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更新时间：2026-03-15
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绿色低碳发展对于应对全球变暖和资源危机至关重要，而数字经济和绿色金融（IDEGF）的整合提供了变革潜力。本研究首先使用面板灰色相关和双变量空间关联模型，考察了长三角（YRD）地区41个城市IDEGF和绿色低碳转型（GLCT）的时空协同演变。然后，应用空间联立方程模型探讨IDEGF和GLCT之间的交互反馈效应，并使用地理加权随机森林（GWRF）模型分析IDEGF对GLCT的异质性影响。主要发现包括：（1）IDEGF稳步改善，差异缩小，从单极分化转变为多极分化。在发达城市观察到较高的IDEGF水平，而在欠发达地区普遍存在较低的水平。（2）IDEGF和GLCT之间出现时间正V形相关性。三角洲地区的大多数城市表现出正相关，核心发达城市的相关强度较强，而外围、欠发达城市的相关强度较弱。（3）观察到较强的时空内聚力和流动惯性，发达城市主要表现为高-高集群，而欠发达城市倾向于形成低-低集群模式。（4）IDEGF对GLCT表现出显著的正向直接和空间溢出效应，其影响超过了数字经济或绿色未婚夫的孤立影响。此外，GLCT对IDEGF表现出显著的正直接和溢出反馈效应。（5）IDEGF通过提升城市创新活力、工业绿因子生产力和企业ESG绩效间接促进了GLCT，在相对发达城市的促进作用较强，在欠发达地区影响较弱。这些发现凸显了区域战略、跨区域合作和政策创新的必要性，以将长三角地区定位为可持续低碳发展的领先模式。
在全球能源转型、减缓气候变化和环境保护的背景下，绿色低碳发展成为应对资源和环境挑战、促进可持续发展的重要战略。这种转变取决于推进绿色和低碳技术以及创建支持循环增长的经济体系。作为全球碳排放大国和能源消费国，中国迫切需要从以环境污染和生态退化为特征的高碳、依赖煤炭的模式转变为绿色、低碳的发展道路。为响应经济新常态和双碳目标，中国致力于构建生态、节约、效率和绿色低碳增长的发展模式。该战略旨在实现碳减排、污染控制、绿色发展和经济增长，同时促进低碳生产模式和可持续的生活方式。在促进整个经济和社会广泛使用GLCT的倡议下，在可再生能源、节能、绿色交通和环境保护等领域取得了重大进展。到2021年，与2012年的水平相比，单位GDP的能源消耗下降了26.4%，二氧化碳排放量下降了34.4%，水消耗量下降了45%，资源生产率提高了约58%。然而，城市群之间的低碳发展和协调仍然不足。2023年，297个城市的低碳建筑平均得分仅为46.41，显示出巨大的改进潜力。GLCT的长期、复杂和进步性给许多城市带来了重大挑战，包括资金有限、技术瓶颈和区域合作不足。这些障碍阻碍了低碳发展在社会经济增长的各个阶段的全面整合，减缓了GLCT的速度和规模。
数字经济（DE）的快速增长通过加速发展方式转变、建立绿色技术创新体系、促进生态治理与产业增长的协同作用，显著推动了绿色低碳循环发展。同时，绿色金融（GF）的兴起通过优化资本配置、激励绿色技术创新和项目投资以及实现绿色金融产品的多元化，有效地促进了产业结构向绿色低碳模式的过渡。数字中国战略的实施，以及美丽中国建设的持续发展，为DE和GF的整合创造了巨大的机会。这种整合对于应对资源枯竭、气候变化和生态退化等关键环境挑战至关重要，从而支持全球可持续发展目标。因此，在数绿协同转型发展的框架内，探索IDEGF和GLCT之间的相关性、互动性和协同性至关重要。全面理解这些动态将增强数字生态文明的完整性、系统连贯性和协作性，从而推动绿色低碳中国的发展。
城市低碳转型作为碳减排和绿色发展的重要空间载体，对于实现双碳目标、构建资源节约型、环境友好型社会至关重要。作为中国最发达的城市群之一，长三角地区在快速城市化和工业化进程中，由于经济活动密集，资源和能源消耗高，面临着巨大的生态和环境压力。这导致碳排放和环境污染增加，生态系统服务功能下降，城市生态福祉下降。随着长三角地区一体化成为国家战略，《长三角区域一体化发展纲要》高度重视生态保护，优先开展养护和修复工作，打造绿色美丽的长三角地区。长三角地区在建设美丽中国的框架下建立绿色发展先行区，打造绿色综合生态发展示范区，积极推动DE与实体经济融合、数字技术与生态产业融合、绿色与数字化协同。这些举措加速了该地区的GLCT并支持高质量的综合发展，将长三角地区定位为其他城市群的典范，实现了社会经济和生态环境效益。然而，由于数字基础设施不完善、数绿融合平台不发达、数字技术能力不平衡以及缺乏精通数字和绿色倡议的专业人员，长三角地区城市在同步推进绿化和数字化方面存在显著差异。鉴于长三角地区城市之间的空间关联性日益增强，有必要将IDEGF和GLCT整合到一个统一的分析框架中，以更好地了解它们的整合状态、动态、时空相关性和相互效应，这对于推进数字绿色融合驱动的长三角发展至关重要。综上所述，本研究的主要目标是：（1）探索城市群内IDEGF和GLCT的协同进化模式；（2）研究IDEGF影响GLCT的机制;（3）揭示IDEGF和GLCT之间的空间反馈效应。
（1）通过将DE的创新潜力与GF的可持续发展目标相结合，并探索它们对GLCT的协同效应，该框架丰富了对数绿融合的理论和实践理解，为支持数绿融合的生态系统奠定基础，以加速低碳经济结构调整。
（2）多维时空分析的应用提供了对IDEGF和GLCT之间相辅相成的关系的细致理解。这种方法扩大了研究复杂系统内互动响应和反馈循环的范围和方法，验证了数字和绿色战略在可持续城市转型中相辅相成，并促进了数字化和绿色之间的良性循环。
（3）本研究通过在宏观、中观和微观层面研究其机制，重点关注城市创新活力、工业绿色生产力和企业环境、社会和治理（ESG）实践，加深了对IDEGF如何驱动GLCT的理解。通过比较DE和GF的个体影响，以及它们对GLCT的综合影响，它强调了数字与绿色协同在实现可持续低碳转型方面的关键作用。这些发现不仅推进了数字-绿色融合和可持续转型的理论框架，还为指导数字赋能从工业文明向生态文明转变提供了实用见解。
基于耦合协调度模型，计算了每年和城市的IDEGF，并绘制了以每年的箱形图和正态曲线）。如箱线a），研究期间的平均IDEGF值最初下降，然后上升，从2011年的0.4539开始，到2014年下降到0.4488，随后在2022年增加到0.5404。此外，长三角地区城市间IDEGF的差距不断缩小，表明存在区域趋同的趋势，基尼系数从2011年的0.0986下降到2022年的0.0811。为了进一步揭示IDEGF的时间动态演化特征，选择了2011年、2014年、2017年、2020年和2022年进行核密度估计分析（图3b）。2011—2014年籽粒密度曲线年向右移动，反映IDEGF生长过程减少。曲线的形状表现出轻微的右斜，表明长三角地区大多数城市的IDEGF聚集在低值，少数城市接近高值。曲线年过渡到宽峰值，此后没有显著变化。这表明YRD区域的IDEGF从单极极化转变为多极分化和平坦化。曲线年趋于稳定，表明长三角地区城市IDEGF的差异呈增衰过程。到2020年，IDEGF核密度曲线的右尾略有增加，表明更高等级的IDEGF单元呈扩大趋势。
R软件用于可视化2011年、2013年、2015年、2017年、2019年和2022年IDEGF值的空间分布（图4）。如图4所示，自2011年以来，所有城市的IDEGF值都在不断提高，最低值从2011年的0.3089上升到2022年的0.4110，最高值从2011年的0.6178增加到2022年的0.7633。以MoransI测度的IDEGF空间依赖性呈现显著的正向和波动下降趋势，从2011年的0.6801下降到2022年的0.5021，表明空间集聚显著。总体而言，高IDEGF城市主要位于相对发达的地区，而低IDEGF城市集中在长三角欠发达地区。具体而言，低IDEGF值的城市数量稳步下降，最初覆盖了安徽和苏北的大部分城市，后来缩小到安北和南半部分城市。同时，IDEGF值较高的城市空间分布逐渐扩大，以苏南和浙北的少数城市为起点，最终覆盖浙江和苏南的大部分城市。
如图5所示，分析揭示了DE、GF、IDEGF和GLCT之间的持续正时间相关性，证实了DE、GF和IDEGF在促进绿色低碳倡议方面的重要作用。具体而言，DE和GLCT之间的时间相关性最初从2011年的0.453增加到2012年的0.518，然后下降到2013年的0.258，随后持续波动上升到2020年的0.549，然后再次下降到2022年的0.320。GF和GLCT之间的时间相关性从2011年的0.315上波动到2021年的0.432，然后在2022年下降到0.237。同样，IDEGF和GLCT之间的相关性从2011年的0.384上升到2012年的0.503，然后波动并下降到2017年的0.273，然后在2021年达到0.544的峰值，随后在2022年下降到0.269。DE和GLCT之间的平均时间相关性为0.414，GF和GLCT之间的平均时间相关性为0.354，IDEGF和GLCT之间的平均时间相关性为0.409。这些发现表明，IDEGF对GLCT的积极影响主要是由DE的进步驱动的，而GF的发展则滞后。
在空间相关性方面，82.93%的城市在DE和GLCT之间表现出正的空间相关性（图6）。这表明，DE通过数字技术创新提高资源利用率，促进工业绿色化，促进低碳发展，加速经济社会向绿色低碳可持续转型。只有7个城市（主要位于北部三角洲地区）在DE和GLCT之间显示出负空间相关性。在苏南、安徽中和浙江观察到较强的正空间相关性，而在苏北和安徽南部观察到较弱的正相关更常见。关于GF和GLCT之间的空间相关性，73.17%的城市表现出正的空间相关性，较高的值主要在相对不发达的地区，如安徽西部、苏东和浙江西南部。相反，较低的正相关主要分布在安徽中部和江苏省。在26.83%的城市中观察到负相关，主要位于三角洲地区的中部。这些发现表明，GF通过资本配置和激励措施来支持绿色项目和可持续实践，促进经济体系向低碳环保转型，对欠发达地区的影响更为明显。IDEGF与GLCT之间的正空间相关性也为73.17%，表明DE和GF的融合发展，通过技术创新和资源配置优化，可以共同推动绿色低碳转型。较高的相关值主要分布在浙南和苏中部，而较低的正相关值分散在北部三角洲地区。负空间相关占26.83%，主要分布在皖南地区。
鉴于在DE、GF、IDEGF和GLCT中观察到的空间聚类趋势，采用双变量LeesL来分析这些变量之间的全局和局部空间关联（表3）。除2022年外，DE和GLCT之间的LeesL统计量在整个研究期间均显著为正。波动的下降趋势很明显，数值从2011年的0.2609下降到2022年的0.0898。同样，GF和GLCT之间的LeesL统计量显著为正，总体呈下降趋势，从2011年的0.2362到2016年的0.1857，随后呈上升趋势，2019年为0.2661，然后下降到2022年的0.1409。IDEGF和GLCT之间的LeesL统计量在整个期间保持显著正值，最初从2011年的0.2860上升到2017年的0.3300，然后在2022年下降到0.1722。这些发现突出了空间聚类的明显模式，其中IDEGF和GLCT在其发展水平上表现出显著的空间分化。虽然一些城市表现出高水平的整合和发展，但其他城市表现出较低的水平，这反映了DE和GF演变中显着的空间异质性，以及它们对GLCT的综合影响。
采用局部LeesL统计量来确定DE、GF、IDEGF和GLCT之间的空间聚类模式，并使用R软件可视化年度变化（图7）。在DE和GLCT之间的局部LeesL分析中，上海与江苏无锡、常州和苏州一起，始终处于H德HGLCT类型，而浙江的杭州和宁波在研究期间的大部分时间里被归类为相似。14个城市主要集中在苏北省和安徽省，始终属于L德LGLCT类型，主要在浙江的8个城市被归类为L德HGLCT类型。南京和合肥是仅有的几个被一致归类为H的城市德LGLCT键入。对于GF和GLCT之间的局部LeesL，HGF的HGLCT类型主要集中在苏南和浙北的少数城市。上海、常州、江苏苏州和杭州一直属于这一类，而南京、无锡、宁波和徐州则被归类为H类GF的HGLCT大多数年份。L型GF的LGLCT类型主要分布在安徽省的大多数城市，有13个城市始终属于这一类。9个城市，主要位于浙南和江苏北部和中部省份，始终属于LGF的HGLCT类型，合肥是唯一一个始终被归类为H的城市GF的LGLCT在整个学习期间键入。关于IDEGF和GLCT之间的局部LeesL，东南三角洲地区的9个城市始终属于HIDEGFHGLCT类型。13个城市，主要位于北部三角洲地区和安徽西部，一直被归类为LIDEGFLGLCT类型。5个城市（主要是浙江省）一直处于H级IDEGFLGLCT类型，马鞍山和宣城是唯一一直被归类为L的城市IDEGFHGLCT在整个学习期间键入。
计算局部LeeL型的时空转换概率矩阵，以探索DE、GF、IDEGF和GLCT之间的时空转移特征和局部空间关联模式的演变（表4）。时空转换分为四种类型：I型，涉及城市单元本身内部的转换（例如HHt→LHt+1、HLt→t+1、LHt→HHt+1和LLt→HLt+1)；II型，其中转换仅发生在邻近城市，而城市单位保持不变（例如，HHt→HLt+1、HLt→HHt+1、LHt→t+1和LLt→LHt+1)；类型III，包括城市单元及其相邻城市中的过渡，并进一步细分为类型IIIA（城市单元与其相邻城市之间的一致过渡方向，例如HHt→LLt+1和LLt→HHt+1）和IIIB型（相反的过渡方向，如HLt→LHt+1和LHt→HLt+1)；和类型0，其中城市单元及其相邻城市都不会经历转换，保持在同一象限中。然后根据这些分类量化Lee的I空间内聚（SC）和空间流（SF），其中SC表示为和SF作为，其中F0、F1、F2和FIIIA型表示类型0、类型I、类型II和类型III的转换数一个，m表示转换的总数。
如表4所示，DE和GLCT之间的最小对角线。这表明长三角地区DE和GLCT的局部空间结构高度稳定，使得城市难以改变其相对空间结构。GF和GLCT之间局部LeesL转变概率的最小对角矩阵值为0.5417，I型和II型转变均超过20，SC系数为0.9047。虽然这些发现表明局部时空关联类型之间存在一些潜在的变化，但GF和GLCT之间的整体局部空间结构保持相对稳定。值得注意的是，从H的跃迁概率GF的LGLCT更改为HGF的HGLCT达到33.33%，表明GLCT发展受局部GF水平的影响。IDEGF和GLCT之间的局部空间关联模式在整个研究期间表现出高度的稳定性，维持相同类型水平的最小概率为85.88%。这些发现表明，邻近或当地城市的IDEGF和GLCT发展对周边地区的改善产生了积极影响。此外，分析显示0.9202的高空间内聚系数和0.0798的低空间流动系数，在IDEGF和GLCT在长三角城市之间的协同进化中支持显着的转移惯性。这突出了路径依赖性和锁定特性在塑造这些系统之间的空间集聚模式方面不断扩大的影响。
为避免空间联立方程模型中的过度识别，应用广义空间三阶段最小二乘法（GS3SLS）方法进行估计。如表5所示，在GLCT、DE和GF影响下，GLCT（W∗GLCT）的空间滞后系数分别为0.0542、0.1163和0.1549，在1%水平上均具有统计学意义。这表明邻近城市的GLCT对当地GLCT发展具有很强的空间溢出效应。这种溢出效应的发生是因为邻近城市成功的GLCT计划为当地政策制定者和企业树立了榜样，促进了类似的实施。此外，有关GLCT的信息和知识通过组织和个人网络传播，促进了本地采用。此外，成功实施GLCT措施的地区通常为可持续技术投资创造了有利环境，吸引了注重可持续发展的企业和投资者。这加强了积极的溢出效应，并加速了绿色和低碳实践向周边城市的传播，使GLCT倡议在一个地区取得成功的势头能够促进更广泛的区域向可持续未来的过渡。
由于空间联立方程包含空间滞后解释变量和因变量，估计结果不能直接反映它们的边际效应，这使得准确评估IDEGF对GLCT的直接影响变得更加复杂。为了解决这一困难，必须使用部分微分方程来分析IDEGF对GLCT的直接和空间溢出效应（图8）。如图8所示，IDEGF对GLCT的直接影响是积极的，并且在1%的水平上是显着的，表明当地IDEGF的改进为当地绿色和低碳转型做出了重大贡献。这归因于数字技术和绿色金融体系的协同效应。一方面，数字技术的应用提高了能源效率并优化了资源配置，从而促进了创新和绿色低碳技术的发展。另一方面，绿色金融体系的建立为绿色产业引入资源，促进了传统产业的绿色转型和新兴产业的增长。这种整合提高了经济效率，并通过支持政策和制度框架促进了产业协调升级和生态保护的协同努力。它提高了环境准入标准，鼓励积极的环境经济政策，并促进了强有力的绿色结构调整。最终，这一过程通过优化产业结构，为区域经济的绿色转型和高质量发展做出了贡献。此外，IDEGF对GLCT的间接影响也是积极的，并且在1%的水平上具有统计学意义。这一结果表明，邻近地区IDEGF的改进促进了当地的绿色和低碳转型，从而证实了IDEGF跨区域的空间溢出效应的存在。这一现象主要是由于长三角城市群的生态优先和绿色发展战略。该战略加强了网络基础设施，增强了区域连通性，并提高了经济效率。同时，通过构建创新驱动发展机制，建立统一的大市场，推动经济转型和高质量增长。这种一体化发展模式不仅优化了当地产业结构，也促进了周边城市的绿色转型，从而推动了三角洲地区整体经济的高质量增长。
POPD对GLCT表现出显著的积极直接和间接影响，表明高人口密度有助于推进长三角地区GLCT。这是因为人口密度高的城市通常拥有更多的高等教育机构、研究机构和企业研发中心。这些实体的集聚促进了知识和技术的交流与合作，形成了一个支持绿色低碳技术研发和专利申请的创新集群。其次，人口密度较高的城市往往面临更大的能源需求和环保压力，这促使企业和研究机构开发新的绿色低碳技术来满足市场需求，从而增加绿色低碳专利的应用。此外，这些城市表现出更强的政策执行能力，能够有效地实施激励政策，如提供研发补贴、税收减免等，鼓励企业和个人创新和申请绿色低碳技术专利。此外，创新资源集聚、市场驱动需求、政策支持等积极效应不仅局限于本地城市，还通过技术转移、知识溢出、市场拓展、政策对接、区域合作等方式影响周边城市，从而刺激了城市对绿色低碳技术的需求和研发投入，实现了全区的GLCT。
DIGP对GLCT有显著的直接影响。这是由于DE政策通过建立大数据中心和云计算平台，为绿色低碳技术的发展提供了重要的数据支持和技术基础设施。其次，这些政策通过促进高速宽带网络覆盖、物联网基础设施发展和智慧城市项目等措施，提高了该地区的数字连接和智能化水平。第三，这些政策通过建立绿色技术交易平台和提供在线协作工具，促进了绿色低碳技术的研发。此外，这些政策还通过在线宣传活动和绿色生活方式推广，提高了公众对绿色低碳技术的认识。此外，DIGP通过建立跨区域创新合作平台、组织线上线下技术交流活动等方式，促进人才和技术的交流与合作，并通过创建绿色低碳技术示范区、推广成功案例等方式，展示了绿色低碳技术实际应用的有效性。此外，DIGP对GLCT的间接影响也显著为正，表明DIGP促进了邻近城市的绿色低碳发展。这种广泛的影响是DIGP共同努力的结果，包括促进数据和技术交换、建设和升级数字基础设施、降低交易成本、提高资源配置效率、提高公众意识和接受度、鼓励人才流动和技术合作以及为新技术产生示范效应。
长三角地区的ENR对GLCT表现出显著的正直接和间接影响。这是因为环境监管政策通过制定严格的排放标准和实施环境绩效评价制度，激励企业减少污染物排放，促进绿色低碳技术的研发。其次，环境监管政策通过绿色债券发行、绿色信贷项目等政府资助措施为企业提供金融支持，鼓励企业投资绿色低碳技术。第三，环境监管政策提高了公众的环保意识，促进了消费者对绿色产品和服务的需求，进而刺激了企业对绿色低碳技术的投资和应用。此外，通过建立跨区域环境治理合作机制，这些环境监管政策加强了城市间环境治理经验和技术的交流与协作，从而促进了绿色低碳技术的广泛应用。此外，通过加强排放限制、提供财政支持、提高公众意识和促进城市间合作，环境监管政策推动了周边城市的GLCT。
OPEN对GLCT有显著的积极直接和间接影响。随着生态文明建设的推进，长三角地区更加注重吸引优质外资。OPEN通过提供金融投资渠道，引进国外先进的绿色低碳技术，降低了企业采用绿色低碳技术的成本，增加了企业的研发投入，促进了本土企业的技术创新能力和绿色低碳技术的研发。此外，通过强制产业升级和结构调整，OPEN降低了高污染、高耗能产业的比重，提高了绿色低碳产业的比重。此外，通过建立国际合作平台，OPEN还促进了绿色低碳技术的全球合作和交流，进一步促进了绿色低碳技术的发展。此外，OPEN不仅刺激了绿色低碳技术在当地城市的发展，还通过技术转让和知识溢出效应促进了邻近城市的技术进步。因此，OPEN通过引进先进技术、提供资金支持、促进技术和知识溢出、推动产业升级、促进国际合作，在本地和周边地区显著推动了GLCT的发展。
INSA对GLCT有显著的直接和间接积极影响。随着产业结构的升级，长三角地区的企业越来越多地投入到新技术的研发中，尤其是绿色低碳技术方面的投入。这一转型促进了高能耗、高污染传统产业的淘汰或转型，优化升级了产业链，加速了整个区域的GLCT进程。此外，随着消费者环保意识的提高和绿色消费趋势的加强，市场需求转向更环保的产品和服务。不断变化的市场需求促使企业加快绿色低碳技术的研发和应用，先进的产业结构为这些技术的应用提供了更多场景。此外，由于产业结构先进，高科技企业和研究机构的集中度增加，产生了显著的技术和知识溢出效应，使周边地区受益，促进了GLCT在该地区和周边城市的发展。随着产业结构的不断发展，这些溢出效应变得更加明显，极大地促进了GLCT的区域进步。此外，在产业升级过程中，政策支持日益向绿色低碳领域倾斜，为相关环保技术的发展提供了有力支撑。
INSR对GLCT有直接和间接的负面影响，尽管这些影响相对不显著。这可能是由于一些发达城市第三产业的快速扩张超过了第二产业的效率增长，从而阻碍了产业结构的合理化。高能耗、高污染的重化工占据主导地位，进一步抑制了可再生能源、节能减排等绿色低碳产业的发展，从而抑制了对绿色低碳技术的需求，减少了对其研发的投入。此外，落后产能从发达地区向欠发达地区转移，不仅破坏了欠发达地区产业结构的合理化，也增加了欠发达地区的环境负担，从而延缓了该地区绿色低碳转型的整体进程。此外，不合理的产业空间布局导致资源利用不佳，区域间技术交流与协作受限，不利于形成有效的协同创新机制，最终阻碍了绿色低碳技术的传播和应用。
在数字绿色融合方程中，GLCT对IDEGF具有显著的直接和间接反馈效应（图9）。这是因为GLCT通过优化产业结构、推广清洁能源、提高资源利用效率、加强环境保护、减少碳排放、提供清洁能源供应和可持续资源支持，创造稳定的市场和持续的需求，为DE的可持续发展奠定了基础。作为回应，DE提供了相关技术和解决方案，以满足对绿色和低碳选择日益增长的需求，从而推动自身的可持续发展。这种转变给GF带来了强大的推动力。低碳经济的发展刺激了绿色产业的扩张，这在能源和技术升级的过程中需要大量的资金支持。于是，更多的资金被分配到绿地，促进了传统金融向广发的转型，加速了广发的发展。此外，GLCT通过示范效应和资源共享机制，鼓励周边城市采用绿色技术和管理实践，从而促进区域协同创新，促进周边城市DE和GF的融合。
INSA对IDEGF有显著的直接和间接积极影响。这是因为长三角地区通过发展先进制造业、电子信息技术、生物医药等高附加值产业，促进了技术进步和产业升级，从而促进了德国的快速发展。同时，先进的产业结构通过循环经济模式和智能管理提高资源效率，减少浪费，为DE提供更可持续的资源支持。此外，长三角地区各级政府实施了技术创新基金、绿色信贷等一系列政策措施支持产业升级，为IDEGF创造了良好的环境，促进了GF产品和服务的发展。随着环境效益和社会责任意识的提高，对绿色产品和服务的需求增加，进一步鼓励金融机构增加对绿色项目的投资，从而形成正反馈循环。例如，绿色债券、绿色基金等金融工具为绿色项目提供了更多的融资渠道。此外，在区域合作网络的推动下，先进的产业结构刺激了周边城市的学习和效仿，从而促进了DE和GF的更广泛融合。
PGDP对IDEGF有显著的正直接和间接影响。这是因为经济增长促进了数字平台的发展，数字平台成为推广绿色金融产品和服务的重要渠道。同时，DE的扩容积累了大量的数据资源，为GF的风险管理和决策提供了必要的支撑。此外，区块链技术的应用等技术创新增强了交易的透明度和安全性，进一步推动了GF的发展。在政策层面，经济实力的增强使政府能够制定更加协调的政策，以促进DE和GF的深度融合。长三角地区的经济增长通过产业溢出和资本外流加速了周边城市绿色项目和数字技术的发展，而区域合作战略则为DE和GF的整合提供了政策支持。
TECE对IDEGF的直接和间接负面影响在统计学上均不显著，表明技术支出过度集中在传统技术或短期商业收益上，而不是数字基础设施或增强创新能力，从而阻碍了DE的核心发展潜力。此外，过多的技术支出可能倾向于支持成熟的技术，而忽视新兴的和颠覆性的数字化转型技术，这些技术扼杀了行业内的数字创新。关注技术支出的短期经济利益可能会忽视对绿色项目的投资，从而减少GF产品的开发和市场推广。这表明，技术政策和GF政策之间缺乏协调可能会导致这些发展路径的分化，最终阻碍它们的整合。
INTP对IDEGF的直接和间接影响显著积极，表明通过加强知识产权保护，企业从事数字技术研发的动力更强，因为他们的创新受到合法权利的保障，使企业有信心投资于长期研发项目。此外，健全的知识产权保护机制鼓励技术交流与协作，促进数字技术的传播和应用，从而促进了DE的进一步发展。此外，有效的知识产权保护确保了绿色项目的回报，吸引了投资者并增加了绿色项目的市场吸引力。因此，长三角地区通过加强知识产权保护，为DE和GF的创新整合奠定了坚实的基础。这不仅支持了区域经济的可持续发展，也为周边城市共同推动区域经济的绿色转型和数字化升级提供了宝贵的经验。
HUMC对IDEGF有显著的积极直接和间接影响。这是因为丰富的人力资本为长三角地区的数字化转型培养了更多的数字技术领域专业人才，显著提升了长三角地区的创新能力，促进了数字工具和技术的高效应用，从而加速了DE的规模扩张。此外，这些专业人士不仅激发了个人和企业的创新活力，而且通过优化技术流程和开发新型解决方案，推动了DE在整个地区的快速发展。HUMC的提升为金融从业者提供了专业知识、知识和丰富的实践经验，不仅加强了他们对GF重要性的理解和认知，也显著提高了他们在绿色项目评估和风险管理方面的能力。同时，HUMC的完善促进了绿色可持续发展理念的全面实施，并鼓励金融机构在决策过程中更加关注ESG标准的应用。这一系列提升有力地促进了绿色金融产品的创新发展，进一步加快了金融体系向可持续发展方向的转变。
为了确保估计的稳健性并将其与它们的综合效应进行比较，还估计了DE、GF和GLCT之间的交互效应（表5）。可以看出，在以DE为核心变量的绿色低碳转型方程中，W∗GLCT的系数在0.1163处显著为正。DE的系数也显著为正，表明邻近城市DE的发展对局部GLCT有贡献。然而，W∗DE系数显著负，表明邻近城市DE的发展对局部GLCT表现出负的空间溢出效应。这种现象可能是由于邻近城市发展DE带来的竞争压力造成的。随着DE在这些城市的发展，它们吸引了必要的资源，例如熟练劳动力、投资和技术，否则这些资源本可以为当地城市的发展做出贡献。这导致了替代效应，当地城市难以跟上向绿色低碳经济的过渡。此外，对邻近城市快速数字化增长的关注可能加剧了区域竞争，将短期经济收益置于长期可持续发展之上，进一步阻碍了当地的GLCT。
除INSR和INSA外，其他控制变量与以IDEGF为核心变量的绿色低碳转型方程中的影响方向一致。这是因为在产业结构升级过程中，云计算数据中心、半导体制造等高科技产业的引入往往伴随着更高的能耗和碳排放，从而在短期内增加了能源消耗。同时，在推进DE的过程中，对数字基础设施建设的巨大需求带来了额外的碳排放。此外，DE技术更新的步伐加快，导致设备频繁周转，增加了废物处理和资源回收的压力。这些因素可能会减轻工业进步的预期好处。在产业结构合理化过程中，数字化手段优化了资源配置，减少了重复建设和资源浪费，而数字化平台加强了不同行业之间的协同效应，促进了更高效的产业链协同，从而提高了能源利用效率。
在数字绿色融合方程中，以DE为核心变量，W∗DE系数显著为正0.1596，验证了城际DE发展的空间溢出效应。而W∗GLCT系数显著负值为−0.1233，表明GLCT在邻近城市的推广对当地DE的发展具有负的空间溢出效应。这种负面影响主要是由于资源集中的虹吸现象和技术扩散的壁垒，导致本地与邻近城市之间DE发展不平衡。与以IDEGF为核心变量的数字绿色融合方程相比，除PGDP外，所有其他控制变量均表现出相同的影响方向。随着GLCT的推进，长三角地区PGDP对DE表现出显著的负面影响。这可能是由于GLCT所需的高投资的短期效应，以及产业结构的必要调整，导致传统耗能行业萎缩。这增加了企业的转型成本，从而抑制了DE的增长率。此外，INDD对DE表现出显着的积极影响。这是因为产业集聚不仅有助于形成规模效应，降低运营成本，促进信息交流和技术合作，而且成为绿色低碳技术创新的重要基地。加快了科技成果的转化应用，吸引了一大批高素质人才，为DE的发展提供了有力支撑。
在以GF为核心变量的绿色低碳转型方程中，W∗GLCT的系数显著为正值，为0.1549。GF对GLCT有显著的正向影响，而其空间滞后项W∗GF对GLCT有显著的负向影响。这是因为，通过提供资金资源，推广绿色金融科技和清洁能源技术，建立绿色项目数据库和金融信息平台，GF增强了当地城市的GLCT能力。然而，这些资源集中在地方城市，导致周边城市在获得相应支持方面处于劣势。此外，地方政府提供的绿色财政激励和绿色标准的差异抑制了周边城市的GLCT。控制变量与以IDEGF为核心变量的绿色低碳转型方程中的影响方向相同。在以GF为核心变量的数字绿色融合方程中，GLCT对GF表现出显著的正向影响，而W∗GLCT对GF表现出显著的负向影响。具体而言，GLCT通过汇聚绿色资本、技术和人才，实施强有力的政策扶持措施，增强了GF在当地城市的活力，为GF创造了良好的市场环境和发展条件。然而，这种集中的发展策略导致邻近城市在获得GF资源方面处于劣势，从而抑制了其GF市场的增长。
除HUMC外，其他控制变量保持与以IDEGF为核心变量的数字绿色融合方程中相同的影响方向。这可能是由于在GLCT的早期阶段，现有的人力资本结构尚未完全适应GF所需的专业技能和知识体系，导致实践中的匹配和效率较低。此外，GLCT经常带来新的商业模式和技术应用，如果当地人力资本不及时更新其技能和知识，它就难以有效支持绿色金融产品的创新和发展，从而制约了GF市场的增长。FINR对GF产生了显著的积极影响，表明更高水平的金融发展是促进GF健康发展的重要基础。通过成熟的金融市场、丰富的机构、高水平的金融创新能力，促进了广发产品的多元化和服务的拓展，从而促进了广发市场的拓展和深化。
基于Li等人和Li和Xu提出的传递途径方法，该分析首先考察了IDEGF对中介变量（包括IEI、IGT和ESG）的直接影响。然后，它探讨了这些介质如何影响GLCT，旨在阐明因果效应理论中的关系并解决差距（表6）。表6列（1）中的回归结果显示IDEGF和IEI之间存在显著的正相关。这表明IDEGF通过提供精准的资金支持和技术赋能，降低了绿色创新和创业的门槛，加速了环保技术和可持续商业模式的快速孵化。这种整合也增强了市场对绿色项目的识别和资源配置的效率，从而激发了城市创新和创业活力，促进了绿色创新生态系统的良性循环。此外，第（4）列揭示了IEI和GLCT之间的重要关系，突出了IEI在推进GLCT方面的积极作用。IEI的增强加速了绿色低碳技术的研发和商业化，并通过创新公司和投资拓宽了清洁能源和节能技术的应用。此外，它还促进了跨行业合作和技术交流，构建了有利于绿色低碳技术持续创新和传播的生态系统。
第（2）列揭示了IDEGF对IGT的显著积极影响。这可以归因于IDEGF通过数据驱动的资源配置、提高市场透明度和精确的环境风险管理，将资本有效地引导到高效、低碳的行业，从而减少了工业活动的能源消耗和排放，加速了工业的生态转型。第（5）列中IGT和GLCT之间的显著正回归系数进一步表明IGT的改善促进了GLCT。这是因为工业生态转型通过优化资源配置和加强回收利用，降低了绿色低碳技术研发和应用的成本和市场壁垒。同时，在政策激励和市场需求的推动下，带动了技术创新平台的发展和行业标准的统一，降低了技术改造的时间成本，克服了技术壁垒。这反过来又创造了一个良性循环，激发了企业的创新热情和研发投入，加速了从研发到应用的技术迭代过程，有效地推动了整个行业的GLCT。
第（3）列揭示了IDEGF和ESG之间具有很强的正相关关系。这是由于IDEGF通过提高ESG评估的准确性和资本配置的效率，减少了信息不对称并加强了可持续投资。这种协同效应不仅为企业提供了必要的资金支持和政策激励，还通过数字平台和技术赋能提高了企业社会责任实践的透明度和执行力，从而显著提高了企业的ESG评级。第（6）列中企业ESG和IDEGF之间的正回归系数表明企业ESG的改善有助于促进GLCT。通过增强市场信任和吸引绿色投资，高ESG评级降低了融资成本并增加了资金支持，从而激励公司投资于绿色低碳技术的研发。同时，高ESG得分促使管理层优先考虑可持续发展战略，推动内部流程优化并促进绿色和低碳技术创新，以实现节能减排目标。这一机制不仅促进了绿色技术创新和应用，也促进了企业向可持续发展模式的全面转型。
使用GWRF方法确定DE、GF和IDEGF对GLCT的局部重要性效应。均方误差的百分比增加（%IncMSE）用于捕获这三个核心自变量对GLCT的异质性影响。如图10所示，DE的正向效应对GLCT的推进具有明显的空间分异模式，对位于浙江和皖南的城市具有较强的促进作用，对分布在苏北和皖北的城市的促进作用较弱（图10与DE相比，GF呈现出几乎相反的模式。GF对GLCT的影响在安徽省城市更为显著，而在浙江和江苏的大多数城市，GF对GLCT的影响相对较小（图10b）。IDEGF对浙江省和长三角地区核心城市的重要性较高，而对皖北、苏北和皖西少数城市的重要性较低（图10c）。总体而言，DE和IDEGF表现出相似的重要性模式，强调了DE在增强IDEGF对GLCT的影响方面的关键作用。
首先，由于学术界对IDEGF和GLCT的统一评价指标缺乏共识，本研究目前使用的评价指标需要进一步改进和扩展，以纳入额外的维度和指标。
其次，在分析中应考虑阈值效应和动态效应。鉴于经济发展和数字基础设施的差异，IDEGF对GLCT产生长期和短期影响，并且由于阈值变量不同，两个系统之间的关系可以是非线性的。未来的研究应采用动态空间效应模型和面板阈值回归模型来全面诊断这些效应和非线性。
此外，本研究的时间段仅限于2011-2022年，缺乏对未来变化的预测。机器学习算法可用于模拟和预测它们之间关系的演变，提供对潜在趋势的洞察，并为旨在促进可持续社会经济转型的政策决策提供信息。
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