數字經濟如何賦能生態韌性
——基于中介效應與調節效應的實證分析

劉丁蓉，孫 仕 ，楊新輝

(1.廣東財經大學 公共管理學院，廣東 廣州 510320；2.中山大學 政治與公共事務管理學院，廣東 廣州510006)

一、引言

我國經濟不斷發展，現已成為世界第二大經濟體與世界第一大工業國，科學技術不斷攻堅克難、生產力水平得到極大提升、經濟產業結構實現持續轉型與優化、人民生活水平也獲得顯著提高?？膳e世矚目的成就背后，因粗放式的經濟發展方式，造成自然資源的過度消耗與生態環境的嚴重破環與污染，削弱生態系統的承載力，威脅著部分地區可持續發展的生態安全，不利于我國生態韌性的整體提升。生態問題的癥結在于經濟發展方式的不適應，黨的二十大報告指出，要推進美麗中國建設，統籌產業結構調整、污染治理、生態保護、應對氣候變化，協同推進降碳、減污、擴綠、增長，推進生態優先、節約集約、綠色低碳發展[1]。因此，實現經濟高質量發展對生態韌性的提升具有重要意義。

以信息技術為支撐的數字經濟釋放了巨大的創新活力，不僅改變了傳統產業的支點，促進了產業結構的轉型、升級與優化，同時也加速了現有粗放式的發展方式向綠色低碳循環模式的轉變[2]。2022年我國數字經濟規模達50.2萬億元，總量穩居世界第二，占國內生產總值的比重提升至41.5%[3]，數字經濟已成為我國經濟邁向可持續與高質量發展階段的新引擎與新動能，為促進生態韌性的提升創造了新契機。數字經濟如何賦能生態韌性的提升，此路徑是否有效，均有待進一步研究與證實?；诖?，本研究嘗試在測度數字經濟和生態韌性綜合發展值的基礎上，運用實證研究方法探析數字經濟對生態韌性的影響效應，以期為進一步促進數字經濟高質量發展與提升生態韌性水平提供參考性建議。

二、文獻回顧

“數字經濟(Digital Economy)”概念始于20世紀90年代，當時僅用來指代基于互聯網產生的各種新經濟活動與關系。隨著互聯網技術發展的日新月異，數字經濟也逐漸得到學術界的普遍關注。目前，關于數字經濟的研究主要集中在數字經濟概念、數字經濟測度以及數字經濟相關實證研究等方面。(1)關于數字經濟的概念厘定。國內外學者因側重點不同而對數字經濟的定義具有差異性。國內學者認為數字經濟是以信息技術為基礎、以信息化平臺為主要媒介、以信息化賦權基礎設施為支撐而開展的經濟活動總稱，主要強調經濟活動本身[4]。國外學者認為數字經濟是包含組織、人員、設備、業務流程和數據之間日常以互聯網通信為主要媒介的一種公司活動[5]。也有學者認為數字經濟是經濟產出中完全或主要來自數字技術的部分，主要強調數字經濟的商業性質[6]。(2)關于數字經濟的測度。有關數字經濟測度的研究也因標準、理論視角的不同而具有差異。部分國內學者根據國家統計局《數字經濟及其核心產業統計分類(2021)》標準文件，對我國數字經濟核心產業規模進行了相應測度[7]。也有學者基于社會網絡分析視角探究了我國數字經濟生產認知與核算的相關問題[8]。國外方面，美國經濟分析局(BEA)倡導從“數字基礎設施、電子商務、收費數字服務與聯邦非國防數字服務”等維度進行數字經濟測度[9]，而最早提出數字經濟測算框架的經濟合作與發展組織(OECD)則認為要從“數字媒體、電子商務”等方面的增加值來測算數字經濟[10]。(3)關于數字經濟的相關實證研究。目前國內外的數字經濟實證研究數量頗多，主要圍繞高質量發展[11]、產業結構[12]與中小企業發展[13]等經濟維度，能源[14]與碳排放[15]等環境保護維度，以及共同富裕[16]與數字鴻溝[17]等社會維度展開。通過以上的研究梳理可以發現，數字經濟在我國的發展速度雖然較快，但由于起步較晚，具體測度的標準、評估指標體系等均有待完善。

“生態韌性(Ecological Resilience)”最初由加拿大生態學家Holling[18]于1973年提出，用來刻畫生態系統的非線性動態特征。目前學界關于生態韌性的研究已日趨成熟，主要集中在生態韌性概念、評估、影響因素及提升策略等方面。(1)關于生態韌性的概念。生態韌性體現的是生態系統應對各類生態風險與災害所展現出的抵抗力、適應力以及恢復能力。但在不同視角下，學者對生態韌性的概念界定有些許不同。國外學者基于人類生態學視角提出，生態韌性是生態系統遭到沖擊或長期處于高壓狀態下，能夠化解危機并快速恢復，維護和保障生態安全、提供自然屏障、抵御風險與災害的能力[19]。也有學者指出，生態韌性不僅強調生態系統具有吸收外部干擾的能力，而且還包括適應力、學習力與自我組織能力，這樣才能達到人與生態系統的協調融合發展的目標[20]。(2)關于生態韌性的評估。目前學界較多采用實證研究方法，即在構建評估指標的基礎上運用評估模型。在評估指標構建上，學者最常用的是“抵抗力—適應力—恢復力”與“壓力—狀態—響應(PSR)”兩種框架，涉及“自然資源、環境污染狀況與環境治理能力”[21]等多個維度的指標。研究的差異性主要體現在評估模型的選擇上，空間自相關和STIRPAT模型、耦合協調度與障礙度模型、DPSIR模型與徑流曲線模型是最常見的評估模型。(3)關于生態韌性的影響因素。已有部分學者通過研究證實經濟因素對生態韌性的提升具有正向促進作用，而人口、技術以及土地要素會對生態韌性的提升產生抑制作用[22]，并從地形、植被覆蓋、水源條件、對外開放程度、人口集聚、產業結構、環境規制、科技投入等多個維度探討了生態韌性的空間異質性[23]。(4)關于生態韌性的提升策略。由于生態韌性提升涉及多個維度，不同研究對象的提升與優化措施呈現出一定的差異性。學者較為關注從土地利用轉變、防御性生態空間管控、三區三線管控、信息通信技術與發展(ICT4D)理念等方面提出增強生態韌性的措施與對策。

目前關于數字經濟對生態韌性影響關系的直接研究較少，已有的文獻較多是從環境污染、環境治理、環境規制等影響生態韌性提升的角度出發，研究數字經濟對生態韌性的影響關系。(1)關于數字經濟與環境污染。數字經濟可以通過產業結構紅利與人力資本結構紅利來提升綠色全要素生產率，從而減少傳統行業的能源消耗和環境污染[24]，而且數字普惠金融在污染排放與綠色全要素生產率方面產生雙重生態效應，可以顯著提升可持續發展水平[25]。另外，數字經濟發展過程中的數字基礎設施改造能通過促進綠色創新和優化產業結構這兩個渠道來減少工業二氧二硫、煙塵與廢氣的污染排放[26]。(2)關于數字經濟與環境治理。已有學者通過面板數據研究證實，數字經濟可以顯著促進農村環境治理能力的提升[27]，數字化程度與善治能力的提升也可以顯著改善環境質量[28]，而且數字經濟與能源消費強度、碳排放強度之間均存在“倒U”形關系[29]，即數字經濟發展達到一定閾值后才能實現節能與減排的治理效能。(3)關于數字經濟與環境規制。數字經濟對不同類型的環境規制都具有一定影響，綠色技術創新是環境規制和數字經濟影響綠色全要素生產率的重要渠道[30]。數字經濟帶動的數字技術發展，在增強正式和非正式環境規制對高碳制造業向綠色低碳發展模式轉變的過程中起到調節作用[31]。

綜上所述，關于數字經濟與生態韌性，以往的理論分析較多集中在各自的內涵、概念界定與測度體系，缺乏將二者作為整體進而開展影響關系的研究?，F有的研究文獻較多關注數字經濟與經濟韌性、城市韌性、鄉村振興等方面的影響關系研究，順帶提及與生態韌性的關系，或是從生態環境保護的維度探討數字經濟與生態問題的影響關系，但未能從整體或全局視角探析二者的直接與間接影響機制。因此，本研究嘗試構建數字經濟與生態韌性的評估指標體系，以實證方式探究其影響關系與作用機制。研究的貢獻有以下兩方面：(1)探析數字經濟賦能生態韌性的作用機制與影響效應，進一步深化數字經濟與生態韌性的相關研究；(2)測度數字經濟與生態韌性的綜合發展值，考量數字經濟對生態韌性產生影響效應的異質性特征。

三、理論分析與研究假設

(一)數字經濟對生態韌性的直接影響

數字經濟對生態韌性的影響具有復雜性，可以體現在資源依賴與能耗、環境污染及治理等方面。一方面，數字經濟的發展并非百利而無一弊，其發展以數據中心為支撐，并依賴于海量的服務器、存儲設備與用戶終端電子設備，不僅會增加電子廢物的產生量，造成水資源與土地資源污染，對生態系統安全造成威脅，同時其運行也需要大量的能耗，易加大電力能源依賴與碳排放量[32-33]。但另一方面，數字經濟智能化、信息化與網絡化的發展方式，可以使社會、市場與企業實現對需求和資源狀況的準確把握，實現資源的精準配置，促進產業協同，降低資源的依賴、能源的損耗與碳排放量[34]，從而改善生態環境，提高生態系統的韌性和穩定性，同時也能通過提供環境監測、預警、評估、治理等服務，增強環境污染的控制與治理能力[35]。因此，數字經濟的發展有利有弊，其積極影響與消極影響的轉化或臨界點有待進一步驗證?；谝陨戏治?，本研究提出以下假設：

假設1：數字經濟對生態韌性產生顯著的非線性影響關系。

(二)數字經濟影響生態韌性的中介機制

數字經濟的綠色發展模式，尤其是綠色創新技術的應用，降低了對自然資源的消耗與浪費，亦能減少環境污染，增強生態系統應對災害時的抵抗力、適應力與恢復力，從而增強生態韌性。首先，生產過程中企業數字技術的創新與應用，不僅能促進管理效率和勞動生產率的提升[36]，減少對資源的消耗與污染物排放，同時也能有效減少因人口增長帶來的環境污染問題[37]，而且綠色制造技術創新對重度污染制造業行業綠色發展的作用更明顯，技術創新還可以通過節能減排效應促進制造業的綠色發展[31]；其次，數字經濟提升了商品的流通效率[38]，并通過智能化需求引導、精準化管理，改變了大眾的生活方式和出行效率，間接減少了碳排放和環境污染[39]；最后，數字經濟中的技術創新可以有效地緩解信息不對稱所導致的社會問題，提高技術要素的流動性，從而促進生產上的合作與技術創新[40]，使得生產過程中的排污監測與治污手段也開始多樣化。因此，技術創新的“降耗減污”賦能效應對提升生態系統韌性具有重要的意義?；谝陨戏治?，本研究提出以下假設：

假設2：數字經濟通過技術創新促進生態韌性顯著提升。

(三)數字經濟影響生態韌性的調節機制

當一個國家的經濟發展水平較低時，環境污染的程度也較低，隨著居民收入的增加，環境污染程度也隨之增高，當經濟發展到一定水平，即達到某個“臨界點”后，隨著居民收入的進一步增加，環境污染程度開始呈現“由高到低”降低的趨勢，環境質量逐步改善[41]。一方面，數字化發展通過促進居民收入水平的提高而推動居民的消費升級[42]，而居民消費的“棘輪效應”會加劇自然資源的消耗，居民生活消費支出、能源消耗量和居民人均碳排放量顯著促進了城鄉居民的碳排放[43]，加速了對環境的破環，增強了生態系統的脆弱性；另一方面，人力資本投資會隨著居民收入的增加而顯著增多[44]，而隨著人力資本水平的不斷提升，其在環境規制促進減排過程中的賦能效應越來越顯著[45]，同時人力資本投資的增加，提升了社會的高等教育水平，使得公眾有更多的契機了解和認識生態環境的重要性，對生態韌性提升具有顯著促進作用。因此，居民收入在生態韌性的提升方面既有消費需求的“負能”效應，亦有人力資本的“賦能”效應?；谝陨戏治?，本研究提出以下假設：

假設3：居民收入在數字經濟促進生態韌性提升中產生調節效應。

四、研究設計

(一)模型設定

為了驗證數字經濟對生態韌性的作用機制與賦能效應，本研究設定以下模型。

1.基準回歸模型

(1)

2.中介效應模型

Meit=β0+β1DEit+β2Controlsit+μi+νt+εit

(2)

ERit=δ0+δ1DEit+δ2Meit+δ3Controlsit+μi+νt+εit

(3)

其中：Meit為中介變量；β0與δ0為常數項；β1、β2、δ1、δ2與δ3均為待定系數。

3.調節效應模型

ERit=λ0+λ1DEit+λ2Moit+λ3Controlsit+μi+νt+εit

(4)

ERit=ω0+ω1DEit+ω2Moit+ω3DEit×Moit+ω4Controlsit+μi+νt+εit

(5)

其中：Moit為調節變量；DEit×Moit為數字經濟與調節變量的交互項；ω0與λ0為常數項；λ1、λ2、λ3、ω1、ω2、ω3、ω4均為待定系數。

(二)數據標準化

(+)(6)

(-)(7)

其中：i為不同省份，t為不同年份，j為不同指標；Xit，j為標準化處理后矩陣數值；Yit，j為指標原始矩陣數值；min(Yj)為指標j原始數值中最小值；max(Yj)為指標j原始數值中最大值。為了讓處理后的數值避免出現0而影響權重與綜合發展值的計算，本研究特將處理后的指標數值整體非負平移0.001。

(三)熵權法

(8)

(9)

Hj=1-Ej

(10)

(11)

其中：Bit，j為第i個省份第t年第j個指標的數值占該指標總值的比重；Ej為第j項指標的熵值；Hj為第j項指標的變異系數；Qj為第j項指標的權重；n為省份個數(31)與年份個數(12)的交乘數；m為指標個數。

(四)變量選取與指標體系構建

1.被解釋變量

本研究的被解釋變量為生態韌性(Ecological Resilience，ER)。在構建生態韌性評估指標體系的基礎上對生態韌性綜合發展值進行測度，并將其作為生態韌性的變量數據。指標體系的構建結合生態韌性的三個維度，即抵抗力(ER1)、適應力(ER2)、恢復力(ER3)以及Huang等[21]與笪遠瑤和羅丹[24]的研究，共劃分為3個維度23個指標(見表1)。按照模型設定中式(6)與式(7)標準化處理原始數據后，運用式(8)至式(11)熵權法確認權重，使用加權綜合法測算得到中國2010—2021年31個省級單位的生態韌性綜合發展值以及三個維度各自的發展值。

表1 生態韌性評估指標體系

2.解釋變量

本研究的解釋變量為數字經濟(Digital Economy，DE)，將測度后的數字經濟綜合發展值作為數字經濟的變量數據。參考Wang和Shi[46]與何維達等[47]的相關研究，將數字經濟評估指標體系劃分為數字基礎設施(DE1)、數字化水平(DE2)與數字產業化(DE3)共3個維度16個指標(見表2)。同樣按照模型設定中式(6)與式(7)標準化處理原始數據后，運用式(8)至式(11)熵權法確認權重，使用加權綜合法測算得到2010—2021年31個省級單位的數字經濟綜合發展值以及三個維度各自的發展值。

表2 數字經濟評估指標體系

3.中介變量

本研究的中介變量為技術創新(tech)，參考孟維福等[48]的研究，采用“專利申請授權數”反映各省份的技術創新水平。數字經濟直接依托于數字技術的發展，因此一個年度內的專利授權數可以較好地反映該年度的技術研發與技術創新成果。

4.調節變量

本研究的門檻變量為居民收入(income)，借鑒楊芳等[49]的研究，采用“人均GDP”反映各省份居民的整體收入水平。一般而言，隨著一個國家經濟總量的不斷增加，人均GDP也會隨之增加，國民的總體收入水平亦會有所增長，因此采用人均GDP可以較直觀地反映居民的整體收入水平。

5.控制變量

為了更加全面精準地了解和分析數字經濟對生態韌性的影響關系，除了指標體系中考慮到的因素，仍然需要對其他可能影響生態韌性的變量進行控制。本研究的控制變量主要包括：(1)財政支出(gov)，選用“政府一般預算支出”反映各省市對自然生態保護、工業生產與環境治理的干預程度，政府的積極干預對生態韌性提升產生重要作用；(2)人口密度(popu)，選用“每平方公里內的人數”進行表示，人口密度越大，在單位范圍內的資源需求、消耗與排污量會相應增多，對生態環境的影響就越大；(3)降水量(rainfall)，選用“年均降水量”進行表示，降水量過少會導致旱災，降水量過多則容易引起洪澇災害，無論是干旱還是洪澇均會破壞生態系統，進而影響生態韌性；(4)環保理念(envirocon)，使用“15歲及以上文盲半文盲比例”表示，個體受教育程度越高，環保知識積累的水平越高，生態認同度越具有顯著性，對環保的重視程度就越高，進而促進生態韌性的提升[50]；(5)人均道路面積(road)，選用“年末總人口數與道路總面積的除項”進行表示，數字經濟發展程度越高的區域，城鎮化水平也越高，人均道路面積會顯著影響生態系統應對災害時的抵抗力與適應力[51]。

(五)數據說明

數據是實證研究的基礎和前提?；跀祿恼鎸嵭?、客觀性、可量化性與可獲得性等原則，本研究中數字經濟、生態韌性的指標數據來源于《中國統計年鑒》《中國區域統計年鑒》《中國環境統計年鑒》；技術創新的數據來源于《中國科技統計年鑒》；居民收入、環保理念、人口密度的數據來源于《中國統計年鑒》；財政支出的數據來源于《中國區域經濟統計年鑒》；降水量的數據來源于《中國水利統計年鑒》；人均道路面積的數據來源于《中國環境統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》。所有指標數據的采集時間跨度為2010—2021年，數據主體為我國31個省級單位。由于不同指標數據的單位不一致，且部分數據的數值較大，為了方便后續的回歸分析，本研究將技術創新、居民收入、財政支出、人口密度、降水量與人均道路面積的數值進行了對數處理，變量的描述性統計如表3所示。

表3 變量描述性分析

五、實證檢驗及結果

(一)基準回歸結果

如表4所示，根據上文的模型設定分析了數字經濟對生態韌性的影響，包括對生態抵抗力、生態適應力與生態恢復力的影響關系，并分別探討了數字經濟基礎設施、數字化水平與數字產業化水平對生態韌性的影響關系，分析結果如下：

表4 數字經濟影響生態韌性的基準回歸結果

在模型(1)中未加入控制變量與雙固定效應，數字經濟影響生態韌性的回歸系數為0.103，并在1%的水平上呈現顯著性；在模型(2)中加入控制變量、雙固定效應以及數字經濟二次項(DE2)后，數字經濟影響生態韌性的回歸系數為-0.347，在1%的水平上呈現顯著性，同時數字經濟二次項(DE2)影響生態韌性的回歸系數為0.330，同樣在1%的水平上呈現顯著性，這表明數字經濟對生態韌性的影響效應總體呈現“先負后正”的“U”形特征，即數字經濟發展早期不利于生態韌性提升，在數字經濟發展值達到拐點值后，其對生態韌性的賦能作用逐漸增大。根據“U”形最低點“-b/2a”計算規則，求得其拐點值為0.525。

在模型(3)至模型(5)中加入控制變量、雙固定效應與數字經濟二次項(DE2)后，數字經濟影響生態抵抗力、生態恢復力的回歸結果與模型(2)的回歸結果基本一致，均呈現“先負后正”的“U”形特征，即數字經濟發展早期不利于生態抵抗力與恢復力水平提升，達到拐點值以后，數字經濟的賦能效應逐漸顯著。

以上基準回歸結果基本證實了數字經濟對生態韌性的非線性影響關系，其影響效應總體呈現“U”形特征。因此，本研究的假設1驗證通過。

(二)中介效應分析

如表5所示，在模型(9)至模型(15)中加入控制變量與雙固定效應的條件下，分析中介變量技術創新在數字經濟影響生態韌性過程中的中介效應。

表5 中介效應分析結果

在模型(9)中數字經濟影響技術創新的回歸系數為5.440(系數1)，且在1%的水平上呈現顯著性。在模型(10)中技術創新影響生態韌性的回歸系數為0.026，且在1%的水平上呈現顯著性，說明技術創新有助于生態韌性提升。在模型(11)中同時加入數字經濟與技術創新，此時技術創新影響生態韌性的回歸系數為0.006(系數2)，且在10%的水平上呈現顯著性，因此間接效應顯著。數字經濟影響生態韌性的回歸系數為0.194(系數3)，且在1%的水平上呈現顯著性，回歸系數與模型(1)的回歸系數均為正數且呈顯著性，因此直接效應也顯著，可以進一步分析中介效應程度。在模型(11)中，數字經濟影響生態韌性的回歸系數與技術創新影響生態韌性的回歸系數均為正數，且通過了顯著性檢驗，此結果可以證實，技術創新在數字經濟影響生態韌性的提升過程中起到部分中介效應，中介效應占比為0.168(系數1×系數2÷系數3)。因此，本研究的假設2驗證通過。

在模型(12)中，數字基礎設施、數字化水平與數字產業化影響技術創新的回歸系數分別為3.218、17.610與3.153，均在1%的水平上呈現顯著性，具有正向影響關系，這表明數字經濟的三個維度，即數字基礎設施、數字化水平與數字產業化均會對技術創新產生顯著的賦能效應；在模型(13)至模型(15)中加入技術創新后，數字產業化影響生態韌性的回歸系數為0.211，且在1%的水平上呈現顯著性，技術創新影響生態韌性的回歸系數為0.015，同樣在1%的水平上呈現顯著性，說明技術創新在數字產業化賦能生態韌性的提升中起到了顯著的中介作用。

(三)調節效應分析

如表6所示，在模型(16)與模型(17)中，加入控制變量與雙固定效應的條件下，分析調節變量居民收入在數字經濟影響生態韌性過程中的調節效應，其分析結果如下：

表6 調節效應分析結果

在模型(16)中加入調節變量居民收入后，數字經濟影響生態韌性的回歸系數為0.238，且在1%的水平上呈現顯著性，表明主效應為顯著的正向影響關系；接著在模型(17)中加入數字經濟與居民收入的交互項，此時數字經濟影響生態韌性的回歸系數為2.856，且在1%的水平上呈現顯著性，同時居民收入影響生態韌性的回歸系數為0.036，在5%的水平上呈現顯著性，兩項均為顯著的正向影響關系，但此時交互項(DE*lnincome)的回歸系數為-0.234，且在1%的水平上呈現顯著性，為負向影響關系，R2由模型(16)的0.381上升至模型(17)的0.423，這表明居民收入削弱了數字經濟對生態韌性的正向影響關系，當居民收入處于低水平階段時，數字經濟促進生態韌性提升的作用更加顯著；隨著居民收入水平的提高，其會削弱數字經濟對生態韌性的賦能作用。因此，假設3驗證通過。

(四)內生性檢驗

由于影響生態韌性的因素較多，上文中加入部分控制變量和雙向固定效應后，通過基準回歸證實了數字經濟對生態韌性的非線性影響關系，但是本研究提出的變量無法涵蓋所有的潛在因素，因此可能存在變量遺漏問題。同時，數字經濟與生態韌性可能存在反向因果關系，從而導致上文驗證結果存在誤差?；诖?，本研究參考范合君等[15]的研究，采用“1984年電信業務總量與2010—2021年移動互聯網用戶數的交乘項”(lninternet)作為工具變量，對數字經濟與生態韌性的影響關系進行內生性檢驗。

如表7所示，加入工具變量(lninternet)利用2SLS回歸模型進行內生性檢驗，第一階段回歸結果顯示，該工具變量(lninternet)影響數字經濟的回歸系數為0.025，且在5%的水平上呈現顯著性，表明兩者具有顯著的正向關系，第一階段回歸F檢驗值為96.71，說明本研究選取的工具變量不是弱工具變量，該工具變量對內生變量具有較好的解釋力。第二階段回歸檢驗中，該工具變量影響生態韌性的回歸系數為-0.034，且在5%的水平上呈現顯著性，工具變量二次項(lninternet2)影響生態韌性的回歸系數為0.002，在10%的水平上呈現顯著性，同時F檢驗值為50.56，說明解釋變量數字經濟替換為該工具變量后，依然可以通過檢驗證實數字經濟對生態韌性的“U”形非線性影響關系，該結果與上文的基準回歸結果一致。

表7 內生性檢驗結果

(五)穩健性檢驗

為了進一步驗證數字經濟對生態韌性影響關系的可靠性，本研究擬采用三種方法進行穩健性檢驗：①數字經濟以信息技術為載體，產值體現在信息服務、計算機服務與軟件業等第三產業中，因此將第三產業產值(lntertiary)替代數字經濟進行回歸分析檢驗；②將所有控制變量的二次項作為新的控制變量，加入總控制變量中進行回歸分析檢驗；③本研究主要以省級單位為研究區域，而數字經濟發展程度較好的省與直轄市主要集中于東部地區，如廣東省、江蘇省、浙江省、上海市與北京市，因此將以上5個省份與直轄市從樣本中剔除后做回歸分析檢驗。

如表8所示，在模型(20)中，數字經濟替換為第三產業產值后，加入控制變量與雙固定效應，第三產業產值影響生態韌性的回歸系數為0.058，且在1%的水平上呈現顯著性，具有正向影響關系；在模型(21)中加入第三產業產值二次項(lntertiary2)，第三產業產值影響生態韌性的回歸系數為-0.069，在10%的水平上呈現顯著性，第三產業產值二次項影響生態韌性的回歸系數為0.007，且在1%的水平上呈現顯著性，說明數字經濟替換為第三產業產值后，依然可以通過檢驗證實數字經濟對生態韌性的“U”形非線性影響關系；在模型(22)中加入所有控制變量的二次項，數字經濟影響生態韌性的回歸系數為-0.313，在1%的水平上呈現顯著性，數字經濟二次項影響生態韌性的回歸系數為0.252，也在1%的水平上呈現顯著性，該結果與基準回歸結果一致；在模型(23)中，剔除廣東省、江蘇省、浙江省、上海市與北京市的樣本數據后，數字經濟影響生態韌性的回歸結果同樣與基準回歸結果一致。以上分析再次證明本研究結果具有一定的穩健性和可靠性。

表8 穩健性檢驗結果

六、進一步研究：異質性分析

為進一步分析各區域數字經濟對生態韌性的影響，本研究按國家統計局的經濟區域劃分標準將研究區域劃分為東部、中部、西部與東北部四個地區。為了確保每個地區回歸分析中擾動項不具備相關性，本研究在具體的回歸分析結果的基礎上，采用似無相關估計(SUR)對組間系數進行檢驗，從而方便各地區進行直觀的回歸系數比較。如表9所示，將東部、中部、西部與東北部四個地區分別進行組間系數差異檢驗，組間系數差異p值均呈現顯著，表明可以對各地區進行比較分析。

表9 組間系數檢驗結果

(一)地區異質性

為避免部分地區樣本數量過少而影響回歸結果，本研究將東部地區與東北部地區、中部地區與西部地區組合成兩個部分進行異質性分析。如表10所示，在模型(30)與模型(32)中加入控制變量與雙固定效應后，東部地區與中西部地區數字經濟影響生態韌性的回歸系數為0.111與-0.118，東部地區在1%的水平上呈現顯著性，但中西部地區尚未呈現顯著性。在模型(31)與模型(33)中加入數字經濟二次項后，東部地區、中西部地區數字經濟影響生態韌性的效應均呈現先負后正的“U”形特征，其結果與基準回歸結果保持一致。但是，通過回歸系數對比可以發現，數字經濟發展早期階段，其對中西部地區生態韌性的“負能”效應(-1.283)大于東部地區(-0.120)；數字經濟發展超過拐點值后，其對中西部地區生態韌性的“賦能”效應(2.658)同樣大于東部地區(0.219)。

表10 地區異質性分析結果

數字經濟對生態韌性的影響效應具有地區異質性的原因可能有：(1)中西部地區經濟發展水平整體落后于東部地區，以損害自然環境為代價的粗放式經濟發展程度弱于東部地區，本身具有較好的生態抵抗力與適應力，數字經濟賦能生態韌性提升的替代因素也較少，因此數字經濟發展帶動的綠色技術創新與應用，賦能西部地區生態治理能力與韌性水平提升的效應會更加顯著；(2)東部地區整體經濟發展水平更高，影響生態韌性提升的其他因素也相對較多，比如居民收入在高水平階段與數字經濟發展在影響生態韌性提升上具有替代關系。因此，東部地區作為全國居民收入水平最高的地區，在數字經濟發展后期對生態韌性的賦能效應弱于西部地區；(3)中西部地區農業基礎較好，工業基礎較薄弱，也較多地接受了東部沿海地區資源損耗型產業的轉移，經濟發展的同時環境也在遭受破壞，同時該地區對數字經濟發展的重視程度有所欠缺，因此數字經濟早期對生態韌性的“負能”效應亦會更加明顯。

(二)維度異質性

如表11所示，本研究分別分析了數字經濟三個維度即數字基礎設施、數字化水平與數字產業化對生態韌性三個維度即抵抗力、適應力與恢復力的影響關系。在加入控制變量與雙固定效應的情況下，其分析結果如下：

表11 維度異質性分析結果

在模型(34)至模型(36)中，數字基礎設施影響生態抵抗力、生態恢復力的回歸系數分別為0.343與0.469，且在1%的水平上呈現顯著性，說明數字基礎設施發展可以增強生態系統的抵抗力與恢復力，從而助推生態韌性提升；在模型(37)至模型(39)中，數字化水平影響生態抵抗力、生態恢復力的回歸系數分別為0.581與1.108，且在1%的水平上呈現顯著性，說明數字化水平的提升同樣可以增強生態系統的抵抗力與恢復力，從而助推生態韌性提升；在模型(40)至模型(42)中，數字產業化影響生態抵抗力、生態恢復力的回歸系數分別為0.166與0.251，且在1%的水平上呈現顯著性，說明數字產業化水平的提升亦能提升生態系統的抵抗力與恢復力，從而助推生態韌性提升；數字基礎設施、數字化水平與數字產業化對生態韌性適應力賦能效應尚不明顯。

(三)水平異質性

如表12所示，在進一步研究中，本文使用面板分位數回歸方法分析了生態韌性不同分位點上數字經濟對生態韌性的影響效應，其分析結果如下：

表12 水平異質性分析結果

數字經濟對生態韌性的影響效應因生態韌性水平的不同而呈現顯著差異。無論在10%、25%、50%、75%還是90%分位點上，數字經濟均對生態韌性產生顯著的正向影響關系，即說明數字經濟發展有助于推動生態韌性的提升。由各分位點上回歸系數(0.191、0.234、0.232、0.267與0.206)的整體遞增趨勢可知，隨著生態韌性水平的提高，數字經濟的影響效應逐漸提升，尤其在75%分位點上影響效應最為顯著。具體原因可能有：(1)生態韌性相對較弱的地區，生態治理技術手段與治理能力也較弱，反映出該地區數字化水平相對較弱，尤其是數字經濟帶動的技術創新程度較低，因此數字經濟賦能該地區生態韌性提升的效應也會差強人意；(2)數字經濟的綠色發展模式可以極大地促進低耗能、低污染、高附加值產業的發展，增加對生態系統中自然資源的保護，綠色技術的創新也為生態治理提供了更有成效的手段與方式，從而推動生態韌性的提升；而生態韌性較強的地區，也具有較好的數字基礎設施、創新能力與人才儲備，為數字經濟的進一步發展創造了有利條件。

七、研究結論與政策建議

(一)研究結論

本研究以數字經濟發展和生態韌性提升為立足點，基于中國2010—2021年31個省級單位的面板數據，在構建數字經濟與生態韌性評估指標體系的基礎上，運用基準回歸、中介效應與調節效應等模型檢驗了數字經濟對生態韌性的影響關系，并進一步按地區、數字經濟維度與生態韌性發展階段檢驗了數字經濟影響生態韌性的異質性特征。研究結論如下：(1)數字經濟對生態韌性的影響效應總體呈現“先負向后正向”的“U”形非線性影響關系，即數字經濟發展前期對生態韌性的“負能”效應顯著，超過一定發展臨界值后，其“賦能”效應逐漸凸顯。經過內生性檢驗與穩健性檢驗后，結論依然成立；(2)數字經濟可以通過技術創新正向影響生態韌性的提升；(3)居民收入水平較低時，數字經濟賦能生態韌性提升的效應更加顯著。隨著居民收入的提高，數字經濟賦能生態韌性的作用會逐漸減弱，居民收入在數字經濟影響生態韌性提升上具有調節作用；(4)異質性分析結果表明，中西部地區數字經濟影響生態韌性的“賦能”與“負能”效應均大于東部地區。數字基礎設施、數字化水平與數字產業化對生態韌性抵抗力與恢復力具有顯著的賦能作用；數字經濟對生態韌性的影響效應會因生態韌性階段的不同而呈現顯著差異，即生態韌性越強，數字經濟的賦能效應亦越明顯。

(二)政策建議

第一，持續推進數字經濟發展，做優做強做大數字經濟。目前，數字經濟已成為我國經濟發展最重要的增長引擎，但依然面臨著只關注規模擴張而不注重整體發展、只追求增長速度而不注重創新提質、只關注數字化轉型而忽略與實體經濟融合等諸多問題。未來需要抓住“新基建”、創新發展與數字化轉型等方面的機遇，發揮東部地區數字經濟的發展優勢，通過轉移數字化產業，促進東部地區與中西部地區的聯動協調發展，讓數字經濟的“賦能”效應在中西部地區進一步凸顯，實現數字經濟的良性發展。

第二，鼓勵綠色技術創新，實現科技和生態的協同發展。生態問題的本質是社會發展方式、生產方式與生活方式的問題?？萍紕撔聦ι?、生產方式的改變是全方位的，它不僅提高了生產效率和質量，也帶來了更好的生活體驗和發展機會。未來需要充分利用信息技術的創新優勢，加大對土壤、水質、大氣的監測與污染防治，并利用科技創新提高生產領域的節能效率，減少企業的排污量。其次，加強科技成果的轉化，利用科技產品改變公眾的出行方式與生活方式，減少碳排放與大氣污染。同時，開展環境保護科技宣傳，營造低碳綠色的社會氛圍。

第三，著力增加中西部地區居民收入，加速其數字經濟發展。結合上文實證分析可知，數字經濟對生態韌性的影響為前期“負能”、后期“賦能”效應，同時當居民收入處于低水平階段時，數字經濟對生態韌性的影響效應會更加顯著，而目前中西部地區不僅數字經濟處于前期階段，居民收入也處于較低水平階段。因此，未來需要進一步助推中西部地區居民增產增收，擴大其內需，從而促進數字經濟發展，實現中西部地區數字經濟對生態韌性從“負能”向“賦能”影響效應的加速轉變。

第四，堅持生態保護第一，實現數字經濟發展與生態環境的互促互融。生態環境保護和經濟發展不是矛盾對立的關系，而是辯證統一的關系。上文的研究分析也證實，隨著生態韌性的提升，數字經濟對生態韌性的“賦能”效應也逐漸增大。因此，未來仍需置生態保護于第一位，要堅定不移走生態優先、綠色低碳的高質量發展之路。一方面，良好的生態環境是數字經濟發展的重要基礎，生態環境保護和治理的加強，可以促進數字經濟的可持續發展，提高其競爭力和創新力。另一方面，隨著數字經濟發展推動社會向綠色發展模式的轉變，逐漸提高資源利用效率和減少環境污染，促使公眾形成更加環保的可持續消費模式，從而反哺生態環境并提升生態韌性，增強生態系統應對災害的抵御能力、適應力與恢復力。

(三)研究不足與展望

本研究雖通過固定效應、中介效應與調節效應等模型分析了數字經濟對生態韌性的影響效應，明晰了其“U”形非線性影響關系，并通過異質性分析檢驗了東部地區與中西部地區的影響效應差異，但仍存在相關研究不足：(1)由于本研究的樣本數據主要來源于省級面板數據，因此研究數字經濟對生態韌性的影響效應具有一定寬泛性，無法全面反映城市之間的影響效應差異；(2)數字經濟發展與生態韌性自身具有一定的復雜性，因此除了本研究證實的“U”形影響關系、技術創新的中介效應與居民收入的調節效應外，其聯系與影響有待進一步探析。

基于此，未來可以擴大數據收集來源，以城市面板數據為研究樣本，進一步細化相關研究；加強科學實證方法的應用，進一步挖掘數字經濟對生態韌性的影響關系，如空間溢出效應、門檻效應等，進而豐富相關維度的理論基礎研究。