互利共贏,還是獨善其身?“雙碳”目標(biāo)下綠色智慧城市建設(shè)的組態(tài)分析

李友東,閆晨麗,趙云輝,支華煒

(1.內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院,呼和浩特 010070;2.天津工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津 300387)

21世紀(jì)全球經(jīng)濟(jì)進(jìn)入零碳轉(zhuǎn)型時期,努力實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)已經(jīng)成為社會共識[1]。隨著大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)的迅速發(fā)展,以科學(xué)技術(shù)為支撐,將智能化與生態(tài)化有機(jī)結(jié)合,能夠更好地服務(wù)于新型城市的低碳轉(zhuǎn)型和高速運轉(zhuǎn)[2]。2015 年中央城市工作會議明確了“綠色”與“智慧”的發(fā)展關(guān)系,并在黨的十九大報告中進(jìn)一步指出要構(gòu)建綠色技術(shù)創(chuàng)新體系,推進(jìn)綠色低碳循環(huán)發(fā)展[3]。但是,現(xiàn)階段仍然存在著經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)無法兼顧、綠色智慧城市認(rèn)識不全面、生態(tài)環(huán)境改善效果較差等一系列問題[3-4],使得綠色智慧城市建設(shè)變得復(fù)雜。鑒于其復(fù)雜的治理環(huán)境,各個城市應(yīng)積極探尋適合自身發(fā)展的多種策略,以應(yīng)對有限時間與復(fù)雜的城市建設(shè)問題之間的矛盾。

綠色智慧城市是以智慧為特征、以生態(tài)文明為理念,充分利用信息化,推動城市綠色生態(tài)建設(shè)的復(fù)雜社會[2-3]。目前,研究主要集中于對城市“綠色”或“智慧”或兩者之間的關(guān)系上。其中,“綠色”層面主要探討低碳試點政策與城市低碳建設(shè)之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)低碳試點政策有助于提升當(dāng)?shù)乜諝赓|(zhì)量、減少當(dāng)?shù)靥寂欧臶5]。并且,隨著大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的發(fā)展,技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)也成為影響碳強(qiáng)度下降的主要驅(qū)動力[6]。數(shù)字建設(shè)能夠在一定程度上提升環(huán)境信息的披露程度,進(jìn)而促進(jìn)城市綠色減排效率的提升[7]。同時,城市的低碳化進(jìn)程也受到制度環(huán)境的影響,政府制定低碳政策時,制度環(huán)境影響和支配著內(nèi)部要素的相互作用以及整個系統(tǒng)的運行方式[8]?！爸腔邸睂用嬷饕杏谔接懼腔鄢鞘信c單一變量的關(guān)系。馬亮等[9]研究發(fā)現(xiàn),智慧城市建設(shè)可以通過信息化建設(shè)和大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展來優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境。何凌云等[10]不僅得出智慧城市建設(shè)顯著提升了城市創(chuàng)新水平,而且發(fā)現(xiàn)試點政策效果隨時間的推移會顯著增強(qiáng)。袁航等[11]進(jìn)一步分析了智慧城市建設(shè)可以通過集聚高端人才、優(yōu)化營商環(huán)境來推動城市創(chuàng)新,且科技創(chuàng)新基礎(chǔ)越好的城市,試點政策效應(yīng)越突出[12]。在綠色與智慧的關(guān)系研究中,主要集中于探討“智慧”對“綠色”的影響,認(rèn)為通過智慧建設(shè)能夠顯著改善生態(tài)環(huán)境,促進(jìn)綠色低碳發(fā)展。杜建國等[13]以智慧城市為研究對象,得出智慧城市試點政策能夠顯著提升城市綠色發(fā)展效率;王玥等[14]進(jìn)一步從非線性的視角考察了兩者的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)城市智慧建設(shè)水平對綠色發(fā)展效率具有顯著的正U 型影響,且存在明顯的區(qū)域異質(zhì)性;Yigitcanlar等[15]從二氧化碳排放量入手,得出智慧城市建設(shè)與二氧化碳排放水平是非線性關(guān)系,且該影響不會隨時間推移而改變;還有學(xué)者發(fā)現(xiàn),智慧城市建設(shè)能夠降低環(huán)境污染[16]、提升綠色全要素生產(chǎn)率[17],并能顯著通過技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)城市綠色經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型[18]等。

通過上述分析可知,現(xiàn)有研究多集中于單一的綠色層面或智慧層面對綠色智慧城市進(jìn)行探討,鮮有文獻(xiàn)從綠色和智慧的整體視角出發(fā),并且在較少的關(guān)于綠色與智慧關(guān)系的研究中,也多基于權(quán)變視角探討自變量與因變量之間的關(guān)系強(qiáng)度[19]。但是由城市建設(shè)的復(fù)雜性和動態(tài)性可知,這些因素并不是簡單的線性關(guān)系,而是以復(fù)雜且有時矛盾的方式進(jìn)行結(jié)合,因此,從一種非對稱的組態(tài)視角出發(fā),探討綠色智慧城市建設(shè)的因果復(fù)雜性,能夠有效解釋多個因素之間的相互依賴關(guān)系[3]。同時,現(xiàn)有研究多從政府政策、技術(shù)創(chuàng)新、制度環(huán)境等單一視角對綠色、智慧或兩者關(guān)系進(jìn)行探討,但是各個維度不同要素的獨立作用會限制管理者對城市綠色智慧建設(shè)背后的多重因素間協(xié)同匹配效應(yīng)的理解[20]。

鑒于此,本文從組態(tài)視角出發(fā),并引入TOE 框架,從技術(shù)、組織和環(huán)境3個方面探討這一問題。以中國234 個地級市為研究樣本,運用NCA 與fsQCA 方法,對綠色智慧城市建設(shè)路徑進(jìn)行因果復(fù)雜性分析和組態(tài)機(jī)制探討。主要解決以下問題:是否存在高(低)綠色智慧建設(shè)水平的必要條件,以及條件對結(jié)果影響的必要程度? 影響高綠色智慧建設(shè)水平的條件組態(tài)有哪些? 哪些條件發(fā)揮著主要作用? 哪些條件發(fā)揮著次要作用? 各組態(tài)之間是否存在替代效應(yīng)以及各組態(tài)內(nèi)部存在何種聯(lián)系? 中國東、中、西部路徑存在哪些差異?

本文研究有如下貢獻(xiàn):

(1) 從組態(tài)視角出發(fā),在技術(shù)、組織與環(huán)境3個方面確定了產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平的7個前因條件,是對從單一角度探討城市綠色智慧轉(zhuǎn)型的進(jìn)一步拓展和深化。

(2) 通過強(qiáng)調(diào)因果不對稱性[20],運用NCA 與fsQCA 相結(jié)合的方法,探討了達(dá)到高綠色智慧建設(shè)水平的必要條件及其必要程度,并分析出“殊途同歸”的多條驅(qū)動路徑,這一做法將基于傳統(tǒng)計量方法探討單一變量的“凈效應(yīng)”研究擴(kuò)展至基于組態(tài)視角的多變量綜合效應(yīng)與綠色智慧城市的關(guān)系研究。

(3) 通過揭示高綠色智慧建設(shè)水平的不同前因組態(tài),證明了其建設(shè)進(jìn)程并不是采用“一刀切”的做法,而是存在多種戰(zhàn)略組態(tài)[21],相對于現(xiàn)有研究,更接近于城市在復(fù)雜條件下的綠色智慧轉(zhuǎn)型方式。同時,多元化的戰(zhàn)略組態(tài)為城市綠色智慧建設(shè)提供了重要理論依據(jù)和實踐指導(dǎo),使管理者可根據(jù)組織自身條件和地區(qū)資源稟賦,選擇合適的建設(shè)路徑。

1 研究框架與模型構(gòu)建

1.1 研究框架

本文引入TOE 框架來探究綠色城市建設(shè)路徑。該框架最初主要用來分析企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)的影響因素,隨著框架的不斷演進(jìn),已被廣泛應(yīng)用在組織管理、政府治理和綠色技術(shù)等領(lǐng)域[22]。該框架不僅在技術(shù)層面進(jìn)行了考察,還將組織、環(huán)境層面的因素考慮在內(nèi)[23]。近年來,TOE 框架在解決中國區(qū)域問題[24]、城市問題[25]等復(fù)雜治理問題的研究中也有涉及,可根據(jù)城市問題的復(fù)雜情境做出相應(yīng)調(diào)整。

綠色智慧城市建設(shè)水平不僅在組織自身方面與政府的建設(shè)力度和資金投入強(qiáng)度有關(guān),而且也受到現(xiàn)階段技術(shù)水平的制約[26]。通過技術(shù)變遷能夠深層次影響政府組織的治理效率和城市運行效率[6],能夠有效利用信息技術(shù)在極大程度上提升城市的綠色智慧轉(zhuǎn)型效率。此外,現(xiàn)階段的資源稟賦和外部環(huán)境等因素均會影響城市的綠色智慧建設(shè)水平[27-28]。這些影響因素之間并不是簡單的線性關(guān)系,而是通過相互影響,共同塑造出高水平的綠色智慧城市。

本文將TOE框架與城市綠色智慧轉(zhuǎn)型問題相結(jié)合,從技術(shù)、組織和環(huán)境3個維度深入分析驅(qū)動綠色智慧建設(shè)水平提升的前因條件,有利于探尋與城市建設(shè)這一復(fù)雜環(huán)境相匹配的多元路徑,以應(yīng)對在不同環(huán)境因素下組態(tài)模式的因果復(fù)雜性。

1.2 模型構(gòu)建

技術(shù)層面。技術(shù)層面的影響因素主要包括現(xiàn)有技術(shù)的使用狀態(tài)和將采納技術(shù)的特征。技術(shù)是組織建設(shè)和完善的根本推動力量,是組織擴(kuò)張的基礎(chǔ),會直接影響到政府的決策效率和運行效率等一系列問題[22]。趙云輝等[24]提出數(shù)字技術(shù)的發(fā)展是提升組織治理效率的重要力量之一,數(shù)字技術(shù)能驅(qū)動智能網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成并賦能政府治理流程變革。依據(jù)交易成本理論,數(shù)字技術(shù)的發(fā)展能夠有效提升信息透明度和可獲得性,解決城市治理過程中的信息不對稱問題,進(jìn)而降低政府政策制定的交易成本,推進(jìn)綠色智慧城市建設(shè)[29]。例如,在電力生產(chǎn)和運輸過程中,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以測量和管理發(fā)電數(shù)據(jù),進(jìn)而有效解決政府和企業(yè)之間的信息不對稱問題,使政府能夠及時調(diào)整應(yīng)對政策和管理措施[30]。技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)據(jù)開放和應(yīng)用的重要基礎(chǔ),在此基礎(chǔ)上,政府能夠更好地應(yīng)用數(shù)字技術(shù)對信息資源進(jìn)行收集處理,并將分析結(jié)果應(yīng)用于交通、生產(chǎn)、醫(yī)療等亟須解決的城市問題,減少政策制定的失敗風(fēng)險,實現(xiàn)城市自動化管理[29-30]。因此,在技術(shù)層面設(shè)立了技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字化水平兩個條件。

組織層面。組織因素主要聚焦于組織內(nèi)部屬性,能夠與技術(shù)因素產(chǎn)生相互作用[22]。綠色智慧城市建設(shè)離不開政府的推動和政策的指引,其中數(shù)字技術(shù)能夠有效降低政府政策制定的交易成本,而組織因素同樣為技術(shù)的發(fā)展提供了制度保障和資金支持,兩者相輔相成,密不可分[30]。從有限理性理論來看,注意力是一種稀缺資源,注意力分配的不同會導(dǎo)致決策差異[31]。在具體實踐中,政府的關(guān)注程度和支持力度是一項政策或項目成功執(zhí)行的重要影響因素[24],而財政資源則為綠色智慧城市建設(shè)提供了發(fā)展環(huán)境和內(nèi)生動能[32]。根據(jù)資源配置理論可知,當(dāng)政府的財政資源能力較弱時,資源將被使用于必要性的公共支出以滿足最基本的需求;而對于涉及綠色智慧城市建設(shè)這種技術(shù)方面的公共服務(wù),將會適當(dāng)減少財政供給[24]。因此,在組織層面設(shè)立了注意力分配和財政資源支持兩個條件。

環(huán)境層面。環(huán)境影響和支配著內(nèi)部要素的相互作用以及整個系統(tǒng)的運行方式,主要包括組織所處的市場結(jié)構(gòu)、外部政府管制政策、壓力或動力等方面[30]。在中國,“壓力型”激勵政策是解析外部環(huán)境規(guī)律的重要視角[33]。其中,上級壓力是指來自上級政府的強(qiáng)制壓力,通常中央或上級政府會以地方官員的政績表現(xiàn)作為考核標(biāo)準(zhǔn),以此決定是否錄用[30]。因此,當(dāng)上級政府推動某項創(chuàng)新政策時,受到晉升激勵的影響,下級官員會為貫徹執(zhí)行綠色智慧城市建設(shè)分配更多注意力。近年來,以煤炭等化石能源為主的大量生產(chǎn)與消耗,導(dǎo)致了資源緊缺、環(huán)境污染等一系列問題[34]。有學(xué)者實證檢驗出能源結(jié)構(gòu)是碳排放的主要影響因素,煤炭等不可再生能源的大量消耗會導(dǎo)致碳強(qiáng)度增加,致使城市面臨巨大的減排壓力[35]。而新能源作為國家重點扶持行業(yè),對實現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和起著至關(guān)重要的作用[36]。加強(qiáng)新技術(shù)的吸收和應(yīng)用能力,能夠有效提高能源效率,推動能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型[37]。城市化是以人為載體的人力資本流動。加快地方城市化進(jìn)程,對提高資源配置效率至關(guān)重要[38]。在城市化發(fā)展初期,人口聚集和粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的嚴(yán)重負(fù)外部性,導(dǎo)致城市資源短缺、環(huán)境污染現(xiàn)象嚴(yán)重[39]。但是,隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn),集聚效應(yīng)擴(kuò)大了人力資本的正外部性,尤其是高水平人才的集聚,可以通過人口遷移不斷積累宏觀層面的城市資本存量,此時人力資源存量越高,地區(qū)創(chuàng)新效率越強(qiáng),越能有效推動綠色智慧轉(zhuǎn)型[40]。因此,在環(huán)境層面設(shè)立了上級壓力、能源利用效率和城市化水平3個條件。

理論模型如圖1所示。面對復(fù)雜的社會環(huán)境,積極有效地探尋綠色智慧城市的多種策略成為現(xiàn)階段的重要挑戰(zhàn)[3]。本文在技術(shù)、組織和環(huán)境3個維度共設(shè)立了7個二級條件,各個條件之間存在動態(tài)聯(lián)動關(guān)系(見圖1)。整個模型的構(gòu)建主要應(yīng)用到組態(tài)理論和交易成本理論。具體而言,技術(shù)維度的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字化水平能夠有效解決在綠色智慧城市建設(shè)上的信息不對稱問題,降低信息收集、處理上的交易成本[24]。同時,政府自身的注意力和相關(guān)政策的制定也能夠提升城市的技術(shù)創(chuàng)新水平,推動數(shù)字技術(shù)的發(fā)展[41]。技術(shù)和組織因素的聯(lián)合,是以一種復(fù)雜的方式解釋了高水平的綠色智慧城市建設(shè)。與此同時,這些因素還受到外部環(huán)境的影響[22]。例如,城市化水平帶來的人才集聚現(xiàn)象較為明顯,其中,研發(fā)人員可以有效推動數(shù)字技術(shù)的發(fā)展水平,管理人員可以提升政府環(huán)境監(jiān)管效率,進(jìn)而降低政策制定的交易成本。

圖1 理論模型Fig.1 Theoretical model

2 研究方法與數(shù)據(jù)構(gòu)建

2.1 研究方法

定性比較分析(QCA)是用集合關(guān)系來解釋實體之間關(guān)系的分析方法[22,42]。該方法基于整體論思想,認(rèn)為研究案例是多個前因條件組成的整體,主要解決條件組態(tài)與結(jié)果之間的復(fù)雜因果關(guān)系[24]。QCA 方法早期主要應(yīng)用于社會學(xué)、政治學(xué)等學(xué)科,近年在管理學(xué)領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用,成為解決管理學(xué)領(lǐng)域因果復(fù)雜性問題的重要工具[19,22]。該方法結(jié)合了定性和定量分析的優(yōu)勢,既適用于處理2～10個案例,開展小樣本的跨案例定性比較分析,也適用于10～50個中小樣本案例以及大于100個的大樣本案例研究,為管理學(xué)科的研究開辟了新的道路[20]。

在綠色智慧城市研究中引入模糊集定性比較分析法(fsQCA),主要基于以下原因:①城市綠色智慧發(fā)展的前因條件間多是相互依賴而非獨立的,需要采用整體的、組合的方式解釋產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平的原因[3]。相較于探討單一變量凈效應(yīng)的傳統(tǒng)回歸分析,QCA 方法能夠更好地解釋綠色智慧城市建設(shè)眾多因素之間的動態(tài)互補(bǔ)性,有效識別出各因素之間的相互作用[19]。②QCA 方法既適合中小樣本案例研究,也適合開展大樣本案例分析,從大樣本中發(fā)現(xiàn)可推廣的戰(zhàn)略模式,符合本文對234個地級市展開的大樣本案例研究,通過大量樣本數(shù)據(jù)分析,探討條件組態(tài)組內(nèi)關(guān)系和組間關(guān)系,從而發(fā)現(xiàn)多要素之間的“復(fù)雜性”問題和“殊途同歸”現(xiàn)象。③相較于其他QCA 方法(csQCA,mv QCA),使用fsQCA 能夠更充分地捕捉到綠色智慧城市的各個前因條件在不同水平上的細(xì)微變化[22,24],而本文的數(shù)據(jù)均屬于連續(xù)變量,故選擇fsQCA 方法能夠有效解決本文的研究問題。

在進(jìn)行組態(tài)分析前,需要檢驗單個條件是否構(gòu)成結(jié)果的必要條件[19,43]。其中,由Dul[44]開發(fā)的必要性分析方法(NCA)能夠靈活、簡單地適用于各種性質(zhì)的前因條件對結(jié)果的必要性分析,是對使用fsQCA 進(jìn)行必要性分析的一種有效補(bǔ)充。相比于fsQCA 方法,NCA 方法不僅可以識別出綠色智慧城市建設(shè)的必要條件,還可以分析出條件對結(jié)果影響的必要程度,即分析各前因要素水平與綠色智慧建設(shè)水平之間的關(guān)系[42]。因此,在解決綠色智慧城市建設(shè)問題上,使NCA 與fsQCA 結(jié)合能夠發(fā)揮出更大價值。

具體分析時,首先用NCA 和fsQCA 方法進(jìn)行必要性檢驗,分析是否存在影響綠色智慧城市建設(shè)水平的必要條件以及前因條件對結(jié)果的必要程度;然后,借助fsQCA 方法從組態(tài)視角出發(fā),進(jìn)行跨案例比較分析,探索7個前因條件產(chǎn)生的前因組態(tài)對于高綠色智慧建設(shè)水平的影響。

2.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文將案例樣本定位到中國234個地級市(其中,綠色智慧建設(shè)水平作為結(jié)果變量,共存在285個對應(yīng)地級市,剔除7個條件中缺失較多數(shù)據(jù)的51個地級市)。樣本城市選取主要有兩點依據(jù):首先,綠色智慧城市建設(shè)研究以地級市數(shù)據(jù)衡量更為精確;其次,各個城市的地理位置和資源稟賦不同,可形成差異性比較[25]。在數(shù)據(jù)來源選擇方面,考慮到本文是基于“雙碳”目標(biāo)背景下的綠色智慧城市建設(shè)路徑研究,且在2018年5月,習(xí)近平總書記在全國生態(tài)環(huán)境保護(hù)大會上全面概括了生態(tài)文明思想,為綠色智慧城市建設(shè)提供了依據(jù)。因此,本文選取2019～2020年234個地級市數(shù)據(jù)進(jìn)行衡量。

本文以《中國城市統(tǒng)計年鑒》作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源,該統(tǒng)計年鑒主要統(tǒng)計了各個城市的地區(qū)一般公共預(yù)算支出、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入戶數(shù)、生產(chǎn)總值、年末總?cè)丝诘葦?shù)據(jù);同時結(jié)合了《中國能源統(tǒng)計年鑒》、各個省份統(tǒng)計年鑒、各地級市統(tǒng)計局、國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報等,對能源消費指標(biāo)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)指標(biāo)以及地區(qū)城市化指數(shù)等進(jìn)行統(tǒng)計。注意力分配的數(shù)據(jù)來自各地級市人民政府官網(wǎng)。低碳試點城市數(shù)據(jù)來自國家發(fā)展和改革委員會官網(wǎng),智慧試點城市數(shù)據(jù)來自中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部官網(wǎng)。

2.3 數(shù)據(jù)構(gòu)建

2.3.1結(jié)果測量 綠色智慧城市發(fā)展水平。依據(jù)《中國綠色智慧城市發(fā)展智庫報告(2021)》中的綠色智慧建設(shè)水平總指標(biāo)進(jìn)行衡量[3]。該報告在對國內(nèi)外相關(guān)指標(biāo)體系進(jìn)行系統(tǒng)考察的基礎(chǔ)上,采用相關(guān)性分析、規(guī)模-位序分析等方法進(jìn)行指標(biāo)測算,計算了2019～2020年中國地級市的總指標(biāo),并將其分為綠色城市、智慧城市和人文城市3個分指標(biāo),同時對城市綠色智慧發(fā)展水平的時空特征進(jìn)行了分析。

2.3.2條件測量 技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。依據(jù)譚海波等[22]的測量方法,以每萬人口平均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口個數(shù)作為測量指標(biāo)。數(shù)字化水平。參考趙濤[45]關(guān)于地級市數(shù)字化指數(shù)的測量方法,整理了234個地級市的數(shù)字普惠金融、互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)從業(yè)人員情況、相關(guān)產(chǎn)出情況和移動電話普及率5個方面指標(biāo)的原始數(shù)據(jù),通過主成分分析法得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)。

注意力分配。參考譚海波等[22]的測量方法,采用中央或上級政府出臺政策與各地方政府出臺本地落實意見的政策方針的時間間隔來計算。具體將2021年3月15日正式把碳達(dá)峰碳中和納入生態(tài)文明建設(shè)整體布局的時間作為起始時間,以各地級市人民政府官網(wǎng)中回應(yīng)國家“雙碳”目標(biāo)建設(shè)的文件作為終止時間,以此時間間隔(天)進(jìn)行測量。財政資源支持。財政資源是城市發(fā)展的重要基礎(chǔ)和物質(zhì)保障,一般認(rèn)為,財政資源支持水平越高,政府投入的城市建設(shè)資金越多。借鑒趙云輝等[24]的測量方法,采用城市每萬人口的一般公共預(yù)算支出作為測量指標(biāo)。

上級壓力。以樣本城市被納入國家智慧試點城市或低碳試點城市的公布總次數(shù)為依據(jù)[46]。具體統(tǒng)計3次正式公布的智慧試點城市和低碳試點城市中,各地級市所占的總次數(shù)。考慮到所占總次數(shù)為0的地級市也并非完全沒有上級壓力,因此將其賦值為0.1。能源利用效率。采用在國際上認(rèn)可度較高、用來衡量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展中資源利用效率的指標(biāo)——單位GDP綜合能耗(即一單位GDP產(chǎn)值所需要消耗的能源總量)[3]。城市化水平。借鑒董梅等[38]的測量方法,采用各地級市的城市化指數(shù)進(jìn)行測量,具體計算年末城鎮(zhèn)人口數(shù)占年末常住人口總數(shù)的比率。描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 描述性統(tǒng)計Tab.1 Descriptive statistics

2.3.3數(shù)據(jù)校準(zhǔn) 數(shù)據(jù)校準(zhǔn)是模糊集定性比較分析(fsQCA)的前提[43]。在具體分析中,需要給案例設(shè)定3個臨界值作為隸屬分?jǐn)?shù),分別為完全隸屬(賦值為1)、完全不隸屬(賦值為0.5)和交叉點(賦值為0)[47]。參照已有研究,將除注意力分配外的其他條件及結(jié)果的完全隸屬、交叉點與完全不隸屬分別設(shè)置為95%、50%和5%分位數(shù)[22]。考慮到注意力分配用地方政府回應(yīng)中央政策的時間間隔進(jìn)行衡量,時間間隔越短,政府注意力越強(qiáng),因此將注意力分配的完全隸屬、交叉點與完全不隸屬設(shè)置為5%、50%和95%分位數(shù)。具體校準(zhǔn)數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 條件與結(jié)果的校準(zhǔn)Tab.2 Calibration of conditions and results

3 數(shù)據(jù)分析與實證結(jié)果

3.1 單個條件的必要性分析

在進(jìn)行組態(tài)分析前,需要檢驗單個條件是否構(gòu)成高(低)水平綠色智慧城市建設(shè)的必要條件[43]。NCA 除了可以識別特定條件是否為某一結(jié)果的必要條件外,還可以分析其效應(yīng)量(effect size),效應(yīng)量代表產(chǎn)生特定結(jié)果需要必要條件的最低水平[42]。在分析其效應(yīng)量時,使用上限回歸(CR)和上限包絡(luò)(CE)兩種分析方法以生成對應(yīng)函數(shù),得到其效應(yīng)量。效應(yīng)量取值在0～1之間,取值越小代表效應(yīng)越小[44]。在NCA 方法中,當(dāng)前因條件的效應(yīng)量不小于0.1,且蒙特卡洛仿真置換檢驗顯示效應(yīng)量顯著時,產(chǎn)生必要條件[47]。

表3給出了NCA 方法對前因條件必要性的分析結(jié)果。本文對各變量分別用CR 和CE 兩種方法計算其效應(yīng)量,根據(jù)NCA 的分析結(jié)果判斷其是否為必要條件。由表3可以看出,數(shù)字化水平中由CR方法計算的效應(yīng)量大于0.1且P值顯著,說明數(shù)字化水平是某一水平上綠色智慧建設(shè)的必要條件;城市化水平中由CR 和CE 兩種方法計算的效應(yīng)量均大于0.1且P值顯著,說明城市化水平是某一水平上綠色智慧的必要條件。用同樣的方法計算后,其他5個前因條件均不構(gòu)成綠色智慧建設(shè)水平的必要條件。

表3 NCA方法必要條件分析結(jié)果Tab.3 Necessary condition analysis results of NCA method

表4給出了前因條件的瓶頸水平分析結(jié)果。例如:要達(dá)到50%的綠色智慧建設(shè)水平,需要達(dá)到1.4%的數(shù)字化水平、1.7% 的財政資源支持和10.2%的城市化水平,其他條件不存在該水平上的瓶頸效應(yīng);要達(dá)到60%的綠色智慧建設(shè)水平,需要達(dá)到9.4%的數(shù)字化水平、8.3%的財政資源支持、0.8%的能源利用效率和20.7%的城市化水平,其他條件不存在該水平上的瓶頸效應(yīng)。

表4 NCA方法瓶頸水平分析結(jié)果Tab.4 Analysis results of bottleneck level of NCA method %

在QCA 分析中,必要條件檢驗的標(biāo)準(zhǔn)是觀測其一致性水平高低[43]。通過fsQCA3.0 軟件對各條件進(jìn)行了“必要性”檢驗,具體分析結(jié)果如表5所示。其中,7個條件的一致性水平均小于0.9,因此,單一條件不能構(gòu)成高(低)綠色智慧城市水平的必要條件。但是,“數(shù)字化水平+城市化水平”和“注意力分配+上級壓力”兩個集合的一致性水平均大于0.9,構(gòu)成了高綠色智慧建設(shè)水平的必要條件,說明要達(dá)到高水平的綠色智慧城市建設(shè),需要同時在兩個集合中分別有至少一個條件存在[21]。

表5 QCA方法單個條件的必要性檢驗Tab.5 Necessary condition analysis results of QCA method

NCA 中的必要條件是指前因條件在較低水平上,該條件對綠色智慧建設(shè)水平是必要的[44],即較低水平的數(shù)字化和城市化水平對綠色智慧建設(shè)水平是必要的;QCA 分析中必要條件是指滿足某種隸屬度的必要條件,這里分析的是產(chǎn)生高綠色智慧水平的必要條件。因此,某一程度的數(shù)字化和城市化水平是綠色智慧建設(shè)水平的必要條件,而高數(shù)字化和高城市化水平并不是產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平的必要條件。綜上所述,本文認(rèn)為7個前因條件中不單獨存在產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平的必要條件,體現(xiàn)了綠色智慧城市建設(shè)的復(fù)雜性,進(jìn)一步說明了應(yīng)重點探討技術(shù)、組織和環(huán)境3個方面條件聯(lián)動對結(jié)果的協(xié)同效應(yīng)。

3.2 條件組態(tài)的充分性分析

條件組態(tài)的充分性分析是指前因條件組合充分地產(chǎn)生結(jié)果[43]。Ragin[20]認(rèn)為一致性閾值不應(yīng)低于0.75,頻數(shù)閾值的設(shè)定則需要根據(jù)樣本規(guī)模進(jìn)行調(diào)整,中小樣本可以為1,而大樣本應(yīng)大于1[47]。基于現(xiàn)有研究成果并結(jié)合案例數(shù)據(jù)分布,本文將一致性閾值設(shè)為0.85,頻數(shù)閾值設(shè)為2,PRI 值設(shè)為0.75[42]。運用fsQCA3.0 軟件對7 個前因條件進(jìn)行充分性分析,在輸出的條件組態(tài)中,本文同已有研究一致,主要匯報建設(shè)總體解和分路徑解的覆蓋度和一致性,并分析對應(yīng)路徑的條件組態(tài)。

表6共呈現(xiàn)出5種組態(tài),單個解和總體解的一致性水平均高于0.94,大于可接受的最低標(biāo)準(zhǔn)0.75,因此,可以將5種組態(tài)視為綠色智慧城市建設(shè)的充分條件組合?？梢钥闯?系統(tǒng)內(nèi)各要素不是簡單堆積或疊加,而是相互作用、相互制約、互為存在條件。表6中一致性水平代表前因組態(tài)能夠達(dá)到特定結(jié)果的一致性程度,原始覆蓋度代表能夠解釋該組態(tài)的案例占比,唯一覆蓋度代表僅能被該組態(tài)解釋的案例占比[29]。

表6 高綠色智慧建設(shè)水平的組態(tài)分析Tab.6 Configuration analysis of high green smart construction level

3.2.1“數(shù)字化和城市化雙元驅(qū)動型”路徑 組態(tài)1a與1b。組態(tài)1a的高數(shù)字化水平和高城市化水平為核心條件,互補(bǔ)高財政資源支持、高上級壓力和高技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施為邊緣條件,可以產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平。其一致性水平為0.961,原始覆蓋度為0.365,唯一覆蓋度為0.038。組態(tài)1b的高數(shù)字化水平和高城市化水平為核心條件,互補(bǔ)高財政資源支持、高注意力分配和非高技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施為邊緣條件,可以產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平。其一致性水平為0.967,原始覆蓋度為0.335,唯一覆蓋度為0.030。由于組態(tài)1a和1b的核心條件相同,均為高數(shù)字化水平和高城市化水平,故將其歸類為“數(shù)字化和城市化雙元驅(qū)動型”路徑。

組態(tài)1a與1b的具體代表城市如圖2所示。由圖2可以看出,代表城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和科技水平相對較高,由此產(chǎn)生的人才集聚現(xiàn)象較為明顯。以杭州市為例,杭州因地制宜提出了建設(shè)綠色智慧城市,把“綠色”和“智慧”作為城市發(fā)展的突破路徑,著力發(fā)展信息、環(huán)保、新材料等智慧產(chǎn)業(yè);2014年杭州正式成立的智慧城市研究院是集“政、產(chǎn)、學(xué)、研、用”五位一體的智慧城市建設(shè)資源整合平臺。根據(jù)最新發(fā)布的《中國城市數(shù)字治理報告(2020)》可以看出,杭州的數(shù)字治理指數(shù)(超越北京、上海、廣州和深圳)居全國第一。

圖2 組態(tài)1a和1b的代表城市Fig.2 Representative cities of configuration 1a and 1b

組態(tài)1a與1b的替代關(guān)系。組態(tài)1a與1b存在明顯的替代關(guān)系,即在數(shù)字化水平、財政資源支持、能源利用效率和城市化水平4個條件狀態(tài)相同的情況下,組態(tài)1a中的高上級壓力和高技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施與組態(tài)1b中的高注意力分配和非高技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施可以作為邊緣條件進(jìn)行相互替代,達(dá)到“殊途同歸”的效果?？梢园l(fā)現(xiàn),上級壓力和注意力分配兩個條件均屬于政府層面對綠色智慧城市建設(shè)的影響,但是前者為外部壓力,后者則為內(nèi)部關(guān)注度。當(dāng)出現(xiàn)高數(shù)字化和高城市化雙元邏輯作為核心條件時,對于上級壓力缺乏的城市可選擇增強(qiáng)政府自身注意力分配作為輔助。這種選擇替代資源進(jìn)行配置的方法,可以快速高效地實現(xiàn)城市綠色智慧轉(zhuǎn)型升級。具體替代效應(yīng)如圖3所示。

圖3 組態(tài)1a和1b的替代關(guān)系Fig.3 The substitution relationship between configuration 1a and 1b

3.2.2“上級壓力和政府注意力雙元驅(qū)動型”路徑組態(tài)2a與2b。組態(tài)2a的高上級壓力和高注意力分配為核心條件,互補(bǔ)高財政資源支持、高能源利用效率、高城市化水平和非高技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施為邊緣條件,可以產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平。其一致性水平為0.964,原始覆蓋度為0.334,唯一覆蓋度為0.030。組態(tài)2b的高上級壓力和高注意力分配為核心條件,互補(bǔ)高數(shù)字化水平、高財政資源支持、高能源利用效率和高城市化水平為邊緣條件,可以產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平。其一致性水平為0.967,原始覆蓋度為0.355,唯一覆蓋度為0.022。由于組態(tài)2a與2b的核心條件相同,均為高上級壓力和高注意力分配,故將其歸類為“上級壓力和政府注意力雙元驅(qū)動型”路徑。

組態(tài)2a與2b的代表城市如圖4所示。以北京市為例,在國家正式把“雙碳"目標(biāo)納入生態(tài)文明建設(shè)整體布局后,北京市人民政府在“綠色智慧”城市建設(shè)上出臺多項政策并舉辦“中歐綠色智慧城市創(chuàng)新實踐”交流會。北京2022年冬奧會建設(shè)時,在國家財務(wù)部和稅務(wù)局的激勵和推動下,北京市人民政府積極響應(yīng),投入了大量的人力、物力和財力,奧運會場館采用風(fēng)能和水力發(fā)電,并采用高新技術(shù)實現(xiàn)了冰立方和水立方的相互轉(zhuǎn)換;整個過程實現(xiàn)了碳排放全部中和,在低碳場館、低碳能源和低碳交通等方面開展了完整的碳中和實踐。

圖4 組態(tài)2a和2b的代表城市Fig.4 Representative cities of configuration 2a and 2b

3.2.3“數(shù)字化和城市化雙元邏輯下上級壓力和政府注意力驅(qū)動型”路徑 組態(tài)3的高數(shù)字化水平、高城市化水平、高上級壓力和高注意力分配為核心條件,互補(bǔ)高技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、非高財政資源支持和非高能源利用效率為邊緣條件,可以產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平。其一致性水平為0.948,原始覆蓋度為0.280,唯一覆蓋度為0.049。與組態(tài)1、2 相比,組態(tài)3的能源利用效率條件和財政資源支持條件均呈現(xiàn)出邊緣缺乏狀態(tài)。面對這種情況,需要在依托技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的同時,發(fā)揮技術(shù)(數(shù)字化水平)、組織(注意力分配)和環(huán)境(上級壓力、城市化水平)3個方面要素的共同核心作用,以達(dá)到高水平的綠色智慧建設(shè)。同時,可以發(fā)現(xiàn),組態(tài)3的核心條件為組態(tài)1、2核心條件的并集,因此將組態(tài)3命名為“數(shù)字化和城市化雙元邏輯下上級壓力和政府注意力驅(qū)動型”路徑。

組態(tài)3的代表城市為徐州市和濟(jì)寧市。以濟(jì)寧市為例,濟(jì)寧市是山東省的濱水生態(tài)旅游城市和淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)中心城市,但是其城市化水平與山東省整體水平相比,仍有較大差距,濟(jì)寧市在2022年2月的《政府工作報告》中也指出,要加大力度發(fā)展“數(shù)字濟(jì)寧”,同時,其也是國家智慧試點城市,因此,推動數(shù)字化和城市化的協(xié)同發(fā)展對濟(jì)寧市綠色智慧城市建設(shè)至關(guān)重要。在此基礎(chǔ)上,通過上級政府壓力和政府本身注意力的傾斜,能夠達(dá)到高水平的綠色智慧城市建設(shè)。

3.2.4整體分析 組態(tài)1a和1b呈現(xiàn)出完全互利共棲(或共生)型關(guān)系的特征,即數(shù)字化水平和城市化水平兩個條件會同時出現(xiàn)或同時消失(同時出現(xiàn)在組態(tài)1a、1b和組態(tài)3,又同時消失于組態(tài)2a、2b),彼此的結(jié)合會使兩方獲益,產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)有效推進(jìn)了綠色智慧轉(zhuǎn)型進(jìn)程。在城市化水平較高的城市,其產(chǎn)生的人才集聚現(xiàn)象較為明顯,大量人才集聚能夠有效推動城市高新技術(shù)發(fā)展,進(jìn)而提升整個城市數(shù)字化水平。同樣,數(shù)字化水平較高的城市會吸引大量人才集聚,提升整個城市的城市化水平。兩者在同為核心存在條件的情況下,結(jié)合技術(shù)、組織、環(huán)境的其他因素的輔助,能夠有效推動整個城市的綠色智慧建設(shè)。

組態(tài)2a和2b呈現(xiàn)出另一組完全互利共棲(或共生)型關(guān)系的特征,即上級壓力和注意力分配兩個條件也會同時出現(xiàn)或同時消失(同時出現(xiàn)在組態(tài)2a、2b和組態(tài)3,又同時消失于組態(tài)1a、1b),兩者存在明顯相互增強(qiáng)的效應(yīng)。上級政府的幫助和推動會對下級政府產(chǎn)生激勵效用,促使下級政府的注意力向綠色智慧城市建設(shè)方向傾斜,此時,再結(jié)合財政、技術(shù)和環(huán)境等因素的輔助,產(chǎn)生了高綠色智慧建設(shè)水平。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

本文借鑒已有校準(zhǔn)方法,通過改變一致性閾值對結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗[24]。具體將一致性閾值從0.85上調(diào)至0.90。通過檢驗發(fā)現(xiàn)結(jié)果組態(tài)完全一致,因此認(rèn)為研究結(jié)論具有良好的穩(wěn)健性。

4 中國東、中、西部綠色智慧城市建設(shè)路徑

綠色智慧城市是與世界生態(tài)文明和智能化社會相適應(yīng)的重要發(fā)展方向。目前,中國正面臨著實現(xiàn)雙碳目標(biāo)的壓力,這種壓力對于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、技術(shù)水平欠發(fā)達(dá)的地區(qū)而言更為艱難。另外,不同制度環(huán)境的差異也可能導(dǎo)致大數(shù)據(jù)發(fā)展水平、政府注意力分配以及財政資源等因素對綠色智慧城市建設(shè)水平產(chǎn)生不同的作用效果。因此,本文進(jìn)一步從東部、中部和西部進(jìn)行分區(qū)域探討,通過對7個條件進(jìn)行組態(tài)分析,探索在技術(shù)、組織、環(huán)境三者共同作用下,不同區(qū)域的綠色智慧建設(shè)路徑。具體結(jié)果如表7所示。

表7 中國東、中、西部高綠色智慧建設(shè)水平的組態(tài)分析Tab.7 Configuration analysis of high green wisdom construction level in eastern,central and western China

由表7可以看出,中國東、中、西部的綠色智慧城市建設(shè)路徑存在明顯差異。整體來看,共存在8種組態(tài),單個解和總體解的一致性水平均高于0.95,大于可接受的最低標(biāo)準(zhǔn)0.75。其中,東部地區(qū)為組態(tài)1～2,高數(shù)字化水平、高財政資源支持和高城市化水平為核心條件。可以看出,東部地區(qū)的核心條件涉及技術(shù)、組織和環(huán)境3個方面,由于東部地區(qū)自身經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),城市建設(shè)的財政投入和科技投入水平也相對較高;同時大量人口涌入城市產(chǎn)生明顯的人才集聚現(xiàn)象,能夠有效提升綠色創(chuàng)新水平。因此,數(shù)字化水平、財政資源支持和城市化在東部城市發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。同時,可以發(fā)現(xiàn),組態(tài)1的注意力分配與組態(tài)2的能源利用效率存在替代關(guān)系。

中部地區(qū)為組態(tài)3～4,高上級壓力為核心條件。中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)水平相對東部較低,自身重污染企業(yè)較多,且地理位置位于東西部之間,容易產(chǎn)生污染溢出現(xiàn)象,因此國家高度重視。在上級的主導(dǎo)作用下,結(jié)合政府的財政支持、數(shù)字化發(fā)展和城市化推進(jìn)等條件的輔助作用,能夠有效推動中部地區(qū)的綠色智慧建設(shè)。同時,可以發(fā)現(xiàn),組態(tài)3的財政資源支持和能源利用效率與組態(tài)4的注意力分配存在替代關(guān)系。

西部地區(qū)為組態(tài)5～8,可以發(fā)現(xiàn),西部地區(qū)的能源利用效率為核心缺乏條件。在這種情況下,需要在城市化水平、數(shù)字化水平和注意力分配的聯(lián)合核心作用下,結(jié)合其他因素的輔助,共同推動城市綠色智慧建設(shè)。同時,可以發(fā)現(xiàn),組態(tài)6的上級壓力與組態(tài)7的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施存在替代關(guān)系。

綜上所述,中國東、中、西部地區(qū)受技術(shù)水平、組織能力、外部環(huán)境等因素的影響,導(dǎo)致不同地區(qū)的綠色智慧城市建設(shè)路徑存在顯著差異。

5 結(jié)論

本文從組態(tài)視角出發(fā),基于TOE 框架,運用NCA 與fsQCA 相結(jié)合的方法,以中國234個地級市為觀測樣本,對綠色智慧城市建設(shè)進(jìn)行組態(tài)分析,探討達(dá)到高綠色智慧建設(shè)水平的路徑。研究結(jié)論如下:

(1) 從單一變量觀察,技術(shù)、組織和環(huán)境3個方面的7個因素均不能單獨成為綠色智慧城市建設(shè)的必要條件,但是“數(shù)字化水平+城市化水平”和“注意力分配+上級壓力”兩個集合構(gòu)成高綠色智慧建設(shè)水平的必要條件。并且由NCA 補(bǔ)充分析可知,較低的數(shù)字化水平和城市化水平是產(chǎn)生某種程度綠色智慧城市建設(shè)的必要條件。

(2) 從整體路徑分析,共存在5條驅(qū)動路徑,具體可以歸納為3類:數(shù)字化和城市化雙元驅(qū)動型、上級壓力和政府注意力雙元驅(qū)動型以及數(shù)字化和城市化雙元邏輯下上級壓力和政府注意力驅(qū)動型。體現(xiàn)了不同城市進(jìn)行綠色智慧建設(shè)的多重實現(xiàn)路徑,具有“殊途同歸”之效。

(3) 從組間分析,其中,組態(tài)1a與1b之間存在替代效應(yīng),在其他條件相同的情況下,組態(tài)1a中的高上級壓力和高技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施與組態(tài)1b中的高注意力分配和非高技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施可以作為邊緣條件進(jìn)行相互替代。在這種情況下,可靈活高效地匹配對應(yīng)戰(zhàn)略措施。從組內(nèi)分析發(fā)現(xiàn),“數(shù)字化水平和城市化水平”“注意力分配和上級壓力”兩組條件出現(xiàn)互利共棲(或共生)的關(guān)系,每組中的兩個條件同時出現(xiàn)、同時消失,相互作用下產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平的結(jié)果。

(4) 從區(qū)域路徑來看,東部地區(qū)的核心條件涉及技術(shù)、組織和環(huán)境3個方面;中部地區(qū)的上級壓力發(fā)揮著主導(dǎo)作用;西部地區(qū)盡管能源利用效率呈現(xiàn)出核心缺乏狀態(tài),但結(jié)合其他條件的聯(lián)合作用,仍能達(dá)到高綠色智慧建設(shè)水平。組態(tài)間也存在明顯的差異性(不同地區(qū))和替代關(guān)系(相同地區(qū)),這也闡釋了造成綠色智慧城市發(fā)展的前因組態(tài)是多樣的和有關(guān)聯(lián)的。

本文的理論貢獻(xiàn)體現(xiàn)在:

(1) 基于組態(tài)理論化視角研究綠色智慧城市建設(shè)問題。從組態(tài)視角出發(fā),將城市的綠色智慧建設(shè)問題與TOE 的3 個維度(技術(shù)、組織、環(huán)境)相關(guān)聯(lián),對綠色智慧城市建設(shè)進(jìn)行了更加系統(tǒng)和具體的理論分析,彌補(bǔ)了只基于單一角度(如財政支持、技術(shù)支持等)對城市綠色智慧建設(shè)進(jìn)行傳統(tǒng)實證分析的不足[43]。探討了7個影響因素對綠色智慧城市建設(shè)的“聯(lián)合效應(yīng)”,表明各個條件與綠色智慧建設(shè)水平之間關(guān)系并不是進(jìn)行簡單的相互替代或互補(bǔ),而是呈現(xiàn)出兩個條件之間的互利共棲(或共生)關(guān)系,這也體現(xiàn)了綠色智慧建設(shè)的復(fù)雜性[23],深層次地解釋了影響綠色智慧城市的核心條件及其互動本質(zhì)。

(2) 分析了“綠色”與“智慧”的協(xié)同效應(yīng)。已有研究多集中于“綠色”層面探討基礎(chǔ)設(shè)施、能源消耗和城市化水平等單一因素與城市碳排放之間的相關(guān)關(guān)系[37,51],或從“智慧”層面分析智慧建設(shè)對區(qū)域科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)增長和區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等因素的影響[50,52]。并且,目前對綠色智慧城市的研究也剛剛起步,主要以理論分析為主,指出多因素之間耦合關(guān)系研究的重要性[2,3]。本文則關(guān)注了“綠色”與“智慧”的協(xié)同效應(yīng),從整體視角出發(fā),整合了TOE 框架3個維度的相關(guān)要素,對綠色智慧城市的建設(shè)路徑進(jìn)行深入探討,揭示了“綠色”與“智慧”兩者融合的路徑規(guī)律,為制度復(fù)雜性下的綠色智慧城市建設(shè)提供了更為豐富細(xì)致的證據(jù)和啟示。

(3) 以地級市為研究對象。本研究選擇全國地級市作為觀測樣本,更加細(xì)粒度地解釋了綠色智慧城市建設(shè)的因果復(fù)雜性,使得研究結(jié)果更具普適性,有利于在全國范圍內(nèi)進(jìn)行政策推廣。同時,考慮受地理位置、自然資源等固有屬性的影響,城市的綠色智慧建設(shè)會呈現(xiàn)出差異化的特征,因此,進(jìn)一步分析出中國東、中、西部分地區(qū)的差異化路徑,使得研究結(jié)果更具有針對性,為探索高綠色智慧建設(shè)水平的建設(shè)路徑提供了更為細(xì)粒度的理論指導(dǎo)。

(4) 基于NCA 與QCA 相結(jié)合的方法。以往研究多利用雙重差分法或合成控制法等多元化的實證分析方法,對低碳城市建設(shè)[41]或智慧城市建設(shè)[52]進(jìn)行探討。這些研究主要針對單一變量與城市綠色智慧建設(shè)的傳統(tǒng)實證分析。本文應(yīng)用NCA與fsQCA 相結(jié)合的方法更加細(xì)粒度地解釋了條件之間必要性關(guān)系,揭示了產(chǎn)生高綠色智慧建設(shè)水平的多元驅(qū)動路徑,以及不同組態(tài)之間的相互替代關(guān)系和組態(tài)內(nèi)部的元素關(guān)系。彌補(bǔ)了傳統(tǒng)回歸方法中只能分析單個變量凈效應(yīng)[43]的局限,有助于縮小該領(lǐng)域在方法論上的差距。

本文基于組態(tài)視角對綠色智慧城市建設(shè)路徑進(jìn)行研究,得到如下啟示:

(1) 不同城市可以根據(jù)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平和資源稟賦,對各要素進(jìn)行合理配置,調(diào)整技術(shù)、組織和環(huán)境3個方面的因素,優(yōu)化綠色智慧城市建設(shè)影響因素之間的關(guān)系。

(2) 重點把握1a與1b組態(tài)中的“數(shù)字化和城市化”、2a與2b組態(tài)中的“注意力分配和上級壓力”這兩組條件之間的協(xié)同效應(yīng)。當(dāng)兩個條件均為核心存在條件時,應(yīng)處理好兩者的共棲(或共生)關(guān)系,優(yōu)化建設(shè)環(huán)境,使兩者在相互作用時實現(xiàn)利益最大化,進(jìn)而推動綠色智慧城市建設(shè)。

(3)1a與1b存在替代關(guān)系,因此,在“數(shù)字化和城市化雙元驅(qū)動型”路徑下,可以靈活把握前因條件的適配程度,當(dāng)上級壓力和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施較弱時,應(yīng)適當(dāng)?shù)卦黾诱⒁饬M(jìn)行補(bǔ)充,進(jìn)而快速高效地實現(xiàn)高綠色智慧建設(shè)水平,反之亦然。

(4) 分區(qū)域來看,相較于東、中部地區(qū)的組態(tài)而言,西部地區(qū)兩組組態(tài)呈現(xiàn)出能源利用效率核心缺乏的情況,應(yīng)加快發(fā)展新興技術(shù)和新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展,通過打造光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電等新能源產(chǎn)業(yè)的方式重點提升能源的利用效率。同時,在維持核心驅(qū)動因素的前提下,可以根據(jù)實際情況靈活調(diào)整戰(zhàn)略。其中:東中部地區(qū)重點把握注意力分配與能源利用效率的替代關(guān)系,當(dāng)其中一種因素缺少時,及時選擇替代資源進(jìn)行配置;西部地區(qū)則應(yīng)把握上級壓力與技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的替代關(guān)系,根據(jù)所在城市的環(huán)境現(xiàn)狀,因地制宜地采取相應(yīng)戰(zhàn)略。

本文從組態(tài)視角探討了綠色智慧城市的動因模型和建設(shè)路徑,提出了下一步政策建議,但是仍有以下不足:首先,在因素選擇上,本文基于TOE 框架研究了綠色智慧城市建設(shè)在技術(shù)、組織和環(huán)境3個方面的影響因素。雖然該框架能夠保證研究的科學(xué)性,但是仍難以涵蓋城市綠色智慧轉(zhuǎn)型中所有影響因素,限制了框架外其他重要影響因素的納入,后續(xù)可以基于其他理論框架進(jìn)行進(jìn)一步拓展研究。其次,在數(shù)據(jù)測量上,注意力分配條件受限于數(shù)據(jù)的可獲得性,采取了間接測量方式,但其本身是一個相對概念,既可以采用政府內(nèi)部的績效考核權(quán)重進(jìn)行直接測量,也可以依據(jù)政府響應(yīng)政策的時間間隔進(jìn)行間接測量,未來可以結(jié)合兩種測量方式進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)化研究。最后,在研究視角上,本文只對綠色智慧城市建設(shè)總指數(shù)進(jìn)行研究,未來可以結(jié)合分指數(shù)(智慧城市、綠色城市、人文城市)進(jìn)行深入的對比研究,分析綠色智慧城市建設(shè)的分區(qū)域路徑和整體路徑之間的差異性。