刘志雄，李燕飞
（广西民族大学 经济学院，广西 南宁 530007）
2020 年我国数字经济核心产业增加值达到国内生产总值的7.8%，数字经济已逐渐成为我国的主要经济形式和推动国民经济发展的新动能。《“十四五”数字经济发展规划》指出：“数字经济将成为中国经济高质量发展的有力支撑”，发挥着创新驱动、降本增效、助力绿色低碳和实现共同富裕的作用。此外，在我国经济高质量发展的过程中，生态环境治理和保护至关重要，是实现可持续发展的重要前提条件。近年来，越来越多的学者开展数字经济对环境污染作用的研究，但我国生态环境保护仍面临诸多现实问题。那么，我国数字经济发展是否赋能生态环境保护，即起到生态环境改善的作用？本文利用我国2007—2020 年省级面板数据，在多维度的数字经济发展和生态环境指标下考察数字经济发展是否赋能生态环境保护，探究影响机制，并研究地区异质性。此外，考虑到数字经济的网络溢出效应，本文进一步研究数字经济及数字经济因素对生态环境保护的影响是否具有非线性特点。
（一）关于数字经济的研究
“数字经济”这一术语由Tapscott（1996）提出，其发展经历了信息经济、知识经济和共享经济三个阶段（张化尧等，2020）[1]。数字经济的内涵没有统一的界定标准，由早期的强调数字技术产业及其市场化应用，到逐渐关注对数字技术经济功能的解读及数字技术对生产关系的变革（陈晓红等，2022）[2]。“十四五”时期，我国数字经济发展仍将保持高速增长态势，呈现颠覆性创新排浪式涌现、赋能产业的能力增强、国家间竞争加剧、反垄断监管加强等趋势（李晓华，2021）[3]，但对数字经济的研究理论滞后于实践的现状并未改善，需要完善理论体系以更好地将数字经济发展付诸实践（姜奇平，2020；
易宪容等，2019）[4-5]。
（二）数字经济对经济高质量发展的影响
在理论研究方面，学者们回顾和剖析了经济数字化发展的演变历程并对未来进行展望（何枭吟，2013；
陈国青等，2022；
蔡跃洲，2021）[6-8]，运用理论模型分析了数字经济对我国经济高质量发展的影响机理、内在逻辑关系，发现数字经济促进经济高质量发展（荆文君和孙宝文，2019；
任保平，2020；
郑小碧等，2020）[9-11]。在实证研究方面，从宏观层面来看，学者们运用跨国数据和OECD 国家数据，发现数字经济的发展有利于经济高质量发展（Choi 和Yi，2009；
Czernich N 等，2011）[12-13]。张腾等（2021）[14]从自然资源利用率与降低生态环境污染等四个经济发展质量维度进行实证研究。学者们也利用城市数据，验证了数字经济对城市经济高质量发展的推动作用（赵涛等，2020；
上官绪明和葛斌华，2021）[15-16]。从微观层面来看，数字经济促进企业内部治理环境优化（Bhojraj S 和Sengupta P，2003；
陈彦旭和战振海，2021）[17-18]。此外，学者们也研究了数字化背景下我国进出口贸易的改变、出现的新金融业态风险特征等（詹晓宁和欧阳永福，2018；
李苍舒和沈艳，2019；
马兆良和宛文莉，2022）[19-21]，将生态环境分别与经济发展、资源利用相结合，发现在数字化引领下可以更好地发挥彼此的协调效应（刘潭等，2022；
徐昊和马丽君，2022）[22-23]，因而需要走绿色经济的道路（常纪文，2018）[24]。
（三）数字经济对生态环境的影响
生态环境作为评估经济高质量发展的指标之一，理应在数字经济背景下有新的改善。学者们从数字化发展是否降低环境污染的角度来分析（徐维祥等，2022；
郭炳南等，2022；
Yang 等，2020）[25-27]，也在数字化时代物流业发展背景下，以交通运输排放的二氧化碳为对象切入研究（Haseeb A 等，2019）[28]，将各类污染物综合研究并检验其中介机制，探究影响机理（李广昊和周小亮，2021）[29]，发现数字经济发展可以通过释放创新动力对环境污染起到改善作用（邓荣荣和张翱祥，2022）[30]。
（四）文献评论
现有文献关于数字经济发展对经济高质量发展影响的研究比较完整和深入，也研究了数字经济发展对生态环境的影响，但多从降低污染物排放的角度进行研究。生态环境的衡量不应只考虑环境污染方面，还需要考虑到能源消耗；
关于数字经济作用于生态环境的机制研究并不完善；
而且数字经济对其他领域的影响具有非线性溢出效应，但是关于生态环境影响效果的非线性作用特征研究比较少。基于此，本文将实证研究数字经济发展对生态环境保护的作用，探究影响机理，并综合考虑数字经济发展和数字经济因素对作用效果的非线性特征。
（一）数字经济发展对生态环境保护影响的路径
关于数字经济发展作用于生态环境的理论机制研究尚未有统一定论，本文借鉴学者们的研究，结合现实数字经济的发展提出以下四种效应，具体如图1 所示。
图1 数字经济发展对生态环境保护的影响路径
1.数字经济的基础设施效应。数字经济发展主要依托其数字经济基础设施建设，数字经济基础设施又可助推生态环境保护的基础设施发展（钱立华等，2020）[31]。一方面，可以利用数字经济的大数据、云计算等数据搜集和数据处理设施构建生态环境治理平台和数据库，便于对与环境相关的各种指标的动态检测评估，以此采取针对性措施改善生态环境；
另一方面，数字技术可以推动生态文明信用体系建立，引导大众养成绿色环保的生活方式，为生态环境的保护注入动力。
2.数字经济的结构优化效应。数字经济可以推动产业结构的优化与升级，进而助力生态环境保护。数字经济通过数字密集型产业的增加提高产业高级化水平，催生新产业、新业态，带动传统产业的数字化和智能化升级，从而优化产业结构。一方面，由数字经济催生的新业态注重信息和数据资源，变相提升了对生态环境的保护；
另一方面，数字经济推动产业向中高端转型升级，提升利用资源的效率水平，不再需要牺牲更多的环境和资源（梁琦等，2021）[32]。
3.数字经济的技术创新效应。数字经济可以通过技术创新赋能生态环境保护。一方面，数字经济自身技术的创新和提高为生态环保做出贡献。利用大数据等新技术，以数据为核心，把数据获取、传输、处理、分析、决策服务，形成一体化的创新与智慧模式，让环境管理、环境监测、环境应急、环境执法和科学决策更加精准有效，为环境管理和环境保护提供全方位的智慧管理与服务支持（陈晓红，2018）[33]。另一方面，数字经济的技术创新将会营造良好的创新氛围，带动城市数字化转型与创新，加快创新环保作用的发挥（徐维祥等，2022）[25]。
4.数字经济的资源配置效应。利用数字经济的网络效应可以提供有效的供需信息，形成合理的价格机制，提升资源配置的效率水平（荆文君和孙宝文，2019）[9]。数字经济发展有利于资本和劳动的有效配置，发挥对生态环境的保护作用。一方面，数字技术应用于生产流程中可以提高资源的利用率，借助信息化平台挖掘需求者的偏好，制定生产计划，不断提高资源配置效率，从而加强对生态环境的保护；
另一方面，数字化的技术替代效应也可以发挥重要作用，比如无纸化办公和远程会议等。
由上述分析结合图1 可知，数字经济发展能够赋能生态环境保护。数字经济发展通过基础设施、结构优化、技术创新和资源配置四个途径赋能生态环境保护。基于此，本文提出如下2 个研究假设。
假设1：我国数字经济发展赋能生态环境保护。
假设2：我国数字经济发展通过基础设施、结构优化、技术创新和资源配置四个途径赋能生态环境保护。
（二）数字经济发展对生态环境保护影响的异质性
目前，学者们在数字经济对经济高质量发展和环境污染的研究中均发现存在地区的异质性，比如张勋等（2019）[34]研究发现数字金融对落后地区的影响效果更好；
数字经济的“治污”效应仅存在于创新能力和产业结构水平比较高的城市（李广昊和周小亮，2021）[29]。为了验证我国数字经济发展对生态环境保护的影响是否也存在东中西部地区和南北方的异质性，本文提出研究假设3：
假设3：我国数字经济发展对生态环境保护的作用存在地区异质性。
（三）数字经济发展对生态环境保护影响效果的特征
考虑到数字经济中互联网的“网络效应”，学者们研究发现数字化发展对经济高质量发展和进出口贸易都存在非线性溢出效应（冯伟和李嘉佳，2019；
马兆良和宛文莉，2022）[35][21]，即不同数字经济发展水平对进出口贸易的影响效果不同，为了进一步分析数字经济发展是否对生态环境保护也存在该非线性效果，本文提出第4 个研究假设：
假设4：我国数字经济发展对生态环境保护的作用效果存在非线性特征。
（一）模型设定
1.基准回归模型设定。为了对假设1、假设3 进行验证，构建基准回归模型（1）：
式（1）中：i、t分别代表年份和时间，β0为截距项，EEIit为被解释变量生态环境指标，DIGit是核心解释变量数字经济发展水平指标，CVit为控制变量，ui代表地区固定效应，αt为时间固定效应，εit为随机干扰项。若式（1）的回归结果显示DIGit的系数为负，则表示我国数字经济发展赋能生态环境保护，可以减少污染物的排放和能源消耗，假设1 得以验证。为了验证假设3，将分地区对上述模型进行回归，对比各地区的回归系数大小。
关于控制变量的选取，学者们研究发现社会富裕程度（吴德存等，2017）[36]、进出口贸易（申海成，2015）[37]对生态环境有所影响，且生态税收能够对生态环境产生节能减排作用（于佳曦和李新，2018）[38]，除此之外，考虑到影响环境污染和能源消费的节能环保支出和工业污染治理投资，本文选取人均GDP、进出口额占总GDP 的比重（OPEN）、生态税收（ETAX）、节能环保支出（ENV）以及工业污染治理投资（INV）五个指标为控制变量。
2.中介效应模型。如果假设1 成立，那么需要构建中介效应模型验证假设2。为了深入研究数字经济发展对生态环境保护的影响机制，结合前文的理论分析，参照温忠麟等（2004）[39]的逐步回归法，构建中介效应模型：
由式（2）、式（3）中的MVit为中介变量，当式（2）中的β2和式（3）中的β22显著且通过Sobel 检验（p值≤0.05），说明中介变量的中介效应成立。中介变量的选取参照上文的理论分析，用互联网普及率（%）衡量基础设施建设（INT），产业结构高级化指数衡量产业结构（IND），授权的专利数量（万件）表示技术创新（INN），资源配置情况则用能源消耗量（万吨标准煤）与地区生产总值（亿元）的比值计算得来（RES）。
3.门限模型。验证假设4，参照王鹏等（2016）[40]对Hansen 门限模型方法的具体应用，设定门限模型：
其中，DIGit作为核心解释变量，qit为门限变量，砖为示性函数，λ为门限值，砖和λ的个数与门限值相对应。门限变量为数字经济发展指标DIG和数字经济发展的三个因素，主要探究数字经济发展和数字经济因素对生态环境保护是否存在非线性特征。分别对各个门限变量进行门槛个数验证后进行门限回归，通过比较门槛值前后的核心解释变量系数值大小判断具体的非线性特征。
（二）数字经济发展、生态环境水平指标设定及拟合
许宪春和张美慧（2020）[41]构建了数字经济规模核算框架，王军等（2021）[42]、韩兆安等（2021）[43]分别从其结构特征、时空演变特征和地区差异等角度进一步构建数字经济发展指标。结合这些研究，考虑数据的可得性、完整性和可行性，本文选取数字基础设施、数字创新和数字应用三个维度来反映数字经济发展，具体如表1 所示。
表1 数字经济发展、生态环境水平指标体系构建
数字基础设施。数字基础设施建设是数字经济发展的一个重要衡量维度，也是数字经济发挥作用的“底座”。本文选取各省份的互联网CN 域名数量（个）作为该维度的指标，在一定程度上反映了数据要素和载体平台的水平，数据来源于中华人民共和国国家互联网信息办公室网站上历次发布的《中国互联网网络发展状况统计报告》。
数字创新。经费投入为技术和产品创新提供了充足的物质条件，能够反映出某个领域的创新水平，因此选取了各地区研究与试验发展经费情况（亿元）作为评价指标来衡量数字创新水平，数据来源于历年《中国科技经费投入统计公报》。
数字应用。人力资本可以助推数字化转型，创造和实现新的市场价值，可以体现出数字应用程度，因此选取研发人员全时当量（人）和普通高校在校学生数（人）两个评价指标来测度数字应用的水平值，数据分别来源于历年《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。用主成分分析法①主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法，可以将多个具有相关关系的变量通过正交变换等过程提取出主成分。得出的方差贡献率作为衡量标准对数字应用维度的两个指标进行加权平均法求和，最终求出数字应用维度的评价值。
生态环境的评价维度则分别从环境污染和能源消耗两大维度选取指标，由于我国环境污染源主要为工业污染，因此选取工业废气、废水和废旧固体物为污染指标，数据来源于《中国环境统计年鉴》，结合能源消耗量，数据来源于《中国能源统计年鉴》，采用主成分分析法合成生态环境指数，生态环境指数越小，表示生态环境水平越好。
基于相关数据采取主成分分析法，分年度对数字经济发展三个评价维度的指标进行拟合，最终得出数字化发展水平衡量指标DIG，对已经拟合的各省份2007—2020 年DIG 指标进行平均，得出各地区数字化发展平均指数。
如表2 所示，广东的数字化发展指数位于全国榜首，江苏、山东和北京紧随其后，且中东部地区省份的数字化发展指数高于西部地区省份，这与各地区的经济发展水平相吻合，且数字经济发展水平高的省份和发展落后的省份相差较大，比如广东和青海差距比较明显。
表2 各省份平均数字化发展指数
基于以上假设和模型构建，利用我国2007—2020 年30 个省份（西藏地区数据缺失）数据进行估计。对于分地区的回归，本文参照国家统计局划分标准，将上述研究的30 个省份划分为东中西部以及南北方①本文对三大地区和南北方的划分参考国家统计局划分标准，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西和海南12 个省份；
中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南9 个省份；
西部地区包括：重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆9 个省份。南方地区包括海南、上海、浙江、福建、广东、广西、江西、湖南、贵州、云南、四川、重庆、湖北、安徽、江苏15 个省份；
北方地区包括宁夏、黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、北京、天津、河北、新疆、青海、甘肃、陕西、山西、河南、山东15 个省份。分别进行回归分析。
（一）模型变量的描述性统计
表3 为进行模型回归的变量以及数据特征情况，因变量为合成的生态环境指标EEI，自变量为合成的数字经济发展指标DIG，INF、CIN、APP分别为数字基础设施因素、数字技术创新因素以及数字应用因素，中介变量分别为单位GDP 所需能源消耗量RES、互联网普及率INT（%）、专利授权数INN（万件）、产业高级化指数IND，采用付凌晖（2010）[44]的方法利用三次产业产值和国内生产总值计算得出，其中互联网普及率数据来源于中国互联网网络信息中心，能源消耗量来自《中国环境统计年鉴》，其他数据均来源于《中国统计年鉴》，控制变量GDP 为人均生产生产总值（元），ENV为各省份的节能环保支出（亿元），OPEN为进出口额占国内生产总值的比重（%），INV为工业污染治理投资完成额（亿元），ETAX为生态税收收入（亿元），包含增值税、营业税、企业所得税、资源税、车船税和耕地占用税，以上数据均来源于历年的《中国统计年鉴》。为了降低部分数据指标的波动性，减轻各指标之间多重共线性的影响，对相关数据对数处理。如表3 所示，自变量和因变量都存在“均值小、标准误差大”的特征，说明不同省份地区之间的生态环境和数字经济发展水平差异较大，从控制变量和中介变量来看，不同省份的创新水平（INN）、工业污染治理投资水平（lnIVN）等也存在较大差异。
表3 变量描述性统计表
（二）全国范围回归结果
在进行模型回归之前，对各个变量进行了单位根检验以验证数据的平稳性，各变量也均通过了单位根检验。基于此，为了对假设1 进行验证，用全国数据对基准模型进行拟合，采用地区和年份双固定效应模型，结果如表4 所示。
表4 全国范围回归结果
表4 中，回归结果（1）为加入控制变量之前基准模型的拟合情况，DIG变量的系数为-0.086，且在1%的水平上显著，说明数字经济发展对我国生态环境的改善有显著的促进作用。为了验证结果的稳健性，加入五个控制变量后进行回归，得出回归结果（2），发现核心解释变量的系数依然显著为负且系数值变化不大，前三个控制变量的系数也显著，说明控制变量选取的正确性和结果的稳健性。
为了进一步分析各数字经济因素对生态环境的保护作用，分别以取对数后的数字基础设施、数字创新和数字应用为解释变量，加入控制变量后与被解释变量进行回归，回归结果如表4 中的结果（3）所示。数字因素lnAPP的系数值显著为负，说明数字应用因素对生态环境保护的影响也是正向的，数字应用水平提高1%，生态环境相应改善0.602 个水平值；
数字创新水平lnCIN系数显著为正，说明存在牺牲生态环境进行相关研发创新的情况存在；
数字基础设施维度对生态环境的改善作用不显著。
回归结果（2）显示了控制变量对生态环境保护的影响。lnGDP 的系数为0.655 显著为正，说明目前我国经济发展水平的增加将会加剧生态环境的恶化，同时也反映了我国整体还未实现绿色经济的发展目标；
lnENV的系数为-0.033 且显著，说明我国环保支出有利于改善生态环境；
lnOPEN的系数为0.570 且显著，说明我国进出口贸易增加了生态环境恶化的风险，需要控制相关进出口企业的污染物排放量和能源消耗量；
生态税收lnETAX的系数为负，说明生态税收可以对相关企业进行环境规制，以减轻生态环境的负担；
但工业污染治理投资lnINV对生态环境的作用尚不明显，很大程度上源于相关经费投入不足。
（三）中介效应模型结果
基于中介效应模型，利用全国范围数据进行四个中介变量的中介效应检验，结果如表5 所示。结果（1）（2）为以资源配置为中介变量的检验结果，模型中的系数显著性检验通过，并且Sobel 检验的p值为0.0000<0.05，说明数字经济发展可以通过影响资源配置进而对生态环境保护产生促进效果，结果（1）中DIG的系数显著为负，说明数字经济的发展可以使能源得到更好利用，降低单位生产总值所需消耗的能源水平，从而减少能源消耗，改善生态环境；
结果（2）中lnRES的系数显著为正，反映出当单位生态总值能量消耗变多时生态环境将有所恶化。
表5 中介效应检验结果
结果（3）（4）表明数字经济发展可以通过促进基础设施建设，提高生态环境水平。结果（3）中DIG系数为2.800 且显著，结果（4）中的INT系数为-0.006 显著为负且通过Sobel 检验，说明数字经济发展可以产生基础设施效应推动生态环境保护进程。
结果（5）（6）为数字经济的创新效应机制检验结果，结果（5）中的DIG系数显著为正，说明数字经济发展可以推动技术创新，但是结果（6）中INN的系数不显著，说明创新尚未推动生态环境的保护，这与前文数字技术因素未对生态环境的改善起到作用的结果吻合，此现象产生的原因可能在于技术水平对生态环境保护领域的渗入还不够。结果（7）表明数字经济的发展尚未改善我国整体的产业结构水平，可能是本文选取的数据时间跨度不够长所致。
（四）分地区回归结果
为了对假设3 进行验证，同样采用双固定效应模型，将我国全样本数据分为东中西部和南北方分别进行回归，便于分析我国数字经济发展对生态环境保护赋能作用的地区异质性。回归结果如表6 所示：
整体上看，将全国数据划分区域进行回归之后，核心解释变量的系数正负没有发生改变。但数字经济发展对生态环境的影响在东部地区和南方地区不显著。东中西部回归结果如表6 的（1）列～（3）列显示，与全国范围的回归结果对比可以发现，中西部地区数字经济发展对生态环境保护的促进作用高于全国水平值，且对于中部地区的作用效果优于西部地区，该结果与各地区的经济、地理、文化以及数字化发展水平值不匹配，并不是经济发展水平或者数字经济发展水平越高的地区越利于数字经济对生态环境保护的赋能，这可能是因为中西部地区的条件更有利于当前数字经济发挥基础设施效应和资源配置效应所致；
将我国划分为南北方之后，结果如表6 中的（4）列和（5）列所示，数字经济发展对北方地区的生态环境改善作用仍然高于全国水平值，更加印证了我国数字经济发展对生态环境保护助推作用存在区域异质性。
表6 分地区回归结果
（五）门限回归结果
在进行门限回归之前，先对门槛个数进行检验和确定，使用地区和年份双固定效应模型进行回归分析，并且数据通过了面板单位根检验，在此基础上可以进行门限个数检验。依次进行单一门限、双重门限和三重门限检验结果（见表7）。检验通过的门限估计值和门限效应自抽样（Bootstrap）检验结果如表8 所示，表中显示了通过检验的结果。
表7 门限效应检验结果
可以看出，在加入控制变量的情况下，以数字经济发展指标DIG为解释变量，DIG为门限变量得出其单一门槛不显著，说明数字经济发展对生态环境保护的影响无门限效应；
以数字经济为解释变量，数字基础设施、数字创新和数字应用分别为门限效应进行验证，数字基础设施因素在10%的水平上通过了检验，说明对生态环境保护的影响具有单一门限效应，且单一门槛值为14.416 8。
为了进一步说明门限值显著存在并理解置信区间的构造过程，本文借助似然函数图LR（Likelihood Ratio）检验门槛的真实性（见图2）：虚线下方表示95%的置信区间LR<7.35，由于LR等于0 时的门限值14.416 8 位于虚线下方，说明是真实有效的。该检验结果证明在数字基础设施的不同发展阶段下，数字经济对生态环境的影响不同，突变效应明显。
图2 数字基础设施因素单门槛似然比函数图
表8 中，结果（1）为门限变量lnINF的回归结果，lnINF1 为数字基础设施因素的单一门槛值，根据门槛变量的系数-0.413、-0.167 可知，数字基础设施维度对生态环境保护的促进作用有边际递减的效果，结合样本数据值可知，目前只有福建、广东、北京、上海和浙江的数字基础设施指标突破单一门限值。
表8 门限回归结果
为了对基准回归进行稳健性检验，本文采取替换被解释变量和工具变量法进行回归，如表9 所示，结果（1）（2）（3）分别为将因变量替换为工业废气、废旧固体物和能源消费量后的回归结果，自变量DIG系数依然显著为负；
结果（4）为将DIG的滞后项作为工具变量后进行二阶段最小二乘法后的回归结果，系数DIG的正负性和大小未发生显著变化，且结果通过了Cragg-Donald 检验值大于Stock-Yogo检验阈值（Stock-Yogo 检验的10%阈值为16.38），说明工具变量有效，回归结果是稳健的。
表9 稳健性检验结果
本文研究发现：我国数字经济发展赋能生态环境保护，验证了假设1。进一步对各数字经济因素进行验证发现数字基础设施建设可以促进生态环境的改善。中介效应的检验结果显示数字经济发展可以通过产生基础设施效应和资源配置效应对生态环境产生改善效果，验证了假设2。全国样本数据分地区和南北方进行回归发现，我国数字经济发展对生态环境保护的赋能作用存在明显的地区异质性，验证了假设3。为了验证我国数字经济发展对生态环境保护的影响存在非线性效果，在对数字经济发展和各数字经济发展因素进行门槛检验和门限回归之后发现：数字基础设施因素对数字经济赋能生态环境的作用效果存在“边际效应递减”的非线性作用特征，验证了假设4。
当前，我国的生态环境保护面临着经费不足、技术水平和规范性不足等问题，需要在环保投入和立法执法等问题上做出相应的改善措施，而经济的数字化发展正是解决上述问题的契机，本文的研究结论也表明数字经济发展可以赋能生态环境保护。然而，本文中介效应检验结果表明我国数字化进程和生态环境保护的融合尚未达到理想状态，那么如何更好地发挥数字经济发展赋能生态环境保护？本文提出如下建议：
一是充分利用数字基础设施。将数字基础设施融入生态环境保护的基建工作：一方面，依托大数据和数字化集成平台，建设可以实时对空气、水、土壤等生态环境进行检测和汇报的生态环境治理数字化平台。同时，依托云计算和区块链技术，推动旅游产业、养生休闲产业、环境产业的发展。另一方面，利用数字化核算系统构建生态资产价值核算体系，比如有些地方利用该系统提供可供交易和融资的参考依据，生态资产核算体系可以为生态保护投入资金的精准分配等提供精确的数据支撑。如此一来，可以将相应的经费投入有针对性的利用，提高利用效率。
二是发挥数字创新的推动作用。数字技术的创新对生产方式的绿色转型有巨大作用，需要积极推动数字经济与绿色经济的融合作用。具体来看，可以利用数字创新探索壮大节能环保、基础设施绿色升级、清洁能源和清洁生产等产业的现实路径，构建绿色创新体系，结合市场导向实施绿色技术创新攻关活动，以此来提升生态环境保护的绿色创新力度，节省开支。
三是利用数字化平台建立生态文明信用体系。除了数字设施和创新应用等技术层面的赋能作用，还要深刻把握在实现生态环境保护道路上遇到的治理问题，借助数字化、智能化的管理平台积极建设生态文明信用体系。具体地，可以构建涉及生态环境整治、社会低碳行为和社会绿色的信用系统，该体系的形成可以为生态环境的保护提供良好的前提和氛围，提升公众对生态环境保护的认知和参与度，也可以加快绿色生产和生活方式的形成。
四是利用数字化助推生态执法。一方面，依托数字化平台构建的执法系统可以实现执法人员和执法对象抽查范围的“双随机”，使执法过程精细化、规范化和高效化。另一方面，将生态保护的信用体系和执法系统相结合，在此基础上进一步建立合适的生态执法监督举报平台，有利于不断地提升接收群众意见的效率，更好地推动解决有关民生的生态问题。
总之，我国需要考虑到地区发展的异质性，针对各地区存在的具体问题具体解决。借助数字化、智能化的平台更好地实现对资源环境的保护，我国的生态环境保护工作将在数字化发展的助推之下迈向新的台阶，为经济的高质量发展和可持续发展提供良好的生态环境基础。
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