雙碳背景下數字經濟對碳排放強度的影響研究

郭玥沁　郭彬　張榮霞

[摘要]數字經濟助推我國經濟轉型發展的同時，碳中和作為環境治理的目標被提上日程，數字經濟發展對碳排放的影響亟待探討。選取2014—2020年省際面板數據，基于環境規制的中介路徑與綠色創新的調節效應分析數字經濟發展對碳排放強度的影響，并進一步分析了數字經濟不同維度和碳排放強度、環境規制和綠色創新之間的異質性關系。研究表明：數字經濟、環境規制和綠色創新降低碳排放強度；環境規制在數字經濟對碳排放強度的影響中存在中介效應，綠色創新在數字經濟通過環境規制影響碳排放強度的過程中具有調節作用，不同綠色創新水平下數字經濟對碳排放強度的影響不同；數字基礎設施和數字產業化顯著抑制碳排放強度，而產業數字化的抑制作用不顯著；環境規制對綠色創新的正向促進作用呈“U”型變化。

[關鍵詞]碳排放；數字經濟；環境規制；綠色創新；有調節的中介效應模型

一、 引言

2020年我國數字經濟規模高達39.2萬億元，占當年GDP的38.6%1，可見數字經濟已成為國民經濟增長新引擎。憑借大數據技術，各生產部門的資源整合、科學決策和環境監管能力得到提高，數字經濟逐漸成為企業進行綠色創新、政府實施環境規制的重要渠道，為實現高質量綠色創新及高效率環境規制提供了廣袤沃土和支撐載體。那么，數字經濟能否助力碳減排？環境規制和綠色創新在其中發揮怎樣的作用？在考量環境規制和綠色創新的作用下探究數字經濟對碳排放強度的影響，提出相應對策建議，是促進實現雙碳目標的應有之義。

基于此，本文構建中介效應模型，探究數字經濟、環境規制和碳排放強度之間的關聯與傳導機制，隨后構建有調節的中介效應模型分析綠色創新的調節作用，并做簡單斜率圖顯示不同水平綠色創新的調節作用下數字經濟對碳排放強度的影響變化，最后進一步分析數字經濟不同維度對碳排放強度的異質性影響，并利用分位數回歸模型分析綠色創新與環境規制的異質性關系。

二、 文獻綜述與研究假設

1. 數字經濟對碳排放的影響

數字經濟帶動了信息通訊等數字產業發展，也將數字技術向傳統產業滲透，從而提高了社會的網絡化、數字化、智能化水平，在推動經濟高質量發展的同時也表現出一定的環境效應。宏觀層面上，數字經濟依托大數據、云端、人工智能等技術能助力數字化城市建設，推動城市向信息化、智慧化發展。通過數字技術可實時掌握并分析重要數據信息，據此進行科學決策與安排，可以高效利用能源，降低碳排放，例如，數字技術用于了解能源市場動向，以便政府通過定價和交叉補貼等方式控制能源供應量，碳排放交易平臺的數字化運營有助于高效控制能源使用量[1]，以數智化為關鍵手段的新型電力系統也通過新能源主導和多能互補實現綠色低碳轉型發展，從而降低碳排放強度。中觀層面上，數字技術可用于傳統產業的升級改造，促進產業智能化、綠色化轉型。高污染排放的勞動密集型重工業若將數字技術融合于自身生產實踐，可以向環境友好和技術密集的方向調整[2]，產業結構的優化升級刺激生產要素從邊際效益低的部門流向邊際效益高的部門，能源使用效率及資源配置效率得到提高，碳排放強度得以降低。微觀層面上，首先企業能通過數字技術優化碳排放的末端治理，同時精確掌握能源流數據，以便高效配置能源要素，實現碳減排；其次，數字技術的廣泛應用會增強城市低碳發展的需求引致效應[3]，提高居民的綠色產品需求和低碳消費意識，從而有利于全面普及綠色低碳行為；最后，數字金融的支持有助于降低企業融資約束和緩解資源錯配，進而提高能源利用率，降低碳排放強度。綜上所述，本文提出研究假設1：

H1：數字經濟的發展將降低碳排放強度。

2. 環境規制的中介效應

環境規制指政府通過法律法規、行政監管、經濟激勵約束經濟主體排污行為的制度安排，分為命令控制型、市場激勵型和自愿型環境規制。研究證明數字經濟能降低環境規制的實施成本和難度，從而有利于環境規制成效的發揮。企業層面上，企業依托數字技術能高效整合并分析資金、人力和物資數據，提高生產率，減少資源浪費。政府層面上，大數據、云計算、遙感技術等可實時監測環境數據，提高對污染源的感知力和預警力[4]，也有利于環境規制績效的評估，為制定治污計劃和環保政策提供數據參考。社會層面上，數字媒介為公眾獲取環境信息、形成綠色環保理念提供了新的方式和契機[5]，公眾可通過互聯網反映污染行為，實現政府、企業和民眾在環境規制上的協同發力。有關環境規制對碳排放的影響主要有兩種觀點：一種觀點是“綠色悖論”，即環境規制會增加碳排放，化石能源所有者預期環境規制會減少自身未來收益，就加快能源開采和消費，導致能源價格下滑，需求量上升，帶動碳排放增加。但受企業生產成本和規模的限制，短期內化石能源消耗量難以大幅變動，即使因價格下跌導致化石能源采購增加，能源的可儲存性也使得其當期不一定被消費，則當期碳排放不一定增加[6]。另一種觀點是“倒逼減排”，基于市場激勵型環境規制，政府征收碳稅、能源稅和排污費等能提高化石能源的生產成本與環境成本，導致化石能源需求量降低，實現碳排放減少；政府補貼清潔能源，鼓勵使用替代能源，同樣有助于達到減排目的[7]。命令控制型環境規制如關閉部分高污染企業、設定排污限額、強制使用低碳技術等，可從源頭上降低碳排放。綜上，本文提出研究假設2和3：

H2：環境規制能降低碳排放強度。

H3：環境規制在數字經濟對碳排放強度的影響中有中介作用。

3. 綠色創新的調節效應

綠色創新是減少環境污染和原材料與能源消耗的技術創新的產出。已有研究表明，碳排放與綠色創新相關。運用綠色技術的低碳型產品用于污染密集型產業可以節約化石能源用量，降低碳排放，對工藝流程和設備的綠色創新有利于拉高能源轉化效率，壓縮生產過程中的碳排放。綠色創新在數字經濟影響環境規制的過程中發揮了推動作用，有學者發現綠色創新與數字經濟的正相關關系，這有助于降低環境規制強度的拐點[8]。強度較小的環境規制能使企業通過綠色創新的盈利抵消因環境保護增加的成本，長期來看有助于提升企業綠色生產效率，既能使環境規制的實施更為便利，又有利于從生產環節降低污染排放。綠色創新在環境規制推動碳減排的過程中也發揮了作用，一方面，嚴格的環境規制政策會成為污染密集型企業進入市場的壁壘，也吸引具備綠色技術的環保型企業進入市場，助力減排減碳；另一方面，基于“創新補償”效應，企業傾向于進行綠色創新來應對環境規制增加的成本，通過改進生產工藝或提高治污能力滿足環境規制的污染排放要求，同時政府提供的綠色補貼也助力企業進行綠色創新。企業發展不再依賴高耗能、高污染、高排放，而是將綠色創新與產業轉型升級相結合，從而降低碳排放強度[9]。基于上述總結，本文提出假設4、假設5a和5b：

H4：綠色創新能降低碳排放強度。

H5a：綠色創新在數字經濟對環境規制的影響中有調節作用。

H5b：綠色創新在環境規制對碳排放強度的影響中有調節作用。

依據以上假設，本文的概念模型如圖1所示。

三、 研究設計

1. 變量選取與數據來源

（1）變量選取

被解釋變量：碳排放強度（CARB）。本文參考程海森等[10]的研究，使用聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）推薦的碳排放測算方法，用消費燃料數量與各類能源的碳排放系數相乘得出碳排放總量，再除以各地GDP得出碳排放強度。

核心解釋變量：數字經濟（DECO）。參考中國信息通信研究院、騰訊研究院等發布的指標，從數字基礎設施、產業數字化、數字產業化三方面構建評價指標體系如表1所示，選擇熵值TOPSIS法計算指標權重和總得分。

中介變量：環境規制（ENV）。環境規制多用環境污染治理投資來度量，但污染治理投入與治理效果不一定呈等比關系，故本文選用污染排放指標度量環境規制效果，工業是污染排放的主要來源，參考倉定幫等[11]的研究，用工業產值與工業固體廢棄物排放量的比值代表環境規制水平。

調節變量：綠色創新（GINO）。本文從投入產出角度評價綠色創新，投入部分分別以R&D人員全時當量、R&D經費內部支出、單位GDP能耗代表勞動力、資本和能源投入；產出分為期望產出和非期望產出，期望產出包括建成區綠化覆蓋率、有效發明專利數、規模以上工業企業新產品銷售收入和技術市場成交額，非期望產出用一般工業固體廢物產生量、廢氣中二氧化硫排放量和廢水排放量反映，用熵值TOPSIS法計算綠色創新得分。

控制變量：城鎮化水平（CIT），用城區面積與該省份總面積的比值反映；技術進步（SKI），用高技術產業新產品開發項目數反映；產業結構（IND），參考夏海力和葉愛山[12]的研究，以三大產業產值加權計算后的結果衡量產業結構水平，三次產業權重分別設定為1、2、3，該數值越大，表明產業結構水平越高；就業水平（EMO），以失業率衡量；人口規模（POP），以年末人口數代表。

（2）數據來源

基于數據可得性，未考慮西藏、臺灣、澳門和香港的數據，以其余30個省份（包括直轄市、自治區）為研究對象，時間跨度為2014—2020年，上述變量數據來自CEARs、相應年份《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國科技統計年鑒》和各省份統計年鑒以及北京大學、浙江大學發布的指數報告。

2. 研究方法與模型構建

（1）多元回歸模型

為檢驗假設H1、H2和H4，本文構建多元回歸模型分別研究數字經濟、環境規制與綠色創新對碳排放的影響，為消除異方差影響，對存在指數增長趨勢的變量做對數化處理，為避免內生性偏誤，控制時間效應，分別構建模型（1）、模型（2）和模型（3）。

其中，i表示省份，t表示年份，[lnCARB]表示碳排放強度，[lnDECO]表示數字經濟，[lnENV]表示環境規制，[lnGINO]表示綠色創新，[control]表示所有控制變量，[Year代表對時間的控制，ε]表示隨機誤差。

（2）中介效應模型

為檢驗假設H3，本文引入中介效應模型，逐步回歸分析數字經濟通過環境規制對碳排放強度的影響，設定如下：

其中[α1]表示數字經濟對碳排放強度的總效應，[γ1]表示數字經濟影響碳排放強度的直接效應，[β1×γ2]表示環境規制的中介效應。

（3）有調節的中介效應模型

為檢驗假設H5a和H5b，通過加入核心解釋變量與調節變量的交乘項檢驗綠色創新在數字經濟對碳排放中的調節效應，具體設定如下：

以交互項[lnDECOit×lnGINOit]、[lnENVit×lnGINOit]的系數度量調節作用。[c3]反映綠色創新對數字經濟影響碳排放強度的調節作用，[a3]和[b3]反映綠色創新通過環境規制的調節作用。

（4）分位數回歸模型

本文構建分位數回歸模型揭示環境規制與綠色創新之間的異質性關系，模型設定如下：

其中[QθlnGINOitlnENVit]為給定解釋變量環境規制的情況下被解釋變量綠色創新在第[θ]分位數上的值，[β（θ）]為[θ]分位數回歸系數。

四、 實證結果分析

1. 描述性統計與相關性分析

表2為各變量的描述性統計及相關性分析結果。

由表2可知，碳排放強度（CARB）的平均值為0.804，標準差為0.585，數字經濟水平（DECO）的平均值為0.209，標準差為0.113，說明受雙碳目標約束和數字化轉型的影響，各地碳排放強度和數字經濟水平差異不大。參考Tsui等[13]的研究，各變量Pearson相關系數絕對值基本小于臨界值0.75，說明不存在嚴重的多重共線性問題，樣本具備回歸分析的可行性。

2. 主效應檢驗

如表3所示，模型（1）、模型（2）和模型（3）中數字經濟（lnDECO）、環境規制（lnENV）和綠色創新（lnGINO）的系數顯著為負，表明數字經濟、環境規制和綠色創新均能降低碳排放強度，假設H1、H2和H4得到驗證。數字經濟提高了企業資源利用效率，推動產業結構優化升級，從而驅動產業綠色化、低碳化，實現“30·60”雙碳目標。在環境規制方面，政府征收能源稅、補貼清潔能源等舉措能夠有效降低能源需求，達到減排目的。綠色創新通過對高能耗、高污染的產品及生產工藝進行革新，能減少原材料和能源消費，碳排放相應降低。

3. 中介效應檢驗

環境規制能顯著抑制碳排放，那么環境規制能否作為數字經濟影響碳排放的中介變量呢？本文構建中介效應模型進行分析，結果見表4。

根據表4，模型（4）中數字經濟（lnDECO）對環境規制（lnENV）的系數為正但不顯著，且模型（5）中數字經濟和環境規制對碳排放（lnCARB）的系數均顯著為負，又因為模型（1）中數字經濟對碳排放的系數顯著為負，表明環境規制在數字經濟發展與碳排放之間可能存在中介效應，故做Sobel檢驗，p值小于0.1，證明中介效應顯著，假設H3得到驗證。此外，模型（4）中lnDECO系數與模型（5）中lnENV系數的乘積與模型（5）中lnDECO系數是同號，表明該效應為部分中介效應，即直接效應和中介效應都存在。-0.2323為直接效應系數，表明數字經濟本身能降低碳排放強度，在這個過程中，環境規制是重要的影響路徑。以信息技術為核心的數字經濟加大了社會公眾之間的信息透明度，政府能實時監督各經濟主體的排污行為與能源使用情況，環境規制實操更為便利，企業節能減排意識得到強化，對清潔能源的使用頻率增加，從而有助于降低碳排放強度。

4. 調節效應檢驗

實現雙碳目標還需要通過綠色創新做好“減排量”和“去存量”，本文引入綠色創新變量，依據有調節的中介效應模型檢驗綠色創新的調節效應，結果見表5。

如表5所示，模型（6）顯示綠色創新正向調節數字經濟對碳排放強度的總效應，調節系數為1.1637；進一步根據模型（7）交互項lnDECO×lnGINO以及模型（8）交互項lnENV×lnGINO的回歸系數可知，綠色創新對數字經濟通過環境規制影響碳排放強度的間接路徑調節效果顯著，符合假設H5a和H5b。綠色創新負向調節數字經濟對環境規制成果的促進作用，并正向調節環境規制對碳排放強度的抑制作用。這可能是因為綠色創新能提升能源使用效率，由于資本積累與能源消費之間存在互補關系，企業收入上升，能源購買力提高，引發能源回彈效應[14]，數字產業電力消費加劇，擴大環境污染，影響環境規制效果；此外，雖然環境規制限制污染排放量，但在綠色創新作用下單位能源用量的污染排放降低，企業基于經濟效益考量，只要不觸及環境規制的紅線，使用更多的能源創造價值也無妨，從而帶動碳排放強度增加。

5. 不同水平綠色創新調節作用下，數字經濟通過環境規制對碳排放的影響變化

如圖2所示，數字經濟對碳排放的總效應隨著綠色創新水平的提升由負向抑制變為正向促進，影響系數由-0.293變為0.034。如圖3、圖4所示，隨著綠色創新水平的提升，數字經濟對環境規制由正向促進變為負向抑制，其影響系數由0.156變為-0.467，環境規制對碳排放的負向抑制作用減弱，影響系數由-0.542變為-0.425。在綠色創新水平較低的階段，數字經濟有利于環境規制成效，受綠色創新影響，企業化石能源消耗減少，污染處理得當，碳排放強度降低；隨著綠色創新水平的提升，能源回彈效應出現，企業能源需求量增加，加之數字經濟發展也需要大量能源消耗，環境規制成效降低，對碳排放的抑制力減弱。

6. 異質性分析

（1）數字經濟維度的異質性

數字經濟包括數字基礎設施建設、數字產業化和產業數字化，僅從數字經濟的總量指標評估數字經濟對碳排放強度的影響有些局限，故本文分別分析數字基礎設施建設（INFRA）、數字產業化（DIG_IND）和產業數字化（IND_DIG）對碳排放強度的影響，結果見表6。

由表6可見，數字基礎設施建設（INFRA）、數字產業化（DIG_IND）顯著抑制碳排放強度，而產業數字化（IND_DIG）的抑制作用不顯著。因為數字基礎設施與數字產業本身具有綠色低碳的特點，而對“產業數字化”而言，數字要素與其他產業融合是一個循序漸進的過程，數字經濟紅利的釋放可能存在一定時滯。

（2）環境規制與綠色創新的異質性

前文對環境規制與綠色創新之間的相互關系無過多涉及，為此進行分位數回歸，探究在不同綠色創新水平下環境規制對綠色創新的影響，結果如表7所示。

由表7可見，環境規制推動綠色創新水平提升，且隨著綠色創新水平提升，環境規制對綠色創新的促進作用呈“U”型變化。可能是因為綠色創新水平較低時，環境規制刺激企業從治污向綠色研發轉變，綠色創新能力提升；綠色創新發展到一定水平后，現有綠色技術已基本滿足環境規制要求，企業傾向于將資源投入自身生產運營，環境規制對綠色創新的促進作用減弱；綠色創新水平進一步提升后，企業生產效率上升， 在環境規制的壓力下，綠色產出增速加快，綠色創新水平增幅變大。

7. 內生性問題與穩健性檢驗

碳排放變化可能對數字經濟水平產生逆向影響，即數字經濟與碳排放不一定是完全外生關系，考慮到模型可能存在內生性問題，本文做下列穩健性檢驗：

（1）構建同時控制時間效應和個體效應的固定效應模型，采用聚類穩健標準誤回歸。

（2）將信息化人才儲備作為數字經濟的工具變量，使用兩階段最小二乘法回歸。信息化人才儲備采用高等理工院校本、專科學生預計畢業生數度量，主要基于以下考慮：信息化人才儲備由高校決定，不受碳排放和環境規制的直接影響，滿足外生性要求；信息化人才儲備與數字經濟水平高度相關。

以上結果一定程度上證實了內生性問題的存在，其中核心解釋變量系數的方向與顯著性與前文并無顯著差異，本文研究結論穩健。

五、 結論與啟示

1. 研究結論

研究發現：①數字經濟、環境規制和綠色創新降低碳排放強度；②環境規制在數字經濟與碳排放強度之間存在部分中介效應，數字經濟通過促進環境規制成效降低碳排放強度；③受“能源回彈效應”影響，綠色創新正向調節數字經濟對碳排放強度的抑制作用，間接路徑為負向調節數字經濟對環境規制的促進作用，正向調節環境規制對碳排放強度的抑制作用；隨著綠色創新水平的提升，數字經濟對碳排放強度的總效應由負向抑制變為正向促進，從中介路徑來看，數字經濟對環境規制的作用由正向促進變為負向抑制，環境規制對碳排放強度的負向抑制作用減弱；④數字基礎設施和數字產業化顯著降低碳排放強度，而產業數字化的減排作用不明顯；⑤環境規制能促進綠色創新，這種正向促進作用呈“U”型，隨著綠色創新水平的提高，環境規制對綠色創新的促進作用先減弱后增強。

2. 對策建議

基于以上結論，本文提出對策建議如下：

第一，健全數字經濟與環境規制的協調機制。將大數據、云計算等數字技術與環境規制舉措相融合，聚焦污染排放監測設備、碳排放監測及捕捉設備的研發與應用，提高環境質量監測的科學性與精確性；在加大節能減排政策執行力度的同時，也要繼續推動數字化轉型和綠色技術研發，力求數字經濟與環境規制齊頭并進。

第二，優化能源結構以扭轉綠色創新的正向調節效應。雖然綠色創新會引起能源回彈效應，但也不可過度控制能源消費，而應著力優化能源結構，提高可再生能源消費占比。政府部門可通過行政管制或征收能源稅等方式改善以化石能源為主的能源結構，企業要強化節約型能源消費和生產模式，減少能源浪費。

第三，推進傳統產業與數字產業深度融合。傳統產業須加強核心技術攻關，實現技術自主可控，積極落實技術創新成果轉化，并主動與互聯網平臺企業進行合作，發揮平臺賦能作用；政府可推出數字化轉型公共服務，鼓勵產業之間加大轉型交流與合作力度，對處于劣勢地位的產業給予幫扶，加大數字技術賦能的廣度和深度。

第四，制定差異化環境規制政策促進綠色創新。在不同綠色創新水平階段下，政府可制定有針對性的環境規制政策。當綠色創新水平較低時，在實施環境規制的同時也應加大研發資助力度，力求企業通過綠色創新完成污染治理要求；當綠色創新水平有所提升時，政府可適當加大環境規制力度，使企業無法放松綠色創新，進而維持綠色創新水平穩步增長。

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基金項目：山西省科協調研課題“產業技術創新聯盟在科技成果轉化中的作用機理及對策研究”（項目編號：KXKT201910）；山西省科協重點調研課題“山西省科技工作者狀況調查項目”（項目編號：KXKT202201）；山西省戰略規劃課題“山西省創新券實施效果評價及管理優化研究”（項目編號：202104031402052）。

作者簡介：郭玥沁（1998-），女，太原理工大學經濟管理學院碩士研究生，研究方向為科技管理、數字經濟；郭彬（1970-），男，博士，太原理工大學經濟管理學院教授、碩士研究生導師，研究方向為科技管理、數字經濟；張榮霞（1980-），女，博士，太原理工大學經濟管理學院講師，研究方向為政策評價。

（收稿日期：2022-07-12 責任編輯：蘇子寵）

1 資料來源于《中國數字經濟白皮書》，中國信通院，http：//www.199it.com/archives/1237607.html。