數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展賦能碳減排的多重路徑
——基于中國省域的組態(tài)分析

張修凡，廖中舉

（浙江理工大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，杭州 310018）

0 引言

目前，我國是國際上碳排放總量最大和增量最快的發(fā)展中國家，處于經(jīng)濟快速發(fā)展的階段，呈現(xiàn)能源需求高、資源消耗量大的特點，碳減排任務(wù)繁重并迫切。“十四五”規(guī)劃進一步明確大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，推動我國實施碳達峰與碳中和的減排目標。2022年是碳達峰政策落地的重要一年，我國將“數(shù)字基建”作為“新基建”的內(nèi)在核心。隨著數(shù)字經(jīng)濟運行速度不斷加快，數(shù)字技術(shù)水平與發(fā)展高度不斷提高。我國拓展數(shù)字經(jīng)濟的應(yīng)用領(lǐng)域與開發(fā)模式，形成業(yè)態(tài)治理新手段，賦能經(jīng)濟發(fā)展模式實現(xiàn)深層次轉(zhuǎn)變，推進碳減排進程，促進碳減排目標的實現(xiàn)。面對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域異質(zhì)性，應(yīng)設(shè)定差異化發(fā)展路徑以更高效地實現(xiàn)碳減排目標。這對于進一步選擇碳減排的驅(qū)動路徑具有重要的理論和現(xiàn)實價值。

縱觀現(xiàn)有學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動碳減排目標的相關(guān)研究，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展及效果分析方面，何大安和許一帆（2020）[1]認為我國逐漸擴大數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展規(guī)模，推動產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展旨在實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與綠色發(fā)展[2]。陳曉紅等（2021）[3]針對數(shù)字經(jīng)濟開展了多層次的研究，提出數(shù)字經(jīng)濟的概念與內(nèi)涵。還有學(xué)者探討了數(shù)字經(jīng)濟對資源配置、生產(chǎn)效率、經(jīng)濟增長等的影響機理和傳導(dǎo)機制，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟加快要素流動，促進我國的高質(zhì)量發(fā)展，并證實了數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平具有區(qū)域異質(zhì)性。由此可見，在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中，不同維度驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，提高能源效率，進而實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。然而，以往研究中較少針對數(shù)字經(jīng)濟構(gòu)成要素的條件組態(tài)和碳減排目標之間的復(fù)雜關(guān)系進行研究，忽視了數(shù)字經(jīng)濟賦能碳減排的作用機理。數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動碳減排的路徑可能呈現(xiàn)多樣化態(tài)勢，這為傳統(tǒng)行業(yè)實現(xiàn)全鏈條創(chuàng)新帶來新的可能性。

基于此，本文探討了數(shù)字經(jīng)濟要素之間如何組合而提高碳減排效果，探索不同區(qū)域?qū)崿F(xiàn)碳減排目標的等效多樣化驅(qū)動路徑，為精準推進碳減排目標提供理論啟示和實踐經(jīng)驗。首先，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展評價指標體系，運用熵權(quán)法測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平；其次，運用GMDH算法對數(shù)字經(jīng)濟的要素進行路徑分析，以識別不同維度對碳減排產(chǎn)生的凈效應(yīng)；最后，將關(guān)鍵因素引入組態(tài)分析框架中，通過條件組態(tài)提高碳減排效率，以期為推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與碳減排目標提供參考。

1 作用機理

在20 世紀90 年代，Tapscott（1999）[4]分析了智能時代面臨的機遇和風(fēng)險并提出數(shù)字經(jīng)濟的概念。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展以數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施為載體，以數(shù)字技術(shù)為動力，以數(shù)字人才為支持，以數(shù)字金融為資本，利用數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化形成新的生產(chǎn)要素。我國在碳減排進程中，從供應(yīng)側(cè)提高清潔能源所占比重，形成新能源結(jié)構(gòu)[5]；從高質(zhì)量發(fā)展角度出發(fā)，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型[6]；針對關(guān)鍵生產(chǎn)過程采用低碳技術(shù)，形成碳減排的新動能[7]?？傮w來看，數(shù)字經(jīng)濟通過促進技術(shù)創(chuàng)新、推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和提高能源利用效率而推動碳減排。

1.1 促進技術(shù)創(chuàng)新

數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展推動“卡脖子”技術(shù)核心領(lǐng)域的突破。呂巖威等（2023）[8]認為數(shù)字經(jīng)濟促進技術(shù)創(chuàng)新效率提升，推動低碳配套設(shè)施與生產(chǎn)技術(shù)趨于完善，深度破解經(jīng)濟發(fā)展與碳減排之間的矛盾問題。在企業(yè)層面，張遠記和韓存（2023）[9]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展助推企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時，技術(shù)創(chuàng)新會產(chǎn)生溢出效應(yīng)，正向促進多部門與多區(qū)域提高創(chuàng)新效率。Gillani等（2020）[10]認為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和應(yīng)用會提高研發(fā)部門溝通和運營效率，實現(xiàn)組織的縱向和橫向拓展，加速低碳技術(shù)創(chuàng)新。在產(chǎn)業(yè)層面，數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展提高技術(shù)的傳播速度，縮小技術(shù)應(yīng)用距離，促進知識密集型、能力密集型和科技密集型行業(yè)的蓬勃發(fā)展，節(jié)省技術(shù)傳播過程中的能源消耗。尹西明和陳勁（2022）[11]指出，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化有助于打造低碳生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈條，數(shù)字平臺整合創(chuàng)新主體與資源，提高低碳技術(shù)能力，推進產(chǎn)業(yè)低碳化發(fā)展，產(chǎn)生長遠的經(jīng)濟和生態(tài)效益。生產(chǎn)要素對能源消費的替代程度不斷提高，從源頭上實現(xiàn)碳減排目標。

1.2 推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級

韋東明等（2021）[12]指出，數(shù)字經(jīng)濟為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級提供基礎(chǔ)要素，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與生產(chǎn)效率提升。數(shù)字經(jīng)濟提升產(chǎn)業(yè)間協(xié)調(diào)度，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集群的協(xié)同集聚，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。一是提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)度。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程中，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)發(fā)揮重要作用。如搭建數(shù)字平臺實現(xiàn)要素轉(zhuǎn)移，發(fā)揮平臺的跨行業(yè)、跨層次和跨區(qū)域特點，提高部門的生產(chǎn)效率，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)借助數(shù)字平臺實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)智能化改造與能級躍遷，與新興產(chǎn)業(yè)趨向協(xié)調(diào)發(fā)展。張凌潔和馬立平（2022）[13]指出，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以增強產(chǎn)業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新動力，推進新興產(chǎn)業(yè)集群的數(shù)字化發(fā)展，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨向高級化。二是推動產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚?；诋a(chǎn)業(yè)集聚理論，數(shù)據(jù)基地和應(yīng)用場景促進產(chǎn)業(yè)鏈條延伸，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)重構(gòu)。李毅等（2020）[14]構(gòu)建局部均衡模式，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)品開發(fā)過程以產(chǎn)出為導(dǎo)向，間接推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。數(shù)字技術(shù)推動形成生產(chǎn)流程智能化、自動化和系統(tǒng)化的深度數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式，在生產(chǎn)過程中實施修復(fù)與創(chuàng)新工程，降低碳排放。

1.3 提高能源利用效率

首先，實現(xiàn)能源集約化。U?ar等（2020）[15]認為數(shù)字技術(shù)誘發(fā)生產(chǎn)要素聚集，數(shù)字平臺精準研判和分析能源消耗，在生產(chǎn)全流程中實現(xiàn)能源集約，提升能源利用效率。通過優(yōu)化整合能源業(yè)務(wù)，打破“能源豎井”，實現(xiàn)多能融合。其次，加強要素流動性。Myovella等（2020）[16]指出，數(shù)字化誘發(fā)傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的轉(zhuǎn)變，拉動資本、信息、技術(shù)等形成資源流，拓寬要素交流渠道。從供應(yīng)端來看，李彥華和焦德坤（2021）[17]認為數(shù)字技術(shù)利用能源數(shù)據(jù)流在碳足跡、碳匯等領(lǐng)域進行監(jiān)測分析，實現(xiàn)能源利用數(shù)據(jù)的精準計量與預(yù)測，提升能源利用效率。最后，塑造公眾減排意識。數(shù)字經(jīng)濟通過多種手段將數(shù)據(jù)流量價值轉(zhuǎn)化為生態(tài)價值，加快實現(xiàn)碳減排目標。數(shù)字金融有利于拓寬公眾參與碳減排途徑，擴大參與碳減排的主體范圍。

2 研究設(shè)計

2.1 指標體系構(gòu)建

本文從數(shù)字經(jīng)濟的內(nèi)涵及作用出發(fā)，參考尹西明和陳勁（2022）[11]、韋東明等（2021）[12]的研究方法，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施條件、數(shù)字技術(shù)水平、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平、數(shù)字人才儲備和數(shù)字金融發(fā)展水平6個維度構(gòu)建包含20個具體指標的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展綜合評價指標體系，如表1所示。

表1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展綜合評價指標體系

使用Python 軟件在巨潮資訊網(wǎng)爬取2017—2021 年工業(yè)企業(yè)A 股上市企業(yè)年報中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型主題詞進行詞頻統(tǒng)計與文本分析，以反映工業(yè)企業(yè)對于數(shù)字化發(fā)展的重視程度及相關(guān)戰(zhàn)略布局。統(tǒng)計各詞條頻次，進而歸類統(tǒng)計出各省份的總頻次，將詞頻進行對數(shù)化處理后作為工業(yè)數(shù)字化詞頻指數(shù)，以此衡量工業(yè)數(shù)字發(fā)展程度。數(shù)字金融發(fā)展水平相關(guān)指標則借鑒北京大學(xué)數(shù)字金融中心編制并發(fā)布的“數(shù)字普惠金融指數(shù)”[18]相關(guān)報告。

運用熵值法根據(jù)各指標提供的信息量大小，對其賦予客觀權(quán)重，測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展綜合指數(shù)，以此衡量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平。

首先，運用極差法對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理：

其次，計算各指標信息比重：

再次，計算第j個指標的信息熵：

然后，計算第j個指標的權(quán)重：

最后，采用加權(quán)平均的方式對各指標進行加總，獲得數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展綜合指數(shù)：

2.2 研究方法

2.2.1 SBM-Undesirable模型

建立SBM-Undesirable模型測度碳減排效率。假定碳排放系統(tǒng)中有n個決策單元，各個決策單元有3 個矢量，即投入矢量、預(yù)期產(chǎn)出矢量和非預(yù)期輸出矢量，分別表示為X?Rm×n、Yg?Rs1×n和Y b?Rs2×n。定義矩陣如下：

其中，x>0，yg>0，yb>0。在規(guī)模報酬不變情形下生產(chǎn)的可能集P定義為：

綜合已有研究，以勞動力、資本和能源為碳減排投入要素。采用“永續(xù)盤存法”計算按可比價格折算的資本儲備量，以歷年的從業(yè)人口為勞動力總投入量指標，采用歷年的能源消耗量為能源總投入指標，并把能源的需求量換算為以“噸標準煤”為單位的指標。

環(huán)境方面，以碳排放量為非預(yù)期產(chǎn)出，采用《2006 年IPCC國家溫室氣體清單編制指南》的計算方法，根據(jù)低位熱值、碳排放因子和碳氧化比率估算各省份2016—2020年的碳排放量；經(jīng)濟方面，以地區(qū)生產(chǎn)總值為預(yù)期產(chǎn)出，以2000年的不變價格計算實際GDP。

SBM-Undesirable模型可表示為：

其中：目標函數(shù)ρ*嚴格遞減；s-、sg和sb分別代表投資、預(yù)期產(chǎn)出和未預(yù)期產(chǎn)出中的松弛變量，根據(jù)Charnes-Cooper的轉(zhuǎn)換方法將其轉(zhuǎn)換成線性規(guī)劃模式。

2.2.2 GMDH算法

將樣本分為學(xué)習(xí)集A和測試集B。采用Kolmogorov-Gabor（K-G）多項式建立數(shù)字經(jīng)濟與碳減排的關(guān)系。初始模型集合如下：

采用式（4）中所示的最小偏差原則計算其在B中的外準則值，直至偏差值達到最小。形成第一層中間模型：

其中，碳減排在測試集B中的實際值為YB。在測試集中，根據(jù)學(xué)習(xí)集中的估計方程得出各因素的碳減排效率估計值為。

利用GMDH Shell 3.8.9 軟件進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，將2016—2017 年的數(shù)據(jù)設(shè)置為學(xué)習(xí)集，將2018—2020 年的數(shù)據(jù)設(shè)置為測試集。訓(xùn)練結(jié)束時準則值為0.0632時，最佳模型如下：

其中，Y為碳減排效率，M6、M2、M4、M7、M5、M11為中間變量。關(guān)鍵因素包括數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施條件中的互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)施（S4）、數(shù)字技術(shù)水平中的人工智能技術(shù)（T1）和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（T2）、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度中的工業(yè)數(shù)字化發(fā)展（D4）、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平中的電子信息業(yè)發(fā)展（I1）、數(shù)字人才儲備中的研發(fā)投入（H1）以及數(shù)字金融發(fā)展水平中的金融數(shù)字化程度（F3）。上述因素與碳減排效率之間具有較為復(fù)雜的影響機制。測度最佳模型均方誤差的影響程度，對不同因素的重要性進行排序。最佳模型的均方誤差可表示為：

2.2.3 組態(tài)分析

采用模糊集組態(tài)分析（fsQCA）方法把樣本數(shù)量校準在0～1內(nèi)，利用一致性和覆蓋率判斷數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的6個維度和碳減排效率之間是否具有必要和充分性關(guān)系。將一致性閾值設(shè)置為超過0.8 時，為必要條件。覆蓋率表示對特殊條件的解釋力。探討組合內(nèi)部邏輯關(guān)系的一致性程度，通過條件模糊隸屬度衡量組合理論關(guān)系的統(tǒng)一性，運用一致性水平評價各條件變量的必要性。

其中，Xi為條件組合中的隸屬分數(shù)，Yi為結(jié)果的隸屬分數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文以我國30個省份（不含西藏和港澳臺）為研究對象，選取2016—2020 年的面板數(shù)據(jù)進行實證分析。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國信息年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)年鑒》《中國文化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)報告》《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告》《中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)綜合實力指數(shù)》《中國城市數(shù)字經(jīng)濟指數(shù)藍皮書》及國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)。個別指標在部分年份的數(shù)據(jù)存在缺失，運用插值法進行補全。

3 實證分析

3.1 因素識別結(jié)果

根據(jù)GMDH算法的識別結(jié)果，各關(guān)鍵因素對最佳模型均方誤差的影響如表2所示。

表2 最佳模型中各變量重要程度 （單位：%）

由表2可知，影響碳減排效率的關(guān)鍵數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展因素按照重要程度排序，依次為互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)施（S4）、人工智能技術(shù)（T1）、工業(yè)數(shù)字化發(fā)展（D4）、無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（T2）、研發(fā)投入（H1）、電子信息業(yè)發(fā)展（I1）和金融數(shù)字化程度（F3）。

其中，互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)施（S4）的大力發(fā)展推動數(shù)字化與信息化成果更快地實現(xiàn)市場價值，是形成低碳技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ)與動力來源。人工智能技術(shù)（T1）利用數(shù)字技術(shù)推動生產(chǎn)過程的規(guī)?；?、集約化與低碳化，形成碳減排目標的根本支撐，提高碳減排能力。工業(yè)數(shù)字化發(fā)展（D4）反映了我國工業(yè)數(shù)字管理和發(fā)展水平，形成整合資源發(fā)展的理念，助力行業(yè)低碳發(fā)展。無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（T2）營造數(shù)字化氛圍，加大對良好的低碳發(fā)展技術(shù)的支持與推廣。研發(fā)投入（H1）反映了開發(fā)數(shù)字技術(shù)的資金實力。更高的研發(fā)投入使得數(shù)字技術(shù)具備更多資金投入到高研發(fā)價值、強競爭力的低碳技術(shù)領(lǐng)域。電子信息業(yè)發(fā)展（I1）推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化水平較高的地區(qū)低碳意識較強，利用數(shù)字化生產(chǎn)以實現(xiàn)碳減排目標。金融數(shù)字化程度（F3）反映了金融結(jié)構(gòu)的多元化，支持綠色技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展。以上7個因素對提升碳減排效率至關(guān)重要。

3.2 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展因素的組態(tài)分析結(jié)果

（1）單因素的必要性檢驗結(jié)果

單因素的必要性條件檢驗結(jié)果見表3。

表3 單個因素的必要性條件檢驗

考慮因素之間聯(lián)動效果，可進一步對不同區(qū)域選擇合適的策略組合，尋找推動碳減排效果改善的因素組合。

（2）組態(tài)構(gòu)型的充分性分析

利用模糊集定性比較分析可得出復(fù)雜解、簡單解和中間解。其中，簡單解涵蓋了所有的邏輯余項，中間解納入邏輯余項。表4 是對數(shù)字經(jīng)濟組態(tài)結(jié)構(gòu)的充分性解析。表5為數(shù)字經(jīng)濟組態(tài)構(gòu)型的綜合分析結(jié)果。

表4 數(shù)字經(jīng)濟組態(tài)構(gòu)型的充分性分析

表5 數(shù)字經(jīng)濟組態(tài)構(gòu)型的綜合分析

由表4 和表5 的結(jié)果可知，組態(tài)1 中包含互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)施、人工智能技術(shù)和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，為“數(shù)字技術(shù)主導(dǎo)型”，其原始覆蓋率達到0.785，解釋力最強。在該組態(tài)中，互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)施和人工智能技術(shù)是發(fā)揮碳減排目標的核心變量，在其落實碳減排功能過程中起到主導(dǎo)作用。人工智能等新興技術(shù)與傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的深度融合，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字技術(shù)助力“底層創(chuàng)新+單點突破+賦能實體”的路線。數(shù)字技術(shù)采取“底線開放思路+單點突破”的平衡策略，領(lǐng)域自主與開放的動態(tài)平衡，推動傳統(tǒng)高耗能企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提高碳減排績效。故將此路徑命名為“數(shù)字技術(shù)主導(dǎo)型”。技術(shù)進步在發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟影響碳減排的作用過程中具有重要作用，是建設(shè)低碳產(chǎn)業(yè)體系的必經(jīng)之路。

組態(tài)2中包含金融數(shù)字化程度、無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和研發(fā)投入，為“數(shù)字金融主導(dǎo)型”，其原始覆蓋率為0.739，解釋力較強。在組態(tài)2的構(gòu)型中，對于金融數(shù)字化程度水平較高和具有較高的研發(fā)投入與無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的城市，可通過推進數(shù)字金融發(fā)展水平，助力實現(xiàn)碳減排目標。數(shù)字金融發(fā)展水平是核心條件，提高城市減排能力與減排潛力。在企業(yè)向綠色低碳經(jīng)濟發(fā)展模式轉(zhuǎn)型的過程中，數(shù)字金融為其提供多樣化的金融產(chǎn)品組合。數(shù)字平臺推廣數(shù)字產(chǎn)品的智能應(yīng)用，完成傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)改造，有效助力中國碳達峰和碳中和目標的完成。

組態(tài)3 中包含工業(yè)數(shù)字化發(fā)展和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，為“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主導(dǎo)型”，其原始覆蓋率為0.726，解釋力也較強。在該組態(tài)中，工業(yè)數(shù)字化發(fā)展和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是發(fā)揮碳減排作用的核心變量，其他變量則對碳減排并無顯著影響。在關(guān)鍵領(lǐng)域促進數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的推動作用，借助數(shù)字平臺與移動端發(fā)展數(shù)字金融業(yè)務(wù)，數(shù)字技術(shù)加速與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的深層互動，促進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進程以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)向綠色低碳發(fā)展模式轉(zhuǎn)型，加速碳減排進程。

組態(tài)4 中包含無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、電子信息業(yè)發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)施和人工智能技術(shù)，為“數(shù)字產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)型”，其原始覆蓋率為0.712，解釋力略弱于前幾種構(gòu)型。在該組態(tài)中，無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和電子信息業(yè)發(fā)展是核心變量，起到主導(dǎo)作用，同時，互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)施和人工智能技術(shù)是輔助變量，綜合以上條件，將此路徑命名為“數(shù)字產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)型”。從長遠視角考慮，可促進傳統(tǒng)資源和數(shù)字技術(shù)平臺的互動與融合，提高碳減排績效。

3.3 區(qū)域碳減排路徑選擇

從數(shù)字經(jīng)濟組態(tài)構(gòu)型的綜合解析出發(fā)，共有4個組合實現(xiàn)碳減排效果的顯著提升，單個組合的一致性分別為0.831、0.926、0.846 和0.845，4 項組合的總體一致性為0.848，均超過0.8，總體覆蓋率為0.407，這4項組合形成區(qū)域內(nèi)實現(xiàn)碳減排目標的充分條件，可解釋40.7%的樣本案例?；诖?，將碳減排目標的實現(xiàn)模式歸納為“數(shù)字技術(shù)主導(dǎo)型”“數(shù)字金融主導(dǎo)型”“數(shù)字產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)型”和“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主導(dǎo)型”。根據(jù)我國不同地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟因素的均值及排序，根據(jù)不同區(qū)域的發(fā)展情況，提出利用數(shù)字經(jīng)濟提高碳減排效率的路徑。我國30個省份的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展因素均值及其按降序排列的情況如表6所示。

表6 各省份數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展因素均值及排序

“數(shù)字技術(shù)主導(dǎo)型”路徑的代表性省份為江蘇和北京。北京和江蘇的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平位于全國第一梯隊。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中，依托數(shù)字技術(shù)和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度的提升，使數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展具有先發(fā)優(yōu)勢與相對優(yōu)勢。

“數(shù)字金融主導(dǎo)型”路徑的代表性省份是浙江、廣東和上海。上述省份的數(shù)字金融發(fā)展水平較高，且具有金融普惠性，解決了傳統(tǒng)行業(yè)的融資需求，并借助移動支付平臺了解市場需求，整合重組要素資源，在更大范圍內(nèi)配合市場供應(yīng)和要求，有助于數(shù)字技術(shù)和低碳產(chǎn)品的研發(fā)。

“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主導(dǎo)型”路徑的代表省份是山東、江西和天津。在促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟融合發(fā)展的策略基礎(chǔ)上，山東作為工業(yè)大省和制造業(yè)大省，擁有堅實的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和強大的制造業(yè)實力。近年來，山東積極推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的深度融合，通過實施數(shù)字產(chǎn)業(yè)化“十大工程”和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化“八大行動”，全省產(chǎn)業(yè)數(shù)字化指數(shù)居于全國前列。江西在智能制造、電子信息等領(lǐng)域布局發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟集聚區(qū)，打造了一批有影響力的新興產(chǎn)業(yè)集群。同時，江西還積極推進產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，加快數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的深度融合，為經(jīng)濟社會發(fā)展增添了新動力。天津借助“京津冀”經(jīng)濟一體化發(fā)展所帶來的優(yōu)勢，凸顯制造企業(yè)對數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的需要，該路徑通過突破人力、資金等傳統(tǒng)創(chuàng)新要素循環(huán)的體制阻礙，依托高新技術(shù)企業(yè)，推動解決低碳技術(shù)的應(yīng)用與轉(zhuǎn)化問題，形成符合低碳發(fā)展模式的技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)字化準則與綠色模式。

“數(shù)字產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)型”路徑的代表省份是福建。福建具有較高的信息化水平，當(dāng)同時具備較高的互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)施和人工智能技術(shù)水平時，更有利于實現(xiàn)碳減排目標。未來可進一步加快推進數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是加速推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的建設(shè)，在關(guān)鍵領(lǐng)域促進數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施對生物技術(shù)、信息技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的推動作用，借助數(shù)字平臺與移動端發(fā)展數(shù)字金融業(yè)務(wù)，解決資金問題并加速碳減排進程，從而達到較高的碳減排水平。

4 結(jié)論

本文基于熵權(quán)法對我國30個省份2016—2020年的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平進行測度，運用GMDH算法識別數(shù)字經(jīng)濟不同維度影響碳減排的關(guān)鍵因素?？紤]條件間的組合關(guān)聯(lián)，從條件組態(tài)視角出發(fā)，使用fsQCA 3.0軟件進行了模糊集定性比較分析。將數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展條件設(shè)定為程度變量，對多維度條件組合對碳減排的組態(tài)效應(yīng)進行測度，解釋不同組態(tài)下的碳減排效應(yīng)，探索了地區(qū)實現(xiàn)碳減排目標的組合路徑。研究結(jié)論如下：

（1）數(shù)字經(jīng)濟驅(qū)動碳減排目標形成“數(shù)字技術(shù)主導(dǎo)型”“數(shù)字金融主導(dǎo)型”“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主導(dǎo)型”和“數(shù)字產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)型”4 條路徑。“數(shù)字技術(shù)主導(dǎo)型”路徑以數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施條件和數(shù)字信息技術(shù)為基礎(chǔ)，“數(shù)字金融主導(dǎo)型”以數(shù)字金融發(fā)展水平為動力，“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主導(dǎo)型”以產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化發(fā)展為推動力，“數(shù)字產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)型”以數(shù)字信息技術(shù)為減排基礎(chǔ)，助力數(shù)字化發(fā)揮碳減排功能。這4條路徑為不同區(qū)域根據(jù)其數(shù)字經(jīng)濟稟賦選取合理的驅(qū)動路徑并制定異質(zhì)性碳減排戰(zhàn)略提供參考。

（2）數(shù)字技術(shù)和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是驅(qū)動碳減排目標的核心條件。江蘇和北京是“數(shù)字技術(shù)主導(dǎo)型”路徑的代表性省份，其數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平亦位于全國第一梯隊。依托數(shù)字技術(shù)和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化而產(chǎn)生先發(fā)優(yōu)勢。

（3）數(shù)字金融是開發(fā)碳減排工具的關(guān)鍵媒介。浙江、廣東和上海是“數(shù)字金融主導(dǎo)型”路徑的代表性省份，在較高的數(shù)字金融發(fā)展水平下，利用金融普惠性解決傳統(tǒng)行業(yè)的融資需求，整合重組要素資源，在更大范圍內(nèi)配合市場供應(yīng)和要求，研發(fā)數(shù)字技術(shù)和低碳產(chǎn)品。

（4）產(chǎn)業(yè)數(shù)字化是數(shù)字經(jīng)濟賦能碳減排的重要路徑。該路徑通過突破人力、資金等傳統(tǒng)創(chuàng)新要素循環(huán)的體制阻礙，推動低碳技術(shù)的應(yīng)用與轉(zhuǎn)化，形成符合低碳發(fā)展模式的技術(shù)創(chuàng)新與綠色模式。山東、江西和天津是“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化主導(dǎo)型”路徑的代表省份，在促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟融合發(fā)展的策略基礎(chǔ)上，利用制造企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展而提升碳減排效率

（5）數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要體現(xiàn)，同時是實現(xiàn)碳減排的重要推手。福建是“數(shù)字產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)型”路徑的代表省份。依托較高的信息化水平而加速推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化進程，從技術(shù)創(chuàng)新、拓寬融資渠道、推動產(chǎn)業(yè)升級等多個維度促進碳減排，達到較高的碳減排水平。