■烏 靜，肖鴻波，陳 兵

一、引言

環(huán)境與資源問題已成為我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型的重大挑戰(zhàn)，綠色發(fā)展是中國高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。與此同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃興起為中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展帶來了新的機(jī)遇，也為綠色發(fā)展提供了重要路徑。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色發(fā)展具有顯著的正外部性（許憲春等，2019），而綠色發(fā)展的根本途徑在于綠色全要素生產(chǎn)率的全面提高（王兵和劉光天，2015）。因此，面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)所帶來的契機(jī)與挑戰(zhàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否能夠提升綠色全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)綠色發(fā)展是值得探討分析的問題。本文將在歸納梳理已有研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色發(fā)展的實(shí)際開展實(shí)證分析。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)字技術(shù)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與提升效率推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，其中數(shù)字化信息與知識(shí)是生產(chǎn)要素，信息化賦能基礎(chǔ)設(shè)施為重要載體（許憲春和張美慧，2020）。全要素生產(chǎn)率是資本與勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素不改變時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長的速度，而綠色全要素生產(chǎn)率（Green Total Factor Productivity）是基于全要素生產(chǎn)率的測算框架進(jìn)行修訂，將環(huán)境因素納入測算的指標(biāo)（Chung et al.，1997）。綠色全要素生產(chǎn)率的本質(zhì)在于以最低的資本、能源等生產(chǎn)要素投入實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化。本文認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過激發(fā)創(chuàng)新效率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高公共服務(wù)能力和加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管有效增加經(jīng)濟(jì)效益，降低生產(chǎn)要素投入，減少環(huán)境非期望產(chǎn)出，提升區(qū)域的綠色全要素生產(chǎn)率。

以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)為主導(dǎo)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在全球范圍內(nèi)改變生產(chǎn)方式與消費(fèi)模式。一方面，通過數(shù)字技術(shù)優(yōu)化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)與銷售渠道，企業(yè)能夠改善業(yè)務(wù)流程與客戶服務(wù)、制定更具有彈性的價(jià)格，以應(yīng)對(duì)供需結(jié)構(gòu)變化，進(jìn)而減少運(yùn)營成本。另一方面，數(shù)字技術(shù)還賦予整合信息資源、融資平臺(tái)與相關(guān)支持政策在內(nèi)的創(chuàng)業(yè)載體新的路徑（張前榮，2015），而且模糊了創(chuàng)新各階段之間的時(shí)間與空間邊界，給予不同創(chuàng)新主體在不同時(shí)空背景下創(chuàng)新活動(dòng)便利性（Nambisan et al.，2017），創(chuàng)業(yè)型企業(yè)與各創(chuàng)新主體獲得長足發(fā)展，改善了市場創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境?？萍紕?chuàng)新正是推動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率提升的重要因素（錢娟和李金葉，2018）。此外，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)有助于提升人力資本，進(jìn)而間接地作用于綠色發(fā)展。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用，也有助于綠色全要素生產(chǎn)率的提升（劉贏時(shí)等，2018）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)則能夠通過與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)、工業(yè)與服務(wù)業(yè)的融合創(chuàng)新發(fā)展，將數(shù)字技術(shù)融會(huì)貫通于生產(chǎn)流通的各個(gè)階段，從而帶動(dòng)各產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（王凱，2021）。隨著我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)加速，傳統(tǒng)生產(chǎn)要素與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的融合使得生產(chǎn)要素由第一產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)。資本與各要素的配置不斷優(yōu)化并最終流向高效率部門，有效改善了經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源資源的依賴程度，促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向數(shù)字化、合理化與綠色化轉(zhuǎn)型升級(jí)（Kohli&Melville，2019）。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化，資源利用率也進(jìn)一步提升，生態(tài)污染得到有效改善（朱廣印和王思敏，2020），綠色全要素生產(chǎn)率必然逐步提高。此外，催生出的一批如“微經(jīng)濟(jì)”和“虛擬產(chǎn)業(yè)園”等在內(nèi)的新業(yè)態(tài)，在加快綠色新產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，有利于減少污染物排放，優(yōu)化資源環(huán)境并提升環(huán)境整體質(zhì)量，從而帶動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率提升。

同時(shí)，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”等“數(shù)字政府”建設(shè)，環(huán)保系統(tǒng)的相關(guān)部門、生態(tài)環(huán)境信息與數(shù)據(jù)得到有效整合。一方面，信息流動(dòng)速度加快，打破了生態(tài)環(huán)境的數(shù)據(jù)壁壘，建立了生態(tài)治理管理信息系統(tǒng)，信息資源在個(gè)人、企業(yè)與政府三者間能夠?qū)崿F(xiàn)順利流通與有效利用。另一方面，以數(shù)字技術(shù)為著力點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的監(jiān)控、預(yù)測與預(yù)警，環(huán)境監(jiān)管體系得到完善，有益于助推綠色發(fā)展?；谏鲜龇治?，提出如下研究假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于推動(dòng)綠色發(fā)展，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著促進(jìn)區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率提升。

區(qū)域間綠色全要素生產(chǎn)率的溢出機(jī)制主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是知識(shí)與技術(shù)溢出。知識(shí)與技術(shù)溢出是不同主體間互動(dòng)與交流而產(chǎn)生知識(shí)與技術(shù)傳播的過程（趙勇和白永秀，2009）。知識(shí)人才的流動(dòng)、與周圍群體的互動(dòng)既有利于新知識(shí)、新技術(shù)的產(chǎn)生，又在一定程度上加速了知識(shí)與技術(shù)的傳播速度。同時(shí)，通過“產(chǎn)—學(xué)—研”創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)與區(qū)域企業(yè)間存在的聯(lián)系或市場交易行為，知識(shí)與技術(shù)的溢出與擴(kuò)散效應(yīng)得到加速。二是制度溢出。制度的溢出是一種循序漸進(jìn)、潛移默化的過程，既包括地方政府間正式制度的溢出，也包括地方政府及組織間非正式制度與政策知識(shí)的溢出。制度與政策知識(shí)較為欠缺的地區(qū)，會(huì)積極學(xué)習(xí)借鑒鄰近制度、知識(shí)較為完備地區(qū)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，以降低制度創(chuàng)新成本，從而產(chǎn)生制度的溢出效應(yīng)。

Yilmaz et al.（2002）使用美國的數(shù)據(jù)證明了信息化具有空間溢出效應(yīng)?；谥袊鴶?shù)據(jù)的實(shí)證研究同樣證實(shí)了互聯(lián)網(wǎng)能夠產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)（邊志強(qiáng)，2014）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要特征是依托于超量、高速的信息，壓縮了時(shí)間與空間距離，區(qū)域間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與生產(chǎn)生活關(guān)聯(lián)的廣度與深度得到強(qiáng)化，使得知識(shí)溢出、技術(shù)溢出與制度溢出突破了固有的時(shí)空限制，生產(chǎn)要素的流動(dòng)速度加快，市場交易過程中的交易雙方產(chǎn)生了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。企業(yè)借助數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，降低交易成本，又加速了地區(qū)間的技術(shù)和知識(shí)溢出（王娟，2016），從而作用于鄰近地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率。依據(jù)上述分析，提出以下研究假設(shè)：

H2：綠色全要素生產(chǎn)率的發(fā)展存在空間溢出效應(yīng)。

H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過空間外溢效應(yīng)作用于鄰近地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）空間權(quán)重矩陣構(gòu)建

地理距離矩陣（W）。根據(jù)地理學(xué)第一定律，本文從中國30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的地理距離出發(fā)，構(gòu)建空間回歸的第一種權(quán)重矩陣，具體計(jì)算如下：

其中，W為地理距離矩陣；d表示兩省份之間的地理距離。

經(jīng)濟(jì)地理矩陣（W）。借鑒Fingleton&Gallo（2008）的研究，綜合考慮地理距離和經(jīng)濟(jì)發(fā)展兩個(gè)屬性，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)地理矩陣，具體計(jì)算如下：

其中，W為經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重，pgdp與pgdp分別表示省份i與j的年人均GDP；W為經(jīng)濟(jì)地理矩陣。

（二）空間回歸模型構(gòu)建

基于上述空間權(quán)重矩陣，通過與空間誤差和空間滯后相結(jié)合的空間杜賓模型來探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響及空間效應(yīng)。同時(shí)，考慮到變量的自相關(guān)性，將綠色全要素生產(chǎn)率滯后一期納入解釋變量構(gòu)建了動(dòng)態(tài)空間杜賓模型，具體如下：

其中，i表示?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市），t表示年份；GTFP表示地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率；GTFP表示地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的滯后一期項(xiàng)；int表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；X表示一系列控制變量；ρ表示綠色全要素生產(chǎn)率的空間溢出系數(shù)；α、α、α與α分別表示待估參數(shù)；W表示空間權(quán)重矩陣；μ與θ分別表示個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)；ε表示擾動(dòng)項(xiàng)。

（三）變量說明

1.被解釋變量：綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）。全要素生產(chǎn)率主要考慮人力資本和物質(zhì)資本兩部分，綠色全要素生產(chǎn)率投入要素包含勞動(dòng)投入、資本投入和能源投入三項(xiàng)指標(biāo)。本文中，勞動(dòng)投入采用城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)表示；資本投入采用資本存量表征，選取固定資產(chǎn)投資額，通過永續(xù)盤存法計(jì)算得到；能源投入采用全年用電量刻畫。期望產(chǎn)出指標(biāo)為折價(jià)處理后的實(shí)際GDP，非期望產(chǎn)出指標(biāo)包括二氧化硫、工業(yè)固體廢物和PM2.5。借鑒Chung et al.（1997）的測算方法，基于非徑向非角度超效率SBM模型和Malmquist-Luenberger指數(shù)計(jì)算得到各省際綠色全要素生產(chǎn)率。

2.核心解釋變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)（int）。參照王軍等（2021）的做法，依據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心內(nèi)涵和發(fā)展實(shí)際從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展載體、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化四個(gè)維度構(gòu)建中國省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度體系。為了準(zhǔn)確測度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用主成分分析法對(duì)各省際數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，且樣本數(shù)據(jù)通過了Bartlett球形檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)。中國省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平測度體系具體見表1。

表1 中國省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平測度體系

3.控制變量。綠色全要素生產(chǎn)率會(huì)受多種因素的影響。為降低實(shí)證研究偏誤，對(duì)市場化水平（mar）、開放水平（open）、政府干預(yù)（gov）、金融發(fā)展水平（fin）與人力資本（hum）變量進(jìn)行控制。其中：選取非國有企業(yè)員工占比刻畫市場化水平（mar）；選取用人民幣表示的進(jìn)出口總額與GDP的比值表征開放水平（open）；選取政府財(cái)政支出所占GDP的比重表示政府干預(yù)（gov）；選取金融機(jī)構(gòu)年末存貸款余額與GDP的比值反映金融發(fā)展水平（fin）；選取受小、初、高中教育和大專及以上教育人數(shù)所占6歲以上人口的比重乘以相應(yīng)教育年限（6、9、12、16）的和衡量人力資本（hum）。

（四）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取中國2006—2019年30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，鑒于西藏自治區(qū)及港澳臺(tái)地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)存在明顯缺失，故進(jìn)行了剔除處理。所使用的數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》與《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，其中個(gè)別缺失數(shù)據(jù)使用插值法補(bǔ)齊。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

（一）空間相關(guān)性分析

本文基于地理距離矩陣、經(jīng)濟(jì)地理矩陣采用運(yùn)用廣泛的Moran’s I指數(shù)法來檢驗(yàn)30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）綠色全要素生產(chǎn)率的全局相關(guān)性，并使用Stata16軟件計(jì)算出相關(guān)結(jié)果，如表3所示。同時(shí)，為更好識(shí)別不同空間上綠色全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)模式，本文選擇Local Moran’s I來檢驗(yàn)局部相關(guān)性，Moran’s I散點(diǎn)圖見圖1。從圖表可以看出，GTFP全部為正且多數(shù)通過了10%的顯著性檢驗(yàn)，散點(diǎn)圖表明GTFP主要集中于一、三象限，這表明綠色全要素生產(chǎn)率在空間存在很強(qiáng)的正向相關(guān)性和相似的聚集特征。這也說明選擇空間回歸模型是較為合適的。

表3 兩種權(quán)重矩陣下綠色全要素生產(chǎn)率的Moran’I指數(shù)

圖1 綠色全要素生產(chǎn)率莫蘭散點(diǎn)圖

（二）空間回歸結(jié)果分析

本文在空間模型中加入包含時(shí)間和個(gè)體的雙重固定效應(yīng)，以期得到更穩(wěn)健的結(jié)果。同時(shí)，對(duì)其進(jìn)行LR和Wald檢驗(yàn)以證明SDM模型的穩(wěn)健性?？梢园l(fā)現(xiàn)，LR和Wald的系數(shù)通過了檢驗(yàn)，即SDM模型無法退化為SAR或SEM模型，因此本文選用空間杜賓模型研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)系是有效的。

表4為地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)地理矩陣下的空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果。從表4的列（1）與列（2）可以發(fā)現(xiàn)：首先，從核心解釋變量看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)均在1%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)且為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)推動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率的提升，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。其次，從被解釋變量看，綠色全要素生產(chǎn)率存在顯著的時(shí)間效應(yīng)和空間效應(yīng)。從時(shí)間維度看，綠色全要素生產(chǎn)率滯后項(xiàng)系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正，說明綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的時(shí)間滯后效應(yīng)，即前期的技術(shù)進(jìn)步和效率改善將對(duì)后期綠色全要素生產(chǎn)率提升產(chǎn)生積極影響。綠色全要素生產(chǎn)率的相關(guān)系數(shù)ρ通過1%的顯著性檢驗(yàn)且為正，表明綠色全要素生產(chǎn)率存在明顯的空間互動(dòng)，即綠色全要素生產(chǎn)率的提升將對(duì)鄰近地區(qū)產(chǎn)生明顯的溢出效應(yīng)，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

表4 兩種權(quán)重矩陣下的空間回歸結(jié)果

（三）本地溢出效應(yīng)、鄰地域溢出效應(yīng)與總溢出效應(yīng)分析

為驗(yàn)證假設(shè)H3，并更具體地識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，基于地理距離矩陣，進(jìn)一步將數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率影響的溢出總效應(yīng)分解為直接（本地）溢出效應(yīng)、間接（鄰地）溢出效應(yīng)，估計(jì)結(jié)果見表5。

表5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)分析

從表5的列（1）—（3）看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以顯著促進(jìn)本地綠色全要素生產(chǎn)率的提升；與此同時(shí)，從間接效應(yīng)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)在5%的水平上顯著，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展還能輻射周邊地區(qū)，證實(shí)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)影響鄰近地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率，研究假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

（四）異質(zhì)性分析

因?yàn)椴煌∮蛟诘乩砦恢?、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等方面存在差異，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響可能在時(shí)間與空間維度上存在地區(qū)差異，異質(zhì)性分析結(jié)果見表6。

表6 異質(zhì)性分析結(jié)果

異質(zhì)性回歸結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在時(shí)空效應(yīng)差異。從地理距離矩陣來看，第一，不同地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率在時(shí)間維度和空間維度上存在差異。一方面，東中西三個(gè)地區(qū)的時(shí)間滯后效應(yīng)均在1%的水平上顯著，而東部地區(qū)在時(shí)間維度上的路徑依賴性明顯大于中部和西部地區(qū)；另一方面，中部地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率對(duì)鄰近省份并無顯著的空間效應(yīng)，東部和西部地區(qū)的估計(jì)系數(shù)都表明綠色全要素生產(chǎn)率存在顯著的空間溢出效應(yīng)。第二，核心解釋變量的估計(jì)結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的促進(jìn)作用，但影響的強(qiáng)弱程度存在地區(qū)間差異，即對(duì)于東部地區(qū)的影響程度明顯低于中西部地區(qū)。

從經(jīng)濟(jì)地理距離看，第一，不同地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率在時(shí)間維度和空間維度上同樣存在差異。東中西三個(gè)地區(qū)的時(shí)間滯后效應(yīng)均在1%的水平上顯著，而西部地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率時(shí)間路徑依賴明顯小于東部和中部地區(qū)。東中西三個(gè)地區(qū)的空間效應(yīng)系數(shù)表明東部和西部地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提升均能顯著帶動(dòng)鄰近?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的發(fā)展，即存在顯著的空間溢出效應(yīng)，中部地區(qū)的空間溢出效應(yīng)并不明顯。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響強(qiáng)弱存在地區(qū)差異性，東中西三個(gè)地區(qū)的估計(jì)系數(shù)至少在5%的水平上表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率存在正向影響，但對(duì)中部和西部地區(qū)的影響強(qiáng)度要大于東部地區(qū)。

（五）門檻效應(yīng)分析

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有典型的資本和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)特征，完善的數(shù)字化生態(tài)基礎(chǔ)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的良好基礎(chǔ)，而資本和技術(shù)實(shí)力是數(shù)字化生態(tài)基礎(chǔ)的關(guān)鍵。因此，本文利用面板門檻回歸模型，進(jìn)一步探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率提升的作用中是否存在技術(shù)和資本門檻效應(yīng)，構(gòu)建的門檻模型如下：

其中，i表示省份，t表示年份；GTFP表示地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率；int表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；q表示門檻變量，指代研發(fā)投入與要素稟賦，研發(fā)投入用RD投入強(qiáng)度衡量，要素稟賦用RD人員占城鎮(zhèn)從業(yè)人數(shù)的比重表示；I表示指標(biāo)函數(shù)；c表示具體的門檻值；X表示一系列控制變量；ε表示擾動(dòng)項(xiàng)。

在進(jìn)行門檻回歸之前，基于Hansen的方法對(duì)門檻效應(yīng)的存在性進(jìn)行檢驗(yàn)，以確定是否存在門檻效應(yīng)及門檻個(gè)數(shù)，從而確定門檻模型的形式。從檢驗(yàn)結(jié)果看，研發(fā)投入門檻變量通過了單一門檻檢驗(yàn)，未通過雙重門檻和三重門檻檢驗(yàn)；要素稟賦未通過門檻檢驗(yàn)。因此，選用單一門檻模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表7。從回歸結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的正向促進(jìn)作用隨著研發(fā)投入的提高而邊際遞減。具體來說，若研發(fā)投入跨越第一重門檻值時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)由0.1391變?yōu)?.0655。產(chǎn)生這一結(jié)果的原因可能在于：新經(jīng)濟(jì)增長理論與新貿(mào)易理論認(rèn)為，依托技術(shù)的學(xué)習(xí)與模仿，后發(fā)經(jīng)濟(jì)體可以實(shí)現(xiàn)技術(shù)蛙跳（李若曦和趙宏中，2018）。后發(fā)地區(qū)能夠通過前期研發(fā)投入的增加，吸收消化先進(jìn)地區(qū)的知識(shí)與技術(shù)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)的跨越式發(fā)展，以進(jìn)行迎合市場需要的創(chuàng)新活動(dòng)。當(dāng)本區(qū)域的技術(shù)水平接近先進(jìn)技術(shù)水平前沿時(shí)，進(jìn)行自主創(chuàng)新以突破核心技術(shù)的難度加大，地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)入瓶頸期，創(chuàng)新周期增加。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在跨越研發(fā)投入的門檻后，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用會(huì)降低。

表7 門檻回歸結(jié)果

（六）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

第一，工具變量法。借鑒韓璐等（2021）做法，選取1999年郵電歷史數(shù)據(jù)即1999年移動(dòng)電話數(shù)作為衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的工具變量。有效的工具變量應(yīng)該滿足外生性和相關(guān)性兩個(gè)條件。從外生性來看，1999年郵電數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)，不會(huì)對(duì)現(xiàn)在的綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的影響，滿足外生性的條件。從相關(guān)性看，移動(dòng)電話作為重要的通信設(shè)備，早期移動(dòng)電話數(shù)量較多的地區(qū)通信行業(yè)較為發(fā)達(dá)，對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要的推動(dòng)作用，因此二者之間存在相關(guān)性。此外，郵電數(shù)據(jù)是截面數(shù)據(jù)，而本文的模型設(shè)定要求數(shù)據(jù)是隨時(shí)間變化的面板數(shù)據(jù)，所以本文構(gòu)造了截面工具變量與時(shí)間變量的交互項(xiàng)來作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的工具變量。

表8列（1）、列（2）中報(bào)告了兩階段最小二乘法（2SLS）估計(jì)的結(jié)果?；貧w結(jié)果顯示：工具變量（IV）與核心解釋變量（inte）存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系，且Cragg—Donald Wald F檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量為78.82，通過了弱相關(guān)檢驗(yàn)，驗(yàn)證了工具變量的有效性；核心解釋變量（int）的系數(shù)表明，在1%的顯著水平下數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著地促進(jìn)了綠色全要素生產(chǎn)率的提升。與上文基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，證明了本文回歸模型的穩(wěn)健性。

第二，更換空間矩陣。本文用地理鄰接矩陣作為新的空間權(quán)重矩陣納入基準(zhǔn)回歸。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見表8的列（3）。核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)仍然在1%的水平上顯著，再次說明本文的實(shí)證結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、結(jié)論與對(duì)策建議

本文基于2006—2019年中國30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間杜賓模型與面板門檻模型，分析和檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響及地區(qū)間的異質(zhì)性，并進(jìn)一步探索了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率提升作用中存在的技術(shù)和資本門檻效應(yīng)。主要研究結(jié)論如下：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)會(huì)顯著促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升，同時(shí)還存在空間溢出性，即本地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展還能促進(jìn)鄰近地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的進(jìn)步。第二，綠色全要素生產(chǎn)率在時(shí)間維度和空間維度上都具有路徑依賴性。在時(shí)間維度上，綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的時(shí)間滯后效應(yīng)，即前期的技術(shù)進(jìn)步和效率改善將對(duì)后期綠色全要素生產(chǎn)率提升產(chǎn)生積極影響；在空間維度上，綠色全要素生產(chǎn)率的提升會(huì)帶動(dòng)周邊地區(qū)或者經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似地區(qū)的綠色全要生產(chǎn)率的提升。第三，區(qū)域異質(zhì)性結(jié)果表明，不同地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率在時(shí)間維度和空間維度上存在差異?？傮w來看東部和中部地區(qū)的時(shí)間滯后效應(yīng)要強(qiáng)于西部；東部和西部地區(qū)的空間溢出效應(yīng)要強(qiáng)于中部地區(qū)。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用來看，中部和西部地區(qū)要強(qiáng)于東部地區(qū)。第四，研發(fā)投入在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用中發(fā)揮了單一門檻作用，當(dāng)跨越門檻值后促進(jìn)效應(yīng)會(huì)出現(xiàn)遞減的規(guī)律。

本文所得出的研究結(jié)論對(duì)于我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色發(fā)展具有一定的啟示與借鑒意義。首先，要加大對(duì)數(shù)字技術(shù)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施研發(fā)與投入的支持力度，進(jìn)一步強(qiáng)化資源的合理分配，提升資源的有效利用率，推進(jìn)數(shù)字中國的建設(shè)進(jìn)程，為我國綠色發(fā)展培育新引擎。其次，要對(duì)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的區(qū)域發(fā)展與布局進(jìn)行宏觀調(diào)控，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率提升的空間溢出效應(yīng)。政府部門應(yīng)明確區(qū)域發(fā)展的異質(zhì)性戰(zhàn)略方向，形成以創(chuàng)新為導(dǎo)向的發(fā)展戰(zhàn)略，避免區(qū)域間的惡性競爭，從而導(dǎo)致綠色全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)“虹吸效應(yīng)”。對(duì)于高水平綠色全要素生產(chǎn)率地區(qū)，應(yīng)充分發(fā)揮人力資本、新技術(shù)與知識(shí)向鄰近地區(qū)的輻射與帶動(dòng)作用，實(shí)現(xiàn)區(qū)域化協(xié)同發(fā)展；對(duì)于低水平綠色全要素生產(chǎn)率的地區(qū)，在積極培育創(chuàng)新型人才，提升區(qū)域創(chuàng)新能力的同時(shí)，提升學(xué)習(xí)與吸收借鑒的能力，促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。最后，重視研發(fā)投入在綠色全要素生產(chǎn)率提升中的作用，要基于區(qū)域與綠色發(fā)展階段的差異性，制定適度的地區(qū)研發(fā)投入，以助推區(qū)域的綠色發(fā)展與高質(zhì)量發(fā)展。