數字經濟對綠色全要素生產率的影響研究
——基于創新環境的調節作用

王 碩，鄭月萍

（山東建筑大學 商學院，山東 濟南 250100）

一、引言

當前，我國已經進入高質量發展的新階段。綠色發展是經濟發展的主要目標，而綠色全要素生產率是體現綠色高質量發展的重要指標，符合國家綠色發展理念。數字經濟是中國最活躍的領域之一，數字經濟作為一種全新的經濟形態，在提高創新效率、推動綠色發展等方面發揮了重要作用。因此，探究數字經濟、創新環境與綠色全要素生產率之間的關系有利于轉變我國經濟發展模式，通過綠色技術研發創新，進而推動國家經濟綠色高質量發展。

關于數字經濟與綠色全要素生產率的文獻，包括從要素配置視角探究數字經濟對綠色全要素生產率的影響[1]、從非線性角度探討數字化水平與綠色全要素生產率的關系[2]、從空間溢出效應角度探討數字經濟對全要素生產率[3]、從產業結構轉型角度探討數字經濟的作用[4]、從數字技術角度探討數字經濟與全要素生產率的關系[5]，對數字經濟賦能綠色發展的模式方面也表現出高度重視[6]，但鮮有文獻從地區創新環境角度探討數字經濟對綠色全要素生產率的影響。科技創新環境是推動綠色全要素生產率提升的重要因素[7]，人才環境是反映創新環境的主要方面[8]，人才集聚對創新具有顯著的空間溢出效應[9]，范欣和尹秋舒（2021）[10]認為數字金融發展通過促進創新創業提升綠色全要素生產率。現有文獻從不同視角對數字經濟與綠色全要素生產率關系進行研究，但目前還存在以下缺憾：第一，不同區域的數字經濟對綠色全要素生產率的影響不同，但大多數研究關注數字經濟對綠色全要素生產率的積極影響，未能充分反映數字經濟對綠色發展的區域影響。第二，綠色全要素生產率受到多種因素影響，存在變量與數字經濟交互影響綠色全要素生產率，目前尚未探析創新環境對數字經濟賦能綠色全要素生產率的影響。本文以數字經濟對綠色全要素生產率影響為主線，以創新環境為調節變量，更加全面的揭示數字經濟對綠色全要素生產率的重要性。本文研究貢獻如下：第一，從省際層面對數字經濟和綠色全要素生產率定量測算。第二，豐富數字經濟和綠色全要素生產率影響因素的研究層次，從數字經濟層面與創新環境層面探究其對綠色全要素生產率的影響。第三，將創新環境作為調節變量納入數字經濟與綠色全要素生產率的研究框架，探究數字經濟對綠色全要素生產率的影響。

二、理論分析與研究假設

（一）數字經濟與綠色全要素生產率

數字經濟是以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動[11]。

綠色全要素生產率充分考慮到資源消耗和污染排放等非期望產出，用以評價經濟發展質量的指標[23]。數字經濟的發展不僅推動技術革新，而且提高了產業生產率[12]。數字經濟提升綠色全要素生產率的邏輯主要有以下兩個方面：第一，傳統經濟模式以能源和資本的持續投入發展經濟，對環境造成污染破壞。數字經濟作為新的經濟形態，拓展生產可能性邊界[13]，減少了資源環境要素的過度消耗，改變傳統模式下的規模經濟，從而推動社會經濟的綠色發展[14]。第二，數字經濟催生數字技術的進步，數字技術進步是實現地區綠色經濟發展轉型的關鍵[15]，韋施威（2022）[16]認為應不斷通過數字技術升級，推動傳統第二產業轉型升級，推動綠色全要素生產率的發展，實現經濟的綠色高質量發展。因此，本文提出如下研究假設：

H1：數字經濟對綠色全要素生產率具有促進作用。

（二）數字經濟、創新環境與綠色全要素生產率

創新是支撐創新活動、提升綠色經濟效率和驅動經濟高質量增長的關鍵因素。現有文獻對創新環境的內涵進行探討，創新環境是指相互協同與進行集體學習的主體所處的區域環境[17]。

Schmidt 等（2016）[18]從金融環境、人力資本等方面分析創新環境對研發的影響。張慧雪等（2020）[19]認為創新環境應包括基礎設施、勞動力素質、金融環境等。學者們從不同視角研究創新環境，不難發現，其中人才是反映創新環境的重要維度。人力資本是數字創新的基礎[20]，是創新活動中最關鍵的物質生產要素[21]，科技人才具有吸收先進技術的能力[22]，從而推動區域創新活動的發展。創新發展水平較高的地區不僅可以提供創新人才儲備來支持數字經濟的發展，而且影響數字經濟與其他創新資源的融合及數字經濟成果在高耗能、高污染等產業的轉化和應用，進而直接推動綠色全要素生產率的增長。因此，本文提出如下研究假設：

H2：創新環境在數字經濟影響綠色全要素生產率過程中發揮正向調節作用。

三、實證研究設計

（一）模型設定

本文構建如下基準回歸模型：

式（1）中，i為省份，t為時間年份，gtfpit表示i省份在t年的綠色全要素生產率，作為本文被解釋變量；deit表示i省份在t年的數字經濟水平，是本文的核心解釋變量；fdiit為外商直接投資；rdit為研發投入；marketit為市場化水平；roadit為交通條件；induit為產業結構；telit為信息化水平；α0為常數項；λi表示省份固定效應；εit為隨機擾動項。

為檢驗創新環境對數字經濟與綠色全要素生產率關系的調節作用，構建如下回歸模型：

式（2）與式（3）中，tagit表示i省份在t年的人才集聚，衡量i省份在t年的創新水平。式（2）與式（3）結合判斷H2 中創新環境的調節效應。本文對數字經濟、研發投入、產業結構、人才集聚進行對數化處理，以減少變量單位和量綱的影響。

（二）變量說明與數據來源

本文選擇2011—2019 年中國30 個省份（由于數據缺失，不包括西藏自治區、香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣省）的省際層面數據進行研究。主要包括以下變量：

1.被解釋變量：綠色全要素生產率。綠色全要素生產率考慮了能源消耗及環境污染等非期望產出，能夠更加精確地評價綠色經濟的增長效率。參考陳超凡（2016）[23]、Chung 等（1997）[24]做法，本文基于DDF 方向性距離函數的ML 指數對綠色全要生產率進行測算，選擇的投入指標包括：（1）資本投入。本文沿用張軍和施少華（2003）[25]的做法，采用永續盤存法對資本存量進行估算。（2）能源投入，以2011年為基期，使用各省份能源消費總量衡量。（3）勞動投入，本文使用各省份城鎮單位就業人員數衡量勞動投入。產出指標包括：（1）期望產出，期望產出使用各省份平減后GDP 來衡量。（2）非期望產出，使用各省份CO2排放總量衡量表示，本文根據中國碳排放數據庫發布的中國省級二氧化碳排放清單IPCC（2006）部門核算法進行計算[26]。所有投入產出數據來自《中國城市統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國統計年鑒》和中國碳核算數據庫。

2.解釋變量：數字經濟。本文借鑒黃群慧等（2019）[27]的研究，從互聯網發展和數字普惠金融發展兩個層面綜合測度省級層面的數字經濟指數。其中，互聯網發展水平包括4 個指標：一是互聯網相關產業產出，以人均電信業務收入表示；二是互聯網相關產業從業人員，以信息計算機服務業占城鎮單位就業人數比重表示；三是互聯網普及情況，以互聯網普及率表示；四是移動電話普及情況，以移動電話普及率表示。數字普惠金融采用北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制的數字普惠金融指數來表示[28]，本文使用熵權法對上述指標進行降維得到的中國省際層面的數字經濟發展水平。所有數字經濟指標數據來自北京大學數字金融研究中心和螞蟻金服集團聯合發布的《數字普惠金融指數》、國泰安數據庫及《中國城市統計年鑒》。

3.調節變量。人才是創新活動中重要的物質生產要素，高科技人才對知識轉化利用，能夠推動各省份技術創新的能力，推動區域綠色經濟的發展。本文將人才集聚作為衡量創新環境的指標，分析數字經濟對綠色全要素生產率的作用。本研究以科學研究和技術服務業人數來衡量各省份的創新環境[29]，并取對數處理。數據來自國泰安數據庫。

4.控制變量。綜合已有文獻（蘇科和周超，2021；謝云飛，2022）[30-31]的相關研究成果，對如下變量進行控制：外商直接投資，本文選用各個省份外商直接投資占地區生產總值的比值來衡量；交通條件，本文以各個省份人均道路面積來衡量交通基礎設施水平；產業結構，本文以第二產業增加值來表示地區產業結構；市場化水平，參考王小魯等編制的《中國分省份市場化指數報告》，選取其中的市場化指數來衡量各地區市場化水平[32]；研發投入，本文以各省份研發經費支出來衡量研發投入；信息化水平，本文以信息傳輸、軟件和信息技術服務業人數來表示信息化水平。數據來自國泰安系列研究數據庫和萬得數據庫。

（三）實證分析

1.描述性統計。文中涉及的變量、指標含義及變量描述性統計結果如表1 所示。

表1 變量描述性統計

2.基本回歸分析。本文借鑒楊海蘭等（2022）[33]的做法，使用多維固定效應模型進行實證分析，表2列（1）是數字經濟對綠色全要素生產率的回歸結果，由表2 列（1）可知，數字經濟的回歸系數約為0.011 0，且在5%的水平上顯著。這表明，數字經濟與綠色全要素生產率之間存在顯著的正相關關系，省際數字經濟發展可以顯著提升綠色全要素生產率的水平，假設H1 得到支持。數字經濟的發展具有區域經濟效應，本文證實了數字經濟具有綠色經濟價值，不僅符合綠色發展的理念，而且推動經濟高質量發展。為檢驗H2 即創新環境對數字經濟和綠色全要素生產率關系的調節作用，模型2 在模型1 的基礎上引入調節變量人才集聚，在5%的水平上顯著為正，列（3）在列（2）的基礎上進一步引入數字經濟與人才集聚的交互項，由檢驗結果可知，數字經濟與人才集聚交互項在5%的水平上顯著為正。表明在人才集聚程度高的省份，數字經濟對綠色全要素生產率的促進作用更為明顯。在人才集聚程度較高的省份，能夠更好發揮數字經濟對綠色全要素生產率的促進作用。本文認為，人才集聚通過影響數字經濟與其他創新資源的融合正向調節數字經濟與綠色全要素生產率之間的關系。

表2 2011—2019 年綠色全要素生產率回歸結果

3.穩健性檢驗。為保證結果的穩健性，本文分別采用剔除特殊樣本、變換估計模型和調整樣本時間跨度進行穩健性檢驗。表3 第（1）列～第（2）列匯報了剔除北京上海廣州三個省份后的回歸結果。為驗證結論的可靠性，本文采用線性回歸模型替換面板多維固定效應模型重新回歸，表3 第（3）列～ 第（4）列匯報了回歸結果。本文將實證回歸的樣本時間維度縮短至2011—2018 年進行重新回歸分析，表3第五至第六列匯報了回歸結果。由表3 可知，上述三類檢驗皆分別呈現了數字經濟對各省份綠色全要素生產率的作用及創新環境對二者調節作用的檢驗結果，所有結果皆與上文一致，上述分析表明本文結果具有穩健性。

表3 穩健性檢驗回歸結果

4.內生性問題討論。本文對可能存在的內生性問題做了一定的處理，本文借鑒黃小勇等（2020）[34]、趙濤等（2020）[35]的做法，采用各省份互聯網寬帶接入用戶數和各省份1984 年末郵局數與上一年固定電話年末用戶數的交互項作為工具變量和構建各省份1984 年末郵局數與上一年固定電話年末用戶數的交互項作為工具變量。在表4 中，列（2）列（3）匯報了結果，結果顯示，關鍵變量的符號和顯著性未發生實質性變化，數字經濟對綠色經濟的增長依然有顯著的正向促進作用，而創新環境對二者仍具有顯著的正向調節作用，這進一步佐證了前文得出的結論。

表4 內生性檢驗回歸結果

四、進一步分析

（一）數字經濟對綠色全要生產率的區域異質性

由于資源稟賦和發展階段的不同，數字經濟的發展在區域分布上存在著異質性特點。本文將我國劃分為東部、中西部地區以分別考察數字經濟對不同區域綠色全要素生產率的差異性影響。由表5 可以發現，正向的促進作用發生在東部地區和中西部地區。但從回歸系數來看，東部地區為0.036 3，明顯高于中西部地區。在經濟相對欠發達的中西部地區，數字經濟對綠色全要素生產率的促進作用小于東部地區。

表5 分地區樣本回歸結果

（二）不同生產率水平下數字經濟影響差異

考察不同綠色全要素生產率水平下，數字經濟對其促進作用是否存在差異，本文借鑒Koenker（2005）[36]提出的面板分位數回歸模型分析數字經濟與綠色全要素生產率的關系。由表6 可知，數字經濟對于不同水平下的綠色全要素生產率均產生了顯著的正向影響，這表明當省際綠色全要素生產率不同時，數字經濟對綠色全要素生產率的影響存在顯著差異。

表6 全樣本分位數回歸結果

五、結論與建議

數字經濟是推動綠色經濟效率提升的重要因素，在促進綠色全要素生產率過程中具有明顯作用。文章基于2011—2019 年30 個中國省份的面板數據，實證分析了數字經濟水平對綠色全要素生產率的影響以及創新環境的調節作用，得到以下結論:第一，數字經濟對綠色全要素生產率的提升具有顯著的正向影響。第二，創新環境在數字經濟影響綠色全要素生產率過程中發揮了顯著的正向調節作用。第三，數字經濟發展對綠色經濟效率的影響存在顯著的區域異質性，數字經濟對綠色全要素生產率的影響在東部地區最為顯著，中西部地區次之。

基于以上結論，本文建議如下：第一，大力發展各省數字經濟，培育大數據、區塊鏈等數字經濟基礎產業，提升整體的綠色全要素生產率。第二，加大科技創新在環保領域的投入，促進“產學研”的發展，加強數字經濟與人才戰略、技術升級等各方面的融合，改善創新環境，把數字創新融入傳統產業之中，實現經濟的綠色發展。第三，加快產業轉型升級，大力發展創新性強的數字經濟產業，注重東中西地區和沿海內陸地區協調發展，推進中西部和內陸地區的產業結構調整，加快高新技術產業引入中西部地區及內陸地區，將數字產業與傳統第二產業相結合，提升綠色發展質量[37]。