这篇文档属于类型a，是一篇原创性研究报告。以下是详细的学术报告内容：

作者及机构
该研究由彭影（长春工业大学经济管理学院）与高维龙（吉林大学国家发展与安全研究院）合作完成，发表于《技术经济与管理研究》2025年第10期。

学术背景
研究领域聚焦数字经济与环境经济的交叉学科，核心科学问题为数据要素（data elements）与创新要素（innovation elements）协同如何驱动城市绿色转型（urban green transformation）。研究背景基于中国“双碳”战略与数字经济高速发展的双重需求：一方面，绿色转型需突破传统创新要素（资本、人才、技术等）的局限性；另一方面，数据要素的非竞争性、低成本复制性等特性为创新模式变革提供了新路径。研究旨在量化评估两类要素协同效应，并揭示其通过绿色创新（green innovation）与产业结构优化（industrial structure optimization）的双重作用机制。

研究流程
1. 数据采集与处理
- 研究对象：2009-2021年中国274个地级及以上城市面板数据
- 数据来源：涵盖《中国城市统计年鉴》、IFR机器人数据库、企查查等12类数据库，缺失数据采用线性插值法补齐。
- 关键指标构建：
- 城市绿色转型效率（CGT）：采用超效率SBM模型（Super-SBM）测度，包含劳动力、资本等4类投入指标，经济/生态产出2类期望产出，以及污染物/碳排放2类非期望产出。
- 数据要素与创新要素协同指数（IDI）：通过修正耦合协调度模型计算，其中数据要素涵盖生成获取、处理共享、应用效益3个维度（含光缆密度等9项指标），创新要素包括资本、人才、技术、环境4个子系统（含科技支出等11项指标）。

1. 模型构建

   • 基准模型：双固定效应模型验证IDI对CGT的直接效应
     CGT_it = α_0 + α_1 IDI_it + α_2 X_it + μ_i + ν_t + ε_it
     
   • 机制检验模型：引入绿色创新（策略性/实质性专利）和产业结构（战略性新兴产业/未来产业）作为中介变量，采用江艇（2022）提出的因果链分析法。
     

2. 分析方法

   • 异质性检验：基于Python爬虫提取《政府工作报告》关键词，构建政府数字关注度与环境关注度指标，分组回归分析政策干预效应。
     
   • 稳健性检验：包括替换解释变量（剔除光缆密度等指标）、剔除直辖市样本、控制“宽带中国”等政策虚拟变量。
     
   • 内生性处理：工具变量法（每百人固定电话数量与滞后项交互项）与两阶段GMM估计。
     

主要结果
1. 协同效应验证
- 基准回归显示IDI系数为1.055（p<0.01），显著高于单一创新要素（0.771）。高强度协同组（IDI>均值）系数达1.059，而低强度组为-4.549，表明协同阈值效应存在。
- 子系统协同中，数据要素与创新技术协同系数最高（0.998），其次为资本（0.898）、人才（0.858）、环境（0.855），证实技术驱动为核心路径。

1. 异质性分析

   • 政府数字关注度“高”组系数1.275，显著高于“低”组（不显著），体现政策引导对数据资源激活的关键作用。
     
   • 数字环境双重高关注地区协同效应最强（系数1.283），表明跨部门政策协同可产生倍增效应。
     

2. 机制路径

   • 绿色创新驱动：策略性绿色创新（绿色实用专利）系数2.141，远高于实质性创新（0.850），反映短期政策激励更易见效。
     
   • 产业结构优化：战略性新兴产业（从业人数）系数17.165，未来产业（机器人密度等）系数1.425，显示传统产业替代与新兴技术突破的协同必要性。
     

结论与价值
1. 理论贡献
- 首次量化数据要素与创新要素的协同阈值（IDI>0.42），突破传统“要素简单叠加”研究范式。
- 提出“政府关注度-要素协同-绿色转型”政策传导框架，为数字经济时代环境治理提供新范式。

1. 实践意义
   
   • 建议优先建设绿色创新数据共享平台，通过专利数据开放降低研发重复投入。
     
   • 倡导“数字+环境”双部门联合考核机制，例如将政府工作报告中两类关键词占比纳入政绩指标。
     

研究亮点
1. 方法创新：开发基于上市公司年报文本分析的“数据要素利用水平”指标，通过NLP识别AI、区块链等技术披露频次。
2. 发现颠覆性结论：低强度协同可能抑制转型（系数-4.549），警示“数字化形式主义”风险。
3. 数据规模：覆盖274城市13年数据，为同类研究最大样本。

其他价值
研究团队公开了IDI测算代码（Stata版本）及政府关注度词典，可通过吉林大学国家发展与安全研究院官网获取。