数字经济产业发展对城市绿色...基于两阶段价值链视角的分析_郭爱君.pdf
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1、经济与社会文章编号 1002 2031(2023)01 0049 11DOI 10 13239/j bjsshkxy cswt 230109数字经济产业发展对城市绿色创新效率的影响 基于两阶段价值链视角的分析郭爱君杨春林张永年钟方雷摘要 基于两阶段价值链视角,运用 Super NSBM 模型测度 20112020 年中国 284 个地级市的绿色科技研发和绿色成果转化效率,并利用 135 53 万家数字经济企业微观数据构建数字经济产业发展指数,通过空间杜宾模型实证探究数字经济产业发展对两阶段城市绿色创新效率的影响。研究发现,中国数字经济产业、绿色科技研发效率和绿色成果转化效率三者在空间上均呈现出
2、“高高低低”的集聚态势。数字经济产业发展能够显著促进绿色科技研发效率和绿色成果转化效率的提升,但是会对绿色成果转化效率产生负向溢出效应,且这一结论在经过一系列稳健性检验后依然成立。分区域研究表明,东部城市和中心城市的数字经济产业发展对两阶段绿色创新效率的促进效应更明显。“硬设施”和“软环境”的调节效应表明,数字基础设施、人才数字素养和数字金融支持分别在绿色科技研发与绿色成果转化两阶段起到不同程度的正向调节效应。关键词 数字经济产业;绿色创新效率;两阶段价值链;空间溢出效应;调节效应中图分类号 F492;F299 23文献标识码 A作者简介 郭爱君(1964),男,湖北天门人,兰州大学经济学院院
3、长,教授,博士研究生导师,博士,主要研究方向为区域经济、产业经济;杨春林(1996),男,河南信阳人,兰州大学经济学院博士研究生,主要研究方向为产业空间结构与可持续发展;张永年(1991),男,甘肃兰州人,兰州大学经济学院博士研究生,主要研究方向为区域经济发展战略;钟方雷(1980),男,浙江瑞安人,中央民族大学经济学院副教授,硕士研究生导师,主要研究方向为生态经济与区域可持续发展。基金项目 国家社会科学基金项目(20XJL008)“黄河流域高质量发展下兰州西宁城市群产业空间结构优化研究”。收稿日期 2022 11 27修回日期 2023 01 02一引言改革开放以来,中国经济凭借后发优势和人
4、口红利创造了经济增长的“中国奇迹”。但长期以来,主要依托要素驱动和投资驱动的粗放型增长方式使得中国经济发展面临着资源短缺、生态环境恶化以及创新发展动力不足等问题1。在此背景下,如何兼顾环境保护与高质量发展成为社会各界关注的热点议题。践行绿色发展理念,提升绿色创新效率已成为新时代中国经济社会发展的必然选择。随着数字化浪潮的到来,由大数据、云计算、人工智能等信息技术驱动的数字经济成为新一轮产业革命和技术革命的重要抓手。中国数字经济发展白皮书 显示,2021 年中国数字经济规模达到 45 5 万亿元,占GDP 比重达 39 8%。数字经济产业作为数字经济发展的核心内容,既涵盖以数字要素为战略资源的数
5、字产业化,也涉及将数字技术与传统产业交互融合催生新业态、新模式与新发展的产业数字化,在赋能区域经济绿色转型和高质量发展中被寄予厚望2。此外,诸多研究表明,数字经济产业发展能够通过数据信息的高效流通与整合,推动企业组织方式与生产方式实现根本性变革,为催生绿色技术变革提供有力支撑 3。而现实中绿色创新是多阶段、跨领域94总第 330 期城市问题2023 年第 1 期经济与社会的创新价值链传递过程,包括绿色技术专利研发以及技术成果转化两个阶段 4。那么,数字经济产业发展能否在绿色科技研发和成果转化过程中起到促进作用?探究和回答上述问题构成了本研究的主要内容。现有关于数字经济产业发展与绿色创新效率的研
6、究主要集中在对两者的内涵解读、水平测度以及影响因素分析三个方面。对于数字经济产业而言,在内涵解读上,学者们主要从数字产业化和产业数字化两方面出发,认为其是基于数字技术应用的新兴产业5。也有部分学者基于数字化赋能和产业融合发展视角,认为数字经济产业是以数据为核心生产要素,融合传统产业转型升级形成的新业态,是数字化浪潮兴起下的第四产业6。在发展水平测度上,学者们普遍关注数字经济产业发展的规模测度,测度方法包括增加值核算和综合指标体系测算等7 8。在影响因素方面,主要包括企业数字化程度和数字人才集聚程度等内在因素以及数字基础设施建设和市场活力等外在因素9。对于绿色创新效率而言,在内涵解读上,学者们普
7、遍认为绿色创新效率是传统创新理论与可持续发展理念有机结合的产物,是兼顾经济发展与环境保护双重属性的评价指标10。在效率测度上,大部分研究普遍采用包含非期望产出指标的数据包络分析法,如 SBM DEA和 EBM DEA 模型等11 12,研究尺度主要为城市群、省级行政区和地级市等。此外,也有部分学者基于价值链视角测算两阶段绿色创新效率13。在其影响因素方面,主要包括外商直接投资、产业集聚和环境规制等14,研究区域和研究方法的不同导致影响因素的相关研究结论也不尽相同。总体而言,学者们对数字经济产业发展和绿色创新效率开展了丰富研究,但仍存在以下不足。一是少有文献直接将两者放入统一的研究框架进行分析,
8、且相近文献主要关注数字经济产业发展的绿色创新效应,而较少考察其对绿色创新不同阶段产生的异质性影响。二是在数字经济产业发展水平测度上,学者们通常采用综合评价指标体系进行测度,相关指标选择较为宽泛,容易使测算结果存在偏差。本文的边际贡献在于:在研究内容上,基于两阶段价值链视角构建理论分析框架,系统探究数字经济产业发展对两阶段绿色创新效率的影响机理。在研究方法上,利用13553 万家数字经济企业微观数据,并借鉴“区域内部网格空间”思路,构建数字经济产业发展指数。同时,考虑到空间因素以及外部环境差异的影响,本文通过构建空间杜宾模型探究数字经济产业发展对两阶段绿色创新效率的空间溢出效应,以及地区“硬设施
9、”和“软环境”带来的调节效应。二理论分析与研究假设1 数字经济产业发展对两阶段绿色创新效率的作用机制分析区域绿色创新是一个动态连续的生产活动,也是一个包含从绿色创新要素投入至绿色创新技术研发再到绿色创新成果转化的多阶段、多层次价值链传递过程15。在两阶段价值链视角下,绿色创新活动可划分为绿色科技研发和绿色成果转化两个阶段,两者间既密切关联又存在显著差别。(1)绿色科技研发阶段数字化浪潮下,数字经济产业迅速发展带来显著的赋能效应,推动新一轮科技革命和产业变革,为绿色科技研发的有效突破提供了可行路径。相较于传统产业,数字经济产业具备技术密集性、高渗透性和先导性等特征,能够通过行业间的规模经济效应和
10、知识溢出效应促进科技研发 16。一方面,数字经济产业能够通过互联网以及信息服务技术形成规模经济效应,为本地区集聚大量的技术人才、研发资金与前沿技术知识。另一方面,数字经济产业发展能够有效打破信息交流壁垒,产生较强的技术知识溢出,提升地区绿色科技研发成功率。此外,随着大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展,本地与邻近地区之间数字经济企业的协同合作和组织关联将得到不断强化,有助于形成更高层次的数字经济产业发展格局 17。同时,城市之间的创新交流机制不断完善,将使得本地区的创新链条向临近地区延伸,产生示范效应。但是,相较于传统创新,绿色创新往往需要更多的核心科技和更高昂的研发成本,本地区为提
11、升绿色科技研发能力,会倾向于吸附创新人才和资金等资源,形成对邻近地区绿色科技研发的竞争态势。(2)绿色成果转化阶段数字经济产业可依托现代信息技术以及互联网平台,逐渐形成水平密切关联和垂直深化分工的有机生产主体,进而不断提高数字经济产业发展带来的产业结构优化水平,增加网络平台红利,这成为数字经济产业驱动区域绿色成果转化的重要途径18。一方面,数字经济产业发展带来的结构效应将有序推动创新要素集中到高效和前沿生产部门,使得绿色创新成果转化的需求端与供给端实现有效对接,进而提升绿色创新转化效率。另一方05城市问题 2023 年第 1 期数字经济产业发展对城市绿色创新效率的影响经济与社会面,数字经济产业
12、能够通过网络效应开展以绿色需求为导向的创新生产活动,引导相关生产部门对接科研企业,加速推进绿色技术专利或者技术知识转化为市场需要的新产品和新工艺。此外,随着地区间平台交易机制不断完善,产品竞争将更加激烈,本地区数字经济产业会通过延伸产业链条来扩大市场范围,对邻近地区绿色创新成果市场产生“剥夺效应”19。同时,本地区为提升绿色创新成果转化率,会通过数字经济产业不断吸收邻近地区的绿色技术及相关生产要素,可能会对邻近地区产生“虹吸效应”。由此,本文提出如下假设:H1:数字经济产业发展能够促进本地区两阶段绿色创新效率提升,但对邻近地区两阶段绿色创新效率的空间溢出效应存在差异。2 数字经济产业发展对两阶
13、段绿色创新效率的调节机制分析数字基础设施作为数字经济产业发展的主要载体,具有外溢性和共享性的优势,是支撑地区创新发展重要的“硬设施”20。同时,人才数字素养和数字金融支持是数字经济时代应具备的人才素质与融资渠道,也是影响绿色创新活动重要的“软环境”21。关于数字基础设施,在绿色科技研发阶段,数字基础设施的不断完善将充分释放数字经济产业带来的技术红利,有助于强化科研企业间的学习与交流,推动前沿技术的共建共享,形成绿色科技研发繁荣发展的局面 22。在绿色成果转化阶段,数字基础设施建设形成的信息交易网络将有助于科研企业高效掌握当前绿色创新市场的需求导向。同时,数字基础设施较完善的地区能够吸引大量配套
14、生产要素,减少企业生产过程中的搜寻成本,有助于提高企业的绿色产品生产效率,进而提升绿色成果转化效率。关于人才数字素养方面,在绿色科技研发阶段,地区人才数字素养的提升能够强化数字经济产业的信息服务能力,降低地区科研企业的人才匹配成本,有助于形成技术人才“蓄水池”,进一步扩大规模经济的范围 23。在绿色成果转化阶段,人才数字素养的提升将有利于数字经济产业发挥乘数效应,进而加速地区绿色创新成果转化。关于数字金融支持,数字金融能够有效利用数字经济产业提供的信息服务,催生出多样化融资渠道,使得金融资源精准匹配绿色研发和绿色成果转化的资金需求,破解企业科技研发和科技成果转化过程中的融资约束问题 24。由此
15、,本文提出如下假设:H2:在数字经济产业发展对两阶段绿色创新效率的影响中,数字基础设施、人才数字素养和数字金融支持均能够起到正向调节效应,且在不同创新阶段的调节效应存在差异。图 1数字经济产业发展对两阶段绿色创新效率的影响机理三模型设定、变量选取与数据来源1 空间计量模型设定为探究两阶段价值链视角下数字经济产业发展对绿色创新效率影响的空间溢出效应,本文直接纳入空间因素,构建空间杜宾模型进行实证分析,具体模型设定如下:gctit=Wgctit+1diciit+2Wdiciit+3xit+4Wxit+i+t+it(1)gcpit=Wgcpit+1diciit+2Wdiciit+3xit+4Wxit
16、+i+t+it(2)其中,i 为城市数量,t 为年份。gctit和 gcpit为被15城市问题 2023 年第 1 期数字经济产业发展对城市绿色创新效率的影响经济与社会解释变量,分别表示绿色科技研发效率和绿色成果转化效率。diciit为核心解释变量,表示数字经济产业发展水平。Wij为空间权重矩阵,本文选取各城市间地理距离平方的倒数进行权重矩阵构建。为空间自回归系数,ui和 t分别表示空间和时间固定效应,it为误差项。为探究数字基础设施、人才数字素养和数字金融支持三者是否起到调节效应,本文引入其与数字经济产业发展水平的交互项进行实证研究。同时考虑到核心解释变量、调节变量与其交互项之间可能存在的多
17、重共线性问题,本文对相关变量均进行去中心化处理,模型设定如下:gctit=Wgctit+1diciit+2Wdiciit+3medit+4Wmedit+5diciit medit+6Wdiciit medit+7xit+8Wxit+i+t+it(3)gcpit=Wgcpit+1diciit+2Wdiciit+3medit+4Wmedit+5diciit medit+6Wdiciit medit+7xit+8Wxit+i+t+it(4)其中,medit为调节变量,包括 dignit、dhumit和difiit,分别表示数字基础设施、人才数字素养和数字金融支持,其余变量解释同上。2 变量选取被解释
18、变量。基于两阶段价值链视角,将绿色创新活动分为绿色科技研发和绿色成果转化两个阶段,其中绿色科技研发阶段主要是利用创新资源投入实现创新产出的过程,绿色成果转化阶段是将创新产出投入市场实现经济增长和环境保护的过程。因此,在测度方法上,本文参考 Huang 等的研究,采用包含非期望产出的超效率网络 SBM 模型(Super NSBM)测算两阶段绿色创新效率 25。具体计算公式如下:*o=minKk=1wk1+1mkmki=1skixki()oKk=1wk1 1v1k+v2kv1kr=1sgkrygkro+v2kr=1sbkrybk()ros tkxkonj=1,0kjxkj+sk 0nj=1,0kj
19、ygkj kygko+sgk 0kybkonj=1,0bjybkj+sbk 01 1v1k+v2kv1kr=1sgkrygkro+v2kr=1sbkrybk()ro z(k,h)h=z(k,h)k,Nj=1,0kj=Kk=1wk=1k 0,sk 0,sgk 0,sbk 0,wk0(5)其中,x、y 和 z 分别为输入、输出和中间产出,mk、vk和 k分别是第 k 阶段输入、输出和中间指标的个数,wk为第 k 阶段权重,sk、sgk和 sbk分别为投入、期望产出和非期望产出的松弛变量。本文探究两阶段效率,因此将 k 设定为 2,且各阶段的权重设置相同。在具体测算指标方面,第一为绿色科技研发阶段,
20、投入指标参考王晗等学者的研究26,分别选取科学技术支出和环境治理支出作为资本投入,选取从事科技活动和从事水利、环境和公共设施管理的从业人员作为劳动力投入,以供电总量作为资源投入。产出指标选取绿色创新专利授权数。第二为绿色成果转化阶段,本文参考钱丽等学者的研究27,将绿色科技研发阶段的产出指标作为成果转化阶段的投入指标。在产出指标中,分别选取地区生产总值作为期望产出,以工业废水、工业二氧化硫和地区二氧化碳排放量作为非期望产出,反映成果转化阶段的经济产出和环境产出。核心解释变量。数字经济产业发展(dici)是本文的核心解释变量。为从空间尺度精准测度中国城市数字经济产业发展水平,本文参考郭爱君等学者
21、的做法28,利用数字经济产业的微观企业大数据,基于核密度估计方法构建数字经济产业发展指数来刻画地级市数字经济发展水平,即单位面积内数字经济产业的核密度值越高,该城市的数字经济产业发展水平就越高。测算公式如下:diciij=1nhni=1kx Xi()h(6)其中,k 为核函数,h 为带宽,n 为全国 284 个地级市内已知企业的位置点数据,(x Xi)为估计值到事件值之间的距离。考虑到企业规模差异,在进行核密度估计时以企业注册资本作为权重参与测算。本文依据国家统计局发布的数字经济及其核心产业统计分类(2021),并且参考鲜祖德等学者的相关研究29,将数字经济产业分为数字产业化和产业数字化两个方
22、面。其中,数字产业化方面主要包括计算机通信和其他电子设备制造业、电信广播电视和卫星传输服务、互联网和相关服务、软件和信息技术服务业等细分行业。产业数字化方面包括智慧农业、智能制造、智慧物流、数字金融、数字商贸、数字社会以及其他数字化效率提升业等细分行业。进一步将上述行业分类与中华人民共和国国家标准国民经济行业分类(GB/T47542017)相匹配,利用企查查企业工商查询平台对相关企业数据进行抓取,通过筛选和剔除已注销企业、注册资25城市问题 2023 年第 1 期数字经济产业发展对城市绿色创新效率的影响经济与社会本小于 100 万元和个体经营等企业,最终获取 13553 万家数字经济企业数据。
23、并借助高德 API 接口,通过 Python 和 ArcGIS 等软件将企业数据进行经纬度的提取与城市层面的匹配。调节变量。数字基础设施水平(dign),本文参考温湖炜和钟启明的研究30,选取每百人中互联网宽带接入用户数、计算机服务和软件业从业人数占总人口比重、人均电信业务总量和每百人中移动电话用户数等作为衡量指标,并通过熵权法进行测算。人才数字素养(dhum),参考埃谢特(Eshet)的研究31,大学生群体具有较高水平的知识储备,能够迅速接受和吸收新兴技能,是数字经济时代的重要参与者,本地区的大学生数量在一定程度上能够反映出地区人才数字素养水平,本文选取每十万人中在校大学生数量衡量地区人才数
24、字素养。数字金融支持(difi),本文选取北京大学数字金融研究中心测度发布的数字普惠金融指数作为衡量指标。控制变量。本文参考现有研究 32,进一步将政府干预程度(gov)、产业结构升级(ind)、外商投资水平(fdi)和对外开放程度(open)作为控制变量。在变量衡量上,政府干预程度用各城市财政支出占 GDP的比重来衡量,产业结构升级用第三产业与第二产业产值之比来衡量,外商投资水平用外商直接投资额与GDP 的比重来衡量,对外开放程度用进出口贸易总额占 GDP 的比重来衡量,其中外商直接投资额和进出口贸易总额均使用平均汇率转化为以人民币为单位。3 数据来源基于数据的可获得性,本文剔除了行政地区调
25、整和数据缺失较为严重的城市,最终选取 20112020年中国284 个城市进行实证研究。原始数据主要来自 中国城市统计年鉴、中国研究数据服务平台(CNDS)以及全球统计数据库(EPS)等。对个别城市的缺失数据采用移动平均法进行补全。此外,对于科学技术支出、环境治理支出和地区生产总值等会受价格波动影响的指标,均以 2011 年为基期进行价格指数平减。各变量描述性统计见表1。表 1变量的描述性统计变量类型变量名称变量符号平均值标准差最小值最大值被解释变量核心解释变量调节变量控制变量绿色科技研发效率gct0035007700011010绿色成果转化效率gcp0774009905921257数字经济产
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