数字产业集聚对区域绿色发展的影响.pdf
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1、为了探究数字产业集聚对于区域绿色发展的影响,基于全国20022019年30个省份面板数据,运用超效率SBM-ML指数模型法与区位熵指数法测算区域绿色发展指数、数字产业集聚指标,通过中介效应、门槛效应检验二者间具体影响机制。研究结果表明,数字产业集聚显著促进区域绿色发展;中介效应检验发现,绿色技术创新在数字产业集聚和绿色发展中发挥部分中介作用;门槛效应检验发现,只有当地方数字产业集聚水平大于3.253时,才能促进当地绿色发展。此外,进一步分析发现,数字产业集聚对绿色发展的影响存在区域差异性,中部地区数字产业集聚享受最多的“绿色红利”,东部次之,西部尚未显现该红利。关键词 数字产业集聚;区域绿色发
2、展;绿色技术创新中图分类号 F263文献标识码 A文章编号 1674-3288(2023)04-0021-07收稿日期 2023-04-23作者简介 谷洪波(1966-),女,湖南韶山人,湖南科技大学商学院教授,研究方向为产业经济学、国民经济学和金融学;张钦(1995-),男,湖南郴州人,湖南科技大学商学院硕士研究生,研究方向为数字经济。一、引言与文献综述党的二十大报告明确指出,要全面提高资源利用效率,加快推动经济发展方式绿色转变,实现美丽中国建设目标。得益于数字经济的蓬勃发展,我国数字产业作为先导性产业,在国际上具有较强竞争力,“十四五”规划明确提出要打造数字产业集群,推动经济高质量发展的目
3、标。那么作为推动经济高质量发展关键环节的数字产业集聚能否促进区域绿色发展,具体影响机制是什么,不同经济发展水平的地区其数字产业集聚对绿色发展的影响是否有差异,这些问题是本文关注的重点。与本文相关研究可分为两类。第一类是数字产业集聚的评价及其集聚效应。首先,对数字产业集聚的测量主要包含三种方法。一是赫芬达尔指数,该方法能够准确反映企业和产业集聚程度,但需要企业级别的微观数据,且无法反映集聚的区域间联系。二是空间基尼系数,该方法比较简单直观,但不能从空间维度揭示产业集聚的差异,且判断集聚程度时准确性较低。三是区位熵指数,这是目前最普遍使用的方法,该方法能够较准确衡量产业集聚的程度和空间分布情况。其
4、次,现有文献对数字产业集聚效应的研究。一是Forman C.等(2016)1在研究美国旧金山等地区的专利数量时,发现某一地区的数字集聚程度加深会引起周边地区的专利申请数量上升;深入研究发现,数字产业集聚能够促进高端人才和数据要素在产业间流动,形成知识溢出效应2,并有效促进聚集区域的通用技术创新水平上涨,降低区域内企业协调和技术研发成本3,实现区域经济增长。二是威廉姆森指出产业空间集聚对于经济发展具有先促进后抑制的非线性作用4,后有学者通过理论和实证验证了该假说,得出产业集聚的过程存在门槛值,使其外部性效应呈现“U”型特征的结论5。第二类是绿色发展的评价及其驱动因素。首先,现阶段对于绿色发展的评
5、价方法主要有两种。一是通过构建指标体系进行衡量,但指标体系的选取和权重计算缺乏权威依据,衡量的绿色发展指数存在较大争议6。二是基于绿色发展效率能够充分反映区域绿色发展水平的共识,利用数据包络分析法,如EBM模型、非期望产出的DEA-SBM模型和熵值法等测度区域绿色发展水平。其次,绿色发展是要实现发展的效率、协调和可持续的复杂过程7,其驱动因素具有多样性和内在关联性,学者们根据研究视域不同分为企业规模、21产业协同集聚等微观视域,自然地理因素、经济发展因素、政府政策因素等宏观视域,其中环境规制的影响效果最显著8。综上所述,相关研究成果大都考察数字集聚的评价、特征、经济效应,以及绿色发展的评价与驱
6、动因素,鲜有文献直接探讨数字产业集聚对区域绿色发展的影响,这反映了研究二者之间关系的必要性。本文主要内容:一是从数字产业视角出发,就数字产业集聚对区域绿色发展的影响进行考察,以对相关研究进行一定补充;二是识别绿色技术创新的中介作用,检验数字产业集聚的门槛效应,进而详细探究内在影响机制;三是进一步分析数字产业集聚对区域绿色发展的区域异质性,为政府统筹协调数字产业集聚提供参考。二、研究假设数字产业集聚是指有关产业向某一地区聚集,实现跨区域要素整合,产生规模报酬递增效应的经济行为。从理论上看,随着基础设施完善和企业数量增加,数字产业集聚将受惠于内部人力、物力、知识等要素自由流动与分享,以及地方政府、
7、金融机构等网络协同,形成有利于区域绿色发展的集聚效应。具体影响机制为:一是产业结构升级。在数字产业集聚过程中,企业的自动化、智能化水平会不断提升,释放大量劳动力,其中部分劳动力通过数字技能培训留在原岗位,剩余劳动力只能转向第三产业,优化地区产业结构,帮助附加值较低、污染较高的产业实现数字化、绿色化发展。二是优化资源配置效率。基于数字产业的技术需求,区域内人才、资金将偏向于数字产业,帮助提升产业的要素配置能力和质量效益,促进传统生产要素的投入产出效率,减少无谓资源损耗。三是提高能源利用率。数字产业集聚利于企业间交流与合作,推动企业扩大技术进步优势,高效监测生产、运营过程中的能源消耗情况。然而理伦
8、上,威廉姆森认为数字产业集聚对于区域绿色发展的影响并不总是促进的9,这是因为在数字产业集聚过程中,一方面,数字产业本身属于高耗能产业,其日常生产经营过程中消耗的电量、投入的硬件设备,都会增加资源和环境的压力;另一方面,当生产要素过度集聚时,可能引起地区劳动力、土地等要素价格上升,并造成交通拥堵等负面现象,影响集聚的绿色效应。基于以上分析,提出假设1:H1:数字产业集聚正向影响区域绿色发展,但该影响有可能在某一阶段缺失。绿色技术创新属于技术创新的一种,与传统的技术创新相比,它是以保护环境为目的,具有环保特性。数字产业集聚可通过技术扩散效应、资源共享效应和竞争效应促进绿色技术创新,具体如下。技术扩
9、散效应是指数字产业间的先进技术具有外溢的特性。一方面,数字产业集聚加大了企业间知识交流和技术合作机会,减少企业在技术研发设计之前摸索的成本,有利于企业进行绿色技术创新;另一方面,数字产业集聚扫除了产学研合作的地理障碍,合作双方能够更加便捷分享技术创新成果,帮助企业形成技术研发轨道,增加技术创新可能性,从而推动区域绿色技术创新。资源共享效应是指数字产业集聚带动资源的集聚,促进产业的创新研发和技术传播。首先,数字产业集聚加大了对高学历、高技术人才的需求,对低学历和低技术的劳动力产生了挤出效应,从而不断优化地方人力资源配置;其次,产业集聚通过将人力资本与数据要素融合,形成绿色创意,把数据要素的价值转
10、移到企业绿色技术创新过程中;最后,数据要素的共享和有效利用,有利于企业生产和污染治理的要素优化,增加企业创新回报率,从而促进企业实现绿色技术创新。竞争效应是指集聚内部企业竞争激烈,每个企业只能获取行业平均利润,不能获得超额利润10,因此随着环境规制和环保技术标准的日益严苛,企业会通过提升绿色技术创新水平促进内部清洁生产与污染减排,从而降低污染治理成本,获取更高利润。根据新经济地理学的研究11,数字产业在某个地区不断聚集会产生“集聚租”,对地方企业形成规模经济、技术溢出等正外部性,降低其生产运营成本,为绿色技术创新创造了良好条件。而创新是引领发展的第一动力,在探究经济可持续发展的过程中,偏向性进
11、步理论12发现绿色技术创新作为一种兼顾环保与经济增长的技术创新类型,在地方实现绿色发展过程中具有重要意义。因此,将数字产业集聚、绿色技术创新、区域绿色发展放到同一框架进行分析。其一,地区数字产业集聚建设代表了政府政策倾向,一方面政府将通过相关补助政策鼓励企业实现绿色技术创新,从而改善企业生产、排放与管理,为提升区域绿色发展作贡献,形成“正向激励机制”;另一方面政府健全相关惩戒机制,提升对企业监管力度,迫使企业通过发展绿色低碳技术获得高质量效益,形成有利于区域绿色发展的“反向倒逼机制”。其二,随着地区数字产业集聚的发展,市场上绿色产品和服务逐渐增多,这将导致市场需求结构发生变化。企业为了赢得顾客
12、消费偏好,形 22成可持续发展新模式,将主动进行绿色技术创新以适应市场变化,从而推动区域绿色发展。基于以上分析,提出假设2:H2:绿色技术创新在数字产业集聚促进区域绿色发展的过程中发挥中介作用。三、变量选取与模型设定(一)变量选择与测度1.被解释变量:绿色发展水平(Greendvlp)。根据上述文献回顾内容,若通过指标测度绿色发展水平,可能面临指标选取和权重确立不够权威的质疑。因此考虑到数据可得性,本文选用Tone(2002)13改进后的非径向、非角度的模型测量绿色发展水平。具体为利用超效率SBM模型和Malmquist指数模型选取投入、期望产出和非期望产出三类指标,再借助MaxDEA软件测量
13、各地区绿色发展情况。投入指标,主要包括劳动力、固定资产和能源三类投入指标,其中以省份年末就业总人数(万人)代表劳动力投入,以省份全年用电量、用水量之和(万吨)代表能源投入,固定资产投入指标借鉴张军等(2004)14的永续盘存法进行核算(亿元);期望产出指标,以各省份名义GDP(亿元)衡量;非期望产出,用各省份二氧化碳排放量和“三废”的排放量之和(万吨)衡量。为了得到更为精确的计算结果,本文所有价格指标以2000年为基期对原始数据进行平减处理。2.核心解释变量:数字产业集聚水平(DLA)。根据中国信息通信研究院的研究,考虑数据的可获得性,本文认为数字产业主要涉及信息传输、计算机服务和软件业以及计
14、算机、通信和其他电子设备制造业两个行业。并且权衡三种主流的数字产业集聚测度方法后,本文选取区位熵指数法构建数字产业集聚指标:DLA=DEMr,tDEMr,tEMr,tEMr,t式中,r表示地区(省份),t表示时间(年份),DEMr,t为r地区t年份的数字产业就业人数,DEMr,t为所有地区t年份数字产业的从业人数,EMr,t为r地区t年份总就业人数,EMr,t为所有地区t年份的全部行业总就业人数。3.控制变量。参考相关研究15-16,本文选用如下控制变量:经济发展水平(lngdp),以各省份人均名义GDP的对数来衡量;政府支持(g),以各省份政府当年财政支出占地方名义GDP的比值衡量;外贸依存
15、度(fd),以各省份净出口总额与当地名义GDP比值衡量;交通基础设施建设(road),选用地区公路里程占行政区域面积的比值衡量;市场化(market),本文使用王小鲁等(2021)17制定的各省份市场化指数进行衡量。4.中介变量:绿色技术创新(ln Gtcnl)。本文借鉴秦炳涛等(2023)18的研究,采用各地绿色发明专利申请数的对数来衡量。(二)数据来源根据数据可得性,选取20022019年除港澳台、西藏以外30个省份的面板数据为样本进行分析,其中数据来源于 中国统计年鉴 中国环境统计年鉴、CNRDS、各省份统计年鉴和统计公报等,缺失数据用插值法拟合补齐。最终获得540个样本。相关变量的描述
16、性统计见表1,可见所有变量的方差膨胀因子(VIF)均低于警戒值10,说明模型中除被解释变量以外的其余变量不存在多重共线性问题。表1变量描述性统计变量GreendvlpDLAln Gtcnlln gdpgfdroadmarket样本数540540540540540540540540均值1.3580.9027.00710.250.2130.3020.7727.172最小值1.0130.01341.0998.0560.07680.01140.03332.243最大值3.6288.96611.1212.010.6281.8762.12511.49标准差0.3181.3171.8140.7920.095
17、60.3520.4851.948VIF-2.085.474.922.172.592.637.59 23(三)实证模型构建为考察数字产业集聚对区域绿色发展的影响,建立如下基准模型:Greendvlpit=0+1DLAit+cControlsit+i+i+it(1)式(1)中Greendvlpit为地区i在时期t的绿色发展水平,DLAit为地区i在时期t的数字产业集聚水平,Con-trolsit为控制变量的集合;i代表不随年份变化的个体固定效应,t为时间固定效应,it表示随机误差项。根据前文研究假设,除了式(1)所描述的直接效应外,数字产业集聚可能通过绿色技术创新间接影响区域绿色发展,为研究该假设
18、,在式(1)的系数0通过显著性检验的情况下,本文参考温兆麟等(2004)19对中介效应的检验方法,继续构建如下基本模型:Gtcnlit=0+1DLAit+cControlsit+i+i+it(2)Greendvlpit=0+1DLAit+2Ctcnl+cControlsit+i+i+it(3)其中式(2)的Gtcnlit为地区i在时期t的绿色技术创新水平,且式(2)反映数字产业集聚对绿色技术创新的直接影响,式(3)则是探究在绿色技术创新的中介作用下数字产业集聚对区域绿色发展水平的影响。此外,为进一步讨论数字产业集聚对区域绿色发展水平是否存在非线性的影响,构建以自变量DLA为门槛变量的门槛回归模
19、型:Greendvlpit=0+1DLAI()DLAy+cControlsit+i+i+it式中为门槛值,I(.)为指示函数,当括号内条件满足时,I=1,否则I=0。四、实证分析(一)基准回归表2报告了数字产业集聚对区域绿色发展的线性估计结果,其中第(1)列未添加控制变量,第(2)列加入了控制变量。可见,DLA估计系数始终显著为正,表明数字产业集聚确实促进了区域绿色发展,假设H1前半部分成立。关于第(2)列中控制变量,经济发展水平与区域绿色发展之间有不显著的促进作用,可能是因为经济发展到一定阶段以后,政府和企业可用于技术创新和环境治理方面的投入会增加,从而促进区域绿色发展;政府支持不显著为负,
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