黄河流域数字经济发展与生态环境的协同演化及交互响应

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2026.00022

摘要/Abstract

摘要：

厘清数字经济发展与生态环境的协同演化规律对推动黄河流域绿色转型与可持续发展具有重要理论与实践意义。本文以黄河流域81个地市为研究单元，综合运用熵权法、改进的耦合协调度模型、面板VAR模型等方法，系统揭示二者协同演化的时空格局及交互响应机制。结果表明：（1）2011—2021年黄河流域数字经济发展水平稳步提升，生态环境发展水平整体呈现增长-下降-增长的变化趋势，二者空间分异特征均表现为上游<中游<下游。（2）数字经济发展与生态环境的协同水平表现为先降后升的“U型”变化趋势，且空间正自相关性持续增强。（3）高值集聚区域（HH）集中分布在中原城市群核心区和山东半岛，空间范围逐步扩大；低值集聚区域（LL）集中在青甘等上游地区，空间范围变化较小，具有低值锁定效应；低值异质（LH）和高值异质（HL）都呈现零星分布状态。（4）两系统均呈现路径依赖的发展趋势，且随时间逐步减弱；二者具有相互的正向促进作用，其中数字经济对生态环境的推动效应更显著。最后从实施差异化空间治理、增强高值区辐射能力、破解低值锁定效应等方面提出相应的政策建议。

关键词: 数字经济发展, 生态环境, 协同演化, 交互响应, 黄河流域

Abstract:

Clarifying the synergistic evolution between digital economy development and the ecological environment holds significant theoretical and practical importance for promoting green transformation and sustainable development in the basin. Taking 81 prefecture-level cities in the Yellow River Basin as research units and based on panel data from 2011 to 2021， this study systematically reveals the spatiotemporal patterns and interactive response mechanisms of their synergistic evolution by employing methods such as the entropy weight method， an improved coupling coordination degree model， and a panel VAR model. The main conclusions are as follows：（1） From 2011 to 2021， the development level of the digital economy in the Yellow River Basin steadily increased， while the ecological environment exhibited a fluctuating trend of growth-decline-growth. Both systems showed a consistent spatial differentiation pattern： upstream < midstream < downstream. （2） The synergistic level between digital economy development and the ecological environment followed a “U-shaped” trajectory， initially declining before gradually rising， with continuously strengthening spatial positive autocorrelation. （3） High-high agglomeration areas （HH） were mainly concentrated in the core zone of the Central Plains Urban Agglomeration and the Shandong Peninsula， with their spatial scope gradually expanding. Low-low agglomeration areas （LL） were clustered in upstream regions such as Qinghai and Gansu， showing limited spatial change and a low-value locking effect. Both low-high （LH） and high-low （HL） heterogeneous areas were sporadically distributed， reflecting insufficient regional linkage.（4） Both systems exhibited path dependence in their development trends， which gradually weakened over time. They demonstrated mutually reinforcing positive effects， with the digital economy exerting a more pronounced driving effect on the ecological environment. This study expands the research on the interaction between technological empowerment and ecological constraints at the prefectural scale and proposes corresponding policy recommendations， including implementing differentiated spatial governance， enhancing the radiating capacity of high-value areas， and breaking the low-value locking effect.

Key words: development of digital economy, ecological environment, synergistic evolution, interactive response, Yellow River Basin

中图分类号:

F205

王海荣, 王永峰, 付占辉. 黄河流域数字经济发展与生态环境的协同演化及交互响应[J]. 中国沙漠, 2026, 46(3): 143-153.

Hairong Wang, Yongfeng Wang, Zhanhui Fu. Coupling relationship and interactive response mechanism between digital economy development and ecological environment in the Yellow River Basin[J]. Journal of Desert Research, 2026, 46(3): 143-153.

图/表 10

图1 数字经济发展与生态环境协同演化机理框架

Fig.1 A synergistic evolution mechanism framework of digital economy development and ecological environment

表1 黄河流域数字经济发展与生态环境综合评价指标体系

Table 1 Comprehensive evaluation indicator system for digital economy development and ecological environment in the Yellow River Basin

一级指标	二级指标	变量
数字经济发展	数字经济基础设施	互联网宽带用户数
	数字经济基础设施	移动电话用户数
	数字经济产业规模	电信业务收入
		邮政业务收入
		信息传输、计算机和软件业从业人员数
		交通仓储邮政业从业人员数
	数字经济发展基础	人均地区生产总值
		第三产业占地区生产总值的比重
		第三产业就业人员比重
		财政一般预算内支出中教育支出
		财政一般预算内支出中科技支出
	数字普惠金融指数	覆盖广度指数
		使用深度指数
		数字化程度指数
生态环境	生态要素	人均水资源量
	生态要素	人均公园绿地面积
	污染排放	工业烟尘排放量
		工业废水排放量
		工业二氧化硫排放量
	环境治理	工业固体废物综合利用率
		生活垃圾无害化处理率
		建成区绿化覆盖率

表2 耦合协调度等级

Table 2 Classification of coupling coordination degree

耦合度	耦合阶段	耦合协调度	耦合协调程度
0.90~1.00	高度耦合	0.90~1.00	优质协调
0.61~0.89	磨合耦合	0.61~0.89	良好协调
		0.56~0.60	中级协调
		0.48~0.55	初级协调
0.21~0.60	拮抗耦合	0.40~0.47	濒临协调
		0.33~0.39	初级失调
		0.20~0.32	中级失调
0.10~0.20	低度耦合	0.10~0.19	严重失调

图2 黄河流域数字经济发展水平空间分布注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号GS（2024）0650号标准地图制作，底图边界无修改

Fig.2 Spatial distribution of the development level of the digital economy in the Yellow River Basin

图3 黄河流域生态环境发展水平空间分布注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号GS（2024）0650号标准地图制作，底图边界无修改

Fig.3 Spatial distribution of ecological environment development in the Yellow River Basin

图4 黄河流域数字经济发展与生态环境耦合协调度空间分布注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号GS（2024）0650号标准地图制作，底图边界无修改

Fig.4 Spatial distribution of the coupling coordination between digital economy development and ecological environment in the Yellow River Basin

表3 差分后变量平稳性检验

Table 3 Stationarity test for variables after differencing

检验方法	EE	DE
LLC	-20.863^*	-16.467^*
IPS	-3.301^*	-2.612^*

表4 格兰杰因果关系检验

Table 4 Granger causality test results

原假设	统计检验	结论
DE不是EE的Granger原因	17.638^*	拒绝原假设
EE不是DE的Granger原因	24.131^*	拒绝原假设

表5 最优滞后阶数检验

Table 5 Test for optimal lag order

滞后期数	AIC	BIC	HQIC
1	-6.459	-5.764^*	-6.183^*
2	-6.497	-5.706	-6.187
3	-6.521^*	-5.628	-6.166
4	-6.413	-5.396	-6.014
5	-6.369	-5.207	-6.009

表6 基于GMM方法的PVAR模型估计结果

Table 6 Estimation results of the PVAR model using the GMM approach

EE		DE
变量	系数	变量	系数
L1.h_EE	0.363^*	L1.h_EE	0.019
L1.h_DE	0.562^*	L1.h_DE	0.683^*
L2.h_EE	0.126	L2.h_EE	0.046^*
L2.h_DE	-0.051	L2.h_DE	0.291^**
L3.h_EE	0.016	L3.h_EE	0.009
L3.h_DE	0.012	L3.h_DE	-0.171

参考文献 22

[1]	石涛.黄河流域生态保护与经济高质量发展耦合协调度及空间网络效应［J］.区域经济评论，2020（3）：25-34.
[2]	刘琳轲，梁流涛，高攀，等.黄河流域生态保护与高质量发展的耦合关系及交互响应［J］.自然资源学报，2021，36（1）：176-195.
[3]	郑玉，刘瀑.数字经济对产业链现代化的影响机理及空间差异研究［J］.地理研究，2025，44（11）：2988-3008.
[4]	王梦菲，张昕蔚.数字经济时代技术变革对生产过程的影响机制研究［J］.经济学家，2020（1）：52-58.
[5]	胡宗义，周积琨，黎晓青，等.低碳城市建设的绿色技术创新效应评估：兼论数字经济与制度环境的调节作用［J］.统计研究，2025，42（8）：59-71.
[6]	魏丽莉，侯宇琦.数字经济对中国城市绿色发展的影响作用研究［J］.数量经济技术经济研究，2022，39（8）：60-79.
[7]	刘强，马彦瑞，徐生霞.数字经济发展是否提高了中国绿色经济效率［J］.中国人口·资源与环境，2022，32（3）：72-85.
[8]	Tao J， Cai M M， Wang Q J.Impact of digital economy on environmental performance among worldwide countries：role of emerging technologies and energy consumption［J］.Journal of Environmental Management，2025，395：127860.
[9]	李广昊，周小亮.推动数字经济发展能否改善中国的环境污染：基于“宽带中国”战略的准自然实验［J］.宏观经济研究，2021（7）：146-160.
[10]	徐维祥，周建平，刘程军.数字经济发展对城市碳排放影响的空间效应［J］.地理研究，2022，41（1）：111-129.
[11]	Yang L， Ma Z， Xu Y.How does the digital economy affect ecological well-being performance？Evidence from three major urban agglomerations in China［J］.Ecological Indicators，2023，157：111261.
[12]	Zhu B， Li S， Chevallier J.The impact of digitization on ecological environment governance capacity：evidence from China［J］.Environmental Impact Assessment Review，2025，115：108014.
[13]	吕德胜，王珏，程振.黄河流域数字经济、生态保护与高质量发展时空耦合及其驱动因素［J］.经济问题探索，2022（8）：135-148.
[14]	庞博，傅尧，李晓星，等.黄河流域数字经济-技术创新-生态环境协整分析［J］.人民黄河，2024，46（11）：15-21.
[15]	田里，闫子豪，张鹏杨，等.中国边境省域旅游经济与生态安全韧性协同演化［J］.经济地理，2025，45（10）：204-214.
[16]	陈鸿基，胡森林，曾刚，等.长三角地区数字经济对绿色发展效率的影响机制［J］.经济地理，2025，45（5）：13-22.
[17]	钱娟，李新春.有偏技术进步对环境污染的空间溢出效应：基于环境规制的调节作用［J］.中国人口·资源与环境，2023，33（12）：109-119.
[18]	Han X， Fu L， Lv C，et al.Measurement and spatio-temporal heterogeneity analysis of the coupling coordinated development among the digital economy，technological innovation and ecological environment［J］.Ecological Indicators，2023，151：110325.
[19]	陈晓红，李杨扬，宋丽洁，等.数字经济理论体系与研究展望［J］.管理世界，2022，38（2）：208-224.
[20]	王军，朱杰，罗茜.中国数字经济发展水平及演变测度［J］.数量经济技术经济研究，2021，38（7）：26-42.
[21]	王淑佳，孔伟，任亮，等.国内耦合协调度模型的误区及修正［J］.自然资源学报，2021，36（3）：793-810.
[22]	黄凌翔，韩杰，艾萍，等.土地市场、财政压力与经济增长：基于省级面板VAR的实证分析［J］.中国土地科学，2020，34（11）：85-94.