数字经济、技术吸收能力与绿色创新绩效

王岚 李男

[摘要]伴随大数据、互联网等技术不断发展，数字经济日益成为推动绿色创新发展的新动能。基于2012—2022年我国279个地级及以上城市面板数据，实证检验数字经济对绿色创新绩效的影响及技术吸收能力的调节作用。研究发现：数字经济对绿色创新绩效具有显著正向影响，且技术吸收能力在数字经济与绿色创新绩效间发挥正向调节效应。数字经济对绿色创新绩效的影响在东部地区城市与中心城市中更强。数字经济对绿色创新绩效的影响存在基于技术吸收能力的双重门槛效应，即伴随技术吸收能力的提升，数字经济对绿色创新绩效的影响呈边际递增的非线性特征。基于此，提出推动数字经济高质量发展、打造数字经济与技术吸收能力协同发展体系、差异化实施数字经济发展战略，助推绿色创新绩效提升。

[关键词]数字经济；技术吸收能力；绿色创新绩效；空间杜宾模型

一、 引言

当前，我国经济发展面临严重资源与环境约束、能源消耗加剧等问题，亟需转换发展模式。党的二十大报告指出“加快发展方式绿色转型”，“推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展关键环节”1，为经济绿色低碳转型提供了重要战略指引。绿色创新绩效作为反映地区绿色低碳转型、环境改善质量及资源可持续的重要指标，提升其水平可有效协调经济发展与生态保护间的关系，助力经济转型发展[1]。但就实际情况而言，我国现阶段仍面临关键核心技术对外依存度高、产业间资源要素配置效率低下等问题[2]，这会抑制绿色创新绩效提升。基于此，如何有效强化地区自主创新能力、加快创新要素流动，以提升绿色创新绩效成为当前亟待解决的问题。

数字经济作为新一轮科技革命与产业变革下形成的新经济形态，亦是继农业经济、工业经济后的主要经济形态，可与技术、劳动力、土地等传统要素实现协同创新，提升社会经济活动效率与创新发展水平，为地区低碳转型与绿色创新发展赋能。同时，数字经济天然具有环境友好属性，其带来的技术革新可畅通信息传递与交流途径[3]，推动经济结构转型。这与绿色创新发展理念存在高度一致性，有利于绿色创新绩效提升。一方面，数字经济发展有利于提高各类要素资源配置效率，打破区域间、行业间、产业间信息壁垒，提升产业间技术与知识传递速度，可有效推动产业结构升级并激发地区创新潜能[4]，为绿色创新绩效提升创造良好环境。另一方面，数字经济发展依托人工智能、大数据、云计算等数字信息技术，拓宽数字化服务范围，带动地区产业绿色转型升级，为绿色创新绩效提升奠定扎实基础。不可忽略的是，数字经济发展必然催生新型数字技术与设备，而地方经济体若想充分利用数字经济发展红利促进绿色创新绩效提升，还须依托高效率的技术成果转化能力，即技术吸收能力。伴随技术吸收能力不断提高，地区吸收与转化数字经济发展带来的新型数字技术效果日益提升，有利于形成更多创新成果[5]，促进地区绿色创新发展。因此，在探讨数字经济与绿色创新绩效的关系时还须考虑技术吸收能力在两者间发挥的作用。

与本文高度相关的研究主要集中在以下两方面：一方面，数字经济与绿色创新发展的相关研究。部分学者认为数字经济对绿色创新具有促进作用。鲍鹏程[6]研究发现，数字经济发展有利于城市绿色创新水平提升，且这一促进作用在大型城市和东部地区城市更显著。吕德胜等[7]研究指出，数字经济对绿色创新“增量提质”具有显著促进作用，且异质性环境关注在两者间发挥中介作用。还有一部分学者认为数字经济对绿色创新具有非线性影响。王海等[8]认为，数字经济对区域绿色创新具有“U”形非线性影响，且数字经济主要通过缓解融资约束与提高政府环保重视度两渠道影响绿色创新。有关数字经济对绿色创新绩效影响的研究，李小明等[9]发现数字经济可通过提高绿色创新意愿间接促进绿色创新绩效提升。另一方面，技术吸收能力与创新发展的相关研究。章志华等[10]研究发现，OFDI逆向技术溢出可显著促进绿色创新水平提升，但这一过程受母国技术吸收能力影响。李江等[11]认为，创新主体技术吸收能力提高有利于自身开展自主式创新，并可以增强技术溢出效应，推动同行业企业展开模仿式创新，从而整体提升区域创新发展水平。

既有研究多集中探讨数字经济、技术吸收能力对绿色发展的直接影响或机制，而较少探讨数字经济对绿色创新绩效的影响效应以及技术吸收能力的调节作用。在既有研究基础上，本文重点考察数字经济、技术吸收能力与绿色创新绩效间的内在联系。相较于既有文献，本研究首先将数字经济与绿色创新绩效置于统一研究框架，系统分析数字经济对绿色创新绩效的影响及作用机制；其次，借助调节效应分析与门槛估计方法，实证检验技术吸收能力在数字经济与绿色创新绩效间的作用与机制；最后，将研究视角下沉至279个地级及以上城市，从城市层面出发探讨数字经济对绿色创新绩效的影响，以期为赋能数字经济高质量发展、加速推动地区绿色低碳发展提供有益借鉴。

二、 研究假设

1. 数字经济对绿色创新绩效的直接影响

数字经济以数据要素资源为关键要素，以现代化信息网络平台为载体，可从畅通资金渠道、改善监管效能两方面影响绿色创新绩效。通常而言，产业在开展绿色创新活动时往往会面临融资约束[12]，这极易引发要素配置失衡、成果转化效率低下等系列问题，不利于绿色创新绩效提升。数字经济发展可有效提升传统金融机构数字化水平，推动数字金融发展，以增强金融资源配置力度与精准度，解决地区产业绿色、低碳转型过程中资金供求失衡问题，赋能绿色创新绩效提升。一方面，数字经济发展可有效带动金融产业数字化转型，拓宽金融产品与服务惠及范围，畅通资金资源向高边际产出和较低边际成本的创新主体流动的渠道，为地区绿色创新发展提供资金支持，赋能绿色创新绩效提升。另一方面，数字经济发展依托新型数字信息技术可有效打破地区产业间信息壁垒，有利于各类资源高效配置，改善区域绿色创新资源供给不均衡问题，以提升企业绿色创新抗风险能力，助力绿色创新绩效提升。

改善监管效能可有效优化绿色创新环境，赋能绿色创新绩效提升。数字经济依托大数据、云计算等新型数字信息技术探寻创新领域“政策真空”漏洞，可有效优化地方各相关部门监管效能[13]，改善地方创新主体创新环境，赋能绿色创新绩效提升。同时，数字技术的应用与普及可有效提升政府数字治理水平，打破政府部门间行政壁垒，促使政务数据公开透明，助力政府监管效能改善，为地区绿色创新发展提供良好政策环境。基于以上理论分析，本文提出如下假设：

H1：数字经济对绿色创新绩效具有显著正向影响。

2. 技术吸收能力的调节效应

技术吸收能力这一概念最早源自技术创新，主要指的是产业对于最新技术的研发、开拓以及使用的能力[14]。地区产业通过引进高新设备、操作系统等软硬件及高质量科研人才，提升技术吸收能力。这可有效释放数字经济发展红利，从而形成完善的跨产业协同创新机制，提高地区绿色创新水平，强化数字经济对绿色创新绩效的促进作用。一方面，随着地区技术吸收能力的提高，数字经济高速发展带来的新型数字信息技术可更高效地被地区创新主体吸收转化，进而提升绿色创新成果转化速度，增强数字经济对绿色创新绩效的促进作用。另一方面，企业通过加大研发投入、引进外部技术以及研究最新产品等方式提升技术吸收能力，可有效降低研发成本、加速创新发展进程[15]，为绿色创新绩效提升赋能。从这一角度看，技术吸收能力无疑可强化数字经济对绿色创新绩效的正向影响。此外，技术吸收能力还会衍生出“竞争效应”，能在一定程度上提高数字经济发展水平。当地区拥有较强技术吸收能力时，各行业、产业可持续吸收数字经济带来的技术溢出与红利，进而快速完成技术壁垒突破，推动绿色技术研发与创新，提升绿色创新绩效。基于上述分析，本文提出如下假设：

H2：技术吸收能力在数字经济与绿色创新绩效间发挥正向调节作用。

基于以上分析，技术吸收能力在数字经济与绿色创新绩效间可能发挥正向调节作用，但不可忽略的是，不同地区技术吸收能力存在差异。对于技术吸收能力较强地区，其技术创新与绿色研发能力更强，在面对数字经济带来的技术溢出时可发挥其技术成果转化能力，为地区创新提供有力支持。与此同时，技术吸收能力较强地区可积极应对数字经济发展带来的不确定性风险，通过快速形成创新成果成功规避技术创新风险[16]，强化数字经济对绿色创新绩效的促进作用。可见，技术吸收能力越强，数字经济对绿色创新绩效的促进作用越强，即数字经济对绿色创新绩效的影响可能存在基于技术吸收能力的门槛效应。基于此，本文提出如下假设：

H3：数字经济对绿色创新绩效的影响存在基于技术吸收能力的门槛效应。

三、 研究设计

1. 变量定义

（1）实验变量：数字经济（[DIG]）。当前学术界有关数字经济的测度方式较多，且尚未形成统一标准。徐维祥和周建平[17]从数字基础设施、数字创新能力、数字产业发展及数字普惠金融四个维度构设评价指标体系测度数字经济发展水平。文章在此基础上参考《全球数字经济白皮书（2023年）》中的“四化”框架1，增加产业数字化发展维度，从数字基础设施、数字产业化发展、产业数字化发展、数字创新能力及数字金融水平五个维度构建评价指标体系，并借鉴熵值法对各指标权重进行测度，具体评价指标体系如表1所示。

（2）被解释变量：绿色创新绩效（[GIP]）。通常而言，绿色创新绩效主要是指实现节能环保且具备一定创新性的相关生产活动，涵盖多个维度，仅用单一指标难以有效度量绿色创新绩效。本文参鉴闫华飞等[18]的研究思路，立足于经济、生态、社会三个维度构建评价指标体系，综合衡量绿色创新绩效水平，并在此基础上，借助熵权法对各指标进行赋权，之后利用线性加权法得出绿色创新绩效综合水平，具体评价指标体系如表2所示。

（3）调节变量：技术吸收能力（[ABS]）。使用各地区每年累计的专利授权数量表示，主要涵盖发明专利、实用新型专利和外观设计专利三类。

（4）控制变量：经济发展水平（[PGDP]），经济发展不仅可以有效激活地方市场活力，还可为绿色创新活动开展提供经济基础。该指标以地区人均国民生产总值衡量。对外开放（[OPEN]），开放的政策环境有利于地区引进国外高水平技术、外商投资、高素质人才等创新资源，以推动绿色创新绩效提升。该指标以地区实际使用外资占GDP比重表征。人力资本水平（[HC]），人力资本水平提升对于改善绿色生产工艺、优化生产设备和管理制度具有重要促进作用，可以赋能绿色创新绩效提升。该指标以各地区普通高等教育本专科人数占地区年底总人口的比重表征。产业结构（[STR]），通常而言，第三产业污染排放水平低于第一、二产业，对实现绿色创新发展具有重要推动作用，可以为绿色创新绩效提升提供有利条件。该指标以第三产业增加值占地区国民生产总值的比重衡量。

2. 模型设定

根据前文理论分析，数字经济对绿色创新绩效具有显著促进作用。为更好地分析数字经济、技术吸收能力与绿色创新绩效间的关系，本文分两步构设面板回归模型。

第一，在不加入技术吸收能力变量的情况下，主要考虑数字经济与绿色创新绩效两个关键变量，以便更清晰地分析两者间的影响效应，建立基准回归模型如下所示：

[GICit=α+β1DIGit+kj=2βjXit+μi+γt+εit]  （1）

式（1）中，[DIGit]为本文核心解释变量，指代地区[i]在时期[t]的数字经济发展水平；[GICit]表示绿色创新绩效；[Xit]表示一系列控制变量合集；[μi]与[γt]依次为个体固定效应与时间固定效应；[εit]指代残差项。

第二，加入技术吸收能力变量，以检验其调节效应。按照前文理论分析，技术吸收能力作为影响数字经济发展成效的重要因素，可正向调节数字经济对绿色创新绩效的促进作用。基于此，构建如下模型：

[GIPit=α+β1DIGit+β2ABSit+β3DIGit×ABSit+kj=4βjXit+μi+γt+εit] （2）

[GIPit=α+β1DIGit+β2ABSit+β3ABS2it+β4DIGit×ABSit+β5DIGit×ABS2it+kj=6βjXit+μi+γt+εit] （3）

本文将数字经济与技术吸收能力的交互项[DIGit×ABSit]，纳入模型（2）以检验技术吸收能力在数字经济与绿色创新绩效关系中的调节作用。按照上文理论分析，技术吸收能力对数字经济与绿色创新绩效的影响可能存在多种影响，为进一步检验技术吸收能力的调节机制，本文在模型（3）中加入数字经济与技术吸收能力平方项的交互项[DIGit×ABS2it]，以验证技术吸收能力的非线性调节效应。

为检验数字经济对绿色创新绩效影响的门槛效应，本文借鉴Hansen[19]构建的门槛回归模型检验技术吸收能力门槛效应，具体模型如下所示：

[GIPit=（α1+β1DIGit+kj=2βjXit）×I（ABSit≤τ1）+（α2+C1DIGit+kj=2CjXit）×I（τ1

式（4）中，[τ]为待估计门槛值；[I（?）]为指示性函数，当括号内条件被满足时赋值为1，反之为0。

3. 数据来源

本文选取2012—2022年我国279个地级及以上城市面板数据作为样本数据，数据主要源自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国城市统计年鉴》，CNRDS数据库、北京大学数字金融研究中心、地方统计年鉴及统计公报，专利数据来自国家专利产权局（SIPO）专利检索系统。针对部分缺失数据使用插值法进行补充。

四、 实证分析

1. 变量描述性统计

表3列示了各变量描述性统计结果。其中，绿色创新绩效的均值与标准差依次为0.472和0.268。从整体上看，我国绿色创新绩效水平并不高，且从最大值与最小值可以看出地区间存在明显差异。数字经济的最大值与最小值分别为0.815和0.097，说明数字经济发展水平与绿色创新绩效类似，地区间存在明显差异。

2. 基本面板回归结果分析

Hausman检验与LM检验结果表明，使用固定效应模型较为合适。为此，基准回归部分以个体与时间双向固定效应模型展开。同时，考虑到数字经济可能与绿色创新绩效之间存在双向因果关系，本文以数字经济变量展开基准回归，借助数字经济滞后一阶项对其进行替换，确保基准回归结果稳健性（表4）。观察可知，数字经济的估计系数为正，且通过1%显著性水平检验，说明数字经济对绿色创新绩效具有显著正向影响。可能的原因在于，依托数字网络与数字信息技术，数字经济可有效缓解地区行业、产业信息不对称，有利于推动产业间绿色创新活动开展与合作，进而加速绿色低碳技术创新与研发，赋能绿色创新绩效提升。至此，假设H1得到验证。同时，数字经济滞后一期的回归系数亦显著为正，说明绿色创新绩效不仅会受当期数字经济发展影响，还会受上一期数字经济发展影响。该结果印证了研究假设H1的合理性。

控制变量方面，经济发展水平的估计系数为正且显著，表明经济发展水平对绿色创新绩效具有显著促进作用。可能的原因在于，经济发展水平提高有利于地区市场健康有序发展，为城市绿色创新提供良好生态服务，可以确保绿色创新成果转化有序进行，进而提升绿色创新绩效。对外开放的估计系数显著为正，表明对外开放可显著促进绿色创新绩效。究其缘由，对外开放水平提高为地区产业带来更多来自国际城市的资金、技术及知识溢出，有助于国内产业转型升级与绿色技术创新研发突破，助力绿色创新绩效提升。人力资本水平的估计系数显著为正，表明人力资本水平提升有利于绿色创新绩效。原因在于，人力资本水平提升意味着地区内高技术、高素质人才的增加，可为地区绿色创新发展提供充足的人才支持，进而赋能绿色创新绩效提升。产业结构的回归系数显著为正，说明产业结构转型升级利于绿色创新绩效。细究缘由，产业结构转型升级可有效缓解高排放、高污染问题，推动产业发展模式向绿色、低碳方向转型，为绿色创新绩效提升提供有力支撑。

表5列（1）与列（2）是以技术吸收能力为调节变量的回归结果。观察可知，数字经济与技术吸收能力的交互项系数为正，且符号方向与数字经济变量方向一致，即技术吸收能力可显著增强数字经济对绿色创新绩效的正向影响。由此，技术吸收能力在数字经济与绿色创新绩效间发挥正向调节作用，假设H2得到验证。同时，为检验调节效应模型的稳健性，本文通过替换变量衡量方式即以地级市研发人员的自然对数重新测算技术吸收能力[20]，再次对技术吸收能力的调节效应展开检验，结果如列（3）（4）所示。观察可知，数字经济与技术吸收能力的一次项与二次项交互项系数均显著为正，说明替换技术吸收能力衡量方式后，技术吸收能力的正向调节效应仍存在，即调节效应模型与回归结果具备稳健性。综上，表4和表5回归结果均显示数字经济对绿色创新绩效具有显著促进作用，且技术吸收能力在两者间发挥正向调节效应。可能的原因在于，地区技术吸收能力提高有利于区域内加速吸收数字经济带来的新型数字技术，并将其转化为创新成果应用在绿色创新发展领域，助力地区经济结构绿色低碳转型，增强数字经济对绿色创新绩效的赋能效应。至此，假设H2得到验证。

3. 稳健性检验

为确保实证分析结果具备稳健性与可信度，本文使用替换解释变量衡量方法与更换回归模型两种方式展开稳健性检验。其一，借助主成分分析法对数字经济发展水平重新展开测度，重新回归分析结果如表6列（1）（2）所示。观察可知，数字经济的回归系数与基准回归结果基本一致，进一步印证了基准回归具备稳健性。其二，基于对基准回归模型可能存在内生性问题的考虑，本文借助GMM方法对模型重新展开回归分析，并以数字经济滞后一阶项作为工具变量重新展开回归，结果见表6列（3）至列（6）。结果表明，在控制变量内生性情况下，各变量显著性水平、符号均与基准回归结果一致，进一步印证研究结论的稳健性。

4. 异质性检验

（1）区域异质性

鉴于我国幅员辽阔，不同地区在数字化水平、基础设施水平及资源禀赋等方面存在差异，可能导致数字经济对不同地区城市绿色创新绩效产生异质性影响。依据国家统计局地区划分标准，按照样本城市所属省份将其划分为东、中、西及东北地区四大子样本重新展开回归分析，结果如表7列（1）至列（4）所示。结果显示，数字经济对四大地区绿色创新绩效水平提升均具有显著促进作用，但存在明显区域异质性。比较而言，数字经济对东部地区绿色创新绩效水平的提升作用最强，中部地区次之，东北地区再次，西部地区最弱。产生这一结果的可能原因在于，东部地区数字化水平相对更高，且数字基础设施建设方面具有一定优势，有利于数字经济高质量发展，进而可以充分发挥数字经济对绿色创新绩效的正向赋能作用。

（2）城市行政等级异质性

行政级别是城市资源调度权限的等级表征。不同行政级别城市在资本、劳动力、资本等要素资源存量方面存在差异，可能导致数字经济对绿色创新绩效存在异质性影响。为此，本文将省会城市、副省级城市及直辖市归类为中心型城市，其余城市为普通城市，并重新展开回归，结果见表7列（5）至列（6）。观察可知，无论是中心型城市抑或普通地级市，数字经济对绿色创新绩效的影响均显著为正，且至少通过5%显著性水平检验。比较而言，数字经济对中心城市绿色创新绩效的促进作用更强。产生这一结果的可能原因在于，中心城市在人力资本水平、资源禀赋及政策倾斜等方面更具优势，且数字化水平更高，使其能够充分释放数字经济发展红利，赋能绿色创新绩效提升。

5. 门槛效应检验

前文研究证实了数字经济对绿色创新绩效的影响及技术吸收能力的调节作用。但不可忽略的是，不同地区技术研发投入与人力资本水平存在差异，这导致技术吸收能力也有所不同，进而导致在不同技术吸收能力下，数字经济对绿色创新绩效的影响存在非线性特征。在展开门槛回归分析之前，还需对门槛效应显著性与门槛个数展开检验，结果如表8所示。其中，[ABS1]是以每年累计的专利授权数作为技术吸收能力衡量方式的门槛效应检验结果。同时，为确保模型具备稳健性，加入以地级市研发人员自然对数衡量技术吸收能力（[ABS2]）的门槛效应。由检验结果可知，两门槛变量均通过单一门槛显著水平检验，仅[ABS2]通过双重门槛效应检验。由此推及，技术吸收能力的单一门槛效应普遍存在。由检验结果可知，上述两种方式度量的门槛变量均存在显著双重门槛效应，为此，本文最终选取单一门槛效应展开后续分析。

表9为以技术吸收能力为门槛变量的门槛模型回归结果。依据数字经济系数变化可知，伴随技术吸收能力的提升，数字经济对绿色创新绩效的影响表现出边际递增的非线性特征。数字经济在2个区间的回归系数依次为0.157、0.301，验证了数字经济对绿色创新绩效的影响存在技术吸收能力的门槛效应，即随着技术吸收能力的不断提高，数字经济对绿色创新绩效的促进作用逐渐增强。具体来看，当技术吸收能力跨过门槛值前，数字经济的估计系数仅通过10%显著性水平检验。这可能是由于，地区技术吸收能力较低时，数字经济发展带来的新型数字技术与设备不易被地区创新主体吸收与转化，从而使得数字经济发展对绿色创新绩效的影响不明显。当技术吸收能力跨过门槛值后，数字经济对绿色创新绩效的促进作用进一步增强，即技术吸收能力越高，数字经济对绿色创新绩效的促进作用越强。可能的原因在于，随着地区技术吸收能力不断提高，创新主体可吸收更多数字经济发展带来的知识、技术溢出，助力地区绿色低碳技术创新与研发，以整体提升绿色创新绩效。模型2与模型1回归结果基本一致，说明更换门槛变量技术吸收能力衡量方式后，数字经济对绿色创新绩效仍表现出边际递增的非线性影响。至此，假设H3得到验证。

五、 结论与政策建议

本文基于2012—2022年我国279个地级及以上城市面板数据，实证检验数字经济对绿色创新绩效的影响及技术吸收能力的调节作用。结果表明：第一，数字经济对绿色创新绩效具有显著正向影响，且该影响存在持续性，即绿色创新绩效不仅受当期数字经济发展影响，还受上一期数字经济发展影响。第二，技术吸收能力在数字经济与绿色创新绩效间发挥正向调节作用，即技术吸收能力能够增强数字经济对绿色创新绩效的促进作用。第三，在东部地区城市、中心城市，数字经济对绿色创新绩效的促进作用更强。第四，在以技术吸收能力为门槛变量的情况下，数字经济对绿色创新绩效的影响存在显著单一门槛效应，随着技术吸收能力的不断提高，数字经济对绿色创新绩效的影响存在边际递增的非线性特征。据此，本文提出如下政策建议：

第一，推动数字经济高质量发展。上述研究结论表明，数字经济对绿色创新绩效具有显著正向影响。为此，地方政府应着力推动数字经济发展，助力绿色创新绩效提升。一方面，降低地方企业数字化转型门槛。地方政府应着力打造一批具有国际先进水平的工业互联网平台与数字化转型推广中心，激励地方企业积极开发数字化资源，充分释放数字经济发展红利，强化绿色技术创新水平，赋能绿色创新绩效提升。另一方面，建立健全数字化治理体系。伴随数字经济高速发展，相关规则、制度、机制的健全和完善仍需一个过程。为此，地方政府应持续提高数字经济监管的公正性、开放度及法治化水平，激活地区经济主体创新发展动能，助力数字经济高质量发展，赋能绿色创新绩效。此外，地方政府应将公共数据服务加入公共服务体系，构建国家级公共数据共享平台，系统推进数字化治理提升，助力数字经济良性发展，赋能绿色创新绩效。

第二，打造数字经济与技术吸收能力协同发展体系。上述结论显示，技术吸收能力可正向调节数字经济对绿色创新绩效的正向影响。为此，地方政府应着力构建数字经济发展与技术吸收能力提升的协同机制，充分释放技术吸收能力与数字经济发展的协同效应。一方面，依托数字经济发展红利强化地方技术成果转化机制。地方政府应加强数字化基础设施建设，适度超前布局数据中心、算力网等新一代数字经济设施，依托5G、人工智能、大数据等技术助力地方强化技术成果转化机制，提高数字经济与技术吸收能力的协同效应，助力绿色创新绩效提升。另一方面，借助技术成果转化体系提高数字经济发展水平。地方政府可借助技术成果转化体系推动产业数字化转型，助力数字经济高质量发展，以充分发挥数字经济对绿色创新绩效的促进作用。

第三，差异化实施数字经济发展战略。研究结果显示，数字经济对绿色创新绩效的影响存在显著异质性。因此，各地方政府应因地制宜地发展数字经济，以整体推动绿色创新绩效提升。对于东部地区城市与中心城市而言，地方政府可鼓励产业加数字关键核心研发攻关，推动数字经济高质量发展，并通过数字化平台交流与项目合作的方式辐射带动周边城市数字经济发展，进而整体提高绿色创新绩效水平。对于中部、西部及东北地区城市与普通地级市而言，地方政府应进一步完善基础科学研发体系，积极推动产学研协同创新与深度合作，强化数字化技术与设备应用，提高地区数字化发展水平，为绿色创新绩效提升赋能。

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基金项目：河北省社会科学发展研究课题“基于大数据的河北省科技型中小企业绩效提升路径研究”（项目编号：20230302010）。

作者简介：王岚，女，硕士，邯郸学院经济管理学院副教授，研究方向为低碳经济；李男，男，博士，邯郸学院经济管理学院讲师，研究方向为企业转型发展。

（收稿日期：2024-01-08  责任编辑：苏子宠）