数字经济赋能绿色低碳发展的二阶链式多重效应研究
2024-01-22高连和唐春美
高连和, 唐春美
(浙江师范大学, 浙江 金华 321004)
党的二十大报告提出要统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、气候变化应对,协同推进经济增长、降碳、减污、扩绿,推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展,这对高效利用生产要素和低碳减排提出了更高要求。伴随数字经济时代的到来,数据作为一种全新的生产要素被纳入生产要素体系中,与劳动力、资本、土地、资源等传统生产要素高度融合[1],改变了传统的经济增长体系和生产方式[2-3]。数字经济可以提升传统生产要素的利用效率,以更少的自然资源创造更高的经济效益,从而为绿色发展提供新的路径。后疫情时代,数字经济和绿色低碳发展已成为中国未来经济社会发展的主要方向,推动二者实现深度融合是驱动高质量发展的重要抓手。
在数字经济兴起和绿色低碳发展的背景下,数字经济是否可以融入并作用于绿色低碳发展中?产生作用的途径和机制又是什么?针对这些问题,本文选取2011—2020年我国省际面板数据进行分析,引入科技创新和产业结构升级因素,利用基准回归模型和链式多重中介效应模型探讨数字经济赋能绿色低碳发展的效应。本文可能的边际贡献在于:第一,引入评价绿色低碳发展的新指标,进一步完善绿色低碳发展指标体系。第二,丰富数字经济促进绿色低碳发展的影响机制效应内涵,将数字经济、科技创新、产业结构升级和绿色低碳发展置于同一研究框架内,实证考察数字经济赋能科技创新和产业结构升级的链式传导机制,为数字经济更好地促进绿色低碳发展提供参考。
一、理论分析与研究假设
(一)数字经济与绿色低碳发展的关系
2016年,《二十国集团数字经济发展与合作倡议》将数字经济定义为以数字化的知识和信息为关键生产要素的经济活动[4],强调信息技术的核心地位。之后,随着数字技术的快速发展,数字经济成为热门话题。
数字经济凭借信息跨时空传递和数据知识创造等数字技术方面的优势,重构区域要素配置[5],提高供需匹配效率,降低资源投入与消耗[6],通过自然资源流动和能源流动两条线[7]显著促进绿色低碳发展。同时,数字经济对城市发展效率[8]、绿色全要素生产率[9]、区域创新能力[10]、区域碳排放强度[11]等方面均有显著影响。
因此,本文认为数字经济能够赋能绿色低碳发展。一方面,数字经济能够提高资源利用效率。数字经济作为一种新的生产要素,可以提升资源要素配置水平,减少污染排放与能源过度消耗。另一方面,数字经济能够提升生产效率。数字经济使传统产业依托数字要素转型升级,实现产业结构高级化,可快速淘汰高耗能、低效率的传统产业。基于以上分析,提出如下假设:
H1:数字经济对绿色低碳发展具有正向促进作用。
(二)科技创新与产业结构升级的关系
科技创新是一种从思想产生到资源配置再到技术开发与应用的动态过程[12];产业结构升级则是现代经济增长的重要内生变量[13],分为产业结构合理化和高级化两个维度[14]。产业结构升级是科技创新的必然结果,大量研究已经表明,科技创新能够促进产业结构升级[15-18]。姜帅和龙静[19]研究发现,科技创新可以催生新的产业结构,改变生产手段、生产工具和生产形式,提升结构优化效应和劳动生产率,进而促进传统产业转型升级。基于以上分析,提出如下假设:
H2:科技创新能促进产业结构升级(产业结构合理化和高级化)。
(三)科技创新、产业结构升级在数字经济与绿色低碳发展之间发挥的中介作用
结合前文分析,数字经济发展能促进技术高水平创新,优化产业结构,提高资源和能源利用效率,多渠道赋能绿色低碳发展。一方面,数字经济可以通过加强技术创新提升城市绿色经济效率[20]、绿色创新效率[21],减小城市碳排放强度[22],赋能城市减排[23]和绿色发展[24]。另一方面,数字经济可以推动产业结构优化升级,助力城市低碳转型[25],减少碳排放[26],促进绿色发展[24]。
综观现有文献,针对数字经济、科技创新、产业结构升级和绿色低碳发展之间关系的研究较多,但鲜有学者将4个变量全部结合起来进行研究。故本文将数字经济、科技创新、产业结构升级和绿色低碳发展置于同一研究框架内,深入探究数字经济对绿色低碳发展的影响及科技创新和产业结构升级在二者间发挥的中介效应。数字经济发展可以加快科技创新,促进产业结构升级,从而推动绿色低碳发展。基于以上分析,提出如下假设:
H3:数字经济对绿色低碳发展的影响存在传导机制,即科技创新和产业结构升级在数字经济对绿色低碳发展的影响中可能存在链式多重中介效应。
链式中介作用机理如图1所示。
图1 二阶链式多重中介模型
因此,数字经济赋能绿色低碳发展的二阶链式多重效应路径如下:
二、实证研究设计
(一)变量选取
1.被解释变量:绿色低碳发展(GLC)
目前学界对绿色低碳发展的衡量还没有系统性指标体系,故本文参考相关文献[27-29],尝试将绿色低碳发展分为绿色效益、低碳效益以及经济社会效益3个一级指标,进而再细分为6个二级指标。为了避免主观因素影响,利用熵权法进行计算,具体指标与权重如表1所示。
2.解释变量:数字经济(DE)
目前学术界还没有形成统一的标准来测量数字经济发展水平,故本文借鉴徐维祥等[30]的做法,从数字经济基础设施、数字经济创新能力、数字经济应用规模以及数字普惠金融4个层面进行测度,进而划分为9个二级指标。为了避免主观因素影响,采用熵权法进行计算,具体指标与权重如表2所示。
表1 绿色低碳发展水平评价指标体系
表2 数字经济发展水平评价指标体系
3.控制变量
产业比值(PTI):用第三产业与第二产业的比值表示。这个比重可以反映现代化水平的高低。
人口规模(PS):用各地区年末人口总数表示。人口数量可能会增加地区能源消耗,但劳动力数量的增加也能提高劳动生产率,推动经济快速增长。
城镇化率(UR):用城镇人口占地区人口的比重表示。城镇化的发展会逐渐消除二元经济结构,城镇化率越高,传统生产和现代化生产的差异就越小。
规模以上工业企业R&D经费支出(CRD):中大型工业企业的研发支出费用(万元)。这个指标可以反映该企业的研发创新意识和研发投入强度。
人力资本水平(HC):以专科及专科以上在校大学生占地区总人数的比重表示。人才要素是推动经济发展与科技进步的重要因素,人力资本水平越高,劳动生产质量就越高,从而可促进经济与科技发展。
4.中介变量
科技创新(FIG):参考董嘉昌等[31]的方法,用创新效率作为科技创新的替代变量。创新效率用创新支出与创新投入的比值来表示。其中,创新支出用各地区发明专利授权量占实际GDP的比重来衡量,创新投入用各地区研发支出经费占实际GDP的比重来衡量。
产业结构升级可用产业结构合理化水平和产业结构高级化水平来衡量。
产业结构合理化(RTL):用重新定义的泰尔指数来衡量。
(1)
式(1)中,RTL代表调整过的泰尔指数;Y表示国民生产总值,Yk表示第k个产业的生产总值;L表示就业总人数,Lk表示第k个产业的就业人数;n表示产业总数。调整后的泰尔指数越接近于0,产业结构越合理。
产业结构高级化(UG)的计算公式如下:
(2)
式(2)中,UG表示产业结构高级化,Ii表示第i个产业的产业增加值占总产值的比重。UG的值越大,产业结构越高级。
(二)模型构建
1.基准回归模型
基于上述理论分析,建立如下基准回归模型:
lnGLCit=β0+β1lnDEit+β2lnPTIit+
β3lnPSit+β4lnCRDit+β5lnURit+β6lnHCit+
μt+λt+εit
(3)
式(3)中,i表示省份,t表示年份。lnGLC为被解释变量绿色低碳发展,lnDE为核心解释变量数字经济。其余变量为控制变量,具体包括:lnPTI代表产业比值,lnUR代表城镇化率,lnPS代表人口规模,lnCRD代表规模以上工业企业R&D经费支出,lnHC代表人力资本水平。β0为截距项,ut表示个体固定效应,λt表示时间固定效应,εit为随机扰动项。
2.链式多重中介效应模型
为探究数字经济对绿色低碳发展的影响机制,以科技创新和产业结构升级(产业结构合理化和产业结构高级化)作为中介变量,构建链式中介效应模型。具体模型如下:
lnFIGit=β0+β1lnDEit+β2Xit+μi+
λi+εit
(4)
lnRTLit=η0+η1lnDEit+η2lnFIGit+
η3Xit+μi+λi+εit
(5)
(6)
lnGLCit=α0+α1lnDEit+α2lnRTLit+
α3lnFIGit+α4Xit+μi+λi+εit
(7)
(8)
式(4)至式(8)中,lnFIG衡量科技创新,lnRTL衡量产业结构合理化,lnUG衡量产业结构高级化。X代表上文提到的控制变量,具体包括产业比值、城镇化率、人口规模、规模以上工业企业R&D经费支出和人力资本水平,其余变量含义与前文表述一致。
(三)数据来源及说明
以2011—2020年我国30个省份(除西藏和港澳台地区)的面板数据作为研究对象。数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》以及各省份统计年鉴。为了保证数据结果的稳定性,对非比值型数据进行取对数处理。
三、基准回归结果与分析
(一)描述性统计分析
变量的描述性统计结果如表3所示。从指标统计值来看,除人力资本水平差异较小外,其余变量均存在较大差异。各省份的数字经济和绿色低碳发展水平存在明显差异,其中科技创新存在严重不均衡现象,有些省份某个阶段的数值只有0.011,接近于0,而有些省份则可以达到27.895。
表3 变量描述性统计结果
(二)基准回归结果分析
先对基准回归模型进行Hausman检验,结果显示p值为0.000,拒绝了随机效应的原假设,故采用固定效应模型。基准回归结果如表4所示。
表4 数字经济对绿色低碳发展影响的基准回归结果
表4的列(1)至列(3)展示了数字经济对绿色低碳发展的影响效应,数字经济在1%的水平上显著为正,说明数字经济能够正向促进绿色低碳发展。
进一步分析控制变量回归结果可以发现,产业比值、人口规模、规模以上工业企业R&D经费支出、城镇化率的系数显著为正,而只有人力资本水平的系数为负。可能的原因如下:第一,产业结构是以第三产业与第二产业的比值表示的,比值越大,现代化程度越高,则越能够合理利用资源,改善环境,从而有助于促进绿色低碳发展。第二,关于人口规模,虽然个体会消耗能源,增大碳排放强度,但是人口规模越大,劳动力数量越多,创造的经济效应也越大。良好的经济环境会更多作用于环境治理,减小人口基数过多所带来的环境压力。第三,规模以上工业企业R&D经费支出越高,表明科研投入比重越大,科研产业和专利成果也会越多,技术水平提高,生产效率也会提高,从而促进绿色低碳发展。第四,关于城镇化率,人口更多集中于城镇,会缩小“数字鸿沟”,更好地发挥数字技术红利,促进绿色低碳发展。第五,人才要素始终是推动经济发展和科技进步的必然要素,这项系数虽然为负,但是没有通过显著性检验,并不能确定人力资本对绿色低碳发展的作用。
四、链式多重中介效应模型检验与分析
(一)链式多重中介效应模型的估计结果分析
基准回归结果表明,数字经济对绿色低碳发展有直接促进作用。从理论上分析,数字经济发展能够促进高水平技术创新,改变生产方式,促进产业结构优化升级,提高资源和能源利用效率,全方位赋能绿色低碳发展。因此,在模型中进一步加入科技创新和产业结构升级指标,探究数字经济促进绿色低碳发展的机制路径,结果如表5所示。
表5是对前文中式(4)至式(8)的检验结果。第一,列(1)是检验数字经济对科技创新的作用的结果,系数显著为正,说明可能存在数字经济通过加强科技创新来促进绿色低碳发展的路径。第二,列(2)和列(3)是在控制数字经济发展水平的情况下,检验科技创新对产业结构合理化和产业结构高级化影响的结果。科技创新对产业结构合理化的作用显著为负,具体原因在后文解释。而产业结构高级化没有通过显著性检验,还需要进一步检验。第三,列(4)和列(5)是在控制数字经济和科技创新变量影响的情况下,检验产业结构升级对绿色低碳发展影响的结果,说明可能存在数字经济通过加强科技创新来促进产业结构升级,进而促进绿色低碳发展的路径。在该路径中,产业结构高级化的系数为正,说明科技创新促使产业结构高级化释放红利,发挥中介效应。产业结构合理化的系数为负,致使总效应值小于数字经济对绿色低碳发展影响的直接效应值,说明产业结构合理化发挥的并非是中介效应,而是遮掩效应,具体原因在后文解释。以上结论还需要进一步进行显著性检验。
(二)基于Bootstrap法和Sobel法的显著性检验
上述分析只能初步确定可能存在中介效应,为了保证结果的显著性,采用Bootstrap法和Sobel法进行链式多重中介效应的双重检验,检验结果如表6所示。
由表6可知,基于Bootstrap检验的所有中介效应值对应的置信区间均不包括0,通过Bootstrap检验。对于Sobel检验,p值均小于0.05,通过Sobel检验。双重检验结果表明,各路径下的中介效应都是显著存在的。
分析表6的结果可知:
第一,“数字经济→科技创新→绿色低碳发展”的路径中,科技创新的系数显著为负,与直接效应的系数符号相反,说明总效应值小于直接效应值。由此可以判断科技创新对数字经济和绿色低碳发展不具有中介效应,而是有遮掩效应。这主要有两方面原因:一方面,目前我国各地区存在要素禀赋差异,数字技术的应用存在“数字鸿沟”问题,同时还存在技术壁垒和技术瓶颈。另一方面,科技的快速发展难免会对环境造成一定的破坏,会带来资源过度开采和浪费问题。因此,在没有控制科技创新变量影响的情况下,数字经济对绿色低碳发展的作用效果被遮掩了。如果控制科技创新变量的影响,就会在更大程度上发挥数字经济对绿色低碳发展的促进作用。
表5 链式多重中介效应模型的估计结果
第二,“科技创新→产业结构升级”的链式传导路径中,两种检验均证明科技创新显著促进了产业结构高级化,却抑制了产业结构合理化。这可能是因为目前我国中部和西部地区的第一产业和第二产业占比仍较大,科技的投入与使用使一部分发展合理的产业向高级化发展,而落后的产业无法适应过快的产业转型,使得产能进一步过剩,进而影响全社会的生产效率,造成资源浪费,故抑制了产业结构合理化。但当东、中、西部产业结构得到改善时,生产模式差距缩小,此时科技创新又会作用于产业结构升级,促进产业结构高级化。
第三,“数字经济→科技创新→产业结构合理化→绿色低碳发展”的多重链式中介传导路径中,产业结构合理化的系数显著为负,说明存在遮掩效应。故在没有控制产业结构合理化变量影响的情况下,数字经济对绿色低碳发展的作用效果也会被遮掩。这主要有两方面原因:一方面,在链式传导路径中,科技创新抑制了产业结构合理化发展,使得产业结构合理化在数字经济和绿色低碳发展之间无法发挥中介效应。另一方面,产业结构过度合理化会使得劳动力要素过度集中在中低端基础产业,无法向高端服务业和高新技术产业转移,从而不利于数字经济的发展。如果控制产业结构合理化的影响,就会在更大程度上发挥数字经济对绿色低碳发展的促进作用。
第四,“数字经济→科技创新→产业结构高级化→绿色低碳发展”的路径中,产业结构高级化的系数显著为正,说明产业结构高级化发挥部分中介效应。产业结构由合理化向高级化跃进,可以促进劳动力合理配置,发展高端产业链和高新技术,促进数字技术发展,加快推进绿色低碳发展。
五、稳健性检验
(一)工具变量法检验
为了避免遗漏变量造成的内生性问题,选取核心解释变量数字经济的滞后二期项作为工具变量进行回归,具体结果如表7列(1)所示。结果显示,滞后二期的数字经济对绿色低碳发展影响的系数依旧为正,与本文的全样本回归系数符号一致,证实了前文结果的稳健性。
(二)异质性检验
将我国30个省份的样本分为东部、中部、西部进行基准回归检验,估计结果如表7列(2)至列(4)所示。可以看出,东、中、西部地区数字经济对绿色低碳发展影响的系数均显著为正,但数值大小存在差异。东部地区具有资源禀赋优势,西部地区在近几年得到国家的政策和技术支持,故数字经济作用系数都比中部地区大,符合现实情况,通过了异质性检验。
六、研究结论与政策建议
(一)研究结论
本文基于2011—2020年我国省际面板数据,在借鉴国内外现有研究成果的基础上利用基准回归模型和链式多重中介效应模型,将数字经济、科技创新、产业结构升级和绿色低碳发展置于同一研究框架内,实证检验数字经济赋能绿色低碳发展的二阶链式多重效应。研究结论如下:
表7 稳健性检验结果
第一,数字经济对绿色低碳发展具有正向促进作用,应大力发展数字经济,以充分促进绿色低碳发展。数字经济本身就是一种绿色低碳的经济形式,其作为一种经济新形态、新生产要素和新生产方式,可以直接推动全社会其他产业绿色低碳发展。
第二,科技创新和产业结构升级在数字经济赋能绿色低碳发展的路径中发挥着多重中介效应。将产业结构升级细分为产业结构合理化和产业结构高级化两个维度,两者作用效果有所差异。科技创新和产业结构合理化存在遮掩效应,控制这两个变量会在更大程度上增强数字经济对绿色低碳发展的促进作用。产业结构高级化发挥部分中介效应,显著存在“数字经济发展→加快科技创新→促进产业结构高级化→推动绿色低碳发展”的路径。
第三,在“科技创新→产业结构升级”的链式传导机制中,产业结构合理化的系数为负,产业结构高级化的系数为正,说明科技创新能促进产业结构向高级化发展,却抑制产业结构合理化发展。
(二)政策建议
基于上述研究结论,提出以下建议:
第一,升级数字化基础设施,完善数字经济体系,为绿色低碳发展注入新动能。国家和地方各级政府应认识到数字经济是推动经济社会发展的强大动能和促进绿色低碳发展的重要力量,积极制定各项政策措施,完善数字经济体系。大力发展数字经济,加快数字基础设施建设,引导数字经济新模式、新业态形成,以充分发挥数字经济在绿色低碳发展中的积极作用。
第二,加强科技创新,引领制造业转型升级,鼓励和引导科技创新服务于绿色低碳发展。科技创新始终是推动数字经济发展和社会进步不可或缺的重要因素。要加快科技创新,特别是与数字经济相关的数字技术创新,提高科技创新投入比例,促进各地区科技创新产出不断增长,以科技创新带动数字经济发展。同时,督促社会将科技创新更多用于推动产业结构转型升级上,加快推进高能耗、低效率产业的数字化转型升级,促进传统产业数字化转型升级,使产业结构趋于合理化、高级化,从而最大限度地发挥数字经济促进绿色低碳发展的红利机制作用。
第三,弥合“数字鸿沟”,推动数字要素跨区域流动,实现绿色低碳普惠发展。要正视目前我国东、中、西部地区存在的基础设施和技术条件差异,加大对经济相对不发达地区的数字技术支持和政策支持,加强数字技术应用和普及,引导人才要素、技术要素和数字要素流动,鼓励优势地区为劣势地区提供帮助,以缩小技术差距和“数字鸿沟”,实现技术和数字共享。