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摘要
一、引言
改革开放以来，以要素驱动为特征的经济粗放发展实现了工业化和城市化，但消耗了大量的能源，增加污染物排放，造成环境污染。环境污染危害人们的身体健康，70％的疾病与之有关；使社会福利下降，每年造成占国民生产总值10％的经济损失。为解决环境问题，中国努力完善法律规制，转变经济发展方式，大力推进生态文明建设，取得了一定的成效，但仍没有从根本上摆脱资源、环境和发展之间的矛盾。协调经济发展与环境保护已成为中国经济高质量发展面临的主要任务之一。党的二十大报告提出，加快发展方式绿色转型，发展绿色低碳产业，推动形成绿色低碳的生产生活方式。寻求促进环境治理的方法仍然是学术界乃至整个社会关注的重点，也是政府制定环境政策和提高经济发展质量的主要着眼点。对环境治理因素的研究主要从经济、产业、监管、人口和创新等方面展开。而今，随着大数据、云计算和人工智能等数字技术的快速发展和应用，经济发展方式转变，产业转型升级，生产方式、生活方式和治理方式发生变革。数字技术已经成为亟待关注的环境治理因素。
数字技术推动新技术、新业态和新模式的不断涌现，具有可持续性、精确性、融合性、普惠性和可扩展性，在促进绿色技术创新、提升绿色全要素生产率和降低能源强度等方面都发挥了积极作用，有助于提高环境治理的科学性和有效性。数字技术为环境治理提供了技术工具:云计算可以快速完成海量环境数据的处理，人工智能使环境治理具有感知、记忆和学习的能力，大数据技术可以提高对环境治理信息的分析能力。目前，论及数字技术与环境治理之间关系的相关研究取得了丰硕成果。有学者认为，数字技术可以通过提高生产中投入要素的非物质化，促进产业结构绿色化，减少环境污染；可以更快捷地传递环境治理信息，构建环境治理参与渠道，为人们表达环境诉求、组织环境保护活动等提供便利；有利于搭建环境信息平台，为政府部门获取环境信息提供更多途径，促进环境信息跨部门流动，有利于更有效的环境治理；可以促进政府跨部门的环境数据互联互通，使治理决策更科学、治理能力更强、治理效率更高；可以提升环境治理的即时响应能力，推动治理模式向多元协同治理转变。也有学者认为，数字技术最终会增加能源消耗，对环境治理产生不利影响。
本文以2009—2020年中国285个地级及其以上城市的面板数据，实证检验数字技术对环境治理的影响效应和内在机制，为通过数字技术促进城市环境治理、完善环境多元共治模式提供理论支撑和经验证据。本文可能的边际贡献体现在:(１)较为系统地梳理并实证检验数字技术赋能环境治理，拓宽城市环境治理影响因素的研究视角；(２)考察不同经济发展水平、资源禀赋和行政等级下数字技术赋能环境治理的差异，分析异质性作用对于实证结果的影响；(３)从规模效应、结构效应和技术效应三个角度进行中介机制检验，完善数字技术与环境治理之间的因果链条；(４)从情境性因素的视角揭示在什么样的地方资源竞争、制度环境下更能发挥数字技术对环境治理的促进作用。
二、文献回顾与研究假设
(一)数字技术与城市环境治理
数字技术对环境治理的直接影响主要体现在企业生产模式重构、政府环境监管能力提高和社会环保监督增强等方面。在企业生产模式方面，数字技术应用给企业提供了大数据、云计算和人工智能等技术支持，推动企业整合信息资源，解决可能的信息不对称问题，改善分析决策，更好地规划资源，为绿色发展提供支持；使产品或服务的设计更加数智化，优化生产过程，提高生产效率，减少不必要的能源消耗。在政府环境监管能力方面，数字技术可以实现政府对空气质量、河流水质和污染排放等环境信息的实时监测，提高对污染源的预警和感知能力，增强政府环境监管能力，提高环境治理水平；政府与社会通过对环境监测信息的收集、整理，能够动态评价环境治理的进展，为环境保护决策提供信息支持。在社会环保监督方面，数字技术有利于公众了解环境变化，掌握环保知识，熟悉环保法律法规，培养环保意识，积极参与环境治理行动；拓宽公众参与环境保护的渠道，增加环保公益活动的透明度，增强公众对环境治理的信心，有利于公众通过数字平台深度参与环境保护，从而显著提高公众的环保意愿，增加实际的环保行动。
基于上述分析，提出如下假设:
H1:数字技术有助于促进城市环境治理。
(二)数字技术、中介机制与城市环境治理
由于环境变化可分为规模、结构和技术三种效应，而数字技术对规模、结构和技术具有显著影响，因此本文选择从规模效应、结构效应和技术效应三条路径分析数字技术对环境治理的中介机制。
１.规模效应
数字技术使企业融资变得更容易，可以在一定程度上摆脱收入预算的限制。数字技术使消费者能够获得更多的消费支持，并通过数字支付获得商品，这刺激了消费需求。相应地，数字技术可以缩小数字差距，带动缩小经济差距。数字金融可以比较容易地聚集闲置资金，将这些资金转化为金融产品，提高资金流动性，为经济发展提供更好的支持；可以改变传统的金融服务模式，不仅解决市场分割问题，还提高金融服务的共享性，从而改善社会金融资源的配置，促进经济规模的不断扩大。虽然环境库兹涅茨曲线显示环境污染与经济发展呈倒Ｕ型曲线，但数字技术的应用在提高效率的同时，分工更合理，成本更低，绿色产品更多，使得能耗更少，从而减少环境污染。即数字技术具有规模效应，形成的规模效应会促进环境治理。
基于上述分析，提出如下假设:
H2a:数字技术通过经济规模扩张能够促进城市环境治理。
２.结构效应
数字技术可以带来更丰富、更快捷的信息沟通方式，缓解供需双方可能的信息不对称，有助于平衡供需。数字化生产是更标准化的生产方式，具有更快的响应能力、更高的生产能力，能够提升产业部门之间的协调度。数字技术有助于加强市场竞争，扩大资源配置范围，促使资源流向生产力较高的产业。随着数字产业化、产业数字化，产业结构向技术密集型迈进，生产流程优化，资源利用率提高；生产技术、生产设备和生产方式更新升级，低污染产业所占比例增加。显然，数字技术打破产业界限，促进产业融合，促进产业结构合理化、高级化，有助于减少污染排放，改善环境质量。即数字技术具有结构效应，形成的结构效应会促进环境治理。
基于上述分析，提出如下假设:
H2b:数字技术通过产业结构优化能够促进城市环境治理。
３.技术效应
数字技术让企业更容易掌握绿色产品、绿色消费等信息，拥有丰富的创新资源，更好地把握技术创新方向，实现有效的绿色技术创新决策。技术创新由大数据驱动，而不是依靠经验积累:通过搜索、汇总和分析信息形成的大数据，使创新的方向和路径更加清晰，相应的技术转化能力得到提高；数字技术有助于判断利润空间、研发风险和市场前景等，提高资源配置效率，使创新活动更加频繁；通过解决外部投资者与企业之间的信息不对称问题，提高融资能力，促进绿色技术创新。数字技术可以产生技术溢出效应，提高创新效率，加速市场竞争，从而形成良好的创新循环，提高绿色技术创新水平。在绿色技术创新下，可以生产更多的绿色产品，提高绿色产业的比重，从源头上实现环境治理。
基于上述分析，提出如下假设:
H2c:数字技术通过绿色技术创新能够促进城市环境治理。
(三)数字技术、调节机制与城市环境治理
环境治理是一个长期性工作，需要树立全局观、系统观和长远观，因此有必要分析地方资源竞争、制度环境对数字技术促进环境治理的影响。
１.地方资源竞争
财政分权使地方政府为资源展开激烈竞争，因为资源的获得不仅直接影响该地区的经济发展，还直接影响官员的绩效评价。环境治理是一个长期过程，具有整体性、系统性，需要地方政府共同努力和协同治理，以取得更好的效果。在数字技术应用下，地方资源竞争更加激烈，既可能出现降低环保方面的要求，也可能造成严重的市场分割。为获得资源，寻求经济快速发展，地方政府可能选择降低环保标准、放松环保规制政策执行等，会影响区域环境治理的效果。市场分割可能扭曲地区资本市场、劳动力市场等，难以实现资源的合理配置，抑制数字技术对环境治理的促进作用。
基于上述分析，提出如下假设:
H3:地方资源竞争会在数字技术对城市环境治理的作用机制中起到负向调节效应。
２.制度环境
制度环境是一系列政治、经济、社会和法律等方面的基础规则，是长期形成且被接受的规范与限制。制度环境的改善可以促进环境规制政策的有效实施，更好地约束环境污染行为，有助于社会主体监督环境治理，是经济社会发展的客观要求。良好的制度环境有利于提高环境治理资金使用效率，提高环境及其治理信息的透明度，减少环境治理信息不完整、不准确和存储不规范等问题，完善规制体系，实现环境网格化治理，维护公众的知情权、参与权和监督权，可以促进环境治理主体依法参与治理，快速解决可能出现的环境危机，实现更好的环境治理。
基于上述分析，提出如下假设:
H4:制度环境会在数字技术对城市环境治理的作用机制中发挥正向调节效应。
三、实证设计
(一)数据来源说明
考虑到数据可获得性，研究未涉及西藏、香港、澳门和台湾，个别缺失的数据采用插值法进行处理，最终选取2009—2020年中国285个地级及其以上城市面板数据为样本。其中，数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心，专利数据来源于国家知识产权局专利检索网站，市场化指数来源于«中国市场化指数:各地区市场化相对进程报告»，其他数据主要来源于«中国城市统计年鉴»«中国能源统计年鉴»«中国区域经济统计年鉴»«中国统计年鉴»，以及地方政府官方网站、国泰安数据库、Wind数据库。
(二)变量选取
１.被解释变量
环境治理(Plo)参考祁毓等的研究，选取污染物排放、污染治理和绿化水平来衡量，采用熵值法来测算。其中，污染物排放选取人均工业废水排放量、人均SO2排放量和人均工业烟尘排放量来衡量；污染治理选取工业废水排放达标率、工业固体废弃物综合利用率、城镇生活污水处理率、生活垃圾无害化处理率和环境治理投资来衡量；绿化水平选取绿化率来衡量。
２.解释变量
数字技术(Dig)参考江永红等的研究，选择构建数字技术评价指标体系，采用熵值法来测算。评价指标体系以数字技术为一级指标，以数字基础设施建设水平、数字要素投入、数字产业产出和数字交易发展为二级指标。以互联网普及率、移动电话普及率和长途光缆线路密度为数字基础设施建设水平的三级指标，以信息传输、软件和信息技术服务业从业人员占城镇单位就业人员比重为数字要素投入的三级指标，以人均电信业务量为数字产业产出的三级指标，以北京大学数字普惠金融指数为数字交易发展的三级指标。
３.中介变量
４.调节变量
(１)地方资源竞争分别从财政分权(Fq)、资本市场扭曲(Desk)和劳动力市场扭曲(Desl)三个属性来分析。其中，财政分权(Fq)参考王盟迪和彭小兵的测算方法，选取“城市人均财政支出/(城市＋省级＋全国人均财政支出)”来衡量；资本市场扭曲(Desk)和劳动力市场扭曲(Desl)借鉴白俊红和卞元超的测度方法，采用超越对数形式的生产函数法进行测算。(２)制度环境(Ins)参考张多蕾和邹瑞的研究，选取市场化指数来衡量。
５.控制变量
为了减小回归模型的误差，本文对以下变量进行控制:(１)城镇化水平(Ep)，选取城镇人口与常住人口的比值来衡量；(２)人口密度(Pop)，选取每平方千米的人口数来衡量；(３)财政支出(Fq)，选取财政支出与实际国内生产总值的比值来衡量；(４)外商直接投资(Oiv)，选取实际利用外资与实际国内生产总值的比值来衡量；(５)金融发展水平(Jr)，选取金融机构年末存贷款总额与实际国内生产总值的比值来衡量；(６)道路面积(Rs)，选取城市道路面积与城市区域面积比值来衡量；(７)政府科技支出(Tech)，选取地方财政科技支出占总支出比重来衡量；(８)教育程度(Stu)，选取城市每万人中普通高校在校学生数来衡量。主要变量的描述性统计见表１。
(三)计量模型构建
基于理论机理和研究假设Ｈ１，构建如下基准模型:
进一步地，为了检验中介机制，参考温忠麟和叶宝娟的做法，在模型(１)的基础上构建计量模型如下:
其中，Controls为控制变量；i为城市; t为年份；ε为省份固定效应；μ为时间固定效应；φ为随机误差项。
四、实证结果与讨论
(一)基准估计分析
表２报告了数字技术赋能环境治理的基准估计结果。其中，列(１)、列(３)的随机效应模型(RE)结果显示，数字技术的估计系数分别为0.251、0.233，均在１％的水平上显著；列(２)、列(４)的固定效应模型(FE)结果显示，数字技术的估计系数分别为0.265、0.229，均在１％的水平上显著；列(５)、列(６)的Tobit模型结果显示，数字技术的估计系数分别为0.252、0.234，均在１％的水平上显著。结果表明数字技术有助于促进城市环境治理，验证了研究假设H1。结果也表明，固定效应模型(FE)更为合理，基准估计结果具有稳健性。
(二)内生性检验和稳健性检验
１.分时段回归
为排除«大气污染防治法(修订草案)»的影响，将样本期间分为2009—2013、2014—2020年两个时段，进行估计，结果见表３中列(１)、列(２)。数字技术的估计系数均显著为正，表明基准估计结果是稳健的。
２.替换核心变量
采用主成分分析法重新对数字技术、环境治理进行测算，进行估计，结果见表３中列(３)。数字技术的估计系数显著为正，表明基准估计结果是稳健的。
３.分位数回归
运用分位数回归方法，进行估计，结果见表３中列(４)至列(８)。数字技术的估计系数均显著为正，表明基准估计结果是稳健的。
４.引入工具变量
借鉴黄群慧等的研究，采用各省级行政区在1984年的邮电历史数据作为数字技术的工具变量。鉴于选取的工具变量原始数据为横截面形式，引入一个随时间变化的变量来构造面板工具变量:以上一年全国互联网用户数分别与1984年各省级行政区每万人电话机数量构造交互项，作为工具变量。通过二阶段最小二乘法(IV－2SLS)进行估计，结果见表３中列(９)。K－P rkLM统计量对应的Ｐ值均为0.000，Ｋ－P rk Wald F统计量大于Stock－Yogo弱识别检验10％水平上的临界值，表明所选工具变量是合理的。数字技术的估计系数均显著为正，仍表明基准估计结果是稳健的。
５.动态面板估计
加入环境治理滞后一期(L.Plo)建立动态面板模型，以环境治理滞后一期、滞后二期为工具变量，采用两步系统广义矩估计(ＧＭＭ)进行回归，结果见表３中列(10)。AR(２)和Sargan检验结果表明，模型满足“所有工具变量均有效”的假设。数字技术的估计系数均显著为正，依然表明基准估计结果是稳健的。
(三)异质性检验
１.分经济发展水平异质性检验
参考王帅龙关于城市经济发展水平的划分标准，以人均国内生产总值作为经济发展水平衡量指标，以中位数将样本分为高经济发展水平城市和低经济发展水平城市两组，进行估计，结果见表４中列(１)、列(２)。估计结果表明，数字技术对环境治理的促进作用在低经济发展水平城市更强。原因可能是，与高经济发展水平城市相比，数字技术在低经济发展水平城市的绿色边际效用较高，相应的环境治理效应也更明显。
２.分资源禀赋异质性检验
参考«全国资源型城市可持续发展规划(2013—2020)»分类标准，将样本分为资源型城市和非资源型城市两组，进行估计，结果见表４中列(３)、列(４)。估计结果表明，数字技术对环境治理的促进作用在非资源型城市更强。原因可能是，与资源型城市相比，数字技术能够更好地促进非资源型城市的发展和转型，加快其产业绿色化进程，体现更明显的环境治理效应。
３.分行政等级异质性检验
按照城市行政等级，将样本分为中心城市(直辖市和副省级城市)和外围城市(一般地级市)两组，进行估计，结果见表４中列(５)、列(６)。估计结果表明，数字技术对环境治理的促进作用在中心城市更强。原因可能是，中心城市集聚更高质量的生产要素，对外围城市产生虹吸效应，在数字技术应用方面具有内在优势，能够更好地发挥数字技术的环境治理效应。
(四)中介机制检验
依据模型(１)至模型(３)，实证检验中介机制的存在性。表５报告了中介机制的估计结果。
１.经济规模扩张
在表５列(１)中，数字技术的估计系数为25.740，在１％的水平上显著。在列(２)中，数字技术的估计系数为0.151，在１％的水平上显著；经济规模扩张的估计系数为0.024，在１％的水平上显著。表５数据说明经济规模扩张发挥了部分中介效应，其中介效应大小为0.23。
２.产业结构优化
在表５列(３)中，数字技术的估计系数为1.711，在１％的水平上显著。在列(４)中，数字技术的估计系数为0.173，在１％的水平上显著；产业结构优化的估计系数为0.002，在１％的水平上显著，其中介效应大小为0.53。
３.绿色技术创新
在表５列(５)中，数字技术的估计系数为14.190，在１％的水平上显著。在列(６)中，数字技术的估计系数为0.094，在１％的水平上显著；绿色技术创新的估计系数为0.083，在１％的水平上显著，其中介效应大小为0.34。估计结果表明，数字技术通过经济规模扩张、产业结构优化和绿色技术创新能够促进城市环境治理，验证了研究假设H2a、H2b、H2c。
(五)调节机制检验
１.地方资源竞争的调节效应
选择将数字技术与地方资源竞争的交乘项(Fq×Dig、Desk×Dig、Desl×Dig)分别引入模型(１)，获得模型(４)至模型(６)，进行估计，结果见表６。数字技术与地方资源竞争交乘项(Fq×Dig、Desk×Dig、Desl×Dig)的估计系数分别为－3.408、－0.017、－0.989，分别在１％、10％、１％的水平上显著。表６结果表明地方资源竞争会在数字技术对环境治理的作用机制中起到负向调节效应，验证了研究假设Ｈ３。
２.制度环境的调节效应
借鉴温忠麟和叶宝娟的研究，构建模型(７)至模型(９)，进行估计，结果见表7。数字技术与制度环境的交乘项(Dig×Ins)的估计系数为0,050，不显著。数字技术对经济规模扩张、产业结构优化、绿色技术创新的估计系数分别为7.851、0.387、1.311，分别在１％、５％、10％的水平上显著，均表明制度环境具有间接调节效应。经济规模扩张、产业结构优化、绿色技术创新与制度环境交乘项(Pdp×Ins、Idu×Ins、Green×Ins)的估计系数分别为0.006、0.007、0.005，分别在１％、５％、１％的水平上显著。这表明制度环境会在数字技术对环境治理的作用机制中发挥正向调节效应，验证了研究假设H4。
(六)进一步讨论
１.非线性关系检验
考虑到数字技术与环境治理之间可能存在非线性关系，选择在模型(１)的基础上加入二次项(Dig2)，进行估计，结果见表８中列(１)。估计结果显示，Dig2的系数显著为负，表明数字技术与环境治理之间存在倒Ｕ形关系。构建面板门槛模型[模型(10)，其中门槛变量dta为数字技术]，进一步检验，结果见表９。双重门槛检验没有通过，表明只存在单一门槛。当数字技术跨过门槛值0.144后，数字技术的估计系数由正变负，再次验证了数字技术与环境治理之间的倒Ｕ形关系。
２.空间溢出效应检验
考虑到数字技术会增强城市之间关联的广度和深度，采用莫兰指数验证地理距离矩阵下各年度主要变量的空间自相关性，结果见表10。数字技术、环境治理具有显著为正的空间自相关性，表明有必要进行空间计量分析。经Hausman检验、空间计量模型简化检验(LM－test)和双固定效应检验(LR－test)，选择构建城市和时间双固定的空间杜宾模型[模型(11)，其中Ｗ为０—１空间邻接权重矩阵，ρ为空间自相关系数]。对数字技术对城市环境治理的总效应进行估计，结果见表８中列(２)。进一步地，采用偏微分方法将总效应分解为直接效应和间接效应，进行估计，结果见表８中列(３)、列(４)。数字技术空间交互项(WDig)的系数显著为正，表明环境治理受邻近城市数字技术空间交互作用的影响。间接效应估计结果显示，数字技术的估计系数显著为负，表明数字技术对邻近城市的环境治理存在负向的空间溢出效应。原因可能是，数字技术可以帮助城市吸引邻近城市的绿色发展要素聚集，促进高污染、高能耗产业向邻近城市转移，从而不利于邻近城市的环境治理。
五、结论与建议
本文基于2009—2020年中国285个地级及其以上城市面板数据，实证考察了数字技术对环境治理的影响效应和内在机制，依次进行基准估计、内生性检验和稳健性检验、异质性检验、中介机制检验、调节机制检验及进一步讨论。研究结果表明，第一，数字技术有助于促进城市环境治理，在进行分时段回归、替换核心变量、分位数回归、引入工具变量和动态面板估计等内生性检验和稳健性检验后，结论依然成立；第二，数字技术对环境治理的促进作用存在显著的异质特征，在低经济发展水平城市、非资源型城市和中心城市更强；第三，数字技术通过经济规模扩张、产业结构优化和绿色技术创新能够促进城市环境治理；第四，在数字技术对城市环境治理的作用机制中，地方资源竞争会起到负向调节效应，制度环境会发挥正向调节效应；第五，数字技术与环境治理之间存在倒Ｕ形关系，数字技术对邻近地区的环境治理存在负向的空间溢出效应。
基于上述研究结论，提出如下建议:
第一，因地制宜，提升城市数字化水平。应借助“新基建”的东风，根据区域实际制定发展规划，克服数字化存在的障碍，积极推动数字基础设施建设。借助数字技术的发展，对传统产业进行数字化改造，促进产业升级；加快数字产业培育，发挥数字技术在高精尖产业中的增效作用。同时，应构建环境治理数字平台，制定完善环境治理规范，为环境治理人员提供数字技术培训。应正确认识数字技术促进环境治理的异质特征，在低经济发展水平城市、非资源型城市和中心城市适当加强数字化发展，有针对性地实现节能减排。还应注意数字技术与环境治理之间存在的倒Ｕ形关系，数字化应适度。
第二，立足规模效应、结构效应和技术效应，发挥数字技术对环境治理的促进作用。数字技术对环境治理的促进作用是从源头防治污染，属于环境治理的前置因素范畴。数字技术为经济发展、产业升级和绿色技术创新提供支持。应推进经济结构性改革，增强经济发展动力，注重可持续性发展，实现经济水平提升与节能减排双赢；推动产业结构高级化、合理化，加快淘汰落后产能，减少对资源能源的依赖，着力发展低能耗、低污染的环境友好型产业，从根本上促进环境治理；发展技术和数字要素市场，改善资源配置，引导资源用于绿色技术创新，推动企业向高附加值、低能耗和高效率转型，从源头上实现环境治理。
第三，匡正地方资源竞争行为，营造良好的制度环境，促进空间协调发展。政绩评价体系的构建应充分体现环境治理指标，摒弃追求单一的经济增长目标。通过提高环境监管力度，打破区域保护壁垒，促进地方政府协调应对环境污染。只有在良好的制度环境下，数字技术对环境治理的促进作用才可以充分发挥。应深刻认识制度形成和发展的规律，加强制度创新，完善法律法规。数字技术应用水平较高的地区应发挥示范效应，加强与周边数字技术应用水平较低地区的沟通，带动其发展，形成数字化发展的追赶效应和地区之间环境治理的学习效应。可以借助数字平台，加强地区之间的合作交流，促进知识、技术溢出，实现协调治理。
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