肖遠飛 姜瑤
[摘要]當前數(shù)字經(jīng)濟助力我國經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展,新舊動能轉(zhuǎn)換背景下數(shù)字經(jīng)濟作用尤為突出,而對于工業(yè)部門綠色轉(zhuǎn)型的影響效果及路徑還有待進一步探討。利用SBM-ML模型測算2005—2018年我國各省市工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP),構建省級數(shù)字經(jīng)濟水平綜合指標體系,探究數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的影響。研究發(fā)現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)綠色生產(chǎn)效率具有顯著的正向促進作用,數(shù)字經(jīng)濟通過加快市場化進程、產(chǎn)業(yè)結構升級與提升人力資本有效提高我國工業(yè)綠色生產(chǎn)效率。因此,提出完善信息技術基礎設施建設,積極引導數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合,推進傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)字化改造,加快向工業(yè)綠色發(fā)展模式轉(zhuǎn)型,以期為深化認識數(shù)字經(jīng)濟綠色價值及數(shù)字革命下工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型實踐提供參考。
[關鍵詞]數(shù)字經(jīng)濟;工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率;中介效應
一、 引言
國民經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)文明建設離不開工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的有力支撐。近年來,為引導工業(yè)綠色發(fā)展,我國不斷制定并完善相關政策。2016年工業(yè)和信息化部印發(fā)《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》1,提出在工業(yè)全領域全過程中將綠色發(fā)展理念作為普遍要求,基本形成工業(yè)綠色發(fā)展機制,積極推動互聯(lián)網(wǎng)與綠色制造融合發(fā)展,促進綠色制造數(shù)字化、智能化、精益化提升。就工信部即將發(fā)布的《“十四五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》,有專家指出,要堅定不移建設制造強國和網(wǎng)絡強國,推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化?!豆I(yè)互聯(lián)網(wǎng)專項工作組2021年工作計劃》2提出2021年內(nèi)基本完成國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心建設。綠色發(fā)展是高質(zhì)量發(fā)展的重要表現(xiàn),數(shù)字經(jīng)濟是高質(zhì)量發(fā)展的主要業(yè)態(tài),數(shù)字經(jīng)濟助力工業(yè)綠色發(fā)展已經(jīng)受到國家的高度重視。從發(fā)展實際來看,目前“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”在建項目已超過1500個,覆蓋20余個國民經(jīng)濟重要行業(yè),2020年中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)增加值規(guī)模達3.28萬億元3。各地智慧工廠大規(guī)模積極上線,搶搭數(shù)字經(jīng)濟快車。數(shù)字經(jīng)濟有效破解了資源環(huán)境瓶頸約束,在整體上契合工業(yè)綠色發(fā)展目標導向,給工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供了全新的思路。
那么數(shù)字經(jīng)濟是否對工業(yè)綠色生產(chǎn)效率具有顯著的促進作用?其中又存在怎樣的機制效應?本文構建綜合指標體系測算省級層面數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平,分別建立靜態(tài)、動態(tài)面板模型進行數(shù)字經(jīng)濟與工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)之間回歸,通過穩(wěn)健性檢驗并利用工具變量法解決內(nèi)生性問題,進一步驗證存在市場化進程、產(chǎn)業(yè)結構升級與人力資本中介效應,根據(jù)實證結論提出相應建議。
二、 文獻綜述
1. 數(shù)字經(jīng)濟對生產(chǎn)效率影響的相關研究
數(shù)字經(jīng)濟對生產(chǎn)效率的影響主要有兩方面,一是利用數(shù)字經(jīng)濟信息化、智能化特性,對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進行轉(zhuǎn)型升級,提高生產(chǎn)效率。引入新型數(shù)字要素使生產(chǎn)結構趨于復雜化,利用知識積累和技術進步使生產(chǎn)過程趨于智能化,提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)結構知識技術密集度,促進生產(chǎn)效率提升。二是通過催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新商業(yè)模式提高生產(chǎn)效率。信息流動性不斷增強,數(shù)據(jù)要素有效結合其他生產(chǎn)要素提高市場主體和經(jīng)濟活動的互聯(lián)互通性,培育經(jīng)濟新增長點的同時生產(chǎn)效率得到提高[1]。有學者就這兩者關系展開實證研究得出,數(shù)字經(jīng)濟的根本動力是作為通用技術的互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術的進步。邱子迅等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟中大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的建立顯著提高了區(qū)域全要素生產(chǎn)率[2]。楊慧梅等研究得出數(shù)字經(jīng)濟通過人力資本投資與產(chǎn)業(yè)結構升級兩個重要渠道顯著促進了全要素生產(chǎn)率的提升,并且數(shù)字經(jīng)濟存在顯著的空間溢出效應[3]。
2. 工業(yè)綠色效率影響因素的相關研究
就工業(yè)綠色效率的衡量主要采用工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率、工業(yè)生態(tài)效率、工業(yè)污染治理效率等測算結果,還有學者建立了多維度綜合指標體系。彭星等從節(jié)能減排、結構優(yōu)化、發(fā)展方式轉(zhuǎn)型和綠色技術創(chuàng)新4個方面構建工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型綜合評價指標體系[4]。韓立達等圍繞節(jié)能、減排和循環(huán),即工業(yè)綠色化的核心,構建了工業(yè)節(jié)能、工業(yè)減排和工業(yè)轉(zhuǎn)型3個方面的工業(yè)綠色化指數(shù)[5]。影響工業(yè)綠色效率的因素研究豐富,技術創(chuàng)新、市場化改革、金融深化等對工業(yè)綠色效率產(chǎn)生顯著積極影響,對外直接投資、環(huán)境規(guī)制等對工業(yè)綠色效率存在非線性作用,對工業(yè)綠色效率的促進作用需要到達一定的拐點。
3. 數(shù)字經(jīng)濟與工業(yè)綠色發(fā)展的關系研究
目前,關于數(shù)字經(jīng)濟與工業(yè)綠色發(fā)展的實證文章較少,大多以互聯(lián)網(wǎng)為破題依據(jù),就工業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展展開研究。李振葉等研究發(fā)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”通過推動科技創(chuàng)新、綠色發(fā)展傳導機制推動工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[6]。盧福財?shù)妊芯堪l(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升具有促進作用,并且其中存在非線性關系,企業(yè)創(chuàng)新能力、企業(yè)成本、產(chǎn)業(yè)結構水平和外部監(jiān)督力度是促進提升的重要路徑[7]。程中華等以工業(yè)分行業(yè)為研究對象,研究表明信息化已成為促進工業(yè)綠色增長的新動力源泉,研發(fā)投資強度在其中發(fā)揮重要中介作用[8]。李琳等測算長江經(jīng)濟帶工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,實證得出互聯(lián)網(wǎng)與稟賦結構的良性互動糾偏了稟賦結構提升對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的負向影響[9]。柏亮等關注工業(yè)綠色發(fā)展中的二氧化硫排放情況,實證得出數(shù)字經(jīng)濟水平與工業(yè)SO2排放量之間為倒“U”型非線性關系[10]。
綜上所述,數(shù)字經(jīng)濟已引起學者們的廣泛關注和研究,已有研究大多圍繞宏觀國民經(jīng)濟增長、區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展等目標展開,較少落腳于具體部門層面;強調(diào)數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)結構、創(chuàng)新績效等之間的關系,缺乏對綠色發(fā)展的作用探討。在工業(yè)綠色發(fā)展問題上,已有文獻大多著眼于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)信息化領域,未全面深入考察數(shù)字經(jīng)濟整體價值。本文的創(chuàng)新點和邊際貢獻有:基于數(shù)字經(jīng)濟基本內(nèi)涵與發(fā)展需要,從基礎設施、應用服務、數(shù)字產(chǎn)業(yè)及環(huán)境支持多維度構建省級數(shù)字經(jīng)濟水平綜合指標體系,客觀全面衡量各省市數(shù)字經(jīng)濟水平;將經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展聚焦于工業(yè)部門,關注工業(yè)集約式、可持續(xù)生產(chǎn)發(fā)展,測算工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率用于實證分析,并利用工具變量法解決內(nèi)生性問題,進行動態(tài)模型穩(wěn)健回歸;將地區(qū)市場化程度、產(chǎn)業(yè)結構升級、人力資本提升同時納入數(shù)字經(jīng)濟與工業(yè)綠色生產(chǎn)效率分析框架,探究影響過程中存在的中介效應。
三、 理論分析
1. 數(shù)字經(jīng)濟影響工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的直接效應
數(shù)字經(jīng)濟中信息技術具有通用性、滲透性特征,信息技術滲透和應用于各產(chǎn)業(yè)部門,重新優(yōu)化配置生產(chǎn)資源,促進其全要素生產(chǎn)率的提高。互聯(lián)網(wǎng)加強技術信息協(xié)同、創(chuàng)新合作和研發(fā)合作,提升漸進式創(chuàng)新能力,減少工業(yè)生產(chǎn)、管理和交易成本實現(xiàn)對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進作用。除此之外,互聯(lián)網(wǎng)利用環(huán)境信息公開、自動監(jiān)測以及環(huán)保宣傳等途徑構建環(huán)境信息治理、開展外部監(jiān)督。區(qū)塊鏈技術吸引多元化投資主體,為綠色基礎設施搭建一個去中心化的融資平臺,確保工業(yè)新建基礎設施與碳減排目標一致[11]。大數(shù)據(jù)核心在于大數(shù)據(jù)捕捉到的準確、深層次的信息知識。利用大數(shù)據(jù)將生產(chǎn)到消費的全過程連接起來,借助大數(shù)據(jù)平臺實時監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn),利用集合數(shù)據(jù)準確預測投入產(chǎn)出,將工業(yè)以往的高投入、高消耗生產(chǎn)模式為數(shù)據(jù)經(jīng)濟模式,形成科學的監(jiān)測體系,向高端智能化升級[12]。數(shù)字金融本身具有較強的綠色屬性等優(yōu)勢,轉(zhuǎn)化給工業(yè)綠色環(huán)保項目提供資金支持,激勵工業(yè)綠色節(jié)能技術進步,產(chǎn)生良好的社會示范效應。綜合以上數(shù)字經(jīng)濟具體形式作用,數(shù)字經(jīng)濟對促進工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的提高產(chǎn)生直接效應。
2. 數(shù)字經(jīng)濟影響工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的中介效應
(1)產(chǎn)業(yè)結構升級中介效應。傳統(tǒng)工業(yè)以往存在產(chǎn)能過剩、發(fā)展模式落后、產(chǎn)業(yè)結構失衡等弊端,而信息通信技術快速發(fā)展帶來的數(shù)字經(jīng)濟可以有效地通過產(chǎn)業(yè)結構升級促進工業(yè)綠色發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟主要對工業(yè)進行產(chǎn)業(yè)數(shù)字化改造促進工業(yè)綠色發(fā)展,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化改造以智能生產(chǎn)模式、可視化的產(chǎn)業(yè)組織模式為主要形式[13]。在工業(yè)生產(chǎn)工藝方面,數(shù)字技術結合工業(yè)軟件實現(xiàn)復雜結構部件的生產(chǎn),改變原有的行業(yè)產(chǎn)出結構和產(chǎn)出效率,完善生產(chǎn)和管理等工作,降低原料浪費的同時不斷優(yōu)化產(chǎn)品性能,提升生產(chǎn)要素的流動率和匹配率。工業(yè)機器人的投入使用進一步提高了勞動生產(chǎn)率,促進能源消耗、勞動密集型向知識技術密集型轉(zhuǎn)變。通過利用更為透明的并行網(wǎng)絡式組織作出精準的戰(zhàn)略決策,數(shù)字技術極大地改變了產(chǎn)業(yè)結構,對工業(yè)行業(yè)的升級改造和生產(chǎn)效率提升具有“賦能效應”。
(2)市場化進程中介效應。市場化水平過低會導致能源的過度使用和浪費,抑制工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新投入,助推高污染行業(yè),不利于工業(yè)綠色發(fā)展[14]?;ヂ?lián)網(wǎng)平臺經(jīng)濟模式能有效地加強市場競爭,市場競爭的加強加快了綠色生產(chǎn)要素的合理流動和優(yōu)化組合,減少區(qū)域內(nèi)信息不對稱導致的資源錯配和市場扭曲的發(fā)生,進一步促使企業(yè)主動進行技術革新、新產(chǎn)品開發(fā)、服務創(chuàng)新等,提升企業(yè)專業(yè)化水平,提高經(jīng)濟市場的運行效率從而促進全要素生產(chǎn)率的提升[15]。新型數(shù)字科技、智能技術可以供給工業(yè)企業(yè)新型綠色生產(chǎn)要素,大數(shù)據(jù)對海量數(shù)據(jù)進行分析,優(yōu)化工業(yè)企業(yè)日常運行流程,提高要素供需匹配精度,改善資源配置結構,減少無謂損失與資源浪費,使工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出接近產(chǎn)能,為企業(yè)綠色生產(chǎn)提供平臺支撐與技術保障,促進工業(yè)綠色生產(chǎn)效率提升。
(3)人力資本中介效應。數(shù)字經(jīng)濟帶來以科技創(chuàng)新驅(qū)動的信息革命,而任何科技創(chuàng)新的本質(zhì)推動力來自于人力資本積累。足夠的人力資本吸收消化并推動技術革新,同時人力資本的狀況決定了技術進步的類型,決定了技術進步實際應用的效率。同時,數(shù)字經(jīng)濟以新一代信息技術為核心,通過加速透明化、開放化的數(shù)據(jù)資源共享,助力高素質(zhì)的人力資本積累。擁有數(shù)字素養(yǎng)的技術人員實踐于工業(yè)生產(chǎn)過程中能更好地注重經(jīng)濟效益與環(huán)境效益。此外,人力資本作為一種生產(chǎn)要素,通過自身資源強度的增加,適度替代工業(yè)生產(chǎn)過程中對自然資源等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的需求,降低了對高強度能源消耗的依賴,實現(xiàn)了節(jié)能減排、低碳環(huán)保的效果[16],最終提高工業(yè)綠色生產(chǎn)效率。較高的人力資本水平具備良好的創(chuàng)新意識和環(huán)保意識,奠定了促進工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級的基礎。
四、 模型構建、變量選取及數(shù)據(jù)說明
1. 模型構建
本文要論證的主要問題是數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的影響,構建基本計量模型如式(1)所示。
其中,Gtfpit表示i省份t年的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,Digit表示i省份t年的數(shù)字經(jīng)濟水平,[CVit]為其他控制變量,εit表示隨機誤差項,β0表示模型截距項,β1、βc為各變量系數(shù)。
2. 變量選取
工業(yè)綠色生產(chǎn)效率。本文采用SBM-Malmquist指數(shù)非參數(shù)方法計算各省份工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。其中,投入指標包括勞動、能源、資本投入。勞動投入,以我國各省份規(guī)模以上工業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)衡量。能源投入,以我國各省份工業(yè)能源消費總量衡量。資本投入,本文借鑒物質(zhì)資本存量永續(xù)盤存估算法估算我國各省份工業(yè)資本存量。產(chǎn)出指標包括期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出。期望產(chǎn)出,以我國各省份規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)增加值衡量,并利用工業(yè)出廠價格指數(shù)進行價格平減至2005年;非期望產(chǎn)出,以我國各省份工業(yè)廢水排放總量、工業(yè)煙粉塵排放總量、工業(yè)SO2排放總量衡量。將測算的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)增長率指數(shù)進行累乘處理得工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。具體投入產(chǎn)出變量見表1。
本文所測算的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率基于規(guī)模報酬不變的前提條件。圖1顯示了2005—2018年度采用SBM-ML指數(shù)測算并進行逐年累乘的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。從全國整體層面來看,工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)逐年上升趨勢。其中2015—2018年工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長速度明顯提升,反映出近年來我國工業(yè)整體注重技術創(chuàng)新、契合節(jié)能降耗生產(chǎn)目標,在實現(xiàn)經(jīng)濟效益同時落實工業(yè)綠色發(fā)展。
數(shù)字經(jīng)濟。目前省級層面數(shù)字經(jīng)濟水平的統(tǒng)一測度還在探索中,學者們大多結合研究目的構建綜合指標體系。楊慧梅等基于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個維度,采用主成分分析法構建我國省級層面數(shù)字經(jīng)濟水平的衡量指標[3]。馬中東等從數(shù)字基礎設施、數(shù)字生活應用和數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展3個方面測算中國省級數(shù)字經(jīng)濟綜合水平[17]。本文研究時間跨度為2005—2018年,考慮數(shù)據(jù)可得性、可比性、全面性,參考焦帥濤等[18]指出數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展依賴于數(shù)字基礎、數(shù)字應用、數(shù)字創(chuàng)新、數(shù)字產(chǎn)業(yè)“四個需要”理論,創(chuàng)新性構建數(shù)字基礎設施、數(shù)字應用服務、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展及創(chuàng)新環(huán)境支持4個一級指標、10個二級指標綜合體系,運用熵值法計算得出各省區(qū)市(因數(shù)據(jù)缺失,不包括港澳臺及西藏地區(qū))綜合水平值。具體內(nèi)容見表2。
我國整體的數(shù)字經(jīng)濟水平綜合指數(shù)平均值及中位數(shù)如圖2所示。如圖2可以看出,我國2005—2018年間數(shù)字經(jīng)濟水平綜合指數(shù)逐年上升,整體呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展趨勢。年均指數(shù)和中位數(shù)指數(shù)分別由2005年的0.32、0.27提升至2018年的1.65、1.08,發(fā)展速度穩(wěn)中提升。
具體從省級層面來看,2005—2018年我國各個省區(qū)市數(shù)字經(jīng)濟水平均值及2018年數(shù)字經(jīng)濟水平綜合指數(shù)如圖3所示。按照各省區(qū)市數(shù)字經(jīng)濟水平綜合指數(shù)年均值由高到低依次從左至右排列。從30個省區(qū)市2005—2018年數(shù)字經(jīng)濟水平均值來看,北京、上海、浙江、福建、廣東、江蘇依次占據(jù)前六位,發(fā)展動力強勁;青海和甘肅地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展相對最為靠后,其他地區(qū)均值水平差異不大。分東、中、西三大區(qū)域來看,東部地區(qū)具有顯著領先優(yōu)勢,中部地區(qū)穩(wěn)中有進,西部地區(qū)發(fā)展空間大。這表明我國數(shù)字經(jīng)濟在省級層面上發(fā)展不平衡,經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)表現(xiàn)出優(yōu)越的數(shù)字經(jīng)濟基礎,而部分中西部地區(qū)尚有較大發(fā)展空間。隨著我國不斷加大對中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟基礎及技術支持力度,各區(qū)域間發(fā)展距離將不斷縮小。
本文將環(huán)境規(guī)制、創(chuàng)新產(chǎn)出、稟賦結構和貿(mào)易開放作為控制變量。環(huán)境規(guī)制,大量研究表明環(huán)境規(guī)制能顯著影響工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,本文以地區(qū)治理廢氣、廢水總費用占工業(yè)產(chǎn)出增加值來衡量環(huán)境規(guī)制。創(chuàng)新產(chǎn)出,工業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升在很大程度上依賴于實際創(chuàng)新產(chǎn)出,本文以各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品項目數(shù)取對數(shù)衡量。[①]稟賦結構,以各地區(qū)工業(yè)資本與勞動的比值取對數(shù)來衡量工業(yè)稟賦結構。[②]貿(mào)易開放,以地區(qū)進出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值衡量。
由上文理論分析可知,產(chǎn)業(yè)結構升級、市場化水平、人力資本積累起有效中介作用。產(chǎn)業(yè)結構升級,以產(chǎn)業(yè)結構合理化程度來衡量,采用新泰爾指數(shù)表示。[①]市場化水平,采用總體市場化進程指數(shù)表示。[②]人力資本,以各省區(qū)市平均受教育年限表示,計算公式為分別用不同受教育程度人數(shù)占6歲以上人口的比重乘以對應的平均累計受教育年限(小學教育為6、初中教育為9、高中教育為12、大專及以上教育為16)再求和。變量描述性統(tǒng)計見表3。
3.數(shù)據(jù)說明
本文選取的樣本為我國30個省區(qū)市2005—2018年數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》。被解釋變量工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率利用MAXDEA軟件通過模型計算得出。
五、 實證分析
1. 基準回歸結果
本文首先對基本模型(1)進行回歸,初步檢驗數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。結果如表4所示,表4列(1)未加入任何控制變量,結果顯示數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.311,通過1%的顯著性檢驗,說明數(shù)字經(jīng)濟與工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率之間存在顯著正相關關系。在加入所有控制變量后,結果如表4列(2)所示,數(shù)字經(jīng)濟系數(shù)為0.188且通過1%水平檢驗,說明數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的顯著正向影響仍然存在。
2. 穩(wěn)健性檢驗
因基準回歸結果可能受到指標選取等因素的影響,所以本文通過更換被解釋變量測算方式對基準回歸結果進行穩(wěn)健性檢驗。檢驗結果如表4所示。[①]更換被解釋變量測算方式。工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變量測算模型更換為SBM-GML指數(shù),勞動、資本、能源投入指標保持不變,考慮到要素投入與非期望產(chǎn)出存在于工業(yè)生產(chǎn)全過程中,故期望產(chǎn)出調(diào)整為各省區(qū)市工業(yè)總產(chǎn)值,利用價格指數(shù)平減至2005年,非期望產(chǎn)出為工業(yè)廢水、工業(yè)固體廢棄物、工業(yè)二氧化硫排放總量,將增長率指數(shù)累乘得到各省區(qū)市工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。如表4列(3)和列(4)所示,數(shù)字經(jīng)濟的系數(shù)大小雖有所改變,但仍正向顯著。[②]更換被解釋變量重新估計。選取工業(yè)代表性污染物二氧化硫排放量為被解釋變量,以負向指標代表工業(yè)綠色生產(chǎn)效率。表4列(5)顯示數(shù)字經(jīng)濟每提高一個單位,工業(yè)二氧化硫排放就會顯著降低0.512個單位,這說明數(shù)字經(jīng)濟不斷滲入工業(yè)生產(chǎn)過程有利于降低污染物的排放,生產(chǎn)過程趨于環(huán)保以提高綠色生產(chǎn)效率。以上穩(wěn)健性檢驗證明本文的研究結論是可靠的。
3. 內(nèi)生性問題處理
通過檢驗發(fā)現(xiàn)模型存在內(nèi)生性問題,替換靜態(tài)模型采用動態(tài)面板差分GMM模型。將被解釋變量(Gtfp)滯后一階加入模型,模型通過序列自相關和Hansen檢驗。由于表5列(1)制變量后數(shù)字經(jīng)濟的系數(shù)顯著為正,即考慮動態(tài)效果數(shù)字經(jīng)濟依然有效提升工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。
進一步采用工具變量法進行兩階段回歸,結果如表6所示。首先選取核心解釋變量(Dig)滯后一期做工具變量,并且拒絕了弱工具變量和不可識別假設。從表6列(1)可以看出,Dig的系數(shù)為0.232,顯著為正,通過1%顯著性檢驗。此外,參考黃小勇等[19]采用固定電話數(shù)量作為地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟水平的工具變量,表6列(2)顯示了另一工具變量的估計結果。首先K-P LM統(tǒng)計量的P值為0.0000,拒絕“工具變量識別不足”的原假設,Wald F統(tǒng)計量大于10%水平的臨界值,拒絕“工具變量弱識別”的原假設,因而地區(qū)每百人擁有的固定電話數(shù)量可以作為工具變量來解決內(nèi)生性問題。Dig的系數(shù)通過1%顯著性檢驗,依然顯著為正。綜上,在用不同工具變量進行估計的結果中,數(shù)字經(jīng)濟依然表現(xiàn)出對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的正向促進作用,這進一步佐證了前文得出的結論。
4. 中介效應檢驗
為揭示數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的中介機制,驗證數(shù)字經(jīng)濟是否通過產(chǎn)業(yè)結構升級、提高市場化水平、人力資本積累路徑對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生作用,構建如下模型。
式中Mit表示中介變量,分別代表i省份t年的產(chǎn)業(yè)結構升級和市場化水平。fi表示不可觀測的個體固定效應。其余變量解釋與上文一致。
全樣本中介效應檢驗結果如表7所示,列(1)為基準回歸結果,列(2)顯示數(shù)字經(jīng)濟系數(shù)為0.671,通過1%水平正向顯著,說明數(shù)字經(jīng)濟可以有效提高市場化水平。列(3)顯示數(shù)字經(jīng)濟與市場化水平均通過5%水平正向顯著,證實了市場化水平的提高是數(shù)字經(jīng)濟提升工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的有效中介路徑。同樣地,列(4)顯示數(shù)字經(jīng)濟系數(shù)通過5%水平正向顯著,數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結構升級有著積極作用。列(5)結果中數(shù)字經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)結構升級均通過5%水平正向顯著,表明產(chǎn)業(yè)結構升級是數(shù)字經(jīng)濟提升工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的另一中介路徑。列(6)顯示數(shù)字經(jīng)濟通過1%水平正向顯著,數(shù)字經(jīng)濟對人力資本積累具有顯著正向作用。列(7)結果表明數(shù)字經(jīng)濟通過促進人力資本積累可以有效提高工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。以上結論均與上文理論分析結果相一致。
六、 結論與啟示
本文圍繞數(shù)字經(jīng)濟內(nèi)涵與發(fā)展構建省級層面數(shù)字經(jīng)濟水平綜合指標體系,注重工業(yè)綠色發(fā)展測算工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,同時考慮到數(shù)字經(jīng)濟與工業(yè)綠色效率存在內(nèi)生性問題,利用2005—2018年省級面板數(shù)據(jù)在靜態(tài)面板模型基礎上通過動態(tài)差分GMM模型進行穩(wěn)健實證?;诶碚摲治鰧κ袌龌M程、產(chǎn)業(yè)結構升級、人力資本水平中介效應進行檢驗和討論,得到以下主要結論:(1)數(shù)字經(jīng)濟對工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著提高作用,利用當前經(jīng)濟發(fā)展新引擎數(shù)字經(jīng)濟有助于促進工業(yè)綠色發(fā)展。在控制一系列變量及更換測度方式后,仍具有穩(wěn)健正向作用。(2)為克服數(shù)字經(jīng)濟與工業(yè)綠色發(fā)展之間存在的內(nèi)生性問題,采用動態(tài)差分GMM模型及工具變量法確保模型可靠,結果與上文保持基本一致。(3)產(chǎn)業(yè)結構合理化、市場化水平提高、人力資本積累是數(shù)字經(jīng)濟作用于工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的有效中介環(huán)節(jié)。數(shù)字經(jīng)濟通過產(chǎn)業(yè)結構合理化、加快市場化進程、提升人力資本,作用于工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提高,促進工業(yè)綠色發(fā)展。
本文得出以下啟示:(1)數(shù)字經(jīng)濟不僅是加快經(jīng)濟發(fā)展速度的新引擎,還是推動社會高質(zhì)量綠色發(fā)展的新思路。政府應完善數(shù)字經(jīng)濟基礎設施建設,夯實數(shù)字產(chǎn)業(yè)化基礎,將數(shù)字經(jīng)濟作為產(chǎn)業(yè)結構升級的重要抓手,助力工業(yè)企業(yè)提高數(shù)字技術創(chuàng)新水平,加快工業(yè)領域數(shù)字科技成果轉(zhuǎn)化,全方位全鏈條賦能工業(yè)綠色發(fā)展。(2)企業(yè)要發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟提高市場資源配置效率的作用,依靠大數(shù)據(jù)信息優(yōu)勢匹配生產(chǎn)需求,打破生產(chǎn)資源約束瓶頸,利用信息化、智能化、數(shù)字化技術實現(xiàn)節(jié)能降耗目標,不斷轉(zhuǎn)型升級為環(huán)保高效生產(chǎn)模式。(3)加強人才隊伍建設,推動信息技術人才與工業(yè)制造人才深度融合,轉(zhuǎn)換人口優(yōu)勢為人力資本優(yōu)勢,培育復合型專業(yè)化人才,助力工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
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基金項目:國家自然科學基金項目“網(wǎng)絡關系視角的價值鏈嵌入條件下資源型產(chǎn)業(yè)技術升級實現(xiàn)機制研究”(項目編號:71763014);云南省科技計劃項目“嵌入全球生產(chǎn)網(wǎng)絡視角的我國西部制造業(yè)企業(yè)跨越‘技術發(fā)展陷阱研究”(項目編號:2016FB117)。
作者簡介:肖遠飛(1976-),男,博士,昆明理工大學管理與經(jīng)濟學院教授,研究方向為開放經(jīng)濟與區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展;姜瑤(1997-),昆明理工大學管理與經(jīng)濟學院碩士研究生,研究方向為開放經(jīng)濟與區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
(收稿日期:2021-08-10? 責任編輯:顧碧言)