程莉 聞碩 王偉婷
摘要:國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立為經(jīng)濟社會發(fā)展注入了強大動力,同時也為化解鄉(xiāng)村生態(tài)破壞和環(huán)境污染問題提供了重要支撐。在分析大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立影響鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的理論機理基礎(chǔ)上,基于2010—2020年中國30個省份(西藏和港澳臺地區(qū)除外)的面板數(shù)據(jù),通過雙重差分模型、中介效應(yīng)模型實證檢驗了大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn):大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立能顯著提高鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,且具有可持續(xù)性。此外,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立主要通過農(nóng)村金融、人力資本和科技創(chuàng)新等中介機制改善鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn),東部地區(qū)和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展高水平的地區(qū)可以在大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立中獲得更大的鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量促進作用,同時中介效應(yīng)在東部地區(qū)的表現(xiàn)也更顯著。建議夯實數(shù)據(jù)資源體系、完善農(nóng)村金融服務(wù)、強化人才支撐、加大科技創(chuàng)新的資金支持,進一步提升大數(shù)據(jù)試驗區(qū)建設(shè)在提升鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的有效性。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)試驗區(qū) 鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境 雙重差分法 中介效應(yīng)
*基金項目:國家社會科學(xué)基金一般項目“數(shù)字經(jīng)濟賦能長江上游地區(qū)鄉(xiāng)村生態(tài)振興的理論邏輯與實現(xiàn)路徑研究”(22BJY067)。
黨的二十大報告提出,“以中國式現(xiàn)代化推進中華民族偉大復(fù)興?!敝袊浆F(xiàn)代化是人與自然和諧共生的現(xiàn)代化。人與自然和諧共生內(nèi)在的要求重視鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境治理,促進鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提升。隨著全面建成小康社會目標的實現(xiàn),農(nóng)民群眾對美好生活的向往已經(jīng)從盼溫飽、求生存過渡到盼環(huán)保、求生態(tài),農(nóng)民群眾對優(yōu)良生態(tài)產(chǎn)品的需求不斷增加,對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境提出了更高的要求。但長期以來,因城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)存在的影響,“城市中心主義”的環(huán)保理念和模式導(dǎo)致鄉(xiāng)村在權(quán)力層面處于弱勢地位,造成城鄉(xiāng)在環(huán)境治理設(shè)施水平、環(huán)境保護體制等建設(shè)方面差距明顯?!八馍缴c人親”,良好的生態(tài)環(huán)境是農(nóng)村最大優(yōu)勢和寶貴財富。為此,進一步深化各項治理舉措,持續(xù)提升鄉(xiāng)村自然環(huán)境、生產(chǎn)環(huán)境和生活環(huán)境質(zhì)量,成為全面推進鄉(xiāng)村振興、增強農(nóng)村居民獲得感和幸福感的迫切選擇。
隨著云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新一代數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境監(jiān)測和污染處置走向信息化、智能化,面臨著前所未有的發(fā)展機遇。早在2015年8月,國務(wù)院發(fā)布《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》,將大數(shù)據(jù)作為國家重要發(fā)展戰(zhàn)略,指出應(yīng)發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù),強化農(nóng)村生態(tài)環(huán)境治理,同時,提出開展國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)建設(shè)。2016年,貴州、京津冀、珠江三角洲、上海、河南、重慶、沈陽、內(nèi)蒙古八大國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)相繼設(shè)立。國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的建設(shè)為經(jīng)濟社會發(fā)展注入了強大的動力,在經(jīng)濟增長、現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系構(gòu)建、政府數(shù)字化治理、數(shù)據(jù)中心建設(shè)、數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新等方面做了大量重要探索,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)以這些試驗區(qū)為引領(lǐng),多區(qū)域集聚的良好發(fā)展格局不斷凸顯。2022年12月,《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》正式發(fā)布。《意見》提出要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素價值,使得數(shù)字經(jīng)濟的紅利充分釋放,實現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化。
基于此背景,本文將大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立納入鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響因素考察范疇,并試圖回答以下問題,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立能否提升鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量?其中的影響機制是什么?同時,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提升是否具有區(qū)域異質(zhì)性?對這些問題的回答,不僅是對當前研究鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的一個邊際改進,同時也為化解鄉(xiāng)村生態(tài)破壞和環(huán)境污染提供參考,夯實數(shù)字化賦能鄉(xiāng)村生態(tài)文明的有效性與可持續(xù)性。
(一)大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的直接影響
數(shù)據(jù)具有非排他性、非競爭性等經(jīng)濟特征,有利于實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的釋放。在全球信息化背景下,數(shù)據(jù)不僅是企業(yè)競爭的生產(chǎn)資料,也是重要的戰(zhàn)略資源,數(shù)據(jù)的配置關(guān)系到國家、市場等主體利益,因此,構(gòu)建精細的權(quán)益保護體系,提高數(shù)據(jù)的監(jiān)管能力,開展大數(shù)據(jù)試點具有重要意義。一是實時獲取生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)信息,通過精準識別生態(tài)環(huán)境信息對環(huán)境形式進行判斷,從而有利于制定生態(tài)環(huán)境保護的政策、可再生能源的開發(fā)規(guī)劃以及評價鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。二是加快共享的生態(tài)云平臺的構(gòu)建,深化數(shù)據(jù)的挖掘與應(yīng)用,拓展大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用領(lǐng)域,推動農(nóng)業(yè)與信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)融合,利用大數(shù)據(jù)強化對鄉(xiāng)村農(nóng)作物、環(huán)境的監(jiān)管。新一代地理信息技術(shù)、移動計算處理技術(shù)和人工智能的應(yīng)用,對土壤、森林、空氣和水分等數(shù)據(jù)的采集、儲存和分析,實現(xiàn)了精準施肥、智能灌溉和農(nóng)作物生長監(jiān)測等應(yīng)用,形成了可視的植物生長趨勢數(shù)據(jù),有利于進行農(nóng)業(yè)種植計劃和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的智能化控制。同時,利用大數(shù)據(jù)建設(shè)農(nóng)村居住環(huán)境數(shù)據(jù)庫,監(jiān)測防范洪澇、干旱等環(huán)境災(zāi)害,充分保障鄉(xiāng)村農(nóng)民的生活水平,提升農(nóng)村生態(tài)宜居的環(huán)境質(zhì)量,從而提升鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。
鑒于此,本文提出研究假設(shè)H1:大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立能提高鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。
(二)大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的間接影響
國家級大數(shù)據(jù)試驗區(qū)可以通過對農(nóng)村金融、人力資本和科技創(chuàng)新產(chǎn)生作用,進而提高鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。
1.大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立、農(nóng)村金融和鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境。首先大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立助力金融風控,數(shù)據(jù)的應(yīng)用為農(nóng)村金融提供技術(shù)支持,降低了信用違約風險,使得鄉(xiāng)村業(yè)戶資金需求充分釋放,提高了農(nóng)村金融機構(gòu)的借貸能力和農(nóng)村金融的風險管理水平,運用數(shù)據(jù)標準化體系構(gòu)建大數(shù)據(jù)共享平臺和金融風控模型,降低貸款信用風險以及農(nóng)業(yè)信息采集成本,減少信息不對稱帶來的風險(張岳等,2022)。其次,數(shù)字技術(shù)推進金融供給側(cè)改革,促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展,通過智能化設(shè)施解決生產(chǎn)端數(shù)據(jù)采集問題,將產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)庫,能更加高效地指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn),促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)金融服務(wù)需求的數(shù)據(jù)共享。農(nóng)村金融與綠色鄉(xiāng)村新機制的探索,一方面,各種金融產(chǎn)品的推出是支持鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境建設(shè)的資金來源,綠色金融在滿足農(nóng)村實體經(jīng)濟利潤需求的同時,以點帶面推動鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境,協(xié)調(diào)農(nóng)村金融資源與鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境有效匹配,使得綠色金融發(fā)展釋放綠色生態(tài)價值;另一方面,通過金融政策引導(dǎo)金融機構(gòu)加快農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合,促進農(nóng)業(yè)多種功能拓展和農(nóng)業(yè)價值挖掘,推進農(nóng)業(yè)向綠色化、智能化方向轉(zhuǎn)變,為統(tǒng)籌激發(fā)鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境的價值創(chuàng)造條件。
2.大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立、人力資本和鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境。一方面,數(shù)據(jù)通過提高生產(chǎn)率,減少勞動力市場對低技能人力資本需求,高技能人力資本作用于無法被機器替代的技術(shù)開發(fā)、實驗研究等創(chuàng)新性工作,同時,數(shù)據(jù)的實時連接能力使得遠距離協(xié)同辦公更加順暢,打破了區(qū)位物理空間上的阻礙,有助于提升區(qū)位較為偏遠的地區(qū)進行生態(tài)環(huán)境治理和鄉(xiāng)村對人才的吸引力,進而增加勞動力市場對于高技能人力資本的需求。另一方面,數(shù)據(jù)發(fā)展不僅影響著人們的生產(chǎn)和生活,并且影響著市場模式和勞動者就業(yè)模式,對于人力資本的需求發(fā)生變化,需求倒逼勞動者參加各種培訓(xùn),提高自身能力水平,進而促進人力資本結(jié)構(gòu)高級化(李夢娜等,2022)。高素質(zhì)人力資本通過改變生產(chǎn)工具和生產(chǎn)方式,極大地推動鄉(xiāng)村生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)資源高效配置和高效生態(tài)農(nóng)業(yè),為鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境發(fā)展提供強大的智力支撐,也為治理鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境帶來更多可能性。
3.大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立、科技創(chuàng)新和鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境。大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計算等數(shù)字技術(shù)通過與實體經(jīng)濟相互融合產(chǎn)生新業(yè)態(tài),推動創(chuàng)新體系變革,將數(shù)據(jù)在創(chuàng)新應(yīng)用中最大化地開發(fā)其價值,提升科技創(chuàng)新能力(趙景峰等,2022)。首先,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立能促進高技術(shù)人才、高技術(shù)企業(yè)等創(chuàng)新要素聚集,構(gòu)建自主創(chuàng)新支撐體系,有利于合理配置資源,營造濃郁的科創(chuàng)環(huán)境,以充分調(diào)動科研人員的創(chuàng)造性,從而提升創(chuàng)新水平。其次,完善的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施促使信息傳遞更加精準,降低信息不對稱導(dǎo)致的成本,提升信息的保護力度,為科技創(chuàng)新提供更加公平的市場環(huán)境;最后,數(shù)字技術(shù)可以進行精準分析,提供更快捷高效地收集信息的方式,通過數(shù)字技術(shù)構(gòu)建智能的創(chuàng)新平臺,有利于構(gòu)建完善的科技創(chuàng)新體系,為企業(yè)提供更豐富的數(shù)據(jù),從而推出更具個性化的創(chuàng)新性產(chǎn)品,提升企業(yè)創(chuàng)新能力。進一步地,科技創(chuàng)新鄉(xiāng)村綠化、生態(tài)景觀營造和清潔能源開發(fā)等方面依托技術(shù)手段加強鄉(xiāng)村環(huán)境體系治理,還原鄉(xiāng)村綠色生態(tài)的面貌,借此有效改善鄉(xiāng)村人民居住環(huán)境,助力鄉(xiāng)村可持續(xù)發(fā)展。
因此,本文提出研究假設(shè)H2:大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立能夠通過農(nóng)村金融、人力資本和科技創(chuàng)新改善鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。
(一)鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的測度
對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行客觀評價是掌握鄉(xiāng)村環(huán)境現(xiàn)狀、制定鄉(xiāng)村環(huán)境治理政策的基礎(chǔ),而構(gòu)建全面、有效的評價指標體系則是對鄉(xiāng)村環(huán)境質(zhì)量進行準確評價和量化的關(guān)鍵。本文根據(jù)既有研究基礎(chǔ),從自然環(huán)境、生產(chǎn)環(huán)境和生活環(huán)境三個方面構(gòu)建鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價指標體系。自然環(huán)境質(zhì)量包括綠化覆蓋率(%)、人均水資源擁有量(立方米/人)、森林覆蓋率(%),生產(chǎn)環(huán)境質(zhì)量包括農(nóng)藥使用量/農(nóng)作物總播種面積(噸/千公頃)、農(nóng)膜使用量/農(nóng)作物總播種面積(噸/千公頃)、農(nóng)作物受災(zāi)面積/農(nóng)作物總播種面積(%)、農(nóng)用化肥實施量/農(nóng)作物總播種面積(噸/千公頃),生活環(huán)境質(zhì)量包括公共廁所(座)、污水處理裝置處理能力(萬立方米/日)、生活垃圾中轉(zhuǎn)站(座)、排水管道長度(公里)。然后運用熵值法測算出鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)。
(二)模型構(gòu)建
其中,yit表示i省份t年的鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量;didit表示大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量,β1表示大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響;γt為時間固定效應(yīng);μi為地區(qū)固定效應(yīng);Xit為控制變量;εit為隨機擾動項;β0和β2為待估系數(shù)。
其中,flucit是中介變量,包括農(nóng)村金融(ufinance)、人力資本(human)和科技創(chuàng)新(sctin)。通過構(gòu)建解釋變量對被解釋變量、解釋變量對中介變量、中介變量和解釋變量對被解釋變量三個線性回歸模型進行中介效應(yīng)檢驗,在模型(2)解釋變量大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量對被解釋變量鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)的系數(shù)α1顯著性檢驗基礎(chǔ)上,檢驗?zāi)P停?)、模型(4)中系數(shù)β1、γ2的顯著性。若α1、β1、γ2均顯著,γ1也顯著,則存在部分中介效應(yīng);若α1、β1、γ2均顯著,但γ1不顯著,則存在完全中介效應(yīng)。模型中α1反映大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)的總效應(yīng),γ1反映大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)的直接效應(yīng),β1×γ2表示中介效應(yīng)。
(三)變量說明
1.被解釋變量。被解釋變量為鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù),根據(jù)熵值法測算得出。
2.核心解釋變量。選取政策個體虛擬變量和政策時間虛擬變量的交叉項為核心解釋變量。某省份設(shè)立大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的當年及其以后年份的時間虛擬變量取值為1,否則為0。本文選取30個省份數(shù)據(jù),其中10個省份作為實驗組,其余20個省份作為控制組。貴州大數(shù)據(jù)試驗區(qū)在2015年開展相關(guān)建設(shè),而其他地區(qū)在2016年才啟動大數(shù)據(jù)試驗區(qū)相關(guān)建設(shè),因此,本文把2015年作為貴州的政策時間節(jié)點,2016年作為其他大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的政策時間節(jié)點。
3.控制變量。城鎮(zhèn)化(urban),選取城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎貋砗饬?;農(nóng)村經(jīng)濟增長(reconomy),選取人均農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值來衡量;工業(yè)化水平(industry),選取第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重衡量;財政支農(nóng)水平(sagri),選取農(nóng)林水支出占地方一般公共預(yù)算支出的百分比來衡量。
4.中介變量。農(nóng)村金融(ufinance),選取涉農(nóng)貸款余額占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重來衡量;人力資本(human),選取農(nóng)村勞動力平均受教育年限來衡量;科技創(chuàng)新(sctin),選取R&D項目數(shù)來衡量。
(四)數(shù)據(jù)來源
選取2010—2020年我國30個省份(西藏和港澳臺地區(qū)除外)的面板數(shù)據(jù)為研究樣本。原始數(shù)據(jù)主要來源于《中國城鄉(xiāng)統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫和EPS數(shù)據(jù)庫。同時,為了在不改變數(shù)據(jù)性質(zhì)的基礎(chǔ)上減弱異方差以及極端值的影響,對農(nóng)村經(jīng)濟增長的數(shù)據(jù)進行對數(shù)處理。個別年份缺失的數(shù)據(jù)運用插值法和移動平均法補齊。各變量的描述性統(tǒng)計見表1。
(一)平行趨勢檢驗
大數(shù)據(jù)試驗區(qū)和非試驗區(qū)鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量在政策實施前具有相同趨勢是使用雙重差分模型的前提。由于大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策實施的基礎(chǔ)、宏觀政策波動等差異,可能導(dǎo)致政策具有一定的滯后性。根據(jù)Beck(2010)的研究,將政策實施時間虛擬變量與政策個體虛擬變量的交互項進行回歸,如果回歸系數(shù)在政策實施前不顯著,證明模型滿足平行趨勢假設(shè);反之,則說明實驗組與控制組不具有相似趨勢,則模型不滿足平行趨勢假設(shè)。本文通過圖示法展示平行趨勢檢驗結(jié)果(見圖1),從圖中可以看出在大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策實施前實驗組和控制組的鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化趨勢沒有明顯差異,說明國家級大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策滿足平行趨勢假設(shè)。此外,政策實施的前兩年對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響并不顯著,在政策實施后第三年對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的推動作用開始顯著,說明大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立政策對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響具有一定的滯后性,并且大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的促進作用具有動態(tài)可持續(xù)性。
(二)基本回歸
為了避免異方差和序列相關(guān)的影響,本文采用地區(qū)聚類的穩(wěn)健標準誤進行回歸,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響估計結(jié)果如表2。回歸分為5個模型,模型1在未加入控制變量下估計大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響,結(jié)果表明,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量的系數(shù)在1%水平上顯著,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立可以顯著推動鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,驗證假說H1;模型2至模型5逐步加入控制變量進行回歸,回歸結(jié)果依然顯著。
根據(jù)模型5,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量的回歸系數(shù)為0.023,且在1%的水平上顯著,說明大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立使得試驗區(qū)的鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量相比非試驗區(qū)平均高出0.023個單位,說明大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量具有顯著的促進作用。國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的設(shè)立依靠科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)換增長動力,推動移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)應(yīng)用,將產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)庫,降低農(nóng)業(yè)信息采集成本,推進農(nóng)業(yè)綠色化、智能化,從而進一步提升鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。城鎮(zhèn)化回歸系數(shù)為0.150,在1%的水平上顯著,說明城鎮(zhèn)化對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量具有顯著促進作用,城鎮(zhèn)化通過提升土地利用效率,加快城鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境建設(shè)提升鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量;農(nóng)村經(jīng)濟增長的回歸系數(shù)為0.013,在1%的水平上顯著,說明農(nóng)村經(jīng)濟增長對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量具有顯著促進作用,農(nóng)村經(jīng)濟增長提升了農(nóng)業(yè)總體效益,為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、綠色轉(zhuǎn)型提供了契機;工業(yè)化的回歸系數(shù)為-0.129,在5%的水平上顯著,可能原因在于工業(yè)化一定程度上提高了污染排放水平,工業(yè)用地侵占生態(tài)土地面積,降低了鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量;財政支農(nóng)水平的回歸系數(shù)為0.005,在5%的水平上顯著,加大財政支持力度有利于實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動鄉(xiāng)村綠色發(fā)展。
(三)安慰劑檢驗
根據(jù)Li et al.(2016)的做法,從30個省份面板數(shù)據(jù)中選取10個省份作為偽實驗組,其他20個省份作為偽控制組,隨機選取一年為政策實施年份,然后生成偽政策虛擬變量進行回歸,圖2顯示了500次偽實驗組估計系數(shù)的核密度,小圓點表示P值,曲線表示估計系數(shù)核密度分布,從圖中易得500次回歸中交互項的回歸系數(shù)集中在0附近,與真實的回歸系數(shù)具有顯著差異,并且500次回歸中的政策虛擬變量大多并不顯著,而真實數(shù)據(jù)的顯著水平在1%,說明了研究結(jié)果穩(wěn)健可靠。
根據(jù)上文的分析,進一步檢驗中介效應(yīng),本研究分三步依次檢驗農(nóng)村金融、人力資本和科技創(chuàng)新的中介效應(yīng):步驟1,以鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)為被解釋變量,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量作為核心解釋變量進行回歸分析;步驟2,中介變量作為被解釋變量,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量作為核心解釋變量進行回歸分析;步驟3,以鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)作為被解釋變量,中介變量和大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量作為解釋變量進行回歸分析。先檢驗步驟1中大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量的回歸系數(shù),如果顯著,則進行步驟2;反之,則停止分析。若步驟2中大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量與步驟3的中介變量的回歸系數(shù)同時顯著,則中介效應(yīng)顯著。其中,若步驟3中大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量的回歸系數(shù)不顯著,則說明為完全中介效應(yīng);若大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量的回歸系數(shù)顯著,則說明具有部分中介效應(yīng)。回歸結(jié)果如表3所示。
根據(jù)表3可知,步驟1、步驟2和步驟3中大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量的回歸系數(shù)均為正且在1%水平上顯著,步驟3中的中介變量的回歸系數(shù)均為正且顯著,表明大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策虛擬變量通過農(nóng)村金融、人力資本和科技創(chuàng)新三個中介變量對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量發(fā)展呈部分中介效應(yīng),說明國家級大數(shù)據(jù)試驗區(qū)可以通過推動農(nóng)村金融發(fā)展、提高人力資本水平、促進科技創(chuàng)新發(fā)展來提升鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。
(二)異質(zhì)性分析
1.地區(qū)異質(zhì)性
我國各個地區(qū)的資源稟賦、市場條件、經(jīng)濟發(fā)展和地理位置等因素存在較大差異,為了檢驗大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響的區(qū)位異質(zhì)性,本文借鑒徐林等(2022)的方法,構(gòu)建區(qū)域特征虛擬變量(region),東部地區(qū)取值為1,其他地區(qū)取值為0,將區(qū)域特征虛擬變量與大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策的交互項帶入模型進行回歸,回歸結(jié)果如表4中(1)列至(4)列所示。其中,(1)列至(4)列分別從鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體指標、自然環(huán)境質(zhì)量指標、生產(chǎn)環(huán)境質(zhì)量指標和生活環(huán)境質(zhì)量指標四個維度進行區(qū)域異質(zhì)性分析。
根據(jù)表4得出,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立與區(qū)域虛擬變量的交互項對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體指標、自然環(huán)境質(zhì)量指標和生產(chǎn)環(huán)境質(zhì)量指標的回歸系數(shù)為正,說明大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村總體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、鄉(xiāng)村自然環(huán)境質(zhì)量和鄉(xiāng)村生產(chǎn)環(huán)境質(zhì)量在東部地區(qū)的促進作用強于其他地區(qū)。原因可能在于,一方面,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立基于互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù),而智能化、數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要充足的人力資本,東部地區(qū)人力資本更加充足,能更有效率地利用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合,提高鄉(xiāng)村生產(chǎn)效率,進而助力鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境建設(shè)。另一方面,東部地區(qū)的數(shù)據(jù)資源較為豐富,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)水平高于其他地區(qū),通過建立農(nóng)村自然資源和生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)系統(tǒng),對鄉(xiāng)村生態(tài)振興的建設(shè)成果追蹤,根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果,具有針對性地解決農(nóng)民居住環(huán)境需求和生態(tài)問題,保障農(nóng)村生態(tài)環(huán)境建設(shè)。然而,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立與區(qū)域虛擬變量的交互項對生活環(huán)境質(zhì)量指標的回歸系數(shù)為負,說明大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村生活環(huán)境質(zhì)量在其他地區(qū)的促進作用強于東部地區(qū)。可能原因在于,一方面,其他地區(qū)相對于東部地區(qū)交通較為不便、經(jīng)濟較為不發(fā)達,對于實現(xiàn)綠色生活具有較大潛力,打造數(shù)字鄉(xiāng)村為農(nóng)民掌握新技術(shù)、接受現(xiàn)代生活方式、實現(xiàn)綠色鄉(xiāng)村生活具有重要推動作用;另一方面,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)發(fā)展以智能化、數(shù)字化的數(shù)字技術(shù)為主,對于地區(qū)地理和經(jīng)濟的依賴性不強,因此,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立有較強的普惠性,有利于中西部等滯后地區(qū)的發(fā)展,進而追趕東部地區(qū)。
2.互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施異質(zhì)性
大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立提高鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一定程度上依賴于互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)水平,互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的完善給予大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立基礎(chǔ)優(yōu)勢,促進農(nóng)村發(fā)展智能化、數(shù)字化,實現(xiàn)數(shù)據(jù)監(jiān)察環(huán)境,從而助力鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提升。因此,研究進一步將數(shù)據(jù)樣本劃分為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展高水平區(qū)域和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展低水平區(qū)域,構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施發(fā)展水平虛擬變量(internet),檢驗不同互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施水平地區(qū)的大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響作用。
首先,采用互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)在地區(qū)年末總?cè)丝跀?shù)占比來衡量互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施發(fā)展水平。其中,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展高水平區(qū)域取值為1,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展低水平區(qū)域取值為0。其次,將互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施發(fā)展水平虛擬變量與大數(shù)據(jù)試驗區(qū)政策的交互項帶入模型進行回歸,回歸結(jié)果如表4中(5)列至(8)列所示。同理,(5)列至(8)列分別從鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境總體指標、自然環(huán)境質(zhì)量指標、生產(chǎn)環(huán)境質(zhì)量指標、生活環(huán)境質(zhì)量指標四個維度進行互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施異質(zhì)性分析。
從表4可見,大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立與互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施發(fā)展水平虛擬變量的交互項對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體指標、自然環(huán)境質(zhì)量指標、生產(chǎn)環(huán)境質(zhì)量指標的回歸系數(shù)為正,說明相較于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平低的地區(qū),互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平高的地區(qū)大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村總體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、鄉(xiāng)村自然環(huán)境質(zhì)量和鄉(xiāng)村生產(chǎn)環(huán)境質(zhì)量的促進作用更強??赡艿脑蛟谟冢ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展水平高的地區(qū)具有較為完善的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施,通過數(shù)據(jù)采集實時監(jiān)察鄉(xiāng)村自然環(huán)境、生產(chǎn)生活環(huán)境情況,數(shù)據(jù)分析建模指導(dǎo)農(nóng)事,實現(xiàn)技術(shù)融合帶動農(nóng)村生態(tài)和生產(chǎn)發(fā)展。大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立與互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施發(fā)展水平虛擬變量的交互項對鄉(xiāng)村生活環(huán)境質(zhì)量指標的回歸系數(shù)為負,說明相較于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平高的地區(qū),互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平低的地區(qū)大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村生活環(huán)境質(zhì)量的促進作用更強。可能的原因在于,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平較低的地區(qū)在數(shù)字基礎(chǔ)實施建設(shè)過程中越具有后發(fā)優(yōu)勢,在大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)建立背景下,對于該地區(qū)的投資力度就越大,進而擴大了綠色生活設(shè)備在鄉(xiāng)村的使用范圍,從而能更好地提升大數(shù)據(jù)試驗區(qū)對鄉(xiāng)村生活環(huán)境質(zhì)量的賦能效應(yīng)。
3.中介機制的區(qū)域異質(zhì)性
根據(jù)前文實證結(jié)果,農(nóng)村金融、人力資本和科技創(chuàng)新三個中介變量在大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響中存在中介效應(yīng),那么,這三個中介變量在不同地區(qū)呈現(xiàn)的傳導(dǎo)效應(yīng)是否具有不同特征,為此,研究將全國分為東、中、西三個區(qū)域,進一步檢驗各個中介效應(yīng)的區(qū)域異質(zhì)性,回歸結(jié)果如表5、表6、表7所示。
根據(jù)表5、表6、表7,東部地區(qū)的農(nóng)村金融和人力資本的中介效應(yīng)模型回歸系數(shù)顯著為正,說明東部地區(qū)的農(nóng)村金融和人力資本的中介效應(yīng)皆強于其他地區(qū)。東、中部地區(qū)的科技創(chuàng)新的中介效應(yīng)模型回歸系數(shù)顯著為正,說明東、中部地區(qū)的科技創(chuàng)新中介效應(yīng)強于西部地區(qū)。究其原因:一是大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立基于互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù),智能化、數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要充足的人力資本,東部地區(qū)人力資本更加充足,能更有效率地利用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,推動農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合,提高鄉(xiāng)村生產(chǎn)效率,進而助力鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境建設(shè)。二是數(shù)字技術(shù)降低了信用違約風險,使得鄉(xiāng)村業(yè)戶資金需求充分釋放,東部地區(qū)憑借金融的先行優(yōu)勢,農(nóng)村金融機構(gòu)具有較高的借貸能力,農(nóng)村金融的發(fā)展給予鄉(xiāng)村環(huán)境治理和修復(fù)充分的資金支持并且提高了人民的生活質(zhì)量,推動農(nóng)村居民綠色生活。三是數(shù)字技術(shù)提供了更快捷高效地收集信息的方式,數(shù)字技術(shù)構(gòu)建智能化創(chuàng)新平臺,東、中部地區(qū)創(chuàng)新要素更加聚集,有利于構(gòu)建完善的科技創(chuàng)新體系,科技創(chuàng)新支持環(huán)保技術(shù)的革新并且提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,科技創(chuàng)新所服務(wù)的行業(yè)為鄉(xiāng)村生態(tài)需要提供新的方案。
(一)結(jié)論
在分析大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立影響鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的理論機理基礎(chǔ)上,基于2010—2020年中國30個省份的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指標體系,通過雙重差分模型、中介效應(yīng)模型實證檢驗了大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立對鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn):一是大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立能顯著提高鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,穩(wěn)健性檢驗后結(jié)果依然成立。二是大數(shù)據(jù)試驗區(qū)設(shè)立主要通過農(nóng)村金融、人力資本和科技創(chuàng)新等中介機制改善鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。三是東部地區(qū)和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展高水平的地區(qū)可以從大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的設(shè)立中獲得更大的動能,助力鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量提升,同時中介效應(yīng)在東部地區(qū)的表現(xiàn)也更顯著。
(二)建議
基于研究結(jié)論,本文提出以下建議:一是應(yīng)夯實數(shù)據(jù)資源體系,深入推進鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境建設(shè)。構(gòu)建國家數(shù)據(jù)管理和產(chǎn)權(quán)保護機制,推動公共數(shù)據(jù)的應(yīng)用,加速實體經(jīng)濟和數(shù)據(jù)的結(jié)合,在教育、醫(yī)療和生產(chǎn)等領(lǐng)域建設(shè)數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建智能化的鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境信息化體系,以數(shù)據(jù)賦能鄉(xiāng)村建設(shè)和治理。二是完善農(nóng)村金融服務(wù)市場體系,為改善鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境提供支持。重點處理好信息不對稱、金融消費權(quán)益保護等問題,加快推進農(nóng)村信用體系建設(shè),為農(nóng)村金融市場構(gòu)建良好的環(huán)境,通過發(fā)行綠色金融債券,籌集資金用于支持清潔能源、生態(tài)保護和綠色農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域,提升鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。三是強化人才支撐,保障建設(shè)綠色鄉(xiāng)村智力資源。建設(shè)一批數(shù)字領(lǐng)域?qū)I(yè)點,增強鄉(xiāng)村數(shù)字人才和農(nóng)民的數(shù)字素養(yǎng),培養(yǎng)創(chuàng)新型、復(fù)合型的數(shù)字技術(shù)人才,構(gòu)建數(shù)字知識和技能發(fā)展人才培養(yǎng)體系。四是加大對科技創(chuàng)新的資金支持,夯實技術(shù)進步改善鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。政府應(yīng)鼓勵以企業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)學(xué)研深度融合,支持數(shù)字企業(yè)發(fā)展壯大,并加大對中小企業(yè)科技創(chuàng)新的補貼,尤其加大對清潔生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)的資金支持。
參考文獻:
[1]徐光宇,徐明德,王海蓉等.基于GIS的農(nóng)村環(huán)境質(zhì)量綜合評價[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2015,29(07):39-46.
[2]王曉君,吳敬學(xué),蔣和平.中國農(nóng)村生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動態(tài)評價及未來發(fā)展趨勢預(yù)測[J].自然資源學(xué)報,2017,32(05): 864-876.
[3]孫慧波,趙霞.中國農(nóng)村人居環(huán)境質(zhì)量評價及差異化治理策略[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2019,39(05):105-113.
[4]王曉毅.再造生存空間:鄉(xiāng)村振興與環(huán)境治理[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2018(06):124-130.
[5]邵帥,李寶禮.農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移如何影響農(nóng)村環(huán)境污染?——基于空間面板模型的實證考察[J].中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2020,20(01):39-55.
(作者單位:1.重慶工商大學(xué)長江上游經(jīng)濟研究中心2.重慶工商大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院)
責任編輯:宗宇翔