電子商務政策對城市綠色生態效率的影響研究

摘 要：推動經濟社會綠色化、低碳化轉型，是實現高質量發展的關鍵環節和解決我國資源環境生態問題的基礎之策。在加強生態文明建設、推進綠色低碳發展的背景下，電子商務為城市實現內涵式、集約型、綠色化的經濟高質量發展提供了新思路。基于283個城市的面板數據，以國家電子商務示范城市建設為準自然實驗，運用多期雙重差分模型，探究電子商務政策對城市綠色生態效率的影響及其作用機制。結論如下：電子商務政策顯著提升了城市綠色生態效率，在經過了平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗、工具變量方法等一系列穩健性檢驗后，結論依然成立；空間雙重差分模型的研究結果顯示，電子商務政策對鄰近地區的綠色生態效率存在正向空間溢出效應；機制分析結果表明，電子商務政策通過促進技術創新和產業結構升級來提升綠色生態效率；進一步分析表明，電子商務政策因城市區位及資源稟賦差異而對綠色生態效率的影響存在異質性，且東中部地區、非資源型城市的影響效應更為明顯。研究對于加快城市經濟綠色轉型、推動經濟社會可持續高質量發展等具有重要意義。

關鍵詞：國家電子商務示范城市；綠色生態效率；技術創新；空間溢出效應

中圖分類號：F724.6；F124.5" " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1671-0037（2024）10-36-12

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2024.10.3

收稿日期：2024-07-06

基金項目：河南省社會科學院2024年度基本科研費項目“電商化轉型促進城市綠色生態效率的機制與空間效應研究”（24E074）。

作者簡介：肖悅（1988—），女，博士，助理研究員，研究方向：數字經濟、綠色經濟；吳斯（1996—），女，博士研究生，研究方向：世界經濟、綠色經濟。

0 引言

為了應對日益嚴峻的環境問題，順應國際節能環保趨勢和貫徹“低碳社會”理念，許多國家將綠色發展作為核心戰略，制定完善的綠色轉型政策和有針對性的公共支出政策，以實現包容性增長和可持續發展的目標。改革開放40多年來，工業化和城市化的快速發展使得中國在實現經濟騰飛的同時，也面臨著許多嚴峻的環境問題，如資源約束趨緊、環境污染嚴重及生態系統退化。2024年《政府工作報告》指出，要加強生態文明建設，推進綠色低碳發展。綠色生態效率反映了滿足人類生產生活需求的產出與資源環境投入之間相互協調的關系，用以衡量經濟增長和環境保護雙重效率。城市作為國家生態文明建設和經濟建設的具體實施主體，積極探索出一條兼顧生態環境保護與經濟增長的綠色發展路徑，以提高自身綠色生態效率，既是全面落實新發展理念的客觀需要，也是新常態下城市實現經濟高質量發展的必然選擇。

電子商務是傳統商業活動的電子化形式。其基于信息技術和大數據，覆蓋了數字平臺中傳統商務的各個方面，開辟了線上線下協同一體的零售新模式。隨著數字化和信息化的加速發展，電子商務成為數字經濟最活躍、最典型的表現形式之一，已迅速滲透到各行各業。近年來，全球電子商務規模急劇擴大，成為促進消費增長、拉動經濟發展的市場新動力和重要引擎。據Research and Markets報告統計：2023年，全球電子商務市場規模達21.1萬億美元；預計到2032年，該市場規模將達到183.8萬億美元①。而中國電子商務的市場規模也呈快速增長的態勢，其應用領域不斷拓展和深化，推動了消費升級和產業結構調整。國家統計局數據顯示，我國電子商務交易額從2015年的21.79萬億元增長到2023年的46.83萬億元，年均增速達10%②。2024年《政府工作報告》指出，要促進跨境電商等新業態健康發展，拓展中間品貿易、綠色貿易等新增長點。電子商務已成為實體經濟數字化轉型的一個突出成果，世界各國均在制定電子商務的長期發展戰略。我國高度重視電子商務發展。2011年3月，國家發展改革委等部門聯合發布了《關于開展國家電子商務示范城市創建工作的指導意見》。國家電子商務示范城市是指電子商務應用較為普及、年度交易總額較高的城市。國家發展改革委分別于2011年11月16日、2014年3月20日、2017年1月5日發布了3批電子商務示范城市名單（見表1），旨在促進區域電子商務的快速發展，并發揮其在優化資源配置、加快產業結構升級和帶動就業等方面的戰略性作用，降低能耗，推動綠色經濟發展。

關于電子商務的文獻多聚焦于其對企業家創業精神［1］、數實融合［2］、城市創業活躍度［3］、家庭創業［4］和綠色高質量發展［5］等的影響，鮮有研究關注電子商務對城市綠色生態效率的影響。在此背景下，研究二者之間的關系具有重要的理論價值和現實意義。鑒于此，本文基于2011—2019年共283個城市的面板數據，采用多期雙重差分法，探究電子商務示范城市試點政策（以下簡稱“電子商務政策”）與城市綠色生態效率之間的關系及其影響機制。本文的創新點與邊際貢獻如下：第一，驗證了電子商務政策可以通過推動技術創新和產業結構升級來提升城市綠色生態效率，為電子商務的綠色增長效應及其傳導路徑提供了理論和實證依據，深化并拓展了電子商務的經濟效應研究；第二，利用空間杜賓模型（SDM）、多期雙重差分模型，從橫向空間視角、政策視角實證檢驗了電子商務政策對城市綠色生態效率的影響，發現電子商務示范城市能夠通過擴散效應正向影響鄰近地區的綠色生態效率，為城市協同聯動助力綠色轉型以及資源型城市發展綠色經濟提供了政策依據。

1 理論分析與研究假設

1.1 電子商務政策對綠色生態效率的直接影響

電子商務政策加快了資源整合，改善了電子商務的發展環境，有利于促進區域電子商務的快速發展。而電子商務可以通過綠色消費平臺、綠色產品推動產業鏈綠色化、生態化轉型，減少能源消耗、資源浪費和環境污染，提升綠色生態效率。一方面，電子商務是數字經濟賦能雙邊或多邊交易的平臺經濟模式，改變了傳統商業模式的價值創造、分配和交付的方式［6］，提高了整個社會的信息化、智慧化水平。由于消費者需求具有碎片化、個性化等特征，虛擬經濟與實體經濟良性互動以及供應鏈體系網絡化、扁平化發展等能夠降低供給方和需求方的信息不對稱程度，同時減少交易成本、物流成本、資源配置成本。此外，電子商務還可以減少能源消耗，促進知識的可持續傳播，減少污染物排放［7-8］。另一方面，電子商務是傳統商業活動的電子化形式。其改變了居民的消費模式，培養了綠色生活方式，從消費端降低了對傳統能源的需求。例如，網絡購物、手機支付等數字化場景可以最大限度地減少對化石燃料的使用，提高能源利用效率，降低能源消耗強度［9］，有助于促進經濟社會綠色高質量發展［5］。據此，本文提出如下假設：

假設1：電子商務政策促進了綠色生態效率的提升。

1.2 電子商務政策對綠色生態效率的空間溢出效應

數字技術的廣泛應用加快了產品的數字化進程，能夠帶來知識溢出效應，促使交易成本降低［10］。電子商務政策增強了互聯網連接的便利性，擴大了電子商務平臺的使用范圍，促進了區域電子商務的快速發展。而電子商務又以其網絡特征和所蘊含的數字技術，促進了實體經濟與網絡經濟的融合，打破了時間、空間和產業邊界的限制，弱化了經濟活動的邊界，強化了地區間的空間依存性。電子商務平臺通過引導市場多主體協同，推動跨區域的分工與合作，進而促進不同城市間的技術轉讓、知識傳播及資源共享。不同城市間先進技術和管理方法的交流，有利于實現資源優勢互補，加速空間關聯網絡中科學和技術知識的傳播。網絡平臺的擴散效應促進了城市之間信息、技術和知識的溢出［11］。據此，本文提出如下假設：

假設2：電子商務政策對相鄰地區的綠色生態效率存在空間溢出效應。

1.3 電子商務政策對綠色生態效率的間接影響

一方面，電子商務政策通過鼓勵引入大數據、物聯網、云計算、移動互聯網等新一代數字技術，有助于加快獲取創新資源要素、改進研發流程以及集成共享研發資源。信息資源的集成共享提升了創新資源的流動性和可用性，并以映射效應增加了創新企業的知識增量，進而促使企業開展研發活動，對綠色經濟增長產生積極影響。電子商務政策有利于企業提高技術吸收能力，減少生產過程中的資源消耗和環境污染，從而降低能源消耗強度，為改善環境質量創造條件，促進綠色生態效率提升［12］。另一方面，電子商務政策有利于突破城市的地理空間和自然資源限制，提高知識和信息的傳遞效率、傳統產品和服務的生產效率、創新人員與創新資源之間的匹配效率，從而提升城市的創新水平和創新質量［13］。而創新活動可以通過增加可再生資源的投入、使用清潔能源等方式，增大清潔能源在能源消費結構中的比例，提高技術和資源的利用效率，進而促進綠色生態效率提升。據此，本文提出如下假設：

假設3：電子商務政策可以通過促進技術創新來提升綠色生態效率。

產業結構的演變是對技術創新的吸收以及主導產業經濟部門依次更替的過程，是經濟增長的內在要求和主要推動力。產業結構升級是產業結構從低水平（勞動密集型）向高水平（技術和知識密集型）轉變的過程，也是從傳統高排放產業向低碳產業轉變的過程。國家電子商務示范城市通過技術服務、平臺建設賦能，催生了新經濟、新業態，促進了物聯網、大數據、移動互聯網等ICT產業發展，形成了產業鏈跨界的鏈圈式新商業模式，使得傳統資源型產業轉為知識、技術密集型產業，提升了社會服務的現代化水平［8］。而產業結構升級可以加速生產要素向清潔產業和第三產業的流動，進而促進綠色生態效率提升［14-15］。尤其是能源消耗較低和污染排放較少的知識密集型現代服務業，在促進經濟增長和減少環境污染方面發揮著關鍵作用。據此，本文提出如下假設：

假設4：電子商務政策可以通過促進產業結構升級來提升綠色生態效率。

2 研究設計

2.1 模型構建

本文以國家電子商務示范城市建設為準自然實驗，構建用于檢驗電子商務政策與城市綠色生態效率之間關系的實證模型。具體而言，基于2011—2019年共283個城市的面板數據，采用多期雙重差分模型（DID）來驗證二者的因果效應。模型構建如下：

[GEEit=α0+α1NEDCit+αcXit+σi+δt+εit" " （1）]

式（1）中：i，t分別表示城市和年份；GEEit表示城市i在t年的綠色生態效率；NEDCit為國家電子商務試點城市的虛擬變量，若加入試點城市則為實驗組，取值為1，否則為對照組，取值為0；Xit表示城市層面的控制變量；為了控制宏觀因素對城市綠色生態效率的影響，在模型中加入城市固定效應[σi]和年份固定效應[δt]；[εit]為隨機誤差項。

與DID模型相比，空間杜賓雙重差分模型（DID-SDM）的主要優勢在于：其可以通過參數來檢驗空間溢出效應，而非依賴未經檢驗的假設；還可以將邊際效應分解，通過系數來解釋空間溢出效應。因此，為進一步探究電子商務政策對城市綠色生態效率可能存在的空間溢出效應，本文構建了DID-SDM模型，具體如下：

[GEEit=ρWGEEit+α1NEDCit+θWNEDCit+" " "αcXit+γWXit+σi+δt+εit] （2）

式（2）中：[W]表示n×n維空間權重矩陣；[ρ]和[θ]表示空間相關系數。空間權重矩陣表示數據集中特征之間的空間關系，用以衡量經濟變量之間的空間相關性。本文選取的是經濟距離矩陣[Wj]、地理和經濟距離嵌套矩陣[W]dj。其中：地理距離矩陣[W]d通過城市經度或緯度之間距離的倒數的平方來計算；經濟距離矩陣[W]j通過城市之間實際人均生產總值差距的倒數來計算。地理和經濟距離嵌套矩陣[W]dj則需要考慮城市之間地理距離和經濟距離的綜合影響。

為了探討電子商務政策對城市綠色生態效率的作用機制，本文采用中介效應模型進行實證檢驗，模型構建如下：

[MEDIAit=β0+β1NEDCit+βcXit+σi+δt+εit] （3）

[GEEit=γ0+γ1NEDCit+γ2MEDIAit+γcXit+σi+δt+εit] （4）

式（3）—（4）中：MEDIA表示機制變量；[β1]表示解釋變量對機制變量的影響系數；[γ2表示機制變量對被解釋變量的影響系數]。如果[β1]、[γ2]均顯著，則說明電子商務政策可以通過機制變量對綠色生態效率產生影響。

2.2 變量選擇

2.2.1 被解釋變量：綠色生態效率（GEE）

在測算綠色全要素生產率時，將能源消耗和環境污染等納入傳統投入產出生產函數中，以此來測度綠色生態效率［16］。本文基于超效率SBM-DDF和GML指數（SBM-GML）進行測算。投入指標包括勞動力投入、資本投入、能源投入等三大要素投入，對應的測量指標分別為全社會從業總人數、固定資產投資額和城市全年用電總量。產出指標包括期望產出指標和非期望產出指標兩類。期望產出采用各城市的地區生產總值來表征，并以2011年為基期進行平減；非期望產出通過各城市工業二氧化硫、工業廢水及工業煙塵排放量來衡量。

2.2.2 核心解釋變量：電子商務政策（NEDC）

本文以是否進入國家電子商務示范城市名單為標準，將樣本劃分為“處理組”和“對照組”兩組。若該城市進入國家電子商務示范城市名單，則賦值為1，否則為0。

2.2.3 控制變量

為了控制其他因素對綠色生態效率的影響，參考鄧榮榮和肖湘濤［17］的研究，控制以下變量：①經濟發展水平（Pgdp）。用人均地區生產總值的對數來表示。根據環境庫茲涅茨曲線（EKC）可知，當經濟增長時，其對環境的影響先增加后減少。為了驗證EKC假說，本文加入經濟發展水平的平方項（Pgdp2）。②環境規制（ER）。用水利、環境和公共設施等領域的從業人員數量的對數來表示。③產業結構（IS）。采用第二產業增加值與地區生產總值的比值來表示。④財政干預度（GI）。采用財政支出與地區生產總值的比值來表示。⑤人力資本水平（HC）。采用城市普通高校在校生人數與城市年末總人口的比值來表示。⑥貿易發展水平（TD）。采用當年進出口貿易總額與地區生產總值的比值來表示。

2.2.4 機制變量

創新投入（SC）采用研發經費支出的對數來衡量；創新產出（IN）采用每萬人發明專利授權量來衡量；產業結構升級（ISU）采用城市第三產業產值與第二產業產值的比值來衡量。

2.3 數據來源與描述性統計

本文采用我國283個地級市作為研究樣本，時間范圍為2011—2019年。相關數據來源于《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》，以及各省（區、市）歷年統計年鑒和各地級市統計公報；個別缺失值用插值法進行填補。主要變量的描述性統計結果詳見表2。

3 實證結果分析

3.1 基準回歸分析

表3為基準模型的回歸結果。列（1）顯示，在控制城市和年份固定效應后，電子商務政策對綠色生態效率的影響顯著為正；列（2）—（7）顯示，在逐步加入控制變量后，電子商務政策的估計系數仍在1%的水平上顯著為正。這說明，電子商務政策對示范城市綠色生態效率具有顯著的提升作用，假設1得到了驗證。

3.2 空間效應分析

根據上文理論分析可知，電子商務政策可以通過引導信息技術的應用，加快知識和信息在不同地區和主體之間的傳播，從而產生空間效應。與一般面板模型相比，空間面板模型將空間效應納入了考量。目前，存在空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）等3種主要的空間計量經濟學模型。第一步，進行拉格朗日乘數檢驗（Lagrange Multiplier， LM）、穩健拉格朗日乘數檢驗（Robust Lagrange Multiplier， R-LM），分析空間滯后項和空間誤差項的空間相關性，判斷空間效應類型，選擇模型形式。檢驗結果如表4所示。由表4可知，無論是選用經濟距離矩陣還是地理經濟嵌套矩陣，LM滯后、LM誤差、R-LM滯后和R-LM誤差檢驗所對應的P值均拒絕了原假設，且至少通過了10%水平的顯著性檢驗。這說明，本文所選樣本的誤差項和滯后項之間存在空間相關性，即SLM、SEM模型都適用于本研究。由于空間杜賓模型（SDM）全面考慮了SLM、SEM模型的空間傳導機制和空間交互作用，因此選擇空間杜賓模型是合理的。第二步，進行Hausman檢驗，以確定應選擇隨機效應模型還是固定效應模型。結果表明，SDM模型的豪斯曼指標通過了1%水平的顯著性檢驗，可見固定效應模型比隨機效應模型更適合。因此，本文選擇固定效應下的SDM模型來檢驗電子商務政策對綠色生態效率的空間溢出效應。

接下來進行邊際效應分解，并通過相關系數來檢驗空間溢出效應。表5中SDM雙固定模型的結果顯示，電子商務政策的估計系數在1%的水平上通過了顯著性檢驗，表明電子商務發展水平越高，本地區的綠色生態效率也就越高。在兩種空間權重矩陣下，空間滯后因變量ρ的估計系數均在1%的水平上顯著為正，表明中國各城市的綠色生態效率在空間上是相關的。效應分解后發現，電子商務政策直接效應、間接效應和總效應的估計系數均為正。其中：直接效應在1%的水平上顯著為正，說明在樣本期內電子商務政策有助于提升本地區的綠色生態效率；間接效應在1%的水平上顯著為正，表明電子商務政策對鄰近地區的綠色生態效率存在正向溢出效應；總效應同樣通過了1%水平的顯著性檢驗。綜上，電子商務政策不僅對本地區的綠色生態效率存在顯著的正向直接效應，對鄰近地區的綠色生態效率也存在顯著的正向空間溢出效應，假設2得到了驗證。

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 平行趨勢檢驗

平行趨勢檢驗是研究政策效應的重要工具之一。處理組與對照組之間通過平行趨勢檢驗是使用雙重差分估計的前提。換言之，在電子商務政策實施前，處理組與對照組的綠色生態效率應具備相同的時間變化趨勢。為檢驗基準回歸是否滿足平行趨勢假設，本文利用事件分析法來檢驗該假設和政策動態效應。具體而言，構建電子商務政策實施前5年、電子商務政策實施當年、電子商務政策實施7年的年份虛擬變量與對應政策虛擬變量的交乘項。同時，為了避免多重共線性問題，在具體回歸分析中剔除pre1。圖1為95%置信區間內的政策動態效應估計結果。電子商務政策實施之前各期的估計系數并未通過顯著性檢驗，表明處理組與對照組的綠色生態效率變動趨勢滿足平行趨勢假設；而在政策實施之后的第1年至第7年，估計系數均通過了1%水平的顯著性檢驗，且系數呈不斷增大的趨勢，說明電子商務政策對綠色生態效率的促進效應出現在政策實施后的第1年。

3.3.2 安慰劑檢驗

為了避免非觀測因素干擾導致的內生性問題，確保基準回歸中政策評估的有效性，采用隨機模擬的方法開展“實施時間—城市”的隨機試驗，進行安慰劑檢驗。對處理組變量隨機重復抽樣400次，并在納入年份固定效應、城市固定效應和控制變量的情況下進行回歸，模擬結果見圖2。由圖2可知，隨機化后的估計系數集中分布在0附近，表明電子商務政策的實施對隨機選取的處理組樣本無顯著作用，拒絕了原假設；且隨機模擬估計值全部位于真實估計值的左側，說明本文的基準估計結果不受其他不可觀察因素的影響，驗證了基準回歸結果的穩健性。

3.3.3 工具變量檢驗

考慮到上述基準回歸模型可能存在內生性問題，使得實證部分的估計系數出現偏差，使用工具變量來解決這一問題。一方面，歷史變量具有良好的外生性，許多學者傾向于使用歷史信息來解決內生性問題。本文采用1984年各地級市每萬人擁有的固定電話數量、郵局數量、郵政業務總量等作為工具變量。在電話用戶較多的地區，互聯網發展水平較高，電子商務發展水平也較高，符合相關性條件。郵局是進行信息傳遞和交換的主要場所，其區域分布在一定程度上影響著固定電話的分布，從而影響互聯網的早期接入。因此，在郵局數量和郵政業務總量較多的地區，互聯網發展水平較高，電子商務發展水平也較高，同樣符合相關性條件。同時，1984年的固定電話數量、郵局數量和郵政業務總量幾乎不影響當前的綠色生態效率，一定程度上滿足了外生性條件。另一方面，地理位置不受外部因素的影響，也可以作為外生工具變量。本文選擇各城市到沿海港口的最近距離、各城市到杭州的距離作為工具變量［18］。沿海港口是一個地區的開放平臺，可以給電子商務帶來聯動效應和輻射效應。此外，以支付寶為代表的數字金融起源于杭州。因此，各示范城市到沿海港口的最近距離和到杭州的距離與電子商務發展水平有關。示范城市離沿海港口和杭州越近，其電子商務發展水平就越高，符合相關性條件。

為了使工具變量滿足面板數據的時變性要求，使用樣本期上一年全國互聯網端口數的對數與上述變量對數的交互項作為電子商務的工具變量，并運用2SLS的統一框架估計電子商務政策對綠色生態效率的影響。第一階段的回歸結果如表6所示，工具變量IV1（每萬人擁有的固定電話數量）、IV2（郵局數量）、IV3（郵政業務總量）、IV4（到沿海港口的最近距離）、IV5（到杭州的距離）等均通過了顯著性檢驗，說明電子商務政策與工具變量顯著相關，與預期相符。第一階段F統計量均遠大于經驗法則的臨界值10，說明“弱工具變量”不存在。從表6中第二階段的回歸結果可以看出，無論選取何種工具變量，電子商務政策的估計系數均顯著為正。這些結果說明，在克服了內生性問題后，電子商務政策與綠色生態效率之間的關系仍穩定有效。

3.3.4 替換被解釋變量

考慮到指數構造方式可能會帶來估計偏誤，本文改變綠色生態效率的測量方式，構建一個新的指數來替換被解釋變量。上述研究中，非期望產出主要用工業煙塵、二氧化硫和工業廢水的排放量來衡量。本文在原有非期望產出的基礎上加入二氧化碳排放量，以及單獨將二氧化碳排放量作為非期望產出，重新計算各城市的綠色生態效率。表7中列（1）—（2）的估計結果表明，無論采用哪種方式，NEDC均在1%的水平上顯著為正，再次驗證了基準估計結果具有一定的穩健性。

3.3.5 剔除特定樣本

由于我國的直轄市可以獲得更多的社會資源，為避免樣本差異給研究結果帶來的影響，剔除北京、天津、上海和重慶等4個直轄市樣本，再次進行回歸。結果如表7中列（3）所示，電子商務政策的估計系數依然顯著為正，表明結果具有較強的穩健性。

3.3.6 排除其他政策的影響

為控制與解釋變量和被解釋變量相關的其他試點政策對基準回歸結果的影響，在基準回歸模型（1）的基礎上引入“寬帶中國”試點政策、低碳城市試點政策、智慧城市試點政策等的虛擬變量，再次進行回歸。回歸結果如表7中列（4）所示，其他相關政策并沒有影響電子商務政策對城市綠色生態效率的促進效應，表明結果是穩健的。

4 影響機制檢驗

基準回歸的理論分析表明，電子商務政策通過推動技術創新和產業結構升級來提高綠色生態效率。而技術創新可以分為創新投入和創新產出兩部分。本文從創新投入、創新產出的角度進行機制檢驗，回歸結果見表8。列（1）中的結果表明，電子商務政策的估計系數在1%的水平上顯著為正，說明電子商務政策顯著促進了創新投入；加入中介變量后，列（2）中的結果表明，電子商務政策對城市綠色生態效率的影響并未發生變化，說明電子商務政策可以通過增加創新投入來提升綠色生態效率。列（3）中的結果表明，電子商務政策的估計系數在1%的水平上顯著為正，說明電子商務政策促進了創新產出；加入中介變量后，列（4）中的結果表明，電子商務政策對城市綠色生態效率的影響并未發生變化，說明電子商務政策可以通過增加創新產出來提升綠色生態效率。列（5）中的結果表明，電子商務政策的估計系數在5%的水平上顯著為正，說明電子商務政策促進了產業結構升級；加入中介變量后，列（6）中的結果表明，電子商務政策對城市綠色生態效率的影響并未發生變化，說明電子商務政策可以通過提高產業結構水平來提升綠色生態效率。綜上，電子商務政策可以通過推動技術創新和產業結構升級來提高城市的綠色生態效率，假設3和4得到驗證。

5 異質性分析

5.1 基于區域的異質性分析

經濟發展水平較高的城市往往擁有更健全的基礎設施、更廣闊的市場以及更完善的優惠政策。中國區域經濟發展不平衡不充分，可能導致區域間存在“數字鴻溝”。將樣本城市細分為東、中、西部三組，進行異質性回歸分析，回歸結果見表9。列（1）—（2）顯示，東、中部地區電子商務政策的估計系數均在1%的水平上顯著為正，表明東、中部地區電子商務政策對綠色生態效率具有顯著的正向效應。列（3）顯示，西部地區電子商務政策的估計系數不顯著。可能的原因是，西部地區經濟規模偏小、新基建投入較少、電子商務發展水平不高，不利于城市綠色增長效應的發揮。

5.2 基于資源稟賦的異質性分析

資源型城市具有資源消耗量大、環境污染嚴重的特點，普遍面臨著嚴峻的生態環境問題。為了考察電子商務政策對不同資源稟賦城市綠色生態效率促進效應的異質性，根據國務院印發的《全國資源型城市可持續發展規劃（2013—2020）》，將樣本城市劃分為資源型城市和非資源型城市兩類。結果如表9中列（4）—（5）所示，兩個樣本組的估計系數均顯著為正。其中：非資源型城市的估計系數為0.135，且通過了1%水平的顯著性檢驗；資源型城市的系數為0.104，且通過了5%水平的顯著性檢驗。這表明，電子商務政策顯著促進了非資源型城市和資源型城市的綠色生態效率提升，但對非資源型城市的促進作用大于資源型城市。可能的原因是，資源型城市資源豐富，其經濟發展主要依靠煤炭、冶金和煉焦等能源密集型產業，更容易產生“黑色”產業路徑依賴，面臨更突出的環境問題。這導致電子商務政策對資源型城市綠色生態效率的促進效應小于非資源型城市。

6 結論與政策建議

本文基于國家電子商務示范城市的面板數據，采用多期雙重差分模型，探討了電子商務政策對城市綠色生態效率的影響。研究結果顯示，電子商務政策顯著提升了城市的綠色生態效率。這一結果在經過了一系列穩健性檢驗后依然成立。空間效應分析發現，電子商務政策不僅提升了本地區的綠色生態效率，對相鄰地區的綠色生態效率同樣起到顯著的促進作用。機制檢驗結果顯示，電子商務政策主要通過推動技術創新和產業結構升級來提升城市的綠色生態效率。異質性檢驗發現，電子商務政策對綠色生態效率的提升效應在東中部地區的城市、非資源型城市中更為顯著，而對資源型城市也具有顯著的提升效應。

基于上述研究結論，本文提出如下政策建議：

第一，營造良好的政策環境，提升電子商務的經濟和環境效益。首先，加大對電商企業的政策扶持力度，支持電子商務領域的創新創業。其次，鼓勵電商企業加大對工業互聯網、大數據和5G等數字技術的應用力度，引導電商企業整合綠色創新資源，激勵其向技術創新型企業轉變，通過技術創新提升綠色生態效率。最后，拓寬電子商務的應用場景，推動傳統制造業、服務業與農業的電商化轉型，促進產業結構升級，從而釋放產業結構紅利。

第二，基于城市資源稟賦，因地制宜發展電子商務產業。一方面，考慮到電子商務在綠色轉型方面發揮著建設性作用，應加快資源型城市的電商化轉型，打造地域特色鮮明、競爭優勢突出的樣板企業，以保障城市經濟綠色化、高質量發展；另一方面，要與周邊電子商務發展較好的城市在技術、人才、數據等方面開展交流與合作，推動示范城市與相鄰城市協同發展，以經濟網絡的集聚和擴散效應帶動周邊城市的綠色發展，充分發揮電子商務示范城市的綠色空間溢出效應。

注釋：

① Research and Markets， 2024. E-commerce market.URL：https：//www.researchandmarkets.com/reports/5936227/e-commerce-market-report-type-home-appliances#src-pos-1.

② https：//finance.eastmoney.com/a/202409213187519747.html.

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Research on the Impact of E-commerce Policies on Urban Green Ecological Efficiency

—Quasi-Natural Experiment Based on National E-commerce Demonstration Cities

Xiao Yue1， Wu Si2

（1.Institute of Statistics and Management Science， Henan Academy of Social Sciences， Zhengzhou 451464， China; 2.Economics and Management School， Wuhan University， Wuhan 430072， China）

Abstract： Against the backdrop of strengthening ecological civilization construction and promoting green and low-carbon development， cities are exploring a green development path that balances ecological environment and economic growth to improve their green ecological efficiency. E-commerce， which is the electronic form of traditional business activities based on information technology and big data， is playing a significant role in this endeavor. Covering various aspects of traditional commerce in digital platforms， it is creating a new retail model that integrates online and offline collaboration， offering new ideas for cities to achieve high-quality economic development that is connotative， intensive， and green. This research is based on panel data from 283 cities， using the construction of national E-commerce demonstration cities as a quasi-natural experiment. Difference-in-differences （DID） with multiple time periods models， spatial econometric models， mediating effect models， etc. are used to explore the impact and mechanism of E-commerce policies on urban green ecological efficiency. The research results indicate that E-commerce policies have significantly improved urban green ecological efficiency. The results have been validated through robustness tests such as parallel trend tests， placebo tests， and instrumental variable methods. The spatial effect analysis found that e-commerce policies not only improve the green ecological efficiency of the local area but also have positive spatial spillover effects on the green ecological efficiency of adjacent areas. The mechanism analysis results indicate that E-commerce policies enhance urban green ecological efficiency by promoting technological innovation and industrial structure upgrading. Heterogeneity testing found that the impact of E-commerce policies on green ecological efficiency varies due to differences in urban location and resource endowment. The impact is more pronounced in the eastern and central regions and non-resource-based cities and has a significant improvement effect on resource-based cities. Studying the relationship and transmission path between" "e-commerce and the green economy is of great significance for accelerating the green transformation of the urban economy， forming new quality productivity， and promoting sustainable high-quality development of the economy and society.

Key words： national E-commerce demonstration cities; green ecological efficiency; technological innovation; spatial spillover effects

（欄目編輯：邵冰欣）