數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能綠色發(fā)展:統(tǒng)計(jì)測(cè)度與實(shí)證研究

袁夢(mèng)莎, 李佳桓

(西安財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院, 西安 710100)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是中國(guó)新經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量,也是中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的推動(dòng)力。2020年,數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比例達(dá)7.8%。預(yù)計(jì)到2035年,數(shù)字經(jīng)濟(jì)將步入新階段,逐步形成一套完整完備的數(shù)字經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代市場(chǎng)體系。國(guó)內(nèi)外對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)具體的指標(biāo)體系建立還不夠成熟,以數(shù)字經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)為核心,在此背景下,探討發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新途徑,成為當(dāng)前我國(guó)面臨的一個(gè)重要課題。在國(guó)家新舊動(dòng)能的轉(zhuǎn)換中,發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為國(guó)家的一項(xiàng)重要工作。為應(yīng)對(duì)全球氣候變暖和環(huán)境日益惡化的嚴(yán)峻挑戰(zhàn),我國(guó)在“十四五”規(guī)劃中明確提出了要加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型和早日實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重大要求和部署。因此,如何快速地從傳統(tǒng)的發(fā)展模式過(guò)渡到可以依靠科技手段實(shí)現(xiàn)減污降碳的新型發(fā)展模式成為未來(lái)發(fā)展的一個(gè)急需解決的問(wèn)題。目前,中國(guó)正處在向高質(zhì)量發(fā)展邁進(jìn)的重要轉(zhuǎn)型時(shí)期,追求綠色發(fā)展成為當(dāng)前國(guó)家和各級(jí)政府制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展計(jì)劃的重要目標(biāo),如何提升區(qū)域內(nèi)的綠色經(jīng)濟(jì)效率則是其中的一個(gè)重要問(wèn)題。近幾年,在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略的引導(dǎo)下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要組成部分。“十四五”規(guī)劃綱要明確提出,要充分利用現(xiàn)代化數(shù)字技術(shù)手段推動(dòng)地區(qū)和產(chǎn)業(yè)的綠色融合和發(fā)展?；谶@一背景,培育數(shù)字化經(jīng)濟(jì)綠色新引擎、探索數(shù)字化經(jīng)濟(jì)為綠色發(fā)展賦能的新途徑,成為今后中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)注焦點(diǎn)。

鑒于此,為了考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否會(huì)推動(dòng)各省份綠色發(fā)展,并明確這種影響的時(shí)間與區(qū)域規(guī)律與差異,根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒提供的相關(guān)數(shù)據(jù),在對(duì)2013—2020年各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度的基礎(chǔ)上,分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于省域綠色發(fā)展水平所產(chǎn)生的效應(yīng),進(jìn)一步按區(qū)域剖析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)在各省域綠色發(fā)展水平中的異質(zhì)性作用,希望能從更為微觀的角度,綜合分析中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色發(fā)展之間的關(guān)系,為提升全國(guó)綠色發(fā)展水平奠定強(qiáng)有力的基礎(chǔ)。

1 文獻(xiàn)綜述

學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究,多集中于數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠推動(dòng)一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,并呈現(xiàn)空間集聚的特征和空間溢出效應(yīng),同時(shí)也可以促進(jìn)服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展[9-10]。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)度指標(biāo)的處理方法中,主要是層次分析法、因子分析法和熵值法,其中被較多使用的是熵值法,但是基于研究區(qū)域、研究目的的不同,研究視角存在一定差別[11-12]。例如,梁秋霞等[13]在測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r時(shí),以基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、科技創(chuàng)新和融合應(yīng)用四個(gè)維度,建立16個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),運(yùn)用熵值法測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。

綠色發(fā)展的實(shí)質(zhì)是經(jīng)濟(jì)和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展并且處于平衡狀態(tài),綠色發(fā)展在國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)發(fā)展中處于首要地位,學(xué)者們對(duì)綠色發(fā)展的指標(biāo)體系構(gòu)建進(jìn)行了研究。楊秀平等[14]從社會(huì)協(xié)調(diào)效益、經(jīng)濟(jì)發(fā)展效益、生態(tài)環(huán)境效益這三個(gè)維度構(gòu)建省域旅游綠色發(fā)展水平指標(biāo)體系;在確定指標(biāo)權(quán)重方面,大部分文獻(xiàn)采用熵值法,但也有部分學(xué)者采用德?tīng)柗品ê挽貦?quán)法相結(jié)合。

對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行歸納和梳理,可發(fā)現(xiàn)既有研究存在如下不足之處:第一,雖然當(dāng)前關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究?jī)?nèi)容非常豐富,但研究不夠深入,已有的文獻(xiàn)更多地關(guān)注了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響,很少有文獻(xiàn)聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)綠色特征并對(duì)其進(jìn)行測(cè)度分析;第二,區(qū)域比較更側(cè)重于各省份層面,缺少對(duì)省份之間的對(duì)比研究,這并不利于掌握數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)全國(guó)綠色發(fā)展水平的影響作用。相較于以往研究,本文可能的創(chuàng)新有如下幾點(diǎn):第一,從測(cè)度方法來(lái)看,使用超效率-SBM模型對(duì)全國(guó)綠色發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度,克服了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包括分析(data enve-lopment analysis,DEA)模型無(wú)法對(duì)非期望產(chǎn)出進(jìn)行評(píng)價(jià)的缺陷;第二,指標(biāo)體系的完善,在建立中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系方面,選擇數(shù)字經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字普及水平、數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化四個(gè)維度來(lái)全面衡量地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。

2 指標(biāo)構(gòu)建與測(cè)度分析

2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度

2.1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

國(guó)際上對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心定義為數(shù)字與通信技術(shù)(information and communication technology,ICT)核心產(chǎn)業(yè),主要是軟件服務(wù)產(chǎn)業(yè)、電子信息產(chǎn)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)等。在查閱相關(guān)資料以及文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,根據(jù)數(shù)據(jù)的科學(xué)性、合理性以及可獲得性構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系(表1)。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系

2.1.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的發(fā)展

使用TOPSIS法對(duì)中國(guó)2013—2020年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平進(jìn)行測(cè)度,結(jié)果如表2所示。

2013—2020年各省份(因數(shù)據(jù)缺失,未包含港澳臺(tái)地區(qū))數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)上升趨勢(shì),得分在0.5以上的省份從18個(gè)增長(zhǎng)到25個(gè)。從區(qū)域差異的視角來(lái)看,各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平2013—2020年的排名有所變動(dòng),但變化幅度不大,其中廣東、北京、江蘇等東部省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高,福建、河南、湖南等省份次之,其余省份處于相對(duì)滯后的地位。相較于東部省份,西部省份和東北省份大多數(shù)發(fā)展水平仍處于比較落后的狀態(tài),這表明各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在著很大的差異。

2.2 綠色發(fā)展水平測(cè)度

2.2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

綠色發(fā)展是指以可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo),采取綠色、低碳、環(huán)保的方式推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和環(huán)境保護(hù)的有機(jī)統(tǒng)一,主要從三個(gè)方面建立指標(biāo)體系(表3)。

表2 2013年和2020年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合測(cè)度結(jié)果

表3 綠色發(fā)展指標(biāo)體系

2.2.2 綠色發(fā)展水平的發(fā)展

使用超效率-SBM DEA模型對(duì)31個(gè)省份2013—2020年的綠色發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度,結(jié)果如表4所示。

各省份綠色發(fā)展水平在2013—2020年呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。從區(qū)域視角來(lái)看,各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平在2013—2020年的排名有所變化,東部地區(qū)北京一直位居第1,中部地區(qū)由第4名(海南)上升至第2名(湖南),西部地區(qū)由第2名(西藏)下降到第4名(云南)。與東部地區(qū)相比,西部和東北地區(qū)大部分省份綠色發(fā)展水平仍處于比較落后的狀態(tài),這表明各地區(qū)綠色發(fā)展水平仍存在差異。

3 變量選取及模型構(gòu)建

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取全國(guó)2013—2020年數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒和指數(shù)評(píng)估報(bào)告。針對(duì)一些指標(biāo)項(xiàng)的缺失,采用插值法進(jìn)行數(shù)據(jù)估算,以便進(jìn)行后續(xù)分析,所用數(shù)據(jù)均為原始或進(jìn)行計(jì)算調(diào)整后的數(shù)據(jù)。

3.2 變量選取及說(shuō)明

利用前文測(cè)度結(jié)果來(lái)表示核心解釋變量和被解釋變量,將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為核心解釋變量,將綠色發(fā)展水平作為被解釋變量。此外,為了降低因?yàn)檫z漏變量而導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題,控制核心解釋變量以外可能對(duì)省域綠色發(fā)展水平產(chǎn)生影響的其他因素,參考已有文獻(xiàn),確定4個(gè)控制變量(表5)。

3.3 計(jì)量模型構(gòu)建

為了研究2013—2020年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)各省份綠色發(fā)展水平的影響作用,構(gòu)建以下計(jì)量模型:

GEEit=β0+β1DEGit+β2Xit+μi+δt+εit

(1)

式中:i為省份;t為時(shí)間;GEE為各省份綠色發(fā)展水平;DEG為各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;X為控制變量的合集;μi為個(gè)體固定效應(yīng);δt為時(shí)間固定效應(yīng);εit為隨機(jī)誤差項(xiàng);β為系數(shù)。

表4 2013年和2020年中國(guó)綠色發(fā)展水平綜合測(cè)度結(jié)果

表5 變量選取及說(shuō)明

3.4 描述性分析

選取31個(gè)省份2013—2020年的數(shù)據(jù),為避免異方差對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響,對(duì)變量綠色發(fā)展水平、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技投入、對(duì)外開(kāi)放水平等用Stata軟件進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表6所示。

由表6可知,中國(guó)綠色發(fā)展水平差異較大,均值為0.890,標(biāo)準(zhǔn)差為0.370,最小值為0.160,最大值為4.250。數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平差異相對(duì)較小,均值為0.560,標(biāo)準(zhǔn)差為0.080,最小值為0.840,最大值為0.360。不同省份的地區(qū)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、開(kāi)放程度和政府支持度也有顯著的差異。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 基準(zhǔn)模型結(jié)果回歸

利用Stata14軟件對(duì)中國(guó)各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色發(fā)展的影響進(jìn)行回歸,采用固定效應(yīng)模型并用豪斯曼檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行模型選擇,在一定程度上解決可能由遺漏變量引起的內(nèi)生性問(wèn)題。模型(1)只加入了數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量;在模型(1)的基礎(chǔ)上,模型(2)引入了其他的控制變量,但未控制個(gè)體;模型(3)在模型(2)基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制了個(gè)體。通過(guò)固定效應(yīng)回歸,對(duì)中國(guó)各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色發(fā)展的影響進(jìn)行分析,回歸結(jié)果如表7所示。

表6 描述性分析

表7 數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響各省綠色發(fā)展的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

對(duì)于核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)而言,不管是控制省份或年份,也不管是獨(dú)立核心解釋變量或引入各控制變量之后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)一直處于顯著正值,也就是說(shuō)數(shù)字經(jīng)濟(jì)正向推動(dòng)了中國(guó)綠色發(fā)展水平。從控制變量來(lái)看,區(qū)域發(fā)展水平與政府支持度系數(shù)都為正,且都顯著地處于較高水平,表明區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高,政府支持力度較大,更利于區(qū)域綠色發(fā)展。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與對(duì)外開(kāi)放水平之間系數(shù)為負(fù),且都顯著低于前兩者,表明工業(yè)占比越大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越好,對(duì)外開(kāi)放程度越大區(qū)域越不利于實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展。

4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

核心解釋變量是各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。根據(jù)《數(shù)字普惠金融指數(shù)》(Index),以該指標(biāo)為替代變量,對(duì)中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度且對(duì)該指標(biāo)的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。

由表8可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)綠色發(fā)展的促進(jìn)作用均顯著,與得到的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)論相一致,說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)我國(guó)綠色發(fā)展的促進(jìn)作用進(jìn)一步得到驗(yàn)證,回歸模型結(jié)果穩(wěn)健。

4.3 異質(zhì)性分析

由于經(jīng)濟(jì)狀況和發(fā)展速度的不同,數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色發(fā)展在空間分布上呈現(xiàn)明顯的異質(zhì)性,因此,從區(qū)域差異分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色消費(fèi)發(fā)展的影響具有一定的指導(dǎo)意義。為了進(jìn)行檢驗(yàn),按照地理位置將樣本分為東部、中部、西部和東北地區(qū),并進(jìn)行了分組回歸。結(jié)果如表9所示。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

表9 四大經(jīng)濟(jì)區(qū)各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響區(qū)域綠色發(fā)展的異質(zhì)性檢驗(yàn)

回歸結(jié)果表明,東部和中部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)明顯地促進(jìn)了各省份的綠色發(fā)展。然而,在東北和西部地區(qū)的研究樣本中,這種影響并不明顯,這說(shuō)明了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于各省份綠色發(fā)展的影響效應(yīng)的確存在著區(qū)域間的異質(zhì)性。西部和東北部由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)緩慢和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一,導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有所欠缺,進(jìn)而削弱或抵消了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)綠色發(fā)展的影響。對(duì)于西部地區(qū),地區(qū)發(fā)展水平、開(kāi)放程度和政府支持都對(duì)其綠色發(fā)展具有顯著正向作用。

5 結(jié)論與建議

數(shù)字經(jīng)濟(jì)屬于國(guó)家重大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),它也是推動(dòng)區(qū)域科技創(chuàng)新、形成發(fā)展新動(dòng)能以及實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。本文研究了全國(guó)2013—2020年數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)中國(guó)城市綠色發(fā)展的影響作用及其異質(zhì)性。得到結(jié)論表明:一是中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平與綠色發(fā)展效率基本上呈增長(zhǎng)趨勢(shì);二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)地區(qū)綠色發(fā)展起到了明顯的正向影響;三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色發(fā)展的影響效應(yīng)存在著區(qū)域異質(zhì)性,數(shù)字經(jīng)濟(jì)給東部地區(qū)帶來(lái)的“綠色紅利”更多。在以上研究結(jié)論基礎(chǔ)上,提出了以下建議:一是提高對(duì)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)注度。切實(shí)落實(shí)好“數(shù)字中國(guó)”政策,充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)和綠色轉(zhuǎn)型中的作用,充分利用數(shù)字化提高傳統(tǒng)高污染、高消耗產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率,減少污染排放,引領(lǐng)傳統(tǒng)工業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型。二是均衡中西部和東部地區(qū)發(fā)展差異,加快推進(jìn)區(qū)域一體化進(jìn)程。給予欠發(fā)達(dá)地區(qū)政策上的援助與支持,增加對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的投資力度,逐漸縮小地區(qū)差距并抑制“數(shù)字鴻溝”進(jìn)一步拉大。對(duì)待不同區(qū)域的發(fā)展,則可以憑借“數(shù)字紅利”,在新的競(jìng)爭(zhēng)中進(jìn)行追趕。三是注重政策引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色發(fā)展。由分析結(jié)果可知,專項(xiàng)政策能夠顯著拓展區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在城市綠色發(fā)展中的影響效應(yīng)。賦予基層政府部分自主權(quán)勢(shì)在必行,立足地區(qū)優(yōu)勢(shì)、因地執(zhí)行政策、制定策略,繼而促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)同地方傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合。