基于數字經濟、新質生產力提升工業用水效率的實證研究

關鍵詞：數字經濟；新質生產力；工業用水效率；空間異質性中圖分類號：TV214 文獻標志碼：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2025.09.020用格式：潘國強，何偉，郭紅梅，等.基于數字經濟、新質生產力提升工業用水效率的實證研究[J].人民黃河，2025，47（9）：145-15

Empirical Study on Improving Industrial Water Use Efficiency Based on the Digital Economy and New Quality Productive Forces

PAN Guoqiang ^1，2 ， HE Wei3，WU Hongmei3，WANG Jing3，CHEN Junfei4

（HenanProvincial WaterResourcesScienceandTechnologyApplication Center，Zhengzhou45O3，China；HenanProvincial Water-Saving Irigation Engineering Technology Research Center，Zhengzhou 450o03，China；Zhengzhou Shengda Economics and Trade Management College，Zhengzhou 451499，China; Hohai University，Nanjing 21100，China）

Abstract： Inodertoexploretheoleofnewqualityproductieforcsinteelatioshipbetwndigitalooyndiustrialwateuseefficiencyadtheimpactofdigitaleconoyonindustrialwateruseeficiencybasedonpaneldatafro3OprovincesinChinafro013to 2022，thisstudymeasuredthedevelopmentlevelsof thedigitaleconomyandnewqualityproductiveforcs，andemploedthefiedffects modelthmedatitsodeldsatialsdeltoaepacofgiodustralate cy.Theresultsshowtattedigitalonoysigificantlypromotesteidustralwaterusefciency，andthisonusionrasobst acrossmultipletestsNewualityproductiveforesmediateterelatioshipetwentedigitalcoomyandidustrialwateruseciency， wherebytedigialooiditlposdustralateosteingeveloptofchSpatialei nalysisfurthrealstattialoososiietinstedotheastegios，utgatieectintalCha.

Kev words：digital economv：new qualitv productive forces： industrial water use eficiencv： snatial heterogeneitv

0 引言

新型工業化是實現經濟高質量發展的關鍵驅動力，推進新型工業化必須重視綠色發展，而提高工業用水效率是實現我國工業綠色化的重要路徑。據2023年《中國水資源公報》，我國工業用水量為970.2億m³ ，占全國用水總量的 16.4% ，是第二大用水部門，也是用水量增速較快的部門。在水資源日益緊張與環境壓力不斷增大的背景下，提高工業用水效率是我國政府部門一直高度重視并積極推進的重要工作。

目前學術界關于工業用水效率的研究主要集中在測度方法和影響因素兩方面。工業用水效率的測算方法主要有兩種：一種是單一指標法，如劉波等[1]、張翔宇等[2]、胡霞等[3]、雷存偉等[4]、韓宇平等[5]以萬元工業增加值用水量為工業用水效率的衡量指標;另一種是綜合指標法，以改進的數據包絡分析（DEA）方法（如SBM模型、BBC模型等）和隨機前沿分析（SFA）方法為主，很多學者還進一步結合指數分解法（如Malmquist指數分解法等）來探究工業用水效率的空間差異，如李芳芝等[6]、何剛等[7]、LiuKaidi等[8]、李珊等使用超效率SBM模型測算全國或區域的工業用水效率，LiuHan等[1]、雷玉桃等[]運用SFA方法測算和對比分析區域工業用水效率。關于工業用水效率的影響因素研究，學者們主要從經濟發展水平、工業發展水平、對外開放水平、技術創新、產業集聚、環境規制、城鎮化等方面進行了探討，認為研發經費占比、工業用水重復利用率、工業增加值占比、工業用水量占比等是工業用水效率的主要影響因素。例如：黨麗娟[12]利用地理加權回歸模型進行研究，發現人均GDP對工業用水效率影響最大;岳立等[13]采用門檻回歸法進行研究，發現技術創新水平對黃河流域工業用水效率存在正向門檻效應，城鎮化水平、工業發展水平、水資源豐裕度和政府研發支持度對工業用水效率有顯著促進作用，而環境規制、經濟發展水平和人口規模對工業用水效率有顯著抑制作用；崔丹等[14]采用多元線性回歸模型進行分析，得出工業廢水排放量和Ramp;D費用占GDP的比重對 50% 以上的地區工業用水效率有影響，第二產業比重、第三產業比重和地區人均GDP 對 30% 的地區的工業用水效率有影響；雷玉桃等[15認為人均水資源量與工業用水效率成負相關關系，經濟發展水平驅動因素和工業發展驅動因素都與工業用水效率存在很強的正相關關系；張旭等[16]利用雙層嵌套式的結構分解分析（SDA）方法，量化了2002—2020年我國工業用水量變化驅動因素的影響，發現以消費、投資和出口為代表的規模擴張因素是工業用水量增長的主要因素;王鳳婷等[17]運用動態空間面板模型，揭示了產業集聚對工業用水效率具有顯著的正向影響; Xu Rongrong等[18]研究發現要素稟賦、經濟發展水平、科技進步、產業結構、萬元工業增加值用水量、工業污水處理能力和教育投資對我國工業用水效率有顯著影響;DingXuhui等[19]利用隨機和固定Tobit模型，分析發現人口城市化和土地城市化都對工業用水效率產生負面影響;ChenYanbin等[20]研究發現人均水資源量、Ramp;D投入和環境監管力度可抑制工業用水效率的提高，而人均GDP、產業結構和外商投資額可促進工業用水效率的提高。

然而，鮮有學者研究數字經濟對于工業用水效率的影響及影響機制，不同區域數字經濟對工業用水效率影響的空間溢出和異質性也需要進行探討。因此，本文基于2013—2022年全國30個省（區、市）（不含西藏、港澳臺）數據，利用熵權TOPSIS法對各省（區、市）的數字經濟綜合發展水平和新質生產力綜合水平進行測算，在此基礎上探析數字經濟對工業用水效率的影響機制，分析新質生產力的中介效應，并探究數字經濟影響工業用水效率的空間溢出效應。本文的創新點：1）從數字經濟視角研究工業用水效率，拓寬了研究渠道，并提供了實證經驗；2）引入新質生產力作為中介變量，揭示了傳導機制，深化了工業用水效率的研究。

1 研究假設與機制分析

1 數字經濟提升工業用水效率假設

數字經濟以數字技術創新為核心驅動力，數字經濟發展能夠通過技術擴散和知識溢出效應顯著推動用水、節水的技術創新[21]，并通過應用先進的工業清潔生產技術和廢水處理技術等，為傳統工業賦能，從而對工業數字化和智能化的升級產生促進作用，提升要素配置效率，降低水耗強度，提高工業用水效率[22]。同時，數字經濟運用數字技術實現廣泛的數據流通和共享，實現數字化管理，將以區塊鏈、云計算、互聯網、物聯網為支撐的數字技術運用于水務集成控制與管理系統平臺，可打破時間與空間限制，實現對工業企業生產用水進行實時監控與調度，促進水資源供給方、管理方和需求方的良性互動[22]，優化用水供需結構，實現水量精準輸送、減少閑置與浪費，從而提升工業用水效率。據此，提出假設1：數字經濟對工業用水效率具有正向提升作用。

2 數字經濟通過推動新質生產力發展間接提升工業用水效率假設

一方面，在數字經濟時代，數據成為新的生產要素，數據要素與數字技術創新共同作用引導生產力的變革，形成具有新要素、新技術、新方式的新質生產力[23]；另一方面，數字經濟與實體經濟融合，促進傳統產業的優化和升級，在產業數字化過程中實現數據要素與資源、技術、勞動力之間的深度融合，提升傳統生產力的質量和效率，從而催生了新質生產力。另外，數字基礎設施建設可有效加速生產要素的優化配置，加強數字管理和治理，提升企業生產效率和政府管理能力，為培育和發展新質生產力提供平臺。

同時，新質生產力可促進工業企業進行工藝優化與創新，提升水處理技術，通過實時監測與控制水的利用與處理，提高用水的循環利用水平，降低水耗；可加強工業與其他產業融合，形成新模式新業態，如利用經過處理的工業廢水進行農業灌溉等，實現廢水的資源化利用。另外，通過推動工業用水管理的數字化轉型，新質生產力可引導企業更加注重可持續發展，推動綠色生產；促使政府通過創新管理理念與方法，更加合理配置工業水資源。據此，提出假設2：數字經濟通過推動新質生產力發展間接提升工業用水效率。

3 數字經濟提升工業用水效率的空間溢出效應假設

數字經濟發展帶來的水監測、管理和節水的技術創新在影響本地區的工業用水效率時，一方面，基于技術擴散和外溢效應，使得鄰近地區用水技術通過技術引進、交流、傳播、合作開發等方式得到升級，從而提高整個區域的工業用水效率[24]；另一方面，本地區節水技術的創新會產生虹吸效應，吸引鄰近地區人才和技術向本地區集聚，而短時間內技術的擴散效應不顯著，從而降低鄰近地區的工業用水效率[25]。另外，數字經濟帶來的數據流通和共享，方便本地區和鄰近地區形成聯動的用水、節水管理機制，促進跨區域的協同管理。據此，提出假設3：數字經濟對工業用水效率的影響具有空間溢出效應。

2 研究方法

1 模型設定

1 基準回歸模型

為檢驗數字經濟對工業用水效率的影響，構建以下基準回歸模型：

E_it=?₀+?₁D_it+?₂C_it+λ_t+μ_i+ε_it

式中： E_it 為省（區、市） i 在 Φ_t 年的工業用水效率， D_it 為數字經濟綜合發展水平， C_it 為控制變量， λ_?t 為時間固定效應， μ_i 為省（區、市） i 的固定效應， ε_it 為隨機擾動項， ?₀ 為常數項， ?₁ 和 ?₂ 為系數。

2 中介效應模型

為進一步研究數字經濟對工業用水效率影響的傳導機制，參考溫忠麟等[26]的研究，基于基準回歸模型，構建以新質生產力綜合水平為中介變量的中介效應模型：

M_it=β₀+β₁D_it+β₂C_it+λ_t+μ_i+ε_it

E_it=η₀+η₁D_it+η₂M_it+η₃C_it+λ_t+μ_i+ε_it

式中： M_it 為中介變量（新質生產力綜合水平）， β₀ 和 η₀ 為常數項， β₁、β₂、η₁、η₂、η₃ 為系數。

3 空間溢出效應模型

本文通過構建空間溢出效應模型分析數字經濟影響工業用水效率的空間溢出效應：

E_it=δ₀WE_it+δ₁D_it+δ₂WD_it+δ₃C_it+λ_t+μ_i+ε_it

ε_it=φm_jε_it+ν_it

式中： W 為地理空間權重矩陣， δ_?0 為常數項， δ₁，δ₂ 、δ₃ 為系數， m_j 為地理空間權重矩陣第 j 行的值， υ_it 為隨機誤差項， φ 為空間誤差系數。

2 變量選取

1）被解釋變量。本文的被解釋變量為工業用水效率，用萬元工業增加值用水量的倒數來表示，其值越大，工業用水效率越高。

2）核心解釋變量。本文的核心解釋變量為數字經濟綜合發展水平，借鑒張勛等[27]、趙濤等[28]、韓君等[29]的研究，分別按數字經濟載體、數字產業化、產業數字化和創新水平4個二級指標確定20個三級指標（見表1），并采用熵權TOPSIS法測算各指標權重。

表1數字經濟指標體系

Tab.1 Indicator System for Digital Economy

3）中介變量。本文采用新質生產力綜合水平作為中介變量，參考趙峰等[30]、韓文龍等[31]、盧江等[32]的研究，按科技生產力、綠色生產力和數字生產力3個二級指標確定18個三級指標（見表2），并運用熵權TOPSIS法測度新質生產力綜合水平。

4）控制變量。本文借鑒樊勝岳等[33]和韓文龍等[31]的研究，選取城鄉收人差距、產業結構升級、外商投資、教育水平以及財政干預作為控制變量。城鄉收入差距采用城市居民人均可支配收人與農村居民人均可支配收入之比來衡量，外商投資采用外商投資總額與GDP之比來衡量，教育水平采用居民平均受教育年限來衡量，財政干預采用地方一般公共預算支出與GDP之比來衡量，產業結構升級采用第二產業與第三產業產值之和與GDP之比來衡量。

Tab.2 Indicator System for New Quality Productive Forces

3 數據來源

本文所用數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》各省（區、市）統計年鑒以及國家統計局網站等。上述變量的描述性統計見表3。

表3變量描述性統計

3實證分析

1 數字經濟對工業用水效率的影響

1 基準回歸

采用豪斯曼檢驗（HausmanTest）進行基準回歸分析，結果表明在 1% 顯著性水平上固定效應模型較優，因此選用地區即省（區、市）固定效應模型作為基準回歸的估計方法。由表4第（1）列可知：不加入控制變量時，數字經濟對工業用水效率具有正向提升作用，且在 1% 顯著性水平上通過檢驗;由表4第（2）列可知：加人控制變量時，數字經濟對工業用水效率依然存在促進作用，當數字經濟綜合發展水平提升一個單位時，工業用水效率提升0.0496個單位，且通過了顯著性檢驗。由此可知，數字經濟對工業用水效率的提升有正向促進作用，從而驗證了假設1。

表4工業用水效率基準回歸結果

注：上標*、**、***分別表示在 10%，5%，1% 顯著性水平上顯著，括號內數字為穩健標準誤， R² 為擬合優度（下同）。

2 穩健性檢驗

為了驗證模型的穩健性，本文采用替換核心解釋變量、剔除直轄市以及工具變量法進行穩健性回歸分析。

1）替換核心解釋變量。本文采用北京大學數字普惠金融指數表征數字經濟，代入模型進行驗證，為了消除量綱的影響，將數字普惠金融指數除以100。

2）剔除直轄市。由于直轄市在政治、經濟、文化等方面具有特殊性，因此為了減小對論證結果的影響，本文剔除北京、上海、天津和重慶4個直轄市的數據。

3）工具變量法。工具變量法是解決內生性問題的主要方法，借鑒黃群慧等[34]、趙濤等[28]和 ΔNunΔN 等[35]的研究，采用上一年全國互聯網用戶數分別與1984年各城市每萬人電話機數量的乘積，作為該年城市數字經濟指標的工具變量。一方面，地區過去的電信基礎設施會影響未來互聯網技術的應用，因此與數字經濟具有相關性；另一方面，固定電話等傳統電信工具隨著使用頻率下降不斷減弱對經濟的影響，滿足排他性要求。使用工具變量法的前提是存在內生解釋變量，為此需進行豪斯曼檢驗，其原假設為所有解釋變量均為外生（即不存在內生變量）。通過檢驗，豪斯曼統計量的值為30.41，且在 1% 的顯著性水平上拒絕原假設，即認為數字經濟具有內生性。然后，進行弱工具變量檢驗，在第一階段回歸中對工具變量系數進行F檢驗，F統計量等于1575，大于10，表明不存在弱工具變量問題，故可使用上述工具變量進行回歸分析。

穩健性檢驗回歸結果見表5。由表5可知，通過替換核心解釋變量、剔除直轄市以及工具變量法檢驗，模型都在 1% 的顯著性水平上通過檢驗，因此數字經濟對工業用水效率具有正向促進作用，證實了模型的穩健性，進一步驗證了假設1。

Tab.5Regression ResultsofRobustness Test

2數字經濟對工業用水效率提升的作用機制

本文將新質生產力綜合水平作為中介變量，運用地區固定效應模型進行回歸分析，結果見表6。

Tab.6Regression Resultsof the Mediation Effect

由表6可知，數字經濟對工業用水效率有正向促進作用，當數字經濟變動一個單位時，工業用水效率變動0.0496個單位，且在 5% 的顯著性水平上顯著。在基準回歸模型中加入新質生產力作為中介變量后，數字經濟對工業用水效率的作用方向不變，但程度降低，回歸系數由0.0496下降到0.0386，且在 10% 的顯著性水平上顯著；數字經濟對新質生產力具有正向促進作用，當數字經濟變動一個單位時，新質生產力變動0.3875個單位，由此說明新質生產力在數字經濟提高工業用水效率的過程中起到正向中介作用。計算新質生產力間接的效應為 0.387 5×0.028 4=0.011 0 ，其值加上直接效應0.0386，正好等于總效應0.0496，間接效應占總效應的比例為 220% 。從而，驗證了假設2。

3 空間異質性分析

1 空間溢出效應檢驗

運用地理空間權重矩陣（0-1矩陣），計算2013—2022年數字經濟與工業用水效率的全局Moran’s指數，結果顯示其值均大于0，且 P （概率）值都顯著小于0.05，表明存在空間正相關。故若只運用最小二乘法進行檢驗，則將導致結果出現偏差。本文運用空間自回歸（SAR）模型進行回歸，經檢驗，豪斯曼統計量為-715，故接受隨機效應的原假設，運用隨機效應模型進行檢驗，回歸結果見表7。由表7可知，數字經濟對工業用水效率提升有促進作用，且通過了顯著性檢驗，

表7空間溢出效應檢驗結果

Tab.7SpatialSpillover Effect Test

對空間自回歸模型效應進行分解，結果見表8。由表8可知，數字經濟對工業用水效率的直接效應、間接效應和總效應均為正值，且直接效應和總效應通過了顯著性檢驗，表明數字經濟對工業用水效率具有正向空間溢出效應，從而驗證了假設3。

表8空間自回歸模型效應分解

Tab.8 Effect Decomposition of Spatial Autoregressive Model

2 空間異質性檢驗

鑒于不同地區的資源稟賦和發展水平具有差異性，故將全國30個省（區、市）按照地理位置劃分為中部、東部和西部地區，以探究數字經濟對工業用水效率是否具有空間異質性。本文運用空間自回歸模型和地理權重矩陣進行建模，中部、東部、西部地區的豪斯曼統計量分別為 27.54，-71，-8.30 ，故中部地區采用固定效應模型、東部和西部地區采用隨機效應模型進行回歸，結果見表9。由表9可知：數字經濟對西部和東部地區的工業用水效率直接效應、間接效應和總效應都為正，說明都具有促進作用，且對西部地區的促進作用通過了 10% 的顯著性檢驗，而對東部地區的促進作用沒有通過顯著性檢驗；數字經濟對中部地區工業用水效率的直接效應、間接效應和總效應均為負值，說明具有負向影響。

表9空間異質性回歸結果

Tab.9Regression Results of Spatial Heterogeneity

究其原因，中部地區傳統高耗水、高污染的工業行業占比較大，這些行業在數字化轉型過程中可能面臨技術升級和改造的困難，導致工業用水效率下降；中部地區的數字經濟與工業節水融合的政策支持不夠充分，相關投入較少，導致數字經濟在提升工業用水效率方面的潛力未能充分發揮。西部地區經濟發展相對滯后，但這也為其在數字經濟時代實現跨越式發展提供了可能，政府對西部地區的政策支持力度較大，鼓勵數字經濟與工業節水深度融合，提高了工業用水效率。東部地區經濟發展水平較高，但傳統高耗水、高污染的工業占比較大，且這些行業的技術水平和設備較為先進，進一步提升工業用水效率的難度較大，數字經濟在推動這些行業轉型升級方面面臨較大的挑戰，需要較長時間和較大投入才能見到顯著成效；東部地區在節水方面已經積累了較為豐富的經驗和技術，節水措施相對完善，因此數字經濟在進一步提升工業用水效率方面的空間相對較小，導致正向作用不顯著。

4結論與建議

1結論

本文基于2013—2022年全國30個省（區、市）（不含西藏、港澳臺）數據，探析數字經濟對工業用水效率的影響。基準回歸結果顯示數字經濟對工業用水效率的提升有正向促進作用，并通過了穩健性檢驗；作用機制分析發現，數字經濟通過推動新質生產力發展間接提升工業用水效率，數字經濟對工業用水效率的提升具有正向空間溢出效應；空間異質性分析顯示，西部和東部地區數字經濟對工業用水效率具有正向效應，而中部地區則具有負向效應

2建議

1）推動數字經濟與工業用水深度融合。鼓勵各省（區、市）特別是缺水地區推進數字化手段與工業用水管理相結合，通過大數據、物聯網、人工智能等數字技術提升用水監控和管理效率，實現用水過程的精細化和智能化管理。

2）加強新質生產力創新體系建設。新質生產力是提高工業用水效率的重要渠道，政府應加大新質生產力創新和發展的支持力度，通過政策引導、技術研發資金支持、建立創新平臺等方式，加速工業領域新質生產力的培育，促進綠色和節水技術的應用與推廣。

3）優化區域協同發展機制。研究發現數字經濟對工業用水效率具有正向空間溢出效應，應構建跨區域合作機制，特別是加強東、中、西部地區之間的數字經濟發展協調，鼓勵東部數字化發展較快地區向中、西部地區分享經驗與技術，推動共同提高工業用水效率。

4）因地制宜加強政策引導。針對西部地區數字經濟對工業用水效率的正向溢出效應，加大對數字基礎設施建設的支持力度，引導產業數字化轉型；針對中部地區的負向溢出效應，則應制定有效對策，防止數字經濟發展對工業用水效率產生不利影響，通過政策激勵改善水資源管理水平，促進產業結構優化和轉型升級。

參考文獻：

[1］劉波，張璐然，王文鵬，等.我國城市工業用水效率與經濟發展水平的秩匹配度原理及特征解析［J].水資源保護，2024，40（2） ：64-7

[2]張翔宇，李玉娟，張國玉，等.最嚴格水資源管理制度對工業用水效率的影響[J].長江科學院院報，2020，37（5）：23-27.

[3]胡霞，程亮，王宗志，等.工業用水效率全過程驅動因子識別模型[J].南水北調與水利科技，2019，17（3）：201-208.

[4］雷存偉，郭乙霏，潘國強，等.區域工業行業用水效率影響因素分析[J].人民黃河，2019，41（5）：57-6

[5］韓宇平，趙雨婷，劉中培.河南省工業用水效率對社會經濟指標的響應[J].人民黃河，2015，37（12）：54-57.

［6］李芳芝，李玉林.“雙碳”目標下長江經濟帶沿線省份工業用水效率及其地區差距研究[J].長江流域資源與環境，2023，32（11） ：2360-2370.

［7］何剛，趙楊秋，阮君，等.安徽省工業用水效率及影響因素時空分異解析[J].安全與環境學報，2022，22（3）：1671-1679.

[8]LIU Kaidi，YANG Guoliang，YANG Duogui.Investigating In-dustrial Water-Use Efficiency in China’s Mainland： An Im-proved SBM-DEA Model[J].Journal of Environmental Man-agement，2020，270：110859.

[9]李珊，張玲玲，丁雪麗，等.中國各省區工業用水效率影響因素的空間分異［J].長江流域資源與環境，2019，28（11） ：2539-255

[10]LIU Han，LIU Heng，GENG Leihua.Analysis of IndustrialWater Use Efficiency Based on SFA-Tobit Panel Model inChina[J].Sustainability，2024，16（19） ：8708.

[11］雷玉桃，黃麗萍.基于 SFA的中國主要工業省區工業用水效率及節水潛力分析：1999—2013年［J].工業技術經濟，2015，34（3） ：49-57.

［12］黨麗娟.黃河流域工業用水效率提升策略研究［J].人民黃河，2023，45（1） ：76-8

［13］岳立，曹雨暄.技術創新視角下黃河流域工業用水效率研究［J].人民黃河，2022，44（5）：75-80.

［14］崔丹，周玉璽.山東省工業用水效率的空間差異性及其影響因素分析[J].資源開發與市場，2017，33（10）：1209-121

[15］雷玉桃，黃麗萍，張恒.中國工業用水效率的動態演進及驅動因素研究[J].長江流域資源與環境，2017，26（2）：159-170.

[16］張旭，張建云，敖天其，等.中國工業用水演變驅動因素分析[J].環境科學，2024，45（8）：4520-4528.

[17］王鳳婷，田園，程寶棟.產業集聚對工業用水效率的影響[J].城市問題，2018（12）：80-88.

[18]XU Rongrong，WU Yongxiang，WANG Gaoxu，et al.Evaluationof Industrial Water Use Efficiency Considering Pollutant Dis-charge in China[J].PLoS One，2019，14（8） ：e022136

[19]DING Xuhui，FU Zhu，JIA Hongwen.Study on UrbanizationLevel，Urban Primacy and Industrial Water Utilization Effi-ciency in the Yangtze River Economic Belt[J].Sustain-ability，2019，11（23） ：657

[20]CHEN Yanbin，YIN Guanwen，LIU Kai.Regional Differences intheIndustrial Water Use Efficiency of China：The SpatialSpillover Effect and Relevant Factors[J].Resources，Conserva-tion and Recycling，2020（Prepublish） ：105239.

[21］馬海良，顧芳旭，賀正齊.數字經濟發展對水資源利用效率影響研究[J].工業技術經濟，2023，42（11）：57-66.

[22］劉瑩.數字經濟對水資源利用效率的影響：以黃河流域 73個地級市為例[J].科技和產業，2024，24（13）：98-10

[23］焦方義，杜瑄.論數字經濟推動新質生產力形成的路徑[J].工業技術經濟，2024，43（3）：3-13，16

［24］王保乾，謝貝.工業綠色水資源效率動態演進與空間溢出效應研究;以長江經濟帶為例[J].資源與產業，2020，22（5） ：10-18.

［25］查建平，蔡威熙.黃河流域用水效率及空間溢出效應研究［J].節水灌溉，2022（1）：26-30，35.

［26]溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發展[J].心理科學進展，2014，22（5）：731-745.

[27］張勛，萬廣華，張佳佳，等.數字經濟、普惠金融與包容性增長［J].經濟研究，2019，54（8）：71-86.

［28］趙濤，張智，梁上坤.數字經濟、創業活躍度與高質量發展：來自中國城市的經驗證據［J].管理世界，2020，36（ 10） ：65-76.

［29］韓君，高瀛璐.中國省域數字經濟發展的產業關聯效應測算［J].數量經濟技術經濟研究，2022，39（4）：45-66.

[30］趙峰，季雷.新質生產力的科學內涵、構成要素和制度保障機制[J].學習與探索，2024（1）：92-101，175.

[31］韓文龍，張瑞生，趙峰.新質生產力水平測算與中國經濟增長新動能[J].數量經濟技術經濟研究，2024，41（6）：5-25.

［32］盧江，郭子昂，王煜萍.新質生產力發展水平、區域差異與提升路徑[J].重慶大學學報（社會科學版），2024，30（3） ：1-17.

[33］樊勝岳，李耀龍，馬曉杰，等.數字化水平對農業綠色發展影響的實證研究：基于中國30個省份的面板數據[J].世界農業，2021（12）：4-16.

[34］黃群慧，余泳澤，張松林.互聯網發展與制造業生產率提升：內在機制與中國經驗[J].中國工業經濟，2019（8）：5-2

[35]NUNN N，QIAN N.US Food Aid and Civil Conflict[J].TheAmerican Economic Review，2014，104（6） ：1630-1666.

【責任編輯 張華興】