新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的空间溢出效应——基于2013—2020年沿线97个城市数据的分析

钞小静, 沈 路

(1 西北大学 中国西部经济发展研究中心, 陕西 西安 710127; 2 西北大学 经济管理学院, 陕西 西安 710127)

黄河流域作为中华文明的主要发源地,横跨中国东、中、西三大地区的9个省份,是中国重要的生态屏障与经济地带,在中国生态安全与社会经济发展方面具有重要地位[1]。随着中国经济迈入高质量发展的新时期,黄河流域生态治理虽已取得巨大成就,但流域内水污染严重、生态脆弱、可持续发展水平较低等问题依然存在。2019—2021年《中国生态环境状况公报》显示(1)资料来源:2019年《中国生态环境状况公报》,2020年《中国生态环境状况公报》,2021年《中国生态环境状况公报》。,2019年黄河流域水质为轻度污染,且劣Ⅴ类水质断面占比高达8.8%;黄河流域Ⅳ类、Ⅴ类和劣Ⅴ类水质断面占比由2020年的15.3%升至2021年的18.2%。空气质量方面,2019年和2020年连续两年城市环境空气质量综合指数排在最末的20个城市中,有3/4及以上的城市来自于黄河流域。党的二十大报告中明确指出,要深入实施区域重大战略,推动黄河流域生态保护和高质量发展。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》中也强调,要对黄河重点生态区实施重要生态系统保护和修复重大工程,并推动黄河流域建立全流域生态补偿机制。随着新一轮科技革命和产业变革持续推进,我国逐渐布局建设信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施等新型基础设施。其中,人工智能、工业互联网、数据中心等新型数字基础设施所具备的泛在连接和智能协同特性能够实时监测流域生态环境、提升资源利用效率和加速城市绿色转型。那么,新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的影响效应和机理如何?其能否在赋能城市自身生态效率提升的基础上形成空间正溢出效应,进而协同带动黄河流域城市生态效率整体增进?这些问题均值得深入研究。

一、 文献综述

生态效率是指在以有限的资源投入创造经济价值、满足人类需求并减轻环境污染的动态过程中产出与投入的对应关系[2]。现有关于黄河流域城市生态效率的研究主要从测度评价与影响因素两方面展开。在黄河流域城市生态效率的测度评价方面,大部分文献采用数据包络分析法测算发现,黄河流域城市生态效率呈现出由上游向下游逐渐递增的空间分布格局[3-4]。随着新经济地理学的迅速发展,区域生态效率的空间特征逐渐引起学者们的关注。李贝歌、陈明华等分别采用全局Moran’s I和核密度估计方法进一步检验黄河流域城市生态效率的空间关联性,发现生态效率在流域内存在显著的“高高集聚”、“低低集聚”的局域集聚特征[3-4]。在黄河流域城市生态效率的影响因素方面,现有研究发现城市化水平[5]、环境规制强度[3]、科技研发水平[6]等均对提升黄河流域城市生态效率产生了显著的正向影响,而人口规模、资源禀赋和产业结构优化则未能显著促进黄河流域城市生态效率提升[5]。

随着数字经济逐步成为驱动生态优化与高质量发展的新引擎,部分研究开始从理论层面探讨数字经济对黄河流域生态保护与高质量发展的重要影响,认为具有强渗透性、广覆盖性的数字经济可以通过生产方式变革、产业结构升级和效率提升等渠道赋能黄河流域产业绿色化转型和高质量发展[7-8]。还有少量研究实证考察了数字经济与黄河流域生态保护和高质量发展之间的关系。王军、车帅实证检验发现技术效率、科技创新、产业结构高级化是数字经济驱动黄河流域高质量发展的关键路径[9];吕德胜等则着重考察了黄河流域数字经济、生态保护与高质量发展的耦合协调关系,发现数字经济一方面通过筛选和处理海量数据信息为黄河流域环境监测和生态保护提供技术支撑,另一方面通过赋能高污染、高耗能产业绿色转型升级而减轻环境压力[10]。

作为数字经济发展的底层支撑,新型数字基础设施是以数字创新为核心驱动力,融合工业互联网、人工智能、云计算等新一代信息技术而形成的基础设施体系[11]50-51。随着数字中国建设上升为国家重大发展战略,部分研究开始重点关注新型数字基础设施建设引致的经济增长效应和社会福利效应。在经济增长方面,新型数字基础设施主要通过提升数字化能力、促进产业结构升级和改善市场匹配而促进经济高质量发展[12-14];在社会发展方面,已有文献主要考察了人工智能对劳动力转移和就业规模的影响,发现工业机器人应用对劳动力就业存在显著的替代效应,并迫使低技能劳动力在区域间或行业间进行转移[15]。少量研究考察了新型数字基础设施建设带来的生态优化效应,孔芳霞等探讨新型基础设施建设与城市绿色发展的耦合协调关系,发现二者的耦合协调度呈逐年上升的演进趋势[16];文传浩等则发现新型基础设施建设对长江上游城市绿色转型存在明显的空间溢出效应[17]。

综上所述,现有关于黄河流域城市生态效率测度评价及影响因素的研究成果颇丰,但仍存在进一步完善之处。第一,现有研究重点关注了新型数字基础设施建设带来的经济效应和社会影响,但鲜有文献考察新型数字基础设施与生态领域融合应用而引致的生态环境效应变化,本文基于“发展动力转换—发展过程优化—发展结果改善”的分析框架,从绿色技术创新、资源优化配置、产业结构升级三个方面系统阐释新型数字基础设施影响黄河流域城市生态效率的理论机理。第二,已有文献侧重于测度评价黄河流域城市生态效率并系统考察其驱动因素[3-6],但鲜有研究针对某一核心驱动因素进行深入分析。尤其在数字经济发展阶段,新型数字基础设施建设产生了带动性很强的空间溢出效应,因此有必要实证考察其对黄河流域城市生态效率的具体影响,这对于促进黄河流域绿色协同发展具有重要的现实意义。基于此,本文详尽阐述新型数字基础设施影响黄河流域城市生态效率的理论机理,并实证探究其空间溢出效应和传导机制,一方面,这为数字经济赋能黄河流域绿色可持续发展提供重要的理论支撑;另一方面,在建设数字中国、推动黄河流域生态保护和高质量发展等国家重大发展战略背景下,为新型数字基础设施与生态领域深度融合发展提供经验证据和政策参考。

二、 理论机理与研究假说

泛在连接、全域感知、高效协同、智能融合的新型数字基础设施可以有效促进黄河流域城市发展动能转换和发展过程优化,继而推动黄河流域城市发展结果改善,即实现黄河流域城市生态效率协同增长[18]。其中,发展动能转换主要表现为绿色技术创新效应,发展过程优化主要表现为资源优化配置效应和产业结构升级效应。因此,本文拟从绿色技术创新效应、资源优化配置效应和产业结构升级效应3个方面阐述新型数字基础设施赋能黄河流域城市生态效率提升的理论机理。

(一) 绿色技术创新效应

城市开展绿色创新活动需要不断搜寻节能、降碳和环保等技术领域的绿色知识,并在此基础上开发绿色科技项目以解决绿色技术问题,而新型数字基础设施以其典型的强渗透性和广覆盖性特征与各行业、各领域深度融合,不仅降低了技术研发壁垒,而且拓宽了技术研发边界,是绿色技术创新的重要支撑。5G、工业互联网、物联网等网络基础设施的建设活动可以极大地拓宽信息搜索的范围,提升信息传递的速率[19-20],从而显著降低绿色知识搜寻成本。在此基础上,数据服务器、运算中心、数据存储阵列等算力基础设施的建设活动能够有效实现数据信息的计算、存储、传递、加速,基于“数据+算力+算法”将有价值的绿色知识进行组合与分析,从而不断形成新的绿色科技研发成果。

新型数字基础设施建设不仅促进了本城市绿色技术创新,还通过溢出效应对邻近城市绿色技术创新水平产生重要影响,具体影响路径主要包括以下两点:一是传统基础设施建设带来的知识与技术交流往往会受到时间与空间的双重约束,而新型数字基础设施具有泛在连接的互联属性,其可以在不改变研发要素地理位置的前提下促进节能环保技术和清洁生产理念在区域创新网络间加速流动和共享[21],从而提升邻近城市绿色技术创新水平。二是新型数字基础设施建设有利于促成流域内城市与城市之间,城市内高校、科研院所与企业研发部门之间的生态治理技术合作,这使得邻近城市能够迅速接纳来自先进城市的知识空间溢出与技术扩散效应[17][21],从而极大提高了创新主体绿色技术研发的成功率,缩短了绿色科技项目研发周期。

绿色技术创新是以突破资源环境约束和推动经济可持续发展为目标的一种环境友好型创新,因此,新型数字基础设施可以通过绿色技术创新效应赋能黄河流域城市生态效率提升。在资源节约与环境保护方面,风能、自然热制造、生物燃料、轨道车辆、回收机械能等新能源和新材料技术的研发应用既降低了化石能源的使用频率,又促进了废弃资源的循环利用,从而通过前端控制与末端再利用综合提升黄河流域城市生态效率。在经济绿色发展方面,绿色发明专利在产品设计中的灵活应用会将大量的绿色产品推向市场,引导公众进行绿色消费,从而推动黄河流域循环经济产业发展[22],并通过促进经济效益与生态效益协同增长提升黄河流域城市生态效率。据此,本文提出以下假说:

H1:新型数字基础设施可以提高本城市与邻近城市的绿色技术创新水平,进而对黄河流域城市生态效率提升产生正向影响。

(二) 资源优化配置效应

新型数字基础设施建设可以有效实现城市资源优化配置。一方面,数据中心、5G基站、工业互联网等新型数字基础设施为流域内的核心城市与边缘城市之间搭建起信息高速公路,从而缓解信息不对称或信息不完全所引致的资源错配问题[19-20],这会促使资本、劳动、技术等生产要素快速、精确、高效地捕捉市场信息,并在生产率更高、资源利用效率更高、边际收益更高的城市集聚。另一方面,新型数字基础设施建设会促使生产要素在地理集聚的基础上,形成虚拟网络集聚的新通道,这种虚拟网络集聚可以通过数字平台汇集各类优质资源。根据梅特卡夫法则,随着平台使用主体与网络节点数持续上涨以及应用场景逐渐多元化,数据会通过网络效应不断累加并形成反馈机制,进而持续优化信息质量,实现知识与技术的价值增值,促进各类资源的合理高效利用[23]。

新型数字基础设施建设不仅促进了本城市资源优化配置,还通过网络外部性和协同性特征促进了邻近城市的资源优化配置。具体而言,5G、工业互联网等网络基础设施不断向原材料采购、研发设计、生产制造、市场营销与商业化推广等各个环节渗透数据要素和数字技术,从而通过加强产业关联来实现城市之间的紧密联系。在此基础上,边缘计算、云计算、数据服务器等技术与算力基础设施通过精密的分析提高了劳动力、资本、技术、数据等要素之间的精确匹配与契合程度[24],并促使这些要素在城市间转移,从而对邻近城市资源优化配置产生正向影响。

新型数字基础设施建设引起的资源优化配置效应能有效促进黄河流域城市生态效率提升。研发人才、研发资本和信息等向高新技术产业流动,而低技能劳动力则被迫向劳动力密集型产业转移,新型数字基础设施建设引致的这种资源配置方式一方面会加速产业间的专业化分工并产生强者愈强的“马太效应”,进而通过产业竞争与产业关联压缩高耗能、高污染企业的生存空间[25],降低黄河流域生态损耗和环境治理成本,提升城市生态效率。另一方面,大数据、人工智能等新型数字基础设施建设带来的资源配置方式革新会促使数据这一无形生产要素与有形生产要素相结合,进而协同带动能源等传统生产要素利用效率提升[24],这在降低能耗投入的同时也间接推动了黄河流域经济效益与环境效益协同增长。据此,本文提出以下假说:

H2:新型数字基础设施可以促进本城市与邻近城市的资源优化配置,进而对黄河流域城市生态效率提升产生正向影响。

(三) 产业结构升级效应

新型数字基础设施在三大产业的渗透融合能够有效促进产业结构升级。5G网络、工业互联网、人工智能、云计算、数据中心、智能计算中心等新型数字基础设施的建设活动本身属于数字经济核心产业的范畴,在5G网络、人工智能、工业互联网等新一代信息技术自我更新、交叉迭代的基础上能够实现数字产业的快速发展。在此基础上,新型数字基础设施这种典型的产业属性能够随着数字技术的集成迭代不断衍生出更多类别的基本活动,催生出大量以其为底层支撑的新业态新模式,从而促进产业结构升级。与此同时,新型数字基础设施还呈现出技术属性,可以在数字技术应用和数据要素驱动方面为其他产业的发展提供相应的基础支撑,由此推动产业结构升级[21]。

新型数字基础设施建设不仅促进了本城市产业结构升级,而且通过溢出效应对邻近城市产业结构升级产生重要影响,具体影响路径主要包括以下两点: 一是新型数字基础设施建设加速了分工网络的扩张与深化,这使得本地高技术产业链条逐渐向邻地延伸[28],进一步推动邻近城市实现产业结构升级。二是本地新型数字基础设施建设发展带来的经济与环境效益增长会对邻近城市产生示范效应[29],从而引导邻地有技术关联或产品关联的产业不断纳入研发型或技术应用型人才,加速推进邻近城市产业结构升级。

新型数字基础设施建设引起的产业结构升级效应能有效促进黄河流域城市生态效率提升。黄河流域城市生态效率提升的关键在于降低生态与资源损耗成本、降低环境治理成本和提升生态环境效益。相较于传统的高耗能和高污染产业,以高技术产业为代表的第三产业具有天然绿色属性,其可以从根本上弱化对黄河流域生态环境的破坏程度,提高生态环境效益。具体而言,在投入方面,传统产业的转型升级可以通过优化生产流程和细化生产工艺而降低生产过程中的能源损耗,这既减少了资源损耗成本,又提高了资源利用效率;在产出方面,拥有云计算、智能传感器等新型数字基础设施的数字化企业可以对生产制造的全过程进行实时监测,并及时制止不达标、不规范的污染排放行为[30],从而通过降低环境治理成本促进黄河流域城市生态效率提升。据此,本文提出以下假说:

H3:新型数字基础设施可以推动本城市与邻近城市的产业结构升级,进而对黄河流域城市生态效率提升产生正向影响。

三、 研究设计

(一) 模型设定

与传统基础设施相比,新型数字基础设施具有泛在互联、全面覆盖的典型特征,因而可能会对黄河流域城市生态效率协同增长产生显著的空间溢出效应。基于此,本文考虑采用空间计量模型识别新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的直接效应与空间溢出效应。参考埃尔霍斯特(Elhorst)的做法[31],综合运用豪斯曼检验、LM检验与LR检验,发现固定效应下的空间滞后、空间误差和空间杜宾模型均是有效模型。但由于在空间误差模型下难以准确观测到新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的空间溢出效应,因此,本文以空间滞后模型为基准回归模型,以空间杜宾模型作为稳健性检验,具体模型构建如下:

EEit=α0+ρWEEit+α1NDIit+α2Xit+εit

(1)

EEit=α0+ρWEEit+α1NDIit+φ1WNDIit+α2Xit+φ2WXit+εit

(2)

在公式(1)—(2)中,下标t和i分别代表年份与城市。EE表示黄河流域城市生态效率,NDI表示新型数字基础设施水平,X表示控制变量的集合。W为空间权重矩阵,ρ为空间溢出系数,α1、φ1为核心解释变量及其空间交乘项的系数,εit表示随机干扰项。

(二) 变量选取及测度

被解释变量。世界可持续发展工商理事会(WBCSD)将生态效率定义为:“提供满足人类生存需要和生活品质的产品和服务,并不断降低提供这些产品和服务所引致的生态和资源损耗。”[2]由生态效率的理论内涵可知,提升生态效率实质上就是要提高绿色产出、减少各类资源损耗、降低生态破坏和环境污染程度。因此,本文利用考虑非期望产出的Super-SBM模型测度黄河流域城市生态效率(EE),并以其作为被解释变量。黄河流域城市生态效率的具体投入产出指标如表1所示。参考阎晓和涂建军的研究[6],投入指标中主要包含影响生态发展的人力投入、资本投入和资源投入指标。本文以就业人数表征人力投入,以全社会固定资产投资额表征资本投入,以能源消耗总量、城市建设用地面积、用水总量和建成区绿化覆盖率表征资源投入。此外,以2004年为基期,利用固定资产投资价格指数对全社会固定资产投资额进行平减,然后利用永续盘存法对其做存量处理。产出方面,本文创新性地以平减后的绿色国内生产总值(GDP)总量表征期望产出。根据联合国与世界银行提出的综合环境与经济核算体系,绿色国内生产总值(GDP)总量是国内生产总值(GDP)总量剔除生态损失成本和环境治理成本后的价值。由于我国地级市层面的生态损失成本数据获取难度较大,本文以国内生产总值(GDP)总量与环境治理成本的差值近似表征绿色国内生产总值(GDP)总量。非期望产出指标包括工业烟粉尘、工业二氧化硫与工业废水排放量。

依据上述评价指标体系,利用Matlab软件测算黄河流域沿线97个城市的生态效率。从整体来看,考察期内黄河流域城市生态效率的平均值为0.433 4,并呈现出先下降后上升的变化趋势。这与我国经济发展的客观情况相符,2013—2017年为经济高速增长期,粗放型的发展模式导致黄河流域内生态环境脆弱、水资源趋紧、发展质量较低等问题突出。随着我国迈入高质量发展时期,黄河流域生态保护与高质量发展上升为我国区域重大发展战略。在“绿水青山就是金山银山”和“共同抓好大保护、协同推进大治理”等绿色发展理念的引领下,黄河流域城市生态效率逐渐回升,经济效益与环境效益开始协同增长。分区域来看,黄河流域城市生态效率在考察期内总体呈现出由下游向上游逐渐递减的空间分布态势。这与已有研究结论较为一致[3-4],具体不再赘述。在测度黄河流域城市生态效率的基础上,本文通过设置空间邻接、地理距离和经济地理距离3种权重矩阵考察其空间依赖性,具体结果见表2。除2017年以外,考察期内黄河流域城市生态效率的全局Moran’s I在3种空间权重矩阵下均显著为正,且总体呈现出明显的上升趋势,这预示着黄河流域城市生态效率的正向空间联系愈加紧密。由于空间邻接矩阵下的Moran’s I更高,故下文均基于该矩阵进行空间效应分析。

表2 2013—2020年黄河流域城市生态效率的全局Moran’s I

核心解释变量。目前,学术界关于新型数字基础设施水平的测度方法尚未达成共识。与单一指标相比,构建综合评价指标体系可以考察新型数字基础设施的系统性影响[12][16]。新型数字基础设施是指以通信网络为基础条件、以数据+算法+算力设施为核心、以数字技术为创新驱动的基础设施体系。围绕这一核心概念,本文拟从通信网络基础设施、算力基础设施、新技术基础设施3个方面构建综合评价指标体系,以此表征新型数字基础设施水平(NDI)。其中,通信网络基础设施包括互联网宽带接入端口数、移动电话年末用户数两个子指标,算力基础设施包括云计算、边缘计算专利申请数两个子指标,新技术基础设施包括人工智能和区块链专利申请数两个子指标。考虑到纵横向拉开档次法既能实现客观赋权,又能避免过多的信息损耗[23],因此,本文采用该方法进行指标合成测算。

控制变量。(1)传统基础设施建设水平(INF),以取对数后的公路里程数表示;(2)对外开放水平(OPEN),以货物进出口总额占国内生产总值(GDP)的比重表示;(3)工业化水平(IND),以取对数后的规上工业企业数量表示;(4)绿色信贷水平(GC),以环保项目信贷额占信贷总额的比重表示;(5)政府环保支出(GOV),以政府节能环保支出占财政总支出的比重表示。

(三) 数据来源与说明

根据《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》,黄河流域的划分范围为黄河干支流流经的青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南、山东等9省区。因此,本文参考陈明华等的研究,以保持省级行政单元完整性为原则,按照省份划分的方式,选取2013—2020年黄河流域沿线97个地级市(2)黄河流域上游城市包括成都、自贡、攀枝花、泸州、德阳、绵阳、广元、遂宁、内江、乐山、南充、眉山、宜宾、广安、达州、雅安、巴中、资阳、兰州、嘉峪关、金昌、白银、天水、武威、张掖、平凉、酒泉、庆阳、定西、西宁、银川、石嘴山、吴忠、固原;中游城市包括太原、大同、阳泉、长治、晋城、朔州、晋中、运城、忻州、临汾、吕梁、呼和浩特、包头、乌海、赤峰、通辽、鄂尔多斯、呼伦贝尔、巴彦淖尔、乌兰察布、西安、铜川、宝鸡、咸阳、渭南、延安、汉中、榆林、安康、商洛;下游城市包括济南、青岛、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、泰安、威海、日照、临沂、德州、聊城、滨州、菏泽、郑州、开封、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、濮阳、许昌、漯河、三门峡、南阳、商丘、信阳、周口、驻马店。为研究对象[4],部分缺失数据运用线性插值法进行填补,回归模型中变量的描述性统计和数据来源如表3所示。

表3 主要变量的描述性统计

四、 实证分析

(一) 空间回归及效应分解

考虑到空间滞后和空间杜宾模型中均含有空间交乘项,为提高估计精确度,本文采用偏微分方程对新型数字基础设施影响黄河流域城市生态效率的总效应进行空间效应分解[32]。表4结果显示,黄河流域城市生态效率的空间溢出系数ρ显著为正,这说明黄河流域城市生态效率存在显著的空间正相关性。不论在空间滞后还是空间杜宾模型下,新型数字基础设施建设对黄河流域城市生态效率提升的直接、空间溢出和总效应均显著为正,且空间溢出效应均明显大于直接效应,这表明5G基站、人工智能、数据中心等新型数字基础设施与各行业、各领域的深度融合在流域内产生了显著的生态优化效应,并可以通过空间溢出效应辐射带动黄河流域沿线城市生态效率协同增长。

表4 空间回归及效应分解

控制变量方面,传统基础设施对黄河流域城市生态效率提升具有显著的抑制作用,可能是因为传统基础设施的不断完善会诱使大量的劳动力和工厂入驻,进而易于引发碳排放过量和能源消耗过度等资源环境问题,最终阻碍黄河流域城市生态效率提升。工业化水平显著促进了黄河流域城市生态效率提升,这与本文预期不符。可能的原因在于:本文是采用取对数后的规模以上工业企业数量表征工业化水平,一般而言,相较于中小型工业企业,规模以上工业企业不仅会自主承担更多的社会责任,还会受到更加严格的环境管控,从而产生更少的环境污染。政府环保支出水平对黄河流域城市生态效率提升具有显著的正效应,可见政府对生态技术研发项目与资源环境约束下绿色生产项目的资金支持能有效提升黄河流域城市生态效率。

(二) 空间效应衰减边界检验

由上文分析可知,新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的空间溢出效应显著为正,这表明空间距离可能是影响新型数字基础设施溢出的核心因素。根据托布勒第一定律,两事物之间的关联性会随着地理距离的扩大而衰减。那么值得思考与进一步讨论的是,新型数字基础设施溢出的范围究竟有多广?为进一步了解新型数字基础设施溢出效应随地理距离扩大而产生的变化情况,本文参考空间邻接矩阵的构建思路,若两城市距离小于或等于阈值,则赋值为1,否则赋值为0。依据黄河流域城市间的地理距离将初始阈值设定300公里,且每隔300公里进行一次空间回归,从而测算不同地理距离范围内新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的空间溢出效应。由表5可知,新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的空间溢出效应在0—900公里的范围内均显著为正,而在900—1 200公里的范围内逐渐减弱,在1 200公里及以上的范围内完全消失。因此,从总体来看,新型数字基础设施的正溢出效应符合托布勒第一定律。然而,从不同阈值范围对比来看,阈值愈小,空间溢出效应的系数愈小。这可能是因为新型数字基础设施建设在对近距离城市产生溢出效应的同时,可能也会伴有一定的虹吸效应,这种虹吸效应会抵消一部分正向溢出。从空间效应分解来看,不论在何种阈值范围内,新型数字基础设施的空间溢出效应均明显大于直接效应,且空间溢出效应占总效应的比重分别达到63.56%、73.55%、81.01%和83.40%,这表明黄河流域城市生态效率的协同增长很大程度上依赖于新型数字基础设施建设的头雁引领效应。

表5 不同地理距离范围内的空间回归结果

(三) 稳健性检验

为了保证研究结果的可靠性,本文通过更换效率测度模型、更换空间权重矩阵、考虑滞后效应与增加控制变量4种方法进一步检验新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的影响。(1) 更换效率测度模型。考虑到利用DEA-BCC模型测算的效率值更能体现出技术有效性,因此,本文以就业人数、全社会固定资产投资存量、能源消耗总量、城市建设用地面积、用水总量和建成区绿化覆盖率为投入指标,以平减后的绿色国内生产总值(GDP)总量和环境综合指数为产出指标,重新测度黄河流域城市生态效率并回归。(2) 更换空间权重矩阵。虽然上文通过豪斯曼检验、LM检验与LR检验发现空间滞后和空间杜宾模型是考察新型数字基础设施影响黄河流域城市生态效率的有效模型,但空间权重矩阵的设置尚存在一定的主观性,因此,本文将空间邻接矩阵更换为地理距离矩阵并重新回归。(3) 考虑滞后效应。由于新型数字基础设施建设可能难以在当期发挥出显著的空间溢出效应,因此本文将核心解释变量滞后一期并重新回归。(4) 增加控制变量。为了缓解遗漏重要解释变量而产生的内生性问题,除基准回归模型中已控制的变量外,本文还进一步控制了科技研发水平和外商直接投资水平。以取对数后的科技从业人员数表征区域科技研发水平,以外商直接投资额占国内生产总值(GDP)比重表征外商直接投资水平,并将其纳入原空间面板模型中进行回归。根据表6的估计结果,在进行更换效率测度模型、更换空间权重矩阵、考虑滞后效应与增加控制变量等一系列稳健性检验后,新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率提升的直接、空间溢出和总效应依然显著为正。

表6 稳健性检验结果

(四) 内生性检验

新型数字基础设施与黄河流域城市生态效率之间可能存在反向因果关系,这主要是因为生态环境质量高的城市通常会拥有一批高科技人才队伍,这有利于工业互联网、云计算、人工智能等新型数字基础设施建设发展。此外,黄河流域城市生态效率的影响因素也难以穷尽。因此,本文参考钞小静和薛志欣的做法[33],以各城市与北上广深地理距离的倒数作为工具变量,并利用2013—2020年各城市计算机通信和其他电子设备制造业产值为不随时间变化的地理距离数据赋予时间趋势,进而以两阶段最小二乘法来缓解内生性问题。工具变量的选取理由如下:一方面,黄河流域城市新型数字基础设施建设会受到其与北上广深地理距离的影响,距离越近,北上广深城市的劳动力、基础设施、知识、技术等越容易惠及黄河流域城市新型数字基础设施建设,即选取其作为新型数字基础设施的工具变量可以满足相关性要求;另一方面,地理距离属于自然因素,可以满足排他性要求。

表7为新型数字基础设施影响黄河流域城市生态效率的2SLS回归结果。第一阶段回归结果表明,各城市与北上广深地理距离的倒数(IV)和新型数字基础设施呈显著正相关,且Cragg-Donald Wald F统计量为136.127,Kleibergen-Paap Wald rk F 统计量为90.759,表明不存在弱工具变量问题,满足了相关性的要求;Kleibergen-Paaprk LM统计量则在1%的水平下显著,即强烈拒绝不可识别的原假设,满足了外生性的要求。第二阶段回归结果表明,在选择有效的工具变量后,新型数字基础设施建设仍然显著提升了黄河流域城市生态效率,这证实了本文核心结论的稳健性。

表7 内生性检验结果

五、 进一步讨论

(一) 影响机制检验

根据上文的理论分析,推动黄河流域城市生态效率协同增长的关键在于新型数字基础设施可以有效促进黄河流域城市发展动能转换和发展过程优化。因此,下文拟从绿色技术创新效应、资源优化配置效应和产业结构升级效应3个方面检验新型数字基础设施影响黄河流域城市生态效率的机制。在绿色技术创新方面,考虑到通过国家专利管理部门审批授权的发明专利才是实质性创新,本文参照世界知识产权组织公布的国际专利分类绿色清单,并根据IPC分类号检索绿色发明专利授权数,以此表征城市绿色技术创新水平,这些绿色专利主要涉及风能、自然热制造、轨道车辆等方面[34]。在资源优化配置方面,高等院校的学生一般被视为具有较大发展潜力的创新资源,新型数字基础设施建设可能会吸引大量学生报考并留在该地区工作。考虑到地级市层面的研发人才数据不易获取,本文以取对数后的高等学校在校学生数表征资源优化配置水平。在产业结构升级方面,现有研究主要考虑到“经济服务化”趋势,采用第三产业产值与第二产业产值之比来衡量产业结构高级化。但这一指标忽视了第一产业在我国经济发展中的基础性地位。因此,本文借鉴徐德云的研究[35],通过构建产业结构层次系数来测度产业结构高级化水平。

模型设定方面,同样采用空间计量模型识别新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的影响机制。综合豪斯曼检验、LM检验和LR检验发现,固定效应下的空间滞后模型可以用于识别影响机制,该模型构建如公式(3)所示,M为机制变量,其余变量与上文一致,不再赘述。

Mit=β0+ρWMit+β1NDIit+β2Xit+εit

(3)

由表8的列(1)至列(3)可知,不论是直接、空间溢出还是总效应,新型数字基础设施建设均可以通过绿色技术创新效应、资源优化配置效应和产业结构升级效应提升黄河流域城市生态效率。由此,研究假说1、研究假说2和研究假说3均得证。新型数字基础设施建设加速了发展动能由传统技术创新向绿色技术创新转型,能促进研发型和技术型人才的高效配置,推动产业结构的数智化与绿色化转型。从绿色技术创新、资源优化配置和产业结构升级3种效应对比来看,绿色技术创新是新型数字基础设施建设影响黄河流域城市生态效率提升的最主要路径。这可能是因为:一方面,新型数字基础设施具有天然的绿色属性,其建设发展更有利于促进发展动能转换;另一方面,资源优化配置与产业结构升级效应主要表现为发展过程的持续优化,而过程优化通常需要较高的时间成本,因此在短期内难以达到最优状态。从空间效应分解来看,新型数字基础设施建设对绿色技术创新、资源优化配置的空间溢出效应均明显小于直接效应,空间溢出效应占总效应的比重分别为7.45%和33.42%;其对产业结构升级的空间溢出效应明显更强,占比高达54.51%。由此可见,产业结构升级是新型数字基础设施赋能邻近城市生态效率协同增长的最主要路径。这表明,新型数字基础设施建设产生的分工网络扩张效应可以协同带动邻近城市高新技术产业发展和传统产业转型升级,从而整体提升黄河流域城市生态效率。

表8 影响机制检验结果

(二) 异质性检验

黄河流域不同河段、不同类型的城市在经济基础、技术条件和资源禀赋等方面均存在客观差距,这可能会导致新型数字基础设施赋能黄河流域城市生态效率提升具有异质效应。例如黄河上游主要流经西北内陆地区,其智能化、信息化发展水平相对滞后,西安、青岛、郑州等城市所在的中下游地区则拥有更多新兴数字化产业;资源型城市、城市群城市一般拥有更加优越的禀赋条件,更易于吸引人、财、物等生产要素向这些城市集聚。这既可能为城市发展创造更多经济产出,但也可能会形成城市交通拥堵、资源消耗过度、碳排放等环境负产出。因此,新型数字基础设施赋能黄河流域城市生态效率提升的异质效应有待深入考察。本文将样本划分为上游和中下游、城市群城市和非城市群城市、资源型城市和非资源型城市三组,具体回归结果如表9所示。

表9 异质性检验

(1) 上游和中下游组。由表9列(1)至列(2)可知,中下游地区新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的三种效应均显著为正,而上游地区新型数字基础设施的直接、空间溢出和总效应均不显著。根据《2021年全球创新指数报告》,济南、青岛、西安等城市均拥有世界级科技创新集群,这为工业互联网、5G、人工智能等新型数字基础设施赋能生态治理和实现高效技术溢出奠定了重要的科技基础。(2) 城市群和非城市群组。新型数字基础设施对城市群城市生态效率提升3种效应均显著为正,这与本文预期相符,相较于非城市群城市而言,城市群城市一般会拥有更优质的人力资本、更坚实的技术基础以及更智能、高效、安全的现代化基础设施,这对于充分发挥新型数字基础设施的溢出带动效应具有关键性作用。(3) 资源型和非资源型城市组。相较于资源型城市,新型数字基础设施显著提升了非资源型城市及其邻近城市的生态效率。这主要是因为资源型城市的经济生产活动过度依赖于资源消耗,新型数字基础设施建设可能会促进其与邻近城市经济产出增长,但同时也会加剧流域内的环境污染问题。

六、 结论与政策建议

加速布局建设数字转型、智能升级、融合创新的新型数字基础设施,充分发挥新型数字基础设施建设的空间溢出效应对于助力黄河流域生态保护和高质量发展具有重大的现实意义。因此,本文基于新型数字基础设施影响黄河流域城市生态效率的空间溢出效应分析,利用空间面板模型进行实证检验,研究结论如下: (1) 黄河流域城市生态效率在空间邻接、地理距离和经济地理距离矩阵下均存在显著的空间正相关性,新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率提升的直接、空间溢出和总效应均显著为正,且该结论在更换效率测度模型、更换空间权重矩阵、考虑滞后效应、增加控制变量等稳健性检验和内生性讨论后依然成立。(2) 空间效应衰减边界检验发现,新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的空间正溢出效应在900公里范围内显著存在,在900—1 200公里的范围内逐渐减弱,在1 200公理及以上范围完全消失。(3) 机制检验发现,新型数字基础设施通过绿色技术创新、资源优化配置和产业结构升级推动本地和邻地生态效率提升。(4) 异质性检验发现,新型数字基础设施对黄河流域城市生态效率的直接、空间溢出和总效应在中下游地区、城市群城市和非资源型城市显著存在。依据以上结论,提出以下针对性的政策建议:

第一,推进新型数字基础设施建设,打造现代化基础设施体系。黄河流域不同城市的资源禀赋以及建设发展新型数字基础设施的条件存在较大差异,各城市需要因地制宜地制定方针政策。对于数字基础条件薄弱的后进城市而言,地方政府应加快市政、能源、交通等传统基础设施的数字化改造,加强智能感知、泛在互联、安全高效的传输体系建设。例如西宁、银川等城市要在城市公共交通系统中积极引入新能源汽车,并加速整合交通运输基础数据资源,推进交通运输信息共享服务平台和大数据中心等系统建设,实现绿色、智慧出行。对于数字基础条件优越的先进城市而言,要鼓励高等院校和新型科研机构瞄准工业互联网、人工智能、物联网等前沿领域开设学习课程、开展战略性国家重大科技研发。例如在西安、济南、青岛等核心城市积极建设大数据中心产业园区,制定5G、智能终端等产业行动方案,并依靠都市圈一体化建设充分发挥西安等新一线城市的示范作用,加快推动新兴产业集聚发展。

第二,充分发挥数字基建溢出带动性很强的“头雁效应”,促进黄河流域城市生态效率协同增长。研究发现上游城市、非城市群城市和资源型城市生态环境自我优化和接纳溢出效应的能力均明显不足。因此,一方面要在黄河流域沿线高等院校、企业研发部门、科研院之间加速构建深度交流的数字创新合作网络,加强数字经济应用场景开放共享力度,精准发挥不同城市的区位优势,从而促进上游、非城市群城市和资源型城市高效接纳溢出效应;另一方面,要在“绿水青山就是金山银山”的高质量发展理念引领下使通信、导航、智能遥感等数字基础设施充分作用于黄河流域生态环境治理修复、监测预警、城市绿色发展等工作,并在城市间共建、共用一批数字基础设施与公共服务平台,不断完善黄河流域生态环境协同治理机制,从而协同推进黄河流域降污减碳和可持续发展。

第三,加强黄河流域城市绿色创新,推动传统产业转型升级。就从绿色技术创新而言,地方政府要对企业绿色科技研发项目给予一定的政策倾斜,坚持“引进来”和“走出去”并举,加强与“一带一路”国家之间的绿色科技合作,跟踪学习国际前沿的清洁生产与环境治理技术。就节能环保而言,一方面要在黄河上游荒漠、戈壁地区持续推进大型风电光伏基地建设;另一方面,应大力宣扬“绿水青山就是金山银山”的发展理念,培育居民绿色出行、绿色消费意识,科学规划布局城市绿环绿道,逐步完善城市智慧公交系统,建设自行车道、步行道等慢行网络,推广绿色建材、装配式建筑和钢结构住宅。就产业数字化、绿色化转型而言,一方面要不断壮大发展黄河沿岸种养有机结合的循环农业和清洁生产、新能源等节能环保产业,规范发展再制造产业;另一方面,要推进农业生产经营和管理服务数字化改造,加速发展加强黄河流域工业企业重金属污染监测预警,强化沿岸地区承接产业转移能力。