余 姍,樊秀峰,蔣皓文

(1.西安財(cái)經(jīng)大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院,b.西部能源經(jīng)濟(jì)與區(qū)域發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新研究中心,陜西 西安 710100;2.西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院,陜西 西安 710061)

一、引 言

近年來,互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等創(chuàng)新技術(shù)加速發(fā)展,日益融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域,呈現(xiàn)出發(fā)展速度快、輻射范圍廣和影響程度深的特點(diǎn)。以新一代信息技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展賦能,進(jìn)一步推動(dòng)制造業(yè)邁向高級(jí)化、低碳化。當(dāng)前,如期實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式和資源利用效率提出了新的要求。十九屆五中全會(huì)明確提出“要堅(jiān)定不移建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)、質(zhì)量強(qiáng)國(guó)、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó),推動(dòng)能源革命,加快數(shù)字化發(fā)展,要加快推動(dòng)綠色低碳發(fā)展,全面提高資源利用效率”。在“雙碳”目標(biāo)與大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的背景下,“十四五”規(guī)劃和2035遠(yuǎn)景規(guī)劃綱要提出“推動(dòng)能源清潔低碳安全利用,深入推進(jìn)工業(yè)、建筑、交通等領(lǐng)域低碳轉(zhuǎn)型”的同時(shí),又要求“以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革”。習(xí)近平總書記指出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機(jī)遇的戰(zhàn)略選擇,作為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在重組要素資源、重塑經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和改變競(jìng)爭(zhēng)格局等方面發(fā)揮著關(guān)鍵力量,這為加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)全面綠色轉(zhuǎn)型和低碳集約發(fā)展指明了方向。那么,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展能否提高資源利用效率從而促進(jìn)碳生產(chǎn)率提升?數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過哪些途徑對(duì)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生影響?地區(qū)之間是否存在區(qū)域異質(zhì)性與空間溢出效應(yīng)?本文試圖通過這些問題的討論,為進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能綠色低碳發(fā)展提供理論依據(jù)和經(jīng)驗(yàn)支撐。

隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)入新階段,通過增加傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的粗放式經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率逐步下降,而技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)的集約型增長(zhǎng)也逐漸出現(xiàn)瓶頸,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在優(yōu)化管理與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面的作用就變得越來越顯著[1]。作為新技術(shù)革命引致的新經(jīng)濟(jì)形態(tài),以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推動(dòng)了區(qū)域的協(xié)同創(chuàng)新,通過產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)對(duì)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)輻射和帶動(dòng)作用,有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)生態(tài)化、生態(tài)經(jīng)濟(jì)化,降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來的能源消耗[2-4]。但直接著墨于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳生產(chǎn)率的相關(guān)文獻(xiàn)較少,多數(shù)文獻(xiàn)以信息與通信技術(shù)(ICT)與互聯(lián)網(wǎng)普及為切入點(diǎn)進(jìn)行探索,且對(duì)是否能有效降低碳排放的觀點(diǎn)尚未達(dá)成一致。一些學(xué)者認(rèn)為信息通信等相關(guān)數(shù)字技術(shù)的投資確實(shí)在降低能源強(qiáng)度和提升經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)效率方面發(fā)揮積極影響,顯著降低了城市各類環(huán)境污染物的排放[5-7]。但也有學(xué)者認(rèn)為信息通信等數(shù)字技術(shù)在能耗排放扮演負(fù)面角色,數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致能源消耗的回彈效應(yīng),并不利于能源消耗的降低[8]。

梳理現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)低碳發(fā)展仍存在進(jìn)一步的研究空間:數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)等生產(chǎn)工具革命所產(chǎn)生的新興經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài),通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)深刻改變著企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)與消費(fèi)者生活方式,催生出各種新技術(shù)、新場(chǎng)景、新業(yè)態(tài)。以郵電業(yè)務(wù)量占GDP的比值、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)等單一指標(biāo)表征數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平缺乏時(shí)效性,難以刻畫數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況全貌。已有研究從理論層面論述了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的影響機(jī)制,但結(jié)合數(shù)理模型的推導(dǎo)和實(shí)證層面的分析進(jìn)行雙重驗(yàn)證性的文章還較少?；ヂ?lián)網(wǎng)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)中信息交互與知識(shí)傳遞的平臺(tái),突破了傳統(tǒng)的地域限制,可以將知識(shí)信息、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)以低成本在更短的時(shí)間跨度上實(shí)現(xiàn)傳播和溝通,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的影響可能存在空間溢出效應(yīng)。

鑒于此,本文基于2008—2019年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù),采用全局主成分分析法構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)體系,運(yùn)用面板模型和中介效應(yīng)模型及空間模型分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率提高的影響效應(yīng)及傳導(dǎo)機(jī)制。創(chuàng)新點(diǎn)有以下幾方面:一是從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)普及程度、數(shù)字信息資源、數(shù)字經(jīng)濟(jì)商務(wù)化四個(gè)維度構(gòu)建評(píng)價(jià)體系,更全面地測(cè)度各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。二是采用空間模型結(jié)合區(qū)域異質(zhì)性分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的外部溢出效應(yīng),為進(jìn)一步明晰數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)所發(fā)揮的作用提供切入點(diǎn)。三是構(gòu)建了兩部門框架下數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展多渠道影響碳生產(chǎn)率的理論模型,并運(yùn)用中介效應(yīng)模型,基于技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化雙重路徑進(jìn)行作用機(jī)制識(shí)別,厘清數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳生產(chǎn)率的影響路徑,為深化認(rèn)識(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)助力低碳、綠色發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

二、理論機(jī)制與研究假設(shè)

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的提升具有正向作用

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵要素,以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為主要載體,以信息通訊融合應(yīng)用、全要素?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動(dòng)力的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展的過程中,依托數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)生產(chǎn)過程結(jié)合,促進(jìn)各要素的快速流動(dòng)、科學(xué)整合和利用,進(jìn)一步提升社會(huì)生產(chǎn)力水平,有效推動(dòng)碳生產(chǎn)率的提高。數(shù)字經(jīng)濟(jì)高效貫通和精準(zhǔn)銜接生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié),通過數(shù)字化管理增強(qiáng)生產(chǎn)協(xié)調(diào)性,避免了要素與能源非必要的消耗。數(shù)字技術(shù)的開放性和數(shù)字平臺(tái)的聯(lián)結(jié)樞紐功能,有效地實(shí)現(xiàn)跨界融合與資源共享,推動(dòng)協(xié)調(diào)和合作,提高要素利用效率進(jìn)而提高碳生產(chǎn)率[9-10]。綜上,提出假說1:

假說1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有利于區(qū)域碳生產(chǎn)率的提升。

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的影響渠道分析

已有研究表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展在技術(shù)創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面發(fā)揮重要的作用,是影響碳生產(chǎn)率的重要途徑。本文把數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的影響渠道分為技術(shù)創(chuàng)新型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化型兩大類:技術(shù)創(chuàng)新型是指數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)信息的擴(kuò)散和傳播,增加知識(shí)存量、提升信息知識(shí)傳播效率,高效聚合更多的創(chuàng)新知識(shí)資源,通過對(duì)各類生產(chǎn)要素的再配置影響區(qū)域碳生產(chǎn)率。首先,數(shù)字經(jīng)濟(jì)為信息的傳播和知識(shí)的普及提供了渠道,促進(jìn)知識(shí)信息在區(qū)域內(nèi)的互動(dòng)和交流,更便捷地傳播、共享并交互信息,擴(kuò)大了創(chuàng)新知識(shí)傳播范圍和力度,提升創(chuàng)新效率,數(shù)字技術(shù)加快了創(chuàng)新知識(shí)的傳播頻率,分?jǐn)偭嘶A(chǔ)設(shè)施的固定成本,更容易形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),帶來顯著的創(chuàng)新效益[11-12]。其次,生產(chǎn)要素的數(shù)字化和人工智能、大數(shù)據(jù)等新型技術(shù)的應(yīng)用提升了供應(yīng)鏈效率,優(yōu)化資源配置,激勵(lì)企業(yè)釋放出更多資源用于自主研發(fā),數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用有利于打破創(chuàng)新邊界,增強(qiáng)企業(yè)技術(shù)整合能力,助力傳統(tǒng)資源型企業(yè)提高采集效率、優(yōu)化工藝流程,加快產(chǎn)業(yè)鏈條向低碳環(huán)保的高質(zhì)量綠色鏈條轉(zhuǎn)變,進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新,間接推動(dòng)碳生產(chǎn)率的提升[13-14]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是指數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展彌補(bǔ)市場(chǎng)信息的不完全性,提高資源的利用效率,強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)間的關(guān)聯(lián)程度,進(jìn)而有利于實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)發(fā)展[15];數(shù)字經(jīng)濟(jì)是經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的新動(dòng)能,能推動(dòng)以勞動(dòng)密集型、重工業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向以技術(shù)含量高、環(huán)境友好型為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移[16];數(shù)字技術(shù)不僅與傳統(tǒng)高能耗產(chǎn)業(yè)融合推動(dòng)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部轉(zhuǎn)型,而且互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展將原本相對(duì)獨(dú)立的市場(chǎng)重新納入到更大的匹配系統(tǒng)中,從探索新內(nèi)涵、開拓新空間、催生新領(lǐng)域等方面推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向中高端邁進(jìn),有助于提高能源效率,減少碳排放[17]。

基于以上分析,本文嘗試將以上因素共同納入分析框架,構(gòu)建一個(gè)多渠道影響碳生產(chǎn)率的理論模型。首先設(shè)立一個(gè)包含能源消耗的部門生產(chǎn)函數(shù):

(1)

(2)

Ai=f(τ)

(3)

其中,CPi、Yi、Ai、Li、Ki、Ei和ε分別表示產(chǎn)業(yè)i的碳生產(chǎn)率、實(shí)際產(chǎn)出、技術(shù)創(chuàng)新、勞動(dòng)力供給、資本投入、能源消耗及其碳排放折算系數(shù)。技術(shù)創(chuàng)新Ai與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平τ正相關(guān)。將式(3)帶入碳生產(chǎn)率決定式(2),可得:

(4)

由式(4)可得,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平τ越大,技術(shù)創(chuàng)新Ai越大,則部門碳生產(chǎn)率越高。

將模型進(jìn)一步擴(kuò)展成兩部門模型,其中部門1為低碳排放部門(CP1較高),部門2為高碳排放部門(CP2較低),即

CP1/CP2=γ>1

(5)

一個(gè)地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平τ影響該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí),則

str=Y1/Y2=g(τ)

(6)

(7)

將式(5)、(6)代入式(7),可得

(8)

由γ>1,可見數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平τ越高,則str越大,CP越大。即:隨著低碳排放部門占比的提高,將促進(jìn)該地區(qū)總體碳生產(chǎn)率的上升。

綜上,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響碳生產(chǎn)率的作用機(jī)制主要通過技術(shù)創(chuàng)新型與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化型推動(dòng)。通過以上理論推導(dǎo)與前文影響機(jī)制的論述,本文提出假說2和3。

假說2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過技術(shù)創(chuàng)新渠道影響碳生產(chǎn)率的提高;

假說3:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)渠道對(duì)碳生產(chǎn)率的提高產(chǎn)生影響。

(三)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)

互聯(lián)網(wǎng)作為搭載數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主要平臺(tái),疊加物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新一代技術(shù)有助于重塑傳統(tǒng)行業(yè)運(yùn)營(yíng)模式。在信息通信技術(shù)的支持下,數(shù)據(jù)要素的傳遞打破地理方位的約束,實(shí)現(xiàn)跨時(shí)空交互與增值。一方面數(shù)字經(jīng)濟(jì)的推進(jìn)實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域的資源整合與協(xié)同效應(yīng),促進(jìn)先進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與生產(chǎn)布局合理化,提高區(qū)域能源投入的高效使用。通過數(shù)據(jù)流提供決策依據(jù)、分享解決方案,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)信息流帶動(dòng)資金與生產(chǎn)資料的流動(dòng)[18]。從這方面分析來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的建設(shè)和發(fā)展可以促進(jìn)區(qū)域碳生產(chǎn)率的提高,并對(duì)其他地區(qū)的低碳發(fā)展帶來良好的“示范作用”和正向外部效應(yīng)。另一方面,發(fā)達(dá)地區(qū)與落后地區(qū)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距比較大,“數(shù)字鴻溝”使發(fā)達(dá)省份加劇了對(duì)人才、資源方面的虹吸,省份之間產(chǎn)生“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”,從而在空間上表現(xiàn)出負(fù)的外部效應(yīng),信息的分化進(jìn)一步拉大區(qū)域差距[10,19]。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)相鄰省份碳生產(chǎn)率總的溢出效應(yīng)取決于這兩種作用的大小,由此提出假說4:

假說4:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于區(qū)域碳生產(chǎn)率的影響存在空間溢出效應(yīng)。

三、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

(一)模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各省碳生產(chǎn)率的提升是否具有正向作用,本文構(gòu)建如下模型:

CPit=α0+β1INTit+β2Xit+δit

(9)

其中,i和t分別代表省份和年份;CP為被解釋變量,代表每省份的碳生產(chǎn)率指標(biāo);INT為核心解釋變量,代表各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;X為控制變量。

前文的理論研究表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠通過技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化渠道影響碳生產(chǎn)率變化,為了探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)是通過何種渠道發(fā)揮作用,本文進(jìn)一步借鑒中介效應(yīng)檢驗(yàn)的有關(guān)研究[20],設(shè)定中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?

Mit=γ0+γ1INTit+γ2Xit+δit

(10)

CPit=ρ0+ρ1INTit+ρ2Mit+ρ3Xit+δit

(11)

其中,M為中介變量,本文指技術(shù)創(chuàng)新(innov)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(str)兩個(gè)變量。式(10)考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否與中介變量存在相關(guān)關(guān)系。式(11)是將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中介變量共同納入回歸模型之中。由于在基準(zhǔn)回歸模型中已經(jīng)考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的直接效應(yīng)(式(9)的β1),因此在待驗(yàn)證的影響機(jī)制中,重點(diǎn)關(guān)注回歸系數(shù)γ1、ρ1和ρ2,在與γ1、ρ2同時(shí)顯著的基礎(chǔ)上,再觀察β1和ρ1的顯著性與方向。若ρ1顯著,說明該影響機(jī)制成立,且存在部分中介效應(yīng);若γ1和ρ2均與β1同方向且0<(γ1×ρ2)/β1<1,說明該中介效應(yīng)具有統(tǒng)計(jì)與經(jīng)濟(jì)意義。

為進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各省碳生產(chǎn)率是否存在空間溢出效應(yīng),設(shè)定如下模型:

CPit=ω0+ω1INTit+ω2W×INTit+ω3W×CPit+ω4Xit+ω5W×Xit+δit

(12)

式(12)中,W表示空間權(quán)重矩陣,ω0為常數(shù)項(xiàng),ω1表示本地區(qū)INTit對(duì)本地區(qū)CPit的影響效應(yīng),ω2表示相鄰地區(qū)INTit對(duì)本地區(qū)CPit的空間溢出效應(yīng),ω3系數(shù)表示相鄰地區(qū)CPit對(duì)本地區(qū)CPit的空間溢出效應(yīng),ω4為控制變量的系數(shù),ω5為相鄰地區(qū)其他控制變量對(duì)本地區(qū)CPit的空間溢出效應(yīng)。

(二)變量選取與數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量:碳生產(chǎn)率(CP)

用單位碳排放所實(shí)現(xiàn)的生產(chǎn)總值自然對(duì)數(shù)表示。碳生產(chǎn)率計(jì)算公式為地區(qū)GDP/碳排放,其中二氧化碳排放量由原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、煤油、燃料油、天然氣和電力九類能源消費(fèi)數(shù)據(jù),結(jié)合IPCC的《國(guó)家溫室氣體排放清單指南2006》提供的碳排放系數(shù)折算而成,各地區(qū)GDP數(shù)據(jù)以2008年為基期進(jìn)行平減,相關(guān)數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省統(tǒng)計(jì)年鑒。

2.解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(INT)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以互聯(lián)網(wǎng)為平臺(tái)向各產(chǎn)業(yè)延伸的新興經(jīng)濟(jì),整個(gè)經(jīng)濟(jì)業(yè)態(tài)構(gòu)成了一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),用單一指標(biāo)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平缺乏全面性與科學(xué)性,從而影響后續(xù)結(jié)果的準(zhǔn)確性。本文結(jié)合國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、信息化產(chǎn)業(yè)部對(duì)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展提出的測(cè)評(píng)指標(biāo)體系,根據(jù)當(dāng)下中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn),確立了4大核心要素即一級(jí)指標(biāo):數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)普及程度、數(shù)字信息資源、數(shù)字經(jīng)濟(jì)商務(wù)化程度,并結(jié)合數(shù)據(jù)的時(shí)效性與可獲得性對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行篩選,最終構(gòu)建中國(guó)省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合測(cè)度體系。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于考察期內(nèi)各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒及統(tǒng)計(jì)公報(bào)、CNNIC公開披露的互聯(lián)網(wǎng)指標(biāo)和數(shù)據(jù)信息、《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》及《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》,具體測(cè)度體系見表1。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合測(cè)度體系

基于上述數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合指標(biāo)測(cè)度體系,針對(duì)不同二級(jí)指標(biāo)之間量綱有所不同,本文首先將各二級(jí)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化,并進(jìn)行Bartlett球形檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn),結(jié)果顯示各二級(jí)指標(biāo)均通過了主成分分析法的檢驗(yàn)要求,最終采用全局主成分分析方法(GPCA)計(jì)算2008—2019年中國(guó)省級(jí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合指標(biāo),并進(jìn)行單位化處理。

3.控制變量與中介變量

在控制變量中:勞動(dòng)力投入(LAB)以勞動(dòng)力供給即區(qū)域就業(yè)人數(shù)取自然對(duì)數(shù)來表示;市場(chǎng)化程度(OPEN)使用王小魯?shù)忍岢龅闹袊?guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)來衡量,數(shù)值越大則該對(duì)地區(qū)市場(chǎng)化程度越高[21];環(huán)境規(guī)制(ER)采用排污費(fèi)占財(cái)政支出之比表示;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PGDP)以地區(qū)人均GDP取自然對(duì)數(shù)來刻畫。在中介變量中:技術(shù)創(chuàng)新(innov)指標(biāo)使用區(qū)域創(chuàng)新能力來衡量,數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)報(bào)告》;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(str)采用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值比例表示,該指標(biāo)越大則表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越高級(jí)。各變量統(tǒng)計(jì)性描述見表2。

表2 變量及其統(tǒng)計(jì)性描述

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基本模型回歸

本文對(duì)中國(guó)30個(gè)省份(不含西藏和港澳臺(tái)地區(qū))2008—2019年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,并根據(jù)財(cái)政部《關(guān)于明確東中西部地區(qū)劃分的意見》分類,將樣本區(qū)分為東部地區(qū)與中西部地區(qū)進(jìn)一步分析(其中,東部地區(qū)包括北京、天津、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東9個(gè)省份。中西部地區(qū)包括中部的河北、山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南及西部的內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、云南、貴州、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆,共21個(gè)省份)。表3的(1)～(3)列為OLS回歸結(jié)果,顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)估計(jì)系數(shù)顯著為正,即數(shù)字經(jīng)濟(jì)確實(shí)促進(jìn)了碳生產(chǎn)率水平的提高。第(4)～(6)列為控制時(shí)間和省份的雙固定效應(yīng)回歸,結(jié)果顯示無論在全樣本還是東部與中西部分樣本數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳生產(chǎn)率都呈現(xiàn)正相關(guān),全樣本中INT的系數(shù)為1.220 2,東部地區(qū)的影響系數(shù)為1.024 1,中西部地區(qū)的影響系數(shù)為1.295 6且都通過了5%水平下的顯著性檢驗(yàn)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)中西部地區(qū)的碳生產(chǎn)率提升效應(yīng)大于東部地區(qū),可能的原因是,東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳生產(chǎn)率的平均水平較高,而中西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳生產(chǎn)率具有更高的提升空間,使數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更顯著,這為中西部地區(qū)借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)彎道超車提供可能。勞動(dòng)力投入(LAB)系數(shù)回歸都為正,但在中西部地區(qū)不顯著,中西部勞動(dòng)力成本相對(duì)較低,使這些地區(qū)更多的發(fā)展高能耗勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)進(jìn)而不利于碳生產(chǎn)率提升。市場(chǎng)化水平(OPEN)回歸系數(shù)并不顯著,可能的原因是,在市場(chǎng)化改革過程中,招商引資及工業(yè)發(fā)展更多以粗放型高能耗模式擴(kuò)張,不利于碳生產(chǎn)率提升。無論是全體樣本還是分樣本回歸,環(huán)境規(guī)制(ER)都促進(jìn)了碳生產(chǎn)率的提高,在雙碳目標(biāo)的背景下,國(guó)家通過相關(guān)行政法規(guī)及政策的制定倒逼高能耗企業(yè)改革,形成了良好的引導(dǎo)作用。同時(shí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PGDP)指標(biāo)系數(shù)不顯著,可能的原因是以往發(fā)展過程中更注重經(jīng)濟(jì)增速,強(qiáng)調(diào)量的增長(zhǎng),而忽略了節(jié)能環(huán)保的低碳發(fā)展。上述實(shí)證結(jié)果支持假說1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域碳生產(chǎn)率具有正向提升作用。

表3 基本回歸結(jié)果

(二)傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)

上文構(gòu)造的兩部門數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響區(qū)域碳生產(chǎn)率理論模型中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過對(duì)技術(shù)創(chuàng)新(innov)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(str)兩個(gè)渠道對(duì)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。首先采用兩步回歸法,對(duì)傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見表4的回歸:第(2)和(4)列結(jié)果顯示,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與兩個(gè)中介變量存在顯著正向關(guān)系,第(3)和(5)列結(jié)果表示在基準(zhǔn)回歸基礎(chǔ)上,加入兩個(gè)中介變量以后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與中介變量對(duì)碳生產(chǎn)率的促進(jìn)作用仍然在至少5%的水平上顯著。對(duì)比基準(zhǔn)模型,加入中介變量技術(shù)創(chuàng)新(innov)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(str)后,系數(shù)降為1.142 2與1.110 4,表明區(qū)域創(chuàng)新水平提升與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)都是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)碳生產(chǎn)率提升的作用機(jī)制。

表4 傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

表5為中介效應(yīng)Soble檢驗(yàn)結(jié)果,根據(jù)z統(tǒng)計(jì)量匯報(bào)結(jié)果,z>0.97,即Soble檢驗(yàn)拒絕了不存在中介效應(yīng)的假設(shè),數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過技術(shù)創(chuàng)新(innov)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(str)兩個(gè)渠道影響碳生產(chǎn)率提升的間接效應(yīng)分別為0.071 6和0.447 3,直接效應(yīng)分別為1.133 5和0.614 5,中介效應(yīng)占比分別為5.94%和42.13%,說明技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)確實(shí)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響碳生產(chǎn)率提升的重要途徑,假說2和假說3得到驗(yàn)證。

表5 Soble檢驗(yàn)結(jié)果

(三)空間模型回歸

本文對(duì)中國(guó)30個(gè)省份(不含西藏和港澳臺(tái)地區(qū))2008—2019年碳生產(chǎn)率的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見表6。各個(gè)省份的碳生產(chǎn)率1%水平下的顯著性檢驗(yàn),表明在考察年份中,各省份的碳生產(chǎn)率存在空間相關(guān)性,即區(qū)域碳生產(chǎn)率具有明顯的空間異質(zhì)性與空間依賴性。

表6 碳生產(chǎn)率的Moran’I指數(shù)

通過Wald檢驗(yàn)與LR檢驗(yàn)進(jìn)行模型的選擇,在經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣下,空間滯后、空間誤差的LR檢驗(yàn)與Wald檢驗(yàn)均在1%水平下的顯著,拒絕了空間計(jì)量模型采用空間誤差模型SEM與空間滯后模型SAR的原假設(shè)。綜上,本文選用時(shí)空雙重固定效應(yīng)的動(dòng)態(tài)空間進(jìn)行回歸,同時(shí)運(yùn)用SDM模型的偏微分法,將總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)進(jìn)一步研究,具體結(jié)果見表7。

表7 空間模型回歸結(jié)果

在全樣本回歸下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的系數(shù)始終為正,并通過了至少5%水平下的顯著性檢驗(yàn),說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(INT)對(duì)中國(guó)省級(jí)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生了正面影響,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提高1%將對(duì)本地碳生產(chǎn)率產(chǎn)生1.165 9%的推動(dòng)作用。觀察數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳生產(chǎn)率的空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)W×CP的系數(shù)為正(0.234 4),說明在全國(guó)范圍內(nèi)各省的碳生產(chǎn)率提升仍以正向溢出效應(yīng)為主,各地區(qū)之間有正向的趕超效應(yīng)。W×INT系數(shù)為-0.458 5,由此可見數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)本地碳生產(chǎn)率產(chǎn)生正面影響,但外部空間溢出效應(yīng)以負(fù)向競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)占優(yōu)。非空間計(jì)量模型中自變量的回歸系數(shù)表示對(duì)因變量的直接影響程度,但空間計(jì)量模型中的自變量回歸系數(shù)包括直接效應(yīng)和反饋效應(yīng)兩個(gè)方面。進(jìn)一步對(duì)SDM模型進(jìn)行全微分,分解出數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳生產(chǎn)率的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)。表7的總效應(yīng)(5)中,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平INT的系數(shù)0.929 9就包括了表7模型(3)中INT的直接效應(yīng)1.161 5和表7模型(4)中-0.231 6的間接效應(yīng),但間接效應(yīng)系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)本土碳生產(chǎn)率產(chǎn)生正面影響,但是相鄰地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)本地碳生產(chǎn)率的影響并未發(fā)揮正向空間溢出效應(yīng)。

考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率影響存在區(qū)域異質(zhì)性,進(jìn)一步將樣本劃分為東部與中西部地區(qū)展開估計(jì),回歸結(jié)果如表8所示:東部地區(qū)的空間溢出回歸系數(shù)為負(fù)但不顯著,雖然數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)本地區(qū)碳生產(chǎn)率的提升發(fā)揮了積極作用,但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的外部溢出仍然以競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)為主,發(fā)達(dá)省份因其虹吸效應(yīng)集聚高質(zhì)量要素,而表現(xiàn)出負(fù)的間接效應(yīng)。而中西部地區(qū)的空間溢出效應(yīng)顯著為正,有著顯著的后發(fā)優(yōu)勢(shì),通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)中西部省份經(jīng)濟(jì)低碳綠色增長(zhǎng)的共同發(fā)展,區(qū)域協(xié)同效應(yīng)顯著。以上回歸結(jié)果驗(yàn)證了假說4,表明加快推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅有利于本地碳生產(chǎn)率提高,也通過示范作用與競(jìng)爭(zhēng)作用產(chǎn)生外部效應(yīng)。

表8 空間模型回歸結(jié)果(分地區(qū))

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)替換解釋變量

本文的核心解釋變量為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,為了緩解模型存在的內(nèi)生性問題,采用滯后一期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行回歸,表9模型(1)結(jié)果顯示,滯后一期的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平回歸系數(shù)為1.326 1,且在5%水平顯著為正,再次驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

(二)區(qū)分時(shí)間段回歸

數(shù)字經(jīng)濟(jì)離不開互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,2013年國(guó)務(wù)院印發(fā)《“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略及實(shí)施方案》,推動(dòng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,因此以2013年為分界點(diǎn),進(jìn)一步將樣本時(shí)間劃分為2008—2013年、2014—2019年兩個(gè)階段分別進(jìn)行回歸,具體結(jié)果見表9,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)都顯著為正,且在“寬帶中國(guó)”戰(zhàn)略實(shí)施后的促進(jìn)作用0.931 2大于戰(zhàn)略實(shí)施前的系數(shù)0.588 4,結(jié)果依然是穩(wěn)健的,進(jìn)一步驗(yàn)證了假說1,隨著各省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的日益增強(qiáng),有利于促進(jìn)碳生產(chǎn)率的提升。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

六、結(jié)論與建議

本文構(gòu)建兩部門下數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展多渠道影響碳生產(chǎn)率的理論模型,從四個(gè)維度篩選指標(biāo)構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平綜合測(cè)度體系,并進(jìn)一步從影響效應(yīng)、傳導(dǎo)機(jī)制及空間溢出效應(yīng)分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域碳生產(chǎn)率的影響。研究結(jié)果表明:第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于提升碳生產(chǎn)率,呈現(xiàn)出區(qū)域異質(zhì)性,對(duì)中西部地區(qū)的提升作用大于東部地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略對(duì)推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色低碳發(fā)展具有重要意義。通過進(jìn)行更換解釋變量、分時(shí)段回歸等穩(wěn)健性檢驗(yàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的提升作用仍然成立;第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化兩個(gè)渠道對(duì)區(qū)域碳生產(chǎn)率提升產(chǎn)生間接影響;第三,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在中西部地區(qū)對(duì)碳生產(chǎn)率呈現(xiàn)顯著的正向空間溢出效應(yīng),但在東部地區(qū)和全國(guó)范圍來看并未對(duì)相鄰地區(qū)碳生產(chǎn)率的提升發(fā)揮正向外部效應(yīng)。基于本文研究,提出以下建議:

第一,在發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的過程中要加強(qiáng)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政策引導(dǎo)和扶持。根據(jù)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,數(shù)字經(jīng)濟(jì)普及,數(shù)字信息資源和數(shù)字經(jīng)濟(jì)商務(wù)化各方面發(fā)展進(jìn)度補(bǔ)齊短板。加快推動(dòng)5G、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新一代數(shù)字信息技術(shù)在制造企業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用,著力提升企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力,通過產(chǎn)品升級(jí),價(jià)值鏈升級(jí)以及商業(yè)模式升級(jí),加快數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的進(jìn)程,進(jìn)一步夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)。

第二,優(yōu)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)制度的頂層設(shè)計(jì)。一是,扎實(shí)推進(jìn)以創(chuàng)新為內(nèi)核的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,通過技術(shù)創(chuàng)新增強(qiáng)可持續(xù)發(fā)展能力,加大培育掌握數(shù)字技術(shù)、具備數(shù)字素養(yǎng)的新型人才;始終注重通過創(chuàng)新投入來促進(jìn)碳生產(chǎn)率的提高,從而實(shí)現(xiàn)“既要綠水青山也要金山銀山”。二是,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)中國(guó)綠色可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié),也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)低碳發(fā)展的重要一步,推動(dòng)傳統(tǒng)行業(yè)尤其是資源型重工業(yè)向自動(dòng)化、綠色化轉(zhuǎn)變,讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)更好的服務(wù)現(xiàn)代工業(yè);通過開辟新的應(yīng)用場(chǎng)景,激發(fā)出更多的新業(yè)態(tài)和新模式,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向低碳化,綠色化轉(zhuǎn)型。

第三,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)化、差異化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略。數(shù)字經(jīng)濟(jì)既是實(shí)現(xiàn)碳生產(chǎn)率提高的重要驅(qū)動(dòng)力,又是促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展的新引擎。東部地區(qū)具有一定的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展平臺(tái)基礎(chǔ),應(yīng)當(dāng)注重相關(guān)領(lǐng)域核心技術(shù)的突破與攻關(guān),發(fā)揮良好的示范作用,引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,推動(dòng)中西部地區(qū)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與數(shù)字技術(shù)的融合。中西部地區(qū)應(yīng)當(dāng)適度超前布局?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略,加快新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)度,降低數(shù)字技術(shù)使用門檻,為實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)賦予更大的動(dòng)能。通過動(dòng)態(tài)化、差異化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略,逐步改善區(qū)域間發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀,加快消除數(shù)字鴻溝,以數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)低碳綠色發(fā)展。