徐 毅,王志強(qiáng)

(安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,合肥 230039)

引 言

《關(guān)于加快建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系的指導(dǎo)意見》提出了綠色低碳發(fā)展的總體要求與未來發(fā)展規(guī)劃,為中國綠色低碳發(fā)展?fàn)I造了良好的發(fā)展環(huán)境,勾勒了中國綠色低碳發(fā)展的宏偉藍(lán)圖,是未來一段時(shí)間中國綠色低碳發(fā)展的重要指引。綠色發(fā)展一直以來都是世界各國普遍關(guān)注的焦點(diǎn),是人類亙古不變的追求。改革開放初期,中國通過能源資源的高投入、高消耗,使得許多行業(yè)得到了快速發(fā)展,經(jīng)濟(jì)增長速度也得到了很大程度的提升,但是這種經(jīng)濟(jì)增長方式只注重增長速度,卻沒有關(guān)注到因此帶來的生態(tài)環(huán)境的破壞。

“十四五”規(guī)劃指出,強(qiáng)化生態(tài)環(huán)境保護(hù),完善生態(tài)保護(hù)監(jiān)督機(jī)制。在“雙碳”背景下,國家高度重視生態(tài)環(huán)境保護(hù),出臺(tái)一系列減排政策,推動(dòng)綠色低碳發(fā)展取得了很多成效,有效遏制了生態(tài)環(huán)境破壞。我國空氣質(zhì)量得到了顯著提升,全國空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)城市在逐年增加。芝加哥大學(xué)能源策略研究所(EPIC)認(rèn)為中國的空氣治理取得了重大的進(jìn)展,減少了全球大氣污染物排放的75%。

綠色低碳發(fā)展是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路,而數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)對生態(tài)治理以及區(qū)域綠色發(fā)展都產(chǎn)生了重要的影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心是數(shù)據(jù),是實(shí)現(xiàn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的重要載體和重要資源,更是驅(qū)動(dòng)綠色發(fā)展的重要推動(dòng)力?！半p碳”背景下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為我國實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的重要推動(dòng)力,國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的建立為生態(tài)環(huán)境治理以及低碳綠色發(fā)展提供重要契機(jī)。因此,厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色發(fā)展的關(guān)系并深入分析其作用機(jī)制對落實(shí)“雙碳”目標(biāo)具有重要意義。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于綠色發(fā)展現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于對區(qū)域環(huán)境污染、污染排放以及綠色發(fā)展路徑的研究。環(huán)境庫茲涅茨曲線理論認(rèn)為環(huán)境污染會(huì)隨著人均收入而發(fā)生變化,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段低收入伴隨著高污染,高收入伴隨著低污染,收入和環(huán)境質(zhì)量之間呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系[1]。我國受新冠疫情影響,2020年上半年污染物排放量有減少趨勢,但是伴隨著下半年疫情緩和污染物排放又逐漸增加[2]。目前各國都出臺(tái)了相關(guān)政策來應(yīng)對氣候環(huán)境變化問題,相繼宣布碳中和目標(biāo),推動(dòng)綠色發(fā)展[3]。綠色發(fā)展是促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的主要途徑,新時(shí)代要加大綠色投入,提高綠色發(fā)展效率,推動(dòng)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型[4]。也有部分學(xué)者從環(huán)境規(guī)制的角度,研究低碳城市試點(diǎn)、碳排放權(quán)交易等相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策對碳排放、大氣污染的影響,學(xué)者認(rèn)為環(huán)境規(guī)制能夠降低碳排放,有助于推動(dòng)綠色發(fā)展[5-6]。也有學(xué)者持“綠色悖論”(Green Paradox)的觀點(diǎn),認(rèn)為以減排為目的而出臺(tái)的嚴(yán)苛政策反而會(huì)導(dǎo)致污染排放的增加[7]。

有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的相關(guān)研究,大多集中于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長[8]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)[9]、區(qū)域綠色創(chuàng)新[10]和失業(yè)[11]的研究。也有學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與區(qū)域綠色發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行了研究,但是基本上都是尋找數(shù)字經(jīng)濟(jì)的代理變量,從信息通信技術(shù)進(jìn)出口的單一維度衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的可持續(xù)性[12],或者從互聯(lián)網(wǎng)普及率、數(shù)字惠普金融等多個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響[13],但是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平受諸多因素的影響,這種構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)衡量體系的方法很容易帶來測量誤差與內(nèi)生性問題。與本文最為相似的一篇文獻(xiàn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城市空氣質(zhì)量之間的研究,認(rèn)為國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的建立能夠改善空氣質(zhì)量,但是僅考慮到二氧化硫排放和工業(yè)粉塵排放,同時(shí)忽略了空氣污染的空間效應(yīng)[14]。

綜上所述,數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色發(fā)展是研究的熱點(diǎn)問題,現(xiàn)有文獻(xiàn)從多個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來分析其對生態(tài)環(huán)境的影響,為本文進(jìn)一步研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城市綠色發(fā)展提供了有益的借鑒。但是,現(xiàn)有文獻(xiàn)仍存在以下不足之處:第一,現(xiàn)有文獻(xiàn)從理論與實(shí)證兩方面對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn),但鮮有文獻(xiàn)從國家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)建立的視角研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政策效應(yīng)對城市綠色發(fā)展的影響。第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身涉及諸多影響因素,構(gòu)建指標(biāo)體系的方法難以衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的實(shí)際發(fā)展水平。第三,環(huán)境污染以及碳排放在空間上都具有一定的關(guān)聯(lián)性,大多文獻(xiàn)都忽略了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與環(huán)境污染的空間溢出性,從而會(huì)高估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市綠色發(fā)展的影響。

本文與已有研究的主要區(qū)別:第一,視角不同。從國家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)建立的視角將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與地區(qū)綠色發(fā)展納入統(tǒng)一的框架,從政策視角出發(fā)系統(tǒng)地評估了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對綠色發(fā)展的影響,拓展了現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究。第二,采用空間雙重差分模型,將國家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立視為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政策沖擊,研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對綠色發(fā)展的影響,相比于傳統(tǒng)的固定效應(yīng)模型最大程度地克服了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的衡量誤差與內(nèi)生性問題。并且在計(jì)量模型中納入空間因素,彌補(bǔ)了相關(guān)研究忽略空間影響的不足,增加了結(jié)果的可信程度。第三,在實(shí)踐應(yīng)用上,分析了影響地區(qū)綠色發(fā)展的傳導(dǎo)機(jī)制,為城市綠色發(fā)展提供價(jià)值指導(dǎo)。

二、政策背景與理論分析

(一)政策背景

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后形成的一種新經(jīng)濟(jì)形態(tài),與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素結(jié)合,為中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展注入新生力量[15]。數(shù)據(jù)要素已經(jīng)成為世界各國發(fā)展的戰(zhàn)略重點(diǎn),美國、英國、法國、日本等發(fā)達(dá)國家已經(jīng)把發(fā)展大數(shù)據(jù)上升到國家戰(zhàn)略的高度,力爭在大數(shù)據(jù)時(shí)代占得先機(jī)。美國2012年發(fā)布《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃》,提出要加快部署大數(shù)據(jù)核心技術(shù)研究;英國2017年出臺(tái)了《數(shù)字戰(zhàn)略2017》,積極應(yīng)對“脫歐”帶來的各種經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn);法國2013年發(fā)布了《數(shù)字化路線圖》,扶持大數(shù)據(jù)的發(fā)展;2012年日本推出《面向2020年的ICT綜合戰(zhàn)略》,將大數(shù)據(jù)作為優(yōu)先發(fā)展的領(lǐng)域。

為加快推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,2016年11月國務(wù)院批準(zhǔn)在北京、上海、貴州、湖北、廣東等五省市建立了國家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū),開啟了加速推進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展的時(shí)代之窗。在大數(shù)據(jù)背景下,數(shù)據(jù)已成為一種新的生產(chǎn)要素,數(shù)據(jù)的價(jià)值也在不斷凸顯。大數(shù)據(jù)已經(jīng)深入到經(jīng)濟(jì)社會(huì),推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向數(shù)字化、智能化發(fā)展,是提升經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵。國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立極大地促進(jìn)了數(shù)據(jù)建設(shè)、數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)機(jī)制創(chuàng)新,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展注入了強(qiáng)大的動(dòng)力,是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心內(nèi)容。因此,大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策沖擊,將其作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色發(fā)展之間的聯(lián)系具有一定的合理性。

(二)理論分析

突破傳統(tǒng)貿(mào)易理論同質(zhì)性企業(yè)的假定,基于Melitz(2003)[16]的異質(zhì)性企業(yè)模型,構(gòu)建了包含技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的動(dòng)態(tài)一般均衡模型,研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何通過技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展。

1.消費(fèi)者行為

基于Dixit(1993)[17]的效用函數(shù)(C.E.S.)的消費(fèi)者效用為:

(1)

總體的價(jià)格水平為:

(2)

總體支出為:

(3)

在總體支出R一定的情況下,構(gòu)建拉格朗日函數(shù):

(4)

對消費(fèi)者效用最大化求解得到:

(5)

(6)

(7)

2.生產(chǎn)者行為

廠商的總成本為:

(8)

廠商的利潤為:

(9)

3.一般均衡

由生產(chǎn)者利潤最大化和消費(fèi)者最優(yōu)決策可以得到:

γ1=φ-σ-1Qσf0-σ(σ-1)-σP-1C1-σ

(10)

γ2=φ-σ-1Qσf0-σ(σ-1)-σP-1C2-σ

(11)

H1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展

H2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過創(chuàng)新提高地區(qū)綠色發(fā)展水平

H3:數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提高地區(qū)綠色發(fā)展水平

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型設(shè)定

2016年貴州建立首個(gè)國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū),將其成立作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政策沖擊,采用雙重差分法能夠更好地評估政策效應(yīng),將試驗(yàn)區(qū)所在的78個(gè)城市作為處理組,其他194個(gè)城市作為對照組,參考以往研究構(gòu)建廣義雙重差分模型[22],模型如下:

GREit=α0+α1treatedit+α2Xit+μi+σt+εit

(12)

其中,GREit為地區(qū)綠色發(fā)展,μi為城市效應(yīng),σt為時(shí)間效應(yīng),Xit為控制變量。treatedit是政策變量,treatedit=1表示第t年i城市是試驗(yàn)區(qū),否則為0。

由于各經(jīng)濟(jì)體都是緊密聯(lián)系在一起的,該試驗(yàn)區(qū)的成立可能會(huì)對鄰近區(qū)域的綠色發(fā)展產(chǎn)生一定的影響,并且綠色發(fā)展本身也具有一定的空間關(guān)聯(lián)性。為了研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)綠色發(fā)展的溢出效應(yīng),在式(12)的基礎(chǔ)上加入空間因素,構(gòu)建空間雙重差分模型(SDID):

GREit=ρWijGREit+β1treatedit+β2Wijtreatedit+β3Xit+β4WijXit+μi+σt+(1-λW)-1εit

(13)

其中,Wij為空間矩陣,在基準(zhǔn)回歸中用空間地理矩陣。ρ為空間相關(guān)系數(shù),β2為試驗(yàn)區(qū)建立對其他地區(qū)綠色發(fā)展的溢出效應(yīng)。β1為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政策估計(jì)系數(shù),若系數(shù)大于0則數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)該地區(qū)綠色發(fā)展,反之則抑制該地區(qū)綠色發(fā)展。

(二)變量設(shè)定

1.被解釋變量

地區(qū)綠色發(fā)展(GREit)。目前關(guān)于地區(qū)綠色發(fā)展的方法有很多,包括熵權(quán)法、主成分分析法以及數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA),但都具有一定的局限性。文章參考Kaoru(2002)提出的超效率SBM模型[23],對傳統(tǒng)的DEA方法改進(jìn),測算地區(qū)綠色發(fā)展水平,具體公式如下:

其中,δ*表示地區(qū)綠色發(fā)展水平,xio為投入,包括勞動(dòng)、資本和能源投入。yro為產(chǎn)出,期望產(chǎn)出包括國民生產(chǎn)總值,非期望產(chǎn)出包括二氧化硫排放量、工業(yè)廢水排放和煙粉塵排放。

2.解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟(jì)(treated)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)為政策虛擬變量,若第t年i城市為試點(diǎn)城市,則treatedit=1,否則為0。

3.控制變量

影響地區(qū)綠色發(fā)展的因素還有很多,本文加入以下控制變量:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP)用人均GDP表示;基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(INF)用固定資產(chǎn)投資占GDP的比重表示;財(cái)政支出(EXP)用政府財(cái)政支出占GDP的比重表示;金融發(fā)展(FIN)用金融機(jī)構(gòu)存貸款的比重表示;人力資本(HR)用每萬人在校大學(xué)生人數(shù)表示。對外開放(OPEN)用外商投資額表示。

4.中介變量

科技創(chuàng)新(TEC)用發(fā)明專利數(shù)量(單位萬)來衡量科技創(chuàng)新水平。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)(IND)借鑒袁航等(2018)[24]用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

(三)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

鑒于數(shù)據(jù)的可得性,剔除數(shù)據(jù)缺失較多的地區(qū),本文的研究選取2011—2019年272個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)(剔除臺(tái)灣省、香港和澳門特別行政區(qū)以及西藏自治區(qū)等缺失值較多的地區(qū))。數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)空間相關(guān)性分析

莫蘭指數(shù)能夠反映變量在分布區(qū)域內(nèi)潛在的相互依賴性,本文采用莫蘭指數(shù)對全國272個(gè)城市的綠色發(fā)展進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)。

(15)

表2 Moran’sI檢驗(yàn)結(jié)果

(二)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

選擇最優(yōu)空間雙重差分模型進(jìn)行LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn),最后選擇空間杜賓模型?；貧w結(jié)果見表3,列(1)、列(2)是不考慮空間因素的模型,列(3)、列(4)是加入空間因素的空間杜賓模型。可以看出,兩種模型政策虛擬變量的回歸結(jié)果均顯著為正,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)地區(qū)的綠色發(fā)展。在加入控制變量的面板回歸中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)為0.015,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提高1%,能夠促進(jìn)該地區(qū)綠色發(fā)展水平提高2.5%。在列(4)中的空間杜賓模型中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)為0.010,小于不考慮空間因素時(shí)的回歸系數(shù),能夠提高1%的城市綠色發(fā)展水平,說明以往的研究者忽略空間影響會(huì)高估數(shù)字經(jīng)濟(jì)對城市綠色發(fā)展的影響,從而假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在空間杜賓模型中,政策虛擬變量的空間系數(shù)顯著為負(fù),列(5)直接效應(yīng)系數(shù)為正,列(6)溢出效應(yīng)為負(fù)數(shù),說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)城市綠色發(fā)展具有負(fù)向的空間溢出性,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能提升本地的綠色發(fā)展水平,對相鄰地區(qū)卻產(chǎn)生抑制作用。原因在于,作為國家級(jí)大數(shù)據(jù)試點(diǎn)城市,會(huì)加強(qiáng)對該地區(qū)企業(yè)污染排放的限制,加大污染企業(yè)管制力度,企業(yè)會(huì)將污染密集型生產(chǎn)轉(zhuǎn)移到其他地區(qū),存在環(huán)境污染避難所現(xiàn)象,所以會(huì)抑制鄰近地區(qū)的綠色發(fā)展[25]。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平行趨勢檢驗(yàn)

滿足平行趨勢檢驗(yàn)是雙重差分法的前提。本文采用繪制平行趨勢圖來反映國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)設(shè)立處理組和控制組的綠色發(fā)展趨勢,如圖1。可以看出,在2016年之前回歸系數(shù)不顯著,處理組和控制組的變化趨勢基本相同,滿足平行趨勢檢驗(yàn)。在政策實(shí)施第二年之后系數(shù)才不顯著,處理組增加趨勢明顯大于控制組,說明大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立具有政策滯后性,政策效果在第二年之后才比較明顯,國家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立能夠促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展,進(jìn)一步增加了實(shí)證結(jié)果的可信度。

圖1 地區(qū)綠色發(fā)展系數(shù)平行趨勢檢驗(yàn)

2.排除同期政策干擾

地區(qū)的綠色發(fā)展會(huì)受到樣本選擇期內(nèi)其他政策的影響,在國家級(jí)大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)設(shè)立之前國家就出臺(tái)了相關(guān)的節(jié)能減排政策,為了改善氣候環(huán)境、減少碳排放量,2010年開展了第一批低碳城市試點(diǎn),相繼于2012年和2017年擴(kuò)大試點(diǎn)城市建設(shè)范圍,分別展開第二批和第三批低碳城市試點(diǎn)工作。低碳城市試點(diǎn)顯然能夠減少碳排放量,促進(jìn)地區(qū)的綠色發(fā)展,因此將低碳城市試點(diǎn)作為其他環(huán)境約束政策加入基準(zhǔn)回歸模型中。鑒于基準(zhǔn)回歸樣本選擇在2011—2019年期間,第一批低碳城市試點(diǎn)處于樣本選擇期之前,第二批試點(diǎn)城市離樣本選擇期僅有一年,因此選擇2017年第三批45個(gè)低碳試點(diǎn)城市作為其他政策干擾,構(gòu)建如下模型:

GREit=ρWijGREit+β1treated1it+β2Wijtreated1it+β3treated2it+β4Wijtreated2it+β5Xit+β6Xit+μi+σt+(1-λW)-1εit

(16)

treated2it為低碳城市試點(diǎn)的政策變量,若為低碳試點(diǎn)城市,則treated2it為1,否則為0,回歸結(jié)果見表4。在加入低碳城市試點(diǎn)政策之后,大數(shù)據(jù)試點(diǎn)城市的系數(shù)仍然顯著為正,空間系數(shù)顯著為負(fù),可見,大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立能夠促進(jìn)本地區(qū)綠色發(fā)展,抑制鄰近地區(qū)綠色發(fā)展。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.安慰劑檢驗(yàn)

(1)參考王星(2022)[26]的處理方式將國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)年份提前三年,假設(shè)在2013年成立試驗(yàn)區(qū),考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否仍然可以促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展,若結(jié)果顯著則說明存在影響地區(qū)綠色發(fā)展的其他因素,否則說明確實(shí)是試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立促進(jìn)了地區(qū)綠色發(fā)展,上文得出的結(jié)論較為可靠。安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果為表4列(3),可見,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政策虛擬變量系數(shù)不顯著,結(jié)果較為穩(wěn)健。

(2)從272個(gè)樣本城市里面隨機(jī)選擇78個(gè)城市作為新的虛擬處理組,剩余城市作為控制組,對虛擬變量進(jìn)行1 000次回歸,最終得到1 000次回歸虛擬變量系數(shù)的P值分布圖(如圖2),可以看出P值大多分布在0附近,基準(zhǔn)回歸系數(shù)為0.025,顯著異于0。

圖2 安慰劑檢驗(yàn)

4.PSM—DID

由于處理組與控制組的初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦等條件不同,往往會(huì)造成選擇偏差。用PSM—DID方法將控制變量相近的處理組和控制組進(jìn)行匹配,匹配之后兩者的差異并不顯著,對匹配后的變量進(jìn)行回歸,結(jié)果見表4列(3),可以看到檢驗(yàn)結(jié)果仍然與基準(zhǔn)回歸一致。

5.更換被解釋變量

為了避免數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)綠色發(fā)展受到計(jì)算方法的影響,用熵權(quán)法替換超效率SBM方法重新計(jì)算地區(qū)綠色發(fā)展水平,再次進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見表4列(4),可見,政策變量的回歸系數(shù)仍然顯著。

6.更換權(quán)重矩陣

為了避免因權(quán)重矩陣的選擇而帶來的誤差,用經(jīng)濟(jì)地理矩陣代替基準(zhǔn)回歸中的地理距離矩陣重新進(jìn)行回歸,結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)顯著為正,再次驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展。

(四)作用機(jī)制分析

為了研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)綠色發(fā)展的作用機(jī)制,從科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)兩個(gè)視角研究綠色發(fā)展的傳導(dǎo)路徑,構(gòu)建中介模型:

Mit=ρWijMit+η1treatedit+η2Wijtreatedit+η3Xit+η4WijXit+μi+σt+(1-λW)-1εit

(17)

GREit=ρWijGREit+ζ1treatedit+ζ2Wijtreatedit+ζ3Xit+ζ4Xit+ζ5Mit+ζ5WijMit+μi+σt+(1-λW)-1εit

(18)

其中,Mit是中介變量,為技術(shù)創(chuàng)新(TEC)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)(IND),η1為政策變量對中介變量的影響作用。中介機(jī)制分析結(jié)果見表5,列(1)、列(2)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中介變量的回歸結(jié)果,系數(shù)均顯著為正,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以促進(jìn)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。列(3)、列(4)中介變量的回歸系數(shù)在1%水平上顯著,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)間接促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展,中介機(jī)制存在,假設(shè)H2和假設(shè)H3得到驗(yàn)證。在基準(zhǔn)回歸中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)綠色發(fā)展的總效應(yīng)為0.010,當(dāng)加入科技創(chuàng)新后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接促進(jìn)作用為0.007,科技創(chuàng)新的間接促進(jìn)作用為0.003;當(dāng)加入產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接促進(jìn)作用為0.008,產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的間接作用為0.002。

表5 作用機(jī)制分析

(五)異質(zhì)性分析

1.區(qū)域異質(zhì)性分析

中國幅員遼闊,不同城市由于地理分布不同,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、文化習(xí)俗等都有著顯著的差異,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)綠色發(fā)展的影響可能會(huì)因地理位置的不同而產(chǎn)生差異,因此將272個(gè)城市按照地理分布劃分為東、中、西三個(gè)部分,分別研究東、中、西不同區(qū)域?qū)Φ貐^(qū)綠色發(fā)展的影響,結(jié)果見表6列(1)、列(2)、列(3),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)東部地區(qū)綠色發(fā)展,對其他地區(qū)不顯著?？赡艿脑蚴菛|部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的建立能夠充分利用中介作用來促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展。中、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低,技術(shù)相對落后,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)相對單一,所以數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)綠色發(fā)展的作用不太明顯。

表6 異質(zhì)性分析

2.資源稟賦異質(zhì)性分析

不同地區(qū)的資源稟賦不同,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)綠色發(fā)展的促進(jìn)作用也各不相同,根據(jù)國務(wù)院公布的三批資源枯竭型城市名單,將全國272個(gè)城市分為資源枯竭型城市和非資源枯竭型城市,回歸結(jié)果為表6列(4)、列(5)。非資源枯竭型城市的回歸系數(shù)為0.017,在1%水平上顯著,可以說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)非資源枯竭型城市的綠色發(fā)展。而資源枯竭型城市對綠色發(fā)展的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù),說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)反而抑制了資源枯竭型城市的綠色發(fā)展?？赡艿脑蚴欠琴Y源枯竭型城市礦產(chǎn)資源開發(fā)相對較少,資源稟賦比較高,大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立能夠給該地區(qū)帶來先進(jìn)的技術(shù),進(jìn)一步提高該地區(qū)的資源利用率以及碳排放效率,從而促進(jìn)該地區(qū)綠色發(fā)展。而資源枯竭型城市資源過度開發(fā),產(chǎn)業(yè)效益下降,大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的設(shè)立可能反而會(huì)增加資源開采、加速資源枯竭速度,不利于地區(qū)的綠色發(fā)展,因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)對資源枯竭型城市的綠色發(fā)展促進(jìn)作用不明顯。

五、結(jié)論與建議

(一)研究結(jié)論

本文采用2011—2019年全國272個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù),首先用異質(zhì)性企業(yè)模型厘清了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與地區(qū)綠色發(fā)展之間的關(guān)系,然后以國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)試點(diǎn)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政策沖擊,大數(shù)據(jù)試點(diǎn)城市為實(shí)驗(yàn)組,其余為控制組,通過空間雙重差分模型實(shí)證研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)綠色發(fā)展的影響及其影響路徑。主要研究結(jié)論如下:(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展,并且具有負(fù)的空間外溢性,對鄰近地區(qū)的綠色發(fā)展有阻礙作用。(2)進(jìn)一步的中介機(jī)制表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過綠色創(chuàng)新效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展。(3)數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展的作用存在異質(zhì)性,數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了東部地區(qū)城市的綠色發(fā)展水平,對非資源枯竭型城市的綠色發(fā)展促進(jìn)作用更顯著,對資源枯竭型城市的綠色發(fā)展促進(jìn)作用不顯著。

(二)政策建議

上述研究結(jié)論為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與地區(qū)綠色發(fā)展的融合提供了新的政策啟示,結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)地區(qū)綠色發(fā)展的研究結(jié)論,提出如下政策建議:

第一,“雙碳”目標(biāo)下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展,因此應(yīng)該加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提升數(shù)字化水平,擴(kuò)大國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)覆蓋的城市范圍,依托大數(shù)據(jù)技術(shù)提升環(huán)境治理能力和地區(qū)綠色發(fā)展水平。由于試點(diǎn)政策可能會(huì)抑制鄰近地區(qū)的綠色發(fā)展,因此要克服數(shù)字經(jīng)濟(jì)的負(fù)向空間外溢性,不斷完善優(yōu)化大數(shù)據(jù)試點(diǎn)政策,通過大數(shù)據(jù)試點(diǎn)政策更好地促進(jìn)地區(qū)全面綠色發(fā)展。

第二,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展的作用機(jī)制研究中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)綠色發(fā)展的主要途徑是科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。首先,應(yīng)該鼓勵(lì)科技創(chuàng)新,引進(jìn)大批高素質(zhì)科技創(chuàng)新型人才。其次,運(yùn)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù),促進(jìn)各產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展,加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的機(jī)制作用,進(jìn)一步促進(jìn)地區(qū)綠色發(fā)展。

第三,根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對地區(qū)綠色發(fā)展的異質(zhì)性研究,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在東部和非資源枯竭型城市的影響作用更大,因此要結(jié)合不同城市發(fā)展特點(diǎn),有針對性地制定不同類型的大數(shù)據(jù)試點(diǎn)政策,支持和引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色發(fā)展融合。給予中、西部地區(qū)的城市和資源枯竭型城市適當(dāng)?shù)恼叻龀?激勵(lì)中、西部地區(qū)的城市和資源枯竭型城市進(jìn)行科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。