郭秋秋 馬曉鈺

[摘要]基于2011—2019年我國(guó)280個(gè)地級(jí)市城市面板數(shù)據(jù)，分別利用主成分分析法和SBM-Malmquist指數(shù)測(cè)算我國(guó)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與綠色全要素生產(chǎn)率，實(shí)證探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著提升城市綠色全要素生產(chǎn)率，尤其在南方城市、非資源型城市表現(xiàn)得更為顯著；（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過(guò)提升綠色創(chuàng)新水平，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)間接促進(jìn)城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升，即存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)—綠色創(chuàng)新/產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)—城市綠色全要素生產(chǎn)率提升的兩條傳導(dǎo)路徑，但綠色創(chuàng)新表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)，而且這兩條傳導(dǎo)路徑在南方和北方地區(qū)城市、資源型和非資源型城市呈現(xiàn)出顯著的差異性。因而應(yīng)積極推動(dòng)數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國(guó)，助力可持續(xù)發(fā)展。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字經(jīng)濟(jì)；城市綠色全要素生產(chǎn)率；綠色創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)

一、 引言

數(shù)字時(shí)代隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的不斷深入演進(jìn)已撲面而來(lái)，世界各國(guó)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的競(jìng)爭(zhēng)也逐漸加劇。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新引擎作用愈加凸顯，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用也越發(fā)明顯?！吨袊?guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》顯示，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模在2020年達(dá)到了39.2萬(wàn)億元，占GDP的38.6%，位居世界第二，特別是在新冠肺炎疫情沖擊和全球經(jīng)濟(jì)下行的疊加影響下，仍保持9.7%的高位增長(zhǎng)1，成為穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵動(dòng)力。

然而，隨著經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的負(fù)面效應(yīng)不斷爆發(fā)，資源短缺、環(huán)境污染、生態(tài)破環(huán)等日益加劇，生態(tài)環(huán)境問(wèn)題日趨成為政府關(guān)注、人民關(guān)心的問(wèn)題。如何引領(lǐng)各類生產(chǎn)要素向綠色產(chǎn)業(yè)、行業(yè)集聚，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式、提高能源利用效率，提升城市綠色全要素生產(chǎn)率，成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)當(dāng)前亟待解決的一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，恰好為我國(guó)解決城市綠色發(fā)展問(wèn)題提供了一個(gè)新思路，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不但能夠提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化水平，還有助于加速要素的流動(dòng)，提升經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率和質(zhì)量[1]。那么數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否提升城市綠色全要素生產(chǎn)率？數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)何種途徑有效釋放其對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的紅利？而且數(shù)字經(jīng)濟(jì)釋放的紅利是否存在異質(zhì)性特征？對(duì)于這些問(wèn)題的探究，不僅可以為促進(jìn)中國(guó)綠色發(fā)展提供一個(gè)新的方向，還有利于探索經(jīng)濟(jì)發(fā)展模新式，更有利于建設(shè)美麗中國(guó)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

二、 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1. 文獻(xiàn)回顧

現(xiàn)有文獻(xiàn)圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究主要涉及以下內(nèi)容：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)某些數(shù)字化特征對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，學(xué)者們從早期對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵界定的探討逐漸轉(zhuǎn)向研究其引發(fā)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效應(yīng)。學(xué)者們從電子商務(wù)[2-3]、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)[4-5]、數(shù)字金融[6-7]等與數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生基礎(chǔ)一致、表現(xiàn)形式不同的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)展開(kāi)了大量的研究。這些新經(jīng)濟(jì)形態(tài)在提升科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、生產(chǎn)率改善等方面發(fā)揮了重要的促進(jìn)作用[8]。也有學(xué)者從理論上分析共享經(jīng)濟(jì)和大數(shù)據(jù)在提升生產(chǎn)率、改善空氣污染、節(jié)約資源等方面的作用[9]。當(dāng)然也有學(xué)者持相反的觀點(diǎn)，他們認(rèn)為，過(guò)度信息化會(huì)導(dǎo)致資源和勞動(dòng)力的浪費(fèi)和錯(cuò)配，而且數(shù)字技術(shù)若與本地基礎(chǔ)不吻合則陷入數(shù)字技術(shù)“空心化”局面，反而會(huì)抑制全要素生產(chǎn)率的提升[10-11]。然而數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)不同表現(xiàn)形式對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的提升作用卻得到了學(xué)術(shù)界的認(rèn)可，但針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的定量測(cè)度尚未有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。第二，鮮有學(xué)者研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的直接影響及其影響機(jī)制，僅有少量學(xué)者展開(kāi)了相關(guān)的實(shí)證研究。Zhang Wei等[12]利用中國(guó)省級(jí)層面的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率具有顯著的積極作用；范欣，尹秋舒[13]基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)表征的數(shù)字金融發(fā)展能夠顯著促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)雖然成為學(xué)術(shù)界目前研究的熱門主題，但對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的研究較少，而且在現(xiàn)有研究中，本文認(rèn)為存在以下不足：第一，由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的獲得性和有限性，現(xiàn)有學(xué)者主要利用我國(guó)省級(jí)層面數(shù)據(jù)展開(kāi)相關(guān)研究，而且對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)度各抒己見(jiàn)，同樣對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)度也是“八仙過(guò)海、各顯神通”，尤其是在非期望產(chǎn)出指標(biāo)的選取上更為明顯；第二，現(xiàn)有文獻(xiàn)涉及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綠色特征，多數(shù)文獻(xiàn)還是集中在對(duì)傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究，對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)背后的綠色價(jià)值仍待進(jìn)一步深入挖掘。鑒于此，本文利用2011—2019年我國(guó)280個(gè)地級(jí)市城市面板數(shù)據(jù)，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響，并從綠色創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)視角研究其具體影響機(jī)制。

2. 研究假設(shè)

（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的直接影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有“快捷性、高滲透性、直接性、可持續(xù)性”等優(yōu)勢(shì)，其通過(guò)顛覆性創(chuàng)新、優(yōu)化資源配置有效減少了企業(yè)對(duì)資源、能源的過(guò)度消耗，降低了環(huán)境污染、生態(tài)惡化等危害，從而促進(jìn)了綠色全要素生產(chǎn)率的提升[14]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的積極作用主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面：一是從數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身特質(zhì)來(lái)看，信息化是其本質(zhì)，數(shù)據(jù)是其關(guān)鍵要素，表明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身就屬于環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè)，對(duì)能源的消耗是微乎其微的，對(duì)環(huán)境的破壞更是小之又小，而且數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)對(duì)高投入、高污染、高排放的“三高”傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生擠壓效應(yīng)，從而有利于城市的綠色發(fā)展。二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了以數(shù)據(jù)、技術(shù)替代能源、勞動(dòng)、資本形成新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，生態(tài)環(huán)境破壞的代價(jià)更低；而且通過(guò)打造綠色消費(fèi)平臺(tái)、研發(fā)綠色產(chǎn)品、引導(dǎo)人們綠色消費(fèi)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)綠色轉(zhuǎn)型，釋放經(jīng)濟(jì)、生態(tài)紅利，從而有利于綠色發(fā)展。三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠積極傳播綠色生活理念來(lái)改善城市的綠色生產(chǎn)率，一方面依托數(shù)字技術(shù)可以構(gòu)建政府、企業(yè)、公眾之間的綠色互動(dòng)橋梁的數(shù)字平臺(tái)，加強(qiáng)了對(duì)企業(yè)的環(huán)保監(jiān)督；另一方面借助數(shù)字媒體引導(dǎo)公眾踐行綠色環(huán)保行為，降低城市的環(huán)境投入要素。

綜上所述，本文提出第一個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠顯著提升城市綠色全要素生產(chǎn)率。

（2）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的間接影響

第一，綠色創(chuàng)新效應(yīng)。借助于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字技術(shù)，知識(shí)能夠以低成本、快速、實(shí)時(shí)的方式在網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生、分享和交流，使得不同地區(qū)的企業(yè)獲得大量的外部信息和知識(shí)，有利于增加綠色創(chuàng)新的知識(shí)儲(chǔ)備，進(jìn)而促進(jìn)綠色創(chuàng)新水平的提高，有利于生產(chǎn)綠色化，提高生產(chǎn)效率，減少污染物的排放；而且隨著環(huán)境規(guī)制壓力和生產(chǎn)環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)的日益增加，市場(chǎng)需求逐漸綠色化，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得信息傳遞得更為迅速，企業(yè)有針對(duì)性地進(jìn)行創(chuàng)新[15]，不僅能夠增強(qiáng)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，而且能夠改善生態(tài)環(huán)境。

第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)效應(yīng)。我國(guó)現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)在數(shù)字技術(shù)發(fā)展迅猛的影響下，能夠使資本、勞動(dòng)等要素得到合理的配置，減少資源的浪費(fèi)，提升利用效率，降低對(duì)環(huán)境的污染程度。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由傳統(tǒng)的勞動(dòng)、資本密集型產(chǎn)業(yè)向數(shù)字密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變，使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化水平得到提高，降低了環(huán)境污染；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高滲透性特征能夠打破產(chǎn)業(yè)、行業(yè)間的邊界，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的融合，新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)的產(chǎn)生，而且數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠帶動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促使各產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化，有利于生產(chǎn)率的提升[16]。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級(jí)，集群效應(yīng)日漸凸顯，不僅有利于資源的合理配置，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)成本的減少、產(chǎn)品附加值的提高，還有利于結(jié)構(gòu)紅利的釋放、規(guī)模效應(yīng)的產(chǎn)生，為綠色全要素生產(chǎn)率的提升提供了良好的基礎(chǔ)。

綜上所述，提出本文的第二個(gè)假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)提升綠色創(chuàng)新水平、驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)間接促進(jìn)城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

三、 研究設(shè)計(jì)

1. 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取我國(guó)地級(jí)市城市作為研究樣本，研究時(shí)間區(qū)間為2011—2019年，由于考慮到數(shù)據(jù)的可得性和有效性，對(duì)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本進(jìn)行剔除處理，最終得到280個(gè)地級(jí)市城市的研究樣本。城市綠色全要素生產(chǎn)率的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)主要源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省的歷年統(tǒng)計(jì)公報(bào)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心，綠色創(chuàng)新數(shù)據(jù)源于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局的專利檢索數(shù)據(jù)庫(kù)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)及控制變量的數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省的統(tǒng)計(jì)年鑒。

2. 變量定義

（1）被解釋變量

本文的被解釋變量是城市綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）。借鑒已有研究的做法[17]，本文采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型和Malmquist生產(chǎn)函數(shù)指數(shù)測(cè)度城市綠色全要素生產(chǎn)率，并使用MaxDEA8.0軟件進(jìn)行計(jì)算。在計(jì)算過(guò)程中選取的投入、產(chǎn)出指標(biāo)具體如下：一是投入指標(biāo)，投入指標(biāo)包括資本投入、勞動(dòng)力投入、和能源資源投入3個(gè)指標(biāo)。資本投入采用城市資本存量表示，勞動(dòng)力投入選擇第二產(chǎn)和三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員總數(shù)表示；能源資源投入指標(biāo)采用城市用電量和供水量衡量。二是期望產(chǎn)出指標(biāo)，選擇城市GDP和綠化覆蓋率兩個(gè)指標(biāo)分別表示城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和居民生活質(zhì)量產(chǎn)出。三是非期望產(chǎn)出指標(biāo)，選擇工業(yè)廢水排放量、工業(yè)SO2排放量、工業(yè)煙塵排放量和PM2.5濃度4個(gè)指標(biāo)表示。

（2）解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟(jì)（DE）是本文的解釋變量。對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)度目前尚未統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，故本文在結(jié)合數(shù)據(jù)可獲得性的基礎(chǔ)上借鑒趙濤等[18]的做法從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平和數(shù)字金融兩個(gè)方面進(jìn)行測(cè)度。具體來(lái)講，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指標(biāo)有：互聯(lián)網(wǎng)普及率，選擇互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)表示；移動(dòng)電話普及率，選擇移動(dòng)電話用戶數(shù)衡量；相關(guān)從業(yè)人員，選擇信息傳輸計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件從業(yè)人員數(shù)表示；相關(guān)產(chǎn)出，選擇電信業(yè)務(wù)收入測(cè)度。數(shù)字金融采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)表示。由于指標(biāo)單位的不同，以上5個(gè)指標(biāo)先進(jìn)行無(wú)量綱化處理，然后采用主成分分析法進(jìn)行計(jì)算。

（3）中介變量

本文的中介變量是綠色創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。其中，對(duì)于綠色創(chuàng)新，本文采用地級(jí)市城市每年申請(qǐng)的綠色專利總數(shù)加1取自然對(duì)數(shù)表示，綠色專利申請(qǐng)數(shù)基于“國(guó)際專利分類綠色清單”的IPC分類號(hào)和國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提供的專利申請(qǐng)信息整理得到[19]。本文之所以選擇專利申請(qǐng)數(shù)而不選擇專利授權(quán)數(shù)，一是因?yàn)橐豁?xiàng)專利從申請(qǐng)到授權(quán)存在時(shí)間差，其時(shí)效性無(wú)法得到保證，而且專利授權(quán)數(shù)易受到專利機(jī)構(gòu)偏好、政策波動(dòng)等方面的影響，二是因?yàn)橄噍^于授權(quán)數(shù)，專利申請(qǐng)數(shù)體現(xiàn)的是當(dāng)期的創(chuàng)新成果。

對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，本文借鑒干春暉等[20]的做法，采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（ISH）的代理變量，比值越大，表示經(jīng)濟(jì)在向服務(wù)化方向推進(jìn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在升級(jí)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（ISR）采用泰爾指數(shù)的倒數(shù)衡量，泰爾指數(shù)的具體計(jì)算公式如下：

[TL=i=1n（YiY）ln（YiLi/YL）] （1）

其中，Yi表示產(chǎn)業(yè)i產(chǎn)值，Li表示產(chǎn)業(yè)i的從業(yè)人數(shù)，n表示產(chǎn)業(yè)數(shù)目，Y表示城市生產(chǎn)總值，L表示城市從業(yè)人數(shù)。泰爾指數(shù)TL越大，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越不合理，產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)性就越弱。故泰爾指數(shù)的倒數(shù)越大，就意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理。

（4）控制變量

借鑒已有研究，本文還控制以下影響城市綠色全要素生產(chǎn)率的變量：人口規(guī)模（PS）、外商投資水平（FDI）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（ED）、政府干預(yù)（GI）、金融業(yè)發(fā)展水平（FIN）等，具體變量測(cè)度見(jiàn)表1。

3. 模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要生生產(chǎn)率產(chǎn)生的直接效應(yīng)，本文設(shè)計(jì)如下模型：

[lnGTFPit=α0+α1lnPSit+α2lnFDIit+α3lnEDit+α4lnGIit+α5lnFINit+φt+ε1it] （2）

[lnGTFPit=β0+β1lnDEit+β2lnPSit+β3lnFDIit+β4lnEDit+β5lnGIit +β6lnFINit+φt+ε2it] （3）

式（2）表示的是控制變量對(duì)被解釋變量城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸模型，式（3）在式（2）的基礎(chǔ)上加入解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)，探究其對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響。其中，GTFP表示城市綠色全要素生產(chǎn)率，DE表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，PS表示人口規(guī)模，F(xiàn)DI表示外商直接投資水平，ED表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，GI表示政府干預(yù)水平，F(xiàn)IN表示金融業(yè)發(fā)展水平，φ表示年份效應(yīng)，?為隨機(jī)誤差項(xiàng)，i和t分別表示的是城市和時(shí)間。為了消除異方差的影響，對(duì)各變量均做對(duì)數(shù)化處理，表示為ln，下文亦是如此。

為了檢驗(yàn)綠色創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)中介效應(yīng)的存在，本文借鑒已有研究構(gòu)建如下具體模型：

[lnGTFPit=β0+β1lnDEit+β2lnPSit+β3lnFDIit+β4lnEDit+β5lnGIit +β6lnFINit+φt+ε2it] （4）

[lnGPit/lnISHit/lnISRit=λ0+λ1lnDEit+λ2lnPSit+λ3lnFDIit+λ4lnEDit+λ5lnGIit+λ6lnFINit+φt+ε3it] （5）

[lnGTFPit=δ0+δ1lnDEit+δ2lnISHit/lnISRit+δ3lnPSit+δ4lnFDIit+δ5lnEDit+δ6lnGIit+δ7lnFINit+φt+ε4it] （6）

式（4）表示的是解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中介變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的回歸模型。其中，GP、ISH和ISR分別表示綠色創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，其他變量同式（2）和式（3）。綜合分析式（3）至式（5）即可驗(yàn)證中介效應(yīng)的存在與否，若式（5）中的δ2在式（3）和式（4）中β1、λ1均顯著的前提下顯著，則表示中介效應(yīng)的存在。

四、 實(shí)證分析

1. 描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表2可知，城市綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）的數(shù)值范圍為[0.960，1.487]，中位數(shù)為1.010，且小于均值（1.012），說(shuō)明了大多數(shù)城市的綠色全要素生產(chǎn)率高于平均水平，同時(shí)不同城市間的綠色全要素生產(chǎn)率存在差異。數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)（DE）最小值和最大值分別為-3.505和7.222，表明了城市間的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不均衡，存在較大的差異。同時(shí)，可以看到，城市間的綠色創(chuàng)新水平（GP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（ISH）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（ISR）均存在較大的差距。這些表現(xiàn)與我國(guó)發(fā)展不均衡的基本國(guó)情相一致。

此外，由方差膨脹因子（VIF）檢驗(yàn)可知，最大的VIF值為4.26，遠(yuǎn)小于10，說(shuō)明了變量間不存在多重共線性。

2. 回歸分析

表3報(bào)告了使用“OLS+穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤”的回歸結(jié)果。其中，模型（1）只報(bào)告了控制變量對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果，人口規(guī)模（PS）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（ED）、政府干預(yù)水平（GI）、金融業(yè)發(fā)展水平（FIN）均在1%顯著水平上正向影響城市綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP），而外商直接投資水平（FDI）則表現(xiàn)為不顯著的負(fù)效應(yīng)，這可能由于一些發(fā)達(dá)國(guó)家為了減低環(huán)境污染治理成本，通常會(huì)將一些污染密集型的企業(yè)轉(zhuǎn)移到我國(guó)，對(duì)我國(guó)的綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生不良的影響。模型（2）至模型（8）是在模型（1）的基礎(chǔ)加入核心變量后進(jìn)行回歸的。由模型（2）可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)（DE）對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）的影響在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正（β=0.005，p<0.001），這說(shuō)明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極的促進(jìn)效應(yīng)，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高有助于城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

由模型（3）至模型（5）可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)（DE）對(duì)綠色創(chuàng)新（GP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化（ISH）和合理化（ISR）的影響均表現(xiàn)為在1%水平上顯著為正（λ1=0.112，p1<0.001；λ2=0.183，p2<0.001；λ3=0.199，p3<0.001）；在模型（6）中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)（DE）對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)由模型（1）的0.005上升至0.006，綠色創(chuàng)新對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為-0.009，且分別通過(guò)了1%和5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，結(jié)合模型（3）可得，綠色創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響中存在著遮掩效應(yīng)，且間接效應(yīng)與直接效應(yīng)的比重的絕對(duì)值為0.163，即在不考慮綠色創(chuàng)新，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)被弱化了，而將綠色創(chuàng)新納入后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的與驅(qū)動(dòng)效應(yīng)得到了增強(qiáng)?？赡茉蚴蔷G色創(chuàng)新的遮掩效應(yīng)體現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色生產(chǎn)率的促進(jìn)效應(yīng)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的生產(chǎn)要素高利用率，同時(shí)綠色創(chuàng)新水平的提高也會(huì)促進(jìn)城市綠色全要素生產(chǎn)率，在這一過(guò)程中，綠色創(chuàng)新的提高也會(huì)增強(qiáng)資源的利用率，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)綠色創(chuàng)新的提升對(duì)綠色生產(chǎn)率的促進(jìn)作用得到有效的增強(qiáng)。

在模型（7）中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)由模型（1）中的0.005下降為0.004，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.005，并且都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)（δ1=0.004，p1<0.001；δ2=0.005，p2<0.010）；結(jié)合模型（4）可得，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響中發(fā)揮著部分中介作用，中介效應(yīng)為0.001（0.183*0.005），中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為0.183。在模型（8）中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)分別為0.003和0.010，且分別通過(guò)了在1%和5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，結(jié)合模型（2）和模型（5）可得，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響中發(fā)揮中部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為0.398。

本文選擇Sobel檢驗(yàn)和Boostrap法對(duì)中介效應(yīng)做進(jìn)一步的檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4。如表4所示，Sobel檢驗(yàn)和Boostrap分析結(jié)果均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明了綠色創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)中介效應(yīng)的存在。假設(shè)2得到了驗(yàn)證。

3. 異質(zhì)性分析

黨的十九大指出，新時(shí)代下，人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾成為我國(guó)社會(huì)的主要矛盾。尤其是區(qū)域發(fā)展差距十分明顯，而且隨著全國(guó)經(jīng)濟(jì)重心的進(jìn)一步南移[21]，“南北差距”問(wèn)題不斷突出，逐漸成為新的關(guān)注點(diǎn)。不同區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響也會(huì)存在差距，故根據(jù)許憲春等[22]對(duì)南北方地區(qū)的劃分1，本文將280個(gè)地級(jí)市城市劃分為128個(gè)北方城市和152個(gè)南方城市進(jìn)行分樣本估計(jì)，具體回歸結(jié)果見(jiàn)表5和表6。

表5報(bào)告的是以南方城市為樣本回歸的結(jié)果。從模型（1）可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.009，并在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著。第一，結(jié)合模型（2）和模型（5）可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在1%水平上顯著促進(jìn)綠色創(chuàng)新（λ1=0.100，p1<0.001），同時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色創(chuàng)新在同一模型中對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)表現(xiàn)為異號(hào)，并均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明了綠色創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城市綠色全要素生產(chǎn)率見(jiàn)發(fā)揮著遮掩效應(yīng)，間接效應(yīng)占直接效應(yīng)的8%。第二，結(jié)合模型（3）和模型（6）可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的影響表現(xiàn)為顯著的促進(jìn)效應(yīng)（λ2=0.127，p2<0.001），同時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化在同一模型中均與城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為正，通過(guò)與模型（1）相應(yīng)系數(shù)的比較，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城市綠色全要素生產(chǎn)率見(jiàn)發(fā)揮著部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的7.06%。第三，結(jié)合模型（4）和模型（7）可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化產(chǎn)生顯著的促進(jìn)效應(yīng)（λ3=0.106，p3<0.001），同時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化在同一模型中與城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)顯著為正，通過(guò)與模型（1）中相應(yīng)系數(shù)的比較，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城市綠色全要素生產(chǎn)率見(jiàn)發(fā)揮著部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的21.2%。

表6列示的是以北方城市為樣本的回歸結(jié)果。由模型（1）可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)未能對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的直接效應(yīng)和間接影響。表6與表5的結(jié)果有明顯的不同，可能的原因是較于北方地區(qū)，南方地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、信息設(shè)施、創(chuàng)新水平等方面具有較大的優(yōu)勢(shì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平也較高，對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)更強(qiáng)。

由于資源型城市與非資源型城市在資源稟賦、產(chǎn)業(yè)布局、經(jīng)濟(jì)水平等方面具有不同的發(fā)展情況，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的的影響作用可能存在著差別。根據(jù)國(guó)務(wù)院在2013年對(duì)資源型城市的界定名單1，將280個(gè)地級(jí)市城市分為168非資源型城市和112資源型城市，具體結(jié)果見(jiàn)表7和表8。

表7列示的是以非資源型城市為樣本的回歸結(jié)果。第一，結(jié)合模型（1）（2）（5）的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極的促進(jìn)效應(yīng)，而綠色創(chuàng)新在兩者關(guān)系間發(fā)揮遮掩效應(yīng)；第二，分析模型（1）（3）（6）和模型（1）（4）（7），可以得出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城市綠色全要素生產(chǎn)率間起著部分中介作用。

表8報(bào)告了以資源型城市為樣本的回歸結(jié)果，由模型（1）可知，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。結(jié)合表7和表8的分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展更傾向于促進(jìn)非資源型城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升。原因可能在于資源型城市擁有資源優(yōu)勢(shì)，其主要產(chǎn)業(yè)對(duì)資源具有很大的依賴性，但由于低水平、低效率的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式使其陷入質(zhì)量效益低下、生態(tài)破壞嚴(yán)重的困境，數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的紅利還不足以解決這些問(wèn)題。非資源型城市由于本地自然資源不足，依賴性低，反而比較注重科技創(chuàng)新等其他方面的發(fā)展，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展奠定了一定的設(shè)施基礎(chǔ)，同時(shí)對(duì)城市的綠色發(fā)展也產(chǎn)生了經(jīng)濟(jì)的影響。

4. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

第一，為了進(jìn)一步消除異方差的影響，本文選擇使用加權(quán)最小二乘法（WLS）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。從表9的結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，變換回歸方法后的結(jié)果與前文結(jié)論一致。

第二，對(duì)于解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)，本文選擇使用變異系數(shù)法測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)，用符號(hào)DEE表示，將其帶入模型重新進(jìn)行回歸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)本文的主要研究結(jié)論未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變，具體結(jié)果如表10所示。

五、 結(jié)論與建議

本文在理論分析的基礎(chǔ)上，基于2011—2019年中國(guó)280個(gè)地級(jí)市城市的面板數(shù)據(jù)，采用SBM-Malmquist指數(shù)測(cè)算城市綠色全要素生產(chǎn)率，選擇互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和普惠金融兩個(gè)層面的相關(guān)指標(biāo)構(gòu)建了城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合指數(shù)，并將綠色創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)作為中介變量，實(shí)證探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響及其影響機(jī)制，同時(shí)從城市地區(qū)、城市資源兩個(gè)方面的差異實(shí)證研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響的異質(zhì)性。通過(guò)實(shí)證分析，本文得出以下主要結(jié)論：第一，從整體上來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著提升了城市綠色全要素生產(chǎn)率。即數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有顯著的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。第二，從影響機(jī)制來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過(guò)提升綠色創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)間接促進(jìn)城市綠色全要素生產(chǎn)率，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化均發(fā)揮的是部分中介效應(yīng)，而綠色創(chuàng)新產(chǎn)生的是遮掩效應(yīng)。第三，從異質(zhì)性分析來(lái)看，相較于北方城市、資源型城市，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的直接效應(yīng)和間接影響在南方城市、非資源型城市樣本中更顯著。

基于以上研究結(jié)論，提出如下建議：（1）不斷升級(jí)和完善云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化設(shè)施建設(shè)，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的要素配置作用，降低生產(chǎn)要素的流動(dòng)壁壘，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展，同時(shí)不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)監(jiān)管體系，防止數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)壟斷等影響，進(jìn)而釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色生產(chǎn)率上發(fā)揮的驅(qū)動(dòng)優(yōu)勢(shì)；（2）各個(gè)城市需要因地制宜、科學(xué)引導(dǎo)、實(shí)施差異化、動(dòng)態(tài)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，避免出現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策盲目跟從和無(wú)序發(fā)展的現(xiàn)象，各個(gè)城市應(yīng)根據(jù)自身發(fā)展條件實(shí)施與之相適應(yīng)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策，對(duì)于欠發(fā)達(dá)的地區(qū)與城市，要發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色發(fā)展的賦能效應(yīng)，應(yīng)積極主動(dòng)地加強(qiáng)與發(fā)展態(tài)勢(shì)較好的地區(qū)的聯(lián)系與合作，同時(shí)學(xué)習(xí)借鑒相關(guān)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)。（3）強(qiáng)化綠色創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，充分發(fā)揮綠色創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化和合理化在數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)城市綠色全要素生產(chǎn)率提升中的作用。第一，積極推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色創(chuàng)新的融合，凝聚優(yōu)勢(shì)，塑造城市綠色發(fā)展的新動(dòng)能，提高資源利用效率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展；第二，進(jìn)一步通過(guò)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)、新興產(chǎn)業(yè)的興起、市場(chǎng)的需求來(lái)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的積極作用，進(jìn)而提升城市綠色全要素生產(chǎn)率，推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 周清香，何愛(ài)平.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能黃河流域高質(zhì)量發(fā)展[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2020，495（11）：8-17.

[2] Liu T K. E-commerce， R&D， and Productivity： Firm-level Evidence from Taiwan[J].Information Economics and Policy，2013，25（4）：272-283.

[3] 岳云嵩，李兵.電子商務(wù)平臺(tái)應(yīng)用與中國(guó)制造業(yè)企業(yè)出口績(jī)效——基于“阿里巴巴”大數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018（8）：97-115.

[4] Wu H T， Hao Y，Ren S Y，et al.Does Internet Development Improve Green Total Factor Energy Efficiency？ Evidence from China[J].Energy Policy，2021，153.

[5] 白雪潔，孫獻(xiàn)貞.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展影響全要素碳生產(chǎn)率：成本、創(chuàng)新還是需求引致[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2021，31（10）：105-117.

[6] Ma F F，Lei L X，Chen Z Y，et al. Digital Finance and Firm Exit： Mathematical Model and Empirical Evidence from Industrial Firms[J].Discrete Dynamics in Nature and Society，2021（2）：1-7.

[7] 孫焱林，李格，汪小愉.數(shù)字金融對(duì)勞動(dòng)力錯(cuò)配的影響及其異質(zhì)性分析——基于中國(guó)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)[J].科學(xué)學(xué)研究，2022，40（1）：47-56.

[8] 梁琦，肖素萍，李夢(mèng)欣.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升了城市生態(tài)效率嗎？——基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)視角[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2021（6）：82-92.

[9] 肖倩冰，陳林，裴丹.智慧城市之共享經(jīng)濟(jì)與環(huán)境治理——以共享單車低碳出行為例[J].中國(guó)軟科學(xué)，2021（9）：172-181.

[10] 張輝，石琳.數(shù)字經(jīng)濟(jì)：新時(shí)代的新動(dòng)力[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2019，18（2）：10-22.

[11] Acemoglu D， Restrepo P. Artificial Intelligence， Automation and work[J].National Bureau of Economic Research，2018（24）：197-236.

[12] Zhang W，Zhao S Q，Wan X Y，et al. Study on the Effect of Digital Economy on High-quality Economic Development in China.[J].PloS one，2021，16（9）：e0257365.

[13] 范欣，尹秋舒.數(shù)字金融提升了綠色全要素生產(chǎn)率嗎？[J].山西大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2021，44（4）：109-119.

[14] 惠獻(xiàn)波.數(shù)字普惠金融與城市綠色全要素生產(chǎn)率：內(nèi)在機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].南方金融，2021（5）：20-31.

[15] 張于喆.數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向中高端邁進(jìn)的發(fā)展思路與主要任務(wù)[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2018（9）：85-91.

[16] 郭炳南，王宇，張浩.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、綠色技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)——來(lái)自中國(guó)282個(gè)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].蘭州學(xué)刊，2022（2）：58-73.

[17] Pastor J T， Lovell C A. A Global Malmquist Productivity Index[J].Economics Letters，2005，88（2）：266-271.

[18] 趙濤，張智，梁上坤.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質(zhì)量發(fā)展——來(lái)自中國(guó)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界，2020，36（10）：65-76.

[19] 齊紹洲，林屾，崔靜波.環(huán)境權(quán)益交易市場(chǎng)能否誘發(fā)綠色創(chuàng)新？——基于我國(guó)上市公司綠色專利數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2018，53（12）：129-143.

[20] 干春暉，鄭若谷，余典范.中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和波動(dòng)的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2011，46（5）：4-16.

[21] 習(xí)近平.推動(dòng)形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域經(jīng)濟(jì)布局[J].求是，2019（24）：4-9.

[22] 許憲春，雷澤坤，竇園園，等.中國(guó)南北平衡發(fā)展差距研究——基于“中國(guó)平衡發(fā)展指數(shù)”的綜合分析[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（2）：5-22.

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金西部項(xiàng)目“計(jì)劃生育時(shí)代新疆少數(shù)民族生育轉(zhuǎn)變研究”（項(xiàng)目編號(hào)：21XRK007）；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“新疆生育水平變動(dòng)下的人口效應(yīng)分析及后計(jì)劃生育時(shí)代人口政策實(shí)施效果預(yù)判”（項(xiàng)目編號(hào)：71663050）。

作者簡(jiǎn)介：郭秋秋（1994-），女，新疆大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)槿丝?、資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)；馬曉鈺（1978-），女，回族，博士，新疆大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槿丝?、資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)。

（收稿日期：2022-06-27 責(zé)任編輯：蘇子寵）

1 資料來(lái)源于中國(guó)信通院，《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》，2021年4月。

1 依據(jù)經(jīng)濟(jì)地理的劃分標(biāo)準(zhǔn)， 南方地區(qū)包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、湖北省、湖南省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、海南省、重慶市、四川省、貴州省、 云南省、西藏自治區(qū)；北方地區(qū)包括北京市、天津市、河北省、山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、吉林省、黑龍江省、山東省、河南省、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)。

1 資料來(lái)源于國(guó)務(wù)院印發(fā)的《全國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃（2013—2020年）》。