“互联网 环境规制”能否提升城市绿色经济效率.pdf

第 25 卷 第 4 期2023 年 7 月科技管理学报Journal of Science and Technology ManagementVol.25No.4Jul.,2023 创创创创创创创创创新新新新新新新新新体体体体体体体体体系系系系系系系系系与与与与与与与与与创创创创创创创创创新新新新新新新新新生生生生生生生生生态态态态态态态态态 文章编号:1008-7133(2023)04-0045-13“互联网+环境规制”能否提升城市绿色经济效率?张 倩,林映贞(大连理工大学 商学院,辽宁 盘锦 124211)摘 要:运用 DEA-SBM 模型测度了中国 285 个城市绿色经济效率及其分解项绿色技术效率和绿色规模效率水平,进一步构建动态 GMM 模型实证分析互联网、环境规制及“互联网+环境规制”的耦合作用对绿色经济效率及其分解项的影响。结果显示:研究期间,中国城市绿色经济效率呈现平稳增长态势,但整体水平偏低,仍具有较大改善空间。从全国范围来看,互联网对绿色经济效率及其分解项的影响显著为负;环境规制对绿色经济效率及其分解项的影响具有一致性,均表现为先扬后抑的倒 U 型传导路径;“互联网+环境规制”的耦合作用显著促进了绿色经济效率及其分解项的增长。分区域样本显示,互联网、环境规制及“互联网+环境规制”的耦合作用对绿色经济效率及其分解项的影响呈现出区域非均衡特征。关 键 词:互联网;环境规制;“互联网+环境规制”;绿色经济效率DOI:10.16315/j.stm.2023.04.009中图分类号:F 124文献标志码:A收稿日期:2023-05-10基金项目:国家社会科学基金重大项目(20ZDA084);辽宁省社会科学规划基金项目(L17CJY009)作者简介:张 倩(1986),女,讲师,硕士生导师;林映贞(1995),女,硕士研究生.2022 中国生态环境状况公报显示,2022 年面对复杂严峻的国外形势和持续反复的疫情冲击,全国各地区坚持坚定践行习近平生态文明思想,全国生态环境质量保持改善态势,生态环境保护实现“十四五”良好开局,但全国 339 个地级以上城市环境空气质量未达标比率仍占 37.2%,进一步推进绿色经济发展迫在眉睫。发展绿色经济已被认为是减少污染物排放、节约能源与实现经济可持续增长的有效途径1。近年来,随着经济发展进入移动互联网时代,互联网为绿色经济发展提供了新动能,据第51 次中国互联网络发展状况统计报告统计,截至2022 年 12 月,中国网民规模为 10.67 亿,互联网普及率达 75.6%,线上办公用户规模达 5.40 亿,网络绿色消费用户占网络购物用户总体的 22.30%。可见,互联网技术已成为助力无纸化线上办公、绿色消费等场景的重要引擎,更好地将绿色经济理念转变为切实可行的实践。另外,绿色经济发展离不开有为政府,设定合理的环境规制是实现生态与经济和谐发展的一项重要手段,但环境规制所引致的“遵循成本”效应2和“创新补偿”效应3分别给企业发展带来了显著成本压力或经济激励,进而对绿色经济发展产生抑制和促进双重效应。在“碳达峰、碳中和”的政策号召下,中国环境规制强度呈不断提高的趋势,那么这种制度安排对绿色经济发展的影响是扮演着“绊脚石”还是“助推者”的角色呢?有待深入探究。与此同时,“互联网+”时代下,互联网凭借着网络化和共享性特征对经济社会各领域的融合和渗透能力不断增强,“互联网+环境规制”为践行“双碳”战略和绿色发展理念提供了一条新的可行路径。一方面,“互联网+环境规制”将互联网创新成果与生态环境保护进行深度融合,为环境规制的实施创造了一个网络化和智能化的治理环境4,不仅推动了生态环境领域技术进步,还强化了环境规制的“创新补偿”效应,对加快环境治理现代化具有重要意义;另一方面,“互联网+环境规制”能充分发挥交易平台、信息资源集成共享功能,有助于完善排污权交易市场,有效缓解环境规制的“遵规成本”效应,进而推动绿色经济发展的可持续性。在此背景下,中国能否借助“互联网+环境规制”赋能绿色经济增长,越来越成为学术界和决策部门亟待解决的问题。因此,本文将探讨互联网、环境规制及其耦合作用对绿色经济效率的影响,为中国经济绿色转型发展、“双碳”目标的实现提供有益思路。1 文献综述绿色经济首次在绿色经济的蓝图中出现,其主张建立一种使环境和经济相互影响、在彼此可承受的范围内协调发展的经济5。绿色经济效率作为衡量绿色经济发展的代理变量,学术界对其研究主要集中在效率测算和影响因素两方面。在效率测算方面,多数研究运用 DEA 模型测算考虑了环境因素这一非期望产出的绿色经济效率:如林珊珊等6基于 DEA-undesirable outputs 模型测算;刘章生等7运用 Super-EBM 模型测算。在影响因素方面,学者们探讨了数字普惠金融7、经济集聚8、环境规制9等因素对绿色经济效率的影响。诸多影响因素中,环境规制作为环境管理的一项重要手段而被学者们广泛关注,而探讨环境规制对绿色经济效率的作用还未形成统一定论。其中,范丹等9的研究发现异质性环境规制对中国省份绿色经济呈现非线性影响,超过一定阈值后推动绿色经济发展;廖文龙等10研究发现,市场型环境规制中的碳排放交易试点政策显著促进了中国省份绿色经济增长;周晓光等11基于空间视角实证考察了中国省份异质性环境规制对绿色经济效率的影响,发现公众参与型环境规制强度达到一定程度时会抑制本地-邻地的绿色经济效率。综上,环境规制与绿色经济效率的关系尚未明确,这增加了两者研究关系的难度。随着“互联网+”时代的到来,互联网正对中国社会经济发展产生着战略性和全局性的影响。目前,相关文献多是探讨互联网及以互联网为代表的数字经济所产生的经济效应12-13。除此之外,还有学者进一步考察了互联网与全要素生产率14、创新效率15、绿色经济效率之间的关系,以及数字经济对绿色经济效率的影响。其中,李金林等1研究表明互联网发展能显著提升城市绿色发展效率。刘强5等研究表明数字经济可以提升中国城市经济绿色效率。此外,许宪春等16以货车帮、滴滴出行等大数据平台为例,发现大数据的开发利用为中国绿色发展提供了重要途径。与此同时,伴随着中国推出一系列“互联网+”战略,“互联网+环保”“互联网+绿色生态”等网络经济新业态、新模式不断涌现17,对绿色经济增长具有重要的影响。但是,鲜有学者基于“互联网+”视角去探讨“互联网+环境规制”耦合作用对绿色经济发展的影响。温馨等18探讨了互联网和环境规制的交互作用对中国省份能源效率的影响;韩艳旗等19探讨了互联网和环境规制的协同作用对高技术产业绿色创新效率的影响。这些文献虽不是考察“互联网+环境规制”耦合作用对中国城市绿色经济发展的影响,但对本研究具有重要启示。例如,韩艳旗等19研究指出互联网技术的普及提升了环境污染信息传播的及时性和广泛性,在环境规制的实施过程中起到辅助作用,能够共同促进高技术产业绿色创新效率的提升,该结论在一定程度上反映出互联网和环境规制的协同作用对绿色发展的重要意义。另外,环保相关互联网平台的建设可以将政府部门、企业、公众都整合到平台上,有利于督促政府和企业更好地实施环境规制,为绿色经济建设提供信息支持。事实上,互联网之于生态环境监管的重要性也引起政府相关部门的重视。2021 年国务院印发的2030 年前碳达峰行动方案指出要推动数字化智能化绿色化融合发展,加快绿色低碳科技革命。这进一步证明探讨“互联网+环境规制”具有一定的现实意义。那么,“互联网+环境规制”能否有效提升绿色经济效率呢?鲜有学者围绕此展开详实的实证探究。现有文献为本研究提供了有益思路,但仍存在着部分局限:第一,现有文献多是探讨互联网、环境规制对绿色经济效率的独立影响,割裂了“互联网+环境规制”的耦合作用对绿色经济效率的影响,不利于揭示“互联网+环境规制”与绿色经济效率间深层次联系,影响评价互联网及环境规制效应的准确性。第二,相关研究多是采用中国省份和企业层面数据,针对地级市互联网、环境规制和绿色经济效率的量化测度分析较为匮乏,难以为研究地级市绿色经济发展提供借鉴指导。第三,现有研究在单一视角下探讨了互联网、环境规制对绿色经济效率的影响,却忽略了对绿色经济效率的分解项绿色技术效率和绿色规模效率这一内在路径影响研究,其结论有一定局限性,亟待系统性的分析与论证。鉴于此,本文尝试进行如下补充:在研究视角上,将“互联网+”嵌入环境规制对绿色经济效率影响的框架,考察“互联网+环境规制”的耦合作用对绿色经济效率的影响,不仅丰富了有关绿色经济影响因素的研究,还为促进“互联网+环境监管”,构建智慧高效的生态环境管理信息化体系提供科学依据;在研究数据上,将数据延伸至地级市层面,相对而言更具代表性,能针对性地为城市绿色经济发展提供决策参考;另外,城市作为现代绿色经济增长的核心,是绿色经济政策落实的主体,选择城市数据作为研究样本具有重要意义。在研究内容上,分析互联网、环境规制及其耦合作用对绿色技术效率和绿色规模效率作用,以明晰三者对绿色经济效率的内在作用路径,为释放“互联网+环境规制”的绿色治理效能提供了新路径,为新时代“互联网+”背景下如何推动城市经济发展的绿色转型提供新思路。64科技管理学报 第 25 卷2 研究假说2.1 环境规制与绿色经济效率学术界围绕环境规制与绿色经济效率之间关系的研究大致可以归纳为以下 3 种观点:第一种观点的代表是 Porter 等20基于动态视角下提出的“波特假说”,即“创新补偿理论”。该观点认为合理的环境规制能激发企业进行绿色技术创新,进而间接提升绿色经济效率。具体而言,环境规制的外部压力使得提升绿色技术创新成为企业更倾向的“标准动作”21,绿色技术创新所产生的创新补偿收益不仅能抵消遵循成本的损耗,还有助于企业绿色转型升级,实现经济效率与环境保护的“共赢”,进而提升城市绿色经济效率。第二种观点的代表是 Gollop等22提出的“遵循成本理论”。该观点认为环境规制的“约束性”措施增加了企业污染治理成本,挤占了企业用于绿色创新的资源,削弱了企业绿色创新激励,进而不利于提升绿色经济效率。第三种观点认为环境规制对绿色经济效率的影响具有不确定性和复杂性,“创新补偿”效应和“遵规成本”效应的权衡会导致环境规制对城市绿色经济效率产生非线性影响,因此,环境规制对绿色经济效率的影响方向仍有待检验。本文认为环境规制的“创新补偿”效应和“遵规成本”效应同时存在,环境规制实施初期会对绿色经济效率产生一定的促进作用,环境规制政策实施增加了企业治污压力,倒逼企业通过绿色技术创新节约排污成本,此时“创新补偿”效应占主导地位;随着环境规制强度的提升,环境成本对绿色技术创新资源造成了“挤占”,“遵规成本”效应大于“创新补偿”效应,最终抑制了绿色经济效率提升。由此,提出假说 H1:H1:环境规制对绿色经济效率具有倒“U”型影响。2.2 互联网发展与绿色经济效率互联网可能通过以下途径影响绿色经济效率:其一,互联网的开放性、共享性和实时性等优点缓解了政府以往环境管理中信息不对称问题,政府部门借助互联网平台、云计算、人工智能等现代信息技术创新环境监管和执法模式,推动政府部门信息公开、加强环境保护和环境治理,降低环境污染,从而提升绿色经济效率。其二,互联网发展促进了信息化建设,使得网络用户的信息搜寻更加便捷,增强了网络信息的可获得性,提高了公众对环境问题的关注度和参与度,扩大了公众环境权23,也提高了非政府环保组织的环境监测力量,与正式环境规制发挥协同作用对改善绿色经济效率产生乘数效应。其三,互联网技术所引起的各行业及其产品的非物质化或去物质化特征,将导致商品和服务在既定产出下消耗更少的环境资源,例如,互联网发展促进了居家办公、远程医疗、在线教育的发展,通勤和工作设施的减少降低了能源消耗和汽车尾气的排放,促进了绿色经济发展。其四,互联网发展能够打破时空壁垒,有助于强化绿色企业生产链之间的联系,降低企业的交易成本和信息搜寻成本,加速企业间知识、绿色技术和数据信息传播,促进企业实现绿色化转型,进而提升绿色经济效率。另外,互联网技术还有效提高政府对高能耗企业的监管力度,倒逼企业加大能耗管理,减少能源消耗和污染物排放,提升绿色经济效率。由此,提出假说 H2:H2:互联网发展能够提升绿色经济效率。2.3“互联网+环境规制”与绿色经济效率“互联网+”时代背景下,互联网对经济社会各领域的融合和渗透能力不断增强,“互联网+环境规制”的耦合作用可能通过以下途径影响绿色经济效率。其一,互联网作为一种颠覆性的技术变革,通过“网络链接”与“信息赋能”发挥巨大作用23,对传统环境治理模式产生深刻影响,“互联网+环境规制”的深度融合为环境规制的实施创造了一个网络化和智能化的治理环境,不仅推动了生态环境领域技术进步,还强化了环境规制的“创新补偿”效应,有利于全面推进环境治理的数字化转型,特别是对环境污染治理技术、污染治理信息采集、环境管理效率具有积极作用,为管理环境资源实现最优化利用提供保障。其二,“互联网+环境规制”弥补了政府监督的不足,“互联网+”引入的新技术和思想通过渗透作用与环境规制形成深度融合,为地区环境治理提供了新技术、新思想,智能化和精细化的网络监管更易于披露企业超标排污行为,并限制企业被动型的环境治理策略。另外,“互联网+环境规制”有助于信息的实时公开共享,一定程度上抑制了地方政府通过操纵、隐瞒或“策略性”修改环境质量数据以应对中央政府严格的环境绩效考核24,也抑制了部分污染型企业和地方政府在环境治理上的“合谋”行为,从而优化了地区绿色经济发展环境。其三,环境规制的“约束性”措施增加了企业污染治理成本,“互联网+环境规制”能充分发挥交易平台、信息资源集成共享的功能,有助于整合市场,提升排污权市场供需匹配度和实时互动水平,完善排污权定价体系,培育排污权交易市场,有效缓解环境规制的“遵规成本”效应,节约的成本用于环境治理和74第 4 期张 倩等:“互联网+环境规制”能否提升城市绿色经济效率?绿色技术创新,对企业绿色创新产生一定的“资源补偿”效应,加快企业积极调整生产结构,实现绿色发展的可持续性,进而提升绿色经济效率。由此,提出假说 H3:H3:“互联网+环境规制”能够提升绿色经济效率。3 绿色经济效率的测算3.1 含非期望产出的 DEA-SBM 模型数据包络法(DEA)具有无需事先确定函数关系以及可分析决策单元无效因素等诸多优点,成为评价相对效率的主流技术工具。Tone 提出的基于松弛的非期望产出 SBM 模型是一种非角度、非径向模型,其将松弛变量纳入目标函数里有效解决了传统DEA 模型中松弛型问题和非期望产出效率评价有偏的问题。因此,选用修正的包含“三废”这一非期望产出约束的 SBM 模型测算绿色经济效率。模型设定如下:假设某个生产系统里有 n 个独立的决策单元DMU(DMUj,j=1,2,n),每个 DMU 均有 m 种投入,期望产出 S1种和非期望产出 S2种,每个决策单元 DMU 对应 3 个向量:X 为投入要素,投入矩阵X=x1,x2,xn,X 0;Yg为期望产出,期望产出矩阵Yg=yg1,yg2,ygn,Yg 0;Yb为非期望产出,非期望产出矩阵 Yb=yb1,yb2,ybn,Yb 0。当规模报酬不变时,存在生产可能集 P=(x,yg,yb)|xX,ygYg,ybYb,0,式中 为权重向量。按照Tone 的方法,非期望产出的 SBM 模型如下:=min1-1mmi=1s-ixi01+1s1+s2s1r=1sgrygr0+s2r=1sbrybr0()。s.t X0=X+S-,Yg0=Yg-Sg,Yb0=Yb+SbS-0,Sg 0,Sb 0,0其中:为城市绿色经济效率值;S-、Sg、Sb为相应的投入、期望产出和非期望产出中的松弛向量。当=1,表明决策单元 DMU 有效,否则无效。3.2 数据来源和评价指标体系构建利用 20072018 年中国 285 个地级市为研究样本,数据来源于国家统计局官网、中国城市统计年鉴和中国统计年鉴,部分缺失数据通过插值和网络搜索补齐。城市绿色经济的发展是可持续性经济增长模式,不仅要考虑经济和社会效益产出,还要兼顾城市发展过程中环境污染因素25。绿色经济效率作为衡量绿色经济发展的代理变量,综合反映了经济、社会、环境 3 个系统的协调发展状况26。绿色经济效率的提高可以实现经济社会效益增长与环境保护“共赢”。此外,绿色经济发展强调生态环境容量和资源承载力,旨在经济发展过程中减少能源消耗和污染物排放。本文基于“绿色经济效率”的概念,借鉴已有研究充分考虑资源、环境、社会三方面因素构建绿色经济效率评价指标体系,综合反映城市经济效益、生态效益与社会效益。绿色经济效率评价指标体系及变量具体测度方法和指标来源,如表 1所示。表 1 绿色经济效率评价指标体系Tab.1 Green economy efficiency evaluation index system 指标 指标分类 变量 度量方法指标来源劳动力/万人历年从业人员数李金林等1投入指标非资源类投入资本/亿元永续盘存法计算城市资本存量林伯强等8资源类投入能源消耗/亿 kwh全社会用电量施本植等25经济效益产出实际 GDP/亿元实际生产总值(2007 为基期)社会效益产出社会消费品零售总额/万元实际社会消费品零售总额(2007 为基期)施本植等25产出指标生态效益产出建成区绿化覆盖率/%工业烟(粉)尘排放量/t建成区绿化覆盖率工业烟(粉)尘排放量非期望产出工业废水排放量/万 t工业 SO2排放量/t工业废水排放量工业 SO2排放量林伯强等83.3 绿色经济效率和传统经济效率的时间演化分析为分析绿色经济效率和传统经济效率值的差异,采用 SBM 模型测算出绿色经济效率值,同时采用 BCC 模型测算出不包含资源类投入、生态效益产出和非期望产出的传统经济效率值。另外,为进一步识别非期望产出对绿色经济效率的影响,参考84科技管理学报 第 25 卷李艳军等27将期望产出与非期望产出权重设置为1 1 及 1 2,对不同权重下 SBM(1 1)和 SBM(1 2)模型的绿色经济效率值进行测算。研究期间,中国城市传统经济效率,绿色经济效率及其分解项均值变化趋势,如图 1、图 2 所示,并得出以下结论:1)由图 1 可知,绿色经济效率和绿色技术效率变动趋势相同,原因在于,绿色经济效率的变动主要来源于绿色技术效率的变动,技术效率是制约绿色经济效率的主要因素28;绿色规模效率呈缓慢增长趋势,说明未来城市规模及经济总量的扩张对改善绿色经济效率的空间变化不大。2)由图 2 可知,BCC 和 SBM(1 1)模型效率均值总体呈上升趋势,说明传统经济效率和绿色经济效率随时间推移逐渐提高。其中,传统经济效率均值波动于 0.4 0.6 之间,绿色经济效率均值波动于0.4 0.5 之间,总体水平较低,仍具有较大改善空间;绿色经济效率均值低于传统经济效率均值,说明综合考虑资源、生态效益和环境污染因素之后,城市整体经济效率均值有所下降,意味着传统经济效率指标高估了城市经济绩效,仅仅关注“好产出”的传统经济效率是片面的,而考虑资源利用和环境质量的绿色经济效率能更全面、准确地反映城市经济绩效。另外,对比 SBM(1 1)和 SBM(1 2)模型趋势图可知,绿色经济效率的期望产出和非期望产出权重设置为 1 2 时比设定 1 1 权重下效率值有所降低,说明过多的环境污染等非期望产出会对绿色经济效率产生拖累效应,故城市绿色经济低效率的可能原因是由于过多的环境污染造成,因此,在保持期望产出不变情况下,提高环境治理水平,降低环境污染将有助于提升城市绿色经济绩效。图 1 20072018 年城市绿色经济效率及其分解项均值变化趋势Fig.1 Change trend of urban green economy efficiency and its decomposition item mean value from 2007 to 2018图 2 20072018 年城市经济效率均值变化趋势图Fig.2 Variation trend of mean value of urban economic efficiency from 2007 to 20184 研究设计4.1 模型设定设定如下基准模型实证探究互联网、环境规制及“互联网+环境规制”的耦合作用对绿色经济效率的影响。在模型中引入环境规制的平方项以检验环境规制和绿色经济效率之间的非线性关系;考虑到变量的自相关性,在解释变量中引入被解释变量94第 4 期张 倩等:“互联网+环境规制”能否提升城市绿色经济效率?的滞后一期29。其中:GE 表示被解释变量绿色经济效率;IT 和 ERS 分别表示核心解释变量互联网及环境规制;交互项 IT ERS 用于检验“互联网+环境规制”的耦合作用30。GEit=0GEit-1+1ITit+2ERSit+3ERS2it+4(ITit ERSit)+nControlit+it+it。为了进一步探究解释变量影响绿色经济效率(GE)的内在路径差异,参考李斌29的研究将绿色经济效率的分解项绿色技术效率(GET)和绿色规模效率(GES)设为被解释变量。构建如下模型:GETit=0GETit-1+1ITit+2ERSit+3ERS2it+4(ITit ERSit)+nControlit+it+it,GESit=0GESit-1+1ITit+2ERSit+3ERS2it+4(ITit ERSit)+nControlit+it+it。其中:i 和 t 分别代表城市和年份;Control 为控制变量集;为不随时间变化的地区特质;表示随机扰动项。4.2 变量选取1)被解释变量:绿色经济效率(GE)及其分解项(GET、GES),基于上文 DEA-SBM(1 1)模型测算的结果。2)核心解释变量:环境规制(ERS)和互联网发展(IT)。环境规制(ERS):参考张倩23的研究,构建环境污染排放量综合指数的倒数以反映地方政府改善环境的努力程度。具体测算如下:首先,计算环境污染排放相对强度:ERl,it=el,itYit/285i=1el,itYit。其中:el,it表示城市 i 第 t 期第 l 种物体排放总量;Yit表示城市 i第 t 期实际工业总产值。其次,计算城市环境规制综合指数:ERit=13(ER1,it+ER2,it+ER3,it),其中污染物 l 考察了工业“三废”。最后,对该指数进行倒数处理:ERSit=1ERit。互联网发展(IT)参照汪明峰等研究31采用各城市互联网普及率进行衡量。并参考徐翔燕30的研究引入环境规制和互联网发展的乘积交互项,检验“互联网+环境规制”耦合效应对城市绿色效率的影响。3)控制变量。选取如下控制变量:资本劳动比(KI)采用全社会固定资产投资/年末就业人数来衡量;市场化程度(MAR)采用1-(财政支出/GDP)表示;金融发展程度(FD)采用年末金融机构存贷款余额/GDP 来衡量;基础设施(IN)采用人均道路铺设面积(平方米)度量;投资率(INV)采用全社会固定资产投资/GDP 来衡量。5 实证结果与分析5.1 基准回归结果为克服变量之间的内生性问题,运用系统广义矩估计(GMM)对基准模型进行估计,回归结果,如表 2 所示。由列(1)(3)可知,绿色经济效率 GE及其分解项绿色技术效率 GET 和绿色规模效率GES 的滞后一期系数显著为正,意味着绿色经济效率其分解项的增长具有一定的“时间惯性”和路径依赖性,上期的效率水平会强化当期水平,表现出“滚雪球效应”。这意味着城市绿色经济效率短期恶化对长期发展具有叠加效应,同理,绿色经济发展状况的改善不能一蹴而就,需要长期推进。列(1)显示互联网 IT 系数显著为负(1=-0.308,p10.01),表明互联网抑制了绿色经济效率,H1未得到验证。原因在于,互联网发展不断深入带来的信息过载,与城市有限的信息处理能力形成尖锐的矛盾。当前我国基于“互联网+”绿色经济的发展模式尚处于探索阶段,部分地区互联网服务能力不足,尚未充分利用互联网技术优势,建立畅通的网络监督渠道和有效的网络回应机制,导致互联网技术的赋能效应因管理失调而被削弱,进而对绿色经济效率产生消极影响;另外,互联网物化过程所需要的庞大资源投入可能对绿色、环保领域投入产生挤出作用,极大地限制绿色经济发展。从内在作用路径看,列(2)中互联网对绿色技术效率产生抑制作用(1=-0.163,p10.01),原因在于,互联网与传统产业融合的过程中,传统产业运用互联网的意识和能力不足,新业态发展面临着体制机制障碍14,使得互联网成为桎梏绿色技术发展的枷锁。列(3)中,互联网对绿色规模效率也存在负效应(1=-0.358,p1 0.01),主要源于互联网时代下企业倾向于从“长尾用户”中获利,从为用户提供“增值服务”中获利,这些商业模式不利于发挥规模经济作用,从而抑制了绿色规模效率。对比列(2)和(3)IT 的回归系数可知,互联网对绿色经济效率的负效应主要来源于对绿色技术效率的抑制,而绿色规模效率抑制程度较轻,这是当前及未来中国持续推进绿色经济发展需要关注的重点。列(1)中环境规制的一次项系数显著为正(2=0.000 1,p2 0.01),二次项系数显著为负(3=-1.13e-08,p30.01),说明环境规制对绿色经济效率的影响表现为倒“U”型传导路径,H2 得到05科技管理学报 第 25 卷验证;由列(2)(3)中环境规制系数可知,环境规制对绿色经济效率及其分解项的影响具有一致性。原因在于,在“创新补偿”效应与“遵规成本”效应两种潜在机制的共同作用下,环境规制对绿色经济效率及其分解项的影响将呈现先扬后抑的动态规律。在环境规制实施初期,严格的环境规制迫使企业通过技术创新和管理制度创新来达到节能减排的目的,此时“创新补偿”效应占主导地位,环境规制有效解决了由市场失灵而引发的经济增长和生态环境之间的矛盾,进而提升了绿色经济效率;一但环境规制强度超过峰值拐点落入倒 U 型曲线右侧时,环境规制的“遵规成本”效应将占主导地位,过高的环境成本对绿色创新资源产生“挤出”效应,削弱了企业市场竞争力,对技术创新的速度、方向和规模产生负面影响32,从而对绿色经济效率及其分解项产生负效应。列(1)中“互联网+环境规制”交互项系数显著为正(4=0.000 1,p4 0.01),H3得到验证。列(2)(3)中交互项系数显著为正,说明“互联网+环境规制”的深度融合发挥了耦合作用,对城市绿色经济效率及其分解项产生积极效应。原因在于,“互联网+环境规制”所构建的信息化环境监管机制可以更快速高效精确地获取企业生产排污相关动态与信息,提高政府监管效率与监管透明度,提升城市绿色经济效率。从内在作用路径来看,一方面,“互联网+环境规制”深度融合打破城市间时空壁垒,增强城市间空间关联,加快区际间知识碰撞和绿色技术合作与转移,提高绿色资源共享性和流动性,改善城市资源配置效率,实现投入产出规模合理性,释放绿色规模“效率红利”;另一方面,互联网作为一种颠覆性的技术变革23,“互联网+环境规制”耦合作用将强化环境规制“创新补偿”效应,深化绿色技术创新,加快能源效率和减排效率的提升,驱动绿色技术创新和引领产业转型升级,提升城市绿色技术效率。与此同时,“互联网+环境规制”发展模型意味着低成本、高效率与突破性变革,降低了环境规制实施的交易成本和监管成本,减少环境规制资本对绿色创新资本的替代和挤出效应,缓解了环境规制“遵规成本”效应,充分释放“互联网+环境规制”耦合作用下的绿色创新潜能,激发城市绿色化转型。5.2 异质性回归结果进一步考察互联网、环境规制及其耦合作用对绿色经济效率影响的区域差异,参照国家统计局官方网站,将全国样本划分为东部和中西部子样本进行分析。区域异质性回归结果,如表 3 所示。表 2 基准回归结果Tab.2 Results of baseline regression变量GMMGE(1)GET(2)GES(3)GE(-1)0.6830.683(28.77)GET(-1)0.692(32.02)GES(-1)0.338(16.66)IT-0.308-0.163-0.358(-3.20)(-2.16)(-5.81)ERS0.000 10.000 10.000 1(7.08)(8.07)(7.03)ERS2-1.13e-08-7.76e-09-1.87e-08(-3.15)(-2.53)(-4.08)IT ERS0.000 10.000 10.000 1(3.10)(2.00)(4.88)ln KI0.0700.0590.121(7.50)(7.66)(3.96)ln FD0.0100.0110.003(3.02)(2.89)(1.05)INV-0.121-0.107-0.219(-6.72)(-6.87)(-1.93)ln MAR-0.144-0.113-0.336(-5.86)(-5.58)(-2.77)ln IN-0.016-0.024-0.065(-3.14)(-5.94)(3.44)_cons-0.635-0.5380.155(-5.57)(-5.16)(2.12)Root MSE0.1550.1530.212R-squared0.5750.5940.207Hansens J0.2750.3540.211注:表中p 0.01,p 0.05,p 0.1);列(2)(3)显示中,从内在路径看,互联网对绿色技术效率的影响显著为负(1=-0.524,p1 0.1);列(4)(6)显示互联网对中西部地区绿色经济效率(1=-0.605,p1 0.01)、绿色技术效率(1=-0.634,p1 0.01)、绿色规模效率(1=-2.022,p10.01)的影响均显著为负。究其原因:第一,随着互联网的广泛应用,指数级式增长的网络联系和15第 4 期张 倩等:“互联网+环境规制”能否提升城市绿色经济效率?爆炸式泛滥的信息开始涌现,导致各地区难以从海量信息中及时甄别和捕获对绿色技术有价值的信息资源,进而抑制了城市绿色技术效率。第二,互联网对绿色经济效率的影响存在网络效应,当互联网普及度达到一定水平时溢出效应才会凸显,且这种溢出效应具有滞后性,需要时间积累33。近年来,中国互联网发展存在显著的地区差异,整体上处于初期到快速增长阶段的过渡期,东部地区已进入快速扩散阶段,而中西部还处于初期增长阶段,东部地区较中西部地区更快、更早地实现了互联网溢出的网络效应34,千差万别的地区互联网发展水平对绿色经济效率及其分解项的影响呈现出区域非均衡特征。另外,中西部地区信息化应用水平、网民的信息意识低于东部地区,导致中西部地区互联网对绿色经济效率的抑制作用更为明显。表 3 异质性回归结果Tab.3 Results of heterogeneity regressionGMM变量东部地区中西部地区(1)GE(2)GET(3)GES(4)GE(5)GET(6)GESGE(-1)0.7160.691(17.64)(26.93)GET(-1)0.7070.649(14.48)(31.11)GES(-1)0.4800.197(14.42)(12.60)IT-0.130-0.524-0.099-0.605-0.634-2.022(-1.47)(-3.90)(-1.58)(-3.41)(-3.42)(-4.18)ERS0.000 040.000 020.000 1-0.000 4-0.000 4-0.002(4.39)(3.10)(2.93)(-3.39)(-3.11)(-2.35)ERS2-6.10e-09-1.50e-08-1.29e-081.20e-071.39e-075.01e-07(-2.46)(-3.41)(-1.71)(3.49)(3.11)(1.62)IT ERS0.000 10.000 10.000 10.0010.0010.004(1.82)(3.86)(1.82)(2.99)(2.99)(3.26)ln KI0.0580.0550.1230.0800.0840.155(4.47)(3.23)(7.71)(5.10)(5.23)(3.07)ln FD0.0080.0080.0330.0160.0170.039(1.48)(1.21)(2.85)(2.35)(2.17)(2.88)INV-0.128-0.092-0.314-0.106-0.117-0.158(-4.18)(-2.09)(-7.91)(-3.67)(-3.72)(-1.44)ln MAR-0.102-0.128-0.140-0.123-0.123-0.284(-1.56)(-1.21)(-1.69)(-3.13)(-2.69)(-2.37)ln IN-0.036-0.030-0.1190.0030.0160.034(-2.88)(-1.92)(-9.67)(1.44)(0.60)(4.20)_cons-0.579-0.4480.267-0.518-0.5160.130(-3.09)(-2.11)(1.98)(-3.42)(-3.44)(1.16)Root MSE0.1430.1710.1890.1800.1890.412R-squared0.6580.5080.3990.4140.352Hansens J0.5350.7590.4050.4260.4140.679 列(1)显示,东部地区环境规制一次项系数显著为正(2=0.000 04,p20.01),二次项系数显著为负(3=-6.10e-09,p30.01),说明环境规制与绿色经济效率呈先扬后抑的倒“U”型关系。列25科技管理学报 第 25 卷(2)(3)中环境规制系数方向和显著性与列(1)一致,说明环境规制对绿色经济效率及其分解项的影响具有一致性。列(4)显示中西部地区环境规制和绿色经济效率项之间呈先抑后扬的“U”型关系(2=-0.000 4,p2 0.01;3=1.20e-07,p30.01)。列(5)(6)中环境规制系数方向和显著性与列(4)一致,说明环境规制与绿色经济效率分解项之间依然呈“U”型关系。以上结果表明,适当的环境规制强度会改善东部地区的绿色经济效率及其分解项,一旦超过环境规制的临界点则会产生抑制效应。两大地区呈现出截然相反的现象,原因在于,中西部地区面临的资金、技术及绿色转型压力大于东部地区,在面临初期较低的环境规制强度时,处于“被动环境治理”状态下的中西部地区宁愿牺牲环境换经济增长。随着环境规制强度进一步加大,遵规成本逐渐增加,中西部地区被迫寻求绿色技术创新以减轻环境污染成本,此时环境规制发挥“创新补偿”效应;而东部地区具备雄厚的资金和技术,处于“能动环境治理”状态。因而当环境规制强度较低时,东部地区倾向于采取绿色技术创新手段进行污染治理,随着环境规制强度的逐渐加大,在一定程度可能挤占了企业绿色技术创新资金,最终表现出抑制了绿色经济效率及其分解项增长。列(1)和(4)显示“互联网+环境规制”的交互项系数在东部地区(4=0.000 1,p4 0.1)和中西部地区(4=0.001,p4 0.01)均显著为正,进一步验证了“互联网+环境规制”的耦合作用能有效提升城市绿色经济效率。列(2)(3)和列(5)(6)中交互项系数方向和显著性与列(4)基本一致,说明“互联网+环境规制”的耦合效应还能有效提升各区域绿色技术效率和绿色规模效率。对比交互项回归系数可知,“互联网+环境规制”对中西部地区绿色经济发展的促进作用更显著,且更多地是通过提升绿色规模效率来实现。这可能是由于,一方面,中西部地区在探索“互联网+环境规制”新模式方面具有后发优势,综合互联网、物联网、云计算等方面的技术成果,与生态环境监管体系进行融合应用,推动绿色经济效率提升;另一方面,由样本数据计算得出研究期间,中西部地区环境规制强度均值(466.265)远低于东部地区(992.210),基于污染避难所假说,受环境规制强度较大的重污染企业有向规制强度相对较弱的中西部地区转移的趋势,使得中西部地区“互联网+环境规制”节能减排功能具备更大的施展空间,从而体现为绿色经济效率的显著改善。5.3 稳健性检验1)子样本回归法。考虑到城市资源禀赋、经济发展水平可能