数字经济如何赋能城市绿色全要素生产率——基于国家大数据综合试验区建设的经验证据

大数据时代，数字经济成为经济社会全面绿色化转型的新动能。本文从大数据综合试验区建设政策视角出发，试图探究数字经济发展对我国城市绿色全要素生产率（GTFP）的影响效应及作用机理。具体以试验区获批建设为准自然实验，运用超效率SBM-GML指数模型测度我国2008—2020年274个地级及以上城市绿色全要素生产率水平，采用双重差分方法进行实证检验。研究结论表明：(1)国家大数据综合试验区建设对城市GTFP存在显著正效应，且在进行PSM、安慰剂等稳健性检验后均支持该结论。(2)国家大数据综合试验区建设主要通过产业结构优化和绿色技术创新传导机制赋能城市GTFP提升。(3)异质性分析发现，国家大数据综合试验区建设对城市GTFP的提振作用在大城市及特大城市、非资源型城市更为明显。针对研究结论，提出拓展试验区建设范畴并推进试验区联动发展、完善配套设施并延展覆盖面、促进数字技术与实体经济深度融合等对策以放大数字经济的绿色全要素生产率驱动效应，助推经济绿色高效转型。     

数字金融发展对城市经济绿色低碳转型的影响研究

构建包括STIRPAT模型、调节机制效应和空间计量模型的分析框架,基于2011—2019年中国东部65个地级及以上城市面板数据,探究数字金融助推城市经济绿色低碳转型的多重传导路径,考察数字金融覆盖广度、使用深度和数字化程度对经济绿色低碳转型的作用效果及空间溢出效应。结果显示：数字金融不仅对城市绿色全要素生产率具有直接的促进作用,而且基于规模效应、技术效应和结构效应,通过纠正资本错配、强化绿色创新和推动产业结构高级化的途径间接提升绿色全要素生产率。数字金融通过其覆盖广度、使用深度和数字化程度促进本地经济绿色低碳转型发展,并存在显著的空间溢出效应。基于研究结果,针对数字金融发展助推中国经济高质量发展和“双碳”目标实现提出政策建议。     

技术创新、产业结构与城市绿色全要素生产率——基于国家低碳城市试点的影响渠道检验

本文以2010年中央推行低碳城市试点为准自然实验,基于中国地级市数据库,采用倾向得分匹配和双重差分相结合的方法,实证分析低碳城市试点对获批城市绿色全要素生产率的影响,并通过中介效应模型甄别技术创新与产业结构的间接效应。结果表明,获批低碳试点城市能够直接促进城市绿色全要素生产率,这个结果在经过稳健性检验后依然显著为正。对影响渠道的检验表明,低碳试点政策能够通过提升城市创新水平、促进产业升级的渠道间接提升所在城市绿色全要素生产率,但产业结构转型的间接效应并未得到验证。     

城市数字经济对绿色全要素生产率的空间效应研究——理论机理与实证检验

将数据作为新型生产要素纳入空间全要素生产率理论分析框架,基于2011～2020年我国254个地级及以上城市的面板数据,采用熵值法与SBM方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数法,分别考察城市数字经济与绿色全要素生产率发展情况,并构建空间计量模型实证分析数字经济对绿色全要素生产率的空间效应。研究发现：城市数字经济发展与绿色全要素生产率存在显著的空间相关性,数字经济的蓬勃发展不仅可对本地区绿色全要素生产率产生积极影响,同时其空间溢出效应也有助于其他地区绿色全要素生产率的提升;相较于经济相对发达的沿海城市群,数字经济发展对中原、长江中游等内陆城市群绿色全要素生产率的推动作用更为明显。鉴于此,应深入贯彻新发展理念,营造绿色发展环境,充分发挥数字经济的跨区溢出效应,进一步促进城市绿色全要素生产率的提升。     

服务业集聚对黄河流域城市绿色经济效率的影响研究

基于2004—2019年黄河流域地级以上城市面板数据,测度了城市绿色经济效率,系统分析了服务业集聚对城市绿色经济效率的影响,并采用中介效应模型考察服务业集聚对城市绿色经济效率影响的传导机制。结果显示：服务业集聚能够明显改善黄河流域城市绿色经济效率,这一促进作用随着上游到下游地区服务业集聚水平的降低而逐渐减弱。服务业集聚对绿色经济效率影响的非线性关系仅在上游和中游地区呈“U”型路径,上游样本均跨过拐点,集聚效应显著,中游样本中仍有37%的地区位于曲线左侧,服务业集聚水平较低。服务业集聚能够通过促进技术创新和优化产业结构来提升城市绿色经济效率,且产业结构优化的传导机制效应占比更大。     

数字经济对全要素生产率的影响研究——来自国家级大数据综合试验区的证据

基于国家级大数据综合试验区的准自然实验，运用2014—2019年280个地级市的面板数据，采用多期双重差分法实证检验数字经济对全要素生产率的影响。研究结果表明：数字经济显著提升了全要素生产率，这一结论在经过多种稳健性检验后仍然成立；中介效应检验表明，数字经济通过提高资源配置效率和促进技术创新来提升全要素生产率；异质性分析表明，数字经济对低资源禀赋城市、低数字经济发展水平城市以及智慧城市的全要素生产率具有促进作用，抑制高资源禀赋、高数字经济城市的全要素生产率，而对非智慧城市的作用则不明显。因此，应基于大数据综合试验区深度挖掘数字经济的直接作用与间接作用，同时采取差异化发展战略，培育壮大全要素生产率增长新动能。     

社会责任信息披露能否提升企业绿色全要素生产率？

绿色发展背景下,如何有效提升企业绿色全要素生产率是决定中国经济能否实现高质量发展的关键。以2012—2019年沪深A股上市的工业企业为样本,以企业社会责任信息披露为切入点,探究其对绿色全要素生产率的影响。结果发现,社会责任信息披露水平越高,越有助于绿色全要素生产率的提升,并且社会责任信息披露主要通过资源集聚效应（聚集资金与人力资源）与效率改善效应（提高管理效率与资本配置效率）两条路径对绿色全要素生产率产生促进作用。异质性分析结果表明,当企业属于自愿披露与重污染行业、企业信息环境较好、产权性质为国有企业、所处行业市场竞争程度较为激烈时,社会责任信息披露对绿色全要素生产率的影响更明显。研究丰富社会责任信息披露与绿色全要素生产率的相关理论,并为政策制定者完善社会责任信息披露制度、促进企业绿色健康可持续发展提供决策依据。     

数字经济赋能中国制造业全要素生产率的效应测度及路径分析

推进数字经济与制造业深度融合、提升数字经济赋能制造业全要素生产率,已成为推动中国制造业高质量发展的重要路径。本文利用2003—2020年中国制造业省级面板数据,通过构建随机前沿全赋能效应模型,运用反事实分析方法,分析数字经济对中国制造业全要素生产率的赋能效应及作用路径。研究结果表明：数字经济对制造业全要素生产率具有明显的赋能效应,这种效应主要通过技术进步、技术效率和规模效率三条路径实现,其中,通过技术进步赋能制造业全要素生产率为主要作用路径。异质性检验结果表明,在合理化、高级化程度较低的地区,数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应较大,而赋能技术效率的效应相对较小;在市场化水平较高的地区,数字经济与制造业深度融合,着力发挥数字经济对技术进步赋能作用,使得数字经济深度赋能制造业全要素生产率的效果更为明显;数字经济对南方地区制造业全要素生产率的赋能效应更为显著。为进一步提升数字经济赋能中国制造业全要素生产率,促进制造业高质量发展,应大力推进数字经济与制造业融合。     

数字经济发展与绿色全要素生产率提升

在理论分析的基础上,从数字基础设施、数字经济普及程度、网络信息资源和数字经济环境与效果四个维度构建衡量数字经济发展的综合指标体系,采用时序全局主成分分析法对2006—2019年中国省际数字经济发展水平进行测算,并运用两阶段最小二乘法和面板门槛模型等多种计量方法考察了数字经济对绿色全要素生产率（TFP）的影响。研究发现：数字经济显著促进了中国绿色TFP的提升,从而从绿色生产率的视角验证了数字经济完全可以成为支撑新发展阶段下中国绿色TFP提升的新力量,这一研究结论在经过一系列稳健性检验后依然成立;作用机制发现,数字经济可以通过激励企业增加研发投入和促进产业结构的优化升级等渠道来促进绿色TFP的提升;在数字经济发展水平较高、地区知识产权保护强度较高的情况下,数字经济的绿色生产率增长效应更为突出;进一步研究发现,与东部地区相比,中西部地区数字经济发展水平的提高对绿色TFP具有更为明显的积极影响。这一研究不仅为评估数字经济的影响效果提供了实证依据,也为依托数字经济推动国内绿色转型发展提供了有益借鉴。     

贸易开放、外商直接投资与绿色全要素生产率

以2002—2016年我国30个省区市的数据为研究样本,基于SBM方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数方法测算绿色全要素生产率,选取固定效应模型实证分析贸易开放和FDI对绿色全要素生产率的影响,结果表明：贸易开放有利于促进技术进步,进而对我国绿色全要素生产率具有显著的促进作用,而FDI对我国绿色全要素生产率具有显著的抑制作用,验证了“污染避难所”假说,且这种影响存在一定的区域异质性,贸易开放对东部沿海地区绿色全要素生产率的促进作用更显著,而FDI对中西部内陆地区绿色全要素生产率的抑制作用更加明显;贸易开放与FDI的交互作用有利于绿色全要素生产率的提升,说明贸易开放和FDI的良性作用机制已形成;科技投入、物质资本水平和人力资本水平均有利于绿色全要素生产率的提升,但基础设施建设目前存在资源浪费和环境污染问题,对绿色全要素生产率具有抑制作用。     

数字基础设施建设与区域绿色发展——基于“宽带中国”战略的准自然实验

文章以2014年“宽带中国”战略实施为准自然实验，利用多期双重差分法研究了数字基础设施建设对城市绿色全要素生产率的影响。研究发现：数字基础设施建设有利于促进城市绿色全要素生产率的提升，且该作用是通过提高城市技术创新水平和产业结构优化来实现的。研究结果为推动我国经济高质量发展，合理优化数字基础设施建设，促进城市绿色全要素生产率提高提供了理论支撑和政策建议。     

数字技术创新能提升制造企业绿色治理水平吗？

随着生态文明建设不断推进,数字技术创新可有效驱动企业转型升级,影响企业绿色治理水平。基于2010—2021年A股制造业上市企业面板数据,深入探讨数字技术创新对制造企业绿色治理水平的影响。实证分析结果表明,数字技术创新有利于推动制造企业绿色治理水平提升,且在经过一系列稳健性检验后仍然显著。数字技术创新对制造企业绿色治理水平的促进作用在企业、行业以及地区层面均存在一定异质性。机制检验表明,全要素生产率、融资约束在数字技术创新与制造企业绿色治理水平之间发挥部分中介效应。因此,提出深挖数字技术创新发展优势、激发全要素生产率活力、加快金融资源流动、制定柔性数字技术发展战略的可行建议,以期提高制造企业绿色治理水平。     

中国装备制造业绿色全要素生产率增长的演化轨迹及动力

在中国装备制造业结构转型升级的背景下,本文引入“资源环境约束”因子,运用规模收益可变的BCC模型静态对比1980年与2014年制约各子行业技术进步的主要因素,采用曼奎斯特（Malmquist）指数动态研究1980—2014年推动绿色全要素生产率增长的演化动力。研究发现：（1）中国装备制造业绿色全要素生产率的增长大体经历了先下降后上升的V型演化轨迹,演化动力来自技术进步,制约因素是规模效率恶化;（2）分行业看,交通运输制造业技术创新显著,绿色全要素生产率的增长速度最快,而金属制品业能源消耗最大,技术效率提升最慢。装备制造业应结合绿色全要素生产率无效率成因与各子行业特点,从产业结构调整、技术提升、管理优化等方面推动装备制造业可持续发展。     

智慧城市建设与企业绿色全要素生产率：内在机制与经验证据——基于“赋能”和信贷配给的视角

在中国推动经济高质量发展的背景下，智慧城市为实体经济赋能的重要性日益凸显。基于2009—2020年中国A股上市公司面板数据，以微观企业高质量发展为落脚点，运用多期DID方法评估智慧城市建设对企业绿色全要素生产率的影响效应及其作用机理。结果表明：智慧城市建设能够显著提升企业绿色全要素生产率，在考虑内生性问题后，该结论依然稳健。进一步研究发现，智慧城市建设能够显著降低金融机构与企业之间的信息不对称，在“量”上缓解样本企业面临的融资约束，在“质”上提高企业信贷资源配置效率。此外，智慧城市建设对规模较大企业、非国有企业、东部地区、市场化程度低的地区的作用效果更加明显。基于此，中国应从加速推动智慧城市建设、充分发挥市场在资源配置中的决定性作用、优化相关配套政策三个方面提升智慧城市对企业绿色全要素生产率的促进作用。     

科技金融对区域绿色全要素生产率影响的实证研究--基于全局DEA数学统计方法

提升绿色全要素生产率是实现高质量发展目标的关键措施。论文利用全局DEA数学统计方法,重点实证分析了科技金融对区域绿色全要素生产率的影响。研究认为:科技金融对区域绿色全要素生产率的提升具有显著促进作用。东部地区科技金融对绿色全要素生产率的提升效应大于中部地区,且中部地区的科技金融对绿色全要素生产率的提升效应大于西部地区。     

数字经济发展何以提高企业全要素生产率？

基于2011—2019年中国282个地级市和A股3140家上市公司的数据,考察数字经济发展水平对企业全要素生产率的影响,结果表明数字经济的发展显著提升了当地企业的全要素生产率。机制检验结果表明,数字经济能够通过降低企业管理成本、增加企业人力资本投入和降低企业交易成本缓解信息不对称,从而提升企业全要素生产率。数字经济发展水平对企业全要素生产率的影响存在异质性,对国有企业、大规模企业、新企业、服务业特别是生产性服务业企业影响更大;这一影响结果在东部地区和数字经济发展程度高的地区更为显著。这为发挥数字经济的微观激励效应进而促进宏观经济“提质增量”提供了理论依据。     

财政纵向失衡对城市绿色全要素生产率的影响——双重机器学习下来自土地财政视角的理论阐释

本文在推动绿色发展的时代背景下,从土地财政的角度为财政纵向失衡如何影响城市绿色全要素生产率提供一种新的理论阐释,并进一步量化分析异质性环境规制情境下影响机制的适用范围。具体而言,本文在利用网络爬虫技术手工整理匹配百万条土地交易信息以及使用两期前沿技术下的曼奎斯特-卢恩伯格指数测度城市绿色全要素生产率的基础上,基于2007—2019年的城市面板数据,运用双重机器学习模型、倾向得分匹配方法等进行了多维检验。研究发现,财政纵向失衡推动了土地财政规模的扩张,阻碍了城市绿色全要素生产率,并且土地财政是重要影响渠道。进一步分析发现,传导渠道会受到环境规制的调节影响,在低环境规制情境下,作用机制的适用性更强。考虑城市异质性特征发现,财政纵向失衡对三线以下城市、非资源型城市以及内陆城市绿色全要素生产率的阻碍作用更强。由此,本文提出完善纵向转移支付体系,降低地方政府对土地财政过度依赖的政策建议。     

数字经济发展对碳排放的影响——基于中介效应与门槛效应的检验

新发展格局下,数字经济已成为推动经济绿色发展和实现“双碳”目标的新引擎。基于2011-2019年285个地级及以上城市面板数据对数字经济减少碳排放进行了实证检验。研究结果表明：数字经济能够显著抑制城市碳排放,在经过一系列稳健性检验后该结论仍然成立;中介机制检验发现,提升城市生产效率和技术创新水平是数字经济显著抑制城市碳排放的两条基本路径;数字经济对城市碳排放的抑制作用还受市场化程度与城镇化水平的影响,表现出门槛效应,分别呈现出“倒U型”、“倒N型”趋势;数字经济对碳排放的影响在不同区域、城市群及非城市群地区具有异质性。     

制造业集聚对改进城市碳全要素生产率的影响研究

提高碳全要素生产率是有力推进“碳达峰”“碳中和”工作的重要抓手，是城市低碳化发展的重要途径。基于2003—2019年中国城市数据，研究制造业集聚对城市碳排放全要素生产率的影响及其作用机制。基准回归结果表明，制造业集聚显著抑制了城市碳全要素生产率的提高。异质性分析表明，制造业集聚的抑制作用在数字经济发展水平较高地区变得不再显著。宏观机制研究表明，制造业集聚抑制城市碳全要素生产率的原因主要在于其对碳技术效率和碳技术进步的抑制，在匹配城市土地出让数据的基础上，制造业集聚扩大了土地供给面积、提高了土地成交价格，导致集聚拥挤效应凸显，阻碍知识溢出，不利于提高城市碳全要素生产率。微观机制分析表明，在匹配企业微观数据后，制造业集聚显著抑制了企业绿色发明专利数量的增加，损害了碳全要素生产率增长的微观基础。     

数字技术、劳动力结构与全要素生产率的关系

当前,我国正在加快建设数字中国,希望利用数字技术为经济高质量发展赋能。然而,数字技术要充分释放其活力,推动社会全要素生产率的提高,需与使用数字技术的劳动力资源良性互动。鉴于此,从理论上构建了数字技术与劳动力通过互补机制影响全要素生产率的机制,采用2006—2020年我国30个省区市（未包括港澳台及西藏）的省级面板数据,通过进行计量模型的检验发现：从全国范围来看,数字技术与高技能劳动力存在互补效应,这种互补效应有利于地区全要素生产率的提升;数字技术与中、低技能劳动力尚未表现出促进生产率提升的互补效应;在我国东、中、西部地区,数字技术与高技能劳动力的互补效应还存在异质性。基于研究结论提出加快提高数字技术发展水平、结合区域发展需要出台劳动力配置政策、合理配置数字技术相关资源的政策建议。