数字化转型、要素流动与包容性绿色增长——以长江经济带为例

徐玉冰，王 晶

（东北农业大学经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150030）

一、引 言

党的二十大报告提出，未来要致力于实现“增进民生福祉，提高人民生活品质”“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”等目标。当经济发展目标聚焦于社会包容和环境友好两个方面时，传统的粗放型经济增长方式则难以为继，实现包容性绿色增长成为推动经济高质量发展的应有之义。相较于传统经济增长模式，包容性绿色增长是一种同时考虑环境友好和社会公平的可持续发展方式，兼具效率、公平、环保三重属性，能够在确保居民机会均等增加的同时，减少能源消耗和环境污染［1-2］。作为中国经济发展的“金腰带”［3］，长江经济带既是中国推动包容性绿色增长的主战场，也是主力军。以长江经济带为例，深入探究包容性绿色增长的实现路径，对中国其他城市经济高质量发展具有典型示范和辐射带动作用。

数字经济浪潮下，数字化转型逐渐成为一种拓展经济增长包容性和激发绿色发展潜力的战略性选择。它泛指将互联网、大数据和区块链等数字技术及其衍生出来的数字化产品和平台作为基础支撑，进而引发经济、社会和政府等多层面变革和重塑的过程［4-5］。数字化转型以解决不同程度、不同场景下的信息不对称为逻辑起点，通过发展不同形式金融服务，让贫困户等弱势群体有机会获取现代金融服务［6］，增强经济发展包容性；通过创造更多灵活就业机会，让弱势群体共享现代数字技术发展成果［7］；通过解构和重组传统产业链，引导要素生产模式和配置方式向集约化和绿色化方向发展［8］。据此，似乎可以得出“数字化转型能够推动包容性绿色增长”的结论［9-10］。事实上，数字化转型还可以通过优化资源配置和推动技术创新，间接提升城市包容性绿色增长水平［11］。

从以上分析来看，目前学界关于数字化转型经济效应的研究多聚焦于绿色环保或社会包容单一维度，机制分析多从技术创新和就业创业视角展开。鉴于此，本文从三个方面进行拓展：首先，秉持包容性绿色增长理念，从经济、社会和环境三重维度构建包容性绿色增长评价指标体系，定量分析城市经济增长的包容性和绿色化水平；其次，探究数字化转型对包容性绿色增长的影响是否存在数字基础设施差异和政策部署差异，为制定区域协调发展政策提供理论依据；最后，将要素流动纳入数字化转型经济效应的分析框架，从资本流动和劳动力转移视角出发，实证分析数字化转型对包容性绿色增长的影响及作用机制，丰富关于包容性绿色增长的研究。

二、理论分析与研究假设

（一）数字化转型对包容性绿色增长的直接影响分析

在建设美丽中国和推进共同富裕的双重诉求下，以数字技术为关键支撑、以资源共享为重要表征的数字化转型，为经济实现绿色兼具包容性的增长创造了新机遇和新动能。首先，数字化转型可以优化产业结构，激发经济活力，强化包容性绿色增长的效率属性。新结构经济学认为，经济能否焕发活力、产业结构能否升级取决于要素禀赋结构的变化。而根据霍夫曼定理可知，由数字化转型引发的技术创新与进步，是实现要素禀赋结构升级的关键路径之一。因此，数字化转型可以通过改变要素禀赋结构，进而影响产业结构和经济发展。其次，数字化转型可以促进机会公平，确保成果共享，凸显包容性绿色增长的公平属性。数字化转型具有高渗透性，通过与各行各业充分融合，衍生出许多新业态、新模式，产生更多劳动力需求［12］，使得偏远地区和弱势群体能够获得更多机会，共享经济发展成果。最后，数字化转型可以减轻生态压力，强化环保行为，彰显包容性绿色增长的绿色功能。数字化转型以数据高效流动打破生产要素自由流动的机制体制障碍［13］，促使生产要素重构整合，实现资源集约、高效利用，进而减少城市生产生活对生态环境的压力。据此，提出假设1。

H1：数字化转型可以促进包容性绿色增长。

（二）数字化转型对包容性绿色增长的间接影响机制

要素是社会进行生产时所需的有形或无形投入，其禀赋差异和结构特征共同构成社会经济增长的客观基础［14］。在市场决定要素配置的制度安排下［15］，要素为追求高回报率而跨区域流动，满足了不同地区因制度质量、资源环境和要素禀赋差异而引致的不同发展需求，使得各地区可以遵循比较优势原则，确定最优的要素组合方式和产业发展模式［16］，最终形成有序的社会劳动分工和稳定的要素供给结构。这种由要素流动带来的社会劳动分工和专业化、集约化生产，微观上通过提高要素边际产出率、中观上通过优化产业结构、宏观上通过缩小地区收入差距来促进经济包容性绿色增长［17］。

基于要素禀赋理论，本文从资本和劳动力两个维度探讨数字化转型对包容性绿色增长的影响机制，揭示数字化转型赋能包容性绿色增长背后的要素流动规律。首先，数字化转型以数字技术应用为核心，具有较强的互补性，能够通过提高劳动力预期收入、降低劳动力迁移成本，进而加速劳动力在地区间的转移。数字化转型赋能传统劳动力市场，衍生出各类线上就业信息平台，不仅能丰富就业信息渠道，降低由信息不对称带来的市场失效风险，还能为求职者提供线上面试服务，降低劳动力转移过程中的交通成本和时间成本，加速推动劳动力在地区间转移。其次，数字化转型具有跨时空、强渗透和高协同特征，通过赋能传统金融市场，能够弱化地理距离在资本流动中的壁垒作用，加速区域间资本流动。数字化转型提供的虚拟交易平台，更是将分散的资本要素统一整合起来，打破了市场藩篱，加强了区域间资本要素交流［18］。据此，提出假设2。

H2：数字化转型可以通过加速资本流动和劳动力转移，促进经济包容性绿色增长。

综上所述，本文构建研究理论框架如图1所示。

图1 研究理论框架

三、研究设计

（一）模型构建与估计策略

1.基准回归模型

为了探讨数字化转型对包容性绿色增长的综合作用效果，本文构建以数字化转型程度为核心解释变量、以包容性绿色增长为被解释变量的回归模型如下：

其中：i和t分别代表城市和年份；iggit为被解释变量，表示i城市在t年的包容性绿色增长水平；ditit为核心解释变量，表示i城市t年的数字化转型程度；infit、urbit、eduit、tecit、strit和govit为控制变量，分别表示i城市t年的基础设施建设、城镇化水平、教育投入、科技投入、产业结构和政府干预；α0是常数项；φi、δt分别表示城市固定效应和年份固定效应；μit为随机误差项。根据理论机制分析部分的假设，数字化转型能够显著促进经济包容性绿色增长，因此，预期系数α1将显著为正。此外，本文还使用2SLS 解决内生性偏误，并用更换估计方法、替换核心变量等方式进行稳健性检验。

2.中介效应模型

为了进一步检验数字化转型驱动包容性绿色增长的作用机制，本文根据江艇（2022）提出的关于机制变量识别建议［19］，在理论分析要素流动对经济包容性绿色增长影响的基础上，选取资本流动和劳动力转移作为机制变量，构建如下模型：

其中：capit、labit分别表示资本流动和劳动力转移程度；β1、γ1分别表示数字化转型对资本流动和劳动力转移的影响程度；其他变量含义同式（1）。

（二）指标选取与数据来源

1.被解释变量

本文以包容性绿色增长为被解释变量（igg）。借鉴张涛和李均超（2023）的研究成果［1］，结合包容性绿色增长的核心内涵，并综合考虑评价指标体系简洁性、典型性以及数据可获得性，本文从经济增长、福利普惠和环保减污三个维度出发，最终选择16 个指标构建包容性绿色增长综合评价体系，以期能够更加全面客观地揭示长江流域经济增长的“包容性”和“绿色化”水平。具体测度指标体系见表1所列。

表1 包容性绿色增长评价指标体系

在构建评价指标体系的基础上，本文采用客观赋权的熵值法对包容性绿色增长三个维度的指标权重进行计算，得出各城市包容性绿色增长指数。计算步骤如下：

首先，为避免指标之间存在的量纲差异，采用极差法对各指标进行无量化处理。

其中：Mijt表示t年i城市j项指标的观测值；Yijt为标准化后的值；min(Mj)表示第j项指标的最小值；max(Mj)表示第j项指标的最大值。式（4）为正向指标适用公式，式（5）为负向指标适用公式。

其次，对第j项指标进行归一化处理。

再次，分别计算第j项指标的信息熵和冗余度。

最后，计算第j项指标对应的权重Wj。

基于上述步骤，以对应的权重乘以标准化后的指标，计算出经济包容性绿色增长指数。指数值越高，表明经济包容性绿色增长水平越高。本文测算了2011—2020年长江经济带96个城市的包容性绿色增长指数。

2.核心解释变量

本文以数字化转型为核心解释变量（dit）。数字化转型是指在数字技术不断创新和数据资源持续增长的双重作用下，经济生产、社会生活和政府治理变革与重塑的过程［5］。参照2022 年上海市政府办公厅印发的《上海城市数字化转型标准化建设实施方案》，并借鉴赵涛等（2020）、赵金旭等（2022）的研究［20-21］，本文在确保数据可获得的基础上，从经济生产、社会生活和政府治理三个维度出发，构建数字化转型评价指标体系。具体指标见表2 所列。需要说明的是，由于数字治理并无直接数据，本文参照赵宸宇（2021）和黄险峰等（2023）的研究［22-23］，利用Python 对长江经济带各城市历年政府工作报告进行词频分析，进而获取政府数字治理指数。同前文一样，采用熵值法确定信息熵值和指标权重，测算出长江经济带各城市的数字化转型水平。

表2 数字化转型评价指标体系

3.机制变量

本文以要素流动为机制变量，选取资本流动（cap）和劳动力转移（lab）进行刻画。参考王星媛和白俊红（2021）的做法［24］，资本流动和劳动力转移的测算方式如下：

式（10）中：capit为i城市在t年的资本转移规模，表示资本转移；cit表示i城市在t年的固定资本形成总额；ci(t-1)表示i城市在t- 1年的固定资本形成总额。

其中：labit为i城市在t年的劳动力转移规模，表示劳动力转移；Pite表示i城市在t年的年末人口数；Pitb表示i城市在t年的年初人口数；Git表示i城市在t年的人口自然增长率。

4.控制变量

基础设施建设（inf），以各地区公路货运量表示；城镇化水平（urb），用城镇人口占年末常住人口数之比表示；教育投入（edu），以教育支出与地区生产总值之比衡量；科技投入（tec），用科学技术支出与地区生产总值之比衡量；产业结构（str），用第三产业增加值与第二产业增加值之比衡量；政府干预（gov），用地方财政一般预算内支出与地区生产总值之比衡量。

本文以2011—2020年中国长江经济带96个城市面板数据为研究样本，个别缺失值使用移动平均法补齐。数据主要来源于《中国城市统计年鉴》、各省（自治区、直辖市）统计年鉴、EPS 数据库和北京大学数字金融研究中心。此外，为降低模型中可能存在的异方差影响，本文对变量作对数处理。

变量描述性统计见表3所列。

表3 变量描述性统计

四、实证检验

（一）长江经济带包容性绿色增长的基本特征

根据表1 计算出2011—2020 年长江经济带包容性绿色增长的均值，并绘制其演变趋势，如图2所示。从静态分布看，截至2020年，长江经济带下游包容性绿色增长水平已超过0.200，长江经济带中游和上游包容性绿色增长指数则位于0.150 和0.200之间。这一变化情况说明，历经十年发展，长江经济带经济发展逐渐步入绿色化和包容性阶段，经济发展绿色化和包容性程度均有所提高，且长江经济带包容性绿色增长水平整体突破0.200，长江经济带包容性绿色发展效果总体较好。从动态分布看，2011—2020 年长江经济带包容性绿色增长不断发展，呈现逐年上升趋势。研究期内，长江经济带包容性绿色增长指数均值由0.133 上升至0.201，年均增长4.730%。同时，上游、中游和下游发展步调相对一致，分别从0.111、0.125、0.158增加至0.177、0.177、0.243，年均增长率分别达到5.393%、3.950%、4.892%。

图2 2011—2020年长江经济带包容性绿色增长趋势

（二）基准回归结果

为了考察数字化转型与包容性绿色增长之间的线性关系，本文采用城市、年份双向固定效应模型对式（1）进行系数估计，估计结果见表4 所列。表4 列（1）结果显示，在不添加任何控制变量的情况下，数字化转型对包容性绿色增长的影响系数是0.448，且在1%水平上显著，初步验证了数字化转型对包容性绿色增长的驱动效应。表4列（2）结果显示，在加入一系列影响包容性绿色增长的控制变量后，数字化转型的回归系数依然为正，且仍通过1%统计水平的显著性检验。由此可见，数字化转型对包容性绿色增长的驱动效应在一定程度上是显著且稳定的。主要原因在于，以数字技术为支撑的数字化转型也承继了数字技术的“规模效应”和“长尾效应”，能够在推动经济社会实现跨越式发展的过程中，同时兼顾生态环境保护和社会机会公平，有效破解“公平-效率-环境”这一“三角式”难题，为经济高质量发展作出重要贡献。据此，H1得到验证。

表4 基准回归结果

在控制变量方面，基础设施建设对包容性绿色增长具有显著正向影响。这可能是因为基础设施建设有助于改善地区交通状况，增加就业机会，改善民生福利，从而推动经济向包容性绿色方向发展。城镇化水平的估计系数显著为正，说明城镇化在有序推进过程中形成的“涓滴效应”，对周围农村地区产生辐射带动效应，有利于增加农民收入。教育投入的估计系数显著为负，这与预期相反。原因可能在于，本文采用教育支出占地区生产总值的比重衡量教育投入，虽然教育投入绝对规模不断扩大，但相对规模却不断缩小，导致教育投入与包容性增长呈反方向变化。科技投入的估计系数显著为正，说明现阶段科技投入是适度且有效的。产业结构的估计系数显著为正，说明产业结构升级正向影响包容性绿色增长。原因在于，产业结构升级推动资源流向更加需要的地方，同时也减少了污染物排放，提升了环境整体质量，这对包容性绿色增长具有较大推动作用。政府干预的估计系数未通过显著性检验，说明现阶段政府干预对包容性绿色增长的影响并不明显。

为进一步探究数字化转型对包容性绿色增长可能存在的非线性影响，本文引入面板分位数回归模型，将样本按照包容性绿色增长的不同分位点进行回归，估计结果见表4 所列。表4 第（3）—（5）列依次为在包容性绿色增长25%、50%和75%分位点的回归结果。可以看出，随着分位数增加，数字化转型在各分位点上的估计系数呈现逐渐增加趋势，即数字化转型对包容性绿色增长的作用效果遵循“边际效应递增规律”。其背后的经济学逻辑可能是，随着城市经济包容性绿色增长水平不断提高，其数字基础设施不断完善、绿色发展理念深入人心，这可以最大程度发挥数字化转型作用，助力城市经济实现包容性绿色增长。

（三）内生性检验

为解决内生性问题给实证结果带来的偏误，本文使用两阶段最小二乘法（2SLS）对式（1）再次进行估计。

首先，地形起伏程度可以影响数字基础设施安装与调试，从而对地区城市数字化转型产生影响。但地形起伏作为一种地理特征变量，与经济包容性绿色增长不存在直接关系。因此，借鉴游珍等（2018）、于志慧和何昌磊（2023）的研究［25-26］，本文将地形起伏度与各年份虚拟变量的交互项作为第一类面板工具变量。其次，历史上看，邮电等传统电信工具是城市进行数字化转型的初始禀赋，与数字化转型存在一定相关性，但与当前经济包容性绿色增长并无直接关系，满足工具变量外生性要求。借鉴黄群慧等（2019）、叶德珠等（2020）的做法［27-28］，本文将各城市1984 年的邮电局数量与年份虚拟变量的交互项作为第二类面板工具变量。最后，地理距离会通过经济行为产生影响，但不会随着经济发展而发生变化，经常被用作工具变量。借鉴傅秋子和黄益平（2018）的研究［29］，本文将各地级市到杭州的直线距离作为第三类面板工具变量。

表5 汇报了使用以上三类工具变量进行两阶段最小二乘估计的结果。在表5 第（1）—（3）列结果中，Kleibergen-Paap rk LM 统计量和Kleibergen-Paap rk WaldF统计量都通过了相应检验，表明使用2SLS方法比较合理。数字化转型的估计系数也均显著为正，表明在排除内生性问题对模型估计的干扰之后，数字化转型对包容性绿色增长仍具有明显促进效应。

（四）稳健性检验

1.剔除极端值

为确保基准回归结果稳健性，本文对连续变量进行上下1%的缩尾处理，重新衡量数字化转型对包容性绿色增长的影响，结果见表6 所列。由表6列（1）估计结果可知，数字化转型估计系数仍显著为正，说明基准回归结果未受极端值影响，模型估计结果具有稳健性。

表6 稳健性检验结果

2.更换估计方法

表6第（2）、第（3）列是更换估计方法后的回归结果。其中，列（2）是随机效应极大似然估计的回归结果，列（3）是随机效应可行广义最小二乘估计的回归结果。在两列结果中，数字化转型系数均显著为正，进一步说明模型具有稳健性。

3.替换核心解释变量

借鉴穆学英和王强（2023）的研究［30］，本文将衡量数字化转型的指标标准化后，对其进行加总，以代替原来的数字化转型指数，衡量其对城市包容性绿色增长的影响。表6列（4）结果显示，数字化转型估计系数与前文保持一致，基准回归结果稳健可靠。

（五）异质性检验

数字化转型对包容性绿色增长的影响可能会因为数字基础设施和国家政策部署不同而存在差异。为此，本文从互联网发展水平和低碳城市试点政策两个方面展开地区异质性分析。

首先，参照赵巍（2023）的研究［31］，本文将互联网宽带用户数作为衡量互联网发展水平的代理变量，并以2020 年每百人互联网宽带用户数的中位数，将样本分为高互联网发展水平城市和低互联网发展水平城市两组，再进行回归估计，结果见表7所列。由表7第（1）、第（2）列结果可知，数字化转型的估计系数在高互联网发展水平样本中显著为正，而在低互联网发展水平样本中为正但不显著。以互联网为代表的数字基础设施是城市开展数字化转型的先决条件。较高的互联网发展水平为社会生活、经济生产和政府治理数字化转型奠定了良好基础，并进一步放大数字化转型的绿色包容效应。

表7 异质性检验结果

其次，本文根据国家发展改革委于2010 年开展的低碳城市试点工作安排，将总样本分为实施低碳政策和未实施低碳政策两组，并再次进行回归，估计结果见表7 第（3）、第（4）列。估计结果中，数字化转型的估计系数均显著为正，这意味着无论是否实施低碳政策，数字化转型对包容性绿色增长均具有积极影响。继续对比数字化转型的系数估计值，在实施低碳政策样本中，数字化转型的估计系数为0.303，明显高于未实施低碳政策样本的估计系数（0.148），这说明数字化转型对实施低碳政策城市的包容性绿色增长驱动效应更为显著。根据波特假设，低碳政策能够产生创新弥补，具有经济与环境双重效益，即低碳政策能够给企业带来技术创新与进步的压力，促使企业加大研发投资力度，实现技术革新，以提高产出效率和规避环境成本。因此，在低碳政策试点城市，企业更加有动力进行数字化转型，提高资源使用效率，进而推动城市整体实现包容绿色发展。

（六）进一步分析：影响机制检验

前文理论分析表明，数字化转型可以通过加速要素流动间接影响包容性绿色增长。因此，本文在基准模型基础上，对数字化转型如何通过资本流动和劳动力转移影响长江经济带包容性绿色增长的作用渠道进行识别与检验，检验结果见表8所列。

表8 作用机制检验结果

由表8 列（1）结果可知，数字化转型对资本流动的回归系数在1%水平上显著为正，说明数字化转型可以赋能传统金融市场，创新传统金融产品，发挥数字技术的“长尾效应”，引导资本流向偏远农村地区；创新传统金融服务方式，利用数字技术加速资本跨区域交易和流动。而资本加速自由流动使各地区可以按照比较优势安排生产，从而减少资源闲置和环境压力，实现包容性绿色增长。由此证明，数字化转型通过加速资本流动，推动经济实现包容性绿色增长，H2初步得到验证。

由表8 列（2）结果可知，数字化转型对劳动力转移的回归系数为正且通过显著性检验，说明城市数字化转型带来的“虹吸效应”和“平台效应”，不仅创造出更多的就业机会，还极大丰富了就业信息池，加剧了地区间劳动力转移。劳动力在不同城市间自由流动，在微观层面上，有助于降低摩擦性失业，保障和提高中低收入者收入；在中观层面上，不仅有利于降低由产业结构变动所引发的结构性失业，还可以通过“干中学”，提高整个行业劳动生产率；在宏观层面上，则有利于缩小收入差距，进而实现经济包容性增长。由此证明，数字化转型还可以通过加速劳动力转移，推动经济包容性绿色增长，H2得到进一步验证。

五、结论与启示

本文以2011—2020年中国长江经济带96个城市面板数据为样本，运用面板数据模型研究数字化转型对包容性绿色增长的影响。研究发现：数字化转型对长江经济带包容性绿色增长具有正效应。分析不同样本发现，数字化转型的边际促进作用会随着经济增长绿色包容性程度提高而逐渐增强；在不同的数字基础设施建设和环境政策部署条件下，数字化转型对包容性绿色增长的影响具有异质性特征；经过对作用机制检验发现，数字化转型可以通过加速要素流动，间接促进包容性绿色增长。

本文研究结论对于推动数字化转型、促进经济包容性绿色增长具有如下启示：

第一，将数字化转型作为经济实现包容性绿色增长的重要契机，统筹推进数字化转型“硬环境”和“软环境”建设。一方面，增加数字化转型基础设施建设投入，在有序推进数字化转型试点的同时，增设数字化转型改革试验区；另一方面，加大对“长尾群体”保护和数字知识普及力度，增强“长尾群体”对数字技术的应用能力。

第二，根据不同城市群特点，推行差异化低碳政策。长江经济带应根据地区发展差异，稳步实施低碳城市试点政策。建立健全环境保护制度，创建和完善环保监督体系，稳步提升环境规制强度和合理性，引导社会绿色生产和绿色消费。

第三，充分认识要素市场和要素流动在数字化转型与包容性绿色增长关系中扮演的重要角色。政府部门应依托数字化转型，突破行政区域边界限制，加速生产要素流动。同时，还应加强要素市场监督与管理，及时调节和干预要素流动方向和流动速度，防止数字化转型带来的“虹吸效应”“极化效应”造成部分城市要素拥堵或要素短缺现象，充分发挥数字化转型对包容性绿色增长的积极作用。