长江经济带数字化转型对制造业绿色发展影响研究

吴传清，孟晓倩

（1.武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430072；2.武汉大学 中国发展战略与规划研究院，湖北 武汉 430072；3.武汉大学 区域经济研究中心，湖北 武汉 430072）

党的二十大报告提出，加快建设制造强国和数字中国，推动制造业智能化、绿色化发展，促进数字经济和实体经济深度融合。2021 年《政府工作报告》提出要加快数字化发展，推进产业数字化转型，推动产业数字化智能化改造。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》（以下简称《纲要》）提出要加快数字化发展，推进数字产业化和产业数字化。随着互联网、云计算、物联网等数字技术和移动支付、电子商务、共享经济等一批新业态的广泛应用，数字经济产业规模快速增长，成为助推经济高质量发展的新动能。根据工业和信息化部统计资料，2021 年，我国数字经济规模超过45 万亿元，占GDP 比重达39.8%。数字化转型作为数字经济最核心的部分，主要是以数字化的知识和信息为关键生产要素，通过产业数字化，推动5G、互联网、云计算、人工智能、区块链等数字化技术与实体经济融合发展，推进传统产业数字化升级和改造，提高劳动、资本等传统生产要素的效率，对制造业绿色发展具有重要的驱动作用。在“双碳”目标的倒逼效应下，作为能源资源消耗和污染物排放量双高的制造业要想提升自身竞争力，亟须通过绿色转型实现高质量发展。将数字化、智能化、绿色化全面融入制造业全链条体系，充分发挥数字化转型的作用，对驱动制造业绿色发展具有重要意义。

《纲要》提出要坚持生态优先、绿色发展和共抓大保护、不搞大开发，协同推动长江经济带生态环境保护和经济发展。2021 年，长江经济带GDP总量达53.02 万亿元，占全国经济总量的46.36%，较2020 年提升了3.36 个百分点，在全国经济高质量发展中的引领作用进一步增强。制造业作为产业之本，在长江经济带经济发展中贡献着巨大力量，但是在促进经济高速发展的过程中，长江经济带制造业发展也存在着较大的环境污染、生态破坏等负外部性问题，对长江流域生态安全和水资源环境产生较大压力。长江经济带制造业仍处于全球价值链低端的基本事实一直未改变，因此，以制造业绿色发展推动长江经济带生态环境改善和经济发展双赢，从而实现长江经济带高质量发展具有重要的实践价值。“十四五”时期，牢牢把握住数字化兴起的时机，充分享受数字化转型带来的各项优惠成为制造业未来绿色发展的首要方向。那么在数字经济快速发展和制造业转型升级的背景下，数字化转型能否成为助推制造业绿色发展的催化剂？内在机理是什么？不同的数字化转型水平和不同区域数字化发展对长江经济带制造业绿色发展的影响有何差异？一系列问题正是本文研究的重点，对长江经济带数字化转型的实施具有重要的参考价值。

一、文献综述

数字化转型的概念来源于数字经济，也是数字经济的一部分。数字经济概念最早由Tapscott[1]48-50在《数字经济：网络智能时代的前景与风险》中提出，随后由美国商务部对其进行推广，将数字经济定义为在信息通信技术（ICT）基础上进行拓展而实现广泛应用的一系列新型经济活动。此后不同研究机构相继提出网络经济、虚拟经济、信息经济等相关概念，但核心均为信息通信技术（ICT）产业。随着信息技术、“互联网+”和大数据的发展，“数字经济”的内涵被逐步拓展[2]。2016 年9 月，G20 杭州峰会定义数字经济是“以使用数字化的信息和知识作为关键核心生产要素、以现代基础信息网络作为载体、以信息通信技术（ICT）的有效使用作为提升效率和优化经济结构的重要推动力，这一系列经济活动的组合构成数字经济”。关于数字经济的范围界定，Moulton[3]提出数字经济主要包括电子商务、信息技术、相应信息通信技术基础设施与信息传输、通信、计算机产业。国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》将数字经济产业范围确定为数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业和数字化效率提升业等。在数字经济应用方面，主要研究数字经济的测算分析[4-6]和红利效应，其中红利效应集中在数字经济对高质量发展[7]、创新发展[8-11]、绿色低碳发展[12-15]、协调发展[16]等的影响。

数字化转型是数字经济的核心驱动力，主要是以新一代信息技术为支撑，传统产业及其产业链上下游全要素的数字化改造，通过与信息技术的深度融合，实现赋值、赋能，体现为数字技术的发展和数字应用服务的扩散。作为数字化转型的技术支持，数字化技术具有基础性、外溢性、互补性和渗透性等特点，能够打破资本、劳动等传统要素的局限与制约，催生出共享经济、平台经济等[17]新型业态和全新模式。随着数字技术的快速发展与实体经济的深度融合，数字化转型成为经济高质量发展的驱动力，数字化转型的经济效应逐渐受到学术界的广泛关注，一些学者分析了数字化对实体经济转型发展的促进作用[18-20]。更多学者围绕数字化对产业尤其是工业绿色发展的影响进行展开，如邓荣荣等[21]发现数字经济可显著降低工业二氧化硫、工业废水和工业烟尘排放量等各类环境污染物的排放，呈现“绿色效应”，从而推动工业绿色发展。王俊豪等[5]提出数字产业发展可以通过技术效率的提升，促进整体产业技术升级。部分学者从微观企业角度出发，考察数字化对企业全要素生产率[22-23]、企业绿色技术创新[24]、企业绩效[25-26]等的影响。还有学者认为数字经济发展可提升绿色生态效率和环境治理绩效，并且可以通过强化环境规制水平和提升绿色技术创新水平来提升环境治理绩效[27-28]。

通过文献梳理可以发现围绕数字化转型与制造业绿色发展的相关研究较少。仅有少数学者从数字经济与制造业转型升级发展相关性方面进行研究[29]，惠宁等[30]认为数字经济发展水平的提升能够显著促进制造业绿色发展效率的增加，且可通过扩大人力资本积累和激发创业活力驱动制造业高质量发展。戴翔等[31]从数字赋能角度，研究数字化投入对制造业绿色转型的驱动作用。Gaputo 等[32]认为物联网技术可推动制造业实现价值创造、技术重振及产业结构调整。长江经济带作为生态保护的主战场，推动制造业绿色发展具有重要意义。吴传清等[33]对长江经济带数字经济发展水平进行了测算，刘新智等[34]从长江经济带视角在对数字经济进行测算基础上拓展发现数字经济发展有助于推动城市绿色转型。但是以长江经济带为研究对象分析数字经济或数字化转型对制造业绿色发展的文献相对缺乏。同时，数字化转型影响制造业绿色发展方面的研究更多从省级层面探讨，从城市角度进行分析的文献较少。

相较于以往的研究，本文的边际贡献在于：第一，从地级市角度，以长江经济带108 个地级市作为研究对象，分别建立基本面板回归模型和空间计量回归模型考察数字化转型对制造业绿色发展的直接影响效应和空间影响效应；第二，为考察长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的间接影响机制，本文选取绿色技术创新和能源消费结构两个中介变量考察数字化转型对制造业绿色发展的间接影响；第三，从异质性效应角度分析考察长江经济带不同区域数字化转型对制造业绿色发展的影响，从而为不同地区如何实施数字化转型来促进制造业绿色发展的红利效应提供参考。

二、理论分析与研究假设

长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的影响主要从基本传导机制和异质性效应机制两个层面来进行分析。

（一）基本传导机制分析

1.直接传导机制。主要表现为长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的直接影响。数字化转型以信息和数据为关键要素，以人工智能、5G技术、云计算、互联网以及区块链等新型数字技术的应用[2]，推动传统制造业向智能化、绿色化转型。随着数字技术的不断渗透，逐渐催生了共享经济、平台经济、智能制造等新业态、新模式，从而提升了经济发展效率，助推制造业绿色发展。以数据为关键驱动要素的数字化转型最终发展阶段为生态级发展阶段，通过数字业务，发挥生态圈创新潜能，推动制造业绿色转型发展。数字化技术借助其精准的信息检索、收集分析与专业评估能力，通过定位与甄别，发现兼具较大投资价值与良好生态环境效益的绿色项目，支持实施传统产业绿色化改造。数字化转型技术应用可以实现对生产过程中的生态环境变化进行实时监控，有效控制污染源，减少资源浪费和污染物排放，提升制造业绿色发展水平。随着数字经济与实体经济不断地深度融合，企业在提高产能的同时，政府和市场可以更加及时且更有效地进行资源配置，减少其运输成本，提升能源利用效率，以此减少碳排放总量，推动绿色发展。从生产者层面，越来越多的企业应用数字化技术收集、分析和处理数据，推进智能制造，促进整个制造业产业链条更加“绿色”化，从而推动制造业绿色发展[35]73-76。

数字化技术的应用打破了要素、资源流动的时间与空间限制，信息传递效率的提升使得不同地区间的空间距离大大压缩，不同区域间经济活动越发频繁，城市间要素传递和转移的广度和深度逐渐增强，实现不同区域的数据共享，从而形成网络化创新生态[36]，对本地和周边地区的制造业绿色发展都会产生影响。随着先进数字技术的迅速提升和扩散，不同地区间信息传输、储存和处理能力大幅提升，处理成本迅速下降，数据流动性和获取性大大提升[25]了市场主体之间的信息对称性，打破不同地区之间的信息壁垒，提升信息在不同空间上的传播能力和效率，共同推动不同地区制造业绿色发展。但数字化技术的发展可能产生新的数字不平等和“数字鸿沟”现象[37]，由于中心城市周边的外围非中心城市的物联网、大数据中心、云平台等新型数字基础设施建设相对不足，制度环境、政策优惠等软环境较落后，数字化的发展可能加快各类生产要素从外围城市向中心城市流动，从而产生“虹吸效应”，导致出现“弱者更弱，强者更强”的“马太效应”，进一步扭曲资源要素配置，阻碍周边城市制造业绿色转型。基于此，提出如下假设：

假设1：长江经济带数字化转型对制造业绿色发展具有正向促进作用和空间溢出效应。

2.间接传导机制。主要表现为长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的间接影响。数字化转型促使信息传输效率提升，数字技术与能源等其他要素融合，推动生产和污染治理等生产要素的优化配置，带动企业绿色技术创新。数字化还可通过促进人力资本的创新和积累，推动企业、政府和高校等合作机构提升研发效率，针对绿色技术屏障开展科研攻关，加速绿色技术创新。随着环境规制和环保技术标准的不断完善，制造业进行绿色技术创新会在市场上增强竞争优势，提升竞争力，推动制造业向全球价值链中高端迈进，从而助推绿色转型。从生产者层面来看，数字化转型可通过数据的共享和有效利用，对产品制造、设计研发、工艺流程和资源利用等环节进行优化和重组，推动生产和污染治理生产要素的优化配置，使企业获得梅特卡夫效应，降低企业边际创新成本，并实现技术溢出，提升企业创新水平的回报[38]，为绿色创新提供技术支撑。另外，数字化转型可降低企业的信息传递、沟通成本和外部知识搜寻成本，提升企业绩效和效益水平[39]，为企业进行绿色技术创新提供物质支撑。从政府层面分析，数字化转型为政府评估企业绿色生产程度、污染物排放水平、能耗指标等提供了精准的量化标准，为精准治理提供技术支撑。政府可依据数字化技术科学评估企业生产产品的绿色标准是否合格。政府通过实施环境规制政策，对企业进行实时监测，倒逼企业绿色生产，提升企业绿色技术创新意愿，从而提高绿色技术创新能力[40]。邓荣荣等[21]把绿色技术创新效应作为数字转型降低城市环境污染物排放的重要机制。数字化技术可促进研发部门联合高校、政府部门等机构联合开展技术攻关，赋能研发创新过程的虚拟化，降低试错成本，加快绿色创新。数字技术的智能化、数字化等优点，为绿色技术创新提供了良好的环境条件和不同要素创新，从而助推制造业绿色发展。

数字化转型支持制造业实施传统能源改造，引导能源结构优化，推动能源绿色低碳转型，助推制造业绿色发展。从替代效应角度来看，随着数字化转型水平提升，能源消耗部门会提升清洁能源和非化石能源比重，降低化石能源消费比例，提高能源使用效率和优化产业结构，降低能源强度，从而助推制造业绿色发展。数字化技术通过监测、收集、评估能源密集型产业的生产和制造大数据，有效降低其污染排放水平和生产能耗指标，从而为制造业绿色发展提供可行、可借鉴路径。国家全面深化能源消费改革[41]，鼓励优化能源消费结构，制造业自身同时克制能源消费行为，主动开放式创新来优化和改善能源结构，推动制造业绿色转型。但数字技术的推广应用通过扩大生产水平导致增加能耗强度和数字赋能经济发展引致的能源需求会加大能耗，从而对绿色转型产生不利影响。数字化转型应用于电力能源行业会消耗大量电力能源，大量使用煤电增加煤炭消耗，从而加剧碳排放，不利于制造业绿色发展。基于以上分析，提出如下假设：

假设2a：长江经济带数字化转型可通过提升绿色技术创新水平推动制造业绿色发展。

假设2b：长江经济带数字化转型可通过改变能源消费结构影响制造业绿色发展。

（二）异质性效应机制分析

在工业化进程中，不同地区由于地理环境、资源禀赋、产业发展基础的不同，使得不同区域内数字化转型水平存在较大差距，对制造业绿色发展存在不同的影响。上海、江苏等下游地区凭借良好的产业基础和技术创新水平，工业化处于中后期阶段，存在较大的绿色转型动力，有积极性且有能力进行节能减排创新，降低污染物排放，“创新补偿”效应凸显，从而提升制造业绿色发展水平。而对于经济发展水平相对较弱的长江中下游地区而言，工业基础较为薄弱，高耗能高污染企业较多，制造业注重粗放式发展和数量型增长，企业数字化转型一方面推动制造业产能过度增加，从而增加污染物排放，另外技术创新存在瓶颈，治污成本无法通过产能增加收益来补偿。这些地区仍处于经济快速发展时期，存在以牺牲环境为代价换取经济效益的动力。数字化转型对这些地区制造业绿色发展提升作用可能有限。另一方面，随着数字化转型水平的提升，企业创新能力逐步提高，企业会有意识地提升绿色技术创新水平从而促进制造业绿色发展。基于此，提出如下假设：

假设3：数字化转型对制造业绿色发展影响效应存在区域异质性。

三、研究方法、指标选取和数据来源

（一）变量设定

1.被解释变量

制造业绿色发展水平（GME）。制造业绿色发展意味着实现制造业经济绩效与环境绩效的双赢，提升制造业绿色全要素生产率是推动制造业绿色发展的重要路径[42]。参考胡安军等[43]，采用非径向、非角度、规模报酬不变的SBM 模型测算绿色全要素生产率来衡量制造业绿色发展水平。测算绿色全要素生产率，需选取投入、期望产出和非期望产出三类指标。对于投入指标，主要包括资本、劳动和能源三类投入指标。资本投入采用规模以上工业企业固定资产合计来衡量，采用永续盘存法计算其工业资本存量作为制造业资本投入。借鉴单豪杰[44]的做法，以2012 年为基期，以10.96%的资产折旧率进行测算。劳动投入采用制造业平均从业人数来代表。能源投入利用能源消耗总量表征。对于期望产出指标，因2016 年后均不再统计总产值和销售产值，考虑到数据可得性，统一采用各城市规模以上工业企业主营业务收入作为表征制造业期望产出的代理变量。对于非期望产出指标，主要包括工业“三废”产出量和工业二氧化碳排放量。工业“三废”产出量采用工业废水、工业二氧化硫和工业烟（粉）尘排放量指标来衡量，利用熵值法计算权重合成分指标。CO2排放量参考吴建新等[45]的方法进行测算。利用Matlab 软件测度长江经济带各地级市制造业绿色发展效率来测算制造业绿色发展水平。

2.核心解释变量

数字化转型水平（Dig）。考虑到数据可得性，且仅有少量文献测算城市尺度层面的数字化转型水平，参考赵涛等[7]、黄群慧等[46]，从互联网发展（每百人国际互联网用户数、信息传输、计算机服务和软件业从业人员数、人均电信业务总量和每百人移动电话用户数）和数字普惠金融（数字普惠金融指数）两个维度共五个指标建立数字化转型评级评价指标体系进行测算，并利用熵权法计算权重衡量长江经济带城市数字化转型发展水平。

3.中介变量

（1）绿色技术创新水平（TG）。参考李青原等[47]，将绿色实用新型专利申请量和绿色发明专利申请量两项的和，然后取对数来表示绿色技术创新发展水平。（2）能源消费结构（Ene）。参考陈超凡[42]，采用煤炭消费量与总能源消费量的比表示能源消费结构，值越小说明生产越低碳节能。

4.控制变量

为了更精准地评估数字化转型对长江经济带制造业绿色发展的全面影响，减少遗漏变量造成的估计误差，选取以下控制变量：（1）经济发展水平（ECO），以人均GDP 的对数来衡量；（2）政府支出强度（GOV），用地方财政支出占GDP 比重来表示；（3）外商投资（FDI），用实际利用外商直接投资取对数表示；（4）人力资本水平（EDU），以每万人中在校大学生人数取对数表示；（5）金融发展水平（FIN），以金融机构贷款总额占GDP 比重来表示；（6）人口规模（POP），以城市人口密度来衡量。所有价格数据均以2011 年为基期进行平滑处理。

（二）模型构建

1.基准模型

为考察长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的影响，设定如下基准模型：

μi和νi分别表示地区和时间效应，εit为随机干扰项。GME 为制造业绿色发展水平，Dig 为数字化转型水平，Control 为一系列控制变量，相关变量说明见上文。

2.空间计量模型

数字化发展往往是全空间域、普遍联系的，不能孤立地看待某一地区的数字化转型水平。不同地区的数字化转型水平通常存在空间效应。基于此，建立空间面板模型考察数字化转型对长江经济带制造业绿色发展的空间溢出效应：

其中，δ 表示当地制造业绿色发展水平对邻近地区绿色发展水平的影响；X 为解释变量和控制变量矩阵；W 为空间权重矩阵，使用长江经济带108 个地市之间的地理距离作为权重。其余变量含义见上文。

（三）数据来源

以长江经济带沿线108 个地级及以上城市面板数据为样本进行分析。相关数据主要来源于《中国工业统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国统计年鉴》、相关城市统计年鉴、中国研究数据服务平台（CNRDS）等。数字金融发展水平由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服集团共同编制的中国数字普惠金融指数表示。为相关数据缺失值采用插值法进行补齐。相关变量的描述性统计，具体结果见表1。考虑到我国数字化的迅速扩张和数字技术高速发展及逐步应用的趋势主要在2010 年之后，因此，样本数据期间为2011—2019 年。

表1 相关变量描述性统计

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

采用似然比和豪斯曼检验进行模型选择比较，结果显示采用个体固定效应模型进行估计，结果见表2。其中，模型（1）和模型（2）分别为加入控制变量前后长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的影响，回归结果显示数字化转型对制造业绿色发展具有明显促进作用，加入控制变量前回归系数显著为正且为0.9290。加入控制变量后，数字化转型对制造业绿色发展的影响系数为1.0303，说明加大数字化转型有利于制造业绿色发展。企业通过数字化转型，在提高产能的同时会提升绿色发展意识，从而促进产业转型升级，提升制造业绿色发展效率。

表2 长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的影响

从模型（2）的控制变量回归结果来看，经济发展水平对制造业绿色发展具有显著的正向影响，随着经济发展水平的提高，全社会绿色发展意识逐步增强，新发展阶段经济高质量发展伴随着经济绿色发展，从而制造业绿色发展效率逐步提升。政府支持有助于提升制造业绿色发展效率，政府资金支持可加大制造业投入水平，从而增加绿色技术研究促进绿色发展。外商投资对制造业绿色发展具有负向作用，但是影响不显著，原因可能是长江经济带不同城市外商投资水平差异较大，上海、杭州、重庆等开放程度较高城市的外商投资水平对制造业绿色发展影响较大，但江西、贵州和云南一些城市开放水平较低，不足以影响到制造业绿色发展，从而导致系数不显著。人力资本水平对制造业绿色发展的影响系数为0.0781，人力资本的提高可增加创新投入，促进制造业绿色发展。金融发展水平对制造业绿色发展呈现显著的负向影响，原因可能是金融发展水平的提升使得企业更易获得融资，推动企业扩大产能，从而增加能源消耗和污染排放，对绿色发展不利。人口规模对制造业绿色发展影响显著为负，随着城市人口密度的增加，人口集聚不利于制造业绿色发展。

（二）空间溢出效应

通过计算长江经济带数字化转型水平和制造业绿色发展水平的空间Moran’s I 指数，可知两者均显著，说明数字化转型和制造业绿色发展水平具有显著的空间相关性，二者在空间分布上具有集聚性质。建立空间计量模型分析长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的空间影响，结果见表2 模型（3）和模型（4）。不论是否加入控制变量，长江经济带数字化转型对制造业绿色发展影响系数均显著为正，同样具有正向的空间溢出效应。由模型（4）可知，本地数字化转型对周边地区制造业绿色发展影响系数为6.2346 显著为正，说明数字化转型同样可推动周边城市的制造业绿色发展。数字化转型对制造业发展产生较强的规模集聚效应和扩散效应，从而推动周边城市制造业绿色发展。本地城市的制造业绿色发展水平对周边地区绿色发展的影响系数为-0.5070，具有显著的负向影响。本地城市制造业绿色发展效率提升会引起产业集聚效应，从而吸引其他城市产业转移，将附近城市制造业绿色发展水平较高的产业进行转型，从而不利于周边地区制造业绿色发展。进一步对空间计量回归加入效应分解，回归结果见表3。长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的直接效应、间接效应和总效应分别为0.1023、4.2313 和4.3336，且均是显著的。说明数字化转型不仅能促进本地制造业绿色发展水平，数字化转型水平的提升还具有空间扩散作用，对周边城市制造业绿色发展亦具有显著的促进作用。原因可能是数字化转型水平的提升会对周边地区产生效仿作用，周边地区政府会产生攀比效应，通过加大行政手段或财政投入来推动其制造业绿色发展。

表3 空间计量模型的效应分解

（三）稳健性检验

模型中虽加入了较多控制变量，但仍受到资源禀赋、发展效率等其他经济社会因素不可测的影响，且长江经济带数字化转型对制造业绿色发展也可能存在潜在的反向因果关系，从而存在内生性。本文采用如下方法进行稳健性检验：

第一，剔除直辖市和省会城市重新进行回归。表4 模型（1）结果显示数字化转型对制造业绿色发展影响仍然显著为正，且系数变大。

第二，分阶段回归法。2015 年7 月，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》的发布意味着数字经济的发展上升到国家战略高度，自2016 年开始规模快速扩大。基于此将样本按时间划分为2011—2015 年和2016—2019 年，得出分样本回归，即表4 模型（2）和模型（3）的结果，不论在哪个阶段，长江经济带数字化转型对制造业绿色发展均具有正向促进作用，第二阶段数字化转型对制造业绿色发展的影响效应要小于第一阶段。

第三，内生性讨论。在数字化转型影响制造业绿色发展时，随着制造业绿色发展效率的提升和绿色转型的需求倒逼企业进行数字化转型，从而反向影响数字化转型水平。如果数字化转型与制造业绿色发展存在双向因果关系，可能引发估计偏误或非一致性。采用工具变量法解决内生性问题，参考黄群慧等[46]采用各地1984 年固定电话普及率作为工具变量。首先，该指标与数字化转型发展水平相关性较大；其次，该指标的历史信息对制造业绿色发展没有直接关系，满足工具变量的外生性要求。从表4 模型（4）的回归结果来看，第一阶段的回归结果表明，该工具变量是一个有效工具变量。第二阶段回归结果表明，长江经济带数字化转型对制造业绿色发展仍具有显著促进作用，表明考虑内生性后结论依然成立。另外，如果面板数据存在自相关和异方差性，两阶段最小二乘法估计结果可能会存在偏差，因此采用更有效的系统GMM 方法，对基本模型进行估计，以确保上文检验结果的可靠性。表4 模型（5）结果发现，长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的估计系数仍然显著为正，没有发生较大变化。

表4 稳健性检验结果

（四）异质性效应分析

长江经济带不同城市由于经济发展水平、资源环境、政策实施效果、市场化程度等存在自然差异和发展程度的区别，数字化与制造业绿色发展水平同样存在较大差异，下游大部分地区属于东部沿海地区，经济发展水平较高，数字化水平和制造业绿色发展程度都要高于中上游地区。为更细致地考察数字化转型对不同区域制造业绿色发展水平，分成长江经济带上中下游地区进行异质性分析，结果见表5。长江经济带上中下游地区数字化转型对制造业绿色发展影响系数均显著，分别为1.7043、2.2183 和1.3779，说明中游城市数字化转型对制造业绿色发展影响效应最大，上游次之，下游最低。下游地区数字化转型水平和制造业绿色化水平都较高，数字化转型对制造业绿色发展的红利效应呈现减弱的态势，且下游企业以战略性新兴产业为主，本身绿色化水平较高，促进作用从而减弱。中上游地区制造业绿色发展水平较低，城市实施数字化转型可显著提升能源效率，降低污染排放，从而推动制造业绿色发展。

表5 异质性效应分析结果

（五）中介机制分析

为进一步研究数字化转型对制造业绿色发展的具体影响机制，选取绿色技术创新和能源消费结构两种影响机制进行分析。构建如下中介效应模型：

Med 主要通过绿色技术创新水平（TG）和能源消费结构（Ene）进行表征。β1反映数字化转型对中介变量的影响，γ1反映数字化转型对制造业绿色发展的直接效应，β1与γ2的乘积反映为数字化转型通过中介变量促进制造业绿色发展的中介效应。

1.基于绿色技术创新的机制分析

为进一步考察数字化转型对制造业绿色发展的影响机制，在模型中引入绿色技术创新的中介变量，回归结果见表6 模型（2）和模型（3）。其中，由模型（2）可知，数字化转型对绿色技术创新水平的影响系数为3.8310，数字化转型的实施显著提升了绿色技术创新水平。绿色技术创新对制造业绿色发展的影响效应为0.0501。由系数的显著性可知，绿色技术创新在数字化转型驱动制造业绿色发展过程中存在部分中介效应，且中介效应为0.1919，占总效应的比重为20.66%。数字化转型通过技术支持鼓励企业进行创新，推动传统产业转型升级，支持发展节能环保、清洁生产、清洁能源等绿色产业，从而可推动绿色创新。数字化转型通过推动企业绿色技术创新，使企业革新技术、改进工艺，壮大环保产业发展，降低能源消耗，减少碳排放，促进制造业绿色发展。

2.基于能源消费结构的机制分析

为进一步考察数字化转型对制造业绿色发展的影响机制，在模型中引入能源消费结构的中介变量，回归结果见表6 模型（4）和模型（5）。数字化转型对能源消费结构的影响系数显著为-1.1869，数字化转型可降低煤炭等能源消耗量，从而优化能源消费结构。数字化转型推动企业发展低碳经济，主动淘汰落后产能，推进传统产业的绿色化改造，从而推进能源结构优化。能源消费结构对制造业绿色发展有显著的负向影响，即煤炭消费比重的增加不利于制造业绿色发展。由系数的显著性可知，能源消费结构在数字化转型驱动制造业绿色发展过程中存在部分中介效应，且中介效应为0.0868，占总效应的比重为9.34%，中介效应较弱。说明我国能源消费结构仍以传统的煤炭为主，目前数字化转型水平较低，对能源结构优化的价值较低，未来仍需要加快数字化转型，提高非化石能源比重，推动技术攻关，优化能源消费结构。

表6 中介效应回归结果

五、结论与政策启示

（一）研究结论

中国式现代化是人与自然和谐共生的现代化，加快节能降碳数字化转型技术的推广应用，助推产业结构和能源结构的调整优化，从而促进制造业绿色发展。鉴于此，本文基于长江经济带108个地级市面板数据利用基准回归和空间回归分析数字化转型对制造业绿色发展的直接与间接影响。主要结论如下：

第一，长江经济带数字化转型能够显著驱动制造业绿色发展，且通过内生性讨论和一系列稳健性检验后结论仍然成立。第二，长江经济带数字化转型可通过提升绿色技术创新水平和优化能源消费结构的中介效应间接推动制造业绿色发展。第三，长江经济带数字化转型对本地和周边地区的制造业绿色发展均具有显著的正向空间溢出效应。长江经济带数字化转型对制造业绿色发展的直接效应、间接效应、总效应分别为0.1023、4.2313和4.3336，且均显著。第四，长江经济带数字化转型对制造业绿色发展影响具有显著的区域异质性，对上中下游地区制造业绿色发展均有正向促进作用，其中对中游地区的正向促进效应最大，上游次之，下游最小。

（二）政策建议

第一，加快完善数字化基础设施推动制造业数字化转型。加快长江经济带5G 通信、数据中心等新型基础设施建设，深化数字化技术在制造业绿色转型中的引领作用。以“产业大脑+未来工厂”为核心架构，加快制造业与信息化深度融合，贯通生产、分配、流通、消费等环节，积极引导大数据、人工智能等数字技术与传统产业融合发展，将数据要素应用到企业生产与开发的核心环节，促进数据要素市场流通，从而打通生产数据、生产设备和生产网络之间的关联与互通，实现各环节、各技术互联互通无障碍的新业态和新模式。加快构建安全、高效、灵活的工业互联网设施和平台。鼓励和引导高校、科研机构与企业开展多方位产业数字化转型技术合作，加快产学研融合与合作，深度挖掘专精特新、科技型企业和垄断性龙头企业等的数字化应用技术的创新发展潜力，畅通技术成果转移转化渠道，强化数字化技术在制造业发展中的资源优化配置效应，引领制造业数字化、智能化、网络化转型。

第二，加强数字技术供给和绿色技术创新联合推动制造业绿色发展。加快制造业企业数字化转型，推动企业在研发设计、生产服务、经营管理等实现全流程数字化转型，实施企业上云工程。鼓励制造业企业在加大研发投入时优化投入产出比例，同时兼顾经济发展与生态环境保护。应用大数据、人工智能、云计算、区块链、物联网等数字技术推动制造业绿色发展，加快智能制造与绿色制造试点示范。推动数字技术应用于“绿色化”过程，加快构建基于市场主体的绿色技术创新体系，实现数字技术与绿色创新融合，合力推动制造业在数字化转型中实现绿色化、智能化发展。加快数字技术与新能源开发、污染控制、清洁技术、绿色制造等新型领域的融合与交叉，推进能源基础设施数字化改造，建设智慧能源，降低能耗强度，实现资源的节约利用，提升绿色技术创新中的数字含量，减少污染物排放，助推制造业向绿色化方向发展。

第三，制定差异化的数字化赋能制造业绿色发展的实施路径。基于上中下游地区不同的数字化及绿色发展水平，不同区域制定差异化的数字化转型发展战略，引导各城市实施差异化且具有地方特色的数字产业布局，合理配置优化数据要素，避免数字产业趋同发展和有限资源的重复浪费，从而推动不同行业制造业绿色发展，精准施策。上游地区依靠资源能源富集优势，推进产业数字化，开发和利用水力、光伏和风能等清洁能源发电方式，培育壮大节能环保等绿色产业，打造绿色循环产业体系。中游地区，作为能源密集型或化工产业集聚区，要加强高污染、高耗能产业数字化转型，提高资源节约集约水平，助推绿色低碳循环发展。下游地区持续推进数字技术与实体经济渗透融合，培育国际领先的数字技术研发和高精尖产业。