数字经济发展与城市绿色创新关系研究——基于339 个地级及以上城市2011-2022 年面板数据的实证分析

■ 余坤莲

（中国人民银行贵港市分行 广西贵港 537100）

一、研究背景

数字经济是一种新型经济形态，生产要素包含数字化知识和数字化信息，主要载体是信息网络。数字经济不仅是数字技术与实体经济高度耦合的产物，还可以与其他领域高度融合，在投资、消费、就业等方面所发挥的带动作用日益重要，是推动经济增长的重要力量。《数字中国发展报告（2022 年）》显示，2022 年我国数字经济规模达50.2万亿元，总量位居世界第二，同比增长10.3%，占GDP 比重的41.5%。由此可见，数字经济在拉动国民经济增长中的贡献作用愈加明显。发展数字经济是践行习近平总书记提出的“绿水青山就是金山银山”理念的重要举措，既可以修复前期粗放型经济增长过快给自然环境带来的破坏，又可以推动绿色发展、绿色创新，兼顾经济发展和环境保护二者关系的平衡，更好地实现城市绿色创新发展，达到可持续发展目标。本文以数字经济发展与城市绿色创新为研究对象，在选用主成分分析法衡量数字经济发展水平的基础上，选用双向固定效应模型、分位数回归模型、门限回归模型、内生性分析模型进行实证分析，并采用添加中介变量来验证数字经济发展对城市绿色创新产生影响的机制渠道，为数字经济发展与绿色发展提供一定的实证参考和政策借鉴。

二、相关文献综述

（一）关于数字经济发展的影响

在产业结构调整与升级方面，白雪洁等（2021）从技术进步的角度，以我国2009-2018 年30 个省、区、市为研究对象，构建多部门经济增长的面板数据模型进行实证分析，结果显示数字经济与产业发展存在显著的正相关关系，数字经济在产业结构转型、升级过程中发挥了关键作用。但由于资源禀赋和区域发展差异，数字经济发展的积极效应较多体现在东、中部地区，西部地区并不明显。彭影（2021）通过构建模型对31 个省、区、市2009-2020 年数据进行实证分析，发现数字经济不仅直接对产业结构产生影响，还可以通过资源配置、技术创新等渠道对产业结构产生间接影响，直接、间接影响贡献力分别为81.29%、18.71%。徐晓慧（2022）通过构建产业结构升级中介变量，对数字经济发展与经济增长关系进行实证分析，发现数字经济对经济增长具有显著的直接促进作用，而数字经济通过促进产业结构升级的作用进而对促进经济高质量增长同样具有显著性。俞伯阳等（2021）通过建立模型实证分析，得出结论，认为数字经济发展通过人口资本红利效应、绿色技术创新这两个渠道对产业结构产生影响。在全要素生产率方面，杨慧敏等（2021）以31 个省、区、市2004-2019 年数据为样本，通过构建模型实证分析发现，数字经济除了对产业机构升级产生显著正向影响外，还通过人力资本投资渠道进而对全要素生产率提升产生显著的间接影响。郭吉涛等（2021）以31 个省、区、市2012-2018 年数据为样本，利用熵权法测算出数字经济发展水平，通过实证分析发现，数字经济发展对全要素生产率的提升具有显著的促进作用，且人才集聚、金融规模化越明显，数字经济发展的积极效应得到进一步强化。但同时也存在，数字产业化发展对本地区技术进步所带来的积极效应，也会对其他地区的技术创新、技术进步等方面的发展带来阻碍作用和不利影响，即数字经济存在“吸虹效应”。在创新能力与创新效率方面，熊励等（2020）通过分析长三角城市群2004-2018 年数据，发现数字经济可以通过技术和产品两个渠道显著提高城市的创新能力与效率。梁琦等（2021）以空间外溢为研究角度，运用空间杜宾模型实证分析数字经济发展对城市创新能力与效率的影响，发现数字经济发展除了对当地创新质量具有显著促进作用，还会对周边临近地区的创新发展带来负面影响。吴羸等（2021）以地级市2011-2018 年为样本数据，测量数字经济发展水平后，通过实证分析，发现数字经济发展可以减少融资约束限制，有利于知识产权保护水平的提高，最终对城市创新产生正向影视。蒋殿春等（2022）通过对A 股上市公司2015-2018 年数据研究后，发现在高质量创新方面，数字经济可以通过沉淀冗余、研发投入、人力资本三个方面的扩大、增加、升级等举措从而产生积极效应，但在低质量创新方面，数字经济的积极效应却并不显著。

（二）关于城市绿色创新影响的因素

在经济发展方面，王博等（2020）通过分解城市绿色创新水平贡献度后发现，经济发展不平衡是影响创新发展水平存在地区差异的主要因素，城市绿色创新发展需要加大创新投入力度和要素水平。张伟等（2021）通过研究发现，FDI 可以通过资金、技术、环境规制三方面对城市绿色创新能力和水平产生影响。在政策制度方面，张杰等（2020）以212 个地级市2012-2018 年数据为样本，构建面板数据模型实证分析，发现影响城市绿色创新效率水平高低的主要因素是智慧城市创建，已经建设有智慧城市或正在建设中的地区，其绿色创新效率水平相对较高，且在东部等沿海地区的积极作用更为明显。王巧等（2020）通过构建模型实证分析285 个地级市2003-2016 年样本数据，认为城市绿色创新效率高低与是否设立国家高新区有关，且存在区域差异，东部及沿海地区的国家高新区较多，其城市绿色创新效率水平较高，西部及等级较低城市的国家高新区较少，其城市绿色创新效率水平相对较低。持有同样观点的还有周力等（2020），他们认为国家城市群的设立，不仅可以提高要素流动效率和水平，还能促进城市绿色创新发展。

（三）关于数字经济发展对绿色发展的影响

在数字经济发展对城市环境污染和空气质量提升方面，李广昊等（2021）以“宽带中国”战略为背景，实证分析数字经济发展与城市环境污染物排放之间的关系，认为数字经济发展对工业生产有较高要求，迫使工业企业提高技术水平、增加研发投入，提高产品技术含量，减少污染物排放，减轻环境修复成本；数字经济发展对居民生活和消费结构也产生影响，提升便利度，减少污染物产生，有利于环境保护。郭炳南等（2022）通过分析国家级大数据综合试验区的历史数据，发现数字经济发展对产业升级、技术创新提出了更高要求，迫使城市在这方面加大力度，经过量的叠加和累积，最终对空气质量的改善产生积极效应。邓荣荣等（2022）通过实证分析285 个城市2011-2018 年样本数据后，认为数字经济发展可以通过提升绿色创新能力和优化产业结构这两个渠道，从而对城市环境污染物排放量产生间接影响，同时数字经济发展存在空间溢出效益，本地区的数字经济发展水平越高，对周边地区的环境质量产生的不利影响程度越严重。在数字经济发展对绿色全要素生产率方面，周晓辉等（2021）通过实证分析，认为数字经济发展水平与资源配置程度存在正向关系，数字经济发展程度越高，对资源配置、优化的推动能力越强，绿色全要素生产率程度越高，但也存在吸虹效应，对周边地区的绿色全要素生产率的提升产生抑制作用，且抑制程度不可小觑。程文先等（2021）以工业为研究视角，通过实证分析工业企业2012-2020 年数据，发现数字经济对工业领域的绿色全要素生产率提升具有显著正向影响。樊轶侠等（2021）以31 个省、市、区2012-2020 年样本数据为研究对象，通过实证分析，发现数字经济与绿色经济生产总值之间的关系不是线性的，而是非线性的，且呈现倒U 型。影响城市绿色创新发展的经济社会因素，用城市经济发展水平GDP、城镇化水平Urb、外商直接投资FDI、城市科教资源Ser、政府支持Gov 和产业结构IS 等指标衡量。后续稳健性检验中，以人均绿色发明专利、绿色实用新型专利申请总量GI2、人均绿色发明专利授权量GI3 指标替代GI1指标进行实证分析。构建中介变量、调节变量指标进行中介效应模型、调节效应模型分析，进一步检验数字经济发展对城市绿色创新产生影响的传导机制和调节机制。具体指标见表1。研究对象选取339 个地级及以上城市，样本时间为2011-2022 年，数据来源于国家统计局、国家科技部、国家知识产权局、地方统计局、北京大学数字金融研究中心网站及Wind 数据库等。

表1 构建的指标情况

三、研究设计及模型选择

（一）变量选取及数据来源

判断一个城市创新活动水平高低的最直观、直接、能反映科技创新价值的标准，就是其专利产出程度，因此以人均绿色发明专利申请量GI1 指标作为衡量城市绿色创新程度。对于数字经济发展水平DE 衡量指标，可从互联网发展、数字金融发展两个一级维度构建，前者包括互联网普及率、行业从业人员数、行业产出和移动电话普及率等四个二级维度，后者采用北京大学数字金融研究中心编制的中国城市层面数字普惠金融指数来衡量，选用主成分分析法对原始数据进行处理。为减少实证分析结果误差，添加

（二）模型设定

1.基准模型。设定双向固定效应模型，分析DE 对GI产生线性影响的平均水平，如下所示：

其中X、μ、ν、ε 分别表示控制变量集合、城市固定效应、时间固定效应、随机扰动项。

2.分位数回归模型。构建模型分析在不同的GI 发展程度下，DE 对GI 的边际影响、动态特征，以ρ 代表分位点，设定模型如下：

3.门限回归模型。以θi为门限值，当条件满足时，I=1；反之，I=0，构建非线性模型分析DE 对GI 的非线性影响特性，模型如下：

4.内生性分析模型。为排除内生性问题，引入数字经济发展滞后变量DEit-p及工具变量IVi，IVi表示上年宽带接入户数与1984 年每100 人固定电话数交互项，构建滞后变量模型、最小乘法回归模型，并检验工具变量是否有效，如下所示：

若模型中的a1、π1显著，表明工具变量IV 对DE 具有相关性和排他性，IV 与数字经济发展存在关系，且通过数字经济发展对城市绿色创新产生影响。

5.中介效应模型。构建模型检验DE 发展，通过城市创业活跃度、投资集聚、人力资本提升三个渠道对GI 产生影响程度，以M 代表中介变量，模型如下：

6.调节效应模型。构建调节效应模型，分析环境规制强度对DE 与GI 之间的关系是强化还是削弱，模型如下：

四、数字经济发展与城市绿色创新的实证分析

回归分析结果

1.基准回归。采用逐步回归法进行实证分析，结果如表2 所示。结果显示，在未添加控制变量的情况下，DE 与GI 存在显著的正相关关系，表明数字经济发展对城市绿色创新发展具有显著的推动作用，且地区固定效应比时间固定效应的作用力较强；在添加控制变量情况下，DE 与GI关系不变，但作用力有所下降，表明忽略控制变量的作用力因素，会导致数字经济发展对城市绿色创新发展的推动效应被高估。

表2 基准回归结果

2.分位数回归。选取为10%、25%、50%、75%、90%四个分位点，进行分位数回归，结果如表3 所示。在不同分位点下，DE 与GI 存在显著的正相关关系，且在10%～50%分位点，DE 对GI 产生推动效应的效率较快，在50%～90%分位点，DE 对GI 产生推动效应的效率有所放缓。这表明一个城市的绿色创新发展能力被充分挖掘，绿色创新水平较高，其集聚创新要素、推动数字经济发展能力也较高，绿色创新发展程度仅仅依靠数字经济发展能得到较大提升。但随着绿色创新发展水平的提升，进一步挖掘城市绿色创新发展潜力单纯依靠数字经济发展这一渠道显得力量较为单薄，数字经济发展对提升城市绿色创新发展水平的推动效应有所减缓。

表3 分位数回归结果

3.门限回归分析。首先进行门限回归检验，判断是否存在多重门限，然后进行门限回归分析，判断DE 对GI 是否存在非线性影响，结果如表4、表5 所示。结果显示，单一门限、双重门限通过1%显著性水平检验，三重门限未通过显著性检验，DE 对GI 存在双重门限的非线性影响。DE 在单一门限、双重门限回归模型都通过了1%显著性水平检验，DE 对GI 具有显著的推动作用，且随着DE 发展，推动效应逐渐变大，表现出规模经济特征。

表4 门限检验结果

表5 门限回归结果

表6 内生性回归结果

表7 工具变量外生性检验结果

4.内生性估计分析。一是滞后变量法。对DE 的滞后期数进行检验，发现从第6 期开始，DE 的系数值不显著，因此选取滞后5 期的DE 进行回归分析。滞后1-5 期的DE对GI 具有显著的正向作用，表明数字经济发展对城市绿色创新发展产生显著的促进效应。二是工具变量法，引入工具变量IV，进行外生性检验，判断IV 对GI 是否产生直接影响，之后进行两阶段回归模型估计。IV 对GI 产生正向影响，但未通过显著性检验，DE 对GI 产生显著的正向影响，IV 通过DE 对GI 产生影响，而不会对GI 产生直接影响。同时Anderson LM 统计量和Cragg-Donald Wald F 统计量通过显著性检验，表明选取的工具变量IV 是有效的，工具变量通过影响数字经济发展水平从而对城市绿色创新产生影响。工具变量法回归结果显示，数字经济发展对城市绿色创新发展具有显著的提升效应。

对内生性回归进行稳健性检验。用GI2、GI3 替换GI，借鉴杨慧梅（2021）已有的研究成果，从数字产业化、产业数字化角度重新测算DE 指数，另根据《2022 年中国数字经济发展白皮书》划分的数字产业，以其为依据重新测算省级DE 指数，最后加入地区和时间的联合固定效应，检验结果如表8 所示。无论是更换数字经济发展衡量指标，还是从其他维度重新测算数字经济发展指数，数字经济发展与城市绿色创新发展存在显著的正相关关系，内生性回归结果具有稳健性。

表8 稳健性检验结果

5.中介效应回归。结果如表8 所示。DE 对Ent、IA、Hum 产生显著促进作用，分别将Ent、IA、Hum 纳入模型，Ent、IA、Hum 对GI 产生显著的正向影响。数字经济发展带来大量就业和创业机会，有效改善就业环境，就业环境改善的同时会增加就业岗位、促进创业活动进一步提升，带动数字经济进一步发展，对城市绿色创新发展产生显著的推动效应。数字经济发展有利于城市基础设施建设完善，投资环境得以优化，投资要素集聚优势凸显，进而带动数字经济发展，对城市绿色创新发展的推动效应更显著。数字经济发展有利于人力资本集聚，人才集聚效应优势较强，有利于数字经济发展，进一步促进城市绿色创新职能强化。

6.调节效应。构建调节效应模型，分析在环境规制制约下数字经济发展对城市绿色创新的影响程度，结果如表9 所示。DE、ER 对GI 产生显著的正向影响，但DE*ER 对GI 产生显著的负向影响。在环境规制制约下，数字经济发展带动城市绿色创新发展的促进效应被抑制，原因可能有：一是在环境规制强有力约束下，创新投入费用被治理污染费用挤占，导致创新投入减少，绿色创新水平降低；二是城市投资受环境规制影响，产生挤出效应，城市创新能力下降，导致绿色创新发展能力减缓。

表9 中介效应回归结果

表10 调节效应回归结果

五、结论及政策建议

（一）结论

本文以数字经济发展与城市绿色创新为研究对象，在选用主成分分析法衡量数字经济发展水平的基础上，采用双向固定效应模型、分位数回归模型、门限回归模型、内生性分析模型对339 个地级及以上城市2011-2022 年样本数据进行实证分析，并添加中介变量创业活跃程度、投资集聚能力、人力资本提升来验证数字经济发展对城市绿色创新产生影响的机制，最后通过加入环境规制强度指数与数字经济发展水平交互项来分析环境规制是否对城市绿色创新产生调节作用。

所得到研究结论包括：数字经济发展与城市绿色创新存在显著正向关系，前者对后者具有显著促进作用，且经过滞后变量法、工具变量法检验，二者关系未发生变化。数字经济发展对不同绿色创新水平程度的城市进一步加强绿色创新，仍然具有显著的积极影响和提升作用，但影响程度和水平具有规模性。数字经济发展不仅对城市绿色创新水平产生直接影响，而且可以通过创业、投资、人力三个渠道，对城市绿色创新水平产生间接影响。上述结论是在不存在环境规制的条件下产生的。在存在环境规制的条件下，由于环境规制的挤出效应，环境污染治理费用占用了城市发展项目费用，导致城市创新投入减少，数字经济发展对促进城市绿色创新水平的提升作用被弱化。

（二）政策建议

1.政府统筹，发挥资金引领作用。各级政府在数字基础设施建设、推动数字产业化、规模化发展方面加大财政投入、税收减免和专项债支持力度，设立项目发展基金和资金池，为推动数字经济发展储备产业库、项目库等。同时，为推动数字经济发展“举旗定向”的作用，鼓励社会各方资本和金融机构参与产业、项目建设，建议成立第三方担保机构，引导金融资源向数字产业倾斜，集聚社会力量助推数字技术提升，充分发挥数字技术对提升绿色技术水平和创新效率的积极影响，进一步推动数字经济发展。

2.多层驱动，发挥政策引导作用。各级政府应出台符合实际的人才引进、城市投资、推动创业等政策，充分利用人口红利、投资驱动、创业带动效应，为推动数字经济发展配套良好的人力资本、投资集聚及创业环境，这样做将有利于传导路径和渠道的扩宽与增强，发挥数字经济的中介传导效应，进一步巩固和扩大数字经济发展在促进城市绿色创新水平的提升作用和推动作用。另外，政府应加强环境法律法规的制定和颁布，强化环境规制的约束和管制作用，引导生产、经营、投资、消费等行为绿色化，减少污染物排放，减轻环境治理压力和成本。

3.均衡发展，发挥典型示范作用。依托政策激励和政策红利，设立和培育国家级、省（区）级数字经济创新示范点，树立先进、标杆和典型，促进城市绿色创新发展水平提升。鼓励和加强数字经济发展水平较高地区对数字经济发展水平较低地区对口援助和扶持，以先进带动落后，缩小区域差距，保持均衡发展。严格的环境规制政策会对投资、技术提升、绿色创新产生抑制作用、挤出效应，加大了环境治理的投入成本，对企业生产、经营行为绿色化产生抑制效果。因此，环境规制工具应采取灵活、多元化形式，发挥市场机制作用，激励市场主体自主选择绿色创新行为和工具，进一步发挥环境规制的“波特效应”。