数字经济和实体经济融合对绿色创新的影响

史丹 孙光林

摘   要：基于我国2011—2020年省际面板数据，在测度数字经济和实体经济融合水平的基础上，实证检验数字经济和实体经济融合对绿色创新的影响和作用机制。研究发现，我国数字经济和实体经济融合水平仍然处于低度融合阶段，分区域来看，我国东部地区的数字经济和实体经济融合水平最高，中部地区次之，东北地区和西部地区较低，由东向西表现为从高到低的融合空间分布格局。实证结果表明，数字经济和实体经济融合对绿色创新具有显著正向影响，提高数字经济和实体经济融合水平有利于促进绿色创新；机制回归结果表明，数字经济和实体经济融合可以通过增大研发投入规模和技术市场交易规模促进绿色创新。异质效应分析表明，数字经济和实体经济融合对绿色创新的促进作用在东部地区最大、中部地区次之，西部地区和东北地区不显著。

关键词：数字经济；实体经济；数实融合；绿色创新

中图分类号：F124   文献标识码：A   文章编号：1003-7543（2023）02-0001-13

基金项目：国家社会科学基金重大项目“推进新型工业化和经济体系优化升级研究”（21ZDA021）。

作者简介：史丹，中国社会科学院工业经济研究所所长，研究员、博士生导师；孙光林（通信作者），中国社会科学院工业经济研究所在读博士后，南京财经大学金融学院副教授、硕士生导师。

当前，我国经济发展面临着较为严重的资源和环境约束，能源消耗巨大，迫切需要转变发展模式，朝绿色化和低碳化方向演进。与此同时，以区块链和人工智能等数字技术为支撑的数字经济快速發展，正在引领新一轮产业变革，赋能我国经济高质量发展。党的二十大报告指出，要“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。绿色创新对于我国经济绿色发展具有重要的现实意义。绿色创新具有显著的双重外部性特征，不仅能通过技术溢出效应促进企业绿色转型升级，而且能产生正外部性，保护生态，改善居民生活环境。如何通过数字经济和实体经济融合促进绿色创新，是当前我国学术界和实务部门重点关注的问题之一。

一、相关文献综述

《二十国集团数字经济发展与合作倡议》指出，“数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。数字经济对重构实体经济要素结构、商业模式和创新体系均具有显著的促进作用。

数字经济和实体经济融合是指随着大数据、云计算、人工智能和区块链等数字技术在实体经济部门的普及应用，数字经济和实体经济相互作用并形成良性循环。一方面，利用数字技术推动实体经济数字化转型升级，促进实体经济效率提升、产品质量优化和技术创新；另一方面，实体经济为数字经济发展奠定基础，形成新产业（数字经济产业）。已有有关数字经济和实体经济关系的研究主要集中在两个方面：一是关于数字经济发展对实体经济的影响。已有研究发现，数字经济对实体经济发展存在“挤出效应”和“促进效应”，数字经济对实体经济的“挤出效应”是边际递减的，当数字经济发展突破临界值后，数字经济对实体经济的影响会表现为“促进作用”［1］；数字技术和生产部门的融合会促进产业结构优化升级和实体经济数字化转型，推动高技术产业高质量发展［2］；数字经济有利于提升农业全要素生产率［3］；数字经济发展能够增加企业实体投资，且这一影响主要通过缓解企业融资约束和提高企业治理水平两条路径来实现［4］。二是就数字经济和实体经济融合展开讨论。比如，已有研究对我国省际数字经济和实体经济融合水平进行测度，发现我国数字经济和实体经济融合水平虽然呈现逐年递增趋势，但数字经济和实体经济融合水平仍然偏低，且区域间呈现较大的不平衡性［5］。

绿色创新是指为应对环境污染问题而形成的新观点、新服务、新工艺和新管理制度等［6］。现有文献围绕绿色创新的影响因素进行了深入研究，主要集中在两个方面：一是企业微观影响因素。企业盈利能力、企业研发投入规模、企业环境治理费用支出、企业管理层环保意识和教育背景等均会对绿色创新产生显著影响［7-8］。二是政府环境规制和制度创新等宏观影响因素。已有研究认为，环境规制会提升企业绿色创新水平，排污收费等制度压力会促进企业绿色创新［9-11］，绿色金融改革试验区政策也会对企业绿色创新产生促进作用［12］。近年来，随着数字经济在我国的快速发展，数字经济和绿色创新之间的关系也引起了一些学者的关注。已有研究发现，重污染行业企业数字化转型可以通过提高企业的信息共享水平和知识整合能力来提升绿色创新水平［13］；数字政府建设可以更好地激发数字经济潜力赋能绿色创新［14］。对于数字经济和实体经济融合如何影响绿色创新，却少有文献进行研究，深入探讨其内在机理的研究更显不足。

与已有研究相比，本文创新点主要体现在以下方面：一是基于国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》构建指标体系，对数字经济和实体经济的融合度进行测度，且对其变化态势和区域异质性进行分析，这有助于更好地了解我国数字经济和实体经济融合发展状况。二是在构建理论分析框架的基础上，从直接效应、作用机制和区域异质效应等方面实证检验数字经济和实体经济融合对绿色创新的影响。

二、理论框架和研究假说的提出

（一）数字经济和实体经济融合对绿色创新的直接效应

绿色创新是实现可持续发展、推动能源转型、提升能源和资源利用效率、减少污染物和温室气体排放的重要途径。数字经济和实体经济融合可以从多个方面提升绿色创新水平。第一，数字经济和实体经济融合可以提升企业创新效率。大数据和云计算可以帮助企业识别未来技术发展路径和市场需求，使企业作出更优的创新决策，有助于将企业的绿色研发、生产和销售等环节联结起来，提高企业的协同能力，尤其是消费者的参与可以显著改善新产品开发的效率，降低产品创新的不确定性和绿色创新成本［15］。第二，数字经济和实体经济融合有利于降低不同经济部门间的信息不对称程度。由于企业和金融机构之间存在严重的信息不对称，企业在绿色创新过程中容易遭受融资约束困境。数字经济和实体经济融合有助于金融机构获取企业的相关信息，更有效地分析企业的真实情况，这有利于缓解企业的融资约束，提升企业绿色创新水平。第三，数字经济和实体经济融合有利于催生新产业、新业态和新模式，更好地发挥数据要素的作用，打破原有生产要素的边界，降低要素交易和匹配的成本，扩大要素流动的市场范围和空间，通过提升要素配置效率和缓解资本错配来促进绿色创新。基于以上分析，提出如下研究假说：

假说1：数字经济和实体经济融合有利于促进绿色创新。

（二）数字经济和实体经济融合推动绿色创新的影响机制

1.研发投入规模的理论机制

数字经济和实体经济融合能够通过增大企业研发投入规模促进绿色创新。

首先，数字经济和实体经济融合可以发挥信息效应增大企业研发投入规模，促进绿色创新。绿色创新过程中会涉及企业内部和外部市场的信息传递，数字经济可以促进实体经济企业内部不同部门间的信息传递和整合，提高绿色创新过程中企业不同部门间的信息交流和融合效率，提高企业制造、管理和研发等环节信息的共享效率，从而产生互补性创新，增强企业进行绿色创新的信心，增大企业研发投入规模，对绿色创新产生推动作用［13］。与此同时，企业绿色创新研发过程中有刻意隐瞒有关绿色创新项目信息的动机，不利于金融机构对信贷资金使用情况的监督，难以保证资金被真正用于绿色创新研发项目［16］。但是，数字经济和实体经济融合通过发挥信息效应，可以提高企业绿色创新项目的披露程度，降低信息不对称，增强外部投资者投资绿色项目的信心，从而加大对绿色研发投入的支持力度，提升绿色创新水平。

其次，数字经济和实体经济融合可以发挥要素融合效应增大企业研发投入规模，促进绿色创新。数据要素和劳动力、资本等传统要素之间有较强的融合性。一方面，数字经济以大数据、区块链和人工智能等数字技术为核心，有利于增强生产要素的透明化和开放化程度，促进人力资本积累。数字经济和实体经济融合有助于提升数据要素和劳动力要素的融合程度，提高研发人员数字素养，而拥有较高数字素养的技术人员具有更强的创新意识和环保意识，这有利于增强企业进行绿色创新的信心，从而增大企业研发投入规模，促进绿色创新［17］。另一方面，数字经济和实体经济融合能够增强数据要素和资本要素的融合程度。数字金融是数据要素和资本要素融合的重要体现。数字金融使传统金融机构在一定程度上得到了重塑，通过构建硬化软信息的算法和大数据仓库等对海量结构化和非结构化数据进行挖掘，提升资本配置效率，从而引导资本流入绿色创新领域，以增大研发投入规模，刺激绿色创新［16］。

最后，数字经济和实体经济融合可以发挥技术效应增大企业研发投入规模，促进绿色创新。企业绿色创新是一项较为复杂的知识活动，涉及企业绿色生产、污染减排和绿色管理等，单一企业很难仅靠自身力量从事绿色创新活动并取得突出成效。数字经济和实体经济融合能够发挥数字技术优势，将不同领域的技术优势整合在一起，并对研发投入资金进行有效管理，促进企业绿色技术的创新和扩散，以增强企业、高校和科研机构等不同绿色创新主体跨领域的协同创新能力［18］。此外，数字技术可以通过发挥技术优势将绿色产品生产者和消费者联结起来，催生新模式和新业态，从而引发绿色创新方式的革命性变革，以增大企业研发投入规模，促进绿色创新［15］。基于以上理论分析，提出如下研究假说：

假说2：数字经济和实体经济融合可以通过增大企业研发投入规模促进绿色创新。

2.技术市场交易规模的理论机制

企业绿色创新是一项长期、持续的风险投资行为。企业是否开展绿色创新活动需要根据绿色创新的收益和成本作出权衡，较大的技术市场交易规模和活跃度会增强企业管理层对绿色创新成果经济效益的良好预期，促进绿色创新。具体来看：第一，数字经济和实体经济融合能够降低技术市场交易成本和交易效率，增强技术市场交易活跃度。一方面，实物期权理论认为，企业创新可以被视为一项期权投资，企业进行创新就相当于购买一项期权，在企业研发过程中管理层会时刻关注创新价值的变化。然而，由于存在信息不对称，外部投资者很难及时掌握企业绿色创新进展，并对绿色创新的实际价值进行有效估算。随着数字经济和实体经济的不断融合，实体经济企业可以利用数字技术媒介及时向外界传递绿色创新的实时信息，这有助于增大外部投资者和企业管理层对绿色创新期权的预期价值，从而增强企业开展绿色创新的意愿。另一方面，数字经济和实体经济融合有利于增大技术市场对绿色创新项目的筛选功能，即技术市场的反馈作用会进一步激励企业进行绿色创新。第二，较完善的技术市场制度有利于增强市场竞争，促进绿色创新。技术市场制度不完善会导致创新资源的过度使用和浪费，抑制企业绿色研發投入意愿，对企业绿色创新造成不利影响［17］。数字经济和实体经济融合使数字技术有效地为企业绿色专利交易平台服务，有利于增强技术市场的竞争程度，降低资本错配和市场扭曲引致的研发资源损失。同时，数字经济和实体经济融合有利于提高技术交易市场透明度，提高资本要素供给者和需求者之间的匹配效率，促进资本要素的合理流动。基于此，提出如下研究假说：

假说3：数字经济和实体经济融合可以提高技术市场交易规模促进绿色创新。

三、数字经济和实体经济融合水平测度及状况分析

（一）测度模型和指标选取

数字经济发展需要的数据资源来自实体经济，实体经济为数字经济发展壮大奠定了基础，数字经济则为实体经济发展提供了动力源泉。数字经济和实体经济相互促进发展并形成良性循环，从而实现二者的融合和协调发展。融合和协调发展是两个或两个以上的子系统相互作用、相互影响的现象。本文使用耦合评价模型对数字经济和实体经济的融合程度进行测度［19-20］。

值得注意的是，使用耦合评价模型对数字经济和实体经济融合程度进行测度需要先对子系统数字经济和实体经济进行测算。为此，本文首先使用熵值法对数字经济和实体经济的发展程度进行测度，选取的指标体系如表1（下页）所示。在数字经济测度方面，2021年国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》将数字经济的基本范围分为数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数据要素驱动业、数字化效率提升业五大类。考虑到数据可得性，本文将数字经济的二级维度分为数字基础设施、数字制造、数字产品服务、数字金融服务和数据要素驱动。在实体经济方面，借鉴已有文献的做法，本文将实体经济分为农业、工业、建筑业、运输邮电业、批发零售业、住宿和餐饮业［21］，具体三级指标如表1所示。

本文构建的数字经济和实体经济融合水平测度方程如下：

其中，C表示第t期数字经济和实体经济的融合水平，u表示数字经济第t期的发展水平，u表示实体经济第t期的发展水平。然而，如果个别省份数字经济和实体经济发展水平都较低，式（1）会出现融合测度结果较高的伪结果，因此，在式（1）的基础上，本文构建数字经济和实体经济的耦合评价模型为：

在式（2）中，D表示第t年数字经济和实体经济的融合度；T表示数字经济和实体经济的综合水平；α和β分别表示数字经济和实体经济的权重，α+β=1。本文测度得到的数字经济和实体经济融合值D分布在0至1之间，数值越大，表示数字经济和实体经济的融合水平越高。通常按照以下分类划分融合度的层次［22］：当0

（二）测度结果分析

图1给出了全国及各区域2011—2020年数字经济和实体经济融合水平。由图1可知，全国数字经济和实体经济融合均值为0.283，最低值出现在2011年（0.215），最高点出现在2020年，数字经济和实体经济融合度为0.346。从整体来看，全国数字经济和实体经济融合水平仍然处于较低水平，尚处于低度融合阶段。可能的原因是：一是当前我国数字经济和实体经济融合还处于初级应用层面，或是制造业等实体部门的产品周期初级阶段，数字技术赋能实体经济的效应还未发挥出来；二是数字核心关键技术缺失，存在较大短板，数字经济和实体经济融合面临着技术约束；三是一些实体企业管理层的数字化转型意识淡薄，或因缺乏资本和技术而导致融合的动力不强；四是数据要素监管体系和标准规范制度不完善，数字经济产生的大量数据要素难以在实体经济部门和数字经济部门之间流动，抑制了数字经济和实体经济的深度融合。

分区域来看，东部地区、中部地区、西部地区和东北地区数字经济和实体经济融合均值分别为0.371、0.276、0.222和0.250，东部地区数字经济和实体经济融合水平高于全国均值，中部地区数字经济和实体经济融合水平接近于全国均值，东北地区和西部地区融合水平低于全国均值。从各区域发展趋势对比来看，从高到低依次为东部地区、中部地区、东北地区和西部地区，说明我国数字经济和实体经济融合由东向西表现为从高到低的融合空间分布格局，这源于我国东部、中部、东北和西部地区之间的数字化程度发展并不均衡，且先进制造业和现代服务业多集中在东部地区，中部地区和东北地区省份多是传统重工业基地，而西部地区省份总体来看不仅数字化程度较低，且缺乏先进制造业和现代服务业等产业，因而出现了东部地区数字经济和实体经济融合水平较高、西部地区最低的不均衡现象。

由图2可知，从整体来看，2012—2020年我国数字经济和实体经济融合年均增长率为5.47%，2012年和2013年的增幅最大，增长率分别为9.32%和8.69%。2012年以后数字经济和实体经济融合增长率呈下降趋势，可能的原因是，数字经济和实体经济的融合遵守先易后难的进程，在融合初期，数字经济会优先与餐饮、住宿、交通等服务业融合，之后会逐步与工业和农业部门融合。但是，数字经济与工业和农业的融合难度要远高于服务业，因而数字经济和实体经济的融合增长率才会出现放缓的态势。

分区域来看，在样本期内，东部地区、中部地区、东北地区和西部地区年均增长率分别为5.14%、6.65%、5.02%和5.41%，说明中部地区数字经济和实体经济融合增长率最高，其他区域融合增长率介于5%至5.5%之间，并未出现较大差异。2015—2020年，各区域的数字经济和实体经济融合增长率差距并不明显，可能的原因是，我国大多数省份的数字经济和实体经济融合均处于融合初期，发展差距还未显现。需要指出的是，东北地区2020年数字经济和实体经济融合水平出现了负增长，可能的原因是，数字产业、数字基础设施、人力资本和市场环境是数字经济和实体经济融合的重要驱动力［5］，而东北三省数字基础设施建设滞后，第二产业占比较高、新兴产业比重过低，产业数字化转型相对缓慢，数字产业发展水平不高。

四、研究设计

（一）变量说明

1.被解释变量：绿色创新

已有研究通常使用绿色全要素生产率和绿色专利作为绿色创新的衡量指标。绿色全要素生产率更突出绿色生产效率，不能直接反映绿色创新水平。本文借鉴主流文献的做法，使用绿色发明专利作为绿色创新的衡量指标，更能反映绿色创新水平的质量［23］。同时，本文使用绿色实用新型专利作为绿色创新的另一个衡量指标，用于稳健性检验，以反映绿色创新的数量。

2.核心解释变量：数字经济和实体经济融合

本文使用熵值法与耦合评价模型对各省份数字经济和实体经济融合水平进行测度，详细指标构建过程见上文所述。

3.机制变量

本文选取的机制变量包括研发投入规模（以下简称研发投入）和技术市场交易规模（以下简称技术市场）两个变量，其中，研发投入使用各省份研发投入规模（亿元）来衡量，技术市场使用技术市场成交额（亿元）来衡量。

4.控制变量

为了对影响绿色创新的潜在因素加以控制，且考虑到变量间的潜在共线性，选择以下变量为控制变量：一是电子商务，使用有电子商务业务的企业数占企业总量的比重衡量，主要原因是电子商务是企业数字化转型的潜在表现，如果一个区域开展电子商务业务的企业比重较高，说明该区域企业的整体数字化水平高。二是城镇化，使用各省份年末城镇人口规模占总人口的比重来衡量。主要原因是提升城镇化水平会增强城镇居民消费水平、提高居民对绿色环境以及绿色产品的需求，这有利于从需求端倒逼企业开展绿色创新。三是产业结构，使用第三产业产值和第二产业产值的比值来衡量，产业结构升级有利于促进清洁能源使用，逐渐往低能耗产业集聚，激发绿色创新活动。四是污染治理，使用环境污染治理投资总额占财政支出的比重来衡量。如果一个区域提高環境污染治理占财政支出的比重，就会相应降低政府的创新投入规模，这可能会对绿色创新活动造成不利影响。

（二）模型构建

1.基准回归模型

本文使用面板固定效应回归模型就数字经济和实体经济融合对绿色创新的影响进行实证检验，回归方程如下所示：

GDit=η0+η1DSit+ηjControlit+δi+εit（3）

其中，i和t分别表示省份和时间；DSit表示t时期i省份的数字经济和实体经济融合水平；GDit表示t时期i省份的绿色创新水平；Control表示控制变量向量；ηj表示控制变量系数值向量；δi分别表示未被观察到的省份个体固定效应；εit表示随机扰动项；系数值η1表示数字经济和实体经济融合对绿色创新的影响程度，如果该系数值大于0，表示数字经济和实体经济融合有利于提升绿色创新水平。

2.机制回归模型

为了实证检验数字经济和实体经济融合能否通过研发投入和技术市场促进绿色创新，本文构建中介效应模型进行检验，回归方程如下所示：

mediait=β0+β1DSit++βjControlit+δi+εit（4）

GDit=α0+α1DSit+α2mediait+αjControlit+δi+εit（5）

其中，media表示机制变量，包括研发投入和技术市场，其他变量和符号含义与式（3）一致。如果系数值η1、β1和α1在选定的置信水平上显著，表明研发投入和技术市场的中介效应显著，说明数字经济和实体经济融合可以通过研发投入和技术市场对绿色创新产生影响。

（三）数据来源

在实证研究中，由于西藏的绿色发明专利缺少，考虑到数据完整性，使用2013—2020年30个省份的面板数据进行研究。其中，本文涉及指标数据来源于国家统计局网站、中国各期统计年鉴和各省份统计年鉴。

五、实证结果分析

（一）基准回归结果分析

表3给出了基准模型的估计结果①。列（1）是未加入任何控制变量的回归结果，列（2）—（4）是依次加入控制变量后的回归结果，在逐步回归的过程中，数字经济和实体经济融合对绿色创新的影响始终在1%的置信水平上显著为正，说明提高数字经济和实体经济的融合水平有利于促进绿色创新。数字经济和实体经济融合有利于对企业进行系统性改造，它不只是对企业绿色创新流程、组织结构和生产模式的简单升级，而是对全产业链的智能化和数字化协同升级。数字经济和实体经济融合有助于降低绿色创新企业内外部之间的信息不对称程度，减少企业对绿色创新相关消息的隐瞒行为，从而提升整个绿色创新的信息透明度，提高企业绿色创新能力。同时，数字经济和实体经济的深度融合能够实现数据跨系统和跨行业流动，形成丰富和规模庞大的数据要素，促进企业开展绿色创新。此外，数字经济和实体经济融合是将企业内部不同部门、不同企业、不同行业，以及企业和消费者之间密切联系在一起，能有效降低企业绿色创新成本。由此，研究假说1得到验证。

（二）机制回归结果分析

表4（下页）给出了机制回归结果。由表4列（1）可知，数字经济和实体经济融合对研发投入具有显著的正向促进作用，且在1%的置信水平上显著，说明数字经济和实体经济融合有助于增大研发投入规模。由表4列（2）可知，数字经济和实体经济融合及研发投入对绿色创新都具有正向促进作用，且均在1%的置信水平上显著，说明研发投入的中介效应显著，表明数字经济和实体经济融合有助于增大研发投入规模，从而提高绿色创新水平。企业研发投入规模不足会表现为融资约束，而产生融资约束的根源是信息不对称，这不利于企业开展绿色创新。数字经济和实体经济融合能够通过数字经济的技术优势降低金融机构和绿色创新企业之间、资本市场外部投资者和绿色创新企业之间的信息不对称程度，这有助于减少企业管理者对企业绿色创新项目相关信息的隐瞒行为，提高绿色创新市场的信息透明度，增强金融机构或外部投资者参与绿色研发项目的信心，缓解绿色创新企业的融资约束，从而增大企业研发投入规模促进绿色创新。此外，数字经济和实体经济融合有利于增强企业内部不同部门之间的绿色创新协同效率，提高企业绿色创新资源的整合效率，从而提高研发投入规模促进绿色创新。由此，研究假说2得到验证。

由表4列（3）可知，数字经济和实体经济融合对技术市场具有显著的正向促进作用，且在1%的置信水平上显著，说明数字经济和实体经济融合有助于增大技术市场交易规模。由表4列（4）可知，数字经济和实体经济融合及技术市场对绿色创新都具有正向促进作用，且均在1%的置信水平上显著，说明技术市场的中介效应显著，表明数字经济和实体经济融合有助于增大技术市场交易规模或交易活跃度，从而提高绿色创新水平。完善的技术市场交易机制可以提高绿色技术市场供给和需求之间的匹配度，提高要素配置效率，減少资源错配导致的损失和浪费。同时，数字经济和实体经济融合可以有效发挥数字平台经济模式的优势，降低技术市场交易成本，提高市场活跃度，增强技术交易市场的竞争度，促进绿色创新生产要素的合理流动，减少技术市场扭曲导致的资源错配，促进企业绿色创新。由此，研究假说3得到验证。

（三）稳健性检验

为了检验数字经济和实体经济融合对绿色创新影响结果的稳健性，借鉴已有文献的做法，本文使用以下两种方式进行稳健性检验［24］：一是更换绿色创新的衡量指标。本文进一步使用绿色新型实用专利获得数量作为绿色创新的衡量指标，回归结果如表5（下页）列（1）所示。结果表明，在1%的置信水平上，数字经济和实体经济融合对绿色创新的影响仍然具有显著促进作用。二是改变计量方法。在本文实证分析过程中，可能存在反向因果关系和遗漏变量导致的内生性问题，而这会造成估计偏误。为了克服上述因素对回归结果的影响，本文借鉴已有文献的做法，使用动态面板模型中的两步估计法进行回归［3］。其中，列（2）是使用动态面板回归差分GMM进行估计得到的结果，列（3）是使用系统GMM进行估计得到的结果。回归结果均表明，在1%的置信水平上，数字经济和实体经济融合对绿色创新具有显著促进作用，再次表明本文基准回归结果的稳健性。

（四）区域异质效应

表6（下页）给出了东部、中部、西部和东北地区子样本的回归结果。结果表明，在1%的置信水平上，数字经济和实体经济融合对东部和中部地区绿色创新具有显著促进作用，且对东部地区的影响要大于中部地区。数字经济和实体经济融合对东北地区和西部地区绿色创新的影响虽然为正，但回归结果并不显著。可能的原因是：一方面，数字经济和实体经济的融合并非一蹴而就，在不同产业之间存在先后次序，交通和餐饮等服务业会先于工业和农业与数字经济更深地融合。东部地区数字经济和实体经济的融合程度高于中部地区，而中部地区又高于东北地区和西部地区。数字经济和实体经济融合程度越高，该区域企业的数字化程度越高，也越能支持企业开展绿色创新活动。另一方面，数字产业、数字基础设施建设、人力资本和市场环境等是数字经济和实体经济融合对绿色创新发挥正向促进作用效果的重要因素。相较而言，东部和中部地区数字产业、人力资本和市场环境等外部条件更优，而东北地区和西部地区数字产业发展和市场环境制度建设相对滞后，人才流失严重，这在一定程度上制约了数字经济和实体经济融合对绿色创新的作用。

六、结论与政策建议

本文基于我国2011—2020年省际面板数据，在测度数字经济和实体经济融合的基础上，从理论和实证层面考察了数字经济和实体经济融合对绿色创新的影响和作用机制，得到如下结论：一方面，分区域来看，东部地区数字经济和实体经济融合水平高于全国均值，中部地区与全国均值较为接近，东北和西部地区则低于全国均值。另一方面，实证结论表明，数字经济和实体经济融合对绿色创新具有显著正向影响，提高数字经济和实体经济融合水平有利于促进绿色创新。数字经济和实体经济融合可以通过增大研发支出和技术市场交易规模来促进绿色创新。此外，数字经济和实体经济融合对绿色创新的影响在东部地区最高、中部地区次之，东北地区和西部地区回归结果不显著。

基于上述研究结论，提出如下政策建议：第一，促进数字经济和实体经济融合发展。加快数据中心、光纤网络、5G基站等数字基础设施建设，为产业数字化转型提供设施支撑；加强对企业数字化转型的政策引领，通过加大对企业数字化改造的技术、人才、资金等方面的支持力度，着力解决目前部分企业数字化转型的“不愿”“不敢”“不会”问题，增强企业推进数字化转型的积极性，提升其节能增效水平。第二，完善企业绿色技术创新激励机制，给予绿色创新企业一定的政策和资金支持。完善绿色技术创新成果奖励机制和知识产权保护机制；传统企业要积极与科研机构、高校进行合作，推动绿色创新技术研发进程，培育绿色技术竞争优势，积极推动绿色技术从研发阶段转向高效应用阶段，将绿色技术和数字技术贯穿于生产、运输、销售的各个环节中，从中间环节提高生产效率，降低能耗水平和污染物排放水平。第三，健全绿色投融资机制，为绿色创新提供资金助力。引导各地金融机构积极研发符合当地特征的绿色债券、绿色信托、绿色租赁、绿色理财等差异化金融服务产品，进一步扩大绿色债券的发行规模和发行数量，为低碳产业、新能源产业绿色创新提供金融支持，发挥绿色金融对绿色创新的传导作用。第四，规范绿色技术市场制度建设，提高技术市场交易活跃度。进一步完善市场导向的绿色技术创新体系，利用绿色技术转化市场机制推动各类创新主体竞相迸发，增强不同绿色创新主体之间的协同能力，以激发绿色技术创新市场活力，提升企业绿色创新能力。

参考文献

［1］姜松，孙玉鑫．数字经济对实体经济影响效应的实证研究［J］．科研管理，2020（5）：32-39．

［2］田秀娟，李睿．數字技术赋能实体经济转型发展——基于熊彼特内生增长理论的分析框架［J］．管理世界，2022（5）：56-74．

［3］孙光林，李婷，莫媛．数字经济对中国农业全要素生产率的影响［J］．经济与管理评论，2023（1）：92-103．

［4］江红莉，侯燕，蒋鹏程．数字经济发展是促进还是抑制了企业实体投资——来自中国上市公司的经验证据［J］．现代财经（天津财经大学学报），2022（5）：78-94．

［5］张帅，吴珍玮，陆朝阳，等．中国省域数字经济与实体经济融合的演变特征及驱动因素［J］．经济地理，2022（7）：22-32.

［6］RENNINGS K. Redefining innovation—eco-innovation research and the contribution from ecological economics［J］. Ecological Economics， 2000， 32（2）： 319-332.

［7］徐建中，贯君，林艳．制度压力、高管环保意识与企业绿色创新实践——基于新制度主义理论和高阶理论视角［J］．管理评论，2017（9）：72-83．

［8］王锋正，陈方圆．董事会治理、环境规制与绿色技术创新——基于我国重污染行业上市公司的实证检验［J］．科学学研究，2018（2）：361-369．

［9］LI D Y. ZHENG M. CAO C C， et al. The impact of legitimacy pressure and corporate profitability on green innovation： evidence from China Top 100［J］. Journal of Cleaner Production， 2017， 141： 41-49.

［10］李青原，肖泽华．异质性环境规制工具与企业绿色创新激励——来自上市企业绿色专利的证据［J］．经济研究，2020（9）：192-208．

［11］ZHANG C， ZHOU B， TIAN X. Political connections and green innovation［J］. Journal of Business Research， 2022，146： 375-384.

［12］李戎，劉璐茜．绿色金融与企业绿色创新［J］．武汉大学学报（哲学社会科学版），2021（6）：126-140．

［13］宋德勇，朱文博，丁海．企业数字化能否促进绿色技术创新？——基于重污染行业上市公司的考察［J］．财经研究，2022（4）：34-48．

［14］伦晓波，刘颜．数字政府、数字经济与绿色技术创新［J］．山西财经大学学报，2022（4）：1-13．

［15］史丹，孙光林．大数据发展对制造业企业全要素生产率的影响机理研究［J］．财贸经济，2022（9）：85-100．

［16］KONG T， SUN R J， SUN G L， et al. Effects of digital finance on green innovation considering information asymmetry： an empirical study based on Chinese listed firms［J］. Emerging Markets Finance and Trade， 2022， 58（15）： 4399-4411.

［17］肖远飞，姜瑶．数字经济对工业绿色生产效率的影响研究［J］．现代管理科学，2021（8）：100-109．

［18］张昕蔚．数字经济条件下的创新模式演化研究［J］．经济学家，2019（7）：32-39．

［19］刘定惠，杨永春．区域经济—旅游—生态环境耦合协调度研究——以安徽省为例［J］．长江流域资源和环境，2011（7）：892-896．

［20］张虎，韩爱华．制造业与生产性服务业耦合能否促进空间协调——基于285个城市数据的检验［J］．统计研究，2019（1）：39-50．

［21］刘晓欣，田恒．中国经济从“脱实向虚”到“脱虚向实”——基于马克思主义政治经济学的分析视角［J］．社会科学战线，2020（8）：44-55．

［22］刘耀彬，宋学锋．城市化与生态环境耦合模式及判别［J］．地理科学，2005（4）：408-415．

［23］艾永芳，孔涛．区域大数据发展能促进企业绿色创新吗？［J］．中南财经政法大学学报，2021（6）：116-126．

［24］李成友，刘安然，袁洛琪，等．养老依赖、非农就业与中老年农户耕地租出——基于CHARLS三期面板数据分析［J］．中国软科学，2020（7）：52-64．

The Influence of the Integration of Digital Economy and Real Economy on Green Innovation

SHI Dan   SUN Guang-lin

Abstract： Based on the inter-provincial panel data from 2011 to 2020， this paper empirically tests the impact and mechanism of the integration of digital economy and real economy on green innovation on the basis of measuring the integration of digital economy and real economy. The results show that the integration level of digital economy and real economy is still at a low level. In terms of regions， the integration level of digital economy and real economy is highest in the eastern region， followed by the central region， and lower in the northeast and western regions. From east to west， the integration level of digital economy and real economy shows a spatial distribution pattern from high to low. The empirical results show that the integration of digital economy and real economy has a significant positive impact on green innovation， and improving the integration level of digital economy and real economy is conducive to promoting green innovation. The mechanism effect results show that the integration of digital economy and real economy can promote green innovation by increasing the scale of R&D investment and technology market transactions. The heterogeneous effect analysis shows that the integration of digital economy and real economy has the largest promoting effect on green innovation in the eastern region， followed by the central region， and is not significant in the northeast and western regions.

Key words： digital economy; real economy; the integration of digital economy and real economy;  green innovation