數字化水平、資源依賴對地級市綠色全要素生產率影響的實證研究

摘 要：基于中國2005—2016年96個地級市的面板數據，利用生產前沿面方法得出地級市的綠色全要素生產率、技術效率指數和技術進步指數;實證表明數字化技術對城市綠色全要素生產率、技術進步主要起正向影響，對技術效率主要起負向作用;驗證了資源依賴度對綠色全要素生產率的影響，發現數字化水平豐富了資源依賴度與綠色全要素生產率之間的關系，兩者之間存在顯著門檻效應;基于實證分析結果，提出推動數字化政策貫徹實施等政策建議。

關鍵詞：綠色全要素生產率 資源依賴 數字化水平

近年來，我國經濟飛速發展，取得舉世矚目的成就，然而產能過剩、創新不足、污染嚴重等問題突出。與此同時，互聯網的廣泛普及促使數字化技術成為重要的生產要素，各國都認識到數字經濟帶來的巨大機會。黨的十九大對建設網絡強國、數字中國、智慧社會作出了戰略部署，我國積極布局數字化技術，尤其在移動支付、共享單車、云計算等領域已處于全球領先水平。數字經濟在我國蓬勃發展，與傳統產業深度融合，不斷推動新興業態的發展，提升了實體經濟創新能力，提高資源利用效率和經濟生產率。在節約資源、環境友好的綠色發展前提下，考慮資源和環境影響因素，評價城市數字化水平對經濟轉型升級和資源利用效率的影響，對中國區域經濟轉變經濟增長結構、優化資源配置和改善生態環境有重要意義。

黨的十九大報告提出“高質量發展”，而提高全要素生產率真是對這一號召的積極響應。全要素生產率是經濟高質量發展的核心指標之一，提高全要素生產率是高質量發展的動力源泉，本質上也是一種提高資源配置效率的方式，研究全要素生產率的內涵，有助于找準改革關鍵領域，更好推動高質量發展。1995—2016年間，我國全要素生產率年均增長率為2.3%，而采用環境生產函數方法、考慮環境影響和排放因素后，我國綠色全要素生產率年均增長率僅1.15%[1]。未來提升經濟發展質量的關鍵在于提升綠色全要素生產率。綠色全要素生產率比單純的GDP衡量經濟發展更加科學，研究數字經濟技術對綠色全要素生產率的改進的內在動因和相關機制具有重要意義。

本文將基于城市綠色全要素生產率的視角，從理論和實證分析數字化水平對經濟全要素生產率的影響。本文創新主要體現在：一是研究數字化水平對綠色全要素生產率影響，實證研究了數字化水平對綠色全要素生產率技術進步、技術效率的作用，驗證了數字經濟影響城市綠色全要素生產率的方式;二是實證研究證明城市數字化水平對資源依賴影響城市綠色全要素生產率存在門檻效應。

一、數字化水平對綠色全要素生產率的影響

早在80年代，制造業生產率增長和波動已經引起國內外學者的重視，國內外學者已經注意到信息技術對生產效率的影響。包括互聯網、云計算等基礎技術，也包括區塊鏈、人工智能等新興智能化技術，數字經濟技術與傳統產業結合，總體上能顯著提高經濟全要素生產率。如王帥等（2018）研究信息化基礎設施建設成為經濟增長重要動力，通過產業集聚中介作用能促進經濟增長[2]。謝莉娟（2015）認為，物流組織利用互聯網技術能夠促進供應鏈整合，形成組織結構變化[3]。韓寶國等（2014）發現寬帶帶寬、速度質量每增長10%能帶動人均GDP增長約0.2%[4]。曹靜等（2018）認為現有文獻主要研究人工智能利用發達國家數據，發現人工智能對發達國家生產率和經濟增長具有促進作用，機器人自動化促進工業經濟增長速度提升了0.37%，但機器密度的增多的邊際效應會快速下降[5]。

（一）數字化水平對綠色全要素生產率影響

考慮環境因素前提下，綠色全要素生產率可利用生產前沿面方法，采用Malmquist指數進行分解，測量生產點到生產前沿面距離量度生產率，分解方法主要有兩種。第一種通過設定具體生產函數來計算索羅余值，但不同的生產函數會帶來不同的結果。第二種是數據包絡法，比較常用的分解方法是Malmquist指數法，可以得到穩健且偏差小的結果，最終可分解為該樣本點技術效率和樣本內前沿面上的經濟單位未體現的技術進步。汪淼軍等（2013）認為信息通訊技術通過降低信息技術成本影響企業全要素生產率，影響因素為企業人力資源、資產狀況等[6]，總體起促進作用。

（二）數字化水平對技術效率、技術進步影響

數字化技術與傳統企業的深度融合，深度改變了企業的生產方式、銷售方式、組織方式和技術創新，有效降低經濟交易摩擦，低成本的促進信息流動，具體表現為：生產方式上，推動生產設備數字化、網絡化、電子化，加強敏捷制造、智能制造，提高產品合格率，打造產品個性化生產技術基礎。銷售方式上，推動銷售方式、銷售渠道電子化、網絡化，降低營銷成本，精準化投放產品和服務，加強營銷效率。組織方式上，擴展使用“平臺經濟”、“眾籌眾包”等新模式，利用用戶消費大數據反饋生產研發人員，利用電子手段推進管理改革。技術創新上，利用區塊鏈、大數據、云計算等新技術，吸引外部知識，準確掌握市場需求動向，推動企業整體創新。

數字經濟廣泛應用容易帶來更多的產業壟斷，這是由于互聯網的“成本次可加性”屬性帶來壟斷集聚性。比如滴滴出行、京東、美團等平臺天然具有連接和匹配供需的市場性質，提高市場進入門檻，造成市場扭曲，壓制新興企業和阻礙創新，降低技術效率（黃金等，2019）[7]。用戶在網絡上對產品反饋的增多，會促進廠商降低產品規模、擴大個性生產，在企業生產方式還未成熟到個性化化生產的過渡階段，會降低企業生產設備使用效率，降低企業整體技術效率。

總之，數字化技術既能降低技術效率也能促進其提高，互聯網經濟是熊彼得破壞性創新經濟增長理論的典型，為中國經濟帶來破壞性創新，雖然生產、管理、銷售、組織上都會帶來創新，但由于舊設備和技術的淘汰、組織架構的調整、管理流程的變化帶來抑制作用，整體初期抑制作用大于促進作用（郭家堂，2016）[8]。

內生增長理論認為全社會知識積累是經濟增長的重要動力，而數字化技術尤其互聯網的普及促進人類知識信息跨時空的共享交換，全社會個體更便利的獲得知識。數字化技術能促進如美團、滴滴等網絡統一管理平臺產生，促進企業及個人供需在平臺上盡快匹配，提高匹配效率，消費者能最快最簡單的找到適合生產產品和服務，消費者由被動變主動推動產品創新，直接參與企業創新流程;集中管理平臺加強生產者主動接收用戶意見，收集產品意見建議，生產個性化產品，驅動產品更新換代，成為推動企業創新發展的持久動力。

數字化技術能突破時空限制，產生集聚效應，產業和經濟活動在互聯網空間集中并產生向心力，放大企業經濟活動、產品和服務、組織活動的現實影響力。總體上，數字化技術對經濟技術進步起正向作用。

提出假設1：數字化水平促進地區綠色全要素生產率整體提高，技術效率抑制作用占優，技術進步促進作用占優。

（三）數字化水平、資源依賴對綠色全要素生產率影響

數字化水平能促進城市探索經濟高質量發展，使資源型城市擯棄產業結構單一的資源消耗，資源型城市占地級市的近40%。比如內蒙古、貴州等省市利用云計算破解資源詛咒，促進經濟結構優化升級，吸引企業落地生根，數字經濟產業能夠更加“清潔”，且其內在的創新活力和技術特性激發人們的環保意識和行動，促使企業少排放工業三廢。同時數字化技術應用煤炭開采、礦產開采和加工等低技術創新效率行業資源冶煉、加工、選礦等促進高端資源產品生產，提高產品附加邊際價值，幫助企業獲取和加大市場優勢;同時數字化技術發揮結構優化，優化地區產業結構，推動地區整體效益不變的同時，降低碳排放量13%～24%。

在未依賴自然資源發展的初期，數字化技術發展能夠顯著降低企業要素成本，提升規模效益，提升綠色全要素生產率。但由于資源依賴導致的產業機構單一固化，導致存在“資源詛咒”，地區容易形成創新惰性，過度依靠初級生產要素投入，無法繼續發揮數字化技術優勢，從而難以改善綠色全要素生產率。而當地資源產業的過度發展會抑制數字化產業的發展，從而抑制資源產業創新能力，制約當地經濟發展，數字化發展到一定程度，才能發揮對資源產業發展和當地經濟結構轉型的作用。

提出假設2：資源依賴對當地綠色全要素生產率存在影響，而地區數字化水平對資源依賴影響城市綠色全要素生產率產生門檻效應。

二、模型設定與數據說明

本文參考劉生龍等（2010）等關于互聯網與全要素生產率關系實證模型[9]，同時借鑒張軍（2005）[10]實證研究思路，本文在雙重門檻模型的基礎上，建立了以綠色全要素生產率為主的被解釋變量，同時加入技術進步和技術效率，以探討地區數字化水平大于或小于特定的門檻值時，研究是否影響城市資源依賴度對于綠色全要素生產率，如果影響，研究其影響程度模型具體設定如下：

本研究選擇2005-2016年地級城市面板數據進行分析，（1）式利用固定效應、（2）式利用雙門檻效應估計數字化水平和經濟綠色全要素生產率的關系。

其中i表示城市，t表示年份，ln表示取對數，Y表示被解釋變量，分別代入綠色全要素生產率（GTFP）、技術進步指數（TE）、技術效率指數（TC），INT表示數字化水平，RD代表資源依賴度，CV為控制變量，參考國內學者關于中國全要素生產率實證研究的文獻（張軍等，2005）[10]，除人均資本存量、人力資本水平外，增加對外開放、經濟結構、基礎設施等變量加以控制。各城市數字化水平指標（INT）為城市互聯網發展水平，以使用城市互聯網人數占城市常住人數之比為核心解釋變量。表1為主要變量描述性統計結果。

綠色全要素生產率影響模型在進行面板數據模型回歸前，需要識別模型類型，采用Hausman檢驗進行考察，由于p值為0，可以拒絕隨機效應的原假設，使用固定效應模型而非隨機效應模型，采用公式（1）進行模型檢驗。

如表2列（1）所示，數字化每提高1%，綠色全要素生產率將提高0.102%，且在1%的水平上顯著。即數字化技術對城市綠色全要素生產率具有正面促進作用。人均資本存量、人力資本水平每提高1%，城市綠色全要素生產率分別提高0.125%、0.004%，均在1%的水平上顯著，證明人均資本存量更重要，能更明顯提高城市綠色全要素生產率，即目前資本對產出作用遠大于人力資本對產出的影響。如表2列（2）、（3）所示，本文將綠色全要素生產率進一步分解為純技術效率變化和純技術進步變化，結果表明，數字化對技術效率（TE）有抑制作用，即企業應用數字化會總體降低城市綠色全要素生產率的技術效率，數字化每提升一個百分點，技術效率降低0.101%，驗證了熊彼得破壞性創新經濟增長理論，數字化給中國經濟初期是破壞性創新。數字化對技術進步（TC）有正面促進作用，且大于技術效率的抑制作用，數字化每提升一個百分點，技術進步提高0.257%，從而促進綠色全要素生產率總體提高。假設1得到證明。

2.資源依賴與門檻效應模型

本文對（1）（2）式進行門檻效應檢驗，以確定該門檻效應的具體設定形式，檢驗結果如表3所示。通過使用bootstrap自抽樣方法，得到接受原假設的概率值，結果驗證單門檻效應和雙門檻效應顯著，三重門檻效應不顯著，證實數字化技術對資源依賴影響綠色全要素生產率存在雙門檻效應。

門檻效應檢驗通過后，檢驗識別出估計值和置信區間，表4可知，兩個門檻值分別對應的95%置信區間較窄，識別效果較顯著，似然比值都小于5%顯著性水平的臨界值。根據識別的門檻值大小，可將城市分為城市低數字化水平區域（INT≤0.122）、城市中等數字化水平區域（0.1220.471）。假設2得到證明。

三、結論與建議

本文基于城市綠色全要素生產率視角，考慮資源環境投入，得出96個地級市綠色全要素生產率，實證研究表明，城市數字化確實能促進城市經濟綠色發展，綠色全要素生產率分解為技術效率和技術進步，研究得出技術效率抑制作用占優，技術進步促進作用更明顯。城市自然資源依賴程度影響綠色全要素生產率，而且受數字化水平門檻效應影響，如果當地數字化水平低于門檻值，會影響本地依賴本地資源和經濟發展。

綜合分析，提出如下政策建議：

第一，政府應積極落實數字化產業政策，推動互聯網+、智慧城市、智能制造、兩化融合等政策深入貫徹實施，要通過專項補貼、財政支持等方式加強對數字化產業的投入，扶植傳統產業與數字化技術的融合，改善數字化經濟發展環境。

第二，因地制宜提升城市數字化水平，重點推動資源型地區數字化水平，依據本地資源優勢，降低資源過度依賴的舒適區，克服資源產業對人才、資金的擠壓，加強資源產業與數字化融合發展。

第三，政府和企業應加強城市經濟綠色發展指標考評，注重提升綠色生產效率，加大“清潔”產業比重，增加治污減排人才培養力度，理性認識數字化價值，將資源集中至技術創新、產品創新層面，有效發揮數字化正面作用。

參考文獻：

[1]龐瑞芝，孟輝.著力提升綠色全要素生產率[N]，中國社會科學報，2018-9-5：4.

[2]王帥.信息基礎設施建設、產業集聚與經濟增長——基于中介效應模型的實證分析[J].上海經濟，2018（5）.

[3]謝莉娟.互聯網時代的流通組織重構——供應鏈逆向整合視角[J].中國工業經濟，2015（4）.

[4]韓寶國，朱平芳.寬帶對中國經濟增長影響的實證分析[J].數量經濟研究，2014（2）.

[5]曹靜，周亞林.人工智能對經濟的影響研究進展[J].經濟學動態，2018（1）.

[6]汪淼軍，張維迎，周黎安.信息技術、組織變革與生產績效——關于企業信息化階段性互補機制的實證研究[J].經濟研究，2006（1）.

[7]黃金，李強治.互聯網平臺壟斷的本質與治理思路[J].信息通信技術與政策，2019（3）.

[8]郭家堂，駱品亮.互聯網對中國全要素生產率有促進作用嗎[J].管理世界，2016（10）.

[9]劉生龍，胡鞍鋼.基礎設施的外部性在中國的檢驗：1998-2007[J].2010（3）.

[10]張軍，金煜.中國金融深化和生產率關系的再檢測[J].2005（11）.

〔劉津，中國社會科學院研究生院〕