數(shù)字經(jīng)濟(jì)與黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率關(guān)聯(lián)性研究

魏緒石　周桐桐　馬中東　李紹東

摘 要：為考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建空間計量模型與面板門檻模型，基于２０１１—２０２０ 年黃河流域７３ 個地級市面板數(shù)據(jù)，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)與門檻特征。實證分析結(jié)果表明：１）數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅有利于提升當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，而且通過空間溢出效應(yīng)對鄰近地區(qū)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升具有促進(jìn)作用；２）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)在黃河中下游地區(qū)具有顯著性，空間溢出效應(yīng)僅在黃河下游地區(qū)具有顯著性；３）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用具有邊際遞增的非線性特征；４）知識積累水平會顯著提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效應(yīng)，當(dāng)知識積累水平高于門檻值后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效應(yīng)將大幅度提升。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；制造業(yè)；綠色全要素生產(chǎn)率；知識積累；空間溢出效應(yīng)；門檻特征；黃河流域

中圖分類號：Ｆ４０７；ＴＶ８８２．１ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２４．０４．００３

引用格式：魏緒石，周桐桐，馬中東，等．?dāng)?shù)字經(jīng)濟(jì)與黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率關(guān)聯(lián)性研究［Ｊ］．人民黃河，２０２４，４６（４）：１５－２２．

０ 引言

黃河流域作為國家區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和“一帶一路”建設(shè)的關(guān)鍵區(qū)域，具有“平衡南北方、協(xié)調(diào)東中西”的重要作用。然而，長期以傳統(tǒng)制造業(yè)為主導(dǎo)的發(fā)展模式使得黃河流域能源過度消耗、生態(tài)環(huán)境不斷惡化。制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率是同時考慮制造業(yè)經(jīng)濟(jì)增全要素生產(chǎn)率是化解黃河流域生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展矛盾的重要突破口。隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為全球經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵動力。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，黃河流域能否抓住新機遇通過發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率？數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響是否具有空間效應(yīng)及其在不同區(qū)域有何差異？ 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用是否受數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)?；蚱渌蛩氐挠绊?？ 回答上述問題，對于深刻理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的機理與效應(yīng)、促進(jìn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為推動制造業(yè)發(fā)展的新引擎，二者間的關(guān)系受到學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注。從微觀層面來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過優(yōu)化企業(yè)的生產(chǎn)和管理方式、推動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、促進(jìn)市場競爭等提高制造業(yè)資源配置效率［１］ ；從中觀層面來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過降低資源誤置程度、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、積累人力資本、優(yōu)化成本等方式推動制造業(yè)升級［２－３］ ，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)對資本密集型與技術(shù)密集型制造業(yè)的影響更為顯著［４］ ；從宏觀層面來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著提升制造業(yè)生產(chǎn)率［５］ ，并通過提高居民消費水平、提升雙元創(chuàng)新能力驅(qū)動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展［６－７］ ，二者之間為邊際效率遞增的非線性關(guān)系［８］ 。黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展上升為重大國家戰(zhàn)略后，黃河流域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)的關(guān)聯(lián)性成為學(xué)術(shù)界的研究熱點，如田剛元等［９］ 實證分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)集聚對黃河流域制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響機理，馬中東等［１０］ 研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的一般效應(yīng)與非線性效應(yīng)。

已有文獻(xiàn)在研究尺度上，多采用省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)研究，基于黃河流域地級市尺度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響的研究有待豐富；在研究方法上，基于空間視角分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的研究不多；在研究內(nèi)容上，少有研究關(guān)注知識積累對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的具體表現(xiàn)。鑒于此，本文基于２０１１—２０２０ 年黃河流域７３ 個地級市面板數(shù)據(jù)，通過空間杜賓模型考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)，采用面板門檻模型分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的非線性效應(yīng)，并進(jìn)一步考察知識積累的門檻特征。

１ 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

１．１ 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)為制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升提供了新契機，主要表現(xiàn)如下：第一，促進(jìn)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的出現(xiàn)打破了傳統(tǒng)生產(chǎn)邊界，強大的通信網(wǎng)絡(luò)將生產(chǎn)者和消費者聚合在一起，生產(chǎn)者更容易掌握消費者對產(chǎn)品質(zhì)量和性能的需求，使得產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品質(zhì)量升級具備更強的目標(biāo)性，研發(fā)和創(chuàng)新更有針對性［１１］ 。第二，提升制造業(yè)技術(shù)效率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)融合發(fā)展，實現(xiàn)信息、數(shù)據(jù)、技術(shù)等高端生產(chǎn)要素與傳統(tǒng)要素重組，不僅改善了要素配比，而且改善了傳統(tǒng)要素的質(zhì)量和使用效率，增強了制造業(yè)的內(nèi)生動力，推動傳統(tǒng)制造業(yè)突破邊際報酬遞減的制約，擺脫依靠投資、人力驅(qū)動的發(fā)展模式，實現(xiàn)發(fā)展源頭的動力轉(zhuǎn)換，將生產(chǎn)點推向可能性邊界［１１－１３］ 。第三，推動制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于制造業(yè)企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)過程模擬并根據(jù)模擬結(jié)果調(diào)整各類要素占比，從而減少不必要的能源消耗及污染物排放［１４］ ；另一方面，數(shù)字技術(shù)不斷革新不僅使政府升級了對環(huán)境、資源的監(jiān)管手段［１５］ ，而且使得監(jiān)管形式從政府垂直單向監(jiān)管向政府、社會多方位監(jiān)管轉(zhuǎn)變［１６］ ，因而監(jiān)管效能進(jìn)一步增強。基于此，提出研究假設(shè)Ｈ１：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠提升制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。

１．２ 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)突破地理空間距離的限制，通過空間溢出效應(yīng)影響周邊地區(qū)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，主要表現(xiàn)如下：第一，信息溢出效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展打破了傳統(tǒng)的地域分割，其多對多的信息網(wǎng)絡(luò)傳播模式，有利于打破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的地域界限，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化集聚。第二，知識溢出效應(yīng)。一方面，數(shù)字平臺建設(shè)為遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)、在線指導(dǎo)以及在線咨詢提供了便利，放大了知識、文化的效用，降低了低技能勞動者模仿學(xué)習(xí)成本并優(yōu)化了勞動力知識結(jié)構(gòu)和技能結(jié)構(gòu)，帶來更高的社會回報率［１７］ ；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動了制造業(yè)企業(yè)間交流與合作，通過人才流動和技術(shù)合作產(chǎn)生溢出效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)［１８］ 。第三，制度溢出效應(yīng)。欠發(fā)達(dá)地區(qū)通過模仿、借鑒、復(fù)制發(fā)達(dá)地區(qū)的做法、經(jīng)驗、政策、制度等來推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與制造業(yè)轉(zhuǎn)型［１９］ 。值得注意的是，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)需要持續(xù)積累各類先進(jìn)生產(chǎn)要素，這可能導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高地區(qū)通過“虹吸效應(yīng)”匯集鄰近地區(qū)高素質(zhì)勞動者、資本、技術(shù)等要素，對鄰近地區(qū)發(fā)展產(chǎn)生不利影響［２０］ 。基于此，提出研究假設(shè)Ｈ２：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過空間溢出效應(yīng)影響鄰近地區(qū)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。

１．３ 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的門檻效應(yīng)

在不同發(fā)展階段，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響可能存在差異。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本較高、投入較大，地方政府、企業(yè)對發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的積極性不高，致使其規(guī)模化程度較低，對制造業(yè)的驅(qū)動效應(yīng)不強［２１］ 。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展時期，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)高速增長、數(shù)字化技術(shù)資本投入持續(xù)增加，數(shù)據(jù)被重復(fù)利用的頻率越來越高、利用效率不斷提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠最大限度發(fā)揮正外部性，這不僅能夠降低各部門、各行業(yè)獲取信息和技術(shù)的成本，而且能激發(fā)長尾效應(yīng)，實現(xiàn)數(shù)字化消費的規(guī)模效應(yīng)［２２］ 。若數(shù)字經(jīng)濟(jì)過度發(fā)展，則不僅會帶來數(shù)據(jù)管理效率下降及數(shù)據(jù)儲存成本增加［２３］ ，而且會導(dǎo)致傳統(tǒng)制造業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合的“成本次可加性”特質(zhì)愈加明顯，增大寡頭壟斷的可能性，給制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升帶來新一輪挑戰(zhàn)［２４］ 。基于此，提出研究假設(shè)Ｈ３：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在非線性效應(yīng)。

知識積累是技術(shù)進(jìn)步的源泉，其會影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用效果。知識積累機制主要有內(nèi)部存量知識積累、內(nèi)部流量知識積累和外部流量知識積累３ 種［２５］ ，強化知識積累有助于更好地利用資源。具體表現(xiàn)如下：第一，提高制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部存量知識積累水平，有助于企業(yè)在不確定環(huán)境下做出正確決策。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)起步階段，內(nèi)部存量知識積累水平較高的制造業(yè)企業(yè)會傾向于將資金投向新型數(shù)字化技術(shù)，從而享受更多“數(shù)字紅利”。第二，提高制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部流量知識積累水平，有利于企業(yè)創(chuàng)新水平的提升。企業(yè)各部門通過共享知識與交流知識使知識的傳播速度加快，有利于提升企業(yè)對知識的吸收、轉(zhuǎn)化和應(yīng)用能力［２６］ 。第三，提高制造業(yè)企業(yè)外部流量知識積累水平，有利于企業(yè)創(chuàng)新邊界的外延。產(chǎn)－學(xué)－研合作政策將制造業(yè)企業(yè)、科研機構(gòu)、高等院校密切聯(lián)系起來，提升企業(yè)整合碎片化知識和信息的能力［２７］ ，既能為企業(yè)發(fā)展帶來新思路，又能進(jìn)一步提高企業(yè)內(nèi)部存量知識積累與內(nèi)部流量知識積累。基于此，提出研究假設(shè)Ｈ４：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率間存在知識積累的門檻效應(yīng)。

２ 研究設(shè)計

２．１ 鄰接權(quán)重矩陣

區(qū)域創(chuàng)新理論指出，地理位置相近的地區(qū)易產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)模仿行為，因此本文基于各樣本市間的鄰接權(quán)重矩陣構(gòu)建模型并展開實證分析。鄰接權(quán)重矩陣的元素為

式中：ｉ、ｊ 為樣本市編號，ｗｉｊ 為樣本市ｉ 與樣本市ｊ 的鄰接權(quán)重。

２．２ 空間自相關(guān)檢驗

采用全局莫蘭指數(shù)Ｉ 和局部莫蘭指數(shù)Ｉｉ 檢驗所研究指標(biāo)的空間自相關(guān)性， Ｉ 和Ｉｉ 的計算公式分別為

式中：ｎ 為樣本數(shù)量，Ｚｉ 、Ｚｊ 分別為樣本市ｉ、樣本市ｊ 的指標(biāo)值，Ｚ 為指標(biāo)值均值，Ｓ２ 為指標(biāo)方差。

２．３ 空間計量模型

為探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)，構(gòu)建如下形式的空間計量模型：

式中：下標(biāo)ｉ、ｔ 分別為樣本市的編號、年份；Ｍｉｔ 為被解釋變量（本文為制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率）；Ｅｄｉｇｉｔ 為核心解釋變量（本文為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平）；Ｘｃｏｎｉｔ 為控制變量；α０ 為常數(shù)項；α１ ～ α４ 為待估計的回歸參數(shù)，其中α３、α４ 為空間回歸系數(shù)，體現(xiàn)核心解釋變量、控制變量與被解釋變量在空間上的外生交互；ρ 為空間自回歸系數(shù)，體現(xiàn)被解釋變量與其空間自回歸項的內(nèi)生交互；λ 為空間誤差系數(shù)；μｉ 、δｔ 分別為樣本市固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)；φｉｔ 、εｉｔ 均為服從正態(tài)分布的隨機誤差項。

２．４ 面板門檻模型

為考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的非線性影響以及知識積累是否會影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用效果， 采用Ｈａｎｓｅｎ［２８］ 提出的面板門檻模型進(jìn)行實證分析，其形式如下：

式中：β０ 為常數(shù)；β１、β３、β３ 為待估參數(shù)；Ｋ（·） 為指示函數(shù)；Ｔｉｔ 為門檻變量，本文指數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Ｅｄｉｇｉｔ 或知識積累水平ｌｎ Ｘｉｎｎｏｉｔ ；γ 為門檻值。

２．５ 變量設(shè)置與數(shù)據(jù)來源

１）被解釋變量（即制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率）。參考王海杰等［２９］ 、邢會等［３０］ 的研究，基于投入、產(chǎn)出兩個維度的評價指標(biāo)體系進(jìn)行制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測算，其中：投入涵蓋勞動投入、資本投入和能源投入，分別采用制造業(yè)就業(yè)人數(shù)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)合計值、工業(yè)用電量來衡量；產(chǎn)出涵蓋期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，分別采用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入、工業(yè)二氧化硫排放量來衡量。

２）解釋變量（即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平）。借鑒趙濤等［３１］ 的研究，基于人均電信業(yè)務(wù)總量、計算機和軟件業(yè)從業(yè)人員占比、每百人互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、移動電話使用率、數(shù)字普惠金融指數(shù)等５ 項指標(biāo)，采用主成分分析法進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測算。

３）門檻變量（即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、知識積累水平）。參考畢鵬等［３２］ 的研究，用專利申請授權(quán)數(shù)的對數(shù)衡量知識積累水平。

４）控制變量。本研究設(shè)置的控制變量包括：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Ｘｇｒｏｗ，用人均ＧＤＰ 增長率衡量；金融發(fā)展水平Ｘｆｉｎ，用年末金融機構(gòu)存款余額與ＧＤＰ 之比衡量；政府參與程度Ｘｇｏｖ，用地方財政一般預(yù)算內(nèi)支出占ＧＤＰ比例衡量；對外開放程度Ｘｏｐｅｎ，用進(jìn)出口總額占ＧＤＰ比例衡量；社會消費水平Ｘｓｕｍ，用社會消費品零售總額占ＧＤＰ 比例衡量。

參照馬中東等［１０］ 的研究，本文以黃河流域上、中、下游的７３ 個地級市為樣本單元，文中涉及的指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于ＥＰＳ 統(tǒng)計平臺、中國經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺、《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心等，部分缺失數(shù)據(jù)通過平均增長率法或插值法予以填補。

３ 實證分析

３．１ 空間自相關(guān)檢驗

在進(jìn)行空間計量分析之前，需檢驗制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間自相關(guān)性，其結(jié)果見表１。從研究時段整體來看，黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)均表現(xiàn)出空間自相關(guān)性，因而有必要基于空間維度研究二者的關(guān)系。

為進(jìn)一步探討地級市制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間集聚狀況，點繪了制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率局部莫蘭指數(shù)散點圖和數(shù)字經(jīng)濟(jì)局部莫蘭指數(shù)散點圖（本文圖略），結(jié)果表明，多數(shù)地級市制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈“高－高”集聚和“低－低”集聚狀態(tài)，即制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)在空間上并不是隨機分布的，因此考察二者關(guān)系時不能忽視空間效應(yīng)。

３．２ 空間計量模型選擇與回歸結(jié)果分析

為選擇恰當(dāng)?shù)目臻g計量模型進(jìn)行回歸分析，基于鄰接權(quán)重矩陣進(jìn)行Ｈａｕｓｍａｎ 檢驗、Ｗａｌｄ 檢驗、ＬＭ 檢驗及ＬＲ 檢驗，結(jié)果表明構(gòu)建個體、時點雙向固定的空間杜賓模型更為合適。因此，對空間杜賓模型的回歸結(jié)果（見表２）進(jìn)行具體分析：空間自回歸系數(shù)（ρ）顯著為正，說明黃河流域各樣本市的制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率之間存在空間依賴性；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會消費水平的回歸系數(shù)顯著為正，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與社會消費水平的空間回歸系數(shù)也顯著為正；金融發(fā)展水平的回歸系數(shù)及空間回歸系數(shù)均顯著為負(fù)。由于這些系數(shù)無法反映各變量對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的邊際影響，因此參考Ｌｅｓａｇｅ 等［３３］ 的研究，對空間杜賓模型的回歸結(jié)果進(jìn)行分解，結(jié)果見表３。

由表３ 可知：１）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的直接效應(yīng)系數(shù)、空間溢出效應(yīng)系數(shù)均顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著提升當(dāng)?shù)丶班徑貐^(qū)的制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，這驗證了研究假設(shè)Ｈ１、Ｈ２。２）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會消費水平的直接效應(yīng)系數(shù)與空間溢出效應(yīng)系數(shù)也顯著為正，其原因是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)越好，越能為制造業(yè)發(fā)展提供物質(zhì)及技術(shù)支持，且當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)快速發(fā)展能夠通過經(jīng)濟(jì)互動推動鄰近地區(qū)制造業(yè)發(fā)展；提升社會消費水平，必然激發(fā)制造業(yè)的消費品產(chǎn)出增加并逐步引導(dǎo)制造業(yè)向產(chǎn)業(yè)鏈中高端轉(zhuǎn)移，且消費者的跨區(qū)域交易能夠影響鄰近地區(qū)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。３）金融發(fā)展水平的直接效應(yīng)系數(shù)與空間溢出效應(yīng)系數(shù)均顯著為負(fù)，其原因可能是金融資金越來越傾向于投資到工業(yè)園建設(shè)與房地產(chǎn)項目中，從而導(dǎo)致金融規(guī)模與制造業(yè)規(guī)模不匹配，抑制了制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升。４）政府參與程度、對外開放程度的直接效應(yīng)系數(shù)與空間溢出效應(yīng)系數(shù)絕對值均較小且不顯著，即二者對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響不顯著。

３．３ 穩(wěn)健性及內(nèi)生性檢驗

上述分析表明發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠提升當(dāng)?shù)睾袜徑貐^(qū)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。為驗證這一結(jié)論的穩(wěn)健性，基于反地理距離權(quán)重矩陣重新構(gòu)建空間杜賓模型，其回歸結(jié)果（見表４ 第２～４ 列）表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)與總效應(yīng)均顯著為正，由此佐證了基于鄰接權(quán)重矩陣得到的結(jié)論。

內(nèi)生性是開展經(jīng)驗研究無法回避的現(xiàn)實問題，一方面，影響制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的因素包括但不限于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會消費水平、金融發(fā)展水平、政府參與程度、對外開放程度，還可能存在其他不可測度因素；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在推動制造業(yè)發(fā)展的同時，先進(jìn)制造業(yè)的發(fā)展也會促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，二者之間可能存在雙向因果關(guān)系。對此，參考李蘇等［３４］ 的研究，基于鄰接權(quán)重矩陣計算制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率并滯后一期進(jìn)行回歸，結(jié)果（見表４ 第５～７ 列）與前文結(jié)論基本一致。

穩(wěn)健性及內(nèi)生性檢驗均表明上述結(jié)論較為可靠。

３．４ 區(qū)域異質(zhì)性分析

受要素稟賦、發(fā)展階段以及發(fā)展政策等因素制約，黃河流域上、中、下游地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展不平衡問題突出。為探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的區(qū)域異質(zhì)性，對各地級市按上、中、下游地區(qū)分組，并基于空間杜賓模型分別進(jìn)行回歸，結(jié)果見表５。由表５可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對上游地區(qū)的直接效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)均不顯著，對中游地區(qū)的直接效應(yīng)顯著為正、空間溢出效應(yīng)不顯著，對下游地區(qū)的直接效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)均顯著為正。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因是，下游地區(qū)經(jīng)濟(jì)實力相對雄厚、對外開放水平相對較高、社會消費的拉動作用相對較強，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)發(fā)展奠定了良好基礎(chǔ)，而中、上游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)起步較晚，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對提升制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用還不明顯。

３．５ 面板門檻模型

３．５．１ 門檻效應(yīng)存在性檢驗

為檢驗門檻效應(yīng)的存在性，分別以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、知識積累水平為門檻變量，運用自主抽樣法（Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）模擬３００ 次得到門檻顯著性Ｆ 統(tǒng)計量（具體計算方法參見文獻(xiàn)［３５］）、Ｐ 值（顯著性水平）與不同顯著性水平的臨界值，結(jié)果（見表６）表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響均存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與知識積累水平的單一門檻效應(yīng)，其顯著性水平分別達(dá)到５％、１０％。

為估計門檻值，采用最大似然估計法求得數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與知識積累水平的漸進(jìn)分布，并繪制似然比（ＬＲ 統(tǒng)計值）曲線，見圖１（圖中ＬＲ 統(tǒng)計量最低點對應(yīng)真實門檻值，虛線表示９５％置信水平的臨界值（７．３５），虛線以下部分為９５％置信水平的門檻值區(qū)間）。

由圖１ 可知：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的單一門檻值為１．８３５ ０，９５％置信水平的門檻值區(qū)間為［１．７９３ ５，１．８４５ ０］；知識積累水平的單一門檻值為７．１６９ ３，９５％置信水平的門檻值區(qū)間為［７．１３４ ３，７．２１８ ９］。

３．５．２ 門檻模型估計

分別以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、知識積累水平為門檻變量進(jìn)行面板門檻模型回歸，結(jié)果見表７。

以數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為門檻變量的回歸結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)表現(xiàn)為“擴(kuò)大—擴(kuò)大”的趨勢，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于門檻值１．８３５ ０ 時數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率有正向影響但其作用較小（回歸系數(shù)為０．３８０ １），數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于門檻值１．８３５ ０ 時數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的正向影響增大（回歸系數(shù)增大至０．６４２ ９）。其原因是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，越能夠釋放“數(shù)字紅利”進(jìn)而帶動制造業(yè)發(fā)展，這一結(jié)論佐證了研究假設(shè)Ｈ３。

以知識積累水平為門檻變量的回歸結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用效應(yīng)呈門檻增強特征，知識積累水平低于門檻值７．１６９ ３ 時其回歸系數(shù)為０．５５５ ８，知識積累水平高于門檻值７．１６９ ３ 時數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)增大至０．９２５ ７。其原因是知識積累能夠促進(jìn)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、加快技術(shù)創(chuàng)新并推動創(chuàng)新邊界外延，隨著知識積累水平的提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠更好地服務(wù)于制造業(yè)進(jìn)而提升制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，這驗證了研究假設(shè)Ｈ４。

４ 結(jié)論與建議

４．１ 結(jié)論

１）數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅有利于提升當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，而且通過空間溢出效應(yīng)對鄰近地區(qū)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升具有促進(jìn)作用。

２）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)在黃河中下游地區(qū)具有顯著性，空間溢出效應(yīng)僅在黃河下游地區(qū)具有顯著性。

３）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用具有邊際遞增的非線性特征。

４）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對黃河流域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在知識積累水平的門檻效應(yīng)，當(dāng)知識積累水平高于門檻值后數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)將大幅度提升。

４．２ 建議

１）為數(shù)字經(jīng)濟(jì)營造良好的發(fā)展環(huán)境。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是提升制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的重要手段，各地級市應(yīng)貫徹落實數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策、加大數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的投資和建設(shè)力度，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)營造良好的政策環(huán)境、基礎(chǔ)環(huán)境和應(yīng)用環(huán)境。

２）強化各地級市的空間關(guān)聯(lián)。應(yīng)主動打破行政邊界的約束，加強各地級市間的經(jīng)濟(jì)交流與合作，遵循自愿、協(xié)商、平等的原則構(gòu)建政府間合作機制，鼓勵、支持欠發(fā)達(dá)地區(qū)模仿、學(xué)習(xí)發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展經(jīng)驗、管理經(jīng)驗與政策制度。

３）因地制宜，制定差異化產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策。黃河上游地區(qū)應(yīng)以５Ｇ、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)手段為催化劑，著力推動傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，提高能源利用效率，構(gòu)建綠色制造業(yè)體系；中游地區(qū)應(yīng)持續(xù)推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，改變制造業(yè)基礎(chǔ)薄弱的狀況；下游地區(qū)不僅要重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且要保證經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運行、培育中高端消費市場，為制造業(yè)發(fā)展提供保障。

４）高度重視知識積累。一方面，國家應(yīng)制定高等教育資源優(yōu)先向黃河流域配置的傾斜政策，以提高全流域高等教育水平、培養(yǎng)高層次人才；另一方面，各地政府應(yīng)實行積極、開放、多元的人才引進(jìn)政策，并切實推動產(chǎn)－學(xué)－研深度融合。

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［３４］ 李蘇，郭遠(yuǎn)通，司寶靜．綠色金融助推鄉(xiāng)村振興的實現(xiàn)機制研究：基于空間溢出效應(yīng)與門檻效應(yīng)的經(jīng)驗分析［Ｊ］．林業(yè)經(jīng)濟(jì)，２０２３，４５（５）：５３－７４．

［３５］ 劉堯成，李想．金融周期、金融波動與中國經(jīng)濟(jì)增長：基于省際面板門檻模型的研究［Ｊ］．統(tǒng)計研究，２０１９，３６（１０）：７４－８６．

【責(zé)任編輯 張智民】

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目（２２ＢＪＹ１３１）