数字政府对制造业绿色技术创新的影响研究

2024-06-25邓祥艳马胜利

科技创业月刊 2024年6期

邓祥艳马胜利

摘要摘要：选取2017-2021年中国29个省份的面板数据，研究数字政府对制造业绿色技术创新的影响及作用机制。结果表明：①数字政府建设对制造业绿色技术创新具有正向直接影响；②数字政府通过数据嵌入、制度约束、研发补贴等多种效应促进制造业绿色技术创新；③数字政府建设在推动制造业绿色技术创新方面存在区域差异性，对东部地区有显著的积极影响，而在中西部地区的影响力则相对较弱；不同创新类型下数字政府建设对制造业绿色技术创新的推动作用存在差异，数字政府建设有力推动企业策略性绿色技术创新，但对实质性创新行为影响不明显。因此，应针对性地加强不同地区的数字政府建设，聚焦绿色技术创新的政策引领，以充分释放数字政府在促进制造业绿色转型中的潜力。

关键词关键词：数字政府；绿色技术创新；数据要素；制度环境；研发补贴

中图分类号中图分类号：F424.3

文献标识码：A

DOIdoi：10.3969/j.issn.1672-2272.202402078

英文标题A Study on the Impact of Digital Government on Green Technology Innovation in Manufacturing Industry

Deng Xiangyan，Ma Shengli

（School of Management， Shenyang Normal University， Shenyang 110034，China）

英文摘要Abstract：Panel data of 29 provinces in China from 2017 to 2021 are selected to study the impact and mechanism of digital government on green technology innovation in manufacturing industry. The results show that：①Digital government construction has a positive direct impact on manufacturing green technology innovation;②Digital government promotes manufacturing green technology innovation through data embedding， institutional constraints， research and development subsidies and other effects;③There are regional differences in the promotion of digital government construction in the manufacturing industry in green technology innovation， there is a significant positive impact on the eastern region， while in the central and western regions of the influence is relatively weak. There are differences in the role of digital government construction in promoting green technological innovation in the manufacturing industry under different types of innovation， and digital government construction strongly promotes enterprises strategic green technological innovation， but has no obvious impact on substantive innovation behavior. Therefore， digital government construction in different regions should be strengthened in a targeted manner， focusing on the policy leadership of green technological innovation， in order to fully release the potential of digital government in promoting the green transformation of the manufacturing industry.

英文关键词Key Words：Digital Government; Green Technology Innovation; Data Elements; Institutional Environment; R&D Subsidies

0 引言

面对全球环境挑战，中国作为全球制造业大国和最大碳排放国正遭受重大考验，绿色技术创新成为工业转型的关键应对之策。国家发改委、科技部联合印发《关于进一步完善市场导向的绿色技术创新体系实施方案（2023—2025年）》，强调绿色技术对于推动制造业实现绿色低碳发展的核心支撑作用。同时，数字化技术的发展已成为撬动制造业绿色转型的重要驱动力。2022年中国大数据产业规模达到1.57万亿元，同比增长18%，体现了中国经济结构向数字化、智能化方向快速转型升级。此外，政府治理方式也经历了深刻变革，从传统的制度管理模式发展为数字政府模式。数字政府建设作为数字公共治理最重要的手段之一，为绿色技术的理论研究提供了更多的资源和支持，助力制造业向绿色低碳迈进。

约瑟夫·熊彼特于1912年首次提出技术创新理论，强调生产过程中技术应用引发的要素重组为“创新”。技术创新被视为是引发产业结构变迁、重塑分工体系、助推经济增长的关键引擎[1]。企业在追求自主创新的同时，高耗能、高污染的生产工艺和生产技术仍然普遍存在，绿色制造标准体系和评价体系尚不完善，绿色制造技术水平整体偏低等问题使得制造业绿色技术创新离不开政府的引导和支持。数字化时代，数字创新成为企业探索技术进步的关键[2]，数字政府将数字技术内化于政府转型，为制造业绿色技术创新赋能。已有文献证实，数字化发展对企业创新绩效具有促进作用[3]，且有研究将工业机器人渗透度与数字政府水平纳入评价指标体系，以分析城市数字经济发展对企业技术创新的促进作用[4]。从制造业层面来看，数字政府主要通过创新数据要素[5]、创新环境制度[6]、政府研发补贴[7]等方式激发制造业企业绿色创新。数字政府作为政府治理的新模式，对于推动绿色技术创新具有重要意义，但在实践中也存在着数字基础设施“脱绿”倾向、数字鸿沟、资本“脱实向虚”等问题。比如部分学者关注到成长期和衰退期的制造业企业往往由于盈利能力弱、管理不善，导致数字政府建设对其技术创新激励效果较小[8]。命令型的环境规制工具存在处罚上限，并且当企业无法通过绿色创新获取更多收益时，企业会转向应对性的绿色创新[9]。

梳理已有文献，数字政府对绿色技术创新积极作用的相关研究主要集中在社会的总体领域，其对制造业绿色技术创新的作用还缺乏理论支撑。制造业是经济增长和就业的重要支柱，也是全球能源消耗和碳排放的主要来源之一，通过绿色技术创新来提高制造业的能源效率、减少碳排放，对于实现全球气候变化目标具有重要意义。因此，针对不同地区和创新类型，有必要深入研究数字政府对中国制造业绿色技术创新的影响机制和实施路径。

1 理论分析与研究假设

1.1 数字政府对制造业绿色技术创新的直接影响

数字政府建设是当前社会发展的重要战略趋势，以顶层设计为引领，以组织架构调整为切入点，以数字化应用为焦点，深度融合信息科技与政务服务功能[10]。数字政府建设能够通过缩小数字鸿沟、降低行政门槛来促进制造业绿色技术创新。一方面，数字政府建设缩小了企业间的数字鸿沟[11]。企业投资者以往面临着信息不对称的问题，难以获取到准确的项目信息和投资机会。而数字政府背景下构建的政务服务平台，将制造业企业的资源信息无缝对接，企业能够高效完成获取项目信息、签署合同、沟通洽谈等工作，有力促进了政务服务模式从传统政府主导转向以用户需求为核心，实现企业与公众“一站式”无缝办理各项事务的全流程线上服务体验[12]，为制造业绿色技术创新提供坚实的基础设施支持和营商环境。另一方面，数字政府建设可以降低企业投资者的行政门槛。传统的投资过程中，企业需要花费大量的时间和精力来办理各种手续和审批事项。而数字政府建立在线企业信息登记与审批业务办理系统，简化了企业注册和审批流程[13]，减少了企业的行政负担，促进更多的中小企业和个人参与到投资活动，加大了制造业绿色技术创新研发投入。基于此，本文提出如下假设：

H1：数字政府对制造业绿色技术创新有直接的正向促进作用。

1.2 数字政府对制造业绿色技术创新的间接影响

1.2.1 数据嵌入效应

数字政府通过数据嵌入效应促进制造业企业绿色技术创新。数据嵌入效应是制造业企业通过利用大数据、云计算等新一代信息技术对能源、资源和环境进行管理，实现绿色制造的一种新型发展模式，推动工业节能、降碳增效。数字政府通过培育政府数据价值增值理念来提高参与主体的积极能动性，健全政府数据价值增值基础以优化政府数据价值增值过程的技术支撑[14]，通过系统性优化、降低试错成本和注重全生命周期资源利用来促进绿色研发。政府数据开放有助于优化营商环境、促进高质量创新[15]。基于此，本文提出如下假设：

H2：数字政府通过数据嵌入效应促进制造业绿色技术创新。

1.2.2 制度约束效应

数字政府通过制度约束效应促进制造业企业绿色技术创新。制度约束效应是在制造业企业中，通过制定和实施一系列环保政策、法规和标准，对企业的绿色技术创新活动进行规范和引导，保障其绿色技术创新质量。在数字政府实践中，政府实施“放管服”政策，为制造业绿色技术创新发展营造了有利的政策环境[16]。政府作为数字技术使用者，通过数字政府建设改善公共服务供给，营造良好的创新驱动发展环境[17]。同时，数字政府提高了对知识产权保护力度，为企业发展提供了重要保障。基于此，本文提出如下假设：

H3：数字政府通过制度约束效应促进制造业绿色技术创新。

1.2.3 研发补贴效应

数字政府通过研发补贴效应推动制造业企业绿色技术创新。研发补贴主要指政府通过向企业提供经济支持，以激励方式增加对研发活动的投入，直接影响企业的创新投入与产出水平[18]。数字时代背景下，政府为实现“双碳”目标，以研发补贴的形式支持企业开展绿色创新，即对企业绿色创新存在“杠杆效应”[19]。数字政府运用技术工具监督企业研发补助资金的流向，能有效制约管理层潜在的机会主义行为，确保在分配政府提供的研发资助时，资源被严格用于既定目的，防止发生挪用资金的不当管理行为[20]。基于此，本文提出如下假设：

H4：数字政府通过研发补贴效应推动制造业绿色技术创新。

综上所述，本文构建数字政府与制造业绿色技术创新的理论研究模型，如图1所示。

2 研究设计与数据来源

2.1 计量模型设定

选取2017-2021年中国29个省份作为初始研究对象，建构模型如下：

GTIit=α0+α1DG+α2∑Xit+θi+γt+εit（1）

其中，GTI为制造业绿色技术创新水平；Xit 表示控制变量，下标i表示个体地区，下标t表示样本年份，θi表示样本地区的个体固定效应，γt表示时间固定效应，εit表示随机扰动项。

基于上文的理论分析，本文认为数字政府会通过数字嵌入效应、制度约束效应和研发补贴效应这3种效应影响制造业绿色技术创新。为了检验这3种效应是否成立，构建如下计量模型：

Wit=β0+β1DG+∑Xit+θi+γt+εit （2）

GTIit=φ0+φ1DG+φ2Wit+∑Xit+θi+γt+εit（3）

在上述模型中，Wit为作用机制变量，反映3种效应的代理变量，包含数据要素、制度环境、研发补贴。为了检验3种效应作用机制的存在，需要构建由模型（1）、（2）和（3）组成的结构方程，并采用逐步检验回归系数的方法。首先，对模型（1）的系数α1进行显著性检验，如果α1显著为正，则说明数字政府对制造业绿色技术创新有正向影响。此外，通过检验模型（2）和模型（3）系数乘积的显著性（即检验H0：β1φ1=0）来间接检验β1和φ1的显著性。

2.2 变量选取

2.2.1 被解释变量

制造业绿色技术创新（GTI）。目前学者衡量创新活动的指标不一，参照王馨等[21]做法，选取绿色专利授权量衡量各地区的绿色技术创新水平。选择专利授权量而不是专利申请量作为衡量指标，一方面是因为已授权的专利技术表明企业已经通过专利审查程序并取得了专利权，证实企业在绿色技术创新方面具有真实的意愿和能力。另一方面，专利授权量更能反映企业的实际绿色技术创新水平，而不是仅仅为了迎合政策、获取补贴或减免税收等目的而进行的策略性创新。本文以绿色专利授权量作为分析对象，以其中的绿色发明专利量和绿色实用新型专利量两者的总和来衡量绿色技术创新水平。

2.2.2 解释变量

数字政府（DG）。中共中央党校（国家行政学院）电子政务研究中心发布的《省级政府和重点城市网上政务服务能力调查评估报告》公布了2017-2021年的省级政府网上政务服务能力指数。该指数是基于5个关键的一级指标，即在线服务成效度、在线办理成熟度、服务方式完备度、服务事项覆盖度和办事指南准确度，综合反映了公众对网上政务服务的体验感与满意度评价。因此，本研究选择省级政府网上政务服务能力指数作为衡量数字政府建设水平的代理变量。

2.2.3 机制变量

数据要素（DIB）：采用信息化水平表示，即邮电业务总量与GDP之比，能够综合反映信息技术在经济活动中的渗透程度和贡献率，进而评估数据作为一种生产要素如何影响整体经济效能与结构变迁。

制度环境（IE）：采用政府干预程度表示，即地方政府一般公共预算支出与GDP之比，能够直观反映政府在经济中作用的大小，从而有效检验制度对政府开支的引导，以及这种开支对创新活动的影响，进而评估制度约束效应的影响效果。

研发补贴（RD）：采用研发强度表示，即R&D经费内部支出占地区生产总值的比重，能够反映企业在科技创新方面的投资力度，据此检验研发补贴政策激励制造业增加研发投入，进而促进绿色技术创新和产业升级的有效性。

2.2.4 控制变量

加入外商直接投资水平（FDI）、税负水平（TB）、社会消费水平（SC）、经济发展水平（ED）、失业状况（UE）作为控制变量。主要变量及测量方法如表1所示。

2.3 数据来源

本研究采用2017-2021年中国29个省份作为研究样本（港澳台地区、青海省和西藏自治区因数据缺失而忽略），数据来源于国泰安（CSMAR）数据库、各省政府工作报告、《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》以及各省市官方统计年鉴资料。本研究采用Stata 17.0软件进行数据分析，为确保数据分析的有效性与准确性，进行如下预处理：①剔除关键变量缺失的样本；②为减少极端值对分析结果的影响，对连续型变量执行1%的极值缩尾处理；③对少量存在缺失值的样本采取线性插补法进行补充完善。

3 实证结果与分析

3.1 变量描述性统计结果

如表2所示，可能由于受到多种因素影响，绿色技术创新水平在不同样本中存在较大差异，数字政府相关指标在样本中也呈现出一定的差异。从机制变量的统计结果来看，研究样本在数据要素水平、制度环境、研发强度方面存在较大差异。从控制变量的统计结果来看，研究样本在外商直接投资、税负水平、社会消费水平、经济发展水平、失业状况方面存在较大差异，这与各制造业绿色技术创新水平存在发展不平衡问题的实际情况基本吻合。

3.2 基准回归分析

公式（1）检验出数字政府对制造业绿色技术创新的影响。表3模型1和模型2结果显示，无论是否考虑其他控制因素及时间、地区固定效应的影响，数字政府的回归系数均在1%的水平上显著为正，这表明数字政府显著提升制造业绿色技术创新水平，假设H1得到验证；模型2的系数与模型1相比有所减小，表明纳入控制变量后有效调整了干扰因素，结论稳健性增强。

3.3 作用机制分析

构建中介效应模型对3种路径效应进行检验，结果如表4所示。模型1估计结果显示，数字政府（DG）系数对数据要素（DIB）影响在10%水平上显著为正，表明数字政府通过数据要素的价值释放，形成数据嵌入效应。模型2估计结果显示，数字政府（DG）系数和数据要素（DIB）系数在1%水平上显著为正，表明数据要素在

模型中起到了部分中介作用，即数字政府部分通过对制造业信息化水平产生数据要素的传导机制，进而为制造业绿色技术创新提供技术支撑，假设H2得到验证。

表4模型3估计结果显示，数字政府（DG）对制度环境（IE）的影响系数在5%水平上显著为正，表明数字政府通过政府干预形成制度约束效应。模型4估计结果显示，数字政府（DG）系统和制度环境（IE）系数均在1%水平上显著为正，表明制度约束在模型中起到了部分中介作用，即数字政府部分通过政府干预为制造业提供公共服务供给，产生制度约束的传导机制，假设H3得到验证。

表4模型5估计结果显示，数字政府（DG）对研发补贴（RD）在1%水平上显著为正，表明数字政府通过发放政府补贴形成研发补贴效应。模型6估计结果显示，数字政府（DG）系数和研发补贴（RD）系数分别在10%和1%水平上显著为正，表明研发补贴在模型中起到了部分中介作用，即数字政府部分通过加大制造业绿色技术创新研发投入强度形成研发补贴效应，进而为制造业绿色技术创新提供资金支持，假设H4得到验证。

3.4 异质性检验

3.4.1 地区异质性检验

为考察地域差异效应，将各区域与数字政府变量的交互项East×DG、Middle×DG、West×DG纳入模型中，旨在评估地域特性的影响是否显著。根据表5的模型1-3所示，数字政府变量的系数在1%的水平上显著为正。进一步地，东部地区虚拟变量与数字政府交互项East×DG的系数在5%水平上显著为正，而中部和西部地区不显著，这表明数字政府对制造业绿色技术创新产生影响，但对中西部地区的影响相对较弱。原因可能在于，对于东部地区而言，由于其已具备相对较高的经济发展水平和技术基础，数字政府的影响可能更多地体现在对传统产业的优化和升级上，而非绿色技术创新上。而中西部地区技术创新能力相对较弱，数字政府需要解决基础设施建设和信息化水平提升等问题，对绿色技术创新的推动作用相对有限。

3.4.2 创新类型异质性检验

在研究企业创新行为的过程中，学者们日益重视对创新动机的探讨。创新过程中为了获取附加利益而非专注于提升创新品质的活动被认为是策略性创新行为，

其对企业资源需求相对较低，较易实现数量积累，但难以达到实质性的质量飞跃。相比之下，实质性创新虽然初期投入成本高、风险较大，但从长远角度看，其具有更高的价值创造潜力，能够有力推动企业价值增值。本文选用发明专利作为衡量企业实质性创新活动的指标，将

新型实用专利用作评估企业策略性创新行为的标准[28]。表6结果表明，数字政府建设对企业实质性绿色技术创新的影响不显著，对策略性绿色技术创新行为在5%水平上显著为正。

原因可能在于，一方面，当前市场竞争环境下，企业可能优先考虑迎合市场需求、抢占市场份额的策略性创新，能迅速适应政策导向和消费者需求变化，而实质性的绿色技术创新短期内难以转化为竞争优势；另一方面，数字政府建设可能并未特别针对实质性绿色技术创新提供有效的激励政策或降低其开发风险，因此企业在面临高投入、长周期的实质性创新时，可能倾向于选择相对保守和短期可见收益的策略性创新路径。

3.5 稳健性检验

人力资本是企业创新活动的重要驱动力之一，专注于绿色技术的研发人员是创新的直接推手。高技能和知识丰富的劳动力可以更有效地吸收、转化和应用新技术，从而促进企业的绿色技术创新。人力资本可以较好地反映各个地区及制造业企业内部

的知识积累、技术能力和创新潜力等方面的水平，从而更全面地评估制造业绿色技术创新的发展潜力。本文采用绿色技术人力资本投入水平作为制造业绿色技术创新的替代变量，用地区内从事绿色技术研发的人员数量占地区总人口的比例进行测度，重新验证假设。表7模型1为未加入控制变量的检验，模型2为加入控制变量的检验，检验结果显示，数字政府（DG）系数均在1%水平上显著，说明数字政府对制造业绿色技术创新有促进作用，假设H1进一步得到验证。

4 结论、启示与展望

4.1 研究结论

在数字时代背景下，数字政府的建设与应用对制造业绿色技术创新产生了重大影响。本文基于2017-2021年全国29个省份数据展开研究，系统剖析了数字政府对制造业绿色技术创新的影响及作用机制，并检验了不同地区和创新类型的异质性，得出以下结论：第一，

数字政府对制造业绿色技术创新具有显著的促进作用。数字政府可以缩小数字鸿沟、降低行政门槛，提高制造业绿色技术创新水平。第二，数字政府对制造业绿色技术创新通过数据嵌入效应、制度约束效应、研发补贴效应等途径发挥作用。第三，数字政府的作用具有异质性。相较于东部地区，中西部地区数字政府对制造业绿色技术创新的影响相对较弱；数字政府建设能够激励制造业企业的策略性绿色技术创新活动，但对于企业采取的实质性绿色技术创新行为未表现出明显作用。

4.2 理论贡献

本文可能的贡献在于：第一，丰富了数字政府的相关理论研究，从理论和实证维度全面探讨了其对制造业绿色技术创新的影响，为认识数字政府提供了新的视角。第二，从制造业的角度探究数字政府建设对企业绿色技术创新效应，完善了企业创新的驱动因素研究。第三，从直接效应和间接效应角度探究了数字政府建设对制造业绿色技术创新的影响，基于“数据嵌入效应”“制度约束效应”“研发补贴效应”，厘清了数字政府建设对制造业绿色技术创新的具体作用机制。第四，从区域和创新类型两个层面，探讨数字政府建设对制造业绿色技术创新产生的异质性影响，为政府数字化建设和企业绿色发展提供借鉴。

4.3 管理启示

基于上述研究结论，为最大化利用数字政府的潜力以促进企业绿色技术创新，并推动制造业绿色转型，本文提出以下建议。

第一，数字政府通过缩小数字鸿沟、简化行政流程，显著提升了企业获取信息、对接政策及资源的能力。企业应充分利用数字政府平台，加快内部信息系统建设和升级，提升数据交互效率，确保及时获得政策指导和技术支持，以促进实质性绿色技术创新项目的落地实施。

第二，各地区应制定并执行更为严格的数据开放政策，确保企业能够充分利用政府数据资源进行绿色技术研发和市场决策，充分发挥数据嵌入效应以支持企业向绿色制造转型。同时各地区应强化制度约束，通过数字化手段加强对法规政策的宣传普及和执行监督，引导企业主动合规并加大绿色技术的研发投入。结合数字政府的大数据能力，精准识别出具有战略意义和高潜力的绿色技术创新领域，针对性地制定并高效落实研发补贴等激励措施，促使企业在关键环节实现突破性绿色创新。

第三，针对区域异质性问题，政策制定者需要加大对中西部等相对落后地区的数字政府建设和扶持力度，培育区域绿色技术创新高地，促进全国范围内制造业绿色技术创新的均衡发展。针对创新类型异质性问题，在政策导向上鼓励并优先支持企业开展实质性绿色技术创新项目，同时通过政策引领，引导企业策略性绿色创新与长期绿色发展目标相结合，共同推进制造业绿色转型升级。

4.4 研究不足与展望

本研究尚存在一些不足。第一，本研究仅涵盖了2017-2021年这5年的数据，未剖析数字化进程与绿色技术创新的长期变化趋势，数据源未结合市场反馈数据或第三方评估数据，可能导致分析不够全面。未来的研究可以延长研究时间轴，以揭示数字政府政策演变对企业绿色技术创新的长期影响及滞后效应。并纳入更多元的数据来源，包括企业微观数据、社会公众意见等，构建更为精细的实证模型，精确测量各类效应的实际贡献度。第二，虽然识别出了数字政府可通过数据嵌入效应、制度约束效应和研发补贴效应等途径影响制造业企业绿色创新，但对于具体实践案例缺乏深入细致地探索。未来可以通过选取具有代表性的地区或企业进行深度案例研究，详细剖析数字政府具体举措如何通过数据嵌入、制度约束、研发补贴等途径促进制造业企业绿色技术创新，并量化作用机制的实际效果。

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