數字紅利與能源效率耦合效應分析
——基于福建省面板數據的實證研究

王堃WANG Kun

（廈門炬晟能源科技有限責任公司，廈門 361000）

0 引言

在全球化與信息化時代背景下，數字經濟作為一種新興的經濟發展方式，正逐漸成為推動世界經濟增長的重要引擎，數字經濟能夠帶動各個傳統行業發生深刻變革，進而引發經濟社會發展的重大變化[1]。尤其對于能源行業，能源作為經濟社會發展的基礎性資源，其高效、清潔、可持續的利用成為全球關注的焦點，能源效率的提升被視為實現經濟高質量發展和生態文明建設的關鍵。當前，以數據分析和智能算法為代表的數字化技術的應用使得能源供應鏈更加優化，能源管理更加精準，從而在提高能源利用效率、降低能耗和減少排放方面展現出巨大的潛力。數字技術的介入還為可再生能源的并網和分布式能源的普及開辟了新路徑，進一步促進了能源產業的綠色低碳轉型。在此背景下，國家高度重視能源行業的轉型升級與數字經濟的深度融合。習近平總書記在黨的二十大報告中指出“深入推進能源革命”。隨后，2023 年3 月國家能源局發布關于加快推進能源數字化智能化發展的若干意見。這些指導意見和戰略布局為數字紅利與能源效率協同發展的研究提供了宏觀的政策支撐[2]。為能源行業的綠色轉型和高質量發展迎來新的發展契機。

然而，盡管數字紅利對經濟社會各領域的積極影響已得到廣泛認可，其在推動能源效率提升方面的作用機制及效果如何，仍是一個值得深入探討的問題。特別是在能源消耗大戶和能源結構轉型關鍵期的中國，如何利用數字紅利推動能源效率的提升，實現能源生產和消費的綠色低碳轉型，是實現可持續發展戰略目標的重要途徑。而數字經濟對能源效率的影響也并非單一的正面效應，其在帶來機遇的同時也引入了挑戰。具體而言，在實踐層面，數字化轉型初期可能伴隨能源消耗的增加，特別是數據中心、網絡設備等數字基礎設施的高能耗特性可能會在短期內抵消部分能源效率的提升。同時，現有能源系統的數字化改造需要巨額的初期投資，而投資回報周期長、風險較高，這對于許多企業和政府而言都是一大挑戰。從理論的角度來看，數字經濟與能源效率的關系復雜且多維，也非簡單的線性關系。在現有文獻中，關于數字紅利如何通過影響能源消費結構、改善能源生產與分配效率等途徑影響能源效率的機理分析仍較為欠缺。同時，不同地區和行業間數字化發展水平和能源效率的差異，導致了數字經濟對能源效率影響的區域性和行業性特征不容忽視。此外，當前研究在量化分析上存在局限，對于數字紅利與能源效率協同發展的度量標準尚未形成統一共識，亟需系統性的理論構建和實證檢驗[3]?；诖?，本研究選取了具有代表性的福建省作為研究對象，基于2011-2021 年的面板數據，通過構建協同發展的理論框架，構建了數字紅利與能源效率的評價指標體系，并利用耦合協調度模型，探討二者之間的協同發展關系。通過深入分析福建省的實證數據，本文旨在揭示數字紅利與能源效率之間的相互作用機制及其協同發展態勢，以期為數字經濟時代下的能源政策制定提供科學依據和參考。

1 數字紅利與能源效率協同發展機制

數字紅利，作為信息技術進步和數字化應用普及所帶來的增加值，對能源效率的提升和能源消耗模式的優化具有潛在的正向影響?？梢酝ㄟ^三個方面促進能源消耗的管理：一是，數字技術的集成應用在生產環節中引發了能源利用效率的顯著提升，實現了對能源消耗的有效壓縮。這一機制主要體現在生產過程的自動化與智能化，通過精確控制與優化生產流程，最小化了能源浪費，同時保障了產出效率的最大化。二是，數字經濟的深入發展為能源結構的優化提供了強有力的技術支撐和決策基礎。通過大數據分析、云計算等技術的應用，能夠實現對能源供需的精準預測和調度，促進了清潔能源比如風能、太陽能等的更廣泛利用，從而逐步降低對化石能源的依賴，并推動能源消費結構向更加綠色、低碳的方向轉變。這一轉變不僅響應了全球能源可持續發展的需求，同時也為經濟增長提供了新的動能。三是，數字經濟的推進顯著促進了能源管理和分配的智能化水平。通過物聯網、人工智能等前沿技術，能夠實現對能源系統的實時監控和動態管理，精準匹配能源供給與需求，優化資源配置。特別是在能源高峰期，智能系統能夠自動調節能源流向，減少能源浪費，提高系統整體的能效比。此外，智能化管理還為終端用戶提供了更為靈活和經濟的能源使用選擇，進一步激發了市場和社會對高效能源利用的需求[4]。

盡管數字紅利在促進能源效率提升方面展現出顯著的潛力與成效，但在實際應用過程中仍面臨一系列挑戰與困難。首要的挑戰源于數字技術的廣泛應用與能源系統深度融合的技術壁壘。這不僅涉及到先進技術的研發與創新，還包括現有能源基礎設施的改造與升級，以及新型能源技術的集成與應用。同時，數據安全與隱私保護問題也是數字經濟發展中不可忽視的挑戰。隨著大數據、云計算等技術在能源領域的應用，如何確保海量數據的安全存儲、傳輸與處理，防止數據泄露和濫用，成為了迫切需要解決的問題。經濟成本與投資回報的不確定性也是當前面臨的主要困難之一。此外，數字化轉型和智能化升級需要大量的初期投資，而這些投資的回報周期較長，且受多種因素影響，存在較大不確定性。如何平衡初期投資與長期效益，合理規劃與分配資源，是實現數字經濟與能源效率協同發展的關鍵。

綜上所述，面對當前的機遇與挑戰，本文的研究顯得尤為必要。通過系統性的理論分析與實證研究，提出切實可行的解決策略與建議，以期為數字經濟與能源效率協同發展提供理論依據與實踐指導，為相關政策制定與實施提供參考，推動經濟與環境的可持續發展。本文的數字經濟與能源效率協同發展的研究框架，如圖1 所示。

圖1 數字紅利與能源效率耦合協調理論框架圖

2 研究方法及數據

2.1 指標體系構建

在探討數字紅利與能源效率協同發展的關系時，構建合理的指標體系是關鍵。本研究在能源效率評估方面，用能源消耗總量與能源消耗強度兩核心指標來對其進行度量。前者量化一定周期內經濟活動對能源的總需求，后者通過進一步細化單位GDP 或工業增加值的能源消耗，精準揭示經濟增長與能源需求的關聯度，映射出能源利用的經濟性與環境可持續性。通過對這兩維度的指標的測度能夠反映出經濟產出、居民生活及工業增長對能源消耗程度。

式中：EC 為能源消耗量，ECI 為能源強度；TEC 為全社會用電量，電折標準煤系數為1.229 噸標準煤/萬千瓦小時；TAG 為人工煤氣和天然氣供氣總量，天然氣折標準煤系數為13.3 噸標準煤/萬立方米；TLG 為液化石油氣供氣總量，液化石油氣折標準煤系數為1.7143 噸標準煤/噸。

在數字紅利方面，考慮到數字經濟推動經濟結構優化和增長方式轉變的新引擎，能夠較為全面的反映一個地區的數字紅利情況。本研究采用北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融指數，它是旨在中國的數字普惠金融實踐進行定量刻畫，反映中國創新性數字金融趨勢下數字普惠金融服務發展程度和地區均衡程度[5]。該指數包括三個一級指數，即覆蓋廣度、使用深度和數字化程度指數。具體評價指標體系如表1 所示。

表1 數字紅利與能源效率評價指標體系

2.2 耦合協調度分析

為深入揭示數字經濟與能源效率之間的協同發展程度，本研究采用耦合協調度模型進行分析，它是通過耦合度和協調度兩個關鍵維度進行的，耦合度反映了兩個系統之間相互聯系和影響的緊密程度，而協調度則衡量兩系統發展一致性和協同進步的水平[6]。耦合度的計算基于系統動力學原理，通過構建數學模型來量化數字經濟與能源效率兩系統之間的相互作用強度。該模型綜合考量各自系統的動態變化特征及其相互之間的影響因素，確立了一個量化框架，以反映兩系統的相互依存性與整合程度。而協調度的評估采用了一種綜合指標法，通過比較和分析數字經濟發展水平與能源效率改善程度之間的匹配度和協同增長趨勢。協調度指標不僅包括各自系統的發展速度和質量，還考慮了二者之間的相互促進作用和影響機制，從而能更全面地反映二者的協同發展狀態[6]。通常根據表2 的劃分標準來對耦合協調度等級進行判定。

表2 耦合協調度劃分標準及分類

鑒于所收集數據的尺度差異顯著，本項研究在進行耦合協調度模型分析前，首先采納極差法對數據集進行標準化處理，以消除量綱影響，確保不同指標之間的可比性。其次，借助熵值法對指標體系內各項數據進行權重分配，該方法通過評估指標數據的離散程度來確定其在整體評價體系中的相對重要性，從而為每個子指標賦予客觀權重，相關權重值詳列于表1。最后，數字紅利與能源效率的耦合協調度可以通過計算耦合度C、綜合評價值T 和耦合協調度D 的得到，計算公式如下：

式中：子系統個數為2 個，分別為U1數字經濟子系統的標準化值，U2城市交通運輸系統的標準化值，其分布區間為[0，1]。

式中：T 為數字經濟與城市交通運輸綜合發展水平，α為U1數字經濟子系統的權重0.5，β 為U2城市交通運輸子系權重0.5。

耦合協度D 的計算公式為：

3 結果分析

基于以上步驟分析，本研究得到了福建省9 個城市2011-2021 年的數字紅利與能源效率耦合協調度值，如表3 所示。本節將進一步深入數值差異，以便從深層次揭示數字紅利與能源效率的相互作用關系及其動態演化過程。

表3 福建省2011-2021 年的數字紅利與能源效率耦合協調度值

耦合協調度數值的時間序列演變，不僅反映了各市在跨越協調發展不同階段的動態過程，也指示了地區間協調發展水平的異質性。在觀測期內，①福州市的耦合協調度從0.491 的初級協調階段穩步上升至0.735 的中級協調階段，表征出數字紅利與能源效率之間協同性的連續增強。盡管2016 年觸達0.826 的中級協調高點，其后出現輕微的回落，但耦合協調度整體趨勢仍穩健地維持在中級協調范疇內。②廈門市從2011 年的0.454 漸進至2021 年的0.818，始終呈現出穩定上升軌跡，并成功跨入高級協調階段，凸顯其在數字紅利與能源效率協同發展方面的顯著優勢及高度整合性。③莆田市、三明市、泉州市、漳州市、南平市、龍巖市及寧德市，這些城市均從2011 年的初級協調階段實現跳躍式增長，轉入至中級或高級協調階段。以寧德市為例，從初級協調的0.425 顯著提升至2016 年的0.870，雖在隨后年份出現波動，2021 年仍維持在0.764 的中級協調狀態，顯示出在探究期間該市在促進數字紅利與能源效率間協同性上所做出的積極努力與顯著成效。

具體而言，從縱向時序分析來看。耦合協調度的時序演化軌跡呈現顯著的”倒U 型”態勢，反映出數字化初始階段對能源效率的顯著促進作用。然而，隨著耦合協調度的增長達到峰值后，出現了回落的趨勢。例如，福州市的耦合協調度由2011 年的0.491 增至2016 年的0.826，之后降至2021 年的0.735，顯示出經歷了快速增長后的穩定調整。而寧德市從2011 年的0.425 提升至2016 年的0.870，盡管在此后有所波動，但至2021 年仍保持在0.764 的較高水平。這種“倒U 型”趨勢的出現，可能揭示了數字紅利的邊際效應遞減，數字紅利在初期對能源效率的正面影響隨著時間的推移逐漸飽和，且數字化發展所帶來的能源消耗增加對能源效率的提升產生了一定的抑制作用。以及數字化與能源效率融合過程中存在的結構性障礙與調控上的滯后性。此外，該現象可能還反映出數字化進程中的能源消耗增量可能在一定程度上抵消了能源效率的提升，這表明在推動數字化轉型的同時需注重能源消耗的優化配置。從空間分布來看，耦合協調度的地區差異性表明了非均質的協同發展格局。莆田市與寧德市的持續高水平耦合協調度可能與其在數字化基礎設施與能源管理創新上的持續投入有關，反映了較好的政策效應與轉化能力。相反，三明市與南平市雖然起步較慢，但協調度從三明市的2011 年的0.392 和南平市的0.386 分別增長到2021 年的0.826 和0.840，凸顯了政策調整和支持的積極成效。

綜上所述，研究表明數字紅利與能源效率的協同發展并非一蹴而就，而是一個需要精細管理和政策引導的動態過程。在數字化深入發展的今天，需關注能源消耗與效率提升的平衡，避免數字化轉型過程中的能源效率低下。策制定者應更加關注數字化進程中能源效率的持續提升，通過優化數字基礎設施投資，促進技術創新與能源轉型政策的有機融合，以確保數字紅利能更有效地轉化為能源行業的高質量發展動能。此外，針對不同地區的特定情況制定差異化的策略，也是實現區域能源效率優化和可持續發展的關鍵。

4 結論

本文基于協同發展視角，構建了數字紅利與能源效率耦合協調理論框架，以福建省地級市2011 至2021 年的面板數據為基礎，通過實證分析系統地探討了數字紅利與能源效率的耦合協調關系，旨在揭示二者之間的深層次協同發展機制。研究發現，福建省的耦合協調度在過去十年間經歷了顯著的變遷，平均耦合協調度從2011 年的0.444增長到2016 年的最大值0.834 后，波動降低到2021 年的0.795。數字紅利與能源效率的協同發展總體呈現“倒U型”趨勢，但仍屬于中級協調發展的水平，這揭示了數字紅利在促進能源效率上的初期加速作用及其后期的增長乏力現象。本文為數字紅利與能源效率協同發展的理論與實踐提供了新的研究證據。