数字经济对黄河流域生态保护的影响研究

李世寒 刘晓平

摘 要：作为一种新兴经济形态，数字经济对实现生态保护具有重要意义。本文以产业结构升级为视角，通过选取2011—2021年黄河流域九个省（自治区）的面板数据，利用环境影响随机模型以及中介效应模型，构建了基于状态-压力-响应（PSR）逻辑的生态保护水平指标体系并采用熵值法计算出黄河流域各省（区）的生态保护水平和数字经济发展水平，最后采用固定效应回归模型进行检验分析。研究发现：数字经济对黄河流域的生态保护具有显著的促进作用；产业结构是数字经济作用于生态保护的重要路径；黄河流域内数字经济对生态保护释放的红利程度在空间上呈现出“中游>下游>上游”的特点，呈现异质性特征。基于此，本文建议加强对数字经济理论研究，提升数字经济在传统产业的应用，促进产业结构优化升级，对实现黄河流域高质量发展至关重要。

关键词：产业结构升级；生态保护；数字经济；黄河流域；区域经济；新兴经济

本文索引：李世寒，刘晓平.<变量 2>[J].中国商论，2024（11）：-150.

中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）06（a）--05

数字经济是继农业经济、工业经济后的重要经济形态，是要素资源重组，产业结构优化的关键力量。习近平总书记在党的二十大提出推进环境污染防治、加快发展方式绿色转型的要求，在《不断做强做优做大我国数字经济》中提到，数字经济是新一轮科技革命和产业变革的关键要素。数字经济顺应了我国寻求经济转型升级、亟须解决生态环境问题的时代背景（郭晗和任保平，2020），极有可能成为我国未来经济发展的引擎（戚聿东等，2020；刘长庚和张磊，2017）。2019年，黄河流域高质量发展与生态保护被确认为国家重大发展战略，黄河是我国重要的生态区域（任保平和张倩，2019），拥有丰富的自然资源，是“一带一路”的关键区域，是连接我国东西部的“生态走廊”（崔盼盼，2020）。但是目前黄河流域生态环境脆弱，上游存在水源涵养功能下降等问题，中游存在水土流失等问题，下游湿地萎缩的困境也不容忽视。

近年来，学者研究发现数字经济能够通过技术手段来倒逼产业转型、促进产业结构优化升级（张宝亮和徐杨，2021，林宇豪和陈英葵，2020）；它能够提高资源利用效率，改变传统企业高能源投入低经济产出的生产情况，促进绿色发展（史丹，2020 ）。关于黄河流域的研究，有学者认为黄河流域持续发展的着力点在于数字经济（宋洋，2019），此外更多研究集中于黄河流域的数字经济与高质量发展的耦合性（荆文君和孙宝文，2019；周清香和李仙娥，2022）。

当前，少有学者考虑利用数字经济来加强对黄河流域的生态保护，一定程度上忽略了数字经济在生态保护方面所发挥的作用。在此背景下，本文以黄河流域为研究对象，探讨数字经济是否能够对生态保护产生积极影响，以及其影响路径具有重要意义。本文利用黄河流域九省2011—2021年的相关数据，构建了生态保护与数字经济综合指标评价体系，基于环境影响随机模型以及中介效应模型来研究数字经济与生态保护之间的关系，探讨了数字经济对生态保护的影响效应。

1 机制分析与理论假设

生态保护不是舍弃经济发展，它强调在人与自然和谐统一的基础上寻求经济发展（黄建忠等，2023），其意义在于，以最低的环境投入实现最大的经济产出，同时利用增加的经济效益反哺生态保护。数字经济能够实现生产过程中的高效率投入，减少资源浪费，促进生态保护，从数字经济促进产业优化升级的视角来看，数字经济引领新兴产业的发展，提升生态保护水平。

1.1 数字经济对生态保护的影响

数字经济对生态保护的影响主要是以正向为主。第一，从生产要素考虑，数字经济区别于传统工业企业的高污染性，对环境和资源的压力较小，随着数字经济的发展传统产业的生存空间将会被压缩（祝合良和王春娟，2020）。第二，数字经济从供求两端发力，为解决经济发展和生态保护的矛盾提供了新的思路。在供给侧方面，数字经济降低了生产制造、运输储存等交易成本，实现边际成本递减（庄贵阳和丁斐，2020），同时数字作为一种生产要素，在一定程度上代替了土地、人口等生产要素，实现低投入高产出的目标（郭淑芬和郭金花，2019）；在需求端方面，数字经济能够满足消费者多样化、个性化需求，同时数字经济对绿色产品的研发与推广，极有可能引领绿色消费浪潮，进一步释放经济生态红利（李虹和邹庆，2018）。

1.2 数字经济、产业结构升级与生态保护的关系

数字经济对产业结构升级的影响主要有如下几点：第一，数字经济的快速发展促使产业结构由劳动、资本密集型产业转变为数字密集型产业（林宇豪和陈英葵，2020），加快产业转型升级。第二，数字经济具有高流动性、广覆盖性等特点，提高了上中游产业的融合效率，有利于新产业形态的萌发（李虹和邹庆，2018）。第三，数字作为生产要素加入生产，促进实现工业数字化，有利于提升产业结构的合理度（林宇豪和陈英葵，2020）。

在产业结构升级与环境保护方面，学者认为环境承载力有限，需要舍弃高能耗产业，促进产业结构优化升级来降低环境压力（Dietz，et al）；也有学者提出产业结构优化升级是改进生态效率的重要途径（韩永辉等，2016）。数字经济所带来的产业结构优化进一步促进数字进入生产环节，加速实现低投入高产出的目标；数字经济的发展将会促使产业高端化，推动技术创新，减少对自然资源的依赖，提升生态保护水平（戚聿东，2020）。

2 研究设计

2.1 模型构建

Dietz和Rosa参照美国经济学家Holdern与Ehelich所提出的环境压力控制模型，构建了环境影响随机模型（Holdren J P 和Ehrlich P R 1974），其中I表示环境，P表示人口，A和T分别为富裕程度和技术进步。

在此模型的基础上，本文将生态保护（EP）和数字经济发展水平（DE）纳入模型考虑，并将PAT三个变量结合其他可能对生态保护产生影响的因素作为控制变量，建立了数字经济对生态保护的影响模型，公式如下

其中，i代表地区，t代表年份，control为一系列控制变量，μi为地区固定效应，λi为地区时间效应，εit为随机误差项。

为了研究产业结构优化升级能否产生中介效应，本文以温忠麟等（2014）的研究为基础，先构建解释变量对中介变量的回归方程，然后建立解释变量与中介变量对被解释变量的线性回归方程，公式如下：

式中，ME代表着介变量，指产业结构合理化与高级化两个指标，其余变量含义与式（1）相同。

2.2 变量选取与指标体系构建

2.2.1 核心解释变量

数字经济发展水平（DE），基于王军等（2021）对数字经济发展水平的测度方法，在数字经济内涵的基础上，从数字创新、数字产业等四个方面构建指标评价体系，具体包括：规模以上工业企业 R&D 经费；发明专利申请数（件）；技术市场成交额；电子商务采购额；电子商务销售额（亿元）；规模以上工业企业新产品销售收入；移动电话普及率；互联网宽带接入端口；网页数；每百家企业拥有网站数；电子商务交易活动企业数比重。

2.2.2 被解释变量

生态保护水平（EP），基于状态-压力-响应（PSR）的逻辑，从资源现状、污染排放、环境治理、生态建设来构建指标体系。作者考虑到黄河流域流经省份的特殊性选取了湿地面积，耕地面积，沙化土地面积，森林覆盖率，草原面积，工业废气排放总量，城镇生活污水排放量，工业废水排放总量，二氧化硫排放总量，氮氧化物排放总量，建成区绿化覆盖率，草原虫鼠害危害面积，发生滑坡灾害起数，自然保护区面积，公园绿地面积，受灾面积，地方财政环境保护支出，工业废水治理费用，工业废气治理费用，工业污染治理投资总额，生活垃圾无害化处理量，水土流失治理面积（新增），当年人造林面积，共计23个三级指标作为研究的被解释变量。

2.2.3 中介变量

产业结构高级化，用二三产业产值的比重来表示；产业结构合理化参照阳立高（2017），使用泰尔指数的倒数来衡量，公式如下：

式（5）中，TL代表泰尔指数，i为具体产业部门，n表示产业部门的数量，Y为地区生产总值，Yi为具体产值，Li表示就业人口，L表示不同区域的就业人口。

2.2.4 控制变量

在环境影响随机模型的基础上，考虑其他可能会影响到数字经济或者生态保护的变量来组成本文的一系列控制变量，具体包括经济发展水平（GDP）、人口规模（PS）、城镇化水平（UL）、财政投入水平（FL）、城镇失业率（UR）、科技支持（TN）等，具体衡量方法见表1。

2.3 数据来源

本文以2011—2021年，黄河流域九省（自治区）为研究对象，样本量99个，数据来源于《中国环境统计年鉴》《中国统计年鉴》、数字普惠金融指数，个别缺失数据由各省份的统计公报、各政府统计局补充，其余数据由插值法进行填补。

3 实证分析

3.1 基准回归

本文采用固定效应回归模型来检验数字经济对生态保护的影响。表2列（1）为不考虑控制变量影响的回归结果，列（2）是加入控制变量的回归结果。表2列（1）列（2）DE的系数均为1%的水平上显著为正，这说明数字经济促进了黄河流域的生态保护。笔者观察表2第（2）列中其他控制变量的相关系数发现，经济发展水平、城镇化水平等变量显著为正，这说明城市发展也会提升生态保护水平，而人口规模控制变量与生态保护呈负相关，说明对黄河流域而言，人口越密集生态保护水平越低。

3.2 异质性分析

鉴于黄河流域省份较多，各省份的经济发展状况以及其他因素均有差异，且不同地区的数字经济发展水平也有差异，因此需要进一步研究黄河流域内数字经济对生态保护所存在的区域异质性特征。本文把黄河流域分为黄河上游（甘肃、青海、四川）、中游（山西、内蒙古、陕西、宁夏）、下游（河南、山东、山西）三部分，随后本文对以上三个区域分别进行回归分析，结果见表3。根据回归结果可知，黄河流域内存在区域异质性特征，黄河上游数字经济的估计系数为负，黄河中游则显著为正，而下游虽为正数，但其显著水平较低，即黄河中游数字经济对生态保护的促进作用明显优于上游和下游。究其原因，长尾群体在数字经济发展的进程中得到的收益最大，数字经济在降低技术门槛的同时极大程度满足了这类群体的生产生活需求，而黄河中下游的省份这类群体较多。

3.3 作用机制分析

上述回归结果表明，数字经济发展与生态保护之间存在显著的正相关关系，本文重点关注中介模型回归的结果。

表4列（1）结果显示，数字经济对产业结构高级化产生了显著的正向影响，即数字经济的发展有利于产业结构高级化。在表4列（2）中，DE、LS的系数分别在5%和1%的水平上显著为正，但此时DE的系数小于表（2）列（1）的DE系数，因此产业结构高级化具有中介效用。在检验数字经济对产业结构合理化的作用中，DE的系数仍显著为正（列3），表明数字经济对产业结构合理化有积极作用，表4第（4）列为数字经济和产业结构合理化对生态保护影响的回归结果，此时 EP的系数为0.173（1%的水平显著），TLD的系数为0.077（10%水平显著），这说明数字经济能够通过产业结构合理化来提升生态保护水平。因为LS的回归系数大于TLD的回归系数，所以在此过程中产业结构高级化优于产业结构合理化。

3.4 稳健性检验

3.4.1 更换测试方法

本文数字经济衡量指标较多且具有一定的相关性，且KMO检验结果中KMO值为0.8，P值为0.00，因此选择因子分析法替换熵值法，重新衡量数字经济各个指标的权重，得到新的综合得分。

3.4.2 分阶段回归法

2016年后，数字经济飞速发展。因此，本文把2016年视为分水岭，将2011—2015年与2015—2021年分别进行回归。

3.4.3 缩尾处理

缩尾处理的具体做法：将百分位处的数值替换所有百分位外的数值，本文对所有变量进行1%缩尾处理。

在更换测算方法以后，数字经济的回归系数虽然显著性水平有所下降，但是仍然在可接受的范围内；笔者比较列（2）与列（3）的回归系数发现，二阶段数字经济的回归系数远大于一阶段，且二阶段的显著性水平也优于一阶段，这可能是由于二阶段数字经济发展更为迅猛；从列（4）可以看到，即使进行缩尾处理，DE回归系数仍为正（1%水平上显著）。以上稳健性回归结果支持了基准回归的结果，说明基准回归是有效的。

4 结语

本文为进一步研究黄河流域数字经济发展水平，提升生态保护水平，通过对黄河流域的九个省份的相关数据进行研究发现：（1）数字经济发展水平与生态保护水平正相关，且黄河流域内人口越密集，生态保护水平越低；（2）黄河中游四省域（山西、内蒙古、陕西、宁夏）数字经济对生态保护的促进作用明显优于上下游省份，黄河流域内数字经济对生态保护释放的红利程度在空间上呈现出“中游>下游>上游”的特点；（3）数字经济通过促进产业结构升级提升了黄河流域的生态保护水平。

综上，本文提出如下建议：（1）要认识到我国数字经济发展的紧迫性，加快完善数字经济顶层设计，加强数字经济的基础建设，促进数字经济新业态的萌发，加大在黄河流域的数字经济、产业转型等方面的财政支持，提高数字经济对生态保护的作用。（2）黄河流域的各个省市应该加强经济交流与技术合作，借鉴其他省市的绿色发展经验，促进当地经济发展与生态保护的融合，出台与数字经济、产业转型以及生态保护相关的政策，给与新兴产业政策优待，进一步打好保护环境的基础。（3）充分发挥数字经济在产业结构优化升级中的作用，加速形成数字产业化与产业数字化，推动新兴产业的崛起和经济发展方式的转变，将对生态保护具有极大的效用，需要建立以数字技术为核心的现代化产业体系，以实现黄河流域高质量发展。

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