數(shù)字經(jīng)濟是否有效促進了節(jié)能和碳減排？

王香艷，李金葉

（1.新疆大學經(jīng)濟與管理學院， 新疆 烏魯木齊 830046； 2.新疆宏觀經(jīng)濟高質量發(fā)展研究中心， 新疆 烏魯木齊 830046）

改革開放四十多年來，中國經(jīng)濟取得了巨大成就，國內生產(chǎn)總值2020年突破百萬億元，2021年實現(xiàn)114萬億元。然而，過去粗放型經(jīng)濟發(fā)展方式能耗高、污染嚴重，節(jié)能減排是轉變生產(chǎn)方式和降低碳排放最重要的手段?！禕P世界能源統(tǒng)計年鑒2022》數(shù)據(jù)顯示，1978—2021年，中國一次能源消費總量從16.65 EJ提升至157.65 EJ，占世界一次能源消費總量的比重由6.11%增至26.5%；中國能源碳排放量由14.19億t增長到105.23億t，在全球碳排放總量中的份額從不足1/10提升至接近1/3。另外，國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，中國能源消費缺口總體呈擴大之勢，尤其“十三五”時期能源消費缺口約超過9億tce，節(jié)能減排形勢十分嚴峻。全球各國為實現(xiàn)《巴黎協(xié)定》中溫控目標采取積極行動，中國作為世界上最大的能源消費國和碳排放國，秉持負責任大國的態(tài)度，承諾力爭于2030年前實現(xiàn)碳達峰、2060年前實現(xiàn)碳中和。同時，為助力實現(xiàn)碳達峰、碳中和目標，《“十四五”節(jié)能減排綜合工作方案》強調健全節(jié)能減排政策機制，大幅提高能源利用效率，持續(xù)減少污染物排放總量，實現(xiàn)節(jié)能降碳減污協(xié)同增效，打贏污染防治攻堅戰(zhàn)，持續(xù)改善生態(tài)環(huán)境質量，明確2025年全國單位GDP能源消耗比2020年下降13.5%、非化石能源占比達到20%左右的目標。

目前，數(shù)字經(jīng)濟已成為世界各國經(jīng)濟發(fā)展的關鍵力量，正在改變人們的生產(chǎn)和生活方式?！笆濉睍r期，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展取得顯著成效。2020年，中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模近5.4萬億美元，其核心產(chǎn)業(yè)增加值與國內生產(chǎn)總值（GDP）之比達到7.8%，能夠有效推動經(jīng)濟社會持續(xù)健康發(fā)展。但是，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能否有效促進節(jié)能減排與助力“雙碳”目標實現(xiàn)？基于此，該研究以能源消費規(guī)模、能源消費結構和能源消費效率表征能源消費，以碳排放規(guī)模和碳排放效率表征碳排放，探討數(shù)字經(jīng)濟與能源消費是否存在正“U”型或倒“U”型關系？數(shù)字經(jīng)濟與碳排放又是否存在正“U”型或倒“U”型關系？如果存在，現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與拐點相對位置如何？對能源消費和碳排放的具體影響是什么？目前，現(xiàn)有文獻對上述問題尚未進行全面系統(tǒng)研究。解答這些問題對中國發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，有效促進節(jié)能減排和助力實現(xiàn)“雙碳”目標具有重大現(xiàn)實和長遠意義。

1 文獻綜述

在數(shù)字浪潮的推動下，研究者已開始關注數(shù)字經(jīng)濟與能源消費的關系［1］。然而，目前實證研究數(shù)字經(jīng)濟與能源消費的文獻較少，且主要集中在信息通信技術、信息化和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展對能源消費的影響。關于信息通信技術的能源效應主流觀點有兩種：一是將其歸納為“電子垃圾”直接生產(chǎn)、能源效率改善和“能源回彈效應”形成三個階段［2］；二是將信息通信技術對能源消費的正負向影響歸納為收入效應和替代效應［3］。就收入效應而言，信息通信技術的應用可以提高經(jīng)濟發(fā)展活力，進而增加能源消費［4-5］。就替代效應而言，信息通信技術對提高能源效率具有關鍵作用，能夠顯著減少能源總需求［6］，從而減少能源消費總量。然而，關于收入效應和替代效應誰占主導仍是一個尚未解決的問題［7］。替代效應支持者認為信息通信技術的應用不僅提高了生產(chǎn)力和經(jīng)濟產(chǎn)出［8］，還提高了生產(chǎn)過程中能源利用率［9］，并降低了交通運輸量，減少了能源需求，從而減少溫室氣體排放［10］，特別是顯著降低非電力能源的使用［6］。信息化可以顯著改善能源利用率［11］，促進能源消費強度降低［12］，從而可能減少能耗。囿于信息通信行業(yè)是能源密集型行業(yè)，相關產(chǎn)品生產(chǎn)、使用與處置均伴隨大量能源消費［13］，收入效應支持者認為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展增加了能源消費規(guī)模［14］、提高了人均能耗［15］?？傊?，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對能源消費既存在抑制效應又存在增長效應［7］，且已有研究證實信息通信業(yè)發(fā)展與能源消耗間存在顯著正“U”型關系［16］。

伴隨著數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展，越來越多的學者也開始關注到數(shù)字經(jīng)濟與碳排放之間的關系，主要表現(xiàn)在數(shù)字技術、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展及數(shù)字經(jīng)濟對碳排放的影響。數(shù)字技術及其產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，引致電力使用增長［17］，推動碳排放增長［18］。然而，有學者持有不同觀點，認為數(shù)字技術的發(fā)展有利于減少溫室氣體排放，從而提升環(huán)境質量［19］，如提高互聯(lián)網(wǎng)普及率、增加ICT基礎設施投資能夠顯著降低碳排放［20-21］。信息通信技術顯著負向影響CO2排放［22］?；跀?shù)字技術搭建的碳交易平臺不僅有助于促進碳減排和降低碳排放強度［23］，更被認為是實現(xiàn)碳中和的重要路徑。就互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展而言，不僅可以抑制資源詛咒［24］，而且顯著提高了能源和碳排放績效［25］。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展顯著降低了各類污染物排放［26］，驅動低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展［27］，降低碳排放強度［28］，但這種作用存在“東抑、中促、西無”的區(qū)域異質性［29］。總而言之，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展可以有效抑制碳排放［30］，改善碳排放績效［31］，且數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與碳排放呈先增后減的倒“U”型關系［32］。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對中國全要素碳生產(chǎn)率水平具有促進作用，可以成為國家提高綠色發(fā)展水平的新能源［33］。

綜上所述，已有關于數(shù)字經(jīng)濟與能源消費和數(shù)字經(jīng)濟與碳排放的相關文獻提供了有益借鑒，但也存在不足：第一，多數(shù)研究聚焦信息通信技術分別對能源消費和碳排放的促進或抑制線性影響，缺乏對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平綜合評價和其與能源消費和碳排放的非線性關系探討；第二，現(xiàn)有研究傾向于單獨探析數(shù)字經(jīng)濟與能源消費規(guī)模、數(shù)字經(jīng)濟與能源消費結構、數(shù)字經(jīng)濟與能源消費效率或者數(shù)字經(jīng)濟與碳排放規(guī)模、數(shù)字經(jīng)濟與碳排放效率間的關系，缺乏數(shù)字經(jīng)濟對能源消費和碳排放影響關系的全面分析?；诖耍撗芯靠赡艿倪呺H貢獻主要有兩個方面：一是在完善數(shù)字經(jīng)濟綜合評價的基礎上，從能源消費規(guī)模、能源消費結構和能源消費效率三個方面探討數(shù)字經(jīng)濟對能源消費的非線性影響，從碳排放規(guī)模和碳排放效率兩個方面分析數(shù)字經(jīng)濟與碳排放間的非線性關系，并對比分析數(shù)字經(jīng)濟的節(jié)能效應和減排效應；二是根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟對能源消費、碳排放非線性影響的拐點，給出各省份及區(qū)域因現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平不同制定適宜本地節(jié)能減排的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展政策，從而實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的節(jié)能減排效益最大化。

2 理論分析

2.1 數(shù)字經(jīng)濟對能源消費的影響機制

數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展，正在深刻改變我們的生產(chǎn)方式和生活方式。就生產(chǎn)方式而言，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)化生產(chǎn)過程，以數(shù)據(jù)流促進生產(chǎn)、分配、流通及消費各個環(huán)節(jié)高效貫通，從而減少能源消費［7］。具體而言，互聯(lián)網(wǎng)技術及平臺等數(shù)字技術與載體在企業(yè)研發(fā)、設計、制造、市場運營和管理等方面的廣泛應用，優(yōu)化能源利用技術和生產(chǎn)流程，提高能源利用效率，降低能源消耗［34-35］。數(shù)字技術在新能源領域的應用，加快新能源的推廣和普及，提高新能源消費占比，從而優(yōu)化能源消費結構。依托于先進數(shù)字技術的能源企業(yè)，深化應用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、云存儲及人工智能等數(shù)字技術構建智慧能源新業(yè)態(tài)，推動企業(yè)各個環(huán)節(jié)實現(xiàn)數(shù)字化運行和管理，這不僅有利于減少轉換及運輸?shù)冗^程中的能源損耗，還有助于實現(xiàn)能源有效配置和最大化利用，進而可能促進實現(xiàn)能源節(jié)約。與此同時，能源企業(yè)可以實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)實時采集和生產(chǎn)能耗精準管理，從而能夠立足于供給側需求個性化定制規(guī)避過度服務的能源使用方案，帶動個人及家庭能源利用率提高，可能實現(xiàn)節(jié)能并進一步減少環(huán)境污染。

就生活方式而言，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展是滿足人民日益增長美好生活需要的重要途徑之一。發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，有利于打破時空阻隔，提升資源普惠化水平，提高群眾生活便利度，滿足人民多樣化及個性化需要。當下新冠肺炎疫情全球大流行，各種線上會議平臺的發(fā)展使世界各地的能源專家學者能夠針對當前能源問題及時討論并制定普適性強的應對方案，從而促進能源消費合理化。同時，互聯(lián)網(wǎng)技術日益成熟及互聯(lián)網(wǎng)平臺日益壯大，勞動者可以選擇居家辦公，不僅有利于節(jié)約辦公場所的能源消費，而且有助于減少通勤引致的能源消費。另外，數(shù)字技術在公共交通、網(wǎng)約車及私家車等方面的廣泛應用，可以有效降低公共交通及網(wǎng)約車空駛率、減少私家車紅綠燈等待時間，同時可以通過道路信息實時共享優(yōu)化出行路徑選擇緩解交通堵塞，從而可能減少能源消費。伴隨5G通信技術和智能手機的普及，京東、淘寶等網(wǎng)絡銷售平臺和抖音、微信等視頻直播平臺興起，改變人們傳統(tǒng)的購物方式、學習方式、娛樂方式、運動方式及用能習慣等，從而影響能源消費。

然而，囿于數(shù)字資源作為投入要素存在邊際遞減效應及能源消費存在回彈效應，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與能源消費間可能存在非線性關系。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展起步階段，數(shù)字經(jīng)濟的能源節(jié)約邊際效應較大，數(shù)字技術在各方面的運用促使能源消費規(guī)模下降、改善能源消費結構、提高能源消費效率。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展成長階段，數(shù)字經(jīng)濟的能源節(jié)約邊際效應逐漸下降，數(shù)字經(jīng)濟改變生產(chǎn)生活方式引致的能源消費規(guī)模下降、能源消費結構優(yōu)化、能源消費效率提升的效益在此階段逐漸達到最優(yōu)。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展成熟階段，數(shù)字經(jīng)濟的能源節(jié)約邊際效應遞減為負，數(shù)字經(jīng)濟推動經(jīng)濟發(fā)展增加能源消費，且其本身屬于能源密集型行業(yè)以及能源消費存在回彈效應，社會能源消費總需求伴隨數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模壯大而增加，進而帶動能源消費規(guī)模上升。數(shù)字經(jīng)濟在新能源領域的應用也已成熟，難以進一步促進能源消費結構優(yōu)化，能源消費需求增加引致的能源消費缺口可能還要由煤炭來保障能源穩(wěn)定供應，從而導致能源消費結構出現(xiàn)惡化。在該階段，數(shù)字技術也已爐火純青，其應用帶來的能源利用效率提高已達到極大值，但該階段能源消費規(guī)模大幅增加和能源消費結構惡化，可能會拖累能源消費效率，從而使其下降。

2.2 數(shù)字經(jīng)濟對碳排放的影響機制

數(shù)字經(jīng)濟本身屬于低碳經(jīng)濟，涵蓋互聯(lián)網(wǎng)、軟件、通信、計算機基礎技術及軟硬一體化五大行業(yè)，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等為核心，以“低能耗、高產(chǎn)出、高回報”為特征，其發(fā)展本就有利于促進CO2減排。數(shù)字經(jīng)濟對生產(chǎn)方式和生活方式的改變，不僅影響了能源消費，也影響了碳排放。能源消費對CO2具有顯著正向影響，數(shù)字經(jīng)濟對能源消費的影響也會傳遞至碳排放。數(shù)字技術在能源勘探、生產(chǎn)、運輸、分配及使用過程中的廣泛應用，有助于深入剖析能源生產(chǎn)端、消費端各環(huán)節(jié)能耗情況與節(jié)能潛力，有利于充分改造及優(yōu)化專業(yè)技術和形成高效數(shù)字能源網(wǎng)絡，有益于在安全保障的基礎上加快構建高效化、清潔化、低碳化的能源體系，推動工業(yè)企業(yè)使用綠色能源，減少碳排放。同時，碳減排數(shù)字技術的創(chuàng)新與應用，促進企業(yè)生產(chǎn)清潔化，推動CO2減排。特別是作為能耗大戶的數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)，實行低碳化經(jīng)營影響CO2排放，并且通過數(shù)字技術輸出對其他類型企業(yè)CO2排放產(chǎn)生影響。此外，伴隨數(shù)字技術的日益成熟，碳核算及碳匯積分制度的日益完善，植樹造林行為日益流行，綠地面積逐漸增加，從而推動碳匯增加，進而影響CO2排放。碳達峰大數(shù)據(jù)平臺的建設，能夠實現(xiàn)對各地區(qū)減能降碳情況的精準測量、監(jiān)督、統(tǒng)計和考核，若在生產(chǎn)生活領域廣泛使用此平臺有助于降低單位能耗，從而有效促進碳減排。

在生活方面，與數(shù)字經(jīng)濟對能源消費的影響類似，數(shù)字技術的推廣與應用，通過Email、微信、支付寶、抖音及騰訊會議等平臺減少了不必要的線下經(jīng)濟活動，從而減少了人們進行線下活動交流的頻次和幅度，進而降低因線下會議、辦公通勤等一系列活動帶來的CO2排放。新能源汽車的推廣應用，減少了燃油汽車尾氣排放量，從而減少CO2排放。而且，移動通信用戶人群覆蓋范圍廣，利用短視頻平臺進行CO2減排等環(huán)保宣傳，有助于提高環(huán)保宣傳有效性，提升人們碳減排意識并養(yǎng)成碳減排習慣；互聯(lián)網(wǎng)平臺的應用，使線上購物興起，影響并改變人們的消費行為，從而影響企業(yè)環(huán)保產(chǎn)品和非環(huán)保產(chǎn)品的供給，最終助推CO2減排。

同理，囿于數(shù)字資源作為投入要素存在邊際遞減效應，數(shù)字經(jīng)濟與碳排放間亦可能存在非線性關系。能源消費是CO2排放的主要來源，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展各階段對能源消費的影響亦會傳遞到碳排放。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展起步階段，數(shù)字經(jīng)濟的碳減排邊際效應較大，其發(fā)展促使能源消費規(guī)模下降、能源消費結構改善以及能源消費效率提升均有利于降低CO2排放規(guī)模，加之其本身屬于低碳經(jīng)濟，進一步促進CO2排放減少。數(shù)字經(jīng)濟作為世界各國經(jīng)濟發(fā)展的關鍵力量，能夠推動經(jīng)濟發(fā)展、拉動經(jīng)濟增長，從而在促進CO2排放規(guī)模下降和促進經(jīng)濟增長的雙重作用下使碳排放效率下降。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展成長階段，數(shù)字經(jīng)濟的碳減排和經(jīng)濟增長的邊際效應均遞減，促使碳排放規(guī)模下降和拉動經(jīng)濟增長的作用逐漸達到最大化，進一步促使碳排放效率提升至最高點。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展成熟階段，數(shù)字經(jīng)濟的碳減排和經(jīng)濟增長的邊際效應遞減為負，增加數(shù)字經(jīng)濟投入要素，不再促進碳排放規(guī)模下降和經(jīng)濟增長，而且數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的碳減排總效應很可能小于其推動經(jīng)濟增長的碳增排總效應，進而可能會使碳排放效率下降。

3 模型構建

3.1 模型設定

為了驗證數(shù)字經(jīng)濟對能源消費規(guī)模、能源消費結構、能源消費效率、碳排放規(guī)模及碳排放效率的影響，構建雙固定效應基準回歸模型：

其中：被解釋變量Yit分別是省份i在t年的能源消費規(guī)模（ECSC）、能源消費結構（ECST）、能源消費效率（ECEF）、碳排放規(guī)模（CESC）、碳排放效率（CEEF）；核心解釋變量LEDEit為省份i在t年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。為了驗證核心解釋變量和被解釋變量間是否存在正“U”型或倒“U”型關系，加入核心解釋變量的平方項?？刂谱兞緾ontrolit分別是產(chǎn)業(yè)結構（INDS）、人口規(guī)模（POPS）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（LEIN）、對外開放水平（LEOP）和技術創(chuàng)新（TEIN）；α0為常數(shù)項，μt為時間固定效應，λi為個體固定效應，εit為隨機誤差項。

3.2 變量與數(shù)據(jù)說明

3.2.1 被解釋變量

（1）能源消費（EC）。不僅能源消費規(guī)模會影響碳排放規(guī)模和碳排放效率，而且能源消費結構變化和能源消費效率高低同樣會影響碳排放規(guī)模和碳排放效率。因此，該研究參考Wu等［36］的研究，選用能源消費規(guī)模（ECSC）、能源消費結構（ECST）和能源消費效率（ECEF）作為能源消費的代理變量。ECSC用能源消費總量表示。ECST用天然氣消費量與能源消費總量之比代表。相對于原煤和原油而言，天然氣污染排放少，天然氣占比越高表明能源消費結構越好。ECEF用單位能耗GDP表征，每單位能源消費量所創(chuàng)造的GDP越多表明能源消費效率越高，越有利于碳減排。

（2）碳排放（CE）。目前關于碳排放的研究傾向于單獨考察碳排放規(guī)?；蛱寂欧判剩r有文獻將其共同作為碳排放的代理變量進行綜合考察。因此，與能源消費類似，該研究選用碳排放規(guī)模（CESC）和碳排放效率（CEEF）作為碳排放的代理變量，探討數(shù)字經(jīng)濟是否有效促進了CO2減排。

3.2.2 核心解釋變量

數(shù)字經(jīng)濟（LEDE）。數(shù)字經(jīng)濟以數(shù)據(jù)資源為主要要素，以信息網(wǎng)絡為關鍵載體，著重推動信息通信技術的融合應用及全要素的數(shù)字化轉型，注重公平與效率的統(tǒng)一，成為繼農業(yè)經(jīng)濟與工業(yè)經(jīng)濟之后主要的一種新經(jīng)濟形態(tài)。該研究基于數(shù)字經(jīng)濟的內涵，參考趙濤等［37］、王軍等［38］、柏培文等［39］的研究，著眼于數(shù)字經(jīng)濟的基礎設施、創(chuàng)新環(huán)境、用戶規(guī)模和產(chǎn)業(yè)規(guī)模四個維度，全方位搭建數(shù)字經(jīng)濟評價綜合指標體系（表1）。數(shù)字基礎設施反映數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的基礎設施條件，主要通過域名數(shù)、網(wǎng)站數(shù)、移動電話基站數(shù)和互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)四個指標測算；數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境反映數(shù)字技術創(chuàng)新水平，主要包括研發(fā)投入（R&D經(jīng)費）、研發(fā)產(chǎn)出（發(fā)明專利授權量）、人才培養(yǎng)支出（教育經(jīng)費）和人才儲備（每十萬人口高等教育在校生人數(shù)）四個指標衡量；數(shù)字用戶規(guī)模主要測算用戶數(shù)字化水平，涵蓋互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶、移動互聯(lián)網(wǎng)用戶、移動電話普及率及電信業(yè)務總量；數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模主要體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟基礎產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度，利用信息技術、計算機服務和軟件業(yè)占全社會固定資產(chǎn)投資比重、軟件產(chǎn)品收入、信息技術服務收入和電子信息產(chǎn)業(yè)制造業(yè)企業(yè)數(shù)量進行核算。

表1 數(shù)字經(jīng)濟評價綜合指標體系

主觀賦權法通過人為判斷指標相對重要程度并賦予相應權重，客觀賦權法是以指標原始信息為依據(jù)進行賦權。鑒于主觀賦權法容易受人為主觀因素影響造成權重賦值不準確，不能很好地反映指標綜合指數(shù)，因此，采用客觀賦權法中的熵值法對指標進行賦權。

由于16個基礎指標存在顯著的量綱與數(shù)量級差異，只有先對其進行標準化處理后，才具有可比性，才能確保綜合指數(shù)的準確性。鑒于無負向指標，故僅給出正向指標的標準化處理公式：

式中：min{xj}為指標j各年中的最小值，max{xj}為指標j各年中的最大值，x*ij為數(shù)據(jù)標準化去量綱后的結果。

計算指標j第i年的比重，用?ij表示：

計算指標j的信息熵ej，則：

計算指標j的信息熵冗余度dj：

根據(jù)dj計算指標j的權重ωj：

最后，計算各年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平LEDEi：

LEDEi表示各省第i年的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，在0～1之間。若LEDEi越大，則表示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越高；若LEDEi越小，則說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越低。

3.2.3 控制變量

（1）產(chǎn)業(yè)結構（INDS）。不失一般性，產(chǎn)業(yè)結構選用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值之比衡量。一般而言，第二產(chǎn)業(yè)占比越大，能源消費量和碳排放量越多。因此，產(chǎn)業(yè)結構指標值越大越有利于節(jié)能減排。

（2）人口規(guī)模（POPS）。人口越多，能源消費規(guī)模相應越大，從而導致碳排放量增加。人口規(guī)模選用各省年末常住人口表征，人口越少，說明為了滿足人們多樣性需求所消耗的能源越少，越有利于碳減排。

（3）收入水平（LEIN）。居民家庭用能品種選擇受收入影響，并且收入增長有助于家庭能源轉型［40］，從而推動整個社會能源轉型，提高清潔能源占比、減少碳排放。因此，用城鎮(zhèn)居民人均可支配收入表征收入水平。

（4）對外開放水平（LEOP）。對外開放水平主要通過進出口貿易影響國內經(jīng)濟增長和環(huán)境產(chǎn)品，進而影響能源消費和碳排放，因而選用各省進出口總額衡量各省對外開放水平。

（5）技術創(chuàng)新（TEIN）。其他條件不變，能源利用技術創(chuàng)新水平越高，單位產(chǎn)量能耗越少，同時單位產(chǎn)量CO2排放也越少。專利申請授權量通常代表一個地區(qū)的創(chuàng)新水平，故該研究用其表示技術創(chuàng)新。

文章所用數(shù)據(jù)為中國各省份2011—2019年面板數(shù)據(jù)。因數(shù)據(jù)可得性等原因，研究未涉及香港、澳門、臺灣和西藏地區(qū)。各指標數(shù)據(jù)主要源自《中國統(tǒng)計年鑒》、各省份年鑒以及CEADs數(shù)據(jù)庫，對于某指標個別年份缺失數(shù)據(jù)采用插值法或移動平均法補充。各變量的描述性統(tǒng)計結果見表2。

表2 變量描述性統(tǒng)計信息

4 實證分析

4.1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平評價

運用熵值法公式測算各省份2011—2019年數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平（LEDE），見表3?？梢钥闯觯琇EDE存在明顯的時空異質性。中國LEDE均值從0.069增長至0.228，年均增長率達到16.185%。各省LEDE明顯上升。2019年，廣東、江蘇、北京、浙江、山東及上海的LEDE處于領先隊列；青海、貴州、云南、安徽、江西、河南、廣西及重慶的年平均增長率出類拔萃，均高于20%，發(fā)展勢頭迅猛，位于LEDE的追趕隊列。雖然具有明顯的追趕趨勢，但不可否認的是省際差距依舊較為凸顯，如2019年廣東LEDE（0.879）是青海LEDE（0.031）的28.35倍，說明中國LEDE省際差距依舊巨大。四大地區(qū)LEDE呈現(xiàn)逐年遞增之趨勢。就年均增長率而言，西部19.502%最快，中部19.489%次之，東部14.922%處于第三，東北12.075%最末。但就LEDE而言，2019年東部最高為0.405，中部0.187次之，西部為0.119，東北0.118最后且和西部相差無幾。這表明東部LEDE高，而中西部LEDE本就較低，因此其具有較快的LEDE增長率也無可厚非。同一區(qū)域不同省份間數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展也存在較大差距。就各省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平年平均值而言，東部地區(qū)廣東和江蘇名列前茅，天津和海南墊底，其中廣東年平均LEDE（0.568）是海南年平均LEDE（0.033）的17.21倍。中部地區(qū)河南和湖北兩省領先，江西和山西落后，其中河南年平均LEDE（0.144）是山西年平均LEDE（0.059）的2.44倍。西部地區(qū)四川和陜西靠前，寧夏和青?？亢?，其中四川年平均LEDE（0.186）是青海年平均LEDE（0.017）的10.94倍。東北地區(qū)遼寧第一（0.139）、吉林第三（0.059），前者是后者的2.36倍?？梢?，區(qū)域內數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平東部地區(qū)差距最大，西部次之，中部第三，東北最后。與全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展年平均水平對比來看，東北三省均偏低，西部地區(qū)僅四川、中部地區(qū)僅河南高于全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展年平均水平，而東部地區(qū)除河北、天津和海南三省外均高于全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展年平均水平，說明東部地區(qū)是全國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的領引。為了實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展，中國先后出臺了一系列政策舉措，如東部率先崛起、西部大開發(fā)等［41］，使各地經(jīng)濟發(fā)展水平得以提升。同時，在互聯(lián)網(wǎng)平臺、人工智能、云存儲及大數(shù)據(jù)等的深入應用下，數(shù)字經(jīng)濟成為中國經(jīng)濟高質量發(fā)展的又一重要增長極，且囿于政策導向及資源稟賦等，致使四大區(qū)域的LEDE不盡相同。

表3 2011—2019年各省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平LEDE測度結果

4.2 基準回歸分析

4.2.1 數(shù)字經(jīng)濟對能源消費影響分析

為了控制宏觀經(jīng)濟環(huán)境及不隨時間變化的個體間差異，采用雙固定效應模型進行回歸。表4為數(shù)字經(jīng)濟對能源消費影響的基準回歸，模型（1）、模型（3）、模型（5）中未添加控制變量，模型（2）、模型（4）、模型（6）中加入了控制變量。從模型（1）和模型（2）的回歸結果可以看出，數(shù)字經(jīng)濟一次項系數(shù)為負、二次項系數(shù)為正，說明數(shù)字經(jīng)濟與能源消費規(guī)模間存在顯著的“先減再增”的正“U”型關系，根據(jù)一元二次函數(shù)頂點X坐標公式計算其拐點為0.613（下文各拐點計算方式相同，不再贅述）。結合表3，就全國和四大地區(qū)而言，目前數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平均位于拐點的左側，說明現(xiàn)階段提高全國及四大地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟平均發(fā)展水平有利于節(jié)約能耗。但就各省而言，廣東數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平已于2016年位于拐點右側、江蘇和北京于2019年處在拐點右側，其余各省份考察期內始終處于拐點左側，說明各省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平懸殊，導致其對能源消費規(guī)模的影響存在差異。可能由于當數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展較快、水平較高時，所帶來的能源消費減量小于其所引致的經(jīng)濟增長所帶來的能源消費增量，且由于能源消費存在回彈效應，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展到一定程度時再提升將導致能源消費規(guī)模擴大。同理，從模型（3）和模型（4）、模型（5）和模型（6）回歸結果可知，數(shù)字經(jīng)濟一次項系數(shù)為正、二次項系數(shù)為負，說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與能源消費結構、能源消費效率均呈顯著的“先增再減”的倒“U”型關系，其拐點分別為1.538和0.898。全國、四大地區(qū)以及各省份均位于拐點的左側，說明現(xiàn)階段中國提高數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平有利于改善能源消費結構和提升能源消費效率?？赡茉磁c數(shù)字技術在新能源領域的應用還處于初期階段，又由于自然資源條件等因素新能源發(fā)展速度受限，故數(shù)字技術的效率效應和結構效應還未充分顯現(xiàn)。

表4 數(shù)字經(jīng)濟對能源消費影響的基準回歸結果

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與能源消費規(guī)模、能源消費結構、能源消費效率均存在非線性關系，說明數(shù)字經(jīng)濟對能源消費的負向影響存在邊際遞減效應，并且當LEDE＜0.613時，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平能夠優(yōu)化能源消費結構、提高能源消費效率、降低能源消費規(guī)模；當0.613≤LEDE＜0.898時，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平能夠優(yōu)化能源消費結構、提高能源消費效率但無法降低能源消費規(guī)模；0.898≤LEDE＜1.538時，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平只能夠優(yōu)化能源消費結構，無法提高能源消費效率和降低能源消費規(guī)模；當1.538≤LEDE時，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平無法改善能源消費結構、能源消費效率和能源消費規(guī)模。因此，當數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平小于1.538時，中國應繼續(xù)提高數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，使數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對能源消費的影響效應最大化。

4.2.2 數(shù)字經(jīng)濟對碳排放影響分析

表5為數(shù)字經(jīng)濟對碳排放影響的基準回歸結果，與表4中模型類似，模型（1）、（3）中未添加控制變量，模型（2）、（4）中加入了控制變量。從模型（1）和（2）的回歸結果可以看出，數(shù)字經(jīng)濟一次項系數(shù)為負、二次項系數(shù)為正，說明數(shù)字經(jīng)濟與碳排放規(guī)模間存在顯著的“先減再增”的正“U”型關系，拐點為0.448。就全國與四大地區(qū)而言，目前數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平均位于拐點的左側，說明現(xiàn)階段提高數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平有利于全國及各地區(qū)減少碳排放；但就各省份而言，廣東、江蘇、北京和浙江數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平分別于2014、2016、2017和2019年位于拐點右側，其余各省份分析期內終處于拐點左側，說明各省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平懸殊，其對碳排放規(guī)模的影響階段亦存在差異。同理，從模型（3）和（4）回歸結果可知，數(shù)字經(jīng)濟一次項系數(shù)為正、二次項系數(shù)為負，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與碳排放效率呈顯著“先增再減”的倒“U”型關系，拐點為1.080。全國、四大地區(qū)及各省均位于拐點的左側，說明提高數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，有助于提升中國整體碳排放效率。與能源消費類似，可能原因是當數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平提升到一定程度時，提高LEDE的碳減排效應小于其帶來的經(jīng)濟增長引致的碳增排效應，造成碳排放總量增加；但是此時數(shù)字經(jīng)濟的經(jīng)濟增長效應尚未實現(xiàn)最大化，故繼續(xù)提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平有助于改善碳排放效率，當其經(jīng)濟增長效應也實現(xiàn)最大化時再提升LEDE則無法改善碳排放效率。

表5 數(shù)字經(jīng)濟對碳排放影響的基準回歸結果

數(shù)字經(jīng)濟與碳排放規(guī)模、碳排放效率的非線性關系，表明數(shù)字經(jīng)濟對碳排放的影響存在邊際遞減效應，并且當LEDE＜0.448時，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平有利于減小碳排放規(guī)模和提高碳排放效率；當0.448≤LEDE＜1.080時，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平可以提高碳排放效率但不可以縮減碳排放規(guī)模；當1.080≤LEDE時，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平既不會縮小碳排放規(guī)模也不會提高碳排放效率。因此，當數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平小于1.080時，中國仍需大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，從而實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟的碳排放影響效應最大化。

4.2.3 數(shù)字經(jīng)濟對能源消費和碳排放影響對比分析

數(shù)字經(jīng)濟與能源消費效率、數(shù)字經(jīng)濟與碳排放效率均存在顯著倒“U”型關系，但是數(shù)字經(jīng)濟與能源消費效率的拐點（1.538）大于數(shù)字經(jīng)濟與碳排放效率的拐點（1.080），說明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每上升一單位，能源消費效率的邊際增量遞減過程慢于碳排放效率的邊際增量遞減過程，即當1.080≤LEDE＜1.538時，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平仍然可以提高能源消費效率但是無法降低碳排放效率。而數(shù)字經(jīng)濟與能源消費規(guī)模、數(shù)字經(jīng)濟與碳排放規(guī)模均存在顯著正“U”型關系，但是數(shù)字經(jīng)濟與能源消費規(guī)模的拐點（0.613）大于數(shù)字經(jīng)濟與碳排放的拐點（0.448），說明數(shù)字經(jīng)濟對碳排放規(guī)模的負向影響邊際遞減速度更快，當0.448≤LEDE＜0.613時，提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平能夠顯著縮小能源消費規(guī)模但卻增加碳排放規(guī)模。通過對比分析發(fā)現(xiàn)，當數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的碳減排效應最大化時，數(shù)字經(jīng)濟的節(jié)能效應尚未實現(xiàn)最大化，故應根據(jù)各地經(jīng)濟發(fā)展實際狀況、數(shù)字經(jīng)濟的碳增排效應與其節(jié)能的碳減排效應大小制定相應數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展政策?？赡苁腔ヂ?lián)網(wǎng)技術及互聯(lián)網(wǎng)平臺在能源領域的廣泛應用，推進化石能源和新能源的數(shù)字化運行和管理，直接影響能源的供給和需求，導致數(shù)字經(jīng)濟的節(jié)能效應比碳減排效應更持久。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為了驗證研究結論的穩(wěn)健性，從六個方面進行討論。①替換核心解釋變量。數(shù)字經(jīng)濟測算方法改用因子分析法，根據(jù)因子得分重新檢驗數(shù)字經(jīng)濟的節(jié)能減排作用。②替換控制變量。技術創(chuàng)新替換為綠色技術創(chuàng)新，用更能代表環(huán)境保護方面的綠色專利授權數(shù)表征綠色技術創(chuàng)新。③參考施炳展等［42］的穩(wěn)健性檢驗方式，對各解釋變量取對數(shù)后再回歸。在前文中，由于解釋變量和被解釋變量中個別變量是比例而非水平值，故沒有取對數(shù)，然而對各變量取對數(shù)后數(shù)據(jù)更趨于正態(tài)分布并更有利于得到穩(wěn)健估計結果［43］。④對各變量進行1%分位上雙側縮尾處理。⑤樣本剔除數(shù)字經(jīng)濟起步晚、發(fā)展慢的青海省后重新進行回歸。⑥樣本剔除北京、天津、上海和重慶四個直轄市重新進行回歸。穩(wěn)健性檢驗結果與前文基準回歸結果基本一致（限于篇幅，結果略，備索）。

4.4 異質性分析

表6各地區(qū)回歸結果顯示，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟與能源消費規(guī)模、能源消費結構、能源消費效率、碳排放規(guī)模和碳排放效率均不存在顯著非線性關系。中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟僅與能源消費規(guī)模存在顯著倒“U”型關系，拐點為0.193，且中部地區(qū)位于拐點左側，只有提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越過拐點，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的節(jié)能效應才能顯現(xiàn)。中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟與能源消費結構、能源消費效率、碳排放規(guī)模和碳排放效率間均不存在顯著非線性關系。西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟只與能源消費效率存在顯著倒“U”型關系，拐點為0.350。目前西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平位于拐點左側，說明對于西部地區(qū)來說提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平能夠顯著提高能源消費效率。西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟與能源消費規(guī)模、能源消費結構、碳排放規(guī)模和碳排放效率均不存在顯著非線性關系。東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟與能源消費規(guī)模、碳排放規(guī)模均存在顯著正“U”型關系，拐點分別為0.127和0.080。東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平已于2014年大于0.080，說明提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平已無法縮小碳排放規(guī)模；但是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平2019年仍小于0.127，說明提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平仍可以降低能源消費規(guī)模。東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟與能源消費結構、能源消費效率和碳排放效率均不存在顯著非線性關系。

表6 各地區(qū)回歸結果

4.5 進一步分析

為進一步研究數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中影響能源消費和碳排放的具體作用因素，分別以數(shù)字基礎設施（Digital Infrastructure，DINF）、數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境（Digital Innovation Environment，DIEN）、數(shù)字用戶規(guī)模（Digital User Size，DUSI）和數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模（Digital Industry Scale，DISC）作為自變量進行實證檢驗（限于篇幅，考察期內各省份DINF、DIEN、DUSI和DISC值備索）?；貧w結果見表7。

表7 進一步分析回歸結果

現(xiàn)階段數(shù)字基礎設施與能源消費規(guī)模和能源消費效率存在顯著非線性關系，與能源消費結構、碳排放規(guī)模和碳排放效率不存在顯著非線性關系。具體來看，數(shù)字基礎設施與能源消費規(guī)模存在顯著正“U”型關系，拐點為0.191。結合各省考察期內數(shù)字基礎設施水平值，僅廣東數(shù)字基礎設施水平于2019年越過拐點，其余各省數(shù)字基礎設施水平仍位于拐點左側；數(shù)字基礎設施與能源消費效率存在顯著倒“U”型關系，拐點為0.225。各省數(shù)字基礎設施水平始終位于拐點左側。說明中國數(shù)字基礎設施水平整體偏低，提升數(shù)字基礎設施水平有助于進一步發(fā)揮其節(jié)能潛力和提升能源消費效率。然而，數(shù)字基礎設施與能源消費結構、碳排放規(guī)模、碳排放效率的二次項系數(shù)均不顯著，說明不存在顯著倒“U”型或正“U”型關系。

數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境與能源消費和碳排放均存在顯著非線性關系。具體而言，數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境與能源消費規(guī)模、碳排放規(guī)模均存在顯著正“U”型關系，拐點分別為0.124和0.090。結合各省份數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境水平，廣東和江蘇數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境水平于2017年大于0.124、北京于2018年大于0.124，其余各省份始終小于0.124，說明各省數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境水平懸殊，提升數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境水平有助于中國提升整體數(shù)字經(jīng)濟節(jié)能效應。廣東、江蘇、北京均于2015年、浙江于2018年數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境大于0.090，其余各省始終小于0.090，再次說明各省數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境水平差距大，提升數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境水平有利于減少碳排放，助推中國實現(xiàn)“雙碳”目標。數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境與能源消費結構、能源消費效率、碳排放效率均存在顯著倒“U”型關系，拐點依次為0.284、0.178和0.192，僅廣東2019年創(chuàng)新環(huán)境水平大于0.178，說明各省提高數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境有益于優(yōu)化能源消費結構、提升能源消費效率和碳排放效率。

與數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境類似，數(shù)字用戶規(guī)模與能源消費規(guī)模、碳排放規(guī)模均存在顯著正“U”型關系，拐點分別為0.076和0.057。結合各省數(shù)字用戶規(guī)模，2019年河北、江蘇、浙江、安徽、山東、河南、湖南、廣東和四川大于0.057，其中江蘇、浙江、山東、河南、廣東和四川大于0.076，說明大部分省份仍位于數(shù)字用戶規(guī)模與能源消費規(guī)模和數(shù)字用戶規(guī)模與碳排放規(guī)模各自拐點的左側，現(xiàn)階段提升數(shù)字用戶規(guī)模有助于節(jié)能減排。數(shù)字用戶規(guī)模與能源消費結構、能源消費效率、碳排放效率均存在顯著倒“U”型關系，拐點分別為0.122、0.096、0.077。2019年江蘇、浙江、山東、河南、廣東、四川數(shù)字用戶規(guī)模水平超過0.077，其中江蘇、浙江和廣東超過0.096，僅有廣東超過0.122，說明現(xiàn)階段擴大數(shù)字用戶規(guī)模能夠有效提升中國能源消費效率和碳排放效率、改善能源消費結構。

數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模與能源消費規(guī)模、碳排放規(guī)模均存在顯著正“U”型關系，拐點分別為0.223和0.174。結合各省數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模，廣東、江蘇、北京分別為2014年、2015年和2017年始大于0.174，分別于2016年、2018年、2018年始大于0.223，其余各省份均位于拐點左側，表明其余各省仍需大力發(fā)展數(shù)字產(chǎn)業(yè)，推動全國節(jié)能減排。數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模與能源消費結構、能源消費效率均存在顯著倒“U”型關系，拐點分別為0.510和0.412，各省份均位于拐點左側，說明擴大數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模能夠顯著優(yōu)化能源消費結構和提升能源消費效率。然而，數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模與碳排放效率不存在顯著非線性關系。

5 結論與建議

該研究基于2011—2019年的省級面板數(shù)據(jù)，通過熵值法評價數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，構建雙固定效應模型實證分析數(shù)字經(jīng)濟與能源消費和碳排放的非線性關系。主要結論如下。

（1）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平存在省際和區(qū)域差異。廣東、江蘇、北京數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平領先，青海、寧夏數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平墊底；東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平最高、中部次之、東北第三、西部最后。

（2）數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與能源消費和碳排放均存在顯著非線性關系。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平與能源消費規(guī)模、碳排放規(guī)模均存在顯著“先減后增”的正“U”型關系，而與能源消費結構、能源消費效率、碳排放效率均存在顯著“先增后減”的倒“U”型關系，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的節(jié)能效應大于碳減排效應。

（3）數(shù)字經(jīng)濟與能源消費和碳排放間的非線性關系存在區(qū)域異質性。東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟與能源消費和碳排放間均不存在顯著非線性關系，中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟僅與能源消費規(guī)模存在顯著正“U”型關系，西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟只與能源消費效率存在顯著倒“U”型關系，東北地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟與能源消費規(guī)模和碳排放規(guī)模均存在顯著正“U”型關系。

（4）數(shù)字基礎設施與能源消費規(guī)模和能源消費效率分別存在顯著正“U”型倒“U”型關系，數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境、數(shù)字用戶規(guī)模分別與能源消費規(guī)模、能源消費結構、能源消費效率、碳排放規(guī)模和碳排放效率間存在顯著正“U”型倒“U”型倒“U”型正“U”型倒“U”型關系，數(shù)字產(chǎn)業(yè)規(guī)模與能源消費規(guī)模、能源消費結構、能源消費效率和碳排放規(guī)模間分別存在顯著正“U”型倒“U”型倒“U”型正“U”型關系，與碳排放效率不存在顯著非線性關系。

因此，為更好地促進節(jié)能減排，保障國家能源安全，助力“雙碳”目標實現(xiàn)，該研究給出相關政策建議。①縮小數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平省際和區(qū)域差距。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平領先省份和地區(qū)仍需穩(wěn)步發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平居中的省份和地區(qū)應向領先省份看齊，努力提升數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，而數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平落后的省份和地區(qū)急需加快數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展步伐，防止差距進一步擴大。②因地制宜制定數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展政策。各省及各地區(qū)應首先判斷其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平處于數(shù)字經(jīng)濟分別與能源消費規(guī)模、能源消費結構、能源消費效率、碳排放規(guī)模及碳排放效率間各自拐點的左側還是右側，然后制定符合本省和本地區(qū)節(jié)能減排的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展政策。對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平落后省份和地區(qū)，尚未越過任何拐點，節(jié)能減排潛力較大，應加快數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，促進能源消費規(guī)模和碳排放規(guī)模下降、能源消費效率和碳排放效率提升、能源消費結構改善；對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平居中省份和地區(qū)，已越過部分拐點，仍應繼續(xù)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，雖或許已不能降低能源消費規(guī)模或碳排放規(guī)模，但仍可以優(yōu)化能源消費結構、提升能源消費效率或碳排放效率，繼續(xù)發(fā)揮節(jié)能減排的作用；對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平領先省份和地區(qū)，已越過全部拐點，表明數(shù)字經(jīng)濟的節(jié)能減排潛力已充分發(fā)揮，此時應避免數(shù)字經(jīng)濟過度發(fā)展導致能源消費規(guī)模和碳排放規(guī)模雙升、能源消費效率和碳排放效率雙降及能源消費結構惡化［44］。③改善數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境，增加數(shù)字用戶規(guī)模。各省各地區(qū)應始終將改善數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境和增加數(shù)字用戶規(guī)模放在重要位置。隨著中國經(jīng)濟從高速發(fā)展階段向高質量發(fā)展階段轉變，動力也由投資拉動向創(chuàng)新驅動轉換，創(chuàng)新是中國未來經(jīng)濟發(fā)展的核心要素。改善數(shù)字創(chuàng)新環(huán)境、提升數(shù)字創(chuàng)新水平，有助于充分釋放數(shù)字經(jīng)濟的節(jié)能減排效應價值。此外，擴大數(shù)字用戶規(guī)模有利于通過網(wǎng)絡平臺加強節(jié)能減排宣傳，增強人們節(jié)能減排意識，改變人們生活方式，從而促進節(jié)能減排的實現(xiàn)。