新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的空間溢出效應
——基于2013—2020年沿線97個城市數據的分析

鈔小靜, 沈 路

(1 西北大學 中國西部經濟發展研究中心, 陜西 西安 710127; 2 西北大學 經濟管理學院, 陜西 西安 710127)

黃河流域作為中華文明的主要發源地,橫跨中國東、中、西三大地區的9個省份,是中國重要的生態屏障與經濟地帶,在中國生態安全與社會經濟發展方面具有重要地位[1]。隨著中國經濟邁入高質量發展的新時期,黃河流域生態治理雖已取得巨大成就,但流域內水污染嚴重、生態脆弱、可持續發展水平較低等問題依然存在。2019—2021年《中國生態環境狀況公報》顯示(1)資料來源:2019年《中國生態環境狀況公報》,2020年《中國生態環境狀況公報》,2021年《中國生態環境狀況公報》。,2019年黃河流域水質為輕度污染,且劣Ⅴ類水質斷面占比高達8.8%;黃河流域Ⅳ類、Ⅴ類和劣Ⅴ類水質斷面占比由2020年的15.3%升至2021年的18.2%?？諝赓|量方面,2019年和2020年連續兩年城市環境空氣質量綜合指數排在最末的20個城市中,有3/4及以上的城市來自于黃河流域。黨的二十大報告中明確指出,要深入實施區域重大戰略,推動黃河流域生態保護和高質量發展?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》中也強調,要對黃河重點生態區實施重要生態系統保護和修復重大工程,并推動黃河流域建立全流域生態補償機制。隨著新一輪科技革命和產業變革持續推進,我國逐漸布局建設信息基礎設施、融合基礎設施、創新基礎設施等新型基礎設施。其中,人工智能、工業互聯網、數據中心等新型數字基礎設施所具備的泛在連接和智能協同特性能夠實時監測流域生態環境、提升資源利用效率和加速城市綠色轉型。那么,新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的影響效應和機理如何?其能否在賦能城市自身生態效率提升的基礎上形成空間正溢出效應,進而協同帶動黃河流域城市生態效率整體增進?這些問題均值得深入研究。

一、 文獻綜述

生態效率是指在以有限的資源投入創造經濟價值、滿足人類需求并減輕環境污染的動態過程中產出與投入的對應關系[2]?，F有關于黃河流域城市生態效率的研究主要從測度評價與影響因素兩方面展開。在黃河流域城市生態效率的測度評價方面,大部分文獻采用數據包絡分析法測算發現,黃河流域城市生態效率呈現出由上游向下游逐漸遞增的空間分布格局[3-4]。隨著新經濟地理學的迅速發展,區域生態效率的空間特征逐漸引起學者們的關注。李貝歌、陳明華等分別采用全局Moran’s I和核密度估計方法進一步檢驗黃河流域城市生態效率的空間關聯性,發現生態效率在流域內存在顯著的“高高集聚”、“低低集聚”的局域集聚特征[3-4]。在黃河流域城市生態效率的影響因素方面,現有研究發現城市化水平[5]、環境規制強度[3]、科技研發水平[6]等均對提升黃河流域城市生態效率產生了顯著的正向影響,而人口規模、資源稟賦和產業結構優化則未能顯著促進黃河流域城市生態效率提升[5]。

隨著數字經濟逐步成為驅動生態優化與高質量發展的新引擎,部分研究開始從理論層面探討數字經濟對黃河流域生態保護與高質量發展的重要影響,認為具有強滲透性、廣覆蓋性的數字經濟可以通過生產方式變革、產業結構升級和效率提升等渠道賦能黃河流域產業綠色化轉型和高質量發展[7-8]。還有少量研究實證考察了數字經濟與黃河流域生態保護和高質量發展之間的關系。王軍、車帥實證檢驗發現技術效率、科技創新、產業結構高級化是數字經濟驅動黃河流域高質量發展的關鍵路徑[9];呂德勝等則著重考察了黃河流域數字經濟、生態保護與高質量發展的耦合協調關系,發現數字經濟一方面通過篩選和處理海量數據信息為黃河流域環境監測和生態保護提供技術支撐,另一方面通過賦能高污染、高耗能產業綠色轉型升級而減輕環境壓力[10]。

作為數字經濟發展的底層支撐,新型數字基礎設施是以數字創新為核心驅動力,融合工業互聯網、人工智能、云計算等新一代信息技術而形成的基礎設施體系[11]50-51。隨著數字中國建設上升為國家重大發展戰略,部分研究開始重點關注新型數字基礎設施建設引致的經濟增長效應和社會福利效應。在經濟增長方面,新型數字基礎設施主要通過提升數字化能力、促進產業結構升級和改善市場匹配而促進經濟高質量發展[12-14];在社會發展方面,已有文獻主要考察了人工智能對勞動力轉移和就業規模的影響,發現工業機器人應用對勞動力就業存在顯著的替代效應,并迫使低技能勞動力在區域間或行業間進行轉移[15]。少量研究考察了新型數字基礎設施建設帶來的生態優化效應,孔芳霞等探討新型基礎設施建設與城市綠色發展的耦合協調關系,發現二者的耦合協調度呈逐年上升的演進趨勢[16];文傳浩等則發現新型基礎設施建設對長江上游城市綠色轉型存在明顯的空間溢出效應[17]。

綜上所述,現有關于黃河流域城市生態效率測度評價及影響因素的研究成果頗豐,但仍存在進一步完善之處。第一,現有研究重點關注了新型數字基礎設施建設帶來的經濟效應和社會影響,但鮮有文獻考察新型數字基礎設施與生態領域融合應用而引致的生態環境效應變化,本文基于“發展動力轉換—發展過程優化—發展結果改善”的分析框架,從綠色技術創新、資源優化配置、產業結構升級三個方面系統闡釋新型數字基礎設施影響黃河流域城市生態效率的理論機理。第二,已有文獻側重于測度評價黃河流域城市生態效率并系統考察其驅動因素[3-6],但鮮有研究針對某一核心驅動因素進行深入分析。尤其在數字經濟發展階段,新型數字基礎設施建設產生了帶動性很強的空間溢出效應,因此有必要實證考察其對黃河流域城市生態效率的具體影響,這對于促進黃河流域綠色協同發展具有重要的現實意義?；诖?本文詳盡闡述新型數字基礎設施影響黃河流域城市生態效率的理論機理,并實證探究其空間溢出效應和傳導機制,一方面,這為數字經濟賦能黃河流域綠色可持續發展提供重要的理論支撐;另一方面,在建設數字中國、推動黃河流域生態保護和高質量發展等國家重大發展戰略背景下,為新型數字基礎設施與生態領域深度融合發展提供經驗證據和政策參考。

二、 理論機理與研究假說

泛在連接、全域感知、高效協同、智能融合的新型數字基礎設施可以有效促進黃河流域城市發展動能轉換和發展過程優化,繼而推動黃河流域城市發展結果改善,即實現黃河流域城市生態效率協同增長[18]。其中,發展動能轉換主要表現為綠色技術創新效應,發展過程優化主要表現為資源優化配置效應和產業結構升級效應。因此,本文擬從綠色技術創新效應、資源優化配置效應和產業結構升級效應3個方面闡述新型數字基礎設施賦能黃河流域城市生態效率提升的理論機理。

(一) 綠色技術創新效應

城市開展綠色創新活動需要不斷搜尋節能、降碳和環保等技術領域的綠色知識,并在此基礎上開發綠色科技項目以解決綠色技術問題,而新型數字基礎設施以其典型的強滲透性和廣覆蓋性特征與各行業、各領域深度融合,不僅降低了技術研發壁壘,而且拓寬了技術研發邊界,是綠色技術創新的重要支撐。5G、工業互聯網、物聯網等網絡基礎設施的建設活動可以極大地拓寬信息搜索的范圍,提升信息傳遞的速率[19-20],從而顯著降低綠色知識搜尋成本。在此基礎上,數據服務器、運算中心、數據存儲陣列等算力基礎設施的建設活動能夠有效實現數據信息的計算、存儲、傳遞、加速,基于“數據+算力+算法”將有價值的綠色知識進行組合與分析,從而不斷形成新的綠色科技研發成果。

新型數字基礎設施建設不僅促進了本城市綠色技術創新,還通過溢出效應對鄰近城市綠色技術創新水平產生重要影響,具體影響路徑主要包括以下兩點:一是傳統基礎設施建設帶來的知識與技術交流往往會受到時間與空間的雙重約束,而新型數字基礎設施具有泛在連接的互聯屬性,其可以在不改變研發要素地理位置的前提下促進節能環保技術和清潔生產理念在區域創新網絡間加速流動和共享[21],從而提升鄰近城市綠色技術創新水平。二是新型數字基礎設施建設有利于促成流域內城市與城市之間,城市內高校、科研院所與企業研發部門之間的生態治理技術合作,這使得鄰近城市能夠迅速接納來自先進城市的知識空間溢出與技術擴散效應[17][21],從而極大提高了創新主體綠色技術研發的成功率,縮短了綠色科技項目研發周期。

綠色技術創新是以突破資源環境約束和推動經濟可持續發展為目標的一種環境友好型創新,因此,新型數字基礎設施可以通過綠色技術創新效應賦能黃河流域城市生態效率提升。在資源節約與環境保護方面,風能、自然熱制造、生物燃料、軌道車輛、回收機械能等新能源和新材料技術的研發應用既降低了化石能源的使用頻率,又促進了廢棄資源的循環利用,從而通過前端控制與末端再利用綜合提升黃河流域城市生態效率。在經濟綠色發展方面,綠色發明專利在產品設計中的靈活應用會將大量的綠色產品推向市場,引導公眾進行綠色消費,從而推動黃河流域循環經濟產業發展[22],并通過促進經濟效益與生態效益協同增長提升黃河流域城市生態效率。據此,本文提出以下假說:

H1:新型數字基礎設施可以提高本城市與鄰近城市的綠色技術創新水平,進而對黃河流域城市生態效率提升產生正向影響。

(二) 資源優化配置效應

新型數字基礎設施建設可以有效實現城市資源優化配置。一方面,數據中心、5G基站、工業互聯網等新型數字基礎設施為流域內的核心城市與邊緣城市之間搭建起信息高速公路,從而緩解信息不對稱或信息不完全所引致的資源錯配問題[19-20],這會促使資本、勞動、技術等生產要素快速、精確、高效地捕捉市場信息,并在生產率更高、資源利用效率更高、邊際收益更高的城市集聚。另一方面,新型數字基礎設施建設會促使生產要素在地理集聚的基礎上,形成虛擬網絡集聚的新通道,這種虛擬網絡集聚可以通過數字平臺匯集各類優質資源。根據梅特卡夫法則,隨著平臺使用主體與網絡節點數持續上漲以及應用場景逐漸多元化,數據會通過網絡效應不斷累加并形成反饋機制,進而持續優化信息質量,實現知識與技術的價值增值,促進各類資源的合理高效利用[23]。

新型數字基礎設施建設不僅促進了本城市資源優化配置,還通過網絡外部性和協同性特征促進了鄰近城市的資源優化配置。具體而言,5G、工業互聯網等網絡基礎設施不斷向原材料采購、研發設計、生產制造、市場營銷與商業化推廣等各個環節滲透數據要素和數字技術,從而通過加強產業關聯來實現城市之間的緊密聯系。在此基礎上,邊緣計算、云計算、數據服務器等技術與算力基礎設施通過精密的分析提高了勞動力、資本、技術、數據等要素之間的精確匹配與契合程度[24],并促使這些要素在城市間轉移,從而對鄰近城市資源優化配置產生正向影響。

新型數字基礎設施建設引起的資源優化配置效應能有效促進黃河流域城市生態效率提升。研發人才、研發資本和信息等向高新技術產業流動,而低技能勞動力則被迫向勞動力密集型產業轉移,新型數字基礎設施建設引致的這種資源配置方式一方面會加速產業間的專業化分工并產生強者愈強的“馬太效應”,進而通過產業競爭與產業關聯壓縮高耗能、高污染企業的生存空間[25],降低黃河流域生態損耗和環境治理成本,提升城市生態效率。另一方面,大數據、人工智能等新型數字基礎設施建設帶來的資源配置方式革新會促使數據這一無形生產要素與有形生產要素相結合,進而協同帶動能源等傳統生產要素利用效率提升[24],這在降低能耗投入的同時也間接推動了黃河流域經濟效益與環境效益協同增長。據此,本文提出以下假說:

H2:新型數字基礎設施可以促進本城市與鄰近城市的資源優化配置,進而對黃河流域城市生態效率提升產生正向影響。

(三) 產業結構升級效應

新型數字基礎設施在三大產業的滲透融合能夠有效促進產業結構升級。5G網絡、工業互聯網、人工智能、云計算、數據中心、智能計算中心等新型數字基礎設施的建設活動本身屬于數字經濟核心產業的范疇,在5G網絡、人工智能、工業互聯網等新一代信息技術自我更新、交叉迭代的基礎上能夠實現數字產業的快速發展。在此基礎上,新型數字基礎設施這種典型的產業屬性能夠隨著數字技術的集成迭代不斷衍生出更多類別的基本活動,催生出大量以其為底層支撐的新業態新模式,從而促進產業結構升級。與此同時,新型數字基礎設施還呈現出技術屬性,可以在數字技術應用和數據要素驅動方面為其他產業的發展提供相應的基礎支撐,由此推動產業結構升級[21]。

新型數字基礎設施建設不僅促進了本城市產業結構升級,而且通過溢出效應對鄰近城市產業結構升級產生重要影響,具體影響路徑主要包括以下兩點: 一是新型數字基礎設施建設加速了分工網絡的擴張與深化,這使得本地高技術產業鏈條逐漸向鄰地延伸[28],進一步推動鄰近城市實現產業結構升級。二是本地新型數字基礎設施建設發展帶來的經濟與環境效益增長會對鄰近城市產生示范效應[29],從而引導鄰地有技術關聯或產品關聯的產業不斷納入研發型或技術應用型人才,加速推進鄰近城市產業結構升級。

新型數字基礎設施建設引起的產業結構升級效應能有效促進黃河流域城市生態效率提升。黃河流域城市生態效率提升的關鍵在于降低生態與資源損耗成本、降低環境治理成本和提升生態環境效益。相較于傳統的高耗能和高污染產業,以高技術產業為代表的第三產業具有天然綠色屬性,其可以從根本上弱化對黃河流域生態環境的破壞程度,提高生態環境效益。具體而言,在投入方面,傳統產業的轉型升級可以通過優化生產流程和細化生產工藝而降低生產過程中的能源損耗,這既減少了資源損耗成本,又提高了資源利用效率;在產出方面,擁有云計算、智能傳感器等新型數字基礎設施的數字化企業可以對生產制造的全過程進行實時監測,并及時制止不達標、不規范的污染排放行為[30],從而通過降低環境治理成本促進黃河流域城市生態效率提升。據此,本文提出以下假說:

H3:新型數字基礎設施可以推動本城市與鄰近城市的產業結構升級,進而對黃河流域城市生態效率提升產生正向影響。

三、 研究設計

(一) 模型設定

與傳統基礎設施相比,新型數字基礎設施具有泛在互聯、全面覆蓋的典型特征,因而可能會對黃河流域城市生態效率協同增長產生顯著的空間溢出效應?；诖?本文考慮采用空間計量模型識別新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的直接效應與空間溢出效應。參考埃爾霍斯特(Elhorst)的做法[31],綜合運用豪斯曼檢驗、LM檢驗與LR檢驗,發現固定效應下的空間滯后、空間誤差和空間杜賓模型均是有效模型。但由于在空間誤差模型下難以準確觀測到新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的空間溢出效應,因此,本文以空間滯后模型為基準回歸模型,以空間杜賓模型作為穩健性檢驗,具體模型構建如下:

EEit=α0+ρWEEit+α1NDIit+α2Xit+εit

(1)

EEit=α0+ρWEEit+α1NDIit+φ1WNDIit+α2Xit+φ2WXit+εit

(2)

在公式(1)—(2)中,下標t和i分別代表年份與城市。EE表示黃河流域城市生態效率,NDI表示新型數字基礎設施水平,X表示控制變量的集合。W為空間權重矩陣,ρ為空間溢出系數,α1、φ1為核心解釋變量及其空間交乘項的系數,εit表示隨機干擾項。

(二) 變量選取及測度

被解釋變量。世界可持續發展工商理事會(WBCSD)將生態效率定義為:“提供滿足人類生存需要和生活品質的產品和服務,并不斷降低提供這些產品和服務所引致的生態和資源損耗?！盵2]由生態效率的理論內涵可知,提升生態效率實質上就是要提高綠色產出、減少各類資源損耗、降低生態破壞和環境污染程度。因此,本文利用考慮非期望產出的Super-SBM模型測度黃河流域城市生態效率(EE),并以其作為被解釋變量。黃河流域城市生態效率的具體投入產出指標如表1所示。參考閻曉和涂建軍的研究[6],投入指標中主要包含影響生態發展的人力投入、資本投入和資源投入指標。本文以就業人數表征人力投入,以全社會固定資產投資額表征資本投入,以能源消耗總量、城市建設用地面積、用水總量和建成區綠化覆蓋率表征資源投入。此外,以2004年為基期,利用固定資產投資價格指數對全社會固定資產投資額進行平減,然后利用永續盤存法對其做存量處理。產出方面,本文創新性地以平減后的綠色國內生產總值(GDP)總量表征期望產出。根據聯合國與世界銀行提出的綜合環境與經濟核算體系,綠色國內生產總值(GDP)總量是國內生產總值(GDP)總量剔除生態損失成本和環境治理成本后的價值。由于我國地級市層面的生態損失成本數據獲取難度較大,本文以國內生產總值(GDP)總量與環境治理成本的差值近似表征綠色國內生產總值(GDP)總量。非期望產出指標包括工業煙粉塵、工業二氧化硫與工業廢水排放量。

依據上述評價指標體系,利用Matlab軟件測算黃河流域沿線97個城市的生態效率。從整體來看,考察期內黃河流域城市生態效率的平均值為0.433 4,并呈現出先下降后上升的變化趨勢。這與我國經濟發展的客觀情況相符,2013—2017年為經濟高速增長期,粗放型的發展模式導致黃河流域內生態環境脆弱、水資源趨緊、發展質量較低等問題突出。隨著我國邁入高質量發展時期,黃河流域生態保護與高質量發展上升為我國區域重大發展戰略。在“綠水青山就是金山銀山”和“共同抓好大保護、協同推進大治理”等綠色發展理念的引領下,黃河流域城市生態效率逐漸回升,經濟效益與環境效益開始協同增長。分區域來看,黃河流域城市生態效率在考察期內總體呈現出由下游向上游逐漸遞減的空間分布態勢。這與已有研究結論較為一致[3-4],具體不再贅述。在測度黃河流域城市生態效率的基礎上,本文通過設置空間鄰接、地理距離和經濟地理距離3種權重矩陣考察其空間依賴性,具體結果見表2。除2017年以外,考察期內黃河流域城市生態效率的全局Moran’s I在3種空間權重矩陣下均顯著為正,且總體呈現出明顯的上升趨勢,這預示著黃河流域城市生態效率的正向空間聯系愈加緊密。由于空間鄰接矩陣下的Moran’s I更高,故下文均基于該矩陣進行空間效應分析。

表2 2013—2020年黃河流域城市生態效率的全局Moran’s I

核心解釋變量。目前,學術界關于新型數字基礎設施水平的測度方法尚未達成共識。與單一指標相比,構建綜合評價指標體系可以考察新型數字基礎設施的系統性影響[12][16]。新型數字基礎設施是指以通信網絡為基礎條件、以數據+算法+算力設施為核心、以數字技術為創新驅動的基礎設施體系。圍繞這一核心概念,本文擬從通信網絡基礎設施、算力基礎設施、新技術基礎設施3個方面構建綜合評價指標體系,以此表征新型數字基礎設施水平(NDI)。其中,通信網絡基礎設施包括互聯網寬帶接入端口數、移動電話年末用戶數兩個子指標,算力基礎設施包括云計算、邊緣計算專利申請數兩個子指標,新技術基礎設施包括人工智能和區塊鏈專利申請數兩個子指標?？紤]到縱橫向拉開檔次法既能實現客觀賦權,又能避免過多的信息損耗[23],因此,本文采用該方法進行指標合成測算。

控制變量。(1)傳統基礎設施建設水平(INF),以取對數后的公路里程數表示;(2)對外開放水平(OPEN),以貨物進出口總額占國內生產總值(GDP)的比重表示;(3)工業化水平(IND),以取對數后的規上工業企業數量表示;(4)綠色信貸水平(GC),以環保項目信貸額占信貸總額的比重表示;(5)政府環保支出(GOV),以政府節能環保支出占財政總支出的比重表示。

(三) 數據來源與說明

根據《黃河流域生態保護和高質量發展規劃綱要》,黃河流域的劃分范圍為黃河干支流流經的青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、山西、陜西、河南、山東等9省區。因此,本文參考陳明華等的研究,以保持省級行政單元完整性為原則,按照省份劃分的方式,選取2013—2020年黃河流域沿線97個地級市(2)黃河流域上游城市包括成都、自貢、攀枝花、瀘州、德陽、綿陽、廣元、遂寧、內江、樂山、南充、眉山、宜賓、廣安、達州、雅安、巴中、資陽、蘭州、嘉峪關、金昌、白銀、天水、武威、張掖、平涼、酒泉、慶陽、定西、西寧、銀川、石嘴山、吳忠、固原;中游城市包括太原、大同、陽泉、長治、晉城、朔州、晉中、運城、忻州、臨汾、呂梁、呼和浩特、包頭、烏海、赤峰、通遼、鄂爾多斯、呼倫貝爾、巴彥淖爾、烏蘭察布、西安、銅川、寶雞、咸陽、渭南、延安、漢中、榆林、安康、商洛;下游城市包括濟南、青島、淄博、棗莊、東營、煙臺、濰坊、濟寧、泰安、威海、日照、臨沂、德州、聊城、濱州、菏澤、鄭州、開封、洛陽、平頂山、安陽、鶴壁、新鄉、焦作、濮陽、許昌、漯河、三門峽、南陽、商丘、信陽、周口、駐馬店。為研究對象[4],部分缺失數據運用線性插值法進行填補,回歸模型中變量的描述性統計和數據來源如表3所示。

表3 主要變量的描述性統計

四、 實證分析

(一) 空間回歸及效應分解

考慮到空間滯后和空間杜賓模型中均含有空間交乘項,為提高估計精確度,本文采用偏微分方程對新型數字基礎設施影響黃河流域城市生態效率的總效應進行空間效應分解[32]。表4結果顯示,黃河流域城市生態效率的空間溢出系數ρ顯著為正,這說明黃河流域城市生態效率存在顯著的空間正相關性。不論在空間滯后還是空間杜賓模型下,新型數字基礎設施建設對黃河流域城市生態效率提升的直接、空間溢出和總效應均顯著為正,且空間溢出效應均明顯大于直接效應,這表明5G基站、人工智能、數據中心等新型數字基礎設施與各行業、各領域的深度融合在流域內產生了顯著的生態優化效應,并可以通過空間溢出效應輻射帶動黃河流域沿線城市生態效率協同增長。

表4 空間回歸及效應分解

控制變量方面,傳統基礎設施對黃河流域城市生態效率提升具有顯著的抑制作用,可能是因為傳統基礎設施的不斷完善會誘使大量的勞動力和工廠入駐,進而易于引發碳排放過量和能源消耗過度等資源環境問題,最終阻礙黃河流域城市生態效率提升。工業化水平顯著促進了黃河流域城市生態效率提升,這與本文預期不符?？赡艿脑蛟谟?本文是采用取對數后的規模以上工業企業數量表征工業化水平,一般而言,相較于中小型工業企業,規模以上工業企業不僅會自主承擔更多的社會責任,還會受到更加嚴格的環境管控,從而產生更少的環境污染。政府環保支出水平對黃河流域城市生態效率提升具有顯著的正效應,可見政府對生態技術研發項目與資源環境約束下綠色生產項目的資金支持能有效提升黃河流域城市生態效率。

(二) 空間效應衰減邊界檢驗

由上文分析可知,新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的空間溢出效應顯著為正,這表明空間距離可能是影響新型數字基礎設施溢出的核心因素。根據托布勒第一定律,兩事物之間的關聯性會隨著地理距離的擴大而衰減。那么值得思考與進一步討論的是,新型數字基礎設施溢出的范圍究竟有多廣?為進一步了解新型數字基礎設施溢出效應隨地理距離擴大而產生的變化情況,本文參考空間鄰接矩陣的構建思路,若兩城市距離小于或等于閾值,則賦值為1,否則賦值為0。依據黃河流域城市間的地理距離將初始閾值設定300公里,且每隔300公里進行一次空間回歸,從而測算不同地理距離范圍內新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的空間溢出效應。由表5可知,新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的空間溢出效應在0—900公里的范圍內均顯著為正,而在900—1 200公里的范圍內逐漸減弱,在1 200公里及以上的范圍內完全消失。因此,從總體來看,新型數字基礎設施的正溢出效應符合托布勒第一定律。然而,從不同閾值范圍對比來看,閾值愈小,空間溢出效應的系數愈小。這可能是因為新型數字基礎設施建設在對近距離城市產生溢出效應的同時,可能也會伴有一定的虹吸效應,這種虹吸效應會抵消一部分正向溢出。從空間效應分解來看,不論在何種閾值范圍內,新型數字基礎設施的空間溢出效應均明顯大于直接效應,且空間溢出效應占總效應的比重分別達到63.56%、73.55%、81.01%和83.40%,這表明黃河流域城市生態效率的協同增長很大程度上依賴于新型數字基礎設施建設的頭雁引領效應。

表5 不同地理距離范圍內的空間回歸結果

(三) 穩健性檢驗

為了保證研究結果的可靠性,本文通過更換效率測度模型、更換空間權重矩陣、考慮滯后效應與增加控制變量4種方法進一步檢驗新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的影響。(1) 更換效率測度模型?？紤]到利用DEA-BCC模型測算的效率值更能體現出技術有效性,因此,本文以就業人數、全社會固定資產投資存量、能源消耗總量、城市建設用地面積、用水總量和建成區綠化覆蓋率為投入指標,以平減后的綠色國內生產總值(GDP)總量和環境綜合指數為產出指標,重新測度黃河流域城市生態效率并回歸。(2) 更換空間權重矩陣。雖然上文通過豪斯曼檢驗、LM檢驗與LR檢驗發現空間滯后和空間杜賓模型是考察新型數字基礎設施影響黃河流域城市生態效率的有效模型,但空間權重矩陣的設置尚存在一定的主觀性,因此,本文將空間鄰接矩陣更換為地理距離矩陣并重新回歸。(3) 考慮滯后效應。由于新型數字基礎設施建設可能難以在當期發揮出顯著的空間溢出效應,因此本文將核心解釋變量滯后一期并重新回歸。(4) 增加控制變量。為了緩解遺漏重要解釋變量而產生的內生性問題,除基準回歸模型中已控制的變量外,本文還進一步控制了科技研發水平和外商直接投資水平。以取對數后的科技從業人員數表征區域科技研發水平,以外商直接投資額占國內生產總值(GDP)比重表征外商直接投資水平,并將其納入原空間面板模型中進行回歸。根據表6的估計結果,在進行更換效率測度模型、更換空間權重矩陣、考慮滯后效應與增加控制變量等一系列穩健性檢驗后,新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率提升的直接、空間溢出和總效應依然顯著為正。

表6 穩健性檢驗結果

(四) 內生性檢驗

新型數字基礎設施與黃河流域城市生態效率之間可能存在反向因果關系,這主要是因為生態環境質量高的城市通常會擁有一批高科技人才隊伍,這有利于工業互聯網、云計算、人工智能等新型數字基礎設施建設發展。此外,黃河流域城市生態效率的影響因素也難以窮盡。因此,本文參考鈔小靜和薛志欣的做法[33],以各城市與北上廣深地理距離的倒數作為工具變量,并利用2013—2020年各城市計算機通信和其他電子設備制造業產值為不隨時間變化的地理距離數據賦予時間趨勢,進而以兩階段最小二乘法來緩解內生性問題。工具變量的選取理由如下:一方面,黃河流域城市新型數字基礎設施建設會受到其與北上廣深地理距離的影響,距離越近,北上廣深城市的勞動力、基礎設施、知識、技術等越容易惠及黃河流域城市新型數字基礎設施建設,即選取其作為新型數字基礎設施的工具變量可以滿足相關性要求;另一方面,地理距離屬于自然因素,可以滿足排他性要求。

表7為新型數字基礎設施影響黃河流域城市生態效率的2SLS回歸結果。第一階段回歸結果表明,各城市與北上廣深地理距離的倒數(IV)和新型數字基礎設施呈顯著正相關,且Cragg-Donald Wald F統計量為136.127,Kleibergen-Paap Wald rk F 統計量為90.759,表明不存在弱工具變量問題,滿足了相關性的要求;Kleibergen-Paaprk LM統計量則在1%的水平下顯著,即強烈拒絕不可識別的原假設,滿足了外生性的要求。第二階段回歸結果表明,在選擇有效的工具變量后,新型數字基礎設施建設仍然顯著提升了黃河流域城市生態效率,這證實了本文核心結論的穩健性。

表7 內生性檢驗結果

五、 進一步討論

(一) 影響機制檢驗

根據上文的理論分析,推動黃河流域城市生態效率協同增長的關鍵在于新型數字基礎設施可以有效促進黃河流域城市發展動能轉換和發展過程優化。因此,下文擬從綠色技術創新效應、資源優化配置效應和產業結構升級效應3個方面檢驗新型數字基礎設施影響黃河流域城市生態效率的機制。在綠色技術創新方面,考慮到通過國家專利管理部門審批授權的發明專利才是實質性創新,本文參照世界知識產權組織公布的國際專利分類綠色清單,并根據IPC分類號檢索綠色發明專利授權數,以此表征城市綠色技術創新水平,這些綠色專利主要涉及風能、自然熱制造、軌道車輛等方面[34]。在資源優化配置方面,高等院校的學生一般被視為具有較大發展潛力的創新資源,新型數字基礎設施建設可能會吸引大量學生報考并留在該地區工作?？紤]到地級市層面的研發人才數據不易獲取,本文以取對數后的高等學校在校學生數表征資源優化配置水平。在產業結構升級方面,現有研究主要考慮到“經濟服務化”趨勢,采用第三產業產值與第二產業產值之比來衡量產業結構高級化。但這一指標忽視了第一產業在我國經濟發展中的基礎性地位。因此,本文借鑒徐德云的研究[35],通過構建產業結構層次系數來測度產業結構高級化水平。

模型設定方面,同樣采用空間計量模型識別新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的影響機制。綜合豪斯曼檢驗、LM檢驗和LR檢驗發現,固定效應下的空間滯后模型可以用于識別影響機制,該模型構建如公式(3)所示,M為機制變量,其余變量與上文一致,不再贅述。

Mit=β0+ρWMit+β1NDIit+β2Xit+εit

(3)

由表8的列(1)至列(3)可知,不論是直接、空間溢出還是總效應,新型數字基礎設施建設均可以通過綠色技術創新效應、資源優化配置效應和產業結構升級效應提升黃河流域城市生態效率。由此,研究假說1、研究假說2和研究假說3均得證。新型數字基礎設施建設加速了發展動能由傳統技術創新向綠色技術創新轉型,能促進研發型和技術型人才的高效配置,推動產業結構的數智化與綠色化轉型。從綠色技術創新、資源優化配置和產業結構升級3種效應對比來看,綠色技術創新是新型數字基礎設施建設影響黃河流域城市生態效率提升的最主要路徑。這可能是因為:一方面,新型數字基礎設施具有天然的綠色屬性,其建設發展更有利于促進發展動能轉換;另一方面,資源優化配置與產業結構升級效應主要表現為發展過程的持續優化,而過程優化通常需要較高的時間成本,因此在短期內難以達到最優狀態。從空間效應分解來看,新型數字基礎設施建設對綠色技術創新、資源優化配置的空間溢出效應均明顯小于直接效應,空間溢出效應占總效應的比重分別為7.45%和33.42%;其對產業結構升級的空間溢出效應明顯更強,占比高達54.51%。由此可見,產業結構升級是新型數字基礎設施賦能鄰近城市生態效率協同增長的最主要路徑。這表明,新型數字基礎設施建設產生的分工網絡擴張效應可以協同帶動鄰近城市高新技術產業發展和傳統產業轉型升級,從而整體提升黃河流域城市生態效率。

表8 影響機制檢驗結果

(二) 異質性檢驗

黃河流域不同河段、不同類型的城市在經濟基礎、技術條件和資源稟賦等方面均存在客觀差距,這可能會導致新型數字基礎設施賦能黃河流域城市生態效率提升具有異質效應。例如黃河上游主要流經西北內陸地區,其智能化、信息化發展水平相對滯后,西安、青島、鄭州等城市所在的中下游地區則擁有更多新興數字化產業;資源型城市、城市群城市一般擁有更加優越的稟賦條件,更易于吸引人、財、物等生產要素向這些城市集聚。這既可能為城市發展創造更多經濟產出,但也可能會形成城市交通擁堵、資源消耗過度、碳排放等環境負產出。因此,新型數字基礎設施賦能黃河流域城市生態效率提升的異質效應有待深入考察。本文將樣本劃分為上游和中下游、城市群城市和非城市群城市、資源型城市和非資源型城市三組,具體回歸結果如表9所示。

表9 異質性檢驗

(1) 上游和中下游組。由表9列(1)至列(2)可知,中下游地區新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的三種效應均顯著為正,而上游地區新型數字基礎設施的直接、空間溢出和總效應均不顯著。根據《2021年全球創新指數報告》,濟南、青島、西安等城市均擁有世界級科技創新集群,這為工業互聯網、5G、人工智能等新型數字基礎設施賦能生態治理和實現高效技術溢出奠定了重要的科技基礎。(2) 城市群和非城市群組。新型數字基礎設施對城市群城市生態效率提升3種效應均顯著為正,這與本文預期相符,相較于非城市群城市而言,城市群城市一般會擁有更優質的人力資本、更堅實的技術基礎以及更智能、高效、安全的現代化基礎設施,這對于充分發揮新型數字基礎設施的溢出帶動效應具有關鍵性作用。(3) 資源型和非資源型城市組。相較于資源型城市,新型數字基礎設施顯著提升了非資源型城市及其鄰近城市的生態效率。這主要是因為資源型城市的經濟生產活動過度依賴于資源消耗,新型數字基礎設施建設可能會促進其與鄰近城市經濟產出增長,但同時也會加劇流域內的環境污染問題。

六、 結論與政策建議

加速布局建設數字轉型、智能升級、融合創新的新型數字基礎設施,充分發揮新型數字基礎設施建設的空間溢出效應對于助力黃河流域生態保護和高質量發展具有重大的現實意義。因此,本文基于新型數字基礎設施影響黃河流域城市生態效率的空間溢出效應分析,利用空間面板模型進行實證檢驗,研究結論如下: (1) 黃河流域城市生態效率在空間鄰接、地理距離和經濟地理距離矩陣下均存在顯著的空間正相關性,新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率提升的直接、空間溢出和總效應均顯著為正,且該結論在更換效率測度模型、更換空間權重矩陣、考慮滯后效應、增加控制變量等穩健性檢驗和內生性討論后依然成立。(2) 空間效應衰減邊界檢驗發現,新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的空間正溢出效應在900公里范圍內顯著存在,在900—1 200公里的范圍內逐漸減弱,在1 200公理及以上范圍完全消失。(3) 機制檢驗發現,新型數字基礎設施通過綠色技術創新、資源優化配置和產業結構升級推動本地和鄰地生態效率提升。(4) 異質性檢驗發現,新型數字基礎設施對黃河流域城市生態效率的直接、空間溢出和總效應在中下游地區、城市群城市和非資源型城市顯著存在。依據以上結論,提出以下針對性的政策建議:

第一,推進新型數字基礎設施建設,打造現代化基礎設施體系。黃河流域不同城市的資源稟賦以及建設發展新型數字基礎設施的條件存在較大差異,各城市需要因地制宜地制定方針政策。對于數字基礎條件薄弱的后進城市而言,地方政府應加快市政、能源、交通等傳統基礎設施的數字化改造,加強智能感知、泛在互聯、安全高效的傳輸體系建設。例如西寧、銀川等城市要在城市公共交通系統中積極引入新能源汽車,并加速整合交通運輸基礎數據資源,推進交通運輸信息共享服務平臺和大數據中心等系統建設,實現綠色、智慧出行。對于數字基礎條件優越的先進城市而言,要鼓勵高等院校和新型科研機構瞄準工業互聯網、人工智能、物聯網等前沿領域開設學習課程、開展戰略性國家重大科技研發。例如在西安、濟南、青島等核心城市積極建設大數據中心產業園區,制定5G、智能終端等產業行動方案,并依靠都市圈一體化建設充分發揮西安等新一線城市的示范作用,加快推動新興產業集聚發展。

第二,充分發揮數字基建溢出帶動性很強的“頭雁效應”,促進黃河流域城市生態效率協同增長。研究發現上游城市、非城市群城市和資源型城市生態環境自我優化和接納溢出效應的能力均明顯不足。因此,一方面要在黃河流域沿線高等院校、企業研發部門、科研院之間加速構建深度交流的數字創新合作網絡,加強數字經濟應用場景開放共享力度,精準發揮不同城市的區位優勢,從而促進上游、非城市群城市和資源型城市高效接納溢出效應;另一方面,要在“綠水青山就是金山銀山”的高質量發展理念引領下使通信、導航、智能遙感等數字基礎設施充分作用于黃河流域生態環境治理修復、監測預警、城市綠色發展等工作,并在城市間共建、共用一批數字基礎設施與公共服務平臺,不斷完善黃河流域生態環境協同治理機制,從而協同推進黃河流域降污減碳和可持續發展。

第三,加強黃河流域城市綠色創新,推動傳統產業轉型升級。就從綠色技術創新而言,地方政府要對企業綠色科技研發項目給予一定的政策傾斜,堅持“引進來”和“走出去”并舉,加強與“一帶一路”國家之間的綠色科技合作,跟蹤學習國際前沿的清潔生產與環境治理技術。就節能環保而言,一方面要在黃河上游荒漠、戈壁地區持續推進大型風電光伏基地建設;另一方面,應大力宣揚“綠水青山就是金山銀山”的發展理念,培育居民綠色出行、綠色消費意識,科學規劃布局城市綠環綠道,逐步完善城市智慧公交系統,建設自行車道、步行道等慢行網絡,推廣綠色建材、裝配式建筑和鋼結構住宅。就產業數字化、綠色化轉型而言,一方面要不斷壯大發展黃河沿岸種養有機結合的循環農業和清潔生產、新能源等節能環保產業,規范發展再制造產業;另一方面,要推進農業生產經營和管理服務數字化改造,加速發展加強黃河流域工業企業重金屬污染監測預警,強化沿岸地區承接產業轉移能力。