中国数字经济发展对碳排放的作用机制与实证检验

沈可悦 王瑞瑞 范文妍

（南京邮电大学 管理学院，江苏 南京 210000）

一、引言

当前中国倡导经济要走向高质量发展模式，构建绿色、低碳的新发展格局，实现 “双碳”目标至关重要。2017年党的十九大报告表明，中国要建立健全绿色低碳的经济体系。2020年联合国大会上习近平发言提出中国将努力实现 “双碳”目标。国家十四五规划提出 “碳排放达峰后稳中有降”战略目标。2022年全国两会中政府报告提出要严格控制碳排放量和强度，完善降低碳排放的相关政策。逐步推进碳减排，是中国致力于实现对国际社会承诺的表现，也是实现中国经济高质量发展的内在动力。

2021年中关村 “碳达峰碳中和科技论坛”上，中国科学院院士丁仲礼强调发展科技是实现碳中和的关键。在实现 “双碳”目标的过程中，必须重视新技术发展，如信息、数字技术等，推动低碳产业发展。当前中国数字经济正处于快速发展阶段，并逐渐向各个领域深入。数字经济作为经济发展的新动能，在推动生态文明建设中扮演重要角色。在国内产业向低碳转型的过程中，宏观政府部门如何制定有效的减排措施以及微观企业如何执行落实、我国区域数字经济如何协同发展都是各部门在未来计划里值得深入探讨的问题，而科学客观的碳排放数据则是政策实践强有力的理论支撑。研究数字经济发展对碳排放的影响，不仅有助于实现碳减排、推动经济高质量发展，还能促进各行业绿色和新清洁能源的技术创新与研究使用。

当前关于数字经济发展带来的经济效应研究较多。城市发展方面，数字经济能提高农村低收入群体的创业概率，改良收入分配状况［1］，推动城市高质量发展，改善中低技能劳动者相对福利水平［2］，还能显著缩小城乡消费差距［3］；经济方面，数字经济对传统经济有技术溢出与冲击效应［4］，不仅能显著促进实体经济，还能有效推动我国经济结构转型和金融发展［5］；制造业方面，数字经济发展能显著提升资源配置效率［6］，促进制造业出口竞争力［7］。但数字经济对碳排放的作用机制研究并不多，实证分析较少。Chen（2021）［8］发现数字技术发展在短期和长期内都会显著降低碳排放。Li（2021）［9］发现数字经济发展水平提高将减少能源结构对碳排放的不利影响。徐维祥等（2022）［10］研究数字经济对碳排放的空间效应，提出数字经济发展能显著降低碳排放。谢云飞（2022）［11］和刘婧玲（2022）［12］对数字经济发展和区域碳排放的关系进行实证检验，发现数字经济能通过降低能源消耗、促进产业结构升级和提高区域技术创新水平实现碳减排。Zhang（2022）［13］发现数字经济主要通过能源强度、能源消费规模和城市绿化来影响碳排放绩效。

现有研究关于数字经济与碳排放的关系缺乏系统的理论与实证检验，本文对数字经济发展影响碳排放的机制进行理论及实证双重探究，以期为政府部门制定有效的碳减排措施、推动经济高质量发展提供理论参考。

二、理论分析与研究假设

大数据是发展数字经济的关键，而数据是可以被重复使用的，不会发生任何损耗，大大提高了资源使用率，进而减少能源消耗。通过分析大数据，能更准确地预测消费者行为，实施精准投放营销，降低企业成本的同时提高了效率，规避市场不确定性风险，形成用户协同效应。数字经济还能促进一系列新业态的出现，如分享经济、微信社群生态经济、短视频直播经济等，形成了高效运转、精准服务的经济体系，降低社会对传统工业的依赖程度，减少发展重工业而消耗的能源，实现碳减排。因此，本文提出：

假设1：数字经济发展有助于减少碳排放。

数字经济发展助力于碳减排的作用机制分为能源消耗强度和创新能力两个路径。

低碳发展主要通过节省能源消耗和开发新能源这两个渠道。数字经济以信息和通信技术、区块链等新兴技术为基础，虽然基站、网络设施、数据中心等数字基础设施建设与运营势必会增加能源消费，但数字技术在各领域的应用能将各类要素数字化，优化能源要素的生产配置，大大提高产出能效，通过提高能源使用效率来节省更多能源，从而促进低碳发展。在智能家居方面，数字化节能技术可通过监测温度变化和人类的需求自动调整空调的风速和档位，减少电力消耗。在交通运输方面，数字技术能通过远程工作和在线会议减少汽车燃油消耗。数字经济还能通过发展循环利用技术、提高碳转化技术，研发低碳新材料或开发清洁能源等方式促进资源重复利用，节省能源，促进碳减排。因此，本文提出：

假设2：数字经济作为经济发展的新动能，能减少能源消耗强度，进而减少碳排放。

在企业方面，数字经济能提高技术产业透明度，促进企业信息共享，推动企业间良性竞争，帮助优化企业内部资源，激励企业提高创新能力来获得竞争优势。在产业体系方面，数字技术产业具有科技化、智能化、信息化与自动化的特征，能加快优化创新要素的流动和配置［21］，改善生产环节，渐渐超过传统产业而发展成为核心经济体系，并通过体系关联、技术扩散等效应拉动传统产业向创新发展方向转变。此外，数字经济催生出了许多新的商业模式和新产业，如人工智能、集成电路、新零售等，形成了独特的产业链与组织架构。以知识、信息和数据为基础，以技术为支撑的数字产业具有创新性、渗透性、灵活性，为我国经济产业注入了新的活力。而创新能力的提升，尤其是绿色技术创新能力，能有效减少碳排放。因此，本文提出：

假设3：数字经济能提高企业和产业创新能力，从而促进碳减排。

三、研究设计

（一）模型设定

为考察数字经济发展对省域碳排放影响的总体效应，本文根据理论构建固定效应模型为：

其中，i是省份，t是年份，lnCEit是省份i第t年的碳排放值取对数，核心解释变量为Digtit，是省份i第t年的数字经济发展水平，α0表示截距项，回归系数α1反映了数字经济影响碳排放的程度。Xit是其它影响碳排放的控制变量，μi表示省份固定效应，γi表示时间固定效应，εit为随机误差项。

根据前文分析，能源消耗强度降低和创新能力提升是数字经济发展促进碳减排的重要机制，因此本文建立以下中介效应模型：

式中：Mit表示中介变量，其他变量定义与式 （1）相同。β1×δ2表示中介效应，即数字经济通过影响能源消耗强度和创新能力进而对碳排放产生影响。

（二）变量说明

1、被解释变量：碳排放

本文研究问题是数字经济发展对各省碳排放的影响，因此被解释变量是碳排放 （CE），用各省的二氧化碳排放量表示。根据中国各省部分年份的碳排放数据绘制时空分布图，见图1。

图1：2012、2015、2018、2020年中国碳排放分布图

从图1可以看出，自2012至2020年，中国碳排放量总体变小，整体碳排放分布呈现出小范围聚集特征，各省之间的碳排放存在差异。北方各省碳排放明显高于南方各省，存在 “北高南低”的特点，中国北部大部分城市以重工业为主，且拥有中国主要的矿产资源，因此环境污染较为严重，碳排放偏高。

2、核心解释变量：数字经济发展水平

本文基于前人的研究，考虑到数字经济的内涵和应用，从数字基础设施、产业发展、创新能力、普惠金融这四个维度构建数字经济发展水平的综合评价指标体系，见表1。

表1：数字经济发展水平的综合评价指标体系

本文采用熵权法来确定评价体系中各指标的权重。熵权法计算的准确性较高，基本不受主观影响。测算中，设xij表示第i个省份第j个指标的原始数据，其中i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m。由于本文所选取的指标均与数字经济发展成正向关系，因此采用指标正向化处理，公式如下：

式 （4） 中，n＝30，m＝14。

去量纲化处理后，计算第j个指标的比重：

然后计算第j个指标的信息熵：

其中，k＝1/ln（n）＞0，之后计算信息熵冗余度：

最终得出各项指标的权重：

通过各项指标权重计算对应省份数字经济发展水平：

yi值越大，说明i省份的数字经济发展水平越高。通过Python编程计算，得到9年内各省数字经济发展水平的测算结果，见表2。

表2：数字经济发展水平测算结果

青 海 0.041 0.034 0.027 0.055 0.025 0.022 0.024 0.026 0.026宁 夏 0.065 0.063 0.061 0.094 0.045 0.048 0.048 0.043 0.048新 疆 0.106 0.118 0.080 0.099 0.067 0.060 0.058 0.062 0.062

由表2和图2可以看出，中国整体数字经济发展水平保持稳定，大部分地区的数字经济发展水平呈现提升态势，中部地区发展水平提高，但也有少数地区，如内蒙古、新疆存在较大的下降趋势，各省数字经济发展水平存在异质性。东南沿海地区的数字经济发展水平明显比西部地区高，呈现 “东高西低”的特征，其中，数字经济发展水平最高的是长三角、京津翼、珠三角地区。这可能是因为东南沿海地区第三产业发展较好，产业数字化程度高，科技创新水平高。当前中国正处于数字经济发展阶段，各省数字经济发展水平仍有待提高。

图2：2012、2015、2018、2020年中国数字经济发展指数分布图

3、中介变量

基于理论机制分析，本文选取2个中介变量：能源消耗强度 （Energy），用各省份单位GDP消耗的电量表示、创新能力（Inno），用各省份当年三种 （发明、实用新型、外观设计）专利授权数表示。

4、控制变量

影响碳排放的因素有很多，为了更准确地分析数字经济发展对各省碳排放的影响，本文选取7个控制变量：人口规模（popsize），用各省份当年常住人口数量表示；经济规模（gdp），用各省人均生产总值表示；产业结构 （Indstr），用各省第三产业产值占国民生产总值比重表示；环境规制（regula），用各省用于治理工业污染支出占比表示；政府支持（gover），是各省用于公共治理的预算支出占GDP的比重；对外开放水平 （open），用各省进出口货物资金总额占GDP的比重表示；城市化水平 （urban），用各省当年年末城镇人口比重表示。为了缓解异方差带来的影响，以及计算的方便性，对碳排放、人口规模、经济规模、城市化水平和创新能力取对数。

（三）数据来源和描述性统计

考虑到西藏省缺少二氧化碳排放量的数据，以及数字经济发展情况，本文选取2012－2020年作为研究年限，从省域数字经济角度切入，选择中国除西藏、香港、澳门与台湾以外的30个省的数据，来研究数字经济发展对碳排放的影响效应。在选取的各变量数据中，二氧化碳排放量来源于中国碳核算数据库（https： //www.ceads.net.cn/），数字普惠金融指数来源于北京大学数字金融研究中心。其余数据均来源于2013－2021年的《中国统计年鉴》。由于2020年二氧化碳排放量缺失，本文采用临近年均值法补齐。

为了缓解异方差带来的影响，以及计算的方便性，对碳排放、人口规模、经济规模、城市化水平和创新能力取对数。本文运用Stata 16.0软件计算出各变量描述性统计结果，见表3。

表3：变量的描述性统计

从表3可以看出各变量间的离散程度适中，数据比较平稳，且无缺失值，属于平衡面板数据。

四、实证检验与分析

（一）固定效应模型分析

1、多重共线性检验

在进行回归分析之前，为保证回归系数的稳定性，防止出现多重共线性影响分析结果，本文通过计算各变量的VIF值来检验共线性，结果如表4所示，在核心解释变量和控制变量中，只有城市化水平变量的VIF值大于10，表示变量间存在较严重的共线性，应当剔除城市化水平变量，因此本文最终选取6个控制变量。

表4：多重共线性检验

2、平稳性检验

面板数据作为存在时间变量的数据类型，其平稳性是进行研究的基础。由于本文的省份数量大于选取的年份数量，因此使用HT检验。本文对被解释变量lnCE进行面板单位根检验，同时检验个体效应和时间效应，结果如表5所示，得到p值为0.0000，因此拒绝数据不平稳的原假设，认为数据平稳，可以进行后续的数据分析。

表5：HT检验结果

3、回归分析

为了选择恰当的模型对数据进行分析，本文对OLS、随机效应和固定效应模型进行两两检验。根据三次检验结果，得到p值均为0.0000。因此，本文最终选择固定效应模型。

通过绘制核心解释变量digt与被解释变量的回归图，如图3所示，可以看出数字经济发展对碳排放呈负向影响。

图3：数字经济发展水平与碳排放回归图

同时考虑到互联网时代事物飞速发展，数字经济发展对碳排放的影响可能会随着时间变化而产生差异，因此，将核心解释变量digt滞后，分别在三个时期进行基准回归，结果见表6。

表6：基准回归结果

根据表6可以看出，无论是当期还是滞后一两期，数字经济对碳排放的估计系数均为负，假设1成立，且数字经济发展对碳排放的抑制作用呈现先减小后增加的趋势，这表明数字经济发展确实显著降低了碳排放，且当年的数字经济发展对未来第三年的碳排放降低作用仍然显著。数字经济发展对能源消耗的减少和创新能力提升都需要一段时间，因此，发展数字经济对未来几年的碳减排影响深远。

（二）中介效应检验

为了研究数字经济发展影响碳排放的路径，本文引入能源消耗强度 （Energy）和创新能力 （Inno）两个中介变量，将两个中介变量分别放入基准回归模型中，检验结果见表7，能源消耗强度和创新能力均在数字经济对碳排放的影响中起完全中介作用，假设2和假设3均成立，表明数字经济发展能通过降低能源消耗强度，进而减少碳排放，同时数字经济发展能提高创新能力，从而实现碳减排。

表7：中介效应检验结果

gover 0.521 0.114*** 0.185 0.521 －1.585*** －0.343（0.323） （0.042） （0.304） （0.323） （0.587） （0.705）open 0.275** 0.007 0.255** 0.275** 0.206 0.238（0.113） （0.015） （0.105） （0.113） （0.163） （0.193）Energy 2.931***（0.466）Inno－0.234***（0.074）R2 0.143 0.343 0.268 0.143 0.462 0.148

（三）异质性分析

考虑到不同地区的数字经济发展对碳排放的影响可能不尽相同，本文根据国务院发布的 《地区协调发展的战略和政策》文件，对我国30个省份所属的经济区域进行划分，见表8。

表8：我国30个省份区域划分

采用分样本回归方式检验空间异质性，结果见表9，发现数字经济发展对碳排放的影响确实存在空间异质性。其中，黄河中游经济区发展数字经济对碳减排的作用最显著，其次是西北经济区，北部沿海、东北、西南经济区发展数字经济对碳排放的降低作用并不显著，而东北、南部沿海、长江中游地区的数字经济对碳排放的估计系数为正。这可能是因为南部沿海、长江中游地区数字经济发展仍处于发展阶段，数字经济发展需要建设大量的能源型基础设施，会消耗更多能源，且这些地区数字创新能力欠缺，科技水平较低，低碳产业与新兴技术融合不足，对排放的二氧化碳转化、再利用等技术落后，因此碳排放量总体上相对较多。

表9：空间异质性检验

考虑到不同开放水平下，数字经济发展对碳排放的影响可能不同。本文以控制变量对外开放水平 （open）的大小，将各省份划分为不同开放水平的区域：对外开放水平大于0.3为高开放水平，0.1－0.3之间为中开放水平，小于0.1为低开放水平。采用分样本回归方式检验对外开放水平异质性，结果见表10，低开放水平地区发展数字经济对碳减排的作用最显著，其次是中开放水平地区，而高开放水平地区数字经济发展对碳排放不具有抑制作用。这可能是由于对外高度开放地区的进出口货物依存度高，而贸易往来运输需要消耗传统化石能源，GDP发展会增加能源消耗，因此，实体经济发展对碳排放的增加作用与数字经济发展带来的效应相互抵减。

表10：对外开放水平异质性检验

（四）稳健性检验

为了检验基准回归结果的可靠性，本文将被解释变量碳排放 （lnCE）更换为碳排放强度 （CI），用各省份当年二氧化碳排放量与各省GDP的比值来表示。对数字经济和碳排放强度做面板基准回归分析，结果见表11，数字经济对碳排放强度都有显著降低作用，因此回归结果具有稳健性。

表11：稳健性检验

lngdp －0.016***Indstr 0.009 regula 0.003 gover －0.013 open －0.010**R2 0.335

五、结论与建议

（一）研究结论

本文基于2012－2020年中国30个省份的面板数据，在测算各地区数字经济发展水平的基础上，分析了数字经济发展对碳排放的影响，得到以下结论：

1、中国各省数字经济发展存在差异性，数字经济发展水平仍有待提高。在2012－2020年内，中部地区数字经济发展水平呈上升趋势，西部呈相反趋势，东部地区增长有所减缓，各省数字经济发展存在差异，呈现 “东高西低”的特征。

2、数字经济发展能显著降低各省的碳排放，且随着时间变化，数字经济发展对碳排放的抑制作用呈现先减小后增加的趋势。通过基准回归和滞后效应检验，发现数字经济发展对碳减排的作用能持续较长一段时间，当年的数字经济发展对未来第三年的碳排放降低作用仍然显著。

3、数字经济发展通过降低能源消耗强度和提高创新能力，进而实现对碳排放的抑制作用。通过中介效应模型检验，发现能源消耗强度和创新能力在数字经济与碳排放强度间起完全中介作用，表明发展数字经济能有效减少能源消耗，并能提高企业、产业创新能力，进而抑制碳排放，对我国达成 “双碳”目标具有战略性意义。

4、数字经济对碳排放的影响存在经济区和对外开放水平的异质性。异质性检验结果表明，黄河中游经济区发展数字经济对碳减排的作用最显著，其次是西北经济区，北部沿海、东北、西南经济区发展数字经济对碳排放的降低作用并不显著。且数字经济发展对低开放水平和中开放水平的省份有更显著的碳减排效应，在高开放水平的省份该作用不显著。

（二）政策建议

为采取有效的措施发展数字经济和实现 “双碳”目标，本文提出以下建议：

1、多措并举，全面提升数字经济发展水平。我国数字经济目前正处于高速发展阶段，各省数字经济发展不平衡，数字经济发展水平呈现 “东高西低”的特点，因此，国家应实行多项政策来全面发展数字经济，尤其是西部和中部地区，推动各地区数字经济协同发展。数字基础设施方面，应加大数字经济投入，打造规模效应，开发更多算力平台和数字交易平台，促进通信设施的发展完善，实现更广范围和更高效率的联通，为发展数字经济奠定网络基础。数字产业发展方面，应充分使用新兴技术，并将其广泛应用于农业、工业等传统产业，驱动传统产业数字化、智能化，进而推动数字产业化，为发展数字经济提供技术支撑。数字创新能力方面，国家应颁布相关政策来激励鼓动企业进行自主创新，促进企业向数字化转型，推动高校与企业合作，健全产学研协同创新组织机制，实现依靠创新驱动的内涵型增长。数字普惠金融方面，传统金融机构可借助互联网等新兴技术，开拓更多线上业务，引进自助办理服务，提高传统业务数字化程度，进一步扩大数字金融的覆盖广度和使用深度。

2、提高生产效率，合理利用能源。在加大数字经济投资力度的同时，要注意资源配置的优化，避免盲目性投入导致的资源浪费，开发高效率的机械设备，应用机器人等来提高生产效率，以达到节省能源的效应。发展碳转化技术，研发低碳新材料，从源头上降低能源消耗强度，充分发挥数字经济通过减少能源消耗强度来抑制碳排放的完全中介效应，推动各省绿色高质量发展。

3、优化创新资源要素配置，调动区域创新协同发展。创新是驱动数字经济发展的核心要素，能推动经济增长从要素增长向创新增长转变，对减少碳排放、实现高质量发展具有战略性意义。为此，国家应加快加强完善科技创新体系，建立区域创新制度，从政策法律等多方面发挥政府引导激励作用，调动高创新能力地区的资源，促进地区间的技术、信息等资源相互流通，针对不同地区不同阶段的创新需要对各种生产要素进行重新组合，加强新技术和新产品研发，统筹协调各地实施知识产权战略，健全知识产权保护制度，促进专利创造和应用，大力培育宣扬知识产权文化，通过发展数字经济调动区域创新协调发展，提升各省创新能力，实现减少地区碳排放的目标。

4、因地制宜，实行差异化政策。针对不同经济区和不同开放水平的省份，政府应制定差异化的数字经济发展策略。重点加强黄河中游经济区和西北经济区的数字经济发展力度，为这些经济欠发达地区提供数字资源。这些地区的互联网普及率、信息通信基础设施发展不够完备，且缺少数字技术方面的人才，政府应加大公共支出用于完善该地的基础设施，颁发相应政策吸引技术人才流入，调动高数字经济发展水平地区的资源，拉动各省数字经济平衡发展。同时，关注低、中开放水平地区的数字经济发展，通过打造当地特色数字产业，如在风景优美，具有特色文化产业的地区发展乡村民宿等，建立更多数字就业中心，邀请专家对当地人员进行培训宣讲，发展以现代信息为基础的低碳产业，减少对传统重工业的依赖程度，提倡高效率、低污染的技术体系，充分发挥数字经济带来的经济生态环境双效益。