数字经济影响绿色技术创新的路径研究

江永红　陈莹

关键词：数字经济；绿色技术创新；资源配置；金融集聚

中图分类号：X32；F49 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2023.06.001

0 引言

当前，我国经济正处于由高速增长向高质量发展的重大转型期，粗放的经济发展模式已难以为继，同时，双碳目标也对经济增长提出了更高的要求，因此，转变发展方式、推动绿色转型成为实现高质量发展的必由之路。技术创新作为高质量发展的动力源泉［1］，也被视作促进绿色协调发展的重要手段，尤其是绿色技术创新，在促进经济增长的同时，兼顾环境效益。然而，绿色技术创新普遍受前期投入成本高、研发周期长等因素的制约，创新动力不足，其发展存在较大局限。与此同时，我国数字经济飞速发展，其占GDP的比重已由2015年的27%提升至2021年的39.8%，在国民经济中的地位愈发凸显。数字经济以数据为要素、以互联网为依托，大大降低信息获取成本，在优化资源配置、改善社会融资环境［2］等方面具有无可替代的优势，但数字经济与各行业绿色技术创新之间的关系还未形成共识。因此，本文重点关注数字经济对各行业绿色技术创新活动产生的影响，并对其影响机制加以检验。

随着人们对绿色低碳发展及环境问题的关注，绿色技术创新逐渐成为研究的热点话题，针对绿色技术创新的影响因素，既有文献主要从政策法规、宏观经济环境和资源投入结构等角度展开分析和研究。在政策法规上，政府为鼓励绿色技术创新，实施中央环保督察行动［3］，出台环境规制［4］、知识产权保护［5］和低碳城市等政策［6］；在宏观经济环境上，大部分学者认为市场竞争程度［7］和外商直接投资［8］会抑制绿色技术创新，而经济发展［9］、对外开放程度［10］和互联网发展［11］会促进绿色技术创新；在资源投入结构上，创新投入要素（主要是投入资金和人力资本）［12］、绿色技术研发投入［13］、FDI投入［14］等均会对绿色技术创新产生一定影响。

当前数字经济蓬勃发展，成为推动经济发展的重要引擎。有学者从绿色全要素生产率、绿色经济及碳排放等［15-17］维度展开探讨，发现数字经济在促进绿色发展方面也发挥着重要作用。针对绿色技术创新方面，不少学者对互联网发展、数字金融与绿色技术创新的关系展开探讨。一方面，互联网不仅是信息化时代的重要标志，更是推动数字经济快速发展的关键因素之一［11］。它为创新创业提供了一个开放、平等、高效的平台，降低了市场准入门槛，营造良好的创新环境。刘保留等［11］从专利视角入手，发现互联网发展显著促进城市绿色创新，能够大力激发企业的创新能力。另一方面，数字金融缓解融资约束，强化了企业的信息披露和风险管理能力［18-19］，增强绿色技术创新能力。乔彬等［20］通过实证发现数字普惠金融能够显著提高企业绿色技术创新水平。数字技术是数字经济的重要支撑，随着数字化转型的推进，这些数字技术不断得到应用和创新，特别是在绿色技术创新领域，数字技术的应用对于资源的聚集、优化和配置具备强有力的支持作用［21］。郭丰等［22］发现企业数字化转型通过优化人力资本结构和提升产学研合作水平促进绿色技术创新数量与质量的提升。

综上所述，国内外关于绿色技术创新和数字经济的研究文献较为丰富，但少有文献研究数字经济对绿色技术创新的影响机制和实现条件。因此，本文基于2011—2021年31个省份的面板数据，从资源配置效应和金融集聚效应两个角度来探索数字经济对绿色技术创新的内在机理，进一步丰富现有研究内容；考虑到我国东中西部地区数字经济发展不均衡的经济现实，本文进行异质性分析与门限回归分析，指明数字经济促进绿色技术创新的实现条件，因地制宜地给出政策建议，为政府制定符合各地数字经济发展需求和有效促进绿色技术创新的政策提供有力的经验支持。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字经济对绿色技术创新的影响作用

大数据、互联网、人工智能、5G等新一代数字技术与各行业加速融合应用，为数字经济推动绿色技术创新提供了有力保障。

从消费者的角度看，数字经济跨时空交流和传播的特点可以改变企业与消费者之间的关系，使得顾客参与式创新成为可能，提升创新成功率。数字技术的出现和应用为普通消费者和企业搭建了桥梁，云处理技术的应用使得顾客从一个纯粹的消费者转变成一个信息分享者、生产合作者和价值共创者，极大降低了企业获取消费者行为的成本，同时为顾客参与式创新创造条件。市场导向是企业绿色创新的动力之一［23］，消费者的诉求会影响市场的发展方向，企业为了谋求生存与发展，不得不通过持续创新来满足消费者的动态需求，而当前消费者环保需求的不断扩张极大地推动了绿色技术创新的发展。由顾客参与式创新形成的绿色技术创新更易受到消费者青睐，对市场需求的精准把握能够提高技术创新成功率。

从政府管理的角度看，数字经济的数据共享性和实时性等优点改善了政府管理中信息不对称的问题，有助于协调政府、市场与社会之间的关系，为市场主体进行绿色技术创新提供有利的营商环境和坚实的制度保障，进而激发绿色技术创新活力。通过数字技术打造动态式监管平台，联合各辖区的实际发展情况和实时监管信息制定合适的政策措施来改善地区碳排放问题，通过群众和企业的反馈评价建立有效的制度保障，营造利于綠色发展的创新环境，激励地方绿色技术创新。

从行业的角度看，互联网信息技术的不断发展为数字产业化赋能，推动劳动、资本密集型行业向数据密集型的低碳行业转变。电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等数字化产业具有环境友好型特征，对环境产生的负面效应较小，并且可利用数字技术的渗透性和系统智能化作用引导不同行业向高效化、绿色化发展。

基于以上，提出假设：

H1：数字经济发展能够有效促进绿色技术创新活动。

1.2 数字经济影响绿色技术创新的作用机制

数字经济凭借自身的快捷性及渗透性等优势特征，加速信息要素流动、优化资源配置，进而推动绿色技术创新活动的开展。相关文献指出绿色技术创新必须依托人才、技术和信息等优质资源的支撑［24］。

首先，数字经济的发展使得劳动力获取信息的途径增多，各大招聘单位可以借助互联网在更大范围内发布招聘信息，从而改善劳动力市场的供需失衡现状。各大高校和企业搭建线上学习平台，在平台上发布学习视频、分享学习技巧和学习心得，丰富劳动者的学习资源和学习途径，最终有效提高人力资源的质量。由于人力资本水平的提升，显著增强“知识外溢”效应，进而为绿色技术提供智力支持。

其次，数字经济发展所创造的技术资源优势，使得各类技术资源汇聚，降低企业搜寻技术资源的成本。企业仅依靠自身特有的技术经验和单一技术领域的积累难以开展綠色创新，而数字经济遵循互联网的价值创造规律，为各行各业提供丰富多元的技术资源，优化技术资源配置进而促进绿色技术创新水平的提升。Ablyazov T等［25］表示利用联邦国家信息系统的功能，可以及时、可靠和准确地收集有关材料和技术资源的数据，得到多元化的技术资源，能够减少设计的时间和成本。

最后，数字经济赋能的关键在于从大数据中获取创新信息资源，从而提高开展绿色技术创新活动中资源的获取效率。互联网技术的发展拓宽了获取信息资源的途径，丰富了涉猎的知识范畴，可以通过相关平台检索各个领域各个时期的信息，根据需求对有用信息进行提取和整合，提高冗余资源的利用率，诱发能源综合利用，进而提高绿色技术创新能力。

基于以上，提出假设：

H2：数字经济通过提高资源配置效率促进绿色技术创新。

数字经济发展较好的地区基础设施建设完善，能够通过海量数据分析以及算法优化大幅度降低地区运输和寻找生产要素的成本，激发市场潜力，实现规模报酬递增，吸引更多商业投资，能够有效促进金融类型的生产服务行业集聚。Liao G等［26］通过建立莫兰指数以及主客观相结合的方法研究发现数字经济对金融行业有正向的空间聚集效应。

技术创新由于其高风险性导致创新过程中需要大量资金，而相较于一般的技术创新，绿色技术创新这种高外部性、收益滞后性的技术创新则需要更多的资金投入［1］。数字经济的发展有助于金融行业集聚，而金融集聚体内部的各金融机构之间能相互共享有用信息，有效降低收集信息的成本，各金融机构能够及时准确地了解中小企业创新活动的进度情况和资金的流动情况，更合理地评估融资项目的风险，有效分散企业绿色技术创新过程中不确定性所带来的跨期风险［27］，进而有利于企业技术创新行为的长期化、稳定化和持续化，使得企业绿色技术创新的成功率不断提高［28］。

进一步的，由于金融机构能够更高效地了解企业运营情况与资金使用情况，有利于对企业信誉能力做出正确判断，降低金融机构投资技术创新活动的风险，提高金融机构扩大其借贷业务的意愿，提供更多的借贷融资机会，加大绿色技术创新方面的投入。张东等［29］通过两阶段SBM模型研究发现金融机构集聚程度的加深会降低绿色技术创新过程中的风险，进而提高金融机构的投资意愿，并且本地区的金融集聚效应会争夺邻近区域的金融资源，进而缓解本地区的绿色技术创新面临的融资约束问题。

基于以上，提出假设：

H3：数字经济通过加强金融行业集聚进而促进绿色技术创新。

2 计量模型和变量数据说明

2.1 计量模型

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量

根据WIPO2019 年提出的“国际专利分类绿色清单”，该清单根据《联合国气候变化框架公约》中对绿色专利的划分标准生成，包括七大类：替代能源生产类、交通类、节能类、废弃物管理类、农林类、行政监管与设计类和核能类，收集该清单中的绿色技术创新专利的IPC编号，进入国家知识产权局的专利检索模块，根据收集的绿色专利清单IPC编号检索各省份每年的绿色发明专利申请数量［31］，由于各省份的绿色专利申请数量差距较大，时间序列不平稳，本文采用每万人中的申请绿色专利数量的对数来衡量绿色技术创新（Lnpergpat）。

2.2.2 主要解释变量

关于数字经济指标测算的相关文献不多，许宪春等［32］从数字化赋权基础设施、数字化媒体、数字化交易和数字经济交易产品四个方面展开，通过BEA 方法测算其增加值占比来度量。刘军等［33］从省级层面测算了2015—2018年的数字经济水平，从信息化发展指标、互联网发展指标和数字经济发展指标等利用指数加权进行测算。本文结合数据的可获得性，从互联网发展和数字金融发展两方面进行测度。对于互联网发展水平采用互联网普及情况、相关产出情况、相关从业人员情况和移动电话普及情况四个指标度量，其数值分别对应为百人中互联网宽带接入用户数、人均电信业务总量、计算机服务和软件业从业人员占城镇单位从业人员比重和移动电话普及率，数字金融发展水平直接采用北京大学数字金融研究中心与蚂蚁金服集团合作编制的北京大学数字普惠金融指数，然后根据熵权法求得数字经济发展水平（digi）。

2.2.3 控制变量

根据现有文献研究发现，还有一些其他因素影响绿色技术创新活动，因此需要选取一系列的控制变量。本文选取经济发展水平、城镇化水平、国有化程度、产业结构、对外开放程度和人口规模作为控制变量。经济发展水平（Lnpgdp）用人均地区生产总值的对数来衡量；城镇化水平（urban）用年末城镇常住人口数与总人口数比重来衡量；国有化程度（dn）用国有控股工业企业单位数与规模以上工业企业单位数的比重来衡量；产业结构（industry）用第二产业产值与地区生产总值的比重来衡量；对外开放程度（fdipro）用外商实际投资与地区生产总值的比重来衡量；人口规模（Lntotalpeople）用年末总人口的对数来衡量。

2.2.4 中介变量

（1）资源配置效应

本文资源配置效应从人力资源、技术资源和信息资源三个方面考察其对于绿色技术创新的作用路径，考虑到数据的可获得性，分别使用R&D人员全时当量指标衡量人力资源水平、研究与开发机构发表论文篇数衡量技术资源水平、邮电业务总量衡量信息资源水平。

（2）金融集聚效应

本文采用区位熵法度量金融集聚LQ ，如果熵值大于1，则意味着高于平均积聚水平，说明该地区金融行业拥有相对规模优势，集聚现象明显，反之则意味着金融行业在j 地区并不具备相对规模优势，产业分布分散，无集聚迹象。

其中，q_ij 为j 省份i 产业就业人数，q_j为j 省份所有产业就业人数，q_i为i 產业全国范围内就业人数，q 为全国范围内所有产业就业人数。

2.3 数据来源

本文选取2011—2021 年31 个省份（不含港澳台）的面板数据。主要数据来源于国家统计年鉴、各省份统计年鉴和中国科技统计年鉴，对于部分缺失值使用插值法进行补充。专利数据来自国家知识产权局。表1报告了主要变量的描述性统计结果。由表可知，绿色技术创新的最小值和最大值相差较大，说明不同地区不同年份对绿色发展的重视程度差异较大。其中，对外开放程度和经济发展水平变量的标准差最大，由于各个省份地理禀赋、经济基础不同，导致样本间的发展程度不同。

3 实证分析

3.1 基准回归分析

数字经济对绿色技术创新的回归结果如表2中（1）和（2）所示，数字经济发展水平的系数在1% 的显著性水平上显著为正，说明数字经济对绿色技术创新具有显著的正向影响，能有效促进地区绿色技术创新。当加入一系列控制变量后，数字经济发展水平的系数从4.242降低至3.754，但仍在1%的水平上显著为正，说明回归结果相对稳健，假设H1得到验证。

结果与现实情况相符，数字经济的发展有利于打破信息孤岛，扩宽信息获取的途径和范围，实现企业用户之间低成本交流与合作，更容易创造研发绿色专利的条件，促进绿色技术创新。同时，由于市场数字化和信息透明化，政府机构能够对企业的生产经营活动进行跟踪调查，能够更加科学合理地制定相关政策鼓励企业进行绿色技术创新。

为了考察上述结论的稳健性，本文通过两种方法检验模型的稳健性。第一种方法是替换被解释变量，使用绿色申请专利数量与该地区的专利申请数量总量之比（propgpat）来代替被解释变量进行回归，绿色申请专利占比能够有效剔除数字经济以外的促进省份绿色技术创新的其他不可观测因素。结果如表2中的列（3）（4）所示，数字经济的系数仍然显著且正相关，符合预期。第二种方法是1% 的双边缩尾。由于本文的样本量不多，为了达到排除极端值影响模型回归结果的目的，对模型数据进行1%的双边缩尾，回归结果如表2中的列（5）（6）所示，上述结论依然成立。

3.2 内生性检验

虽然本文给出了一系列的控制变量，但是可能仍然存在遗漏变量问题，这些遗漏部分会被纳入到误差项中，导致内生性的存在，此外还考虑到互为因果的问题，因此借鉴王雅琦等［34］的研究，选取滞后一期的数字经济指标作为工具变量IV1。滞后一期的数字经济发展水平越高，当期的数字经济发展水平越高，但是与当期的绿色技术创新没有直接关系，满足相关性和外生性。同时为了保证结果的正确性，参考黄群慧等［35］的研究，选取1984 年每万人市内电话机数量作为第二个工具变量，由于老式电话机是互联网基础设施的前身，所以电话机数量与数字经济相关，但其与绿色技术创新没有直接相关关系，满足其相关性与无关性，但其是截面数据，参考Nunn等［36］的研究，采用上一年的互联网宽带接入用户数与1984年每万人市内电话机数的交互项作为第二个工具变量IV2，最终结果如表3所示，表中下半部分结果的显著性较高，说明模型存在内生性，采用工具变量方法比较合理。排他性检验、伪识别检验和弱工具变量检验均显著，说明两个工具变量选取的合理性。表中的上半部分数字经济的系数显著为正，说明即使控制了模型的内生性，仍然能证明数字经济促进绿色技术创新。

3.3 异质性检验

3.3.1 地区异质性

考虑到不同地区的地理位置、基础设施、发展水平和区域政策存在差异，数字经济的发展程度也不尽相同，将样本分为东、中、西和西北部地区四组样本，分别进行回归。回归结果如表4所示，可以看出东部和中部地区数字经济的系数均在5%的水平下显著为正，且中部地区数字经济的促进效果更强，而西部和西北部地区系数为正，但不显著。

说明东中部地区数字经济能够有效促进绿色技术创新，而西部和西北部地区的促进效果不显著。由于东部地区发展最快，基础设施完备，数字经济的发展红利逐渐降低，对绿色技术创新的促进作用正在弱化，而中部地区基础设施处于逐渐完备的状态，经济发展处于高速发展阶段，数字经济对绿色技术创新的促进效应逐渐释放，因此现阶段中部地区的促进作用更强。反观西部和西北部地区，由于地理位置偏远、交通不便导致其与发达地区缺少联系，技术落后，并且人才引进成本太高，基础设施体系并未建立健全，未能充分发挥数字经济对绿色技术创新的促进作用。

3.3.2 专利异质性

依据不同类型专利技术偏向的差异，WIPO 将绿色专利划分为替代能源生产类、交通类、节能类、废弃物管理类、农林类、行政监管与设计类和核能类共七大类，基于不同的技术领域的划分，进而揭示数字经济对绿色技术创新的异质性效应。根据表5 可知，交通类、废弃物管理类、农林类和行政监管与设计类绿色专利的数字经济系数均通过5% 的显著性检验，说明数字经济对这四个方面的绿色技术创新有显著促进作用。

对于交通行业而言，其生产过程即是消费过程，在数字化转型的浪潮下，交通行业将聚焦基础支撑、共享开放、创新应用等重点环节，推动大数据与交通深度融合，建成便捷畅通、安全高效、绿色集约、智能先进的现代化高质量综合立体交通网络，支撑城市经济绿色可持续化发展。

据不完全统计，我国每年产生的固体废弃物约6亿吨，而回收率不足一半，可见这已成为一个不容忽视的问题，而数字技术与废弃物管理体系的深度融合，有利于提高废弃物的回收效率并加强环境保护。人工智能与光学分拣技术的应用，可有效降低废弃物中杂质的含量；通过传感器向收运服务商提供数据，告知投放容器中可回收物和剩余废弃物的投放情况，降低收运成本并提高客户满意度；运用物联网技术，可以在智能垃圾桶和中心处置设施间建立直接联系，从而优化整个废弃物处置过程，在降低时间成本及资金成本的同时，实现产业环境友好发展。

在数字化浪潮的推进过程中，新兴行业进入市场提高了市场的混乱程度，物联网的开放性、包容性和匿名性也带来了信息安全隐患问题，给政府监管带来了极大的挑战，结合互联网和大数据等手段建立数字化监管体系，推动政府监管领域全覆盖、多部门联合监管常态化，降低行政监管成本，提高政府监管效率，还能实时更新应对策略以分散风险。

3.4 机制检验

3.4.1 资源配置效应

表6 中的列（1）～（6）反映了资源配置效应检验结果，由基准回归可知数字经济能显著促进绿色技术创新，表6中的列（1）（3）（5）说明数字经济能够显著促进人力、信息和技术三个方面的资源配置效率提升，列（2）中人力资源的系数、列（4）中信息资源的系数和列（6）中技术资源的系数均显著，说明数字经济能够通过提高人力、信息和技术方面的资源配置效率的路径促进绿色技术创新，验证了假设H2。

一方面，数字经济的发展不断削弱各行业间经济活动的边界，驱使要素资源跨越地理限制进行自由流动，流向利用效率更高的行业或者地区，优化要素配置结构，通过对要素资源的重构和整合，提高绿色技术创新能力。由中央提出并构建的国家电网新能源云截至2021年已接入新能源站场超过200万座，装机4.59亿千瓦，通过集聚全数据要素，充分考虑资源禀赋特点，灵活可靠配置资源，缓解高比例新能源接入带来的电力系统不确定性和脆弱性问题，更好地为新能源技术创新活动的开展创造条件。

另一方面，数字经济能够凭借大数据平台实现闲置资源共享，提高了过剩资源的利用率，推动生产和生活方式向绿色可持续方向转变。例如“顺风车”的出现，使得许多有空闲座位的私家车得到充分利用，既解决了出行问题，又促进了节能减排，缓解城市高峰交通运营压力；共享单车的普及解决了人们最后几公里的出行问题，也减少了汽车的使用，推动实现数字化时代的绿色经济发展。

3.4.2 金融集聚效应

表6 中的列（7）（8）反映金融集聚效应检验结果。结果发现，金融集聚效应在1%的水平上通过显著性检验，数字经济能够通过促进金融集聚进一步促进绿色技术创新，验证了假设H3。其中表6中的列（8）显示数字经济水平的系数显著，金融集聚在数字经济与绿色技术创新之间起到部分中介作用，这也与金芳等［37］的观点一致。

随着信息时代的到来，金融机构能够通过互联网各大平台了解用户的需求信息，从而为客户提供更优质的服务，扩大市场潜力，形成规模经济，加速产业集聚［38］。金融行业带来的资源集中优势有利于各大金融机构建立强大高效的金融体系，金融机构能更便捷地共享有用信息，通过企业的需求有效配置资金，降低融资成本，更好地提供融资服务，从而改善该地区的资金借贷问题，缓解创新活动过程中的资金紧缺问题，有利于绿色技术创新活动的顺利进行。如大量金融中介机构、跨国金融企业、国内金融企业等相关金融机构聚集在北京金融街和上海陆家嘴等地区，各机构之间通过信息平台共享企业的基本信息和交易信息，合理制定专项扶持办法和租金优惠等政策鼓励企业进行绿色技术创新。

4 进一步分析

异质性检验表明可能存在“新数字鸿沟”。数字经济红利的充分发挥依赖于相对健全的互联网基础设施，而人力资本是搭建数字化产业的关键，知识产权保护有利于改善创新环境。因此为了考察数字经济驱动绿色技术创新水平提升的有效条件，探索数字经济是否存在人力资本、互联网基础设施和知识产权保护的门槛效应，构建如下面板门槛模型：

其中，q 为门限变量，在本文中指代的是人力资本水平、互联网基础设施和知识产权保护程度，γ 为特定门限值，I （·）为根据不同门槛值进行分段的指示函数，其余变量均与上式中的变量一致，人力资本水平参考周伟等［39］的做法，采用地区的人均受教育年限来衡量，互联网基础设施变量用互联网普及度衡量，知识产权保护程度变量采用国家知识产权局发布的《全国知识产权发展状况报告》披露的知识产权指数衡量。

由表7可知，人力资本水平、互联网基础设施和知识产权保护程度均在5% 的显著性水平下通过单一门槛检验。人力资本水平具有显著的单一门槛效应，其门槛值为10.483 4，即初中毕业水平。

由表8可知，当人力资本水平越过门槛值之后的估计系数1.300小于门槛值之前的估计系数2.555，表明越过门槛值之后，數字经济对绿色技术创新发展水平的促进作用呈现“边际效应递减”的特点。互联网基础设施具有显著的单一门槛效应，门槛值为0.192 1。当互联网基础设施越过门槛值后，数字经济的估计系数1.749大于越过门槛值之前的估计系数1.208，说明越过门槛值之后，数字经济对绿色技术创新发展水平的促进作用表现出“边际效应递增”的特点。知识产权保护程度具有显著的单一门槛效应，门槛值为0.796 5。当知识产权保护程度越过门槛值后，数字经济的估计系数1.877大于门槛之前的估计系数1.476，表明越过门槛值之后，数字经济对绿色技术创新发展水平的促进作用表现出“边际效应递增”的特点。

综上所述，互联网基础设施和知识产权保护程度是数字经济有利于提高绿色技术创新水平的有效实现条件。在数字经济发展初期，互联网普及程度较低，未能完全展现出数字经济发展带来的利处。然而，互联网基础设施的逐渐完善，为人才培养和新兴技术的产生迎来契机，能够更好地发挥数字经济的促进效用。随着人力资本水平的提高，数字经济对绿色技术创新的促进作用呈现递减趋势，说明现阶段的人才培养方案存在问题，一味追寻数量上的提高，而忽视了对应用技术型人才的培养。知识产权保护程度的提升使智力成果得到保护，抵制仿冒、不正当竞争和垄断等不法行为，从而为绿色技术创新提供强有力的创新激励。

5 结论与建议

基于2011—2021年31个省份的面板数据，通过构建中介效应模型和门限回归模型探讨了数字经济对绿色技术创新的作用机制及其实现路径。主要结论包括：（1）数字经济能有效促进绿色技术创新，此外，异质性检验发现中东部地区数字经济对绿色技术创新的促进效果更强，且这种促进作用在交通类、废弃物管理类、农林类和行政监管与设计类等绿色技术上更加明显。（2）数字经济能通过资源配置效应和金融集聚效应的途径促进绿色技术创新。（3）进一步分析结果显示，数字经济对绿色技术创新的正向促进作用随着人力资本水平的提高呈现“边际效应递减”趋势，随着互联网基础设施完善程度和知识产权保护程度的提高呈现“边际效应递增”趋势。

据此，本文提出如下政策建议：

第一，健全信息基础设施建设，加大知识产权保护力度，充分发挥数字经济时代红利，助力绿色技术创新。一方面，加快建立互联互通的网络基础设施建设，形成完备的互联网信息安全制度，更好地为技术资源服务，助力企业绿色技术创新。另一方面，注重知识产权保护方面的立法，数字经济的飞速发展增加了专利技术的抄袭、复制的风险，打击研发者的积极性，政府应当合理制定侵权惩治方案，完善对知识产权的法律保护，并大规模宣传知识产权保护在现代社会的重要地位，强化知识产权的维权意识，激励企业高校技术创新。

第二，针对地区的不同发展程度，采取有效措施发挥数字经济的提升效应。依据异质性分析结果，因地制宜给出建议，对于数字经济发展水平较高的东部地区，着重于采取政策鼓励，切实有效地激发绿色技术创新的意愿。对于处在数字经济发展水平中期地位的中部地区，应注重对数字技术人才的培养，在新旧动能转换的同时，加强对生态环境的重视，充分利用数字经济对绿色技术创新的推动作用。对于西部地区，侧重于基础设施的建设，赋能产业数字化和数字产业化，深度挖掘数据作为生产要素的价值，加速培育数据要素市场，实现数字经济“弯道超车”，充分发挥数字经济对绿色技术创新的红利效应。

第三，优化资源配置效率和金融集聚效应，引导更多资源配置到绿色技术创新上来。一方面，建立科学的资源配置指标体系和评价机制，合理制定信息、人力和技术等方面资源的配置标准和分配机制，并逐步优化调整，以实现最优资源配置；此外需增加资源配置的透明度和公平性，确保资源配置能够更好地服务于经济与环境的协调发展。另一方面，建立完备的金融市场体系，加强市场监督、引导和规范金融机构的行为，提高金融市场的透明度和公信力，增强金融市场的吸引力和竞争力；建立创新投资机制和激励机制，針对绿色科技等领域的投资，采用灵活多样的投资方式和模式，如风险投资、股权投资等，为绿色技术创新提供资金支持。