肖遠(yuǎn)飛 姜瑤

[摘要]當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換背景下數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用尤為突出，而對(duì)于工業(yè)部門綠色轉(zhuǎn)型的影響效果及路徑還有待進(jìn)一步探討。利用SBM-ML模型測(cè)算2005—2018年我國各省市工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP），構(gòu)建省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合指標(biāo)體系，探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)綠色生產(chǎn)效率具有顯著的正向促進(jìn)作用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過加快市場(chǎng)化進(jìn)程、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與提升人力資本有效提高我國工業(yè)綠色生產(chǎn)效率。因此，提出完善信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，積極引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，推進(jìn)傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)字化改造，加快向工業(yè)綠色發(fā)展模式轉(zhuǎn)型，以期為深化認(rèn)識(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)綠色價(jià)值及數(shù)字革命下工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型實(shí)踐提供參考。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字經(jīng)濟(jì);工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率;中介效應(yīng)

一、 引言

國民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)離不開工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的有力支撐。近年來，為引導(dǎo)工業(yè)綠色發(fā)展，我國不斷制定并完善相關(guān)政策。2016年工業(yè)和信息化部印發(fā)《工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》1，提出在工業(yè)全領(lǐng)域全過程中將綠色發(fā)展理念作為普遍要求，基本形成工業(yè)綠色發(fā)展機(jī)制，積極推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與綠色制造融合發(fā)展，促進(jìn)綠色制造數(shù)字化、智能化、精益化提升。就工信部即將發(fā)布的《“十四五”工業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃》，有專家指出，要堅(jiān)定不移建設(shè)制造強(qiáng)國和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國，推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專項(xiàng)工作組2021年工作計(jì)劃》2提出2021年內(nèi)基本完成國家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)。綠色發(fā)展是高質(zhì)量發(fā)展的重要表現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)是高質(zhì)量發(fā)展的主要業(yè)態(tài)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力工業(yè)綠色發(fā)展已經(jīng)受到國家的高度重視。從發(fā)展實(shí)際來看，目前“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”在建項(xiàng)目已超過1500個(gè)，覆蓋20余個(gè)國民經(jīng)濟(jì)重要行業(yè)，2020年中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)增加值規(guī)模達(dá)3.28萬億元3。各地智慧工廠大規(guī)模積極上線，搶搭數(shù)字經(jīng)濟(jì)快車。數(shù)字經(jīng)濟(jì)有效破解了資源環(huán)境瓶頸約束，在整體上契合工業(yè)綠色發(fā)展目標(biāo)導(dǎo)向，給工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供了全新的思路。

那么數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否對(duì)工業(yè)綠色生產(chǎn)效率具有顯著的促進(jìn)作用？其中又存在怎樣的機(jī)制效應(yīng)？本文構(gòu)建綜合指標(biāo)體系測(cè)算省級(jí)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，分別建立靜態(tài)、動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）之間回歸，通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)并利用工具變量法解決內(nèi)生性問題，進(jìn)一步驗(yàn)證存在市場(chǎng)化進(jìn)程、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與人力資本中介效應(yīng)，根據(jù)實(shí)證結(jié)論提出相應(yīng)建議。

二、 文獻(xiàn)綜述

1. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生產(chǎn)效率影響的相關(guān)研究

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生產(chǎn)效率的影響主要有兩方面，一是利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)信息化、智能化特性，對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高生產(chǎn)效率。引入新型數(shù)字要素使生產(chǎn)結(jié)構(gòu)趨于復(fù)雜化，利用知識(shí)積累和技術(shù)進(jìn)步使生產(chǎn)過程趨于智能化，提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)知識(shí)技術(shù)密集度，促進(jìn)生產(chǎn)效率提升。二是通過催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新商業(yè)模式提高生產(chǎn)效率。信息流動(dòng)性不斷增強(qiáng)，數(shù)據(jù)要素有效結(jié)合其他生產(chǎn)要素提高市場(chǎng)主體和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的互聯(lián)互通性，培育經(jīng)濟(jì)新增長點(diǎn)的同時(shí)生產(chǎn)效率得到提高[1]。有學(xué)者就這兩者關(guān)系展開實(shí)證研究得出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的根本動(dòng)力是作為通用技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步。邱子迅等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)中大數(shù)據(jù)試驗(yàn)區(qū)的建立顯著提高了區(qū)域全要素生產(chǎn)率[2]。楊慧梅等研究得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過人力資本投資與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)兩個(gè)重要渠道顯著促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提升，并且數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在顯著的空間溢出效應(yīng)[3]。

2. 工業(yè)綠色效率影響因素的相關(guān)研究

就工業(yè)綠色效率的衡量主要采用工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率、工業(yè)生態(tài)效率、工業(yè)污染治理效率等測(cè)算結(jié)果，還有學(xué)者建立了多維度綜合指標(biāo)體系。彭星等從節(jié)能減排、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、發(fā)展方式轉(zhuǎn)型和綠色技術(shù)創(chuàng)新4個(gè)方面構(gòu)建工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[4]。韓立達(dá)等圍繞節(jié)能、減排和循環(huán)，即工業(yè)綠色化的核心，構(gòu)建了工業(yè)節(jié)能、工業(yè)減排和工業(yè)轉(zhuǎn)型3個(gè)方面的工業(yè)綠色化指數(shù)[5]。影響工業(yè)綠色效率的因素研究豐富，技術(shù)創(chuàng)新、市場(chǎng)化改革、金融深化等對(duì)工業(yè)綠色效率產(chǎn)生顯著積極影響，對(duì)外直接投資、環(huán)境規(guī)制等對(duì)工業(yè)綠色效率存在非線性作用，對(duì)工業(yè)綠色效率的促進(jìn)作用需要到達(dá)一定的拐點(diǎn)。

3. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色發(fā)展的關(guān)系研究

目前，關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色發(fā)展的實(shí)證文章較少，大多以互聯(lián)網(wǎng)為破題依據(jù)，就工業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展展開研究。李振葉等研究發(fā)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”通過推動(dòng)科技創(chuàng)新、綠色發(fā)展傳導(dǎo)機(jī)制推動(dòng)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[6]。盧福財(cái)?shù)妊芯堪l(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升具有促進(jìn)作用，并且其中存在非線性關(guān)系，企業(yè)創(chuàng)新能力、企業(yè)成本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平和外部監(jiān)督力度是促進(jìn)提升的重要路徑[7]。程中華等以工業(yè)分行業(yè)為研究對(duì)象，研究表明信息化已成為促進(jìn)工業(yè)綠色增長的新動(dòng)力源泉，研發(fā)投資強(qiáng)度在其中發(fā)揮重要中介作用[8]。李琳等測(cè)算長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，實(shí)證得出互聯(lián)網(wǎng)與稟賦結(jié)構(gòu)的良性互動(dòng)糾偏了稟賦結(jié)構(gòu)提升對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的負(fù)向影響[9]。柏亮等關(guān)注工業(yè)綠色發(fā)展中的二氧化硫排放情況，實(shí)證得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與工業(yè)SO2排放量之間為倒“U”型非線性關(guān)系[10]。

綜上所述，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已引起學(xué)者們的廣泛關(guān)注和研究，已有研究大多圍繞宏觀國民經(jīng)濟(jì)增長、區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展等目標(biāo)展開，較少落腳于具體部門層面;強(qiáng)調(diào)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新績效等之間的關(guān)系，缺乏對(duì)綠色發(fā)展的作用探討。在工業(yè)綠色發(fā)展問題上，已有文獻(xiàn)大多著眼于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)信息化領(lǐng)域，未全面深入考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)整體價(jià)值。本文的創(chuàng)新點(diǎn)和邊際貢獻(xiàn)有：基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)基本內(nèi)涵與發(fā)展需要，從基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用服務(wù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)及環(huán)境支持多維度構(gòu)建省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合指標(biāo)體系，客觀全面衡量各省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平;將經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展聚焦于工業(yè)部門，關(guān)注工業(yè)集約式、可持續(xù)生產(chǎn)發(fā)展，測(cè)算工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率用于實(shí)證分析，并利用工具變量法解決內(nèi)生性問題，進(jìn)行動(dòng)態(tài)模型穩(wěn)健回歸;將地區(qū)市場(chǎng)化程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、人力資本提升同時(shí)納入數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色生產(chǎn)效率分析框架，探究影響過程中存在的中介效應(yīng)。

三、 理論分析

1. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的直接效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)中信息技術(shù)具有通用性、滲透性特征，信息技術(shù)滲透和應(yīng)用于各產(chǎn)業(yè)部門，重新優(yōu)化配置生產(chǎn)資源，促進(jìn)其全要素生產(chǎn)率的提高?；ヂ?lián)網(wǎng)加強(qiáng)技術(shù)信息協(xié)同、創(chuàng)新合作和研發(fā)合作，提升漸進(jìn)式創(chuàng)新能力，減少工業(yè)生產(chǎn)、管理和交易成本實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。除此之外，互聯(lián)網(wǎng)利用環(huán)境信息公開、自動(dòng)監(jiān)測(cè)以及環(huán)保宣傳等途徑構(gòu)建環(huán)境信息治理、開展外部監(jiān)督。區(qū)塊鏈技術(shù)吸引多元化投資主體，為綠色基礎(chǔ)設(shè)施搭建一個(gè)去中心化的融資平臺(tái)，確保工業(yè)新建基礎(chǔ)設(shè)施與碳減排目標(biāo)一致[11]。大數(shù)據(jù)核心在于大數(shù)據(jù)捕捉到的準(zhǔn)確、深層次的信息知識(shí)。利用大數(shù)據(jù)將生產(chǎn)到消費(fèi)的全過程連接起來，借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn)，利用集合數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)投入產(chǎn)出，將工業(yè)以往的高投入、高消耗生產(chǎn)模式為數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)模式，形成科學(xué)的監(jiān)測(cè)體系，向高端智能化升級(jí)[12]。數(shù)字金融本身具有較強(qiáng)的綠色屬性等優(yōu)勢(shì)，轉(zhuǎn)化給工業(yè)綠色環(huán)保項(xiàng)目提供資金支持，激勵(lì)工業(yè)綠色節(jié)能技術(shù)進(jìn)步，產(chǎn)生良好的社會(huì)示范效應(yīng)。綜合以上數(shù)字經(jīng)濟(jì)具體形式作用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)促進(jìn)工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的提高產(chǎn)生直接效應(yīng)。

2. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的中介效應(yīng)

（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)中介效應(yīng)。傳統(tǒng)工業(yè)以往存在產(chǎn)能過剩、發(fā)展模式落后、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡等弊端，而信息通信技術(shù)快速發(fā)展帶來的數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以有效地通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)促進(jìn)工業(yè)綠色發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要對(duì)工業(yè)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)數(shù)字化改造促進(jìn)工業(yè)綠色發(fā)展，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化改造以智能生產(chǎn)模式、可視化的產(chǎn)業(yè)組織模式為主要形式[13]。在工業(yè)生產(chǎn)工藝方面，數(shù)字技術(shù)結(jié)合工業(yè)軟件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜結(jié)構(gòu)部件的生產(chǎn)，改變?cè)械男袠I(yè)產(chǎn)出結(jié)構(gòu)和產(chǎn)出效率，完善生產(chǎn)和管理等工作，降低原料浪費(fèi)的同時(shí)不斷優(yōu)化產(chǎn)品性能，提升生產(chǎn)要素的流動(dòng)率和匹配率。工業(yè)機(jī)器人的投入使用進(jìn)一步提高了勞動(dòng)生產(chǎn)率，促進(jìn)能源消耗、勞動(dòng)密集型向知識(shí)技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變。通過利用更為透明的并行網(wǎng)絡(luò)式組織作出精準(zhǔn)的戰(zhàn)略決策，數(shù)字技術(shù)極大地改變了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，對(duì)工業(yè)行業(yè)的升級(jí)改造和生產(chǎn)效率提升具有“賦能效應(yīng)”。

（2）市場(chǎng)化進(jìn)程中介效應(yīng)。市場(chǎng)化水平過低會(huì)導(dǎo)致能源的過度使用和浪費(fèi)，抑制工業(yè)企業(yè)綠色創(chuàng)新投入，助推高污染行業(yè)，不利于工業(yè)綠色發(fā)展[14]?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)模式能有效地加強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加強(qiáng)加快了綠色生產(chǎn)要素的合理流動(dòng)和優(yōu)化組合，減少區(qū)域內(nèi)信息不對(duì)稱導(dǎo)致的資源錯(cuò)配和市場(chǎng)扭曲的發(fā)生，進(jìn)一步促使企業(yè)主動(dòng)進(jìn)行技術(shù)革新、新產(chǎn)品開發(fā)、服務(wù)創(chuàng)新等，提升企業(yè)專業(yè)化水平，提高經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的運(yùn)行效率從而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升[15]。新型數(shù)字科技、智能技術(shù)可以供給工業(yè)企業(yè)新型綠色生產(chǎn)要素，大數(shù)據(jù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化工業(yè)企業(yè)日常運(yùn)行流程，提高要素供需匹配精度，改善資源配置結(jié)構(gòu)，減少無謂損失與資源浪費(fèi)，使工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出接近產(chǎn)能，為企業(yè)綠色生產(chǎn)提供平臺(tái)支撐與技術(shù)保障，促進(jìn)工業(yè)綠色生產(chǎn)效率提升。

（3）人力資本中介效應(yīng)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來以科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的信息革命，而任何科技創(chuàng)新的本質(zhì)推動(dòng)力來自于人力資本積累。足夠的人力資本吸收消化并推動(dòng)技術(shù)革新，同時(shí)人力資本的狀況決定了技術(shù)進(jìn)步的類型，決定了技術(shù)進(jìn)步實(shí)際應(yīng)用的效率。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)以新一代信息技術(shù)為核心，通過加速透明化、開放化的數(shù)據(jù)資源共享，助力高素質(zhì)的人力資本積累。擁有數(shù)字素養(yǎng)的技術(shù)人員實(shí)踐于工業(yè)生產(chǎn)過程中能更好地注重經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益。此外，人力資本作為一種生產(chǎn)要素，通過自身資源強(qiáng)度的增加，適度替代工業(yè)生產(chǎn)過程中對(duì)自然資源等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的需求，降低了對(duì)高強(qiáng)度能源消耗的依賴，實(shí)現(xiàn)了節(jié)能減排、低碳環(huán)保的效果[16]，最終提高工業(yè)綠色生產(chǎn)效率。較高的人力資本水平具備良好的創(chuàng)新意識(shí)和環(huán)保意識(shí)，奠定了促進(jìn)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)的基礎(chǔ)。

四、 模型構(gòu)建、變量選取及數(shù)據(jù)說明

1. 模型構(gòu)建

本文要論證的主要問題是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的影響，構(gòu)建基本計(jì)量模型如式（1）所示。

其中，Gtfpit表示i省份t年的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，Digit表示i省份t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平，[CVit]為其他控制變量，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，β0表示模型截距項(xiàng)，β1、βc為各變量系數(shù)。

2. 變量選取

工業(yè)綠色生產(chǎn)效率。本文采用SBM-Malmquist指數(shù)非參數(shù)方法計(jì)算各省份工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。其中，投入指標(biāo)包括勞動(dòng)、能源、資本投入。勞動(dòng)投入，以我國各省份規(guī)模以上工業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)衡量。能源投入，以我國各省份工業(yè)能源消費(fèi)總量衡量。資本投入，本文借鑒物質(zhì)資本存量永續(xù)盤存估算法估算我國各省份工業(yè)資本存量。產(chǎn)出指標(biāo)包括期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出。期望產(chǎn)出，以我國各省份規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)增加值衡量，并利用工業(yè)出廠價(jià)格指數(shù)進(jìn)行價(jià)格平減至2005年;非期望產(chǎn)出，以我國各省份工業(yè)廢水排放總量、工業(yè)煙粉塵排放總量、工業(yè)SO2排放總量衡量。將測(cè)算的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)增長率指數(shù)進(jìn)行累乘處理得工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。具體投入產(chǎn)出變量見表1。

本文所測(cè)算的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率基于規(guī)模報(bào)酬不變的前提條件。圖1顯示了2005—2018年度采用SBM-ML指數(shù)測(cè)算并進(jìn)行逐年累乘的工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。從全國整體層面來看，工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)。其中2015—2018年工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長速度明顯提升，反映出近年來我國工業(yè)整體注重技術(shù)創(chuàng)新、契合節(jié)能降耗生產(chǎn)目標(biāo)，在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益同時(shí)落實(shí)工業(yè)綠色發(fā)展。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)。目前省級(jí)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的統(tǒng)一測(cè)度還在探索中，學(xué)者們大多結(jié)合研究目的構(gòu)建綜合指標(biāo)體系。楊慧梅等基于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化兩個(gè)維度，采用主成分分析法構(gòu)建我國省級(jí)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的衡量指標(biāo)[3]。馬中東等從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字生活應(yīng)用和數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展3個(gè)方面測(cè)算中國省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合水平[17]。本文研究時(shí)間跨度為2005—2018年，考慮數(shù)據(jù)可得性、可比性、全面性，參考焦帥濤等[18]指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展依賴于數(shù)字基礎(chǔ)、數(shù)字應(yīng)用、數(shù)字創(chuàng)新、數(shù)字產(chǎn)業(yè)“四個(gè)需要”理論，創(chuàng)新性構(gòu)建數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字應(yīng)用服務(wù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展及創(chuàng)新環(huán)境支持4個(gè)一級(jí)指標(biāo)、10個(gè)二級(jí)指標(biāo)綜合體系，運(yùn)用熵值法計(jì)算得出各省區(qū)市（因數(shù)據(jù)缺失，不包括港澳臺(tái)及西藏地區(qū)）綜合水平值。具體內(nèi)容見表2。

我國整體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合指數(shù)平均值及中位數(shù)如圖2所示。如圖2可以看出，我國2005—2018年間數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合指數(shù)逐年上升，整體呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展趨勢(shì)。年均指數(shù)和中位數(shù)指數(shù)分別由2005年的0.32、0.27提升至2018年的1.65、1.08，發(fā)展速度穩(wěn)中提升。

具體從省級(jí)層面來看，2005—2018年我國各個(gè)省區(qū)市數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平均值及2018年數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合指數(shù)如圖3所示。按照各省區(qū)市數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合指數(shù)年均值由高到低依次從左至右排列。從30個(gè)省區(qū)市2005—2018年數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平均值來看，北京、上海、浙江、福建、廣東、江蘇依次占據(jù)前六位，發(fā)展動(dòng)力強(qiáng)勁;青海和甘肅地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)最為靠后，其他地區(qū)均值水平差異不大。分東、中、西三大區(qū)域來看，東部地區(qū)具有顯著領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，中部地區(qū)穩(wěn)中有進(jìn)，西部地區(qū)發(fā)展空間大。這表明我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)在省級(jí)層面上發(fā)展不平衡，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)表現(xiàn)出優(yōu)越的數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，而部分中西部地區(qū)尚有較大發(fā)展空間。隨著我國不斷加大對(duì)中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)及技術(shù)支持力度，各區(qū)域間發(fā)展距離將不斷縮小。

本文將環(huán)境規(guī)制、創(chuàng)新產(chǎn)出、稟賦結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放作為控制變量。環(huán)境規(guī)制，大量研究表明環(huán)境規(guī)制能顯著影響工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，本文以地區(qū)治理廢氣、廢水總費(fèi)用占工業(yè)產(chǎn)出增加值來衡量環(huán)境規(guī)制。創(chuàng)新產(chǎn)出，工業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升在很大程度上依賴于實(shí)際創(chuàng)新產(chǎn)出，本文以各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品項(xiàng)目數(shù)取對(duì)數(shù)衡量。[①]稟賦結(jié)構(gòu)，以各地區(qū)工業(yè)資本與勞動(dòng)的比值取對(duì)數(shù)來衡量工業(yè)稟賦結(jié)構(gòu)。[②]貿(mào)易開放，以地區(qū)進(jìn)出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值衡量。

由上文理論分析可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、市場(chǎng)化水平、人力資本積累起有效中介作用。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化程度來衡量，采用新泰爾指數(shù)表示。[①]市場(chǎng)化水平，采用總體市場(chǎng)化進(jìn)程指數(shù)表示。[②]人力資本，以各省區(qū)市平均受教育年限表示，計(jì)算公式為分別用不同受教育程度人數(shù)占6歲以上人口的比重乘以對(duì)應(yīng)的平均累計(jì)受教育年限（小學(xué)教育為6、初中教育為9、高中教育為12、大專及以上教育為16）再求和。變量描述性統(tǒng)計(jì)見表3。

3.數(shù)據(jù)說明

本文選取的樣本為我國30個(gè)省區(qū)市2005—2018年數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。被解釋變量工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率利用MAXDEA軟件通過模型計(jì)算得出。

五、 實(shí)證分析

1. 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文首先對(duì)基本模型（1）進(jìn)行回歸，初步檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。結(jié)果如表4所示，表4列（1）未加入任何控制變量，結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的回歸系數(shù)為0.311，通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系。在加入所有控制變量后，結(jié)果如表4列（2）所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)為0.188且通過1%水平檢驗(yàn)，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的顯著正向影響仍然存在。

2. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

因基準(zhǔn)回歸結(jié)果可能受到指標(biāo)選取等因素的影響，所以本文通過更換被解釋變量測(cè)算方式對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。[①]更換被解釋變量測(cè)算方式。工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變量測(cè)算模型更換為SBM-GML指數(shù)，勞動(dòng)、資本、能源投入指標(biāo)保持不變，考慮到要素投入與非期望產(chǎn)出存在于工業(yè)生產(chǎn)全過程中，故期望產(chǎn)出調(diào)整為各省區(qū)市工業(yè)總產(chǎn)值，利用價(jià)格指數(shù)平減至2005年，非期望產(chǎn)出為工業(yè)廢水、工業(yè)固體廢棄物、工業(yè)二氧化硫排放總量，將增長率指數(shù)累乘得到各省區(qū)市工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。如表4列（3）和列（4）所示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)大小雖有所改變，但仍正向顯著。[②]更換被解釋變量重新估計(jì)。選取工業(yè)代表性污染物二氧化硫排放量為被解釋變量，以負(fù)向指標(biāo)代表工業(yè)綠色生產(chǎn)效率。表4列（5）顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)每提高一個(gè)單位，工業(yè)二氧化硫排放就會(huì)顯著降低0.512個(gè)單位，這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷滲入工業(yè)生產(chǎn)過程有利于降低污染物的排放，生產(chǎn)過程趨于環(huán)保以提高綠色生產(chǎn)效率。以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)證明本文的研究結(jié)論是可靠的。

3. 內(nèi)生性問題處理

通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)模型存在內(nèi)生性問題，替換靜態(tài)模型采用動(dòng)態(tài)面板差分GMM模型。將被解釋變量（Gtfp）滯后一階加入模型，模型通過序列自相關(guān)和Hansen檢驗(yàn)。由于表5列（1）制變量后數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)顯著為正，即考慮動(dòng)態(tài)效果數(shù)字經(jīng)濟(jì)依然有效提升工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。

進(jìn)一步采用工具變量法進(jìn)行兩階段回歸，結(jié)果如表6所示。首先選取核心解釋變量（Dig）滯后一期做工具變量，并且拒絕了弱工具變量和不可識(shí)別假設(shè)。從表6列（1）可以看出，Dig的系數(shù)為0.232，顯著為正，通過1%顯著性檢驗(yàn)。此外，參考黃小勇等[19]采用固定電話數(shù)量作為地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的工具變量，表6列（2）顯示了另一工具變量的估計(jì)結(jié)果。首先K-P LM統(tǒng)計(jì)量的P值為0.0000，拒絕“工具變量識(shí)別不足”的原假設(shè)，Wald F統(tǒng)計(jì)量大于10%水平的臨界值，拒絕“工具變量弱識(shí)別”的原假設(shè)，因而地區(qū)每百人擁有的固定電話數(shù)量可以作為工具變量來解決內(nèi)生性問題。Dig的系數(shù)通過1%顯著性檢驗(yàn)，依然顯著為正。綜上，在用不同工具變量進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)依然表現(xiàn)出對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的正向促進(jìn)作用，這進(jìn)一步佐證了前文得出的結(jié)論。

4. 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

為揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的中介機(jī)制，驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、提高市場(chǎng)化水平、人力資本積累路徑對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生作用，構(gòu)建如下模型。

式中Mit表示中介變量，分別代表i省份t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和市場(chǎng)化水平。fi表示不可觀測(cè)的個(gè)體固定效應(yīng)。其余變量解釋與上文一致。

全樣本中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示，列（1）為基準(zhǔn)回歸結(jié)果，列（2）顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)為0.671，通過1%水平正向顯著，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以有效提高市場(chǎng)化水平。列（3）顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)與市場(chǎng)化水平均通過5%水平正向顯著，證實(shí)了市場(chǎng)化水平的提高是數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的有效中介路徑。同樣地，列（4）顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)通過5%水平正向顯著，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有著積極作用。列（5）結(jié)果中數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)均通過5%水平正向顯著，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)提升工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的另一中介路徑。列（6）顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過1%水平正向顯著，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本積累具有顯著正向作用。列（7）結(jié)果表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過促進(jìn)人力資本積累可以有效提高工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。以上結(jié)論均與上文理論分析結(jié)果相一致。

六、 結(jié)論與啟示

本文圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵與發(fā)展構(gòu)建省級(jí)層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平綜合指標(biāo)體系，注重工業(yè)綠色發(fā)展測(cè)算工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，同時(shí)考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色效率存在內(nèi)生性問題，利用2005—2018年省級(jí)面板數(shù)據(jù)在靜態(tài)面板模型基礎(chǔ)上通過動(dòng)態(tài)差分GMM模型進(jìn)行穩(wěn)健實(shí)證?；诶碚摲治鰧?duì)市場(chǎng)化進(jìn)程、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、人力資本水平中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)和討論，得到以下主要結(jié)論：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著提高作用，利用當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于促進(jìn)工業(yè)綠色發(fā)展。在控制一系列變量及更換測(cè)度方式后，仍具有穩(wěn)健正向作用。（2）為克服數(shù)字經(jīng)濟(jì)與工業(yè)綠色發(fā)展之間存在的內(nèi)生性問題，采用動(dòng)態(tài)差分GMM模型及工具變量法確保模型可靠，結(jié)果與上文保持基本一致。（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、市場(chǎng)化水平提高、人力資本積累是數(shù)字經(jīng)濟(jì)作用于工業(yè)綠色生產(chǎn)效率的有效中介環(huán)節(jié)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、加快市場(chǎng)化進(jìn)程、提升人力資本，作用于工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提高，促進(jìn)工業(yè)綠色發(fā)展。

本文得出以下啟示：（1）數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅是加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的新引擎，還是推動(dòng)社會(huì)高質(zhì)量綠色發(fā)展的新思路。政府應(yīng)完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，夯實(shí)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的重要抓手，助力工業(yè)企業(yè)提高數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新水平，加快工業(yè)領(lǐng)域數(shù)字科技成果轉(zhuǎn)化，全方位全鏈條賦能工業(yè)綠色發(fā)展。（2）企業(yè)要發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高市場(chǎng)資源配置效率的作用，依靠大數(shù)據(jù)信息優(yōu)勢(shì)匹配生產(chǎn)需求，打破生產(chǎn)資源約束瓶頸，利用信息化、智能化、數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗目標(biāo)，不斷轉(zhuǎn)型升級(jí)為環(huán)保高效生產(chǎn)模式。（3）加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)，推動(dòng)信息技術(shù)人才與工業(yè)制造人才深度融合，轉(zhuǎn)換人口優(yōu)勢(shì)為人力資本優(yōu)勢(shì)，培育復(fù)合型專業(yè)化人才，助力工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王開科，吳國兵，章貴軍.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展改善了生產(chǎn)效率嗎？[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2020（10）：24-34.

[2] 邱子迅，周亞虹.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與地區(qū)全要素生產(chǎn)率——基于國家級(jí)大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2021，47（7）：4-17.

[3] 楊慧梅，江璐.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、空間效應(yīng)與全要素生產(chǎn)率[J].統(tǒng)計(jì)研究，2021，38（4）：3-15.

[4] 彭星，李斌.不同類型環(huán)境規(guī)制下中國工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型問題研究[J].財(cái)經(jīng)研究，2016，42（7）：134-144.

[5] 韓立達(dá)，史敦友，張衛(wèi).技術(shù)創(chuàng)新與工業(yè)綠色化：作用機(jī)理和實(shí)證檢驗(yàn)[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2020（5）：176-190.

[6] 李振葉，劉楊程，徐斌.“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響——基于面板中介效應(yīng)模型的估計(jì)[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2020，37（14）：86-93.

[7] 盧福財(cái)，劉林英，徐遠(yuǎn)彬.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對(duì)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究[J].江西社會(huì)科學(xué)，2021，41（1）：39-50.

[8] 程中華，劉軍.信息化對(duì)工業(yè)綠色增長的影響效應(yīng)[J].中國科技論壇，2019（6）：95-101.

[9] 李琳，劉琛.互聯(lián)網(wǎng)、稟賦結(jié)構(gòu)與長江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率——基于三大城市群108個(gè)城市的實(shí)證分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2018，32（7）：5-11.

[10] 柏亮，陳小輝.數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響工業(yè)SO2排放？——理論解讀與實(shí)證檢驗(yàn)[J].東北財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（5）：73-81.

[11] 渠慎寧.區(qū)塊鏈助推實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展：模式、載體與路徑[J].改革，2020（1）：39-47.

[12] 許憲春，任雪，常子豪.大數(shù)據(jù)與綠色發(fā)展[J].經(jīng)濟(jì)研究參考，2019（10）：97-110.

[13] 陳曉東，楊曉霞.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響——基于灰關(guān)聯(lián)熵與耗散結(jié)構(gòu)理論的研究[J].改革，2021（3）：26-39.

[14] 卞元超，吳利華，白俊紅，等.要素市場(chǎng)扭曲是否抑制了綠色經(jīng)濟(jì)增長？[J].世界經(jīng)濟(jì)文匯，2021（2）：105-119.

[15] 余文濤，吳士煒.互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)與正在緩解的市場(chǎng)扭曲[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2020，41（5）：146-160.

[16] 蘇科，周超.人力資本、科技創(chuàng)新與綠色全要素生產(chǎn)率——基于長江經(jīng)濟(jì)帶城市數(shù)據(jù)分析[J].經(jīng)濟(jì)問題，2021（5）：71-79.

[17] 馬中東，寧朝山.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、要素配置與制造業(yè)質(zhì)量升級(jí)[J].經(jīng)濟(jì)體制改革，2020（3）：24-30.

[18] 焦帥濤，孫秋碧.我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2021，40（5）：146-154.

[19] 黃小勇，查育新，朱清貞.互聯(lián)網(wǎng)對(duì)中國綠色經(jīng)濟(jì)增長的影響——基于中國省域綠色競(jìng)爭(zhēng)力的實(shí)證研究[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2020（7）：112-123.

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“網(wǎng)絡(luò)關(guān)系視角的價(jià)值鏈嵌入條件下資源型產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級(jí)實(shí)現(xiàn)機(jī)制研究”（項(xiàng)目編號(hào)：71763014）;云南省科技計(jì)劃項(xiàng)目“嵌入全球生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)視角的我國西部制造業(yè)企業(yè)跨越‘技術(shù)發(fā)展陷阱研究”（項(xiàng)目編號(hào)：2016FB117）。

作者簡介：肖遠(yuǎn)飛（1976-），男，博士，昆明理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，研究方向?yàn)殚_放經(jīng)濟(jì)與區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展;姜瑤（1997-），昆明理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)殚_放經(jīng)濟(jì)與區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

（收稿日期：2021-08-10? 責(zé)任編輯：顧碧言）