数字经济对绿色经济效率的非线性影响——基于中国282个城市数据

连雨欣,宋国锋

吉林建筑大学经济与管理学院,吉林 长春 130118

0 引言

数字经济充分利用了互联网普及和大数据时代的优势,通过信息共享提高了交易效率,降低了成本,从而带来了经济效益。然而,数字经济的发展也对环境产生了一定的影响。为了实现生态与经济双赢,必须始终将绿色经济理念融入其中。因此,在推动数字经济发展的同时,必须重视并解决如何提高绿色经济效率这一问题。在发展数字经济的同时,如何提高绿色经济效率成为一件需要重视并解决的事情。

数字经济与绿色经济是当前备受关注的研究领域,多数研究已经探索了数字经济对绿色经济效率的作用机制,但对于数字经济与绿色经济效率之间的非线性研究较少。任寿根[1]认为随着新的经济形态涌现,城市中新的生产要素快速融入社会,这将会引发新的区域与城市增长级差的出现,形成倒U形的情况,所以当数字经济发展到一定阶段,必然出现集群化倾向。基于此,本文采用2011—2019 年我国282个地级市面板数据,运用Tobit模型和门槛模型进行深入研究,探究两者之间的非线性特征。

1 研究假设

数字经济是经济社会发展的重要驱动力[2]。数字经济为传统经济发展注入了新动能,也重塑了生产、商业模式、个人生活方式、产业结构、能源消耗和效率等全生命周期[3]。数字经济催生的新产业以数据为主要生产要素,大大减少了传统产业对资源和能源的需求[4],促进了城市经济增长和节能减排,推动城市绿色经济效率的提升。但随着数字经济发展进入成熟稳定期,数字经济带来的增长红利会得到十足转化[5],其对资源消耗和环境污染等方面带来的负面影响将逐渐显现,这可能抵消掉数字经济带来的一些环保益处。例如过度的数据中心、云计算等数字基础设施和运行对能源和物质的消耗较大,电子垃圾的处理问题也越来越凸显,这就导致了资源约束和环境污染问题,降低了城市绿色经济效率。整体上来看,数字经济发展水平与绿色经济效率之间的关系不是简单的线性关系,而是呈现倒U形关系。基于这一观点,本文提出了假设1。

假设1:数字经济对绿色经济效率的影响关系呈现倒U形。在数字经济发展的前期,数字经济对城市绿色经济效率的发展具有促进作用,但在达到一定发展程度后,数字经济反而抑制了城市绿色经济效率的发展。

在数字经济时代,新的技术范式推动着社会生产和生活方式的变革,同时也导致了创新模式的演变[6]。数字经济模式具有显著的赋能效应,能为创新活动的开展和突破开启新的发展渠道和实施空间。数字经济赋能绿色技术创新,推动其不断发展[7]。数字经济通过推动资源利用最大化,从而促进绿色经济的发展,但绿色技术创新的早期发展阶段存在显著的规模经济效率缺失问题,这种缺失不可避免地对其他类型的创新产生挤出效应,导致资源配置的低效率,削弱了数字经济对绿色经济效率的正向影响,出现了一定的负面效应[8]。随着对绿色技术创新的高投入发展,其潜在红利被充分释放,绿色技术创新正成为全球新一轮工业革命和科技竞争的重要新兴领域,数字技术与绿色技术的深度融合,给“数字碳足迹”现象提供了绿色化的解决途径,降低了环境污染和碳足迹,提高了绿色经济效率。因此,本文提出假设2。

假设2:数字经济对绿色经济效率的影响随着绿色技术创新能力的变化呈现出门槛特征。

2 研究设计

2.1 模型构建

为研究数字经济对绿色经济效率的影响是否呈倒U形特征,本文将核心解释变量数字经济发展水平(Digital)及其二次项同时纳入模型中。绿色经济效率作为受限被解释变量,使用采用普通的OLS进行估计可能导致回归结构偏误,因此,为进行准确的回归分析,本文采用面板Tobit模型[9],建立模型如下。

(1)

式中:i=1,…,N,N为城市数量。t=1,…,T,T为年数。被解释变量(Gur i,t)代表城市i在第t年的绿色经济效率值,解释变量(Digital i,t)为城市i在第t年的数字经济发展水平,μi为城市i的固定效应,α为常数项,εit为随机干扰项,Controls i,t为城市i在t年的控制变量集合,λ′为控制变量的系数向量。当系数β1>0且β2<0,且系数显著时,表明数字经济与绿色经济效率之间存在倒U形的关系。

由于数字经济中的“网络效应”和“梅特卡夫法则”,绿色技术创新还可能会对数字经济推动绿色经济创新的非线性动态溢出产生间接作用。因此,通过门槛回归模型对此进行验证,设定如下。

(2)

式中:Ait为门槛变量;I(g)为取值1或者0的指示函数,满足条件为1,否则为0;θ为门槛值;Z′为控制变量的系数,能够将研究的城市层次样本划分为2个区间,不同区间内数字经济的回归系数(σ1和σ2)存在差异。

2.2 变量测度

被解释变量为绿色经济效率(Gur),采用非期望产出-超效率SBM模型进行测算。投入指标包括劳动、土地、资本、用水和用电投入,并以年末就业总人数来衡量劳动力投入,土地投入使用各城市建设区用地面积衡量,资本投入使用永续盘存法计算的固定资产投资总额表示,用水和用电投入分别使用各城市的用水总量和社会用电量来代表。产出指标包含期望产出和非期望产出,期望产出采用各城市的国内生产总额、城市市辖区建成区绿化覆盖率、社会消费品零售总额和市辖区绿地面积,非期望产出则采用工业废水排放量、工业烟尘排放量和工业二氧化硫排放量。

解释变量为数字经济发展水平(Digital)。参考了赵涛 等[10]的做法,选用了互联网普及率、电信业务总量、移动电话数、数字惠普金融指数和计算机服务和软件从业人员就业人员占比这5个指标,使用熵值法进行计算,得到的结果记作数字经济发展水平。门槛变量为绿色技术创新,采用绿色发明专利数量和绿色实用新型专利数量的对数值来表示。

基于提高回归结果准确性考虑,参照已有研究,选择如下控制变量。①能源消耗(Energy),采用能源消耗总量表示。②城市规模(Area),采用城市建成区面积表示。③金融发展(Findev),使用金融贷款余额占GDP的比重衡量。④人口规模(Peo),用年末常住人口来衡量。⑤经济发展水平(Pcgdp),使用人均GDP来衡量,并对控制变量进行对数出来以减少异方差问题。

2.3 数据来源

本文选取2011—2019年我国282个城市的面板数据,部分缺失的数据使用线性插值进行补全,所收集的数据来源于《中国城市统计年鉴》、各省市统计年鉴等宏观统计年鉴,以及CSMAR数据库、中经网统计数据库等数据库。

3 实证分析

3.1 基准回归分析

为了更深入地研究数字经济对绿色经济效率的非线性关系,本文运用Tobit模型进行回归分析,并在表1中展示了两者的回归结果。模型(1)是仅考虑解释变量的回归结果,模型(2)是在此基础上加入控制变量,模型(3)进一步引入解释变量的平方项,以进行非线性探究。

表1 基准回归分析结果

从表1的回归结果显示,模型(1)、模型(2)和模型(3)的对数似然函数值分别为-648.057、-476.921和-475.454,对数似然函数值越大,拟合效果越好,因此模型(3)更具有代表性,模型(3)结果显示,数字经济发展水平的一次性回归系数为2.277,二次项回归系数为-1.245,两者均通过了1%的统计显著性检验,说明数字经济与绿色经济效率之间存在明显的倒U形关系特征,假设1通过了验证,说明在数字经济发展水平前期,数字经济对绿色经济效率有正向作用,当数字经济发展水平大于临界值(拐点为1.012),数字经济将抑制绿色经济效率的发展,目前我国数字经济发展水平低于临界值,正由快速成长期进入成熟发展期[11],数字经济的高效运作可以减少能源消耗和污染排放,提高资源利用效率,从而推动绿色经济的发展,但要注意数字经济的扩张速度,规模扩张到达一定程度后,数字经济所带来的正面效应不足以抵消负面效应,超出资源环境承载力的临界值,抑制着绿色经济效率的发展。

在控制变量方面,能源消耗的系数为-0.109,对城市绿色经济效率具有显著的负向抑制作用,说明能源消耗量越大,绿色经济效率越低;城市规模的系数为-0.558,在1%的水平下显著为负,说明城市绿色经济效率呈负向关系,这表明随着城市规模的扩大,其与绿色经济效率呈反向变动;金融发展的系数为-0.013,未通过显著性检验;人口规模和经济发展水平的系数分别为0.043和0.097,显著为正,表明随着人口规模的扩大,经济发展水平的提高,有利于城市绿色经济效率的发展。

3.2 稳健性检验

为了检验结果的可靠性,本文采取以下2种方式进行稳健性检验(见表2)。第一,替换被解释变量的测度方式,本文使用非期望产生SBM模型重新测算绿色经济效率,如模型(5)和模型(6)所示;第二,删除直辖市,不同级别的城市,数字经济的发展不同,为了使样本更加合理,删除直辖市城市,如模型(7)和模型(8)所示。

表2 稳健性检验

表2的回归结果显示,模型(6)和模型(8)中数字经济的一次性回归系数为正,二次项回归系数为负,结果充分表现了数字经济对绿色经济效率的影响始终呈现显著的倒U形作用特征,与主模型得到的结果一致,其余控制变量的符号也与上述一致,因此本文的假设得到了检验。

3.3 门槛回归模型分析

面板门槛回归模型的实质是分段函数模型,主要考察在不同初始条件下解释变量是否在达到一定门槛值后发生结构性突变[12]。本文采用面板门槛回归模型检验数字经济对绿色经济效率的影响是否会受到绿色技术创新的约束。在进行门槛回归之前,首先需要对门槛值进行检验。本文基于Hansen的方法进行面板门槛存在性的检验[13],从而确定门槛个数,p值通过Bootstrap进行300次反复抽样得到。如表3所示,绿色技术创新通过双重门槛检验,门槛估计值分别为0.591和0.288。

表3 不同约束条件的门槛效应检验结果

在确定门槛存在的基础上,对面板门槛模型系数进行估计,表4中报告了基于不同约束条件下数字经济影响绿色经济效率门槛模型的回归结果。当绿色技术创新小于门槛值0.591时,数字经济对绿色经济效率具有负向抑制作用,且通过了1%的显著性检验;当绿色技术创新大于门槛值0.591时,数字经济对绿色经济效率的促进作用达到1.350,且通过了1%的显著性检验。这意味着数字经济促进绿色经济效率的提升有依赖于绿色技术创新,数字经济对绿色经济效率的影响随着绿色技术创新的提高影响效果越明显。

表4 基于不同约束条件的门槛回归结果

4 结束语

本文利用2011—2019年我国282个城市的面板数据,测算了数字经济发展水平和绿色经济效率值,并基于此使用计量方法实证分析,以探究数字经济对绿色经济效率的非线性传导机制。研究表明,数字经济与绿色经济效率之间的影响关系呈现倒U形,在到达拐点之前,这个阶段的数字技术广泛应用和创新对环境管理和资源利用带来了积极作用,数字技术可以优化生产过程、节约能源、减少污染物排放,并支持智能化、自动化和物联网等绿色技术的发展和应用,有助于提高绿色经济效率,实现资源的更有效利用和环境的更好保护。在到达拐点之后,数字经济的高速发展需要大量的能源和原材料供应,资源的过度消耗可能对环境造成负面影响,增加废弃物的产生,除此之外,数字经济的某些领域可能出现市场垄断或信息不对称问题,这都将限制绿色经济效率的提升。数字经济对绿色经济效率的影响随着绿色技术创新的变化呈现出门槛特征,随着绿色技术创新的提高,推动了清洁能源的发展和促进数字经济向循环经济模式转型,实现资源的循环利用和废物的减量化处理,数字经济可以在更加高效和环保的基础上实现可持续发现,促进绿色经济的发展。

基于研究结论,本文提出以下的政策建议。第一,数字经济在持续扩张过程中要稳中求进,不能急于求成,政府部门应制定更加严格的环境标准和法律法规,鼓励和引导企业实施环境友好型的生产和运营方式,加强对数字经济发展的监管,确保数字经济与绿色经济目标的协调推进,避免出现拐点之后抑制现象,实现数字经济与绿色经济之间的良性互动。第二,需要充分认识到在绿色技术创新的限制下,数字经济对绿色经济效率的影响呈现的非线性规律,消除数字经济发展过程中所存在的一些门槛效应;继续推动绿色技术的研发和创新,包括能源效率改进、清洁能源的应用、物联网技术的普及等,鼓励数字经济中企业和创新者投入到解决环境问题的技术领域中,推动数字经济与绿色经济的深度融合。