曹長帥，鄭 瓊

（1.南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇南京 210008；2.江蘇師范大學(xué)商學(xué)院，江蘇徐州 221116）

國家工業(yè)和信息化部2021 年11 月15 日印發(fā)的《“十四五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》（下文簡稱《規(guī)劃》）提出，到2025 年，工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)方式綠色低碳轉(zhuǎn)型取得顯著成效，綠色低碳技術(shù)裝備廣泛應(yīng)用，能源資源利用效率大幅提高，綠色制造水平全面提升，為2030 年工業(yè)領(lǐng)域碳達(dá)峰奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)①。作為經(jīng)濟(jì)活動主要領(lǐng)域的工業(yè)行業(yè)一直以來都是生態(tài)環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展研究的重點(diǎn)。改革開放以來，我國工業(yè)發(fā)展一直主導(dǎo)著經(jīng)濟(jì)增長，工業(yè)GDP 占比超過30%，然而，“粗放式”的發(fā)展模式雖促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，也伴隨著巨大的資源消耗和嚴(yán)重的環(huán)境問題[1]?！笆晃濉焙汀笆濉逼陂g，我國開始明確提出污染物減排的約束性指標(biāo)，工業(yè)發(fā)展受到環(huán)境目標(biāo)的約束，需要在既定污染排放目標(biāo)下實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)利潤的最大化，逐步開始向“底線式”發(fā)展模式邁進(jìn)，這充分契合了國家生態(tài)文明建設(shè)規(guī)劃和“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)。

為便于理解，本文結(jié)合生產(chǎn)函數(shù)來說明三種不同發(fā)展模式下生產(chǎn)者的排放行為方式。如圖1所示，y表示經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，c表示污染物排放，倒U 形曲線為環(huán)境庫茨涅茨曲線，虛線T1→T2→T3 表示污染物排放帶來的創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)。在工業(yè)發(fā)展路徑中，工業(yè)部門A通過污染物排放來實(shí)現(xiàn)既定環(huán)境資源下的最大化產(chǎn)出。我國工業(yè)發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)不同階段，即改革開放至“十一五”期間的工業(yè)“粗放式”發(fā)展模式，工業(yè)部門A通過增加排放來達(dá)到最大化經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的目的，其經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出從OB增加到OD，與此同時(shí)，排放水平從OF增加到OG，從而獲得潛在的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長BD。在“十一五”提出環(huán)境排放約束性指標(biāo)至“十四五”期間的工業(yè)“底線式”發(fā)展模式中，工業(yè)部門A受到排放總量控制的約束（排放水平c≤OF）。此時(shí)，其經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出從OB增加到OC。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長BC，排放水平保持不變；“十四五”至今一直貫徹綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展理念，工業(yè)部門A排放水平從OF下降至OE。實(shí)現(xiàn)減排EF，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平不變。為了實(shí)現(xiàn)工業(yè)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型，必須從“底線式”發(fā)展向綠色發(fā)展跳躍，即追求環(huán)境污染減排的最大化，在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出既定的前提下成功減排。然而，在此過程中，宏觀經(jīng)濟(jì)的最大產(chǎn)出在工業(yè)部門實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的過程中產(chǎn)生了“擠出效應(yīng)”，導(dǎo)致了損失BD，這是由于減排行為造成市場失靈從而導(dǎo)致的總體產(chǎn)出或社會福利的損失。因此，為實(shí)現(xiàn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展，必須尋找能夠帶來技術(shù)進(jìn)步的重要驅(qū)動因素，使得T1→T2→T3 以形成對當(dāng)前減排行為的約束，從而助推工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。

圖1 不同工業(yè)發(fā)展模式下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與污染排放

數(shù)字經(jīng)濟(jì)涵蓋了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、數(shù)字普惠金融等新型數(shù)字要素，能夠從深度和廣度上促進(jìn)要素資源在工業(yè)發(fā)展中的合理配置[2]，實(shí)現(xiàn)與工業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的融合，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還可以突破空間地理的限制，實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在區(qū)域間及全局內(nèi)的資源優(yōu)化配置。這也就意味著工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的動力機(jī)制和作用路徑會發(fā)生轉(zhuǎn)變，同時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢也會與其他影響因素的互動融合，對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生影響。例如，當(dāng)工業(yè)部門A從“粗放式”發(fā)展到綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展時(shí)，潛在的宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出會出現(xiàn)“擠出效應(yīng)”[3]。這其中會存在政府環(huán)境監(jiān)管的作用，環(huán)境規(guī)制增加了工業(yè)部門A的環(huán)境成本，但是同時(shí)促使發(fā)生創(chuàng)新補(bǔ)償效應(yīng)，使得技術(shù)T不斷變化，從而助推工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展（如圖1所示）。在此背景下，新一輪信息產(chǎn)業(yè)變革與經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變形成了歷史趨同，常規(guī)的工業(yè)發(fā)展路徑已無法實(shí)現(xiàn)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)，“粗放式”發(fā)展的工業(yè)部門面臨著綠色轉(zhuǎn)型。因此，需要全面貫徹工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型新發(fā)展理念，尋求新的發(fā)展驅(qū)動路徑。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀

唐·塔普斯科特（Tapscott D）[4]最早提出數(shù)字信息及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是宏觀新經(jīng)濟(jì)形態(tài)的關(guān)鍵構(gòu)成要素。我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入規(guī)模擴(kuò)張和價(jià)值創(chuàng)造的重要窗口期，數(shù)字經(jīng)濟(jì)比重不斷提升，具有巨大的擴(kuò)張潛力[5]，而大數(shù)據(jù)、云計(jì)算引領(lǐng)的數(shù)字化生產(chǎn)方式變革、數(shù)字平臺和數(shù)字金融引領(lǐng)的便捷交易模式創(chuàng)新，以及生產(chǎn)要素資源的網(wǎng)絡(luò)化流通等都是新經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式下的增長特征[6]。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素的維度主要從產(chǎn)業(yè)數(shù)字化以及如何賦能發(fā)展等角度進(jìn)行劃分[7]，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展常被視為支撐，而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化融合則成為關(guān)鍵。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平可以從產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模以及數(shù)字化水平兩個(gè)方面來衡量[8]。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何賦能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的維度出發(fā)，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為數(shù)字基礎(chǔ)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石，也是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)規(guī)模發(fā)展的關(guān)鍵條件[9]。萬曉榆等[10]發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與全要素生產(chǎn)率呈正相關(guān)，數(shù)字基礎(chǔ)的貢獻(xiàn)尤為突出。人工智能、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)有助于縮小綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的差距[11]，可通過綠色技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)碳監(jiān)管和綠色經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型[12]。數(shù)字平臺從需求端改變了產(chǎn)品的消費(fèi)模式，對整合經(jīng)濟(jì)資源、提升數(shù)字化產(chǎn)業(yè)運(yùn)行效率有著積極的推動作用[13]。而數(shù)字金融一般指數(shù)字普惠金融[14]，作為一種金融外溢產(chǎn)出，通過“增量補(bǔ)充”與“存量優(yōu)化”發(fā)揮驅(qū)動效應(yīng)[15]，擁有強(qiáng)大的資金匹配功能，具備智能投資咨詢、供應(yīng)鏈金融、消費(fèi)金融等新型融資渠道，提高儲蓄向投資的轉(zhuǎn)化率，使資金不斷轉(zhuǎn)向信貸市場，進(jìn)而能夠促進(jìn)資源市場的合理配置[11]。

（二）工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型相關(guān)研究

工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型是一種以資源節(jié)約和環(huán)境友好為指導(dǎo)，以綠色技術(shù)創(chuàng)新為核心的工業(yè)生產(chǎn)流程可持續(xù)發(fā)展活動[16]。工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素研究主要集中在資源投入、要素配置、環(huán)境政策工具和技術(shù)創(chuàng)新等方面。

資源投入對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響主要側(cè)重于資源詛咒和資源依賴的誘發(fā)效應(yīng)。自然資源詛咒理論認(rèn)為，擁有大量自然資源稟賦國家的經(jīng)濟(jì)增長往往比資源匱乏的國家要慢，資源豐富可能會導(dǎo)致工業(yè)規(guī)模萎縮，造成“荷蘭病”[17-18]。同時(shí)，資源產(chǎn)業(yè)依賴會對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，并不斷削弱行業(yè)的市場競爭力[19]。

要素資源配置對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型影響的研究則主要關(guān)注抑制污染物排放和緩解生產(chǎn)率衰退兩方面。從資源配置的角度看，資源的邊際效率不變，即使沒有新的生產(chǎn)要素投入，只需要改變原生產(chǎn)要素的配置結(jié)構(gòu)即可提高產(chǎn)出和全要素生產(chǎn)率[20]。如果價(jià)格信號在市場機(jī)制中失效，較低的資源價(jià)格則會導(dǎo)致資源的過度消耗。而一些高消耗、高投入的傳統(tǒng)企業(yè)，會繼續(xù)沿用傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式，要素資源配置失靈，進(jìn)而抑制工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型[21]。要素資源配置則是通過提高供應(yīng)鏈運(yùn)行效率和矯正過度投資，提升全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級[22]。

環(huán)境規(guī)制是緩解環(huán)境問題、實(shí)現(xiàn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要手段[23]。資源和環(huán)境約束是推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力之一，是減少區(qū)域污染物和廢棄物排放的主要措施[24]。從污染排放角度來看，波特（Porter）[25]認(rèn)為強(qiáng)有力的環(huán)境規(guī)制政策可以減少環(huán)境污染，促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行更多的創(chuàng)新活動，而技術(shù)創(chuàng)新帶來的生產(chǎn)效益還能有效抵消環(huán)境保護(hù)的成本。較高的環(huán)境壓力會促使企業(yè)進(jìn)行研發(fā)和技術(shù)升級，實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型。從排放污染的企業(yè)來看，李斯特（List）等[26]認(rèn)為嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制會使排放大量污染的新小企業(yè)數(shù)量銳減，而嚴(yán)格的規(guī)制制度及措施大大提高了生產(chǎn)廠商的成本，提升了市場準(zhǔn)入門檻，從而間接促進(jìn)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的相關(guān)研究

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展催生了數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新性結(jié)構(gòu)優(yōu)化，顯著促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提升，為我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供了源源不斷的技術(shù)動力源泉[27]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間能夠?qū)崿F(xiàn)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展，雖區(qū)域協(xié)同差異較小，但呈現(xiàn)出擴(kuò)大的趨勢[28]。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，使工業(yè)生產(chǎn)部門的生產(chǎn)流通更高效，而數(shù)據(jù)要素能使工業(yè)部門實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展[29]，也能刺激技術(shù)創(chuàng)新，引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新活動，既滿足政府的綠色化發(fā)展需求，又滿足消費(fèi)者的綠色消費(fèi)需求[30]。從數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的傳導(dǎo)路徑來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過收入效應(yīng)和人力資本效應(yīng)發(fā)揮綠色創(chuàng)新的激勵(lì)作用[31]，也可通過市場效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)刺激工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型[32]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的擴(kuò)散和溢出促進(jìn)了要素市場配置重組，提高了供需匹配的效率，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和智能化，從而促進(jìn)節(jié)能減排[33]。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過便捷低廉的方式吸納市場中的金融資源實(shí)現(xiàn)資源合理配置[34-35]和風(fēng)險(xiǎn)甄別功能[36]?？追枷嫉萚37]認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效壓縮時(shí)空信息，對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有顯著的空間溢出作用以及非線性效應(yīng)。

但在數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生正向環(huán)境驅(qū)動效應(yīng)的同時(shí)，其對能源消耗的逆向影響也需要考慮。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大規(guī)模發(fā)展歷程并非完全綠色化，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程同樣是高耗能的對象和活動，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的大規(guī)模發(fā)展也是我國能源消耗的一大源頭[38]。我國信息、通信和技術(shù)（ICT）產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，火電是其能源消耗的主要來源，因此在一定程度上對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的驅(qū)動效應(yīng)有負(fù)向影響。而“數(shù)字鴻溝”的存在也會抑制區(qū)域間的協(xié)同治理減排，無法有效建立跨區(qū)域溝通、學(xué)習(xí)和交流的規(guī)制聯(lián)防體系。

對數(shù)字經(jīng)濟(jì)、工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型及二者之間關(guān)系的文獻(xiàn)梳理后發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的探討中存在以下不足。第一，缺乏結(jié)合實(shí)時(shí)政策內(nèi)涵深入探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)、工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的維度與測度研究。第二，缺乏在多維度視角下探討數(shù)據(jù)要素對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的驅(qū)動效應(yīng)研究。第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的能源消耗等逆向作用鮮少見到相關(guān)文獻(xiàn)。實(shí)證分析方法方面，計(jì)量模型的內(nèi)生性問題亟須進(jìn)一步解決，例如空間溢出效應(yīng)需要進(jìn)行更科學(xué)的內(nèi)生性檢驗(yàn)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆€(wěn)健性分析。鑒于此，本文基于工業(yè)“粗放式”發(fā)展→“底線式”發(fā)展→綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展模式的轉(zhuǎn)變現(xiàn)實(shí)需要，將著重分析我國30 個(gè)省份（未包括港、澳、臺、藏）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的現(xiàn)實(shí)水平，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的區(qū)位特征及發(fā)展規(guī)律，刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用機(jī)理以及最佳區(qū)間，以期為數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)賦能我國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展提供理論參考。

本文的邊際創(chuàng)新有以下幾點(diǎn)：一是從經(jīng)濟(jì)效益、清潔生產(chǎn)、結(jié)構(gòu)升級、綠色供給4 個(gè)維度，構(gòu)建我國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型指標(biāo)的新體系，更精確地刻畫符合時(shí)代發(fā)展特征的工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展水平。二是運(yùn)用斷點(diǎn)回歸及擬合散點(diǎn)圖，分析探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)基于“梅特卡夫法則”存在的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)特征對工業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型影響的新問題，更科學(xué)地刻畫出數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間的倒U 形非線性特征以及閾值的節(jié)點(diǎn)區(qū)間，豐富目前關(guān)于非線性特征檢驗(yàn)的相關(guān)研究。三是嘗試以環(huán)境規(guī)制為中介變量的新思路揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的間接驅(qū)動路徑。希望通過本研究加深對數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動我國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)在發(fā)展規(guī)律的認(rèn)識，同時(shí)為政府部門通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)工業(yè)綠色化發(fā)展提供參考依據(jù)。

二、研究假設(shè)和理論基礎(chǔ)

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)能夠通過運(yùn)用人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等信息技術(shù)，對特定對象進(jìn)行賦能，以提高整體效率和創(chuàng)新能力。數(shù)字賦能強(qiáng)調(diào)在資源整合配置和創(chuàng)新決策方面實(shí)現(xiàn)對渠道、制度、資源等多方面的變革。數(shù)字賦能理論認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用將帶來創(chuàng)新的商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和社會進(jìn)步，提高組織的效率和靈活性，提高人們的生活和工作質(zhì)量。數(shù)據(jù)要素可以驅(qū)動社會創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，從而激發(fā)消費(fèi)提升，驅(qū)動市場和企業(yè)變革化發(fā)展。其中，變革化發(fā)展主要通過引導(dǎo)資源配置效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、智能化以及技術(shù)創(chuàng)新等方面來驅(qū)動。從企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的價(jià)值共創(chuàng)角度來看，數(shù)字賦能的路徑主要以供需雙端驅(qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動、創(chuàng)新驅(qū)動為主，逐步引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，不斷賦能企業(yè)轉(zhuǎn)型與云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等新興互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)深度融合，有效促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的價(jià)值共創(chuàng)，實(shí)現(xiàn)資源的充分整合與利用。且相較于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展更容易突破地理空間的限制，大幅度降低工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型所需知識和技術(shù)的空間依賴性。數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有極強(qiáng)的地理穿透性，可以打破市場分割和“諸侯經(jīng)濟(jì)”的局面，緩解區(qū)域間技術(shù)勢能差，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型[39]。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)工業(yè)發(fā)展與污染排放脫鉤，具有顯著的環(huán)保效益。數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)信息通信技術(shù)在各傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，打破了技術(shù)領(lǐng)域之間的邊界，提升工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型系統(tǒng)的運(yùn)行效率。根據(jù)“資本—技能互補(bǔ)”假說，資本與技能勞動力具有相對互補(bǔ)性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)從總量、質(zhì)量、效率三個(gè)方面為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供了穩(wěn)定、高效的資本供給，并且相對增加了對高層次勞動力的需求。數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供的智力支持能夠推動數(shù)字技術(shù)研發(fā)活動的順利開展，從而進(jìn)一步促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長的同時(shí)，能夠減少污染排放，產(chǎn)生脫鉤效應(yīng)，為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展帶來良好的發(fā)展機(jī)遇。數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠提高資源配置效率，具有提效作用。資本要素與勞動力要素是工業(yè)化發(fā)展的基礎(chǔ)，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種全新的經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)，則驅(qū)動著這兩大前置要素的發(fā)展。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的優(yōu)勢體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠提高投資利用效率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過為“多、小、散”的長尾投資者提供便利化、實(shí)惠化的金融服務(wù)，吸納其小規(guī)模資金，從而積少成多形成大規(guī)模資金。這為工業(yè)綠色發(fā)展提供了資金支持的先決條件，也就是層次豐富的融資渠道和融資方式必然會助力工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可促進(jìn)經(jīng)營資本的自由流動。傳統(tǒng)金融服務(wù)存在的“所有制歧視”以及地理穿透短板使得不同性質(zhì)的企業(yè)以及不同地區(qū)之間的融資信息不對稱。發(fā)達(dá)地區(qū)與落后地區(qū)之間所獲得的不平等的資源支持造成資本要素的扭曲。數(shù)字技術(shù)具備獨(dú)特高效的信息收集及處理能力，通過對海量非結(jié)構(gòu)化和非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，以及與融資需求合理匹配，可有效緩解融資信息的不對稱程度。這有助于促進(jìn)企業(yè)與區(qū)域間要素資源的均衡供給，發(fā)揮對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的提效作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有結(jié)構(gòu)效應(yīng)，可以加速工業(yè)結(jié)構(gòu)升級。數(shù)字經(jīng)濟(jì)促使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)受到“環(huán)境壓力”的影響而進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型，并進(jìn)一步引發(fā)工業(yè)部門的“優(yōu)勝劣汰”，使得資本要素流向更具活力、更具長期投資價(jià)值的創(chuàng)新性或綠色產(chǎn)業(yè)部門。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級能夠直接影響能源利用效率，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的推動下，使生產(chǎn)要素從低效率部門轉(zhuǎn)移至高效率部門，從而帶來“結(jié)構(gòu)性紅利”。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)還可以通過降低金融服務(wù)準(zhǔn)入門檻刺激資本積累，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供基礎(chǔ)。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以推動企業(yè)利用信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，提高運(yùn)營效率，優(yōu)化企業(yè)管理模式，完成產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，促使企業(yè)重新配置生產(chǎn)要素和商業(yè)模式，成為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的“助推器”。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級可以提高資源的利用效率，緩解工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)在壓力，以結(jié)構(gòu)效應(yīng)促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型?；诖?，提出以下假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有直接驅(qū)動作用，且存在正向的空間溢出效應(yīng)，數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺及數(shù)字金融均對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生驅(qū)動作用。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型：非線性特征

數(shù)字經(jīng)濟(jì)在工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的驅(qū)動影響過程中并非完全綠色化。實(shí)際上，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程同樣是高耗能的活動，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的大規(guī)模發(fā)展也是我國能源消耗的一大源頭。我國ICT 產(chǎn)業(yè)發(fā)展的能源消耗大部分來自火電，因此，在一定程度上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的驅(qū)動效應(yīng)也會有一定的負(fù)面影響。此外，由于我國各省份數(shù)字發(fā)展的差異，不利于區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，存在著明顯的“數(shù)字鴻溝”。這種數(shù)字化發(fā)展差異會使得各區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)業(yè)活躍度、金融市場等進(jìn)一步分化，相關(guān)頭部地區(qū)和企業(yè)形成了壟斷或寡頭地位，這種區(qū)域數(shù)字化發(fā)展差異形成的“馬太效應(yīng)”會隨著資本的無序擴(kuò)張進(jìn)一步凸顯。然而，這種“馬太效應(yīng)”僅會為高利潤的頭部企業(yè)或發(fā)達(dá)地區(qū)帶來循環(huán)的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益，而對于產(chǎn)業(yè)鏈靠后位置或不發(fā)達(dá)地區(qū)則會產(chǎn)生“逆向效應(yīng)”，不利于綠色化發(fā)展。同時(shí)，“數(shù)字鴻溝”的存在也會抑制區(qū)域間的協(xié)同治理減排，無法有效建立跨區(qū)域溝通、學(xué)習(xí)和交流的規(guī)制聯(lián)防體系。因此，在考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的正向環(huán)境驅(qū)動效應(yīng)的同時(shí)，也應(yīng)該注意數(shù)字經(jīng)濟(jì)對能源消耗的逆向影響?；诖?，提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間呈明顯的倒U 形非線性特征，即當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到達(dá)閾值后，則會對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生抑制效應(yīng)。

（三）政府環(huán)境規(guī)制在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中的中介效應(yīng)

在探析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接驅(qū)動作用機(jī)理后，應(yīng)該考慮政府環(huán)境政策工具的間接作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)背景下資源配置的參照系和分析方法，緩解了因信息不對稱和有限理性造成的資源配置扭曲，并減少了因監(jiān)管缺失、技術(shù)濫用等造成的資源配置新問題。完善的資源配置不僅為工業(yè)企業(yè)內(nèi)部提供良好的創(chuàng)新基礎(chǔ)，同時(shí)能夠提升企業(yè)外部環(huán)境規(guī)制政策的執(zhí)行效率。環(huán)境規(guī)制作為緩解環(huán)境問題的重要工具和抓手，在各個(gè)國家和地區(qū)都得到了廣泛研究和應(yīng)用。從污染排放的角度來看，強(qiáng)有力的環(huán)境規(guī)制可以減少環(huán)境污染，同時(shí)促進(jìn)工業(yè)企業(yè)進(jìn)行更多的創(chuàng)新活動，由技術(shù)創(chuàng)新帶來的生產(chǎn)效益還能夠有效抵消環(huán)境保護(hù)的成本。此外，較高的環(huán)境壓力促使工業(yè)企業(yè)進(jìn)行研發(fā)和技術(shù)升級，污染物得到了更好的處理和利用，同時(shí)可以顯著抑制重工業(yè)的擴(kuò)張，減少化石能源的使用，促使其綠色轉(zhuǎn)型。嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制使得排放大量污染的新小企業(yè)數(shù)量銳減，由于嚴(yán)格的規(guī)制制度及措施大大提高了生產(chǎn)廠商的成本，市場準(zhǔn)入門檻提高，間接導(dǎo)致了環(huán)境污染排放的減少。長期看，環(huán)境規(guī)制持續(xù)進(jìn)行，工業(yè)企業(yè)將考慮綠色技術(shù)創(chuàng)新，技術(shù)創(chuàng)新會提高生產(chǎn)效率和污染物處理率，工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率也進(jìn)一步提升。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的時(shí)候，政府環(huán)境規(guī)制作為一種外部監(jiān)督機(jī)制，將會進(jìn)一步重視工業(yè)企業(yè)造成的環(huán)境問題。因?yàn)榇藭r(shí)工業(yè)企業(yè)會選擇進(jìn)一步擴(kuò)大規(guī)模以獲取更多的利潤，而工業(yè)規(guī)模擴(kuò)張帶來的環(huán)境問題阻礙了工業(yè)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型，這與政府對工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的訴求不符。加大環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度可以使工業(yè)企業(yè)更好地遵守環(huán)境規(guī)定，同時(shí)在技術(shù)創(chuàng)新方面投入更多精力，這將對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生間接作用。綜上，環(huán)境規(guī)制影響的效率可能會受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的激勵(lì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)微觀個(gè)體的綠色轉(zhuǎn)型可能形成一種能夠加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制影響的驅(qū)動力?；诖?，提出以下假設(shè)：

H3：政府環(huán)境規(guī)制在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間具有顯著的中介效應(yīng)。

三、模型構(gòu)建與指標(biāo)說明

（一）計(jì)量模型構(gòu)建

本文構(gòu)建加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型（WLS）與動態(tài)面板廣義矩估計(jì)模型（SYS-GMM）檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)（DE）對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型（GT）的直接影響，同時(shí)從數(shù)字基礎(chǔ)（DF）、數(shù)字技術(shù)（DT）、數(shù)字平臺（DP）、數(shù)字金融（DIF）等視角挖掘數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接驅(qū)動效應(yīng)。其中加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型（WLS）具體定義如下：

Wi表示第i個(gè)樣本在回歸中的權(quán)重，用W來表示權(quán)重矩陣，那么W=∑-1。此時(shí)，采用廣義最小二乘法來估計(jì)系數(shù)，即求最小廣義殘差平方和：

動態(tài)面板廣義矩估計(jì)模型（SYS-GMM）如下：

“梅特卡夫法則”指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在廣泛的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)特征，即數(shù)字要素對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型可能存在著跳躍性影響，而非傳統(tǒng)意義上的線性特征。為了刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間的非線性關(guān)系，進(jìn)一步剖析數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的最佳區(qū)間，本文擬構(gòu)建二次回歸模型：GT=a×DE+b×DE2，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)的平方項(xiàng)納入二次回歸模型中。首先，通過二次回歸模型系數(shù)估計(jì)來判斷一次項(xiàng)系數(shù)與二次項(xiàng)系數(shù)是否異號且顯著。其次，尋找斷點(diǎn)，如果數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)系數(shù)異號且顯著，尋找U 形曲線達(dá)到最大值時(shí)的DE值，記該點(diǎn)為DEmax，由于該檢驗(yàn)方法基于二次回歸模型進(jìn)行，故DEmax=-a/2b。再次創(chuàng)建DElow、DEhigh和high三個(gè)新變量。變量具體定義如下：

最后，進(jìn)行斷點(diǎn)回歸：GT=c×DElow+d×DEhigh+e×high。如果c和d異號且顯著，那么GT與DE存在倒U形非線性關(guān)系。

與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)相比，數(shù)字經(jīng)濟(jì)更易突破地理空間的限制，使工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型知識與技術(shù)的空間依賴性大幅度降低，因此有必要考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下區(qū)域網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)交互性，深入探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)和工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的空間關(guān)聯(lián)作用及數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的空間溢出效應(yīng)。因此，本文擬構(gòu)建空間計(jì)量模型進(jìn)行實(shí)證分析：

為了明晰數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的間接驅(qū)動路徑，本文進(jìn)一步構(gòu)建中介效應(yīng)模型，將環(huán)境規(guī)制作為中介變量，深入剖析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與環(huán)境政策工具共同驅(qū)動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的耦合關(guān)系。但是由于逐步回歸系數(shù)方法的檢驗(yàn)效力較低[40]，本文在上述逐步回歸顯著的前提下進(jìn)行Sobel 檢驗(yàn)、Aroian 檢驗(yàn)、Goodman 檢驗(yàn)及Bootstrap 抽樣檢驗(yàn)，以進(jìn)一步確定間接效應(yīng)的大小及其穩(wěn)健性[41]。需要說明的是，只要是相同的樣本，其間接效應(yīng)的值應(yīng)該相同，但在計(jì)算間接效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)誤方面具有一定的差異。其三種檢驗(yàn)方法如下：

（二）主要變量說明及測度方法

1.本文的被解釋變量為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型（GT）。工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系不應(yīng)僅體現(xiàn)在清潔生產(chǎn)效率的提高上[42]，還應(yīng)包含國家綠色發(fā)展規(guī)劃賦予的新內(nèi)涵。因此，綜合考慮工業(yè)綠色技術(shù)、管理和政策等多個(gè)方面，構(gòu)建更加全面的工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型評價(jià)體系，將有助于更準(zhǔn)確地衡量我國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的水平。

基于《規(guī)劃》中系統(tǒng)推進(jìn)工業(yè)向產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高端化、能源消費(fèi)低碳化、資源利用循環(huán)化、生產(chǎn)過程清潔化、產(chǎn)品供給綠色化、生產(chǎn)方式數(shù)字化6 個(gè)方向轉(zhuǎn)型的新要求，本文從經(jīng)濟(jì)效益、清潔生產(chǎn)、結(jié)構(gòu)升級、綠色供給4 個(gè)維度，構(gòu)建工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的一級指標(biāo)。需要說明的是，大多數(shù)文獻(xiàn)指出因傳統(tǒng)工業(yè)粗放式發(fā)展改革，工業(yè)生產(chǎn)過程中清潔生產(chǎn)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級成為工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的核心內(nèi)涵[16]，卻忽視了工業(yè)產(chǎn)品供給端的工業(yè)綠色產(chǎn)品及環(huán)保設(shè)備供給的重要性?！兑?guī)劃》還強(qiáng)調(diào)工業(yè)綠色發(fā)展要通過“消費(fèi)即生產(chǎn)”新業(yè)態(tài)的模式，不斷推進(jìn)工業(yè)領(lǐng)域從基礎(chǔ)原材料到終端消費(fèi)產(chǎn)品全鏈條的綠色產(chǎn)品供給體系。而經(jīng)濟(jì)增長與發(fā)展?jié)摿κ枪I(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的基石，但現(xiàn)有文獻(xiàn)忽略了對這兩個(gè)指標(biāo)的分析。因此，本文將工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系拓展為經(jīng)濟(jì)增長、發(fā)展?jié)摿?、污染排放、污染治理、資源消耗、資源回收、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高端化、能源結(jié)構(gòu)低碳化、綠色產(chǎn)品供給、環(huán)保設(shè)備供給10個(gè)二級指標(biāo)。

在細(xì)化指標(biāo)中，參考了馮曦明等[43]對清潔生產(chǎn)的衡量標(biāo)準(zhǔn)，即污染排放、污染治理、資源消耗、資源回收等。在考慮結(jié)構(gòu)升級時(shí)，增加了能源結(jié)構(gòu)低碳化衡量標(biāo)準(zhǔn)，這一點(diǎn)與《規(guī)劃》提出的能源消費(fèi)低碳化相符。參考姚孟超等[44]將信息化學(xué)品制造業(yè)、醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)六大產(chǎn)業(yè)定義為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，以此來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高端化。在綠色供給維度中，參考凌玲等[45]將廢棄資源綜合利用業(yè)及水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)等合并代表環(huán)保產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，但當(dāng)前文獻(xiàn)沒有明確定義綠色產(chǎn)品的內(nèi)涵，大多通過估計(jì)工業(yè)行業(yè)的污染排放強(qiáng)度來界定是否屬于清潔行業(yè)[46]，如電器機(jī)械及器材制造業(yè)相關(guān)產(chǎn)品為清潔產(chǎn)品，而金屬制造業(yè)的產(chǎn)品為污染產(chǎn)品，故本文將清潔產(chǎn)品總產(chǎn)值定義為綠色產(chǎn)品供給。綜合而言，本研究包括20個(gè)細(xì)化指標(biāo)，詳見表1。

由于權(quán)重的不可確定，本文采取改進(jìn)CRITICTOPSIS 法對各省份工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平綜合測度，參考傅為忠等[47]改進(jìn)CRITIC-TOPSIS方法。以標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)替代標(biāo)準(zhǔn)差來消除量綱影響；由于對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)已對負(fù)向指標(biāo)正向化，所以負(fù)理想值不區(qū)分正負(fù)指標(biāo)；相關(guān)系數(shù)取絕對值以消除可能存在的負(fù)向誤差。

設(shè)有m個(gè)評價(jià)對象，n個(gè)評價(jià)指標(biāo)，原始數(shù)據(jù)Xij，i=1，…，m；j=1，…，n，進(jìn)行無量綱處理：

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的信息量：

其中，σ、分別為第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差和均值，rij為第i項(xiàng)指標(biāo)和第j項(xiàng)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)。

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重：

然后利用TOPSIS模型，計(jì)算加權(quán)矩陣：

其中，vij=xij×wj，wj為第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重。

確定正理想解和負(fù)理想解：

其中，J1為效益型指標(biāo)集合，J2為成本型指標(biāo)集合。

計(jì)算評價(jià)對象到正、負(fù)理想解的距離：

計(jì)算第i個(gè)評價(jià)對象與理想解的相對貼近度：

其中，0 ≤δ≤1，根據(jù)δi數(shù)值大小進(jìn)行排序，數(shù)值越大表明越接近最優(yōu)水平。

2.本文的核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)（DE），重點(diǎn)考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)（DE）對我國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型（GT）的驅(qū)動效應(yīng)及非線性關(guān)系。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)，重點(diǎn)在于利用數(shù)字要素來引導(dǎo)資源的合理利用，進(jìn)而推動生產(chǎn)力的發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為數(shù)字技術(shù)廣泛發(fā)展的產(chǎn)物，其內(nèi)涵界定較為寬泛，因此對其發(fā)展水平的綜合測量需要基于準(zhǔn)確定義的內(nèi)涵，并且有必要對其多維度要素進(jìn)行區(qū)分和探討。目前，對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評估研究主要涉及數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字金融等維度[48]，但忽視了數(shù)字平臺的重要性。數(shù)字平臺經(jīng)濟(jì)作為一種新興經(jīng)濟(jì)模式，可以改變產(chǎn)品消費(fèi)模式，對整合經(jīng)濟(jì)資源、提升產(chǎn)業(yè)運(yùn)行效率有著積極的推動作用[13]。為了深入探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)各個(gè)數(shù)字要素對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的驅(qū)動效應(yīng)，本文從數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何賦能經(jīng)濟(jì)體量發(fā)展的角度對數(shù)字要素進(jìn)行劃分。在數(shù)字要素層面，本文將數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺、數(shù)字金融4個(gè)維度作為一級指標(biāo)，并進(jìn)一步拓展為基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)與應(yīng)用、數(shù)字技術(shù)開發(fā)水平、數(shù)字人才儲備規(guī)模、平臺基礎(chǔ)設(shè)施、平臺交易、普惠金融6個(gè)二級指標(biāo)。

在細(xì)化指標(biāo)方面，數(shù)字基礎(chǔ)要素參考孫黎等[49]的做法，選取互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口、長途光纜線路長度、互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)及信息傳輸計(jì)算機(jī)固定資產(chǎn)投資總額等指標(biāo)。在數(shù)字技術(shù)要素中，從數(shù)字技術(shù)開發(fā)水平和數(shù)字人才儲備規(guī)模兩個(gè)角度出發(fā)，其中工業(yè)機(jī)器人安裝密度參考蘆婷婷等[50]的做法，使用《中國勞動統(tǒng)計(jì)年鑒》收集的各細(xì)分行業(yè)各省份就業(yè)人數(shù)與全國總就業(yè)人數(shù)的比值乘以國際機(jī)器人聯(lián)合會（IFR）發(fā)布的中國各行業(yè)工業(yè)機(jī)器人安裝量來表示。此外，參考石璋銘等[51]以及紀(jì)園園等[13]的做法，從平臺基礎(chǔ)設(shè)施和平臺交易兩個(gè)角度選取工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)比重、電子商務(wù)交易額及電子商務(wù)采購額等指標(biāo)來表征數(shù)字平臺要素。綜合而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)要素包括16個(gè)細(xì)化指標(biāo)，詳見表2。綜合測度方法同上。

3.中介變量。選取政府環(huán)境規(guī)制作為中介變量，參考李樹等[52]的做法，以環(huán)境行政規(guī)章數(shù)和環(huán)境行政處罰數(shù)量的平均值作為衡量政府環(huán)境規(guī)制的替代指標(biāo)，為了避免多重共線性影響，對環(huán)境規(guī)制指標(biāo)進(jìn)行對數(shù)處理。

4.控制變量。在參考以往研究的基礎(chǔ)上，選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外貿(mào)依存度及城鎮(zhèn)化水平作為控制變量。其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以人均GDP來衡量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比來表示[53]，外貿(mào)依存度以進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP 比重來表示[54]，城鎮(zhèn)化水平以年底城鎮(zhèn)總?cè)丝跀?shù)除以年底總?cè)丝跀?shù)來表示[55]。

（三）數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計(jì)

本文數(shù)據(jù)來源于我國30 個(gè)省份2010—2020年平衡面板數(shù)據(jù)（因港澳臺地區(qū)及西藏大部分統(tǒng)計(jì)指標(biāo)缺失，故本文未考慮這些地區(qū)）。數(shù)據(jù)來源于一系列統(tǒng)計(jì)年鑒如《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》等，各類數(shù)據(jù)庫如國泰安數(shù)據(jù)庫、CCER金融數(shù)據(jù)庫等，以及發(fā)展報(bào)告如《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺新模式新業(yè)態(tài)白皮書》等。其中部分省份的缺失值使用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充，描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接驅(qū)動效應(yīng)

加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型（WLS）能夠有效避免回歸模型中存在異方差的影響，使得基準(zhǔn)回歸更加準(zhǔn)確。故本文首先基于加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系進(jìn)行基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)，同時(shí)從數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺、數(shù)字金融等角度分別對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，回歸系數(shù)估計(jì)結(jié)果如表4 所示。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)為0.135，且在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有直接的驅(qū)動效應(yīng)。其次，數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺、數(shù)字金融對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的系數(shù)估計(jì)分別為0.164、0.040、0.054、0.013，均顯著為正，初步表明數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺以及數(shù)字金融對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型均具有顯著的驅(qū)動作用。

表4 加權(quán)最小二乘法模型估計(jì)結(jié)果

利用加權(quán)最小二乘法估計(jì)無法避免模型內(nèi)生性的問題。為了保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，選擇使用系統(tǒng)GMM 模型對基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。系統(tǒng)GMM 模型能夠同時(shí)結(jié)合差分模型和原始水平方程，利用高階的滯后變量作為一階差分方程的工具變量，并利用差分變量的滯后項(xiàng)作為原始的工具變量方程，能夠很好地解決內(nèi)生性問題。因此，利用系統(tǒng)GMM 模型進(jìn)一步估計(jì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的直接驅(qū)動效應(yīng)。

系統(tǒng)GMM 模型的估計(jì)結(jié)果符合穩(wěn)健性要求，且與加權(quán)最小二乘法估計(jì)的結(jié)果一致。對于擾動項(xiàng)差分自相關(guān)問題，AR（1）顯著，但AR（2）不顯著，說明一階差分存在自相關(guān)而二階差分不存在自相關(guān)。對于過度識別問題，漢森（Hansen）檢驗(yàn)均不顯著，說明工具變量是聯(lián)合有效的。由表5 可知，在系統(tǒng)GMM 模型的估計(jì)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接效應(yīng)為0.125，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺、數(shù)字金融對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的驅(qū)動效應(yīng)系數(shù)分別為0.111、0.096、0.022、0.026，均為正且顯著。

表5 系統(tǒng)GMM模型估計(jì)結(jié)果

經(jīng)過實(shí)證分析，可以得出以下結(jié)論。

首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有直接驅(qū)動作用，且數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺及數(shù)字金融均能對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生驅(qū)動作用。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為工業(yè)綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，優(yōu)化數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，為綠色生產(chǎn)布局、結(jié)構(gòu)及模塊化功能的發(fā)展提供了關(guān)鍵性支撐。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析等數(shù)字技術(shù)代表了數(shù)字技術(shù)在綠色工業(yè)轉(zhuǎn)型中的信息處理能力。例如，物聯(lián)網(wǎng)在運(yùn)營和供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用，包含了綠色制造系統(tǒng)[56]、創(chuàng)新型產(chǎn)品交付[57]、報(bào)廢產(chǎn)品回收[58]等。云計(jì)算可以大規(guī)模擴(kuò)展虛擬化資源，減少基礎(chǔ)設(shè)施需求，進(jìn)而快速部署信息和綠色計(jì)算潛力。大數(shù)據(jù)分析在工業(yè)生產(chǎn)的多個(gè)領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用，數(shù)據(jù)科學(xué)與預(yù)測分析可助力工業(yè)設(shè)計(jì)及管理的綠色轉(zhuǎn)型，例如綠色供應(yīng)鏈調(diào)查[59]、社會可持續(xù)性分析[60]、供應(yīng)鏈和綠色績效[61]以及生產(chǎn)服務(wù)化[62]。

其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的各維度間驅(qū)動效應(yīng)有所不同，在驅(qū)動效應(yīng)估計(jì)中，數(shù)字基礎(chǔ)>數(shù)字技術(shù)>數(shù)字金融>數(shù)字平臺。我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展尚未進(jìn)入全面擴(kuò)展期，數(shù)字基礎(chǔ)仍然是我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵基礎(chǔ)與支撐。此階段，數(shù)字基礎(chǔ)的驅(qū)動效應(yīng)相對較大。而面對即將到來的全面擴(kuò)展期，數(shù)字技術(shù)與數(shù)字金融的驅(qū)動效應(yīng)將不容小覷，它們與數(shù)字基礎(chǔ)的驅(qū)動作用無限接近。這是因?yàn)閿?shù)字技術(shù)和數(shù)字金融將與實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步深度融合，工業(yè)經(jīng)濟(jì)的智能化水平不斷增強(qiáng)，將成為工業(yè)綠色化的核心發(fā)展方式之一。

再次，數(shù)字金融具有強(qiáng)大的地理穿透能力，能夠突破傳統(tǒng)市場經(jīng)濟(jì)的分割，促使區(qū)域間綠色技術(shù)差異逐漸縮小。數(shù)字金融通過收入效應(yīng)和人力資本效應(yīng)，發(fā)揮區(qū)域綠色發(fā)展的激勵(lì)作用[63]，并通過市場效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，推動工業(yè)綠色創(chuàng)新的發(fā)展[32]。

最后，數(shù)字技術(shù)嵌入的數(shù)字平臺在綠色產(chǎn)品端發(fā)揮著服務(wù)交易和價(jià)值共創(chuàng)的功能。當(dāng)數(shù)字要素在工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中的信息處理能力進(jìn)一步增強(qiáng)時(shí)，數(shù)字平臺將在工業(yè)規(guī)?；袕V泛應(yīng)用，進(jìn)而強(qiáng)化工業(yè)綠色生態(tài)的屬性。數(shù)字平臺研究主要強(qiáng)調(diào)建立跨組織平臺，實(shí)現(xiàn)工業(yè)供應(yīng)鏈內(nèi)的數(shù)字連接、綠色系統(tǒng)集成和信息交換[64]。由于運(yùn)營和環(huán)境管理都是信息密集型活動[65]，經(jīng)濟(jì)和環(huán)境績效的實(shí)現(xiàn)依賴于足夠的信息和信息處理能力，以支持綠色產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和交付，而數(shù)字平臺促進(jìn)了供應(yīng)鏈之間的實(shí)時(shí)信息傳輸、數(shù)據(jù)完整性、可見性和連通性，更有利于客戶需求管理、原材料供應(yīng)和庫存管理以及生產(chǎn)優(yōu)化和控制，這將潛在地帶來經(jīng)濟(jì)和環(huán)境績效，從而促進(jìn)工業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型：空間溢出效應(yīng)

首先，選取經(jīng)濟(jì)地理嵌套矩陣作為空間基礎(chǔ)矩陣，以更好說明各省份之間的距離關(guān)系，有效避免經(jīng)濟(jì)距離產(chǎn)生的內(nèi)生影響。接著運(yùn)用豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)，拒絕原假設(shè)即為拒絕隨機(jī)效應(yīng)回歸，因此采取固定效應(yīng)回歸。LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)均顯著，則拒絕模型可變化為空間誤差模型或空間滯后模型的原假設(shè)，故選擇空間杜賓模型。根據(jù)擬合優(yōu)度以及最大似然估計(jì)值判斷得出時(shí)空固定的空間杜賓模型擬合最好，故選擇時(shí)空固定的杜賓模型。結(jié)合解釋變量回歸系數(shù)的估計(jì)結(jié)果及分解后的直接效應(yīng)及空間效應(yīng)，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的具體空間溢出影響，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的分解效應(yīng)結(jié)果見表6。被解釋變量空間系數(shù)顯著為正，表明我國各省份工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展具有顯著空間溢出效應(yīng)。

表6 空間面板模型計(jì)量回歸及效應(yīng)分解結(jié)果

其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)為0.129，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，進(jìn)一步表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有直接驅(qū)動效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間影響系數(shù)（W×DE）為1.070，顯著為正，初步表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有一定空間溢出作用。但當(dāng)空間滯后系數(shù)不為0 時(shí)，解釋變量的回歸系數(shù)并不能準(zhǔn)確反映對被解釋變量的影響，為準(zhǔn)確估計(jì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響，本文在空間杜賓模型基礎(chǔ)上進(jìn)行效應(yīng)分解，分別分解為直接效應(yīng)和空間效應(yīng)。直接效應(yīng)代表本省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對本省份工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響；空間效應(yīng)代表本省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)對相鄰省份工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的影響。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接效應(yīng)、空間效應(yīng)和總效應(yīng)分別為0.098、0.558和0.656，顯著為正，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對本省工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有直接正向影響，但并不僅僅是省份內(nèi)部的表現(xiàn)，隨著地理距離的不斷擴(kuò)大，正向空間溢出效應(yīng)亦較為顯著。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有空間溢出作用，表明與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)相比，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更易于突破空間地理的限制，同時(shí)考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下區(qū)域網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)交互性，從而使得工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型知識和技術(shù)的空間依賴度大幅度降低，從而產(chǎn)生正向的空間關(guān)聯(lián)作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種環(huán)境友好節(jié)約型經(jīng)濟(jì)，會不斷對相鄰區(qū)域內(nèi)的高污染、高排放工業(yè)產(chǎn)生“擠壓效應(yīng)”，同時(shí)這種雙向的數(shù)字化溢出效應(yīng)會從供給端和需求端培育和引導(dǎo)消費(fèi)者的綠色消費(fèi)理念，進(jìn)而迫使工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。因此，假設(shè)H1得到驗(yàn)證。

空間計(jì)量模型可能存在一定內(nèi)生性問題，為了進(jìn)一步克服檢驗(yàn)?zāi)Ｐ涂赡艽嬖诘膬?nèi)生性問題，本文采用空間SAR模型的GMM方法，既可排除變量滯后產(chǎn)生的影響，也能解決實(shí)證模型本身的內(nèi)生性問題。遵循凱萊健和普魯查（Kelejian&Prucha）[68]的思路，選取了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與空間矩陣的乘積作為工具變量。如表7所示，最大似然估計(jì)值為735.996，并不顯著，因而接受了工具變量有效的原假設(shè)。因此，在考慮了內(nèi)生性問題后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型仍然具有顯著的空間溢出效應(yīng)。

表7 空間SAR模型的GMM估計(jì)

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型：非線性關(guān)系

在機(jī)理分析中，基于“梅特卡夫法則”探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間可能存在的倒U 形非線性關(guān)系，將采用一種方法來檢驗(yàn)這種非線性關(guān)系以解決傳統(tǒng)方法的缺陷。在實(shí)證回歸中，通常加入核心解釋變量的平方項(xiàng)，并基于平方項(xiàng)與一次項(xiàng)系數(shù)是否顯著異號來確定倒U 形非線性關(guān)系，但該方法有可能導(dǎo)致模型過度擬合樣本數(shù)據(jù)，忽視變量間潛在的真實(shí)關(guān)系，尤其是在多維指標(biāo)體系中，這種散點(diǎn)擬合曲線有可能會導(dǎo)致錯(cuò)誤的判斷[66]。因此，將參考西蒙遜和奈爾森（Simonsohn&Nelson）[67]提出的一種改進(jìn)方法來確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間的倒U 形非線性關(guān)系的存在。

首先，根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的原始數(shù)據(jù)繪制擬合散點(diǎn)圖（見圖2）。通過擬合曲線初步表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間的倒U形非線性關(guān)系，但仍需進(jìn)行后續(xù)相關(guān)檢驗(yàn)。其次，進(jìn)行二次回歸發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其平方項(xiàng)系數(shù)異號且顯著。在此基礎(chǔ)上，找到倒U 形到達(dá)最大的數(shù)字經(jīng)濟(jì)值為0.408，即DEmax=-a/2b。最后，進(jìn)行斷點(diǎn)回歸估計(jì)，回歸結(jié)果如表8所示。顯然，DE_low與DE_high的回歸估計(jì)系顯著，分別為1.468和-1.549，在斷點(diǎn)左右兩側(cè)異號且顯著，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間存在著倒U形非線性關(guān)系。

表8 斷點(diǎn)回歸估計(jì)結(jié)果

圖2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型擬合散點(diǎn)圖

實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間存在明顯的倒U 形非線性關(guān)系。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到一定閾值后，將會對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生抑制效應(yīng)，而拐點(diǎn)大約位于76%水平位置。這種倒U 形非線性關(guān)系可能主要是由兩個(gè)因素造成的：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到中后期，引發(fā)了收入效應(yīng)，進(jìn)一步擴(kuò)大了工業(yè)規(guī)模，然而，工業(yè)綠色化生產(chǎn)效率相對停滯，綠色產(chǎn)品消費(fèi)端達(dá)到飽和，這導(dǎo)致工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率降低。二是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)即將面臨全面擴(kuò)展的時(shí)期，需要大量的電力資源支撐。然而，工業(yè)企業(yè)面臨著大規(guī)模的電力需求，而非化石能源在短期內(nèi)難以替代，尤其是在我國，火力發(fā)電占比達(dá)到75%以上。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到中后期，對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的支撐力度可能會逐漸減弱，出現(xiàn)拐點(diǎn)，增長不斷飽和，逐漸趨于平衡。

為了更進(jìn)一步確認(rèn)斷點(diǎn)回歸結(jié)果的可靠性，本文繪制了斷點(diǎn)回歸擬合圖（見圖3），分別對斷點(diǎn)左右兩側(cè)的散點(diǎn)進(jìn)行擬合，發(fā)現(xiàn)擬合線呈現(xiàn)出先增后減的趨勢，該結(jié)果表明斷點(diǎn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

圖3 斷點(diǎn)回歸擬合圖

（四）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型：環(huán)境規(guī)制的中介效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能直接作用于工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，也有可能通過政府環(huán)境政策工具來影響工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。由于逐步回歸法檢驗(yàn)中介變量間接作用的效力較低，對間接作用的估計(jì)可能會存在一些偏差，因此，為進(jìn)一步確定環(huán)境規(guī)制間接作用大小的穩(wěn)健性，將利用Sobel-Goodman中介效應(yīng)模型估計(jì)確保間接效應(yīng)大小的穩(wěn)健，中介效應(yīng)模型輸出結(jié)果如表9 所示。其中Sobel、Aroian 及Goodman檢驗(yàn)的系數(shù)均為0.031，且在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，表明環(huán)境規(guī)制的間接作用大小結(jié)果較為穩(wěn)健，與逐步回歸法相一致。

表9 中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

為了進(jìn)一步獲取間接效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和置信區(qū)間，利用Bootstrap 模型重新抽樣1 000 次計(jì)算，模型估計(jì)結(jié)果如表10 所示。顯然，Bootstrap 模型估計(jì)結(jié)果與上文檢驗(yàn)一致，其中間接效應(yīng)、直接效應(yīng)、總效應(yīng)修正后的置信區(qū)間分別為[0.010，0.071]、[0.053，0.153]、[0.083，0.204]，并不包含0，說明中介效應(yīng)非常顯著，故使得環(huán)境規(guī)制中介作用的結(jié)論更加穩(wěn)健。

表10 Bootstrap模型估計(jì)結(jié)果

分析結(jié)果表明，政府環(huán)境規(guī)制在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間發(fā)揮著顯著的中介作用，其中介效應(yīng)約為22.7%。當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展時(shí)，政府環(huán)境規(guī)制作為一種外部監(jiān)督機(jī)制，能促使工業(yè)企業(yè)更為關(guān)注環(huán)境問題。此時(shí)，工業(yè)企業(yè)可能會選擇擴(kuò)大規(guī)模以獲取更多的利潤，但規(guī)模擴(kuò)張可能會加劇環(huán)境問題，這與政府對工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的訴求不符。加強(qiáng)環(huán)境規(guī)制力度可以解決這一矛盾，同時(shí)也可以激勵(lì)工業(yè)企業(yè)進(jìn)行綠色創(chuàng)新，從而在綠色產(chǎn)品市場上獲得競爭優(yōu)勢，提高綠色生產(chǎn)效率，并實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型。因此，政府環(huán)境規(guī)制在數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的過程中發(fā)揮著積極的推動作用，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文從工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型目標(biāo)出發(fā)，結(jié)合數(shù)字經(jīng)濟(jì)的4個(gè)維度，構(gòu)建我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)和工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型指標(biāo)的新體系，精確刻畫符合時(shí)代發(fā)展特征的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展水平，進(jìn)而有效揭示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的驅(qū)動效應(yīng)，具體研究結(jié)論如下：

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間呈明顯的倒U形非線性特征。基于數(shù)字賦能理論，構(gòu)建加權(quán)最小二乘法回歸和動態(tài)面板的系統(tǒng)廣義矩估計(jì)模型，從數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺、數(shù)字金融等視角挖掘數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接驅(qū)動效應(yīng)。其中，數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺及數(shù)字金融均對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生驅(qū)動作用，且在驅(qū)動效應(yīng)估計(jì)中，數(shù)字基礎(chǔ)>數(shù)字技術(shù)>數(shù)字金融>數(shù)字平臺。同時(shí)通過“梅特卡夫法則”揭示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在廣泛的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)特征。數(shù)字要素對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型存在跳躍式影響，而非傳統(tǒng)意義上的線性特征，即當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到達(dá)閾值后，則會對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型產(chǎn)生抑制效應(yīng)，且拐點(diǎn)約在76%水平位置。

第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更易于突破地理空間限制，大幅度降低工業(yè)綠色化知識和技術(shù)的空間依賴性。基于空間計(jì)量模型，全面剖析了空間維度下數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的空間溢出效應(yīng)，即鄰近地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對本地區(qū)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有驅(qū)動作用，且存在空間聯(lián)動效應(yīng)。

第三，從環(huán)境政策驅(qū)動層面，揭示了數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透與環(huán)境政策工具綠色轉(zhuǎn)型驅(qū)動效應(yīng)的耦合作用。具體而言，政府環(huán)境規(guī)制在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間具有顯著的中介效應(yīng)，且中介效應(yīng)約為22.7%。

（二）政策建議

第一，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有重要的賦能作用，應(yīng)積極引導(dǎo)工業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)確立“數(shù)實(shí)融合”的發(fā)展理念。政府可以采取多種措施，加大對數(shù)字技術(shù)在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用推廣力度，鼓勵(lì)企業(yè)積極采用數(shù)字化技術(shù)改造生產(chǎn)過程和管理模式，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量；不斷加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)與工業(yè)實(shí)體綠色發(fā)展的深度融合。同時(shí)，政府還應(yīng)發(fā)揮數(shù)字普惠金融在區(qū)域間存在的“示范效應(yīng)”與“競爭效應(yīng)”，注重區(qū)域間的金融資源協(xié)調(diào)與合作，促進(jìn)企業(yè)之間的合作創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈和創(chuàng)新鏈有機(jī)融合，提高整個(gè)行業(yè)的競爭力，為工業(yè)綠色化發(fā)展轉(zhuǎn)型提供良好的金融支持環(huán)境。最后，政府應(yīng)注重發(fā)揮數(shù)字平臺和數(shù)字資源在工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中的價(jià)值和關(guān)鍵性作用。

第二，基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的溢出效應(yīng)，應(yīng)加強(qiáng)區(qū)域間的合作聯(lián)動，推動轉(zhuǎn)型驅(qū)動政策的空間互聯(lián)。探討適宜的數(shù)字要素協(xié)同發(fā)展策略，注重多省份的工業(yè)協(xié)同治理轉(zhuǎn)型，建立跨區(qū)域溝通、學(xué)習(xí)和交流的規(guī)制聯(lián)治體系，深化各個(gè)區(qū)域的合作，共同構(gòu)建和完善高效、共享、共贏的工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展規(guī)劃體系。主導(dǎo)跨層級、跨區(qū)域、跨部門的數(shù)據(jù)要素共享，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，不斷提升發(fā)達(dá)省份中數(shù)據(jù)要素的有序開放程度，在各區(qū)域的深入共享交流中逐步釋放數(shù)據(jù)紅利，加強(qiáng)各地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈條的銜接和協(xié)作，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)和資源共享，從空間視角實(shí)現(xiàn)高效率工業(yè)綠色協(xié)同轉(zhuǎn)型。

第三，制定適當(dāng)?shù)沫h(huán)境政策，促進(jìn)工業(yè)企業(yè)進(jìn)行研發(fā)和技術(shù)升級，降低工業(yè)污染排放，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)綠色化發(fā)展。為確保政策的實(shí)施效果，應(yīng)根據(jù)各地區(qū)的實(shí)際情況制定不同的環(huán)境政策，加強(qiáng)監(jiān)管和執(zhí)法力度，避免環(huán)境污染問題長期得不到有效解決。為發(fā)揮政府的環(huán)境政策規(guī)制和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的協(xié)同作用，需要制定科學(xué)合理的政策措施，促進(jìn)各方合作共同推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，還可以通過建立綠色技術(shù)創(chuàng)新基金、提供綠色轉(zhuǎn)型貸款、鼓勵(lì)企業(yè)參與環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)制定等方式，為企業(yè)提供政策支持和資金保障。

注釋：

①《“十四五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》提出全面提升綠色制造水平，參見中國政府網(wǎng)（www.gov.cn）。