“双碳”目标下数字经济与地区绿色发展——基于国家级大数据综合试验区的分析

徐 毅,王志强

(安徽大学 经济学院,合肥 230039)

引 言

《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》提出了绿色低碳发展的总体要求与未来发展规划,为中国绿色低碳发展营造了良好的发展环境,勾勒了中国绿色低碳发展的宏伟蓝图,是未来一段时间中国绿色低碳发展的重要指引。绿色发展一直以来都是世界各国普遍关注的焦点,是人类亘古不变的追求。改革开放初期,中国通过能源资源的高投入、高消耗,使得许多行业得到了快速发展,经济增长速度也得到了很大程度的提升,但是这种经济增长方式只注重增长速度,却没有关注到因此带来的生态环境的破坏。

“十四五”规划指出,强化生态环境保护,完善生态保护监督机制。在“双碳”背景下,国家高度重视生态环境保护,出台一系列减排政策,推动绿色低碳发展取得了很多成效,有效遏制了生态环境破坏。我国空气质量得到了显著提升,全国空气质量达标城市在逐年增加。芝加哥大学能源策略研究所(EPIC)认为中国的空气治理取得了重大的进展,减少了全球大气污染物排放的75%。

绿色低碳发展是实现高质量发展的必由之路,而数字经济作为一种新型经济形态对生态治理以及区域绿色发展都产生了重要的影响。数字经济的核心是数据,是实现新旧动能转换的重要载体和重要资源,更是驱动绿色发展的重要推动力。“双碳”背景下,数字经济已成为我国实现绿色发展的重要推动力,国家级大数据综合试验区的建立为生态环境治理以及低碳绿色发展提供重要契机。因此,厘清数字经济与绿色发展的关系并深入分析其作用机制对落实“双碳”目标具有重要意义。

一、文献综述

关于绿色发展现有文献主要集中于对区域环境污染、污染排放以及绿色发展路径的研究。环境库兹涅茨曲线理论认为环境污染会随着人均收入而发生变化,在经济发展阶段低收入伴随着高污染,高收入伴随着低污染,收入和环境质量之间呈现倒“U”型关系[1]。我国受新冠疫情影响,2020年上半年污染物排放量有减少趋势,但是伴随着下半年疫情缓和污染物排放又逐渐增加[2]。目前各国都出台了相关政策来应对气候环境变化问题,相继宣布碳中和目标,推动绿色发展[3]。绿色发展是促进高质量发展的主要途径,新时代要加大绿色投入,提高绿色发展效率,推动绿色发展转型[4]。也有部分学者从环境规制的角度,研究低碳城市试点、碳排放权交易等相关经济政策对碳排放、大气污染的影响,学者认为环境规制能够降低碳排放,有助于推动绿色发展[5-6]。也有学者持“绿色悖论”(Green Paradox)的观点,认为以减排为目的而出台的严苛政策反而会导致污染排放的增加[7]。

有关数字经济的相关研究,大多集中于数字经济对地区经济增长[8]、产业结构优化升级[9]、区域绿色创新[10]和失业[11]的研究。也有学者对数字经济与区域绿色发展之间的关系进行了研究,但是基本上都是寻找数字经济的代理变量,从信息通信技术进出口的单一维度衡量数字经济发展水平,研究数字经济与环境的可持续性[12],或者从互联网普及率、数字惠普金融等多个维度构建数字经济发展水平分析数字经济对城市绿色高质量发展的影响[13],但是数字经济的发展水平受诸多因素的影响,这种构建数字经济衡量体系的方法很容易带来测量误差与内生性问题。与本文最为相似的一篇文献为数字经济与城市空气质量之间的研究,认为国家级大数据综合试验区的建立能够改善空气质量,但是仅考虑到二氧化硫排放和工业粉尘排放,同时忽略了空气污染的空间效应[14]。

综上所述,数字经济和绿色发展是研究的热点问题,现有文献从多个维度构建数字经济发展水平来分析其对生态环境的影响,为本文进一步研究数字经济与城市绿色发展提供了有益的借鉴。但是,现有文献仍存在以下不足之处:第一,现有文献从理论与实证两方面对数字经济与绿色发展之间的关系进行了检验,但鲜有文献从国家级大数据试验区建立的视角研究数字经济的政策效应对城市绿色发展的影响。第二,数字经济本身涉及诸多影响因素,构建指标体系的方法难以衡量数字经济的实际发展水平。第三,环境污染以及碳排放在空间上都具有一定的关联性,大多文献都忽略了数字经济与环境污染的空间溢出性,从而会高估数字经济对城市绿色发展的影响。

本文与已有研究的主要区别:第一,视角不同。从国家级大数据试验区建立的视角将数字经济与地区绿色发展纳入统一的框架,从政策视角出发系统地评估了数字经济对绿色发展的影响,拓展了现有文献的研究。第二,采用空间双重差分模型,将国家级大数据试验区的建立视为数字经济的政策冲击,研究数字经济对绿色发展的影响,相比于传统的固定效应模型最大程度地克服了数字经济的衡量误差与内生性问题。并且在计量模型中纳入空间因素,弥补了相关研究忽略空间影响的不足,增加了结果的可信程度。第三,在实践应用上,分析了影响地区绿色发展的传导机制,为城市绿色发展提供价值指导。

二、政策背景与理论分析

(一)政策背景

数字经济是继农业经济和工业经济之后形成的一种新经济形态,与传统生产要素结合,为中国经济的发展注入新生力量[15]。数据要素已经成为世界各国发展的战略重点,美国、英国、法国、日本等发达国家已经把发展大数据上升到国家战略的高度,力争在大数据时代占得先机。美国2012年发布《大数据研究和发展计划》,提出要加快部署大数据核心技术研究;英国2017年出台了《数字战略2017》,积极应对“脱欧”带来的各种经济挑战;法国2013年发布了《数字化路线图》,扶持大数据的发展;2012年日本推出《面向2020年的ICT综合战略》,将大数据作为优先发展的领域。

为加快推动大数据产业发展,2016年11月国务院批准在北京、上海、贵州、湖北、广东等五省市建立了国家大数据综合试验区,开启了加速推进大数据发展的时代之窗。在大数据背景下,数据已成为一种新的生产要素,数据的价值也在不断凸显。大数据已经深入到经济社会,推动产业向数字化、智能化发展,是提升经济运行效率、优化经济结构的关键。国家级大数据综合试验区的设立极大地促进了数据建设、数据挖掘与数据机制创新,为数字经济的发展注入了强大的动力,是数字经济的核心内容。因此,大数据综合试验区的设立作为数字经济发展的政策冲击,将其作为准自然实验探索数字经济与绿色发展之间的联系具有一定的合理性。

(二)理论分析

突破传统贸易理论同质性企业的假定,基于Melitz(2003)[16]的异质性企业模型,构建了包含技术进步和产业结构转型升级的动态一般均衡模型,研究数字经济如何通过技术进步和产业结构转型升级促进地区绿色发展。

1.消费者行为

基于Dixit(1993)[17]的效用函数(C.E.S.)的消费者效用为:

(1)

总体的价格水平为:

(2)

总体支出为:

(3)

在总体支出R一定的情况下,构建拉格朗日函数:

(4)

对消费者效用最大化求解得到:

(5)

(6)

(7)

2.生产者行为

厂商的总成本为:

(8)

厂商的利润为:

(9)

3.一般均衡

由生产者利润最大化和消费者最优决策可以得到:

γ1=φ-σ-1Qσf0-σ(σ-1)-σP-1C1-σ

(10)

γ2=φ-σ-1Qσf0-σ(σ-1)-σP-1C2-σ

(11)

H1:数字经济能够促进地区绿色发展

H2:数字经济能够通过创新提高地区绿色发展水平

H3:数字经济能够通过产业转型升级提高地区绿色发展水平

三、研究设计

(一)模型设定

2016年贵州建立首个国家级大数据综合试验区,将其成立作为数字经济的政策冲击,采用双重差分法能够更好地评估政策效应,将试验区所在的78个城市作为处理组,其他194个城市作为对照组,参考以往研究构建广义双重差分模型[22],模型如下:

GREit=α0+α1treatedit+α2Xit+μi+σt+εit

(12)

其中,GREit为地区绿色发展,μi为城市效应,σt为时间效应,Xit为控制变量。treatedit是政策变量,treatedit=1表示第t年i城市是试验区,否则为0。

由于各经济体都是紧密联系在一起的,该试验区的成立可能会对邻近区域的绿色发展产生一定的影响,并且绿色发展本身也具有一定的空间关联性。为了研究数字经济对地区绿色发展的溢出效应,在式(12)的基础上加入空间因素,构建空间双重差分模型(SDID):

GREit=ρWijGREit+β1treatedit+β2Wijtreatedit+β3Xit+β4WijXit+μi+σt+(1-λW)-1εit

(13)

其中,Wij为空间矩阵,在基准回归中用空间地理矩阵。ρ为空间相关系数,β2为试验区建立对其他地区绿色发展的溢出效应。β1为数字经济的政策估计系数,若系数大于0则数字经济能够促进该地区绿色发展,反之则抑制该地区绿色发展。

(二)变量设定

1.被解释变量

地区绿色发展(GREit)。目前关于地区绿色发展的方法有很多,包括熵权法、主成分分析法以及数据包络法(DEA),但都具有一定的局限性。文章参考Kaoru(2002)提出的超效率SBM模型[23],对传统的DEA方法改进,测算地区绿色发展水平,具体公式如下:

其中,δ*表示地区绿色发展水平,xio为投入,包括劳动、资本和能源投入。yro为产出,期望产出包括国民生产总值,非期望产出包括二氧化硫排放量、工业废水排放和烟粉尘排放。

2.解释变量

数字经济(treated)。数字经济为政策虚拟变量,若第t年i城市为试点城市,则treatedit=1,否则为0。

3.控制变量

影响地区绿色发展的因素还有很多,本文加入以下控制变量:经济发展水平(GDP)用人均GDP表示;基础设施建设(INF)用固定资产投资占GDP的比重表示;财政支出(EXP)用政府财政支出占GDP的比重表示;金融发展(FIN)用金融机构存贷款的比重表示;人力资本(HR)用每万人在校大学生人数表示。对外开放(OPEN)用外商投资额表示。

4.中介变量

科技创新(TEC)用发明专利数量(单位万)来衡量科技创新水平。产业结构转型升级(IND)借鉴袁航等(2018)[24]用产业结构层次系数衡量产业结构转型升级。

(三)数据来源与描述性统计

鉴于数据的可得性,剔除数据缺失较多的地区,本文的研究选取2011—2019年272个城市的经济发展数据(剔除台湾省、香港和澳门特别行政区以及西藏自治区等缺失值较多的地区)。数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国环境统计年鉴》以及各省统计年鉴。各变量的描述性统计如表1。

表1 变量描述性统计

四、实证结果分析

(一)空间相关性分析

莫兰指数能够反映变量在分布区域内潜在的相互依赖性,本文采用莫兰指数对全国272个城市的绿色发展进行空间相关性检验。

(15)

表2 Moran’sI检验结果

(二)基准回归结果

选择最优空间双重差分模型进行LR检验和Wald检验,最后选择空间杜宾模型。回归结果见表3,列(1)、列(2)是不考虑空间因素的模型,列(3)、列(4)是加入空间因素的空间杜宾模型。可以看出,两种模型政策虚拟变量的回归结果均显著为正,说明数字经济能够促进地区的绿色发展。在加入控制变量的面板回归中,数字经济的系数为0.015,说明数字经济水平提高1%,能够促进该地区绿色发展水平提高2.5%。在列(4)中的空间杜宾模型中,数字经济的系数为0.010,小于不考虑空间因素时的回归系数,能够提高1%的城市绿色发展水平,说明以往的研究者忽略空间影响会高估数字经济对城市绿色发展的影响,从而假设H1得到验证。

表3 基准回归结果

在空间杜宾模型中,政策虚拟变量的空间系数显著为负,列(5)直接效应系数为正,列(6)溢出效应为负数,说明数字经济促进城市绿色发展具有负向的空间溢出性,数字经济能提升本地的绿色发展水平,对相邻地区却产生抑制作用。原因在于,作为国家级大数据试点城市,会加强对该地区企业污染排放的限制,加大污染企业管制力度,企业会将污染密集型生产转移到其他地区,存在环境污染避难所现象,所以会抑制邻近地区的绿色发展[25]。

(三)稳健性检验

1.平行趋势检验

满足平行趋势检验是双重差分法的前提。本文采用绘制平行趋势图来反映国家级大数据综合试验区设立处理组和控制组的绿色发展趋势,如图1。可以看出,在2016年之前回归系数不显著,处理组和控制组的变化趋势基本相同,满足平行趋势检验。在政策实施第二年之后系数才不显著,处理组增加趋势明显大于控制组,说明大数据试验区的设立具有政策滞后性,政策效果在第二年之后才比较明显,国家级大数据试验区的设立能够促进地区绿色发展,进一步增加了实证结果的可信度。

图1 地区绿色发展系数平行趋势检验

2.排除同期政策干扰

地区的绿色发展会受到样本选择期内其他政策的影响,在国家级大数据试验区设立之前国家就出台了相关的节能减排政策,为了改善气候环境、减少碳排放量,2010年开展了第一批低碳城市试点,相继于2012年和2017年扩大试点城市建设范围,分别展开第二批和第三批低碳城市试点工作。低碳城市试点显然能够减少碳排放量,促进地区的绿色发展,因此将低碳城市试点作为其他环境约束政策加入基准回归模型中。鉴于基准回归样本选择在2011—2019年期间,第一批低碳城市试点处于样本选择期之前,第二批试点城市离样本选择期仅有一年,因此选择2017年第三批45个低碳试点城市作为其他政策干扰,构建如下模型:

GREit=ρWijGREit+β1treated1it+β2Wijtreated1it+β3treated2it+β4Wijtreated2it+β5Xit+β6Xit+μi+σt+(1-λW)-1εit

(16)

treated2it为低碳城市试点的政策变量,若为低碳试点城市,则treated2it为1,否则为0,回归结果见表4。在加入低碳城市试点政策之后,大数据试点城市的系数仍然显著为正,空间系数显著为负,可见,大数据综合试验区的设立能够促进本地区绿色发展,抑制邻近地区绿色发展。

表4 稳健性检验

3.安慰剂检验

(1)参考王星(2022)[26]的处理方式将国家级大数据综合试验区试点年份提前三年,假设在2013年成立试验区,考察数字经济是否仍然可以促进地区绿色发展,若结果显著则说明存在影响地区绿色发展的其他因素,否则说明确实是试验区的设立促进了地区绿色发展,上文得出的结论较为可靠。安慰剂检验结果为表4列(3),可见,数字经济的政策虚拟变量系数不显著,结果较为稳健。

(2)从272个样本城市里面随机选择78个城市作为新的虚拟处理组,剩余城市作为控制组,对虚拟变量进行1 000次回归,最终得到1 000次回归虚拟变量系数的P值分布图(如图2),可以看出P值大多分布在0附近,基准回归系数为0.025,显著异于0。

图2 安慰剂检验

4.PSM—DID

由于处理组与控制组的初始经济发展水平、资源禀赋等条件不同,往往会造成选择偏差。用PSM—DID方法将控制变量相近的处理组和控制组进行匹配,匹配之后两者的差异并不显著,对匹配后的变量进行回归,结果见表4列(3),可以看到检验结果仍然与基准回归一致。

5.更换被解释变量

为了避免数字经济对地区绿色发展受到计算方法的影响,用熵权法替换超效率SBM方法重新计算地区绿色发展水平,再次进行回归,回归结果见表4列(4),可见,政策变量的回归系数仍然显著。

6.更换权重矩阵

为了避免因权重矩阵的选择而带来的误差,用经济地理矩阵代替基准回归中的地理距离矩阵重新进行回归,结果显示数字经济的系数显著为正,再次验证数字经济能够促进地区绿色发展。

(四)作用机制分析

为了研究数字经济对地区绿色发展的作用机制,从科技创新和产业结构转型升级两个视角研究绿色发展的传导路径,构建中介模型:

Mit=ρWijMit+η1treatedit+η2Wijtreatedit+η3Xit+η4WijXit+μi+σt+(1-λW)-1εit

(17)

GREit=ρWijGREit+ζ1treatedit+ζ2Wijtreatedit+ζ3Xit+ζ4Xit+ζ5Mit+ζ5WijMit+μi+σt+(1-λW)-1εit

(18)

其中,Mit是中介变量,为技术创新(TEC)和产业结构转型升级(IND),η1为政策变量对中介变量的影响作用。中介机制分析结果见表5,列(1)、列(2)为数字经济对中介变量的回归结果,系数均显著为正,说明数字经济可以促进科技创新和产业结构转型升级。列(3)、列(4)中介变量的回归系数在1%水平上显著,说明数字经济可以通过科技创新和产业结构转型升级间接促进地区绿色发展,中介机制存在,假设H2和假设H3得到验证。在基准回归中,数字经济对地区绿色发展的总效应为0.010,当加入科技创新后,数字经济的直接促进作用为0.007,科技创新的间接促进作用为0.003;当加入产业转型升级后,数字经济的直接促进作用为0.008,产业转型升级的间接作用为0.002。

表5 作用机制分析

(五)异质性分析

1.区域异质性分析

中国幅员辽阔,不同城市由于地理分布不同,经济发展水平、文化习俗等都有着显著的差异,数字经济对地区绿色发展的影响可能会因地理位置的不同而产生差异,因此将272个城市按照地理分布划分为东、中、西三个部分,分别研究东、中、西不同区域对地区绿色发展的影响,结果见表6列(1)、列(2)、列(3),表明数字经济能够促进东部地区绿色发展,对其他地区不显著。可能的原因是东部经济发达,大数据综合试验区的建立能够充分利用中介作用来促进地区绿色发展。中、西部地区经济发展水平较低,技术相对落后,经济结构相对单一,所以数字经济对地区绿色发展的作用不太明显。

表6 异质性分析

2.资源禀赋异质性分析

不同地区的资源禀赋不同,数字经济对地区绿色发展的促进作用也各不相同,根据国务院公布的三批资源枯竭型城市名单,将全国272个城市分为资源枯竭型城市和非资源枯竭型城市,回归结果为表6列(4)、列(5)。非资源枯竭型城市的回归系数为0.017,在1%水平上显著,可以说明数字经济能够促进非资源枯竭型城市的绿色发展。而资源枯竭型城市对绿色发展的回归系数为负数,说明数字经济反而抑制了资源枯竭型城市的绿色发展。可能的原因是非资源枯竭型城市矿产资源开发相对较少,资源禀赋比较高,大数据综合试验区的设立能够给该地区带来先进的技术,进一步提高该地区的资源利用率以及碳排放效率,从而促进该地区绿色发展。而资源枯竭型城市资源过度开发,产业效益下降,大数据综合试验区的设立可能反而会增加资源开采、加速资源枯竭速度,不利于地区的绿色发展,因此数字经济对资源枯竭型城市的绿色发展促进作用不明显。

五、结论与建议

(一)研究结论

本文采用2011—2019年全国272个城市的经济发展数据,首先用异质性企业模型厘清了数字经济与地区绿色发展之间的关系,然后以国家级大数据综合试验区试点作为数字经济的政策冲击,大数据试点城市为实验组,其余为控制组,通过空间双重差分模型实证研究了数字经济对地区绿色发展的影响及其影响路径。主要研究结论如下:(1)数字经济能够促进地区绿色发展,并且具有负的空间外溢性,对邻近地区的绿色发展有阻碍作用。(2)进一步的中介机制表明,数字经济能够通过绿色创新效应和产业结构转型升级促进地区绿色发展。(3)数字经济促进地区绿色发展的作用存在异质性,数字经济显著促进了东部地区城市的绿色发展水平,对非资源枯竭型城市的绿色发展促进作用更显著,对资源枯竭型城市的绿色发展促进作用不显著。

(二)政策建议

上述研究结论为数字经济与地区绿色发展的融合提供了新的政策启示,结合数字经济推动地区绿色发展的研究结论,提出如下政策建议:

第一,“双碳”目标下,数字经济能够促进地区绿色发展,因此应该加快数字基础设施建设,提升数字化水平,扩大国家级大数据综合试验区覆盖的城市范围,依托大数据技术提升环境治理能力和地区绿色发展水平。由于试点政策可能会抑制邻近地区的绿色发展,因此要克服数字经济的负向空间外溢性,不断完善优化大数据试点政策,通过大数据试点政策更好地促进地区全面绿色发展。

第二,在数字经济促进地区绿色发展的作用机制研究中,数字经济促进绿色发展的主要途径是科技创新和产业结构转型升级。首先,应该鼓励科技创新,引进大批高素质科技创新型人才。其次,运用云计算、大数据技术,促进各产业融合发展,加快产业转型升级,充分发挥数字经济的机制作用,进一步促进地区绿色发展。

第三,根据数字经济对地区绿色发展的异质性研究,数字经济在东部和非资源枯竭型城市的影响作用更大,因此要结合不同城市发展特点,有针对性地制定不同类型的大数据试点政策,支持和引导数字经济与绿色发展融合。给予中、西部地区的城市和资源枯竭型城市适当的政策扶持,激励中、西部地区的城市和资源枯竭型城市进行科技创新和产业结构转型升级。