數字經濟對城市綠色經濟效率的影響研究
——基于空間面板模型的實證分析

尹天寶，趙紅巖，仲穎佳

（東華大學 旭日工商管理學院，上海 200062）

一、引言

改革開放40 多年以來，中國經濟以年均9.4%的速度高速增長。截止到2021 年，中國GDP 總量超過17.7 萬億美元，人均GDP 突破10000 美元，達到中上等國家收入水平，經濟發展取得卓越成就。但在經濟高速增長的同時，產業結構失衡、新舊動能轉換不足，環境污染加劇等一系列問題日益凸顯，阻礙了中國經濟綠色高質量發展。因此，亟需由“高污染、高能耗”為導向的粗獷型經濟發展方式轉向“綠色低碳、高質量”的經濟發展方式。2022 年10 月，黨的二十大會議指出，需加快生態文明建設，積極改善環境質量，促進經濟社會的全面綠色轉型，實現人與自然和諧相處。這意味著綠色發展是中國未來高質量發展過程中必然的戰略選擇。與此同時，以數據、知識為主要生產要素的數字經濟，發展十分迅速，并借助信息網絡技術來持續創新，逐漸滲透到科技創新、生態環境和社會福利等經濟社會生活的各個方面，已然成為推動中國技術進步和經濟高質量發展的新動能（張騰等，2021）[1]。隨著數字經濟規模和滲透率的持續上升，數字經濟能否成為綠色低碳發展新動能，促進綠色經濟效率提升，越來越受社會各界的關注。通過現有文獻的分析和梳理，大多數學者集中于數字化屬性的相關行業來探討對綠色發展的影響研究。在微觀層面上，部分學者研究發現信息通信技術、互聯網能提高部門能源效率、增進環境規制強度和激發企業環保投入熱情來有效發揮污染治理效應[2，3]。在宏觀層面上，部分學者研究發現互聯網、人工智能、電子商務和大數據能提高全要素能源效率、改進分配效率、優化交換模式、促進資源整合和完善環境監管體系以促進綠色經濟增長[4-7]。綜上所述，現有文獻大多集中探討數字經濟及其相關行業對環境污染方面的影響，鮮有文獻研究數字經濟對綠色經濟效率的影響。作為核心要素的數字經濟是否能夠在改善環境質量的同時提升經濟效率，對實現經濟高質量發展具有重要的意義，因而深度探究數字經濟對綠色經濟效率的影響具有一定的必要性。相比以往研究，文章可能存在以下邊際貢獻：一是在中國面臨產業結構失衡、環境形勢依然嚴峻等背景下，從綠色經濟視角出發探討數字經濟對其提升的內在機制。二是運用空間滯后模型考察了數字經濟對綠色經濟效率的空間溢出效應隨不同距離閾值變化的特征，豐富了相關研究內容。三是數字經濟不僅可以促進產業升級和綠色技術創新渠道來提升綠色經濟效率，還能優化投資調整和擴大市場潛在需求促進綠色經濟效率提升，為現有研究提供有益補充。四是進一步考察了數字經濟對綠色經濟效率空間收斂的態勢，拓展了該問題的研究視野。

二、理論分析與研究假設

綠色經濟效率是在保持經濟可持續發展的同時，又能兼顧資源節約與環境污染治理，從而實現環境、經濟和社會的良好協調發展。數字經濟發展影響綠色經濟效率主要體現在如下方面：第一，以數據和知識為核心生產要素的數字經濟已然成為新經濟形態下的先進生產力，在增加經濟產出的同時，降低了傳統經濟工業生產中能源消耗，提高能源利用效率，減少環境污染，促進了經濟綠色發展（張云輝、李少芳，2022）[8]。第二，數字經濟能激發消費者對綠色產品的需求。數字經濟催生的數字化新業態，使得“互聯網+”等在線經濟平臺為企業的綠色產品提供更多接觸消費者的渠道，也為消費者購物提供了便利，刺激了居民的消費需求，推動經濟結構由生產主導轉向以消費需求為主導。第三，依托數字經濟發展搭建的環保信息共享平臺，益于提升公眾的環保和綠色消費意識，鼓勵公眾、企業和政府共同參與環境治理，打破各自為政的窘境。基于以上分析，本研究提出假設H1：

假設H1：數字經濟能促進綠色經濟效率提升。

數字經濟發展具有開放、共享和跨時空的特征，打破了知識、技術傳遞的時空壁壘，并強化區間信息技術的關聯性和流動性，從而產生知識與技術溢出效應(Bathelt 等，2004)[9]。此外，數字經濟發展能降低信息、知識與創新等要素跨區域流動成本，并可通過“示范效應”，促使鄰近地區學習先進的治污技術，有效治理污染，提高綠色經濟效率。然而，數字經濟的發展雖然可為實現知識與技術跨域共享提供便捷渠道，加速各城市間知識、技術和數據信息傳播，能在一定程度上打破城市之間距離壁壘，但隨地理距離增加，技術學習與交流成本上升，特別是隱性知識學習，在超出一定距離范圍所面臨“面對面”交流成本將大幅上升，導致傳遞效率急速下降；另外，同區域的社會結構和文化規范密切聯系，企業之間具有更高信任度，因而更傾向于與本地區企業展開交流合作，且地方保護主義普遍存在，人為的限制了技術、資本等生產要素跨區域流動，限制了技術溢出效應的傳播空間范圍。基于以上分析，本研究提出假設H2：

假設H2：數字經濟對綠色經濟效率的正向空間外溢效應存在范圍邊界。

上文分析數字經濟及其空間溢出效應變化對城市綠色經濟效率的影響，那么，可通過哪些傳導渠道影響綠色經濟效率？首先，數字經濟能改造傳統產業的落后生產方式，提升產業組織效率，倒逼高消耗和高污染的產業轉向低能耗和低污染的產業，提高產業附加值，減少污染排放，促進綠色經濟效率的提升（左鵬飛等，2020）[10]。其次，數字經濟能改進企業工藝和生產流程，優化勞動、資本和技術等生產要素，增強要素組合的協同型，同時能為企業綠色研發投入的資金獲取降低門檻，提高金融資源的可得性，促進綠色技術創新。其次，數字經濟發展能改善企業信息透明度，降低企業信息不對稱和委托代理成本，有助于企業優化股權結構和“去杠桿”，降低財務風險，抑制非投資效率。最后，數字經濟發展能充分發揮交易平臺、信息資源集成共享的功能，幫助企業識別消費者需求偏好，精準定位銷售產品，改善居民消費體驗，擴大市場需求潛能。基于上述分析，本研究提出假設H3：

假設H3：數字經濟可通過引領產業升級、促進綠色技術創新、優化投資調整和擴大市場需求的傳導渠道促進綠色經濟效率提升。

三、研究設計

1. 變量說明

（1） 被解釋變量

綠色經濟效率(GEPI)。參考林伯強、譚睿鵬(2019)的做法[11]，分別賦予投入要素中勞動(L)、資本(K)和能源(E)的權重為0、0和1/3，賦予期望產出中地區實際GDP 的權重為1/3，賦予非期望產出中工業廢水排放量(WW）、工業二氧化硫(SO2)和工業煙粉塵(SD)的權重分別設置為1/9，并基于非徑向距離函數(NDDF)與數據包絡法(DEA)求解在約束條件下的投入和產出目標函數的最優解，得到i城市t年的綠色經濟效率指數：

（2） 核心解釋變量

數字經濟指數(dig)：參考現有研究對城市層面數字經濟發展水平的考量（柏培文、喻理，2021）[12]。考慮數據的可獲得性，選取每百人互聯網用戶數、計算機服務和軟件從業人員占比、人均電信業務總量、人均郵政業務總量、每百人移動電話用戶數與數字普惠金融指數來構建評價數字經濟發展的子維度指標，并采用熵權法測算得到的得分作為代理指標。

（3） 機制變量

選取的機制變量：產業轉型升級(inst)：引入產業結構層次系數，充分考察第一、二、三產業的結構調整，計算方法為inst=qi×i，qi為i產業占GDP 的比重；綠色技術創新水平(pat)：參考大多數文獻做法，采用城市綠色專利申請量表示綠色技術創新水平；投資調整(invest)：采用全市固定資產投資額占GDP 比重來衡量；市場需求(mdp)：使用人口數量的自然對數來衡量市場需求。

（4） 控制變量

參考林伯強、譚睿鵬(2019)研究[11]，選取以下控制變量：城市經濟發展水平(gdp)：選取人均實際gdp自然對數來衡量，為檢驗庫茲涅茨曲線理論，加入人均gdp自然對數的平方項；政府干預程度(gov)：政府干預程度是影響綠色經濟效率的重要因素之一，采用財政支出占與地區生產總值比值來表示；外商直接投資(fdi)：外商投資既可能產生“技術擴散效應”，促進綠色經濟效率提升，也可能導致“污染天堂”假說，抑制綠色經濟效率提升，采用實際外商投資額與地區生產總值比值來表示；環境規制(envre)：采用工業固體廢物綜合利用率來衡量；科技創新水平(tec)：采用地方財政科技支出占地區生產總值比重來衡量。

2. 模型構建

為分析數字經濟對綠色經濟效率的影響效應是否存在的空間效應，參考李金林等(2020)的做法[13]，建立如下空間面板模型檢驗數字經濟發展對綠色經濟效率及其空間溢出效應的影響：

另外，為檢驗數字經濟發展對綠色經濟效率的作用機理，參考柏培文、喻理(2021)的做法[12]，考慮空間溢出效應的交互項模型進行實證分析，模型構建如式(3)所示：

其中，公式(2)和(3)中GEPIit為綠色經濟效率，digit為數字經濟發展水平，inst、pat、invest和mdp分別表示產業結構升級、綠色技術創新、投資調整和市場需求。ωij為空間權重矩陣，ωijGEPIit、ρ、Xit、γi、μt、φit、λ 和ωitεit分別表示被解釋變量空間滯后項、空間自相關系數、相應控制變量集、年份效應、城市效應、隨機誤差向量、空間誤差系數和隨機誤差項空間滯后項。

3. 數據來源

文章研究對象為2011—2019 年中國268 個城市，所有數據來源《中國城市統計年（2012—2020）》 《北京大學數字普惠金融指數（第二期，2011—2019）》，中國研究數據服務平臺(CNRDS)和各地區統計年鑒，刪除缺失值較多地區，少量缺失數據采用線性插值或平均增速處理。

四、實證結果分析

1. 基準回歸分析

空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SAR)模型中的隨機效應模型與固定效應模型區別在于模型回歸中是否體現出個體效應聯系度，鑒于本研究使用2011—2019 年268 個城市面板數據，重視個體效應與時間效應。因此，采用時空雙向固定效應估計結果。并參考韓峰、陽立高(2020)研究[14]，采用地理距離權重矩陣(W2)進行分析，具體結果如表1 所示。根據表1 可以看出，空間誤差系數λ 和空間滯后系數ρ 至少在5%水平上顯著，這表明普通OLS 方法無法準確估計結果，有必要采用空間計量模型進行分析。另外，對比相應SEM 模型和SAR 模型中R-LMERR 和R-LMLAG 統計量值，發現SAR 模型R-LMLAG統計量為131.821 遠大于SEM 模型R-LMEER 統計量71.360。因此，文章選擇空間滯后模型(SAR)回歸結果加以分析。根據表1 中第(3)列結果可知，數字經濟的估計系數為0.317，在1%水平下顯著為正，說明數字經濟(dig)發展水平越高越有利于綠色經濟效率提升，假設H1 得到驗證。空間滯后系數ρ 的值為0.363，且在5%顯著水平上顯著，說明數字經濟不僅促進本地區綠色經效率提升，也能促進鄰近地區綠色經濟效率提升。

表1 基準回歸結果

2. 進一步分析溢出效應

為檢驗數字經濟對綠色經濟效率的空間溢出效應是否存在隨地理距離增加，溢出效應逐漸減弱的可能，文章參考徐維祥等(2021)的做法，設置空間距離閾值權重矩陣考察數字經濟對綠色經濟效率空間溢出效應邊界[15]。觀察數字經濟對綠色經濟效率的直接和間接效應估計系數變化。如圖1 所示。數字經濟的直接效應估計系數值隨地理距離增加，基本保持不變，間接效應系數值隨地理距離增加，呈先遞增后下降的倒“V”型特征。在地理距離350km 以內，間接效應系數值隨地理距離的增加而變大，溢出效應迅速增強，并在350km 左右達到峰值；在地理距離超出350km 后，間接效應系數值逐漸減小，溢出效應減弱；而當超出700km 的空間范圍時，間接效應系數值變得不顯著。可能的原因是中國的一般省界距離大約在350km 左右，在省界范圍內有助于信息和知識等要素自由流動、傳播和學習，空間溢出效應不斷上升；在超出350km 后，受到省界壁壘和數字基礎設施覆蓋水平等因素限制，導致信息、知識等要素流動的邊際成本較高，使數字經濟的空間溢出效應逐漸降低；在超出700km 之后空間溢出效應受到社會、制度和文化等多重因素的干擾，會趨于無效。通過以上分析，假設H2 得到驗證。

圖1 不同距離閾值數字經濟對綠色經濟效率的間接和直接效應

3. 穩健性檢驗

為確保數字經濟發展對綠色經濟效率估計結果的可靠性，文章從以下三個方面進行穩健性檢驗：第一，替換被解釋變量(GEPI)，電力消費與能源消費的相關程度較高，采用地級市電力消費數據替代能源消費(E)，重新運用NDDF 方法測算綠色經濟效率進行回歸；第二，考慮到上海、重慶、天津、北京為直轄市，其特殊地位對樣本回歸可能導致的結果偏誤，故剔除這四個直轄市。具體回歸結果見表2 中第(1)、(2)列所示，數字經濟的估計系數與空間滯后自回歸系數依然在1%水平下顯著為正，進一步表明基準回歸結果有較好的穩健性。另外，由于綠色經濟效率較高城市，擁有良好投資環境，更易吸引外來資金注入本地，經濟發展水平也相應較高，對數字經濟發展會產生一定的影響。即數字經濟與綠色經濟效率可能存在反向因果關系。參考黃群慧等(2019)的研究[16]，采用上一年的全國互聯網用戶數分別與歷史的郵局數量、移動電話用戶數量（考慮到行政區域變更以及數據完整性，郵局數量和移動電話用戶數使用2004 年的數據） 的乘積作為工具變量。根據表2 中第(3)、(4)列回歸結果，在考慮內生性問題后，數字經濟促進綠色經濟效率提升的結論依然成立，由此判斷數字經濟對綠色經濟效率提升具有顯著促進作用。

表2 穩健性檢驗結果

4. 異質性分析

前文分析表明，數字經濟能促進城市綠色經濟效率提升，但由于中國幅員遼闊，城市間經濟發展水平和資源稟賦各異，那么城市特質不同是否導致數字經濟對綠色經濟效率提升效果存在差異呢？因此，文章從城市所在地理區位、規模以及資源稟賦三個角度出發，考察城市特質性的差異。實證檢驗結果如表3 所示。東部地區城市、大城市和非資源型城市的數字經濟系數在1%水平下顯著為正，說明數字經濟發展對東部地區城市、大城市和非資源型城市綠色經濟效率有顯著促進效應，中、西部地區城市、小城市和資源型城市數字經濟的估計系數不顯著，說明在中、西部城市、小城市和資源型城市促進效果不足。

表3 異質性分析

5. 機制分析

為驗證研究假設H3，采用交互項來進行驗證傳導機制的存在性，表4 給出相應的實證結果。結果顯示，數字經濟(dig)與綠色技術創新(pat)、產業轉型升級(inst)、投資調整(invest)和市場需求(mpd)的交乘項系數至少在10%顯著水平為正，說明數字經濟可以通過提高綠色技術創新、促進產業升級、優化投資調整和擴大城市潛在的市場需求來提高綠色經濟效率。驗證了假設H3。

表4 機制分析

五、進一步討論:空間收斂分析

數字經濟對城市綠色經濟效率存在正向空間溢出效應，那么在這種顯著空間效應下，綠色經濟效率是否存在空間收斂態勢？數字經濟能否促進這種收斂態勢？文章參考韓先鋒等(2021)研究[17]，在考慮空間效應后，構建絕對β 收斂和條件β 收斂模型分別檢驗綠色經濟效率是否收斂以及數字經濟是否能夠促進這種收斂態勢，具體回歸結果見表5。從表5 可知，無論是絕對空間β 收斂還是條件空間β 收斂，β 系數值在1%顯著水平均為負，說明綠色經濟效率隨著時間推移，差異逐漸縮小，存在共同收斂趨勢。另外，對比表5 中第(1)、(2)列結果可知，β 系數估計值從-0.400 下降到-0.407，收斂速度從5.6%上升到5.8%，比未考慮數字經濟驅動后的收斂速度提高0.2%，且半生命周期由12.377 年縮短至11.950 年，半生命周期縮短了0.427年，可見數字經濟能加速綠色經濟效率收斂，有助于較低的城市追趕較高的城市。另外，空間溢出效應系數ρ 值顯著為正，表明數字經濟可通過空間溢出效應促進鄰近城市的綠色經濟效率收斂，已然成為綠色經濟效率空間收斂的“加速器”。

表5 數字經濟影響綠色經濟效率β 收斂的估計結果

六、研究結論與政策啟示

文章基于2011—2019 年中國268 個城市數據，運用空間滯后模型(SAR)實證考察數字經濟對綠色經濟效率空間溢出效應、異質性特征、傳導機制以及空間收斂性的影響，得出以下結論：第一，數字經濟能促進本地區和鄰近地區綠色經濟效率的提升，具有顯著正向空間溢出效應，但這種效應受到地理距離因素的限制，在350km 左右到達峰值，隨后逐漸降低；第二，數字經濟對東部地區城市、大城市與非資源型城市的綠色經濟效率的促進效果更為顯著；第三，數字經濟能通過促進產業升級、提高綠色技術創新、優化投資和擴大市場潛在需求提高綠色經濟效率；第四，數字經濟能加速綠色經濟效率的空間收斂，不斷縮小綠色經濟效率水平較低的城市與較高城市之間的差距。

基于上述結論，得到以下政策啟示：

第一，要進一步推動數字經濟持續發展。目前中國“新基建”的建設水平仍有巨大的提升空間，因此，政策制定者需要加大對數字信息基礎設施投資的支持力度，夯實數字基礎設施，提高數字經濟覆蓋廣度，加速數字技術融合到相關衍生產業，充分發揮數字經濟對綠色經濟效率的提升作用。另外，打破各城市的行政壁壘，降低知識、技術等要素流動的邊際成本，擴大數字經濟的空間溢出半徑。

第二，當地政府需根據本地區城市經濟基礎、資源稟賦等特質，準確合理定位，因地制宜制定有利于數字經濟發展的政策，避免由于盲目學習和復制其他區域的發展經驗，導致的無序發展，從而無法使得數字經濟最大化發揮出對綠色經濟的福利效應。

第三，充分利用數字經濟賦能傳統產業升級，催生新型產業，不斷引導金融資源流入高效節能領域，提升綠色產業鏈和價值鏈，加快地區產業綠色發展。另外，可以借助數字信息平臺，激發社會投資活力，引導社會閑散資金流入有綠色研發動力的企業，緩解企業面臨的融資約束和投資不足，優化投融資結構，提高企業投資效率，來促進生產設備更新換代，提高綠色經濟效率。

第四，政府應有效推動以數據要素為核心的數字信息發展，積極破除數據要素擴散的時空壁壘，加快數據信息的整合和循環增值，通過數字經濟溢出紅利持續縮小各區域綠色經濟效率水平差距。