數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的影響

摘要：

基于全球65個(gè)經(jīng)濟(jì)體17個(gè)制造業(yè)的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建固定效應(yīng)模型探究國(guó)內(nèi)、外數(shù)字化投入對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的影響效應(yīng)和機(jī)制。研究結(jié)果表明，國(guó)內(nèi)、外數(shù)字化投入對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度均存在顯著抑制作用，且國(guó)內(nèi)數(shù)字化投入對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的抑制作用更強(qiáng)；從異質(zhì)性來(lái)看，國(guó)內(nèi)、外數(shù)字化投入對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的抑制作用受到數(shù)字要素類別和國(guó)家制造業(yè)自身發(fā)展水平的影響；從作用機(jī)制來(lái)看，國(guó)內(nèi)數(shù)字化投入可通過(guò)發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng)來(lái)抑制出口隱含碳強(qiáng)度，而國(guó)外數(shù)字化投入在抑制出口隱含碳強(qiáng)度的過(guò)程中反而損失部分研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：

數(shù)字化投入來(lái)源；制造業(yè)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；降碳增效；碳排放強(qiáng)度

中圖分類號(hào)：F753

""""文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

收稿日期：20241113

全球氣候變暖嚴(yán)重威脅著人類的生存和可持續(xù)發(fā)展，隨著經(jīng)濟(jì)全球化不斷發(fā)展，國(guó)際分工深化推動(dòng)國(guó)家間貿(mào)易和投資規(guī)模不斷擴(kuò)大，也使高碳排放產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)品在區(qū)域間流動(dòng)。各國(guó)在獲得出口貿(mào)易增加值收益的同時(shí)也引發(fā)碳轉(zhuǎn)移、碳泄漏和碳責(zé)任失衡等現(xiàn)象，嚴(yán)重削弱了全球碳減排政策的整體效果。因此，如何兼顧出口貿(mào)易中的增加值收益與碳排放環(huán)境成本，降低出口隱含碳強(qiáng)度成為各國(guó)關(guān)注的焦點(diǎn)。學(xué)者們基于投入產(chǎn)出模型[1]對(duì)出口隱含碳的影響因素進(jìn)行擴(kuò)展研究，如優(yōu)化能源消費(fèi)和就業(yè)結(jié)構(gòu)[23]、保持固定資產(chǎn)投入適度增長(zhǎng)[4]、提高地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及發(fā)揮結(jié)構(gòu)效應(yīng)與技術(shù)效應(yīng)[5]，是降低出口隱含碳規(guī)模和強(qiáng)度的有效措施；而行業(yè)產(chǎn)出規(guī)模及貿(mào)易開放程度能產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)進(jìn)而促進(jìn)出口隱含碳的排放[67]。近年來(lái)，數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展，且比實(shí)物要素更具“清潔性”，其與制造業(yè)的深度融合顛覆了傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)及營(yíng)銷模式，切實(shí)強(qiáng)化了產(chǎn)業(yè)價(jià)值創(chuàng)造能力[8]，改善了高耗能、高排放的粗放式經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期通過(guò)生產(chǎn)擴(kuò)張效應(yīng)提升碳排放總量[9]，隨著數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)融合程度的不斷加深，可以通過(guò)技術(shù)效應(yīng)、能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)降低出口隱含碳強(qiáng)度[10]。由于各經(jīng)濟(jì)體間制造業(yè)基礎(chǔ)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距明顯，制造業(yè)與數(shù)字化投入的融合程度也不盡相同，不能只籠統(tǒng)地評(píng)價(jià)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的影響效應(yīng)。已有文獻(xiàn)大多從整體視角研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)碳排放量及強(qiáng)度的影響效應(yīng)，鮮有文獻(xiàn)基于數(shù)字化投入來(lái)源差異視角對(duì)此深入探討。本文運(yùn)用行業(yè)、年份和國(guó)家的三維固定效應(yīng)模型深入探究國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的影響效應(yīng)和傳導(dǎo)機(jī)制，探討數(shù)字要素類別和國(guó)家自身制造業(yè)發(fā)展水平特征對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的隱含碳強(qiáng)度減排效應(yīng)產(chǎn)生的異質(zhì)性影響。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 直接機(jī)制分析

數(shù)字要素與制造業(yè)深度融合有利于提升勞動(dòng)、資本與能源等要素之間的協(xié)同效率，精確配置要素資源，對(duì)出口貿(mào)易的隱含碳排放量及附加價(jià)值產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響出口隱含碳強(qiáng)度。從數(shù)字化賦能“生產(chǎn)制造”和“營(yíng)銷模式”兩個(gè)維度，分析數(shù)字化投入對(duì)制造業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善與聯(lián)通是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石，利用數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)智化升級(jí)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能預(yù)測(cè)生產(chǎn)成本和產(chǎn)能，提高能源利用效率和供應(yīng)鏈績(jī)效[11]，推動(dòng)制造業(yè)生產(chǎn)向高附加值、低污染、低能耗的方向升級(jí)，最終降低制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度。數(shù)字技術(shù)通過(guò)數(shù)字媒體、交易平臺(tái)等渠道擴(kuò)大營(yíng)銷內(nèi)容和范圍，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)營(yíng)銷模式向數(shù)字化營(yíng)銷模式的改造升級(jí)[12]，以多樣渠道、精準(zhǔn)目標(biāo)及高效溝通突破了傳統(tǒng)營(yíng)銷的資源限制，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)營(yíng)銷較難觸及的價(jià)值共創(chuàng)，降低企業(yè)交易成本及提高服務(wù)創(chuàng)新績(jī)效[13]，有利于提升制造業(yè)企業(yè)出口國(guó)內(nèi)附加值，擴(kuò)大企業(yè)交易范圍和出口規(guī)模，對(duì)制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度產(chǎn)生不確定性影響。

數(shù)字要素與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合將實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率和營(yíng)銷效能的雙提升。不論是來(lái)源于國(guó)內(nèi)還是國(guó)外的數(shù)字化投入對(duì)制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度均存在抑制作用，但作用力度不同。相較于國(guó)外數(shù)字化投入，國(guó)內(nèi)數(shù)字要素投入更能滲入到社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各個(gè)環(huán)節(jié)，并與國(guó)家環(huán)保理念和生態(tài)治理能力、企業(yè)綠色技術(shù)和綠色配置能力高度契合，更有利于低碳政策的推廣和低碳技術(shù)的研發(fā)，使國(guó)內(nèi)數(shù)字化投入對(duì)制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度的削減力度更強(qiáng)。據(jù)此，提出假設(shè)：

H1：國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入對(duì)制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度均存在負(fù)向抑制作用，依托國(guó)內(nèi)數(shù)字化投入實(shí)現(xiàn)的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的削減力度更強(qiáng)。

1.2 間接機(jī)制分析

1.2.1 研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng) 數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)深度融合的過(guò)程中，借助數(shù)據(jù)載體的去邊界優(yōu)勢(shì)，以數(shù)字技術(shù)推動(dòng)研發(fā)要素跨區(qū)域、跨行業(yè)、跨平臺(tái)的循環(huán)流動(dòng)，從而推動(dòng)國(guó)家創(chuàng)新體系整體效能提升[14]。研發(fā)要素跨境流動(dòng)能充分利用全球技術(shù)資源和創(chuàng)新要素，降低企業(yè)知識(shí)搜尋和研發(fā)成本，助力企業(yè)打破傳統(tǒng)創(chuàng)新“藩籬”，擴(kuò)大企業(yè)創(chuàng)新能力邊界、創(chuàng)新規(guī)模邊界與創(chuàng)新合作邊界[15]，進(jìn)一步釋放企業(yè)綠色創(chuàng)新活力[16]，最大限度地引導(dǎo)各類研發(fā)要素向綠色低碳領(lǐng)域集聚，助力研發(fā)和創(chuàng)新效能轉(zhuǎn)化為對(duì)外貿(mào)易低碳競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)。

1.2.2 技術(shù)進(jìn)步效應(yīng) 數(shù)字要素能夠突破傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的增長(zhǎng)約束，實(shí)現(xiàn)對(duì)資本和勞動(dòng)力生產(chǎn)要素賦能。數(shù)字要素通過(guò)改善勞動(dòng)力供給質(zhì)量和需求結(jié)構(gòu)，提升人力資本水平進(jìn)而推動(dòng)制造業(yè)出口技術(shù)升級(jí)[17]，數(shù)字金融依托先進(jìn)數(shù)字技術(shù)可以提高出口結(jié)算便利性和降低融資成本[18]，企業(yè)有更多資金開展出口創(chuàng)新活動(dòng)，通過(guò)提升出口產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度而發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，使出口結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)從勞動(dòng)密集型向知識(shí)、資本密集型轉(zhuǎn)化升級(jí)，并在帶動(dòng)出口附加值快速增長(zhǎng)的同時(shí)降低碳排放。

國(guó)家間的數(shù)字化技術(shù)和數(shù)據(jù)要素積累存在著顯著差距，導(dǎo)致發(fā)展中國(guó)家與發(fā)達(dá)國(guó)家在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域產(chǎn)生“數(shù)字鴻溝”[19]，盡管發(fā)展中國(guó)家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍為其創(chuàng)新發(fā)展與技術(shù)升級(jí)帶來(lái)了重大機(jī)遇，但是當(dāng)前的“數(shù)字鴻溝”若未能彌合，發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家的制造業(yè)創(chuàng)新和技術(shù)差距將不存在收斂的可能[2021]。國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平差距及其作用機(jī)制差異是造成國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入對(duì)制造業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型力度存在差距的主要原因[22]。據(jù)此，提出假設(shè)：

H2：研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)是數(shù)字化投入影響制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度的可能渠道，而國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入在兩條渠道下表現(xiàn)迥異。

2 研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說(shuō)明

2.1 模型設(shè)定

為檢驗(yàn)H1，構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型

ln CIEijt=α0+α1ln dig_dijt+α2ln dig_fijt+α3ln Z+θi+θj+θt+εijt（1）

其中，i、j、t分別表示經(jīng)濟(jì)體、行業(yè)、年份，ln CIEijt代表i國(guó)在t年j行業(yè)的出口隱含碳強(qiáng)度，ln dig_dijt、ln dig_fijt分別表示i國(guó)在t年j行業(yè)的國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入水平，Z表示控制變量，α表示待估系數(shù)，θi、θj、θt分別表示經(jīng)濟(jì)體、行業(yè)和年份的固定效應(yīng)，εijt為隨機(jī)擾動(dòng)。

2.2 變量設(shè)置

（1）被解釋變量。出口隱含碳強(qiáng)度（ln CIE），以出口最終需求所產(chǎn)生的碳排放與增加值之比加以衡量，數(shù)值越大表明該行業(yè)的出口增加值經(jīng)濟(jì)收益與碳排放環(huán)境成本失衡越嚴(yán)重，出口貿(mào)易低碳競(jìng)爭(zhēng)力就越小。

（2）解釋變量。制造業(yè)數(shù)字化投入（ln dig）反映了制造業(yè)所包含的數(shù)字要素投入水平，參考相關(guān)研究[23]，以《國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)分類》（ISIC Rev4.0）為依據(jù)，確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心要素的依托行業(yè)（表1），借助數(shù)字經(jīng)濟(jì)調(diào)整系數(shù)法，對(duì)數(shù)字媒體和數(shù)字交易中數(shù)字化部分和非數(shù)字化部分進(jìn)行拆分。完全消耗系數(shù)（complete）可全面反映數(shù)字核心產(chǎn)業(yè)通過(guò)直接、間接技術(shù)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系對(duì)制造業(yè)行業(yè)的全面影響

completedj=adj+∑Nm=1admamj+∑Nl=1∑Nm=1adlalmamj+…（2）

其中，completedj為制造業(yè)j對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托行業(yè)d的完全消耗系數(shù)，adj表示j對(duì)d的直接消耗，其余部分表示j對(duì)d的間接消耗。為克服絕對(duì)指標(biāo)在制造業(yè)中投入結(jié)構(gòu)特征上的忽視，參考相關(guān)文獻(xiàn)[24]，利用制造業(yè)對(duì)數(shù)字行業(yè)的完全依賴度（dig）全面測(cè)度制造業(yè)數(shù)字化投入水平。dig用制造業(yè)完全消耗的數(shù)字投入與總投入比值表示，根據(jù)數(shù)字要素投入來(lái)源差異將制造業(yè)數(shù)字化投入分為國(guó)內(nèi)數(shù)字化投入和國(guó)外數(shù)字化投入

digdj=∑d（completedj/∑NK=1completekj）=dig_ddj+dig_fdj（3）

其中，digdj代表j對(duì)d的完全依賴度，completekj代表j對(duì)任意一個(gè)中間投入部門k的完全消耗系數(shù)，dig_ddj代表j對(duì)國(guó)內(nèi)d的完全依賴度，dig_fdj代表j對(duì)國(guó)外d的完全依賴度。

（3）控制變量。1）能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ln Rne）：可再生能源消耗占最終能源消耗總量的百分比；2）就業(yè)結(jié)構(gòu)（ln Se）：服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的百分比；3）資本密集度（ln Captial）：各經(jīng)濟(jì)體制造業(yè)的固定資本形成總額占GDP的百分比；4）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（ln PGDP）：各經(jīng)濟(jì)體人均GDP；5）行業(yè)產(chǎn)出規(guī)模（ln Output）：經(jīng)濟(jì)體各行業(yè)總產(chǎn)出；6）貿(mào)易開放程度（ln Tod）：行業(yè)進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP的比重。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

OECD數(shù)據(jù)庫(kù)的世界投入產(chǎn)出表共覆蓋了66個(gè)經(jīng)濟(jì)體的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，由于中國(guó)臺(tái)灣省的相關(guān)數(shù)據(jù)獲取不全，所以本文的實(shí)證數(shù)據(jù)覆蓋全球65個(gè)主要經(jīng)濟(jì)體17個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)，時(shí)間跨度為2008—2018年。被解釋變量測(cè)度所需數(shù)據(jù)來(lái)源于OECD數(shù)據(jù)庫(kù)，核心解釋變量測(cè)度所需數(shù)據(jù)來(lái)源OECD的ICIO表，中介變量、控制變量測(cè)度所需數(shù)據(jù)主要來(lái)源于OECDTiVA數(shù)據(jù)庫(kù)、佩恩世界表1001版和世界銀行WDI 數(shù)據(jù)庫(kù)。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

2.4 制造業(yè)數(shù)字化投入水平的特征事實(shí)

根據(jù)中國(guó)工程院發(fā)布的《2023中國(guó)制造強(qiáng)國(guó)發(fā)展指數(shù)報(bào)告》[25]，目前全球制造業(yè)已基本形成四級(jí)陣列發(fā)展格局，美國(guó)制造強(qiáng)國(guó)發(fā)展指數(shù)高達(dá)18206，領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)突出，處于第一陣列。德國(guó)、日本的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和質(zhì)量效益突出，相對(duì)優(yōu)勢(shì)明顯，處于第二方陣。中國(guó)、韓國(guó)、法國(guó)、英國(guó)處于第三陣列，中國(guó)、德國(guó)、日本指數(shù)值穩(wěn)定在120以上，中國(guó)與第二陣列的差距在逐漸縮小，追趕步伐加快；其余國(guó)家為第四陣列，主要是資源輸出國(guó)。以O(shè)ECD數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，圖1為不同制造業(yè)發(fā)展陣列國(guó)家的制造業(yè)數(shù)字化投入水平。

圖1（a）反映了2008—2018年各陣列國(guó)家的制造業(yè)數(shù)字化投入總量的變化。從整體來(lái)看，制造業(yè)綜合發(fā)展水平較強(qiáng)的第一陣列國(guó)家和第二陣列國(guó)家的制造業(yè)數(shù)字化總投入分別占據(jù)最高位和最低位置；從發(fā)展趨勢(shì)看，四個(gè)陣列國(guó)家的制造業(yè)數(shù)字化投入總量近5年波動(dòng)較大且整體均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，表明在數(shù)字經(jīng)濟(jì)全球化背景下，世界各國(guó)紛紛加強(qiáng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略布局。圖1（b）為2018年各陣列國(guó)家國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入水平的對(duì)比情況。從總量維度來(lái)看，第一陣列國(guó)家的數(shù)字化投入規(guī)模領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)明顯，其余陣列國(guó)家在投入總量上沒有拉開較大差距，投入水平基本持平；從投入來(lái)源的國(guó)別差異維度來(lái)看，第一、第三陣列國(guó)家國(guó)內(nèi)數(shù)字化投入均明顯高于國(guó)外數(shù)字化投入，第二陣列國(guó)家的國(guó)內(nèi)、外數(shù)字化投入水平相當(dāng)，而第四陣列國(guó)家的數(shù)字化轉(zhuǎn)型則表現(xiàn)出對(duì)國(guó)外數(shù)字要素的強(qiáng)烈依賴。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

為克服遺漏變量帶來(lái)的內(nèi)生性問題，采用行業(yè)、年份和國(guó)家的三維固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見表3。列（1）、列（3）為僅考慮核心解釋變量的回歸結(jié)果，可知，ln dig、ln dig_d和ln dig_f的系數(shù)均顯著為負(fù)，表明數(shù)字化總投入、國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入均顯著抑制了出口隱含碳強(qiáng)度。列（2）、列（4）繼續(xù)加入其他可能影響出口隱含碳強(qiáng)度的控制變量，ln dig、ln dig_d和ln dig_f的系數(shù)仍在1%水平上為負(fù)顯著，控制變量對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的影響與引言部分相關(guān)文獻(xiàn)結(jié)論一致，符合預(yù)期，且至少在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。列（2）結(jié)果表明，數(shù)字化總投入能顯著抑制出口隱含碳強(qiáng)度，與文獻(xiàn)[10]結(jié)論一致。列（4）表明，國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入均能顯著降低制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度，且相較于國(guó)外來(lái)源的數(shù)字化投入，國(guó)內(nèi)數(shù)字要素投入借助本土優(yōu)勢(shì)，更能融入到制造領(lǐng)域生產(chǎn)和營(yíng)銷的各個(gè)環(huán)節(jié)，使依賴國(guó)內(nèi)投入來(lái)源的數(shù)字化對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的抑制作用更強(qiáng)，H1得以驗(yàn)證。

3.2 穩(wěn)健性及內(nèi)生性檢驗(yàn)

3.2.1 穩(wěn)健性檢驗(yàn) 檢驗(yàn)采取替換解釋變量衡量方式、縮短樣本時(shí)間維度和處理極端值三種方式，結(jié)果見表4。參照完全依賴度指標(biāo)構(gòu)建思想，運(yùn)用直接消耗系數(shù)構(gòu)建直接依賴度指標(biāo)，重新測(cè)算國(guó)內(nèi)、外數(shù)字化投入水平以替代核心解釋變量進(jìn)行回歸，結(jié)果見表4列（1）；前文選取2008—2018年65個(gè)主要經(jīng)濟(jì)體作為研究對(duì)象，而根據(jù)圖1可知，2014年以來(lái)，全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)較為明顯的上漲趨勢(shì)，本文另外選取2014年后近5年的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸（表4列（2））；為了規(guī)避極端值對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果的干擾，借鑒相關(guān)研究[10]，對(duì)所有變量前后1%的極端值進(jìn)行了縮尾處理，回歸結(jié)果見表4列（3）?？傮w來(lái)看，國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入系數(shù)符號(hào)、影響力度及顯著性與基準(zhǔn)回歸保持一致，證明了基準(zhǔn)回歸研究結(jié)論具有穩(wěn)健性。

3.2.2 內(nèi)生性檢驗(yàn) 在全球碳中和持續(xù)推進(jìn)的大背景下，數(shù)字化投入與出口隱含碳強(qiáng)度間可能存在反向因果關(guān)系，二者也易受到國(guó)家戰(zhàn)略布局和政策傾向等因素的干擾，造成內(nèi)生性問題。參考相關(guān)文獻(xiàn)[26]，以各經(jīng)濟(jì)體1984年每百人固定電話數(shù)量與上一期國(guó)內(nèi)、外數(shù)字化投入水平分別構(gòu)造交互項(xiàng)，作為制造業(yè)國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入的工具變量，既滿足相關(guān)性原則又滿足外生性原則，回歸結(jié)果見表4列（4），KleibergenPaap rk LM統(tǒng)計(jì)量在1%水平上顯著、KleibergenPaap rk Wald F統(tǒng)計(jì)量大于StockYogo 檢驗(yàn)10%水平上的臨界值，均表明本文選取的工具變量是合理有效的。第二階段結(jié)果表明，國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入的系數(shù)符號(hào)及顯著性均未發(fā)生改變。因此，在借助工具變量解決模型潛在的內(nèi)生性問題后，H1再次得證。

3.3 異質(zhì)性分析

3.3.1 各細(xì)化數(shù)字要素異質(zhì)性分析 參考相關(guān)文獻(xiàn)[20]，分解測(cè)算制造業(yè)對(duì)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字媒體與交易兩類投入的完全依賴度，以探究不同投入來(lái)源的細(xì)分?jǐn)?shù)字要素對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的差異性影響?；貧w結(jié)果見表5第（1）、（2）列，國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投入對(duì)制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度均發(fā)揮了顯著負(fù)向影響，而國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字媒體與交易投入對(duì)制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度卻分別發(fā)揮負(fù)向和正向影響，且相較于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)字媒體與交易投入對(duì)制造業(yè)低碳貿(mào)易轉(zhuǎn)型的影響程度較大。這是因?yàn)閿?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施配套的不斷健全為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了完備的軟硬件環(huán)境，使企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，指導(dǎo)和優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)方式向高附加值、低碳化方向轉(zhuǎn)型。相較于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投入，數(shù)字媒體與交易投入具有門檻低、投入少和回報(bào)快的特點(diǎn)，所以作用效果更為突出。數(shù)字交易與媒體投入實(shí)現(xiàn)了企業(yè)營(yíng)銷模式的創(chuàng)新與變革，使企業(yè)能有效地觸達(dá)需求端，降低企業(yè)交易成本和擴(kuò)大企業(yè)出口規(guī)模，顯著提升企業(yè)出口國(guó)內(nèi)附加值率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)多依賴國(guó)外數(shù)字媒體與交易投入的企業(yè)，受到當(dāng)?shù)丨h(huán)境管制的力度較弱且更多以獲取高額利潤(rùn)為追求，這使部分落后產(chǎn)能仍有生存空間，此類企業(yè)向高端化、綠色化轉(zhuǎn)型積極性不高，不利于降碳增效的協(xié)同發(fā)展。

3.3.2 國(guó)家制造業(yè)發(fā)展水平異質(zhì)性分析 現(xiàn)分析H1是否會(huì)因?yàn)閲?guó)家制造業(yè)發(fā)展強(qiáng)弱而出現(xiàn)不同的結(jié)論。表5中列（3）～列（6）依次為制造業(yè)發(fā)展水平最高陣列到最低陣列國(guó)家的對(duì)比檢驗(yàn)。除第一陣列國(guó)家國(guó)外數(shù)字化投入顯著促進(jìn)出口隱含碳強(qiáng)度和第二陣列國(guó)家國(guó)內(nèi)數(shù)字化投入抑制作用不顯著外，其他陣列國(guó)家國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度均存在顯著抑制作用，且第三陣列國(guó)家數(shù)字化投入的抑制作用明顯高于第二和第四陣列國(guó)家?？赡茉?，位于第一陣列的美國(guó)是世界上具有超強(qiáng)創(chuàng)新力的國(guó)家，掌握著制造領(lǐng)域和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化領(lǐng)域眾多的核心技術(shù)，國(guó)外投入的數(shù)字化與美國(guó)本土數(shù)字化在融合性、創(chuàng)新性、精密性等方面存在較大差距，這使美國(guó)本土數(shù)字化投入和國(guó)外數(shù)字化投入對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)附加價(jià)值提升和產(chǎn)業(yè)低碳化轉(zhuǎn)型等方面產(chǎn)生相反的影響，從而使美國(guó)不同投入來(lái)源的數(shù)字化對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度的作用力完全相反；由圖1可知，第二陣列的德國(guó)和日本制造業(yè)對(duì)國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化依賴程度基本相同，由于日本制造業(yè)的匠人技術(shù)傳承和高效供應(yīng)鏈體系優(yōu)勢(shì)受到人口老齡化和全球需求危機(jī)的沖擊，使制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中存在著工程鏈和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流通不暢、數(shù)字化人才短缺等一系列現(xiàn)實(shí)困境[27]。德國(guó)由于強(qiáng)大的工業(yè)基礎(chǔ)、充沛的智能型人才以及優(yōu)越的生產(chǎn)環(huán)境吸引的國(guó)外數(shù)字要素投入超過(guò)了本土數(shù)字要素投入。綜上分析可知，本土數(shù)字要素在日本和德國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型中并沒有表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，這可能是導(dǎo)致第二陣列國(guó)家依托國(guó)外數(shù)字要素實(shí)現(xiàn)的制造業(yè)綠色賦能效果顯著，而依托國(guó)內(nèi)要素賦能制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的效果不顯著的主要原因；相比于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后的第四陣列國(guó)家和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高但人力成本高昂且核心關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新受阻而處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型瓶頸階段的第二陣列國(guó)家，第三陣列國(guó)家制造業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平同頻且融合度高，數(shù)字要素對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)的支撐作用更容易發(fā)揮，因此國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入對(duì)第三陣列國(guó)家制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度的抑制作用更大。

4 機(jī)制效應(yīng)檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入抑制出口隱含碳強(qiáng)度的作用機(jī)制，從研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)分析制造業(yè)出口貿(mào)易低碳轉(zhuǎn)型的傳導(dǎo)機(jī)制，構(gòu)建回歸模型

Mijt=β0+β1ln dig_dijt+β2ln dig_fijt+β3ln Z+θi+θj+θt+εijt（4）

ln CIEijt=λ0+λ1ln dig_dijt+λ2ln dig_fijt+λ3Mijt+λ4ln Z+θi+θj+θt+εijt（5）

其中，β和λ均為待估系數(shù)，Mijt表示中介變量，包括技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)（ln SOP）和研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng)（ln RDFF），其他變量的含義與基準(zhǔn)模型保持一致。參考相關(guān)研究[28]，利用出口增加值計(jì)算制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度（ln SOP）以表示技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)指標(biāo)

SOPijt=VBEijt∑jVBEijt×∑iVBEijt/∑jVBEijt∑iVBEijt/∑jVBEijtYit（6）

其中，VBEijt是i國(guó)t年j行業(yè)的出口國(guó)內(nèi)增加值，VBEijt/∑jVBEijt表示i國(guó)t年j行業(yè)的出口國(guó)內(nèi)增加值占該國(guó)j行業(yè)總出口國(guó)內(nèi)增加值的比重。借鑒相關(guān)研究[14]，使用OECD數(shù)據(jù)庫(kù)里“科學(xué)研究與開發(fā)”行業(yè)在制造業(yè)行業(yè)的流入額與流出額之和，反映制造業(yè)行業(yè)的研發(fā)要素跨境流動(dòng)水平（ln RDFF），用以表示研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng)指標(biāo)。

回歸結(jié)果見表6，列（1）、列（3）的國(guó)內(nèi)來(lái)源數(shù)字化投入系數(shù)顯著為正，而國(guó)外來(lái)源的數(shù)字投入系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明國(guó)內(nèi)數(shù)字化投入能夠顯著提升出口技術(shù)復(fù)雜度及研發(fā)要素流動(dòng)，而國(guó)外數(shù)字化投入對(duì)其均有顯著的抑制作用。列（2）、列（4）將中介變量納入模型，出口技術(shù)復(fù)雜度及研發(fā)要素跨境流動(dòng)系數(shù)顯著為負(fù)，表明技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng)能顯著降低制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度。根據(jù)中介效應(yīng)分析方法[29]，β1λ3與λ1同號(hào)，表明技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng)在國(guó)內(nèi)數(shù)字化投入對(duì)制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度影響中起到部分中介效應(yīng)；而β2λ3與λ2異號(hào)，表明技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng)在國(guó)外數(shù)字化投入對(duì)制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度影響屬于遮掩效應(yīng)，說(shuō)明來(lái)源于國(guó)外的數(shù)字化投入在降低出口隱含碳強(qiáng)度的過(guò)程中損失了部分技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和研發(fā)要素流動(dòng)效應(yīng)?？赡茉蚴歉哳~的國(guó)外數(shù)字要素投入會(huì)擠占研發(fā)資金，國(guó)家間經(jīng)貿(mào)摩擦和技術(shù)性貿(mào)易壁壘也阻礙關(guān)鍵核心技術(shù)的獲取與合作研發(fā)，過(guò)分依賴國(guó)外數(shù)字投入會(huì)導(dǎo)致制造業(yè)陷入“創(chuàng)新瓶頸”和技術(shù)“低端鎖定”困境，不利于制造業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展和綠色低碳轉(zhuǎn)型。

5 結(jié)論

本文運(yùn)用固定效應(yīng)模型研究國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入對(duì)制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度的影響及作用機(jī)制。國(guó)內(nèi)和國(guó)外數(shù)字化投入對(duì)出口隱含碳強(qiáng)度均具有顯著的負(fù)面抑制作用，國(guó)內(nèi)的數(shù)字化投入的抑制作用更強(qiáng)；異質(zhì)性分析表明，加強(qiáng)制造業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施投入、國(guó)內(nèi)數(shù)字媒體與交易投入均能對(duì)降低出口隱含碳強(qiáng)度產(chǎn)生突出作用；傳導(dǎo)機(jī)制分析表明，國(guó)內(nèi)數(shù)字化投入能通過(guò)促進(jìn)研發(fā)要素流動(dòng)和提高出口技術(shù)復(fù)雜度對(duì)制造業(yè)出口隱含碳強(qiáng)度產(chǎn)生顯著的抑制作用?；谏鲜鼋Y(jié)論，世界各國(guó)應(yīng)把握數(shù)字化發(fā)展新機(jī)遇，加大數(shù)字要素與制造業(yè)融合力度；加強(qiáng)以數(shù)據(jù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)、通信網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)算力設(shè)施為核心的基礎(chǔ)設(shè)施體系的本土投入力度，營(yíng)造良好的數(shù)字化生產(chǎn)和營(yíng)銷環(huán)境，引導(dǎo)國(guó)外投入數(shù)字要素與本地傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)良好適配，推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)向高端化、智能化、綠色化方向轉(zhuǎn)型。中國(guó)應(yīng)強(qiáng)化承接國(guó)際高端產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)移能力建設(shè)，構(gòu)建自主可控、安全可靠的生產(chǎn)供應(yīng)體系，加快實(shí)現(xiàn)從中國(guó)制造向中國(guó)創(chuàng)造轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)2025年邁入制造強(qiáng)國(guó)第二陣列的目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

[1]LEONTIEF W. Air pollution and the economic structure： Empirical results of inputoutput comparisons[J]. Harvard University， 1972： 273293.

[2]RAHMAN M M， SULTANA N， VELAYUTHAM E. Renewable energy， energy intensity and carbon reduction： Experience of large merging economies[J]. Renewable Energy， 2022， 184： 252265.

[3]熊彬，羅科，王藝霏.RCEP區(qū)域價(jià)值鏈合作對(duì)中國(guó)制造業(yè)出口貿(mào)易隱含碳的影響研究[J].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，25（4）：1836.

[4]王軍，王杰，王葉薇.數(shù)字金融發(fā)展如何影響制造業(yè)碳強(qiáng)度？[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2022，32（7）：111.

[5]苑文華，路瑋孝. 貿(mào)易協(xié)定環(huán)境條款深度與貿(mào)易隱含碳[J]. 經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2023（5）： 162182.

[6]趙玉煥，鄭璐，劉似臣.全球價(jià)值鏈嵌入對(duì)中國(guó)出口貿(mào)易隱含碳的影響研究[J].國(guó)際貿(mào)易問題， 2021（3）： 142157.

[7]張?jiān)?，唐海?經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下實(shí)現(xiàn)碳排放峰值承諾的貿(mào)易開放政策——中國(guó)貿(mào)易開放環(huán)境效應(yīng)與碳泄露存在性實(shí)證檢驗(yàn)[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2015（7）：96108.

[8]項(xiàng)松林，田容至.投入數(shù)字化與制造業(yè)全球價(jià)值鏈攀升：基于世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的全球檢驗(yàn)[J]. 國(guó)際商務(wù)研究，2022，43（6）：1326.

[9]李治國(guó)，孔維嘉，李兆哲.制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的碳績(jī)效：內(nèi)在機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2024，46（4）：100111.

[10] 戶華玉，佘群芝.制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否降低出口隱含碳強(qiáng)度[J].國(guó)際貿(mào)易問題，2022（7）：3652.

[11] 張培瑤，張寧，趙彥喬，等.供應(yīng)鏈采購(gòu)、制造、交付環(huán)節(jié)數(shù)字化對(duì)企業(yè)碳減排的影響——基于綠色創(chuàng)新的中介作用[J/OL].青島大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），18[20241110]. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/37.1245.N.20241112.1127.004.html.

[12] 鄭小碧，伍佳慧. 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展——基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)）， 2024，38（3）：4966.

[13] SCHILKE O， HU S， HELFAT C E. Quo vadis， dynamic capabilities？ A contentanalytic review of the current state of knowledge and recommendations for future research[J]. Academy of Management Annals， 2018， 12（1）： 390439.

[14] 劉斌，甄洋.數(shù)字貿(mào)易規(guī)則與研發(fā)要素跨境流動(dòng)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（7）：6583.

[15] 趙靜，欒甫貴.數(shù)字經(jīng)濟(jì)、研發(fā)要素流動(dòng)與企業(yè)創(chuàng)新邊界[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2024，40（2）：183188.

[16] 趙彥喬，張寧，何立峰.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的碳減排效應(yīng)研究——基于生產(chǎn)效率與綠色創(chuàng)新的雙重視角[J/OL].青島大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），18[20241110]. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/37.1245.N.20240523.1111.002.html.

[17] 朱潔西，李俊江.數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能制造業(yè)出口技術(shù)升級(jí)：內(nèi)在機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].浙江社會(huì)科學(xué)，2023（12）：3142+156157.

[18] 張愛玲，靳衛(wèi)東. 數(shù)字金融對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究[J]. 青島大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2022， 35（4）： 105111.

[19] 胡鞍鋼，周紹杰.新的全球貧富差距：日益擴(kuò)大的“數(shù)字鴻溝”[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)， 2002（3）：3448+205.

[20] 張晴，于津平.制造業(yè)投入數(shù)字化與全球價(jià)值鏈中高端躍升——基于投入來(lái)源差異的再檢驗(yàn)[J].財(cái)經(jīng)研究，2021，47（9）：93107.

[21] 黨琳，李雪松，申?duì)q.制造業(yè)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與其出口技術(shù)復(fù)雜度提升[J].國(guó)際貿(mào)易問題，2021（6）：3247.

[22] 戴翔，楊雙至.數(shù)字賦能、數(shù)字投入來(lái)源與制造業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（9）：83101.

[23] 許憲春，張美慧.中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模測(cè)算研究——基于國(guó)際比較的視角[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（5）：2341.

[24] 張晴，于津平.投入數(shù)字化與全球價(jià)值鏈高端攀升——來(lái)自中國(guó)制造業(yè)企業(yè)的微觀證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2020（6）：7289.

[25] 《2023中國(guó)制造強(qiáng)國(guó)發(fā)展指數(shù)報(bào)告》《中國(guó)制造業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新綠皮書——技術(shù)路線圖（2023）》發(fā)布會(huì)在京召開[EB/OL].[20241110]. https：//www.cae.cn/cae/html/main/col84/202112/30/20211230095420596620044_1.html.

[26] 黃群慧，余泳澤，張松林.互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產(chǎn)率提升：內(nèi)在機(jī)制與中國(guó)經(jīng)驗(yàn)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（8）：523.

[27] 馬文秀，高周川.日本制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展戰(zhàn)略[J].現(xiàn)代日本經(jīng)濟(jì)，2021，40（1）：2742.

[28] 齊俊妍，強(qiáng)華俊.跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)限制、數(shù)字服務(wù)投入與制造業(yè)出口技術(shù)復(fù)雜度[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2022（1）：114128.

[29] 溫忠麟，葉寶娟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學(xué)進(jìn)展，2014，22（5）：731745.