數字經濟與碳全要素生產率協調發展的評價研究

摘要：本文選取2013—2023年江浙滬82個區域面板數據，綜合評估城市低碳與數字經濟發展水平，并對數字經濟與城市低碳發展水平進行實證分析。結果表明，數字經濟顯著推動了城市低碳發展，且數字經濟促進城市綠色技術創新，是低碳城市發展的新動力。環境規制強度的中介效應研究顯示，環境規制能夠提升數字經濟的發展速度，從而促進城市低碳發展。研究結果顯示，非資源型產業為支撐的城市且能源消耗以非煤炭能源為主的數字經濟促進作用更為明顯，建議從六個方面加強數字經濟建設，促進數字經濟的快速發展，以充分發揮數字經濟對城市低碳發展的推動作用。

關鍵詞：數字經濟；綠色技術創新；碳全要素生產率；城市低碳發展；能源

中圖分類號：F062.9文獻標識碼：A文章編號：2096-0298（2024）12（b）--04

隨著“十四五”規劃的推進和“雙碳”戰略目標的提出，本文從數字經濟與全要素碳生產率之間相互關系作為切入點，對于促進城市數字經濟發展降低碳排放有著重要應用。碳排放被視為一種非期望產出。全要素碳生產率的核心在于評估在碳排放限制的條件下，經濟可以通過何種程度的技術進步、技術效率提升等來實現更高的經濟產出，即反映了在碳約束下的全要素生產效率。本文以數字經濟為切入點，深入分析城市碳全要素生產率與數字經濟的關系，進一步剖析影響模式，從而推動城市低碳發展。

1研究假設

1.1數字經濟與碳全要素生產率

曹子彬（2024）在研究中闡述數字經濟的發展促進了傳統產業的數字化進程，不僅降低了企業的創新成本，優化了資源配置，還為科技創新提供了先進的設備與人才支持，為綠色技術創新的提升奠定了良好的基礎。在李珒（2024）與王雨欣（2024）的研究中闡述了數字經濟的發展促進了清潔能源的研發和應用，降低了化石能源的使用比例。在任建華（2024）的研究中分析數字經濟是一種以數據信息為核心資源，通過網絡平臺作為媒介的新型經濟形態，它通過創新的模式和運營模式，利用數字技術的融合來優化傳統產業，促進經濟的數字化轉型。華德亞（2024）的研究中闡述了數字經濟可以通過提高宏觀治理效率、促進產業結構升級、優化企業技術有助于減少碳排放，因此數字經濟的發展可以有效促進碳排放的監管。施偉（2024年）分析了產業結構的轉型升級是通過提升生產效率、提升產業素質以及重組和重新配置產業要素資源，從而構建新的產業結構。鑒于上述研究，本文提出假設H1。

H1：數字經濟可以促進綠色創新技術的應用，從而降低能源消耗實現碳全要素生產率的提升，最終實現城市低碳的可持續發展。

1.2環境規制的調節效應

環境規制的強度在不同城市和地區表現各異，這種差異會影響數字經濟對城市低碳發展的推動作用。李涵辰（2024）提出在環境規制較為嚴格的地區，政府與社會公眾對企業環境行為的監督更為嚴密，這將激勵企業增加投入改善生產工藝優化生產流程以降低碳排放量。高仲宜（2024）分析了市場激勵型環境規制能夠激勵企業進行綠色創新，推動綠色全要素生產率的提高，環境規制強度的提高，可以作為促進數字經濟與低碳發展相結合的催化劑。環境規制的加強可以促使企業更加重視環境保護和資源的高效利用，從而推動數字經濟與綠色創新技術的深度融合。基于此，本文提出假設H2。

H2：環境規制對數字經濟促進城市低碳發展的應用發揮著積極的調節效應。

2研究設計

2.1變量定義

2.1.1被解釋變量

本文借鑒曹琳劍（2024）與陳睿（2024）的文獻將被解釋變量確定為城市低碳發展水平，降低碳排放實現經濟、社會、生活環境最優。本文確定的6個一級指標包括：城市碳排放水平、經濟發展水平、社會進步水平、交通便利程度、生活環境的優劣性以及自然環境的舒適程度。在上述基礎上結合文獻研究，本文總結出13個二級指標（包括：城市人均碳排放量的數值（噸/人）、國內生產總值單位碳排放量數值（噸/萬元）、人均GDP數值（元/人）、第三產業在GDP中的占比（%）、區域教育支出在公共財政支出占比（%）、區域教育支出在公共財政支出占比（%）、區域城鎮化率（%）、人均汽車擁有量（輛/萬人）、人均城市道路面積（m2/人）、人均綠化建設面積（km2/萬人）、城市區域綠化覆蓋率（%）、城市污水處理處理率（%）、生活垃圾處理率（%）、工業固廢綜合利用率（%））。本文應用熵值法，對一級指標以及二級指標進行測算。

2.1.2解釋變量

本文將城市數字經濟發展水平作為解釋變量。鑒于獲取微觀數據存在較大難度，本文借鑒劉召順（2024）和李俊銘（2024）的研究成果，應用互聯網普及水平、人均智能電話使用率、高新技術產業人員數量、高新技術產業產出價值以及數字普惠金融五個指標，將其確定為衡量城市數字經濟發展水平二級指標體系。完成標準化處理，結合方差貢獻率大于85%的原則確定了三個主要成分，具體指標見表1。

表1城市數字經濟發展水平指標體系

一級指標二級指標

城市數字經濟發展水平互聯網普及率每百人互聯網寬帶接入用戶數

智能電話普及率每百人智能電話用戶數

高新技術相關產業產出情況人均電信業務收人

高新技術產業從業人員概況城鎮就業人員中：信息傳輸、計算機與軟件從業人員的比重

數字普惠金融指數北京大學數字普惠金融指數

2.1.3中間機制變量

本文選取城市碳全要素生產率（CTFP）作為核心變量。依據申紅衛（2024）所提出的研究方法，本文應用SBM-ML模型，模型將資本量、勞動力水平以及能源消耗水平作為輸入變量內容，將城市GDP作為經濟預期產出數值，城市碳排放總量作為非預期產出。通過計算ML指數，以此來評估碳全要素生產率的增長狀況。

2.1.4調節變量方面

本文借鑒曹琳劍（2024）與陳睿（2024）的文獻選取環境規制強度（ERI）作為調節變量。為確定各個城市環境保護的變量，本文選取82個區域中政府工作報告與“環境保護”相關術語相關詞語出現頻次作為評估環境規制強度（ERI）的主要變量。

2.1.5控制變量

本文參考張恒碩（2024）和劉戰豫（2024）的成果，確定了以下控制變量：城市能源消費規模（EC），城市經濟發展水平（PGDP），城市對外開放程度（FDI）（外商投資政策的寬松程度、對外貿易的便利性、國際交流與合作的頻繁程度），城市金融發展水平（FIN）（金融市場規模的大小、金融產品和服務的多樣性、金融市場的開放程度、金融監管的有效性，金融人才的培養和引進），政府干預程度（REGU）（政府在經濟活動中的參與程度；政策制定的透明度和公眾參與度、對市場規則的制定和執行力度、對社會福利和公共服務的投入，對環境和可持續發展的重視程度），以及城市人均工資水平（WAGE）（平均工資水平，分析工資增長趨勢，人均工資水平與城市消費水平的匹配程度）。

2.2樣本的選擇與數據的來源

本文選取2013—2023年我國82個地級市作為研究樣本，其中以江浙滬地區的城市為主。所有數據來源于WIND數據，由于存在部分數據缺失值現象，本文采用線性插值法進行補充研究，對樣本數據進行縮尾處理以便排除數據缺失。

3研究結果

3.1描述性統計研究

城市低碳發展水平（LOWCE）的平均值達0.379，最高值為0.689，最低值為0.146，這表明各城市在低碳發展方面存在顯著差異。城市數字經濟發展水平（DIG），平均值為2.000，最高值和最低值分別為8.087和0.063，顯示出同一城市內部在數字經濟發展上也存在不均衡現象。進一步分析城市碳排放強度（EMIS），其平均值為0.002，最高值為0.013，最低值為0.0001，說明不同城市在碳排放控制方面表現出較大的差異性。城市金融發展水平（FIN）的平均值為0.456，最高值為0.987，最低值為0.023，反映了城市間金融發展水平的不均衡。政府干預程度（REGU）的平均值為0.521，最高值為0.998，最低值為0.012，顯示出政府在不同城市經濟活動中的參與程度存在明顯差異。數據為后續的基準回歸分析提供了基礎，有助于深入理解各變量之間的關系及其對碳全要素生產率的影響。

3.2基準回歸分析

表2中數字經濟對城市低碳發展的影響具有正向顯著性，數字經濟（DIG）的回歸系數在1%的顯著性水平上均為正值，這說明數字經濟對城市低碳發展具有顯著的促進作用。

3.3內生性檢驗與穩健性檢驗

內生性檢驗：若城市在綠色技術創新領域表現卓越且碳排放量得到有效控制，則其數字經濟發展水平可能更為卓越。在研究中工具變量（IV）的數值為0.0001，顯著性水平高于1%，說明工具變量與城市數字經濟發展水平存在正向相關性。第二階段回歸系數為0.029，且高于1%具有顯著性。LM統計量為19.48，WaldF統計量為87.54，據此可以斷定，所選取的工具變量是適宜的。結果表明，在納入工具變量之后，數字經濟對于促進城市低碳發展具有顯著的推動作用。

穩健性檢驗：將衡量城市數字經濟發展的指標替換為城市數字普惠金融指數（PHJR），并進行回歸分析。數字普惠金融指數（PHJR）的回歸系數為0.0003，且在1%的水平上具有顯著性；當解釋變量滯后一期進行回歸時，城市數字經濟發展水平中的回歸（DIGT+1）系數為0.006，高于1%的水平具有顯著性。我國省會城市的經濟發展水平普遍高于省內其他城市。城市數字經濟發展水平在1%的水平上顯著。通過引入一個虛擬變量來表示樣本城市是否為碳排放權交易試點城市，結果顯示回歸數字經濟發展水平系數為0.008，高于1%的水平且存在顯著性。

3.4中間機制分析

城市碳全要素生產率增長的機制分析。城市數字經濟發展水平（DIG）的回歸系數為0.121，并且在1%的水平上顯著，這表明數字經濟對城市碳全要素生產率的提升具有積極作用，假設H1正確。

3.4.1環境規制強度的調節效應

為驗證假設H2，本文將環境規制強度（ERI）納入其中，（ERI×DIG）回歸系數為1.132，高于5%的水平，存在顯著性，說明環境規制強度能夠增強數字經濟對城市低碳發展的推動作用。假設H2成立。

3.4.2異質性檢驗

城市能源消費所占比例達到10%的顯著性水平，相關結果見表3。

城市數字經濟發展水平（DIG）的回歸系數均顯著為正，表明無論是在以煤炭還是非煤炭為主的兩種不同能源消費結構的城市中，數字經濟均能顯著推動城市低碳發展。

4結論與建議

4.1研究結論

（1）數字經濟對城市低碳發展具有正向促進作用，數字經濟的發展能夠通過提高能源效率、優化能源結構、促進技術創新和管理創新等途徑，有效降低城市的碳排放強度，推動城市向低碳經濟轉型。

（2）環境規制強可以調節數字經濟對城市低碳發展的促進作用，環境規制強度的提高有助于增強數字經濟對低碳發展的正向影響，尤其是在煤炭消費比重較高的城市中，這種調節效應更為顯著。

4.2政策建議

數字經濟旨在推動低碳發展，提升碳全要素生產率可從以下幾點開展：

（1）加大對數字技術的研發投入，鼓勵企業通過技術創新提高能源使用效率，減少碳排放。推動綠色金融政策，為低碳技術項目提供財政支持和稅收優惠，加強數字技術與傳統行業的融合，促進產業結構優化升級。建立和完善碳排放權交易市場，通過市場機制激勵企業減少碳排放。強化數字技術在能源消費監測和碳排放管理中的應用，提升能源管理的智能化水平。

（2）推動數字技術與傳統產業的深度融合，通過智能化改造提升傳統行業的低碳轉型能力。同時，應加強數字技術在能源消費監測和碳排放管理中的應用，以提升能源管理的智能化水平。利用市場機制激勵企業減少碳排放，完善碳排放權交易體系，確保碳排放權的合理定價和有效流通。為企業提供減排的經濟激勵，促進低碳技術的研發和應用。政府應加強監管，確保碳市場的公平性和透明度，防止市場操縱和欺詐行為。此外，還應鼓勵企業參與國際碳市場，通過國際合作提升減排效率和碳市場的成熟度。

（3）完善數字基礎設施建設，為低碳發展提供技術支撐和數據支持，促進信息資源的高效利用。推動綠色金融政策，為低碳技術項目提供財政支持和稅收優惠，加強數字技術與傳統行業的融合，促進產業結構優化升級。推動數字技術與傳統產業的深度融合，通過智能化改造提升傳統行業的低碳轉型能力。加強數字技術在能源消費監測和碳排放管理中的應用，以提升能源管理的智能化水平，完善數字基礎設施建設，為低碳發展提供技術支撐和數據支持，促進信息資源的高效利用。

（4）制定和實施有利于數字經濟發展和低碳轉型的政策法規，為相關企業提供政策激勵和市場引導。通過稅收減免、財政補貼等措施，降低企業轉型成本，激發企業創新活力。同時，建立碳排放權交易市場，通過市場機制促進碳減排，實現資源的優化配置。加強國際合作，引進先進低碳技術和管理經驗，提升國內企業的國際競爭力。此外，還應強化公眾環保意識，通過教育和宣傳提高社會對低碳發展的認識和支持。

（5）加強數字技術在環境監測和管理中的應用，提高環境規制的精準性和有效性，促進環境質量的持續改善。推動環保大數據平臺的建設，整合各類環境監測數據，實現數據共享和分析，為環境政策制定提供科學依據。同時，利用人工智能、云計算等技術手段，提升環境監測的實時性和準確性，確保環境管理決策的及時性和有效性。此外，應鼓勵企業采用先進的環保技術，通過技術改造減少污染物排放，實現綠色生產。

（6）考慮城市差異性，合理實施環境規制，推動城市低碳發展。加大數字技術領域的投資力度，制定并實施一系列優惠政策，以吸引高新技術企業和專業人才，積極推進綠色能源的開發與應用。同時，必須加強網絡基礎設施的建設工作，以確保經濟社會的可持續發展。

參考文獻

羅艷菊，危榮昊，黃宇，等.數字經濟對旅游業碳排放效率的影響與作用路徑[J/OL].統計與決策，2024（20）：84-89[2024-10-30].

李俊銘，黃海剛，夏友富，等.數字經濟與城市高質量發展：影響效應與作用機制[J/OL].統計與決策，2024（20）：30-36[2024-10-30].

劉召順.數字經濟創新、產業結構優化與共同富裕[J/OL].統計與決策，2024（20）：11-16[2024-10-30].

曹子彬，王海燕.數字經濟發展對全國統一大市場建設的影響效應檢驗[J/OL].統計與決策，2024（20）：17-22[2024-10-30].

王永陽，蔡宴朋，張盼.珠三角城市群凈碳排放與經濟發展脫鉤效應及驅動力因素分析[J/OL].生態學報，2025（3）：1-12[2024-10-30].

胡海峰，白宗航，王愛萍.供應鏈持股與企業高質量發展：基于全要素生產率視角[J/OL].中國工業經濟，2024（9）：137-155[2024-10-30].

任建華，殷楠楠.數字經濟與綠色技術創新協調發展對碳金融的影響研究[J/OL].華北水利水電大學學報（社會科學版），1-17[2024-10-30].

華德亞，陳潔.長江經濟帶數字經濟的減污降碳效應及作用機制研究：基于市級數據的分析[J].洛陽理工學院學報（社會科學版），2024，39（5）：34-39.

申紅衛，寧敏，程鈺.數字經濟對資源型城市綠色全要素生產率的影響研究[J/OL].資源開發與市場，1-13[2024-10-30].

施偉.農村數字經濟對農業碳排放的影響機制：以農村產業融合發展為中介效應的實證研究[J/OL].云南農業大學學報（社會科學版），1-8[2024-10-30].