數字賦能對傳統能源產業低碳轉型的影響機制

孫 菲，劉 穎，孫崇亮，孫海燕

（1.東北石油大學經濟管理學院，黑龍江大慶 163318；2.大慶油田設計院有限公司，黑龍江大慶 163318）

0 引言

傳統能源，也稱“常規能源”，是目前已經被人們廣泛使用且技術上較為成熟的能源，主要包括油、氣、煤、水等。與新能源相比，傳統能源的能量密度較大，即單位體積傳統能源能夠產生更多的能量。因此，在我國，傳統能源仍將長期占據主體地位。當前，“多煤少油缺氣”是我國傳統能源的基本格局。由于傳統能源在使用過程中會對環境產生較大污染，隨著能源消費量的持續上升，以油、氣、煤為主的傳統能源產業對大氣造成了嚴重污染，給生態環境帶來了較大的壓力。但目前，新能源的替補能力不足，我國對傳統能源的依賴性仍然較強，因此，傳統能源產業低碳轉型是實現“雙碳”目標的必由之路。

國家“十四五”規劃以構建現代能源體系為主要目標，制定了一系列重要措施。國家《“十四五”工業綠色發展規劃》《關于完善能源綠色低碳轉型體制機制和政策措施的意見》中先后明確：“十四五”時期，要以數字化轉型驅動生產方式變革，構建以碳達峰碳中和為引領的能源綠色低碳轉型推進機制，推動能源領域數字經濟發展。因此，尋求數字賦能傳統能源產業的低碳轉型具有重要意義。然而，數字賦能作為當前傳統能源產業低碳轉型的最優路徑之一，缺乏相關機理與實證等研究支持。因此，分析數字賦能傳統能源產業低碳轉型的機理，評價數字賦能水平與傳統能源產業低碳轉型的效果，進一步探討數字賦能對傳統能源產業低碳轉型的影響，兼具理論與現實意義。

1 文獻梳理

1.1 數字賦能的內涵

數字技術是通過通信設施實現信息技術傳遞的一種通用技術，后以數字技術為依托，發展衍生出大數據、人工智能（AI）和工業互聯網等。源于數字技術的數字賦能最初由賦能理論發展而來?！百x能”概念最早出現在社會行動以及自我救助的范疇中，隨即又被寬泛應用到社會弱勢群體以及加強自我控制行為的描述中［1］，可以利用非正式或者正式的組織活動與實踐來提高自我效能［2］。從管理學角度看，數字賦能于被管理者，能夠最大限度地激發個人的主觀能動性和潛能。當前，國內學者關于數字賦能內涵的研究概括起來包含三方面：（1）數字賦能是通過新興數字信息技術應用形成一種新的方法、路徑或可能性，來激發和強化行動主體自身的能力以實現既定目標，驅動商業創新和社會創新［3］。（2）數字技術賦能從本質上看，是將數字技術與傳統產業相結合的過程，將數字技術應用于傳統企業，對各類企業進行改造，加快企業產業鏈數字化進程，提升企業運營效率以及與市場動態接軌的能力［4］。（3）數字化賦能是指通過AI、區塊鏈等數字化工具對特定的人員進行賦能，提升其專業和技術能力［5］。目前，研究者將數字化賦能應用于突發公共事件應急管理系統、企業運營管理、商業生態系統等方面，為研究傳統能源產業轉型發展提供新的視角。

1.2 傳統能源產業低碳轉型

20 世紀60 年代后期，美國經濟學家肯尼斯·鮑爾丁提出了“生態經濟學”的概念［6］。生態經濟學是從經濟學角度研究生態系統和經濟系統所構成的復合系統的結構、功能、行為及其規律性的交叉學科［7］。由此，人們開始關注經濟發展帶來的生態環境問題。在一定時期內，由于各種條件的制約，人類所能發現的資源和可供人類利用的資源總是有限的，合理利用資源成為人類社會可持續發展的必然選擇。國內學者關于傳統能源產業低碳轉型的研究概括起來經歷了3 個階段：（1）提出能源企業走綠色低碳轉型之路。有研究在2015 年就指出，為應對氣候變化，從國情出發，我國能源企業如煤炭、石化等傳統能源企業應走綠色低碳轉型之路［8］。（2）實證分析能源產業的碳排放。有研究通過實證分析我國傳統能源企業碳排放量與工業經濟發展的關系、碳捕集技術對于保障我國煤基等傳統能源低碳可持續發展的作用、能源產業碳排放驅動因素，提出傳統能源企業應走綠色低碳轉型之路，且異質性行業低碳轉型路徑存在比較優勢［9］。（3）提出能源產業低碳轉型路徑。當前我國能源轉型遇到了電力、煤炭供應緊張等因素沖擊，亟需研究適合我國國情的能源綠色低碳轉型路徑［10］。一方面，要合理制定碳配額引導能源企業綠色低碳轉型［11］；另一方面，也要利用綠色金融支持能源企業發展［12］。

1.3 數字賦能傳統能源產業轉型

當今時代，傳統能源行業特別看重數字技術的升級迭代所帶來的巨大發展空間，并且希望通過轉型升級來實現價值創造。數字技術能夠有效降低成本、提高生產效率，從而提高傳統能源行業的經濟效益。大數據、數字孿生、人工智能、區塊鏈等數字技術將是助力我國能源產業實現碳中和目標的主要路徑［13］。數字化對能源消耗的影響主要包括抑制效應與增長效應：抑制效應主要表現為數字賦能能夠通過提高能源使用效率和優化產業結構降低能源強度；增長效應主要表現為數字技術賦能企業轉型將直接增加能耗、間接引致能源需求增加，最終可能導致因效率提高所節約的能源被因需求增加帶來的額外能源消耗（部分地）抵消，由此產生能源回彈效應。從國內看，數字賦能傳統能源產業轉型經歷了幾個階段的認知：（1）數字賦能后增加了企業能耗。21 世紀初，信息通信技術（ICT）的發展與應用減少了環境污染，但是其外觀、性能的優化都是以大量能耗為支撐的，反而加大了自然資源的浪費程度，然而網絡設備的運行、更新、處置卻能顯著提高人均能耗［14］。（2）數字賦能提高了傳統能源的使用效率。有研究在數字賦能背景下，利用DEA 模型對污染排放約束下我國各省份全要素水資源利用效率、工業用水效率以及分區域的農業用水效率進行了測算［15］。（3）數字賦能傳統能源產業轉型可在提升能源使用效率同時產生能源回彈效應。有研究發現數字化應用于傳統能源產業將提高能源使用效率，能效提高會促進能源消費需求增加，同時由于數字化設備的應用增加了電力消費［16］；進一步地，經驗顯示，能效提升的實際節能量往往少于預期，這種現象被稱為“回彈效應”［17］。此外，有研究通過實證檢驗發現，數字賦能與能源消耗間存在明顯的“U”型關系。（4）人力資本是數字賦能傳統能源產業轉型的重要因素。當前，人工智能的價值生產過程只不過是內部價值轉移過程，并沒有創造任何價值［18］，因此數字賦能附加值的形成離不開人力資本的貢獻。

綜上所述，現有數字賦能方面的研究多以數字賦能傳統能源產業轉型分析為主，構成了研究的邏輯起點，但很少就數字賦能傳統能源產業低碳轉型的相關問題進行系統性研究，并多囿于對某一問題的獨立解釋，缺乏系統架構的構建。具體表現為：一是對數字賦能傳統能源產業發展的機理研究相當零散，亟需構建一個完整的理論框架加以系統解釋；二是對數字賦能傳統能源產業低碳轉型的影響機制缺乏進一步的深入討論及充分的實證分析。因此，如何在一個統一的邏輯框架下分析數字賦能傳統能源產業低碳轉型的影響機制，為之提供一個清晰的微觀解釋既十分重要，更有待深入。

2 數字賦能傳統能源產業低碳轉型的機制

數字賦能的產生、發展與存在依賴于互聯網技術。數字賦能產業指的是利用數字技術，將不同行業不同行為主體聯系起來，實現數據信息共享，對現有資源進行優化分配整合，對相關主體的生產、銷售、組織等行為框架進行重組，促進相關主體提升效率、加速增長，對其產生正向效果。

低碳轉型的特征是低耗能、低污染、低排放。低碳轉型是一種可持續的發展模式。以數字化轉型驅動傳統能源產業生產方式變革，賦能傳統能源產業各產業鏈，提升能源、資源、環境管理水平，可以提升能源使用效率、降低能源消耗、減少碳排放量，但是，由于數字賦能提升了能源使用效率，能效提升將拉動能源需求增長，加之數字設備本身運轉也將產生巨大的能源消耗從而產生更多的能源需求，因此，數字賦能后將產生能源回彈效應。能源回彈是能源使用量的回彈，不會降低能源使用效率，而能源使用效率提升將促進低碳轉型。因此，通過數字賦能可以提高傳統能源產業低碳轉型效率，但由于存在能源回彈效應，數字賦能水平與傳統能源產業低碳轉型效果之間很可能呈現倒“U”型關系。

3 數字賦能水平與傳統能源產業低碳轉型效果綜合評價

3.1 評價指標體系構建

3.1.1 數字賦能水平評價指標體系構建

數字賦能于傳統能源產業，有利于提升能源使用效率，推動傳統能源產業低碳轉型。綜合考慮各位學者的觀點，從信息基礎設施發展水平、數字人才、數字產業化水平、產業數字化水平、數字金融5 個方面構建了數字賦能水平評價指標體系，具體如表1 所示。

表1 數字賦能水平評價指標體系

3.1.2 傳統能源產業低碳轉型綜合評價指標體系構建

我國傳統能源活動是CO2排放的主要來源，傳統能源產業低碳轉型有助于“雙碳”目標的實現。綜合考慮多位學者的觀點，從資源消耗強度、經濟效益、碳排放、技術投入與創新4 個方面構建了傳統能源產業低碳轉型綜合評價指標體系，如表2所示。

表2 傳統能源產業低碳轉型綜合評價指標體系

3.2 綜合評價模型：熵權-TOPSIS 模型

熵權-TOPSIS 法能夠避免主觀因素的干擾，較為客觀地反映評價對象的變化趨勢，因此，采用熵權-TOPSIS 法對相關指數進行測度。具體步驟如下：

第一，數據標準化。設評價系統中有a個待評價對象、b個評價指標，則評價矩陣為F=(fij)a×b。其中i=1,2,…,a；j=1,2,…,b。

對于正向指標

對于負向指標

歸一化處理

式（3）中：Nij表示第i個評價對象第j個評價指標的標準化評價值。

第二，計算指標熵值。

第三，確定指標權重。

第四，由標準化矩陣和指標權重得到標準化加權矩陣。

第五，確定正負理想解。正理想解是設想的最好的情況，用G+表示；負理想解是設想的最壞的情況，用G-表示。則

第七，計算各評價對象與最優方案的接近程度。

式（11）中，B-值相對越大說明評價對象距離最劣解越遠，則評價對象越好，所以C值越大表明評價對象越優。

3.3 數據來源與指標權重計算

3.3.1 數據來源

考慮到數據的可獲得性，以2011 至2021 年我國30 個省、自治區、直轄市（未含港澳臺和西藏地區）的面板數據為樣本，參考已有文獻對傳統能源產業的界定，選取煤炭開采和洗選業、石油和天然氣開采業和石油加工、煉焦及其他燃料加工業3 個行業作為傳統能源產業的研究對象。數據主要來自中國統計年鑒、各省份統計年鑒、中國工業統計年鑒、EPS 數據庫、中國碳核算數據庫（CEADs）以及北京大學數字惠普金融指數，其中部分缺失數據采用插值法進行補齊。

3.3.2 數字賦能水平各指標熵值與權重

用式（1）（2）對原始數據進行標準化處理，以消除各評價指標量綱及指標屬性等差異。對標準化的數據進行歸一化處理后，運用式（4）（5）確定各指標的熵值Hj和權重ωj，計算結果如表3 所示，可知數字賦能水平各指標中，數字產業化水平方面指標（軟件產品收入規模、人均電信業務總量、信息技術服務收入）的權重大于其他指標，這說明在數字賦能水平中，數字產業化帶來的影響更大。

表3 數字賦能水平各評價指標熵值與權重

3.3.3 傳統能源產業低碳轉型各指標熵值及權重

關于傳統能源產業低碳轉型各指標熵值和權重的計算，依然采用熵權法，計算結果如表4 所示。其中，指標權重表示該指標對目標層的影響，若某一指標權重越大，說明該指標對目標層的影響越大。由表4 可知，技術投入與創新的權重大于其他指標，說明其對傳統能源產業低碳轉型的影響較大。

表4 傳統能源產業低碳轉型各評價指標熵值及權重

3.4 評價結果及分析

3.4.1 數字賦能水平測度結果及分析

為研究數字賦能水平的發展變化規律，通過熵權-TOPSIS 法計算得出數字賦能水平測度結果。我國不同地區的資源分布、政府政策等情況存在著較大差異，為更直觀地分析各地區的數字賦能水平特征，依據岳陽統計局采用經濟發展水平和地理位置相結合的辦法［19］，將30 個省份劃分為東中西部三大經濟地區。其中，東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南；中部包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆。由計算結果可知，各省份數字賦能水平測度結果集中在0.02～0.60 之間，可見，我國目前數字賦能水平普遍偏低。圖1 為東中西部地區數字賦能水平測度結果和30 個省份數字賦能水平測度結果均值變化趨勢圖，可見東部地區數字賦能水平整體高于中部和西部地區，2011 至2021 年數字賦能水平整體呈現先上升后下降趨勢，其中2011 至2020 年各地區數字賦能水平穩步上升，2021 年開始下降。

圖1 樣本分三大區域的數字賦能水平變化趨勢

東部地區中，北京、廣東、上海、江蘇的數字賦能水平處于較高水平，得益于這些省份對數字經濟的重視。北京致力于數字經濟與實體經濟相融合創新，涌現出一批具有數字技術能力的實體企業，在推動自身數字化轉型的同時也為其他企業提供了數字支持。在這種良性循環中，北京的數字產業化水平快速發展，數字產業化水平顯著高于其他省份。廣東的數字賦能水平目前處于30 個省份中的最高位。廣東是我國的制造業基地，數字經濟發展領先全國，無論是從數字經濟規模還是從數字經濟融資規模來看都處于全國領先地位。廣東作為全國信息通信產業領頭省份，電子信息制造業、軟件和信息服務業規模較大，為其數字經濟的長期發展打下了堅實基礎。通過對數字賦能水平明細指標的整理分析可知，廣東數字賦能水平的各項指標均實現了快速增長。上海和江蘇長期以來對信息基礎的建設尤為重視，江蘇的每千人平均光纜線路長度在所有省份中處于最高水平，上海的移動電話普及率則在30個省份中處于較高水平。基礎設施的加快建設為上海和江蘇的數字經濟發展奠定了堅實的基礎。

2021 年各省份數字賦能水平均出現下降現象，主要原因是電信業務總量發生大幅下滑。究其根本是，由于近年來快遞價格下調、電信行業提速降費、郵電運營業務比重結構變動等原因，導致郵政電信業務總量規模大幅下降，直接影響產業數字化水平，導致數字賦能水平出現回落現象。

3.4.2 傳統能源產業低碳轉型效果測度結果及分析

為了發現傳統能源產業低碳轉型發展變化的規律，利用熵權-TOPSIS 法計算出各省份傳統能源產業低碳轉型效果測度結果。同上按三大地區劃分，得到的計算結果主要集中在0.1～0.7 之間，以0.1～0.3 居多。其中，北京、上海、浙江的傳統能源產業低碳轉型水平相對較高，內蒙古、山西、青海、新疆的傳統能源產業低碳轉型水平相對較低。從空間分布來看，由圖2 可知，東部地區傳統能源產業低碳轉型效果比西部和中部地區好，西部和中部地區傳統能源產業低碳轉型水平測度結果低于30 個省份均值，整體呈現波動上升趨勢。

圖2 樣本分三大區域的傳統能源產業低碳轉型水平變化趨勢

東部地區中，北京、上海、浙江的傳統能源產業低碳轉型效果較好，各省份均深入貫徹落實國家戰略，大力推進生態文明建設，不斷調整優化產業結構，推動能源清潔化改造，最直接體現在其CO2排放量和能源消費總量穩步降低。西部和中部地區中，內蒙古、新疆的傳統能源產業低碳轉型效果較差。內蒙古擁有豐富的煤炭資源和廉價電力，使其形成了高耗能高碳排的狀況，人均碳排放量在2011 至2021 年呈現波動增長趨勢，相較于2011 年，2021年人均碳排放量增幅已達67.22%。隨著“雙碳”目標的提出，內蒙古也采取了一系列措施，包括關停優勢的高耗能產業、控制能耗增量等，這一系列措施取得了一定效果。2018 年，內蒙古傳統能源產業低碳轉型效果開始逐漸變好，但變化速度較慢，目前依然是我國的高碳大省，傳統能源產業低碳轉型道路依然漫長。新疆的傳統能源產業低碳轉型一直處于較差水平，源于其產業的“倚能倚重”特征比較明顯，以重化工為主的產業結構、以煤為主的能源結構在短期內難以改變，直接導致煤炭等能源消費量居高不下；且其新能源難以消納，棄電問題嚴重，導致新能源系統構建難度較大，減碳任務仍然艱巨。

4 數字賦能對傳統能源產業低碳轉型影響的實證分析

4.1 模型設定

基于以上對數字賦能傳統能源產業低碳轉型機制的分析發現，數字賦能對傳統能源產業低碳轉型的影響很可能呈現倒“U”型關系，因此在模型中引入數字賦能水平及各明細指標的二次項?？紤]到傳統能源產業低碳轉型變化是一個漸進的、累積的過程，引入了傳統能源產業低碳轉型效果的1 階滯后項，構建如下動態面板模型：

式（12）中：i=1,2,3,…,30；t代表年份（t=2011,…,2021）；LT 代表傳統能源產業低碳轉型效果；X表示數字賦能水平各指數；Control 代表控制變量；β0為傳統能源產業低碳轉型效果1 階滯后項系數；β1為數字賦能水平各指數系數；β2為數字賦能水平各指數二次項系數；β3為常數項；γ為控制變量系數；σ為省份固定效應；ε為隨機誤差項。

4.2 變量選取

（1）被解釋變量。選擇傳統能源產業低碳轉型測度結果作為被解釋變量?；诒?，各指標權重如表5 所示。

表5 樣本傳統能源產業低碳轉型綜合評價指標權重

（2）核心解釋變量。選取數字賦能水平及其明細指標作為核心解釋變量?；诒?，各指標權重如表6 所示。

表6 樣本數字賦能水平評價指標權重

（3）控制變量。基于對現有理論的認知，同時借鑒現有研究經驗，從經濟效益、人口規模、消費能力、城鎮化、產業升級5 個方面確定控制變量的指標。1）經濟效益：經濟效益的增長會帶來能源的消耗和碳排放問題，進而影響低碳轉型。借鑒鄭漢等［20］的研究，用人均GDP 的對數表示。2）人口規模：有學者指出，人口規模會影響國民經濟和資源利用，故采用人口總數的對數表示［21］。3）消費能力：消費者需求的增加會導致市場供給增加，進而增加碳排放。借鑒楊昕等［21］的研究，采用社會消費品零售總額占生產總值比重表示。4）城鎮化：城鎮化進度會對所在地區工業化發展帶來影響，進而影響碳排放。借鑒焦帥濤等［22］的研究，采用城鎮人口數量占總人口比重表示。5）產業升級：產業的升級會對工業碳排放造成影響，借鑒朱潔西等［23］的研究，采用第三產業產值與第二產業產值之比表示。

4.3 實證檢驗及分析

構建含有被解釋變量滯后項的動態模型會導致內生性問題，因此采用系統高斯混合模型（GMM）兩步法對如式（12）的模型進行估計。結果如表7所示，模型AR（2）的P值大于0.1，Hansen 的P值也大于0.1，說明采用的估計方法是有效的。

表7 樣本數字賦能影響傳統能源產業低碳轉型的實證結果

根據表7，具體分析如下：

（1）綜合指數分析。數字賦能水平的一次項系數顯著為正、二次項系數顯著為負，這說明數字賦能對傳統能源產業低碳轉型的影響很可能呈現倒“U”型曲線關系。即隨著數字賦能水平的提升，傳統能源產業低碳轉型水平會呈現出先上升后下降的變化趨勢。在數字技術發展的初期，數字技術的提升能夠促進傳統能源產業低碳轉型，然而隨著數字技術水平的不斷提高與大力發展，會產生巨大的能源消耗，因此可能會產生能源回彈效應，反而會對傳統能源產業低碳轉型造成反向影響。

（2）明細指標分析。數字產業化的一次項系數顯著為正、二次項系數顯著為負，說明其對傳統能源產業低碳轉型的影響很可能呈現倒“U”型關系。數字產業化通過現代信息技術推動數字產業的形成與發展，主要通過電子通信、軟件等形式影響數字賦能，進而影響傳統能源產業低碳轉型。短期內，數字產業化的提高會促進傳統能源產業低碳轉型，而隨著數字產業化的長期發展，需要消耗大量的能源來支持其運轉，反而可能會對傳統能源產業低碳轉型起到抑制作用。

數字人才一次項系數顯著為負、二次項系數顯著為正，說明數字人才對傳統能源產業低碳轉型的影響可能呈現正“U”型關系。這表明在長期發展的視角下，數字人才會給傳統能源產業低碳轉型帶來正向影響，大力發展數字人才是有必要的。可能的原因是，短期內，數字人才數量的增加會增加培養費用與大量的能源消耗，而隨著數字人才的數量以及質量的進一步提升，其研發能力增強所帶來的技術創新能夠促使傳統能源產業低碳轉型。

信息基礎設施發展水平的一次項系數顯著為正、二次項系數不顯著為負，產業數字化的一次項系數為正、二次項系數負但是并不顯著，說明它們對傳統能源產業低碳轉型的影響可能呈現倒“U”型關系但是效果不明顯。

數字金融的一次項系數和二次項系數均為正且不顯著，其對傳統能源產業低碳轉型的影響有限。可能的原因是目前數字金融并不直接作用于傳統能源產業。

4.4 穩健性檢驗

為了確保實驗結果的穩健性，采用以下方法對研究模型的穩健性進行檢驗：第一，調整樣本的時間維度為2014 至2021 年后再進行回歸；第二，更換模型，重新采用一步法系統GMM 進行回歸；第三，縮尾處理，對全部數據進行雙向1%縮尾處理后重新回歸。結果如表8 所示，3 類檢驗的回歸結果與以上實證回歸結果保持一致，說明實證結果是穩健的。

表8 研究模型穩健性檢驗結果

5 結論與建議

5.1 主要研究結論

通過對已有相關文獻分析，構建數字賦能對傳統能源產業低碳轉型影響的模型，利用我國2011 至2021 年30 個省份傳統能源產業的面板數據進行實證檢驗，研究發現：

（1）我國2011 至2021 年數字賦能水平呈現出先上升后下降趨勢。2011 至2020 年，各地區數字賦能水平都在穩步提高，且增速較快，各省份對數字經濟的發展都十分重視，無論是從基礎建設還是政府政策支持等角度看，東部地區都要優于中西部地區，東部地區數字賦能水平要明顯高于中西部地區；2021 年，由于快遞價格下調、電信行業提速降費、郵電運營業務比重結構變動等原因，導致數字賦能水平整體出現回落。

（2）東部地區傳統能源產業低碳轉型效果優于中西部地區。與2011 年相比，目前我國不同地區傳統能源產業低碳轉型效果呈現變好態勢，很多省份都在積極采取措施減排減碳，但不同地區差距仍然較大，經濟較好的東部地區整體效果好于西部和中部地區，其CO2排放量和能源消費總量穩步降低。受到地理位置、資源分布、政府政策等原因的影響，傳統能源產業低碳轉型效果較差的西部地區，其高碳經濟發展模式難以改變，低碳轉型之路依然漫長。

（3）從地域看，數字賦能水平與傳統能源產業低碳轉型效果正相關。我國數字賦能水平較高的省份往往傳統能源產業低碳轉型效果也較好，如北京、上海等地區數字賦能水平較高，其傳統能源產業低碳轉型效果也處于領先地位，這說明目前我國依然可以享受數字賦能所帶來的傳統能源產業低碳轉型紅利。

（4）數字賦能對傳統能源產業低碳轉型的影響呈現倒“U”型關系。由于數字賦能水平提升，能源的消耗量會大幅度上升，因此會產生能源回彈效應，導致后期傳統能源產業低碳轉型水平下降。因此，隨著數字賦能水平的提升，傳統能源產業低碳轉型水平會表現出先上升后下降的倒“U”型趨勢。

（5）數字人才的發展有利于傳統能源產業低碳轉型。從短期看，數字人才的大量培養會帶來大量能源消耗，給傳統能源產業低碳轉型帶來不利影響；但從長期視角來看，隨著數字人才質量的提升，其帶來的技術創新會為傳統能源產業低碳轉型帶來正向影響，因此對數字人才的投入是能夠創造價值的。

5.2 對策建議

數字賦能為傳統能源產業低碳轉型提供了新思路。數字賦能具有精確性、時效性等優點，最大化發揮數字賦能的優勢，促進數字賦能和實體經濟相融合，推動數字賦能傳統能源產業低碳轉型。基于以上研究結論，提出以下幾點建議：

（1）加快對數字人才供需平臺的建設。一方面，從長期角度看，數字人才的發展有助于傳統能源產業低碳轉型。我國經濟發展需要消耗大量的能源，新能源明顯無法滿足目前的能源需求，但傳統能源的使用會帶來大量碳排放，突破碳捕集利用與封存（CCUS）技術是未來傳統能源產業低碳轉型的關鍵之處。除此之外，與其他行業不同，傳統能源的勘測與開采難度較大，且缺乏專業技術人才，數字化技術的發展也有利于助力煤炭等傳統能源的安全開采與高效生產。技術創新是傳統能源產業低碳轉型的重要一環，而技術的創新發展離不開大量數字人才的努力，數字人才是數字技術發展和傳統能源產業低碳轉型的重要引擎，因此我們要加強對數字人才的培養工作，充分發揮數字人才的力量。另一方面，數字人才是數字經濟的重要組成部分，在數字經濟的發展中起著重要作用，而我國目前數字人才缺口仍然較大，隨著數字化進程的推進，需要引進更多的數字人才。這需要各地方政府、有關高校、企業等主體合力努力，加快對數字人才的培養，更好地建設數字人才供需平臺。

（2）建設數字資源共享平臺。目前，我國傳統能源產業轉型壓力大且能源生產總體利用率不高，技術落后和傳統能源從開采到生產、銷售等環節間信息交流弱等，均會導致產生大量不必要的能源損耗。通過對數字資源的建設和完善，打通各省份產業信息資源傳輸通道，實現能源從開采、生產、銷售等各個環節信息可查可控，運用數字資源，整合供求端的能源信息，加強不同省份傳統能源產業之間的信息交流，通過數字資源共享平臺帶動不同省份傳統能源產業各個環節互聯互動互補，提升整體運行效率，進而提高能源生產利用率、降低能源消耗，推動傳統能源產業更快更好地實現低碳轉型，引導城市和行業有序實現“雙碳”目標。

（3）加強數字金融服務平臺建設。數字金融服務平臺可以將產業經濟與金融系統連接起來，通過共享的方式提高產業經濟活動的效率，進而加速傳統能源產業的低碳轉型。與服裝、紡織等制造業不同，傳統能源產業屬于資金密集型產業，在發展過程中需要大量的資金投入，無論是CCUS 等技術的研發活動，還是日常煤炭等能源的開采活動，都需要大量的資金予以支持。數字金融服務平臺的建立，使得有關主體能夠通過互聯網進行數字金融活動，大大提高了金融服務的效率，高效解決傳統能源產業發展過程中面臨的資金問題。同時，數字金融服務平臺的建立能夠促進數字技術與傳統能源產業融合發展，實現產業間的互聯互通，并打通傳統能源產業信息提取通道，助力數字資源共享平臺的建設與發展。通過數字金融服務平臺，充分利用數字金融提升產業經濟活動效率的作用，加快數字產業化、產業數字化等的發展，構建數字化體系，構建產業與數字金融相融合的體系，提升能源使用效率，推動“雙碳”目標的實現。