Does Digital Economy Improve Urban Air Quality: Quasi Natural Experiment Based on National Big Data Comprehensive Pilot Zone
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摘要: 建设数字中国与实现绿水青山都是推动新时代经济高质量发展的重要战略举措。利用2005—2019年中国283个城市的面板数据，在环境库兹涅茨曲线理论的框架下，基于国家级大数据综合试验区这一准自然实验，运用多期DID和PSM-DID方法，评估以数据要素为核心的数字经济发展对城市空气质量的影响。研究结果表明：数字经济发展对城市空气质量的改善作用显著，且减排效应呈厚积薄发的特征；异质性研究表明，数字经济对秦岭—淮河一线以北的城市空气质量具有更强的影响效应，且在较大规模、高互联网发展水平以及低财政支出水平的城市其减排效应更加明显；机制检验表明，数字经济通过推动产业升级、促进技术创新以及优化资源配置改善了城市空气质量；进一步研究表明，数字经济的发展不仅推动了本地空气质量的改善，而且对降低相邻城市的空气污染也具有激励作用。因此，要进一步推动大数据试验区建设，提升该政策战略执行的包容性和灵活度，同时完善信息基础设施建设，以充分发挥数字经济对城市空气质量的改善作用。Abstract: Building a digital China and achieving clear waters and green mountains is important strategic measures to promote high-quality economic development in the new era. Based on the panel data of 283 cities in China from 2005 to 2019, and the quasi-natural experiment of National Big Data Comprehensive Pilot Zone, multi-stage DID and PSM-DID methods were employed to evaluate the impact of digital economy development on urban air quality with data elements as the core. The results show that the development of digital economy plays a significant role in improving urban air quality, and the emission reduction effect is increasingly significant. Heterogeneity study shows that digital economy has a stronger impact on air quality in cities north of the Qinling-Huaihe River line, and the emission reduction effect is more significant in cities with large scale, high level of Internet development and low level of fiscal expenditure. Mechanism test indicates that digital economy improves urban air quality by promoting industrial upgrading, technological innovation and optimizing resource allocation. Further research shows that the development of digital economy not only promotes the improvement of local air quality, but also has an incentive effect on reducing air pollution in neighboring cities.
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表 1 变量的描述性统计
变量类别 变量符号 变量涵义 样本量 均值 标准差 最小值 最大值 被解释变量 lnso2 人均工业二氧化硫排放量 4245 -4.815 1.267 -12.590 -1.229 lnsmoke 人均工业烟(粉)尘排放量 4245 -8.902 1.288 -13.650 -3.669 解释变量 did 国家级大数据综合试验区试点 4245 0.064 0.245 0 1 机制变量 ris 产业升级 4245 0.960 0.631 0.047 5.484 patent 技术创新 4245 7.476 19.070 0.011 307.110 tfp 资源配置 4245 0.106 0.089 0.001 1.301 控制变量 lnpgdp 经济发展水平 4245 10.350 0.760 4.595 13.060 lnpgdp2 人均GDP的平方 4245 107.710 15.610 21.120 170.510 lndensity 人口密度 4245 5.735 0.913 1.547 7.923 greenratio 绿化覆盖率 4245 0.463 0.541 0.003 14.610 fdi 外商直接投资 4245 0.021 0.046 0.001 1.371 
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表 2 基准回归结果
变量 lnso2 lnsmoke (1) (2) (3) (4) did -0.324***(-3.75) -0.280***(-3.29) -0.195*(-1.91) -0.187*(-1.78) lnpgdp 1.898*(1.95) -0.202(-0.42) lnpgdp2 -0.094**(-2.08) 0.011(0.45) lndensity 0.061***(3.34) 0.048(1.23) greenratio -0.002***(-4.56) -0.001(-1.32) fdi -1.642***(-6.66) -1.905***(-4.01) 常数项 -4.790***(-26.46) -13.610**(-2.57) -8.887***(-45.49) -7.754***(-3.21) 城市固定效应 控制 控制 控制 控制 年份固定效应 控制 控制 控制 控制 样本量 4245 4245 4245 4245 R2 0.855 0.863 0.796 0.799 注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的置信水平下显著；括号内为聚类稳健标准误条件下的t值。下表同。
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表 3 共同支撑假设检验
变量 均值(实验组) 均值(控制组) 标准化偏差(%) T值 P值 lnpgdp 匹配前 10.46 10.30 20.9 6.03 0.00 匹配后 10.44 10.45 -0.9 -0.23 0.82 lnpgdp2 匹配前 109.92 106.77 20.4 5.94 0.00 匹配后 109.42 109.63 -1.3 -0.33 0.74 lndensity 匹配前 552.64 382.71 46.4 15.33 0.00 匹配后 492.05 491.20 0.2 0.07 0.95 greenratio 匹配前 0.51 0.44 12.2 3.77 0.00 匹配后 0.48 0.57 -16.8 -2.58 0.01 fdi 匹配前 0.22 0.02 6.3 1.61 0.11 匹配后 0.22 0.02 -3.9 -0.82 0.41
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表 4 PSM-DID回归结果
变量 lnso2 lnsmoke (1) (2) (3) (4) did -0.284***(-3.32) -0.257***(-2.96) -0.179*(-1.69) -0.177***(-3.63) 控制变量 未控制 控制 未控制 控制 城市固定效应 控制 控制 控制 控制 年份固定效应 控制 控制 控制 控制 样本量 4 175 4 175 4 175 4 175 R2 0.860 0.867 0.792 0.795
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表 5 稳健性检验：排除其他政策干扰和与预期效应的检验
变量 排除其他政策影响 预期效应检验 lnso2 lnsmoke lnso2 lnsmoke did -0.236*** (-7.38) -0.123***(-3.83) -0.284***(-3.24) -0.186*(-1.70) didb1 -0.047(-0.97) 0.004(0.05) hdid -0.088***(-2.71) 0.047(1.17) cepi -1.602***(-18.09) -0.802***(-7.34) 控制变量 控制 控制 控制 控制 城市固定效应 控制 控制 控制 控制 年份固定效应 控制 控制 控制 控制 样本量 4 245 4 245 4 245 4 245 R2 0.647 0.270 0.863 0.799
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表 6 其他稳健性检验结果
变量 标准DID模型 更换被解释变量 删除中心城市 lnso2 lnsmoke PM2.5 PM2.5 lnso2 lnsmoke did -1.681*
(-1.92)-1.082***
(-2.58)-0.330***
(-3.58)-0.234**
(-2.04)sdid -0.016***
(-3.86)-0.013***
(-2.66)控制变量 控制 控制 未控制 控制 控制 控制 城市固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 年份固定效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制 样本量 4 245 4 245 4 245 4 245 3 720 3 720 R2 0.862 0.799 0.927 0.924 0.860 0.801
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表 7 城市区位异质性检验与规模异质性检验
变量 城市区位异质性 城市规模异型性 秦岭—淮河一线以北 秦岭—淮河一线以南 大城市 中小城市 lnso2 lnsmoke lnso2 lnsmoke lnso2 lnsmoke lnso2 lnsmoke did -0.518***
(-4.35)-0.357**
(-2.20)-0.064
(-0.56)-0.035
(-0.27)-0.392***
(-2.93)-0.252***
(-3.08)-0.182*
(-1.69)-0.138**
(-2.37)控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 城市固定 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 年份固定 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 样本量 1 530 1 530 2 715 2 715 1 905 1 905 2 340 2 340 R2 0.889 0.844 0.839 0.769 0.860 0.806 0.870 0.773
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表 8 城市特征异质性检验
变量 互联网发展水平 财政支出水平 高 低 高 低 lnso2 lnsmoke lnso2 lnsmoke lnso2 lnsmoke lnso2 lnsmoke did -0.506***
(-2.75)-0.396***
(-2.91)-0.260***
(-2.85)-0.107**
(-1.98)-0.375***
(-6.76)-0.081
(-1.30)-0.419***
(-3.80)-0.411***
(-5.10)控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 城市固定 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 年份固定 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 样本量 2 120 2 120 2 112 2 112 2 102 2 102 2 108 2 108 R2 0.878 0.842 0.907 0.843 0.868 0.830 0.899 0.803
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表 9 机制分析结果
变量 产业升级效应 技术创新效应 资源配置效应 ris
(1)lnso2
(2)lnsmoke
(3)patent
(4)lnso2
(5)lnsmoke
(6)tfp
(7)lnso2
(8)lnsmoke
(9)did 0.058***
(2.61)1.439**
(2.25)0.012***
(2.69)ris -0.187**
(-2.33)-0.159**
(-2.57)tech -0.006***
(-3.05)0.001
(0.03)tfp -1.326**
(-2.32)-1.449***
(-2.98)控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 城市固定 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 年份固定 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 样本量 4 245 4 245 4 245 4 245 4 245 4 245 4 245 4 245 4 245 R2 0.817 0.862 0.799 0.835 0.863 0.798 0.856 0.863 0.800
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表 10 双重差分空间杜宾模型适用性检验结果
检验类型 lnso2 lnsmoke 统计量值 P值 统计量值 P值 Wald_spatial_lag 31.27 0.000 28.54 0.000 LR_spatial_lag 22.70 0.001 20.84 0.001 Wald_spatial_error 23.95 0.001 32.93 0.000 LR_spatial_error 24.24 0.001 32.79 0.000 Hausman Test 152.11 0.000 166.85 0.000
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表 11 双重差分空间杜宾模型效应分解
变量 lnso2 lnsmoke (1) (2) (3) (4) 直接效应 -0.247***(-4.04) -0.238***(-3.97) -0.182***(-3.13) -0.116***(-3.21) 间接效应 -2.365***(-9.40) -1.679***(-7.61) -1.505***(-8.26) -1.847***(-8.73) 总效应 -2.612***(-11.44) -1.918***(-9.65) -1.687***(-9.80) -1.963***(-9.77) 控制变量 未控制 控制 未控制 控制 城市固定效应 控制 控制 控制 控制 年份固定效应 控制 控制 控制 控制 Spa-rho 0.800***(53.06) 0.719***(38.00) 0.645***(29.40) 0.634***(28.64) Sigma2 0.227***(45.62) 0.215***(45.61) 0.328***(45.64) 0.323***(45.66) 样本量 4 245 4 245 4 245 4 245 R2 0.175 0.104 0.023 0.021
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图(4) / 表(11)
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