數字經濟與綠色全要素生產率*
——異質性與影響機制分析

張思源 王春枝 張鴻帥

（1.內蒙古財經大學統計與數學學院，內蒙古 呼和浩特 010010；2.石河子大學經濟與管理學院，新疆 石河子 832000）

一、引言

數字經濟是新一輪科技革命孕育出的，以數據為關鍵生產要素，以現代信息網絡為重要載體，以互聯網和人工智能推動經濟發展的經濟模式。近年來，數字經濟已成為全球經濟發展大勢，我國高度重視數字經濟的發展。2021年，全球市值10強企業中有7家位于美國，2家位于中國，且7家都是互聯網科技企業；同年據中國信息通信研究院發布的《中國數字經濟發展白皮書》和《中國數字經濟就業發展研究報告》顯示，我國數字經濟規模達到45.5萬億元，占GDP比重為39.8%，相較2020年增加6.3萬億元，且經中商產業研究院預測，2022年我國數字經濟規模將達48.9萬億元，2023年全球數字經濟產值將占到GDP的62%。當前，由于新冠肺炎疫情的不斷反復，全球經濟處于低迷狀態，中國面臨著邊際投資收益遞減、人口紅利逐漸消失等的多重影響，迫切需要從要素驅動和投資驅動轉變為創新驅動和全要素生產率驅動。在新形勢下，數字經濟已成為驅動經濟高質量發展的新引擎。經濟高質量發展的重要體現就是效率的改進，達到額外生產效率，即全要素生產率的提高。但是，由于中國經濟發展受到了嚴重環境污染和能源利用效率低下等問題的制約，綠色發展成為中國經濟高質量發展的戰略選擇，相較于傳統的全要素生產率，利用綠色全要素生產率來測度評價一個經濟體的增長情況也更為科學。因此，數字經濟作為一種融合性經濟，能否突破傳統生產要素的束縛，成為推動經濟增長的新動能并在促進綠色全要素生產率提高、推動綠色發展方面起到重要作用是值得深入探究的。基于此，文章將對現有文獻進行梳理，通過實證分析揭示我國數字經濟對綠色發展的影響效應，并就如何利用數字經濟促進經濟高質量發展提出相應建議。

二、文獻綜述

“數字經濟”是繼農業經濟和工業經濟后的一種新的經濟形態，其對一個國家的發展起著極其重要的作用。其中在就業方面，Daron and Pascual的研究發現，數字經濟的發展能夠提供給勞動力更多的就業選擇，從而有效提高勞動力的配置效率。[1]在創新方面，熊勵和蔡雪蓮對數字經濟與區域創新之間的關系進行了分析，研究發現數字經濟對區域創新有著顯著促進作用。[2]在交易市場方面，Erik and Loran指出互聯網等數字經濟的大力發展使貿易效率大大提高[3]；呂明元和苗效東發現數字經濟一方面能夠大幅度提升交易效率，另一方面對產業結構的合理化和高級化也都同時發揮著積極的推動作用，對價值分配有著很大影響；[4]余文濤和吳士煒研究發現互聯網平臺經濟對金融市場錯配和技術市場錯配具有顯著地改善效應。[5]

黨的第十九大報告為我國新時代綠色高質量發展指明了前進的方向，即要健全綠色循環的經濟發展體系，數字經濟與綠色發展就會成為未來我國構建新發展體系的必然要求。數字經濟已成為我國落實此重大戰略的關鍵力量。宋洋從“外在表現”和“內生動力”兩個維度分析數字經濟對經濟發展質量的影響，結果表明數字經濟在多個層次和維度上促進經濟發展質量的提升。[6]張鴻等則指出數字經濟通過促進三大變革——經濟發展質量、經濟增長效率、經濟增長動力來推動經濟向高質量水平發展。[7]蔣金荷提出數字經濟是助力我國實現雙碳目標，推進綠色經濟轉型，實現綠色高質量發展的必要途徑。[8]劉麗和丁濤指出數字經濟的發展可以提高資源利用效率，降低碳排放污染，以達到促進經濟綠色高質量發展的目的。因此，可以認為數字經濟正成為推動中國經濟綠色高質量發展的重要動力。[9]

早期的研究通常只關注數字經濟對全要素生產率的影響。近年來，隨著綠色發展理念的普及，一些學者開始關注數字經濟在促進綠色全要素生產率方面的作用。綠色全要素生產率是以全要素生產率為基礎，引入了環境變化、資源消耗等變量衡量經濟協調發展，重在體現經濟的綠色發展狀況。程文先和錢學鋒認為，數字經濟具有可持續發展價值，能夠顯著地提升中國工業綠色全要素生產率，并存在行業規模和環境制度為門檻變量的門檻效應，隨著門檻變量的變化，數字經濟對綠色全要素生產率的促進作用也隨之改變。[10]周勇和王懷英提出，數字經濟能夠促進綠色全要素生產率的提高，中西部地區的促進作用強于東部地區，數字經濟對綠色全要素生產率的影響主要通過財政分權與金融發展進行調節。[11]蔡玲和汪萍利用中介效應證實，數字經濟可以通過提升生產效率和綠色創新能力促進城市GTFP的提高。[12]

縱覽相關研究成果，可以發現：由于綠色高質量發展概念的提出時間很短，針對數字經濟與綠色全要素生產率關系的研究相對較少，還存在一定拓展空間。基于此，本文將以上述作者的研究成果為基礎，采用2007-2020年中國30個省域（除西藏）的面板數據，深入挖掘和厘清我國數字經濟在異質性條件下對綠色全要素生產率的影響機理與路徑。

三、數字經濟作用于綠色全要素生產率的理論分析

隨著移動互聯網、大數據、云計算等技術的快速發展，數字技術被廣泛應用于各個行業當中，這樣一來數字經濟就誕生了，并逐漸成為經濟增長的重要支柱。作為習近平新時代中國特色社會主義思想“創新、協調、綠色、開放、共享”的組成部分，綠色發展是經濟高質量發展的重要戰略選擇，從供給側角度分析，經濟綠色發展也代表著生產要素投入和GTFP的提高，可以認為數字經濟在促進綠色全要素生產率方面發揮了至關重要的作用，但具體影響機制有待進一步探究。

（一）數字經濟對綠色全要素生產率的直接效應

如圖1所示，數字經濟可以通過提高生產效率和開發綠色技術直接促進綠色全要素生產率的提升。一方面，數字經濟能夠對“數據”進行挖掘，相互傳遞，減少信息不對稱性及供需不匹配造成的資源錯配的現象，并有助于資源和產品的跨區域調配，形成一體化市場，提升生產效率、消減不必要的資源消耗，促進綠色全要素生產率的提升。另一方面，數字經濟的發展可以加速創新主體之間的信息傳遞，為資源配置奠定基礎，為綠色技術創新提供優勢，環境支撐和要素供給降低了綠色技術創新的成本，從而激勵了綠色技術創新行為，促進了綠色全要素生產率的提高。

圖1 數字經濟促進綠色全要素生產率機制示意圖

（二）數字經濟對綠色全要素生產率的間接效應

如圖1所示，數字經濟能夠通過推動產業結構升級、減少對環境的依賴、促進技術進步，間接對綠色全要素生產率產生促進作用。

首先，數字經濟能夠通過與三次產業的融合，將數字技術融合貫通于各個產業的所有階段，可以用數字融合產業擠壓甚至代替傳統高污染行業的發展，直接降低環境的壓力，帶動產業結構的升級，而產業結構合理化和精細化程度的提高往往伴隨著綠色全要素生產率的提升。

其次，數字經濟與環境部門的融合可以實現對各環境數據的實時監測，提高政府對污染的預警和感知能力，及時采取應對措施，進而提升綠色高質量發展水平。數字經濟也可以催生出“虛擬產業園”等新興產業，同時加速綠色產業的發展，以減少污染物排放并改善環境質量，提升綠色全要素生產率。

最后，隨著數字經濟的快速發展，一個國家或地區的技術將得到有效的提升，技術進步可通過改進生產設備和生產過程來提升生產效率，推動生產要素的需求變動，降低生產過程中對勞動、資本等生產要素的依賴，進一步優化生產要素配置，降低單位能耗，提升綠色全要素生產率。另外，技術進步的同時會產生新的知識，這些知識可以強化知識儲備，衍生出新的技術進步，進而提升綠色全要素生產率。

四、數字經濟與綠色全要素生產率關系實證分析

（一）研究假設與理論模型構建

基于上述理論分析及相關研究成果，提出以下研究假設：

假設1：數字經濟可以促進綠色全要素生產率的提升。

假設2：數字經濟能夠通過影響產業結構、環境治理以及技術進步促進綠色全要素生產率的提升。

假設3：數字經濟對全要素生產率的影響存在區域異質性。

進一步，基于數字經濟作用于綠色全要素生產率的理論分析與研究假設，為檢驗數字經濟發展對全要素生產率的促進作用，設置以下面板模型進行探究：

其中，GTFTit表示第i個省份第t年的綠色全要素生產率，DIEit表示第i個省份第t年的數字經濟發展指數，control表示控制變量。

在此基礎上，為進一步檢驗各數字經濟對綠色全要素生產率的影響是否會受到產業結構、環境依賴和技術進步的影響，本文建立如下中介效應模型：

其中，Medianit為產業結構、環境依賴和技術進步，其他參數含義與式（1）一致。式（2）為數字經濟對中介變量的影響情況，式（3）為數字經濟通過中介變量對綠色全要素生產率的中介效應，只有當式（2）和式（3）的回歸結果均顯著時，才能證明存在中介效應。

（二）數據來源及預處理

本文實證分析使用2007—2020年的面板數據，數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國環境統計年鑒》等。由于數據可得性的限制，共獲取到30個省域的數據，部分缺失數據采用線性插值的方法進行補齊。

1.被解釋變量：綠色全要素生產率（GTFP）

目前有關綠色全要素生產率的測度還沒有形成統一的方法，基本都是在全要素生產率測度方法基礎上做相應處理，是在全要素生產率的計算中加入能源投入和污染排放的約束。通過對現有文獻的梳理，文章選用超效率SBM模型并包含非期望產出的GML指數方法，SBMBML模型能夠考慮到投入、期望產出和非期望產出的關系，Malmquist模型能夠得到第t期到第t+1期的變化率，使測度結果更能夠切合經濟現實。首先，SBM模型如下：

ML指數可以表示為：

另外，還可以通過因式分解，將GML指數進一步分解為技術變動效率和技術規模效率，即：

GML指數可以代表綠色全要素生產率的變動方向，當GML大于1時，綠色全要素生產率提升，反之則降低。其中Si、Sr、Sw分別代表投入、期望產出以及非期望產出的剩余量。投入要素由三部分組成：投入1為勞動投入，采用各省域年末就業人員數表示；投入2為資本投入，以2006年為基期采用永續盤存法對固定資產存量進行測算；投入3為能源投入，采用各省域的能源消費量衡量（萬噸標準煤）。以2006年為基期，選擇各省域的實際GDP作為期望產出，選擇工業廢水中化學需氧量及工業二氧化硫排放量作為非期望產出進行計算。

2.解釋變量：數字經濟（DIE）

本文選用編制數字產業投入產出表對中國各省域數字經濟規模進行核算，利用30個省域2007年、2012年、2017年的42部門投入產出表，將投入產出表中的42個中間部門合并為包含一、二、三產業，通信設備、計算機及其它電子設備制造業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業五個部門的數字經濟產業投入產出表，該合并有助于研究數字經濟與傳統三產業之間的內在聯系。

在計算數字經濟規模時，參考中國信息通信研究院對數字經濟的定義，選擇數字產業化規模和產業數字化規模兩個指標對數字經濟規模進行測度。

其中數字產業化規模由數字經濟產業投入產出表中數字經濟行業（如通信設備、計算機及其它電子設備制造業和信息傳輸、計算機服務和軟件業）的增加值來進行測算，產業數字化規模通過數字經濟產業對其他產業的貢獻來測度，即數字經濟產業投入產出表中數字經濟在一、二、三產業中的中間投入量。其余年份的數據按照年均增長率進行估計，并為消除其隨年份增長趨勢及可能存在的異方差問題進行取對數處理。

3.中介變量：產業結構升級（RIS）、環境治理（EG）、技術進步（TE）

通過對數字經濟作用于綠色全要素生產率的理論分析可以發現，數字經濟會通過產業結構升級、提高環境治理、推動技術進步對綠色全要素生產率產生影響。因此可以初步將產業結構升級、環境治理和技術進步作為本文的中介變量。其中，產業結構升級由第三產業增加值與第二產業增加值的比值測算得到，環境治理為政府環境保護支出占GDP的比重，技術進步為科技支出占財政支出的比重。

4.控制變量：外貿水平（FTL）、基礎設施水平（IFL）、城鎮化水平（UBL）

通過對相關文獻的研究，發現除數字經濟外，外貿水平、基礎設施建設水平以及城鎮化水平也是綠色全要素生產率產生影響因素。鄒穎怡（2019）提出對外貿易規模的提升可能會加劇生產中的環境污染，抑制綠色生產轉型，不利于綠色全要素生產率的提升[13]。彭小輝和王靜怡（2019）發現基礎設施水平可以促進大中型城市綠色全要素生產率的增長，但不利于小型城市綠色全要素生產率的提升[14]。尚娟和廖珍珍（2021）發現，新型城鎮化可以促進綠色技術進步，顯著促進綠色全要素生產率的提升[15]。具體各變量及說明見表1。

表1 變量選取及說明

（三）實證結果與分析

1.主效應回歸

為分析數字經濟對綠色全要素生產率的影響情況，本文采用2007—2019年中國30個省域的面板數據進行分析，為防止模型可能存在多重共線性問題的干擾，對其進行VIF檢驗，結果表明該面板數據并不存在多重共線性。進一步基于式（1）構造普通面板模型，根據hausman檢驗的結果，可以判定本文使用面板數據的隨機效應模型進行分析，回歸結果如表2。

表2 主效應回歸結果

表2第（1）列顯示了僅包含解釋變量與被解釋變量的回歸結果，可以發現數字經濟發展對綠色全要素生產率的待估參數為0.0199，通過了1%的顯著性水平，表明數字經濟的發展確實可以促進綠色全要素生產率的提升，并且數字經濟每提高一個單位，綠色全要素生產率將提升約0.0199個單位，驗證了假設1是正確的。第（2）（3）（4）列為加入控制變量后的回歸結果，解釋變量數字經濟的回歸系數均有提升，并且控制變量的系數也都通過了顯著性檢驗，表明新加入的變量確實會對綠色全要素生產率產生影響，且外貿水平、基礎設施水平和城鎮化水平的估計系數符號分別為負、負、正，這與現有文獻有關控制變量對綠色全要素生產率的影響方向相一致，外貿水平、基礎設施水平的發展會抑制綠色全要素生產率的提升，而城鎮化水平的提升則會促進綠色全要素生產率的提升。

根據我國地理位置的劃分，將各省份劃分為東、中、西部三大地區，并分別進行回歸，結果見第（5）（6）（7）列，數字經濟發展對綠色全要素生產率的回歸系數在東、中、西部地區分別為0.0204，0.0229和0.0223，且均通過了5%的顯著性水平檢驗，這表明數字經濟發展可以促進東中西部地區綠色全要素生產率的提升，且中部地區數字經濟對綠色全要素生產率的邊際貢獻最高，西部地區地理環境及發展較為落后，將會導致數字經濟發展無法全面惠及，其促進作用略次于中部地區，而東部地區數字經濟發展已較為完善，將出現邊際效益遞減的現象，但仍呈現促進作用，也可以從側面說明本文的結論是相對可靠的。

2.影響機制研究

除了直接效應，根據前文分析，對產業結構升級、環境治理以及技術進步是否可以作為數字經濟影響綠色全要素生產率的中介變量進行檢驗。表3為根據式（2）進行回歸的結果：在全國范圍與東部地區，數字經濟的發展可以顯著促進我國產業結構升級、提升環境治理力度，促進技術進步；而在中部地區，產業結構升級的系數不顯著，數字經濟的發展僅能顯著提升環境治理力度和技術進步，無法提升產業結構升級；在西部地區，環境治理的系數沒有通過顯著性檢驗，數字經濟能促進產業結構升級和技術進步，提高環境治理力度不明顯。由此可知，數字經濟對綠色全要素生產率的影響機制可能存在區域異質性。

表3 機制分析結果（1）

表4為在中介變量存在的條件下，根據式（3）進行回歸得到數字經濟對綠色全要素生產率的影響路徑，只有數字經濟及中介變量的回歸系數均顯著時，才表明存在中介效應。在全國范圍內，產業結構升級、環境治理以及技術進步的回歸系數均通過了1%的顯著性水平檢驗，均為有效中介變量，并且在其影響下，數字經濟的回歸系數變為0.0205、0.0287、0.0116，相較于主效應回歸的系數0.0210，發生了不同方向的變化，也就是說，環境治理程度的加強會提升數字經濟對綠色全要素生產率的促進作用，而產業結構升級和技術進步的存在不會提升數字經濟對綠色全要素生產率的促進作用。在東部地區，產業結構升級和環境治理是數字經濟促進綠色全要素生產率的有效中介變量，兩者的回歸系數相較于主效應回歸均有所增大，即兩者均會增強數字經濟對綠色全要素生產率的促進作用。

表4 機制分析結果（2）

在西部地區，產業結構升級是數字經濟促進綠色全要素生產率的有效中介變量，但回歸系數相較于主效應回歸有所減小，這可能是由于西部地區數字經濟發展相對落后，綠色全要素生產率的提升更依賴于產業結構升級，進而掩蓋了數字經濟對綠色全要素生產率的部分影響。而在中部地區，產業結構升級、環境治理以及技術進步均不能顯著影響數字經濟對綠色全要素生產率的促進作用。驗證了假設2和假設3的正確性。

3.內生性檢驗

主效應回歸分析時，已由補充變量法和分樣本回歸法驗證了回歸結果的穩定性，但考慮到一個地區的綠色全要素生產率還可能依賴于其過去的綠色全要素生產率發展情況，即存在內生性問題，因此，還需檢驗其內生性。文章借鑒劉軍[20]檢驗內生性的方法，引入綠色全要素生產率的一階滯后項，將普通面板回歸模型擴展為動態模型來克服模型中被解釋變量的內生性問題，表5內生性檢驗結果可以發現，各個解釋變量的系數符號與主效應回歸的結果相一致，這進一步表明以綠色全要素生產率作為被解釋變量進行回歸分析是穩健的。

表5 內生性檢驗結果

五、結論與建議

（一）結論

經過梳理國內外相關文獻，對數字經濟與綠色全要素生產率的關系與影響機制有了明確的認識，并從理論邏輯和實證檢驗的角度探討了我國數字經濟對綠色全要素生產率影響情況，得出了如下結論。

首先，通過理論邏輯的分析，發現數字經濟能夠通過提升生產效率、發明綠色技術、促進產業結構升級、降低環境依賴、推動技術進步等方面直接或間接地對綠色全要素生產率產生影響。

其次，無論總體還是分地區看，數字經濟均對綠色全要素生產率呈現促進作用。其中，中部地區數字經濟對綠色全要素生產率的邊際貢獻最高，西部地區次之，最后為東部地區。

最后，通過實證檢驗，發現在產業結構升級、環境治理以及技術進步均是數字經濟促進綠色全要素生產率的影響機制。另外，其影響機制存在異質性，在東部地區，數字經濟可以通過產業結構升級和環境治理促進綠色全要素生產率，中部地區只能靠數字經濟自身的發展推動，而西部地區需要調整產業結構的合理性才能促進綠色全要素生產率。

（二）建議

通過上面得出的結論，本文提出以下政策建議。

一是在數字經濟發展方面，政府應抓住數字經濟發展大勢，繼續推進大數據、云計算、5G通信等新興技術與整個經濟系統的融合，加快數字化基礎設施建設及數字人才培養，設立更多的交流合作平臺實現數據共享的同時出臺保護數字隱私的相關政策。

二是在綠色發展方面，各級政府在制定發展政策時，要時刻秉持“綠水青山就是金山銀山”的發展理念，不能有“重發展、輕環境”的想法，經濟發展和環境保護不是相互矛盾，要以經濟發展促進綠色發展。

三是在數字經濟促進綠色全要素生產率方面，進一步強化數字經濟對綠色技術的推動作用，提升資源的合理分配與有效利用率，加強數字經濟與傳統生產要素的融合，利用數字技術加速生產效率；加強研發投入與創新保護，緩解數字經濟發展不平衡和綠色全要素生產率增長差異的問題。

四是由于數字經濟對綠色全要素生產率影響的異質性，各地要因地制宜，實行差異化的發展政策，東部地區應加強產業結構升級，加大政府環境治理力度，中西部地區應提升數字經濟對綠色技術與生產效率的促進作用，以促進經濟綠色高質量發展，提升自身綠色全要素生產率。