■烏 靜,肖鴻波,陳 兵
環(huán)境與資源問題已成為我國經(jīng)濟(jì)社會發(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,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃興起為中國經(jīng)濟(jì)社會高質(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)展的實際開展實證分析。
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)與提升效率推動力的一系列經(jīng)濟(jì)活動,其中數(shù)字化信息與知識是生產(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)率是資本與勞動力等生產(chǎn)要素不改變時,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格,以應(yīng)對供需結(jié)構(gòu)變化,進(jìn)而減少運營成本。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)新各階段之間的時間與空間邊界,給予不同創(chuàng)新主體在不同時空背景下創(chuàng)新活動便利性(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。科技創(chuàng)新正是推動綠色全要素生產(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)升級對區(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)融會貫通于生產(chǎn)流通的各個階段,從而帶動各產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(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(Kohli&Melville,2019)。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化,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,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,從而帶動綠色全要素生產(chǎn)率提升。
同時,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,可以實現(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?;谏鲜龇治觯岢鋈缦卵芯考僭O(shè):
H1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于推動綠色發(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)在兩個方面:一是知識與技術(shù)溢出。知識與技術(shù)溢出是不同主體間互動與交流而產(chǎn)生知識與技術(shù)傳播的過程(趙勇和白永秀,2009)。知識人才的流動、與周圍群體的互動既有利于新知識、新技術(shù)的產(chǎn)生,又在一定程度上加速了知識與技術(shù)的傳播速度。同時,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的溢出。制度與政策知識較為欠缺的地區(qū),會積極學(xué)習(xí)借鑒鄰近制度、知識較為完備地區(qū)的先進(jìn)經(jīng)驗,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)的實證研究同樣證實了互聯(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,壓縮了時間與空間距離,區(qū)域間經(jīng)濟(jì)活動與生產(chǎn)生活關(guān)聯(lián)的廣度與深度得到強(qiáng)化,使得知識溢出、技術(shù)溢出與制度溢出突破了固有的時空限制,生產(chǎn)要素的流動速度加快,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。
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?。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)展兩個屬性,構(gòu)建經(jīng)濟(jì)地理矩陣,具體計算如下:
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。
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)對綠色全要素生產(chǎn)率的影響及空間效應(yīng)。同時,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)建了動態(tài)空間杜賓模型,具體如下:
其中,i表示省(自治區(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;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分別表示個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng);ε表示擾動項。
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投入、資本投入和能源投入三項指標(biāo)。本文中,勞動投入采用城鎮(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)為折價處理后的實際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球形檢驗和KMO檢驗。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)率會受多種因素的影響。為降低實證研究偏誤,對市場化水平(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)。
本文選取中國2006—2019年30個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析,鑒于西藏自治區(qū)及港澳臺地區(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)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》與《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》,其中個別缺失數(shù)據(jù)使用插值法補(bǔ)齊。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計如表2所示。
表2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計
本文基于地理距離矩陣、經(jīng)濟(jì)地理矩陣采用運用廣泛的Moran’s I指數(shù)法來檢驗30個?。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軟件計算出相關(guān)結(jié)果,如表3所示。同時,為更好識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來檢驗局部相關(guān)性,Moran’s I散點圖見圖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,散點圖表明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)率莫蘭散點圖
本文在空間模型中加入包含時間和個體的雙重固定效應(yīng),以期得到更穩(wěn)健的結(jié)果。同時,對其進(jìn)行LR和Wald檢驗以證明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,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且為正,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會推動綠色全要素生產(chǎn)率的提升,假設(shè)H1得到驗證。其次,從被解釋變量看,綠色全要素生產(chǎn)率存在顯著的時間效應(yīng)和空間效應(yīng)。從時間維度看,綠色全要素生產(chǎn)率滯后項系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正,說明綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的時間滯后效應(yīng),即前期的技術(shù)進(jìn)步和效率改善將對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%的顯著性檢驗且為正,表明綠色全要素生產(chǎn)率存在明顯的空間互動,即綠色全要素生產(chǎn)率的提升將對鄰近地區(qū)產(chǎn)生明顯的溢出效應(yīng),假設(shè)H2得到驗證。
表4 兩種權(quán)重矩陣下的空間回歸結(jié)果
為驗證假設(shè)H3,并更具體地識別數(shù)字經(jīng)濟(jì)對綠色全要素生產(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,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),證實了數(shù)字經(jīng)濟(jì)會影響鄰近地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率,研究假設(shè)H3得到驗證。
因為不同省域在地理位置、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)對綠色全要素生產(chǎn)率的影響可能在時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)對不同地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在時空效應(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)率在時間維度和空間維度上存在差異。一方面,東中西三個地區(qū)的時間滯后效應(yīng)均在1%的水平上顯著,而東部地區(qū)在時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結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對綠色全要素生產(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)率在時間維度和空間維度上同樣存在差異。東中西三個地區(qū)的時間滯后效應(yīng)均在1%的水平上顯著,而西部地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率時間路徑依賴明顯小于東部和中部地區(qū)。東中西三個地區(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,東中西三個地區(qū)的估計系數(shù)至少在5%的水平上表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對綠色全要素生產(chǎn)率存在正向影響,但對中部和西部地區(qū)的影響強(qiáng)度要大于東部地區(qū)。
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表示擾動項。
在進(jìn)行門檻回歸之前,基于Hansen的方法對門檻效應(yīng)的存在性進(jìn)行檢驗,以確定是否存在門檻效應(yīng)及門檻個數(shù),從而確定門檻模型的形式。從檢驗結(jié)果看,研發(fā)投入門檻變量通過了單一門檻檢驗,未通過雙重門檻和三重門檻檢驗;要素稟賦未通過門檻檢驗。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,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對綠色全要素生產(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)的知識與技術(shù),實現(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。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,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,對綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用會降低。
表7 門檻回歸結(jié)果
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),不會對現(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,移動電話作為重要的通信設(shè)備,早期移動電話數(shù)量較多的地區(qū)通信行業(yè)較為發(fā)達(dá),對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要的推動作用,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間變量的交互項來作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的工具變量。
表8列(1)、列(2)中報告了兩階段最小二乘法(2SLS)估計的結(jié)果。回歸結(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檢驗的統(tǒng)計量為78.82,通過了弱相關(guān)檢驗,驗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,再次說明本文的實證結(jié)果具有穩(wěn)健性。
表8 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果
本文基于2006—2019年中國30個省(自治區(qū)、直轄市)的面板數(shù)據(jù),運用空間杜賓模型與面板門檻模型,分析和檢驗了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對綠色全要素生產(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)會顯著促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升,同時還存在空間溢出性,即本地數(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)率在時間維度和空間維度上都具有路徑依賴性。在時間維度上,綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的時間滯后效應(yīng),即前期的技術(shù)進(jìn)步和效率改善將對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)率的提升會帶動周邊地區(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)率在時間維度和空間維度上存在差異。總體來看東部和中部地區(qū)的時間滯后效應(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)會出現(xiàn)遞減的規(guī)律。
本文所得出的研究結(jié)論對于我國數(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)與知識向鄰近地區(qū)的輻射與帶動作用,實現(xiàn)區(qū)域化協(xié)同發(fā)展;對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,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。