經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的影響研究
——兼論數(shù)字經(jīng)濟(jì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

楊 卿 李春波 王 蕾

（西南林業(yè)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，云南 昆明 650224）

一、引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷深入，中國(guó)秉持合作共贏理念，促進(jìn)全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展。然而，近年來(lái)國(guó)際貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)迅速擴(kuò)散，在“單邊主義”、“保護(hù)主義”、全球性金融危機(jī)爆發(fā)、公共衛(wèi)生事件沖擊下，世界經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇緩慢，中國(guó)面臨的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)錯(cuò)綜復(fù)雜。為更好地推動(dòng)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，中國(guó)政府積極推行了一系列經(jīng)濟(jì)政策，例如中國(guó)證監(jiān)會(huì)等部門為活躍資本市場(chǎng)，優(yōu)化、延續(xù)一攬子支持創(chuàng)新企業(yè)境內(nèi)發(fā)行存托憑證、滬深港通等領(lǐng)域的減稅降費(fèi)政策；商務(wù)部等部門為促進(jìn)消費(fèi)提出要合理增加對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買汽車、家電家具的信貸支持，通過(guò)直接降低利率和發(fā)放優(yōu)惠券等方式吸引消費(fèi)者。在經(jīng)過(guò)一系列經(jīng)濟(jì)政策刺激下經(jīng)濟(jì)發(fā)展頹勢(shì)得到緩解，但頻繁改動(dòng)經(jīng)濟(jì)政策有可能增加我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性。經(jīng)濟(jì)政策不確定性與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)下行及交易環(huán)境惡化關(guān)系密切。關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性，學(xué)者從宏觀、中觀、微觀進(jìn)行實(shí)證研究。姜偉等（2021）運(yùn)用非線性自回歸分布滯后模型（NARDL），發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增長(zhǎng)通過(guò)影響企業(yè)和居民的投資消費(fèi)結(jié)構(gòu)抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；反之，經(jīng)濟(jì)政策不確定性降低會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。宋全云等（2019）研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高導(dǎo)致企業(yè)的銀行貸款成本增加。因此，在內(nèi)部變化和外部沖擊的雙重挑戰(zhàn)背景下，探討中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與經(jīng)濟(jì)變量之間的效應(yīng)機(jī)制是防范經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升風(fēng)險(xiǎn)的重要環(huán)節(jié)。

黨的二十大報(bào)告指出，中國(guó)式現(xiàn)代化是人與自然和諧共生的現(xiàn)代化。因此，必須加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型，協(xié)同推進(jìn)降碳減排，實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展。改革開放之后，中國(guó)經(jīng)歷了長(zhǎng)久的經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展期，但粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式導(dǎo)致的資源利用率低下、生態(tài)環(huán)境惡化等問(wèn)題日益凸顯。在現(xiàn)階段高質(zhì)量發(fā)展導(dǎo)向下，解決資源短缺、環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的矛盾是實(shí)現(xiàn)中國(guó)式現(xiàn)代化的重要抓手。中國(guó)提出“雙碳”目標(biāo)，實(shí)行“生態(tài)補(bǔ)償”政策、建立生態(tài)文明先行示范區(qū)、設(shè)立低碳城市試點(diǎn)等一系列措施?；诖?，學(xué)術(shù)界對(duì)生態(tài)效率、綠色發(fā)展等熱點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行深入討論。其中，生態(tài)效率是指生態(tài)環(huán)境滿足經(jīng)濟(jì)體活動(dòng)開發(fā)的效率，綜合評(píng)估國(guó)內(nèi)生態(tài)環(huán)境、資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀?，F(xiàn)有文獻(xiàn)集中討論了生態(tài)效率的測(cè)度、影響因素等。侯孟陽(yáng)和姚順波（2018）運(yùn)用超效率SBM 模型測(cè)算中國(guó)城市生態(tài)效率。梁琦等（2022）認(rèn)為生態(tài)文明先行示范區(qū)等環(huán)境政策是促進(jìn)生態(tài)效率的重要因素?？v觀已有文獻(xiàn)，較多的文獻(xiàn)研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性與生態(tài)環(huán)境、資源消耗的影響機(jī)理。Su et al（.2022）基于137個(gè)國(guó)家的跨國(guó)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致環(huán)保活動(dòng)減少，進(jìn)而對(duì)環(huán)境績(jī)效產(chǎn)生負(fù)面影響。Wei et al（.2022）對(duì)中國(guó)39 個(gè)城市展開實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)對(duì)城市能源效率產(chǎn)生抑制作用，其影響會(huì)在能源效率異質(zhì)性上存在差異。Zhang &Razzaq（2022）使用持續(xù)更新的完全修正和偏差校正估計(jì)量，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著降低了可再生能源的消耗。由此可見，許多學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)對(duì)環(huán)境可持續(xù)性、能源利用效率產(chǎn)生消極影響。那么，經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否也對(duì)生態(tài)效率產(chǎn)生抑制影響？因此，本文在高質(zhì)量發(fā)展背景下，將生態(tài)效率作為切入點(diǎn)，深入分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性與生態(tài)效率的關(guān)系，這有利于進(jìn)一步助力生態(tài)文明建設(shè)和人與自然和諧共生現(xiàn)代化進(jìn)程，不僅高度符合中國(guó)綠色發(fā)展的戰(zhàn)略要求，揭示了經(jīng)濟(jì)政策維護(hù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)定性，也能為政府在不確定時(shí)期的政策制定提供有益參考。

數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方興未艾，綠色低碳是明確趨勢(shì)?；诖髷?shù)據(jù)、人工智能等為核心的新一輪科技革命在世界范圍興起，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為中國(guó)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)力。當(dāng)前，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)步入黃金時(shí)期，黨的二十大報(bào)告明確提出要加快建設(shè)數(shù)字中國(guó)。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)為企業(yè)降低成本和化解風(fēng)險(xiǎn)提供了思路，祝數(shù)金等（2023）的研究表明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于緩解經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)生態(tài)效率提升具有顯著的促進(jìn)作用（何維達(dá)等，2022）。本文通過(guò)梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅能規(guī)避經(jīng)濟(jì)政策不確定性風(fēng)險(xiǎn)，也能推動(dòng)生態(tài)效率提高。因此在探討經(jīng)濟(jì)政策不確定性與生態(tài)效率的機(jī)理時(shí)，本文選擇數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為調(diào)節(jié)變量，剖析其在經(jīng)濟(jì)政策不確定性與生態(tài)效率間的調(diào)節(jié)作用具備一定合理性，也為數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)研究提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

區(qū)別于以往國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)，本文將能同時(shí)體現(xiàn)資源消耗、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的生態(tài)效率作為切入點(diǎn)，旨在從經(jīng)濟(jì)政策不確定性、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、生態(tài)效率之間的聯(lián)系這一核心問(wèn)題出發(fā)，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)納入“經(jīng)濟(jì)政策不確定性—生態(tài)效率”研究框架，運(yùn)用多種計(jì)量方法實(shí)證研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的影響以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)在其中的調(diào)節(jié)作用。本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，從理論和實(shí)證兩個(gè)方面捕捉經(jīng)濟(jì)政策不確定性、數(shù)字經(jīng)濟(jì)與生態(tài)效率的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，豐富了生態(tài)效率與經(jīng)濟(jì)政策關(guān)系的研究結(jié)論，厘清各因素的作用機(jī)理，為中國(guó)生態(tài)效率優(yōu)化路徑提供新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；第二，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為調(diào)節(jié)變量，并將數(shù)字經(jīng)濟(jì)劃分為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，分維度研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性與生態(tài)效率關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，拓寬了機(jī)理變量的研究視角，為推動(dòng)綠色發(fā)展、加快數(shù)字中國(guó)建設(shè)與推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化提供可供參考的啟示，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的直接影響

經(jīng)濟(jì)政策不確定性是指經(jīng)濟(jì)主體無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)政府當(dāng)局何時(shí)、是否以及如何改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策的一種狀態(tài)。不確定性是一個(gè)無(wú)形的概念，Bloom（2014）認(rèn)為產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)政策不確定性的原因在于：一是在經(jīng)濟(jì)衰退期，企業(yè)交易活動(dòng)減少，新信息的流動(dòng)減慢，從而增加不確定性；二是經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響個(gè)體的主觀感知，在經(jīng)濟(jì)衰退期個(gè)體預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性變得更加難以保障；三是在經(jīng)濟(jì)衰退期，政府試圖改變經(jīng)濟(jì)政策，經(jīng)濟(jì)政策的不清晰導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升；四是在經(jīng)濟(jì)衰退期，企業(yè)能以較低成本嘗試新經(jīng)營(yíng)思路，會(huì)進(jìn)一步加劇微觀不確定性。由此可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性起因主要?dú)w于信息不對(duì)稱性以及信息處理的局限性，并且經(jīng)濟(jì)政策不確定性可能造成一定的不良后果。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的直接影響主要從資源、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展三個(gè)方面體現(xiàn)。首先，環(huán)境資源方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)通過(guò)直接的政策調(diào)整效應(yīng)和間接的需求效應(yīng)影響環(huán)境的可持續(xù)性。經(jīng)濟(jì)政策不確定性加大，會(huì)轉(zhuǎn)移政府對(duì)環(huán)境緊迫的注意力，對(duì)環(huán)境政策和環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響，導(dǎo)致環(huán)境退化，降低環(huán)境的可持續(xù)性。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的“投資”效應(yīng)阻礙了研發(fā)和可再生能源的投資，同時(shí)，會(huì)迫使不可再生能源消費(fèi)量增加（Wang et al.，2020）。其次，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面。經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)整會(huì)導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)生未來(lái)回報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期的偏離，影響企業(yè)的綠色技術(shù)投資選擇，同時(shí)影響其他經(jīng)濟(jì)單位的決策行為，由此形成的不穩(wěn)定營(yíng)商環(huán)境則進(jìn)一步抑制企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)，充分表現(xiàn)出企業(yè)層面上經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的抑制作用。同時(shí)，在工業(yè)驅(qū)動(dòng)型增長(zhǎng)模式下，與生態(tài)效率高度關(guān)聯(lián)的能源產(chǎn)業(yè)正面臨全球氣候多變和不確定性增強(qiáng)的問(wèn)題，上網(wǎng)電價(jià)、支出激勵(lì)、稅收優(yōu)惠、投資組合標(biāo)準(zhǔn)和認(rèn)證計(jì)劃等方面的政策不確定性使能源資金對(duì)經(jīng)濟(jì)政策變得更加敏感，綠色能源投資動(dòng)力不足，經(jīng)濟(jì)政策的不穩(wěn)定加劇了區(qū)域投資回報(bào)的不確定性，對(duì)固定資產(chǎn)投資和設(shè)備重建產(chǎn)生抑制性影響。最后，產(chǎn)業(yè)層面上經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率亦存在抑制作用。此外，綠色經(jīng)濟(jì)需要能源效率和清潔技術(shù)的整合以緩解生態(tài)失衡，確保可持續(xù)的環(huán)境發(fā)展。作為環(huán)境退化的重要誘導(dǎo)因素，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響顯著（Liang &Qamruzzaman，2022）。

基于上述分析，本文提出假設(shè)：

假設(shè)H1：經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升對(duì)生態(tài)效率產(chǎn)生顯著的抑制作用。

（二）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的間接影響

在前文中提到，生態(tài)效率不僅反映了對(duì)環(huán)境退化的規(guī)制，也包含了對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的要求。在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展導(dǎo)向下，綠色技術(shù)創(chuàng)新的目標(biāo)即建立經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境相協(xié)調(diào)的管理模式和調(diào)控機(jī)制，確保整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境與資源之間的相互協(xié)調(diào)，從兩者目標(biāo)來(lái)看，綠色技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)效率之間存在高度關(guān)聯(lián)，劉云強(qiáng)等（2018）對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市群展開實(shí)證考察，發(fā)現(xiàn)綠色技術(shù)創(chuàng)新對(duì)生態(tài)效率具有顯著正向作用。因此，在討論經(jīng)濟(jì)政策不確定性是通過(guò)何種機(jī)制影響生態(tài)效率時(shí)，關(guān)注綠色技術(shù)創(chuàng)新十分重要。經(jīng)濟(jì)政策不確定性與綠色技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系可進(jìn)一步深化為不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系，創(chuàng)新行為的模型分析結(jié)果表明，企業(yè)參與技術(shù)研發(fā)的意愿與預(yù)期的創(chuàng)新回報(bào)呈正相關(guān)，而與研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)（Calantone et al.，2010）。綠色技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)為實(shí)現(xiàn)預(yù)期技術(shù)或技術(shù)性能的失敗、長(zhǎng)時(shí)間的技術(shù)研發(fā)時(shí)間以及高額的綠色投入成本。當(dāng)企業(yè)面臨經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時(shí)，為規(guī)避綠色技術(shù)創(chuàng)新的高風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)投資綠色技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目的意愿不足。依據(jù)企業(yè)金融資產(chǎn)配置的“蓄水池”動(dòng)機(jī)、利潤(rùn)追逐動(dòng)機(jī)以及被動(dòng)選擇動(dòng)機(jī)，經(jīng)濟(jì)政策不確性上升顯著抑制了企業(yè)實(shí)體投資，使得企業(yè)更傾向于持有金融資產(chǎn)，進(jìn)而促使企業(yè)“脫實(shí)向虛”（郭胤含和朱葉，2020），擠兌企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。此外，高經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)加劇信息不對(duì)稱問(wèn)題，在此背景下，金融機(jī)構(gòu)對(duì)于企業(yè)貸款具有更加嚴(yán)格的管控標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)面臨更大的融資約束，企業(yè)貸款成本也隨之增加（宋全云等，2019），不利于企業(yè)開展大規(guī)模的綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)。綜上所述，經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)增加企業(yè)金融化成本以及企業(yè)貸款成本對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)向作用，進(jìn)而抑制與綠色技術(shù)創(chuàng)新高度關(guān)聯(lián)的生態(tài)效率。

基于上述分析，本文提出假設(shè)：

假設(shè)H2：經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)抑制綠色技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)而導(dǎo)致生態(tài)效率退化。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

當(dāng)前，日趨復(fù)雜的“數(shù)據(jù)+連接”信息生產(chǎn)體系的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，而信息生產(chǎn)體系的發(fā)展往往伴隨著新不確定性的發(fā)生，要最大程度應(yīng)對(duì)不可預(yù)知或潛在發(fā)生的不確定性需在打破時(shí)空局限性、維持?jǐn)?shù)據(jù)及時(shí)性以及數(shù)據(jù)時(shí)空覆蓋的基礎(chǔ)上保持?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展（楊虎濤和胡樂(lè)明，2023）。根據(jù)《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的劃分，宏觀上數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要表現(xiàn)為“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”和“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是兩者發(fā)展的前提。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

第一，高效的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的“基石”。首先，不同于傳統(tǒng)基建，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施以數(shù)據(jù)要素為載體，形成由點(diǎn)到面的網(wǎng)狀信息生產(chǎn)體系，打破了信息壁壘，增強(qiáng)了信息的流通性，在一定程度上減少了經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升引發(fā)的信息問(wèn)題，有助于抵御經(jīng)濟(jì)政策不確定性風(fēng)險(xiǎn)。其次，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合，形成多元化的生產(chǎn)要素體系，帶動(dòng)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型（董媛香和張國(guó)珍，2023）。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的正外部性極大地促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部資源有機(jī)整合，優(yōu)化資源配置，打破外部綠色知識(shí)、技術(shù)外溢的地區(qū)局限性，緩解企業(yè)之間的跨區(qū)域交流障礙，賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新。最后，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同性使得社會(huì)分工更加精細(xì)，產(chǎn)業(yè)部門協(xié)作度更高，有助于優(yōu)化產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)模式，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，促進(jìn)生態(tài)效率（張恒碩和李紹萍，2022）。

第二，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的根本目標(biāo)。基于“信息孤島”理論，不同主體和部門會(huì)對(duì)同一信息產(chǎn)生不同理解，部門主體解讀信息結(jié)果的差異加大了跨部門的交流難度，信息孤島是當(dāng)下制約產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素（葉明和王巖，2019），而產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是破解信息孤島的重要手段，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化即傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)利用數(shù)字技術(shù)對(duì)自身進(jìn)行升級(jí)改造的過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術(shù)的深度融合。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了產(chǎn)業(yè)間的協(xié)同生產(chǎn)與技術(shù)共享，有利于減少產(chǎn)業(yè)面臨的信息不對(duì)稱與提高產(chǎn)業(yè)的信息處理能力，進(jìn)而減少經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)產(chǎn)業(yè)的沖擊。此外，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)利用數(shù)字技術(shù)簡(jiǎn)化了復(fù)雜的生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率，釋放技術(shù)創(chuàng)新潛力，數(shù)字技術(shù)的革新為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展提供了重要支撐（代新玲和劉偉，2022）。

第三，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化以數(shù)字技術(shù)為基礎(chǔ)，促進(jìn)了信息通訊、互聯(lián)網(wǎng)、軟件、人工智能等行業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)要素為數(shù)字產(chǎn)業(yè)的核心生產(chǎn)要素，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化降低了數(shù)據(jù)擴(kuò)散成本，加快了數(shù)據(jù)傳輸速度，其衍生的數(shù)字平臺(tái)拓寬了信息獲取渠道，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供重要路徑，有助于規(guī)避經(jīng)濟(jì)政策不確定性。此外，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化形成了數(shù)字行業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模的加大，數(shù)字行業(yè)的生產(chǎn)成本與經(jīng)營(yíng)費(fèi)用都得以降低，從而取得成本優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步加速打造網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。依據(jù)“梅特卡夫法則”，網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的正外部性和正反饋性，隨著數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平的不斷攀升，其賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用具有邊際效應(yīng)遞增的特征（宋旭光等，2022），因此，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間將體現(xiàn)更高效的協(xié)同作用，形成促進(jìn)生態(tài)效率的合力。

綜上所述，本文提出假設(shè)：

假設(shè)H3：數(shù)字經(jīng)濟(jì)能削弱經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的負(fù)向沖擊，進(jìn)而在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響生態(tài)效率的過(guò)程中起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》等，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系中，數(shù)字普惠金融指數(shù)與中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)分別來(lái)源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和北京大學(xué)企業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心，其他數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫(kù)。其中，本文所有以貨幣為度量單位的數(shù)據(jù)均使用基期為2011年的GDP平減指數(shù)進(jìn)行平減，消除價(jià)格波動(dòng)帶來(lái)的影響。綜合考慮數(shù)據(jù)可得性、數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展起點(diǎn)等原因，本文選擇2011—2021年中國(guó)30個(gè)省份（港澳臺(tái)和西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失，故未納入分析）作為研究樣本。

（二）變量選取

1.被解釋變量：生態(tài)效率（Ee）。本文借鑒侯孟陽(yáng)和姚順波（2018）所使用的測(cè)算方法，運(yùn)用規(guī)模報(bào)酬不變條件下的非期望產(chǎn)出超效率SBM 模型進(jìn)行測(cè)算，非期望產(chǎn)出超效率SBM 模型優(yōu)勢(shì)在于考慮了松弛變量和非期望產(chǎn)出的影響，能對(duì)決策單元進(jìn)行有效比較。進(jìn)一步，本文構(gòu)建包含生態(tài)效率投入產(chǎn)出的測(cè)算指標(biāo)，中國(guó)生態(tài)效率指標(biāo)體系如表1 所示，將投入分為人力投入和資本投入，人力投入即年末就業(yè)人員數(shù)，資本投入為資本存量，資本存量的測(cè)算方法參照張軍等（2004）的研究成果，采用永續(xù)盤存法，公式如下：

表1 中國(guó)生態(tài)效率指標(biāo)體系

Ki,t表示資本存量，Ii,t表示固定資產(chǎn)投資，pt表示固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，δi,t折舊率選取9.6%，基期資本存量以2011 年樣本的資本形成總額除以10%衡量。此外，能源投入為能源消費(fèi)總量；產(chǎn)出分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，期望產(chǎn)出為各地區(qū)的生產(chǎn)總值，非期望產(chǎn)出包含廢水、二氧化硫、粉塵排放量。具體非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型DMU(x0,y0,z0)公式如下：

其中，ρ為決策單元的生態(tài)效率值，m、s1、s2、代表投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的變量個(gè)數(shù)。

2.核心解釋變量：經(jīng)濟(jì)政策不確定性（Epu）。由于Baker et al（.2016）構(gòu)建的中國(guó)經(jīng)濟(jì)不確定性指數(shù)統(tǒng)計(jì)范圍較窄，本文借鑒Huang &Luk（2020）的方法，通過(guò)檢索中國(guó)10份報(bào)紙的“政策”“經(jīng)濟(jì)”“不確定性”等關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)構(gòu)造相對(duì)更全面的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，并將一年內(nèi)月度數(shù)據(jù)通過(guò)幾何平均方式轉(zhuǎn)化為年度數(shù)據(jù)，進(jìn)一步將年度數(shù)據(jù)除以100得到用于實(shí)證研究的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。

3.中介變量：綠色技術(shù)創(chuàng)新（Gti）。本文借鑒陶峰等（2021）的研究，從綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)數(shù)量和質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面綜合衡量綠色技術(shù)創(chuàng)新。專利更容易反映創(chuàng)新產(chǎn)出，因此，采用地區(qū)綠色發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)衡量綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)數(shù)量（LnNgti），采用地區(qū)綠色實(shí)用新型專利申請(qǐng)數(shù)衡量綠色技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)質(zhì)量（LnQgti），兩者均取自然對(duì)數(shù)。

4.調(diào)節(jié)變量：數(shù)字經(jīng)濟(jì)（Digital）。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的測(cè)度，參考戴祥和馬皓?。?023）的研究成果。首先，宏觀層面上本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)分為“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”和“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”，從“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化（Id）”“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（Di）”“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（Dic）”三個(gè)方面構(gòu)建中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系（如表2所示）。結(jié)合趙濤等（2020）對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的選取，在考慮數(shù)據(jù)全面性、可獲得性、客觀性的基礎(chǔ)上，選用長(zhǎng)途光纜線路長(zhǎng)度、網(wǎng)頁(yè)數(shù)、域名數(shù)作為衡量數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的三級(jí)指標(biāo)。其次，選用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)改造技術(shù)經(jīng)費(fèi)支出、中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)（郭峰等，2020）、中國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指數(shù)衡量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，并利用電信業(yè)務(wù)總量、互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)衡量數(shù)字產(chǎn)業(yè)化。最后，本文運(yùn)用熵值法分別測(cè)度數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指數(shù)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指數(shù)來(lái)綜合衡量中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

表2 中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體系

5.控制變量。為確保實(shí)證結(jié)果更加穩(wěn)健，本文選取其他可能影響生態(tài)效率的控制變量主要如下：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（LnGdp），用人均地區(qū)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)衡量；人力資本水平（Hcl），用高等學(xué)校在校學(xué)生人數(shù)與總?cè)丝诘谋戎当硎?；研發(fā)強(qiáng)度（Ri），以R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值表示；財(cái)政投入（Fil），以地方財(cái)政支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量；對(duì)外開放水平（Fdi），計(jì)算方式為外商直接投資×人民幣對(duì)美元匯率/地區(qū)生產(chǎn)總值；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Is），用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的比重表示；環(huán)境規(guī)制（Er），用工業(yè)污染治理投資與工業(yè)增加值的比值衡量。相關(guān)變量情況如表3所示。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

（三）模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)回歸模型。為檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的影響，本文設(shè)置基準(zhǔn)回歸模型如下：

其中，t表示時(shí)間，i表示省份；Eei,t為被解釋變量，表示生態(tài)效率；Eput為解釋變量，表示經(jīng)濟(jì)政策不確定性；Xi,t為控制變量的集合；εi,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；μi為個(gè)體固定效應(yīng)，以控制不隨時(shí)間變化的省份特征對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響。由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，為避免多重共線性對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，本文將不控制時(shí)間固定效應(yīng)。

2.中介效應(yīng)模型。為檢驗(yàn)綠色技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響生態(tài)效率過(guò)程中的中介作用，構(gòu)建中介效應(yīng)模型如下：

其中，Mi,t表示中介變量，包含綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量和綠色技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，其他設(shè)定與基準(zhǔn)回歸模型一致。

3.調(diào)節(jié)效應(yīng)模型。在基準(zhǔn)回歸式（5）的基礎(chǔ)上，引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量，檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生態(tài)效率的直接影響，構(gòu)建模型如下：

同時(shí)，為識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，設(shè)置模型如下：

其中，Eput×Ri,t為經(jīng)濟(jì)政策不確定性與調(diào)節(jié)變量的交互項(xiàng)，Ri,t包含數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化指數(shù)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)，并對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與調(diào)節(jié)變量都進(jìn)行中心化處理。如果φ1顯著為負(fù)，φ3顯著為正，則說(shuō)明調(diào)節(jié)變量的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著存在。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表4 報(bào)告了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的全樣本回歸結(jié)果。從列（1）可知，在沒(méi)有加入控制變量的情況下經(jīng)濟(jì)政策不確定性的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)。在列（2）加入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本水平、研發(fā)強(qiáng)度等一系列控制變量后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的估計(jì)系數(shù)仍然為負(fù)，且通過(guò)了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升對(duì)生態(tài)效率有顯著的抑制作用，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上行，造成經(jīng)濟(jì)體面臨更多的信息不對(duì)稱問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)下行壓力增大，更不利于企業(yè)實(shí)施綠色技術(shù)創(chuàng)新決策，進(jìn)而對(duì)生態(tài)效率產(chǎn)生負(fù)向沖擊。進(jìn)一步在列（3）中引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的回歸系數(shù)沒(méi)有發(fā)生根本性改變，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)為0.1038，且在1%的水平下顯著，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)了生態(tài)效率上升，作為政策鼓勵(lì)的重要發(fā)展方向，數(shù)字經(jīng)濟(jì)以互聯(lián)網(wǎng)、時(shí)空大數(shù)據(jù)、人工智能、算力、數(shù)字水印、區(qū)塊鏈等為基礎(chǔ)形成促進(jìn)效應(yīng)，從直接效應(yīng)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了低碳出行和無(wú)紙化辦公等，減少了資源消耗，降低了碳排放。數(shù)字經(jīng)濟(jì)催生出的平臺(tái)經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了相對(duì)較低的業(yè)務(wù)成本，形成新型產(chǎn)業(yè)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)的比較優(yōu)勢(shì)，倒逼“高能耗、高污染”企業(yè)升級(jí)改造，在知識(shí)技術(shù)外溢下，賦能企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)生產(chǎn)端的綠色技術(shù)進(jìn)步。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)了更高效的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和生態(tài)體系，數(shù)字經(jīng)濟(jì)被企業(yè)納入戰(zhàn)略層面進(jìn)行思考和探索，更有助于企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)與數(shù)字金融進(jìn)行企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，優(yōu)化資本配置，提高綠色全要素生產(chǎn)率。從間接效應(yīng)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)擴(kuò)容了就業(yè)空間，促進(jìn)了人力資本結(jié)構(gòu)演進(jìn)，提升了人力資源配置效率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)也為環(huán)境污染數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)提供了技術(shù)支持，環(huán)境污染數(shù)據(jù)信息的傳遞更加便捷，增強(qiáng)了公眾的環(huán)境感知能力，實(shí)現(xiàn)監(jiān)督效應(yīng)。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素與實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)要素的深度融合，其跨區(qū)域整合資源和信息的能力可以重塑經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，形成正反饋機(jī)制以協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從而提高跨區(qū)域創(chuàng)新能力?？偟膩?lái)說(shuō)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅在優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、提升經(jīng)濟(jì)質(zhì)量等方面表現(xiàn)突出，其生態(tài)紅利也逐漸顯現(xiàn)，基準(zhǔn)回歸結(jié)果支持假設(shè)H1。

表4 全樣本回歸

控制變量方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)生態(tài)效率的影響遵循了環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線右側(cè)的關(guān)系邏輯，經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到一定水平后，高新技術(shù)的快速增長(zhǎng)改善了資源利用效率，降低單位產(chǎn)出的要素投入，環(huán)境污染水平逐步降低，生態(tài)效率得到提升；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)在10%的水平下顯著為正，說(shuō)明加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化和合理化進(jìn)程有利于提升生態(tài)效率。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)本文實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，首先，本文基于已構(gòu)建的生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率（Gtfp），將綠色全要素生產(chǎn)率替代生態(tài)效率作為被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表5列（1）為經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果。其次，在前文中，本文利用Huang &Luk（2020）構(gòu)造的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析，為避免經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的測(cè)度方法差異導(dǎo)致的回歸估計(jì)結(jié)果偏差，本文將Baker et al（.2016）構(gòu)造的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)重新進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表5 列（2）。最后，考慮到2020年受新型冠狀病毒感染的影響，本文將2020年的樣本數(shù)據(jù)剔除，重新進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，結(jié)果見表5 列（3）。通過(guò)替換被解釋變量、核心解釋變量以及縮小樣本穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的影響與基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果一致，假設(shè)H1仍然成立。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（三）內(nèi)生性分析

1.系統(tǒng)GMM。雖然經(jīng)濟(jì)政策不確定性作為外生沖擊變量，生態(tài)效率的變化難以影響經(jīng)濟(jì)政策不確定性，但是依然可能存在遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。為緩解內(nèi)生性問(wèn)題，本文引入動(dòng)態(tài)面板并利用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法處理內(nèi)生性問(wèn)題，回歸結(jié)果見表6。表6 列（1）結(jié)果表明AR（2）的P 值大于0.1，說(shuō)明隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)；Hansen檢驗(yàn)的P值也大于0.1，說(shuō)明所有工具變量有效。此時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的影響結(jié)果依然與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

表6 內(nèi)生性分析

2.工具變量法。為進(jìn)一步控制誤差項(xiàng)中可能存在與內(nèi)生變量相關(guān)的因素，本文借鑒祝樹金等（2023）的研究思路，選擇美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性構(gòu)建工具變量。工具變量的要求是滿足相關(guān)性和排他性，選取美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性作為工具變量的關(guān)鍵邏輯在于美國(guó)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易來(lái)往密切，因此美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策的變化會(huì)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性產(chǎn)生影響。此外，目前尚未有研究證明美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)直接影響中國(guó)生態(tài)效率，因此美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性符合工具變量要求。此時(shí)，以美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)為工具變量進(jìn)行2SLS 回歸，回歸結(jié)果見表6。表6 列（2）為第一階段的回歸結(jié)果，工具變量系數(shù)顯著為負(fù)。表6 列（3）為第二階段的工具變量回歸結(jié)果，此時(shí)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的影響依然顯著為負(fù)，且Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計(jì)量的P 值為0.000，拒絕了“工具變量識(shí)別不足”這一原假設(shè)；Cragg-Donald Wald F和Kleibergen-Paap rk Wald F 的統(tǒng)計(jì)量值均顯著大于16.38，即Stock-Yogo 弱識(shí)別檢驗(yàn)10%水平的臨界值，說(shuō)明工具變量選取有效，回歸結(jié)果穩(wěn)健。

綜合上述分析，在克服內(nèi)生性問(wèn)題后經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的影響依然為負(fù)，表明本文研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

（四）作用機(jī)制分析

1.綠色技術(shù)創(chuàng)新的中介作用。前文從綠色技術(shù)創(chuàng)新的視角理論分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率影響的傳導(dǎo)機(jī)制，為檢驗(yàn)綠色技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)是否成立，表7報(bào)告了綠色技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果。在表4 中已論證了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的抑制影響基礎(chǔ)上，表7驗(yàn)證了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新的影響，從列（1）、（2）看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量與質(zhì)量的影響均為負(fù)，且分別在5%和1%的水平下顯著，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)抑制綠色技術(shù)創(chuàng)新。進(jìn)一步，將綠色技術(shù)創(chuàng)新納入模型中，通過(guò)三者系數(shù)與顯著性變化判斷，列（3）、（4）為中介效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的影響依然顯著為負(fù)，而綠色技術(shù)創(chuàng)新數(shù)量與質(zhì)量都對(duì)生態(tài)效率產(chǎn)生了顯著的正向促進(jìn)作用。上述分析表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)抑制綠色技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)而導(dǎo)致生態(tài)效率退化，綠色技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)政策不確定性抑制生態(tài)效率的傳導(dǎo)機(jī)制，支持了假設(shè)H2。

2.數(shù)字經(jīng)濟(jì)的調(diào)節(jié)作用。前文分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，為檢驗(yàn)理論分析中的研究假設(shè)，本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度分組和分維度構(gòu)建交互項(xiàng)，進(jìn)而分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。首先，本文按數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)中位數(shù)將全樣本分為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)并分別進(jìn)行估計(jì)，表8 列（1）為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的估計(jì)結(jié)果，列（2）為數(shù)字經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的估計(jì)結(jié)果。相較于數(shù)字經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的負(fù)向影響的絕對(duì)值更小，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生態(tài)效率的促進(jìn)作用更大，分組回歸結(jié)果初步檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，支持了假設(shè)H3。

表8 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

進(jìn)一步，表8 列（3）～（6）是分維度構(gòu)建交互項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果，從列（3）看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的影響顯著為負(fù)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與Epu×Digital的回歸系數(shù)均為正，且分別在1%和10%的水平下顯著，說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅是提高生態(tài)效率的新動(dòng)能，也是削減經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的負(fù)面影響的有力工具，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響生態(tài)效率的過(guò)程中起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用，驗(yàn)證了假設(shè)H3。從列（4）、（6）的估計(jì)結(jié)果可知，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響生態(tài)效率的過(guò)程中也充分發(fā)揮了負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的估計(jì)結(jié)果一致。列（5）的數(shù)字產(chǎn)業(yè)化回歸系數(shù)為負(fù)，但其在經(jīng)濟(jì)政策不確定性與生態(tài)效率的關(guān)系中并沒(méi)有體現(xiàn)出顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)。從新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)看，可能是由于數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)張對(duì)與當(dāng)下的要素稟賦結(jié)構(gòu)不適配，加劇“數(shù)字鴻溝”，阻礙生態(tài)效率提高，該結(jié)果與已有理論共識(shí)的矛盾佐證了“數(shù)字化悖論”現(xiàn)象?？偟膩?lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)主要是通過(guò)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)實(shí)現(xiàn)的，而數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展與資源稟賦結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)仍然有待改善。

五、研究結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下，本文基于2011—2021 年中國(guó)30 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)，采用面板固定效應(yīng)模型實(shí)證研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的影響，并揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性與生態(tài)效率關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)果表明：第一，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率產(chǎn)生顯著的抑制作用，綠色技術(shù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響生態(tài)效率的過(guò)程中起到中介作用；第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生態(tài)效率產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用，并且數(shù)字經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性抑制生態(tài)效率的過(guò)程中發(fā)揮顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，其負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)主要通過(guò)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化實(shí)現(xiàn)。

（二）啟示

對(duì)于政府而言，在外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境復(fù)雜多變的特征下，控制經(jīng)濟(jì)政策不確定性的關(guān)鍵在于制定公平和透明的經(jīng)濟(jì)政策，避免經(jīng)濟(jì)政策的頻繁變動(dòng)。政府應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性風(fēng)險(xiǎn)和評(píng)估經(jīng)濟(jì)政策不確定性可能影響環(huán)境可持續(xù)性的方式，相關(guān)部門能夠充分地分析經(jīng)濟(jì)政策的不確定性，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展問(wèn)題，從而采取針對(duì)性措施。同時(shí)，政府主導(dǎo)型環(huán)境規(guī)制在綠色發(fā)展方面仍發(fā)揮主要作用，政府有關(guān)部門必須探索可行的政策，促進(jìn)清潔能源的使用，如部署額外資金購(gòu)買清潔能源，實(shí)施國(guó)內(nèi)和國(guó)外投融資。此外，通過(guò)提供資金和放寬阻礙綠色技術(shù)投資的部分稅收，提高企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力，激勵(lì)清潔能源領(lǐng)域發(fā)展，從而促進(jìn)生態(tài)效率提升。最后，加大數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展力度，完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施，重視科技人才培養(yǎng)，夯實(shí)數(shù)字化基礎(chǔ)，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵抓手，加快各領(lǐng)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)成果轉(zhuǎn)化，提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新水平，發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的生態(tài)優(yōu)勢(shì)，充分利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，抵御經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生態(tài)效率的負(fù)面影響，實(shí)現(xiàn)生態(tài)效率良性發(fā)展。