数字经济赋能绿色经济发展的效应研究

尚娟，王珍梦

（西安电子科技大学 经济与管理学院，陕西 西安 710126）

数字经济作为驱动绿色经济发展的重要引擎和推动高质量发展的新形态，从生产、生活、生态等多个维度影响着社会发展趋势，习近平总书记格外关注数字经济发展并把数字经济作为驱动数字中国建设的新要素、新资源。随着数字化技术的不断创新和发展，特别是新型冠状病毒蔓延全球以来，数字经济凭借自身优势，通过新一代信息技术降低产业链信息搜寻成本、激发企业发展活力、推动产业结构升级，中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书》统计数据显示，2020年我国数字经济发展规模位居全球第二，成为推动传统产业改造和升级的新动能。

改革开放40多年来，国家多次强调经济和环境统筹协调发展，然而资源消耗严重、资本投入过度、生态环境污染等问题逐渐成为可持续发展的阻碍力。《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》将数字经济单独列为一篇，指出要加快推进数字产业化和产业数字化升级，重点关注数字经济在数字政府、基础设施、社会建设、生态保护等重点领域的优势发展，为经济可持续发展提供一条绿色发展之路。目前，我国重点关注绿色发展，强调生态文明体系建设，推动经济发展方式向绿色转型，为人民创造健康的生活环境，为全球生态安全做出贡献。为此，我国迎来了数字化、低碳化、绿色化的潮流，数字经济得到了进一步的发展，也产生了巨大的经济效益，如何把握数字经济促进新业态、新产业成长机遇，在探索经济高质增长、资源节约利用、环境效益提高的基础上，新时代背景下以最低资源利用和环境保护实现经济绿色发展，推动经济社会的绿色转型具有重要的现实意义。那么，综合考虑数字经济可能产生的绿色效益，我国数字经济总体上能否赋能绿色经济发展？尽管数字经济在生产、分配、流通、消费等环节表现出新形态，但其通过何种途径作用于绿色经济发展？数字经济对绿色经济的发展是否存在区域异质性特征？数字经济在经济增长、科技创新水平方面是否表现出“门槛效应”？本文利用我国30个省份（西藏及港澳台地区除外，下同）的面板数据，基于固定效应模型、中介效应模型和门槛模型对上述问题进行梳理和探讨。

1 文献综述与研究假设

1.1 数字经济的定义及相关研究

数字经济的概念与特征方面。不同研究学者从多种视角界定了数字经济的概念和特征，谢康和肖静华[1]认为数字经济是指数据作为关键生产要素推动既有生产要素重新配置，引发生产方式和经济结构根本性变革的一系列经济活动或经济形态。Lyu等[2]认为数字经济将作为工业物联网和消费互联网的技术基础，制造业和服务业的融合发展，其长期发展呈现出积极的态势。Jiang[3]认为数字经济打破了人类基于因果关系的僵化理性世界，使更多可能的关联成为数字经济模式背后的哲学支撑，从而为之创造了更多的可能性。数字经济的测度方面。学术界有关数字经济发展水平的测度研究颇多，大部分通过构建指标体系进行评价，刘军等[4]从信息化发展、互联网发展和数字交易发展三个维度构建了中国分省份数字经济评价指标体系；焦帅涛和孙秋碧[5]从数字化基础、数字化应用、数字化创新和数字化变革四维视角构建我国省际数字经济综合评价指标体系；钟文和郑明贵[6]从数字基础设施、数字产业发展和数字技术进步省级层面构建指标体系。数字经济社会经济效应研究方面。学者们主要研究数字经济对经济增长、产业结构升级等方面的影响，陈明明和张文铖[7]认为数字化信息要素的形成通过推动产业信息化和信息产业化，深化了资本生产结构，提高了生产效率；焦帅涛和孙秋碧[8]通过工具变量法、双重差分法、中介效应模型等研究数字经济发展对产业结构升级的影响效果及内在机制，发现数字经济发展对产业结构升级具有积极的促进作用。

1.2 绿色经济发展的内涵及相关研究

绿色经济发展的内涵方面。创新、循环、低碳、绿色成为新时代可持续发展的主要路径，绿色经济发展有助于引导传统工业社会在生产、循环、消费等领域实现能源革命，改变“高能耗、高污染、高排放”的粗放型发展模式，绿色生产率水平提高和循环经济发展是经济可持续发展的高层次要求[9-11]。因此，中国经济高质增长的过程中，必须兼顾生态效率和绿色可持续协调统一发展。绿色经济发展水平衡量方面。学术界对绿色经济发展水平测度主要基于投入—产出视角的数据包络分析法及其改进形式，张艳[12]采用数据包络分析方法，运用SBM模型测算了全国及东中西三大区域绿色经济发展效率；吴遵杰和巫南杰[13]利用非期望产出的超效率SBM模型和ML指数对各城市绿色经济效率及其分解项进行测度。还有基于构建绿色经济发展指标体系并结合耦合协调度模型、熵值法等测算综合水平，张薇[14]从经济发展、社会发展以及资源环境维度构建评价指标体系；于惊涛和张艳鸽[15]从自然资源基础投入、增长过程绿色化、经济和社会产出三个方面构建绿色增长评价框架体系。有关绿色经济发展水平影响因素分析方面。绿色经济发展水平提高有助于中国经济高质量发展并带动经济与环境的协调发展要求，因此需要进一步厘清影响绿色经济发展水平的主要因素。唐自元和王小蕊[16]认为外资流入和政府干预共同影响绿色经济发展，对不同行政级别城市的绿色经济发展产生了差异性影响；盖美等[17]基于耦合协调相对发展度模型、空间自相关得出各省份绿色发展与经济增长动能转换的耦合协调度逐年提升并且具有显著的空间正相关性；Xu等[18]运用系统广义矩方法研究发现对外贸易和技术创新能够显著促进“一带一路”沿线国家的绿色发展，进一步研究发现，技术创新对“一带一路”沿线国家绿色发展的影响存在门槛效应。

1.3 数字经济影响绿色经济发展的相关研究

数字经济的发展已渗入各个环节与阶段，学者们开始探讨数字经济对区域创新能力、环境治理绩效、产业结构优化、经济高质量发展等方面的积极影响，有关数字经济如何影响绿色经济发展的相关研究，仅有少量文献在概念和理论层面涉及数字经济促进绿色经济发展的积极效果，蒋金荷[19]基于环境外部性和技术经济创新思想，从三个视角分析了数字化是高质量发展的新动力，绿色经济转型是高质量发展的根本途径，数字化是实现“双碳”目标的重要路径。钱立华等[20]认为绿色经济与数字经济在某种意义上还可以相互促进：一方面，数字经济可以有效促进全球经济的绿色转型；另一方面，绿色经济也有助于数字经济实现低碳生活、资源节约、绿色发展。也有少量研究紧紧围绕数字经济支持城市绿色转型和全要素生产率层面进行研究，刘新智和孔芳霞[21]基于三生视角分析数字经济发展影响城市绿色转型的作用机理，而且能够有效驱动生态空间转型。程文先和钱学锋[22]认为“双循环”发展新格局背景下，数字经济不仅可以赋能传统工业企业，而且具有绿色价值，并为中国后疫情时代实现数字经济高质量发展提供动力。

通过文献梳理，学者们在理论和实证层面探讨了数字经济作为经济可持续发展的新格局、产业结构优化升级的新动力以及生态效率提升的新方向，一定程度上为本文数字经济综合指数和绿色经济发展水平的衡量提供相应的参考，为分析数字经济赋能绿色经济发展背后的机理提供思路借鉴，故有必要针对数字经济赋能绿色经济发展展开梳理和实证分析。本文尝试从以下方面延伸：第一，以我国30个省份为研究对象，通过构建数字经济和绿色经济发展较为全面的指标体系，对数字经济和绿色经济发展水平进行测度并对两者的影响关系进行研究。第二，由于各省份的自然资源、产业结构、经济条件、科技创新水平存在显著的差异性，进一步分析数字经济影响绿色经济发展区域异质性特征。第三，在呼吁“数字化推动绿色生态”背景下，引入经济增长、科技创新水平相关指标作为机制变量剖析数字经济对绿色经济发展的促进作用。第四，利用面板门槛模型检验数字经济对绿色经济发展的“门槛效应”，并结合中国各省份实际发展情况有针对性地提出数字经济对绿色经济发展的政策建议，为推动数字经济与绿色经济协同发展提供理论意义和现实价值。

1.4 研究假说

1.4.1 数字经济赋能绿色经济发展的效应分析

有关数字经济对绿色经济发展的赋能效应，无论是理论层面还是实证方面的研究，目前国内文献较为缺乏，主要以积极效应为主，体现在经济红利和生态红利。一方面，以信息通信技术为核心的数字经济通过减少其自身系统在生产、分配、运营和处置环节的直接环境影响及提高其他所有行业的能源和材料效率进而有利于促进绿色经济转型[22]，通过改变传统产业特别是高投入、高污染、高消耗第二产业的运转、提高环境信息的透明度以降低政府环境监管成本、开发绿色消费平台持续丰富绿色消费产品等方式引领绿色经济发展；另一方面，数字经济的发展通过促进产业升级这一间接效应来减少环境污染物的排放，从而呈现出“绿色效应”[23]。数字化能够实现地方政府对管制区域的污染源头、企业环境治理状况及时性、全面性、智能化监管，消除政府监管的信息不对称，提高监管的透明度，进而促进有关环境污染问题向好的方向发展[24]。基于此，本文提出如下假设：

假设1：数字经济可以赋能绿色经济发展并具有显著的促进作用。

1.4.2 数字经济通过驱动经济增长赋能绿色经济发展

数字经济的快速发展主要以信息和数据为核心驱动力，成为推动新时代经济发展水平的新动能、新引擎。首先，数字经济展现出迅速的发展势头，以一种崭新的形式作用于信息和数据要素影响产业增加值，不断向劳动密集型和技术密集型产业聚集，从横向和纵向两方面促进原有产业结构的转变，提高了生产效率，促进了经济增长[25]。一方面，数字经济通过对传统产业资源重新优化重组，使产业结构变得更加复杂；另一方面，随着时代的演变，知识不断积累，技术持续改进，使传统产业发展变得更加智能化，特别是第三产业的增加，实现绿色经济发展。其次，数字可以跨越时间和空间双重障碍，促进经济效益提高和资源高效配置，降低生产成本，提高产品附加值，表现出规模经济特征，进而成为经济增长新动力，研究表明数字经济相对于经济发展较快的地区有更快的促进作用，而对发展落后的地区促进作用相对较弱[7]。本文认为，数字经济的发展不仅可以促进经济增长，而且当经济增长达到一定规模后，数字基础设施建设迅速，经济发达地区可以更快地促进绿色经济发展，相反，如果经济增长低于某个门槛值时，可能不利于发挥绿色经济特征。基于此，提出如下假设：

假设2：数字经济可以通过驱动经济增长提升绿色经济发展，并呈现出边际递增的门槛效应。

1.4.3 数字经济通过提高科技创新水平影响绿色经济发展

数字经济作为推动新一代产业数字化和数字产业化发展的新模式，已广泛渗透到经济各领域驱动我国经济可持续发展，也使科技创新水平得到快速提升。这是因为数字经济通过大数据、人工智能、云计算、物联网和区块链等新型数字技术的运用可以与实体经济协同发展，不断拓展科技活动、创新驱动与成果转化边界，全面促进生产效率提高和经济增长[26]。所以，可以借助数字经济巨大创新潜能，加大科技创新研发投入有助于促进资源优化配置，也可以通过科技创新改善粗放式经济发展，促进区域绿色经济效率提升，激发经济可持续发展方式，实现经济、社会、生态的协调发展[27]。数字经济为科技创新提供了市场应用和经济效益，从而使得科技创新中心建设拥有持续创新动力，为区域科技创新中心建设提供重要的供给平台，为科技创新中心累积数字创新资源，汇聚高层次创新人才，推动数字基础设施建设完善[28]。基于此，提出如下假设：

假设3：数字经济作用于科技创新水平推动绿色经济发展，并表现出非线性特征的门槛效应。

2 研究设计

2.1 模型构建

2.1.1 固定效应模型

根据假设1的分析，数字经济可以促进绿色经济发展，为验证数字经济赋能绿色经济发展效应，建立如下基本模型：

式中：greei,t为被解释变量，表示绿色经济发展水平；digei,t为核心解释变量，表示数字经济综合指数；Zi,t表示可能影响绿色经济发展的一系列控制变量；μi表示个体固定效应，λt表示年份固定效应；εi,t表示随机误差项。

2.1.2 中介效应模型

为进一步分析数字经济是否通过驱动经济增长和提高科技创新水平影响绿色经济发展，本文借鉴温忠麟等[29]的研究，构建如下检验模型：

其中，Mi,t表示中介机制变量，即经济增长和科技创新能力，依据前文分析，对经济增长和科技创新水平是否为两者之间的中介变量进行检验，根据中介效应检验程序，在数字经济（lndigei,t）对绿色经济发展水平（lngreei,t）的线性基准模型（1）的系数α1显著性水平下，再分别构建数字经济（lndigei,t）对经济增长（lnpgdpi,t）和科技创新水平（lntinai,t）的线性回归方程，以及数字经济（lndigei,t）与中介变量对绿色经济发展（lngreei,t）的回归方程，通过α1、γ1和β2等回归系数的显著性来验证中介效应是否存在。

具体判断步骤如下：对于回归方程（1），如果α1显著，则实证检验回归方程（2）和回归方程（3），看γ1和β2是否都显著。如果γ1和β2有一个不显著，则根据Boostrap检验结果再进行判断；如果λ1和β2都显著，看β1是否存在显著性。如果β1没有通过显著性检验，则说明没有直接效应而存在中介效应；如果β1显著，则说明中介效应和直接效应同时存在，中介效应在总效应中的占比为

2.1.3 门槛效应模型

为了验证前述假说2及假说3，本文将考虑通过设置面板门槛模型对相关假设进行验证，本文借鉴Hansen[30]的方法，对经济增长及科技创新水平设置门槛变量，深入分析数字经济对绿色经济发展的非线性影响，面板门槛模型构建如下：

其中，在门槛模型中，lnpgdpi,t和lntinai,t分别表示区域经济增长和科技创新水平；γ为经济增长和科技创新水平对应的门槛值；I(·)为示性函数，如果条件成立则取1，否则取值为0。

2.2 变量选取及数据来源

2.2.1 被解释变量

绿色经济发展：评价绿色经济发展水平的指标充分考虑了资源能源消耗、经济效益增加和环境污染情况，即以最小的资源消耗、环境污染实现经济可持续发展。目前采用改进的超效率SBM模型方法测度绿色经济发展水平的研究较多，本文通过建立包含资源消耗、环境污染、社会效益3个一级指标和9个二级指标的综合评价指标体系并采取熵值法衡量绿色经济发展水平。绿色经济发展水平评价指标如下：

第一，资源消耗的衡量。为避免指标选取的单一性，选取全社会从业人员数、全社会固定资产投资、能源消耗总量和用水总量等指标来衡量资源消耗。

第二，环境污染的衡量。工业污染仍然是环境污染的重要来源，所以本文从“三废”视角出发，分别选取工业SO2排放总量、工业废水排放总量和工业固体废物产生量来反映环境污染。

第三，社会效益的衡量。遵循发展是第一要务，绿色经济发展的核心仍然是发展，在综合考虑经济增长和绿色发展的基础上，本文选取地区生产总值和人均公园绿地面积两个指标评价社会效益。

2.2.2 核心解释变量

目前学术界对数字经济综合指数还没有统一的衡量标准体系，一部分文献从信息化发展、互联网发展和数字交易发展等视角来衡量，还有一部分文献从数字产业化和产业数字化视角衡量数字经济发展指数[31]。在借鉴已有研究的基础上，并综合考虑数字经济带动经济和社会结构演变的复杂过程，本文拟从数字化基础设施、数字化产业发展和数字化创新能力三个视角出发进行数字经济综合指数的测度，数字经济综合指数指标体系及权重分配如表1所示。

表1 数字经济综合指数指标体系组成及权重分配

在此基础上，通过计算得出中国各省份2011—2019年数字经济平均综合指数（图1）。

由图1可知，北京、广东、江苏、上海、浙江等省份数字经济综合指数较高，这说明在基础设施方面，江苏、上海、浙江正着力加大新一代基础设施建设；在产业数字化和数字产业化方面，广东在5G领域投资额较高，并且这些省份加快推动传统产业转型升级，通过数字技术的运用、科研力度的加大持续推进数字经济建设。

图1 2011—2019年各省份数字经济平均综合指数

2.2.3 中介变量

中介效应分析涉及经济增长和科技创新水平，在借鉴研究学者相关文献的基础上，本文采用人均GDP来衡量经济增长水平；选取R&D经费投入强度、R&D人员全时当量和专利申请数，通过熵值法获得综合指数以反映各地区的科技创新水平。同时，以经济增长和科技创新水平为门槛变量，通过门槛模型验证数字经济对绿色经济发展影响的非线性特征。

2.2.4 控制变量

控制变量的引入可以有效降低遗漏变量产生的内生性问题，本文实证涉及的控制变量有：（1）外商直接投资（fdi），通过查询每年美元兑人民币汇率，折算成人民币表示的实际利用外商直接投资额来衡量。（2）经济开放水平（open），用进出口总额占地区生产总值的比重来衡量。（3）城镇化水平（popu），用人口城镇化率来衡量。（4）财政投入水平（fina），用财政预算内支出占地区生产总值的比重来衡量。（5）环境规制（regu），用环境污染治理投资额来衡量。

本文数据来源主要有《中国统计年鉴》、各省份历年统计年鉴和统计公报、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》以及wind数据库，需要说明的是，信息产业固定资产投资用信息传输计算机服务和软件业全社会固定资产投资衡量，由于2018年和2019年的数据缺失，本文用其增长速度来计算；信息产业就业人员数用信息传输、软件和信息技术服务业城镇单位就业人员数来表示。同时，个别缺失数据用插值法补齐，对各个指标取对数以消除异方差带来的影响。主要变量的描述性统计见表2。

表2 主要变量的描述性统计

3 实证结果及分析

3.1 数字经济对绿色经济发展影响的基准回归结果

考虑到各省份自身的特征变量可能会影响绿色经济发展水平，hausman检验结果显示采取固定效应回归更优，本文采取固定效应回归以解决遗漏变量问题和增加结果的可靠性。首先对数字经济与绿色经济发展水平之间的关系进行基准回归分析。回归模型中主要关注数字经济赋能绿色经济发展的效应，在模型中也加入其他可能对绿色经济发展水平产生影响的控制变量。

表3为数字经济影响绿色经济发展水平的参数估计结果，第（3）和第（4）列的估计结果显示，数字经济对区域绿色经济发展的估计系数为正，并在1%显著性水平下通过检验，这说明数字经济能够赋能绿色经济发展，主要因为数字经济发展会改变传统生产要素的生产方式，同时也会促进第三产业的增加，进而带动产业结构优化配置、环境污染的减少。在加入控制变量后，由第（4）列的估计结果可知，外商直接投资、经济开放水平、城镇化水平、财政投入水平和环境规制的估计系数均显著为正，说明外商直接投资不再集中于具有高污染性质的工业，投资结构发生转变；“一带一路”建设遵循绿色发展理念，通过加大自由贸易和开展能源环境等方面的合作以及第三产业进出口的增多，能够提高经济效益和产出；我国已将生态文明建设纳入新型城镇化建设之中；鉴于对环境保护的重视，环境污染治理投资额逐年增加，环境规制执行力度加大，使得经济发展得到可持续推进。

表3 数字经济对绿色经济发展影响的基准回归结果

3.2 稳健性检验

为检验回归结果的稳定性，采用以下方法进行稳健性检验。

（1）双向固定效应模型虽然能够有效避免遗漏变量带来的内生性问题，但本文核心解释变量数字经济涵盖数字化基础设施、数字化产业发展以及数字化创新能力综合性指数，即使本文对多个影响绿色经济发展的因素加以控制，还可能存在其他潜在影响因素，容易导致内生性问题，因此利用核心解释变量滞后项进行回归并将数字经济的滞后一期和滞后两期作为工具变量，采用两阶段最小二乘法进行回归。如表4所示，数字经济依然可以赋能绿色经济的发展，首先利用Kleibergen-Paaprk LM统计量对工具变量是否识别不足问题进行检验，发现其在1%的显著性水平上拒绝原假设；其次利用Kleibergen-Paaprk Wald F统计量进行弱工具变量检验，也是在显著性水平上拒绝了原假设；最后利用sargan通过了过度识别检验，从而证明了工具变量的有效性。

表4 稳健性检验结果

（2）使用Tobit模型进行回归。由于绿色经济发展综合指数介于0～1之间，符合Tobit设定条件，回归结果与前文结论相一致，验证了结果的稳健性。

（3）采用分阶段回归的方法。从2015年7月国务院印发的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》可以看出，国家给予数字经济发展高度重视，特别是近5年来数字经济的快速发展，人类进入一个数字化的全新时代，本文将时间划分为2011—2015年和2016—2019年两个阶段进行回归，回归结果见表4。从表4中可以归纳出近几年来数字经济正以更高速度推进绿色经济发展，从而证明了结果的稳定性。

3.3 数字经济赋能绿色经济发展的中介效应

中介效应分析表明，数字经济可能会通过经济增长、科技创新两条路径影响绿色经济发展水平。本文基于经验数据及模型构建对此进行检验，结果见表5。表3第（4）列中，数字经济对经济增长的影响系数为0.140，在1%的显著性水平下通过检验。表5第（1）列是检验数字经济对经济增长水平的影响，其回归系数为0.304，在1%的显著性水平下通过检验，说明数字经济可以显著提高经济增长水平。表5第（2）列是检验数字经济和经济增长对绿色经济发展的影响，此时，数字经济的系数为0.079，在5%的显著性水平下通过检验，且小于在不考虑经济增长下的数字经济系数0.140，根据逐步检验法和中介效应检验程序，经济增长在数字经济影响绿色经济发展的过程中体现出部分中介效应，直接效应为0.079，中介效应为0.061，可以计算出中介效应在总效应中的占比为43.57%。表5第（3）列是检验数字经济对科技创新水平的影响并在1%显著性水平上为正，数字经济系数为0.087，表明数字经济发展可以促进科技创新水平。表5第（4）列是检验数字经济和科技创新对绿色经济发展的影响，此时，数字经济的系数为0.092，在1%的显著性水平下通过检验，且小于在不考虑经济增长下的数字经济系数0.140，所以科技创新在数字经济影响绿色经济发展过程中表现出部分中介效应，同理可以计算出中介效应在总效应中的比重为34.29%。综上可知，数字经济可以通过作用于经济增长和科技创新赋能绿色经济发展，进而验证了假说2和3的前半部分。

表5 中介效应检验结果

3.4 数字经济赋能绿色经济发展的门槛效应

本文已证明数字经济可以显著提高绿色经济发展水平，这是否意味着只要加大数字经济规模就一定会带动绿色经济发展呢？不同经济增长水平和科技创新水平会使数字经济对绿色经济发展影响有什么不同呢？这些问题的回答需要进行门槛回归，进行门槛回归之前，先对门槛变量进行检验是否存在门槛效应，门槛结果见表6和表7。

表6和表7的结果显示，经济增长均通过了单一门槛检验，未通过双重门槛检验，故选择单门槛模型分析，门槛值为10.727 8；科技创新水平通过了单一门槛和双重门槛检验，故选择双门槛模型分析，门槛值分别为-0.558 4和-5.105 5，此时需要对经济增长和科技创新水平门槛值选择是否合适进行检验，见图2和图3，经济增长和科技创新水平均接受了原假设，门限值选择合适。

图3 科技发展水平门限值检验

表6 门槛效应检验

表7 门槛估计值

图2 经济增长门限值检验

本文对门槛模型进行回归，回归结果如表8所示。当经济增长低于表7中的门槛值10.727 8时，数字经济对绿色经济发展影响的系数为0.341，在1%的显著性水平下具有显著促进作用，故在第一门槛区间内，数字经济对绿色经济发展具有正向驱动影响；当经济增长高于表7中的门槛值10.727 8时，数字经济对绿色经济发展影响的系数为0.363，同样在1%的显著性水平下显著，从而证明了在第二门槛区间内，数字经济对绿色经济发展存在更高的正向影响，因此验证了本文的假说2。这说明数字经济与绿色经济发展存在着深刻的内在联系，污染物排放量最高的工业借助数字经济发展进行数字化变革，数字经济发展不断扩大，大型工业利用数字化技术与传统工业要素相融合，实现经济生产方式的绿色低碳化转型，实现产业结构优化升级，表现出外部性特征。

表8 门槛模型估计结果

当科技创新水平低于表7中的门槛值-5.105 5时，数字经济对绿色经济发展影响的系数为0.284，在1%的水平下显著为正，故在第一门槛区间内，数字经济对绿色经济发展提升具有显著的正向影响；当科技创新水平高于表7中的门槛值-5.105 5并低于门槛值-0.558 4时，仍然表现出数字经济对绿色经济发展影响显著为正并高于第一门槛区间；当科技创新水平高于表7中的门槛值-0.558 4时，数字经济也能正向提高绿色经济发展水平。因此验证了本文的假说2，这说明，在提高科技创新水平条件下，数字经济对绿色经济发展具有正面促进作用，数字经济的发展通过加大研发投入强度，提高了数字化创新，增加了传统产业，包括工业、能源和交通等方面的科技创新，进而改变了高耗能、高污染、低效率的生产、生活方式，推动企业绿色转型。

3.5 数字经济赋能绿色经济发展的区域异质性分析

中国各区域资源禀赋、地理位置、社会文化、经济结构等存在显著差异性，“数字鸿沟”也成为学者们讨论的热点话题，总结出数字经济发展也呈现出空间不平衡特征和多极化发展趋势。虽然各区域之间数字经济发展水平表现逐年增长的趋势，但表现出发达地区发展较快，对绿色经济发展影响在不同区域之间可能存在异质性特征。参考相关文献有关区域的划分，本文鉴于数据可获得性，将我国30个省份划分为东部、西部、中部和东北部四个区域进行检验，以探讨数字经济对绿色经济发展影响的区域异质性特点。分区域回归结果见表9。在表9第（1）列至第（4）列中数字经济的回归系数具有正向的显著性，表明不同区域数字经济对绿色经济发展具有积极的影响，但不同区域对绿色经济发展的影响不同。其中东部地区对绿色经济发展的驱动力最大，接着是东北地区，最后是中部地区和西部地区，这主要是东部地区数字化基础设施条件和基础比较发达，数字基础设施建设比较健全，数字经济发展有利于生产要素特别是创新要素集聚和先进技术的迅速发展，使制造业的发展向技术密集型转型，推动产业结构优化升级，能源开发、交通运输、公共生活等设施全方位进行智能化改造，进而提升了绿色经济发展水平。东北地区拥有煤炭、石油、铁矿等丰富的资源，主要以重工业为主，数字经济凭借比较优势助推传统产业向数字化、智能化转变，加速了数字经济与传统产业深度融合，表现出边际报酬递增特征，相对于在产业发展和要素禀赋上并不具备明显优势的西部地区和中部地区来说，更能向绿色制造转型发展。

表9 数字经济对绿色经济发展影响的区域一致性检验

4 主要结论与政策建议

数字经济作为高质量发展的新引擎、科技创新的新动力、经济增长的新要素和供给侧结构性改革的新方向，立足于数字经济影响绿色经济发展这一主要事实，本文运用熵值法在测算数字经济综合指数和绿色经济发展水平的基础上，运用固定效应模型和门槛模型，通过实证重点探讨了数字经济与绿色经济发展的关系及其作用机理和非线性特征，得出如下研究结论：（1）2011—2019年，我国各省份数字经济发展水平、绿色经济发展水平均呈现出不同程度的提高，并表现出区域异质性特征；（2）数字经济能够显著驱动绿色经济发展水平，已成为新时代引领绿色经济发展的重要动力，该结论通过核心解释变量滞后期回归、工具变量法、分阶段回归、Tobit回归以后，依然稳健可靠；（3）数字经济能够通过提升经济增长水平、科技创新水平的正向中介效应间接推动绿色经济发展水平，意味着数字经济背景下经济增长和科技创新水平是推动绿色经济发展的重要路径；（4）数字经济赋能绿色经济发展呈现出非线性特征，经济增长越快、科技创新水平越高更能带动绿色创新效率；（5）数字经济对绿色经济发展影响效应存在异质性，其对东部地区绿色经济发展具有更强的驱动作用，东北地区凭借数字化后发优势表现次之。

基于以上结论，为进一步激发数字经济活力，引领绿色经济发展，提出如下政策建议：

（1）数字经济发展以绿色经济发展为目标导向，全面加大数字化基础设施建设，统筹协调数字化、智能化发展。基准回归结果显示，数字经济能够显著推进绿色经济发展水平，为充分发挥数字经济赋能绿色经济发展的社会效益，政府应进一步加大数字经济新基建力度。数字产业化方面，应注重数字经济与传统生产要素的深度融合，巩固数字经济发展基础，加强各区域数字经济交流和合作，实现共建共享新发展格局，将数字化技术充分应用到产业生产流程。产业数字化方面，积极探索工业与大数据、人工智能、云计算以及区块链等融合发展新方式，从而降低资源消耗和提高资源利用率。

（2）提高科技创新能力，促进经济增长，实现科技创新水平在促进数字经济对绿色经济发展推动作用中的积极影响。科技创新水平和经济增长作为数字经济赋能绿色经济发展的作用机制，充分说明科技创新水平的重要性。加大数字经济领域的研发投入强度，特别是加大节能低碳创新方面的研发力度；强化综合性研发人才队伍建设，通过搭建研发平台不断克服技术难点，激发科技创新因子，实现创新驱动经济增长和绿色发展。

（3）充分发挥数据要素潜能，依托地区资源比较优势，实现数字经济赋能绿色经济的积极效应。因地制宜、分类施策数字经济发展，由于发达地区数字经济基础设施建设比较雄厚，应将数字经济新优势赋能产业结构调整，中西部地区表现较缺乏，要将特色产业与数字经济深度融合，并根据各区域实际情况，加大基础设施建设的投入，消除中西部数字经济发展障碍；促进各省份信息要素的自由流动，以缩小各区域数字鸿沟，实现区域协调发展。