數字經濟、產業結構升級與綠色全要素生產率
——基于空間計量模型的研究

陳 一，羅黎輝

（昆明理工大學管理與經濟學院，云南 昆明 650000）

一、引言

數字經濟對綠色低碳循環發展具有積極影響。數字經濟通過提高全要素生產率，優化存量和激活增量，促進產業結構升級和要素資源重組，重塑經濟結構，從而提高綠色低碳循環發展的效率和質量。產業結構升級對綠色低碳循環發展也具有積極的影響。通過促進產業轉型和升級，推動高能耗、高污染產業向綠色低碳產業轉變，優化能源消費結構和提高能源利用效率，減少碳排放和環境污染，從而實現綠色低碳循環發展。數字經濟和產業結構升級的交互作用對綠色低碳循環發展具有更為復雜的影響：一是數字經濟的發展可以促進產業結構升級和技術創新，推動綠色低碳產業的發展；二是數字經濟的快速發展也會帶來一些環境問題。因此，需要綜合考慮數字經濟的發展和產業結構升級的綠色轉型，以實現綠色低碳循環發展。首先，需要選取適當的指標和數據來衡量數字經濟、產業結構升級和綠色全要素生產率。其次，運用空間計量方法，構建包含數字經濟、產業結構升級和綠色全要素生產率的空間回歸模型，并加入相應的交互項和滯后項來分析三者間的空間關系和影響效應。最后，根據分析結果提出相應的政策建議和措施，以促進綠色低碳循環發展。

二、文獻分析與研究假設

蔡玲、汪萍(2022)的研究表明，數字經濟通過綠色創新能力和生產效率來提升綠色全要素生產率[1]。數字經濟的發展可以促進企業的數字化轉型，降低信息傳遞和溝通成本，有利于知識和經驗的沉淀，從而提高資源利用效率，促進技術創新。數字經濟還可以通過網絡效應、邊際規模遞增效應促進產業鏈、供應鏈、價值鏈的融合融通，提升綠色全要素生產率[2]。根據空間經濟學與新經濟地理學的研究，區域之間的要素稟賦和要素投入會產生溢出效應[3]。數字經濟發展的過程會涉及更多的生產要素，數字技術的應用也為環境治理和資源利用提供了更加智能、高效和可持續的解決方案。數字經濟的創新和發展，促進了經濟活動的空間集聚，技術進步和規模效應會擴散影響綠色全要素生產率。因此，提出如下研究假設：

假設H1：數字經濟對綠色全要素生產率具有空間溢出效應。

有研究認為，產業結構升級能夠提升綠色全要素生產率。如王釗、王良虎(2019)的研究表明，產業結構升級對綠色全要素生產率有積極的影響，可以通過多種途徑提高碳排放效率和技術創新[4]。同時，產業結構升級對綠色全要素生產率的影響也存在區域差異，這可能與不同地區的產業結構、資源配置和技術水平等因素有關。在推動產業結構升級時，需要考慮不同地區的具體情況，制定差異化的政策措施，以充分發揮產業結構升級對綠色全要素生產率的積極影響，并盡可能減少潛在的負面影響。此外，劉志華等(2022)提到技術溢出和規模擴散也可能帶來空間溢出效應[5]。產業結構升級不僅可以直接提高當地的綠色全要素生產率，還可以通過技術溢出和規模擴散等途徑對其他地區產生積極的影響。因此提出如下研究假設：

假設H2：產業結構升級會對綠色全要素生產率的提升產生空間溢出效應。

數字經濟和產業結構升級對綠色全要素生產率有積極的影響，并且這種影響可以通過多種途徑實現。張凌潔、馬立平(2022)分析認為數字經濟通過產業結構升級促進全要素生產率的增長[6]。謝文倩等(2022)認為數字經濟通過產業結構升級來影響碳排放[7]。此外，根據空間異質性理論，空間外溢的本質是外部性，數字經濟和產業結構升級都會產生空間外溢效應。趙濱元(2021)認為數字經濟的數據要素擴散成本低，擴散速度快，具有高流動性，會產生地理空間溢出效應[8]。吳贏、張翼(2021)認為數字平臺能夠為產業主體協同配置數據資源、提高資源利用效率創造條件，增強區域間的關聯廣度[9]。綜上，數字經濟和產業結構升級產生的空間外溢效應可能會促進區域間的協同發展。因此，提出如下研究假設：

假設H3：數字經濟和產業結構升級的協同作用對綠色全要素生產率具有空間溢出效應。

三、研究設計

1. 變量選取

（1） 核心解釋變量

數字經濟發展綜合指數(szjj)。從信息化發展、互聯網發展、數字交易發展的基礎和影響，構建數字經濟發展綜合指數的指標體系，如表1 所示。測算方法是，第一步利用極值法對綜合評價體系中正向指標與負向指標分別對原始數據進行標準化處理；第二步運用熵值法，確定評價體系中各指標的權重；第三步采用多目標線性加權函數法，對指標進行加權處理，得到各地區數字經濟的綜合指數。

表1 數字經濟綜合指數的評價指標體系

（2） 被解釋變量

綠色全要素生產率(gtfp)。參考已有研究，把資源消耗和環境污染納入到全要素生產率的測算體系中對產業發展和經濟增長進行評價。文章選取的投入指標為資本、勞動、能源，其中資本投入以2012 年為基期，用固定資產投資價格指數平減后的值來衡量，勞動投入用城鎮單位年末就業人數來衡量，能源投入用能源消耗總量來衡量。期望產出是以2012 年為基期，使用對應省份GDP 平減指數平減后獲得。非期望產出使用熵值法將各省份工業三廢（廢水、SO2和煙（粉） 塵） 排放量合成一個綜合指標。因此，運用SBM-DDF 方法，通過MaxDEA 軟件測算綠色全要素生產率。

（3） 調節變量

調節變量是產業結構升級指數(cyjg)。文章借鑒已有研究的做法，用熵權法測算產業結構合理化和產業結構高級化的權重，對求得的權重標準化處理后加權求和取對數得到產業結構升級指數。產業結構合理化用泰爾指數的倒數來測算，產業結構高級化的測算公式如下：

其中，IH表示產業結構高級化水平，i表示省份，t表示年份，Git表示地區生產總值，Git，j表示第j產業增加值。

（4） 控制變量

各省經濟發展水平(pgdp)，用人均GDP 取對數表示；對外開放水平(open)，用進出口總額占GDP 的比重表示；人力資本投資(rlzb)，用平均受教育年限占高等教育人數的比重表示；社會消費水平(soc)，用社會消費品零售總額占GDP 的比重表示；金融發展水平(fud)，用存貸款總額占GDP 的比重表示；環境規制強度(eoc)，用工業污染治理完成投資占第二產業增加值的比重表示；技術市場的發展程度(jssc)，用技術市場交易額表示。

2. 數據來源

數據來源于中國信息通信研究院、 《中國互聯網發展報告》、國家統計局、CNRDS 數據庫、北大數字普惠金融指數、《中國統計年鑒》 《中國科技統計年鑒》 《中國勞動統計年鑒》，時間跨度為2012—2021 年，區域范圍是全國30 個省份（不包括西藏和港澳臺地區）。

四、實證研究

1. 空間相關性檢驗

文章運用全局莫蘭指數(Morans'I)分別對30 個省份2012—2021 年的數字經濟、產業結構升級和綠色全要素生產率進行空間自相關檢驗。如表2 所示，2012—2021 年數字經濟、產業結構升級和綠色全要素生產率的全局莫蘭指數(Morans'I)值均大于0，且均通過顯著性檢驗，表明具有顯著的空間正相關關系，具體表現為高水平省份向高水平省份集聚，低水平省份向低水平省份集聚。從總體來看，數字經濟、產業結構升級和綠色全要素生產率存在空間依賴性，因此，選擇空間計量模型是合適的。

表2 數字經濟、產業結構升級、綠色全要素生產率的全局莫蘭指數值

2. 空間模型選擇

第一步，LM 檢驗。根據已有學者提出的判斷規則，若LM-Error 檢驗的統計量顯著，采用空間誤差模型(SEM)，反之采用空間滯后模型(SAR)；若LM-Lag 檢驗的統計量顯著，則采用空間滯后模型(SAR)，反之采用空間誤差模型(SEM)。拉格朗日乘子檢驗（LM 檢驗）的結果如表3 所示，檢驗結果均顯著，說明需要同時考慮空間滯后和空間誤差兩種效應，因此，初步判斷應選擇空間杜賓模型(SDM)。

表3 LM 檢驗、LR 檢驗、豪斯曼檢驗

第二步，LR 檢驗。對空間杜賓模型(SDM)進行LR 檢驗，結果如表3 所示，比較SDM 模型與SEM 模型的LR 檢驗值為36.78，比較SDM模型與SAR 模型的LR 檢驗值為25.67，均在1%水平上顯著，不能簡化為空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SAR)，且SDM模型的σ2值最小，因此，適合選擇空間杜賓模型(SDM)。

第三步，豪斯曼檢驗(Hausman)。根據表3 可知，SDM模型豪斯曼檢驗結果在1%的顯著性水平上通過了檢驗，因此選擇固定效應模型。通過計算空間杜賓的時間固定效應模型、個體固定效應模型和雙固定效應模型的Log-likelihood 值，分別為-261.1827、-199.7134、-177.6244，雙固定效應的值最大，因此選擇空間杜賓的雙固定效應模型。

3. 空間效應分解

空間效應分解結果如表4 所示，從直接效應結果可以看出，數字經濟發展和產業結構升級的系數顯著為正，說明本地區的數字經濟發展和產業結構升級對本地區綠色全要素生產率的提升均有顯著的推動作用。從間接效應結果可以看出，數字經濟發展和產業結構升級的系數顯著為正，說明數字經濟發展和產業結構升級會對綠色全要素生產率的提升產生正向的空間溢出效應，能夠輻射和帶動周邊區域發展。從總效應結果可以看出，數字經濟發展和產業結構升級的系數顯著為正，說明全國層面上數字經濟發展和產業結構升級對綠色全要素生產率的提升具有顯著的促進作用；數字經濟發展和產業結構升級的交互項系數也顯著為正，說明全國層面上數字經濟發展和產業結構升級的協同作用能夠促進綠色全要素生產率的提升。

表4 空間效應分解

4. 進一步分析

由于經濟社會發展的慣性，滯后一期的數字經濟可能會對當期的數字經濟產生影響，即存在動態效應，將滯后一期的數字經濟納入空間杜賓模型構成動態空間杜賓模型。然后用偏微分方法將動態空間杜賓模型分解為短期效應和長期效應。再把空間矩陣換成地理距離矩陣、經濟距離矩陣、經濟地理矩陣和鄰接矩陣進行動態空間效應分解。不同矩陣的動態空間效應分解結果如表5 所示，可以看出，數字經濟發展對綠色全要素生產率的提升在經濟距離矩陣和經濟地理矩陣下空間溢出效應顯著，在地理距離矩陣和鄰接矩陣中空間溢出效應不顯著。產業結構升級對綠色全要素生產率的提升在地理距離矩陣、經濟距離矩陣和經濟地理矩陣下空間溢出效應顯著，在鄰接矩陣中空間溢出效應不顯著。數字經濟發展和產業結構升級的協同作用對綠色全要素生產率的提升在經濟距離矩陣和經濟地理矩陣的動態長期效應中有正向的空間溢出效應，在鄰接矩陣的短期效應和長期效應中都有負向的空間溢出效應，表明數字經濟發展和產業結構升級的協同作用會對鄰接區域產生虹吸效應，但從長期來看，卻能為經濟關聯區域產生輻射帶動作用。

表5 不同矩陣的動態空間效應分解

五、結論與建議

文章在對2012—2021 年全國30 個省份的數字經濟發展指數、產業結構升級和綠色全要素生產率測算的基礎上，運用雙固定效應的空間杜賓模型研究數字經濟發展、產業結構升級以及數字經濟發展和產業結構升級的協同作用對綠色全要素生產率的提升的空間效應。得出如下結論：一是數字經濟發展對綠色全要素生產率的提升有正向的空間溢出效應，數字經濟發展具有廣泛的賦能效應，需要拓寬數字技術應用場景。二是產業結構升級對綠色全要素生產率的提升產生正向的空間溢出效應，產業結構升級能夠增強產業鏈、供應鏈的彈性和韌性，提升產業規模優勢和配套優勢。三是數字經濟發展和產業結構升級的協同作用能夠促進綠色全要素生產率的提升，需要明確數字產業化和產業數字化的發展路徑，著重打造具有國際競爭力的數字產業集群。四是數字經濟發展和產業結構升級的協同作用會對鄰接的區域產生虹吸效應，但從長期來看，卻能夠對經濟關聯區域產生輻射帶動作用。

為進一步利用數字經濟發展的紅利，優化產業結構升級，實現區域綠色全要素生產率的提升，文章提出以下建議：

第一，重視區域空間效應。遵循數字經濟發展、產業結構升級和綠色全要素生產率之間的空間溢出規律，利用區域之間的合作與資源優化配置，促進綠色全要素生產率的提升。一方面，要集聚力量實現重點區域數字經濟的快速發展和產業結構的優化升級，通過培育和發展一些具有先進技術和綠色經營理念的產業或企業，促進綠色技術的傳播和應用，推動其他相關產業的轉型升級，并最終提高整個區域的綠色全要素生產率。另一方面，要協同東部、中部、西部地區的數字經濟發展和產業結構轉型升級，構建數字經濟發展合作平臺，在交流和協作中共同推動技術創新和環保措施的應用，通過共享資源，互相學習和借鑒成功的綠色發展經驗，加強技術合作和人才培養，推動綠色全要素生產率的提升。

第二，通過數字化轉型助推產業結構升級。數字化是雙向的，包含“產業數字化”和“數字產業化”，數字化轉型和產業結構升級的過程中會涉及更多的生產要素，各區域應充分挖掘資源潛力，優化數字經濟的發展路徑和產業結構的升級路徑。一方面，加強關鍵核心技術的自主可控和守正創新，在強國產化替代的過程中促進經濟的內循環發展，實現高水平科技自立自強。另一方面，協同發展區域間的數據、算力、算法要素，統籌規劃“東數西算”工程，用算法的優勢彌補算力的欠缺，提高區域間數據、算力、算法要素的利用效率，發揮新型舉國體制優勢，持續優化科技創新力量布局。

第三，擴大綠色全要素生產率的提升空間。綠色全要素生產率的提升受到了多種因素的影響，各區域應充分發揮資源優勢，實現綠色全要素生產率的突破性發展。一方面，加大對綠色產業人才的培育和科技的投入，促進各區域綠色創新技術的發展。另一方面，加強對綠色產業的扶持力度，完善綠色金融服務體系和碳交易制度，提高監管效率及決策的科學性，實現各區域綠色轉型發展，促進經濟高質量發展。