張逸辰　鄭金輝

摘 要：基于2011—2019年中國279個地級市數據綜合測度數字經濟及工業(yè)綠色轉型水平，運用固定效應模型、中介效應模型、門檻模型分析數字經濟對工業(yè)綠色轉型的影響特征。結果如下：（1）中國城市數字經濟水平呈穩(wěn)步上升態(tài)勢，但城市間差距逐漸擴大，不同類型城市演進具有一定的時空慣性。（2）數字經濟可以顯著地促進工業(yè)綠色轉型，并通過推動產業(yè)結構升級、提升綠色創(chuàng)新能力、減少工業(yè)環(huán)境污染三條路徑推動工業(yè)綠色轉型。（3）數字經濟對工業(yè)綠色轉型的影響具有異質性，相較中部和西部地區(qū)，數字經濟對東部地區(qū)工業(yè)綠色轉型的促進作用更強，對城市群內部影響更為顯著；數字經濟對工業(yè)綠色轉型存在邊際效應遞增的非線性特征。

關鍵詞：數字經濟；工業(yè)綠色轉型；門檻效應；區(qū)域異質性

中圖分類號：F 062.9

文獻標志碼：A

Dynamic Evolution of Digital Economy and Tts Impacton Industrial Green Transition

ZHANG Yichen ZHENG Jinhui

（School of Economics， Zhejiang University of Technology， Hangzhou 310023， China）

Abstract：Based on the data of 279 prefecture-level cities in China from 2011 to 2019， the digital economy and industrial green transformation level were comprehensively measured. Fixed effect model， intermediary effect model and threshold model were used to analyze the influence characteristics of digital economy on industrial green transformation. The results are as follows：（1） the digital economy level of Chinese cities is rising steadily， but the gap between cities is gradually widening， and the evolution of different types of cities has a certain space-time inertia. （2） Digital economy can significantly promote industrial green transformation， and promote industrial green transformation by promoting industrial structure upgrading， enhancing green innovation capability， and reducing industrial environmental pollution. （3） The impact of digital economy on industrial green transformation is heterogeneous. Compared with the central and western regions， the digital economy has a stronger promoting effect on industrial green transformation in the eastern region and a more significant impact on urban agglomeration. Digital economy has a nonlinear feature of increasing marginal effect on industrial green transformation.

Key words：digital economy; industrial green transformation; threshold effect; regional heterogeneity

在“碳達峰、碳中和”的目標下，數字經濟作為一種全新的生產要素，在工業(yè)領域存在巨大的發(fā)展空間，是促進工業(yè)綠色轉型的重要一環(huán)。一方面，數字技術通過技術創(chuàng)新、設備更新及柔性化生產促使企業(yè)技術進步與結構優(yōu)化，降低企業(yè)強度；另一方面，數字經濟為工業(yè)綠色轉型提供了必要的支持，利用網絡化優(yōu)勢優(yōu)化生產流程實現精細生產，并構建覆蓋全產業(yè)鏈的高效制造體系，依靠綠色技術創(chuàng)新和節(jié)能減排效應實現綠色全要素生產率的提升。本文從地級市視角研究數字經濟對工業(yè)綠色轉型的影響，運用核密度分析、空間馬爾科夫轉移矩陣分析數字經濟動態(tài)演進特征，通過中介效應模型、門檻模型研究數字經濟對工業(yè)綠色轉型的影響機制和非線性特征，以期為工業(yè)綠色轉型升級提供新的理論基礎與經驗支撐。

1 機制分析

1.1 數字經濟促進產業(yè)結構升級

產業(yè)結構升級意味著工業(yè)向技術密集型和環(huán)境友好型轉型。數字經濟從數字產業(yè)化和產業(yè)數字化兩方面促進產業(yè)結構升級，一方面通過數字產業(yè)化促進互聯網產業(yè)、大數據產業(yè)等信息產業(yè)的發(fā)展，直接推動產業(yè)結構升級；另一方面通過產業(yè)數字化加強傳統(tǒng)制造業(yè)與數字產業(yè)、工業(yè)化與信息化的深度融合，并利用數字技術提升生產制造的精細度，減少無序生產導致的資源浪費，構建覆蓋全產業(yè)鏈的高效制造體系，實現工業(yè)發(fā)展方式向綠色集約型轉變，賦能工業(yè)綠色轉型升級。

1.2 數字經濟提升綠色創(chuàng)新能力

第一，數字技術弱化空間距離的限制，便于行業(yè)內其他企業(yè)共享和利用信息，以進行模仿與創(chuàng)新，形成知識和技術溢出的“示范效應”。第二，數字經濟降低企業(yè)信息傳遞和溝通成本，提升企業(yè)收益水平。第三，數字技術的應用提高市場透明度，便于研發(fā)部門及時掌握市場需求的變化，在企業(yè)與消費者之間構建完善的溝通渠道，形成需求拉動創(chuàng)新，推動整個工業(yè)技術創(chuàng)新式發(fā)展，進而推動工業(yè)綠色轉型。

1.3 數字經濟減少工業(yè)環(huán)境污染

第一，數字經濟減少信息獲取不對稱，通過數據整合與分析決策，達到減少環(huán)境污染的目的，同時數字技術重塑企業(yè)的生產設備和生產流程，促使先進的生產技術與污染物處理技術得到使用，提升污染處理能力。第二，數字經濟完善污染監(jiān)督機制，一方面提升污染檢測能力，實現污染排放數據的實時采集、傳輸、分析與反饋，為規(guī)制企業(yè)生產提供依據；另一方面完善外部監(jiān)督能力，提升公眾的環(huán)境治理參與度，網絡輿論的非正式環(huán)境規(guī)制使民眾可以直接監(jiān)督企業(yè)排污情況，從而顯著減少環(huán)境污染，促進工業(yè)綠色轉型。

2 研究設計

2.1 研究方法

2.1.1 空間馬爾科夫鏈

空間馬爾科夫鏈是傳統(tǒng)馬爾科夫鏈融入空間滯后因素所形成的模型，可用來估算數字經濟在變化過程中與鄰域地區(qū)的相互關系。本文將不同年份數字經濟劃分為k種類型，并用k×k的轉移概率矩陣表示，以區(qū)域觀測向量（Y）與空間權重矩陣（W）的乘積研究數字經濟空間分布態(tài)勢。

lag=∑wy??? （1）

其中，y為區(qū)域j的數字經濟觀測值，w為空間權重矩陣W的元素。

2.1.2 基本模型

本文構建如下固定效應模型以研究數字經濟對工業(yè)綠色轉型的影響：

Git=α+αDige+αX+μ+λ+ε??? （2）

其中，Git為城市i在t時期的工業(yè)綠色轉型水平；Dige為城市i在t時期的數字經濟水平；X為一系列控制變量；μ為個體固定效應；λ為時間固定效應；ε為隨機擾動項。

2.1.3 中介效應模型

為探討數字經濟對工業(yè)綠色轉型的作用機制，本文參考溫忠麟的方法，在式（2）的基礎上構建如下中介效應模型：

M=β+βDige+βX+μ+λ+ε??? （3）

Git=γ+γDige+γM+γX+μ+λ+ε??? （4）

其中，M為中介變量，包括產業(yè)結構升級（Ind）、綠色創(chuàng)新能力（Gin）和工業(yè)環(huán)境污染（Pol）。

2.1.4 門檻模型

由于互聯網領域存在一定的“網絡效應”，導致數字經濟可能對工業(yè)綠色轉型產生非線性作用，因此構建如下的門檻模型：

Git=?+?Dige×I（Adj≤θ）+?Dige×I（Adj>θ）+?X+ε??? （5）

其中，Adj為門檻變量，I（·）為指示函數，當括號內條件被滿足時為1，否則為0。式（5）為單門檻模型，可根據情況擴展為多門檻模型。

2.2 變量選擇與說明

本文的被解釋變量為工業(yè)綠色轉型水平（Git），參考鄧慧慧等人的研究，構建涵蓋工業(yè)生產效率、工業(yè)可持續(xù)發(fā)展、產業(yè)結構升級、綠色創(chuàng)新能力、工業(yè)環(huán)境污染五個維度的工業(yè)綠色轉型評價指標體系（表1），并采用熵值法計算綜合得分。核心解釋變量為數字經濟水平（Dige），借鑒趙濤等人的研究，從數字應用規(guī)模、數字產業(yè)發(fā)展、數字普惠金融三個維度運用熵值法進行測算，如表2所示。本文在梳理相關文獻后，選取如下控制變量：資本密集程度（lnKL），以資本存量與勞動比值取對數來表示；經濟增長水平（lnGDPP），以人均地區(qū)生產總值取對數表示；外商直接投資（lnFdi），以當年實際使用外資金額取對數表示；政府支出水平（Gov），以公共預算支出占GDP比重表示; 行業(yè)競爭程度（lnFirms），以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數取對數表示；金融發(fā)展水平（lnFin），以年末人均金融機構存貸款余額取對數表示。

2.3 數據來源

本文以2011—2019年中國279個地級市的數據作為研究對象，數據主要來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、北京大學和螞蟻科技集團的數字普惠金融指數，對部分缺失數據采用插值法補齊。

3 數字經濟的動態(tài)演進特征

3.1 時間動態(tài)演進特征

本文選取2011年、2015年、2019年三個時間點根據數字經濟的數值分別就全國及東中西部地區(qū)進行核密度曲線的繪制，以研究數字經濟的時間演進特征，結果如圖1所示。

全國數字經濟時間演進情況如下：第一，在位置變化上，核密度曲線的波形逐漸向右側移動，說明在研究期限內，全國數字經濟水平總體上不斷提高。第二，在分布形態(tài)上，核密度曲線主峰的高度不斷下降，呈現一定的離散特征，同時右尾逐年拉長，表明全國范圍內數字經濟水平的空間差距在逐步擴大。

東中西部地區(qū)數字經濟時間演進情況如下：第一，在位置變化上，東中西部地區(qū)的核密度曲線均向右移動，同樣說明在東中西部地區(qū)，數字經濟水平呈現上升趨勢。第二，在分布形態(tài)上，東部地區(qū)的峰值逐年降低，寬度逐年增加，表明東部地區(qū)內數字經濟發(fā)展的差異逐漸變大；中部地區(qū)的波峰由一個主峰和一個側峰組成，表明存在一定的兩極分化現象；西部地區(qū)的波峰由雙峰向單峰變化，表明兩極分化現象得到一定的緩解。

3.2 空間動態(tài)演進特征

3.2.1 馬爾科夫轉移矩陣分析

本文基于馬爾科夫轉移矩陣分析不同類型的數字經濟在2011—2019年轉移的概率，根據自然斷點法劃分四個數字經濟水平類型，在非約束下數字經濟所處類型的轉移特征見表3。

第一，數字經濟水平存在“俱樂部趨同”的現象，高水平單元維持原狀態(tài)的概率為0.908，表明高水平單元的區(qū)域趨同現象明顯，而向下轉移的概率最高為0.081，表明數字經濟并無負向發(fā)展趨勢。第二，各數字經濟類型發(fā)生“跨越式發(fā)展”的可能性極小，在該時段間低水平及中低水平分別跨越為中高水平及高水平的概率分別為0.015和0.028，而低水平跨越為高水平的概率僅為0.001。第三，在研究階段內，低、中高、高水平單元維持原有類型的可能性較大，分別為0.718、0.816、0.908，而中低水平單元向中高水平轉移的可能性較大，為0.585。

3.2.2 空間馬爾科夫轉移矩陣分析

本文利用空間馬爾科夫轉移矩陣研究在鄰域條件約束下數字經濟水平類型的轉移特征，結果如表4所示。

第一，鄰域所處的水平類型越高，對低水平地區(qū)轉移概率的帶動作用將越強。表4中當低水平地區(qū)分別與低、中低、中高水平相鄰時，其向上一級轉移的概率變?yōu)?.186、0.694、0.750，轉移概率呈現一定的上升趨勢，同時轉移的概率并不成比例。第二，鄰域環(huán)境的約束使得數字經濟水平發(fā)生轉移的概率區(qū)別于無約束條件下發(fā)生轉移的概率。在鄰域約束下，低水平地區(qū)向上一級轉移的概率明顯區(qū)別于表3無約束條件下的0.266。第三，空間馬爾科夫轉移矩陣將“俱樂部趨同”上升到空間層次。對高水平單元而言，相比未考慮空間因素的馬爾科夫矩陣，當鄰域同樣處于高水平類型時，保持當前狀態(tài)的概率更大。表4中，高水平單元與高水平單元相鄰時保持當前狀態(tài)的概率為0.937，大于表3中的0.908。

4 實證結果分析

4.1 基準回歸結果

本文采用個體時間雙向固定模型分析數字經濟對工業(yè)綠色轉型的影響，結果由表5表示。在不加入控制變量的列（1）中，數字經濟對工業(yè)綠色轉型呈現顯著的正向促進作用，進一步將控制變量納入回歸模型進行分析，由列（2）可知，在加入了控制變量的回歸模型中，數字經濟仍顯著促進工業(yè)綠色轉型，數字經濟的“綠色效應”逐漸滲透于工業(yè)生產、加工、監(jiān)管等多個層面，對工業(yè)領域展現出顯著的綠色賦能作用。

4.2 穩(wěn)健性檢驗

考慮到工業(yè)綠色轉型水平較高的地區(qū)對數字技術的發(fā)展往往會給予支持，進而導致雙向因果造成內生性問題，本文從三個方面進行穩(wěn)健性檢驗，結果如表6所示。第一，本文將數字經濟的滯后項作為數字經濟的工具變量，利用兩階段最小二乘法進行回歸，從列（1）、（2）回歸結果中看出數字經濟顯著促進工業(yè)綠色轉型。第二，考慮到高等教育人才是將數字技術融入工業(yè)生產進行技術研發(fā)，進而促進工業(yè)綠色轉型的一項重要因素，因此在控制變量中加入教育水平（lnEdu），以每萬人高等學校在校人數取對數表示，列（3）中數字經濟在1%的水平下仍呈現顯著的正向影響。第三，將被解釋變量以工業(yè)二氧化硫排放量進行替代，以驗證數字經濟是否有助于減少工業(yè)污染物排放進而實現工業(yè)綠色轉型，由列（4）可知兩者存在顯著的負向關系，表明結果穩(wěn)健成立。

4.3 機制分析

為進一步探究數字經濟對工業(yè)綠色轉型的作用機制，本文以工業(yè)綠色轉型指標體系中產業(yè)結構升級（Ind）、綠色創(chuàng)新能力（Gin）、工業(yè)環(huán)境污染（Pol）為中介變量進行實證檢驗。表7中，在基準回歸顯著的前提下，將數字經濟分別對三項中介變量進行回歸，列（1）、（3）、（5）顯示數字經濟對三者的回歸系數均顯著為正，在加入中介變量的回歸方程列（2）、（4）、（6）中可看出，數字經濟的影響系數呈現一定程度下降，同時經Sobel檢驗后結果均顯著，表明數字經濟通過推動產業(yè)結構升級、提升綠色創(chuàng)新能力、減少工業(yè)環(huán)境污染三條路徑推動工業(yè)綠色轉型。

4.4 異質性分析

不同地區(qū)由于資源稟賦、社會環(huán)境等不同可能會使數字經濟與工業(yè)綠色轉型產生異質性特征。本文將中國279個地級市劃分為東部、中部、西部地區(qū)及城市群、非城市群五個樣本以研究異質性影響結果見表8。就東中西部地區(qū)而言，數字經濟均顯著為正，同時東部地區(qū)效應最強，因其得益于完善的數字基礎設施和數字應用渠道，呈現一定的“先發(fā)優(yōu)勢”。就城市群與非城市群地區(qū)而言，城市群數字經濟對工業(yè)綠色轉型的作用顯著為正，而非城市群效果并不明顯，表明城市群內的城市可更好地將數字紅利應用于工業(yè)綠色轉型中。

4.5 進一步分析：門檻效應

本文以數字經濟為門檻變量進行門檻檢驗，經過bootstrap反復抽樣1000次后觀察到數字經濟通過了雙重門檻檢驗，結果如表9所示。由表9可知，數字經濟的雙門檻值分別為0.290和0.403，彈性系數分別為-0.017、0.032、0.176，當小于0.290門檻值時數字經濟的影響為負但不顯著，大于0.290門檻值時數字經濟對工業(yè)綠色轉型具有顯著的正向影響，同時影響程度持續(xù)提升，呈現邊際效益遞增的非線性特征。隨著數字化平臺的完善，數字經濟與工業(yè)之間的聯系愈發(fā)緊密，推動生產技術、污染監(jiān)管等領域的提升，促使工業(yè)綠色轉型加速發(fā)展。

5 結論與建議

本文在探討數字經濟動態(tài)演進及其對工業(yè)綠色轉型影響的基礎上得到以下結論：（1）2011—2019年中國城市數字經濟水平呈現逐年上升的態(tài)勢，不同地區(qū)之間的差距不斷擴大，呈現離散分布特征，不同類型城市演進存在一定的時空慣性。（2）數字經濟對工業(yè)綠色轉型具有顯著的正向促進作用，并通過推動產業(yè)結構升級、提升綠色創(chuàng)新能力、減少工業(yè)環(huán)境污染三條途徑發(fā)揮。（3）數字經濟對東中西部地區(qū)的工業(yè)綠色轉型均呈現顯著的促進作用，且東部地區(qū)效果最好，相較非城市群，數字經濟顯著驅動城市群的工業(yè)綠色轉型；數字經濟的影響存在邊際效應遞增的非線性特征。

為進一步發(fā)揮數字經濟的推動作用，促進工業(yè)綠色轉型穩(wěn)步提升，提出以下政策建議：（1）不斷強化數字經濟的賦能帶動作用。拓寬數字經濟作用的廣度和深度，推動數字產業(yè)化和產業(yè)數字化與工業(yè)綠色轉型相互融合，借助數字平臺提升生產效率、減少資源消耗，促進綠色轉型。（2）加快優(yōu)化數字賦能的多路徑作用。利用數字技術合理分配資源，提升產業(yè)結構，實現綠色發(fā)展；提升對創(chuàng)新研發(fā)的重視程度，不斷發(fā)展綠色創(chuàng)新的新路徑；加強數字技術對生產決策、生產流程的帶動作用，高效利用資源，減少環(huán)境污染。（3）持續(xù)推進數字經濟差異化發(fā)展戰(zhàn)略?；诟鞯貐^(qū)的稟賦差異及發(fā)展程度的不同，實施動態(tài)化及差異化的發(fā)展策略，不斷加強區(qū)域內、區(qū)域間的合作與聯動發(fā)展。

參考文獻：

［1］張三峰， 魏下海. 信息與通信技術是否降低了企業(yè)能源消耗：來自中國制造業(yè)企業(yè)調查數據的證據［J］. 中國工業(yè)經濟， 2019（2）：155-173.

［2］韓晶， 陳曦. 數字經濟賦能綠色發(fā)展：內在機制與經驗證據［J］. 經濟社會體制比較， 2022（2）：73-84.

［3］周曉輝， 劉瑩瑩， 彭留英. 數字經濟發(fā)展與綠色全要素生產率提高［J］. 上海經濟研究， 2021（12）：51-63.

［4］盧福財， 劉林英， 徐遠彬. 互聯網發(fā)展對工業(yè)綠色全要素生產率的影響研究［J］. 江西社會科學， 2021， 41（1）：39-50，254-255.

［5］沈裕謀， 張亞斌. 兩化融合對中國工業(yè)綠色全要素生產率的影響研究［J］. 湖南科技大學學報（社會科學版）， 2014， 17（3）：70-77.

［6］倫曉波， 劉顏. 數字政府、數字經濟與綠色技術創(chuàng)新［J］. 山西財經大學學報， 2022， 44（4）：1-13.

［7］蔡玲， 汪萍. 數字經濟與城市綠色全要素生產率：影響機制與經驗證據［J］. 統(tǒng)計與決策， 2022， 38（9）：11-16.

［8］李佳鈺， 周宇. 互聯網對中國工業(yè)技術創(chuàng)新效率的影響：基于階段異質效應的分析［J］. 人文雜志， 2018（7）：34-43.

［9］ROMM J. The internet and the new energy economy［J］. Resources Conservation and Recycling， 2002， 36（3）：197-210.

［10］許憲春， 任雪， 常子豪. 大數據與綠色發(fā)展［J］. 中國工業(yè)經濟， 2019（4）：5-22.

［11］李欣， 楊朝遠， 曹建華. 網絡輿論有助于緩解霧霾污染嗎？——兼論霧霾污染的空間溢出效應［J］. 經濟學動態(tài)， 2017（6）：45-57.

［12］趙濤， 張智， 梁上坤. 數字經濟、創(chuàng)業(yè)活躍度與高質量發(fā)展：來自中國城市的經驗證據［J］. 管理世界， 2020， 36（10）：65-76.

［13］鄧慧慧， 楊露鑫. 霧霾治理、地方競爭與工業(yè)綠色轉型［J］. 中國工業(yè)經濟， 2019（10）：118-136.