数字经济发展改善了城市绿色生态效率吗？

摘要：党的二十大报告指出，坚持绿色发展理念、提升绿色生态效益是推动经济优质增长的核心。文章基于2011 至2021 年中国城市面板数据，运用超效率SBM 模型测算出中国城市绿色生态效率，实证检验了数字经济发展对城市绿色生态效率的影响及其作用机理。研究发现：（1）数字经济发展对绿色生态效率的提升效应明显，即便经过分位数回归、工具变量法等多种稳健性检验，结果依然显著；（2）机制检验表明，数字经济主要通过促进技术创新和推动产业结构高级化来实现对城市绿色生态效率的提升；（3）异质性分析揭示，在资源禀赋更为丰富的东中部地区以及特大城市、大城市，尤其是互联网普及率和人力资本水平较高的城市，数字经济对于绿色生态效率的影响效果更加显著。为此，政府应积极推动数字经济发展，深化数字技术应用，加大创新投资，提升创新效能，攻克产业结构升级障碍，稳步推进城市生态文明建设，实现经济与环境的协调发展。

关键词：数字经济；绿色生态效率；技术创新；产业结构优化

中图分类号：X321；F49；F124.5 文献标识码：A 文章编号：1004-342（2024） 06-50-17

中国经济在经历了一段高速增长期后，逐步转向追求高质量发展，其中，经济、环境及资源的协调性问题愈发凸显。改革开放初期，虽依靠粗放型发展模式迅速推动了经济增长，但这一进程同时也对自然环境造成了损害，扰乱了生态平衡，导致自然灾害频发与环境污染问题日益严重。近年来，绿色、协调与可持续发展的理念受到了广泛重视，改善生态环境、促进经济与环境间的和谐共生以及提升生态效率已成为当务之急。2020 年9月，国家主席习近平在第七十五届联合国大会上明确提出“双碳”目标，并详细公布了实现“碳达峰”与“碳中和”的时间规划，这标志着改善生态环境与推动绿色发展已成为我国当前的核心议题。绿色生态效率是衡量经济、资源与环境协调性的一项关键参照指标，同时它也是评估产业绿色发展成效的重要标准之一。因此，提升绿色生态效率成为破解生态环境难题、推进绿色发展战略实施的关键所在。

那么，在数字时代的大背景下，该如何提高绿色生态效率呢？数字经济以其独特的环保特性，为我们指引了一条绿色发展的新路径。数字经济以数字技术和信息通信技术为基石，不断推动价值创造、流通与传播方式的革新，为经济社会发展注入了新动力。具体来说，数字经济的快速发展有助于更加高效地利用数据资源，优化生产流程，减少能源消耗和废弃物排放。通过引入先进的信息通信技术，可以实时监控和管理生产过程，确保资源的最大化利用和对环境的最小化影响。此外，数字经济还能推动绿色技术的创新和应用，如清洁能源、智能交通等，进一步促进绿色生态效率的提升。因此，深入把握数字经济发展的脉搏，对于实现经济转型和提升绿色生态效率至关重要。据中国信息通信研究院报告，“2022 年中国数字经济规模已达到惊人的50.2 万亿元，同比增长10.3%，占GDP 比重高达41.5%”。这一令人瞩目的增长数据，不仅凸显了数字经济的巨大潜力，也预示着其将在未来经济发展中发挥更加核心的作用。党的二十大报告明确提出了加快数字中国建设的战略要求，而中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》更是为数字经济的深入发展提供了坚实的政策保障。数字经济不仅是推动经济增长的强大引擎，更是缓解资源环境压力、显著提升绿色生态效率的关键举措。基于此，本文以数字经济与绿色生态效率的内在关联为研究切入点，深入剖析二者之间的作用机理，以期能为我国生态文明建设和高质量发展提供理论支持，同时也为相关政策制定和实践操作提供有价值的参考。

一、文献综述

在绿色生态效率研究领域，学者们主要聚焦于两大核心议题：一是测度方法，二是影响因素。

一方面，在测度绿色生态效率的方法上，主要包括比值法、指标评价法和模型法。一是比值法，通过计算经济产出和资源环境消耗量的比值来评估生态效率，虽简便但难以全面反映其复杂性。二是指标评价法，构建一个包含经济、社会、环境等多维度的评价体系，从多个角度综合考量生态效率，虽全面但指标体系构建和权重确定过程复杂。三是模型法，作为一种更加精确和系统的测度方法，通过构建指标体系并借助数学模型进行定量评估。早期的DEA 模型，通过对比不同决策单元在相同投入下的产出效率，为生态效率的评价提供了有力的工具。然而，DEA模型在处理非期望产出时存在局限性。因此，后续研究中，学者们转向了托恩提出的SBM模型及超效率SBM 模型。这两种模型的创新之处在于它们将非期望产出纳入考量范围，为生态效率的评估提供了新的视角。特别是超效率SBM 模型，由于其能够进一步拓宽应用范围，并精准识别高效率的决策单元，已经成为当前学术界测度绿色生态效率的主流方法。

另一方面，就影响因素而言，现有文献主要从四个维度进行了深入剖析：能源消费、经济增长、产业结构以及技术进步。第一，能源消费结构的优化对于提升绿色生态效率至关重要，减少高污染能源占比能有效降低环境负担，对绿色生态效率产生显著而积极的提升效果。第二，经济增长与绿色生态效率的关系复杂，呈现倒“U”型趋势。初期受限于技术水平，经济增长可能对绿色生态效率产生负面影响，但随着经济和技术的发展，绿色生态效率将逐渐改善。第三，产业结构的优化同样是提升绿色生态效率的重要途径之一，降低高耗能、高污染产业比重，提升低耗能、低污染产业比重，可以对绿色生态效率产生积极影响。第四，技术进步在提升绿色生态效率方面发挥关键作用，通过研发和应用先进环保技术，能有效降低能耗和污染排放，进而提升绿色生态效率。

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，其在改善城市环境生态污染方面的作用逐渐受到学术界的重视。在当前研究中，数字经济对绿色生态效率的影响主要聚焦于生态环境保护层面。首先，在理论探讨方面，裴长洪等学者指出，数字经济的发展促进了资源节约与环境保护，其核心在于提升资源利用效率，减少浪费。许宪春等则进一步剖析了数字经济对技术创新和生产效率的影响，证实了其对绿色发展的积极作用。其次，从实证研究的视角来看，数字经济发展显著降低了地区环境污染物的排放量，这主要得益于产业结构升级和绿色创新成果的涌现。此外，数字经济不仅推动城市绿色发展，还展现出积极的空间溢出效应和区域异质性。尤其在数字经济发展水平较高的地区，其促进作用更为显著，凸显了数字经济在推动城市绿色发展中的核心地位。值得注意的是，绿色生态效率的提升成为数字经济推动城市绿色发展的重要驱动力，为人们深入理解数字经济与绿色发展的关系提供了新视角，也为未来城市的可持续发展提供了重要启示。

文献梳理表明，尽管数字经济和绿色生态效率的研究成果颇为丰富，但系统探讨两者间关系的研究尚显不足。现有研究多聚焦于数字经济对特定领域生态环境质量的影响，而全面考察其对城市绿色生态效率影响的研究尚不多见。因此，本文基于2011—2021 年中国城市面板数据，深入剖析数字经济对城市绿色生态效率的整体效应与内在机理。可能的边际贡献与创新点在于：（1）本文以中国地级城市为研究对象，相较于以往单一城市、城市群或省级层面的研究，本文的结果更具精确性和针对性；（2）创新性地将数字经济与绿色生态效率整合研究，不仅拓宽了数字经济的研究领域，也为提升城市绿色生态效率提供了新的思考路径；（3）本文深入探讨了数字经济发展对城市绿色生态效率的内在作用机制及异质性影响，有助于政府相关部门精准把握施策方向，从而更有效地利用数字经济在推动城市生态文明建设中的积极作用。

二、理论分析与研究假设

（一）数字经济发展对城市绿色生态效率的影响

数字经济以其深度渗透和广泛传播的特性，在调和生态资源利用与环境污染方面发挥着积极作用，具体体现在对绿色生态效率投入端和产出端的影响上。从投入端视角来看，数字经济能够催生规模经济效应，借助大数据应用提升决策与监管效率，从而优化生产链中每个环节的效能，实现生产组织的平台化、网络化，降低传统经济对自然资源的依赖程度。另一方面，数字经济所带来的数据透明性和身份平等性，能够激发生产主体的劳动热情，有效释放潜在的“人口红利”，并通过技术替代原有的土地、资本，推动产品开发，实现更高的资本有机构成，进而提升资源利用效率。从产出端来看，数字经济的快速发展不仅推动了地方产业经济的增长，还通过倒逼传统经济转型升级和绿色创新成果的应用，有效减少传统工业对地区环境造成的污染排放，从而改善绿色生态效率。基于上述分析，本文提出以下研究假设：

H1：数字经济发展可以显著促进城市绿色生态效率的提升。

（二）数字经济发展对绿色生态效率的影响渠道

数字经济对绿色生态效率的影响深远，其影响机制主要通过技术创新和产业结构优化这两条核心路径展开。

一方面，在数字经济背景下，技术创新对提升城市绿色生态效率起到了关键作用。随着数字技术的成熟，它广泛渗透至供应链中，企业间的信息交流和资源共享更加高效频繁。这不仅推动了技术创新活动的蓬勃发展，还通过共享资源模式降低了企业的研发成本，使得更多资金能够投入创新活动中。此外，数字技术的广泛应用显著加快了技术吸收与再创新的速度，有助于企业迅速形成技术优势和核心竞争力。通过不断地技术创新，企业能够开发出更环保、高效的生产技术和产品，减少生产过程中的能耗和排放，进而推动城市绿色生态效率的提升。

另一方面，产业结构优化升级也是数字经济推动城市绿色生态效率提升的重要机制，主要体现在数字产业化和产业数字化两个方面。在数字产业化方面，随着数字经济的蓬勃发展，信息技术得到广泛应用，数字化水平显著提升，从而催生了云计算、大数据、人工智能等新兴产业。这些新兴产业不仅为经济增长注入了强劲的新动力，更凭借其高效、智能的特性，显著降低了对传统资源的依赖，从而有效减少了环境污染。它们不仅代表了未来经济的发展方向，更成为城市经济的新增长点，引领整个产业链向更高层次、更绿色的方向升级和改造，推动城市经济结构更加合理，资源利用效率更高，进一步促进城市绿色发展。在产业数字化方面，数字技术的普及和应用推动了传统产业的数字化转型。这一转型不仅有利于传统产业降本增效，更重要的是改变了传统产业的资源利用方式，使传统产业逐渐从依赖物质资源转向数据资源。数据资源的可再生、可共享特性，使资源利用更加高效、环保，进一步降低了资源消耗和环境污染，为城市的绿色生态发展注入了新的活力。综上所述，本文提出以下研究假设：

H2：数字经济发展通过技术创新促进城市绿色生态效率的提升。

H3：数字经济发展通过产业结构优化促进城市绿色生态效率的提升。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

基于数据的可获取性和一致性原则，选取了2011年至2021年间中国269个地级城市的面板数据作为研究样本。为确保数据的准确性和可靠性，本文采取了缩尾处理和对数化处理等数据预处理措施，使其更符合统计分析的规范。数据来源主要包括《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及各省市的统计年鉴和统计公报。

（二）变量的定义与计量

1.被解释变量

绿色生态效率（Geev）：早期关于绿色生态效率的研究，主要依赖于数据包络法（DEA）等非参数方法进行度量。随后，法勒等人提出的Malmquist 指数法也进入了研究视野。然而，这些方法均对数据量有较高要求，且数据应用过程中易受主观因素干扰，难以全面揭示不同因素间的相互作用，对生态效率的反映存在局限性。鉴于此，本文采用托恩提出的超效率SBM 模型，用以测算2011至2021 年间我国各城市的绿色生态效率。该模型能有效规避单一使用方向距离函数所带来的径向性和导向性偏差，确保指标测算的科学与合理性。在指标选择上，本文选取劳动力、土地资源和资本作为投入类指标，将经济与环境类指标纳入期望产出类指标，而非期望产出则由三大工业污染物构成。具体指标构成见表1。

2. 解释变量

数字经济发展（Dige）：关于数字经济发展水平的测度，学术界内尚未达成共识。指标体系法为当前主流度量方法。本文参照赵涛等人的研究，从互联网发展和数字金融普惠两大维度构建指标体系，详见表2。为了更科学地评估数字经济发展状况，本文采用主成分分析法，对数据进行标准化降维处理，进而得出综合衡量数字经济发展的指数。

3. 中介变量

技术创新（Innov）：在过往研究中，技术创新能力常常被简化为以研发投入为衡量标准的代理变量。然而，技术创新活动本质上具有显著的高风险性，将研发投入直接等同于创新产出往往存在较大的差距，因此，使用此类指标来评估技术创新能力存在高估的风险。相比之下，专利指标因其蕴含较高的技术含量，能够更客观地反映出一个地区的实际创新能力。因此，本文借鉴李婧等人的研究思路，选择以专利授权数量作为衡量城市技术创新水平的指标，以更准确地评估技术创新能力。

产业结构优化（Ind）：产业结构的转型升级，作为促进经济与环境和谐发展的重要举措，需要特别关注三次产业部门的比例关系是否恰当以及产业间发展的协调性，即产业结构的高级化和合理化问题。在本文中，借鉴刘伟、干春晖等人的研究，以产业之间的比例关系与各产业劳动生产率的乘积加权值，评估产业结构高级化（TS）。对于产业结构的合理化（TL）则采用泰尔指数，该指数不仅能够反映不同产业在产值与就业上的结构差异，还能体现各产业在经济地位上的不同优势。

4. 控制变量

为提升研究的准确性和可靠性，本文在探讨数字经济对绿色生态效率的影响时，充分考虑到其他潜在变量的影响。在参考了何维达、梁琦、初丽霞、罗能生等学者的研究基础上，defg 选取了以下控制变量：经济发展水平（Agdp）、外商直接投资（Fdi）、科技水平支出（Ramp;D）、城镇化率（Ur）、财政投入水平（Fis）和环境规制（Er）。其中，经济发展水平以城市人均地区生产总值表示，经济发展往往伴随着环保技术的创新和资源利用的优化，从而有助于提升绿色生态效率；外商直接投资，以当年实际使用外资金额占地区生产总值的比重衡量，外商投资不仅直接促进了经济增长，还带来了技术转移和管理经验的溢出，这些都有利于绿色生态效率的提升；科技水平支出，以科学技术支出占政府财政一般公共预算支出的比重表示，高水平的科技投入能够推动绿色技术的研发和应用，对绿色生态效率的提高具有显著的正向作用；城镇化率，以城镇常住人口占地区全部常住人口的比例衡量，尽管城镇化是现代化进程的重要表现，但传统的粗放型城镇化模式往往伴随着资源的过度消耗和环境的破坏，这对绿色生态效率的提升构成了挑战；财政投入水平，以政府财政一般公共预算支出占地区生产总值的比重衡量，财政投入的增加，尤其是用于环保和生态建设方面的投入，能够直接促进绿色生态效率的提升；环境规制，以一般工业固体废物综合利用率表示，工业固体废物的资源化利用是环境规制的重要手段之一，其利用率越高，表明环境规制越有效，对绿色生态效率的提升也越有利。

（三）模型构建

本文构建双向固定效应模型检验数字经济发展对城市绿色生态效率的影响，具体公式如下：

为了深入探究数字经济发展对城市绿色生态效率的影响机制，本文借鉴了巴伦和肯尼以及温忠麟等的研究思路，ab 结合模型（1）的设计，构建如下中介机制检验模型：

（四）描述性统计

表3 为各变量的描述性统计结果。从绿色生态效率和数字经济发展综合指数的均值和最值观察，各城市的发展水平呈现出显著的不均衡性。这一差异表明，尽管我国经济增长与生态环境的协同发展水平在逐步提升，但要实现全面、协调、可持续的发展，仍需付出巨大努力。在推动后续发展的过程中，应深入探究各区域间发展差异的原因，并针对关键影响因素制定有针对性的策略，以确保理论研究能够真正为实际工作提供有效的指导。

四、实证结果分析

（一）基准回归

本文基于模型（1）检验数字经济发展对城市绿色生态效率的影响。对回归结果进行观察可以发现，无论是否纳入控制变量，Dige 的回归系数均通过了1% 水平下的显著性检验。在未纳入其他控制变量时，数字经济发展对城市绿色生态效率的影响系数为0.059。然而，在纳入控制变量后，Dige 的系数降低至0.048，这表明在考虑其他影响因素后，数字经济发展对城市绿色生态效率的影响有所减弱，但这一结果更贴近实际。综合回归结果来看，数字经济发展能够正向影响城市绿色生态效率，这验证了本文的假设1。这一结论与当前我国的政策导向高度契合，即通过大力发展数字经济，推进数字化建设，将信息数据纳入主要生产要素中，从而提升生产效率，促进城市资源利用效率的提升以及污染排放的减少，进而推动城市绿色生态效率的改善。

（二）稳健性检验

1. 分位数回归法

在回归过程中，本文采用自助法来计算分位数的标准误，并设定500 次的重复次数，选择25%、50% 和75% 这三个具有代表性的分位数进行考察。如表5 所示，Dige 的回归系数在所选分位数水平上均正向显著，表明基准回归结果稳健。

2. 剔除省会城市和直辖市

省会城市与直辖市因其拥有丰富资源和特殊政策支持，在绿色生态保护方面可能展现出独特的态势。若未将这些特殊城市从样本中排除，可能会对数字经济与城市绿色生态效率之间因果关系的判断产生干扰，进而影响到研究结果。因此，为了增强模型的解释力，特地在回归样本中剔除了省会城市与直辖市（乌鲁木齐市、兰州市、南京市、南宁市、南昌市、合肥市、呼和浩特市、哈尔滨市、太原市、广州市、成都市、昆明市、杭州市、武汉市、沈阳市、济南市、海口市、石家庄市、福州市、西安市、郑州市、银川市、长春市、北京市、天津市、上海市、重庆市）。经过这样的处理后，结果如表6 所示，Dige 的系数依然显著为正，这与基准回归模型的结果相吻合。这一研究结果进一步验证了数字经济发展对城市绿色生态效率的积极影响，表明研究结论具有较强的稳健性。

3. 内生性处理

为降低内生性问题对研究结果的影响，本文采用了工具变量法，以提升结论的稳健性。在方法选择上，借鉴了黄群慧等人的研究思路，a 构造了各城市1984 年每万人固定电话数量与上一年全国互联网用户数的交互项作为工具变量。这一选择基于两个方面的考虑：一方面，固定电话普及情况往往预示着数字经济发展趋势，历史上普及率高的地区往往数字经济发展也较快，因此该工具变量与数字经济发展指数间存在显著相关性。另一方面，随着信息技术的迅猛发展，历史固定电话数量已不再是影响当前绿色生态效率的关键因素，这在一定程度上满足了工具变量的排他性要求。

本文采用两阶段最小二乘法进行工具变量估计。结果表7 显示，Anderson canon. corr.LM 统计量和Cragg-Donald Wald F 值均通过了检验，表明工具变量选取有效。随后，进行了两阶段的回归分析。第一阶段的回归结果表明，早期固定电话的发展情况对后期数字经济的发展具有显著的正向影响，这与研究预期相符。第二阶段的回归结果则显示，与前文基准回归结果相比，Dige 的回归系数在大小上虽有所变化，但系数符号仍保持一致且显著，证实了前文研究结论的可靠性。

（三）机制检验

1. 技术创新的中介作用

本文基于模型（1）至模型（3）检验技术创新的中介效应，结果见表8。在第（2）列中，Dige 系数为正向，说明数字经济的发展对技术创新具有促进作用。进一步地，第（3）列的结果表明，数字经济和技术创新共同对绿色生态效率产生正向影响，具体数值为0.077。对比第（1）列中未考虑中介效应时Dige 的回归系数，技术创新的中介作用使数字经济发展对绿色生态效率的影响略有下降，但显著性保持不变。根据中介效应检验原则，可以确认技术创新在数字经济发展与绿色生态效率提升之间起到了部分中介作用，其中介效应占比达到了18.6%。其中，Sgmediation 命令所提供的Sobel、Goodman1、Goodman2 三种显著性检验也均通过，验证了研究假设H2，支持了数字经济发展通过技术创新提升绿色生态效率的论断。这一结论具有现实意义，凸显了数字时代技术创新在推动绿色发展中的关键作用。政府和企业应加大技术创新投入，推动数字经济与绿色发展融合，同时关注技术创新带来的风险挑战，确保数字经济健康发展惠及社会和环境。

2. 产业结构优化的中介作用

同理，本文基于模型（1）至模型（3）对产业结构优化的中介作用进行了深入研究，回归结果详列于表9。研究结果显示，产业结构高级化在数字经济发展促进城市绿色生态效率提升的过程中起到了部分中介作用，占比达到11.4%，且Sobel 检验和Goodman 检验也均通过。这一结果充分表明，数字经济的发展对当地产业结构数量比例的优化起到了积极推动作用，进而显著促进了区域绿色生态效率的提升。

进一步分析第（5）列的回归结果，可以发现数字经济对产业结构合理化的影响在1% 的水平上显著为正。这意味着数字经济的发展不仅加速了产业结构的升级步伐，而且有效推动了产业结构的合理化进程。然而，值得注意的是，在第（6）列中，尽管产业结构合理化对绿色生态效率的影响系数为正，但其影响并不显著，且后续的Sobel 检验也未通过。这表明，在当前阶段，产业结构合理化对绿色生态效率的影响尚不明显。究其原因，一方面，尽管产业结构合理化是提升经济效率的重要途径，但在实际操作中，由于技术水平、政策环境、市场需求等多重因素的制约，产业结构合理化的程度可能尚未达到能够显著影响绿色生态效率的水平。另一方面，产业结构合理化对绿色生态效率的影响可能存在一定的滞后效应。由于产业结构的调整和优化是一个长期而复杂的过程，其对环境的影响往往需要经过一段时间的累积才显现，因此在短期内可能难以观察到其对绿色生态效率的显著影响。

综上所述，尽管数字经济发展推动了产业结构的升级优化，但产业结构合理化对绿色生态效率的促进作用尚未充分发挥。未来，还需要进一步探索如何优化产业结构，特别是加强产业结构的合理化进程，以更有效地提升绿色生态效率。同时，还应关注数字经济发展与产业结构优化之间的协同效应，以实现区域经济的绿色可持续发展。

五、异质性分析

（一）地理区位异质性分析

鉴于不同地区在经济发展水平、人口结构、技术积累和产业特征等方面的显著差异，数字经济对城市绿色生态效率的改善效果可能呈现出地域性的差异。因此，本文将样本细分为东、中、西部三组进行分组回归分析，结果详列于表10。分析结果表明，在东部和中部地区，数字经济发展显著推动了绿色生态效率的提升，而在西部地区则表现不明显。这一现象可能源于东中部地区数字经济发展较好，更能有效促进技术创新成果的转化和产业结构的升级。相较之下，西部地区发展相对滞后，受到外部环境的差异影响，产生了所谓的“虹吸效应”，进一步加剧了东中部与西部地区数字经济发展对城市绿色生态效率影响上的差异。为充分发挥数字经济在提升城市绿色生态效率方面的积极作用，我国需注重各区域的协调发展。特别地，应加大对西部地区数据要素基础设施的投资力度，同时充分利用其生态优势，促进东中西部地区在数据要素、生态经济、旅游经济和网络平台经济等领域的协调发展，从而为全国范围内的绿色发展注入新的动力。

（二）城市规模异质性分析

城市规模的不同往往映射出其内部发展方式、未来战略规划及地方政府权力运行机制的差异，这些差异可能导致数字经济对城市绿色生态效率的影响呈现出异质性。本文依据《关于调整城市规模划分标准的通知》，将城市划分为特大城市、大城市和中小城市，并进行了回归分析。结果表11 显示，在特大城市和大城市中，数字经济对绿色生态效率的积极影响显著，而在中小城市则不明显。其背后原因在于，特大城市和大城市往往拥有更为完善的基础设施体系，如先进通信网络和高效交通系统，为数字经济发展提供坚实基础，同时促进信息流通和资源优化，为提升绿色生态效率创造了有利条件。此外，特大城市能吸引更多产业集聚和高素质人才，其丰富的创新资源和环境为数字经济发展提供有力支撑，推动产业结构优化升级。相对而言，中小城市在基础设施、产业集聚和技术人才方面存在不足，限制了数字经济对绿色生态效率的影响。综上所述，城市规模是影响数字经济对绿色生态效率作用的关键因素。为了充分发挥数字经济的积极作用，应根据不同城市的规模和特点，制定个性化的政策和措施，促进数字经济与绿色生态的协同发展。

（三）互联网普及率异质性分析

城市的互联网普及率对数字经济和绿色生态效率具有显著影响，尤其在数字化转型、信息共享、智能城市建设和共享经济等方面作用突出。鉴于我国城市间互联网发展水平的差异，其对数字经济与绿色生态效率的影响呈现不同效果。本文采用互联网宽带接入用户数占常住人口比重衡量互联网普及率，并据此将样本划分为高、低两组进行比较，结果见表12 列（1）。由结果（1）可知，在互联网普及率更高的城市，数字经济在提升绿色生态效率方面展现出更为显著的促进作用，其影响力显著增强。这主要得益于高普及率的互联网为数字经济发展提供了坚实的基础设施和广泛应用的信息通信技术支撑，包括电子商务、物联网等。城市中互联网普及率的提升，使得居民能更便捷地参与数字经济活动，推动城市经济的数字化转型、信息共享与合作，提升资源利用效率，减少不必要的资源消耗和环境污染，从而进一步提升城市的绿色生态效率。

（四）人力资本水平异质性分析

数字经济，作为新时代的关键经济形态，其核心在于技术创新与高效应用，而这背后，人才的力量不可忽视。高素质人才作为城市发展的核心引擎，对数字经济与绿色生态效率的影响尤为关键。不同城市的人力资本水平差异显著，这导致数字经济对绿色生态效率的影响表现出明显的异质性。为深入探究这一现象，本文采用普通本专科在校学生数占年末总人口的比例作为衡量指标，将样本划分为高、低两组进行比较，结果见表12 第（2）列。由结果（2）可知，在人力资本水平更高的城市，数字经济对绿色生态效率的改善力度更大，显著性进一步加强。这主要归因于这些城市汇聚了大量高素质人才，他们不仅具备创新能力，能引领数字经济发展，还能将先进技术应用于绿色生态效率的提升，实现经济与生态的共赢。此外，高人力资本水平的城市通常拥有完善的教育培训体系，为数字经济提供持续的人才支持。这种人才供给的连续性有助于数字经济的稳定增长，并对绿色生态效率产生积极影响。同时，良好的教育也提升了居民的数字素养和环保意识，为数字经济与绿色生态的融合发展提供了有力支撑。

六、研究结论与政策建议

（一）研究结论

本文集中探讨了数字经济发展对城市绿色生态效率的影响，得出以下主要结论：首先，数字经济发展对城市绿色生态效率产生显著的正向效应，经过分位数回归、排除省会城市和直辖市样本以及处理内生性问题后，该结论依然稳固。其次，机制分析揭示，技术创新与产业结构的高级化是推动数字经济发展提升城市绿色生态效率的关键途径。最后，异质性分析表明，数字经济发展对绿色生态效率的促进作用在地理分布和城市规模上呈现出一定差异，主要体现在东中部地区、特大城市和大城市，而在西部地区和中小城市则不太显著。此外，进一步研究发现，高互联网普及率和高人力资本水平的城市，在数字经济发展提升绿色生态效率方面的影响更为显著，且其影响力度也更为突出。这些结论为深入理解数字经济发展与城市绿色生态效率的关系提供了有益启示。

（二）政策建议

数字经济发展在提升城市绿色生态效率方面发挥了积极效应，然而，由于我国地区间经济发展不均衡，导致“数字鸿沟”现象凸显，各地区在数字经济发展上展现出较大差异。为推进数字经济在全国范围内的均衡可持续发展，充分释放其潜力，进一步提升城市绿色生态效率，并促进地区高质量发展，本文基于研究结论，提出以下对策建议。

推动数字经济繁荣，助力城市生态文明构建。发展数字经济，需优化硬软环境以促进生态文明建设。硬环境上，主要是指数字基础设施建设。政府应加大投入力度，积极推动无线光缆、5G 基站、人工智能等关键领域的设施建设，为数字经济的蓬勃发展奠定坚实基础，特别是助力中西部地区发挥后发优势，共享数字经济发展带来的红利。软环境上，完善制度与监管机制是关键，以防范数字经济结构失衡、数据垄断等风险。政府应加强法治保障，建立健全监管体系，确保数字经济健康、可持续发展，进而推动城市生态文明建设。

扩大技术创新投入，提升技术创新质量。相较于西方发达国家，我国技术创新投入仍有不足。为提升创新水平，各省市需结合实际情况，合理调控研发投入。东部地区经济发达，对周边地区具有强大辐射力，而中西部地区则可借助“西部大开发”和“中部崛起”等国家发展战略，加快技术创新进程，缩小与东部差距。同时，中西部地区应精准制定分层级扶持政策，增加创新投入，解决发展难题。在扩大创新规模的同时，注重提升创新质量，聚焦核心技术，产出实效专利成果并加以应用，推动市场、行业、产业乃至整个系统的技术创新。

突破产业结构发展瓶颈，实现产业结构优化升级。一方面政府应加大数字经济政策支持力度，明确数字经济的战略地位和发展方向，为新兴产业提供税收优惠、资金扶持等政策支持。同时，设立产业发展基金以引导社会资本积极投入，推动云计算、大数据、人工智能等新兴产业的快速发展，推动相关产业链的升级和改造。另一方面，促进传统产业数字化转型。通过建立传统产业数字化转型示范项目，促进产业链上、下游企业之间的协作，打造更密切的产业链生态，从而带动整个城市经济的绿色转型。

（实习编辑：郭静姝）