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干旱区地理 >

2025 , Vol. 48 >Issue 6: 1127 - 1139

DOI: https://doi.org/10.12118/j.issn.1000-6060.2024.406

区域发展

数字经济赋能绿色发展福利——基于黄河流域资源型城市的经验证据

  • 谢宇 ,
  • 薛选登
展开
  • 河南科技大学商学院，河南 洛阳 471000
薛选登（1971-），男，教授，主要从事区域经济等方面的研究. E-mail:

谢宇（2000-），女，硕士研究生，主要从事区域经济等方面的研究. E-mail:

收稿日期: 2024-07-04

  修回日期: 2024-08-10

  网络出版日期: 2026-03-11

基金资助

河南省科技厅软科学项目(242400410431)

河南省社科规划项目(2024BJJ00437)

收起

Digital economy empowers green development welfare: Empirical evidence based on resource-based cities in the Yellow River Basin

  • Yu XIE ,
  • Xuandeng XUE
Expand
  • Business Academy of Henan University of Science and Technology, Luoyang 471000, Henan, China

Received date: 2024-07-04

  Revised date: 2024-08-10

  Online published: 2026-03-11

Fold

摘要

提升绿色发展福利是绿色发展的最终目标，数字经济对区域绿色发展具有双重效应。在系统分析数字经济对绿色发展福利影响的理论机制基础上，运用2013—2022年黄河流域36个资源型城市的面板数据，采用双固定效应模型和空间杜宾模型，实证检验了数字经济对绿色发展福利的影响作用、异质性效果及空间效应。结果表明：（1） 时空演变方面，绿色发展福利整体水平不高，时间上呈现平滑“S”型上升趋势，空间上呈现“中低水平块状分布为主、高水平点状分布为辅”的格局。（2） 影响关系方面，黄河流域资源型城市层面的数字经济对其区域绿色发展福利水平的提升效果明显，且在稳健性检验后仍然成立。（3） 异质效果方面，成长型资源型城市的数字经济促进作用最明显。（4） 空间溢出方面，数字经济对绿色发展福利的影响具有正向空间溢出效应，且直接效应和总效应均显著为正，但间接效应显著为负。研究结果可助推区域形成数字经济与绿色发展福利合力，推动人与自然和谐共生的中国式现代化实现。

关键词： 数字经济; 绿色发展福利; 黄河流域; 资源型城市

本文引用格式

谢宇 , 薛选登 . 数字经济赋能绿色发展福利——基于黄河流域资源型城市的经验证据[J]. 干旱区地理, 2025 , 48(6) : 1127 -1139 . DOI: 10.12118/j.issn.1000-6060.2024.406

Abstract

The primary goal of green development is to improve the overall welfare associated with sustainable practices. The digital economy has a dual effect on regional green development. This study systematically analyzes the theoretical mechanisms through which the digital economy influences green development welfare. An empirical assessment was conducted using panel data from 36 resource cities in the Yellow River Basin for the years 2013 to 2022, employing both the double-fixed effect model and spatial Durbin model. The findings indicate that: (1) Regarding spatial and temporal evolution, the overall level of green development welfare is relatively low, showing a gradual upward trend over time, with a spatial distribution pattern characterized by medium and low levels, supplemented by a few high-level points. (2) The digital economy significantly enhances the level of regional green development welfare among resource cities in the Yellow River Basin, and this effect remains robust under testing. (3) Regarding heterogeneous effects, the digital economy plays a particularly important role in promoting welfare in growing resource cities. (4) Analysis of spatial spillover reveals that the digital economy has a positive spatial spillover effect on green development welfare, with both direct and total effects being significantly positive, although the indirect effect is significantly negative. These results can assist the region in synergizing the digital economy with green development welfare, thereby promoting a form of Chinese-style modernization that fosters harmonious coexistence between human beings and nature.

Key words： digital economy; green development welfare; Yellow River Basin; resource-based cities

“推进绿色发展”和“增强民生福祉”是党的二十大报告所作重大决策部署，而“绿色化”高质量发展的最终目的是提升人民“优美生态环境需要”的幸福指数。在习近平生态文明思想[1]的科学指引下，中国创造了举世瞩目的生态奇迹和绿色发展奇迹，但目前仍处于“追求绿色价值实现”的发展阶段[2]。如何进一步将绿色发展成果转化为民生福祉，提升人民绿色发展福利水平，对加快推进人与自然和谐共生的中国式现代化具有重大现实意义。经济变革在推动福利改进方面起到关键作用，数字经济是以数字技术和数据资源作为核心要素的一次经济变革，具有“覆盖领域最广、影响程度最深、发展速度最快、未来潜力最大”的四最优势，正在成为当前全球经济发展的必然趋势，对经济社会各方面产生深刻影响。因此，在当前信息技术革命下，绿色发展福利的转化必须要借助数据要素、人工智能等为底层逻辑的生产力[3]，而数字经济无疑是提升绿色发展福利水平的良好契机[4]。
“福利”一词来源于福利经济学理论，测度研究可归纳为3个方面：一是以庇古为代表的功利主义思想福利效用理论，具有局限性；二是以阿玛蒂亚·森[5]为代表的可行能力福利理论，具有全面性；三是以Daly[6]为代表的生态福利绩效理论，具有专业性。对于绿色发展福利的专门研究目前处于萌芽和起步阶段，现有文献多侧重于绿色发展福利的 指标构建[7]、水平测度[8]、影响因素[9]、提升路径[10]，为本文奠定写作基础。但关于数字经济与绿色发展福利方面的相关研究主要聚焦于绿色发展[11-12]和福利[13-16]，数字经济的绿色发展福利效应及其机制的直接研究稍显不足。
那么，数字经济会对绿色发展福利产生怎样影响?是赋能或是负担?通过何种机制产生作用?因此，本文选取黄河流域——我国重要的生态屏障和经济地带，以2013—2022年36个资源型城市的面板数据作为研究样本，从数字经济的视角切入，揭示其对绿色发展福利影响的理论机制，并基于森的可行能力理论和Daly的生态福利绩效理论，构建绿色发展福利指标评价体系，实证检验两者的影响作用、异质性效果及空间效应。在实践上为开展黄河流域生态保护和高质量发展，进而推动数字中国战略和美丽中国建设提供经验证据，在理论上为深化数字经济与民生福祉内在关联提供参考依据。

1 理论机制

数字经济指以数据资源作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化[17]的重要推动力的一系列经济活动。根据内生增长理论，技术进步是经济可持续增长的源泉，技术创新是技术进步的重要手段，技术创新路径决定技术创新对社会生产方式和福利水平的影响程度。
具体到数字经济来说，数据和技术资源在不同类型技术的配置，会对福利产生不同的影响。若集中于非绿色型，则经济处于非绿色技术路径，未来技术又依赖于原有技术积累，那么原本从事污染投资的行为主体继续该项投资且持续使用非绿色特征技术，数字经济会带来强化固有非绿色技术创新路径的结构效应；若集中于绿色型，在严格的绿色发展环境政策规制下，如果强制行为主体使用具有绿色特征技术，那么就能够改变非绿色技术进步的方向[18]，实现向绿色方向转型。因此，数字经济作为激发绿色发展潜力的战略性选择，为绿色发展提供新的可行性路径、创造性机遇、持续性空间以及根本性保障[19]，而绿色发展的目的在于提高人民福祉，以“人与自然和谐共生”的绿色发展范式实现自身现代化[20]，具有提升绿色发展福利的总量效应，机制路径见图1。
图1 数字经济影响绿色发展福利的机制路径

Fig. 1 Mechanism and path of the digital economy affecting the welfare of green development

1.1 数字经济通过加快新质生产力形成提升流域绿色发展福利

以绿色财富供给作为内生动力是绿色发展福利提升的基础条件和开发潜力，包括自然资本、实体资本、人力资本。数字经济具有提升生产力水平和重组生产力三要素质性的潜力，为形成和发展新质生产力提供颠覆性及前沿的绿色数据要素和技术。相比于传统生产要素，绿色数据具有使用非竞争性、时空遍在性、生产非独立性、载体易传播性。根据环境质量效用函数，运用同一绿色数据的绿色劳动力或投入绿色资本增加，单位绿色数据利用率或平均产出提高，意味着在其他投入一定的情况下，获得绿色数据越多，绿色生产力越具优势，绿色创新类型劳动者的工资提高，产生递增的福利收益规模效应和范围效应。绿色技术具有普遍适用性、动态演进性、创新互补性。绿色技术进步，劳动者掌握技能更多且难度降低，加快一般劳动者转向绿色创新类型劳动者的速度；劳动资料基本范式创新，可重复编程、访问及自我强化，绿色数字创新进入良性循环；劳动对象根本逻辑改变，带来绿色数字产品高流动性、绿色数字平台新生成性、绿色数字用户强灵活性，消费者获得正的环境质量效用更多。
因此，数字经济通过形成新质生产力，提高自然资本获取和使用效率、加快实体资本累计速度、增加人力资本贡献比率，提升绿色发展福利。

1.2 数字经济通过增强“三生”外部性管理提升流域绿色发展福利

以绿色经济质量作为外在推力是绿色发展福利提升的关键举措和根本要求，经济活动需要载体包括生产、生活、生态三大空间。生产空间获取产品、提供功能性场所，数字经济以产业数字化、数字产业化、数字化技术3种方式，促进生产空间产业资源集约、信息聚集、要素流动更加充分和高效；生活空间保障生活服务、强调以人为本，数字经济促进全场景数字技术应用，智能化且便捷化居住、医疗、教育等日常相关各方面，提升生活空间人文舒适、健康、智慧；生态空间增加绿色、减少污染、保护安全，数字经济能够实时、有效、全面获取生态环境数据，搭建能源资源全产业链，加强数字化监管，提高各环节资源利用效率，带来山清水秀的生态环境。环境库兹涅茨曲线经过验证表明，偏向性能源节约和清洁生产的绿色技术进步效应能够解释污染水平随经济增长而下降的原因，数字经济低能耗、低物耗、低排放的特征能够实现生产方式和生活方式绿色化以及社会环境包容化，带来更多高质量的就业机会，提高生活水平和增强经济韧性。
因此，数字经济通过增强“三生”外部性管理，助推生产空间产业集约高效、促进生活空间人文宜居适度、保障生态空间自然山清水秀，提升绿色发展福利。

1.3 数字经济通过扭曲福利注意力配置降低流域绿色发展福利

以绿色消费偏好作为创新活力是绿色发展福利提升的动力源泉和主要手段。数字经济能够以注意力为代表的无形要素，重塑以绿色消费偏好[21]为代表的有形要素的配置格局，公众对绿色发展福利的关注度、强度和持续时间越多，企业生产和政府决策的信息成本越低，获得信息越精确，在绿色发展福利领域的投入越多。但是受从众心理驱使和数字经济催化，公众偏好趋同、认知趋同[22]，当前社会阶层地位分化认知被强化，产生相对剥夺感，主观地位认同向下偏移，客观经济地位上升，产生效用期望等待，可能产生劣币驱逐良币效应，从而放大公众对福利关注的注意力程度，扭曲绿色偏好和环境诉求，导致资源错配或过度配置。在绿色发展福利领域中造成绿色消费拥挤，增加政府生态民生建设压力，引发绿色政策内耗低效率。
因此，数字经济通过扭曲福利注意力配置，削弱公众能源消耗程度，放大企业绿色创新和环境诉求，导致政府资源错配或过度配置，降低绿色发展福利。

2 研究设计

2.1 研究区概况

资源型城市是我国数量较多和问题突出的重要城市类型，具有高度依赖自然资源的开采和初加工且资源型产业占工业体系份额较大的发展特征，在绿色化、低碳化高质量发展的要求下，资源型城市承担着保障发展和生态等多重国家安全任务[23]。黄河流域是我国重要的生态屏障、经济地带[24]和能源开发工业带，聚集全国33%以上的资源型城市，占流域城市50%。黄河流域资源型城市为全国贡献了约70%的煤炭资源产量，为实现国民经济快速发展提供了重要支撑。然而该类型城市在该区域内面临资源诅咒负能严重和生态安全压力突出的问题[25]，人民对美好生态环境的需求较之其他区域更为迫切，生态环境质量在幸福指数中的地位不断凸显[26]。其资源型城市的绿色发展福利提升，是事关黄河流域生态保护和高质量发展的题中应有之义。本文选取黄河流域资源型城市的数据作为检验数字经济与绿色发展福利二者间关系及其机制的经验证据，具有典型代表性、示范带动性及借鉴价值。

2.2 研究方法

2.2.1 黄河流域资源型城市绿色发展福利测度方法

指标体系构建：绿色发展福利是因绿色发展而带来的居民当期享受福利水平的变化，以及未来福利水平可持续提升的能力[27]。本文将其定义为在“环境-经济-社会-民生”协调发展过程中，于“生态门槛”内部破除“福利门槛”陷阱，以生态可承载的方式弥补并降低经济增长付出的生态代价和环境成本，最终为人类有效换取的生活质量，转化的发展潜能，带来的幸福程度多少数量的收益或损失。有别于绿色发展水平，绿色发展福利水平的测度是站在福利角度，基于最小化资源消耗的前提，测量已实现的、潜在的或可行的[28]最大化福利效用，从绿色财富供给、绿色经济质量、绿色消费偏好3个方面，设置27项基础产出指标（表1），用来测度黄河流域资源型城市绿色发展福利水平。
表1 黄河流域资源型城市绿色发展福利产出指标评价体系

Tab. 1 Evaluation system of green development welfare output index of resource-based cities in the Yellow River Basin

维度层 准则层 指标层 单位 属性 权重
绿色财富供给 自然资本取用 人均建设用地面积 % + 0.0159
人均实有城市道路面积 m3 + 0.0487
人均公园绿地面积 m3 + 0.0587
实物资本累计 人均公交车拥有量 辆 + 0.0024
人均医生数拥有量 人 + 0.0233
人均公共图书馆藏书量 本 + 0.1357
人力资本贡献 平均高等学校在校生人数 人 + 0.0026
城镇登记失业率 % - 0.0065
平均受教育年限 年 + 0.0148
绿色经济质量 生产空间产业 人均财政收入 元 + 0.0187
城镇居民人均可支配收入 元 + 0.0083
农村居民人均可支配收入 元 + 0.0364
生活空间人文 污水集中处理率 % + 0.0034
生活垃圾无害化处理率 % + 0.0075
建成区绿化覆盖率 % + 0.0079
生态空间自然 可吸入细颗粒物年平均质量浓度 μg·m-3 - 0.0116
工业固体废物综合利用率 % + 0.0328
废气排放量（人均SO2、氮氧化物、颗粒物排放量） t - 0.0008
绿色消费偏好 公众能源消耗 人均日生活用水量 m3 - 0.0049
人均城镇居民生活用电量 kW·h - 0.0019
人均能源消费量 tce - 0.0011
企业绿色创新 区域创新能力指数 分 + 0.0114
绿色发明专利申请数量 个 + 0.1394
绿色发明专利授权数量 个 + 0.1552
政府注意配置 环境基础设施建设投资额占比 % + 0.2260
政府工作报告环保词频占比 % + 0.0155
比上年政府工作报告环保词频增长率 % + 0.0086

注：+、-分别表示正向指标、负向指标。

评价方法：参考邹伟勇等[29-30]的研究，采用熵权法，提取指标信息量，避免主观偏好、经验局限性的确定权重系数的综合评价法。
（1） 数据标准化处理
正 向 指 标 ： x ' i j = x i j - m i n j m a x j - m i n j
负 向 指 标 ： x ' i j = m a x j - x i j m a x j - m i n j
式中： i = 1,2 , 3 , … , n ； j = 1,2 , 3 , … , m； n为评价对象个数； m为指标个数； x i j为第 i个评价对象第 j个指标； m a x j、 m i n j为第 j个指标的最大、最小值。
（2） 各权重系数确定
计算各指标熵值：
e j = - k ∑ i = 1 n p i j l n p i j       = - 1 l n n ∑ i = 1 n x i j ∑ i = 1 n x i j l n x i j ∑ i = 1 n x i j
计算信息熵冗余度：
d j = 1 - e j
计算各指标权重：
w j = d j ∑ j = 1 m d j
式中： e j为第j个指标熵值，满足 e j ≥ 0；k为归一化常数； p i j为第 j个指标下第 i个评价对象占该指标的比重； d j为第 j个指标信息熵冗余度； w j为第 j个指标权重系数。
（3） 各样本综合得分
G D B i = ∑ j = 1 m w j x i j
式中： G D B i为第 i个评价对象的绿色发展福利水平。

2.2.2 数字经济影响黄河流域资源型城市绿色发展福利的检验模型

基于理论机制分析，为考察数字经济对黄河流域资源型城市绿色发展福利的影响，借鉴刘敏楼、吕越等的研究，构建双固定效应计量模型进行检验：
l n G D B i t = α + β l n D E i t + γ i ∑ X i t + δ i + ε t + μ i t
式中： i和 t为城市和年份； G D B i t（被解释变量）为绿色发展福利水平； D E i t（核心解释变量）为数字经济发展水平； X i t为控制变量； α 、 β 、 γ i分别为模型参数、数字经济发展水平一次项系数和控制变量系数； δ i 、 ε t 、 μ i t分别为城市固定效应、年份固定效应和随机扰动项。
考虑到数字经济发展对黄河流域资源型城市绿色发展福利的影响可能存在空间溢出效应[31]，进一步建立空间计量模型：
l n G D B i t = α + ρ W l n G D B i t + β l n D E i t +                                     φ i ∑ X i t + δ i + ε t + μ i t
式中： ρ为绿色发展福利的空间滞后项参数； W为 K × K反距离空间权重矩阵； φ i为控制变量系数。

2.3 变量选择

核心解释变量：数字经济发展水平。用数字金融普惠发展、使用互联网普及率、相关从业人员情况、相关产出情况及移动电话普及率5个指标综合衡量黄河流域资源型城市的数字经济发展水平[32]。采用熵权法测算城市层面数字经济发展指数。
控制变量：经济发展水平（lnGdp）影响就业机会和收入来源用人均 G D P衡量；金融发展水平（lnFinance）影响人民高质量生活需求，用金融机构存贷款余额比生产总值衡量；城市化水平（lnUrban）影响居民的生活质量，用每平方千米人口密度衡量；对外开放程度（lnFdi）影响教育、医疗等公共服务质量，用当年实际使用外资金额比地区生产总值衡量；产业结构（lnIs）影响增长效率和居民工资，用第三产业与第二产业增加值之比来衡量。

2.4 数据与样本

本文选取2013—2022年黄河流域36个资源型城市的面板数据作为研究样本。参照《全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》以及《黄河流域综合规划（2012—2030年）》，且综合考虑数据可获得性（莱芜市于2019年并入济南市），最终选定研究区域内36个资源型城市[33]，根据资源保障能力和可持续发展能力[34]，将其划分为成长（7个：朔州市、鄂尔多斯市、榆林市、延安市、庆阳市、咸阳市和武威市）、成熟（19个：东营市、泰安市、济宁市、鹤壁市、大同市、忻州市、阳泉市、晋中市、长治市、晋城市、平顶山市、吕梁市、临汾市、运城市、三门峡市、渭南市、平凉市、宝鸡市和金昌市）、衰退（6个：濮阳市、焦作市、铜川市、乌海市、石嘴山市和白银市）、再生（4个：淄博市、洛阳市、包头市和张掖市）4个类型。主要经济变量来自2014—2023年的《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》《中国统计年鉴》、各城市国民经济和社会发展统计公报、各城市环境状况公报以及北京大学数字金融研究中心与蚂蚁金服联合编制的中国数字普惠金融指数，对于缺失数据运用插补法和类推法进行补充。为降低异方差影响，本文所有变量对数化处理，描述性统计见表2。
表2 描述性统计

Tab. 2 Descriptive statistics

类型 变量名称 变量符号 平均值 标准差 最小值 最大值 观测值
因变量 绿色发展福利 lnGDB -1.2684 0.3286 -2.0104 -0.4343 360
自变量 数字经济发展水平 lnDE -1.4678 0.5596 -2.9978 -0.2626 360
控制变量 经济发展水平 lnGdp 10.8954 0.5559 9.5957 12.4565 360
金融发展水平 lnFinance 1.2833 1.0528 0.1199 3.7154 360
城市化水平 lnUrban 8.2178 0.7182 5.8972 9.3966 360
对外开放程度 lnFdi -6.6600 1.9020 -14.8008 -1.5709 360
产业结构 lnIs 0.0381 0.5593 -1.5102 1.2363 360

3 结果与分析

3.1 黄河流域资源型城市绿色发展福利的时空规律分析

3.1.1 时空演化过程

图2展现了典型年份的黄河流域资源型城市绿色发展福利的空间演化过程。总体上，黄河流域资源型城市绿色发展福利水平较低。从时序变化来看，其绿色发展福利水平呈现平滑“S”型上升趋势，即指数伴随着年份呈现稳步增长态势。以期末和期初2 a为例，样本中增幅最大、最小的城市分别是包头市和张掖市。从空间变化来看，其绿色发展福利水平呈现“中低指数的块状分布为主，高指数的点状分布为辅”格局。其中，较低水平城市从2013年的4个（白银市、延安市、阳泉市、长治市）增长至2022年的7个（平凉市、宝鸡市、大同市、忻州市、阳泉市、渭南市、铜川市）；低水平城市数量6个保持稳定但具体地区发生变化，张掖市从绿色发展福利高水平转变为低水平；中等水平城市占整个样本的25%左右，零星分布在上游的金昌市、石嘴山市、乌海市和中游的朔州市、吕梁市、长治市、运城市、平顶山市及下游的鹤壁市、濮阳市等地区，10 a间基本保持不变；较高水平城市从2013年的10个降低至2022年的6个；高水平城市从2013年的7个降低至2022年的6个，一直处于高水平的是济宁市、泰安市、淄博市、东营市。
图2 黄河流域资源型城市绿色发展福利空间演化过程

注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS(2023)2767号的标准地图制作，底图无修改。下同。

Fig. 2 Spatial evolution of green development and welfare in resource-based cities in the Yellow River Basin

3.1.2 空间分布特征及其重心转移

表3和图3分别呈现了2013—2022年黄河流域资源型城市绿色发展福利的标准差椭圆参数和椭圆重心移动轨迹，总结为3个动态变化特征：（1） 黄河流域资源型城市绿色发展福利的影响为东部>西部。考察期内方位角由70.4103增加至97.3658，变化幅度为38.28%，表明区域资源型城市绿色发展福利的主力发展方向主要保持东西向。（2） 黄河流域资源型城市绿色发展福利的空间分布为“东强西弱”格局，重心东移。考察期内长半轴的平均长度为短半轴长度的2.42倍，随时间推移，长半轴、短半轴和椭圆面积分别由2013年的10.3718、5.3966、175.7546降低至2022年的6.3910、2.6429、53.0364，说明绿色发展福利指数在空间分布上于东西方向愈发聚集，重心从临汾市、吕梁市到晋中市，始终处于地理重心的东侧区域。（3） 黄河流域资源型城市绿色发展福利的空间分布不平衡格局并未改变。考察期内形状指数从2013年的0.4797上升至2022年的0.5865，年均值0.5645，说明绿色发展福利的空间分布较不均衡，即黄河流域资源型城市绿色发展福利存在一定地区差距。
表3 黄河流域资源型城市绿色发展福利的标准差椭圆参数

Tab. 3 Standard deviation ellipse parameters of green development benefits of resource-based cities in the Yellow River Basin

年份 方位角/(°) 长半轴/km 短半轴/km 面积/104 km2 形状指数
2013 70.4103 10.3718 5.3966 175.7546 0.4797
2014 98.5615 6.3725 2.9659 59.3463 0.5346
2015 98.2388 6.2751 2.9313 57.7569 0.5329
2016 97.7060 6.4474 2.6742 54.1382 0.5852
2017 97.7433 6.5806 2.6603 54.9710 0.5957
2018 97.8611 6.3798 2.6781 53.6498 0.5802
2019 97.8049 6.3607 2.6836 53.5990 0.5781
2020 97.6724 6.3570 2.6476 52.8486 0.5835
2021 97.4576 6.4153 2.6364 53.1073 0.5890
2022 97.3658 6.3910 2.6429 53.0364 0.5865
图3 黄河流域资源型城市绿色发展福利椭圆重心移动轨迹

Fig. 3 Elliptical trajectory of the center of gravity of green development and welfare of resource-based cities in the Yellow River Basin

3.2 黄河流域资源型城市数字经济对绿色发展福利的影响

表4呈现了数字经济对区域绿色发展福利影响的回归结果。数字经济的估计系数在1%水平下始终显著为正，表明区域资源型城市绿色发展福利水平在数字经济的影响下能够有效提升。经济发展水平对该福利提升产生正向效果，每增加1%将会带来0.1%福利水平提升，但因黄河流域资源型城市对当地自然资源依赖性较大，以环境作为经济代价，很有可能导致GDP的负外部性，从而对绿色发展福利水平产生负向影响。产业结构升级对该福利提升也产生正向效果，原因可能是数字经济推动传统产业淘汰或转型为新型产业，降低交易成本，提高劳动生产效率，但这种影响并不显著，所以资源型城市绿色转型仍迫在眉睫。金融发展水平的估计系数在10%水平下显著为负，逐步加入“对外开放程度”“产业结构”这2个控制变量后，该效果变得不显著，原因可能是金融行业的数据可得性增强及相关技术进步，存在的金融抑制和融资歧视等问题得到缓解，对绿色技术成果转化效率的抑制作用减弱。同样城市化水平、对外开放程度对该福利提升产生负向效果，前者影响更显著，原因可能是城市化进程加快，资源约束下人口集中，竞争激烈导致压力较大，且可能吸收国外一些具有能耗消耗大、污染程度高的产业，并形成技术依赖，导致福利水平更有可能降低。
表4 数字经济对区域绿色发展福利的影响

Tab. 4 Impact of the digital economy on regional green development welfare

变量 绿色发展福利
双向固定效应 经济发展水平 金融发展水平 城市化水平 对外开放程度 产业结构
lnDE 0.068*** 0.069*** 0.068*** 0.066*** 0.067*** 0.066***
（0.020） （0.021） （0.021） （0.021） （0.021） （0.021）
lnGdp - 0.005 0.012 0.005 0.007 0.026
（0.019） （0.019） （0.020） （0.020） （0.023）
lnFinance - - -0.012* -0.011* -0.008 -0.010
（0.007） （0.007） （0.008） （0.008）
lnUrban - - - -0.030* -0.030* -0.030*
（0.017） （0.017） （0.016）
lnFdi - - - - -0.004 -0.003
（0.005） （0.005）
lnIs - - - - - 0.030
（0.018）
常数项 -1.211*** -1.264*** -1.334*** -1.011*** -1.057*** -1.263***
（0.036） （0.204） （0.208） （0.273） （0.279） （0.306）
时间固定效应 是 是 是 是 是 是
城市固定效应 是 是 是 是 是 是
观测值 360 360 360 360 360 360
R2 0.218 0.216 0.222 0.228 0.227 0.231

注：*、**、***分别表示P<0.1、P<0.05、P<0.01；括号内数值为t统计量；R2为模型的拟合优度。下同。

3.3 稳健性检验

表5呈现的稳健性检验回归结果表明，缩尾处理后的数字经济发展水平、用熵权 T o p s i s法重新计算权重后得出绿色发展福利水平、用主成分分析法重新测算城市层面数字经济发展指标（de_zc）、将双固定效应模型改换为基准回归模型，数字经济发展仍对绿色发展福利具有显著的提升效果。虽然回归系数和显著程度存在一定差异，但系数的正负和显著性水平与前文模型基本一致，表明本文构建的指标体系可以较好地测算黄河流域资源型城市绿色发展福利水平与数字经济发展水平，计量结果具有稳健性。
表5 稳健性检验回归结果

Tab. 5 Regression results of robustness test

变量 绿色发展福利
1%缩尾处理 更换被解
释变量		 更换核心
解释变量		 更换回
归模型
lnde_zc - - 0.045** -
（0.020） -
lnDE 0.064*** 0.050** - 0.045**
（0.021） （0.025） （0.020）
lnGdp 0.024 -0.098*** 0.018 0.045**
（0.023） （0.028） （0.023） （0.020）
lnFinance -0.009 0.004 -0.009 0.045**
（0.008） （0.009） （0.008） （0.020）
lnUrban -0.034** -0.014 -0.023 0.045**
（0.017） （0.020） （0.017） （0.020）
lnFdi -0.005 -0.007 -0.003 0.045**
（0.005） （0.006） （0.005） （0.020）
lnIs 0.027 -0.045** 0.028 0.045**
（0.018） （0.022） （0.018） （0.020）
常数项 -1.224*** -1.037*** -1.314*** 0.045**
（0.307） （0.374） （0.309） （0.020）
时间固定效应 是 是 是 -
城市固定效应 是 是 是 -
观测值 360 360 360 360
R2 0.230 0.562 0.219 0.215

3.4 异质性分析

由于城市自然条件、经济发展、社会历史的特殊性，资源型城市的资源保障潜力、资源开发阶段、绿色发展转型需求不同，导致所面临数字经济发展、福利水平提升等方面的挑战和机遇存在显著差异性。表6呈现了数字经济对黄河流域成长型、成熟型、衰退型和再生型4种资源型城市绿色发展福利的影响，对成长型城市作用最明显。成长型城市正处于资源开发上升阶段，自然资本、实体资本、人力资本等资源保障潜力较大，生产、生活、生态空间功能相对完善，公众能源节约意识、企业绿色创新积极性等福利注意力配置较为合理，在该类型城市加强数据技术的深度融合，能够更好发挥数字经济的绿色价值。然而数字经济对成熟型、衰退型和再生型的城市绿色发展福利的提升效果不显著，但影响效果“衰退型>成熟型>再生型”。原因可能是成熟型城市处于资源开发稳定阶段，但已出现经济负外部性效应，产业结构单一、环境污染和生态破坏等问题日趋严重；而衰退型城市面临资源枯竭、经济乏力、人才外流等诸多叠加问题，处于绿色发展转型瓶颈期；再生型城市工业结构高度化仍处于较低水平，高新技术产业发展脚步落后，迫切需要提高对外开放水平，加快绿色低碳转型。
表6 异质性分析回归结果

Tab. 6 Heterogeneity analysis regression results

变量 绿色发展福利
成长型 成熟型 衰退型 再生型
lnDE 0.099*** 0.043 0.101 0.041
（0.035） （0.028） （0.071） （0.115）
lnGdp 0.145*** -0.014 -0.042 0.142
（0.042） （0.035） （0.067） （0.141）
lnFinance -0.033 0.015 -0.012 -0.001
（0.021） （0.011） （0.029） （0.038）
lnUrban -0.006 -0.024 0.058 -0.438*
（0.036） （0.025） （0.049） （0.232）
lnFdi 0.005 -0.007 -0.019 0.033*
（0.017） （0.006） （0.017） （0.019）
lnIs 0.096*** 0.028 -0.198** -0.133
（0.035） （0.023） （0.092） （0.116）
常数项 -2.699*** -0.994** -1.392 1.222
（0.657） （0.429） （0.839） （2.366）
时间固定效应 是 是 是 是
城市固定效应 是 是 是 是
观测值 70 190 60 40
R2 0.380 0.339 0.288 0.386

3.5 空间效应检验

样本考察期内区域资源型城市绿色发展福利水平的全局Moran’s I呈现“降-升-降-升”的波动趋势，几乎全部通过了1%的显著性检验（表7），揭示其具有空间相关性。空间杜宾双固定模型拟合度和可信度最高，为最优模型（表8），数字经济的空间滞后项系数均显著为负，表明城市数字经济发展具有显著的空间效应，即本地的数字经济发展对邻近其他地区的绿色发展福利存在显著的抑制作用。从效应分解来看，数字经济的直接效应和总效应均显著为正，但间接效应显著为负，表明存在负向溢出的空间邻近效应。
表7 黄河流域资源型城市绿色发展福利的全局Moran’s I

Tab. 7 Global Moran's I of green development welfare of resource-based cities in the Yellow River Basin

年份 Moran’s I Z值 P值
2013 0.072 3.702 0.000
2014 0.045 2.702 0.007
2015 0.056 3.126 0.002
2016 0.111 5.044 0.000
2017 0.115 5.210 0.000
2018 0.107 4.925 0.000
2019 0.102 4.731 0.000
2020 0.127 5.643 0.000
2021 0.122 5.440 0.000
2022 0.102 4.668 0.000
表8 空间效应及溢出效应回归结果

Tab. 8 Regression results of spatial effect and spillover effect

变量 绿色发展福利
空间杜宾模型 空间误差模型 空间滞后模型 直接效应 间接效应 总效应
lnDE 0.0650** 0.0637*** 0.0638*** 0.0650*** -0.0256* 0.0394**
（3.28） （3.31） （3.39） （3.35） （-2.31） （2.63）
lnGdp 0.0346 0.0300 0.0280 0.0274 -0.0108 0.0166
（1.59） （1.40） （1.33） （1.35） （-1.22） （1.26）
lnFinance -0.00956 -0.0108 -0.0104 -0.00968 0.00388 -0.00581
（-1.35） （-1.56） （-1.48） （-1.43） （1.25） （-1.36）
lnUrban -0.0289 -0.0306* -0.0307* -0.0313* 0.0124 -0.0188
（-1.84） （-1.99） （-2.04） （-2.12） （1.74） （-1.95）
lnFdi -0.00328 -0.00258 -0.00299 -0.00322 0.00127 -0.00195
（-0.74） （-0.59） （-0.68） （-0.78） （0.73） （-0.74）
lnIs 0.0335 0.0336* 0.0329* 0.0336* -0.0134 0.0201
（1.92） （1.97） （1.97） （2.05） （-1.67） （1.89）
观测值 360 360 360 - - -
Loglikelihood 289.8019 287.3982 287.4594 - - -
R2 0.187 0.137 0.161 - - -

注：Loglikelihood为模型的对数似然值。

4 结论与建议

4.1 结论

（1） 时空演变，黄河流域资源型城市绿色发展福利水平总体不高。在时间上呈现平滑“S”型上升趋势；在空间上呈现“东西>南北”，未来增长潜力仍集中在东部地区。
（2） 影响关系，黄河流域资源型城市数字经济发展对其绿色发展福利水平的提升效果明显，该结论在一系列稳健性检验后仍然成立。
（3） 异质效果，数字经济对区域成长型城市绿色发展福利的促进作用最明显，对于其他类型资源型城市的影响效果为“衰退型>成熟型>再生型”。
（4） 空间溢出，黄河流域资源型城市绿色发展福利具有空间自相关性，数字经济对该区域福利水平的影响具有正向空间溢出效应，直接效应和总效应均显著为正，但间接效应显著为负，对邻近地区绿色发展福利水平的提升具有抑制作用。

4.2 建议

（1） 巩固绿色发展成果，提高数字经济绿色福祉转化效率。考察期内黄河流域资源型城市绿色发展成果转化为民生福祉的效果不明显且空间分布不均匀。因此，在绿色发展过程中，要以绿色发展福利水平提升为根本目标，出台相关惠民政策，鼓励社会资本向环境基础设施投资，确保福利产出有效转化，实现经济增长与资源消耗绝对脱钩，缓解资源型城市环境污染、生态破坏等问题。
（2） 打造新型基建体系，发挥数字经济数技要素绿色价值。考察期内数字经济可通过催生新质生产力、加强“三生”外部性管理、配置福利注意力，产生“数字红利”。因此，要加大数字化基础设施与生态环境基础设施融合力度，促进传统生态环境基础设施转型升级，打造生态环境大数据体系，实现环境质量、污染源和生态状况监测全覆盖，绿色发展成果数据化，福利转化评价更准确。
（3） 制定因地制宜策略，扩大数字经济空间溢出效应半径。考察期内数字经济对黄河流域成长型资源型城市的提升效果显著，对本地区具有正向空间溢出效应。因此，要以福利水平划分类型，水平高或较高的城市，继续优化城市“三生”空间环境，促进绿色科研成果转化；水平中等的城市，加强同较高水平城市绿色创新平台等方面的共建；水平低或较低的城市，再统筹经济发展与生态福祉、民生福祉的关系。

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