基于两阶段价值链视角,运用Super-NSBM模型测度2011—2020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“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。
Based on the two-stage value chain perspective, this paper uses the Super-NSBM model to measure the green technology research and development efficiency and green achievement transformation efficiency of 284 prefecture-level cities in China from 2011 to 2020, and constructs the digital economy industry development index by using micro data of 1,355,300 digital economy enterprises. Through the spatial Durbin model, this paper empirically explores the impact of digital economy industry development on green innovation efficiency at two stages. The study found that China's digital economy industry, green technology research and development efficiency, and green achievement transformation efficiency all present the spatial agglomeration trend. The development of the digital economy industry can significantly promote the efficiency of green science and technology research and development and the efficiency of green achievement transformation, but there is a negative spillover effect on the efficiency of green achievements transformation. And this conclusion still holds after a series of robustness tests. Sub-regional studies show that the digital economy industry development dividend is more significant in eastern and central cities. Its promoting effect on the efficiency of green innovation is more evident in both stages. The moderating effect of “hard facilities” and “soft environment” shows that digital infrastructure, digital literacy of talents, and digital financial support have different degrees of positive moderating effects in the two stages of green technology research and development and green achievement transformation.
[1] 陈昌盛,许伟,兰宗敏,等. “十四五”时期我国发展内外部环境研究[J]. 管理世界, 2020(10): 1-14+40+15
[2] 王锋正,刘向龙,张蕾,等. 数字化促进了资源型企业绿色技术创新吗?[J]. 科学学研究, 2022(2): 332-344
[3] 王俊豪,周晟佳. 中国数字产业发展的现状、特征及其溢出效应[J]. 数量经济技术经济研究, 2021(3): 103-119
[4] 肖仁桥,丁娟. 我国企业绿色创新效率及其空间溢出效应——基于两阶段价值链视角[J]. 山西财经大学学报, 2017(12): 45-58
[5] 关会娟,许宪春,张美慧,等. 中国数字经济产业统计分类问题研究[J]. 统计研究, 2020(12): 3-16
[6] 裴长洪,倪江飞,李越. 数字经济的政治经济学分析[J]. 财贸经济, 2018(9): 5-22
[7] Ahmad N, Schreyer P. Measuring GDP in a Digitalised Economy[M]. Pairs: OECD publishing, 2016: 63-78
[8] 欧家瑜,张乃丽. 数字经济对中国超大城市高质量发展的治理效应研究——基于产业集聚影响出口产品质量的视角[J]. 城市问题, 2022(3): 84-94
[9] 陈庆江,王彦萌,万茂丰. 企业数字化转型的同群效应及其影响因素研究[J]. 管理学报, 2021(5): 653-663
[10] 陆菊春,沈春怡. 国家中心城市绿色创新效率的异质性及演变特征[J]. 城市问题, 2019(2): 21-28
[11] 董会忠,李旋,张仁杰. 粤港澳大湾区绿色创新效率时空特征及驱动因素分析[J]. 经济地理, 2021(5): 134-144
[12] Yang H, Li L, Liu Y. The effect of manufacturing intelligence on green innovation performance in China[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2021(8): 121-139
[13] 韩莹,孙丽文. 基于Super-NSBM模型区域绿色创新效率及影响因素研究[J]. 软科学, 2022(3): 1-24
[14] 张鑫,徐枫. 环境规制对绿色技术创新的影响——基于政府干预视角的区域异质性分析[J]. 城市问题, 2022(9): 55-64
[15] 成琼文,贺显祥,李宝生. 绿色技术创新效率及其影响因素——基于我国35个工业行业的实证研究[J]. 中南大学学报(社会科学版), 2020(2): 97-107
[16] 韦琳,马梦茹. 数字经济发展与企业绿色创新——基于“智慧城市”试点建设的准自然实验研究[J]. 现代财经(天津财经大学学报), 2022(8): 24-40
[17] 曹玉平. 互联网普及、知识溢出与空间经济集聚——理论机制与实证检验[J]. 山西财经大学学报, 2020(10): 27-41
[18] 申明浩,谭伟杰. 数字化与企业绿色创新表现——基于增量与提质的双重效应识别[J]. 南方经济, 2022(9): 118-138
[19] 金环,于立宏. 数字经济、城市创新与区域收敛[J]. 南方经济, 2021(12): 21-36
[20] 尹西明,陈劲,林镇阳,等. 数字基础设施赋能区域创新发展的过程机制研究——基于城市数据湖的案例研究[J]. 科学学与科学技术管理, 2022(9): 108-124
[21] 陈怀超,田晓煜,范建红. 数字经济、人才数字素养与制造业结构升级的互动关系——基于省级面板数据的PVAR分析[J]. 科技进步与对策, 2022(19): 49-58
[22] 张辉,王庭锡,孙咏. 数字基础设施与制造业企业技术创新——基于企业生命周期的视角[J]. 上海经济研究, 2022(8): 79-93
[23] 张辉,石琳. 数字经济:新时代的新动力[J]. 北京交通大学学报(社会科学版), 2019(2): 10-22
[24] 张彦彦,胡善成. 数字普惠金融对经济与环境协调发展的影响研究——创新驱动的中介效应[J]. 软科学, 2022(11): 1-11
[25] Huang J, Chen J, Yin Z. A network DEA model with super efficiency and undesirable outputs: An application to bank efficiency in China[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2014(8): 993-1003
[26] 王晗,何枭吟,许舜威. 创新型城市试点对绿色创新效率的影响机制[J]. 中国人口·资源与环境, 2022(4): 105-114
[27] 钱丽,王文平,肖仁桥. 共享投入关联视角下中国区域工业企业绿色创新效率差异研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2022(5): 27-39
[28] 郭爱君,张永年,杨春林. 战略性新兴产业空间结构对城市碳排放强度的影响——基于兰西城市群企业大数据的考察[J]. 城市问题, 2022(5): 4-16
[29] 鲜祖德,王天琪. 中国数字经济核心产业规模测算与预测[J]. 统计研究, 2022(1): 4-14
[30] 温湖炜,钟启明. 数字基础设施与企业全要素生产率——来自中国上市公司的证据[J]. 软科学, 2022(8): 64-71
[31] Eshet Y. Digital literacy: A conceptual framework for survival skills in the digital era[J]. Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 2004(1): 93-106
[32] Yuan B, Cao X. Do corporate social responsibility practices contribute to green innovation? The mediating role of green dynamic capability[J]. Technology in Society, 2022(8): 101-118
[33] 肖仁桥,陈小婷,钱丽. 异质环境规制、政府支持与企业绿色创新效率——基于两阶段价值链视角[J]. 财贸研究, 2022(9): 79-93
