□刘 深
（广西社会科学院，广西 南宁 530022）
近年来，我国工业和数字经济发展引领全球。2021年我国工业增加值达37.3万亿元，工业制造大国地位进一步巩固［1］。数字经济继续加速发展，大数据、云计算、区块链发展规模位居世界前列。我国数字经济与实体经济融合发展，为世界各国谋求产业复苏提供了经验范本。习近平总书记强调：“要站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度，统筹国内国际两个大局、发展安全两件大事，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济。”［2］习近平总书记的重要论述，指明了数字技术赋能工业绿色转型升级的战略方向，为产业绿色低碳高质量发展提供了根本遵循。新时代要坚持不懈推动绿色低碳发展，建立健全绿色低碳循环发展经济体系，促进经济社会发展全面绿色转型［3］。
数字技术推动工业绿色转型与创新增长的潜力巨大。从产业领域看，依托数字技术促进产业质量变革、效率变革、动力变革，数字化驱动产业绿色转型；
从区域视角看，依托数字技术促进地区产业结构升级、资源优配、链式创新，数字化驱动区域绿色发展，多个方面共同努力推动形成我国工业全面绿色转型格局。美丽中国建设目标、“3060”降碳目标①等国家一系列重大战略部署，对工业绿色转型提出新的更高要求，加快产业数字化、绿色化、区域协同发展将成为首选路径。
本文通过面板数据模型实证分析数字技术对地区工业绿色转型的赋能作用，探究数字技术赋能效应的地区异质性及其成因，以期为数字技术赋能我国工业实现高质量绿色转型发展提出有针对性的对策。本文的主要观点是：数字技术对工业绿色转型具备强大赋能作用；
数字技术赋能工业绿色转型的作用效应存在地区异质性；
数字经济跨时空、跨区域全面加速，有助于东中西部协同推进工业数字化、绿色化转型，实现经济高质量发展。
（一）数字技术赋能我国工业绿色转型
我国数字经济蓬勃发展，加快了工业绿色转型升级进程。2022年初，习近平总书记在《求是》杂志上发表《不断做强做优做大我国数字经济》重要文章，指出：“数字经济具有高创新性、强渗透性、广覆盖性，不仅是新的经济增长点，而且是改造提升传统产业的支点，可以成为构建现代化经济体系的重要引擎。”［4］不争的事实是，数字技术已经成为推动传统产业结构升级的关键要素之一［5］。数字技术应用对工业绿色转型的赋能作用具体体现在以下四个方面。其一，数字技术驱动产业转型升级。以5G、工业互联网、大数据、人工智能为代表的数字技术在工业领域创新应用，对企业的研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、物流仓储全过程加以数字化改造，通过增加要素流动节点和管道、提升要素资源配置效率、增进各要素之间良性互动来调整改善产业规模、产业效率及产业结构［6］。其二，数字技术是产业创新模式变革的源动力。创新能力不强一直是我国工业转型升级的最大障碍。通过数字技术不断渗透融入生产制造端，全过程应用大数据、人工智能和平台赋能等数字化整合方式，打通产业体系中供应链、价值链和创新链之间的数据孤岛，促进产业创新模式向高效共享和协同合作转变［7］。其三，数字技术促进工业绿色化。数字经济提升了资源配置效率，降低了无效生产产生的污染排放，同时促进了产业创新模式变革，产业创新成本减少，使数字化成为解决环境问题的重要抓手。数字经济发展实现了数据对传统要素的有效替代，进而可以通过技术创新、优化产业结构、提高政府和公众参与环保事业积极性等方式缓解环境污染问题［8］。其四，数字化助力构建绿色产业链。产业借力数字经济，激发绿色技术创新、绿色装备改造和绿色低碳产品开发等内生动力，构建涵盖生产、运输、消费和回收的数字化、绿色化全过程链条，在提升资源利用效率、减排降碳等各环节发挥重要作用。数字产业化和产业数字化不断释放强大潜能，为工业领域绿色生产赋能，加快了产业绿色转型。基于此，本文提出假设1：数字技术对我国工业绿色转型具有赋能效应。
（二）数字技术赋能工业绿色转型效应的异质性
数字技术创新应用对工业绿色转型产生积极而深远影响。由于经济社会发展过程中客观存在区域差异，数字技术在不同地区创新应用形成的作用效应不一样。数字效应的异质性体现在信息化基础、互联网融合、数字化人才与数字技术产出等方面［9］。数字经济和产业绿色高质量发展在空间分布呈现明显的异质性，东、中部地区数字经济对产业绿色高质量发展都有显著影响，西部地区影响不显著［10］。基于修正耦合模型的实证分析发现，绿色经济与数字经济都存在地区发展不平衡现象，且绿色经济与数字经济的公共耦合协调水平较低且呈现出“东部高，中西部低”的空间分布格局［11］。数字经济背景下，不同行业、不同地区之间存在日益变化的数字鸿沟及差异性的数字红利。数字鸿沟反映区域数字经济发展差距，数字红利反映了数字化发展的成果效应。从互联网资本的视角分析，互联网基础设施的发展使数字鸿沟缩小、应用覆盖性增强，也触发了互联网红利差异［12］。随着数字经济的不断发展，地区间信息、数据、技术和人才的流动壁垒大大降低，并通过溢出效应和示范效应激励企业绿色技术创新，实现绿色高质量发展［13］。基于此，本文提出假设2：由于禀赋条件和应用基础差异，当前数字技术对我国工业绿色转型的赋能效应存在地区异质性。
（一）模型设定
本文在固定效应面板数据模型基础上构建实证分析模型。设定度量工业绿色转型程度的绿色全要素生产率gTFPit为被解释变量，反映地区数字技术发展水平的数字技术指数digitit为核心解释变量，构建带有滞后项的面板数据实证模型1如下：
式中，α0为数字技术发展水平提升对工业绿色转型发展的赋能效应，在假设1 的条件下，应有α0＞0；
AR（1）（为被解释变量gTFPit的1 阶滞后项，强化模型的平稳性，β为相应系数；
C为常数项，μi为地区固定效应；
εit为随机扰动项。
在模型1 的基础上，引入控制变量人均地区生产总值pGDPit、产业高级化水平eStuctit与人力资本hCapit。一方面，对必要的变量进行控制，增强实证结论的稳健性；
另一方面，体现了地区发展水平与禀赋差异。由此构建实证模型2：
式中，α1为经济发展对工业绿色转型的影响效应，考虑到经济增长与工业绿色转型发展间存在非线性关联，因此在模型中引入对数人均地区生产总值的二次项log（pGDPit）2，α2为相应系数；
α3为地区产业高级化水平对工业绿色转型的影响效应；
α4为地区人力资本对工业绿色转型的影响效应。
此外，为进一步探究数字技术对工业绿色转型赋能效应异质性成因，本文拟引入反映地区禀赋条件的变量Xit与对数数字技术的交互项Xit·log（digitit），建立模型3：
若有γ显著不为0，则i地区数字技术对工业绿色转型的总效应为α0+γ·Xit，即可以认为，因为地区发展差异或禀赋条件的不同，而导致数字技术对工业绿色转型的赋能效应存在异质性。
（二）变量说明
1.被解释变量。参考多数学者的做法［14］，本文用工业绿色全要素生产率作为衡量工业绿色转型的指标。不同于传统全要素生产率，绿色全要素生产率在测算经济效率的同时兼顾了环境绩效，更全面地反映出工业绿色转型的概念［15］。本文基于带有非期望产出的数据包络分析（DEA），测算各年度省级工业绿色化发展效率，并藉由Malmquist-Luenberger生产率指数方法，计算出各省工业绿色全要素生产率的变动指数。设定i地区基期的绿色全要素生产率为MLTFPi0=1，则定义t时刻的绿色全要素生产率
对于计算绿色全要素生产率的投入变量方面，本文用基于永续盘存法计算的工业固定资产投资存量作为资本投入；
用工业年平均用工人数作为劳动力投入；
用能源平衡表中的工业终端综合能源消费量作为能源投入；
用工业污染治理完成投资额作为环境治理投入。产出变量方面，本文用工业增加值作为期望产出；
用化学需氧量、氮氨含量作为工业废水排放的非期望产出；
用二氧化碳硫含量、粉尘及颗粒物含量作为工业废气排放的非期望产出。
2.核心解释变量。借鉴综合指数思想构建数字技术发展水平指数digitit。本文拟从数字技术发展基础、数字技术产业规模、数字技术应用水平三个维度，共选取6 项指标，综合评价地区数字技术发展水平。其中，反映数字技术发展基础的指标为百人口互联网宽带接入端口数、移动电话普及率；
反映数字技术产业规模的指标为电信业务总量、软件业和信息技术服务收入；
反映数字技术应用水平的指标为移动互联网接入流量、电子商务销售额。各项指标经无量纲处理后，通过加权平均计算出各省数字技术发展水平指数。被解释变量及核心解释变量的相关指标选取情况如表1所示。
表1 指标选取情况
3.控制变量。本文选取人均地区生产总值、产业高级化水平、人力资本作为模型的控制变量。其中，人均地区生产总值反映地区经济发展基础；
产业高级化水平为第二、三产业增加值占比，反映地区的经济发展结构；
人力资本为就业人口平均受教育年限，反映地区的智力储备水平。
（三）数据描述
2012年，我国将加强以网络化操作系统、海量数据处理软件等关键软件开发写入《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》。同年，我国手机网民达到3.88亿，手机首次超越台式电脑成为第一大上网终端［16］，标志着数字技术进入深入发展阶段。因此，本文以2012 年作为研究基期，选取样本期为2012—2020 年30 个省、自治区②、直辖市、的省际面板数据用于实证分析。基础数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》及各省份的《统计年鉴》，人均GDP、工业增加值、工业固定资产投资等数据根据相应系数调整为基期不变价，部分缺失数据通过插值法进行处理。变量基本统计信息如表2所示。
从表2 可以看出，工业绿色转型变量gTFPit和数字技术变量digitit均有较大的峰度和偏度，分布呈现出明显的尖峰厚尾形态，反映出工业绿色发展与数字技术发展同样存在极化趋势，仅有少部分地区的工业绿色转型水平和数字技术发展水平处在相对较高的状态，地区间发展差异较大。
表2 各变量基本统计信息
（一）数字技术赋能工业绿色转型分析
在Eviews 软件中完成模型拟合，表3 报告了基准模型1，及引入控制变量后的模型2 的拟合结果。模型1 结果显示，在0.01 的置信水平下，核心解释变量数字技术log（digit）对被解释变量工业绿色转型log（gTFP）的效应显著为正。且在引入人均地区生产总值、产业高级化水平等控制变量后，核心解释变量的系数保持相对稳定，说明模型结果稳健，数字技术发展有效促进了地区工业绿色转型。根据模型2 结果可以看出，数字技术对工业绿色转型的平均赋能效应为0.238，即数字技术发展水平每提高1%，将助推地区工业发展绿色化水平提升0.238%。
表3 模型1-2拟合结果
控制变量方面，模型2 拟合结果显示，人均地区生产总值log（pGDP）的一次项和二次项系数均在0.01的置信水平下显著，表明经济发展水平对地区工业绿色转型存在U 型影响效应，这也体现了经济发展对生态环境冲击的非线性特征。经济规模扩大的同时对地区生态环境存在负外部性，但当经济发展超越一定临界水平时，将有助于提升资源配置效率，改善环境质量。此外，产业高级化水平变量log（eStuct）与人力资本变量log（hCap）对工业绿色转型的影响效应不明晰。其中，产业高级化水平存在相对较弱的正向推动效应，但这一效应未能通过模型的显著性检验；
人力资本水平提升对工业绿色发展存在一定的负效应。
（二）数字技术赋能效应的区域异质性分析
在模型2 的基础上，本文将30 个省、自治区、直辖市划分为东部、中部、西部三个区域，分别进行模型拟合，结果如表4所示。
表4 分区域模型拟合结果
分区域拟合模型结果显示，数字技术对地区工业绿色转型的赋能效应在我国东部、中部、西部地区呈现出梯次递减的趋势。东部地区模型中，数字技术log（digit）对工业绿色转型log（gTFP）的赋能效应为0.282，高于全国平均水平（0.238）；
而中部和西部数字技术的赋能效应依次为0.212 和0.178，均低于全国平均水平。表明在经济发展较为发达、数字技术应用基础较好的东部发达省市，数字技术发展对工业绿色转型发挥出了更好的作用；
中西部地区产业发展仍以发展方式较为粗犷的资源密集型、劳动密集型产业为主，数字技术与产业发展融合水平不高，对数字技术的应用能力偏弱，因而数字技术推动工业绿色转型的效能相对偏低。
进一步探讨导致数字技术赋能效应差异的成因，相关模型拟合结果如表5所示。模型3-1、3-2、3-3 分别为在模型2 的基础上引入数字技术与经济发展水平交互项、数字技术与产业高级化发展水平交互项、数字技术与人力资本水平交互项后的模型结果。表5 结果显示，交互项数字技术与人均地区生产总值交互项log（digit）·log（pGDP）、数字技术与产业高级化水平交互项log（digit）·log（eStuct）、数字技术与人力资本交互项log（digit）·log（hCap）的系数均显著取值为正。表明数字技术与地区经济基础、发展结构、智力储备等禀赋条件存在协同效应，提升经济发展水平、优化产业结构、强化人才培育有利于强化数字技术对地区工业绿色转型的赋能效应。由此可见，经济禀赋造成了数字技术对工业绿色转型赋能效应的地区异质性，经济发展水平相对较高、资源配置结构较优、高水平人才相对集聚的东部地区，更有利于在工业绿色转型升级进程中促进数字技术与产业发展深度融合，更好地发挥出数字技术在产业数字化、绿色化发展过程中的赋能作用。
表5 模型3拟合结果
本文运用面板数据模型探讨了数字技术对工业绿色转型的赋能效应，基于我国30 个省、自治区、直辖市2012—2020 年的省际面板数据实证分析，结果表明：数字技术对地区工业绿色转型有显著的赋能效应，深化数字技术融合发展将有助于加速工业绿色转型升级进程；
数字技术赋能工业绿色转型的效应存在地区异质性，该效应自东部—中部—西部梯次递减；
进一步分析发现数字技术赋能效应的地区异质性与经济发展基础、产业发展结构、人力资本水平等禀赋条件密切相关，因而经济相对发达、结构相对优化、人才相对集聚的东部地区更有利于发挥出数字技术在工业数字化、绿色化发展进程中的助推作用。
习近平总书记在《不断做强做优做大我国数字经济》文章中指出：“数字技术、数字经济可以推动各类资源要素快捷流动、各类市场主体加速融合，帮助市场主体重构组织模式，实现跨界发展，打破时空限制，延伸产业链条，畅通国内外经济循环。”［4］显然，数字经济能够有效释放区域优势和缩小地区差异，打破区域发展差距造成的障碍，促进各地区工业绿色转型发展、协调共进。为进一步激发数字技术的赋能作用，全面推动我国工业绿色低碳高质量发展，本文提出以下对策。
（一）着力强化数字技术赋能工业绿色转型的功能作用
全面加速数字经济发展，大力促进数字技术对工业领域深入渗透，推进数字产业化和产业数字化，夯实工业高质量发展的“绿色基石”，促进数字经济的新优势转化成为工业绿色转型的新动能。发挥数字经济高效聚合创新载体的优势，打破时空限制，推动创新链与产业链融合，加快数字技术产品、应用范式、商业模式和体制机制协同创新。发挥数字技术具有的正外部性溢出和辐射功能效应，打破地域界限，推动数据等资源要素跨域融通共享，促进绿色产业集群跨区域、跨平台协同发展。发挥数字经济提高生产效率和资源利用效率的作用，打破行业限制，推动构建创新协同、错位互补、供需联动的数字化产业生态，深化数字经济与实体经济融合、数字经济与绿色经济协同，促进工业领域生产效率和减排降碳双提升。
（二）激发企业利用数字技术赋能工具的内在动力
目前，东中西部地区不同行业、企业间“数字鸿沟”现象比较突出，在西部地区有相当部分传统工业企业与工业互联网、人工智能等数字技术应用是相互脱离的。应充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，引导企业利用数字经济全面加速发展带来的数字红利，将各类资源、要素向产业数字化、绿色化、低碳化方向聚集，激发企业绿色转型的内生动力和创新活动，力争推动工业领域绿色技术实现重大突破，产业绿色转型取得重大进展。重点推进钢铁、石化、水泥等“两高”行业节能减排和绿色生产。重点推动传统产业全方位、全链条数字化转型，释放海量数据要素价值和赋能作用，提高全要素生产效率，实现各系统、各环节的节能减排。加快培育发展先进制造、绿色制造的重点企业群体，加大绿色工厂建设力度，培育一批制造业链主型企业与具有产业链控制力的生态主导型企业，打造一批“专精特新”中小企业和制造业单项冠军企业，构建协同协作高端产业链和自主可控产业生态，提升我国工业发展水平和国际竞争力。
（三）构建区域工业绿色转型协同发展格局
数字技术推动工业绿色转型和全面重塑产业发展新优势过程中，区域发展不协调是突出问题。需要从实际出发，结合区域产业结构和资源禀赋，因地制宜选择工业绿色转型升级路径，推进绿色发展。东部地区应致力于明显提升数字技术赋能工业绿色转型的作用效应，积极探索能耗双控制度、可再生能源、绿色金融等重大政策突破创新；
中部地区应加快构建绿色低碳的能源结构、产业结构、生产方式和消费方式，推动绿色低碳技术产业化和模式创新。加快发展绿色低碳新技术、新产业、新业态、新模式。西部地区应加速数字经济发展，大幅提升企业数字技术应用能力，加大对落后“双高”企业淘汰力度，加强重点企业和重点环节脱碳化绿色改造。充分发挥东中西部地区各自所长，利用数字化赋能、赋值、赋智作用，推进工业全方位、多层次、大范围绿色转型。
（四）营造数字技术赋能工业绿色转型的良好环境
全面贯彻落实新发展理念，加强顶层设计，推动统筹谋划，营造工业加快数字化、智能化和绿色化，以及产业加快绿色转型的良好环境。加大新型基础设施建设投资增量，重点建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施，提升支撑“智能+”发展的行业赋能能力。重点实施“东数西算”工程与云网协同发展，结合应用、产业等发展需求，优化区域数据中心建设布局，构建全国一体化算力网络和绿色数字中心建设。综合运用规划，以及产业、价格、财税、投融资、科技、人才等多维政策，不断完善与数字经济发展相适应的政策体系、公共服务体系和产业创新体系。建立跨部门、跨地区的协同监管机制，提升数字化与绿色化融合治理能力。
注释：
①“3060”降碳目标指应对气候变化，要推动以二氧化碳为主的温室气体减排。中国提出，二氧化碳排放力争2030年前达到峰值，力争2060年前实现碳中和。
②因西藏自治区及香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾地区的统计数据缺失，本文的研究数据不包括西藏自治区及香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾地区在内。
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