綠色技術創新視角下數字經濟對城市綠色全要素生產率的影響研究

○ 王磊 王俊堯

（石河子大學經濟與管理學院，新疆 石河子 832000）

一、引言

數字賦能、綠色低碳是我國城市綠色轉型升級的動力和鮮明底色。改革開放以來，雖然我國憑借著自然資源稟賦與人口勞動力優勢持續推動了經濟增長，但由傳統要素驅動的生產方式也帶來了大量的環境污染和生態破壞。中國在近年來積極參與并推動國際氣候變化談判，這包括《聯合國氣候變化框架公約》《哥本哈根協議》《京都議定書》《巴黎協定》等。相關學者關注的核心問題已經轉向中國的城市以什么樣的方式既能夠為降低全球污染排放做出貢獻，又不至于損害國內經濟增長。一方面，在綠色發展背景下，數字經濟逐漸成為我國經濟改革的新動能，《十四五數字經濟發展規劃》顯示，2020 年，我國數字經濟規模已達39.2 萬億元，列居世界第一，數字經濟為城市高速發展輸入強大動力的同時，也為城市綠色轉型升級提供了可能性。《中國數字經濟發展白皮書（2021）》中有關數字經濟的展望部分明確指出，計劃到2025年，數字經濟核心產業增加值占GDP 的比重要達到10%，各地應圍繞數字新產業、大數據新要素、數字新基建、智能新終端等重點領域，加強數據、技術、企業、空間載體等關鍵要素的協同聯動，加快進行數字經濟基礎設施發展全面布局。另一方面，短期內中國通過技術引進、技術模仿發展成為制造業大國，造成我國目前在技術創新領域依然存在著諸多問題，包括在新能源開發利用率較低、節能減排效果不明顯以及與環境治理能力不足等，這對我國加快綠色技術創新步伐提出了新要求。因此，推進綠色技術創新也是推動城市綠色轉型升級的必經之路。

聯合國開發計劃署發布的《中國人類發展報告（2002）》中，首次提出了綠色發展概念，該報告認為綠色發展強調的是經濟發展與環境保護的統一。國內外學者們對可持續發展的研究方向逐漸傾向于綠色發展，并站在不同角度對綠色發展給出了界定，例如，NAHMAN[1]構建了包含經濟、社會和環境三個維度的指標體系來衡量世界上193 個國家的綠色發展水平。國內外學者在GML-DEA 指數中添加了非期望產出部分，測量了278個城市的綠色全要素生產率[2-3]。在綠色全要素生產率的影響因素識別方面，周鵬飛[4]探索了異質性環境規制通過綠色技術創新影響GTFP 的中介效應，發現數字經濟能夠通過不同類型的環境規制影響GTFP 存在差異；THURNER[5]認為，綠色技術創新是影響俄羅斯制造業綠色競爭力的主要因素；張靜曉[6]使用扎根理論方法，發現人口規模擴大、環境污染降低、產業結構優化等是提升城市GTFP 的主要因素。目前，國內外學者對數字經濟與綠色全要素生產率的關系主要持以下幾種觀點:首先，部分學者構建了數字經濟綜合發展的指標體系，研究發現數字經濟綜合發展水平的提升有利于城市的綠色發展[7-8]，但不同的區域存在異質性，數字經濟對中國綠色全要素生產率的促進效果呈現出“中部<東部”的空間分布特征[9]；其次，部分學者研究了數字經濟影響綠色全要素生產率的路徑，研究發現數字經濟可以通過加強技術創新[10]、環境規制[11]、城市生產效率[12]賦能綠色發展；最后，相關學者認為數字經濟與綠色全要素生產率間存在非線性關系，技術創新與數字金融的深度融合發展能夠促進工業綠色轉型升級[12]，且數字經濟可以通過空間溢出效應影響臨近地區的綠色全要素生產率[13]。

綜上所述，目前少有文獻以綠色技術創新為視角，研究數字經濟對城市綠色全要素生產率的影響。隨著數字經濟對中國經濟的影響不斷加深，對中國的城市綠色全要素生產率有著怎樣的影響？綠色技術創新又扮演著怎樣的角色？本文將從兩個方面進行深入探討：一是研究視角方面，文章以綠色技術創新作為門檻變量和中介變量，并根據城市規模不同對280個城市進行分組，探索綠色技術創新視角下數字經濟對城市綠色全要素生產率的影響及其異質性，為我國提升城市綠色全要素生產率提供經驗性依據。二是研究區域方面，區別于現有聚焦于國家、行業、省份等層面研究，本文以城市為研究對象，探索數字經濟、綠色技術創新與綠色全要素生產率的關系，對于從區域層面研究中國綠色發展有一定參考價值，填補了現有文獻中綠色技術創新視角下數字經濟影響城市綠色全要素生產率研究的空白。

二、理論機制及研究假設

綠色全要素生產率的提升主要依賴技術改良、效率改進以及環境改善等方面[14]，數字經濟為其提供動能，技術創新又能夠產生數字經濟影響綠色轉型升級的驅動力，企業可以通過數字經濟與技術創新尤其是綠色技術創新領域相融合的模式尋找提升綠色全要素生產率的新增長點。有關數字經濟、綠色技術創新與綠色全要素生產率的理論機制主要分為以下幾個方面。

第一，數字經濟具有數字經濟信息化、數字經濟智能化以及數字金融支持等特征。其中，數字信息化水平的提高為企業間的知識傳遞、技術交流提供了便利，有利于企業生產效率的提升[15]。同時，數字信息化可以通過優化資源配置、減少資源錯配、提升要素流動水平、降低交易壁壘等模式提高清潔能源利用率，減少污染物的產生，從而提升綠色全要素生產率；數字智能化是指在大數據中加入人的智慧，依托高科技人才處理數據的能力，以此來提高大數據的價值和效用。數字智能化給城市帶來了技術上的優勢，智能交通、智慧物流、智慧能源、智能化管理、云計算等領域的發展不僅可以提升生產效率，促使物流保通保暢，促進傳統產業綠色轉型升級，而且可以模擬出科學規范的綠色治理模式，以高效的智能化設施推動傳統產業轉型升級，為推進生態文明建設提供理論支撐；數字金融作為融資手段提升了企業的融資效率，一方面，數字金融降低了企業融資的交易成本與貸款拒絕率，能夠緩解企業使用綠色創新來提高綠色全要素生產率的融資約束，解決融資難、融資貴等問題[16]。另一方面，使用數字金融能夠賦能綠色創新。綠色金融領域長期存在著信息不對稱的問題，通過數字金融平臺建立綠色項目匹配與資金匹配系統，做好降低服務成本與監測資金流向等有關綠色金融的精準“滴灌”工作[17]，引導金融資本向低碳環保產業、綠色研發部門流入，有利于數字金融促進綠色轉型升級效應更好的發揮。

第二，通過技術創新促進我國環境全要素生產率提高是我國綠色轉型升級的根本途徑之一[18]。綠色技術創新作為技術創新中促使傳統產業轉型升級的核心要素，從多方面形成了技術創新的綠色轉型升級效應。從短期來看，高強度的綠色技術創新投入會帶來成本的增加，影響提升全要素生產率的效果，但從長期動態過程來看，一旦跨越“遵循成本”的拐點，滯后的“綠色創新補償”就能夠抵消企業在綠色技術創新過程中付出的成本，從而顯著提升綠色全要素生產率。綠色技術創新對城市綠色全要素生產率的影響機制主要分為以下三點：首先，從宏觀治理方面來看，大數據的分析、現代技術的應用使得政府的日常規劃目標更加明確。國家在實施環境規制政策過程中，更多地使用綠色技術減少非期望產出，增加期望產出能夠更好地化解環境約束與經濟增長間的矛盾。同時綠色技術在實施循環經濟、治理污染、進行生態修復等方面都會發揮積極的作用，有利于提升綠色全要素生產率。其次，從中觀產業結構來看，共同建設低碳能源基礎設施，推動經濟結構產業綠色轉型升級，建設綠色聚集地以及重復利用廢棄物等，均需要發揮綠色技術創新對綠色全要素生產率的正面推動效應。最后，從微觀企業層面來看，綠色技術創新引致的設備更新、產能優化能夠給企業帶來諸多好處，包括人力成本的降低以及可再生能源使用率的提升。同時，綠色技術創新帶來的示范效應可以推動企業淘汰老舊設備，引進低碳環保設備以及使用更多綠色低碳能源，從而促進企業綠色全要素生產率提升。此外，綠色技術創新能力的提升有助于形成高新技術開發區的集聚效應，在產業結構不斷高級化和綠色升級的動態過程中倒逼企業向低能耗、低污染方向轉型。

第三，數字經濟對綠色技術創新有顯著的賦能效果，數字經濟降低了綠色技術創新過程中搜尋資料的時間成本，減少了資源消耗，提升了企業在人力、能源、設備、技術等方面的資源配置效率，提高了創新成果市場化的效率，從而達到在推動綠色技術創新過程中不斷提升綠色全要素生產率的目標。此外，根據城市自身的綜合發展水平不同，數字經濟對綠色全要素生產率的提升也存在一定的差異性。當某地區經濟發展水平滯后，技術創新或綠色創新水平較低時，數字經濟的信息化、智能化以及與數字金融支持帶來的好處無法有效的發揮，此時綠色技術創新的門檻調節效應有限。當技術創新與綠色創新水平提高到一定范圍，技術創新尤其是綠色技術創新帶來的技術溢出具有強大的驅動力，能夠激發數字經濟促進區域綠色轉型升級的功能。考慮到不同的城市在經濟發展水平、高端人才數量、數據處理、研發能力上存在差異性，這也會影響數字經濟通過綠色技術創新影響綠色全要素生產率的間接效應大小。

基于以上分析，本文提出以下假設：

假設H1:數字經濟和綠色技術創新均能夠促進城市綠色全要素生產率提升。

假設H2:數字經濟對城市綠色全要素生產率的影響受到綠色技術創新門檻調節效應的制約。

假設H3：數字經濟能夠通過綠色技術創新的中介效應促進綠色全要素生產率提升，且根據城市的規模以及綠色技術創新能力的不同，數字經濟通過綠色技術創新對綠色全要素生產率的中介效應具有異質性。

三、研究設計

（一）模型構建

1.固定效應模型

為了驗證假設H1提到的數字經濟與綠色技術創新均能夠提升城市綠色全要素生產率，構建基礎回歸模型進行分析。因各變量的數據波動性較大，本文對綠色技術創新、環境污染以及人口規模取對數處理，模型設定如下：

其中，gtfpit表示第i個城市第t年的綠色全要素生產率；digeit與lngit分別表示數字經濟綜合指數、綠色創新指數；strit代表產業結構；finit代表金融發展水平；eduit代表科技教育水平；lnerit代表環境污染取對數；lnpopit代表人口規模取對數，μi、δt、εit分別代表個體效應、時間效應以及隨機干擾項。

2.門檻模型

為了驗證假設H2提到的數字經濟對城市綠色全要素生產率的影響存在綠色技術創新水平的門檻效應，構建門檻模型，并根據其結果將跨越門檻值的綠色技術創新水平定義為高強度綠色技術創新，未跨越門檻值的定義為中低強度技術創新。門檻模型設定如下：

其中，I(.)為門檻指示性函數；lngiit為綠色技術創新門檻變量；xit為控制變量集合。

（二）變量選取

為探討數字經濟影響城市綠色全要素生產率的作用機制，以及綠色技術創新作為數字經濟影響城市綠色全要素生產率的重要途徑，對兩者關系所顯示出的門檻效應與中介效應，文章選取的變量如下：

1.被解釋變量：綠色全要素生產率（gtfp）。Gtfp 是在tfp 的基礎上添加了非期望產出的部分，更加符合當下綠色發展的理念[19]。參考FUKUYAMA[20]的做法，文章使用GML指數測算了各年的城市綠色全要素生產率，期望產出與非期望產出選取的指標如表1所示，因城市綠色全要素生產率受到前一年的影響較大，本文將測得的城市綠色全要素生產率以2002 年為基期進行逐年累乘，最終得到2011—2019年的城市綠色全要素生產率。

2.核心解釋變量：數字經濟（dige）。考慮到數據的可獲得性，本文借鑒李雪[21]的研究，從數字基礎、數字金融兩個一級指標構建指標體系，二級指標的選取參考表2，并使用主成分分析法求得數字經濟發展水平的綜合指數。

3.門檻變量與中介變量：綠色技術創新（lngi）。參考蔡玲[22]的做法，在國家知識產權局專利檢索系統中對環境技術領域的新型類實用綠色創新進行檢索，對各城市的綠色專利申請量進行識別，獲取2011—2019 年我國280 個地級城市的綠色專利申請量，以此衡量城市的綠色技術創新水平，并對城市的綠色專利申請數加1取對數處理。

4.控制變量：本文參考韋施威[23]的研究，選取的控制變量包括人口規模（lnpop）、產業結構（str）、金融發展水平（fin）、科技教育水平（edu）、環境污染（lner）。

（三）數據來源與變量描述統計

人口規模（lnpop）、經濟服務化水平（str）、金融發展水平（fin）、科技教育水平（edu）、環境污染（lner）、數字經濟（dige）的數據主要來源于歷年的《中國城市統計年鑒》，數字金融普惠指數由北京大學數字金融研究中心測得。由于城市數據部分缺失，本文研究對象中刪除了部分城市，并用移動平均法補充了部分數據，最終得到了2011—2019 年280 個城市的面板數據，表3 列出了各變量的描述性統計。

表3 變量描述性統計

四、實證結果分析

（一）基準回歸結果及其內生性和穩健性分析

經Hausman檢驗，文章采用固定效應模型進行分析，表4中的模型（1）至（3）為固定效應模型進行逐步回歸的結果，模型（4）是采用Winsor2 縮尾法進行5%的縮尾，并剔除了四個直轄市后重新進行回歸的結果。此外，將數字經濟（dige）滯后一期、滯后二期作為替換變量進行回歸，結果見模型（5）和（6）。經過對比，模型（1）至（6）中，數字經濟、綠色技術創新對城市綠色全要素生產率的系數均顯著為正，說明了結果的穩健性。dige 和lngi 的估計系數大于0 且顯著性在1%水平上顯著，驗證了前文的假設H1，數字經濟與綠色技術創新均能夠促進城市綠色全要素生產率提升，數字經濟可以成為綠色轉型升級的新動能，提升我國城市綠色全要素生產率。

表4 基準模型估計結果

其中，金融發展水平、產業結構的系數為正且在1%的水平上顯著，人口規模系數為正但不顯著。數字經濟促進綠色全要素生產率提升離不開金融資本和人力資源的支持，且第三產業規模提升會導致綠色全要素生產率上升，是因為與第二產業相比，第三產業不需要消耗大量能源、排放污染，具有低碳環保的優勢。其他控制變量中，環境污染的系數為負，當城市日常生產生活產生的有害物質增加時，城市GTFP 降低，這也與現實情況相符。而科技教育水平的系數為負，這說明科技教育水平提升帶來的綠色技術溢出與綠色知識溢出，在不斷提升科教支出規模的背景下，不僅需要增強人們的低碳環保意識，還需要合理規劃好科教支出的方向。

（二）雙重差分模型（DID）

參考劉奧[24]的研究，對2014—2016 年“寬帶中國”政策選取的120個示范城市與原有數據進行匹配，并對政策效果進行評估。首先，設置實驗分組虛擬變量（Treat），將整體樣本劃分為實驗組和控制組，比較政策沖擊的實際效果。其次，考慮到數字經濟基礎設施構建需要一個過程，根據“寬帶中國”實施政策設置時間分期虛擬變量（Post），實驗組政策實施第二年及以后取1，否則取0，構建實驗組與時間分期虛擬變量（Treat*Post）。最終得到的雙重差分DID回歸結果如表5所示，表5中模型（1）和模型（2）為不加入控制變量的回歸結果，模型（3）為加入控制變量后的回歸結果。經過觀察，treat*post和lngi的系數均顯著為正，表明數字經濟和綠色技術創新可以顯著提高城市綠色全要素生產率，與基準回歸模型研究結論保持一致。

表5 雙重差分DID回歸結果

表6 門檻估計值及其顯著性檢驗

（二）門檻效應結果分析

本文進一步使用門檻模型檢驗數字經濟對城市GTFP 的影響是否受到城市綠色技術創新水平的制約。門檻模型的結果顯示，綠色技術創新存在單一門檻值，不存在雙重門檻值和三重門檻值，綠色技術創新的門檻值為6.54，且通過了最大似然估計檢驗。表7的門檻模型估計結果顯示，當城市的綠色技術創新水平未跨越門檻值6.54時，數字經濟對城市GTFP 的影響系數為0.009，結果在1%水平上顯著。當綠色創新水平大于門檻值6.54時，數字經濟對城市綠色全要素生產率的影響系數為0.011，結果在1%水平上顯著。可見，綠色技術創新的水平越高且跨過門檻值后，數字經濟對城市GTFP的促進作用越強，假設H2得到驗證。統計性分析表明，2011 年跨越綠色技術創新門檻值的城市有56個，至2019年此數據已達到150個，接近于2011年的三倍，在綠色轉型升級背景下，各城市明顯更加重視對綠色技術創新的投入，且獲得了較好的效果。

表7 門檻模型估計結果

五、進一步研究

（一）中介效應分析

技術創新與綠色技術創新作為城市綠色發展的重要動力來源，為生產效率提升和環境保護提供支持，但兩者的出發點不同，技術創新聚焦于提升全要素生產率，包括了生產效率提升、能源利用率提高以及關鍵技術的突破等，技術創新更側重于成果的展現。而綠色技術創新更加強調以生態理念謀劃發展，是遵循生態經濟規律的體現，綠色技術創新技術主要包括前端的污染削減技術、末端的廢物處理技術、終端與首端相結合的循環再生技術以及污染防控技術等。可見，綠色技術創新是一種聚焦于生態與經濟協調發展的新型現代化技術。為了檢驗綠色技術創新在數字經濟與綠色全要素生產率之間中介效應的大小，文章構建了中介效應模型，并對不同規模的城市和綠色技術創新能力不同的城市進行分析比較。

（二）中介效應模型

為了驗證以上分析以及假設H3提到的綠色技術創新是數字經濟對綠色全要素生產率促進的重要途徑，且創新水平不同的城市，數字經濟通過綠色技術創新對城市GTFP 的影響具有異質性，本文構建以下中介效應模型[25]，選用三步回歸法進行中介效應檢驗，并按照城市的綠色技術創新強度進行分組回歸。三步回歸法均采用固定效應模型，模型設定如下：

首先，基于基礎回歸模型（1）構建中介效應模型，將綠色技術創新分組作為被解釋變量，數字經濟作為解釋變量進行回歸：

其次，將城市GTFP 作為被解釋變量，數字經濟作為解釋變量，綠色技術創新作為中介變量，分組進行回歸：

（三）中介效應及其異質性分析結果

如表8 所示，在第一步回歸中，數字經濟對城市GTFP的系數為0.0095，數字經濟對城市GTFP的影響顯著為正；在第二步回歸中，數字經濟對綠色技術創新的系數為0.2170，結果顯著為正；在第三步回歸中，數字經濟與綠色技術創新的系數均顯著為正。參考中介效應[25]的檢驗及計算方法，存在中介效應，總效應為0.0095，直接效應為0.007，間接效應為0.0026，其中，間接效應占總效應比值為27.4%，占比較小。這與我國正處于綠色轉型升級階段，很多城市綠色創新水平不高，且創新意識正處于向綠色技術創新轉變階段的現實情況相符。城市中企業生產方式的轉變，人們低碳環保意識的形成，政府重大生態工程的開展以及綠色創新成果向市場轉化等方面均需要一個過程。

表8 中介效應比較性分析結果

為了分析在不同的綠色技術創新水平下，數字經濟通過綠色技術創新影響城市綠色全要素生產率的中介效應是否存在異質性，本文以前文門檻模型結果中綠色技術創新的門檻值為分界，將跨越門檻值的綠色技術創新水平定義為高強度技術創新組，未跨越門檻值的定義為低強度技術創新組，整體數據作為參照組，并分組進行中介效應檢驗。結果如表8 所示，參照組與高強度綠色技術創新組中，中介效應顯著存在，低強度綠色技術創新組的中介效應不存在。參考前文的中介效應檢驗方法及計算方法，整體綠色技術創新組的間接效應占比為27.4%。同理，高強度綠色技術創新組的間接效應占比為37.4%，而低強度組的直接效應和間接效應均不存在。經過比較，高強度綠色技術創新組數字經濟影響城市GTFP 的過程中，系數更高且間接效應更高，驗證了假設H3，也說明了在綠色技術創新水平良好的地區，不僅有利于數字經濟對城市綠色全要素生產率促進作用的發揮，而且體現了城市在綠色轉型升級過程中對路徑選取具有合理性的特點。此外，從表7 模型（1）與（2）對比可知，第一列回歸結果顯示，高強度綠色技術創新組數字經濟影響系數為0.019，大于整體綠色技術創新組的0.0095，說明綠色技術創新強度提高有利于數字經濟提升綠色全要素生產率作用的發揮，這與前文門檻效應得出的結論相同。綠色技術創新對數字經濟有驅動的作用，能夠通過改善數字經濟中的信息化水平、智能化水平來影響人們的生產生活方式，進而提升城市GTFP；通過比較模型（1）和（2）第三列回歸結果，發現模型（1）中綠色技術創新對城市GTFP 的系數為0.012，模型（2）中的系數提升到了0.03，說明高強度的綠色技術創新也有利于發揮對城市綠色全要素生產率的提升作用，高強度綠色技術創新具有“1+1>2”的功能，推進綠色技術創新既能夠加快數字化建設的重點，也是推動城市綠色轉型升級的策略之一。

更進一步地，經濟發展水平、人口規模、創新能力不同的城市在選取提升綠色全要素的路徑時，會制定不同的政策，為了分析區域在不同的城市規劃標準下，數字經濟通過綠色技術創新影響城市綠色全要素生產率的直接效應和間接效應是否存在異質性，本文根據《國務院關于調整城市規模劃分標準（2014）》中的城市規模劃分標準，將城市劃分為五檔，采用三步回歸法，使用固定效應模型進行分組中介效應檢驗。結果如表9所示，超大城市存在數字經濟提升城市綠色全要素生產率的直接效應，不存在間接效應。特大城市的直接效應、間接效應和總效應均不顯著，中介效應受阻。小型城市、中等城市和大型城市的直接效應、間接效應和總效應均顯著為正，說明數字經濟通過綠色技術創新提升城市綠色全要素生產率的中介效應在維護小型、中等、大型城市的生態安全中發揮了重要作用，假設H3得到驗證。

表9 分區域中介效應回歸結果

六、結論與政策建議

（一）結論

本文基于中國城市綠色轉型升級背景，從綠色技術創新層面切入，研究了數字經濟對城市綠色全要素生產率的影響，得出以下結論：首先，數字經濟和綠色技術創新均能夠促進城市綠色全要素生產率提升，隨著城市綜合發展水平不斷提升，數字經濟賦能、綠色技術創新驅動都給城市綠色轉型升級帶了動力。其次，數字經濟促進綠色全要素生產率提升存在綠色技術創新的門檻，在城市綠色技術創新水平提升的過程中，存在著規模報酬遞增的效果，當綠色技術創新水平跨過門檻值時，綠色技術的驅動效果更好，創新效率更高，加速了數字經濟投入向數字經濟產出的轉化，且數字化城市在生產生活中更傾向于低碳環保技術，進而表現出數字經濟對城市綠色全要素的正向促進作用。最后，綠色技術創新是數字經濟對綠色全要素生產率促進的重要中介變量，數字經濟通過綠色創新技術水平提高，從而提升了城市綠色全要素生產率，且跨越綠色技術創新水平門檻的城市，數字經濟通過綠色技術創新對綠色全要素生產率的影響明顯且更加有效。分區域的回歸結果顯示，數字經濟通過綠色技術創新提升了我國大、中、小城市的綠色全要素生產率，堅持數字賦能和綠色創新驅動是我國綠色轉型升級的重要途徑。

（二）政策建議

1.全方位提升數字經濟發展規模，建設數字中國。首先，普及城市云計算、大數據中心，依托數字化平臺帶動生產方式、生活方式、治理方式變革，開展政府、企業、經濟三維對接，為城市政企數字化轉型提供服務。其次，運用物聯網、人工智能等手段合理進行城市規劃，精準定位推動城市綠色發展，為改善資源錯配與提升生產效率賦能。最后，在清潔能源、綠色交通、綠色建筑、制造業減碳脫碳等領域給予一定程度的數字金融政策，推動數字金融逐步向綠色金融和碳金融領域發展。

2.構建綠色創新研發體系，推動城市可持續發展。一方面，在雙循環新發展格局中合理利用國內、國際兩種研發資源，增加自主創新投入，實施人才引進計劃，構建產學研交流體系，加強與國際綠色技術創新平臺的合作，系統性提升我國綠色技術領域研發水平。另一方面，以市場化為導向，通過健全市場交易體系，完善機理和風險防范機制，提高公共服務水平，強化金融服務水平等，加快綠色技術創新相關成果在教育、醫療、汽車、智慧城市等領域的普及應用。

3.堅持綠色發展模式，合理規劃我國城市綠色轉型升級路徑。在物聯網環境下，利用云計算、大數據等對符合低碳環保條件的企業進行識別，并實施一定的稅收減免政策。設置國家中小企業綠色技術研發團隊，加強企業與研發中心的溝通，明確綠色轉型的詳細計劃并將研發成果在企業間共享，進一步發揮數字賦能和綠色技術創新驅動在我國城市綠色轉型升級領域的引領作用。