中國數字經濟發展對生態效率的影響研究

劉萍 LIU Ping

（安徽財經大學，蚌埠 233000）

0 引言

中國的經濟已進入高質量發展階段，以往只追求經濟增長速度的發展理念帶來了產業高能耗、高污染和高排放的問題，生態環境問題日趨嚴重，傳統粗放型經濟發展方式已經適應新發展理念。統籌經濟發展與生態效率之間的關系是我國實現高質量發展進程中亟需解決的重要問題。伴隨經濟的迅速發展，涌現了不少新興經濟形態，數字經濟也應運而生，不斷涌現的科技成果優化了生產要素資源配置，推動我國經濟向生態友好型轉型。因此，本文基于以上背景深入探究數字經濟發展對生態效率的影響，為我實現國高質量發展提供參考。

1 文獻綜述

關于數字經濟對生態效率影響的研究成果較少。具體梳理如下：何維達等（2022）以我國省級面板數據為樣本，得出數字經濟發展對生態效率提升具有顯著促進作用的結論。王夢菲等人（2021）認為在數字經濟時代，數據要素投入生產時，不僅帶來了傳統科技的革新，而且作為一種物化勞動，推動經濟社會發展轉型和產業結構調整，重新構建了經濟生產模式，可以促進供給效率和質量的提升，進一步推動生產方式綠色化。史丹（2020）考察生態效率的影響因素時認為第三產業比重的上升有助于提升生態效率，信息技術行業資源消耗少，能有效促進產業向價值鏈的高端轉移，從而實現經濟的綠色可持續發展。周清香等人（2020）基于微觀層面從生活方式入手，認為數字經濟推動新商業模式、新興業態快速迭代升級，比傳統經濟更能夠形成健康、低碳、綠色的生活模式和消費模式，進而減少對資源的投入和消耗，降低對生態環境的破壞，促使生產模式綠色轉型。盛皓煒等（2023）以長江流域城市為研究對象，得出數字經濟發展通過鼓勵自主技術創新和加強外來技術引進從而推動工業生態效率提升。

學者們大多認為數字經濟的發展會推動提升生態效率。但現有研究也存在一定局限性。首先，現有文獻集中研究運用多種指標體系分別評價數字經濟發展和生態效率，很少實證分析二者之間影響，未能厘清數字經濟發展與生態效率之間的關系。其次，大多從國家層面研究數字經濟發展和生態效率的測度，只有少部分文獻考慮了區域差異性。

2 數字經濟和生態效率測算

2.1 數字經濟發展水平測算體系

2.1.1 指標選取

參考劉軍等（2020）的研究方法，從數字交易發展、互聯網發展和信息化發展三個維度構建一級指標，15 個基礎指標，測算數字經濟的發展水平。具體指標構建如表1所示。

表1 數字經濟發展水平測算體系

2.1.2 數據來源

本文選取全國30 個省份2015-2020 年的面板數據為研究樣本，數據來源于《中國統計年鑒》《2021 中國數字經濟發展報告》和中國信息通信研究院以及工業和信息化相關研究報告和公布數據。

2.1.3 測定方法

為使數據可比，對原始數據進行標準化去量綱處理。目前學術界常用的指標賦權方法包括主成分分析法、變異系數法、主觀賦權法和熵權法等。為保證賦權結果的客觀性，本文選取熵值法對各指標的離散狀況進行測度，再根據其離散程度對各指標進行賦權。根據權重計算數字經濟發展水平綜合得分。

2.2 生態效率測算體系

2.2.1 指標選取

本文參考李浩（2019）對生態效率的測度方法，選取投入、期望產出和非期望產出三個維度構建6 個基礎指標，采用超效率SBM 模型計算生態效率值。具體指標體系參見表2。

表2 生態效率評價體系

2.2.2 數據來源

本文數據來源于《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》，資本存量參照單豪杰（2008）等人，以2014 年為基期，采用永續盤存法估算各省市2015-2020 年的資本存量。對于某些省市和年份的缺失值采用線性插值法進行填補。

2.2.3 測定方法

數據包絡分析法是利用效率前沿的數據包絡線代替生產函數以確定決策最優點的方法，落在最佳前沿面上的投入產出組合即為最有效率的生產決策。傳統DEA 模型有效決策單元不止一個，無法對效率值為1 的統計單元進行比較與度量。超效率SBM 模型不僅可以彌補DEA 模型的不足，還能將非期望產出納入考慮范圍。因此，本文參考馬思雨（2022）的做法，采用超效率SBM 模型來衡量生態效率。

3 研究設計

3.1 變量選取

被解釋變量。本文的被解釋變量為生態效率（EE）。運用超效率SBM 模型進行測度。

核心解釋變量。本文的核心解釋變量是數字經濟發展水平（DE），本文選取、信息化基礎和互聯網基礎等指標采用熵權法進行計算。

控制變量。本文認為會影響生態效率的變量有：清潔能源使用情況（ce）、城鎮化水平（ur）、環境規制（en）、產業結構（tp）、對外開放（op）。

3.2 描述性統計

本文選取了2015-2020 年全國30 個省市的面板數據，變量的基本統計信息如表3。

表3 主要變量描述性統計

4 實證分析

4.1 模型構建

對面板數據進行回歸分析之前，本文對樣本數據進行豪斯曼檢驗，結果表明固定效應模型優于隨機效應模型。據此本文構建雙固定效應模型考察數字經濟發展水平對生態效率的影響。根據上文選取變量構建模型為：

其中，i 表示30 個省市，t 表示年份，1nEEit為數字經濟發展水平指數，α0是常數項，α1表示核心解釋變量系數，α 表示控制變量系數，1nDEit為核心解釋變量生態效率值，X 為控制變量，μi為個體固定效應，vt為時間固定效應，εit為隨機誤差項。

4.2 基準回歸

本文通過逐步回歸法排除多重共線性的影響，基準回歸結果如表4 所示。模型（1）為剔除控制變量，數字經濟發展水平對生態效率的影響結果，數字經濟發展水平的回歸系數在1%的水平上顯著為正，即數字經濟發展水平對生態效率有顯著正向影響。模型（2）-（6）為逐步添加控制變量，數字經濟發展水平對生態效率的影響效應，加入控制變量后，數字經濟發展水平的回歸系數在1%的水平上仍然顯著為正。

表4 數字經濟發展與生態效率回歸結果

水資源使用的回歸系數為正，清潔能源使用量增加，可以減少環境污染，從而促進生態效率提升。城鎮化水平的回歸系數為正，隨著城市化的推進，經濟發展更為強勁，更加重視環境污染等問題，對生態效率起到促進作用。環境規制的回歸系數為正，我國在環境保護方面的投入隨著經濟的發展持續增多，政府也相應出臺生態環境保護政策對企業生產行為進行規制，引導企業走節約資源、保護環境的綠色發展道路，提升生態效率。產業結構的估計系數顯著為負，說明了工業發展中存在的高能耗、高排放、高污染等問題使生態效率降低，對外開放水平的回歸系數在檢驗中不顯著，表明現期外商直接投資對我國生態效率無促進作用。

4.3 區域異質性檢驗

考慮到不同地區由于經濟、文化、歷史等因素的影響，數字經濟發展水平對生態效率的影響也可能存在較大差距。因此需要有針對性分析數字經濟發展對生態效率的影響是否存在區域異質性。本文將我國30 個省市分為西部、中部和東部地區進行實證檢驗。結果如表5 所示。從表5可以看出，西部地區數字經濟發展水平與生態效率沒有顯著關系，中部和東部地區數字經濟發展水平與生態效率有顯著正向關系，得出數字經濟發展水平對生態效率的影響存在區域異質性。

表5 西部、中部、東部地區數字經濟發展對生態效率影響的檢驗結果

從實際發展狀況來看，數字經濟通過數據要素的投入，科技水平的進步，提升經濟發展效率的同時，擠出高能耗、高污染、高排放等產業，促進生態效率提升。西部地區的數字經濟發展不足，無法改善生態效率。中部地區和東部地區數字經濟發展水平較高，對經濟的影響效應明顯，可以較好地依靠數字技術的快速發展，促進生態效率提升。

5 研究結論與政策建議

5.1 研究結論

從總體來看，30 個省市的分析結果表明數字經濟發展水平的提高能夠顯著推動地區生態效率提升。這說明數字經濟這一新經濟業態的下沉式普惠發展有利于地區經濟效益和環境效益的雙重提升，對指導我國實現高質量發展具有重要意義。

從區域來看，在西部地區，數字經濟發展對生態效率的促進作用不顯著，可能因為西部地區數字經濟的規模還未發展到能顯著提高生態效率的水平，而中部地區和東部地區的經濟較發達，高新技術企業較多，實證結果也表明中部和東部地區數字經濟的發展能顯著促進生態效率提升。

5.2 政策建議

第一，推進數字經濟發展，促進生態文明建設。當前，我國經濟正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期。數字經濟作為一種新興經濟形態，具有生產要素豐富、商業模式創新、帶動作用強勁等特點，在生態文明建設中具有重要作用。在生態文明建設過程中，要大力發展數字經濟，推進數字產業化和產業數字化，推動數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。

第二，增加科技創新投入，提升科技發展質量。科技是第一生產力，創新是引領發展的第一動力。我國對科技創新的投入和西方發達國家相比還存在很大差距，各省市應調整科技創新投入，提升科技創新水平，同時重視將已有科研成果與產業融合，開辟發展新領域新賽道，不斷塑造發展新動能新優勢，淘汰落后的高能耗、高污染和高排放產業，堅定不移地走生態友好的綠色發展道路。

第三，減小區域發展差異，全面提升生態效率。實證結果表明，不同區域數字經濟對生態效率的影響不同，西部地區數字經濟發展水平落后，在一定程度上限制了數字經濟對生態效率的促進作用。西部地區要根據自己的實際情況合理配置生產要素，通過科技創新帶動工業、制造業的轉型升級，在提升效率的同時注重生態環境保護。處理好環境與經濟之間的關系，才能真正提高經濟發展效率。