吳劍輝 許志玉

[摘要]如何實現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化綠色化轉(zhuǎn)型是我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展面臨的重要議題。通過分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制，基于2011—2020年中國30個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建中介模型、門檻模型、空間杜賓模型，實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的效應(yīng)和作用路徑。研究發(fā)現(xiàn)：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型有顯著促進(jìn)作用，但其促進(jìn)作用存在區(qū)域異質(zhì)性，東、中部地區(qū)的推動作用強(qiáng)于西部地區(qū)；第二，機(jī)制分析表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過提高技術(shù)創(chuàng)新水平間接促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型；第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響存在“邊際效應(yīng)”遞增的門檻效應(yīng)，越過單門檻值后數(shù)字經(jīng)濟(jì)正向作用力增強(qiáng)；第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄰近地區(qū)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響存在空間溢出效應(yīng)。最后，提出了完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、全面提升數(shù)字技術(shù)、打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展格局等對策建議。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字經(jīng)濟(jì)；綠色轉(zhuǎn)型；技術(shù)創(chuàng)新；門檻模型；空間杜賓模型

一、 引言

作為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本，制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展事關(guān)我國綜合實力和全球價值鏈地位的提高，如何實現(xiàn)從制造大國到制造強(qiáng)國的轉(zhuǎn)型，關(guān)乎著國民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)的達(dá)成，其中就包括制造業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型等目標(biāo)。近年來中國制造業(yè)高速增長并持續(xù)幾年蟬聯(lián)全球首位，但我國制造業(yè)主要是高耗能、高污染行業(yè)，加上環(huán)保能力薄弱，造成了污染嚴(yán)重、資源浪費等問題。日益嚴(yán)峻的生態(tài)環(huán)境問題引起了政府的密切關(guān)注，一系列關(guān)于綠色、創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、開放、共享的政策文件相繼出臺；2016年工信部印發(fā)了《工業(yè)和信息化部關(guān)于印發(fā)工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）的通知》，提出我國要構(gòu)建清潔、高效、循環(huán)、低碳的綠色制造模式，促進(jìn)我國制造業(yè)向數(shù)字化綠色化發(fā)展轉(zhuǎn)型1；黨的二十大報告也指出，綠色化是制造業(yè)未來的主要發(fā)展目標(biāo)，推動制造業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型，對建設(shè)現(xiàn)代制造業(yè)強(qiáng)國具有重要意義2。

與此同時，作為一種新興的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷蓬勃發(fā)展并改變了傳統(tǒng)行業(yè)的商業(yè)模式和價值創(chuàng)造模式，已成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的新動能；政府提出“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃，鼓勵“互聯(lián)網(wǎng)+工業(yè)”融合發(fā)展，以推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級3；黨的二十大報告指出要激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)新動能，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展，加快建設(shè)數(shù)字中國；在此背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綠色價值應(yīng)給予重點關(guān)注，數(shù)字技術(shù)作為一種新的生產(chǎn)力，能夠大幅度提升生產(chǎn)效率和推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)合為制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展提供了新的思路和方法[1]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型關(guān)系的探討已取得了一些成果，相關(guān)研究主要有以下三類：第一，部分學(xué)者研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響，認(rèn)為數(shù)字技術(shù)能促進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)優(yōu)化升級。Caputo等[2]指出新興技術(shù)如物聯(lián)網(wǎng)、云計算和數(shù)據(jù)科學(xué)等通過與傳統(tǒng)制造業(yè)融合推動制造轉(zhuǎn)型升級；李春發(fā)等[3]研究認(rèn)為數(shù)字技術(shù)會推動制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)從而實現(xiàn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。第二，一些學(xué)者關(guān)注數(shù)字經(jīng)濟(jì)對綠色經(jīng)濟(jì)的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)是推動綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力。如Lahouel等[4]研究認(rèn)為ICT產(chǎn)業(yè)作為技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，能夠帶動國民經(jīng)濟(jì)重心向技術(shù)密集型行業(yè)轉(zhuǎn)移，ICT技術(shù)應(yīng)用有利于降低碳排放和促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)增長；何維達(dá)等[5]研究認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提高了資源配置效率，能有效降低污染物排放并提升綠色生態(tài)效率。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)大動力。如肖遠(yuǎn)飛等[6]實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過優(yōu)化生產(chǎn)資源、外部監(jiān)督和金融支持等效應(yīng)提高工業(yè)綠色生產(chǎn)率；盧福財?shù)萚7]指出互聯(lián)網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新、降低交易成本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和外部監(jiān)督等方式提升工業(yè)綠色生產(chǎn)率。

經(jīng)過梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，既有文獻(xiàn)多圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級、綠色經(jīng)濟(jì)、工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率等綠色發(fā)展的子課題展開研究，且多側(cè)重于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型角度，制造業(yè)為工業(yè)的一部分，但兩者并不完全等價，鮮有文獻(xiàn)從綠色轉(zhuǎn)型角度分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)發(fā)展的影響。在此背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否成為制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的助推器？內(nèi)在機(jī)理是什么？是否存在空間溢出效應(yīng)？一系列問題正是本文研究的重點。本文可能的邊際貢獻(xiàn)有：一是研究視角上，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)和制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型納入同一框架，厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用機(jī)理。二是研究方法上，對于制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的衡量，使用超效率SBM-GML模型進(jìn)行測算。三是研究內(nèi)容上，構(gòu)建中介模型、門檻模型和空間杜賓模型，檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否通過技術(shù)創(chuàng)新機(jī)制間接促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，并分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的門檻效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，為后續(xù)研究提供新的實證視角。

二、 理論分析與研究假設(shè)

1. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制

數(shù)字技術(shù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的突破性創(chuàng)新技術(shù)，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動綠色發(fā)展的核心動力。數(shù)字技術(shù)能夠驅(qū)動制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的原因是：首先，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能為主的數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有技術(shù)屬性，有助于促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生了平臺經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)等新模式，通過發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)，推動了技術(shù)、資金等創(chuàng)新要素的流動，提高了技術(shù)創(chuàng)新水平[8]。另一方面，數(shù)字技術(shù)推動企業(yè)、政府、高校創(chuàng)新主體聯(lián)結(jié)、創(chuàng)新協(xié)作和知識共享，使得創(chuàng)新資源有效配置，促進(jìn)地區(qū)創(chuàng)新能力提升[9]。

其次，技術(shù)創(chuàng)新在污染減排中起到了重要作用[10]。一方面是能源節(jié)約效應(yīng)。技術(shù)創(chuàng)新是在保證同樣生產(chǎn)率的前提下減少企業(yè)的資源投入，這能夠有效節(jié)約能源的使用，企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新改進(jìn)舊能源技術(shù)和開發(fā)新的替代能源，提高了能源使用效率[11]。另一方面是污染減排效應(yīng)。技術(shù)創(chuàng)新能推動清潔能源的廣泛使用，將清潔生產(chǎn)工藝、綠色技術(shù)充分應(yīng)用到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的各個環(huán)節(jié)，降低甚至消除污染排放，淘汰落后的生產(chǎn)技術(shù)和能源依賴度高的落后產(chǎn)能，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)向更加清潔節(jié)能的方向發(fā)展[12]。據(jù)此本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

2. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的門檻效應(yīng)

從現(xiàn)有文獻(xiàn)看，部分學(xué)者從定量和定性方面研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的非線性效應(yīng)。如趙濤等[13]指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有“梅特卡夫法則”的特點，即網(wǎng)絡(luò)的價值與其用戶數(shù)量平方成正比，呈現(xiàn)出幾何級數(shù)增長速度的特性；夏子惠等[14]以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化為門檻變量展開研究，發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理數(shù)字經(jīng)濟(jì)對綠色能源效率的提升作用越強(qiáng)。

從作用機(jī)理來看，在宏觀層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下產(chǎn)生的共享經(jīng)濟(jì)商業(yè)模式具有網(wǎng)絡(luò)外部性特征，隨著平臺中參與主體數(shù)量的增加和使用規(guī)模的擴(kuò)大，參與者從中獲取的收益呈幾何式增加，網(wǎng)絡(luò)價值將呈現(xiàn)指數(shù)型增長，從而對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生“邊際效應(yīng)”遞增的門檻效應(yīng)影響[13]。在中觀層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合將賦能產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，讓不同的產(chǎn)業(yè)部門、創(chuàng)新部門重構(gòu)主體關(guān)聯(lián)模式，企業(yè)之間、企業(yè)與政府、企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)等不同部門也會參與到綠色發(fā)展的建設(shè)當(dāng)中，部門間聯(lián)動的邊際成本不斷降低，企業(yè)獲得的收益持續(xù)增加，進(jìn)而促進(jìn)綠色經(jīng)濟(jì)效率提高[15]。在微觀層面，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高，數(shù)字平臺增強(qiáng)了企業(yè)之間學(xué)習(xí)和模仿效率，實現(xiàn)了不同企業(yè)主體間的信息共享和資源互補(bǔ)，促進(jìn)相關(guān)企業(yè)突破時空障礙進(jìn)行技術(shù)合作和研發(fā)活動，進(jìn)而促進(jìn)綠色技術(shù)的進(jìn)步并降低碳排放[16]。據(jù)此本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響具有“邊際效應(yīng)”遞增的門檻效應(yīng)。

3. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的空間影響機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵要素，數(shù)據(jù)具有天然的流動屬性，具有互聯(lián)共享的特性，能夠突破時間空間的限制，對鄰近地區(qū)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，本文中提到的鄰近地區(qū)是指相鄰的兩個省份。數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在空間溢出效應(yīng)的原因為：一方面，數(shù)字化平臺的應(yīng)用使得地區(qū)間傳統(tǒng)邊界限制逐漸弱化，互聯(lián)網(wǎng)使得市場上產(chǎn)品和服務(wù)的信息更為透明，商品貿(mào)易便利性的提升，加速了信息和知識在各地區(qū)的流動和傳播，產(chǎn)生溢出效應(yīng)[17]。另一方面，數(shù)據(jù)要素的跨區(qū)域流動，使得各地區(qū)間相互借鑒、相互學(xué)習(xí)，科研機(jī)構(gòu)的互相合作和資源的頻繁交換有助于縮小地區(qū)間的數(shù)據(jù)鴻溝[18]。制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的空間溢出來源于：一方面，隨著生產(chǎn)分工向?qū)I(yè)化和精細(xì)化發(fā)展，產(chǎn)業(yè)鏈條逐漸延伸拓展，鄰近地區(qū)在制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游合作緊密，通過前后向產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)對其他部門產(chǎn)生影響[1]。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)弱化了企業(yè)因地理距離帶來的技術(shù)壁壘，通過互聯(lián)網(wǎng)平臺增強(qiáng)了企業(yè)之間的學(xué)習(xí)和模仿效率，本地先進(jìn)制造業(yè)的優(yōu)勢吸引鄰近地區(qū)競相模仿，實現(xiàn)了不同區(qū)域間的信息共享和資源互補(bǔ)[19]。數(shù)字技術(shù)會增強(qiáng)制造業(yè)企業(yè)間在經(jīng)濟(jì)、技術(shù)方面的聯(lián)系，使得地域間相鄰的制造業(yè)企業(yè)之間相互協(xié)作與創(chuàng)新發(fā)展具有空間便利的優(yōu)勢，地區(qū)間建立起緊密聯(lián)系的產(chǎn)業(yè)集群，影響了上中下游企業(yè)的生產(chǎn)制造活動，產(chǎn)業(yè)之間進(jìn)行清潔技術(shù)共享與裝備創(chuàng)新，最終推動相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)綠色化發(fā)展[20]。據(jù)此本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄰近地區(qū)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響存在空間溢出效應(yīng)。

三、 研究設(shè)計

1. 計量模型構(gòu)建

根據(jù)以上研究假設(shè)，本文首先構(gòu)建直接傳導(dǎo)機(jī)制模型，基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定如下：

[GTFPit=β0+β1Digeit+βiZit+μi+δt+εit] （1）

其中，i表示省份，t表示年份，[GTFPit]表示制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，[Digeit]代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，[Zit]為控制變量，[μi]控制個體效應(yīng)，[δt]控制時間效應(yīng)，[εit]為隨機(jī)擾動項。

除了式（1）反映的直接影響效應(yīng)，為了檢驗在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的間接影響，本文引入技術(shù)創(chuàng)新（[Tiit]）作為中介變量進(jìn)行檢驗，計量模型的具體形式如下：

[Tiit=β0+β1Digeit+βcZit+μi+δt+εit] （2）

[GTFPit=β0+β1Digeit+β2Tiit+βcZit+μi+δt+εit] （3）

考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型存在非線性影響，本文借鑒Hansen[21]的門檻模型，設(shè)定面板門檻模型：

[GTFPit=φ0+φ1Digeit×IDigeit≤θ+φ2Digeit×IDigeit>θ+φcZit+μi+δt+εit] （4）

式（4）中，[Digeit]為數(shù)字經(jīng)濟(jì)門檻變量，I為0或1的指示函數(shù)，θ為待估計門檻值。為檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的空間效應(yīng)，本文引入空間交互項，空間杜賓模型設(shè)定如下：

[GTFPit=β0+ρWGTFPit+β1Digeit+θ1WDigeit+βiZit+θiWZit+μi+δt+εit] （5）

式（5）中，ρ為空間自回歸系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，[θ1]、[θi]代表變量的空間效應(yīng)系數(shù)。

2. 變量選取

（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)衡量標(biāo)準(zhǔn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)衡量在學(xué)界沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，不同的研究機(jī)構(gòu)發(fā)布了各自的測度方法，如美國商務(wù)部（BEA）、澳大利亞統(tǒng)計局（ABS）、騰訊研究院、財新智庫等都發(fā)布了測度方法，不同測度方法各有側(cè)重點。基于數(shù)據(jù)科學(xué)性和可得性，本文參考中國信通院的測度方法，選取數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字化治理4個一級指標(biāo)、18個二級指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系，運用熵值法計算綜合指標(biāo)值，指標(biāo)體系構(gòu)建見表1。

表1? 數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平指標(biāo)體系

[一級指標(biāo) 二級指標(biāo) 數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施 互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)/常住人口總數(shù)（%） 電話普及率（部/百人） 長途光纜線路長度（公里） 互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)（萬個） 互聯(lián)網(wǎng)域名數(shù)（萬個） 數(shù)字產(chǎn)業(yè)化 軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)量（家） 軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)利潤總額（億元） 軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)從業(yè)人員年末數(shù)（人） 軟件業(yè)務(wù)收入（億元） 數(shù)字電視用戶數(shù)（戶） 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化 電子商務(wù)銷售額（億元） 有電子商務(wù)交易活動的企業(yè)數(shù)比重（%） 每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)（個） 北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù) 快遞量（萬件） 數(shù)字化治理 網(wǎng)上政務(wù)服務(wù)能力指數(shù) 人均受教育年限=小學(xué)比重×6+初中比重×9+高中比重×12+大專及以上比重×16 技術(shù)合同成交總額（萬元） ]

（2）制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平的測度

考慮到制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型不僅要包括生產(chǎn)率的提升，還要包括能源利用效率、環(huán)境污染等方面，提升綠色全要素生產(chǎn)率將是實現(xiàn)制造業(yè)綠色發(fā)展的核心，因此本文采用制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率作為制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的代理變量。借鑒陳超凡[22]的研究，用投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行衡量，勞動投入用制造業(yè)就業(yè)人數(shù)表示；資本投入用制造業(yè)資本存量表示，參考張軍等[23]的方法，制造業(yè)固定資產(chǎn)投資額利用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)平減為以2010年為基期的實際值，折舊率為9.6%；能源投入采用萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤表示；期望產(chǎn)出用制造業(yè)總產(chǎn)值表示，利用工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)以2010年為基期計算實際值；非期望產(chǎn)出用工業(yè)廢水、二氧化硫、煙粉塵排放量表示。

為了增強(qiáng)研究的科學(xué)性，選擇了非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型及GML指數(shù)測度，根據(jù)方向性距離函數(shù)測算GML生產(chǎn)率指數(shù)，通過Matlab軟件測算。制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型（GTFP）可分解為綠色技術(shù)效率（EC）和綠色技術(shù)進(jìn)步（TC），綠色技術(shù)效率反映的是決策單位在技術(shù)層面上的使用效率，而綠色技術(shù)進(jìn)步變動反映的是技術(shù)水平的提高使得生產(chǎn)函數(shù)不斷外沿移動；考慮到GML指數(shù)表示的是相鄰兩期全局效率的比值，本文借鑒邱斌等[24]的做法，將每年的GML指數(shù)累乘得到制造業(yè)GTFP，同理得到綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。

（3）中介變量

本文選取的中介變量為技術(shù)創(chuàng)新（Ti），現(xiàn)有文獻(xiàn)對技術(shù)創(chuàng)新的衡量指標(biāo)有R&D資金投入、財政科技支出、R&D人員投入或構(gòu)建指標(biāo)體系，在具體分析過程中，本文借鑒陳旭升等[25]的做法，用制造業(yè)有效發(fā)明專利來表示。

（4）控制變量

本文對如下變量進(jìn)行控制：金融發(fā)展水平（Fin）：用金融機(jī)構(gòu)年末存貸款余額與GDP比重衡量；工業(yè)化水平（Goy）：用第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重表示；稟賦結(jié)構(gòu)（Bf）：采用各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資本與從業(yè)人員的比值衡量；市場一體化（Mc）：采用八種消費價格指數(shù)的相對價格指數(shù)法來測度；資本錯配（Cm）：利用資本價格扭曲系數(shù)來計算。

3. 數(shù)據(jù)來源

文章選取2011—2020年我國30個省區(qū)市（除港澳臺和西藏）的面板數(shù)據(jù)，總樣本量為300，數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》，部分缺失值用線性插值法補(bǔ)充，樣本的描述性統(tǒng)計見表2。

表2? 描述性統(tǒng)計結(jié)果

[類別 變量名 符號 均值 標(biāo)準(zhǔn)誤 最小值 最大值 被解釋變量 制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型 GTFP 0.119 0.084 0.030 0.928 綠色技術(shù)效率 EC 0.107 0.044 0.038 0.272 綠色技術(shù)進(jìn)步 TC 0.114 0.055 0.033 0.402 解釋變量 數(shù)字經(jīng)濟(jì) Dige 0.140 0.133 0.017 0.809 中介變量 技術(shù)創(chuàng)新 Ti 0.831 0.364 0.292 1.900 控制變量 金融發(fā)展水平 Fin 3.231 1.161 1.518 8.131 工業(yè)化水平 Goy 0.431 0.088 0.158 0.590 稟賦結(jié)構(gòu) Bf 4.673 0.629 3.581 6.578 市場一體化 Mc 0.876 0.219 0.356 1.429 資本錯配 Cm 0.261 0.160 0.007 0.772 ]

四、 模型的估計和結(jié)果分析

1. 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能否對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生促進(jìn)作用，經(jīng)豪斯曼檢驗，Prob>chi2=0.000<0.05，采用雙向固定效應(yīng)模型回歸。表3報告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型（GTFP）、綠色技術(shù)效率（EC）和綠色技術(shù)進(jìn)步（TC）的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，在加入相關(guān)控制變量后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的符號和顯著性基本沒有變化。列（2）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用在1%的水平下顯著為正，數(shù)字經(jīng)濟(jì)將數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素融入制造業(yè)生產(chǎn)全過程，推動傳統(tǒng)制造業(yè)向數(shù)字化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型；在分解效率方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步的影響均在1%的水平下顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步兩種綠色效應(yīng)促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，且綠色技術(shù)進(jìn)步對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用更大。

表3? 基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

[變量 （1） （2） （3） （4） （5） （6） GTFP GTFP EC EC TC TC Dige 0.481*** 0.632*** 0.083* 0.137*** 0.196*** 0.244*** （5.59） （7.08） （1.83） （2.89） （4.97） （5.69） Fin 0.047*** 0.004 0.019*** （3.10） （0.50） （2.71） Goy 0.525*** 0.229** 0.048 （2.86） （2.34） （0.54） Bf 0.077*** 0.044*** 0.008 （5.00） （5.40） （1.15） Mc 0.043 0.026* 0.009 （1.63） （1.87） （0.71） Cm 0.085* 0.0115 0.033 （1.81） （0.46） （1.48） Cons 0.049*** -0.748*** 0.098*** -0.252*** 0.064*** -0.069 （3.86） （-4.99） （14.69） （-3.17） （10.92） （-0.96） 個體效應(yīng) Yes Yes Yes Yes Yes Yes 時間效應(yīng) Yes Yes Yes Yes Yes Yes N 300 300 300 300 300 300 R2 0.398 0.476 0.068 0.179 0.718 0.732 ]

注：括號內(nèi)為t值；*P<0.10，**P<0.05，***P<0.01，下同

在控制變量方面，（1）金融發(fā)展水平（Fin）對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型存在顯著正向作用，金融資本發(fā)展能解決融資約束問題，有利于對清潔生產(chǎn)、綠色技術(shù)的創(chuàng)新活動提供金融支持，優(yōu)化資源配置和促進(jìn)綠色技術(shù)創(chuàng)新。（2）工業(yè)化水平（Goy）在1%的顯著性水平上顯著為正，工業(yè)化水平較高地區(qū)往往存在高污染高耗能產(chǎn)業(yè)，但各地積極推行新型綠色工業(yè)化，工業(yè)綠色效率也不斷提高。（3）稟賦結(jié)構(gòu)（Bf）在1%的水平上顯著為正，表明工業(yè)資本勞動比的上升能顯著促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，稟賦結(jié)構(gòu)的提升能推動工業(yè)結(jié)構(gòu)向資本密集型發(fā)展，為工業(yè)創(chuàng)新提供資金保障，提升技術(shù)效率。（4）市場一體化（Mc）的系數(shù)為正但不顯著，可能的原因是國內(nèi)市場仍處于無序競爭、市場分割狀態(tài)，還未形成統(tǒng)一大市場，不利于建成綠色制造一體化體系。（5）資本錯配（Cm）在10%的顯著性水平上顯著為正，產(chǎn)生這一結(jié)果可能的原因是資本錯配會導(dǎo)致金融效率下降，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)量因此減少，在短期內(nèi)降低污染排放和資源消耗，但資本錯配長期會帶來更多負(fù)面效應(yīng)。

2. 中介效應(yīng)分析

根據(jù)前文的理論機(jī)制分析，本部分嘗試將數(shù)字經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新（Ti）和制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型納入統(tǒng)一框架下進(jìn)行研究，表4報告了技術(shù)創(chuàng)新在其中的傳導(dǎo)作用。列（1）證實了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有顯著的促進(jìn)作用，列（2）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)為0.851，通過1%的顯著性水平檢驗，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新；最后將技術(shù)創(chuàng)新變量加入回歸方程中，列（3）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)均顯著為正，且列（3）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為0.560，小于列（1）中回歸系數(shù)0.632，表明技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中發(fā)揮了部分中介作用，通過研發(fā)節(jié)能減排、智能制造等綠色創(chuàng)新技術(shù)，有效縮短綠色產(chǎn)品的開發(fā)周期，提高能源的利用效率和降低碳排放，進(jìn)一步推動制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。該實證結(jié)果證實了假設(shè)1。

表4? 機(jī)制檢驗結(jié)果

[變量 （1） （2） （3） GTFP Ti GTFP Dige 0.632*** 0.851*** 0.560*** （7.08） （4.27） （6.16） Ti 0.085*** （3.07） Cons -0.748*** 0.918*** -0.825*** （-4.99） （2.75） （-5.52） 控制變量 Yes Yes Yes 個體效應(yīng) Yes Yes Yes 時間效應(yīng) Yes Yes Yes N 300 300 300 R2 0.476 0.649 0.495 ]

3. 門檻效應(yīng)分析

借鑒Hansen[21]的做法，檢驗門檻存在性和門檻個數(shù)。從門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響通過了單一門檻檢驗。表5為面板門檻回歸結(jié)果，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平跨越2.935門檻值后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)分別為0.050和0.104，均在1%的水平下顯著為正，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的正向影響力逐漸變大，呈現(xiàn)出“邊際效應(yīng)”遞增的門檻效應(yīng)，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)會發(fā)揮自身網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和累積效應(yīng)的特征，充分促進(jìn)制造業(yè)綠色發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為制造業(yè)數(shù)字化綠色轉(zhuǎn)型升級帶來強(qiáng)勁的發(fā)展動力，該實證結(jié)果支持了假設(shè)2。

4. 空間溢出效應(yīng)分析

進(jìn)一步分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的空間溢出效應(yīng)，檢驗變量空間相關(guān)性，表6測算了在空間經(jīng)濟(jì)地理距離矩陣下數(shù)字經(jīng)濟(jì)和制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的全局莫蘭指數(shù)。從結(jié)果可以看出，莫蘭指數(shù)大部分為正且通過了10%的顯著性檢驗，說明兩者均存在空間自相關(guān)性，出現(xiàn)了空間集聚狀態(tài)。接下來進(jìn)行空間面板模型選擇檢驗，本文參考Elhorst[26]的檢驗方法，進(jìn)行LM檢驗、LR檢驗、Hausman檢驗和聯(lián)合顯著性檢驗，最終確定雙向固定效應(yīng)的空間杜賓模型是最有效的。

表5 面板門檻回歸結(jié)果

[變量 （1） （2） 系數(shù)估計 T值 Dige[×]I（Dige≤2.935） 0.050*** 2.85 Dige[×]I（Dige>2.935） 0.104*** 6.71 Fin 0.031** 2.01 Goy 0.101 0.59 Bf 0.052*** 3.14 Mc -0.003 -0.15 Cm 0.073 1.43 Cons -0.349** -2.15 N 300 R2 0.353 ]

表6? 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的莫蘭指數(shù)

[年份 Dige GTFP I Z值 I Z值 2011 0.262*** 2.98 0.140* 1.65 2012 0.276*** 3.09 0.104 1.32 2013 0.215*** 2.49 0.254*** 2.78 2014 0.226*** 2.61 0.268*** 2.93 2015 0.246*** 2.80 0.268*** 2.90 2016 0.270*** 3.04 0.290*** 3.12 2017 0.295*** 3.29 0.318*** 3.48 2018 0.256*** 2.92 0.292*** 3.24 2019 0.238*** 2.75 0.327*** 3.66 2020 0.209*** 2.47 0.204*** 2.30 ]

表7分別是鄰接矩陣、地理距離矩陣和經(jīng)濟(jì)地理（嵌套）矩陣下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的空間估計結(jié)果?？傮w上來看3種權(quán)重矩陣下的回歸結(jié)果基本相同，其中嵌套矩陣既能反映兩地的地理距離的遠(yuǎn)近，也能體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，因此本文重點分析嵌套矩陣下的回歸結(jié)果。列（3）中數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間交互項系數(shù)為1.153，在10%水平下顯著為正，數(shù)字經(jīng)濟(jì)直接效應(yīng)系數(shù)為0.559，在1%水平下顯著，間接效應(yīng)的估計系數(shù)為1.086，在10%水平下顯著為正，且間接效應(yīng)大于直接效應(yīng)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅會促進(jìn)本地的制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，還會積極影響周邊地區(qū)的制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平。數(shù)字經(jīng)濟(jì)打破了時空限制，通過相鄰地區(qū)間的人才流動、開放共享、經(jīng)濟(jì)聯(lián)系等方式對鄰近地區(qū)的制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型有積極的空間溢出效應(yīng)，該結(jié)論驗證了假設(shè)3。

表7? 空間杜賓模型結(jié)果

[變量 （1） （2） （3） 鄰接矩陣 地理矩陣 經(jīng)濟(jì)地理矩陣 Dige 0.541*** 0.601*** 0.559*** （6.35） （7.01） （6.23） W[×]Dige 0.201* 2.045** 1.153* （1.65） （3.26） （1.97） 直接效應(yīng) 0.552*** 0.589*** 0.559*** （6.27） （6.79） （6.15） 間接效應(yīng) 0.296* 1.721** 1.086* （2.16） （3.06） （1.90） 總效應(yīng) 0.849*** 2.310*** 1.646** （4.60） （3.96） （2.71） 控制變量 Yes Yes Yes 個體效應(yīng) Yes Yes Yes 時間效應(yīng) Yes Yes Yes R2 0.224 0.264 0.269 N 300 300 300 Log-L 459.017 457.894 457.408 ]

5. 穩(wěn)健性檢驗

為確保研究結(jié)論的可靠性，本文從3個方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，回歸結(jié)果見表8。第一，更換數(shù)字經(jīng)濟(jì)計算方法。使用主成分分析法計算數(shù)字經(jīng)濟(jì)代入模型檢驗，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的提升效應(yīng)仍然成立，說明本文的結(jié)論穩(wěn)健。第二，替換被解釋變量。在現(xiàn)有制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，剔除非期望產(chǎn)出變量，采用DEA-Malmquist方法計算制造業(yè)全要素生產(chǎn)率指標(biāo)，替換本文的制造業(yè)GTFP代入模型進(jìn)行檢驗，結(jié)果證明了回歸結(jié)論是穩(wěn)健的。第三，內(nèi)生性處理。本文使用工具變量法來解決內(nèi)生性偏誤問題，由于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字相關(guān)產(chǎn)業(yè)不一定能當(dāng)期完成，上年數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響可能存在滯后性，選擇數(shù)字經(jīng)濟(jì)的滯后一階作為工具變量進(jìn)行檢驗，使用兩階段最小二乘法（2SLS）回歸；第（3）列至第（4）列中，用于檢驗工具變量有效性的弱識別檢驗和過度識別檢驗均表明，工具變量的選取是合理的，第（4）列檢驗結(jié)果顯示，在考慮內(nèi)生性問題之后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)仍顯著為正，證實了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表8? 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

[變量 （1） （2） （3） （4） 替換計算方法 替換變量 工具變量法 主成分 TFP 第一階段 第二階段 Dige 0.115*** 1.138*** 0.680*** （5.01） （10.73） （6.60） IV 0.960*** （50.34） Cons -0.823*** 0.038 0.071** -0.969*** （-5.08） （0.21） （2.23） （-5.78） Kleibergen-Paap rk LM 247.89 [0.000] Cragg-Donald Wald F 2534.02 {16.38} 控制變量 Yes Yes Yes Yes 個體效應(yīng) Yes Yes Yes Yes 時間效應(yīng) Yes Yes Yes Yes N 300 300 270 270 R2 0.430 0.457 0.995 0.590 ]

五、 研究結(jié)論和政策建議

我國正處于制造業(yè)數(shù)字化綠色轉(zhuǎn)型關(guān)鍵時期，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了新的動力，對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有重要影響。本文圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵構(gòu)建省級層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系，運用SBM-GML方法測算制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平，基于2011—2020年中國30個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建中介模型、門檻模型、空間杜賓模型，實證檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的效應(yīng)和作用路徑。研究發(fā)現(xiàn)：第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，但其促進(jìn)作用存在區(qū)域異質(zhì)性，對東中部地區(qū)的推動作用強(qiáng)于西部地區(qū)；第二，作用機(jī)制分析表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過提高技術(shù)創(chuàng)新水平間接促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型；第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響存在非線性遞增的門檻效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)越過單一門檻值后正向作用力增強(qiáng)；第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對鄰近地區(qū)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型存在正向空間溢出效應(yīng)，有助于形成區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的格局。

基于以上結(jié)論，本文提出如下政策建議：（1）加快完善數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的賦能作用。推動云計算、人工智能、大數(shù)據(jù)中心和5G移動通訊等信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，實現(xiàn)新一代信息技術(shù)的互聯(lián)互通和資源共享，通過夯實數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，推動制造業(yè)數(shù)字化綠色化轉(zhuǎn)型，進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的賦能作用。（2）全面提升數(shù)字技術(shù)，促進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域綠色技術(shù)成果轉(zhuǎn)化。借助數(shù)字技術(shù)升級綠色技術(shù)，升級清潔生產(chǎn)、資源循環(huán)利用、節(jié)能減排的綠色工藝和設(shè)計，實現(xiàn)數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)的深度融合及應(yīng)用，培育節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)，通過改善生產(chǎn)要素配置提升制造業(yè)資源產(chǎn)出效益，全面賦能制造業(yè)效益升級與綠色轉(zhuǎn)型，依托數(shù)字技術(shù)推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。（3）打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展格局，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的正外部溢出和輻射帶動作用。政府要加強(qiáng)區(qū)域間的產(chǎn)業(yè)對接，打破信息技術(shù)和研發(fā)模式的信息壁壘，加強(qiáng)區(qū)域間技術(shù)合作交流，擴(kuò)大數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能綠色發(fā)展的應(yīng)用范圍，實現(xiàn)新型基礎(chǔ)設(shè)施的互聯(lián)互通和信息共享；充分發(fā)揮經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)輻射引領(lǐng)作用，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展，提升地區(qū)學(xué)習(xí)和借鑒能力，通過溢出效應(yīng)縮小地區(qū)間的數(shù)字鴻溝，促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量綠色低碳發(fā)展。

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作者簡介：吳劍輝（1973-），男，博士，廣東工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向為制度經(jīng)濟(jì)學(xué)；許志玉（1997-），女，廣東工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向為工業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)。

（收稿日期：2022-11-02? 責(zé)任編輯：蘇子寵）