数字经济对城市绿色发展的影响研究——基于中国288个城市的经验数据.pdf

数量经济研究The Journal of Quantitative Economics第 14 卷 第 2 期Vol.14 No.22023 年2023数字经济对城市绿色发展的影响研究*基于中国 288 个城市的经验数据陶长琪 欧阳婉桦*（江西财经大学 统计学院，江西 南昌 330013）摘要：释放数字经济对城市绿色发展的助推力量是推进中国网络强国建设和经济绿色低碳转型的关键。本文在理论分析的基础上提出研究假设，采用 2011 2019 年中国288 个城市的面板数据，构建 DPSIR-“纵横向”拉差模型动态测度城市绿色发展水平，探索数字经济对城市绿色发展的影响，以及采取凸显了“绿色”的绿色技术创新作为中介变量分析这一影响的传导机理，揭示数字经济影响的非线性特征及其约束条件，进一步探讨数字经济影响的空间依赖性和地区差异性。结果表明：数字经济显著促进了城市绿色发展，在选取邮电历史数据作为工具变量进行稳健性检验后结论仍然成立，激发绿色技术创新是数字经济释放城市绿色发展红利的重要传导路径。数字经济对城市绿色发展的积极影响呈“边际效应”非线性递增特征，验证了“梅特卡夫法则”，绿色技术创新、创新型人力资本积累能够强化数字经济的促进作用。数字经济对城市绿色发展的积极影响存在显著的空间溢出和地区差异特征。关键词：数字经济 城市绿色发展 绿色技术创新 DPSIR-“纵横向”拉差模型 非线性效应中图分类号：F061.5 文献标识码：A*基金项目 本文受到国家社会科学基金重大招标项目“高质量发展视阈下创新要素配置的统计测度与评价研究”（19ZDA121）、国家自然科学基金项目“数字赋能视阈下创新要素配置促进制造业高质量发展的机制研究”（72163008）、江西省社会科学基金项目“财政政策优化视域下农村家庭多维贫困脆弱性返贫防控的机制与路径研究”（22YJ44）和江西省研究生创新专项资金项目“创新要素配置对城市绿色发展的影响研究：基于水平和效率双维视角”（YC2021-B126）的联合资助。作者简介 陶长琪（1967-），男，江西财经大学统计学院教授，博士研究生导师，研究方向为数量经济学。欧阳婉桦（1992-），通讯作者，女，江西财经大学统计学院博士研究生，研究方向为数量经济学。Study on the Impact of Digital Economy on theUrban Green DevelopmentEmpirical Evidence from 288 Cities in ChinaTao Changqi Ouyang Wanhua（School of Statistics，Jiangxi University of Finance andEconomics，Nanchang 330013，China）Abstract：The release of promotion power of digital economy on the urban green developmentis a key way to build a cyber power and transform the economy into a green and low-carbon onefor China.Research hypothesis is proposed on the basis of theoretical analysis.Based on thepanel data of 288 cities in China from 2011 to 2019，the DPSIR-“vertical and horizontal”pull-off model is established to dynamically measure the urban green development level.Thispaper explores the impact of digital economy on urban green development and analyses itstransmission mechanism with green technology innovation highlighting the“green”as interme-diary variable.The results reveal the nonlinear of digital economys impact and its constraintconditions.It further discusses the spatial dependence and regional differences of digitaleconomys impact.And found that：Digital economy could significantly promote the urbangreen development.The conclusion still holds based on the robustness test of historical data asinstrumental variables.Stimulating green technology innovation is an important transmissionmechanism for digital economy to release dividend of the urban green development.Significantnon-linear characteristic of“marginal effect”increasing appears in the positive impact of dig-ital economy on the urban green development，and“Metcalfes Law”is verified.Improvinggreen technology innovation and accumulating innovative human capital can strengthen the pro-motion of digital economy on the urban green development.Significant spatial spillover effectand regional heterogeneity appear in the impact of digital economy on the urban green develop-ment as well.Keywords：Digital Economy Urban Green Development Green Technology Innovation DPSIR-“Vertical and Horizontal”Pull-off Model Nonlinear Effect2数量经济研究 引 言数字经济作为中国经济发展中最为活跃的领域，与社会与生态等领域不断融合，辐射范围之广、发展速度之快、影响程度之深前所未有。从国内视角来看，中国信息通信研究院的相关资料显示，中国数字经济规模已连续多年排名世界第二；2020 年中国数字经济占 GDP 的比重为 38.6%，规模已达到 39.2 万亿元，同比名义增速为9.7%，位列全球第一，远高于 GDP 增速。国际上，联合国贸易和发展会议在 2021年联合国数字经济报告 中指出，美国和中国在数字经济领域占主导地位，5G 采用率最高，两国共占全球最大数字平台市值的 90%左右、超大规模数据中心的 50%、顶尖人工智能研究人员的 70%，以及人工智能初创公司所有资金的 94%。疫情冲击下，中国数字经济仍持续保持强劲的增长势头，已成为国民经济的主导力量和重要组成部分，在经济社会中取得了巨大成就，在变革生产与治理方式、激发消费、拉动投资等方面发挥了重要作用。“绿色”作为“十四五”规划的重要发展理念，贯穿于经济社会发展的各领域、各环节，“绿色”成为经济社会发展的底色。2021 年，中央财经委员会第九次会议提出坚定不移地走低碳绿色转型发展道路，经济社会发展的绿色转型已是大势所趋，是城市保持竞争力的必要条件，但绿色发展方兴未艾，大部分城市的兼顾经济社会发展与污染减排和治理的绿色发展还尚待改进。随着中国经济进入新常态，亟须从投资驱动的增长模式“换挡”到创新驱动的发展模式，数字经济被认为是推动绿色发展的重要依托。因此，如何有效释放数字经济对中国城市绿色发展的助推力量，成为近年来政府和社会各界广泛讨论的行动议题。数字经济是否驱动了中国的城市绿色发展？如果答案是肯定的，那么其背后的传导机理是什么呢？数字经济对城市绿色发展的作用在城市特征以及空间规律上又具有何种差异？尽管随着绿色生态理念和数字经济发展战略的提出，近年来对绿色发展或数字经济进行研究的文献有所增多（蔡跃洲和牛新星，2021；张旖琳和吴相利，2022；袁华锡等，2022），但将城市绿色发展和数字经济相结合，在准确评估城市绿色发展水平和数字经济的基础上，分析数字经济对城市绿色发展影响的实证研究极为缺乏。仅有的相关文献主要来自实现路径的理论阐述和数字经济如何影响能源消耗（张三峰和魏下海，2019）、环境污染（李广昊和周小亮，2021）、经济增长（张勋等，2019；安同良和杨晨，2020）、全要素生产率（刘平峰和张旺，2021）、绿色全要素生产率（刘强等，2022；韩晶和陈曦，2022）等绿色发展相关论题或子论题。已有的理论研究认为，数字经济对绿色发展的影响是多维复合的：一方面，数字经济存在范围经济、规模经济及长尾效应，进而可以形成更完善的市场供需价格机制来促进绿色发展；另一方面，数字经济通过优化资源配置、增产减排和提升效率，促进绿色发展（许宪春等，2019；蔡跃洲和马文君，2021）。然而，以往研究很少在统一的框架下对数字经济通过何种路径促进绿色发展水平提升这一重要问题进行系统性分析。为此，本文基于凸显了“绿色”的绿色技术创新视角，研究数字经济影响绿色发3数字经济对城市绿色发展的影响研究 展的作用路径。绿色技术创新是绿色发展的根本动力，对推动节能减排和产业绿色升级发挥了重要作用，从而为促进绿色发展水平提升提供了有力支撑。城市是数字经济和绿色发展的主要载体，本文选取城市作为区域对象，对数字经济、绿色技术创新和城市绿色发展进行全面研究，尝试基于一个完整的框架来探讨数字经济如何促进绿色发展。具体来讲，本文结合数字经济和绿色发展特有的属性，构建理论分析框架，在此基础上，构建完善的指标体系，采用“纵横向”拉差动态综合评价模型测度中国288个地级及以上城市 2011 2019 年的数字经济和绿色发展水平；并以绿色技术创新为视角，将绿色专利授权与城市传统变量相匹配，运用多种计量方法从中介效应、非线性效应以及空间依赖性和地区差异性等方面实证检验数字经济对城市绿色发展的影响机理。本文可能的边际贡献在于以下 3 个方面。（1）从城市层面构建基于因果关系链的完善的 DPSIR 城市绿色发展评价体系，采用基于“纵横向”拉差的动态综合评价模型，科学客观地测度了城市绿色发展水平和数字经济，从更加细微的尺度讨论数字经济这一关键因素对城市绿色发展的影响。（2）创新性地从凸显了“绿色”的绿色技术创新角度探讨了数字经济对城市绿色发展的影响机制，通过手工整理世界知识产权组织（WIPO）制定的绿色专利清单对应的绿色专利授权量，得到各城市的绿色技术创新数据，全面评估了数字经济对绿色技术创新的促进作用，验证了绿色技术创新对数字经济影响城市绿色发展的中介效应。（3）对数字经济影响城市绿色发展的非线性效应及其约束条件做了系统分析，并进一步分析了这一影响的空间依赖性和地区差异性。从数字经济、创新型人力资本、绿色技术创新等角度深入挖掘导致数字经济与城市绿色发展非线性关系的冲击约束条件，分析不同门槛约束下数字经济对城市绿色发展影响的差异，并对“梅特卡夫法则”进行检验。1 理论分析与研究假设绿色发展的本质是经济社会发展过程中注重环境保护、资源节约的绿色发展模式，是经济、社会、生态的协调发展。数字经济具有先天性优势，极大地破除和解决了城市绿色发展中存在的各资源要素供需的矛盾、经济活动过程中空间的限制和公平效率时常不能兼顾的问题。绿色技术创新是指以生态经济为原则，实现降污减排，减弱企业在发展过程对生态环境的负外部性的技术创新。数字经济除了凭借自身特征和本质对城市绿色发展产生直接影响以外，还能够影响区域的绿色技术创新从而对城市绿色发展产生间接影响。与此同时，也应考虑数字经济的网络效应，即网络的价值伴随节点数的增加，呈现边际递增的特征。数字经济对城市绿色发展的影响，可能受绿色技术创新、创新型人力资本的非线性冲击约束，也可能具有空间依赖性和地区差异性。这里将分别从传导机理、非线性效应以及空间依赖和地区差异 3 个方面论证数字经济影响城市绿色发展的机理。4数量经济研究 1.1 数字经济对城市绿色发展影响的传导机理数字经济可以通过加速信息的流动，加强关键要素与现有技术资源的深度融合，推动产业链中资源的非物质化替代，降低信息搜寻、流通交易以及技术转换、研发的成本；也会通过加速多样化思想传播、供需匹配交易等扩展绿色创新范围，激发开放式创新，加速新绿色技术的产生和匹配，从而促进城市的绿色技术创新（王锋正等，2021）。（1）数字经济的发展为绿色创新的信息获取和要素交易提供了便捷的交流平台，提高了市场信息的相对公开透明度，各创新主体通过融入高效连通的信息网络，在创新网络中以低成本、迅速、实时的方式分享和交流，降低了创新活动的不确定性程度，减少了中间环节，有利于降低资金、人才、技术等创新要素的信息搜寻和流通交易成本。（2）数字经济的发展会优化绿色创新要素的配置。数字经济发展促进了创新要素的转移，有利于关键创新要素融入，进而高效利用现有技术资源，减少技术转换成本；并降低了产业链中物质资源的消耗，节约大量研发成本，实现绿色技术创新中资源的充分有效整合和非物质化节约。（3）数字经济的发展会激发新绿色技术的开放式创新。数字经济推动了各要素联动发展和模块化分工，促进经济开放和打破技术壁垒，进而有助于找到绿色技术创新路径。创新网络参与者接触到更加多元化的绿色技术资源，各类新旧技术之间发生线性或非线性的相互作用，产生放大效应，打破企业创新边界和推动开放式创新，促进新技术产生。（4）数字经济的发展会加速新绿色技术的匹配。绿色创新规模的扩大与种类的多样产生了更为丰富的信息，信息冗余使经济系统变得更加复杂，带来新的匹配问题。运用互联网、云计算、大数据等数字技术的超强“链接”整合能力，推动形成商业、绿色产业和研发生态圈的三重正反馈循环，加速新技术的传播应用和规模经济的形成，从而数字经济的发展为新绿色技术的应用提供了有力的后台支持。与此同时，绿色技术创新的发展助推经济社会绿色发展水平的提升。具有高效、低碳、循环等特征的绿色技术是人类社会发展的必然选择，也是提升绿色发展水平的关键所在、实现长期可持续增长的必要条件（Hassan et al.，2020）。绿色技术创新是绿色发展的根本动力，对节能减排、产业转型升级等绿色发展内容具有重要推动作用，有助于革新传统经济增长过程中的“高投资、高污染、高消耗”模式（廖文龙等，2020）。王锋正等（2021）基于对资源型企业的实证研究发现，数字化推动了资源型企业绿色技术创新能力的提升。陶长琪和丁煜（2022）研究得出数据要素与人力资本的组合，显著促进了制造业的创新发展，释放了创新红利。在促进绿色技术创新的同时，数字经济在社会经济生态各领域的持续扩散和广泛渗透，推动了创新性思维的产生和碰撞，提升了新绿色技术的商业化能力，释放了数字经济在经济社会生态部门中的创新溢出红利，为创新驱动型绿色发展提供了新动能。因此，本文提出如下研究假设：假设 1a：数字经济对提升城市绿色发展水平有正向影响。假设 1b：绿色技术创新是数字经济提升城市绿色发展水平的中介变量。5数字经济对城市绿色发展的影响研究 1.2 数字经济对城市绿色发展影响的非线性效应数字经济时代，各城市间的活动边界性正在被弱化，越来越多的城市参与到绿色发展中。数字经济对城市绿色发展的影响可能存在数字经济、创新型人力资本和绿色技术创新的非线性冲击约束。（1）数字经济存在网络效应和“梅特卡夫法则”。数字经济是数字化的重要表现，反映了相关行业的新业态水平。不同于其他基础设施或生产要素，数字基础设施或数据存在互联互通的内在需要，人们生产和使用它们，目的就是更好地收集、交流和传递信息，使得用户相互获取价值。数字经济活动前期投入大、周期长，随着数字经济规模的持续增大，通过融入高效连通的信息网络，各部门之间信息、交易、资源等联动，边际成本降低，高度发达的数字经济产生的价值和起到的作用呈现几何式增长态势（赵涛等，2020；Katz and Shapiro，1985）。这就意味着数字经济与城市绿色发展之间可能存在复杂的“边际效应”递增的非线性关系，即“梅特卡夫法则”。（2）绿色技术创新作为城市绿色发展的核心内容，对数字经济驱动城市绿色发展存在显著的技术效应。当区域绿色技术创新水平较低时，无法支撑数字技术的应用并促进城市绿色发展水平的提升。数字经济通过提高利润率和自主技术创新提升城市竞争力，环境问题较少受到数字技术厂商和用户的关注，绿色创新水平太低导致数字经济绿色高效应用不充分（Peng，2013）。当绿色技术创新达到一定水平时，具有高效、低碳、循环等特征的绿色创新随着数字经济发展水平提升，形成绿色高效示范和学习效应（王锋正等，2021），强化数字经济的绿色高效领域应用，城市绿色创新生态系统与数字经济积极互动，较高水平的绿色技术创新与数字经济合力推动城市绿色发展水平提升。即不同绿色技术创新水平下，数字经济对城市绿色发展的影响可能存在差异。（3）创新型人力资本是信息通信技术渗透的重要因素，是数字经济的基础和先决条件，成为数字经济活动中最为关键的稀缺资源。创新型人力资本通过影响数字经济的配置效应，调节数字经济与城市绿色发展二者的关系。其一，当创新型人力资本水平过低时，随着数字经济快速发展，市场对创新型人力资本需求强劲，创新型人力资本与数字经济错配，数字资源浪费，网络中冗余、杂乱和虚假的信息加大了网络维护成本，数字设备闲置加剧能耗和污染（Steffen et al.，2020），将抑制数字经济对城市绿色发展的积极影响。其二，当创新型人力资本水平较高时，对知识信息的获取、吸收、转化和利用能力更强（张桅和胡艳，2020），更有利于数字经济的成果转化。同时，创新型人力资本促成的非正式交流促进了隐性知识的挖掘和传递，加速了信息的流动、消化和吸收，较高水平的创新型人力资本导致绿色生态意识更强，与数字经济积极互动，使城市在绿色实践中精确批判分析和选择所需信息，并提升协调效率，强化了数字经济对城市绿色发展水平提升的驱动作用（Li et al.，2020；Wang and Xu，2021）。因此，本文提出如下研究假设：6数量经济研究 假设 2：数字经济对城市绿色发展的影响存在数字经济、创新型人力资本和绿色技术创新的非线性冲击约束，具有“梅特卡夫法则”特征。1.3 数字经济对城市绿色发展影响的空间依赖和地区差异考虑到地方发展的地域交互和地域差异性影响，本地区数字经济可能对相邻地区城市绿色发展存在一定的影响，各地区数字经济对城市绿色发展的影响可能有差异、存在“数字鸿沟”。数字经济较强的社会互动性特征促进了信息高效传递、压缩了时空距离，提高了地区间经济社会活动关联的广度和深度。数字经济不仅会促进社会资本的积累，还会进一步加强驱动绿色发展成功形成的示范效应，从而对周边城市绿色发展产生影响，促进绿色发展跨区域协同。Yilmaz 等（2002）基于对美国相关面板数据的实证研究，较早提出了信息化的空间溢出性。徐晔和赵金凤（2021）研究得出，中国省份数字要素配置效率存在空间关联性。城市的经济社会活动也存在显著的空间溢出性，互联网对经济增长（Lin et al.，2017）、环境污染（邓荣荣和张翱祥，2022）、资源配置（Acemoglu and Restrepo，2018）、能源效率（汪东芳和曹建华，2019）、全要素生产率（杨慧梅和江璐，2021）等方面的影响均存在显著的空间溢出效应。因此，包含互联网的数字经济对城市绿色发展的影响在空间上理应存在溢出效应。同时，信息技术、经济发展可能会对数字经济与城市绿色发展的空间关系产生影响。由于资源禀赋和发展阶段的不同，无论是数字经济发展水平还是城市绿色发展水平，在地区分布上都存在明显的差异性特点（韩兆安等，2021；舒成等，2021）。因此，数字经济对城市绿色发展的影响也可能存在地区、城市层级上的差异性。数字经济对城市绿色发展的促进需要有针对性，需根据地域及所处的信息通信技术发展阶段有针对性配置资源，促进阶梯式发展。因此，本文提出如下研究假设：假设 3a：数字经济可通过空间溢出效应作用于邻近地区的城市绿色发展。假设 3b：数字经济对城市绿色发展的影响存在地区差异性。2 研究设计2.1 基于“纵横向”拉差的动态综合评价模型目前，关于绿色发展水平和数字经济的测度主要基于传统的主客观赋权法，如层次分析法、熵值法、主成分分析法等。主观赋权法存在较强的主观性，传统客观赋权法难以解决不同时期指标非均衡变化导致的跨期比较问题；针对上述传统赋权法存在的问题，动态综合评价法近期得到发展和广泛关注（张峰等，2019；徐晔和7数字经济对城市绿色发展的影响研究 欧阳婉桦，2022）。本文主要采用可以增强数据时序和截面的对比性的、客观透明的“纵横向”拉差动态综合评价模型，测度各城市绿色发展水平和数字经济。该方法分别从“横向”和“纵向”维度刻画某时刻各城市的差异和总的发展变化规律，依据数据信息量大小、遵循最大限度反映各对象差异原则进行赋权，具有直观明确的特点。2.1.1“纵横向”拉差评价模型的原理当被评价对象（s1，s2，sn）的各评价指标（x1，x2，xm），按时间 t1，t2，tT排列时，构成了面板数据 xij（tk），分别对各时间设定综合评价函数：yi（tk）=mj=1jxij（tk），（k=1，2，T；i=1，2，n；j=1，2，m）（1）yi（tk）表示第 i 个被评价对象在 tk时期的评价值；j表示指标 j 的权重，xij（tk）是对象 i 的指标 j 在 tk时期的评价值。按照最大限度反映各评价对象间差异的原则求解j，其差异为：2=Tk=1ni=1yi（tk）-y-2（2）由于原始数据 xij（tk）已标准化，有 y-=1TTk=11nni=1mj=1jxij（tk）=0，从而式（2）为：2=Tk=1ni=1yi（tk）2=Tk=1THk=TTk=1Hk（3）Hk=ATkAk（k=1，2，T）；H=Tk=1Hk（4）其中，Ak=x11（tk）x12（tk）x1m（tk）x21（tk）x22（tk）x2m（tk）xn1（tk）xn2（tk）xnm（tk）；=（1，2，m）T。类似的“横向”拉差评价模型可证明以下两点。（1）若 T=1，当 为 H 的最大特征值 max（H）对应的特征向量时，2取值最大，且有 max=1TH=max（H）。因此，计算 H 的最大特征值，计算对应的标准化特征向量，即可得权重向量。（2）当Hk0（k=1，2，T）时，基于“纵横向”拉差的评价模型在 tk时期的评价结果排序与“横向”拉差模型相同。2.1.2“纵横向”拉差评价模型的步骤（1）数据标准化处理。各指标的单位和量纲不同，通过标准化处理，可消除各指8数量经济研究 标的不可同度性，采用极差法对数据进行标准化处理。（2）根据式（4）对实对称矩阵Hk和 H 进行计算。（3）计算矩阵 H 的最大特征值及对应的标准化特征向量，得到权重 j。2.2 计量模型设定为检验本文的研究假设，首先对数字经济影响城市绿色发展的直接效应设定模型：grei，t=0+1digei，t+cZi，t+i+t+i，t（5）式中，grei，t为城市 i 在时期 t 的绿色发展水平，digei，t为城市 i 在时期 t 的数字经济指标，Zi，t表示城市 i 在时期 t 的控制变量；i代表城市 i 的个体固定效应，t代表在时期 t 的时间固定效应；i，t为随机扰动项。在式（5）的基础上，为讨论数字经济对城市绿色发展可能存在的间接影响，根据前文理论分析，对绿色技术创新是不是数字经济影响城市绿色发展的中介变量进行检验。检验的具体步骤为：在式（5）中的系数 1检验显著通过的基础上，分别构建数字经济（dige）对中介变量绿色技术创新（gp）影响的线性回归方程即式（6），以及数字经济（dige）与中介变量绿色技术创新（gp）对城市绿色发展水平（gre）影响的线性回归方程即式（7），通过回归系数 1、1和 2的显著性情况，判断中介效应是否存在。gpi，t=0+1digei，t+cZi，t+i+t+i，t（6）grei，t=0+1digei，t+2gpi，t+cZi，t+i+t+i，t（7）对于数字经济对城市绿色发展的影响，除了基于中介效应模型的间接传导机理以外，还应该考虑数字经济影响城市绿色发展的非线性效应。数字经济、创新型人力资本和绿色技术创新对数字经济促进城市绿色发展的影响可能存在非线性冲击约束，数字经济对城市绿色发展的影响符合“梅特卡夫法则”：随着数字经济规模增大，数字经济促进城市绿色发展的“边际效应”呈非线性递增特征。绿色技术创新和创新型人力资本对数字经济促进城市绿色发展的影响存在技术效应和配置效应。因此，采用 Hansen（1999）提出的面板门槛模型对非线性效应及其约束条件进行检验。模型的具体形式为：grei，t=0+1digei，t I（Adji，t）+2digei，t I（Adji，t）+cZi，t+i+i，t（8）式（8）中，Adji，t为数字经济、创新型人力资本和绿色技术创新三个门槛变量，I（）为示性函数。式（8）表示的是单门槛模型，也可扩充为多门槛模型，并根据具体数据对模型进行门槛检验进而确定门槛个数。上述门槛模型对门槛值的估计和检验采用的是严格的统计推断法，本文采用该方法对数字经济影响城市绿色发展的非线性效应及其约束条件进行实证检验。最后，为进一步探讨数字经济对城市绿色发展影响的空间溢出效应和区域异质性，分别通过空间计量模型和分类回归进行分析。空间计量模型具体设定为：grei，t=0+W grei，t+1W digei，t+1digei，t+cZi，t+i+t+i，t（9）9数字经济对城市绿色发展的影响研究 其中，表示被解释变量空间交互项的弹性系数（空间自回归系数），1表示数字经济空间交互项的弹性系数。W 代表空间权重矩阵，为检验信息技术和经济发展对空间效应的影响，并增强实证结果的稳健性，本文采用了地理距离矩阵、经济距离矩阵和信息技术距离矩阵 3 种权重矩阵进行回归分析。2.3 变量选取与度量（1）城市绿色发展水平（gre）。构建一套合理的指标体系对城市绿色发展水平进行综合测算，对于明确各城市绿色转型方向具有较强的指导意义。现有研究在理论上构建了有一定特色的绿色发展评价体系，相关实证研究主要从国家、省域、行业层面，倾向于选取生态与经济特别是生态维度的单一或多个指标进行分析，较少从因果关系链角度对城市绿色发展进行系统实证度量和分析（袁华锡和刘耀彬，2019）。本文在科学性、代表性和系统性的原则下，根据相关绿色发展的理论与实践，借鉴 Yuan 等（2019）的研究，结合最新的“碳达峰、碳中和”政策加入碳排放相关数据，分别采用泰尔指数和夹角余弦法补充完善了产业结构合理化和高级化的数据，并加入水资源数据等。结合“动力压力状态影响响应”（DPSIR）模型（见图 1），从因果关系链上构建经济、社会与环境的多元反馈关系，进一步完善城市绿色发展的评价体系，具体见表 1。图 1 基于 DPSIR 的城市绿色发展分析框架其中，动力（D）是指导致绿色高质量发展提出和实践的驱动因素，主要从经济动力、科技动力、效率动力 3 个方面进行考察。压力（P）反映了人类活动对环境的负荷，如能源消耗、环境污染等，主要从环境压力、资源压力、结构压力 3 个方面进行考察。状态（S）代表在动力和压力作用下城市绿色发展的状况，主要从环境状态、资源状态、社会状态 3 个方面进行考察。影响（I）反映了人类活动造成的环境压力、环境状态变化对人类健康、资源环境等产生的影响，包括直接的环境影响和间接的经济社会影响。本文主要从环境影响、社会影响 2 个方面进行考察。响应（R）是指政府、团体或个人等为了减少生态污染和环境破坏、弥补环境损失、改善环境质量或适应新环境而采取的政策措施，主要从社会响应和环境响应 2 个方面进行考察。01数量经济研究 表 1 基于 DPSIR 的城市绿色发展水平测度指标体系领域指标层单位属性领域指标层单位属性动力（D）压力（P）经济动力科技动力效率动力环境压力资源压力结构压力全社会固定资产投资万元+人均地区生产总值万元+科学技术支出元+科学研究等从业人员人+全社会劳动生产率万元/人+第三产业劳动生产率万元/人+单位 GDP 的 CO2排放量吨/万元-单位 GDP 的工业 SO2排放量吨/亿元-单位 GDP 的工业烟（粉）尘排放量吨/亿元-单位 GDP 的工业废水排放量吨/万元-单位 GDP 能耗千瓦时/万元-人口密度人/平方公里-产业结构高级化/+产业结构合理化/-影响（I）响应（R）环境影响社会影响社会响应环境响应建成区绿化覆盖率%+人均公园绿地面积公顷/万人+居民储蓄存款余额万元+普通小学生师比人/人+普通中学生师比人/人+人均医生数（执业医师+执业助理医师）人/万人+人均床位数张/万人+教育支出万元+工业 SO2去除率%+工业废固综合利用率%+污水处理厂集中处理率%+生活垃圾无害化处理率%+状态（S）环境状态资源状态社会状态人均工业 SO2排放量吨/万人-人均工业废水排放量吨/人-单位工业产值用水量吨/万元-单位工业产值能耗千瓦时/万元-年末实有公共汽（电）车 辆+（2）数字经济（dige）。本文借鉴赵涛等（2020）的研究，按照以互联网发展为核心、加入数字交易指标的思路，从互联网发展与数字金融方面构建数字经济指标体系，对城市层面的数字经济进行测度。互联网发展指标借鉴黄群慧等（2019）的研究，选取了互联网普及率、相关从业人员、相关产出和移动电话普及率四个方面的指标。其中，互联网普及率、相关从业人员、相关产出以及移动电话普及率分别采用每百人使用互联网人数、计算机服务和软件业从业人员占单位从业人员的比重、人均电信业务总量以及每百人移动电话数代理。数字金融指标借鉴郭峰等（2020）的研究，从覆盖的广度、使用的深度、数字化的程度三个方面衡量。其中，使用的深度和数字化的程度分别包括货币基金、信用、支付、投资、保险和信贷，以及便利化、信用化、移动化和实惠化。互联网发展指标的原始数据来自 中国城市统计年鉴，数字金融指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金融服务集团编制得到。对上述相关数据进行标准化处理后，采用基于“纵横向”拉差的动态综合评价模型测算得到各城市数字经济综11数字经济对城市绿色发展的影响研究 合指数。（3）绿色技术创新（gp）。已有研究限于数据可得性，主要基于省域层面进行研究，选取专利申请量表示技术创新，事实上，专利授权量能更好地衡量技术创新。本文为增强数据的准确性，根据世界知识产权组织（WIPO）制定的凸显了“绿色”的绿色专利清单（IPC Green Inventory），从城市层面核算了对应的绿色专利授权量，以此来刻画城市绿色技术创新。其中，各城市绿色专利授权量包括绿色发明和绿色实用新型的专利授权量。本文通过“中国研究数据服务平台专利数据库”手工整理并核算了中国 288 个城市 2011 2019 年的绿色专利授权量，得到近 170 万个城市层面的绿色技术创新数据。（4）创新型人力资本（hum）。借鉴张桅和胡艳（2020）的研究，创新型人力资本采用受高等教育从业人员平均工资收入表示。根据城市数据可得性和相关学者的研究结论，受高等教育从业人员平均工资收入用全部从业人员平均工资的 1.5 倍衡量。（5）环境规制强度（enr）。波特假说认为，随着环境规制加强，初期存在“成本效应”，即环境规制的加强会带来治污和生产成本增加，抑制经济发展，不利于环境和经济双赢；在环境规制达到临界点后，在生态环境改善的同时，出现“创新效应”，环境规制可以激励绿色技术和管理创新，提升产品质量和扩大生产规模，抵消治污和生产成本增加，实现环境和经济双赢，促进绿色发展。由此可见，环境规制强度与绿色发展的关系呈 U 形（李毅等，2020）。本文在数字经济影响城市绿色发展回归模型的控制变量中，加入环境规制强度及其平方项，对波特假说进行检验。当前环境规制的准确测量面临着挑战，借鉴沈坤荣等（2017）的做法，基于工业二氧化硫去除率、工业烟粉尘去除率指标，采用线性加权和法测算得到 2011 2019 年 288 个城市的环境规制强度。（6）对外开放度（fdi）。对外开放是影响城市绿色发展的重要因素，它对城市绿色发展的影响分为“技术溢出”和“污染天堂”两种效应。本文采用当年实际利用外资与地区生产总值的比值表示对外开放度（赵涛等，2020）。（7）财政分权度（finadp）和经济发展水平（gdpp）。制度是影响城市绿色发展的重要因素，借鉴相关学者的做法，采用财政分权度衡量制度，用财政预算内收入与支出的比值来表示（赵涛等，2020）。根据著名的 IPAT 理论，经济发展水平是影响城市绿色发展水平的重要因素，借鉴相关学者的做法，采用人均 GDP 来控制经济发展水平可能存在的影响（袁华锡和刘耀彬，2019）。本文研究使用的原始数据，主要来自 中国城市统计年鉴、国家知识专利产权局、地级市国民经济和社会发展统计年报、公众环境研究中心、各城市统计年鉴、区域发展统计数据库以及各城市统计局、生态环境局等，部分缺失的数据通过插值补充得到。通过对 2011 2019 年中国 288 个地级及以上城市数据的整理，形成了 2592 个均衡面板观测值，变量的描述性统计结果如表 2 所示。21数量经济研究 表 2 变量的描述性统计变量符号样本数（个）均值标准差最小值最大值城市绿色发展水平gre25923.4950.2571.7964.101数字经济dige25920.5080.2190.0091.494绿色技术创新gp25924.9521.6810.00010.619创新型人力资本hum25927.8272.6980.74644.234环境规制强度enr25921.4742.0220.00027.235对外开放度fdi25920.0170.0180.0000.205财政分权度finadp25920.5560.2440.0282.665经济发展水平gdpp25924.8973.2310.59644.488结果显示，城市绿色发展水平的均值为 3.495，最大值为 4.101，最小值为 1.796，标准差为 0.257，表明不同城市间绿色发展水平差异较大。数字经济综合指数呈现“均值小、标准差大”的特点，与赵涛等（2020）的发现相近。不同城市在绿色技术创新、创新型人力资本、环境规制强度、对外开放度、财政分权度以及经济发展水平等方面也存在明显的差异。3 实证结果分析3.1 数字经济对城市绿色发展影响的基准回归分析3.1.1 基准回归结果Breusch-Pagan 检验结果表示在 1%的显著性水平上拒绝原假设，因此混合面板模型不适用于分析数字经济对城市绿色发展的影响。基于此，采用 Hausman 检验，结果显示在 1%的显著性水平下拒绝原假设，表明使用随机效应模型考察数字经济对城市绿色发展的影响可能存在偏误，因此选择固定效应模型。为进一步确定是否存在时间和个体双向固定效应，对模型的时间固定效应进行了 F 检验，检验在 1%的显著性水平上拒绝原假设，