時空分異：數字背景下安徽省低碳發展研究

摘要：為實現“雙碳”目標和區域綠色發展，安徽省積極踐行低碳發展，并大力推動數字經濟與傳統產業融合，解決好安徽省數字經濟與低碳經濟協調發展這一主題成為各界關注的熱點問題。文章選取安徽省2011—2019年15個地級市的數據，通過TOPSIS熵權法測算安徽省城市低碳發展效率，進而在識別數字經濟關鍵要素基礎上，利用時空地理加權模型分析數字經濟對城市低碳發展效率的影響。結果表明，安徽省的低碳發展水平逐步提升，呈現東部高、西部低的趨勢。數字經濟在低碳發展中發揮關鍵作用，但效應因時點而異。

關鍵詞：低碳發展；數字經濟；TOPSIS熵權法

中圖分類號：F274文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）32-0005-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.32.002

1引言

近年來，全球面臨氣候變化挑戰，安徽省積極響應國家低碳經濟戰略，制定了節能減排方案。通過生態建設和創新驅動，安徽不斷強化低碳生態社會。同時，省內建設數字經濟平臺，如脫貧攻堅大數據管理平臺和大數據分析與應用實驗室，推動數字經濟發展。然而，有效協調數字經濟與低碳經濟發展仍是理論和實踐的核心問題。文章將在測算安徽省低碳發展水平的基礎上，進一步識別數字經濟的核心要素，并探討數字經濟在低碳發展中的作用。

2安徽省低碳發展綜合水平演進

2.1分析思路

在本節研究中，將針對安徽省2011年至2019年的15個地級市的數據進行分析。通過采用TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）熵權法，評估安徽省各城市的低碳發展水平。

2.2指標選取

文章從經濟、低碳、社會三個層面，構建了一個包含14項指標的城市低碳發展評價體系[1]。其中，利用通用碳排放計算公式CO2=K×E計算得出碳排放量，K是碳排放強度系數，E是各種種類的能源使用量，在參照史學飛等[2]的研究結果基礎上，將煤炭、石油、天然氣的碳排放系數設定為0.7329、0.5574、0.4426。因此，碳排放量的計算公式為：C=0.7329×E（煤油）+0.5574×E（原油）+0.4426×E（天然氣），同時參照鄧榮榮和張翱祥[3]所做的研究，將排放與GDP的比例作為碳排放強度的指標。城市低碳發展指數測算指標體系見表1。

2.3數據來源

文章選取2011—2019年安徽省15個城市作為樣本，選取《安徽省統計年02ae109caf67b696e3e31d6f6be758a4鑒》《中國城市統計年鑒》等有關數據，并從CEADs中國碳核算數據庫中獲得相關數據進行了分析。在數據分析過程中，注意到存在部分缺失值，因此采用了線性插補法和臨近年均值法來填補這些缺失值。

2.4數據處理

對于正向指標，標準化處理公式為：

Eij=Xij－Xmin/（Xmax－Xmin）（1）

考慮到數據可能會取到0值，故添加系數0.9和0.1截距變量，故處理公式為：

Eij=0.9×（Xij－Xmin）/（Xmax－Xmin）+0.1（2）

對于負向指標，采用下列公式使其正向化：

Eij=Xmax－Xij（3）

其中，Eij表示第i年中的第j項指標標準化值，Xij表示第i年中的第j項指標原始值，Xmax和Xmin分別表示第j年中的第i項指標最大值和最小值，i=1，2，…，n表示參與評價的年數，j=1，2，…，m表示各個系統的指標數。

2.5結果分析

經過TOPSIS熵權法計算，2011年至2019年安徽省各地級市的數據結果見表2。在全球氣候變化和國內可持續發展政策的雙重推動下，安徽省的城市低碳效率指數呈現出了多樣化的發展趨勢。這些趨勢不僅反映了地方政府對于國家綠色發展戰略的響應，也展示了不同城市在實施具體政策時的差異性。

合肥市、宿州市、馬鞍山市和宣城市的低碳發展效率指數穩定在0.45左右，表現出良好的低碳發展水平。蚌埠市、蕪湖市、六安市、亳州市、安慶市、銅陵市和阜陽市的低碳發展效率指數均值在0.4以上，低碳發展水平較好。池州市、滁州市、淮南市和淮北市的低碳發展效率指數均值在0.4以下，表明這些城市的低碳發展水平相對較差。

安徽省城市的低碳效率指數變化，揭示了地方政府在響應國家低碳政策時的不同策略和執行力度。這些城市的案例表明，低碳政策的制定和執行需要考慮地方實際，發揮城市特色，同時需加強監管和激勵機制，以確保政策的有效實施。未來，安徽省的低碳發展仍需在優化產業結構、創新低碳技術、完善市場機制和提升公眾參與度等方面持續發力，以實現低碳、綠色、可持續的發展目標。

3數字經濟對低碳發展效率影響分析

3.1分析思路

文章將識別數字經濟的關鍵要素，選取2011—2019年安徽省各城市的數據，運用時空地理加權回歸模型（GeographicallyandTemporallyWeightedRegression，GTWR）來深入探討數字經濟對安徽省低碳發展的影響機制[4]。

3.2要素識別

數字經濟以數字技術和數據為核心，通過互聯網推動生產、流通、交流和消費。評價數字經濟可從數字基建、數字產業、科技創新、數字轉型和數字公共服務等方面入手。文章選取一系列要素，旨在準確反映數字經濟對安徽省低碳發展的影響。具體包括：互聯網普及率：該要素通過互聯網寬帶接入用戶數量來衡量，展現了信息通信網絡的普及程度及民眾的接入水平，是數字基礎設施建設的關鍵衡量指標?；ヂ摼W行業就業人數：該要素反映了網絡產業的規模和人才儲備，用信息傳輸、計算機服務和軟件工業從業人員的數量來度量，是對數字產業發展水平的一個重要度量。互聯網行業產出：通過電信業務收入來表示，該要素反映了互聯網行業對經濟增長的貢獻，是數字技術創新的關鍵衡量指標。移動互聯網用戶數量：以移動電話年末用戶數來衡量，該要素揭示了移動互聯網在日常生活中的普及情況及應用范圍，是衡量數字化轉型進程的重要指標。數字金融普惠性：展示了金融服務在網絡平臺的可及性和負擔能力，是衡量數字公共服務水平的關鍵指標。

這些要素全面覆蓋了數字經濟的關鍵方面，反映出其發展水平的綜合性和多維性。同時，它們與低碳發展目標的對應關系揭示了數字經濟對低碳發展可能的影響路徑。例如，互聯網普及率和移動互聯網用戶數有助于信息共享和資源優化，進而減少碳排放；互聯網行業就業人數和產出能夠促進綠色創新和低碳產業的發展；數字金融的普及有助于支持綠色投資和消費模式。因此，文章選取的要素不僅有堅實的理論基礎，而且具有實際應用價值，能夠有效分析安徽省數字經濟對低碳發展的推動作用，并為相關政策制定提供有力的數據支持。

3.3數據來源

文章選取2011—2019年安徽省15個地級市作為研究對象，采用《安徽省統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《北京大學數字普惠金融指數》等收集到的多個方面的數據。

3.4影響因素分析

在進行回歸分析之前，需要考慮多重共線性。當多重共線性出現時，回歸模型的精度將受到很大的影響。因此，文章采用SPSS統計分析方法，測量了各變量的變異系數，并對各變量之間的共線性進行了檢驗。從方差膨脹因子計算結果（見表3）得出，5個變量的VIF都在10以下，說明它們之間沒有顯著的共線性。

從GTWR模型具體回歸參數結果（見表4）來看，在2011年至2019年，安徽省的15個地級市在低碳發展方面經歷了顯著的變化，這些變化與互聯網相關的多種因素緊密相關。整體而言，互聯網技術的推廣和應用對于促進安徽省的低碳發展起到了關鍵作用，盡管這種作用在不同城市和不同時間點上表現出了差異性。

在這段時間內，安徽省加大了在合肥、蕪湖等城市的互聯網基礎設施投資，提高了互聯網普及率，推動了智能制造、綠色能源等低碳產業發展。合肥高新技術產業開發區吸引了大量互聯網企業和專業人才，推動了新能源汽車、智能電網等低碳技術的發展。

然而，移動互聯網在不同城市的推廣效果和對低碳生活方式的促進作用不一，取決于基礎設施完善程度和公眾環保意識。數字金融的普及提高了金融服務效率，降低了交易成本，間接促進了低碳經濟的發展，但其直接影響有限。

安徽省政府在“十三五”規劃中明確提出了發展數字經濟、推動綠色生產和消費的目標，并通過稅收優惠、綠色信貸等政策支持互聯網技術在低碳發展中的應用。未來，安徽省可進一步深化互聯網與低碳經濟的融合，特別是在移動互聯網和數字金融發展方面，以實現可持續發展目標。

4結論與建議

4.1結論

文章以安徽省15個地級市2011—2019年的數據為基礎，采用TOPSIS熵權模型、時空地理加權模型等方法，分析出安徽省各城市低碳發展存在時空分異特征，并分析數字經濟對低碳發展效率的作用機理，得到如下結論：第一，安徽省大部分城市的低碳發展水平整體上呈現出一種不斷提高的態勢。第二，安徽省的低碳發展水平在地區間有很大的不平衡，總體上是東高西低，南高北低。第三，數字經濟對安徽省低碳發展具有重要作用，但該作用因城市、時間的不同而存在一定的差異。

4.2&nbsRbcrIdkyABjBQLcB+VgBtA==p;建議

在分析了安徽省2011年至2019年的低碳發展效率及數字經濟的影響后，考慮到不同地區的低碳發展現狀和潛力存在差異，政府可以實施區域差異化的政策措施。在低碳發展效率較低的地區，可采取更為靈活的政策手段，如定制化的稅收激勵、財政扶持等，促進當地企業和居民采用清潔能源和低碳技術。政府可通過財政扶持、稅收優惠等政策激勵企業采用互聯網技術優化生產過程，提高能效，降低碳排放。鼓勵企業加大對清潔生產技術的研發和應用，推動產業升級和低碳化轉型。鑒于數字經濟對低碳發展的積極影響，建議政府在東部和南部地區加大對數字經濟基礎設施建設的投入，例如加快云計算、大數據中心等相關設施的建設。同時，要注重覆蓋面，確保西部和北部地區也能享受到數字經濟帶來的便利。

參考文獻：

[1]韓兆安，吳海珍，趙景峰.數字經濟與高質量發展的耦合協調測度與評價研究[J].統計與信息論壇，2022，37（6）：22-34.

[2]史學飛，孫鈺，崔寅.基于熵值-主成分分析法的天津市低碳經濟發展水平評價[J].科技管理研究，2018，38（3）：247-252.

[3]鄧榮榮，張翱祥.中國城市數字金融發展對碳排放績效的影響及機理[J].資源科學，2021，43（11）：2316-2330.

[4]李云燕，張碩.中國城市碳排放強度時空演變與影響因素的時空異質性[J].中國環境科學，2023，43（6）：3244-3254.

［作者簡介］崔同勝（1999—），男，漢族，安徽宣城人，研究方向：低碳經濟、數字經濟；吉敏全（1970—），男，漢族，山西運城人，青海大學財經學院教授，研究方向：技術經濟、低碳經濟。