摘要：以 2010-2021 年中國 30 個省份制造業(yè)為研究對象，運(yùn)用超效率 SBM 模型，將數(shù)據(jù)要素納入生產(chǎn)函數(shù)，測算省域制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP），利用 GMM 方法建立動態(tài)面板模型分析數(shù)據(jù)要素投入對綠色全要素生產(chǎn)率的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）數(shù)據(jù)要素投入對制造業(yè) GTFP 的提升具有顯著促進(jìn)作用，對東部地區(qū)的影響作用更為顯著。（2）數(shù)據(jù)要素投入水平對制造業(yè) GTFP 的影響存在基于數(shù)據(jù)要素投入水平的單門檻效應(yīng)，當(dāng)數(shù)據(jù)要素投入水平小于門檻值 0.317 時，對 GTFP 具有微弱的抑制作用，但當(dāng)其跨越門檻值后，則表現(xiàn)出明顯的正向促進(jìn)作用。（3）數(shù)據(jù)要素投入水平能夠通過推動要素稟賦結(jié)構(gòu)的合理化，進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè) GTFP 的提升。基于此，就合理配置數(shù)據(jù)要素投入水平、提升制造業(yè) GTFP 及優(yōu)化要素稟賦結(jié)構(gòu)等提出政策建議。

工業(yè)和信息化部相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2022 年中國制造業(yè)占 GDP 的比重達(dá) 27.7%；2023 年制造業(yè)增加值占 GDP 比重基本穩(wěn)定，總體規(guī)模連續(xù) 14 年保持全球第一。制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展必須踐行新發(fā)展理念，尤其要避免大量消耗自然資源、導(dǎo)致資源短缺和環(huán)境污染。制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率既考慮了生產(chǎn)效率，也考慮了制造業(yè)生產(chǎn)過程中二氧化碳非期望產(chǎn)出的排放，是更加全面與合理的測度高質(zhì)量發(fā)展水平的指標(biāo)。據(jù)此，綠色全要素生產(chǎn)率逐步成為衡量制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要指標(biāo)。

數(shù)字化作為綠色低碳發(fā)展的重要路徑，其核心是數(shù)據(jù)賦能或者是數(shù)據(jù)要素嵌入到制造業(yè)各領(lǐng)域各環(huán)節(jié)；數(shù)據(jù)要素的價值得到前所未有的重視并逐步成為戰(zhàn)略性資源。一方面，2019 年 10 月通過的《中共中央關(guān)于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進(jìn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化若干重大問題的決定》，將數(shù)據(jù)作為與勞動、資本、土地、知識、技術(shù)、管理并列的生產(chǎn)要素納入到參與收入分配的范疇，進(jìn)一步推動數(shù)據(jù)要素服務(wù)于社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。另一方面，中國目前經(jīng)濟(jì)正處于質(zhì)量變革、效率變革和動力變革的攻堅期，隨著以勞動力短缺和工資持續(xù)提高為特征的"劉易斯拐點"的到來及"人口紅利"的消失，中國經(jīng)濟(jì)開始出現(xiàn)資本報酬遞減現(xiàn)象，靠大規(guī)模的政府主導(dǎo)型投資以保持經(jīng)濟(jì)增長速度的方式不再具有可持續(xù)性，這也使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)的建設(shè)和數(shù)據(jù)要素的價值釋放成為重要的研究焦點。

基于此，剖析數(shù)據(jù)要素投入制造業(yè)生產(chǎn)后的內(nèi)在綠色發(fā)展水平，研究數(shù)據(jù)要素對綠色全要素生產(chǎn)率的外在影響路徑，對數(shù)據(jù)要素更好的彌合和驅(qū)動我國制造業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、推動數(shù)據(jù)要素與制造業(yè)兩化協(xié)同轉(zhuǎn)型助力"雙碳"治理新征程具有重要意義。

1．文獻(xiàn)綜述

從數(shù)據(jù)要素的界定和測度層面看，數(shù)據(jù)要素既是純技術(shù)角度以信息通信技術(shù)（ICT）為載體的二進(jìn)制字符信息，也是社會經(jīng)濟(jì)角度人類進(jìn)行生產(chǎn)經(jīng)營活動的財富創(chuàng)造基礎(chǔ)要素。數(shù)據(jù)要素具有虛擬形態(tài)屬性、經(jīng)濟(jì)資源屬性和價值釋放屬性，同時由于數(shù)據(jù)要素有易復(fù)制性、非排他性、非競爭性等不易計量的典型特征，現(xiàn)有的對數(shù)據(jù)要素這一無形資產(chǎn)的評價主要有核心指標(biāo)法和綜合指標(biāo)法。核心指標(biāo)法的可操作性和可比性較強(qiáng)，但其難以全面反映數(shù)據(jù)要素的絕大部分信息，因此綜合指標(biāo)法的應(yīng)用更為廣泛。已有相關(guān)研究從不同的研究視角刻畫了數(shù)據(jù)要素投入水平，從行業(yè)資源傾斜、研發(fā)創(chuàng)新能力以及社會應(yīng)用認(rèn)知度三個層面構(gòu)建了描述數(shù)據(jù)要素增值能力的指標(biāo)體系；根據(jù)數(shù)字產(chǎn)品的場景交易特性認(rèn)為指標(biāo)體系應(yīng)是普適性的數(shù)據(jù)要素估值指標(biāo)體系和針對特定領(lǐng)域和行業(yè)的數(shù)據(jù)要素估值體系的結(jié)合；從數(shù)據(jù)要素的市場化基礎(chǔ)、開發(fā)及規(guī)模三個方面構(gòu)建了市場化配置效率評價指標(biāo)。

從數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率（green total factor productivity，GTFP）的影響層面看，學(xué)術(shù)界的基礎(chǔ)研究已較為豐富。通過構(gòu)建 ML（Malmquist-Lenberger）指數(shù)實證分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對我國工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制；進(jìn)一步地，在環(huán)境動態(tài)性視角下的研究指出，大數(shù)據(jù)主要從戰(zhàn)略規(guī)劃和分析能力上對制造業(yè)綠色競爭力產(chǎn)生顯著積極作用；此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過人力資本積累、激發(fā)創(chuàng)業(yè)活力和降低出口隱含碳強(qiáng)度，進(jìn)而顯著正向強(qiáng)化制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。但數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的核心生產(chǎn)要素，已有學(xué)者逐步構(gòu)建了將數(shù)據(jù)要素作為第三要素的生產(chǎn)函數(shù)，考察在數(shù)據(jù)作為內(nèi)生投入要素對經(jīng)濟(jì)增長的影響。整體而言，現(xiàn)有研究多為數(shù)字經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)綠色效率的影響機(jī)制探討，而將數(shù)據(jù)要素作為內(nèi)生投入要素，研究其對制造業(yè)綠色投入產(chǎn)出效率的影響機(jī)理還有待擴(kuò)充。

2．理論分析與研究假設(shè)

2.1 數(shù)據(jù)要素投入與制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率

制造業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主戰(zhàn)場，數(shù)據(jù)要素如何賦能制造業(yè)也為高質(zhì)量發(fā)展提供了新思路。數(shù)據(jù)要素主要通過數(shù)字技術(shù)、要素配置、人力資本和區(qū)域創(chuàng)新等實現(xiàn)數(shù)字價值的釋放，進(jìn)而賦能 GTFP 的提升。有學(xué)者通過構(gòu)建綜合融合度指數(shù)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)的融合水平進(jìn)行研究，進(jìn)一步論證了數(shù)據(jù)要素對綠色發(fā)展的促進(jìn)作用。就產(chǎn)業(yè)發(fā)展層面而言，數(shù)據(jù)要素通過促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率進(jìn)而對 GTFP 產(chǎn)生正向影響，技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是兩條重要的影響渠道；同時，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅對本地 GTFP 具有促進(jìn)作用，還會對周邊的其他地區(qū)產(chǎn)生正向影響，并且這種影響會隨區(qū)域位置、行政級別、資源稟賦和環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度等方面的不同而表現(xiàn)出顯著差異。就企業(yè)發(fā)展層面而言，數(shù)據(jù)資源不僅能促進(jìn)企業(yè)準(zhǔn)確感知系統(tǒng)內(nèi)部和外部環(huán)境的變化，還能促進(jìn)科學(xué)分析和決策，優(yōu)化生產(chǎn)流程和提高運(yùn)營效率；企業(yè)憑借海量數(shù)據(jù)創(chuàng)生綠色生產(chǎn)的商業(yè)模式，為企業(yè)可持續(xù)賦能，兼具提升制造業(yè)生產(chǎn)效率和綠色發(fā)展的雙重效應(yīng)。綜上，數(shù)據(jù)要素的投入在理論上可以通過多種方式促進(jìn) GTFP。那么，就制造業(yè)而言，數(shù)據(jù)要素投入對制造業(yè) GTFP 能否產(chǎn)生提升作用呢？本文提出：

假設(shè) 1：數(shù)據(jù)要素投入對制造業(yè) GTFP 的提升具有顯著的促進(jìn)作用。

2.2 數(shù)據(jù)要素投入的門檻效應(yīng)

數(shù)據(jù)要素的大量投入和積累能夠極大的提升其飽含的信息價值及決策支持能力，具有較強(qiáng)的正向規(guī)模效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。本研究認(rèn)為，數(shù)據(jù)要素的投入對制造業(yè) GTFP 可能存在基于數(shù)據(jù)要素投入水平的門檻效應(yīng)：一方面，從成本角度看，由包含數(shù)據(jù)要素的生產(chǎn)函數(shù)研究可知，數(shù)據(jù)要素投入的前期固定成本較高、創(chuàng)新風(fēng)險較大、開發(fā)周期較長，但大規(guī)模使用后的邊際成本幾乎為 0，使得規(guī)模報酬遞增的條件對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生放大效應(yīng)；另一方面，從產(chǎn)出角度看，數(shù)據(jù)要素具有一定的正外部性，隨著多主體對數(shù)據(jù)的收集和反復(fù)使用可以不斷強(qiáng)化其信息的積累，這種正反饋效應(yīng)會使得數(shù)據(jù)要素投入水平的增加帶來的 GTFP 成果不斷加強(qiáng)。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)要素投入水平較低時，數(shù)據(jù)要素的投入所帶來的前期成本會在一定程度上會阻礙數(shù)據(jù)要素對制造業(yè) GTFP 促進(jìn)作用的發(fā)揮；而當(dāng)數(shù)據(jù)要素投入水平達(dá)到較高水平時，數(shù)據(jù)要素將基于健全的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、雄厚的技術(shù)創(chuàng)新實力、充足的數(shù)字人才儲備、龐大的數(shù)據(jù)累積基礎(chǔ)以及相對成熟政策支持環(huán)境，逐步發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)，進(jìn)而引領(lǐng)制造業(yè)的綠色發(fā)展水平的加速提升。基于此，本文提出：

假設(shè) 2：數(shù)據(jù)要素對制造業(yè) GTFP 的影響具有基于數(shù)據(jù)要素投入水平的門檻效應(yīng)。

2.3 要素稟賦結(jié)構(gòu)的中介作用

要素稟賦是對一個經(jīng)濟(jì)體擁有的各類生產(chǎn)要素的相對豐裕程度和基于此形成的比較優(yōu)勢的概括。數(shù)據(jù)要素并非獨立發(fā)揮作用，而是與其他生產(chǎn)要素相互協(xié)調(diào)，尤其是與勞動和資本要素的融合，發(fā)揮倍增作用。提出"兩要素互補(bǔ)、多要素協(xié)同、全要素耦合"的分析框架，揭示數(shù)據(jù)要素與其他生產(chǎn)要素共同促進(jìn)企業(yè)發(fā)展的微觀邏輯，尤其是數(shù)據(jù)協(xié)同資本、勞動等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素，促進(jìn)企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新、商業(yè)模式重塑以及綠色效率提升。當(dāng)然，在構(gòu)建三要素生產(chǎn)函數(shù)時，認(rèn)為要素稟賦結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長效率的影響會隨要素間的互補(bǔ)或替代關(guān)系而變化。一方面，數(shù)據(jù)要素的投入能夠推動要素稟賦結(jié)構(gòu)升級（勞動與資本的比值），進(jìn)而賦能經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；盡管認(rèn)為資本豐裕程度相對較高的區(qū)域工業(yè)發(fā)展水平相對更高，但人力資本積累是培育內(nèi)生比較優(yōu)勢并推進(jìn)中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。另一方面，數(shù)據(jù)要素有利于引導(dǎo)創(chuàng)新要素流向綠色效率提升的方向，實現(xiàn)要素稟賦結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的動態(tài)均衡，助力提升制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率。基于此，本文提出：

假設(shè) 3：數(shù)據(jù)要素投入通過影響要素稟賦結(jié)構(gòu)進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè) GTFP 的提升。

3 .制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測度

3.1 測度方法

超效率 SBM（undesirable slacks-based measurement）屬于 DEA 衍生模型中的一種，能有效用于評價非期望產(chǎn)出與效率大于 1 的決策單元排序問題，相對傳統(tǒng) DEA 模型更能反映效率評價的本質(zhì)。此外，超效率 SBM 模型可以分解為技術(shù)效率和規(guī)模效率：技術(shù)效率指在給定的生產(chǎn)投入條件下能夠獲得的最大產(chǎn)出水平，規(guī)模效率是指在給定規(guī)模條件下能夠獲得的最大產(chǎn)量。當(dāng)多個決策同時有效情況即效率值均為 1 時，超效率 SBM 模型可對達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)后的額外產(chǎn)出量予以區(qū)分和解決。該方法在本質(zhì)上為高階線性規(guī)劃的數(shù)據(jù)包絡(luò)模型，符合本研究的研究目的和數(shù)據(jù)特征，同時滿足投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量小于決策單元一半的原則。因此，本研究借助超效率 SBM 模型測度考慮非期望產(chǎn)出的制造業(yè)GTFP，模型如式（1）所示：

式中：n 表示決策單元個數(shù)，x 表示為投入變量，m 為投入變量個數(shù)，s1、s2、yg、yb分別表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出個數(shù)和變量，x、yg、yb為松弛變量，λ 是權(quán)重向量。

3.2 指標(biāo)選取

3.2.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

本研究以 2011-2021 年我國 30 個省份（西藏及港澳臺地區(qū)除外）的制造業(yè)為研究對象，測度全要素生產(chǎn)率（total factor productivity，TFP）的投入指標(biāo)在傳統(tǒng)的勞動要素和資本要素基礎(chǔ)上加入數(shù)據(jù)要素，正產(chǎn)出指標(biāo)為制造業(yè)的增加值，負(fù)產(chǎn)出指標(biāo)為制造業(yè)的資源與環(huán)境損耗，投入產(chǎn)出要素及其表征如表 1 所示。根據(jù)眾多學(xué)者對相似指標(biāo)的表征經(jīng)驗，本研究投入部分的勞動（L）用制造業(yè)年均從業(yè)人數(shù)（萬人）度量，資本（K）用制造業(yè)固定資產(chǎn)（億元）表征，數(shù)據(jù)要素（D）的投入水平采用下文綜合測度指標(biāo)表示；產(chǎn)出包括期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出，期望產(chǎn)出用制造業(yè)主營業(yè)務(wù)收入（億元）作為收入（Y）水平的度量，非期望產(chǎn)出（E）的資源與環(huán)境損耗用 CO2排放量來表示。表 1 全要素生產(chǎn)率的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)表征名稱 要素 表征指標(biāo)投入勞動（L） 年均從業(yè)人數(shù)/萬人資本（K） 固定資產(chǎn)/億元數(shù)據(jù)要素（D） 評價指標(biāo)體系測度結(jié)果期望產(chǎn)出 收入（Y） 主營業(yè)務(wù)收入/億元非期望產(chǎn)出 資源與環(huán)境損耗（E） CO2排放量。

3.2.2 指標(biāo)刻畫與數(shù)據(jù)來源

（1）年均從業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)凈值和主營業(yè)務(wù)收入從歷年的《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)年鑒》中獲取。其中，2017 年的《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)年鑒》中省級區(qū)域的平均用工人數(shù)、主營業(yè)務(wù)收入及固定資產(chǎn)等數(shù)據(jù)缺失，因此，該年的相關(guān)數(shù)據(jù)從《中國統(tǒng)計年鑒》、地方統(tǒng)計資料中獲取或由相鄰年份的均值估計得出。

（ 2 ） 非 期 望 產(chǎn) 出 中 各 省 份 制 造 業(yè) CO2 排 放 量 的 數(shù) 據(jù) 來 源 于 《 中 國 碳 核 算 數(shù) 據(jù) 庫 》（https://www.ceads.net.cn），根據(jù)《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（2017）》的標(biāo)準(zhǔn)整理得出。

（3）數(shù)據(jù)要素投入水平以數(shù)據(jù)要素的價值實現(xiàn)路徑作為構(gòu)建指標(biāo)的根本依據(jù)，將數(shù)據(jù)要素作為一種涉及從原始數(shù)據(jù)到采集、傳輸、計算、存儲、分析、保護(hù)直至形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品及服務(wù)的全過程資源，基本遵循"數(shù)據(jù)資源-數(shù)據(jù)資產(chǎn)-數(shù)據(jù)商品-數(shù)據(jù)資本"的數(shù)據(jù)形態(tài)演進(jìn)及"潛在價值-價值創(chuàng)造-價值實現(xiàn)-價值增值"的相應(yīng)價值形態(tài)演進(jìn)。借鑒學(xué)者們表征制造業(yè)、工業(yè)和全國范圍內(nèi)數(shù)據(jù)要素水平的指標(biāo)，本文認(rèn)為數(shù)據(jù)要素投入集中體現(xiàn)在數(shù)據(jù)要素內(nèi)部化生產(chǎn)的相關(guān)投入和市場化流通的配置投入兩個方面，并構(gòu)建了描述各省份制造業(yè)數(shù)據(jù)要素投入水平的綜合評價指標(biāo)體系。數(shù)據(jù)的內(nèi)部化生產(chǎn)主要涉及數(shù)據(jù)的生產(chǎn)與管理以及數(shù)據(jù)的研發(fā)與創(chuàng)新，依次可以從制造業(yè)行業(yè)的數(shù)字化裝備、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、研發(fā)經(jīng)費支出及創(chuàng)新能力四個方面考量。數(shù)據(jù)要素的外部化市場流通投入主要聚焦于物聯(lián)網(wǎng)、5G、云計算、區(qū)塊鏈及 AI 等數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的數(shù)字應(yīng)用環(huán)境配置和數(shù)據(jù)共享傳播程度，依次可以從制造業(yè)的數(shù)據(jù)運(yùn)載基礎(chǔ)、數(shù)字化裝備、數(shù)據(jù)傳播流量及數(shù)據(jù)共享程度四個方面考量。本文最終從數(shù)據(jù)生產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)研發(fā)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境、數(shù)據(jù)共享傳播四個系統(tǒng)層入手，細(xì)化為數(shù)據(jù)運(yùn)載基礎(chǔ)、數(shù)字化裝備、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、研發(fā)創(chuàng)新能力、研發(fā)經(jīng)費支出、數(shù)據(jù)傳播流量和數(shù)據(jù)共享程度 7 個準(zhǔn)則層，選取 24 個指標(biāo)對我國省域制造業(yè)的數(shù)據(jù)要素投入水平予以評價，指標(biāo)體系如表 2 所示。采用熵權(quán)-TOPSIS 法測度省域制造業(yè)數(shù)據(jù)要素投入水平的結(jié)果見圖 1。

3.3 制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測度結(jié)果

表 3 為我國省域制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測度結(jié)果，GTFP 的整體均值為 0.751，純技術(shù)效率（TECH）大于 1，而規(guī)模效率（SECH）的值相對較低，表明 GTFP 的提升更依賴于技術(shù)水平的進(jìn)步。在研究期類，北京、上海、江蘇、浙江、廣東和內(nèi)蒙古具有明顯的增加；除了內(nèi)蒙古具備得天獨厚的區(qū)位優(yōu)勢，在低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展中擁有較豐富的自然資源，以風(fēng)力發(fā)電為代表的新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛外，其余省份均位于東部地區(qū)，說明在保持經(jīng)濟(jì)及制造業(yè)發(fā)展領(lǐng)先的同時，這些省市在環(huán)境保護(hù)方面也成效顯著。山東省盡管 TFP 與 GTFP 均大于 1，但其 GTFP 要相對較低，表明其制造業(yè)發(fā)展速度和質(zhì)量上尚不能實現(xiàn)有效協(xié)調(diào)與統(tǒng)一，未來在綠色發(fā)展維度還有待加強(qiáng)。以江西為代表的中部省份在中部崛起戰(zhàn)略的推動下，制造業(yè) GTFP 也大多位于均值至上，綠色可持續(xù)發(fā)展能力不斷增強(qiáng)。排名相對靠后的山西、黑龍江、貴州、云南、新疆等地制造業(yè) GTFP 值也在逐年上升。由此可見，2010-2021 年我國區(qū)域制造業(yè)綠色生產(chǎn)效率水平較低的省份在國家政策的支持下具備明顯的后發(fā)優(yōu)勢，制造業(yè)的綠色發(fā)展能力大幅提升。

4．?dāng)?shù)據(jù)要素投入對制造業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響

4.1 模型設(shè)定

4.1.1 動態(tài)面板模型

為檢驗假設(shè) 1 構(gòu)建式（2）的回歸模型。

式中：i 和 t 分別表示地區(qū)和年份，被解釋變量為 Yit 表示制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率，解釋變量 Dit表示數(shù)據(jù)要素投入水平，β0 和 β1 分別表示常數(shù)項和解釋變量系數(shù)。Xit 表示四項控制變量：環(huán)境規(guī)制水平（ER）、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比（IS）、存貸款余額比（EE）和外貿(mào)依存度（WW），θt 表示各變量對應(yīng)系數(shù)，μit和 εit分別表示固定效應(yīng)及隨機(jī)誤差項。

由于 GTFP 的變化是一個動態(tài)調(diào)整過程，且數(shù)據(jù)要素與 GTFP 間可能存在雙向因果關(guān)系，故添加GTFP 的一階滯后項來構(gòu)建動態(tài)面板模型，采用系統(tǒng) GMM 的方法進(jìn)行分析，既能揭示數(shù)據(jù)要素與綠色效率間的動態(tài)影響關(guān)系，又能在一定程度上克服模型內(nèi)生性所導(dǎo)致的誤差。

4.1.2 面板門檻模型

為檢驗假設(shè) 2，本文借鑒 Hansen 的方法將數(shù)據(jù)要素水平作為門檻變量，構(gòu)建式（3）的面板門檻模型，研究數(shù)據(jù)要素對 GTFP 的非線性影響。其中，γ 為門檻值，I(?)為示性函數(shù)，當(dāng)括號內(nèi)條件成立時取 1，反之為 0。

4.1.3 中介效應(yīng)模型為檢驗假設(shè) 3，本文在基準(zhǔn)回歸方程的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步構(gòu)建了研究要素稟賦結(jié)構(gòu)（FE）作為中介變量的檢驗?zāi)Ｐ停娛剑?）、式（5）。當(dāng)式（2）、式（4）中的系數(shù) β1 及式（5）中的系數(shù) β2 同時顯著，則表明存在中介效應(yīng)；在此基礎(chǔ)上，若式（5）中的系數(shù) β1顯著，則表明存在部分中介效應(yīng)，反之，則為完全中介效應(yīng)。

4.2 變量說明與相關(guān)性分析

4.2.1 變量說明

本文的被解釋變量為制造業(yè)的 GTFP 及其 TECH 和 SECH，由前文超效率 SBM 模型測度得出。核心解釋變量及門檻變量為數(shù)據(jù)要素投入水平（D），由前文 Topsis-熵權(quán)法測度得出。中介變量為要素稟賦結(jié)構(gòu)（FE），借鑒張皓辰等[28]的表征方式，以制造業(yè)的勞動和資本要素投入比值來予以度量。本文選取的控制變量包括以下四項：環(huán)境規(guī)制水平（ER）、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比（IS）、存貸款余額比（EE）和外貿(mào)依存度（WW）。其中，環(huán)境規(guī)制水平用各省份工業(yè)污染治理投資額與規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入的比值刻畫，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比即為制造業(yè)中高技術(shù)產(chǎn)業(yè)與制造業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入之比，存貸款余額比是用居民存貸款之和與地區(qū) GDP 之比來表征居民消費水平，外貿(mào)依存度用外商及港澳臺投資的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)凈值占總固定資產(chǎn)凈值之比衡量。

4.2.2 相關(guān)性分析

由表 4 可知，數(shù)據(jù)要素投入水平和綠全要素生產(chǎn)率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率間均具有顯著的相關(guān)性，表明這些變量間存在不同程度的內(nèi)在關(guān)聯(lián)有待進(jìn)一步探究。解釋變量及控制變量間互相的相關(guān)系數(shù)絕對值在 0.6 以下，可以認(rèn)為不存在嚴(yán)重的多重共線性問題，能夠進(jìn)行回歸分析。

4.3 實證分析

4.3.1 直接影響

為保證 GMM 估計結(jié)果的一致性和工具變量的有效性，需對模型進(jìn)行二階序列自相關(guān)性檢驗和Hansen 檢驗，結(jié)果如表 5 所示，AR(2)結(jié)果顯示不存在二階序列相關(guān)，Hansen 檢驗結(jié)果顯示工具變量具有有效性，內(nèi)生性得以克服。

具體來看，制造業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的一階滯后項 L.GTFP、L.TECH和 L.SECH 的系數(shù)在 1%的顯著性水平下為正，表明數(shù)據(jù)要素投入與綠色全要素生產(chǎn)率之間具有一定的動態(tài)關(guān)聯(lián)性，前期綠色全要素生產(chǎn)率的成果會對當(dāng)期的效率水平產(chǎn)生延續(xù)性影響。由模型（4）的估計結(jié)果可得，數(shù)據(jù)要素投入水平 D 對綠色全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)顯著為正，前文得假設(shè) 1 得到驗證，即數(shù)據(jù)要素的投入能夠促進(jìn)我國制造業(yè) GTFP 的顯著提升。根據(jù)模型（5）和（6）中核心解釋變量 D 的系數(shù)可知，數(shù)據(jù)要素的投入對制造業(yè) GTFP 的提升主要表現(xiàn)在對規(guī)模效率的促進(jìn)，而對純技術(shù)效率的影響卻不顯著；可能是由于數(shù)據(jù)要素通過發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)來提升企業(yè)的生產(chǎn)決策效率，由此減少企業(yè)對能源資源的依賴，進(jìn)而促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。反之，囿于數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新具有周期長、風(fēng)險大、成本高的特點，數(shù)據(jù)要素投入對純技術(shù)效率的促進(jìn)作用還未顯現(xiàn)。此外，控制變量中高技術(shù)產(chǎn)業(yè)占比和外貿(mào)依存度對 GTFP 具有一定的促進(jìn)作用，而環(huán)境規(guī)制水平卻表現(xiàn)出較弱的抑制作用，這與劉偉江等[33]提出二者存在倒"U"型關(guān)系有關(guān)，短期來看，在環(huán)境規(guī)制政策的要求下，企業(yè)需舍棄部分效益來優(yōu)先遵守法規(guī)，這導(dǎo)致生產(chǎn)經(jīng)營活動在一定程度上受阻，進(jìn)而對其效率產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)。

為確保回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文通過以下兩種方式進(jìn)行檢驗：一是更換解釋變量的測度方法，利用主成分分析法對表 2 中數(shù)據(jù)要素投入水平進(jìn)行測度，回歸后得出的結(jié)果如表 6 中列（1）顯示數(shù)據(jù)要素（New_D）的系數(shù)顯著為正，這與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。二是增加控制變量加以回歸分析，借鑒王鈺等[35]將人工智能的應(yīng)用作為影響制造業(yè)發(fā)展水平的因素，本文引入制造業(yè)人工智能專利數(shù)這一控制變量，根據(jù)國家知識產(chǎn)權(quán)局發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類與國際專利分類參照關(guān)系表（2021）（試行）》收集并整理數(shù)據(jù)，回歸后得出列（2）數(shù)據(jù)要素（D）的系數(shù)依然顯著為正，表明本文的結(jié)果仍具有穩(wěn)健性。

為探究數(shù)據(jù)要素對我國省域制造業(yè) GTFP 影響的區(qū)域異質(zhì)性，本文用系統(tǒng) GMM 系統(tǒng)估計法進(jìn)一步對我國東部、中部和西部地區(qū)的樣本進(jìn)行回歸分析。由表 7 可知，數(shù)據(jù)要素投入能夠顯著促進(jìn)東部地區(qū) GTFP 的提升，但對中西部地區(qū)卻沒有顯著的影響，原因可能是我國東部地區(qū)的數(shù)據(jù)要素投入水平相對較高，在其規(guī)模效應(yīng)的作用下，顯著促進(jìn)了東部地區(qū)的綠色技術(shù)創(chuàng)新和戰(zhàn)略布局，進(jìn)而對 GTFP的提升表現(xiàn)出推動作用。同時，不同省域的制造業(yè)發(fā)展水平參差不齊，且資源稟賦、產(chǎn)業(yè)特點、人力水平和經(jīng)濟(jì)環(huán)境也存在較大差異，這些都是造成數(shù)據(jù)要素對 GTFP 的影響存在區(qū)域異質(zhì)性的原因。

4.3.2 門檻效應(yīng)

本文預(yù)判數(shù)據(jù)要素對制造業(yè) GTFP 可能存在非線性影響，為驗證假設(shè) 2，本文將數(shù)據(jù)要素投入水平作為門檻變量，利用面板門檻模型進(jìn)行檢驗，Bootstrap 自助法抽樣 300 次后得出結(jié)果如表 8 所示。單一門檻變量系數(shù)通過了 1%水平下的顯著性檢驗，得到的門檻值為 0.317，表明我國制造業(yè)的數(shù)據(jù)要素投入對 GTFP 的影響存在基于數(shù)據(jù)要素投入的單一門檻效應(yīng)，假設(shè) 2 得證。

進(jìn)一步對面板門檻模型系數(shù)進(jìn)行回歸估計，當(dāng)數(shù)據(jù)要素投入水平低于門檻值 0.317 時，核心解釋變量 D 的系數(shù)為-0.077，表明這一階段數(shù)據(jù)要素投入對 GTFP 具有微弱的抑制作用，可能源于數(shù)據(jù)要素投入所帶來的綠色發(fā)展效益還不及綜合成本。當(dāng)數(shù)據(jù)要素投入水平超過門檻值 0.317 時，核心解釋變量 D 的系數(shù)為 0.163，意味著數(shù)據(jù)要素投入水平達(dá)到一定體量后，對制造業(yè) GTFP 的提升產(chǎn)生了顯著促進(jìn)作用。這再一次印證了前述數(shù)據(jù)要素的作用特點，初期的數(shù)據(jù)要素投入規(guī)模和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平尚不完善，且存在較高的投資成本和創(chuàng)新風(fēng)險，以至于阻礙制造業(yè)企業(yè)的綠色技術(shù)創(chuàng)新和綠色效率增長。后期隨著數(shù)據(jù)要素投入的累積，從企業(yè)創(chuàng)新動力到市場投資環(huán)境均逐步形成促進(jìn) GTFP 提升的良性互動狀態(tài)。

4.3.3 中介效應(yīng)

本文選取要素稟賦結(jié)構(gòu)作為中介變量進(jìn)行檢驗，結(jié)果如表 10 所示。核心解釋變量數(shù)據(jù)要素 D 在模型（1）中對制造業(yè) GTFP 具有顯著的正向影響，系數(shù)為 0.462，在模型（3）中對中介變量要素稟賦結(jié)構(gòu) FE 的影響系數(shù)也顯著為正，系數(shù)為 21.718，表明數(shù)據(jù)要素投入水平與要素稟賦結(jié)構(gòu)間的正向關(guān)聯(lián)度很強(qiáng)。同時，模型（4）中要素稟賦結(jié)構(gòu) FE 對制造業(yè) GTFP 具有顯著的正向影響，系數(shù)為 0.02。據(jù)此，數(shù)據(jù)要素投入水平通過提高要素稟賦結(jié)構(gòu)的合理化進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè) GTFP 的提升，假設(shè) 3 得證。由于模型（4）中的核心解釋變量數(shù)據(jù)要素 D 的系數(shù)也具有顯著性，要素稟賦結(jié)構(gòu)在本研究中具有部分中介效應(yīng)。通過對比各影響系數(shù)的絕對值，表明單純依靠勞動與資本要素投入的增加及結(jié)構(gòu)的調(diào)整對我國制造業(yè) GTFP 不具有持久的動能優(yōu)勢，還需通過技術(shù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)要素的拉動來進(jìn)一步提升制造業(yè)的綠色發(fā)展。

5．結(jié)論與政策建議

挖掘數(shù)據(jù)要素價值是提升制造業(yè)綠色高效發(fā)展的重要路徑之一，本文以 2010-2021 年我國 30 個省份制造業(yè)為研究對象，運(yùn)用超效率 SBM 模型對其綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度，通過 GMM 方法構(gòu)建動態(tài)面板模型分析數(shù)據(jù)要素投入對綠色全要素生產(chǎn)率的影響。本文得出的主要結(jié)論有：

（1）我國制造業(yè)的數(shù)據(jù)要素投入水平整體呈現(xiàn)東部高于中部高于西部的經(jīng)濟(jì)態(tài)勢，中部和西部地區(qū)的差距相對較小。

（2）數(shù)據(jù)要素投入對制造業(yè) GTFP 的提升具有明顯的促進(jìn)作用，主要表現(xiàn)在對規(guī)模效率的提升，且對東部地區(qū)的影響作用更為顯著。

（3）數(shù)據(jù)要素投入水平對制造業(yè) GTFP 的影響存在基于數(shù)據(jù)要素投入水平的單門檻效應(yīng)，當(dāng)數(shù)據(jù)要素投入水平小于門檻值 0.317 時，對 GTFP 具有微弱的抑制作用，但當(dāng)其跨越門檻值后，則表現(xiàn)出明顯的正向促進(jìn)作用。

（4）數(shù)據(jù)要素投入水平能夠通過推動要素稟賦結(jié)構(gòu)的合理化，進(jìn)而促進(jìn)制造業(yè) GTFP 的提升。

基于以上結(jié)論，提出如下政策建議：

（1）提升我國制造業(yè) GTFP 不僅要注重技術(shù)效率，也要重視規(guī)模效率的提升。從數(shù)據(jù)要素的應(yīng)用環(huán)境、企業(yè)管理和共享傳播等方面把握數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展紅利，打造成規(guī)模的綠色集成制造業(yè)。短期來看，制造業(yè) GTFP 的提升要求企業(yè)注重節(jié)能和減排；長期來看，GTFP 的提升還需以科技創(chuàng)新為抓手，平衡企業(yè)營收和環(huán)境友好之間的關(guān)系，進(jìn)而實現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展要求。

（2）充分認(rèn)識區(qū)域間的產(chǎn)業(yè)特征和數(shù)據(jù)要素的影響差異性，因地制宜地制定制造業(yè)相關(guān)的綠色產(chǎn)業(yè)扶持政策，同時增強(qiáng)區(qū)域間的數(shù)字技術(shù)交流和數(shù)據(jù)要素共享，拓寬數(shù)據(jù)要素與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)融合與應(yīng)用的范圍，全力營造活力高效的數(shù)據(jù)要素流通環(huán)境，促進(jìn)東部地區(qū)數(shù)據(jù)要素所帶來的綠色效能向周邊外溢，充分提升各區(qū)域數(shù)據(jù)要素對制造業(yè) GTFP 的促進(jìn)效果。

（3）數(shù)據(jù)要素能夠通過影響要素稟賦結(jié)構(gòu)進(jìn)而對制造業(yè) GTFP 產(chǎn)生促進(jìn)作用，因此要不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)內(nèi)部要素稟賦結(jié)構(gòu)的合理化，尤其是在大力投入數(shù)據(jù)要素的過程中，注重甄別和契合制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的要素比較優(yōu)勢，使得產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能在長期中取得持續(xù)發(fā)展，并與制造業(yè)的綠色低碳理念相協(xié)調(diào)，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)要素對綠色全要素生產(chǎn)率的賦能作用。

來源：生態(tài)經(jīng)濟(jì)