数字经济与城市生态韧性的时空动态特征及其耦合协调度研究<br/>——基于珠三角地区的实证分析

数字经济与城市生态韧性的时空动态特征及其耦合协调度研究
——基于珠三角地区的实证分析

2023-12-16刘丁蓉

西部经济管理论坛 2023年6期

刘丁蓉杨凯孙仕

（广东财经大学公共管理学院广东广州 510320）

党的二十大报告提出“要推进美丽中国建设”“打造宜居、韧性、智慧城市”。[1]我国经济社会已经进入高质量发展阶段，随着经济社会的发展，数字经济已成为城市经济发展的一个引擎，在促进城市经济结构不断优化的同时，也推动了城市绿色经济和循环经济的发展，提高了城市资源的利用效率，助推了城市节能与减排效应提升，促进了城市生态环境的改善。坚持数字经济与生态韧性的“共生共长共赢”，为城市建设带来了新的契机，同时也对相关研究提出了新的要求。

一、文献综述

目前，国内外关于数字经济与城市生态韧性的研究文献主要围绕数字经济与生态韧性评估、二者关系及二者演变特征等方面展开。（1）数字经济评估指标体系构建。Wang 等[2]将数字经济评估指标体系划分为数字产业化、行业数字化、数字基础设施三个维度；Yang 等[3]从经济发展需求出发，从创新创业、产业升级与绿色创新、市场整合等维度构建数字经济促进低碳包容性发展的作用框架；何维达等[4]从数字经济基础设施规模、产业规模、应用规模、市场规模、劳动力规模等维度构建了中国数字经济发展评估体系；吕德胜等[5]根据“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念构建了数字经济与高质量发展评估指标体系。（2）生态韧性评估指标体系构建。Jarzebski 等[6]从社会资本的角度出发，提出了基于自然资本、经济资本与社会文化资本交互作用的社会韧性评价体系；Huang 等[7]从互联网与数字金融两个维度构建了城市数字经济发展状况综合评价指标体系，并从生态环境状况、环境污染程度和环境治理能力三个维度构建了生态韧性评估指标体系；Hajbabaie 等[8]从生物多样性、森林健康及活力等维度构建森林生态韧性评价体系；魏丽莉等[9]从城市产业生态化转型角度构建了以产业发展、生态环境为主的评估指标体系。（3）数字经济对生态韧性的影响。Tang Y 和Wang Y[10]从产业发展的角度出发，从技术创新与产业结构两大维度验证了数字经济对生态抵抗力、协调力与恢复力的作用机理；刘新智和孔芳霞[11]从经济、社会、生产、生活、生态等视角出发，分析了数字经济发展影响城市绿色转型的作用机制，并构建了相应的评价体系，验证了数字经济发展对城市绿色转型的影响。（4）研究方法和研究对象的选择。国内外学者均以实证研究方法为主，多运用交叉影响平衡法与参与式场景建模[12]、层次分析法与VENSIM 软件建模[13]、熵值法与空间计量模型[14]、空间杜宾模型[15]、耦合协调模型与基准回归模型[16]等方法。在研究对象的选择方面，学者们多以单个城市、河流流域以及地区城市群为研究重点。

尽管数字经济与生态韧性研究已较为成熟，但数字经济发展或生态韧性提升都具有动态性，因此，在借鉴已有文献的基础上，本研究采用熵权法、TOPSIS 模型、PLSR 模型与耦合协调模型，对珠三角地区2012—2021 年数字经济对城市生态韧性的影响及其耦合协调关系进行探讨，以期为珠三角城市群高质量协调发展提供一定借鉴。

二、数字经济对城市生态韧性的影响机理

数字经济发展为城市生态韧性提升提供了新的机遇，具体体现在四个方面。

第一，数字经济发展可以借助数字技术与数字基础设施提升城市生态韧性。首先，数字技术和数字基础设施的应用可以帮助人们实时收集、存储、分析各类数据，模拟、预测生态系统的响应和变化，进而帮助决策者了解生态系统的变化和脆弱性，为决策者和规划者制定更有效的政策和措施保护和管理生态系统提供科学依据，最终提高生态系统的适应力[17]。其次，借助数字化平台和工具，不同利益相关者可以共享数据和信息，实现协同合作，共同制定和执行保护生态系统的计划和项目，进而提高协同性和管理效能，构建绿色低碳行为模式[18]。

第二，数字经济发展可以促进数字化水平的显著提升，最终促进城市生态韧性提高。数字化水平提升使得环保部门可以实现对气候、土壤、水质等环境指标以及生物多样性等生态系统指标更精确、更全面的监测，为生态系统管理和保护提供更翔实的数据支撑，推动更快速、更准确的预警和应急响应机制的构建[19]。同时，数字化水平提升还可以促进技术创新与应用，为生态系统的保护和管理提供新的解决方案，提高生态韧性和可持续发展能力。例如，利用人工智能、大数据分析等技术可以提高生态系统监测和评估准确性，利用区块链技术可以确保环境数据的可信度和可靠性，利用物联网技术可以实现对生态系统的远程监控和管理[20]。

第三，数字经济在促进数字产业高质量发展的同时，还可以促进能源的节约和高效利用，提高资源利用效率和环境效益，最终有利于提升城市生态韧性。例如，应用智能能源管理系统和智能交通系统可以减少能源浪费和污染，降低碳排放[21]，提高生态系统的韧性。同时，数字产业高质量发展还能促进经济增长，为生态系统保护和管理提供资金，实现经济发展与环境保护双赢[22]。数字产业化带来的创新和投资还可以推动绿色技术发展和应用，促进绿色经济发展，提升企业绿色创新与技术创新效率[23-24]，推动城市产业结构升级，进而改善生态条件，提升城市生态韧性。同时，随着经济发展，企业越来越重视企业社会责任和可持续发展[25]，愿意投入更多的资源用于生态系统修复、保护和管理，为企业所在区域的生态系统提供更多的支持，最终间接促进城市生态韧性的提升。

第四，城市生态韧性提升也会反哺数字经济发展。生态环境问题归根到底是发展方式和生活方式问题，实现碳中和与碳达峰，可以促进生态系统稳定提升和经济社会绿色转型，生态环境改善也可促进人与自然、人与社会和谐发展[26]，进一步增强经济高质量发展的协调性，促进城市数字经济良性发展。

三、研究设计

（一）研究区域

珠三角地区是我国重要的经济中心区域，在全国经济社会发展和改革开放大局中具有突出的带动作用和举足轻重的战略地位[27]。本研究以珠三角地区的广州、佛山、肇庆、深圳、东莞、惠州、珠海、中山、江门等9 个城市为研究对象。

（二）指标体系构建

基于前人的研究，本研究构建了数字经济与城市生态韧性评估指标体系。参考Wang 等[2]与何维达[4]等学者的研究，本研究从数字基础设施、数字化水平与数字产业化三个维度对数字经济进行评价。数字基础设施包括通信光缆长度、5G 基站数与互联网宽带接入端口数，共3 个指标；数字化水平包括电信业务收入、互联网宽带接入用户数与移动电话年末用户数，共3 个指标；数字产业化包括软件和信息技术服务营业收入、计算机服务和软件从业人员数、互联网限额以上商品零售额与电商主体数，共4 个指标。参考Huang 等[7]学者的研究，本研究从自然生态环境、环境资源保护与生态环境治理能力三个维度对城市生态韧性进行评价。自然生态环境包括人口密度、污水排放量、建成区水资源总量、工业颗粒物排放量与二氧化硫排放量，共5 个指标；环境资源保护包括人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率、建成区绿化覆盖面积、公园数与公园绿地面积，共5 个指标；生态环境治理能力包括公用设施固定资产投资完成额、生活垃圾处理率、污水处理厂处理能力、排水管道长度、公厕数、市容环卫专用车辆和设备总数与道路清扫保洁面积，共7 个指标。在指标层中，除人口密度、污水排放量、工业颗粒物排放量与二氧化硫排放量为极小型负向指标外，其余指标均为极大型正向指标（见表1）。

表1 数字经济与城市生态韧性评估指标体系

（三）数据来源说明

本研究的数据主要来源于2012—2021 年各年《中国城市建设统计年鉴》《中国城乡建设统计年鉴》《中国城市统计年鉴》，此外还参考了EPS 数据库、各地市统计局发布的《国民经济与社会发展统计公报》以及工信局发布的与本研究相关的数据，部分缺失数据使用平均增长率法进行了相应补充。

（四）研究方法

1. 数据标准化处理

由于衡量数字经济与城市生态韧性的指标既有极大型正向指标，亦有极小型负向指标，因此开展实证分析前需要进行标准化处理。为方便后续测度与分析，本研究采用区间化（Interval）方式将处理后的指标数值压缩在固定区间内，具体处理公式如下：

其中，Bij为标准化处理后第i个城市第j项指标的数值；xij为第i个城市第j项指标的原始值；min(xij)、max(xij) 为分别为第i个城市第j项指标原始值中的最小值与最大值；为了将处理后的数值压缩在[0.1，0.9]区间内，本文将a和b分别设定为0.1 和0.9。

2. 熵权法

熵权法是根据各指标相对变化程度对系统整体的影响来确定指标权重的一种赋权方法，具体处理公式如下：

其中，Zij为第i个城市第j项指标值占所有城市相应指标值总和的比重；Ej为第j项指标的熵；Hj为第j项指标的变异系数；Qj为第j项指标的权重。

3. TOPSIS 模型

为了更好地评估珠三角地区数字经济与城市生态韧性综合发展水平，本文参考Lakshmi[28]的相关研究，采用优劣解距离法（TOPSIS）计算被评估对象与最佳方案之间的差距，具体处理公式如下：

其中，Bj+、Bj—分别为第j项指标值经标准化处理后的最大值和最小值；di+为评估对象与最优解之间的距离；di—为评估对象与最劣解之间的距离；Ji为贴合度，0≤Ji≤1，Ji的值越大，表明城市生态韧性水平越高。

4. 耦合协调模型

为更好地评估珠三角地区数字经济与城市生态韧性的协同发展程度，本研究参考Zhang 等[29]学者的研究方法，采用耦合协调模型分析数字经济与城市生态韧性的相互作用及影响程度，具体公式如下：

其中，C为耦合度；T为协调度；D为耦合协调度；s1和s2分别为数字经济与城市生态韧性的综合发展指数；λ与μ为待定系数，由于数字经济与城市生态韧性的比重相等，故将λ与μ的取值均设定为0.5。

5. PLSR 模型

偏最小二乘回归法（PLSR）是一种研究变量间相关关系的多元统计方法，主要用于分析多个自变量与多个因变量的关系[30]。具体处理如下：（1）设有n个样本、q个自变量X、p个因变量Y，X0={X11,X21, ...,Xnq}为标准化处理后的自变量矩阵，Y0= {Y11,Y21, ...,Ynp}为标准化处理后的因变量矩阵；（2）提取X、Y中第一主成分T1、U1，让两个主成分最大限度地包含相应矩阵的变异信息，其中，T1=w1X、U1=c1Y，w1与c1分别为自变量X与因变量Y的权重系数；（3）对自变量X与因变量Y与对应的第一主成分T1与U1进行回归分析，直到得到满意的精度；（4）按第二步和第三步反复迭代后，根据因子方差解释结果得到最终的预测模型。由于T1,T2, ...,Tn均可由X线性表示，所以yk*可得到还原。

其中，Xe、Ye、Ye*是回归方程的残差矩阵；FAK为残差矩阵FA的第k列；A为迭代次数。

四、实证分析与结果

（一）指标权重测算

本研究利用2012—2021 年的截面数据测算各年份指标权重。首先，按照公式（1）与公式（2）将数据进行标准化处理，再根据公式（3）至公式（6）计算出指标层各指标的权重。因篇幅限制，表2 仅展示了2012 年、2015 年、2018 年及2021 年四个年份的指标权重。

表2 数字经济与城市生态韧性指标权重表

（二）珠三角地区数字经济发展时空动态特征分析

1. 时序发展特征分析

按照加权综合法，本文将经过标准化处理的指标值与指标权重交乘，对准则层中的数字经济维度进行组间相加，得到珠三角地区各城市2012—2021 年数字经济综合发展指数，如图1 所示。从图1 可看出，2012—2021 年珠三角地区各城市数字经济发展可以分为两个阶段。

图1 2012—2021 年珠三角地区各城市数字经济时序发展趋势图

第一阶段：2012—2016 年，为“缓慢发展期”。在此期间，各城市数字基础设施处在建设初期，城市数字化水平有待提升，完整的数字化产业链尚未形成。数字经济虽处于增长状态，但增长速度较为缓慢，各城市数字经济发展趋势不明显。

第二阶段：2017—2021 年，为“蓬勃发展期”。在此期间，在政策的支持下，各城市数字经济发展势头向好且发展迅猛，珠三角地区各城市数字经济发展开启了新篇章。

2. 空间发展差异分析

根据公式（7）至公式（9），本文对珠三角地区各城市数字经济发展的相对贴合度进行了计算，结果如图2所示。2012—2021 年珠三角地区数字经济发展整体呈现“梯队式”发展特征。第一梯队的城市包括广州与深圳，其数字经济发展水平远超其他城市，充分展现出地区中心城市的发展优势。第二梯队的城市包括东莞与佛山，其数字经济发展水平虽与第一梯队的城市有较大的差距，但发展趋势较为平稳。第三梯队的城市包括珠海、肇庆、中山、惠州与江门。其中，珠海自2016 年后数字经济发展水平逐渐接近第二梯队，发展趋势向好；肇庆、中山、惠州与江门的数字经济发展水平与其他城市有较大差距。

图2 珠三角地区各城市数字经济发展水平差异对比

（三）珠三角地区城市生态韧性时空演变特征

本文依据公式（7）至公式（9）对各城市的生态韧性相对贴合度进行计算，同时采用等间法，依据贴合度（取值范围为[0，1]）将城市生态韧性划分为弱韧性、较弱韧性、中等韧性、较强韧性与强韧性等五个等级。因篇幅有限，本文在此仅展示了2012 年、2015 年、2018 年及2021 年珠三角地区各城市生态韧性的时空演变特征，如图3 所示。

图3 珠三角地区各城市生态韧性时空演变

从图3 可以看出，2012 年广州与深圳处于生态较强韧性阶段；东莞处于生态中等韧性阶段；其余城市均处于生态较弱韧性阶段。2015 年广州与深圳仍然处于生态较强韧性阶段；东莞仍处于生态中等韧性阶段；其余城市生态韧性水平有小幅涨跌，但总体仍处于生态较弱韧性阶段。2018 年广州处于生态较强韧性阶段；深圳与东莞的生态韧性水平均有下滑，深圳处于生态中等韧性阶段，但与生态较强韧性阶段的差距较小；其余城市的生态韧性水平均有所上升。2021 年与2018 年相比，各城市所处的韧性等级均未发生明显变化，但大多数城市的生态韧性水平有小幅上升。根据各城市各年份贴合度可知，从时序发展角度看，珠三角地区城市生态韧性水平整体处于逐年递增状态，发展较为平稳；从空间分布角度看，珠三角地区城市生态韧性水平以广州、深圳与东莞为中心，由中心向周边城市递减，总体呈现“中间高周边低”特征。

（四）珠三角地区数字经济与城市生态韧性耦合协调分析

本文根据公式（10）至公式（12）计算出2012—2021 年珠三角地区各城市数字经济与城市生态韧性的耦合协调度，同时参照李志龙[31]的研究，将耦合协调度（取值范围为[0，1]）划分为四个等级，分别是低度耦合协调（0≤D 值≤0.4）、中度耦合协调（0.4＜D 值≤0.5）、高度耦合协调（0.5＜D 值≤0.8）与极度耦合协调（0.8＜D 值≤1）。

如图4 所示，从整体看，2012—2021 年珠三角地区各城市数字经济与城市生态韧性的耦合协调度呈现“两超一强多弱”的状态和差异化发展趋势。在研究期内，广州、深圳的数字经济与城市生态韧性始终处于高度耦合协调阶段，耦合协调度均在0.5 至0.8 之间；东莞的数字经济与城市生态韧性始终处于中度耦合协调阶段，耦合协调度在0.4 至0.5 之间；珠海、佛山、江门、肇庆、惠州与中山始终处于低度耦合协调阶段，耦合协调度均在0 至0.4 之间。从各城市看，各城市数字经济与城市生态韧性的耦合协调度均处于较平稳状态，在研究期内仅有小幅升降。通过分析可知，数字经济已成为珠三角地区经济发展的一个主要驱动力，同时因为各城市在资源禀赋、地理位置、经济发展水平以及人力资源等方面存在差异，所以各城市数字基础设施改造能力、数字技术应用能力、数字产业规模以及生态环境治理投入能力等均存在较大差异，以致中小型城市数字经济与城市生态韧性耦合协调程度与中心城市相比存在较明显的差距。

图4 珠三角地区数字经济与城市生态韧性耦合协调度

（五）珠三角地区数字经济对城市生态韧性的影响分析

为厘清珠三角地区数字经济对城市生态韧性的影响，本研究将数字经济的三个维度作为自变量、将城市生态韧性作为因变量，运用PLSR 模型，通过因子方差解释和自变量VIP（累积投影重要性）提取最大主成分。检验结果显示，广州、珠海、佛山、惠州的最大主成分个数为1 个，深圳、江门、肇庆、东莞、中山的最大主成分个数为2 个（见表3），因此回归模型具有较高的可信度。

表3 因子方差解释汇总表

从表4 可以看出，珠三角地区数字经济的三个维度对城市生态韧性的PLSR 回归系数总体为正，说明数字经济对城市生态韧性有较好的促进作用，且三个维度对不同城市的生态韧性的影响具有差异性。当数字基础设施、数字化水平与数字产业化每增加1 个单位时，珠三角地区各城市生态韧性的变化幅度从高到低依次为：广州（0.226）、佛山（0.21）、江门（0.186）、中山（0.183）、肇庆（0.18）、惠州（0.168）、珠海（0.156）、深圳（0.111）和东莞（0.104）。

表4 珠三角地区各城市PLSR 回归系数

如表5 所示，各城市DE1的VIP 均大于0.8，说明数字基础设施是珠三角地区各城市生态韧性提升过程中不容忽视的推动因素；各城市DE3的VIP 均大于1，说明数字产业化是各城市生态韧性提升过程中最重要的推动因素；数字基础设施与数字产业化的高速发展为珠三角地区城市生态韧性的提升提供了强劲的动力。另外，除珠海（0.995）与惠州（1.002）以外，各城市DE2的VIP 均小于0.8，说明数字化水平推动城市生态韧性提升的作用暂不明显。由上文可知，在研究期内，数字经济对城市生态韧性的赋能效应主要通过数字基础设施改造与数字产业快速增长来实现，如5G 基站升级、电商蓬勃发展等。

表5 自变量VIP（累积投影重要性）

五、研究结论与讨论

（一）研究结论

本文在构建数字经济与城市生态韧性评估指标体系的基础上，运用TOPSIS 模型、PLSR 模型以及耦合协调模型，对珠三角地区数字经济与城市生态韧性的时空动态特征、耦合协调程度以及关系进行了实证分析，主要结论如下：

（1）2012—2021 年，珠三角地区各城市数字经济发展水平在时序上具有显著的阶段性特征。第一阶段，即2012—2016 年，各城市数字经济增长较慢，数字经济发展趋势尚不明显；第二阶段，即2017—2021 年，各城市数字经济在政策的引领下蓬勃发展，逐渐成为各城市经济发展的重要引擎。

（2）2012—2021 年，珠三角地区各城市的数字经济发展呈现“梯队式”发展趋势。广州、深圳的数字经济发展具有领先优势，为“第一梯队”；东莞、佛山的数字经济发展平稳，为“第二梯队”；珠海、肇庆、中山、惠州与江门的数字经济发展具有较好的发展势头，但与中心城市相比仍存在较大差距，为“第三梯队”。

（3）2012—2021 年，珠三角地区各城市生态韧性水平处于动态变化中，总体呈现“中间高周边低”的特征。在此期间，广州始终处于生态较强韧性等级，东莞始终处于生态中等韧性等级，珠海、佛山、江门、肇庆、惠州与中山始终处于生态较弱韧性等级，深圳则由生态较强韧性等级降为生态中等韧性等级。

（4）2012—2021 年，珠三角地区各城市数字经济与城市生态韧性的耦合协调程度具有显著的差异性，处于“两超一强多弱”的状态。广州与深圳的数字经济与城市生态韧性始终处于高度耦合协调阶段，东莞则始终处于中度耦合协调阶段，其他城市均处于低度耦合协调阶段。

（5）2012—2021 年，珠三角地区数字经济对城市生态韧性提升具有显著的赋能作用，且对各城市生态韧性的影响具有显著差异性。数字经济对各城市的正向赋能作用从高到低依次为广州、佛山、江门、中山、肇庆、惠州、珠海、深圳与东莞，其中，数字基础设施、数字产业化是推动珠三角地区各城市生态韧性提升的最主要因素。

（二）对策建议与启示

1. 对策建议

基于上文的分析与研究结论，为促进珠三角地区数字经济与城市生态韧性的进一步协调、融合发展，本文提出以下对策建议：

第一，紧随政策引领，着力提升珠三角地区二三线城市数字经济发展水平。目前，珠三角地区的九个城市中，广州、深圳的数字经济发展水平与竞争力处于我国前列；江门、肇庆、惠州的数字经济发展水平与广州、深圳相比存在较大差距，存在数字基础设施建设相对滞后、信息化水平不高以及数字产业不健全等亟待解决的问题。未来应该给予二三线城市数字经济发展更多的政策支持与引导，才能缩小二三线城市与一线城市数字产业发展水平的差距，最终促进珠三角地区数字经济整体协调发展。

第二，发挥生态优势，巩固和发展珠三角地区各城市的特色生态产业。城市生态韧性表现在生态抵抗力、适应力与恢复力等维度，但由于珠三角地区各城市地理位置、资源禀赋、产业结构以及政策环境存在差异，所以各城市在生态环境保护上也呈现显著的差异。如广州、深圳是地区中心城市，经济基础好，财政资金充足，具有较强的生态治理投入能力，所以其生态适应力与恢复力较为强劲；惠州、肇庆与江门拥有广袤的山区和大面积的森林，自然资源较为丰富，拥有较好的自然生态基础，所以具备较高的生态抵抗力。因此，各城市需要基于自身的生态优势，巩固和发展具有地方特色的绿色生态产业，以增强地区整体生态韧性。

第三，重视中心城市的引领作用，促进整个区域的数字经济与生态环境协调发展。作为珠三角地区中心城市的广州、深圳与周边城市相比，在数字经济发展与城市生态韧性提升上均具有优势，且此优势呈现不断拉大的趋势，因此，未来需要加强广州、深圳对周边城市的辐射作用，促进周边城市数字产业发展。但同时广州、深圳也面临人口与产业过度集聚导致的城市资源过度消耗与浪费、环境污染与劳动力过剩等问题，因此，未来需要加强广州、深圳与周边城市的资源调配，促进各城市数字经济与生态环境的协调发展，提升各城市的综合承载力。

2. 经验与启示

珠三角地区作为我国数字化程度最高的地区之一，其实现数字经济与城市生态韧性有机协调发展的经验可以为其他地区提供参考。

第一，推进数字基础设施改造，夯实数字经济赋能城市生态韧性的基础。数字基建是数字经济发展的重要基础，以5G、大数据、物联网与人工智能等技术为主的新基建促进了通信网络、数据中心、数字支付、数字安全、智慧城市等方面的进一步发展与完善，助推数字经济成为地区经济发展的引擎。同时，数字技术的创新、应用也为珠三角地区城市生态环境的数据采集、状态监测、污染分析、预警应急、监督执法等工作的开展提供了新的技术手段，促进了效率与精度更高的环境数字化治理模式的形成，推动了数字经济与城市生态韧性的同步协调发展。

第二，鼓励数字产业创新升级，提升数字经济的绿色生态治理效能。打造具有国际竞争力的数字产业集群是数字经济高质量发展的必然要求。珠三角地区率先形成了以数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业等为主的数字产业集群优势，巩固并提升了自身在信息流通、资源共享、技术创新、人才集聚、产业生态和数字化转型等方面的领先优势，进而推动了降碳减污、高效环保、数智生态的城市产业绿色低碳发展模式的形成，进一步提升了数字经济的绿色生态治理效能，有效增强了城市生态韧性，实现了城市生态韧性和数字经济的协同发展。

第三，加强自然生态环境保护，筑牢区域绿色生态屏障。自然生态环境是城市可持续发展的基础和保障，是城市抵御自然灾害的一道重要防线。珠三角地区是受台风等自然灾害侵害最频繁的地区之一，为应对灾害，提升地区自然生态系统的质量和稳定性，陆续完成了绿色生态水网、绿道网等工程建设，并率先建成首个国家级绿色森林城市群，这些举措有效促进了城市居民与自然环境的和谐共生，增强了城市生态系统的自然抵抗力，夯实了地区数字经济与城市生态韧性协调发展的基础。