數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)與綠色福利效應(yīng)

〔摘 要〕 提高綠色全要素生產(chǎn)率、逐步釋放綠色福利效應(yīng)是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵路徑和必然選擇。隨著全球數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展成為變革經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展韌性的核心驅(qū)動(dòng)力。本文基于２０１１～２０２０ 年城市面板數(shù)據(jù)， 采用空間杜賓模型實(shí)證探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)及其交互作用對(duì)綠色福利效應(yīng)的直接及空間溢出影響。研究發(fā)現(xiàn)： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的交互作用促進(jìn)了本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)， 而實(shí)體經(jīng)濟(jì)抑制了本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)； 在異質(zhì)性方面， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的交互作用顯著促進(jìn)了中等規(guī)模城市、非資源型城市綠色福利效應(yīng)并產(chǎn)生了正向空間溢出。本文研究結(jié)果為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展以釋放綠色福利效應(yīng)提供參考。

〔關(guān)鍵詞〕 數(shù)字經(jīng)濟(jì) 數(shù)字技術(shù) 實(shí)體經(jīng)濟(jì) 綠色福利效應(yīng) 交互作用 空間溢出

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．０６．００６

〔中圖分類號(hào)〕Ｆ４９； Ｆ１２４ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕Ａ

引 言

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展的背景下， 數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)變革， 以節(jié)能減排、提質(zhì)增效等戰(zhàn)略性技術(shù)創(chuàng)新助推綠色低碳發(fā)展， 體現(xiàn)了人與自然和諧共生的綠色發(fā)展理念， 也是實(shí)現(xiàn)中國(guó)式現(xiàn)代化的關(guān)鍵。綠色低碳發(fā)展的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)綠色福利效應(yīng)， 即政府通過(guò)引導(dǎo)企業(yè)戰(zhàn)略性技術(shù)創(chuàng)新， 優(yōu)化生產(chǎn)流程， 提高資源配置效率， 降低能源消耗， 減少污染等方式帶來(lái)人類多樣化福利水平提升； 綠色福利效應(yīng)反映著一個(gè)國(guó)家或地區(qū)綠色生產(chǎn)、可持續(xù)發(fā)展的質(zhì)量。全面提升綠色福利效應(yīng)， 既有賴于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口密度、金融發(fā)展水平等因素的綜合作用， 更有賴于在這些要素聯(lián)合效能釋放基礎(chǔ)上的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展。

中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（２０２２ 年）》顯示， 我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量達(dá)到４５ ５ 萬(wàn)億元， 較１０ 年前增長(zhǎng)了３１３ ６％， 在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值中的比重由１０ 年前的２１ ６％提升至３９ ８％。我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模中電子商務(wù)交易額、移動(dòng)支付交易規(guī)模位居全球第一。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展推動(dòng)了海量數(shù)據(jù)共享、生產(chǎn)要素重新配置和綠色技術(shù)創(chuàng)新， 促進(jìn)了綠色福利效應(yīng)釋放［１］ 。實(shí)體經(jīng)濟(jì)是我國(guó)國(guó)家強(qiáng)盛和贏得國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)的關(guān)鍵［２］ ，但實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)成本上升、投資收益率下降、創(chuàng)新能力不強(qiáng)等問(wèn)題較為突出［３］ ， 制約了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的綠色、可持續(xù)發(fā)展進(jìn)程。

關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)與綠色福利效應(yīng)，已有研究大都集中在以下３ 個(gè)方面： （１） 綠色福利效應(yīng)的衡量和測(cè)度。由于綠色福利效應(yīng)主要表征生態(tài)環(huán)境與福利水平之間的關(guān)系， 許多學(xué)者考慮采用與其內(nèi)涵相似的環(huán)境福利效應(yīng)［４］ 、綠色發(fā)展績(jī)效［５］ 、生態(tài)福利績(jī)效［６］ 等來(lái)間接衡量綠色福利效應(yīng)， 或者將資源損耗、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、環(huán)境污染等納入投入產(chǎn)出模型中， 采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法來(lái)直接測(cè)度綠色福利效應(yīng)［７］ ； （２） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色福利效應(yīng)之間的關(guān)系。作為技術(shù)密集型經(jīng)濟(jì)， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)以其高滲透性、廣覆蓋性、規(guī)模經(jīng)濟(jì)性引得學(xué)者們廣泛關(guān)注［８，９］ 。數(shù)字技術(shù)可滲透到生產(chǎn)、生活等各個(gè)領(lǐng)域， 催生出大數(shù)據(jù)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等戰(zhàn)略性新興智能產(chǎn)業(yè)， 促進(jìn)勞動(dòng)、資本等要素資源優(yōu)化配置［１０］ ， 成為降本增效［１１］ 、提升全要素生產(chǎn)率［１２］ 的重要抓手； （３） 實(shí)體經(jīng)濟(jì)與綠色福利效應(yīng)之間的關(guān)系。盡管實(shí)體經(jīng)濟(jì)為經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)， 但實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展中仍存在對(duì)傳統(tǒng)粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式過(guò)度依賴［１３］ 、綠色轉(zhuǎn)型動(dòng)力不足［１４］ 、結(jié)構(gòu)性供需失衡［１５］ 等問(wèn)題， 從而易造成產(chǎn)能過(guò)剩［１６］ 、能源消耗［１７］ 、環(huán)境污染［１８］ ， 對(duì)綠色發(fā)展和綠色福利效應(yīng)產(chǎn)生不利的影響。

綜合相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)， 學(xué)者們就數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)與綠色福利效應(yīng)進(jìn)行了有益探討， 但是， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)能否協(xié)同促進(jìn)綠色福利效應(yīng)還有待進(jìn)一步分析。本文采用空間杜賓模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)及其交互作用對(duì)綠色福利效應(yīng)的直接及空間溢出影響。

１ 理論分析與研究假設(shè)

１. １ 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色福利效應(yīng)的影響

從供給層面看， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)所引發(fā)的技術(shù)變革，可通過(guò)協(xié)同效應(yīng)促進(jìn)多要素成本降低和效率提升，是綠色福利效應(yīng)釋放的關(guān)鍵途徑。（１） 數(shù)字技術(shù)之間協(xié)同效應(yīng)。云計(jì)算整合、優(yōu)化各企業(yè)之間的數(shù)據(jù)資源， 區(qū)塊鏈連接多項(xiàng)數(shù)字技術(shù)、追溯產(chǎn)品生產(chǎn)到流通的全過(guò)程［１９］ ， 可有效降低企業(yè)成本，提升綠色福利效應(yīng)； （２） 不同主體間的數(shù)字技術(shù)協(xié)同效應(yīng)。借助于多樣化的開(kāi)放數(shù)字網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)， 龍頭企業(yè)、高校、科研院所等利益相關(guān)者， 可以加速核心產(chǎn)品或服務(wù)譜系的技術(shù)群數(shù)字化過(guò)程； 也可以突破時(shí)間、空間障礙， 提高基于集群化的要素協(xié)同效率， 加強(qiáng)鄰近地區(qū)環(huán)境保護(hù)與治理， 提升綠色福利效應(yīng)； （３） 數(shù)字技術(shù)與其他要素協(xié)同效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)與大數(shù)據(jù)協(xié)作， 可以促進(jìn)生態(tài)環(huán)境的數(shù)字化治理和保護(hù)； 而在生產(chǎn)、交換、消費(fèi)等眾多環(huán)節(jié)， 數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)要素協(xié)同， 可優(yōu)化傳統(tǒng)要素配置效率［２０］ ， 促進(jìn)降本增效和綠色福利效應(yīng)釋放。

從需求層面看， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)為消費(fèi)者提供多樣化產(chǎn)品， 引導(dǎo)消費(fèi)者形成綠色環(huán)保消費(fèi)理念， 促進(jìn)消費(fèi)提質(zhì)升級(jí)以釋放綠色福利效應(yīng)。（１） 區(qū)域內(nèi)示范效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅可以促進(jìn)綠色產(chǎn)品研發(fā)和生產(chǎn)， 還可依托數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)引導(dǎo)消費(fèi)者購(gòu)買這些節(jié)能環(huán)保產(chǎn)品， 使得消費(fèi)者逐步養(yǎng)成綠色低碳的消費(fèi)方式和生活方式； （２） 消費(fèi)示范引致的生產(chǎn)者學(xué)習(xí)效應(yīng)。定制化產(chǎn)品、多元化消費(fèi)場(chǎng)景、便捷化支付相結(jié)合的全新消費(fèi)模式， 可以從市場(chǎng)端反方向向生產(chǎn)者傳遞示范信號(hào)， 促進(jìn)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型［２１］ ； （３） 區(qū)域間示范效應(yīng)。在驅(qū)動(dòng)消費(fèi)品質(zhì)提升、消費(fèi)理念轉(zhuǎn)變的同時(shí)， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)還可憑借５Ｇ、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等進(jìn)一步縮短區(qū)域間消費(fèi)者認(rèn)知距離， 釋放鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)。因此， 提出假設(shè)１：

假設(shè)１： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升了本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)。

１. ２ 實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色福利效應(yīng)的影響

要素、環(huán)境、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等方面的制約［１５］ ， 使得部分實(shí)體經(jīng)濟(jì)主體的供給產(chǎn)品單一、附加值較低， 資源利用效率低， 抑制了綠色福利效應(yīng)。（１）要素成本提高。受稀缺性、不可重復(fù)性、排他性特點(diǎn)的約束， 傳統(tǒng)生產(chǎn)要素價(jià)格持續(xù)上漲， 引致實(shí)體企業(yè)生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)成本上升， 制約了實(shí)體企業(yè)技術(shù)革新和綠色轉(zhuǎn)型； （２） 生態(tài)環(huán)境受限。近年來(lái)， 虛擬經(jīng)濟(jì)過(guò)快發(fā)展和環(huán)境規(guī)制趨緊， 擠壓了實(shí)體企業(yè)發(fā)展空間［２２］ 。實(shí)體企業(yè)更傾向于以“綠色達(dá)標(biāo)” 為目的［２３］ ， 進(jìn)行簡(jiǎn)單的創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)，并不會(huì)改變“高耗低效” 的局面、改善區(qū)域綠色福利效應(yīng)； （３） 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈。受市場(chǎng)不景氣和供給結(jié)構(gòu)質(zhì)量等影響， 加之部分地區(qū)市場(chǎng)分割、惡性競(jìng)爭(zhēng)和營(yíng)商環(huán)境不好， 多數(shù)實(shí)體企業(yè)疲于價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)和促銷， 制約了企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新投入。

從出口需求角度看， ２０２２ 年我國(guó)進(jìn)出口總值首次突破４０ 萬(wàn)億元人民幣關(guān)口， 連續(xù)６ 年保持世界第一貨物貿(mào)易國(guó)地位。面對(duì)國(guó)際市場(chǎng)的大規(guī)模需求， 實(shí)體企業(yè)傾向于以粗放型發(fā)展方式為主，生產(chǎn)、加工、出口大量勞動(dòng)密集型產(chǎn)品和大宗產(chǎn)品。２０２２ 年， 我國(guó)勞動(dòng)密集型產(chǎn)品出口４. ２８ 萬(wàn)億元， 占當(dāng)年出口總額的１７. ８６％。國(guó)際市場(chǎng)需求的慣性不斷強(qiáng)化著部分實(shí)體企業(yè)的規(guī)模化生產(chǎn)能力， 從而導(dǎo)致“高排放、低創(chuàng)新”。此外， 不同區(qū)域內(nèi)實(shí)體企業(yè)間的無(wú)序競(jìng)爭(zhēng)、競(jìng)相殺價(jià)， 也將削弱企業(yè)綠色創(chuàng)新投入的動(dòng)機(jī)， 致使本地及鄰近地區(qū)實(shí)體企業(yè)均無(wú)法釋放綠色福利效應(yīng)。因此， 提出假設(shè)２：

假設(shè)２： 實(shí)體經(jīng)濟(jì)不利于本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)釋放。

１. ３ 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展對(duì)綠色福利效應(yīng)的影響

經(jīng)過(guò)集約化、集成化、集群化３ 個(gè)基本過(guò)程，以及不同過(guò)程間的交互作用和系統(tǒng)演化， 使得數(shù)實(shí)協(xié)同發(fā)展程度、廣度和深度不斷進(jìn)入新階段，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)， 持續(xù)提高綠色福利效應(yīng)。

在集約化發(fā)展階段， 數(shù)字技術(shù)融入到實(shí)體企業(yè)內(nèi)， 嵌入到產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等各個(gè)部門中［２４］ ， 加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部門間技術(shù)協(xié)同、交流、共享，實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)、釋放綠色福利效應(yīng)。在集成化階段， 數(shù)字技術(shù)、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)與實(shí)體企業(yè)高度結(jié)合， 使得包含數(shù)字技術(shù)在內(nèi)的創(chuàng)新資源在企業(yè)以及區(qū)域間流動(dòng)， 推動(dòng)區(qū)域內(nèi)外企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新、數(shù)字化變革與規(guī)模化生產(chǎn)， 形成“長(zhǎng)尾效應(yīng)” 并實(shí)現(xiàn)范圍經(jīng)濟(jì)［２５］ ， 對(duì)各區(qū)域綠色福利效應(yīng)產(chǎn)生積極的影響。在集群化階段， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展程度走向深化。在這一階段， 各企業(yè)、產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)邊界以及各區(qū)域的地理邊界被弱化［２６］ 。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)揮其網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)對(duì)全行業(yè)、全產(chǎn)業(yè)鏈條進(jìn)行數(shù)字化變革， 實(shí)現(xiàn)全社會(huì)內(nèi)數(shù)據(jù)和創(chuàng)新資源共享、效率倍增， 重塑價(jià)值創(chuàng)造方式， 成為綠色福利效應(yīng)釋放的重要驅(qū)動(dòng)力量。因此， 提出假設(shè)３：假設(shè)３： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展促進(jìn)本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)釋放。

２ 研究設(shè)計(jì)

２. １ 模型構(gòu)建

２. １. １ 空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

根據(jù)“地理學(xué)第一定律”［２７］ ， 各種事物處在一定的聯(lián)系之中， 且距離越近， 事物之間的聯(lián)系越緊密。為探究綠色福利效應(yīng)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等空間相關(guān)性， 本文從全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩方面來(lái)考察。

（１） 全局空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

Ｇｌｏｂａｌ Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ 常用于全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)，其主要是測(cè)度綠色福利效應(yīng)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等在整個(gè)空間上是否具有聚集現(xiàn)象， 計(jì)算公式如下［２８，２９］ ：

（２） 局部空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

Ｌｏｃａｌ Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ 常用于局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)，主要用來(lái)測(cè)度綠色福利效應(yīng)在局部空間上的空間集聚和空間依賴性特征， 其計(jì)算公式如下：

２."１. ２ 空間計(jì)量模型

空間杜賓模型（ＳＤＭ）同時(shí)考慮了解釋變量、被解釋變量及隨機(jī)干擾項(xiàng)的空間溢出特征， 是描述空間溢出效應(yīng)一般性、標(biāo)準(zhǔn)性的框架， 被廣泛用于經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證研究［３０］ 。因此， 本文采用ＳＤＭ 模型進(jìn)行分析， 其模型設(shè)置如下：

ｌｎＧＴＦＰｉｔ ＝ ? ＋ δＷｌｎＧＴＦＰｊｔ ＋ φ１ｌｎＤＩＧＩｉｔ ＋φ２ｌｎＩＮＤＵＳＴＲＹｉｔ ＋φ３ｌｎＤＩＧＩｉｔ ×ｌｎＩＮＤＵＳＴＲＹｉｔ ＋φ４Ｘｉｔ ＋?１ＷｌｎＤＩＧＩｊｔ ＋?２ＷｌｎＩＮＤＵＳＴＲＹｊｔ ＋?３ＷｌｎＤＩＧＩｊｔ ×ｌｎＩＮ?ＤＵＳＴＲＹｊｔ ＋?４ＷＸｉｔ ＋εｉｔ （３）

式（３） 中， ＧＴＦＰ 為綠色福利效應(yīng)， ＤＩＧＩ 為數(shù)字經(jīng)濟(jì)， ＩＮＤＵＳＴＲＹ 為實(shí)體經(jīng)濟(jì)， Ｘ 表示控制變量， Ｗ 為空間權(quán)重矩陣。

２. ２ 變量選取與測(cè)度

２. ２. １ 綠色福利效應(yīng)的測(cè)度

在本質(zhì)上， 綠色福利效應(yīng)反映著綠色、可持續(xù)發(fā)展活動(dòng)對(duì)資源利用效率提升和環(huán)境質(zhì)量改善的影響程度［７］ 。而綠色全要素生產(chǎn)率追求的產(chǎn)出最大化、資源損耗和環(huán)境污染最小化的理念則反映了綠色福利效應(yīng)的核心要義。因此， 本文采用綠色全要素生產(chǎn)率（ＧＴＦＰ）來(lái)衡量城市綠色福利效應(yīng)水平， 并將其作為本文的被解釋變量。借鑒楊書等［３１］ 的做法， 采用Ｔｏｎｅ［３２］ 提出的非期望產(chǎn)出超效率ＳＢＭ 模型（Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ－Ｕｎｄｅｓｉｒａｂｌｅ） 測(cè)度城市ＧＴＦＰ。測(cè)度城市ＧＴＦＰ 時(shí)所使用的投入－產(chǎn)出指標(biāo)如表１ 所示。

將每個(gè)城市作為一個(gè)決策單元， 假設(shè)Ｎ 個(gè)決策單元， 每個(gè)決策單元均有Ｍ 種投入要素Ｘ ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘＮ ）∈ＲＭ×Ｎ ， 生產(chǎn)出Ｅ 種期望產(chǎn)出Ｙｇ ＝（ｙｇ１，ｙｇ２，…，ｙｇＮ ）∈ＲＥ×Ｎ ， 以及Ｆ 種非期望產(chǎn)出Ｙｂ ＝（ｙｂ１，ｙｂ２，…，ｙｂＮ ）∈ＲＦ×Ｎ ， 則生產(chǎn)可能集為：

Ｐ ＝｛（ｘ，ｙｇ ，ｙｂ ） ｜ ｘ≥Ｘλ，ｙｇ ≤Ｙλ，ｙｂ ≥Ｙλ，λ≥０｝ （４）

式（４） 中， λ 為非負(fù)的權(quán)重向量， 在規(guī)模報(bào)酬可變（ＶＲＳ） 下， Σλｔｊ＝１， λｔｊ≥０。

基于生產(chǎn)可能集， Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ－Ｕｎｄｅｓｉｒａｂｌｅ 模型可以表示為：

在式（５） 中， ｈ?表示ＧＴＦＰ， ｈ?≥０； ｈ?越大， 說(shuō)明該決策單元ＧＴＦＰ 水平越高； 當(dāng)ｈ? ≥１時(shí)， 表明該決策單元達(dá)到了完全效率。

２. ２. ２ 核心解釋變量

（１） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)（ＤＩＧＩ）： 考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心內(nèi)涵和發(fā)展重點(diǎn)、城市數(shù)據(jù)的可得性， 本文參照趙濤等［２６］ 的做法， 從數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r兩方面來(lái)綜合衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)。①采用郭峰等［３４］ 編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)來(lái)反映數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r； ②采用黃群慧等［３５］ 提出的互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人員、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)出、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)４ 個(gè)維度來(lái)反映互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r； ③本文對(duì)這５ 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理， 利用算術(shù)平均法綜合成一個(gè)指標(biāo)來(lái)反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

（２） 實(shí)體經(jīng)濟(jì)（ＩＮＤＵＳＴＲＹ）： 實(shí)體經(jīng)濟(jì)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的命脈和基礎(chǔ)， 為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)、提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力提供了有力支撐。而工業(yè)則是實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石和重中之重［３６］ ， 很大程度上代表和決定著實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。本文采用各城市規(guī)模以上工業(yè)增加值來(lái)衡量工業(yè)發(fā)展水平， 并將其作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)水平的代理變量。

２. ２. ３ 控制變量

本文控制了以下可能影響綠色福利效應(yīng)的因素： （１） 創(chuàng)新政策支持（ＧＩＳ）， 以財(cái)政科學(xué)技術(shù)支出占一般預(yù)算財(cái)政支出比例來(lái)衡量； （２） 金融發(fā)展水平（ＦＩＮ）： 以金融機(jī)構(gòu)存貸款余額占城市ＧＤＰ 比重來(lái)反映； （３） 人口密度（ＤＥＮＳＩＴＹ）： 以每平方千米人數(shù)來(lái)表示； （４） 綠化水平（ＧＲＥＥＮ）：以建成區(qū)綠化覆蓋率來(lái)衡量。

各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表２ 所示。

２. ３ 數(shù)據(jù)來(lái)源

考慮到數(shù)據(jù)可得性， 本文依次剔除了數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重的地區(qū)（西藏、香港、澳門、臺(tái)灣等）和行政區(qū)域調(diào)整的城市（巢湖、畢節(jié)、三沙、萊蕪等）， 僅以２０１１ ～２０２０ 年我國(guó)２８３ 個(gè)地級(jí)及以上城市面板數(shù)據(jù)為對(duì)象展開(kāi)研究。數(shù)字普惠金融指數(shù)來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心， 其余數(shù)據(jù)大部分來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地級(jí)市以及各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)等。個(gè)別缺失數(shù)據(jù)利用插值法補(bǔ)齊。

３ 實(shí)證結(jié)果與分析

３. １ 自相關(guān)性分析

３. １. １ 全局空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

依據(jù)式（１）， 本文采用地理經(jīng)濟(jì)嵌套距離矩陣依次測(cè)度了ｌｎＧＴＦＰ、ｌｎＤＩＧＩ、ｌｎＩＮＤＵＳＴＲＹ、ｌｎ?ＤＩＧＩ×ｌｎＩＮＤＵＳＴＲＹ 的全局莫蘭指數(shù)（表３）。ｌｎＧＴ?ＦＰ 的全局莫蘭指數(shù)均大于０ 且顯著性逐漸增強(qiáng)，說(shuō)明樣本期間綠色福利效應(yīng)具有較好的空間相關(guān)性。ｌｎＤＩＧＩ、ｌｎＩＮＤＵＳＴＲＹ、ｌｎＤＩＧＩ × ｌｎＩＮＤＵＳＴＲＹ的全局莫蘭指數(shù)較大且在１％ 的顯著性水平下顯著， 表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)及二者交互作用同樣存在空間集聚性特征， 并且這種特征隨著時(shí)間的推移逐漸增強(qiáng)。

３. １. ２ 局部空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

根據(jù)式（２） 和地理經(jīng)濟(jì)嵌套距離矩陣， 挑選２０１１、２０１４、２０１７、２０２０ 年４ 個(gè)年份，利用Ｓｔａｔａ １５繪制出綠色福利效應(yīng)的莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖。圖１ 顯示我國(guó)許多城市的綠色福利效應(yīng)分布在第一、三象限， 呈“高高（Ｈ－Ｈ）”、“低低（Ｌ－Ｌ）” 集聚特征———高綠色福利效應(yīng)的城市和高的城市相連， 低綠色福利效應(yīng)的城市往往和低的相連。此外， 越來(lái)越多的城市向第一、三象限集聚則表明綠色福利效應(yīng)逐漸呈現(xiàn)更強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)和空間依賴性特征。

３."２ 基準(zhǔn)回歸分析

表４ 中模型的Ｈａｕｓｍａｎ 檢驗(yàn)、ＬＲ 檢驗(yàn)和Ｗａｌｄ檢驗(yàn)結(jié)果通過(guò)了１％的顯著性檢驗(yàn)， 說(shuō)明ＳＤＭ 模型不會(huì)退化為空間自回歸模型（ＳＡＲ）和空間誤差模型（ＳＥＭ）， 具有時(shí)空雙固定效應(yīng)的ＳＤＭ 模型最優(yōu)， 驗(yàn)證了本文選擇ＳＤＭ 模型的正確性。分析基準(zhǔn)回歸結(jié)果： （１） 綠色福利效應(yīng)的空間滯后項(xiàng)系數(shù)ｒｈｏ 顯著大于０， 同樣說(shuō)明了綠色福利效應(yīng)具有空間集聚性特征； （２） 解釋變量的回歸系數(shù)表明綠色福利效應(yīng)同時(shí)受到本地及鄰近地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)及二者協(xié)同作用的影響。

此外， 本文通過(guò)偏微分方法， 進(jìn)一步將解釋變量產(chǎn)生的綠色福利效應(yīng)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)， 實(shí)證結(jié)果如表５ 所示。可以發(fā)現(xiàn)： （１）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接及間接效應(yīng)系數(shù)分別為０. １０８、０. ５２１， 說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綠色福利效應(yīng)是存在的；并且由于數(shù)字技術(shù)擴(kuò)散和知識(shí)溢出， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)更強(qiáng)更顯著； （２） 實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)的回歸系數(shù)分別為－０. ２３１和－０. ２１２， 且都在１％的水平下顯著， 表明實(shí)體經(jīng)濟(jì)不利于本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)釋放， 證實(shí)了假設(shè)２。由于區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)， 實(shí)體經(jīng)濟(jì)在抑制本地區(qū)綠色福利效應(yīng)的同時(shí)產(chǎn)生了負(fù)向空間溢出； （３） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)交互作用的直接及間接效應(yīng)系數(shù)分別為０. ０５１、０. ２７１， 說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)可以協(xié)同促進(jìn)綠色福利效應(yīng)；（４） 控制變量中， 創(chuàng)新政策支持對(duì)本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)產(chǎn)生了擠出效應(yīng)， 人口密度顯著促進(jìn)了本地區(qū)綠色福利效應(yīng)并產(chǎn)生了正向空間溢出， 金融發(fā)展水平和綠化水平尚未顯著促進(jìn)本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)釋放。

３. ３ 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

３. ３. １ 更換空間權(quán)重距離矩陣

本文將地理經(jīng)濟(jì)嵌套距離矩陣更換為經(jīng)濟(jì)距離矩陣和地理距離矩陣， 進(jìn)行空間杜賓模型估計(jì)，結(jié)果如表６ 所示。更換空間權(quán)重矩陣以后， 核心解釋變量的符號(hào)和顯著性與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致， 基準(zhǔn)回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

３. ３. ２ 其他方法

表７ 依次報(bào)告了更換被解釋變量、縮短樣本時(shí)間、剔除直轄市后的回歸結(jié)果。其中， 更換被解釋變量是將以規(guī)模報(bào)酬可變下Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ－Ｕｎ?ｄｅｓｉｒａｂｌｅ 模型測(cè)度的ＧＴＦＰ 更換為以規(guī)模報(bào)酬不變下Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ－Ｕｎｄｅｓｉｒａｂｌｅ 模型測(cè)度的ＧＴＦＰ；縮短樣本時(shí)間是將２０１１ 年、２０２０ 年的截面數(shù)據(jù)剔除； 剔除直轄市是將北京市、天津市、上海市、重慶市４ 個(gè)城市剔除。表７ 的結(jié)果表明， 經(jīng)過(guò)這３ 種方法檢驗(yàn)后， 核心解釋變量的符號(hào)沒(méi)有發(fā)生變化， 顯著性與基準(zhǔn)模型基本一致， 驗(yàn)證了基準(zhǔn)模型計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性。

３. ４ 內(nèi)生性分析

為了緩解由遺漏變量或雙向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題， 本文借鑒鄒新月和王旺［３７］ 的做法，選取移動(dòng)電話普及率這一工具變量進(jìn)行內(nèi)生性分析。選取這個(gè)工具變量的原因在于， 移動(dòng)電話是居民上網(wǎng)購(gòu)物娛樂(lè)的主要方式， 移動(dòng)電話普及率越高， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?jié)摿涂臻g越大， 移動(dòng)電話普及率與數(shù)字經(jīng)濟(jì)滿足相關(guān)性要求； 同時(shí)， 移動(dòng)電話普及率并不直接影響綠色福利效應(yīng)， 滿足排他性要求?；谶@一工具變量， 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果如表８ 所示。

通過(guò)表８ 可以看出， 考慮內(nèi)生性以后， 基準(zhǔn)模型中的核心結(jié)論依舊成立， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的交互作用均顯著促進(jìn)了本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)， 實(shí)體經(jīng)濟(jì)顯著阻礙了本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)釋放。

３. ５ 異質(zhì)性分析

３. ５. １ 城市規(guī)模異質(zhì)性分析

考慮到不同規(guī)模的城市在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)政策、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度和質(zhì)量方面存在差異， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)及其交互作用對(duì)不同規(guī)模城市綠色福利效應(yīng)的影響也可能存在不同。本文參照秦文晉和劉鑫鵬［３８］ 的做法， 根據(jù)第一財(cái)經(jīng)新一線城市研究所發(fā)布的《中國(guó)城市新分級(jí)名單》， 將一線、新一線城市劃分為大城市， 二三線城市劃分為中等城市， 四五線城市劃分為小城市， 進(jìn)行空間杜賓模型估計(jì)， 結(jié)果如表９ 所示。

從直接效應(yīng)來(lái)看， （１） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了大、中城市綠色福利效應(yīng)， 但卻抑制了小城市綠色福利效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)自身具有助力綠色低碳發(fā)展的內(nèi)在優(yōu)勢(shì)， 但是， 現(xiàn)階段小城市與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展配套的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)據(jù)資源應(yīng)用等尚未完善， 因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)小城市的綠色福利效應(yīng)可能存在滯后性； （２） 實(shí)體經(jīng)濟(jì)均抑制了大中小城市綠色福利水平。這表明目前實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)各個(gè)規(guī)模城市綠色福利效應(yīng)均產(chǎn)生了不利的影響；（３） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的交互作用對(duì)大、中城市綠色福利效應(yīng)的促進(jìn)作用強(qiáng)于小城市。這表明大中城市相對(duì)完善的數(shù)字資源條件、實(shí)體經(jīng)濟(jì)場(chǎng)景以及二者協(xié)同發(fā)展的空間， 為綠色福利效應(yīng)釋放提供了更好的條件。

從間接效應(yīng)來(lái)看， （１） 在大城市， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)產(chǎn)生了負(fù)向空間溢出，這可能與大城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)的規(guī)模效應(yīng)還未達(dá)到臨界條件， 或者缺乏更為“公共性” 的相關(guān)技術(shù)利用與擴(kuò)散等因素相關(guān)； （２） 與中小城市不同， 實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)大城市綠色福利效應(yīng)產(chǎn)生了正向空間溢出。對(duì)大城市來(lái)說(shuō)， 某一地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的不利影響對(duì)鄰近地區(qū)影響較小。這種結(jié)果意味著， 在實(shí)體經(jīng)濟(jì)規(guī)模占優(yōu)的條件下， 實(shí)體經(jīng)濟(jì)的綠色技術(shù)改造與創(chuàng)新， 將更有助于降低綠色技術(shù)應(yīng)用與擴(kuò)散成本， 釋放區(qū)域內(nèi)綠色福利效應(yīng)； （３） 與大、小城市相比， 中等城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)交互作用產(chǎn)生的正向空間溢出效應(yīng)更強(qiáng)。這可能是由于大部分中等城市內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡性以及相關(guān)技術(shù)的差異性沒(méi)有其他兩類城市那么突出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展程度較好， 區(qū)域之間技術(shù)交流共享、資源優(yōu)化配置水平較高， 更易提升綠色福利效應(yīng)并對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生更強(qiáng)的空間溢出。

３. ５. ２ 城市類型異質(zhì)性分析

由于不同資源類型的城市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況、技術(shù)創(chuàng)新水平等方面存在較大差異， 從而數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展程度不同，對(duì)綠色福利效應(yīng)的影響可能存在異質(zhì)性。因此，本文根據(jù)國(guó)務(wù)院頒布的《全國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（２０１３ ～ ２０２０ 年）》， 將樣本城市劃分為資源型城市、非資源型城市， 進(jìn)行空間杜賓模型估計(jì)， 結(jié)果如表１０ 所示。

直接效應(yīng)結(jié)果表明， （１） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)分別對(duì)資源型城市、非資源型城市綠色福利效應(yīng)產(chǎn)生了抑制和促進(jìn)作用。長(zhǎng)期以來(lái)， 由于資源依賴性強(qiáng)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)單一、技術(shù)水平低下等， 資源型城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢， 對(duì)綠色福利效應(yīng)產(chǎn)生了抑制作用。而得益于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面的優(yōu)勢(shì)， 非資源型城市可充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綠色福利效應(yīng)； （２） 實(shí)體經(jīng)濟(jì)顯著抑制了資源型、非資源型城市綠色福利效應(yīng)。這意味著， 實(shí)體經(jīng)濟(jì)的負(fù)向綠色福利效應(yīng)影響應(yīng)引起重視； 因地制宜，結(jié)合城市類型制定有針對(duì)性的綠色轉(zhuǎn)型方案、推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)成為未來(lái)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)；（３） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的交互作用抑制了資源型城市綠色福利效應(yīng)， 促進(jìn)了非資源型城市綠色福利效應(yīng)。這可能與資源型城市、非資源型城市在綠色轉(zhuǎn)型難度、資源依賴程度、數(shù)實(shí)融合程度等方面的差距有關(guān)。

間接效應(yīng)結(jié)果表明， （１） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)兩類城市綠色福利效應(yīng)的空間溢出影響均為負(fù)， 表明在這兩類城市中， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)并未促進(jìn)鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)釋放； （２） 在不同資源類型城市中， 實(shí)體經(jīng)濟(jì)均對(duì)綠色福利效應(yīng)產(chǎn)生了負(fù)向空間溢出。原因可能在于， 地理鄰近性以及實(shí)體企業(yè)上下游的經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性， 使得實(shí)體經(jīng)濟(jì)在抑制本地區(qū)綠色福利效應(yīng)的同時(shí)， 對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生了“一損俱損”的影響； （３） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的交互作用僅對(duì)非資源型城市綠色福利效應(yīng)產(chǎn)生了正向空間溢出， 這表明在非資源型城市中， 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平較高， 更易發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)， 提升本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)。

４ 結(jié)論與啟示

本文從理論和實(shí)證兩方面探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)及其交互作用對(duì)綠色福利效應(yīng)的直接及空間溢出影響。研究發(fā)現(xiàn)， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的交互作用促進(jìn)了本地區(qū)綠色福利效應(yīng)并產(chǎn)生了顯著的正向空間溢出， 實(shí)體經(jīng)濟(jì)則顯著抑制了本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)； 異質(zhì)性結(jié)果表明， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的交互作用對(duì)中等規(guī)模城市綠色福利效應(yīng)的直接及間接影響均顯著為正， 對(duì)非資源型城市綠色福利效應(yīng)的直接影響顯著為正， 間接影響為正。基于以上結(jié)論， 本文提出以下政策建議：

（１） 強(qiáng)化數(shù)字引領(lǐng)， 促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展。強(qiáng)化數(shù)字引領(lǐng)， 以數(shù)據(jù)要素、數(shù)字技術(shù)賦能實(shí)體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。加快智能車間、智能工廠、智慧物流、智慧醫(yī)療、智慧教育等建設(shè)， 打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)全產(chǎn)業(yè)鏈條， 加速新產(chǎn)品和新服務(wù)供給， 以提升經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率、釋放綠色福利效應(yīng)。

（ ２） 加強(qiáng)區(qū)域之間技術(shù)交流與合作， 推動(dòng)綠色福利效應(yīng)釋放。各地方政府應(yīng)鼓勵(lì)、引導(dǎo)企業(yè)研發(fā)和使用綠色環(huán)保的戰(zhàn)略性技術(shù)， 強(qiáng)化區(qū)域之間數(shù)字化交流與合作， 加強(qiáng)數(shù)字核心技術(shù)攻關(guān)，推動(dòng)數(shù)字知識(shí)擴(kuò)散、技術(shù)溢出， 以數(shù)賦能本地及鄰近地區(qū)綠色福利效應(yīng)。應(yīng)促進(jìn)形成不同規(guī)模城市之間具有緊密聯(lián)系的城市群， 并與數(shù)實(shí)協(xié)同發(fā)展的新趨勢(shì)相結(jié)合， 推動(dòng)小城市綠色低碳發(fā)展。圍繞數(shù)字技術(shù)提升、數(shù)據(jù)資源開(kāi)發(fā)利用等， 加大財(cái)政科研投入， 支持企業(yè)等創(chuàng)新主體加速重大科研創(chuàng)新， 增強(qiáng)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展源動(dòng)力、集聚力和競(jìng)爭(zhēng)力。

（３） 打造大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中心、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)集聚區(qū)。引導(dǎo)大型企業(yè)、重點(diǎn)企業(yè)開(kāi)展數(shù)據(jù)中心建設(shè)， 打造以大數(shù)據(jù)為支撐的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)集聚區(qū)， 打破數(shù)據(jù)壁壘， 形成大中小企業(yè)協(xié)同合作的數(shù)字產(chǎn)業(yè)體系；圍繞高端芯片、集成電路、核心元器件等數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)， 引導(dǎo)企業(yè)與高校、科研院所開(kāi)展高水平實(shí)質(zhì)性、戰(zhàn)略性創(chuàng)新合作， 為中國(guó)式現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系構(gòu)建提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

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（責(zé)任編輯： 楊 婧）

基金項(xiàng)目： 國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“吸收能力－技術(shù)體制匹配下的企業(yè)戰(zhàn)略性技術(shù)創(chuàng)新機(jī)理研究” （ 項(xiàng)目編號(hào)： ７２１７２０５５）； 遼寧省教育廳面上項(xiàng)目“遼寧省民營(yíng)企業(yè)戰(zhàn)略性創(chuàng)新模式研究” （ 項(xiàng)目編號(hào)： ＬＪＫＲ００３８）； 遼寧省興遼英才計(jì)劃項(xiàng)目“ 遼寧經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究” （項(xiàng)目編號(hào)： ＸＬＹＣ１９０４００４）。