——基于长江三角洲41个城市的经验证据

李润¹  丁伊丽²

（1.云南农业大学经济管理学院，云南 昆明 650201；2.云南省高原特色农业产业研究院，云南 昆明 650201）

摘要：本文研究了数字经济水平、绿色金融和环境规制对绿色创新的影响。研究结果显示，数字经济水平的平方对绿色金融有显著的正向促进作用，且在长江三角洲地区城市中，数字经济的发展降低了绿色金融的信息壁垒并增加其便利性。数字经济水平的平方对绿色创新的影响呈现显著的“U”型特征，初期可能抑制绿色创新，但随着数字经济提升，其促进作用逐渐增强。引入绿色金融和环境规制变量后，结果表明，这两者对绿色创新具有关键的调节作用。本文建议推动数字经济与绿色金融的融合，制定长效环境规制政策，完善绿色金融体系，因地制宜制定政策，并实现经济发展与环境保护的协调统一，以更好地促进绿色创新和经济的可持续发展。

关键词：数字经济；绿色金融；绿色创新；环境规制

一、引言

随着全球环境问题的日益严峻，绿色创新成为实现可持续发展的重要路径。区域创新系统理论强调现代经济需要综合考虑多种生产因素的相互作用，除了技术、资本和人力外，还需要重视数据信息与制度等要素的重要作用。数字经济通过信息技术和数字化手段，正在重塑传统经济模式，提升生产效率和资源利用效率，具备推动创新的潜力。长江三角洲作为中国经济最发达的区域之一，既是数字经济发展的前沿阵地，也是绿色创新的重点区域。近年来，中国政府高度重视绿色发展和数字经济的发展，出台了一系列政策推动这两个领域的深度融合。《"十四五"数字经济发展规划》强调要加快数字经济与绿色经济的协同发展；《关于构建市场导向的绿色技术创新体系的指导意见》提出要利用数字技术推动绿色技术创新。与此同时，绿色金融作为支持绿色经济发展的重要工具，正逐渐成为促进绿色创新的重要力量。绿色金融通过引导资金流向绿色项目，激励企业和机构进行绿色技术创新和应用，起到了资源配置和风险管理的双重作用。通过探究数字经济、绿色创新以及绿色创新三者之间的关系，优化传统的生产模式，能够有效促进绿色创新和经济发展。

关于数字经济对绿色创新的促进作用，现有研究大多从企业和政府两个主要创新主体展开探讨。从企业角度来看，企业更侧重于绿色创新技术的应用研究和实验发展，强调技术的积累与传播。^[1]Vial（2021）认为，数字化转型体现了企业对数字化技术的创新性应用，其本质是通过数字技术融入企业业务流，形成智能化闭环，使企业的生产经营全过程可度量与可追溯，重构了企业的核心竞争力。^[2]冯严超等（2022）采用空间计量模型发现，企业的数字化转型与企业的环境绩效（全要素生产率）之间存在倒U型关系；^[3]许晓婷等（2024）通过双重差分模型研究了数字经济对企业绿色创新行为的影响，发现数字经济试点地区高污染企业的绿色创新产出显著增加。李小明等（2024）从数据要素角度出发，认为数据作为生产要素，通过引导更多的数据投入到绿色创新活动中，能够促进企业自主进行绿色创新，挖掘企业的绿色创新意愿。^[4]从政府角度来看，政府能够通过实施政策、加强环境管理制度等手段，促进数字经济的发展，从而激励各方增加绿色创新行为。周杰（2024）等人认为，政府通过建立数字经济产业基地，改善当地数字技术科研环境，引导能源企业在降碳、减排等方面攻克技术难关，可以推动城市绿色创新。^[5]崔茂森等（2024）以长三角地区城市为例，研究区域差异，提出各地政府应立足当地，借鉴高水平城市的经验，通过信息共享平台等数字化手段，推动资源要素在城市间的双向流动，促进数字经济与绿色创新的耦合协调。^[6]

首先，数字经济作为创新的配置要素，对绿色创新的影响作用具有很强的空间依赖性。数字经济的发展与城市的发展水平密切相关。本文通过研究长江三角洲的三省一市，探讨不同地区数字经济发展对绿色创新的影响作用和差异性。长江三角洲地区作为中国经济最发达的区域之一，具备研究数字经济与绿色创新关系的理想条件，通过对比分析区域内不同城市的数字经济发展水平和绿色创新成果，能够揭示数字经济对绿色创新的具体促进作用。其次，绿色金融在促进绿色创新质量提升方面具有重要作用。绿色金融通过缓解融资约束、降低交易成本和增强同行间的研发竞争潜在机制，能够有效促进企业绿色创新。然而，传统绿色金融面临的融资限制和信息不对称问题，常常制约其效用的充分发挥。随着数字技术的发展，数字金融工具的广泛应用能够在一定程度上减少这些限制，提升绿色金融的效率。例如，通过区块链技术和大数据分析，可以更加准确地评估企业的绿色创新能力和项目的潜在回报，减少信息不对称，提高融资效率。最后，环境规制作为推动绿色创新的重要手段，通过激发企业的绿色创新意愿，提高城市的绿色创新水平。严格的环境规制政策不仅能够迫使企业进行技术升级和创新以符合环保标准，还能够通过政策激励和支持，促进企业主动投入绿色创新活动。数字经济的发展为环境规制提供了新的工具和手段，例如通过物联网和大数据技术，政府可以更加精准地监控和管理环境污染情况，及时发现和处理违规行为，提高环境规制的执行效果，从而进一步激励企业进行绿色创新。

综上所述，本文旨在通过多维度的分析，深入探讨数字经济对绿色创新的积极促进作用。希望通过对长江三角洲地区的实证研究，揭示不同区域数字经济发展对绿色创新的具体影响；通过分析绿色金融在数字技术支持下的改进和提升，探讨其对绿色创新的促进机制；并通过环境规制政策与数字经济工具结合的研究，展示其在提升城市绿色创新水平方面的潜力。最终，期望为政策制定者和企业提供有益的参考，推动数字经济与绿色创新的深度融合，实现经济的可持续发展。

二、理论分析与研究假说

1.数字经济对绿色创新的促进作用

从现有文献来看，大多数文献都是研究信息技术等数字经济的核心技术和数字经济对经济增长和节能减排的影响。首先，大多数学者认为信息技术和数字经济对经济增长有促进作用。^[7]一方面信息技术对各个国家或者地区有促进作用。Vu(2013)实证研究发现,信息技术投资对新加坡GDP的贡献率约为1%,显著促进了新加坡的经济增长。^[8]Shahiduzzaman和Alam(2014)实证发现信息技术有助于澳大利亚的经济发展和生产率提升。^[9]而韩宝国等人（2018）从软件和信息技术服务业出发，发现软件与信息技术服务业的发展有利于经济增长，而且具有区间效应和区间差异性。^[10]另一方面，数字经济对国家或者地区经济高质量发展有助推作用。赵涛等(2020)用地级市数据匹配企业微观数据,实证发现数字经济促进中国经济高质量发展的重要途径是提升创业活跃度。^[11]李卫东等人（2024）通过研究数字经济对区域经济增长收敛的影响研究，发现数字经济对区域经济的影响具有空间溢出性，且收敛速度随着时间越来越快，在2016年以后促进作用才显现出来。^[12]

其次，大部分学者认为信息技术或者数字经济有利于节能减排，但是影响作用不同。一方面,就信息技术而言,Hilty等(2006)认为信息技术可以提高生产的能源效率,从而对环境可持续性产生了积极影响。^[13]Khuntia(2018)实证发现信息技术(Information Technology,IT)可以在支持环境可持续增长的运营管理中扮演着重要角色。^[14]而张可（2023）通过对长三角城市群的实证研究，发现智能城市建设能够显著促进节能减排，且邻近地区对本地节能减排也有促进作用，但是随着空间距离的增长而减少。^[15]另一方面，周梦雯（2024）构建数字经济空间关联网络矩阵，发现数字经济对能源强度和碳排放强度的影响均呈现倒“N”型特征，具有显著的空间溢出效应，数字经济发展到一定阶段可以实现“节能”与“减排”双赢。^[16]而王庆喜（2022）认为提高生产效率是数字经济促进绿色发展的主要作用机制。^[17]

最后，也有学者直接研究数字经济对绿色创新的促进作用。林妍（2023）研究产业数字化与绿色创新的耦合程度，研究发现产业数字化与绿色创新的耦合程度呈现逐年上升的情况，且耦合程度在区域层面呈现出华东>华北>华南>华中>东北>西南>西北的分布态势。^[18]而周青等人(2020)发现数字化接入水平的提高对创新绩效呈现倒“U”型关系，也就是说数字化水平能够促进绿色创新的发展，但是过高过低都不利于绿色创新的发展。而程刚等人（2024）基于2011-2021年中国省域新一代信息技术产业面板数据，研究发现人力资本差异是造成我国新一代信息技术绿色创新能力的主要结构来源，而区域绿色创新能力差异形成机理存在地区异质性。^[19]

假说1：数字经济对绿色创新的促进作用呈现“U”型，且具有区域差异性。

绿色金融在数字经济和绿色创新之间的中介作用

绿色创新需要大量资金，而绿色金融融合了“绿色”和“金融”两者的特点，能够为绿色创新提供资金支持和环境规制的作用。数字经济能够降低绿色金融的交易壁垒，推动绿色金融的发展。因此，绿色金融在数字经济与绿色创新之间具有中介作用。

首先，数字经济能够显著降低绿色金融的交易壁垒。陆岷峰（2022）认为，大数据、区块链、人工智能等技术的应用能够更加准确地评估和量化绿色金融的回报与风险。^[20]同时，王康仕等人（2020）和魏丽莉等人（2023）指出，数字经济能够增加绿色金融市场的透明度和公正性，从而促进绿色金融的创新。^[21-22]随着中央和地方政府出台了一系列绿色金融相关政策举措来应对外部性、信息不对称等造成的市场失灵，越来越多的学者尝试通过构造外生性冲击的方式来实证研究绿色金融对绿色创新的影响效应和作用机制。

从政策工具分类来看，由于绿色信贷、绿色债券和环境权交易占据了绿色金融市场的大部分份额，现有文献主要集中考察了这三类绿色金融政策工具对宏观和微观经济主体绿色创新的影响。

第一，绿色信贷。文献结合因果计量推断模型考察绿色信贷政策对高污染企业和低污染企业影响的差异性。刘强等（2020）研究发现，绿色信贷政策的实施通过降低债务融资成本显著提升了重污染企业的创新产出。^[23]然而，Wen等（2021）的实证结果表明，绿色信贷政策的实施未能表现出绿色创新提升效应，反而显著抑制了重污染企业的研发投入和全要素生产率的提升。^[24]第二，绿色债券。吴世农等（2022）以中国2016年发布的《关于开展绿色公司债券试点的通知》为准自然实验，研究发现绿色公司债券试点政策的实施通过缓解融资约束、加强外部监督和促进环保投资等三个渠道显著促进了处理组企业（即发行绿色债券的企业）的绿色专利申请数量。^[25]陈幸幸等（2022）的实证研究提供了相似的证据，发现企业发行绿色债券不仅可以通过直接的市场积极反馈促进企业绿色创新产出水平的提高，而且可以通过向债券投资者以外的相关利益者释放绿色信号等间接渠道促进企业非绿色创新产出水平的提高。^[26]第三，环境权交易。Zhang等（2022）通过中国30个省市自治区的面板数据，实证考察了碳交易试点政策对绿色创新的影响和作用机制，但发现当前我国的碳交易试点政策显著抑制了地区的绿色创新水平。^[27]不同于上述研究以省级单位作为样本，王为东等（2020）以中国地级市面板数据为研究对象，实证考察了碳交易试点政策与低碳技术创新之间的关系。实证结果支持了波特假说的存在性，即碳交易政策总体上显著促进了试点省份的低碳创新水平，但表现出显著的地区差异性。^[28]

假说2：绿色金融在数字经济和绿色创新之间具有中介作用

环境规制在数字经济和绿色创新之间的调节作用

环境规制是政府制定和实施各类政策措施以实现环境保护的行为，而数字经济作为我国经济高质量发展的重要引擎，体提倡构建资源节约和环境友好型经济发展模式。^[29]步晓宁（2022）从工业、企业和政府三个角度出发研究，发现政府节能采购政策抑制了企业污染排放，此外，政府政策还赋予了企业更多的自主权，减少污染排污的效果更加明显。^[30]马丽娜（2024）基于2011-2018年的市级和企业的数据，实证分析环境规制差异化大的对企业绿色创新质量有抑制作用，数字经济在区域环境规制差异性之间起正向调节作用。^[31]王维安等人（2024）的研究则强调了地方政府债务在环境规制中的双重作用：一方面削弱指导性环境规制，另一方面增强处罚性环境规制，从而倒逼企业进行绿色技术创新和产业结构升级。此外，数字经济水平在这一过程中起到了正向调节作用，进一步促进了绿色技术创新。^[32]

综上所述，环境规制在企业绿色创新和污染控制中具有重要的调节作用。政府通过制定和实施适当的政策措施，不仅可以直接抑制企业的污染排放，还能通过赋予企业更多的自主权和利用数字经济的发展，间接促进绿色技术创新和产业结构升级。同时，地方政府的财政状况也会通过环境规制影响企业的创新行为。

假说3：环境规制在数字经济和绿色创新之间的调节作用

研究设计

变量选择与数据说明

（1）被解释变量

本文的被解释变量是绿色创新，采用各个市的绿色专利数衡量市级的绿色创新水平。

（2）解释变量

本文的解释变量为数字经济，参考赵涛等人的做法，用每百人互联网用户数、计算机服务和软件从业人员占比、人均电信业务总量、每百人移动电话用户数衡量各个市的数字经济发展水平

（3）中介变量

本文的中介变量是绿色金融，采用熵值法测算，从绿色金融、绿色投资、绿色保险、绿色债券、绿色支持、绿色基金、绿色权益七个方面进行测算，如表1所示：

表1 绿色金融的指标体系

（4）调节变量

本文的调节变量为环境规制，借鉴倪娟等人对环境规制的解释，使用废水化学需氧量排放量、二氧化硫排放量、一般工业固体废物产生量（万吨）、一般工业固体废物处置量衡量，采用熵值法计算。

（5）控制变量

本文采用城市经济发展水平、金融发展水平、绿色生产水平、政府干预程度、劳动力供给水平等作为控制变量

（6）数据来源

数据来源于中国研究数据服务平台（CNRDS）中的绿色创新专利数据库、《中国统计年鉴》、各市的市级统计年鉴以及各个地方的统计年报，缺失值采用线性插值补齐，具体指标体系如表2所示：

表2 指标体系

2.模型设计

三、实证分析

1.基准回归

本文研究数字经济对城市绿色创新的影响，模型（1）采用最小二乘法，数据分析结果显著，且数字经济水平的平方回归系数为5338.1368，说明数字经济能够显著促进城市绿色创新发展。模型（2）是通过Hausman检验，应该采用固定效应模型的检验结果。从结果中可以看出，当固定年份、地区时，数字经济水平促进绿色创新水平发展呈现U形的影响作用。也就是说，在数字经济发展的初期阶段，技术进步和信息技术的发展能够有效的促进绿色创新发展；在数字经济发展的中期，数字经济的发展会带来一些负面影响，如资源消耗过大和环境污染的情况；在数字经济发展的后期。人们对绿色发展的重要性加深了认识，数字经济的成熟和技术进步尤其是在绿色能源、清洁技术等方面，能够促进绿色创新的发展。同时，在考虑控制变量的时候，可以发现人均GDP的平方对绿色创新的影响也是呈现U形；劳动力的供给水平正向促进绿色创新发展，但人均GDP的平方和劳动力供给水平对绿色创新的效应比较小；而政府的干预程度的影响效果较大且呈现正向，说明在促进城市绿色创新的水平的发展过程，政府的干预程度越大，城市绿色创新的水平越高，政府通过加大环保补贴、税收优惠等来激励齐耶赫个人投入到绿色创新领域。模型（3）考虑控制年份，模型（4）考虑控制地区，可以发现在不同地区层面上，数字经济对绿色创新的影响呈现倒“U”型，说明数字经济发展过慢会抑制绿色创新的发展，过快也会抑制绿色创新的发展，验证了假说1。同时，还能够发现在发展程度较低的安徽和江苏地区数字经济促进绿色创新的影响效果比发达程度高的上海、浙江高。说明在经济水平相对不高的城市，数字经济对绿色创新水平的发展促进更大。具体回归结果如表3所示：

表3 实证分析结果

2.稳健性检验

为确保研究结果的可靠性和稳健性，本文采用了两种检验方法：一是检验绿色技术创新变量是否存在异方差现象，二是对绿色技术创新变量进行缩尾处理。具体操作如下：

3. 异方差检验

首先，通过构建一个辅助回归模型，检测绿色技术创新变量残差的平方与数字经济水平的平方及其控制变量的关系。具体步骤如下：以绿色技术创新变量的残差的平方作为因变量，数字经济水平的平方及其控制变量作为自变量进行回归分析。模型结果显示，数字经济水平的平方对绿色技术创新残差的影响显著，且控制变量中的人均GDP的平方、劳动力水平和绿色生产水平结果显著。模型的拟合优度（R²）为0.664，表明模型的拟合效果较好。综上所述，通过异方差检验，我们可以确认模型（1）的回归结果是可靠的。具体模型（1）的回归结果见表3。

为了进一步验证回归结果的稳健性，本文对绿色技术创新变量进行缩尾处理，具体操作如下：

首先，削减绿色技术创新变量中最极端的5%数据，以减少极端值对统计结果的影响。对处理后的数据重新进行回归分析，结果显示，数字经济水平的平方对绿色技术创新水平的影响依然是正向且显著的，同时，控制变量中的人均GDP的平方和劳动力水平结果显著，表明回归结果具有稳健性。

通过上述两种稳健性检验方法，本文验证了绿色技术创新变量在不同模型中的稳健性，进一步提高了研究结论的可信度。研究结果表明，数字经济水平的平方对绿色技术创新具有显著的正向影响，说明数字经济水平对绿色创新的影响呈现倒“U”型，而人均GDP的平方和劳动力水平作为控制变量同样在模型中表现出显著性。这些发现为数字经济促进绿色技术创新提供了有力的实证支持。稳健性检验结果如表4所示：

表4 稳健性检验结果

四、影响机制分析

模型（1）是研究数字经济水平的平方对绿色金融的影响。该模型结果显示，数字经济水平的平方对绿色金融的影响有显著的正向促进作用。说明在长江三角区城市，数字经济水平发展能够有效促进绿色金融的发展，数字经济的发展通常伴随着电子设备、互联网水平等数字工具的发展，有效地降低绿色金融的信息壁垒和增加绿色金融的方便度。模型（2）在原有的基本模型上，加入中介变量绿色金融和调节变量环境规制，该模型结果表明，主要的自变量数字经济水平的平方、中介变量绿色金融的发展水平以及当地的环境规制水平对因变量绿色创新水平有显著的正向影响。在控制变量中，人均GDP平方和一般工业废物利用率的系数显示显著，拟合系数（R²）为0.5835，说明该模型的拟合效果较少。根据模型结果，数字经济水平的平方对绿色创新的影响呈现出显著的“U”型特征。这表明，在数字经济发展的初期阶段，其对绿色创新可能会产生一定的抑制作用。这种抑制作用可能源于企业在初期阶段主要专注于数字化基础设施和技术的建设，而忽略了绿色创新。然而，随着数字经济水平的不断提升，这种情况开始发生变化，数字经济对绿色创新的促进作用逐渐显现并增强。随着数字技术的成熟和普及，企业能够更有效地整合数字技术与绿色创新，进而推动绿色技术的发展和应用。

在引入绿色金融和环境规制变量后，模型结果显示，数字经济水平对绿色创新的促进效果显著增强。这一发现表明，绿色金融和环境规制在促进绿色创新方面起到了关键的调节作用。绿色金融作为一种将金融资源导向环保项目和绿色产业的机制，能够有效支持绿色创新。通过提供优惠贷款、绿色债券和绿色基金等金融工具，绿色金融降低了绿色项目的融资成本，提高了绿色创新项目的可行性和吸引力。企业在进行绿色创新时，可以获得更多的资金支持，减少了资金短缺的困扰，从而加速了绿色技术的研发和应用。随着绿色金融的发展，数字经济水平的提高能够通过绿色金融的发展进一步促进当地绿色创新水平的提升。环境规制作为政府干预市场的一种手段，能够限制地方政府和企业的环境破坏行为，促使其更加注重环境保护和可持续发展。严格的环境规制通过以下几方面促进绿色创新：首先，强制性减排措施迫使企业投资于清洁技术和绿色产品，以满足环境法规的要求；其次，污染罚款增加了企业不遵守环保规定的成本，激励企业进行绿色创新以避免罚款；最后，环保认证和激励政策通过认证绿色产品和技术，提供税收优惠和财政补贴，激励企业进行绿色创新。环境规制不仅能够限制企业和政府的短期环境破坏行为，还能够引导长期的绿色发展路径，使得企业在生产和经营过程中必须考虑环境成本，从而推动企业向绿色技术转型和创新。因此，环境规制在促进地区绿色发展水平方面发挥了重要作用，并进一步促进了绿色创新水平的提高。验证了假说2和假说3。模型回归结果如表5所示：

表5 中介效应检验结果

四、结论启示

根据上述模型的结果，我们可以得出一下启示：

首先，政策制定者应推动数字经济与绿色金融的深度融合。数字经济的发展不仅包括电子设备和互联网技术的普及，还涵盖了大数据、区块链和人工智能等新兴技术的应用。通过这些数字工具的发展，可以显著降低绿色金融的信息壁垒，提高其可达性和便利性。例如，区块链技术可以提高绿色金融交易的透明度和可追溯性，大数据分析可以更精准地评估绿色项目的风险和收益，从而促进绿色创新项目的融资和实施。政策制定者应鼓励和支持数字金融科技的应用，构建更为高效和透明的绿色金融市场。

其次，政府应制定长效的环境规制政策。环境规制作为一种政府干预市场的手段，具有强制性和引导性。通过实施严格的强制性减排措施，企业必须投资于清洁技术和绿色产品以满足环保要求。与此同时，设立污染罚款机制，可以增加企业不遵守环保规定的成本，激励企业主动进行绿色创新以避免罚款。此外，环保认证和激励政策也发挥着重要作用。通过环保认证，政府可以为绿色产品和技术背书，增加其市场竞争力；通过财政补贴和税收优惠，政府可以降低企业进行绿色创新的成本，从而鼓励更多企业参与到绿色发展中来。这些措施不仅能减少短期内的环境污染，还能引导企业进行长期的绿色创新和技术转型。

第三，发展和完善绿色金融体系也是关键。绿色金融体系的发展需要多方面的支持和协同。金融机构应积极开发和推广绿色金融产品和服务，如绿色贷款、绿色债券、绿色基金等，以满足不同类型绿色项目的融资需求。政府可以通过建立绿色金融标准和评估体系，确保绿色金融的规范性和有效性。同时，提供财政补贴和税收优惠等激励措施，可以降低绿色项目的融资成本，提高绿色创新项目的吸引力，鼓励企业进行绿色投资和创新。金融市场的参与者也应加强合作，共同推动绿色金融的发展，形成绿色金融生态系统。

第四，政策制定应因地制宜。不同地区的数字经济和绿色金融发展水平存在差异，政策制定者应根据具体情况制定相应的政策措施。对于数字经济和绿色金融发展较快的地区，可以重点推动先进技术的应用和高水平的绿色金融服务；对于发展相对滞后的地区，可以通过基础设施建设和政策扶持，逐步提升其数字经济和绿色金融水平。通过因地制宜的政策，推动各地区数字经济、绿色金融和绿色创新的协调发展，确保政策的有效性和可持续性。

最后，经济发展与环境保护需要协调统一。在推动经济发展的过程中，政府和企业应同时关注环境保护和绿色发展。数字经济的发展不应以牺牲环境为代价，而应与绿色创新相结合，通过技术进步和创新，实现经济与环境的双赢局面。企业在追求经济利益的同时，应承担起环境保护的社会责任，积极投资于绿色技术和绿色产品，推动绿色经济的发展。政府应加强政策引导和支持，构建绿色发展框架，推动经济的可持续发展。

综合来看，通过这些政策和措施，可以更好地发挥数字经济对绿色创新的促进作用，推动经济的可持续发展，促进绿色经济的全面发展，实现环境保护和经济增长的协调统一。这不仅有助于实现长江三角区的绿色转型，也为其他地区提供了有益的借鉴和参考。

参考文献：

[1]王帅.数字经济对区域绿色发展的影响研究[D].兰州：兰州大学,2022.

[2]Vial G.Understanding digital transformation:A review and a researchagenda[J].Managing Digital Transformation,2021:13-66.

[3]冯严超,王晓红,胡士磊.FDI、OFDI与中国绿色全要素生产率——基于空间计量模型的分析[J].中国管理科学,2021,29(12):81-91.

[4]李小明,董航航,汪婵.数字经济、绿色创新意愿与绿色创新绩效——数据要素内生化的理论研究与经验证据[J].中南财经政法大学学报,2024(1):134-147.

[5]周杰,王慧.数字经济、产业协同集聚与城市绿色创新[J].技术经济与管理研究,2024(1):66-71.

[6]崔茂森,刘荣庆.数字经济与绿色创新耦合协调度研究——以长三角地区城市为例[J].华东经济管理,2024,38(5):25-37.

[7]彭影. 创新要素配置对绿色经济发展的驱动效应研究[D].长春：吉林大学,2023.

[8]Vu K M. Information and communication technology (ICT) and Singapore's economic growth[J]. Information Economics and policy, 2013, 25(4): 284-300.

[9]Shahiduzzaman M, Alam K. Information technology and its changing roles to economic growth and productivity in Australia[J].Telecommunications Policy, 2014,38(2):125-135.

[10]韩宝国,李世奇.软件和信息技术服务业与中国经济增长[J].数量经济技术经济研究,2018,35(11):128-141.

[11]赵涛,张智,梁上坤,数字经济、创业活跃度与高质量发展一-米自中国城市的经验证据[J].管理世界,2020,36(10):65-76.

[12]李卫东,冯雨佳,陈镜宇.数字经济对区域经济增长收敛的影响研究[J].工业技术经济,2024,43(5):80-89.

[13]Hilty L M,Arnfalk P,Erdmann L,et al.The relevance of information and communication technologies for environmental sustainability–a prospective simulation study[J].Environmental Modelling and Software,2006,21(11):1618-1629.

[14]Khuntia J T, Saldanha S,Mithas V. Sambamurthy.  Information technology and sustainability:evidence from an emerging economy[J]. Production and Operations Management, 2018,27(4): 756-773.

[15]张可.智慧城市建设促进了节能减排吗?——基于长三角城市群141个区县的经验分析[J].金融研究,2023(7):134-153.

[16]周梦雯,刘传明.数字经济的节能减排效应及作用机制——基于空间关联网络溢出模式[J].工业技术经济,2024,43(1):13-20.

[17]王庆喜,胡安,辛月季.数字经济能促进绿色发展吗?——基于节能、减排、增效机制的实证检验[J].商业经济与管理,2022(11):44-59.

[18]林妍.产业数字化与绿色技术创新耦合协调测度与分析[J].中国流通经济,2023,37(2):68-78.

[19]程刚,李傲翔,李旭辉.中国新一代信息技术产业绿色创新能力区域差异、结构来源与形成机理[J/OL].科技进步与对策,1-11[2024-11-29].http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1224.G3.20240402.1356.016.html.

[20]陆岷峰.“双碳”目标下绿色金融与转型金融发展路径研究——基于数字技术应用的视角[J].海南金融,2022(8):66-71.

[21]魏丽莉,侯宇琦.数字经济赋能绿色发展：理论变革、内在逻辑与实现路径[J].陕西师范大学学报(哲学社会科学版),2023,52(3):94-106.

[22]王康仕,孙旭然,张林曦,等.金融数字化是否促进了绿色金融发展?——基于中国工业上市企业的实证研究[J].财经论丛,2020(9):44-53.

[23]刘强,王伟楠,陈恒宇.《绿色信贷指引》实施对重污染企业创新绩效的影响研究[J].科研管理,2020,41(11):100-112.

[24]Wen, H., Lee, C.C., Zhou, F. Green credit policy, credit allocation efficiency and upgrade of energy-intensive enterprises[J]. Energy Economics, 2021,94: 105099.

[25]吴世农，周昱成，唐国平.绿色债券:绿色技术创新、环境绩效和公司价值[J].厦门大学学报(哲学社会科学版),2022, 72(5):71-84.

[26]陈幸幸，宋献中，齐宇.绿色债券与企业技术创新[J].管理科学,2022,48(5):51-66.

[27]Zhang D. Green financial system regulation shock and greenwashing behaviors: Evidence from Chinese firms[J]. Energy Economics, 2022, 111: 106064.

[28]王为东，王冬，卢娜.中国碳排放权交易促进低碳技术创新机制的研究[J].中国人口·资源与环境,2020,30(2):41-48.

[29]杨剑,程云龙.数字经济、环境规制与可持续发展耦合协调度时空分异及影响因素研究[J].生态经济,2024,40(5):154-163.

[30]步晓宁,赵丽华.自愿性环境规制与企业污染排放——基于政府节能采购政策的实证检验[J].财经研究,2022,48(4):49-63.

[31]马丽娜.区域环境规制差异性对企业绿色创新质量的影响——基于数字化背景研究[J].数量经济研究,2024,15(2):111-129.

[32]王维安,谢朱斌.地方政府债务、异质性环境规制与绿色技术创新——基于247个城市的面板数据分析[J].工业技术经济,2024,43(4):14-24.

[33]倪娟,赵晓梦,唐国平.环境规制强度测算方法研究新进展及展望[J].国外社会科学,2020(2):64-75.

基金项目：云南省2023年本科教育教学改革研究项目：涉农高校耕读教育研究与实践——以云南农业大学为例（JG2023022）；中国高等教育学会“2023度高等教育科学研究规划课题：涉农高校耕读教育的内涵、目标和实践路径研究（23NL0301）；云南农业大学第十七届学生科技创新创业行动基金项目“数字经济对云南省绿色创新的影响——基于绿色金融的中介模型”（2024Y1102）。