摘 要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能綠色發(fā)展是中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的重要目標(biāo)，探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色生產(chǎn)要素（GTFP）的影響對(duì)建成智慧城市和綠色城市具有重要意義?；诮魇?1個(gè)地級(jí)市2013—2022年的面板數(shù)據(jù)，采用熵權(quán)法和SBM-GML模型計(jì)算其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和GTFP，實(shí)證探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)江西省GTFP的影響機(jī)制以及城市綠色創(chuàng)新能力的中介效應(yīng)，研究結(jié)果表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以顯著地促進(jìn)江西省各個(gè)城市GTFP的提升，還可以提高江西省各個(gè)城市的綠色創(chuàng)新能力進(jìn)而推動(dòng)GTFP的提升。因此，應(yīng)當(dāng)培育江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎，推動(dòng)城市數(shù)字化水平和綠色創(chuàng)新能力的提高，助力江西省GTFP的提升。

關(guān)鍵詞：數(shù)字經(jīng)濟(jì)；綠色全要素生產(chǎn)率；城市綠色創(chuàng)新能力；SBM-GML模型；江西省

中圖分類號(hào)：F49；X321 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1005-7544（2024）06-0072-13

一、引言

為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，江西省人民政府印發(fā)《關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的實(shí)施意見》，闡述了江西省綠色發(fā)展之路，也明確指出未來(lái)必須走高質(zhì)量跨越式發(fā)展道路。綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式必定要兼顧生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而綠色發(fā)展的關(guān)鍵就在于綠色全要素生產(chǎn)率（Green Total Factor Productivity，GTFP）的提升。綠色全要素生產(chǎn)率的衡量標(biāo)準(zhǔn)既包括增長(zhǎng)效率又考慮生態(tài)資源等環(huán)Zk9F2RD7FA3gcK0U0izlDw==境因素，充分體現(xiàn)了綠色增長(zhǎng)的蘊(yùn)意，由此成為考察區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵指標(biāo)。在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，探索綠色低碳發(fā)展之路對(duì)未來(lái)城市發(fā)展至關(guān)重要，如何提升城市綠色經(jīng)濟(jì)效率并加快城市綠色轉(zhuǎn)型從而實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的問(wèn)題亟待解決。

與此同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃興起為中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展提供了新的契機(jī)，也為綠色發(fā)展提供了重要路徑。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)據(jù)和信息技術(shù)作為核心生產(chǎn)要素［1］，具有的規(guī)模性不僅打破了有限傳統(tǒng)生產(chǎn)要素供給的局限，還為從根本上改變資源配置的激勵(lì)安排提供了有力支撐。自發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)上升為國(guó)家戰(zhàn)略以來(lái)，各地政府在新的時(shí)代背景下積極實(shí)施相應(yīng)的數(shù)字Zk9F2RD7FA3gcK0U0izlDw==經(jīng)濟(jì)規(guī)劃。江西省聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)“一號(hào)發(fā)展工程”，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量跨越式發(fā)展。根據(jù)江西省大數(shù)據(jù)中心發(fā)布的《江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書（2022）》，2021年江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展成效顯著，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值達(dá)10378億元，邁入萬(wàn)億大關(guān)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模占GDP比重高達(dá)35%。在數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)加快發(fā)展、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化快速推進(jìn)的同時(shí)，江西省將迎來(lái)重要的戰(zhàn)略機(jī)遇期。然而我國(guó)正值數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，在提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新能力方面成效顯著，但在“減污降碳”等影響綠色發(fā)展進(jìn)程的核心問(wèn)題上依舊任重道遠(yuǎn)。

在上述背景下，如何發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作用、培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)綠色新引擎將是江西省未來(lái)發(fā)展的重要方向。本文在已有研究的基礎(chǔ)上，聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色全要素生產(chǎn)率兩大主題，結(jié)合江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色發(fā)展的實(shí)際情況，實(shí)證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)江西省綠色要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

近年來(lái)關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色全要素生產(chǎn)率的研究熱度持續(xù)高漲，與本文相關(guān)的研究主要包含以下三個(gè)方面：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵界定、統(tǒng)計(jì)測(cè)度，綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)度及數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。

第一，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)年來(lái)的蓬勃發(fā)展中，其概念愈發(fā)包容和多維。Tapscott（1996）首次提出“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”是指以科學(xué)通信技術(shù)為基礎(chǔ)并運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生社會(huì)經(jīng)濟(jì)收益的一系列活動(dòng)。學(xué)者們?cè)诓粩嗵接懞筮_(dá)成如下共識(shí)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)字化技術(shù)為主要投入生產(chǎn)要素、以信息化賦能基礎(chǔ)設(shè)施為重要載體、以信息通信技術(shù)作為優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)與提升效率推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。［2］由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一個(gè)多維度的綜合概念，其水平測(cè)度方法多用構(gòu)建指標(biāo)體系的方法，包括采用熵值法、主成分分析法來(lái)構(gòu)建指標(biāo)體系評(píng)價(jià)測(cè)度和選取相關(guān)指標(biāo)對(duì)某地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行直接測(cè)度，通常選取數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展、數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)據(jù)價(jià)值化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字化治理等指標(biāo)構(gòu)建測(cè)度體系。［3-6］

第二，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)全要素生產(chǎn)率的定義，全要素生產(chǎn)率指產(chǎn)出與綜合要素投入之比，綜合要素指資本、勞動(dòng)、能源及其他要素等兩種及以上要素的組合。全要素生產(chǎn)率反映了資源配置狀況、生產(chǎn)技術(shù)水平、生產(chǎn)要素的轉(zhuǎn)變、生產(chǎn)效率以及經(jīng)濟(jì)制度與各種社會(huì)因素對(duì)生產(chǎn)活動(dòng)的影響程度。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率測(cè)算已不能很好反映綠色發(fā)展下我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)，因此，學(xué)者們引入綠色全要素生產(chǎn)率來(lái)測(cè)度我國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展?fàn)顩r。章志華等認(rèn)為提升綠色全要素生產(chǎn)率是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展綠色低碳轉(zhuǎn)型的內(nèi)生動(dòng)力。［7］國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)GTFP的測(cè)度方法主要包括參數(shù)法（SFA）和非參數(shù)法（DEA）。參數(shù)方法（SFA）包括生產(chǎn)函數(shù)法和隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型，早前我國(guó)有學(xué)者通過(guò)SFA來(lái)測(cè)算我國(guó)相關(guān)領(lǐng)域全要素生產(chǎn)率，如李勝文等運(yùn)用三投入的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)測(cè)算了中國(guó)工業(yè)全要素生產(chǎn)率的波動(dòng)。［8］非參數(shù)模型中的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）相較于隨機(jī)前沿模型而言，不要求具體的函數(shù)模型和特定的參數(shù)分布假設(shè)，而是利用線性規(guī)劃的數(shù)學(xué)原理來(lái)測(cè)算效率值，可以計(jì)算含有多個(gè)投入和產(chǎn)出的生產(chǎn)效率值。數(shù)據(jù)包絡(luò)法通常與Malmquist-Luenberger（ML）指數(shù)結(jié)合使用，然而DEA計(jì)算過(guò)程中各決策單元在求權(quán)重時(shí)是從對(duì)自己最有利的角度出發(fā)。因此，Tone在分析總結(jié)前人的理論下，引入了SBM模型來(lái)優(yōu)化效率測(cè)算，模型中包含非徑向非角度變量，改進(jìn)了原有模型的變量松弛問(wèn)題，使得包含非期望產(chǎn)出的測(cè)算的效率值更加準(zhǔn)確。［9］OH提出了GML模型，使得測(cè)算的效率具有可以分期比較的優(yōu)點(diǎn)。［10］肖遠(yuǎn)飛等結(jié)合SBM方向距離函數(shù)和GML指數(shù)計(jì)算全局參比的GTFP。［11］

第三，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究。學(xué)者們基于對(duì)不同經(jīng)濟(jì)形態(tài)的大量研究，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)在環(huán)境保護(hù)、資源配置以及生產(chǎn)率方面的改善作用不斷凸顯，對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的促進(jìn)作用。朱喜安等以創(chuàng)新效率與要素錯(cuò)配為切入點(diǎn)，通過(guò)內(nèi)在機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)GTFP的正向影響不僅存在直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，還存在空間溢出效應(yīng)。［12］郭秋秋等以地級(jí)市為研究對(duì)象，實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市GTFP有積極作用，且在南方城市和非資源型城市的影響效應(yīng)更為明顯。［13］周曉輝等從要素配置扭曲視角探究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)GTFP的影響。［14］單金玉研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)促進(jìn)GTFP提升。［15］張凌潔等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)可有效通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)促進(jìn)GTFP提升。［16］

根據(jù)已有文獻(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究雖然是當(dāng)前的熱點(diǎn)，但仍有一定的拓展空間：第一，現(xiàn)階段的定量研究大多聚焦省級(jí)和行業(yè)等層面，城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)背后的綠色經(jīng)濟(jì)價(jià)值有待挖掘；第二，學(xué)者們對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)度沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)?；诖?，本文采用2013—2022年江西省地級(jí)市面板數(shù)據(jù)，探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響，并將城市綠色創(chuàng)新能力作為中介變量研究其具體影響機(jī)制。

（二）研究假設(shè)

學(xué)者們把數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)GTFP的影響分為直接效應(yīng)及間接效應(yīng)。在直接效應(yīng)方面，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)融入實(shí)體經(jīng)濟(jì)時(shí)，能充分激發(fā)各類產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)活力，進(jìn)而提升GTFP。宏觀層面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)具有規(guī)模性，存在可復(fù)制、自我創(chuàng)新的特征，提高了信息交互的效率，通過(guò)提升資源配置效率、新要素投入和全要素生產(chǎn)率極大地推動(dòng)GDP增長(zhǎng)。知識(shí)擴(kuò)散與技術(shù)溢出在間接推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，還可以提升本區(qū)域與鄰近區(qū)域的資源配置效率與全要素生產(chǎn)率。微觀層面，數(shù)字浪潮下，新興技術(shù)的應(yīng)用極大改善了供需關(guān)系，不僅可以將企業(yè)業(yè)務(wù)流程化以降低企業(yè)的相關(guān)成本，還能推動(dòng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，通過(guò)技術(shù)積累和規(guī)模經(jīng)濟(jì)等渠道提升全要素生產(chǎn)率。趙巍利用我國(guó)279個(gè)城市數(shù)據(jù)，從作用機(jī)制及門檻效應(yīng)兩個(gè)方面對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)GTFP的影響進(jìn)行系統(tǒng)研究，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)GTFP的提升。［17］魏麗莉等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色發(fā)展效率的影響呈上升態(tài)勢(shì)。［18］基于此，本文提出如下研究假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于直接推動(dòng)綠色發(fā)展，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠顯著促進(jìn)江西省各城市GTFP提升。

在間接效應(yīng)方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提高了信息交互的效率，通過(guò)搭建數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺(tái)，優(yōu)化供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)與銷售渠道，整合碎片化供需信息，減少信息不對(duì)稱，需求和供給被充分調(diào)動(dòng)，提高了社會(huì)的資源配置效率，為實(shí)現(xiàn)城市綠色發(fā)展提供基礎(chǔ)保障。［19］科技創(chuàng)新是推動(dòng)GTFP提升的關(guān)鍵因素［20］，為城市進(jìn)一步進(jìn)行綠色創(chuàng)新提供了技術(shù)基礎(chǔ)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高了科技創(chuàng)新水平，而技術(shù)進(jìn)步是地區(qū)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵。［21］一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)顛覆性創(chuàng)新、資源配置優(yōu)化，使得創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中知識(shí)溢出和交互更具高效性，減少了生產(chǎn)成本，使得企業(yè)的創(chuàng)新能力提升，進(jìn)而改善生態(tài)環(huán)境。另一方面，隨著市場(chǎng)需求逐漸綠色化，企業(yè)主體可以借助數(shù)字和信息化技術(shù)的高滲透性特征，提升科技創(chuàng)新能力，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，提高綠色技術(shù)使用效率是促進(jìn)GTFP提升的重要?jiǎng)恿υ慈?，不僅實(shí)現(xiàn)了高效率、低成本和較少資源損耗的綠色技術(shù)創(chuàng)新［22］，也為擴(kuò)大城市綠色技術(shù)前沿和生產(chǎn)可能性邊界提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)?；诖?，本文提出如下研究假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)提高城市綠色創(chuàng)新能力進(jìn)而推動(dòng)江西省各城市GTFP的提升。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

根據(jù)前文所述的理論機(jī)制，建立如下基準(zhǔn)回歸模型來(lái)探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)江西省GTFP的影響：

gtfpi，t=α0+α1digitali，t+βCVi，t+μt+εi，t （1）

其中，i和t分別表示地級(jí)市和年份，gtfpi，t表示i地級(jí)市在第t年的GTFP，digitali，t表示i地級(jí)市在第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)［23］，CVi，t代表一系列的控制變量，μt表示時(shí)間固定效應(yīng)，α0表示常數(shù)項(xiàng)，εi，t表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

同時(shí)根據(jù)前面的理論分析，城市綠色創(chuàng)新能力的提高能夠影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市GTFP的作用效應(yīng)。因此，引入綠色創(chuàng)新能力作為中介變量以探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)江西省GTFP的間接影響效應(yīng)［24］，構(gòu)建模型如下：

gti，t=γ0+γ1digitali，t+βCVi，t+μt+εi，t （2）

gtfpi，t=α0+α1digitali，t+α2gti，t+βCVi，t+μt+εi，t （3）

在模型中，gti，t表示i地級(jí)市在第t年的綠色創(chuàng)新能力。

（二）變量的選取和測(cè)度

1.數(shù)據(jù)來(lái)源和樣本收集

根據(jù)本文所研究的內(nèi)容，樣本選自江西省11個(gè)地級(jí)市2013—2022年的原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源于《江西省統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局、江西省商務(wù)廳以及江西省統(tǒng)計(jì)局。

2.被解釋變量的測(cè)度

本文采用SBM-GML模型來(lái)測(cè)度江西省11個(gè)地級(jí)市2013—2022年的綠色全要素生產(chǎn)率水平，測(cè)算體系及指標(biāo)說(shuō)明如表1所示。由于測(cè)算出的GML指數(shù)反映的是第t-1年到第t年的環(huán)比綠色全要素發(fā)展水平，因此參考蔡玲的做法，將2012年設(shè)定為基期，當(dāng)年的綠色全要素生產(chǎn)率設(shè)為1，然后與之后每一年的綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)累乘，獲得各個(gè)地級(jí)市每一年的綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)。［25］

SBM-GML模型的構(gòu)建過(guò)程如下所示：

假設(shè)有m個(gè)決策單元DMU，每個(gè)決策單元里面包含有n個(gè)投入，p個(gè)期望產(chǎn)出以及q個(gè)非期望產(chǎn)出，將它們分別表示為xn，yp，zq，定義矩陣S=（Sx，Sy，SZ）。其中Sx表示投入要素過(guò)剩，Sy表示期望產(chǎn)出不足量，SZ表示過(guò)度的非期望產(chǎn)出量，Sx，Sy，SZ分別代表了投入xn，期望產(chǎn)出yp和非期望產(chǎn)出zq的松弛變量［26］，具體模型如下所示：

其中，λ為模型中的權(quán)重向量，ρ*為在生產(chǎn)層面的決策單位與技術(shù)前沿面最近距離的一個(gè)點(diǎn)，在SBM超效率模型的基礎(chǔ)上，建立GML模型如下所示：

x，y，z分別表示投入要素向量，期望產(chǎn)出向量以及非期望產(chǎn)出要素向量，ρg是根據(jù)全局方向性距離函數(shù)所計(jì)算出來(lái)的江西省各個(gè)城市的效率值，而ρt是根據(jù)前沿T期方向距離函數(shù)算出的江西省各個(gè)城市在某個(gè)特定時(shí)間段的效率值，GML計(jì)算出來(lái)的是江西省各個(gè)地級(jí)市的全局生產(chǎn)效率，即所測(cè)度的綠色全要素生產(chǎn)率。

3.核心解釋變量的測(cè)度

本文參考趙濤對(duì)中國(guó)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的測(cè)算方法，從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平和數(shù)字金融發(fā)展水平兩個(gè)方面來(lái)構(gòu)建江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的測(cè)算體系［27］，其中互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平采用寬帶網(wǎng)普及率、移動(dòng)電話普及率、電信業(yè)務(wù)發(fā)展水平和互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)行業(yè)從業(yè)人員情況來(lái)衡量，數(shù)字金融發(fā)展水平采用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)來(lái)表示［28］，測(cè)算體系如表2所示。

通過(guò)熵權(quán)法對(duì)各標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，然后計(jì)算江西省各個(gè)地級(jí)市2013—2022年數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，各地級(jí)市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)如圖1所示。

4.中介變量

本文選取城市綠色創(chuàng)新能力作為模型的中介變量，參考蔡玲的做法，將江西省各地級(jí)市各年的綠色發(fā)明專利申請(qǐng)量和綠色實(shí)用新型專利申請(qǐng)量加總后加1取對(duì)數(shù)來(lái)表示城市綠色創(chuàng)新能力。［29］

5.控制變量

本文選取對(duì)外開放水平（fdi）［30］、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r（rgdp）［31］和人力資本水平（edu）［32］作為控制變量。選取當(dāng)年實(shí)際使用外資金額除以當(dāng)年的地區(qū)生產(chǎn)總值來(lái)表示對(duì)外開放水平；選取人均GDP來(lái)反映該城市當(dāng)年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；選取高等學(xué)校在校生人數(shù)與城市總?cè)丝谥葋?lái)表示人力資本水平。［33］各個(gè)控制變量的具體測(cè)度如表3所示。

四、實(shí)證分析

（一）變量的描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)模型中的各個(gè)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表4所示。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

對(duì)江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響效應(yīng)進(jìn)行面板回歸分析，基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表5所示。列（1）為沒有加入控制變量和固定效應(yīng)時(shí)的回歸結(jié)果，列（2）為加入了固定效應(yīng)但沒有加入控制變量的回歸結(jié)果，列（3）為同時(shí)加入了固定效應(yīng)和控制變量之后的回歸結(jié)果。

由表5可以看出，在沒有加入固定效應(yīng)和控制變量前及在加入時(shí)間固定效應(yīng)和控制變量之后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)對(duì)江西省綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)均為正數(shù)，且都在1%的水平上顯著，該結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)H1，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)和江西省綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的正相關(guān)性，數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)了江西省綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

觀察列（3）的其他控制變量，其中對(duì)外開放水平與江西省綠色全要素生產(chǎn)率之間具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即外商直接投資水平抑制了江西省綠色全要素生產(chǎn)率的提升［34］，這可能是因?yàn)槟承┩顿Y商為了降低企業(yè)治理生產(chǎn)污染的成本費(fèi)用和減少生產(chǎn)廢棄物對(duì)本地區(qū)環(huán)境的污染，將一些污染密集型企業(yè)向江西省遷移，而大量的工業(yè)生產(chǎn)加大了能源的消耗和環(huán)境的污染，使綠色全要素生產(chǎn)率的提升受到抑制。而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人力資本水平均與江西省綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升促進(jìn)了江西省綠色全要素生產(chǎn)率的提升。高水平人力資本累積了先進(jìn)的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)，是促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)效率提升的重要力量，同時(shí)高水平人力資本傾向于低碳環(huán)保型生活方式，倒逼企業(yè)綠色創(chuàng)新。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換核心解釋變量

本文借鑒郭秋秋的方法，使用主成分分析法對(duì)江西省綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行重新測(cè)算，變量名記作digitalz，將主成分測(cè)算的核心解釋變量值替換原來(lái)的核心變量值，按照原來(lái)的實(shí)證分析方法帶入模型。［35］回歸分析結(jié)果如表6中列（1）所示，可以看到，更換核心變量測(cè)算方法之后的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的回歸系數(shù)在1%的水平上依然顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的提升有顯著的推動(dòng)作用，驗(yàn)證了上述回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.使用分位數(shù)回歸

由于面板回歸是根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)江西省各個(gè)城市GTFP指數(shù)的中心趨勢(shì)的分析，為了更加精準(zhǔn)地描述數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)江西省各個(gè)城市GTFP的條件概率分布和各個(gè)階段變化趨勢(shì)的影響，同時(shí)也為了捕捉更全面的分布特征，本文采用分位數(shù)回歸來(lái)驗(yàn)證穩(wěn)健性，回歸結(jié)果如表6中列（2）（3）（4）所示。可以看到，在這三個(gè)分位的回歸結(jié)果中，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)均為正，且均在1%的水平下顯著，說(shuō)明江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各個(gè)城市的綠色全要素生產(chǎn)率的提升都有著顯著的推動(dòng)作用，再次驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

（四）內(nèi)生性問(wèn)題的處理

本文研究?jī)?nèi)容為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，而這兩個(gè)變量之間很可能存在著雙向因果關(guān)系。一方面，由于城市綠色全要素生產(chǎn)率具有時(shí)間上的延續(xù)性，即某一年城市綠色全要素生產(chǎn)率可能會(huì)受到上一年綠色全要素生產(chǎn)率的影響，而綠色全要素生產(chǎn)率的提高代表著技術(shù)進(jìn)步，會(huì)對(duì)下一年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到正向作用，即存在雙向因果關(guān)系，其可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。另一方面，城市綠色全要素生產(chǎn)率受到多種因素的影響，本文所選取的控制變量很難全面反映所有對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響的變量，而遺漏變量也可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。

因此，本文采取工具變量法來(lái)解決內(nèi)生性問(wèn)題，借鑒黃群慧的做法，使用1984年郵局?jǐn)?shù)量乘以上一年各個(gè)城市的互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)作為江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的工具變量。［36］郵局分布越多的地方，其互聯(lián)網(wǎng)水平和數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平通常比較高，但隨著科技的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)和高速的物流業(yè)漸漸取代了郵局的功能，且綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素較多，郵局的數(shù)量基本不會(huì)對(duì)現(xiàn)在的綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生明顯的影響，這符合工具變量需要具有的外生性和相關(guān)性這兩個(gè)必要條件。上述數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《江西省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

采用2SLS兩階段最小二乘法回歸來(lái)處理模型中的內(nèi)生性問(wèn)題。先對(duì)工具變量進(jìn)行不可識(shí)別檢驗(yàn)和弱工具變量檢驗(yàn)，得到的檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示?？梢钥吹剑诓豢勺R(shí)別檢驗(yàn)中，P值為0.000，通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明工具變量通過(guò)了檢驗(yàn)。在弱工具變量檢驗(yàn)中，F(xiàn)值為85.409，通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明該工具變量是有效的。二階段回歸結(jié)果如表8所示。一階段回歸結(jié)果中，工具變量的回歸系數(shù)為正且在1%的水平顯著，說(shuō)明工具變量與內(nèi)生變量之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，即早期的郵局?jǐn)?shù)量和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展都推動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提高。二階段回歸結(jié)果在識(shí)別了內(nèi)生性問(wèn)題后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的回歸系數(shù)仍然在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)江西省綠色全要素生產(chǎn)率提升的推動(dòng)效果仍是顯著的，證明了結(jié)果的穩(wěn)健性。

（五）機(jī)制檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否通過(guò)影響城市綠色創(chuàng)新能力來(lái)間接提升城市綠色全要素生產(chǎn)率，將數(shù)據(jù)帶入模型（2）（3）進(jìn)行回歸分析，模型（2）探究的是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市綠色創(chuàng)新能力的影響，模型（3）探究的是城市綠色創(chuàng)新能力是否會(huì)作為中介變量影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色全要素生產(chǎn)率間的關(guān)系。機(jī)制檢驗(yàn)回歸結(jié)果如表9所示，列（1）是模型（2）的回歸結(jié)果，可以看到數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)和城市綠色創(chuàng)新能力之間是顯著的正相關(guān)關(guān)系，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)了江西省各個(gè)城市綠色創(chuàng)新能力的提高。列（2）是模型（3）的回歸結(jié)果，可以看到數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)和城市創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)和城市創(chuàng)新能力都會(huì)正向影響江西省綠色全要素生產(chǎn)率，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)相較未引入中介變量前變小，驗(yàn)證了假設(shè)H2，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)提高江西省城市綠色創(chuàng)新能力從而推動(dòng)江西省各個(gè)城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文根據(jù)江西省2013—2022年11個(gè)地級(jí)市的城市面板數(shù)據(jù)測(cè)算江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及綠色全要素生產(chǎn)率的發(fā)展水平，通過(guò)構(gòu)建基準(zhǔn)計(jì)量模型來(lái)分析江西省11個(gè)地級(jí)市數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和綠色全要素生產(chǎn)率之間的內(nèi)在關(guān)系。進(jìn)一步運(yùn)用中介模型驗(yàn)證城市綠色創(chuàng)新能力在二者間的中介作用，且通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)、內(nèi)生性檢驗(yàn)驗(yàn)證了結(jié)果的穩(wěn)定性和可信度。得到結(jié)論如下：

第一，根據(jù)測(cè)算出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)，江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平總體表現(xiàn)出穩(wěn)定提高的趨勢(shì)。其中南昌市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快，其余地級(jí)市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平也以穩(wěn)定的速度不斷提高。

第二，江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以顯著地推動(dòng)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。在面板回歸、穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性檢驗(yàn)中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)江西省綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)始終為正，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)明顯促進(jìn)了江西省綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

第三，從影響機(jī)制方面來(lái)看，引入城市綠色創(chuàng)新能力這個(gè)中介變量后發(fā)現(xiàn)，江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可以通過(guò)提高城市綠色創(chuàng)新能力來(lái)推動(dòng)江西省綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

（二）建議

根據(jù)上述結(jié)論，為了持續(xù)推進(jìn)江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平提高并進(jìn)一步提升江西省各城市的綠色全要素生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)城市綠色發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，本文給出以下建議：

1.推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展以促進(jìn)江西省各城市GTFP提升

第一，以江西省數(shù)字經(jīng)濟(jì)“一號(hào)發(fā)展工程”為指引，大力發(fā)展和建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施。推進(jìn)包括VR（虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)）、自動(dòng)化機(jī)械制造、物聯(lián)網(wǎng)、5G基站建設(shè)、電子設(shè)備制造、人工智能等一系列領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)突破。大力培養(yǎng)和招募數(shù)字化人才，形成一批高技術(shù)、高素質(zhì)的優(yōu)秀數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)團(tuán)隊(duì)。努力推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，大力發(fā)展南昌市的VR產(chǎn)業(yè)，加快技術(shù)產(chǎn)業(yè)的項(xiàng)目落實(shí)，創(chuàng)新核心技術(shù)，鞏固和強(qiáng)化南昌市VR技術(shù)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)。按照江西省物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展計(jì)劃，以打造“物聯(lián)江西”為指引，大力發(fā)展鷹潭市的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)基地，同時(shí)在各個(gè)地級(jí)市推動(dòng)建設(shè)一批物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集群，在交通、產(chǎn)品制造、旅游等方面打造一批物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用品牌。第二，推動(dòng)江西省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)和云計(jì)算工程的發(fā)展。在區(qū)域范圍內(nèi)形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群，在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群中大力發(fā)展數(shù)據(jù)收集、檢索、挖掘以及數(shù)據(jù)安全等相關(guān)領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)，打造一批云服務(wù)APP和便民的線上智能應(yīng)用平臺(tái)。

2.提高城市綠色創(chuàng)新能力以提升江西省GTFP

第一，加大綠色技術(shù)和產(chǎn)品的研發(fā)資金投入和政策支持力度。加大政府財(cái)政的支持力度，為企業(yè)綠色創(chuàng)新提供基礎(chǔ)支撐。落實(shí)稅收優(yōu)惠政策，降低企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)成本，鼓勵(lì)企業(yè)積極創(chuàng)新發(fā)展。第二，促進(jìn)綠色技術(shù)交流與學(xué)習(xí)，構(gòu)建數(shù)字平臺(tái)，促進(jìn)企業(yè)間、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)和高校等的技術(shù)交流與合作，推動(dòng)綠色生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步。第三，推動(dòng)創(chuàng)新型人才隊(duì)伍建設(shè)，制定創(chuàng)新型人才培育和引進(jìn)專項(xiàng)政策，加大對(duì)人才引進(jìn)戰(zhàn)略的政策與資金支持，引進(jìn)數(shù)字化、創(chuàng)新型、專業(yè)型人才，為城市綠色創(chuàng)新發(fā)展賦能。

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［18］麗莉，侯宇琦.數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中國(guó)城市綠色發(fā)展的影響作用研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2022，（8）.

［19］肖旭，戚聿東.產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價(jià)值維度與理論邏輯［J］.改革，2019，（8）.

［20］錢娟，李金葉.中國(guó)工業(yè)能源節(jié)約偏向型技術(shù)進(jìn)步判別及其節(jié)能減排效應(yīng)［J］.經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2018，（8）.

［21］方敏，楊勝剛，周建軍，等.高質(zhì)量發(fā)展背景下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)集聚創(chuàng)新發(fā)展路徑研究［J］.中國(guó)軟科學(xué)，2019，（5）.

［22］韋施威，杜金岷，潘爽.數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何促進(jìn)綠色創(chuàng)新——來(lái)自中國(guó)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.財(cái)經(jīng)論叢，2022，（11）.

［23］鄭威，陸遠(yuǎn)權(quán).財(cái)政壓力、技術(shù)創(chuàng)新與綠色全要素生產(chǎn)率［J］.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，（4）.

［24］潘枝青，陳鈞浩.參與全球價(jià)值鏈對(duì)行業(yè)內(nèi)工資差距的影響及其機(jī)制研究［J］.科技與管理，2020，（6）.

［25］［29］蔡玲，汪萍.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與城市綠色全要素生產(chǎn)率：影響機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2022，（9）.

［26］吳旭曉.中國(guó)區(qū)域綠色創(chuàng)新效率演進(jìn)軌跡及形成機(jī)理研究［J］.科技進(jìn)步與對(duì)策，2019，（23）.

［27］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，（10）.

［34］賢成毅，王恩華.珠江—西江經(jīng)濟(jì)帶FDI與環(huán)境規(guī)制對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響——基于空間溢出效應(yīng)和門檻效應(yīng)的實(shí)證研究［J］.武漢商學(xué)院學(xué)報(bào)，2021，（6）.

［36］黃群慧，余泳澤，張松林.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)率提升：內(nèi)在機(jī)制與中國(guó)經(jīng)驗(yàn)［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019，（8）.

Research on the Impact of Digital Economy on Green Total Factor Productivity in Jiangxi Province

Zhu Jiawei Pan Silong Jin Xiaobei

Abstract： Empowering green development with the digital economy is an important goal of China's economic transformation， and exploring the impact of the digital economy on urban green production factors （GTFP） is of great significance for building smart and green cities. Based on panel data from 11 prefecture-level cities in Jiangxi Province from 2013 to 2022， the entropy weight method and SBM-GML model are used to calculate their level of digital economy development and GTFP. The impact mechanism of digital economy on GTFP in Jiangxi Province and the mediating effect of urban green innovation capability are empirically explored. The results show that the development of digital economy can significantly promote the improvement of GTFP in various cities in Jiangxi Province， and can also enhance the green innovation capability of various cities in Jiangxi Province， thereby promoting the improvement of GTFP. Therefore， it is necessary to cultivate a new engine for the development of digital economy in Jiangxi Province， promote the improvement of urban digitalization level and green innovation capability， and assist in the enhancement of GTFP in Jiangxi Province.

Key words： Digital economy; Green total factor productivity; Urban green innovation capabilities; SBM-GML model; Jiangxi Province

責(zé)任編輯：嚴(yán)玉婷