随着建设生态文明和经济高质量发展基本国策的提出,有效地实现节能减排、改善环境、经济结构转型和经济增长相容发展是绿色经济增长的关键。绿色经济增长的根本途径是绿色创新和绿色技术进步,而大数据可驱动经济发展模式变革和促进绿色技术进步的特点,似乎是为绿色经济增长量身定造,因此我国迫切需要借助大数据的力量对绿色经济增长的瓶颈进行破局。本文基于内生经济增长理论,将大数据视为一种新型生产要素从传统物质资本中剥离,并将其内生化进入生产函数,理论刻画大数据所具有的“非竞争性”和共享特征、大数据的“应用程度”逐渐增加、大数据对中间品质量阶梯产生“乘数作用”、大数据引起“生产研发模式转型”、大数据驱动的技术进步具有“替代性”和“互补性”等一系列本质特征,数理演绎大数据驱动技术进步影响绿色经济增长的耦合过程。本文以大数据广泛影响经济社会发展为出发点,在内生技术进步框架下,构建大数据对绿色经济增长影响的理论模型体系。将技术进步从中性技术进步和偏向型技术进步两个方面进行分析,大数据驱动的中性技术进步影响经济增长,而大数据引起的偏向型技术进步则对环境质量产生影响。理论揭示大数据影响技术进步、经济增长、环境质量、环境规制政策等的机制与路径,并通过数值模拟验证以上理论。本文旨在揭示大数据对绿色经济增长的内生影响,创新性地阐释大数据驱动绿色经济增长的理论机制与路径,拓展大数据驱动的内生经济增长理论构建方法,以解决大数据时代经济绿色发展过程中遇到的机制障碍和政策缺位等问题;本文重构了大数影响下的绿色经济增长理论,为当下中国大数据发展战略提供了理论支撑。本文主要研究内容及结论如下:一是在“创造性破坏”理论框架下将大数据内生化引入生产函数,构建了多部门的熊彼特质量阶梯模型;创新性地模型演绎大数据促进中间品质量阶梯提升高度的“乘数作用”和引起“研发模式转型”;大数据促进全部中间品质量提升产生中性技术进步,理论刻画了大数据驱动技术进步与经济增长的路径与机制,并进行数值模拟检验。研究表明,大数据与其他生产要素存在“融合成本”导致“研发模式转型”会抑制短期经济产出;但从长期看,大数据通过“乘数作用”提升中间品质量水平和促进生产技术进步而推动经济增长;模型进一步证明了大数据的“乘数作用”会随着大数据“应用程度”提高而放大;同时,在中国要素收入分配偏向资本的情景下,大数据将发挥更大的经济增长效应。二是基于偏向型技术进步理论,构建大数据通过“替代效应”和“互补效应”改变技术研发相对收益,引起偏向型技术进步和影响环境质量的理论模型。对比大数据应用前后对环境质量的影响,厘清大数据影响下所需的环境规制政策调整;并运用动态最优化分析大数据影响下,社会最优配置所需的最佳环境规制政策。研究发现,大数据提高清洁技术研发的相对效益,从而促进清洁技术进步和改善环境质量;但仅依靠大数据不能阻止环境灾难的发生;大数据可降低所需的清洁型技术研发“补贴”,而大数据对“环境税”的影响方向随清洁型技术水平的发展而不同。从理论视角厘清大数据对环境质量的积极作用和实施合理环境规制政策。三是基于偏向型技术进步框架,将大数据作为生产要素内生化进入半成品的生产函数,理论刻画大数据的应用程度呈现logistics函数增加和大数据的乘数作用,通过内生经济增长理论演绎大数据对经济增长的影响机制;其次,将环境税和清洁补贴分别施加于污染型生产、清洁型生产和清洁型中间品研发,将大数据和环境规制政策纳入同一模型。研究发现,在大数据和环境规制政策的共同作用下,短期内最终产品的产出受到抑制,但大数据可平滑短期内的政策冲击;在一般均衡状态下,经济将受大数据的影响,与环境规制政策力度无关,环境规制政策促使半成品的投入结构实现清洁型化转型,而大数据的影响可加快这一进程,促进经济绿色发展的实现。四是基于内生经济增长理论,构建包含大数据部门、研发部门、中间产品部门、最终产品部门和环境部门的五部门内生绿色经济增长模型。将环境质量作为可有效管理的特殊生产要素,数据为另一生产要素引入内生经济增长模型,通过动态最优化理论构造Hamilton函数、欧拉方程等进行社会最优均衡分析,刻画在大数据和环境约束下的绿色经济增长模式;理论揭示环境的消耗/再生以及管理、物质资本积累、政府环保投资、大数据驱动、技术进步等因素在绿色经济增长中的作用。研究表明,通过大数据的应用和环境管理可实现经济高质量发展和环境质量提升的双重目标,实现经济增长与环境质量相容发展的社会最优化均衡。可通过提高人力资本、大数据、技术进步效率来保证环境质量和经济增长的双重目标,同时可抵消物质资本投资收益边际递减,还可克服过度耗费环境质量带来的压力,保证居民效用最大化和实现绿色发展。