［摘"要］建設(shè)數(shù)字中國與美麗中國都是新時(shí)代實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑?；?011—2019年我國286個(gè)地級以上城市的面板數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件可視化分析方法探討我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空演變特征，并采用空間杜賓模型實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對我國霧霾污染的影響。研究發(fā)現(xiàn)：我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐漸提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)主要分布在沿海地帶，并且我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和霧霾污染均呈現(xiàn)明顯的“高—高”集聚和“低—低”集聚的空間關(guān)聯(lián)特征；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅可以減少本地區(qū)的霧霾污染，同時(shí)還能改善鄰近地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量，這一結(jié)論經(jīng)過引入工具變量、替換被解釋變量、替換空間權(quán)重等穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依舊成立；異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展減少霧霾污染的作用在中部地區(qū)和西部地區(qū)更明顯，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的外溢作用在東部地區(qū)更大，此外，霧霾污染較輕地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的降低作用和外溢作用較大。因此，加大數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，強(qiáng)化數(shù)字賦能減霾效應(yīng)，加強(qiáng)高污染、高排放等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進(jìn)區(qū)域間技術(shù)合作與信息交流，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，對實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。

［關(guān)鍵詞］數(shù)字經(jīng)濟(jì)；霧霾；空間溢出效應(yīng)；空間杜賓模型

［中圖分類號］"F0615"［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］"A"［文章編號］"1673-0461（2024）04-0001-11

一、引言

近年來，我國部分地區(qū)出現(xiàn)嚴(yán)重霧霾污染問題，這不僅影響人民身體健康，也嚴(yán)重威脅到我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程。為此，黨和國家高度重視經(jīng)濟(jì)的綠色發(fā)展和環(huán)境污染治理問題，黨的十八大更是將綠色發(fā)展理念與創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、開放和共享并列作為新發(fā)展理念，將推進(jìn)中國特色“五位一體”的生態(tài)文明建設(shè)上升為國家戰(zhàn)略。

與此同時(shí)，以新技術(shù)、新理念、新思想為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速［1］，為有效解決環(huán)境污染問題提供了路徑選擇。我國高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，2021年12月國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》指出，要穩(wěn)步提升我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)競爭力和影響力。黨的二十大再次提出，要加強(qiáng)推進(jìn)數(shù)字中國、美麗中國建設(shè)。習(xí)近平總書記也曾多次強(qiáng)調(diào)，要搶抓數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇，推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。在這個(gè)離不開信息技術(shù)的時(shí)代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與各行各業(yè)的融合貫通，為我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展帶來了新動(dòng)能。更為重要的是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有環(huán)境友好的特殊性質(zhì)，它在推動(dòng)技術(shù)革新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的同時(shí)，還為我國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展提供了前進(jìn)方向。一方面，作為現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的重要推動(dòng)力，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級、企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高等方面促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展；另一方面，作為新技術(shù)的研發(fā)創(chuàng)新，環(huán)境污染治理技術(shù)的升級能夠提高地區(qū)環(huán)境質(zhì)量水平。然而，對于環(huán)境污染中最嚴(yán)峻的霧霾污染問題而言，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展能否解決我國霧霾污染問題？在當(dāng)前區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的影響是否存在空間溢出效應(yīng)？探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與中國霧霾的關(guān)系以及兩者存在的空間溢出效應(yīng)，不僅能更好推動(dòng)數(shù)字中國、美麗中國的建設(shè)，對深入研究環(huán)境治理方法和途徑也具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有覆蓋性廣、滲透性強(qiáng)、融合共享的顯著性特征，對傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式產(chǎn)生重大影響，是實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力源泉［2］。相對英國、法國等發(fā)達(dá)國家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展起步較晚，但速度迅猛，不少學(xué)者已在不同領(lǐng)域?qū)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行了相關(guān)論述。對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的測度，現(xiàn)有研究主要集中在三個(gè)方面，一是根據(jù)內(nèi)涵界定直接估算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模。美國和澳大利亞在數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵界定范圍內(nèi)對本國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模進(jìn)行了測算［3-4］。同樣，國內(nèi)學(xué)者也采用上述方法對中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模進(jìn)行了測算，通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵界定范圍來構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模核算框架，利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值和總產(chǎn)出的方法測算我國全國層面和省級層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模［5-6］。二是構(gòu)建多維指標(biāo)體系測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。OECD構(gòu)建ICT與數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系，從投資智能化基礎(chǔ)設(shè)施和ICT相關(guān)的創(chuàng)新能力來衡量各國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度［7］。劉軍等［8］基于信息化、互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字交易等方面測度我國省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，王軍等和潘為華等［9-10］從發(fā)展載體、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和發(fā)展環(huán)境四個(gè)方面來構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)體系。對于地級市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測度，趙濤等［11］基于數(shù)據(jù)的可獲得性，用互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字金融普惠的綜合指標(biāo)來測度城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。三是直接估算與構(gòu)建指標(biāo)體系的混合方法，陳夢根和張鑫［12］結(jié)合BEA和OECD數(shù)字經(jīng)濟(jì)核算方法，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的測度體系，認(rèn)為我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模年均實(shí)際增長率高達(dá)1124%，是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的穩(wěn)定推動(dòng)力。現(xiàn)有測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的相關(guān)研究主要集中在宏觀層面，雖然部分研究使用企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)，但從企業(yè)進(jìn)入率和退出率兩個(gè)角度來分析中國省級數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況［13］，依舊停留在宏觀層面上。

對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與霧霾污染的影響研究，有學(xué)者指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)字技術(shù)為核心的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)［14］，因此，互聯(lián)網(wǎng)、通信技術(shù)、人工智能等數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)容對環(huán)境污染的影響研究可以為本文提供參考。國外研究指出，通信技術(shù)的使用可以提高生產(chǎn)率、降低能源強(qiáng)度，進(jìn)而促進(jìn)碳減排［15］。解春艷等［16］采用空間計(jì)量模型發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)步能顯著減少環(huán)境污染、改善環(huán)境質(zhì)量。許憲春等［17］以貨車幫、滴滴出行等大數(shù)據(jù)平臺為例，歸納總結(jié)大數(shù)據(jù)與綠色發(fā)展的關(guān)系，認(rèn)為大數(shù)據(jù)在資源整合、科學(xué)決策、環(huán)境監(jiān)管等方面為綠色發(fā)展提供重要手段。對于研究方法而言，部分學(xué)者開始借助“寬帶中國”戰(zhàn)略的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠通過釋放創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力來促進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)方式的集約化轉(zhuǎn)型和居民生活方式的線上化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而降低環(huán)境污染物的排放［18］。郭炳南等［19］基于國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)化資源配置等改善城市空氣質(zhì)量。由于環(huán)境污染極具負(fù)外部性，考慮到空間相關(guān)性因素之后，黃壽峰［20］和

鄧榮榮等［21］運(yùn)用空間計(jì)量模型發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著減少周邊城市環(huán)境污染物的排放，并且相比中西部地區(qū)，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對環(huán)境污染排放的負(fù)向空間溢出效應(yīng)更大。同樣，徐維祥等［22］研究發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的負(fù)向作用更強(qiáng)，并且指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳排放的空間溢出作用具有邊界效應(yīng)。相反，張帆等［23］還考慮了環(huán)境規(guī)制的“以鄰為壑”現(xiàn)象，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出作用不顯著。

綜上所述，當(dāng)前學(xué)術(shù)界對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染的相關(guān)研究已經(jīng)取得了豐富成果，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠改善環(huán)境質(zhì)量，但對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對環(huán)境污染的空間溢出作用尚未形成系統(tǒng)認(rèn)知，并且多數(shù)研究僅考慮我國區(qū)域異質(zhì)性，未考慮到環(huán)境污染程度的區(qū)域異質(zhì)性，地區(qū)自身環(huán)境污染程度的高低也會影響到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對霧霾污染的作用方向和作用程度。因此，本文基于2011—2019年我國286個(gè)地級以上城市的面板數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件的可視化分析研究我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間演變特征，并采用空間杜賓模型和空間GMM模型實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對我國霧霾污染的影響。本研究的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，立足當(dāng)前經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和綠色發(fā)展的時(shí)代背景，從技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、污染治理等三方面系統(tǒng)分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響霧霾污染的主要機(jī)理，有利于更加科學(xué)地認(rèn)識數(shù)字經(jīng)濟(jì)對環(huán)境治理的影響效應(yīng)；第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展極具超地理特征，霧霾污染具有負(fù)外部性特征，同時(shí)考慮兩者的空間特性，據(jù)此實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的空間溢出效應(yīng)影響；第三，關(guān)注區(qū)域的地理區(qū)位以及霧霾污染程度的區(qū)域異質(zhì)性，進(jìn)一步細(xì)化政策啟示。

三、理論分析與研究假說

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染

經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染問題一直是學(xué)術(shù)界特別關(guān)注的問題，環(huán)境庫茲涅茨曲線指出，環(huán)境的惡化程度會隨著經(jīng)濟(jì)增長而加劇。經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)特別是傳統(tǒng)工業(yè)的高污染、高排放生產(chǎn)會帶來一系列環(huán)境污染問題，尤其是霧霾污染的加劇。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)據(jù)信息、技術(shù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的一種新經(jīng)濟(jì)形式，它與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)相比，能夠憑借其高滲透性、規(guī)模效應(yīng)、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)等特征影響經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部生產(chǎn)與外部環(huán)境［22］。不少研究從經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)過程和居民生活過程兩個(gè)方面來探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中國環(huán)境污染的影響關(guān)系［18］，但本文主要關(guān)注霧霾污染這一極具代表性、污染性強(qiáng)的環(huán)境問題，并且霧霾污染主要產(chǎn)生于經(jīng)濟(jì)體生產(chǎn)的能源消耗上。因此，本文主要從技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、污染治理等三方面來闡釋數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對我國霧霾污染的影響。

在技術(shù)創(chuàng)新方面，縱觀以往生產(chǎn)方式，我國傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)方式多是采用生產(chǎn)資源的大規(guī)模投入以達(dá)到產(chǎn)量的最大化，能源的利用效率低是導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)高污染高排放的直接原因。在同等生產(chǎn)資源投入量的情況下，低效率的生產(chǎn)方式必然加劇環(huán)境污染問題。然而，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來的新技術(shù)使用、生產(chǎn)方式的革新等使得企業(yè)在生產(chǎn)過程中達(dá)到效率最大化，降低單位產(chǎn)出的能源消耗與污染排放。同時(shí)，也會促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)組織的集約轉(zhuǎn)化，優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)流程設(shè)計(jì)，有效整合生產(chǎn)決策所需的信息、數(shù)據(jù)等，提高企業(yè)生產(chǎn)資源的利用效率［24］。比如，在生產(chǎn)過程中使用智能監(jiān)控實(shí)時(shí)監(jiān)測并采集與企業(yè)生產(chǎn)排污相關(guān)數(shù)據(jù)，使用傳感器了解生產(chǎn)環(huán)節(jié)全過程等，最大限度降低單位投入產(chǎn)品的能源消耗。

在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級會降低霧霾污染［21］。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級主要體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)資源利用效率的提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級化轉(zhuǎn)型兩方面，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠?yàn)楫a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級提供要素支撐。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的共享經(jīng)濟(jì)緩解了供求雙方的信息不對稱，加快了生產(chǎn)要素的合理流動(dòng)，促使生產(chǎn)資源流向高效率生產(chǎn)部門，合理優(yōu)化配置生產(chǎn)資源，從而提高企業(yè)生產(chǎn)效率，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高滲透性和融合共享性催生了一系列產(chǎn)業(yè)新形態(tài)，利用數(shù)字網(wǎng)絡(luò)平臺的競爭效應(yīng)淘汰傳統(tǒng)生產(chǎn)方式、低效運(yùn)行模式的低端產(chǎn)業(yè)，倒逼落后低端產(chǎn)業(yè)向高級化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。同時(shí)，為應(yīng)對環(huán)境規(guī)制，新型企業(yè)多使用清潔型生產(chǎn)資源、無污染生產(chǎn)模式進(jìn)行生產(chǎn)，從而減少霧霾污染。

在污染治理方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要通過霧霾動(dòng)態(tài)監(jiān)測、霧霾數(shù)據(jù)整合優(yōu)化兩方面來處理霧霾污染問題。一方面，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)，創(chuàng)建霧霾污染監(jiān)管方式，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測企業(yè)生產(chǎn)過程中霧霾污染水平，實(shí)現(xiàn)對霧霾污染源的精準(zhǔn)定位和監(jiān)測；另一方面，將動(dòng)態(tài)監(jiān)測霧霾數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化整合，綜合分析霧霾污染源及污染數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，預(yù)測趨勢，為企業(yè)生產(chǎn)模式優(yōu)化、環(huán)境治理問題等提供依據(jù)。同時(shí)，還可以通過互聯(lián)網(wǎng)平臺及時(shí)公開污染信息，打破政府、企業(yè)與社會之間的信息壁壘，提高公眾的環(huán)保意識。

因此，本文提出以下研究假說：

假說1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能有效降低我國霧霾污染。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的空間溢出效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展本身具有超地理特征，能夠壓縮信息傳遞的時(shí)空距離，減少空間信息摩擦，從而增強(qiáng)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的關(guān)聯(lián)?；谥R和技術(shù)傳播的角度，從信息化的空間溢出作用到互聯(lián)網(wǎng)的空間溢出性，都同樣支持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)具有明顯的空間相關(guān)性的結(jié)論［11］。已有研究證實(shí)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、區(qū)域創(chuàng)新效率［25］、綠色全要素生產(chǎn)率［14，26-27］等方面存在明顯的空間溢出效應(yīng)。獨(dú)特的空間地理特征使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)在影響環(huán)境質(zhì)量的過程中，也會通過技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和污染治理效應(yīng)三個(gè)方面影響其他地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量。從資源流動(dòng)的角度來講，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施所帶來的信息、技術(shù)交流便利，使得企業(yè)在交互過程中互相傳播和交換各種知識、技術(shù)，由此促進(jìn)了技術(shù)和知識在區(qū)域間、企業(yè)間的主動(dòng)或非主動(dòng)的擴(kuò)散和滲透，從而帶動(dòng)其他地區(qū)進(jìn)行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新，有利于改善其他地區(qū)的霧霾污染問題。從政府污染治理來講，環(huán)境污染治理工作很大程度上是由政府主導(dǎo)，然而，受競爭效應(yīng)的影響，政府采取新技術(shù)或者制定環(huán)境管制等措施用以處理環(huán)境污染問題，都可能會被其他地區(qū)的地方政府模仿。

另外，霧霾污染物極具負(fù)外部性，在區(qū)域之間呈現(xiàn)明顯的空間集聚現(xiàn)象，在研究霧霾污染問題時(shí)，不可忽視其獨(dú)特的空間外部性。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響霧霾污染的過程中存在明顯的空間溢出效應(yīng)。故本文提出以下研究假說：

假說2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過空間溢出作用影響其他地區(qū)的霧霾污染。

四、實(shí)證設(shè)計(jì)

（一）空間計(jì)量模型構(gòu)建

首先，基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對霧霾污染的直接影響，構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型，公式如下：

ln_pm=α0+α1dige+α2CV+ui+λt+εit（1）

式中，ln_pm表示霧霾污染，dige表示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，CV表示一系列控制變量，ui表示個(gè)體效應(yīng)，λt表示時(shí)間效應(yīng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

然后，考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對霧霾污染的影響存在空間溢出效應(yīng)，主要構(gòu)建空間計(jì)量模型，用以檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)在影響霧霾污染過程中是否存在空間溢出作用。主要選擇既包含空間因變量滯后項(xiàng)，又包含空間誤差項(xiàng)自相關(guān)的空間杜賓模型（SDM）［28］。針對數(shù)字經(jīng)濟(jì)對霧霾污染的影響而言，一個(gè)地區(qū)的霧霾污染不僅受到本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響，還會受到周邊其他地區(qū)霧霾污染以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響。具體而言，空間杜賓模型的設(shè)定如下所示：

ln_pm=α0+ρW×ln_pm+α1dige+α2CV

+α3W×dige+α4W×CV+ui+λt+εit（2）

式中各變量含義如基準(zhǔn)回歸模型（1）所示。另外，W表示空間權(quán)重矩陣，ρ表示霧霾污染滯后項(xiàng)的影響系數(shù)。

（二）權(quán)重選擇

對于空間權(quán)重矩陣（W）的選擇，由于霧霾極具外部性，周邊地區(qū)環(huán)境極易受到本地區(qū)霧霾的影響，故用空間鄰接權(quán)重矩陣（W1）。另外，鑒于霧霾污染的空間相關(guān)性與地理距離密切相關(guān)，距離越遠(yuǎn)，其周邊地區(qū)所受到的環(huán)境污染相對較小，故用空間距離權(quán)重矩陣（W2）來進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

W1=1，當(dāng)i≠j

0，當(dāng)i=j（3）

W2=1/d2ij，當(dāng)i≠j

0，當(dāng)i=j（4）

式中i、j分別代表i城市和j城市，dij表示i城市和j城市的地理中心位置所相隔的距離，各城市的中心經(jīng)緯度坐標(biāo)取自中國國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)。

（三）變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來源

1被解釋變量

霧霾污染（ln_pm）。借鑒黃壽峰［20］的做法，采用PM25濃度來表示。該數(shù)據(jù)是由加拿大達(dá)爾豪斯大學(xué)大氣成分分析組公布。在得到全球PM25地表年均濃度柵格數(shù)據(jù)之后，利用ArcGIS軟件，結(jié)合中國地級市以上城市的行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，提取城市行政區(qū)劃范圍內(nèi)的PM25柵格數(shù)據(jù)，得到286個(gè)地級以上城市的PM25年均濃度值，以此作為霧霾污染的代理變量。

2核心解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展（dige）。借鑒相關(guān)研究［11，29］，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字金融兩個(gè)方面，其中互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指標(biāo)采用互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員占比、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)出，以及移動(dòng)電話普及率四個(gè)方面的指標(biāo)。數(shù)字金融發(fā)展采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團(tuán)共同編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)。采用熵權(quán)法測算得到2011—2019年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。

3控制變量

借鑒相關(guān)研究［20，30］，主要采用地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pergdp）、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的二次項(xiàng)（pergdp2）、外商直接投資（open）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（ind）、人口密度（people）、政府財(cái)政支出（gov）等6個(gè)控制變量。

各變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

由于部分城市數(shù)據(jù)缺失，故選取2011—2019年我國286個(gè)地級以上城市作為樣本，數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國數(shù)字普惠金融指數(shù)》、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告等。

五、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間演變特征

為探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間演變特征，利用ArcGIS軟件，對2011年和2019年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)進(jìn)行可視化分析，結(jié)果如圖1所示。由于2011年與2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)最小值和最大值分別為0013和0630，在此區(qū)間內(nèi)采用自然間斷點(diǎn)分級法（Jenks），用以分析我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間演變特征。整體來看，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐漸提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)主要分布在沿海地帶，其中珠三角城市群、長三角城市群、環(huán)渤海城市群等沿海城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高。具體地，2011年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最低的城市是隴南市（0013），數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的城市是深圳市（0501），位于均值（0068）以下的城市有202個(gè)，約占7063%，由于數(shù)字信息技術(shù)設(shè)施不完善，數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡，我國大部分城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低。2019年，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最低的城市是畢節(jié)市（0089），最高的是珠海市（0630），位于均值（0166）以下的城市有196個(gè)，由此可見，雖然我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平整體在提升，但發(fā)展極不平衡。

另外，縱觀2011年和2019年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間分布發(fā)現(xiàn)，我國區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)集聚式發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市大部分是省份核心城市，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局呈現(xiàn)核心城市向周邊城市逐漸擴(kuò)散的趨勢。核心城市聚集了大量數(shù)字信息化資源以及基礎(chǔ)設(shè)施，信息化科技、人才也聚集在核心城市之中，因此，核心城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高。

六、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對中國霧霾的影響

（一）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行空間計(jì)量分析之前，首先需要用莫蘭指數(shù)來驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和霧霾污染兩者是否具有空間依賴性。其Moran’s"I指數(shù)公式如下：

I=∑ni=1∑nj=1wij（xi-x-）（xj-x-）/S2∑ni=1∑nj=1wij（5）

式中，wij是空間權(quán)重矩陣，xi和xj分別表示地區(qū)i和地區(qū)j城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展或霧霾污染的觀測值，x-為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展或霧霾污染的均值，S2=1n∑ni=1（xi-x-）2為樣本方差。結(jié)果如表2所示。

可以發(fā)現(xiàn)，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和霧霾污染的Moran’s"I指數(shù)均為正，且至少通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和霧霾污染均呈現(xiàn)明顯的空間集聚特征，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和霧霾污染較高（低）地區(qū)其鄰近地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和霧霾污染都較高（低）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的Moran’s"I指數(shù)逐年降低，表明我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間集聚性在減小，這也印證了上文數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸向核心城市靠攏，核心城市與周邊城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距在逐年拉大。另外，PM25所代表的霧霾污染依舊具有強(qiáng)烈的空間相關(guān)性，這主要取決于霧霾污染極強(qiáng)的負(fù)外部性特征。

Moran’s"I指數(shù)屬于全域自相關(guān)性檢驗(yàn)，全域自相關(guān)性檢驗(yàn)僅能展示變量在整個(gè)區(qū)域范圍內(nèi)的空間相關(guān)性，不能展示變量在各個(gè)區(qū)域范圍內(nèi)的空間相關(guān)性，故對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染的局域相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，可以進(jìn)一步區(qū)分本區(qū)域與鄰近區(qū)域之間水平高值與低值的空間聯(lián)系形式。通過Moran’s"I散點(diǎn)圖的曲線可以發(fā)現(xiàn)（見圖2），我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染主要分布在一、三象限內(nèi)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染存在“高—高”集聚和“低—低”集聚的空間關(guān)聯(lián)特征，相對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，霧霾污染具有更強(qiáng)的空間正相關(guān)性，與全域自相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果基本一致。

圖2"2019年數(shù)字經(jīng)濟(jì)與霧霾污染的Moran’s"I散點(diǎn)圖

（二）模型識別

進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)之后，接下來需要根據(jù)Elhorst的判斷原則，進(jìn)行空間計(jì)量模型的識別［31］。從表3的檢驗(yàn)結(jié)果來看，LM檢驗(yàn)和Robust"LM檢驗(yàn)均表明存在空間效應(yīng)，本研究所選擇的樣本可以使用空間計(jì)量模型來估計(jì)；利用LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)來判斷空間滯后、空間誤差和空間杜賓三種空間計(jì)量模型的關(guān)系，依據(jù)“H0：θ=0”和“H0：θ+βρ=0”兩個(gè)假設(shè)，LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)結(jié)果表明，空間鄰接權(quán)重矩陣和空間距離權(quán)重矩

陣的空間計(jì)量模型均拒絕了上述兩個(gè)假設(shè)，空間杜賓模型優(yōu)于空間滯后模型和空間誤差模型；Hausman檢驗(yàn)是判斷空間杜賓模型應(yīng)該選擇固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，結(jié)果顯示，空間鄰接權(quán)重矩陣下的空間杜賓模型選擇固定效應(yīng)模型，空間距離權(quán)重矩陣下的空間杜賓模型選擇隨機(jī)效應(yīng)模型；另外，LR檢驗(yàn)是判定固定效應(yīng)選擇個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)還是個(gè)體-時(shí)間雙向固定效應(yīng)，結(jié)果顯示，空間鄰接權(quán)重矩陣下的空間杜賓模型應(yīng)該選擇個(gè)體-時(shí)間雙向固定效應(yīng)模型。

（三）回歸結(jié)果

為保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文主要呈現(xiàn)了雙固定效應(yīng)模型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果和空間杜賓模型的回歸結(jié)果。另外，空間GMM模型在回歸模型中納入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后一期的解釋變量，可以解決數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染之間存在的部分內(nèi)生性問題，三者估計(jì)結(jié)果如表4所示。

比較雙固定效應(yīng)模型、空間杜賓雙向固定效應(yīng)模型和空間杜賓GMM模型可以發(fā)現(xiàn)，空間杜賓GMM的模型擬合效果更優(yōu)，與雙固定效應(yīng)模型結(jié)果較為符合，故主要分析雙固定效應(yīng)模型和空間杜賓GMM模型的回歸結(jié)果。核心解釋變量估計(jì)結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系數(shù)為負(fù)，且至少通過5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于降低霧霾污染，改善環(huán)境質(zhì)量，證實(shí)了本文提出的假說1。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的滯后項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，且至少通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅可以降低本地區(qū)的霧霾污染，同時(shí)還能降低鄰近地區(qū)的霧霾污染，因此證實(shí)了本文提出的假說2。被解釋變量的估計(jì)結(jié)果顯示，霧霾污染的滯后一期以及滯后項(xiàng)表明，本地區(qū)之前的霧霾污染狀況以及鄰近地區(qū)的霧霾污染都會加劇本地區(qū)的霧霾污染，這也印證了霧霾污染具有“累積”效應(yīng)和空間集聚特征。

控制變量的估計(jì)結(jié)果顯示，工業(yè)化占比和外商直接投資的增加會加劇地區(qū)的霧霾污染，而政府財(cái)政支出的提高包括政府采取的一些環(huán)境管制措施，都將降低本地區(qū)與鄰近地區(qū)的霧霾污染。另外，地區(qū)人均實(shí)際GDP對數(shù)的一次項(xiàng)系數(shù)和二次項(xiàng)系數(shù)表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染確實(shí)存在倒“U”型的非線性關(guān)系，證明了環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在。

（四）內(nèi)生性檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1內(nèi)生性檢驗(yàn)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染之間的反向因果關(guān)系，以及其他影響環(huán)境的不可觀測變量，都將導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染之間可能存在內(nèi)生性問題。因此，本文利用工具變量法來解決其內(nèi)生性問題，借鑒趙濤等［11］方法，考慮到面板工具變量的時(shí)間變化趨勢，采用上一年全國互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)與1984年各地區(qū)每萬人電話機(jī)數(shù)量構(gòu)造交互項(xiàng)，作為該年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的工具變量。一方面，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展是從固定電話普及開始［29］，固定電話等傳統(tǒng)電信工具會通過技術(shù)、習(xí)慣等因素來影響后來的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，滿足工具變量相關(guān)性的條件；另一方面，歷史上的電話機(jī)使用數(shù)量對現(xiàn)在的環(huán)境污染影響較小，滿足工具變量外生性的條件。因此，該工具變量的選取均符合內(nèi)生性與外生性的雙向要求。

表5模型（1）報(bào)告了基于工具變量方法的2SLS回歸結(jié)果。可以看到，在工具變量的相關(guān)性檢驗(yàn)中，KleibergenPaap"rk"LM統(tǒng)計(jì)量P值為0000，拒絕了“工具變量識別不足”的原假設(shè)；KleibergenPaap"rk"Wald"F統(tǒng)計(jì)量均大于相應(yīng)的StockYogo弱識別檢驗(yàn)10%水平上的臨界值16380，拒絕了弱工具變量的原假設(shè)。總體而言，以上檢驗(yàn)說明了工具變量選擇的合理性。從2SLS回歸結(jié)果來看，在考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中國霧霾之間可能存在的內(nèi)生性問題后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)（dige）的系數(shù)依然顯著為負(fù)，且至少通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的提升可以減少霧霾污染，該結(jié)論與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果一致。并且，工具變量法的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)（-2056）要顯著大于基準(zhǔn)回歸結(jié)果的系數(shù)（-0705），這也從側(cè)面反映出忽略內(nèi)生性問題將低估數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對中國霧霾的影響作用。另外，為有效控制內(nèi)生性和空間溢出效應(yīng)，本文還采用廣義空間兩階段最小二乘法（GS2SLS）進(jìn)行估計(jì)［24］。表5模型（2）顯示了GS2SLS回歸結(jié)果，霧霾污染的滯后項(xiàng)系數(shù)顯著為正，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展系數(shù)為負(fù)，與前文估計(jì)結(jié)果類似，均證實(shí)了本文研究結(jié)論的可靠性。

2穩(wěn)健性檢驗(yàn)

一是替換被解釋變量。由于霧霾污染屬于擴(kuò)散性較強(qiáng)的氣體污染物，為考慮氣體污染存在的外部性特征，本文選取另一類大氣污染物指標(biāo)，以工業(yè)二氧化硫排放量的對數(shù)（ln_SO2）作為環(huán)境污染的第二代理變量，同樣采用空間杜賓GMM模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，結(jié)果如表6模型（1）所示。本地區(qū)與鄰近地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展均會減少本地區(qū)工業(yè)二氧化硫的排放，只是本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展降低本地區(qū)工業(yè)二氧化硫排放的作用不顯著，可能原因在于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不直接降低工業(yè)二氧化硫的排放。作為一種綠色、創(chuàng)新、可持續(xù)的高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)范式［32］，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能重新構(gòu)建企業(yè)綠色生產(chǎn)模式，減少資源浪費(fèi)［33］，從源頭上解決了環(huán)境污染問題，而在具體污染物排放方面并不會有明顯的直接影響作用，但依舊能夠證明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展改善環(huán)境質(zhì)量結(jié)論的穩(wěn)健性。

二是替換空間距離權(quán)重矩陣。徐維祥等［22］認(rèn)為，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對環(huán)境污染的空間外溢作用在1"100千米處達(dá)到峰值?？梢?，在兩地區(qū)不同距離情況下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對環(huán)境污染的作用影響也會不一樣，故采用空間距離權(quán)重矩陣進(jìn)行空間杜賓GMM模型的回歸。回歸估計(jì)結(jié)果見表6模型（2）所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對本地區(qū)以及距離越近地區(qū)的霧霾污染排放的降低作用更大，依舊支持上述結(jié)論。

（五）異質(zhì)性分析

1東中西區(qū)域異質(zhì)性

在中國特殊的國情之下，不同地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上存在巨大差異，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展也如此。本文根據(jù)地域?qū)傩?，將我國地級城市劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)三個(gè)組別。三大地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平如表7所示，東中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)逐年上升的趨勢。此外，橫向比較同一年度不同地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可以發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平大于中部地區(qū)和西部地區(qū)，而中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平稍小于西部地區(qū)。因此，鑒于東中西三大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異性，本文接下來考察我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的影響是否存在區(qū)域異質(zhì)性。

由于空間鄰接權(quán)重矩陣無法探討非鄰接區(qū)域之間的空間溢出效應(yīng)，而空間距離權(quán)重矩陣可以根據(jù)兩地距離的遠(yuǎn)近來體現(xiàn)兩者之間的空間相關(guān)性，因此，在區(qū)域異質(zhì)性分析部分本文均采用空間距離權(quán)重矩陣下的空間杜賓GMM模型進(jìn)行回歸。

表8報(bào)告了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響霧霾污染分東中西部地區(qū)檢驗(yàn)的回歸結(jié)果，可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展減少霧霾污染的效用在中部地區(qū)和西部地區(qū)更加明顯，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的外溢作用在東部地區(qū)更大。相對于東部地區(qū)而言，中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展尚處于初級階段，對霧霾污染的減排效應(yīng)更強(qiáng)，但中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所產(chǎn)生的減排效應(yīng)只夠本地區(qū)資源消耗，還不足以支撐鄰近地區(qū)的減排節(jié)能，所以本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對鄰近地區(qū)霧霾污染的影響作用較小，甚至不明顯。然而，東部地區(qū)數(shù)字產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢更加明顯，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施也較完善，聚集了大量數(shù)字創(chuàng)新人才和資金，多方面優(yōu)勢能更好發(fā)揮數(shù)字賦能優(yōu)勢，并且，東部地區(qū)大城市具有更強(qiáng)的虹吸效應(yīng)，核心城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)周邊地區(qū)進(jìn)行節(jié)能減排的作用也更加明顯。

2霧霾污染程度的區(qū)域異質(zhì)性

上述分析表明，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不同地區(qū)其數(shù)字經(jīng)濟(jì)對環(huán)境的影響不盡相同。那么，對于霧霾污染程度不同的區(qū)域，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對霧霾污染的影響又是怎樣的？我們根據(jù)2011—2019年各城市PM25濃度年均值，采用自然斷點(diǎn)法將我國劃分為霧霾污染程度較輕區(qū)域（141個(gè)城市）、霧霾污染程度中度區(qū)域（105個(gè)城市）和霧霾污染程度較重區(qū)域（40個(gè)城市）。

具體結(jié)果如表9所示。相對于霧霾污染較重區(qū)域而言，霧霾污染較輕地區(qū)和霧霾污染中度地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展減少本地區(qū)和鄰近地區(qū)霧霾污染的作用較強(qiáng)，并且霧霾污染中度地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)減排效應(yīng)的外溢作用更強(qiáng)。然而，霧霾污染嚴(yán)重區(qū)域由于固定的重工業(yè)化布局以及傳統(tǒng)的高污染、高排放的生產(chǎn)方式，導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展難以有效發(fā)揮減排效應(yīng)。提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的減排效應(yīng)，改善霧霾污染嚴(yán)重區(qū)域的環(huán)境質(zhì)量，是污染程度嚴(yán)重區(qū)域亟須解決的現(xiàn)實(shí)問題。另外，觀察被解釋變量滯后一期的系數(shù)發(fā)現(xiàn)，隨著霧霾污染程度的加深，霧霾污染滯后一期的系數(shù)越大，并且均通過統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，這表明霧霾污染越嚴(yán)重的區(qū)域，其對未來環(huán)境質(zhì)量的改善越有挑戰(zhàn)。

七、結(jié)論與建議

推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展是提升環(huán)境質(zhì)量、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措?；?011—2019年我國286個(gè)地級以上城市的面板數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件探討我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空演變特征，并采用空間杜賓模型實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對我國霧霾污染的影響。主要結(jié)論如下：第一，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐漸提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)主要分布在沿海地帶，并逐漸呈現(xiàn)出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的核心城市向周邊城市擴(kuò)散的組團(tuán)形態(tài)；第二，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和霧霾污染均呈現(xiàn)明顯的“高—高”集聚和“低—低”集聚的空間關(guān)聯(lián)特征，相對而言，霧霾污染的空間集聚特征更強(qiáng)；第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅可以減少本地區(qū)霧霾污染，同時(shí)還能改善鄰近地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量，通過引入工具變量、替換被解釋變量、替換空間權(quán)重矩陣等穩(wěn)健性檢驗(yàn)，該結(jié)論依舊成立；第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的影響作用在中部地區(qū)和西部地區(qū)更加明顯，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的外溢作用在東部地區(qū)更大。另外，與霧霾污染程度較重區(qū)域相比，霧霾污染較輕地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對減少本地區(qū)和鄰近地區(qū)霧霾污染的作用較強(qiáng)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來的環(huán)境質(zhì)量提升正促使經(jīng)濟(jì)社會發(fā)生新一輪變革，本文的研究結(jié)論不僅提供了一系列經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，也具有以下幾個(gè)方面的政策啟示：第一，加大數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，強(qiáng)化數(shù)字賦能減霾效應(yīng)。加大對互聯(lián)網(wǎng)投資力度，推進(jìn)數(shù)字中國建設(shè)，特別是推動(dòng)中西部地區(qū)、中小城市的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施及公共服務(wù)的均等化，從而帶動(dòng)周邊地區(qū)數(shù)字賦能減霾效應(yīng)。第二，加強(qiáng)高污染、高排放等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)滲透，提高生產(chǎn)效率，使數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素并提高傳統(tǒng)要素的利用和配置效率。第三，借助高效便捷的數(shù)字化平臺，促進(jìn)區(qū)域間的技術(shù)合作與信息交流，充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對霧霾污染的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)“魚與熊掌兼得”的高質(zhì)量發(fā)展。

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Will"Digital"Economy"Reduce"Smog"Pollution"in"China？"

—An"Empirical"Analysis"Based"on"Spatial"Durbin"Model

Zhou"Hanmei1，"Liu"Xinzhi1，2，"Kong"Fangxia1

（1."School"of"Economics"and"Management，"Southwest"University，Chongqing"400715，"China；

2."Innovation"Center"of"Nonpublic"Economic"Development"and"Anticompensation"for"Poverty"in"West"China，Chongqing"400715，"China）

Abstract："""Building"a"digital"China"and"a"beautiful"China"are"both"important"ways"to"achieve"highquality"economic"development"in"the"new"era."Based"on"the"panel"data"of"286"cities"above"prefecture"level"in"China"from"2011"to"2019，"and"using"the"the"ArcGIS"Software"visualization"analysis"method，"this"paper"explores"the"spatiotemporal"evolution"characteristics"of"the"development"of"digital"economy，"at"the"same"time"the"paper"examines"the"impact"of"the"digital"economy"development"on"smog"pollution"based"on"spatial"Durbin"model."The"main"findings"are"as"follows："First，""digital"economy"in"China"is"developing"to"a"higher"level，"and"the"areas"with"higher"level"of"development"of"digital"economy"are"mainly"located"in"the"coastal"zones，"moreover，"the"development"level"of"digital"economy"and"smog"pollution"in"our"country"have"obvious"spatial"correlation"characteristics"of"“highhigh”"agglomeration"and"“l(fā)owlow”"agglomeration."Second，"the"development"of"the"digital"economy"can"not"only"restrain"the"smog"pollution"in"the"region，"but"also"improve"the"environmental"quality"of"neighboring"regions，"this"conclusion"is"still"valid"after"introducing"instrumental"variables，"substituting"interpreted"variables"and"substituting"spatial"weights."Third，the"heterogeneity"analysis"shows"that"the"digital"economy"development"has"a"more"significant"inhibitory"effect"on"smog"pollution"in"the"central"and"western"regions，"however，"it"has"a"greater"spillover"effect"on"smog"pollution"in"the"eastern"regions."In"addition，"in"the"areas"with"less"smog"pollution，"the"digital"economy"development"has"a"great"effect"on"the"suppression"and"spillover"of"smog"pollution."Therefore，"we"need"to"step"up"the"development"of"digital"infrastructure，"strengthen"the"effectiveness"of"digital"empowerment"in"reducing"smog，"strengthen"the"digital"transformation"of"traditional"industries"such"as"highpollution"and"highemission"industries，"promote"interregional"technical"cooperation"and"information"exchange，"and"make"full"use"of"the"negative"spatial"spillover"effect"of"the"digital"economy"development"on"smog"pollution."All"these"practices"are"of"practical"significance"to"the"realization"of"highquality"economic"development.

Key"words：digital"economy;"smog;"spatial"spillover"effect;"spatial"Durbin"model

（責(zé)任編輯：張積慧）