能源视角下数字技术创新的减污降碳效应及机制探究

摘 要：加快能源结构向可再生能源转型是碳达峰、碳中和的关键路径，数字经济作为经济高质量发展新引擎，其核心产业的创新发展对实现能源领域的碳减排至关重要。依托2010—2020年中国省际数据，深入分析数字技术创新在降低碳排放中的作用机制，探讨了能源结构、绿色金融及金融深化水平的影响。研究表明：数字技术创新对碳排放具有显著的抑制作用，能源消费结构在数字技术创新降低碳排放中扮演中介角色，绿色金融则起到调节作用，两者共同促进减排。金融深化水平在数字技术创新的减污降碳过程中存在负向单门槛效应，且数字技术创新对碳排放的影响存在区域异质性。因此，要加速数字技术创新步伐，促进能源结构向可再生能源转型，推广绿色金融实践，同时要针对不同区域制定差异化减排政策，有效推动各区域实现碳减排工作。

关键词：能源结构；数字技术创新；碳排放；中介效应；门槛效应；绿色金融

中图分类号：F 49；X 322089-09

Exploring the Effect and Mechanism of Pollution Reduction

and Carbon Reduction of Digital Technology Innovation

from the Perspective of Energy

REN Yixuan，SU Min

（School of Economics and Management，Taiyuan University of Technology，Jinzhong 030024，China）

Abstract：Accelerating the transition of energy structure to renewable energy is the key path to carbon peak and carbon neutrality，and digital economy，as a new engine for high-quality economic development，and the innovation and development of its core industries are crucial for realizing carbon emission reduction in the energy sector.Relying on China’s inter-provincial data from 2010 to 2020，this paper analyzes in-depth the mechanism of digital technological innovation in reducing carbon emissions，and examines the impact of energy structure，green finance and the level of financial deepening.The study shows that digital technological innovation has a significant inhibiting effect on carbon emissions，energy consumption structure plays an intermediary role in reducing carbon emissions by digital technological innovation，and green finance plays a moderating role，both of which jointly promote emission reduction.The level of financial deepening has a negative single-threshold effect in the process of pollution reduction and carbon reduction by digital technological innovation，and there is regional heterogeneity in the impact of digital technological innovation on carbon emissions.Therefore，it is necessary to accelerate the pace of digital technological innovation，promote the transformation of energy structure to renewable energy，promote green financial practices，and formulate differentiated emission reduction policies for regional differences，so as to effectively promote the realization of national and regional carbon emission reduction targets.

Key words：energy structure；digital technology innovation；carbon emissions；mediating effect；threshold effect；green finance

0 引言

随着全球气候变化日益加剧和环境污染问题不断凸显，减污降碳已成为各国政府和社会各界高度关注的核心议题。数字经济的蓬勃发展不仅推动了经济的增长，也为低碳经济转型提供了有力支撑。在此背景下，数字技术的创新发展为应对气候变化和降低碳排放提供了新的思路和可能性。

习近平主席在第75届联合国大会上指出，中国将采取更有力的政策和措施，争取在2060年前实现碳中和，这对中国数字经济及技术的减排功效提出了迫切需求。而作为中国经济增长的新引擎，数字经济核心产业的创新创业活动在推动经济转型的同时也对碳排放产生了深远影响。中国作为能源消耗大国，其能源结构的转变对碳排放水平具有直接的影响。数字技术的创新升级能够推动能源结构的优化和转型，促进清洁能源的发展和利用，从而减少生产和消费对高碳能源的依赖，降低碳排放水平。

现有学者研究多聚焦于数字经济及技术对碳排放的影响。曹建飞等^[1]构建综合评价指标体系测算数字经济指数，发现数字经济能够提升碳排放效率、降低碳排放强度和减少碳排放量。CHEN^[2]检验金砖国家数字化发展是否会对碳排放产生影响，发现在长期或短期发展过程中数字技术均对碳排放产生负向影响。但也有学者认为，数字经济发展需要建设数据中心、5G基站等基础设施，会消耗大量的电力能源，而我国仍然是以煤炭为主的发电方式，这势必会增加对环境的压力^[3]。ZHOU等^[4]研究发现信息与通信技术的超高速发展会加速数字产业能源消耗，从而加剧环境负担。由于研究方法、时间和领域有所差别，数字经济及技术的减排效应尚未有一致结论。

数字技术创新日益成为创新技术领域研究的前沿课题，但相关度量方法仍是现有研究最主要的局限性问题。罗佳等^[5]利用企业专利数据识别数字技术创新情况，发现数字技术创新能够促进制造业企业全要素生产率提升。李大伟等^[6]采用文本分析法对上市企业年报关键词频构建出企业层面数字化技术应用指标。郑志强等^[7]以上市公司数字专利申请数为数字技术创新的度量指标实证检验数字技术创新对劳动收入份额的影响及其作用机理。但这些度量方法只是直接或间接反映了数字技术创新占用的企业资源，缺乏多角度全领域对区域数字产业经济发展及创新水平的量化分析。关于数字技术对能源结构的作用，学者们的讨论也层出不穷。伍心怡等^[8]从马克思社会再生产4个环节视角出发，剖析了数字技术赋能现代能源体系构建的理论机制。龙云安等^[9]从数字技术、数字金融以及数字产业三大数字经济重要组成部分分析了数字经济促进产业结构升级的影响机制。邬彩霞等^[10]提出数字经济可以通过能源流和资源流2条途径驱动低碳产业的发展。观察现有研究发现，对数字技术的创新创业发展对能源消费结构以及二氧化碳排放强度三者关系的研究目前仍较为匮乏。根据国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，数字经济核心产业是指为产业数字化发展提供数字技术、产品、服务、基础设施和解决方案，以及完全依赖于数字技术、数据要素的各类经济活动。在双碳背景下，探究如何利用数字经济核心产业的创新发展，推动能源结构转型、促进节能减排、提升能源利用效率，实现赋能碳管理、碳交易和碳减排等就显得尤为重要。

基于此，将从创新创业的角度探究区域数字技术创新对碳排放的影响，并将能源结构纳入到数字技术创新发展对碳排放影响的体系当中，检验能源消费结构的中介机制。数字技术不仅可以提高绿色金融项目的透明度，使投资者能够更清晰地追踪资金流向，还可以拓展绿色金融市场，使更多的投资者参与其中，促进绿色金融的发展和普及。因此，绿色金融发展与数字技术的发展密不可分，本文将探索绿色金融发展在数字经济创新与碳排

放之间是否存在调节效应。此外，地区金融深化水平会反映该地区金融基础设施的完善程度和资源配置情况，是数字技术创新的先决条件之一，本文将地区金融深化水平作为门槛变量，探究其在数字技术创新的减污降碳过程中的影响。最后，对数字技术创新的碳减排区域效应也进行了探究，为推动中国低碳经济发展提供了理论和实践支持。

1 分析和研究假设

数字技术创新是指运用计算、连接、信息以及通信等数字技术组合围绕生产过程改进、组织模式和商业模式变革以及新产品开发等多方面开展的技术创新过程^[11]。随着物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的快速发展，数字技术正深入到生产和运营中，地区数字产业的创新创业发展也成了减污降碳的全新动力。

1.1 数字技术创新对区域碳排放的影响以及能源结构的中介效应

数字技术创新主要关注数字经济的四大核心产业，即数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业和数字要素驱动业^[12]，在产业变革的过程中起到了至关重要的作用。一方面，环保技术不断进步与清洁能源的深度应用借由数字化指引要素流向效益高地，实现资源合理利用，减少行业生产过程中的资源浪费乱象，遏制行业碳排放增长趋势^[13]。尹龙等^[14]认为在大数据、云计算、区块链及工业互联网等数字基础设施的加持下，可以有效推动在工业、交通、建筑等领域的数字化改造与绿色技术应用，达到降低碳排放的目的。

另一方面，数字技术创新可以促进可再生能源的发展和利用，推动能源结构的转型和电动化进程，减少对高碳能源的需求。我国能源总消费中，煤炭占比56.7%，化石能源总计占比75.6%（2020年），中国能源体系高碳、高煤系统的本质，决定了能源结构调整是我国实现二氧化碳减排的理想途径^[15]。张宝凤等^[16]认为，数字经济作为驱动经济高质量发展的新引擎，对能源结构转型的影响存在非线性效应。基于上述分析，提出如下假设。

H1：数字技术创新发展对中国区域碳排放强度具有抑制作用。

H2：数字技术创新发展有效推动能源结构转型，进而对中国区域碳排放强度起抑制作用。

1.2 绿色金融发展在数字技术创新对区域碳排放的影响的调节效应

数字经济时代，绿色金融的健康发展离不开数字技术的支持，反过来，绿色金融政策的落实，也有利于激励和引导资金流向可持续发展和低碳经济领域，对区域碳排放产生影响。一方面，数字技术本身就是一种绿色发展模式，通过数字技术降低金融业能耗，使行业更加绿色环保，有效降低二氧化碳排放。刘华珂等^[17]认为，绿色金融会刺激城市居民的绿色消费需求，加速消费结构升级，促进经济增长和环境保护协同发展。另一方面，数字技术有助于提高绿色金融的服务效率，使绿色金融更加有的放矢、资源配置更加高效，风险管控更加精准^[18]，优化交通和物流系统等，降低碳排放。夏雨瑞等^[19]发现数字技术可以通过增强高管的绿色认知与意识，促进企业的策略性和实质性绿色创新活动的顺利开展。因此，提出如下假设。

H3：绿色金融在数字技术创新发展对区域碳排放的作用过程中起调节作用。

1.3 金融深化程度在数字技术创新对区域碳排放的影响的门槛效应

金融深化程度反映了一个地区金融体系的发展水平和市场成熟度，原毅军等^[20]认为，金融市场的不断成熟有利于吸引更多的FDI，有利于加大环保技术研究的投入，从而在一定程度上会减少二氧化碳排放，抑制环境污染。JALIL等^[21]发现中国存在环境库兹涅茨（EKC）曲线，中国金融业的发展并没有以牺牲环境为代价，相反却减轻了对环境的污染，有利于CO2排放的减少。环境库兹涅茨曲线表明，随着区域金融深化程度和居民收入水平的提升，居民环境保护意识也会逐渐增强，从而有利于减少碳排放^[22]。同时，数字技术的创新发展也会受到金融基础设施和人才储备等方面的制约。王爱民^[23]认为，金融深化程度高的地区，对创新人才和创新资本的吸引力较强，有利于促进创新资源集聚和技术知识外溢，催生数字技术的创新发展。基于以上分析，不同的金融深化程度会导致数字技术创新在对区域碳排放产生影响的过程中存在异质性。

H4：数字技术创新对我国区域碳排放的影响过程受到金融深化水平的影响，存在区域金融深化水平的门槛效应。

2 变量选取和模型方法

2.1 变量选取

2.1.1 被解释变量

二氧化碳排放强度（CI）。参照IPCC及国家气候变化对策协调小组办公室和国家发改委能源研究所公布的CO2排放系数计算法^[24]，选取煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气及水泥产量共8种能源消费数据进行碳排放强度估算，通过能源消耗量来计算热值，省级口径估算可以消除统计口径带来的差异性。数据来源于各级《中国能源统计年鉴》《中国工业统计年鉴》及《中国环境统计年鉴》。计算公式如下。

Q（CO2）=∑nk=1Mk×μk

（1）

式中，Q（CO2）代表CO2排放总量；Mk为第k种能源的消费总量；μk为第k种能源的碳排放系数，计算公式如下。

μk=Vk×Fk×Qk×4412

（2）

式中，Vk为第k种能源平均低位发热量；Fk为第k种能源单位热值当量对应的碳排放因子；Qk为大气层中的碳氧化因子，44和12分别为CO2和C的分子量。二氧化碳排放强度的计算公式如下。

CIi，t=Q（CO2）/GDPi，t

（3）

式中，CIi，t为i省份在t年的碳排放强度；Q（CO2）为i省份在t年的碳排放量；GDPi，t表示i省份在t年的GDP。以上运算得出二氧化碳排放系数，见表1。

2.1.2 核心解释变量

数字创新指数（DEI）。借鉴戴若尘等^[25]的研究，采用基于北京大学企业大数据研究中心整合的大数据，立足于数字经济核心产业的企业家、资本与技术三大核心要素，从新建企业、外来投资、风险投资、专利、商标和软件著作权6个维度，综合反映中国跨时间跨区域数字产业创新创业发展情况的中国数字经济核心产业创新创业指数。该指数利用大数据思维构建，基于微观创新主体，关注创新产出而非投入，具有客观性、时效性和多维性的特点。

2.1.3 中介变量

能源消费结构（EN）。考虑到目前能源消费仍以煤炭为主，选用煤炭类能源终端消费占全部能源终端消费总量的比重来衡量能源消费结构。

2.1.4 调节变量

绿色金融指数（GF）。综合已有研究成果，从绿色信贷、绿色投资、绿色保险、绿色债券、绿色支持、绿色基金、绿色权益7个维度构建综合指标体系，采用熵值法计算最后得分，得到绿色金融指数，见表2。

2.1.5 门槛变量

金融深化程度（FD）。金融深化往往取决于经济货币化和经济金融化程度，本文选用银行业金融机构各项存贷款总额占生产总值的比重来衡量地区金融深化水平。

2.1.6 控制变量

城市化水平（UI）。选用地区城镇人口占总人口的比重。

对外开放水平（TO）。选用地区进出口总额占国内生产总值比重。

工业企业数量（IN）。选用地区工业企业单位数。

研发投入水平（RD）。选用地区研究与试验发展经费支出占国内生产总值比重。

劳动力水平（LB）。选用地区就业总人数。

第二产业增加值（S2）。选用第二产业的产值增长量。

地方财政污染防治支出占总支出比重（FI）。选用地方政府污染防治支出占总支出比重。

为了避免异方差，对除百分比外的变量进行了对数处理。相关数据的统计见表3。

2.2 模型选择

2.2.1 基准回归

首先建立面板双向固定效应模型分析数字技术创新对碳排放强度的影响，基准模型设置如下。

CIit=α0+α1DEIit+α2Xit+μi+σt+εit

（4）

式中，CIit和DEIit分别为地区i在第t年的CO2排放强度和数字技术创新；Xit为控制变量；α0为截距项；μi为个体固定效应；σt为时间固定效应；εit为随机干扰项。

2.2.2 中介效应模型

ENit=β0+β1DEIit+β2Xit+μi+σt+εit（5）

CIit=γ0+γ1DEIit+γ2ENit+γ3Xit+μi+σt+εit

（6）

式中，ENit为中介变量能源消费结构。

2.2.3 调节效应模型

CIit=δ0+δ1DEIit+δ2GFit+δ3GFit×DEIit+δ4Xit+μi+σt+εit（7）

式中，GFit为调节变量绿色金融指数。

2.2.4 门槛模型

随着金融深化水平的变化，数字技术创新对二氧化碳排放强度的影响是否存在差异性，借鉴HANSEN发展的面板门槛模型，构建如下形式的面板门槛回归效应检验模型。

CIit=θ0+θ1DEIitI（gitlt;r）+θ2DEIitI（gitgt;r）+GFit+θ3Xit+μi+σt+εit

（8）

式中，I（·）为一个示性函数；git为门槛变量，指的是金融深化程度（FD）；r为特定的门槛值。

3 实证结果与分析

3.1 基准回归

通过F检验和hausman检验表明，数字技术创新对碳排放强度的影响应采用双向固定效应模型，见表4。其中第（1）列是被解释变量碳排放强度对核心解释变量

数字创新指数的回归结果，第（2）列是引入控制变量后的回归结果，结果显示，核心解释变量在不同显著性水平下始终为-0.005，这说明数字技术创新的发展会产生显著的减污降碳效应。此外，利用更换回归方法来检验基准回归结果的稳健性，使用面板混合回归进行估计，见表4第（3）列。

实证结果显示，在双向固定效应模型中，无论是否增加控制变量，数字创新指数对碳排放的回归系数在不同显著性水平下始终为负，说明数字技术创新对中国区域二氧化碳排放强度具有抑制作用。在面板混合回归的稳健性检验中，数字技术创新对二氧化碳排放强度的影响系数为-0.01，且在1%的水平下显著，这说明数字技术的创新发展具有显著的减污降碳效应，假设H1得到验证。

3.2 作用机制分析

3.2.1 能源结构的中介效应检验

能源结构的中介检验结果见表5，数字技术的创新发展对二氧化碳排放强度直接效应显著为负，在5%的显著性水平下为-0.005。在模型（5）中，数字技术创新对能源消费结构的影响系数为-0.002，同时在模型（6）中，EN的影响系数为1.048，均在1%的水平下显著。这说明，数字技术的创新发展通过影响能源消费结构间接地影响了碳排放强度。数字技术的创新发展降低了能源消费结构中高碳能源的比重，而能源消费结构的转变则直接影响了碳排放强度。中介效应的检验结果显示，数字技术的创新发展对能源消费结构有显著负向影响，而能源消费结构的变化对碳排放强度有显著正向影响。这表明数字技术的创新发展通过改变能源消费结构间接地降低了碳排放强度，即数字技术创新对碳排放强度的影响是通过能源消费结构的中介作用实现的，证实了假设H2。

3.2.2 绿色金融的调节效应检验

随着不同地区对绿色金融的推进进程不同，数字技术创新对碳排放强度的作用也会存在差异，构建数字技术创新变量与绿色金融变量的交互项，并作为解释变量带入模型（7）中，结果见表6。

基准回归中，数字技术创新对二氧化碳排放强度的影响系数为-0.005，调节效应检验中，数字技术创新对二氧化碳排放强度影响系数为0.026，创新技术变量与绿色金融变量的交互项对二氧化碳排放强度的影响系数为-0.042，通过1%的显著性检验。表明绿色金融的引入加强了数字技术创新对减少碳排放强度的作用，即数字技术创新与绿色金融相结合可以更有效地降低碳排放强度，充分验证了假设H4。

中介效应和调节效应的检验都表明，数字技术创新对碳排放强度的影响不仅存在独立效应，其作用也会因为能源消费结构的调整和绿色金融的推进而产生不同的效果。

3.2.3 金融深化水平的门槛效应检验

观察门槛检验结果，见表7，金融深化水平在5%的显著性水平上通过了单一门槛检验。门槛回归结果，见表8，数字技术创新对碳排放强度存在单一门槛效应，门槛值为3.521，当金融深化水平低于门槛值3.521时，数字技术创新对碳排放强度的影响系数为-0.006，当金融深化水平大于或等于3.521时，数字技术创新对碳排放强度的影响系数为-0.003，虽依旧显著，但系数有所缩小。数字技术创新的推广和应用需要金融支持，随着金融深化水平的增加，数字技术创新对碳排放的影响在初始阶段有显著的提升。然而，当金融深化水平高于门槛值时，即便数字技术创新对碳排放的影响依然显著，但金融支持的边际效用递减，进一步增加金融支持可能不会对数字技术创新产生同样的较大影响，导致其减污降碳作用稍有减弱。

3.3 异质性分析

不同的经济发展水平可能会对数字技术创新的减污降碳效应产生区域性差异。基于国家统计局统计资料管理中心2021年公布的区域经济带，将中国工业经济发展区域划分为东部、中部、西部以及东北部，分别检验数字技术创新对不同区域碳排放的影响。区域划分见表9，区域异质性分析见表10。

可以看到，东部地区和东北部地区数字技术创新对区域碳排放存在明显的抑制效应，中西部地区的影响系数虽然也为负，但系数较小且不显著。从经济水平差异来看，东部地区经济活跃度明显更好，拥有更多的资金投入到技术创新和环保措施中，使得数字技术创新能够更好地应用于减排领域。

相比之下，中西部地区的经济发展水平相对较低，缺乏足够的资金和技术支持来推动数字技术创新的广泛应用，导致数字技术创新的减污降碳效应不够明显。从能源结构方面看，东部地区在经济发展的过程中更倾向于采用清洁能源，例如太阳能、风能等，在调整能源结构方面更倾向于普及数字技术创新，更容易实现碳排放的削减。而中西部地区仍然依赖于传统的高碳能源，尤其是煤炭和石油，碳排放量更容易超标，一定程度上掩盖了数字技术创新的减污降碳效应；从环境规制角度看，东部地区作为经济发展关注重心，对于工业生产、交通出行的低碳要求有着更严格的规定和监管，促使企业为实现绿色效益最大化而积极采用数字技术创新来减少碳排放。中西部地区的环境规制相对较弱，企业没有足够的动力采取减排措施，导致数字技术创新的减排功效受到了影响。有趣的是，东北部地区的表现也较为明显。东北部地区曾以传统重工业为主导，但近年来在国家政策引导下，该地区正在积极推动产业结构转型升级，特别是向高技术、清洁能源和绿色产业转型。数字技术创新在这种产业结构转型过程中发挥了重要作用，也有助于提升产业效率、降低碳排放。其次，东北部地区地域辽阔，拥有丰富的自然资源，如水力资源和风能资源等，这为发展清洁能源提供了有利条件，数字技术创新在利用和管理这些清洁能源方面发挥了重要作用，从而有效降低碳排放。此外，政府对于东北地区老工业基地实施了较为积极的转型发展政策，包括财政补贴、税收优惠和技术支持等，鼓励和支持企业采用数字技术进行生产和管理，以促进经济发展和环境保护。

4 结语

数字技术在新时代产业转型与环境治理过程中扮演着重要角色，为了解数字技术的创新发展会对区域碳排放产生怎样的作用，基于2010—2020年的30个中国省级面板数据，采用面板固定效应模型、中介效应模型、调节效应模型和门槛模型，多维度检验了数字技术创新对碳排放的影响及其传导机制。1）数字技术创新对中国区域二氧化碳排放强度的直接效应显著为负，即数字技术的创新发展可以显著推动区域碳减排进程。2）数字技术创新通过助推能源结构转型和绿色金融发展来减少区域碳排放。3）金融深化水平在数字技术创新的减污降碳作用中存在单门槛效应，且存在显著的负向作用。当金融深化水平跨过门槛值时，数字技术创新的减污降碳效应逐渐减弱。此外，区域异质性上，数字技术创新对东部地区和东北部地区的减排效应更大，对中西部减排效应相对较不明显。

4）应加大对数字技术创新创业发展的支持力度，通过政策扶持、资金投入等方式，推动数字技术在各个行业的应用，特别是在能源、工业等高碳排放行业中的应用，以进一步推动区域碳减排进程。5）政府可以通过制定能源政策、鼓励可再生能源开发利用、推动清洁能源技术发展等措施，助推能源结构转型，减少对高碳能源的依赖。同时，贯彻落实绿色金融的发展策略，通过设立绿色基金、优惠贷款政策、发行绿色债券等方式，引导资金流向低碳、环保、可持续发展的项目，进一步减少区域碳排放。6）针对不同地区的经济发展状况、工业生产情况采取不同的减排增效措施。特别是对于数字经济发展减排效果不明显的中西部地区，可以加大政策扶持力度，地方政府要加强合作交流，统筹规划，构建区域绿色协调发展新格局。

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（责任编辑：王强）