數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何影響碳生產(chǎn)率?

白 雪,闞夢(mèng)仲

(安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601)

一、引言

自工業(yè)革命以來(lái),由碳排放量增加帶來(lái)的一系列諸如極端氣候頻發(fā)、冰川融化、土地沙漠化等環(huán)境問(wèn)題嚴(yán)重影響了人類生存[1]。《世界能源統(tǒng)計(jì)年鑒2022》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示:2011—2021年,我國(guó)碳排放量由88.8億噸上升至105.8億噸,約占世界碳排放總量的31%(1)《世界能源統(tǒng)計(jì)年鑒2022》,https://www.bp.com.cn/content/dam/bp/country-sites/zh_cn/china/home/reports/statistical-review-of-world-energy/2022/bp-stats-review-2022-full-report_zh_resized.pdf。,我國(guó)碳減排壓力巨大。中國(guó)一貫倡導(dǎo)可持續(xù)發(fā)展,積極承擔(dān)大國(guó)責(zé)任,共建人類命運(yùn)共同體,尋求經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的平衡點(diǎn)。2020年9月,習(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上宣布中國(guó)將采取更有力的政策和措施,力爭(zhēng)在2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。中國(guó)正處于工業(yè)化、城市化以高能耗為特征的發(fā)展階段,為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo),只考慮降低碳排放難免會(huì)影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。2018年,習(xí)近平總書記在深入推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展座談會(huì)上講話強(qiáng)調(diào)“生態(tài)環(huán)境保護(hù)的成敗歸根到底取決于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式”[2]。因此,在兼顧經(jīng)濟(jì)發(fā)展和節(jié)能減排的前提下提升碳生產(chǎn)率成為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的必然選擇。

在經(jīng)歷以廉價(jià)勞動(dòng)力和自然資源等生產(chǎn)要素為發(fā)展動(dòng)力的階段后,我國(guó)已成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體,并正從粗放式發(fā)展轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展[3]。隨著云計(jì)算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展,我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)得到爆發(fā)式增長(zhǎng)?！吨袊?guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告(2022年)》的數(shù)據(jù)顯示:2021年,我國(guó)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化規(guī)模達(dá)到8.4萬(wàn)億元,占GDP比重為7.3%;產(chǎn)業(yè)數(shù)字化規(guī)模達(dá)到37.2萬(wàn)億元,占GDP比重為32.5%(2)數(shù)據(jù)源自中國(guó)信息通信研究院,http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202207/t20220708_405627.htm。。數(shù)字經(jīng)濟(jì)以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為載體,將信息、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)要素,提高資源配置效率,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),打破傳統(tǒng)發(fā)展的時(shí)空限制,降低運(yùn)輸成本,在縮減碳排放的同時(shí)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,為全面綠色轉(zhuǎn)型指明方向[4]。由此可見,數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳生產(chǎn)率在控制碳排放中起到關(guān)鍵作用,那么,數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否能促進(jìn)碳生產(chǎn)率提升?如果能促進(jìn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳生產(chǎn)率的關(guān)系是一成不變的嗎?數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響碳生產(chǎn)率的傳導(dǎo)機(jī)制又是怎樣的?數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同地區(qū)碳生產(chǎn)率的影響有區(qū)別嗎?針對(duì)上述問(wèn)題,本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)納入碳生產(chǎn)率影響因素的研究框架中,并從空間、門檻視角更為全面地考察兩者間的關(guān)系,為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)、促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展提供理論指引、經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和政策啟示。

二、文獻(xiàn)綜述

數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一概念自提出以來(lái)就迅速成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn),多數(shù)研究集中在其帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)與環(huán)境效應(yīng)。伴隨著數(shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展,數(shù)字產(chǎn)業(yè)將信息和知識(shí)轉(zhuǎn)化為新型生產(chǎn)要素,逐漸與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深度融合[5],通過(guò)提高資源配置效率、促進(jìn)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步、降低生產(chǎn)交易成本等途徑輸出正向經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[6-8]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要保障以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力,在多個(gè)層面影響人們的日常生活與生產(chǎn)。在宏觀經(jīng)濟(jì)層面,包振山等[9]針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、流通業(yè)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的獨(dú)立效應(yīng)和交互效應(yīng)進(jìn)行測(cè)度,發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與流通業(yè)升級(jí)的交互項(xiàng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著促進(jìn)作用。薛秋童等[10]發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)以提高居民消費(fèi)水平為路徑,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升。馬嫣然等[11]從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的協(xié)同滲透效應(yīng)、擠出效應(yīng)出發(fā),結(jié)合科技水平的溢出效應(yīng),驗(yàn)證數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有助于推動(dòng)科技水平提升,并以此為路徑協(xié)助區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。在微觀企業(yè)層面,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以有效促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、提高企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)能力以及推動(dòng)企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。柏培文等[12]通過(guò)構(gòu)造可變價(jià)格加成模型,發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于加成微觀企業(yè)價(jià)格。胡山等[13]研究得出數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于企業(yè)創(chuàng)新、推動(dòng)各行業(yè)企業(yè)快速發(fā)展的結(jié)論。劉蘋[14]在中國(guó)民營(yíng)企業(yè)韌性的研究中構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,采用空間計(jì)量模型確定數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展有助于增強(qiáng)民營(yíng)企業(yè)韌性。

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新階段,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響也愈發(fā)受到一些學(xué)者的重視?？柯訆Z生態(tài)資源的粗放式經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式已受到環(huán)境限制,科技水平推動(dòng)系統(tǒng)性增長(zhǎng)也遭遇瓶頸。在此背景下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、管理、貿(mào)易、生態(tài)保護(hù)等領(lǐng)域逐漸發(fā)揮顯著優(yōu)勢(shì),起到重要推動(dòng)作用[15]。數(shù)字產(chǎn)業(yè)的興起提高了政府對(duì)能源的監(jiān)管水平,確保了能源監(jiān)管的及時(shí)性和有效性,并為政府制定綠色環(huán)保政策指明了方向[16]。由此可見,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)持續(xù)發(fā)揮作用。

近年來(lái),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放的正負(fù)外部性影響也受到部分學(xué)者的重視,謝文倩等[17]基于中介效應(yīng)模型的研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳排放有明顯的抑制作用,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)在這種關(guān)系中起中介作用。朱東波等[18]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融會(huì)緩解消費(fèi)預(yù)算約束,增強(qiáng)針對(duì)長(zhǎng)尾群體的服務(wù)能力,但是就中低收入群體的消費(fèi)者而言,只會(huì)提高其消費(fèi)數(shù)量而不會(huì)使消費(fèi)升級(jí),因此會(huì)導(dǎo)致中低端消費(fèi)需求增加,進(jìn)一步固化傳統(tǒng)粗放型增長(zhǎng)模式,最終會(huì)加劇能源消耗,導(dǎo)致污染排放量增加。余星輝等[19]通過(guò)門檻模型和空間計(jì)量方法研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城市碳排放的影響呈現(xiàn)先增后降的“倒U型”特征,且在欠發(fā)達(dá)城市具有更好的減排效應(yīng)。

梳理已有文獻(xiàn),學(xué)者們從經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、環(huán)境效應(yīng)兩個(gè)角度對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行了充分研究,其中,部分研究關(guān)注了數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳排放間的關(guān)系,但是鮮有研究將碳排放、碳生產(chǎn)率與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展納入同一框架,對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生的空間效應(yīng)和門檻效應(yīng)也缺乏較為準(zhǔn)確的實(shí)證支撐?；诖?本文結(jié)合2011—2020年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù),采用熵值法自主構(gòu)建中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)體系,運(yùn)用新型中介模型、空間模型及門檻模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的影響和傳導(dǎo)機(jī)制。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,本文的邊際貢獻(xiàn)有以下3點(diǎn):(1)在研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳排放關(guān)系的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步系統(tǒng)探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的影響,并從環(huán)境規(guī)制和研發(fā)強(qiáng)度角度探究其內(nèi)在作用機(jī)制。(2)進(jìn)一步明晰數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率在空間領(lǐng)域的溢出效應(yīng),并結(jié)合區(qū)域異質(zhì)性研究不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下溢出效應(yīng)的差異。(3)憑借門檻模型對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和碳生產(chǎn)率之間的非線性關(guān)系進(jìn)行理論分析和實(shí)證檢驗(yàn),為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)、制定合理化政策提供新思路。

三、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)將信息轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)要素,以信息網(wǎng)絡(luò)為載體,依托大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、AI等數(shù)字化技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)不斷融合,提高社會(huì)生產(chǎn)力,并從以下2個(gè)方面推動(dòng)碳生產(chǎn)率提升:一方面,數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以縮減各種生產(chǎn)要素的流通成本,對(duì)傳統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新,提高社會(huì)生產(chǎn)水平,同時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)可以更為準(zhǔn)確地推測(cè)市場(chǎng)動(dòng)向,提高資源共享能力和能源利用效率,達(dá)到節(jié)約能源、優(yōu)化資源配置、科學(xué)管理等目標(biāo),從而降低碳排放,提升碳生產(chǎn)率[20]。另一方面,與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)具有高科技水平特征,其本身帶有創(chuàng)新資質(zhì)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)還可以利用其強(qiáng)大的影響力對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行革新升級(jí),推動(dòng)各行各業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型過(guò)程中得到新一輪的提升。數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力源泉,直接影響碳生產(chǎn)率[21]。綜上,提出如下假說(shuō):

H1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)區(qū)域碳生產(chǎn)率的提升有顯著促進(jìn)作用。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為新型經(jīng)濟(jì)形態(tài),通過(guò)提升研發(fā)強(qiáng)度和環(huán)境規(guī)制水平來(lái)助力碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)。從環(huán)境規(guī)制角度來(lái)看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以降低環(huán)境規(guī)制的實(shí)施難度和實(shí)踐成本,提高環(huán)境規(guī)制的發(fā)揮上限[22]。在政府層面上,政府可以通過(guò)新型數(shù)字技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控空氣、水域、土地污染數(shù)據(jù),從源頭獲取資料,從而更為科學(xué)地制定環(huán)保政策。在企業(yè)和居民層面上,前者利用數(shù)字技術(shù)整合生產(chǎn)資源,轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)方式,提高管理水平,降低運(yùn)輸成本,拓寬銷售渠道,從而減少資源浪費(fèi)與降低碳排放[23];后者可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)環(huán)保知識(shí),增強(qiáng)環(huán)保意識(shí),養(yǎng)成低碳文明的生活方式[24]。馬海良等[25]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制會(huì)激發(fā)“創(chuàng)新補(bǔ)償”效應(yīng)、推動(dòng)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步,從而在保證碳排放不變的前提下提高經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平。合理的環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度會(huì)推動(dòng)服務(wù)業(yè)發(fā)展,抑制污染行業(yè)發(fā)展,減少碳排放量,最終促進(jìn)碳生產(chǎn)率的提高;張華等[26]認(rèn)為政府可以通過(guò)環(huán)境規(guī)制從供給側(cè)和需求側(cè)同時(shí)影響碳排放,環(huán)境政策在發(fā)布初期會(huì)引起“綠色悖論”效應(yīng),但隨著環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度逐漸增大,最終會(huì)降低碳排放,提高碳生產(chǎn)率。

從研發(fā)強(qiáng)度角度來(lái)看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的技術(shù)變革使企業(yè)擁有通過(guò)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)“彎道超車”的機(jī)會(huì),數(shù)字經(jīng)濟(jì)將帶有技術(shù)性質(zhì)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)要素,使數(shù)字技術(shù)滲透進(jìn)生產(chǎn)活動(dòng)的全過(guò)程全方面,也促使政府和企業(yè)以數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)培養(yǎng)和引入人才,從源頭增大政府與企業(yè)的研發(fā)投入力度,推進(jìn)傳統(tǒng)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步。同時(shí),有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)研發(fā)投入每增加1%,環(huán)境技術(shù)水平就會(huì)提高12%[27]。增加研發(fā)投入讓傳統(tǒng)工業(yè)與低碳節(jié)能技術(shù)逐漸融合,產(chǎn)生新型數(shù)字能源技術(shù),促進(jìn)傳統(tǒng)工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型,降低碳排放和能源使用[26-28]。林伯強(qiáng)等[29]通過(guò)對(duì)STIRPAT模型(3)STIRPAT模型是一個(gè)用于評(píng)估人類對(duì)自然環(huán)境影響的統(tǒng)計(jì)概念模型,它通過(guò)考慮人口、財(cái)產(chǎn)、技術(shù)3個(gè)自變量與因變量間的關(guān)系來(lái)評(píng)估環(huán)境影響。模型的全稱是Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology。的研究發(fā)現(xiàn),研發(fā)投入是降低碳排放強(qiáng)度的重要因素,增加研發(fā)投入會(huì)獲得更多的節(jié)能減排設(shè)備以及更先進(jìn)的節(jié)能減排技術(shù),進(jìn)而達(dá)到降低碳排放、提高碳生產(chǎn)率的目的。呂康娟等[30]認(rèn)為增加研發(fā)投入對(duì)碳生產(chǎn)率有積極的影響,其可以帶動(dòng)能源利用效率上升,產(chǎn)生更多縮減排放的專利,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),因此增加研發(fā)投入可以提高碳生產(chǎn)率,加大研發(fā)投入力度在一定程度上會(huì)促進(jìn)技術(shù)水平提高,而技術(shù)水平的提高會(huì)使生產(chǎn)效率進(jìn)一步提升,進(jìn)而正向影響碳生產(chǎn)率。通過(guò)上述分析,提出如下假說(shuō):

H2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過(guò)環(huán)境規(guī)制和研發(fā)強(qiáng)度促進(jìn)碳生產(chǎn)率的提高。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)最顯著的特點(diǎn)就是其加快了信息傳遞速率,打破了物理空間限制,實(shí)現(xiàn)了跨時(shí)空的經(jīng)濟(jì)交互活動(dòng),使社會(huì)生產(chǎn)生活不再拘泥于傳統(tǒng)形式。首先,數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新型生產(chǎn)要素,較之于傳統(tǒng)的自然資源、資本等生產(chǎn)要素,具有更為高效的流動(dòng)性,且儲(chǔ)存成本極低[31]。不同區(qū)域可以快速共享數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)雙贏。其次,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以整合生產(chǎn)資料,推動(dòng)不同區(qū)域發(fā)展合理化,促進(jìn)數(shù)字技術(shù)水平提升,提高能源利用效率,讓生產(chǎn)過(guò)程更為環(huán)保[10],帶動(dòng)整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)步。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以促進(jìn)碳生產(chǎn)率提高并對(duì)周圍地區(qū)的綠色發(fā)展帶來(lái)正向外部效應(yīng)。但數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域和不發(fā)達(dá)區(qū)域是參差不齊的,尤其是在我國(guó)發(fā)展不平衡不充分的現(xiàn)階段,經(jīng)過(guò)這幾年的數(shù)字技術(shù)發(fā)展,“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象越來(lái)越嚴(yán)重。發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)落后地區(qū)在人才、技術(shù)、資源等方面存在虹吸效應(yīng),發(fā)達(dá)地區(qū)會(huì)“剝削”周圍落后地區(qū)的發(fā)展空間。數(shù)字經(jīng)濟(jì)在空間上表現(xiàn)為負(fù)向外部效應(yīng),致使不同地區(qū)的碳生產(chǎn)率差距會(huì)隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展繼續(xù)擴(kuò)大。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)周圍地區(qū)碳生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)取決于這樣的正負(fù)外部效應(yīng)。綜上,提出如下假說(shuō):

H3:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的作用存在空間溢出效應(yīng)。

根據(jù)上文分析,數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以推動(dòng)碳生產(chǎn)率提升,任何技術(shù)發(fā)展之初都需要大量的資源支持,數(shù)字經(jīng)濟(jì)剛開始發(fā)展時(shí)難免會(huì)增加一些高污染、高耗能行業(yè),建設(shè)有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施也會(huì)消耗大量物資、能源。同時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)加快某些行業(yè)的生產(chǎn)速率,導(dǎo)致這些行業(yè)對(duì)能源的需求量增加。因此,這些綜合因素會(huì)導(dǎo)致碳生產(chǎn)率降低[32]。

消費(fèi)結(jié)構(gòu)會(huì)影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳生產(chǎn)率間的逆向關(guān)系,消費(fèi)是國(guó)家發(fā)展的基礎(chǔ),在現(xiàn)階段實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)和“雙循環(huán)”的背景下,消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境三者的關(guān)系越來(lái)越緊密。當(dāng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)等級(jí)較低時(shí),社會(huì)本身處在較落后階段,消費(fèi)市場(chǎng)萎靡,居民缺乏高水平消費(fèi),傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)缺少發(fā)展動(dòng)力,各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)鏈條不穩(wěn)定,發(fā)展必然受到阻礙,此時(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率無(wú)法正常發(fā)揮提升作用。當(dāng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)后,居民部分物質(zhì)消費(fèi)轉(zhuǎn)化為非物質(zhì)消費(fèi),多樣性消費(fèi)得到良好發(fā)展,農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。在需求端和消費(fèi)端同時(shí)創(chuàng)建綠色低碳模式,有利于提高能源利用效率、降低碳排放,從而增強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的促進(jìn)作用[33]。綜上,提出如下假說(shuō):

H4:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的作用會(huì)因消費(fèi)結(jié)構(gòu)不同而具有非線性特征。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)模型設(shè)計(jì)

為考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳生產(chǎn)率的影響,本文構(gòu)建如下面板基準(zhǔn)回歸模型:

cpit=α0+α1Digit+α2Xit+μi+vt+εit

(1)

其中,i為省份,t為年份;cp為被解釋變量,代表每個(gè)省份的碳生產(chǎn)率指標(biāo);dig代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;X為控制變量;α0為常數(shù)項(xiàng)系數(shù),α1和α2分別為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與控制變量的回歸系數(shù);μi為省份固定效應(yīng),νt為時(shí)間固定效應(yīng),εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為進(jìn)一步探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)各省份碳生產(chǎn)率的影響途徑,檢驗(yàn)研發(fā)強(qiáng)度(rd)和環(huán)境規(guī)制(er)的中介效應(yīng),借鑒江艇[34]對(duì)中介效應(yīng)檢驗(yàn)的研究,構(gòu)建如下中介模型:

rdit=β0+β1digit+β2Xit+μi+vt+εit

(2)

erit=γ0+γ1digit+γ2Xit+μi+vt+εit

(3)

其中,rd和er分別代表中介變量研發(fā)強(qiáng)度和環(huán)境規(guī)制;其他符號(hào)含義同式(1)。模型(2)和模型(3)是中介變量對(duì)解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸。根據(jù)江艇[34]的研究,若α1顯著,則數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率存在正向作用,此時(shí)若β1和γ1也顯著,說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中介變量也有促進(jìn)作用,最終使用可以支持中介變量對(duì)碳生產(chǎn)率有正向作用關(guān)系的文獻(xiàn)來(lái)證明中介效用存在。

考慮到碳生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)間的關(guān)系可能具有空間相關(guān)性,本文將空間效應(yīng)納入模型,構(gòu)建以下空間計(jì)量模型:

(4)

其中,ρ1和ρ3分別為碳生產(chǎn)率的空間自回歸系數(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間效應(yīng)回歸系數(shù)。ωij代表i省和j省的空間權(quán)重矩陣,根據(jù)Lesage等[35]的建議,在當(dāng)前的研究中存在對(duì)空間計(jì)量矩陣選擇的錯(cuò)誤,空間權(quán)重矩陣構(gòu)建的原則是要盡量設(shè)定簡(jiǎn)單、便于使用和操作。因此,本文選取鄰接矩陣進(jìn)行回歸[35],ωij表示i省與j省是否在地理位置上相鄰:如果是,ωij取值為1;如果不是,ωij取值為0。

為進(jìn)一步探究在不同消費(fèi)結(jié)構(gòu)下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的作用效果,借鑒Hansen[36]對(duì)門檻回歸模型的研究,構(gòu)建如下門檻回歸模型:

cpit=θ0+θ1digitI(CSit≤δ1)+…+θndigitI(δn-1≤CSit≤δn)+θn+1Xit+μi+vt+εit

(5)

其中,cs為消費(fèi)結(jié)構(gòu);δ為門檻值;I(·)為示性函數(shù),滿足條件時(shí)I=1,否則I=0;θ1、θ2…θn為對(duì)應(yīng)不同區(qū)間內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)指數(shù)對(duì)碳生產(chǎn)率的影響系數(shù)。

(二)變量選取

1.被解釋變量

碳生產(chǎn)率(CP)是指排放單位二氧化碳可以產(chǎn)出GDP的水平。借鑒Kaya等[37]、潘家華等[38]對(duì)碳生產(chǎn)率的研究,用各省份GDP與二氧化碳排放量的比值衡量碳生產(chǎn)率,具體公式如下:

cpit=GDPit/COit

(6)

其中,CP為碳生產(chǎn)率;GDP為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,單位為億元;CO為各省碳排放總量。借鑒李國(guó)志等[39]的做法,參考聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)提供的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)方法來(lái)計(jì)算各省份二氧化碳排放總量,具體如下:

(7)

其中,Ei為燃料i的消耗量;NCVi為燃料i的低熱值系數(shù);CEFi為燃料i的碳排放系數(shù);COFi為燃料i的氧化率;R為二氧化碳和碳的相對(duì)分子質(zhì)量比值。選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣8種化石能源進(jìn)行計(jì)算。

2.核心解釋變量

本文的核心解釋變量是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(dig),目前國(guó)內(nèi)外對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)并沒有明確統(tǒng)一的測(cè)量方法。借鑒趙濤等[40]、徐維祥等[41]的研究方法,并遵循邏輯性、科學(xué)性進(jìn)行創(chuàng)新,從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、數(shù)字經(jīng)濟(jì)普及程度、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化4個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)體系,采用熵值法最終獲得各省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合指數(shù)。具體指標(biāo)見表1。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)

3.中介變量

環(huán)境規(guī)制(er)。參考范洪敏等[42]的做法,用工業(yè)污染治理完成投資與工業(yè)增加值的比值衡量環(huán)境規(guī)制水平。

研發(fā)強(qiáng)度(rd)。借鑒趙星等[43]的研究方法,用各省份R&D經(jīng)費(fèi)支出與GDP的比值衡量研發(fā)強(qiáng)度。

4.控制變量

根據(jù)已有文獻(xiàn)研究[44-46],選取以下5個(gè)控制變量:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(gdp_pop),用各省份人均生產(chǎn)總值表示;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(structure),用第三產(chǎn)業(yè)增加值與第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值表示;外商投資(fdi),用各省份直接利用外商投資金額與各區(qū)域國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值表示,外商投資金額用當(dāng)年人民幣兌美元匯率進(jìn)行轉(zhuǎn)化;財(cái)政支出(fe),用各省份財(cái)政支出與人均生產(chǎn)總值的比值表示;交通通達(dá)強(qiáng)度(road),用各省份實(shí)際現(xiàn)存公路長(zhǎng)度與各省份面積的比值表示。

5.門檻變量

本文的門檻變量為消費(fèi)結(jié)構(gòu)(cs),根據(jù)王小華等[47]對(duì)我國(guó)居民消費(fèi)情況的研究,用生活服務(wù)、交通通信、教育文化、醫(yī)療保障以及其他消費(fèi)的總和占總消費(fèi)的比例來(lái)表示消費(fèi)結(jié)構(gòu)指數(shù),數(shù)值越大,說(shuō)明消費(fèi)結(jié)構(gòu)水平越高。

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源與變量描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文利用2011—2020年我國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)的面板數(shù)據(jù)為研究樣本,基于數(shù)據(jù)可獲得性,未考慮西藏和港澳臺(tái)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于相應(yīng)年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒等。數(shù)據(jù)缺失值用插值法補(bǔ)齊。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。其中,碳生產(chǎn)率(cp)的均值為0.663 7,最大值為3.08,最小值為0.11,標(biāo)準(zhǔn)差為0.477,表明不同地區(qū)間碳生產(chǎn)率的差距較大。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)(dig)的均值為0.139 9,最小值為0.01,最大值為0.85,標(biāo)準(zhǔn)差為0.129,說(shuō)明不同地區(qū)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也有較大差異。

表2 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸分析

結(jié)合式(1)進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn),顯著性通過(guò)檢驗(yàn),因此選擇固定效應(yīng)模型,回歸結(jié)果見表3。列(1)和列(2)分別為沒有加入控制變量和加入控制變量的回歸結(jié)果,結(jié)果表明無(wú)論是否加入控制變量,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)均顯著為正,說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以提高資源配置效率,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),推動(dòng)各行業(yè)節(jié)能減排。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)確實(shí)可以促進(jìn)碳生產(chǎn)率提升,假設(shè)H1成立。在控制變量方面,只有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)是顯著為正。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在1%的水平上顯著為正,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳生產(chǎn)率緊密相關(guān),經(jīng)濟(jì)發(fā)展雖然會(huì)增加能源消耗和碳排放,但是目前經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的好處超過(guò)碳排放帶來(lái)的弊端,因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以促進(jìn)碳生產(chǎn)率的提高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在5%的水平上顯著為正,說(shuō)明現(xiàn)階段我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比較合理,可以推進(jìn)碳生產(chǎn)率提高。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果、穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果以及機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為證明上述結(jié)果的穩(wěn)健性,本文通過(guò)對(duì)碳生產(chǎn)率滯后一期進(jìn)行檢驗(yàn)、更換核心解釋變量、調(diào)整樣本時(shí)間3種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.檢驗(yàn)碳生產(chǎn)率滯后一期

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)果對(duì)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生影響可能需要一段時(shí)間,因此,將碳生產(chǎn)率進(jìn)行滯后一期處理并進(jìn)行回歸。表3列(5)展示了回歸結(jié)果,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)依然顯著為正,證明結(jié)果穩(wěn)健,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以促進(jìn)碳生產(chǎn)率提高。

2.更換核心解釋變量

用主成分法代替熵值法對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)4個(gè)維度重新進(jìn)行測(cè)度,其他數(shù)據(jù)不變,進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果見表3列(6)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)方向和顯著性與基準(zhǔn)回歸中的結(jié)果保持一致,再次證實(shí)結(jié)論的穩(wěn)健性。

3.調(diào)整樣本時(shí)間

近年來(lái),我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值的增長(zhǎng)率提升明顯加快,尤其是從2015年至今,我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)年均實(shí)際增長(zhǎng)率追趕并超過(guò)美國(guó)。因此,基于許憲春等[48]對(duì)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模的測(cè)算,僅保留2015年之后年份的數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表3列(7)展示了縮短樣本時(shí)間后的回歸結(jié)果,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)仍然顯著為正,與前文回歸結(jié)果一致,結(jié)果穩(wěn)健。

(三)影響機(jī)制分析

借鑒江艇[34]對(duì)中介效應(yīng)的研究,檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否對(duì)研發(fā)強(qiáng)度(rd)和環(huán)境規(guī)制(er)產(chǎn)生影響,利用式(2)和式(3)進(jìn)行回歸。

表3的列(3)是探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否可以通過(guò)研發(fā)強(qiáng)度影響碳生產(chǎn)率,結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以增強(qiáng)研發(fā)強(qiáng)度。此外,結(jié)合鄭酌基等[49]的研究,研發(fā)強(qiáng)度增加意味著技術(shù)水平也在飛速提高,使生產(chǎn)要素在各部門間的流通更有效率,同時(shí)各部門對(duì)研發(fā)的投入增加使得能源利用在源頭領(lǐng)域發(fā)生轉(zhuǎn)變,削減生產(chǎn)方面化石燃料的消耗,讓自然資源密集型產(chǎn)業(yè)向低碳、高科技型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變,最終促進(jìn)碳生產(chǎn)率提升,假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

表3的列(4)是探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否可以通過(guò)環(huán)境規(guī)制影響碳生產(chǎn)率,結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)環(huán)境規(guī)制的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著,說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以促進(jìn)環(huán)境規(guī)制水平提升。參考王璇等[50]和郭玥沁等[51]的研究,政府可以通過(guò)環(huán)境規(guī)制改變企業(yè)投資方向,限制生產(chǎn)規(guī)模,提供補(bǔ)償效應(yīng)來(lái)減少污染,幫助企業(yè)綠色改革,從而達(dá)到節(jié)能減排的目的,同時(shí)增強(qiáng)民眾環(huán)保意識(shí),減少資源浪費(fèi),引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)改革,從而減少碳排放,提升碳生產(chǎn)率,假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

(四)異質(zhì)性分析

1.分地區(qū)的異質(zhì)性分析

考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和碳生產(chǎn)率在不同地理位置存在異質(zhì)性,導(dǎo)致數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同省份碳生產(chǎn)率的影響存在差異。因此,為深入探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同區(qū)域碳生產(chǎn)率的影響,參考霍曉謙等[52]的方法,本文將30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)劃分為東部、中部和西部地區(qū)3個(gè)區(qū)域,區(qū)域的異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果見表4。結(jié)果表明:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中部地區(qū)碳生產(chǎn)率的促進(jìn)作用最大,其次是西部地區(qū),最后是東部地區(qū)?？赡艿脑蚴?東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)間較早、發(fā)展水平相對(duì)較高,互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用到各大生產(chǎn)領(lǐng)域,區(qū)域內(nèi)碳生產(chǎn)率已經(jīng)被數(shù)字經(jīng)濟(jì)充分促進(jìn);而中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較落后,碳排放強(qiáng)度高于東部地區(qū)[52]。近年來(lái),信息技術(shù)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)由東部發(fā)達(dá)地區(qū)向中部、西部地區(qū)逐漸過(guò)渡和轉(zhuǎn)移,使這些地區(qū)有機(jī)會(huì)融合發(fā)達(dá)地區(qū)的科技和管理經(jīng)驗(yàn),明顯提升了能源利用效率,優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)中西部地區(qū)碳生產(chǎn)率提升的促進(jìn)作用更加顯著。

表4 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.分?jǐn)?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的異質(zhì)性分析

鑒于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與碳生產(chǎn)率間的關(guān)聯(lián)可能會(huì)表現(xiàn)出復(fù)雜的差異性,以至于前者對(duì)后者的作用不是靜態(tài)的。因此,借鑒劉軍等[53]對(duì)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的研究,根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分樣本(4)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)包括:北京、上海、江蘇、浙江、廣東;數(shù)字經(jīng)濟(jì)中等地區(qū)包括:山東、福建、天津、重慶、四川、海南、陜西、遼寧、安徽、湖北、河北;數(shù)字經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)包括:湖南、河南、江西、黑龍江、寧夏、青海、貴州、云南、山西、內(nèi)蒙古、吉林;數(shù)字經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)包括:新疆、甘肅、廣西。進(jìn)行回歸分析,結(jié)果見表4的列(4)～(7)。不難看出,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的促進(jìn)作用明顯大于其在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)中等地區(qū)的作用。其中的原因和前一異質(zhì)性分析相似,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)中等地區(qū),數(shù)字技術(shù)在企業(yè)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的應(yīng)用已經(jīng)較為成熟,碳生產(chǎn)率的提升已接近其潛在的促進(jìn)極限;而數(shù)字經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)主要位于我國(guó)中西部區(qū)域,碳排放強(qiáng)度略高于發(fā)達(dá)地區(qū),正處于高速成長(zhǎng)階段的數(shù)字技術(shù)正日益明顯地推動(dòng)該區(qū)域碳生產(chǎn)率的提升,因此該區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更明顯。但是,在數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)薄弱和數(shù)字技術(shù)落后的不發(fā)達(dá)地區(qū),數(shù)字化的潛力尚未得到全面釋放,技術(shù)革新和數(shù)字資本的積累也遠(yuǎn)未達(dá)到形成顯著規(guī)模效應(yīng)的階段,因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)并沒有對(duì)不發(fā)達(dá)地區(qū)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的抑制或促進(jìn)作用。

(五)空間模型回歸分析

表5展示了基于全局Moran’sI指數(shù)的碳生產(chǎn)率的空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果,可以看出在考察年份中,中國(guó)各省份碳生產(chǎn)率的全局莫蘭指數(shù)均顯著為正,說(shuō)明我國(guó)碳生產(chǎn)率存在明顯的空間相關(guān)性。

表5 碳生產(chǎn)率莫蘭指數(shù)的年度變化

借鑒Elhorst[54]的檢驗(yàn)思路,對(duì)模型進(jìn)行適配性估計(jì),首先,LM各項(xiàng)檢驗(yàn)均顯著通過(guò),證明選擇空間計(jì)量模型是合理的;其次,LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)均在1%水平上顯著,故選取SDM模型;最后,Hausman檢驗(yàn)也通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn);LR_SDM_ind和LR_SDM_time的統(tǒng)計(jì)值均通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),所以應(yīng)該選擇雙向固定效應(yīng)。綜上,本文最終選取雙向固定效應(yīng)的空間杜賓模型進(jìn)行分析,同時(shí)借鑒Lesage等[55]的偏微分法,將數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其他控制變量對(duì)碳生產(chǎn)率的總效應(yīng)拆分成直接效應(yīng)和間接效應(yīng),具體結(jié)果如表6所示。

表6 空間模型回歸結(jié)果

由表6列(3)結(jié)果可知,碳生產(chǎn)率的空間自回歸系數(shù)(Spatialrho)顯著為正,說(shuō)明本地區(qū)碳生產(chǎn)率的提升可以提高相鄰地區(qū)的碳生產(chǎn)率。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠提高本地區(qū)的碳生產(chǎn)率。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的空間交互項(xiàng)系數(shù)(W×dig)在1%的水平上顯著為負(fù),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的外部溢出效應(yīng)以負(fù)向競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)為主,并沒有發(fā)揮正向溢出作用。對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行偏微分分解,得到數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng),可以看出直接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正,而間接效應(yīng)顯著為負(fù),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)本地區(qū)碳生產(chǎn)率有明顯的促進(jìn)作用,但是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)降低鄰近地區(qū)的碳生產(chǎn)率,可能的原因是:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)周圍地區(qū)產(chǎn)生了虹吸效應(yīng),吸引了相鄰地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、資源、技術(shù)、人才集聚,導(dǎo)致了周圍地區(qū)資源消耗增加、碳生產(chǎn)率降低。

(六)門檻效應(yīng)分析

根據(jù)前文的理論分析,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳生產(chǎn)率間的關(guān)系會(huì)受到消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響,因此運(yùn)用門檻模型進(jìn)行檢驗(yàn)。用Bootstrap反復(fù)抽樣法對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示,結(jié)果表明消費(fèi)結(jié)構(gòu)存在單一門檻效應(yīng),門檻值為0.343。

表7 消費(fèi)結(jié)構(gòu)的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

表8展示了門檻模型的回歸結(jié)果,當(dāng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)指數(shù)小于或等于0.343時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù),說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能使碳生產(chǎn)率降低;當(dāng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)指數(shù)大于0.343時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,說(shuō)明數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍會(huì)提高碳生產(chǎn)率。究其原因,當(dāng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)指數(shù)較低時(shí),社會(huì)處于落后階段,居民缺乏高端消費(fèi),大多數(shù)產(chǎn)業(yè)具有高耗能、高投入等特點(diǎn),一些地區(qū)盲目發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)、投放配套的基礎(chǔ)設(shè)施,最終導(dǎo)致碳排放強(qiáng)度增大,不能有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,反而會(huì)使碳生產(chǎn)率降低。而隨著消費(fèi)結(jié)構(gòu)逐漸優(yōu)化升級(jí),部分物質(zhì)消費(fèi)轉(zhuǎn)變?yōu)榉俏镔|(zhì)消費(fèi),優(yōu)質(zhì)服務(wù)產(chǎn)品、綠色產(chǎn)品等低碳產(chǎn)品需求量持續(xù)增加,使得傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),使經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生新動(dòng)力,此時(shí)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以促進(jìn)生產(chǎn)要素流通,提高能源利用率,最終使得碳生產(chǎn)率提高。

表8 門檻回歸結(jié)果

六、結(jié)論與建議

本文基于2011—2020年中國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)(不含港澳臺(tái)和西藏)的面板數(shù)據(jù),綜合采用固定效應(yīng)模型、空間效應(yīng)模型、門檻效應(yīng)模型,多角度考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的影響。研究結(jié)果表明:(1)從總體回歸結(jié)果來(lái)看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率具有顯著促進(jìn)作用,并且具有區(qū)域異質(zhì)性,對(duì)中西部地區(qū)的促進(jìn)作用要高于東部地區(qū)。(2)從機(jī)制檢驗(yàn)來(lái)看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過(guò)研發(fā)強(qiáng)度和環(huán)境規(guī)制能力促進(jìn)碳生產(chǎn)率提升。(3)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率存在顯著的空間效應(yīng),其可以促進(jìn)本地區(qū)碳生產(chǎn)率提高,但從全國(guó)范圍來(lái)看并未對(duì)鄰近地區(qū)發(fā)揮正向溢出效應(yīng)。(4)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與碳生產(chǎn)率間的關(guān)系受到消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響,當(dāng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)等級(jí)高于門檻值時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率具有顯著的正向作用,但是當(dāng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)等級(jí)低于門檻值時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)并沒有發(fā)揮促進(jìn)作用反而會(huì)抑制碳生產(chǎn)率提升。

基于此,提出以下建議:

(1)大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),抓住關(guān)鍵發(fā)展機(jī)遇和時(shí)期,擴(kuò)大數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)碳生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。持續(xù)加強(qiáng)對(duì)人工智能、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入,推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,拓寬企業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合的途徑,保持?jǐn)?shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化同速發(fā)展,建立健全各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)輸、銷售數(shù)字管理體系。

(2)擴(kuò)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間,加大數(shù)字技術(shù)的研發(fā)投入力度和增強(qiáng)環(huán)境規(guī)制強(qiáng)度。一方面,扶持創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展,保證數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)的促進(jìn)作用,引導(dǎo)生產(chǎn)資源流向高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。積極引導(dǎo)培育數(shù)字型人才,加大科研力度,推動(dòng)核心技術(shù)發(fā)展。另一方面,構(gòu)建并完善包含政府、社會(huì)、居民的環(huán)境保護(hù)系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)空氣數(shù)據(jù),及時(shí)處理污染源頭,依托數(shù)字技術(shù)確保環(huán)境政策的有效性。

(3)引導(dǎo)地區(qū)間交流合作,弱化相鄰地區(qū)間的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)與虹吸效應(yīng)。在關(guān)注本地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也要關(guān)注臨近地區(qū),共同承擔(dān)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的資源消耗責(zé)任,加深控制碳排放領(lǐng)域的合作力度,努力消除數(shù)據(jù)隔閡;同時(shí)實(shí)施差異化發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略,推動(dòng)中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,加大資源傾斜力度,保證中西部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)步促進(jìn)碳生產(chǎn)力發(fā)展。東部地區(qū)應(yīng)重點(diǎn)突破核心數(shù)字技術(shù),進(jìn)一步推進(jìn)產(chǎn)業(yè)高級(jí)化,繼續(xù)發(fā)揮示范作用。

(4)積極推動(dòng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí),確保數(shù)字經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)揮作用?？s小貧富差距,提升整體收入水平,倡導(dǎo)綠色健康生活方式,促進(jìn)消費(fèi)觀念轉(zhuǎn)變,努力控制衣食住行等物質(zhì)性消費(fèi)引起的高排放、高污染問(wèn)題。積極發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),從供給端優(yōu)化消費(fèi)結(jié)構(gòu),提高低碳高端消費(fèi)的占比。