中國(guó)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響及機(jī)理研究

鄧榮榮 張翱祥

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，但長(zhǎng)期以來(lái)粗放型的發(fā)展方式導(dǎo)致了大量的資源消耗和污染物排放。2020年10月，十九屆五中全會(huì)提出，要在2035年廣泛形成綠色生產(chǎn)生活方式，碳排放達(dá)峰后穩(wěn)中有降，生態(tài)環(huán)境根本好轉(zhuǎn)，美麗中國(guó)建設(shè)目標(biāo)基本實(shí)現(xiàn)。促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)與尋找經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能成為政府決策部門(mén)與學(xué)術(shù)界所關(guān)注的焦點(diǎn)。2020年4月，國(guó)務(wù)院公布的《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)》明確提出，要加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)，培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式。隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)和更新，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)開(kāi)始飛速發(fā)展，逐漸向政府治理、企業(yè)生產(chǎn)和居民生活的各個(gè)領(lǐng)域融合滲透，經(jīng)濟(jì)社會(huì)正在經(jīng)歷著深刻變革。在此背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能否提高資源利用效率，促進(jìn)污染物減排？如果可以，這種影響產(chǎn)生的路徑和機(jī)制是什么？對(duì)于以上問(wèn)題的探討不僅有利于豐富數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究?jī)?nèi)容，而且對(duì)于促進(jìn)生態(tài)環(huán)境改善和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。

目前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入工業(yè)4.0時(shí)代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要?jiǎng)恿Γ谵D(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)中扮演著重要角色。而有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與環(huán)境污染關(guān)系的研究并不多。有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的文獻(xiàn)大多集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)測(cè)算及其演變(許憲春、張美慧，2020；韓兆安等，2021；王軍等，2021)以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率(杜傳忠、張遠(yuǎn)，2021；楊慧梅、江璐，2021)、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展(趙濤等，2020；葛和平、吳福象，2021；李宗顯、楊千帆，2021)、創(chuàng)新績(jī)效(侯世英、宋良榮，2021；趙濱元，2021)等的影響。有關(guān)環(huán)境污染影響因素的研究也比較豐富，眾多的研究從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、外商投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制、財(cái)政分權(quán)、人口集聚、技術(shù)創(chuàng)新等不同角度探討了環(huán)境污染的產(chǎn)生原因以及污染減排路徑(孫攀等，2019；趙璟等，2019；史青，2013；張宇、蔣殿春，2013；原毅軍、謝榮輝，2015；徐輝、楊燁，2017；譚志雄、張陽(yáng)陽(yáng)，2015)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以使用數(shù)字化的知識(shí)和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)(OECD，2014)。因此，有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)容對(duì)環(huán)境污染影響的研究可為本文提供借鑒。例如，Moyer and Hughes(2012)研究發(fā)現(xiàn)信息通信技術(shù)(ICT)的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)率、降低能源強(qiáng)度，促進(jìn)碳減排。解春艷等(2017)認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過(guò)環(huán)境監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)化、環(huán)境監(jiān)管信息化、社會(huì)參與深度化及環(huán)保產(chǎn)業(yè)智能化4個(gè)途徑對(duì)環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生了影響，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步能顯著減少環(huán)境污染、改善環(huán)境質(zhì)量。許憲春等(2019)認(rèn)為大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可以提高資源整合、科學(xué)決策和環(huán)境監(jiān)管能力，為企業(yè)綠色生產(chǎn)、居民綠色生活及美好生態(tài)環(huán)境提供重要手段和保障。謝雄標(biāo)等(2015)認(rèn)為企業(yè)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析確定產(chǎn)品的需求信息，以利于企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)規(guī)模，優(yōu)化資源配置，達(dá)到節(jié)能減排、綠色發(fā)展的目的。

綜上，以往研究多以互聯(lián)網(wǎng)或大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)應(yīng)用或數(shù)字經(jīng)濟(jì)的某一表現(xiàn)為切入點(diǎn)分析其對(duì)資源利用效率和污染排放的影響，并且多為理論研究，鮮有研究從理論和實(shí)證的雙重角度分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響。鑒于此，本研究聚焦城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染物的影響效應(yīng)及內(nèi)在機(jī)制，基于285個(gè)地級(jí)及以上城市2011-2018年的面板數(shù)據(jù)，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市環(huán)境污染的影響，并探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響環(huán)境污染的中介效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和異質(zhì)性，為發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的污染減排效應(yīng)提供了穩(wěn)健的實(shí)證依據(jù)和決策參考。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：①目前聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染影響的相關(guān)文獻(xiàn)較少，本文從理論與實(shí)證兩個(gè)角度對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的污染減排效應(yīng)進(jìn)行了有益的探討，豐富了有關(guān)環(huán)境污染影響因素的研究，也是對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究的有效補(bǔ)充。②對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響環(huán)境污染的作用機(jī)制展開(kāi)理論與實(shí)證探討，結(jié)合異質(zhì)性分析，嘗試解構(gòu)二者之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系。③采用Bartik工具變量法和以“寬帶中國(guó)”為外生沖擊的雙重差分法較好地解決了內(nèi)生性問(wèn)題，保證了文章結(jié)論的穩(wěn)健性，從而為數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力環(huán)境污染治理提供了更為可靠的實(shí)證參考。

二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與環(huán)境污染

綠色轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的本質(zhì)在于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境三者的有機(jī)協(xié)調(diào)，隨著以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)為代表的現(xiàn)代信息通訊技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，以及以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)為依托的“新零售”、“新制造”商業(yè)模式的不斷催生，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)節(jié)能減排乃至經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展表現(xiàn)出顯著的促進(jìn)作用。具體而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響主要體現(xiàn)在企業(yè)綠色生產(chǎn)模式的構(gòu)建、政府環(huán)境監(jiān)管模式的優(yōu)化、社會(huì)環(huán)保監(jiān)督手段的完善等三個(gè)方面。第一，從企業(yè)綠色生產(chǎn)模式的構(gòu)建而言。企業(yè)作為污染防治主體，可以依托數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)支持，有效整合生產(chǎn)決策中的各類信息資源，緩解數(shù)據(jù)采集、開(kāi)發(fā)等方面存在的信息碎片化、不對(duì)稱等問(wèn)題，從而對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)和資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析決策和規(guī)劃重組，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的高效率推進(jìn)，提高企業(yè)生產(chǎn)率，通過(guò)減少資源浪費(fèi)為綠色發(fā)展提供支持(荊文君、孫寶文，2019；宋洋，2019；彭倩、干鎧駿，2020；許憲春等，2019)。第二，就政府環(huán)境監(jiān)管模式的優(yōu)化而言。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的不斷擴(kuò)大與生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的日趨復(fù)雜，生態(tài)環(huán)境監(jiān)管的難度越來(lái)越大，面對(duì)復(fù)雜的環(huán)境管理對(duì)象，傳統(tǒng)的環(huán)境監(jiān)管模式逐漸面臨監(jiān)管供給不足、監(jiān)管手段落后、監(jiān)管效率偏低等問(wèn)題，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能為政府環(huán)境監(jiān)管模式的優(yōu)化提供有力的發(fā)展契機(jī)與技術(shù)支持。一方面，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、遙感技術(shù)的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)政府對(duì)空氣質(zhì)量、河流水質(zhì)、污染排放、環(huán)境承載力等環(huán)境數(shù)據(jù)資源的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)(Hampton et al.，2013；Shin and Choi，2015)，可以提高對(duì)污染源的預(yù)警和感知能力，通過(guò)提高政府環(huán)境監(jiān)管的精確性和有效性增強(qiáng)政府環(huán)境監(jiān)管能力，提升生態(tài)環(huán)境治理水平(解春艷等，2017)。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，通過(guò)政府與社會(huì)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的高效采集、有效整合和全面共享，能夠?qū)崿F(xiàn)工作績(jī)效動(dòng)態(tài)評(píng)估和監(jiān)督，也可以為環(huán)保政策制定、規(guī)劃計(jì)劃編制等決策工作提供數(shù)據(jù)支撐。第三，從社會(huì)環(huán)保監(jiān)督手段的完善而言。社會(huì)公眾具有分布廣、力量大、察情快的特征，能夠通過(guò)監(jiān)督、建議、輿論、購(gòu)買等方式承擔(dān)環(huán)境監(jiān)督社會(huì)責(zé)任，與行政管理主體共同應(yīng)對(duì)環(huán)境污染威脅。但目前公眾感知環(huán)境質(zhì)量的途徑有限，主要是通過(guò)政府報(bào)告以及新聞網(wǎng)絡(luò)得到碎片化的環(huán)境質(zhì)量狀況，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展背景下，數(shù)字媒介可以實(shí)現(xiàn)政府與社會(huì)之間的信息互通共享，為公眾獲取環(huán)境信息、形成環(huán)保意識(shí)、踐行環(huán)保理念提供了新的方式和契機(jī)(梁琦等，2021)，一方面公眾可以系統(tǒng)掌握環(huán)境變化狀況和環(huán)保知識(shí)，深入了解環(huán)境保護(hù)法規(guī)和環(huán)保治理成果，促進(jìn)環(huán)保意識(shí)向行動(dòng)轉(zhuǎn)化。另一方面能通過(guò)線上環(huán)境監(jiān)督、交互式數(shù)據(jù)分發(fā)等方式創(chuàng)新政府與公眾互動(dòng)溝通機(jī)制，有利于公眾對(duì)環(huán)境狀況的實(shí)施監(jiān)督與污染行為及時(shí)反映，形成對(duì)環(huán)境執(zhí)法效果的監(jiān)督，促進(jìn)政府、企業(yè)和民眾在環(huán)保領(lǐng)域的協(xié)同治理(Yang et al., 2020)。綜上，本文提出以下假設(shè):

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于減少城市環(huán)境污染物排放。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、中介機(jī)制與環(huán)境污染

已有研究表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面發(fā)揮著重要的作用(侯世英、宋良榮，2021；李宗顯、楊千帆，2021；陳小輝等，2020)。而技術(shù)創(chuàng)新和結(jié)構(gòu)優(yōu)化是降低環(huán)境污染的兩條重要途徑(Grossman and Krueger，1995；Jalil anf Feridun，2011；張宇、蔣殿春，2013；原毅軍、謝榮輝，2015)，其中，綠色創(chuàng)新作為技術(shù)創(chuàng)新的重要組成部分，在污染減排中起到了重要作用(許可、張亞峰,2021)。據(jù)此，本文認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能通過(guò)綠色創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)降低環(huán)境污染排放，具體分析如下。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色創(chuàng)新的影響體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的ICT(信息通信技術(shù))行業(yè)本身就是知識(shí)密集度較高、擁有豐富創(chuàng)新資源的行業(yè)，內(nèi)部的創(chuàng)新活動(dòng)較為頻繁，更易產(chǎn)出數(shù)字創(chuàng)新成果(張森等，2020)，而這些創(chuàng)新成果作為中間品參與到實(shí)體企業(yè)的生產(chǎn)與研發(fā)過(guò)程中，則會(huì)催生出新的配套產(chǎn)品，在此過(guò)程中將創(chuàng)造出新的創(chuàng)新成果。例如人工智能、機(jī)器視覺(jué)、高端傳感器等前沿?cái)?shù)字技術(shù)在企業(yè)生產(chǎn)的語(yǔ)境下，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)工藝的再創(chuàng)新，進(jìn)而改造一些高耗損、低產(chǎn)出的污染企業(yè)，提高資源利用效率，達(dá)到節(jié)能減排的目的(張騰等，2021)。第二，企業(yè)綠色創(chuàng)新具有投入沉沒(méi)性、成果不確定、調(diào)整成本高等特征，需要充足的金融資源予以支持，作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一項(xiàng)重要應(yīng)用，數(shù)字金融可以降低企業(yè)獲得金融服務(wù)的成本和門(mén)檻，通過(guò)提高金融資源的可得性為企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)提供資金支持(聶秀華等，2021)，同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以對(duì)金融資源流向和利用情況進(jìn)行追蹤，弱化信息不對(duì)稱導(dǎo)致的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，提高金融資源利用率，促進(jìn)產(chǎn)出綠色創(chuàng)新成果(汪亞楠等，2020；唐松、伍旭川，2020)。第三，應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)，可以對(duì)綠色產(chǎn)品信息和綠色消費(fèi)偏好信息等進(jìn)行搜尋、整合、分析、決策，幫助企業(yè)對(duì)綠色創(chuàng)新方向、綠色創(chuàng)新潛力、綠色創(chuàng)新路徑等進(jìn)行判斷，促使廠商創(chuàng)新由經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變(Johnson et al.，2017；劉意等，2020)，實(shí)現(xiàn)有效的綠色技術(shù)研發(fā)決策。而綠色技術(shù)創(chuàng)新是降低環(huán)境污染水平的重要因素(許可、張亞峰，2021)。據(jù)此，本文提出假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)綠色創(chuàng)新效應(yīng)減少了環(huán)境污染排放。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化兩種內(nèi)涵。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化反映為產(chǎn)業(yè)間協(xié)調(diào)程度和資源利用效率的提升；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從低級(jí)形式向高級(jí)形式的轉(zhuǎn)化過(guò)程(干春暉等，2011)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的影響體現(xiàn)在：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高了信息搜尋和流通效率，緩解了要素供求雙方之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題，不僅有助于縮小供需缺口，而且能夠糾正要素錯(cuò)配(張永恒、王家庭，2020)，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化。二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)中平臺(tái)經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)等業(yè)態(tài)的發(fā)展有利于加強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，加快資源要素合理流動(dòng)和優(yōu)化組合，提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資源要素配比的耦合度(馬中東、寧朝山，2020)。三是互聯(lián)網(wǎng)交易平臺(tái)的快速發(fā)展，突破了傳統(tǒng)交易的時(shí)空限制，加快了生產(chǎn)要素的跨區(qū)域流動(dòng)，資源配置范圍也會(huì)隨之?dāng)U大(余文濤、吳士煒，2020)，資源要素將流入到生產(chǎn)率較高的部門(mén)，提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平。其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)高級(jí)化水平產(chǎn)生影響，一方面，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身的發(fā)展意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由勞動(dòng)、資本密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)、數(shù)字密集型產(chǎn)業(yè)傾斜，提升了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠依托高滲透性和強(qiáng)擴(kuò)散性特征，打破產(chǎn)業(yè)之間的邊界，促進(jìn)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)間、上下游產(chǎn)業(yè)之間的融合，并在產(chǎn)業(yè)融合的基礎(chǔ)上催生數(shù)字經(jīng)濟(jì)新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)，有利于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化則可以有效降低環(huán)境污染的排放(Janicke et al.，1997)，一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化表現(xiàn)為資源效率的提升，將有利于減少資源浪費(fèi)和改善環(huán)境質(zhì)量(韓永輝等，2016)；另一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化意味數(shù)字、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)所占比重的上升(李宗顯、楊千帆，2021)，此類產(chǎn)業(yè)多為高效率、低耗能的清潔產(chǎn)業(yè)，因此有利于降低環(huán)境污染排放。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)減少了環(huán)境污染排放。

(三)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、空間溢出與環(huán)境污染

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要特征即通過(guò)提高信息傳遞效率壓縮時(shí)空距離，增強(qiáng)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)關(guān)聯(lián)的廣度和深度。數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素，不同于勞動(dòng)、資本等傳統(tǒng)要素，具有高流動(dòng)性、可復(fù)制的特征，這種流動(dòng)性和復(fù)制性受地理空間的限制較小，可以實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域的數(shù)據(jù)共享。尤其是受摩爾定律影響，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)快速進(jìn)步，信息存儲(chǔ)、傳輸和處理的成本呈幾何級(jí)數(shù)下降，提高了數(shù)據(jù)的流動(dòng)性和獲取性，能夠以較低的成本實(shí)現(xiàn)跨時(shí)空傳播(張焱，2021)。Yilmaz et al.(2002)基于美國(guó)州際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，最早發(fā)現(xiàn)了信息化引起的空間溢出效應(yīng)?；谥袊?guó)數(shù)據(jù)的相關(guān)研究(崔兆財(cái)、周向紅，2020；崔蓉、李國(guó)鋒，2021；曹玉平，2020)也提供了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、大數(shù)據(jù)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)容具有空間溢出性的證據(jù)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一顯著的空間網(wǎng)絡(luò)特征，打破了時(shí)空限制，有助于發(fā)揮其在城市間的空間溢出效應(yīng)，不僅對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生有利影響，而且通過(guò)開(kāi)放共享促進(jìn)了周邊地區(qū)生產(chǎn)率的提升(楊慧梅，2021)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)(張萬(wàn)里、宣旸，2020)和創(chuàng)新績(jī)效的提升(趙濱元，2021)。同時(shí)，借助環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的互通共享，可以實(shí)現(xiàn)區(qū)域污染聯(lián)防聯(lián)控，有利于資源節(jié)約和污染減排(劉華軍、喬列成，2021)。因此，在考量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)環(huán)境污染的影響效應(yīng)時(shí)，有必要建立空間計(jì)量模型考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)。據(jù)此，本文提出如下假設(shè):

假設(shè)4：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可通過(guò)空間溢出效應(yīng)作用于鄰近地區(qū)的環(huán)境污染。

三、研究模型與數(shù)據(jù)

(一)模型設(shè)定

為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否降低了城市環(huán)境污染排放，本文構(gòu)建了以下固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型：

Yit=α0+α1lnDeit+α2Cit+ui+vt+μit

(1)

式中：i代表城市；t代表年份；Y代表被解釋變量，分別為PM2.5濃度(lnPM2.5)、工業(yè)二氧化硫排放量(lnSO2)、工業(yè)煙塵排放量以(lnSmoke)及工業(yè)廢水排放量(lnWater)；lnDe代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)；C代表一系列控制變量；u代表個(gè)體效應(yīng)；v代表時(shí)間效應(yīng)；μ代表隨機(jī)誤差。

除了式(1)所體現(xiàn)的總效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能通過(guò)某些中介機(jī)制對(duì)環(huán)境污染產(chǎn)生了間接影響，根據(jù)前文研究假設(shè)可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能通過(guò)綠色創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)降低了環(huán)境污染排放，據(jù)此本文建立如下中介效應(yīng)模型：

Mit=β0+β1lnDeit+β2Cit+ui+vt+μit

(2)

Yit=γ0+γ1lnDeit+γ2Mit+γ3Cit+ui+vt+μit

(3)

式中：M為表示中介變量，分別為綠色專利數(shù)量(lnGpt)、綠色專利質(zhì)量(lnGpq)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化(lnInsr)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化(lnInsh)；其他變量定義與式(1)相同。β1×γ2表示中介效應(yīng)，即表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)影響中介變量對(duì)環(huán)境污染產(chǎn)生影響。

最后，為討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)環(huán)境污染的空間溢出效應(yīng)，在式(1)中引入空間交互項(xiàng)，進(jìn)一步將其拓展為空間面板計(jì)量模型：

Yit=α0+ρWYit+α1lnDeit+φ1WlnDeit+α2Cit+φ2WCit+ui+vt+μit

(4)

其中，ρ代表空間自相關(guān)系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，考慮到在數(shù)據(jù)缺失情況下，采用鄰接矩陣可能導(dǎo)致部分城市成為“孤島”，因此本文采用地理距離矩陣。φ1和φ2為核心解釋變量以及控制變量空間交互項(xiàng)的系數(shù)。式(4)考察了被解釋變量和解釋變量的空間溢出效應(yīng)，為空間杜賓模型(SDM)。

(二)變量定義

1.被解釋變量。有關(guān)環(huán)境污染的研究中，“三廢”指標(biāo)被廣泛使用(徐輝、楊燁，2017)。但受限于數(shù)據(jù)的可得性，城市統(tǒng)計(jì)年鑒中只公布了工業(yè)二氧化硫(SO2)、工業(yè)煙塵(Smoke)和工業(yè)廢水(Water)的排放量。因此，本文采用這三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量城市環(huán)境污染(趙璟等，2019)。除此之外，霧霾作為主要的大氣污染物，嚴(yán)重影響了居民的正常生活和健康狀況，因此，本文將達(dá)爾豪斯大學(xué)大氣成分分析組發(fā)布的2011-2018年中國(guó)地級(jí)市年均PM2.5濃度數(shù)據(jù)也納入被解釋變量中。四類不同的環(huán)境污染指標(biāo)可以有效考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)不同環(huán)境污染物影響的異質(zhì)性，并保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性。

此外，為了明確數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否提高了政府治理環(huán)境污染的精確性和有效性，本文借鑒吳建祖、王蓉娟(2019)的研究，構(gòu)建了環(huán)境治理投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，采用SBM模型(Tone，2003)計(jì)算政府環(huán)境治理效率(Gere)，評(píng)價(jià)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)政府環(huán)境治理效率的影響效應(yīng)。投入指標(biāo)選取水利、環(huán)境及公共設(shè)施管理從業(yè)人員與環(huán)保投入；產(chǎn)出指標(biāo)分為期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出，期望產(chǎn)出選取了綠地面積與工業(yè)固體廢物綜合利用率，非期望產(chǎn)出選取工業(yè)二氧化硫、工業(yè)煙塵和工業(yè)廢水的排放量。

2.核心解釋變量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的測(cè)度主要有兩種方法，且主要集中在對(duì)省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的衡量。一種是指標(biāo)體系法，一般采用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化等維度構(gòu)建指標(biāo)體系，計(jì)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)(王軍，2021；楊慧梅、江璐，2021；葛和平、吳福象，2021)。另一種是直接采用數(shù)字普惠金融指數(shù)或騰訊研究院發(fā)布的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)來(lái)衡量城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(張騰等，2021；杜傳忠、張遠(yuǎn)，2021)。為綜合考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)各個(gè)維度的表現(xiàn)，本研究參考有關(guān)城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平衡量的研究(趙濤等，2020；梁琦等，2021；李宗顯、楊千帆，2021)，綜合考慮數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字應(yīng)用等維度以及數(shù)據(jù)的可得性，最終采用互聯(lián)網(wǎng)用戶占比、移動(dòng)電話用戶占比、信息傳輸與技術(shù)服務(wù)業(yè)就業(yè)人員占比、人均電信業(yè)務(wù)總量和城市數(shù)字普惠金融指數(shù)5個(gè)指標(biāo)作為子維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系，將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后采用主成分分析法進(jìn)行降維處理，取對(duì)數(shù)后得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，記為lnDe。

3.中介變量。①產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化。本文參照干春暉等(2011)的做法，用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比值的對(duì)數(shù)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化(lnInsh)，并采用泰爾指數(shù)倒數(shù)的對(duì)數(shù)來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化(lnInsr)，泰爾指數(shù)計(jì)算公式如下：

(5)

TL表示泰爾指數(shù)；Y代表生產(chǎn)總值；Yi代表產(chǎn)業(yè)部門(mén)i的增加值；L代表就業(yè)人數(shù)；Li代表產(chǎn)業(yè)部門(mén)i的就業(yè)人數(shù)。泰爾指數(shù)越小，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理，產(chǎn)業(yè)部門(mén)間的協(xié)調(diào)性越強(qiáng)，因此泰爾指數(shù)的倒數(shù)越大，則意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理。

②綠色創(chuàng)新。綠色創(chuàng)新水平的提升不僅表現(xiàn)為綠色創(chuàng)新成果數(shù)量的增加，更體現(xiàn)在綠色創(chuàng)新成果質(zhì)量的提升。因此，本文借鑒以往的研究(徐佳、崔靜波，2020；陶鋒等，2021)，采用城市綠色專利申請(qǐng)總量的對(duì)數(shù)表示綠色創(chuàng)新數(shù)量(lnGpt)，采用城市綠色發(fā)明專利申請(qǐng)總量的對(duì)數(shù)表示綠色創(chuàng)新質(zhì)量(lnGpq)，以考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色創(chuàng)新的影響是否實(shí)現(xiàn)“增量”和“提質(zhì)”。

4.控制變量借鑒有關(guān)環(huán)境污染影響因素的研究(趙璟等，2019；史青，2013；張宇、蔣殿春，2013；原毅軍、謝榮輝，2015；譚志雄、張陽(yáng)陽(yáng)，2015)，本文控制了如下可能影響城市環(huán)境污染的變量：①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnRgdp)，采用人均地區(qū)實(shí)際生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)表示，以2011年為基期，對(duì)各年度的名義GDP進(jìn)行縮減處理；②人口密度(lnPd)，采用每平方公里人口數(shù)量的對(duì)數(shù)表示；③外商直接投資(Fdi)，采用實(shí)際外商直接投資額占GDP的比重表示；④環(huán)境規(guī)制(Er)，采用城市環(huán)境污染治理投資占GDP的比重表示；⑤科技支出(Rd)，采用科技支出占財(cái)政支出的比重表示；⑥政府支持(Gs),采用地方財(cái)政環(huán)境保護(hù)支出占財(cái)政總支出的比重表示。表1列出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

(三)樣本與數(shù)據(jù)說(shuō)明

為了保證樣本數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可得性，結(jié)合行政區(qū)劃調(diào)整和數(shù)據(jù)缺失的情況，本文選取了2011-2018年285個(gè)地級(jí)及以上城市(不包括港澳臺(tái))的觀測(cè)值作為實(shí)證研究的樣本。各城市污染物排放數(shù)據(jù)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒(2012-2019)》、《中國(guó)區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒(2012-2019)》以及各省市的統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)。數(shù)字普惠金融指數(shù)來(lái)源于北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心公布的《數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系與指數(shù)編制》(郭峰等，2020)，綠色專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)專利數(shù)據(jù)庫(kù)，采用WIPO國(guó)際專利分類綠色清單進(jìn)行匹配，得到上市企業(yè)綠色專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)，最后根據(jù)企業(yè)所在城市對(duì)企業(yè)綠色專利數(shù)量進(jìn)行匯總得到城市綠色專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)。考慮到量綱的統(tǒng)一性和對(duì)稱性，對(duì)所有變量均進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理或去規(guī)?；幚?見(jiàn)表1)，其中，被解釋變量lnGere的計(jì)算方式為ln(政府環(huán)境治理效率+1)。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

依據(jù)方程(1)，可驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否可以有效降低城市環(huán)境污染排放，表2報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響4類污染物的估計(jì)結(jié)果，第(1)列至第(4)列中數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)(lnDe)的系數(shù)值均為負(fù)，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著降低了PM2.5濃度(lnPM2.5)、工業(yè)二氧化硫排放量(lnSO2)、工業(yè)煙塵排放量(lnSmoke)和工業(yè)廢水排放量(lnWater)。具體來(lái)看，工業(yè)二氧化硫排放量(lnSO2)受數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響最大，二氧化硫是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中排放最多的污染物之一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)綠色創(chuàng)新和優(yōu)化資源配置可以有效降低其排放量，具體地，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)增加1%，工業(yè)二氧化硫?qū)⒔档?.834%。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響城市環(huán)境污染的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在控制變量方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnRgdp)對(duì)四類污染物均發(fā)揮顯著抑制作用，表明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，公眾環(huán)保意識(shí)越強(qiáng)，加大了企業(yè)環(huán)境污染行為的約束，監(jiān)督政府進(jìn)行環(huán)境污染治理，有利于污染減排。人口密度(lnPd)對(duì)霧霾污染(lnPM2.5)產(chǎn)生了顯著的抑制作用，這與梁偉等(2017)的研究結(jié)論一致，人口密度的增加會(huì)產(chǎn)生集聚正外部性，帶來(lái)勞動(dòng)力池、知識(shí)溢出等集聚經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的共享，有助于改善霧霾污染。外商直接投資(Fdi)顯著降低了工業(yè)二氧化硫(lnSO2)、工業(yè)廢水(lnWater)和工業(yè)煙塵(lnSmoke)的排放量，這說(shuō)明外商直接投資帶來(lái)了“污染光環(huán)”效應(yīng)，通過(guò)技術(shù)溢出提高東道國(guó)工業(yè)企業(yè)的資源利用效率，有利于污染減排。環(huán)境規(guī)制(Er)對(duì)工業(yè)二氧化硫(lnSO2)和工業(yè)廢水(lnWater)排放量產(chǎn)生了顯著降低的效果，說(shuō)明目前在工業(yè)污染治理方面的投入得到了較好的減排效果。科技支出(Rd)僅對(duì)霧霾污染具有治理作用，而對(duì)工業(yè)污染物并未產(chǎn)生顯著的降低效應(yīng)，這可能是由于政府的科技支出并未對(duì)綠色技術(shù)研發(fā)活動(dòng)提供足夠的支持，或未對(duì)綠色技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域進(jìn)行有效的推廣，導(dǎo)致科技支出未產(chǎn)生顯著的降污效果。政府支持(Gs)對(duì)四種污染物均有顯著的抑制作用，說(shuō)明政府的對(duì)環(huán)境保護(hù)工作的重視和支持能夠產(chǎn)生較好的污染減排作用。

除上述分析外，本文在回歸結(jié)果中報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)政府環(huán)境治理效率(lnGere)的影響效應(yīng)，以驗(yàn)證對(duì)假設(shè)1的分析，結(jié)果如第(5)列所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)(lnDe)的系數(shù)為正，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，數(shù)字通信技術(shù)的應(yīng)用為政府環(huán)境規(guī)制提供了技術(shù)支持，海量高頻的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為環(huán)境治理提供了數(shù)據(jù)支撐，提高了政府環(huán)境治理的精確性與有效性(1)由于本文主要關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染排放量的影響，因此在后文中不再深入分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)政府環(huán)境治理效率的影響。。

(二)中介效應(yīng)分析

上文的回歸結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展降低了環(huán)境污染排放，其具體機(jī)制如何尚需分析。方程(2)和方程(3)是本文的中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，本文采用逐步檢驗(yàn)法驗(yàn)證中介效應(yīng)是否存在。需要注意的是，逐步檢驗(yàn)法對(duì)中介效應(yīng)的檢驗(yàn)力較低，即系數(shù)乘積實(shí)際上顯著，但容易得出不顯著的結(jié)論(Fritz and MacKinnon，2007)，所以學(xué)者為了提高中介效應(yīng)的檢驗(yàn)力，采用直接檢驗(yàn)系數(shù)交乘項(xiàng)的方法對(duì)中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，其中，Bootstrap方法具有較高的統(tǒng)計(jì)效力，是公認(rèn)的可以取代Sobel方法而直接檢驗(yàn)系數(shù)乘積的方法 (溫忠麟、葉寶娟，2014)，因此本文采用Bootstrap方法檢驗(yàn)中介效應(yīng)的顯著性，在表4中報(bào)告了Bootstrap檢驗(yàn)(500次抽樣)的結(jié)果。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中介變量

表3匯報(bào)了中介效應(yīng)檢驗(yàn)第一步的回歸結(jié)果，第(1)列和第(2)列中數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)(lnDe)的系數(shù)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展增加了綠色專利申請(qǐng)數(shù)量和質(zhì)量(lnGpt、lnGpq)，提升城市了城市綠色創(chuàng)新水平，這與假設(shè)2中的分析一致。第(3)列和第(4)列中數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)(lnDe)的系數(shù)在1%或5%的水平上顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化(lnInsh、lnInsr)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，這與假設(shè)3中的分析一致。

表4 中介變量與環(huán)境污染

表4中的Panel A報(bào)告了綠色創(chuàng)新數(shù)量(lnGpt)對(duì)各類環(huán)境污染物的影響，第(1)列至第(4)列中綠色創(chuàng)新數(shù)量(lnGpt)的系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，且Bootstrap檢驗(yàn)的交乘項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)增加綠色創(chuàng)新數(shù)量對(duì)城市污染物排放產(chǎn)生了降低效果。Panel B報(bào)告了綠色創(chuàng)新質(zhì)量(lnGpq)對(duì)各類環(huán)境污染物的影響，綠色創(chuàng)新質(zhì)量(lnGpq)的系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，且Bootstrap檢驗(yàn)的交乘項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)提高綠色創(chuàng)新質(zhì)量降低了環(huán)境污染物排放。綜上，假說(shuō)2得到了驗(yàn)證。

表4中的 Panel C報(bào)告了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化(lnInsh)對(duì)各類城市環(huán)境污染物的影響，第(1)列至第(4)列中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化(lnInsh)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，且Bootstrap檢驗(yàn)的交乘項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化這一機(jī)制降低了環(huán)境污染物的排放。Panel D報(bào)告了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化(lnInsr)對(duì)各類環(huán)境污染物的影響，可以看到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化在5%的水平上顯著降低了工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙塵的排放量，且Bootstrap檢驗(yàn)的交乘項(xiàng)系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化這一機(jī)制顯著降低了這兩類污染物的排放?？傮w來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，并由此改善了城市環(huán)境污染狀況，假說(shuō)3得到了驗(yàn)證。

(三)空間溢出效應(yīng)分析

在進(jìn)行空間計(jì)量分析之前，需要檢驗(yàn)研究變量是否存在空間相關(guān)性，即對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)和各類城市環(huán)境污染物進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)。本文采用Moran’s I指數(shù)驗(yàn)證了地理距離矩陣下各年度主要變量的空間自相關(guān)性。從表5中可以看出，2011-2018年數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)和各類環(huán)境污染物的Moran’s I指數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明我國(guó)各城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和城市污染具有顯著為正的空間自相關(guān)性，即出現(xiàn)了空間集聚現(xiàn)象。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與環(huán)境污染的Moran’s I值

其次，依照Elhorst(2014)的檢驗(yàn)思路，依次進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)、雙固定效應(yīng)檢驗(yàn)(LR-test)以及空間計(jì)量模型簡(jiǎn)化檢驗(yàn)(LM-tset、Wald test)，最終選擇控制時(shí)空雙固定效應(yīng)的空間杜賓模型(SDM)。SDM的回歸結(jié)果如表6所示，其中各類環(huán)境污染物的空間自回歸系數(shù)均顯著為正，其中PM2.5濃度(lnPM2.5)的自回歸系數(shù)最大，這是由于在溫度層結(jié)、大氣湍流等自然因素的作用下，霧霾染物更易擴(kuò)散到鄰近區(qū)域。數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的空間滯后項(xiàng)(WlnDe)系數(shù)為正且顯著，表明樣本城市的環(huán)境污染不僅受到本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響，而且受到了鄰近地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)空間交互作用的影響。但空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)值并不能夠直接用以討論數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市環(huán)境污染的空間溢出影響，因?yàn)橥ㄟ^(guò)簡(jiǎn)單的點(diǎn)回歸結(jié)果分析地區(qū)之間的空間溢出效應(yīng)將產(chǎn)生錯(cuò)誤估計(jì)。因此采用偏微分方法(Pace and Lesage，2009)，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城市環(huán)境污染的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行詳細(xì)分解。從表6可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各類城市環(huán)境污染的間接效應(yīng)均為負(fù)，且均在1%的水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市環(huán)境污染存在負(fù)向的空間溢出效應(yīng)。由上述可知，假設(shè)4成立。

表6 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響環(huán)境污染空間模型的回歸結(jié)果

(四)進(jìn)一步拓展：空間異質(zhì)性分析

由于中國(guó)各地區(qū)處在工業(yè)化的不同階段，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平各異，無(wú)論是環(huán)境污染狀況還是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，在區(qū)域分布上都存在差異，因而參照中國(guó)區(qū)域規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)三大地區(qū)的分樣本討論存在必要性，為了同時(shí)分析出不同區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)環(huán)境污染直接影響和空間溢出影響的異質(zhì)性，本文采用SDM模型和偏微分方法從空間視角進(jìn)行異質(zhì)性分析。表7列出了異質(zhì)性分析結(jié)果。首先，就直接效應(yīng)來(lái)看，無(wú)論在哪一區(qū)域，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)(lnDe)的系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展降低了不同區(qū)域環(huán)境污染物的排放，其中東部的污染減排效應(yīng)大于中西部地區(qū)，這是由于我國(guó)東部地區(qū)相對(duì)中西部地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較早，數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合水平較高，較好地釋放了數(shù)字經(jīng)濟(jì)紅利，因此，具有較大的污染減排效應(yīng)。其次，就間接效應(yīng)來(lái)看，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)除PM2.5濃度(lnPM2.5)外數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)并不顯著。這可能是由于東部地區(qū)城市間的經(jīng)濟(jì)交流頻繁，擁有長(zhǎng)三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群、山東半島城市群等城市集群，區(qū)域內(nèi)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，網(wǎng)絡(luò)化程度較高，有助于數(shù)據(jù)和信息在城市間的傳輸和共享，更易發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)，而西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，城市數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較為落后，且城市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平失衡，數(shù)據(jù)和信息在城市間的傳輸受阻，不利于發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)環(huán)境污染的空間溢出效應(yīng)。

表7 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響環(huán)境污染的空間異質(zhì)性檢驗(yàn)

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證實(shí)證結(jié)論的可靠性，本文采用了以下幾種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.內(nèi)生性檢驗(yàn)。盡管本文盡可能控制了影響環(huán)境污染的變量，但環(huán)境污染可能受到公眾環(huán)保意識(shí)、城市資源稟賦等其他因素的影響，存在遺漏變量問(wèn)題，且城市環(huán)境污染與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能存在反向因果關(guān)系，例如服務(wù)業(yè)發(fā)展水平較高、污染排放較少的城市，可能具有更完備的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，更易推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。本文試圖采用工具變量法緩解內(nèi)生性，參考Bartik(2007)、易行健、周利(2018)的研究，構(gòu)建了工具變量“Bartik instrument”，即滯后一期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)(lnDei,t-1)和全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)一階差分(ΔlnDet,t-1)的乘積(lnDei,t-1*ΔlnDet,t-1)，此工具變量模擬了在相同的發(fā)展趨勢(shì)下，各城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的預(yù)期值。構(gòu)建此工具變量的考慮如下：第一，全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)來(lái)自于285個(gè)城市(均值)，因此其變化趨勢(shì)不會(huì)明顯受到單個(gè)城市的影響，差分項(xiàng)相對(duì)于單個(gè)城市而言可視作外生；第二，城市環(huán)境污染可能受到其他未觀測(cè)沖擊的影響，但只要這種沖擊沒(méi)有重要到影響全國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，那么這個(gè)工具變量就是有效的?；诖斯ぞ咦兞?，采用兩階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表8所示，第一階段回歸結(jié)果中，工具變量的系數(shù)顯著為正，不可識(shí)別檢驗(yàn)(Anderson LM test)在1%水平上顯著，弱工具變量檢驗(yàn)(Cragg-Donald Wald F test)的顯著性低于10%，表明此工具變量的選取是合理的。在考慮了內(nèi)生性后，第二階段回歸結(jié)果中，無(wú)論以何種污染物作為被解釋變量，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)(lnDe)的系數(shù)仍為負(fù)且通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，證實(shí)前文的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表8 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響環(huán)境污染的2SLS估計(jì)

2.外生沖擊檢驗(yàn)。為進(jìn)一步克服可能存在的反向因果問(wèn)題，本文參考相關(guān)研究(趙濤等，2020；李廣昊、周小亮，2021)，采用“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)作為外生政策沖擊，以雙重差分(DID)方法評(píng)估數(shù)字經(jīng)濟(jì)的污染減排效應(yīng)。中國(guó)政府將分別于2014年、2015年和2016年分三批共遴選出120個(gè)城市(群)作為“寬帶中國(guó)”示范點(diǎn)。試點(diǎn)城市將著力擴(kuò)大寬帶覆蓋范圍，增加寬帶用戶數(shù)，提升寬帶網(wǎng)速，服務(wù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的支撐，“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)為研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的污染減排效應(yīng)提供了一項(xiàng)良好的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)。

設(shè)定如式(6)的多期雙重差分模型，對(duì)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)是否降低了城市污染物排放進(jìn)行檢驗(yàn)，式中，Bctit為“寬帶中國(guó)”虛擬變量，表示城市i在t年是否為“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)城市，是則取1，否則為0；其他變量與式(1)相同。

Yit=α0+α1Bctit+α2Cit+ui+vt+μit

(6)

運(yùn)用雙重差分方法的一個(gè)前提條件為平行趨勢(shì)假設(shè)，即盡管從“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”的角度而言，處理組與對(duì)照組的被解釋變量必然存在區(qū)別，但只要在實(shí)驗(yàn)前其發(fā)展趨勢(shì)一致，即處理組與對(duì)照組被解釋變量之間的差異相對(duì)固定，則該對(duì)照組為合適的。為確保滿足這一基本假定，本文采用事件研究法(Jacobson et al.，1993)進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。具體而言，以“寬帶中國(guó)”實(shí)施時(shí)間為基準(zhǔn)年，對(duì)政策實(shí)施前后每一年的虛擬變量(Bcty，y=-3,-2,-1,0,1,2)進(jìn)行雙重差分估計(jì)，圖1繪制了 95%置信區(qū)間下虛擬變量(Bcty)系數(shù)的估計(jì)結(jié)果，無(wú)論采用何種污染物作為被解釋變量，在試點(diǎn)前的3年，虛擬變量(Bcty)的系數(shù)均在0值附近且不顯著，說(shuō)明“寬帶中國(guó)”實(shí)施前，試點(diǎn)城市和非試點(diǎn)城市的環(huán)境污染排放的變化趨勢(shì)不存在顯著差異，滿足平行趨勢(shì)假定。而在試點(diǎn)后系數(shù)顯著為負(fù)，且其絕對(duì)值大小有所增加，說(shuō)明“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)的污染減排效應(yīng)有加強(qiáng)的趨勢(shì)。隨后采用雙重差分法估計(jì)“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)對(duì)城市污染排放的平均處理效應(yīng)，結(jié)果如表9所示，“寬帶中國(guó)”虛擬變量(Bct)的系數(shù)均顯著為負(fù)，且試點(diǎn)政策實(shí)施對(duì)工業(yè)二氧化硫的減排效應(yīng)最大，說(shuō)明前文的實(shí)證結(jié)果保持穩(wěn)健性。

9月，晉升楊士奇為少保，楊榮、金幼孜為太子少保。這是一個(gè)革命性的變化，大學(xué)士通過(guò)加官，躍居于尚書(shū)之上。此后，大學(xué)士處于決策層，具有較高地位，具備了宰相的兩個(gè)核心要素，可稱為宰相［4］。加尚書(shū)等頭銜，品級(jí)在正二品及以上的為正宰相；加侍郎等頭銜，品級(jí)在正二品以下的為副宰相。首輔（首相）就是排名第一位的宰相。

圖1 平行趨勢(shì)檢驗(yàn) 注：圖中x軸為相對(duì)于“寬帶中國(guó)”試點(diǎn)實(shí)施的時(shí)間，Yr of adopt為政策實(shí)施年份；*years prior表示政策實(shí)施*年前；*years after表示政策實(shí)施*年后；y軸為回歸系數(shù)。

表9 “寬帶中國(guó)”影響環(huán)境污染的雙重差分估計(jì)

3.替換核心解釋變量。自2015起，騰訊研究院聯(lián)合京東、美團(tuán)、滴滴、攜程、快手、拼多多等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，利用各城市多項(xiàng)業(yè)務(wù)的海量高頻數(shù)據(jù)編制出中國(guó)城市數(shù)字指數(shù)(2)數(shù)據(jù)來(lái)源于騰訊研究院網(wǎng)站(https://www.tisi.org)。，部分研究將此指數(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的代理變量進(jìn)行了相關(guān)研究(王彬燕等，2018；杜傳忠、張遠(yuǎn)，2021；梁琦，2021)，參考以上研究，本文采用該指數(shù)作為核心解釋變量的代理變量，并將數(shù)據(jù)縮減為2015-2018年的面板數(shù)據(jù)，以驗(yàn)證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果如表10所示，可以看到核心解釋變量(lnDetx)的系數(shù)均為負(fù)且顯著，污染減排效應(yīng)的大小排序也與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相同，說(shuō)明前文的實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。

表10 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響環(huán)境污染的穩(wěn)健性分析

五、結(jié)論與啟示

近年來(lái)，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)開(kāi)始飛速發(fā)展，逐漸向政府治理、企業(yè)生產(chǎn)和居民生活等各個(gè)領(lǐng)域融合滲透，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展正在經(jīng)歷著深刻變革。在此背景下，本研究基于中國(guó)285個(gè)城市2011—2018年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板固定效應(yīng)模型、空間杜賓模型和中介效應(yīng)模型，多維度實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市環(huán)境污染的影響及其內(nèi)在機(jī)制，主要結(jié)論如下：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)明顯地降低了城市環(huán)境污染物排放，采用工具變量法、引入外生政策沖擊、替換解釋變量等方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，該結(jié)論仍然成立，在區(qū)域異質(zhì)性上，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的污染減排效應(yīng)相比中西部地區(qū)更大；第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市環(huán)境污染的空間溢出效應(yīng)也得到了證實(shí)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于降低區(qū)域整體的環(huán)境污染排放；第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和綠色創(chuàng)新水平提升，并通過(guò)綠色創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)降低城市環(huán)境污染排放。

上述結(jié)論表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于改善城市環(huán)境污染，應(yīng)大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的前提是構(gòu)建完備的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施體系，而我國(guó)目前“新基建”的建設(shè)水平，較之于發(fā)達(dá)國(guó)家，仍有一定的差距，因此需要進(jìn)一步圍繞5G、大數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算平臺(tái)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等，發(fā)揮長(zhǎng)處，補(bǔ)齊短板，打好數(shù)字產(chǎn)業(yè)的根基，以發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)污染物的減排效應(yīng)。其次，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是形成新產(chǎn)業(yè)、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)增量擴(kuò)能的重要路徑，也是帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型的重要手段，因此，要進(jìn)一步在基礎(chǔ)、核心、高端的領(lǐng)域拓寬數(shù)字產(chǎn)業(yè)廣度；在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)上，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)滲透，提高生產(chǎn)效率，使數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素并提高傳統(tǒng)要素的利用和配置效率，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化發(fā)揮污染減排效應(yīng)。再次，以數(shù)據(jù)要素支持實(shí)體企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，以數(shù)字金融引導(dǎo)金融資源流向有綠色研發(fā)動(dòng)機(jī)的企業(yè)，提升城市綠色創(chuàng)新水平，提高資源利用效率，促進(jìn)污染減排。最后，促進(jìn)區(qū)域內(nèi)部以及區(qū)域間的對(duì)話合作，在推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的過(guò)程中加強(qiáng)不同發(fā)展水平城市間的合作與幫扶，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)交流，借助便捷高效的數(shù)字平臺(tái)進(jìn)行技術(shù)合作和交易，促進(jìn)知識(shí)、技術(shù)的溢出，以發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)環(huán)境污染的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域污染協(xié)同減排。