“雙碳”目標下制造業(yè)碳減排的數(shù)字技術實現(xiàn)路徑研究

劉戰(zhàn)豫，張傘傘

（1.河南理工大學 工商管理學院 能源經濟研究中心，河南 焦作 454000；2.河南理工大學 太行發(fā)展研究院，河南 焦作 454000）

0 引言

中國作為制造業(yè)大國，制造業(yè)保障社會經濟平穩(wěn)運行的同時，也消耗煤炭、石油等化石能源燃料，產生大量二氧化碳，除了電力、熱力部門外，制造業(yè)是中國第二大碳排放源，2019 年制造業(yè)二氧化碳排放量占社會總排放量的35.8%［1］。傳統(tǒng)制造業(yè)能源使用效率低、“兩高”（高耗能、高污染）問題與中國可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略相悖，制造業(yè)減排的傳統(tǒng)技術路徑效率低下，所以“雙碳”目標下的制造業(yè)碳減排任務很重。“十四五”規(guī)劃和2035 年遠景目標綱要提出打造數(shù)字經濟新優(yōu)勢，建設數(shù)字中國和制造強國，推動數(shù)字技術與制造業(yè)深入融合，實現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化轉型升級，提高現(xiàn)代制造業(yè)綠色生產效率，為制造業(yè)選擇數(shù)字化碳減排路徑提供了契機。2022 年，黨的二十大報告再次強調積極穩(wěn)妥推進碳達峰碳中和以及加快建設數(shù)字中國。在制造業(yè)數(shù)字化轉型與“雙碳”目標的雙重背景下，數(shù)字技術能否成為實現(xiàn)制造業(yè)碳減排的有效路徑急需驗證。本文利用2010—2021 年中國省際面板數(shù)據(jù)，研究數(shù)字技術應用對制造業(yè)碳減排的有效性及其作用機制，以期為數(shù)字技術應用于制造業(yè)碳減排政策制定提供參考。

1 文獻綜述

1.1 數(shù)字技術對碳排放影響的相關研究

目前，聚焦數(shù)字技術的碳減排效應研究處于起步階段，數(shù)字技術發(fā)展帶來“碳增”還是“碳減”，還處于研究探討過程，二者關系復雜。一方面，數(shù)字技術對碳排放產生促進作用。Jones 研究表明隨著大規(guī)模數(shù)據(jù)的產生、傳送與處理，數(shù)字技術應用增加了數(shù)字產業(yè)能源消耗，導致數(shù)字產業(yè)的碳排放水平提高［2］；Shvakov等發(fā)現(xiàn)球數(shù)字技術競爭力排名前十的國家，經濟數(shù)字化發(fā)展對環(huán)境產生負向影響，加劇環(huán)境負擔［3］；Zhou等研究表明信息與通訊技術快速發(fā)展與碳排放量急劇增加呈正向相關關系［4］；劉婧玲等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術發(fā)展能顯著降低城市碳排放強度［5］。數(shù)字技術推動市場規(guī)模擴張，加速全球貿易增長，交通運輸業(yè)產品流通與服務需求大幅度提高，能源消費轉移，能源密集型基礎設施需求量提高，促進二氧化碳排放。另一方面，數(shù)字技術對碳排放產生抑制作用。Balogun等通過案例研究，發(fā)現(xiàn)各大洲城市數(shù)字技術與可持續(xù)發(fā)展呈正向影響的關系［6］；Chen檢驗金磚國家數(shù)字化發(fā)展是否會對碳排放產生影響，結果顯示在長期或短期發(fā)展過程中，數(shù)字技術均對碳排放產生負向影響［7］；陳曉紅等提出在碳中和背景下，數(shù)字技術促進能源消費側和供給側協(xié)調，推進能源產業(yè)數(shù)字化轉型，推動能源綠色消費［8］；胡熠等從理論和實踐方面論述數(shù)字技術有助于實現(xiàn)“雙碳”目標，推進綠色可持續(xù)發(fā)展［9］；喻春嬌和唐威研究發(fā)現(xiàn)中國A 股上市工業(yè)企業(yè)數(shù)字技術應用和數(shù)字技術研發(fā)均能促進其碳減排［10］；雖然數(shù)字技術在發(fā)展過程中會產生大量的二氧化碳，但數(shù)字技術仍然具有強烈的碳減排效應［11］。因此，由于研究領域、時間和方法的不同，數(shù)字技術的碳減排效應研究未有一致結論。

1.2 數(shù)字技術與制造業(yè)低碳發(fā)展的相關研究

隨著區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網等數(shù)字技術廣泛應用于產業(yè)轉型升級，學者們開始關注數(shù)字技術應用能否促進制造業(yè)綠色低碳發(fā)展。易子榆等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字制造部門產業(yè)技術水平提高具有顯著的碳減排效應［11］；李少林等通過研究我國93 個環(huán)保重點城市數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)區(qū)塊鏈應用能夠推動制造業(yè)企業(yè)綠色轉型［12］；張治棟等對中國283 個城市樣本數(shù)據(jù)進行實證分析，結果表明互聯(lián)網與制造業(yè)協(xié)調集聚對城市綠色效率具有正向影響［13］；黃海燕等分析我國2006—2018 年18 個工業(yè)細分行業(yè)面板數(shù)據(jù)，驗證了工業(yè)智能化能有效降低碳排放強度［14］；劉承毅等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術能顯著提升高碳制造業(yè)綠色低碳發(fā)展水平［15］。

綜上所述，數(shù)字技術應用帶來的碳減排效應受到眾多學者關注，目前關于數(shù)字技術與制造業(yè)碳減排實證研究較少。本文聚焦制造業(yè)產業(yè)領域，正視制造業(yè)碳排放問題，主要貢獻有：第一，本文利用中國省際面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術對制造業(yè)碳減排具有正向影響，該結論為我國制定制造業(yè)碳減排數(shù)字化戰(zhàn)略提供參考；第二，從理論和實證方面分析數(shù)字技術創(chuàng)新對制造業(yè)碳減排的中介效應，以及綠色化水平在數(shù)字技術對制造業(yè)碳減排的調節(jié)效應，豐富數(shù)字技術影響制造業(yè)碳減排的機制分析；第三，探討數(shù)字技術對制造業(yè)碳減排效應的異質性，為政府因地制宜精準制定碳減排策略提供相關建議。

2 理論分析與研究假設

2.1 數(shù)字技術的制造業(yè)碳減排效應

數(shù)字技術的“技術—經濟”特征使其不斷滲透于制造業(yè)［16］，區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網等數(shù)字技術加速與制造業(yè)融合發(fā)展，在制造業(yè)碳減排方面發(fā)揮重要作用。首先，數(shù)字技術應用催生了工業(yè)互聯(lián)網平臺，打破時空限制，從而降低資源流通成本，減少制造業(yè)能源消耗，有助于制造業(yè)碳減排，主要表現(xiàn)為數(shù)字服務平臺使制造業(yè)數(shù)據(jù)實時共享，實現(xiàn)制造業(yè)全產業(yè)鏈互聯(lián)互通，提升產業(yè)資源利用效率，降低制造業(yè)碳排放量，促進制造業(yè)綠色發(fā)展。其次，數(shù)字技術不僅能優(yōu)化制造業(yè)碳排放末端治理技術［17］，還可以通過完善碳交易市場，激勵企業(yè)自主進行碳減排［18］。并且利用數(shù)字技術準確掌握能源消耗數(shù)據(jù)，防止制造業(yè)出現(xiàn)能源過度使用、資源配置不合理等現(xiàn)象。最后，數(shù)字技術賦能制造業(yè)產品研發(fā)及工藝革新，數(shù)字技術能夠優(yōu)化工藝過程，促進清潔能源代替化石燃料，減少制造業(yè)二氧化碳排放。數(shù)字技術的應用為制造業(yè)綠色發(fā)展提供技術支持，能源利用效率和配置效率得到提高，制造業(yè)綠色全要素生產率顯著提升，促進制造業(yè)碳減排。因此，提出假設H1：數(shù)字技術具有制造業(yè)碳減排效應。

2.2 中介效應與調節(jié)效應

技術創(chuàng)新的中介效應。數(shù)字技術應用使制造業(yè)產業(yè)創(chuàng)新資源的可獲得性和替代性大大增加，創(chuàng)新主體的創(chuàng)新活力提高，創(chuàng)新機會增多。數(shù)字技術降低了資源獲得成本和交易成本，創(chuàng)新資源配置效率改善，從而提高技術創(chuàng)新效率［19］。因此，數(shù)字技術應用將提升產業(yè)技術創(chuàng)新水平。占晶晶等研究表明，數(shù)字技術通過組織固鏈、引資緊鏈、技術補鏈、市場強鏈來重塑全球產業(yè)鏈群生態(tài)體系的創(chuàng)新路徑［20］；溫湖煒等認為智慧城市建設有助于促進數(shù)字技術在制造業(yè)領域的應用，制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新水平得到顯著提高［21］；程聰?shù)妊芯堪l(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術可供性對企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新價值強度和范圍有顯著的促進作用［22］；作為經濟增長的重要因素，技術進步能夠推動中國碳減排工作，保障低碳經濟發(fā)展［23］。通過數(shù)字技術的制造業(yè)技術創(chuàng)新，一方面可以促進制造業(yè)產業(yè)結構優(yōu)化升級，低碳技術逐步替代原有技術，制造業(yè)生產方式由粗放、高耗能結構向低碳綠色方向不斷轉型，促進制造業(yè)碳減排；另一方面可以促進數(shù)字技術與制造業(yè)生產工藝融合，綠色工藝、綠色產品不斷涌進市場，倒逼高耗能制造業(yè)進行技術創(chuàng)新，間接降低了制造業(yè)碳排放。因此，提出假設H2：數(shù)字技術能夠通過技術創(chuàng)新實現(xiàn)制造業(yè)碳減排。

綠色化水平的調節(jié)效應。綠色化發(fā)展和低碳發(fā)展是加快我國生態(tài)文明建設的基本途徑，也是我國經濟與環(huán)境發(fā)展的重要趨勢［24］。制造業(yè)綠色化發(fā)展，一方面，要求實現(xiàn)資源的循環(huán)利用，降低能源消耗量，提高資源利用率，降低環(huán)境污染；另一方面，綠色化發(fā)展倡導制造業(yè)提高綠色生產材料對高耗能材料的替代率，并實施材料回收策略，從根本上減少碳排放，推動可持續(xù)發(fā)展。綠色化發(fā)展強化綠色低碳數(shù)字技術開發(fā)，促進綠色低碳數(shù)字技術在制造業(yè)領域的應用，綠色、低碳的制造路徑被廣泛選擇。綠色化在促進制造業(yè)數(shù)字化轉型過程中推動了制造業(yè)產業(yè)結構升級，降低制造業(yè)碳排放強度。因此，提出假設H3：綠色化發(fā)展水平對數(shù)字技術的制造業(yè)碳減排效應具有正向調節(jié)作用。

3 研究設計

3.1 模型構建

基準回歸模型。探究數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放的直接影響，模型構建如下：

式中：EIit表示i省第t年的制造業(yè)碳排放強度；DIGit表示i省第t年的數(shù)字技術指數(shù)；CONXit表示控制變量，包括政府干預（GOV）、對外開放水平（OPEN）、環(huán)境規(guī)制強度（lnREG）、城市化水平（lnURB）、經濟發(fā)展水平（lnPGDP）；σi為省份固定效應；γt為年份固定效應；εit為隨機誤差項。

中介效應模型。參考溫忠麟等的研究［25］，構建中介效應模型：

式中：Mit為中介變量，本文為技術創(chuàng)新；α、β 和μ為回歸系數(shù)；εit、φit和δit為隨機誤差項。公式（2）為總效應模型，公式（3）為數(shù)字技術的技術創(chuàng)新效應估計模型，公式（4）為同時考慮數(shù)字技術和中介機制的估計模型。α1為數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放強度的總效應；β1為數(shù)字技術對中介變量的效應；μ1為控制中介變量影響后，數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放強度的直接效應；μ2為控制數(shù)字技術影響后，中介變量對制造業(yè)碳排放強度的效應。若系數(shù)β1和μ2顯著，則間接效應顯著；進一步檢驗μ1是否顯著，若μ1也顯著，則表示部分中介效應顯著，否則表示完全中介效應顯著。中介效應示意圖見圖1。

圖1 中介效應示意圖Figure 1 Schematic diagram of mediation effect

調節(jié)效應模型。借鑒方杰等的研究［26］，構建調節(jié)效應模型：

式中：GIit為綠色化水平，DIGit×GIit為數(shù)字技術與綠色化水平的交互項。

考慮到模型受交互項影響，估算結果可能會產生多重共線性，使結果產生偏差。為避免產生偏差，本文將交互項進行中心化處理，得到如下調節(jié)效應模型：

通過驗證交互項系數(shù)的顯著性來判斷調節(jié)效應是否存在，通過判斷數(shù)字技術與綠色化發(fā)展水平的交互項系數(shù)是否顯著來判斷綠色化發(fā)展水平的調節(jié)效應。

3.2 變量選取

被解釋變量：制造業(yè)碳排放強度（EI）。首先測算各省份制造業(yè)碳排放量（QCO2），考慮制造業(yè)各分行業(yè)數(shù)據(jù)的連續(xù)性以及可獲得性，參考李新安等的研究［27］，將制造業(yè)31 個細分行業(yè)調整為27 個，然后測算制造業(yè)二氧化碳排放量。根據(jù)制造業(yè)碳排放量和產出水平，計算制造業(yè)碳排放強度：

式中：EI 表示制造業(yè)碳排放強度，為使數(shù)據(jù)平穩(wěn)且降低異方差的影響，進行對數(shù)處理。GDP 為制造業(yè)產出水平，參考已有文獻采用工業(yè)增加值測算制造業(yè)產出水平。其中，各省份年度實際工業(yè)增加值以2010 年為基期，利用各省份年度工業(yè)增加值指數(shù)（上年＝100）計算得出。制造業(yè)碳排放強度越大，表明制造業(yè)碳排放量越高。

解釋變量：數(shù)字技術（DIG）。數(shù)字技術發(fā)展水平測度目前國內外學術界相關研究還沒有形成統(tǒng)一的測量標準，為準確評估數(shù)字技術發(fā)展水平，借鑒黃群慧、方湖柳等的研究［28，29］，根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取數(shù)字技術應用和產出兩個一級指標，選擇移動電話普及率、互聯(lián)網普及率、互聯(lián)網相關產出和信息化從業(yè)人員4 個二級指標（表1）。將數(shù)據(jù)標準化后，運用主成分分析法得到綜合指數(shù)來衡量數(shù)字技術發(fā)展水平。

表1 數(shù)字技術測量指標體系Table 1 Measurement index system of digital technology

中介變量：技術創(chuàng)新（INN）。使用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)每萬人有效發(fā)明專利數(shù)衡量技術創(chuàng)新效應。

調節(jié)變量：綠色化水平（GI）。綜合考慮多方面因素，在測算綠色化發(fā)展水平時，構建綠色增長、綠色福利、綠色財富和綠色治理4 個二級指標，通過9個具體指標進行數(shù)據(jù)收集（表2）。數(shù)據(jù)經過熵值法計算出綜合得分來測算綠色化水平。

表2 綠色化水平測量指標體系Table 2 Green level measurement index system

控制變量。參考已有文獻，選取以下控制變量：政府干預（GOV），用財政支出占GDP 的比重表示；對外開放水平（OPEN），用當年實際使用外資金額與GDP比值表示；環(huán)境規(guī)制強度（lnREG），用工業(yè)污染治理投資額的對數(shù)值表示；城市化水平（lnURB），使用“城鎮(zhèn)化率”表征城市化發(fā)展水平，使用城鎮(zhèn)年末總人口占地區(qū)總人口比例的對數(shù)值表示；經濟發(fā)展水平（lnPGDP），用人均GDP 表示，并取對數(shù)。控制變量選取結果如表3 所示。

表3 變量的描述性統(tǒng)計Table 3 Descriptive statistics of variables

3.3 數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取2010—2021 年中國30 個省份的面板數(shù)據(jù)（未包含西藏自治區(qū)、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺灣地區(qū)），研究數(shù)字技術對制造業(yè)碳減排的影響以及實現(xiàn)路徑。制造業(yè)二氧化碳排放數(shù)據(jù)來源于中國碳核算數(shù)據(jù)庫（CEADs）（https：/ /www.ceads.net/data/county/），其余數(shù)據(jù)來自《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》和各省統(tǒng)計年鑒，缺失數(shù)據(jù)采用線性插補法補齊。

4 實證結果及分析

4.1 制造業(yè)碳排放測算結果及分析

利用本文選取的相關數(shù)據(jù)，計算得到制造業(yè)碳排放總量，并利用公式（7）對30 個省份2010—2021年制造業(yè)碳排放強度進行測算（圖2、3）。從圖2 左側制造業(yè)年均碳排放總量時間變化趨勢來看，制造業(yè)碳排放總量在2010—2014 年間逐步增加，碳排放總量達3 324.566 百萬噸，2015—2020 年碳排放總量呈“U”型變化，之后碳排放總量下降趨勢；圖2 右側制造業(yè)碳排放總量均值分布表明，河北、山東、江蘇制造業(yè)碳排放總量較高，北京、海南、青海、寧夏、甘肅、貴州和上海碳排放總量較低。從圖2 整體上看，我國中東部地區(qū)制造業(yè)碳排放總量比西部地區(qū)高，主要原因在于：我國中東部地區(qū)資源豐富，制造業(yè)生產集中，制造業(yè)碳排放總量較高。從圖3 左側核密度圖來看，2010—2021 年曲線波峰逐漸向左移動且曲線更加“高瘦”，表明制造業(yè)碳排放強度在不斷下降，省級之間的總體差異在不斷減少；從圖3 右側制造業(yè)年均碳排放強度分布來看，青海、河北碳排放強度較高，東部地區(qū)碳排放強度較低。從圖3 整體上看，西部地區(qū)碳排放強度比中東部地區(qū)高，主要原因在于：我國西部地區(qū)制造業(yè)產業(yè)生產方式粗放，制造業(yè)能源消耗量較大，碳排放強度較高，環(huán)境污染嚴重。作為中國第二大碳排放源，制造業(yè)碳減排成功與否對我國“雙碳”目標的實現(xiàn)至關重要［30］。制造業(yè)碳排放量大，高耗能、高污染產業(yè)結構升級迫切，傳統(tǒng)減排路徑技術難度大，數(shù)字技術發(fā)展為制造業(yè)碳減排提供新的路徑選擇。

圖2 制造業(yè)碳排放總量時空分布Figure 2 Spatial and temporal distribution of total carbon emissions from manufacturing industry

圖3 制造業(yè)碳排放強度時空分布Figure 3 Temporal and spatial distribution of carbon emission intensity in manufacturing industry

4.2 基準回歸結果

對數(shù)據(jù)進行回歸之前，需要從固定效應模型、隨機效應模型和混合回歸模型中選擇適合的模型。混合回歸模型和固定效應模型比較時，F(xiàn) 檢驗對應的P值小于0.01，且對省份虛擬變量做F 檢驗結果P值遠小于0.01，認為存在個體效應，選擇固定效應模型。檢驗混合回歸模型和隨機效應模型時，LM檢驗結果顯著拒絕原假設，選擇隨機效應模型。最后，豪斯曼檢驗結果顯著拒絕隨機效應模型，選擇固定效應模型。

數(shù)字技術發(fā)展與制造業(yè)碳排放強度的回歸結果如表4 所示。表4 中第1、3 列沒有加入控制變量，且第3 列沒有控制年份效應，結果顯示數(shù)字技術系數(shù)均在1%水平上顯著為負，數(shù)字技術能夠顯著降低制造業(yè)碳排放強度。第2 列加入控制變量，同時控制年份效應和省份效應，數(shù)字技術系數(shù)為負且通過了1%的顯著性水平檢驗，數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放強度產生負向影響。第4 列考慮控制變量但沒有控制年份效應，數(shù)字技術在5%水平上顯著降低制造業(yè)碳排放強度。因此，無論是否加入控制變量、是否控制年份效應，數(shù)字技術都能顯著降低制造業(yè)碳排放強度，驗證了假設H1。作為數(shù)字經濟時代關鍵的生產要素，數(shù)字技術利用自身融合性和可持續(xù)性等特點可以有效提高制造業(yè)產業(yè)資源整合率與利用率，使制造業(yè)更加信息化、智能化，系統(tǒng)地降低了制造業(yè)二氧化碳排放。

表4 基準回歸結果Table 4 Baseline regression results

4.3 穩(wěn)健性檢驗

替換被解釋變量。上文基準回歸中被解釋變量選用制造業(yè)碳排放強度，為達到增加結論可靠性的目的，在穩(wěn)健性檢驗時，選擇使用制造業(yè)碳排放總量和人均制造業(yè)碳排放量代替制造業(yè)碳排放強度，結果如表5 所示。表5 中第1 列是制造業(yè)碳排放總量作為被解釋變量，第2 列是人均制造業(yè)碳排放量作為被解釋變量，結果顯示數(shù)字技術系數(shù)均為負，均通過1%水平的顯著性檢驗，表明數(shù)字技術顯著降低制造業(yè)碳排放，與上文回歸結果一致，進一步驗證了假設H1。

表5 穩(wěn)健性檢驗和內生性檢驗結果Table 5 Results of robustness test and endogeneity test

剔除直轄市。將北京、上海、天津、重慶4 個直轄市從全樣本中剔除后進行回歸，結果如表5 第3列所示。從結果來看，數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放強度依然具有顯著的負向性，與上文結果一致，說明回歸結果穩(wěn)健。

4.4 內生性檢驗

影響制造業(yè)碳排放強度的因素很多，本文收集的相關數(shù)據(jù)只是一部分，雖然已經控制一些變量，但很難避免遺漏變量的產生；同時，數(shù)字技術發(fā)展影響制造業(yè)碳排放強度，制造業(yè)碳排放強度也會作用于數(shù)字技術發(fā)展，因此研究可能會面臨因果內生問題。為了規(guī)避遺漏變量和雙向因果問題，反映數(shù)字技術發(fā)展對制造業(yè)碳排放的凈效應，本文嘗試用工具變量法緩解內生性問題。借鑒黃群慧等［28］、劉婧玲等［5］相關研究提出的研究方法，本文工具變量選用各省份1984 年固定電話用戶數(shù)量，其滿足工具變量的相關性和外生性要求。一方面，歷史的固定電話用戶數(shù)量對各省數(shù)字基礎設施的使用和普及產生影響，進而影響數(shù)字技術發(fā)展水平；另一方面，1984 年固定電話用戶數(shù)量對現(xiàn)在制造業(yè)碳排放強度影響微乎其微，可以忽略不計。由于1984 年固定電話用戶數(shù)量為截面數(shù)據(jù)，無法進行面板數(shù)據(jù)分析，因此借鑒Nunn等的方法［31］，選擇1984 年固定電話用戶數(shù)量與各年移動電話用戶數(shù)的交互項作為數(shù)字技術發(fā)展指數(shù)的工具變量，并采用最小二乘法進行內生性檢驗，結果如表5 第4、5 列所示，數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放強度產生顯著的負向性。同時，Wald F 檢驗和K-LM 檢驗結果表明不存在弱工具變量和不可識別問題，檢驗結果有效，基準回歸結果穩(wěn)健，再次驗證了假設H1。

4.5 異質性分析

時間異質性分析。2015 年國務院印發(fā)《中國制造2025》，明確提出“以加快新一代信息技術與制造業(yè)深度融合為主線，以推進智能制造為主攻方向”，標志著我國制造業(yè)與數(shù)字技術發(fā)展進入了新的發(fā)展階段。本文將研究時間段劃分為2010—2014 年和2015—2021 年兩個階段，探究中國智能制造快速發(fā)展前后數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放強度的影響，計算結果如表6 第1 列和第2 列所示。由結果可知，2010—2014 年數(shù)字技術系數(shù)為0.098，通過了顯著性檢驗，表明該時段內數(shù)字技術發(fā)展與制造業(yè)碳排放呈正相關；2015—2021 年數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放影響顯著為負。在數(shù)字經濟發(fā)展初期，數(shù)字技術水平較低，制造業(yè)數(shù)字化發(fā)展緩慢，加速了電力等能源消耗，致使制造業(yè)碳排放量增加。隨著中國智能制造體系不斷完善，數(shù)字技術發(fā)展與制造業(yè)深度融合，提高了各行業(yè)能源利用效率，制造業(yè)碳排放水平顯著下降。

表6 時間和區(qū)域異質性分析結果Table 6 Results of heterogeneity test

區(qū)域異質性分析。中國不同區(qū)域經濟發(fā)展階段、產業(yè)分布格局和工業(yè)化進程存在差異，數(shù)字技術發(fā)展水平、資源利用率以及能源消費結構也存在地區(qū)差異，因此，數(shù)字技術發(fā)展水平對制造業(yè)碳排放強度影響會因區(qū)域差異而有所不同。在進行異質性分析時，本文將30 個省份劃分為東部、中部、西部和東北地區(qū)，探究四大區(qū)域數(shù)字技術與制造業(yè)碳排放強度的關系（表6）。第3 列東部地區(qū)數(shù)字技術系數(shù)為正，結果不顯著；第4、5 列給出中部和西部地區(qū)的檢驗結果，數(shù)字技術系數(shù)均為負且通過顯著性檢驗，表明中西部地區(qū)的數(shù)字技術顯著降低制造業(yè)碳排放強度。第6 列結果表明數(shù)字技術發(fā)展對東北地區(qū)制造業(yè)碳排放強度沒有顯著的負向性。東部地區(qū)在地理位置、體制和市場方面具有發(fā)展優(yōu)勢，制造業(yè)產業(yè)外向性高，產業(yè)結構優(yōu)化升級速度快，能源消耗量較大，數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放產生的負向影響不足以抵消正向作用，制造業(yè)碳排放不斷提高。中西部地區(qū)產業(yè)能源利用效率低，資源配置存在不合理現(xiàn)象，數(shù)字技術的應用有效緩解中西部制造業(yè)產業(yè)對傳統(tǒng)能源的依賴度，促進產業(yè)可持續(xù)發(fā)展，負向影響制造業(yè)碳排放強度，所以中西部地區(qū)數(shù)字技術的制造業(yè)碳減排邊際效益更大。東北地區(qū)數(shù)字技術發(fā)展水平低，數(shù)字技術應用對環(huán)境產生的正向性遠小于負向性，制造業(yè)碳減排任務艱巨。我國中西部地區(qū)積極擴大對外開放水平，引進先進的機器設備與生產技術，制造業(yè)碳排放強度下降潛力大，中西部地區(qū)制造業(yè)碳減排目標實現(xiàn)對我國實現(xiàn)“雙碳”目標意義重大。

行業(yè)異質性分析。制造業(yè)各行業(yè)生產要素投入存在差異，使得產業(yè)結構和能源利用效率不盡相同，因此數(shù)字技術對不同行業(yè)制造業(yè)碳排放影響可能存在異質性。參考劉明、劉成坤的研究［32，33］，本文將27 個制造業(yè)行業(yè)劃分為勞動密集型、資本密集型和技術密集型，具體分類如表7 所示。

表7 制造業(yè)類型劃分Table 7 Manufacturing industry classified according to factor density

行業(yè)異質性分析結果如表8 所示。由表8 前3列可知，數(shù)字技術對勞動、資本和技術密集型行業(yè)碳排放強度均呈負向影響關系，系數(shù)分別是-0.070、-0.062、-0.020，僅有資本密集型行業(yè)負向影響通過了顯著性檢驗。資本密集型行業(yè)內部能源消耗量較大，產業(yè)鏈較長，數(shù)字技術應用對其產線能效、質量管控等領域的數(shù)字化升級效能顯著，生產工藝流程優(yōu)化，資源配置效率提升，行業(yè)碳排放量得到顯著下降。此外，非金屬礦物制品業(yè)，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)，化學原料和化學制品制造業(yè)，有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)2010—2021 年碳排放量均位居前五，且碳排放占比均超過90%，借鑒王霞等的分類方法［34］，本文將該5 個制造業(yè)行業(yè)劃分為高碳制造業(yè)，其余制造業(yè)行業(yè)為中低碳制造業(yè)，進行異質性分析，回歸分析如表8 第4、5 列所示。由表8 第4、5 列可知，數(shù)字技術均顯著降低高碳和中低碳制造業(yè)碳排放強度，且對高碳制造業(yè)行業(yè)負向影響更加顯著。數(shù)字技術應用能夠優(yōu)化產出結構，提高制造業(yè)行業(yè)生產效率，推動制造業(yè)生產工藝和設備更新，進而減少高碳和中低碳制造業(yè)行業(yè)碳排放。

表8 行業(yè)異質性分析結果Table 8 Results of industry heterogeneity analysis

5 中介效應與調節(jié)作用檢驗

5.1 技術創(chuàng)新效應檢驗

根據(jù)公式（2）—（4）檢驗技術創(chuàng)新是否在數(shù)字技術與制造業(yè)碳排放之間發(fā)揮中介效應。檢驗結果如表9 所示。表9 第2、3 列結果顯示，系數(shù)β1、和μ2分別為-0.151、0.230，均通過了顯著性檢驗，表明間接效應顯著；μ1為負，且通過了顯著性檢驗，表明直接效應顯著。同時，β1、和μ2乘積與μ1同號，說明技術創(chuàng)新具有部分中介效應，中介效應占總效用的48%，即數(shù)字技術能夠通過技術創(chuàng)新水平實現(xiàn)制造業(yè)碳減排，驗證了假設H2。

表9 中介效應檢驗Table 9 Test of mediating effect

5.2 綠色化水平的調節(jié)作用

根據(jù)公式（6）檢驗綠色化水平的調節(jié)效應，檢驗結果如表10 所示。由表10 第1 列結果可知，數(shù)字技術與綠色化水平交互項的系數(shù)為負，且在1%水平上顯著，說明綠色化發(fā)展水平對數(shù)字技術的制造業(yè)碳減排效應具有正向調節(jié)作用，驗證了假設H3。由第2 列結果可知，東部地區(qū)綠色化水平可以顯著調節(jié)數(shù)字技術的制造業(yè)碳減排效應。第3、4 列結果顯示，中西部地區(qū)數(shù)字技術與綠色化水平交互項的系數(shù)也顯著為負，而東北地區(qū)交互項系數(shù)不顯著。整體來說，綠色化發(fā)展水平可以增強數(shù)字技術的制造業(yè)碳減排效應。制造業(yè)綠色化發(fā)展模式日益普及，傳統(tǒng)高污染、高耗能、低效率的產業(yè)結構被淘汰，高效、節(jié)能、低碳的產業(yè)結構不斷發(fā)展。制造業(yè)綠色化發(fā)展是現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展趨勢，綠色化發(fā)展水平越高，制造業(yè)產業(yè)能源利用率越高，資源配置更加合理，碳排放強度會大大降低。

表10 綠色化水平的調節(jié)效應Table 10 Moderating effect of greening level

6 結論與建議

6.1 結論

本文以“雙碳”目標為背景，利用2010—2021年中國30 個省份的面板數(shù)據(jù)探究數(shù)字技術能否成為制造業(yè)碳減排的實現(xiàn)路徑，同時考察技術創(chuàng)新的中介效應和綠色化水平的調節(jié)作用。主要結論如下：①數(shù)字技術能顯著降低制造業(yè)碳排放強度，具有制造業(yè)碳減排效應，運用替代被解釋變量法和剔除直轄市方法進行穩(wěn)健性檢驗，同時利用1984 年固定電話用戶數(shù)量和移動電話用戶交互項作為工具變量進行內生性討論后，研究結果依然成立，數(shù)字技術具有制造業(yè)碳減排效應。②2010—2014 年數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放強度具有顯著的正向影響，2015—2021 年數(shù)字技術對制造業(yè)碳排放具有顯著的負向影響；數(shù)字技術對不同區(qū)域制造業(yè)碳排放強度的影響存在顯著差異，數(shù)字技術對中部和西部地區(qū)具有顯著的制造業(yè)碳減排效應，而對東部和東北部地區(qū)制造業(yè)碳排放強度具有正向影響，影響效果不顯著；數(shù)字技術對勞動密集型、資本密集型和技術密集型行業(yè)制造業(yè)碳排放強度均有負向影響，對資本密集型行業(yè)影響效應顯著，而對勞動和技術密集型行業(yè)的負向影響不顯著；數(shù)字技術對高碳和中低碳制造業(yè)行業(yè)碳排放強度均有顯著的負向影響。③數(shù)字技術通過影響技術創(chuàng)新對制造業(yè)碳排放強度產生作用，即數(shù)字技術的制造業(yè)碳減排效應可以通過技術創(chuàng)新效應實現(xiàn)。④綠色化水平能夠正向調節(jié)數(shù)字技術的制造業(yè)碳減排效應，其中綠色化水平的調節(jié)作用在東部和中西部地區(qū)更為顯著。

6.2 建議

加大制造業(yè)數(shù)字技術發(fā)展的投資力度，因地制宜構建數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略。一方面，需要重視數(shù)字基礎設施建設，優(yōu)化數(shù)字基礎設施結構，提升數(shù)字基礎設施能源利用率，為制造業(yè)碳減排奠定堅實基礎，同時鼓勵制造業(yè)利用良好的外部環(huán)境，加大數(shù)字技術投資力度，加強關鍵核心技術研發(fā)，特別是在“雙碳”目標背景下，加強綠色低碳、節(jié)能減排的核心數(shù)字化技術應用研究；另一方面，不同區(qū)域之間應加強數(shù)字技術合作交流，中西部地區(qū)繼續(xù)增強數(shù)字技術在制造業(yè)碳減排方面的應用，東部地區(qū)利用自身優(yōu)勢充分發(fā)揮數(shù)字技術應用對制造業(yè)碳減排的效能，進而形成制造業(yè)的數(shù)字化碳減排技術擴散與承接。

加強制造業(yè)產業(yè)與數(shù)字技術融合深度與廣度，推動制造業(yè)數(shù)字化轉型。一方面，通過數(shù)字技術與制造業(yè)深度融合，重點關注資本密集型制造業(yè)行業(yè)，實時掌握能源消耗數(shù)據(jù)，監(jiān)測制造業(yè)各環(huán)節(jié)碳排放，加強制造業(yè)關鍵環(huán)節(jié)的碳排放核心數(shù)字技術研發(fā)，構建擁有自主知識產權的技術體系，利于數(shù)字化技術提高制造業(yè)能耗效率，降低制造業(yè)二氧化碳排放，減少環(huán)境污染；另一方面，促進現(xiàn)代制造業(yè)、制造服務業(yè)和環(huán)保產業(yè)的多鏈融合、協(xié)同發(fā)展格局，打破產業(yè)和區(qū)域壁壘，加強不同區(qū)域、不同領域的合作交流，形成優(yōu)勢互補的制造業(yè)數(shù)字化碳減排技術研發(fā)與擴散系統(tǒng)。

重視數(shù)字技術創(chuàng)新和綠色化發(fā)展政策引導。數(shù)字技術創(chuàng)新是制造業(yè)產業(yè)結構升級的重要內容，同時融入碳減排的數(shù)字技術創(chuàng)新使制造業(yè)能夠一次性完成系統(tǒng)升級目標，所以數(shù)字技術創(chuàng)新推動制造業(yè)“雙碳”目標實現(xiàn)能夠有效提升產業(yè)升級效率，統(tǒng)籌制定引導政策能夠發(fā)揮多重效果；充分發(fā)揮綠色化數(shù)字技術對制造業(yè)碳減排效應的調節(jié)作用，強化制造業(yè)綠色發(fā)展理念，有效促進制造業(yè)碳減排，形成不同區(qū)域綠色化協(xié)調發(fā)展格局，推進制造業(yè)綠色能源產業(yè)發(fā)展，促進制造業(yè)綠色轉型升級。