數字經濟、技術創新與制造業綠色轉型

摘 要： 數字經濟的高創新性、 高滲透性、 高協同性可有效驅動制造業從傳統發展模式轉變為低碳、 協調、 可持續的綠色發展模式。使用我國2006～2020年30個省 （市、 自治區） 的面板數據， 實證研究數字經濟發展水平對制造業綠色轉型的作用機制、 影響路徑及異質表現。研究發現： 數字經濟發展水平對制造業綠色轉型具有顯著的直接促進作用， 且表現為較明顯的區域異質性。同時， 技術創新在該過程中表現出部分中介效應。為推動制造業綠色轉型， 應加快推進數字產業化， 提升產業數字化水平; 構建綠色低碳技術評估與交易體系， 打造數字經濟治理新模式; 深入實施工業互聯網創新發展戰略; 實施區域差異化戰略的同時兼顧區域協調發展。

關鍵詞： 制造業綠色轉型; 數字經濟; 技術創新; SBM模型; ML指數

中圖分類號： F424.3

文獻標識碼： A

文章編號： 1672-1217 （2024） 04-0114-10

收稿日期： 2024-04-10

基金項目： 國家社會科學基金項目 （22BJY131） ： “雙碳”目標下數字經濟驅動我國制造業綠色轉型的機制與路徑研究。

作者簡介： 李紹東 （1983-） ， 男， 山東聊城人， 聊城大學商學院副教授， 碩士生導師;

劉永慶 （2001-） ， 男， 山東德州人， 聊城大學商學院碩士研究生。

隨著2020年“雙碳”目標的提出， 制造業綠色轉型成為我國經濟高質量發展的重要內容。我國制造業雖高速、 高效、 高質發展， 但是面臨的資源配置不均、 能源利用低下、 環境污染嚴重等問題制約著制造業的綠色轉型。數字經濟通過信息網絡的驅動、 數字資源的整合、 產業結構的優化與實體經濟深度融合， 在供給及需求端形成規模經濟效應、 范圍經濟效應和長尾效應， 助推制造業高質量發展， 也為制造業綠色轉型提供了明確的路徑選擇。因此， 本研究基于“雙碳”目標， 以我國2006～2020年30個省 （市、 自治區） 的制造業綠色轉型為研究對象， 探究數字經濟發展水平對制造業綠色轉型的影響， 并選取技術創新作為中介變量， 考察技術創新在數字經濟助推制造業綠色轉型過程中的作用機制， 以期為我國制造業的綠色轉型提供參考依據。

一、 文獻綜述

隨著我國經濟進入新發展階段， 數字經濟與制造業綠色轉型成為學術界關注的熱點問題。梳理現有文獻發現， 多數研究集中在數字經濟賦能制造業高質量發展和數字經濟驅動制造業綠色轉型的路徑機制等方面：

一是數字經濟賦能制造業高質量發展的研究。現有文獻主要集中在改善資本投入、 優化要素結構、 提升創新水平等方面。一方面， 數字技術的導入促進設備設施更新改造【戴翔、 楊雙至： 《數字賦能、 數字投入來源與制造業綠色化轉型》， 《中國工業經濟》 2022年第9期。】， 不斷要求勞動者提升自身數字素養【陳南旭、 李益： 《數字經濟對人力資本水平提升的影響研究》， 《西北人口》 2022年第6期。】， 進而驅動制造業轉型升級。另一方面， 數字經濟通過改變傳統生產制造模式， 再造企業組織模式和生產流程【Heo， Pil Sun， and D. H. Lee， “Evolution of the linkage structure of ICT industry and its role in the economic system： the case of Korea”， Information Technology for Development， Vol.25， 2019， pp.424-454.】， 緩解要素配置扭曲【馬中東、 寧朝山： 《數字經濟、 要素配置與制造業質量升級》， 《經濟體制改革》 2020年第3期。】， 促進產業轉型升級。此外， 數字經濟的發展推動信息與知識的全面整合【付文宇、 李彥、 趙景峰： 《數字經濟如何賦能中國制造業優化升級？》， 《經濟問題探索》 2022年第11期。】， 在宏觀提高管理能力、 微觀催生信息溢出兩方面推動區域創新能力【賀立龍、 張馨月： 《數字經濟發展與城市制造業技術升級： 影響機理與經驗證據》， 《當代經濟研究》 2022年第7期。】， 進而促進技術變革， 壯大新興制造業， 不斷向高級化、 智能化發展。

二是數字經濟驅動制造業綠色轉型的路徑機制研究。新一代信息技術催生的脫硫脫硝、 生態修復、 污染源監測等綠色技術， 可有效改善生產流程、 工藝， 增強產品及服務的市場吻合度【劉麗、 丁濤： 《數字經濟與產業綠色高質量發展——作用機制及區域異質研究》， 《技術經濟與管理研究》 2022年第3期。】， 促使制造業向節能減排、 降碳減污、 節約集約方向轉型升級。其中， 技術創新作為制造業綠色轉型的內生動力起到了不可替代的作用， 技術變革有利于制造業整合要素資源、 優化能源結構、 改進生產效率【張平淡、 屠西偉： 《制造業集聚、 技術進步與企業全要素能源效率》， 《中國工業經濟》 2022年第7期。】。而數字經濟可通過促進技術進步推動制造業綠色轉型， 也會擴大技術差距抑制綠色增長【李健旋、 姚幃之： 《數字基礎設施投入對中國制造業綠色增長的影響： 空間效應與機制分析》， 《科學學與科學技術管理》 2022年第8期。】。因此， 時刻關注區域環境變化， 將制造業轉型升級的負面影響降到最低， 將是實現傳統制造業“低碳發展與產業升級”雙轉型的關鍵路徑。

綜上所述， 現有研究主要集中于微觀數據的經驗分析， 側重促進制造業高質量發展或轉型升級， 較少采用宏觀數據開展區域數字經濟的發展對制造業綠色轉型的實證研究。據此， 本文著重探究數字經濟發展對制造業綠色轉型的影響機制， 并應用省級面板數據進行經驗分析。與現有文獻相比， 可能的邊際貢獻在于： 一是研究視角方面， 基于“雙碳”目標的視角， 從數字經濟出發， 探究制造業綠色轉型的影響路徑， 打造“數字中國”， 助力“制造強國”建設。二是指標體系方面， 從數字經濟基礎設施、 應用程度和發展規模三個層面構建指標體系衡量數字經濟發展水平， 另外， 采用考慮非期望產出的超效率SBM模型測算制造業綠色全要素生產率， 作為制造業綠色轉型的度量指標開展實證研究。三是研究內容方面， 將技術創新作為中介變量， 探究數字經濟發展水平通過創新投入和創新產出對制造業綠色轉型的作用機制， 進一步從區位差異、 數字經濟發展差異等角度進行異質性分析。

二、 理論分析與研究假設

數字經濟以數字技術為驅動力， 依托高創新性、 高協同性、 高滲透性的特點， 為制造業綠色轉型提供新工藝、 新模式、 新業態， 不僅通過要素集約節約、 產品實時監控及規模網絡效應產生直接影響， 還通過加大技術創新投入與優化技術技術創新產出實現間接影響。

（一） 數字經濟對制造業綠色轉型的直接作用機制

數字經濟發展迅猛的今天， 信息、 數據、 知識融入生產、 消費的各個階段， 準確應用數字經濟可有效促進制造業綠色轉型。首先， 5G、 物聯網等數字經濟基礎設施可優化資源要素集約、 節約化配置， 以新技術為傳統產業賦能提效。其次， 數字經濟應用程度的提升可以保證實時監控生產銷售的各個環節， 提高企業的品控能力， 同時， 數字經濟衍生品的出現不斷鼓勵消費者直接參與產業設計、 生產等階段， 打造產品全生命周期服務體系【汪立鑫、 孟彩霞： 《創新能力、 勞動力成本與地區制造業智能化轉型》， 《科學學研究》 2023年第8期。】。最后， 數字經濟發展規模的擴大， 觸發網絡效應， 帶來數字經濟價值的指數型增長， 不斷替代和淘汰傳統高污染和高耗能的落后產業， 進而對產業進行全方位、 全鏈條的智能化、 清潔化改造， 實現生產效率和節能減排“雙提升”。

基于此， 提出如下研究假設：

H1： 數字經濟發展水平對制造業綠色轉型具有顯著的促進作用。

（二） 數字經濟對制造業綠色轉型的間接作用機制

技術創新作為實體經濟的發展動力， 其帶來的新技術、 新工藝、 新模式將極大優化生產流程和工序， 降低產業鏈供應鏈各環節能源， 減少環境污染， 以更加靈活、 高效、 綠色的方式促進發展， 進而助力制造業綠色轉型。從創新主體來看， 技術創新主要分為生產創新、 產品創新、 制度創新和創新生態系統的構建【秦建群、 趙晶晶、 劉超： 《數字經濟與制造業高質量發展——基于政府創新偏好調節效應的研究》， 《西南民族大學學報 （人文社會科學版） 》 2022年第10期。】， 企業創新能力的提升可顯著提高生產效率， 減少碳排放， 助力制造業綠色化發展， 同時有利于企業對標國際標準， 不斷滿足消費者個性化需求。從創新形式看， 企業不僅要有原始創新、 基礎創新， 還要有科技成果轉化孵化為生產力的創新， 更要有大規模生產工業化發展為新興產業體系的創新， 三者協同、 互補發展可有效促進制造業綠色轉型。從創新效果來看， 技術創新與產業政策的整合可促進生產型服務業集聚， 推動制造業高質量發展【顏青、 殷寶慶、 劉洋： 《綠色技術創新、 節能減排與制造業高質量發展》， 《科技管理研究》 2022年第18期。】， 進一步， 綠色技術創新可提高企業能源利用效率， 優化能源結構， 提升綠色全要素生產率， 助力制造業綠色創新發展【李健、 張金林、 董小凡： 《數字經濟如何影響企業創新能力： 內在機制與經驗證據》， 《經濟管理》 2022年第8期。】。

數字經濟通過“加大創新投入—提升創新效率—優化創新產出”驅動制造業實現綠色轉型。一方面， 創新活動本身需要企業投入大量人員、 資金等要素， 基于數字經濟的創新活動可有效配置要素投入， 不斷改善企業結構， 建立高度互聯互通的網絡化機制， 提高企業全要素生產率， 同時， 創新效應不斷向上下游延伸， 通過關聯效應不斷形成創新生態系統， 實現產業鏈供應鏈協同創新。另一方面， 數字經濟本身具有的高創新性使其成為制造業技術創新的重要引擎， 通過擴散效應產生創新激勵， 加速推動制造業領域的綠色低碳技術實現突破。另外， 數字經濟的高滲透性帶動企業創新不斷深入產品生產、 銷售服務、 風險管理等各個方面， 促進企業高質、 高效、 綠色發展， 同時， 數字經濟的高協同性帶動的綠色技術創新在制造業綠色轉型進程中不斷發揮作用， 助力實現效益最大、 能耗最低的綠色化生產制造。

基于此， 提出如下研究假設：

H2： 數字經濟發展水平可有效提高創新投入、 優化創新產出， 進而促進制造業綠色轉型。

三、 模型設計與變量選擇

（一） 模型構建

基于上文理論分析， 為探究數字經濟發展水平對制造業綠色轉型的影響機制， 構建以下基本計量模型：

GTFPit=α0+α1DELit+α2controlsit+εit（1）

其中， GTFPit表示i省份在第t年的制造業綠色全要素生產率， 以此衡量各地區制造業綠色轉型水平; DELit表示i省份在第t年的數字經濟發展水平; controlsit表示一系列產業和區域層面的控制變量; εit表示隨個體和時間而獨立變化的隨機變量; i表示省份; t表示年份。在此基礎上， 為了進一步檢驗數字經濟發展是否通過提高產業技術創新進而影響制造業綠色轉型， 參考溫忠麟 （2004）【溫忠麟、 張雷、 侯杰泰、 劉紅云： 《中介效應檢驗程序及其應用》， 《心理學報》 2004年第5期。】關于中介效應檢驗機制的做法， 構建如下計量模型：

TIit=β0+β1DELit+β2controlsit+εit（2）

GTFPit=γ0+γ1DELit+γ2TIit+γ3controlsit+εit（3）

（二） 變量界定

1.被解釋變量

制造業綠色轉型 （GTFP）。由于綠色全要素生產率與傳統的全要素生產率相比， 考慮了制造業快速發展帶來的環境代價， 可以有效評價制造業綠色轉型水平， 故選其作為被解釋變量的代理指標。

本文參考Chung等 （1997）【Chung Y， Fare R， “Productivity and Undesirable Outputs：A Directional Distance Function Approach”， Journal of Environmental Management， Vol. 51， No.3， 1997， pp.229-240.】研究方法， 運用方向性距離函數計算Malmquist-Luenberger指數 （ML指數） ， 即采用非徑向、 非角度的SBM距離函數下的ML指數測算“雙碳”目標下中國制造業綠色全要素生產率。具體計算公式如下：

MLt+1cxt，yt，ztxt+1，yt+1，zt+1=Etc （xt+1，yt+1，zt+1） Etc （xt，yt，zt） ？Et+1c （xt+1，yt+1，zt+1） Et+1c （xt，yt，zt） 12（4）

其中， x表示投入變量， y表示期望產出變量， z表示非期望產出變量; ML指數大于1可認為地區綠色技術效率改善或技術進步， 指數小于1可認為地區綠色技術效率倒退或技術退步。

關于投入變量， 結合生產函數Y=A （t） LαKβμ和企業生產需要， 選擇資本、 勞動、 能源三個變量。其中， 資本投入選擇規模以上工業企業固定資產價值; 勞動投入使用各省“制造業就業人數”; 能源投入選擇“工業能源終端消耗”。產出變量分為期望產出和非期望產出， 期望產出為“工業增加值”， 非期望產出選取“工業二氧化硫排放量”來衡量。

2.核心解釋變量

數字經濟發展水平 （DEL）。目前， 學術界對數字經濟的發展尚未形成統一的評價體系， 考慮到數字經濟的本質是通過數據要素， 催生組織生產及商業模式變革， 基于這一理念， 本文參考李文君 （2003） 等學者的相關研究從數字經濟基礎設施 （Dei） 、 應用程度 （Dea） 和發展規模 （Des） 三個維度構建綜合評價指標體系， 并采用全局熵值法測算出各省 （市、 自治區） 數字經濟發展綜合水平， 如表1所示。

按照全局熵值法的思想為指標體系確定權重， 具體計算步驟如下：

（1） 設有m個地區的n個變量， 在引入全局思想之后， 將T張截面數據表XT=xijm×n按時間順序排列， 構建全局熵值評價矩陣， 記作：

X=X1，X2，…，XTmT×n=xijmT×n（5）

（2） 為消除量綱的不統一， 對全局評價矩陣進行標準化處理：

x′ij= （1－0.99） +0.99×xij－minxijmaxxij－minxij， （1≤i≤mT，1≤j≤n） （6）

（3） 計算第j個變量下第i個地區在該指標體系中所占的比例：

yij=x′ij∑mTi=1x′ij， （1≤i≤mT，1≤j≤n） （7）

（4） 計算第j個指標的信息熵：

ej=－1lnmT∑mTi=1yijlnyij， （1≤i≤mT，1≤j≤n） （8）

（5） 計算信息效用值：

dj=1－ej（9）

（6） 計算評價指標權重：

wj=dj∑nj=1dj（10）

（7） 采用加權求和公式計算樣本的綜合評價得分：

Ui=∑nj=1wjx′ij（11）

3.控制變量

參考何凌云等【何凌云、 祁曉鳳： 《環境規制與綠色全要素生產率——來自中國工業企業的證據》， 《經濟學動態》 2022年第6期。】、 余東華等【余東華、 王梅娟： 《數字經濟、 企業家精神與制造業高質量發展》， 《改革》 2022年第7期。】和陳曉峰【陳曉峰： 《數字經濟發展對我國制造業升級的影響——基于省際面板數據的經驗考察》， 《南通大學學報 （社會科學版） 》 2022年第3期。】相關研究， 本文納入以下產業層面的控制變量： 產業發展規模 （Sid） ， 采用制造業年末從業人數取對數衡量; 產業資產負債率 （Iar） ， 采用產業負債總計與資產總計的比值衡量; 產業盈利水平 （Pil） ， 采用產業利潤總額與營業收入的比值衡量。此外， 為使實證結果不受區域層面差異的影響， 本文進一步納入區域層面的控制變量： 城鎮化水平 （Url） ， 采用城鎮人口數占總人口數的比重衡量; 基礎設施水平 （Inl） ， 采用公路和鐵路營業里程數之和與區域面積的比值衡量; 政府參與程度 （Dgi） ， 采用地方一般公共服務預算支出占地區生產總值的比重衡量; 外貿依存度 （Ftd） ， 采用貨物進出口總額占GDP的比重衡量。

4.中介變量

技術創新 （TI）。參考李健等的研究， 從創新投入 （Inin） 和創新產出 （Inout） 兩個方面衡量企業技術創新能力。本文借鑒傅為忠等的研究【傅為忠、 劉瑤： 《產業數字化與制造業高質量發展耦合協調研究——基于長三角區域的實證分析》， 《華東經濟管理》 2021年第12期。】， 選取研發經費投入強度 （Ramp;D經費支出/工業主營業務收入） 作為衡量創新投入的指標， 選取新產品銷售收入 （ln） 作為衡量創新產出的指標。

（三） 數據來源

本文使用的數據主要來源于歷年的 《中國統計年鑒》" 《中國工業統計年鑒》" 《中國科技統計年鑒》" 《中國人口和就業統計年鑒》" 《中國環境統計年鑒》" 《中國能源統計年鑒》 和 《中國區域經濟統計年鑒》 以及各省份的統計年鑒、 統計公報。考慮到統計的科學性和口徑的一致性及數據的可獲得性， 將面板數據的時間跨度設定為2006～2020年。由于港、 澳、 臺數據難以獲取且西藏地區多個指標數據缺失， 最終的地區樣本為除港、 澳、 臺、 西藏之外的30個省 （市、 自治區） ， 并對少量的缺失數據采用插值法進行填補。

（四） 變量統計結果

使用stata15.0對上述變量進行描述性統計， 如表2所示， 變量結果趨于平穩， 可進行后續分析。

進一步， 對主要變量進行Pearson相關性檢驗， 如表3所示。數字經濟發展水平與制造業綠色轉型之間的相關性系數為0.463， 且在1%水平下顯著， 初步說明數字經濟能夠助推制造業綠色轉型。另外， 其余變量間的相關系數均在0.7以下， 說明模型設計與變量選取較為合理。基于此， 采用方差膨脹因子VIF分析對變量進行共線性診斷， 由表可知VIF值均小于5， 說明變量之間不存在多重共線性。

四、 基準回歸分析

（一） 基準回歸結果

對 （1） 式進行基準回歸， 如表3所示， F檢驗的值為13.31等， plt;0.01， 則在1%的顯著性水平下， 舍棄混合效應模型， 選擇固定效應模型; Hausman檢驗的值為47.99等， plt;0.01， 故在1%的顯著性水平下， 舍棄隨機效應模型， 選擇固定效應模型。

表3中第 （1） 列的回歸結果顯示， 數字經濟發展水平對制造業綠色轉型具有正向的促進作用， 且通過了1%的顯著性檢驗。為了保證回歸的結果的準確性， 在 （1） 式的基礎上控制年份固定效應， 并進行回歸估計如表4第 （2） 列所示， 雖然數字經濟對綠色轉型水平的回歸系數較 （1） 列有所下降， 但仍在1%的水平下顯著， 說明數字經濟的發展確實能有效提高制造業綠色轉型效率， 假設H1得到驗證。進一步， 將數字經濟發展水平劃分為基礎設施水平、 應用程度水平和發展規模水平， 如表3第 （3） ～ （8） 列所示， 數字經濟基礎設施水平對制造業綠色轉型不管是否控制年份固定效應， 回歸結果均不顯著; 數字經濟應用程度水平對制造業綠色轉型的影響在不控制年份固定效應時通過了5%的顯著性檢驗; 數字經濟發展規模水平對制造業綠色轉型的影響均通過了1%的顯著性檢驗， 且在控制年份固定效應后， 回歸系數顯著提升。總之， 數字經濟發展水平對提升制造業綠色轉型效率的作用機制主要來源于數字經濟發展規模， 較少來源于數字經濟應用程度， 由于數字經濟基礎設施的建設為數字經濟的應用和發展提供了重要保障， 而制造業綠色轉型效率的提升主要取決于在已有基礎上的創新， 受數字經濟基礎設施建設的水平影響較小， 但易受數字經濟發展規模的影響。目前， 大部分制造業企業均有一定的制造基礎和數字水平， 其綠色全要素生產率的提升主要靠制造業企業轉型升級， 這必然依賴于數字經濟的應用與發展， 數字經濟可以借助數智化改造傳統生產要素的投入， 不斷探索最佳要素組合， 提高生產效率， 還可以通過污染物監控、 資源回收利用等技術減少生產過程中的非期望產出， 穩定并降低碳排放， 助力制造業綠色轉型。

（二） 穩健性分析

1.更換變量

考慮到回歸結果可能存在偏差， 為保證數據的可靠性， 采用更換變量法對模型進行穩健性檢驗。一是更換被解釋變量， 參考張鶴等【張鶴、 楊雪梅、 鄭躍朋： 《環境規制對綠色全要素生產率影響研究》， 《價格理論與實踐》 2022年第10期。】的做法， 綠色全要素生產率的測算中資本投入采用“永續盤存法”進行估計， 借鑒單豪杰的做法【單豪杰： 《中國資本存量K的再估算：1952～2006年》， 《數量經濟技術經濟研究》 2008年第10期。】， 各省資本存量的計算公式為Kit=Kit－11－δit+Iit， 其中， 基期資本存量Ki0采用各省2001年的實際資本形成額比上平均折舊率10.96%與2001—2005年間投資增長率的平均值之和; 當期投資額Iit選用“固定資本形成總額”來衡量， 2017年之后的數據使用增長指數計算投資數據; 經濟折舊率δ使用10.96%。二是更換解釋變量， 選擇“移動電話普及率 （Dea_1） ”和“從業人員占比 （Des_1） ”作為數字經濟發展水平的代理變量。

從表4的回歸結果中可以看出， 不管是更換解釋變量還是被解釋變量， 數字經濟發展水平對制造業綠色轉型的影響系數為正， 且通過了顯著性檢驗， 與前文結果一致， 表明上述回歸結果穩健。

2.內生性檢驗

在基準回歸分析中通過控制年份固定效應， 在一定程度上減少了內生性的影響， 但仍存在雙向因果關系和遺漏變量等內生性估計偏誤， 因此， 本文采用以下方法檢驗是否存在內生性問題： 第一， 考慮數字經濟發展對制造業綠色轉型的影響在時間上存在滯后性， 對解釋變量進行滯后一期處理， 重新回歸; 第二， 采用工具變量法檢驗內生性引起的估計偏誤， 借鑒柏培文等【柏培文： 《喻理.數字經濟發展與企業價格加成： 理論機制與經驗事實》， 《中國工業經濟》 2021年第11期。】的思路， 使用1984年各省郵局數乘以互聯網端口數作為工具變量 （IV） ， 使用兩階段最小二乘法 （2SLS） 進行估計。回歸估計結果如表5所示。

表5第 （1） ～ （4） 列顯示了解釋變量進行滯后一期的回歸結果， 數字經濟發展水平對制造業綠色轉型效率的回歸系數為正， 且通過了1%的顯著性檢驗; 表5第 （5） 列顯示了利用工具變量的2SLS估計結果， 解釋變量的回歸系數顯著為正， 且工具變量通過了識別不足和弱工具變量的檢驗。綜上所述， 數字經濟發展水平對制造業綠色轉型的影響顯著為正， 與基準回歸結果一致， 即在克服內生性問題后， 本文的結果依然保持穩健。

3.外生沖擊

上文提到我國于2015年提出 《中國制造2025》， 部分企業意識打造具有國際競爭力的制造業對于自身發展的重要性， 一定程度上影響了制造業企業的戰略目標， 而報告指出未來需大力推進制造業結構調整、 提高技術創新能力、 全面推行綠色制造， 這對制造業企業實施綠色轉型具有一定的促進作用。據此， 生成文件出臺的虛擬變量， 將 《中國制造2025》 印發之前設定為0， 印發之后設定為1， 并將該虛擬變量帶入回歸方程， 回歸結果如表5第 （6） 列所示， 《中國制造2025》 的出臺確實促進了制造業綠色轉型。

總之， 基于上述各類穩健性檢驗的結果， 可以認為數字經濟的發展可以有效促進制造業綠色轉型， 進一步驗證了前文的假設。

（三） 機制分析

以上分析詳細闡述了數字經濟的發展對制造業綠色轉型效率的直接影響， 進一步， 為探究數字經濟發展水平是否通過影響技術創新作用于制造業綠色轉型， 對 （2） 、 （3） 式進行回歸估計， 如表6所示。

由表6中介效應的檢驗結果可知， 創新投入與創新產出在數字經濟影響制造業綠色轉型中起到了部分中介效應。具體來看：

表6第 （1） 列結果顯示， 數字經濟可以促進企業加大創新投入。第 （2） 列結果表明， 創新投入對制造業綠色轉型具有正向的促進作用， 且通過了5%的顯著性檢驗。進一步， 采用Bootstrap檢驗自助抽樣500次檢驗中介效應是否顯著， 檢驗結果拒絕原假設， 中介效應顯著， BCa法測算的置信區間同樣可以驗證中介效應的顯著性， 即數字經濟發展水平將提高企業創新投入力度助力制造業綠色轉型， 假說H2部分得證。同時， 經檢驗中介效應的占比大小為28.8%， 數字經濟的快速發展在提高創新投入力度的同時， 不斷增強產業主體的創新意識和效率， 而制造業通過數字經濟賦能， 促進自身的綠色性變革。

表6第 （3） 列結果顯示， 數字經濟可以培養企業創新產出能力。第 （4） 列結果表明， 創新產出對制造業綠色轉型同樣具有正向的促進作用， 進一步， 由Bootstrap檢驗結果可知， 創新產出的中介效應顯著， 同樣的， 置信區間保持在合理范圍內， 即數字經濟的發展可以通過提高企業創新產出進而促進制造業綠色轉型， 假設H2得證。同時， 中介效應的占比大小為8.1%， 數字經濟賦能制造業綠色轉型之際， 提高自身數智化水平， 打通國內國際產業鏈供應鏈， 不斷以低成本、 高質量、 高利潤的水準快速占領市場。

（四） 異質性分析

考慮到區域外部環境與數字經濟發展水平的差異化， 本文從區位因素、 數字經濟發展 （基礎設施、 應用程度、 發展規模） 等維度進行異質性檢驗， 回歸估計結果如表7所示。

由表7第 （1） ～ （3） 列可知， 在控制時間固定效應之后， 區位差異影響數字經濟對制造業綠色轉型的促進作用， 且影響效果與陳曉峰 （2022） 的研究結論基本一致。具體來看： 數字經濟對制造業綠色轉型的影響主要在東部和西部地區顯著， 在中部地區不顯著， 原因可能是： 一方面， 東部地區產業基礎雄厚、 數字化程度高， 有利于助力企業綠色轉型; 一方面， 由于像西部大開發戰略等一系列政策偏移， 使得西部地區更好的抓住風口浪尖， 大力發展優勢產業; 另一方面， 對于中部地區而言， 人才儲備不足、 政策缺乏引導、 市場一體化程度低導致難以適應數字經濟的迅速發展， 尤其是制造業企業， 存在產業結構不合理、 技術創新落后等問題， 較難把握機遇實施綠色轉型。進一步， 東部地區的影響系數相較于西部地區高達一倍之多， 造成這種差異的結果不言而喻， 雖然國家政策上一致在往西部地偏移， 但是由于東部地區基礎雄厚、 高科技人才東漂以及沿海地區對外開放便捷， 使得東部地區較快落實國家政策， 技術創新水平走在全國前列， 對數字經濟的敏感性更高， 且生產效率具有更大的升級空間， 可以更加準確有效的適應當前形勢， 以更高水平發展綠色、 節能、 環保、 高效、 高質的制造業。

表7第 （4） ～ （9） 列分別為數字經濟基礎設施、 應用程度、 發展規模在劃分高水平和低水平之后的回歸估計結果。具體來看： 數字經濟基礎設施發展水平越高， 其對制造業綠色轉型的影響越低， 究其原因主要是數字經濟的發展在促進制造業綠色轉型中發揮作用的主要是其未來的發展潛力以及對技術創新的促進程度， 而基礎設施建設對于有一定產業基礎和創新能力的企業來說， 其發展水平的提高如果未能增加企業或社會期望， 便會造成資源外溢， 反而不利于企業提高綠色全要素生產率， 換句話說， 僅有高投入， 沒有高產出的企業不是綠色化的企業。相反， 數字經濟應用程度和發展規模就不存在這一問題， 其發展水平越高， 對制造業綠色轉型的影響就越顯著， 其中， 高水平的數字經濟對制造業綠色轉型的影響系數接近， 可見， 對于有一定基礎和創新的企業來說， 數字經濟發展機遇的準確識別與數智化的正確導入對自身綠色轉型的促進作用尤為突出。

五、 研究結論與啟示

本文從數字經濟入手， 探究了其對制造業綠色轉型的直接影響和間接影響及作用機制， 主要得出如下研究結論： 第一， 從整體看， 數字經濟發展水平對制造業綠色轉型具有積極的促進作用， 且影響效果主要來源于數字經濟發展規模和數字經濟應用程度; 第二， 從作用機制看， 技術創新在數字經濟助推制造業綠色轉型的作用機制中起到了部分中介效應， 數字經濟可通過加大企業創新投入、 提高企業創新產出助力制造業綠色轉型; 第三， 從異質性來看， 東部的數字經濟發展效益更為顯著， 數字經濟應用程度和發展規模的水平越高， 越有利于企業進行綠色轉型。

結合研究結論， 本文得出如下研究啟示： 一是加快推進數字產業化， 優化產業數字化水平。把握新一輪科技革命和產業變革新機遇， 推動數字經濟與實體經濟深度融合， 催生制造業形成新業態、 新模式; 二是打造數字經濟治理體系。借助新一代信息技術， 構建綠色低碳技術評估與交易體系， 優化綠色低碳政策定位， 形成新時代下數字經濟治理模式， 助力制造業健康、 綠色、 可持續發展; 三是深入實施工業互聯網創新發展戰略。不斷發揮數據的創新引擎作用， 打好關鍵核心技術攻堅戰， 推動制造業企業生產工藝、 模式、 方式轉型升級， 助力質量變革、 效率變革、 動力變革; 四是因地制宜， 協調發展。統籌完善區域政策體系， 促進要素合理流動和高效集聚， 推動西部地區形成大保護、 大開放的新格局， 抓住政策機遇， 大力發展高質量制造業， 推進中部地區供給側結構改革， 提高自主創新能力， 承接新興制造業產業布局與轉移， 鼓勵東部地區加快推動制造業現代化， 培育世界級先進制造業集群， 優先推進制造業綠色轉型。

Digital Economy， Technology Innovation and Green

Transformation of Manufacturing Industry

LI Shao-dong， LIU Yong-qing

（School of Business， Liaocheng University， Liaocheng， 252001， China）

Abstract： The high innovation， penetration and synergy of the digital economy can effectively drive the transformation of the manufacturing industry from the traditional development model to a low-carbon， coordinated and sustainable green development model. This study uses panel data from 30 provinces （municipalities and autonomous regions） in China from 2006 to 2020 to empirically investigate the mechanisms， impact paths and heterogeneous performance of the level of development of the digital economy on the green transformation of the manufacturing industry. It is found that the level of digital economy development has a significant direct contribution to the green transformation of the manufacturing industry， and shows a more obvious regional heterogeneity. At the same time， technological innovation shows a partial mediating effect in the process. In order to promote the green transformation of the manufacturing industry， we should accelerate the digital industrialisation and enhance the level of industrial digitalization; build a green and low-carbon technology assessment and trading system and create a new mode of the digital economy governance; thoroughly implement the industrial internet innovation and development strategy; and implement regional differentiation strategies while taking into account the coordinated regional development.

Key words： green transformation of manufacturing; digital economy; technology innovation; SBM Model; Malmquist-Luenberger Index

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