新型数字基础设施的绿色全要素生产率提升效应研究_刘备.pdf

摘要：前沿研究关注新型数字基础设施的经济效应，却普遍忽视其环境效应及其作用机制。为此本文采用20082019年中国省级面板数据，结合动态面板模型，考察新型数字基础设施对绿色全要素生产率的影响效应、传导机制及作用条件。研究发现：第一，新型数字基础设施有助于提升地区绿色全要素生产率，体现在绿色技术效率提升与绿色技术进步明显。第二，从传导机制来看，新型数字基础设施主要通过促进可再生能源技术创新与产业结构优化的方式提升绿色全要素生产率。第三，从作用条件来看，随着人力资本水平与市场化程度提升，新型数字基础设施对绿色全要素生产率的促进作用显著增强。关键词：新型数字基础设施；可再生能源技术创新；绿色全要素生产率作者简介：刘备，南京邮电大学管理学院讲师（南京 210003）；黄卫东，南京邮电大学管理学院教授、博士生导师（南京 210003）基金项目：江苏省社科基金后期资助项目“非正式环境规制下的工业绿色发展绩效提升效应研究”（21HQ053）；江苏高校哲学社会科学研究重点项目“互联网、大数据、人工智能促进江苏产业生态发展研究”（2018SJZD1072）；2022年度南京邮电大学引进人才科研启动基金项目（NYY222010）；江苏高校哲学社会科学研究一般项目“碳中和背景下经济增长目标约束对碳排放绩效的影响研究”（2022SJYB0102）DOI编码：10.19667/23-1070/c.2023.01.010新型数字基础设施的绿色全要素生产率提升效应研究刘备，黄卫东求是学刊2023年第1期数字经济与高质量发展引 言党的十九届六中全会全面总结了我国生态文明建设经验，强调贯彻新理念、构建新格局，不断完善生态文明建设的顶层设计。当前，中国环境发展接近环境库兹涅茨曲线的拐点，如何平稳度过拐点以规避“环境库兹涅茨陷阱”，是实现中国特色的经济发展与环境保护协同发展的关键。提升全要素生产率，尤其是绿色全要素生产率是可持续发展的关键。当前数字经济发展迅猛，而新型数字基础设施作戴魁早、骆莙函：环境规制、政府科技支持与工业绿色全要素生产率，统计研究 2020年第4期，第4963页。-96为数字经济的“基石”，受到各界的普遍关注。2021年11月，在工信部发布 “十四五”信息通信行业发展规划 的总体目标中，明确提出到2025年基本建成具有智能绿色、集成互联等多种特征的新型数字基础设施。那么，一个自然的问题是，新型数字基础设施能否有效提升区域的绿色全要素生产率？如果答案是肯定的话，那么新型数字基础设施影响绿色全要素生产率的机制是什么？此外，这种影响是否受制于不同的作用条件？回答这些问题对于新时代加快推动区域高质量发展、助力生态文明建设进而实现“美丽中国”愿景具有重要的理论与现实意义。已有研究主要考察交通基础设施建设的经济绩效抑或环境效应。蔡宏波等基于扩展的中心外围理论，探讨交通基础设施升级对污染型企业选址行为的影响，研究表明不同类型地区的高铁开通对污染企业选址行为的影响存在非对称性特征，对东部、大城市以及发达城市存在抑制作用，而其余城市则相反。肖挺则以地铁开通延伸作为准自然实验，考察公共基础设施建设对城市产业发展效率的影响，研究表明公共基础设施建设对传统要素生产效率的提升效果不明显，而对绿色全要素生产率存在显著正向影响。Wang等人结合微观数据，采用工具变量法，探讨中国道路密度对企业创新能力的影响，研究表明道路密度的增加可以通过规模效应和知识溢出效应提升企业创新能力。进一步地，赵星和王林辉基于中国30个省份的面板数据，考察不同性质交通网络密度对提升全要素生产率的异质性影响，研究结果表明各类交通基础设施建设对全要素生产率均呈现正向影响，其中高速铁路与高速公路的作用突出，且不同交通基础设施之间呈现互补依赖特征。有关新型数字基础设施的研究，主要聚焦其经济效应而缺乏考察其环境效应。赵星基于20062017年中国省级面板数据，考察新型数字基础设施对技术创新的影响，研究表明新型数字基础设施建设呈现显著的技术创新效应，而优化资源配置与技术溢出在提升技术创新效应的过程中发挥重要作用。李楠等基于中国微观数据库，实证检验新型数字基础设施的外贸绩效，研究发现新型数字基础设施可以通过对国内中间品投入的“替代效应”与“成本效应”，综合提升企业出口国内附加值率。范合君和吴婷认为新型数字基础设施可以有效促进地区高质量发展，而数字化能力在其中扮演中介作用，且随着数字化人才数量的提升，新型数字基础设施对区域高质量发展的促进作用更为明显。张青和茹少峰则采用模糊定性比较分析的方法，从新型数字基础设施的视角对提升现代服务业虚拟集聚的路径进行组态分析，研究表明不同路径中包含技术因素的路径呈现最优，且东部地区更具优势。陈晓东和杨晓霞指出需要加快新型数字基础设施建设，通过数字产业的战略化布局促进产业结构升级。就本文研究所及，已有研究大多关注交通基础设施建设产生的经济与环境效应，抑或探讨新型数任保平、迟克涵：数字经济支持我国实体经济高质量发展的机制与路径，上海商学院学报 2022 年第 1期，第314页。蔡宏波、钟超、金镕：交通基础设施升级与污染型企业选址，中国工业经济 2021年第10期，第136155页。肖挺：公共基础设施建设对城市产业效率的影响：以地铁为例，中国经济问题 2022年第1期，第107122页。Wang,X.,Xie,Z.,Zhang,X.B.,et al.,“Roads to Innovation:Firm-level Evidence from People s Republic of China(PRC)”,in China Economic Review,2018,Vol.49,No.6,pp.154-170.赵星、王林辉：异质性交通网络密度、劳动力流动与全要素生产率，中国流通经济 2020年第5期，第95107页。赵星：新型数字基础设施的技术创新效应研究，统计研究 2022年第4期，第8092页。李楠、史贝贝、白东北：新型数字基础设施是否有助于促进制造业出口国内附加值率的提升?机理分析与效应检验，商业研究 2022年第1期，第1224页。范合君、吴婷：新型数字基础设施、数字化能力与全要素生产率，经济与管理研究 2022年第1期，第322页。张青、茹少峰：新型数字基础设施促进现代服务业虚拟集聚的路径研究，经济问题探索 2021 年第 7 期，第123135页。陈晓东、杨晓霞：数字经济发展对产业结构升级的影响基于灰关联熵与耗散结构理论的研究，改革 2021年第3期，第2639页。-97字基础设施的经济绩效，而缺乏其对绿色全要素生产率影响的考察。为此，本文基于20082019年中国省级面板数据，采用动态面板模型考察新型数字基础设施对地区绿色全要素生产率的影响及其作用机制。本文研究的创新点主要体现有三：一是从研究视角来看，本文基于新型数字基础设施视角，探讨其对提升绿色全要素生产率的影响，为考察数字经济的环境效应提供经验证据；二是从研究维度来看，本文试图揭示并识别新型数字基础设施影响绿色全要素生产率的传导机制与作用条件，为加快高质量发展提供选择路径；三是从研究意义来看，在“智改数转”背景下，探讨新型数字基础设施赋能地区绿色全要生产率的提升效应，为加快构建“美丽中国”提供新方向。本文剩余结构安排：第一部分为文献综述与理论假说；第二部分为计量模型设定与变量说明；第三部分为新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的基准检验；第四部分为新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的传导机制检验；第五部分为新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的作用条件检验；第六部分为基本结论与政策建议。一、文献综述与理论假说新型数字基础设施建设为促进数字经济发展提供强有力的依据，支撑、促进与引领数字经济与实体经济的交叉融合。随着数字用户的激增，新型数字基础设施以其高固定成本与近乎零边际成本的特征，加快数据资源配置优化，形成网络示范效应、空间溢出效应与创新协同效应，加快促进区域高质量发展。在环境效应方面，新型数字基础设施赋能地区绿色全要素生产率提升。一方面，从能源需求侧来看，利用新型数字基础设施搭建能源管控平台，全周期、全方位进行时空监测，借助数字技术科学预判、决策与控制能源供求状况；另一方面，从供给侧来看，依靠新型数字基础设施实现绿色能源供给，例如通过建设叠光与叠风基站，加快可再生能源供给，实现数字化与绿色化的深度耦合。从绿色全要素生产率的分解项来看，绿色技术进步与绿色技术效率的提升效应凸显。一是，新型数字基础设施以其广覆盖、智能化与扁平化的云网融合特征赋能绿色技术效率提升。二是，绿色技术进步不仅依赖研发人员、研发资本等不同创新要素的长期综合作用，且依赖于城市财富发展水平。而新型数字基础设施作为时代发展的产物，随着城市财富水平提升，新型数字基础设施将有利于推动绿色技术进步。为此，本文提出如下假说：假说1：新型数字基础设施有利于提升地区绿色全要素生产率，且在绿色技术效率与绿色技术进步方面的提升效应明显。一方面，新型数字基础设施主要通过加快可再生能源技术创新的方式提高地区绿色全要素生产率。具体来说，已有研究证实基础设施建设可以有效促进绿色技术创新。杨思莹和路京京基于双重差分模型，实证检验高铁开通所产生的环境效应，研究表明高铁开通可以有效提升地区绿色技术创新水平，从而加快实现地区碳减排。进一步地，孙鹏博和葛力铭强调高铁的技术外溢会通过促进绿色技术创新，提升全域环境绩效。那么与传统基础设施的绿色技术创新效应相比，新型数字基础设施更易驱动可再生能源技术创新。在“智改数转”背景下，新型数字基础设施打破信息界限与时空壁垒，以其整合信息的集约性与垂直产业的深度渗透性，助推可再生能源技术创新，且可再生能源技术创新呈现显著的环境绩效提升效应。Lin和Zhu基于20002015年中国省级面板数据，结合中国可再生能源专利数据，探讨可再生能源技术创新对碳排放绩效的影响，研究表明可再生能源技术创新对碳排放量存在杨思莹、路京京：绿色高铁：高铁开通的减排效应及作用机制，财经科学 2020年第8期，第93105页。孙鹏博、葛力铭：通向低碳之路：高铁开通对工业碳排放的影响，世界经济 2021年第10期，第201224页。-98显著的负向影响。另一方面，新型数字基础设施主要通过推动产业结构升级的方式，提高地区绿色全要素生产率。具体来说原因有二：其一，新型数字基础设施有利于激励产业结构升级。钞小静等立足制造业产业链全流程，采用地级市面板数据，考察新型数字基础设施对制造业高质量发展的影响，研究表明新型数字基础设施可以有效促进制造业产业链上下游的协同以及生产制造的升级。何玉梅和赵欣灏强调新型基础设施可以有效推动产业结构升级，且技术创新在其中发挥显著的中介作用，而这一促进作用存在区域异质性。其二，产业结构升级可以有效推动绿色全要素生产率提升。林伯强认为驱动产业结构调整，是实现经济增长与能源消费脱钩的重要方式，也是加快经济高质量发展的重要保障。邵帅等识别中国低碳转型路径，研究表明产业结构升级作为低碳转型的“引擎”，已然成为实现低碳发展的关键路径。综上，本文提出如下假说：假说2：新型数字基础设施主要通过可再生能源技术创新与产业结构升级的机制，促进绿色全要素生产率提升。新型数字基础设施对绿色全要素生产率的影响受制于不同作用条件，而市场化环境与人力资本水平被认为是数字化转型过程中的重要因素。王林辉等认为工业智能化的经济地理重塑效应，在人力资本与市场化程度更高的地区更为明显。技术扩散的广度以及技术吸收的渗透度依赖于地区人力资本质量，不可否认在人力资本水平更高的地区，更容易获取新型数字基础设施所带来的红利。事实上，智能化发展不仅对人力资本水平提出更高的要求，而且还会通过收入增长、岗位更替以及产业结构转型升级等方式影响人力资本投资。类似地，市场经济在提升地区绿色环境绩效中同样扮演重要角色。韩晶基于市场化水平、环境规制与绿色绩效发展的理论框架，认为市场化程度显著推动中国绿色全要素生产率的增长。张晓晶等研究表明减少与修正要素扭曲，以切实发挥市场在资源配置中的决定性作用，是实现可持续发展的关键。钞小静提出需要依靠提升市场化水平，加快新型数字基础设施的跨行业、跨领域融合。I1为此，本文提出如下假说：假说3：新型数字基础设施对提升绿色全要素生产率的影响受制于不同的作用条件，人力资本水平与市场化程度在其中扮演重要角色。二、计量模型设定与变量说明为了考察新型数字基础设施对绿色全要素生产率的影响，同时考虑到绿色全要素生产率的路径依Lin,B.Q.,Zhu,J.P.,“The Role of Renewable Energy Technological Innovation on Climate Change:Empirical Evidencefrom China”,in The Science of the Total Environment,2019,Vol.659,No.1,pp.1505-1512.王辉、王林辉：工业智能化对社会经济发展影响的研究趋势，上海商学院学报，2022年第1期，第3142页。钞小静、廉园梅、罗鎏锴：新型数字基础设施对制造业高质量发展的影响，财贸研究 2021年第10期，第113页。何玉梅、赵欣灏：新型数字基础设施能够推动产业结构升级吗来自中国272个地级市的经验证据，科技进步与对策 2021年第17期，第7986页。林伯强：碳中和进程中的中国经济高质量增长，经济研究 2022年第1期，第5671页。邵帅、范美婷、杨莉莉：经济结构调整、绿色技术进步与中国低碳转型发展基于总体技术前沿和空间溢出效应视角的经验考察，管理世界 2022年第2期，第4669页。王林辉、姜昊、董直庆：工业智能化会重塑企业地理格局吗，中国工业经济 2022年第2期，第137155页。胡晟明、王林辉、朱利莹：工业机器人应用存在人力资本提升效应吗？，财经研究 2021年第6期，第6175页。韩晶、刘远、张新闻：市场化、环境规制与中国经济绿色增长，经济社会体制比较 2017年第5期，第105115页。张晓晶、李成、李育：扭曲、赶超与可持续增长对政府与市场关系的重新审视，经济研究 2018年第1期，第420页。I1钞小静：新型数字基础设施促进我国高质量发展的路径，西安财经大学学报 2020年第2期，第1519页。-99赖特征与动态连贯性，以及可能存在的内生性问题，本文构建如下动态面板模型：Gtfpit=0+1Gtfpit-1+Infrait+iControlit+i+t+it(1)其中，Gtfpit为i省份t时期的绿色全要素生产率，Gtfpit-1为i省份t-1时期的绿色全要素生产率，Infrait为i省份t时期的新型数字基础设施水平，Controlit为控制变量合集，具体包括环境规制水平（Er）及其平方项（Er2)、对外开放程度(Open)、城镇化水平（Urban）以及政府干预（Gin）。被解释变量为绿色全要素生产率Gtfpit。参考刘钻扩和辛丽的方法，采用非径向、非角度SBM方法进行测算，投入要素选择固定资本存量、煤炭消费量与就业人数，期望产出选择国内生产总值，非期望产出选择二氧化硫排放量、二氧化碳排放量、工业废水排放量以及一般工业固体废弃物。同时，参考杜龙政等的处理方式，采用累积值的形式进行测算，并将绿色全要素生产率分解为绿色技术效率（Gec）和绿色技术进步（Gtc）。核心解释变量为新型数字基础设施Infrait。参考赵星的做法，采用长途光缆线路、移动电话交换机容量、工业机器人安装量以及互联网接入端口数量四维度指标体系，同时选择熵权法确定各指标的权重，最终测算得到新型数字基础设施指标。控制变量：环境规制水平（Er）。当前环境规制所引致的“遵循成本”效应与“创新补偿”效应并未达成一致意见。此外，还有学者认为环境规制对绿色发展绩效存在非线性关系，为此本文进一步引入环境规制的平方项（Er2)，以验证环境规制对绿色全要素生产率非线性影响的存在性。参考田光辉等的做法，本文采用工业污染治理投资额占GDP的比重表征环境规制水平。对外开放程度(Open)。技术扩散效应与“污染天堂”效应是对外开放形成绿色效应的重要方式，为此参考林伯强和谭睿鹏的做法，选择地区进出口总额占GDP的比重表征对外开放程度。城镇化水平（Urban）。城镇化发展过程中伴随着能源消费、污染排放等问题，在考察环境绩效问题时，有必要充分考虑城镇化的作用。为此，参考邵帅等的做法，采用年末城镇人口数占总人口的比重表征城镇化水平。政府干预（Gin）。市场资源配置将缓解信息不对称等问题，从而影响绿色发展效率，而政府干预的强度与偏向会直接作用于市场资源配置效率，为此参考邵帅等的做法，采用财政支出占GDP的比重表征政府干预。本文的研究样本为20082019年中国30个省（区、市），不包含港澳台地区和西藏的数据。原始数据来源于历年中国统计年鉴 中国工业统计年鉴 中国能源统计年鉴 中国环境统计年鉴 和 中国环境年鉴，工业机器人数据来源于国际机器人联合会。刘钻扩、辛丽：“一带一路”建设对沿线中国重点省域绿色全要素生产率的影响，中国人口 资源与环境 2018第12期，第8797页。杜龙政、赵云辉、陶克涛、林伟芬：环境规制、治理转型对绿色竞争力提升的复合效应基于中国工业的经验证据，经济研究 2019年第10期，第106120页。赵星：新型数字基础设施的技术创新效应研究，统计研究 2022年第4期，第8092页。董直庆、王辉：环境规制的“本地邻地”绿色技术进步效应，中国工业经济 2019年第1期，第100118页。田光辉、苗长虹、胡志强、苗健铭：环境规制、地方保护与中国污染密集型产业布局，地理学报 2018年第10期，第19541969页。刘备、王林辉、赵星：产业集聚的节能技术选择效应，海南大学学报(人文社会科学版)2020年第6期，第5868页；Taskin,F.,Zaim,O.,“The Role of International Trade on Environmental Efficiency:a DEA Approach”,in Economic Modelling,2001,Vol.18,No.1,pp.1-17.林伯强、谭睿鹏：中国经济集聚与绿色经济效率，经济研究 2019年第2期，第119132页。邵帅、张可、豆建民：经济集聚的节能减排效应:理论与中国经验，管理世界 2019年第1期，第3660页。邵帅、范美婷、杨莉莉：资源产业依赖如何影响经济发展效率?有条件资源诅咒假说的检验及解释，管理世界 2013年第2期，第3263页。-100三、新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的基准检验表1（见下页）为新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的基准回归结果。其中，模型（1）和模型（2）的被解释变量为绿色全要素生产率，模型（3）和模型（4）的被解释变量为绿色技术效率，模型（5）和模型（6）的被解释变量为绿色技术进步。其中模型（1）、（3）和（5）采用的是差分GMM的回归方法；模型（2）、（4）和（6）采用的是系统GMM的回归方法。不同回归模型均通过AR（2）检验与Sargan检验，表明通过不存在二阶序列相关的原假设以及工具变量均是有效的，回归结果具有一致性与可靠性。表1结果显示，无论是选择何种回归方法，新型数字基础设施对提升地区绿色全要素生产率的影响均保持1%的显著性水平为正。就其分解项而言，新型数字基础设施对绿色技术效率与绿色技术进步的影响均保持1%的显著性水平为正。结果表明，新型数字基础设施对绿色全要素生产率的提升效应主要体现在绿色技术效率与绿色技术进步两个方面，证明了假说1的成立性。控制变量方面，绿色全要素生产率的滞后项（L.Gtfp）保持1%的显著性为正，表明在时间维度上，绿色全要素生产率具有路径依赖特征，呈现“滚雪球”效应。环境规制水平（Er）的系数在1%的显著性水平上为负，而其平方项（Er2)的系数在5%的显著性水平上为正，表明环境规制对绿色全要素生产率的影响呈现“U”型特征。对外开放程度(Open)的系数保持1%的显著性水平为正，表明对外开放程度有利于提升绿色全要素生产率，对外开放程度的加深可以吸引在节能环保领域的先进企业开展绿色技术研发，从而有利于提升绿色全要素生产率。城镇化水平（Urban）的系数在1%的显著性水平上为负，表明城镇化水平的提升伴随着粗放型生产方式，从而加剧能源消费，对绿色全要素生产率产生削弱作用。政府干预（Gin）的系数保持1%的显著性水平为正，表明政府干预有利于提升地区环境绩效。四、新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的传导机制检验上文实证结果表明，新型数字基础设施有利于提升区域绿色全要素生产率。那么一个自然的问题是，新型数字基础设施提升区域绿色全要素生产率的作用机制是什么？根据前文的研究假设，本文检验新型数字基础设施主要通过可再生能源技术创新与产业结构升级的方式，提升区域绿色全要素生产率。为了验证这两种机制的存在性，本文参考Wang等人的做法，采用中介效应模型检验传导机制，模型构建如下：Medit=0+1Medit-1+2Infrait+iControlit+i+t+it（2）Gtfpit=0+1Gtfpit-1+2Medit+3Infrait+iControlit+i+t+it（3）其中，Medit为机制变量，在本文中是指可再生能源技术创新Ln(sus)与产业结构(Stru)。若2、2的系数为正，3的系数为正且比方程（1）中的系数更小或者显著性下降，则认为中介效应是存在的。需要说明的是，可再生能源技术创新Ln(sus)参考张跃军和梁安然的做法，基于国际专利分类绿色清单，以专利存量反映创新活动，将能源类型划分为可再生能源与非可再生能源，其中可再生能源专利类型涉及到风能、太阳能、潮汐能等不同发电专利，因此以可再生能源专利总和表征可再生能源技术创新。产业结构（Stru）参考余泳泽等人的方法，采用第三产业增加值与第二产业增加值之比表征。Wang,S.X.,Lin,W.,Zhang,Z.,et al,“Does the Environment Information Announcement Promote Green Innovation?AQuasi-natural Experimental Evidence from the City-level of China”,in Ecological Indicators,2022,Vol.136,108720.张跃军、梁安然：本土研发与技术溢出对中国能源强度的异质性影响研究，兰州大学学报（社会科学版）2021年第4期，第112页。余泳泽、孙鹏博、宣烨：地方政府环境目标约束是否影响了产业转型升级?，经济研究 2020第8期，第5772页。-101表1新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的基准检验L.GtfpL.GecL.GtcInfraErEr2OpenUrbanGinConsAR(2)SarganN模型(1)DIFF-GMMGtfp0.8342*(0.0028)0.3419*(0.0342)-15.6671*(2.2723)904.6846*(263.5182)0.1463*(0.0036)-0.5429*(0.0685)0.8516*(0.0347)0.0922*(0.0310)0.317627.6906300模型(2)SYS-GMMGtfp0.8281*(0.0029)0.3301*(0.0247)-33.0279*(7.4916)2324.8237*(920.7940)0.3170*(0.0076)-0.6353*(0.0376)1.0881*(0.0424)0.0630*(0.0263)0.309827.0741330模型(3)DIFF-GMMGec0.8565*(0.0137)0.1651*(0.0258)-9.6191*(3.2157)210.5699(377.1603)0.0413*(0.0180)-0.2976*(0.0569)-0.5227*(0.0661)0.3323*(0.0258)0.840127.8288300模型(4)SYS-GMMGec1.0557*(0.0128)0.1922*(0.0180)-26.9294*(4.0258)1552.2593*(470.3018)-0.0025(0.0147)-0.2372*(0.0661)0.0546*(0.0306)0.0700*(0.0373)0.683227.9064330模型(5)DIFF-GMMGtc0.2239*(0.0040)1.2141*(0.0691)-104.5147*(5.2406)7499.0423*(689.6730)0.2304*(0.0059)1.4487*(0.1038)-0.4680*(0.0850)-0.0794(0.0688)0.066929.2833300模型(6)SYS-GMMGtc0.7633*(0.0027)0.2556*(0.0143)-80.9942*(10.0441)5951.2168*(1707.6169)0.2174*(0.0081)-0.1863*(0.0366)2.6053*(0.0329)-0.3209*(0.0351)0.160629.2003330注：*、*、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上显著；括号内为标准误；AR(2)报告的是P值，Sargan检验报告的是统计值，下同。-102表2为新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的传导机制检验结果。其中模型（1）（4）为以可再生能源技术创新为传导机制的回归结果，模型（1）和模型（2）采用差分GMM回归方法，模型（3）和模型（4）采用系统GMM回归方法。结果显示，无论采用何种回归方法，新型数字基础设施对可再生能源技术创新的影响均至少保持5%的显著性水平为正，可再生能源技术创新对区域绿色全要素生产率的影响至少保持1%的显著性水平为正，且在模型（2）和模型（4）中核心解释变量新型数字基础设施的系数大小均较之于基准模型明显下降，以上结果验证了可再生能源技术创新作为传导机制的存在性。模型（5）（8）为以产业结构为传导机制的回归结果，其中，模型（5）和模型（6）采用差分GMM回归方法，模型（7）和模型（8）采用系统GMM回归方法。结果显示，无论采用何种回归方法，新型数字基础设施对提升产业结构升级的影响均至少保持1%的显著性水平为正，产业结构升级对提升区域绿色全要素生产率的影响至少保持1%的显著性水平为正，且在模型（6）和模型（8）中核心解释变量新型数字基础设施的系数大小均相较于基准模型明显下降，以上结果验证了优化产业结构传导作用的存在性。表2新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的传导机制检验L.GtfpL.LnsusLnsusL.StruStruInfraControl_consAR(2)SarganN模型(1)Lnsus0.2149*(0.0135)0.6660*(0.3066)YES2.4848*(0.4378)0.237625.6730300模型(2)Gtfp0.82*(0.0084)0.11*(0.0103)0.202*(0.0614)YES-0.193*(0.0438)0.336124.9001300模型(3)Lnsus0.605*(0.0271)0.624*(0.1525)YES2.31*(0.1387)0.274325.6859330模型(4)Gtfp0.833*(0.0057)0.045*(0.0033)0.256*(0.0339)YES-0.17*(0.0364)0.316628.4783330模型(5)Stru0.6310*(0.0350)0.0789*(0.0099)YES0.0380*(0.0157)0.176528.8032300模型(6)Gtfp0.83*(0.0043)0.86*(0.1335)0.163*(0.0532)YES-0.0369(0.0592)0.322326.2693300模型(7)Stru0.7161*(0.0307)0.058*(0.0069)YES-0.0072(0.0137)0.151528.9098330模型(8)Gtfp0.7987*(0.0038)0.6468*(0.0869)0.1682*(0.0402)YES-0.0104(0.0471)0.309825.4882330以上结果表明，新型数字基础设施可以通过加快可再生能源技术创新与优化产业结构的方式提升绿色全要素生产率。事实上，在本文基准检验结果中，已经验证了新型数字基础设施对绿色全要素生产率的提升作用主要体现在绿色技术效率与绿色技术进步两个方面，而可再生能源技术创新与产业结-103构优化这两个传导机制正契合了绿色全要素生产率的不同维度。具体来说，新型数字基础设施通过信息载体传输知识与技术，加快跨区域、跨部门、跨层级的先进经验与前沿技术融通，为可再生能源技术创新提供信息支持与技术支撑，从而推动可再生能源技术创新的广度与深度，提升整体绿色技术进步水平。此外，新型数字基础设施以其全新的数字化技术体系，在延伸已有产业链的同时，衍生与创造全新的产业形态，重塑商业模式，赋能产业数字化转型，不断优化产业结构。进一步地，产业结构升级为加快提升绿色技术效率提供了契机，在新型数字基础设施推动下，产业结构高级化发展加速产业链与创新链深度融合，助力绿色技术效率提升。综上，假说2成立。五、新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的作用条件检验为了检验新型数字基础设施提升绿色全要素生产率的作用条件，本文参考杨志江和朱桂龙的做法，在基准模型的基础上分别引入新型数字基础设施与人力资本的交互项(Infra*edu)以及新型数字基础设施与市场化水平的交互项（Infra*mkt），以检验新型数字基础设施对绿色全要素生产率的影响是否受制于地区人力资本以及市场化水平。需要说明的是，人力资本的衡量有劳动力成本法、教育年限法以及教育经费法等，为此本文参考李富强等人的处理方法，采用教育经费支出占GDP的比重表征人力资本水平。市场化水平的衡量方式则参考刘备和王林辉的做法，采用市场化指数表征。表3（见下页）为新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的作用条件检验结果。其中模型（1）和（2）为市场化水平调节作用的回归结果，模型（1）采用的是差分GMM的回归方法，模型（2）采用的是系统GMM回归方法。结果显示，无论采用何种回归方法，新型数字基础设施与市场化程度的交互项均保持1%的显著性水平为正。模型（3）和模型（4）为人力资本水平调节作用的回归结果。模型（3）采用的是差分GMM的回归方法，模型（4）采用的是系统GMM回归方法。结果显示，无论采用何种回归方法，新型数字基础设施与人力资本水平的交互项均保持1%的显著性水平为正。以上结果表明，人力资本水平与市场化程度可以有效提升新型数字基础设施的环境偏向，加快驱动新型数字基础设施对提升绿色全要素生产率的促进作用，由此验证假说3。事实上，新型数字基础设施建设的推进路径依赖于地区市场化发展水平，在市场化水平较高的地区，要素市场扭曲程度不断降低，数字产品市场发育较快，且制度环境更为健全，为加快新型数字基础设施的绿色全要素生产率提升效应创造条件。此外，新型数字基础设施呈现的技能偏向性特征，决定了人力资本耦合新型数字基础设施在推动绿色全要素生产率增长中发挥重要作用。六、基本结论与政策建议新型数字基础设施作为数字经济发展的“大动脉”，是区域经济高质量发展的“压舱石”。为此，本文结合20082019年中国省级面板数据，考虑到地区绿色全要素生产率可能存在的“路径依赖”特征，采用动态面板模型考察新型数字基础设施对地区绿色全要素生产率的影响效应、传导机制与作用条件。研究结果表明：新型数字基础设施显著地提升地区绿色全要素生产率，主要体现在提升绿色技术效率与绿色技术进步水平。新型数字基础设施主要通过促进可再生能源技术创新与推动产业结构升杨志江、朱桂龙：技术创新、环境规制与能源效率基于中国省际面板数据的实证检验，研究与发展管理2017年第4期，第2332页。李富强、董直庆、王林辉：制度主导、要素贡献和我国经济增长动力的分类检验，经济研究 2008年第4期，第5365页。刘备、王林辉：创新要素空间流动对区域创新能力的影响：外地吸引与本地依赖，求是学刊 2020年第5期，第6675页。-104级的机制，助力绿色全要素生产率提升。诚然，新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的提升作用受制于不同作用条件，其中人力资本水平与市场化程度扮演重要角色。随着人力资本水平与市场化程度的提高，新型数字基础设施对绿色全要素生产率的提升效果更显著。表3新型数字基础设施对绿色全要素生产率影响的作用条件检验L.GtfpInfra*mktInfra*eduErEr2OpenUrbanGin_consAR(2)SarganN模型(1)Gtfp0.8173*(0.0040)0.0259*(0.0033)-18.3756*(2.6083)879.8293*(314.3889)0.1449*(0.0141)-0.0243(0.0612)0.6095*(0.0388)-0.0931*(0.0310)0.313327.2132300模型(2)Gtfp0.8080*(0.0070)0.0309*(0.0035)-51.7628*(5.7709)4197.5171*(782.2477)0.3064*(0.0269)-0.4203*(0.0842)1.1157*(0.0473)-0.0118(0.0406)0.304928.2263330模型(3)Gtfp0.8322*(0.0019)17.5393*(1.3737)-14.3349*(3.2541)821.5396*(293.9804)0.1025*(0.0023)-1.5744*(0.0944)1.0430*(0.0589)0.5824*(0.0459)0.331228.9195300模型(4)Gtfp0.8446*(0.0012)4.4255*(0.6033)-34.1742*(1.5249)3451.9599*(282.6098)0.2301*(0.0026)-0.3530*(0.0212)0.7960*(0.0316)0.0225(0.0201)0.312026.3481330基于上述研究结论，本文提出如下政策建议：第一，加快新型数字基础设施建设，促进新型数字基础设施均等化，充分发挥新型数字基础设施对绿色全要素生产率的提升效应。一方面，提升新型数字基础设施的建设强度。加大对新型数字基础设施建设的资金投入，提升市场开放度，鼓励借助社会资本等不同主体参与，扩大市场自由度，释放新型数字基础设施的环境效应。另一方面，提高新型数字基础设施建设的保障力度。为了降低囿于项目不可控等因素所诱发的风险，提高风险防范与化解能力，需加强顶层设计，完善制度保障，制定“一揽子”有利于新型数字基础设施建设的政策组合，打出政策“组合拳”，赋能数字化与绿色化的深度融合。第二，加大可再生能源创新，推动可再生能源产业数字化进程，优化产业结构升级。作为新型数字-105基础设施与提升绿色全要素生产率的桥梁，可再生能源技术创新是优化能源结构，实现能源消费侧与供给侧改革的关键。为此，需要深化能源体制改革，搭建可再生能源技术创新平台，破除可再生能源技术成果转化障碍，提升绿色技术创新效率与绿色技术创新水平，塑造清洁能源供给结构新模式。优化产业结构，推动产业链、创新链与供应链深度融合，各地区结合自身的比较优势与发展目标，相机制定差异化的产业结构提升策略，加快绿色低碳产业布局，构建产业发展新格局，发挥产业结构环境绩效提升效应的“结构红利”。第三，加快培养新型数字人才，促进新型数字基础设施与人力资本的深度耦合，形成绿色发展新动力。同时，进一步充分发挥市场在绿色发展绩效中资源配置的决定性作用。一方面，新型数字基础设施存在技能偏向性特征。为此，需加快培养数字经济发展所亟需的数字化人才，建设数字经济的多层级人才培养体系，从数量和质量两个维度提升数字经济的人才供给；另一方面，进一步通过推进能源价格市场化改革等方式，实现环境污染外部性的内部化转变。同时，依靠市场力量，引导