數據要素集聚對城市綠色創新的影響研究基于大數據綜合試驗區的準自然實驗

中圖分類號：F293.1 文獻標識碼：A doi:10.3969/j.issn.1672-2272.202503079

Research on the Impact of Data Element Aggregation on Urban Green Innovation: Based on the Quasi-Natural Experiment of Big Data Comprehensive Pilot Areas

Li Cuiping，Li Mengkun (School of Finance，Xinjiang University of Finance and Economics，Urumqi 83ool2，China)

Abstract:Green innovation is a key resource and a driving force for cities to achieve ecological sustainable development. This article is based on the construction of a big data comprehensive experimental zone as a natural experiment，this article takes the construction of a big data comprehensive experimental zone as the research object，and uses a double difference model to explore the impact of data element aggregation on urban green innovation. The research findings are as follows:The agglomeration of data elements can improve the green innovation level of pilot cities，and its impact is mainly realized through two paths， namely，enhancing the popularity of mobile communication networks and promoting the level of cultural development.Meanwhile，the urbanization level and the degree of industrial collaborative agglomeration further strengthen the positive effect of the agglomeration of data elements on urban green innovation. Heterogeneity analysis shows that in the eastern region，cities with a relatively high level of economic development and a greater degree of opening up to the outside world，the agglomeration of data elements has a particularly significant effect on improving the level of green innovation.Accordingly，this paper proposes suggestions such as accelerating the construction of a comprehensive big data experimental zone，promoting the popularization of mobile communication networks， improving the quality of urbanization development，and promoting cross regional data collaboration，in order to provide theoretical and practical references for the coordinated development of data element aggregation and urban green innovation.

Key Words:Data Element Agglomeration; Green Innovation; DID;Big Data Comprehensive Pilot Area

0 引言與文獻回顧

黨的二十大報告明確提出，“加快發展方式綠色轉型”“健全資源環境要素市場化配置體系”“推動形成綠色低碳的生產方式和生活方式”。黨的二十屆三中全會將加快經濟社會發展全面綠色轉型納入進一步全面深化改革的總目標。隨著數字技術與實體經濟的深度融合與廣泛應用，數據要素在實體經濟領域的覆蓋范圍和滲透深度顯著提升，逐步成為推動綠色創新的重要新動能，為中國式現代化建設注入全新的發展動力。數據要素作為復雜創新網絡結構中的核心載體，不僅承載著信息交互與知識傳播功能，還在數字時代成為推動經濟增長和社會進步的關鍵生產要素，并在城市創新發展等方面也展現出獨特優勢。2016年2月，貴州省正式成為中國首個國家級大數據綜合試驗區，2016年10月，我國陸續在北京、天津、河北、內蒙古、遼寧、河南、上海、重慶和廣東設立國家級大數據綜合試驗區。大數據綜合試驗區的建立，不僅推動了中國大數據的創新發展，還為試點地區的數據要素集聚提供載體。而數據要素作為一種虛擬要素，雖然依賴于實體經濟存在，但其具有突破傳統經濟增長模式局限性的潛力，是推動綠色發展和可持續增長的關鍵動力。在積極推動綠色低碳發展戰略和生態文明建設的過程中，綠色創新已成為推動全球產業革命和技術變革的核心要素，為經濟的高質量發展提供了堅實的基礎[1]。城市作為國家創新體系中的戰略支點，扮演著實施綠色創新實踐的關鍵角色，提升城市綠色創新發展水平不僅關乎城市自身發展，也對國家整體綠色轉型和創新能力的提升產生深遠影響。由此，本文重點關注數據要素集聚對城市綠色創新存在何種影響？數據要素集聚通過何種機制對城市綠色創新產生影響？這種效應又會受到什么因素的影響？以及數據要素集聚對城市綠色創新的效應存在怎樣的差異性？

關于數據要素，大多數學者圍繞其特征及其對經濟增長的影響展開研究。從數據要素的特征來看，數據要素不僅具有可復制性、非排他性、非競爭性和規模報酬遞增特征[2，還具有更新頻率、價值密度及場景依賴等異質性特征[3]。從數據要素對經濟增長的影響來看，楊俊等[4認為，大數據能夠通過促進生產技術進步，推動長期經濟增長；徐翔等5將數據資本引人經濟增長模型，討論了數據資本對經濟增長的直接影響和溢出效應；彭國柱等°指出，大數據綜合試驗區通過對數據要素的優化配置推動經濟結構的轉型升級。也有學者研究數據要素市場對經濟發展的影響，楊艷等]發現數據要素市場能夠通過帶動產業結構升級等途徑推動區域經濟發展。此外，數據要素在數據創新質量[8]、污染治理以及社會分工等方面都發揮著重要作用，推動著社會治理向數字化、現代化的方向不斷邁進。

城市綠色創新方面，現有學者研究發現，城市政策[9]、制造業集聚[10]、數字經濟[11]、數字基礎設施[12]、環境規制[13]等因素會對城市綠色創新水平產生影響。也有學者對中國城市綠色創新水平的區域差異進行了比較，指出綠色創新水平較高的城市主要集中于資源復合型地區[14]，通常具有較高的市場化程度[15]。部分文獻探討了數據要素對城市綠色發展的推動作用。作為一種新的生產要素，數據要素能夠為傳統產業的智能化升級注入新動力[16]，其不僅推動了綠色新興產業的發展和綠色技術的應用，還加快了社會經濟向綠色可持續轉型的進程[1]，從而促進了城市綠色發展。

綜合現有研究來看，學術界從多個視角對城市綠色創新問題以及數據要素集聚的影響效應進行了較為充分的討論。然而，從數據要素集聚的角度探究城市綠色創新發展水平的實證研究較少。因此，本文研究數據要素集聚對城市綠色創新的影響和作用機制，旨在對相關領域的研究進行補充，并為數據要素集聚推動城市綠色創新發展提供理論指導，具有一定的理論與現實意義。

本文可能的邊際貢獻：第一，從城市層面出發，探討數據要素集聚對城市綠色創新的影響效應，豐富了城市綠色創新影響因素的范疇。第二，研究數據要素集聚對城市綠色創新的影響機制，并分析城市化水平和產業協同集聚對數據要素作用的調節效應，為綠色創新的實現路徑提供機制性解釋。第三，基于城市地理位置、經濟發展水平和對外開放程度的差異，分析數據要素集聚對城市綠色創新的異質性驅動效果，為不同地區進一步優化數據要素集聚，發揮其在綠色創新中的積極作用提供針對性政策建議。

1政策背景與研究假設

1.1 政策背景

2015年國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，標志著中國政府正式將大數據發展提升為國家戰略，強調了大數據對經濟發展、社會治理和政府治理能力提升的重要性，并提出了加快大數據部署和應用的具體措施。2016年2月25日，貴州省正式獲得國家發改委批復成為首個國家級大數據綜合試驗區，貴州省的規劃聚焦于大數據產業發展和經濟社會轉型，并將區域試驗區作為推動大數據技術研發、應用推廣和產業發展的重要抓手。2016年，國家發展改革委等部門陸續同意建立2個跨區域類綜合試驗區（京津冀、珠江三角洲)，目的是加強京津冀和珠江三角洲區域內各省市的協同合作，有助于打破行政壁壘，推動區域經濟一體化；4個區域示范類綜合試驗區（上海市、河南省、重慶市、沈陽市）以創新示范作用、推動地方經濟發展為目的，引領行業發展和提升地方政府的服務能力和管理水平；1個大數據基礎設施統籌發展類綜合試驗區（內蒙古），目的是將內蒙古豐富的能源資源轉化為經濟優勢，推動大數據與實體經濟融合。

1.2 研究假設

1.2.1 數據要素集聚對城市綠色創新的直接影響

數據要素集聚為城市帶來了豐富的信息資源，使得城市和企業能夠迅速獲取能源使用、資源消耗、污染排放等關鍵數據，通過分析這些資源使用數據，能夠有效識別綠色創新的需求，并合理分配資源，提高資源利用效率，進而推動綠色創新發展[18]。數據共享和開放平臺的建設為綠色創新的進程提供了強大動力，促進了城市企業間、企業與科研機構間的緊密合作，共同促進綠色技術的研發和應用。此外，開發符合市場需求的綠色產品和服務是提升市場競爭力的關鍵。數據要素集聚使企業能夠準確把握市場需求，快速響應市場變化，并預見未來綠色產品和服務的發展方向，這激勵了更多企業參與綠色創新，從而在整體上提升了城市的綠色創新水平。據此，本文提出以下假設：

假設1：數據要素集聚能夠顯著提升城市綠色創新水平。

1.2.2數據要素集聚對城市綠色創新的影響路徑

移動通信網絡普及程度是衡量數據獲取和流通基礎設施的關鍵指標，其廣泛的覆蓋范圍不僅意味著數據傳輸的便捷性，而且為數據獲取、共享和應用奠定了基礎，從而為城市綠色創新提供了有力支撐。基于移動通信網絡的協作平臺，數據集聚一方面能夠提升網絡的覆蓋范圍和質量，并調整資源配置來提高綠色創新資源的使用效率[19]，另一方面能夠降低綠色創新技術的實施成本，從而加速綠色技術的研發和應用[20]。此外，移動通信網絡的普及不僅擴大了公眾參與綠色創新活動的機會，形成推動城市綠色創新的社會力量，還為城市管理者提供了高效傳達綠色政策的渠道，確保綠色創新措施的有效落實。數據要素集聚為移動通信網絡提供的關鍵技術支持，能夠進一步提升網絡普及度和網絡外部性，從而有力推動城市綠色創新發展。

文化發展水平反映了城市對創新、開放和綠色發展理念的接受度和支持力度，為綠色創新發展提供良好環境[21]并影響綠色創新[22]。數據要素集聚為文化發展提供了重要基礎，文化發展可以作為連接數據要素集聚與綠色創新的橋梁。數據要素集聚能夠吸引創新型人才和資源，推動文化內容的創新與多樣化，而文化資本的積累進一步增強城市對人才的吸引與留存能力，形成良性循環，從而促進城市綠色創新的發展[23]。基于以上分析，本文提出以下假設：

假設2：數據要素集聚通過提升移動通信網絡普及度、提升文化發展水平來促進城市綠色創新。

1.2.3數據要素集聚影響城市綠色創新的調節效應

城市化水平通常反映了城市的經濟發展階段、人口密度和社會結構等。高城市化水平的城市往往配備有先進的信息和通信基礎設施，集聚著技術人才和資本等豐富的創新資源，這種資源優勢能夠強化數據要素在綠色創新中的驅動作用。此外，城市化水平較高的城市所擁有的知識網絡交流平臺更發達，這使數據流通和知識擴散更加便捷，有助于數據要素集聚產生的知識和技術廣泛溢出，更易轉化為綠色創新成果，從而促進城市綠色創新[24]。因此，可以考慮將城市化水平作為調節變量來研究數據要素集聚對城市綠色創新的影響。

產業協同集聚程度能夠反映不同產業間的集群效應和協同水平，良好的產業協同集聚度為數據要素的高效利用與綠色創新的推進提供了重要基礎。在產業高度集聚和協同的環境中，數據流通速度更快、覆蓋范圍更廣，集聚的企業和組織通過集成不同的創新資源，提升資源利用效率并降低創新成本，為城市綠色創新提供良好的支持環境[25]。此外，高度協同的產業集群能夠快速響應市場需求，積極投人綠色技術研發，并在數據要素的支持下實現技術的迅速轉化與推廣應用，這種高效的技術轉化和應用機制能夠顯著提升綠色創新的效果，使綠色技術成為推動城市可持續發展的核心力量。因此，可以考慮將產業協同集聚程度作為數據要素集聚影響城市綠色創新的調節變量。基于以上分析，本文提出以下假設：

假設3：城市化水平、產業協同集聚程度在數據要素集聚促進城市綠色創新水平提升中具有調節效應。

1.2.4 數據要素集聚促進城市綠色創新提升的異質性分析

我國東部地區以較高的數據資源集聚程度、完善的數字基礎設施以及成熟的技術創新環境為基礎，展現出推動綠色創新的顯著優勢，其地方政府通過出臺綠色金融支持、數據開放與共享等激勵政策，進一步強化了數據要素在綠色創新中的推動作用，使東部地區在這一領域表現出更強的引領力和驅動力[26]。相對于東部地區，我國中西部地區的數據基礎設施和技術環境相對薄弱，數據獲取和處理能力也較低，這會限制數據在綠色創新中的廣泛應用，進而導致綠色創新的實施難度加大、效率偏低，因此可能會影響城市的綠色創新成效。

高經濟發展水平的地區通常擁有更加豐富的資源基礎，包括充足的資本、人力資源和完善的基礎設施，這些資源的積累為數據要素集聚提供了有利的環境，使得數據資源更容易與已有的創新要素產生協同效應，從而推動綠色創新[27]。同時，這些地區對綠色技術的吸納能力較強，能夠將數據集聚有效轉化為實際的綠色創新成果。而低經濟發展水平的地區資源基礎相對薄弱，創新資源的獲取成本較高，難以充分利用數據要素集聚帶來創新機會，這些因素會影響數據資源的高效流動和整合，可能會導致綠色創新的推動效果不明顯。

對外開放程度較高的地區通常具備完善的數據治理制度和綠色創新激勵政策，通過開放政策引入國際綠色技術，能夠推動數據集聚與綠色創新之間的良性互動。開放度高的城市能吸引大量外資企業和國際化人才，外資企業帶來的先進環保技術和管理經驗，以及國際化人才在綠色技術研發和數據分析中的關鍵作用，為數據要素集聚和綠色創新提供了全球視角和專業技能。相比之下，開放程度較低的地區數據治理體系相對保守，綠色技術數據資源主要依賴本地或國內，資源的廣度和深度不足，同時外資企業和國際人才的集聚效應較弱，導致數據要素集聚的效能難以充分發揮，綠色創新的驅動力和實際效果受到限制。基于以上分析，本文提出以下假設：

假設4：數據要素集聚對東部地區、經濟發展水平高、對外開放程度高的城市綠色創新水平的促進作用更強。

2 研究設計

2.1 模型構建

本文以“大數據綜合試驗區”為外生政策沖擊，構建雙重差分模型來評估數據要素集聚對城市綠色創新的實際影響。模型設定如下：

Inn_it=α₀+α₁Did_it+α₂X_it+μ_i+ρ_t+ε_it

式（1）中， i 表示城市； χ_t 表示時間； Inn 表示城市綠色創新； Did 表示數據要素集聚； X_it 為控制變量集合，包括金融發展水平、產業結構化高級化、教育支出水平、財政分權度和經濟聚集水平； μ_i 為城市固定效應； ρ_t 為時間固定效應； ε_it 為誤差項。

為進一步考察數據要素集聚對城市綠色創新的作用機制，構建如下模型：

Eit

式(3）中， M_it 為中介變量。

為檢驗城市化水平和產業協同集聚程度是否在數據要素集聚促進城市綠色創新水平提升的過程中存在調節效應，設計調節效應模型如下：

Inn_it=γ_?0+γ_?1Did_it+γ_?2N_it+γ_?3Did_itN_it+γ_?4N_it +μ_i+ρ_t+ε_it (4）

式（4）中， 為調節變量，若交互項系數顯著，則調節效應存在。

2.2 變量選取與測度

2.2.1 被解釋變量

城市綠色創新 (Inn) ：綠色發明專利涉及的技術含量更高，對綠色技術進步和綠色產業發展的推動作用更

大。本文參照歐陽曉靈等[28]的研究，選擇更具有創造性的綠色發明專利數量來衡量城市綠色創新水平。

2.2.2 解釋變量

數據要素集聚（Did）：用國家級大數據綜合試驗區是否設立作為地區數據要素集聚的代理變量，由處理組與時間虛擬變量的交互項表示，本文將在2012一2022年期間為試驗區的城市作為處理組并取值1，反之則為對照組并取值0。

2.2.3 控制變量

本文選取的控制變量為金融發展水平、產業結構高級化、教育支出水平、財政分權度和經濟聚集水平。具體見表1。

2.2.4 機制變量

本文選取移動通信網絡普及程度（Mob）和文化發展水平 (Cul) 作為中介變量；城市化水平（Ur）和產業協同集聚程度 (Deg) ）作為調節變量。其中，移動通信網絡普及程度采用移動電話年末用戶數來衡量，文化發展水平采用公共圖書館藏書總藏量衡量，城市化水平采用城鎮人口與總人口比值來衡量，產業協同集聚程度通過區位熵指數計算出制造業與生產性服務業協同集聚來衡量[29]

2.3 數據來源

本文基于2012—2022年我國282個地級市（剔除部分數據嚴重缺失的城市）的面板數據，為確保研究結果的精確度，使用線性插值法對部分缺失數據進行補充，城市綠色發明專利申請量數據來源于國家知識產權網站，其他數據主要源于歷年《中國科技統計年鑒》《中國城市統計年鑒》，主要變量的描述性統計見表2。

3 實證分析

3.1 基準回歸

為驗證數據要素集聚對城市綠色創新的影響，對式（1)進行回歸，表3表示數據要素集聚對城市綠色創新水平影響的回歸結果。列(1)為未加入控制變量的回歸結果，列(2）、列(3)和列(4)為加入控制變量后的回歸結果。其中列(2)只對個體進行固定，列(3)只對時間進行固定，列（4)對時間和個體進行雙固定。通過表3結果可得，數據要素集聚的回歸系數均為正值，并且均通過

1% 的顯著性水平檢驗，說明數據要素集聚對城市綠色 創新水平的發展具有顯著促進作用，驗證了假設1。

3.2 平行趨勢檢驗

雙重差分方法的前提是要滿足平行趨勢假設，即在政策實施前，處理組和對照組的城市綠色創新水平不應存在系統性差異。因此，本文借鑒Beck等[30]的做法，檢驗大數據綜合試驗區建設前后城市綠色創新的動態效應，平行趨勢檢驗的結果如圖1所示。結果顯示，在大數據綜合試驗區試點政策出臺前，樣本中試點與非試點城市的綠色創新并無顯著差異，滿足平行趨勢假設條件；在政策出臺后，大數據綜合試驗區對城市綠色創新效應呈現增加趨勢，可能由于政策實施效果具有一定的滯后性，所以在干預第二年后正向效果逐漸顯現。

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 安慰劑檢驗

為排除數據要素集聚對城市綠色創新的影響是否受到隨機因素或其他事件的干擾，本文借鑒劉滿鳳等[31]的處理方法，通過隨機篩選考察期內處理組樣本進行安慰劑檢驗，并對此檢驗過程迭代500次。結果如圖2所示，散點和密度曲線集中在零點附近，且p值較高，說明安慰劑檢驗結果良好，數據要素集聚對綠色創新的促進作用沒有受到隨機因素的干擾，驗證了模型的穩健性和因果推斷的可信度。

3.3.2 傾向得分匹配

上述基準回歸分析中，數據要素集聚對于提升城市綠色創新水平具有顯著的促進作用。但考慮到處理組與對照組樣本間存在的特征差異可能會對估計結果產生干擾，為確保研究結論的準確性和可靠性，本文采取半徑匹配和近鄰匹配法進行穩健性檢驗。結果如表4列（1）和列(2)所示，數據要素集聚的回歸系數均在 1% 的水平下顯著為正。這說明樣本內地區個體特征差異對估計結果的影響相對較低，處理組與對照組地區樣本間的特征差異并未對數據要素集聚與城市綠色創新之間的因果關系產生顯著干擾，從而驗證了本文研究結論的穩健性。

3.3.3被解釋變量滯后一期

為避免實證結果被一些難以度量的因素所影響，選擇將城市綠色創新滯后一期來減輕偏誤，回歸結果如表4列(3)所示，回歸系數通過 1% 的顯著水平，為0.2494，

與基準回歸結果一致。

3.3.4變更樣本時間范圍

2020年新冠疫情的發生，對城市綠色創新的發展可能產生一定的影響，選擇剔除 2020-2022 年的數據樣本，表4列(4)為剔除部分時間樣本后的回歸，結果顯示數據要素集聚的回歸系數為0.1992，在 1% 的水平上顯著為正，說明數據要素集聚會正向影響城市的綠色創新發展，進一步驗證研究結論的穩健性。

3.3.5替換被解釋變量

為增強本研究結論的可靠性，借鑒劉禹君[32]的方法，將原先的被解釋變量替換為當年申請綠色實用新型專利數量這一指標，并進行回歸，結果如表4列（5）所示。在替換被解釋變量的衡量方式后，數據要素集聚的回歸系數依然顯著為正，再次驗證了數據要素集聚促進城市綠色創新發展的研究結論。

4進一步分析

4.1 機制分析

4.1.1 中介效應分析

本文選取移動通信網絡普及程度和文化發展水平作為數據要素集聚影響城市綠色創新的中介變量。移動通信網絡普及程度作為傳導中介的結果見表5列(2)，數據要素集聚的回歸系數顯著為正，說明數據要素集聚能夠通過提升移動通信網絡的普及程度，促進城市綠色創新的發展。列(3)是文化發展水平作為中介變量時，數據要素集聚的回歸系數為0.8341，在 1% 的水平上顯著為正。可能是因為文化發展水平高的城市通常能夠吸引人才、資本和技術等要素的集聚，為城市綠色創新提供必要的智力支持和物質基礎，從而提升城市綠色創新，驗證了假設2。

4.1.2 調節效應分析

本文選取城市化水平和產業協同集聚程度作為數據要素集聚對城市綠色創新賦能效應中的調節變量。表5列(4)和列(5)分別表示城市化水平和產業協同聚集程度對數據要素集聚影響城市綠色創新發展的調節作用。結果顯示，數據要素集聚與城市化水平和產業協同集聚程度的交互結果均顯著為正，且都通過了 1% 的顯著性檢驗。這可能是因為城市化水平更高的地區基礎設施和市場機制更成熟，人才也更加集中，有助于資源優化配置和創新要素集聚，進而推動綠色創新。而產業協同集聚程度更高的城市企業間的交流合作更加頻繁，產業鏈更加完整，有助于企業間聯合開展綠色技術研發，從而促進城市綠色創新，因此假設3得到驗證。

4.2 異質性分析

4.2.1 區域異質性

參考孟望生等[33]的方法，將樣本城市分為東部和中西部并分別進行賦值回歸，回歸結果如表6列（1)和列（2)所示，東部地區回歸系數是0.3739，通過了 1% 的顯著性檢驗，中西部地區回歸結果并不顯著。可能是因為東部地區通常擁有成熟的市場經濟體系、現代化的產業結構以及豐富的人才資源，使東部地區能夠吸引更多內外資投入綠色創新領域。此外，東部地區發達的高新技術產業對數據要素的依賴度較高，因而更容易通過數據要素集聚推動綠色創新的發展。中西部地區由于經濟發展相對滯后，市場體系尚不完善，人才和科研資源相對薄弱，投資環境也存在不足，導致其對數據要素的依賴程度較低，其政策支持也主要集中在基礎設施建設和傳統產業轉型升級方面，從而限制了數據要素集聚對綠色創新的促進作用。

4.2.2 經濟發展水平異質性

本文將經濟發展水平低于樣本期內中位數值的城市定義為經濟發展水平較低地區，高于中位數值的城市定義為經濟發展水平較高地區。經濟發展水平異質性分析結果如表6列(3)和列(4)所示，在經濟發展水平較高的城市回歸結果顯著為正，經濟發展水平較低地區系數為正但并不顯著，表明數據要素集聚在經濟發展水平較高地區對城市綠色創新的賦能效果更好。這可能是因為，經濟發展水平高的城市基礎設施和創新體系更加完善，金融市場也更發達，也具備優質的公共服務和更有吸引力的投資環境，這些優勢條件能夠吸引高素質人才和優質教育資源的涌入，為數據要素的集聚提供了強有力的支撐，從而有效促進了城市綠色創新的發展。相比之下，經濟發展水平較低的城市在這些方面存在短板，導致數據要素集聚對綠色創新的促進作用不夠顯著。

4.2.3對外開放程度異質性

將研究樣本以中位數值為界線劃分對外開放程度的高低，分組檢驗結果如表6列（5）和列（6）所示，與對外開放程度較低地區相比，對外開放程度較高地區樣本的回歸系數為0.4962，且通過了 1% 的顯著性檢驗，表明大數據綜合試驗區建設在對外開放程度更高的地區能夠取得顯著的政策效果，數據要素集聚在對外開放程度較高的地區能夠發揮綠色創新的提升效應。這是由于對外開放程度較高的地區具有更快的信息傳播速度，吸引國際投資和技術的能力更強，同時也更容易受到外部資源的青睞，這些優勢使得市場競爭更加激烈，為數據要素的集聚創造了有利條件，并加速了最新綠色技術和創新理念的引入與應用，從而顯著推動了城市綠色創新的發展。相反，對外開放程度較低的地區市場競爭壓力和創新激勵機制不足，加之信息閉塞和知識傳播的限制，往往會抑制綠色創新資源的獲取，這不僅影響了產業結構調整和升級的步伐，也不利于數據要素的集聚和綠色創新能力的提升。

5 結論與建議

5.1 研究結論

本文將國家級大數據綜合試驗區作為一項準自然實驗，運用雙重差分法探討數據要素集聚對城市綠色創新的影響效應及作用機制。研究結果表明：第一，數據要素集聚顯著提升城市綠色創新水平，這一研究結論在經過安慰劑檢驗、傾向得分匹配、替換被解釋變量等一系列穩健性檢驗后依然成立。第二，數據要素集聚通過提升移動通信網絡普及程度和促進文化發展水平來推動城市綠色創新水平。第三，城市化水平和產業協同集聚程度可以進一步增強數據要素集聚對城市綠色創新的積極影響。第四，數據要素集聚對城市綠色創新水平的提升作用在東部地區以及經濟發展水平、對外開放程度較高的地區更明顯。

5.2 政策建議

根據上述結論，提出相應政策建議：

第一，加速建設大數據綜合試驗區，加大綠色數據基礎設施建設力度。各地要強化頂層設計，明確試驗區的功能定位與發展目標，著力構建以綠色創新為核心的數據要素驅動型產業發展體系。同時，需健全數據安全與隱私保護機制，完善相關法律法規，確保試驗區內數據開發與利用的合法性與合規性，為綠色創新提供持續穩定的制度保障。加快綠色數據基礎設施建設，重點加大云計算、大數據和區塊鏈等領域的投資，以推動數據的高效流通與安全應用，為城市綠色創新提供堅實的技術支撐。此外，進一步完善綠色數據要素使用規范，并積極推動綠色數據應用的廣泛普及，確保數據資源的合理配置，構建支持綠色創新的生態系統，進而形成良性循環的創新環境，為城市綠色發展提供持續動力。

第二，加快移動通信網絡普及，推動綠色數據文化傳播。加大對綠色創新重點區域5G、物聯網等通信網絡的投人和覆蓋，提升數據傳輸的廣度和效率，為企業和科研機構在綠色技術、智能城市管理等領域的創新應用提供強大的通信支持，助力城市綠色轉型。同時，利用數據要素深化文化建設，鼓勵文化產業與綠色創新的融合，可以通過開展推廣環保主題的文化活動和宣傳活動，豐富市民對綠色理念的認知和實踐，引導公眾參與并支持綠色創新，為城市綠色發展提供更強的文化支持。

第三，提升城市化發展質量，促進產業協同集聚。在推動城市化過程中，應依托數據驅動來實現城市可持續發展，重點提高綠色城市化質量，確保為居民提供便捷的綠色服務，從而增強城市綠色創新的可行性和適用性。在產業協同集聚度較高的區域，應促進綠色相關產業的地理集中，形成具有競爭優勢的綠色產業集群，并通過政策引導和激勵措施加強上下游產業之間的數據共享與協同合作，進一步激發這些集群的創新活力和協同效應，為城市綠色創新發展注入新的動力。

第四，推動跨區域數據協同，提升經濟發展水平，深化對外開放程度。針對數據要素的區域性差異，政府應推動東部、中西部地區的跨區域數據協同發展，通過建立數據交易平臺和區域合作機制，將東部地區內各類數據資源進行有效整合與流通，以實現綠色創新數據的共享和互補，平衡區域數據要素分布，為全國綠色創新發展提供更堅實的數據基礎。經濟發展水平的提升通常伴隨著政府治理能力的提高和政策的優化，能夠為數據要素集聚提供良好的政策環境和社會支持，進而推動城市綠色創新水平的持續提升。在開放的環境中，順暢的數據跨境流動和傳播共享對數據要素的集聚至關重要，提高城市對外開放程度，為數據要素集聚提供更廣闊的發展環境，能夠促進新技術的研發和應用，從而加快城市綠色創新和經濟發展。

參考文獻：

[1] 王志凌，曾洪，羅蓉.數據要素新動能對綠色創新鏈升級的影響效應研究J.統計與決策，2024，40（16)：167-171.

[2] JONES CI，TONETTIC.Nonrivalry and the economicsofdata[J].American Economic Review，202o，1l0（9）：2819-2858.

[3] 張國勝，嚴鵬，李欣玨，等.大數據要素集聚、技術能力缺口與生產率區域差距[J].中國工業經濟，2024（10)：118-136.

[4] 楊俊，李小明，黃守軍.大數據、技術進步與經濟增長大數據作為生產要素的一個內生增長理論[J].經濟研究，2022，57(4):103-119.

[5] 徐翔，趙墨非.數據資本與經濟增長路徑J.經濟研究，2020，55(10):38-54.

[6] 彭國柱，周湘蓮.數據要素配置與共同富裕：基于國家級大數據綜合試驗區的準自然實驗[J.經濟問題探索，2024(4):87-102.

[7] 楊艷，王理，廖祖君.數據要素市場化配置與區域經濟發展——基于數據交易平臺的視角[J].社會科學研究，2021(6):38-52.

[8] 王柯丹，劉穎，汪壽陽.數據要素與綠色創新：基于新質生產力視角[J].財經問題研究，2024（9)：18-33.

[9] 王星.低碳城市試點如何影響城市綠色技術創新？基于政府干預和公眾參與的協同作用視角LJ」.蘭州大學學報（社會科學版），2022，50(4）：41-53.

[10]紀玉俊，張子琪.制造業集聚如何影響城市綠色創新效率？［J].南京財經大學學報，2024（4)：12-22.

[11]宋宇升.數字經濟對綠色創新的影響研究——基于中國281個地級及以上城市數據的研究[J].科技創業月刊，2024，37(9):60-66.

[12]石林，呂鵬，郭泓玉.數字基礎設施對城市綠色創新效率的影響及機制研究[J/OL].生態經濟，1-16[2025-03-28].http://kns. cnki. net/kcms/detail/53. 1193.F.20241017.1423.002.html.

[13]范斐，張雪蓉，連歡.環境規制對長江經濟帶綠色創新效率的影響研究——基于外商直接投資的中介效應檢驗[J].科技管理研究，2021，41(15)：191-196.

[14曹倩雯，曾軍平.區域產業政策與城市綠色創新——來自中國資源型與老工業城市的證據[J」.產經評論，2024，15(4):105-117.

[15]裴夢迪，劉乃全.國家級城市群規劃能否促進城市綠色創新？[J].現代經濟探討，2024（6)：16-26.

[16]許憲春，任雪，常子豪.大數據與綠色發展[J].中國工業經濟，2019（4)：5-22.

[17]曹裕，李想，胡韓莉，等.數字化如何推動制造企業綠色轉型？——資源編排理論視角下的探索性案例研究[J.管理世界，2023，39(3):96-112，126，113.

[18]劉傳明，陳梁，魏曉敏.數據要素集聚對科技創新的影響研究——基于大數據綜合試驗區的準自然實驗[J].上海財經大學學報，2023，25(5)：107-121.

[19]辛大楞，衣艷臻.國家大數據綜合試驗區設立對城市綠色創新的影響及空間溢出效應研究[J].產業經濟研究，2024(5):71-85.

[20]王凡凡.數字經濟發展對城市綠色創新的影響及其空間溢出[J/OL].海南大學學報（人文社會科學版），1-10[2025-03-28]. https://doi.org/10.15886/j.cnki. hnus.202408.0131.

[21]DONG S，XUEY，RENG，et al. Urban green Innova-tion efficiency in China：spatiotemporal evolution andinfluencing factors[J].Land，2023，12(1) :75.

[22]董淑敏，劉凱.黃河流域綠色創新的空間關聯網絡及其形成機制研究[J].西安理工大學學報，2024，40（4）：482-493.

[23]李曉龍，楊小燕，劉明宇.數據要素集聚何以影響數字普惠金融發展？——基于創新效應與人才效應的雙重視角[J].武漢金融，2024(9)：3-13.

[24]于璐瑤，周濤，高洋.數字經濟、綠色技術創新與城市綠色發展效率——基于空間關聯視角的分析[J].工業技術經濟，2023，42(12)：65-73.

[25]楊浩昌，姜璇，韓嘉鑫，等.不同類型產業協同集聚、空間溢出與綠色創新效率[J].統計與決策，2024，40（22)：172-176.

[26]葉阿忠，張碧蘭.數字經濟發展對城市綠色創新的影響研究——基于異質性視角［J].工業技術經濟，2024，43(9) :90-98.

[27]袁健，張所地.知識流動與城市綠色創新效率：“新基建”的調節效應[J].城市問題，2024(8)：64-73.

[28]歐陽曉靈，張駿豪，杜剛.環境規制與城市綠色技術創新：影響機制與空間效應[J].中國管理科學，2022，30(12):141-151.

[29]聶永有，姚清宇，周子博.產業協同集聚與長三角地區經濟高質量發展[J].華東經濟管理，2022，36(10)：16-30.

[30]BECK T，LEVINE R，LEVKOV A. Bigbad banks? Thewinners and losers from bank deregulation in the UnitedStates[J].The Journal of Finance，2010，65(5):1637-1667.

[31]劉滿鳳，陳梁.環境信息公開評價的污染減排效應[J].中國人口·資源與環境，2020，30(10）：53-63.

[32]劉禹君.數據要素市場賦能城市綠色創新發展——來自中國城市的經驗證據[J].貴州社會科學，2023（1）：124-133.

[33]孟望生，范鼎浩，李丁.政府數據開放對城市綠色創新效率的影響——基于政府數據開放平臺上線的準自然實驗[J.技術經濟，2024，43(9)：1-17.（責任編輯.周媛）