數(shù)字經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新與制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型

摘 要： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高創(chuàng)新性、 高滲透性、 高協(xié)同性可有效驅(qū)動(dòng)制造業(yè)從傳統(tǒng)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變?yōu)榈吞肌?協(xié)調(diào)、 可持續(xù)的綠色發(fā)展模式。使用我國(guó)2006～2020年30個(gè)省 （市、 自治區(qū)） 的面板數(shù)據(jù)， 實(shí)證研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制、 影響路徑及異質(zhì)表現(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有顯著的直接促進(jìn)作用， 且表現(xiàn)為較明顯的區(qū)域異質(zhì)性。同時(shí)， 技術(shù)創(chuàng)新在該過程中表現(xiàn)出部分中介效應(yīng)。為推動(dòng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型， 應(yīng)加快推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化， 提升產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平; 構(gòu)建綠色低碳技術(shù)評(píng)估與交易體系， 打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理新模式; 深入實(shí)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略; 實(shí)施區(qū)域差異化戰(zhàn)略的同時(shí)兼顧區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

關(guān)鍵詞： 制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型; 數(shù)字經(jīng)濟(jì); 技術(shù)創(chuàng)新; SBM模型; ML指數(shù)

中圖分類號(hào)： F424.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

文章編號(hào)： 1672-1217 （2024） 04-0114-10

收稿日期： 2024-04-10

基金項(xiàng)目： 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目 （22BJY131） ： “雙碳”目標(biāo)下數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)我國(guó)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的機(jī)制與路徑研究。

作者簡(jiǎn)介： 李紹東 （1983-） ， 男， 山東聊城人， 聊城大學(xué)商學(xué)院副教授， 碩士生導(dǎo)師;

劉永慶 （2001-） ， 男， 山東德州人， 聊城大學(xué)商學(xué)院碩士研究生。

隨著2020年“雙碳”目標(biāo)的提出， 制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容。我國(guó)制造業(yè)雖高速、 高效、 高質(zhì)發(fā)展， 但是面臨的資源配置不均、 能源利用低下、 環(huán)境污染嚴(yán)重等問題制約著制造業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過信息網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)、 數(shù)字資源的整合、 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合， 在供給及需求端形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、 范圍經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和長(zhǎng)尾效應(yīng)， 助推制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展， 也為制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供了明確的路徑選擇。因此， 本研究基于“雙碳”目標(biāo)， 以我國(guó)2006～2020年30個(gè)省 （市、 自治區(qū)） 的制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型為研究對(duì)象， 探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響， 并選取技術(shù)創(chuàng)新作為中介變量， 考察技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟(jì)助推制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型過程中的作用機(jī)制， 以期為我國(guó)制造業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型提供參考依據(jù)。

一、 文獻(xiàn)綜述

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新發(fā)展階段， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題。梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)， 多數(shù)研究集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的路徑機(jī)制等方面：

一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的研究。現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中在改善資本投入、 優(yōu)化要素結(jié)構(gòu)、 提升創(chuàng)新水平等方面。一方面， 數(shù)字技術(shù)的導(dǎo)入促進(jìn)設(shè)備設(shè)施更新改造【戴翔、 楊雙至： 《數(shù)字賦能、 數(shù)字投入來源與制造業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型》， 《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》 2022年第9期。】， 不斷要求勞動(dòng)者提升自身數(shù)字素養(yǎng)【陳南旭、 李益： 《數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)人力資本水平提升的影響研究》， 《西北人口》 2022年第6期?！?， 進(jìn)而驅(qū)動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。另一方面， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過改變傳統(tǒng)生產(chǎn)制造模式， 再造企業(yè)組織模式和生產(chǎn)流程【Heo， Pil Sun， and D. H. Lee， “Evolution of the linkage structure of ICT industry and its role in the economic system： the case of Korea”， Information Technology for Development， Vol.25， 2019， pp.424-454.】， 緩解要素配置扭曲【馬中東、 寧朝山： 《數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 要素配置與制造業(yè)質(zhì)量升級(jí)》， 《經(jīng)濟(jì)體制改革》 2020年第3期?！?， 促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。此外， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展推動(dòng)信息與知識(shí)的全面整合【付文宇、 李彥、 趙景峰： 《數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何賦能中國(guó)制造業(yè)優(yōu)化升級(jí)？》， 《經(jīng)濟(jì)問題探索》 2022年第11期?！?， 在宏觀提高管理能力、 微觀催生信息溢出兩方面推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力【賀立龍、 張馨月： 《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市制造業(yè)技術(shù)升級(jí)： 影響機(jī)理與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》， 《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究》 2022年第7期。】， 進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)變革， 壯大新興制造業(yè)， 不斷向高級(jí)化、 智能化發(fā)展。

二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的路徑機(jī)制研究。新一代信息技術(shù)催生的脫硫脫硝、 生態(tài)修復(fù)、 污染源監(jiān)測(cè)等綠色技術(shù)， 可有效改善生產(chǎn)流程、 工藝， 增強(qiáng)產(chǎn)品及服務(wù)的市場(chǎng)吻合度【劉麗、 丁濤： 《數(shù)字經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展——作用機(jī)制及區(qū)域異質(zhì)研究》， 《技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究》 2022年第3期。】， 促使制造業(yè)向節(jié)能減排、 降碳減污、 節(jié)約集約方向轉(zhuǎn)型升級(jí)。其中， 技術(shù)創(chuàng)新作為制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的內(nèi)生動(dòng)力起到了不可替代的作用， 技術(shù)變革有利于制造業(yè)整合要素資源、 優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、 改進(jìn)生產(chǎn)效率【張平淡、 屠西偉： 《制造業(yè)集聚、 技術(shù)進(jìn)步與企業(yè)全要素能源效率》， 《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》 2022年第7期。】。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型， 也會(huì)擴(kuò)大技術(shù)差距抑制綠色增長(zhǎng)【李健旋、 姚幃之： 《數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投入對(duì)中國(guó)制造業(yè)綠色增長(zhǎng)的影響： 空間效應(yīng)與機(jī)制分析》， 《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》 2022年第8期。】。因此， 時(shí)刻關(guān)注區(qū)域環(huán)境變化， 將制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的負(fù)面影響降到最低， 將是實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造業(yè)“低碳發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)”雙轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵路徑。

綜上所述， 現(xiàn)有研究主要集中于微觀數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析， 側(cè)重促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展或轉(zhuǎn)型升級(jí)， 較少采用宏觀數(shù)據(jù)開展區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的實(shí)證研究。據(jù)此， 本文著重探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制， 并應(yīng)用省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比， 可能的邊際貢獻(xiàn)在于： 一是研究視角方面， 基于“雙碳”目標(biāo)的視角， 從數(shù)字經(jīng)濟(jì)出發(fā)， 探究制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響路徑， 打造“數(shù)字中國(guó)”， 助力“制造強(qiáng)國(guó)”建設(shè)。二是指標(biāo)體系方面， 從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、 應(yīng)用程度和發(fā)展規(guī)模三個(gè)層面構(gòu)建指標(biāo)體系衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平， 另外， 采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型測(cè)算制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率， 作為制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的度量指標(biāo)開展實(shí)證研究。三是研究?jī)?nèi)容方面， 將技術(shù)創(chuàng)新作為中介變量， 探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平通過創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制， 進(jìn)一步從區(qū)位差異、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異等角度進(jìn)行異質(zhì)性分析。

二、 理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)字技術(shù)為驅(qū)動(dòng)力， 依托高創(chuàng)新性、 高協(xié)同性、 高滲透性的特點(diǎn)， 為制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型提供新工藝、 新模式、 新業(yè)態(tài)， 不僅通過要素集約節(jié)約、 產(chǎn)品實(shí)時(shí)監(jiān)控及規(guī)模網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)產(chǎn)生直接影響， 還通過加大技術(shù)創(chuàng)新投入與優(yōu)化技術(shù)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出實(shí)現(xiàn)間接影響。

（一） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接作用機(jī)制

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛的今天， 信息、 數(shù)據(jù)、 知識(shí)融入生產(chǎn)、 消費(fèi)的各個(gè)階段， 準(zhǔn)確應(yīng)用數(shù)字經(jīng)濟(jì)可有效促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。首先， 5G、 物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施可優(yōu)化資源要素集約、 節(jié)約化配置， 以新技術(shù)為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能提效。其次， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用程度的提升可以保證實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)銷售的各個(gè)環(huán)節(jié)， 提高企業(yè)的品控能力， 同時(shí)， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)衍生品的出現(xiàn)不斷鼓勵(lì)消費(fèi)者直接參與產(chǎn)業(yè)設(shè)計(jì)、 生產(chǎn)等階段， 打造產(chǎn)品全生命周期服務(wù)體系【汪立鑫、 孟彩霞： 《創(chuàng)新能力、 勞動(dòng)力成本與地區(qū)制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型》， 《科學(xué)學(xué)研究》 2023年第8期?！俊Ｗ詈?， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模的擴(kuò)大， 觸發(fā)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)， 帶來數(shù)字經(jīng)濟(jì)價(jià)值的指數(shù)型增長(zhǎng)， 不斷替代和淘汰傳統(tǒng)高污染和高耗能的落后產(chǎn)業(yè)， 進(jìn)而對(duì)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行全方位、 全鏈條的智能化、 清潔化改造， 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率和節(jié)能減排“雙提升”。

基于此， 提出如下研究假設(shè)：

H1： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有顯著的促進(jìn)作用。

（二） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的間接作用機(jī)制

技術(shù)創(chuàng)新作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展動(dòng)力， 其帶來的新技術(shù)、 新工藝、 新模式將極大優(yōu)化生產(chǎn)流程和工序， 降低產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)能源， 減少環(huán)境污染， 以更加靈活、 高效、 綠色的方式促進(jìn)發(fā)展， 進(jìn)而助力制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。從創(chuàng)新主體來看， 技術(shù)創(chuàng)新主要分為生產(chǎn)創(chuàng)新、 產(chǎn)品創(chuàng)新、 制度創(chuàng)新和創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建【秦建群、 趙晶晶、 劉超： 《數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——基于政府創(chuàng)新偏好調(diào)節(jié)效應(yīng)的研究》， 《西南民族大學(xué)學(xué)報(bào) （人文社會(huì)科學(xué)版） 》 2022年第10期?！?， 企業(yè)創(chuàng)新能力的提升可顯著提高生產(chǎn)效率， 減少碳排放， 助力制造業(yè)綠色化發(fā)展， 同時(shí)有利于企業(yè)對(duì)標(biāo)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)， 不斷滿足消費(fèi)者個(gè)性化需求。從創(chuàng)新形式看， 企業(yè)不僅要有原始創(chuàng)新、 基礎(chǔ)創(chuàng)新， 還要有科技成果轉(zhuǎn)化孵化為生產(chǎn)力的創(chuàng)新， 更要有大規(guī)模生產(chǎn)工業(yè)化發(fā)展為新興產(chǎn)業(yè)體系的創(chuàng)新， 三者協(xié)同、 互補(bǔ)發(fā)展可有效促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。從創(chuàng)新效果來看， 技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)政策的整合可促進(jìn)生產(chǎn)型服務(wù)業(yè)集聚， 推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展【顏青、 殷寶慶、 劉洋： 《綠色技術(shù)創(chuàng)新、 節(jié)能減排與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展》， 《科技管理研究》 2022年第18期?！?， 進(jìn)一步， 綠色技術(shù)創(chuàng)新可提高企業(yè)能源利用效率， 優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)， 提升綠色全要素生產(chǎn)率， 助力制造業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展【李健、 張金林、 董小凡： 《數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響企業(yè)創(chuàng)新能力： 內(nèi)在機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》， 《經(jīng)濟(jì)管理》 2022年第8期?！俊?/p>

數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過“加大創(chuàng)新投入—提升創(chuàng)新效率—優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)出”驅(qū)動(dòng)制造業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型。一方面， 創(chuàng)新活動(dòng)本身需要企業(yè)投入大量人員、 資金等要素， 基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新活動(dòng)可有效配置要素投入， 不斷改善企業(yè)結(jié)構(gòu)， 建立高度互聯(lián)互通的網(wǎng)絡(luò)化機(jī)制， 提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率， 同時(shí)， 創(chuàng)新效應(yīng)不斷向上下游延伸， 通過關(guān)聯(lián)效應(yīng)不斷形成創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)， 實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈協(xié)同創(chuàng)新。另一方面， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)本身具有的高創(chuàng)新性使其成為制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要引擎， 通過擴(kuò)散效應(yīng)產(chǎn)生創(chuàng)新激勵(lì)， 加速推動(dòng)制造業(yè)領(lǐng)域的綠色低碳技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破。另外， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高滲透性帶動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新不斷深入產(chǎn)品生產(chǎn)、 銷售服務(wù)、 風(fēng)險(xiǎn)管理等各個(gè)方面， 促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)、 高效、 綠色發(fā)展， 同時(shí)， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高協(xié)同性帶動(dòng)的綠色技術(shù)創(chuàng)新在制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)程中不斷發(fā)揮作用， 助力實(shí)現(xiàn)效益最大、 能耗最低的綠色化生產(chǎn)制造。

基于此， 提出如下研究假設(shè)：

H2： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可有效提高創(chuàng)新投入、 優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)出， 進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

三、 模型設(shè)計(jì)與變量選擇

（一） 模型構(gòu)建

基于上文理論分析， 為探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響機(jī)制， 構(gòu)建以下基本計(jì)量模型：

GTFPit=α0+α1DELit+α2controlsit+εit（1）

其中， GTFPit表示i省份在第t年的制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率， 以此衡量各地區(qū)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平; DELit表示i省份在第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平; controlsit表示一系列產(chǎn)業(yè)和區(qū)域?qū)用娴目刂谱兞? εit表示隨個(gè)體和時(shí)間而獨(dú)立變化的隨機(jī)變量; i表示省份; t表示年份。在此基礎(chǔ)上， 為了進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否通過提高產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)而影響制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型， 參考溫忠麟 （2004）【溫忠麟、 張雷、 侯杰泰、 劉紅云： 《中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用》， 《心理學(xué)報(bào)》 2004年第5期?！筷P(guān)于中介效應(yīng)檢驗(yàn)機(jī)制的做法， 構(gòu)建如下計(jì)量模型：

TIit=β0+β1DELit+β2controlsit+εit（2）

GTFPit=γ0+γ1DELit+γ2TIit+γ3controlsit+εit（3）

（二） 變量界定

1.被解釋變量

制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型 （GTFP）。由于綠色全要素生產(chǎn)率與傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率相比， 考慮了制造業(yè)快速發(fā)展帶來的環(huán)境代價(jià)， 可以有效評(píng)價(jià)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型水平， 故選其作為被解釋變量的代理指標(biāo)。

本文參考Chung等 （1997）【Chung Y， Fare R， “Productivity and Undesirable Outputs：A Directional Distance Function Approach”， Journal of Environmental Management， Vol. 51， No.3， 1997， pp.229-240.】研究方法， 運(yùn)用方向性距離函數(shù)計(jì)算Malmquist-Luenberger指數(shù) （ML指數(shù)） ， 即采用非徑向、 非角度的SBM距離函數(shù)下的ML指數(shù)測(cè)算“雙碳”目標(biāo)下中國(guó)制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。具體計(jì)算公式如下：

MLt+1cxt，yt，ztxt+1，yt+1，zt+1=Etc （xt+1，yt+1，zt+1） Etc （xt，yt，zt） ？Et+1c （xt+1，yt+1，zt+1） Et+1c （xt，yt，zt） 12（4）

其中， x表示投入變量， y表示期望產(chǎn)出變量， z表示非期望產(chǎn)出變量; ML指數(shù)大于1可認(rèn)為地區(qū)綠色技術(shù)效率改善或技術(shù)進(jìn)步， 指數(shù)小于1可認(rèn)為地區(qū)綠色技術(shù)效率倒退或技術(shù)退步。

關(guān)于投入變量， 結(jié)合生產(chǎn)函數(shù)Y=A （t） LαKβμ和企業(yè)生產(chǎn)需要， 選擇資本、 勞動(dòng)、 能源三個(gè)變量。其中， 資本投入選擇規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)價(jià)值; 勞動(dòng)投入使用各省“制造業(yè)就業(yè)人數(shù)”; 能源投入選擇“工業(yè)能源終端消耗”。產(chǎn)出變量分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出， 期望產(chǎn)出為“工業(yè)增加值”， 非期望產(chǎn)出選取“工業(yè)二氧化硫排放量”來衡量。

2.核心解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平 （DEL）。目前， 學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展尚未形成統(tǒng)一的評(píng)價(jià)體系， 考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)是通過數(shù)據(jù)要素， 催生組織生產(chǎn)及商業(yè)模式變革， 基于這一理念， 本文參考李文君 （2003） 等學(xué)者的相關(guān)研究從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施 （Dei） 、 應(yīng)用程度 （Dea） 和發(fā)展規(guī)模 （Des） 三個(gè)維度構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系， 并采用全局熵值法測(cè)算出各省 （市、 自治區(qū)） 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合水平， 如表1所示。

按照全局熵值法的思想為指標(biāo)體系確定權(quán)重， 具體計(jì)算步驟如下：

（1） 設(shè)有m個(gè)地區(qū)的n個(gè)變量， 在引入全局思想之后， 將T張截面數(shù)據(jù)表XT=xijm×n按時(shí)間順序排列， 構(gòu)建全局熵值評(píng)價(jià)矩陣， 記作：

X=X1，X2，…，XTmT×n=xijmT×n（5）

（2） 為消除量綱的不統(tǒng)一， 對(duì)全局評(píng)價(jià)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

x′ij= （1－0.99） +0.99×xij－minxijmaxxij－minxij， （1≤i≤mT，1≤j≤n） （6）

（3） 計(jì)算第j個(gè)變量下第i個(gè)地區(qū)在該指標(biāo)體系中所占的比例：

yij=x′ij∑mTi=1x′ij， （1≤i≤mT，1≤j≤n） （7）

（4） 計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的信息熵：

ej=－1lnmT∑mTi=1yijlnyij， （1≤i≤mT，1≤j≤n） （8）

（5） 計(jì)算信息效用值：

dj=1－ej（9）

（6） 計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重：

wj=dj∑nj=1dj（10）

（7） 采用加權(quán)求和公式計(jì)算樣本的綜合評(píng)價(jià)得分：

Ui=∑nj=1wjx′ij（11）

3.控制變量

參考何凌云等【何凌云、 祁曉鳳： 《環(huán)境規(guī)制與綠色全要素生產(chǎn)率——來自中國(guó)工業(yè)企業(yè)的證據(jù)》， 《經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)》 2022年第6期?！?、 余東華等【余東華、 王梅娟： 《數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 企業(yè)家精神與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展》， 《改革》 2022年第7期?！亢完悤苑濉娟悤苑澹?《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)我國(guó)制造業(yè)升級(jí)的影響——基于省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)考察》， 《南通大學(xué)學(xué)報(bào) （社會(huì)科學(xué)版） 》 2022年第3期?！肯嚓P(guān)研究， 本文納入以下產(chǎn)業(yè)層面的控制變量： 產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模 （Sid） ， 采用制造業(yè)年末從業(yè)人數(shù)取對(duì)數(shù)衡量; 產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率 （Iar） ， 采用產(chǎn)業(yè)負(fù)債總計(jì)與資產(chǎn)總計(jì)的比值衡量; 產(chǎn)業(yè)盈利水平 （Pil） ， 采用產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)總額與營(yíng)業(yè)收入的比值衡量。此外， 為使實(shí)證結(jié)果不受區(qū)域?qū)用娌町惖挠绊懀?本文進(jìn)一步納入?yún)^(qū)域?qū)用娴目刂谱兞浚?城鎮(zhèn)化水平 （Url） ， 采用城鎮(zhèn)人口數(shù)占總?cè)丝跀?shù)的比重衡量; 基礎(chǔ)設(shè)施水平 （Inl） ， 采用公路和鐵路營(yíng)業(yè)里程數(shù)之和與區(qū)域面積的比值衡量; 政府參與程度 （Dgi） ， 采用地方一般公共服務(wù)預(yù)算支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量; 外貿(mào)依存度 （Ftd） ， 采用貨物進(jìn)出口總額占GDP的比重衡量。

4.中介變量

技術(shù)創(chuàng)新 （TI）。參考李健等的研究， 從創(chuàng)新投入 （Inin） 和創(chuàng)新產(chǎn)出 （Inout） 兩個(gè)方面衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。本文借鑒傅為忠等的研究【傅為忠、 劉瑤： 《產(chǎn)業(yè)數(shù)字化與制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)研究——基于長(zhǎng)三角區(qū)域的實(shí)證分析》， 《華東經(jīng)濟(jì)管理》 2021年第12期?！浚?選取研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度 （Ramp;D經(jīng)費(fèi)支出/工業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入） 作為衡量創(chuàng)新投入的指標(biāo)， 選取新產(chǎn)品銷售收入 （ln） 作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)。

（三） 數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)主要來源于歷年的 《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》" 《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》" 《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》" 《中國(guó)人口和就業(yè)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》 和 《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》 以及各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒、 統(tǒng)計(jì)公報(bào)?？紤]到統(tǒng)計(jì)的科學(xué)性和口徑的一致性及數(shù)據(jù)的可獲得性， 將面板數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度設(shè)定為2006～2020年。由于港、 澳、 臺(tái)數(shù)據(jù)難以獲取且西藏地區(qū)多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失， 最終的地區(qū)樣本為除港、 澳、 臺(tái)、 西藏之外的30個(gè)省 （市、 自治區(qū)） ， 并對(duì)少量的缺失數(shù)據(jù)采用插值法進(jìn)行填補(bǔ)。

（四） 變量統(tǒng)計(jì)結(jié)果

使用stata15.0對(duì)上述變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)， 如表2所示， 變量結(jié)果趨于平穩(wěn)， 可進(jìn)行后續(xù)分析。

進(jìn)一步， 對(duì)主要變量進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)， 如表3所示。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之間的相關(guān)性系數(shù)為0.463， 且在1%水平下顯著， 初步說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠助推制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。另外， 其余變量間的相關(guān)系數(shù)均在0.7以下， 說明模型設(shè)計(jì)與變量選取較為合理?；诖?， 采用方差膨脹因子VIF分析對(duì)變量進(jìn)行共線性診斷， 由表可知VIF值均小于5， 說明變量之間不存在多重共線性。

四、 基準(zhǔn)回歸分析

（一） 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

對(duì) （1） 式進(jìn)行基準(zhǔn)回歸， 如表3所示， F檢驗(yàn)的值為13.31等， plt;0.01， 則在1%的顯著性水平下， 舍棄混合效應(yīng)模型， 選擇固定效應(yīng)模型; Hausman檢驗(yàn)的值為47.99等， plt;0.01， 故在1%的顯著性水平下， 舍棄隨機(jī)效應(yīng)模型， 選擇固定效應(yīng)模型。

表3中第 （1） 列的回歸結(jié)果顯示， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有正向的促進(jìn)作用， 且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。為了保證回歸的結(jié)果的準(zhǔn)確性， 在 （1） 式的基礎(chǔ)上控制年份固定效應(yīng)， 并進(jìn)行回歸估計(jì)如表4第 （2） 列所示， 雖然數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)綠色轉(zhuǎn)型水平的回歸系數(shù)較 （1） 列有所下降， 但仍在1%的水平下顯著， 說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展確實(shí)能有效提高制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率， 假設(shè)H1得到驗(yàn)證。進(jìn)一步， 將數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分為基礎(chǔ)設(shè)施水平、 應(yīng)用程度水平和發(fā)展規(guī)模水平， 如表3第 （3） ～ （8） 列所示， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型不管是否控制年份固定效應(yīng)， 回歸結(jié)果均不顯著; 數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用程度水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響在不控制年份固定效應(yīng)時(shí)通過了5%的顯著性檢驗(yàn); 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)， 且在控制年份固定效應(yīng)后， 回歸系數(shù)顯著提升?？傊?數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)提升制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的作用機(jī)制主要來源于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模， 較少來源于數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用程度， 由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用和發(fā)展提供了重要保障， 而制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的提升主要取決于在已有基礎(chǔ)上的創(chuàng)新， 受數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的水平影響較小， 但易受數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模的影響。目前， 大部分制造業(yè)企業(yè)均有一定的制造基礎(chǔ)和數(shù)字水平， 其綠色全要素生產(chǎn)率的提升主要靠制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)， 這必然依賴于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的應(yīng)用與發(fā)展， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以借助數(shù)智化改造傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的投入， 不斷探索最佳要素組合， 提高生產(chǎn)效率， 還可以通過污染物監(jiān)控、 資源回收利用等技術(shù)減少生產(chǎn)過程中的非期望產(chǎn)出， 穩(wěn)定并降低碳排放， 助力制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

（二） 穩(wěn)健性分析

1.更換變量

考慮到回歸結(jié)果可能存在偏差， 為保證數(shù)據(jù)的可靠性， 采用更換變量法對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一是更換被解釋變量， 參考張鶴等【張鶴、 楊雪梅、 鄭躍朋： 《環(huán)境規(guī)制對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率影響研究》， 《價(jià)格理論與實(shí)踐》 2022年第10期?！康淖龇?， 綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)算中資本投入采用“永續(xù)盤存法”進(jìn)行估計(jì)， 借鑒單豪杰的做法【單豪杰： 《中國(guó)資本存量K的再估算：1952～2006年》， 《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》 2008年第10期?！?， 各省資本存量的計(jì)算公式為Kit=Kit－11－δit+Iit， 其中， 基期資本存量Ki0采用各省2001年的實(shí)際資本形成額比上平均折舊率10.96%與2001—2005年間投資增長(zhǎng)率的平均值之和; 當(dāng)期投資額Iit選用“固定資本形成總額”來衡量， 2017年之后的數(shù)據(jù)使用增長(zhǎng)指數(shù)計(jì)算投資數(shù)據(jù); 經(jīng)濟(jì)折舊率δ使用10.96%。二是更換解釋變量， 選擇“移動(dòng)電話普及率 （Dea_1） ”和“從業(yè)人員占比 （Des_1） ”作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量。

從表4的回歸結(jié)果中可以看出， 不管是更換解釋變量還是被解釋變量， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)為正， 且通過了顯著性檢驗(yàn)， 與前文結(jié)果一致， 表明上述回歸結(jié)果穩(wěn)健。

2.內(nèi)生性檢驗(yàn)

在基準(zhǔn)回歸分析中通過控制年份固定效應(yīng)， 在一定程度上減少了內(nèi)生性的影響， 但仍存在雙向因果關(guān)系和遺漏變量等內(nèi)生性估計(jì)偏誤， 因此， 本文采用以下方法檢驗(yàn)是否存在內(nèi)生性問題： 第一， 考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響在時(shí)間上存在滯后性， 對(duì)解釋變量進(jìn)行滯后一期處理， 重新回歸; 第二， 采用工具變量法檢驗(yàn)內(nèi)生性引起的估計(jì)偏誤， 借鑒柏培文等【柏培文： 《喻理.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)價(jià)格加成： 理論機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)事實(shí)》， 《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》 2021年第11期?！康乃悸罚?使用1984年各省郵局?jǐn)?shù)乘以互聯(lián)網(wǎng)端口數(shù)作為工具變量 （IV） ， 使用兩階段最小二乘法 （2SLS） 進(jìn)行估計(jì)。回歸估計(jì)結(jié)果如表5所示。

表5第 （1） ～ （4） 列顯示了解釋變量進(jìn)行滯后一期的回歸結(jié)果， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的回歸系數(shù)為正， 且通過了1%的顯著性檢驗(yàn); 表5第 （5） 列顯示了利用工具變量的2SLS估計(jì)結(jié)果， 解釋變量的回歸系數(shù)顯著為正， 且工具變量通過了識(shí)別不足和弱工具變量的檢驗(yàn)。綜上所述， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響顯著為正， 與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致， 即在克服內(nèi)生性問題后， 本文的結(jié)果依然保持穩(wěn)健。

3.外生沖擊

上文提到我國(guó)于2015年提出 《中國(guó)制造2025》， 部分企業(yè)意識(shí)打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的制造業(yè)對(duì)于自身發(fā)展的重要性， 一定程度上影響了制造業(yè)企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)， 而報(bào)告指出未來需大力推進(jìn)制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、 提高技術(shù)創(chuàng)新能力、 全面推行綠色制造， 這對(duì)制造業(yè)企業(yè)實(shí)施綠色轉(zhuǎn)型具有一定的促進(jìn)作用。據(jù)此， 生成文件出臺(tái)的虛擬變量， 將 《中國(guó)制造2025》 印發(fā)之前設(shè)定為0， 印發(fā)之后設(shè)定為1， 并將該虛擬變量帶入回歸方程， 回歸結(jié)果如表5第 （6） 列所示， 《中國(guó)制造2025》 的出臺(tái)確實(shí)促進(jìn)了制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

總之， 基于上述各類穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果， 可以認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以有效促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型， 進(jìn)一步驗(yàn)證了前文的假設(shè)。

（三） 機(jī)制分析

以上分析詳細(xì)闡述了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型效率的直接影響， 進(jìn)一步， 為探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是否通過影響技術(shù)創(chuàng)新作用于制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型， 對(duì) （2） 、 （3） 式進(jìn)行回歸估計(jì)， 如表6所示。

由表6中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果可知， 創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出在數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中起到了部分中介效應(yīng)。具體來看：

表6第 （1） 列結(jié)果顯示， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以促進(jìn)企業(yè)加大創(chuàng)新投入。第 （2） 列結(jié)果表明， 創(chuàng)新投入對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有正向的促進(jìn)作用， 且通過了5%的顯著性檢驗(yàn)。進(jìn)一步， 采用Bootstrap檢驗(yàn)自助抽樣500次檢驗(yàn)中介效應(yīng)是否顯著， 檢驗(yàn)結(jié)果拒絕原假設(shè)， 中介效應(yīng)顯著， BCa法測(cè)算的置信區(qū)間同樣可以驗(yàn)證中介效應(yīng)的顯著性， 即數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平將提高企業(yè)創(chuàng)新投入力度助力制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型， 假說H2部分得證。同時(shí)， 經(jīng)檢驗(yàn)中介效應(yīng)的占比大小為28.8%， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展在提高創(chuàng)新投入力度的同時(shí)， 不斷增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)主體的創(chuàng)新意識(shí)和效率， 而制造業(yè)通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能， 促進(jìn)自身的綠色性變革。

表6第 （3） 列結(jié)果顯示， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以培養(yǎng)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出能力。第 （4） 列結(jié)果表明， 創(chuàng)新產(chǎn)出對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型同樣具有正向的促進(jìn)作用， 進(jìn)一步， 由Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果可知， 創(chuàng)新產(chǎn)出的中介效應(yīng)顯著， 同樣的， 置信區(qū)間保持在合理范圍內(nèi)， 即數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以通過提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型， 假設(shè)H2得證。同時(shí)， 中介效應(yīng)的占比大小為8.1%， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型之際， 提高自身數(shù)智化水平， 打通國(guó)內(nèi)國(guó)際產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈， 不斷以低成本、 高質(zhì)量、 高利潤(rùn)的水準(zhǔn)快速占領(lǐng)市場(chǎng)。

（四） 異質(zhì)性分析

考慮到區(qū)域外部環(huán)境與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異化， 本文從區(qū)位因素、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展 （基礎(chǔ)設(shè)施、 應(yīng)用程度、 發(fā)展規(guī)模） 等維度進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)， 回歸估計(jì)結(jié)果如表7所示。

由表7第 （1） ～ （3） 列可知， 在控制時(shí)間固定效應(yīng)之后， 區(qū)位差異影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用， 且影響效果與陳曉峰 （2022） 的研究結(jié)論基本一致。具體來看： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響主要在東部和西部地區(qū)顯著， 在中部地區(qū)不顯著， 原因可能是： 一方面， 東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)雄厚、 數(shù)字化程度高， 有利于助力企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型; 一方面， 由于像西部大開發(fā)戰(zhàn)略等一系列政策偏移， 使得西部地區(qū)更好的抓住風(fēng)口浪尖， 大力發(fā)展優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè); 另一方面， 對(duì)于中部地區(qū)而言， 人才儲(chǔ)備不足、 政策缺乏引導(dǎo)、 市場(chǎng)一體化程度低導(dǎo)致難以適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展， 尤其是制造業(yè)企業(yè)， 存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理、 技術(shù)創(chuàng)新落后等問題， 較難把握機(jī)遇實(shí)施綠色轉(zhuǎn)型。進(jìn)一步， 東部地區(qū)的影響系數(shù)相較于西部地區(qū)高達(dá)一倍之多， 造成這種差異的結(jié)果不言而喻， 雖然國(guó)家政策上一致在往西部地偏移， 但是由于東部地區(qū)基礎(chǔ)雄厚、 高科技人才東漂以及沿海地區(qū)對(duì)外開放便捷， 使得東部地區(qū)較快落實(shí)國(guó)家政策， 技術(shù)創(chuàng)新水平走在全國(guó)前列， 對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的敏感性更高， 且生產(chǎn)效率具有更大的升級(jí)空間， 可以更加準(zhǔn)確有效的適應(yīng)當(dāng)前形勢(shì)， 以更高水平發(fā)展綠色、 節(jié)能、 環(huán)保、 高效、 高質(zhì)的制造業(yè)。

表7第 （4） ～ （9） 列分別為數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、 應(yīng)用程度、 發(fā)展規(guī)模在劃分高水平和低水平之后的回歸估計(jì)結(jié)果。具體來看： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平越高， 其對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響越低， 究其原因主要是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在促進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中發(fā)揮作用的主要是其未來的發(fā)展?jié)摿σ约皩?duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)程度， 而基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)于有一定產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和創(chuàng)新能力的企業(yè)來說， 其發(fā)展水平的提高如果未能增加企業(yè)或社會(huì)期望， 便會(huì)造成資源外溢， 反而不利于企業(yè)提高綠色全要素生產(chǎn)率， 換句話說， 僅有高投入， 沒有高產(chǎn)出的企業(yè)不是綠色化的企業(yè)。相反， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用程度和發(fā)展規(guī)模就不存在這一問題， 其發(fā)展水平越高， 對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響就越顯著， 其中， 高水平的數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)接近， 可見， 對(duì)于有一定基礎(chǔ)和創(chuàng)新的企業(yè)來說， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)遇的準(zhǔn)確識(shí)別與數(shù)智化的正確導(dǎo)入對(duì)自身綠色轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用尤為突出。

五、 研究結(jié)論與啟示

本文從數(shù)字經(jīng)濟(jì)入手， 探究了其對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的直接影響和間接影響及作用機(jī)制， 主要得出如下研究結(jié)論： 第一， 從整體看， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有積極的促進(jìn)作用， 且影響效果主要來源于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模和數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用程度; 第二， 從作用機(jī)制看， 技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟(jì)助推制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制中起到了部分中介效應(yīng)， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)可通過加大企業(yè)創(chuàng)新投入、 提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出助力制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型; 第三， 從異質(zhì)性來看， 東部的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展效益更為顯著， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用程度和發(fā)展規(guī)模的水平越高， 越有利于企業(yè)進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型。

結(jié)合研究結(jié)論， 本文得出如下研究啟示： 一是加快推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化， 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平。把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機(jī)遇， 推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合， 催生制造業(yè)形成新業(yè)態(tài)、 新模式; 二是打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理體系。借助新一代信息技術(shù)， 構(gòu)建綠色低碳技術(shù)評(píng)估與交易體系， 優(yōu)化綠色低碳政策定位， 形成新時(shí)代下數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理模式， 助力制造業(yè)健康、 綠色、 可持續(xù)發(fā)展; 三是深入實(shí)施工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略。不斷發(fā)揮數(shù)據(jù)的創(chuàng)新引擎作用， 打好關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅(jiān)戰(zhàn)， 推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)工藝、 模式、 方式轉(zhuǎn)型升級(jí)， 助力質(zhì)量變革、 效率變革、 動(dòng)力變革; 四是因地制宜， 協(xié)調(diào)發(fā)展。統(tǒng)籌完善區(qū)域政策體系， 促進(jìn)要素合理流動(dòng)和高效集聚， 推動(dòng)西部地區(qū)形成大保護(hù)、 大開放的新格局， 抓住政策機(jī)遇， 大力發(fā)展高質(zhì)量制造業(yè)， 推進(jìn)中部地區(qū)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革， 提高自主創(chuàng)新能力， 承接新興制造業(yè)產(chǎn)業(yè)布局與轉(zhuǎn)移， 鼓勵(lì)東部地區(qū)加快推動(dòng)制造業(yè)現(xiàn)代化， 培育世界級(jí)先進(jìn)制造業(yè)集群， 優(yōu)先推進(jìn)制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。

Digital Economy， Technology Innovation and Green

Transformation of Manufacturing Industry

LI Shao-dong， LIU Yong-qing

（School of Business， Liaocheng University， Liaocheng， 252001， China）

Abstract： The high innovation， penetration and synergy of the digital economy can effectively drive the transformation of the manufacturing industry from the traditional development model to a low-carbon， coordinated and sustainable green development model. This study uses panel data from 30 provinces （municipalities and autonomous regions） in China from 2006 to 2020 to empirically investigate the mechanisms， impact paths and heterogeneous performance of the level of development of the digital economy on the green transformation of the manufacturing industry. It is found that the level of digital economy development has a significant direct contribution to the green transformation of the manufacturing industry， and shows a more obvious regional heterogeneity. At the same time， technological innovation shows a partial mediating effect in the process. In order to promote the green transformation of the manufacturing industry， we should accelerate the digital industrialisation and enhance the level of industrial digitalization; build a green and low-carbon technology assessment and trading system and create a new mode of the digital economy governance; thoroughly implement the industrial internet innovation and development strategy; and implement regional differentiation strategies while taking into account the coordinated regional development.

Key words： green transformation of manufacturing; digital economy; technology innovation; SBM Model; Malmquist-Luenberger Index

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