绿色转型视角下数字经济与制造业碳排放绩效

【摘 要】 在实现“双碳”目标的大背景下，推动绿色制造是中国制造业转型升级的必由之路。文章构建数字指标体系，深入探讨了数字经济如何通过影响技术研发能力来提升制造业的碳排放绩效，并促进其绿色转型。研究发现：数字经济对制造业绿色转型有显著的推动作用，特别是在通过技术创新减少碳排放方面，经过一系列稳健性检验之后该结论仍然成立。异质性分析表明，数字经济对制造业绿色转型的积极推动作用在东部地区最显著。因此，为充分发挥数字经济在降低制造业碳排放并加速绿色转型过程中的潜力，应加强数字基础设施建设，提升数字产业化水平，培养与绿色技术和低碳管理相关的数字人才，夯实数字经济发展的基础条件，提升碳排放绩效，加快制造业绿色转型进程。

【关键词】 碳排放绩效； 数字经济； 制造业数字化； 绿色转型

【中图分类号】 F234；F49；X322 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2024）23-0084-08

一、引言

制造业是实体经济中最重要和最基础的部分，是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。我国制造业在改革开放后发展迅速，制造业增加值占全球份额显著提升，多种工业产品产量达到全球第一。然而，这种高速增长的同时伴随着资源消耗大、环境污染严重的问题。特别是，制造业在能源使用和工业生产过程中产生了大量的碳排放，对大气环境造成了严重影响，成为温室气体排放的主要来源之一。碳排放的增加不仅加剧了全球气候变化的风险，而且对生态系统和人类健康造成了负面影响。随着国际社会对气候变化问题的日益关注，各国政府纷纷采取措施以减少碳排放量。我国承诺在2030年前达到碳排放峰值，并在2060年前实现碳中和目标。这一目标对制造业提出了绿色低碳转型的迫切要求。

绿色转型意味着要从传统的高污染、高能耗的发展模式向低碳、环保的方向转变。数字经济作为一种新型经济形态，是以信息和通信技术为基础，通过互联网、移动通信、物联网等数字化平台，实现交易、交流、合作的新型经济形态，具有创新性、规模性和革命性特点，能够推动传统产业的颠覆性变革，促进经济结构的优化和增长方式的转型。全球范围内，传统产业的数字化转型已成为一种趋势[ 1 ]。党的二十大报告强调，应该协同推进降碳、减污、扩绿、增长，加快推动我国制造业智能化、绿色化发展，促进数字经济和制造业绿色化转型深度融合发展。以数字经济带动制造业绿色化、智能化、数字化发展，是加快制造业绿色转型进程的新动能，也是我国经济高质量发展的重要推动力。

因此，研究数字经济如何影响制造业的碳排放绩效及其在绿色转型中的作用，具有重要的理论和现实意义。本文旨在探讨数字经济对制造业碳排放绩效的影响机制；在理论分析的基础上，构建了数字经济的指标体系，并利用2014—2022年的省级面板数据，实证检验数字经济对碳排放绩效的影响效果；通过对影响机制和异质性等方面的深入分析，为推动制造业绿色转型和实现经济高质量发展提供有益的理论参考与实践借鉴。

二、文献综述

（一）制造业绿色转型与碳排放绩效研究

我国经济已由高速增长阶段转为高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。自提出要实现经济高质量发展以来，绿色低碳发展尤其是制造业的绿色转型开始受到学术界的高度关注和重视，成为诸多学者关注的重点。制造业绿色转型以绿色创新为核心驱动力，以资源集约利用和环境友好为导向[ 2 ]，通过技术创新和制度改进，实现从高投入、高消耗、高污染的传统增长模式向资源集约、环境友好、低碳排放的新型工业化道路的转变，以实现经济效益与环境效益的双赢[ 3-5 ]。

碳排放绩效通常被视为衡量企业或行业环境表现的关键指标，定义为单位产出所产生的碳排放量。制造业碳排放绩效的提升对实现绿色转型具有重要意义。已有研究广泛探讨了其影响因素，包括但不限于能源结构调整、产业结构优化、技术创新促进及政策环境优化等[ 6-7 ]。此外，影响制造业绿色转型的关键因素还包括制度约束、资源禀赋、环境规制、数字化转型、基础设施建设及绿色金融等方面[ 8-10 ]。这些因素通过直接和间接的机制，不仅显著影响碳排放绩效，而且在更广泛的层面上影响制造业的环境绩效和可持续发展[ 11 ]。

（二）数字经济与碳排放绩效相关研究

随着数字经济的不断发展，有不少学者对数字经济的影响效应展开了研究，主要包括对经济高质量发展、服务业及工业制造业方面的影响。作为新兴的经济形态，数字经济对经济高质量发展产生了深远影响，通过促进技术创新、提高生产效率、优化资源配置、激发市场活力和创新驱动等，为经济高质量发展提供了新动能[ 12-14 ]；同时，数字经济通过提高服务业的生产效率，激发创新活力和降低信息搜寻成本，推动服务业的现代化、融合化和惠及化[ 15 ]。数字经济在制造业转型升级过程中发挥了重要作用，通过提高信息传播速度、丰富资源交互渠道、缩短人才培养周期以及提供开放创新平台，数字经济加速了技术进步的进程，促进了制造业的智能化、数字化转型[ 16-18 ]。数字经济在提高能源资源利用效率、优化能源消费结构、增加研发投入和创新产出等方面发挥了重要作用，促进绿色产品创新和绿色工艺创新，实现工业生产过程中的减排增效，推动工业向绿色、低碳、高效的方向发展[ 2 ]。

综上所述，已有研究为理解数字经济与制造业绿色转型之间的关系奠定了重要的基础，但仍有一些关键领域需要进一步拓展：首先，数字经济赋能制造业绿色转型的具体机理尚待详细梳理，尤其是在如何通过数字技术有效减少碳排放方面的具体应用和效果。其次，关于数字经济对制造业碳排放绩效具体影响的实证研究也相对不足，需要进一步加强以验证理论预设和提出的假设。基于此，本文系统分析了数字经济对制造业绿色转型的影响机理，实证考察了数字经济对制造业绿色转型及碳排放绩效的影响效果。与已有研究相比，本文的边际贡献在于：第一，研究视角上，从数字经济对碳排放绩效的影响出发，提出了一种加快制造业绿色转型的新研究思路。通过理论分析和实证检验，深入探讨了数字经济通过提高能源效率、优化生产流程和增进资源管理的智能化，促进制造业绿色转型的机制，为实现制造业的高质量发展提供了有益参考与借鉴，拓宽了制造业绿色转型的研究渠道。第二，研究内容上，系统分析了数字经济对制造业绿色转型的影响机理，构建了数字经济的指标体系，采用多种计量方法实证检验了数字经济对制造业绿色转型及碳排放绩效的影响，为数字经济加快制造业绿色转型提供了理论依据。

三、理论分析与研究假设

（一）数字经济优化资源配置提高能源利用效率

数字经济的集成应用能有效优化制造业的资源配置，提升能源利用效率，促进制造业绿色转型，提高制造业碳排放绩效。具体而言，制造业企业通过利用和整合先进的数字技术，如大数据、人工智能（AI）、物联网（IoT）及云计算等对整个生产链实时监控管理，可以实时追踪其生产设备的状态、原材料的使用情况及产品的生产进度，不仅减少了生产中的停机时间，而且提高了资源使用的精确度和效率。例如，智能传感器可以监测能源消耗并自动调整设备设置，以保持能源使用的最优化，从而降低能源浪费并减少生产成本。此外，大数据和分析工具通过分析市场动态及消费者行为，帮助企业进行精确的需求预测和库存管理，以避免过度生产和库存积压，进一步减少资源和能源消耗，降低资源浪费对环境的影响。云计算平台使企业能够在全球范围内协调其运营，通过集中化的数据管理和处理，保持高效率的同时，显著减少因重复操作或非最优资源分配造成的浪费。通过先进技术的应用，制造业不仅实现了成本效益和运营效率的提升，更重要的是，促进了企业的绿色转型和低碳发展。数字经济的这一作用体现了其在现代制造业中推动可持续发展和环境保护方面的关键角色。这不仅提升了企业的市场竞争力，而且为全球环境可持续性贡献了一份力量。

（二）数字经济赋能环境政策的科学制定与有效执行

数字经济的快速发展推动了大数据和实时监控技术在制造业中的广泛应用，这些技术在促进制造业的绿色转型和碳排放绩效管理方面发挥了核心作用。政府和监管机构利用这些技术工具来优化环境政策，从而保障制造业的可持续发展。通过整合全国范围内的环境监测数据，政府部门能够实时掌握空气质量、水质和土壤污染等关键信息，以迅速应对环境挑战。例如，一旦某地区的空气质量突发恶化，政府可以迅速定位污染源，并采取紧急措施如限制相关工厂的生产活动，有效减少污染物的排放。此外，实时监控技术使政府能够持续跟踪制造业对环境的影响，确保所有企业活动均不超过法定排放标准，显著降低环境污染。大数据和实时监控技术也支持政府依据科学数据进行决策，优化环保政策。例如，政府可以通过分析历史环境数据来评估碳税政策对制造业碳排放的具体影响，并据此调整政策措施，有效降低单位产出的碳排放量。这种基于数据的科学决策过程使政策更符合公众期望，也显著增强了政策的社会支持和执行效力。因此，大数据和实时监控技术不仅提升了政策的实施有效性，而且通过降低单位产出的碳排放量，显著提高了制造业的碳排放绩效，并促进了该行业向绿色、低碳的方向发展。这些技术的应用增强了公众对政策制定过程的信任和参与度，为制造业的可持续发展提供了坚实的技术和政策支持基础。

（三）数字经济发展提升制造业技术研发能力，促进生产过程的低碳化

数字经济的快速发展为智能制造的实施和传统制造业的升级提供了重要的动力。这种经济形态通过其内在的技术驱动特性，提升了制造业在研发、生产、销售、运营及服务各环节的技术研发能力，显著推动了技术创新[ 19 ]。这不仅提升了生产效率和成本效益，更重要的是推动了生产流程的低碳化及绿色技术的发展。例如，人工智能、物联网和传感器技术的整合运用，使企业能够在产品设计、测试及实施阶段充分考虑到产品的环境影响。数字化工具如计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）系统，在产品设计初期便能进行全生命周期的环境影响评估，预测产品从生产到废弃全过程的环境负担，指导企业研发更加环保的产品。此外，数字技术与制造业的紧密结合推动了生产过程的精益化及资源优化配置模式的创新，显著减少了碳排放和能源消耗。这种集成化过程中，大量的数据收集和实时监控系统为工厂操作提供了前所未有的信息流和控制精度，企业能够进行精确的指标化控制和基于数据的决策，有效优化生产流程和能源使用，进一步减少碳排放，推动生产环境向绿色低碳方向转型。技术的集成不仅提升了操作效率，而且为制造业实现更广泛的环保目标提供了切实的路径。数字经济与智能制造的融合营造了一个充满创新和新业态的产业生态环境，诸如生产过程中能源回收和废物再利用技术的发展，不仅降低了工业生产的环境成本，而且为企业带来了新的商业机会和增长点。因此，数字经济在推动制造业技术革新的同时，成为推动其向环境友好型产业转型的关键驱动力。

通过上述分析，可以看到数字经济如何在不同层面推动制造业的绿色转型，这些转型不仅包括生产过程中的效率提升，而且涵盖了对环境影响的全面考量。基于此，本文提出假设：

H1：数字经济显著促进制造业的绿色转型，特别是通过降低单位产出的碳排放量，从而提升碳排放绩效。

H2：数字经济可以通过提升制造业技术研发能力而促进制造业绿色转型发展，进一步通过技术创新有效降低碳排放量，提高碳排放绩效。

四、研究设计

（一）模型构建

1.面板模型

为检验数字经济对制造业绿色转型的的影响，本文构建如下双向固定效应模型：

）

模型（1）中，COit代表i城市制造业在t年的碳排放绩效，Digit代表i城市t年的数字经济发展水平，Xit代表一系列控制变量，？琢0代表常量，？滋i、σt分别为省份固定效应与年份固定效应，？着it指随机干扰项。

2.中介效应模型

为探究数字经济对制造业绿色转型的影响机制，本文进一步采用技术研发能力构建如下中介效应模型：

模型（2）、模型（3）中，？茁1为核心变量对中介变量的估计系数，？酌2为中介变量对被解释变量的估计系数。

（二）变量说明

1.被解释变量

被解释变量为制造业绿色化转型，在本文中以我国制造业碳排放绩效来代表制造业绿色化转型的程度。碳排放绩效的计算公式为碳排放绩效=碳排放量/地区人均GDP，碳排放绩效度越小，意味着我国制造业绿色化转型程度越高。其中，碳排放量数据来源于中国碳排放库（CEADs）二氧化碳排放清单，基于IPCC的核算方法，依据国家统计局最新修订的能源消耗量数据，对包含化石燃料燃烧和工业生产的碳排放量进行测算。

2.解释变量

核心解释变量是数字经济。为了研究我国数字经济的发展水平，本文借鉴赵涛等[ 20 ]对数字经济指标的选取，从数字基础设施和数字产业化水平两个方面构建了指标体系，并且运用熵值法对数字经济水平进行综合测算，相关指标体系见表1。

3.控制变量

参考以往的研究文献[ 2，19 ]，发现制造业绿色转型也会受到地区经济发展水平、对外开放程度、城镇化水平及产业结构等因素的影响。因此，本文以地区经济发展水平、对外开放程度、城镇化水平及产业结构为控制变量。地区经济发展水平由地区人均生产总值的对数来衡量，对外开放程度以地区进出口总额与地区生产总值之比衡量，城镇化水平以城镇人口与全省总人口的比值衡量，产业结构水平以第二产业产值与GDP之比衡量。

（三）数据来源

基于数据的可得性，本文选取我国30个省级行政区（不包括西藏、港澳台地区）2014—2022年关于碳排放绩效和数字经济的数据。样本数据主要来源于中国碳排放数据库（CEADs）、国家统计局、北京大学数字普惠金融指数、《中国统计年鉴》、《信息产业年鉴》、《第三产业统计年鉴》及各省统计年鉴等，考虑到部分省份某些年份数据存在缺失，本文采用插值法予以补全。

（四）描述性统计

根据以往的研究，可以依据变量分类进一步进行描述性统计，结果见表2。

五、实证结果分析

（一）回归结果分析

在基准回归分析之前，本文进行了Hausman检验，结果显示采用双向固定效应模型进行实证分析更为合适，因此本文使用双向固定效应回归模型对城市进行聚类处理，实证分析数字经济对制造业绿色转型的影响，回归结果如表3所示。列（1）是没有加入控制变量的回归结果，可以发现，数字经济发展水平的系数为-0.298，且在1%的水平上显著；列（2）—列（5）依次加入控制变量，数字经济发展水平的系数略有变动，显著性水平未变，表明数字经济发展水平的提升能够有效降低制造业碳排放绩效，对制造业绿色低碳转型有积极的推动作用。

（二）稳健性检验

1.工具变量

考虑到潜在内生性影响基准回归结果，本文以滞后一期数字经济发展水平（L.Dig）作为工具变量对其重新估计，检验结果如表4列（1）、列（2）所示。第一阶段的L.Dig系数为1.073且在1%的水平上显著，证明内生变量与工具变量具有强相关性。弱工具变量F值（15894.59）远大于10%偏误水平下的阈值16.380，工具变量通过弱工具变量检验。第二阶段的Dig系数为-0.261且在5%的水平上显著。两阶段回归结果证明，在考虑内生变量的问题后，数字经济发展对制造业绿色转型具有显著的正向推动作用。与基准回归结果相比，数字经济发展水平回归系数绝对值变小，表明忽略内生性问题将会高估回归系数。

2.增加控制变量

为了提高模型的准确性，尽量减少遗漏变量对研究的影响，本文增加了一组控制变量，并同样使用地区与年份的双向固定效应模型进行回归分析。增加的控制变量为人力资本（Lnren）、政府支持力度（Gov）及金融发展环境（Fin），以普通高校在校学生数的对数衡量人力资本水平，以政府财政预算支出与国内生产总值的比值来表示政府支持力度，以金融业增加值与地区生产总值的比值来衡量金融发展环境。由表4列（3）可知，在增加了一系列控制变量后，数字经济的系数仍然显著为负，即数字经济发展对制造业绿色转型有正向的推动作用，进一步验证了H1。

3.剔除直辖市

由于直辖市往往享有更多的政策支持和资源倾斜，在经济发展、产业结构和数字化基础等方面通常优于其他城市，可能导致直辖市在数字经济发展和制造业绿色转型方面表现出与其他城市不同的特点和趋势。为了更准确地分析数字经济对制造业绿色转型的一般性影响，剔除直辖市有助于消除这些因素的影响，使研究结果更加客观和准确。本文剔除直辖市的样本进行回归，且同样使用双向固定效应模型。由表4列（4）可知，剔除直辖市样本后数字经济的系数仍然显著为负，回归结果仍然显著，表明数字经济能有效促进制造业绿色发展，同样进一步说明该模型具有较强的稳健性。

（三）机制检验

本文选取技术研发能力作为中介变量。技术研发能力是影响制造业绿色转型的重要因素，本文借鉴已有研究，使用规模以上工业企业办研发机构经费支出的对数来衡量制造业企业的技术研发能力。通过逐步检验回归系数来验证技术研发能力的中介效应，具体分三步：一是检验数字经济对制造业绿色转型的总效应；二是检验数字经济发展水平和中介变量技术研发能力之间的关系；三是检验数字经济和技术研发能力的显著性。具体结果如表5所示：列（1）检验了数字经济与技术研发能力之间的关系，数字经济的系数为0.244且在1%的水平上显著，表明数字经济对提升制造业技术研发能力有显著的促进作用。列（2）检验了数字经济和技术研发能力对制造业碳排放绩效的影响，从结果可以看出数字经济发展水平对制造业绿色转型的影响显著，数字经济的系数为-0.287且通过1%的显著性检验，表明数字经济不仅直接促进了制造业绿色转型，而且通过提升技术研发能力进一步推动了这一转型。具体来说，提升技术研发能力可以为制造业绿色转型提供必要的技术支撑和产业创新动力，促进数字化与制造业的深度融合，推动制造业向绿色化、低碳化、数字化方向发展。

（四）异质性分析

我国各地区在经济发展水平、产业结构、人才集聚、政策及资源投入等方面存在差异，为了更加深入了解数字经济在不同地区对制造业碳排放绩效的影响机制和作用效果，本文分东、中、西部进行异质性分析，具体结果如表6所示。可以发现：在东部地区，数字经济对碳排放绩效的影响系数为-0.142且在10%的水平上显著，表明数字经济能有效促进制造业绿色转型；但是在中部地区和西部地区，数字经济对制造业碳排放绩效的影响不显著。这主要是由于东部地区数字经济发展较快，数字基础设施建设、数字产业化和产业数字化等方面较为成熟，技术创新活跃，人才储备丰富，地区政府对数字经济发展的政策支持力度较大，资金投入较为充足，有利于数字技术在制造业绿色转型中的创新应用，并且制造业发展较为成熟，产业结构优化程度较高，能源消耗和排放控制相对较好，数字技术的应用能够进一步促进制造业的绿色转型；而中部和西部地区虽然数字经济发展速度也在提升，但整体发展水平相对较低，数字技术的普及和应用程度不如东部地区，政策支持与资金投入方面可能相对不足，在技术创新和人才储备方面相对较弱，并且中部和西部地区部分制造业仍处于高耗能、高排放的发展阶段，数字化技术在推动绿色转型方面的作用受到产业结构、能源结构等因素的限制，数字技术在降低碳排放方面的应用存在一定限制。

六、结论与对策建议

（一）结论

制造业是重要的经济支柱，近年来制造业绿色低碳发展与数字经济成为学术界研究的热点，数字经济在推动制造业绿色转型过程中发挥着重要作用。本文利用2014—2022年省级面板数据，实证检验了数字经济对制造业碳排放绩效的影响，并对其中的影响机制和异质性等方面进行了深入分析。具体研究结论如下：第一，数字经济能显著提升碳排放绩效，对制造业绿色转型有积极作用，在经过增加控制变量、剔除直辖市等一系列稳健性检验之后，该结论依然成立；第二，区分东、中、西部的异质性分析中发现，数字经济对制造业碳排放绩效的作用在东部地区最为显著，在中部和西部地区不显著；第三，机制分析发现，数字经济可以通过提升制造业技术研发能力进而改善制造业碳排放绩效。

（二）对策建议

1.加强数字基础设施建设，夯实数字经济发展的基础

互联网、物联网、5G技术等现代通信技术的推广和普及是数字经济的重要支持，这些技术的有效应用需依赖强大且稳定的网络基础设施。因此，扩大对宽带网络、数据中心、云计算平台和物联网基础设施的投资显得尤为重要。这些基础设施的完善不仅能保障高速且可靠的网络连接，还支持先进的能源管理与碳监控系统的部署，从而帮助企业更有效地监控和管理能源使用，优化资源配置，实现碳排放的显著减少。政府需制定具体政策，以全面完善和扩展数字基础设施，包括制定详尽的数字基础设施发展规划，明确建设目标、任务和路径，确保其与国家的发展战略及经济社会的需求紧密相连。通过税收减免和财政补贴，政府应鼓励企业加大在数字基础设施方面的投资，尤其是支持那些面临经济困难或具备创新精神的新兴企业，以降低其建设和运营成本。此外，设立专项基金并提供低息贷款等金融支持，为相关项目提供必要的资金保障。为了适应数字经济的不断扩展，从法律和监管的角度确保数字基础设施的安全、稳定及其标准化运营至关重要。政府还应实施具体举措，促进企业特别是能源密集型行业企业投资碳排放监测和管理技术，这不仅有助于提升碳管理的效率，也是推动这些行业持续向绿色、低碳转型的关键步骤。

2.提升数字产业化水平，加快推动制造业绿色转型

数字产业的核心在于数码技术的深度应用和持续创新。为此，鼓励企业、高校和科研机构加强5G、人工智能、大数据、云计算等领域的技术研发，提高自主创新能力，是极为关键的。通过这些先进技术的应用，不仅可以提升产业的智能化和数字化水平，还能显著优化制造业的生产过程和能源使用，从而实现更高的生产效率和更低的碳排放。此外，政府应支持数字化平台的开发，这些平台能有效促进供应链的优化和低碳管理，通过数字化手段降低整个供应链的碳足迹。同时，不断优化产业结构与布局，推动数字产业结构的软化，增加软件产业和互联网行业在整体产业结构中的比重。软件和信息技术服务业的快速发展，可以为数字产业化提供坚实的技术基础，加快数字化转型，提升行业的整体数字化水平。进一步地，推动数字产业与传统产业的深度融合，促进跨界融合与协作，形成数字产业发展的合力。政府可通过增大科研投入和建立完善的数字创新体系，鼓励企业在技术领域进行开放的创新，使研究成果具有更广泛的应用价值。对小微数字企业，应出台无抵押贷款、税收减免、知识产权保护等优惠政策，支持它们的发展，这些措施将对数字企业的发展产生积极影响，为就业和绿色发展作出实际贡献。通过这些措施，可以确保制造业的绿色转型得到数字经济的有效支持，实现环境可持续性与经济效益的双重提升。

3.加强人才队伍建设，为制造业绿色转型提供人才支持

一是要明确人才队伍建设目标，确立与制造业绿色转型相匹配的人才结构，包括绿色技术研发、绿色生产管理、绿色市场营销等方面的专业人才，设定人才培养和引进的长期规划，专注于培养能直接减少碳排放的技能和知识，确保人才队伍的稳定性和可持续发展。二是要加强校企合作，推动高校、职业院校与制造业企业深度合作，共同构建绿色技能人才培养基地，通过实训、实习等方式提升学生的绿色实践能力，在课程体系中加强绿色隐性课程的建设，包括绿色教育理念、绿色教学风格、绿色建筑和绿色校园环境等，培养学生的低碳意识。三是要优化人才引进和激励机制，加大人才引进力度，为其提供优厚的待遇、良好的工作环境和职业发展机会，吸引更多的绿色技术和管理人才加入制造业企业，建立与碳排放量减少挂钩的绩效考核和激励机制，激发员工的创新活力和工作热情。加强数字产业人才的培养和引进，开展数字技能培训，提高传统行业从业者的数字素养和技能，培养一支具备创新精神和专业能力的人才队伍，为制造业低碳绿色转型提供充足的人才支持。

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