绿色城镇化水平的Moran’s I均在1%水平下显著为正,说明目标城市数字化水平、产业结构升级水平和绿色城镇化水平在空间上存在明显的空间正相关效应,可以建立空间计量模型分析。

2003年和2019年的绿色城镇化水平的莫兰散点图体现的是局部莫兰指数的聚集效应,研究表明286个城市主要集中于一、三象限,即各市的绿色城镇化水平呈现出高高集聚和低低集聚分布,表明我国绿色城镇化水平在空间分布上存在较为明显的空间正相关性,这意味着地理空间因素是影响我国大部分城市绿色城镇化水平的重要因素之一。

(二) 共线性检验

鉴于选取指标较多,变量间可能存在较强的共线性,使用方差膨胀因子(VIF)检验指标间的共线性,结果如表5所示。经验数据表明,方差膨胀因子大于10,容忍度(1/VIF)小于0.1时,变量间存在多重共线性。本文选用指标的VIF均小于10,通过共线性检验。

表4 我国市域数字化水平、产业结构升级和绿色城镇化水平的Moran’s I

(三)数字化水平对绿色城镇化水平的影响

1.基准回归结果分析

本文选择空间杜宾固定模型分析数字化水平对绿色城镇化水平的影响。表6是采用双固定效应模型逐步加入控制变量后,不同模型下数字化水平对绿色城镇化水平的影响,第(1)列是仅考虑数字化水平的空间杜宾模型(SDM),第(2)、(3)、(4)列是依次加入控制变量的空间杜宾模型(SDM)估计。如表6所示,绿色城镇化水平的空间相关系数(rho)显著为正,均通过1%的显著性检验,且各模型的系数均大于或等于0.192,表明绿色城镇化水平存在正向的空间溢出效应。数字化水平在1%水平上显著,这一结果很好地验证了前文的理论模型和推论,可以认为,各城市数字化水平对绿色城镇化具有直接促进作用,数字化水平越高,表明该城市产业聚集度较高,有利于发展绿色无污染的数字产业,进而促进绿色城镇化。控制变量中,居民储蓄能力、人口城镇化率、人口自然增长率、工业化率和消费水平对绿色城镇化水平的影响较为显著,通过了1%的显著性检验。第(5)、(6)列基于SAR模型、SEM模型的分析,进一步验证模型结果的稳定性。此外,对比SAR模型和SEM模型可知,三个模型中SDM4模型的AIC和BIC的数值最小,再次验证SDM模型对本文的适用性。

表5 共线性检验

表6 模型回归结果

区别于普通计量模型,空间杜宾模型的估计系数并不直接表示对被解释变量的影响程度,其中同时包含直接效应和反馈效应[6],因此可以结合表6中各自变量估计结果,进一步对空间杜宾模型回归系数处理,得到各自变量的直接效应、间接效应和总效应。基于此,本文选择对空间杜宾(双固定)模型(即表6中的SDM4模型)进行效应分解,探究绿色城镇化水平提升的驱动因素的直接效应、间接效应和总效应,空间效应具体分解结果见表7。其中,直接效应表示某一城市研究的解释变量对本市被解释变量的空间影响,间接效应表示其他城市解释变量对本市被解释变量的影响效应,也称为空间溢出效应;直接效应与间接效应的合力为总效应。

表7 基于邻接矩阵的空间杜宾(双固定)模型效应分解

由表7可见,数字化水平对绿色城镇化存在正向的直接效应,影响系数为0.0177,并通过了1%显著性检验,即随着本市数字化水平的提高,能显著提升绿色城镇化水平;同时周围城市数字化水平对绿色城镇化也发挥部分推动作用,具体而言,周围城市数字化水平每提高1个单位,本市绿色城镇化水平提高0.00914个单位。在数字化水平的直接效应和间接效应的双重作用下,绿色城镇化水平的总效应的系数为正,通过了5%显著水平。控制变量中,人口城镇化率对绿色城镇化水平的直接效应在统计上显著为正,有助于本市域内的绿色城镇化;但间接效应为负,表明本城市人口城镇化会相对削弱周边城市的城镇人口,阻碍周边地区绿色城镇化水平的提升。人口自然增长率对绿色城镇化的直接效应、间接效应和总效应均为正值,表明在一定范围内地区人口的增加有利于绿色城镇化的建设。与之相反,居民储蓄能力、工业化和固定资产投资增加对绿色城镇化水平的直接效应、间接效应和总效应均为负值。这说明,无论本城市还是周边城市的居民储蓄能力和工业化对绿色城镇化存在着一定的抑制作用。此外,教育能力提升和外商投资增加对绿色城镇化水平的直接效应为正,但间接效应和总效应为负,表明教育能力提高和外商投资增加有利于本城市绿色城镇化。医疗服务水平和消费水平对绿色城镇化的直接效应和总效应为正,但间接效应为负,说明本城市医疗服务水平的提高能够正向地促进本城市绿色城镇化水平,但对周边城市的绿色城镇化可能存在反作用。

2.稳健性检验

L.Greurb和Greurb之间可能存在因果关系,为了消除被解释变量前后期相关可能会带来的影响,本文参照Fang等(2017)和顾夏铭等(2018)的做法,将被解释变量的滞后一期L.Greurb作为解释变量纳入模型中,但仍采用邻接矩阵,同样采用双固定效应模型,逐步加入控制变量后,分析不同模型下数字化水平对绿色城镇化的影响。结果表明L.Greurb的纳入并没有改变其他变量的关系,数字化水平对绿色城镇化仍具有正向作用,进一步验证模型结果的稳健性(由于版面原因,稳健性检验结果略,如有需要,请向作者索取)。

(四)产业结构升级的中介效应检验

进一步考察产业结构升级作为中介渠道在数字化水平影响绿色城镇化中的效应,回归结果如表8所示。在中介效应的检验中,系数的变化是本文关注的重点所在。第(1)列中,未加入中介变量之前,数字化水平对绿色城镇化水平的回归系数为0.143,并且在1%水平上显著为正,这一结果与全样本回归结果一致;第(2)列考察数字化水平对产业结构升级的影响,其系数同样显著为正,这表明数字化水平的提高能有效促进产业结构升级;第(3)列将数字化水平和产业结构升级水平同时加入模型后,数字化水平和产业结构升级水平对绿色城镇化水平的影响系数仍显著为正,但数值从第(1)列的0.143下降到0.101,下降幅度较大,这表明数字化水平对绿色城镇化的影响是通过产业结构升级中介渠道所实现。为了更好地验证中介效应的存在,本文进一步采用了Sobel检验,对以上中介效应进行检测,结果如表8所示。由于Sobel检验中的Z统计量为3.423,大于5%显著性水平上的临界值0.97,可知在数字化水平影响绿色城镇化水平的过程中,影响路径中存在以产业结构升级为中介变量的中介效应,该中介效应在总效应中所占的比重为28.82%,该结论具有显著现实意义。这表明,产业结构升级发挥了显著的中介效应,数字化水平通过推动产业结构升级对绿色城镇化产生了显著影响,这一结果支持了上述有关中介效应的论证。

表8 产业结构升级对绿色城镇化的中介效应

六、政策建议

数字化水平可通过直接效应及通过人力、技术、资金基础等方面影响产业结构升级进而影响绿色城镇化。基于本文研究结论,提出以下政策建议。

第一,加快数字化基础设施建设,扩大数字化普及范围。夯实数字化水平持续提升的基础,充分发挥数字产业对绿色城镇化的驱动作用,并加快数字化发展部署,不断推动数字基础设施的优化升级,提高网络接入覆盖率,提升网络信息平台的服务能力,提高数字产业在企业和政府中的应用水平,培育和壮大数字经济市场,增强数字经济内生动力,深化数字化质量提升对绿色城镇化的驱动作用,从而促进绿色城镇化高质量发展。

第二,进一步提升经济发展的数字化水平,积极推动产业结构升级。政府应大力发展数字产业等新兴产业,在政策上为数字产业的发展提供更多的支持,让数字产业成为引导和驱动产业结构转型升级的持续性动力,并通过产业创新不断为绿色城镇化发展注入持久动力。同样,绿色城镇化也呼吁数字产业链的绿色拓展和高质量发展,不断提升数字产业结构调整效率和质量,加快数字产业与其他产业的融合进程,充分发挥数字产业对其他产业的推动作用,进而有利于城镇经济的绿色健康发展和绿色城镇化水平的持续提升。

第三,把握数字产业发展契机,合理布局区域经济。以互联网、大数据为代表的新一代技术为产业结构优化升级带来发展契机,各部门应结合本地区数字经济和城镇化发展实际,遵循区域经济发展规律,找准产业功能区战略定位,合理制定数字产业发展规划。在绿色发展理念引领下,积极拓宽绿色发展渠道、增强绿色产业联动,促进地区产业基础高级化、产业链现代化和经济智能化,推动形成优势互补高质量绿色发展的区域经济布局,在区域经济绿色均衡发展中不断提升绿色城镇化水平。

第四,加大政策支持力度,创新数字化与城镇化融合发展机制,汇集优势赋能绿色城镇化。应加大政策和资金支持力度,对绿色城镇化进程进行合理规划,为数字化产业的绿色应用提供一个稳定的需求环境,以数字经济的绿色发展引导产业结构升级,实现产业高度互联网化,从而更好地发挥“数字经济红利”作用,开拓城乡居民增收渠道。同时,以数字化技术推动生态城市、智慧城市等绿色城镇化的建设,更好发挥数字经济的引擎力作用。

图 数字化水平影响绿色城镇化作用机理图