“雙控”視角下數字經濟對碳排放的影響

摘要：基于2010—2019年中國30個?。ㄊ?、自治區）面板數據，利用中介效應模型就數字經濟對碳排放的影響進行實證分析。結果表明，數字經濟發展與碳排放強度呈顯著的負相關關系。數字經濟能通過產業結構合理化降低碳排放強度。數字經濟對碳排放強度的影響在東部地區和沿海地區更顯著，且對碳排放強度較高地區的抑制作用更明顯。提出政府及相關部門應加快推進數字經濟建設，促進產業結構均衡化，實施異質性策略，協調區域發展促進經濟發展與環境治理協同增效。

關鍵詞：數字經濟；碳排放；產業結構；“雙控”

中圖分類號：F49;X321;F121.3" " " " "文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2025）03-0196-11

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2025.03.031 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

The impact of the digital economy on carbon emissions from the perspective of \"dual control\"：Analysis based on the intermediary effect of industrial structure

HE Jia-xi， DING Jian-li， PANG Qing-hua

（School of Economics and Finance， Hohai University，Changzhou" 213022， Jiangsu，China）

Abstract： Based on panel data from 30 provinces（municipalities and autonomous regions） in China from 2010 to 2019， the mediation effect model was used to empirically analyze the impact of digital economy on carbon emissions. The results showed that there was a significant negative correlation between the development of digital economy and carbon emission intensity. The digital economy could reduce carbon emission intensity through rationalization of industrial structure. The impact of the digital economy on carbon emission intensity was more significant in the eastern region and coastal areas， and the inhibitory effect on regions with higher carbon emission intensity was more obvious. It was proposed that the government and relevant departments should accelerate the construction of the digital economy， promote the equalization of the industrial structure， implement heterogeneity strategies， coordinate regional development， and promote synergy between economic development and environmental governance.

Key words： digital economy; carbon emissions; industrial structure; \"dual control\"

隨著現代工業的迅猛發展以及人類對于資源的不合理開發與運用，日常生產生活中排放出了大量的二氧化碳，引發了一系列環境與社會問題。隨著“雙碳”目標的提出，人們逐漸意識到實現碳減排是一場廣泛而深刻的社會變革。黨的二十大報告中提出的“雙控”理念，要求一手抓“總量消耗”，一手抓“強度調控”，促進低碳、零碳綠色發展。與此同時，在萬物互聯的信息時代，數字經濟以現代網絡為基礎設施平臺，以數字化的知識和信息為新的生產要素，以信息通信技術為載體，通過數字經濟與實體經濟的深度融合，優化基礎設施布局，構建現代化數字產業集群，推動了產業的高端化、智能化和綠色化發展。2021年底，中國信息通信研究院發布的《數字碳中和白皮書》指出，數字技術能夠與電力、工業、建筑、交通等重點碳排放領域深度融合，實現生產效率與碳效率的雙重提升，具有賦能碳減排的巨大潛力。數字產品和服務在產出過程中，相比傳統制造業更加低碳成為人們的普遍認知[1]。然而，值得注意的是，數字經濟在其迅速發展的過程中，正逐漸成為中國主要的碳排放源。作為一把“雙刃劍”，發展數字經濟對于中國“雙控”目標實現的負面作用同樣難以忽視。因此，研究數字經濟發展對于中國碳排放產生的影響及其作用機制，無論是對中國構建新發展格局、推動傳統經濟轉型升級、實現高質量發展，還是破解資源環境約束、減少碳排放、實現“雙控”目標都具有重要意義。

1 文獻綜述

1.1 數字經濟對碳排放的影響研究

數字經濟以知識和信息為生產要素，憑借互聯網載體，以信息技術賦能傳統生產和組織方式，為低碳增長提供了契機[1，2]。不少學者從“雙碳”目標出發，針對數字經濟對碳減排的影響及作用機制進行了深入研究。數字經濟對碳減排的影響層面，研究普遍認為，長遠來看數字經濟發展對碳減排具有正向促進作用，這一結論在多個國家的面板數據中得到證實[3，4]。樊軼俠等[5]認為，隨著數字經濟水平的提升，經濟綠色化水平呈先上升后下降的變化趨勢。部分學者分別利用省際、地級市面板數據進行實證檢驗，也得出了類似結論，即數字經濟對碳排放的影響存在顯著的先促進后抑制的倒“U”形非線性特征[6，7]。佘群芝等[8]認為，從國家層面看，數字經濟發展能有效降低碳排放，且減排彈性與經濟發展水平呈正相關關系。數字經濟對碳減排的作用機制層面，現有研究認為，數字經濟可以通過促進產業結構升級、提高能源效率、改善能源結構、推動綠色技術創新等中介途徑實現碳減排[1，9，10]，且通過與各種形式的碳定價策略相結合，這種效應會變得更加顯著[11]。在空間效應方面，葛立宇等[12]認為數字經濟發展對城市相鄰地區具有顯著的溢出效應，李治國等[13]認為數字經濟發展具有先促增后抑制的倒“U”形本地碳減排效應，同時兼具先抑制后促增的“U”形空間溢出減排效應。從異質性視角來看，謝文倩等[9]運用分位數模型，得出隨著分位點不斷提高，數字經濟對碳排放的抑制作用也隨之增強。部分研究發現東部地區數字經濟發展對碳減排正向影響作用較強[14]，但也有學者認為數字經濟的碳減排效應在中西部地區及碳排放強度較高的地區作用更顯著[15]。

現有研究缺乏在“雙控”視角下數字經濟對碳排放影響的研究，與本研究相似的文獻從碳排放強度視角出發，進行了部分探索，結論表明數字經濟發展有效地降低了人均碳排放量、碳排放增量與碳排放增速[16]。易子榆等[17]認為數字產業自身技術發展的過程會增加碳排放強度，但能通過賦能傳統產業從整體上有效推動國家低碳轉型發展，且對產業結構和能源消費結構的調整是數字經濟促進碳排放強度降低的主要路徑。

1.2 數字經濟發展對產業結構的影響研究

建設現代化產業體系是推動經濟高質量發展的必然要求。有關數字經濟對產業結構的影響，不少學者進行了廣泛而深入的研究。普遍認同的是，數字經濟發展對產業結構升級呈正向影響。數字產業以其技術密集性、高滲透性、先導性和戰略性等特點[18]，通過提升生產效率、增加協作效率、激發創新效率[19]，為中國產業結構轉型升級提供了強大動力。隨著互聯網、大數據、區塊鏈等技術進步，數字經濟不斷賦能傳統產業，逐步與實體經濟深度融合[20]，并通過與其他產業之間的聯動效應、溢出效應和擴散效應推動產業結構調整升級[21]。部分學者認為數字經濟對產業結構升級具有非線性影響，陳小輝等[19]認為數字經濟與產業結構水平呈正“U”形非線性關系，非線性特征體現在數字經濟對產業結構高級化的作用存在邊際效應減弱的趨勢、對產業結構合理化的作用具有邊際效應遞增的趨勢[12，20]。

此外，陳曉東等[22]基于灰關聯熵與耗散結構理論將數字經濟促進產業結構升級的過程劃分為兩個階段，第一階段（2002—2012年），數字經濟還未成為產業結構升級的重要推動力量，信息產業規模增速緩慢、作用微弱。第二階段（2013—2019年），隨著數字技術的發展，數字經濟逐漸賦能農業、工業等傳統產業，助推產業結構的優化升級。

早期研究注重對數字經濟概念與內涵的闡釋和解讀，自中國信息通信研究院將其細分為產業數字化和數字產業化兩大領域后，許多學者定性剖析了二者間的關系。部分研究認為數字產業化代表了新一代數字技術的發展方向和最新應用成果，是數字經濟發展的基礎；而產業數字化則是數字經濟發展的主戰場[23]。二者相輔相成，即數字產業化是產業結構升級的基礎性和先導性條件，而產業數字化升級則是促進中國產業結構升級工作的重心[22]。

從數字經濟對產業結構影響機制的層面來看，研究認為數字經濟可以通過人力資本、科技創新等中介途徑強化資源有效配置，助推產業結構升級[20]。從異質性視角來看，陳小輝等[19]就其產業異質性進行了實證研究，得出數字經濟具有行業滲透差異性、基礎設施城鄉異質性、資本回報迥異性。從空間效應視角出發，數字經濟與產業結構升級均具有正向的空間自相關性，且形成較為一致的空間集聚區。分區域看，在數字經濟發展水平“高-高”集聚區域，數字經濟對本省份以及鄰近省份產業結構升級均具有促進作用，在數字經濟發展水平“低-低”集聚區域，數字經濟的發展僅對本省份產業結構升級具有顯著的促進作用[24]。

1.3 產業結構對碳排放的影響研究

有關產業結構對碳排放影響的研究較多，Br?nnlund等[25]研究發現，產業結構是影響碳排放強度的重要因素，對產業結構進行調整是實現碳排放量減少的重要措施。趙玉煥等[26]從國家整體視角出發，證實產業結構升級有助于實現碳減排。

就影響機制來看，張偉等[27]借助Kaya恒等式發現中國產業體系低碳化發展是由能源結構的變化所推動。蘇泳嫻等[28]基于DMSP/OLS夜間燈光影像數據發現能源結構是影響碳排放強度的主要原因。趙玉煥等[26]實證檢驗了能源消耗和技術創新均在產業結構升級影響碳排放的路徑中發揮了中介作用。

就異質性視角而言，不同產業之間碳排放效率差異較大，不同產業內的變化對于節能減排的作用程度不同。Hammond等[29]對影響英國碳排放量的因素進行方差分解，發現制造業的產業升級將有效抑制碳排放量增長，其中，非能源密集型子部門相對能源密集型子部門對碳排放強度減少的更多。原嫄等[30]在全球視角下發現產業結構升級對于中等發展水平國家的減排效果明顯高于高等發展水平國家。葉娟惠等[31]認為產業結構合理化和產業結構高級化有利于鄰地碳減排，但增加了本地二氧化碳排放，且產業結構高級化的碳減排效應比產業結構合理化更顯著。

從空間效應角度出發，唐志鵬等[32]基于混合地理加權回歸分析了碳生產率的影響因素，結果表明產業結構對其影響占主導地位，且正向影響程度在逐漸增大。趙玉煥等[26]認為產業結構升級不僅對本地區碳排放存在負向空間直接效應，對其他區域碳排放也存在負向空間間接效應。此外，東部和中部地區產業結構升級能夠顯著減少碳排放，而西部地區的影響不顯著。

綜上，國內外學者在數字經濟、產業結構與碳排放研究方面取得了豐碩成果，為本研究提供了深厚的理論基礎和經驗借鑒。但三者之間的關系仍存在一定的研究空間?；诖耍狙芯繚撛诘倪呺H貢獻主要體現在：第一，多數研究停留在數字經濟、產業結構、碳減排兩兩之間的關系，鮮有文獻探討數字經濟、產業結構、碳減排三者間的機制傳導作用。第二，選取“雙控”視角，從總量和強度兩方面出發分析數字經濟對碳排放的中介影響效應。第三，綜合考慮，分別從產業結構合理化和高級化兩個角度衡量產業結構升級。

2 理論機制與研究假設

實現碳減排是一場廣泛而深刻的社會變革。從理念上來說，發展數字經濟與實現碳減排是相吻合的，數字經濟的發展不僅會對碳排放產生直接影響，若將數字技術運用到產業結構的轉型升級上，還會通過中介效應對碳排放產生間接影響，實現總量與強度上的雙重減排。

2.1 數字經濟對碳排放的影響

由已有研究可知，數字經濟發展與碳排放兩者之間呈顯著負相關關系，數字經濟為碳減排提供了契機。節能減排、實現綠色發展的主要途徑包括提高能源效率和發展可再生能源。一方面，數字技術的廣泛應用會提升能源使用效率，有效減少單位產出能耗，從而促使碳排放量的減少；另一方面，隨著數字經濟的發展，對可再生能源的需求日益增加，上述單位產出能耗的降低又促使新能源消費成本持續降低，最終降低傳統能源需求，減少碳排放。從“雙控”制度的視角出發，首先，數字經濟的減排作用直接體現在排放總量的減少上；其次，隨著數字技術的普及與推廣，數字經濟逐漸與實體經濟相融合，這會對生產方式與經濟結構產生深刻影響，最終不僅實現總量上的減排，更會使每生產單位碳排放量降低，從根本上實現經濟的高效、可持續發展。因此，本研究認為數字經濟發展對碳排放總量和碳排放強度均會產生抑制作用。

第一，從碳排放總量的角度來看。數字經濟以互聯網、大數據、區塊鏈、人工智能等技術為載體，其最顯著的特征是智能化和綠色化，數字技術的推廣和應用將直接從總量上促進碳減排。首先，高效的線上交流取代了不必要的線下活動，數字以其易得性、通用性和便捷化降低了生產、交易成本，提升了溝通效率，減少了社會生活中由交通等引起的碳排放。其次，相較于傳統產業，數字產業綠色化水平更高，在數字產業技術密集化發展過程中，較少地通過開采礦產能源獲得生產資料，從而能夠減少污染能耗的產生，也就從總量上減少了碳排放。區別于傳統產業，在數字經濟催生的新興產業中，數據信息成為新的經濟增長點，新一代數字技術和數據信息的結合代表著數字經濟的最新應用成果，如人工智能、5G商用、區塊鏈、云計算等，即“數字產業化”。此外，作為“數字產業化”外溢效應的“產業數字化”，利用新一代數字技術賦能傳統產業，淘汰落后產能，促進技術進步。一方面“產業數字化”通過提升技術創新能力和人力資本質量，提高機制生產效率，促進了各生產部門的技術進步，由此實現碳減排的“替代效應”，促使能耗降低，產業附加值提升，從而有利于實現碳減排。從“成本效應”來看，隨著數字技術的普及，邊際成本的逐漸降低將反向推動市場對信息技術需求的增加，最終都將有利于碳減排的實現。另一方面，數字經濟的發展，在推動經濟總量增加的同時，也會加劇碳排放，在推動數字化產業發展的過程中，勢必需要提升數字基礎設施建設水平，而互聯網設備的生產、加工、安裝及后續的投入使用與修理維護等都會產生額外的能耗，從而增加碳排放量。這就是數字經濟對碳排放量的“收入效應”。長遠來看，“數字產業化”憑借其最新的數字技術成果，成為了數字經濟的先導之聲，“產業數字化”則以其龐大的經濟體量成為了數字經濟的發展引擎。隨著“數字產業化”的發展，“產業數字化”將成為不可逆轉的時代趨勢，本研究認為“產業數字化”的“替代效應”和“成本效應”將會大于“收入效應”，這將逐步推進碳減排進程。

第二，從碳排放強度的角度來看。如果以單位產值所消耗的二氧化碳量來衡量，那么碳排放強度的降低表現為3種情況：一是碳排放總量的減少；二是生產總值的增加；三是碳排放總量減少和生產總值增加的共同作用。上文已經探討了數字經濟抑制碳排放總量的理論機制，下面論述第二、三種情況。就生產總值增加而言，經濟生產總值并不惟一與碳排放量呈正相關，換言之，并不是能耗量越大，生產的經濟價值就越高，環境庫茲涅茲曲線體現了碳排放隨著經濟增長而呈倒“U”形變化，初始階段碳排放水平會快速增長，到達峰值以后開始逐漸下降，隨著產業結構的不斷調整，節能減排技術的不斷推廣，經濟總量反而穩步增長。就第三種情況而言，本研究認為碳排放總量的減少和生產總值的增加將共同發揮作用，隨著能源利用效率的提升、產業結構的調整升級、創新驅動力的增加、協作效率的增強，經濟發展水平與碳排放將實現“脫鉤”，能在高質量完成經濟發展目標的同時實現碳減排。綜上，本研究認為隨著數字經濟的發展，傳統產業的數字化轉型能有效降低行業的碳排放水平，提升制造業生產效率，優化產業結構，在減排的同時做好增產，促進單位碳排放強度的降低?；谏鲜鰞蓚€視角的分析，本研究提出如下假設。

H1：數字經濟發展對碳排放強度具有顯著的抑制作用。

H2：數字經濟發展對碳排放總量具有顯著的抑制作用。

2.2 數字經濟對產業結構的影響

相較于對碳排放的影響，數字經濟對產業結構的影響路徑更為直接，主要體現在“數字產業化”和“產業數字化”兩方面。一方面，數字產業以技術集約型居多，主要集中于提升自身技術創新能力，通過數字技術不斷催生出新產業、新模式、新業態、新服務，如人工智能、5G商用等，新興產業比例增加，能從源頭上抑制能源消費需求，促進了產業結構的優化升級。另一方面，數字產業在提升創新能力的同時，能夠對傳統產業產生一定的技術外溢效應，數字技術通過整合生產資源，提高了企業的要素配置效率和協作能力，從而賦能傳統產業，促進傳統產業邁向中高端，推動傳統產業結構的優化升級和數字化轉型。產業結構優化升級并非是三次產業結構的簡單變動與調整，而是由于技術進步的內驅力促使的生產效率提升所帶來的產業結構高集約化和高技術化。數字經濟一方面集合要素優勢、節約生產成本，從而提高單位產出和效益，實現高集約化；另一方面通過大力發展網絡信息技術，不斷提高科技含量，促進服務手段電子化。高技術化是高集約化的基礎，高集約化是高技術化的必然結果，數字經濟的發展降低了信息傳播成本、強化主體間信息交互的能力、提高協作溝通效率，使得企業能在更廣闊的主體范圍內高效應用資源與要素，激發創新能力，延長產業鏈、增加產業附加值，實現高效能、低污染的生產，最終促進產業結構的優化升級。為此，本研究提出如下假設。

H3：數字經濟發展有利于產業結構合理化。

H4：數字經濟發展有利于產業結構高級化。

以往研究表明，產業結構是影響碳排放的重要因素。本研究將從碳排放總量和強度兩部分出發，結合產業結構合理化和高級化，對影響路徑進行梳理。第一，隨著產業結構的轉型升級，各部門之間生產要素的配置將趨于合理化，這將有效提升企業生產效率，減少資源浪費，促進資源循環利用，優化能源消費結構，進而抑制碳排放。就碳排放總量角度而言，中國的碳排放主要集中在能源資源行業，中國近20多年來，碳排放總量一直處于上升趨勢，近幾年，隨著“碳達峰”“碳中和”目標的提出，碳排放總量增速放緩，與經濟發展逐步實現“脫鉤”。就碳排放強度角度而言，中國自進入工業化后期以來，產業結構發生變化，服務業在三次產業中的占比逐步提升，產業結構向高級化演變的過程中，低端產業、高污染產業被逐漸淘汰，轉而技術密集型企業得到快速發展，污染強度降低、生產效率提高，隨著“能耗雙控”約束增強，每單位碳排放量減少，碳排放強度降低。第二，隨著數字經濟的發展，一方面，以科技為主導的第三產業使得“經濟服務化”，促進產業結構轉型升級；另一方面，數字技術向傳統產業滲透，落后產能逐漸被淘汰，清潔能源技術的推廣使得新興產業的能耗較低，在促進產業結構優化升級的同時，又促進了碳減排。綜上所述，本研究提出如下假設。

H5：產業結構升級對碳排放具有顯著抑制作用。

H6：產業結構在數字經濟發展促進碳減排中具有顯著的中介效應。

3 計量模型設定和數據說明

3.1 計量模型設定

本研究借鑒溫忠麟等[33]的研究，構建了中介效應模型，并引入時間、個體雙固定效應，如式（1）至式（3）所示，碳排放水平用[Cit]表示，數字經濟發展水平用[DEIit]表示，產業結構優化升級水平用[ISit]表示。[α0]表示回歸方程中的截距項；[α1]表示數字經濟發展水平（[DEIit]）對碳排放水平（[Cit]）的直接影響系數；[α2]表示產業結構優化升級水平（[ISit]）對碳排放水平（[Cit]）的影響；[β0]表示回歸模型的截距項；[β1]表示數字經濟發展水平（[DEIit]）對產業結構優化升級水平（[ISit]）的影響系數；[β2]表示控制數字經濟發展水平影響的情況下，其他控制變量（[Xit]）對產業結構優化升級水平（[ISit]）的影響系數；[θ0]表示回歸方程的截距項；[θ1]表示數字經濟發展水平（[DEIit]）在控制產業結構優化升級水平（[ISit]）影響的情況下，對碳排放水平（[Cit ]）的直接影響系數；[θ2]表示產業結構優化水平（[ISit]）對碳排放水平（[Cit]）的影響系數；[θ3]表示控制變量（[Xit]）對碳排放水平（[Cit]）的影響系數；[Xit]表示一系列的控制變量，包括經濟發展水平、人口規模、工業化水平等；[μi]為個體固定效應，表示不同個體的不可觀測因素對產業結構優化的影響；[λi]為個體固定效應，控制不同個體（地區或企業）之間的不可觀測異質性；[εit]表示隨機擾動項；[i]代表不同省份；[t]代表不同時期。考慮自變量數字經濟對因變量碳排放水平的影響，如果數字經濟通過影響變量產業結構而對碳排放水平產生影響，則稱產業結構為中介變量。[α1]為數字經濟對碳排放水平的總效應，[β1]為數字經濟對產業結構的效應，[θ2]為在控制數字經濟影響的情況下，產業結構對碳排放水平的效應，[θ1]表示在控制了產業結構的影響后，數字經濟對碳排放水平的直接效應。

[Cit=α0+α1×DEIit+α2×Xit+μi+λi+εit] （1）

[ISit=β0+β1×DEIit+β2×Xit+μi+λi+εit] （2）

[Cit=θ0+θ1×DEIit+θ2×ISit+θ3×Xit+μi+λi+εit]（3）

利用逐步檢驗回歸系數法對中介效應模型進行檢驗。第一步需檢驗[α1]是否顯著，若[α1]顯著，則數字經濟對碳排放的總效應成立；第二步需檢驗[β1]、[θ2]是否顯著，若均顯著，則數字經濟通過產業結構對碳排放產生影響的間接效應是存在的；第三步，需檢驗[θ1]是否顯著，若顯著，則數字經濟對碳排放的直接效應是存在的，若不顯著，則證明數字經濟對碳排放水平的直接效應不存在，所有影響均來自產業結構的中介效應。

3.2 變量選取和數據說明

3.2.1 被解釋變量 本研究以絕對量碳排放總量與相對量碳排放強度來衡量碳排放水平，在借鑒IPCC測算方法的基礎上參考Shan等[34]的研究，相關計算公式如式（4）至式（7）所示。

[CEaij=ECij×NCVi×CCi×Oi] （4）

[CEbit=ECit×EFit] （5）

[CEit=CEaij+CEbit] （6）

[CIit=CEitGDP] （7）

本研究從能源消耗和碳排放的過程出發，衡量碳排放總量。式（4）和式（5）分別代表與能源消耗相關的碳排放量和與過程相關的碳排放量，其中，[CEaij]為[j]地區第[i]種化石燃料的碳排放量，[ECij]為[j]地區第[i]種化石燃料的消耗量，[NCVi]為第[i]種化石燃料的低位發熱量，[CCi]為碳排放系數，[Oi]為碳氧化因子，[CEbit]為由水泥生產所產生的二氧化碳，[ECit]為水泥生產量，[EFit]為水泥碳排放系數。[CEit]為碳排放總量，[CIit]為單位GDP碳排放量，即碳排放強度。

3.2.2 解釋變量 本研究部分參考劉軍等[35]、唐紅濤等[36]的研究，將數字經濟劃分為三級指標，從數字化基礎、數字技術發展、企業數字化發展和數字經濟產業發展4個維度將數字經濟指數分解，利用熵權法，構建了如表1所示的數字經濟指數測度體系。

3.2.3 其他變量 本研究選取的中介變量為產業結構，分別從產業結構合理化和高級化角度出發。產業結構高級化指標是用來衡量產業結構升級較為關鍵的變量，公式如下。

[ISPMit=m=13yi，m，t×m， m=1，2，3] （8）

式中，[ISPMit]代表產業結構高級化，用產業結構層次系數來表示這一變量；[m=1，2，3]分別代表第一、二、三產業；[yi，m，t]是指在時間[t]地區[i]上[m]產業產值占地區生產總值的比重，這一變量重點刻畫的是中國產業結構由第一產業逐漸向第二產業，最終向第三產業發生轉移的一個總體變化過程。

此外，本研究還采用產業結構合理化這一指標來刻畫產業結構升級水平。產業結構合理化指標不僅很好地描述了三次產業中產值和就業之間的偏差問題，而且還能夠體現中國經濟發展過程中不同產業所發揮的重要作用，公式如下。

[ISRit=m=13yi，m，tlnyi，m，t/li，m，t，m=1，2，3] （9）

式中，[ISRit]表示產業結構合理化，本研究用泰爾指數來表示這一變量；[li，m，t]是指時間[t]地區[i]上[m]產業就業人員數與總就業人員數的比值。產業結構合理化較好地刻畫了中國各產業之間的產值結構和就業結構，這一指標測算結果越趨近于0，則表明產業結構較為均衡；反之，則表示產業結構出現偏差，分布不合理。

本研究選取的控制變量主要包括經濟發展水平（[LNPERGDP]），用人均生產總值的對數表示；技術創新（[PERPGN]），用每百人研發從業人員擁有的授權專利數量表示；人口密度（[LNUPD]），用城市人口密度的自然對數表示；工業化水平（[I]），用工業增加值與地區生產總值的比重表示；政府環境規制力度（[LNGERS]），用每年治理工業污染投資完成額的對數表示。

3.3 數據來源

數字經濟在中國的發展起步較晚，因此存在各省市統計數據條目不一致等問題。鑒于西藏自治區、香港、澳門及臺灣地區的相關數據缺失，本研究最終以中國30個省、自治區和直轄市2010—2019年的數據為實證研究樣本。涉及到的相關數據均來自《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國科技活動統計年鑒》、國家統計局及各省份統計年鑒。其中，由于缺失遼寧省2019年和黑龍江省2011—2013年的部分原始數據，因此產業結構合理化指標缺失。此外，本研究剔除了數據中的部分異常值。上述變量的描述性統計見表2。

從表2中主要變量的描述性統計結果看，第一，碳排放強度平均值為1.975，最大值達7.239，最小值僅0.252；碳排放總量平均值為5.569，最大值為6.843，最小值為3.365。第二，數字經濟發展水平均值為0.291，最大值達0.878，最小值僅0.039。第三，產業結構合理化的均值為0.224，最大值為1.405，最小值僅為0.016；產業結構高級化的均值為2.362，最大值為3.445，最小值為2.127。從省際層面上來看，與中國發展不平衡、不充分的基本國情相符。

4 實證結果與分析

4.1 基準回歸

根據式（1），首先檢驗數字經濟對碳排放水平的直接效應，選用2010—2019年中國省際面板數據，為控制宏觀環境及不隨時間變化的個體間的差異，采用雙固定效應模型，分別從絕對量碳排放總量和相對量碳排放強度進行回歸。在此基礎上，分析數字經濟對碳排放的直接影響作用，檢驗結果見表3。

表3中，第（1）列至第（3）列為數字經濟對碳排放強度的回歸結果，第（1）列檢驗了在未引入控制變量與雙固定效應的情況下，數字經濟對碳排放強度的直接效應，第（2）列在第（1）列的基礎上引入了時間固定效應與個體固定效應，第（3）列則展示了在采用雙固定效應模型的基礎上，引入控制變量后的回歸結果。第（1）列至第（3）列中數字經濟的估計系數均顯著為負，即數字經濟與碳排放強度呈顯著負相關關系，假設H1成立。也就是說，數字經濟的發展有助于降低碳排放強度，數字經濟發展水平越高，越有利于降低碳排放強度。

第（4）列至第（6）列為數字經濟對碳排放總量的回歸結果，無論是引入控制變量還是考慮雙固定效應，三列結果均表明數字經濟與碳排放總量呈顯著正相關關系，即數字經濟發展水平越高，碳排放總量越大，假設H2不成立。

從目前中國的實際情況來看，在積極推進數字經濟發展進程中，前期的數字基礎設施建設在一定程度上會加劇碳排放總量的增加，但在產業數字化與數字產業化的推進過程中，產出了更大的經濟價值，因此雖然碳排放總量隨數字經濟的發展呈上升趨勢，但就每單位產值消耗的碳排放量來說，數字經濟與碳排放強度呈顯著的負相關關系，即數字經濟的發展將在一定程度上降低碳排放強度，從相對量來看，說明中國經濟發展的效率得到了提升，這也為更快更好地實現“雙碳”目標提供了現實基礎。

4.2 中介效應檢驗

式（2）檢驗了數字經濟對產業結構的直接效應，在引入控制變量與雙固定效應模型的基礎上，分別從產業結構合理化與高級化兩個角度就數字經濟對產業結構的影響進行回歸，檢驗結果見表4第（2）列至第（3）列。據第（2）列顯示數字經濟與產業結構合理化指標呈顯著負相關，表明數字經濟發展對產業結構的均衡升級有著正向的促進作用，數字經濟發展水平越高的地區，產業結構分布越均衡。據第（3）列顯示，數字經濟與產業結構高級化指標呈顯著正相關，說明數字經濟發展對產業結構高級化有正向促進作用，數字經濟發展水平越高的地區，越趨向于發展第三產業。數字經濟對產業結構合理化與產業結構高級化均具有顯著的直接效應，假設H3、H4均成立。

式（3）檢驗了數字經濟對碳排放水平的間接效應，檢驗結果見表4第（4）列至第（5）列，第（4）列顯示了數字經濟與碳排放強度呈顯著的負向關系，說明存在產業結構合理化的中介效應，即數字經濟發展水平越高，產業結構分布越均衡，碳排放強度越小，證明數字經濟可以通過優化產業結構合理性這一機制路徑降低碳排放強度。第（5）列顯示，產業結構高級化的中介效應并不顯著。產業結構高級化這一變量重點刻畫的是中國產業結構由第一產業逐漸向第二產業，最終向第三產業發生轉移的總體變化過程，并不能證明第三產業比重越大，碳排放強度就越小，假設H5部分成立。

表4中第（1）列、第（2）列和第（4）列分別通過三步檢驗，即數字經濟發展水平不僅直接與碳排放呈負相關關系，也借助產業結構合理化這一中介變量對碳排放產生影響，假設H6部分成立。

4.3 穩健性檢驗

4.3.1 內生性檢驗 引入控制變量在一定程度上減少了其他相關因素的影響，但仍不可避免忽略潛在未觀測因素的影響，故存在內生性問題。因此以核心解釋變量數字經濟的滯后一期作為工具變量，進行了內生性處理，內生性檢驗結果如表5所示。由表5可知，滯后一期的數字經濟變量通過了弱工具變量檢驗，證明選取的工具變量有效，證實了基準回歸的穩健性。

4.3.2 更換變量 通過增加控制變量，檢驗模型中可能存在的變量遺漏問題。在引入原有控制變量的基礎上增加了Ramp;D支出強度（RD）和政府財政收入水平（FRLL），其結果見表6第（1）列，與基準回歸結果一致。

4.3.3 縮尾處理 表6第（2）列對數據進行了縮尾處理，通過剔除樣本異常值，再次驗證了基準回歸結果的準確性。

4.3.4 更換區間 表6第（3）列通過更換樣本區間，發現在2012—2019年區間，數字經濟對碳排放強度的影響顯著。以往研究對數字經濟的發展歷程進行了劃分，2000年以前為萌芽階段，此時數字經濟尚處于概念階段；2000—2012年，隨著互聯網用戶數量的增長，數字經濟進入起步階段；2012年至今，數字經濟步入成熟期[37]。一方面，黨的十八大、十九大不斷提升對以數據為關鍵要素的數字經濟的重視程度，另一方面，手機網民數量規模化以來，中國互聯網行業迎來移動端時代，為數字經濟基本格局的構建奠定基礎。在實證檢驗過程中，2012年后的結果更為顯著，這證實2012年是數字經濟躍升的關鍵轉折點。

上述檢驗無論是增加控制變量、對數據進行縮尾處理，還是更換年份區間，都有效證實了基準回歸結果的穩健性。

4.4 異質性檢驗

上述分析從總體上論證了數字經濟對碳排放強度具有顯著負向影響，為進一步探討各區域間數字經濟對碳排放影響的差異性，本研究分別按照三大經濟帶、八大經濟區及不同碳排放水平對中國各省份進行劃分，檢驗結果見表7和表8。

4.4.1 八大經濟區 根據表7第（4）列至第（6）列回歸結果，可知北部沿海綜合經濟區、大西北綜合經濟區、南部沿海經濟區數字經濟對碳排放的負向影響顯著，北部沿海綜合經濟區包含北京、天津、河北、山東，是最有實力的高新技術研發和制造中心之一；南部沿海經濟區包含福建、廣東、海南，是先進技術基地和高新技術產品制造中心；而大西北綜合經濟區是重要的能源戰略基地，優勢能源的推廣使得碳排放強度相對較低，也為數字經濟發揮作用機制提供了基礎條件。

4.4.2 三大經濟帶 據表8第（1）列至第（3）列回歸結果，可知相較于中部地區和西部地區，東部地區數字經濟對碳排放的負向影響更為顯著，這是由于東部地區數字經濟發展水平較高，普及程度更廣，對碳減排的作用機制效果更顯著。

4.4.3 碳排放水平 根據表8第（4）列至第（5）列回歸結果，可知碳排放強度水平較高的地區，數字經濟對碳排放強度的抑制作用明顯，而碳排放強度水平較低的地區，其作用不明顯。碳排放強度水平較低的地區，相對來說其發展程度較好，自身對生態環境的重視和要求程度較高，數字經濟能發揮碳減排的作用空間較??；而對于碳排放強度水平較高的地區，其污染問題相對嚴重，發展程度相對低下，數字經濟基礎較為薄弱，隨著數字經濟的普及，產業數字化和數字產業化將成為不可避免的趨勢，對碳減排的輻射作用存在較大的空間，因此較為顯著。

5 結論與建議

通過以上研究，本研究得出以下幾點結論：①數字經濟發展與碳排放強度之間呈顯著的負向關系。②根據中介效應結果顯示，數字經濟能通過產業結構合理化促進碳排放強度的降低，但不能通過產業結構高級化實現碳減排。③根據異質性分析結果顯示，不同區域的發展水平對碳排放強度的影響程度也存在著異質性，數字經濟對碳排放強度的影響在東部地區及沿海地區較為顯著，在內陸地區并不明顯。此外，數字經濟對碳排放的影響在碳排放強度較高的地區呈顯著的負向影響，但在碳排放強度較低的地區卻并不顯著。

基于上述結論，提出如下建議。

第一，加快推進數字經濟建設，擴大數字經濟規模。2012年以來，數字經濟發展進入成熟階段，但中國數字經濟仍存在很大的提升空間。應進一步推進數字經濟建設，通過加大資源投入，應用、完善和推廣數字基礎技術，強化對5G網絡、互聯網、大數據等新型數字基礎設施的建設力度，提高人力資本的綜合素質，擴大數字經濟規模，提高數字技術的服務質量。要加強數字技術發展，圍繞數字經濟重點行業、關鍵領域數字技術領域加強研發投入，推動關鍵數字技術攻關與突破，牢牢掌握數字經濟發展自主權。

第二，兼顧“強度”與“總量”，做到經濟發展與環境治理協同增效。最大程度地發揮數字經濟的優勢，走綠色、低碳、集約的工業化道路，以高素質的人力資本，先進的科學技術從源頭上驅動經濟增長，促進經濟增長與碳排放“脫鉤”。降低傳統能源消費，提升能源利用效率，不僅實現碳排放總量的減少，也促進碳排放強度的降低，加快構建低碳能源體系，實現節能減排，在降低碳排放強度的基礎上減少總量的排放，盡早實現“雙控”目標。

第三，促進產業結構均衡化，實現“中介效應”。數字經濟發展對產業結構升級存在顯著正向影響，應加快推動數字產業化與產業數字化的發展，發揮高技術產業的帶動作用，將數字技術融入企業生產，賦能傳統產業，促進實體經濟與數字技術融合發展。在整體推動產業智能化與產業機構合理化的基礎上，充分發揮產業結構的中介作用，最終實現中國經濟的低碳化與可持續發展道路。

第四，因地制宜，實施異質性策略，協調區域發展。立足各區域的稟賦差異以及數字經濟對碳排放強度的影響差異，實施異質性治理策略，打破行業門檻和地域限制，先發展帶動后發展，最終促進數字經濟的協同發展。充分發揮現有優勢，持續推進東部地區、沿海地區數字經濟高質量發展的進程。提高數字要素的資源配置水平與效率，引導數字要素資源積極向中、西部地區、內陸地區擴散和流動，政府部門應推動相關扶持政策向數字經濟發展落后地區傾斜，中、西部地區也要因地制宜，實施異質性治理策略，利用 “后發優勢”，加快推動數字經濟發展。

參考文獻：

[1] 佘群芝，吳 柳. 數字經濟發展的碳減排效應[J]. 經濟經緯， 2022， 39（5）： 14-24.

[2] BALSALOBRE-LORENTE D，ABBAS J， HE C， et al. Tourism， urbanization and natural resources rents matter for environmental sustainability： The leading role of AI and ICT on sustainable development goals in the digital era[J]. Resources policy， 2023，82：103445.

[3] DANISH R U， KHAN S U D. Does information and communication technology affect CO2 mitigation under the pathway of sustainable development during the mode of globalization？[J]. Sustainable development， 2020， 28（4）： 857-867.

[4] ASONGU S， ROUX S L， BIEKPE N. Enhancing ICT for environmental sustainability in sub-Saharan Africa[J]. Technological forecasting and social change， 2018，127（C）：209-216.

[5] 樊軼俠，徐 昊. 中國數字經濟發展能帶來經濟綠色化嗎？——來自我國省際面板數據的經驗證據[J]. 經濟問題探索， 2021（9）： 15-29.

[6] 金 飛，徐長樂. 數字經濟發展對碳排放的非線性影響研究[J]. 現代經濟探討， 2022（11）： 14-23.

[7] 繆陸軍，陳 靜，范天正，等. 數字經濟發展對碳排放的影響——基于278個地級市的面板數據分析[J]. 南方金融，2022（2）： 45-57.

[8] 佘群芝，吳 柳，鄭 潔. 數字經濟、經濟聚集與碳排放[J]. 統計與決策， 2022， 38（21）： 5-10.

[9] 謝文倩，高 康，余家鳳. 數字經濟、產業結構升級與碳排放[J]. 統計與決策， 2022， 38（17）：114-118.

[10] 郭 豐，楊上廣，任 毅. 數字經濟、綠色技術創新與碳排放——來自中國城市層面的經驗證據[J]. 陜西師范大學學報（哲學社會科學版），2022， 51（3）： 45-60.

[11] MOYER J D，HUGHES B B. ICTs： Do they contribute to increased carbon emissions？[J]. Technological forecasting and social change， 2012， 79（5）： 919-931.

[12] 葛立宇，莫龍炯，黃念兵. 數字經濟發展、產業結構升級與城市碳排放[J]. 現代財經（天津財經大學學報），2022，42（10）：20-37.

[13] 李治國，王 杰. 經濟集聚背景下數字經濟發展如何影響空間碳排放？[J]. 西安交通大學學報（社會科學版）， 2022， 42（5）： 87-97.

[14] 徐維祥，周建平，劉程軍. 數字經濟發展對城市碳排放影響的空間效應[J]. 地理研究， 2022， 41（1）： 111-129.

[15] 謝云飛. 數字經濟對區域碳排放強度的影響效應及作用機制[J]. 當代經濟管理， 2022， 44（2）： 68-78.

[16] 張爭妍，李豫新. 數字經濟對我國碳排放的影響研究[J]. 財經理論與實踐， 2022， 43（5）： 146-154.

[17] 易子榆，魏 龍，王 磊. 數字產業技術發展對碳排放強度的影響效應研究[J]. 國際經貿探索， 2022， 38（4）： 22-37.

[18] 王俊豪，周晟佳. 中國數字產業發展的現狀、特征及其溢出效應[J]. 數量經濟技術經濟研究， 2021， 38（3）： 103-119.

[19] 陳小輝，張紅偉，吳永超. 數字經濟如何影響產業結構水平？[J]. 證券市場導報， 2020（7）： 20-29.

[20] 劉 洋，陳曉東. 中國數字經濟發展對產業結構升級的影響[J]. 經濟與管理研究， 2021， 42（8）： 15-29.

[21] HEO P S， LEE D H. Evolution of the linkage structure of ICT industry and its role in the economic system： The case of Korea[J]. Information technology for development， 2019， 25： 424-454.

[22] 陳曉東，楊曉霞. 數字經濟發展對產業結構升級的影響——基于灰關聯熵與耗散結構理論的研究[J]. 改革， 2021（3）： 26-39.

[23] 馮素玲，許德慧. 數字產業化對產業結構升級的影響機制分析——基于2010—2019年中國省際面板數據的實證分析[J]. 東岳論叢， 2022， 43（1）： 136-149， 192.

[24] 馬曉君，李藝嬋，傅 治，等. 空間效應視角下數字經濟對產業結構升級的影響[J]. 統計與信息論壇， 2022， 37（11）： 14-25.

[25] BR?NNLUND R， LUNDGREN T， MARKLUND P O. Carbon intensity in production and the effects of climate policy—Evidence from Swedish industry[J]. Energy policy， 2014，67（C）： 844-857.

[26] 趙玉煥，錢之凌，徐 鑫. 碳達峰和碳中和背景下中國產業結構升級對碳排放的影響研究[J]. 經濟問題探索， 2022（3）： 87-105.

[27] 張 偉，朱啟貴，高 輝. 產業結構升級、能源結構優化與產業體系低碳化發展[J]. 經濟研究， 2016， 51（12）： 62-75.

[28] 蘇泳嫻，陳修治，葉玉瑤，等. 基于夜間燈光數據的中國能源消費碳排放特征及機理[J]. 地理學報， 2013， 68（11）： 1513-1526.

[29] HAMMOND G P， NORMAN J B. Decomposition analysis of energy-related carbon emissions from UK manufacturing[J]. Energy， 2012， 41（1）： 220-227.

[30] 原 嫄，席強敏，孫鐵山，等. 產業結構對區域碳排放的影響——基于多國數據的實證分析[J]. 地理研究， 2016， 35（1）： 82-94.

[31] 葉娟惠，葉阿忠. 科技創新、產業結構升級與碳排放的傳導效應——基于半參數空間面板VAR模型[J]. 技術經濟，2022，41（10）：12-23.

[32] 唐志鵬，劉衛東，宋 濤. 基于混合地理加權回歸的中國省域碳生產率影響因素分析[J]. 資源科學， 2017， 39（12）： 2223-2232.

[33] 溫忠麟，葉寶娟. 中介效應分析：方法和模型發展[J]. 心理科學進展， 2014， 22（5）： 731-745.

[34] SHAN Y L， LIU J H， LIU Z， et al. An emissions-socioeconomic inventory of Chinese cities[J]. Scientific data， 2019， 6： 190027.

[35] 劉 軍，楊淵鋆，張三峰. 中國數字經濟測度與驅動因素研究[J]. 上海經濟研究， 2020（6）： 81-96.

[36] 唐紅濤，謝 婷. 數字經濟視角下產業扶貧與產業振興有效銜接的機理與效應研究[J]. 廣東財經大學學報， 2022， 37（4）： 30-43.

[37] 梁 偉，強天建. 元宇宙賦能數字經濟發展的文獻綜述[J]. 北方經貿， 2023（2）： 30-37.