全产业链视角下数字经济的碳排放效应——以河北省为例

李元杰,李 娜

(1.河北工业大学 经济管理学院,天津 300401;2.中国科学院大学 经济与管理学院,北京 100190)

一、引 言

近年来,伴随着互联网、云计算以及人工智能等信息技术的迅速发展,数字经济应运而生并得到迅速发展。数字经济是以数据作为关键生产要素,以数字设备制造、信息技术服务等基础设施为核心支撑,高度数字化的媒体内容和互联网应用的一系列经济活动[1],其本质是基于数字技术优化资源配置从而不断推动经济活动和生产方式的演化[2]。目前,数字经济与实体经济融合的广度和深度在不断拓展,已成为引领经济高质量发展的重要引擎[3],势必在推动“双碳”战略过程中发挥重大作用。作为京津冀的重要原料供应和生态保障地区,河北省发展面临着碳减排任务艰巨和数字经济初具规模的双重背景[4-5]。因此,研究河北省数字经济的碳排放效应具有重大的理论和现实意义。那么,具体来看,河北省数字经济发展所带动的碳排放量有多大? 其变化趋势如何? 数字经济的自身直接碳排放量和对其他非数字经济的间接碳排放量有何不同? 背后的驱动因素和机制是怎样的? 这些都是亟须研究和解决的重要科学问题。

关于数字经济对碳排放的影响研究主要包括两部分,一是从测度数字产品或产业碳排放的视角分析数字经济对碳排放影响,这部分研究可以进一步划分为两大类。第一类是对数字经济产业特别是信息与通信技术(ICT)产业的碳排放量的测算。这类研究主要基于生命周期和碳足迹理论,考虑直接和间接排放,对ICT 的数字产品和服务的生产或运营的碳排放进行测算。Ercan等[6]估算,索尼智能手机(含配件)运行3年将会产生57千克的二氧化碳。还有一些学者和研究机构从终端使用设备、网络设施、数据中心、TV 等多方面对2020年的整体ICT 行业的温室气体排放进行了估算,结果略有差异,约占全球排放的1.8%～3.6%[7-8]。虽然这类研究有助于增进对ICT 行业的碳排放的了解,但其无法揭示ICT 产业活动(如产业联系、生产和消费模式改变)如何推动碳排放[9],这可能会导致一种误解,即减少碳排放只需要在ICT 产业内部采取措施而不用对经济进行整体调整和优化[10]。因此,出现了第二类定量研究,学者们开始基于投入产出模型及结构路径分析(SPA)或结构分解分析(SDA)来对ICT 产业的碳排放进行研究[11]。如Zhou等[10][12]分析了ICT 行业发展对于中国碳排放的影响,结果表明,2012年ICT 行业是中国第五大引致碳排放部门,其引致碳排放(间接碳排放)是其直接碳排放的几十倍(直接和间接碳排放分别占中国碳排放的0.1%和4.1%),主要原因是对高碳部门的中间消耗,比如电力和化工产业。

数字经济对碳排放影响的第二部分研究是基于计量等量化手段从整体上考察数字经济与碳排放之间的关系,学者们对这一科学问题持有不同的观点。第一种观点是,数字经济发展可以减少碳排放,Zhang等[13]和Wu等[14]分别从国家、省域和地市层面验证了这一观点。同时,数字经济的减碳机制与途径主要包括:数字技术的广泛应用可以产生替代效应,替代旧的耗能技术或产品[15-16]、提高生产效率和能源的利用效率[17-18]、加快技术创新[19]、优化产业结构[20-21]、影响能源消费行为[22]、引导绿色环保理念[23]等。第二种观点是,数字经济并没有表面上的那么“清洁”,数字产业发展会增加碳排放[24]。其原因是手机、电脑等终端设备、网络设施、数据中心等都是耗电和碳排放大户,而这些是数字产业的重要组成部分。例如,Shabani等[25]、Sahoo等[26]和Avo m 等[27]分别基于计量模型结果指出伊朗、印度和撒哈拉以南的非洲国家的ICT 产业发展会增加碳排放。第三种观点认为,数字经济发展对碳排放的影响不确定[28],其中一个重要原因是数字技术产生的回弹效应[29]。此以,还有学者证明了数字经济发展与碳排放之间具有倒U 型关系[30]。

以上文献对于测算数字经济的碳排放、深刻理解数字经济与区域碳排放的关系提供了重要的指导,但通过分析发现依然存在一些不足之处。(1)研究范围较窄,已有数字经济的碳排放研究主要针对ICT产业(产品),尽管它是数字经济核心产业(数字产业化)的主体部分,但并非全部,因此以ICT 产业代替整个数字经济的分析将会大大低估其碳排放量,从而降低研究结论的严谨性和指导性。(2)研究视角单一,已有研究更多局限于数字经济发展,比如Zhou等[10][12]对ICT 行业的分析,即侧重于数字经济产业链上游,忽视了数字技术应用对碳排放的影响(产业链下游),从而无法系统、全面地分析数字经济发展的碳排放效应。(3)目前对中国及其一些重要省份(如河北省)的数字经济的碳排放定量研究还很少,无法深刻揭示中国数字经济碳排放的规律和作用路径,不利于相关政策的制定与实施。

为弥补以上研究不足,本文以河北省为例,从全产业链视角出发定量研究数字经济的碳排放效应,其主要贡献包括:(1)按照国家统计局对数字经济范围的最新界定,构建数字经济投入产出模型,丰富数字经济分析的理论方法;(2)基于引致碳排放,提出全产业链视角下数字经济碳排放的测算框架,实现全面、系统地分析数字经济碳排放的目的;(3)实证分析河北省2007—2017年期间数字经济的碳排放量及其变动趋势,综合运用SDA 和SPA 分解方法揭示数字经济碳排放的形成机制、路径以及碳排放变动的驱动因素。本文研究结果将会丰富数字经济发展和区域碳治理的相关理论,为科学制定规范数字经济发展和低碳转型的政策提供科学依据和参考。

二、模型构建与数据来源

(一)模型构建与理论分析

1.数字经济投入产出模型的构建。本文基于细分部门的河北省投入产出表,按照国家统计局最新公布的《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》,通过部门调整的方式构建数字经济投入产出表,具体样式见表1。

表1 数字经济投入产出

数字经济投入产出模型主要的构建思路是:首先,基于经济普查年鉴中的小类分行业部门的主营业务收入、从业人员等指标占相应大类产业的比重将细分部门投入产出表中与数字经济相关的部门进行拆分,将反映数字经济的部分从中分离出来[31],并进行同类合并,形成完整的数字经济部门,该部分数字经济指的是数字经济核心产业(数字产业化),即《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》中的前四类;其次,在上述基础之上考虑“数字化效率提升”部分刻画,本文参考武晓婷等[32]的做法利用数字经济核心产业与非数字经济的中间消耗关系将“数字化效率提升”从非数字经济部门中分离出来,由于该部分反映的是数字经济部门与非数字经济部门之间的融合情况,因此并未在投入产出表中以独立部门形式单独列出,而是以数字经济部门与非数字经济部门的联系来反映。

基于研究目的和简化处理的需要,现将数字经济投入产出表的部门确定为48个,具体部门名称及编号见表2。

表2 部门名称、类别及缩写

2.数字经济碳排放量的测算框架。本文采用子系统投入产出模型分析数字经济的碳排放效应,具体来讲,将经济系统分为数字经济和非数字经济两类,则反映数字经济的投入产出模型的矩阵表达形式为:

其中,上标D表述数字经济部门,N表示非数字经济部门。根据投入产出模型的一般形式X =(IA)-1y=Ly,可将(1)式转变为:

进而,数字经济和非数字经济部门产出可分解为:

在(3)式中,(ADDLDD+ADNLND)yD+yD表示数字经济部门为满足自身中间和最终需求而进行的生产;(ADDLDN+ADNLNN)yN表示数字经济部门为满足非数字经济最终需求而进行的生产,本文定义其为产业数字化或数字经济的产业链下游。

在(4)式中,(ANDLDN+ANNLNN)yN+yN表示非数字经济部门为满足自身中间和最终需求而进行的生产,(ANDLDD+ANNLND)yD表示非数字经济部门为数字经济最终需求而进行的产出,本文定义其为数字产业化或数字经济的产业链上游。

不同部门碳排放量的测算主要是根据其产出与对应的碳排放强度相乘得到。各部门的碳排放强度是参考刘宇等[33]的做法,根据河北省能源平衡表和投入产出表计算得到。定义碳排放强度向量为F,则区域生产活动导致的碳排放总量为:

数字经济自身需求引致的碳排放量为:

非数字经济部门为满足数字经济最终需求,即数字产业化(数字经济产业链上游)的碳排放量为:

数字经济为满足非数字经济的最终需求,即产业数字化(数字经济产业链下游)的碳排放量为:

综上,全产业链视角下的数字经济的碳排放总量为C=C1+C2+C3。

3.数字经济碳排放路径分析。本文基于SPA 结构路径方法寻找数字经济碳排放的具体路径(产业链),为推动数字经济减碳提供精准指导。具体来讲,使用SPA 将直接消耗系数矩阵A 用幂级数逼近方法,将碳排放总量计算公式中的列昂惕夫逆矩阵展开,得到公式:

其中,FAnY 表示来自第n 层次生产部门的影响,也被称为第n 个生产阶段。同时,根据SDA 分解模型,各部门的最终需求总量(Y),可分解为最终需求分布系数(U)、最终需求的部门结构(H)以及区域最终需求总体水平(Y)三者的乘积,从而(9)可以进一步转换为:

4.数字经济碳排放变动的驱动因素分析。本文采用SDA 分解方法,将影响数字经济碳排放的因素分解为碳排放强度、需求变动、产业关联三大类,5个具体影响因素。在进行SDA 分解之前,需要将所考察的不同年份的投入产出表转化为同一年份为基期的可比价形式。本文采用单缩法将2012年和2017年的投入产出表转换成以2007年为基期的可比价形式。其中,农业换算指数为“农产品生产价格指数”;工业分行业价格指数为“工业分行业生产者出厂价格指数”;建筑业换算指数为“建筑安装工程价格指数”;批发和零售业换算指数为“商品零售价格指数”;交通运输邮政业换算指数为“增加值指数”;其他服务业换算指数为“居民消费价格指数”。

根据(10)和SDA分解法,不同考察年份之间河北省数字经济碳排放量的变动量可以分解为:

其中,f(ΔF)、f(ΔL)、f(ΔU)、f(ΔH)、f(ΔY)分别表示由部门碳排放强度、产业关联(技术效应)、最终需求分布(即消费、投资以及进出口等部分的构成情况)、最终需求部门结构以及总体需求水平5个影响因素变动所引起的碳排放变动量。

(二)数据来源

本文构建数字经济投入产出模型过程中所使用的2007年、2012年和2017年细分部门的河北省投入产出表,来源于河北省统计局与河北省投入产出协会。计算数字经济部门拆分系数的原始数据取自《河北省经济普查年鉴2008》《河北省经济普查年鉴2013》和《河北省经济普查年鉴2018》。测算碳排放时所涉及的能源消耗数据来源于《中国能源统计年鉴2008》《中国能源统计年鉴2013》和《中国能源统计年鉴2018》。

三、模型结果与分析

(一)全产业链视角下河北省数字经济碳排放测算结果

模型测算结果显示,2007—2017年河北省数字经济规模逐步扩大(表3),以2007年可比价计算,数字经济增加值由2007年的613.8亿元上升到2017年的1 948.0亿元,占GDP的比例由4.5%上升到6.9%。数字经济的直接碳排放在2007年、2012年和2017年分别为164.6万吨、373.0万吨和690.7万吨,分别占河北省碳排放总量的0.27%、0.53%和0.95%,说明数字经济是典型的经济贡献远大于碳排放贡献的“低碳清洁”部门。但是,从全产业链的视角出发,河北省数字经济的碳排放量(引致碳排放)远高于其部门直接碳排放量。具体而言,2007—2017年河北省数字经济的引致碳排放量分别是其部门直接碳排放量的20.7倍、7.0倍和5.0倍,成为仅次于六大高耗能产业和交通运输业的重要碳排放部门。以目前河北省的数字经济的技术结构水平,如果大幅提升数字经济规模,必将显著提升全产业链视角下数字经济的碳排放量。因此,想要大力发展数字经济的同时兼顾“双碳”战略,必须全面地分析数字经济发展规律,推动数字经济的“低碳”转型。

表3 2007—2017年河北省数字经济规模及其碳排放情况

造成数字经济引致碳排放量远超直接碳排放的原因主要有两方面:一是引致碳排放充分考虑了数字经济在河北省内产业链上与其他产业之间联系所引起的碳排放;二是以煤电为主的“高碳”电力很大程度上提高了数字经济的引致碳排放。同时值得注意的是,数字化效率提升业(产业数字化)的直接碳排放量高于其引致碳排放量,这与“数字产业化”部分的碳排放特征相反,其主要原因可能有以下两方面:一方面,在非数字经济生产中对数字经济中间消耗越高,由此带来效率提升进而产业规模越大,碳排放总量也越高(技术回弹效应),因而数字化提升效率业所对应的直接碳排放量越高;另一方面,数字经济部门自身的碳排放系数很低,非数字经济部门对其依赖较小,导致其引致碳排放量不高。

从数字经济内部来看,不同数字经济部门的碳排放具有显著异质性(表3)。直接碳排放方面,数字化效率提升业的碳排放量明显最高,而数字产品制造业的碳排放量上升最快,尤其是通信设备(COE)和电子元器件(ECP),这两部门碳排放迅速提升的主要原因在于其生产规模的激增。在引致碳排放方面,数字产品制造业和数字技术应用业的引致碳排放量相对突出,其中以制造工艺相对复杂的计算机(COM)、通信设备(COE)和应用广泛的通信技术(TRS)最为显著。同时值得关注的是,计算机(COM)、视听设备(AUA)、电子元器件(ECP)、软件和信息技术服务(SIT)以及数字要素(DED)的引致碳排放呈现出下降趋势,且基本上与其直接碳排放变动趋势相反(SIT 除外),反映了这些部门的生产规模提升造成直接碳排放增加,同时其生产链或供应链的“绿色化”与“低碳化”转型效果显著,即中间消耗的碳排放显著降低。其他子部门的直接碳排放与引致碳排放均呈现上升趋势,意味着他们无论是生产端的直接排放还是中间消耗品的间接碳排放均在提高。

(二)全产业链视角下河北省数字经济碳排放的形成机制分析

全产业链视角下河北省数字经济碳排放主要满足现实最终需求而进行生产活动的过程中所消耗能源所排放的,因此其形成机制可以从最终需求和生产过程(产业链)两方面进行阐述。

具体来看,各类最终需求对数字经济的引致碳排放具有明显差异,如表4所示。贸易是推动河北省数字经济引致碳排放增加的主要动力,国内贸易流出和国际贸易出口的碳排放之和在2007年、2012年和2017年的数字经济碳排放量分别占总量的52.7%、39.5%和44.9%,说明河北省数字产品的生产更多的是为满足其他区域需求(国内其他区域为主)。消费是数字经济引致碳排放的第二大来源,但其作用在减弱,碳排放贡献率由2007年的38.5%逐步下降到2017年的36.2%;城镇居民消费是消费驱动碳排放的绝对主力。投资(固定资本形成和存货变动)对于数字经济碳排放的驱动作用最小,但作用效果在提升,碳排放贡献率由2007年的8.8%上升到2017年的18.9%,在一定程度上反映了数字经济发展中投资作用的增强。新冠肺炎疫情的暴发,物流业受到较大冲击,贸易发展受阻,消费低迷,投资疲软,这一系列因素都将使得数字经济的引致碳排放下降。不过,后疫情时代,随着一系列旨在鼓励实业投资和扩大消费政策法的出台,需求驱动的数字经济碳排放很可能出现明显上升。

表4 全产业链视角下2007—2012年河北省各类最终需求的引致碳排放情况/万吨

全产业链视角下,河北省数字经济产业链上游(数字产业化)的碳排放远高于产业链下游(产业数字化),如图1所示。数字经济产业链上游的引致碳排放是由于对非数字经济部门产品的中间消耗所导致的,主要集中在煤炭开采(MWC)、化学产品(CHP)、非金属矿物制品(NMP)、金属冶炼(MPP)、电力(PES)、交通运输业(TSP)等部门,这些部门为数字经济的运行提供必要的基础原料和能源,但同时也是数字经济产业链上游碳排放高的主要原因。

图1 全产业链视角下2007—2017年河北省数字经济引致碳排放/万吨

数字经济产业链下游的引致碳排放主要是由于非数字经济部门对数字部门的中间消耗所导致的,主要集中在与数字经济紧密结合的部门,如轻工业中的食品和烟草(FTP)、重工业的金属冶炼(MPP)以及制造业中的金属制品(FMP)、通用设备(GPM)、专用设备(SPM)、交通运输设备(TRE)、电器和器材(EMA)等部门,同时还有建筑业(CON)、金融业(FIS)、科学研究与技术服务(RED)等服务业部门。

可见,全产业链视角下,河北省数字经济碳排放是由贸易和消费两大动力驱动的,具体集中于产业链上游的高能耗部门和产业链下游的高数字化部门。

(三)全产业链视角下河北省数字经济碳排放的路径分析

为进一步考察全产业链视角下数字经济碳排放的具体产生路径,本文筛选出了关键的碳排放产业链,以期更加细致科学地刻画河北省数字经济的碳排放机制,同时也为数字经济碳减排提供重要指导。

2007—2017年河北省数字经济不同生产阶段的碳排放呈现出相似的特征(图2)。碳排放量呈现出明显的阶段聚集性,即碳排放主要集中在前三阶段,后续生产阶段的碳排放量非常少,这主要归结于技术结构特征,即数字经济与其他非数字经济部门之间产业关联随着生产阶段的延伸而逐渐减弱,由此导致的引致碳排放也将迅速减少。产业链上游的碳排放量(实曲线)明显高于产业链下游(虚曲线),这可能是由于其上游产业中的高能耗部门所导致,比如电力部门。

图2 2007—2017年河北省数字经济产业链上、下游不同生产阶段的引致碳排放/万吨

总体上看,数字经济的产业链上游中碳排放表现出明显的集中趋势,但这种趋势在减弱,如表5所示。碳排放量前30位的产业链的贡献已经在20%以上,但其碳排放贡献率由2007年的33.9%下降到2017年的26%。造成这种情况的原因可能有以下两点:一是数字经济与非数字经济部门间的联系加强,产业网络复杂程度提高,以高碳排放作为关键节点的产业链增多;二是河北省节能减排工程的推进使得高耗能部门的碳排放明显下降,从而降低了原有主要产业链碳排放的贡献。

表5 2007—2012年河北省数字经济产业链上游中重要产业链及其碳排放/万吨

在数字经济的产业链上游,拉动引致碳排放的关键产业链基本是由高耗能高排放的重工业部门为产业链初始部门,以数字经济子部门为产业链终端部门。具体来看,产业链初始部门出现最多的是电力部门(PES),终端出现最多的是电信和其他信息传输服务(TRS),说明河北省数字经济碳排放最重的环节是通过电力部门直接或间接地推动电信和其他信息传输服务部门的碳排放。除此以外,在3个考察年份中,碳排放贡献较大的产业链还有以煤炭采选业(MWC)、石油炼焦(RCP)和金属冶炼及压延(MPP)为初始部门,以计算机(COM)和电信和其他信息传输(TRS)为终端部门的产业链,这些产业链或是直接推动数字经济碳排放,或是通过自身或电力部门等高碳部门为桥梁间接推动数字经济碳排放。值得注意的是,也有一些服务业部门会在一定程度上推动数字经济碳排放,典型的代表是产业链(RLB→TRS),该产业链在3个考察年份对数字经济引致碳排放贡献均排名在前30位,且引致碳排放量和贡献率呈现逐步上升的趋势。

数字经济产业链下游碳排放量比产业链上游小得多,因此在考察重要产业链时,只选取了碳排放贡献前10位的产业链,具体见表6。

表6 2007—2012年河北省数字经济产业链下游中重要产业链及其碳排放/万吨

总体上看,表6中列出的10条产业链的碳排放量对于产业链下游碳排放总量的贡献处于上升趋势,其贡献率由2007年的18%上升到2017年的47.9%,说明数字经济与产业链下游应用部门的联系在逐渐增强。数字经济随着与非数字经济部门融合程度的加深,其引致碳排放量也逐步增加,这种情况主要出现在电子元器件与其他高技术制造部门之间。数字经济产业链下游碳排放主要是通过电子元器件(ECP)与高技术制造和现代服务部门之间关联所引起的。具体来看,产业链(ECP→SPM)和(ECP→EMA)在所考察的3个年份中碳排放贡献均排在前5。电信和其他信息传输服务业(TRS)是数字经济产业链下游碳排放的重要子部门,2007年的10条产业链中有6条是以它作为初始部门,不过这类产业链的碳排放贡献率在2012年和2017年明显下降。除此之外,相比2007年,2012和2017年也出现了一些新部门为终端的产业链,比如2012年的产业链(COM→RED)和2017年的产业链(DPS→CON),这说明数字经济在一些非数字经济部门的生产中的重要性在提高,与非数字经济部门融合的广度在扩大。

(四)数字经济碳排放变动的驱动因素分解

本文基于SDA 分解模型,将2007—2017年期间河北省数字经济碳排放变动的原因分解为碳排放强度(ΔF)、产业关联(ΔA)、最终需求分布(ΔH)、最终需求部门结构(ΔU)和最终需求水平(ΔY)五大类,其具体分解结果见表7。

表7 2007—2017年河北省数字经济引致碳排放总量变动因素分解结果/万吨

2007—2017年期间,碳排放强度和产业关联是导致数字经济碳排放下降的主导因素,分别使数字经济碳排放量下降了1 619万吨和1 693万吨,贡献率高达-1 964.2%和-2 054.9%。最终需求变动则是导致河北省数字经济碳排放增加的主要因素,对碳排放增加的贡献率为4 119.2%,其中以最终需求水平的提高和最终需求部门结构变动为主。具体来讲,需求部门结构变动,主要通过提高对高能耗部门的需求进而导致其碳排放量的增加。电力部门(PES)是推动数字经济碳排放增加的首要部门,其次为煤炭开采(M WC)、石油炼焦(RCP)、金属冶炼(MPP)等能耗部门。除此以外,交通运输部门(TRE)需求的增加对于数字经济碳排放增加的作用也不容易忽视。最终需求分布变动(不同类型最终需求的结构变动)对于数字经济碳排放增加的驱动作用相对较小,主要以居民消费尤其是城镇居民消费为主。

结合SDA 和SPA 分解法可以进一步分析上述五类影响要素在不同考察时期、不同生产阶段对数字经济碳排放的影响作用。总体来看,2007—2017年期间,碳排放强度和产业关联是推动数字经济产业链上游减碳的主要动力,其中碳排放强度的作用在逐步增强,这与河北省长期的节能减排工作分不开,是能源使用效率提升和能源清洁化的重要体现。产业关联的减碳作用在显著降低,意味河北省数字经济产业链上游的高能耗部门的减碳空间在缩小。最终需求是促进数字经济产业链上游碳排放增加的动因,其中以部门结构效应和总体需求水平为主。碳排放强度和产业关联在产业链下游表现出促进碳排放的作用,在一定程度上反映了河北省数字经济在非数字经济的生产过程中参与度逐渐提升,即数字经济与非数字经济融合程度不断提升,这是产业发展规律所决定的。需求驱动碳排放增加的作用在增强,反映了非数字经济部门的需求中数字化的程度在提高,也是一种数字经济与非数字经济融合度提升的表现。从数字经济下游产业链引致碳排放的本质来看,碳排放强度应该是降低产业链下游碳排放的关键环节,但在分解结果中其并未明显降低碳排放量,这可能主要是因为在当前的技术水平下,河北省数字部门碳排放强度的下降已经遇到了瓶颈,碳排放强度的下降应该从能源消耗入手,积极转变能源消耗结构,提高清洁能源的比例。

从不同生产阶段来看,2007—2012年河北省数字经济碳排放量变动主要集中在前三个生产阶段,其影响因素的作用机制基本一致,即碳排放强度和产业关联会减少碳排放,最终需求将促进碳排放,在不同生产阶段这两类因素作用大小决定着最终数字经济碳排放总量的增减,如在2007—2012年期间,最终需求对碳排放的促进作用小于碳排放强度效应和产业关联效应的减排作用,最终导致2012年数字经济引致碳排放总量较2007年有所降低。

四、结论与政策建议

(一)研究结论

本文以2007年、2012年和2017年细分部门投入产出表为基础构建了河北省数字经济投入产出模型,从全产业链视角分析了河北省数字经济碳排放量及其形成机制和路径,主要结论如下。

1.数字经济作为一种新的经济形态,与传统经济之间具有密切联系,以至大大降低了其“节能清洁”的优势。数字经济的智能化与虚拟性特征使得其自身的碳排放量很低,是典型的“低碳”经济部门,但考虑到与传统产业之间的关联性(尤其是高能耗部门产品的中间投入),即全产业链的视角下,数字经济发展所引致的碳排放量是其自身碳排放的数倍,成为河北省仅次于六大高耗能产业和交通运输业的重要碳排放部门。这也恰恰说明了数字经济的低碳发展不能仅仅关注自身的减碳,更要重视整个经济社会的低碳发展。数字经济不是一个完全同质性的经济部门,内部各子部门的碳排放差异显著。其中,“数字产业化”部分的碳排放大于“产业数字化”部分的碳排放,特别是前者的间接碳排放量远大于后者。而“数字产业化”中的数字产品制造业和数字技术应用业无论是自身碳排放量,还是引致碳排放量都远高于其他两类。

2.河北省数字经济的“高碳”特性主要来自贸易和消费。数字经济碳排量的大小与其发展模式密切相关,而数字经济的发展模式在很大程度上由区域经济的整体发展模式所决定。河北省的经济发展主要得益于国内贸易和消费,外向型驱动不足,由此导致其数字经济的引致碳排放主要由国内贸易和消费所驱动。具体到数字产业链来讲,碳排放集中在产业链上游(数字产业化)中的高耗能部门和产业链下游(产业数字化)的高数字化部门。其中,产业链上游碳排放的主要路径是通过满足数字经济发展需求的高耗能、高排放的非数字经济部门所排放的,比如煤炭开采、金属冶炼以及电力等,具体产业链以电力→信息和其他信息传输最为显著。产业链下游(产业数字化)的碳排放主要是非数字经济部门生产中对数字部门的中间消耗所导致的,主要集中在与数字经济紧密结合的部门,比如电子元器件→专用设备、电子元器件→电气机械和器材。

3.数字经济碳排放的本质依旧是消耗化石能源的结果,其碳排放量变动是需求变动和技术变动博弈的结果。从实证结果来看,碳排放强度和产业关联是河北省数字经济引致碳排放下降的主导因素。碳强度是低碳技术的重要衡量指标,而产业关联则是生产工艺的具体体现,也被认为是一种中性技术,两者对于河北省数字经济碳减排的作用充分论证了技术减碳是当前推动数字经济低碳发展的最有效手段,也为相关政策制定提供了重要指导。最终需求是河北省数字经济碳排放增加的主要因素,说明了最终消费阶段对数字产品和服务需求在提升,同时也是数字经济规模逐步提升的主要体现。在碳强度短期内技术变动有限的情况下,最终需求的激增必将引起碳排放总量的增加。具体到不同生产阶段和产业链位置,这些因素作用大小决定着最终数字经济碳排放总量的增减。从产业链上下游来看,数字经济产业链上游碳排放总量呈现先下降后上升的U 型趋势,其下降的主要因素是碳排放强度效应和产业关联效应,推动碳排放上升的主要因素是最终需求水平的提升;产业链下游碳排放总量呈现逐年上升的趋势,主要推动因素除了最终需求水平的提升,还包括了产业关联因素的变动,说明数字经济产业链下游的生产工艺变动提升了数字技术在传统经济活动中的渗透率,从而提高了其引致碳排放。

4.本文构建的数字经济投入产出模型在测算数字经济碳排放方面具有重要的理论与现实指导性。首先,基于数字经济统计分类构建数字经济投入产出模型,其测算结果更加全面、科学,既符合现有经济现实也满足数字经济理论内涵,是现阶段科学分析数字经济的重要模型。其次,突破以往研究仅聚焦数字经济自身的局限,将数字经济放置于整个国民经济系统中,充分考虑与非数字经济之间的产业关联,使其碳排放测算的更加科学、全面。

(二)政策建议

目前,数字经济的发展依然是建立在高能耗部门的基础之上,因此数字经济的发展可能会带来区域碳排放总量的增加,所以推动数字经济碳减排不仅仅是顺利实现“双碳”目标的重要内容,同时也是规范数字经济健康发展的应有之义。在科学推动数字经济的碳减排工作中,可从以下方面采取措施。

第一,全面推进数字产品的绿色制造,增加绿色服务供给。推动数字经济全产业链的精准减排,正确认识数字经济不同生产阶段以及不同经济部门中的碳排放情况,实现差异化减排政策,比如对第一生产阶段的高排放部门重点实施能源利用技术创新政策,以提高能效。重点关注数字经济碳排放的关键产业链,制定、实施针对性的减排措施,如针对产业链(电力→信息和其他信息传输),重点实施中间投入品替代或生产技术革新等利于减少信息传输对电力消耗的措施。

第二,优化数字经济的能源使用与供给。积极推动节能技术降低数字产品生产或数字服务的能源消耗量,如数据中心设施能耗和运行能耗,提高算法效率,强化基站智能化管理,深挖通信基站节能潜力。提高数字产品或数字服务中石油、柴油、焦炭等传统能源的利用效率,加大清洁能源使用,推动风光电互补系统建设,最大化利用风能和太阳能资源,有效助推数字产业低碳化。

第三,调整数字贸易结构,防止数字碳泄漏。为应对国内贸易对数字经济碳排放的推动,防止在“数字经济”发展表象的掩饰下河北省成为其他地区碳排放的“避难者天堂”,相关部门应积极制定低碳数字产品与贸易政策,转变数字产品生产结构,增加低碳数字产品与服务的流出,减少高碳数字产品的流出。

第四,健全数字经济碳监测制度,积极倡导低碳数字消费。建立、健全数字经济的碳监测制度,科学检测数字产品与数字服务的碳排放,制定相应的低碳标准,推进数字经济的低碳认证与管理工作。积极倡导低碳数字消费,降低居民的甄别成本,实施低碳产品补贴和鼓励政策,积极引导消费对低碳数字产品的倾斜。

当然,本文的研究也有一定的不足之处:由于目前对数字经济规模和范围统计的限制,还有许多属于数字经济领域的产出或价值(如数据共享、数据治理等)无法统计到国民经济核算和投入产出数据中,因此本文未能对这部分的碳排放进行定量测算。本文对“产业数字化”部分是参考了已有研究进行的推算,相关产业数字化和非数字化部分的区分可能还不十分准确。最后,由于本文分析模型基于投入产出表所构建,虽然可以比较清楚地反映研究问题的规律特征,但由于其测算结果具有一定滞后性,无法比较精确地反映最新经济发展情况。这些不足为未来的相关研究留下了拓展空间,比如进一步提高数字经济的刻画精度,利用合理的方法技术改良模型的时效性等。