数字经济、环境规制与绿色全要素生产率
——基于中国省级面板数据*
2023-10-21韩书棋孙剑斌边俊杰
韩书棋,孙剑斌,边俊杰
(赣南师范大学 经济管理学院,江西 赣州 341000)
近年来,我国数字经济发展势头迅猛,演变成为经济领域最具潜力和活力的新经济形态。根据国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划(2022)》,数字经济是继农业经济、工业经济之后形成的主要经济形态,是以数据资源为关键要素,以现代经济信息网络为主要创新载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要技术推动力,促进产业公平与效率更加统一的新经济形态。2022年,我国数字经济规模达50.2万亿元,占国内生产总值比重提升至41.5%。数字经济发展变化速度之快、辐射范围之广,影响效果程度之深都是前所未有的,正在悄然推动我国生产方式、生活方式和治理方式新一轮的深刻变革,成为重组全球资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
中国经济正在由高增速发展转向追求绿色的高质量发展阶段,[1]绿色发展是发展新阶段的战略选择,但中国经济发展仍存在对能源和环境的严重依赖,资源和环境问题就成为我国绿色转型的重大挑战。而绿色发展的根本途径在于绿色全要素生产率(GTFP)的全方位提高。[2]基于此,学术界开始广泛关注推动GTFP发展的途径和渠道。
提升经济高质量发展的本质是以高效率高效益生产方式为全社会持续而公平地提供高质量产品和服务,减少生产制造中引出的环境污染,即提升GTFP。为了控制经济发展所带来的污染问题,各级政府先后颁布、实施了各类环境规制政策,一定程度上减少了污染排放。[3]在数字经济不断发展的背景下,环境规制成为促进GTFP提升的基础性政策工具。
面对数字经济带来的历史机遇,其能否促进GTFP?如何发挥作用机制?对于不同省域,数字经济对GTFP的作用机制是否存在异质性?数字经济能否通过促进环境规制以提升GTFP?数字经济和环境规制对GTFP的影响作用是否具有门槛效应?关于这些问题的研究都对促进经济绿色高质量发展具有重要意义。本文将结合已有的研究成果,对以上问题展开实证分析。
一、文献综述与研究假设
对于数字经济、绿色全要素生产率和环境规制三者之间存在的对应关系,大部分学者的研究重点在于其两两之间的关系。首先,关于数字经济对GTFP的相关研究主要集中在以下三个方面:一是数字经济相关文献,二是GTFP相关文献,三是数字经济对GTFP作用机制的相关文献。
(一)数字经济对绿色全要素生产率的直接效应
数字技术的广泛应用,使得全球经济快速发展,传统生产方式由此发生变革并产生了新的经济形态。一方面,传统经济发展难以摆脱对能源和环境的严重依赖,使得我国经济增长的同时也造成了严重的环境问题,已经不适用于我国经济发展的新战略。数字经济降低了传统工业生产过程中的能源消耗,通过节能减排效应促进社会经济的绿色高质量发展。另一方面,新一轮科技革命和产业革命已经深入发展,数字化和转型升级已经成为产业新时代的新型发展趋势,发展数字经济无疑是把握新一轮科技革命和产业变革所带来的新机遇做出的一项战略选择,是加快满足人民生活需要的重要途径。程文险和钱学锋研究发现数字经济能够显著提升GTFP,并且具有边际效应递增的非线性关系。[3]周勇和王怀英通过探究发现数字经济对工业GTFP的增长具有显著的正向影响,且区域基础吸收能力在其中具有重要的调节作用。[4]肖远飞和姜瑶以绿色发展视角为切入点,构建Tobit模型多维度探究数字经济发展对地区GTFP的影响效果及作用机制,研究发现数字经济发展有利于提升地区GTFP,进一步研究发现节能降耗与技术创新效应,并且数字经济对GTFP的作用具有异质性。[5]乌静等运用空间杜宾模型与面板门槛模型,研究发现数字经济的发展对提升GTFP具有直接效应和溢出效应。[6]蔡玲和汪萍实证分析了中国城市数字经济发展水平对城市GTFP的影响效应及作用机制,结果表明,数字经济发展显著促进了中国城市GTFP提升,这一结论在选取历史数据作为工具变量进行相关检验后依然成立。[7]随着我国数字经济的不断发展和创新,各区域之间的流动壁垒大大降低,通过激发创新效率、优化产业结构等有效增加社会经济效益,提升区域的GTFP。基于此,本文提出以下研究假设:
H1:数字经济发展有助于推动区域GTFP提升。
(二)数字经济对绿色全要素生产率的间接效应
数字经济发展促进了企业绿色生产模式的构建、通过数字化技术加强了政府的环境监管作用、完善社会对环境监管的手段,通过这些环境规制手段减少省域环境污染物的排放,从而实现经济的绿色发展。赵涛等的研究表明,作为一种越来越重要的投入要素,数字经济在各领域中的融合度正不断加深,并促进经济社会的全面进步。[8]华淑名和李京泽认为,发展数字经济可以大幅降低企业创新门槛,缓解企业融资约束,降低环境规制过程中的企业遵循成本,强化所有规制工具的绿色创新激励作用。还可以通过环保宣传、公众环境监督渠道和企业宣传途径影响公众参与型规制的绿色创新激励作用,互联网的发展使信息传播更加迅速、覆盖面更广,电话、短信、微信等多样化通信方式能够为公众提供便捷的监督渠道。[9]
我国当前的环境规制政策体系建设经历了一个从适应计划经济到适应现代市场经济,从过去强调政府干预发展到强化市场激励再过渡到注重公众参与,从行政手段为主导转变到现在以行政、市场和公众参与手段相结合的理论演进过程。其中,命令控制型环境规制主要表现为政府主导的强命令管制或通过政府下达行政命令的方式对企业的生产行为进行直接干预,迫使高耗能、高污染企业转型升级,淘汰部分落后产能,倒逼企业进行技术升级,从而实现生产方式绿色化转型。市场激励型环境规制注重发挥市场信号的正面积极引导作用,以环保税、排污权交易等市场激励型环境规制工具,使环境的负外部性成本内部化,以引导激励企业减少污染排放、加强企业环境治理,实现产业效益提升和资源环境保护双赢发展。公众参与型环境规制属于非正式型环境规制,主要基于自愿,相对而言容易流于形式,可能不会产生显著效果。
关于环境规制与GTFP之间的关系,李璇认为,虽然环境规制一直被政府认为是控制污染最有效的途径,但事实上环境规制所带来的影响是否是正外部性且长期有效,不同学者持有不同的看法。[10]环境规制的影响作用主要分为“波特假说”和“合规成本说”两种流派,且我国已有文献的研究结果大都认为,环境规制的“波特假说”理论要强于“合规成本说”理论。在现有研究中,这些观点主要分为三类:一是正向关系,认为适度的环境规制有利于绿色全要素生产率的提高。[11]吕康娟等、CHENG et al以及张优智和乔宇鹤也对两者关系持正向影响的观点。[12-14]二是负向关系,尹礼汇等认为,环境规制会产生资源配置扭曲从而阻碍全要素生产率的提升。[15]三是非线性关系,李玲和陶锋[16]等认为,环境规制和制造业绿色全要素生产率呈“U”型关系;而Gong认为,环境规制对制造业转型升级影响是先促进后抑制的,呈倒“U”型关系。[17]
关于三者之间的关系,张帆等认为综合现实因素来看,将数字经济发展和适宜的环境规制政策结合起来,可以对GTFP的提升发挥更好的效应,并具体体现在以下两个方面:一方面,数字经济作为经济领域的一种新业态,具有比传统发展模式更先进的发展动能,可以使生产过程中的能源发挥更大效用,避免资源浪费和由此带来的环境污染问题;另一方面,互联网的发展和普及使得更多的经济主体和社会组织参与环境治理,治理方式也由此变得更加多元化,有效提升了环境规制政策产生的效果。[18]基于此,本文提出以下研究假设:
H2:环境规制在数字经济对绿GTFP的影响中起到了中介作用。
二、研究设计
(一)计量模型
根据前文所阐述的理论机制,本文建立如下基准模型来分析数字经济对绿GTFP的影响:
GTFPi,t=δ0+δ1Digi,t+δ2Ci,t+μi+δi+εi,t
(1)
其中,下标i和t表示省域和年份,GTFPi,t表示绿色全要素生产率,Digi,t表示数字经济发展水平,C是控制变量;μi和δi分别表示地区和时间的固定效应;εi,t为潜在的随机误差项。
根据前文分析可知,环境规制是数字经济提升GTFP的重要途径之一。因此,引入省域环境规制(ER)变量,构建如下中介效应模型来分析数字经济促进省域GTFP提升的机制原理:
ERi,t+a0+a1Digi,t+a2Ci,t+εi,t
(2)
GTFPi,t=δ0+δ1Digi,t+δ2ERi,t+δ3Ci,t+εi,t
(3)
其中ERi,t表示中介变量环境规制。
数字经济发展水平对GTFP可能产生非线性动态溢出效应,因此,设定门槛回归模型对此假设结果进行验证,设定条件如下:
GTFPi,t=σ0+σ1Digi,t×I(Adji,t≤Z1)+σ2Digi,t×I(Z1
(4)
(二)变量测度
1.核心解释变量:数字经济(Dig)的测度
参照张凌洁和马立平以及乌静等的做法,[6,19]从数字产业化、产业数字化和数字经济基础设施三个主要维度构建中国省域数字经济发展水平测度体系,同时采用主成分分析法对面板数据进行处理,最终得到各省域的数字经济发展水平指数。中国省域数字经济水平测度体系具体见表1。
表1 数字经济发展水平指标体系
2.被解释变量:绿色全要素生产率(GTFP)的测度
绿色全要素生产率是基于全要素生产率基础上,在考虑期望产出的同时加入非期望产出的一种效率计算方式。[20]已有相关文献中,大多学者在测算GTFP时采用ML指数,但可能存在线性规划无解和非传递性问题。本文借鉴李博等的测算方法,基于数据包络分析法(DEA),同时将投入产出、期望产出和非期望产出纳入测算框架,运用非径向、非角度松弛方向性距离函数(SBM),并结合全局Malmquist-Luenberger(GML)来测算省际的GML指数,测度指标具体见表2。[21]由于测得的SBM-GML指数是年度之间的环比,因此本文借鉴蔡玲和汪萍的方法,设定基期的GTFP数值为1,并依次与其他各年度的SBM-GML值进行累乘,最终获得各个省域各年份的GTFP。[7]其公式如下:
表2 绿色要素生产率测算指标
(5)
式中:R表示方向性距离函数;α表示最大值的期望产出、最小值的投入产出和非期望产出;y表示期望产出;o表示非期望产出;c、l、e分别表示资本投入、劳动投入和能源投入;d=(dy,do)表示方向向量;λn表示各决策单元的权重,其和为1,生产函数是规模报酬可变的,公式如下:
(6)
3.中介变量:环境规制(ER)的测度
环境规制作为影响绿色发展的关键因素,目前学术界采用的度量方法有很多,如典型的污染物排放水平、环境政策制定和出台数量。但如果采用单一的指标去衡量,则可能出现有偏误的情况。[22]本文借鉴邓荣荣和张翱祥的度量指标,选取了工业废水排放量、工业烟尘排放量以及工业SO2排放量3个指标进行衡量,并采用熵权法测得环境规制最终指数。[23]
4.控制变量
借鉴现有相关文献,本文选取了以下4个控制变量:对外开放水平(OPEN),用外商直接投资占GDP比重表示;城镇化率(URB),用城镇人口占总人口比重表示;政府研发投入(RD),用政府科技支出占总支出的比重表示;政府干预(GOV),用政府支出占GDP的比值表示。
(三)数据来源与描述性统计
由于西藏自治区的相关数据资料存在缺失,所以本文研究将其进行剔除处理,选取中国2012-2021年(1)某些所需数据仅更新至2021年。30个省(自治区、直辖市)的面板数据进行实证分析。本文所使用的数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国电子信息统计年鉴》,数字普惠金融指数采用北京大学数字普惠金融指数表示,其中个别缺失的数据使用插值法补齐,数据的描述性统计如表3。
表3 数据描述性统计
三、实证分析
(一)基准回归结果分析
数字经济对GTFP的基准回归结果如表4所示,本部分依次采用随机效应(RE)模型和固定效应(FE)模型进行了回归。第(1)列是不加入控制变量的随机效应模型回归结果,第(2)列是不加入控制变量的固定效应模型回归结果,第(3)列是加入控制变量后的固定效应模型回归结果,回归系数均在1%水平下显著为正。其中固定效应模型结果要明显优于随机效应,且经过Hausman检验,发现固定效应模型拟合效果更好、结果更加稳健。基准回归结果表明数字经济发展促进了省际绿色全要素生产率的提升,本文的研究在现有文献上进一步证实了数字经济发展具有绿色价值,可以推动经济绿色高质量发展,符合我国的经济发展理念。假设1得到了验证。
表4 基准回归结果
(二)机制分析
根据前文的理论机制分析,本部分将数字经济、环境规制和GTFP放入同一框架进行研究,利用中介效应模型来探究数字经济发展对GTFP的影响机制,回归结果如表5所示。在加入环境规制后,根据Hausman检验结果,本部分选取了固定个体和时间因素的固定效应模型进行回归。第(1)列结果显示,环境规制对GTFP的回归系数是4.721且在1%水平下显著为正,这充分表明环境规制正向促进我国省际经济绿色高质量发展。第(2)列结果显示,数字经济对环境规制的回归系数在10%水平下显著为正,数值为0.411,表明数字经济为环境规制开辟了渠道。第(3)列是不考虑控制变量的情况下,加入环境规制后的中介效应结果,由回归系数可知数字经济和环境规制的回归系数通过了1%的显著性且均为正数值,这说明数字经济可以通过推进环境规制发展规模以提升GTFP。第(4)列为加入控制变量后的结果。
表5 机制分析回归结果
外开放水平(OPEN)回归系数在1%水平下为负,可能是利用外资阻碍了GTFP的提升,该结果证明了“污染天堂假说”的存在,与周晓辉等的研究结果一致。[24]城镇化率(URB)的回归系数在10%水平下显著为正,这可能是因为城镇化水平的提高促进居民环保以及绿色发展理念的深化,从而促进其发展。政府干预(GOV)的回归系数也在1%水平下显著为负,这可能是地方政府在经济建设与环境治理中管理费用、支出成本较高,对执法水平要求也较高,但在实际中政府使用权利时存在有法不依、执法不严、违法不究等行为,从而阻碍绿色全要素生产率的提升,与聂雷等的研究结果一致。[25]政府研发投入(RD)对绿色全要素生产率的回归系数在10%水平下显著为正,说明加强对科教创新的支持力度,有利于经济绿色转型升级,这与蔡玲等的研究结果一致。[7]
(三)异质性分析
根据已有文献的研究经验可知,中国省际数字经济发展一般呈现异质性特质,因此本部分从中国东部、中部和西部三个区域展开异质性分析,探究数字经济对不同区域的GTFP的作用机制是否存在差异,结果如表6所示。从表格中可以发现数字经济对不同区域省际GTFP的作用机制具有明显的异质性。从表中的第(2)列、第(4)列、第(6)列可知,数字经济发展对于东中部地区省际GTFP提升表现出正向促进作用,但对西部地区省际GTFP的回归系数不显著。这可能是因为和西部地区相比,东中部地区本身发展更为迅速,已经拥有较为完善的数字化基础设施,且从回归系数可以看出中部地区数字经济对GTFP的提升作用更明显,可能源于中部崛起等政策的落实使得中部地区发展不均衡的问题得到改善,充分发挥了中部地区的产业基础、市场优势,加快构建数字经济发展新格局的正外部性作用,进而提供了更大的市场空间和可能性用以提升GTFP。东部地区发展较早,现在处于平稳发展阶段;而西部地区所享受的政策红利还未完全发挥作用,数字化产业和企业的发展空间相对较小,导致其数字经济还未发挥出对GTFP的重要推动作用。
表6 数字经济对不同地区GTFP的影响
(四)门槛效应检验
学术界已有研究结论中有部分认为数字经济发展对GTFP的影响作用具有非线性特征。在回归之前,先用Hansen进行面板门槛存在性检验,采用Bootstrap自助法反复抽样1000次,结果显示数字经济显著通过双门槛检验并由此获得相应的门槛值,环境规制仅显著通过单一门槛检验并由此获得相应门槛值,具体结果如表7所示。
表7 数字经济影响GTFP提升门槛模型的回归结果
由表7可知,随着数字经济水平的提升和环境规制强度的增加,数字经济及环境规制对省际GTFP提升具有显著正向的非线性边际溢出效应。
四、稳健性检验
(一)内生性问题处理
为了缓解内生性问题,本文参考周晓辉等的研究方法,以1984年各省域拥有的固定电话数量与样本期间全国互联网用户数量的乘积,作为这一年省域数字经济的工具变量[24]。表8第(1)列的结果显示,再识别内生性问题之后,数字经济对GTFP的提升效应仍然显著为正,研究结论比较稳健。
表8 稳健性检验
(二)剔除直辖市
考虑到直辖市在经济、政治等方面可能和普通省域存在较大差异,为使样本更具有可比性,剔除直辖市进行检验,表8的(2)—(3)列结果显示,在剔除直辖市之后,数字经济对绿色全要素生产率的提升效应仍然成立。
(三)滞后一期
由于用SBM-GML测算出的绿色全要素生产率指数是动态指数,所以对绿色全要素生产率进行滞后一期并重新进行回归,结果如表8第(4)列所示,由结果可知,数字经济对绿色全要素生产率的提升效应仍然成立。
五、结论与政策建议
在数字经济和实体经济融合发展不断深化,成为推动我国经济高质量发展新动能的背景下,本文着重关注数字经济所发挥的绿色效应,基于面板数据,运用中介效应模型实证探究了数字经济对不同省域GTFP的作用机制,对东中西部地区进行异质性分析,并进一步运用门槛模型探索了数字经济对GTFP提升作用中存在的边际溢出效应。主要研究结论如下:
(1)整体来看数字经济在中国省域GTFP的提升过程中发挥着重要的推力作用,有利于推动我国省域经济实现绿色转型升级。同时,中介效应模型的检验结果可以看出,数字经济发展过程中配合适宜的环境规制政策,可以促进省域GTFP的提升。
(2)数字经济发展对不同地区GTFP的提升具有异质性。数字经济发展对东中部地区省域GTFP有显著促进作用,但是在西部地区这一效应并不显著。同时,环境规制强度对GTFP的影响也存在异质性,东西部地区省域的环境规制显著促进了GTFP的发展,但是在中部地区这一效应并不显著。
(3)数字经济对省域GTFP的提升发挥了双门槛作用,当超过门槛值后促进效应会呈现非线性边际溢出特征;且环境规制也对省域GTFP的提升发挥了单一门槛作用,呈现非线性边际溢出特征。
为进一步使各省域抓住历史机遇,以数字经济助推区域经济高质量发展,本文提出以下建议:
(1)国家加快数字经济发展的新型基础设施建设,加大数字经济创新人才队伍建设,培育数字经济市场主体,缩小不同省域、市场区域之间数字技术发展差距,加速省域GTFP提升;进一步强化资源的合理分配,提升资源的有效利用率,完善数据安全监管体系,进一步提升市场活力,形成有利于数字经济市场主体发展的市场环境。
(2)注重环境规制政策的长期规划与可持续性。完善环境规制政策体系,进一步加快环境保护法律制度创新、手段创新,加大环境监管执法力度,以可持续发展为目标,制定长期有效的治理政策。
(3)避免盲目扩张和无序发展。考虑不同区域的异质性问题,需要因地制宜实施有差异的针对性发展政策,不要“一把抓”,避免区域之间的恶性竞争。要根据不同区域绿色发展程度,制定适度的地区研发投入,充分发挥数字经济和环境规制对GTFP的边际溢出效应。
