數字經濟與工業綠色轉型
——基于科技創新的中介效應和門檻效應

李 政 張 怡 趙 哲

（遼寧大學經濟學院，沈陽 110136）

引言

改革開放以來，我國工業化進程勢如破竹，經濟持續高速增長，人民生活水平飛速提高。然而在環境方面卻存在一定疏忽，工業能耗及污染排放量與發達國家相比仍相對較高，環境問題與經濟發展之間的矛盾亟待解決。重工業污水排放，工業廢氣超標排放，土壤污染等環境問題會嚴重影響經濟可持續健康高質量發展。事實上，國家一直在推動工業部門的綠色轉型升級。2016年6月，工業和信息化部制定出臺了《工業綠色發展規劃（2016～2020年）》，提出加快構建科技含量高，資源消耗低，環境污染少的綠色制造體系。黨的十九大報告對“加快構建市場導向的綠色技術創新體系”作出要求。2017年中央經濟工作會議提出今后3年要打好污染防治攻堅戰，明確了加快推進工業綠色發展，扎實推進清潔生產與加快綠色科技創新的方針策略。習近平主席在黨的二十大強調“推動經濟社會發展綠色化、低碳化是實現高質量發展的關鍵環節”。此外，“十四五”規劃綱要也明確提出“要深入實施智能制造和綠色制造工程，發展服務型制造新模式”等一系列具象目標。可見工業綠色轉型問題的重要程度。

要想避免環境公地悲劇的發生，就應當在現有發展模式和發展機制上做出改變，而數字經濟這種全新的生產要素恰好能為技術創新、資源有效利用和要素的合理配置帶來全方位、多方面的改革契機，有助于減少工業生產對生態環境的影響，為可持續發展產業體系提供更有力的支撐。而目前文獻對于這部分清晰的理論解釋和規范的實證檢驗較少。因此本文對此進行一定程度的完善和補充，先探討二者之間關系，數字經濟是否促進工業綠色轉型？然后引入科技創新水平變量，討論是否存在中介效應，隨后討論數字經濟和工業綠色轉型是否存在門檻效應的非線性關系。最后做穩健性檢驗和內生性分析，完成相關討論。

1 文獻綜述

數字經濟的內涵定義有諸多角度和表述，如謝康和肖靜華（2022）［1］、裴長洪等（2018）［2］認為數據作為關鍵新生產要素可以重新配置既有舊生產要素，不斷與一二三產業融合。彭剛等（2021）［3］認為其是一種涉及信息通信技術與數字技術的經濟活動。數字經濟的測度大多以構建綜合指標體系來衡量，分為國家和學者兩個角度。國家層面如美國信息技術與創新基金會［4］、歐盟統計局［5］、OECD［6］、中國信息通信研究院［7］；學者層面主要以熵值法指標體系為主，如劉軍等（2020）［8］、焦帥濤和孫秋碧（2021）［9］、鐘文和鄭明貴（2021）［10］、趙濤和張智（2020）［11］等的研究。也有用國民經濟核算相關方法和增加值法測算，如許憲春和張美慧（2020）［12］、蔡躍洲和牛新星（2021）［13］的研究。對于工業綠色轉型的測度，文獻主要分成兩種：（1）基于效率測度，分為參數法和非參數法，前者用數據包絡法利用非期望產出的超效率SBM 模型來測度［14，15］。后者通過設定生產函數和效率項分布來測度［16］；（2）基于工業綠色轉型內涵，采用熵值法等方法構建綜合評價體系。如鄧慧慧和楊露鑫（2019）［17］、譚華和舒銀燕（2020）［18］的研究。本文采取第二種方法測度。

在數字經濟和工業綠色轉型的實證分析中，數字經濟方面，宏觀角度學者多聚焦于高質量發展、產業結構升級和城鄉收入差距三方面問題；微觀角度考察對農村居民收入影響、企業績效創新等。工業綠色轉型方面，環境規制、霧霾治理、對外投資、R＆D 投入是影響工業綠色轉型的幾個熱點研究角度。關于二者之間的關系，孔芳霞和劉新智（2022）［19］基于城市視角認為二者關系為正向促進，進而討論非線性關系和空間溢出關系。馮曦明和龍彥霖（2022）［20］基于省級層面也討論了空間關系和非線性關系。二者皆以數字經濟本身作為門檻變量。那么能否引入其他變量來進行探究？肖遠飛和姜瑤（2021）［21］將中介效應納入議題之中，其中中介變量選取產業結構、市場化進程和人力資本。相關研究中，如與數字經濟相關的大數據試驗區建設與工業綠色轉型的關系［22］選取人力資源和金融服務水平為中介變量探討；還有學者提出將科技創新水平作為數字經濟與制造業綠色轉型的中介變量［23］。雖然現有研究在此方面進行了比較豐富的研究和探討，但是關于數字經濟對工業綠色轉型發展的影響機理和路徑目前尚沒有一致結論，其作用和潛在機制只能從其他相關研究中推斷，傳導路徑也有待挖掘。在此基礎上，近年來越來越多的研究聚焦于科技創新對綠色轉型的影響。亞當·斯密（1776）和李嘉圖（1817）最開始就認識到先進技術在實現可持續經濟增長方面所發揮的重要作用。目前一般認為知識溢出是技術創新促進綠色發展的根本原因［24］，通過知識的積累和疊加增加制造企業的附加值，向技術密集型和清潔產業發展［25］。技術創新對產業結構升級的影響不僅局限于本地區，還通過溢出效應影響周邊地區的產業結構轉型，克服了地理空間的限制，實現了跨區域的創新分工和聯合。通過提高生產效率、降低生產成本來促進產業結構升級［26］。促進效應具有長期穩定性，隨著時間的推移，創新與產業之間的協同作用不斷增強［27］，先進的綠色創新技術可以提高企業生產力和競爭力［28］。同時，隨著中國經濟發展模式由投資驅動向創新驅動轉變，中國將更多地依靠自主創新來推動綠色技術創新，進而推動產業結構升級［29］。也有學者認為技術創新對產業升級的影響是不確定的，隨著時間的推移不斷增強，但作用方向呈現正反交替［30］，這是由于創新投入結構不合理，可能阻礙產業結構升級。數字經濟與科技創新之間，隨著互聯網在各個國家和地區得到廣泛應用，信息技術投入的增加，提高了工業企業從外部知識源獲取更多信息的能力，促進了企業間信息和知識的傳播，有利于提高創新績效［31］。雖然基于互聯網的協作對產品創新績效有積極影響，但過度依賴互聯網也會阻礙技術創新［32］。此外，信息技術的發展可以帶來新的商業模式，允許低成本創新實現潛在的業務發展［33］。

由此可見，數字經濟對于科技創新以及科技創新對于工業綠色轉型均有重要影響。現有研究雖然探討了數字經濟和工業綠色轉型之間的關系，但是將科技創新納入影響機制框架進行探討的研究較為匱乏。通過分析，本文認為將科技創新變量納入討論是可行的，且與自變量和因變量有傳導關系，故應作為中介變量出現［34］。除此之外，現有研究大多探討的是變量之間的線性關系，那么是否存在非線性關系呢？因此本文將科技創新作為一個門檻變量納入框架中來。基于此，在現有研究基礎上做如下創新：（1）識別數字經濟對工業綠色轉型的影響，從3 個新的理論角度闡述傳導機制；（2）采用科技創新作為中介變量和門檻變量；（3）新增省（區、市）發展程度和產業結構作為異質性劃分標準。

圖1 數字經濟對工業綠色轉型影響路徑

2 理論分析與研究假設

2.1 數字經濟對工業綠色轉型的直接影響

我國工業和數字經濟融合促進其綠色轉型主要體現在如下幾點：（1）數字經濟推動我國傳統工業部門生產方式的綠色化和精益化，提高了工業生產的全流程研發、設計、原材料供應、加工、制造、銷售等環節協作精確程度，強化了生產資料、工業設備、人力資源三大生產要素之間的流轉利用，實現生產要素的優化整合和高效運轉，管理上有效降低信息檢索成本，打破“信息孤島”，有利于各類生產裝備的集成和信息系統的互聯互通［35］。簡而言之，數字經濟大幅提高了工業部門效率，使其逐漸完成了向以高技術資源為特征的工業綠色轉型；（2）數字經濟推動工業能源管理的綠色智慧化。在工業情境下，能源管理至關重要，我國每年都會有大量能源因為沒有實現合理調度而造成能源浪費。對此，將網絡協同制造、遠程運維服務、智能環境數據感知技術與工業結合，智能化改造能源生產流程，并升級能源企業的生產管理系統，進而實現能源的循環使用，提升能源利用效率［36］，實現數字化的能源管理和工業生產的節能提效；（3）數字經濟實現工業資源循環的綠色高效化。工業廢料產生量在數字經濟發展后有下降趨勢，綜合利用量有上升趨勢，如國內某水泥廠通過先進控制系統，優化操作參數，使熟料標準煤耗下降1kg 以上［37］。這得益于物聯網、大數據等數字技術創新改善工業資源回收利用方式，諸多傳統工業部門建立回收利用企業創新電子信息平臺，收集信息，分析數據，檢測資源流向。基于此，本文提出如下假設：

H1：數字經濟對工業綠色轉型有促進作用。

2.2 數字經濟對工業綠色轉型的間接影響

數字經濟對工業綠色轉型的推動作用是通過促進科技創新水平提升來實現的。數字經濟聚集了大量信息資源和數字技術，而技術與知識是工業創新活動的基礎，可以作為新興要素嵌入到工業產業鏈中。利用互聯網技術構建數字化創新平臺，能夠實現研發的協同創新和資源的高效整合，有效打破數據資源壁壘，減少內外部知識傳播障礙，方便廠商獲取生產相關的創新資源，從而降低信息知識采集、集成與共享等過程的成本，提高其創新水平。而通過提升科技創新水平可以減少資源投入，降低污染排放，帶來相關領域的技術進步，達到提高生產率和節能減排雙行并舉的效果，進而推動傳統工業向污染能耗少且附加值高的綠色工業轉型。基于此，本文提出如下假設：

H2：數字經濟以科技創新水平為中介變量對工業綠色轉型有促進作用。

2.3 數字經濟對工業綠色轉型的非線性效應

依照前文分析，數字經濟對工業綠色轉型具有正向促進作用，但可能存在一定門檻。隨著數字化時代的到來，各地都開始重視對新興領域的研發，數字經濟在不斷進行科技創新的基礎上逐步發展。當科技創新水平較低時，用于數字化服務的資源就會較少，工業企業實現綠色技術生產的成本就會較高，此時研發節能減排技術的投入大于環境污染帶來的成本，導致產業綠色轉型動力不足。當科技創新水平提高時，會引導數字經濟突破技術瓶頸，引人大量高學歷創新型人才，吸引資金流入，反過來激發創新活力［38］。且數據使用者越多，數據的利用效率越高，消費者與生產者和信息交流和工業企業實現綠色生產的邊際成本就會更低，收益也隨之提高。此時環境污染所造成的成本高于節能減排技術研發的成本。這種網絡效應對工業綠色轉型形成正向激勵。基于此，本文提出如下假設：

H3：數字經濟對工業綠色轉型的影響會因科技創新水平的不同而表現出非線性特征。

2.4 數字經濟對工業綠色轉型的作用具有異質性

數字經濟對工業綠色轉型的賦能效應在我國南北地區應呈現出不同的趨勢。在數字經濟發展較早、水平較高的省（區、市），促進作用更加明顯，數字經濟的紅利釋放更加充分［39］。南方地區經濟較為發達，數字技術應用基礎較好，基礎設施建設水平較高，數字經濟對工業綠色轉型發揮了更好的促進作用；而北方地區仍以資源密集型和勞動密集型的產業為主，數字經濟與產業的融合程度較低，對數字技術的應用能力偏弱。因此，數字經濟在區域工業綠色轉型中的作用應具有顯著的區域異質性特征。基于此，本文提出如下假設：

H4a：數字經濟對南北方地區工業綠色轉型的影響存在明顯的區域異質性。

從GDP 層面和產業結構方面考慮該問題，GDP較高的省（區、市）產業發展專業化和市場化程度偏高，在有利的區位優勢條件和政策支持下，外資企業的大量進入使該地區資源受限，與企業數量飛增之間存在沖突，過度競爭會對技術創新產生負面影響，進而形成擠出效應，其發展空間和發展紅利反而不如人均GDP 較低區域；第三產業＞第二產業時，數字經濟對工業綠色轉型的促進作用會越明顯，基于此，本文提出如下假設：

H4b：人均GDP 存在差別時，數字經濟對地區工業綠色轉型的影響存在明顯的異質性。

H4c：產業結構存在差別時，數字經濟對地區工業綠色轉型的影響存在明顯的異質性。

3 研究設計

3.1 模型構建

本文的研究對象為中國的31 個省（區、市），研究期間為2011～2020年，屬于短面板數據。由于地區差異，面板數據可能存在一些不可觀測的異質性，因此直接進行混合回歸會導致結果不精確，而這種異質性往往對被解釋變量有固定或隨機的影響，從而應建立固定效應模型或隨機效應模型。在F 檢驗中，p 值為0.000，表明拒絕了混合回歸模型的原假設，選擇固定效應模型；在LM 檢驗中，p 值為0.0000，表明拒絕混合回歸模型的原假設，選擇隨機效應模型；在豪斯曼檢驗中，p 值為0.0000，表明拒絕隨機效應模型的原假設，選擇固定效應模型。

針對數字經濟對工業綠色轉型的影響傳導機制設定如下模型：

其中，gls為工業綠色轉型，digital為數字經濟，innove為中介變量技術創新水平，Control為控制變量，i和t分別為區域和時間，μi為個體效應，ε為隨機擾動項。

為探究二者之間的間接作用機制，本文參考溫忠麟等［34］的方法建立中介效應模型，檢驗科技創新水平的路徑作用：

門檻效應：

3.2 變量選取與數據處理

3.2.1 被解釋變量

被解釋變量為“工業綠色轉型”。本文根據《“十四五”工業綠色發展規劃》 中提出的工業綠色發展新要求，綜合中國社會科學院工業經濟研究所對工業綠色轉型的定義，構建了工業綠色轉型指標體系，從碳排放強度、污染物排放強度、能源效率、資源利用水平、綠色制造體系完善程度5 個維度構造一級指標，并擴展為單位工業增加值二氧化碳排放量，鋼鐵、有色金屬、建材等重點行業碳排放量，一般工業固體廢物產生量，工業廢水排放情況，工業二氧化硫排放量，規模以上工業單位增加值能耗，能源消費總量（萬噸標準煤），分地區能源工業投資，重點工業產品單耗（鋼、水泥、乙烯等），一般工業固體廢物綜合利用量，單位工業增加值用水量，環保類產業產值／地區GDP，工業污染治理完成投資13 個二級指標。架構思路和指標的具體含義如表1所示。考慮到與解釋變量衡量方法的統一性與客觀性，本文參照運用熵值法來進行客觀賦權，以消除指標權重設定過程中的主觀因素。

表1 被解釋變量綜合指標體系

熵值法具體測算方法如下：

首先對各指標進行標準化處理：

正向指標：

其中，i是省（區、市），t是時期，j是指標，Digitalitj是第i個省（區、市）在t時期第j個指標的觀測值。

指標比重公式：

熵值公式：

為保證ln（Qitj）有意義，當取值為0 時，用0.00001 取代，Q為指標比重，E為熵值。計算指標差異系數Gj＝1-Ej，得到指標權重Wj：

通過加權方式求和，計算出綜合值：

3.2.2 解釋變量

解釋變量為“數字經濟”。本文參考現有學者研究以及中國信息通信研究院《2022 中國數字經濟發展報告》，結合數據的可視化與可得性并綜合考慮數字經濟帶動經濟和社會結構演變的復雜過程，從數字經濟發展載體、數字產業化、產業數字化、數字經濟發展環境4 個一級指標，8 個二級指標，29 個三級指標構建數字經濟發展水平的綜合指標體系。使用熵值法進行權重測算，進而計算得出數字經濟的發展水平。

3.2.3 中介變量、門檻變量

中介效應和門檻效應的分析涉及科技創新水平變量。在借鑒大量文獻的基礎上，本文選取專利申請數（件）、有效發明專利數（件）、新產品開發項目數（項）、科學技術支出（億元）、R＆D 人員全時當量（人／年）和R＆D 經費投入強度（%）6項指標通過熵值法計算綜合指數以反映各地區的科技創新水平。

3.2.4 控制變量

本文實證分析中涉及的控制變量有：（1）經濟發展水平：地區人均GDP，并對其取對數處理；（2）產業結構：第三產業增加值／第二產業增加值；（3）城鎮化水平：城鎮人口占總人口比重；（4）外商直接投資（fdi），通過查詢每年美元兌人民幣匯率，折算成人民幣表示的實際利用外商直接投資額來衡量，并對其取對數處理；（5）城鎮居民人均消費支出。

3.3 數據來源

本文數據是2011～2020年31 個省（區、市）（考慮到數據的可獲得性，不包括港、澳、臺地區）構成的面板數據，來源主要有《中國統計年鑒》、各省（區、市）歷年統計年鑒和統計公報、《中國環境統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《中國工業統計年鑒》、《中國信息統計年鑒》。主要變量的描述性統計見表3。由于部分指標數據缺失，因此分析過程截止到2020年。后續研究將持續關注數據信息并進一步更新研究。

表3 描述性統計

4 實證結果與分析

4.1 數據的平穩性檢驗

本文運用了LLC 方法對面板數據進行單位根檢驗，以避免出現偽回歸現象，具體檢驗結果如表4所示。從表4 中可以發現，所有變量都通過了顯著性檢驗，拒絕存在單位根的假設。因此，本文模型估計結果真實有效，可以繼續進行回歸分析。

表4 數據的平穩性檢驗

4.2 數字經濟對工業綠色轉型影響的基準回歸結果

本文利用STATA 軟件，通過逐步回歸的方式加入變量，進行基準回歸，以保證模型的準確性，基準回歸結果如表5所示。模型（1）表示不加入任何控制變量，模型（2）～（6）表示依次加入控制變量。

表5 數字經濟對工業綠色轉型影響的基準回歸結果

表中顯示，直接回歸系數是0.324，即數字經濟每提升1 個單位，工業綠色轉型程度就提高32.4%，結果在1%的顯著水平上通過檢驗，假說1 成立。逐個加入控制變量后，影響系數從0.324提升到0.498，進一步驗證了結果的準確性。關于控制變量的系數，lnpgdp為-0.175，在1%的水平下顯著為負，表明經濟發展水平會抑制工業綠色轉型。這是否說明二者始終存在負面影響？本部分參考孫傳旺和張文悅（2022）［40］的研究，在基準回歸中加入人均GDP 的二次項，結果顯示，（lnpgdp）2系數為0.075，在1%水平顯著為正，經濟增長與工業綠色轉型呈現“U”型關系。在發展前期，高能耗、低效益的粗放型經濟模式雖然帶來經濟的短期快速增長，但這種不健康的模式會抑制工業的綠色發展；而在發展后期，經過技術進步帶來的發展模式轉型，經濟增長將會對綠色工業的發展產生正向作用。產業結構系數在1%的水平下顯著為負，城鎮化水平在1%的水平下顯著為正，對外投資系數顯著性不強，可能是由于外資帶來的先進技術使本土工業企業陷入“技術升級陷阱”。城鎮居民人均消費支出顯著為正，反映了隨著社會消費層次的提升，消費者更關注消費品是否是綠色產品。這種觀念上的進步倒逼了工業的綠色發展。

4.3 數字經濟賦能工業綠色轉型的中介效應

根據徐曉慧（2022）［41］的研究，中介效應模型判斷的步驟如下：

（1）對式（1）進行回歸，若γ1顯著，則表明數字經濟對工業綠色轉型具有顯著影響。前文已經證明。

（2）對式（2）做回歸分析，若β1顯著，表明數字經濟對科技創新具有顯著影響。

（3）對式（3）進行回歸，若β1、γ2均顯著，則表明數字經濟對工業綠色轉型的直接效應和間接效應都存在，此時，若γ1不顯著，則表明存在完全中介效應，若γ1顯著，則表明存在部分中介效應，通過下式求得中介效應所占比重。

（4）若β1、α2中至少有1 個不顯著，則需要使用Sobel 統計量進行二次檢驗，該統計量計算公式如下：

根據表6 回歸結果，可看出列（1）的回歸結果與前文的回歸結果一致，數字經濟前的系數為0.498 并在1%的顯著性水平下顯著；列（2）的結果是數字經濟對科技創新的影響系數為0.256，且在1%的顯著性水平下顯著，說明數字經濟能夠促進地區科技創新水平提高；列（3）的檢驗結果為科技創新水平對工業綠色轉型水平具有正向促進作用，且在1%的水平下顯著，系數為0.330，小于列（1）中數字經濟的回歸系數0.498，表明科技創新水平在數字經濟促進工業綠色轉型的過程中存在中介效應。觀察具體的效應，數字經濟每提高1 個單位，科技創新水平能提高0.256 個單位，而科技創新水平每提高1 個單位，工業綠色轉型水平將提高0.330 個單位，即數字經濟每提高1 個單位，通過科技創新路徑能夠促進工業綠色轉型水平提高0.08448 個單位，中介效應占比為24.17%。此外，Sobel 統計量的值大于1%的顯著性水平下的臨界值，表明中介效應的結果具有穩健性。

表6 數字經濟賦能工業綠色轉型的中介效應

4.4 數字經濟賦能工業綠色轉型的門檻效應

在上文的分析中，數字經濟可以顯著提高工業綠色轉型水平，那么，只要加大數字經濟規模就一定會帶動工業綠色轉型嗎？不同科技創新水平會使數字經濟對工業綠色轉型的影響有什么不同？本文繼續對數據進行門檻回歸分析來進一步探討。首先檢驗門檻變量是否具有門檻效應，結果見表7。結果表明，通過了單一門檻和雙重門檻檢驗，故選擇雙門檻模型分析，門檻值分別為0.032 和0.1673，隨后對科技創新水平的門檻值選擇是否合適進行檢驗，圖2 表明接受原假設，門限值選擇合適。

表7 門檻效應檢驗結果

表8 門檻效應估計結果

表9 面板門檻回歸結果

圖2 門檻效應估計結果

當科技創新水平低于門檻值0.032 時，數字經濟對工業綠色轉型影響的系數為-0.165，故在第一門檻區間內影響是負向的；當科技創新水平高于門檻值0.032 并低于門檻值0.1673 時，系數為0.210，具有顯著正向的影響；當科技創新水平高于門檻值0.1673 時，系數為0.477，數字經濟對工業綠色轉型影響顯著為正且系數更大。3個階段數字經濟對工業綠色轉型的促進作用越來越大，驗證了本文的假說3。表明在提高科技創新水平條件下，數字經濟對綠色經濟發展工業綠色轉型愈發具有正面的促進作用，通過加大研發投入強度，提高數字化創新，增加了傳統產業尤其是第二產業的科技創新，進而改變了低效生產方式，推動工業綠色轉型。

4.5 異質性分析

（1）區位異質性

鑒于省級基礎設施、資源稟賦、外資投入等差異，不同區位的數字經濟發展對工業綠色轉型的影響可能存在顯著差異性。為此，本文以秦嶺淮河為界劃分南北，以此進行分樣本回歸。表10 的回歸結果列（1）、（2）顯示，在北方和南方地區數字經濟與工業綠色轉型的回歸系數分別為0.467和0.578，北方地區的這種提升作用相比于南方地區的提升效果更強。上述結果說明，數字經濟對南北方地區工業綠色轉型的影響存在明顯的區域異質性，假設成立。

表10 異質性回歸結果

（2）經濟發展水平異質性

本文將人均GDP 對數以1 為界劃分兩部分，以此考察人均GDP 異質性對傳導過程的影響。表10 的列（3）、（4）說明當lnpgdp＞1 時數字經濟與工業綠色轉型的回歸系數為0.283，小于lnpgdp≤1 時的回歸系數1.071（二者均在1%水平下顯著）。結果表明，一個地區經濟發展水平使數字經濟對地區工業綠色轉型的影響存在明顯的區域異質性，假設成立。

（3）產業結構異質性

本文將第三產業增加值／第二產業增加值以1為界劃分成兩部分，以此考察產業結構異質性對傳導過程的影響。表10 的列（5）、（6）說明：第三產業增加值＞第二產業增加值時，數字經濟對工業綠色轉型的促進作用為0.523；第三產業增加值≤第二產業增加值時，數字經濟對工業綠色轉型的促進作用為0.444。上述結果說明，一個地區的產業結構使數字經濟對地區工業綠色轉型的影響存在明顯的區域異質性，假設成立。

5 穩健性檢驗

5.1 分階段回歸

隨著近年來互聯網的快速發展，我國進入一個數字化的全新時代，考慮重要程度和可視化程度，從一系列相關政策中以2015年7月國務院印發《關于積極推進“互聯網＋”行動的指導意見》 時間點為界進行劃分，對2011～2015年和2016～2020年兩個階段分別進行回歸，表11 列（1）、（2）的回歸結果體現出近幾年來數字經濟正以更高速度推進工業綠色轉型，進一步證明了結果的穩定性。

5.2 改變樣本容量：縮尾處理

為防止極端值的影響，本文將所有樣本按照工業綠色轉型指標數值的大小進行排序，對小于1%和大于99%分位的數據分別以1%和99%的數值進行替代縮尾處理，并基于此進行回歸分析。表11 列（3）結果中digital的回歸系數在符號和絕對值方面與基準回歸均符合，實證結果比較穩健，刪除潛在gls異常值不會影響假設基本結論。同理進行5%的縮尾，列（4）實證結果亦穩健。

5.3 Tobit 模型回歸

使用Tobit 模型進行回歸。由于綠色經濟發展綜合指數介于0～1 之間，符合Tobit 設定條件，表11 列（5）回歸結果與前文結論相一致，驗證了結果的穩健性。

5.4 替換解釋變量

采用主成分分析方法對數字經濟發展水平進行重新測算，記為digital0。從表12 回歸結果的列（1）、（2）來看，以主成分分析法測算的解釋變量的代入結果與被解釋變量回歸的結果與基準回歸一致，表現為系數為正且在1%水平下顯著。從該角度說明基準回歸的結果是穩健的。

表12 替換解釋變量和被解釋變量的回歸結果

5.5 替換被解釋變量

參考譚衛華和舒銀燕（2020）［18］的研究，運用廢水排放量、SO2排放量、工業粉塵排放量3個負向指標加權評價被解釋變量。從表12 的回歸結果列（3）、（4）來看，回歸結果與基本回歸結果一致，表現為系數為正且在1%的水平下顯著。從該角度說明基準回歸的結果是穩健的。

5.6 解釋變量滯后1 期的穩健性檢驗

考慮到數字經濟對工業綠色轉型的影響可能存在時滯效應，因此對解釋變量滯后1 期處理，再次進行實證回歸。結果如表13所示，回歸系數和顯著性均與原結果一致，再次驗證了實證結果穩健可信。

表13 解釋變量滯后回歸結果

6 內生性處理

由于在探討數字經濟、科技創新、工業綠色轉型的過程中，涉及到的相關因素很多。本文雖然已納入部分經典控制變量，但還有其他影響因素可能遺漏，有造成誤差的可能；另外，數字經濟以信息賦能提高資源利用率，而傳統工業向綠色工業轉型的一個重要表現方面也為此，從而反過來需要更高的數字技術。這可能導致分析過程中存在互相影響、互為因果的關系。為解決上述內生性問題，本文采用長途光纜的線路長度和局用交換機容量作為工具變量，其中光纜為固定性的基礎設施，局用交換機作為早期階段通信的一種設備代表，在一定程度上反映地區后續的互聯網發展，越發達的省（區、市）在后期數字經濟階段越具有先發優勢，理論意義上可行且經過檢驗滿足外生性條件。運用兩階段最小二乘法方法和系統GMM 方法重新估計。表14、15 表明，在解決內生性問題后，數字經濟能夠驅動工業綠色轉型的結論仍然在1%顯著性水平上成立。

表14 2SLS 回歸結果

表15 系統GMM 估計結果

7 結論與建議

本文以全國31 個省（區、市）為研究對象，選取2011～2020年10年范圍數據，采用熵值法測度數字經濟、科技創新水平、工業綠色水平的綜合指標體系，在理論分析的基礎上采用雙向固定效應模型，溫忠麟三步法和門檻效應驗證了相關假設，得出如下主要結論：

（1）數字經濟對工業綠色轉型具有顯著促進的作用，數字經濟每提升1 個單位，工業綠色轉型程度就提高32.4%，加入控制變量后提升到0.498。在分析控制變量的過程中發現經濟增長與工業綠色轉型呈現“U”型關系，并從“技術升級陷阱”角度解釋了外商投資系數。

（2）中介效應表明，數字經濟每提高1 個單位，科技創新水平能提高0.256 個單位，而科技創新水平每提高1 個單位，工業綠色轉型水平將提高0.330 個單位，即數字經濟每提高1 個單位，通過科技創新路徑能夠促進工業綠色轉型水平提高0.08448 個單位，中介效應占比為24.17%，并通過Sobel 統計量檢驗。

（3）門檻效應表明，科技創新對這種促進作用有雙門檻效應，門檻值為0.032 和0.1673，通過門限值檢驗。當科技創新水平小于0.032 時，數字經濟對工業綠色轉型影響的系數為-0.165，具有一定負向影響；當科技創新水平高于門檻值0.032 并低于門檻值0.1673 時，系數0.210 顯著為正；當科技創新水平高于0.1673 時，數字經濟對工業綠色轉型影響系數為0.477，顯著為正且系數更大，證實了在提高科技創新水平條件下，數字經濟對工業綠色轉型呈遞進的促進關系。

（4）異質性分析結果表明，由于區位優勢和先發優勢，南方的促進作用大于北方；從擠出效應解釋，GDP 小的省（區、市）促進作用大于GDP大的省（區、市）；從產業結構看，第二產業占比小的省（區、市）的促進作用大于占比大的省（區、市）。

通過分階段回歸、Tobit 模型回歸、縮尾回歸、替換解釋變量與被解釋變量回歸、解釋變量滯后1 期回歸的5 種穩健性檢驗以及基于2SLS 和系統GMM 的內生性檢驗，說明上述結論可靠。根據上述結論，本文提出以下建議：

（1）政府應充分認識到數字經濟發展對國家的重要作用。①加緊新型基礎設施建設，如移動通信網絡、光纜、數據中心等，建立大數據發展特區等鼓勵數字經濟發展，做到政企結合，基層落實；②加強關鍵核心技術的突破，在大數據、云計算和人工智能等領域加速發展，加大人力資本投資，實現專家、企業、學校形成“產-學-研”閉環；③加快相關配套政策的出臺，完善法律法規和地方政策。在工業領域也不能濫用數字經濟，做到法治要健全，監管要覆蓋，宣傳要廣泛。

（2）大力推動技術創新，可以看到其對于數字經濟具有直接和間接的促進作用。對于技術創新不僅要有數量，還要有質量；不僅要有中端，還要有高端；不僅要有微觀，還要有宏觀。健全聚集創新資源和轉化知識成果的相關制度，營造良好的創新營商環境，實現從數字經濟到技術創新再到工業綠色轉型的兩步飛躍。最重要的是，要與工業產業和社會發展緊密結合在一起，才能夠產生好的協同效應。因為在過去科技創新的供給和傳播是有限的，而現在科技資源趨于飽和，技術迭代以月為單位，只有通過協作領域把科技創新產業化才是真正有價值、有質量的及時創新。

（3）關于地區差異，應盡量做到協調發展，要關注當地由于數字經濟發展迅速而造成的“擠出效應”，基于對GDP 發展和工業綠色轉型的綜合考量對外資企業等作出合理規束。