我国省域数字经济与绿色经济测度及协同互动效应研究

徐军委，刘志华

（1. 中国劳动关系学院 劳动关系与人力资源学院，北京 100048；2. 防灾科技学院 经济管理学院，河北 廊坊 065201）

党的十九大报告指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。进入新发展阶段后，对经济发展的质量和可持续性愈加关注。数字经济和绿色经济作为两种新型经济形态，在“十三五”期间已经得到蓬勃发展，“十四五”规划纲要也明确提出二者紧密相关，都将是未来经济高质量发展的重要着力点。数字经济通过助力能源高效利用，可以促进能源消费结构优化与管理变革创新，从而推动经济实现绿色低碳发展；而绿色作为一种发展理念，将引领数字经济朝着生态环境利好的方向发展，通过数字化与绿色生产生活的深度结合，推动经济社会的可持续发展。因此，只有数字经济与绿色经济之间协同互动和深度融合，才能真正构筑起“数字与绿色共舞，经济与社会并进”的绿色数字化发展新格局。然而，从省域视角来看，数字经济与绿色经济的协同互动仍处在初级阶段，如何厘清数字经济与绿色经济两者之间的协调互动关系？如何加快推动二者之间的深度融合，助力省域经济高质量发展？这些问题对推动经济社会发展、形成新的发展格局至关重要，有必要对此进行深入研究。

国内外学者对数字经济和绿色经济进行了较为深入的研究，主要集中在以下三个方面：一是数字经济的概念与测算，虽然目前对数字经济的测算和评价方面尚未形成统一定论，但学者们正在不断丰富数字经济的概念[1-3]，并从多维度构建指标体系对其进行量化研究[4-7]；二是绿色经济的概念与测算，绿色经济随着联合国可持续大会的举办引起更多学者的关注[8]，学术界对绿色经济的内涵、发展重点领域、定量测算尚未形成统一意见，但美国学者Hall & Kerr[9]提出的绿色指数与北京师范大学科学发展观与经济可持续发展研究基地等[10]公布的中国绿色发展指数得到了普遍认可；三是对数字经济与绿色经济的关系研究，当前研究相对欠缺且多从定性分析视角探究二者的协调互动机制[11-12]，定量方面的文献多集中于数字经济对绿色生产[13]、绿色生态[14]、绿色经济[15]等方面的影响。通过梳理文献不难看出，现有文献侧重于数字经济与绿色经济发展水平的测度，对二者互动关系的研究多基于定性视角，基于定量视角的研究相对欠缺。因此，从定量分析的视角探讨二者之间的协同互动关系具有重要的意义。

1 研究设计

1.1 评价指标体系构建

本文基于科学性、合理性、可行性等原则构建了数字经济与绿色经济评价指标体系。在数字经济评价方面，参考中国信息通信研究院数字经济指数指标体系、中国（苏州）数字经济指数及相关文献[4-7]，从数字基础设施、数字创新能力、数字覆盖广度、数字产业发展和政府支持力度五个方面构建了数字经济评价指标体系；而在绿色经济评价方面，借鉴杨顺顺[16]、张旭等[17]、张薇[18]的研究成果，从绿色生产、绿色生活及绿色生态三个层面构建了绿色经济评价指标体系，详见表1和表2。

表1 数字经济评价指标体系

表2 绿色经济评价指标体系

1.2 研究方法的确立

（1）运用熵值法进行测度评价。在多层次评价体系中，信息熵是一种赋权法，能较为客观地测算各个指标的权重，因此，本文运用熵值法对数字经济及绿色经济发展水平进行综合测度评价。

（2）运用PVAR模型分析二者的互动关系。为了考察数字经济与绿色经济的动态关系，本文构建面板向量自回归模型（PVAR）进行实证检验，在验证数据平稳的前提下，对模型进行广义矩估计（GMM），并运用脉冲响应和方差分解进一步探究两者之间的动态关系。具体模型如下：

式中：Yit表示包含数字经济与绿色经济两个变量的列向量，θ0为截距项，θj代表滞后阶数，αi和βt分别表示个体效应和时间效应，μit为随机误差。

1.3 数据获取及处理

受数据可获取性等因素限制，本文选取2011—2017年中国30个省份（不包含西藏和港澳台地区）的面板数据作为研究样本。各变量的原始数据来源于EPS全球统计数据库、《中国统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国人口与就业统计年鉴》等，个别缺失数据通过线性趋势法获得。

2 实证分析

2.1 数字经济与绿色经济发展水平测度

基于信息熵可以得到2011—2017年中国各省份数

字经济与绿色经济发展水平综合评价指数（表3）。从表3中可以清晰地看出，中国各省份的数字经济发展水平均呈现稳定增长的趋势，这与国家“十三五”开始高度重视数字技术的发展紧密相关。而且，数字经济发展水平在不同地区存在较大差异。截至2017年，东部沿海地区的广东、福建、浙江、江苏、上海等地数字经济发展水平高于其他地区，普遍超过全国均值0.300，主要是由于这些地区经济发展水平较高，数字经济起步较早，科技发展水平与人力资本都存在显著优势；而中部和西部地区各省份（除四川外）的数字经济发展水平均值均低于全国平均水平，可能与这些地区数字经济基础设施、财政、人力资本等投入不足紧密相关。

同时，可以发现研究期内中国绿色经济发展水平整体有所提高，平均水平从0.088上升到0.159，增长了66%，主要得益于国家“十二五”规划中明确提出要全面推进绿色经济。从发展水平来看，绿色经济普遍存在东高西低的区域差异。以2017年数据为例，广东、江苏、浙江、上海和北京五地的绿色发展水平均在0.19以上，位居全国前列；而甘肃、广西、贵州、山西、新疆等地中部和西部地区省份绿色经济发展水平低于0.075，远远落后于当年的全国平均水平0.14，存在较大提升空间。

2.2 数字经济与绿色经济的互动关系

由于各省份数字经济与绿色经济发展水平和地方经济基础密切相关，因而将研究样本分为东部地区、中部地区与西部地区三大区域，然后进一步分析不同区域数字经济与绿色经济的动态关系。

2.2.1 数据平稳性检验

在运用PVAR模型估计之前，为避免“虚假回归”，本文采用LLC检验方法、IPS检验方法和Fisher-ADF检验方法对数字经济（digit）和绿色经济（green）进行单位根检验，结果显示两个变量在东部、中部、西部地区均为同阶单整，可以构建面板向量自回归模型。

2.2.2 GMM估计分析

在进行PVAR估计前，依据连玉君和苏治[19]Stata13.0的PVAR2程序包，构建AIC、BIC和HQIC信息准则来确定模型的最优滞后阶数，结果显示三个准则下东部、中部与西部的最优滞后阶数均为1阶，因此构建一阶PVAR模型，最终得到模型估计结果如表4所示。可以发现，三个地区的数字经济和绿色经济发展水平均受其自身影响显著，对其自身发展存在较强依赖作用，但受对方影响不显著。对于数字经济来说，中部地区的数字经济对其本身的正向作用大于东部与西部地区。从绿色经济来看，西部地区受滞后一期的自身影响系数为0.767 9，且在1%的置信水平上显著，影响程度高于其他两个地区。总之，数字经济和绿色经济发展水平均对自身存在一定的依赖性，但二者之间的推动作用尚未体现，这可能是由于2017年首次将“数字经济”写入政府工作报告，之前各地对于数字经济和绿色经济协同发展的重视程度不够。此外，两者之间还可能存在资源的“挤占”，一定程度上制约了二者的协同发展。

表4 不同区域GMM估计结果

2.2.3 脉冲响应分析

为了更直观地研究数字经济与绿色经济的响应机制，模拟得到两系统的脉冲响应轨迹图（图1～图2）。可以发现，三大区域的脉冲响应图均呈收敛趋势，表明模型是稳定的。

（1）数字经济对自身的影响。由图1可知，三大地区的数字经济对自身的影响类似，当数字经济受到自身一个标准差的冲击时，当期响应值大于0，随后逐渐递减，在第10期后逐渐趋向于0。表明数字经济对自身的发展具有持续正向影响。从脉冲响应值来看，在初期东部与中部地区数字经济受自身的影响相近，西部地区数字经济受自身的影响最小，表明西部地区应加大对数字经济的相关投入，以充分发挥对数字经济发展的推动作用。

图1 数字经济对自身的脉冲响应

（2）绿色经济对自身的影响。图2中，三大地区的绿色经济在受到自身一个单位正向标准冲击后，即期产生正向影响，且影响值达到最大。随着时间的推移，影响力逐渐变弱趋于0。西部地区的绿色经济对自身冲击的响应值在第十个预测期数仍大于0，表现出比其他两个地区更大的惯性作用，自身依赖较强。

图2 绿色经济对自身的脉冲响应

（3）绿色经济对数字经济的影响。由图3可知，随着滞后期数的增加，东部地区的数字经济对绿色经济的响应始终大于0，说明其绿色经济对数字经济发展有一定的促进作用。中部地区与西部地区数字经济响应值为负值，说明中部地区和西部地区绿色经济对数字经济的支撑机制尚未形成。

图3 绿色经济对数字经济的脉冲响应

（4）数字经济对绿色经济的影响。观察图4可知，东部地区绿色经济的响应值为正值，表明数字经济对绿色经济具有持续正向影响。而中部地区与西部地区一个单位的数字经济对绿色经济有负向冲击，说明数字经济提供的数字技术等成果不能为绿色经济发展提供强大的驱动力，从而也就无法对绿色经济产生正向促进作用，二者之间的互动发展尚未形成。

图4 数字经济对绿色经济的脉冲响应

2.2.4 方差分解

为进一步量化分析数字经济与绿色经济的互动关系，本文在GMM估计和脉冲响应分析的基础上进行方差分解，以评估二者的相互影响程度。表5给出了第1期到第10期的方差分解结果，不难发现，不同地区绿色经济与数字经济的相互影响存在较大差异。从第10期结果来看，东部地区数字经济对绿色经济的贡献程度最大（8.6%），中部地区次之（5.8%），西部地区绿色经济对数字经济的影响最小（1.7%）。就绿色经济对数字经济的影响来说，东部地区最大（3.6%），其次是中部地区（2.6%）与西部地区（2.1%）。总体来看，东部、中部、西部地区无论是绿色经济还是数字经济对自身的解释贡献率均超过了80%，因而二者还是更多地依赖于自身的发展，相互影响程度还有待进一步加强。

表5 方差分解结果

3 结论

本文基于2011—2017年中国30个省份的面板数据，在测算了数字经济与绿色经济发展水平的基础上，基于PVAR模型分析了不同省份两者协同机制及互动关系，通过研究发现2011—2017年我国数字经济与绿色经济发展水平均大幅度提升，但中部与西部地区的一些省份仍有较大的提升空间；从数字经济与绿色经济的互动关系来看，东部地区基本已实现二者的协调互动发展，中部与西部地区数字经济与绿色经济发展水平相对较低，尚未形成良性互动。总体来看，东部、中部和西部地区的数字经济与绿色经济发展都对其自身有明显依赖，二者的互动机制还有待进一步加强。

因此，可考虑借鉴发达地区的发展经验，因地制宜地强化政策创新与引导，推动数字经济与绿色经济深度融合。东部地区领先省份应积极搭建与其他地区政策、信息与数据交流传输通道，带动中部与西部地区数字经济和绿色经济协调发展；而中部与西部地区应主动学习与吸收东部地区的发展模式，并结合本地特征进行二次创新，尤其要关注较为脆弱的生态环境，积极转变较落后的经济增长方式，创建绿色的生活和生产环境。同时，政府部门应将财政资金适当向数字化与绿色化共生项目倾斜，出台利好绿色产业和高技术产业的政策与法规，引导数字资本与技术人才向中部与西部地区流动，提高区域数字创新与绿色创新的能力，进而促进数字经济与绿色经济的深度融合。需要注意的是，构建数字经济与绿色经济的协调互动机制并非简单的“数字经济+绿色经济”，如何在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念指导下实现二者的深度融合以及在重点领域（如农业农村）的应用将是本文后续研究的重点。