數字經濟與城市綠色全要素生產率：作用機制與門檻效應

趙 巍

（江蘇海洋大學商學院，江蘇 連云港 222005）

一、引言

改革開放四十多年，我國經濟由高速發展階段邁向高質量發展階段，處于建設現代化經濟體系的關鍵時期。隨著經濟水平的提高，我國勞動力成本以及供求關系發生變化，以往依賴土地、勞動力等生產要素驅動的經濟發展模式逐漸凸顯出高投入、低效率的問題，實現經濟持續健康發展必須依靠全要素生產率的提高。黨的十九大報告明確提出，提高全要素生產率是實現經濟高質量發展的重要途徑，要通過變革經濟發展質量、效率和動力，以提高全要素生產率，增強我國經濟的創新能力和競爭能力。同時，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》（以下簡稱“十四五”規劃）也指出，要推動綠色發展，促進人與自然和諧共生。因此，在傳統全要素生產率測算中增加環境要素的綠色全要素生產率（GTFP）已成為衡量經濟高質量發展的重要指標[1]。

隨著信息通信技術的快速發展和廣泛運用，數字經濟應運而生并高速發展。中國信息通信研究院發布的《2021年中國數字經濟發展白皮書》指出，在新冠肺炎疫情和全球經濟波動影響下，2020年我國數字經濟規模達39.2 萬億元，占同期GDP比重38.6%，保持著9.7%的高位增長，是同期GDP增速的3 倍。為應對新冠肺炎疫情和全球經濟環境不確定性的影響，“十四五”規劃指出，要加快數字經濟發展，打造數字經濟新優勢，并通過推動數字經濟與實體經濟的深度融合，加速構建“雙循環”新發展格局。那么，數字經濟能否促進綠色全要素生產率的提高，其效果如何，作用機制又是什么，對這些問題的研究有利于充分發揮數字經濟的作用、推動綠色全要素生產率提高，對經濟高質量發展具有重要的現實意義。

二、文獻綜述

與本文研究主題相關的文獻主要包括綠色全要素生產率的影響因素和數字經濟對綠色全要素生產率的影響兩個方面。

（一）綠色全要素生產率的影響因素

對綠色全要素生產率的影響因素，學界主要側重于從行業和地區角度進行研究。對具體行業而言，萬倫來等[2]對工業綠色全要素生產率的研究發現，研發能力、國外先進技術引入和行業資本密集度是主要的影響因素。袁嘉琪等[3]構建了內生技術進步的兩部門模型，研究了環境規制、要素的行業間配置對工業綠色全要素生產率的影響。李玲等[4]通過對污染密集型行業的綠色全要素生產率進行研究，發現規模效率、規模結構對綠色全要素生產率存在正向影響。王奇等[5]認為，技術進步推動是我國農業綠色全要素生產率的關鍵要素。

對地區而言，汪鋒等[6]以超越對數生產函數核算了我國各省、市、自治區的綠色全要素生產率，發現研發投入和市場化改革起促進作用，而外國直接投資產生了抑制作用。張建偉[7]分析了綠色全要素生產率的區域差異性，發現在綠色全要素生產率增長的地區，財政分權對綠色全要素生產率有促進作用，而在綠色全要素生產率衰退的地區，財政分權對綠色全要素生產率起抑制作用。劉贏時等[8]研究了能源效率對綠色全要素生產率影響的區域異質性特征，結果顯示，對能源效率的促進作用在東部地區表現更為顯著。

（二）數字經濟對綠色全要素生產率的影響

關于數字經濟對綠色全要素生產率的影響，程文先等[9]研究發現，數字經濟對我國工業綠色全要素生產率的影響呈現出非線性特征。周曉輝等[10]從資本配置的視角分析了數字經濟對綠色全要素生產率的影響，認為數字經濟對綠色全要素生產率的作用機制存在地區差異，南部地區主要依靠技術進步和環境規制，北部地區則依賴資本配置的優化；數字經濟對綠色全要素生產率的影響存在虹吸效應，會阻礙周邊城市綠色全要素生產率的提高。蔡玲等[11]以創新能力和生產效率為研究視角，發現數字經濟對綠色全要素生產率的影響會隨著城市地理位置、城市規模和科學教育資源等的不同而發生變化。

作為數字經濟的一部分，數字金融對綠色全要素生產率也存在正向促進作用。孫學濤等[12]通過測算和研究縣域綠色全要素生產率發現，數字金融對綠色全要素生產率的提高存在顯著的推動作用。范欣等[13]研究了數字金融對綠色全要素生產率影響的空間溢出效應，認為我國已初步形成以北京、上海、廣東為中心，周邊地區協調發展的高質量發展格局。

梳理已有文獻發現，多數研究認同數字經濟能夠促進綠色全要素生產率的提高和經濟高質量發展，但仍存在深入研究和擴展的空間。本研究的貢獻主要體現在：從城市層面出發，研究數字經濟發展水平對綠色全要素生產率的影響；選擇兩種綠色全要素生產率的測算方法，提高實證結果的可靠性；考慮內生性問題和異質性問題，進一步驗證數字經濟對不同規模城市綠色全要素生產率的影響；將城市技術創新能力作為中介變量，對數字經濟與綠色全要素生產率的機制作用進行分析，深入探討數字經濟助力綠色全要素生產率的提升路徑；以環境規制為門檻變量，進一步探究數字經濟對綠色全要素生產率影響的非線性特征。

三、理論分析與研究假設

（一）數字經濟對綠色全要素生產率提高的直接效應

綠色全要素生產率是在傳統全要素生產率的基礎上，結合當下經濟發展新方向和綠色發展理念，創新性加入能源投入與環境污染指標所構成的衡量經濟高質量發展的重要指標。

數字經濟快速發展，規模不斷擴張，極大地帶動GDP 的增長。宏觀上，數字經濟通過新要素投入、改善資源配置效率、提高全要素生產率促進經濟增長，隨著資源配置效率的提高和配置方式的根本性轉變，我國經濟發展逐漸從土地、勞動力等要素驅動向科技創新驅動轉變，向低碳和綠色型的第二、第三產業轉變；微觀上，大數據、萬物互聯等新興技術的應用有效地改善了供需關系，有利于規模經濟效應的形成，從而促進經濟高質量發展[14]。基于此，本文提出以下研究假設：

H1：數字經濟對城市綠色全要素生產率提高有促進作用。

（二）數字經濟推動綠色全要素生產率提高的傳導機制

制造業受數字經濟影響最為顯著。隨著傳統制造業與數字經濟的深度融合，我國制造業逐漸突破創新瓶頸，經營效率和質量不斷提高，逐步實現從“中國制造”向“中國智造”轉變，在全球價值鏈中的地位穩步提高[15]。在數字經濟背景下，政策和資金支持為高新技術企業的創新活動提供了更多的便利[16]。同時，綠色全要素生產率作為衡量經濟高質量發展的重要指標，技術創新是起決定性作用的因素[17]。提高綠色技術的使用效率是促進綠色全要素生產率提高的動力源泉。引進高新技術不僅能夠提高企業綠色技術創新能力，同時也對企業綠色全要素生產率有顯著促進作用[18]。而創新水平的提高能夠推動產業轉型升級，從而提高城市綠色全要素生產率[19]。基于此，本文提出以下研究假設：

H2：數字經濟通過提高技術創新能力促進城市綠色全要素生產率提高。

（三）數字經濟推動綠色全要素生產率提高的門檻效應

綠色全要素生產率不僅受數字經濟發展水平的影響，同時也與環境規制強度有關。已有研究表明，數字經濟的發展能夠抵消部分環境規制對綠色全要素生產率的負面影響[20]。數字經濟發展與環境規制相互結合，能更好地發揮數字經濟對綠色全要素生產率的促進效應。環境規制強度與綠色全要素生產率呈“倒U 型”關系。政府對環境適度規制能夠推動企業綠色技術的創新，提升綠色技術使用效率，并通過技術創新獲得更高的收益，從而推動綠色全要素生產率的提高；而高強度的環境規制可能會導致生產要素價格發生變化，使企業支付更多的環境治理成本，這將抵消企業技術創新所獲得的一部分收益，使企業后續的研發投資減少，從而抑制綠色全要素生產率的提高[21]。即數字經濟發展對城市綠色全要素生產率的提升作用受環境規制強度的影響，兩者間可能呈現非線性關系，即存在門檻效應。基于此，本文提出以下研究假設：

H3：數字經濟對城市綠色全要素生產率的影響存在門檻效應。

四、研究設計

（一）模型構建

為檢驗數字經濟發展水平與綠色全要素生產率的關系，構建基準回歸模型：

其中，GTFPit表示i城在t年的綠色全要素生產率；deiit表示i城在t年的數字經濟發展指數；Xit為控制變量；δi和φt分別表示城市效應和時間固定效應；β0表示常數項；β1、γ表示變量系數；εit為隨機誤差項。

城市綠色全要素生產率可能存在序列相關性的問題，即城市綠色全要素生產率可能受滯后一期綠色全要素生產率的影響。這是因為數字經濟發展的主要驅動因素是技術水平，而綠色全要素生產率在一定程度上代表了技術水平的發展[22]，所以t-1年綠色全要素生產率對t年數字經濟發展水平存在影響，進而間接對t年綠色全要素生產率產生影響。同時，為解決可能存在的雙向因果關系導致的內生性問題，參考肖文等[23]的實證研究，利用系統GMM回歸法解決內生性問題，構建如下模型：

其中，GTFPit-1表示滯后一期的綠色全要素生產率，β2表示變量系數。

依據理論分析與研究假設，引入技術創新能力作為中介變量，借助中介效應模型，分析數字經濟發展對綠色全要素生產率的影響機制，構建如下模型：

其中，GTechit表示i城在t年的技術創新能力，β3表示變量系數。

（二）變量選取與數據來源

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為各城市綠色全要素生產率。傳統全要素生產率的測算通常采用數據包絡分析法（DEA），然而DEA 不能充分考慮資源投入與產出的變量松弛問題，易導致全要素生產率的估算結果存在偏差。為了克服DEA 測算的缺陷，托恩（Tone）[24]建立了包含非期望產出的SBM（Slacks-Based Measure）模型。在此基礎上，歐赫（Oh）[25]提出GML（Globe-Malmquist-Luenberger）模型，將研究數據各期的總和作為參考，具有可傳遞性，使用SBM-GML模型對綠色全要素生產率進行測算，所得測算結果具有跨期比較的優點。福山（Fukuyama）等[26]將SBM模型與方向距離函數（Directional-Distance Function，DDF）結合，構建SBMDDF 模型，不僅能夠避免單一使用方向距離函數所導致的徑向性和導向性偏差，還可以更準確地對綠色全要素生產率進行測算。因此，本文選擇SBM-GML 和SBM-DDF 兩種模型，參考余奕杉等[27]、楊翔等[28]的方法，使用MaxDEA7軟件分別對各城市綠色全要素生產率進行測度。其中，投入指標分別為勞動力投入（城市年末從業人口）、資本投入（以2006年為基期，采用永續盤存法進行計算[29]）、能源投入（地級市使用萬噸標準煤）；產出指標包括期望產出（以2006年為基期平減GDP）、非期望產出（二氧化硫、工業廢水、煙粉塵）。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量為數字經濟發展指數（dei）。目前，尚未有統一的數字經濟發展指數計算方法。數字經濟發展依托于互聯網，因此劉軍等[30]將互聯網發展作為測算數字經濟發展指數的關鍵。而對互聯網發展水平的測算，黃群慧等[31]選擇互聯網普及率、相關從業人員占比、移動電話普及率和相關產出為主要指標。考慮到城市層面數據可得性和數字經濟發展現狀，本文借鑒趙濤等[32]構建的數字經濟發展指標測算方法，綜合考慮互聯網發展與數字金融，采用互聯網普及率、數字信息技術從業人員占比、移動電話普及率、人均電信業務量和數字普惠金融指數五個指標，利用主成分分析法測算各城市數字經濟發展水平[33]，得出各城市2011—2020年數字經濟發展指數。

3.中介變量

本文的中介變量為城市技術創新能力。當前對城市技術創新能力水平的評估一般選擇多指標分析進行測算，但由于本研究所涉及城市數量較多，為保證獲取數據的完整性與研究主題的契合度，所以選擇借鑒李青原等[34]的方法，利用各城市當年綠色發明專利和綠色實用新型專利申請量總和的對數表示各城市技術創新能力。

同時，本文參考顏鵬飛等[35]的研究，將利用SBM-GML模型和SBM-DDF模型所得到的綠色全要素生產率指數進一步分解為效率變動指數（EC）和技術進步指數（TC），反映城市技術創新能力對綠色全要素生產率產生的影響。因此，本文將EC和TC 分別作為中介變量，以此研究數字經濟對綠色全要素生產率影響的傳導機制。

4.控制變量

關于控制變量的選擇，綜合余奕杉等[36]、劉希章等[37]的研究成果，選擇對外開放水平（fdi）、人力資本投資（hum）、政府干預（gov）和金融發展水平（fin）為控制變量。其中，對外開放水平（fdi）與經濟發展密切相關，區域對外開放水平越高，外資投入越能夠提高當地技術和管理水平，促進綠色全要素生產率的增長，但外商投資也可能會對當地環境產生負面影響，本文以實際使用外國直接投資金額占城市生產總值的比重表示對外開放水平。根據新經濟增長理論，人力資本投資（hum）是經濟發展的內生動力，實現經濟高質量發展的重要因素，本文以地方一般公共科學支出和教育支出占地方財政支出的比重表示。政府干預（gov）是一把“雙刃劍”，適度干預可以降低市場配置失靈的風險，引導經濟高質量發展，但過度干預則會導致市場配置失靈和資源錯配，不利于市場經濟發展，本文以地方財政支出占城市生產總值的比重表示政府干預程度。金融發展通過影響社會資本、勞動力轉移與技術創新促進經濟高質量發展[37]，推動綠色全要素生產率增長，金融發展水平（fin）以金融機構存貸款總額占城市生產總值的比重表示。

剔除數據缺失嚴重的樣本，整理后共得到279個城市樣本，以上數據分別來自國研網、EPS（Easy Professional Superior）數據庫、城市統計年鑒和環境統計年鑒。

五、實證結果與分析

（一）基準回歸

表1為基準回歸結果，其中列（1）和列（2）為未加入控制變量和固定效應的回歸結果，列（3）和列（4）為加入固定效應的回歸結果，列（5）和列（6）為同時加入控制變量和固定效應的回歸結果。由表1可知，無論是否加入控制變量和固定效應，核心解釋變量數字經濟發展指數（dei）的系數均為正，且均在1%水平上顯著，說明數字經濟發展對綠色全要素生產率有顯著的促進作用。城市數字經濟發展水平越高，當地綠色全要素生產率越高，H1得到驗證。在數字經濟快速發展的時代背景下，資源配置效率得到改善，新要素得以投入，高新技術快速發展，使經濟發展逐漸從土地、勞動力等要素驅動向科技創新驅動轉變，向低碳和綠色型的第二、第三產業轉變；通信技術的不斷革新，大數據、云計算、云儲存等技術改善了供需關系，促進了供需平衡，有利于規模經濟效應的形成，從而促進經濟高質量發展。

表1 基準回歸結果

由列（5）和列（6）可知，hum的系數均為負，且在1%水平上顯著，說明政府對城市人力資本投資越多，綠色全要素生產率越低；gov的系數均為負，且至少在10%水平上顯著，說明政府對城市經濟發展過多干預會對綠色全要素生產率產生負面影響，阻礙其發展；fin的回歸系數不顯著為正，表明金融發展水平對城市綠色全要素生產率影響不顯著。

（二）穩健性檢驗

1.替換被解釋變量

為進一步驗證回歸結果的穩健性，本文使用熵值法對各城市數字經濟發展水平進行重新測算，得到新的數字經濟發展指數（dei2）。并且，為避免極端值對回歸結果造成的影響，對各變量分別進行1%的縮尾處理。回歸結果見表2。列（1）和列（2）為使用熵值法測算數字經濟發展指數的回歸結果，列（3）和列（4）為所有變量縮尾后的回歸結果。結果顯示，數字經濟對城市綠色全要素生產率存在顯著促進作用，說明基準回歸結果是穩健的。

表2 穩健性檢驗結果

2.內生性問題

對可能存在的內生性問題，本文采用系統GMM 回歸法加以解決，回歸結果見表3。結果顯示，dei的回歸系數均為正，且在1%水平上顯著，說明在考慮了綠色全要素生產率序列相關的問題、加入L.GTFPi，t-1（GTFP滯后一期）這一變量后，數字經濟對城市綠色全要素生產率的促進作用依舊顯著。這再次對H1進行了驗證，提高了回歸結果的可靠性。

表3 系統GMM回歸結果

3.異質性分析

不同地理位置會對城市發展產生影響，也會在一定程度上對數字經濟發展與城市綠色全要素生產率產生影響。因此，為探討數字經濟對不同區域城市綠色全要素生產率的影響，本文將279個城市依據所在省份地理位置分為東部、西部和中部地區，區域的異質性檢驗結果見表4。

由表4可知，數字經濟發展對中部地區城市綠色全要素生產率影響最大，其次是東部地區，最后是西部地區。這可能是因為相較于西部地區，中部與東部地區城市基礎建設更完善，經濟發展水平較高，高新技術產業能夠獲得更多的資金和人才支持。此外，京津冀協同發展、長江經濟帶保護和發展等政策的實施也提高了數字經濟對綠色全要素生產率的影響。而西部地區經濟與東部和中部地區仍有差距，數字經濟發展環境較差，但在政府政策的支持下，市場環境逐漸優化，提高了數字經濟綠色全要素生產率的影響能力，但尚不能完全發揮其促進作用。

表4 不同區域的異質性檢驗結果

在異質性實證檢驗中，政府干預和金融發展水平均不顯著。這可能是由于不同地區在經濟發展過程中已形成適應當地經濟發展的市場配置能力，政府干預容易破壞市場與政府之間的平衡，因此政府干預對地區經濟影響不顯著為負。社會資本、勞動力轉移與技術創新大多在區域內流動，而金融發展主要通過影響社會資本、勞動力轉移與技術創新促進經濟高質量發展，因此僅僅對于區域而言，金融發展水平對綠色全要素生產率的影響不顯著為正。

為深入分析數字經濟對綠色全要素生產率影響在城市層面的差異性，本文參考韓兆安等[38]的研究方法，將279 個樣本城市劃分為五個城市等級，分別為（新）一線城市19 個、二線城市30 個、三線城市68 個、四線城市78 個、五線城市84個。不同等級城市的異質性分析結果見表5。

由表5可知，數字經濟發展對不同等級城市的綠色全要素生產率增長均有顯著促進作用，且存在異質性，對（新）一線城市影響最為顯著，其次是二線城市、三線城市、四線城市和五線城市。

表5 不同等級城市的異質性檢驗結果

（新）一線城市包括北京、上海、廣州、深圳和杭州，優越的地理位置，強有力的經濟支撐、人才支撐、政策支持，以及便利的交通為數字經濟發展提供了良好的市場環境。同時，（新）一線城市制造業普遍以輕工業為主，數字經濟發展能夠優化產業空間布局，提高資源配置效率與創新要素的流動性，改善制造業生產效率，提升市場流通效率，從而促進經濟高質量發展，推動綠色全要素生產率提高。作為高新技術企業主要集聚地，（新）一線城市擁有完善的基礎配套設施，便于企業或創業者進行技術創新活動，在數字技術加持下能夠實現知識與信息快速流動，形成協同創新的新發展格局。高新技術企業不僅是大力實施創新發展戰略的重要支撐環節，也是推動城市經濟高質量發展的重要載體。

二線城市經濟發展水平雖然不及（新）一線城市，但也擁有一定的發展優勢。如廈門、珠海、溫州和大連等沿海城市，擁有豐富的港口資源，對外貿易便利；珠海、中山、惠州作為珠江三角洲城市，得到了經濟、人才和政策方面的扶持。第二、第三產業為二線城市主要產業，其中，第二產業多以輕工業為主，在數字經濟發展的影響下，資源配置效率的提高推動了產業生產效率的增長。隨著（新）一線城市市場和人口的飽和，越來越多的企業與人才將發展目光轉向二線城市。在政策支持下，城市間合作進一步深化，產業布局不斷優化，形成了升級效應。（新）一線城市發揮數字經濟優勢地位與作用，帶動二線城市數字經濟發展，共同推進高端制造業發展，推動城市經濟發展綠色轉型，優化區域生態環境，提高城市綠色全要素生產率。

三線城市經濟發展水平不及一線、二線城市，交通網絡仍在不斷完善，產業轉型尚處于起步階段，新興產業發展不成熟，數字經濟發展更多依賴技術引進與應用，對數字技術在生產方面的應用尚不成熟，還未與產業達到最佳融合狀態，在一定程度上影響了經濟效率的提升，綠色全要素生產率提升幅度較小。

四線、五線城市經濟結構不合理，傳統產業占比較高，企業技術創新與研發不足，在一定程度上阻礙了技術進步，對城市綠色全要素生產率有嚴重影響。同時，城市數字經濟發展水平低，無法推動新興產業的發展，資本投資難以流向新興產業。因此，數字經濟發展對城市綠色全要素生產率的促進作用不大。

數字經濟發展水平對城市綠色全要素生產率的影響與城市等級正相關的原因可能有：（新）一線、二線城市數字技術發展相對成熟，對經濟發展有重大影響；數字技術仍屬于高新技術，數字經濟發展對市場規模、資金投入和人才投入有大量需求，低等級城市尚不能滿足數字經濟發展條件，只能依賴技術引進和政策扶持；數字技術在推動經濟發展的同時，也存在一定的風險，四線、五線城市尚不能有效應對這一風險。

六、進一步分析：作用機制與門檻效應

（一）作用機制分析

根據前述的研究結果可知，數字經濟對我國各城市綠色全要素生產率提高存在促進作用。為進一步研究數字經濟對綠色全要素生產率影響的作用機制，本文運用中介效應回歸模型進行檢驗，結果見表6。

表6 中介效應檢驗結果

在列（1）中，城市技術創新水平（GTech）為被解釋變量，城市數字經濟發展水平為自變量，結果顯示dei的系數為正，且在5%水平上顯著，說明城市數字經濟對提高技術創新水平有顯著促進作用。受數字經濟快速發展影響，為獲得更多利益和更大的市場，企業與數字經濟的融合逐漸深入，不斷突破自身創新瓶頸，生產經營效率和質量穩步提高。在數字經濟背景下，政策和資金支持為高新技術企業的創新活動提供了更多的便利；研究機構可以利用互聯網等信息通信技術互通有無，進行技術互補，解決研究難點；計算機計算和模擬可以加速研究進程，提高研究成功的可能性。在列（2）和列（3）中，GTFP為被解釋變量，結果顯示GTech的系數均為正，且在1%水平上顯著，說明技術創新對綠色全要素生產率有顯著正向影響，技術創新水平的提高能夠促進城市綠色全要素生產率提高。同時，dei系數顯著為正，說明數字經濟通過影響技術創新促進城市綠色全要素生產率的提高，技術創新在數字經濟與綠色全要素生產率的關系中發揮中介作用，驗證了H2。

GML指數可分解為效率變動指數（EC）和技術進步指數（TC），因此可以通過這兩個指數進一步研究數字經濟的影響機制。回歸結果見表7。可以看出，兩個模型分別測算出綠色全要素生產率的分解指標中，數字經濟對效率變動指數（EC）的影響不顯著，對技術進步指數（TC）的影響顯著為正，且在1%水平上顯著，說明數字經濟對技術進步有明顯的促進作用，其對綠色全要素生產率的影響主要通過技術進步來實現，再次驗證了H2。

表7 GTFP分解指標回歸結果

（二）門檻效應

以環境規制強度（Thr）作為門檻變量，分別對全樣本城市和不同等級城市綠色全要素生產率提高是否存在門檻效應進行檢驗。

其中，Thr表示環境規制強度，Indw表示工業廢水排放量，SO2表示二氧化硫排放量，smo表示煙粉塵排放量，GDP表示地區生產總值。

門檻效應檢驗結果見表8。

由表8可知，二線城市單門檻檢驗結果不顯著，說明不存在門檻效應，除二線城市外其他城市均存在門檻效應。因此，以環境規制強度為門檻變量，分析不同環境規制強度下數字經濟對綠色全要素生產率的影響具有科學性。以環境規制強度為門檻變量，選擇門檻模型進行回歸，結果見表9和表10。

表8 門檻效應檢驗結果

表9 門檻估計值及其置信區間

表10 門檻效應模型估計結果

對全樣本城市，環境規制強度門檻值為5.494。當環境規制強度小于5.494時，數字經濟對綠色全要素生產率的提升有顯著促進作用；當環境規制強度大于5.494時，數字經濟對綠色全要素生產率的估計系數為1.192，在1%水平上顯著，小于4.131，表明隨著環境規制強度的增加，數字經濟對綠色全要素生產率的促進作用減小。由此可見，數字經濟對綠色全要素生產率的影響存在門檻效應，隨著環境規制強度的增加，數字經濟對綠色全要素生產率的促進效應邊際遞減，驗證了H3。

對（新）一線城市，環境規制強度的門檻為6.842。當環境規制強度小于門檻值時，數字經濟對綠色全要生產率的影響不顯著為負；隨著環境規制強度的增加，跨越門檻值后，數字經濟對綠色全要素生產率的影響顯著為正。可能原因是（新）一線城市主要產業為第三產業，對環境友好，環境規制對主要產業的影響低。當環境規制強度低于門檻值時，企業較少利用數字技術減輕生產對環境的影響；當環境規制強度跨越門檻值后，為應對高環境規制強度，企業會選擇利用成熟的數字技術減輕生產對環境的影響，或選擇向綠色低碳企業轉型。

二線城市不存在門檻效應可能是由于二線城市主要產業為第三產業，對環境影響較小，第二產業中輕工業占主要地位，環境污染程度低，所以環境規制強度的門檻效應不存在。

三線城市存在三個門檻值，分別是4.911、5.764、6.376。其中，當環境規制強度高于第二門檻值（5.764）、低于第三門檻值（6.376）時，數字經濟對綠色全要素生產率的影響顯著為負。四線城市存在兩個門檻值，分別是7.075 和7.119，當環境規制強度高于第一門檻值（7.075）、低于第二門檻值（7.119）時，數字經濟對綠色全要素生產率的影響顯著為負。可能原因是三線、四線城市數字技術應用主要依賴外部引進，還不太成熟，且隨著環境規制強度的不斷提高，數字技術對減輕環境污染的能力下降，作用無法得到充分發揮。隨著一線、二線城市數字技術的發展與成熟，三線、四線城市為滿足環境保護的要求，會選擇學習并引進更先進的數字技術。

對五線城市，環境規制強度的門檻為4.924。當環境規制強度小于門檻值時，數字經濟對綠色全要素生產率的影響顯著為正；隨著環境規制強度的增加，跨越門檻值后，數字經濟對綠色全要素生產率的影響不顯著為負。原因可能是傳統產業在五線城市經濟中處于主要地位，在低強度環境規制下，企業依靠外部學習引進的數字技術能夠滿足環境保護要求，推動經濟發展，因此數字經濟對綠色全要素生產率影響顯著為正。但隨著環境規制強度的增加，原有技術無法滿足市場需求，現有數字技術已經落后，無法對經濟發展起更大作用。五線城市無法滿足更成熟或更高級的數字技術應用條件，所以數字經濟對其綠色全要素生產率的影響不再顯著。

七、結論與建議

（一）結論

本文利用2011—2020年我國279 個地級及以上城市的面板數據，構建了數字經濟發展指數和城市綠色全要素生產率指標，通過系統GMM 模型、中介效應模型和門檻效應模型，系統分析了數字經濟對城市綠色全要素生產率影響的作用機制和門檻效應，研究結果表明：

第一，數字經濟對城市綠色全要素生產率的提高具有顯著促進作用。通過基準回歸與固定效應模型、系統GMM 模型分析、異質性與穩健性檢驗，發現數字經濟發展水平對綠色全要素生產率有明顯的促進效應。

第二，數字經濟對城市綠色全要素生產率的作用存在異質性。數字經濟對不同等級城市綠色全要素生產率增長均有顯著促進作用，其中對（新）一線城市影響最為顯著，其次是二線城市、三線城市、四線城市，最后是五線城市。

第三，技術創新能力在數字經濟對綠色全要素生產率的影響中起中介作用。中介效應檢驗發現，數字經濟通過推動技術進步提高城市技術創新能力，從而實現城市綠色全要素生產率的提高。

第四，數字經濟對不同等級城市的綠色全要素生產率影響存在環境規制強度的門檻效應。對于（新）一線城市，當環境規制強度小于門檻值時，數字經濟對綠色全要素生產率的影響不顯著為負，環境規制強度跨越門檻值后，數字經濟的影響顯著為正；二線城市不存在門檻效應；三線城市存在三個門檻值，其中，當環境規制強度高于第二門檻值、低于第三門檻值時，數字經濟對綠色全要素生產率的影響顯著為負；四線城市存在兩個門檻值，當環境規制強度高于第一門檻值、低于第二門檻值時，數字經濟對綠色全要素生產率的影響顯著為負；五線城市環境規制強度小于門檻值時，數字經濟對綠色全要素生產率的影響顯著為正，環境規制強度跨越門檻值后，數字經濟的影響不顯著為負。

（二）建議

根據上述結論，為推動城市綠色全要素生產率提高，促進經濟高質量發展，提出以下建議：

第一，完善城市新型數字基礎設施建設，推動地方數字經濟持續健康發展。數字經濟的基礎特征之一是信息化，對信息基礎設施建設提出了更高的要求。一方面，在政府政策支持與推動下，我國應繼續完善互聯網協議第6版（IPv6）、5G等新型通信網絡基礎設施建設，加快數據中心、區塊鏈等數據設施建設，促進工業互聯網等融合基礎設施建設，縮小區域差異，推動城市綠色全要素生產率提高。另一方面，應全方位強化網絡安全與保障，拓展對數字經濟發展的監管手段，實現全鏈條監管、全流程規范。分別從數字經濟發展的硬環境和軟環境出發，不斷完善數字經濟發展體制，提高數字經濟發展水平，促進數字經濟與實體經濟深度融合，以提高城市綠色全要素生產率，促進經濟高質量發展。

第二，增加技術研發投入，提高技術創新能力。數字經濟水平與技術創新能力是實現經濟高質量發展的重要動力，要積極吸收借鑒國外先進技術，縮小與國外市場的技術差距，加大對基礎研究的資金支持，實現技術創新能力的自我積累，加快突破創新瓶頸，提高制造效率和質量，逐步實現從“中國制造”向“中國智造”轉變，提高制造業在全球價值鏈中的地位，推動產業轉型升級。

第三，合理規劃環境規制強度。環境規制對經濟發展的影響存在兩面性，只有保持適度的環境規制強度，才能進一步推動經濟高質量發展。采取合理的環境監管措施，一方面刺激企業提升綠色技術研發創新效率，獲得更高的收益；另一方面，根據當地經濟發展水平，合理實施環境規制，發揮數字經濟對綠色全要素生產率的提升作用，實現“金山銀山”與“綠水青山”共存。

第四，實施差異化發展戰略。我國各城市數字經濟發展水平不斷提高，總體呈上升趨勢，但各城市數字經濟發展差異不斷擴大，不同等級城市發展呈現失衡態勢。為避免出現馬太效應和城市之間的數字鴻溝，政府應根據不同地區發展情況，實施區域化、差異化、精準化發展戰略。（新）一線城市、二線城市依靠其經濟發展與勞動力等資源優勢，穩步提高數字經濟發展水平，不斷向三線城市、四線城市輸出數字經濟發展人才、技術、成果與經驗，持續推動數字經濟與實體經濟的深度融合。三線城市、四線城市借鑒（新）一線城市、二線城市數字經濟發展經驗，因地制宜，推動產業轉型。利用國家政策，發揮制度優勢，吸納數字技術人才，不斷完善數字基礎設施建設，進一步推動數字經濟發展；發揮輻射作用，促進產業轉移和人才流動，加強不同等級城市間合作交流，帶動五線城市數字經濟發展，縮小地區差異，打破信息流通壁壘，更好發揮數字經濟的溢出效應。