一项关于数字经济对福祉与生态效率影响的研究——来自G20国家的实证证据

《Sustainable Futures》：A study of the impact of the digital economy on wellbeing eco-efficiency – Empirical evidence from G20 countries

数字经济发展对人类福祉导向的生态效率（WEE）的影响研究基于G20国家2010-2022年面板数据，构建非径向Super-SBM模型整合资源消耗、环境压力和 multidimensional well-being指标，并通过固定效应回归、工具变量法等验证假设。研究发现：1）数字经济发展显著提升WEE（β≈0.89，p<0.01），且对发展中国家促进作用更显著；2）数字基础设施（短期效应）、工业升级（中期-长期效应）和数字应用（持续间接效应）通过不同路径推动WEE提升；3）高碳强度和财政支出冗余抑制WEE增长。政策启示包括数字基建投资、工业互联网发展、绿色金融改革等。

　　随着全球化的深入发展，人类社会面临着一系列复杂且相互交织的挑战，包括环境退化加剧和经济与社会不平等的扩大，这些挑战对实现联合国可持续发展目标（SDGs）构成了重大威胁。传统的生态效率（eco-efficiency）概念虽然在资源利用效率和环境影响之间建立了某种联系，但往往忽略了社会福利这一重要维度，这使得其在推动包容性可持续发展方面的政策指导作用受到限制。本研究在这一背景下提出了一种新的评估框架——福祉导向的生态效率（well-being-oriented eco-efficiency, WEE），旨在综合考虑资源使用、环境压力和多维人类福祉，如教育、健康和收入公平，以更全面地评估经济如何在减少环境成本的同时提升社会福祉。通过将数字经济发展（digital economy development, DED）纳入WEE研究，本文进一步探讨了如何通过投资于数字公共基础设施、工业互联网发展、绿色采购与金融以及与可衡量生态福祉关键绩效指标（KPIs）相联系的财政结构调整，为实现生态与社会福祉的协同发展提供实践指导。

本文的研究框架具有较强的理论和实践意义。首先，WEE概念的提出填补了传统生态效率评估中社会维度缺失的理论空白，为可持续发展研究提供了一个更加全面的视角。其次，本文通过结合数据包络分析（DEA）与机制分析的方法，对全球范围内的数字经济发展与WEE之间的关系进行了深入探讨，进一步丰富了跨国家面板数据的分析方法。最后，本文通过分析数字经济发展对多维可持续性结果的影响，为政策制定者提供了将数字创新与绿色和包容性发展相结合的实践参考，特别是在像中国这样的国家，这种分析对于理解数字转型如何促进生态可持续性和社会福祉的协同效应具有重要意义。

研究方法上，本文采用了非径向Super-SBM模型来评估WEE，同时通过固定效应面板回归模型分析了数字经济发展对WEE的影响。通过稳健性检验、内生性处理（IV-2SLS）以及发达国家和发展中国家之间的异质性分析，本文进一步增强了研究结果的可信度。研究结果表明，WEE在研究期间总体有所提升，尽管各国之间的差距仍然存在。数字经济发展显著提升了WEE（β ≈ 0.89，p < 0.01），其在发展中国家的影响更为显著。此外，数字基础设施和创新环境能够带来短期效益，而工业发展则推动中长期效益，数字应用则产生适度但持续的正面影响。然而，较高的碳强度和过度的财政支出则对WEE产生不利影响。这些发现强调了将数字和绿色转型相结合的必要性，如通过数字公共基础设施投资、工业互联网发展、绿色采购和财政结构调整等措施，以实现可持续发展。

研究的理论贡献在于，首先，构建了一个多维的WEE评估体系，整合了资源使用、环境压力和社会福祉指标，从而克服了传统生态效率评估中“输出导向”模式的局限性。其次，本文通过结合DEA Super-SBM模型和机制分析，对数字经济发展与WEE之间的关系进行了更深入的探讨，特别是通过跨国家面板数据的分析，揭示了数字经济发展对多维可持续性结果的深远影响。最后，本文通过分析不同国家数字基础设施、工业数字化和制度配置对WEE的影响，为理解不同发展阶段国家在生态与福祉之间的权衡关系提供了新的视角。这些理论贡献不仅推动了学术研究的发展，也为政策制定提供了新的思路。

研究的实践意义在于，通过分析数字经济发展对WEE的影响，本文为政策制定者提供了具体的指导建议。例如，本文指出，数字基础设施和创新环境能够带来短期效益，而工业发展则推动中长期效益，数字应用则产生适度但持续的正面影响。这些发现为政策制定者提供了将数字基础设施投资、工业互联网发展、绿色采购与金融以及财政结构调整等措施结合起来的参考。此外，本文还强调了制度配置在促进数字经济发展和生态效率之间的关键作用，如通过税收结构、再分配机制和公共投资效率的优化，提高生态效率与社会福祉的耦合程度。这些发现对于实现绿色和包容性发展具有重要的现实意义。

研究的局限性在于，本文在机制识别方面仍然存在一定的不足。虽然通过分析不同维度的数字经济发展对WEE的影响，本文能够推测出潜在的传导路径，但这种推测无法完全区分直接效应和中介效应。例如，绿色技术创新、能源效率提升和治理优化等中介变量的作用仅被间接提及，而未被明确测试。这一局限性主要反映在缺乏统一的、连续的跨国家面板数据，以对这些中介变量进行深入分析。未来的研究可以采用中介模型，直接评估这些机制，特别是在绿色专利、可再生能源采用和治理质量等可比数据集变得可用后。

此外，本文的计量模型可能存在一定的简化。虽然采用线性固定效应框架能够有效控制未观测异质性，但可能无法捕捉数字经济发展与WEE之间更复杂的非线性关系、交互效应或阈值行为。同时，模型未考虑WEE谱系中的分布异质性。未来的研究可以采用面板阈值模型来识别潜在的转折点，动态面板模型来捕捉滞后反馈效应，以及分位数回归来评估数字经济发展对不同效率水平国家的影响差异。

最后，本文的研究范围受到篇幅限制。由于篇幅限制，未能对WEE模式进行更细致的分析，如发达国家和发展中国家内部的分组差异或国家特定的效率轨迹。这些方面可能揭示出重要的细微差别，例如，高绩效与低绩效国家之间的WEE差距是否随时间缩小或扩大。未来的研究可以对G20内部的WEE差异进行动态分解，这将有助于识别收敛或发散趋势，并为更加精准的政策干预提供依据。

综上所述，本文的研究不仅填补了传统生态效率评估中社会维度缺失的理论空白，还通过跨国家面板数据的分析，揭示了数字经济发展对多维可持续性结果的深远影响。同时，本文还强调了制度配置在促进数字经济发展和生态效率之间的关键作用，为实现绿色和包容性发展提供了新的视角。这些研究发现对于推动可持续发展具有重要的现实意义，也为政策制定者提供了具体的指导建议。未来的研究可以进一步拓展这些发现，特别是在机制识别和数据收集方面，以更全面地评估数字经济发展对生态与社会福祉的协同效应。