The Impact of the Integration of Digital and Real Economy on the Green Transformation of Urban Development Mode
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摘要: 基于2011—2022年279个地级市面板数据，采用耦合协调模型、双重机器学习模型，实证检验数实融合对城市发展方式绿色转型的影响及其机制。研究发现，数实融合能有效赋能城市发展方式绿色转型，经过一系列稳健性检验后依然成立。机制检验表明，数实融合能通过绿色技术进步、产业多样化集聚和劳动力配置优化有效促进城市发展方式绿色转型。异质性分析表明，数实融合对成渝城市群发展方式绿色转型的影响最大，对长三角城市群的影响最小。研究结论为数实融合赋能城市发展方式绿色转型路径提供理论支撑，也为城市群及资源型城市的绿色发展提供经验证据。
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关键词:
- 数实融合 /
- 耦合协调模型 /
- 双重机器学习模型 /
- 城市发展方式绿色转型
Abstract: Based on the panel data from 279 prefecture-level cities from 2011 to 2022, this study employs a coupling coordination model and a double machine learning model to empirically examine the impact mechanism of the integration of digital and real economy on the green transformation of urban development mode. The findings indicate that the integration of digital and real economy can effectively empower the green transformation of urban development mode, and this conclusion remains robust after a series of robustness tests. Mechanism tests show that the integration of digital and real economy can effectively promote the green transformation of urban development mode through green technological progress, industrial diversification and agglomeration, and labor allocation optimization. Heterogeneity analysis reveals that this integration has the greatest impact on the green transformation of urban development mode in the Chengdu-Chongqing urban agglomeration, while the smallest impact on the Yangtze River Delta urban agglomeration. The research findings provide theoretical support for the pathways through which the integration of digital and real economy empowers the green transformation of urban development mode, and offer empirical evidence for the green development of urban agglomerations and resource-based cities. -
表 1 数实融合与城市发展方式绿色转型指标体系
一级指标 二级指标 指标测度 单位 性质 数字经济 数字基础设施 互联网普及率 % 正向 移动电话普及率 % 正向 人均互联网宽带接入端口 个 正向 长途光缆线密度 % 正向 数字产业发展 信息传输、计算机服务和软件业从业人员占比 % 正向 人均电信业务收入 元 正向 人均邮政业务总量 元 正向 科研、技术服务从业人员占从业人员比重 % 正向 数字普惠金融 数字普惠金融覆盖广度 - 正向 数字普惠金融使用深度 - 正向 数字普惠金融数字化程度 - 正向 实体经济 实体经济规模 规模以上工业企业数 个 正向 规模以上工业企业资产 亿元 正向 实体经济发展 限额以上批发零售贸易企业 个 正向 科学支出占地方财政支出 % 正向 第二产业占GDP比重 % 正向 实体经济效益 规模以上工业企业利润 亿元 正向 限额以上批发零售贸易业商品销售额 万元 正向 社会消费品零售总额 万元 正向 城市发展方式绿色转型 产业结构绿色转型 单位城市建设用地二三产增加值 元/平方公里 正向 第三产业贡献率 % 正向 一般工业固体废物综合利用率 % 正向 单位GDP能源消耗量 吨/元 负向 生产方式绿色转型 单位GDP工业废水排放量 吨/元 负向 每平方公里工业二氧化硫排放量 吨/平方公里 负向 单位GDP工业烟尘排放量 吨/元 负向 化肥使用量 万吨 负向 生活方式绿色转型 生活垃圾无害化处理率 % 正向 人均公园绿地面积 公顷/人 正向 城市污水处理率 % 正向 每万人拥有公共交通数量 辆/万人 正向 
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表 2 相关变量的描述性统计
变量类别 变量符号 指标 观测值 均值 标准差 最小值 最大值 被解释变量 Green 城市发展方式绿色转型 3 348 0.04 0.06 0.01 0.85 解释变量 DR 数实融合 3 348 0.19 0.07 0.07 0.69 机制变量 Pgt 绿色技术进步 3 348 4.64 1.69 0.00 9.85 IA 产业多样化集聚 3 348 7.32 2.70 -7.26 22.20 Labor 劳动力配置优化 3 348 3.35 1.62 -6.19 20.18 控制变量 Pop 人口密度 3 348 444.44 347.20 5.00 2 712 Ur 城镇化 3 348 0.57 0.15 0.18 1.01 Pgdp 经济发展水平 3 348 57 598.73 35 632.79 6 916 467 749 Fin 金融发展水平 3 348 2.58 1.23 0.59 21.30 Gov 政府治理水平 3 348 0.20 0.10 0.04 0.92
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表 3 基准回归结果
变量 (1) (2) (3) (4) DR 0.467*** 0.466*** 0.325*** 0.335*** (12.56) (12.54) (10.65) (11.05) 控制变量一次项 是 是 是 是 控制变量二次项 否 是 是 是 个体固定效应 否 否 是 是 时间固定效应 否 否 否 是 N 3 348 3 348 3 348 3 348 注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。下表同。
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表 4 工具变量法检验
变量 (1)DR (2)Green IV 0.000* (1.82) DR 1.440*** (3.94) Controls 是 是 个体固定效应 是 是 时间固定效应 是 是 Kleibergen-Paap rk F统计量 3.299*** {16.38} Kleibergen-Paap rk LM统计量 2.93* Anderson-Rubin Wald统计量 3.58* N 3 348 3 348 注: {}内为Stock—Yogo弱识别检验10%水平上的临界值。
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表 5 稳健性检验结果(一)
变量 (1) (2) (3) (4) 2011—2013 2014—2022 剔除直辖市 排除相关政策 DR 0.680*** 0.359*** 0.282*** 0.340*** 0.334*** 0.339*** (6.70) (9.90) (13.25) (11.30) (11.10) (11.24) 宽带中国 否 否 否 是 是 是 国家大数据综合试验区 否 否 否 否 是 是 低碳城市试点 否 否 否 否 否 是 控制变量一次项 是 是 是 是 是 是 控制变量二次项 是 是 是 是 是 是 个体固定效应 是 是 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 是 是 N 837 2 511 3 300 3 348 3 348 3 348
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表 6 稳健性检验结果(二)
变量 (1)Lassocv模型 (2)Elasticcv模型 (3)重设模型1∶3 (4)重设比例1∶7 DR 0.585*** 0.591*** 0.393*** 0.332*** (14.11) (14.07) (11.04) (9.30) 控制变量一次项 是 是 是 是 控制变量二次项 是 是 是 是 个体固定效应 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 N 3 348 3 348 3 348 3 348
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表 7 机制检验
变量 (1)Pgt (2)IA (3)Labor DR 12.777*** 5.265*** -2.925*** (20.39) (3.64) (-2.93) 控制变量一次项 是 是 是 控制变量二次项 是 是 是 个体固定效应 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 N 3 348 3 348 3 348
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表 8 异质性分析(一)
变量 (1) 京津冀城市群 (2) 长三角城市群 (3) 珠三角城市群 (4) 长江中游城市群 (5) 成渝城市群 DR 0.381*** 0.144** -0.339 0.337*** 1.047*** (3.97) (2.44) (-1.58) (3.96) (3.34) 控制变量一次项 是 是 是 是 是 控制变量二次项 是 是 是 是 是 个体固定效应 是 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 是 N 168 312 108 336 180
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表 9 异质性分析(二)
变量 (1) 成长型城市 (2) 成熟型城市 (3) 衰退型城市 (4) 再生型城市 (5) 非资源型城市 DR 0.058 0.236*** 0.093** 0.291*** 0.321*** (1.44) (3.09) (8.06) (3.92) (9.01) 控制变量一次项 是 是 是 是 是 控制变量二次项 是 是 是 是 是 个体固定效应 是 是 是 是 是 时间固定效应 是 是 是 是 是 N 156 708 276 168 2 040
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