■包 冰

（長(zhǎng)春財(cái)經(jīng)學(xué)院國(guó)際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130122）

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展和社會(huì)信息化的不斷推進(jìn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速滲透到社會(huì)生產(chǎn)生活的各個(gè)方面，已成為推動(dòng)政府治理手段革新和流程再造、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)高級(jí)化和合理化、顯著改善城市碳排放、提升實(shí)現(xiàn)共同富裕程度的重要驅(qū)動(dòng)力。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與生產(chǎn)率關(guān)系方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與勞動(dòng)生產(chǎn)率有正相關(guān)關(guān)系，其要素配置影響著制造業(yè)生產(chǎn)率。近年來，隨著研究的深入，已由數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)及作用路徑，進(jìn)一步關(guān)注到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的結(jié)構(gòu)性提升效應(yīng)上來。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為新的經(jīng)濟(jì)模式已成為學(xué)界的研究熱點(diǎn)，目前關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)、綠色全要素生產(chǎn)率已經(jīng)積累了部分有價(jià)值的文獻(xiàn)[1]。但對(duì)二者關(guān)系及作用機(jī)制的研究相對(duì)較少且起步很晚。鑒于此，本研究在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，利用SBM-GML指數(shù)測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率，借助固定效應(yīng)模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。

一、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

為驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，本文構(gòu)建以下計(jì)量模型：GTFPit=α0+α1DIGEit+α2Xit+μit+εit。模型中的GTFPit為i ?。ㄊ?地區(qū)）在t 時(shí)期的綠色全要素生產(chǎn)率；α0表示常數(shù)項(xiàng)；DIGEit為i 省（市/地區(qū)）在t 時(shí)期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；Xit表示控制變量；μit表示無法觀測(cè)的固定效應(yīng)；εit表示隨機(jī)誤差。樣本數(shù)據(jù)選取2011—2018 年30 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的面板數(shù)據(jù)。鑒于數(shù)據(jù)可得性，所選取的樣本不包括西藏自治區(qū)及港澳臺(tái)地區(qū)。

（二）變量說明及測(cè)度

第一，被解釋變量。綠色全要素生產(chǎn)率GTFP[2]。本文在研究現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型和GML 指數(shù)進(jìn)行測(cè)度。投入項(xiàng)包含勞動(dòng)力投入、資本投入和能源投入。其中，勞動(dòng)力投入以年末各省就業(yè)人數(shù)為特征；資本投資采用永續(xù)盤存制計(jì)量固定資本存量；能源投入以各省、市、自治區(qū)的能源消耗量(萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤)表示。預(yù)期產(chǎn)量是各省市自治區(qū)換算后的實(shí)際GDP。在這項(xiàng)研究中，意外的產(chǎn)出是工業(yè)廢水中的COD排放和工業(yè)廢氣中的SO2排放[3]（如表1 所示）。

表1 變量指標(biāo)體系

第二，解釋變量。解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平DIGE。借鑒現(xiàn)有對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究資料，在考慮數(shù)據(jù)的可獲得性的基礎(chǔ)上，本文選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力三個(gè)方面的指標(biāo)，具體評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表1。將獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理后通過熵值法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度。其中，2011 年軟件業(yè)務(wù)收入的數(shù)據(jù)缺失采用線性趨勢(shì)值法預(yù)測(cè)[4]。

為了更直觀地描述和對(duì)比各?。ㄊ?地區(qū)）的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，本文將分區(qū)域繪制數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)（具體情況如圖1—圖4 所示）。

圖1 東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

從整體情況來看，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體水平是平穩(wěn)向上的。東部地區(qū)的數(shù)字發(fā)展水平明顯高于其他地區(qū)，發(fā)展速度也最快。中部地區(qū)處于中游水平。除四川省外，西部地區(qū)和東北地區(qū)起步較慢，整體發(fā)展也落后于東部和中部地區(qū)。圖1 顯示，北京起點(diǎn)水平最高，江蘇表現(xiàn)也較為出色，廣東發(fā)展速度最快，后來居上，主要原因是當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施建設(shè)、政策規(guī)章和技術(shù)投入為數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供了較為寬松的發(fā)展環(huán)境。圖2 的6 個(gè)中部省份發(fā)展水平差距不大，其中河南發(fā)展速度略高，但其2018 年的發(fā)展水平仍不及廣東同時(shí)期的一半。圖3中可知，西部地區(qū)中四川省表現(xiàn)最為出色，較中部地區(qū)的河南省水平相當(dāng)，甚至發(fā)展略好。從圖3 和圖4 來看，西部地區(qū)及東北地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平還有較大的提升空間。

圖2 中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

圖4 東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

第三，控制變量。綠色全要素生產(chǎn)率在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中受諸多因素影響，因而無法做到全面兼顧。在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，本文選取的控制變量包括：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS），以第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值比重表征[5]；開放程度（OD），以進(jìn)出口貿(mào)易總額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重衡量；政府干預(yù)（GI），以各?。ㄊ?地區(qū)）的政府財(cái)政支出占地區(qū)GDP 比重表示；人力資本（HC），以每十萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)表征。

二、實(shí)證分析

（一）基本回歸分析

在對(duì)方程進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)的過程中，VIF 值的范圍在2.159～3.472 之間，方差膨脹系數(shù)小于10，因此判斷變量間不存在多重共線性。隨后進(jìn)行的Hausman 檢驗(yàn)呈現(xiàn)出5%水平的顯著性，意味著采用固定效應(yīng)模型更優(yōu)，結(jié)果見表2。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響綠色全要素生產(chǎn)率的基本回歸結(jié)果

如表2 所示，第1 列報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響綠色全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果，數(shù)字經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出0.01 水平的顯著性（t=11.815，P=0.000＜0.01），并且回歸系數(shù)值為1.645＞0，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率會(huì)產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。第2—第5 列報(bào)告了相繼加入控制變量的回歸結(jié)果。核心解釋變量DIGE 的估計(jì)系數(shù)逐漸下降，表明控制變量在一定程度上確實(shí)影響了綠色全要素生產(chǎn)率，因此在考慮核心解釋變量對(duì)因變量的影響時(shí)，不應(yīng)忽視其控制變量。同時(shí)，核心變量的回歸系數(shù)顯著為正，加強(qiáng)了前述結(jié)論的可靠性。

從回歸結(jié)果分析，IS 呈現(xiàn)出0.01 水平的顯著性，并且全樣本回歸系數(shù)值為大于0[6]，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與綠色全要素生產(chǎn)率有顯著的正向作用關(guān)系。這說明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化將推動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率的提高。開放水平（OD），即進(jìn)出口額GDP 占比對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率未表現(xiàn)出顯著性。但本文在第3 列變量的FE 與RE 模型對(duì)比中發(fā)現(xiàn)，在RE 模型中開放程度呈現(xiàn)出0.01 水平的顯著性（t=-5.829，P=0.000＜0.01），并且回歸系數(shù)值為-0.383＜0，說明開放程度對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響關(guān)系。因此，就貿(mào)易層面上開放程度而言，貿(mào)易結(jié)構(gòu)、貿(mào)易方式等方面還有較大改善空間。政府干預(yù)即政府公共預(yù)算支出GDP 占比對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)全樣本顯著為負(fù)。以每十萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)表征人力資本（HC）未表現(xiàn)出顯著性。

（二）異質(zhì)性分析

根據(jù)前文研究，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中出現(xiàn)了區(qū)域差異化的表現(xiàn)，從而應(yīng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同地區(qū)綠色、全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響，展開進(jìn)一步的勘查。由于存在地理環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施、政策制度等各方面的差異，不同區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大不同。從表3 的結(jié)果來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響存在區(qū)域異質(zhì)性。東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平在5%，中部和西部數(shù)字經(jīng)濟(jì)在1%水平上，與綠色全要素生產(chǎn)率都呈現(xiàn)顯著正相關(guān)的關(guān)系，東北地區(qū)的結(jié)果顯示兩者間的關(guān)系不顯著。顯著正相關(guān)的三個(gè)地區(qū)其數(shù)字經(jīng)濟(jì)回歸系數(shù)分別為0.718、1.746、1.370，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率最高，西部地區(qū)次之，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率最小。東部地區(qū)區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯，經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)，部分省份被賦予更大的自主權(quán)，因此，通過持續(xù)推進(jìn)制度創(chuàng)新，進(jìn)一步突出全方位、寬領(lǐng)域、多層次的開放特色，實(shí)現(xiàn)更高水平的開放，進(jìn)而推動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率。中部地區(qū)沒有明顯的稟賦優(yōu)勢(shì)，通過在數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用及數(shù)字產(chǎn)業(yè)動(dòng)力等方面加強(qiáng)建設(shè)能夠促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，進(jìn)而提升綠色全要素生產(chǎn)率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在一定程度上倒逼產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，推動(dòng)了綠色全要素生產(chǎn)率的提升。東北地區(qū)作為老工業(yè)基地，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展不夠，技術(shù)進(jìn)步相對(duì)較慢，作用效果不顯著。

表3 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率影響的空間異質(zhì)性

三、結(jié)論及對(duì)策建議

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐步成為引領(lǐng)全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中堅(jiān)力量的背景下，本文聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綠色價(jià)值，利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果顯示：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠大幅度促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提高；二是兩者關(guān)系存在區(qū)域異質(zhì)性。東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率影響較為顯著，但相較于其他三個(gè)區(qū)域，東北地區(qū)作用不明顯。

基于以上結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)建議：一是堅(jiān)持推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，有效發(fā)揮其對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效的帶動(dòng)作用，促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。基于各?。ㄊ?地區(qū)）比較優(yōu)勢(shì)，推進(jìn)能為自身提供社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益的數(shù)字新基建；加快重點(diǎn)領(lǐng)域的數(shù)字應(yīng)用，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展；加大創(chuàng)新和研發(fā)投入，充分利用技術(shù)進(jìn)步引擎，推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。二是合理統(tǒng)籌區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)布局，充分考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率影響的區(qū)域異質(zhì)性，形成數(shù)字經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展新格局。利用北京、廣東、上海、江蘇等數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新高地，將其作為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的中堅(jiān)力量，推動(dòng)周邊省市的聯(lián)動(dòng)發(fā)展；加強(qiáng)重點(diǎn)省市間的合作，協(xié)同建設(shè)跨區(qū)域的數(shù)字平臺(tái)體系支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后地區(qū)。在后疫情時(shí)代經(jīng)濟(jì)下行以及面對(duì)國(guó)際復(fù)雜競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)的壓力下，把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)及規(guī)律，有利于推動(dòng)實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。