數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型：基于市場化和價(jià)值化兩階段視角

摘"要：工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化的重要前提，也是建設(shè)工業(yè)強(qiáng)國的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)作為新生產(chǎn)要素在推動工業(yè)綠色化方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文將數(shù)據(jù)要素配置劃分為市場化建設(shè)和價(jià)值化配置兩階段，基于2011—2022年中國30個(gè)省份的面板統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用固定效應(yīng)模型、門檻效應(yīng)模型以及調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，多維度實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)要素配置能夠顯著促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有正面的促進(jìn)作用且具有邊際效應(yīng)遞增的非線性特征，存在門檻效應(yīng)。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)獲得的數(shù)據(jù)要素配置紅利顯著高于中西部地區(qū)；高科教水平地區(qū)的促進(jìn)作用比低科教水平地區(qū)更為顯著；低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的省域更能有效推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的發(fā)展。機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，"產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源優(yōu)化和綠色技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)據(jù)要素配置促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要調(diào)節(jié)機(jī)制。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)要素配置；市場化建設(shè)；價(jià)值化配置；工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型；數(shù)字經(jīng)濟(jì)

中圖分類號：F49；F424文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001-148X（2025）02-0020-13

收稿日期：2024-11-14

作者簡介：康詩康（1999—），男，河南鄭州人，博士研究生，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)、管理創(chuàng)新；尚煜（1979—），本文通訊作者，女，內(nèi)蒙古呼和浩特人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：決策理論與管理。

基金項(xiàng)目：北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目“環(huán)京津貧困帶多尺度相對貧困動態(tài)識別與協(xié)同治理機(jī)制研究”，項(xiàng)目編號：9212015。

①參見中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告》。

一、引"言

近年來，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，從2015—2022年，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值年均同比增長率超過15%，到2022年，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的增加值超過50萬億元，其在GDP中的比重已突破40%①，已成為經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動力。作為第五大生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)在優(yōu)化資源配置、推動技術(shù)革新中的戰(zhàn)略地位日益凸顯。為克服數(shù)據(jù)要素規(guī)模和質(zhì)量差異引起的市場無序競爭，通過完善相關(guān)機(jī)制才能確保數(shù)據(jù)要素市場化配置平穩(wěn)運(yùn)行［1］。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的深化，數(shù)據(jù)要素配置將重塑數(shù)字經(jīng)濟(jì)形態(tài)，提高數(shù)據(jù)要素在數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系中的流通效率和市場價(jià)值，可以為數(shù)據(jù)賦能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)治理提供新動能［2］。因此，需要進(jìn)一步探索數(shù)據(jù)要素配置的方式，完善交易體制機(jī)制，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放。然而，傳統(tǒng)工業(yè)“三高”（高投資、高能耗、高排放）發(fā)展模式與“雙碳”目標(biāo)之間的矛盾日益尖銳［3］。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，工業(yè)部門貢獻(xiàn)了全國約70%的碳排放，資源環(huán)境約束將倒逼工業(yè)向綠色化、智能化方向轉(zhuǎn)型［4］。在此背景下，如何通過數(shù)據(jù)要素的高效配置釋放其對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的賦能效應(yīng)，成為學(xué)界與政策制定者共同關(guān)注的重大議題。

在“雙碳”目標(biāo)驅(qū)動下，數(shù)據(jù)要素配置的各階段不同作用機(jī)制，將加快綠色可持續(xù)發(fā)展、推進(jìn)綠色轉(zhuǎn)型的步伐?；谥贫冉?jīng)濟(jì)學(xué)視角，數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)聚焦于降低綠色轉(zhuǎn)型中的制度性交易成本［5］。工業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級涉及工業(yè)數(shù)據(jù)的共享與流通，但傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)效率降低和數(shù)據(jù)流通規(guī)則缺失導(dǎo)致交易摩擦。通過建設(shè)數(shù)據(jù)交易市場基礎(chǔ)設(shè)施及國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)信息平臺，可破除工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)供需與交易難點(diǎn)，為綠色技術(shù)研發(fā)、供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化提供數(shù)據(jù)流通基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)資源向綠色競爭優(yōu)勢的轉(zhuǎn)化。當(dāng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施較為完善時(shí)，其價(jià)值的釋放依賴于工業(yè)部門對數(shù)據(jù)資源的挖掘與利用。企業(yè)通過數(shù)據(jù)共享與數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，構(gòu)建低碳工藝優(yōu)化模型，驅(qū)動傳統(tǒng)工業(yè)綠色創(chuàng)新。兩階段契合了生產(chǎn)要素從市場化基礎(chǔ)建設(shè)到價(jià)值創(chuàng)造能力升級的螺旋發(fā)展路徑。數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)使技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，通過價(jià)值化配置帶來的技術(shù)變革推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，減少傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展造成的污染危害［6］。以往的研究將數(shù)據(jù)要素配置過程視為單一整體，較少對配置過程各階段的特點(diǎn)與機(jī)制進(jìn)行深入探索，分階段研究能夠全面刻畫數(shù)據(jù)要素作用的生命周期過程。

鑒于兩階段的關(guān)鍵作用，仍有以下問題有待解決。首先，準(zhǔn)確衡量數(shù)據(jù)要素配置是一個(gè)重大挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)要素在配置過程中主要包含哪兩個(gè)階段？兩階段的特點(diǎn)和水平如何？其次，基于本文所劃分的兩階段特點(diǎn)，數(shù)據(jù)要素配置如何通過兩階段機(jī)制影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型？且作用過程中是否存在非線性效應(yīng)？最后，哪些因素可以在影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用還有待分析。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)綜述

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)要素與勞動力、技術(shù)、資本等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素深度融合，推動了資源的高效利用和技術(shù)的快速革新。近年來，學(xué)者們對數(shù)據(jù)要素的研究興趣日益濃厚。部分研究表明，數(shù)據(jù)要素能夠降低能源成本，并通過數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用顯著提升工業(yè)生產(chǎn)率［7］。此外，數(shù)字技術(shù)還能夠優(yōu)化工業(yè)能源結(jié)構(gòu)［8］，并對環(huán)境治理效率產(chǎn)生積極影響［9］。然而，關(guān)于數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間關(guān)系的研究仍較為有限。在數(shù)據(jù)要素配置的測度方面，現(xiàn)有研究多采用構(gòu)建數(shù)據(jù)交易平臺或大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)虛擬變量的雙重差分檢驗(yàn)方法［10］，或通過建立指標(biāo)體系評估數(shù)據(jù)要素發(fā)展水平［11］。這些方法雖然具有一定的參考價(jià)值，但未能充分反映數(shù)據(jù)要素配置在不同階段的特點(diǎn)，也缺乏基于數(shù)據(jù)要素作用機(jī)制的分階段研究。

關(guān)于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的研究表明，大數(shù)據(jù)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有顯著的直接驅(qū)動效應(yīng)［12］。數(shù)字技術(shù)［13］和數(shù)字金融［14］的發(fā)展能夠顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈的綠色升級。金融的數(shù)字化革新不僅提升了工業(yè)部門的數(shù)字化水平，還推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和生產(chǎn)效率提升［15］。同時(shí)，綠色轉(zhuǎn)型政策通過加強(qiáng)工業(yè)數(shù)字化，進(jìn)一步促進(jìn)了工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展［16］。環(huán)境監(jiān)管的創(chuàng)新效應(yīng)也有助于減少工業(yè)碳排放，推動綠色工業(yè)創(chuàng)新［17］。此外，綠色技術(shù)創(chuàng)新在工業(yè)綠色發(fā)展中發(fā)揮了重要的調(diào)節(jié)作用，提升了工業(yè)能源效率，加速了綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)程［18］。然而，現(xiàn)有研究對數(shù)據(jù)要素配置影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的非線性效應(yīng)與調(diào)節(jié)機(jī)制的探討仍顯不足，尤其是在兩階段視角下分階段分析二者復(fù)雜關(guān)系的研究較為匱乏。

綜上所述，現(xiàn)有研究存在以下三個(gè)方面不足：首先，關(guān)于數(shù)據(jù)要素配置的研究多集中于變量測度或時(shí)空演變特征，缺乏對數(shù)據(jù)要素配置經(jīng)濟(jì)后果的全面評估指標(biāo)體系；其次，鮮有學(xué)者基于市場化建設(shè)和價(jià)值化配置兩階段的數(shù)據(jù)要素配置過程，深入探討其對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制；最后，對非線性效應(yīng)的量化分析不足，且關(guān)于調(diào)節(jié)機(jī)制的研究較為碎片化，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同作用尚未得到系統(tǒng)揭示。

本文的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在三個(gè)方面：首先，在理論層面，構(gòu)建“兩階段”分析框架，揭示數(shù)據(jù)要素從流通交易到價(jià)值轉(zhuǎn)化的完整作用鏈條；其次，在方法層面，綜合運(yùn)用門檻模型與調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，捕捉非線性關(guān)系與協(xié)同機(jī)制；最后，在實(shí)踐層面，為差異化政策設(shè)計(jì)提供依據(jù)，推動數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的深度耦合。

（二）研究假設(shè)

1數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

數(shù)據(jù)要素配置的推進(jìn)過程，旨在通過制度或技術(shù)手段促進(jìn)市場交易，從而釋放生產(chǎn)要素的價(jià)值并實(shí)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長［2］。這一過程可分為兩個(gè)階段：市場化建設(shè)和價(jià)值化配置。在市場化建設(shè)階段，通過技術(shù)和制度改革促進(jìn)數(shù)據(jù)要素的流通和交易，為數(shù)據(jù)要素的市場化奠定基礎(chǔ)。這一階段的核心在于構(gòu)建數(shù)據(jù)交易的基礎(chǔ)設(shè)施和規(guī)則體系，確保數(shù)據(jù)要素能夠高效流通。市場化建設(shè)不僅提高了資源配置效率，還通過技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)加速了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)的成熟。具體而言，市場化建設(shè)促進(jìn)了各類要素的自由流動，推動了新知識、新技術(shù)和新模式在跨區(qū)域、跨行業(yè)中的傳播與擴(kuò)散，進(jìn)而推動工業(yè)生產(chǎn)從傳統(tǒng)的勞動和資源密集型向知識和技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變。工業(yè)部門借此機(jī)會利用知識溢出效應(yīng)，提升技術(shù)創(chuàng)新能力，為綠色轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支撐［19］。

在價(jià)值化配置階段，市場化的數(shù)據(jù)要素與其他生產(chǎn)要素協(xié)同作用，實(shí)現(xiàn)價(jià)值轉(zhuǎn)化并推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展［1］。這一階段的核心在于數(shù)據(jù)要素的深度應(yīng)用和價(jià)值釋放。數(shù)據(jù)要素的價(jià)值不僅體現(xiàn)在其對綠色經(jīng)濟(jì)和可持續(xù)發(fā)展的促進(jìn)作用上，還體現(xiàn)在其能夠?qū)崿F(xiàn)工業(yè)發(fā)展與污染排放的分離，提供實(shí)質(zhì)性的環(huán)境效益。通過數(shù)據(jù)要素的廣泛整合，傳統(tǒng)工業(yè)部門能夠消除技術(shù)壁壘，提升綠色轉(zhuǎn)型系統(tǒng)的效率。價(jià)值化配置通過釋放數(shù)據(jù)資源的調(diào)節(jié)效應(yīng)，推動工業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級，擴(kuò)大要素配置的規(guī)模和范圍，提升工業(yè)內(nèi)部要素配置的靈活性，最大化各類要素的效率［20］。然而，現(xiàn)實(shí)中仍然存在要素配置失衡和價(jià)格扭曲等問題，需要進(jìn)一步探索和完善數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置的方式。例如工業(yè)部門如何利用信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提高運(yùn)營效率，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，緩解工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)在壓力，以結(jié)構(gòu)效應(yīng)促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H1：數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有直接驅(qū)動作用，且市場化建設(shè)和價(jià)值化配置均能有效推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。

2數(shù)據(jù)要素配置的非線性效應(yīng)

數(shù)據(jù)要素的重要性在高技術(shù)行業(yè)和工業(yè)企業(yè)中日益凸顯。在工業(yè)企業(yè)初期發(fā)展數(shù)據(jù)要素時(shí)，可能面臨數(shù)據(jù)資本規(guī)模較小和創(chuàng)新作用滯后等問題。然而，隨著數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)和價(jià)值化配置水平的提升，工業(yè)部門對數(shù)據(jù)資本的投入和挖掘能力不斷增強(qiáng)，推動創(chuàng)新率顯著提升。同時(shí)，數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的廣泛應(yīng)用，使得各工業(yè)部門之間的經(jīng)濟(jì)活動邊界逐漸模糊，網(wǎng)絡(luò)獲取信息的成本降低，為更多創(chuàng)業(yè)者參與經(jīng)濟(jì)發(fā)展創(chuàng)造了機(jī)會［21］。

數(shù)據(jù)要素的廣泛應(yīng)用提升了各部門的運(yùn)行效率，提供了更具效率的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，同時(shí)降低了聯(lián)動的邊際成本［22］。隨著數(shù)據(jù)要素配置水平的提高和技術(shù)瓶頸的突破，數(shù)據(jù)使用者迅速增多，數(shù)據(jù)的利用效率快速提升，消費(fèi)者和生產(chǎn)者之間的信息交換成本顯著降低。因此，工業(yè)企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)的優(yōu)勢逐漸遞增。數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響程度和強(qiáng)度在很大程度上取決于市場化建設(shè)、價(jià)值化配置和數(shù)據(jù)要素配置水平。不同層次的數(shù)據(jù)要素配置水平可能對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生不同程度的影響。

在工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中，“梅特卡夫法則”和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)發(fā)揮著重要作用，這一規(guī)律體現(xiàn)為數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)張帶來的協(xié)同效應(yīng)躍升。數(shù)據(jù)要素的配置節(jié)點(diǎn)通過互聯(lián)形成數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，要素配置水平越高，節(jié)點(diǎn)間的連接密度與數(shù)據(jù)交互頻率顯著提升，對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用效果將呈指數(shù)增長。此外，網(wǎng)絡(luò)外部性理論強(qiáng)調(diào)，工業(yè)企業(yè)從數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中獲取的轉(zhuǎn)型效用隨配置水平增加而提升?；谏鲜龇治?，本文提出如下研究假設(shè)：

H2：數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響具有“邊際效應(yīng)”遞增的非線性特征。

3數(shù)據(jù)要素配置推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)機(jī)制

數(shù)據(jù)要素主要通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源優(yōu)化和綠色技術(shù)創(chuàng)新三個(gè)關(guān)鍵機(jī)制促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

首先，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是數(shù)據(jù)要素推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的核心機(jī)制之一。未來發(fā)展的新支柱在于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，綠色經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)總量中的比例象征著工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的成果。優(yōu)化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有助于推動綠色化與數(shù)字化的協(xié)同轉(zhuǎn)型，其核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)“雙化”協(xié)同，即通過數(shù)字化引領(lǐng)并帶動綠色化，最終實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的高效、智能、降碳和減污。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型方面的作用日益顯著，已從單一領(lǐng)域向多領(lǐng)域、從局部向整體深化拓展，在實(shí)現(xiàn)工業(yè)綠色發(fā)展及碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)方面扮演著至關(guān)重要的角色［23］。數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)復(fù)雜結(jié)構(gòu)部件、改善工業(yè)生產(chǎn)效率和管理等方面的突破，推動工業(yè)從勞動密集型向知識技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變，提升工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平。

其次，能源優(yōu)化是工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。改進(jìn)能源技術(shù)、減少能源消耗是工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的核心任務(wù)［24］。能源優(yōu)化不僅能夠提高生產(chǎn)效率，還能與數(shù)據(jù)要素結(jié)合，促進(jìn)能源的合理利用。通過數(shù)據(jù)要素治理，低能效工業(yè)治污的收益增加，迫使工業(yè)部門加大研發(fā)投入，推動能源結(jié)構(gòu)向清潔化轉(zhuǎn)型。清潔能源在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的比重不斷增加，對減排溫室氣體和實(shí)現(xiàn)綠色能源轉(zhuǎn)型起到了不可替代的作用。隨著能源結(jié)構(gòu)的持續(xù)優(yōu)化，清潔能源的快速發(fā)展為全社會節(jié)能降碳提供了基本要素支撐。工業(yè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用新能源不僅能有效降低能耗和排放，還能提高生產(chǎn)效率和靈活性，推動傳統(tǒng)工業(yè)從依賴化石能源向多元化能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變［25］。

最后，綠色技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)據(jù)要素推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的另一重要機(jī)制。作為生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)集聚了豐富的信息資源和數(shù)字技術(shù)，為工業(yè)創(chuàng)新活動提供了基礎(chǔ)。綠色技術(shù)創(chuàng)新是工業(yè)節(jié)能減排的重要推動力，帶來了生產(chǎn)、節(jié)能和環(huán)保領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步［3］。通過綠色技術(shù)創(chuàng)新，工業(yè)企業(yè)能夠提高生產(chǎn)效率，降低能耗、減少排放和浪費(fèi)，從而提升經(jīng)濟(jì)效益。此外，綠色技術(shù)促進(jìn)了新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如節(jié)能環(huán)保、清潔能源等領(lǐng)域，為經(jīng)濟(jì)增長注入新的動力。在高水平的數(shù)據(jù)要素配置下，綠色技術(shù)創(chuàng)新的投入成本得到彌補(bǔ)，與污染治理和減排成本相比更具優(yōu)勢。因此，工業(yè)企業(yè)增加創(chuàng)新投入將有助于優(yōu)化綠色資源的配置效率。基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H3：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源優(yōu)化、綠色技術(shù)創(chuàng)新能夠正向調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的總效應(yīng)，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)計(jì)量模型：

Igti，t=α0+α1Dei，t+α2Xi，t+μi+δi+εi，t（1）

式（1）中，i和t分別代表省份和年份，Igti，t為省域工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平，Dei，t為數(shù)據(jù)要素配置水平，Xi，t表示一系列控制變量，μi、δi分別為省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，εi，t表示隨機(jī)擾動項(xiàng)。

考慮到隨著數(shù)據(jù)要素配置水平的提升，不同數(shù)據(jù)要素配置程度對各省份工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型可能存在非線性動態(tài)效應(yīng)，對此，本文構(gòu)建面板門檻模型進(jìn)行檢驗(yàn)：

Igti，t=ρ0+ρ1Dei，t×IDei，tθ+ρ2Dei，t×IDei，tgt;θ+ρ3Xi，t+μi+δi+εi，t（2）

式（2）中，門檻變量為數(shù)據(jù)要素配置水平，為取值1或0的指示函數(shù)，滿足括號內(nèi)條件即為1，否則為0。式（2）中考慮的是單門檻情形，可根據(jù)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量檢驗(yàn)等步驟從而擴(kuò)充至多門檻情形［25］。

進(jìn)一步，為驗(yàn)證數(shù)據(jù)要素配置和工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間可能存在的調(diào)節(jié)機(jī)制，在式（1）的基礎(chǔ)上構(gòu)建調(diào)節(jié)效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

Igti，t=β0+β1Dei，t+β2Mi，t+β3Dei，t×Mi，t+β4Xi，t+μi+δi+εi，t（3）

式（3）中，Mi，t表示調(diào)節(jié)變量，Dei，t×Mi，t表示數(shù)據(jù)要素配置水平與調(diào)節(jié)變量的交互項(xiàng)。具體檢驗(yàn)步驟如下：若β3系數(shù)顯著，說明調(diào)節(jié)變量在數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間存在調(diào)節(jié)作用。

（二）變量測度與說明

1被解釋變量：工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

在測度工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平時(shí)，本文主要考慮了資源和環(huán)境對工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模和速度的剛性限制，并將經(jīng)濟(jì)活動對資源環(huán)境的影響納入工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長分析的框架。在此過程中，勞動、資本和資源被作為投入指標(biāo)，而工業(yè)增加值和污染物排放則是產(chǎn)出指標(biāo)，具體指標(biāo)定義參見表1。參考黃磊等［26］的做法，通過應(yīng)用全局超效率SBM模型來評估工業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型水平，可以解決效率評價(jià)中存在的松弛問題，并且實(shí)現(xiàn)跨期比較以及有效決策單元的識別。此外，該模型可以消除徑向角度引起的偏差，克服效率最優(yōu)值為1的局限性，為衡量工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型程度提供了一種有效的工具。具體公式如下：

min"ρ=1+1m∑mi=1S－ikxik1－1q1+q2∑q1r=1Sg+rygrk+∑q2r=1Sb－rybrk（4）

st∑nj=1，j≠kxijλj－S－ixik;∑nj=1，j≠kyijλj+Sg+rygrk（5）

∑nj=1，j≠kybtj－Sb－tybtk，ρgt;0，∑nj=1λj=1（6）

式中yg，"yb，"S－，"Sg，"Sb，"λgt;0。yg和yb分別代表能量產(chǎn)出組指標(biāo)的期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，S－、Sg和Sb代表能力投入組指標(biāo)中的能源投入、期望產(chǎn)出不足和非期望產(chǎn)出過剩。λ是一個(gè)權(quán)重向量，其和為1。ρ是S－、Sg和Sb的目標(biāo)函數(shù)。xij代表項(xiàng)目i在區(qū)域j的投入，yij代表項(xiàng)目i在區(qū)域j的產(chǎn)出。

2解釋變量：數(shù)據(jù)要素配置

本文依據(jù)數(shù)據(jù)要素配置過程中數(shù)據(jù)要素的內(nèi)涵與特征將其劃分為兩個(gè)階段，如圖1所示。第一階段是數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)，在參考陳婷等［10］思路的基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)交易所數(shù)量與宏觀層面數(shù)據(jù)要素基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合起來，構(gòu)建了有7個(gè)具體指標(biāo)的市場化建設(shè)指標(biāo)，并使用熵值法加權(quán)求和得到30個(gè)省級數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)水平指數(shù)，記為Dmc。第二階段是數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置，通過文本分析法梳理了數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策文件和研究報(bào)告，抓取政策關(guān)鍵詞并匯總詞頻數(shù)。引入北京大學(xué)數(shù)字惠普金融指數(shù)［27］衡量數(shù)據(jù)要素價(jià)值化釋放中的信貸、支付、投資、保險(xiǎn)、貨幣基金、信用服務(wù)過程，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)衡量，共構(gòu)建10個(gè)具體的價(jià)值化配置指標(biāo)，同上述處理得到數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置水平指數(shù)，記為Dva。最后，鑒于數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)指數(shù)與數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置指數(shù)數(shù)量級相近，因此對兩個(gè)階段指標(biāo)進(jìn)行熵值法和對數(shù)化處理得到核心解釋變量數(shù)據(jù)要素配置水平指數(shù)，記為De。后續(xù)實(shí)證檢驗(yàn)主要是基于數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)和價(jià)值化配置兩個(gè)階段展開，深入分析兩階段數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制。

3控制變量

為了盡可能克服遺漏變量的影響，參考已有文獻(xiàn)，本文設(shè)定了如下控制變量：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Pgdp），用各省份人均GDP對數(shù)表示；（2）政府支持力度（Gov），用各省份政府財(cái)政支出比地區(qū)生產(chǎn)總值表示；（3）人力資本（Hr），用各省份普通高校在校生人數(shù)的對數(shù)表示；（4）金融發(fā)展水平（Fin），用金融機(jī)構(gòu)貸款余額比地區(qū)生產(chǎn)總值表示；（5）外商投資（Fdi），用外商直接投資額表示；（6）市場化程度（Mar），參考《中國分省份市場化指數(shù)報(bào)告》，用各省份市場化指數(shù)的對數(shù)表示。

（三）數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)

本文數(shù)據(jù)來源于中國30個(gè)省份2011—2022年平衡面板數(shù)據(jù)（除港澳臺及西藏地區(qū)）。數(shù)據(jù)來源于各省歷年統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)如《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國信息統(tǒng)計(jì)年鑒》等，各類數(shù)據(jù)庫如國泰安數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)庫等，以及發(fā)展報(bào)告如中國信通院發(fā)布的《數(shù)據(jù)要素白皮書（2023）》《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2021）》《北京大學(xué)數(shù)字惠普金融指數(shù)》等。其中部分省份的缺失值使用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充，描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

在基準(zhǔn)回歸前對模型進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。各變量的VIF值均小于10，故該模型不存在多重共線性問題。為了控制宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響以及個(gè)體之間的差異，首先運(yùn)用Hausman檢驗(yàn)，拒絕原假設(shè)即為拒絕隨機(jī)效應(yīng)回歸，因此采取固定效應(yīng)回歸。本文進(jìn)一步控制省份和年份的固定效應(yīng)，同時(shí)從數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)、數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置兩個(gè)階段分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。表4為數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。表4列（1）和列（2）為數(shù)據(jù)要素配置整體水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果，列（3）和列（4）為數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)階段對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果，列（5）和列（6）為數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置階段對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果。首先根據(jù)列（2）的結(jié)果可知，加入控制變量后數(shù)據(jù)要素配置水平的回歸系數(shù)為0066，且均在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，表明數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有直接的驅(qū)動效應(yīng)。其次，根據(jù)列（4）和列（6）的結(jié)果可知，數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)和數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)分別為0680、0059，均顯著為正。比較系數(shù)大小可知，數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)階段對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響程度要強(qiáng)于數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置階段。建設(shè)和運(yùn)營國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，是數(shù)字中國建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)需要完備的市場化建設(shè)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施將有效推進(jìn)數(shù)據(jù)要素的全生命周期管理，帶動數(shù)據(jù)要素的價(jià)值評估、交易流通、使用等一系列制度建設(shè)，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素賦能工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)作，形成數(shù)字化帶動綠色化的轉(zhuǎn)變。因此，基準(zhǔn)回歸結(jié)果初步表明數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)與數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置兩階段對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型均具有顯著的驅(qū)動效應(yīng)，據(jù)此，假設(shè)H1得到初步驗(yàn)證。

從控制變量來看：文中選取的控制變量只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融發(fā)展水平的系數(shù)在1%水平上顯著。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平系數(shù)顯著為正，說明經(jīng)濟(jì)增長會顯著加劇工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，主要因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高會帶來工業(yè)企業(yè)綠色設(shè)備的投資增加，進(jìn)而導(dǎo)致工業(yè)污染物產(chǎn)出減少，最終促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級；金融發(fā)展水平的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，這說明隨著中國金融發(fā)展水平的提高，越來越多的資金被投入到環(huán)保技術(shù)研發(fā)和綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，從而也加大了無法進(jìn)行技術(shù)升級的工業(yè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，反過來導(dǎo)致技術(shù)落后的工業(yè)企業(yè)陷入技術(shù)升級陷阱，從而抑制工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在基準(zhǔn)回歸中，數(shù)據(jù)要素配置能夠顯著促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，為了驗(yàn)證研究結(jié)論的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1排除極端值的影響

一些經(jīng)濟(jì)嚴(yán)重依賴冶金、機(jī)械和能源等行業(yè)的省份，其綠色工業(yè)轉(zhuǎn)型水平明顯低于其他省份。相反，主要注重第三產(chǎn)業(yè)增長以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張的省份往往具有較高水平的綠色產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。這種差異可能會給基準(zhǔn)回歸結(jié)果帶來偏差。為此，本文對被解釋變量工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)行上下1%的縮尾處理，并重新評估數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響，結(jié)果如表5列（1）—列（3）所示。核心解釋變量數(shù)據(jù)要素配置的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，市場化建設(shè)階段和價(jià)值化配置階段回歸系數(shù)也顯著為正，即排除極端值影響后數(shù)據(jù)要素配置仍可以顯著推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展，一定程度上表明本文的基準(zhǔn)回歸具有穩(wěn)健性。

2替換解釋變量

當(dāng)下，全國范圍內(nèi)均已啟動數(shù)據(jù)交易市場建設(shè)，不僅是南方沿海省會，西部的內(nèi)陸省會也在加大力度籌備、試點(diǎn)。數(shù)據(jù)要素配置往往以數(shù)據(jù)交易平臺和數(shù)據(jù)交易所為依托。因此，以省域是否建立數(shù)據(jù)交易平臺或數(shù)據(jù)交易所作為核心解釋變量進(jìn)行雙重差分回歸［10］。具體來說，如果省域i在第t年建立數(shù)據(jù)要素交易市場，則該省域在第t年及以后年份的Dtp=1，其他年份Dtp=0。運(yùn)用雙重差分法對模型進(jìn)行估計(jì)，考察數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響，回歸結(jié)果如表5列（4）所示。核心解釋變量系數(shù)為0047，且在10%的水平上顯著為正，這說明以數(shù)據(jù)交易平臺建設(shè)為表征的數(shù)據(jù)要素市場配置有效推動了工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，本文的估計(jì)結(jié)果可靠。

3改變樣本時(shí)間

中國數(shù)據(jù)要素配置發(fā)展過程分為萌芽期、蓬勃發(fā)展期。在萌芽期數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)水平及其驅(qū)動效應(yīng)相對較弱，因此，研究數(shù)據(jù)要素配置的時(shí)期選擇應(yīng)該以政府開始重視數(shù)據(jù)要素為依據(jù)。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為熱點(diǎn)話題，圍繞數(shù)據(jù)要素市場化配置改革也正在推進(jìn)一系列重點(diǎn)工作，支持措施包括完善基礎(chǔ)數(shù)據(jù)系統(tǒng)、加強(qiáng)數(shù)據(jù)領(lǐng)域的核心技術(shù)、加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全治理。國內(nèi)數(shù)據(jù)交易所于2014年開始陸續(xù)成立，基于此，本部分僅采用"2014—2022年的樣本重新進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果如表5列（5）—列（7）所示。結(jié)果顯示，數(shù)據(jù)要素配置水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)為0072，市場化建設(shè)階段和價(jià)值化配置階段的回歸系數(shù)分別為1072和0066，且通過顯著性檢驗(yàn)。由此說明數(shù)據(jù)要素配置發(fā)展顯著推動了工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

4Tobit模型

Tobit回歸模型是一種廣泛應(yīng)用于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的模型，主要用于解決存在截?cái)鄶?shù)據(jù)的情況下的統(tǒng)計(jì)分析問題。由于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型綜合指數(shù)在某些情況下無法被完全觀測到，只能觀測到部分取值范圍，存在截?cái)喱F(xiàn)象，因此符合Tobit設(shè)定條件。表5列（8）—列（10）展示了Tobit模型回歸的結(jié)果，由回歸結(jié)果可知，似然比統(tǒng)計(jì)量顯著為正，拒絕了數(shù)據(jù)要素配置系數(shù)為0的原假設(shè)，數(shù)據(jù)要素配置水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)為"0032，且在10%的水平上顯著，由此可進(jìn)一步說明上文中基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性。

5外生事件沖擊

本文使用的樣本時(shí)間為2011—2022年，在該樣本期內(nèi)有兩件可能會對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響的重大事件：一是“寬帶中國”試點(diǎn)政策。該試點(diǎn)政策將“數(shù)據(jù)”作為工業(yè)的一種新型關(guān)鍵生產(chǎn)要素推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。然而，我國工業(yè)資源能源消耗量仍然很大，生態(tài)環(huán)境問題仍較為突出，“寬帶中國”試點(diǎn)政策初期無法對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型造成巨大沖擊，可能會產(chǎn)生倒逼和警醒作用，進(jìn)而有利于中國工業(yè)企業(yè)的減排行為。二是大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)建設(shè)。中國于2015年出臺《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，并開展區(qū)域試點(diǎn)，推進(jìn)各省份建立國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)。建設(shè)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)為探索工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的途徑提供了新視角。根據(jù)上述分析，本文生成“寬帶中國”試點(diǎn)政策（Broad）以及大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)（Zone）的虛擬變量，2013年中國開始實(shí)施“寬帶中國”試點(diǎn)政策前設(shè)定為0，2013年后設(shè)定為1；2016年大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)建設(shè)前的時(shí)間設(shè)定為0，之后則設(shè)置為1，將兩個(gè)虛擬變量代入回歸中，回歸結(jié)果如表5列（11）—列（13）所示。在大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)開始建設(shè)后，數(shù)據(jù)要素配置水平的估計(jì)系數(shù)為0066，大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)建設(shè)的估計(jì)系數(shù)為0176，二者均在1%的水平上顯著。同理，市場化建設(shè)和價(jià)值化配置的回歸系數(shù)與大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)建設(shè)的估計(jì)系數(shù)均顯著，由此可見中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型確實(shí)受到試驗(yàn)區(qū)建設(shè)的積極影響。關(guān)于“寬帶中國”試點(diǎn)政策的外生沖擊，結(jié)果顯示，工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型受到了“寬帶中國”試點(diǎn)政策所帶來的負(fù)面影響，原因可能是因?yàn)樵谠圏c(diǎn)政策實(shí)行起步階段，我國正處于工業(yè)產(chǎn)值迅速增長階段，政策前期對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型作用并不明顯。綜上，基于各種穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果可見，前文的理論假說得到進(jìn)一步驗(yàn)證。

（三）內(nèi)生性檢驗(yàn)

實(shí)證研究面臨的一個(gè)關(guān)鍵問題是如何減輕內(nèi)生性的影響。在本文所關(guān)注的主題中，一方面，數(shù)據(jù)要素配置過程與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間可能存在潛在的相互影響關(guān)系；另一方面，影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的因素較多，可能存在省略變量的問題。因此，本文旨在通過采用工具變量法和系統(tǒng)GMM估計(jì)法來減輕與內(nèi)生性相關(guān)的問題，從而提高實(shí)證研究結(jié)果的可信度。

1.2SLS回歸

參考已有研究［28］，本文采用移動電話普及率和信息技術(shù)服務(wù)收入作為數(shù)據(jù)要素配置的工具變量。一方面，中國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展始于通過固定電話的撥號接入，隨著技術(shù)的進(jìn)步過渡到移動電話的使用。而通信技術(shù)往往會從使用人數(shù)和技術(shù)廣度等方面影響后續(xù)階段互聯(lián)網(wǎng)等信息數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用水平，地區(qū)信息技術(shù)服務(wù)收入恰好反映了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用結(jié)果以及效益，因而可以滿足相關(guān)性要求［29］。另一方面，隨著信息通信技術(shù)的進(jìn)步，移動電話普及率對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響逐漸消失。移動通信技術(shù)旨在為社會提供通信服務(wù)，無法直接影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，故移動電話普及率以及信息技術(shù)服務(wù)收入作為數(shù)據(jù)要素配置水平工具變量也基本滿足排他性要求。

表6列（1）—列（3）詳細(xì)匯報(bào)了工具變量回歸結(jié)果。數(shù)據(jù)要素配置水平、市場化建設(shè)及價(jià)值化配置水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響均顯著為正，表明在考慮內(nèi)生性問題后，基本結(jié)論依舊穩(wěn)健。同時(shí)，"Kleibergen"Paap"rk"LM統(tǒng)計(jì)量為43421，對應(yīng)P值為0，說明不存在識別不足的問題；Cragg-Donald"Wald"F"的值為115120，大于10%的臨界值假設(shè)，因此不存在弱工具變量問題。此外，Hansen"J檢驗(yàn)P值為0770，大于01，因此接受所有工具變量都是外生變量的原假設(shè)。綜合來看，本文所選取的工具變量是合理的。

2.系統(tǒng)GMM回歸

本文還采用動態(tài)面板模型來評估基準(zhǔn)回歸分析的內(nèi)生性問題。鑒于系統(tǒng)GMM提供了優(yōu)于差分GMM的優(yōu)勢，通過結(jié)合水平方程來最小化估計(jì)誤差，選擇系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行回歸分析。從表6列（4）—列（6）的回歸結(jié)果可以看到，在系統(tǒng)GMM模型的估計(jì)下，數(shù)據(jù)要素配置、市場化建設(shè)及價(jià)值化配置水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接效應(yīng)分別為0297、0662、0275。AR（1）顯著，但"AR（2）不顯著，表明回歸方程擾動項(xiàng)的一階差分存在自相關(guān)而二階差分不存在自相關(guān)。對于過識別問題，Hansen檢驗(yàn)均不顯著，說明工具變量有效，系統(tǒng)GMM的回歸結(jié)果再次證明了基準(zhǔn)回歸的穩(wěn)健性。

（四）非線性效應(yīng)分析

在上文的分析中，數(shù)據(jù)要素配置可以顯著提高工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平，然而只要加大數(shù)據(jù)要素配置水平就會帶動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型嗎？此外，不同程度數(shù)據(jù)要素配置水平會對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型有不同的影響嗎？根據(jù)梅特卡夫法則，數(shù)據(jù)要素配置進(jìn)程呈現(xiàn)明顯的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)特征。這意味著數(shù)據(jù)要素對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型可能產(chǎn)生躍遷式的影響。為了描述數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間的非線性關(guān)系，本文進(jìn)行門檻回歸分析來進(jìn)一步探討。在估計(jì)門檻效應(yīng)之前，采用“自助法”（Bootstrap）反復(fù)抽樣300次。由表7結(jié)果可知在以工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型為被解釋變量的總檢驗(yàn)中，數(shù)據(jù)要素配置水平這一核心解釋變量門檻效應(yīng)顯著通過了單一門檻和雙重門檻。隨后對數(shù)據(jù)要素配置水平的門檻值選擇是否合適進(jìn)行檢驗(yàn)，圖2表明接受原假設(shè)，門限值選擇合適。在此基礎(chǔ)上設(shè)定雙重門檻效應(yīng)的回歸模型，回歸結(jié)果如表8所示。

表8列（2）表明，加入控制變量后，隨著數(shù)據(jù)要素配置水平的提高，其對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響發(fā)生了顯著變化，即數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響具有非線性變化軌跡。具體來看，當(dāng)門檻變量數(shù)據(jù)要素配置指數(shù)低于15794時(shí)，數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)是0063，且在1%的水平上顯著，此時(shí)數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)處于起步階段；當(dāng)數(shù)據(jù)要素配置指數(shù)在15794～16955之間時(shí)，數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)提高為0070，說明數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)發(fā)展加速時(shí)，數(shù)據(jù)要素價(jià)值獲得充分釋放，數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置過程對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用十分顯著；當(dāng)數(shù)據(jù)要素配置指數(shù)高于16955時(shí)，數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)仍為正值且數(shù)值上升為"0085，3個(gè)階段數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用逐漸增大。綜上表明數(shù)據(jù)要素配置水平對發(fā)展工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有“邊際效應(yīng)”遞增的非線性特征，通過數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)要素相融合，加強(qiáng)傳統(tǒng)部門，特別是第二產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，可以改變低效的生產(chǎn)做法，促進(jìn)工業(yè)運(yùn)作的綠色轉(zhuǎn)型。該實(shí)證結(jié)果支持了假設(shè)H2。

（五）異質(zhì)性分析

1區(qū)域異質(zhì)性

本研究將省域劃分為東部、中部和西部三個(gè)子樣本，并進(jìn)行回歸分析。表9列（1）—列（3）結(jié)果顯示東部和西部地區(qū)的回歸系數(shù)為正值，在5%和10%的顯著性水平上通過了檢驗(yàn)，表明數(shù)據(jù)要素配置對東西部地區(qū)的工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型有正向影響。這一現(xiàn)象可以解釋為東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，數(shù)字資源豐厚，數(shù)據(jù)要素配置促進(jìn)了東部地區(qū)與其他地區(qū)之間的數(shù)字化流動，有助于數(shù)據(jù)要素的傳播和經(jīng)濟(jì)活動的展開。而西部地區(qū)相對經(jīng)濟(jì)落后，在少數(shù)核心城市如貴陽和西安設(shè)立的數(shù)據(jù)交易平臺的推動下，西部地區(qū)的數(shù)據(jù)要素逐漸向核心省域流動和聚集，形成了集群效應(yīng)，促進(jìn)了數(shù)字資源的傳播和經(jīng)濟(jì)活動的展開。相比于東部和西部地區(qū)，中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展適中，這導(dǎo)致中部地區(qū)對通過數(shù)據(jù)要素配置來改變工業(yè)現(xiàn)狀的積極性不如西部地區(qū)高。因此，數(shù)據(jù)要素配置對中部地區(qū)的工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響并不顯著。

2科教水平異質(zhì)性

知識水平高的人才能夠迅速適應(yīng)數(shù)據(jù)要素配置帶來的技術(shù)變革，為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供必要的技術(shù)支撐，該研究根據(jù)各省擁有的雙一流大學(xué)數(shù)量是否在均值以上，將樣本省份劃分為高科教水平和低科教水平地區(qū)，并進(jìn)行回歸分析。結(jié)果如表9列（4）和列（5）所示。我們可以觀察到，數(shù)據(jù)要素配置水平對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響在高科教水平和低科教水平地區(qū)均顯著，且高科教水平地區(qū)顯著性更強(qiáng)。這是因?yàn)楦呖平趟降貐^(qū)擁有更多的智力知識儲備，這有助于提高科技創(chuàng)新水平，從而促進(jìn)數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響。同時(shí)也說明了科教水平悖論，即低科教水平地區(qū)在數(shù)據(jù)要素配置方面并不落后于高科教水平地區(qū)。

3經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平異質(zhì)性

根據(jù)實(shí)際人均GDP對數(shù)的均值，將均值以上的省份作為高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)，均值以下的省份作為低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)。由表9列（6）和列（7）結(jié)果顯示，高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)核心解釋變量并未通過顯著性檢驗(yàn)；而低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)核心解釋變量顯著且估計(jì)系數(shù)為0072，這說明數(shù)據(jù)要素配置能夠有效推動低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)進(jìn)行工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型?？赡艿脑蚴堑徒?jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)在工業(yè)發(fā)展方面往往處于相對較低的起點(diǎn)，沒有過多的既有基礎(chǔ)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)束縛，這使得它們能夠更加靈活地采納和應(yīng)用新的綠色技術(shù)和理念。而高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)則更加致力于發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，其工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的程度本身較高。因此，低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)更能有效推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的發(fā)展。

五、進(jìn)一步分析

為進(jìn)一步探討數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響存在的優(yōu)化調(diào)節(jié)效應(yīng)，本研究構(gòu)造了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源優(yōu)化、綠色技術(shù)創(chuàng)新與核心解釋變量的交互項(xiàng)，以分析三者對數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（Ind）借鑒馮素玲和許德慧［23］的做法，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化兩個(gè)維度構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化采用泰爾指數(shù)倒數(shù)來度量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化采用不同產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比來度量，引入熵值法測算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和高級化的綜合指數(shù)，構(gòu)建出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平。能源優(yōu)化（Ecs）采用非煤能源消費(fèi)量占能源消費(fèi)總量比例來衡量，其中非煤能源消費(fèi)主要指煤炭消費(fèi)、石油消費(fèi)、天然氣消費(fèi)以外的能源消費(fèi)。綠色技術(shù)創(chuàng)新（Tecit）選取綠色專利發(fā)明數(shù)、綠色實(shí)用新型數(shù)量、新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)、科學(xué)技術(shù)市場成交額等4項(xiàng)指標(biāo)，通過熵值法計(jì)算綜合得分來反映各省的綠色技術(shù)創(chuàng)新水平。回歸結(jié)果如表10所示。

由表10結(jié)果可知，數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型均具有顯著的正向驅(qū)動作用，且三個(gè)調(diào)節(jié)變量與數(shù)據(jù)要素配置水平間不存在相關(guān)性，因此排除虛假調(diào)節(jié)效應(yīng)。由表10列（1）—列（3）可知，數(shù)據(jù)要素配置水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的交互項(xiàng)系數(shù)為0230，市場化建設(shè)水平、價(jià)值化配置水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的交互項(xiàng)系數(shù)為0205和0239，均在1%的水平上顯著。由此表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)系存在正向調(diào)節(jié)作用。這是因?yàn)橥ㄟ^調(diào)整和升級產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，鼓勵(lì)發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)和環(huán)保產(chǎn)業(yè)，可以提供更多的綠色產(chǎn)品和服務(wù)，滿足市場對環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的需求，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平正向調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)系。由表10列（4）—列（6）可知，核心解釋變量與能源優(yōu)化水平的交互項(xiàng)系數(shù)分別為0057、0052、0057，且在5%的水平上顯著，表明能源優(yōu)化正向調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)系，原因在于能源優(yōu)化水平的提高可以促進(jìn)綠色能源的開發(fā)和利用。通過改善能源結(jié)構(gòu)，增加可再生能源比例，減少對傳統(tǒng)高碳能源的依賴，可以為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供更多的綠色能源選擇。表10列（7）—列（9）回歸結(jié)果顯示，核心解釋變量與綠色技術(shù)創(chuàng)新的交互項(xiàng)系數(shù)分別為0381、0215、0370，且在1%的水平上顯著，這表明通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析和綠色技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對環(huán)境指標(biāo)和排放情況的實(shí)時(shí)監(jiān)測和管理。這有助于提高企業(yè)對環(huán)境影響的認(rèn)識和控制，推動工業(yè)向綠色轉(zhuǎn)型的方向發(fā)展，因此綠色技術(shù)創(chuàng)新可以正向調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)系。至此，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

六、結(jié)論與政策建議

本文構(gòu)建了數(shù)據(jù)要素配置兩個(gè)階段的理論模型，即數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)與數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置，系統(tǒng)考察數(shù)據(jù)要素配置與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)系，并基于中國30個(gè)省份相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。主要結(jié)論如下：（1）"數(shù)據(jù)要素配置顯著促進(jìn)了工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。該結(jié)論經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性處理后依然成立。（2）數(shù)據(jù)要素配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用呈現(xiàn)“邊際效應(yīng)”遞增的非線性特征。隨著數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)和價(jià)值化配置兩階段的不斷推進(jìn)，工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的提升程度逐步增加。（3）異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)享受到的數(shù)據(jù)要素配置紅利顯著高于中西部地區(qū)；高科教水平地區(qū)的促進(jìn)作用比低科教水平地區(qū)更為顯著；低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的省域更能有效推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的發(fā)展。（4）機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，"產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、能源優(yōu)化、綠色技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)據(jù)要素配置促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要調(diào)節(jié)機(jī)制。

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：

1加快數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)與價(jià)值化配置

首先，加強(qiáng)完善市場化建設(shè)。當(dāng)前，中國數(shù)據(jù)要素市場化建設(shè)仍處于起步階段，政府與科研機(jī)構(gòu)應(yīng)加大對數(shù)據(jù)要素供給、需求、流通交易及安全治理等方面的探索力度，推動數(shù)據(jù)要素交易模式和定價(jià)機(jī)制的試點(diǎn)與創(chuàng)新，打造標(biāo)準(zhǔn)化、高效的數(shù)據(jù)要素市場。其次，強(qiáng)化價(jià)值化配置。各級政府應(yīng)高度重視數(shù)據(jù)要素價(jià)值化配置對工業(yè)綠色生產(chǎn)的促進(jìn)作用，引導(dǎo)工業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)確立“數(shù)實(shí)融合”的發(fā)展理念，鼓勵(lì)企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)改造生產(chǎn)流程和管理模式，提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

2實(shí)施差異化數(shù)據(jù)要素配置策略

針對中西部地區(qū)、低科教水平地區(qū)以及高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)數(shù)據(jù)要素配置效應(yīng)尚未充分釋放的問題，應(yīng)采取因地制宜的數(shù)據(jù)要素配置策略，加強(qiáng)區(qū)域合作與互聯(lián)互通，推動轉(zhuǎn)型驅(qū)動政策的空間整合，逐步縮小區(qū)域差距。此外，重點(diǎn)推進(jìn)跨省份的產(chǎn)業(yè)協(xié)作治理，探索數(shù)據(jù)要素協(xié)同開發(fā)的適宜路徑，促進(jìn)區(qū)域間資源共享與優(yōu)勢互補(bǔ)，探索跨區(qū)域協(xié)作。

3強(qiáng)化調(diào)節(jié)機(jī)制，推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

首先，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。鼓勵(lì)數(shù)據(jù)要素與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的乘數(shù)效應(yīng)，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向綠色化、高端化轉(zhuǎn)型。其次，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)。通過數(shù)據(jù)要素的深度應(yīng)用，調(diào)整工業(yè)部門能源結(jié)構(gòu)，提升能源利用效率，助力工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。最后，支持綠色技術(shù)創(chuàng)新。完善相關(guān)制度，集聚創(chuàng)新資源，加速知識成果轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)要素到綠色技術(shù)創(chuàng)新再到工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的雙重飛躍。

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Data"Element"Configuration"and"Industrial"Green"Transformation：Based"on"

a"Two-stage"Perspective"of"Marketization"and"Value-orientation

KANG"Shikang，"SHANG"Yu

（School"of"Management，China"University"of"Mining"and"Technology-Beijing，Beijing"100083，China）

Abstract：Industrial"green"transformation"is"an"important"prerequisite"for"achieving"new"industrialization"and"a"key"link"in"building"an"industrial"powerhouse.Data，as"a"new"production"factor，plays"a"crucial"role"in"promoting"industrial"greening.The"allocation"of"data"elements"is"divided"into"two"stages："market-oriented"construction"and"value-oriented"allocation.Based"on"panel"statistical"data"from"30"provinces"in"China"from"2011"to"2022，fixed"effects"model，threshold"effect"model，and"moderation"effect"model"are"used"to"empirically"test"the"impact"mechanism"of"data"element"allocation"on"industrial"green"transformation"from"multiple"dimensions.Research"has"shown"that"data"element"allocation"can"significantly"promote"industrial"green"transformation，and"this"conclusion"still"holds"true"after"considering"endogeneity"and"robustness"issues.The"configuration"of"data"elements"has"an"increasingly"positive"promoting"effect"on"industrial"green"transformation"and"has"a"non-linear"characteristic"of"increasing"marginal"effects，with"a"threshold"effect.The"optimization"of"industrial"structure，energy"optimization，and"green"technology"innovation"have"significantly"strengthened"the"relationship"between"data"element"allocation"and"industrial"green"transformation.Group"regression"shows"that"there"is"heterogeneity"in"the"allocation"of"data"elements"for"industrial"green"transformation"across"regions，levels"of"science"and"education，and"levels"of"economic"development.The"research"findings"contribute"to"improving"the"efficiency"of"data"element"allocation，accelerating"the"process"of"industrial"green"transformation，and"providing"policy"insights"for"local"governments"to"build"a"unified"national"market

Key"words：data"element"configuration;"market-oriented"construction;value-oriented"allocation;"industrial"green"transformation;digital"economy"

（責(zé)任編輯：趙春江）