基于PVAR模型的绿色创新、数字经济与低碳经济动态影响机制研究

张 阳,安 锦,孙佳文

(1.内蒙古财经大学 团委,内蒙古 呼和浩特 010070;2.内蒙古大学 民族学与社会学学院,内蒙古 呼和浩特 010021;3.内蒙古财经大学 财政税务学院,内蒙古 呼和浩特 010070;4.牡丹江师范学院 创新创业学院,牡丹江 157011)

传统的高耗能、高污染的粗放式发展模式越来越难以维系,随之暴露出的环境污染加剧、全球气候变暖等诸多问题,引发了人们对低碳经济发展问题的思考。党的十九大报告全面阐述了加快生态文明体制改革、推进绿色发展、建设美丽中国的战略部署,发展低碳经济无疑是实现这一伟大目标的必由之路,而提升绿色创新效率和数字经济水平已成为实现中国低碳经济发展的双动能。数字经济是继农业经济、工业经济之后更高级的经济阶段,是加速重构经济发展方式与政府治理模式的新型经济形态。随着我国经济社会进入数字化时代,数字经济占经济总量的比重逐年扩大,已成为实现区域高质量创新及绿色发展的广袤沃土和支撑载体[1]。

民族地区既是资源富集区,也是生态屏障区,民族地区经济增长长期依靠劳动力、土地、资本和资源等传统要素,其中资源优势在经济发展中更是发挥了决定性作用。而如今,依靠要素投入实现规模扩张和经济增长的粗放型发展模式越来越难以为继,行业产能过剩、节能减排压力激增、资源环境趋紧、社会需求改变,上述因素倒逼民族地区不断加快转型步伐。推动实体经济和数字经济融合发展,提高绿色创新效率,是民族地区走好绿色发展道路的关键所在。民族地区低碳经济发展水平,关系整个国家碳达峰、碳中和目标的成败,如何挖掘“创新红利”和“数字红利”,破解“能源-环境-经济增长”困局,实现绿色低碳与经济增长“双赢”,是当前民族地区高质量发展亟待解决的重大问题。本文将绿色创新、数字经济和低碳经济纳入统一框架,研究绿色创新与数字经济对低碳经济增长的影响机理和驱动机制,为更加全面掌握民族地区绿色创新、数字经济驱动低碳经济发展的客观规律提供视角维度,为优化民族地区低碳经济发展,确定精准化绿色发展路径,挖掘数字经济背后的绿色价值,因地制宜、分类施策具有重要意义。

一、文献综述

2003年英国能源白皮书最早提出低碳经济概念,低碳经济是一种以低能耗、低污染、低排放为基础的经济发展模式[2]。从广义的视角看,低碳经济是一种高度可持续发展的新的经济形态,目的是使人类从工业文明走向生态文明。为应对气候变化,应选择适合中国国情的低碳之路[3],各级政府制定合理目标,通过多种发展路径,促进低碳经济发展。在实证研究方面,学者们采用DEA、因子分析法、系统动力学等方法对低碳经济发展水平进行测度,并对其影响因素进行分析。绿色创新是一个宽泛的表述,也被称为环境创新、生态创新和可持续发展创新。众多学者从环境经济学、产业组织等不同视角对绿色创新概念展开了研究,指出绿色创新的核心特征是通过技术创新、制度创新等手段降低对环境负面影响的一种创新[4]。绿色创新通过重塑经济发展动力和发展模式,促进经济、社会、环境和资源效应统一,推进生态治理、绿色增长,促进新发展格局的形成。绿色创新为中国如期实现碳达峰、碳中和目标提供强有力支撑。数字经济是区别于旧经济形态的新经济形态,通过与传统生产要素相结合产生新的生产要素,进而形成强大的创新动力,以此实现价值创造。数字经济已逐步成为中国低碳经济发展的新动能,在经济发展中发挥加倍的效应,进而推动绿色低碳经济发展。邬彩霞等学者研究表明数字经济能够提高能源利用效率、优化能源结构和产业结构,进而促进低碳经济发展[5]。数字经济是推动绿色生态效率的重要影响因素,通过驱动产业结构升级,提高生态效率[6];数据和技术替换了土地、人口和资本驱动,用较低的环境代价实现供给创造,降低传统生产方式的资源依赖,整合全产业链,引导绿色理念,打造绿色消费平台,引领大众绿色消费,促进低碳经济发展。

通过上述文献回顾可知,大量文献围绕绿色创新与低碳经济、数字经济与低碳经济之间的关系展开有益探讨,但聚焦于民族地区绿色创新、数字经济与低碳经济三者之间动态关系的研究较为缺乏,相关研究并未将三者纳入统一分析框架。如何在资源环境承载力脆弱、经济增长初始水平较低、区域空间差异明显的民族地区,促进低碳经济发展得到持续增长和格局优化,是现阶段民族地区乃至中国高质量发展的关键。因此,本文首先对民族地区低碳经济发展水平、绿色创新效率和数字经济发展水平进行测度,然后通过构建PVAR模型,研究三者之间相互作用机制,进一步解释变量间相互影响的动态过程及时滞效应。

二、模型设定、变量选取与数据来源

(一)模型设定

面板向量自回归模型(PVAR)基于多元系统方程,将所有的变量转化为内生变量进行处理,兼具面板分析和VAR模型的优点[7]。模型设定如下:

(1)

其中,i、j、t分别表示变量个数、滞后阶数和时期数;Yit包含三个向量,分别是lc、gi、de,分别表示低碳经济发展水平、绿色创新效率、数字经济发展水平;α0是截距项;βj为回归系数矩阵;fi表示个体效应;dt表示时间效应;μit为随机扰动项。

(二)变量选取

1.低碳经济发展水平

结合区域低碳经济发展评价体系常用的“能源-环境-经济系统”,构建民族地区低碳经济发展指标体系,如表1所示。采用熵权TOPSIS法对各地区低碳经济发展状况进行评价。

表1 低碳经济发展指标体系

2.绿色创新效率

对于绿色创新效率的测度,选取R&D从业人员、R&D内部经费作为投入变量,期望产业变量选择专利申请授权数,绿色创新效率的非期望产出变量选择工业废水排放量、工业SO2排放量、工业固体废弃物排放量,绿色创新效率测度指标如表2所示。

表2 绿色创新效率测度指标

3.数字经济发展水平

本文参考戚聿东等人[8]的研究,从数字产业化出发,构建民族地区数字经济发展水平指标,如表3所示,利用熵值法测算出各省区数字经济发展水平。

表3 数字经济发展水平指标

(三)数据来源

本文选择民族地区7个省区(西藏由于数据缺失严重,故剔除)2005—2020年面板数据进行研究。基础数据来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》和中国碳排放核算数据库(CEADs),对于个别数据缺失,采用均值替换法和线性插值法进行补全。

三、实证分析

(一)面板单位根检验

在进行PVAR模型分析时,采用LLC、IPS、Fisher ADF三种方式分别对各变量进行单位根检验。结果显示,低碳经济发展水平对数、绿色创新效率对数、数字经济发展水平对数3个变量均不平稳,进一步对各变量进行一阶差分处理。结果表明,各变量经过差分后平稳,说明3个变量均为一阶单整,可以用于构建PVAR模型。

(二)最优滞后阶数确定

为保证PVAR模型参数估计的有效性,需要确定PVAR模型的最优滞后阶数。本文利用AIC、BIC、HQIC信息准则确定最优滞后阶数。结果显示,各准则选择的最优滞后阶数均为一阶,因此构建一阶滞后的PVAR模型。

(三)格兰杰因果检验分析

为确定各变量之间的合理性,需要对各变量进行滞后一期的格兰杰因果检验。表4的检验结果表明,绿色创新效率和数字经济发展是低碳经济发展的格兰杰原因,表明现阶段民族地区低碳经济发展受绿色创新效率和数字经济发展影响较大。低碳经济发展是数字经济发展的格兰杰原因,说明低碳经济发展对数字经济发展具有影响。通过上述分析可知,低碳经济发展、绿色创新效率、数字经济之间存在相互作用的关系,可以进行PVAR模型估计、脉冲响应函数分析以及方差分解。

表4 格兰杰因果检验结果

(四)PVAR模型的GMM估计结果

在进行PVAR模型估计前,需要对数据进行Helmert过程转换,以消除样本的时间和固体效应影响,避免参数估计错误,L.h_dlnlc、L.h_dlngi、L.h_dlnde分别是经过Helmert转换消除个体效应和时间效应的滞后1期的变量。采用GMM方法对模型进行估计,回归结果如表5所示。

表5 PVAR模型的GMM估计结果

当被解释变量为低碳经济发展时,滞后一期的绿色创新效率对低碳经济发展的影响系数为0.0375,并在统计学上具有显著意义,表明绿色创新效率能够显著提升民族地区低碳经济发展水平,滞后一期的数字经济发展水平同样对其具有正向影响,影响系数为0.1208,并且在5%的水平上显著,通过系数对比可知,数字经济发展对低碳经济发展的提高作用要大于绿色创新效率。当绿色创新效率作为被解释变量时,滞后一期的绿色创新效率对自身的影响系数为-0.2023,说明民族地区绿色创新效率对自身具有负向影响,存在依赖自身发展惯性的现象,出现这种现象的可能原因是民族地区与东部发达地区相比,科技水平相对较低,并且环境污染物排放量较大,原有的粗放型、投资拉动型经济增长模式难以为继,绿色创新效率的增长率逐渐放缓,但并不显著。滞后一期的低碳经济发展和数字经济发展对绿色创新效率的影响同样不显著。当数字经济发展作为被解释变量,滞后一期的低碳经济发展对数字经济发展影响系数为-0.04549,并在1%的水平下显著,可能的原因在于低碳经济作为一种以低排放、低能耗和低污染为基础的发展模式,而数字经济在发展过程中,电力消耗会进一步增长,进而导致碳排放量增加,因此低碳经济发展水平提升会对数字经济发展产生限制。滞后一期的数字经济发展对当期数字经济发展影响系数为0.5979,并在1%的水平下显著,表明数字经济也存在依赖自身惯性发展的现象。

(五)脉冲响应分析

本文将冲击期限设定为10期,通过500次蒙特卡罗模拟得到各变量的脉冲响应函数图(如图1),横、纵坐标分别代表响应期数和响应值,两侧阴影部分代表500次蒙特卡罗所产生的95%的置信区间。低碳经济发展、绿色创新效率、数字经济发展对于来自自身的冲击反应迅速,低碳经济发展在当期显著为正,随后在第二期逐渐趋于零值,绿色创新在当期达到正的最大值,在第一期迅速下降为负值,表明低碳经济发展和绿色创新效率在短期内具有较强的自身惯性,会提高自身发展水平。数字经济发展在当期为正,随后逐渐下降,在第五期附近逐渐趋于零值,表明数字经济发展同样具有较强的惯性,但自我增强效应要高于低碳经济发展和绿色创新效率。

图1 脉冲响应图

当低碳经济发展作为响应变量时,对于来自绿色创新的冲击,低碳经济发展处于不稳定的状态,在当期并无反应,但之后响应值迅速为正,并在第1期达到峰值,然后急剧减小,响应值在第2期趋于零值,累计效应为正,表明绿色创新效率在短期内会提高低碳经济发展水平,但存在明显的滞后效应。对于来自数字经济发展的冲击,与绿色创新类似,同样在当期并无反应,但随后逐渐上升,在第2期达到最大值,到第五期附近达到零值,表明数字经济发展水平同样会提高低碳经济发展水平,也存在一定的滞后效应。由上述分析结果可知,绿色创新效率和数字经济发展水平提高都能促进民族地区低碳经济发展,但对比发现,与绿色创新效率相比,数字经济发展对低碳经济发展的促进作用时间更长,而绿色创新效率仅能在短期内提升低碳经济发展水平。

当绿色创新受到低碳经济发展冲击时,当期迅速处于正向反应,响应值达到最大,在第1期迅速回落,响应值为负值,随后逐渐上升,说明低碳经济发展对绿色创新效率在短期内影响显著,但影响并不稳定。当受到数字经济发展冲击时,绿色创新在当期并无反应,在第1期反应迅速,响应值达到最小,并保持到第3期,表明民族地区数字经济发展水平提升在短期内会阻碍绿色创新。

当数字经济发展受到低碳经济发展冲击时,在当期迅速处于正向反应,随后在第1期开始下降,第1期到第3期一直处于负向反应,之后逐渐区域零值,总体累计效应为负,说明低碳经济水平提高会对数字经济发展造成阻碍,与GMM估计结果一致。对于来自绿色创新的冲击,在当期达到了峰值,随后开始逐渐下降,在第2期时转为负向影响,表明绿色创新效率在短期内对数字经济发展具有促进作用,但随着时间的推移,这种提升作用将逐渐减弱。

(六)方差分解结果分析

为揭示低碳经济发展、绿色创新效率和数字经济发展的相互影响程度以及未来变化趋势,分别选取第1期、第5期、第10期来分析三者相互影响的贡献程度。低碳经济发展、绿色创新效率、数字经济发展三个变量对自身的贡献率要远大于其他两个变量,表明三个变量均存在自我加强机制,但三者之间互有一定的解释力。对于低碳经济发展水平而言,除自身的影响外,绿色创新效率和数字经济发展在第10期对其贡献分别为5.30%和3.96%;对于绿色创新效率,随着时间推移自身影响,数字经济发展水平和低碳经济发展水平的影响有所提高,在第10期贡献度分别为2.54%、1.83%;对于数字经济发展水平,低碳经济发展水平和绿色创新效率在第10期贡献度分别为7.12%和0.05%。

四、结论与政策建议

本文以民族地区各省区2005—2020年面板数据作为研究样本,建立PVAR模型,利用格兰杰因果检验、脉冲响应函数、方差分解等方法分析低碳经济发展、绿色创新效率、数字经济发展三者之间的动态影响机制,研究结果表明:绿色创新效率和数字经济发展是低碳经济发展的格兰杰原因,低碳经济发展是数字经济发展的格兰杰原因;绿色创新效率和数字经济发展水平提高都会对低碳经济发展起到促进作用,但与绿色创新效率相比,数字经济发展对低碳经济发展水平提升作用时间更长;低碳经济发展、绿色创新效率、数字经济发展在短期内具有较强的自我发展惯性。针对上述结论提出以下政策建议。

一是低碳经济发展具有较强的经济惯性,因此要持续推动民族地区低碳经济发展。首先,加强低碳经济发展的顶层设计和政策创新,把握好低碳发展与社会发展之间的关系,坚定低碳经济与社会发展协同共赢的道路。其次,注重多种能源之间优势互补,构建清洁低碳的能源体系,推动技术创新,提高能源利用效率。最后,构建新型产业发展方式,推动高耗能、高污染产业转型升级,构建绿色低碳的产业体系,发展多种新兴产业,挖掘新的经济增长点。

二是在碳达峰、碳中和背景下,绿色创新技术是实现“双碳”目标的核心工具,因此要将提升绿色创新效率水平放在更突出位置,不断提高民族地区低碳经济发展水平。首先,提高科技创新水平是提升绿色创新效率的重要途径,研究制定民族地区绿色创新长期路线图,开展基础性研究和应用基础研究,加快绿色创新技术研发、示范、推广,进一步深化科技创新体制改革,完善科技创新服务体系,加大人力、物力等方面投入。其次,要强化顶层设计,构建市场化、组合化的绿色创新体系,加强民族地区绿色创新协同发展,加强绿色创新技术领域合作交流。

三是重视数字经济与低碳经济发展的互动机制,提升地区低碳经济发展水平。首先,数字经济本身是一种“创新经济”,要继续加大科技投入力度,完善政产学研用协同创新机制,落实重大攻坚攻关举措,全力推进数字经济领域技术创新,促进地区低碳经济发展。其次,抓住数字经济是民族地区绿色低碳高质量发展的迫切需要,要进一步优化数字经济发展环境,健全数字经济发展政策,构建完善的数字经济投融资体系。最后,要完善基础设施建设,积极推进新型基础设施与产业网络深度融合,推动传统产业全面绿色转型发展,同时在数字产业发展时要严格控制能耗,从而缓解与低碳经济发展的矛盾。