數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的空間效應(yīng)研究

摘 要：在邁向經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的進(jìn)程中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綠色價(jià)值日益凸顯?；?013—2020年中國(guó)30省份數(shù)據(jù)，利用動(dòng)態(tài)空間杜賓模型和門檻效應(yīng)模型，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的因果效應(yīng)與影響路徑。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能顯著提升綠色全要素生產(chǎn)率，具有直接溢出和間接溢出效應(yīng)，即本地的數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅能提升本地的綠色全要素生產(chǎn)率，還能提升鄰地的綠色全要素生產(chǎn)率；數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率呈非線性關(guān)系，技術(shù)和資本要素存在單一門檻，其促進(jìn)作用在跨越門檻值后邊際遞減；從影響路徑看，技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步均是數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升綠色全要素生產(chǎn)率的重要機(jī)制。研究結(jié)論為促進(jìn)我國(guó)綠色發(fā)展和實(shí)現(xiàn)各區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色發(fā)展的協(xié)調(diào)互動(dòng)提供了理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；綠色全要素生產(chǎn)率；區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展；空間溢出

中圖分類號(hào)：F12 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Research on the Spatial Effect of Digital Economy on Green Total Factor Productivity

WANG Yaoying

（School of Economic， Zhejiang University of Technology， Hangzhou 310023， China）

Abstract： In the process of advancing towards high-quality economic development， the green value of the digital economy is increasingly prominent. Based on the data of 30 provinces in China from 2013 to 2020， this paper uses the dynamic spatial Durbin model and threshold effect model to analyze the causal effect and impact path of the digital economy on green total factor productivity （GTFP）. The research finds that the digital economy can significantly improve GTFP， with direct and indirect spillover effects， that is， the local digital economy can not only improve the local GTFP， but also promote the development of GTFP in neighboring regions. There is a nonlinear relationship between digital economy and GTFP， in which there is a single threshold for technical factors and capital factors， and their promotion effects decrease marginally after crossing the threshold. From the perspective of impact path， both technical efficiency and technological progress are important mechanisms for digital economy to improve GTFP. The conclusions provides a theoretical basis for promoting green development in China and achieving coordinated interaction between digital economy and green development in various regions.

Key words： digital economy； green total factor productivity； regional coordinated development； spatial spillover

黨的二十大報(bào)告提出“加快建設(shè)數(shù)字中國(guó)，對(duì)加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)作出戰(zhàn)略部署”1，在我國(guó)轉(zhuǎn)換發(fā)展方式、轉(zhuǎn)變?cè)鲩L(zhǎng)動(dòng)力的關(guān)鍵時(shí)期，數(shù)字經(jīng)濟(jì)事關(guān)國(guó)家發(fā)展大局?，F(xiàn)階段，我國(guó)仍面臨資源高消耗、環(huán)境高污染等考驗(yàn)，且區(qū)域發(fā)展不平衡、不充分問題亟待解決。隨著“綠色發(fā)展”理念的提出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綠色價(jià)值日益凸顯，綠色發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)正是綠色全要素生產(chǎn)率的集中表現(xiàn)（周勇和王懷英，2021），故深入研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，對(duì)各區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過空間溢出效應(yīng)提升全要素生產(chǎn)率（楊慧梅和江璐，2021），且一直是驅(qū)動(dòng)全要素生產(chǎn)率創(chuàng)新的重要因素（Wenrong Pan et al.，2022）。早期文獻(xiàn)大多關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)與全要素生產(chǎn)率間的關(guān)系，尚未形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率存在相關(guān)性的結(jié)論。隨著綠色理念的興起，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在刺激消費(fèi)（Buhkt amp; Heeks，2017）、帶動(dòng)生產(chǎn)（Liu et al.，2022）等方面均有正向作用。此后，學(xué)者們的研究范圍過渡到與環(huán)境有關(guān)的綠色全要素生產(chǎn)率，得出提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有利于提高綠色全要素生產(chǎn)率的結(jié)論（朱喜安和馬櫻格，2022；烏靜等，2022）。進(jìn)一步，樊軼俠和徐昊（2021）率先提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)與經(jīng)濟(jì)綠色化間存在倒U型關(guān)系，即隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，經(jīng)濟(jì)綠色化水平呈現(xiàn)出先升后降的趨勢(shì)。已有研究大多關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本地效應(yīng)，由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有外部性特征，本地的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能會(huì)影響鄰地的綠色全要素生產(chǎn)率，但二者的影響效應(yīng)研究尚未成為主流內(nèi)容。另外，雖然學(xué)者們對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率間的線性關(guān)系進(jìn)行了探討，但對(duì)二者復(fù)雜的作用機(jī)制缺乏系統(tǒng)研究。

本文基于2013—2020年中國(guó)30省份面板數(shù)據(jù)，利用動(dòng)態(tài)空間杜賓模型和門檻模型，分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率的因果效應(yīng)及存在的技術(shù)要素和資本要素門檻，并進(jìn)一步探究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響路徑，為各區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展尋找啟示。本文的邊際貢獻(xiàn)如下：（1）在全要素生產(chǎn)率的測(cè)算中融入環(huán)境因素，更貼近新時(shí)代“綠色發(fā)展”的理念。（2）使用動(dòng)態(tài)空間杜賓模型，在時(shí)間層面探究綠色全要素生產(chǎn)率的滯后效應(yīng)，在空間層面探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與本地綠色全要素生產(chǎn)率之間的直接溢出效應(yīng)和與鄰地之間的間接溢出效應(yīng)，更準(zhǔn)確估測(cè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的總效應(yīng)。（3）使用門檻效應(yīng)模型，在技術(shù)和資本層面探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色全要素生產(chǎn)率的非線性關(guān)系，為各區(qū)域提供獨(dú)有的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑。（4）通過分解綠色全要素生產(chǎn)率，深入探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響路徑，為各區(qū)域邁向高質(zhì)量發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 理論機(jī)制與研究假說

1.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)可依靠技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、降低資源錯(cuò)配等方式提升綠色全要素生產(chǎn)率。第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過溢出效應(yīng)提高了企業(yè)的創(chuàng)新起點(diǎn)（戚聿東等，2020），增加了產(chǎn)品和服務(wù)的附加值，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也帶動(dòng)了技術(shù)和人才的流通，強(qiáng)化各主體間的技術(shù)協(xié)同和研發(fā)合作，推進(jìn)了漸進(jìn)式創(chuàng)新（肖遠(yuǎn)飛和姜瑤，2021），而技術(shù)創(chuàng)新正是綠色全要素生產(chǎn)率提升的重要因素。第二，智能生產(chǎn)、可視化產(chǎn)業(yè)組織等方式得以實(shí)現(xiàn)（陳曉東和楊曉霞，2021），數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“關(guān)聯(lián)效應(yīng)”不斷發(fā)揮，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)向知識(shí)技術(shù)密集型轉(zhuǎn)移，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、合理化、綠色化（Kohli amp; Melville，2009）。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過降低搜尋、交易和匹配成本（Goldfarb amp; Tucker，2019）助推生產(chǎn)者實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，降低資源錯(cuò)配，有利于打破產(chǎn)銷隔閡，促進(jìn)商品大規(guī)模流通，降低資源錯(cuò)配意味著資源浪費(fèi)的減少和環(huán)境的優(yōu)化。

圖1是2013年和2020年我國(guó)30省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與綠色全要素生產(chǎn)率的散點(diǎn)圖，可從中發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和綠色全要素生產(chǎn)率呈正相關(guān)。

假說1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能顯著提升綠色全要素生產(chǎn)率。

1.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過高效的信息傳遞壓縮時(shí)空距離，增強(qiáng)區(qū)域關(guān)聯(lián)的廣度和深度（趙濤等，2020），數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率間的空間溢出效應(yīng)表現(xiàn)在：第一，根據(jù)摩爾定律，數(shù)字經(jīng)濟(jì)以低成本實(shí)現(xiàn)跨時(shí)空傳播（羅珉和李亮宇，2015），改變技術(shù)資源的流通方式，推動(dòng)跨區(qū)“產(chǎn)—學(xué)—研”，以技術(shù)外溢促進(jìn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)創(chuàng)新，提升鄰地的綠色全要素生產(chǎn)率。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)既可實(shí)現(xiàn)跨區(qū)數(shù)據(jù)共享達(dá)到共同監(jiān)管、預(yù)測(cè)、預(yù)警生態(tài)環(huán)境的目的，也可通過示范效應(yīng)帶動(dòng)欠發(fā)達(dá)地區(qū)學(xué)習(xí)鄰地經(jīng)驗(yàn)，提升本地與鄰地的綠色全要素生產(chǎn)率。

假說2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過空間溢出效應(yīng)提升鄰地的綠色全要素生產(chǎn)率。

1.3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的門檻效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有技術(shù)密集和資本密集特征，區(qū)域技術(shù)和資本發(fā)展水平也會(huì)影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綠色價(jià)值，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率間有非線性關(guān)系。一方面，數(shù)據(jù)要素與技術(shù)要素的有效結(jié)合是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力（徐翔等，2022），技術(shù)越發(fā)達(dá)的地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高；另一方面，資本是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)力（朱喜安和馬櫻格，2022）。當(dāng)技術(shù)和資本要素低于門檻值時(shí)，地區(qū)可能會(huì)將有限的資源投入其他領(lǐng)域，使數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展受限，不利于發(fā)揮其綠色效應(yīng)，故只有在技術(shù)和資本積累到一定程度后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)才能加速發(fā)展。

假說3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的作用存在技術(shù)要素和資本要素的門檻效應(yīng)。

2 實(shí)證設(shè)計(jì)與變量說明

2.1 空間權(quán)重矩陣的設(shè)置與相關(guān)性分析

以地理距離為基礎(chǔ)，構(gòu)建如下空間權(quán)重矩陣：

其中，為地理距離矩陣，為兩省份間的地理距離。

選取全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)2013—2020年30省份綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（DE）的空間相關(guān)性，選取莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖檢驗(yàn)局部空間相關(guān)性。表1結(jié)果表明，2013—2020年莫蘭指數(shù)均為正且多數(shù)通過5%顯著性檢驗(yàn)，說明綠色全要素生產(chǎn)率與數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有顯著空間正相關(guān)性。圖2、3結(jié)果表明，綠色全要素生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平主要分布在第一、第三象限，呈現(xiàn)高高聚集和低低聚集的特點(diǎn)，說明本文適合構(gòu)建空間計(jì)量模型。

2.2 空間計(jì)量模型的構(gòu)建

LM檢驗(yàn)和R-LM檢驗(yàn)結(jié)果（見表2）表明空間誤差（SEM）模型與空間滯后（SAR）模型的拉格朗日乘數(shù)和穩(wěn)健拉格朗日乘數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)；LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)結(jié)果表明各統(tǒng)計(jì)量均通過顯著性檢驗(yàn)，SDM模型無法退化為SEM或SAR模型。因此，使用空間杜賓模型分析綠色全要素生產(chǎn)率與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)系。

構(gòu)建動(dòng)態(tài)SDM模型不僅能反映動(dòng)態(tài)的綠色全要素生產(chǎn)率變化，且能緩解內(nèi)生性帶來的估計(jì)偏誤，具體模型如下：

ln GTFPit=β0+ρWij ln GTFPit+β1 ln GTFPit-1）+β3" ln DEit+β4 Wij" ln DEit+β5 ln Xit +μi+θt+εit （1）

其中，下標(biāo)i和t分別代表省份和年份；GTFPit為綠色全要素生產(chǎn)率；GTFPit-1為綠色全要素生產(chǎn)率的滯后一期項(xiàng)（記作GTFPlag）；核心解釋變量DEit為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；Xit為一系列控制變量；ρ為GTFPit的空間溢出系數(shù)；β為一系列待估計(jì)參數(shù)；Wij為空間權(quán)重矩陣；μi為個(gè)體固定效應(yīng)，用于控制不隨時(shí)間變化的省份特征；θt為時(shí)間固定效應(yīng)，用于控制不隨省份變化的宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2.3 變量選取

2.3.1 綠色全要素生產(chǎn)率

基于SBM模型和ML指數(shù)，使用Max Dea軟件計(jì)算各區(qū)域的綠色全要素生產(chǎn)率，原數(shù)據(jù)如下：第一，投入要素包括勞動(dòng)、資本、能源投入。勞動(dòng)投入以年末就業(yè)人員總數(shù)表示，資本投入以實(shí)際資本存量表示，以永續(xù)盤存法為基礎(chǔ)，取9.6%折舊率計(jì)算得到，能源投入以能源消費(fèi)總量表示。第二，期望產(chǎn)出以2000年為基期的不變價(jià)GDP表示。第三，非期望產(chǎn)出以工業(yè)廢水中的化學(xué)需氧量排放總量、工業(yè)二氧化硫排放量、一般工業(yè)固體廢物產(chǎn)生量綜合展現(xiàn)。

2.3.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

本文從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新環(huán)境入手，緊貼數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的本質(zhì)，構(gòu)建如下指標(biāo)體系，用熵值法計(jì)算得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，見表3。

2.3.3 其他控制變量

為降低遺漏變量產(chǎn)生的偏誤，設(shè)定如下控制變量：政府干預(yù)（Gov），以地方財(cái)政一般預(yù)算支出/GDP表示；開放水平（Open），以貨物貿(mào)易總額/GDP表示；人力資本（HR），以受小、初、高中教育和大專及以上教育人數(shù)占6歲以上人口比重乘以相應(yīng)教育年限（6、9、12、16）之和表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Indus），以第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值表示；人口密度（Pop），以年末常住人口數(shù)比省份面積表示；環(huán)境規(guī)制（Reg），以工業(yè)污染治理完成投資額表示。

2.4 數(shù)據(jù)說明

鑒于數(shù)據(jù)的完整性與獲取性，不包括港澳臺(tái)和西藏自治區(qū)，選取2013—2020年中國(guó)30省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。數(shù)據(jù)源自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心，缺失數(shù)據(jù)用插值法補(bǔ)齊。所有變量取對(duì)數(shù)以降低異方差對(duì)估計(jì)結(jié)果的干擾，描述性統(tǒng)計(jì)見表4。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

模型（1）的回歸結(jié)果如表5所示，列（1）、（2）、（3）分別控制了個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)與雙固定效應(yīng)。在控制其他變量的情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提升1%，綠色全要素生產(chǎn)率提升0.0738%，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著提升綠色全要素生產(chǎn)率，假設(shè)1得到驗(yàn)證。綠色全要素生產(chǎn)率存在明顯的時(shí)間滯后效應(yīng)和空間效應(yīng)。一方面，綠色全要素滯后項(xiàng)的系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明前期的綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展對(duì)后期存在顯著的提升作用；另一方面，綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明綠色全要素生產(chǎn)率具有空間溢出效應(yīng)，即本地的綠色全要素生產(chǎn)率可顯著促進(jìn)鄰地綠色全要素生產(chǎn)率提升?？刂谱兞肯禂?shù)的符號(hào)和顯著性與預(yù)期大體相近。

3.2 總效應(yīng)的分解

借鑒Lesage amp; Pace（2009）的做法，分解數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響效益，表6表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅提升了本地的綠色全要素生產(chǎn)率，且?guī)?dòng)了鄰地綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展，證明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)鄰地綠色全要素生產(chǎn)率存在顯著的空間外溢效應(yīng)，對(duì)協(xié)調(diào)區(qū)域間的綠色發(fā)展具有促進(jìn)作用，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

3.3 門檻效應(yīng)分析

構(gòu)建門檻模型驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色全要素生產(chǎn)率間的非線性關(guān)系：

其中：下標(biāo)i和t分別代表省份和年份；GTFPit為綠色全要素生產(chǎn)率；核心解釋變量DEit為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；qit為門檻變量，技術(shù)要素以Ramp;D投入強(qiáng)度表示，資本要素以金融機(jī)構(gòu)年末存貸款余額表示；I為指標(biāo)函數(shù)；c為具體的門檻值；Xit為一系列控制變量；εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

基于Hansen（1999）的方法經(jīng)過“自助法”反復(fù)抽樣300次驗(yàn)證門檻存在，結(jié)果表明技術(shù)、資本要素均通過單一門檻檢驗(yàn)，故選用單一門檻模型進(jìn)行回歸。表7表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用隨研發(fā)投入的提高和資本積累的增加而邊際遞減，假設(shè)3得到驗(yàn)證。當(dāng)技術(shù)、資本要素跨越第一重門檻時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的作用系數(shù)分別由0.4379、0.4538下降為0.1357、0.0909，原因可能是：第一，通過前期研發(fā)投入的增加，地區(qū)可吸收與消化技術(shù)要素，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)而推動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率提升。但接近發(fā)展前沿時(shí)，創(chuàng)新成本和難度增大，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在跨越技術(shù)要素門檻后對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用下降。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有資本密集性，通過前期大量資本投入，地區(qū)可加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、人才培養(yǎng)等實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)而推動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率提升。但若不斷增加資本要素投入，超過某一特定值時(shí)，再投入該要素所得的邊際產(chǎn)量呈遞減態(tài)勢(shì)，故數(shù)字經(jīng)濟(jì)在跨越要素門檻后對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用下降。

3.4 影響路徑分析

將ML指數(shù)分解為技術(shù)效率指數(shù)（EC）與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC）（Nishimizu amp; Page，1982），以深入探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率間的影響路徑。表8表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了技術(shù)效率提升和技術(shù)進(jìn)步，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過提升技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步，最終提升綠色全要素生產(chǎn)率。其中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的正向影響更大，故強(qiáng)化技術(shù)創(chuàng)新、資本積累等要素投入是我國(guó)現(xiàn)期提升綠色全要素生產(chǎn)率和促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的重要途徑。

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

第一，使用DDF模型和GML指數(shù)重新測(cè)算GTFP，表9列（1）結(jié)論與基準(zhǔn)回歸保持一致。第二，借鑒Han et al.（2021）的方法，選取2000年移動(dòng)電話數(shù)與時(shí)間變量的交互項(xiàng)構(gòu)造數(shù)字經(jīng)濟(jì)的工具變量。2000年移動(dòng)電話數(shù)的歷史數(shù)據(jù)不會(huì)對(duì)現(xiàn)期綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響，作為早期重要的通信工具，移動(dòng)電話數(shù)較多的省份如今數(shù)字經(jīng)濟(jì)也較為發(fā)達(dá)。列（2）的一階段結(jié)果顯示工具變量對(duì)內(nèi)生變量回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明早期移動(dòng)通信的發(fā)展促進(jìn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展；數(shù)字經(jīng)濟(jì)在1%水平上顯著促進(jìn)了綠色全要素生產(chǎn)率提升，且通過工具變量不可識(shí)別LM檢驗(yàn)和弱工具變量F檢驗(yàn)。第三，對(duì)南、北方進(jìn)行異質(zhì)性分析，列（4）、（5）結(jié)果表明，南、北方數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高均顯著帶動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率提升，但對(duì)北方的影響略大于南方。第四，將地理鄰接矩陣作為新的空間矩陣，列（6）結(jié)論與基準(zhǔn)回歸保持一致，以上方法均證明了回歸模型的穩(wěn)健性。

4 結(jié)論與政策建議

基于2013—2020年中國(guó)30省份的面板數(shù)據(jù)，利用動(dòng)態(tài)空間杜賓模型和門檻效應(yīng)模型，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，進(jìn)一步分析二者的非線性關(guān)系及影響路徑。主要結(jié)論有：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了綠色全要素生產(chǎn)率提升，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)及內(nèi)生性問題處理后仍成立。分解總效應(yīng)后發(fā)現(xiàn)，本地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)通過空間溢出效應(yīng)提升了鄰地的綠色全要素生產(chǎn)率。第二，綠色全要素生產(chǎn)率既存在時(shí)間依賴性，即前期綠色全要素生產(chǎn)率的發(fā)展顯著提升了后期發(fā)展，也存在空間依賴性，即本地綠色全要素的提升會(huì)帶動(dòng)鄰地的綠色全要素提升。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率間存在非線性關(guān)系，越過單一門檻后，增加技術(shù)要素和資本要素投入對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用邊際遞減。第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依靠技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步提升了綠色全要素生產(chǎn)率，且對(duì)技術(shù)進(jìn)步的正向影響更大。

研究結(jié)論具有以下啟示：第一，在繼續(xù)優(yōu)化發(fā)展環(huán)境和加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的前提下，不斷推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面，我國(guó)區(qū)域間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施仍存在較大差距，需推動(dòng)經(jīng)濟(jì)、科技發(fā)展，完善光纜、基站等建設(shè)，打通數(shù)字經(jīng)濟(jì)升級(jí)渠道。另一方面，數(shù)字金融、電子商務(wù)等產(chǎn)業(yè)應(yīng)運(yùn)而生，綠色價(jià)值不斷體現(xiàn)，需進(jìn)一步支持新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，不斷釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)活力，全方位賦能綠色發(fā)展。第二，合理規(guī)劃數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展布局異質(zhì)性戰(zhàn)略，更好發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)本地綠色全要素生產(chǎn)率的提升及對(duì)鄰地的空間溢出效應(yīng)。一方面，通過高水平地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)輻射效應(yīng)，帶動(dòng)欠發(fā)達(dá)地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率提升；另一方面，通過宏觀調(diào)控規(guī)范市場(chǎng)環(huán)境，避免惡性競(jìng)爭(zhēng)，強(qiáng)化欠發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展，避免“虹吸效應(yīng)”帶來的“馬太效應(yīng)”。第三，不斷增強(qiáng)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)效應(yīng)，一方面，優(yōu)化對(duì)既有資源的使用，提升要素的配置效率，加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)效率的影響，以減少要素投入、降低非期望產(chǎn)出提升綠色全要素生產(chǎn)率。另一方面，強(qiáng)化研發(fā)投入和資本積累，以帶動(dòng)人才隊(duì)伍建設(shè)、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，加強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 周勇，王懷英.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響：基于區(qū)域基礎(chǔ)吸收能力的調(diào)節(jié)作用［J］.科技與經(jīng)濟(jì)，2021，34（4）：81-85.

［2］ 楊慧梅，江璐.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、空間效應(yīng)與全要素生產(chǎn)率［J］.統(tǒng)計(jì)研究，2021，38（4）：3-15.

［3］ PAN W R，XIE T，WANG Z W，et al. Digital economy： an innovation driver for total factor productivity ［J］. Journal of Business Research， 2022， 139： 303-311.

［4］ LIU Y，YANG Y，LI H， et al. Digital economy development， industrial structure upgrading and green total factor productivity： empirical evidence from china’s cities ［J］. International Journal of Environmental Research and Public Health 2022， 19 （4）.

［5］ BUKHT R， HEEKS R. Defining， conceptualising and measuring the digital economy[M]. Manchester： Development Informatics Working Paper， 2017： 68.

［6］ 朱喜安，馬櫻格.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的影響研究［J］.經(jīng)濟(jì)問題，2022（11）：1-11.

［7］ 烏靜，肖鴻波，陳兵.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究［J］.金融與經(jīng)濟(jì)，2022（1）：55-63.

［8］ 樊軼俠，徐昊.中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能帶來經(jīng)濟(jì)綠色化嗎？——來自我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.經(jīng)濟(jì)問題探索，2021（9）：15-29.

［9］ 戚聿東，劉翠花，丁述磊.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與就業(yè)質(zhì)量提升［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2020（11）：17-35.

［10］ 肖遠(yuǎn)飛，姜瑤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的影響研究［J］.現(xiàn)代管理科學(xué)，2021（8）：100-109.

［11］ 陳曉東，楊曉霞.數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的最優(yōu)強(qiáng)度嗎？——基于1987—2017年中國(guó)投入產(chǎn)出表面板數(shù)據(jù)［J］.南京社會(huì)科學(xué)，2021（2）：17-26.

［12］ KOHIL R， MELVILLE N P. Digital innovation： a review and synthesis ［J］. Information Systems Journal， 2019， 29（1）： 200-223.

［13］ GOLDFARB A， TUCKER C. Digital economics ［J］. Journal of Economic Literature， 2019， 57（1）： 3-43.

［14］ 趙濤，張智，梁上坤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展——來自中國(guó)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.管理世界，2020，36（10）：65-76.

［15］ 羅珉，李亮宇．互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的商業(yè)模式創(chuàng)新： 價(jià)值創(chuàng)造視角［J］．中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2015（1） ： 95-107.

［16］ 徐翔，孫寶文，李濤.基于“技術(shù)—經(jīng)濟(jì)”分析框架的數(shù)字經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)函數(shù)研究［J］.經(jīng)濟(jì)社會(huì)體制比較，2022（5）：38-48.

［17］ LESAGE J， PACE R. Regional convergence and international integration ［J］. Journal of Urban Economics， 2009 （2）： 286-306.

［18］ HANSEN B E. Threshold effects in non-dynamic panels： estimation， testing， and inference［J］. Journal of Econometrics， 1999， 93（2）： 345-368.

［19］ NISHIMIZU M， PAGE J. M. Total factor productivity growth， technological progress and technical efficiency change： dimensions of productivity change in Yugoslavia［J］. Economic Journal， 1982， 92 （368）：920-936.

［20］ HAN L，CHEN S，LIANG L. Digital economy， innovation environment and urban innovation capability［J］. Science Research Management 2021， 42（4）：35-45.

基金項(xiàng)目：國(guó)家社科基金面上項(xiàng)目“互聯(lián)網(wǎng)+背景下外貿(mào)新業(yè)態(tài)的發(fā)展路徑、機(jī)制及其政策研究”（18BJY184）

作者簡(jiǎn)介：王耀穎（1999—），女，浙江臺(tái)州人，浙江工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向：國(guó)際貿(mào)易理論與政策，E-mail：elainewyy9@163.com。